JP6624212B2 - Blast furnace heat prediction device and blast furnace heat prediction method - Google Patents
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Description
本発明は、高炉の溶銑温度を高炉炉熱として予測する高炉炉熱予測装置及び高炉炉熱予測方法に関する。 The present invention relates to a blast furnace heat prediction device and a blast furnace heat prediction method for predicting hot metal temperature of a blast furnace as blast furnace heat.
高炉の溶銑温度を安定させることは、燃料原単位の低減や溶銑のSi含有率の安定化等の観点から重要である。溶銑温度は、羽口からの送風条件である送風温度、送風湿分、微粉炭吹き込み量、及び酸素富化量等に基づいて制御されている。例えば送風湿分を下げると、溶銑温度は後に上昇する。しかしながら、通常、送風条件を変化させてから溶銑温度が変化するまでには2時間以上の時間遅れがある。このため、操作時点における溶銑温度のみに基づいて送風条件を変化させると、過剰操作や逆操作が発生し、溶銑温度の変動が大きくなる。従って、溶銑温度を安定させるためには、数時間先、具体的には、送風条件の変化が溶銑温度に反映される少なくとも2時間以上先の溶銑温度を精度良く予測し、予測結果に基づいて送風条件を操作する必要がある。 It is important to stabilize the hot metal temperature of the blast furnace from the viewpoint of reducing the fuel consumption rate and stabilizing the Si content of the hot metal. The hot metal temperature is controlled based on the blast temperature, blast moisture, the amount of pulverized coal injected, the amount of oxygen enrichment, etc., which are the blast conditions from the tuyere. For example, when the humidification is reduced, the hot metal temperature increases later. However, usually, there is a time delay of two hours or more from the change of the blowing condition to the change of the hot metal temperature. For this reason, if the blowing conditions are changed based only on the hot metal temperature at the time of the operation, excessive operation or reverse operation occurs, and the fluctuation of the hot metal temperature increases. Therefore, in order to stabilize the hot metal temperature, the hot metal temperature several hours ahead, specifically, accurately predicts the hot metal temperature at least two hours or more ahead where the change in the blowing conditions is reflected in the hot metal temperature, based on the prediction result It is necessary to control the blowing conditions.
溶銑温度の予測には、予測タイミングより過去の複数項目の時系列データを用いて、現在の操業データと過去の操業データとの類似度に基づいて溶銑温度を推定する手法が数多く提案されている。例えば特許文献1には、プロセスの時系列データベースから過去のプロセスの状態類似事例を検索する方法が記載されている。特許文献1記載の方法は、複数のプロセス変数値を独立成分変数値に変換することによって変数の数を減少させた操業データを使用して、現在の操業データと過去の操業データとの類似度に基づいてプロセスの将来の状態を予測している。
For the prediction of hot metal temperature, many methods have been proposed for estimating hot metal temperature based on the similarity between current operation data and past operation data using time series data of multiple items past the prediction timing. . For example,
しかしながら、過去の操業データを用いて溶銑温度の予測精度を確保するためには、予測タイミングから所定時間前までの操業データに類似する操業データが過去の操業データの中にある程度以上含まれている必要がある。このため、現在の操業データが過去の操業データのデータ空間における“疎”な領域内にある場合、高炉の溶銑温度の予測精度が低下する。具体的には、本来予測したい溶銑温度の異常低下等の非定常状態時における溶銑温度の予測精度は、過去に同様な事例が少ないために低下する。 However, in order to ensure the accuracy of hot metal temperature prediction using the past operation data, operation data similar to the operation data from the prediction timing to a predetermined time before is included to some extent in the past operation data. There is a need. For this reason, when the current operation data is in a “sparse” region in the data space of the past operation data, the prediction accuracy of the hot metal temperature of the blast furnace decreases. Specifically, the accuracy of predicting the hot metal temperature in an unsteady state, such as an abnormal drop in the hot metal temperature, which is originally desired to be predicted, decreases because there are few similar cases in the past.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、溶銑温度の予測精度を常に高い状態に維持可能な高炉炉熱予測装置及び高炉炉熱予測方法を提供することである。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a blast furnace furnace heat prediction device and a blast furnace furnace heat prediction method capable of always maintaining the prediction accuracy of hot metal temperature in a high state. .
