JP2021191889A - Converter blowing control device, statistical model construction device, converter blowing control method, statistical model construction method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、転炉吹錬制御装置、統計モデル構築装置、転炉吹錬制御方法、統計モデル構築方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to a converter smelting control device, a statistical model construction device, a converter smelting control method, a statistical model construction method and a program.
転炉を用いた予備溶銑処理では、脱りん処理が主な目的になる。脱りん反応は以下の式で表され、反応を促進するためにはスラグ中のCaO濃度およびFeO濃度を高める必要がある。なお、式(1)において()はスラグ内の物質を意味し、[]は溶銑内の物質を意味する。
3(CaO)+5(FeO)+2[P]=(3CaO・P2O5)+5[Fe]
In the preliminary hot metal treatment using a converter, the dephosphorization treatment is the main purpose. The dephosphorization reaction is expressed by the following formula, and it is necessary to increase the CaO concentration and FeO concentration in the slag in order to promote the reaction. In the formula (1), () means the substance in the slag, and [] means the substance in the hot metal.
3 (CaO) +5 (FeO) +2 [P] = (3CaO · P 2 O 5) +5 [Fe]
ここで、脱りん反応は、スラグ中の塩基度、すなわちCaO濃度のSiO2濃度に対する比(=(%CaO)/(%SiO2))を高めることによって促進される。溶銑に副原料として生石灰を添加してスラグ中のCaO濃度を高めれば塩基度を高めることができるが、生石灰の添加量を増やすと操業コストが上昇し、またスラグの発生量も増大することから、添加量には限界がある。そこで、特許文献1には、脱りん処理時の撹拌力を塩基度と組み合わせて最適化することによって、生石灰原単位の少ない条件で脱りん反応を進行させる技術が記載されている。
Here, the dephosphorization reaction is promoted by increasing the basicity in the slag, that is, the ratio of the CaO concentration to the SiO 2 concentration (= (% CaO) / (% SiO 2)). The basicity can be increased by adding quicklime as an auxiliary raw material to the hot metal to increase the CaO concentration in the slag, but increasing the amount of quicklime added increases the operating cost and the amount of slag generated. , There is a limit to the amount of addition. Therefore,
しかしながら、上記の特許文献1では、規定された塩基度をどの時点で実現させるかについては言及されていない。後述するように、本発明者らの知見によれば、複数の操業において吹錬処理中の一時点におけるスラグ中の塩基度が同じであっても、脱りん率が異なる場合がある。つまり、特許文献1に記載されたような塩基度を吹錬処理中の一時点で実現したとしても、脱りん率が向上するとは限らない。
However, the above-mentioned
そこで、本発明は、副原料のCaO源を適切な時点で投入することによって溶銑の脱りん率を効果的に向上させることが可能な、転炉吹錬制御装置、統計モデル構築装置、転炉吹錬制御方法、統計モデル構築方法およびプログラムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention is a converter blowing control device, a statistical model construction device, and a converter capable of effectively improving the dephosphorization rate of hot metal by adding a CaO source as an auxiliary material at an appropriate time. The purpose is to provide a blowing control method, a statistical model construction method, and a program.
本発明のある観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に投入されるCaO源の投入開始時期を判定するCaO源投入判定部と、CaO源投入判定部による判定に従って、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後にCaO源の投入を開始する吹錬処理制御部とを備える転炉吹錬制御装置が提供される。 According to a certain viewpoint of the present invention, the blowing process is performed according to the determination by the CaO source charging determination unit for determining the charging start time of the CaO source charged into the hot metal to be blown in the converter and the CaO source charging determination unit. Provided is a converter blowing control device including a blowing process control unit that starts charging a CaO source after a lapse of time that is assumed to be required from the start of slag until the basicity in the slag falls below a predetermined threshold. ..
本発明の別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および吹錬処理中の操業要因データを収集するデータ収集部と、溶銑データおよび操業要因データに基づいて吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、逐次算出の結果に基づいて、溶銑データを説明変数とし吹錬処理の開始から塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部とを備える統計モデル構築装置が提供される。 According to another aspect of the present invention, a data collecting unit that collects hot metal data regarding hot metal that is blown in a converter and operating factor data during the blowing process, and blowing based on hot metal data and operating factor data. Based on the basicity estimation value calculation unit that sequentially calculates the basicity estimation value in the slag in the smelting process and the result of the sequential calculation, the basicity estimation value is a predetermined threshold value from the start of the blowing process using the hot metal data as an explanatory variable. Provided is a statistical model building apparatus including a statistical model building unit that builds a statistical model with a delay time of less than the target variable as an objective variable.
本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に投入されるCaO源の投入開始時期を判定する工程と、判定に従って、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後にCaO源の投入を開始する工程とを含む転炉吹錬制御方法が提供される。 According to still another aspect of the present invention, there is a step of determining the charging start time of the CaO source to be charged into the hot metal to be blown in the converter, and according to the determination, the basicity in the slag from the start of the blowing treatment. Provided is a converter blowing control method including a step of starting charging of a CaO source after the lapse of a time expected to be required for the slag to fall below a predetermined threshold.
本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および吹錬処理中の操業要因データを収集する工程と、溶銑データおよび操業要因データに基づいて吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する工程と、逐次算出の結果に基づいて、溶銑データを説明変数とし吹錬処理の開始から塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する工程とを含む統計モデル構築方法が提供される。 According to still another aspect of the present invention, the process of collecting the hot metal data regarding the hot metal to be blown in the converter and the operating factor data during the blowing treatment, and the blowing based on the hot metal data and the operating factor data. The delay time from the start of the blowing process to the time when the estimated basicity falls below a predetermined threshold, using the hot metal data as an explanatory variable, based on the step of sequentially calculating the estimated basicity in the slag in the process and the result of the sequential calculation. A method for constructing a statistical model including a step of constructing a statistical model with the subject variable is provided.
本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に投入されるCaO源の投入開始時期を判定するCaO源投入判定部と、CaO源投入判定部による判定に従って、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後にCaO源の投入を開始する吹錬処理制御部とを備える転炉吹錬制御装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。 According to still another aspect of the present invention, according to the determination by the CaO source charging determination unit for determining the charging start timing of the CaO source charged into the hot metal to be blown in the converter, and the determination by the CaO source charging determination unit. A computer as a converter smelting control device including a smelting treatment control unit that starts charging a CaO source after the lapse of time estimated to be required from the start of smelting to the time when the basicity in the slag falls below a predetermined threshold. Is provided with a program to make it work.
本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および吹錬処理中の操業要因データを収集するデータ収集部と、溶銑データおよび操業要因データに基づいて吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、逐次算出の結果に基づいて、溶銑データを説明変数とし吹錬処理の開始から塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部とを備える統計モデル構築装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。 According to still another aspect of the present invention, based on the hot metal data and the operating factor data, the data collecting unit which collects the hot metal data about the hot metal to be blown in the converter and the operating factor data during the blowing process, and the hot metal data and the operating factor data. Based on the basicity estimation value calculation unit that sequentially calculates the basicity estimation value in the slag in the blowing process and the result of the sequential calculation, the basicity estimation value is determined from the start of the blowing process using the hot metal data as an explanatory variable. A program for operating a computer as a statistical model construction device including a statistical model construction unit for constructing a statistical model with a delay time until it falls below a threshold variable as an objective variable is provided.
上記の構成によって、吹錬処理の開始から所定時間の経過後に副原料のCaO源の投入が開始される。これによって、スラグ中の塩基度の推移を脱りん率が高い場合のパターンに近づけることができ、結果として溶銑の脱りん率を効果的に向上させることができる。 With the above configuration, the addition of the CaO source as an auxiliary raw material is started after a predetermined time has elapsed from the start of the blowing process. As a result, the transition of the basicity in the slag can be brought close to the pattern when the dephosphorization rate is high, and as a result, the dephosphorization rate of the hot metal can be effectively improved.
