JP7319538B2 - 転炉吹錬制御装置、転炉吹錬制御方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、転炉吹錬制御装置、転炉吹錬制御方法およびプログラムに関する。

転炉を用いた予備溶銑処理では、脱りん処理が主な目的になる。脱りん反応は以下の式で表され、反応を促進するためにはスラグ中のＣａＯ濃度およびＦｅＯ濃度を高める必要がある。なお、式（１）において()はスラグ内の物質を意味し、［］は溶銑内の物質を意味する。
３(ＣａＯ)＋５(ＦｅＯ)＋２[Ｐ]＝(３ＣａＯ・Ｐ_２Ｏ_５)＋５[Ｆｅ]

一般的な場合において、上記の式における（ＦｅＯ）、すなわちスラグ中のＦｅＯ濃度は、脱珪反応が終わってから増加する。従って、上記の脱りん反応は、脱珪反応の終了以降に進行する。

ここで、脱珪反応は脱炭反応と同時に発生するため、脱珪反応速度は溶銑の炭素濃度の影響を受ける。つまり、溶銑の炭素濃度が高ければ、脱炭反応に配分される酸素量が増大するため、脱珪反応速度は低下する。このため、脱珪反応速度にはチャージごとのばらつきが生じる。

加えて、近年、高炉から出銑された溶銑のＳｉ濃度は従来よりも高い傾向にある。溶銑のＳｉ濃度が高いと、上記のような脱珪反応速度のばらつきによって生じるチャージごとの脱珪反応終了時期の差が大きくなり、脱りん反応の開始時期の予測が困難になる結果、りん濃度の制御性が低下する。

これに対して、特許文献１には、上吹きランスから溶銑に供給された吹込み酸素と溶銑との酸化反応である火点反応を表現する数理モデルと、火点反応が進行する領域である火点領域とは異なる領域において進行する溶銑とスラグとの界面における反応であるスラグメタル界面反応を表現する数理モデルとを複合させた複合反応モデルを用いて溶銑のＳｉ濃度を逐次的に推定し、その推定結果に応じて酸化鉄を含む副原料を投入したり、上吹きランスから供給される吹込み酸素量を増加させたりすることによって溶銑のＳｉ濃度を調整する技術が記載されている。

特開２０１８－９５９４３号公報

上記の特許文献１に記載された技術によれば、溶銑のＳｉ濃度を調整することによってチャージごとの脱珪終了時期のばらつきを小さくし、結果としてりん濃度の制御性を向上させることが期待される。しかしながら、例えば副原料を投入する場合、鉄鉱石の切り出しのような準備作業が必要なため、Ｓｉ濃度の調整が必要であると判断された後、実際に投入するまでに時間がかかる。また、副原料の投入や吹込み酸素量の調節が実施されてから溶銑中のＳｉ濃度が変化するまでにも時間がかかるため、逐次的な推定結果に応じた制御ではＳｉ濃度が実際に調整されるタイミングが遅れ、脱珪終了時期のばらつきを小さくする効果が十分でない場合があることがわかった。

そこで、本発明は、溶銑中のＳｉ濃度を調整するための操作を適切なタイミングで実施可能にすることによって転炉吹錬におけるりん濃度の制御性を向上させる、転炉吹錬制御装置、統計モデル構築装置、転炉吹錬制御方法、統計モデル構築方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明のある観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データを説明変数とする統計モデルを用いて溶銑の一次脱珪速度定数（一次反応を仮定した脱珪反応の脱珪速度定数）の推定値を算出する脱珪速度定数算出部と、溶銑の吹錬処理前のＳｉ濃度および一次脱珪速度定数に基づいて吹錬処理中の所定の時刻における溶銑のＳｉ濃度を推定するＳｉ濃度推定部とを備える転炉吹錬制御装置が提供される。

本発明の別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および吹錬処理中の操業要因のデータを収集するデータ収集部と、溶銑データおよび操業要因に基づいて吹錬処理における溶銑中のＳｉ濃度を逐次推定するＳｉ濃度逐次推定部と、逐次推定の結果に基づいて、溶銑データを説明変数とし溶銑の一次脱珪速度定数を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部とを備える統計モデル構築装置が提供される。

本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データを説明変数とする統計モデルを用いて溶銑の一次脱珪速度定数の推定値を算出する工程と、溶銑の吹錬処理前のＳｉ濃度および一次脱珪速度定数に基づいて吹錬処理中の所定の時刻における溶銑のＳｉ濃度を推定する工程とを含む転炉吹錬制御方法が提供される。

本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および吹錬処理中の操業要因のデータを収集する工程と、溶銑データおよび操業要因に基づいて吹錬処理における溶銑中のＳｉ濃度を逐次推定する工程と、逐次推定の結果に基づいて、溶銑データを説明変数とし溶銑の一次脱珪速度定数を目的変数とする統計モデルを構築する工程とを含む統計モデル構築方法が提供される。

本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データを説明変数とする統計モデルを用いて溶銑の一次脱珪速度定数の推定値を算出する脱珪速度定数算出部と、溶銑の吹錬処理前のＳｉ濃度および一次脱珪速度定数に基づいて吹錬処理中の所定の時刻における溶銑のＳｉ濃度を推定するＳｉ濃度推定部とを備える転炉吹錬制御装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。

本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および吹錬処理中の操業要因のデータを収集するデータ収集部と、溶銑データおよび操業要因に基づいて吹錬処理における溶銑中のＳｉ濃度を逐次推定するＳｉ濃度逐次推定部と、逐次推定の結果に基づいて、溶銑データを説明変数とし溶銑の一次脱珪速度定数を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部とを備える統計モデル構築装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。

上記の構成によって、例えば吹錬開始前の時点において溶銑中のＳｉ濃度を調整するための操作が必要か否かを判断できるため、溶銑中のＳｉ濃度をより効果的に調整することができ、チャージごとの脱珪反応終了時期の差が小さくなる結果、転炉吹錬におけるりん濃度の制御性を向上させることができる。

