JP2018145520A

JP2018145520A - 高炉炉熱予測装置及び高炉炉熱予測方法

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Publication number: JP2018145520A
Application number: JP2018008728A
Authority: JP
Inventors: 島本　拓幸; Hiroyuki Shimamoto; 拓幸島本; 嵩啓西野; Takahiro Nishino; 悠揮岡本; Yuki Okamoto
Original assignee: JFE Steel Corp
Current assignee: JFE Steel Corp
Priority date: 2017-03-01
Filing date: 2018-01-23
Publication date: 2018-09-20
Anticipated expiration: 2038-01-23
Also published as: JP6624212B2

Abstract

【課題】溶銑温度の予測精度を常に高い状態に維持可能な高炉炉熱予測装置及び高炉炉熱予測方法を提供すること。【解決手段】類似度算出部５５が、時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、溶銑温度の予測時点における高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出し、炉熱予測式作成部５６が、時間変化量データセット内の操業条件の実績値の時間変化量と類似度算出部５５によって算出された類似度とを用いて、高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成し、炉熱予測部５７が、炉熱予測式作成部５６によって作成された予測式に予測時点における高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって、予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する。【選択図】図１

Description

本発明は、高炉の溶銑温度を高炉炉熱として予測する高炉炉熱予測装置及び高炉炉熱予測方法に関する。

高炉の溶銑温度を安定させることは、燃料原単位の低減や溶銑のＳｉ含有率の安定化等の観点から重要である。溶銑温度は、羽口からの送風条件である送風温度、送風湿分、微粉炭吹き込み量、及び酸素富化量等に基づいて制御されている。例えば送風湿分を下げると、溶銑温度は後に上昇する。しかしながら、通常、送風条件を変化させてから溶銑温度が変化するまでには２時間以上の時間遅れがある。このため、操作時点における溶銑温度のみに基づいて送風条件を変化させると、過剰操作や逆操作が発生し、溶銑温度の変動が大きくなる。従って、溶銑温度を安定させるためには、数時間先、具体的には、送風条件の変化が溶銑温度に反映される少なくとも２時間以上先の溶銑温度を精度良く予測し、予測結果に基づいて送風条件を操作する必要がある。

溶銑温度の予測には、予測タイミングより過去の複数項目の時系列データを用いて、現在の操業データと過去の操業データとの類似度に基づいて溶銑温度を推定する手法が数多く提案されている。例えば特許文献１には、プロセスの時系列データベースから過去のプロセスの状態類似事例を検索する方法が記載されている。特許文献１記載の方法は、複数のプロセス変数値を独立成分変数値に変換することによって変数の数を減少させた操業データを使用して、現在の操業データと過去の操業データとの類似度に基づいてプロセスの将来の状態を予測している。

特開２００５−１３５０１０号公報

しかしながら、過去の操業データを用いて溶銑温度の予測精度を確保するためには、予測タイミングから所定時間前までの操業データに類似する操業データが過去の操業データの中にある程度以上含まれている必要がある。このため、現在の操業データが過去の操業データのデータ空間における“疎”な領域内にある場合、高炉の溶銑温度の予測精度が低下する。具体的には、本来予測したい溶銑温度の異常低下等の非定常状態時における溶銑温度の予測精度は、過去に同様な事例が少ないために低下する。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、溶銑温度の予測精度を常に高い状態に維持可能な高炉炉熱予測装置及び高炉炉熱予測方法を提供することである。

本発明に係る高炉炉熱予測装置は、高炉の操業条件の実績値及び該操業条件で高炉の操業を行った際の溶銑温度の実績値に関する情報を含む実績プロセスデータの各実績値について、第１の所定時間前までのデータを抽出して実績データセットを作成するデータ展開部と、前記実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出するデータ差分値算出部と、第２の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成するデータ差分値展開部と、前記時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、溶銑温度の予測時点における高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出する類似度算出部と、前記時間変化量データセット内の操業条件の実績値の時間変化量と前記類似度算出部によって算出された類似度とを用いて、高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成する炉熱予測式作成部と、前記炉熱予測式作成部によって作成された予測式に予測時点における高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって、予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する炉熱予測部と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る高炉炉熱予測装置は、上記発明において、前記操業条件には、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも２つが含まれていることを特徴とする。

