JP2024005899A - Device, method, and program for statistical model construction, and device, method and program for estimating phosphorus concentration in molten steel - Google Patents

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宣子 太田
Nobuko Ota
良 門脇
Ryo Kadowaki
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a statistical model construction device or the like capable of constructing a statistical model capable of accurately estimating a dephosphorization rate constant even when the blowing treatment is stopped midway.
SOLUTION: A statistical model construction device includes a data collection part 331 for collecting operation data on the blowing treatment of a converter 11, and a statistical model construction part 333 for constructing a statistical model using operation data as an explanatory variable and a dephosphorization rate constant in the blowing treatment as an objective variable. The dephosphorization rate constant is defined as a proportionality constant assuming that an amount of change in the phosphorus concentration in molten steel of the converter relative to the cumulative per-unit oxygen supply to the converter is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter. The statistical model construction part constructs the statistical model using operation data on the past blowing treatment collected by the data collection part.
SELECTED DRAWING: Figure 1
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Description

本発明は、転炉の吹錬処理における統計モデル構築装置、方法及びプログラム、並びに転炉の吹錬処理における溶鋼中りん濃度推定装置、方法及びプログラムに関する。特に、本発明は、吹錬処理の途中で吹錬処理を停止する場合であっても、脱りん速度定数を精度良く推定可能な統計モデルを構築することができる統計モデル構築装置、方法及びプログラム、並びに、この統計モデルを用いて吹錬処理中の転炉の溶鋼中りん濃度を精度良く推定することができる、溶鋼中りん濃度推定装置、方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a statistical model construction device, method, and program in converter blowing processing, and a device, method, and program for estimating phosphorus concentration in molten steel in converter blowing processing. In particular, the present invention provides a statistical model construction device, method, and program that can construct a statistical model that can accurately estimate a dephosphorization rate constant even when the blowing process is stopped in the middle of the blowing process. The present invention also relates to an apparatus, method, and program for estimating phosphorus concentration in molten steel that can accurately estimate phosphorus concentration in molten steel in a converter during blowing using this statistical model.

転炉の吹錬処理において、吹錬処理終了時(吹き止め時)の溶鋼中成分の制御、特に、溶鋼中りん濃度の制御は、鋼の品質管理上、重要である。溶鋼中りん濃度を制御するために、例えば、上吹きランスの高さ、上吹き酸素流量、底吹きガス流量、並びに生石灰や焼結鉱などの副原料の投入タイミング及び投入量などが操作量として用いられている。これらの操作量は、目標とする溶鋼中りん濃度である目標溶鋼中りん濃度、溶銑データ及び過去の吹錬処理に関する操業データに基づいて作成された基準など、吹錬処理開始前に得られる情報に基づいて決定されることが多い。 In the blowing process of a converter, controlling the components in the molten steel at the end of the blowing process (when the blowing stops), especially controlling the phosphorus concentration in the molten steel, is important for quality control of steel. In order to control the phosphorus concentration in molten steel, for example, the height of the top blowing lance, the top blowing oxygen flow rate, the bottom blowing gas flow rate, and the timing and amount of input of auxiliary raw materials such as quicklime and sintered ore are controlled as manipulated variables. It is used. These manipulated variables are based on information obtained before the start of the blowing process, such as the target phosphorus concentration in the molten steel, standards created based on hot metal data, and operational data related to past blowing processes. It is often determined based on

しかしながら、吹錬処理開始前に得られる情報のみに基づいて操作量を決定した場合、吹錬処理終了時の溶鋼中りん濃度のばらつきが大きくなるという問題があった。このため、吹錬処理中に得られる情報も含んだ操業データを用いて、溶鋼中りん濃度を吹錬処理中に精度良く逐次推定できるようにすれば、吹錬処理中に目標溶鋼中りん濃度に到達するための追加操作を行うことによって、吹錬処理終了時の溶鋼中りん濃度のばらつきを抑制できると考えられる。 However, when the operation amount is determined based only on information obtained before the start of the blowing process, there is a problem in that the phosphorus concentration in the molten steel at the end of the blowing process varies greatly. Therefore, if it is possible to successively estimate the phosphorus concentration in molten steel with high accuracy during the blowing process using operational data that includes information obtained during the blowing process, the target phosphorus concentration in the molten steel during the blowing process can be estimated. It is thought that by performing additional operations to reach , it is possible to suppress variations in the phosphorus concentration in the molten steel at the end of the blowing process.

溶鋼中りん濃度を吹錬処理中に逐次推定する技術として、例えば、特許文献1に記載の技術が提案されている。特許文献1には、吹錬処理中の溶鋼中りん濃度の推移に一次反応式を仮定し、その一次反応式の比例定数である脱りん速度定数を、吹錬処理中に得られる情報も含んだ当該吹錬処理に関する操業データを用いて、重回帰式で表される統計モデルによって推定し、この推定された脱りん速度定数を用いて、当該吹錬処理中の溶鋼中りん濃度を推定する技術が記載されている。さらに、特許文献1には、推定された溶鋼中りん濃度と、目標溶鋼中りん濃度とを比較し、その比較結果に基づいて操作量を変更することにより、溶鋼中りん濃度を制御する技術も記載されている。 As a technique for successively estimating the phosphorus concentration in molten steel during blowing treatment, for example, a technique described in Patent Document 1 has been proposed. Patent Document 1 assumes a first-order reaction equation for the transition of the phosphorus concentration in molten steel during the blowing process, and also includes information on the dephosphorization rate constant, which is a proportional constant of the first-order reaction equation, obtained during the blowing process. The phosphorus concentration in the molten steel during the blowing process is estimated using a statistical model expressed by a multiple regression equation using the operational data related to the blowing process, and using this estimated dephosphorization rate constant. The technology is described. Furthermore, Patent Document 1 also discloses a technology for controlling the phosphorus concentration in molten steel by comparing the estimated phosphorus concentration in molten steel and the target phosphorus concentration in molten steel and changing the manipulated variable based on the comparison result. Are listed.

ここで、化学反応の一次反応は、反応物の濃度に比例して、反応物の濃度の単位時間当たりの変化量が決まる反応を意味し、その比例定数を速度定数という。転炉の吹錬処理における脱りん反応は一次反応ではないものの、その推移の形状が一次反応に似ていることから、特許文献1に記載の技術では、溶鋼中りん濃度の単位時間当たりの変化量を一次反応式に当てはめることで、吹錬処理中の溶鋼中りん濃度の推移を推定している。具体的には、特許文献1に記載の技術では、一次反応式における時間(反応時間)として、吹錬処理開始からの経過時間を用いており、脱りん速度定数はこの経過時間を用いて構築された統計モデル(重回帰式)によって推定され、吹錬処理中の溶鋼中りん濃度はこの経過時間を用いて構築された統計モデルを用いて(この統計モデルを用いて推定された脱りん速度定数を用いて)推定される。 Here, a primary chemical reaction refers to a reaction in which the amount of change in the concentration of a reactant per unit time is determined in proportion to the concentration of the reactant, and the proportionality constant is called a rate constant. Although the dephosphorization reaction in the blowing process of a converter is not a first-order reaction, the shape of its transition is similar to a first-order reaction. By applying the amount to the first-order reaction equation, we estimate the change in phosphorus concentration in molten steel during blowing. Specifically, in the technique described in Patent Document 1, the elapsed time from the start of the blowing process is used as the time (reaction time) in the primary reaction equation, and the dephosphorization rate constant is constructed using this elapsed time. The phosphorus concentration in molten steel during the blowing process is estimated using a statistical model (multiple regression equation) based on the statistical model (dephosphorization rate estimated using this statistical model). estimated using a constant).

しかしながら、吹錬処理の途中で排滓などを行うために一時的に吹錬処理を停止(すなわち、転炉への酸素の供給を一時的に停止)したり、何らかの操業トラブルで一時的に吹錬処理を停止したりするといった、吹錬処理を行っていない時間である非吹錬時間を含む操業を行う場合がある。このような場合に、吹錬処理毎に非吹錬時間の長さがばらつくため、吹錬処理開始からの経過時間を反応時間として用いる特許文献1に記載の技術では、脱りん速度定数の推定誤差、ひいては溶鋼中りん濃度の推定誤差が大きくなってしまうおそれがあった。 However, during the blowing process, the blowing process may be temporarily stopped to remove slag, etc. (i.e., the supply of oxygen to the converter is temporarily stopped), or the blowing process may be temporarily stopped due to some operational trouble. There are cases in which operations include non-blowing time, which is the time when blowing is not performed, such as stopping the refining process. In such a case, since the length of the non-blowing time varies depending on the blowing process, the technique described in Patent Document 1, which uses the elapsed time from the start of the blowing process as the reaction time, cannot estimate the dephosphorization rate constant. There was a risk that the error, and even the estimation error of the phosphorus concentration in molten steel, would become large.

特開2013-23696号公報JP2013-23696A

本発明は、上記のような従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、吹錬処理の途中で吹錬処理を停止する場合であっても、脱りん速度定数を精度良く推定可能な統計モデルを構築することができる統計モデル構築装置、方法及びプログラム、並びに、この統計モデルを用いて吹錬処理中の転炉の溶鋼中りん濃度を精度良く推定することができる、溶鋼中りん濃度推定装置、方法及びプログラムを提供することを課題とする。 The present invention was made in order to solve the problems of the prior art as described above, and it is possible to accurately estimate the dephosphorization rate constant even when the blowing process is stopped in the middle of the blowing process. A statistical model construction device, method and program capable of constructing a possible statistical model, and a statistical model construction device, method and program capable of constructing a statistical model that can be used to accurately estimate the phosphorus concentration in molten steel in a converter during blowing process. An object of the present invention is to provide a phosphorus concentration estimation device, method, and program.

前記課題を解決するには、例えば、吹錬処理開始からの経過時間に代えて、非吹錬時間を除外した転炉への酸素供給時間(送酸時間)を一次反応式の反応時間として用いることも考えられる。しかしながら、脱りんは、転炉内の酸素源を用いて溶鋼中のりんが酸化され、スラグ中に取り込まれる反応であるため、酸素供給時間が同じであっても、上吹きランス等からの単位時間当たりの吹き込み酸素量や、単位時間当たりの副原料(酸素含有副原料)の投入量が異なれば、脱りん量が異なることになるため、脱りん速度定数、ひいては溶鋼中りん濃度を精度良く推定することは難しいと考えられる。 To solve the above problem, for example, instead of the elapsed time from the start of the blowing process, the oxygen supply time (oxygen feeding time) to the converter excluding the non-blowing time is used as the reaction time of the primary reaction equation. It is also possible. However, dephosphorization is a reaction in which phosphorus in molten steel is oxidized using an oxygen source in a converter and incorporated into slag. If the amount of oxygen blown per hour or the amount of auxiliary raw material (oxygen-containing auxiliary raw material) input per unit time is different, the amount of dephosphorization will be different, so the dephosphorization rate constant and ultimately the phosphorus concentration in molten steel can be determined with precision. It is considered difficult to estimate.

そこで、本発明者らは鋭意検討した結果、吹錬処理開始からの経過時間に代えて、転炉に供給された累積酸素供給量原単位(溶鋼の単位重量当たりの酸素供給量の累積値)を一次反応式の反応時間として用いることで、吹錬処理の途中で吹錬処理を停止する場合であっても、脱りん速度定数、ひいては溶鋼中りん濃度を精度良く推定できることを見出した。 Therefore, as a result of intensive study, the inventors of the present invention found that the cumulative oxygen supply unit (accumulated value of oxygen supply per unit weight of molten steel) supplied to the converter was used instead of the elapsed time from the start of the blowing process. It has been found that by using the reaction time of the first-order reaction equation, the dephosphorization rate constant and, by extension, the phosphorus concentration in molten steel can be estimated with high accuracy even when the blowing process is stopped in the middle of the blowing process.

本発明は、本発明者らの上記の知見に基づき完成したものである。
すなわち、前記課題を解決するため、本発明は、転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集部と、前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数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、前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、前記統計モデル構築部は、前記データ収集部で収集された過去の吹錬処理に関する操業データを用いて前記統計モデルを構築する、統計モデル構築装置を提供する。
The present invention was completed based on the above findings of the present inventors.
That is, in order to solve the above-mentioned problems, the present invention includes a data collection unit that collects operational data regarding the blowing process of a converter, the operational data as an explanatory variable, and the dephosphorization rate constant in the blowing process as an objective variable. a statistical model construction unit that constructs a statistical model in which the dephosphorization rate constant is such that the amount of change in phosphorus concentration in molten steel in the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is It is defined as a proportionality constant when it is assumed that it is proportional to the phosphorus concentration in molten steel in the converter, and the statistical model construction unit constructs the statistical model using operational data regarding past blowing processes collected by the data collection unit. Provides a statistical model construction device for constructing statistical models.

本発明に係る統計モデル構築装置によれば、脱りん速度定数が、転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義される。換言すれば、転炉の吹錬処理における脱りん反応を一次反応と仮定すると共に、通常の一次反応のように溶鋼中りん濃度の単位時間当たりの変化量が溶鋼中りん濃度に比例するのではなく、累積酸素供給量原単位に対する溶鋼中りん濃度の変化量が溶鋼中りん濃度に比例すると仮定し、この比例定数を脱りん速度定数と定義する。このため、この定義に従って構築された統計モデルを用いれば、本発明者らが知見したように、吹錬処理の途中で吹錬処理を停止する場合であっても、脱りん速度定数を精度良く推定可能である。
なお、「操業データを説明変数とし」とは、収集された操業データの全てのデータ項目を説明変数とする場合に限らず、その一部のデータ項目を説明変数とする場合を含む概念である。
また、「累積酸素供給量原単位」とは、吹錬処理開始からの溶鋼の単位重量当たりの酸素供給量の累積値を意味する。
According to the statistical model construction device of the present invention, the dephosphorization rate constant is such that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is the phosphorus concentration in the molten steel of the converter. It is defined as the proportionality constant assuming that it is proportional. In other words, it is assumed that the dephosphorization reaction in the converter blowing process is a first-order reaction, and that the amount of change in the phosphorus concentration in molten steel per unit time is proportional to the phosphorus concentration in molten steel, as in a normal first-order reaction. It is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in molten steel with respect to the cumulative oxygen supply rate is proportional to the phosphorus concentration in molten steel, and this proportionality constant is defined as the dephosphorization rate constant. Therefore, if a statistical model built according to this definition is used, the dephosphorization rate constant can be determined accurately even when the blowing process is stopped in the middle of the blowing process, as found by the present inventors. It is possible to estimate.
Note that "using operational data as an explanatory variable" is a concept that is not limited to the case where all data items of the collected operational data are used as explanatory variables, but also includes the case where some data items are used as explanatory variables. .
Moreover, "accumulative oxygen supply amount basic unit" means the cumulative value of the oxygen supply amount per unit weight of molten steel from the start of the blowing process.

