JP7323067B2 - 高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉異常判定システム、異常判定サーバ装置、表示端末装置、異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置のプログラム - Google Patents
高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉異常判定システム、異常判定サーバ装置、表示端末装置、異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置のプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7323067B2 JP7323067B2 JP2022524089A JP2022524089A JP7323067B2 JP 7323067 B2 JP7323067 B2 JP 7323067B2 JP 2022524089 A JP2022524089 A JP 2022524089A JP 2022524089 A JP2022524089 A JP 2022524089A JP 7323067 B2 JP7323067 B2 JP 7323067B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- blast furnace
- abnormality determination
- abnormality
- temperature distribution
- gas
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 title claims description 235
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 55
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 41
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 40
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 31
- 238000004868 gas analysis Methods 0.000 claims description 25
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 24
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 23
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 4
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 5
- 239000000571 coke Substances 0.000 description 4
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 3
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 3
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 3
- 238000003070 Statistical process control Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000011017 operating method Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 2
- TYAQXZHDAGZOEO-KXQOOQHDSA-N 1-myristoyl-2-stearoyl-sn-glycero-3-phosphocholine Chemical compound CCCCCCCCCCCCCCCCCC(=O)O[C@@H](COP([O-])(=O)OCC[N+](C)(C)C)COC(=O)CCCCCCCCCCCCC TYAQXZHDAGZOEO-KXQOOQHDSA-N 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 208000014446 corneal intraepithelial dyskeratosis-palmoplantar hyperkeratosis-laryngeal dyskeratosis syndrome Diseases 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000007429 general method Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C21—METALLURGY OF IRON
- C21B—MANUFACTURE OF IRON OR STEEL
- C21B7/00—Blast furnaces
- C21B7/24—Test rods or other checking devices
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C21—METALLURGY OF IRON
- C21B—MANUFACTURE OF IRON OR STEEL
- C21B5/00—Making pig-iron in the blast furnace
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C21—METALLURGY OF IRON
- C21B—MANUFACTURE OF IRON OR STEEL
- C21B5/00—Making pig-iron in the blast furnace
- C21B5/006—Automatically controlling the process
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F27—FURNACES; KILNS; OVENS; RETORTS
- F27B—FURNACES, KILNS, OVENS, OR RETORTS IN GENERAL; OPEN SINTERING OR LIKE APPARATUS
- F27B1/00—Shaft or like vertical or substantially vertical furnaces
- F27B1/10—Details, accessories, or equipment peculiar to furnaces of these types
- F27B1/28—Arrangements of monitoring devices, of indicators, of alarm devices
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F27—FURNACES; KILNS; OVENS; RETORTS
- F27D—DETAILS OR ACCESSORIES OF FURNACES, KILNS, OVENS, OR RETORTS, IN SO FAR AS THEY ARE OF KINDS OCCURRING IN MORE THAN ONE KIND OF FURNACE