本発明に係る高炉炉熱予測装置は、上記発明において、前記炉熱予測部は、前記操業条件に含まれる熱量の時間変化に対する前記溶銑温度の時間変化の遅れ時間を考慮して溶銑温度の時間変化量を予測することを特徴とする。

本発明に係る高炉炉熱予測方法は、高炉の操業条件の実績値及び該操業条件で高炉の操業を行った際の溶銑温度の実績値に関する情報を含む実績プロセスデータの各実績値について、第１の所定時間前までのデータを抽出して実績データセットを作成するデータ展開ステップと、前記実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出するデータ差分値算出ステップと、第２の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成するデータ差分値展開ステップと、前記時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、溶銑温度の予測時点における高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出する類似度算出ステップと、前記時間変化量データセット内の操業条件の時間変化量と前記類似度算出ステップにおいて算出された類似度とを用いて、高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成する炉熱予測式作成ステップと、前記炉熱予測式作成ステップにおいて作成された予測式に予測時点における高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって、予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する炉熱予測ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る高炉炉熱予測方法は、上記発明において、前記操業条件には、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも２つが含まれていることを特徴とする。

本発明に係る高炉炉熱予測方法は、上記発明において、前記炉熱予測ステップは、前記操業条件に含まれる熱量の時間変化に対する前記溶銑温度の時間変化の遅れ時間を考慮して溶銑温度の時間変化量を予測するステップを含むことを特徴とする。

本発明に係る高炉炉熱予測装置及び高炉炉熱予測方法によれば、予測対象の操業条件の絶対値と過去の操業条件の絶対値との類似度ではなく、予測対象の操業条件の時間変化量と過去の操業条件の時間変化量との類似度を算出するので、予測対象の操業条件の絶対値が過去の操業条件の絶対値のデータ空間における疎な領域内にある場合であっても予測対象の操業条件の時間変化量と類似する過去の操業条件を抽出し、溶銑温度の予測精度を常に高い状態に維持できる。

図１は、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測システムの構成を示すブロック図である。図２は、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測処理の流れを示すフローチャートである。図３は、時間変化量データセットの一例を示す図である。図４は、溶銑温度の時間変化量の実績値及び予測値を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測システムの構成について説明する。

〔高炉炉熱予測システムの構成〕
図１は、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測システム１は、オペレータが各種操作入力を入力する際にオペレータにより操作される入力装置２、溶銑温度（高炉炉熱）の予測結果等を出力する出力装置３、高炉システムＡの操業条件の実績値及びその操業条件で高炉システムＡの操業を行った際の溶銑温度の実績値のデータに関する情報を含む実績プロセスデータを格納している操業実績データベース４、及び高炉炉熱予測装置５を主な構成要素として備えている。

高炉炉熱予測装置５は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって構成され、内部の演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することにより、熱量計算部５１、データ展開部５２、データ差分値算出部５３、データ差分値展開部５４、類似度算出部５５、炉熱予測式作成部５６、及び炉熱予測部５７として機能する。これら各部の機能については後述する。

このような構成を有する高炉炉熱予測システム１では、高炉炉熱予測装置５が以下に示す高炉炉熱予測処理を実行することによって、予測精度を常に高い状態に維持しつつ溶銑温度を予測する。以下、高炉炉熱予測処理を実行する際の高炉炉熱予測装置５の動作について説明する。

〔高炉炉熱予測処理〕
図２は、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測処理の流れを示すフローチャートである。図２に示すフローチャートは、実績プロセスデータが操業実績データベース４に入力されたタイミングで開始となり、高炉炉熱予測処理はステップＳ１の処理に進む。実績プロセスデータは、所定の制御周期毎に操業実績データベース４に格納される。

ステップＳ１の処理では、熱量計算部５１が、操業実績データベース４に入力された高炉システムＡの操業条件の実績値を用いて、溶銑温度の決定に関係する熱量である、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも２つを計算する。これらの熱量は、本発明に係る操業条件に対応する。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップＳ２の処理に進む。

ステップＳ２の処理では、データ展開部５２が、第１の所定時間前の過去にまで遡って熱量計算部５１によって計算された複数の熱量及び溶銑温度の実績値を抽出することによって、実績データセットを作成する。具体的には、データ展開部５２は、第１の所定時間前の過去にまで遡って熱量計算部５１によって計算された複数の熱量の実績値を入力変数、溶銑温度の実績値を出力変数として抽出することによって実績データセットを作成する。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップＳ３の処理に進む。

