JP3287241B2 - コークスの窯出スケジュール作成方法 - Google Patents
コークスの窯出スケジュール作成方法Info
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- JP3287241B2 JP3287241B2 JP30455696A JP30455696A JP3287241B2 JP 3287241 B2 JP3287241 B2 JP 3287241B2 JP 30455696 A JP30455696 A JP 30455696A JP 30455696 A JP30455696 A JP 30455696A JP 3287241 B2 JP3287241 B2 JP 3287241B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、コークスの窯出ス
ケジュール作成を非線形計画法を用いて算出する方法に
関するものである。
ケジュール作成を非線形計画法を用いて算出する方法に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来のコークス炉の窯出スケジュール
は、稼働率やコークス炉の補修工事時間帯等に従って基
本スケジュールを決定する。さらに、この基本スケジュ
ールに従って、石炭装入から乾留完了までの各窯のＣガ
ス（コークスガスの略称であり、以下Ｃガスと称す
る。）発生基本パターンを積算することにより大まかな
Ｃガス発生推移を求めている。このＣガス発生推移を参
考にしながら目標とするＣガス発生推移となるように、
人の判断により窯出スケジュールを調整している。 コ
ークス炉への石炭装入量をもとに短期的な発生Ｃガス量
を予測する技術としては、「第３５回自動制御連合講演
会（１９９２．１０．２８）資料Ｐ．１７」の報告があ
る。
は、稼働率やコークス炉の補修工事時間帯等に従って基
本スケジュールを決定する。さらに、この基本スケジュ
ールに従って、石炭装入から乾留完了までの各窯のＣガ
ス（コークスガスの略称であり、以下Ｃガスと称す
る。）発生基本パターンを積算することにより大まかな
Ｃガス発生推移を求めている。このＣガス発生推移を参
考にしながら目標とするＣガス発生推移となるように、
人の判断により窯出スケジュールを調整している。 コ
ークス炉への石炭装入量をもとに短期的な発生Ｃガス量
を予測する技術としては、「第３５回自動制御連合講演
会（１９９２．１０．２８）資料Ｐ．１７」の報告があ
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来のスケジュール調
整は、人の判断によるため、その作業負荷の多さも伴っ
て最適なスケジュールに調整することが難しかった。ま
た、Ｃガス発生推移の予測に用いている各窯のＣガス発
生基本パターンは、石炭性状、炉体動特性により変化す
るため、常に最新の操業状態に合わせた基本パターンを
用いないと、予測誤差を生じ、適正な調整にならない。
以上の理由から、Ｃガス発生量がＣガス精製工場の処理
能力を越えるなどの問題があった。
整は、人の判断によるため、その作業負荷の多さも伴っ
て最適なスケジュールに調整することが難しかった。ま
た、Ｃガス発生推移の予測に用いている各窯のＣガス発
生基本パターンは、石炭性状、炉体動特性により変化す
るため、常に最新の操業状態に合わせた基本パターンを
用いないと、予測誤差を生じ、適正な調整にならない。
以上の理由から、Ｃガス発生量がＣガス精製工場の処理
能力を越えるなどの問題があった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の手段は、操業実績データを基にした石炭装入量の時系
列データから、Ｃガス発生量の時系列推移を出力として
時系列モデル式を定め、前記時系列モデル式によるＣガ
ス発生量の予測推移と目標推移の差が最小となるよう
に、１日内の装入回数と各ブロックの作業時間と各ブロ
ックの空き時間との制約条件を満足する窯出スケジュー
ルを、非線形計画法を用いて算出することを特徴とする
コークスの窯出スケジュール作成方法である。
の手段は、操業実績データを基にした石炭装入量の時系
列データから、Ｃガス発生量の時系列推移を出力として
時系列モデル式を定め、前記時系列モデル式によるＣガ
ス発生量の予測推移と目標推移の差が最小となるよう
に、１日内の装入回数と各ブロックの作業時間と各ブロ
ックの空き時間との制約条件を満足する窯出スケジュー
ルを、非線形計画法を用いて算出することを特徴とする
コークスの窯出スケジュール作成方法である。
【０００５】Ｃガス発生推移の予測は、操業実績データ
