JP2023145899A

JP2023145899A - 高炉の異常判定装置、異常判定方法、及び操業方法

Info

Publication number: JP2023145899A
Application number: JP2022052797A
Authority: JP
Inventors: 拓幸島本; Hiroyuki Shimamoto
Original assignee: JFE Steel Corp
Current assignee: JFE Steel Corp
Priority date: 2022-03-29
Filing date: 2022-03-29
Publication date: 2023-10-12

Abstract

【課題】多くの労力を要することなく高炉の異常を精度よく早期に判定可能な高炉の異常判定装置及び異常判定方法を提供すること。【解決手段】本発明に係る高炉の異常判定装置は、高炉の送風流量及び送風圧力の計測値の各データを取得するデータ取得手段と、データ取得手段が取得した送風流量及び送風圧力の計測値の各データを入力として、送風流量と送風圧力の相関を利用した高炉の異常指標計算モデルに基づき高炉の異常指標を計算する異常指標計算手段と、送風圧力の計測値のデータの所定時間の時間差分データを計算し、時間差分データに基づいて異常指標を修正する異常指標修正手段と、異常指標修正手段によって修正された異常指標を用いて高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常指標判定手段と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、高炉の異常判定装置、異常判定方法、及び操業方法に関する。

高炉では様々な異常が発生する。昨今の高炉の低コークス比操業下においては、高炉の炉況状態、特に高炉の通気状態及びその変化を精度よくより早く検出又は推定し、高炉の通気状態を常に良好に維持することが重要である。高炉送風においては、高炉羽口以降の圧損要因が大きくなることによって高炉内に送風が入りにくくなった場合、設備トラブルの発生防止等のために減風操作を行う必要がある。減風操作はより早期に実施した方が圧損要因の早期解消やトラブルリスク軽減のために望ましい。送風流量と送風圧力は送風流量が増加すると送風圧力も増加する正の相関の関係性を有するため、単純に送風圧力に閾値を設定して高炉の異常を検知することは難しい。このような背景から、送風圧力の時間変化量に閾値を設定することによる異常検知や、送風流量に応じて送風圧力の上限値を設定することによる異常検知や、高炉の通気抵抗指数に閾値を設定することによる異常検知（非特許文献１参照）が行われている。

「原料性状の高炉通気性への影響評価」、松倉良徳ほか、鉄と鋼、vol.87(2001)、no.5、p.146-152 「プロセスケモメトリクスによる統計的プロセス管理」、加納学ほか、システム／制御／情報、2004、vol.48、no.5、p.165-170

送風流量に対する送風圧力の上昇が過大傾向になっている場合、早めに減風操作等の対処を行うことによってトラブルリスクを軽減できる。しかしながら、送風圧力の時間変化量に閾値を設定することによる異常検知方法では、大きく急激な送風圧力の変化には対処可能だが、ゆっくりとした長期の送風圧力の上昇の場合には異常検知が難しい。また、送風流量と送風圧力がある程度同期して変化、つまり送風流量の増加に応じて送風圧力が増加するといった関係性が考慮されていないため、異常検知が遅くなることがある。加えて、送風圧力の時間変化量の適正値は送風流量によっても変化するため、単純に送風圧力の時間変化量に閾値を設定して異常検知を行うと、誤検知が発生する可能性がある。一方、送風流量に応じて送風圧力の上限値を設定することによる異常検知方法では、送風流量毎に送風圧力の上限値を設定する必要があるため手間がかかる。また、送風流量と送風圧力の上限値の関係性が変化した場合、再度の設定が必要となり、多くの労力を要する。また、高炉の通気抵抗指数に閾値を設定することによる異常検知方法では、送風圧力以外に炉内各部の圧力値も用いて通気抵抗指数を計算するので、羽口近傍の圧力変化に特化した異常検知ではなく、必ずしも早期に異常検知できるわけではない。

本発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、その目的は、多くの労力を要することなく高炉の異常を精度よく早期に判定可能な高炉の異常判定装置及び異常判定方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、高炉を安定的に操業可能な高炉の操業方法を提供することにある。

