JPH0598325A - Device for controlling distribution of charging materials in blast furnace - Google Patents

Device for controlling distribution of charging materials in blast furnace

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Publication number
JPH0598325A
JPH0598325A JP25888291A JP25888291A JPH0598325A JP H0598325 A JPH0598325 A JP H0598325A JP 25888291 A JP25888291 A JP 25888291A JP 25888291 A JP25888291 A JP 25888291A JP H0598325 A JPH0598325 A JP H0598325A
Authority
JP
Japan
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action
flow
gas flow
furnace
charging
Prior art date
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Pending
Application number
JP25888291A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Mamoru Inaba
護 稲葉
Taichi Aoki
太一 青木
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JFE Engineering Corp
Original Assignee
NKK Corp
Nippon Kokan Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by NKK Corp, Nippon Kokan Ltd filed Critical NKK Corp
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Publication of JPH0598325A publication Critical patent/JPH0598325A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To control the distribution of raw materials in a blast furnace automatically and to always stabilize a furnace condition by optimizing a gas flow distribution while considering the operational condition, such as the intensity and the shifting direction of gas flow, the waiting time for charging the raw material, the reduction of blasting, the action history of the raw material distribution, the residual iron quantity, the iron tapping condition in the blast furnace. CONSTITUTION:Knowledges relating to the blast furnace operation are resistered and corrected as a knowledge base and data from various kinds of sensors arranged in the blast furnace are fetched into a process computer in the prescribed period and the included noise is removed, and respective data based on the knowledge base with the operational experiences and the model experiment are inferred as the intensity and the shifting tendency of the gas flow in each sensor. This result is synthesized as the intensity and the shifting tendency of the gas flow in a center part, a peripheral part and a local part in the furnace based on the information and the knowledge relating to the time of charging the raw material and reducing the blasting, etc., and by various kinds of the decided matrix relating to the synthesized result and the charging material from the operational condition, the change in the raw material blending, etc., is corrected in advance and the action means and the action quantity in the distribution of the charging raw material are automatically controlled to stabilize the furnace condition.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は高炉の炉内における装
入物分布制御を通じてガス流を制御してガス流分布と操
業の安定化を図るための制御装置に関する
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a control device for controlling a gas flow through a distribution control of a charge in a furnace of a blast furnace to stabilize the gas flow distribution and operation.

【0002】[0002]

【従来の技術】図25は装入物分布制御と炉内状況を示
した図であり、表1は溶融帯の位置・形状と操業状況を
示した表である。
2. Description of the Related Art FIG. 25 is a diagram showing the distribution control of the charge and the condition inside the furnace, and Table 1 is a table showing the position and shape of the melting zone and the operating condition.

【0003】[0003]

【表1】 [Table 1]

【0004】一般にコークスの燃焼によって発生する還
元ガス(以下ガスと称する)が高炉内の中心部に多く流
れることを中心流、炉壁部に多く流れることを周辺流、
また局部的に多く流れることを局所流と呼んでいる。通
常、高炉に装入される原料はコークスの方が鉱石より粒
経が大きく、また、コークスは還元粉化も起こらないた
めコークスの方が通気性も良い。更に、鉱石が溶けるゾ
ーン(以下溶融帯と称する)では鉱石層の通気抵抗はコ
ークス層の200〜300倍になり、ガスはコークス層
(溶融帯でのコークス層を以下スリットと称する)を通
過して流れる。
Generally, a large amount of reducing gas (hereinafter referred to as gas) generated by the combustion of coke flows in the center of the blast furnace, and a large amount of the reducing gas flows in the furnace wall.
In addition, a large amount of flow locally is called local flow. Usually, coke has a larger grain size than ore as a raw material to be charged into a blast furnace, and since coke does not undergo reduction pulverization, coke has better air permeability. Further, in the zone where the ore is melted (hereinafter referred to as the melting zone), the ventilation resistance of the ore layer is 200 to 300 times that of the coke layer, and the gas passes through the coke layer (the coke layer in the melting zone is hereinafter referred to as the slit). Flowing.

【0005】高炉では中心部に多くコークスを装入する
と中心流になり、溶融帯形状も富士山形になり、スリッ
ト数も増えてガス流が安定する。また、炉壁部に多くコ
ークスを装入すると周辺流になり、炉壁付着物の除去に
役立つといわれている。更に、局部的に多く流れると局
所流となり吹抜けやスリップなど突発的な異常炉況を誘
発する原因になる。このため、安定操業をするには装入
物分布を制御してガス流を安定にすること、また、局所
流の発生を検知して局部的に他と異なったアクションを
取ることにより局所流の成長を防止することが必要であ
る。
When a large amount of coke is charged in the center of the blast furnace, it becomes a central flow, the melting zone shape becomes Mt. Fuji shape, the number of slits increases, and the gas flow becomes stable. Also, if a large amount of coke is charged into the furnace wall, it becomes a peripheral flow, which is said to be useful for removing deposits on the furnace wall. Furthermore, if a large amount of local flow occurs, it becomes a local flow, which causes a sudden abnormal reactor condition such as blow through or slip. Therefore, for stable operation, the distribution of the charge is controlled to stabilize the gas flow, and the local flow is detected by detecting the occurrence of the local flow and taking a locally different action. It is necessary to prevent growth.

【0006】ベル式高炉の場合には、原料の装入は大ベ
ルの開閉動作によって行われる。そして、1回の大ベル
開閉動作をバッチと呼び、コークスと鉱石は数バッチ
(例えばコークス2バッチ、鉱石3バッチ)に分けて装
入される。これを5バッチ装入といい、5バッチをまと
めて1チャージと呼んでいる。通常操業でチャージ間隔
は約10分である。
In the case of a bell type blast furnace, charging of raw materials is performed by opening and closing a large bell. One large bell opening / closing operation is called a batch, and the coke and ore are charged in several batches (for example, 2 batches of coke and 3 batches of ore). This is called 5 batch charging, and 5 batches are collectively called 1 charge. In normal operation, the charging interval is about 10 minutes.

【0007】図26はMAの設置状況を示す図であり、
(a)はその平面図、(b)は側面図である。大ベルか
ら自由落下する原料の着地位置を制御するため、高炉に
は約20個のMAが円周方向に等間隔で設置されてい
て、MAのストロークを炉壁部から中心部に向かって移
動できるようになっている。そして、装入物分布制御は
チャージを周期としてバッチ単位にMAのストロークを
変えて行われる。また、SL(大ベルから装入物表面ま
での距離)を上下させると、装入原料の落下位置が変
り、鉱石ベース(装入する鉱石とコークスの比)を変え
れば装入物表面性状が変り、細粒原料の使用割合が変れ
ば装入物表面の傾斜角が変り、時系列排出速度を変えれ
ば装入物表面での原料の流れ方が変るので、いずれも半
径方向での装入物分布制御に利用できる。
FIG. 26 is a diagram showing the installation status of the MA.
(A) is the top view, (b) is a side view. In order to control the landing position of the raw material that falls freely from the large bell, about 20 MAs are installed in the blast furnace at equal intervals in the circumferential direction, and the MA stroke moves from the furnace wall to the center. You can do it. Then, the charge distribution control is performed by changing the MA stroke in batch units with the charge cycle. Also, if SL (the distance from the large bell to the surface of the charge) is raised or lowered, the dropping position of the charging raw material changes, and if the ore base (the ratio of the ore to be charged and the coke) is changed, the surface property of the charging is changed. If the usage rate of the fine-grain raw material changes, the inclination angle of the charging surface changes, and if the time-series discharge speed changes, the flow of the raw material changes on the charging surface. It can be used for distribution control.

【0008】これまでMAと装入分布の関係は、例えば
『材料とプロセス(1)1988,p74』に開示され
ている。しかし、その内容は炉内のコークスと鉱石の層
厚分布をゾンデで間欠的に測定した結果や、屋外模型実
験で得られた結果に基づきMAアクションと装入物分布
の関係を定式化したものであり、実操業におけるガス流
の強度や推移傾向などからアクションり量を決定し、M
Aを制御してガス流分布の最適化を狙ったような一貫し
たシステム技術はまだ確立されていなかった。
The relationship between MA and charging distribution has been disclosed in, for example, "Materials and Process (1) 1988, p74". However, the content is a formalization of the relationship between MA action and charge distribution based on the results of intermittent measurements of layer thickness distribution of coke and ore in the furnace with a sonde, and the results obtained in outdoor model tests. Therefore, the amount of action is determined from the strength of the gas flow in the actual operation and the tendency of transition, and M
A consistent system technology aiming at controlling A and optimizing the gas flow distribution has not yet been established.

【0009】また、センサ情報をもとに吹抜けやスリッ
プなどを予知する技術は、例えば特開昭62−2707
12号公報に開示されている。しかし、これは吹抜けや
スリップの予知を目的としたシステムであり、高炉のガ
ス流分布の最適化を目的とした一貫したシステムではな
い。更に、特開平2−182815号公報には知識工学
的手法を用いて推論し、MA、SL、鉱石ベース、細粒
原料の使用割合及び時系列排出速度を制御する方法が提
案されているが、これらのアクションの選択基準やアク
ション量の決定基準が具体的でなく、また、炉内残銑量
による影響が考慮されていないなどの問題がある。
A technique for predicting blow-through or slip based on sensor information is disclosed in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 62-2707.
No. 12 publication. However, this is a system for the purpose of predicting blow-through and slip, not a consistent system for optimizing the gas flow distribution in the blast furnace. Further, JP-A-2-182815 proposes a method of controlling the MA, SL, ore base, use ratio of fine grain raw material and time-series discharge rate by inferring using a knowledge engineering method. There are problems that the selection criteria for these actions and the criteria for determining the action amount are not concrete, and the influence of the amount of residual iron in the reactor is not taken into consideration.

