JP2024047865A - 樋管理システム及び樋管理方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】樋の管理を簡便化することができる樋管理システム及び樋管理方法を提供すること。【解決手段】樋管理システムは、樋の上方に樋に向けて配置され、樋の内面形状を測定する測定装置と、内面形状の測定データと所定の判定モデルとを少なくとも用いて、樋の損耗状態を判定する判定装置と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、樋管理システム及び樋管理方法に関する。
高炉の出銑口から排出される溶銑や発生した滓を搬送する際に使用されている各種樋（出銑樋、滓樋、傾注樋、及び、溶銑樋等）は、高温の溶融した銑鉄やスラグにより、樋の内面に施工した耐火物が摩耗したり、化学的変化を起こしたりして損耗する。また、出銑口の切り替え等による温度上昇や、温度低下の繰り返しなどによっても、樋の内面に施工した耐火物が損耗する。このように、耐火物の損耗は状況によって変化するため、補修要否を見極めるためには、内面形状を測定することが必要であり、人手作業による計測では時間がかかるうえに、安全上の問題もあり、計測タイミングの判断の問題もある。これに対し、人手作業によらない計測を可能にする装置として、例えば、特許文献１には、高炉出銑樋の上方に、高炉出銑樋の幅方向に相対向して設けられた、少なくとも一対の光波測距装置と、前記光波測距装置を交差する２軸方向にそれぞれ回転させる回転駆動装置と、前記光波測距装置の姿勢制御を行うとともに、測定データを演算処理して高炉出銑樋の内面形状を求める制御演算装置と、を備えた高炉出銑樋の内面形状の計測装置が開示されている。
特開平０９－２４１７１４号公報
特許文献１に開示された計測装置では、人手作業によらない計測が可能となるものの、測定位置が限定的であるため、過去の操業状況と異なる操業となり、損耗位置にずれが発生した場合、補修判断が適切ではない場合も発生するおそれがある。測定データに、このような状況も加味した上で修理要否を判断しようとすると、管理が煩雑になる問題も発生する。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、高炉の出銑口から排出される溶銑や発生した滓を搬送する際に使用されている各種樋（出銑樋、滓樋、傾注樋、及び、溶銑樋等）の管理を簡便化することができる樋管理システム及び樋管理方法を提供することである。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る樋管理システムは、樋の上方に前記樋に向けて配置され、前記樋の内面形状を測定する測定装置と、前記内面形状の測定データと所定の判定モデルとを少なくとも用いて、前記樋の損耗状態を判定する判定装置と、を備えることを特徴とするものである。
また、本発明に係る樋管理システムは、上記の発明において、学習用の前記測定データと前記樋の損耗レベルとの組を学習データとして、前記測定データを入力とし、前記損耗レベルを出力として機械学習し、前記所定の判定モデルとして前記損耗レベルの判定モデルを求める演算装置を備えることを特徴とするものである。
また、本発明に係る樋管理システムは、上記の発明において、学習用の前記樋の使用履歴を示すデータ及び学習用の前記内面形状の測定データと、前記樋の損耗速度レベルとの組を学習データとして、前記樋の使用履歴を示すデータ及び前記内面形状の測定データを入力とし、前記損耗速度レベルを出力として機械学習し、前記所定の判定モデルとして前記損耗速度レベルの判定モデルを求める演算装置を備えることを特徴とするものである。
また、本発明に係る樋管理システムは、上記の発明において、前記判定装置の判定結果に基づいて、前記樋の使用継続または使用終了を提示する表示装置を備えることを特徴とするものである。