- F27D19/00—Arrangements of controlling devices
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F27—FURNACES; KILNS; OVENS; RETORTS
- F27D—DETAILS OR ACCESSORIES OF FURNACES, KILNS, OVENS, OR RETORTS, IN SO FAR AS THEY ARE OF KINDS OCCURRING IN MORE THAN ONE KIND OF FURNACE
- F27D21/00—Arrangements of monitoring devices; Arrangements of safety devices
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F27—FURNACES; KILNS; OVENS; RETORTS
- F27D—DETAILS OR ACCESSORIES OF FURNACES, KILNS, OVENS, OR RETORTS, IN SO FAR AS THEY ARE OF KINDS OCCURRING IN MORE THAN ONE KIND OF FURNACE
- F27D21/00—Arrangements of monitoring devices; Arrangements of safety devices
- F27D21/0014—Devices for monitoring temperature
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C21—METALLURGY OF IRON
- C21B—MANUFACTURE OF IRON OR STEEL
- C21B2300/00—Process aspects
- C21B2300/04—Modeling of the process, e.g. for control purposes; CII
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F27—FURNACES; KILNS; OVENS; RETORTS
- F27D—DETAILS OR ACCESSORIES OF FURNACES, KILNS, OVENS, OR RETORTS, IN SO FAR AS THEY ARE OF KINDS OCCURRING IN MORE THAN ONE KIND OF FURNACE
- F27D19/00—Arrangements of controlling devices
- F27D2019/0003—Monitoring the temperature or a characteristic of the charge and using it as a controlling value
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Metallurgy (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Blast Furnaces (AREA)
- Waste-Gas Treatment And Other Accessory Devices For Furnaces (AREA)
Description
本発明は、高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉異常判定システム、異常判定サーバ装置、表示端末装置、異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置のプログラムに関する。
昨今の高炉における低コークス比、高微粉炭比の操業条件下では、高炉の異常を早期に、且つ、精度よく検出することが安定した操業を維持する上で非常に重要である。このような背景から、特許文献１には、主成分分析を用いてシャフト圧力に表れる炉内の通気状態の異常を一元指標化することにより、高炉の吹き抜けを判定する方法が提案されている。一方、高炉は円筒形状であるため、原料装入状態や反応状態に周方向の偏りが発生した場合、出銑状態の周方向のばらつきによる操業状態悪化等の異常が発生するケースがある。このため、特許文献２には、原料装入面の直上の温度分布に対して主成分分析を行うことにより求められた主成分分析値に基づいて、原料装入状態や反応状態の周方向の偏りを検出する方法が提案されている。
加納学、多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ）、［令和３年２月１９日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://manabukano.brilliant-future.net/lecture/dataanalysis/doc08_MSPC.pdf＞
しかしながら、特許文献１に記載の方法によれば、シャフト圧力を計測するセンサが炉体表面に設置されているため、炉内外周部のガス流れが変化する異常は検知できるが、炉内外周部のガス流れが大きく変化しない異常を早期に検出することは困難である。例えば高炉の径方向中心部で異常が発生した場合には、その異常が炉内外周部に波及するまで異常を検出できず、高炉異常の被害を増大させてしまう可能性がある。一方、特許文献２に記載の方法では、高炉に異常が発生していない比較的操業が安定しているときであっても原料装入面の直上の温度分布が変化する場合があるために、高炉の異常を誤検知する可能性がある。
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、高炉の異常を早期に、且つ、精度よく検出可能な高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉異常判定システム、異常判定サーバ装置、表示端末装置、異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置のプログラムを提供することにある。また、本発明の他の目的は、高炉の異常を早期に、且つ、精度よく検出して高炉を安定的に操業することが可能な高炉の操業方法を提供することにある。
本発明に係る高炉の異常判定装置は、高炉内における原料装入面の直上の温度分布を計測する温度分布計測手段と、高炉内のガスの成分を分析するガス成分分析手段と、前記温度分布計測手段によって計測された前記温度分布の情報及び前記ガス成分分析手段の分析結果を蓄積するデータ蓄積手段と、前記データ蓄積手段に蓄積された高炉の正常時における前記温度分布の情報に対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記温度分布計測手段によって計測された温度分布が正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算手段と、前記温度分布統計量計算手段によって計算された統計量と前記ガス成分分析手段の分析結果とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定手段と、を備える。
前記ガス成分分析手段の分析結果には、炉内のガスの濃度に関する情報が含まれているとよい。
前記ガス成分分析手段の分析結果には、ガス利用率に関する情報が含まれているとよい。
前記異常判定手段は、前記温度分布統計量計算手段によって計算されたＱ統計量と前記ガス利用率の連動した変化と変化量を統計的に評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定するとよい。