本発明の一実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。 複合反応モデルの概念図である。 統計モデルによる一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定の精度検証結果を示すグラフである。 本発明の一実施形態における媒溶材投入量の適正化について説明するためのグラフである。 本発明の他の実施形態に係る統計モデル構築装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。 本発明の他の実施形態に係る統計モデル構築方法の工程を概略的に示すフローチャートである。 本発明の実施例および比較例を示すグラフである。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

（設備の概要）
図１は、本発明の一実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図１に示されるように、精錬設備１は、転炉設備１０と、計測制御装置２０と、転炉吹錬制御装置３０とを含む。以下、各部についてさらに説明する。

転炉設備１０は、転炉１１と、上吹きランス１２と、煙道１３と、羽口１４と、投入装置１５とを含む。転炉設備１０では、転炉１１の炉口から挿入された上吹きランス１２が、転炉１１内の溶銑１１１に酸素ガス１２１を供給する。一次精錬の脱炭処理では、溶銑１１１内の炭素が酸素ガス１２１と反応することによってＣＯガスまたはＣＯ_２ガスになり、これらのガスは煙道１３を経由して排出される。脱炭処理を経た溶銑１１１は、溶鋼１１２として次工程に送られる。また、脱炭処理では、溶銑１１１内のりんおよびケイ素も酸素ガス１２１、またはスラグ１１３に含まれる副原料と反応し、スラグ１１３中に取り込まれて安定化する。一方、羽口１４からは窒素ガスやアルゴンガスなどの底吹きガス１４１が吹き込まれて溶銑１１１を攪拌し、上記の反応を促進する。投入装置１５は、スラグ１１３を構成する生石灰または石灰石、および溶銑１１１に酸素を供給するための鉄鉱石などの酸素含有副原料を含む副原料１５１を転炉１１内に投入する。なお、副原料１５１が粉体である場合は、上吹きランス１２を用いて酸素ガス１２１とともに吹き込むことも可能である。

計測制御装置２０は、転炉設備１０における精錬処理に関する各種の計測、および精錬処理の制御を実行する。具体的には、計測制御装置２０は、計測系として、サブランス２１と、排ガス分析計２２と、排ガス流量計２３とを含む。サブランス２１は、上吹きランス１２とともに転炉１１の炉口から挿入され、先端に設けられた測定装置を脱炭処理中の所定のタイミングで溶鋼１１２に浸漬させることによって、炭素濃度を含む溶鋼１１２の成分濃度（溶鋼中の炭素濃度を溶鋼炭素濃度と称する）、および溶鋼１１２の温度（溶鋼温度とも称する）などを測定する。このようなサブランス２１を用いた測定を、以下の説明ではサブランス測定ともいう。排ガス分析計２２は、煙道１３を経由して排出されるガスの成分を分析する。具体的には、排ガス分析計２２は、排ガスに含まれるＣＯ、ＣＯ_２およびＯ_２の濃度（各成分の濃度を排ガス成分濃度と称する）を測定する。一方、排ガス流量計２３は、煙道１３を経由して排出されるガスの流量（排ガス流量と称する）を測定する。上記のサブランス測定の結果、および排ガス分析計２２および排ガス流量計２３の測定結果は、転炉吹錬制御装置３０に送信される。

一方、計測制御装置２０は、制御系として、ランス駆動装置２４と、酸素供給装置２５と、底吹きガス供給装置２６と、投入制御装置２７とを含む。ランス駆動装置２４は、上吹きランス１２を上下方向に駆動する。これによって、上吹きランス１２の高さ、すなわち転炉１１内で酸素ガス１２１が供給される位置の溶銑１１１からの距離を調節することができる。酸素供給装置２５は、上吹きランス１２に酸素ガス１２１を供給する。吹込み酸素量、すなわち供給される酸素ガス１２１の流量は調節可能である。底吹きガス供給装置２６は、羽口１４に底吹きガス１４１を供給する。供給される底吹きガス１４１の流量も調節可能である。投入制御装置２７は、投入装置１５による副原料１５１の投入を制御する。具体的には、投入制御装置２７は、副原料１５１の投入のタイミングおよび投入量を制御する。上記のランス駆動装置２４、酸素供給装置２５、底吹きガス供給装置２６、および投入制御装置２７の動作は、転炉吹錬制御装置３０からの制御信号に従って制御可能であってもよい。

転炉吹錬制御装置３０は、通信部３１と、演算部３２と、記憶部３３と、入出力部３４とを含む装置、例えばコンピュータによって実装される。通信部３１は、計測制御装置２０の各要素と有線または無線で通信する各種の通信装置であり、計測制御装置２０において得られた測定結果を受信するとともに、計測制御装置２０に制御信号を送信する。演算部３２は、プログラムに従って各種の演算を実行する演算装置である。演算装置は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、およびＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。プログラムは、演算装置のＲＯＭ、または記憶部３３に格納される。演算部３２は、プログラムに従って動作することによって、脱珪速度定数算出部３２１、Ｓｉ濃度推定部３２２および吹錬処理制御部３２３として機能する。記憶部３３は、各種のデータを格納することが可能なストレージである。記憶部３３には、例えば転炉１１で吹錬処理される溶銑１１１に関する溶銑データ３３１、後述する一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値を算出するための統計モデル３３２、および目標Ｓｉ濃度３３３が格納される。入出力部３４は、ディスプレイまたはプリンタなどの出力装置と、キーボード、マウス、またはタッチパネルなどの入力装置とを含む。出力装置は、例えば、Ｓｉ濃度推定部３２２によって推定された吹錬処理中の所定の時刻における溶銑１１１のＳｉ濃度などの値を出力する。入力装置は、例えば、吹錬処理制御部３２３が実行する制御に関する指示入力を取得する。なお、演算装置は、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）であってもよいし、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の専用のハードウェアにより実現してもよい。

