JPH0635607B2 - 高炉炉熱低下予測方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は、高炉の安定な操業を行なうための高炉炉熱
低下予測方法に関する。

（従来の技術とその問題点） 高炉の安定操業の維持のためには、溶銑温度を一定にす
ることが必要であることが従来より知られている。この
ため、高炉操業者は常に高炉炉熱変化を予測する必要性
があった。

高炉炉熱変化において、特に温度低下によって溶銑が凝
固し、高炉から流出しなくなる可能性があるため、温度
低下の予測は極めて重要なものとなる。

高炉炉熱の予測方法としては、特開昭６０−３９１０７
に開示されたものがある。この方法は炉腹部周辺装入物
温度が溶銑温度と強い相関関係を持つという見地から、
予め第１４図に示す様に高炉１に設置したセンサ（炉腹
ゾンデ）２により検出される炉腹部周辺部温度と溶銑温
度との関係を第１５図に示す如く直線回帰する。この直
線式に基づき、炉腹部周辺部温度から溶銑温度Ｔ_pigを
予測するのである。

しかしながら、この方法では炉内の内壁近傍の温度を測
定するために炉腹ゾンデ２を挿入する必要があり、この
ため温度測定を間欠時点でしか行なえず、溶銑温度予測
精度も当然悪化してしまうという問題点があった。

また、溶銑温度が同じ値でも、生産計画や原料装入条件
等の変化により、炉内温度が変化する場合がある。した
がって第１５図で示した炉壁の絶対値に基づく直線式で
は、必ずしも正確な予測ができないという問題点があっ
た。

一方、従来より、高炉の還元状態の良否を示すソリュー
ションロスカーボン量（以下「ソルロスＣ量」と言う）
の増減により、高炉炉熱の予測が別の予測方法として行
なわれている。ソルロスＣ量の増加は、以下に示すいわ
ゆるソルロス反応が促進することを示している。

Ｃ＋ＣＯ_２→２ＣＯ この反応は、吸熱反応であるため高炉炉熱が低下するこ
とが予測できる。

ソルロスＣ量は、通常炉頂ガスの組成を分析するガスク
ロマトグラフィーの分析周期（３分程度）毎に炉頂ガス
中のＣＯ，ＣＯ_２，Ｎ_２等の割合や送風条件や原料装入
条件をもとに計算され、従来は１時間毎のソルロスＣ量
の平均値により炉熱低下を管理していた。

第１６図(a),(b)において、同図(a)は、３分毎のソルロ
スＣ量（ｌ１）、１時間毎のソルロスＣ量平均値（ｌ
２）の経時変化を示し、同図(b)は溶銑温度の経時変化
を示すグラフである。同図において、時刻１７時に閾値
ε_１を越えているが昇熱アクションをとらず、その後
のように溶銑温度は大幅低下している。第１７図は、閾
値ε_２を越えた時刻１３時に昇熱アクションＡを起した
時の各々の経時変化を示している。なお第１６図と同
様、図中ｌ１が３分毎の瞬時値、ｌ２が１時間平均のソ
ルロスＣ量を示している。第１６図，第１７図を比較す
ることにより、昇熱アクションＡにより第１６図(b)の
のような溶銑温度低下が、第１７図で示すようにある
程度回避できているのがわかる。

しかしながら、１時間毎のソルロスＣ量の平均値の予測
では、急激なソルロスＣ量の増加があった時、最悪の場
合、ほぼ１時間程度も炉熱低下の予測に遅れが生じてし
まう問題点があった。例えば第１７図の場合にしても、
予測遅れのため昇熱アクションＡをとるのは溶銑温度が
管理温度Ｔ_Ｃをある程度下まわってからになってしまっ
ている。そこで、この問題点を回避するため、３分程度
の間隔で測定したソルロスＣ量の瞬時値で炉熱低下予測
した場合、第１６図，第１７図のｌ１で示したように個
々のバラツキが大きく、ノイズ成分が大きいためデータ
の持続性がない。したがってソルロスＣ量の瞬時値では
炉熱低下予測が不可能に近い。

（発明の目的） この発明の目的は、上記従来技術の問題点を解消し、予
測ができるたけ早く得られ、しかも溶銑温度の低下を正
確に予測することのできる高炉炉熱低下予測方法を提供
することである。

