JP7059846B2 - 羽口監視装置、羽口監視プログラム、及び羽口監視方法 - Google Patents

Description

本発明は、羽口監視装置、羽口監視プログラム、及び羽口監視方法に関する。

従来、高炉のガスの流れの安定性及び炉況は、シャフト圧力の変化量、及びステーブ温度の絶対値に基づいて監視されていた。また、レースウエイ及び融着帯下部における反応状況及び変動状態は、オペレータが羽口を介して目視で高炉内部の明るさ、コークスの旋回状況、未還元鉱石の滴下等を観察することで、監視されていた。しかしながら、オペレータの目視による監視では、レースウエイ等の反応状況の監視の一貫性、客観性、及びデータ保存性が十分に担保されないおそれがある。例えば、オペレータの目視による監視では、異常状態の発生の有無の判断基準は、オペレータの主観等に依存するため、監視作業を実施するオペレータ毎に異なり、一貫性及び客観性が維持されないおそれがある。

羽口に設けられた撮像装置により撮像された画像を利用して羽口内の状態を観察する種々の技術が知られている。例えば、羽口から撮像した熱放射輝度画像において羽口の輪郭形状が正規化円となるように幾何学変換した正規化画像を利用して、レースウエイ及び融着帯下部における反応状況及び変動状態を観察する技術が知られている（例えば特許文献１及び２を参照）。特許文献１及び２に記載される技術では、正規化画像を二値化して生成した二値化画像において、正規化円の径方向での明暗分布に基づいて、炉羽口近傍の状態を容易に観察することができる。

また、羽口からレースウエイ内燃焼場を異なる二波長で撮像した熱画像を使用してレースウエイ内燃焼場の温度分布を推定する技術が知られている（例えば特許文献３及び４を参照）。特許文献３及び４に記載される技術を使用することで、レースウエイの反応状況の監視は、一貫性、客観性、及びデータ保存性が更に向上する。

特開２０１６－６０９３１号公報 特許第５８１０９８１号公報 特開２００１－３１８００２号公報 特開２００２－３０９３０７号公報 特開平７－３０５１０４号公報 特開平７－３０５１０５号公報 特開２００７－２８４７２５号公報

Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E Hinton, "ImageNetClassification with Deep Convolutional Neural Networks", Advances InNeural Information Processing Systems, Vol.25, pp.1106 - 1114, 2012.

オペレータが目視により羽口から監視する項目として、コークスの旋回状況、及び完全に還元していない鉱石が滴下する現象である生鉱落ち状態、並びに羽口の破損の有無及び微粉炭供給管の破損の有無等の高炉設備の破損の有無等が更に挙げられる。しかしながら、コークスの旋回状況、生鉱落ち状態、及び高炉設備の破損の有無は、画像の認識を人間が把握するような観点で行う必要があるため、特許文献１～４に記載される技術で監視することは容易ではない。

一実施形態では、オペレータの目視による監視によらず、画像の認識を人間が把握するような観点で行う必要がある操業状態の監視が可能な技術を提供することを目的とする。

このような課題を解決する本発明は、以下に記載する羽口監視装置、羽口監視装置プログラム及び羽口監視装置方法を要旨とするものである。
（１）高炉の内部にガスと共に微粉炭を供給する羽口の何れか１つに対向して配置された撮像部を有する撮像装置によって異なる時間に撮像された複数の画像と、少なくとも正常状態、第１異常状態及び第２異常状態を含む高炉の操業状態との関係性を学習した学習器と、
撮像装置によって撮像された画像を示す画像データを所定の撮像間隔毎に取得する画像データ取得部と、
画像データを学習器に入力することに応じて、学習器から出力される高炉の操業状態を取得する操業状態取得部と、
操業状態取得部によって取得された操業状態に基づいて、高炉の操業状態の異常の有無を推定する操業状態推定部と、
操業状態推定部によって高炉の操業状態に異常があると推定されたときに、警告信号を出力する警告信号出力部と、を有し、
操業状態推定部は、撮像間隔よりも長い第１単位時間の間に亘って取得した複数の操業状態の中で最頻の操業状態を、第１単位時間における高炉の操業状態に決定し、決定した高炉の操業状態を第１状態情報として記憶する、ことを特徴とする羽口監視装置。
（２）第１単位時間は、１秒以上６０秒以下の時間である、（１）に記載の羽口監視装置。
（３）操業状態推定部は、第１単位時間よりも長い第２単位時間の間に記憶された第１状態情報に対応する高炉の操業状態の頻度に基づいて、高炉の操業状態の異常の有無を推定する、（１）又は（２）に記載の羽口監視装置。
（４）第２単位時間は、５分以上１０分以下の時間である、（３）に記載の羽口監視装置。
（５）高炉の操業条件に基づいて、高炉の内部に形成されるレースウエイの崩壊周期を推定し、推定したレースウエイの崩壊周期に応じて第２単位時間を変更する第２単位時間変更部を更に有する、（３）又は（４）に記載の羽口監視装置。
（６）操業状態推定部は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の個数に対する第１異常状態及び第２異常状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数の比率に基づいて、高炉の操業状態の異常の有無を推定する、（３）～（５）の何れか一つに記載の羽口監視装置。
（７）第１異常状態は、完全に還元していない鉱石が滴下する状態であり、
操業状態推定部は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の個数に対する第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が所定の第１しきい値比率より大きいか否かを判定し、
警告信号出力部は、操業状態推定部によって第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第１しきい値比率より大きいと判定されたときに、完全に還元していない鉱石が滴下する状態が発生するおそれがあることを示す第１注意信号を出力する、（６）に記載の羽口監視装置。
（８）操業状態推定部は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の個数に対する第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第１しきい値比率よりも大きい第２しきい値比率より大きいか否かを判定し、
警告信号出力部は、操業状態推定部によって第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第２しきい値比率より大きいと判定されたときに、完全に還元していない鉱石が滴下する状態が発生するおそれが高いことを示す第１警報信号を出力する、（７）に記載の羽口監視装置。
（９）第２異常状態は、羽口に微粉炭を供給する微粉炭供給管が破損する状態であり、
操業状態推定部は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の個数に対する第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が所定の第３しきい値比率より大きいときか否かを判定し、
警告信号出力部は、操業状態推定部によって第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第３しきい値比率より大きいと判定されたときに、羽口に微粉炭を供給する微粉炭供給管が破損する状態が発生するおそれがあることを示す第２注意信号を出力する、（６）～（８）の何れか一つに記載の羽口監視装置。
（１０）操業状態推定部は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の個数に対する第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第３しきい値比率よりも大きい第４しきい値比率より大きいときか否かを判定し、
警告信号出力部は、操業状態推定部によって第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第４しきい値比率より大きいと判定されたときに、羽口に微粉炭を供給する微粉炭供給管が破損する状態が発生するおそれが高いことを示す第２警報信号を出力する、（９）に記載の羽口監視装置。
（１１）高炉の操業状態は、高炉の操業状態に異常が発生するおそれがあることを示す要注意状態を更に含み、
操業状態推定部は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の個数に対する要注意状態を示す第１状態情報の個数の比率が所定の第５しきい値頻度より大きいか否かを判定し、
警告信号出力部は、操業状態推定部によって要注意状態を示す第１状態情報の個数の比率が第５しきい値比率より大きいと判定されたときに、高炉の操業状態に異常が発生するおそれがあることを示す第３注意信号を出力する、（６）～（１０）の何れか一つに記載の羽口監視装置。
（１２）操業状態推定部は、複数の第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の頻度の移動平均値に基づいて第１状態情報の個数を決定する、（６）～（１１）の何れか一つに記載の羽口監視装置。
（１３）操業状態推定部は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の中で最頻となる第１状態情報に対応する高炉の操業状態を第２状態情報として記憶し、第１異常状態及び第２異常状態の何れかを示す第２状態情報が所定のしきい値回数以上連続したときに、高炉の操業状態に異常があると推定する、（３）～（５）の何れか一つに記載の羽口監視装置。
（１４）操業状態推定部は、第１単位時間よりも長く前記第２単位時間とは独立に規定される第３単位時間毎に、高炉の操業状態の異常の有無を推定する、（３）～（１３）の何れか一つに記載の羽口監視装置。
（１５）操業状態推定部は、羽口から高炉の内部に微粉炭が供給されていないランスパージ時間を示すランスパージ時間情報を取得し、ランスパージ時間に撮像された画像を示す画像データを除外して高炉の操業状態の異常の有無を推定する、（１）～（１３）の何れか一つに記載の羽口監視装置。
（１６）高炉の内部にガスと共に微粉炭を供給する羽口の何れか１つに対向して配置された撮像部を有する撮像装置によって異なる時間に撮像された複数の画像と、少なくとも正常状態、第１異常状態及び第２異常状態を含む高炉の操業状態との関係性を学習した学習器を有する羽口監視装置において、
撮像装置によって撮像された画像を示す画像データを所定の撮像間隔毎に取得し、
画像データを学習器に入力することに応じて、学習器から出力される高炉の操業状態を取得し、
取得された操業状態に基づいて、高炉の操業状態の異常の有無を推定し、
高炉の操業状態に異常があると推定されたときに、警告信号を出力する、処理をコンピュータに実行させ、
記高炉の操業状態の異常の有無を推定する処理は、撮像間隔よりも長い第１単位時間の間に亘って取得した複数の操業状態の中で最頻の操業状態を、第１単位時間における高炉の操業状態に決定し、決定した高炉の操業状態を第１状態情報として記憶する処理を含む、ことを特徴とする羽口監視プログラム。
（１７）高炉の内部にガスと共に微粉炭を供給する羽口の何れか１つに対向して配置された撮像部を有する撮像装置によって異なる時間に撮像された複数の画像と、少なくとも正常状態、第１異常状態及び第２異常状態を含む高炉の操業状態との関係性を学習した学習器を有する羽口監視装置において、
撮像装置によって撮像された画像を示す画像データを所定の撮像間隔毎に取得し、
画像データを学習器に入力することに応じて、学習器から出力される高炉の操業状態を取得し、
取得された操業状態に基づいて、高炉の操業状態の異常の有無を推定し、
高炉の操業状態に異常があると推定されたときに、警告信号を出力する、処理を含み、
記高炉の操業状態の異常の有無を推定する処理は、撮像間隔よりも長い第１単位時間の間に亘って取得した複数の操業状態の中で最頻の操業状態を、第１単位時間における高炉の操業状態に決定し、決定した高炉の操業状態を第１状態情報として記憶する処理を含む、ことを特徴とする羽口監視方法。