本発明に係る高炉炉熱予測装置は、高炉の操業条件の実績値及び該操業条件で高炉の操業を行った際の溶銑温度の実績値に関する情報を含む実績プロセスデータの各実績値について、第1の所定時間前までのデータを抽出して実績データセットを作成するデータ展開部と、前記実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出するデータ差分値算出部と、第2の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成するデータ差分値展開部と、前記時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、溶銑温度の予測時点における高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出する類似度算出部と、前記時間変化量データセット内の操業条件の実績値の時間変化量と前記類似度算出部によって算出された類似度とを用いて、高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成する炉熱予測式作成部と、前記炉熱予測式作成部によって作成された予測式に予測時点における高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって、予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する炉熱予測部と、を備えることを特徴とする。 The blast furnace furnace heat prediction device according to the present invention, for each actual value of the actual process data including information on the actual value of the operating conditions of the blast furnace and the actual value of the hot metal temperature when operating the blast furnace under the operating conditions, A data expansion unit that extracts data up to a predetermined time before and creates a performance data set; a data difference value calculation unit that calculates a time change amount of each performance value using the performance data set; A data difference value developing unit that extracts a time change amount data of each actual value for a predetermined time to create a time change amount data set; and a time change of the actual value of a plurality of operating conditions in the time change amount data set. For the amount, the similarity calculation unit that calculates the similarity to the time change of the operating conditions of the blast furnace at the time of prediction of the hot metal temperature, and the time change of the actual value of the operating condition in the time change data set and the class Using the similarity calculated by the temperature calculation unit, a furnace heat prediction formula for creating a prediction formula of the time change of the hot metal temperature representing the relationship between the time change of the operating conditions of the blast furnace and the time change of the hot metal temperature. A furnace heat prediction for predicting a time change amount of the hot metal temperature at the prediction time by substituting the time change amount of the operating condition of the blast furnace at the prediction time into the prediction formula prepared by the preparation unit and the furnace heat prediction formula preparation unit. And a unit.
本発明に係る高炉炉熱予測装置は、上記発明において、前記操業条件には、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも2つが含まれていることを特徴とする。 The blast furnace furnace heat prediction device according to the present invention, in the above invention, wherein the operating conditions include blast sensible heat, tuyere tip combustion heat, solution reaction heat, furnace top gas sensible heat, blast moisture decomposition heat, furnace body heat dissipation. , Pulverized coal combustion heat, pulverized coal decomposition heat, slag sensible heat, charged raw material sensible heat, and hot metal sensible heat.
本発明に係る高炉炉熱予測装置は、上記発明において、前記炉熱予測部は、前記操業条件に含まれる熱量の時間変化に対する前記溶銑温度の時間変化の遅れ時間を考慮して溶銑温度の時間変化量を予測することを特徴とする。 In the blast furnace furnace heat prediction device according to the present invention, in the above invention, the furnace heat prediction unit considers a time of the hot metal temperature in consideration of a time delay of the time change of the hot metal temperature with respect to a time change of the amount of heat included in the operating conditions. It is characterized by predicting a change amount.