上記の転炉吹錬制御装置３０において、脱珪速度定数算出部３２１は、記憶部３３から読み込んだ溶銑データ３３１を説明変数とする統計モデル３３２に基づいて、転炉１１で吹錬処理される溶銑１１１の一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値を算出する。後述するように、一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの値は、溶銑１１１のチャージごとに異なる。Ｓｉ濃度推定部３２２は、溶銑１１１の吹錬処理前のＳｉ濃度（［Ｓｉ］_ｉｎｉ）、および脱珪速度定数算出部３２１において算出された一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値に基づいて、吹錬処理中の所定の時刻、具体的には脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄにおける溶銑１１１のＳｉ濃度（［Ｓｉ］_ｅｎｄ）を推定する。Ｓｉ濃度推定部３２２によって推定された［Ｓｉ］_ｅｎｄは入出力部３４を介してユーザに向けて出力され、出力された［Ｓｉ］_ｅｎｄを参照したユーザが入出力部３４を介して入力した指示入力に従って吹錬処理制御部３２３が吹錬処理中の副原料投入量または吹込み酸素量を制御してもよい。あるいは、吹錬処理制御部３２３は、Ｓｉ濃度推定部３２２によって推定された［Ｓｉ］_ｅｎｄを目標Ｓｉ濃度３３３と比較した結果に基づいて、吹錬処理中の副原料投入量または吹込み酸素量を自動的に制御してもよい。

（工程の概要）
図２は、本発明の一実施形態に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。図示された工程は、例えば転炉１１における吹錬処理の開始前に実行される。図示された例では、まず、転炉吹錬制御装置３０の脱珪速度定数算出部３２１が、事前に測定されて記憶部３３に格納された溶銑データ３３１、および後述するような工程で事前に構築された統計モデル３３２に基づいて、溶銑１１１の一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値を算出する（ステップＳ１１）。次に、Ｓｉ濃度推定部３２２が、溶銑１１１の吹錬処理前のＳｉ濃度（［Ｓｉ］_ｉｎｉ）、および脱珪速度定数算出部３２１において算出された一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値に基づいて、脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄにおける溶銑１１１のＳｉ濃度（［Ｓｉ］_ｅｎｄ）を推定する（ステップＳ１２）。

次に、吹錬処理制御部３２３が、Ｓｉ濃度推定部３２２によって推定された［Ｓｉ］_ｅｎｄを目標Ｓｉ濃度３３３と比較した結果に基づいて、吹錬処理中の副原料投入量または吹込み酸素量を決定する（ステップＳ１３）。より具体的には、吹錬処理制御部３２３は、推定された［Ｓｉ］_ｅｎｄと目標Ｓｉ濃度３３３との差分に応じて、副原料投入量または吹込み酸素量を基準値から増減させる。決定された副原料投入量または吹込み酸素量を含む制御信号は、通信部３１を介して酸素供給装置２５および投入制御装置２７に送信される。その後、吹錬処理中の適切な時期において、決定された副原料投入量に従って投入制御装置２７が副原料１５１の投入を実施するか、または決定された吹込み酸素量に従って酸素供給装置２５が酸素ガス１２１の吹込みを実施する（ステップＳ１４）。

上記のような処理によって、例えば吹錬開始前の時点において溶銑１１１中のＳｉ濃度を調整するための操作、具体的には吹込み酸素量や副原料投入量の修正が必要か否かを判断できるため、Ｓｉ濃度を調整するための操作を例えば脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄよりも十分前に実行し、脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄにおいてより確実にＳｉ濃度を所定の値に近づけることができる。これによって、チャージごとの脱珪反応終了時期の差が小さくなり、脱りん反応の開始時期が精度良く予測可能になる結果、転炉吹錬におけるりん濃度の制御性を向上させることができる。

（一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの算出方法）
実操業において、吹錬処理中の所定の時刻、例えば脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄにおける溶銑１１１のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄを測定することは困難であるため、本実施形態では一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉを用いる。一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉは、吹錬処理中の脱珪反応を式（１）のような一次反応で表現した場合の反応速度定数である。式（１）を、吹錬開始時（時刻ｔ＝０、溶銑１１１の吹錬処理前のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉ）から脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄ（溶銑１１１のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄ）までの区間で積分すると、式（２）が得られる。

上記の式（２）において、溶銑１１１の吹錬処理前のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉの値は溶銑１１１の成分濃度測定によって得ることができ、脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄは操業上の変数として設備上の条件や製造する鋼種に応じて適宜設定される。従って、一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉが決定されれば、式（２）を用いて脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄにおける溶銑１１１のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄを推定することができる。

そこで、本実施形態では、特開２０１８－９５９４３号公報などに記載されている、溶銑のＳｉ濃度を逐次推定するための複合反応モデルを利用する。具体的には、例えば、複合反応モデルを用いて過去の吹錬処理における溶銑１１１中のＳｉ濃度を逐次推定し、所定の値（例えば０．０１％）を下回った最初のＳｉ濃度を［Ｓｉ］_ｅｎｄとし、そのときの時刻を脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄとする。そうすると、式（２）において［Ｓｉ］_ｉｎｉ、［Ｓｉ］_ｅｎｄおよびｔ_ｅｎｄがいずれも既知の値になり、一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉを算出することができる。さらに、過去の吹錬処理における溶銑データ３３１と算出された一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉとの組を十分な数だけ用意することによって、一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉを目的変数とし溶銑データ３３１を説明変数とする統計モデル３３２を構築することができる。統計モデル３３２を用いて、これから吹錬される溶銑１１１について一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値が算出されることは、既に述べたとおりである。

（溶銑のＳｉ濃度を逐次的に推定するための複合反応モデル）
ここで、特開２０１８－９５９４３号公報などに記載されている、溶銑のＳｉ濃度を逐次推定するための複合反応モデルについて、さらに説明する。図３は、複合反応モデルの概念図である。複合反応モデルは、（ａ）転炉１１における吹込み酸素（酸素ガス１２１）と溶銑１１１との酸化反応である火点反応、および（ｂ）火点反応が進行する領域を除いた溶銑１１１とスラグ１１３との界面領域における反応であるスラグメタル界面反応をそれぞれモデル化したものである。なお、この複合反応モデルにおいて、スラグメタル界面反応は例えばS. Ohguchi et. al、“Simultaneous dephosphorization and desulphurization of molten pig iron”、Ironmaking and Steelmaking、1984年11巻4号、p. 41に記載された競合反応モデルによって表現される。