一実施形態では、オペレータの目視による監視を要さずに、画像の認識を人間が把握するような観点で行う必要がある操業状態の監視が可能になる。

実施形態に係る羽口監視装置を含む高炉監視システムの構成例を模式的に示す図である。 第１実施形態に係る羽口監視装置を示す図である。 図１に示す撮像装置が撮像した画像の一例である。 図１に示す高炉の操業状態のそれぞれに関連付けられた画像の一例を示す図であり、（ａ）はランスパージ状態に関連付けられる画像の一例であり、（ｂ）は正常状態に関連付けられる画像の一例であり、（ｃ）は要注意状態に関連付けられる画像の一例であり、（ｄ）は生鉱落ち状態に関連付けられる画像の一例であり、（ｅ）はランス破損状態に関連付けられる画像の一例である。 図２に示す羽口監視装置により実行される羽口監視処理のフローチャートである。 第２実施形態に係る羽口監視装置を示す図である。 図６に示す羽口監視装置により実行される羽口監視処理のフローチャートである。 第３実施形態に係る羽口監視装置を示す図である。 図８に示す羽口監視装置により実行される羽口監視処理のフローチャートである。 第４実施形態に係る羽口監視装置を示す図である。 図１０に示す羽口監視装置により実行される羽口監視処理のフローチャートである。 生鉱落ち状態が発生したときの高炉の操業状態の経時変化を示す図である。 ランス破損状態が発生したときの高炉の操業状態の経時変化を示す図である。

以下図面を参照して、羽口監視装置、羽口監視プログラム、及び羽口監視方法について説明する。但し、本発明の技術的範囲はそれらの実施の形態に限定されない。

（実施形態に係る羽口監視装置の概要）
実施形態に係る羽口監視装置は、羽口に対向して配置された撮像装置によって異なる時間に撮像された複数の画像と、高炉の操業状態との関係性を学習した学習器を使用して、高炉の操業状態の異常の有無を推定する。実施形態に係る羽口監視装置は、撮像装置が撮像する間隔よりも長い第１単位時間の間に亘って取得した複数の操業状態の中で最頻の操業状態を、第１単位時間における高炉の操業状態に決定し、決定した操業状態を使用して操業状態の異常の有無を推定する。実施形態に係る羽口監視装置は、第１単位時間の間の最頻値を第１単位時間における高炉の操業状態に決定するので、オペレータの視認と同様な処理で、高炉の内部状態特徴を決定できる。

（実施形態に係る高炉監視システム）
図１は、実施形態に係る羽口監視装置を含む高炉監視システムの構成例を模式的に示す図である。

高炉１００は、炉体１０１の周囲に亘って４０個程度の羽口１０２が配置される。羽口１０２のそれぞれには、熱風供給管１０３、微粉炭供給管１０４、観察窓１０５及び撮像装置１０６が配置され、高炉１００の内部に高圧のガスと共に微粉炭を供給する。

熱風供給管１０３は、一端が羽口１０２において炉体１０１に装入された筒状の部材であり、他端から高温のガスが高炉１００の内部に向けて高圧で吹き込まれる。熱風供給管１０３を介して高炉１００の内部に吹き込まれる高温のガスの風圧により、高炉１００の内部にレースウエイ１０７が形成される。

微粉炭供給管１０４は、一端が熱風供給管１０３に装入された筒状の部材であり、他端から微粉炭が高炉１００の内部に向けて吹き込まれる。一例では、羽口１０２のそれぞれには、一対の微粉炭供給管１０４が配置される。レースウエイ１０７の界面では、高炉１００に装入されたコークス及び微粉炭供給管１０４から吹き込まれる微粉炭が燃焼して一酸化炭素が発生する高温燃焼反応が生じている。微粉炭供給管１０４は、管内が微粉炭で詰まることを防止するために、所定の時間間隔で、微粉炭の吹き込みが停止され、微粉炭の代わりに窒素等の高圧ガスが吹き込まれる。微粉炭の代わりに高圧ガスが吹き込まれる操業状態は、ランスパージ状態とも称される。また、微粉炭供給管１０４が詰まったときも、微粉炭供給管１０４に微粉炭の代わりに窒素等の高圧ガスが吹き込まれて、高炉１００の操業状態はランスパージ状態となる。

観察窓１０５は、熱風供給管１０３の他端に形成される孔に嵌め込まれた光透過性部材であり、レースウエイ１０７を視認可能な位置に配置される。

撮像装置１０６は、羽口１０２の近傍に固定されて配置される。撮像装置１０６は、羽口１０２に対向して配置された撮像部１０８を有し、羽口１０２に配置された熱風供給管１０３及び微粉炭供給管１０４を介して撮像した複数の画像を、ＬＡＮ１０９を介して羽口監視装置１に送信する。撮像装置１０６は、例えば１０ｍｓ毎等の所定の撮像間隔毎での高速での撮像動作が可能であり、撮像した画像を示す画像データを羽口監視装置１に順次送信する。

（第１実施形態に係る羽口監視装置）
図２は、羽口監視装置１を示す図である。

羽口監視装置１は、通信部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、処理部２０と、学習器１５とを有する。通信部１１、記憶部１２、入力部１３、出力部１４、処理部２０及び学習器１５は、バス２００を介して互いに接続される。羽口監視装置１は、４０個程度の羽口１０２のそれぞれに配置される撮像装置１０６から送信された画像データを使用して、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。一例では、羽口監視装置１は高炉１００の操業状態を監視する不図示の上位制御装置である高炉監視装置と一体化されてもよく、他の例では、羽口監視装置１はパーソナルコンピュータであってもよい。

通信部１１は、イーサネット（登録商標）などの有線の通信インターフェース回路を有する。通信部１１は、ＬＡＮ１０９を介して撮像装置１０６及び不図示の高炉監視装置等と通信を行う。

記憶部１２は、例えば、半導体記憶装置、磁気テープ装置、磁気ディスク装置、又は光ディスク装置のうちの少なくとも一つを備える。記憶部１２は、処理部２０での処理に用いられるオペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。例えば、記憶部１２は、撮像装置１０６から送信された画像データを使用して、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する羽口監視処理を処理部２０に実行させるための羽口監視プログラム等を記憶する。羽口監視プログラムは、例えばＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記録媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて記憶部１２にインストールされてもよい。また、記憶部１２は、羽口監視処理で使用される種々のデータを記憶する。例えば、記憶部１２は、撮像装置１０６から順次送信される複数の画像データを撮像時刻と関連付けて記憶する。

入力部１３は、データの入力が可能であればどのようなデバイスでもよく、例えば、タッチパネル、キーボード等である。オペレータは、入力部１３を用いて、文字、数字、記号等を入力することができる。入力部１３は、オペレータにより操作されると、その操作に対応する信号を生成する。そして、生成された信号は、オペレータの指示として、処理部２０に供給される。

出力部１４は、映像や画像等の表示が可能であればどのようなデバイスでもよく、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Electro－Luminescence）ディスプレイ等である。出力部１４は、処理部２０から供給された映像データに応じた映像や、画像データに応じた画像等を表示する。また、出力部１４は、紙などの表示媒体に、映像、画像又は文字等を印刷する出力装置であってもよい。

