JPH01205008A - 高炉炉熱制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野コ 本発明は、高炉から出銑される溶銑温度を制御する高炉
炉熱制御装置に関するものである。

［従来の技術］ 従来高炉内の溶銑の温度を推定し、且つこれを管理・制
御する方法としては、一般に高炉操業者が高炉に設置さ
れた種々のセンサからの情報を定性的に判定して高炉の
状況の評価を行い、操業因子の最適な調整を行うという
方法が採られている。

しかし、その評価の結果には操業者の能力や経験等によ
る個人差があり、このため、操業アクションの基準化が
難しいと共に、評価が定量的でないため溶銑温度の推定
が行い難いという問題点があった。

このようなことから、例えば特公昭５１−３０００７号
公報に開示されているような高炉のプロセス制御方法が
提案されている。このプロセス制御方法は、送風温度を
一定に保ち、操業中連続的に入手できる測定値から炉内
の直接還元量を求め、銑中Ｓｉ含有量の目標値とその実
績値を代表する指数平滑値との差によって、銑中Ｓｉ含
有量の長周期変動を防止するための補正項を付加した方
程式によって送風湿分を決定し、この送風湿分決定値に
よって炉内における熱収支を制御するようにしている。

このため、高炉状況の計算制御した時に生ずるその大波
変化（長周期の変化）を修正して的確な操業を実現した
ものとなっている。

［発明が解決しようとする課題］ 上記の特公昭５１−３０００７号公報に開示されている
従来のプロセス制御方法では、センサからの情報を解析
してモデルに入力して所定の演算を行うようにしている
。このため、その演算を実行するコンピュータは言語と
して例えばフォートランが使用されているが、演算容量
は極めて大きなものとなっている。更に、高炉は経年変
化するので解析モデル自体を変更してメンテナンスしな
ければならないが、解析モデル自体が複雑であるから解
析モデルの条件変更は極めて面倒な作業になるという問
題点があった。

また、前記の問題点を解決する手段として、人工知能用
言語、例えばＬＩＳＰを使用したコンピュータシステム
によりメンテナンス性を改善することができるが、ここ
で、センサ情報（真偽データ、各種センサデータ）と、
知識ベースを用いて、炉熱状況について推論する上で、
プロダクションルールを用いた場合には、関係する全て
のセンサに対して、例えば、 ■ＩＦ（センサｉの温度がＴ１〜Ｔ２の範囲である。）
ＴＨＥＮ　（高熱レベルであるＣＦ値はＣＩ）・・・・
・・、（低熱レベルであるＣＦ値はＣｎ）；■ＩＦ（セ
ンサｉの温度がＴ１〜Ｔ３の範囲である。）ＴＨＥＮ　
（高熱レベルのＣＦ値Ｃ’ｌ）。

・・・・・・（低熱レベルのＣＦ値はＣ’ｎ）；■・・
・・・・ とルールを表現して行く必要があり、膨大なルール数と
なるため推論時間が増大し、且つ、ＣＦ値の調整が極め
て繁雑になっている。

このため、上記ルールのプログラムの作成、或いはルー
ル内に記述されている確信度を示す数値の量は膨大とな
り、その入力作業が繁雑となるという問題点があった。

また、高炉の炉壁の付着物が脱落した場合にはそれが羽
口に到達するまでにある程度時間がかかり、その間の炉
熱に対する影響は一様でないが、従来はそのことを把握
できず、この点からも充分な炉熱制御ができないという
問題点があった。

本発明は、このような問題点を解決するためになされた
ものであり、高炉の炉熱を高精度に制御することができ
、コンピュータで実現した際にその演算容量、演算速度
を改善し、且つ、高炉の経座変化など新たな状況に対し
ても、ルールの追加、修正が容易で、かつ炉壁の付着物
の脱落の影響も考慮した高炉炉熱制御装置を得ることを
目的とする。

［課題を解決するための手段］ 第１図は本発明に係る高炉炉熱制御装置の概念を示した
ブロック図である。本発明に係る高炉炉熱制御装置は、
高炉に設置された各種のセンサからデータを所定のタイ
ミングで取り込むデータ入力手段と、前記センサからの
データに基づいて、羽口埋込み温度、荷下り速度、圧力
損失、炉頂温度、ガス利用率、ソリューションロス量等
、高炉の状況を示す各種データを作成すると共に、該各
種データをその基準データと比較して、その差データを
作成する加工データ作成手段とを有し、更に、前記各種
データ及び差データ（以下加工データという）を一時記
憶する記憶手段と、高炉操業についての経験、実績、数
式モデル等に基づいた各種の知識ベースが記憶された知
識ベース格納手段と、前記記憶手段の加工データと前記
知識ベース格納手段の知識ベースに基づいて炉熱レベル
及び炉熱推移を推論し、高炉に対するアクション量を決
定する推論手段と、アクション量を出力する手段とを有
する。

前記知識ベース格納手段は、炉熱レベルを推定するため
に使用される「炉熱レベル判定知識ベース」と、炉熱推
移を推定するために使用される「炉熱推移判定知識ベー
ス」と、炉熱レベル及び炉熱推移よりアクション量を決
定するために使用される「アクション判定知識ベース」
と、過去のアクションおよび外乱に基づいてアクション
量の補正値を決定する「アクション補正知識ベース」と
、アクション量とアクション補正量から実際のアクショ
ン量を決定する「総合判定知識ベース」とを含んでいる
。

前記「炉熱レベル判定知識ベース」及び前記「炉熱推移
判定知識ベース」は、加工データと炉熱レベルを独立変
数とし、これらの組み合わせの起こる確からしさ（以下
確信度という）を従属変数とする確信度関数と、この確
信度関数の適用方法を決定するルール群とをそれぞれ有
し、前記「アクション判定知識ベース」は、炉熱レベル
と炉熱推移よりアクション量を決定するルールを有し、
「総合判定知識ベース」は、アクション量とアクション
補正量から実際のアクション量を決定するルールを有す
る。