本発明に係る高炉の異常判定方法は、高炉内における原料装入面の直上の温度分布を計測する温度分布計測ステップと、高炉内のガスの成分を分析するガス成分分析ステップと、前記温度分布計測ステップにおいて計測された前記温度分布の情報及び前記ガス成分分析ステップにおける分析結果を蓄積するデータ蓄積ステップと、前記データ蓄積ステップにおいて蓄積された高炉の正常時における前記温度分布の情報に対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記温度分布計測ステップにおいて計測された温度分布が正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算ステップと、前記温度分布統計量計算ステップにおいて計算された統計量と前記ガス成分分析ステップにおける分析結果とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定ステップと、を含む。
前記ガス成分分析ステップにおける分析結果には、炉内のガスの濃度に関する情報が含まれているとよい。
前記ガス成分分析ステップにおける分析結果には、ガス利用率に関する情報が含まれているとよい。
前記異常判定ステップは、前記温度分布統計量計算ステップにおいて計算されたＱ統計量と前記ガス利用率の連動した変化と変化量を統計的に評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定するステップを含むとよい。
本発明に係る高炉の操業方法は、本発明に係る高炉の異常判定装置を利用して高炉を操業するステップを含む。
本発明に係る高炉異常判定システムは、高炉の操業データを取得して高炉の異常を判定する異常判定サーバ装置と、高炉に設置されたセンサ及び分析装置から高炉の観測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、前記異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と、を備えた高炉異常判定システムであって、前記異常判定サーバ装置は、前記データ収集装置から少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第一データ取得手段と、前記データ収集装置に蓄積された高炉の正常時における前記温度分布データに対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記第一データ取得手段が取得した温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算手段と、前記温度分布統計量計算手段によって計算された統計量と前記ガス分析情報とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定手段と、前記異常判定手段において判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、を備え、前記データ取集装置は、少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第二データ取得手段と、前記第二データ取得手段が取得した情報を保存するデータ蓄積手段と、前記異常判定サーバ装置及び前記表示端末装置からの要求に応じて要求されたデータを送信するデータ送信手段と、を備え、前記表示端末装置は、前記異常判定情報を前記異常判定サーバ装置から取得する異常判定情報取得手段と、前記異常判定情報取得手段が取得した情報を表示する表示手段と、を備える。
本発明に係る異常判定サーバ装置は、高炉に設置されたセンサ及び分析装置から観測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉異常判定システムを構築する異常判定サーバ装置であって、前記データ収集装置から少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第一データ取得手段と、前記データ収集装置に蓄積された高炉の正常時における前記温度分布データに対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記第一データ取得手段が取得した温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算手段と、前記温度分布統計量計算手段によって計算された統計量と前記ガス分析情報とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定手段と、前記異常判定手段において判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、を備える。
本発明に係る表示端末装置は、高炉の操業データを取得して高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定サーバ装置から高炉の異常に関連した情報を取得して表示する表示端末装置であって、高炉内における原料装入面直上の温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量と高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報とが関連付けられて評価されることにより、高炉に異常が発生しているか否かの判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を前記異常判定サーバ装置から取得する異常判定情報取得手段と、前記異常判定情報取得手段が取得した情報を表示する表示手段と、を備える。
本発明に係る異常判定サーバ装置のプログラムは、高炉に設置されたセンサ及び分析装置から観測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉異常判定システムを構築する異常判定サーバ装置のプログラムであって、コンピュータを、前記データ収集装置から少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第一データ取得手段と、前記データ収集装置に蓄積された高炉の正常時における前記温度分布データに対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記第一データ取得手段が取得した温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算手段と、前記温度分布統計量計算手段によって計算された統計量と前記ガス分析情報とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定手段と、前記異常判定手段において判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、として機能させる。
本発明に係る表示端末装置のプログラムは、高炉の操業データを取得して高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定サーバ装置から高炉の異常に関連した情報を取得して表示する表示端末装置のプログラムであって、コンピュータを、高炉内における原料装入面直上の温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量と高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報とが関連付けられて評価されることにより、高炉に異常が発生しているか否かの判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を前記異常判定サーバ装置から取得する異常判定情報取得手段と、前記異常判定情報取得手段が取得した情報を表示する表示手段と、として機能させる。