学習器１５は、教師あり学習または教師なし学習により抽象化された画像の特徴を学習する学習器であり、例えば、ディープラーニング等の公知の機械学習技術を用いて、撮像装置１０６が撮像した複数の画像と高炉の操業状態との関係性を学習している。ディープラーニングは、入力層、中間層及び出力層から構成される多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習である。入力層の各ノードには、撮像装置１０６が撮像した複数の画像のそれぞれの特徴ベクトルが入力される。特徴ベクトルは、例えば、画像の一部の領域を切り出した部分画像であってもよい。また、特徴ベクトルとして使用される部分画像のそれぞれは、一部が他の部分画像と重畳するように切り出されてもよい。中間層の各ノードは、入力層の各ノードから出力された各特徴ベクトルに重みを乗算した値の総和を出力し、さらに、出力層は、中間層の各ノードから出力された各特徴ベクトルに重みを乗算した値の総和を出力する。学習器１５は、各重みを調整しながら、出力層からの出力値と撮像装置１０６が撮像した複数の画像のそれぞれとの差分が小さくなるように学習する。学習器１５は、例えば、非特許文献１に記載される技術により実現される。撮像装置１０６が撮像した複数の画像と高炉の操業状態との関係性の学習器１５による学習は、例えば、特願２０１８－１３８２９３号に記載される技術により実行される。すなわち、が撮像した複数の画像を画像群にクラスタリングして高炉の操業状態に関連付け、画像群に関連付けられた高炉の操業状態が正常状態、第１異常状態、及び第２異常状態を含むと判定したときに、画像と高炉の操業状態との関係性を学習器に学習させることにより、画像と高炉の操業状態との関係性を学習した学習器１５が出力される。正常状態、第１異常状態、及び第２異常状態を含む高炉の操業状態については後述する。

図３は、撮像装置１０６が撮像した画像の一例である。図３において、左右両側に一対の微粉炭供給管１０４が撮像され、中央部には微粉炭供給管１０４を介してレースウエイ１０７に供給される微粉炭が撮像されている。右下部には、レースウエイ１０７内で旋回運動するコークスも撮像されている。

図４は、学習器１５によって高炉１００の操業状態に関連付けられた画像の一例を示す図である。複数の画像にそれぞれが関連付けられた高炉１００の操業状態は、ランスパージ状態、正常状態、要注意状態、第１異常状態及び第２異常状態の５つの状態である。

図４（ａ）は、ランスパージ状態に関連付けられる画像の一例である。ランスパージ状態では、微粉炭の代わりに窒素等の高圧ガスが吹き込まれるため、図４（ａ）に示す画像には、微粉炭供給管１０４を介してレースウエイ１０７に供給される微粉炭は撮像されていない。

図４（ｂ）は、羽口１０２から視認される高炉１００の内部の状態が良好な正常状態に関連付けられる画像の一例である。図４（ｂ）に示す画像では、一対の微粉炭供給管１０４から吹き込まれる微粉炭の進路以外の部分は、輝度が高い領域であり、レースウエイ１０７において良好な高温燃焼反応が生じていることを示す。

図４（ｃ）は、羽口１０２から視認される高炉１００の内部の状態が注意を要する要注意状態に関連付けられる画像の一例である。要注意状態は、例えば、生鉱落ち状態及び高炉設備の破損等が発生した時刻の直前の状態である。

図４（ｄ）は、完全に還元していない鉱石が滴下する状態である生鉱落ち状態に関連付けられる画像の一例である。本明細書において生鉱落ち状態は、第１異常状態とも称される。図４（ｄ）に示す画像では、画像の中央から下方にかけた部分は、輝度が低い領域であり、完全に還元していない鉱石が滴下していることを示す。すなわち、未還元の鉱石はコークスと接触するときに、吸熱する熱量が大きい吸熱反応である直接還元反応をするため、鉱石の周囲の温度が低下し、画面上では暗い領域として示される。

図４（ｅ）は、微粉炭供給管１０４が破損したランス破損状態に関連付けられる画像の一例である。本明細書においてランス破損状態は、第２異常状態とも称される。ランス破損状態は、微粉炭供給管１０４が何らかの原因により、曲損又は折損した状態である。図４（ｅ）に示す画像では、一対の微粉炭供給管１０４から吹き込まれる微粉炭の進路の一方が湾曲しており、一対の微粉炭供給管１０４の一方が破損していることを示す。

処理部２０は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。処理部２０は、羽口監視装置１の全体的な動作を統括的に制御するものであり、例えば、ＣＰＵである。処理部２０は、記憶部１２に記憶されているプログラム（ドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム等）に基づいて処理を実行する。また、処理部２０は、複数のプログラム（アプリケーションプログラム等）を並列に実行できる。

処理部２０は、画像データ取得部２１と、操業状態取得部２２と、操業状態推定部２３と、警告信号出力部２４とを有する。これらの各部は、処理部２０が備えるプロセッサで実行されるプログラムにより実現される機能モジュールである。あるいは、これらの各部は、ファームウェアとして羽口監視装置１に実装されてもよい。

画像データ取得部２１は、撮像装置１０６によって撮像された画像を示す画像データを所定の撮像間隔毎に取得する。操業状態取得部２２は、画像データ取得部２１によって取得された画像データを学習器１５に入力し、画像データが入力されたことに応じて学習器１５から出力される高炉１００の操業状態を取得する。操業状態推定部２３は、操業状態取得部２２によって取得された操業状態に基づいて、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。警告信号出力部２４は、操業状態推定部２３によって高炉１００の操業状態に異常があると推定されたときに、警告信号を出力する。警告信号は、高炉１００の操業状態に異常が発生するおそれがあることを示す注意信号と、高炉１００の操業状態に異常が発生するおそれが高いことを示す警報信号とを含む。

（羽口監視装置１による羽口監視処理）
図５は、羽口監視装置１により実行される羽口監視処理のフローチャートである。図５に示す羽口監視処理は、予め記憶部１２に記憶されているプログラムに基づいて、主に処理部２０により羽口監視装置１の各要素と協働して実行される。また、羽口監視処理は、４０個程度の羽口１０２から視認されるレースウエイ１０７の状態は互いに相違するので、羽口１０２のそれぞれに配置される撮像装置１０６から送信された画像データを使用して、羽口１０２のそれぞれについて実行される。

まず、画像データ取得部２１は、撮像装置１０６が撮像した画像を示す画像データを取得し（Ｓ１０１）、取得した画像データを記憶部１２に記憶する。画像データ取得部２１が取得する画像データに対応する画像は、１０ｍｓ毎等の所定の撮像間隔毎で撮像された画像である。

次いで、操業状態取得部２２は、Ｓ１０１の処理で取得された画像データを学習器１５に入力し、画像データを学習器１５に入力することに応じて学習器１５から出力される高炉１００の操業状態を取得する（Ｓ１０２）。操業状態取得部２２は、学習器１５から出力された高炉１００の操業状態を、学習器１５に入力した画像データと関連付けて記憶部１２に記憶する。

次いで、画像データ取得部２１は、Ｓ１０１の処理で画像データを最初に取得してから、撮像間隔よりも長い所定の第１単位時間が経過したか否かを判定する（Ｓ１０３）。画像データ取得部２１は、タイマを有し、Ｓ１０１の処理で画像データを最初に取得してからの時間を計時し、第１単位時間が経過するとタイマをリセットすると共に計時を再開する。画像データ取得部２１は、Ｓ１０１の処理で画像データを最初に取得してから第１単位時間が経過していないと判定する（Ｓ１０３－ＮＯ）と、撮像装置１０６が撮像した画像を示す画像データを取得する（Ｓ１０１）。第１単位時間は、１秒以上６０秒以下の時間である。撮像装置１０６が画像を撮像する撮像間隔が１０ｍｓであるとき、第１単位時間が１秒である場合、第１単位時間の間に１００個の画像データ及びＳ１０２の処理で画像データに関連付けられた操業状態が記憶部１２に記憶される。また、撮像装置１０６が画像を撮像する撮像間隔が１０ｍｓであるとき、第１単位時間が６０秒である場合、第１単位時間の間に６０００個の画像データ及びＳ１０２の処理で画像データに関連付けられた操業状態が記憶部１２に記憶される。

Ｓ１０１の処理で画像データを最初に取得してから第１単位時間が経過したと判定される（Ｓ１０３－ＹＥＳ）と、操業状態推定部２３は、第１単位時間における高炉１００の操業状態を決定する（Ｓ１０４）。具体的には、操業状態推定部２３は、第１単位時間の間に亘って取得し且つ記憶部１２に記憶した複数の操業状態の中で最頻の操業状態を、第１単位時間における高炉１００の操業状態を決定する。例えば、操業状態推定部２３は、第１単位時間の間に亘って取得した複数の操業状態の中で正常状態が最頻の操業状態であるとき、正常状態を第１単位時間における高炉１００の操業状態に決定する。

操業状態推定部２３は、第１単位時間における高炉１００の操業状態に決定した操業状態を第１状態情報として記憶部１２に記憶すると共に、第１単位時間に亘って取得した画像データ及び画像データに関連付けられた操業状態を記憶部１２から削除する。

次いで、画像データ取得部２１は、Ｓ１０１の処理で画像データを最初に取得してから、第１単位時間よりも長い所定の第２単位時間が経過したか否かを判定する（Ｓ１０５）。画像データ取得部２１は、第１単位時間を計時するタイマと異なるタイマを有し、Ｓ１０１の処理で画像データを最初に取得してからの時間を計時し、第２単位時間が経過するとタイマをリセットすると共に計時を再開する。画像データ取得部２１は、Ｓ１０１の処理で画像データを最初に取得してから第２単位時間が経過していないと判定する（Ｓ１０５－ＮＯ）と、撮像装置１０６が撮像した画像を示す画像データを取得する（Ｓ１０１）。第２単位時間は、５分以上１０分以下の時間である。

