JPH059519A - 高炉操業制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 高炉の炉況診断結果にもとづき操業条件を制
御する場合において、アクションの結果を自動的に評価
してより精度のよい制御を行なうように制御システムに
修正を加えていくものである。 【構成】 高炉の炉況を示す複数のデータを点数化し、
この点数の合計等の組合せにより炉況ランク価を求めア
クション区分を決定し実行する。実行したアクションの
効果が現れるべき時間後の炉況ランク価をアクション決
定時のものと比較し、効果が過剰、不十分のときにはア
クション区分を変更する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は製鉄用の高炉について炉
況診断結果にもとづき操業条件を制御する方法に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】製鉄用の高炉は自動制御の対象としては
外乱変動要因が多くむだ時間が非常に長いこと、根本的
には全体的な数式モデルがなく因果関係が不明確な点が
多いなどから困難な問題が多い。このため高炉操業者が
各種センサの情報や羽口を覗いたときの目視情報等から
経験に基づいて定性的に炉況を予測し、実施アクション
を決定することが長らく行なわれてきた。

【０００３】しかしこの方法では操業者の個人差があ
り、また結果の定量的判定ができないため、近年の知識
工学の発展に伴いエキスパートシステムの適用が検討さ
れるようになってきた。これは熟練操業者の知識をルー
ルとして構築した知識ベースを用い認識−行動サイクル
を繰り返すプロダクションシステムがその例である。し
かしこのタイプのプロダクションシステムでは知識ベー
スが固定的に構築されているため操業者が制御結果を解
析して評価し、知識ベースを修正することが行なわれ
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記の知識ベースを操
業者が解析する方法では個人差があり、定量的判定が困
難であるという問題がある。

【０００５】この問題に対処するには知識ベースの自動
的な更新すなわち学習を行なわせることをシステム自体
に組み込むことが考えられる。この例として高炉の操業
に限定したものではないが特開平１−２８８９２６号公
報には「ｉｆ−ｔｈｅｎ」形式のプロダクションシステ
ムにおいて確信度（ｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｆａｃｔｏ
ｒ：ＣＦ値）を導入し、推論の結果により自動的に確信
度を更新するシステムが提案されている。

【０００６】しかし制御型のシステムでは確信度による
ルールの優先順位をどうするかなど知識間の矛盾が生じ
たときの評価方法が未解決であり、問題が複雑化するお
それがある。さらには高炉ではアクションの実施効果の
現れが遅くアクションの効果がその時点では評価できな
い。したがってアクションの種類による時間遅れを考慮
に入れる必要性が生ずる。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は上記問題点を解
決するものであって、高炉の炉況を示す複数のデータを
点数化し、知識ベースおよびデータテーブルにもとづき
前記複数のデータの点数の組合せにより炉況ランク価を
求め、この炉況ランク価に応じて１以上の段階の炉況予
裕度削減アクション、静観、１以上の段階の炉況立て直
しアクションのアクション区分を決定し、前記アクショ
ン区分によりアクションを実行し、実行したアクション
の効果が現れるべき時間後の炉況ランク価を先のアクシ
ョン実行時の炉況ランク価と比較し、アクションの効果
が不十分のときにはより強いアクションを行なうよう前
記炉況ランク価の前記点数の組合せの区分を変更し、ア
クションの効果が過剰のときにはより弱いアクションを
行なうよう前記炉況ランク価の前記点数の組合せの区分
を変更し、この変更にもとづき前記データテーブルの内
容を修正することを特徴とする高炉操業制御方法であ
る。

【０００８】

【作用】本発明においては、炉況を示す複数のデータを
点数化し、知識ベースおよびデータテーブルにもとづき
この複数データの組合せにより炉況ランク価を求めてア
クション区分を決定する。ここで知識ベースはエキスパ
ートの知識によるルール等であり、データテーブルは広
い意味では知識ベースに入るが、ここでは各種パラメー
タのデータであって修正の対象となるものである。この
場合複数のデータの組合せには種々の方法がある。最も
単純なものは複数のデータを点数化して加算しこれを炉
況ランク価とすればよい。またデータの性格上他のデー
タと一緒に加算せず、他のデータとの組合せによってラ
ンクづけした方が良い場合もある。