また、本発明に係る樋管理システムは、上記の発明において、前記測定装置は、３Ｄスキャナであることを特徴とするものである。
また、本発明に係る樋管理方法は、樋の上方に前記樋に向けて配置され、前記樋の内面形状を測定装置によって測定する工程と、前記内面形状の測定データと所定の判定モデルとを少なくとも用いて、前記樋の損耗状態を判定装置によって判定する工程と、を有することを特徴とするものである。
また、本発明に係る樋管理方法は、上記の発明において、学習用の前記測定データと前記樋の損耗レベルとの組を学習データとして、前記測定データを入力とし、前記損耗レベルを出力として演算装置が機械学習し、前記所定の判定モデルとして前記損耗レベルの判定モデルを求める工程を有することを特徴とするものである。
また、本発明に係る樋管理方法は、上記の発明において、学習用の前記樋の使用履歴を示すデータ及び学習用の前記内面形状の測定データと、前記樋の損耗速度レベルとの組を学習データとして、前記樋の使用履歴を示すデータ及び前記内面形状の測定データを入力とし、前記損耗速度レベルを出力として演算装置が機械学習し、前記所定の判定モデルとして前記損耗速度レベルの判定モデルを求める工程を有することを特徴とするものである。
また、本発明に係る樋管理方法は、上記の発明において、前記判定装置の判定結果に基づいて、前記樋の使用継続または使用終了を表示装置に提示する工程を有することを特徴とするものである。
また、本発明に係る樋管理方法は、上記の発明において、前記測定装置として３Ｄスキャナを用いることを特徴とするものである。
本発明に係る樋管理システム及び樋管理方法は、樋の管理を簡便化することができるという効果を奏する。
図１は、実施形態に係る高炉及び出銑樋などを模式的に示した図である。 図２は、実施形態に係る新規または補修直後の出銑樋の構造を示した断面図である。 図３は、実施形態に係る出銑樋の損耗状態を示した断面図である。 図４は、実施形態に係る樋管理システムの概略構成を示した図である。 図５は、樋管理システムが実施する樋の補修ガイダンス提示処理の流れを示すフローチャートである。 図６は、損耗レベルの判定モデルの学習処理の流れを示すフローチャートである。 図７は、出銑樋の測定データを管理サーバの表示装置に表示した例を示した図である。 図８は、樋の損耗速度レベルの判定モデルの学習処理の流れを示すフローチャートである。 図９は、樋管理システムが実施する樋の使用継続または使用終了の判定処理の流れを示すフローチャートである。
以下に、本発明に係る高炉樋管理方法の実施形態について、出銑樋の場合を例にとり説明する。なお、本実施形態により本発明が限定されるものではない。
図１は、実施形態に係る高炉１及び出銑樋３などを模式的に示した図である。なお、図１中、矢印Ａは出銑樋３の長手方向であり、矢印Ｂは出銑樋３の幅方向であり、矢印Ｃは高炉１の高さ方向である。図１に示すように、出銑樋３は、高炉１に設けられた出銑口２に隣接して配置されており、出銑口２から排出される溶銑及びスラグは放物線を描いて出銑樋３に落下して流入する。
図２は、実施形態に係る新規または補修直後の出銑樋３の構造を示した断面図である。出銑樋３の構造は、予め出銑樋３に設置されたバック材３１と呼ばれる耐火物の内面側に、内張材（内張層となる不定形耐火物のウェアー材）３５を流し込む或いは吹き付けて施工されている。なお、図２中、符号３２は耐火煉瓦であり、符号３３はプレキャストブロックであり、符号３４は鉄皮であり、符号３５０は内壁面である。
出銑樋３の内壁面３５０は、出銑樋３に搬出される溶銑及びスラグ（滓）による侵食によって、図２に示した新規または補修直後の形状から、図３に示すように、出銑樋３の内壁面３５０が損耗して凹みが形成された形状となる。なお、溶銑及びスラグは、出銑樋３を流れながら密度差によって分離し、出銑樋３の内壁面３５０における上部側は主にスラグによって損耗し、下部側は主に溶銑によって損耗する。そのため、本実施形態においては、出銑樋３の内壁面３５０の損耗状態を検出して、必要に応じて出銑樋３の補修を行う。なお、以下の説明においては、出銑樋３の内壁面３５０の損耗や損耗状態のことを、単に出銑樋３の損耗や損耗状態として記して説明する場合もある。
