JPS5974209A - 高炉内ガス流分布検出方法 - Google Patents

高炉内ガス流分布検出方法

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JPS5974209A
JPS5974209A JP18338582A JP18338582A JPS5974209A JP S5974209 A JPS5974209 A JP S5974209A JP 18338582 A JP18338582 A JP 18338582A JP 18338582 A JP18338582 A JP 18338582A JP S5974209 A JPS5974209 A JP S5974209A
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blast furnace
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gas flow
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牧 勇之輔
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    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C21METALLURGY OF IRON
    • C21BMANUFACTURE OF IRON OR STEEL
    • C21B7/00Blast furnaces
    • C21B7/24Test rods or other checking devices

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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、高炉内ガス流の半径方向の分布を検出する
ための高炉内ガス流分布検出方法に関する。
一般に、高炉操業においては、円滑なかつ良好な操業を
行うべく、シャフト部におけるガス流分布を適正な状態
に維持し、ガスの持つ顕熱と還元能力をいかに効率よく
利用するかがもつとも重要な課題となっている。すなわ
ち、高炉内のガス流分布は、ガスとコークス、鉱石等の
装入物とが十分に接触し、加熱、還元が行なわれるよう
にすべきでアシ、炉頂の全断面積において適切なガス流
分布となっていることが望ましい。
第1図(A)、(B)および(C)において高炉1の羽
口2から炉内に吹込まれた高温の空気は、コークス3と
反応してCO,■、を生じ、さらにこのCO,H2は鉱
石4を還元してC02、Hloに変化し、最終的には炉
頂ガスとなって高炉から排出される。ここで、炉内ガス
流分布は、コークス3および鉱石4等の装入物の分布状
況により、典型的には、第1図(A)、(B)および(
C)に示す3形態5A、5B、50に分類される。第1
図(A)においては、通気性の優れたコークス3が炉内
のよシ炉芯IAに多く装入されており、結果としてガス
流拡炉芯IAで多く、炉壁IBで少い中心流となシ、い
わゆる内部操業が行われる。
この内部操業にあっては、ガス流の流路が定まるため、
風圧変動が少く、非常に安定した操業となるが、高炉を
狭く使うことになシ、生産性や効率が悪く、極端な場合
には炉壁側の鉱石がほとんど還元されず、未溶融状態の
まま羽口に落下し、羽口の座屈などの重大事故を引起す
可能性がある。
第1図(B)の場合には、コークス3が炉内のよシ炉壁
IBに多く装入されておシ、結果としてガス流は、炉壁
IBで多く、炉芯IAで少い周辺流となυ、いわゆる外
部操業となっている。この外部操業にあっては、高炉を
広く使うことになり、効率は良くなるが、ガス流路が安
定せず、風圧変動が激しくなる。また炉壁部はその保護
のために冷却水を用いて冷却しておシ、そのために冷却
水に持っていかれる熱量や放散熱が増加し、省エネルギ
ー上望ましくない。また外部操業が著しい場合には、炉
壁の損傷や溶融した鉱石が羽口を溶かして破損に至る可
能性がある。
第1図(C)は、内部操業と外部操業の中間に位置し、
炉内のガス流分布が適正となっている最適操業状態を示
している。従って、高炉操業者は、高炉1内の、コーク
ス3と鉱石4の半径方向の分布を試行錯誤的に調整し、