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Preferred embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. In the present specification and the drawings, components having substantially the same functional configuration are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.
(設備の概要)
図1は、本発明の第1の実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図1に示されるように、精錬設備1は、転炉設備10と、計測制御装置20と、転炉吹錬制御装置30とを含む。以下、各部についてさらに説明する。
(Outline of equipment)
FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a refining facility including a converter blowing control device according to a first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the
転炉設備10は、転炉11と、上吹きランス12と、煙道13と、羽口14と、投入装置15とを含む。転炉設備10では、転炉11の炉口から挿入された上吹きランス12が、転炉11内の溶銑111に酸素ガス121を供給する。一次精錬の脱炭処理では、溶銑111内の炭素が酸素ガス121と反応することによってCOガスまたはCO2ガスになり、これらのガスは煙道13を経由して排出される。脱炭処理を経た溶銑111は、溶鋼112として次工程に送られる。また、脱炭処理では、溶銑111内のりんおよび珪素も酸素ガス121、またはスラグ113に含まれる副原料と反応し、スラグ113中に取り込まれて安定化する。一方、羽口14からは窒素ガスやアルゴンガスなどの底吹きガス141が吹き込まれて溶銑111を攪拌し、上記の反応を促進する。投入装置15は、副原料151を転炉11内に投入する。副原料151は、例えば生石灰などのCaO源、および鉄鉱石などの酸素含有副原料を含む。なお、後述する粉体生石灰のように上吹きランス12を用いて酸素ガス121とともに吹き込まれる粉状の副原料が用いられてもよい。なお、本明細書において、CaO源を含む副原料の投入開始時期、または投入量といった場合、塊状の副原料を投入装置15によって投入する場合に限らず、粉状の副原料を上吹きランス12を用いて吹き込む場合も含まれる。
The
計測制御装置20は、転炉設備10における精錬処理に関する各種の計測、および精錬処理の制御を実行する。具体的には、計測制御装置20は、計測系として、サブランス21と、排ガス分析計22と、排ガス流量計23とを含む。サブランス21は、上吹きランス12とともに転炉11の炉口から挿入され、先端に設けられた測定装置を脱炭処理中の所定のタイミングで溶鋼112に浸漬させることによって、炭素濃度を含む溶鋼112の成分濃度(溶鋼中の炭素濃度を溶鋼炭素濃度と称する)、および溶鋼112の温度(溶鋼温度とも称する)などを測定する。このようなサブランス21を用いた測定を、以下の説明ではサブランス測定ともいう。排ガス分析計22は、煙道13を経由して排出されるガスの成分を分析する。具体的には、排ガス分析計22は、排ガスに含まれるCO、CO2およびO2の濃度(各成分の濃度を排ガス成分濃度と称する)を測定する。一方、排ガス流量計23は、煙道13を経由して排出されるガスの流量(排ガス流量と称する)を測定する。上記のサブランス測定の結果、および排ガス分析計22および排ガス流量計23の測定結果は、転炉吹錬制御装置30に送信される。
The
一方、計測制御装置20は、制御系として、ランス駆動装置24と、吹き込み制御装置25と、底吹きガス供給装置26と、投入制御装置27とを含む。ランス駆動装置24は、上吹きランス12を上下方向に駆動する。これによって、上吹きランス12の高さ、すなわち転炉11内で酸素ガス121が供給される位置の溶銑111からの距離を調節することができる。吹き込み制御装置25は、上吹きランス12に供給される酸素ガス121の流量を制御する。また、吹き込み制御装置25は、酸素ガス121とともに上吹きランス12に供給される粉体生石灰などの粉状の副原料の流量を制御してもよい。底吹きガス供給装置26は、羽口14に供給される底吹きガス141の流量を制御する。投入制御装置27は、投入装置15による副原料151の投入のタイミングおよび投入量を制御する。上記のランス駆動装置24、吹き込み制御装置25、底吹きガス供給装置26、および投入制御装置27の動作は、転炉吹錬制御装置30からの制御信号に従って制御可能であってもよい。
On the other hand, the
転炉吹錬制御装置30は、通信部31と、演算部32と、記憶部33と、入出力部34とを含む装置、例えばコンピュータによって実装される。通信部31は、計測制御装置20の各要素と有線または無線で通信する各種の通信装置であり、計測制御装置20において得られた測定結果を受信するとともに、計測制御装置20に制御信号を送信する。演算部32は、プログラムに従って各種の演算を実行する演算装置である。演算装置は、例えばCPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、およびROM(Read Only Memory)を含む。プログラムは、演算装置のROM、または記憶部33に格納される。演算部32は、プログラムに従って動作することによって、塩基度推定値算出部321、CaO源投入判定部322、および吹錬処理制御部323として機能する。記憶部33は、各種のデータを格納することが可能なストレージである。本実施形態において、記憶部33には、転炉11で吹錬処理される溶銑111に関する溶銑データ331、吹錬処理中の操業要因データ332、および過去の吹錬処理の結果から抽出された塩基度推移パターン333が格納される。入出力部34は、ディスプレイまたはプリンタなどの出力装置と、キーボード、マウス、またはタッチパネルなどの入力装置とを含む。出力装置は、例えば、例えばCaO源投入判定部322によって判定されたCaO源の投入開始時期などの情報を出力する。入力装置は、例えば、吹錬処理制御部323が実行する制御に関する指示入力を取得する。なお、演算装置は、PLC(Programmable Logic Controller)であってもよいし、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)などの専用のハードウェアにより実現してもよい。
The converter
ここで、記憶部33に格納される操業要因データ332は、例えば、吹錬処理中に計測制御装置20のサブランス21を用いた測定によって取得される溶鋼112の成分濃度、溶鋼112の温度、排ガス分析計22によって測定される排ガス成分濃度、排ガス流量系が測定する排ガス流量、ランス駆動装置24によって制御される上吹きランス12の高さ、吹き込み制御装置25が供給する吹込み酸素量、底吹きガス供給装置26が供給する底吹きガス流量、ならびに投入制御装置27または吹き込み制御装置25による副原料の投入開始時期および投入量の少なくとも一部を含む。
Here, the
上記の転炉吹錬制御装置30において、塩基度推定値算出部321は、後述する複合反応モデルを用いて、記憶部33から読み込んだ溶銑データ331および操業要因データ332から吹錬処理の開始後のスラグ113中の塩基度推定値を逐次算出する。CaO源投入判定部322は、副原料として溶銑111に投入するCaO源の投入開始時期か否か判定する。具体的には、本実施形態において、CaO源投入判定部322は、吹錬処理の開始後、塩基度推定値算出部321によって逐次算出される塩基度推定値が所定の閾値を下回った時(例えば、初めて下回った時)をCaO源の投入開始時期として判定する。吹錬処理制御部323は、吹錬処理の開始時からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後、本実施形態の例では、CaO源投入判定部322により投入開始時期として判定されたときに、CaO源の投入を開始する。さらに、本実施形態において、吹錬処理制御部323は、塩基度推定値算出部321によって逐次算出される塩基度推定値が所定の時系列パターン、具体的には記憶部33に格納された塩基度推移パターン333に従って推移するように、CaO源の投入量を制御する。吹錬処理制御部323は、通信部31を介して吹き込み制御装置25または投入制御装置27に制御信号を送信し、制御信号を受信した投入制御装置27または吹き込み制御装置25によってCaO源の投入が実行される。
In the converter
なお、上記の例では、CaO源投入判定部322によって投入開始時期と判定された旨が入出力部34を介してユーザに向けて出力され、ユーザが入出力部34を介して入力した指示入力に従って吹錬処理制御部323がCaO源の投入を開始してもよい。あるいは、吹錬処理制御部323は、CaO源投入判定部322によって投入開始時期と判定された時に自動的にCaO源の投入を開始してもよい。
In the above example, the fact that the input start time is determined by the CaO source
(工程の概要)
図2は、本発明の第1の実施形態に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。図示された例では、転炉11における吹錬処理の開始(ステップS11)の後、転炉吹錬制御装置30の塩基度推定値算出部321が、後述する複合反応モデルを用いてスラグ113中の塩基度推定値を逐次算出する(ステップS12)。このとき、塩基度推定値算出部321は、事前に測定されて記憶部33に格納された溶銑データ331、および吹錬処理中に逐次取得されて記憶部33に格納される操業要因データ332を利用する。次に、CaO源投入判定部322が、塩基度推定値が所定の閾値を下回ったか否かを判定する(ステップS13)。塩基度推定値が所定の閾値を下回っていない場合、塩基度推定値の逐次算出(ステップS12)が継続される。
(Outline of process)
FIG. 2 is a flowchart schematically showing the process of the converter blowing control method according to the first embodiment of the present invention. In the illustrated example, after the start of the blowing process in the converter 11 (step S11), the basicity estimation