図１に示すように、本実施形態においては、出銑樋３の損耗状態の検出を、出銑樋３の上方に出銑樋３に向けて配置され、出銑樋３の内面形状や寸法などを測定する測定装置である３Ｄスキャナ４を用いて行う。図１では、出銑樋３の内面形状や寸法などを測定する測定装置である３Ｄスキャナ４を、出銑樋３の長手方向に向けて配置している例を示しているが、これに限るものではなく、出銑樋３の幅方向に向けて配置してもよい。すなわち、出銑樋３の内壁面３５０までの距離を複数点測定し、その測定結果から出銑樋３の内壁面３５０の損耗を測定する。３Ｄスキャナ４は、一点一点までの距離を測定する三次元形状測定装置であり、レーザや電磁波レーダ、超音波などを用いることができる。これらの中では、測定領域を広域に設定することができ、かつ点間の分解能、距離分解能が高いレーザ式を用いることが好ましい。以下、レーザ式を例にとって説明する。
３Ｄスキャナ４は、出銑樋３の上方に架け渡された足場５の床に設置された三脚６に、出銑樋３を長手方向の下流側から上流側に向かって撮影可能なように固定されている。３Ｄスキャナ４は、出銑樋３に向けて放射させたレーザをスキャンして距離を測定することにより一定領域の範囲における出銑樋３の形状を測定することが可能である。なお、３Ｄスキャナ４は、首振り機構（ミラー回転）など利用してレーザを振ることによって、固定された状態で所定の範囲でレーザをスキャンすることも可能である。
３Ｄスキャナ４による出銑樋３の測定は、出銑樋３の長手方向で同じ箇所における損耗前の状態と損耗後の状態とを比較して判定される。そのため、例えば、図１に示すように、高炉１に固定された付帯設備８に測定位置の基準となる複数のチェッカーボード９Ａ，９Ｂ，９Ｃを設置する。複数のチェッカーボード９Ａ，９Ｂ，９Ｃは、３Ｄスキャナ４からのレーザ信号を高反射することにより位置決め精度を上げるための校正用部品である。複数のチェッカーボード９Ａ，９Ｂ，９Ｃを測定位置の基準として用いることにより、測定データを高精度で比較することができ、高精度の形状測定が可能となる。なお、複数のチェッカーボード９Ａ，９Ｂ，９Ｃは、図１中に矢印Ｂで示す出銑樋３の幅方向で互いの間隔を１［ｍ」以上、及び、図１中に矢印Ｃで示す高炉１の高さ方向で互いの間隔を１［ｍ］以上、空けて設置されている。また、複数のチェッカーボード９Ａ，９Ｂ，９Ｃは、前記高さ方向で互いが重ならないように設置されている。
また、図１に示すように、出銑樋３の縁には、出銑樋３の長手方向における出銑口２からの距離を示した複数の目盛り７が設けられている。複数の目盛り７は、例えば、作業者が出銑樋３の損耗した位置を目視で確認する際に、高炉１の出銑口２からの距離（位置）を特定する際の目安に用いることができる。このような方式をとることにより、３Ｄスキャナ４は１台でも精度よく測定することができるが、複数台設置してもよい。
図４は、実施形態に係る樋管理システム１０の概略構成を示した図である。実施形態に係る樋管理システム１０は、主に、３Ｄスキャナ４と携帯情報端末２０と管理サーバ３０とによって構成されている。
携帯情報端末２０は、制御装置２０１、記憶装置２０２、通信装置２０３、入力装置２０４、表示装置２０５、及び、撮影装置２０６などを備えている。
制御装置２０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等からなるプロセッサと、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等からなるメモリと、を備えている。制御装置２０１は、記憶装置２０２に格納されたプログラムをメモリの作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成装置等を制御することにより、所定の目的に合致した機能を実現する。