本発明に係る統計モデル構築装置において、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位は、例えば、前記転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位である。
なお、「累積吹き込み酸素量原単位」とは、吹錬処理開始から吹き込まれた溶鋼の単位重量当たりの酸素量の累積値を意味し、例えば、上吹きランスから吹き込まれた酸素量の累積値や、羽口から吹き込まれた酸素量の累積値や、上吹きランス及び羽口の双方から吹き込まれた酸素量の累積値を転炉内の溶鋼の重量で除算した値に相当する。
In the statistical model construction device according to the present invention, the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is, for example, the cumulative blown oxygen amount basic unit blown into the converter.
In addition, "cumulative blown oxygen amount per unit" means the cumulative value of the amount of oxygen per unit weight of molten steel blown from the start of the blowing process, for example, the cumulative value of the amount of oxygen blown from the top blowing lance. It corresponds to the cumulative value of the amount of oxygen blown from the tuyere, or the cumulative value of the amount of oxygen blown from both the top blowing lance and the tuyere divided by the weight of the molten steel in the converter.

好ましくは、本発明に係る統計モデル構築装置において、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位は、前記転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位と、前記転炉に投入された副原料から発生した発生酸素量原単位との和である。
上記の好ましい構成によれば、転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位に加えて、転炉に投入された副原料から発生した発生酸素量原単位をも考慮することで、脱りん速度定数をより一層精度良く推定可能である。
なお、「副原料から発生した発生酸素量原単位」とは、副原料(酸素含有副原料)から発生した溶鋼の単位重量当たりの酸素量を意味し、例えば、副原料の投入量(投入重量)と、副原料の単位重量当たりの含有酸素量(含有酸素体積)との積を転炉内の溶鋼の重量で除算することによって算出可能である。
Preferably, in the statistical model construction device according to the present invention, the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is equal to the cumulative blown oxygen amount basic unit blown into the converter, and the cumulative oxygen amount basic unit blown into the converter. This is the sum of the basic unit of oxygen generated from auxiliary raw materials.
According to the above-mentioned preferred configuration, in addition to the cumulative amount of oxygen blown into the converter, the dephosphorization rate is Constants can be estimated with even higher accuracy.
Note that "oxygen amount generated from auxiliary raw materials per unit of production" means the amount of oxygen per unit weight of molten steel generated from auxiliary raw materials (oxygen-containing auxiliary raw materials). ) and the amount of oxygen contained per unit weight of the auxiliary material (volume of oxygen contained), which can be calculated by dividing the product by the weight of the molten steel in the converter.

また、前記課題を解決するため、本発明は、転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集部と、前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数を目的変数とする統計モデルを用いて、前記吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定するりん濃度推定部と、を備え、前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、前記りん濃度推定部は、前記データ収集部で収集された新たな吹錬処理に関する操業データと、前記統計モデルとを用いて、前記新たな吹錬処理における前記脱りん速度定数の推定値を算出し、前記新たな吹錬処理前の前記転炉の溶銑中りん濃度と、算出した前記脱りん速度定数の推定値と、前記新たな吹錬処理において前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位とに基づき、前記新たな吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定する、溶鋼中りん濃度推定装置としても提供される。 Moreover, in order to solve the above-mentioned problem, the present invention includes a data collection unit that collects operational data regarding the blowing process of a converter, the operational data as an explanatory variable, and a dephosphorization rate constant in the blowing process as an objective variable. a phosphorus concentration estimator that estimates a phosphorus concentration in molten steel in the converter during the blowing process using a statistical model, wherein the dephosphorization rate constant is determined based on the cumulative oxygen supplied to the converter. It is defined as a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the supply amount unit is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter, and the phosphorus concentration estimation section Using the collected operational data regarding the new blowing process and the statistical model, an estimated value of the dephosphorization rate constant in the new blowing process is calculated, and the conversion rate before the new blowing process is calculated. The new blowing process is performed based on the phosphorus concentration in the hot metal of the furnace, the calculated estimated value of the dephosphorization rate constant, and the cumulative oxygen supply unit supplied to the converter in the new blowing process. The present invention is also provided as a molten steel phosphorus concentration estimating device for estimating the molten steel phosphorus concentration in the converter.

本発明に係る溶鋼中りん濃度推定装置によれば、脱りん速度定数が、転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義される。このため、この定義に従って構築された統計モデルを用いれば、本発明者らが知見したように、吹錬処理の途中で吹錬処理を停止する場合であっても、脱りん速度定数の推定値を精度良く算出可能であり、ひいては溶鋼中りん濃度を精度良く推定可能である。 According to the device for estimating the phosphorus concentration in molten steel according to the present invention, the dephosphorization rate constant is the amount of change in the phosphorus concentration in molten steel in the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter. It is defined as a proportionality constant assuming that it is proportional to concentration. Therefore, if a statistical model constructed according to this definition is used, as the inventors found, even if the blowing process is stopped in the middle of the blowing process, the estimated value of the dephosphorization rate constant can be can be calculated with high accuracy, and in turn, the phosphorus concentration in molten steel can be estimated with high accuracy.

本発明に係る溶鋼中りん濃度推定装置において、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位は、例えば、前記転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位である。 In the device for estimating the phosphorus concentration in molten steel according to the present invention, the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is, for example, the cumulative blown oxygen amount basic unit blown into the converter.

好ましくは、本発明に係る溶鋼中りん濃度推定装置において、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位は、前記転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位と、前記転炉に投入された副原料から発生した発生酸素量原単位との和である。 Preferably, in the device for estimating phosphorus concentration in molten steel according to the present invention, the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is equal to the cumulative blown oxygen amount basic unit blown into the converter and the cumulative oxygen amount basic unit blown into the converter. This is the sum of the amount of oxygen generated from the auxiliary raw materials produced per unit of production.

また、前記課題を解決するため、本発明は、転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集ステップと、前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数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ステップと、を有し、前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、前記統計モデル構築ステップでは、前記データ収集ステップで収集された過去の吹錬処理に関する操業データを用いて前記統計モデルを構築する、統計モデル構築方法としても提供される。 Furthermore, in order to solve the above-mentioned problems, the present invention includes a data collection step of collecting operational data regarding blowing treatment of a converter; a statistical model construction step of constructing a statistical model, wherein the dephosphorization rate constant is such that the amount of change in phosphorus concentration in molten steel in the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is It is defined as a proportionality constant when it is assumed that it is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter, and in the statistical model construction step, the statistical model is constructed using the operational data regarding the past blowing treatment collected in the data collection step. It is also provided as a statistical model construction method.

また、前記課題を解決するため、本発明は、転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集ステップと、前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数を目的変数とする統計モデルを用いて、前記吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定するりん濃度推定ステップと、を有し、前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、前記りん濃度推定ステップでは、前記データ収集ステップで収集された新たな吹錬処理に関する操業データと、前記統計モデルとを用いて、前記新たな吹錬処理における前記脱りん速度定数の推定値を算出し、前記新たな吹錬処理前の前記転炉の溶銑中りん濃度と、算出した前記脱りん速度定数の推定値と、前記新たな吹錬処理において前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位とに基づき、前記新たな吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定する、溶鋼中りん濃度推定方法としても提供される。 Further, in order to solve the above-mentioned problems, the present invention includes a data collection step of collecting operational data regarding the blowing process of a converter, the operational data is used as an explanatory variable, and the dephosphorization rate constant in the blowing process is set as an objective variable. a phosphorus concentration estimating step of estimating the phosphorus concentration in molten steel in the converter during the blowing process using a statistical model, wherein the dephosphorization rate constant is determined by the cumulative amount of phosphorus supplied to the converter. It is defined as a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the oxygen supply rate is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter, and in the phosphorus concentration estimation step, the data collection step The estimated value of the dephosphorization rate constant in the new blowing process is calculated using the operational data regarding the new blowing process collected in the above statistical model, and the estimated value of the dephosphorization rate constant in the new blowing process is calculated. The new blowing process is performed based on the phosphorus concentration in the hot metal of the converter, the calculated estimated value of the dephosphorization rate constant, and the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter in the new blowing process. It is also provided as a method for estimating phosphorus concentration in molten steel, which estimates the phosphorus concentration in molten steel in the converter during processing.

また、前記課題を解決するため、本発明は、転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集部と、前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数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、してコンピュータを機能させるための統計モデル構築プログラムであって、前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、前記統計モデル構築部は、前記データ収集部で収集された過去の吹錬処理に関する操業データを用いて前記統計モデルを構築する、統計モデル構築プログラムとしても提供される。 Moreover, in order to solve the above-mentioned problem, the present invention includes a data collection unit that collects operational data regarding the blowing process of a converter, the operational data as an explanatory variable, and a dephosphorization rate constant in the blowing process as an objective variable. a statistical model construction unit for constructing a statistical model, and a statistical model construction program for operating a computer, wherein the dephosphorization rate constant is based on the cumulative oxygen supply basic unit supplied to the converter. It is defined as a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter, and the statistical model construction unit uses the past data collected by the data collection unit. It is also provided as a statistical model construction program that constructs the statistical model using operational data regarding the blowing process.

さらに、前記課題を解決するため、本発明は、転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集部と、前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数を目的変数とする統計モデルを用いて、前記吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定するりん濃度推定部と、してコンピュータを機能させるための溶鋼中りん濃度推定プログラムであって、前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、前記りん濃度推定部は、前記データ収集部で収集された新たな吹錬処理に関する操業データと、前記統計モデルとを用いて、前記新たな吹錬処理における前記脱りん速度定数の推定値を算出し、前記新たな吹錬処理前の前記転炉の溶銑中りん濃度と、算出した前記脱りん速度定数の推定値と、前記新たな吹錬処理において前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位とに基づき、前記新たな吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定する、溶鋼中りん濃度推定プログラムとしても提供される。 Furthermore, in order to solve the above-mentioned problems, the present invention includes a data collection unit that collects operational data regarding the blowing process of a converter, the operational data as an explanatory variable, and a dephosphorization rate constant in the blowing process as an objective variable. a phosphorus concentration estimating unit that estimates a phosphorus concentration in molten steel in the converter during the blowing process using a statistical model; The dephosphorization rate constant is a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the cumulative oxygen supply unit supplied to the converter is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter. and the phosphorus concentration estimating unit estimates the dephosphorization rate constant in the new blowing process using the operational data regarding the new blowing process collected by the data collecting unit and the statistical model. the phosphorus concentration in the hot metal of the converter before the new blowing process, the calculated estimated value of the dephosphorization rate constant, and the cumulative amount supplied to the converter in the new blowing process. The present invention is also provided as a phosphorus concentration estimation program in molten steel that estimates the phosphorus concentration in molten steel in the converter during the new blowing process based on the oxygen supply amount per unit.

本発明によれば、脱りん速度定数を精度良く推定可能な統計モデルを構築することができる。また、この統計モデルを用いて吹錬処理中の転炉の溶鋼中りん濃度を精度良く推定することができる。 According to the present invention, it is possible to construct a statistical model that can accurately estimate a dephosphorization rate constant. Furthermore, using this statistical model, it is possible to accurately estimate the phosphorus concentration in the molten steel in the converter during the blowing process.

本発明の第1実施形態に係る統計モデル構築装置及び溶鋼中りん濃度推定装置を備えた精錬設備の概略構成を模式的に示す図である。1 is a diagram schematically showing a schematic configuration of a refining facility equipped with a statistical model construction device and a molten steel phosphorus concentration estimation device according to a first embodiment of the present invention. 図1に示す操業データ321の一例を示す図である。2 is a diagram showing an example of operation data 321 shown in FIG. 1. FIG. 本発明の第1実施形態に係る溶鋼中りん濃度推定方法の概略工程を示すフローチャートである。1 is a flowchart schematically showing steps of a method for estimating phosphorus concentration in molten steel according to a first embodiment of the present invention. 図3に示すステップST6の具体的手順を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a specific procedure of step ST6 shown in FIG. 3. FIG. 本発明の第2実施形態に係る統計モデル構築装置及び溶鋼中りん濃度推定装置を備えた精錬設備の概略構成を模式的に示す図である。FIG. 2 is a diagram schematically showing a schematic configuration of a refining facility including a statistical model construction device and a molten steel phosphorus concentration estimating device according to a second embodiment of the present invention. 図5に示す副原料銘柄別情報323の一例を示す図である。6 is a diagram illustrating an example of information 323 by brand of auxiliary raw materials illustrated in FIG. 5. FIG. 本発明の実施例及び比較例に係る溶鋼中りん濃度推定方法によって推定した推定値と実績値との関係を示す散布図である。FIG. 2 is a scatter diagram showing the relationship between estimated values and actual values estimated by methods for estimating phosphorus concentration in molten steel according to examples and comparative examples of the present invention.

以下、添付図面を適宜参照しつつ、本発明の実施形態(第1実施形態及び第2実施形態)について説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の構成や機能を有する構成要素については、同一の符号を付して、その説明を適宜省略する。 Embodiments of the present invention (first embodiment and second embodiment) will be described below with appropriate reference to the accompanying drawings. Note that in this specification and the drawings, components having substantially the same configurations and functions are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted as appropriate.

