JP7036142B2 - 転炉のスロッピング予知方法、転炉の操業方法及び転炉のスロッピング予知システム - Google Patents

Description

本発明は、転炉での溶銑の脱炭精錬において、スロッピング（炉内からのスラグ及び溶融鉄の噴出）の発生を予知する方法及びシステムに関する。また、スロッピングの発生を防止しながら溶銑を酸素吹錬する転炉の操業方法に関する。

高炉から出銑された溶銑は転炉に装入され、転炉内に装入された溶銑に対して上吹きランスまたは底吹き羽口から酸化性ガス（酸素ガス）が供給され、溶銑は転炉で脱炭精錬されて、溶銑から溶鋼が溶製される。この転炉においては、炉内に酸化性ガスを吹き込む（「酸素吹錬」という）ことによって媒溶剤を滓化させてスラグを形成し、溶銑に含まれる不純物元素（Ｐ、Ｓｉなど）をスラグ中に除去している。但し、媒溶剤を十分滓化させようとすると、生成されるスラグがフォーミング（泡立ち）し、酸素吹錬中に突沸的に炉内のスラグ及び溶融鉄（溶銑または溶鋼）が炉口から炉外に噴出する、所謂「スロッピング」が発生することがある。

特に、酸化鉄源（鉄鉱石、ミルスケールなど）を炉内に多量に投入した場合やソフトブローの操業時に、スラグ中の酸素蓄積量（ＦｅＯ量）が増加し、スラグと溶融鉄（溶銑または溶鋼）との界面で脱炭反応（Ｃ+Ｏ→ＣＯ）が爆発的に起こり、多量のＣＯガスが発生するために、スロッピングが起こるといわれている。

スロッピングは、溶鋼成分を乱して出鋼歩留りを低下させるとともに、脱炭精錬時間の増加、ＯＧ設備（非燃焼式排ガス処理設備）でのガス回収率の低下、作業環境の低下、周辺機器の故障などの様々な問題を引き起こす。そのため、従来から様々なスロッピング予知方法が提案されている。

例えば、特許文献１には、上吹きランスに設置した振動センサーで上吹きランスの振動を測定し、測定される振動信号のうち、予め定めた振幅設定値よりも大きな信号の一定時間内における比率を算出し、所定設定比率を超えるとスロッピングが発生すると判定するスロッピング予知方法が提案されている。

特許文献２には、転炉内のスラグ面にマイクロ波を投射し、スラグ面から反射されたマイクロ波を捉えて投射波と反射波との混合波の周波数及び／またはスラグ面でのマイクロ波反射率を算出し、これら算出値に基づいてスラグレベル及びスラグ滓化状況を検知し、スラグレベル及びスラグ滓化状況を予め定めた基準状態に維持すべく、これらの影響要素を設定制御する精錬方法が提案されている。

また、特許文献３には、転炉から発生する排ガスを冷却除塵して回収するようにした転炉排ガス処理装置において、音響メータ、排ガス組成分析、ダスト濃度計によって検知した情報をもとにスラグ状況を判定し、その判定結果に基づき、スロッピング、スピッティングの発生を抑制すべく、ランス高さ、送酸流量、上底吹き比率または副原料投入量の制御を行う転炉精錬方法が提案されている。

特開平６－２４８３２１号公報 特開昭５９－４１４０９号公報 特開平６－２５６８３２号公報

しかしながら、上記従来技術には以下の問題がある。

即ち、特許文献１は、振動センサーを使用し、また、特許文献２は、マイクロ波スラグレベル計を使用しており、これらのセンサーを用いたスロッピング予知方法では、センサーを、転炉炉内または炉内直近に設置する必要がある。設置したセンサーは、酸素吹錬中の転炉内で激しく流動する溶鋼、スラグ、排ガスなどの極近傍に曝されることから、設備の耐久性や連続運転性に課題があった。

特許文献３は、転炉排ガス処理設備の排ガスダクトで測定しており、排ガスダクトでは雰囲気温度が低いことから比較的安定稼働が可能であるが、測定時期に、排ガスダクトの測定位置まで排ガスが移動する時間分の遅れが生じるという課題があった。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、転炉での溶銑の脱炭精錬において、スロッピングを検知するためのセンサーを、転炉炉内または転炉炉内直近に設置する必要がなく、つまり、センサーの耐久性や連続運転性を問題とすることなく、且つ、時間遅れすることなくスロッピングの発生を予知することができるスロッピング予知方法及び予知システムを提供することであり、また、スロッピングの発生を防止しながら酸素吹錬する転炉の操業方法を提供することである。

上記課題を解決するための本発明の要旨は以下のとおりである。

［１］転炉内の溶銑に、上吹きランスから酸化性ガスを吹き付けて、或いは、更に底吹き羽口から酸化性ガスまたは不活性ガスを吹き込んで、溶銑を脱炭精錬し、溶銑から溶鋼を製造する転炉の脱炭精錬におけるスロッピング予知方法であって、
前記転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の発生速度を測定し、測定した鉄粒子の発生速度の時系列変化に基づいてスロッピングの発生を予知することを特徴とする、転炉のスロッピング予知方法。

［２］前記転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の個数を所定の時間間隔で測定することによって、前記転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の発生速度を測定することを特徴とする、上記［１］に記載の転炉のスロッピング予知方法。

［３］鉄粒子の発生速度が一旦減少した後に増加に転じる変曲点を検知し、変曲点を検知することでスロッピングの発生を予知することを特徴とする、上記［１］または上記［２］に記載の転炉のスロッピング予知方法。

［４］鉄粒子の発生速度の時系列変化を、移動平均による判定用の式を用いて求めることを特徴とする、上記［１］から上記［３］のいずれかに記載の転炉のスロッピング予知方法。

［５］前記判定用の式として、下記の（１）式から下記の（３）式を用い、（１）式から（３）式の全てが満たされるときに、スロッピングが発生すると判定することを特徴とする、上記［４］に記載の転炉のスロッピング予知方法。

ここで、Ｓ(n，m₀)は、測定時点n-m₀から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₁，m₁)は、測定時点n-L₁-m₁から測定時点n-L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-2L₁，m₁)は、測定時点n-2L₁-m₁から測定時点n-2L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n，m₂)は、測定時点n-m₂から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₂，m₂)は、測定時点n-L₂-m₂から測定時点n-L₂までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2は判定の閾値であって、Ｃ_S0＞０、Ｃ_S2＞０、Ｃ_S1＜Ｃ_S2であり、Ｌ₁、Ｌ₂は、定数であって、１以上の整数であり、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂は、定数であって、０以上の整数である。

［６］（１）式から（３）式における定数のＬ₁、Ｌ₂、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて決定することを特徴とする、上記［５］に記載の転炉のスロッピング予知方法。

［７］（１）式から（３）式における判定の閾値のＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて決定することを特徴とする、上記［５］または上記［６］に記載の転炉のスロッピング予知方法。