Ｓ１０１の処理で画像データを最初に取得してから第２単位時間が経過したと判定される（Ｓ１０５－ＹＥＳ）と、操業状態推定部２３は、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。具体的には、操業状態推定部２３は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報に対応する高炉１００の操業状態の頻度に基づいて、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。

操業状態推定部２３は、第２単位時間の間に記憶されたすべての第１状態情報の個数に対する、高炉１００の操業状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数の比率を演算する（Ｓ１０６）。操業状態推定部２３は、第２単位時間の間のランスパージ状態、正常状態、要注意状態、第１異常状態及び第２異常状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数を抽出する。次いで、操業状態推定部２３は、抽出したそれぞれの操業状態を示す第１状態情報の個数を、第２単位時間の間に記憶されたすべての第１状態情報の個数で除算して、高炉１００の操業状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数の比率を演算する。

次いで、操業状態推定部２３は、第２単位時間の間に記憶されたすべての第１状態情報の個数に対する第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が所定の第１しきい値比率より大きいか否かを判定する（Ｓ１０７）。第１異常状態は、完全に還元していない鉱石が滴下する状態であり、第１しきい値比率は、例えば３０％である。操業状態推定部２３によって第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第１しきい値比率以下であると判定される（Ｓ１０７－ＮＯ）と、処理はＳ１１１に進む。

操業状態推定部２３によって第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第１しきい値比率より大きいと判定される（Ｓ１０７－ＹＥＳ）と、処理はＳ１０８に進む。操業状態推定部２３は、第２単位時間の間に記憶されたすべての第１状態情報の個数に対する第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第１しきい値比率よりも大きい所定の第２しきい値比率より大きいか否かを判定する（Ｓ１０８）。第２しきい値比率は、例えば５０％である。

操業状態推定部２３によって第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第２しきい値比率以下であると判定される（Ｓ１０８－ＮＯ）と、警告信号出力部２４は、第１注意信号を出力する（Ｓ１０９）。第１注意信号は、完全に還元していない鉱石が滴下する状態が発生するおそれがあることを示す信号である。次いで、処理はＳ１１１に進む。

操業状態推定部２３によって第１異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第２しきい値比率より大きいと判定される（Ｓ１０８－ＹＥＳ）と、警告信号出力部２４は、第１警報信号を出力する（Ｓ１１０）。第１警報信号は、完全に還元していない鉱石が滴下する状態が発生するおそれが高いことを示す信号である。次いで、処理はＳ１１１に進む。

操業状態推定部２３は、第２単位時間の間に記憶されたすべての第１状態情報の個数に対する第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が所定の第３しきい値比率より大きいか否かを判定する（Ｓ１１１）。第２異常状態は、羽口１０２に微粉炭を供給する微粉炭供給管１０４が破損する状態であり、第２しきい値比率は、例えば３０％である。操業状態推定部２３によって第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第３しきい値比率以下であると判定される（Ｓ１１１－ＮＯ）と、処理はＳ１１５に進む。

操業状態推定部２３によって第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第３しきい値比率より大きいと判定される（Ｓ１１１－ＹＥＳ）と、処理はＳ１１２に進む。操業状態推定部２３は、第２単位時間の間に記憶されたすべての第１状態情報の個数に対する第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第３しきい値比率よりも大きい所定の第４しきい値比率より大きいか否かを判定する（Ｓ１１２）。第４しきい値比率は、例えば５０％である。

操業状態推定部２３によって第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第４しきい値比率以下であると判定される（Ｓ１１２－ＮＯ）と、警告信号出力部２４は、第２注意信号を出力する（Ｓ１１３）。第２注意信号は、羽口１０２に微粉炭を供給する微粉炭供給管１０４が破損する状態が発生するおそれがあることを示す信号である。次いで、処理はＳ１１５に進む。

操業状態推定部２３によって第２異常状態を示す第１状態情報の個数の比率が第４しきい値比率より大きいと判定される（Ｓ１１２－ＹＥＳ）と、警告信号出力部２４は、第２警報信号を出力する（Ｓ１１４）。第２警報信号は、羽口１０２に微粉炭を供給する微粉炭供給管１０４が破損する状態が発生するおそれが高いことを示す信号である。次いで、処理はＳ１１５に進む。

操業状態推定部２３は、第２単位時間の間に記憶されたすべての第１状態情報の個数に対する要注意状態を示す第１状態情報の個数の比率が所定の第５しきい値比率より大きいか否かを判定する（Ｓ１１５）。要注意状態は、高炉１００の操業状態に異常が発生するおそれがあることを示す状態であり、第５しきい値比率は、例えば３０％である。操業状態推定部２３によって要注意状態を示す第１状態情報の個数の比率が所定の第５しきい値比率以下であると判定される（Ｓ１１５－ＮＯ）と、処理はＳ１１７に進む。

操業状態推定部２３によって要注意状態を示す第１状態情報の個数の比率が所定の第５しきい値比率より大きいと判定される（Ｓ１１５－ＹＥＳ）と、警告信号出力部２４は、第３注意信号を出力する（Ｓ１１６）。第３注意信号は、高炉１００の操業状態に異常が発生するおそれがあることを示す信号である。次いで、処理はＳ１１７に進む。

画像データ取得部２１は、不図示の高炉監視装置から羽口１０２の監視の終了を指示する監視終了指示を受信したか否かを判定する（Ｓ１１７）。画像データ取得部２１によって不図示の高炉監視装置から羽口１０２の監視の終了を指示する監視終了指示を受信していないと判定される（Ｓ１１７－ＮＯ）と、処理はＳ１０１に戻る。画像データ取得部２１によって不図示の高炉監視装置から羽口１０２の監視の終了を指示する監視終了指示を受信したと判定される（Ｓ１１７－ＹＥＳ）と、処理は終了する。

（第１実施形態に係る羽口監視装置の作用効果）
羽口監視装置１は、撮像装置１０６が撮像する間隔よりも長い第１単位時間の間に亘って取得した複数の操業状態の中で最頻の操業状態を、第１単位時間における高炉１００の操業状態に決定し、決定した操業状態を使用して操業状態の異常の有無を推定する。羽口監視装置１は、第１単位時間の間に亘って取得した複数の操業状態の中で最頻の操業状態を第１単位時間における高炉１００の操業状態に決定するので、最頻値として時間平均的な特徴を抽出することが可能となる。オペレータが羽口１０２からレースウエイ１０７等の高炉１００の内部状態を観察するとき、時々刻々と変化する高炉１００の内部状態の中で最頻の状態を高炉１００の内部状態として視認する。羽口監視装置１は、第１単位時間の間の複数の操業状態の瞬時値及び平均値ではなく、第１単位時間の間の最頻値を第１単位時間における高炉１００の操業状態に決定するので、オペレータの視認と同様な処理で、高炉１００の内部状態特徴を決定できる。すなわち、羽口監視装置１は、オペレータの目視による監視によらず、画像の認識を人間が把握するような観点で行う必要がある操業状態の監視を可能にする。

また、羽口監視装置１は、例えばμｓオーダである撮像間隔で撮像された画像を示す画像データを使用して、高炉１００の操業状態を示す第１状態情報を、例えば１秒等の第１単位時間毎に決定する。羽口監視装置１は、撮像間隔で撮像された画像を示す画像データに基づいて第１単位時間毎に第１状態情報を決定することで、操業状態の異常の有無を推定するために記憶し且つ処理するデータ量を圧縮することができる。羽口監視装置１は、操業状態の異常の有無を推定するために使用するデータ量が圧縮可能であるので、４０個程度の羽口１０２の全ての操業状態の異常の有無の推定を、瞬時且つ連続的に実行することができる。

また、羽口監視装置１は、撮像装置１０６が撮像した画像を示す画像データの代わりに第１状態情報を使用して、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定するので、第１状態情報が決定された後は、撮像された画像を示す画像データを使用しない。羽口監視装置１は、第１状態情報が決定された後は、撮像された画像を示す画像データを使用しないで削除することで、記憶部１２に記憶するデータの蓄積量及び種々の処理を実行するときの計算量を大幅に削減することができる。

また、羽口監視装置１は、第１単位時間を、高炉１００の他の操業データを取得する取得間隔に一致するように、１秒以上６０秒以下の何れかの時間にすることで、羽口監視装置１の操業状態と高炉１００の他の操業データとの比較を容易にできる。例えば、高炉１００内部の種々の圧力を示す圧力データが１秒間隔で取得されるとき、第１単位時間を１秒とすることで、高炉１００内部の種々の圧力の経時変化と、羽口監視装置１の操業状態の経時変化との比較が容易になる。また、高炉１００のステーブ温度を示すステーブ温度データが６０秒間隔で取得されるとき、第１単位時間を６０秒とすることで、高炉１００内部のステーブ温度の経時変化と、羽口監視装置１の操業状態の経時変化との比較が容易になる。