を基に算出するモデル式を用いる。本モデル式は、窯出
スケジュールから計算される石炭装入量の時系列データ
を入力して、Ｃガス発生量の時系列推移を出力として時
系列モデル式を定める。さらに、本モデル式によるＣガ
ス発生予測推移と目標推移の差が最小となるように、１
日内の装入回数と各ブロックの作業時間と各ブロックの
空き時間との制約条件を満足する窯出スケジュールを、
非線形計画法を用いて算出する。操作対象は、窯出作業
時間および窯出作業時間内の窯出回数である。
を基に算出するモデル式を用いる。本モデル式は、窯出
スケジュールから計算される石炭装入量の時系列データ
を入力して、Ｃガス発生量の時系列推移を出力として時
系列モデル式を定める。さらに、本モデル式によるＣガ
ス発生予測推移と目標推移の差が最小となるように、１
日内の装入回数と各ブロックの作業時間と各ブロックの
空き時間との制約条件を満足する窯出スケジュールを、
非線形計画法を用いて算出する。操作対象は、窯出作業
時間および窯出作業時間内の窯出回数である。
【０００６】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を図面に基づ
いて以下に説明する。
いて以下に説明する。
【０００７】図１は、本発明方法の概略フローチャー
ト、図２〜図６に本発明方法の詳細フローチャートを示
す。 〔１〕始めに、作業時間帯の時刻、作業時間内の窯出回
数を入力する。（ステップ１）
ト、図２〜図６に本発明方法の詳細フローチャートを示
す。 〔１〕始めに、作業時間帯の時刻、作業時間内の窯出回
数を入力する。（ステップ１）
【０００８】〔２〕入力された前記項目から（１）式に
より、１時間毎の装入回数を求め、（２）式により各１
時間毎の装入量を求める。 Cav(i)=Ch(i)*60/｛T(i,2)-T(i,1) ｝… （１） ここに、 Cav(i) : ｉブロックの１時間内平均装入回数〔回／
Ｈ〕 T(i,1) : ｉブロックの開始時刻〔分〕 T(i,2) : ｉブロックの終了時刻〔分〕 Ch(i) : ｉブロック（作業時間帯内）の装入回数
〔回〕 （ｉ＝１，２，……，ｍ）（窯出回数と装入回数は同
一）ｍは最大ブロック数で一定である。
より、１時間毎の装入回数を求め、（２）式により各１
時間毎の装入量を求める。 Cav(i)=Ch(i)*60/｛T(i,2)-T(i,1) ｝… （１） ここに、 Cav(i) : ｉブロックの１時間内平均装入回数〔回／
Ｈ〕 T(i,1) : ｉブロックの開始時刻〔分〕 T(i,2) : ｉブロックの終了時刻〔分〕 Ch(i) : ｉブロック（作業時間帯内）の装入回数
〔回〕 （ｉ＝１，２，……，ｍ）（窯出回数と装入回数は同
一）ｍは最大ブロック数で一定である。
【０００９】図２の例で、各時刻毎の装入回数は次のよ
うになる。 ７時〜８時の装入回数 Num(7)=Cav(i)*ΔT1/60 ８時〜９時の装入回数 Num(8)=Cav(i) ９時〜10時の装入回数 Num(9)=Cav(i)*ΔT2/60 I(k)=W*Num(k) … （２） ここに、 W : 装入１回当たりの装炭量〔ｔｏｎ／回〕 Num(k) ：時刻k の装入回数〔回／Ｈ〕 I(k) ：時刻k の装炭量〔ｔｏｎ／Ｈ〕 である。（ステップ２）
うになる。 ７時〜８時の装入回数 Num(7)=Cav(i)*ΔT1/60 ８時〜９時の装入回数 Num(8)=Cav(i) ９時〜10時の装入回数 Num(9)=Cav(i)*ΔT2/60 I(k)=W*Num(k) … （２） ここに、 W : 装入１回当たりの装炭量〔ｔｏｎ／回〕 Num(k) ：時刻k の装入回数〔回／Ｈ〕 I(k) ：時刻k の装炭量〔ｔｏｎ／Ｈ〕 である。（ステップ２）
【００１０】〔３〕Ｃガス発生モデル（３）式により、
時刻毎の装炭量から時間単位のＣガス発生量の推移を算
出する。（ステップ３） Y(k)=a0*I(k) + a1*I(k-1) + …… +an*I(k-n) … （３） ここに、 Y(k) : 時刻k における単位時間のＣガス発生量[Nm3 /
Ｈ] I(k) : 時刻k における単位時間の装炭量〔ｔｏｎ／
Ｈ〕 なお、ｋが最新時刻、（ｋ−１）が１時間前、（ｋ−
ｎ）はｎ時間前のデータで、k=1,2,……,kn を表す。ま
た、knはスケジュールを作成する最大時間、例えば１日
分のスケジュールを作成する場合は、kn＝24となる。 an : Ｃガス発生量と装炭量の実績時系列データを用い
て最小２乗法により求めた係数、ｎ＋１はＣガス発生モ
デルの次数で一定である。ただし、Ｃガス発生量を推定
するために、装炭量はさらに（ｎ＋１）分のデータが必
要である。
時刻毎の装炭量から時間単位のＣガス発生量の推移を算
