JP5935828B2 - 未溶融鉱石検出方法及び高炉操業方法 - Google Patents
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Description
しかしながら、上記特許文献1に記載の技術にあっては、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ているため、上記のように鉱石が赤熱し画像内輝度が上昇した場合には、未溶融鉱石の落下回数としてカウントされない。すなわち、未溶融鉱石の落下を適切に検知することができず、落下頻度の測定精度が低い。
そこで、本発明は、羽口部において適切に未溶融鉱石を検出することができる未溶融鉱石検出方法、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。
このように、上昇、下降にかかわらず変化の大きい場合には移動標準偏差値が大きくなるという性質を利用することで、両者を信号処理で統一的に扱うことができ、閾値処理によって未溶融鉱石の落下の判定を容易に行うことができる。また、炉況等により未溶融鉱石の落下が輝度の変化として小さく現れる場合であっても、移動標準偏差フィルタによりロバストに検知することが可能である。
このように、羽口の先端開口部の面積や撮像装置(カメラ)の取り付け状態などにより、撮像画像におけるレースウェイ撮像領域の割合が変化することを考慮し、撮像画像内でシルエットとなる黒色部分(羽口の先端開口部の外側やランスの先端部)の影響を受けない値を代表値として用いることができる。
このように、未溶融鉱石落下検出結果に基づいて操業条件を調整することができるので、安定した高炉操業を実現することができる。
また、未溶融鉱石落下検出結果に基づいて炉頂装入物分布を調整するので、高炉を安定的に稼働することができ、生産性の向上と燃料比の低下とを図ることができる。
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。
この図1に示すように、高炉1の羽口2の内側には、炉内の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。
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。
カメラ11で撮像したレースウェイ部の撮像画像は、未溶融鉱石落下検出部12に入力する。未溶融鉱石落下検出部12は、カメラ11で撮像した撮像画像を用いて、羽口2の上方から落下した未溶融鉱石を検出する。
そこで、未溶融鉱石落下検出部12は、羽口内部の画像の輝度が短時間に上昇あるいは下降する現象、すなわち羽口内部の画像の輝度の一定時間当たりの上昇方向または下降方向の変化量が許容値以上となる現象を監視することで、未溶融鉱石の上方よりの落下を検出する。未溶融鉱石落下検出部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。
次にステップS2で、未溶融鉱石落下検出部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とする。
ステップS4では、前記ステップS3で求めた移動平均データに対して移動標準偏差フィルタをかける。これは、現在の時刻から任意に設定した過去のN点のデータを用いて標準偏差を求めるフィルタである。ここでは、上記Nとして、例えば10秒に相当するデータ長を選択する。
そして、閾値を超えていると判定した場合にはステップS6に移行し、未溶融鉱石が落下している(未溶融鉱石検知)と判断してから未溶融鉱石落下検出処理を終了する。
以下、未溶融鉱石落下検出処理について、具体的な例を用いて説明する。
先ず、未溶融鉱石落下検出部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)。
仮に、図5(a)の符号aに示す最大輝度の時系列データに対して、10分の移動平均データを求めると,その結果は図5(a)の符号cに示すようになる。このように、10分の移動平均では輝度データが平滑化されすぎることにより輝度の短時間での変動を判別することができない。本実施形態のように、移動平均を取る時間間隔を10秒に設定することで、輝度の推移を判別し易くすることができる。なお、移動平均を取る時間間隔は、数秒〜30秒程度の範囲内で適宜設定するものとする。
図5(a)の符号bに示す移動平均データには、レースウェイ5自体の輝度変化が含まれる。そのため、この移動平均データに単純な閾値処理を適用しただけでは、未溶融鉱石を適切に検出することができない。
以下、羽口撮像画像の最大輝度データに移動平均をかけることの効果について、図6〜図8を用いて説明する。図6には、図5と同様に、移動平均をかけていない羽口撮像画像の最大輝度データをaで、10秒の移動平均をかけた羽口撮像画像の最大輝度データをbで、10分の移動平均をかけた羽口撮像画像の最大輝度データをcで示している。図6では、時刻t2に微粉炭の吹き込み条件が変化し、時刻t3で未溶融鉱石の落下が発生した。図6より明らかなように、微粉炭の吹き込み条件が変化したタイミングで最大輝度の変化幅が変化していることが分かる。
さらに、上昇、下降にかかわらず変化の大きい場合には移動標準偏差値が大きくなるという性質を利用し、移動平均データに対して移動標準偏差フィルタをかけることで、両者を信号処理で統一的に扱うことができる。また、閾値処理を適用することが可能となるため、容易且つ適切に未溶融鉱石の落下を検出することができる。
また、未溶融鉱石は溶銑と比較して温度が低いため、落下頻度が高いと溶銑温度を下げることにより炉況の不安定化を招くといった問題があるが、以上のように、未溶融鉱石の落下を適切に監視することで、未溶融鉱石の落下頻度を低減するように炉頂装入物分布を調整するなど、操業方法を調整することができ、炉況を安定化させて生産性を向上させることができる。
Claims (3)
- 高炉の羽口部で上方よりの未溶融鉱石の落下を検出する未溶融鉱石検出方法であって、
前記羽口部に設けられた監視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の代表値の一定時間当たりの移動平均をとり、その移動平均データの移動標準偏差値が閾値を超えているとき、未溶融鉱石が落下していると判断することを特徴とする未溶融鉱石検出方法。 - 前記撮像画像の輝度の代表値として、前記撮像画像内の最大輝度を用いることを特徴とする請求項1に記載の未溶融鉱石検出方法。
- 前記請求項1又は2に記載の未溶融鉱石検出方法の検出結果に基づいて、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ことを特徴とする高炉操業方法。
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