本発明に係る高炉の異常判定装置は、高炉の送風流量及び送風圧力の計測値の各データを取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段が取得した前記送風流量及び前記送風圧力の計測値の各データを入力として、送風流量と送風圧力の相関を利用した高炉の異常指標計算モデルに基づき高炉の異常指標を計算する異常指標計算手段と、前記送風圧力の計測値のデータの所定時間の時間差分データを計算し、該時間差分データに基づいて前記異常指標を修正する異常指標修正手段と、前記異常指標修正手段によって修正された前記異常指標を用いて高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常指標判定手段と、を備える。

本発明に係る高炉の異常判定装置は、上記発明において、前記異常指標修正手段は、前記時間差分データの符号に基づいて前記異常指標を修正するか否かを決定し、決定結果に基づき前記異常指標を修正する。

本発明に係る高炉の異常判定装置は、上記発明において、前記異常指標計算手段は、データ収集装置に蓄積された高炉操業の正常時における高炉の送風流量及び送風圧力の計測値の各データに基づいて、正常時からの逸脱度を異常指標として計算するように予め構築された異常指標計算モデルに、操業中に観測される前記送風流量及び前記送風圧力の計測値の各データを入力して前記異常指標を計算する。

本発明に係る高炉の異常判定方法は、高炉の送風流量及び送風圧力の計測値の各データを取得するデータ取得ステップと、前記データ取得ステップにおいて取得した前記送風流量及び前記送風圧力の計測値の各データを入力として、送風流量と送風圧力の相関を利用した高炉の異常指標計算モデルに基づき高炉の異常指標を計算する異常指標計算ステップと、前記送風圧力の計測値のデータの所定時間の時間差分データを計算し、該時間差分データに基づいて前記異常指標を修正する異常指標修正ステップと、前記異常指標修正ステップにおいて修正された前記異常指標を用いて高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常指標判定ステップと、を含む。

本発明に係る高炉の操業方法は、本発明に係る高炉の異常判定装置を用いて高炉が異常状態にあるか否かを判定しながら高炉を操業する。

本発明に係る高炉の異常判定装置及び異常判定方法によれば、多くの労力を要することなく高炉の異常を精度よく早期に判定することができる。また、本発明に係る高炉の操業方法によれば、高炉を安定的に操業することができる。

図１は、本発明の一実施形態である高炉の異常判定装置の構成を示すブロック図である。図２は、高炉の送風流量と送風圧力との関係を示す散布図である。図３は、図１に示す高炉の異常判定装置の変形例の構成を示すブロック図である。図４は、実施例における高炉の送風流量及び送風圧力とＱ統計量の関係を示す図である。図５は、実施例における高炉の送風流量及び送風圧力とＱ統計量の関係を示す図である。

以下、本発明の一実施形態である高炉の異常判定装置について説明する。

図１は、本発明の一実施形態である高炉の異常判定装置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の異常判定装置１は、汎用のパーソナルコンピュータや専用の計算機等の情報処理装置により構成され、情報処理装置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、データ取得手段１１、異常指標計算手段１２、異常指標修正手段１３、及び異常指標判定手段１４として機能する。

データ取得手段１１は、データ収集装置２１内に格納されているセンサ２２が検出した高炉の送風流量及び送風圧力を示すデータを取得する。なお、データ取得手段１１は、センサ２２から直接高炉の送風流量及び送風圧力を示すデータを取得してもよい。また、データ収集装置２１は、データベース等の記憶装置により構成されている。また、センサ２は、高炉全体の送風流量及び送風圧力を検出してもよいし、羽口単位で高炉の送風流量及び送風圧力を検出してもよい。

異常指標計算手段１２は、データ取得手段１１が取得した高炉の送風流量及び送風圧力を示すデータを用いて高炉の異常指標を計算する。そして、異常指標計算手段１２は、計算された異常指標の情報を異常指標修正手段１３に出力する。