また、羽口監視装置１は、第１単位時間よりも長い第２単位時間の間に記憶された第１状態情報に対応する高炉１００の操業状態の頻度に基づいて、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。撮像装置１０６が羽口１０２を介して撮像する画像は、高炉１００内部の変化よりも変動が大きく、１秒以上６０秒以下の第１単位時間による推定では、高炉１００の操業状態を定常的に推定することが容易でない場合がある。羽口監視装置１は、より長い第２単位時間の間隔で高炉１００の操業状態の異常の有無を推定することにより、第２単位時間に亘って定常的に異常が生じたか否かに基づいて異常の有無を推定するため、非定常的な現象を異常状態と推定するおそれが低い。

また、羽口監視装置１は、高炉の操業状態の異常の有無を推定する推定処理を５分以上１０分以下の第２単位時間毎に実行するので、１秒毎又は６０秒毎等の不必要に高い頻度で推定処理を実行することを防止できる。また、羽口監視装置１は、一般に５～１０分程度であるレースウエイ１０７の崩壊周期を１周期分含むように第２単位時間を設定することで、レースウエイ１０７の崩壊周期の初期の輝度と後期の輝度との間の相違に起因する誤推定の発生を防止できる。

また、羽口監視装置１は、異常が発生するおそれがあることを示す注意信号と、異常が発生するおそれが高いことを示す警報信号を、第２単位時間の間のすべての第１状態情報の個数に対する異常状態を示す第１状態情報の個数の比率に応じて出力する。羽口監視装置１は、異常状態を示す比率に応じて注意信号及び警報信号を順次出力することで、羽口監視装置１が出力する信号に応じた対策をオペレータに促すことができる。

また、羽口監視装置１は、高炉１００の操業状態に異常が発生するおそれがあることを示す要注意状態の第２単位時間の間の比率に応じて注意信号を出力することで、高炉１００に何らかの異常状態が発生するおそれがあることをオペレータに予期させる。

（第２実施形態に係る羽口監視装置）
図６は、第２実施形態に係る羽口監視装置を示す図である。第２実施形態に係る羽口監視装置２は、図１に示す高炉監視システムにおいて、第１実施形態に係る羽口監視装置１の代わりに配置され、撮像装置１０６から送信された画像データを使用して、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。

羽口監視装置２は、処理部３０を処理部２０の代わりに有することが羽口監視装置１と相違する。処理部３０は、第２単位時間変更部３５を有することが処理部２０と相違する。第２単位時間変更部３５以外の羽口監視装置２の構成要素の構成及び機能は、同一符号が付された羽口監視装置１の構成要素の構成及び機能と同一なので、ここでは詳細な説明は省略する。

（羽口監視装置２による羽口監視処理）
図７は、羽口監視装置２により実行される羽口監視処理のフローチャートである。図７に示す羽口監視処理は、予め記憶部１２に記憶されているプログラムに基づいて、主に処理部３０により羽口監視装置２の各要素と協働して実行される。また、羽口監視処理は、４０個程度の羽口１０２から視認されるレースウエイ１０７の状態は互いに相違するため、羽口１０２のそれぞれに配置される撮像装置１０６から送信された画像データを使用して、羽口１０２のそれぞれについて実行される。

Ｓ２０１～Ｓ２１６の処理は、Ｓ１０１～Ｓ１１６の処理と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。第２単位時間変更部３５は、高炉１００の操業条件に基づいて、高炉１００の内部に形成されるレースウエイ１０７の崩壊周期を推定する（Ｓ２１７）。第２単位時間変更部３５は、例えば特許文献５～７に記載される技術により、羽口径、羽口風速及び微粉炭比等の高炉１００の操業条件に基づいて、高炉１００の内部に形成されるレースウエイ１０７の崩壊周期を推定する（Ｓ２１７）。高炉１００の内部に形成されるレースウエイ１０７の崩壊周期を推定する技術は、よく知られているので、ここでは詳細な説明は省略する。

次いで、第２単位時間変更部３５は、Ｓ２１７の処理で推定したレースウエイ１０７の崩壊周期に応じて、第２単位時間を変更する（Ｓ２１８）。第２単位時間変更部３５は、Ｓ２１７の処理で推定したレースウエイ１０７の崩壊周期と等しくなるように第２単位時間を変更してもよく、Ｓ２１７の処理で推定したレースウエイ１０７の崩壊周期よりも長くなるように第２単位時間を変更してもよい。例えば、第２単位時間変更部３５は、Ｓ２１７の処理で推定したレースウエイ１０７の崩壊周期に一致するように第２単位時間を変更してもよく、Ｓ２１７の処理で推定したレースウエイ１０７の崩壊周期の１．２倍になるように第２単位時間を変更してもよい。また、第２単位時間変更部３５は、Ｓ２１７の処理で推定したレースウエイ１０７の崩壊周期の１．５倍になるように第２単位時間を変更してよい。Ｓ２１９の処理は、Ｓ１１７の処理と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。

（第２実施形態に係る羽口監視装置の作用効果）
羽口監視装置２は、推定したレースウエイ１０７の崩壊周期に応じて第２単位時間を変更するので、レースウエイ１０７の状態が変動している場合にも、レースウエイ１０７の崩壊周期の初期の輝度と後期の輝度との間の相違に起因する誤推定の発生をより精度高く防止できる。

（第１実施形態及び第２実施形態に係る羽口監視装置の変形例）
羽口監視装置１～２では、操業状態推定部２３は、画像データを最初に取得してから第２単位時間が経過したと判定されると高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。羽口監視装置１～２では第２単位時間は互いに重複することなく設定されるが、第２単位時間の設定方法はこれに限定されない。例えば、第１単位時間が経過する都度、すなわち画像データが取得され操業状態が取得される都度、その時点から第２単位時間分さかのぼった時点までを第２単位時間とし、当該第２単位時間の間に記憶された第１状態情報に対応する高炉１００の操業状態の頻度に基づいて、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定してもよい。

この場合において、第２単位時間は第１単位時間ずつずらして重複しながら設定されることになり、高炉の操業状態の異常の有無を推定する推定処理は第１単位時間が経過する毎に実行されることになる。

（第３実施形態に係る羽口監視装置）
第２単位時間が重複して設定される場合において有効な第３実施形態に係る羽口監視装置を、図８に示す。第３実施形態に係る羽口監視装置３は、図１に示す高炉監視システムにおいて、第１実施形態に係る羽口監視装置１の代わりに配置され、撮像装置１０６から送信された画像データを使用して、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。

羽口監視装置３は、処理部４０を処理部３０の代わりに有することが羽口監視装置１と相違する。処理部４０は、画像データ取得部４１及び操業状態推定部４３を画像データ取得部２１及び操業状態推定部２３の代わりに有することが処理部２０と相違する。画像データ取得部４１及び操業状態推定部４３以外の羽口監視装置３の構成要素の構成及び機能は、同一符号が付された羽口監視装置１の構成要素の構成及び機能と同一なので、ここでは詳細な説明は省略する。

（羽口監視装置３による羽口監視処理）
図９は、羽口監視装置３により実行される羽口監視処理のフローチャートである。図９に示す羽口監視処理は、予め記憶部１２に記憶されているプログラムに基づいて、主に処理部４０により羽口監視装置３の各要素と協働して実行される。また、羽口監視処理は、４０個程度の羽口１０２から視認されるレースウエイ１０７の状態は互いに相違するため、羽口１０２のそれぞれに配置される撮像装置１０６から送信された画像データを使用して、羽口１０２のそれぞれについて実行される。

Ｓ３０１～Ｓ３０４の処理は、Ｓ１０１～Ｓ１０４の処理と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。次いで、画像データ取得部４１は、Ｓ３０１の処理で画像データを最初に取得してから、第１単位時間よりも長く第２単位時間とは独立に規定される所定の第３単位時間が経過したか否かを判定する（Ｓ３０５）。画像データ取得部４１は、第１単位時間及び第２単位時間を計時するタイマと異なるタイマを有し、Ｓ３０１の処理で画像データを最初に取得してからの時間を計時し、第３単位時間が経過するとタイマをリセットすると共に計時を再開する。第３単位時間は、第１単位時間及び第２単位時間よりも長くてもよく、また第２単位時間よりも短くてもよく、第２単位時間と同一の時間であってもよい。例えば、第１単位時間が１秒であり且つ第２単位時間が１０分であるとき、第３単位時間は、１分であってもよく、５分であってもよく、１０分であってもよく、１５分であってもよい。

Ｓ３０１の処理で画像データを最初に取得してから第３単位時間が経過したと判定される（Ｓ３０５－ＹＥＳ）と、操業状態推定部４３は、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。具体的には、操業状態推定部４３は、第２単位時間前から現在までの間に記憶された第１状態情報に対応する高炉１００の操業状態の頻度に基づいて、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。

操業状態推定部４３は、第２単位時間前から現在までの間に記憶された第１状態情報の個数に対する高炉１００の操業状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数の比率を演算する（Ｓ３０６）。操業状態推定部４３は、第２単位時間前から現在までの間のランスパージ状態、正常状態、要注意状態、第１異常状態及び第２異常状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数を抽出する。次いで、操業状態推定部４３は、抽出したそれぞれの操業状態を示す第１状態情報の個数を、第２単位時間前から現在までの間に記憶された第１状態情報の個数で除算して、高炉１００の操業状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数の比率を演算する。

