JPH05148526A

JPH05148526A - 転炉吹錬方法

Info

Publication number: JPH05148526A
Application number: JP31270491A
Authority: JP
Inventors: Toshio Hatanaka; 聡男畑中; Yasuaki Tachikawa; 泰明立川; Masato Uchio; 政人内尾; Masaki Takenaka; 正樹竹中
Original assignee: NKK Corp; Nippon Kokan Ltd
Current assignee: JFE Engineering Corp
Priority date: 1991-11-27
Filing date: 1991-11-27
Publication date: 1993-06-15

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は、溶湯温度を精度よく推定でき、中
間サブランス測定後においても、炉内反応を直接観察す
ることなく、終点的中率を向上させることができる転炉
吹錬方法を提供することを目的とする。【構成】溶湯の脱炭が進行すると、中期サブランスを
降下して溶湯温度Ｔ_S及び〔Ｃ〕を測定し、これをコン
ピュータ４０に入力する。排ガス成分、各成分の質量、
並びに排ガス流量をそれぞれ検出し、これらの検出値も
コンピュータ４０に入力する。次に、コンピュータ４０
から吹錬開始前に操業データがニューラルネットワーク
が構成されている係数決定コンピュータ５０に与えられ
る。係数決定コンピュータ５０は、処理を行い係数Ｃを
求めコンピュータ４０に与える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、転炉吹錬の終点温度を
的確に把握するための転炉吹錬方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の転炉吹錬方法は、中間サブランス
で得られた溶湯温度及び〔Ｃ〕に基づきダイナミックモ
デルである脱炭反応の推移を予測し、この脱炭反応の予
測量から溶湯の温度上昇量を推定していた。そして、推
定した昇温量に基づき吹錬終了時の溶湯温度（終点温
度）が目標となる出鋼温度範囲に入るように吹錬を適宜
制御していた。この従来の方法における問題点を解決す
るためになされた発明として、特開平２−１９４１１号
公報「転炉吹錬方法」があり、次の内容が記載されてい
る。

【０００３】この発明に係る転炉吹錬方法においては、
炉ガスの成分及び量を随時測定し、炉ガス中に存在する
酸素量を把握し、下記（３）式を用いてガス中の酸素存
在量から炉内の蓄積酸素量ＷＯ₂を求める。

【０００４】

【数２】

【０００５】次に下記（４）式を用いて蓄積酸素量変化
率ｄＷＯ₂／ｄＯ₂を求める。

【０００６】

【数３】

【０００７】次に、下記（５）式に示す数式モデルを用
いて溶湯の昇温量ΔＴを算出する。

【０００８】

【数４】

【０００９】一方、中間サブランス測定により溶湯温度
Ｔ_Sを実測し、下記（６）式に示す関係から、サブラン
ス測定からｔ秒経過後の溶湯温度Ｔ_Tを求める。

【００１０】

【数５】

【００１１】そして、これにより温度Ｔ_Tが所定の目標
温度Ｔに一致するまでの経過時間ｔを推定する。

【００１２】ところで、実操業においては、中間サブラ
ンス測定から時間ｔが経過した時点で、副原料の投入等
の作業が未だ完了していない場合があり、吹錬を終了さ
せることができない場合がある。そこで、その時点での
実際の溶湯温度が目標温度以下の場合は、目標温度に到
達するまでの時間を求める一方、そのまま吹錬を続行し
て吹き止め時期を延長し、溶湯温度を目標温度に近づけ
る。一方、実際の溶湯温度が目標温度を越えている場合
は、所定量の冷却剤を転炉内に投入し、溶湯温度を下げ
ていた。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】本発明が解決しようと
する課題を次に説明する。従来技術である特開平２−１
９４１１号公報「転炉吹錬方法」において、（５）式の
係数Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの決定方法は明確に記述されていな
いが、これらの係数のなかには、操業条件と密接に関係
するものがある。そのような係数を操業条件により調整
していくことが、（５）式の精度を維持するうえで必要
である。

【００１４】係数Ａは、ＷＯ₂の増加に対する昇温量の
比率を示すものであり、特に吹錬末期においては、Ｆｅ
が酸化してＦｅＯになる際の反応熱に相当するものであ
る。したがって、係数Ａは、理論的に決まるものであ
り、操業条件に依存するパラメータではない。