出する。（ステップ３） Y(k)=a0*I(k) + a1*I(k-1) + …… +an*I(k-n) … （３） ここに、 Y(k) : 時刻k における単位時間のＣガス発生量[Nm3 /
Ｈ] I(k) : 時刻k における単位時間の装炭量〔ｔｏｎ／
Ｈ〕 なお、ｋが最新時刻、（ｋ−１）が１時間前、（ｋ−
ｎ）はｎ時間前のデータで、k=1,2,……,kn を表す。ま
た、knはスケジュールを作成する最大時間、例えば１日
分のスケジュールを作成する場合は、kn＝24となる。 an : Ｃガス発生量と装炭量の実績時系列データを用い
て最小２乗法により求めた係数、ｎ＋１はＣガス発生モ
デルの次数で一定である。ただし、Ｃガス発生量を推定
するために、装炭量はさらに（ｎ＋１）分のデータが必
要である。
【００１１】〔４〕Ｃガス発生量の時系列推移を出力と
して数１の時系列モデル式を定め、Ｃガスの変動量を算
出する。（ステップ４）
して数１の時系列モデル式を定め、Ｃガスの変動量を算
出する。（ステップ４）
【００１２】
【数１】
【００１３】〔５〕操業上の制約条件を、以下の四つの
工程〜により求める。 初期スケジュールより日内の装入回数を数２を使用し
て求め、これを一定とする。（ステップ５−１）
工程〜により求める。 初期スケジュールより日内の装入回数を数２を使用し
て求め、これを一定とする。（ステップ５−１）
【００１４】
【数２】
【００１５】制約条件関数H1は数３ように定義する。
【００１６】
【数３】
【００１７】H1 はCh(i) の関数である。Ch(i) は最適
値探索の際に変化する。
値探索の際に変化する。
【００１８】各作業ブロックの装入回数を（４）式の
ように設定値以上とする。（ステップ５−２） Ch(i)≧C MIN (i) … （４） CMIN (i) ：各作業ブロック毎に設定された装入回数下
限値（一定値） 制約条件関数H2i にダミー変数Z2i を導入して（５）式
のように定義する。 H2i = C MIN (i) - Ch(i) + Z2i 2 … （５） H2i はCh(i) とZ2i の関数である。
ように設定値以上とする。（ステップ５−２） Ch(i)≧C MIN (i) … （４） CMIN (i) ：各作業ブロック毎に設定された装入回数下
限値（一定値） 制約条件関数H2i にダミー変数Z2i を導入して（５）式
のように定義する。 H2i = C MIN (i) - Ch(i) + Z2i 2 … （５） H2i はCh(i) とZ2i の関数である。
【００１９】スケジュールより各作業ブロックの作業
時間を求め、それぞれ設定下限値以上（（６）式）とす
る。（ステップ５−３） T(i,2) - T(i,1) ≧TbMIN (i) … （６） T(i,1) ：i ブロックの開始時刻〔分〕 T(i,2) ：ｉブロックの終了時刻〔分〕 制約条件関数H3i にダミー変数Z3i を導入して、（７）
式のように定義する。 H3i = TbMIN (i) - T(i,2) + T(i,1) + Z3i 2 … （７） H3i は T(i,2) と T(i,1) とZ3i の関数である。
時間を求め、それぞれ設定下限値以上（（６）式）とす
る。（ステップ５−３） T(i,2) - T(i,1) ≧TbMIN (i) … （６） T(i,1) ：i ブロックの開始時刻〔分〕 T(i,2) ：ｉブロックの終了時刻〔分〕 制約条件関数H3i にダミー変数Z3i を導入して、（７）
式のように定義する。 H3i = TbMIN (i) - T(i,2) + T(i,1) + Z3i 2 … （７） H3i は T(i,2) と T(i,1) とZ3i の関数である。
【００２０】スケジュールより各作業ブロックの空時
間を求め、それぞれ設定下限値以上（（８）式）とす
る。（ステップ５−４） T(i,2) - T(i+1,1) ≧TsMIN (i) … （８） T(i+1 ,1) ：i+1 ブロックの開始時刻〔分〕 T(i,2) ：ｉブロックの終了時刻〔分〕 Ts MIN (i)：i ブロックとi+1 ブロックの間の空時間下
限値（設定値で一定） 制約条件関数H4i にダミー変数Z4i を導入して（９）式
のように定義する。 H4i = TsMIN (i) - T(i,2) + T(i,1) + Z4i 2 … （９） H4i は T(i,2) と T(i,1) とZ4i の関数である。
間を求め、それぞれ設定下限値以上（（８）式）とす
る。（ステップ５−４） T(i,2) - T(i+1,1) ≧TsMIN (i) … （８） T(i+1 ,1) ：i+1 ブロックの開始時刻〔分〕 T(i,2) ：ｉブロックの終了時刻〔分〕 Ts MIN (i)：i ブロックとi+1 ブロックの間の空時間下