第1図(C)のような適正なガス流分布状態を得ようと
している。
ここで、従来、炉内のガス流分布を直接的に検出する実
用的方法は未だ無く、一般的には第2図に示すようなシ
ャフトゾンデ6によって測定される半径方向のガス組成
分布や、炉頂固定温度ゾンデ7によって測定される半径
方向のガス温度分布により、炉内のガス流分布を推定し
ている。
すなわち、シャフトゾンデ6は、炉内の原料の内部を半
径方向に移動可能に装入され、その先端で採取したガス
の組成を分析計8によって測定するようにしたものであ
る。このシャフトゾンデ6は、炉内の数点において停止
し、常時定められている位置の各組成を測定する場合が
多い。ガス組成値の処理方法は種々あるが、各位置iに
おけるCO成分COi、およびCO,成分COt Lを
測定し、各位置におけるガス利用率ηcoif:、によ
って求める方法が優れている。第3図(B)はその観測
例を、横軸に観測位置i  (7点)をとり、たて軸に
ガス利用率ηco($1〜Zt )  をとって示した
ものである。
また炉頂固定温度ゾンデ7は、炉内の原料の上部に固定
され半径方向の数点に設置した熱電対により、ガス流の
温度分布を測定するようになっている。第3図(B)、
(C)は、その観測例を、横軸に観測位置器 (6点)
をとシ、たて軸に温度Tをとって示したものでちゃ、第
3図(B)は内部操業の状態を、また第3図(C)は外
部操業の状態を示す。これらのシャフトゾンデ6、炉頂
固定温度ゾンデ7等の出力信号は、プロセス計算機9で
処理され、表示装置10に表示されると共に、記憶装置
11に貯えられるようになっている。
また、炉内のガス流分布の制御は、半径方向におけるコ
ークスと鉱石の装入量分布を調整することによりなされ
、第2図のベルレス型の高炉にあっては、操作デスク1
2によって操作される装入制御装置13により、旋回シ
ュート14の回転と傾動角を調整することによって達成
される。
しかしながら、上記従来の高炉ガス流分布検出方法にあ
っては、以下の問題点を生じている。すなわち、シャフ
トゾンデ6、炉頂固定温度ゾンデ7等による測定結果は
パターン情報であり、その定量化が困難である。また、
シャフトゾンデ6、炉頂固定温度ゾンデ7の測定結果に
基づくパターンの、炉内ガス流分布に対する感度が必ず
しも良好でなく、操業状況に対応した判別が困難である
従って、高炉操業にあって、操業者の主観、経験則への
依存度が高くなシ、操業の標準化が困難である。
そこでこの発明の出願人は、昭和56年特許願第358
20号において、高炉内ガス流の半径方向の分布に関与
するデータをあらかじめ観測しておき、このデータを中
心流群と周辺流群とこれらの間の任意数のガス流群とに
分け、各データと各データが属するガス流群とを関連づ
けるための判別関数をあらかじめ作シ出しておき、現時
点のデータを前記判別関数に代入することによって現時
点の高炉内ガス流の分布を検出する高炉内ガス流検出方
法を提案している(以下提案発明という。)。
一般に多変数”l、”t、・・・3:rLよυなる既知
のデータX(”t、x2、・・・xrL)が複数の群A
、B。
・・・Qに群分けできる場合、データXに係数Tを乗じ
た関数2の(群間分散/群内分散)が最大となるような
係数Tを求め、この係数TとデータXとの積T@Xが判
別関数表して利用される。このような判別関数に新たな
データXを代入すれば、新たなデータXの群分けを容易
に行い得る。そして提案発明では、高炉内ガス流の半径
方向分布に関与する現時点のデータを前記のような判別
関数によって判別して、ガス流を直接測定することなく
ガス流分布を検出している。
この発明は提案発明をさらに発展させたもので、高炉内
ガス流分布をより高精度に検出し得る高炉内ガス流分布
検出方法を提供することを目的とする。
との発明に係る高炉内ガス流分布検出方法は、高炉内ガ
ス流の半径方向分布に関与するデータとして、高炉内の
装入物の表面プロフィルを使用するものである。高炉内
装入物の表面プロフィルは現在直接測定し得るデータの
中で、高炉内ガス流の半径方向分布と最も密接な関係を
有するものでアシ、特に装入物堆積層全体の影響と装入
物降下時間の影響とを考慮する上で、プロフィル測定は
有効である。近年、マイクロ波やレーザ光を用いたプロ
フィル測定装置が実用化されている。
次にこの発明に係る高炉内ガス流検出方法の一実施例を