［８］（１）式から（３）式における判定の閾値のＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて、機械学習によって決定することを特徴とする、上記［５］または上記［６］に記載の転炉のスロッピング予知方法。

［９］溶銑から溶鋼を製造する転炉の操業方法において、
上記［１］から上記［８］のいずれかに記載の転炉のスロッピング予知方法でスロッピングが発生すると判定された際には、
スロッピングが発生すると判定された時点で、上吹きランスから吹き付ける酸化性ガスの流量の調整、上吹きランスのランス高さの調整、可動式フードの高さ位置の調整、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量の調整、鎮静材の投入のうちの１種または２種以上を実施することを特徴とする、転炉の操業方法。

［１０］転炉内の溶銑に、上吹きランスから酸化性ガスを吹き付けて、或いは、更に底吹き羽口から酸化性ガスまたは不活性ガスを吹き込んで、溶銑を脱炭精錬し、溶銑から溶鋼を製造する転炉の脱炭精錬におけるスロッピング予知システムであって、
前記転炉の周囲に配置され、転炉と可動式フードとの隙間を介して転炉の炉口から吹き出す鉄粒子を撮影する炉口撮影用カメラと、
該炉口撮影用カメラから送られた画像データを取り出し可能に記録するとともに、前記画像データを解析して転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の発生速度を測定し、且つ、測定した鉄粒子の発生速度の時系列変化に基づいてスロッピングの発生を予知する画像解析装置と、
を有することを特徴とする、転炉のスロッピング予知システム。

［１１］更に、前記画像解析装置から入力されるデータに基づいて、操業条件を変更するべく制御信号を発信する制御用計算機を有することを特徴とする、上記［１０］に記載の転炉のスロッピング予知システム。

［１２］前記画像解析装置は、鉄粒子の発生速度が一旦減少した後に増加に転じる変曲点を検知し、変曲点を検知することでスロッピングの発生を予知することを特徴とする、上記［１０］または上記［１１］に記載の転炉のスロッピング予知システム。

［１３］前記画像解析装置は、鉄粒子の発生速度の時系列変化を、移動平均による判定用の式を用いて求めることを特徴とする、上記［１０］から上記［１２］のいずれかに記載の転炉のスロッピング予知システム。

［１４］前記判定用の式として、下記の（１）式から下記の（３）式を用い、（１）式から（３）式の全てが満たされるときに、スロッピングが発生すると判定することを特徴とする、上記［１３］に記載の転炉のスロッピング予知システム。

ここで、Ｓ(n，m₀)は、測定時点n-m₀から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₁，m₁)は、測定時点n-L₁-m₁から測定時点n-L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-2L₁，m₁)は、測定時点n-2L₁-m₁から測定時点n-2L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n，m₂)は、測定時点n-m₂から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₂，m₂)は、測定時点n-L₂-m₂から測定時点n-L₂までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2は判定の閾値であって、Ｃ_S0＞０、Ｃ_S2＞０、Ｃ_S1＜Ｃ_S2であり、Ｌ₁、Ｌ₂は、定数であって、１以上の整数であり、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂は、定数であって、０以上の整数である。

［１５］前記画像解析装置は、（１）式から（３）式における判定の閾値のＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて、機械学習によって決定する機械学習モデルを具備することを特徴とする、上記［１４］に記載の転炉のスロッピング予知システム。

［１６］更に、（１）式から（３）式における判定の閾値のＣ₀、Ｃ₁、Ｃ₂を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて、機械学習によって決定する機械学習モデルを具備する機械学習用計算機を有することを特徴とする、上記［１４］に記載の転炉のスロッピング予知システム。

本発明に係る転炉のスロッピング予知方法及び予知システムによれば、溶銑を脱炭精錬する転炉において、スロッピングの発生を、転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の発生速度を測定することによって予知するので、スロッピングを検知するためのセンサーを、転炉炉内または転炉炉内直近に設置する必要がなく、且つ、時間遅れすることなくスロッピングの発生を予知できる。また、本発明に係る転炉の操業方法によれば、スロッピングの発生を予知した時点で、スロッピング防止対策を実施するので、スロッピングの発生を安定して抑制できる。

本発明の実施に好適な転炉設備の構成を模式的に示す概略図である。 スロッピングが発生したチャージにおける鉄粒子の発生速度指数の酸素吹錬中の時系列変化を示す図である。 スロッピングが発生しなかったチャージにおける鉄粒子の発生速度指数の酸素吹錬中の時系列変化を示す図である。 本発明の実施に好適な転炉設備の他の構成を模式的に示す概略図である。

本発明者らは、溶銑を酸化精錬して溶銑から溶鋼を製造する転炉での脱炭精錬において、酸素吹錬中のスロッピングの発生を時間遅れすることなくリアルタイムで予知することを目的とし、転炉での脱炭精錬において、スロッピング発生時の転炉炉内状況をリアルタイムで監視することを鋭意検討した。スロッピングは、転炉内のスラグがフォーミング（泡立ち）した状態のときに発生することが知られている。

検討の結果、本発明者らは、転炉内のスラグの状況により、炉口から吹き出す鉄粒子の飛散状況、所謂「スピッティング」の状況が異なることがわかった。この結果から、転炉内のスラグ状況をリアルタイムで的確に把握する因子として、転炉の炉口から吹き出す鉄粒子に着目し、転炉の脱炭精錬において、炉口から吹き出す鉄粒子の個数を所定の時間間隔で測定することに思い至った。

そこで、転炉での脱炭精錬中に、転炉の炉口と可動式フードとの間の隙間の全部を、可視光のＣＣＤ画像で、１秒に１回の頻度で撮影し、撮影した画像を２値化し、粒径が１０ｍｍ以上２０ｍｍ以下の粒子の飛散個数を数え、この飛散個数から鉄粒子の発生速度を測定した。その際に、予め１０チャージの吹錬において吹錬中の鉄粒子の発生速度の吹錬平均を算出し、吹錬全体の平均が３０となるように鉄粒子の発生速度を指数化した。本明細書では、指数化した前記数値を「鉄粒子の発生速度指数」と称し、この鉄粒子の発生速度指数を用いて時系列変化を求めた。当然ではあるが、指数化しない発生速度のままで時系列変化を求めることもできる。

転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の測定は、図１（図１の詳細説明は後述）に示すように、転炉２の正面に炉口撮影用カメラ６を取り付け、炉口９と可動式フード１０との隙間を介して転炉の炉口から吹き出す鉄粒子を撮影することによって行った。炉口撮影用カメラ６により撮影された撮影画像を画像解析装置７に送信し、そして、画像解析装置７で画像を記録するとともに、入力された画像データから鉄粒子の発生速度を演算した。

