JP3521760B2 - 高炉炉況予知方法 - Google Patents
高炉炉況予知方法Info
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- JP3521760B2 JP3521760B2 JP26911798A JP26911798A JP3521760B2 JP 3521760 B2 JP3521760 B2 JP 3521760B2 JP 26911798 A JP26911798 A JP 26911798A JP 26911798 A JP26911798 A JP 26911798A JP 3521760 B2 JP3521760 B2 JP 3521760B2
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- blast furnace
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は炉頂圧力及び送風流
量がそれぞれ一定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
況予知に関する。
量がそれぞれ一定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
況予知に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の高炉炉況予知方法として
は、特公昭６０−４１１２３号公報、特開平３−１２６
８０６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」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からの情報について、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、そして、全セン
サの判断結果を総合評価することにより炉況の良し悪し
を判断している。
は、特公昭６０−４１１２３号公報、特開平３−１２６
８０６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」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からの情報について、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、そして、全セン
サの判断結果を総合評価することにより炉況の良し悪し
を判断している。
【０００３】また、特開昭１０−６０５１０号公報にお
いても「高炉異常炉況予知方法」が提案されており、こ
の予知方法は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する
ものである。具体的には特定周波数のパワーの２次モー
メント（一種のバラツキ）を評価している。
いても「高炉異常炉況予知方法」が提案されており、こ
の予知方法は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する
ものである。具体的には特定周波数のパワーの２次モー
メント（一種のバラツキ）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」に開示されている予知方法
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
場合に限られるという問題点がある。
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」に開示されている予知方法
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
場合に限られるという問題点がある。
【０００５】また、特開昭１０−６０５１０号公報の予
知方法は、上記のような問題点を解決しているが、炉況
を次式に基づいて判断しているために、後述の図５に示
されるような周波数分布の変化には対応できない、とい
う問題点がある。即ち、この予知方法は、正規化された
周波数分布のバラツキのみを評価しており、周波数分布
のバラツキは変わらないが、図５に示されるように、周
波数分布の形状及び振幅が変化する場合には感度が低く
なる。
知方法は、上記のような問題点を解決しているが、炉況
を次式に基づいて判断しているために、後述の図５に示
されるような周波数分布の変化には対応できない、とい
う問題点がある。即ち、この予知方法は、正規化された
周波数分布のバラツキのみを評価しており、周波数分布
のバラツキは変わらないが、図５に示されるように、周
波数分布の形状及び振幅が変化する場合には感度が低く
なる。
【０００６】
【数１】
【０００７】炉況異常時における特徴の一つは、操業安
定時に現れる特定周波数ｆ0 以外の周波数成分が増加・
減少してくる（周波数分布の形状が変化する）という現
象であり、その特徴的なパターンを時系列推移図及び周
波数分布図として、図５（Ａ）（Ｂ）に示す。図５
（Ａ）は炉況安定時と比較して、振動の高周波成分が強
くなった場合の例であり、そして、図５（Ｂ）は操業安
定時に現れる特徴周波数を中心として、それよりも高周
波の領域とそれよりも低周波の領域とのバランスが変化
した場合の例である。
定時に現れる特定周波数ｆ0 以外の周波数成分が増加・
減少してくる（周波数分布の形状が変化する）という現
象であり、その特徴的なパターンを時系列推移図及び周
波数分布図として、図５（Ａ）（Ｂ）に示す。図５
（Ａ）は炉況安定時と比較して、振動の高周波成分が強
くなった場合の例であり、そして、図５（Ｂ）は操業安
定時に現れる特徴周波数を中心として、それよりも高周
波の領域とそれよりも低周波の領域とのバランスが変化
した場合の例である。
【０００８】炉況異常時における他の特徴は周波数分布
の振幅（パワー）が変化するという現象であり、その特
徴的なパターンを時系列推移図及び周波数分布図とし
て、図５（Ｃ）に示す。図５（Ｃ）は炉況安定時と比較
