JP5867619B2 - 高炉異常検出方法及び高炉操業方法 - Google Patents

高炉異常検出方法及び高炉操業方法 Download PDF

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Description

本発明は、高炉[blast furnace]羽口[tuyere]部における異常を検出する高炉異常検出方法、及びそれを用いた高炉操業方法に関する。
従来の高炉操業方法として、例えば特許文献1に記載の技術がある。この技術は、羽口部で未溶融鉱石の上方よりの落下回数を数え、該落下回数が予め設定した基準値以下となるように、炉頂から装入する周辺部の鉱石とコークスとの比率を調整するものである。ここでは、高炉羽口部にカメラを設置し、モニター上で未溶融鉱石の落下回数を数えたり、画像内輝度の低下回数を未溶融鉱石の落下回数として数えたりしている。
特開平5−186811号公報
しかしながら、上記特許文献1に記載の技術は、羽口部における未溶融鉱石の落下を検出するものであって、羽口がスラグや溶銑などの流入により閉塞するような異常を検出するものではない。また、画像内輝度の低下のみを判定しているため、レースウェイ部の温度変化による緩やかな輝度の変化と分離して、羽口閉塞時における急激な輝度の変化を検出することはできない。
そこで、本発明は、羽口閉塞状態となる異常を早期に検出することができる高炉異常検出方法、及びそれを用いた高炉操業方法を提供することを課題としている。
上記課題を解決するために、本発明に係る高炉異常検出方法の一態様は、高炉の羽口部が閉塞状態となる異常を検出する高炉異常検出方法であって、前記羽口部に設けられた炉内監視用窓を通してレースウェイ部を撮像し、その撮像画像の輝度が予め設定した輝度閾値以下であり、且つ当該輝度の低下率が予め設定した輝度低下率閾値以下であるとき、前記羽口部が閉塞状態となる異常が発生していると判断することを特徴としている。
このように、輝度の低下に加えて輝度低下率についても判定するので、レースウェイ部の緩やかな温度変化による輝度変化と羽口閉塞時における急激な輝度変化とを分離した異常判定が可能となる。
また、上記において、前記撮像画像の輝度が前記輝度閾値以下であり、且つ当該輝度の低下率が前記輝度低下率閾値以下となった時刻から、前記輝度が前記輝度閾値以下となる時間が一定時間継続したとき、前記羽口部が閉塞状態となる異常が発生していると判断することが好ましい。
その理由は、未溶融鉱石が落下し羽口先端部に貼り付く現象のうち、未溶融鉱石が短時間で羽口先端部から下に落ちるものは一時的な羽口閉塞状態であり異常として判定する必要のない場合があるからである。これにより、一時的な羽口閉塞状態を異常検出対象から除外し、より重大な閉塞状態のみ検出することができる。
さらに、上記において、過去の複数点の輝度データに基づいて、最小二乗法[least-square method]を用いて前記輝度の低下率を演算することが好ましい。
これにより、平均的な輝度変化率が得られる。そのため、現時点と1サンプリング前とでレースウェイ部の輝度変化が激しい場合であっても、その上下動の影響を受けずに適切な輝度変化率を得ることができる。したがって、異常の過検出を抑制することができる。
また、上記において、前記輝度閾値を、過去の複数点の輝度データの平均値を基準として、当該平均値よりも一定割合だけ小さい値に設定することが好ましい。
このように、過去の輝度データの平均値を基準として輝度閾値を設定するので、輝度が全体的に低い場合でも適切に輝度の低下を検出することができる。
また、本発明に係る高炉操業方法の一態様は、上記の何れかの高炉異常検出方法を用いて異常を検出したとき、前記羽口部への送風量を調整することを特徴としている。
このように、羽口閉塞状態となる異常を検出したときに、羽口への送風量を増減するなど操業条件を調整することができる。したがって、適切に異常時処理を実施することができ、安定した高炉操業を実現することができる。