<溶鋼中りん濃度の推定原理>
最初に、本実施形態において、吹錬処理中の転炉の溶鋼中りん濃度を推定する原理について説明する。
前述の特許文献1等に記載された従来技術では、吹錬処理中の転炉の溶鋼中りん濃度(以下、[P][%]とも表記する)の時間変化d[P]/dtが、下記の式(1)に示す一次反応式で表されると仮定している。すなわち、溶鋼中りん濃度[P]の単位時間当たりの変化量d[P]/dtが溶鋼中りん濃度[P]に比例すると仮定している。式(1)において、k[sec-1]は、比例定数である脱りん速度定数である。式(1)より、吹錬処理開始からt[sec]経過後の[P]は、下記の式(2)で表される。式(2)において、[P]ini[%]は[P]の初期値(すなわち、吹錬処理前の転炉の溶銑中りん濃度)である。

Figure 2024005899000002
<Principle for estimating phosphorus concentration in molten steel>
First, in this embodiment, the principle of estimating the phosphorus concentration in molten steel in a converter during blowing treatment will be explained.
In the conventional technology described in the above-mentioned Patent Document 1, etc., the time change d[P]/dt of the phosphorus concentration (hereinafter also referred to as [P] [%]) in the molten steel of the converter during the blowing process is It is assumed that the reaction is expressed by the first-order reaction formula shown in equation (1) below. That is, it is assumed that the amount of change d[P]/dt per unit time in the phosphorus concentration [P] in molten steel is proportional to the phosphorus concentration [P] in molten steel. In equation (1), k P [sec −1 ] is a dephosphorization rate constant which is a proportionality constant. From equation (1), [P] after t [sec] has elapsed from the start of the blowing process is expressed by equation (2) below. In formula (2), [P] ini [%] is the initial value of [P] (that is, the phosphorus concentration in the hot metal of the converter before blowing treatment).
Figure 2024005899000002

したがって、正確な脱りん速度定数kが得られれば、上記の式(2)に基づいて、吹錬処理開始からt[sec]経過後における溶鋼中りん濃度[P][%]を高精度に推定することができる。ただし、一般に、脱りん速度定数kは全ての吹錬処理で同一の値ではなく、吹錬処理に関する操業データの違いによって変動すると考えられる。そのため、例えば、特許文献1に開示されているように、溶鋼中りん濃度の推定対象となる吹錬処理に関する操業データを用いて、脱りん速度定数kを吹錬処理毎に推定する。なお、脱りん速度定数kの実績値は、吹錬処理終了後(正確には、吹錬処理終了時の溶鋼成分判明後)に、上記の式(2)を変形した下記の式(3)の右辺にそれぞれ値を代入することによって算出される。ここで、式(3)において、[P]ini[%]には、吹錬処理前の溶銑中りん濃度を、[P]end[%]には、吹錬処理終了時の溶鋼中りん濃度を、tend[sec]には、吹錬処理開始から吹錬処理終了までの間の経過時間を代入する。[P]iniや[P]endは、例えば、吹錬処理前の溶銑や吹錬処理終了後の溶鋼から採取したサンプルを分析することによって得ることができる。

Figure 2024005899000003
Therefore, if an accurate dephosphorization rate constant k P is obtained, based on the above equation (2), the phosphorus concentration [P] [%] in the molten steel after t [sec] has elapsed from the start of the blowing process can be determined with high precision. It can be estimated that However, in general, the dephosphorization rate constant k P is not the same value for all blowing processes, but is considered to vary depending on the operational data regarding the blowing process. Therefore, for example, as disclosed in Patent Document 1, the dephosphorization rate constant k P is estimated for each blowing process using operational data regarding the blowing process from which the phosphorus concentration in molten steel is estimated. Note that the actual value of the dephosphorization rate constant k P is determined by the following equation (3), which is a modification of the above equation (2), after the blowing process is completed (more precisely, after the molten steel composition is determined at the end of the blowing process). ) is calculated by substituting the values on the right side of each. Here, in formula (3), [P] ini [%] represents the phosphorus concentration in the hot metal before the blowing process, and [P] end [%] represents the phosphorus concentration in the hot metal at the end of the blowing process. The elapsed time from the start of the blowing process to the end of the blowing process is substituted for t end [sec]. [P] ini and [P] end can be obtained, for example, by analyzing a sample taken from hot metal before blowing or from molten steel after blowing.
Figure 2024005899000003

脱りん速度定数kを吹錬処理毎に推定するために、吹錬処理に関する操業データを説明変数とし、脱りん速度定数kを目的変数とする統計モデルを構築する。この統計モデルは、様々な統計的手法により適宜構築可能であるが、例えば、下記の式(4)に示す重回帰式で表すことができる。
そして、溶鋼中りん濃度の推定対象となる吹錬処理に関する操業データを説明変数X(i=1,2,・・・,M)として式(4)に代入することにより、吹錬処理毎に異なる脱りん速度定数kが推定され、この推定された脱りん速度定数kを上記の式(2)に適用することにより、当該吹錬処理中の溶鋼中りん濃度を推定することができる。
下記の式(4)で脱りん速度定数kを推定するためのパラメータである回帰係数a(i=0,1,・・・,M)は、公知の重回帰分析手法によって得られる。例えば、上記の式(3)で得られた過去の吹錬処理における脱りん速度定数kの実績値と、その吹錬処理に関する操業データである説明変数Xとを吹錬処理毎に対応付けた、統計モデル構築用の学習データを用いることで、回帰係数aを決定することができる。

Figure 2024005899000004
In order to estimate the dephosphorization rate constant k P for each blowing process, a statistical model is constructed using operational data related to the blowing process as an explanatory variable and the dephosphorization rate constant k P as an objective variable. This statistical model can be appropriately constructed using various statistical methods, and can be expressed, for example, by a multiple regression equation shown in Equation (4) below.
Then, by substituting the operational data related to the blowing process, which is the target of estimating the phosphorus concentration in molten steel, into equation (4) as the explanatory variable X i (i=1, 2,...,M), Different dephosphorization rate constants k P are estimated, and by applying this estimated dephosphorization rate constant k P to the above equation (2), it is possible to estimate the phosphorus concentration in the molten steel during the blowing process. can.
The regression coefficient a i (i=0, 1, . . . , M), which is a parameter for estimating the dephosphorization rate constant k P in the following equation (4), is obtained by a known multiple regression analysis method. For example, the actual value of the dephosphorization rate constant k P in the past blowing process obtained by the above formula (3) and the explanatory variable X i which is the operational data regarding that blowing process are corresponded for each blowing process. The regression coefficient a i can be determined by using the training data for building the statistical model.
Figure 2024005899000004

以上のように、特許文献1等に記載された従来技術によれば、式(4)に示す統計モデルによって脱りん速度定数kを推定し、この推定された脱りん速度定数kを式(2)に適用することにより、吹錬処理中の溶鋼中りん濃度を推定することができる。
しかしながら、前述のように、吹錬処理の途中で一時的に吹錬処理を停止する操業を行う場合、吹錬処理毎に非吹錬時間の長さがばらつくため、特許文献1等に記載された従来技術では、脱りん速度定数kの推定誤差、ひいては溶鋼中りん濃度の推定誤差が大きくなってしまうおそれがあった。
上記の問題を解決するには、式(1)~式(3)における吹錬処理開始からの経過時間t、tendに代えて、非吹錬時間を除外した転炉への酸素供給時間を用いることも考えられる。しかしながら、前述のように、脱りんは、転炉内の酸素源を用いて溶鋼中のりんが酸化され、スラグ中に取り込まれる反応であるため、酸素供給時間が同じであっても、上吹きランス等からの単位時間当たりの吹き込み酸素量や、単位時間当たりの副原料(酸素含有副原料)の投入量が異なれば、脱りん量が異なることになるため、脱りん速度定数k、ひいては溶鋼中りん濃度を精度良く推定することは難しいと考えられる。
As described above, according to the prior art described in Patent Document 1, etc., the dephosphorization rate constant k P is estimated by the statistical model shown in equation (4), and this estimated dephosphorization rate constant k P is expressed by the equation By applying (2), it is possible to estimate the phosphorus concentration in molten steel during blowing.
However, as mentioned above, when performing an operation in which the blowing process is temporarily stopped in the middle of the blowing process, the length of the non-blowing time varies depending on the blowing process, so the In the conventional technique, there was a risk that the estimation error of the dephosphorization rate constant kP and, by extension, the estimation error of the phosphorus concentration in molten steel would become large.
To solve the above problem, instead of the elapsed time t and end from the start of the blowing process in equations (1) to (3), the oxygen supply time to the converter excluding the non-blowing time should be set. It is also possible to use However, as mentioned above, dephosphorization is a reaction in which phosphorus in molten steel is oxidized using an oxygen source in the converter and incorporated into slag, so even if the oxygen supply time is the same, If the amount of oxygen blown from a lance or the like per unit time and the amount of auxiliary raw material (oxygen-containing auxiliary raw material) input per unit time are different, the amount of dephosphorization will be different, so the dephosphorization rate constant k P and, ultimately, It is considered difficult to accurately estimate the phosphorus concentration in molten steel.

そこで、本実施形態では、吹錬処理開始からの経過時間t、tendに代えて、累積酸素供給量原単位を用いる。具体的には、式(1)~式(3)に代えて、以下の式(5)~式(7)を用いる。換言すれば、累積酸素供給量原単位に対する溶鋼中りん濃度[P]の変化量が溶鋼中りん濃度[P]に比例すると仮定し、脱りん速度定数kをその比例定数として定義する。

Figure 2024005899000005
Therefore, in this embodiment, the cumulative oxygen supply amount per unit is used instead of the elapsed time t from the start of the blowing process, tend . Specifically, the following equations (5) to (7) are used in place of equations (1) to (3). In other words, it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in molten steel [P] with respect to the cumulative oxygen supply amount unit is proportional to the phosphorus concentration in molten steel [P], and the dephosphorization rate constant k P is defined as its proportionality constant.
Figure 2024005899000005

上記の式(5)及び式(6)において、Oは吹錬処理開始からの累積酸素供給量原単位[Nm/ton](溶鋼1ton当たりの酸素供給量の累積値)であり、上記の式(7)において、O2endは吹錬処理開始から吹錬処理終了までの累積酸素供給量原単位[Nm/ton]である。
脱りん速度定数kの実績値[(Nm/ton)-1]は、吹錬処理終了後に、上記の式(7)の右辺にそれぞれ値を代入することによって算出される。そして、特許文献1等に記載された従来技術と同様に、過去の吹錬処理における脱りん速度定数kの実績値を目的変数とする学習データを用いることで、前述の式(4)に示す統計モデルを構築する。
そして、溶鋼中りん濃度の推定対象となる新たな吹錬処理に対しては、構築された式(4)に示す統計モデルの説明変数Xとして、当該吹錬処理で得られた操業データを代入することで、脱りん速度定数kの推定値を算出し、当該吹錬処理前の溶銑中りん濃度[P]iniと、算出した脱りん速度定数kの推定値と、当該吹錬処理において供給された累積酸素供給量原単位Oとを上記の式(6)の右辺に代入することで、当該吹錬処理中の溶鋼中りん濃度を推定することができる。
In the above equations (5) and (6), O 2 is the cumulative oxygen supply basic unit [Nm 3 /ton] (cumulative value of oxygen supply per ton of molten steel) from the start of the blowing process, and the above In Equation (7), O 2end is the cumulative oxygen supply unit [Nm 3 /ton] from the start of the blowing process to the end of the blowing process.
The actual value [(Nm 3 /ton) −1 ] of the dephosphorization rate constant k P is calculated by substituting the respective values into the right side of the above equation (7) after the blowing process is completed. Then, similar to the conventional technology described in Patent Document 1, etc., by using learning data in which the actual value of the dephosphorization rate constant k P in past blowing treatments is used as the objective variable, the above equation (4) is applied. Build a statistical model to show.
Then, for a new blowing process that is the target of estimating the phosphorus concentration in molten steel, the operational data obtained in the blowing process is used as the explanatory variable X i of the statistical model constructed as shown in equation (4). By substituting the estimated value of the dephosphorization rate constant kP , the phosphorus concentration in the hot metal before the blowing process [P] ini , the estimated value of the calculated dephosphorization rate constant kP , and the blowing process By substituting the cumulative oxygen supply amount basic unit O 2 supplied in the process into the right side of the above equation (6), the phosphorus concentration in the molten steel during the blowing process can be estimated.

以上のように、本実施形態では、吹錬処理開始からの経過時間tに代えて、転炉に供給された累積酸素供給量原単位Oを用いることで、吹錬処理の途中で吹錬処理を停止する場合であっても、脱りん速度定数k、ひいては溶鋼中りん濃度を精度良く推定できる。 As described above, in this embodiment, by using the cumulative oxygen supply basic unit O2 supplied to the converter instead of the elapsed time t from the start of the blowing process, the blowing process can be performed during the blowing process. Even when the treatment is stopped, the dephosphorization rate constant k P and, by extension, the phosphorus concentration in molten steel can be estimated with high accuracy.

累積酸素供給量原単位Oとしては、例えば、転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位を用いることができる。「累積吹き込み酸素量原単位」とは、下記の式(8)に示すように、吹錬処理開始から吹き込まれた溶鋼の単位重量当たりの酸素量の累積値を意味し、例えば、上吹きランスから吹き込まれた酸素量の累積値や、羽口から吹き込まれた酸素量の累積値や、上吹きランス及び羽口の双方から吹き込まれた酸素量の累積値を、転炉内の溶鋼の重量で除算した値に相当する。

Figure 2024005899000006
上記の式(8)において、VO2は吹錬処理開始から吹き込まれた酸素量の累積値(累積吹き込み酸素量)[Nm]であり、Wstは溶鋼(溶銑)の重量[ton]である。ここで、溶鋼(溶銑)の重量は、溶銑の重量のみで算出しても良いが、スクラップや冷銑などの投入があり、その投入量の実績値がある場合には、転炉に装入された主原料(精錬を実施する対象)の合計値を溶鋼の重量として算出することが好ましい。本実施形態では、主原料の合計値を溶鋼の重量として算出している。 As the cumulative oxygen supply amount basic unit O2 , for example, the cumulative oxygen amount basic unit blown into the converter can be used. The "cumulative amount of blown oxygen per unit" means the cumulative value of the amount of oxygen per unit weight of molten steel blown from the start of the blowing process, as shown in equation (8) below. The weight of molten steel in the converter is calculated by calculating the cumulative amount of oxygen blown into the converter, the cumulative amount of oxygen blown in from the tuyeres, and the cumulative amount of oxygen blown in from both the top blowing lance and the tuyeres. It corresponds to the value divided by .
Figure 2024005899000006
In the above equation (8), V O2 is the cumulative value of the amount of oxygen blown in from the start of the blowing process (cumulative amount of blown oxygen) [Nm 3 ], and W st is the weight [ton] of the molten steel (hot metal). be. Here, the weight of molten steel (hot metal) may be calculated using only the weight of molten metal, but if scrap or cold pig iron is input, and there is actual value of the amount of input, it is possible to calculate the weight of molten steel (hot metal). It is preferable to calculate the total value of the main raw materials (objects to be refined) as the weight of molten steel. In this embodiment, the total value of the main raw materials is calculated as the weight of molten steel.

また、より好ましくは、累積酸素供給量原単位Oとして、下記の式(9)に示すように、転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位と、転炉に投入された副原料(酸素含有副原料)から発生した発生酸素量原単位との和を用いることができる。「副原料から発生した発生酸素量原単位」とは、副原料から発生した溶鋼の単位重量当たりの酸素量を意味する。

Figure 2024005899000007
上記の式(9)において、VO2は式(8)と同様に吹錬処理開始から吹き込まれた酸素量の累積値[Nm]であり、Wstは式(8)と同様に溶鋼(溶銑)の重量[ton]である。VauO2は副原料から発生した発生酸素量[Nm]である。 More preferably, as the cumulative oxygen supply unit O2 , the cumulative oxygen supply unit blown into the converter and the auxiliary raw material ( The sum of the basic unit amount of oxygen generated from oxygen-containing auxiliary raw materials) can be used. The "unit amount of oxygen generated from auxiliary raw materials" means the amount of oxygen per unit weight of molten steel generated from auxiliary raw materials.
Figure 2024005899000007
In the above equation (9), V O2 is the cumulative value [Nm 3 ] of the amount of oxygen blown from the start of the blowing process, similar to the equation (8), and W st is the cumulative value [Nm 3 ] of the amount of oxygen blown into the molten steel (similar to the equation (8)). The weight of hot metal (hot metal) is [ton]. V auO2 is the amount of oxygen generated from the auxiliary raw material [Nm 3 ].