更に、前記「アクション補正知識ベース」は、炉壁付着
物の脱落を検出して、その脱落位置及び影響量を判定す
ると共に、その判定結果に基づいてその熱補償量及びタ
イミングを推論するために使用される壁落ち判定ルール
が含まれている。

［作用］ 本発明においては、加工データ作成手段によりデータ入
力手段からの高炉データに基づいて高炉の状況を示す各
種データを作成した後、そのデータに基づいて加工デー
タを作成する。その加工データと知識ベース格納手段に
格納された知識ベースとに基づいて人工知能としての推
論演算を行い、高炉に対するアクション量を決定する。

その推論演算に際しては、炉熱レベル判定知識ベースを
用いて炉熱レベルが推定され、炉熱推移判定知識ベース
を用いて炉熱推移が推定される。

これらの炉熱レベル及び炉熱推移を推論する際には、確
信度関数とその適用方法を決定するルール群とが用いら
れ、推論結果に対する確信度を得る。

次に、アクション判定知識ベースに上記の炉熱レベル及
び炉熱推移を適用してアクション量を決定する。

アクション補正知識ベースの壁落ちルールを用いて壁落
ちを検出すると、その熱補償量及び熱補償のタイミング
を求めてそれをアクション補正量とする。

次に、総合判定知識ベースを用いてアクション量及びア
クション補正量から実際のアクション量を決定する。そ
して、そのアクション量に基づいて操業因子を調整する
ことにより高炉炉熱が制御される。

［実施例］ 以下本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第２図は本発明の一実施例に係る高炉炉熱制御装置及び
関連設備を示すブロック図である。

図において、（１）は制御対象となる高炉、（１ｏ）は
本発明に係る高炉炉熱制御装置で、データスキャナー（
１１）、センサデータ収集手段（１２）、ファイル手段
（１４）、演算手段（１Ｂ）、及び出方インターフェー
ス（１８）、知識ベース（２２）、推論エンジしく２６
）、共通データバッファ（２４）を含んでいる。

センサデータ収集手段（１２）は各種センサ、例えば温
度センサ、圧力センサ、ガスセンサ等がらのデータをデ
ータスキャナー（ｌｌａ）　、（ｌｌｂ）　、　（ｌｌ
ｃ）を介して時系列に入力処理するものである。

ファイル手段（１４）は、ファイルデータバンキング機
能を果たしている。演算手段（１６）は、ファイル手段
（１４）に格納されたセンサデータ収集手段（１２）か
らのデータを指数平滑処理をした後再びファイル手段（
１４）に格納する。そして、所定時間例えば２０分毎に
その平均値、及び平均値と基準値との差データを加工デ
ータとして、加工データ記憶手段である共通データバッ
ファ（２４）に送り出す。

推論エンジンは（２６）はそのデータと知識ベース（２
２）の知識に基づいて所定の推論演算を行ない、次にと
るべきアクション量を求めて共通データバッファ（２４
）に再び格納すると共に、ファイル手段（１４）にも格
納する。

（３０）はＣＲＴで、推論エンジン（２６）の推論結果
が、ファイル手段（１４）を介して伝えられて表示され
る。

（３２）はデジタル計装装置で、高炉炉熱制御装置（ｌ
Ｏ）の指令に基づいて高炉の温度制御をするもので、送
風湿分、送風温度、重油等液体燃料等炉熱調整可能な操
作量の操作量を調整する。このとき、高炉炉熱制御装置
（１０）の指令は出力手段（１８）を介してデジタル計
装装置（３２）に送り出される。

（４０）は熱風炉で、（４２）、　（４４）、　（４０
）はそれぞれ制御弁である。

以上の構成からなる本実施例の動作の概要を説明する。

（１）まず、各種のセンサのデータがデータスキャナー
（１１）を介してセンサデータ収集手段（１２）により
順次所定のタイミングで、例えば１分間隔で読取られ、
ファイル手段（１４）に格納される。

（２）ファイル手段（１４）に格納されたデータは、演
算手段（１Ｇ）により指数平滑処理される。ここでは、
荷下り、温度、ガス利用率、出銑滓等に関するデータが
演算処理される。演算処理された各種データは再びファ
イル手段（１４）に格納される。次に、これらの各種デ
ータは所定時間、例えば２００分間隔その平均値、及び
その平均値と所定の基準値との差をを求めて、それを加
工データとして共通データバッファ（２４）に転送する
。

（３）推論エンジン手段（２６）は、知識ベース（２２
）に予め格納されている知識データと共通データバッフ
ァ（２４）の加工データとに基づいて高炉内の状況を推
論演算する。

ここで、知識ベースは第３図に示すように炉熱レベル判
定ＫＳグループ、炉熱推移判定ＫＳグループ（ＫＳ、知
識源）、アクション判定ＫＳ、アクション補正判断ＫＳ
、総合判定ＫＳグループ、操業状態判定ＫＳの各知識ベ
ースのユニットから形成される。

炉熱レベル判定Ｋ　Ｓグループは、高炉の炉熱レベルが
どの水準にあるかを決定するために推論エンシンク２６
）によって使用される知識ベースであり、溶銑温度を主
判断要因として炉熱レベルを判定する［溶銑温度−炉熱
レベルＫＳＪ、その他のセンサの測定量を主判断要因と
して炉熱レベルを判定する［センサー炉熱しベルＫＳＪ
等を含んでいる。

これらのＫＳは、いずれも各測定量および炉熱レベルを
独立変数、それらの組合わせが発生する確率（確信度）
を従属変数とする確信度関数（以下ＣＦ関数という）と
、そのＣＦ関数の使用手順を決定するルール群から成立
っている。

炉熱推移判定ＫＳグループは、高炉の炉熱の推移が、ど
のような水準にあるかを決定するために推論エンジン（
２６）によって使用される知識ベースであり、溶銑温度
の推移を主判断要因として炉熱の推移を判定する「溶銑
温度−炉熱推移ＫＳＪ、その他のセンサの測定量の推移
を主判断要因として炉熱推移を判定する「セシサー炉熱
推移ＫＳＪ等を含んでいる。