この検討では、上吹きランス３から酸化性ガスを吹き付けるとともに、炉底部の底吹き羽口４から攪拌用ガスを吹き込むことができる転炉（容量３００トン規模）を使用した。上吹きランスからの酸化性ガスとしては、酸素ガス（工業用純酸素ガス）を使用し、底吹き羽口からの攪拌用ガスとしては、アルゴンガスを使用した。また、上吹きランスは、先端に設置される酸素ガス噴射ノズルの個数が５孔で、その噴射角度が１５°のラバール型噴射ノズルを有する上吹きランスを使用した。ここで、噴射ノズルの噴射角度とは、噴射ノズルの酸素ガス噴射方向と上吹きランスの軸心方向との相対角度である。

上記した転炉を用いて、炭素濃度が３．５質量％の溶銑の脱炭精錬を行った。上吹きランスからの酸素ガスの供給は、溶銑の炭素含有量が３．５質量％の時点から開始し、炉内の溶融鉄の炭素含有量が０．０４質量％となる時点まで継続して行った。

上吹きランスからの酸素ガス流量は、８００～１０００Ｎｍ^３／ｍｉｎ、上吹きランスのランス高さは、２．５～３．０ｍとし、底吹き羽口からの攪拌用ガスの流量は、５～３０Ｎｍ^３／ｍｉｎとした。ここで、「上吹きランスのランス高さ」とは、上吹きランスの先端から転炉内における静止状態の溶銑浴面までの距離である。

図２に、スロッピングが発生したチャージにおける上記方法で算出した鉄粒子の発生速度指数の酸素吹錬中の時系列変化を示し、図３に、スロッピングが発生しなかったチャージにおける上記方法で算出した鉄粒子の発生速度指数の酸素吹錬中の時系列変化を示す。図２及び図３は、１秒間隔毎に測定した鉄粒子個数から求めた発生速度を指数化した図である。ここで、図２に示すスロッピングが発生したチャージの脱炭精錬時間は１９．５分であり、図３に示すスロッピングが発生しなかったチャージの脱炭精錬時間は１８．５分であった。図２及び図３の横軸に示す酸素吹錬進行度は、下記の（４）式で定義されるものである。

酸素吹錬進行度＝（Ｑ_O2C／Ｑ_O2）×１００……（４）
ここで、Ｑ_O2Cは、酸素吹錬を開始してから任意の或る時点までの積算酸素量（Ｎｍ^３）、Ｑ_O2は、酸素吹錬終了時の積算酸素量（Ｎｍ^３）である。

図２及び図３から、以下の事象がわかった。つまり、スロッピングの発生の有無に拘わらず、酸素吹錬の前半（酸素吹錬進行度が５０～６０％までの範囲）では、酸素吹錬進行度の増加とともに鉄粒子の発生速度指数は増加し、一方、酸素吹錬の後半では、酸素吹錬進行度の増加とともに鉄粒子の発生速度指数は減少する。

但し、図２に示すように、スロッピングが発生したチャージでは、酸素吹錬の前半であっても、酸素吹錬進行度の増加に伴って増加し始めた鉄粒子の発生速度指数が一旦減少し、その後、再度増加に転じた後、スロッピングが発生することがわかった。

これは、スロッピングの発生時は、炉内のスラグがフォーミング（泡立ち）することから、スラグの見掛け厚みが増加し、スラグの見掛け厚みの増加による遮断効果で、炉口からの鉄粒子の吹き出しが少なくなる、つまり、鉄粒子の発生速度指数が低下したと考えられる。

この結果から、本発明者らは、鉄粒子の発生速度指数の時系列変化がスロッピングの予知に利用できることを見出した。

スロッピングが発生しないチャージについては、図３に示すように、鉄粒子の発生速度指数は吹錬の進行とともに増加し、吹錬中期において最大値を呈した。その後、吹錬末期にかけては、鉄の過酸化を防止するために酸素ガス供給速度を低減するので、鉄粒子の発生速度指数は減少した。

ここで特筆すべきは、スロッピングが発生しないチャージでは、鉄粒子の発生速度指数が最大値を呈した後は減少し、急激で大きな増加に転じない、という点である。即ち、鉄粒子の発生速度指数が減少した後に急激で大きな増加に転じる挙動は、スロッピングが発生するときにのみ起こることが示唆された。

本発明者らは、鉄粒子の発生速度指数は増加したり減少したりするパターンを形成するという観点から、スロッピングが発生したチャージとスロッピングが発生しなかったチャージとについて、鉄粒子の発生速度指数の時系列的な変化を比較した。その結果、スロッピングが発生する場合には、鉄粒子の発生速度指数の時系列的な変化に、以下に例示する特徴があることがわかった。即ち、鉄粒子の発生速度指数の現在の数値が、現在から１０秒前の測定点での鉄粒子の発生速度指数よりも２０％以上増加しており、且つ、現在から１０秒前の測定点での鉄粒子の発生速度指数が、現在から６０秒前の測定点での鉄粒子の発生速度指数と同等または小さい場合に、スロッピングが発生していたことがわかった。これは、規格化しない鉄粒子の発生速度のままの測定値でも同様のことがいえる。

つまり、鉄粒子の発生速度及び発生速度指数が、上記したように、一定時間（約５０秒間程度）継続して減少または停滞傾向を示した後に、大幅な増加に転じる挙動（この挙動を本明細書では「変曲点」と定義する）は、スロッピングが発生するときのみに観察されることが示唆された。換言すれば、鉄粒子の発生速度及び発生速度指数の時系列変化に変曲点が現れることを検知することで、スロッピングの発生を予知できることがわかった。

鉄粒子の発生速度指数をスロッピングの予知に利用するにあたり、図２及び図３に鉄粒子の発生速度指数の時系列変化を示すように、移動平均されていない瞬間値（実績値）の鉄粒子の発生速度指数を比較することでもスロッピングの予知は可能である。しかし、或る期間の鉄粒子の発生速度指数の移動平均を用いることで、より正確にスロッピングの発生を予知できることがわかった。ここで、移動平均とは、変化しているデータの或る範囲の和を、データの個数で除算した値であり、時系列データを平滑化する手法である。

鉄粒子の発生速度（実績値）及び発生速度指数を移動平均することで、バラツキが小さくなる。移動平均の可算数などを適切に選択することで、例えば、鉄粒子の発生速度指数の移動平均値は、スロッピングが発生しないチャージでは、鉄粒子の発生速度指数が最大値を呈するまでは単調に増加し、鉄粒子の発生速度指数が最大値を呈した後は単調に減少するようになる。鉄粒子の発生速度（実績値）も発生速度指数と同様の挙動を示す。

また更に、鉄粒子の発生速度及び発生速度指数の時系列変化を、移動平均を利用した判定用の式を用いて求めることで、つまり、鉄粒子の発生速度及び発生速度指数の変曲点を移動平均による判定用の式を用いて求めることで、より一層正確にスロッピングの発生を予知できることがわかった。

測定点nにおける、鉄粒子の発生速度指数の変曲点を求めるための、移動平均を利用した判定用の式としては、例えば、下記の（１）式から（３）式を用いることができる。（１）式から（３）式を用いることで、上記の変曲点を容易に検知することができる。ここで、測定点nとは、脱炭精錬中の任意の時点の測定点を指し、現在の測定点に相当する。

