JP3487203B2 - 高炉炉況予知方法 - Google Patents
高炉炉況予知方法Info
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- JP3487203B2 JP3487203B2 JP36179698A JP36179698A JP3487203B2 JP 3487203 B2 JP3487203 B2 JP 3487203B2 JP 36179698 A JP36179698 A JP 36179698A JP 36179698 A JP36179698 A JP 36179698A JP 3487203 B2 JP3487203 B2 JP 3487203B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は炉頂圧力及び送風流
量がそれぞれ所定の値に制御される高炉の炉況予知方
法、特に送風圧力又は炉内圧力の時系列データによる異
常炉況の予知に関する。
量がそれぞれ所定の値に制御される高炉の炉況予知方
法、特に送風圧力又は炉内圧力の時系列データによる異
常炉況の予知に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の高炉の異常炉況予知方法
としては、特公昭６０−４１１２３号公報、特開平３−
１２６８０６号公報、「鉄と鋼 ７２〔１０〕（１９８
６）高炉異常炉況予知システムの開発 Ｐ１５４５」等
に開示されているものがある。これらの予知方法は、炉
体に設置された多くのセンサ情報について、オペレータ
が目視で判断できるパターン（レベルが高い、円周方向
の差が拡大、上昇傾向等）で管理し、設定基準値又は理
論値との比較により炉の状態を判定し、全センサの判定
結果を総合評価することにより炉況の良し悪しを判断す
るものである。
としては、特公昭６０−４１１２３号公報、特開平３−
１２６８０６号公報、「鉄と鋼 ７２〔１０〕（１９８
６）高炉異常炉況予知システムの開発 Ｐ１５４５」等
に開示されているものがある。これらの予知方法は、炉
体に設置された多くのセンサ情報について、オペレータ
が目視で判断できるパターン（レベルが高い、円周方向
の差が拡大、上昇傾向等）で管理し、設定基準値又は理
論値との比較により炉の状態を判定し、全センサの判定
結果を総合評価することにより炉況の良し悪しを判断す
るものである。
【０００３】また、特開平１０−６０５１０号公報にお
いても「高炉異常予知方法」が提案されており、この予
知方法は、送風圧力又は炉内圧力を検出し、その時系列
データを時間周波数解析し、特定の周波数付近を監視す
ることにより異常炉況を事前予知するものであり、セン
サ信号の時間推移を目視で監視しただけでは判断できな
い時系列信号の周波数分布を評価している。
いても「高炉異常予知方法」が提案されており、この予
知方法は、送風圧力又は炉内圧力を検出し、その時系列
データを時間周波数解析し、特定の周波数付近を監視す
ることにより異常炉況を事前予知するものであり、セン
サ信号の時間推移を目視で監視しただけでは判断できな
い時系列信号の周波数分布を評価している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記の特公昭６０−４
１１２３号公報、特開平３−１２６８０６号公報、「鉄
と鋼 ７２〔１０〕（１９８６） 高炉異常炉況予知シ
ステムの開発 Ｐ１５４５」等においては、オペレータ
が目視で判断できるパターン（レベルが高い、円周方向
の差が拡大、上昇傾向等）をシステム化したものであ
り、目視で判断できないような時系列データ列に存在す
る微妙な変化（時間領域で観察した場合の変化）までは
扱っていない。このため、異常炉況の検出は、人間が判
断できる程度にパターンが大きく変化した場合に限られ