【0010】[0010]

【発明が解決しようとする課題】本発明は、この様な状
況に鑑みてなされたものであり、高炉の炉内におけるガ
ス流の強度や推移傾向、装入待や減風、装入物分布のア
クション履歴、残銑量や出銑状況などの操業状態を加味
してガス流分布を最適化するためのアクション手段及び
アクション量を決定し、自動制御することを可能にした
高炉装入物分布制御装置を提供することを目的とする
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of such a situation, and the strength and transition tendency of the gas flow in the furnace of the blast furnace, charging waiting, reducing wind, charging distribution Blast furnace charge distribution that enables automatic control by determining the action means and action amount for optimizing the gas flow distribution by taking into consideration the action history of the system, the operating conditions such as the amount of remaining pig iron and the tapping situation, etc. Aiming to provide a control device

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】この発明に係る高炉装入
物分布装置は、高炉操業に関する知識を知識ベースとし
て登録・修正する手段と、高炉に設置された各種センサ
からデータを所定の周期でプロセスコンピュータに取込
む手段と、取込んだデータに含まれるノイズを除去する
手段と、操業経験やモデル実験で得られた知識ベースを
もとにノイズを除去したデータをセンサ別にガス流の強
度及び推移傾向として推論する手段と、その推論結果を
装入待や減風などに関する情報と知識ベースをもとに中
心流、周辺流、局所流に関するガス流の強度と推移傾向
として合成する手段と、合成結果をその時の操業状況と
操業方針より装入物分布のアクション手段を決定し、M
Aアクション決定マトリックス、SLアクション決定マ
トリックス、鉱石ベースアクション決定マトリックス、
細粒原料使用量変更アクション決定マトリックス、及び
時系列排出速度アクション決定マトリックスのいずれか
に当てはめて、アクション量を決定する手段と、このア
クション量を装入物分布アクション履歴や送風圧力の変
更、炉内残銑量など一過性の要因を加味したり、配合変
更など将来の事象を先取りして補正する手段と、補正後
の装入物分布のアクション量をPLCに送信して自動制
御させる手段と、補正後の装入物分布のアクション手段
とアクション量をオペレータにガイダンスする手段を備
えている。
A blast furnace charge distribution apparatus according to the present invention includes means for registering and correcting knowledge about blast furnace operation as a knowledge base, and data from various sensors installed in the blast furnace at predetermined intervals. A means to take in the process computer, a means to remove the noise contained in the taken data, and the noise-removed data based on the operating experience and the knowledge base obtained from model experiments. A means to infer as a transition tendency, and a means to synthesize the inference result as intensity and transition tendency of the gas flow regarding the central flow, peripheral flow, and local flow based on information and knowledge base about charging and wind reduction, etc. Based on the combined result, determine the action means of the distribution of the charge based on the operation status and operation policy at that time, and
A action decision matrix, SL action decision matrix, ore-based action decision matrix,
A means for determining the action amount by applying it to either the fine grain raw material usage change action determination matrix or the time-series discharge rate action determination matrix, and the action amount, the distribution of charge distribution action history, change of blast pressure, furnace A means for adding a temporary factor such as the amount of residual iron in the interior, a means for preemptively compensating for future events such as a composition change, and a means for automatically transmitting the corrected amount of the charge distribution action to the PLC. And a means for guiding the operator of the amount of action of the corrected distribution of the charge and the amount of action.

【0012】[0012]

【作用】この発明においては、高炉操業に関する知識が
知識ベースとして登録・修正され、また、高炉に設置さ
れている各種センサからデータが所定の周期でプロセス
コンピュータに取込まれる。そして、取込まれたデータ
に含まれたノイズが除去され、操業経験やモデル実験で
得られた知識ベースをもとにノイズを除去したデータに
ついてセンサ別にガス流の強度と推移傾向として推論す
る。その推論結果を装入待や減風などに関する情報と知
識をもとに中心流、周辺流及び局所流に関するガス流の
強度及び推移傾向として合成する。その合成結果とその
時の操業状況と操業方針より装入物分布のアクション手
段を決定し、MAアクション決定マトリックス、SLア
クション決定マトリックス、鉱石ベースアクション決定
マトリックス、細粒原料使用量アクション決定マトリッ
クス、及び時系列排出速度アクション決定マトリックス
のいずれかに当てはめアクション量を決定する。更に、
アクション量を装入物分布アクション履歴や送風圧力の
変更、炉内残銑量など一過性の要因を加味したり、配合
変更など将来の事象を先取りして補正する。そして、補
正後の装入物分布のアクション手段とアクション量をP
LCに送信して自動制御する。また、補正後の装入物分
布のアクション手段とアクション量をオペレータにガイ
ダンスする。
According to the present invention, knowledge about blast furnace operation is registered / corrected as a knowledge base, and data from various sensors installed in the blast furnace is taken into the process computer at a predetermined cycle. Then, the noise included in the acquired data is removed, and the noise-removed data is inferred as the intensity and transition tendency of the gas flow for each sensor based on the operating experience and the knowledge base obtained from the model experiment. The inference result is synthesized as the strength and transition tendency of the gas flow with respect to the central flow, peripheral flow and local flow based on the information and knowledge about charging and wind reduction. The action means of the distribution of the charge is determined from the synthetic result and the operation situation and operation policy at that time, and the MA action decision matrix, the SL action decision matrix, the ore-based action decision matrix, the fine grain raw material usage action decision matrix, and the time are determined. Apply to any of the series emission rate action determination matrices to determine the action amount. Furthermore,
The action amount is corrected by taking into account future factors such as changes in the charge distribution action history and changes in blast pressure, transient factors such as the amount of residual iron in the furnace, and changes in the composition in advance. Then, the action means and the action amount of the corrected distribution of charges are set to P
Transmit to LC for automatic control. Further, the operator is instructed on the action means and the action amount of the corrected distribution of the charge.

【0013】[0013]

【実施例】図1はこの発明の一実施例に係る高炉装入物
分布制御装置の概念図である。図において、10は高炉
であり、炉壁上部には円周方向に固定ゾンデ(温度と成
分を測定)やシャフト温度計が、その下には水平ゾンデ
(半径方向ガス温度、成分)が設置されている。また、
炉頂部には炉口ゾンデ(半径方向ガス温度、成分)炉口
テレビ(装入物表面の温度分布を面として測定)、装入
物ゾンデ(半径方向装入物表面形状、コークスと鉱石の
層厚分布)など各種センサとMAが設置されている。
1 is a conceptual diagram of a blast furnace charge distribution control apparatus according to an embodiment of the present invention. In the figure, 10 is a blast furnace, in which a fixed sonde (measurement of temperature and component) and a shaft thermometer are installed in the circumferential direction on the upper part of the furnace wall, and a horizontal sonde (radial gas temperature, component) is installed below it. ing. Also,
At the top of the furnace, the throat sonde (radial gas temperature, composition) throat TV (measured as the surface temperature distribution on the charge surface), charge sonde (radial charge surface shape, layer of coke and ore) Various sensors such as thickness distribution) and MA are installed.

【0014】20は従来から高炉の制御に用いられてい
るプロセスコンピュータである。このコンピュータ20
は、高炉に設置された各種センサからデータを所定の周
期でプロセスコンピュータに取込む手段21と、取込ん
だデータに含まれるノイズを除去する手段22と、装入
待や減風23、装入物分布のアクション履歴24、出銑
状況25などの情報を随時取込で保存するファイル手段
26と、推論結果や過程をオペレータにガイダンスする
手段27と、ガイダンス結果をPLC40に送信して装
入物分布を自動制御する手段28と、プロセスコンピュ
ータが待っているデータを知識処理コンピュータ30に
送信したり、知識処理した結果を受信したりする手段2
9とを内蔵しており、それらをそのシステムプログラム
より実現している。
Reference numeral 20 is a process computer conventionally used for controlling the blast furnace. This computer 20
Is a means 21 for fetching data from various sensors installed in the blast furnace into a process computer at a predetermined cycle, a means 22 for removing noise contained in the fetched data, a charging standby, a wind reduction 23, a charging. File means 26 for saving and storing information such as action history 24 of the object distribution and tapping situation 25 at any time, means 27 for guiding the operator of the inference result and process, and the charging result by transmitting the guidance result to the PLC 40. A means 28 for automatically controlling the distribution and a means 2 for transmitting the data that the process computer is waiting for to the knowledge processing computer 30 and receiving the result of the knowledge processing.
9 and 9 are built in, and they are realized by the system program.

【0015】30は知識処理コンピュータであり、高炉
の操業に関する知識を知識ベース31として登録・修正
する手段と、プロセスコンピュータ20から受信したデ
ータと知識ベース31をもとに中心流、周辺流、及び局
所流に関するガス流の強度と推移傾向として推論する手
段32と、その結果を装入待や減風などに関する情報と
知識ベースをもとにガス流の強度と推移傾向として合成
する手段33と、合成結果とその時の操業状況と操業方
針より装入物分布のアクション手段を決定し、MAアク
ション決定マトリックス、SLアクション決定マトリッ
クス、鉱石ベースアクション決定マトリックス、細粒原
料使用量変更アクション決定マトリックス、及び時系列
排出速度アクション決定マトリツクスのいずれかに当て
はめアクション量を決定する手段34と、このアクショ
ン量を装入物分布アクション履歴や送風圧力の変更、炉
内残銑量など一過性の要因を加味したり、配合変更など
将来の事象を先取りして補正する手段35と、推論に必
要なデータをプロセスコンピュータ20から受信し、推
論結果をプロセカコンピュータに送信する手段37とを
内蔵しており、それらをそのシステムプログラムより実
現している。
Reference numeral 30 denotes a knowledge processing computer, which registers and corrects knowledge about the operation of the blast furnace as a knowledge base 31, and based on the data received from the process computer 20 and the knowledge base 31, a central flow, a peripheral flow, and Means 32 for deducing the strength and transition tendency of the gas flow related to the local flow, and means 33 for synthesizing the result as the strength and the transition tendency of the gas flow based on the information on charging and wind reduction and the knowledge base, The action means for distribution of the charge is determined from the synthesis result and the operation status and operation policy at that time, and the MA action decision matrix, SL action decision matrix, ore-based action decision matrix, fine grain raw material usage change action decision matrix, and time Series emission rate Action decision Apply to any of the matrix Action amount The means 34 for determining and the action amount are corrected by taking into account transient factors such as change of charge distribution action history and change of blast pressure, amount of residual iron in the furnace, and future events such as composition change in advance. It incorporates means 35 and means 37 for receiving data necessary for inference from the process computer 20 and transmitting inference results to the proseca computer, and these are realized by the system program thereof.

【0016】このようにプロセスコンピュータ20と知
識処理コンピュータ30とに装置が分かれているのは、
従来のシステム技術で処理する部分と、人工知能応用技
術で処理すべき部分とがあり、これらを分けた方がシス
テム開発上都合が良いからであって、この発明にとって
本質的なことではない。従って、1台のコンピュータを
論理的に分割して双方の手段を実現すれば1台のコンピ
ュータで実現することができる。
As described above, the apparatus is divided into the process computer 20 and the knowledge processing computer 30.
This is because there is a part to be processed by the conventional system technology and a part to be processed by the artificial intelligence application technology, and it is convenient for system development to divide these parts, and it is not essential to the present invention. Therefore, if one computer is logically divided and both means are realized, it can be realized by one computer.