限値（設定値で一定） 制約条件関数H4i にダミー変数Z4i を導入して（９）式
のように定義する。 H4i = TsMIN (i) - T(i,2) + T(i,1) + Z4i 2 … （９） H4i は T(i,2) と T(i,1) とZ4i の関数である。
【００２１】〔６〕非線形計画法により、目的関数（数
４、数５）を求める。（ステップ６）
４、数５）を求める。（ステップ６）
【００２２】
【数４】
【００２３】
【数５】
【００２４】また、以下の関係があるものとする。すな
わち、「＝」の左右の数列は等しい関係にあるものとす
る。
わち、「＝」の左右の数列は等しい関係にあるものとす
る。
【００２５】 （X1, X2, X3, ……,X m ）＝（T(1,1), ……，T(m,1)） （X m+1,X m+2,……，X2m ）＝（T(1,2), ……，T(m,２）） （X2m+1,X2m+2,……，X3m ）＝（Ch(1) , ……，Ch(m) ） （X3m+1,X3m+2,……，X4m ）＝（Z2i , ……，Z2m ） （X4m+1,X4m+2,……，X5m ）＝（Z3i , ……，Z3m ） （X5m+1,X5m+2,……，X6m ）＝（Z4i , ……，Z4m ）
【００２６】〔７〕Ｑを目的関数として、ペナルティ法
を用いて、ペナルティ関数P (X1, X2,X3,……，X6m ）
が０に近い値でF(X1, X2, X3, ……，X3m ) が最小に近
い値となるX1, X2, X3, ……,X3mを求める。（ステップ
７） ペナルティ法では、単調に増大する数列｛μｌ｝を考
え、Q(X1,X2,……,X6m,μl)を最小にする｛X1,X2,……,
X6m｝を求める。このようにして、非常に大きなμｌに
対してQ を最小にするX1,X2,……,X6mを求めれば、P は
0 に近い値でかつF は最小に近い値となっている。探索
アルゴリズムは、例えば、放物線近似法を用いる。
を用いて、ペナルティ関数P (X1, X2,X3,……，X6m ）
が０に近い値でF(X1, X2, X3, ……，X3m ) が最小に近
い値となるX1, X2, X3, ……,X3mを求める。（ステップ
７） ペナルティ法では、単調に増大する数列｛μｌ｝を考
え、Q(X1,X2,……,X6m,μl)を最小にする｛X1,X2,……,
X6m｝を求める。このようにして、非常に大きなμｌに
対してQ を最小にするX1,X2,……,X6mを求めれば、P は
0 に近い値でかつF は最小に近い値となっている。探索
アルゴリズムは、例えば、放物線近似法を用いる。
【００２７】もし、得られた目的関数の解が最適値なら
ば処理をステップ８に移行し、最適値より大きいなら
ば、ステップ２に処理を移行する。最適値探索の２回目
以降は、ステップ２より処理を開始するものとする。
ば処理をステップ８に移行し、最適値より大きいなら
ば、ステップ２に処理を移行する。最適値探索の２回目
以降は、ステップ２より処理を開始するものとする。
【００２８】〔８〕得られた作業ブロック開始時刻（T
(1,1)，……,T(m,1))とブロック終了時刻(T(1,2),……,
T(m,2))、および各作業ブロックの窯出本数( Ch(1) ,
……，Ch(m))を用いて最適スケジュールとして図７に示
すように、表示装置に出力して、処理を終了する。（ス
テップ８） このときの、Ｃガス発生量を図８に示す。初期条件入力
では、図８（ａ）に示すように、コークスの窯出回数を
時間に均等に入力しているが、図８（ｂ）に示すよう
に、最適計算の結果として、窯出開始、終了時刻を変化
させた結果、Ｃガス発生量は、平準化したことがわか
る。
(1,1)，……,T(m,1))とブロック終了時刻(T(1,2),……,
T(m,2))、および各作業ブロックの窯出本数( Ch(1) ,
……，Ch(m))を用いて最適スケジュールとして図７に示
すように、表示装置に出力して、処理を終了する。（ス
テップ８） このときの、Ｃガス発生量を図８に示す。初期条件入力
では、図８（ａ）に示すように、コークスの窯出回数を
時間に均等に入力しているが、図８（ｂ）に示すよう
に、最適計算の結果として、窯出開始、終了時刻を変化
させた結果、Ｃガス発生量は、平準化したことがわか
る。
【００２９】
【発明の効果】本発明によれば、従来人手で行っていた
窯出スケジュール調整作業を、コンピュータシステム化
したため、作業負荷低減を図ることができる。さらに、
求められたスケジュールによるコークス炉操業は、Ｃガ
ス発生量の平準化という効果をもたらし、Ｃガス精製工