る。また、パターン化には多くのセンサ情報が必要であ
り、センサが十分に設置されていない高炉（海外の高炉
に多い）に対しては適用できない、という問題点があっ
た。
１１２３号公報、特開平３−１２６８０６号公報、「鉄
と鋼 ７２〔１０〕（１９８６） 高炉異常炉況予知シ
ステムの開発 Ｐ１５４５」等においては、オペレータ
が目視で判断できるパターン（レベルが高い、円周方向
の差が拡大、上昇傾向等）をシステム化したものであ
り、目視で判断できないような時系列データ列に存在す
る微妙な変化（時間領域で観察した場合の変化）までは
扱っていない。このため、異常炉況の検出は、人間が判
断できる程度にパターンが大きく変化した場合に限られ
る。また、パターン化には多くのセンサ情報が必要であ
り、センサが十分に設置されていない高炉（海外の高炉
に多い）に対しては適用できない、という問題点があっ
た。
【０００５】また、特開平１０−６０５１０号公報の予
知方法は、上記の問題点を解決しているが、ノイズによ
る影響を受けやすく、また、周波数の上昇傾向及びパワ
ーの変動を相対評価できない、という問題点がある。
知方法は、上記の問題点を解決しているが、ノイズによ
る影響を受けやすく、また、周波数の上昇傾向及びパワ
ーの変動を相対評価できない、という問題点がある。
【０００６】本発明は、このような問題点を解決するた
めになされたものであり、高炉の異常炉況を適切に予知
することを可能にした高炉炉況予知方法を提供すること
を目的とする。
めになされたものであり、高炉の異常炉況を適切に予知
することを可能にした高炉炉況予知方法を提供すること
を目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明に係る高炉炉況予
知方法は、炉頂圧力及び送風流量がそれぞれ所定の値に
制御される高炉において、送風圧力又は炉内圧力を検出
し、その時系列データを時間周波数解析し、その解析結
果から、基準となる周波数分布に対する周波数分布の偏
位及びパワー変動指数の少なくとも１つを、特定の周波
数におけるパワースぺクトルからなる線形微分方程式か
ら求めて、その求められたものに基づいて高炉の炉況を
予知する。例えば前記の偏位又はパワー変動指数のいず
れか一方又は両方が所定の範囲を外れたときに炉況が悪
化したと判断する。また、前記の偏位又はパワー変動指
数を最小２乗法により求めることで、ノイズによる誤検
出を防ぐ。
知方法は、炉頂圧力及び送風流量がそれぞれ所定の値に
制御される高炉において、送風圧力又は炉内圧力を検出
し、その時系列データを時間周波数解析し、その解析結
果から、基準となる周波数分布に対する周波数分布の偏
位及びパワー変動指数の少なくとも１つを、特定の周波
数におけるパワースぺクトルからなる線形微分方程式か
ら求めて、その求められたものに基づいて高炉の炉況を
予知する。例えば前記の偏位又はパワー変動指数のいず
れか一方又は両方が所定の範囲を外れたときに炉況が悪
化したと判断する。また、前記の偏位又はパワー変動指
数を最小２乗法により求めることで、ノイズによる誤検
出を防ぐ。
【０００８】図２は炉況安定時と炉況悪化時の送風圧力
信号の時系列データを周波数解析した結果を示した図で
ある。炉況悪化により周波数分布のエネルギーが周波数
上昇方向にシフトし、全体のパワーも変動していること
が分かる。
信号の時系列データを周波数解析した結果を示した図で
ある。炉況悪化により周波数分布のエネルギーが周波数
上昇方向にシフトし、全体のパワーも変動していること
が分かる。
【０００９】図１は図２の周波数分布の偏位及びパワー
変動を評価する方法を示した説明図である。図１におい
て、実線が変化前のパワースペクトル、一点鎖線が一定
時間経過後のパワースペクトルを表している。特定の周
波数ｆ０について考えると、一定時間経過後のパワース