本発明によれば、レースウェイ部の温度変化による緩やかな輝度の低下と分離して、急激な輝度の低下のみを対象に検出することができる。これにより、羽口閉塞状態となる異常を早期に精度良く検出することができる。
また、上記異常が発生していると判断したときに操業条件を調整するので、羽口部からの炉内物噴出などといった重大な事態を回避することができ、安全性と設備補修コストの面で効果が得られる。
図1は、本実施形態の高炉操業方法が適用された高炉の全体図である。 図2は、カメラの設置位置を示す図である。 図3は、カメラで撮像した画像の例を示す図である。 図4は、異常検出処理手順を示すフローチャートである。 図5は、未溶融鉱石落下現象を含む時間の輝度変化を示す図である。 図6は、未溶融鉱石落下現象を含まない時間の輝度変化を示す図である。 図7は、輝度変化率を示す図である。 図8は、未溶融鉱石落下現象を含む時間の輝度変化と輝度閾値を示す図である。 図9は、未溶融鉱石落下現象を含む時間の異常判定結果を示す図である。 図10は、未溶融鉱石落下現象を含まない時間の輝度変化と輝度閾値を示す図である。 図11は、未溶融鉱石落下現象を含まない時間の異常判定結果を示す図である。 図12は、第2の実施形態の異常検出処理手順を示すフローチャートである。 図13は、第2の実施形態における未溶融鉱石落下現象を含む時間の異常判定結果を示す図である。
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
(第1の実施形態)
図1は、本実施形態の高炉操業方法が適用された高炉の全体図である。
この図1に示すように、高炉1の羽口2の内側には、炉内に熱風炉からの熱風を送風するための送風管(ブローパイプ)3が接続され、この送風管3を貫通してランス4が設置されている。ランス4からは、炉内に微粉炭、酸素、都市ガスなどの燃料が吹き込まれる。
羽口2の熱風送風方向前方のコークス堆積層には、レースウェイ5と呼ばれる燃焼空間が存在し、主として、この燃焼空間でコークス燃焼、ガス化(鉄鉱石の還元、即ち造銑)が行われる。
また、羽口部には、図2に示すように、オペレータが炉内を監視するための炉内監視用窓6が形成されている。そして、炉内監視用窓6近傍には、当該炉内監視用窓6を通してレースウェイ5を撮像するためのカメラ11が設置されている。
図3は、カメラ11で撮像した画像の例を示す図である。この図3に示すように、撮像画像には、羽口2を構成する小羽口2aの先端開口部に相当する円形状内側に、レースウェイ5とランス4のシルエットとが写る。
カメラ11で撮像したレースウェイ部の撮像画像は、異常検出部12に入力される。異常検出部12は、カメラ11で撮像した撮像画像を用いて、羽口2が閉塞するような異常を検出する。
未溶融鉱石は、レースウェイ5が破壊することにより落下するものである。このとき、一部の未溶融鉱石が羽口2の先端に付着し羽口2が閉塞される羽口閉塞状態となる場合がある。また、この羽口閉塞状態は、スラグや溶銑などが流入することによっても起こり得る。そして、羽口閉塞状態となった場合には、撮像画像内の輝度が急激に下降する現象が生じる。
そこで、異常検出部12は、羽口内部の画像の輝度が急激に低下する現象を監視することで、羽口閉塞状態となる異常を検出する。異常検出部12による検出結果は、モニター13に表示しオペレータに通知される。
また、異常検出部12による異常検出結果は、操業条件調整部14にも入力される。操業条件調整部14は、異常検出部12で羽口閉塞状態となる異常を検出すると、炉内に吹き込む熱風の量を増減するなど、高炉操業条件を調整する。
図4は、異常検出部12で実行する異常検出処理手順を示すフローチャートである。この異常検出処理は、所定時間ごとに繰り返し実行するものであり、先ずステップS1で異常検出部12は、カメラ11で撮像した撮像画像を取得する。
