JP7384326B1 - 高炉の溶銑温度予測方法、高炉の溶銑温度予測モデルの学習方法、高炉の操業方法、高炉の溶銑温度予測装置、高炉の溶銑温度予測システムおよび端末装置 - Google Patents
高炉の溶銑温度予測方法、高炉の溶銑温度予測モデルの学習方法、高炉の操業方法、高炉の溶銑温度予測装置、高炉の溶銑温度予測システムおよび端末装置 Download PDFInfo
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Abstract
Description
実施形態に係るモデル学習装置および溶銑温度予測装置の装置構成について、図1を参照しながら説明する。同図は、実施形態に係るモデル学習装置および溶銑温度予測装置を実現するための情報処理装置1の構成の一例を示している。情報処理装置1は、例えばワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータによって実現される。
実施形態に係るモデル学習方法について、図2および図3を参照しながら説明する。モデル学習方法は、コンピュータによって構築された情報処理装置1によって実行される。また、モデル学習方法は、画像変換処理部31による画像変換処理ステップと、モデル学習処理部32によるモデル学習処理ステップと、を行う。なお、モデル学習処理ステップの前に画像変換処理ステップを行うことは必須ではなく、例えば画像変換処理ステップを予め行っている場合は、モデル学習方法としてモデル学習処理ステップのみを実施してもよい。
図2は、画像変換処理ステップの具体的な流れを示すフローチャートである。同図のフローチャートは、モデル学習装置(情報処理装置1)に対して画像変換処理の実行指令が入力されたタイミングで開始となり、画像変換処理はステップS1の処理に進む。
図3は、モデル学習処理ステップの具体的な流れを示すフローチャートである。同図のフローチャートは、モデル学習装置(情報処理装置1)に対してモデル学習処理の実行指令が入力されたタイミングで開始となり、モデル学習処理はステップS11の処理に進む。
実施形態に係る溶銑温度予測方法について、図4を参照しながら説明する。溶銑温度予測方法は、コンピュータによって構築された情報処理装置1によって実行される。また、溶銑温度予測方法は、溶銑温度予測処理部33による溶銑温度予測処理ステップを行う。また、溶銑温度予測方法は、必要に応じて、画像変換処理部31による画像変換処理ステップ(図2参照)を、溶銑温度予測処理ステップの前に行ってもよい。
図4は、溶銑温度予測処理ステップの具体的な流れを示すフローチャートである。同図のフローチャートは、溶銑温度予測装置(情報処理装置1)に対して溶銑温度予測処理の実行指令が入力されたタイミングで開始となり、溶銑温度予測処理はステップS21の処理に進む。
実施形態に係る高炉の操業方法は、例えばコンピュータによって構築された装置等によって実行される。高炉の操業方法では、上記の溶銑温度予測方法を用いて溶銑温度を予測する溶銑温度予測処理ステップと、溶銑温度予測処理ステップで予測された溶銑温度に基づいて操業条件を変更する操業条件変更ステップと、を行う。例えば、t0+βにおける溶銑温度の予測値が、溶銑温度の目標値に対して大幅に低下する場合、送風湿分を下限値まで低下させたり、炉頂におけるコークス比を大幅に増加させたりするとよい。
実施形態に係る溶銑温度予測システム2は、図5に示すように、溶銑温度予測サーバ装置3と、端末装置4と、を備えている。溶銑温度予測サーバ装置3および端末装置4は、例えばインターネット回線網等のネットワークNを通じて通信可能に構成されている。また、溶銑温度予測システム2のうち、端末装置4は、例えば製鉄所内に配置される。
実施形態に係るモデル学習方法および溶銑温度予測方法の実施例について、図6~図10を参照しながら説明する。
10 入力部
20 記憶部
21 温度DB
22 画像DB
30 演算部
31 画像変換処理部
32 モデル学習処理部
33 溶銑温度予測処理部
40 出力部
2 溶銑温度予測システム
3 溶銑温度予測サーバ装置
4 端末装置
N ネットワーク
Claims (13)
- コンピュータによって構築された装置によって実行される高炉の溶銑温度予測方法であって、
前記コンピュータが備える画像変換処理部が、炉体の温度データを二次元画像化する画像変換処理ステップと、
前記コンピュータが備える溶銑温度予測処理部が、前記画像変換処理ステップにおいて出力された画像データを入力データとし、溶銑温度を出力データとして学習された溶銑温度予測モデルに対して、現在の炉体の温度データについて前記画像変換処理ステップにおいて出力される画像データを入力することにより、将来の溶銑温度を出力する溶銑温度予測処理ステップと、