副原料から発生した発生酸素量VauO2は、例えば、下記の式(10)に示すように、副原料の投入量(投入重量)Wau[ton]と、副原料の単位重量当たりの含有酸素量(含有酸素体積)O2au[Nm/ton]との積によって算出可能である。

Figure 2024005899000008
なお、上記の式(10)は、複数の銘柄の副原料を投入する場合を表したものであり、銘柄毎のWauとO2auとの積の全銘柄についての総和が、副原料から発生した発生酸素量VauO2として算出される。ただし、本発明はこれに限るものではなく、単一銘柄の副原料を投入する場合には、当該銘柄についてのWauとO2auとの積を発生酸素量VauO2として算出すればよい。 The amount of oxygen V auO2 generated from the auxiliary raw material is determined by the input amount (input weight) W au [ton] of the auxiliary raw material and the oxygen content per unit weight of the auxiliary raw material, for example, as shown in equation (10) below. It can be calculated by multiplying the amount (oxygen content volume) by O2 au [Nm 3 /ton].
Figure 2024005899000008
The above formula (10) represents the case where multiple brands of auxiliary raw materials are input, and the sum of the products of W au and O2 au for each brand for all brands is the amount generated from the auxiliary raw materials. It is calculated as the generated oxygen amount V auO2 . However, the present invention is not limited to this, and when a single brand of auxiliary raw material is introduced, the product of W au and O2 au for the brand may be calculated as the generated oxygen amount V auO2 .

<第1実施形態>
本発明の第1実施形態は、前述の累積酸素供給量原単位Oとして、転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位を用いる形態である。すなわち、前述の式(8)に従って累積酸素供給量原単位Oを算出する形態である。
図1は、本発明の第1実施形態に係る統計モデル構築装置及び溶鋼中りん濃度推定装置を備えた精錬設備の概略構成を模式的に示す図である。
図1に示すように、第1実施形態の精錬設備100は、転炉設備10と、計測制御装置20と、演算装置30と、を備える。第1実施形態において、演算装置30は、本発明に係る統計モデル構築装置及び溶鋼中りん濃度推定装置としても機能する。演算装置30は、転炉の吹錬処理の操業を繰り返しながら、吹錬処理に関する操業データを蓄積して、統計モデルを構築する。また、演算装置30は、統計モデルが構築されて利用可能になった後には、統計モデルを用いて、吹錬処理中の溶鋼中りん濃度を推定し、さらに必要に応じて吹錬処理終了後に得られた操業データを用いて統計モデルを更新する。以下、精錬設備100の各構成要素について、具体的に説明する。
<First embodiment>
In the first embodiment of the present invention, the cumulative amount of oxygen blown into the converter is used as the cumulative amount of oxygen supplied per unit O 2 . That is, the cumulative oxygen supply basic unit O 2 is calculated according to the above-mentioned equation (8).
FIG. 1 is a diagram schematically showing a schematic configuration of a refining facility equipped with a statistical model construction device and a molten steel phosphorus concentration estimation device according to a first embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 1, the refining equipment 100 of the first embodiment includes a converter equipment 10, a measurement control device 20, and a calculation device 30. In the first embodiment, the calculation device 30 also functions as a statistical model construction device and a molten steel phosphorus concentration estimation device according to the present invention. The computing device 30 accumulates operation data regarding the blowing process while repeating the operation of the blowing process in the converter, and constructs a statistical model. Further, after the statistical model is constructed and becomes available, the computing device 30 uses the statistical model to estimate the phosphorus concentration in the molten steel during the blowing process, and if necessary, after the blowing process is completed. The statistical model is updated using the obtained operational data. Each component of the refining equipment 100 will be specifically explained below.

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、投入シュート15を有する投入装置と、を具備する。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MSに酸素ガスG1を吹き込む。吹錬処理で起こる脱炭反応では、溶銑MS内の炭素が酸素ガスG1と反応することによって、COガス又はCOガスが生成され、これらのガスは煙道13を経由して排出される。吹錬処理を経た溶銑MSは、溶鋼MIとして次工程に送られる。また、吹錬処理では、溶銑MS内のりん及びケイ素も、酸素ガスG1、又はスラグSLに含まれる副原料と反応し、スラグSL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G2が吹き込まれて溶銑MSを攪拌し、上記の反応を促進する。投入装置の投入シュート15からは、スラグSLを構成する生石灰や石灰石、及び溶銑MSに酸素を供給するための焼結鉱など、酸素含有副原料を含む副原料AMを転炉11内に投入する。なお、副原料AMが粉体である場合には、上吹きランス12を用いて酸素ガスG1と共に吹き込むことも可能である。 The converter equipment 10 includes a converter 11 , a top blowing lance 12 , a flue 13 , a tuyere 14 , and a charging device having a charging chute 15 . In the converter equipment 10, a top blow lance 12 inserted from the furnace mouth of the converter 11 blows oxygen gas G1 into the hot metal MS in the converter 11. In the decarburization reaction that occurs in the blowing process, carbon in the hot metal MS reacts with the oxygen gas G1 to generate CO gas or CO 2 gas, and these gases are discharged via the flue 13. The hot metal MS that has undergone the blowing process is sent to the next process as molten steel MI. Further, in the blowing process, phosphorus and silicon in the hot metal MS also react with the oxygen gas G1 or the auxiliary materials contained in the slag SL, and are taken into the slag SL and stabilized. On the other hand, a bottom blowing gas G2 such as nitrogen gas or argon gas is blown from the tuyere 14 to stir the hot metal MS and promote the above reaction. From the charging chute 15 of the charging device, auxiliary materials AM including oxygen-containing auxiliary materials such as quicklime and limestone constituting the slag SL, and sintered ore for supplying oxygen to the hot metal MS are charged into the converter 11. . In addition, when the auxiliary raw material AM is a powder, it is also possible to blow it together with the oxygen gas G1 using the top blowing lance 12.

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及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、スラグレベル計28と、を具備する。サブランス21は、上吹きランス12と共に転炉11の炉口から挿入され、先端に設けられた測定装置を吹錬処理中の所定のタイミングで溶鋼MIに浸漬させることによって、溶鋼MIの成分分析用のサンプルを採取したり、溶鋼MIの炭素濃度や温度を測定したりする。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、CO及びO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。スラグレベル計28は、転炉11内のスラグSLのレベルを、転炉11の炉口から非接触式で測定する。上記のサブランス測定の結果、並びに排ガス分析計22、排ガス流量計23及びスラグレベル計28の測定結果は、演算装置30に送信(具体的には、後述の通信部31に送信)される。
The measurement control device 20 performs various measurements related to the refining process in the converter equipment 10 and controls the refining process.
Specifically, the measurement control device 20 includes a sublance 21, an exhaust gas analyzer 22, an exhaust gas flow meter 23, and a slag level meter 28 as a measurement system. The sublance 21 is inserted from the furnace mouth of the converter 11 together with the top blowing lance 12, and is used for component analysis of the molten steel MI by immersing a measuring device installed at the tip into the molten steel MI at a predetermined timing during the blowing process. Collect samples of molten steel MI and measure the carbon concentration and temperature of the molten steel MI. In the following description, measurement using such a sublance 21 is also referred to as sublance measurement. The exhaust gas analyzer 22 analyzes the components of the gas exhausted via the flue 13. Specifically, the exhaust gas analyzer 22 measures the concentrations of CO, CO 2 and O 2 contained in the exhaust gas (the concentration of each component is referred to as exhaust gas component concentration). On the other hand, the exhaust gas flow meter 23 measures the flow rate of gas discharged via the flue 13 (referred to as exhaust gas flow rate). The slag level meter 28 measures the level of slag SL in the converter 11 from the mouth of the converter 11 in a non-contact manner. The results of the sublance measurement described above, as well as the measurement results of the exhaust gas analyzer 22, exhaust gas flow meter 23, and slag level meter 28, are transmitted to the arithmetic device 30 (specifically, transmitted to the communication section 31, which will be described later).

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、酸素供給装置25と、底吹きガス供給装置26と、投入制御装置27と、を具備する。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G1が供給される位置の溶銑MSからの距離)を調節することができる。酸素供給装置25は、上吹きランス12に酸素ガスG1を供給する。吹込み酸素流量、すなわち供給される酸素ガスG1の単位時間あたりの流量は調節可能である。底吹きガス供給装置26は、羽口14に底吹きガスG2を供給する。供給される底吹きガスG2の流量も調節可能である。投入制御装置27は、投入装置の投入シュート15からの副原料AMの投入を制御する。具体的には、投入制御装置27は、副原料AMの投入タイミング及び投入量を制御する。上記のランス駆動装置24、酸素供給装置25、底吹きガス供給装置26及び投入制御装置27の動作は、演算装置30とは別個に制御可能であってもよいし、図1に示すように、演算装置30からの(具体的には、後述の通信部31から送信された)制御信号に従って制御可能であってもよい。 On the other hand, the measurement control device 20 includes a lance drive device 24, an oxygen supply device 25, a bottom-blown gas supply device 26, and a charging control device 27 as a control system. The lance drive device 24 drives the top blow lance 12 in the vertical direction. Thereby, the height of the top blowing lance 12 (that is, the distance from the hot metal MS to the position where the oxygen gas G1 is supplied in the converter 11) can be adjusted. The oxygen supply device 25 supplies oxygen gas G1 to the top blow lance 12. The blown oxygen flow rate, that is, the flow rate of the supplied oxygen gas G1 per unit time is adjustable. The bottom blowing gas supply device 26 supplies the bottom blowing gas G2 to the tuyere 14. The flow rate of the supplied bottom blowing gas G2 can also be adjusted. The charging control device 27 controls charging of the auxiliary material AM from the charging chute 15 of the charging device. Specifically, the input control device 27 controls the input timing and amount of the auxiliary material AM. The operations of the lance drive device 24, oxygen supply device 25, bottom blowing gas supply device 26, and injection control device 27 described above may be controllable separately from the calculation device 30, or as shown in FIG. It may be controllable according to a control signal from the arithmetic device 30 (specifically, transmitted from the communication unit 31 described below).

演算装置30は、通信部31と、記憶部32と、演算部33と、入出力部34と、を具備し、例えば、コンピュータによって構成される。通信部31は、計測制御装置20の各構成要素と有線又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で得られた測定結果を受信すると共に、計測制御装置20に制御信号を送信する。通信部31は、計測制御装置20と異なる外部装置と通信可能であってもよい。 The arithmetic device 30 includes a communication section 31, a storage section 32, a calculation section 33, and an input/output section 34, and is configured by, for example, a computer. The communication unit 31 is a variety of communication devices that communicate with each component of the measurement control device 20 by wire or wirelessly, and receives measurement results obtained by the measurement control device 20 and sends control signals to the measurement control device 20. Send. The communication unit 31 may be able to communicate with an external device different from the measurement control device 20.

記憶部32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。第1実施形態の記憶部32には、転炉11の吹錬処理に関する操業データ321及びパラメータ322が格納される。
図2は、操業データ321の一例を示す図である。図2に示す例では、操業データ321は、吹錬処理毎に決められるチャージ番号(CHNO)をキーとして、同じチャージ番号の吹錬処理に関する各種の操業データが同一の行に格納されていくものである。操業データ321の中には、サブランス測定結果や吹錬処理終了時の成分分析結果が格納される分析実績データ3211が含まれる。なお、図2に示す例のCHNO=00XXのレコードのように、溶鋼中りん濃度の推定対象となる新たな吹錬処理については、既に収集されたデータのみが記憶部32に格納され、その時点で未測定又は分析結果未判明の分析実績データ3211は格納されていない。
The storage unit 32 is a storage that can store various types of data. The storage unit 32 of the first embodiment stores operational data 321 and parameters 322 regarding the blowing process of the converter 11.
FIG. 2 is a diagram showing an example of the operation data 321. In the example shown in FIG. 2, the operation data 321 is such that the charge number (CHNO) determined for each blowing process is used as a key, and various operation data related to the blowing process with the same charge number are stored in the same line. It is. The operation data 321 includes analysis performance data 3211 in which sublance measurement results and component analysis results at the end of the blowing process are stored. Note that, as in the record of CHNO=00XX in the example shown in FIG. Analysis performance data 3211 that has not been measured or whose analysis results have not yet been determined is not stored.

前述のように、第1実施形態では、式(8)に従って累積酸素供給量原単位Oを算出する。このため、操業データ321としては、式(8)に従って累積酸素供給量原単位Oを算出するためのデータ項目も格納されることになる。
具体的には、操業データ321の中には、式(8)に示す吹錬処理開始から吹き込まれた酸素量の累積値(累積吹き込み酸素量)VO2[Nm]として、上吹きランス12や羽口14から吹き込まれた酸素量の合計累積値が格納される。合計累積値は、吹き込まれた酸素量の計測値(例えば、酸素供給装置25や底吹きガス供給装置26が酸素量を計測するセンサを具備する場合、そのセンサの計測値)があればその値を用い、計測値が無ければ酸素供給装置25及び底吹ガス供給装置26の指示値を用いて、データ収集部331が計算可能である。また、操業データ321の中には、式(8)に示す溶鋼(溶銑)の重量Wst[ton]として、データ収集部331によって計算された、転炉11に装入された主原料(精錬を実施する対象)の重量の合計値(主原料総重量)が格納される。主原料は、例えば、溶銑、スクラップ、冷銑などである。
As described above, in the first embodiment, the cumulative oxygen supply basic unit O 2 is calculated according to equation (8). Therefore, as the operation data 321, data items for calculating the cumulative oxygen supply amount basic unit O 2 according to equation (8) are also stored.
Specifically, in the operation data 321, the cumulative value of the amount of oxygen blown from the start of the blowing process (cumulative amount of blown oxygen) V O2 [Nm 3 ] shown in equation (8) is included in the top blowing lance 12. The total cumulative amount of oxygen blown from the tuyere 14 is stored. The total cumulative value is the measured value of the amount of oxygen blown (for example, if the oxygen supply device 25 or the bottom blowing gas supply device 26 is equipped with a sensor that measures the amount of oxygen, the measured value of that sensor), if any. If there are no measured values, the data collection unit 331 can calculate using the indicated values of the oxygen supply device 25 and the bottom blowing gas supply device 26. In addition, in the operation data 321, the main raw material (smelting Stores the total weight (total weight of main raw materials) of the target (object to be carried out). The main raw materials include, for example, hot metal, scrap, and cold pig iron.

一方、パラメータ322は、吹錬処理毎に(チャージ番号毎に)整理された操業データ321とは別に記憶部32に格納される。パラメータ322としては、後述のように、統計モデル構築部333によって推定された統計モデルのパラメータ(前述の式(4)に示す回帰係数a)が格納される。 On the other hand, the parameters 322 are stored in the storage unit 32 separately from the operation data 321 organized for each blowing process (for each charge number). As described later, the parameters of the statistical model estimated by the statistical model construction unit 333 (regression coefficient a i shown in the above-mentioned equation (4)) are stored as the parameters 322 .