（火点反応モデル）
まず、火点反応を表現する数理モデルについて説明する。火点領域では、上吹きランスなどから溶銑に酸素が供給されることによって、溶銑に含まれるＳｉ、Ｃ、およびＦｅの酸化反応（火点反応）が発生する。火点反応におけるＳｉ、Ｃ、およびＦｅのそれぞれの物質収支は、以下の式（３）～（５）で表される。

ここで、上記の式（３）～（５）において、［Ｓｉ］_ｆ、［Ｃ］_ｆ、および［Ｆｅ］_ｆは火点領域における溶銑のＳｉ濃度（％）、Ｃ濃度（％）、およびＦｅ濃度（％）、［Ｓｉ］、［Ｃ］、および［Ｆｅ］は火点領域以外の領域における溶銑のＳｉ濃度（％）、Ｃ濃度（％）、およびＦｅ濃度（％）、ｋ_Ｓｉは脱珪反応速度定数（％／ｓｅｃ）、ΔＣは排ガスデータから求めた脱炭速度（％／ｓｅｃ）、ΔＦｅは排ガスデータから求めた鉄の酸化速度（％／ｓｅｃ）、Ｖ_ｆは火点領域における溶銑の体積（ｍ^３）、Ｑは転炉内の溶銑の還流量（ｍ^３／ｓｅｃ）である。

排ガスデータから求めた脱炭速度ΔＣは、排ガス分析計２２および排ガス流量計２３の測定データを用いて以下の式（６）から算出される。式（６）において、Ｑ_{ｏｆｆｇａｓ}は排ガス流量計２３によって測定される排ガス流量（Ｎｍ^３／ｈｒ）、ｂ_ｇ（ＣＯ）およびｂ_ｇ（ＣＯ_２）は排ガス分析計２２によって測定される排ガス中のＣＯ濃度（％）およびＣＯ_２濃度（％）、Ｗ_ｆは火点領域における溶銑の重量（ｔｏｎ）である。

なお、脱りん反応を促進させるＣａＯ源として、生石灰（酸化カルシウム：ＣａＯを主成分とする）に代えてより安価な石灰石（炭酸カルシウム：ＣａＣＯ_３を主成分とする）を用いる場合、溶銑の脱炭反応によって発生したＣＯ_２と、炭酸カルシウムの滓化反応（ＣａＣＯ_３→ＣａＯ＋ＣＯ_２）によって発生したＣＯ_２とを区別することによってより精度よく脱炭速度ΔＣを算出する以下の式（７）を、式（６）の代わりに用いてもよい。式（７）において、ΔＷ_{ＣａＣＯ３}は石灰石の滓化速度（ｔｏｎ／ｓｅｃ）であり、例えば以下の式（８）において石灰石の投入量Ｗ_{ＣａＣＯ３}に対して一次遅れを仮定する時定数Ｔ_{ＣａＣＯ３}を６０（ｓｅｃ）として算出される。ΔＷ_{ＣａＣＯ３}の係数である－０．１２は、反応式（ＣａＣＯ_３→ＣａＯ＋ＣＯ_２）から化学量論的に定まる定数である。

排ガスデータから求めた鉄の酸化速度ΔＦｅは、以下の式（９）において、転炉内の溶銑に供給された酸素量ＦＯ_２（Ｎｍ^３／ｈｒ）から、脱炭反応および脱珪反応に消費された酸素量を差し引いた酸素量を用いて算出される。ただし、式（１０）に示されるように式（９）の右辺の値が０よりも小さくなる場合は、ΔＦｅ＝０とする。

一方、火点領域において酸化されるＳｉおよびＦｅの濃度変化は、火点反応によるスラグ中のＳｉＯ_２およびＦｅＯの濃度変化に対応する。これは、火点領域での酸化反応によって減少したＳｉおよびＦｅがＳｉＯ_２およびＦｅＯに変化してスラグに取り込まれるためである。従って、火点反応によるスラグ中のＳｉＯ２およびＦｅＯの濃度変化（％／ｓｅｃ）は、上記の式（３）および式（５）から以下の式（１１）および式（１２）で表される。式（１１）および式（１２）において、〈ＳｉＯ_２〉_ｆおよび〈ＦｅＯ〉_ｆは火点領域で生成したスラグ中のＳｉＯ_２濃度（％）およびＦｅＯ濃度（％）、Ｗ_Ｓはスラグの重量（ｔｏｎ）である。

また、火点領域の熱収支式は、火点反応で生じる各反応熱を考慮して以下の式（１３）のように表すことができる。式（１３）において、ｃｐ_ｆは火点領域における溶銑の比熱（Ｊ／（ｋｇ・℃））である。Ｔ_ｆは火点領域における溶銑の温度（℃）、Ｈ_{ｒｅａｃ，ｆ}は火点領域における反応熱（Ｊ／ｓｅｃ）であり、例えば［Ｓｉ］_ｆ、［Ｃ］_ｆ、および［Ｆｅ］_ｆを用いて算出される。ＲＱは転炉内の還流による火点領域への流入熱量（Ｊ／ｓｅｃ）であり、例えば火点領域以外の領域における溶銑温度Ｔ（℃）を用いて算出される。ＲＱ_ｆは転炉内の還流による火点領域からの流出熱量（Ｊ／ｓｅｃ）であり、例えば火点領域における溶銑温度Ｔ_ｆ（℃）を用いて算出される。

上記の式（３）～式（５）、式（６）または式（７）、式（９）～式（１３）によって、火点領域における溶銑成分の挙動、および火点反応によって生成されてスラグに流入する酸化物（ＳｉＯ_２およびＦｅＯ）の挙動を表現することができる。