記憶装置２０２は、例えば、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）等の記録媒体から構成されている。記憶装置２０２には、オペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル、及び、各種データベース等が格納可能である。
通信装置２０３は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）などの無線通信のための無線通信回路等から構成されている。通信装置２０３は、無線通信によって３Ｄスキャナ４及び管理サーバ３０との間で通信を行う。
入力装置２０４及び表示装置２０５は、例えば、入出力手段である単一のタッチパネルディスプレイによって構成されている。タッチパネルディスプレイが入力装置２０４として機能する場合には、例えば、作業者がタッチパネルディスプレイを操作することによって、制御装置２０１に所定の情報が入力される。入力装置２０４は、例えば、作業者が出銑樋３の損耗状態を文字入力する際に用いることができる。また、タッチパネルディスプレイが表示装置２０５として機能する場合には、例えば、制御装置２０１による制御にしたがって、タッチパネルディスプレイの画面上に文字や図形や画像等を表示して、所定の情報を外部に提示する。
撮影装置２０６は、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサ及びＣＭＯＳイメージセンサ等の撮像素子を備えている。撮影装置２０６は、撮影した画像等のデータを記憶装置２０２に出力する。撮影装置２０６は、例えば、作業者が出銑樋３の損耗状態を撮影して、出銑樋３の損耗状態を画像として記憶装置２０２などに保存する際に用いることができる。
管理サーバ３０は、制御装置３０１、記憶装置３０２、通信装置３０３、入力装置３０４、及び、表示装置３０５などを備えている。
制御装置３０１は、例えば、ＣＰＵ等からなるプロセッサと、ＲＡＭ及びＲＯＭ等からなるメモリとを備えている。制御装置３０１は、記憶装置３０２に格納されたプログラムをメモリの作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成装置等を制御することにより、所定の目的に合致した機能を実現する。
記憶装置３０２は、例えば、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）等の記録媒体から構成されている。記憶装置３０２には、オペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル、及び、各種データベース等が格納可能である。
通信装置３０３は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）などの無線通信のための無線通信回路等から構成されている。通信装置３０３は、無線通信によって携帯情報端末２０との間で通信を行う。
入力装置３０４は、例えば、入力手段であるキーボード及びマウスなどによって構成されている。入力装置３０４は、例えば、作業者がキーボード及びマウスを操作することによって、制御装置３０１に所定の情報が入力される。
表示装置３０５は、例えば、出力手段であるディスプレイなどによって構成されている。表示装置３０５は、例えば、制御装置３０１による制御にしたがって、ディスプレイの画面上に文字や図形や画像等を表示して、所定の情報を外部に提示する。
実施形態に係る樋管理システム１０は、以下に示す出銑樋３の補修ガイダンス提示処理を実行することによって、出銑樋３の損耗状態を精度よく判定して出銑樋３の補修要否を管理する。