本発明に係る高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉異常判定システム、異常判定サーバ装置、表示端末装置、異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置のプログラムによれば、高炉の異常を早期に、且つ、精度よく検出することができる。また、本発明に係る高炉の操業方法によれば、高炉の異常を早期に、且つ、精度よく検出して高炉を安定的に操業することができる。
高炉に異常が発生した際、特に発生初期時にシャフト圧力の変化が表れにくい高炉中心部付近のガス流れが多くなる異常が発生した際、原料装入面直上の温度計測値に上昇やばらつきが発生することがある。これは、高炉の羽口から高炉の上部までのガス流れ分布の悪化により、羽口から吹き込まれた高温ガスが原料と接触することによる原料の還元／昇熱等の反応が正常に行われず、高温ガスが高炉の上部までそのまま上昇してくるためである。従って、原料装入面直上の温度計測値の局所的な上昇やばらつきを主成分分析によって一元指標化することにより、高炉の異常を検知することができる。
一方、本発明の発明者らは、高炉中心部付近のガス流れが多くなる異常が発生した際には、高炉内のガスの濃度、具体的にはガス利用率（ＣＯ濃度／ＣＯ２濃度やＣＯ２濃度／（ＣＯ濃度＋ＣＯ２濃度））が変化することを知見した。ガス利用率計算に使用するＣＯ濃度及びＣＯ２濃度は炉頂より下流側に設置されたガス濃度計により計測される。なお、以降ではガス利用率はＣＯ濃度／ＣＯ２濃度として定義する。この定義においては値が高いほどガスの利用率は低くなる。高炉中心部には、高炉の通気性を確保するために多くのコークスが装入されている。従って、ガス利用率が変化する原因は、高炉下部におけるガス流れの悪化等の要因により鉱石の装入量が少ない高炉中心部をガスが多く通過した結果、ガスと鉱石との接触機会が減少し、鉱石のＯ２還元量が減少したためであると考えられる。これにより、高炉内のガスの濃度を監視することにより、高炉の異常を検知することができる。
但し、高炉の操業には様々な外乱がある。外乱としては、高炉径方向における装入原料の分布状態のばらつき等を例示できる。このため、上述した原料装入面直上の温度計測値を使用した主成分分析結果及びガスの濃度の一方だけでは、高炉の異常を誤検知するリスクが増大する。そこで、本発明の発明者らは、原料装入面直上の温度計測値を使用した主成分分析結果及びガスの濃度を関連付けて評価することにより、高炉内の原料の還元／昇温等の反応に起因する高炉の異常を検出することとした。検出対象となる高炉の異常としては、装入物分布の変化等によってコークスが多めの高炉中心部へのガス流れが多くなるといった異常を例示できる。その場合、鉱石還元に寄与するＣＯが減少し、ガス利用率が低下する。またその際、羽口から吹き込まれた高温の送風は、コークスが多めの通気抵抗が少ない高炉中心部を通過するので、比較的高温の状態で炉上部まで到達し、通常の操業と比べると炉上部のガス温度分布が乱れる。本手法では、上記のようなガス利用率と高炉原料直上のガス温度分布の乱れを同時に見ることで、高炉の異常をより早期に検出できる。
以下、図面を参照して、上述した技術思想に基づき想到された、本発明の一実施形態である高炉の異常判定装置、異常判定方法、及び操業方法について説明する。
図１は、本発明の一実施形態である高炉の異常判定装置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の異常判定装置１は、センサ２、高炉ガス分析装置３、データ収集装置４、温度分布統計量計算手段５、ガス利用情報計算手段６、異常判定手段７、及び表示端末装置８を備えている。
センサ２は、高炉内に装入された原料（原料装入面）の直上の温度分布を計測し、計測された温度分布情報を示す電気信号をデータ収集装置４に出力する。なお、センサ２は熱電対で構わないが、音波式温度計等のより高速で測温可能なセンサを用いるとよい。センサ２は、本発明に係る温度分布計測手段として機能する。
高炉ガス分析装置３は、高炉内で発生したガスの濃度を計測し、計測値を示す電気信号をデータ収集装置４に出力する。高炉ガス分析装置３は、本発明に係るガス成分分析手段として機能する。
データ収集装置４は、センサ２及び高炉ガス分析装置３から出力された情報を蓄積すると共に、温度分布統計量計算手段５及びガス利用情報計算手段６からの読み出し要求に応じて蓄積されている情報を出力する。データ収集装置４は、本発明に係る第二データ取得手段、データ蓄積手段、及びデータ送信手段として機能する。
温度分布統計量計算手段５は、Ｑ統計量値の計算モデル式を用いて、センサ２によって計測された原料装入面直上の温度分布が正常であるか否かを判定するためのＱ統計量値を計算し、計算されたＱ統計量値に関する情報を異常判定手段７に出力する。なお、Ｑ統計量値の計算モデル式は、データ収集装置４に蓄積されている過去のデータのうち、正常な操業状態のときに得られたデータに基づいて予め主成分分析によって構築されるものとする。また、高炉の操業条件が変更となった場合には、改めて正常な操業状態のときのデータを収集して主成分分析及びＱ統計量値の計算モデル式の構築を実行するとよい。主成分値の考え方（Ｑ統計量値等）は多変量統計的プロセス管理（ＭＳＰＣ）の一般的な手法であり、計算方法その他の説明は特許文献１や非特許文献１に記載されている通りである。主成分分析及びＱ統計量値の計算モデル式の構築等は、別の統計モデル開発用計算機において実施し、必要情報を異常判定装置に取り込んでもよい。また、異常判定装置内に統計解析ツールをインストールし、異常判定装置内で統計解析ツールを実行することにより、必要情報を取得してもよい。
主成分分析（Ｑ統計量値計算）に用いる温度分布情報としては、高炉炉頂部全面の温度分布情報ではなく、中心部及び周辺部の温度分布情報を除いた中間部の温度分布情報だけを利用することも考えられる。通常操業においても、周辺部には比較的ランダムに高温箇所が現れることがあるため、外乱となる。また、中心部の絶対温度には３００～８００℃程度と大きな変動幅があるため、これも外乱となることが考えられるためである。中間部は半径方向に中心から１／４Ｒ～３／４Ｒ（Ｒは高炉炉頂部の半径）の部分とするとこれらの外乱を抑制できることがわかっている。
ガス利用情報計算手段６は、高炉ガス分析装置３によって計測された高炉内で発生したガスの濃度を用いて、操業中の高炉のガス利用率を計算する。ガス利用率は、例えばＣＯ濃度をＣＯ２濃度で除算することによって計算できる。そして、ガス利用情報計算手段６は、計算されたガス利用率を示す情報を異常判定手段７に出力する。ガス利用情報計算手段６は、本発明に係るガス成分分析手段として機能する。
異常判定手段７は、温度分布統計量計算手段５によって計算されたＱ統計量値とガス利用情報計算手段６によって計算されたガス利用率とを関連付けて高炉内の原料の還元／昇温等の反応に起因する温度分布異常を監視し、操業中の高炉に異常が発生しているか否かを判定する。具体的には、異常判定手段７は、Ｑ統計量値が所定の閾値以上であり、且つ、ガス利用率が所定の閾値以上である場合、操業中の高炉に異常が発生していると判定する。そして異常判定手段７は、判定結果を示す情報を表示端末装置８に出力する。