上記のステップS13の判定で、塩基度推定値が所定の閾値を下回っていた場合、CaO源投入判定部322はその時をCaO源の投入開始時期として判定し、吹錬処理制御部323が溶銑111へのCaO源の投入を開始する(ステップS14)。CaO源の投入開始(ステップS14)の後も、引き続き塩基度推定値算出部321が複合反応モデルを用いてスラグ113中の塩基度推定値を逐次算出し(ステップS15)、吹錬処理制御部323は、塩基度推定値が記憶部33に格納された塩基度推移パターン333に従って推移するようにCaO源の投入量を制御する(ステップS16)。例えば、吹錬処理制御部323は、塩基度推定値が塩基度推移パターン333の値よりも高ければCaO源の投入量を減少させ、塩基度推定値が塩基度推移パターン333の値よりも低ければCaO源の投入量を増加させる。上記のステップS15およびステップS16の処理は、吹錬処理の終了(ステップS17)まで繰り返し実行されてもよい。
If the estimated basicity value is below a predetermined threshold value in the determination in step S13, the CaO source charging
上記のような処理によって、転炉11における吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後、本実施形態の例ではスラグ113中の塩基度の推定値が所定の閾値を下回った時点で、溶銑111にCaO源が投入される。スラグ中の塩基度が脱りん反応の進行に影響し、塩基度が高い方が脱りん反応が促進されることは上述した通りであるが、後述する本発明者らの知見によって示されるように、吹錬処理の初期からCaO源を投入して塩基度を高く維持することは、必ずしも脱りん率の向上に寄与しない。本実施形態では、吹錬処理の初期にはCaO源を投入せずにスラグ中の塩基度を低下させ、塩基度が所定の閾値を下回った時点でCaO源を投入して塩基度を上昇させることによって、CaO源を有効利用して脱りん率を向上させることができる。
After the lapse of time that is assumed to be required from the start of the blowing process in the
(スラグ中の塩基度推定値を逐次算出するための複合反応モデル)
ここで、特開2018−95943号公報などに記載されている、スラグ中の塩基度推定値を逐次算出するための複合反応モデルについて、さらに説明する。図3は、複合反応モデルの概念図である。複合反応モデルは、(a)転炉11における吹込み酸素(酸素ガス121)と溶銑111との酸化反応である火点反応、および(b)火点反応が進行する領域を除いた溶銑111とスラグ113との界面領域における反応であるスラグメタル界面反応をそれぞれモデル化したものである。なお、この複合反応モデルにおいて、スラグメタル界面反応は例えばS. Ohguchi et. al、“Simultaneous dephosphorization and desulphurization of molten pig iron”、Ironmaking and Steelmaking、1984年11巻4号、p. 41に記載された競合反応モデルによって表現される。
(Composite reaction model for sequentially calculating estimated basicity in slag)
Here, a composite reaction model for sequentially calculating the estimated basicity in slag, which is described in JP-A-2018-95943 and the like, will be further described. FIG. 3 is a conceptual diagram of a combined reaction model. The combined reaction model includes (a) a hot spot reaction, which is an oxidation reaction between blown oxygen (oxygen gas 121) and
(火点反応モデル)
まず、火点反応を表現する数理モデルについて説明する。火点領域では、上吹きランスなどから溶銑に酸素が供給されることによって、溶銑に含まれるSi、C、およびFeの酸化反応(火点反応)が発生する。火点反応におけるSi、C、およびFeのそれぞれの物質収支は、以下の式(1)〜(3)で表される。
(Fire point reaction model)
First, a mathematical model that expresses the fire point reaction will be described. In the fire point region, oxygen is supplied to the hot metal from a top blown lance or the like, so that an oxidation reaction (fire point reaction) of Si, C, and Fe contained in the hot metal occurs. The mass balances of Si, C, and Fe in the fire point reaction are represented by the following formulas (1) to (3).
ここで、上記の式(1)〜(3)において、[Si]f、[C]f、および[Fe]fは火点領域における溶銑のSi濃度(%)、C濃度(%)、およびFe濃度(%)、[Si]、[C]、および[Fe]は火点領域以外の領域における溶銑のSi濃度(%)、C濃度(%)、およびFe濃度(%)、kSiは脱珪反応速度定数(%/sec)、ΔCは排ガスデータから求めた脱炭速度(%/sec)、ΔFeは排ガスデータから求めた鉄の酸化速度(%/sec)、Vfは火点領域における溶銑の体積(m3)、Qは転炉内の溶銑の還流量(m3/sec)である。 Here, in the above formulas (1) to (3), [Si] f , [C] f , and [Fe] f are the Si concentration (%), C concentration (%), and C concentration (%) of the hot metal in the hot spot region. Fe concentration (%), [Si], [C], and [Fe] are the Si concentration (%), C concentration (%), and Fe concentration (%), k Si of the hot metal in the region other than the hot spot region. Desiliconization reaction rate constant (% / sec), ΔC is the decarburization rate (% / sec) obtained from the exhaust gas data, ΔFe is the iron oxidation rate (% / sec) obtained from the exhaust gas data, and V f is the fire point region. The volume of hot metal (m 3 ) and Q in the above are the recirculation amount of hot metal in the converter (m 3 / sec).
排ガスデータから求めた脱炭速度ΔCは、排ガス分析計22および排ガス流量計23の測定データを用いて以下の式(4)から算出される。式(4)において、Qoffgasは排ガス流量計23によって測定される排ガス流量(Nm3/hr)、bg(CO)およびbg(CO2)は排ガス分析計22によって測定される排ガス中のCO濃度(%)およびCO2濃度(%)、Wfは火点領域における溶銑の重量(ton)である。
The decarburization rate ΔC obtained from the exhaust gas data is calculated from the following equation (4) using the measurement data of the
なお、脱りん反応を促進させるCaO源として、生石灰(酸化カルシウム:CaOを主成分とする)に代えてより安価な石灰石(炭酸カルシウム:CaCO3を主成分とする)を用いる場合、溶銑の脱炭反応によって発生したCO2と、炭酸カルシウムの滓化反応(CaCO3→CaO+CO2)によって発生したCO2とを区別することによってより精度よく脱炭速度ΔCを算出する以下の式(5)を、式(4)の代わりに用いてもよい。式(5)において、ΔWCaCO3は石灰石の滓化速度(ton/sec)であり、例えば以下の式(6)において石灰石の投入量WCaCO3に対して一次遅れを仮定する時定数TCaCO3を60(sec)として算出される。ΔWCaCO3の係数である−0.12は、反応式(CaCO3→CaO+CO2)から化学量論的に定まる定数である。 When cheaper limestone (calcium carbonate: CaCO 3 is the main component) is used instead of quicklime (calcium oxide: CaO as the main component) as the CaO source that promotes the dephosphorization reaction, the hot metal is removed. and CO 2 generated by the coal reaction, the slag formation reactions calcium carbonate following expression be calculated more accurately decarburization rate ΔC by distinguishing and CO 2 generated by the (CaCO 3 → CaO + CO 2 ) (5) , May be used instead of equation (4). In the formula (5), ΔW CaCO3 is the limestone slag rate (ton / sec). For example, in the following formula (6), the time constant T CaCO3 assuming a first-order delay with respect to the input amount W CaCO3 of the limestone is 60. Calculated as (sec). It is a coefficient of [Delta] W CaCO3 -0.12 is a constant determined stoichiometrically from the reaction formula (CaCO 3 → CaO + CO 2 ).