【0017】(1)前処理方法 各種のセンサデータはプロセスコンピュータ20の定周
期処理機能により、所定の周期で取込まれ、ファイル2
11に格納した後データに含まれるノイズを除去して、
制御情報として意味ある情報を抽出するために前処理が
行われる。前処理ではセンサの種類とセンサデータに含
まれるノイズの状態を考慮し、ガス流判断に有効なデー
タとするため指数平滑や1次回帰などの手法でデータ処
理をしている。
(1) Preprocessing Method Various sensor data are taken in at a predetermined cycle by the constant cycle processing function of the process computer 20, and the file 2
After storing in 11, remove the noise contained in the data,
Pre-processing is performed to extract meaningful information as control information. In the pre-processing, data processing is performed by exponential smoothing, linear regression, etc. in order to consider the type of sensor and the state of noise contained in the sensor data, and to make the data effective for gas flow determination.

【0018】a.指数平滑A. Exponential smoothing

【数1】 Sn=(1−1/t)*Sn−1+Rn/t Sn:時刻nにおける指数平滑後の値 Sn−1:時刻n−1における指数平滑後の値 Rn:時刻nにおける指数平滑前の値 t:時定数1≦tでセンサ毎に定める n,t単位は分## EQU00001 ## Sn = (1-1 / t) * Sn-1 + Rn / t Sn: Value after exponential smoothing at time n Sn-1: Value after exponential smoothing at time n-1 Rn: Exponential smoothing at time n Previous value t: Specified for each sensor with time constant 1 ≤ t n, t Unit is minute

【0019】b.1次回帰B. Primary regression

【数2】 [Equation 2]

【0020】τ≦ti≦0:基準点は推論実行時刻、 τ:時定数、n:有効データ数 Xo:1次回帰データ そして、Sn又はXoはガス流の強度や推移傾向の判断
に使われる。
Τ ≦ ti ≦ 0: reference point is inference execution time, τ: time constant, n: number of valid data Xo: first-order regression data, and Sn or Xo is used to judge the strength and transition tendency of the gas flow. ..

【0021】(2)ガス流の強度判定 前処理結果は知識コンピュータ30に送られ、センサ別
に学習制御された基準値をもとにガス流の強度を判断す
る。以下に基準値の決め方とガス流の強度の判断例を示
す。 (2−1)基準値の決め方 基準値は日平均値をもとに指数平滑法を用いて決定し、
設備や操業の経時的変化に容易に対応できるようにし
た。
(2) Judgment of strength of gas flow The result of pre-processing is sent to the knowledge computer 30, and the strength of gas flow is judged based on the reference value learned and controlled for each sensor. Below is an example of how to determine the reference value and how to determine the strength of the gas flow. (2-1) How to determine the reference value The reference value is determined using the exponential smoothing method based on the daily average value,
We have made it possible to easily respond to changes over time in equipment and operations.

【0022】[0022]

【数3】 [Equation 3]

【0023】また、指数平滑定数α(0≦α≦1)は、
装入待時間、減風時間、MAのアクション回数などの関
数とし、更に、装入待時間、減風時間、MAのアクショ
ン回数などは操業経験やオンライン実験をもとに図2の
(a)〜(h)に示す関数で表現し、特種な操業要因を
除去している。
The exponential smoothing constant α (0≤α≤1) is
It is a function of the charging waiting time, the wind reduction time, the number of MA actions, etc. Furthermore, the charging waiting time, the wind reduction time, the number of MA actions, etc. are based on operating experience and online experiments. It is expressed by the function shown in (h) to remove the special operation factor.

【0024】[0024]

【数4】 α=α1×α2×α3×α4×α5×α6×α7×α8 α1=f(装入待時間) α2=f(減風時間) α3=f(MAアクション回数) α4=f(SLアクション回数) α5=f(鉱石ベースアクション回数) α6=f(細粒原料変更回数) α7=f(時系列排出速度変更回数) α8=f(全てのアクション回数) ここで、装入時間(装入から次の装入までの間隔)は、
平均装入待時間より待ち時間が長いものを対象とし、装
入待時間を次式により求める。
Α = α1 × α2 × α3 × α4 × α5 × α6 × α7 × α8 α1 = f (charging waiting time) α2 = f (wind reduction time) α3 = f (number of MA actions) α4 = f ( SL action number) α5 = f (ore base action number) α6 = f (fine grain raw material change number) α7 = f (time-series discharge rate change number) α8 = f (all action number) where charging time ( The interval from charging to the next charging) is
The target waiting time is longer than the average charging waiting time, and the charging waiting time is calculated by the following formula.

【0025】[0025]

【数5】 [Equation 5]

【0026】また、減風時間(目標送風量より送風量を
減らした時間)は、減風した時間と減風量をもとに経験
的に次式で計算している。
The wind reduction time (the time when the air flow rate is reduced from the target air flow rate) is empirically calculated by the following equation based on the time when the air flow is reduced and the air flow reduction amount.

【0027】[0027]

【数6】 [Equation 6]

【0028】(2−2)ガス流の強度判定 水平ゾンデ、炉口ゾンデ、炉口テレビなど半径方向のガ
ス温度や成分を計測しているセンサ情報は中心流や周辺
流の判断に利用できる。また、固定ゾンデなどは周辺流
の判断に利用できる。更に、炉口テレビや固定ゾンデな
どは局所流の判断に利用できる。図3はガス流強度とガ
ス温度や成分の関係を示したものであり、一般にガス流
が強いとガス温度は高く、ガス利用率(CO/CO)
は低くなる。
(2-2) Judgment of strength of gas flow Sensor information for measuring gas temperature and components in the radial direction such as horizontal sonde, furnace mouth sonde, and furnace TV can be used for judgment of central flow and peripheral flow. Also, a fixed sonde can be used to judge the surrounding flow. In addition, furnace TVs and fixed sondes can be used to determine local flow. FIG. 3 shows the relationship between the gas flow intensity and the gas temperature and components. Generally, when the gas flow is strong, the gas temperature is high and the gas utilization ratio (CO 2 / CO) is high.
Will be lower.

【0029】(2−2−1)中心流や周辺流の判断 a.水平ゾンデ(図4) 設置状況を図4の(a)に示す。水平ゾンデは1日に数
回、炉内装入物の中にゾンデを挿入して、炉内半径方向
のガス温度と成分を(将来はガス流速も追加予定)を測
定している。一般に、炉内の熱レベルが高ければガス温
度は高めに、逆に熱レベルが低ければガス温度も低めに
計測されるが、熱レベルのガス温度や成分の分布への影
響は少ない。このため、測定データを操業経験で得られ
たパターンや前回の測定データと比較してガス流を判定
することにした。図4の(b)は測定データと操業経験
で得られたパターンとの比較例であり、中心流が強く、
周辺流が弱いことを示している。
(2-2-1) Determination of central flow and peripheral flow a. Horizontal probe (Fig. 4) The installation situation is shown in Fig. 4 (a). The horizontal sonde inserts the sonde into the interior of the furnace several times a day to measure the gas temperature and components in the furnace radial direction (gas flow rate will be added in the future). Generally, if the heat level in the furnace is high, the gas temperature is measured high, and conversely, if the heat level is low, the gas temperature is measured low, but the heat level has little influence on the gas temperature and the distribution of components. For this reason, it was decided to determine the gas flow by comparing the measured data with the patterns obtained from operational experience and the previously measured data. FIG. 4 (b) is a comparative example of the measured data and the pattern obtained from the operation experience, in which the central flow is strong,
It indicates that the peripheral flow is weak.

【0030】b.炉口ゾンデ(図5) 設置状況を図5の(a)に、測定データを図5の(b)
にそれぞれ示す。炉口ゾンデは炉頂部の装入物表面上部
に東西及び南北方向にそれぞれ設置されていて、複数の
温度計と分析計でガス温度とガス成分を連続的に測定し
ている。ここではガス流を正確に判断するため、操業経
験をもとに周辺部のガス温度が中心部よりある値以上高
い(成分CO/COは低い)時は、低い(高い)方の
センサを異常として判断し、そのデータを除去した後、
東西南北の平均を取っている。そして、ガス温度は、炉
頂ガス温度と比較、ガス成分は水平ゾンデと同じ方法に
ガス流状況を判断している。以下にガス温度に関する処
理例を示す。図5の(c)はガス温度の強度(X)を横
軸にした時のガス流状況を示しており、この例では中心
流が強く、周辺流が弱いことを示している。ここで、
B. Furnace mouth sonde (Fig. 5) Installation status is shown in Fig. 5 (a), and measurement data is shown in Fig. 5 (b).
Are shown respectively. Furnace sondes are installed in the east-west and north-south directions above the surface of the charge at the top of the furnace, and the gas temperature and gas components are continuously measured by multiple thermometers and analyzers. Here, in order to accurately determine the gas flow, when the gas temperature in the peripheral part is higher than the central part by a certain value (the component CO 2 / CO is low), the lower (higher) sensor is used based on the operating experience. After judging as abnormal and removing the data,
The average of north, south, east and west is taken. Then, the gas temperature is compared with the furnace top gas temperature, and the gas components are judged in the same manner as in the horizontal sonde to determine the gas flow condition. An example of processing relating to gas temperature is shown below. FIG. 5C shows the gas flow condition when the gas temperature intensity (X) is plotted on the horizontal axis, and in this example, the central flow is strong and the peripheral flow is weak. here,

【数7】X=(Xi−t)−(Xib−Tb) Xi :i炉口ガス温度の平均値、 t:炉頂ガス温度 Xib:炉口ガス温度の基準値、 Tb:炉頂ガス温
度の基準値 であり、炉口ガス温度は東西南北の平均値である。な
お、炉頂ガス温度は高炉で発生するガスが集合した所で
測定しているので、炉口ガス温度を炉口の表面積で加重
平均して求めた値より精度が良い。
## EQU00007 ## X = (Xi-t)-(Xib-Tb) Xi: average value of i furnace opening gas temperature, t: furnace top gas temperature Xib: reference value of furnace opening gas temperature, Tb: furnace top gas temperature Is the standard value, and the throat gas temperature is the average of north, south, east, and west. Since the furnace top gas temperature is measured at the place where the gas generated in the blast furnace gathers, it is more accurate than the value obtained by weighted averaging the furnace port gas temperature with the surface area of the furnace port.

【0031】c.炉口テレビ(図6) 測定生データを図6の(a)に示す。炉口テレビは炉頂
部で装入物の表面温度分布を熱画像として連続的に測定
している。装入物表面温度はチャージ完了後、徐々に上
昇し、次のチャージが始まる前に最大となる。また、チ
ャージ直後は発塵のため装入物表面温度を正確に捕らえ
ることができない。このため、チャージ後4〜5分した
のちの熱画像をもとに炉口ゾンデの測温点に対応したデ
ータ(図6の(b))を作り、次に炉口ゾンデの処理と
同じ方法でガス流状況を判断している。
C. Furnace TV (Fig. 6) The measured raw data is shown in Fig. 6 (a). Furnace TV continuously measures the surface temperature distribution of the charge as a thermal image at the top of the furnace. The charging surface temperature rises gradually after the charging is completed, and reaches the maximum before the next charging starts. In addition, the surface temperature of the charging material cannot be accurately captured due to dust generation immediately after charging. For this reason, data ((b) in FIG. 6) corresponding to the temperature measurement point of the furnace opening sonde is created based on the thermal image after 4 to 5 minutes after charging, and then the same method as the processing of the furnace opening sonde is performed. To determine the gas flow situation.