して、全体的に振動の強さが増加・減少を繰り返す場合
の例である。
の振幅（パワー）が変化するという現象であり、その特
徴的なパターンを時系列推移図及び周波数分布図とし
て、図５（Ｃ）に示す。図５（Ｃ）は炉況安定時と比較
して、全体的に振動の強さが増加・減少を繰り返す場合
の例である。
【０００９】本発明は、このような状況に鑑みてなされ
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。
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。
【００１０】
【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一定に制御
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
ら周波数分布の形状又は振幅の変動を求めてそれを特徴
量とし、その特徴量に基づいても異常炉況を事前予知す
るものである。
知方法は、炉頂圧力及び送風流量がそれぞれ一定に制御
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
ら周波数分布の形状又は振幅の変動を求めてそれを特徴
量とし、その特徴量に基づいても異常炉況を事前予知す
るものである。
【００１１】本発明においては、周波数分析結果から次
のように特徴量１〜３を算出して、その特徴量を基準値
と比較して判別する。なお、以下の式において用いられ
る符号は次のように定義される。 Ｆｉ（ｔ）：特徴量 Ｐ（ｔ，ｆ）：パワー Ｄｔ（ｔ，ｆ）：時間微分 Ｄｔ（ｔ，ｆ）＝Ｐ（ｔ，ｆ）−Ｐ（ｔ−１，ｆ） …（２） Ｄｆ（ｔ，ｆ）：周波数微分 Ｄｆ（ｔ，ｆ）＝Ｐ（ｔ，ｆ）−Ｐ（ｔ，ｆ−１） …（３） ｔ：時刻 ｆ：周波数
のように特徴量１〜３を算出して、その特徴量を基準値
と比較して判別する。なお、以下の式において用いられ
る符号は次のように定義される。 Ｆｉ（ｔ）：特徴量 Ｐ（ｔ，ｆ）：パワー Ｄｔ（ｔ，ｆ）：時間微分 Ｄｔ（ｔ，ｆ）＝Ｐ（ｔ，ｆ）−Ｐ（ｔ−１，ｆ） …（２） Ｄｆ（ｔ，ｆ）：周波数微分 Ｄｆ（ｔ，ｆ）＝Ｐ（ｔ，ｆ）−Ｐ（ｔ，ｆ−１） …（３） ｔ：時刻 ｆ：周波数
【００１２】（１）特徴量１（Ｆ１（ｔ））
この特徴量１は、図１（Ａ）に示されるよう、炉況安定
時と比較して、振動の高周波成分が強くなったことを強
調して指数値化したものであり、低周波領域における成
分の減量と高周波領域における成分の増加量との合計を
求めることで得られる。
時と比較して、振動の高周波成分が強くなったことを強
調して指数値化したものであり、低周波領域における成
分の減量と高周波領域における成分の増加量との合計を
求めることで得られる。
【００１３】
【数２】
【００１４】上記の演算式においては、図１（Ａ）の実
線（安定時の状態）と波線（異常時の状態）との差の面
積Ａ１，Ａ２の合計を求めている。ここで、高周波領域
における成分の増加量（Ａ１）だけでなく、低周波領域
における成分の減量（Ａ２）との合計を求めているが、
これは、振動の高周波成分が強くなった場合には必然的
に低周波領域における成分が減少することになるから、
これら（Ａ１，Ａ２）の合計を求めることで、振動の高
周波成分の増加を強調し、炉況悪化時の周期的変動を強
調している。
線（安定時の状態）と波線（異常時の状態）との差の面
積Ａ１，Ａ２の合計を求めている。ここで、高周波領域
における成分の増加量（Ａ１）だけでなく、低周波領域
における成分の減量（Ａ２）との合計を求めているが、
これは、振動の高周波成分が強くなった場合には必然的
に低周波領域における成分が減少することになるから、
これら（Ａ１，Ａ２）の合計を求めることで、振動の高
周波成分の増加を強調し、炉況悪化時の周期的変動を強
調している。
【００１５】（２）特徴量２（Ｆ２（ｔ））
この特徴量２は、図１（Ｂ）に示されるように、操業安
定時に現れる特徴周波数を中心として、それよりも高周
波の領域とそれよりも低周波の領域とのアンバランス度
を強調して指数値化したものであり、次式により得られ
る。なお、操業安定時に現れる特徴周波数は、原料装入
周期に対応するものであり、原料装入間隔を実績管理す
ることで正確に特定することができる。
定時に現れる特徴周波数を中心として、それよりも高周
波の領域とそれよりも低周波の領域とのアンバランス度
を強調して指数値化したものであり、次式により得られ
る。なお、操業安定時に現れる特徴周波数は、原料装入
周期に対応するものであり、原料装入間隔を実績管理す
ることで正確に特定することができる。
【００１６】
【数３】
【００１７】上記の演算式においては、図１（Ｂ）の特
徴周波数ｆ0 を中心として、それよりも高周波の領域と
それよりも低周波の領域において、特徴周波数ｆ0 との
差分（ｆ−ｆ0 ）とパワー（Ｐ（ｔ，ｆ））とを乗算し
てそれを積算しているが、このように計算することによ
り、特徴周波数ｆ0 から離れた周波数成分の変化が強調
されるととなり、炉況悪化時の周期的変動を強調してい
る。
徴周波数ｆ0 を中心として、それよりも高周波の領域と
それよりも低周波の領域において、特徴周波数ｆ0 との
差分（ｆ−ｆ0 ）とパワー（Ｐ（ｔ，ｆ））とを乗算し
てそれを積算しているが、このように計算することによ
り、特徴周波数ｆ0 から離れた周波数成分の変化が強調
されるととなり、炉況悪化時の周期的変動を強調してい
る。
【００１８】（３）特徴量３（Ｆ３（ｔ））
この特徴量３は、図１（Ｃ）に示されるように、炉況安
定時と比較して、全体的に振動の強さが増加（減少）し
たことを指数値化したものであり、次式により各周波数
の振幅（パワー）の変化量の合計値（増加量と減少値の
合計値）を求めることで得られる。
定時と比較して、全体的に振動の強さが増加（減少）し
たことを指数値化したものであり、次式により各周波数
の振幅（パワー）の変化量の合計値（増加量と減少値の
合計値）を求めることで得られる。
【００１９】
【数４】
【００２０】