次にステップS2で、異常検出部12は、前記ステップS1で取得した撮像画像(グレースケール)に対して画像内の最大輝度を選択し、これを画像内の輝度の代表値(代表輝度)とする。
次にステップS3では、異常検出部12は、前記ステップS2で選択した代表輝度の時系列データを用いて当該代表輝度の変化率(輝度変化率)を求める。ここでは、過去の複数(M点)のデータを用いて最小二乗法でフィッティングさせた直線を求め、その直線の傾きを輝度変化率として採用する。
次にステップS4では、異常検出部12は、前記ステップS3で演算した輝度変化率が予め設定した閾値R以下であるか否かを判定する。ここで、閾値Rは負値であり、例えば−10に設定する。すなわち、ここでは、輝度の低下率が予め設定した輝度低下率閾値以下であるか否かを判定している。そして、輝度変化率が閾値R以下であると判定した場合にはステップS5に移行する。
ステップS5では、異常検出部12は、前記ステップS2で選択した代表輝度(最大輝度)が予め設定した閾値(輝度閾値)S以下であるか否かを判定する。ここで、閾値Sは、例えば過去の所定時間(例えば10分間)に取得した代表輝度に対して移動平均を取った結果よりも小さい値(例えば0.7を乗じた値)に設定する。そして、閾値S以下であると判定した場合にはステップS6に移行する。
ステップS6では、異常検出部12は、羽口閉塞状態となる異常が発生している(異常検出)と判断してから異常検出処理を終了する。
一方、前記ステップS4で輝度変化率が閾値Rを上回っていると判定するか、前記ステップS5で代表輝度が閾値Sを上回っていると判定すると、ステップS7に移行し、羽口部に異常は発生していない(異常非検出)と判断してから異常検出処理を終了する。
以下、羽口部における異常検出処理について、具体的な例を用いて説明する。
先ず、異常検出部12は、初めに特定の羽口2に設置したカメラ11で撮像したレースウェイ部の撮像画像を取得し(図4のステップS1)、次に取得した撮像画像内の最大輝度を選択する(ステップS2)。
このとき、未溶融鉱石が落下する現象を含む時間における最大輝度の時系列データは、図5に示すようになる。図5のデータは、サンプル周期0.3秒にて取得した60秒間の最大輝度データである。また、ここでの輝度は、カメラ11で撮像したグレースケール画像を、白と黒との間を256階調で示したものである。この図5の破線Aで囲んだ部分に示すように、未溶融鉱石が落下した時間では輝度が急激に低下する。一方、未溶融鉱石が落下する現象を含まない時間における最大輝度の時系列データは、図6に示すようになる。未溶融鉱石落下現象を含まない場合、レースウェイ5の温度変化や、炉内とカメラ11とを隔てるガラスの曇りなどによって、画像内輝度は全体的に緩やかに変化する。
このように、未溶融鉱石が落下していない場合であっても、輝度の低下は発生する。そのため、輝度の低下に対してのみ閾値処理を適用して羽口閉塞状態となる異常を判定しようとすると、レースウェイ部の温度変化に起因する緩やかな輝度低下も同時に異常として検出してしまうため、過検出により正確に羽口2の閉塞につながる輝度低下現象を検出することができない。そこで、本実施形態では、輝度の低下に対する閾値処理に加えて、輝度の変化率に対しても閾値処理を行うことで、異常判定を行う。すなわち、輝度が低下している場合で、輝度の低下率が小さい場合にのみ、羽口2の閉塞につながる輝度低下現象が発生していると判断するようにする。
このとき、輝度の変化率として、過去M点の最大輝度データに対して最小二乗法で直線フィッティングした際の直線の傾きを採用する。
ところで、輝度の変化率を求める方法としては、現在のデータと過去1点前(1サンプリング前)のデータとの差分を取る方法が最も簡単である。図7下段の符号aは、図7上段の輝度変化をもとに、差分を取る方法で輝度変化率を求めた結果である。