排ガスデータから求めた鉄の酸化速度ΔFeは、以下の式(7)において、転炉内の溶銑に供給された酸素量FO2(Nm3/hr)から、脱炭反応および脱珪反応に消費された酸素量を差し引いた酸素量を用いて算出される。ただし、式(8)に示されるように式(7)の右辺の値が0よりも小さくなる場合は、ΔFe=0とする。 The iron oxidation rate ΔFe obtained from the exhaust gas data is consumed in the decarburization reaction and the desiliconization reaction from the oxygen amount FO 2 (Nm 3 / hr) supplied to the hot metal in the converter in the following formula (7). It is calculated using the amount of oxygen obtained by subtracting the amount of oxygen obtained. However, when the value on the right side of the equation (7) is smaller than 0 as shown in the equation (8), ΔFe = 0 is set.
一方、火点領域において酸化されるSiおよびFeの濃度変化は、火点反応によるスラグ中のSiO2およびFeOの濃度変化に対応する。これは、火点領域での酸化反応によって減少したSiおよびFeがSiO2およびFeOに変化してスラグに取り込まれるためである。従って、火点反応によるスラグ中のSiO2およびFeOの濃度変化(%/sec)は、上記の式(1)および式(3)から以下の式(9)および式(10)で表される。式(9)および式(10)において、〈SiO2〉fおよび〈FeO〉fは火点領域で生成したスラグ中のSiO2濃度(%)およびFeO濃度(%)、WSはスラグの重量(ton)である。 On the other hand, the change in the concentration of Si and Fe oxidized in the fire point region corresponds to the change in the concentration of SiO 2 and FeO in the slag due to the fire point reaction. This is because Si and Fe reduced by the oxidation reaction in the fire point region are changed to SiO 2 and FeO and incorporated into the slag. Therefore, the concentration change (% / sec) of SiO2 and FeO in the slag due to the fire point reaction is represented by the following formulas (9) and (10) from the above formulas (1) and (3). In the formulas (9) and (10), <SiO 2 > f and <FeO> f are the SiO 2 concentration (%) and FeO concentration (%) in the slag generated in the fire point region, and WS is the weight of the slag. (Ton).
また、火点領域の熱収支式は、火点反応で生じる各反応熱を考慮して以下の式(11)のように表すことができる。式(11)において、cpfは火点領域における溶銑の比熱(J/(kg・℃))である。Tfは火点領域における溶銑の温度(℃)、Hreac,fは火点領域における反応熱(J/sec)であり、例えば[Si]f、[C]f、および[Fe]fを用いて算出される。RQは転炉内の還流による火点領域への流入熱量(J/sec)であり、例えば火点領域以外の領域における溶銑温度T(℃)を用いて算出される。RQfは転炉内の還流による火点領域からの流出熱量(J/sec)であり、例えば火点領域における溶銑温度Tf(℃)を用いて算出される。 Further, the heat balance equation in the fire point region can be expressed as the following equation (11) in consideration of each reaction heat generated in the fire point reaction. In the formula (11), cp f is the specific heat (J / (kg · ° C.)) of the hot metal in the hot spot region. T f is the temperature of the hot metal in the hot spot region (° C.), H reac, f is the heat of reaction (J / sec) in the hot spot region, for example, [Si] f , [C] f , and [Fe] f . Calculated using. RQ is the amount of heat flowing into the fire point region (J / sec) due to reflux in the converter, and is calculated using, for example, the hot metal temperature T (° C.) in a region other than the fire point region. RQ f is the amount of heat outflow (J / sec) from the hot spot region due to reflux in the converter, and is calculated using, for example, the hot metal temperature T f (° C.) in the hot spot region.
上記の式(1)〜式(3)、式(4)または式(5)、式(7)〜式(11)によって、火点領域における溶銑成分の挙動、および火点反応によって生成されてスラグに流入する酸化物(SiO2およびFeO)の挙動を表現することができる。 Generated by the behavior of the hot metal component in the slag region and the slag reaction by the above equations (1) to (3), equation (4) or equation (5), equations (7) to (11). The behavior of oxides (SiO 2 and FeO) flowing into the slag can be expressed.
(スラグメタル界面反応モデル)
次に、スラグメタル界面反応について説明する。スラグメタル界面における溶銑成分に関する反応は、スラグメタル界面における溶銑成分の平衡濃度と火点領域以外における溶銑成分の濃度との差を推進力とする物質移動によって表現される。具体的には、スラグメタル界面において溶銑に含まれる元素Xiの物質収支は、以下の式(12)で表される。なお、本実施形態において、{Xi}={C,Si,Mn,P,Fe}である。式(12)において、[Xi]は火点領域以外の領域における溶銑の元素Xi濃度(%)、Vは火点領域以外の領域における溶銑の体積(m3)、Aはスラグメタル界面の面積(m2)、KXiは元素Xiの物質移動係数(m/sec)、[Xi]*はスラグメタル界面の溶銑に含まれる元素Xiの平衡濃度(%)、[Xi]fは火点領域における溶銑の元素Xi濃度(%)、WXi,SUBは、副原料の投入による溶銑成分である元素Xiの増加を考慮するための投入項(%/sec)である。
(Slag metal interface reaction model)
Next, the slag metal interfacial reaction will be described. The reaction on the hot metal component at the slag metal interface is expressed by mass transfer driven by the difference between the equilibrium concentration of the hot metal component at the slag metal interface and the concentration of the hot metal component outside the fire point region. Specifically, the mass balance of the elements X i contained in the hot metal in the slag metal interface is represented by the following formula (12). In this embodiment, {X i } = {C, Si, Mn, P, Fe}. In the formula (12), [X i ] is the element X i concentration (%) of the hot metal in the region other than the hot spot region, V is the volume of the hot metal in the region other than the hot spot region (m 3 ), and A is the slag metal interface. Area (m 2 ), K Xi is the mass transfer coefficient of element X i (m / sec), [X i ] * is the equilibrium concentration (%) of element X i contained in the hot metal at the slag metal interface , [X i ] F is the element X i concentration (%) of the hot metal in the fire point region , and W Xi and SUB are the input terms (% / sec) for considering the increase of the element X i which is the hot metal component due to the input of the auxiliary raw material. be.
ここで、スラグメタル界面の溶銑に含まれる元素Xiの平衡濃度[Xi]*は、上記のS. Ohguchiらの文献に記載された界面酸素濃度ao*を用いて表される。界面酸素濃度ao*は、スラグメタル界面における酸素収支式から算出される。 Here, the equilibrium concentration [X i ] * of the element X i contained in the hot metal at the interface of the slag metal is expressed using the interfacial oxygen concentration ao * described in the above-mentioned document of S. Ohguchi et al. The interfacial oxygen concentration ao * is calculated from the oxygen balance equation at the slag metal interface.