これらのＫＳも、各測定量および炉熱推移レベルを独立
変数、それらの組合わせが発生する確率（確信度）を従
属変数とするＣＦ関数と、そのＣＦ関数の使用の手順を
決定するルール群から成立っている。

アンジョン判定ＫＳは、炉熱レベルと炉熱推移レベルの
組合わせにより、アクション量を判定するルール群から
成立っている。アクション補正量ＫＳグループは、過去
にとられたアクションおよび過去に発生した外乱の情報
にもとづいて、現在のアクション量の補正を行なうため
のルール群から成立っている。総合判定ＫＳは、アクシ
ョン判断の結果とアクション補正量判断の結果にもとづ
いて最終的なアクション量を決定するためのルール群か
ら成立っている。

そして、操業状態判定ＫＳは、例えば炉熱レベル等に基
づいて炉の操業が正常に行われているか否かを判定し、
正常であれば上記のアクション量をそのまま制御系に送
り出し、異常であればその旨を表示してオペレータにガ
イダンスするルール群から成り立っている。

推論エンジン手段（２６）は各知識ベースを実行するも
ので、第３図のフローチャートに示すように、まず、炉
熱レベル及び炉熱推移を判定し、次にこれらの判定結果
に基づいてアクション量を判定する。このアクション量
は所定の補正がなされ、その結果は一時的に共通データ
バッファ（２４）に格納された後、ファイル手段（１４
）及び出力手段（１８）を介してデジタル計装装置（３
２）に送られる。

そして、デジタル計装装置（３２）により制御弁（４２
）、（４４）、　（４Ｂ）の開度が適宜制御されて、ア
クション動作がなされ、高炉（１）の温度が制御され、
その結果溶銑温度が所望の値に制御される。

次に、知識ベースの構成及びその具体的な推論の概要を
第３図に基づいて説明する。

（Ａ）炉熱レベル判定Ｋ　Ｓ　（Ｋ　Ｓ　（Ｋｎｏｖｌ
ｅｇｅ　５ｏｕｒｃｅ）：知識源）グループ； この炉熱レベル判定ＫＳグループは、推論開始時刻にお
ける炉熱の状態を判゛定する知識ベースで、上述したよ
うに［溶銑温度−炉熱レベルＫＳＪ、［センサー炉熱し
ベルＫＳＪ等のＫＳ群からなっており、次に示すように
、各ＫＳ群毎に高〜低レベルまで７段階に分けられた炉
熱レベルに対し、後述する方法でＣＦ値分布を求め、最
大確信度のレベルを現時刻の炉熱レベルとしている。

炉熱レベル　　評　価 ７　　火熱 ６　　　　　　　　　中　　熱 ５　　　　　　　　普　　通 ４　　　　　　　　　　　　　　　　）Ｊぐ　　　冷３
　　　　　　　　　中　　冷 ２　　　　　　　　大　　冷 １　　　　　特大冷 ここで、溶銑温度−炉熱レベルＫＳの一例を説明する。

ＫＳは条件を設定したＩＦ部とその条件が満たされたと
きの指示内容を設定したＴＨＥＮ部とから構成されてい
る。例示すると以下のとおりである。

ルールｋ　１ ［ＩＦ部］ 鍋頭−１ ＮＯＴ　（残滓が多い） ＮＯＴ　（減風終了後経過時間６１８０分）Ｓｉ、Ｓの
判定が「低い」 ［Ｔ　ＨＥ　Ｎ部コ 通常の３次元関数により溶銑温度−炉熱レベルのＣＦ値
を求める。

このルールＮＯ，１は高炉の操行状態が定常状態にある
場合には、通常の３次元関数により溶銑温度−炉熱レベ
ルのＣＦ値を求めることを示している。

即ち、溶銑温度−炉熱レベルのＣＦ値関数には通常〜ｆ
　　１やや高い〜ｆ　　１高い〜ｆＭＴＥＩ（ＭＴＮ　
　　　　　　　　　　　　　ＭＴＩの３種類があり、推
論エンジン（２６）は上記のような論理によってどの関
数を使用するかを選択する。

つまり、溶銑温度−炉熱レベルＫＳには鍋頭（溶銑温度
を測定した取鍋が出銑開始から使用した取鍋の何番目に
あたったかを示す数）と、残滓量との減風終了後からの
経過時間に対応して、前記３種類の関数のどれを採用す
るかを決定するルールが格納されている。このルールの
他の例を示すと、 ルールＮｏ、　２ ［ＩＦ部］ 鍋頭−ＩＮＯＴ（残滓が多い） ＮＯＴ　（減風終了後経過時間５１８０分）ＳＬ、Ｓの
判定が「やや高い」 ［ＴＨＥＮ部コ 「やや高い」ときの３次元関数により溶銑レベルのＣＦ
値を求める。

ルールＮＱ、３ ［ＩＦ部］ 鍋頭−１ ＮＯＴ　（残滓が多い） ＮＯＴ　（減風終了後経過時間５１８０分）Ｓｔ、Ｓの
判定が「高い」 ［Ｔ　ＨＥ　Ｎ部］ 「高い」ときの３次元関数により溶銑レベルのＣＦ値を
求める。

これらルールＮｏ、　１〜Ｎｏ、　３は、残滓が多くな
く減風終了より十分な時間が経過しているときは、溶銑
中のＳｉとＳの判定により関数の種類を選択することを
示している。

また、溶銑温度−炉熱レベルの３種のＣＦ関数はいずれ
も鍋頭ＬＮ、溶銑温度ＭＴ、炉熱レベルＦＨＬの関数で
ある。

即ち、 ｆ　　　−ｆ　　　　（ＬＮ、ＭＴ、ＦＨＬ）ＭＴＮ　
　　ＭＴＮ ｆ　　　−ｆ　　　　（ＬＮ、ＭＴ、ＦＨＬ）Ｍ　Ｔ　
ＩＩ　　　Ｍ　Ｔ　１１ ＭＴＥＨＭＴＥＨ（Ｌ　Ｎ、　　ＭＴ、　　Ｆ　ＨＬ）
　　　−ｆ 推論エンジン（２６）は前記ルールによって選択された
ＣＦ値関数について、ＬＮ、ＭＴは実ａｉ＋値をあては
め、ＦＨＬについては前記１〜７までの数値をあてはめ
て、各々の炉熱レベルに対応するＣＦ値を求める。