ここで、Ｓ(n，m₀)は、測定時点n-m₀から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₁，m₁)は、測定時点n-L₁-m₁から測定時点n-L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-2L₁，m₁)は、測定時点n-2L₁-m₁から測定時点n-2L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n，m₂)は、測定時点n-m₂から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₂，m₂)は、測定時点n-L₂-m₂から測定時点n-L₂までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2は判定の閾値であって、Ｃ_S0＞０、Ｃ_S2＞０、Ｃ_S1＜Ｃ_S2であり、Ｌ₁、Ｌ₂は、定数であって、１以上の整数であり、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂は、定数であって、０以上の整数である。

ここで、（１）式は、Ｃ_S0以上の値を有するデータのみを判定用のデータとして用いることを意味する。この条件を課すことにより、バックグラウンドノイズや炉口撮影用カメラの視野が短期間遮られてブラックアウトした期間のデータを除いて判定を行うことができる。（２）式は、測定点n-2L₁から測定点n-L₁までの期間、即ち、現在より少し前の鉄粒子の発生速度指数の変化量を示す式である。また（３）式は、測定点n-L₂から測定点nまでの期間、即ち、現在の直前の鉄粒子の発生速度指数の変化量を示す式である。

尚、（２）式及び（３）式は、それぞれ、Ｉ(n-2L₁，m₁)及びＩ(n-L₂，m₂)で規格化された形となっているが、これらは、各チャージによって鉄粒子の発生速度の絶対値が変化することの影響を除くためである。また、本発明では、現在より少し前の期間に鉄粒子の発生速度指数が一旦減少し、その後、現在の直前で増加に転じる時系列変化の変曲点を検知するものであるから、Ｃ_S2＞０、Ｃ_S1＜Ｃ_S2である。

また、Ｌ₁、Ｌ₂は、現在から遡るべき測定点の数を与える。測定時間間隔をΔｔ（秒）とすると、Ｌ₁×Δｔ、Ｌ₂×Δｔが、現在から遡るべき期間（秒）となる。ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂は、後方移動平均範囲となる測定点の数を与える。測定時間間隔をΔｔ（秒）とすると、ｍ₁×Δｔ、ｍ₂×Δｔ、ｍ₃×Δｔが、後方移動平均をとる時間範囲（秒）となる。

上記の（１）式、（２）式及び（３）式を用い、判定の閾値のＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2、及び、定数Ｌ₁、Ｌ₂、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂を変更し、（１）式から（３）式の全ての式を満足するときにスロッピングが発生すると想定して、脱炭精錬におけるスロッピングの発生を予知する試験を行った。

下記の表１に試験結果を示す。尚、この試験では、スロッピングが発生すると判定した場合でも、スロッピングを防止するために操業条件を変更することは実施していない。

表１に示すように、鉄粒子の発生速度指数の移動平均の可算数や判定の閾値を適切に選択することで、スロッピングを安定して予知できることを見出した。ここで、表１における「判定成功率」とは、実際にスロッピングが発生した時点よりも６０秒以上前にスロッピングを予知できたチャージの割合である。また、「正常検知率」とはスロッピングが発生しなかったチャージにおいて、スロッピングが発生すると予測しなかったチャージの割合、即ち、誤検知をしなかったチャージの割合である。

本発明に係る転炉のスロッピング予知方法、スロッピング予知システム及び転炉の操業方法は、上記知見に基づき、更に検討を加えて完成されたものである。以下、本発明に係る転炉のスロッピング予知方法、スロッピング予知システム及び転炉の操業方法の具体的な実施方法を、図面を参照して説明する。図１に、本発明を実施するうえで好適な転炉設備の構成の概略を模式的に示す。

本発明を実施するうえで好適な転炉設備１は、転炉２と、上吹きランス３と、転炉２の周囲に配設され、炉口９と可動式フード１０との隙間１６（以下「炉口－可動式フード間隙間１６」と記す）を撮影可能とする炉口撮影用カメラ６と、該炉口撮影用カメラ６で撮影された撮影画像を取り出し可能に記録し、該撮影画像を解析する画像解析装置７と、該画像解析装置７で解析されたデータに基づき、制御信号を発信する制御用計算機８と、を有する。

更に、制御用計算機８から発信された制御信号により、個別に作動可能に構成される、上吹きランス３のランス高さを調整するためのランス高さ制御装置１１、上吹きランス３から噴射する酸化性ガスの流量を調整するための酸化性ガス流量制御装置１２、底吹き羽口４から吹き込む攪拌用ガスの流量を調整するための底吹きガス流量制御装置１３、炉上ホッパー（図示せず）に収容された副原料の銘柄及び投入量を制御するための副原料投入制御装置１４及び可動式フード１０の高さ位置を制御するための可動式フード高さ位置制御装置１５を有する。

制御用計算機８には、ランス高さ制御装置１１で測定されるランス高さ、酸化性ガス流量制御装置１２で測定される酸化性ガス供給速度、底吹きガス流量制御装置１３で測定される底吹きガス流量、副原料投入制御装置１４で測定される副原料投入量、可動式フード高さ位置制御装置１５で測定される可動式フード高さ位置が、フィードバック制御のために入力されている。また、制御用計算機８には、煙道に設けられた、転炉から排出される排ガスの流量を測定するための排ガス流量測定器（図示せず）で測定される排ガス流量、また、煙道に設けられた、転炉から排出される排ガスの成分（ＣＯ、ＣＯ_２、Ｏ_２）を測定するための排ガス成分測定器（図示せず）で測定される排ガス成分が入力されている。

本発明で使用する転炉２は、上吹きランス３から、炉内の溶銑５に向けて酸化性ガス噴流１７を噴射すると同時に、炉底部の底吹き羽口４から、攪拌用ガスを吹き込むことができる構成とする。そして、転炉２の周囲には、炉口－可動式フード間隙間１６を撮影する炉口撮影用カメラ６が取り付けられる。取り付けられた炉口撮影用カメラ６により、炉口－可動式フード間隙間１６を撮影する。

尚、炉口撮影用カメラ６の取り付け位置は、炉口撮影用カメラ６に対する熱や粉塵等の負荷が小さく、耐用可能であり、且つ、転炉の炉口９と可動式フードとの隙間から見える炉口－可動式フード間隙間１６が撮影可能な位置であればよい。例えば、転炉２の正面に炉口撮影用カメラ６を取り付ければ、チャージングドアに設けられたフレーム確認用の小窓（隙間）から見える炉口－可動式フード間隙間１６を撮影することができる。また、転炉炉体を囲む壁の炉裏（操作室の反対側）や炉側（トラニオン側）に炉口－可動式フード間隙間１６が撮影可能な撮影窓を設け、その窓の外側に炉口撮影用カメラ６を取り付けて撮影することもできる。或いは、転炉炉体を囲む壁の内側であっても、炉口撮影用カメラ６が耐用可能な場所があれば採用することができる。