ペクトルの変化量は、パワースペクトルが周波数上昇方
向へシフトすることによる変化量ΔＰ１と、パワー全体
が変動することによる変化量ΔＰ２とに分けて考えられ
る。
変動を評価する方法を示した説明図である。図１におい
て、実線が変化前のパワースペクトル、一点鎖線が一定
時間経過後のパワースペクトルを表している。特定の周
波数ｆ０について考えると、一定時間経過後のパワース
ペクトルの変化量は、パワースペクトルが周波数上昇方
向へシフトすることによる変化量ΔＰ１と、パワー全体
が変動することによる変化量ΔＰ２とに分けて考えられ
る。
【００１０】パワースペクトルが実線から点線の位置に
βだけシフトすると、周波数ｆ０のパワーはΔＰ１減少
する。三角形ａ，ｂ，ｃに着目すると、ａ点での傾きを
用いて周波数シフト量βとΔＰ１との関係を次の（１）
式のように近似することができる。次に、点線のパワー
スペクトルが比率α（パワー変動指数）だけ変動する
と、αとΔＰ２の関係は次の（２）式のようになる。こ
れらの（１）式及び（２）式から（３）式及び（４）式
が得られ、更に（５）式が得られる。
βだけシフトすると、周波数ｆ０のパワーはΔＰ１減少
する。三角形ａ，ｂ，ｃに着目すると、ａ点での傾きを
用いて周波数シフト量βとΔＰ１との関係を次の（１）
式のように近似することができる。次に、点線のパワー
スペクトルが比率α（パワー変動指数）だけ変動する
と、αとΔＰ２の関係は次の（２）式のようになる。こ
れらの（１）式及び（２）式から（３）式及び（４）式
が得られ、更に（５）式が得られる。
【００１１】
【数式１】
【００１２】上記の（５）式は、特定の周波数ｆ０にお
けるパワースペクトルＰの線形微分方程式であるから、
オンライン最小２乗法を用いて逐次α，βを同定するこ
とができる。この逐次同定されるαとβを監視すること
で炉況の悪化を予知できる。同様な処理を特定の周波数
ｆ０の以外の着目すべき周波数について行い、各時刻に
おいて着目すべき周波数毎のαとβを加算した結果を監
視してもよい。
けるパワースペクトルＰの線形微分方程式であるから、
オンライン最小２乗法を用いて逐次α，βを同定するこ
とができる。この逐次同定されるαとβを監視すること
で炉況の悪化を予知できる。同様な処理を特定の周波数
ｆ０の以外の着目すべき周波数について行い、各時刻に
おいて着目すべき周波数毎のαとβを加算した結果を監
視してもよい。
【００１３】なお、高炉が不調になっときに、上述のよ
うに、炉内圧力の周波数分布やパワーが変動するのは、
図３に示される炉内現象に起因する。即ち、図３は高炉
が不調になったときの説明図であり、 原料性状悪化、原料層厚分布の乱れ、炉壁不着物生
成、炉内残滓量の変動、棚吊り（スリップ）等が起きる
と、 高空隙領域、局所的過剰ガス流、局所的圧損低下が起
きる。そして、 局所的にガス流速が増大し、限界値を超過する場合が
起きる。 それによって吹き抜けが起きる。 という炉内現象が起きて、炉内圧力の周波数分布やパワ
ーが変動する。
うに、炉内圧力の周波数分布やパワーが変動するのは、
図３に示される炉内現象に起因する。即ち、図３は高炉
が不調になったときの説明図であり、 原料性状悪化、原料層厚分布の乱れ、炉壁不着物生
成、炉内残滓量の変動、棚吊り（スリップ）等が起きる
と、 高空隙領域、局所的過剰ガス流、局所的圧損低下が起
きる。そして、 局所的にガス流速が増大し、限界値を超過する場合が
起きる。 それによって吹き抜けが起きる。 という炉内現象が起きて、炉内圧力の周波数分布やパワ
ーが変動する。
【００１４】
【発明の実施形態】図４は本発明の対象となっている高
炉の炉内を示した説明図である。図示のように、高炉１
０の炉内にはコークスと鉱石が層状に装入されて、コー
クス層１１及び鉱石層１２が交互に形成される。炉内原