本発明に係る高炉炉熱予測方法は、高炉の操業条件の実績値及び該操業条件で高炉の操業を行った際の溶銑温度の実績値に関する情報を含む実績プロセスデータの各実績値について、第1の所定時間前までのデータを抽出して実績データセットを作成するデータ展開ステップと、前記実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出するデータ差分値算出ステップと、第2の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成するデータ差分値展開ステップと、前記時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、溶銑温度の予測時点における高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出する類似度算出ステップと、前記時間変化量データセット内の操業条件の時間変化量と前記類似度算出ステップにおいて算出された類似度とを用いて、高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成する炉熱予測式作成ステップと、前記炉熱予測式作成ステップにおいて作成された予測式に予測時点における高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって、予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する炉熱予測ステップと、を含むことを特徴とする。 The blast furnace furnace heat prediction method according to the present invention, for each actual value of the actual process data including the actual value of the operating conditions of the blast furnace and the actual value of the hot metal temperature when operating the blast furnace under the operating conditions, A data expansion step of extracting data up to a predetermined time before and creating a performance data set; a data difference value calculation step of calculating a time change amount of each performance value using the performance data set; A data difference value development step of extracting a time change amount data of each actual value for a predetermined time to create a time change amount data set, and a time change of the actual value of a plurality of operating conditions in the time change amount data set; A similarity calculating step of calculating a similarity to a time variation of the operating conditions of the blast furnace at the time of the prediction of the hot metal temperature; Using the change amount and the similarity calculated in the similarity calculation step, a prediction formula for a time change amount of the hot metal temperature representing a relationship between the time change amount of the operating conditions of the blast furnace and the time change amount of the hot metal temperature is created. Furnace heat prediction formula creating step, and by substituting the time change of the operating conditions of the blast furnace at the forecast time into the forecast formula created in the furnace heat forecast formula creating step, the time change of the hot metal temperature at the forecast time is calculated. And estimating the furnace heat.
本発明に係る高炉炉熱予測方法は、上記発明において、前記操業条件には、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも2つが含まれていることを特徴とする。 In the blast furnace furnace heat prediction method according to the present invention, in the above-mentioned invention, the operating conditions include blast sensible heat, tuyere tip combustion heat, solution reaction heat, furnace top gas sensible heat, blast moisture decomposition heat, furnace body heat dissipation. , Pulverized coal combustion heat, pulverized coal decomposition heat, slag sensible heat, charged raw material sensible heat, and hot metal sensible heat.
本発明に係る高炉炉熱予測方法は、上記発明において、前記炉熱予測ステップは、前記操業条件に含まれる熱量の時間変化に対する前記溶銑温度の時間変化の遅れ時間を考慮して溶銑温度の時間変化量を予測するステップを含むことを特徴とする。 In the blast furnace furnace heat prediction method according to the present invention, in the above-described invention, the furnace heat prediction step includes a time period of the hot metal temperature in consideration of a delay time of the time change of the hot metal temperature with respect to a time change of the heat amount included in the operating conditions. The method includes a step of predicting a change amount.
本発明に係る高炉炉熱予測装置及び高炉炉熱予測方法によれば、予測対象の操業条件の絶対値と過去の操業条件の絶対値との類似度ではなく、予測対象の操業条件の時間変化量と過去の操業条件の時間変化量との類似度を算出するので、予測対象の操業条件の絶対値が過去の操業条件の絶対値のデータ空間における疎な領域内にある場合であっても予測対象の操業条件の時間変化量と類似する過去の操業条件を抽出し、溶銑温度の予測精度を常に高い状態に維持できる。 According to the blast furnace heat prediction apparatus and the blast furnace heat prediction method according to the present invention, not the similarity between the absolute value of the operation condition of the prediction target and the absolute value of the past operation condition, but the time change of the operation condition of the prediction target Since the similarity between the amount and the time change amount of the past operating conditions is calculated, even if the absolute value of the operating condition to be predicted is in a sparse region in the data space of the absolute value of the past operating condition. It is possible to extract past operating conditions that are similar to the time variation of the operating conditions to be predicted, and to always maintain high accuracy in predicting the hot metal temperature.