このように、差分を用いた場合、各時間の輝度変化が激しいと、輝度変化率も同様に激しく変化することになる。そのため、符号Bで囲んだ部分に示すように、符号Aで囲んだ未溶融鉱石落下現象の発生時の輝度変化を捉えることができない。すなわち、輝度変化率として差分を採用すると、対象とする輝度低下のみを検出することが難しい。
これに対して、最小二乗法で直線フィッティングした際の直線の傾きを輝度変化率として採用した場合、輝度変化率は図7下段の符号bに示すようになる。この場合、周期の短い細やかな輝度変化の影響を抑制することができ、符号Bで囲んだ部分に示すように、符号Aで囲んだ未溶融鉱石落下現象の発生時の輝度変化を的確に捉えることができる。
そこで、異常検出部12は、撮像画像内の代表輝度(最大輝度)と、最小二乗法を用いて演算した輝度変化率とに対して、それぞれ閾値処理を施す。そして、代表輝度と輝度変化率とが、それぞれの閾値S,R以下であると判定したときに(ステップS4でYes,ステップS5でYes)、羽口閉塞状態となり得る急激な輝度の低下が生じていると判断する(ステップS6)。
ここで、閾値Sは、過去の複数点の輝度データの移動平均値を基準として、当該移動平均値よりも一定割合だけ小さい値(例えば、閾値Sが移動平均値の30%〜70%の範囲の値)に設定する。現時刻の時間平均輝度はレースウェイ部の温度によって決定される。一方で、羽口閉塞が起こる場合は現時刻の輝度に対して輝度が低下する。そのため、一定の閾値を用いて輝度低下を判定すると閾値S以下の平均輝度を持つ状態から羽口閉塞が起きた場合は輝度の低下現象を検出することができない。したがって、閾値Sを動的な値とすることで、全体的に輝度が低い場合であっても、適切に輝度の急激な低下を検出することができる。
そして、上記の異常判定を、図5に示す未溶融鉱石落下現象を含む輝度データについて行うと、図8の時間t1で代表輝度が閾値S以下となり、そのときの輝度変化率も閾値R以下となる。そのため、この場合には、図9に示すように、時間t1にて異常検出(=1)と判断される。
一方、図6に示す未溶融鉱石落下現象を含まない輝度データについて異常判定を行った場合には、図10に示すように、レースウェイ部の温度変化に応じて代表輝度が閾値S以下となる場合があるが、そのときの輝度変化率は閾値R以下とはならない。そのため、図11に示すように、異常非検出(=0)と判断される。
以上のように、本実施形態では、カメラ11によってレースウェイ部を撮像し、その撮像画像内の輝度及び輝度変化率に対して閾値処理を施すため、レースウェイ部の緩やかな温度変化による輝度変化と羽口閉塞時の急激な輝度変化とを分離して異常判定を行うことができる。
このとき、過去M点の複数の輝度データを用いて最小二乗法でフィッティングさせた直線を求め、その直線の傾きを輝度変化率として採用するので、データが平均化され、閾値処理に適した安定した輝度変化率を得ることができる。
また、輝度に対する閾値処理に際し、過去の輝度データを用いた平均輝度に対するある割合の値を閾値として設定する。このように、閾値を動的に設定することにより、異常判定精度を向上させることができる。
さらに、撮像画像内の最大輝度を代表輝度とし、その代表輝度を用いて閾値処理を行うので、信号処理の高速化が図れる。また、撮像画像における小羽口2aの先端開口部の面積は羽口ごとの個体差やカメラ11の取り付け状態などにより変化するため、例えば撮像画像内の平均輝度ではシルエットの黒色部分の影響を大きく受け、代表輝度としては不適切であるが、本実施形態のように、代表輝度を撮像画像内の最大輝度とすることで、画像内輝度の変化を適切に監視することができる。
また、羽口閉塞状態となる異常を検出した場合には、熱風の送風量を増加して羽口先端に張り付いた未溶融鉱石等を取り払ったり、熱風の送風量を減少させて安全性を確保したりするなど、操業条件を調整することができる。
このように、羽口閉塞現象を早期に検出し、適切に異常時処理を施すことができるため、羽口部からの炉内物噴出などといった重大事故を防止することができ、安全性と設備補修コストの面で効果が得られる。
(第2の実施形態)