場の処理能力を越えるといったトラブルもなくなる。
窯出スケジュール調整作業を、コンピュータシステム化
したため、作業負荷低減を図ることができる。さらに、
求められたスケジュールによるコークス炉操業は、Ｃガ
ス発生量の平準化という効果をもたらし、Ｃガス精製工
場の処理能力を越えるといったトラブルもなくなる。
【図１】本発明のコークスの窯出スケジュール作成方法
の概略フローチャートである。
の概略フローチャートである。
【図２】本発明のコークスの窯出スケジュール作成方法
のステップ１および２の詳細フローチャートである。
のステップ１および２の詳細フローチャートである。
【図３】本発明のコークスの窯出スケジュール作成方法
のステップ３および４の詳細フローチャートである。
のステップ３および４の詳細フローチャートである。
【図４】本発明のコークスの窯出スケジュール作成方法
のステップ５−１および５−２の詳細フローチャートで
ある。
のステップ５−１および５−２の詳細フローチャートで
ある。
【図５】本発明のコークスの窯出スケジュール作成方法
のステップ５−３および５−４の詳細フローチャートで
ある。
のステップ５−３および５−４の詳細フローチャートで
ある。
【図６】本発明のコークスの窯出スケジュール作成方法
のステップ６、７および８の詳細フローチャートであ
る。
のステップ６、７および８の詳細フローチャートであ
る。
【図７】本発明のコークスの窯出スケジュールを表示装
置に表示した例である。
置に表示した例である。
【図８】窯出回数、窯出開始・終了時刻を変化させたと
きのＣガス発生量の時間推移を示した図である。
きのＣガス発生量の時間推移を示した図である。
Claims (1)
- 【請求項１】 操業実績データを基にした石炭装入量の
時系列データから、Ｃガス発生量の時系列推移を出力と
して時系列モデル式を定め、前記時系列モデル式による
Ｃガス発生量の予測推移と目標推移の差が最小となるよ
うに、１日内の装入回数と各ブロックの作業時間と各ブ
ロックの空き時間との制約条件を満足する窯出スケジュ
ールを、非線形計画法を用いて算出することを特徴とす
るコークスの窯出スケジュール作成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30455696A JP3287241B2 (ja) | 1996-11-15 | 1996-11-15 | コークスの窯出スケジュール作成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30455696A JP3287241B2 (ja) | 1996-11-15 | 1996-11-15 | コークスの窯出スケジュール作成方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10140163A JPH10140163A (ja) | 1998-05-26 |
| JP3287241B2 true JP3287241B2 (ja) | 2002-06-04 |
Family
ID=17934422
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30455696A Expired - Fee Related JP3287241B2 (ja) | 1996-11-15 | 1996-11-15 | コークスの窯出スケジュール作成方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3287241B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5119747B2 (ja) * | 2007-05-31 | 2013-01-16 | Ｊｆｅスチール株式会社 | コークス炉操業スケジュール作成装置 |
| KR100957996B1 (ko) | 2008-07-29 | 2010-05-17 | 주식회사 포스코 | 압출 및 장입을 위한 작업 관리 장치 및 그 장치에서의압출 및 장입을 위한 작업 관리 방법 |
-
1996
- 1996-11-15 JP JP30455696A patent/JP3287241B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH10140163A (ja) | 1998-05-26 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20020212 |
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