本実施形態では、異常指標計算手段１２は、高炉の送風流量及び送風圧力を用いて主成分分析によりＱ統計量値（非特許文献２参照）を異常指標として計算する。図２に示すように、高炉の正常操業時には、送風流量と送風圧力は分布に幅があるものの基本的に比例関係にある。一方、送風が高炉内入りにくくなる異常時には、送風流量と送風圧力はこの関係性から外れる。そこで、この外れをいち早く検知するために、本実施形態では主成分分析によりＱ統計量を計算する。主成分分析では、分散が一番大きい第一主成分値には正常時の送風流量と送風圧力の同期した変動が現れる。一方、主成分分析の第二成分値以降には同期成分以外の成分が現れるので、本実施形態ではこれらの成分を使用して高炉の異常を判定する。なお、Ｑ統計量の計算に用いる送風流量及び送風圧力にノイズが多い場合には、異常指標計算手段１２は、平滑化計算等のノイズ除去処理を行ってからＱ統計量を計算するとよい。また、例えば安定限界値とするデータ群から計算したＱ統計量で判定対象のデータから計算したＱ統計量を割って異常指標化、つまり安定限界で１となるといった処理（基準化）をＱ統計量に対して行ってもよい。また、本実施形態では、異常指標として主成分分析によるＱ統計量を計算したが、独立成分分析や機械学習手法により異常指標を計算してもよい。あるいは他の方法として、ニューラルネットワークによるオートエンコーダ等の技術も適用可能である。ここで、異常指標の計算に使用する異常指標計算モデルの構築は、データ収集装置２１に蓄積された高炉が正常操業している状況で記録されたデータに基づいて、解析用パーソナルコンピュータ等の計算機を用いて実施すればよい。あるいは、図３に示すように、高炉の異常判定装置１に解析ツールをインストールして、異常指標計算モデル構築手段１５を設けて実施してもよい。

異常指標修正手段１３は、データ取得手段１１が取得した高炉の送風圧力のデータから所定時間範囲（１～１０分程度）における送風圧力の変化量（送風圧力の時間差分値）を計算する。所定時間は異常発生時の送風圧力の時間差分値の実績値等を用いて予め設定される。なお、送風圧力にノイズ的変化が含まれている場合には、異常指標修正手段１３は、平滑化フィルタ等によるノイズ処理を行った後に送風圧力の時間差分値を計算してもよい。そして、異常指標修正手段１３は、計算された送風圧力の時間差分値に応じて異常指標計算手段１２によって計算された高炉の異常指標を修正する。高炉の異常指標を修正する目的は、異常として検知したい現象を選択して異常指標に反映させるためである。実際、高炉において、送風流量変動に比べ送風圧力が正で大きくなる場合は、より検知したい「送風が入りにくくなった状態」が進行しているという意味で炉況が悪化傾向にあると言える。一方で、Ｑ統計量は送風流量に対して送風圧力が低下した時も大きくなる場合もあるが、そのような状況は「送風が入りにくくなった状態」とは別の現象であるため、検出対象から除外したい。例えばオペレータが行う操業中の減風措置等ではこういった現象となる。送風圧力の時間変化を同時に見ることで、検知したい「送風圧力が入りにくくなった状態」をより正確にとらえることが可能となるからである。そこで、例えば送風圧力の時間差分値が負である場合、異常指標修正手段１３は、異常指標の値をゼロとする。なお、ここでは送風圧力の時間差分値が負である場合に異常指標をゼロとする修正を行うとしたが、送風圧力の時間差分値の判断を適切な所定値としてもよいし、異常指標についても必ずしもゼロでなく、正常範囲の適切な値に定めてもよい。そして、異常指標修正手段１３は、修正された高炉の異常指標を示す情報を異常指標判定手段１４に出力する。

異常指標判定手段１４は、異常指標修正手段１３によって修正された高炉の異常指標に従って高炉に異常が発生しているか否かを判定する。具体的には、異常指標判定手段１４は、高炉の異常指標が所定の閾値以上であるか否かを判別し、高炉の異常指標が所定の閾値以上である場合、高炉に異常が発生していると判定する。所定の閾値は異常発生時の異常指標の実績値等を用いて予め設定される。そして、異常指標判定手段１４は、判定結果を示す情報と判定の根拠となる関連したデータ（センサデータ、送風圧力の時間差分値、異常指標値、異常指標修正値等）を表示装置２３に出力する。表示装置２３は、液晶ディスプレイ等の表示装置によって構成され、異常指標判定手段１４から出力された情報を表示出力する。高炉に異常が発生しているとの情報が表示装置２３に表示された場合、オペレータは減風操作等の対処を行う。これにより、多くの労力を要することなく高炉の異常を精度よく早期に判定し、高炉を安定的に操業することができる。