料は炉下部のコークス燃焼と鉱石の溶融により、安定時
は一定の降下速度で炉下部に向かって降下している。炉
内の温度分布は炉下部で約２０００度、炉上部で数百度
というように下部に向かって上昇する。約１０００〜１
１００度の領域では鉱石が溶融しはじめ、通気抵抗がコ
ークス層の数百倍になる溶融帯１３が存在する。このコ
ークス層１１・鉱石層１２の層厚分布や、溶融帯１３の
形状、特に溶融帯１３のコークス層のスリット１４の数
は炉内通気抵抗に大きく影響する。高炉は炉頂圧力一
定、送風流量一定制御を行っているため、炉内通気抵抗
の変化は送風圧力センサ１５の出力やシャフト圧力セン
サ１６の出力、即ち送風圧力やシャフト圧力によって管
理できる。
炉の炉内を示した説明図である。図示のように、高炉１
０の炉内にはコークスと鉱石が層状に装入されて、コー
クス層１１及び鉱石層１２が交互に形成される。炉内原
料は炉下部のコークス燃焼と鉱石の溶融により、安定時
は一定の降下速度で炉下部に向かって降下している。炉
内の温度分布は炉下部で約２０００度、炉上部で数百度
というように下部に向かって上昇する。約１０００〜１
１００度の領域では鉱石が溶融しはじめ、通気抵抗がコ
ークス層の数百倍になる溶融帯１３が存在する。このコ
ークス層１１・鉱石層１２の層厚分布や、溶融帯１３の
形状、特に溶融帯１３のコークス層のスリット１４の数
は炉内通気抵抗に大きく影響する。高炉は炉頂圧力一
定、送風流量一定制御を行っているため、炉内通気抵抗
の変化は送風圧力センサ１５の出力やシャフト圧力セン
サ１６の出力、即ち送風圧力やシャフト圧力によって管
理できる。
【００１５】図５は本発明の実施形態に係る高炉炉況予
知方法が適用されたシステムの構成を示すブロック図で
ある。高炉１０は、上述のように、その炉頂圧力及び送
風流量がそれぞれ一定に制御されているものとし、これ
らの制御は従来から行われていることなのでその詳細は
省略する。そして、この高炉１０には、図示のように、
送風圧力を検出する送風圧力センサ１５及びシャフト圧
力を検出するシャフト圧力センサ１６がそれぞれ取り付
けられており、データ収集部２５はこれらのセンサ１
５，１６にて検出されたデータを定周期に収集して蓄積
する。時間周波数解析部２６では、収集蓄積された圧力
データの最新値から過去一定期間内のデータの時間周波
数解析を行う。
知方法が適用されたシステムの構成を示すブロック図で
ある。高炉１０は、上述のように、その炉頂圧力及び送
風流量がそれぞれ一定に制御されているものとし、これ
らの制御は従来から行われていることなのでその詳細は
省略する。そして、この高炉１０には、図示のように、
送風圧力を検出する送風圧力センサ１５及びシャフト圧
力を検出するシャフト圧力センサ１６がそれぞれ取り付
けられており、データ収集部２５はこれらのセンサ１
５，１６にて検出されたデータを定周期に収集して蓄積
する。時間周波数解析部２６では、収集蓄積された圧力
データの最新値から過去一定期間内のデータの時間周波
数解析を行う。
【００１６】更に、周波数解析部２６は、時間周波数解
析されたデータＰ（ｔ，ｆ）に基づいて、次の（２１）
式の演算を行ってパワースペクトルのパワー変動率αと
周波数シフト量βとを求める。このα，βは次のように
して導かれる。
析されたデータＰ（ｔ，ｆ）に基づいて、次の（２１）
式の演算を行ってパワースペクトルのパワー変動率αと
周波数シフト量βとを求める。このα，βは次のように
して導かれる。
【００１７】ここでは、図１に示される変数を用いて
α、βの算出手順を説明する。図１の実線は変化前の関
数、点ａの座標を（Ｘａ，Ｙａ）とすると、 Ｘａ＝ｆ０、 Ｙａ＝Ｐ（ｔ、ｆ０）＝ΔＰ１＋ΔＰ２＋Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）…（１１） となる。ここで、Ｙａは前回測定したｆ０のパワースペ