図面に基づいて説明する。
第4図において、高炉1の炉頂部にはシャフトゾンデ6
、炉頂固定温度ゾンデ7およびプロフィル測定装置15
が配置され、これらはマイクロコンピュータ16.17
.18にそれぞれ接続されている。マイクロコンピュー
タ16.17.18は、時々刻々入力されるデータを数
秒おきに取υ出して適当な電気信号に変換し、この電気
信号をプロセスコンピュータ19に入力している。
第5図の十印はプロフィル測定装[15によって測定さ
れた高炉内装入物表面プロフィール(rrL)を示すも
のであシ、これはマイクロコンピュータによって連続的
な測定データを数秒おきに取シ出してとびとびの値に4
.ったものである。プロセスコンピュータ19では、第
5図のように、この表面フロフィールを2本のプロフィ
ル測定線t t 、ttに近似し、このプロフィル測定
線t1、t2がら炉心部傾斜角θ2、炉壁平坦部長さL
1炉壁部傾斜角θ、を求める。
プロセスコンピュータ19は、シャフトゾンデ6によっ
て得られた各部のガス利用率ηco、炉頂固定温度ゾン
デ7によって得られた温度Tの分布、プロフィル測定装
置15によって得られた前記θ1、Ll θ2、および
ステーブ熱負荷やシャフト圧力などの高炉操業状態を総
合的に評価して、高炉内のガス流分布を判断し、データ
θ8、Ll θ2と高炉内ガス流分布との関係を求めて
おく。例えば高炉内ガス流分布1を中心流、周辺流およ
び最適状態とに分類し、データX(θ1 、L’、θ、
)がこれらの高炉内ガス流分布のいずれに属するかを判
別しておく。このように分類されたデータは基礎データ
となる。さらにプロセスコンピュータ19はこの基礎デ
ータに基づいて、以後の新たなデータを群分けするため
の判別関数を作り出す。以下に判別関数の一例を挙げる
群の数が4個(前記例では、A、 B、 Cの3個)、
データXに含まれる要素の数がル個(前記例では、θI
sL、θ2の3個)である場合には、(g、−1)行ル
列の行列よシなる係数Tt−1W行1列のデータXに乗
じた判別関数 を使用し得る。すなわち、=T・X となる。ここで、2について、複数群に含まれるデータ
に対応した2の分散、すなわち群間分散と、−個の群に
含まれるデータに対応した2の分散、すなわち群内分散
との比、(群間分散/群内分散)が最大に々るようにT
を設定すれば、判別関数が得られる。しかしデータを明
確に群分けし得る他の判別関数を使用し得ることはいう
までもない。
さらにプロセスコンピュータ19は、各群A1B、Cに
属する基礎データ)1判別関数 に代入した値の群ZA
、 ZB 、 Zc ’c 求kl)、群ZA 、 Z
BZcの平均値Z 、%2,2  および分散VA 。
A        B        CVB %  
Vc f:求める。ZA、ZB、ZCf、ZIk横軸、
Z2を縦軸とした座標、すなわち判別関数空間内にプロ
ットしたものを第7図に示す。第5図においてはZAヲ
口のプロット、zBをΔのプロットで、またZc ’c
+のプロットで示しておシ、各群ZA XZn −、Z
cの正規分布を仮定したときの各群ZA % ZB 1
Zcの1σ級の楕円領域をそれぞれEA)EB)ECで
示している。
このような準備の後に、プロセスコンピュータ19によ
って、現時点のデータXを次の手順で処理する。
1)現時点のデータXt判別関数に代入し、そのときの
判別関数の値Z1すなわち、 を求める。
11)このように求められたZと、各群A、BXCの平
均値2,2,2  との距離を、各群のA      
  B         C分散によって正規化した値
JA、 JB、 JCとして求める。ここに、 JA = (Z−Z  )’V  (Z  Z  )・
−−−”(5)AA            ^ Js = (Z −Z  )’ V  (Z  ZB)
 −0,−0100111,”A6)1ll Jc = (Z −Z  )’ V、 (Z  ’lo
) −−−−(7)である。
ここでJA% JB% JCのいずれが最少であるかを
判別すれば、データXがいずれの群A、B。
′Cに最も近いかが分シ、現時点の高炉内ガス流分布が
、中心流、周辺流、最適流のいずれであるかを検出し得
る。
このようにして、現時点の高炉内ガス流分布を検出した
後には、原料装入パターンを適宜調整して、操業条件を
最適化することが可能である。
なお第8図に示すように、判別関数空間および前記楕円