Ｓ３０７～Ｓ３１７の処理は、Ｓ１０７～Ｓ１１７の処理と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。

（第３実施形態に係る羽口監視装置の作用効果）
羽口監視装置３は、高炉の操業状態の異常の有無を推定する推定処理を実行する間隔である第３単位時間を、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定するために第１状態情報を取得する期間である第２単位時間とは独立に規定することができる。これにより、
例えば第２単位時間は第１単位時間ずつずらして重複しながら設定される場合であっても、第１単位時間が経過する毎など、不必要に高い頻度で推定処理を実行することを防止できる。また、羽口監視装置３は、例えば、高炉１００の操業状態が不安定であって、第２単位時間が１０分であるときに、第３単位時間を１分に規定することなどで、高炉１００の操業状態の監視を強化できる。

（第４実施形態に係る羽口監視装置）
図１０は、第４実施形態に係る羽口監視装置を示す図である。第４実施形態に係る羽口監視装置４は、図１に示す高炉監視システムにおいて、第１実施形態に係る羽口監視装置１の代わりに配置され、撮像装置１０６から送信された画像データを使用して、高炉１００の操業状態の異常の有無を推定する。

羽口監視装置４は、処理部５０を処理部２０の代わりに有することが羽口監視装置１と相違する。処理部５０は、操業状態推定部５３を操業状態推定部２３の代わりに有することが処理部２０と相違する。操業状態推定部５３以外の羽口監視装置４の構成要素の構成及び機能は、同一符号が付された羽口監視装置１の構成要素の構成及び機能と同一なので、ここでは詳細な説明は省略する。

（羽口監視装置４による羽口監視処理）
図１１は、羽口監視装置４により実行される羽口監視処理のフローチャートである。図１１に示す羽口監視処理は、予め記憶部１２に記憶されているプログラムに基づいて、主に処理部５０により羽口監視装置４の各要素と協働して実行される。また、羽口監視処理は、４０個程度の羽口１０２から視認されるレースウエイ１０７の状態は互いに相違するため、羽口１０２のそれぞれに配置される撮像装置１０６から送信された画像データを使用して、羽口１０２のそれぞれについて実行される。

Ｓ４０１～Ｓ４０５の処理は、Ｓ１０１～Ｓ１０５の処理と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。次いで、操業状態推定部５３は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の中で最頻となる第１状態情報に対応する高炉１００の操業状態を第２状態情報として記憶する。操業状態推定部５３は、第１異常状態及び第２異常状態の何れかを示す第２状態情報が所定のしきい値回数以上連続したときに、高炉１００の操業状態に異常があると推定する。

操業状態推定部５３は、第２単位時間の間に記憶された第１状態情報の中で最頻の操業状態を決定する（Ｓ４０６）。操業状態推定部５３は、第２単位時間の間のランスパージ状態、正常状態、要注意状態、第１異常状態及び第２異常状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数を抽出する。次いで、操業状態推定部５３は、抽出された個数が最も多い操業状態を最頻の操業状態に決定する。操業状態推定部５３は、決定した最頻の操業状態を現在の時刻に関連付けて第２状態情報として記憶部１２に記憶する。

次いで、操業状態推定部５３は、Ｓ４０６の処理で記憶された第２状態情報に対応する最頻の操業状態が第１異常状態であるか否かを判定する（Ｓ４０７）。操業状態推定部５３によって最頻の操業状態が第１異常状態ではないと判定される（Ｓ４０７－ＮＯ）と、処理はＳ４１２に進む。

操業状態推定部５３は、最頻の操業状態が第１異常状態であると判定する（Ｓ４０７－ＹＥＳ）と、過去数回分の第２単位時間に亘って第２状態情報を確認し、第１異常状態を示す第２状態情報が所定の第１しきい値回数より多く連続したか否かを判定する（Ｓ４０８）。第１しきい値回数は、第１単位時間及び第２単位時間の長さに応じて規定される。例えば、第１単位時間が３０秒であり第２単位時間が５分であるとき、第１しきい値回数は３回にしてもよく、第１単位時間が６０秒であり第２単位時間が１０分であるとき、第１しきい値回数は３回にしてもよい。操業状態推定部５３によって第１異常状態を示す第２状態情報が連続した回数が第１しきい値回数以下であると判定される（Ｓ４０８－ＮＯ）と、処理はＳ４１２に進む。

操業状態推定部５３によって第１異常状態を示す第２状態情報が第１しきい値回数より多く連続したと判定される（Ｓ４０８－ＹＥＳ）と、処理はＳ４０９に進む。操業状態推定部５３は、過去数回分の第２単位時間に亘って第２状態情報を確認し、第１異常状態を示す第２状態情報が第１しきい値回数よりも多い所定の第２しきい値回数より多く連続したかを判定する（Ｓ４０９）。第２しきい値回数は、第１単位時間及び第２単位時間の長さに応じて規定される。例えば、第１単位時間が３０秒であり第２単位時間が５分であるとき、第２しきい値回数は５回にしてもよく、第１単位時間が６０秒であり第２単位時間が１０分であるとき、第２しきい値回数は５回にしてもよい。

操業状態推定部５３によって第１異常状態を示す第２状態情報が連続した回数が第２しきい値回数以下であると判定される（Ｓ４０９－ＮＯ）と、警告信号出力部２４は、第１注意信号を出力する（Ｓ４１０）。第１注意信号は、完全に還元していない鉱石が滴下する状態が発生するおそれがあることを示す信号である。次いで、処理はＳ４１２に進む。

操業状態推定部５３によって第１異常状態を示す第２状態情報が第２しきい値回数より多く連続したと判定される（Ｓ４０９－ＹＥＳ）と、警告信号出力部２４は、第１警報信号を出力する（Ｓ４１１）。第１警報信号は、完全に還元していない鉱石が滴下する状態が発生するおそれが高いことを示す信号である。次いで、処理はＳ４１２に進む。

次いで、操業状態推定部５３は、Ｓ４０６の処理で記憶された第２状態情報に対応する最頻の操業状態が第２異常状態であるか否かを判定する（Ｓ４１２）。操業状態推定部５３によって最頻の操業状態が第２異常状態ではないと判定される（Ｓ４１２－ＮＯ）と、処理はＳ４１７に進む。

操業状態推定部５３は、最頻の操業状態が第２異常状態であると判定する（Ｓ４１２－ＹＥＳ）と、過去数回分の第２単位時間に亘って第２状態情報を確認し、第２異常状態を示す第２状態情報が所定の第３しきい値回数より多く連続したか否かを判定する（Ｓ４１３）。第３しきい値回数は、第１単位時間及び第２単位時間の長さに応じて規定される。例えば、第１単位時間が３０秒であり第２単位時間が５分であるとき、第３しきい値回数は３回にしてもよく、第１単位時間が６０秒であり第２単位時間が１０分であるとき、第３しきい値回数は３回にしてもよい。操業状態推定部５３によって第２異常状態を示す第２状態情報が連続した回数が第３しきい値回数以下であると判定される（Ｓ４１３－ＮＯ）と、処理はＳ４１７に進む。

操業状態推定部５３によって第２異常状態を示す第２状態情報が第３しきい値回数より多く連続したと判定される（Ｓ４１３－ＹＥＳ）と、処理はＳ４１４に進む。操業状態推定部５３は、過去数回分の第２単位時間に亘って第２状態情報を確認し、第２異常状態を示す第２状態情報が第３しきい値回数よりも多い所定の第４しきい値回数より多く連続したかを判定する（Ｓ４１４）。第４しきい値回数は、第１単位時間及び第２単位時間の長さに応じて規定される。例えば、第１単位時間が３０秒であり第２単位時間が５分であるとき、第４しきい値回数は５回にしてもよく、第１単位時間が６０秒であり第２単位時間が１０分であるとき、第４しきい値回数は５回にしてもよい。

操業状態推定部５３によって第２異常状態を示す第２状態情報が連続した回数が第４しきい値回数以下であると判定される（Ｓ４１４－ＮＯ）と、警告信号出力部２４は、第２注意信号を出力する（Ｓ４１５）。第２注意信号は、羽口１０２に微粉炭を供給する微粉炭供給管１０４が破損する状態が発生するおそれがあることを示す信号である。次いで、処理はＳ４１７に進む。

操業状態推定部５３によって第２異常状態を示す第２状態情報が第２しきい値回数より多く連続したと判定される（Ｓ４１４－ＹＥＳ）と、警告信号出力部２４は、第２警報信号を出力する（Ｓ４１６）。第２警報信号は、羽口１０２に微粉炭を供給する微粉炭供給管１０４が破損する状態が発生するおそれが高いことを示す信号である。次いで、処理はＳ４１７に進む。

次いで、操業状態推定部５３は、Ｓ４０６の処理で記憶された第２状態情報に対応する最頻の操業状態が要注意状態であるか否かを判定する（Ｓ４１７）。操業状態推定部５３によって最頻の操業状態が要注意状態ではないと判定される（Ｓ４１７－ＮＯ）と、処理はＳ４２０に進む。