第４図は、ひとつの鍋頭についてのＣＦ値関数を示した
もので、鍋頭が固定さているので、ＣＦ値は溶銑温度と
炉熱レベルの関数となっている。

たとえば、ルールによりｆ’ＭＴＮが選択された場合、
溶銑温度１４００℃のときは炉熱レベル４の場合がＣＦ
値が最高でＣＦ−０，２、溶銑温度が１４８０ηのとき
は炉熱レベル７の場合がＣＦ値が最高でＣＦｏ、４であ
ることを示している。

次にセンサー炉熱レベル（羽口埋込温度−炉熱レベルＫ
Ｓ、ソリューションロスＣ量−炉熱レベルＫＳ）につい
て説明する。

このＫＳは、羽口埋込温度−炉熱レベルＫＳとソリュー
ションロスＣｆｆ１−炉熱レベルＫＳとを使用するかど
うかを決定するルールと、それぞれ羽口埋込温度と炉熱
レベル、ソリューションロスＣ量と炉熱レベルを２つの
独立変数とするＣＦ値関数ｆ　　、ｆ　　から成ってい
る １（Ｔ　　　５Ｌ ｆＨＴ冒ｔ　ＬＩＴ　＜　ＨＴ　、Ｆ　ａ　Ｌ　）ｆｓ
Ｌ−ｆｓＬ（ＳＬ、ＦＨＬ） この関数を計算するのに使用される羽ロ埋込温度ＨＴ、
ソリューションロスＣ量ＳＬは、実４−１値（その指数
平滑値又は移動平均値）が使用される。

これらの関数の使用、不使用を決めるルールの例を以下
に示す。

ルールＮｏ、１ ［ＩＦ部］ ＮＯＴ　（残滓が多い） ［Ｔ　ＨＥ　Ｎ部コ （１）羽口埋込温度により羽口埋込温度−炉熱レベルの
ＣＦ値を求める。

（２）ソリューションロスＣ量によりソリューションロ
スＣｆｆ１−炉熱レベルのＣＦ値を求める。

この場合は、推論エンジン（２６）は両関数を使用する
。

ルールＮＯ，２ ［ＩＦ部］ （残滓が多い） ［ＴＨＥＮ部］ （１）羽口埋込温度−炉熱レベルのＣＦ値をｒＯＪとす
る。

（２）ソリューションロスＣｆｆ１−炉熱レベルのＣＦ
値を「０」とする。

この場合には、羽口埋込温度−炉熱レベルＣＦ値もソリ
ューションロスＣｆｆ１−炉熱レベルＣＦ値も炉熱レベ
ルによらず一定値となる。

このことは、後述する炉熱レベルの判定にこれらの要因
は寄与せず、炉熱レベルは前述の溶銑温度−炉熱レベル
ＫＳによってのみ決定されることを意味する。

第５図は推論エンジン（２６）の動作を示す説明図であ
り、溶銑温度−炉熱レベルＫＳに基づいて各炉熱レベル
毎のＣＦ値を求め、また、羽口埋込温度−炉熱レベルＫ
Ｓ及びソリューションロスＣｆｆ１−炉熱レベルＫＳに
基づいてそれぞれ各炉熱レベル毎のＣＦ値を求める。そ
して、羽口埋込温度ＫＳによる各レベルのＣＦ値とソリ
ューションロスＣｍＫＳによる各レベルのＣＦ値とを加
算する。

このようにして得られたセンサレベルのＣＦ値と上記の
溶銑レベルＫＳによる各レベルのＣＦ値とを加算する。

このようにして各炉熱レベル（７〜１）のＣＦ値を求め
る。

（Ｂ）炉熱推移判定ＫＳグループ； この炉熱推移判定ＫＳグループには、溶銑温度−炉熱推
移ＫＳ及びセンサー炉熱推移ＫＳが含まれており、炉熱
推移を過去から現在に至る変化の度合により、次に示す
ように、急上昇〜一定〜急降下の間で５段階に分は各ラ
ンクごとにＣＦ値を求め、その最大の値の段階位置を現
時刻の炉熱推移状態とする。

レベル　　　内　容 ５　　　　急上昇 ４　　　　　　　上　　昇 ３　　　　横這い ２　　　　　　下　　降 １　　　　急下降 ここで溶銑温度−炉熱推移ＫＳについて説明する。

このＫＳは、前後するタップ（１回の出銑）間における
溶銑温度の差ΔＭＴ、炉熱推移レベルＶＦＨＬを２つの
独立本数とするＣＦ関数ｆユＭＴ＝ｆ　　　（ΔＭＴ、
ＶＦＨＬ）と、このＣＦ関数のΔＭＴ 前処理、後処理のルールとが格納されている。

以下このＫＳの使用方法について説明する。

ルールＮ０１０ ［ＩＦ部］ （初期設定） ［ＴＨＥＮ部］ 溶銑推移のＣＦ値としてそれぞれ次の値を設定する。

レベル　１２３４５ ＣＦ値　ｏｏｏｏ。

ルールＮｏ、　１ ［ＩＦ　部コ （１）ＮＯＴ　（Ｓ　ｉ、Ｓの判定が「やや高い」）（
２）ＮＯＴ　（Ｓ　ｉ、Ｓの判定が「高い」）（３）安
定フラグがＯＮ（炉況が安定している状体） ［Ｔ　ＨＥ　Ｎ部］ （１）ΔＭＴ−（現タップの溶銑温度−前タップの溶銑
温度）として各炉熱推移レベル毎にＣＦ値を求め、「今
回溶銑温度−炉熱推移ＣＦ値」とする。