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測システムの構成について説明する。 Hereinafter, the configuration of a blast furnace heat prediction system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
〔高炉炉熱予測システムの構成〕
図1は、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測システムの構成を示すブロック図である。図1に示すように、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測システム1は、オペレータが各種操作入力を入力する際にオペレータにより操作される入力装置2、溶銑温度(高炉炉熱)の予測結果等を出力する出力装置3、高炉システムAの操業条件の実績値及びその操業条件で高炉システムAの操業を行った際の溶銑温度の実績値のデータに関する情報を含む実績プロセスデータを格納している操業実績データベース4、及び高炉炉熱予測装置5を主な構成要素として備えている。
[Configuration of blast furnace heat prediction system]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a blast furnace heat prediction system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, a blast furnace furnace
高炉炉熱予測装置5は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって構成され、内部の演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することにより、熱量計算部51、データ展開部52、データ差分値算出部53、データ差分値展開部54、類似度算出部55、炉熱予測式作成部56、及び炉熱予測部57として機能する。これら各部の機能については後述する。
The blast furnace
このような構成を有する高炉炉熱予測システム1では、高炉炉熱予測装置5が以下に示す高炉炉熱予測処理を実行することによって、予測精度を常に高い状態に維持しつつ溶銑温度を予測する。以下、高炉炉熱予測処理を実行する際の高炉炉熱予測装置5の動作について説明する。
In the blast furnace
〔高炉炉熱予測処理〕
図2は、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測処理の流れを示すフローチャートである。図2に示すフローチャートは、実績プロセスデータが操業実績データベース4に入力されたタイミングで開始となり、高炉炉熱予測処理はステップS1の処理に進む。実績プロセスデータは、所定の制御周期毎に操業実績データベース4に格納される。
[Blast furnace heat prediction processing]
FIG. 2 is a flowchart showing a flow of a blast furnace heat prediction process according to an embodiment of the present invention. The flowchart shown in FIG. 2 starts when the actual process data is input to the operation result database 4, and the blast furnace furnace heat prediction process proceeds to the process of step S1. The result process data is stored in the operation result database 4 at every predetermined control cycle.
ステップS1の処理では、熱量計算部51が、操業実績データベース4に入力された高炉システムAの操業条件の実績値を用いて、溶銑温度の決定に関係する熱量である、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも2つを計算する。これらの熱量は、本発明に係る操業条件に対応する。これにより、ステップS1の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップS2の処理に進む。
In the process of step S1, the
ステップS2の処理では、データ展開部52が、第1の所定時間前の過去にまで遡って熱量計算部51によって計算された複数の熱量及び溶銑温度の実績値を抽出することによって、実績データセットを作成する。具体的には、データ展開部52は、第1の所定時間前の過去にまで遡って熱量計算部51によって計算された複数の熱量の実績値を入力変数、溶銑温度の実績値を出力変数として抽出することによって実績データセットを作成する。これにより、ステップS2の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップS3の処理に進む。
In the process of step S2, the