本実施例では、まず、異常指標修正手段１３によりＱ統計量を補正せずに高炉の異常判定を行った。図４に実際に送風圧力異常が発生した時のデータにＱ統計量を適用したデータを示す。なお、図４に示す時間Ｔ＝Ｔ１，Ｔ２は、実際に送風圧力が異常でオペレータが減風操作を行ったタイミングを示す。図４に示すように、減風タイミングＡ（時間Ｔ＝Ｔ１）では、減風タイミングとほぼ同時にＱ統計量が閾値を超え、高炉の異常を検知できた。また、減風タイミングＢ（時間Ｔ＝Ｔ２）においては、１５分程度、減風タイミングより早く高炉の異常を検知できた。次に、異常指標修正手段１３により送風圧力の時間差分値を用いてＱ統計量を補正して高炉の異常判定を行った。図５に実際に送風圧力異常が発生した時のデータにＱ統計量を適用したデータを示す。なお、図５に示す時間Ｔ＝Ｔ１，Ｔ２は、実際に送風圧力が異常でオペレータが減風操作を行ったタイミングを示す。図５に示すように、本例における高炉の異常検知タイミングは図４に示す高炉の異常検知タイミングとほぼ同じであった。しかしながら、送風流量及び送風圧力が減少している時（例えば時間Ｔ＝Ｔ１，Ｔ２の直後）にＱ統計量が閾値以上になることを抑制できた。これにより、高炉を異常と判定すべきでない減風（送風流量減）状態において、高炉を異常と判定することを抑制し、より精度よく高炉の異常判定を行うことができる。

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が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高炉の異常判定装置
１１データ取得手段
１２異常指標計算手段
１３異常指標修正手段
１４異常指標判定手段
１５異常指標計算モデル構築手段
２１データ収集装置
２２センサ
２３表示装置

Claims

高炉の送風流量及び送風圧力の計測値の各データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段が取得した前記送風流量及び前記送風圧力の計測値の各データを入力として、送風流量と送風圧力の相関を利用した高炉の異常指標計算モデルに基づき高炉の異常指標を計算する異常指標計算手段と、
前記送風圧力の計測値のデータの所定時間の時間差分データを計算し、該時間差分データに基づいて前記異常指標を修正する異常指標修正手段と、
前記異常指標修正手段によって修正された前記異常指標を用いて高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常指標判定手段と、
を備える、高炉の異常判定装置。
前記異常指標修正手段は、前記時間差分データの符号に基づいて前記異常指標を修正するか否かを決定し、決定結果に基づき前記異常指標を修正する、請求項１に記載の高炉の異常判定装置。
前記異常指標計算手段は、データ収集装置に蓄積された高炉操業の正常時における高炉の送風流量及び送風圧力の計測値の各データに基づいて、正常時からの逸脱度を異常指標として計算するように予め構築された異常指標計算モデルに、操業中に観測される前記送風流量及び前記送風圧力の計測値の各データを入力して前記異常指標を計算する、請求項１又は２に記載の高炉の異常判定装置。
高炉の送風流量及び送風圧力の計測値の各データを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップにおいて取得した前記送風流量及び前記送風圧力の計測値の各データを入力として、送風流量と送風圧力の相関を利用した高炉の異常指標計算モデルに基づき高炉の異常指標を計算する異常指標計算ステップと、
前記送風圧力の計測値のデータの所定時間の時間差分データを計算し、該時間差分データに基づいて前記異常指標を修正する異常指標修正ステップと、
前記異常指標修正ステップにおいて修正された前記異常指標を用いて高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常指標判定ステップと、
を含む、高炉の異常判定方法。
請求項１～３のうち、いずれか１項に記載の高炉の異常判定装置を用いて高炉が異常状態にあるか否かを判定しながら高炉を操業する高炉の操業方法。