【0032】b.固定ゾンデ温度(図7) 設置状況を図7の(a)に、そして、測定データを図7
の(b)に示す。固定ゾンデは高炉シャフト上部の炉壁
部に円周方向に複数個(時には更に上下方向に数段)設
置されていて、装入物内部のガス温度と成分を測定して
いる。このため周辺流判断に利用できる。一般に、セン
サが不良になったり付着物がある時はガス温度や成分は
極端に低くなる。このため、合い隣り合うセンサデータ
を比較し、両者の差がある値以上ある時は、低い方のセ
ンサを異常とし、残りのセンサデータの平均値(Xt)
を計算する。また、周辺流強度(X)を平均値(Xt)
と基準値(Xo)をもとに計算してガス流状況を判断し
ている。
B. Fixed sonde temperature (Fig. 7) The installation status is shown in Fig. 7 (a), and the measured data is shown in Fig. 7
(B) of. A plurality of fixed sondes are installed in the furnace wall above the shaft of the blast furnace in the circumferential direction (sometimes several steps further in the vertical direction) to measure the gas temperature and composition inside the charge. Therefore, it can be used to judge the surrounding flow. In general, when the sensor becomes defective or there is a deposit, the gas temperature and components become extremely low. Therefore, the adjacent sensor data are compared with each other, and when the difference between them is equal to or larger than a certain value, the lower sensor is determined to be abnormal, and the average value (Xt) of the remaining sensor data.
To calculate. In addition, the peripheral flow intensity (X) is an average value (Xt)
And the gas flow condition is determined by calculation based on the reference value (Xo).

【数8】X=Xt−Xo## EQU8 ## X = Xt-Xo

【0033】e.その他 シャフト温度は炉壁部に円周方向と上下方向に複数個設
置されていて、炉壁レンガ内の温度を測定しているの
で、固定ゾンデと同じ様にして周辺流の判断に利用でき
る。しかし、直接ガス温度を測定しているわけでは無い
ので、固定ゾンデよりガス流情報としての精度が落ち
る。また、中心流の時は溶融帯の形状がシャープ(図8
の(a))になり、還元ガスが通過するコークスのスリ
ット数も増えるためガス流が安定し、通気抵抗指数や送
風圧力が低く、熱損失やセンサデータの変動も減少し、
ガス利用率(CO/CO)は高くなる。逆に周辺流の
時は溶融帯の形状がフラット(図8の(b))になり、
スリット数も減少するためガス流が不安定になり、通気
抵抗指数や送風圧力が高く、熱損失やセンサデータの変
動も増加し、ガス利用率(CO/CO)は低くなる。
このため、ガス利用率、通気抵抗指数、送風圧力、熱損
失、センサデータの変動などについて、現在の値と基準
値を比較すればガス流状況が判定できる。
E. Others Several shaft temperatures are installed in the furnace wall in the circumferential direction and in the vertical direction, and the temperature inside the furnace wall brick is measured, so it can be used to determine the surrounding flow in the same way as a fixed sonde. However, since the gas temperature is not directly measured, the accuracy of the gas flow information is lower than that of the fixed sonde. Moreover, the shape of the melting zone is sharp when the central flow (see FIG. 8).
(A)), the number of slits in the coke through which the reducing gas passes increases, the gas flow becomes stable, the ventilation resistance index and blast pressure are low, and heat loss and fluctuations in sensor data also decrease.
Gas utilization ratio (CO 2 / CO) increases. On the contrary, in the peripheral flow, the shape of the melting zone becomes flat ((b) in FIG. 8),
Since the number of slits also decreases, the gas flow becomes unstable, the ventilation resistance index and blast pressure are high, heat loss and fluctuations in sensor data also increase, and the gas utilization rate (CO 2 / CO) decreases.
Therefore, the gas flow status can be determined by comparing the current value and the reference value with respect to the gas utilization rate, ventilation resistance index, blast pressure, heat loss, fluctuations in sensor data, and the like.

【0034】(2−2−2)局所流の判断 a.炉口テレビ(図9) 炉口テレビは炉頂部で装入物表面の温度分布を熱画像と
して連続的に測定している。高炉の装入面を真上から見
た時の炉口テレビによる測定生データを図9の(a)に
示す。装入物表面温度はチャージ完了後、徐々に上昇
し、次のチャージが始まる前に最大となる。また、チャ
ージ直後は発塵のため装入物表面温度を正確に捕らえる
ことができない。このため、チャージ後4〜5分した後
の熱画像をもとにMAの数に合せて円周方向に等分割
し、周辺部の温度の加重平均値をもとにMAの位置に対
応したデータ(図9の(b))を作り、円周方向のガス
流を判断している。例えば図9の(b)は北側のガス流
が強いことを示している。ここで、
(2-2-2) Determination of local flow a. Furnace TV (Fig. 9) Furnace TV continuously measures the temperature distribution on the surface of the charge as a thermal image at the top of the furnace. FIG. 9A shows raw data measured by the furnace TV when the charging surface of the blast furnace is viewed from directly above. The charging surface temperature rises gradually after the charging is completed, and reaches the maximum before the next charging starts. In addition, the surface temperature of the charging material cannot be accurately captured due to dust generation immediately after charging. Therefore, based on the thermal image obtained 4 to 5 minutes after charging, the image is equally divided in the circumferential direction according to the number of MAs, and the position of the MA is corresponded based on the weighted average value of the temperature of the peripheral portion. Data (FIG. 9 (b)) is created to determine the gas flow in the circumferential direction. For example, FIG. 9B shows that the gas flow on the north side is strong. here,

【数9】ΔXi=Xi−X Xi:MAの位置に対応した装入物表面温度の平均値 X :装入物表面温度の平均値 であり、XはXiの平均として計算する。ΔXi = Xi−X Xi: average value of charging surface temperature corresponding to the position of MA X: average value of charging surface temperature X is calculated as the average of Xi.

【0035】b.固定ゾンデ温度(図10) 設置状況を図10の(a)に、そして測定データを図1
0の(b)にそれぞれ示す。固定ゾンデは高炉シャフト
上部の炉壁部に円周方向に複数個(時には更に上下方向
に数段)設置されていて、装入物内部のガス温度及び成
分を測定している。このため、円周方向の分布を考慮し
て測定位置とMAの位置との関係から、一次回帰式など
でMAの位置に対応したデータに変換すればMAの位置
に対応したガス流の判断に利用できる。例えば図10の
(b)は北側のガス流が強いことを示している。ここ
で、ΔXiは次式により求められる。
B. Fixed sonde temperature (Fig. 10) The installation status is shown in Fig. 10 (a), and the measured data is shown in Fig. 1.
0 (b) respectively. A plurality of fixed sondes are installed in the furnace wall above the shaft of the blast furnace in the circumferential direction (sometimes several steps further in the vertical direction) to measure the gas temperature and components inside the charge. Therefore, if the relationship between the measurement position and the position of MA is taken into consideration in consideration of the distribution in the circumferential direction, and the data is converted into data corresponding to the position of MA using a linear regression equation or the like, the gas flow corresponding to the position of MA can be determined. Available. For example, FIG. 10B shows that the gas flow on the north side is strong. Here, ΔXi is obtained by the following equation.

【0036】[0036]

【数10】 XはXiの平均として計算する。なお、固定ゾンデでは
ガス成分の分析も可能であり、この値を使用すれば温度
データと同じ様に局所流の判定に使用できる。
[Equation 10] X is calculated as the average of Xi. It should be noted that the fixed sonde can also analyze the gas component, and if this value is used, it can be used to determine the local flow in the same manner as the temperature data.

【0037】c.その他 シャフト温度は炉壁部円周方向と上下方向に複数設置さ
れていて、炉壁レンガ内の温度を連続的に測定してい
る。このため固定ゾンデ温度と同じ様に局所流の判定に
利用できる。しかし、直接ガス温度を測定しているわけ
ではないので固定ゾンデより情報の精度は良くない。
C. Others Several shaft temperatures are installed in the circumferential direction of the furnace wall and in the vertical direction, and the temperature inside the brick of the furnace wall is continuously measured. Therefore, it can be used to determine local flow in the same way as the fixed sonde temperature. However, since the gas temperature is not measured directly, the accuracy of the information is lower than that of the fixed sonde.

【0038】(2−3)推移傾向の判定 (2−3−1)中心流と周辺流の推移傾向の判定 カス流の推移傾向は、ガス流強度の判定に用いたセンサ
情報の時系列的推移がそのまま利用できる。例えば本装
置では図11の(a)に示す情報が上昇傾向の時や、図
11の(b)に示す情報が下降傾向の時に中心流の推移
傾向にあると判断している。また、図11の(c)に示
す情報が上昇傾向の時や、図11の(d)に示す情報が
下降傾向の時に周辺流の推移傾向にあると判断してい
る。
(2-3) Judgment of Transition Tendency (2-3-1) Judgment of Transition Tendency of Central Flow and Peripheral Flow The transition tendency of the dregs flow is a time series of the sensor information used for the determination of the gas flow intensity. The transition can be used as it is. For example, in this apparatus, it is determined that the central flow is in the transition tendency when the information shown in FIG. 11A has an upward tendency and the information shown in FIG. 11B has a downward tendency. Further, when the information shown in (c) of FIG. 11 has a rising tendency and when the information shown in (d) of FIG. 11 has a falling tendency, it is determined that there is a tendency of transition of the peripheral flow.

【0039】(2−3−2)局所流の推移傾向の判定 ガス流の推移傾向は、ガス流強度の判定に用いたセンサ
情報の時系列的推移がそのまま利用できる。例えば炉口
テレビで計測される装入物表面温度や固定ゾンデ温度で
特定の点の温度が上昇傾向にある時は、局所流が成長し
ていることを示している。図12に固定ゾンデ温度によ
るガス流の推移傾向の判断例を示す。この図から北側で
ガス流が成長してきていることが分かる。
(2-3-2) Judgment of Transition Trend of Local Flow For the transition tendency of the gas flow, the time-series transition of the sensor information used for the determination of the gas flow intensity can be used as it is. For example, when the temperature at a specific point tends to increase due to the surface temperature of the charging material or the temperature of the fixed sonde measured by the furnace TV, it indicates that the local flow is growing. FIG. 12 shows an example of determining the tendency of the gas flow transition depending on the fixed sonde temperature. From this figure, it can be seen that the gas flow is growing on the north side.