（スラグメタル界面反応モデル）
次に、スラグメタル界面反応について説明する。スラグメタル界面における溶銑成分に関する反応は、スラグメタル界面における溶銑成分の平衡濃度と火点領域以外における溶銑成分の濃度との差を推進力とする物質移動によって表現される。具体的には、スラグメタル界面において溶銑に含まれる元素Ｘ_ｉの物質収支は、以下の式（１４）で表される。なお、本実施形態において、｛Ｘ_ｉ｝＝｛Ｃ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｐ，Ｆｅ｝である。式（１４）において、［Ｘ_ｉ］は火点領域以外の領域における溶銑の元素Ｘ_ｉ濃度（％）、Ｖは火点領域以外の領域における溶銑の体積（ｍ^３）、Ａはスラグメタル界面の面積（ｍ^２）、Ｋ_Ｘｉは元素Ｘ_ｉの物質移動係数（ｍ／ｓｅｃ）、［Ｘ_ｉ］^＊はスラグメタル界面の溶銑に含まれる元素Ｘ_ｉの平衡濃度（％）、［Ｘ_ｉ］_ｆは火点領域における溶銑の元素Ｘ_ｉ濃度（％）、Ｗ_{Ｘｉ，ＳＵＢ}は、副原料の投入による溶銑成分である元素Ｘ_ｉの増加を考慮するための投入項（％／ｓｅｃ）である。

ここで、スラグメタル界面の溶銑に含まれる元素Ｘ_ｉの平衡濃度［Ｘ_ｉ］^＊は、上記のS. Ohguchiらの文献に記載された界面酸素濃度ａｏ^＊を用いて表される。界面酸素濃度ａｏ^＊は、スラグメタル界面における酸素収支式から算出される。

一方、スラグメタル界面におけるスラグ成分に関する反応も、溶銑成分に関する反応と同様に、スラグメタル界面におけるスラグ成分の平衡濃度とスラグのバルク内の成分の濃度との差を推進力とする物質移動によって表現される。具体的には、スラグメタル界面においてスラグに含まれる酸化物ＸＯ_ｊの物質収支は、以下の式（１５）で表される。なお、本実施形態において、｛ＸＯ_ｊ｝＝｛ＣａＯ，ＳｉＯ_２，ＦｅＯ，ＭｎＯ，Ｐ_２Ｏ_５，Ａｌ_２Ｏ_３｝である。式（１５）において、〈ＸＯ_ｊ〉はスラグに含まれる酸化物ＸＯ_ｊの濃度（％）、ＶＳはスラグの体積（ｍ^３）、ＫＸＯ_ｊは酸化物ＸＯ_ｊの物質移動係数（ｍ／ｓｅｃ）、〈ＸＯ_ｊ〉^＊はスラグに含まれる酸化物ＸＯ_ｊの平衡濃度（％）、Ｗ_{ＸＯｊ，ＳＵＢ}は、生石灰や石灰石、スケールなどの副原料の投入によるスラグに含まれる酸化物ＸＯ_ｊの増加を考慮するための投入項（％／ｓｅｃ）である。

なお、〈ＳｉＯ_２〉および〈ＦｅＯ〉については、式（１５）の右辺に火点反応におけるＳｉＯ_２およびＦｅＯの生成速度を追加した以下の式（１６）および式（１７）で表す。これによって、火点反応で生成された酸化物がスラグに流入することによるスラグ成分の濃度の変化を表現することができる。

また、スラグメタル界面反応を構成する溶銑部分の熱収支、およびスラグ部分の熱収支は、スラグメタル界面反応などの反応熱を考慮して、下記の式（１８）および式（１９）で表される。式（１８）において、Ｗは火点領域以外の領域における溶銑の重量（ｔｏｎ）、ｃｐは火点領域以外の領域における溶銑の比熱（Ｊ／（ｋｇ・℃））、Ｔは火点領域以外の領域における溶銑の温度（℃）である。Ｈ_ｒｅａｃはスラグメタル界面反応で生じた反応熱のうち溶銑に分配される反応熱（Ｊ／ｓｅｃ）であり、スラグメタル界面反応に伴う各成分の物質移動に基づいて算出される。Ｑ_ＳＵＢは、溶銑への副原料の溶解によって生じる抜熱量（Ｊ／ｓｅｃ）である。式（１９）において、ｃｐ_Ｓはスラグの比熱（Ｊ／（ｋｇ・℃））、Ｔ_Ｓはスラグの温度（℃）である。Ｈ_{ｒｅａｃ，Ｓ}はスラグメタル界面反応で生じた反応熱のうちスラグに分配される反応熱（Ｊ／ｓｅｃ）であり、スラグメタル界面反応に伴う各成分の物質移動に基づいて算出される。ＲＱ_Ｓは、スラグ表面からの抜熱量（Ｊ／ｓｅｃ）である。

上記の式（１４）～式（１９）によって、火点反応による溶銑成分の挙動を含めたスラグメタル界面における溶銑成分およびスラグ成分の挙動を表現することができる。

以上で説明したような火点反応モデルおよびスラグメタル界面反応モデルを複合させた複合反応モデルによって、吹錬中の溶銑のＳｉ濃度を逐次的に推定することができる。具体的には、式（３）～式（５）、式（６）または式（７）、式（９）～式（１９）の連立方程式を逐次的に解くことによって、溶銑のＳｉ濃度を含む溶銑成分の濃度、およびスラグ成分の濃度を逐次的に推定することができる。

既に述べたように、上記のような複合反応モデルを用いることによって吹錬処理中の溶銑のＳｉ濃度を逐次的に算出することができ（算出は事後的に実施されてもよい）、その結果を利用して算出された過去の吹錬処理における一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉを目的変数とし、溶銑データに含まれる操業要因Ｙ_ｋを説明変数とする式（２０）に示すような統計モデル（重回帰モデル）を構築することができる。

ここで、例えば転炉における吹錬処理の開始前に一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値を算出する場合、式（２０）の統計モデルの説明変数である操業要因Ｙ_ｋは吹錬開始時までに得られるものに限られる。そのような操業要因の例を、表１に示す。

図４は、統計モデルによる一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定の精度検証結果を示すグラフである。過去に実施された吹錬処理について、吹錬開始時までに得られる溶銑データから式（２０）の統計モデルによって推定した一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉ（グラフにｋ_Ｓｉｃａｌとして示す）は、同じ吹錬処理について複合反応モデルによるＳｉ濃度の逐次推定の結果から算出されたｋ_Ｓｉ（グラフにｋ_Ｓｉａｃｔとして示す）との相関性が高く、統計モデルの推定精度は良好であった。