表示端末装置８は、液晶ディスプレイ等の表示装置を備える情報処理装置によって構成され、異常判定手段７において判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報をオペレータに提示する。表示端末装置８は、情報処理装置内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、本発明に係る異常判定情報取得手段及び表示手段として機能する。オペレータは、高炉に異常が発生していると提示された場合には、高炉送風の減風等の異常発生時の対処を実施する。これにより、高炉の異常を早期に、且つ、精度よく検出して高炉を安定的に操業することができる。
なお、Ｑ統計量値と高炉のガス利用率の相関関係を評価するという観点から、Ｑ統計量値と高炉のガス利用率について別途主成分分析を行い、その結果に基づいて高炉の異常判定を行ってもよい。この場合、Ｑ統計量値と高炉のガス利用率の相関関係を考慮して高炉の異常判定を行うため、統計量としてはＴ２統計量を用いるとよい。Ｔ２統計量も主成分分析の結果に基づき得られる統計量であることが知られており、主として複数の信号の連動した変化の大きさを評価する指標である。Ｔ２統計量の計算モデル式も、Ｑ統計量値の計算モデル式と同様、データ収集装置４に蓄積されている過去のデータのうち、正常な操業状態のときに得られたデータに基づいて予め構築することができる。具体的には、正常な操業状態のときに得られた原料装入面直上の温度分布データを利用してＱ統計量を計算し、このＱ統計量値とガス利用率のデータの２つのデータについて主成分分析を行うことにより、Ｔ２統計量の計算モデル式を構築することができる。主成分分析及びＴ２統計量値の計算モデル式の構築等は、別の統計モデル開発用計算機において実施し、必要情報を異常判定装置に取り込んでもよい。また、異常判定装置内に統計解析ツールをインストールし、異常判定装置内で統計解析ツールを実行することにより、必要情報を取得してもよい。
これにより、原料装入面直上の温度分布の変化に関してＱ統計量を代表指標とし、温度分布に関する異常度合いであるＱ統計量の変化量とガス利用率の変化量とが連動して悪化する場合の両者の連動性と変化量をＴ２統計量で評価することができる。このように、Ｔ２統計量は原料装入面直上の温度分布データから主成分分析に基づき算出されるＱ統計量と高炉のガス利用に関する指標であるガス利用率とを関連付けて評価することが可能な統計量となっている。高炉の操業条件が変更された場合には、改めて正常な操業状態のときのデータを収集し、同様の計算によってＴ２統計量の計算モデル式を構築するとよい。計算方法その他は非特許文献１等に記載されている通りである。高炉の異常判定をこのＴ２統計量の値によって実施する場合には、Ｔ２統計量の値が予め定めた異常判定閾値を超えたときに高炉に異常が発生していると判定するとしてよい。Ｔ２統計量の監視では、原料装入面直上の温度分布データに基づくＱ統計量値とガス利用率が連動して大きくなるケースを統計的手法で監視できるので、ガス利用率変化に裏付けられた原料装入面直上の温度分布異常をより正確に検出し、高炉内の反応異常の検出をより精度よく実行できる。
〔実施例〕
本実施例では、図２に示すように、炉口部（炉上部）の４方向から装入した棒状のゾンデを用いて炉体１０の径方向６つ（合計２４（＝６×４）点）の測定点Ｐにおいて原料装入面直上の温度を計測した。高炉中心部のガス流量（比）が増大してトラブルに至った時のデータを用いてＱ統計量を計算した結果を図３に示す。図３（ａ）はＱ統計量の計算に用いた原料装入面の直上の温度群、図３（ｂ）はＱ統計量の計算結果を示す。図中の矢印で示したタイミングでオペレータが異常を察知して減風操作を行っているが、その約５時間前にＱ統計量が閾値を超えていることがわかる。図４（ｂ）は同時間帯におけるガス利用率を示す。なお、図４（ａ）は図３（ｂ）と同じ図である。図４（ｂ）に示すように、Ｑ統計量とほぼ同じタイミングでガス利用率も上昇していることがわかる。比較のために、トラブルに至らなかった比較的安定した操業時におけるＱ統計量及びガス利用率を図５（ａ），（ｂ）に示す。なお、図中の閾値は共に図４と同様の値を用いている。この時にはＱ統計量が上昇して閾値を超えているものの、ガス利用率は閾値を超えていない。以上のことから、Ｑ統計量値だけではなくガス利用率の値も考慮して異常判断を行う有用性が確認された。
本実施例では、図２に示すように、炉口部（炉上部）の４方向から装入した棒状のゾンデを用いて炉体１０の径方向６つ（合計２４（＝６×４）点）の測定点Ｐにおいて原料装入面直上の温度を計測した。高炉中心部のガス流量（比）が増大してトラブルに至った時のデータを用いてＱ統計量を計算した結果を図３に示す。図３（ａ）はＱ統計量の計算に用いた原料装入面の直上の温度群、図３（ｂ）はＱ統計量の計算結果を示す。図中の矢印で示したタイミングでオペレータが異常を察知して減風操作を行っているが、その約５時間前にＱ統計量が閾値を超えていることがわかる。図４（ｂ）は同時間帯におけるガス利用率を示す。なお、図４（ａ）は図３（ｂ）と同じ図である。図４（ｂ）に示すように、Ｑ統計量とほぼ同じタイミングでガス利用率も上昇していることがわかる。比較のために、トラブルに至らなかった比較的安定した操業時におけるＱ統計量及びガス利用率を図５（ａ），（ｂ）に示す。なお、図中の閾値は共に図４と同様の値を用いている。この時にはＱ統計量が上昇して閾値を超えているものの、ガス利用率は閾値を超えていない。以上のことから、Ｑ統計量値だけではなくガス利用率の値も考慮して異常判断を行う有用性が確認された。
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施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。例えば図６に示すように、図１に示す高炉の異常判定装置１の各部を電気通信回線ＮＷ上に分散して配置し、電気通信回線ＮＷを介して各部間で情報通信することにより高炉の異常判定装置１の機能を実現してもよい。具体的には、図６に示す例では、高炉の操業データを取得して異常を判定する異常判定サーバ装置２０と、図１に示すデータ収集装置４と、図１に示す表示端末装置８とを電気通信回線ＮＷを介して接続することによりクライアントサーバ型の高炉異常判定システムが構築されている。異常判定サーバ装置２０は、ワークステーションやクラウドコンピュータ等の情報処理装置によって構築されている。異常判定サーバ装置２０は、情報処理装置内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、図１に示す温度分布統計量計算手段５、ガス利用情報計算手段６、及び異常判定手段７と、データ収集装置４から少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第一データ取得手段２０ａと、異常判定手段７において判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段２０ｂとして機能する。データ収集装置４は、少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第二データ取得手段４ａと、第二データ取得手段４ａが取得した情報を保存するデータ蓄積手段４ｂと、異常判定サーバ装置２０及び表示端末装置８からの要求に応じて要求されたデータを送信するデータ送信手段４ｃとして機能する。また、表示端末装置８は、表示端末装置８内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、異常判定サーバ装置２０から異常判定情報を取得する異常判定情報取得手段８ａと、異常判定情報取得手段８ａが取得した情報を表示する表示手段８ｂとして機能する。このように、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。