【0040】(3)ガス流の強度と推移傾向の合成 (3−1)中心流と周辺流の強度と推移傾向の合成 センサデータはセンサの設置状況、操業状況(装入待、
減風など)により大きく変化する。また、炉口ゾンデ温
度や炉口テレビなどほぼ同じ傾向を示すもので精度に違
いがあるものがあり、ガス流状況を最終的に判断する時
は、これらの要素を旨く考慮してシステム化する必要が
ある。ここでは以下のようにして精度の良い装置として
いる。
(3) Synthesis of intensity and transition tendency of gas flow (3-1) Synthesis of intensity and transition tendency of central flow and peripheral flow Sensor data are sensor installation status, operation status (charging, charging,
It greatly changes due to wind reduction. In addition, there are some things that show almost the same tendency such as the furnace mouth sonde temperature and the furnace mouth TV, but there are differences in accuracy, and when finalizing the gas flow situation, consider these factors well and systemize. There is a need. Here, a device with high accuracy is set as follows.

【0041】(3−1−1)半径方向に複数点計測して
いるセンサ情報の合成 水平ゾンデ、炉口ゾンデ、炉口テレビなど半径方向に複
数点計測しているセンサ情報は中心(または炉壁)部の
センサのみでガス流を判断するのではなく、測定位置を
加味して合成することにより、センサ情報の精度の向上
を図っている。例えば次式により中心流や周辺流を求め
ている。
(3-1-1) Synthesis of Sensor Information Measured at Plural Points in Radial Direction Sensor information measured at plural points in the radial direction such as horizontal sonde, furnace port sonde, furnace port TV is at the center (or furnace). The accuracy of the sensor information is improved by not only judging the gas flow only by the sensor on the wall) but also by synthesizing it considering the measurement position. For example, the central flow and the peripheral flow are calculated by the following equation.

【0042】[0042]

【数11】 [Equation 11]

【0043】例えばi=5の時はa1=0.7,a2=
0.3,a3=a4=a5=0.0,b1=b2=b3
=0.0,b4=0.3,b5=0.7のようにしてガ
ス流の強度や推移傾向を合成している。
For example, when i = 5, a1 = 0.7, a2 =
0.3, a3 = a4 = a5 = 0.0, b1 = b2 = b3
= 0.0, b4 = 0.3, b5 = 0.7, the intensity and transition tendency of the gas flow are synthesized.

【0044】(3−1−1)中心流や周辺流の強度と推
移傾向の合成 中心流や周辺流の強度と推移傾向について別々の合成を
行う。表2は合成に使うセンサデータの状況を示す。表
2でO印は大きい(Qは小さい)ほど強度や推移傾向が
強いことを意味している。以下に中心流強度の合成例を
示す。
(3-1-1) Synthesis of Strength and Transition Trend of Central Flow and Peripheral Flow Separate synthesis of intensity and transition tendency of the central flow and peripheral flow is performed. Table 2 shows the status of the sensor data used for synthesis. In Table 2, the larger the O mark (smaller Q), the stronger the strength and the tendency to change. The following is an example of central flow intensity synthesis.

【0045】[0045]

【表2】 [Table 2]

【0046】[0046]

【数12】 [Equation 12]

【0047】ここでaiは各センサの寄与度、fiは装
入待や減風などを加味した確信度である。個々では図2
(a),(b)の積として決めている。nはO印の数、
mはセンサの数である。周辺流の強度や中心流、周辺流
の推移傾向も同じ様にして決ている。
Here, ai is the degree of contribution of each sensor, and fi is the degree of certainty in consideration of waiting for charging and wind reduction. Figure 2 individually
It is determined as the product of (a) and (b). n is the number of O marks,
m is the number of sensors. The strength of the peripheral flow, the central flow, and the trend of the peripheral flow are determined in the same way.

【0048】(3−2)局所流の強度と推移傾向の合成 センサデータは設置状況、操業状況(装入待、減風な
ど)より大きく変化する。また、炉口テレビや固定ゾン
デ温度などはほぼ同じ傾向を示すが測定の精度に違いの
ある。このため、ガス流を最終的に判断する時は、これ
らの要素を旨く考慮してシステム化する必要がある。こ
こでは以下のようにして精度の良い装置としている。表
3は局所流の判断に使うセンサデータの状況を示してい
る。
(3-2) Synthesis of Local Flow Intensity and Transition Trend The sensor data largely changes depending on the installation condition and operation condition (charging standby, wind reduction, etc.). Also, furnace TV and fixed sonde temperature show almost the same tendency, but there is a difference in measurement accuracy. Therefore, when making a final decision on the gas flow, it is necessary to systematize these factors carefully. Here, a device with high accuracy is set as follows. Table 3 shows the status of the sensor data used to determine the local flow.

【0049】[0049]

【表3】 [Table 3]

【0050】(3−2−1)合成方法 局所流は先ずセンサデータを図13に示すように一次回
帰してMAの位置に対応したデータに変換してから次式
で合成する。MAの位置(図13の(a)に対応した温
度は、図13の(b)に示すように配置された固定ゾン
デの測定温度の1次回帰曲線(図13の(c))を求め
て、その対応する値を読むことにより得られる。
(3-2-1) Synthesis Method For the local flow, first, the sensor data is linearly regressed as shown in FIG. 13 to be converted into data corresponding to the position of MA, and then the local flow is synthesized by the following equation. For the position of MA (the temperature corresponding to (a) in FIG. 13), the linear regression curve ((c) in FIG. 13) of the measured temperature of the fixed sonde arranged as shown in (b) in FIG. 13 is obtained. , Obtained by reading its corresponding value.

【数13】 ここで、ajは図2(a),(b)の積として決めてい
る。
[Equation 13] Here, aj is determined as the product of FIGS. 2 (a) and 2 (b).

【0051】(4)合成結果の基準化 本装置ではできるだけオペレータの操業経験に近付けて
制御を行うため、(3−1)の項での合成値を1〜5の
レベルに基準化することにした。図14の(a)は基準
化例を示す。本装置では操業経験をもとに判断基準値k
1,k2,k3,k4を決めて1〜5の5段階の判断を
している。図14の(a)で数値は以下の状態を示す。 1:非常に弱い、2:弱い、3:ちょうど良い、4:強
い、5:非常に強い なお、操業経験をもとに作成した図14の(b)に示す
ような関数で表現して判断すれば、よりきめ細かく判断
できることは明白であるが、ここではオペレータに近い
判断方法を採用している。
(4) Standardization of Synthesis Result In this apparatus, the control is performed as close to the operator's operating experience as possible, so the synthesis value in the item (3-1) is standardized to a level of 1 to 5. did. FIG. 14A shows a standardization example. This equipment has a judgment reference value k based on the operation experience.
1, k2, k3, and k4 are decided, and the judgment is made in five stages from 1 to 5. Numerical values in FIG. 14A indicate the following states. 1: Very weak, 2: Weak, 3: Good, 4: Strong, 5: Very strong In addition, it is judged by expressing with a function as shown in FIG. 14 (b) created based on operating experience. It is obvious that more detailed judgment can be made by doing so, but here, a judgment method close to that of the operator is adopted.

【0052】(5)装入物分布アクション手段の決定 (5−1)半径方向分布アクション手段 半径方向の装入物分布を制御して、中心流や周辺流を制
御する一般的な手法としては(1)MAアクションのパ
ターン変更、(2)SLの位置変更、(3)鉱石ベース
の変更、(4)細粒原料使用量の変更、(5)時系列排
出速度の変更などがある。従来はその時の操業方針にの
み依存してアクション手段を決めていたが、本装置では
より安定したガス流分布を得るため、操業経験やオフラ
イン実験をもとに図15の(a)に示すアクション・ガ
ス流評価テーブルを、また、操業者の操業方針を加味で
きるように図15の(b)に示す操業評価テーブルを、
更に、操業経験やオフライン実験をもとに図15の
(c)に示すアクション可否評価関数を考案した。そし
て、半径方向の装入物アクション手段はこれらのテーブ
ル評価関数を用いて、それぞれのアクション手段の評価
値を次式で計算している。なお、図15(a)のCij
は操業経験とモデル実験により決定し、ニューラルネッ
トを使えば実績による学習もできる。図15の(b)の
aijは操業者の操作方針に基づき任意に設定する。図1
5図の(c)においては、biが1に近い程操作が難し
くなることを示している。
(5) Determination of charge distribution action means (5-1) Radial direction distribution action means As a general method for controlling the central flow and the peripheral flow by controlling the charge distribution in the radial direction. (1) MA action pattern change, (2) SL position change, (3) Ore base change, (4) Fine grain raw material usage amount change, (5) Time-series discharge rate change, etc. Conventionally, the action means was determined only by depending on the operation policy at that time, but in order to obtain a more stable gas flow distribution in this device, the action shown in FIG. A gas flow evaluation table, and an operation evaluation table shown in FIG. 15 (b) so that the operation policy of the operator can be added,
Furthermore, the action propriety evaluation function shown in (c) of FIG. 15 was devised based on operating experience and offline experiments. The charged action means in the radial direction uses these table evaluation functions to calculate the evaluation value of each action means by the following formula. Note that Cij in FIG.
Can be determined based on operational experience and model experiments, and learning can be done by using a neural network. Aij in FIG. 15B is arbitrarily set based on the operation policy of the operator. Figure 1
In (c) of FIG. 5, it is shown that the operation becomes more difficult as bi is closer to 1.

【0053】[0053]

【数14】 [Equation 14]

【0054】ここで、 i:アクション手段、 j:中心流(j=1),周辺流
(j=2) ai:操業評価値、 bi:アクション可否評価関
数値 Cij:ガス流の強度に関する評価値、 Xj:ガ
ス流の強度 Cij´:ガス流の推移傾向に関する評価値、Xj´:
ガス流の推移傾向強度 である。そして、Tiが最大となるアクション手段
(i)を選択している。
Here, i: action means, j: central flow (j = 1), peripheral flow (j = 2) ai: operation evaluation value, bi: action availability evaluation function value Cij: evaluation value regarding gas flow intensity , Xj: strength of gas flow Cij ′: evaluation value regarding transition tendency of gas flow, Xj ′:
This is the strength of the transition tendency of the gas flow. Then, the action means (i) that maximizes Ti is selected.