一方、スラグメタル界面におけるスラグ成分に関する反応も、溶銑成分に関する反応と同様に、スラグメタル界面におけるスラグ成分の平衡濃度とスラグのバルク内の成分の濃度との差を推進力とする物質移動によって表現される。具体的には、スラグメタル界面においてスラグに含まれる酸化物XOjの物質収支は、以下の式(13)で表される。なお、本実施形態において、{XOj}={CaO,SiO2,FeO,MnO,P2O5,Al2O3}である。式(13)において、〈XOj〉はスラグに含まれる酸化物XOjの濃度(%)、VSはスラグの体積(m3)、KXOjは酸化物XOjの物質移動係数(m/sec)、〈XOj〉*はスラグに含まれる酸化物XOjの平衡濃度(%)、WXOj,SUBは、生石灰や石灰石、スケールなどの副原料の投入によるスラグに含まれる酸化物XOjの増加を考慮するための投入項(%/sec)である。 On the other hand, the reaction related to the slag component at the slag metal interface is also expressed by mass transfer driven by the difference between the equilibrium concentration of the slag component at the slag metal interface and the concentration of the component in the bulk of the slag, similar to the reaction related to the hot metal component. Will be done. Specifically, the mass balance of the oxide XO j contained in the slag at the slag metal interface is represented by the following formula (13). In this embodiment, {XO j } = {CaO, SiO 2 , FeO, MnO, P 2 O 5 , Al 2 O 3 }. In the formula (13), <XO j> is the concentration of oxides XO j contained in slag (%), VS slag volume (m 3), K XOj mass transfer coefficient of the oxide XO j (m / sec ), <XO j > * is the equilibrium concentration (%) of oxide XO j contained in slag, and W XOj, SUB is the oxide XO j contained in slag due to the addition of auxiliary materials such as quicklime, limestone, and scale. It is an input term (% / sec) for considering the increase.
なお、〈SiO2〉および〈FeO〉については、式(13)の右辺に火点反応におけるSiO2およびFeOの生成速度を追加した以下の式(14)および式(15)で表す。これによって、火点反応で生成された酸化物がスラグに流入することによるスラグ成分の濃度の変化を表現することができる。 Note that <SiO 2 > and <FeO> are represented by the following equations (14) and (15) in which the production rates of SiO 2 and FeO in the fire point reaction are added to the right side of the equation (13). This makes it possible to express the change in the concentration of the slag component due to the inflow of the oxide produced by the fire point reaction into the slag.
また、スラグメタル界面反応を構成する溶銑部分の熱収支、およびスラグ部分の熱収支は、スラグメタル界面反応などの反応熱を考慮して、下記の式(16)および式(17)で表される。式(16)において、Wは火点領域以外の領域における溶銑の重量(ton)、cpは火点領域以外の領域における溶銑の比熱(J/(kg・℃))、Tは火点領域以外の領域における溶銑の温度(℃)である。Hreacはスラグメタル界面反応で生じた反応熱のうち溶銑に分配される反応熱(J/sec)であり、スラグメタル界面反応に伴う各成分の物質移動に基づいて算出される。QSUBは、溶銑への副原料の溶解によって生じる抜熱量(J/sec)である。式(17)において、cpSはスラグの比熱(J/(kg・℃))、TSはスラグの温度(℃)である。Hreac,Sはスラグメタル界面反応で生じた反応熱のうちスラグに分配される反応熱(J/sec)であり、スラグメタル界面反応に伴う各成分の物質移動に基づいて算出される。RQSは、スラグ表面からの抜熱量(J/sec)である。 Further, the heat balance of the hot metal portion constituting the slag metal interface reaction and the heat balance of the slag portion are represented by the following equations (16) and (17) in consideration of the heat of reaction such as the slag metal interface reaction. To. In the formula (16), W is the weight of the hot metal in the region other than the fire point region (ton), cp is the specific heat of the hot metal in the region other than the fire point region (J / (kg · ° C)), and T is other than the fire point region. The temperature (° C) of the hot metal in the region of. H reac is the reaction heat (J / sec) distributed to the hot metal among the reaction heat generated in the slag metal interfacial reaction, and is calculated based on the mass transfer of each component accompanying the slag metal interfacial reaction. QSUB is the amount of heat removed (J / sec) generated by the dissolution of the auxiliary material in the hot metal. In the formula (17), cp S slag specific heat (J / (kg · ℃) ), T S is the temperature of the slag (° C.). H reac and S are reaction heats (J / sec) distributed to the slag among the reaction heats generated in the slag metal interface reaction, and are calculated based on the mass transfer of each component accompanying the slag metal interface reaction. RQ S is the amount of heat removed from the slag surface (J / sec).
上記の式(12)〜式(17)によって、火点反応による溶銑成分の挙動を含めたスラグメタル界面における溶銑成分およびスラグ成分の挙動を表現することができる。 From the above equations (12) to (17), the behavior of the hot metal component and the slag component at the slag metal interface including the behavior of the hot metal component due to the fire point reaction can be expressed.
以上で説明したような火点反応モデルおよびスラグメタル界面反応モデルを複合させた複合反応モデルによって、スラグ中の塩基度推定値を逐次算出することができる。具体的には、式(1)〜式(3)、式(4)または式(5)、式(7)〜式(17)の連立方程式に解くことによって、スラグ中のCaO濃度およびSiO2濃度を推定し、以下の式(18)によって塩基度推定値CSを算出することができる。 The basicity estimation value in the slag can be sequentially calculated by the combined reaction model in which the fire point reaction model and the slag metal interface reaction model as described above are combined. Specifically, by solving the simultaneous equations of equations (1) to (3), equation (4) or equation (5), and equations (7) to (17), the CaO concentration in the slag and SiO 2 The concentration can be estimated, and the basicity estimated value CS can be calculated by the following equation (18).
(塩基度推移と脱りん率との関係)
ここで、本発明者らの知見によれば、スラグ中の塩基度の推移と脱りん率との間には以下で説明するような関係がある。
(Relationship between basicity transition and dephosphorization rate)
Here, according to the findings of the present inventors, there is a relationship as described below between the transition of basicity in slag and the dephosphorization rate.
図4は、脱りん率が相対的に高かった(80%以上)操業において、上記の複合反応モデルを用いて算出された塩基度推定値を時系列で示すグラフである。グラフに示されるように、脱りん率が相対的に高かった操業では、塩基度推定値が、吹錬初期には低下して0.5程度の極小値となり、その後上昇している。一方、図5は、脱りん率が相対的に低かった(60%以下)操業において、複合反応モデルを用いて算出された塩基度推定値を時系列で示すグラフである。グラフに示されるように、脱りん率が相対的に低かった操業では、塩基度推定値が、吹錬初期に極小値にはならず、1.5程度まで低下して横ばいになっている。 FIG. 4 is a graph showing the estimated basicity calculated using the above-mentioned combined reaction model in chronological order in an operation in which the dephosphorization rate was relatively high (80% or more). As shown in the graph, in the operation in which the dephosphorization rate was relatively high, the estimated basicity value decreased at the initial stage of blowing to a minimum value of about 0.5, and then increased. On the other hand, FIG. 5 is a graph showing the estimated basicity calculated using the combined reaction model in chronological order in the operation in which the dephosphorization rate was relatively low (60% or less). As shown in the graph, in the operation in which the dephosphorization rate was relatively low, the estimated basicity value did not reach the minimum value at the initial stage of blowing, but decreased to about 1.5 and remained flat.
上記の知見より、塩基度推定値が吹錬初期において所定の閾値以下の極小値まで低下してから上昇するという推移パターンと、脱りん率が高いこととの間には相関があると考えられる。つまり、例えば吹錬初期からCaO源を投入して塩基度を高い水準に維持し続けるよりも(図5の例)、吹錬初期にはCaO源を投入せずに塩基度を低下させ、その後にCaO源を投入して塩基度を上昇させる方が(図4の例)、脱りん率を向上させられる可能性が高いといえる。 From the above findings, it is considered that there is a correlation between the transition pattern in which the estimated basicity value decreases to a minimum value below a predetermined threshold and then increases in the initial stage of blowing, and the high dephosphorization rate. .. That is, for example, rather than adding a CaO source from the initial stage of blowing to maintain a high level of basicity (example in FIG. 5), the basicity is lowered without adding a CaO source at the initial stage of blowing, and then the basicity is lowered. It can be said that it is more likely that the dephosphorization rate can be improved by adding a CaO source to the solution to increase the basicity (example in FIG. 4).