演算部33は、例えば、CPU(Central Processing Unit)など一又はそれ以上の数のハードウェアプロセッサ、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)など一又はそれ以上の数のメモリーを具備し、メモリー(例えば、記憶部32)に格納される一又はそれ以上の数のプログラムが一又はそれ以上の数のハードウェアプロセッサにより実行されることで各種の演算を実行する。演算部33は、格納されたプログラムに従って動作することにより、データ収集部331、データ前処理部332、統計モデル構築部333及びりん濃度推定部334として機能する。なお、演算部33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って実現してもよい。以下、演算部33によって実現される各部の機能について説明する。 The calculation unit 33 includes, for example, one or more hardware processors such as a CPU (Central Processing Unit), and one or more memories such as a RAM (Random Access Memory) and a ROM (Read Only Memory). , one or more programs stored in the memory (for example, the storage unit 32) are executed by one or more hardware processors to perform various operations. The calculation unit 33 functions as a data collection unit 331, a data preprocessing unit 332, a statistical model construction unit 333, and a phosphorus concentration estimation unit 334 by operating according to a stored program. Note that the calculation unit 33 may be a PLC (Programmable Logic Controller) or may be realized by dedicated hardware such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit). The functions of each section realized by the calculation section 33 will be described below.

データ収集部331は、記憶部32に格納される操業データ321を収集する。具体的には、例えば、吹錬処理開始前に判明する溶銑重量等のデータは、吹錬処理開始前に外部装置(図1には図示せず)に格納された転炉吹錬データベースから通信部31を介してデータ収集部331で取得され、データ収集部331によって操業データ321の当該吹錬処理(CHNO)の行の該当項目内に格納される。吹錬処理開始以降には、計測制御装置20が具備する計測系の各種装置によって取得されたデータが、通信部31を介してデータ収集部331で取得され、データ収集部331によって操業データ321の当該吹錬処理(CHNO)の行の該当項目内に格納される。操業データ321中の分析実績データ3211は、サブランス測定結果及び吹錬処理終了時の成分分析結果が判明後、外部装置に格納された転炉吹錬データベースから通信部31を介してデータ収集部331で取得され、データ収集部331によって操業データ321の当該吹錬処理(CHNO)の行の該当項目内に格納される。
データ前処理部332は、上記の操業データ321の前処理を実施する。例えば、データ前処理部332は、吹錬処理開始から吹錬処理終了までに定周期でデータ収集部331によって取得されたデータを、平均計算したり、累積計算したり、様々な数値処理を行い、データ収集部331がデータ前処理部332による前処理を経たデータを操業データ321の当該吹錬処理(CHNO)行の該当項目内に格納する。また、データ前処理部332は、データの正規化処理を実行してもよい。なお、以下の説明では、データ前処理部332による前処理を経たデータについても操業データ321として扱うが、記憶部32には前処理されていないこれらのデータと前処理を経たデータとが別に格納されていてもよい。
The data collection unit 331 collects operation data 321 stored in the storage unit 32. Specifically, for example, data such as the weight of hot metal that is known before the start of the blowing process is communicated from a converter blowing database stored in an external device (not shown in FIG. 1) before the start of the blowing process. The data is acquired by the data collection unit 331 via the data collection unit 31 and stored in the corresponding item in the row of the blowing process (CHNO) of the operation data 321. After the start of the blowing process, data acquired by various measurement devices included in the measurement control device 20 are acquired by the data collection unit 331 via the communication unit 31, and the data collection unit 331 collects the operation data 321. It is stored in the corresponding item in the row of the blowing process (CHNO). Analysis performance data 3211 in the operation data 321 is collected from the converter blowing database stored in an external device through the communication unit 31 to the data collection unit 331 after the sublance measurement results and the component analysis results at the end of the blowing process are known. and is stored by the data collection unit 331 in the corresponding item in the row of the blowing process (CHNO) of the operation data 321.
The data preprocessing unit 332 performs preprocessing on the operation data 321 described above. For example, the data preprocessing unit 332 averages, cumulatively calculates, or performs various numerical processing on the data acquired by the data collection unit 331 at regular intervals from the start of the blowing process to the end of the blowing process. , the data collection unit 331 stores the data that has been preprocessed by the data preprocessing unit 332 in the corresponding item of the blowing process (CHNO) row of the operation data 321. Further, the data preprocessing unit 332 may perform data normalization processing. In the following explanation, data that has undergone preprocessing by the data preprocessing unit 332 will also be treated as operational data 321, but the storage unit 32 will store these data that have not been preprocessed and the data that have undergone preprocessing separately. may have been done.

統計モデル構築部333は、操業データを説明変数とし、脱りん速度定数kを目的変数とする統計モデル(前述の式(4)に示す重回帰式で表された統計モデル)を構築する。具体的には、統計モデル構築部333は、記憶部32に格納された過去の吹錬処理に関する操業データ321から抽出されたデータ項目を説明変数とし、脱りん速度定数kの実績値を目的変数とする学習データを用いて、統計モデルのパラメータ(回帰係数a)を推定する。なお、別途言及されない限り、統計モデルの構築に用いられる学習データは、データ前処理部332による前処理を経た、過去の蓄積された操業データ321である。
統計モデル構築部333は、学習データに含まれる吹錬処理前の溶銑中りん濃度[P]ini、学習データに含まれる分析実績データ3211の吹錬終了時の溶鋼中りん濃度[P]end、及び学習データに含まれる吹錬処理開始から吹錬処理終了までの累積吹き込み酸素量VO2を学習データに含まれる主原料総重量Wstで除算した値である累積酸素供給量原単位O2endを、前述の式(7)の右辺に代入して、過去の吹錬処理における脱りん速度定数kの実績値を算出する。さらに、統計モデル構築部333は、同じ吹錬処理に関する学習データに含まれるデータ項目から説明変数Xを抽出し、先に算出した脱りん速度定数kの実績値を目的変数として、公知の重回帰分析手法により、統計モデルのパラメータaを推定し、推定したパラメータaをパラメータ322として記憶部32に格納する。なお、第1実施形態では、統計モデルの構築方法として重回帰分析手法を採用しているが、操業データ321から抽出されたデータ項目を説明変数Xとし、脱りん速度定数kを目的変数としていれば、公知の機械学習手法を用いて統計モデルを構築することも可能である。
The statistical model construction unit 333 constructs a statistical model (a statistical model expressed by the multiple regression equation shown in Equation (4) above) using the operational data as an explanatory variable and the dephosphorization rate constant k P as an objective variable. Specifically, the statistical model construction unit 333 uses data items extracted from the operation data 321 related to past blowing processes stored in the storage unit 32 as explanatory variables, and uses the actual value of the dephosphorization rate constant k P as an objective. Parameters (regression coefficients a i ) of the statistical model are estimated using learning data as variables. Note that, unless otherwise mentioned, the learning data used for constructing the statistical model is past accumulated operation data 321 that has been preprocessed by the data preprocessing unit 332.
The statistical model construction unit 333 calculates the phosphorus concentration in the hot metal before the blowing process [P] ini included in the learning data, the phosphorus concentration in the molten metal at the end of the blowing process [P] end of the analysis performance data 3211 included in the learning data, and the cumulative oxygen supply basic unit O2end , which is the value obtained by dividing the cumulative amount of blown oxygen VO2 from the start of the blowing process to the end of the blowing process included in the learning data by the total weight of the main raw materials Wst included in the learning data. , to calculate the actual value of the dephosphorization rate constant k P in the past blowing process by substituting it into the right side of the above-mentioned equation (7). Furthermore, the statistical model construction unit 333 extracts the explanatory variable X i from the data items included in the learning data regarding the same blowing process, uses the previously calculated actual value of the dephosphorization rate constant k P as the objective variable, and uses the known Parameters a i of the statistical model are estimated using a multiple regression analysis method, and the estimated parameters a i are stored in the storage unit 32 as parameters 322 . In the first embodiment, a multiple regression analysis method is adopted as a statistical model construction method, and the data items extracted from the operation data 321 are used as explanatory variables X i , and the dephosphorization rate constant k P is used as an objective variable. If so, it is also possible to construct a statistical model using a known machine learning method.

りん濃度推定部334は、溶鋼中りん濃度の推定対象となる新たな吹錬処理に関する操業データ321と、統計モデル構築部333によって構築された統計モデルとを用いて、新たな吹錬処理における脱りん速度定数kの推定値を算出する。具体的には、りん濃度推定部334は、新たな吹錬処理に関する操業データ321から抽出された説明変数Xと、パラメータ322として記憶部32に格納されているパラメータaとを、統計モデル(すなわち、式(4)に示す重回帰式)に代入することによって、新たな吹錬処理における脱りん速度定数kの推定値を算出する。
さらに、りん濃度推定部334は、新たな吹錬処理に関する操業データ321に含まれる新たな吹錬処理前の溶銑中りん濃度[P]iniと、算出した脱りん速度定数kの推定値と、新たな吹錬処理に関する操業データ321に含まれる吹錬処理開始から現時点までの累積吹き込み酸素量VO2を新たな吹錬処理に関する操業データ321に含まれる主原料総重量Wstで除算した値である累積酸素供給量原単位Oとを、前述の式(6)に代入して、現時点(すなわち、吹錬処理中の任意の時点)での溶鋼中りん濃度[P]を推定する。例えば、説明変数Xがサブランス測定によって取得されるデータ項目を含む場合、りん濃度推定部334は、新たな吹錬処理におけるサブランス測定以降に溶鋼中りん濃度[P]の推定を開始し、新たな吹錬処理終了までの間に所定の周期で溶鋼中りん濃度[P]を推定することができる。
The phosphorus concentration estimating unit 334 uses the operation data 321 regarding the new blowing process from which the phosphorus concentration in molten steel is to be estimated, and the statistical model constructed by the statistical model building unit 333 to estimate the removal rate in the new blowing process. Calculate the estimated value of the phosphorus rate constant kP . Specifically, the phosphorus concentration estimating unit 334 uses the explanatory variable X i extracted from the operation data 321 regarding the new blowing process and the parameter a i stored in the storage unit 32 as the parameter 322 using a statistical model. (that is, the multiple regression equation shown in equation (4)), the estimated value of the dephosphorization rate constant k P in the new blowing process is calculated.
Furthermore, the phosphorus concentration estimating unit 334 calculates the phosphorus concentration in the hot metal [P] ini before the new blowing treatment included in the operation data 321 regarding the new blowing treatment, and the estimated value of the calculated dephosphorization rate constant k P. , the value obtained by dividing the cumulative amount of blown oxygen V O2 from the start of the blowing process to the present time included in the operation data 321 related to the new blowing process by the total weight of the main raw materials W st included in the operation data 321 related to the new blowing process By substituting the cumulative oxygen supply amount basic unit O 2 into the above-mentioned equation (6), the phosphorus concentration [P] in the molten steel at the present moment (that is, at any time during the blowing process) is estimated. For example, when the explanatory variable X i includes a data item obtained by sublance measurement, the phosphorus concentration estimating unit 334 starts estimating the phosphorus concentration [P] in molten steel after the sublance measurement in a new blowing process, and The phosphorus concentration [P] in molten steel can be estimated at predetermined intervals until the blowing process is completed.

入出力部34は、例えば、ディスプレイやプリンタなどの出力装置と、キーボード、マウス、タッチパネルなどの入力装置と、を具備する。出力装置は、例えば、りん濃度推定部334によって算出された、吹錬処理中の任意の時点における溶鋼中りん濃度[P]の推定値を出力する。入力装置は、例えば、記憶部32に格納されるデータを追加又は修正するための操作入力を取得することができる。 The input/output unit 34 includes, for example, an output device such as a display or a printer, and an input device such as a keyboard, mouse, or touch panel. The output device outputs, for example, an estimated value of the phosphorus concentration [P] in the molten steel at an arbitrary point in time during the blowing process, which is calculated by the phosphorus concentration estimation unit 334. The input device can obtain an operation input for adding or modifying data stored in the storage unit 32, for example.

図3は、以上に説明した精錬設備100を用いた、本発明の第1実施形態に係る溶鋼中りん濃度推定方法の概略工程を示すフローチャートである。図3に示す例では、統計モデルを構築する処理と、構築された統計モデルを用いて溶鋼中りん濃度を推定する処理とを、一連の処理として図示しているが、これに限定されるものではなく、それぞれを別のタイミングで実行してもよい。例えば、統計モデルを構築する処理に関わるステップST1、ST4~ST7の処理と、溶鋼中りん濃度を推定する処理に関わるステップST1~ST3の処理とを、それぞれ別のタイミングで実行してもよい。 FIG. 3 is a flowchart showing the general steps of a method for estimating phosphorus concentration in molten steel according to the first embodiment of the present invention, using the refining equipment 100 described above. In the example shown in FIG. 3, the process of constructing a statistical model and the process of estimating the phosphorus concentration in molten steel using the constructed statistical model are illustrated as a series of processes, but the process is not limited to this. Instead, each may be executed at different times. For example, steps ST1, ST4 to ST7 related to the process of building a statistical model and steps ST1 to ST3 related to the process of estimating the phosphorus concentration in molten steel may be executed at different timings.