【0055】(5−2)円周径方向分布アクション手段 半径方向の装入物分布を制御して、局所流を制御する方
法としては、炉下部での燃料や空気の吸込み状況を羽口
毎に変更する方法や出銑作業を行う出銑口を変更する方
法も考えられるが、MAパターンを局部的に変更する方
法が一般的であり、本装置ではこの方法を採用してい
る。
(5-2) Circumferential radial direction action means For controlling the local distribution by controlling the radial distribution of the charge, the suction condition of fuel and air in the lower part of the furnace is adjusted for each tuyere. Although a method of changing the MA pattern and a method of changing the tap hole for tapping work can be considered, a method of locally changing the MA pattern is common, and this method is used in this apparatus.

【0056】(6)装入物分布アクション量の決定 (6−1)MAアクションのパターン変更 (6−1−1)中心流・周辺流のアクション (a)MAパターン変更量の推論 図16にMAパターン変更量の推論例を示す。MAパタ
ーン変更量は操業経験をもとに考案した強度判定マトリ
ックス及び推移傾向判定マトリックスを使って推論す
る。例えば中心流強度が+2、周辺強度が+3の時のガ
ス流の強度は強度判定マトリックスよりW1となる。ま
た、中心流推移傾向が+2、周辺流推移傾向が+4の時
のガス流の推移傾向は推移傾向判定マトリックスよりW
1となる。この結果をMAアクション決定マトリックス
に当てはめれば+2となる。これは現在のMAパターン
より+2つだけ中心流指向のMAパターンNoを選択す
ることを意味している。ここでも図14の(b)に示し
た関数で判断した結果を四捨五入してMAパターンNo
の変更量を決めればよりきめ細く制御できることは明白
である。なお、本装置では装入物分布に関するモデル実
験で得られた結果をMAパターンNoとして、周辺流か
ら中心流に向かって登録している(図18)。
(6) Determination of charge distribution action amount (6-1) MA action pattern change (6-1-1) Central flow / peripheral flow action (a) Inference of MA pattern change amount FIG. 16 An example of inference of the MA pattern change amount will be shown. The MA pattern change amount is inferred using a strength judgment matrix and a transition tendency judgment matrix devised based on operational experience. For example, the intensity of the gas flow when the central flow intensity is +2 and the peripheral intensity is +3 is W1 from the intensity determination matrix. In addition, the transition tendency of the gas flow when the transition tendency of the central flow is +2 and the transition tendency of the peripheral flow is +4
It becomes 1. If this result is applied to the MA action decision matrix, it becomes +2. This means that only +2 MA patterns No. oriented to the central flow are selected from the current MA pattern. Also in this case, the MA pattern No. is obtained by rounding off the result determined by the function shown in FIG.
It is obvious that finer control can be achieved by determining the change amount of. In this apparatus, the result obtained by the model experiment on the distribution of the charged material is registered as the MA pattern No. from the peripheral flow toward the central flow (FIG. 18).

【0057】(b)MAアクション量診断 MAパターンNoを変更した時、その部分のガス流は装
入物の降下とともに徐々に変化する。そして、MAパタ
ーンNoの変更の影響が行き渡るまでには通常約12時
間かかる。このため、実操業でMAの位置に対応したガ
ス流を判断するにはMAの操作履歴を加味する必要があ
る。また、出銑作業時は数時間減風を送風圧力などが一
時的に大きく変化してガス流も乱れる。これらの一過性
の要因に伴う要素を除去する必要もある。本装置ではこ
れらの要素を以下のように加味している。
(B) MA Action Amount Diagnosis When the MA pattern No. is changed, the gas flow in that portion gradually changes as the charge drops. Then, it usually takes about 12 hours before the influence of the change of the MA pattern No is spread. Therefore, it is necessary to consider the operation history of the MA in order to determine the gas flow corresponding to the position of the MA in the actual operation. In addition, during tapping work, the air flow is disturbed due to a temporary large change in the blowing pressure, which is caused by a reduction in wind for several hours. It is also necessary to eliminate the factors associated with these transient factors. In this device, these elements are added as follows.

【0058】a.MAの操作履歴 図19にMAの操作履歴を加味したMAアクションの補
正例を示す。横軸は時刻、縦軸はMAパターンNoの変
更量である。例えば(6−1−1)(a)の項でMAパ
ターン変更量として+2の指示が10時間続き(図19
の(a))、時刻0の時にMAパターンNoを+2だけ
変更したとする(図19の(c))。するとその結果は
装入物の降下とともに徐々にガス流に現れてくる(図1
9の(b))。実操業ではこの点を加味し、MAパター
ンNoを+2変更した効果が+1だけ現れる時間(約6
時間後)を想定して、6時間後に改めてMAパターンN
oを+1だけ変更する。なお、ここでもMAパターンN
oの変更量に曖味さを持たせれば、図19の(b)で求
めた値を使えばもう少しきめ細く制御できるが、オペレ
ータの操業に近付けるため本装置のようにした。この考
え方は(6−2)〜(6−5)に述べるアクション手段
の時も同じである。
A. MA Operation History FIG. 19 shows a correction example of the MA action in consideration of the MA operation history. The horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the change amount of the MA pattern No. For example, in the item (6-1-1) (a), the instruction of +2 as the MA pattern change amount continues for 10 hours (see FIG.
(A)), it is assumed that the MA pattern No is changed by +2 at time 0 ((c) in FIG. 19). The result then gradually appears in the gas flow as the charge drops (Fig. 1
9 (b)). In actual operation, taking this point into account, the effect of changing the MA pattern No. by +2 appears for only +1 (about 6
After 6 hours, MA pattern N will be restarted after 6 hours.
Change o by +1. Note that the MA pattern N is also used here.
If the change amount of o is ambiguous, the value obtained in (b) of FIG. 19 can be used to perform finer control, but this device is used to approximate the operation of the operator. This concept is the same for the action means described in (6-2) to (6-5).

【0059】b.送風圧力などの一過性の要因 出銑作業時は数分間減風を行うため送風圧力などが一時
的に大きく変化する。このため同じ方向にMAパターン
Noの変更指示が2回以上連続した時に初めて実アクシ
ョンを取るようにして、減風に伴う一過性要因を除去し
ている。また残銑量が多い時はガス流が乱れる。このた
め残銑量を図20に示すようなメンバーシップ関数で表
現して、アクション量にその値を掛けて補正している。
この考え方は(6−2)〜(6−5)に述べるアクショ
ン手段の時も同じである。
B. Temporary factors such as blast pressure Since the wind is blown for several minutes during tapping work, the blast pressure and other factors change temporarily. Therefore, the actual action is taken only when the instruction to change the MA pattern No. in the same direction continues twice or more to eliminate the transient factor associated with the wind reduction. When the amount of residual iron is large, the gas flow is disturbed. Therefore, the residual pig iron amount is expressed by a membership function as shown in FIG. 20, and the action amount is multiplied by the value to correct.
This concept is the same for the action means described in (6-2) to (6-5).

【0060】c.配合変更などガス流だけでは判断でき
ない要素 図21の(a)に配合変更などガス流を乱す要素の先取
り例を示す。横軸は時刻、縦軸はMAパターンNoの変
更量を示す。例えば直送焼結鉱に替えて、粒径のやや小
さいヤード焼結鉱の使用割合を増やすと徐々に中心流が
つぶれていく傾向にある。このため、本装置ではヤード
焼結鉱の使用割合の増加量(X)をもとにMAパターン
No変更量(Y)を計算し、実際にヤード焼結鉱を使用
する時刻の数時間前から焼結鉱が溶けて溶銑となるまで
の間(6−1−1)(b)b.の項で決まった値に対し
てYだけ中心流指向のパターンNoを選択している。こ
こでも図21の(b)示したようなメンバーシップ関数
で表現してアクション量を補正すればよりきめ細かく制
御できる。配合変更など未来の事象を先取りする考え方
は(6−2)〜(6−5)に述べるアクション手段の時
も同じである。
C. Elements that cannot be judged only by the gas flow, such as composition changes, FIG. 21 (a) shows an example of preemption of elements that disturb the gas flow, such as composition changes. The horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the amount of change in the MA pattern No. For example, if the sinter ore with a slightly smaller grain size is used instead of the direct sinter, the central flow tends to gradually collapse. For this reason, this device calculates the MA pattern No change amount (Y) based on the increase amount (X) of the usage ratio of the yard sinter, and starts several hours before the time when the yard sinter is actually used. Until the sinter melts into molten pig iron (6-1-1) (b) b. With respect to the value determined in the item (1), Y is selected as the pattern No. directed to the central flow. Here, too, if the action amount is corrected by expressing it with a membership function as shown in FIG. The concept of anticipating future events such as changing the composition is the same as in the action means described in (6-2) to (6-5).

【0061】d.アクションの実施 (6−1−1)(b)cの項の結果は表示装置(CR
T)と警報装置でオペレータに通知されると共に、制御
モードが自動の時は、その信号がMA制御装置(PL
C)に送信されMAのストロークを自動的に制御して半
径方向の装入物分布制御に繋げている。また、手動モー
ドの時はオペレータが表示を見てMA制御装置のストロ
ークの設定変更を行い、半径方向の装入物分布制御に繋
げている。この考え方は(6−2)〜(6−5)に述べ
るアクション手段の時も同じである。
D. Execution of action (6-1-1) (b) The result of the item of c is the display device (CR
T) and an alarm device are notified to the operator, and when the control mode is automatic, the signal is transmitted to the MA control device (PL).
It is transmitted to C), and the stroke of MA is automatically controlled, and it is linked to the distribution control of the charged material in the radial direction. Further, in the manual mode, the operator changes the stroke setting of the MA control device by looking at the display, which is connected to the radial charge distribution control. This concept is the same for the action means described in (6-2) to (6-5).

【0062】(6−1−2)局所流のアクション (a)MAパターン変更量の推論 MAパターン変更量は操業経験やモデル実験をもとに決
定したMAアクション決定マトリックス(図17)を使
って推論する。例えばあるMAに対応した点のガス流の
強度が+2であり、しかも推移傾向の強度も+2であっ
たとすると、MAアクション決定マトリックスの値は+
2となる。これは現在のMAパターンより+2つだけ中
心流指向のMAパータンNoを選択することを意味して
いる。ここでも図14の(b)に示した関数で判断した
結果を四捨五入してMAパターンNoの変更量を決めれ
ばよりきめ細く制御できることは明白である。なお、本
装置では中心流・周辺流のアクション時と同じ様に装入
物分布に関するモデル実験で得られた結果をMAパター
ンとして、周辺流から中心流に向かって登録している
(図18)。
(6-1-2) Local Flow Action (a) Inference of MA Pattern Change Amount The MA pattern change amount is determined using the MA action decision matrix (FIG. 17) determined based on operational experience and model experiments. Reason. For example, if the intensity of the gas flow at a point corresponding to a certain MA is +2 and the intensity of the transition tendency is also +2, the value of the MA action decision matrix is +.
It becomes 2. This means that only +2 MA patterns No. for the central flow are selected from the current MA pattern. Here again, it is obvious that finer control can be performed by rounding off the result determined by the function shown in FIG. 14B and determining the change amount of the MA pattern No. In addition, in this device, the results obtained by the model experiment regarding the distribution of the charge are registered as the MA pattern from the peripheral flow toward the central flow in the same manner as in the action of the central flow / peripheral flow (FIG. 18). ..

【0063】(b)MAアクション量診断 MAパターンNoを変更した時、その部分のガス流は装
入物の降下とともに徐々に変化する。そして、MAパタ
ーンNoの変更の影響が行き渡るまでには通常約12時
間かかる。このため、操業でMAの位置に対応したガス
流を判断するにはMAの操作履歴を加味する必要があ
る。また、出銑作業時は嵩時間減風を行うため送風圧力
などが一時的に変化し、ガス流も乱れる。本装置ではこ
れらの一過性の要因に伴う要素を中心流・周辺流のアク
ション時と全く同じ方法で除去している。
(B) MA Action Quantity Diagnosis When the MA pattern No. is changed, the gas flow in that portion gradually changes as the charge drops. Then, it usually takes about 12 hours before the influence of the change of the MA pattern No is spread. For this reason, it is necessary to consider the operation history of the MA in order to determine the gas flow corresponding to the position of the MA during operation. In addition, during tapping work, air is blown for a long time to temporarily reduce the blowing pressure, which disturbs the gas flow. In this device, the elements associated with these transient factors are removed in exactly the same way as during the action of the central and peripheral flows.

【0064】(6−2)SLの位置変更 SLの位置変更で中心流・周辺流の制御ができる。本装
置ではSLの位置変更は(6−1−1)(a)の項に示
した強度判定マトリックスと推移傾向判定マトリックス
及び操業経験をもとに考案したSLアクション決定マト
リックスを使って推論する。例えば中心流強度が+2、
周辺流強度が+3の時のガス流の強度は強度判定マトリ
ックスよりW1となる。また、中心流推移傾向が+2、
周辺流推移傾向が+4の時のガス流推移傾向は推移傾向
判定マトリックスよりW1となる。この結果をSLアク
ション決定マトリックスに当てはめれば+2となる。こ
れは現在のSLより+2つだけ中心流指向のSLアクシ
ョンを選択することを意味している。ここでも図14
(b)に示した関数で判断した結果を四捨五入してSL
の変更量を決めればよりきめ細く制御できることは自明
である。なお、本装置では装入物分布に関するモデル実
験で得られた結果をSL位置変更評価関数として登録
し、この関数より操作量を決めている(図22の
(a))。例えばSLが基準点にあり+2だけ周辺流ア
クションを取るときはSLを0.8m上げる。
(6-2) SL position change Central position / peripheral flow can be controlled by changing the position of SL. In this apparatus, the SL position change is inferred by using the strength determination matrix and transition tendency determination matrix shown in the item (6-1-1) (a) and the SL action determination matrix devised based on operating experience. For example, the central flow intensity is +2,
The intensity of the gas flow when the peripheral flow intensity is +3 is W1 according to the intensity determination matrix. Also, the trend of central flow transition is +2,
The gas flow transition tendency when the peripheral flow transition tendency is +4 is W1 from the transition tendency determination matrix. If this result is applied to the SL action decision matrix, it becomes +2. This means to select only +2 central stream oriented SL actions from the current SL. Again in FIG.
Round the results of the function shown in (b) and SL
It is obvious that finer control can be performed by determining the change amount of In this device, the result obtained by the model experiment on the distribution of the charged material is registered as the SL position change evaluation function, and the operation amount is determined from this function ((a) in FIG. 22). For example, if SL is at the reference point and the peripheral flow action is +2, increase SL by 0.8 m.

【0065】(6−3)鉱石ベースの変更 鉱石ベース(またはコークスベース)の変更では中心流
・周辺流の制御ができる。本装置では鉱石ベースの変更
は(6−1−1)(a)の項に示した強度判定マトリッ
クスと推移傾向判定マトリックス及び操業経験をもとに
考案した鉱石ベースアクション決定マトリックスを使っ
て推論する。例えば中心流強度が+2、周辺流強度が+
3の時のガス流の強度は強度判定マトリックスよりW1
となる。また中心流推移傾向が+2、周辺流推移傾向が
+4の時のガス流の推移傾向は推移傾向判定マトリック
スよりW1となる。この結果を鉱石ベースアクション決
定マトリックスに当てはめれば+2となる。これは現在
の構成ベースより+2つだけ中心流指向の鉱石ベースア
クションパターンNoを選択することを意味している。
ここでも図14(b)に示した関数で判断した結果を四
捨五入して鉱石ベースのパターンNo変更量を決めれば
よりきめ細く制御できることは自明である。なお、本装
置では装入物分布に関するモデル実験で得られた結果を
鉱石ベースのアクション評価関数として登録し、この関
数より操作量を決めている(図22の(b))。例えば
鉱石ベースが基準より+1の位置にあり周辺流強度を+
1だけ強めるときは鉱石ベースを+1から+1.6に変
える。
(6-3) Change of ore base By changing the ore base (or coke base), the central flow and peripheral flow can be controlled. In this equipment, the change of the ore base is inferred using the strength judgment matrix and transition tendency judgment matrix shown in the paragraph (6-1-1) (a) and the ore base action decision matrix devised based on the operation experience. .. For example, the central flow intensity is +2 and the peripheral flow intensity is +
The strength of the gas flow at 3 is W1 from the strength judgment matrix.
Becomes Further, the transition tendency of the gas flow when the transition tendency of the central flow is +2 and the transition tendency of the peripheral flow is +4 is W1 from the transition tendency determination matrix. Applying this result to the ore-based action decision matrix yields +2. This means that only +2 ore-based action pattern Nos oriented to the central flow are selected from the current composition base.
Here again, it is obvious that finer control can be performed by rounding off the results determined by the function shown in FIG. 14B and determining the ore-based pattern No change amount. In this device, the result obtained by the model experiment on the distribution of the charge is registered as an ore-based action evaluation function, and the operation amount is determined from this function ((b) in FIG. 22). For example, if the ore base is at +1 position from the reference and the peripheral flow strength is +
When strengthening by 1, change the ore base from +1 to +1.6.

【0066】(6−4)細粒原料使用量の変更 細粒原料使用量を変えれば中心流・周辺流の制御ができ
る。本装置では細粒原料使用量は(6−1−1)(a)
の項に示した強度判定マトリックスと推移傾向判定マト
リックス及び操業経験をもとに考案した細粒原料使用量
アクション決定マトリックスを使って推論する。例えば
中心流強度が+2、周辺流強度が+3の時のガス流の強
度は強度判定マトリックスよりW1となる。また、中心
流推移傾向が+2、周辺流推移傾向が+4の時のガス流
の推移傾向は推移傾向判定マトリックスよりW1とな
る。この結果を細粒原料使用量アクション決定マトリッ
クスに当てはめれば+2となる。これは現在の鉱石ベー
スより+2つだけ中心流指向の細粒原料使用量のアクシ
ョンパターンNoを選択することを意味している。ここ
でも図14(b)に示した関数で判断した結果を四捨五
入して細粒原料使用量のパターンNo変更量を決めれば
よりきめ細く制御できることは自明である。なお、本装
置では装入物分布に関するモデル実験で得られた結果を
細粒原料使用量のアクション評価関数として登録し、こ
の関数より操作量を決めている(図23の(a))。例
えば細粒原料使用量が基準点にあり+2だけ周辺流アク
ションをとるときは、細粒原料使用量を1.6%増や
す。
(6-4) Change in amount of fine grain raw material used The central flow / peripheral flow can be controlled by changing the amount of fine grain raw material used. In this device, the amount of fine-grain raw material used is (6-1-1) (a)
Reasoning is performed by using the strength judgment matrix and transition tendency judgment matrix shown in the section (4) and the action decision matrix for fine grain raw material usage devised based on operational experience. For example, when the central flow intensity is +2 and the peripheral flow intensity is +3, the intensity of the gas flow is W1 from the intensity determination matrix. Further, the transition tendency of the gas flow when the transition tendency of the central flow is +2 and the transition tendency of the peripheral flow is +4 is W1 from the transition tendency determination matrix. If this result is applied to the fine grain raw material usage action determination matrix, it becomes +2. This means that only +2 action patterns No. of the fine grain raw material usage oriented to the central flow are selected from the present ore base. Here again, it is obvious that finer control can be performed by rounding off the results determined by the function shown in FIG. 14 (b) and determining the pattern No change amount of the fine grain raw material usage amount. In this apparatus, the result obtained by the model experiment on the distribution of the charged material is registered as the action evaluation function of the amount of the fine grain raw material used, and the operation amount is determined from this function ((a) in FIG. 23). For example, when the fine grain raw material usage amount is at the reference point and the peripheral flow action is taken by +2, the fine grain raw material usage amount is increased by 1.6%.

【0067】(6−5)時系列排出パターンの変更 鉱石やコークスの時系列排出速度を変更すれば中心流・
周辺流の制御ができる。本装置では時系列排出速度の変
更は(6−1−1)(a)の項に示した強度判定マトリ
ックスと推移傾向判定マトリックス及び操業経験をもと
に考案した時系列排出アクション決定マトリックスを使
って推論する。例えば中心流強度が+2、周辺流強度が
+3の時のガス流の強度は強度判定マトリックスよりW
1となる。また中心流推移傾向が+2、周辺流推移傾向
が+4の時のガス流の推移傾向は推移傾向判定マトリッ
クスよりW1となる。この結果を時系列排出アクション
決定マトリックスに当てはめれば+2となる。これは現
在の時系列排出パターンより+2つだけ中心流指向のパ
ターンNoを選択することを意味している。ここでも図
14(b)に示した関数で判断した結果を四捨五入して
時系列排出パターンNo変更量を決めればよりきめ細く
制御できることは自明である。なお、本装置では装入物
分布に関するモデル実験で得られた結果を時系列排出速
度評価関数として登録し、この関数より操作量を決めて
いる(図23の(b))。例えば排出速度が基準値より
+1.7秒にあり+1だけ中心流アクションを取る時に
は、排出速度を+1.7秒から+4秒に増やす。
(6-5) Change of time series discharge pattern If the time series discharge rate of ore and coke is changed, the central flow
The peripheral flow can be controlled. In this device, the time-series emission rate is changed by using the strength determination matrix and transition tendency determination matrix shown in (6-1-1) (a) and the time-series emission action determination matrix devised based on operating experience. Reason. For example, when the central flow intensity is +2 and the peripheral flow intensity is +3, the intensity of the gas flow is W from the intensity determination matrix.
It becomes 1. Further, the transition tendency of the gas flow when the transition tendency of the central flow is +2 and the transition tendency of the peripheral flow is +4 is W1 from the transition tendency determination matrix. If this result is applied to the time series emission action decision matrix, it becomes +2. This means that only +2 pattern Nos directed to the central flow are selected from the current time-series discharge pattern. Here again, it is obvious that finer control can be performed by rounding off the result determined by the function shown in FIG. 14 (b) and determining the time series emission pattern No change amount. In this device, the result obtained by the model experiment on the distribution of the charged material is registered as a time-series discharge rate evaluation function, and the operation amount is determined from this function ((b) in FIG. 23). For example, when the discharge speed is +1.7 seconds from the reference value and the central flow action is taken by +1, the discharge speed is increased from +1.7 seconds to +4 seconds.