操業状態推定部５３は、最頻の操業状態が要注意状態であると判定する（Ｓ４１７－ＹＥＳ）と、過去数回分の第２単位時間に亘って第２状態情報を確認し、要注意状態を示す第２状態情報が所定の第５しきい値回数より多く連続したか否かを判定する（Ｓ４１８）。第５しきい値回数は、第１単位時間及び第２単位時間の長さに応じて規定される。例えば、第１単位時間が３０秒であり第２単位時間が５分であるとき、第５しきい値回数は３回にしてもよく、第１単位時間が６０秒であり第２単位時間が１０分であるとき、第５しきい値回数は３回にしてもよい。操業状態推定部５３によって要注意状態を示す第２状態情報が連続した回数が第５しきい値回数以下であると判定される（Ｓ４１８－ＮＯ）と、処理はＳ４２０に進む。

操業状態推定部５３によって要注意状態を示す第２状態情報が第５しきい値回数より多く連続したと判定される（Ｓ４１８－ＹＥＳ）と、警告信号出力部２４は、第３注意信号を出力する（Ｓ４１９）。第３注意信号は、高炉１００の操業状態に異常が発生するおそれがあることを示す信号である。次いで、処理はＳ４２０に進む。

Ｓ４２０の処理は、Ｓ１１７の処理と同様なので、ここでは詳細な説明は省略する。

（第４実施形態に係る羽口監視装置の作用効果）
羽口監視装置４は、異常状態を示す第２単位時間が所定のしきい値回数以上連続したときに高炉１００の操業状態に異常があると推定することで、非定常的な現象を異常状態と推定するおそれを低くすることができる。

（実施形態に係る羽口監視装置の変形例）
羽口監視装置１～４では、高炉１００の操業状態として、第１異常状態、第２異常状態、要注意状態、及び、そのいずれにも該当しない正常状態を採用したが、高炉１００の操業状態はこれに限定されずランスパージ状態などを含んでもよく、少なくとも、第１異常状態、第２異常状態、及び、正常状態の３つを含めばよい。また、羽口監視装置１～４では、第１異常状態を生鉱落ち状態とし、第２異常状態をランス破損状態として使用するが、実施形態に係る羽口監視装置は、羽口の破損等の高炉設備の破損を異常状態として使用してもよい。

また、羽口監視装置１～４は、直近の第２単位時間の間に記憶された第１状態情報にのみ基づいて、高炉１００の操業状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数の比率を演算する。しかしながら、実施形態に係る羽口監視装置は、複数の第２単位時間の間に記憶された高炉１００の操業状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数の移動平均値に基づいて、高炉１００の操業状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数の比率を演算してもよい。実施形態に係る羽口監視装置は、複数の第２単位時間の間に記憶された高炉１００の操業状態のそれぞれを示す第１状態情報の個数の移動平均値に基づいて第１状態情報の個数の比率を演算することで、第２単位時間のばらつきにより誤推定するおそれを低くすることができる。実施形態に係る羽口監視装置は、１５分以上３０分以下の第１状態情報の個数の移動平均値に基づいて第１状態情報の個数の比率を演算することが好ましい。例えば、第２単位時間が５分であるとき、実施形態に係る羽口監視装置は、３以上６以下の第２単位時間における第１状態情報の個数の移動平均値に基づいて第１状態情報の個数の比率を演算することが好ましい。

また、実施形態に係る羽口監視装置は、羽口１０２から高炉１００の内部に微粉炭が供給されていないランスパージ時間を示すランスパージ時間情報を取得し、ランスパージ時間を除外して高炉１００の操業状態の異常の有無を推定してもよい。実施形態に係る羽口監視装置は、ランスパージ時間情報が記憶部１２に予め記憶されている場合は、ランスパージ時間情報を記憶部１２から取得する。実施形態に係る羽口監視装置は、ランスパージ時間情報が記憶部１２に予め記憶されていない場合は、ランスパージ時間情報を不図示の高炉制御装置からＬＡＮ１０９を介して取得する。実施形態に係る羽口監視装置は、ランスパージ時間を除外して高炉１００の操業状態の異常の有無を推定することで、より少ないデータを使用し且つより少ない計算量で羽口監視処理を実行することができる。

また、実施形態に係る羽口監視装置は、警告信号を出力した後も処理を繰り返す毎に警告信号を出力し続けるが、１回又は所定回数の警告信号を出力した後は警告信号を出力しないようにしてもよい。例えば、実施形態に係る羽口監視装置は、第１警報信号を所定回数出力した後、第２単位時間における第１異常状態の頻度が第２単位時間における正常状態の頻度を下回るまで、第１警報信号を出力しないようにしてもよい。同様に、実施形態に係る羽口監視装置は、第２警報信号を所定回数出力した後、第２単位時間における第２異常状態の頻度が第２単位時間における正常状態の頻度を下回るまで、第２警報信号を出力しないようにしてもよい。

図１２は、第１異常状態とも称される生鉱落ち状態が発生したときの高炉の操業状態の経時変化を示す図である。図１２において、横軸は経過時間を示し、左縦軸は第１単位時間におけるランスパージ状態、正常状態、要注意状態、第１異常状態及び第２異常状態のそれぞれの比率を示す。また、右縦軸は、第１単位時間におけるランスパージ状態、正常状態、要注意状態、第１異常状態及び第２異常状態のそれぞれの回数を示す。また、米印はランスパージ状態を示し、丸印は正常状態を示し、三角印は要注意状態を示し、バツ印は第１異常状態を示し、四角印は第２異常状態を示す。なお、ランスパージ状態は、高炉制御装置から取得したランスパージの時間を示すランスパージ時間情報に基づいて決定されている。すなわち、ここでは、高炉の操業状態の異常の有無は、ランスパージ時間を除外して推定されている。

図１２に示す例では、第１単位時間は１秒であり、第２単位時間は５分であり、第１注意信号の出力の要否を判定する第１しきい値比率は３０％であり、第１警報信号の出力の要否を判定する第２しきい値比率は５０％である。

経過時間が２時間３０分に達するまで正常状態が支配的であるが、経過時間が２時間３０分を超えてから要注意状態が増加し始め、経過時間が３時間を超えたときに要注意状態の頻度が正常状態の要注意状態を超える。併せて、経過時間が３時間を超えてから、第１異常状態の比率が上昇し始めた。

経過時間が３時間２５分であるときに、第１異常状態の比率が３０％を越えたことで第１注意信号が出力され、経過時間が３時間３５分であるときに、第１異常状態の比率が５０％を越えたことで第１警報信号が出力された。オペレータは、経過時間が３時間３５分であるときに第１警報信号が出力されたことに応じて、生鉱落ち状態を解消するめに、還元材の比率を増加した。

経過時間が３時間５５分であるときに、第１異常状態の比率が９０％になりピークを示すものの、オペレータが還元材の比率を増加したことに応じて、第１異常状態の比率が減少する。経過時間が４時間２５分であるときに、正常状態の比率が第１異常状態の比率を上回り、経過時間が６時間を超えるころに、正常状態の比率が８０％を越えて、高炉の操業状態が正常状態に戻った。

図１３は、第２異常状態とも称されるランス破損状態が発生したときの高炉の操業状態の経時変化を示す図である。図１３において、横軸は経過時間を示し、左縦軸は第１単位時間におけるランスパージ状態、正常状態、要注意状態、第１異常状態及び第２異常状態のそれぞれの比率を示す。また、右縦軸は、第１単位時間におけるランスパージ状態、正常状態、要注意状態、第１異常状態及び第２異常状態のそれぞれの回数を示す。また、米印はランスパージ状態を示し、丸印は正常状態を示し、三角印は要注意状態を示し、バツ印は第１異常状態を示し、四角印は第２異常状態を示す。なお、ランスパージ状態は、高炉制御装置から取得したランスパージの時間を示すランスパージ時間情報に基づいて決定されている。すなわち、ここでは、高炉の操業状態の異常の有無は、ランスパージ時間を除外して推定されている。

図１３に示す例では、第１単位時間は１秒であり、第２単位時間は５分であり、第２注意信号の出力の要否を判定する第３しきい値比率は３０％であり、第２警報信号の出力の要否を判定する第４しきい値比率は５０％である。

経過時間が４時間３０分に達するまで正常状態が支配的であるが、経過時間が４時間３０分を超えてから要注意状態が増加し始め、経過時間が５時間を超えてから、第２異常状態の比率が上昇し始めた。

経過時間が５時間３５分であるときに、第２異常状態の比率が３０％を越えたことで第２注意信号が出力され、経過時間が５時間４５分であるときに、第２異常状態の比率が５０％を越えたことで第２警報信号が出力された。オペレータは、経過時間が５時間４５分であるときに第２警報信号が出力されたことに応じて、羽口からランスの破損生を確認した後に、経過時間が６時間１０分であるときにランスパージ状態に切り替えた。ランスパージ状態への切り替えが遅くなると、羽口が溶損して高炉を休止しなければならない事態になるおそれがあった。羽口監視装置が第２注意信号及び第２警報信号を出力してオペレータに対策を促すことで、高炉を安定的に操業することが可能になった。