【発明の実施の形態】図２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
１０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〜
１１００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。
高炉の炉内を示した説明図である。図示のように、高炉
１０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〜
１１００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。
【００２１】図３は本発明の実施の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
１５，１６にて検出されたデータを定周期に収集し、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。
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
１５，１６にて検出されたデータを定周期に収集し、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。
【００２２】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、上記の（２）
式〜（８）式の演算を行って、特徴量１〜３（Ｆ１〜Ｆ
３）をそれぞれ求め、その特徴量１〜３（Ｆ１〜Ｆ３）
をそれぞれに対応した基準値と比較して、異常炉況を事
前に予知する。この特徴量１〜３（Ｆ１〜Ｆ３）及びそ
の予知の結果は監視モニタ２７に表示される。
析されたデータＰ（ｔ，ｆ）に基づいて、上記の（２）
式〜（８）式の演算を行って、特徴量１〜３（Ｆ１〜Ｆ
３）をそれぞれ求め、その特徴量１〜３（Ｆ１〜Ｆ３）
をそれぞれに対応した基準値と比較して、異常炉況を事
前に予知する。この特徴量１〜３（Ｆ１〜Ｆ３）及びそ
の予知の結果は監視モニタ２７に表示される。
【００２３】なお、周波数解析部２６は、センサ毎に上
述の演算を行って特徴量１〜３を求めるようにしてお
り、従来のように、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（円周分布、半径方向分布、垂直方
向分布等）を求めてそ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点あれば事前
予知が可能であり、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）にも適用できる。また、特徴量
１〜３についても必ずしもこれらを全てを求める必要は
なく、少なくとも１つの特徴量を求めればよい。
述の演算を行って特徴量１〜３を求めるようにしてお
り、従来のように、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（円周分布、半径方向分布、垂直方
向分布等）を求めてそ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点あれば事前
予知が可能であり、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）にも適用できる。また、特徴量
１〜３についても必ずしもこれらを全てを求める必要は
なく、少なくとも１つの特徴量を求めればよい。
【００２４】図４は図３のシステムにおいて吹き抜け発
生時及び安定時の特徴量１〜３の推移を示したタイミン
グチャートである。吹き抜け発生データは吹き抜け発生
より過去１０時間前からのデータを示している。吹き抜
け発生データは、安定時データと比較して数時間前から
特徴量が変動し、又は増加する傾向を示しており、特量
１〜３ともに吹き抜け発生の危険性が高いことを示す基
準値を超えていた。
生時及び安定時の特徴量１〜３の推移を示したタイミン
グチャートである。吹き抜け発生データは吹き抜け発生
より過去１０時間前からのデータを示している。吹き抜
け発生データは、安定時データと比較して数時間前から
特徴量が変動し、又は増加する傾向を示しており、特量
１〜３ともに吹き抜け発生の危険性が高いことを示す基
準値を超えていた。
【００２５】高炉の操業においては、吹き抜けを防止す
るための操業アクションは数時間前から開始しなければ
ならないため、吹き抜け直前に警報が出されても防止を
するための手段をとるには遅すぎる。従って、吹き抜け
予知は発生の数時間前になされるのが望ましいが、吹き
抜けそのものはそれが発生する数時間前からの高炉内の
原料の不均一分布、棚吊の発生、原料の荷下がり不均一
などが原因となって発生するものであるため、原理的に
事前予知が可能であると考えられる。従って、特徴量１
〜３はこのような事前の炉内の異常状態をとらえている
と判断できる。このように特徴量１〜３によって吹き抜
けの事前予知が可能であるため、操作者はこれらの特徴
量１〜３を監視して吹き抜け発生の危険性が高い場合に
は、吹き抜けを回避するための操業アクションをとるこ
とが可能になった。
るための操業アクションは数時間前から開始しなければ
ならないため、吹き抜け直前に警報が出されても防止を
するための手段をとるには遅すぎる。従って、吹き抜け
予知は発生の数時間前になされるのが望ましいが、吹き
抜けそのものはそれが発生する数時間前からの高炉内の
原料の不均一分布、棚吊の発生、原料の荷下がり不均一
などが原因となって発生するものであるため、原理的に
事前予知が可能であると考えられる。従って、特徴量１
〜３はこのような事前の炉内の異常状態をとらえている
と判断できる。このように特徴量１〜３によって吹き抜
けの事前予知が可能であるため、操作者はこれらの特徴
量１〜３を監視して吹き抜け発生の危険性が高い場合に
は、吹き抜けを回避するための操業アクションをとるこ
とが可能になった。