図５は、樋管理システム１０が実施する出銑樋３の補修ガイダンス提示処理の流れを示すフローチャートである。図５に示すフローチャートは、作業者によって、３Ｄスキャナ４に対して出銑樋３の測定の実行指令が入力され、３Ｄスキャナ４による出銑樋３の測定が実施されたタイミングで開始となり、補修ガイダンス提示処理はステップＳ１の処理に進む。
まず、ステップＳ１の処理では、３Ｄスキャナ４によって測定された出銑樋３の測定データを、３Ｄスキャナ４から携帯情報端末２０に出力する。なお、前記測定データには、出銑樋３の形状データ及び測定した日時データなどが含まれる。
次に、ステップＳ２の処理では、携帯情報端末２０にて出銑樋３の測定データを解析する。すなわち、携帯情報端末２０において制御装置２０１は、通信装置２０３を介して、３Ｄスキャナ４が測定した出銑樋３の測定データを取得し、取得した測定データを記憶装置２０２のデータベースに格納する。そして、制御装置２０１は、記憶装置２０２のデータベースから測定データを読み出して、出銑樋３の長手方向における複数の検査位置ごとの出銑樋３の断面形状を解析して抽出する。なお、前記複数の検査位置は、例えば、出銑樋３の長手方向で１［ｍｍ］間隔で設定される。
次に、ステップＳ３の処理では、携帯情報端末２０の制御装置２０１によって解析された、前記複数の検査位置ごとの出銑樋３の断面形状を含む出銑樋３の測定データを、管理サーバ３０に出力して記憶装置３０２のデータベースに格納する。すなわち、管理サーバ３０において制御装置３０１は、通信装置３０３を介して、携帯情報端末２０から出力された前記複数の検査位置ごとの出銑樋３の断面形状を含む出銑樋３の測定データを取得し、取得した測定データを記憶装置３０２に格納する。このようにして、記憶装置３０２のデータベースには、随時、出銑樋３の測定データが蓄積されていく。
次に、ステップＳ４の処理では、記憶装置３０２のデータベースに蓄積された出銑樋３の測定データに基づいて、管理サーバ３０の制御装置３０１が補修ガイダンスシステムを構築する。
次に、ステップＳ５の処理では、管理サーバ３０の制御装置３０１によって構築された補修ガイダンスシステムの判定モデルに基づいて、携帯情報端末２０の表示装置２０５に補修ガイダンスを提示する。すなわち、管理サーバ３０において制御装置３０１は、構築した補修ガイダンスシステムに含まれる所定の判定モデルを携帯情報端末２０に出力する。そして、携帯情報端末２０において制御装置２０１は、通信装置２０３を介して前記所定の判定モデルを取得し、取得した前記所定の判定モデルを記憶装置２０２に格納する。そして、制御装置２０１は判定装置として機能して、ステップＳ２の処理にて解析した前記複数の検査位置ごとの出銑樋３の断面形状を含む出銑樋３の測定データと、前記所定の判定モデルに基づいて、各検査位置での損耗状態を判定し、例えば、補修が必要な前記検査位置について補修を促す旨の補修ガイダンスを、表示装置２０５に提示する。これにより、ステップＳ５の処理は完了し、一連の補修ガイダンス提示処理は終了する。
実施形態に係る樋管理システム１０においては、３Ｄスキャナ４によって出銑樋３を測定することによって、携帯情報端末２０及び管理サーバ３０によって自動的に、出銑樋３の測定データの記録や、出銑樋３の補修が必要な位置の特定や、補修を促す補修ガイダンスの提示などを行うことができる。これにより、作業者が物差しを用いて測定し、作業者が出銑樋の損耗状態を判定して出銑樋の補修要否を管理する場合よりも、出銑樋の損耗状態を精度よく判定することができるとともに、出銑樋の補修要否の管理の簡便化を図ることができる。
次に、補修ガイダンスシステムに含まれる所定の判定モデルの例として、出銑樋３の損耗レベルの判定モデルの学習処理の流れについて説明する。
図６は、損耗レベルの判定モデルの学習処理の流れを示すフローチャートである。なお、図６に示すフローチャートは、管理サーバ３０の制御装置３０１が判定モデルを求める演算装置として機能し、制御装置３０１に対して学習処理の実行指令が入力されたタイミングで開始となり、学習処理はステップＳ１１の処理に進む。