ステップＳ３の処理では、データ差分値算出部５３が、ステップＳ２の処理によって作成された実績データセットから予め設定されたデータ差分時間分の複数の熱量及び溶銑温度の実績値の差分データ（時間変化量データ）を算出する。データ差分時間はこの後の高炉炉熱の予測精度によって決められる任意の値である。なお、データ差分値算出部５３は、実績データセットに対して平滑化処理を施した後に差分データを算出してもよい。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップＳ４の処理に進む。

ステップＳ４の処理では、データ差分値展開部５４が、設定した過去の第２の所定時間分の複数の熱量及び溶銑温度の実績値の差分データを抽出することによって時間変化量データセットを作成する。具体的には、データ差分値展開部５４は、設定した過去の第２の所定時間分の複数の熱量の実績値の差分データを入力変数、溶銑温度の実績値の差分データ（観測データ）を出力変数として抽出することによって図３に示すような時間変化量データセットを作成する。ここで、図３に示す時間変化量データセットにおいて、出力変数（溶銑温度）の項目名称をＹ、Ｍ個の入力変数（熱量）の項目名称をＸ_ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）とする。また、出力変数の個数はＮ個あり、ｎ番目（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の出力変数の値をｙ^ｎ、ｎ番目の入力変数の値をｘ_ｍ ^ｎと表現する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップＳ５の処理に進む。

ステップＳ５の処理では、類似度算出部５５が、ステップＳ４の処理によって作成された時間変化量データセットに含まれるＮ個の入力変数の集合ｘ^ｎについて、溶銑温度の予測対象の入力変数に対する類似度を算出する。具体的には、始めに、類似度算出部５５は、溶銑温度の予測対象の入力変数を示す入力ベクトル（要求点）ｘ^ｒを以下に示す数式（１）のように表現する。ここで、数式（１）中、Ｘ_ｍ ^ｒは、溶銑温度の予測タイミングにおけるＭ個の熱量の時間変化量を示している。

次に、類似度算出部５５は、時間変化量データセットに含まれるＮ個の入力変数の集合ｘ^ｎを用いて以下に示す数式（２）のような溶銑温度の差分データと各熱量の差分データとの関係を示す線形の回帰式モデルを作成する。なお、数式（２）中のパラメータｂ，ａ_１，ａ_２，…，ａ_ｍは最小２乗法により求められ、以下の数式（３）に示す偏回帰係数ベクトルαが後述する距離関数として用いられる。

次に、類似度算出部５５は、以下の数式（４）に示す入力変数空間内のある点ｘにおける要求点ｘ^ｒからの距離Ｌを以下に示す数式（５）のように定義する。ここで、偏回帰係数ベクトルαは、出力変数の時間変化量に対する各入力変数の寄与度と考えることができるので、距離Ｌはその寄与度を加味した重み付きの距離と言える。

次に、類似度算出部５５は、時間変化量データセットに含まれるＮ個の入力変数の集合ｘ^ｎのそれぞれについて要求点ｘ^ｒからの距離Ｌを算出する。詳しくは、ｎ番目（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の入力変数の集合ｘ^ｎの要求点ｘ^ｒからの距離Ｌ^ｎは以下に示す数式（６）により求められる。ここで、数式（６）中のｘ^ｎは以下に示す数式（７）のように表される。なお、以下では、１〜Ｎ番目の入力変数の集合ｘ^ｎの要求点ｘ^ｒからの距離Ｌ^ｎをまとめて以下に示す数式（８）のように表現することにする。

次に、類似度算出部５５は、要求点ｘ^ｒからの近さを表す類似度Ｗを以下に示す数式（９）のように定義する。ここで、数式（９）中、σ(ｌ)は数式（８）に示す距離ｌの標準偏差を示し、ｐは調整パラメータを示す。

次に、類似度算出部５５は、時間変化量データセットに含まれるＮ個の入力変数の集合ｘ^ｎのそれぞれについて、要求点ｘ^ｒからの類似度Ｗ^ｎを算出する。詳しくは、ｎ番目（ｎ＝１，２，…，Ｎ）の入力変数の集合ｘ^ｎの要求点ｘ^ｒからの類似度Ｗ^ｎは以下に示す数式（１０）から求めることができる。また、１〜Ｎ番目の入力変数の集合ｘ^ｎの要求点ｘ^ｒからの類似度Ｗ^ｎをまとめて以下に示す数式（１１）のように表現することにする。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップＳ６の処理に進む。

