JP2022108041A - 学習モデル生成方法、学習モデル生成装置、高炉の制御ガイダンス方法、及び溶銑の製造方法 - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を参照して、本発明の一実施形態である学習モデル生成装置の構成について説明する。
図2は、本発明の一実施形態である学習モデル生成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、学習モデル生成装置1に対して学習モデル生成処理の実行指令が入力されたタイミングで開始となり、学習モデル生成処理はステップS1の処理に進む。
2 履歴データデータベース(履歴データDB)
11 モデル学習部
12 モデル出力部
Claims (5)
- 溶銑温度、羽口埋込温度、通気抵抗、炉熱指数、及びコークス比のうちの少なくとも一つを含む高炉プロセスの操業状態を示す観測量の履歴データを画像化した画像データを入力データ、前記履歴データに基づいてオペレータが決定した微粉炭比及び送風湿分の少なくとも一方を含む高炉プロセスの操作量を出力データとして、オペレータが高炉プロセスの操作量を決定する行動モデルを機械学習し、機械学習された行動モデルを出力するステップを含み、
前記ステップは、溶銑温度に関係する観測量の履歴データを画像化した画像データを入力データ、溶銑温度に関係する観測量の履歴データに基づいてオペレータが決定した高炉プロセスの操作量を出力データとした第1機械学習と、高炉内の通気状況に関係する観測量の履歴データを画像化した画像データを入力データ、高炉内の通気状況に関係する観測量の履歴データに基づいてオペレータが決定した高炉プロセスの操作量を出力データとした第2機械学習と、を分離して実行することにより、オペレータが溶銑温度を制御する操作量を決定する第1行動モデル及びオペレータが高炉内の通気状況を制御する操作量を決定する第2行動モデルを出力するステップを含むことを特徴とする学習モデル生成方法。 - 前記行動モデルは、畳み込みニューラルネットワークであることを特徴とする請求項1に記載の学習モデル生成方法。
- 溶銑温度、羽口埋込温度、通気抵抗、炉熱指数、及びコークス比のうちの少なくとも一つを含む高炉プロセスの操業状態を示す観測量の履歴データを画像化した画像データを入力データ、前記履歴データに基づいてオペレータが決定した微粉炭比及び送風湿分の少なくとも一方を含む高炉プロセスの操作量を出力データとして、オペレータが高炉プロセスの操作量を決定する行動モデルを機械学習し、機械学習された行動モデルを出力する手段を備え、
前記手段は、溶銑温度に関係する観測量の履歴データを画像化した画像データを入力データ、溶銑温度に関係する観測量の履歴データに基づいてオペレータが決定した高炉プロセスの操作量を出力データとした第1機械学習と、高炉内の通気状況に関係する観測量の履歴データを画像化した画像データを入力データ、高炉内の通気状況に関係する観測量の履歴データに基づいてオペレータが決定した高炉プロセスの操作量を出力データとした第2機械学習と、を分離して実行することにより、オペレータが溶銑温度を制御する操作量を決定する第1行動モデル及びオペレータが高炉内の通気状況を制御する操作量を決定する第2行動モデルを出力することを特徴とする学習モデル生成装置。 - 請求項1又は2に記載の学習モデル生成方法によって生成された第1行動モデル及び第2行動モデルを用いて高炉の溶銑温度を目標温度に制御可能な前記操作量及び高炉内の通気状況を安定化させることが可能な前記操作量を決定し、決定した操作量に従って該操作量の変更ガイダンスを行うステップを含むことを特徴とする高炉の制御ガイダンス方法。
- 請求項4に記載の高炉の制御ガイダンス方法を用いて溶銑を製造するステップを含むことを特徴とする溶銑の製造方法。
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