ステップＳ１１の処理では、作業者が管理サーバ３０の入力装置３０４を操作して、管理サーバ３０の記憶装置３０２のデータベースに格納された出銑樋３の測定データから、学習用の測定データを選定する。
次に、ステップＳ１２の処理では、作業者が入力装置３０４を操作して、ステップＳ１１の処理において選定した測定データにおける出銑樋３の損耗レベルを分類する。本実施形態では、作業者が、図７に示すような出銑樋３の内壁面３５０の損耗状態に応じて分類する。
なお、図７は、出銑樋３の測定データを管理サーバ３０の表示装置３０５に表示した例を示した図である。図７中の符号３５０Ａは、新規または補修直後の出銑樋３の内壁面を表している。図７中の符号３５０Ｂは、溶銑を流して経時使用した出銑樋３の内壁面を表している。図７中のＰ１は、出銑樋３の縁の位置Ｐ０から深さＤ１の位置を示している。図７中のＰ２は、位置Ｐ１よりも深い位置であって、出銑樋３の縁の位置Ｐ０から深さＤ２（＞Ｄ１）の位置を示している。図７中のＷ１は、新規または補修直後の出銑樋３における位置Ｐ１での左右の内壁面３５０Ａ間の幅を表している。図７中のＷ２は、新規または補修直後の出銑樋３における位置Ｐ２での左右の内壁面３５０Ａ間の幅を表している。図７中のΔＷＬ１，ΔＷＲ１は、経時使用した出銑樋３における位置Ｐ１での左右の損耗量を表している。図７中のΔＷＬ２，ΔＷＲ２は、経時使用した出銑樋３における位置Ｐ２での左右の損耗量を表している。
出銑樋３の内壁面３５０の損耗レベルとしては、例えば、出銑樋３の縁の位置Ｐ０から深さＤ１，Ｄ２の位置Ｐ１，Ｐ２における左右の損耗量ΔＷＬ１，ΔＷＲ１，ΔＷＬ２，ΔＷＲ２を用いて設定することができる。図７に示す例では、新規または補修直後の内壁面３５０Ａの形状のようにほぼ直線である場合、損耗レベルとしては正常レベルが設定される。そして、経時使用した内壁面３５０Ｂの形状のように、位置Ｐ１，Ｐ２に損耗が生じて凹みが形成されており、正常レベルに対して凹みが大きくなるほど、言い換えれば、損耗量ΔＷＬ１，ΔＷＲ１，ΔＷＬ２，ΔＷＲ２が多くなるほど、段階的に高い損耗レベルに設定される。
次に、ステップＳ１３の処理では、管理サーバ３０の制御装置３０１が、学習用の出銑樋３の測定データとその損耗レベルとの組を学習データとして、出銑樋３の測定データを入力とし、出銑樋３の損耗レベルを出力とする、損耗レベルの判定モデルを機械学習する。なお、機械学習方法は、周知の方法を用いることができ特に限定されない。
次に、ステップＳ１４の処理では、管理サーバ３０の制御装置３０１が、ステップＳ１３の処理において機械学習した学習済の損耗レベルの判定モデルを、記憶装置３０２や携帯情報端末２０などに出力する。これにより、ステップＳ１４の処理は完了し、一連の学習処理は終了する。
次に、補修ガイダンスシステムに含まれる所定の判定モデルの例として、出銑樋３の損耗速度レベルの判定モデルの学習処理の流れについて説明する。
図８は、出銑樋３の損耗速度レベルの判定モデルの学習処理の流れを示すフローチャートである。なお、図８に示すフローチャートは、管理サーバ３０の制御装置３０１に対して学習処理の実行指令が入力されたタイミングで開始となり、学習処理はステップＳ２１の処理に進む。
ステップＳ２１の処理では、作業者が管理サーバ３０の入力装置３０４を操作して、学習用の樋の使用履歴を示すデータを入力する。入力された学習用の樋の使用履歴を示すデータは、管理サーバ３０の記憶装置３０２のデータベースに格納される。樋の使用履歴を示すデータとしては、各種データが使用でき、例えば、各種位置での溶銑やスラグ（滓）の温度、量、時間、化学組成、及び、物理性状等があげられる。温度や量は、直接的に対象の樋でのデータでなくともよく、その変化がわかるような位置での値を利用することも考えられる。本実施形態では、樋の使用履歴を示すデータとして、溶銑の通銑量及び溶銑温度のデータを使用している。