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。
この第2の実施形態は、異常判定に際し、輝度低下の継続時間を評価に加えるようにしたものである。
図12は、第2の実施形態の異常検出部12で実行する異常検出処理手順を示すフローチャートである。この異常検出処理は、ステップS11の処理を追加したことを除いては図4の異常検出処理と同様の処理を行う。そのため、ここでは処理の異なる部分を中心に説明する。
ステップS11では、異常検出部12は、輝度が閾値S以下である時間が一定時間T継続しているか否かを判定する。一定時間Tは、異常検出後の高炉操業のアクション変更が間に合う時間であって、数秒から10分程度の間で設定するものとし、ここでは、例えば10秒とする。
そして、輝度が閾値S以下である時間が一定時間Tに達していないと判定した場合には前記ステップS5に移行し、一定時間Tに達したと判定した場合には前記ステップS6に移行する。
これにより、例えば未溶融鉱石が落下して一時的に羽口閉塞状態となったような場合には、図8の時間t1で輝度が閾値S以下で且つ輝度変化率が閾値R以下となってから一定時間Tが経過する前に、未溶融鉱石が羽口部から剥がれ落ちて輝度が閾値Sを上回るため、羽口閉塞状態となる異常は発生していないと判断される。すなわち、図13に示すように、異常判定結果は異常非検出(=0)となり、未溶融鉱石が短時間に落下する現象を異常検出対象から除外することができる。
未溶融鉱石の落下現象も小羽口2aの先に長く張り付く場合は羽口閉塞状態になるが、通常の未溶融鉱石の落下は短時間で下に落ちるため異常検出対象から除外してよい場合が多い。輝度と輝度変化率がそれぞれの閾値S,R以下となってから、輝度が閾値S以下となる時間が一定時間T継続した場合にのみ異常と判定することで、確実に羽口閉塞状態となった場合のみを検出することが可能となる。
このように、重大事故への寄与の小さい短時間で落下する未溶融鉱石落下現象は判定から除外することにより過検出が抑えられ、不要な操業アクションを取る必要がなく操業コストを抑えることができる。
(変形例)
なお、上記各実施形態においては、最小二乗法を用いて輝度変化率を求める場合について説明したが、平均的な輝度変化率が求められる方法であれば、これに代えて適用可能である。
1 高炉
2 羽口
3 送風管
4 ランス
5 レースウェイ
6 炉内監視用窓
11 カメラ
12 異常検出部
13 モニター
14 操業条件調整部

Claims (5)

  1. 高炉の羽口部が閉塞状態となる異常を検出する高炉異常検出方法であって、
    前記羽口部に設けられた炉内監視用窓を通してレースウェイ部を撮像し、その撮像画像の輝度が予め設定した輝度閾値以下であり、且つ当該輝度の低下率が予め設定した輝度低下率閾値以下となった時刻から、前記輝度が前記輝度閾値以下となる時間が一定時間継続したとき、前記羽口部が閉塞状態となる異常が発生していると判断することを特徴とする高炉異常検出方法。
  2. 請求項に記載の高炉異常検出方法において、
    過去の複数点の輝度データに基づいて、最小二乗法を用いて前記輝度の低下率を演算することを特徴とする高炉異常検出方法。
  3. 請求項1又は2に記載の高炉異常検出方法において、
    前記輝度閾値を、過去の複数点の輝度データの移動平均値を基準にした動的な値とすることを特徴とする高炉異常検出方法。
  4. 請求項1又は2に記載の高炉異常検出方法において、
    前記輝度閾値を、過去の複数点の輝度データの移動平均値を基準として、当該移動平均値よりも一定割合だけ小さい値に設定することを特徴とする高炉異常検出方法。
  5. 請求項1〜4の何れか1項に記載の高炉異常検出方法を用いて異常を検出したとき、前記羽口部への送風量を調整することを特徴とする高炉操業方法。
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