【0068】(7)操業実績 図24に本装置による制御を開始してからの操業指数の
推移を示す。本装置による制御の実現により半径方向お
よび円周方向のガス流分布が適性になり、徐々に操業面
での効果も拡大していることが分かる。
(7) Operation record FIG. 24 shows the transition of the operation index after the control by this apparatus is started. It can be seen that the realization of the control by this device makes the gas flow distribution in the radial direction and the circumferential direction appropriate, and the effect on the operation side is gradually expanded.

【0069】[0069]

【発明の効果】以上のようにこの発明は、操業技術の高
位標準化と伝承、操業の自動化を目的に半径方向および
円周方向の装入物分布制御と中心流・周辺流および局所
流に関する高度な操業知識をシステム化したものであ
り、以下の効果が得られている。 (1)操業技術の高位標準化、伝承 (2)オペレータの作業負荷低減、操業の自動化 (3)センサ情報の高度加工によるガス流判断の適正化
(高精度化) (4)リアルタイムな監視、制御の実現 (5)(上記(1)〜(4)の結果として)従来のオペ
レータ制御より決め細い制御の実現 (6)(上記(1)〜(4)の結果として)図24に示
す操業効果の確認
INDUSTRIAL APPLICABILITY As described above, according to the present invention, the charge distribution control in the radial direction and the circumferential direction, the central flow / peripheral flow and the local flow are advanced for the purpose of standardization and transmission of operation technology and automation of operation. It is a systemization of various operational knowledge, and has the following effects. (1) High-level standardization and transmission of operation technology (2) Reduction of operator workload, automation of operation (3) Optimization of gas flow judgment by advanced processing of sensor information (high accuracy) (4) Real-time monitoring and control Realization of (5) (As a result of (1) to (4) above) Realization of a control that is narrower than the conventional operator control (6) (As a result of (1) to (4) above) Operation effect shown in FIG. Confirmation of

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】この発明の一実施例に係る高炉装入物分布制御
装置のブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram of a blast furnace charge distribution control device according to an embodiment of the present invention.

【図2】指数平滑定数の決定関数を示す図であり。
(a)は装入待時間、(b)は減風時間、(c)はアク
ション回数、(d)はSLアクション回数、(e)は鉱
石ベースアクション回数、(f)は細粒原料使用量変更
アクション回数、(g)は時系列排出速度回数、(h)
は装入物分布アクション回数である。
FIG. 2 is a diagram showing a decision function of an exponential smoothing constant.
(A) is the charging waiting time, (b) is the wind reduction time, (c) is the number of actions, (d) is the number of SL actions, (e) is the number of ore-based actions, and (f) is the amount of fine grain raw material used. Number of change actions, (g) is the number of time-series discharge rates, (h)
Is the load distribution action count.

【図3】ガス流強度の判定例を示した図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of determination of gas flow intensity.

【図4】中心流・周辺流の判定に用いる水平ソンデの設
置例及びデータ例を示した図である。
FIG. 4 is a diagram showing an installation example and a data example of a horizontal probe used for determination of a central flow and a peripheral flow.

【図5】中心流・周辺流の判定に用いる炉口ソンデの設
置例、データ例及び加工データ例を示した図である。
FIG. 5 is a diagram showing an installation example, a data example, and a processing data example of a furnace port sonde used for determination of a central flow and a peripheral flow.

【図6】中心流・周辺流の判定に用いる炉口テレビの生
データ例及び加工データ例を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing an example of raw data and an example of processed data of a furnace mouth TV used for determination of central flow / peripheral flow.

【図7】中心流・周辺流の判定に用いる固定ゾンデの配
置例及び測定データ例を示す図である。
FIG. 7 is a diagram showing an arrangement example and measurement data example of a fixed sonde used for determination of central flow / peripheral flow.

【図8】中心流・周辺流の判定に用いるその他の情報に
よるガス流量判断例を示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing an example of gas flow rate determination based on other information used for determination of central flow / peripheral flow.

【図9】局所流の判定に用いる炉口テレビ及び加工例を
示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing a furnace port TV used for determining a local flow and a processing example.

【図10】局所流の判定に用いる固定ゾンデの配置例及
び測定データ例を示す図である。
FIG. 10 is a diagram showing an arrangement example of fixed sondes used for determination of local flow and an example of measurement data.

【図11】ガス流の推移傾向の判定に用いるセンサ及び
判定例(例1〜例4)を示す図である。
FIG. 11 is a diagram showing a sensor used for determining a transition tendency of a gas flow and a determination example (Examples 1 to 4).

【図12】ガス流の推移傾向の判定に用いるセンサ及び
判定例(例5)を示す図である。
FIG. 12 is a diagram showing a sensor and a determination example (example 5) used for determining a transition tendency of a gas flow.

【図13】固定ゾンデ温度データの一時回帰例を示す図
である。
FIG. 13 is a diagram showing an example of temporary regression of fixed sonde temperature data.

【図14】合成結果の基準化例を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing an example of standardization of a synthesis result.

【図15】装入物分布アクション手段の判断方法を示す
図である。
FIG. 15 is a diagram showing a judgment method of a charge distribution action means.

【図16】中心流及び周辺流に対するMAアクションの
推論例を示す図である。
FIG. 16 is a diagram showing an inference example of MA actions for a central flow and a peripheral flow.

【図17】局所流に対するMAアクションの推論例を示
す図である。
FIG. 17 is a diagram showing an example of inference of MA action for a local flow.

【図18】MAパターンNo登録状況を示す図である。FIG. 18 is a diagram showing a MA pattern No registration status.

【図19】MA操業履歴を加味した補正例を示した図で
ある。
FIG. 19 is a diagram showing a correction example in which MA operation history is added.

【図20】残銑量の補正関数例を示した図である。FIG. 20 is a diagram showing an example of a correction function for the amount of residual pig iron.

【図21】配合変更など未来の事象の先取り例を示した
図である。
FIG. 21 is a diagram showing a preemption example of a future event such as a combination change.

【図22】SLの位置変更評価関数及び鉱石ベースアク
ション評価関数を示した図である。
FIG. 22 is a diagram showing an SL position change evaluation function and an ore-based action evaluation function.

【図23】細粒原料使用量評価関数及び時系列排出速度
評価関数を示した図である。
FIG. 23 is a diagram showing a fine grain raw material usage evaluation function and a time-series discharge rate evaluation function.

【図24】実施例の操業実績を示した図である。FIG. 24 is a diagram showing an operation result of the example.

【図25】装入物分布制御と炉内状況を示した図であ
る。
FIG. 25 is a diagram showing a charge distribution control and a situation in a furnace.

【図26】MAの設置状況を示した図である。FIG. 26 is a diagram showing an installation state of MAs.

【符号の説明】 10 高炉 20 プロセスコンピュータ 30 知識処置コンピュータ[Explanation of Codes] 10 Blast Furnace 20 Process Computer 30 Knowledge Treatment Computer

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 高炉操業に関する知識を知識ベースとし
て登録・修正する手段と、 高炉に設置された各種センサからデータを所定の周期で
プロセスコンピュータに取込む手段と、 取込んだデータに含まれるノイズを除去する手段と、 操業経験やモデル実験で得られた知識ベースをもとにノ
イズを除去したデータをセンサ別に中心流、周辺流及び
局所流に関するガス流の強度と推移傾向として推論する
手段と、 その推論結果を装入待や減風などに関する情報とガス流
に関する知識ベースをもとにガス流の強度と推移傾向と
して合成する手段と、 合成結果をその時の操業状況と操業方針より装入物分布
のアクション手段を決定し、ムーバブルアーマ(以下M
Aと称す)アクション決定マトリックス、ストックライ
ン(以下SLと称す)アクション決定マトリックス、鉱
石ベースアクション決定マトリックス、細粒原料使用量
変更アクション決定マトリックス、及び時系列排出速度
アクション決定マトリックスのいずれかに当てはめてア
クション量を決定する手段と、 前記アクション量をプログラムブルコントローラ(以下
PLCと称す)に送信して装入物分布を自動制御させる
手段とを有する高炉装入物分布制御装置。
1. A means for registering / correcting knowledge about blast furnace operation as a knowledge base, a means for fetching data from various sensors installed in the blast furnace into a process computer at a predetermined cycle, and noise included in the fetched data. And a means for inferring noise-removed data based on operating experience and a knowledge base obtained from model experiments as the intensity and transition tendency of gas flow for central flow, peripheral flow and local flow for each sensor. , The means of synthesizing the inference result as the strength and transition tendency of the gas flow based on the information on charging and wind reduction, and the knowledge base on the gas flow, and charging the synthesis result from the operation status and operation policy at that time. Movable Armor (hereinafter M
Apply to any one of the action decision matrix (referred to as A), stock line (hereinafter referred to as SL) action decision matrix, ore-based action decision matrix, fine grain raw material usage change action decision matrix, and time-series emission rate action decision matrix. A blast furnace charge distribution control device having means for determining an action quantity and means for transmitting the action quantity to a programmable controller (hereinafter referred to as PLC) to automatically control the charge distribution.
【請求項2】 装入物分布のアクション履歴や送風圧力
の変更、炉内残銑量など一過性の要因を加味したり、配
合変更など未来の事象を先取りして前記アクション量を
補正する手段を有する請求項1記載の高炉装入物分布制
御装置。
2. The action amount is corrected by taking into account transient factors such as change of charge distribution action history, change of blast pressure, amount of residual iron in the furnace, or future event such as change of composition. The blast furnace charge distribution control device according to claim 1, further comprising means.
【請求項3】 前記装入物分布のアクション量をオペレ
ータにガイダンスする手段を有する請求項2記載の高炉
装入物分布制御装置。
3. The blast furnace charge distribution control device according to claim 2, further comprising means for guiding an operator of an action amount of the charge distribution.
JP25888291A 1991-10-07 1991-10-07 Device for controlling distribution of charging materials in blast furnace Pending JPH0598325A (en)

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