【００１５】係数Ｂは、スラグに吸熱される比率を示す
パラメータであり、主にスラグ組成に依存する。スラグ
組成は、脱りん処理を予め施した溶銑を使用する吹錬か
どうかで大きく異なるが、それ以外の要因ではあまり変
化しない。従って、係数Ｂとしては、脱りん処理済みの
溶銑を使用する吹錬と使用しない吹錬の２ケースについ
て決定すればよい。

【００１６】係数Ｄは、冷却剤の冷却能を表すものであ
るから、冷却剤の銘柄のみに依存し、他の操業条件には
依存しないから定量化は容易である。

【００１７】このように、上記係数Ａ，Ｂ，Ｄは操業条
件に依存しないか、または依存しても定量化が容易なパ
ラメータである。

【００１８】これに対し、係数Ｃは、溶湯からの拔熱量
を表すものであり、炉体状態や溶銑配合率、溶湯の攪拌
力（底吹き条件、ランス高さ）等に依存する。例えば、
図２、図３、図４、図５、図６、図７、図８に示すデー
タが得られている。図２は係数Ｃと底吹きノズル本数と
の関係を示す図、図３は係数Ｃとランス高さとの関係を
示す図、図４は係数Ｃと底吹き流量との関係を示す図、
図５は係数Ｃと溶銑配合率との関係を示す図、図６は係
数Ｃと非製鋼時間との関係を示す図、図７は係数Ｃと炉
齢との関係を示す図、図８は係数Ｃと炉体耐火物吹き付
け量との関係を示す図である。これらの操業条件を考慮
して係数Ｃを数式モデルにより定式化することは困難で
あるか、もしくは多大な労力を必要とする。

【００１９】このような場合、操業条件をできるだけ基
準化して、その操業条件のもとで得られたデータを解析
し、重回帰分析により定式化する方法が用いられること
が多い。しかしながら、この方法では、操業の基準が変
化する毎にデータを解析する必要があり、多大な労力を
要する。このため、所望の精度を維持することが困難で
ある場合が多い。

【００２０】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、操業条件に対応した係数Ｃを適正
に決定することにより、溶湯温度を精度よく推定でき、
中間サブランス測定後においても、炉内反応を直接観察
することなく、終点的中率を向上させることができる転
炉吹錬方法を提供することを目的とする。

【００２１】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の手段として本発明は、転炉吹錬中に生じる炉ガスの成
分及び量を随時検出し、検出結果からそのときの転炉内
の酸素成分の存在量を把握し、これから炉内の酸化反応
量を把握し、酸化反応量、溶湯温度並びに時間の関数を
表す所定の数式モデルを用いて溶湯温度の変化量を算出
する一方、サブランス法により転炉内溶湯の温度を実測
してこれを初期値とし、この初期値及び前記温度変化量
とに基づき吹錬中に刻々変化する溶湯温度を推定する方
法において、溶湯温度実績値から（７）式より逆算され
た係数Ｃを教師データとして学習させたニューラルネッ
トワークを構成しておき、吹錬の１ヒート毎に操業デー
タをニューラルネットワークの入力層に与えることによ
り、溶湯の昇温量をもとめるための係数Ｃを求めること
とした転炉吹錬方法である。

【００２２】

【数６】

【００２３】

【作用】次に、本発明の作用を説明する。前述したよう
に、係数Ｃはさまざまな操業条件と密接な関係にある。
例えば、溶湯の攪拌力（図２と図３と図４）、溶銑配合
率（図５）、炉体状態（図６と図７と図８）に依存する
ことがわかる。

【００２４】本発明は、この点に着目して、係数Ｃと密
接な関係がある操業データを入力層に与え、教師データ
としての実績溶湯温度から逆算された係数Ｃをとり、数
多くの事例を学習したニューラルネットワークをあらか
じめ構成しておき、この学習したニューラルネットワー
クを用いて、溶湯温度の推定を行なうものである。

【００２５】吹錬１ヒート毎に与えられる操業条件を前
記ニューラルネットワークの入力層に与えると、係数Ｃ
が決定される。

【００２６】ニューラルネットワークの手法を用いた理
由は、学習機能が優れており、上記現象を論理的に数式
化することは困難であり、膨大な労力を必要とするから
である。係数Ｃが吹錬毎に決定すると、（７）式に従っ
て溶湯温度が推定できる。