次に、ステップＳ２２の処理では、作業者が管理サーバ３０の入力装置３０４を操作して、管理サーバ３０の記憶装置３０２のデータベースに格納された出銑樋３の測定データから、学習用の測定データを選定する。
次に、ステップＳ２３の処理では、作業者が入力装置３０４を操作して、ステップＳ２１の処理において入力した学習用の溶銑の通銑量及び溶銑温度のデータと、ステップＳ２２の処理において選定した学習用の測定データと、における出銑樋３の損耗速度レベルを分類する。
次に、ステップＳ２４の処理では、管理サーバ３０の制御装置３０１が、学習用の溶銑の通銑量及び溶銑温度のデータ並びに学習用の出銑樋３の測定データと、その損耗速度レベルとの組を学習データとして、溶銑の通銑量及び溶銑温度のデータ並びに出銑樋３の測定データを入力とし、出銑樋３の損耗速度レベルを出力とする、損耗速度レベルの判定モデルを機械学習させる。なお、機械学習方法は、周知の方法を用いることができ特に限定されない。
次に、ステップＳ２５の処理では、管理サーバ３０の制御装置３０１が、ステップＳ２４の処理において機械学習した学習済の出銑樋３の損耗速度レベルの判定モデルを記憶装置３０２や携帯情報端末２０などに出力する。これにより、ステップＳ２５の処理は完了し、一連の学習処理は終了する。
図９は、樋管理システム１０が実施する出銑樋３の使用継続または使用終了の判定処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３１の処理では、新規または補修直後の出銑樋３の寸法の初期値を測定データとして、３Ｄスキャナ４によって測定する。
次に、ステップＳ３２の処理では、高炉１の出銑口２から排出された溶銑を搬出して、経時使用した出銑樋３の寸法の中間値を測定データとして、３Ｄスキャナ４によって測定する。
次に、ステップＳ３３の処理では、例えば、管理サーバ３０の制御装置３０１によって機械学習された損耗レベルまたは損耗速度レベルの判定モデルを用いて、携帯情報端末２０の制御装置２０１が、出銑樋３の寸法の初期値と中間値の測定データを入力とし、出銑樋３の損耗レベルまたは損耗速度レベルを出力として、出銑樋３が損耗限界であるか否かを判定する。そして、出銑樋３が損耗限界ではないと判定した場合（ステップＳ３３にてＮｏ）、ステップＳ３４の処理に進む。
ステップＳ３４の処理では、携帯情報端末２０の制御装置２０１が、管理サーバ３０の記憶装置３０２のデータベースに格納された溶銑の通銑量のデータを参照して、出銑樋３で搬出した溶銑の通銑量が予め設定された基準通銑量以上であるか否かを判定する。そして、基準通銑量以上ではないと判定した場合（ステップＳ３４にてＮｏ）、ステップＳ３５の処理に進む。
ステップＳ３５の処理では、携帯情報端末２０の制御装置２０１が、表示装置２０５に出銑樋３の使用継続を提示する。これにより、ステップＳ３５の処理は完了し、ステップＳ３２の処理に戻る。
一方、ステップＳ３３の処理において出銑樋３が損耗限界であると判定した場合（ステップＳ３３にてＹｅｓ）、または、ステップＳ３４の処理において基準通銑量以上であると判定した場合（ステップＳ３４にてＹｅｓ）、ステップＳ３６の処理に進む。
ステップＳ３６の処理では、携帯情報端末２０の制御装置２０１が、表示装置２０５に出銑樋３の使用終了を提示する。これにより、ステップＳ３６の処理は完了し、一連の出銑樋３の使用継続または使用終了の判定処理は終了する。
実施形態に係る樋管理システム１０においては、３Ｄスキャナ４によって出銑樋３を測定することによって、携帯情報端末２０及び管理サーバ３０によって自動的に、出銑樋３の使用継続または使用終了の判定を行って提示することができ、出銑樋３の管理の簡便化を図ることができる。
１ 高炉
２ 出銑口
３ 出銑樋
４ ３Ｄスキャナ
５ 足場
６ 三脚
７ 目盛り
８ 付帯設備
９Ａ，９Ｂ、９Ｃ チェッカーボード
１０ 樋管理システム
２０ 携帯情報端末
３０ 管理サーバ
３１ バック材
３２ 耐火煉瓦
３３ プレキャストブロック
３４ 鉄皮
３５ 内張材
２０１，３０１ 制御装置