本発明によれば、高炉の異常を早期に、且つ、精度よく検出可能な高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉異常判定システム、異常判定サーバ装置、表示端末装置、異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置のプログラムを提供することができる。また、本発明によれば、高炉の異常を早期に、且つ、精度よく検出して高炉を安定的に操業することが可能な高炉の操業方法を提供することができる。
１ 高炉の異常判定装置
２ センサ
３ 高炉ガス分析装置
４ データ収集装置
５ 温度分布統計量計算手段
６ ガス利用情報計算手段
７ 異常判定手段
８ 表示端末装置
１０ 炉体
２０ 異常判定サーバ装置
Ｐ 測定点
２ センサ
３ 高炉ガス分析装置
４ データ収集装置
５ 温度分布統計量計算手段
６ ガス利用情報計算手段
７ 異常判定手段
８ 表示端末装置
１０ 炉体
２０ 異常判定サーバ装置
Ｐ 測定点
Claims (8)
- 高炉内における原料装入面の直上の温度分布を計測する温度分布計測手段と、
高炉内のガスの成分を分析するガス成分分析手段と、
前記温度分布計測手段によって計測された前記温度分布の情報及び前記ガス成分分析手段の分析結果を蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された高炉の正常時における前記温度分布の情報に対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記温度分布計測手段によって計測された温度分布が正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算手段と、
前記温度分布統計量計算手段によって計算された統計量と前記ガス成分分析手段の分析結果とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定手段と、
を備え、
前記ガス成分分析手段の分析結果には、ガス利用率に関する情報が含まれ、
前記異常判定手段は、前記温度分布統計量計算手段によって計算されたＱ統計量と前記ガス利用率の連動した変化と変化量を統計的に評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する、高炉の異常判定装置。 - 高炉内における原料装入面の直上の温度分布を計測する温度分布計測ステップと、
高炉内のガスの成分を分析するガス成分分析ステップと、
前記温度分布計測ステップにおいて計測された前記温度分布の情報及び前記ガス成分分析ステップにおける分析結果を蓄積するデータ蓄積ステップと、
前記データ蓄積ステップにおいて蓄積された高炉の正常時における前記温度分布の情報に対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記温度分布計測ステップにおいて計測された温度分布が正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算ステップと、
前記温度分布統計量計算ステップにおいて計算された統計量と前記ガス成分分析ステップにおける分析結果とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定ステップと、
を含み、
前記ガス成分分析ステップにおける分析結果には、ガス利用率に関する情報が含まれ、
前記異常判定ステップは、前記温度分布統計量計算ステップにおいて計算されたＱ統計量と前記ガス利用率の連動した変化と変化量を統計的に評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定するステップを含む、高炉の異常判定方法。 - 請求項１に記載の高炉の異常判定装置を利用して高炉を操業するステップを含む、高炉の操業方法。
- 高炉の操業データを取得して高炉の異常を判定する異常判定サーバ装置と、高炉に設置されたセンサ及び分析装置から高炉の観測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、前記異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と、を備えた高炉異常判定システムであって、
前記異常判定サーバ装置は、
前記データ収集装置から少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第一データ取得手段と、
前記データ収集装置に蓄積された高炉の正常時における前記温度分布データに対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記第一データ取得手段が取得した温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算手段と、
前記温度分布統計量計算手段によって計算された統計量と前記ガス分析情報とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定手段と、
前記異常判定手段において判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、
を備え、
前記データ収集装置は、
少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第二データ取得手段と、
前記第二データ取得手段が取得した情報を保存するデータ蓄積手段と、
前記異常判定サーバ装置及び前記表示端末装置からの要求に応じて要求されたデータを送信するデータ送信手段と、
を備え、
前記表示端末装置は、
前記異常判定情報を前記異常判定サーバ装置から取得する異常判定情報取得手段と、
前記異常判定情報取得手段が取得した情報を表示する表示手段と、
を備え、
前記ガス分析情報には、ガス利用率に関する情報が含まれ、
前記異常判定手段は、前記温度分布統計量計算手段によって計算されたＱ統計量と前記ガス利用率の連動した変化と変化量を統計的に評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する、高炉異常判定システム。 - 高炉に設置されたセンサ及び分析装置から観測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉異常判定システムを構築する異常判定サーバ装置であって、
前記データ収集装置から少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第一データ取得手段と、
前記データ収集装置に蓄積された高炉の正常時における前記温度分布データに対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記第一データ取得手段が取得した温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算手段と、
前記温度分布統計量計算手段によって計算された統計量と前記ガス分析情報とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定手段と、
前記異常判定手段において判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、
を備え、
前記ガス分析情報には、ガス利用率に関する情報が含まれ、
前記異常判定手段は、前記温度分布統計量計算手段によって計算されたＱ統計量と前記ガス利用率の連動した変化と変化量を統計的に評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する、異常判定サーバ装置。 - 高炉の操業データを取得して高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定サーバ装置から高炉の異常に関連した情報を取得して表示する表示端末装置であって、