【００２７】

【実施例】以下、図面を参照してこの発明の実施例につ
いて具体的に説明する。図１は本発明の実施例を示す構
成図である。図１において、１０は転炉、１２は溶湯、
１４は底吹きノズル、１６と２２は配管、１８と２４と
３６は流量計、２０はメインランス、２６はフード、２
８はダクト、３０はシュート、３２は秤量器、３４と３
５は分析計、４０はプロセスコンピュータ、５０は係数
決定コンピュータ、５１は記憶装置である。

【００２８】転炉１０は底吹きノズル１４を介して攪拌
ガスを溶湯１２に吹き込みつつ、メインランス２０の酸
素ジェットを湯面に吹き付けるように構成された複合吹
錬炉である。底吹きノズル１４に連通する配管１６及び
メインランス２０に連通する配管２２にはそれぞれ流量
形１８及び２４が設けられ、それぞれがプロセスコンピ
ュータ４０の入力側に接続されている。コンピュータ４
０は、入力データを記憶するメモリ、種々の演算を実行
する演算部、メモリにストアされたデータを順次呼び出
してデータ処理するＣＰＵ（中央演算装置）をそれぞれ
有し、各種プロセスデータを集めて所定のスタティック
モデル及びダイナミックモデルに対応する数式モデルに
基づき吹錬の最適条件を求め、最適制御指令を各所の機
器に発するようになっている。

【００２９】ダクト２８のフード２６が転炉１０の装入
口を覆うように設けられ、転炉内で発生したガスがダク
ト２８により排ガス処理装置（図示せず）に導かれるよ
うになっている。シュータ３０が転炉装入口近傍のダク
ト２８に取付けられ、秤量器３２で秤量された副原料が
シュータ３０を介してダクト２８内に切り出され、更
に、これが転炉内に落下するようになっている。一方、
ガス分析計３４及び質量分析計３５がダクト２８の最上
部に取付けられ、排ガスの成分及び質量が検出されるよ
うになっている。また、排ガス流量計３６がダクト下部
の絞りのところに設けられ、排ガスの流量が検出される
ようになっている。

【００３０】なお、秤量器３２、ガス分析計３４、質量
分析計３５並びに流量計３６のそれぞれは、コンピュー
タ４０の入力側に接続されている。

【００３１】また、転炉１０の上方にはサブランス装置
（図示せず）が設けられ、サブランスを下降させると装
入口から転炉内にサブランス先端が挿入されて溶湯１２
に浸漬されるようになっている。因みに、サブランス先
端にはプローブが装着されており、溶湯温度及び炭素濃
度〔Ｃ〕が直ちに検出されるようになっている。

【００３２】次に、この実施例において終点温度を推定
する場合について説明する。吹錬末期に至り、溶湯の脱
炭が進行すると、中期サブランスを降下して溶湯温度Ｔ
_S及び〔Ｃ〕を測定し、これをコンピュータ４０に入力
する。

【００３３】排ガス成分、各成分の質量、並びに排ガス
流量をそれぞれ検出し、これらの検出値もコンピュータ
４０に入力する。これらデータから（ＯＵＴＰＵＴＯ
₂）量を算出する。一方、送酸量、副原料の成分及び投
入量、底吹きガス量、並びに侵入空気の量から（ＩＮＰ
ＵＴＯ₂）量を求め、これと（ＯＵＴＰＵＴＯ₂）
量から蓄積酸素量ＷＯ₂を算出する。これに基づき蓄積
酸素量変化率ｄＷＯ₂／ｄＯ₂を求める。更に、中間サ
ブランス時からｔ秒後の昇温量ΔＴを求め、溶湯温度Ｔ
を求める。

【００３４】次に、係数Ｃの決定方法を説明する。コン
ピュータ４０から吹錬開始前に操業データがニューラル
ネットワークが構成されている係数決定コンピュータ５
０に与えられる。係数決定コンピュータ５０は、処理を
行い係数Ｃを求めコンピュータ４０に与える。

【００３５】本実施例では、操業データとして次の９種
のデータを使った。溶湯の攪拌力と関係のある底吹きノ
ズル本数、底吹きノズル種類、ランス種類、底吹き流量
制御パターン種類、ランス高さ制御パターン種類、並び
に、炉体状態と関係のある非製鋼時間と炉齢と炉体耐火
物吹き付け量及び溶銑配合率である。