（一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉを利用した転炉吹錬制御）
上記のようにして算出された一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値を用いた転炉吹錬制御の例について、以下で説明する。まず、吹錬開始前に、その時点で構築済みの統計モデルを用いて新たな溶銑データから一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値を算出する。その一方で、例えば以下のような手順で脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄを設定する。

脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄは、例えば溶銑のＳｉ濃度が所定の目標Ｓｉ濃度［Ｓｉ］_ａｉｍ（例えば０．０１％）に到達すべきタイミングとして設定される。具体的には、例えば、吹錬処理前に得られた新たな溶銑データに含まれる、溶銑のＳｉ濃度や溶銑温度、塩基度などの操業条件、上吹きおよび底吹きのガス流量などの設備条件、ならびに製造する鋼種などに応じて、脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄを設定することができる。表２に、吹錬処理前の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉに応じて設定される脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄの例を示す。

次に、一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値、吹錬処理前の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉ、および上記で設定された脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄを用いて、式（２）から脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄにおける溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄを推定する。推定された［Ｓｉ］_ｅｎｄを目標Ｓｉ濃度［Ｓｉ］_ａｉｍと比較した結果に基づいて、吹錬処理中の副原料（ＣａＯ、または酸素含有副原料）の予定投入量、および／または予定吹込み酸素量を修正する。このような制御の例を、以下に示す。

（［Ｓｉ］_ｅｎｄ＞［Ｓｉ］_ａｉｍの場合）
酸素含有副原料として投入される鉄鉱石の必要投入量Ｗ_{ＦｅＯｒｅ}（ｔｏｎ）を以下の式（２１）に従って決定する。式（２１）において、鉄鉱石の投入量Ｗ_{ＦｅＯｒｅ}は、脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄにおいて溶銑中に存在すると予想されるＳｉを酸化（Ｓｉ＋Ｏ_２→ＳｉＯ_２）させるのに必要な投入量として定義される。式（２１）において、αは換算係数（Ｎｍ^３／（％・ｔｏｎ））であり、化学量論的（理論的）に決定されるαの値は８．０である。Ｗ_Ｍは溶銑の挿入量（ｔｏｎ）、Ｏ_{ＦｅＯｒｅ}は鉄鉱石の酸素含有量（Ｎｍ^３／ｔｏｎ）である。

ただし、副原料の投入量に対して熱的余裕がない、すなわち以下の式（２２）が成立しない場合は、投入可能な鉄鉱石投入量Ｗ’_{ＦｅＯｒｅ}（ｔｏｎ）、すなわち式（２２）が等式になる鉄鉱石の投入量と必要投入量Ｗ_{ＦｅＯｒｅ}との差に相当する吹込み酸素量ΔO₂を式（２３）によって算出する。ここで、式（２２）における冷却係数γ_{ＦｅＯｒｅ}は、スクラップが溶銑重量の１％投入された場合に２０℃だけ溶銑温度が低下すると仮定して、このスクラップの冷却効果を基準とした場合の鉄鉱石投入による溶銑温度の温度降下量を示す。仮にγ_{ＦｅＯｒｅ}が１．０であれば、鉄鉱石の冷却効果はスクラップと同等である。式（２２）において、ｆ（Ｔ_Ｍ，Ｔ_ａｉｍ，…）は熱余裕度を表す関数（℃）である。

（［Ｓｉ］_ｅｎｄ≦［Ｓｉ］_ａｉｍの場合）
転炉の吹錬制御はスタティック制御とダイナミック制御の２つから構成される。スタティック制御は、吹錬開始前に吹止め時の溶鋼成分濃度および溶鋼温度を目標値に的中させるために必要な吹込み酸素量や副原料（媒溶材や冷材）投入量などの操作量を決定する。これら操作量は物質（酸素）収支と熱収支を基本とする数式モデルを用いて求められる。ダイナミック制御は、サブランス測定による吹錬中の溶鋼温度・炭素濃度実測値を用いて、スタティック制御で求めた操作量(吹込み酸素量や冷材量)を修正し、的中率の向上を図るものである。ダイナミック制御における操作量も、スタティック制御と同様に酸素収支式と熱収支式から構成される数式モデルを用いて求められる。

図５は、［Ｓｉ］_ｅｎｄ≦［Ｓｉ］_ａｉｍの場合における媒溶材投入量の適正化について説明するためのグラフである。図５の実線で示されているように、スタティック制御における溶銑重量あたりの媒溶材投入量（ｋｇ／ｔｏｎ）は、目標とするりん濃度［Ｐ］（％）に応じて予め決定されている。具体的には、りん濃度［Ｐ］の目標値がＰ_１（％）である場合、予め決定される媒溶材投入量はＷ_ＣａＯ（ｋｇ／ｔｏｎ）である。これに対して、［Ｓｉ］_ｅｎｄ≦［Ｓｉ］_ａｉｍである状態は、媒溶材による脱りん効率が当初の想定を上回る状態であるため、媒溶材投入量Ｗ_ＣａＯを維持するとΔＰ＝Ｐ_１－Ｐ_２（％）だけ過剰に脱りんが発生することになる。この場合、図５の実線で示したりん濃度［Ｐ］と溶銑重量あたりの媒溶材投入量との関係が、破線のグラフにシフトしていると考えられる。そのため、例えば以下の式（２４）に示すように、媒溶材量補正関数ｆ（ΔＰ）を用いて媒溶材投入量をＷ_ＣａＯからＷ’_ＣａＯに補正する。これによって、過剰な脱りんを防止することができる。

（他の実施形態）
図６は、本発明の他の実施形態に係る統計モデル構築装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図６に示されるように、精錬設備１Ａは、転炉設備１０と、計測制御装置２０と、統計モデル構築装置３０Ａとを含む。なお、転炉設備１０および計測制御装置２０については、図１を参照して説明した例と同様であるため重複した説明は省略する。

統計モデル構築装置３０Ａは、図１を参照して説明した例における転炉吹錬制御装置３０と同様に、通信部３１と、演算部３２と、記憶部３３とを含む装置、例えばコンピュータによって実装される。図１の例との違いとして、統計モデル構築装置３０Ａでは、記憶部３３に、吹錬処理中の操業要因のデータ３３４が格納される。また、演算部３２が、プログラムに従って動作することによって、データ収集部３２４、Ｓｉ濃度逐次推定部３２５および統計モデル構築部３２６として機能する。なお、それ以外の統計モデル構築装置３０Ａの構成は、図１の例における転炉吹錬制御装置３０と同様であるため重複した説明は省略する。