炉口撮影用カメラ６により撮影された撮影画像（画像データ）は、逐次、画像解析装置７に送信される。画像解析装置７では、送られた撮影画像（画像データ）を記録するとともに、画像データを解析し、鉄粒子の発生速度、鉄粒子の発生速度指数、及び、好ましくは、鉄粒子の発生速度指数の移動平均を演算する。また、画像解析装置７は、送られた撮影画像（画像データ）の解析結果に基づいてスロッピングの発生を予知する。

画像解析装置７で解析された鉄粒子の発生速度、鉄粒子の発生速度指数、及び、鉄粒子の発生速度指数の移動平均のデータは、スロッピングの発生を予知したことを含めて、その都度、制御用計算機８に送信される。同様に、制御用計算機８に記憶された上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さ、排ガス流量、排ガス成分などの操業データが、その都度、画像解析装置７に送信される。

制御用計算機８は、スロッピングの発生を予知したことを画像解析装置７から受信したなら、ランス高さ制御装置１１、酸化性ガス流量制御装置１２、底吹きガス流量制御装置１３、副原料投入制御装置１４及び可動式フード高さ位置制御装置１５を、個別または同時に作動させる制御信号を発信する。尚、図１中の符号の１８は、上吹きランスへの酸化性ガス供給管、符号の１９は、上吹きランスへの冷却水供給管、符号の２０は、上吹きランスからの冷却水排出管である。

本発明では、転炉設備１を用いて、転炉２に収容された溶銑５に、上吹きランス３から酸化性ガスを吹き付けて、或いは、更に底吹き羽口４から酸化性ガスまたは不活性ガスを吹き込んで、溶銑５を酸化精錬して、つまり、溶銑５を脱炭精錬して、溶銑５から溶鋼を製造する。

そして、脱炭精錬中に、炉口撮影用カメラ６で炉口－可動式フード間隙間１６を所定の時間間隔で撮影し、撮影したＣＣＤ画像を解析して、リアルタイムで転炉２における脱炭精錬中の炉内スラグの状況変化を推定し、この推定した炉内スラグの状況変化に基づいて、スロッピングを予知する。尚、炉口撮影用カメラ６による撮影は、測定時間間隔Δｔを１～１０秒の間隔で行うことが、スロッピングを確実に予知する観点から好ましい。

画像解析装置７は、ＣＣＤ画像を解析して、所定の時間間隔で鉄粒子の発生速度及び鉄粒子の発生速度指数を算出し、更に、好ましくは、鉄粒子の発生速度指数の移動平均を算出する。そして、算出した鉄粒子の発生速度、鉄粒子の発生速度指数、鉄粒子の発生速度指数の移動平均に基づいて、炉内状況の変化を推定し、転炉操業におけるスロッピングの発生を予知する。この場合、上記の変曲点を検知し、変曲点を検知することでスロッピングの発生を予知することが好ましい。

ここで、スロッピングの予知に用いる移動平均を利用した判定用の式として、上記の（１）式から（３）式を使用し、（１）式から（３）式の全てが満たされるときに、スロッピングが発生すると判定することが好ましい。（１）式から（３）式における判定の閾値であるＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2は、各転炉の撮影環境や操業条件によって異なることから、鉄粒子の発生速度を測定し、（１）式から（３）式でスロッピングを正常に検知した割合が最大となるように、予備試験を実施して予め定める。また、操業上の利点を鑑み、誤検知が最低となる範囲で正常検知率が最大となるように、Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を決めることもできる。

その他のＬ₁、Ｌ₂、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂の各定数については、大きな値を設定した方が、トレンドは緩やかとなり、過検知（スロッピングでないものをスロッピングと判定する）を起こしにくい。しかし、これらの値を大きく設定しすぎると、感受性が鈍くなり、スロッピング発生前にスロッピングを検知することが難しくなる。

また、Δt×Ｌ₁、Δt×Ｌ₂、Δt×ｍ₀、Δt×ｍ₁、Δt×ｍ₂は、スロッピングを検知した後の対策を講じる時間（数十秒～百秒程度）を考慮したうえで、（１）式から（３）式でスロッピングを正常に検知する割合が最大となるように、予備試験を実施して予め定める。Δt×Ｌ₁、Δt×Ｌ₂、Δt×ｍ₀、Δt×ｍ₁、Δt×ｍ₂が吹錬時間に対して１～５％程度の長さの場合には、比較的良好な検知率が得られる。また、操業上の利点を鑑み、誤検知が最低となる範囲で正常検知率が最大となるように決めることもできる。

画像解析装置７では、オペレーターが、Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2、の各閾値、及び、Ｌ₁、Ｌ₂、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂の各定数を任意の数値で設定できるようになっている。また、画像解析装置７は、判定の閾値であるＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種または２種以上を用いて、機械学習によって決定する、機械学習モデル機能を具備している。つまり、画像解析装置７は、Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、機械学習によって自動的に設定できる機能を具備している。

また、図４に示すように、画像解析装置７とは別に、機械学習モデル機能を有している機械学習用計算機２１を設けることができる。この場合は以下のように各定数を設定することができる。先ず、操業データが記録された制御用計算機８などから操業データを、鉄粒子の発生速度のデータが記録された画像解析装置７などから鉄粒子の発生速度のデータを、それぞれオフラインで機械学習用計算機２１に送信する。機械学習用計算機２１は、受信したデータに基づいて機械学習を行ない、上記の各定数を決定し、決定した値を画像解析装置７に送信する。画像解析装置７は、新たな定数を受信し、次回以降の操業では新たな定数を用いて判定を行う。

図４は、本発明の実施に好適な転炉設備の他の構成を模式的に示す概略図である。図４に示す転炉設備１Ａは、図１に示す転炉設備１に、更に、機械学習用計算機２１を配置した構成である。その他の構成は図１に示す転炉設備１と同一構造となっており、同一の部分は同一符号により示し、その説明は省略する。

本発明に係る転炉の操業方法では、脱炭精錬中に、転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の発生速度の時系列変化に基づきスロッピングが発生すると判定された時点で、スロッピングの発生を防止するべく及び設備の損傷を防止するべく、上吹きランスから吹き付ける酸化性ガスの流量調整、ランス高さの調整、可動式フードの高さ位置調整、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量調整、鎮静材の炉内投入のうちの１種または２種以上を実施する。この場合、鉄粒子の発生速度指数の時系列変化の変曲点を上記の（１）式から（３）式の判定用の式を用いて求め、（１）式から（３）式の全てが満たされるときに、スロッピングが発生すると判定することが好ましい。

具体的な対処方法としては、上吹きランスから吹き付ける酸化性ガスの流量を減少するか、上吹きランスのランス高さを低下するか、可動式フードの高さ位置を高くして可動式フードのスラグによる損傷を防止するか、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量を増加させるか、鎮静材を投入することが好ましい。更には、上記の操作のうちの２つ以上を組み合わせて行うことがより好ましい。このような調整により、スロッピングの発生前またはスロッピング発生のごく初期に、スラグのフォーミングまたは急激な脱炭反応を抑制でき、炉外へのスラグ及び溶融鉄の噴出を回避でき、鉄歩留りを向上させることができる。