そこで、本実施形態において、吹錬処理制御部323は、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後、例えば、CaO源投入判定部322により投入開始時期と判定された時に、CaO源の投入を開始する。これによって、塩基度の時系列変化が図4に示した例に近づき、脱りん率を向上させることができると考えられる。CaO源投入判定部322によるCaO源の投入開始時期の判定基準になる塩基度推定値の閾値は、例えば上記の図4の例から0.5とすることができる。
Therefore, in the present embodiment, the blowing
図6Aから図6Gは、吹錬処理における塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングした結果を示す図である。図示された例では、過去の3000回の操業において吹錬開始から400秒経過時まで複合反応モデルを用いて逐次算出された塩基度推定値の推移パターンを教師なし学習によってクラスタリングした結果として得られる7つのクラスター(No.1〜No.7)が示されている。図6Aから図6Gの各図に示される太線は、それぞれのクラスターに含まれる塩基度推定値の推移の平均値を表している。 6A to 6G are diagrams showing the results of clustering the transition patterns of the estimated basicity values in the blowing process. In the illustrated example, it is obtained as a result of clustering the transition pattern of the basicity estimation value sequentially calculated using the composite reaction model from the start of blowing to the lapse of 400 seconds in the past 3000 operations by unsupervised learning. Seven clusters (No. 1 to No. 7) are shown. The thick lines shown in the respective figures of FIGS. 6A to 6G represent the average value of the transition of the basicity estimation values included in each cluster.
図7は、図6Aから図6Gに示した各クラスターにおける脱りん率の分布を示す図である。脱りん率の分布は、ボックスプロット図として示されている。図示されているように、7つのクラスターのうち、溶銑の脱りん率が最も高く分布しているのは図6Dに示されたNo.4のクラスターである(上記で図4に示した例に対応する)。 FIG. 7 is a diagram showing the distribution of dephosphorization rate in each cluster shown in FIGS. 6A to 6G. The distribution of dephosphorization rate is shown as a box plot. As shown in the figure, among the seven clusters, the hot metal dephosphorization rate is the highest distributed in No. 6D. 4 clusters (corresponding to the example shown in FIG. 4 above).
そこで、本実施形態において吹錬処理制御部323は、CaO源投入判定部322による判定に従ってCaO源の投入を開始した後、塩基度推定値が図6Dに示されたNo.4のクラスターに分類された塩基度推定値の推移を示す塩基度推移パターン333に従って推移するように、CaO源の投入量を制御する。具体的には、図6Dのグラフに示されるNo.4のクラスターにおける塩基度推定値の平均値を目標塩基度CSaim、CaO源の投入開始後に複合反応モデルによって算出された塩基度推定値をCScalとした場合、必要とされるCaO源の投入量WCaOは、以下の式(19)で算出される。なお、〈SiO2〉はスラグ中のSiO2濃度(%)、WSはスラグの重量(ton)である。塩基度推定値CScalが目標塩基度CSaimよりも大きい場合は、投入量WCaOを0とする。
Therefore, in the present embodiment, the blowing
なお、上記のように塩基度推定値が時系列パターンに従って推移するようにCaO源の投入量を制御する場合、CaO源として粉体生石灰を吹き込むことが好ましい。粉体生石灰は吹き込むとほぼ同時に滓化するため、時系列パターンに対する塩基度の追従性を高めることができる。他のCaO源としては塊状の生石灰やドロマイトなどが利用できる。 When controlling the input amount of the CaO source so that the estimated basicity value changes according to the time series pattern as described above, it is preferable to blow powder quicklime as the CaO source. Since powdered quicklime slags almost at the same time as it is blown in, it is possible to improve the followability of basicity to the time series pattern. As other CaO sources, massive quicklime or dolomite can be used.
ここで、上記で図6Aおよび図6Bに示されたNo.1およびNo.2のパターンと図6Dに示されたNo.4のパターンとは、400秒経過時点での塩基度でみれば同程度(1.5〜1.7)であるが、塩基度の推移パターンとしては異なる。つまり、ある一時点、例えば400秒経過時点での塩基度のみを目標にCaO源を投入した場合、No.4のパターンとNo.1およびNo.2のパターンとが区別されず、規定された塩基度が実現されているにも関わらず、脱りん率が低い、ということが起こりうる。この点において、本実施形態では、塩基度推定値の推移パターンに着目することによって、より効果的に脱りん率を向上させることが可能である。
Here, the No. 1 shown in FIGS. 6A and 6B above. 1 and No.
図8は、本発明の第1の実施形態の変形例に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。図8に示された例では、上記で図2を参照して説明した例とは異なり、スラグ中の塩基度推定値が所定の閾値を下回った場合に吹錬処理制御部323がCaO源を所定の投入量で投入する(ステップS18)。つまり、図示された例の場合、吹錬処理制御部323は塩基度推移パターン333に基づくCaO源の投入量の制御を実施しない。このような場合も、吹錬処理を開始してから塩基度推定値が所定の閾値を下回った時点でCaO源が投入されることによって、塩基度が上記で図4に示したパターンに近い推移になり、脱りん率が向上する。
FIG. 8 is a flowchart schematically showing the process of the converter blowing control method according to the modified example of the first embodiment of the present invention. In the example shown in FIG. 8, unlike the example described with reference to FIG. 2 above, when the estimated basicity value in the slag falls below a predetermined threshold value, the blowing
以上で説明した本発明の第1の実施形態では、転炉における吹錬処理中に複合反応モデルを用いてスラグ中の塩基度推定値を逐次算出し、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後、具体的には塩基度推定値が所定の閾値を下回った時にCaO源の投入を開始する。これによって、スラグ中の塩基度の推移を脱りん率が高い場合のパターンに近づけることができ、結果として脱りん率を向上させることができる。さらに、塩基度推定値が過去の吹錬処理で脱りん率が高かった場合の塩基度推定値の推移パターンに従って推移するようにCaO源の投入量を制御することによって、より確実に脱りん率を向上させてもよい。 In the first embodiment of the present invention described above, the basicity estimated value in the slag is sequentially calculated using the combined reaction model during the blowing process in the converter, and the base in the slag is calculated from the start of the blowing process. After the lapse of time that is assumed to be required for the degree to fall below the predetermined threshold, specifically, when the estimated basicity falls below the predetermined threshold, the CaO source is started to be charged. As a result, the transition of the basicity in the slag can be brought close to the pattern when the dephosphorization rate is high, and as a result, the dephosphorization rate can be improved. Furthermore, by controlling the input amount of the CaO source so that the estimated basicity value changes according to the transition pattern of the estimated basicity value when the dephosphorization rate was high in the past blowing process, the dephosphorization rate is more reliable. May be improved.
また、本発明の第1の実施形態では、スラグ中の塩基度推定値を逐次算出して、算出した塩基度推定値が所定の閾値を下回った時にCaO源の投入を開始している。しかし、スラグ中の塩基度推定値を算出せずに、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される所定時間(予め定めた時間)が経過した時に、CaO源の投入を開始してもよい。 Further, in the first embodiment of the present invention, the estimated basicity in the slag is sequentially calculated, and when the calculated basicity estimated value falls below a predetermined threshold value, the CaO source is started to be charged. However, a predetermined time (predetermined time) that is assumed to be required from the start of the blowing process until the basicity in the slag falls below a predetermined threshold has elapsed without calculating the estimated basicity in the slag. Occasionally, the CaO source may be started.