上記の統計モデル構築装置３０Ａにおいて、データ収集部３２４は、転炉１１で吹錬処理される溶銑１１１に関する溶銑データ３３１、および吹錬処理中の操業要因のデータ３３４を収集する。ここで、吹錬処理中の操業要因は、例えば、計測制御装置２０のサブランス２１を用いた測定によって取得される溶鋼１１２の成分濃度、溶鋼１１２の温度、排ガス分析計２２によって測定される排ガス成分濃度、排ガス流量系が測定する排ガス流量、ランス駆動装置２４によって制御される上吹きランス１２の高さ、酸素供給装置２５が供給する吹込み酸素量、底吹きガス供給装置２６が供給する底吹きガス流量、ならびに投入制御装置２７による副原料１５１の投入タイミングおよび投入量の少なくとも一部を含む。データ収集部３２４は、例えば、過去の吹錬処理時に測定されて記憶部３３に蓄積された溶銑データ３３１および操業要因のデータ３３４を収集する。

Ｓｉ濃度逐次推定部３２５は、データ収集部３２４が収集した溶銑データ３３１および操業要因のデータ３３４に基づいて、吹錬処理における溶銑中のＳｉ濃度を逐次推定する。溶銑中のＳｉ濃度は、例えば上記で説明した複合反応モデルを用いて逐次推定することができる。Ｓｉ濃度逐次推定部３２５は、例えばデータが収集された過去の吹錬処理のそれぞれについて、溶銑中のＳｉ濃度を逐次推定する。統計モデル構築部３２６は、Ｓｉ濃度逐次推定部３２５による逐次推定の結果に基づいて、溶銑データ３３１を説明変数とし溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉを目的変数とする統計モデル３３２を構築する。構築された統計モデル３３２は、例えば図１の例における転炉吹錬制御装置３０によって、新たな溶銑データ３３１から一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値を算出するために利用される。

なお、上記で説明した転炉吹錬制御装置３０と統計モデル構築装置３０Ａとは、同じ装置であってもよいし、異なる装置であってもよい。これらが同じ装置である場合、記憶部３３には溶銑データ３３１、統計モデル３３２、目標Ｓｉ濃度３３３および操業要因のデータ３３４が格納され、演算部３２はプログラムに従って動作することによって脱珪速度定数算出部３２１、Ｓｉ濃度推定部３２２、吹錬処理制御部３２３、データ収集部３２４、Ｓｉ濃度逐次推定部３２５および統計モデル構築部３２６として機能する。このような装置では、過去の吹錬処理におけるＳｉ濃度の逐次推定の結果に基づいて構築された統計モデル３３２を利用して新たな溶銑データ３３１から一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値を算出するとともに、新たな吹錬処理についてもＳｉ濃度を逐次推定することによって統計モデル３３２を更新することができる。

図７は、本発明の他の実施形態に係る統計モデル構築方法の工程を概略的に示すフローチャートである。図示された例では、まず、統計モデル構築装置３０Ａのデータ収集部３２４が、転炉１１で吹錬処理される溶銑１１１に関する溶銑データ３３１、および吹錬処理中の操業要因のデータ３３４を収集する（ステップＳ２１）。次に、Ｓｉ濃度逐次推定部３２５が、ステップＳ２１で収集された溶銑データ３３１および操業要因のデータ３３４に基づいて、吹錬処理における溶銑中のＳｉ濃度を逐次推定する（ステップＳ２２）。次に、統計モデル構築部３２６が、ステップＳ２２における逐次推定の結果に基づいて、溶銑データ３３１を説明変数とし溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉを目的変数とする統計モデル３３２を構築する（ステップＳ２３）。以上のような処理によって、例えば新たな溶銑データ３３１から一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値を算出するための統計モデル３３２を構築することができる。

図８は、本発明の実施例および比較例を示すグラフであり、溶銑の吹錬処理前のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉが同程度のチャージＡ（Ｃｈ．Ａ）およびチャージＢ（Ｃｈ．Ｂ）のそれぞれについて、上述の複合反応モデルによって逐次推定された溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］（％）、スラグ中のＦｅＯ濃度〈ＦｅＯ〉、および溶銑のりん濃度［Ｐ］が示されている。チャージＡでは一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値に基づいて吹錬開始前の段階で鉄鉱石（副原料）の投入量を増加させることを決定し、時刻２５０ｓｅｃで１３．７ｋｇ／ｔｏｎの鉄鉱石を投入した。一方、チャージＢでは溶銑のＳｉ濃度の逐次推定の結果に基づいて鉄鉱石の投入量を制御し、Ｓｉ濃度が予定よりも高く推移していることが明らかになった時刻３７１ｓｅｃの時点で４．４ｋｇ／ｔｏｎの鉄鉱石を投入した。

その結果、チャージＡでは鉄鉱石の投入時点からスラグ中のＦｅＯ濃度が上昇するとともに溶銑のＳｉ濃度の低下が促進され、脱珪終了時期が早められている。この結果、脱りん反応の開始も早まり、吹錬終了時点（７２０ｓｅｃ）において目標りん濃度（０．０２０％～０．０２５％）が達成された。一方、チャージＢでも鉄鉱石の投入時点からスラグ中のＦｅＯ濃度が上昇しているが、既に溶銑のＳｉ濃度が低くなり脱珪終了が近くなった時点で鉄鉱石が投入されたため、脱型終了時期はほとんど早められず、脱りん反応の開始が遅くなる結果、吹錬終了時点において目標りん濃度が達成できなかった（脱りん不良）。この結果から、本発明の実施例では、一次脱珪速度定数ｋ_Ｓｉの推定値に基づいて吹錬のより早い段階で鉄鉱石（副原料）の投入量を修正できたために、りん濃度を適切に制御することができたといえる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１…精錬設備、１０…転炉設備、１１…転炉、１２…上吹きランス、１３…煙道、１４…羽口、１５…投入装置、２０…計測制御装置、２１…サブランス、２２…排ガス分析計、２３…排ガス流量計、２４…ランス駆動装置、２５…酸素供給装置、２６…底吹きガス供給装置、２７…投入制御装置、３０…転炉吹錬制御装置、３１…通信部、３２…演算部、３３…記憶部、３４…入出力部、３２１…脱珪速度定数算出部、３２２…Ｓｉ濃度推定部、３２３…吹錬処理制御部、３３１…溶銑データ、３３２…統計モデル、３３３…目標Ｓｉ濃度。