ここで、上吹きランスから吹き付ける酸化性ガス流量の減少、上吹きランスのランス高さの低下、底吹き羽口から吹き込むガス流量の増加及び鎮静材の投入は、スロッピングの発生を防止するための操業条件の変更であり、可動式フードの高さ位置を高くすることは、設備の損傷を防止するための操業条件の変更である。したがって、少なくとも、スロッピングの発生を防止するための操業条件の変更を実施することが望ましい。可動式フードの高さ位置を低くして物理的にスラグの噴出を防止することもスラグの噴出を軽減するという観点からは有効な処置であるが、この場合には、可動式フードの使用回数が低下することを考慮する必要がある。

ここで、鎮静材とは、転炉内に投入されることにより炉内のスラグにガス抜き流路を形成し、フォーミング（泡立ち）したスラグのガス抜けを改善し、スラグのフォーミングを抑制するための製鋼用副原料である。鎮静材としては、一般的には、炭材、ミルスケール、スラグなどを水分または油脂で造粒したものが使用されるが、その他の物質であってもよい。

上吹きランスから吹き付ける酸化性ガスの流量の減少量、上吹きランスのランス高さの低下量、可動式フードの高さ位置変化量、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量の増加量、鎮静材の投入量は、予め、溶融鉄の攪拌力と酸化性ガスの流量との比率などに基づき、決定しておくことが好ましい。

また、本発明を実施するうえで好適な転炉設備１では、上記の（１）式から（３）式の判定用の式の全てが満たされる時点で、その都度、制御用計算機８から、ランス高さ制御装置１１へ、ランス高さを低下するように制御信号を発信するか、酸化性ガス流量制御装置１２へ、上吹きランスから噴射する酸化性ガスの流量を減少するように制御信号を発信するか、可動式フード高さ位置制御装置１５へ、可動式フードの高さ位置を高くするように制御信号を発信するか、底吹きガス流量制御装置１３へ、吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量を増加するように制御信号を発信するか、副原料投入制御装置１４へ、所定量の鎮静材を投入するように制御信号を発信するか、或いは、それら制御信号の全てを同時に発信するように構成されることが好ましい。

上吹きランス３から吹き付ける酸化性ガスは、酸素ガス（工業用純酸素ガス）が一般的であるが、酸素ガスと、アルゴンガス、ヘリウムガスなどの希ガスや窒素ガスとの混合ガス、空気、酸素富化空気などを用いることができる。尚、ここでいう「酸化性ガス」とは、酸素濃度が空気と同等或いはそれ以上である酸素含有ガスである。また、底吹き羽口４から吹き込むガスは、不活性ガスまたは酸化性ガスであり、酸化性ガスを吹き込む場合は、酸化精錬用の酸化性ガスとして機能するとともに、攪拌用ガスとしても機能する。

また、炉口－可動式フード間隙間１６の撮影による炉内状況の判定では、クレーンの通過や炉口への地金の堆積などによる視野の遮蔽などの状況の変化により誤検知となる場合がある。このため、（１）式から（３）式における判定の閾値であるＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2、及び、定数のＬ₁、Ｌ₂、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂を、各チャージの転炉操業ごとに変化させることが望ましい。

具体的には、定数のＬ₁、Ｌ₂、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度指数の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種または２種以上を用いて決定することが好ましい。

同様に、判定の閾値であるＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度指数の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種または２種以上を用いて決定することが好ましい。

また、判定の閾値であるＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度指数の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種または２種以上を用いて、機械学習によって決定することがより好ましい。

また、上記説明は、鉄粒子の発生速度指数を用いて（１）式から（３）式を算出しているが、各測定時点における鉄粒子の発生速度自体を用いて（１）式から（３）式を算出してもよい。

以上説明したように、本発明によれば、溶銑５を脱炭精錬する転炉２において、スロッピングの発生を、炉口から吹き出す鉄粒子の発生速度を、光学カメラによる可視光の画像に基づいて測定することによって予知するので、スロッピングを検知するためのセンサーを、転炉炉内または転炉炉内直近に設置する必要がなく、且つ、時間遅れすることなくスロッピングの発生を予知できる。そして、スロッピングの発生を予知した時点で、スロッピング防止対策を実施するので、スロッピングの発生を安定して抑制できる。

図１に示す転炉２と同様の形式を有する、容量３００トンの上底吹き転炉（酸素ガス上吹き、アルゴンガス底吹き）を用いて、溶銑５の脱炭精錬を行った。上吹きランス３は、先端部に５個のラバールノズル型の噴射ノズルを、噴射角度を１５°として、上吹きランスの軸心に対して同一円周上に等間隔に配置したものを使用した。尚、噴射ノズルのスロート径ｄ_ｔは７３．６ｍｍであり、出口径ｄ_ｅは７８．０ｍｍである。

先ず、転炉内に鉄スクラップを装入したのち、予め脱硫処理及び脱燐処理を施した、温度が１３１０～１３６０℃の３００トンの溶銑を転炉に装入した。溶銑の化学成分を表２に示す。

次いで、底吹き羽口４から、攪拌用ガスとしてアルゴンガスを溶銑中に吹き込みながら、上吹きランス３から、酸化性ガスとして酸素ガスを溶銑浴面に向けて吹き付け、溶銑の脱炭精錬を開始した。鉄スクラップの装入量は、脱炭精錬終了後の溶鋼温度が１６５０℃となるように調整した。

その後、脱炭精錬中に炉上ホッパー（図示せず）から、ＣａＯ系媒溶剤として生石灰を投入して、溶融鉄中の炭素濃度が０．０５質量％となるまで脱炭精錬を行った。生石灰の投入量は、炉内に生成されるスラグの塩基度（(質量％ＣａＯ)／(質量％ＳｉＯ_２)）が２．５となるように調整した。

脱炭精錬中に、所定の測定時間間隔Δｔ；１秒で、連続的に、転炉２のほぼ正面に設置した炉口撮影用カメラ６により、炉口－可動式フード間隙間１６を撮影した。

得られた撮影画像から、画像解析装置７で、各測定時点における鉄粒子の発生速度指数を演算した。

得られた各測定時点における鉄粒子の発生速度指数を用いて、上記の（１）式から（３）式を算出した。その際に、（１）式から（３）式の判定の閾値は、Ｃ_S0＝１５、Ｃ_S1＝０、Ｃ_S2＝０．５とし、定数は、Ｌ₁＝２０、Ｌ₂＝１５、ｍ₀＝２０、ｍ₁＝２０、ｍ₂＝２０とした。

そして、（１）式から（３）式の全てが満たされるときに、スロッピングが発生すると判定し、スロッピングが発生すると判定した時点で、上吹きランスからの酸素ガス流量の調整、上吹きランスのランス高さの調整、可動式フードの高さ位置の調整、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量の調整、鎮静材の炉内投入のうちのいずれか１種または２種以上を実施した。