【００３６】図９に本実施例におけるニューラルネット
ワークの構成を示す。ニューラルネットワークの入力層
は、前記９種のデータを入力とする９個のニューロンで
構成される。中間層としては、１層で９個のニューロン
で構成される。全体として、ニューラルネットワークは
３層構造をなしている。

【００３７】一方、学習は次のようにして行う。実績温
度が入力された時点で、（７）式を逆算することにより
係数Ｃが算出される。操業データと逆算された係数Ｃ
は、係数決定コンピュータ５０に転送されて記憶装置５
１に格納される。学習が必要となった時は、係数決定コ
ンピュータ５０を起動する。実際には、６０００ヒート
のデータを学習させた。

【００３８】本実施例の方法を用いて吹錬した溶湯温度
の推定精度の結果を図１０に示す。溶湯温度の推定精度
は±６℃であり、図１１に示す従来の方法を用いて吹錬
した溶湯温度の推定精度±１０℃に比べて明確に精度が
向上した。また、図１２は溶銑配合率を変えた場合の溶
湯温度の推定精度を示す図である。また、図１３は炉齢
が異なる場合の溶湯温度の推定精度を示す図である。図
１２と図１３に示すように、操業条件が変化しても溶湯
温度の推定精度を高いレベルで維持することができた。
脱りん溶銑でない吹錬での本実施例における係数は、Ａ
＝１０．５２、Ｂ＝−０．０３３、Ｃは７．０〜１１．
０であった。

【００３９】

【発明の効果】本発明によれば、中間サブランス測定後
においても炉内反応を直接観察することなく、溶湯温度
をオンラインで連続的に高精度に推定することができ
る。このため、終点的中率を向上させることができ、転
炉操業の生産性を向上させることができた。図１４は月
毎の終点温度の的中率の変化を示す図である。図１４に
示すように、終点温度の的中率の月平均は、従来が９４
％〜９８％だったものを、平均約９８．４％に向上させ
ることができた。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示す構成図である。

【図２】係数Ｃと底吹きノズル本数との関係を示す図で
ある。

【図３】係数Ｃとランス高さとの関係を示す図である。

【図４】係数Ｃと底吹き流量との関係を示す図である。

【図５】係数Ｃと溶銑配合率との関係を示す図である。

【図６】係数Ｃと非製鋼時間との関係を示す図である。

【図７】係数Ｃと炉齢との関係を示す図である。

【図８】係数Ｃと炉体耐火物吹き付け量との関係を示す
図である。

【図９】本実施例におけるニューラルネットワークの構
成図である。

【図１０】本実施例の方法を用いて吹錬した溶湯温度の
推定精度の結果示す図である。

【図１１】従来の方法を用いて吹錬した溶湯温度の推定
精度を示す図である。

【図１２】溶銑配合率を変えた場合の溶湯温度の推定精
度を示す図である。

【図１３】炉齢が異なる場合の溶湯温度の推定精度を示
す図である。

【図１４】月毎の終点温度の的中率の変化を示す図であ
る。

【符号の説明】

１０転炉１２溶湯１４底吹きノズル１６、２２配管１８、２４、３６流量計２０メインランス２６フード２８ダクト３０シュート３２秤量器３４、３５分析計４０プロセスコンピュータ５０係数決定コンピュータ５１記憶装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者竹中正樹東京都千代田区丸の内１丁目１番２号日本鋼管株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】転炉吹錬中に生じる炉ガスの成分及び量を
随時検出し、検出結果からそのときの転炉内の酸素成分
の存在量を把握し、これから炉内の酸化反応量を把握
し、酸化反応量と溶湯温度並びに時間の関数を表す所定
の数式モデルを用いて溶湯温度の変化量を算出する一
方、サブランス法により転炉内溶湯の温度を実測してこ
れを初期値とし、この初期値及び前記温度変化量とに基
づき吹錬中に刻々変化する溶湯温度を推定する方法にお
いて、溶湯温度実績値から（１）式より逆算された係数
Ｃを教師データとして学習させたニューラルネットワー
クを構成しておき、吹錬の１ヒート毎に操業データをニ
ューラルネットワークの入力層に与えることにより、溶
湯の昇温量をもとめるための係数Ｃを求めることを特徴
とする転炉吹錬方法。【数１】