【０００９】図２は複数の操業データの処理方法の例を
示すフローチャートである。Ａ ₁〜Ａ _n、Ｂ ₁〜Ｂ _mの
データが示されているが、Ａ ₁〜Ａ _nのデータのみでＢ
₁〜Ｂ _mがない場合は単にデータを点数化して加算１１
するだけということになる。これにＢ ₁〜Ｂ _mのデータ
が加わるとＡ ₁〜Ａ _nのデータと両方で２次元的区分に
よる炉況ランク価２１が求まることになる。この例にお
いてＡ ₁〜Ａ _nは複数でＢ ₁〜Ｂ _mはＢ ₁の１種類のデ
ータのみといった組合せでもよいし、さらに別のデータ
Ｃ ₁〜Ｃ _l（図示せず）をこれと同様に組合せて３次元
的区分にすることもできる。またこのような組合せをス
テップを分けて行ない１次判定、２次判定、・・・・と
いう形式にすることもできる。このようにして求めた炉
況ランク価にもとづきアクション区分２２が決定され
る。

【００１０】アクションは炉況予裕度削減か、静観か、
炉況立て直しかに分かれる。炉況予裕度削減アクショ
ン、炉況立て直しアクションはそれぞれ複数の段階に分
けてもよい。たとえばそれぞれ２段階に分ければ全部で
５段階のアクションが炉況ランク価にもとづいて決定さ
れることになる。上記の炉況予裕度削減アクションは高
炉はコスト低減のためできるだけ原単位を下げる、たと
えば銑鉄トン当たりのコークス量を低下させるという要
請にもとづくものである。

【００１１】決定されたアクションは実行された後、ア
クションの効果が現れるべき時間後において評価され
る。すなわちアクション実行時の炉況ランク価と評価時
の炉況ランク価を比較し、アクション実行の効果を評価
する。評価の結果によりデータテーブルの内容が修正さ
れ、次回のアクション決定の際のデータとされる。

【００１２】上の場合においてアクションの効果が不十
分のときにはより強いアクションを行なうよう炉況ラン
ク価の点数の組合せの区分を変更する。またアクション
の効果が過剰にときには逆により弱いアクションを行な
う（静観する場合も含む）よう変更する。なお、炉況ラ
ンク価によるアクション区分の修正は必ずしもすべての
種類のデータに関して行なう必要はない。たとえば図２
でＡ ₁〜Ａ _n、Ｂ ₁〜Ｂ _mのデータがあるとき、炉況ラ
ンク価によるアクション区分の修正はもっぱらＡ ₁〜Ａ
_nのデータに関してのみ行ない、Ｂ ₁〜Ｂ _mに関しては
固定しておいてもよい。

【００１３】このようにして同じ知識ベースにもとづく
制御を行ないながらデータテーブルの修正によりアクシ
ョン決定をより適正なものにしていき、制御の精度を自
動的に向上させることができる。

【００１４】

【実施例】以下に本発明の実施例について説明する。図
１は本発明の高炉操業制御方法を実施するための装置の
ブロックダイヤグラムである。操業データ１０は推論エ
ンジン２０に入力され、先に図２で説明したように複数
のデータの点数の組合せにより炉況ランク価、アクショ
ン区分を求める。推論エンジン２０は知識ベース５０と
各種パラメータのデータテーブル６０により駆動され
る。これらの内容はキーボード１００からエデイタ９０
を介して入力される。また決定されたアクション３０は
デイスプレー４０に表示される。

【００１５】これの具体例について以下に示す。片持ゾ
ンデの中心温度によるガス流分布データ、通気指数、炉
下部温度、炉頂で測定した荷下がり状況、還元状況の５
項目のデータＡ ₁〜Ａ ₅について最も良好な４点から最
も悪い１点までの点数にする。そうするとこれらの合計
点は最高点が２０点、最低点が５点になる。すなわち図
２のフローチャートでいうとＡ ₁〜Ａ ₅のデータにより
点数化１１が求められたことになる。