(第2の実施形態)
図9は、本発明の第2の実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図9に示されるように、精錬設備1Aは、転炉設備10と、計測制御装置20と、転炉吹錬制御装置30Aとを含む。なお、転炉設備10および計測制御装置20については、図1を参照して説明した例と同様であるため重複した説明は省略する。
(Second embodiment)
FIG. 9 is a diagram showing a schematic configuration of a refining facility including a converter blowing control device according to a second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 9, the
転炉吹錬制御装置30Aは、上記の第1の実施形態における転炉吹錬制御装置30と同様に、通信部31と、演算部32と、記憶部33とを含む装置、例えばコンピュータによって実装される。上記の例との違いとして、転炉吹錬制御装置30Aでは、記憶部33に統計モデル334が格納される。また、演算部32が、プログラムに従って動作することによって、遅延時間推定部324、CaO源投入判定部322および吹錬処理制御部323として機能する。なお、遅延時間推定部324および統計モデル334以外の転炉吹錬制御装置30Aの構成は、図1の例における転炉吹錬制御装置30と同様であるため重複した説明は省略する。
The converter
遅延時間推定部324は、記憶部33に格納された溶銑データ331(たとえば、溶銑C、溶銑Si、溶銑P、溶銑温度等)を説明変数とする統計モデル334を用いて、吹錬処理において溶銑111にCaO源を投入するための適切な遅延時間を推定する。CaO源投入判定部322は、遅延時間推定部324によって推定された遅延時間が経過した時を、CaO源の投入開始時期として判定する。ここで、統計モデル334は、例えば後述するような統計モデル構築装置を用いて、過去の吹錬処理におけるスラグ113中の塩基度推定値を逐次算出した結果に基づいて構築される。具体的には、統計モデル334は、過去の吹錬処理における溶銑データと、塩基度推定値が所定の閾値を下回った時間との関係を表現する。従って、遅延時間推定部324は、今回の吹錬処理における溶銑データ331から、塩基度推定値が所定の閾値を下回る遅延時間を推定することができる。
The delay
図10は、本発明の第2の実施形態に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。本実施形態では、図示された例のように、転炉11における吹錬処理の開始(ステップS11)の前に、遅延時間推定部324が統計モデル334を用いて溶銑データ331から遅延時間を推定することができる(ステップS21)。他の例では、遅延時間の推定が吹錬処理の開始後に実施されてもよい。吹錬処理の開始(ステップS11)の後、CaO源投入判定部322が、推定された遅延時間が経過したか否かを判定し(ステップS22)、遅延時間が経過した場合には吹錬処理制御部323がCaO源を投入する(ステップS23)。
FIG. 10 is a flowchart schematically showing the process of the converter blowing control method according to the second embodiment of the present invention. In the present embodiment, as in the illustrated example, the delay
図11は、本発明の第2の実施形態に係る統計モデル構築装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図11に示されるように、精錬設備1Bは、転炉設備10と、計測制御装置20と、統計モデル構築装置30Bとを含む。なお、転炉設備10および計測制御装置20については、図1を参照して説明した例と同様であるため重複した説明は省略する。
FIG. 11 is a diagram showing a schematic configuration of a refining facility including a statistical model building apparatus according to a second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 11, the
統計モデル構築装置30Bは、図9を参照して説明した例における転炉吹錬制御装置30Aと同様に、通信部31と、演算部32と、記憶部33とを含む装置、例えばコンピュータによって実装される。転炉吹錬制御装置30Aとの違いとして、統計モデル構築装置30Bでは、記憶部33に、吹錬処理中の操業要因データ332が格納される。また、演算部32が、プログラムに従って動作することによって、データ収集部325、塩基度推定値算出部321および統計モデル構築部326として機能する。なお、それ以外の統計モデル構築装置30Bの構成は、図9の例における転炉吹錬制御装置30Aと同様であるため重複した説明は省略する。
The statistical
上記の統計モデル構築装置30Bにおいて、データ収集部325は、転炉11で吹錬処理される溶銑111に関する溶銑データ331、および吹錬処理中の操業要因データ332を収集する。ここで、操業要因データ332は、例えば、吹錬処理中に計測制御装置20のサブランス21を用いた測定によって取得される溶鋼112の成分濃度、溶鋼112の温度、排ガス分析計22によって測定される排ガス成分濃度、排ガス流量系が測定する排ガス流量、ランス駆動装置24によって制御される上吹きランス12の高さ、吹き込み制御装置25が供給する吹込み酸素量、底吹きガス供給装置26が供給する底吹きガス流量、ならびに投入制御装置27または吹き込み制御装置25による副原料の投入開始時期および投入量の少なくとも一部を含む。データ収集部325は、例えば、過去の吹錬処理時に測定されて記憶部33に蓄積された溶銑データ331および操業要因データ332を収集する。
In the above statistical
塩基度推定値算出部321は、データ収集部325が収集した溶銑データ331および操業要因データ332に基づいて、吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する。スラグ中の塩基度推定値は、例えば上記で説明した複合反応モデルを用いて逐次算出することができる。塩基度推定値算出部321は、例えばデータが収集された過去の吹錬処理のそれぞれについて、スラグ中の塩基度推定値を逐次算出する。統計モデル構築部326は、塩基度推定値算出部321による算出の結果に基づいて、溶銑データ331を説明変数とし、吹錬処理の開始から塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデル334を構築する。構築された統計モデル334は、例えば図9の例における転炉吹錬制御装置30Aによって、新たな溶銑データ331から遅延時間を推定するために利用される。
The basicity estimation
なお、上記で説明した転炉吹錬制御装置30Aと統計モデル構築装置30Bとは、同じ装置であってもよいし、異なる装置であってもよい。これらが同じ装置である場合、記憶部33には溶銑データ331、操業要因データ332、および統計モデル334が格納され、演算部32はプログラムに従って動作することによって遅延時間推定部324、CaO源投入判定部322、吹錬処理制御部323、データ収集部325、塩基度推定値算出部321および統計モデル構築部326として機能する。このような装置では、過去の吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値の逐次算出の結果に基づいて構築された統計モデル334を利用して新たな溶銑データ331から遅延時間を推定するとともに、新たな吹錬処理についてもスラグ中の塩基度推定値を逐次算出することによって統計モデル334を更新することができる。
The converter
図12は、本発明の第2の実施形態に係る統計モデル構築方法の工程を概略的に示すフローチャートである。図示された例では、まず、統計モデル構築装置30Bのデータ収集部325が、転炉11で吹錬処理される溶銑111に関する溶銑データ331、および吹錬処理中の操業要因データ332を収集する(ステップS25)。次に、塩基度推定値算出部321が、ステップS25で収集された溶銑データ331および操業要因データ332に基づいて、吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する(ステップS26)。次に、統計モデル構築部326が、ステップS26における算出の結果に基づいて、溶銑データ331を説明変数とし遅延時間を目的変数とする統計モデル334を構築する(ステップS27)。以上のような処理によって、例えば新たな溶銑データ331から適切な遅延時間を推定するための統計モデル334を構築することができる。
FIG. 12 is a flowchart schematically showing the process of the statistical model construction method according to the second embodiment of the present invention. In the illustrated example, first, the
以上で説明した本発明の第2の実施形態では、溶銑データを説明変数とする統計モデルを用いて適切な遅延時間を推定し、吹錬処理の開始からその推定された遅延時間の経過後にCaO源の投入を開始する。これによって、上記の第1の実施形態と同様にスラグ中の塩基度の推移を脱りん率が高い場合のパターンに近づけることができ、結果として脱りん率を向上させることができる。本実施形態では、過去の吹錬処理においてスラグ中の塩基度推定値を逐次算出した結果に基づいて構築される統計モデルを用いて遅延時間を推定することによって、吹錬処理の開始前、または吹錬処理の開始後早い時期にCaO源の投入開始時期が決定される。従って、例えば投入制御装置27または吹き込み制御装置25によるCaO源の投入実行までに遅延がある場合や、粉体生石灰以外のCaO源を投入するため塩基度の上昇まで時間がかかるような場合であっても、スラグ中の塩基度を適切に制御して脱りん率を向上させることができる。
In the second embodiment of the present invention described above, an appropriate delay time is estimated using a statistical model using hot metal data as an explanatory variable, and CaO is elapsed after the estimated delay time elapses from the start of the blowing process. Start inputting the source. Thereby, as in the first embodiment described above, the transition of the basicity in the slag can be brought close to the pattern when the dephosphorization rate is high, and as a result, the dephosphorization rate can be improved. In the present embodiment, the delay time is estimated using a statistical model constructed based on the result of sequentially calculating the basicity estimation values in the slag in the past blowing process, before the start of the blowing process or by estimating the delay time. The time to start charging the CaO source is determined early after the start of the blowing process. Therefore, for example, there may be a delay in the execution of charging of the CaO source by the charging
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the accompanying drawings, the present invention is not limited to these examples. It is clear that a person having ordinary knowledge in the field of technology to which the present invention belongs can come up with various modifications or modifications within the scope of the technical ideas described in the claims. , These are also naturally understood to belong to the technical scope of the present invention.