（目的を達成するための手段） 上記目的を達成するため、この発明における高炉炉熱低
下予測方法は、高炉の所定箇所に内壁温度計を設置し、
該内壁温度計にて、所定時間間隔ごとの内壁温度差を測
定し、ある時刻における前期内壁温度差の正の値を示す
部分の合計値が閾値を越えた時に所定期間評価点を与え
る第１の予測手段と、ある時刻における前記内壁温度差
の負の値を示す部分の合計値が閾値を越えた時に所定期
間評価点を与える第２の予測手段と、ある時刻における
前記内壁温度差の正の値を示す部分の時間幅の移動平均
値の総和が閾値を越えた時に所定期間評価点を与える第
３の予測手段と、ソリューションロスカーボン量を所定
時間間隔ごとに求め、この求めた値の所定時間幅におけ
る移動平均値が閾値を越えた時に評価点を与える第４の
予測手段と、炉頂ガス成分中の窒素量を所定時間間隔ご
とに求め、この求めた値の所定時間幅における移動平均
値が閾値を下回った時に評価点を与える第５の予測手段
とのうちの少なくとも１つを備え、前記第１〜第５の予
測手段のうちの少なくとも１つの評価点の総合評価に従
い高炉炉熱低下予測を行なうに際し、前記第１〜第３の
予測手段の閾値は、過去一定期間内に炉熱低下が認めら
れた時点より過去に逆のぼった所定時間幅の間における
各対応の前記合計値あるいは前記総和の最大値に基づい
て時々刻々変化し、前記第４，第５の予測手段の閾値
は、過去一定期間内における各対応の前記ソリューショ
ンロスカーボン量あるいは前記窒素量の平均値と標準偏
差に基づいて時々刻々変化するようにしている。

（実施例） Ａ．第１の炉熱低下理由 高炉の炉熱低下の一因として、以下に示すものが考えら
れる。

高炉羽口から吹き上げる溶銑温度及び溶銑量調整のため
の高温空気（ガス流）は通常、炉内中央部に吹き込んで
いる。ところが原料装入条件，装入物分布等の理由によ
り、急にガス流が炉内周辺部に多く流れる場合がある。
その結果、 ＦｅＯ＋Ｃ→Ｆｅ＋ＣＯ の吸熱反応が促進され、炉熱低下が起こる。

ところで、ガス流が多量に炉内周辺部に流れると、Ｎ
ａ，Ｋ，Ｐｂ等の炉内付着物及び停滞層が剥離し、壁落
ちすることにより、その部分の炉壁温度が急激に上昇す
る。この急激な温度上昇を検知すれば炉熱低下が予測で
きる。

Ｂ．第２の炉熱低下理由 また、高炉の炉熱低下の一因として、以下に示すものが
考えられる。

高炉内の荷下がり速度がＡ．と同様の理由で上がると、
いわゆる生鉱下りにより高炉内の融着帯レベルが下が
り、炉熱低下が起こる。

ところで、融着帯レベルが下がると、該当部分における
炉壁温度も急激に下降する。この急激な温度下降を検知
すれば炉熱低下が予測できる。

Ｃ．第３の炉熱低下理由 さらに、高炉の炉熱低下の一因として、以下に示すもの
が考えられる。

高炉羽口から吹き上げる溶銑温度及び溶銑量調整のため
の高温空気（ガス流）は通常、炉内中央部に吹き込んで
いる。ところが、Ａ．，Ｂ．と同様の理由により、ガス
流の一部が炉内周辺部に流れる場合がある。この状態が
長時間続くと、高炉の炉壁からのガス流の熱放散が正常
操業時より多く、その結果、炉熱低下が起こる。

ところで、ガス流の一部が定常的に炉内周辺部に流れる
と、炉壁温度が徐々に上昇する。このような比較的長時
間のゆるやかな温度上昇を検知すれば炉熱低下が予測で
きる。

Ｄ．第１〜第３の予測手段 第１図(a),(b)は、各々この発明の一実施例で用いられ
る内壁温度計の配置を示す側面断面図、平面断面図であ
る。内壁温度計３は同図(a)に示すように、高炉１の高
さ方向に７個（背部３個，腹部２個，朝顔部２個）、同
図(b)に示すように高炉１の周方向に４個設置する。つ
まり、４方向７レベルで計２８個の内壁温度計３を設置
する訳である。

内壁温度計は例えば、本出願人による実開昭５７−８１
５３１，実公昭５９−１６８１６に開示されたものを用
いてもよく、第２図は後者に開示された内壁温度計（以
下これを「ＦＭセンサ」という。）を示す概念図であ
る。

同図において、４は２本の導線５が絶縁的に平行して埋
設され前方端側に感温部６を有するシース型測温体であ
り、シース型側温体４は複数本を、夫々の感温部６が長
さ方向の異なる部位に配置される様に平行配列されてお
り、さらにシース型ダミー棒７を感温部６の先端に接続
して、最先端を揃えている。シース型ダミー棒７は２本
の導線５が絶縁的に平行して埋設され、シース型測温体
４と実質的に同の熱伝導性を有する。ＦＭセンサ３はこ
のシース型測温体４を絶縁材８で相互に非接触に保ち、
シース管９内に収納することにより形成される。