【００２６】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、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、その解析結果に現れる周期的な変動に基づいて
異常炉況を事前予知するようにしたので、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断
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することができる。また、従来検
出できなかった周波数分布の形状又は振幅の変動を検出
してそれに基づいて事前予知をするようにしたことか
ら、異常炉況が発生する前の現象を適切に検出すること
になり、事前予知の高精度化が図られる。
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、その解析結果に現れる周期的な変動に基づいて
異常炉況を事前予知するようにしたので、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断
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することができる。また、従来検
出できなかった周波数分布の形状又は振幅の変動を検出
してそれに基づいて事前予知をするようにしたことか
ら、異常炉況が発生する前の現象を適切に検出すること
になり、事前予知の高精度化が図られる。
【図１】本発明において特徴量を求めるための説明図で
ある。
ある。
【図２】本発明の適用対象となっている高炉の炉内を示
した説明図である
した説明図である
【図３】本発明の実施の形態に係る高炉の高炉炉況予知
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。
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。
【図４】図３のシステムにより求められた特徴量の推移
を示した図である。
を示した図である。
【図５】高炉の異常炉況の説明図である。
Claims (3)
- 【請求項１】 炉頂圧力及び送風流量がそれぞれ一定に
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
果から周波数分布の形状又は振幅の変動を求めてそれを
特徴量とし、該特徴量に基づいて異常炉況を事前予知す
る高炉炉況予知方法であって、前記特徴量は、炉況安定時と比較して振動の高周波成分
が高くなったことを強調して指数値化したものであるこ
とを特徴とする高炉炉況予知方法。 - 【請求項２】 炉頂圧力及び送風流量がそれぞれ一定に
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
果から周波数分布の形状又は振幅の変動を求めてそれを
特徴量とし、該特徴量に基づいて異常炉況を事前予知す
る高炉炉況予知方法であって、 前記特徴量は、操業安定時に現れる特徴周波数を中心と
して、それよりも低周波と高周波の領域間のアンバラン
ス度を強調して指数値化したものであることを 特徴とす
る高炉炉況予知方法。 - 【請求項３】 炉頂圧力及び送風流量がそれぞれ一定に
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
果から周波数分布の形状又は振幅の変動を求めてそれを
特徴量とし、該特徴量に基づいて異常炉況を事前予知す
る高炉炉況予知方法であって、 前記特徴量は、操業安定時と比較して全体的に振動の強
さが変化したことを指数値化したものである ことを特徴
とする高炉炉況予知方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26911798A JP3521760B2 (ja) | 1998-09-24 | 1998-09-24 | 高炉炉況予知方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26911798A JP3521760B2 (ja) | 1998-09-24 | 1998-09-24 | 高炉炉況予知方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000096114A JP2000096114A (ja) | 2000-04-04 |
| JP3521760B2 true JP3521760B2 (ja) | 2004-04-19 |
Family
ID=17467925
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26911798A Expired - Fee Related JP3521760B2 (ja) | 1998-09-24 | 1998-09-24 | 高炉炉況予知方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3521760B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101065843B1 (ko) | 2004-12-29 | 2011-09-20 | 주식회사 포스코 | 고로 감풍 예측 시스템 |
| KR101370219B1 (ko) | 2012-12-24 | 2014-03-06 | 재단법인 포항산업과학연구원 | 고로 집진수 ｐＨ 변화를 통한 고로내 로황 예측 기술 |
| JP6690081B2 (ja) * | 2016-07-14 | 2020-04-28 | 株式会社神戸製鋼所 | 操業状況評価システム |
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1998
- 1998-09-24 JP JP26911798A patent/JP3521760B2/ja not_active Expired - Fee Related
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