を含む高炉の溶銑温度予測方法。 - 前記炉体の温度データは、炉頂ゾンデ温度、スキンフロー温度、クーリングステーブ温度、羽口埋込温度のうちの少なくとも一つ以上を含み、
前記画像変換処理ステップは、前記炉体の温度を測定位置に対応させて二次元配置し、温度の値を、異なる色または濃淡によって画像化する、
請求項1に記載の高炉の溶銑温度予測方法。 - 前記入力データは、所定時間周期ごとの複数の画像データからなり、炉体温度分布の時間変化を示すデータである請求項1または請求項2に記載の高炉の溶銑温度予測方法。
- 前記溶銑温度予測処理ステップは、直近の所定時間の溶銑温度の平均値に対する、所定時間後の溶銑温度の差分の絶対値を予測する請求項1に記載の高炉の溶銑温度予測方法。
- コンピュータによって構築された装置によって実行される高炉の溶銑温度予測モデルの学習方法であって、
前記コンピュータが備える画像変換処理部が、炉体の温度データを二次元画像化する画像変換処理ステップと、
前記コンピュータが備えるモデル学習処理部が、前記画像変換処理ステップにおいて出力された画像データを入力データとし、溶銑温度を出力データとして、溶銑温度予測モデルの学習を行うモデル学習処理ステップと、
を含む高炉の溶銑温度予測モデルの学習方法。 - 前記モデル学習処理ステップは、基準時刻の前の所定期間における複数の炉体温度分布を示す画像データを入力データとし、前記基準時刻の前の所定期間における溶銑温度の平均値に対する、前記基準時刻の後の所定期間後の溶銑温度の差分を出力データとして、前記溶銑温度予測モデルの学習を行う請求項5に記載の高炉の溶銑温度予測モデルの学習方法。
- 請求項1に記載の高炉の溶銑温度予測方法を用いて溶銑温度を予測し、予測された溶銑温度に基づいて操業条件を変更する高炉の操業方法。
- コンピュータによって構築された高炉の溶銑温度予測装置であって、
炉体の温度データを二次元画像化する画像変換処理部と、
前記画像変換処理部において出力された画像データを入力データとし、溶銑温度を出力データとして学習された溶銑温度予測モデルに対して、現在の炉体の温度データについて前記画像変換処理部において出力される画像データを入力することにより、将来の溶銑温度を出力する溶銑温度予測処理部と、
を備える高炉の溶銑温度予測装置。 - 前記炉体の温度データは、炉頂ゾンデ温度、スキンフロー温度、クーリングステーブ温度、羽口埋込温度のうちの少なくとも一つ以上を含み、
前記画像変換処理部は、前記炉体の温度を測定位置に対応させて二次元配置し、温度の値を、異なる色または濃淡によって画像化する、
請求項8に記載の高炉の溶銑温度予測装置。 - 前記入力データは、所定時間周期ごとの複数の画像データからなり、炉体温度分布の時間変化を示すデータである請求項8または請求項9に記載の高炉の溶銑温度予測装置。
- 前記溶銑温度予測処理部は、直近の所定時間の溶銑温度の平均値に対する、所定時間後の溶銑温度の差分の絶対値を予測する請求項8に記載の高炉の溶銑温度予測装置。
- 高炉の溶銑温度予測サーバ装置と、端末装置と、を備える高炉の溶銑温度予測システムであって、
前記高炉の溶銑温度予測サーバ装置は、
炉体の温度データを二次元画像化する画像変換処理部と、
前記画像変換処理部において出力された画像データを入力データとし、溶銑温度を出力データとして学習された溶銑温度予測モデルに対して、現在の炉体の温度データについて前記画像変換処理部において出力される画像データを入力することにより、将来の溶銑温度を出力する溶銑温度予測処理部と、
前記溶銑温度予測処理部において予測された将来の溶銑温度を少なくとも含む情報を、前記端末装置に出力する出力部と、
を備え、
前記端末装置は、
前記高炉の溶銑温度予測サーバ装置から将来の溶銑温度を少なくとも含む情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した情報を表示する表示部と、
を備える高炉の溶銑温度予測システム。 - 高炉の溶銑温度予測サーバ装置から、現在の炉体の温度データを二次元画像化した画像データに基づいて予測された、将来の溶銑温度を少なくとも含む情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した情報を表示する表示部と、
を備え、
前記高炉の溶銑温度予測サーバ装置は、
炉体の温度データを二次元画像化する画像変換処理部と、
前記画像変換処理部において出力された画像データを入力データとし、溶銑温度を出力データとして学習された溶銑温度予測モデルに対して、現在の炉体の温度データについて前記画像変換処理部において出力される画像データを入力することにより、将来の溶銑温度を出力する溶銑温度予測処理部と、
を備える端末装置。
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