ステップS3の処理では、データ差分値算出部53が、ステップS2の処理によって作成された実績データセットから予め設定されたデータ差分時間分の複数の熱量及び溶銑温度の実績値の差分データ(時間変化量データ)を算出する。データ差分時間はこの後の高炉炉熱の予測精度によって決められる任意の値である。なお、データ差分値算出部53は、実績データセットに対して平滑化処理を施した後に差分データを算出してもよい。これにより、ステップS3の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップS4の処理に進む。
In the process of step S3, the data difference
ステップS4の処理では、データ差分値展開部54が、設定した過去の第2の所定時間分の複数の熱量及び溶銑温度の実績値の差分データを抽出することによって時間変化量データセットを作成する。具体的には、データ差分値展開部54は、設定した過去の第2の所定時間分の複数の熱量の実績値の差分データを入力変数、溶銑温度の実績値の差分データ(観測データ)を出力変数として抽出することによって図3に示すような時間変化量データセットを作成する。ここで、図3に示す時間変化量データセットにおいて、出力変数(溶銑温度)の項目名称をY、M個の入力変数(熱量)の項目名称をXm(m=1,2,…,M)とする。また、出力変数の個数はN個あり、n番目(n=1,2,…,N)の出力変数の値をyn、n番目の入力変数の値をxm nと表現する。これにより、ステップS4の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップS5の処理に進む。
In the process of step S4, the data difference
ステップS5の処理では、類似度算出部55が、ステップS4の処理によって作成された時間変化量データセットに含まれるN個の入力変数の集合xnについて、溶銑温度の予測対象の入力変数に対する類似度を算出する。具体的には、始めに、類似度算出部55は、溶銑温度の予測対象の入力変数を示す入力ベクトル(要求点)xrを以下に示す数式(1)のように表現する。ここで、数式(1)中、Xm rは、溶銑温度の予測タイミングにおけるM個の熱量の時間変化量を示している。
In the process of step S5, the
次に、類似度算出部55は、時間変化量データセットに含まれるN個の入力変数の集合xnを用いて以下に示す数式(2)のような溶銑温度の差分データと各熱量の差分データとの関係を示す線形の回帰式モデルを作成する。なお、数式(2)中のパラメータb,a1,a2,…,amは最小2乗法により求められ、以下の数式(3)に示す偏回帰係数ベクトルαが後述する距離関数として用いられる。
Next, the
次に、類似度算出部55は、以下の数式(4)に示す入力変数空間内のある点xにおける要求点xrからの距離Lを以下に示す数式(5)のように定義する。ここで、偏回帰係数ベクトルαは、出力変数の時間変化量に対する各入力変数の寄与度と考えることができるので、距離Lはその寄与度を加味した重み付きの距離と言える。
Next, the
次に、類似度算出部55は、時間変化量データセットに含まれるN個の入力変数の集合xnのそれぞれについて要求点xrからの距離Lを算出する。詳しくは、n番目(n=1,2,…,N)の入力変数の集合xnの要求点xrからの距離Lnは以下に示す数式(6)により求められる。ここで、数式(6)中のxnは以下に示す数式(7)のように表される。なお、以下では、1〜N番目の入力変数の集合xnの要求点xrからの距離Lnをまとめて以下に示す数式(8)のように表現することにする。
Next, the
次に、類似度算出部55は、要求点xrからの近さを表す類似度Wを以下に示す数式(9)のように定義する。ここで、数式(9)中、σ(l)は数式(8)に示す距離lの標準偏差を示し、pは調整パラメータを示す。
Next, the
次に、類似度算出部55は、時間変化量データセットに含まれるN個の入力変数の集合xnのそれぞれについて、要求点xrからの類似度Wnを算出する。詳しくは、n番目(n=1,2,…,N)の入力変数の集合xnの要求点xrからの類似度Wnは以下に示す数式(10)から求めることができる。また、1〜N番目の入力変数の集合xnの要求点xrからの類似度Wnをまとめて以下に示す数式(11)のように表現することにする。これにより、ステップS5の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップS6の処理に進む。
Next, the
ステップS6の処理では、炉熱予測式作成部56が、時間変化量データセットに含まれるN個の入力変数の集合xnとステップS5の処理によって算出された要求点xrからの類似度Wnとを用いて、以下の数式(12),(13)に示すような溶銑温度の差分データと各熱量の差分データとの関係を示す線形の回帰式モデルを作成する。ここで、数式(13)に示すパラメータθは、類似度Wnを重みとする重み付き最小2乗法により求められる。結果、類似度Wnの大きい熱量(要求点xrに近い熱量)は重みが大きく、類似度の小さい熱量(要求点xrから遠い熱量)は重みが小さくなるように回帰式モデルが得られ、要求点の近傍の各熱量の実績値をより精度良くフィッティングする回帰式モデルができる。回帰式モデルは、本発明に係る予測式に対応する。これにより、ステップS6の処理は完了し、高炉炉熱予測処理はステップS7の処理に進む。
In the process of step S6, the furnace heat prediction