図3に示すように、第1実施形態に係る溶鋼中りん濃度推定方法では、まず、新たな吹錬処理に関するデータをデータ収集部331が収集し、操業データ321として記憶部32に格納する(図3のステップST1)。具体的には、データ収集部331は、例えば、吹錬処理開始前には、溶銑重量等のデータを取得し、吹錬中には、累積吹き込み酸素量、副原料の投入量、排ガス成分濃度、排ガス流量等を取得する。これらのデータ取得の際、データ前処理部332がデータの前処理を実行し、この前処理を経たデータをデータ収集部331が操業データ321として格納する。
第1実施形態では、収集された新たな吹錬処理に関する操業データ321のうち、統計モデルで使用する説明変数Xのデータが揃った時点で、統計モデルを用いた脱りん速度定数kの推定及び溶鋼中りん濃度[P]の推定が可能になる。すでに統計モデルが構築されて利用可能である場合(図3のステップST2で「YES」の場合)には、パラメータ322として記憶部32に格納された統計モデルのパラメータaと説明変数Xのデータとを用いて、りん濃度推定部334が、推定対象となる新たな吹錬処理についての溶鋼中りん濃度[P]を推定する(図3のステップST3)。なお、溶鋼中りん濃度[P]の推定結果は、例えば、入出力部34に含まれるディスプレイやプリンタなどの出力装置によって出力されてもよい。また、りん濃度推定部334は、例えば、統計モデルで使用する説明変数Xのデータが揃った後の所定のタイミングで1回だけ溶鋼中りん濃度[P]を推定してもよいし、所定の周期で溶鋼中りん濃度[P]の推定を繰り返してもよい。
一方、統計モデルが利用可能でない場合(図3のステップST2で「NO」の場合)には、上記のような溶鋼中りん濃度[P]の推定は実行されない。
As shown in FIG. 3, in the method for estimating the phosphorus concentration in molten steel according to the first embodiment, first, the data collection unit 331 collects data regarding a new blowing process, and stores it in the storage unit 32 as operation data 321 ( Step ST1 in FIG. 3). Specifically, the data collection unit 331 acquires data such as the weight of hot metal before the start of the blowing process, and acquires data such as the cumulative amount of blown oxygen, the input amount of auxiliary materials, and the concentration of exhaust gas components during the blowing process. , obtain exhaust gas flow rate, etc. When acquiring these data, the data preprocessing unit 332 performs preprocessing of the data, and the data collection unit 331 stores the data that has undergone this preprocessing as the operation data 321.
In the first embodiment, the dephosphorization rate constant k P using the statistical model is calculated at the time when the data of the explanatory variable X i used in the statistical model is collected among the collected operation data 321 related to the new blowing process. It becomes possible to estimate and estimate the phosphorus concentration [P] in molten steel. If a statistical model has already been constructed and can be used (“YES” in step ST2 of FIG. 3), the parameters a i of the statistical model and the explanatory variables X i stored in the storage unit 32 as parameters 322 are Using the data, the phosphorus concentration estimating unit 334 estimates the phosphorus concentration [P] in molten steel for a new blowing process to be estimated (step ST3 in FIG. 3). Note that the estimation result of the molten steel phosphorus concentration [P] may be output by an output device such as a display or a printer included in the input/output section 34, for example. Further, the phosphorus concentration estimating unit 334 may estimate the phosphorus concentration [P] in molten steel only once at a predetermined timing after the data of the explanatory variable X i used in the statistical model is collected, or The estimation of the phosphorus concentration [P] in molten steel may be repeated at a cycle of .
On the other hand, if the statistical model is not available ("NO" in step ST2 in FIG. 3), the estimation of the phosphorus concentration [P] in molten steel as described above is not performed.

吹錬処理が終了した後、データ収集部331が分析実績データ3211を収集する(図3のステップST4)。例えば、まだ統計モデルが構築されていないが、すでに十分な数の過去の吹錬処理に関する操業データ321が記憶部32に蓄積されている場合(図3のステップST2で「NO」、ステップST5で「YES」の場合)、統計モデル構築のための処理が実行される。この場合、統計モデル構築部333は、蓄積された過去の吹錬処理に関する操業データ321に基づいて、図4を参照して後述する手順で統計モデルを構築し(図3のステップST6)、推定された統計モデルのパラメータaをパラメータ322として記憶部32に格納する(図3のステップST7)。 After the blowing process is completed, the data collection unit 331 collects analysis performance data 3211 (step ST4 in FIG. 3). For example, if a statistical model has not been constructed yet, but a sufficient number of operational data 321 regarding past blowing processes have already been accumulated in the storage unit 32 ("NO" in step ST2 of FIG. 3, and "NO" in step ST5). If “YES”), processing for building a statistical model is executed. In this case, the statistical model construction unit 333 constructs a statistical model based on the accumulated operation data 321 related to past blowing processes in accordance with the procedure described later with reference to FIG. 4 (step ST6 in FIG. 3), and estimates The parameters a i of the statistical model obtained are stored in the storage unit 32 as parameters 322 (step ST7 in FIG. 3).

一方、まだ統計モデルが構築されておらず、十分な数の過去の吹錬処理に関する操業データ321も記憶部32に蓄積されていない場合(図3のステップST2で「NO」、ステップST5でも「NO」の場合)には、統計モデル構築のための処理が実行されず、操業データ321の蓄積のみが実行される。また、統計モデルが構築されて利用可能になった後は、溶鋼中りん濃度[P]を推定して吹錬処理を実行することが可能になるため、統計モデル構築のための処理は実行されなくてもよい(図3のステップST2で「YES」、ステップST5で「NO」の場合)。また、例えば、溶鋼中りん濃度[P]を推定して実行される吹錬処理が所定の回数繰り返されるなどの所定の条件が満たされた場合(図3のステップST2で「YES」、ステップST5でも「YES」の場合)、新たな吹錬処理に関する操業データ321を、過去の操業データ321と共に、又は過去の吹錬処理に関する操業データ321に代えて用いて、新たな統計モデルを構築し(図3のステップST6)、パラメータ322を更新してもよい(図3のステップST7)。 On the other hand, if a statistical model has not yet been constructed and a sufficient number of operation data 321 regarding past blowing processes have not been accumulated in the storage unit 32 ("NO" in step ST2 of FIG. 3, "NO" in step ST5), In the case of "NO"), the processing for building the statistical model is not executed, and only the accumulation of the operation data 321 is executed. In addition, after the statistical model is constructed and becomes available, it becomes possible to estimate the phosphorus concentration [P] in molten steel and execute the blowing process, so the process for constructing the statistical model is not performed. It is not necessary (in the case of "YES" in step ST2 and "NO" in step ST5 in FIG. 3). Further, for example, if a predetermined condition is satisfied, such as the blowing process performed by estimating the phosphorus concentration [P] in molten steel is repeated a predetermined number of times ("YES" in step ST2 of FIG. 3, step ST5). If the answer is "YES"), a new statistical model is constructed by using the operation data 321 regarding the new blowing treatment together with the past operation data 321 or in place of the operation data 321 regarding the past blowing treatment. Step ST6 in FIG. 3), the parameter 322 may be updated (step ST7 in FIG. 3).

図4は、図3に示すステップST6の具体的手順を示すフローチャートである。図4に示す処理は、統計モデル構築部333によって実行される。この処理では、まず、蓄積された過去の吹錬処理に関する操業データ321から、吹錬処理前の溶銑中りん濃度[P]ini及び吹錬終了時の溶鋼中りん濃度[P]endを抽出し、吹錬処理開始から吹錬処理終了までの累積吹き込み酸素量VO2を主原料総重量Wstで除算した値である累積酸素供給量原単位O2endを算出し、これらを前述の式(7)の右辺に代入して、過去の吹錬処理における脱りん速度定数kの実績値を算出する(図4のステップST61)。
次に、蓄積された操業データ321を任意の割合で統計モデル構築用の学習データと評価データとに分割し(図4のステップST62)、必要に応じて前処理部332における前処理を実行した上で、前述の式(4)に示す統計モデルの説明変数Xを決定する(図4のステップST63)。
操業データ321から、どのデータ項目を説明変数Xとして用いるのかは、例えば、操業知見に基づいて決定したり、Lasso等の機械学習手法を用いて決定することができる。そして、統計モデル構築部333は、学習データに含まれる説明変数Xと、学習データから算出される目的変数である脱りん速度定数kの実績値とを用いて、統計モデルを構築する(図4のステップST64)。
FIG. 4 is a flowchart showing the specific procedure of step ST6 shown in FIG. The processing shown in FIG. 4 is executed by the statistical model construction unit 333. In this process, first, the phosphorus concentration in the hot metal before the blowing process [P] ini and the phosphorus concentration in the molten metal at the end of the blowing process [P] end are extracted from the accumulated operation data 321 regarding the past blowing processes. , calculate the cumulative oxygen supply unit O 2end , which is the value obtained by dividing the cumulative amount of blown oxygen V O2 from the start of the blowing process to the end of the blowing process by the total weight W st of the main raw materials, and calculate these by using the above formula (7 ) to calculate the actual value of the dephosphorization rate constant kP in the past blowing process (step ST61 in FIG. 4).
Next, the accumulated operational data 321 was divided into learning data for building a statistical model and evaluation data at an arbitrary ratio (step ST62 in FIG. 4), and preprocessing was performed in the preprocessing unit 332 as necessary. Then, the explanatory variable X i of the statistical model shown in the above equation (4) is determined (step ST63 in FIG. 4).
Which data item to use as the explanatory variable X i from the operation data 321 can be determined, for example, based on operation knowledge or using a machine learning method such as Lasso. Then, the statistical model construction unit 333 constructs a statistical model using the explanatory variable X i included in the learning data and the actual value of the dephosphorization rate constant k P which is the objective variable calculated from the learning data ( Step ST64 in FIG. 4).

最後に、統計モデル構築部333は、評価データに含まれる説明変数Xと、評価データから算出される目的変数である脱りん速度定数kの実績値とを用いて、構築した統計モデルの精度を評価する(図4のステップST65)。具体的には、統計モデル構築部333は、例えば、評価データに含まれる説明変数Xを式(4)に代入することにより推定される脱りん速度定数kと、評価データから算出される脱りん速度定数kの実績値とを比較し、両者の誤差(標準偏差や二乗平均平方根誤差など)を算出する。算出された誤差が予め定めた許容範囲内にある場合には、ステップST64で構築された統計モデルが溶鋼中りん濃度[P]を推定するために用いる統計モデルとして確定する。一方、算出された誤差が予め定めた許容範囲内にない場合には、例えば、統計モデルの構築に用いる操業データ321を変更したり、前と同じ操業データ321を用いるものの学習データと評価データとの分割(図4のステップST62)をやり直したりした上で、統計モデルを構築し直す(図4のステップST64)ことが考えられる。
ステップST64の処理により算出された統計モデルのパラメータaは、図3においてステップST7として示したように、パラメータ322として記憶部32に格納される。
なお、脱りん速度定数の推定、ひいては溶鋼中りん濃度の推定を確実に精度良く行う上では、図4に示す例のように、蓄積された操業データ321を学習データと評価データとに分割し(図4のステップST62)、学習データを用いて統計モデルを構築し(図4のステップST64)、評価データを用いて構築した統計モデルの精度を評価する(図4のステップST65)ことが好ましい。しかしながら、本発明はこれに限るものではなく、蓄積された操業データ321から学習データのみを作成し、この学習データを用いた統計モデルの構築のみを実行することも可能である。すなわち、図4に示すステップST62及びステップST65を省略することも可能である。
Finally, the statistical model construction unit 333 constructs a statistical model using the explanatory variable X i included in the evaluation data and the actual value of the dephosphorization rate constant k P which is the objective variable calculated from the evaluation data. Accuracy is evaluated (step ST65 in FIG. 4). Specifically, the statistical model construction unit 333 calculates, for example, the dephosphorization rate constant k P estimated by substituting the explanatory variable X i included in the evaluation data into equation (4), and the dephosphorization rate constant k P calculated from the evaluation data. The actual value of the dephosphorization rate constant kP is compared, and the error between the two (standard deviation, root mean square error, etc.) is calculated. If the calculated error is within a predetermined tolerance range, the statistical model constructed in step ST64 is determined as the statistical model used to estimate the phosphorus concentration [P] in molten steel. On the other hand, if the calculated error is not within the predetermined tolerance range, for example, the operation data 321 used for building the statistical model may be changed, or the learning data and evaluation data may be changed using the same operation data 321 as before. It is conceivable to re-do the division of (step ST62 in FIG. 4) and then rebuild the statistical model (step ST64 in FIG. 4).
The parameters a i of the statistical model calculated by the processing in step ST64 are stored in the storage unit 32 as parameters 322, as shown as step ST7 in FIG.
In addition, in order to accurately estimate the dephosphorization rate constant and, by extension, the phosphorus concentration in molten steel, it is necessary to divide the accumulated operational data 321 into learning data and evaluation data, as shown in the example shown in Fig. 4. (Step ST62 in FIG. 4), construct a statistical model using the learning data (step ST64 in FIG. 4), and evaluate the accuracy of the constructed statistical model using the evaluation data (step ST65 in FIG. 4). . However, the present invention is not limited to this, and it is also possible to create only learning data from the accumulated operation data 321 and execute only construction of a statistical model using this learning data. That is, it is also possible to omit step ST62 and step ST65 shown in FIG.

以上に説明したように、本発明の第1実施形態によれば、脱りん速度定数kが、転炉11に供給された累積酸素供給量原単位O(式(8)に従って算出される累積吹き込み酸素量原単位)に対する転炉11の溶鋼中りん濃度[P]の変化量d[P]/dOが転炉11の溶鋼中りん濃度[P]に比例すると仮定した場合の比例定数として定義される。そして、この定義に従って構築された統計モデルを用いることで、吹錬処理の途中で吹錬処理を停止する場合であっても、脱りん速度定数kの推定値を精度良く算出可能であり、ひいては溶鋼中りん濃度[P]を精度良く推定可能である。 As explained above, according to the first embodiment of the present invention, the dephosphorization rate constant k P is calculated according to the cumulative oxygen supply basic unit O 2 (Equation (8)) supplied to the converter 11. Proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration [P] in the molten steel in the converter 11 d[P]/dO 2 is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel in the converter 11 [P] with respect to the cumulative amount of blown oxygen per unit) is defined as By using a statistical model constructed according to this definition, even when the blowing process is stopped in the middle of the blowing process, it is possible to accurately calculate the estimated value of the dephosphorization rate constant kP . As a result, the phosphorus concentration [P] in molten steel can be estimated with high accuracy.

<第2実施形態>
本発明の第2実施形態は、前述の累積酸素供給量原単位Oとして、転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位と、転炉に投入された副原料(酸素含有副原料)から発生した発生酸素量原単位との和を用いる形態である。すなわち、前述の式(9)に従って累積酸素供給量原単位Oを算出する形態である。
第1実施形態では、前述のように、累積酸素供給量原単位Oとして、転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位V02/Wstを用いるが、転炉の吹錬処理では、酸素含有副原料を投入することがあり、副原料から発生した酸素によっても脱りんが進行することが考えられる。このため、累積吹き込み酸素量が同じであっても、副原料から発生した酸素量が異なれば、脱りん量が異なると考えられ、第1実施形態のように、累積酸素供給量原単位Oとして、累積吹き込み酸素量原単位V02/Wstのみを用いて脱りん速度定数k及び溶鋼中りん濃度[P]を推定すると、推定精度が低下するおそれがある。そこで、第2実施形態では、累積吹き込み酸素量原単位V02/Wstのみならず、副原料から発生した発生酸素量原単位も考慮することで、脱りん速度定数k及び溶鋼中りん濃度[P]をより一層精度良く推定可能としている。
<Second embodiment>
In the second embodiment of the present invention, the above-mentioned cumulative oxygen supply amount basic unit O 2 is calculated from the cumulative blown oxygen amount basic unit blown into the converter and the auxiliary raw material (oxygen-containing auxiliary raw material) input into the converter. This is a form that uses the sum of the generated oxygen amount per unit. That is, the cumulative oxygen supply basic unit O 2 is calculated according to the above-mentioned equation (9).
In the first embodiment, as described above, the cumulative oxygen supply unit V 02 /W st is used as the cumulative oxygen supply unit O 2 , but in the converter blowing process, Oxygen-containing auxiliary raw materials may be added, and dephosphorization may also proceed due to the oxygen generated from the auxiliary raw materials. Therefore, even if the cumulative amount of blown oxygen is the same, if the amount of oxygen generated from the auxiliary raw material is different, the amount of dephosphorization is considered to be different, and as in the first embodiment, the cumulative amount of oxygen supplied per unit O 2 If the dephosphorization rate constant k P and the phosphorus concentration in molten steel [P] are estimated using only the cumulative blown oxygen amount basic unit V 02 /W st , the estimation accuracy may decrease. Therefore, in the second embodiment, the dephosphorization rate constant k P and the phosphorus concentration in molten steel are determined by considering not only the cumulative blown oxygen amount basic unit V 02 /W st but also the generated oxygen amount basic unit generated from auxiliary raw materials. [P] can be estimated with even higher accuracy.