1,1A,1B…精錬設備、10…転炉設備、11…転炉、12…上吹きランス、13…煙道、14…羽口、15…投入装置、20…計測制御装置、21…サブランス、22…排ガス分析計、23…排ガス流量計、24…ランス駆動装置、25…吹き込み制御装置、26…底吹きガス供給装置、27…投入制御装置、30,30A…転炉吹錬制御装置、30B…統計モデル構築装置、31…通信部、32…演算部、321…塩基度推定値算出部、322…CaO源投入判定部、323…吹錬処理制御部、324…遅延時間推定部、325…データ収集部、326…統計モデル構築部、33…記憶部、331…溶銑データ、332…操業要因データ、333…塩基度推移パターン、334…統計モデル、34…入出力部。
1,1A, 1B ... Smelting equipment, 10 ... converter equipment, 11 ... converter, 12 ... top blow lance, 13 ... flue, 14 ... tuyere, 15 ... input device, 20 ... measurement control device, 21 ... sublance , 22 ... exhaust gas analyzer, 23 ... exhaust gas flow meter, 24 ... lance drive device, 25 ... blow control device, 26 ... bottom blow gas supply device, 27 ... input control device, 30, 30A ... converter blow control device, 30B ... Statistical model construction device, 31 ... Communication unit, 32 ... Calculation unit, 321 ... Basicity estimation
Claims (14)
前記CaO源投入判定部による判定に従って、前記吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後に前記CaO源の投入を開始する吹錬処理制御部と
を備える転炉吹錬制御装置。 A CaO source charging determination unit that determines the charging start time of the CaO source charged into the hot metal blown by the converter, and a CaO source charging determination unit.
According to the determination by the CaO source injection determination unit, the blowing process for starting the injection of the CaO source after the lapse of time estimated to be required from the start of the blowing process until the basicity in the slag falls below a predetermined threshold value. A converter slag control device equipped with a control unit.
前記CaO源投入判定部は、前記吹錬処理の開始後、前記塩基度推定値が所定の閾値を下回った時を前記CaO源の投入開始時期として判定する、請求項1に記載の転炉吹錬制御装置。 Modeling the hot spot reaction, which is the oxidation reaction between the blown oxygen and the hot metal in the converter, and the slag metal interface reaction, which is the reaction in the interface region between the hot metal and the slag, excluding the region where the hot spot reaction proceeds. Further, it is provided with a basicity estimation value calculation unit that sequentially calculates the basicity estimation value in the slag using the combined reaction model.
The converter blowing according to claim 1, wherein the CaO source charging determination unit determines when the basicity estimated value falls below a predetermined threshold value after the start of the blowing process as the CaO source charging start time. Ren control device.
前記CaO源投入判定部は、前記吹錬処理の開始から前記遅延時間が経過した時を、前記CaO源の投入開始時期として判定する、請求項6に記載の転炉吹錬制御装置。 A delay time estimation unit for estimating the delay time using a statistical model using the hot metal data related to the hot metal as an explanatory variable is further provided.
The converter blowing control device according to claim 6, wherein the CaO source charging determination unit determines when the delay time has elapsed from the start of the blowing process as the charging start time of the CaO source.
前記統計モデルは前記溶銑データと前記塩基度推定値が所定の閾値を下回った時間との関係を表現する、請求項8に記載の転炉吹錬制御装置。 The estimated basicity in the slag in the past blowing process is the hot spot reaction, which is the oxidation reaction between the blown oxygen and the hot metal in the converter, and the hot metal and slag excluding the region where the hot spot reaction proceeds. Sequentially calculated using a composite reaction model that models the slag metal interface reaction, which is the reaction in the interface region with and.
The converter blowing control device according to claim 8, wherein the statistical model expresses the relationship between the hot metal data and the time when the basicity estimated value falls below a predetermined threshold value.
前記溶銑データおよび前記操業要因データに基づいて前記吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、
前記逐次算出の結果に基づいて、前記溶銑データを説明変数とし前記吹錬処理の開始から前記塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部と
を備える統計モデル構築装置。 A data collection unit that collects hot metal data related to hot metal that is blown in a converter and data on operating factors during the hotning process.
A basicity estimation value calculation unit that sequentially calculates the basicity estimation value in the slag in the blowing process based on the hot metal data and the operation factor data.
Based on the result of the sequential calculation, a statistical model for constructing a statistical model in which the hot metal data is used as an explanatory variable and the delay time from the start of the blowing process until the basicity estimated value falls below a predetermined threshold value is used as the objective variable. Statistical model building device with a building unit.
前記判定に従って、前記吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後に前記CaO源の投入を開始する工程と
を含む転炉吹錬制御方法。 The process of determining the charging start time of the CaO source to be charged into the hot metal to be blown in the converter, and
According to the above determination, converter blowing control including a step of starting charging of the CaO source after the lapse of a time estimated to be required from the start of the blowing process to the time when the basicity in the slag falls below a predetermined threshold value. Method.
前記溶銑データおよび前記操業要因データに基づいて前記吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する工程と、
前記逐次算出の結果に基づいて、前記溶銑データを説明変数とし前記吹錬処理の開始から前記塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する工程と
を含む統計モデル構築方法。 The process of collecting the hot metal data related to the hot metal blown in the converter and the operation factor data during the hotning process, and
A step of sequentially calculating the basicity estimation value in the slag in the blowing process based on the hot metal data and the operation factor data, and
Based on the result of the sequential calculation, a step of constructing a statistical model in which the hot metal data is used as an explanatory variable and the delay time from the start of the blowing process to the time when the basicity estimated value falls below a predetermined threshold value is used as the objective variable. How to build a statistical model including.
前記CaO源投入判定部による判定に従って、前記吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後に前記CaO源の投入を開始する吹錬処理制御部と
を備える転炉吹錬制御装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。 A CaO source charging determination unit that determines the charging start time of the CaO source charged into the hot metal blown by the converter, and a CaO source charging determination unit.
According to the determination by the CaO source injection determination unit, the blowing process for starting the injection of the CaO source after the lapse of time estimated to be required from the start of the blowing process until the basicity in the slag falls below a predetermined threshold value. A program for operating a computer as a converter blow control device equipped with a control unit.
前記溶銑データおよび前記操業要因データに基づいて前記吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、
前記逐次算出の結果に基づいて、前記溶銑データを説明変数とし前記吹錬処理の開始から前記塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部と
を備える統計モデル構築装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。 A data collection unit that collects hot metal data related to hot metal that is blown in a converter and data on operating factors during the hotning process.
A basicity estimation value calculation unit that sequentially calculates the basicity estimation value in the slag in the blowing process based on the hot metal data and the operation factor data.
Based on the result of the sequential calculation, a statistical model for constructing a statistical model in which the hot metal data is used as an explanatory variable and the delay time from the start of the blowing process to the time when the basicity estimated value falls below a predetermined threshold is used as the objective variable. A program for operating a computer as a statistical model building device with a building unit.
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