具体的には、上吹きランスからの酸素ガス流量の調整は、１０００Ｎｍ^３／ｍｉｎから８３３Ｎｍ^３／ｍｉｎへと減少し、ランス高さの調整は、３．０ｍから２．５ｍへと低下し、底吹きガス流量の調整は、１５Ｎｍ^３／ｍｉｎから３０Ｎｍ^３／ｍｉｎへと増加させた。また、可動式フードの高さ位置の調整は、スロッピングが発生すると判定した時点での可動式フードの高さ位置よりも５００ｍｍ高い位置になるように調整し、鎮静材の投入量は５００～１５００ｋｇとした。

このような調整は、スロッピングが発生すると判定した時点で、直ちに制御用計算機８から、ランス高さ制御装置１１、酸化性ガス流量制御装置１２、底吹きガス流量制御装置１３、副原料投入制御装置１４及び可動式フード高さ位置制御装置１５に、制御信号を発信して作動させた。

尚、上吹きランスからの酸素ガス流量、上吹きランスのランス高さ、可動式フードの高さ位置、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量は、（１）式から（３）式のいずれか１つが満足しなくなった時点で、調整前の数値に戻し、脱炭精錬を継続した。

本発明を実施することで、スロッピングの発生率は、本発明を実施する前の発生率に比較して約１／２に低下した。

実施例１と同じ転炉設備（上底吹き転炉）を用いて、実施例１と同様に、溶銑５の脱炭精錬を行った。

脱炭精錬中に、所定の測定時間間隔Δｔ；１秒で、実施例１と同様に、連続的に炉口撮影用カメラ６により、炉口－可動式フード間隙間１６を撮影した。得られた撮影画像から、画像解析装置７で、各測定時点における鉄粒子の発生速度指数を演算した。

また、画像解析装置７で、得られた各測定時点における鉄粒子の発生速度指数を用いて、上記の（１）式から（３）式を算出した。その際に、（１）式から（３）式の定数については、Ｌ₁、Ｌ₂、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂は、実施例１と同一としたが、判定の閾値であるＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2は、酸素吹錬中の酸素ガス流量の平均値の大小に基づき、実施例１に記載する脱炭精錬と同様の２００チャージの操業データを４区分に分け、それぞれの区分の閾値を決定した。つまり、酸素ガス流量の平均値の大小に基づいて、（１）式から（３）式のそれぞれの閾値を４種に設定した。

実際の操業においては、酸素ガス流量の平均を逐次演算し、酸素ガス流量の平均によって定まる、前記４種のうちの１つの閾値を用いた。

そして、上記のようにして設定した（１）式から（３）式の全てが満たされるときに、スロッピングが発生すると判定し、スロッピングが発生すると判定した時点で、上吹きランスからの酸素ガス流量の調整、上吹きランスのランス高さの調整、可動式フードの高さ位置の調整、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量の調整、鎮静材の炉内投入のうちのいずれか１種または２種以上を、実施例１と同一基準で実施した。

尚、上吹きランスからの酸素ガス流量、上吹きランスのランス高さ、可動式フードの高さ位置、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量は、（１）式から（３）式のいずれか１つが満足しなくなった時点で、調整前の数値に戻し、脱炭精錬を継続した。

このように（１）式から（３）式における判定の閾値を決定することで、脱炭精錬中のスロッピングの発生頻度は、実施例１と同等またはそれ以下になり、脱炭精錬が安定することが確認できた。

炉口－可動式フード間隙間１６の撮影による炉内状況の判定では、前述の通り、クレーンの通過や炉口への地金の堆積などによる視野の遮蔽などの状況の変化により誤検知となる場合がある。このため、（１）式から（３）式における判定の閾値であるＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2は、各チャージの転炉操業ごとに変化させることが望ましい。

そこで、炉口－可動式フード間隙間１６の撮影画像の解析を行った２０００チャージのオフライン解析データを教師データとして、ニューラルネットワーク型の機械学習を行った。入力データは、溶銑質量、鉄スクラップ質量、脱炭精錬前の溶銑温度、副原料投入量、吹錬進行度ごとの送酸速度（上吹きランスからの酸素ガス供給速度）、底吹き流量、ランス高さ、排ガス流量、排ガス組成、可動式フード高さなどの３０項目とし、隠れ層は５層とした。

上記のように機械学習した閾値の決定方法を用いて、（１）式から（３）式の判定の閾値Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を設定し、実施例１と同じ転炉設備（上底吹き転炉）を用いて、実施例１と同様に、溶銑の脱炭精錬を行った。（１）式から（３）式の定数のＬ₁、Ｌ₂、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂は、実施例１と同一とした。

脱炭精錬の全吹練時間中に亘り、実施例１と同様に、所定の測定時間間隔Δｔ；１秒で、連続的に、炉口撮影用カメラ６により、炉口－可動式フード間隙間１６を撮影し、得られた撮影画像から、画像解析装置７で、鉄粒子の発生速度指数を演算した。

そして、画像解析装置７で、得られた各測定時点における鉄粒子の発生速度指数を用いて、上記のようにして設定した（１）式から（３）式を算出し、（１）式から（３）式の全てが満たされるときに、スロッピングが発生すると判定し、スロッピングが発生すると判定した時点で、上吹きランスからの酸素ガス流量の調整、上吹きランスのランス高さの調整、可動式フードの高さ位置の調整、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量の調整、鎮静材の炉内投入のうちのいずれか１種または２種以上を、実施例１と同一基準で実施した（本発明例３）。

また、実施例１～３を比較するために、実施例１に記載される、（１）式から（３）式の判定の閾値Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を予め或る所定値に設定して行う脱炭精錬（本発明例１）、及び、実施例２に記載される、（１）式から（３）式の判定の閾値Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を酸素吹錬中の酸素ガス流量の平均値の大小に基づいて設定して行う脱炭精錬（本発明例２）も実施した。

本発明例１、本発明例２、本発明例３を、それぞれ１００チャージ実施した。いずれの操業においても、スロッピングが発生すると判定した時点で、上吹きランスからの酸素ガス流量の調整、上吹きランスのランス高さの調整、可動式フードの高さ位置の調整、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量の調整、鎮静材の炉内投入のうちのいずれか１種または２種以上を、実施例１と同一基準で実施した。

尚、上吹きランスからの酸素ガス流量、上吹きランスのランス高さ、可動式フードの高さ位置、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量は、（１）式から（３）式のいずれか１つが満足しなくなった時点で、調整前の数値に戻し、脱炭精錬を継続した。

表３に、本発明例１、本発明例２、本発明例３における操業結果を示す。表３には、スロッピングを予知せずに行う従来の脱炭精錬（従来例）の操業結果も併せて示す。表３に示すスロッピング発生率は、全チャージ数（１００チャージ）に対するスロッピング発生チャージ数の百分率である。