高炉内における原料装入面直上の温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量と高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報とが関連付けられて評価されることにより、高炉に異常が発生しているか否かの判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を前記異常判定サーバ装置から取得する異常判定情報取得手段と、
前記異常判定情報取得手段が取得した情報を表示する表示手段と、
を備え、
前記ガス分析情報には、ガス利用率に関する情報が含まれ、
前記異常判定サーバ装置は、Ｑ統計量と前記ガス利用率の連動した変化と変化量を統計的に評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する、表示端末装置。 - 高炉に設置されたセンサ及び分析装置から観測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉異常判定システムを構築する異常判定サーバ装置のプログラムであって、
コンピュータを、
前記データ収集装置から少なくとも高炉内における原料装入面直上の温度分布データと高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報を取得する第一データ取得手段と、
前記データ収集装置に蓄積された高炉の正常時における前記温度分布データに対して主成分分析を実行することにより得られた結果に基づいて、前記第一データ取得手段が取得した温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量を計算する温度分布統計量計算手段と、
前記温度分布統計量計算手段によって計算された統計量と前記ガス分析情報とを関連付けて評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定手段と、
前記異常判定手段において判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、
として機能させ、
前記ガス分析情報には、ガス利用率に関する情報が含まれ、
前記異常判定手段は、前記温度分布統計量計算手段によって計算されたＱ統計量と前記ガス利用率の連動した変化と変化量を統計的に評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する、異常判定サーバ装置のプログラム。 - 高炉の操業データを取得して高炉に異常が発生しているか否かを判定する異常判定サーバ装置から高炉の異常に関連した情報を取得して表示する表示端末装置のプログラムであって、
コンピュータを、
高炉内における原料装入面直上の温度分布データが正常であるか否かを判定するための統計量と高炉内のガスの成分を分析したガス分析情報とが関連付けられて評価されることにより、高炉に異常が発生しているか否かの判定に利用されたデータ及び判定結果を含む異常判定情報を前記異常判定サーバ装置から取得する異常判定情報取得手段と、
前記異常判定情報取得手段が取得した情報を表示する表示手段と、
として機能させ、
前記ガス分析情報には、ガス利用率に関する情報が含まれ、
前記異常判定サーバ装置は、Ｑ統計量と前記ガス利用率の連動した変化と変化量を統計的に評価することにより、高炉に異常が発生しているか否かを判定する、表示端末装置のプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021031414 | 2021-03-01 | ||
| JP2021031414 | 2021-03-01 | ||
| PCT/JP2022/007838 WO2022186066A1 (ja) | 2021-03-01 | 2022-02-25 | 高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉異常判定システム、異常判定サーバ装置、表示端末装置、異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置のプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2022186066A1 JPWO2022186066A1 (ja) | 2022-09-09 |
| JP7323067B2 true JP7323067B2 (ja) | 2023-08-08 |
Family
ID=83155111
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022524089A Active JP7323067B2 (ja) | 2021-03-01 | 2022-02-25 | 高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉異常判定システム、異常判定サーバ装置、表示端末装置、異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置のプログラム |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP4282988A4 (ja) |
| JP (1) | JP7323067B2 (ja) |
| KR (1) | KR20230133975A (ja) |
| CN (1) | CN116964230A (ja) |
| BR (1) | BR112023017551A2 (ja) |
| WO (1) | WO2022186066A1 (ja) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6617767B2 (ja) | 2017-03-28 | 2019-12-11 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 高炉炉況状態判定装置、高炉の操業方法、及び、高炉炉況状態判定方法 |
| JP2020503449A (ja) | 2016-12-22 | 2020-01-30 | ポスコＰｏｓｃｏ | ガス処理装置及びこれを利用した操業方法 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59164613A (ja) | 1983-03-10 | 1984-09-17 | Onoda Cement Co Ltd | 高純度微粉末シリコンの製造方法 |
| ES2085285T3 (es) * | 1988-12-20 | 1996-06-01 | Nippon Steel Corp | Metodo y aparato para la gestion del funcionamiento de un alto horno. |
| JPH0317767A (ja) | 1989-06-14 | 1991-01-25 | Fuji Xerox Co Ltd | コンピュータシステムの割込み制御方法 |
| JPH0640777Y2 (ja) | 1989-12-26 | 1994-10-26 | 株式会社カンセイ | コンクリート基礎枠用面木 |
| JP2518753B2 (ja) * | 1990-11-09 | 1996-07-31 | 日本鋼管株式会社 | 高炉装入物分布制御装置 |