第３図はＦＭセンサ３の設置説明図である。同図におい
て、１０〜１３は高炉の炉壁であり、１０はレンガ、１
１はステーブ、１２はスタンプ、１３は鉄皮である。Ｆ
Ｍセンサ３は同図に示すように、パッキン１４及び溶接
部１５への溶接により、炉壁内部に設置されている。な
お、１６は充填材であり、１７はミルク注入口であり充
填材１６を注ぎ込む箇所である。

なお、ここで説明したＦＭセンサ３はその設置及び構造
上、炉壁の侵食と共にＦＭセンサ３自体も侵食され、シ
ース型測温体４が炉壁近傍の炉内に露出する場合もあ
り、実際には「炉壁温度」と共に「炉壁近傍の炉内温
度」を測定していることになる。以下、両者を含めた概
念を「炉壁温度」として述べる。ＦＭセンサ３は上述の
ように、従来のシース熱電対等の温度計に比べ、多数の
測定点を有し、迅速な測温応答を満足し、長期の連続的
な温度測定が可能であり、信頼性の向上、耐久性の向
上、施工性の向上等が計られている。

各ＦＭセンサ３は、第４図に示すように所定サンプリン
グ時間Δｔごとに高炉１の内壁温度を測定している。こ
こで、時刻ｊのｉ番目のＦＭセンサ３の内壁温度をＴ
_j,iとし、時刻ｊの１サンプリング時間Δｔ前の内壁温
度をＴ_j-1,iとすると、Ｔ_j,iとＴ_j-1,iとの内壁温度差
（差分値）ΔＴ_j,iは、 ΔＴ_j,i＝Ｔ_j,i−Ｔ_j-1,i …(1) となる。この状態を第５図に示す。

この差分値ΔＴ_j,iに、各ＦＭセンサ３毎の高さ，周方
向等を考慮して重みｗ_ｉを乗ずる。さらに、差分値ΔＴ
_j,iが負のものに対しては、ｖ_ｉ＝０、それ以外のもの
に対しては、ｖ_ｉ＝１を示す正負パラメータｖ_ｉも乗
じ、時刻ｊの補正差分値（正の差分値）ＣＴ_j,iを得
る。

ＣＴ_j,i＝ｗ_ｉ・ｖ_ｉ・ΔＴ_j,i …(2) 次に、補正差分値ＣＴ_j,iの全ＦＭセンサ３に対する総
和をとり、これをＳＴ１_ｊとする。

そして次(4)式に従い、この差分値総和ＳＴ１_ｊの値が
予め定められた閾値ε_１より大きくなれば、急激な温度
上昇があったとみなし所定期間評価点１を与える。

ＳＴ１_ｊ≧ε_１ …(4) 以上がＡ．の理由に基づく第１の予測手段である。

Ｂ．の理由に基づく第２の予測手段は、以下に示す通り
である。

(2)式において、正負パラメータｖ_ｉは差分値ΔＴ_j,iが
正のものに対しては、ｖ_ｉ＝０、それ以外のものに対し
ては、ｖ_ｉ＝１とし、次に、補正差分値ＣＴ_j,iの絶対
値の全ＦＭセンサ３に対する総和をとり、これをＳＴ２
_ｊとする。

そして次(4)′式に従い、(3)′式に基づく差分値総和Ｓ
Ｔ２_ｊの値が予め定められた閾値ε_２より大きくなれ
ば、生鉱下りによる急激な温度下降があったとみなし、
所定期間評価点１を与える。

ＳＴ２_ｊ≧ε_２ …(4)′ Ｃ．の理由に基づく第３の予測手段は、以下に示す通り
である。

(2)式の正負パラメータｖ_ｉは第１の予測手段と同様、
差分値ΔＴ_j,iが負のものに対しては、ｖ_ｉ＝０、それ
以外のものに対してはｖ_ｉ＝１とする。また時刻ｊのｋ
サンプリング時間前（すなわちΔｔ×ｋ時間前）の補正
差分値をＣＴ_j-k,iとし、この補正差分値の所定の時間
幅ｎΔｔの移動平均の時間ｊにおける値の全ＦＭセンサ
３に対する総和をとり、これをＳＴ３_ｊとする。

そして次(4)″式に従い、この移動平均総和ＳＴ３_ｊの
値が予め定められた閾値ε_３より大きくなれば、ゆるや
かな温度上昇が長時間あったとみなし所定期間評価点１
を与える。

ＳＴ３_ｊ≧ε_３ …(4)″ 上記した第１〜第３の予測手段は、各々炉壁温度差（差
分値）により行なっているため、炉壁温度の絶対値の上
下によらず、正確な予測を行なうことができる。しか
も、ＦＭセンサ３はその施工性の良さ及び側温応答性の
良さから、高炉全周を覆うように配置でき、連続的な内
壁温度差が把握できることで、さらに正確な予測を行な
うことができる。

また、上記した第１〜第３の予測手段は、コンピュータ
により実現が可能となる。第６図は第１の予測手段の処
理の流れを示すフローチャートである。同図において、
ステップＳ１で各ＦＭセンサ３の炉壁温度Ｔ_j,iをサン
プリング時間Δｔ毎に測定する。次に、ステップＳ２に
おいて各ＦＭセンサ３の差分値(1)式に基づき計算す
る。

そして、ステップＳ３において、(2),(3)式に基づく正
の差分値総和ＳＴ１_ｊを求める。さらに、ステップＳ４
において、この正の差分値総和ＳＴ１_ｊと予め定められ
た閾値ε_１との比較を行い、(4)式を満足すればステッ
プＳ５においてガス流の急激な炉内周辺流化による炉熱
低下が起こるであろうとみなし、所定期間評価点１を与
える。一方、(4)式を満足しない場合は、異常なしとみ
なしステップＳ１に戻り、以下ステップＳ１〜ステップ
Ｓ４を繰り返すことで炉熱低下評価を行なう。

第７図は第２の予測手段の処理の流れを示すフローチャ
ートである。同図において、ステップＳ１１で各ＦＭセ
ンサの炉壁温度Ｔ_j,iをサンプリング時間Δｔ毎に測定
する。次に、ステップＳ１２において各ＦＭセンサ３の
差分値を(1)式に基づき計算する。

そして、ステップＳ１３において、(3)′式に基づく負
の差分値総和ＳＴ２_ｊを求める。さらに、ステップＳ１
４において、この負の差分値総和ＳＴ２_ｊと予め定めら
れた閾値ε_２との比較を行い、(4)′式を満足すればス
テップＳ１５において荷下り速度が上ったことによる炉
熱低下が起こるであろうとみなし、所定期間評価点１を
与える。一方、(4)′式を満足しない場合は、異常なし
とみなしステップＳ１１に戻り、以下ステップＳ１１〜
ステップＳ１４を繰り返すことで炉熱低下評価を行な
う。

第８図は第３の予測手段の処理の流れを示すフローチャ
ートである。同図において、ステップＳ２１で各ＦＭセ
ンサ３の炉壁温度Ｔ_j,iをサンプリング時間Δｔ毎に測
定する。次に、ステップＳ２２において各ＦＭセンサ３
の差分値を(1)式に基づき計算する。

そして、ステップＳ２３において(3)″式に基づく正の
差分値の時間幅ｎΔｔにおける移動平均総和ＳＴ３_ｊを
求める。さらに、ステップＳ２４において、この正の差
分値移動平均総和ＳＴ３_ｊと予め定められた閾値ε_３と
の比較を行い、(4)″式を満足すればステップＳ２５に
おいて炉体熱放散による炉熱低下が起こるであろうとみ
なし、所定期間評価点１を与える。一方、(4)″式を満
足しない場合は、異常なしとみなしステップＳ２１に戻
り、以下ステップＳ２１〜ステップＳ２４を繰り返すこ
とで炉熱低下評価を行なう。

Ｅ．第４，第５の予測手段 ガスクロマトグラフィーによる炉頂ガス成分分析、送風
条件、原料装入条件などにより、ソルロスＣ量（kg／t-
p）をサンプリング時間Δｔごとに算出する。ここで、
時刻ｊにおけるソルロスＣ量をｘ_ｊとし、時刻ｊよりも
ｋサンプリング時間前（すなわちΔｔ×ｋ時間前）のソ
ルロスＣ量をｘ_j-kとすると、現在の時刻ｊにおける所
定時間幅ｎΔｔの移動平均ｘ_Ｍは、 で計算できる。

(5)式に基づくｘ_Ｍをサンプリング時間Δｔごとに計算
し、下記(6)式により、ｘ_Ｍが予め定めておいた閾値ε
_xi(i＝１〜n)（ε_x1＜ε_x2…＜ε_xn）を越えた時の最大
の閾値ε_xiにより評価点ｉを与え、評価を行なう。

ｘ_Ｍ＞ε_xi (i＝１〜n) …(6) 以上が第４の予測手段である。

また、ガスクロマトグラフィーにより検出される炉頂ガ
ス中の窒素量(%)（以下、「ガスクロＮ_２量」と言
う。）はソルロスＣ量と強い負の相関があり、ソルロス
Ｃ量の増加に代え、ガスクロＮ_２量の減少により、高炉
炉熱低下が予測できる。

このことにより、現在の時刻ｊにおけるガスクロＮ_２量
をｙ_ｊとし、時刻ｊよりもｋサンプリング時間前（すな
わちΔｔ×ｋ時間前）のガスクロＮ_２量をｙ_j-kとする
と、現在の時刻ｊにおける所定時間幅ｎΔｔの移動平均
ｙ_Ｍは、 で計算できる。

(7)式に基づくｙ_Ｍをサンプリング時間Δｔ毎に計算
し、下記(8)式により、ｙ_Ｍが予め定めておいて閾値ε
_yj(j＝１〜m)（ε_y1＞ε_y2＞…ε_ym）を下回った時の最
小の閾値ε_yjにより評価点ｊを与え、炉熱低下評価を行
なう。

ｙ_Ｍ＜ε_yi (j＝１〜m) …(8) 以上が第５の予測手段である。

さらに、第４の予測手段であるソルロスＣ量の移動平均
を求めるに際し、ソルロスＣ量の瞬時値が第９図（ａ）
に示すようにノイズ等の原因で異常値Ｅ１，Ｅ２を発生
する場合がある。ここで、時刻ｊのソルロスＣ量を
ｘ_ｊ、１サンプリング時間Δｔ前のソルロスＣ量をｘ
_j-1とすると、ソルロスＣ量の差分値の絶対値Δｘ_ｊは Δｘ_ｊ＝｜ｘ_ｊ−ｘ_j-1｜ …(9) となる。このΔｘ_ｊを閾値ε_ｚと同図（ｂ）のように比
較することで異常値Ｅ１，Ｅ２を見つけだし、同図
（ｃ）に示すように直前の測定値を置き換えることによ
り平滑化をはかる方法が考えられる。この方法を適用す
ることにより、より正確なソルロスＣ量の移動平均が求
まり、その結果、かなり精度の高い予測が可能となる。

このような異常値補正を含んだソルロスＣ量の移動平均
による炉熱低下予測方法はコンピュータを用いて実現す
ることが可能である。第１０図はその処理の流れを示す
フローチャートである。同図において、まず、ステップ
Ｓ３１において、ｎ段階にε_x1＜ε_x2…ε_xnの大きさ
で、閾値ε_x1〜ε_xnを設定する。そして、ステップＳ３
２でソルロスＣ量の瞬時値ｘ_ｊをサンプンリング時間Δ
ｔ毎に求める。そして、ステップＳ３３においてソルロ
スＣ量の差分値の絶対値Δｘ_ｊを求め、次にステップＳ
３４において差分値の絶対値Δｘ_ｊが閾値ε_ｚと比較し
て大きい場合、ステップＳ３５において、この瞬時値ｘ
_ｊは異常値とみなし、直前の測定値ｘ_ｊ−１に起き換
え、ステップＳ３６に移行する。一方、ステップ３４に
おいて閾値ε_ｚより小さい場合は、瞬時値ｘ_ｊを変更す
ることなく、ステップＳ３６に移行する。ステップＳ３
６では時間幅ｎΔｔの移動平均ｘ_Ｍを求め、次のステッ
プＳ３７において評価点ｉを０に初期設定する。

そして、ステップＳ３８においてソルロスＣ量移動平均
値ｘ_Ｍと閾値ε_x1（ｉ＝０より）との比較が行なわれ、
ｘ_Ｍ≧ε_x1ならば、ステップＳ３９においてｉの値を０
→１と１増し、ステップＳ４０においてｉ＝ｎと判定さ
れるか、ステップＳ３８においてｘ_Ｍ＜ε_x(i+1)と判定
されるまで閾値ε_x(i+1)の値を段階的に増加させながら
ステップＳ３８〜Ｓ４０を繰返して評価点ｉを算出し、
ステップＳ４１に移行する。またｘ_Ｍ＜ε_x1ならば、ス
テップＳ３９，Ｓ４０は１度も実行されず、評価点ｉは
０としてステップＳ４１に移行する。最後にステップＳ
４１において、ステップＳ３８〜Ｓ４０により求められ
た評価点ｉを出力する。

なお、当然のことながら、上記した異常値処理を含んだ
炉熱低下予測方法のコンピュータへの適用は、ガスクロ
Ｎ_２量の移動平均値ｙ_Ｍによる炉熱低下予測の場合にお
いても同様に実現できる。

上述した第４，第５の予測手段はサンプリング時間Δｔ
毎の移動平均に基づいているため予測を早く得ることが
でき、しかも精度も十分確かなものといえる。

Ｆ．閾値の学習 Ｄ．，Ｅ．で述べた第１〜第５の予測方法の各閾値ε^＊
（ε_１，ε_２，ε_３，ε_xi，ε_yjのいずれかであり、以
下総称して「ε^＊」を用いる。）は最適な炉熱低下予測
率が得られるように、予め求められたものである。しか
しながら、当初最適であった閾値ε^＊は高炉操業中にお
いて、生産計画や原料条件などの諸条件の変化に伴い、
最適でなくなる可能性がある。このため閾値ε^＊を高炉
操業中に最適な値に変化させる必要があり、閾値ε^＊の
学習を以下に示すように行なう。

第１〜第３の予測手段の閾値学習 高炉の炉壁温度を測定する場合、炉壁温度計であるＦＭ
センサ３の測温点がＤ・で述べたように、炉壁の侵食と
共に変化する。このため、測定される炉壁温度そのもの
の値のみならず、炉壁温度差のピーク値（最大値）を炉
壁の侵食に応じて変動する可能性がある。第１〜第３の
予測手段では炉壁温度差に基づいて予測を行なっている
ため、そのような場合には予測精度も変動することにな
る。

この問題を解消するため、以下に示すような処理を施
す。まず、現在時刻ｔから過去一定期間ｈ_Ｆ内で炉熱低
下が起った時刻ｔ_ｋ（ｋは現在時刻ｔから１，２，３…
ｒ（ｒは炉熱低下回数）と番号付けする。）を検出し、
炉熱低下時刻ｔ_ｋから時間幅ｈ_ｓ過去に逆のぼって、こ
の区間ｈ_ｓにおける各総和のＳＴ１_ｊ〜ＳＴ３_ｊの最大
値を求め、各々ＭＡＸ１_ｋ，ＭＡＸ２_ｋ，ＭＡＸ３_ｋと
する。

第１１図はその例を示すグラフで、同図(a),(b),(c)(d)
は各々正の差分値総和ＳＴ１_ｊ，負の差分値の絶対値総
和ＳＴ２_ｊ，正の差分値移動平均総和ＳＴ３_ｊ，溶銑温
度代表値Ｔ_pigの経時変化を示している。Ｔ_ｃは管理温
度であり、時刻ｔ_１，ｔ_２で炉熱低下が起っている。
〜は各々ＭＡＸ１_１，ＭＡＸ１_２，ＭＡＸ２_１，ＭＡ
Ｘ２_２，ＭＡＸ３_１，ＭＡＸ３_２である。

このようにして、求めた各最大値ＭＡＸ１_ｋ，ＭＡＸ２
_ｋ，ＭＡＸ３_ｋにより、閾値ε_１〜ε_３を次(10)〜(12)
式より決定する。

なお、ａ_１〜ａ_３（＞０）は係数である。

第４，第５の予測手段の閾値学習 一週間程度のサンプリング時間におけるソルロスＣ量，
ガスクロＮ_２量の平均値は、高炉操業中における操業条
件の変化に伴い変化する。従って、これに追随して閾値
ε_xi，ε_ｙｉを変化させる必要が生じる。

この問題を解消するため、以下に示すような処理を施
す。現在時刻ｔから所定期間（一週間程度の長期）過去
に逆のぼったソルロスＣ量，ガスクロＮ_２量の平均値 及び標準偏差σ_Ｓ，σ_Ｎを求め、これらの値により次(1
3),(14)式により閾値ε_xi，ε_yiを決定する。

なお、ａ_ｘ，ａ_ｙ（＞０）は係数である。

第１２図は、，で説明した閾値学習の処理手順を示
すフローチャートである。同図において、まずステップ
Ｓ５１において現在時刻ｔから過去一定期間ｈ_Ｆにおけ
る炉熱低下時刻ｔ_ｋ（ｋ＝１〜ｒでｒは炉熱低下回数）
を検出し、次にステップＳ５２で、時刻ｔ_ｋから過去に
逆のぼった所定時間幅ｈ_ｓの間における正の差分値総和
ＳＴ１_ｊ，負の差分値絶対値総和ＳＴ２_ｊ，正の差分値
移動平均総和ＳＴ３_ｊの最大値ＭＡＸ１_ｋ，ＭＡＸ
２_ｋ，ＭＡＸ３_ｋを算出する。これらの最大値ＭＡＸ１
_ｋ〜ＭＡＸ３_ｋを用い、ステップＳ５３において(10)〜
(12)式より閾値ε_１〜ε_３を決定する。

次にステップＳ５４において、現在時刻ｔから過去一定
期間内におけるソルロスＣ量及びガスクロＮ_２量の平均
値 ならびに標準偏差σ_Ｓ，σ_Ｎを算出し、ステップＳ５５
で、(13),(14)式により閾値ε_xi，ε_yiを決定する。以
降ステップＳ５１に戻り、上述の処理を繰返すことによ
り随時閾値を決定していく。

以上，で説明したように、適時、第１〜第５の予測
手段における各々のサンプリングデータの変化に基づき
自動的に閾値ε^＊を決定していくことにより、高炉操業
中において生産計画や原料条件などの諸条件の変化にか
かわらず、常に高い精度で予測を行なうことができる。

Ｇ．総合予測手段 Ｄ．Ｅ．で述べた第１〜第５の予測手段の評価点を、
Ｆ．で述べたように閾値ε^＊を適時変更しつつ導出する
ことで、以下に述べるように総合予測を行なう。

第１３図は、その処理の流れを示すフローチャートであ
り、以下、同図を参照しつつ説明する。まず、ステップ
Ｓ６１で第１〜第３の予測手段の評価点ｆ_１〜ｆ_３を求
める。評価点ｆ_１〜ｆ_３は１度０→１になれば、後に述
べるデータホールド期間中は、その値を保持する。した
がって、ホールド時間ｈ_ｒ（２時間程度）が時刻ｔ_１で
設定されたとすれば、時刻ｔ_１〜時刻ｔ_１＋１ｈ_ｒ（す
なわちデータホールド期間）内に評価点ｆ_１〜ｆ_３各々
は、一旦０→１に変化すれば、再び１→０に変化するこ
とはない。このデータホールド期間は、ＦＭセンサ合計
値Ｆ（＝ｆ_１＋ｆ_２＋ｆ_３）が、Ｆ＝０→Ｆ＞０に変化
した時に変動時刻ｔ_ｃを初期化すると共に設定され、こ
れ以降ｈ_ｒにより規定される時間内が前述したようにデ
ータホールド期間となる。

次にステップＳ６２において、ＦＭセンサ合計値Ｆが０
か否かを判別することにより、データホールド時間ｈ_ｒ
が設定されているか否かを識別し、Ｆ＝０であれば、デ
ータホールド時間ｈ_ｒの設定は無いので、ステップＳ６
５に移る。一方、Ｆ≠０であれば、データホールド時間
ｈ_ｒが既に設定されているので、ステップＳ６３で変動
時刻ｔ_ｃとホールド時間ｈ_ｒと比較することで、現在が
データホールド期間中か否かのチェックを行ない、ｔ_ｃ
≦ｈ_ｒならば、データホールド期間中であるので、ＦＭ
センサ合計値Ｆを初期化する必要はないのでステップＳ
６５へ移る。しかしながら、ステップＳ６３においてｔ
_ｃ＞ｈｒならば、データホールド期間は終えたと判断
し、ステップＳ６４においてＦＭセンサ合計値Ｆを
“０”に初期化する。

このように、ＦＭセンサ合計値Ｆはデータホールド期間
を考慮しながら求められる。これは第１〜第３の予測手
段が第４，第５の予測手段に比べ先見性が高い（予測が
早く得られる）ため、将来の同一時点に対する予測結果
を総合評価するためには第１〜第３の予測手段の予測結
果を一定時間ホールドしておく必要ががあるからであ
る。

そして、ステップＳ６５において、第４の予測手段によ
る評価点ｉを算出し、さらにステップＳ６６において、
第５の予測手段による評価点ｊを算出する。次にステッ
プＳ６７において総合評価Ｃを次式に従い求める。

Ｃ＝ｗ_ＡＦ＋ｗ_Ｂｉ＋ｗ_Ｃｊ …(15) ここで、ｗ_Ａ，ｗ_Ｂ，ｗ_Ｃ，は第１〜第３，第４，第５
の予測手段の各々に対する重みである。この総合評価Ｃ
がステップＳ６８において吟味され、Ｃ＝０ならば、全
く炉熱低下の傾向なしとみなし、ステップＳ６１に戻
り、ステップＳ６１〜ステップ６７により再び総合評価
Ｃを求める。一方、Ｃ＞０ならばステップＳ６９におい
て、総合評価Ｃの値に応じて重要性を変えたアラームを
出力する。以降ステップＳ６１に戻り、継続して炉熱低
下予測が続けられる。

このように総合評価Ｃの値に応じて、アラームの度合い
を変えることで、昇熱アクションの程度を細かく変化さ
せることができる。その結果、必要十分な昇熱アクショ
ンを選択することが実現できるようになり、炉熱低下を
確実に防止できるのは勿論、過度の昇熱アクションによ
る不要な炉熱上昇を招くことがなく、安定かつ経済的な
高炉操業が可能になった。

しかも、第１〜第５の各予測手段の閾値ε^＊が高炉操業
条件の変化に伴って適時、自動的に変更されることで、
より予測精度が高まる。

Ｈ．補足 尚、この実施例における第１〜第３の予測手段では内壁
温度計にＦＭセンサを用いたが、通常の測温センサ（例
えばシース熱電対）でも寿命の点で問題はあるものの代
用可能である。また、ステーブ温度計，レンガ埋め込み
温度計を用いてもその信頼性，測温応答性の低さから予
測精度は若干低下するものの、代用可能である。

また、この実施例における第１〜第３の予測手段では、
ＦＭセンサ３を７レベル４方向に２８個設置したが、高
炉の特性により適当に設置すれば良いのは勿論である。

さらに、閾値学習はＦ．で述べたように第１〜第５の手
段全てに適用するのが望ましいが、最低限第１〜第５の
予測手段の少なくとも１つに適用することで、当該予測
手段の予測精度の向上が計れる。

（発明の効果） 以上説明したように、この発明によれば、予測が早く得
られ、しかも第１〜第５図の予測手段の閾値を適時変更
しつつ予測を行なうため、溶銑温度の低下をより正確に
予測し、必要に応じた昇熱アクションをとることができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図(a),(b)は各々、この発明の一実施例に用いられ
るＦＭセンサの高炉炉壁内の配置を示す側面断面図，平
面断面図、第２図，第３図は各々ＦＭセンサの概念図，
設置説明図、第４図はＦＭセンサによる測定炉壁温度の
経時変化を示すグラフ、第５図はＦＭセンサによる測定
炉壁温度の差分値の経時変化を示すグラフ、第６図は第
１の予測手段の処理の流れを示すフローチャート、第７
図は第２の予測手段の処理の流れを示すフローチャー
ト、第８図は第３の予測手段の処理の流れを示すフロー
チャート、第９図(a),(b),(c)は各々異常値を含んだソ
ルロスＣ量の瞬時値，ソルロスＣ量の差分値の絶対値，
異常値を取り除いたソルロスＣ量の瞬時値を示すグラ
フ、第１０図は第４図の予測手段の処理の流れを示すフ
ローチャート、第１１図は第１〜第３の予測手段の閾値
学習例の一部を示すグラフで、(a),(b),(c),(d)は各
々、正の差分値総和，負の差分値絶対値総和，正の差分
値移動平均総和，溶銑温度代表値の経時変化を示すグラ
フ、第１２図は閾値学習の処理手順を示すフローチャー
ト、第１３図は総合予測手段の処理の流れを示すフロー
チャート、第１４図は従来技術における炉腹ゾンデの高
炉内の配置を示す側面断面図、第１５図は溶銑温度と炉
腹部周辺部温度の相関を示すグラフ、第１６図はソルロ
スＣ量の１時間平均値と溶銑温度の経時変化を時間的に
対応させて示したグラフ、第１７図は昇熱アクションを
起こした時のソルロス量の１時間平均値と溶銑温度の経
時変化を時間的に対応させて示したグラフである。 １……高炉、３……ＦＭセンサ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】高炉の所定箇所に内壁温度計を設置し、該
   内壁温度計にて、所定時間間隔ごとの内壁温度差を測定
   し、 ある時刻における前記内壁温度差の正の値を示す部分の
   合計値が閾値を越えた時に所定期間評価点を与える第１
   の予測手段と、 ある時刻における前記内壁温度差の負の値を示す部分の
   合計値が閾値を越えた時に所定期間評価点を与える第２
   の予測手段と、 ある時刻における前記内壁温度差の正の値を示す部分の
   所定時間幅の移動平均値の総和が閾値を越えた時に所定
   期間評価点を与える第３の予測手段と、 ソリューションロスカーボン量を所定時間間隔ごとに求
   め、この求めた値の所定時間幅における移動平均値が閾
   値を越えた時に評価点を与える第４の予測手段と、 炉頂ガス成分中の窒素量を所定時間間隔ごとに求め、こ
   の求めた値の所定時間幅における移動平均値が、閾値が
   下回った時に評価点を与える第５の予測手段とのうちの
   少なくとも１つを備え、 前記第１〜第５の予測手段のうちの少なくとも１つの評
   価点の総合評価に従い高炉炉熱低下予測を行なうに際
   し、 前記第１〜第３の予測手段の閾値は、過去一定期間内に
   炉熱低下が認められた時点より過去に逆のぼった所定時
   間幅の間における各対応の前記合計値あるいは前記総和
   の最大値に基づいて時々刻々変化し、 前記第４，第５の予測手段の閾値は、過去一定期間内に
   おける各対応の前記ソリューションロスカーボン量ある
   いは前記窒素量の平均値と標準偏差に基づいて時々刻々
   変化することを特徴とする高炉炉熱低下予測方法。