クトルの値として求められている。一点鎖線は変化後の
関数、点ｄの座標を（Ｘｄ，Ｙｄ）とすると、 Ｘｄ＝ｆ０、 Ｙｄ＝Ｐ（ｔ＋１、ｆ０） …（１２） となる。ここで、Ｙｄは今回測定したｆ０のパワースペ
クトルの値として求められている。
α、βの算出手順を説明する。図１の実線は変化前の関
数、点ａの座標を（Ｘａ，Ｙａ）とすると、 Ｘａ＝ｆ０、 Ｙａ＝Ｐ（ｔ、ｆ０）＝ΔＰ１＋ΔＰ２＋Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）…（１１） となる。ここで、Ｙａは前回測定したｆ０のパワースペ
クトルの値として求められている。一点鎖線は変化後の
関数、点ｄの座標を（Ｘｄ，Ｙｄ）とすると、 Ｘｄ＝ｆ０、 Ｙｄ＝Ｐ（ｔ＋１、ｆ０） …（１２） となる。ここで、Ｙｄは今回測定したｆ０のパワースペ
クトルの値として求められている。
【００１８】図１の点線は過渡的に変化したと仮想した
関数であり、点ｂの座標を（Ｘｂ，Ｙｂ）とすると、 Ｘｂ＝ｆ０、 Ｙｂ＝ΔＰ２＋Ｐ（ｔ＋１、ｆ０） …（１３） となる。ここで、Ｙｂはまだ不明の値である。先ず、三
角形△ａｂｃを考える。辺ｂｃの傾きを近似的に点ｃに
おける微係数とすると、 ΔＰ１＝β×ｄＰ／ｄｆ …（１４） となる。ここで、ｄＰ／ｄｆは点ｃにおける微係数、即
ち点ａにおける微係数であり、既知の値である。
関数であり、点ｂの座標を（Ｘｂ，Ｙｂ）とすると、 Ｘｂ＝ｆ０、 Ｙｂ＝ΔＰ２＋Ｐ（ｔ＋１、ｆ０） …（１３） となる。ここで、Ｙｂはまだ不明の値である。先ず、三
角形△ａｂｃを考える。辺ｂｃの傾きを近似的に点ｃに
おける微係数とすると、 ΔＰ１＝β×ｄＰ／ｄｆ …（１４） となる。ここで、ｄＰ／ｄｆは点ｃにおける微係数、即
ち点ａにおける微係数であり、既知の値である。
【００１９】次に、Ｙｂ（＝ΔＰ２＋Ｐ（ｔ＋１、ｆ
０））を考える。これは、点線で表わされる変化前の関
数の Ｘ＝ｆ０ における値であるが、これはまた次の
式で表される。 Ｙｂ＝Ｐ（ｔ、ｆ０）−△Ｐ１ …（１５） さて、Ｙｂがαの変化率で変動してＹｄになったので、 Ｙｄ＝Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）＝α×Ｙｂ …（１６） の関係が成立する。
０））を考える。これは、点線で表わされる変化前の関
数の Ｘ＝ｆ０ における値であるが、これはまた次の
式で表される。 Ｙｂ＝Ｐ（ｔ、ｆ０）−△Ｐ１ …（１５） さて、Ｙｂがαの変化率で変動してＹｄになったので、 Ｙｄ＝Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）＝α×Ｙｂ …（１６） の関係が成立する。
【００２０】上記（１６）式に（１１）式と（１５）式
の関係式を代入して、 α×（Ｐ（ｔ、ｆ０）−△Ｐ１）＝Ｐ（ｔ＋１、ｆ０） ＝Ｐ（ｔ、ｆ０）−△Ｐ１−△Ｐ２ …（１７） （１７）式を得る。そして、この（１７）式より △Ｐ２＝（１−α）×（Ｐ（ｔ、ｆ０）−△Ｐ１） …（１８） を得る。さて、実線が一点鎖線に変化したとして、 ｄＰ／ｄｔ＝Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）−Ｐ（ｔ、ｆ０） ＝−（ΔＰ１＋ΔＰ２） …（１９） を得る。この（１９）式に（１４）式と（１８）式を代
入して、 Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）−Ｐ（ｔ、ｆ０） ＝−β×ｄＰ／ｄｆ−（１−α）×（Ｐ（ｔ、ｆ０）−β×ｄＰ／ｄｆ） ＝α×Ｐ（ｔ、ｆ０）−αβ×ｄＰ／ｄｆ−Ｐ（ｔ、ｆ０）…（２０） を得る。更に、この（２０）式を変形して、 Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）＝α×Ｐ（ｔ、ｆ０）−αβ×ｄＰ／ｄｆ …（２１） を得る。この（２１）式では、Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）、Ｐ