図5は、本発明の第2実施形態に係る統計モデル構築装置及び溶鋼中りん濃度推定装置を備えた精錬設備の概略構成を模式的に示す図である。
図5に示すように、第2実施形態の精錬設備100Aは、第1実施形態の精錬設備100と同様に、転炉設備10と、計測制御装置20と、演算装置30Aと、を備える。第2実施形態の演算装置30Aも、第1実施形態の演算装置30と同様に、通信部31と、記憶部32Aと、演算部33Aと、入出力部34と、を具備し、例えば、コンピュータによって構成される。
第2実施形態の精錬設備100Aは、記憶部32Aに、操業データ321及びパラメータ322に加えて、副原料銘柄別情報323が格納されている点が、第1実施形態の精錬設備100と異なる。また、これに伴い、演算部33Aが実行する演算内容が、第1実施形態の演算部33と異なる部分を有する点でも、第1実施形態の精錬設備100と異なる。
以下、第2実施形態の精錬設備100Aについて、主として第1実施形態の精錬設備100と異なる点を説明し、同じ点については適宜説明を省略する。
FIG. 5 is a diagram schematically showing a schematic configuration of a refining facility equipped with a statistical model construction device and a molten steel phosphorus concentration estimation device according to a second embodiment of the present invention.
As shown in FIG. 5, like the refining equipment 100 of the first embodiment, the refining equipment 100A of the second embodiment includes a converter equipment 10, a measurement control device 20, and a calculation device 30A. Similarly to the arithmetic device 30 of the first embodiment, the arithmetic device 30A of the second embodiment includes a communication section 31, a storage section 32A, an arithmetic section 33A, and an input/output section 34, and includes, for example, a computer. Consisted of.
The refining equipment 100A of the second embodiment differs from the refining equipment 100 of the first embodiment in that, in addition to the operation data 321 and parameters 322, information 323 by sub-material brand is stored in the storage unit 32A. Further, in accordance with this, the refining equipment 100 of the first embodiment is also different in that the calculation contents executed by the calculation unit 33A are different from those of the calculation unit 33 of the first embodiment.
Hereinafter, regarding the refining equipment 100A of the second embodiment, the points that are different from the refining equipment 100 of the first embodiment will be mainly explained, and the description of the same points will be omitted as appropriate.

図6は、副原料銘柄別情報323の一例を示す図である。図6に示す例では、副原料銘柄別情報323は、副原料AMの銘柄名をキーとして、同じ銘柄の副原料AMの単位重量当たりの含有酸素量(含有酸素体積)O2au[Nm/ton]などの情報が同一の行に格納されている。 FIG. 6 is a diagram showing an example of the information 323 by brand of auxiliary raw materials. In the example shown in FIG. 6, the auxiliary raw material brand information 323 uses the brand name of the auxiliary raw material AM as a key, and the content oxygen amount (contained oxygen volume) per unit weight of the auxiliary raw material AM of the same brand O2 au [Nm 3 / ton] and the like are stored in the same line.

前述のように、第2実施形態では、式(9)に従って累積酸素供給量原単位Oを算出する。すなわち、第2実施形態では、第1実施形態と異なり、累積酸素供給量原単位Oを算出するに際し、副原料AMから発生した発生酸素量VauO2を考慮する。
副原料AMから発生した発生酸素量VauO2の算出には、前述の式(10)に示すように、副原料AMの銘柄毎の投入量(投入重量)Wauと、副原料AMの銘柄毎の単位重量当たりの含有酸素量(含有酸素体積)O2auとを用いる。副原料AMの銘柄毎の投入量Wauは、投入シュート15から転炉11に投入された副原料AMの銘柄毎の投入量の合計値がデータ収集部331によって計算され、操業データ321の中に格納される。前述の図2に示す例では、ある銘柄の副原料Aの投入量Wau(WauA)と、これとは別の銘柄の副原料Bの投入量Wau(WauB)とが格納されている状態を示している。副原料AMの銘柄毎の投入量Wauは、投入量の計測値(例えば、投入制御装置27が投入量を計測するセンサを具備する場合、そのセンサの計測値)があればその値を用い、計測値が無ければ投入制御装置27の指示値を用いて、データ収集部331が計算可能である。副原料AMの銘柄毎の単位重量当たりの含有酸素量O2auは、外部装置(図5には図示せず)に格納された転炉吹錬データベースから通信部31を介してデータ収集部331で取得され、データ収集部331によって副原料銘柄別情報323における副原料AMの各銘柄の行の該当項目内に格納される。
As described above, in the second embodiment, the cumulative oxygen supply basic unit O 2 is calculated according to equation (9). That is, in the second embodiment, unlike the first embodiment, when calculating the cumulative oxygen supply amount basic unit O 2 , the generated oxygen amount V auO2 generated from the auxiliary raw material AM is taken into consideration.
To calculate the amount of oxygen V auO2 generated from the auxiliary raw material AM, as shown in the above equation (10), the input amount (input weight) W au for each brand of the auxiliary raw material AM and each brand of the auxiliary raw material AM. The amount of oxygen contained (volume of oxygen contained) per unit weight of O2 au is used. The input amount W au of each brand of auxiliary raw material AM is determined by calculating the total value of the input amount of each brand of auxiliary raw material AM input into the converter 11 from the input chute 15 by the data collection unit 331, and calculating the input amount W au from the operation data 321. is stored in In the example shown in FIG. 2 described above, the input amount W au (W auA ) of auxiliary raw material A of a certain brand and the input amount W au (W auB ) of auxiliary raw material B of a different brand are stored. It shows the state of being. The input amount W au for each brand of auxiliary raw material AM is determined by using the measured value of the input amount (for example, if the input control device 27 is equipped with a sensor that measures the input amount, the measured value of that sensor), if available. , if there is no measured value, the data collection unit 331 can calculate using the instruction value of the input control device 27. The oxygen content O2 au per unit weight for each brand of sub-material AM is determined by the data collection unit 331 via the communication unit 31 from the converter blowing database stored in an external device (not shown in FIG. 5). The information is acquired and stored by the data collection unit 331 in the corresponding item in the row of each brand of auxiliary raw material AM in the information 323 by brand of auxiliary raw material.

第2実施形態の統計モデル構築部333は、第1実施形態の統計モデル構築部333と同様に、記憶部32Aに格納された過去の吹錬処理に関する操業データ321から抽出されたデータ項目を説明変数とし、脱りん速度定数kの実績値を目的変数とする学習データを用いて、統計モデルのパラメータ(回帰係数a)を推定する。
第2実施形態の統計モデル構築部333は、第1実施形態の統計モデル構築部333と同様に、式(7)に従って脱りん速度定数kの実績値を算出するものの、第1実施形態の統計モデル構築部333と異なり、式(7)に示す累積酸素供給量原単位O2endを式(9)を用いて算出する。すなわち、第2実施形態の統計モデル構築部333は、式(7)に示す累積酸素供給量原単位O2endとして、学習データに含まれる吹錬処理開始から吹錬処理終了までの累積吹き込み酸素量VO2と、吹錬処理開始から吹錬処理終了までの副原料AMから発生した発生酸素量Vauo2(学習データに含まれる吹錬処理開始から吹錬処理終了までの副原料AMの銘柄毎の投入量Wauと副原料銘柄別情報323に含まれる副原料AMの銘柄毎の単位重量当たりの含有酸素量O2auとの積の全銘柄についての総和)との和を、学習データに含まれる主原料総重量Wstで除算した値を代入して、脱りん速度定数kの実績値を算出する。
Similar to the statistical model construction unit 333 of the first embodiment, the statistical model construction unit 333 of the second embodiment explains data items extracted from the operation data 321 related to the past blowing process stored in the storage unit 32A. The parameters of the statistical model (regression coefficient a i ) are estimated using learning data in which the actual value of the dephosphorization rate constant k P is used as a variable and the objective variable is the actual value of the dephosphorization rate constant k P.
Although the statistical model construction unit 333 of the second embodiment calculates the actual value of the dephosphorization rate constant k P according to equation (7) similarly to the statistical model construction unit 333 of the first embodiment, Unlike the statistical model construction unit 333, the cumulative oxygen supply basic unit O2end shown in equation (7) is calculated using equation (9). That is, the statistical model construction unit 333 of the second embodiment uses the cumulative amount of blown oxygen from the start of the blowing process to the end of the blowing process included in the learning data as the cumulative oxygen supply amount basic unit O2end shown in equation (7). V O2 and the amount of oxygen generated from the auxiliary raw material AM from the start of the blowing process to the end of the blowing process V auo2 (for each brand of the auxiliary raw material AM from the start of the blowing process to the end of the blowing process included in the learning data) The sum of the product of the input amount W au and the amount of oxygen contained per unit weight O2 au for each brand of auxiliary raw material AM included in the information 323 by brand of auxiliary raw material (the sum of the products for all brands) is calculated as the sum of the products for all brands included in the learning data. The actual value of the dephosphorization rate constant kP is calculated by substituting the value divided by the total weight of the main raw materials Wst .

第2実施形態のりん濃度推定部334は、第1実施形態の統計モデル構築部333と同様に、溶鋼中りん濃度の推定対象となる新たな吹錬処理に関する操業データ321から抽出された説明変数Xと、パラメータ322として記憶部32Aに格納されているパラメータaとを、統計モデル(すなわち、式(4)に示す重回帰式)に代入することによって、新たな吹錬処理における脱りん速度定数kの推定値を算出する。そして、第2実施形態のりん濃度推定部334は、第1実施形態のりん濃度推定部334と同様に、新たな吹錬処理に関する操業データ321に含まれる新たな吹錬処理前の溶銑中りん濃度[P]iniと、算出した脱りん速度定数kの推定値と、新たな吹錬処理に関する累積酸素供給量原単位Oとを、式(6)に代入して、現時点(すなわち、吹錬処理中の任意の時点)での溶鋼中りん濃度[P]を推定する。
ただし、第2実施形態のりん濃度推定部334は、第1実施形態のりん濃度推定部334と異なり、式(6)に示す累積酸素供給量原単位Oを式(9)を用いて算出する。すなわち、第2実施形態のりん濃度推定部334は、式(6)に示す累積酸素供給量原単位Oとして、新たな吹錬処理に関する操業データ321に含まれる吹錬処理開始から現時点までの累積吹き込み酸素量VO2と、新たな吹錬処理の吹錬処理開始から現時点までの副原料AMから発生した発生酸素量Vauo2(新たな吹錬処理に関する操業データ321に含まれる吹錬処理開始から現時点までの副原料AMの銘柄毎の投入量Wauと副原料銘柄別情報323に含まれる副原料AMの銘柄毎の単位重量当たりの含有酸素量O2auとの積の全銘柄についての総和)との和を、新たな吹錬処理に関する操業データ321に含まれる主原料総重量Wstで除算した値を代入して、現時点での溶鋼中りん濃度[P]を推定する。
Similar to the statistical model construction unit 333 of the first embodiment, the phosphorus concentration estimating unit 334 of the second embodiment uses explanatory variables extracted from the operation data 321 regarding the new blowing process that is the target of estimating the phosphorus concentration in molten steel. By substituting X i and the parameter a i stored in the storage unit 32A as the parameter 322 into a statistical model (i.e., the multiple regression equation shown in equation (4)), dephosphorization in a new blowing process can be performed. Calculate the estimated value of the rate constant kP . The phosphorus concentration estimating unit 334 of the second embodiment, like the phosphorus concentration estimating unit 334 of the first embodiment, calculates the phosphorus concentration in the hot metal before the new blowing process included in the operation data 321 regarding the new blowing process. By substituting the concentration [P] ini , the estimated value of the calculated dephosphorization rate constant k P , and the cumulative oxygen supply unit O 2 for the new blowing treatment into equation (6), the current value (i.e., The phosphorus concentration [P] in the molten steel at an arbitrary point during the blowing process is estimated.
However, unlike the phosphorus concentration estimating unit 334 of the first embodiment, the phosphorus concentration estimation unit 334 of the second embodiment calculates the cumulative oxygen supply basic unit O 2 shown in equation (6) using equation (9). do. That is, the phosphorus concentration estimating unit 334 of the second embodiment uses the cumulative oxygen supply amount basic unit O 2 shown in equation (6) from the start of the blowing process to the present time included in the operation data 321 regarding the new blowing process. The cumulative amount of blown oxygen V O2 and the amount of oxygen generated from the auxiliary material AM from the start of the new blowing process to the present time V auo2 (start of the blowing process included in the operation data 321 regarding the new blowing process) The total sum for all brands of the product of the input amount W au for each brand of auxiliary raw material AM from 2009 to the present time and the amount of oxygen contained per unit weight O2 au for each brand of auxiliary raw material AM included in the information 323 for each brand of auxiliary raw material AM ) is divided by the total weight of the main raw materials W st included in the operation data 321 regarding the new blowing process, and the current phosphorus concentration in the molten steel [P] is estimated.

以上に説明した精錬設備100Aを用いた第2実施形態に係る溶鋼中りん濃度推定方法は、図3、図4を参照して説明した第1実施形態に係る溶鋼中りん濃度推定方法と、累積酸素供給量原単位O(O2end)の算出方法が異なるだけであって、他の手順は同様であるため、ここではその詳細な説明を省略する。 The method for estimating phosphorus concentration in molten steel according to the second embodiment using the refining equipment 100A described above is the method for estimating phosphorus concentration in molten steel according to the first embodiment described with reference to FIGS. 3 and 4, and the cumulative The only difference is the method of calculating the oxygen supply amount basic unit O 2 (O 2 end ), and the other procedures are the same, so detailed explanation thereof will be omitted here.

本発明の第2実施形態によれば、転炉11に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位V02/Wstに加えて、転炉11に投入された副原料AMから発生した発生酸素量原単位VauO2/Wstをも考慮することで、脱りん速度定数kをより一層精度良く推定可能であり、ひいては溶鋼中りん濃度[P]をより一層精度良く推定可能である。 According to the second embodiment of the present invention, in addition to the cumulative blown oxygen amount basic unit V 02 /W st blown into the converter 11, the generated oxygen amount basic unit generated from the auxiliary material AM input into the converter 11 By also considering the unit V auO2 /W st , it is possible to estimate the dephosphorization rate constant k P with even greater precision, and in turn, it is possible to estimate the phosphorus concentration [P] in molten steel with greater precision.