ステップＳ６の処理では、炉熱予測式作成部５６が、時間変化量データセットに含まれるＮ個の入力変数の集合ｘ^ｎとステップＳ５の処理によって算出された要求点ｘ^ｒからの類似度Ｗ^ｎとを用いて、以下の数式（１２），（１３）に示すような溶銑温度の差分データと各熱量の差分データとの関係を示す線形の回帰式モデルを作成する。ここで、数式（１３）に示すパラメータθは、類似度Ｗ^ｎを重みとする重み付き最小２乗法により求められる。結果、類似度Ｗ^ｎの大きい熱量（要求点ｘ^ｒに近い熱量）は重みが大きく、類似度の小さい熱量（要求点ｘ^ｒから遠い熱量）は重みが小さくなるように回帰式モデルが得られ、要求点の近傍の各熱量の実績値をより精度良くフィッティングする回帰式モデルができる。回帰式モデルは、本発明に係る予測式に対応する。これにより、ステップＳ６の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップＳ７の処理に進む。

ステップＳ７の処理では、炉熱予測部５７が、ステップＳ６の処理により作成された回帰式モデルに要求点ｘ^ｒの入力変数を代入することによって、要求点ｘ^ｒにおける溶銑温度の時間変化量を予測する。なお、本実施形態における高炉炉熱予測処理の特徴は時間変化量データセットを用いることにあるので、予測方法は回帰式モデルを用いる方法に限定されるわけではなく、過去の各熱量の時間変化量と予測タイミングにおける熱量の時間変化量との類似度に基づいて溶銑温度の時間変化量を予測する方法であればどのような方法であってもよい。これにより、ステップＳ７の処理は完了し、一連の高炉炉熱予測処理は終了する。

以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測処理では、データ展開部５２が、高炉の操業条件の実績値及びその操業条件で高炉の操業を行った際の溶銑温度の実績値に関する情報を含む実績プロセスデータの各実績値について、第１の所定時間前までのデータを抽出して実績データセットを作成し、データ差分値算出部５３が、実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出し、データ差分値展開部５４が、第２の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成する。そして、類似度算出部５５が、時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、溶銑温度の予測時点における高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出し、炉熱予測式作成部５６が、時間変化量データセット内の操業条件の実績値の時間変化量と類似度算出部５５によって算出された類似度とを用いて高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成し、炉熱予測部５７が、炉熱予測式作成部５６によって作成された予測式に予測時点における高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する。これにより、予測対象の操業データの絶対値と過去の操業データの絶対値との類似度ではなく、予測対象の操業条件の時間変化量と過去の操業条件の時間変化量との類似度を算出するので、予測対象の操業条件の絶対値が過去の操業条件の絶対値のデータ空間における疎な領域内にある場合であっても予測対象の操業条件の時間変化量と類似する過去の操業条件を抽出し、溶銑温度の予測精度を常に高い状態に維持することができる。また、このようにして炉熱の時間変化が予測できれば、現在の炉熱に予測された時間変化量を加算することで、将来の炉熱自体を予測することができる。

また、入力値である熱量や溶銑温度は操業状態や使用原料に応じて大きく時間変化するので、それらの絶対値をそのまま使用すると、予測時の状態が稀な熱量や溶銑温度である場合、予測時と状態が近い過去データが少なくなるために予測精度が低下する。これに対して、予測時の状態が稀な熱量や溶銑温度である場合であっても時間変化量を取ると、予測時と状態が近い過去データが存在する確率が絶対値をそのまま使用した場合と比べて上がるので、予測精度の低下を抑制できる。また、入力値として炉における入出力熱に関するデータを用いる場合には、それらの熱量の時間変化量の重み付け線形和が将来の炉熱の変化量に現れると考えられるので、差分の形を採用した。