表３から明らかなように、本発明例３では、スロッピングの発生率が低く、スロッピング発生による吹錬延長が低減し、また、鎮静材の使用量が低減した。

１ 転炉設備
１Ａ 転炉設備
２ 転炉
３ 上吹きランス
４ 底吹き羽口
５ 溶銑
６ 炉口撮影用カメラ
７ 画像解析装置
８ 制御用計算機
９ 炉口
１０ 可動式フード
１１ ランス高さ制御装置
１２ 酸化性ガス流量制御装置
１３ 底吹きガス流量制御装置
１４ 副原料投入制御装置
１５ 可動式フード高さ位置制御装置
１６ 炉口－可動式フード間隙間
１７ 酸化性ガス噴流
１８ 上吹きランスへの酸化性ガス供給管
１９ 上吹きランスへの冷却水供給管
２０ 上吹きランスからの冷却水排出管
２１ 機械学習用計算機

Claims (14)

1. 転炉内の溶銑に、上吹きランスから酸化性ガスを吹き付けて、或いは、更に底吹き羽口から酸化性ガスまたは不活性ガスを吹き込んで、溶銑を脱炭精錬し、溶銑から溶鋼を製造する転炉の脱炭精錬におけるスロッピング予知方法であって、
   前記転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の発生速度を測定し、測定した鉄粒子の発生速度の時系列変化に基づいてスロッピングの発生を予知するに際し、
   鉄粒子の発生速度が一旦減少した後に増加に転じる変曲点を検知し、変曲点を検知することでスロッピングの発生を予知することを特徴とする、転炉のスロッピング予知方法。
2. 前記転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の個数を所定の時間間隔で測定することによって、前記転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の発生速度を測定することを特徴とする、請求項１に記載の転炉のスロッピング予知方法。
3. 鉄粒子の発生速度の時系列変化を、移動平均による判定用の式を用いて求めることを特徴とする、請求項１または請求項２に記載の転炉のスロッピング予知方法。
4. 前記判定用の式として、下記の（１）式から下記の（３）式を用い、（１）式から（３）式の全てが満たされるときに、スロッピングが発生すると判定することを特徴とする、請求項３に記載の転炉のスロッピング予知方法。
   

   

   ここで、Ｓ(n，m₀)は、測定時点n-m₀から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₁，m₁)は、測定時点n-L₁-m₁から測定時点n-L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-2L₁，m₁)は、測定時点n-2L₁-m₁から測定時点n-2L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n，m₂)は、測定時点n-m₂から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₂，m₂)は、測定時点n-L₂-m₂から測定時点n-L₂までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2は判定の閾値であって、Ｃ_S0＞０、Ｃ_S2＞０、Ｃ_S1＜Ｃ_S2であり、Ｌ₁、Ｌ₂は、定数であって、１以上の整数であり、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂は、定数であって、０以上の整数である。
5. （１）式から（３）式における定数のＬ₁、Ｌ₂、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて決定することを特徴とする、請求項４に記載の転炉のスロッピング予知方法。
6. （１）式から（３）式における判定の閾値のＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて決定することを特徴とする、請求項４または請求項５に記載の転炉のスロッピング予知方法。
7. （１）式から（３）式における判定の閾値のＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて、機械学習によって決定することを特徴とする、請求項４または請求項５に記載の転炉のスロッピング予知方法。
8. 溶銑から溶鋼を製造する転炉の操業方法において、
   請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の転炉のスロッピング予知方法でスロッピングが発生すると判定された際には、
   スロッピングが発生すると判定された時点で、上吹きランスから吹き付ける酸化性ガスの流量の調整、上吹きランスのランス高さの調整、可動式フードの高さ位置の調整、底吹き羽口から吹き込む酸化性ガスまたは不活性ガスの流量の調整、鎮静材の投入のうちの１種または２種以上を実施することを特徴とする、転炉の操業方法。
9. 転炉内の溶銑に、上吹きランスから酸化性ガスを吹き付けて、或いは、更に底吹き羽口から酸化性ガスまたは不活性ガスを吹き込んで、溶銑を脱炭精錬し、溶銑から溶鋼を製造する転炉の脱炭精錬におけるスロッピング予知システムであって、
   前記転炉の周囲に配置され、転炉と可動式フードとの隙間を介して転炉の炉口から吹き出す鉄粒子を撮影する炉口撮影用カメラと、
   該炉口撮影用カメラから送られた画像データを取り出し可能に記録するとともに、前記画像データを解析して転炉の炉口から吹き出す鉄粒子の発生速度を測定し、且つ、測定した鉄粒子の発生速度の時系列変化に基づいてスロッピングの発生を予知する画像解析装置と、を有し、
   前記画像解析装置は、鉄粒子の発生速度が一旦減少した後に増加に転じる変曲点を検知し、変曲点を検知することでスロッピングの発生を予知することを特徴とする、転炉のスロッピング予知システム。
10. 更に、前記画像解析装置から入力されるデータに基づいて、操業条件を変更するべく制御信号を発信する制御用計算機を有することを特徴とする、請求項９に記載の転炉のスロッピング予知システム。
11. 前記画像解析装置は、鉄粒子の発生速度の時系列変化を、移動平均による判定用の式を用いて求めることを特徴とする、請求項９または請求項１０に記載の転炉のスロッピング予知システム。
12. 前記判定用の式として、下記の（１）式から下記の（３）式を用い、（１）式から（３）式の全てが満たされるときに、スロッピングが発生すると判定することを特徴とする、請求項１１に記載の転炉のスロッピング予知システム。
    

    

    ここで、Ｓ(n，m₀)は、測定時点n-m₀から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₁，m₁)は、測定時点n-L₁-m₁から測定時点n-L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-2L₁，m₁)は、測定時点n-2L₁-m₁から測定時点n-2L₁までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n，m₂)は、測定時点n-m₂から測定時点nまでの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｓ(n-L₂，m₂)は、測定時点n-L₂-m₂から測定時点n-L₂までの鉄粒子の発生速度指数の移動平均(a.u.)であり、Ｃ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2は判定の閾値であって、Ｃ_S0＞０、Ｃ_S2＞０、Ｃ_S1＜Ｃ_S2であり、Ｌ₁、Ｌ₂は、定数であって、１以上の整数であり、ｍ₀、ｍ₁、ｍ₂は、定数であって、０以上の整数である。
13. 前記画像解析装置は、（１）式から（３）式における判定の閾値のＣ_S0、Ｃ_S1、Ｃ_S2を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて、機械学習によって決定する機械学習モデルを具備することを特徴とする、請求項１２に記載の転炉のスロッピング予知システム。
14. 更に、（１）式から（３）式における判定の閾値のＣ _S0 、Ｃ _S1 、Ｃ _S2 を、酸素吹錬中の鉄粒子の発生速度の推移、排ガス流量、排ガス成分、上吹きランスからの酸素ガス供給速度、上吹きランスのランス高さのうちの１種以上を用いて、機械学習によって決定する機械学習モデルを具備する機械学習用計算機を有することを特徴とする、請求項１２に記載の転炉のスロッピング予知システム。

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