なお、以上に説明した第1実施形態及び第2実施形態では、いずれも、単一の演算部33、33Aが、統計モデル構築部333及びりん濃度推定部334の双方を具備する構成(換言すれば、単一の演算部33、33Aが、本発明に係る統計モデル構築装置及び溶鋼中りん濃度推定装置として機能し、統計モデルの構築と溶鋼中りん濃度の推定の双方を実行する構成)について説明したが、本発明はこれに限るものではない。例えば、単一の演算部が、統計モデル構築部333及びりん濃度推定部334のうち、統計モデル構築部333のみを具備し、この統計モデル構築部333で構築した統計モデルを、りん濃度推定部334のみを具備する他の単一の演算部で利用して溶鋼中りん濃度を推定する態様を採用することも可能である。換言すれば、本発明に係る統計モデル構築装置と溶鋼中りん濃度推定装置とを別個に設ける態様を採用することも可能である。 Note that in both the first and second embodiments described above, the single calculation section 33, 33A has a configuration (in other words, For example, regarding a configuration in which a single calculation unit 33, 33A functions as a statistical model construction device and a molten steel phosphorus concentration estimating device according to the present invention, and executes both statistical model construction and molten steel phosphorus concentration estimation) Although described, the present invention is not limited thereto. For example, a single calculation unit includes only the statistical model construction unit 333 out of the statistical model construction unit 333 and the phosphorus concentration estimation unit 334, and the statistical model constructed by the statistical model construction unit 333 is applied to the phosphorus concentration estimation unit. It is also possible to adopt a mode in which the phosphorus concentration in molten steel is estimated by using another single calculation unit having only 334. In other words, it is also possible to adopt an embodiment in which the statistical model construction device according to the present invention and the molten steel phosphorus concentration estimation device are provided separately.

以下、本発明の実施例及び比較例に係る溶鋼中りん濃度推定方法の推定精度を評価した結果の一例について説明する。
比較例に係る溶鋼中りん濃度推定方法は、特許文献1等に記載された従来の推定方法であり、前述の式(1)~式(4)を用いて、溶鋼中りん濃度を推定する方法である。実施例1に係る溶鋼中りん濃度推定方法は、第1実施形態で説明した推定方法であり、前述の式(4)~式(8)を用いて、溶鋼中りん濃度を推定する方法である。実施例2に係る溶鋼中りん濃度推定方法は、第2実施形態で説明した推定方法であり、前述の式(4)~式(7)、式(9)及び式(10)を用いて、溶鋼中りん濃度を推定する方法である。
上記の比較例、実施例1、2に係る推定方法をそれぞれ用いて、吹錬処理終了時の溶鋼中りん濃度を推定し、各推定値を、吹錬処理終了後の溶鋼から採取したサンプルを分析することによって得られた実績値と比較することで、推定精度を評価した。
Hereinafter, an example of the results of evaluating the estimation accuracy of the method for estimating the phosphorus concentration in molten steel according to the examples and comparative examples of the present invention will be described.
The method for estimating the phosphorus concentration in molten steel according to the comparative example is a conventional estimation method described in Patent Document 1, etc., and is a method for estimating the phosphorus concentration in molten steel using the above-mentioned formulas (1) to (4). It is. The method for estimating the phosphorus concentration in molten steel according to Example 1 is the estimation method described in the first embodiment, and is a method for estimating the phosphorus concentration in molten steel using the above-mentioned formulas (4) to (8). . The method for estimating phosphorus concentration in molten steel according to Example 2 is the estimation method described in the second embodiment, and uses the above-mentioned equations (4) to (7), equation (9), and equation (10). This is a method for estimating the phosphorus concentration in molten steel.
The phosphorus concentration in the molten steel at the end of the blowing process was estimated using the estimation methods according to the comparative example and Examples 1 and 2, and each estimated value was calculated using the sample taken from the molten steel after the blowing process. Estimation accuracy was evaluated by comparing with actual values obtained through analysis.

図7は、本発明の実施例及び比較例に係る溶鋼中りん濃度推定方法によって推定した推定値と実績値との関係を示す散布図である。図7(a)は比較例についての推定値と実績値との関係を、図7(b)は実施例1についての推定値と実績値との関係を、図7(c)は実施例2についての推定値と実績値との関係を示す。また、表1は、図7に示す結果から算出した誤差σ(標準偏差)及び二乗平均平方根誤差(RMSE)を示す。
図7及び表1に示す結果は、3640回の吹錬処理分の操業データを学習データとして用い、1564回の吹錬処理分の操業データを評価データとして用いた結果である(したがって、図7に示す散布図には、1564回の吹錬処理分のデータがプロットされている)。

Figure 2024005899000009
FIG. 7 is a scatter diagram showing the relationship between estimated values and actual values estimated by the methods for estimating phosphorus concentration in molten steel according to the examples and comparative examples of the present invention. 7(a) shows the relationship between the estimated value and actual value for the comparative example, FIG. 7(b) shows the relationship between the estimated value and actual value for Example 1, and FIG. 7(c) shows the relationship between the estimated value and actual value for Example 2. The relationship between the estimated value and the actual value is shown. Table 1 also shows the error σ (standard deviation) and root mean square error (RMSE) calculated from the results shown in FIG.
The results shown in FIG. 7 and Table 1 are the results of using the operation data for 3640 blowing treatments as learning data and using the operation data for 1564 blowing treatments as evaluation data (therefore, FIG. In the scatter diagram shown in Figure 1, data for 1564 blowing treatments are plotted).
Figure 2024005899000009

図7及び表1に示すように、実施例1、2の双方が比較例よりも推定精度が高くなっており、実施例2の推定精度が最も高いことが分かる。このように、本発明に係る推定方法によれば、転炉の溶鋼中りん濃度を精度良く推定可能である。 As shown in FIG. 7 and Table 1, both Examples 1 and 2 have higher estimation accuracy than the comparative example, and it can be seen that Example 2 has the highest estimation accuracy. As described above, according to the estimation method according to the present invention, it is possible to accurately estimate the phosphorus concentration in molten steel in a converter.

10・・・転炉設備
11・・・転炉
20・・・計測制御装置
30,30A・・・演算装置
33,33A・・・演算部
100,100A・・・精錬設備
331・・・データ収集部
333・・・統計モデル構築部
334・・・りん濃度推定部
MI・・・溶鋼
10... Converter equipment 11... Converter 20... Measurement control device 30, 30A... Arithmetic device 33, 33A... Arithmetic unit 100, 100A... Refining equipment 331... Data collection Section 333... Statistical model construction section 334... Phosphorus concentration estimation section MI... Molten steel

Claims (10)

転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集部と、
前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数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、
前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、
前記統計モデル構築部は、前記データ収集部で収集された過去の吹錬処理に関する操業データを用いて前記統計モデルを構築する、
統計モデル構築装置。
a data collection department that collects operational data regarding the converter blowing process;
a statistical model construction unit that constructs a statistical model with the operational data as an explanatory variable and the dephosphorization rate constant in the blowing treatment as an objective variable,
The dephosphorization rate constant is a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter. is defined as
The statistical model construction unit constructs the statistical model using operational data related to past blowing processes collected by the data collection unit.
Statistical model building device.
前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位は、前記転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位である、
請求項1に記載の統計モデル構築装置。
The cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is the cumulative blown oxygen amount basic unit blown into the converter,
The statistical model construction device according to claim 1.
前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位は、前記転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位と、前記転炉に投入された副原料から発生した発生酸素量原単位との和である、
請求項1に記載の統計モデル構築装置。
The cumulative amount of oxygen supplied to the converter is the sum of the cumulative amount of oxygen blown into the converter and the amount of oxygen generated from the auxiliary materials fed into the converter. is,
The statistical model construction device according to claim 1.
転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集部と、
前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数を目的変数とする統計モデルを用いて、前記吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定するりん濃度推定部と、を備え、
前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、
前記りん濃度推定部は、前記データ収集部で収集された新たな吹錬処理に関する操業データと、前記統計モデルとを用いて、前記新たな吹錬処理における前記脱りん速度定数の推定値を算出し、前記新たな吹錬処理前の前記転炉の溶銑中りん濃度と、算出した前記脱りん速度定数の推定値と、前記新たな吹錬処理において前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位とに基づき、前記新たな吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定する、
溶鋼中りん濃度推定装置。
a data collection department that collects operational data regarding the converter blowing process;
a phosphorus concentration estimation unit that estimates a phosphorus concentration in molten steel in the converter during the blowing process using a statistical model that uses the operational data as an explanatory variable and uses a dephosphorization rate constant in the blowing process as an objective variable; , comprising;
The dephosphorization rate constant is a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter. is defined as
The phosphorus concentration estimating unit calculates an estimated value of the dephosphorization rate constant in the new blowing process using the operational data regarding the new blowing process collected by the data collecting unit and the statistical model. and the phosphorus concentration in the hot metal of the converter before the new blowing treatment, the calculated estimated value of the dephosphorization rate constant, and the cumulative amount of oxygen supplied to the converter in the new blowing treatment. estimating the phosphorus concentration in the molten steel of the converter during the new blowing process based on the basic unit;
Device for estimating phosphorus concentration in molten steel.
前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位は、前記転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位である、
請求項4に記載の溶鋼中りん濃度推定装置。
The cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is the cumulative blown oxygen amount basic unit blown into the converter,
The device for estimating phosphorus concentration in molten steel according to claim 4.
前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位は、前記転炉に吹き込まれた累積吹き込み酸素量原単位と、前記転炉に投入された副原料から発生した発生酸素量原単位との和である、
請求項4に記載の溶鋼中りん濃度推定装置。
The cumulative amount of oxygen supplied to the converter is the sum of the cumulative amount of oxygen blown into the converter and the amount of oxygen generated from the auxiliary materials fed into the converter. is,
The device for estimating phosphorus concentration in molten steel according to claim 4.
転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集ステップと、
前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数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ステップと、を有し、
前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、
前記統計モデル構築ステップでは、前記データ収集ステップで収集された過去の吹錬処理に関する操業データを用いて前記統計モデルを構築する、
統計モデル構築方法。
a data collection step of collecting operational data regarding the blowing process of the converter;
a statistical model construction step of constructing a statistical model using the operational data as an explanatory variable and the dephosphorization rate constant in the blowing treatment as an objective variable;
The dephosphorization rate constant is a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter. is defined as
In the statistical model construction step, the statistical model is constructed using operational data regarding past blowing processes collected in the data collection step.
Statistical model construction method.
転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集ステップと、
前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数を目的変数とする統計モデルを用いて、前記吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定するりん濃度推定ステップと、を有し、
前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、
前記りん濃度推定ステップでは、前記データ収集ステップで収集された新たな吹錬処理に関する操業データと、前記統計モデルとを用いて、前記新たな吹錬処理における前記脱りん速度定数の推定値を算出し、前記新たな吹錬処理前の前記転炉の溶銑中りん濃度と、算出した前記脱りん速度定数の推定値と、前記新たな吹錬処理において前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位とに基づき、前記新たな吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定する、
溶鋼中りん濃度推定方法。
a data collection step of collecting operational data regarding the blowing process of the converter;
a phosphorus concentration estimating step of estimating the phosphorus concentration in molten steel in the converter during the blowing process using a statistical model using the operational data as an explanatory variable and the dephosphorization rate constant in the blowing process as an objective variable; , has
The dephosphorization rate constant is a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter. is defined as
In the phosphorus concentration estimation step, an estimated value of the dephosphorization rate constant in the new blowing process is calculated using the operational data regarding the new blowing process collected in the data collection step and the statistical model. and the phosphorus concentration in the hot metal of the converter before the new blowing treatment, the calculated estimated value of the dephosphorization rate constant, and the cumulative amount of oxygen supplied to the converter in the new blowing treatment. estimating the phosphorus concentration in the molten steel of the converter during the new blowing process based on the basic unit;
Method for estimating phosphorus concentration in molten steel.
転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集部と、
前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数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、してコンピュータを機能させるための統計モデル構築プログラムであって、
前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、
前記統計モデル構築部は、前記データ収集部で収集された過去の吹錬処理に関する操業データを用いて前記統計モデルを構築する、
統計モデル構築プログラム。
a data collection department that collects operational data regarding the converter blowing process;
A statistical model construction program for operating a computer as a statistical model construction unit that constructs a statistical model with the operational data as an explanatory variable and the dephosphorization rate constant in the blowing process as an objective variable,
The dephosphorization rate constant is a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter. is defined as
The statistical model construction unit constructs the statistical model using operational data related to past blowing processes collected by the data collection unit.
Statistical model building program.
転炉の吹錬処理に関する操業データを収集するデータ収集部と、
前記操業データを説明変数とし、前記吹錬処理における脱りん速度定数を目的変数とする統計モデルを用いて、前記吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定するりん濃度推定部と、してコンピュータを機能させるための溶鋼中りん濃度推定プログラムであって、
前記脱りん速度定数は、前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位に対する前記転炉の溶鋼中りん濃度の変化量が前記転炉の溶鋼中りん濃度に比例すると仮定した場合の比例定数として定義され、
前記りん濃度推定部は、前記データ収集部で収集された新たな吹錬処理に関する操業データと、前記統計モデルとを用いて、前記新たな吹錬処理における前記脱りん速度定数の推定値を算出し、前記新たな吹錬処理前の前記転炉の溶銑中りん濃度と、算出した前記脱りん速度定数の推定値と、前記新たな吹錬処理において前記転炉に供給された累積酸素供給量原単位とに基づき、前記新たな吹錬処理中の前記転炉の溶鋼中りん濃度を推定する、
溶鋼中りん濃度推定プログラム。
a data collection department that collects operational data regarding the converter blowing process;
a phosphorus concentration estimation unit that estimates a phosphorus concentration in molten steel in the converter during the blowing process using a statistical model that uses the operational data as an explanatory variable and uses a dephosphorization rate constant in the blowing process as an objective variable; , a program for estimating phosphorus concentration in molten steel for making a computer function,
The dephosphorization rate constant is a proportionality constant when it is assumed that the amount of change in the phosphorus concentration in the molten steel of the converter with respect to the cumulative oxygen supply amount basic unit supplied to the converter is proportional to the phosphorus concentration in the molten steel of the converter. is defined as
The phosphorus concentration estimating unit calculates an estimated value of the dephosphorization rate constant in the new blowing process using the operational data regarding the new blowing process collected by the data collecting unit and the statistical model. and the phosphorus concentration in the hot metal of the converter before the new blowing treatment, the calculated estimated value of the dephosphorization rate constant, and the cumulative amount of oxygen supplied to the converter in the new blowing treatment. estimating the phosphorus concentration in the molten steel of the converter during the new blowing process based on the basic unit;
Program for estimating phosphorus concentration in molten steel.
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