【００１６】次に炉熱が目標値より高いか低いかで一番
高いのが４点、低いのが１点の４段階の評価をする。図
２でＢ ₁がこのデータに相当し、点数化１２がこの評価
値である。ここで炉熱はＨＭＴ（ｈｏｔ ｍｅｔａｌ
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）ベースのものであり、出銑温
度の平均値から求める。

【００１７】

【表１】 これらのデータにより知識ベース５０とデータテーブル
６０にもとづいて炉況ランク価を求めてアクション区分
が決定される。表１はその例でデータＡ ₁〜Ａ₅の合計
点により５段階の区分に分けられ、さらにＢ ₁の点数と
の組合せによりアクション区分が決定される。この例に
おいてはアクションはコークス装入量であり、炉況が良
好なときにはコークス比を減らして炉況予裕度を削減
し、炉況が不良のときにはコークス比を増加させて炉況
立て直しをする。Ａ ₁〜Ａ ₅のデータとＢ ₁のデータと
を一緒に加算して合計点としなかったのはＢ ₁の炉熱の
データはＡ ₁〜Ａ ₅のデータより直接的なものであり、
別個にアクションの判断材料とするのが適当だからであ
る。すなわち炉熱はそれ自体が制御目標とされるもので
あり、従来からの高炉の制御においてはこれのみを対象
としたものも多い。

【００１８】このようにしてアクションを実行した後、
それが炉況にどのような影響を与えたか評価をする。高
炉においてはアクションの効果が現れるまでの時間が一
般に長く、たとえば炉頂から装入するコークス量を変え
たときには８時間位かかる。したがってアクションの種
類によりどれだけの時間後に評価すべきか定めておく。
評価の具体的な実行方法を以下に述べる。

【００１９】図１に示すように炉況を示す操業データ１
０は上記の実行したアクション３０のデータと共にデー
タベース７０に逐次蓄えられ評価処理８０が行なわれ
る。ここでは実行したアクション３０のうち前後一定時
間内に他のアクションのないものを抽出する。これはア
クションが一定時間内に複数回行なわれている場合、そ
の影響を各アクション毎に抽出分離することができない
ためである。そして上記抽出したアクションの中から評
価すべきアクション決定にかかわるものを抽出し、アク
ション実施時点と評価時点の炉況ランク価を比較する。

【００２０】そしてアクションの効果が不足か過剰かに
よってデータテーブル６０にある炉況ランク価の基準点
の点数を修正する。すなわちこの実施例では表１のＡ ₁
〜Ａ₅のデータの合計点による区分の範囲を変える。こ
の場合Ｂ ₁のデータによる点数の区分は変えない。この
ように一部にデータのみについての点数の区分を変える
ことも行なわれる。なおこの修正によって知識ベース５
０の内容は影響を受けない。

【００２１】

【発明の効果】本発明によれば熟練作業者の知識ベース
にもとづいて高炉操業を制御する方法において、炉況を
示すデータにもとづく炉況ランク価の基準値をアクショ
ンの結果により自動的に修正することができる。これに
より、炉況データに対するアクションの程度をより適正
化でき、制御精度の向上を人手を介さず行なっていくこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の高炉操業制御方法を実施するための装
置の例を示すブロックダイヤグラム

【図２】本発明における操業データの処理方法を示すフ
ローチャート

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 【請求項１】 高炉の炉況を示す複数のデータを点数化
   し、知識ベースおよびデータテーブルにもとづき前記複
   数のデータの点数の組合せにより炉況ランク価を求め、
   この炉況ランク価に応じて１以上の段階の炉況予裕度削
   減アクション、静観、１以上の段階の炉況立て直しアク
   ションのアクション区分を決定し、前記アクション区分
   によりアクションを実行し、実行したアクションの効果
   が現れるべき時間後の炉況ランク価を先のアクション実
   行時の炉況ランク価と比較し、 アクションの効果が不十分のときにはより強いアクショ
   ンを行なうよう前記炉況ランク価の前記点数の組合せの
   区分を変更し、アクションの効果が過剰のときにはより
   弱いアクションを行なうよう前記炉況ランク価の前記点
   数の組合せの区分を変更し、この変更にもとづき前記デ
   ータテーブルの内容を修正することを特徴とする高炉操
   業制御方法。