（ｔ、ｆ０）、ｄＰ／ｄｆは既知である。従って、各測
定周期ごとにこれらの値を（２１）式に代入して、最小
２乗法によってαとβを求めることができる。
の関係式を代入して、 α×（Ｐ（ｔ、ｆ０）−△Ｐ１）＝Ｐ（ｔ＋１、ｆ０） ＝Ｐ（ｔ、ｆ０）−△Ｐ１−△Ｐ２ …（１７） （１７）式を得る。そして、この（１７）式より △Ｐ２＝（１−α）×（Ｐ（ｔ、ｆ０）−△Ｐ１） …（１８） を得る。さて、実線が一点鎖線に変化したとして、 ｄＰ／ｄｔ＝Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）−Ｐ（ｔ、ｆ０） ＝−（ΔＰ１＋ΔＰ２） …（１９） を得る。この（１９）式に（１４）式と（１８）式を代
入して、 Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）−Ｐ（ｔ、ｆ０） ＝−β×ｄＰ／ｄｆ−（１−α）×（Ｐ（ｔ、ｆ０）−β×ｄＰ／ｄｆ） ＝α×Ｐ（ｔ、ｆ０）−αβ×ｄＰ／ｄｆ−Ｐ（ｔ、ｆ０）…（２０） を得る。更に、この（２０）式を変形して、 Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）＝α×Ｐ（ｔ、ｆ０）−αβ×ｄＰ／ｄｆ …（２１） を得る。この（２１）式では、Ｐ（ｔ＋１、ｆ０）、Ｐ
（ｔ、ｆ０）、ｄＰ／ｄｆは既知である。従って、各測
定周期ごとにこれらの値を（２１）式に代入して、最小
２乗法によってαとβを求めることができる。
【００２１】図６は吹き抜け１０時間前までのパワース
ペクトルの周波数シフト量βの推移を示した図である。
また、図７は同様に吹き抜け１０時間前までのパワース
ペクトルのパワー変動率αの推移を示した図である。な
お、いずれも０〜１の間で正規化してある。β，αは吹
き抜けの前で大きく変化しており、これらの値を監視し
て所定の範囲外になったとき吹き抜けの発生を予知する
ことができる。
ペクトルの周波数シフト量βの推移を示した図である。
また、図７は同様に吹き抜け１０時間前までのパワース
ペクトルのパワー変動率αの推移を示した図である。な
お、いずれも０〜１の間で正規化してある。β，αは吹
き抜けの前で大きく変化しており、これらの値を監視し
て所定の範囲外になったとき吹き抜けの発生を予知する
ことができる。
【００２２】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、時系列デ
ータを時間周波数解析してその解析結果に基づいて高炉
の炉況を予知するようにしており、通常オペレータが行
っている推移図の目視監視等による方法では判別できな
いような時系列データ列に存在する異常炉況前の微妙な
変化までを検出できる。また、本発明によれば、炉体に
設置された多くのセンサ情報から空間的パターン（円周
方向分布、半径方向分布、垂直方向分布等）を求めてこ
れらの変化を監視する必要もないため、例えばセンサ情
報として送風圧力１点あれば検出可能であり、センサが
十分に設置されていない高炉（海外の高炉に多い）にも
適用可能である。また、本発明によれば、各周波数毎の
パワースペクトルの変化を周波数分布の偏位とパワー変
動とによる効果に分けて相対評価できるため、周波数に
よって前述のどちらが炉況と相関があるかを判断するこ
ともできる。また、本発明によれば、監視項目を最小２
乗法で算出するためノイズによる誤検出を防止できる。
ータを時間周波数解析してその解析結果に基づいて高炉
の炉況を予知するようにしており、通常オペレータが行
っている推移図の目視監視等による方法では判別できな