１～４ 羽口監視装置
１５ 学習器
２１、４１ 画像データ取得部
２２ 操業状態取得部
２３、４３、５３ 操業状態推定部
２４ 警告信号出力部
３５ 第２単位時間変更部
１００ 高炉
１０１ 炉体
１０２ 羽口
１０３ 熱風供給管
１０４ 微粉炭供給管
１０５ 観察窓
１０６ 撮像装置
１０７ レースウエイ
１０８ 撮像部

Claims (16)

1. 高炉の内部にガスと共に微粉炭を供給する羽口の何れか１つに対向して配置された撮像部を有する撮像装置によって異なる時間に撮像された複数の画像と、少なくとも正常状態、第１異常状態及び第２異常状態を含む前記高炉の操業状態との関係性を学習した学習器と、
   前記撮像装置によって撮像された画像を示す画像データを所定の撮像間隔毎に取得する画像データ取得部と、
   前記画像データを前記学習器に入力することに応じて、前記学習器から出力される前記高炉の操業状態を取得する操業状態取得部と、
   前記操業状態取得部によって取得された前記操業状態に基づいて、前記高炉の操業状態の異常の有無を推定する操業状態推定部と、
   前記操業状態推定部によって前記高炉の操業状態に異常があると推定されたときに、警告信号を出力する警告信号出力部と、を有し、
   前記操業状態推定部は、前記撮像間隔よりも長い第１単位時間の間に亘って取得した複数の前記操業状態の中で最頻の操業状態を、前記第１単位時間における前記高炉の操業状態に決定し、決定した前記高炉の操業状態を第１状態情報として記憶し、
   前記第１単位時間は、１秒以上６０秒以下の時間である、ことを特徴とする羽口監視装置。
2. 前記操業状態推定部は、前記第１単位時間よりも長い第２単位時間の間に記憶された前記第１状態情報に対応する前記高炉の操業状態の頻度に基づいて、前記高炉の操業状態の異常の有無を推定する、請求項１に記載の羽口監視装置。
3. 前記第２単位時間は、５分以上１０分以下の時間である、請求項２に記載の羽口監視装置。
4. 前記高炉の操業条件に基づいて、前記高炉の内部に形成されるレースウエイの崩壊周期を推定し、推定した前記レースウエイの崩壊周期に応じて前記第２単位時間を変更する第２単位時間変更部を更に有する、請求項２又は３に記載の羽口監視装置。
5. 前記操業状態推定部は、前記第２単位時間の間に記憶された前記第１状態情報の個数に対する前記第１異常状態及び前記第２異常状態のそれぞれを示す前記第１状態情報の個数の比率に基づいて、前記高炉の操業状態の異常の有無を推定する、請求項２～４の何れか一項に記載の羽口監視装置。
6. 前記第１異常状態は、完全に還元していない鉱石が滴下する状態であり、
   前記操業状態推定部は、前記第２単位時間の間に記憶された前記第１状態情報の個数に対する前記第１異常状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が所定の第１しきい値比率より大きいか否かを判定し、
   前記警告信号出力部は、前記操業状態推定部によって前記第１異常状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が前記第１しきい値比率より大きいと判定されたときに、完全に還元していない鉱石が滴下する状態が発生するおそれがあることを示す第１注意信号を出力する、請求項５に記載の羽口監視装置。
7. 前記操業状態推定部は、前記第２単位時間の間に記憶された前記第１状態情報の個数に対する前記第１異常状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が前記第１しきい値比率よりも大きい第２しきい値比率より大きいか否かを判定し、
   前記警告信号出力部は、前記操業状態推定部によって前記第１異常状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が前記第２しきい値比率より大きいと判定されたときに、完全に還元していない鉱石が滴下する状態が発生するおそれが高いことを示す第１警報信号を出力する、請求項６に記載の羽口監視装置。
8. 前記第２異常状態は、前記羽口に微粉炭を供給する微粉炭供給管が破損する状態であり、
   前記操業状態推定部は、前記第２単位時間の間に記憶された前記第１状態情報の個数に対する前記第２異常状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が所定の第３しきい値比率より大きいときか否かを判定し、
   前記警告信号出力部は、前記操業状態推定部によって前記第２異常状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が前記第３しきい値比率より大きいと判定されたときに、前記羽口に微粉炭を供給する微粉炭供給管が破損する状態が発生するおそれがあることを示す第２注意信号を出力する、請求項５～７の何れか一項に記載の羽口監視装置。
9. 前記操業状態推定部は、前記第２単位時間の間に記憶された前記第１状態情報の個数に対する前記第２異常状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が前記第３しきい値比率よりも大きい第４しきい値比率より大きいときか否かを判定し、
   前記警告信号出力部は、前記操業状態推定部によって前記第２異常状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が前記第４しきい値比率より大きいと判定されたときに、前記羽口に微粉炭を供給する微粉炭供給管が破損する状態が発生するおそれが高いことを示す第２警報信号を出力する、請求項８に記載の羽口監視装置。
10. 前記高炉の操業状態は、前記高炉の操業状態に異常が発生するおそれがあることを示す要注意状態を更に含み、
    前記操業状態推定部は、前記第２単位時間の間に記憶された前記第１状態情報の個数に対する前記要注意状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が所定の第５しきい値頻度より大きいか否かを判定し、
    前記警告信号出力部は、前記操業状態推定部によって前記要注意状態を示す前記第１状態情報の個数の比率が前記第５しきい値比率より大きいと判定されたときに、前記高炉の操業状態に異常が発生するおそれがあることを示す第３注意信号を出力する、請求項５～９の何れか一項に記載の羽口監視装置。
11. 前記操業状態推定部は、複数の前記第２単位時間の間に記憶された前記第１状態情報の頻度の移動平均値に基づいて前記第１状態情報の個数を決定する、請求項５～１０の何れか一項に記載の羽口監視装置。
12. 前記操業状態推定部は、前記第２単位時間の間に記憶された前記第１状態情報の中で最頻となる前記第１状態情報に対応する前記高炉の操業状態を第２状態情報として記憶し、前記第１異常状態及び前記第２異常状態の何れかを示す前記第２状態情報が所定のしきい値回数以上連続したときに、前記高炉の操業状態に異常があると推定する、請求項２～４の何れか一項に記載の羽口監視装置。
13. 前記操業状態推定部は、前記第１単位時間よりも長く前記第２単位時間とは独立に規定される第３単位時間毎に、前記高炉の操業状態の異常の有無を推定する、請求項２～１２の何れか一項に記載の羽口監視装置。
14. 前記操業状態推定部は、前記羽口から高炉の内部に微粉炭が供給されていないランスパージ時間を示すランスパージ時間情報を取得し、前記ランスパージ時間に撮像された画像を示す画像データを除外して前記高炉の操業状態の異常の有無を推定する、請求項１～１２の何れか一項に記載の羽口監視装置。
15. 高炉の内部にガスと共に微粉炭を供給する羽口の何れか１つに対向して配置された撮像部を有する撮像装置によって異なる時間に撮像された複数の画像と、少なくとも正常状態、第１異常状態及び第２異常状態を含む前記高炉の操業状態との関係性を学習した学習器を有する羽口監視装置において、
    前記撮像装置によって撮像された画像を示す画像データを所定の撮像間隔毎に取得し、
    前記画像データを前記学習器に入力することに応じて、前記学習器から出力される前記高炉の操業状態を取得し、
    取得された前記操業状態に基づいて、前記高炉の操業状態の異常の有無を推定し、
    前記高炉の操業状態に異常があると推定されたときに、警告信号を出力する、処理をコンピュータに実行させ、
    前記高炉の操業状態の異常の有無を推定する処理は、前記撮像間隔よりも長い第１単位時間の間に亘って取得した複数の前記操業状態の中で最頻の操業状態を、前記第１単位時間における前記高炉の操業状態に決定し、決定した前記高炉の操業状態を第１状態情報として記憶する処理を含み、
    前記第１単位時間は、１秒以上６０秒以下の時間である、ことを特徴とする羽口監視プログラム。
16. 高炉の内部にガスと共に微粉炭を供給する羽口の何れか１つに対向して配置された撮像部を有する撮像装置によって異なる時間に撮像された複数の画像と、少なくとも正常状態、第１異常状態及び第２異常状態を含む前記高炉の操業状態との関係性を学習した学習器を有する羽口監視装置において、
    前記撮像装置によって撮像された画像を示す画像データを所定の撮像間隔毎に取得し、
    前記画像データを前記学習器に入力することに応じて、前記学習器から出力される前記高炉の操業状態を取得し、
    取得された前記操業状態に基づいて、前記高炉の操業状態の異常の有無を推定し、
    前記高炉の操業状態に異常があると推定されたときに、警告信号を出力する、処理を含み、
    前記高炉の操業状態の異常の有無を推定する処理は、前記撮像間隔よりも長い第１単位時間の間に亘って取得した複数の前記操業状態の中で最頻の操業状態を、前記第１単位時間における前記高炉の操業状態に決定し、決定した前記高炉の操業状態を第１状態情報として記憶する処理を含み、
    前記第１単位時間は、１秒以上６０秒以下の時間である、ことを特徴とする羽口監視方法。

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