ステップS7の処理では、炉熱予測部57が、ステップS6の処理により作成された回帰式モデルに要求点xrの入力変数を代入することによって、要求点xrにおける溶銑温度の時間変化量を予測する。なお、本実施形態における高炉炉熱予測処理の特徴は時間変化量データセットを用いることにあるので、予測方法は回帰式モデルを用いる方法に限定されるわけではなく、過去の各熱量の時間変化量と予測タイミングにおける熱量の時間変化量との類似度に基づいて溶銑温度の時間変化量を予測する方法であればどのような方法であってもよい。これにより、ステップS7の処理は完了し、一連の高炉炉熱予測処理は終了する。
In the process at step S7, the furnace
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測処理では、データ展開部52が、高炉の操業条件の実績値及びその操業条件で高炉の操業を行った際の溶銑温度の実績値に関する情報を含む実績プロセスデータの各実績値について、第1の所定時間前までのデータを抽出して実績データセットを作成し、データ差分値算出部53が、実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出し、データ差分値展開部54が、第2の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成する。そして、類似度算出部55が、時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、溶銑温度の予測時点における高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出し、炉熱予測式作成部56が、時間変化量データセット内の操業条件の実績値の時間変化量と類似度算出部55によって算出された類似度とを用いて高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成し、炉熱予測部57が、炉熱予測式作成部56によって作成された予測式に予測時点における高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する。これにより、予測対象の操業データの絶対値と過去の操業データの絶対値との類似度ではなく、予測対象の操業条件の時間変化量と過去の操業条件の時間変化量との類似度を算出するので、予測対象の操業条件の絶対値が過去の操業条件の絶対値のデータ空間における疎な領域内にある場合であっても予測対象の操業条件の時間変化量と類似する過去の操業条件を抽出し、溶銑温度の予測精度を常に高い状態に維持することができる。また、このようにして炉熱の時間変化が予測できれば、現在の炉熱に予測された時間変化量を加算することで、将来の炉熱自体を予測することができる。
As is apparent from the above description, in the blast furnace heat prediction processing according to one embodiment of the present invention, the
また、入力値である熱量や溶銑温度は操業状態や使用原料に応じて大きく時間変化するので、それらの絶対値をそのまま使用すると、予測時の状態が稀な熱量や溶銑温度である場合、予測時と状態が近い過去データが少なくなるために予測精度が低下する。これに対して、予測時の状態が稀な熱量や溶銑温度である場合であっても時間変化量を取ると、予測時と状態が近い過去データが存在する確率が絶対値をそのまま使用した場合と比べて上がるので、予測精度の低下を抑制できる。また、入力値として炉における入出力熱に関するデータを用いる場合には、それらの熱量の時間変化量の重み付け線形和が将来の炉熱の変化量に現れると考えられるので、差分の形を採用した。 In addition, since the input values of calorie and hot metal temperature vary greatly with time according to the operating conditions and the raw materials used, if these absolute values are used as they are, if the state at the time of prediction is a rare calorie or hot metal temperature, Since the amount of past data close to time and state is reduced, the prediction accuracy is reduced. On the other hand, even if the state at the time of prediction is a rare calorie or hot metal temperature, taking the time change amount, the probability that there is past data that is close to the state at the time of prediction, if the absolute value is used as it is , The prediction accuracy can be prevented from lowering. When data on input and output heat in the furnace is used as the input value, it is considered that a weighted linear sum of the time changes of the heat amounts appears in the change amount of the furnace heat in the future. .