いような時系列データ列に存在する異常炉況前の微妙な
変化までを検出できる。また、本発明によれば、炉体に
設置された多くのセンサ情報から空間的パターン（円周
方向分布、半径方向分布、垂直方向分布等）を求めてこ
れらの変化を監視する必要もないため、例えばセンサ情
報として送風圧力１点あれば検出可能であり、センサが
十分に設置されていない高炉（海外の高炉に多い）にも
適用可能である。また、本発明によれば、各周波数毎の
パワースペクトルの変化を周波数分布の偏位とパワー変
動とによる効果に分けて相対評価できるため、周波数に
よって前述のどちらが炉況と相関があるかを判断するこ
ともできる。また、本発明によれば、監視項目を最小２
乗法で算出するためノイズによる誤検出を防止できる。
【図１】本発明においてパワースペクトルの周波数分布
及びパワーの変動を評価するための方法をした説明図で
ある。
及びパワーの変動を評価するための方法をした説明図で
ある。
【図２】本発明において炉況安定時と炉況悪化時の送風
圧力信号の時系列データを周波数解析した結果を示した
図である。
圧力信号の時系列データを周波数解析した結果を示した
図である。
【図３】高炉が不調になっときの炉内現象の説明図であ
る。
る。
【図４】本発明の対象となっている高炉の炉内を示した
説明図である。
説明図である。
【図５】本発明の実施形態に係る高炉炉況予知方法が適
用されたシステムの構成を示すブロック図である。
用されたシステムの構成を示すブロック図である。
【図６】吹き抜け１０時間前までのパワースペクトルの
周波数シフト量βの推移を示した図である。
周波数シフト量βの推移を示した図である。
【図７】吹き抜け１０時間前までのパワースペクトルの
パワー変動率αの推移を示した図である。
パワー変動率αの推移を示した図である。
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フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平10−60510（ＪＰ，Ａ)
特開 平８−166330（ＪＰ，Ａ)
特開 昭61−254853（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
C21B 5/00 323
Claims (3)
- 【請求項１】 炉頂圧力及び送風流量がそれぞれ所定の
値に制御される高炉において、送風圧力又は炉内圧力を
検出し、その時系列データを時間周波数解析し、その解
析結果から、基準となる周波数分布に対する周波数分布
の偏位及びパワー変動指数の少なくとも１つを、特定の
周波数におけるパワースぺクトルからなる線形微分方程
式から求めて、その求められたものに基づいて高炉の炉
況を予知することを特徴とする高炉炉況予知方法。 - 【請求項２】 前記偏位又はパワー変動指数のいずれか
一方又は両方が所定の範囲を外れたときに炉況が悪化し
たと判断することを特徴とする請求項１記載の高炉炉況
予知方法。 - 【請求項３】 前記偏位又は前記パワー変動指数を最小
２乗法により求めることを特徴とする請求項１又は２記
載の高炉炉況予知方法。
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| JP36179698A JP3487203B2 (ja) | 1998-12-21 | 1998-12-21 | 高炉炉況予知方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP36179698A JP3487203B2 (ja) | 1998-12-21 | 1998-12-21 | 高炉炉況予知方法 |
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