| JP6690081B2 (ja) * | 2016-07-14 | 2020-04-28 | 株式会社神戸製鋼所 | 操業状況評価システム |
| JP6686947B2 (ja) | 2017-03-23 | 2020-04-22 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 高炉炉況状態判定装置及び高炉の操業方法 |
-
2022
- 2022-02-25 CN CN202280017516.XA patent/CN116964230A/zh active Pending
- 2022-02-25 KR KR1020237028453A patent/KR20230133975A/ko unknown
- 2022-02-25 EP EP22763122.3A patent/EP4282988A4/en active Pending
- 2022-02-25 JP JP2022524089A patent/JP7323067B2/ja active Active
- 2022-02-25 BR BR112023017551A patent/BR112023017551A2/pt unknown
- 2022-02-25 WO PCT/JP2022/007838 patent/WO2022186066A1/ja active Application Filing
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020503449A (ja) | 2016-12-22 | 2020-01-30 | ポスコＰｏｓｃｏ | ガス処理装置及びこれを利用した操業方法 |
| JP6617767B2 (ja) | 2017-03-28 | 2019-12-11 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 高炉炉況状態判定装置、高炉の操業方法、及び、高炉炉況状態判定方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP4282988A1 (en) | 2023-11-29 |
| KR20230133975A (ko) | 2023-09-19 |
| WO2022186066A1 (ja) | 2022-09-09 |
| EP4282988A4 (en) | 2024-06-26 |
| BR112023017551A2 (pt) | 2023-10-10 |
| CN116964230A (zh) | 2023-10-27 |
| JPWO2022186066A1 (ja) | 2022-09-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3605036B1 (en) | Vibration analyser, and machine component diagnosis system | |
| JP5610695B2 (ja) | プラント監視用の方法、プログラム及び装置 | |
| US8720275B2 (en) | Detecting rotor anomalies | |
| US8751423B2 (en) | Turbine performance diagnostic system and methods | |
| US20120078534A1 (en) | Use of Optical Fiber for Distributed Monitoring of Machinery | |
| US12055922B2 (en) | Analysis system and analysis method | |
| JP5164954B2 (ja) | 機器診断方法及び機器診断装置 | |
| CN111004882B (zh) | 在线测量高炉炉缸炉墙厚度的方法及装置 | |
| JP5780792B2 (ja) | 腐食をオンラインでモニターするためのシステム及び方法 | |
| WO2023190234A1 (ja) | 高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉の操業システム、高炉の異常判定サーバ装置、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置 | |
| JP6617767B2 (ja) | 高炉炉況状態判定装置、高炉の操業方法、及び、高炉炉況状態判定方法 | |
| JP7323067B2 (ja) | 高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉異常判定システム、異常判定サーバ装置、表示端末装置、異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置のプログラム | |
| JP2009281955A (ja) | 蓄電池劣化診断システム、蓄電池劣化診断装置、蓄電池劣化診断方法およびプログラム | |
| KR102247305B1 (ko) | 제로크로싱레이트를 기반으로 한 가스터빈 연소불안정 진단 시스템 및 이를 이용한 가스터빈 연소불안정 진단 방법 | |
| CN117744029A (zh) | 基于数据分析的电脑主机运行环境适应性测试系统 | |
| JP6686947B2 (ja) | 高炉炉況状態判定装置及び高炉の操業方法 | |
| GB2459319A (en) | Calculating steam loss by comparison of a vibration signal to a previously generated record that correlates vibration and leakage quantity | |
| TWI745912B (zh) | 高爐之異常判定裝置、高爐之異常判定方法及高爐之操作方法 | |
| JP6470583B2 (ja) | Ａｅ法を用いた劣化モニタリング方法および劣化モニタリング装置 | |
| JP2021076597A (ja) | 過渡速度動作中の振動傾向を決定することによるロータ異常の検出 | |
| US20220245045A1 (en) | Prediction method, prediction apparatus, and recording medium | |
| JP7521461B2 (ja) | 設備の異常診断装置及び異常診断方法 | |
| CN118536037A (zh) | 一种基于历史数据和冗余测量的异常数据的识别方法 | |
| KR20230016987A (ko) | 가상센서를 이용한 센서 고장 예지 장치 및 방법 | |
| JPH08304166A (ja) | 振動監視装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220425 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230328 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230516 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230627 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230710 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7323067 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |