JPH0420961B2

JPH0420961B2 -

Info

Publication number: JPH0420961B2
Application number: JP61113795A
Authority: JP
Inventors: Kazumasa Wakimoto; Motohiro Shibata; Koji Ishii; Masaaki Sakurai
Original assignee: Nippon Kokan Ltd
Current assignee: JFE Engineering Corp
Priority date: 1986-05-20
Filing date: 1986-05-20
Publication date: 1992-04-07
Also published as: CA1270310A; EP0246618B1; DE3751178D1; DE3751178T2; EP0246618A2; EP0246618A3; JPS62270708A; US4857106A; BR8702589A; CN87103627A

Description

【発明の詳細な説明】

〔産業上の利用分野〕本発明は、高炉温度制御方法、特に高炉内の溶
銑温度の制御方法に関する。〔従来の技術〕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、従来一般に高炉操業者が高
炉に設置された種々のセンサーからの情報を定性
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
が、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、操業アクシヨンの基準化が難
しいと共に、評価が定量的でないため操業解析が
行いにくいという問題点があつた。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換元量を求め、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
値との差によつて銑中Si含有量の長周期変動を防
止するための補正項を負荷した法定式によつて送
風湿分を決定し、この送風湿分決定値によつて炉
内における熱収支を制御するようにしたものであ
り、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
現したものである。〔発明が解決しようとする問題点〕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、センサーからの情報を
解析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ユ
ータは言語として例えばフオ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つて
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めんどうな作業になるという
問題点があつた。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、高炉内の溶銑温度を一定に制
御することができ、そして、コンピユータで実現
した際にその演算容量が小さく、かつ高炉の経年
変化を対してもその変更が容易な高炉温度制御方
法を得ることを目的とする。〔問題点を解決するための手段〕本発明に係る高炉炉熱制御方法は、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、前記センサからの
データに基づいて荷下り速度、圧力損失、シヤフ
ト圧力、シヤフト温度、固定ゾンデの温度、ガス
利用率、炉口ゾンデの温度等高炉の状況を示す各
種データを作成する手段及び前記各種データをそ
の基準データと比較して真偽データを作成する手
段、真偽データを一時記憶する記憶手段、高炉に
ついての経験・実績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手段、及び前記記憶手
段の真偽データと前記知識ベース手段の知識ベー
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ヨン量も決定する推論手段を
備えたものである。前記の各種データを作成する
手段及び真偽データを作成する手段は、推論手段
にて推論演算をする際に必要な高炉の真偽データ
得るためのものであり、前処理演算機能の役割を
果たしている。〔作用〕本発明においては、データ入力手段からの高炉
データを高炉の状況を示す各種データを作成した
後真偽データを作成し、その真偽データと知識ベ
ースとに基づいた人工知能としての推論演算を
し、高炉に対するアクシヨン量を決定する。〔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１図は本発明の一実施例に係る方法を実施
した高炉炉温制御システムの概念図であり、図に
おいて、１は高炉、１０は従来から高炉の管理・
制御等に用いられている大型のコンピユータであ
り、各種センサ１１からのデータを時系列に入力
処理する時系列処理手段１２、時系列フアイル手
段１３及びシステム処理手段１４を含んでいる
が、これらは従来の検出システムと同様な構成か
らなるものである。この実施例では上記各装置
に、時系列処理手段（人工知能用）１６、時系列
フアイル手段（人工知能用）１７、センサーデー
タ前処理手段１８及びインターフエース・バツフ
ア１９が組込まれている。図において一点鎖線で
囲まれたこれらの装置は、次に述べる小型のコン
ピユータでの演算のためにセンサーデータの前処
理を行うものである。２０は小型コンピユータで、知識ベース１（異
常炉況診断用）２１、知識ベース２（炉熱判定
用）２２、知識ベース３（炉熱アクシヨン用）２
３、共通データバツフア２４及び推論エンジン２
５が含まれている。３０はCRTで、推論エンジ
ン２５の推論の結果が表示される。３１は制御機
器で、推論エンジン２５の推論の結果に基づいて
高炉の温度制御するために送風湿度を調整するも
のである。第２図は第１図の概念図のハード構成を示す図
で、所謂エキスパートシステムと称されるもので
ある。なお、第２図の大型コンピユータ１０は第
１図の概念図のうち破線で示された構成部分に対
応する部分が主として示されている。第２図のセ
ンサ１１ａ，１１ｂ，１１ｃは第１図の各種のセ
ンサ１１に対応し、センサとしては例えば高炉の
温度センサ、圧力センサ、ガスセンサ等従来の高
炉に配置されて全てのセンサが該当する。４１は
インターフエース、４２はCPU、４３はプログ
ラムが格納されたROM、４４，４５はRAMで、
４６はインターフエースである。CPU４２及び
ROM４３はそこに格納されたプログラムに基づ
いて、第１図の時系列処理手段１６及びセンサー
データ前処理手段１８を構成している。RAM４
４は第１図の時系列フアイル手段１７を構成して
いる。RAM４５は後述する前処理が行われたセ
ンサーデータを一時格納しておく記憶手段で、イ
ンターフエース４６と共に第１図のインターフエ
ース・バツフア１９を構成している。第２図の小型コンピユータ２０において、４７
はキーボード、４８はインターフエース、４９は
CPU、５０はROM、５２〜５４はRAM、５５
はインターフエースである。CPU４９及びROM
５０はそこに格納されたプログラムに基づいて、
第１図の推論エンジン手段２５を構成している。
RAM５１は第１図の知識ベース１，２１を、
RAM５２は知識ベース２２を構成している。こ
れらのRAM５１，５２はその記憶内容が確定さ
れたものとなつている場合にはROMで構成して
もよい。RAM５３は知識ベース３，２３を構成
しており、システム構築者がその記憶内容の変
更・追加を行う場合にはキーボード４７により入
力して、インターフエース４８を介してその内容
を記憶させる。RAM５４は第１図の共通データ
バツフア手段２４を構成しており、大型コンピユ
ータ１０のRAM４５に格納されたデータがイン
ターフエース４６を介して格納される。CPU４
９で演算された結果は、インターフエース５５を
介してCRT３０に表示される。なお、本実施例
では時系列処理手段１６、時系列フアイル手段１
７及びセンサーデータ前処理手段１８を大型コン
ピユータ１０に組込んだ例を示しているが、これ
は既存の大型コンピユータ１０の余つている容量
を有効に利用しようとするものであり、従つて、
これらは小型コンピユータ２０に組込んでもよい
ことはいうまでもない。以上の構成からなる本実施例の動作を、第３図
のフローチヤート、第４図〜第６図の説明図を参
照しながら説明する。 (1) まず、各種のセンサ１１のデータを時系列処
理手段１６により順次所定のタイミングで読取
り、時系列フアイル手段１７に格納する（ステ
ツプS1）。この動作は、具体的には第２図の
CPU４２の命令動作によりセンサー１１ａ，
１１ｂ，１１ｃ…のデータをインターフエース
４１を介してRAM４４に格納することで実現
される。 (2) 時系列フアイル手段１７に格納されたデータ
はセンサーデータ前処理手段１８にてデータ処
理される（ステツプS2）。この動作は第２図の
CPU４２によりなされる。以下センサーデー
タ前処理の内容を具体的に説明する。このセンサーデータ前処理には、荷下り、圧
力損失、温度、ガス利用率及び出銑滓に関する
データ処理がなされる。 (a) 荷下り； (a‐1)荷下り速度Vi（ｉ＝１〜４）着床から指定時間（30秒間）内のデー
タはその処理をしない。以降は１分毎に Vi＝１分間の降下量／１分間を計算する。巻上げ時の計算前回計算〜巻上げの間が１分未満のとき
は次のようにしてViを求める。 Vi＝前回１分間の降下量＋今回降下量／１分間＋今
回経過時間上記、以外の間のViは最新のVi計
算値とする。ただしVmin〜Vmaxの範囲
外のときは、さらに前のVi計算値とする。
（スリツプ時などのデータを除くため） (a‐2)荷下り速度のバラツキσVi（ｉ＝１〜４）但し、＝（₀ 〓^t=-n Vit）／（ｎ＋１）そして、計算は最新１時間とする（ｎ＝59）。 (a‐3)荷下り遅れ量V_vi 但し、 (イ) 現時点（ｋ＝０）より前に逆上つて始め
てV₀を超えた所を見付ける（なければ１
時間前の点）。 (ロ) そこからV_B以下となつた所（ｋ＝−k′）
より現時点まで積算する（１時間前から
V_B以下なら全て積算する。）。 V₀：理論降下速度 ΔV_B：設定値 V_B＝V₀−ΔV_B 理論降下速度：V₀ V_p＝ｈCB／ρc＋Ｏ／Ｃ・CB／ρo／Ｓ・V_B／V_B′・１／Pig量 CB：コークスベース（1^ch当りのコークス量） ρ_c：コークス嵩密度Ｏ／Ｃ：鉱石／コークス比 ρ_p：鉱石平均嵩密度 V_B：送風流量 V_B′：送風原単位…設定（しきい値） Pig量：予定出銑量／ch Ｓ：炉口断面積ｋ：補正係数 (a‐4) 平均荷下り速度 (b) 圧力損失； (b‐1) 圧損（通気性）k_b、k_p′ (イ) K_b K_b＝P_b ²−P_p ²／V_bpsh ¹・⁷ （注）熱風炉切替注は計算しない。 P_b：送風圧力 P_p：炉頂圧力 V_bpsh：ボツシユガス速度 (ロ) K_b−k_p′＞ΔK_bi（ｌ＝１、２）の判定時 K_p′＝K_p：通常時＝K_p−ｆ（ΔV_x）：減風時（ΔV_x）：減風量 (b‐2) １日平均圧損（7°01′〜7°00′）K_p； K_p＝（₀ 〓^t=-n K_bt）／（ｎ＋１）但し、 (イ) 熱風炉切替中（＝充圧中）及び減風中の
K_btはK_pの計算から除外する。 (ロ) 計算結果が指定範囲（Kmin〜Kmax）
外のときは、さらに前日のK_pを使用する。 (b‐3) 圧損のバラツキ（最新１時間分）ρ_kb （注）熱風炉切替中は計算から除外する。

【式】、ｎ59 (b‐4) 安定状態のシヤフト圧力平均 _ij（ｉ＝１〜４、ｊ＝１〜10：40ケ）；
１時間平均値（x^o01′〜Ｘ＋1^o00′）但し、パイロツトシステムのシヤフト圧
力変動因子から安定・不安定を判定し、安
定なら今回の１時間平均値を用い、不安定
なら前回と同じ値を用いる。 (c) 温度； (c‐1) シヤフト温度上昇 dT_ij／dt＝T_ij（現在値）−T_ij（３分前の値） (c‐2) 安定状態のシヤフト温度平均 _ij（ｉ＝１〜８、１〜４、ｊ＝１〜
７：40ケ）；１時間平均値（x^o01′〜Ｘ＋1^o
00′）但し、x^o01′〜Ｘ＋1^o00′の間に dT_ij／dt50℃／３分の変化が１回でもあれば、前回のT_ijをそのまま用いる。 (c‐3) 固定ゾンデ温度上昇 dT^fij／dt＝T^fij（現在値）−T^fij（３分前の値） (c‐4) 安定状態の固定ゾンデ温度平均 T^fij（ｉ＝１〜８、１〜16、ｊ＝１〜
２：24ケ）；１時間平均値（x^o01′〜Ｘ＋1^o
00′）但し、x^o01′〜Ｘ＋1^o00′の間に dT^fij／dt100℃／３分の変化が１回でもあれば、前回のをそのまま用いる。 (d) ガス利用率； (d‐1) ηco下降 dηco／dt＝ηco（現在値）−ηco（３分前） ηco＝CO₂／（CO＋CO₂） (d‐2) ηco下降量Δco Δηco＝ηco（現在値）−ηco（９分前の値） (e) 出銑滓； (e‐1) 炉口ゾンデ温度中心(1) Tc＝₄ 〓ⁱ⁼¹ Tci／４ (e‐2) 炉口ゾンデ温度中心(2) Tc′（現在値）−Tc′（ｔ分前の値）＜ΔTc Tc′：現在値を含め、過去30分間のTcデー
タの一次回帰による現在の推定値 (e‐3) 炉ゾンデ温度周辺(1) (e‐4) 炉口ゾンデ温度周辺(2) Te′（現在値）−Te′（ｔ分前の値）＜ΔTe Te′：Tc′と同様の計算にて求める。 (e‐5) １日平均送風圧力 (イ) P_b（7^o01′〜7^o00′の平均）但し、熱風炉切替中、減風中は計算から
除外する。計算結果がP_bmin〜P_bmaxの範
囲外のとき前回のP_bをそのまま使用する。 (ロ) P_b−P_b′＞ΔP_bにおいて； P_b＝_b：通常時 _b−f′（ΔVx）：減風時以上のようにして(a)〜(e)について求めた諸デ
ータをそれぞれ所定の基準値と比較して、所定
の真偽データを作成し、インターフエース・バ
ツフア１９に格納する。具体的には第２図の
RAM４５に格納する。 (3) 次にインターフエース・バツフア１９に格納
された真偽データを共通データバツフア２４に
転送する（ステツプS3）。具体的には第２図の
RAM４５に格納されたデータをインターフス
４６を介してRAM５４に転送する。 (4) 推論エンジン手段２５は、知識ベース２，２
２及び知識ベース３，２３に予め格納されてい
る知識データと共通データバツフア２４の真偽
データとに基づいて高炉内の状況を推論する
（ステツプS4）。具体的にはRAM５２，５３の
データとRAM５４のデータに基づいて、CPU
４９が所定の演算をする。ここで、知識ベース２，２２，３，２３は推
論の効率等を考慮して第４図に示すような炉熱
判断、炉熱推移、アクシヨン判断及びアクシヨ
ン補正をするための知識ユニツトから構成され
ている。これらは主にオペレータの知識や経験
をIF〜THEN〜型のプロダクシヨンルールと
して表現されており、さらに各々のルールの曖
昧さを表す指示としてCF値（Certainty
Factor：確信度）を導入して、推論の信頼性
を高めている。推論エンジン手段２５においては、第４図に
示すようにまず、炉熱レベル及び炉熱推移が判
定され、次にこれらの判定結果に基づいてアク
シヨン量が判定される。このアクシヨン量は所
定の補正がなされ、その結果は外部制御機器３
１に送られアクシヨン動作がなされ、高炉が具
体的に制御される。 (4‐1) 炉熱判断；ここで、炉熱レベルの判定についての詳細
を第５図に基づいて説明する。知識ベース
２，２２に格納されている知識ベースには溶
接温度関係ルールと人間判断ルールとがあ
り、以下それぞれについて説明する。 (イ) 溶銑温度関係ルールこの溶銑温度関係ルールにおいては、炉
熱レベルを次表に時示すような複数の段階
（１〜７）に分けて、各炉熱レベルの確信
度（CF値）が判定される（炉熱レベル判
定１、CFh1）。

【表】

【表】そして、この判定結果において、炉熱レ
ベル“１”（特大冷）又は炉熱レベル“２”
（大冷）の確信値（CF１）が所定のWx以
上になつた場合には、次の人間判断ルール
が適用される。 (ロ) 人間判断ルールこれには羽口状況ルールとスラブ色番ル
ールとがある。羽口状況ルールではその入
力として、以前の設定のまま、不明、良
い、普通、悪いの入力が選択さる（炉熱レ
ベル判定２−１）。また、スラグ色番ルー
ルにおいても、以前の設定のまま、不明、
色番（１〜５、１；良い、２；普通、３〜
５；悪い）の入力が選択される（炉熱レベ
ル判定２−２）。そして、（上記の炉熱レベ
ル判定２−１，２−２の結果を加算して炉
熱レベルを判定し（炉熱レベル判定２）、
次表に示す確信度テーブルが作成される。

【表】以上の炉熱レベル判定１及び炉熱レベル判
定２の各判定結果（CFh1、CFh2）を加算し
て各炉熱レベル１〜７（大熱〜特大冷）につ
いてのCF値（CFh3）を求める（炉熱レベル
判定３）。 (4‐2) 炉熱推移；この炉熱推移を判定するには、第６図に示
すように溶銑温度関係ルール、センサ関係ル
ール及び炉況指数ルールとがあり、各ルール
について次表に示すＣ１〜Ｃ５についての
CF値を求める。

【表】 (イ) 溶銑温度関係ルールこのルールにおいては(a)現タツプ一前タ
ツプの推移及び(b)前タツプ一前々タツプ推
の各推移のCF値を求め、そのCF度を単純
加算する（炉熱推移判定１）。 (ロ) センサ関係ルールこのルールには、(a)羽口埋込温度ルー
ル、(b)荷下り速度ルール、(c)送風圧力ルー
ル、(d)ガス利用率ルール、(e)ソリユーシヨ
ンロス量ルール及び(f)炉頂温度ルールがあ
る。(a)〜(f)の各ルールはいずれも各レベル
のCF値と推移のCF値とそれぞれ求め、そ
れらを加算してCF値を求めている（炉熱
推移CFc2−１〜CFc2−２）。 (ハ) 炉況指数（パイロツトシステムの短期診
断値）ルールこのルールにおいては各推移区分のCF
値を求める（炉熱推移CFc2−７）。以上の炉熱推移判定結果CFc2−１〜
CFc2−７のCF値を各区分（C1〜C5）に
ついてそれぞれ加算してCF値（CFh2）を
求める（炉熱推移判定２）。次に、炉熱推移判定１及び炉熱推移判定
２のCF値を加算して各区分（C1〜C5）に
ついてのCF値（CFc3）をもとめる（炉熱
推移判定３）。 (4‐3) アクシヨン判断；以上のようにして炉熱レベル（L1〜L7）
及び炉熱推移（C1〜C5）についてのCF値に
基づいて次表に示すアクシヨン量が判定され
る。

【表】ここで、aijのCF値は次式により求められ
る。 aijのCF値＝炉熱レベルの区分ｉのCF値×
炉熱推移の区分ｊのCF値ここでaijのCF値は次のいずれかのアクシ
ヨン量に対応している。

【表】なお、上記において表−４は炉熱レベルと
炉熱推移の各区分のCF値から作成するが、
例えば炉熱レベル及び炉熱推移の各区分の
CF値が所定の設定値（a_lp、a_cp）未満の場合
には“０”として計算し、又は条件によつて
はそのまま計算する。また、表−４のうち
CF値が設定値以上のものについて対応する
アクシヨンをCF値の降順に表示し、オペレ
ートのガイドとしたり、或いは同一アクシヨ
ンが複数ある場合には、CF値が最大のもの
のみを表示してオペレータの便宜を図ると良
い。 (4‐4) アクシヨン量の補正過去のアクシヨン・外乱しの中でセンサや
炉熱に対する効果が残つているものがあれ
ば、アクシヨン判定で求めたアクシヨン量を
補正する。この場合外乱としては、壁落ちや
コークス水分の急変がある。ここで、アクシ
ヨンの種類と量は次のとおりである。

【表】

〔発明の効果〕

本発明は以上のように高炉に配置された各種の
データから真偽データを作成し、そのデータと知
識ベース手段に記憶された経験等に基づいた知識
ベースとに基づいた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、システムをコンピユータで実現した場合に
もその容量は極めて小さなものですむ。更に高炉
の経験変化に対しても知識ベース手段の記憶内容
を変更するだけですみ、変更が極めて容易であ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る方法を実施し
た高炉炉温制御システムを示す概念図、第２図は
第１図の概念図のハード構成を示すブロツク図、
第３図は第１図のシステムの動作を示すフローチ
ヤート、第４図〜第６図は知識ベースの構成及び
その推論過程を示す説明図、である。

Claims

【特許請求の範囲】１高炉に配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、前記センサからのデータに基づいて荷下り速
度、圧力損失、シヤフト圧力、シヤフト温度、固
定ゾンデの温度、ガス利用率、炉口ゾンデの温度
等高炉の状況を示す各種データを作成する手段、前記各種データをその基準データと比較して真
偽データを作成する手段、真偽データを一時記憶する記憶手段、高炉についての経験・実績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手段、及び前記記憶手段の真偽データと前記知識ベース手
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ヨン量を決定す
る推論手段を有することを特徴とする高炉炉熱制御方法。