また、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測処理では、操業条件には、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも２つが含まれている。これにより、溶銑温度の予測タイミングにおいて、どの熱量の時間変化量が溶銑温度の時間変化に寄与しているかを把握できる。また、予測対象の操業条件に類似する過去の操業条件のみを用いた回帰式モデルによれば、その偏回帰係数によって溶銑温度に対する各熱量の影響度がわかるので、その影響度に基づいて熱量を操作することによって溶銑温度を制御できる。これに対して、特許文献１には、溶銑温度の予測に用いる変数として、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボン、熱流比、装入ピッチ、Ｓｉ量、熱風温度、炉頂温度、溶銑温度等が記載されている。しかしながら、これらの変数の物理的な次元はバラバラであり、また単に溶銑温度と統計的に関係があるか否かだけで変数が選択されている。このため、選択された変数は物理現象に基づいてはおらず、予測に使用した変数の物理的な妥当性の検証や予測式の物理的な解釈が難しくなる。

本実施例では、溶銑温度の時間変化量に強く影響する熱量の時間変化量を６つ選択した。また、溶銑温度の時間変化量を予測する時間は２時間後とし、時間変化量データセットを作成する際の第２の所定時間を２時間に設定した。加えて、熱量の時間変化に対する溶銑の時間変化の遅れ時間を考慮した（数式（１４）に示すパラメータτ_ｉ）。なお、ここでの遅れ時間とは、熱量が変化した後、どの程度の時間で溶銑温度が変化しているかのことを指す。また、使用する溶銑温度のデータは、熱量のように定周期計算可能なデータと異なり、バッチデータ（非定周期データ）であるので、熱量の計算時刻に合うように内挿処理を行った。今回の予測に用いた計算式を以下の数式（１４）に示す。高炉炉熱の予測結果を図４に示す。図４に示すように、２時間後の溶銑温度の時間変化量の予測値が溶銑温度の時間変化量の実績値とほぼ一致していることが確認された。

以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。

１高炉炉熱予測システム
２入力装置
３出力装置
４操業実績データベース
５高炉炉熱予測装置
５１熱量計算部
５２データ展開部
５３データ差分値算出部
５４データ差分値展開部
５５類似度算出部
５６炉熱予測式作成部
５７炉熱予測部
Ａ高炉システム

Claims

高炉の操業条件の実績値及び該操業条件で高炉の操業を行った際の溶銑温度の実績値に関する情報を含む実績プロセスデータの各実績値について、第１の所定時間前までのデータを抽出して実績データセットを作成するデータ展開部と、
前記実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出するデータ差分値算出部と、
第２の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成するデータ差分値展開部と、
前記時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、溶銑温度の予測時点における高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出する類似度算出部と、
前記時間変化量データセット内の操業条件の実績値の時間変化量と前記類似度算出部によって算出された類似度とを用いて、高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成する炉熱予測式作成部と、
前記炉熱予測式作成部によって作成された予測式に予測時点における高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって、予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する炉熱予測部と、
を備えることを特徴とする高炉炉熱予測装置。
前記操業条件には、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも２つが含まれていることを特徴とする請求項１に記載の高炉炉熱予測装置。
前記炉熱予測部は、前記操業条件に含まれる熱量の時間変化に対する前記溶銑温度の時間変化の遅れ時間を考慮して溶銑温度の時間変化量を予測することを特徴とする請求項２に記載の高炉炉熱予測装置。
高炉の操業条件の実績値及び該操業条件で高炉の操業を行った際の溶銑温度の実績値に関する情報を含む実績プロセスデータの各実績値について、第１の所定時間前までのデータを抽出して実績データセットを作成するデータ展開ステップと、
前記実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出するデータ差分値算出ステップと、
第２の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成するデータ差分値展開ステップと、
前記時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、溶銑温度の予測時点における高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記時間変化量データセット内の操業条件の時間変化量と前記類似度算出ステップにおいて算出された類似度とを用いて、高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成する炉熱予測式作成ステップと、
前記炉熱予測式作成ステップにおいて作成された予測式に予測時点における高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって、予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する炉熱予測ステップと、
を含むことを特徴とする高炉炉熱予測方法。
前記操業条件には、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも２つが含まれていることを特徴とする請求項４に記載の高炉炉熱予測方法。
前記炉熱予測ステップは、前記操業条件に含まれる熱量の時間変化に対する前記溶銑温度の時間変化の遅れ時間を考慮して溶銑温度の時間変化量を予測するステップを含むことを特徴とする請求項５に記載の高炉炉熱予測方法。