２０２，３０２ 記憶装置
２０３，３０３ 通信装置
２０４，３０４ 入力装置
２０５，３０５ 表示装置
２０６ 撮影装置
３５０，３５０Ａ，３５０Ｂ 内壁面

Claims (10)

  1. 樋の上方に前記樋に向けて配置され、前記樋の内面形状を測定する測定装置と、
    前記内面形状の測定データと所定の判定モデルとを少なくとも用いて、前記樋の損耗状態を判定する判定装置と、
    を備えることを特徴とする樋管理システム。
  2. 学習用の前記測定データと前記樋の損耗レベルとの組を学習データとして、前記測定データを入力とし、前記損耗レベルを出力として機械学習し、前記所定の判定モデルとして前記損耗レベルの判定モデルを求める演算装置を備えることを特徴とする請求項１に記載の樋管理システム。
  3. 学習用の前記樋の使用履歴を示すデータ及び学習用の前記内面形状の測定データと、前記樋の損耗速度レベルとの組を学習データとして、前記樋の使用履歴を示すデータ及び前記内面形状の測定データを入力とし、前記損耗速度レベルを出力として機械学習し、前記所定の判定モデルとして前記損耗速度レベルの判定モデルを求める演算装置を備えることを特徴とする請求項１に記載の樋管理システム。
  4. 前記判定装置の判定結果に基づいて、前記樋の使用継続または使用終了を提示する表示装置を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の樋管理システム。
  5. 前記測定装置は、３Ｄスキャナであることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の樋管理システム。
  6. 樋の上方に前記樋に向けて配置され、前記樋の内面形状を測定装置によって測定する工程と、
    前記内面形状の測定データと所定の判定モデルとを少なくとも用いて、前記樋の損耗状態を判定装置によって判定する工程と、
    を有することを特徴とする樋管理方法。
  7. 学習用の前記測定データと前記樋の損耗レベルとの組を学習データとして、前記測定データを入力とし、前記損耗レベルを出力として演算装置が機械学習し、前記所定の判定モデルとして前記損耗レベルの判定モデルを求める工程を有することを特徴とする請求項６に記載の樋管理方法。
  8. 学習用の前記樋の使用履歴を示すデータ及び学習用の前記測定データと、前記樋の損耗速度レベルとの組を学習データとして、前記樋の使用履歴を示すデータ及び前記測定データを入力とし、前記損耗速度レベルを出力として演算装置が機械学習し、前記所定の判定モデルとして前記損耗速度レベルの判定モデルを求める工程を有することを特徴とする請求項６に記載の樋管理方法。
  9. 前記判定装置の判定結果に基づいて、前記樋の使用継続または使用終了を表示装置に提示する工程を有することを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の樋管理方法。
  10. 前記測定装置として３Ｄスキャナを用いることを特徴とする請求項６乃至８のいずれか１項に記載の樋管理方法。
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JPH06116612A (ja) * 1992-10-07 1994-04-26 Nippon Steel Corp 高炉大樋移動式熱間補修装置及び高炉大樋移動式熱間補修方法
JP7343748B2 (ja) * 2018-07-24 2023-09-13 日本製鉄株式会社 画像判定学習装置、画像判定学習プログラム、及び画像判定学習方法、並びに高炉監視装置
CN113034480B (zh) * 2021-04-01 2023-12-19 艾德领客(上海)数字技术有限公司 一种基于人工智能及图像处理的高炉损坏分析方法

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