Claims (4)

1. 転炉の吹錬処理における吹込み酸素と溶銑との酸化反応である火点反応と、火点反応が進行する領域を除いた溶銑とスラグとの界面領域における反応であるスラグメタル界面反応とをモデル化した複合反応モデルを用いて、過去の吹錬時のデータから、過去の吹錬処理毎に、逐次的な溶銑のＳｉ濃度の推定値（％）を算出する、Ｓｉ濃度逐次推定部と、
   吹錬終了時の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄ （％）を仮定し、
   吹錬処理毎に、仮定した前記吹錬終了時の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄ （％）と、溶銑データにおける吹錬開始前の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉ （％）と、前記Ｓｉ濃度逐次推定部で算出した逐次的な溶銑のＳｉ濃度の推定値（％）のうち、所定の値を下回った最初の時刻である脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄ （ｓｅｃ）と、を用いて式（１）を解くことで、溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）の推定値を算出するモデル用速度定数算出部と、
   前記モデル用速度定数算出部で算出した吹錬処理毎の溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉの推定値と、溶銑データとを用いて、溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）を目的変数とし、溶銑データを説明変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部と、
   前記統計モデルを用いて、制御対象となる吹錬の溶銑データから、制御対象となる溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）を算出する脱珪速度定数算出部と、
   制御対象となる溶銑の吹錬処理前のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉ （％）と、制御対象となる溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）とを用い、ｔ_ｅｎｄ （ｓｅｃ）に任意の時刻を用いたうえで、式（１）を解くことで、制御対象となる溶銑の任意の時刻における制御対象となる溶銑のＳｉ濃度（％）を推定するＳｉ濃度推定部と、
   を備える、転炉吹錬制御装置。
   

   
2. 前記推定されたＳｉ濃度を目標Ｓｉ濃度と比較した結果に基づいて前記吹錬処理中の副原料投入量または吹込み酸素量を制御する吹錬処理制御部をさらに備える、請求項１に記載の転炉吹錬制御装置。
3. 転炉の吹錬処理における吹込み酸素と溶銑との酸化反応である火点反応と、火点反応が進行する領域を除いた溶銑とスラグとの界面領域における反応であるスラグメタル界面反応とをモデル化した複合反応モデルを用いて、過去の吹錬時のデータから、過去の吹錬処理毎に、逐次的な溶銑のＳｉ濃度の推定値（％）を算出する、Ｓｉ濃度逐次推定ステップと、
   吹錬終了時の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄ （％）を仮定し、
   吹錬処理毎に、仮定した前記吹錬終了時の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄ （％）と、溶銑データにおける吹錬開始前の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉ （％）と、前記Ｓｉ濃度逐次推定ステップで算出した逐次的な溶銑のＳｉ濃度の推定値（％）のうち、所定の値を下回った最初の時刻である脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄ （ｓｅｃ）と、を用いて式（１）を解くことで、溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）の推定値を算出するモデル用速度定数算出ステップと、
   前記モデル用速度定数算出ステップで算出した吹錬処理毎の溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉの推定値と、溶銑データとを用いて、溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）を目的変数とし、溶銑データを説明変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築ステップと、
   前記統計モデルを用いて、制御対象となる吹錬の溶銑データから、制御対象となる溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）を算出する脱珪速度定数算出ステップと、
   制御対象となる溶銑の吹錬処理前のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉ （％）と、制御対象となる溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）とを用い、ｔ_ｅｎｄ （ｓｅｃ）に任意の時刻を用いたうえで、式（１）を解くことで、制御対象となる溶銑の任意の時刻における制御対象となる溶銑のＳｉ濃度（％）を推定するＳｉ濃度推定ステップと
   を含む、転炉吹錬制御方法。
   

   
4. 転炉の吹錬処理における吹込み酸素と溶銑との酸化反応である火点反応と、火点反応が進行する領域を除いた溶銑とスラグとの界面領域における反応であるスラグメタル界面反応とをモデル化した複合反応モデルを用いて、過去の吹錬時のデータから、過去の吹錬処理毎に、逐次的な溶銑のＳｉ濃度の推定値（％）を算出する、Ｓｉ濃度逐次推定部と、
   吹錬終了時の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄ （％）を仮定し、
   吹錬処理毎に、仮定した前記吹錬終了時の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｅｎｄ （％）と、溶銑データにおける吹錬開始前の溶銑のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉ （％）と、前記Ｓｉ濃度逐次推定部で算出した逐次的な溶銑のＳｉ濃度の推定値（％）のうち、所定の値を下回った最初の時刻である脱珪完了基準時刻ｔ_ｅｎｄ （ｓｅｃ）と、を用いて式（１）を解くことで、溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）の推定値を算出するモデル用速度定数算出部と、
   前記モデル用速度定数算出部で算出した吹錬処理毎の溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉの推定値と、溶銑データとを用いて、溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）を目的変数とし、溶銑データを説明変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部と、
   前記統計モデルを用いて、制御対象となる吹錬の溶銑データから、制御対象となる溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）を算出する脱珪速度定数算出部と、
   制御対象となる溶銑の吹錬処理前のＳｉ濃度［Ｓｉ］_ｉｎｉ （％）と、制御対象となる溶銑の一次脱珪速度定数ｋ_ｓｉ （１／ｓｅｃ）とを用い、ｔ_ｅｎｄ （ｓｅｃ）に任意の時刻を用いたうえで、式（１）を解くことで、制御対象となる溶銑の任意の時刻における制御対象となる溶銑のＳｉ濃度（％）を推定するＳｉ濃度推定部と、
   を備える転炉吹錬制御装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
   

   

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