（２）次に、ΔＭＴ−（前タップの溶銑温度−前タツブ
の溶銑温度）として各炉熱推移レベル毎にＣＦ値を求め
、「前回溶銑温度−炉熱推移ＣＦ値」とする。

（３）「今回溶銑温度−炉熱推移ＣＦ値」と「前回溶銑
温度−炉熱推移ＣＦ値」にそれぞれ重み係数を乗じて「
溶銑温度−平滑炉熱推移ＣＦ値」に加算する。

（これらの計算は、炉熱推移のレベル毎に別々に行なう
。） つまり、炉況安定状態では、直近のデータまで、炉熱推
移の推定に使用することを示している。

ルールＮＯ，２ ［ＩＦ部］ （１）（Ｓｉ、ｓの判定が「やや高い」）（２）ＮＯＴ
　（Ｓ　ｉ、Ｓの判定が「高い」）（３）安定フラグが
ＯＦＦ ［ＴＨＥＮ部］ （１）ΔＭＴ−（前タップ溶銑温度−前々タップ熔跣温
度）として各炉熱推移レベル毎にＣＦ値を求め「前回溶
銑温度−炉熱推移ＣＦ値」とする。

（２）「前回溶銑温度−炉熱推移」に重み係数を乗じて
「溶銑温度−平滑炉熱推移ＣＦ値」に加算し、あらため
て「溶銑温度−平滑炉熱推移ＣＦ値」として設定する。

ここでは、炉況が安定していないので、「今回溶銑温度
−炉熱推移」は考慮しない。

次にセンサー炉熱推移ＫＳについて説明する。

センサー炉熱推移ＫＳは、多数のセンサのａｌＪ定値の
推移と炉熱推移を２つの独立変数とするＣＦ値関数と、
その使用方法を決定するルールが格納されたものであり
、各センサ毎に設けられている。

つまりｆ　　　−ｆ ＡＳＩ　　　ＡＳＩ（ΔＳ　ｔ、ＶＦＨＬ）（ｉ−１〜
ｎ：対応センサ毎） このうちセンサが羽口埋込温度であるものについて例を
説明する。

ルールＮＯ，１ ［ＩＦ部］ ＮＯＴ　（残滓が多い） ［ＴＨＥＮ部］ Δ５ｉ−（羽口埋込温度−６０分前羽ロ埋込温度）とし
て羽口埋込温度−炉熱推移のＣＦ値を求める。

ルールＮｏ、　２ ［ＩＦ部］ 残滓が多い 羽口推移レベル４のＣＦ値〉０ ［ＴＨＥＮ部コ 羽口推移レベル４のＣＦ値に「０」を上書設定する。

レベル　１２３４５ ＣＦ値　＊＊＊０＊ （＊は値がもとのま＼であることを示す）ルールＮＯ，
３ 残滓が多い 羽口推移レベル５のＣＦ値〉０ ［ＴＨＥＮ部］ 羽口推移レベル５のＣＦ値にｒＯＪを上書設定する。

レベル　１　２　　Ｂ　　４’　　５ ＣＦ値　＊＊＊＊０ 第６図は羽口埋込温度（基準値との差）、炉熱推移レベ
ルを独立変数とする羽口埋込温度−炉熱ＣＦ関数を示す
。

なお、溶銑温度−炉熱推移ＫＳには、「短期推移」及び
「長期推移」に分けてルール化することも可能であり、
またセンサ推移ＫＳには羽口埋込ＫＳの他に他のＫＳ、
例えば荷下がり、送風圧力、ガス利用率、ソリューシヨ
ン・ロス量等の各ＫＳについても加え、これらの情報も
考慮している。

推論エンジン（２６）は、溶銑温度−炉熱推移ＫＳの各
ルールに基づいて各推移についてのＣＦ値炉熱推移レし
ル毎に求めると共に、センサー炉熱推移ＫＳの各ルール
に基づいて各センサ毎の推移についてのＣＦ値を求める
。そして、これらのＫＳのＣＦ値の炉熱推移レベル毎に
加算し、各炉熱推移レベルのＣＦ値を求める。

（Ｃ）アクション判定ＫＳ。

このアクション判定ＫＳは、現時刻の炉熱状態を炉熱推
移と炉熱レベルを軸としたマトリックス上で求め、取る
べきアクションを決定するための知識ベースである。

推論エンジン（２６）は、上記のアクション判定ＫＳに
基づいて、炉熱レベルのＣＦ値と炉熱推移のＣＦ値との
積を求めてマトリックスに書き込んでい（。

第７図はその例を示したもので、この例ではＣＦ値の頂
点（最大値）が、炉熱レベル−４，炉熱推移−３である
ことを示している。なお、マトリックス上の各位置のア
クション型及びアクション量は予めフレームに知識とし
て格納されている。

第８図はアクション型の一例を示した図で、第９図はア
クション量の一例を示した図である。

なお、アクション型の所定位置のアクションを採用する
際にはＣＦ値が所定の大きさに達していることが必要で
ある。また、アクション量は全てを自動制御することを
原則とするが、一部をマニュアル制御することも可能で
ある（例えば第９図のアクション量Ｇ）。

（Ｄ）アクション補正量判定ＫＳグループ一二のアクシ
ョン補正量判定ＫＳグループには、過去にとられたアク
ション或いは外乱の判定をすると共に、それらの現時刻
における影響量を考慮して補正アクション量を決定する
ための各種のＫＳが含まれている。その内容は、送風湿
度、送風温度、液体燃料、コークス比等の操作量変更、
及びコークス水分、付着物脱落等の外乱等を検知して対
応するルール等から構成されている。

例えば、送風湿度を変更した場合、その変更時刻と変更
量は「操作量変更検知」ルールで自動的に検出され、そ
の後の影響量は「送風湿度」ルールにより時間の関数と
して考慮される。また、炉壁付召物の脱落時には、「壁
落ち」ルールにより自動的に脱落個所と炉熱への影響量
及び羽口先降下時間が判定され、予備アクションの操作
時刻と操作量が決定され補正計算に組み込まれる。

推論エンジン（２Ｂ）は、上記の各ルールを実行して必
要な補正アクション量及び操作時刻を求める。

（Ｅ）総合判定ＫＳ。

この総合判定ＫＳは、上記（Ｃ）及び（Ｄ）の判定結果
に基づいて取るべきアクション量を総合判定するための
知識ベースである。そして、推論エンジン（２６）によ
りこのＫＳが推論されて判定結果が得られると、その判
定結果は操業状態判定ＫＳに入力されて操業状態が判定
され、ＣＲＴ　（３０）に表示して取るべきアクション
量をオペレータに指示し、ガイダンスすると同時に、デ
ジタル計装装置（３２）にフィードバックして所定の自
動制御を行なう（第２図参照）。

次に、上記の各知識ベース（Ａ）（Ｂ）でＣＦ値を求め
る際に用いられる多次元関数、例えば溶銑温度−炉熱レ
ベルのＣＦ関数の作成方法について説明する。

第１０図は溶銑温度のタップ内推移（連続測定結果）を
示す特性図である。図に示すように、炉内の熱的状態が
安定であっても炉下部での滞留中に炉底冷却の影響や、
溶銑の流路である出銑樋での放冷により、出銑の初期で
は比較的温度が低い溶銑が排出される。時間の経過とと
もに出銑樋が溶銑の顕熱を受けて温度上昇し、また、炉
内での滞留の影響も少なくなってくることから、排出さ
れる溶銑の温度は次第に上昇して安定化し、システムの
制御対象である炉熱をよく代表した情報となってくる。

更に、この温度上昇の傾向も常に一定ではなく、操業条
件によっても変わってくるので、溶銑温度という情報は
システムの制御対象を代表する情報としての適格性が刻
々変化する、あいまいさを持った情報となる。そこで、
溶銑温度を観測してこれを炉熱の状態の推定に結びつけ
るため、出銑の開始からの経過時間がどのくらいか、と
いうことを念頭に置き、更にプロセス特有のあいまいさ
を含んで考慮することが必要となる。

上記のような観点から出銑中の溶銑温度を把握すると、
その温度分布は第１１図に示されるように表される。図
において、各軸はそれぞれＸ軸；無次元化した時刻 Ｙ輔；溶銑温度 Ｚ輔；出現頻度（発生頻度数率） を意味している。

第１２図は、ｉｌ１図の出銑時刻Ｘ−Ｘ１における溶銑
温度Ｔｉとタップ最高溶銑温度Ｔｍｉの関係を示したも
のである。この図に基づいてタップ最高溶銑温度と炉熱
との関係、及び出現頻度とＣＦ値の関係を調整すると第
１３図に示される３次元関数が得られる。なお、出銑温
度は出銑開始からの経過時間や操業条件に依存した計測
情報であるため、使い分けができるように３０種類以上
用意されており、条件に合わせて自動的に選択される。

第１３図の特性図をＸ軸をセンサデータに置き換えて図
示すると第１４図に示すように表される。

図において、点Ａ１とＡ４とを結んだ直線及び点Ａ３と
Ａ６とを結んだ直線はそれぞれＣＦ値が「０」であり、
両直線の中間部に行くに従ってＣＦ値は大きくなる。そ
して、点Ａ２とＡ５とを結んだ直線ではＣＦ値が最大値
「１」を示しており、最も信頼性が高いことを示してい
る。

このような３次元関数に基づいて炉温を制御した結果、
第１５図に示すように従来のオペレータによる方法に比
べてエラーの発生頻度数が減少していることが分かる。

第１４図の３次元関数はセンサデータの所定の範囲の最
小値と最大値とを直線で結んで構成したものであるが、
第１６図はセンサデータの領域を広げ、且つセンサデー
タの大きさに応じて複数に分割しくこの例では３分割）
、それぞれの分割された領域が連続するように折れ線を
結んで３次元関数を構成している。このような第１６図
の３次元関数は、第１４図の３次元関数に比べてより現
実のセンサデータ、炉熱レベル及びＣＦ値（確信度）の
関係を示している。そして、このＣＦ値の最大値は、各
分割された領域においていずれも「１」を示しているが
、その最大値は各領域毎に異なってもよいことはいうま
でもない。

なお、上記の３次元関数のセンサデータが基準値との差
データ（−測定値一目標値）となりでいるのは、以下の
理由による。

イ）溶銑温度は、成分調整等により目標値が変化する。

口）センサデータについても、操業方針、例えば低燃料
比指向か否かにより日々基準が変更される。

ハ）更に、温度計等は、レンガ等の設置位置の摩耗の程
度により、炉内情況が同じでも検知温度が異なったもの
となる。

３次元関数は、以上の理由により上記の差データを基準
とし、種々の変化に対応できるようにしている。

第１７図はアクション指示、炉熱レベル及び溶銑温度の
関係を示したものである。第１４図の３次元関数による
アクションの指示は■のタップにおいて図の実線で示さ
れるタイミングでなされ、第１６図の３次元関数による
アクション指示（破線）は図のＡ、Ｂに示すタイミング
で行われる。

その結果、第１６図の３次元関数による場合は次の■タ
ップにおいて溶銑温度が目標値になる。これに比べて第
１４図の３次元関数による場合は目標値から若干ずれた
ものとなっている。

第１８図は第１４図及び第１６図の３次元関数を用いた
ときの溶銑温度、Ｓｉ及びＳについての実績を示したも
のであり、第１６図の３次元関数を用いたときの方が第
１４図の場合より優れた特性が得られている。

その結果、第１６図の３次元関数による場合は次の■タ
ップにおいて溶銑温度が目標値になる。これに比べて第
１４図の３次元関数による場合は目標値から若干ずれた
ものとなっている。

第１８図は第１４図及び第１６図の３次元関数を用いた
ときの溶銑温度、Ｓｉ及びＳについての実績を示したも
のであり、第１６図の３次元関数を用いたときの方が第
１４図の場合より優れた特性が得られている。

ところで、上記のアクション判定ＮＳＣについての動作
は壁落ち等がない場合の説明であるが、本実施例では「
壁落ちルール」がアクション補正判断ＫＳグループＤ内
にあり、壁落ちがあると「壁落ちルール」に基づいて推
論演算がなされ、アクション判定ＫＳＣの判断とアクシ
ョン補正判断ＫＳグループの判断の双方が総合判定ＫＳ
で考慮されることになる。以下、詳細に説明する。

第１９図に示すように、高炉（１）の壁の付着物（５１
）が脱落すると、高炉に設置されているセンサ（５２）
がこれを温度の急激な変化として捕えて、その脱落を検
出する。

高炉（１）には第２０図に示すようにシャフト及び冷却
盤（以下Ｃ８という）にそれぞれセンサが取り付けられ
ており、シャフトは５段〜１段の円周方向に８本、Ｃ８
には３段、２段の円周方向に１６本がそれぞれ取り付け
られている。

各センサの出力について、前１時間の平均温度（ｒ口）
を求め、一定のしきい値ΔＴ”Ｃ／ｗｉｎ、ここでは５
０°　Ｃ／ｌ１ｉｎ以上の変化があった時壁落ちがあっ
たと判断する。但し、同一センサで所定の時間以内で壁
落ちと判定された場合には、次に述べる強度ランクには
加えないこととする。

ここで、強度ランクの概念を導入して、次のように１〜
３のランク付けを行う。

強度１；Ｔｌｊ＜Ｔｌｊ ２、Ｔ１ｊ≦Ｔｉｊ＜Ｔ２ｊ ３．Ｔ２ｊ≦Ｔｌｊ 但し、ｉ；１〜８（シャフト） ；１〜１６（Ｃ３） ｊ；１〜７（高さ方向） Ｃ３３段の場合を例にとってみると次のようになる（第
１６図の右側参照）。

Ｔｌｊ；１００°Ｃ Ｔ２ｊ；３００°Ｃ ΔＴ；５０°Ｃ／ｍ１ｎ 第２０図においては各センサの壁落ちめ判定の本数に対
応した補正係数が明示されており、上記において低い温
度で補正係数が大きいのは（ランク１はランク２より補
正係数大である）、低い温度での付着物の脱落は影響が
大きいということによる。更に、脱落の検出数とＣＦ値
との関係は第２１図に示すようになり、それぞれ所定の
本数で確信度が飽和していることが分かる。

次に壁落ち時間Ｔ２を計算する。この壁落ち時間Ｔ２は
壁落ちが発生してから（検出されてから）それが羽口に
到達するまでの時間であり、次式により求められる。

ｃ　ｈ　（＋　−）　ｘα ρ０　　　　ρＣ ｃｈ；時間当りの装入回数（回数／時間）０／Ｃ；鉱石
／コークス重量比 ＣＢ、１チヤージコークス量（Ｔ／ａｈ）ρ。、ρ。；
鉱石、コークス嵩密度（Ｔ／ｍ３）α；圧縮定数 Ｖｊ　　、センサル羽口間の体積（ｍ３）また、この壁
落ちによる影響は付着物が羽口の近傍に行くに従って小
さくなり、その影響が小さくなり始める時間Ｔ１は過去
の経験がら次式のように決定している。

Ｔｌ−７２−α　　　α；６０分 このようにして時間ＴＩ、Ｔ２が求められた後、各段毎
に上記の羽口先降下時間を考慮して補正アクションを求
める。

各段補正アクション−（アクションｆｆ１）Ｘ（ランク
１補正係数十ランク２補正係数十ランク３補正係数） 上記の各段補正アクションは集計されて壁落ちの影１１
ｍとして把握される。なお、上式のアクション量とは、
理論計算及び経験値を考慮して得られた定数である。

例えば壁落ちの影響量が水吹込み比Ｍｏｌにして２．０
ｇ／Ｎｍ”であると判断されると（壁落ちによる溶銑温
度低下を防止するための熱補償量がコークス比２　ｋｇ
　／　Ｔに相当すると考えた場合に、羽口よりより入力
されている水吹込み比Ｍｏｌは２゜０　ｇ　／　Ｎ　ｍ
　３にあたる。）、第２２図に示すように補正アクショ
ン量として−２，０ｇ／Ｎｍ３、即ちを水吹込み比Ｍｏ
ｌを２．０ｇ／Ｎｍ”減少させる補正量を得る。次に、
壁落ちの影響が減少し始める時間Ｔ１に達すると（ここ
ではＴ２の６０分手前の時点）、その影響度が０．５で
あるとしてその影響量は１．０ｇ／Ｎｍ３であると推測
する。従って、補正アクション量として−１，０ｇ／Ｎ
ｍ３を得る。

なお、第２２図においては、計算を簡単にするため、時
間Ｔ１の時点から時間Ｔ２までの影響度が一律に０．５
であるとしたが、影響度は時間Ｔｌの影響度ｒｌＪと時
間Ｔ２の影響度ｒＯＪとを結ぶ直線に従って減少させる
ようにしてもよいことはいうまでもない。

以上のようにしてアクション補正判断Ｋ　Ｓグーループ
で得られた補正アクション量は、総合判定ＫＳＥに基づ
いた推論演算において、アクション判断ＫＳグループの
アクション量に加算されて操業値が求められる。このと
き、補正アクション量は負の値であるから第２２図に示
すように、アクション量から補正アクション量の絶対値
が減算される。このようにして得られた操業値に基づい
て高炉が操業されることになる。

第２３図は溶銑温度と水吹込比との関係を示したもので
あり、実線は壁落ちを考慮しなかった場合の制御実績を
示したもので、破線は壁落ちを考慮した場合の制御実績
である。溶銑温度が１４５９°Ｃの時には壁落ちによる
影響が発生しているが、それに対する処置としては、壁
落ちを考慮しなかった場合には、その影響が現れてがら
Δを時間後（−６時間）に水吹込比を４４ｇ／Ｎｍ３が
ら４０ｇ／Ｎｍ３に減少させている。壁落ちを考慮した
場合には、壁落ちが発生してから７０時間後（−３時間
）に水吹込比を４４　ｇ　／　Ｎ　ｍ　３から３５ｇ／
Ｎｍ”に減少させている。

このように壁落ちを考慮した場合には、溶銑温度が変化
する前に対処できるので、壁落ち後の溶銑温度の変化は
比較的少なくてすみ、目標温度に対する偏差が小さくな
っている。

本実施例による操業実績と、従来のオペレータによる操
業実績とを比較すると、第２４図に示したように溶銑温
度の管理精度の向上が図られていることが分かる。この
ことは、操業管理の標準化ができたことを意味している
。

［発明の効果］ 以上のように本発明によれば、高炉に設置された各種の
データから加工データを作成し、その加工データと経験
等に基づく知識ベースとにより人工知能としての所定の
推論をするようにしたので、従来の経験が十分に生かさ
れ、操業管理の標準化、人間の誤判断の防止、温度９成
分変動の少ない高品質溶銑の次工程への安定供給、炉冷
の回避、省力化等が実現されている。

また、制御装置をコンピュータで実現した際に、知識ベ
ースを基準にしているので演算容量、演算速度を改善し
、且つ高炉の経年変化等の新たな状況に対してもルール
の追加、修正が容易になっている。

そして、各炉熱レベル及び各炉熱推移ＣＦ値を求めるの
に確信関数を使うようにしたので、ルール数、その数値
入力の作業等が軽減されている。

更に、高炉の壁落ちの影響を考慮して次のアクション量
を決定するようにしたので、実際の炉の状態に対応した
制御ができ、このため極めて高精度な炉温制御が可能に
なった。

【図面の簡単な説明】 第１図は本発明の構成を示したブロック図、第２図は本
発明の一実施例に係る高炉炉熱制御装置のブロック図、
第３図は知識ベース及びその推論順序を示したフローチ
ャート、第４図は炉熱レベルの３次元関数を示した特性
図、第５図は推論動作を説明した説明図である。 第６図は羽口推移レベルの３次元関数を示した特性図、
第７図はアクションマトリックスの一例を示した説明図
、第８図はアクションマトリックスの型の一例を示した
説明図、第９図はアクション量の一例を示した説明図で
ある。 第１０図は溶銑温度のタップ内推移を示した特性図、第
１１図〜第１３図は炉熱レベルの３次元関数の作成方法
を示した説明図である。 第１４図は３次元関数の一例を示した説明図、第１５図
は第１４図の３次元関数による実績を示した特性図、第
１６図は３次元関数の他の例を示した説明図、第１７図
は第１４図の３次元関数及び第１６図の３次元関数によ
る制御のアクション指示、炉熱レベル及び溶銑温度の関
係を示した特性図、第１８図は第１４図の３次元関数及
び第１６図の３次元関数による制御実績を示す目標温度
に対する温度差、Ｓｉ及びＳの分布を示した特性図であ
る。 第１９図は高炉の壁付着物の落下を示す説明図、第２０
図は高炉に取り付けられたセンサとその補正係数を示し
た説明図、第２１図は壁落ちの検出数とＣＦ値との関係
を示した特性図、第２２図は壁落ちとその影響との関係
を示した説明図、第２３図は壁落ちがあったときの溶銑
温度と水吹込みとの関係を示した特性図、第２４図は溶
銑温度のエラー発生率を示した特性図である。 （１１）、　（１２）；データ入力手段（１Ｂ）、　（
１４）；加工データ作成手段（１９）、　（２４）；記
憶手段 ＜２２）　；知識ベース格納手段 （２Ｂ）　；推論手段 代理人　弁理士　佐々木　宗　冶 第９図 第１０図 時間１ｍ１ｎ） 第１１図 第１２図 第１７図 一一一４ 第旧図 第１９図 第２２　ｆｆ１ Ｔｏ：　　Ｗ落ｙ＄出ａ、Ｍ’正ア７ シ・“ヨン】ヨノ号ハＬＴＳｅ−Ｎｆすｍ關−

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）高炉に設置された各種のセンサからデータを所定
   のタイミングで取り込むデータ入力手段と、前記センサ
   からのデータに基づいて、羽口埋込み温度、荷下り速度
   、圧力損失、炉頂温度、ガス利用率、ソリューションロ
   ス量等、高炉の状況を示す各種データを作成すると共に
   、該各種データをその基準データと比較して、その差デ
   ータを作成する加工データ作成手段と、 前記各種データ及び差データ（以下加工データという）
   を一時記憶する記憶手段と、 高炉操業についての経験、実績、数式モデル等に基づい
   た各種の知識ベースが記憶された知識ベース格納手段と
   、 前記記憶手段の加工データと前記知識ベース格納手段の
   知識ベースに基づいて炉熱レベル及び炉熱推移を推論し
   、高炉に対するアクション量を決定する推論手段と、 アクション量を出力する手段とを有し、 前記知識ベース格納手段は、炉熱レベルを推定するため
   に使用される炉熱レベル判定知識ベースと、炉熱推移を
   推定するために使用される炉熱推移判定知識ベースと、
   炉熱レベル及び炉熱推移よりアクション量を決定するた
   めに使用されるアクション判定知識ベースと、過去のア
   クション及び外乱に基づいてアクション量の補正値を決
   定するアクション補正知識ベースと、アクション量とア
   クション補正量から実際のアクション量を決定する総合
   判定知識ベースとを含み、 前記炉熱レベル判定知識ベース及び前記炉熱推移判定知
   識ベースは、加工データと炉熱レベルを独立変数とし、
   これらの組み合わせの起こる確からしさ（以下確信度と
   いう）を従属変数とする確信度関数と、この確信度関数
   の適用方法を決定するルール群とをそれぞれ有し、 前記アクション判定知識ベースは、炉熱レベルと炉熱推
   移よりアクション量を決定するルールを有し、総合判定
   知識ベースは、アクション量とアクション補正量から実
   際のアクション量を決定するルールを有し、 更に、前記アクション補正知識ベースは、炉壁付着物の
   脱落を検出し、その脱落位置及び影響量を判定すると共
   に、その判定結果に基づいてその熱補償量及びタイミン
   グを推論するために使用される壁落ち判定ルールを有す
   る ことを特徴とする高炉炉熱制御装置。