また、本発明の一実施形態である高炉炉熱予測処理では、操業条件には、送風顕熱量、羽口先燃焼熱量、ソリューション反応熱量、炉頂ガス顕熱量、送風湿分分解熱量、炉体放散熱量、微粉炭燃焼熱量、微粉炭分解熱量、スラグ顕熱量、装入原料顕熱量、及び溶銑顕熱のうちの少なくとも2つが含まれている。これにより、溶銑温度の予測タイミングにおいて、どの熱量の時間変化量が溶銑温度の時間変化に寄与しているかを把握できる。また、予測対象の操業条件に類似する過去の操業条件のみを用いた回帰式モデルによれば、その偏回帰係数によって溶銑温度に対する各熱量の影響度がわかるので、その影響度に基づいて熱量を操作することによって溶銑温度を制御できる。これに対して、特許文献1には、溶銑温度の予測に用いる変数として、微粉炭吹き込み量、ソリューションロスカーボン、熱流比、装入ピッチ、Si量、熱風温度、炉頂温度、溶銑温度等が記載されている。しかしながら、これらの変数の物理的な次元はバラバラであり、また単に溶銑温度と統計的に関係があるか否かだけで変数が選択されている。このため、選択された変数は物理現象に基づいてはおらず、予測に使用した変数の物理的な妥当性の検証や予測式の物理的な解釈が難しくなる。
In the blast furnace furnace heat prediction processing according to one embodiment of the present invention, the operating conditions include blast sensible heat, tuyere tip combustion heat, solution reaction heat, furnace top gas sensible heat, blast moisture decomposition heat, furnace body radiation. At least two of calorie, pulverized coal combustion heat, pulverized coal decomposition heat, slag sensible heat, charged raw material sensible heat, and hot metal sensible heat are included. This makes it possible to grasp which amount of temporal change in the amount of heat contributes to the temporal change in the hot metal temperature at the timing of predicting the hot metal temperature. In addition, according to the regression equation model using only past operating conditions similar to the operating conditions to be predicted, the influence of each heat amount on the hot metal temperature can be determined by the partial regression coefficient. The hot metal temperature can be controlled by the operation. On the other hand,
本実施例では、溶銑温度の時間変化量に強く影響する熱量の時間変化量を6つ選択した。また、溶銑温度の時間変化量を予測する時間は2時間後とし、時間変化量データセットを作成する際の第2の所定時間を2時間に設定した。加えて、熱量の時間変化に対する溶銑の時間変化の遅れ時間を考慮した(数式(14)に示すパラメータτi)。なお、ここでの遅れ時間とは、熱量が変化した後、どの程度の時間で溶銑温度が変化しているかのことを指す。また、使用する溶銑温度のデータは、熱量のように定周期計算可能なデータと異なり、バッチデータ(非定周期データ)であるので、熱量の計算時刻に合うように内挿処理を行った。今回の予測に用いた計算式を以下の数式(14)に示す。高炉炉熱の予測結果を図4に示す。図4に示すように、2時間後の溶銑温度の時間変化量の予測値が溶銑温度の時間変化量の実績値とほぼ一致していることが確認された。 In the present embodiment, six heat amount time changes that strongly influence the time change amount of the hot metal temperature are selected. The time for estimating the time change amount of the hot metal temperature was set to 2 hours later, and the second predetermined time when creating the time change amount data set was set to 2 hours. In addition, the delay time of the time change of the hot metal with respect to the time change of the calorie is considered (the parameter τ i shown in Expression (14)). Note that the delay time here indicates how long the hot metal temperature has changed after the heat quantity has changed. In addition, since the data of the hot metal temperature to be used is batch data (non-periodic data) unlike the data which can be calculated at a fixed period like the calorific value, the interpolation processing was performed so as to match the calculation time of the calorific value. The calculation formula used for this prediction is shown in the following formula (14). FIG. 4 shows the prediction results of the blast furnace heat. As shown in FIG. 4, it was confirmed that the predicted value of the time change of the hot metal temperature after 2 hours almost matched the actual value of the time change of the hot metal temperature.
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。 As described above, the embodiment to which the invention made by the present inventors is applied has been described. However, the present invention is not limited by the description and the drawings that constitute a part of the disclosure of the present invention according to the present embodiment. That is, other embodiments, examples, operation techniques, and the like performed by those skilled in the art based on this embodiment are all included in the scope of the present invention.