EA 、 EB 、 Ec k CRTなどに表示して
おき、現時点のデータXにょシ得られた 全判別関数空
間内にプロットすれば、前記JA、JB、JCを求める
ことなく、直観的に、Zがいずれの群に近いかを判断す
ることも可能である。また第8図にプロット・→ム→★
で示すように、最近三回のデータによるZを表示してお
けば、最近の操業状況の変動や、原料装入条件調整の効
果の有無を知ることができる。第8図のプロットによれ
ば、当初・の位置にあったガス流を適正化すべく原料装
入条件を調整したが、何らかの外乱によってガス流は周
辺流となシ(プロットム)、原料装入条件調整の効果が
充分得られなかったことが分る。その後の原料装入条件
の変更によって、ガス流はプロット★で示す最適流とな
っておシ、原料装入条件調整が功を奏したことが分る。
なお現時点のデータもプロセスコンピュータ19に記憶
され、現時点のデータが集積した段階で当初の基礎デー
タにかわる基礎データとして使用するとよい。
前述のとおシ、この発明に係る高炉内ガス流分布検出方
法は、高炉内ガス流の半径方向分布に関与するデータと
して、少なくとも高炉内の装入物の表面プロフィルを使
用するので、前記提案発明を一層改良し得るという優れ
た効果を有する。
【図面の簡単な説明】
第1図(A)、(B)および(C)はそれぞれ典型的な
炉内ガス流分布状態を示す説明図、第2図は一般的な炉
内ガス流分布の測定状態および炉内への装入物の装入制
御状態を示す説明図、第3図(A)は炉内におけるガス
利用率分布を示す線図、第3図(B)(C)は炉内にお
けるガス温度分布を示す線図、第4図は本発明が適用さ
れる装置の一例を示す系統図、第5図は同装置における
グロフィル測定装置の測定結果を示す線図、第6図は本
発明に基づく炉内ガス流分布の検出手順を示すフローチ
ャート図、第7図は第6図の検出手順の過程で得られた
判別空間を示す線図、第8図は高炉操業状態の制御状況
を示す線図である。 1・・・高炉、IA・・・炉心、IB・・・炉壁、2・
・・羽口、3・・・コークス、4・・・鉱石、5A、5
B、5C・・・高炉内ガス流分布、6・・・シャフトゾ
ンデ、7・・・炉頂固定温度ゾンデ、8・・・分析計、
9・・・プロセス計算機、10・・・表示装置、11・
・・記憶装置、12・・・操作デスク、13・・・装入
制御装置、14・・・旋回シュート、15・・・プロフ
ィル測定装置、16.17.18・・・マイクロコンピ
ュータ、19・・・プロセスコンピュータ。 代理人 鵜 沼 辰 之 (ほか2名) 第1図 (A)     (B) (C) 第4図 炉の中+lYL力ゝらの水平距離 第6図

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. (1)高炉内ガス流の半径方向の分布に関与するデータ
    全あらかじめ観測しておき、このデータを中心流群と周
    辺流群とこれらの間の任意数のガス流群とに分け、各デ
    ータと各データが属するガス流群とを関連づけるための
    判別関数をあらかじめ作シ出しておき、現時点のデータ
    を前記判別関数に代入することによって現時点の高炉内
    ガス流の分布を検出する高炉内ガス流分布検出方法にお
    いて、前記データとして高炉内の装入物の表面プロフィ
    ルを使用することを特徴とする高炉内ガス流分布検出方
    法。
JP18338582A 1982-10-19 1982-10-19 高炉内ガス流分布検出方法 Granted JPS5974209A (ja)

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010209404A (ja) * 2009-03-10 2010-09-24 Jfe Steel Corp 高炉の炉内ガス流分布推定方法、高炉の炉内ガス流分布推定装置及び高炉の炉内ガス流分布推定プログラム
KR101175447B1 (ko) 2010-03-30 2012-08-20 현대제철 주식회사 고로 내 가스의 속력 분포 분석 장치 및 방법
KR101193749B1 (ko) * 2010-07-29 2012-10-22 인하대학교 산학협력단 고로의 가스유동 분석방법

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