1 高炉炉熱予測システム
2 入力装置
3 出力装置
4 操業実績データベース
5 高炉炉熱予測装置
51 熱量計算部
52 データ展開部
53 データ差分値算出部
54 データ差分値展開部
55 類似度算出部
56 炉熱予測式作成部
57 炉熱予測部
A 高炉システム
1 Blast furnace
Claims (6)
前記実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出するデータ差分値算出部と、
第2の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成するデータ差分値展開部と、
前記時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、第1の所定時間前から溶銑温度の予測時点までの高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出する類似度算出部と、
前記時間変化量データセット内の操業条件の実績値の時間変化量と前記類似度算出部によって算出された類似度とを用いて、高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成する炉熱予測式作成部と、
前記炉熱予測式作成部によって作成された予測式に第1の所定時間前から予測時点までの高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって、予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する炉熱予測部と、
を備えることを特徴とする高炉炉熱予測装置。 For each actual value of the actual process data including the actual value of the operating conditions of the blast furnace and the actual value of the hot metal temperature at the time of operating the blast furnace under the operating conditions, the data up to the first predetermined time is extracted. A data expansion unit that creates an actual data set
A data difference value calculation unit that calculates a time change amount of each performance value using the performance data set,
A data difference value developing unit for extracting time change data of each actual value for a second predetermined time and creating a time change data set;
A similarity calculation method for calculating the similarity to the time change amount of the operating conditions of the blast furnace from the time before the first predetermined time to the predicted time point of the hot metal temperature for the time change amount of the actual values of the plurality of operating conditions in the time change amount data set. A degree calculator,
Using the time change amount of the actual value of the operation condition in the time change amount data set and the similarity calculated by the similarity calculation unit, the time change amount of the operation condition of the blast furnace and the time change amount of the hot metal temperature and Furnace heat prediction formula creation unit that creates a prediction formula of the amount of time change in hot metal temperature representing the relationship
The time variation of the hot metal temperature at the prediction time is predicted by substituting the time variation of the operating conditions of the blast furnace from the time before the first predetermined time to the prediction time into the prediction formula created by the furnace heat prediction formula creating unit. Furnace heat prediction section
A blast furnace heat prediction device comprising:
前記実績データセットを用いて各実績値の時間変化量を算出するデータ差分値算出ステップと、
第2の所定時間分の各実績値の時間変化量のデータを抽出して時間変化量データセットを作成するデータ差分値展開ステップと、
前記時間変化量データセット内の複数の操業条件の実績値の時間変化量について、第1の所定時間前から溶銑温度の予測時点までの高炉の操業条件の時間変化量に対する類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記時間変化量データセット内の操業条件の時間変化量と前記類似度算出ステップにおいて算出された類似度とを用いて、高炉の操業条件の時間変化量と溶銑温度の時間変化量との関係を表す溶銑温度の時間変化量の予測式を作成する炉熱予測式作成ステップと、
前記炉熱予測式作成ステップにおいて作成された予測式に第1の所定時間前から予測時点までの高炉の操業条件の時間変化量を代入することによって、予測時点における溶銑温度の時間変化量を予測する炉熱予測ステップと、
を含むことを特徴とする高炉炉熱予測方法。 For each actual value of the actual process data including the actual value of the operating conditions of the blast furnace and the actual value of the hot metal temperature at the time of operating the blast furnace under the operating conditions, the data up to the first predetermined time is extracted. A data deployment step to create an actual data set
A data difference value calculation step of calculating a time change amount of each performance value using the performance data set,
A data difference value developing step of extracting time change data of each actual value for a second predetermined time and creating a time change data set;
A similarity calculation method for calculating the similarity to the time change amount of the operating conditions of the blast furnace from the time before the first predetermined time to the predicted time point of the hot metal temperature for the time change amount of the actual values of the plurality of operating conditions in the time change amount data set. A degree calculation step;
Using the time variation of the operating conditions in the time variation data set and the similarity calculated in the similarity calculation step, the relationship between the time variation of the operating conditions of the blast furnace and the time variation of the hot metal temperature is calculated. Furnace heat prediction formula creation step of creating a prediction formula of the time change of the hot metal temperature to represent
By substituting the time variation of the operating conditions of the blast furnace from the first predetermined time before to the prediction time into the prediction formula created in the furnace heat prediction formula creating step, the time variation of the hot metal temperature at the prediction time is predicted. Furnace heat prediction step,
A blast furnace heat prediction method comprising:
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