JPS6136564B2 - - Google Patents
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- JPS6136564B2 JPS6136564B2 JP18338582A JP18338582A JPS6136564B2 JP S6136564 B2 JPS6136564 B2 JP S6136564B2 JP 18338582 A JP18338582 A JP 18338582A JP 18338582 A JP18338582 A JP 18338582A JP S6136564 B2 JPS6136564 B2 JP S6136564B2
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- gas flow
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- blast furnace
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Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C21—METALLURGY OF IRON
- C21B—MANUFACTURE OF IRON OR STEEL
- C21B7/00—Blast furnaces
- C21B7/24—Test rods or other checking devices
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Metallurgy (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
- Blast Furnaces (AREA)
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。
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、シヤ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
な課題となつている。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
きであり、炉頂の全断面積において適切なガス流
分布となつていることが望ましい。
な操業を行うべく、シヤ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
な課題となつている。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
きであり、炉頂の全断面積において適切なガス流
分布となつ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、H2を生じ、さらにこのCO、
H2は鉱石４を還元してCO2、H2Oに変化し、最終
的には炉頂ガスとなつ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，５
Ｃ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が炉内のより炉芯１Ａに多く装
入されており、結果としてガス流は炉芯１Ａで多
く、炉壁１Ｂで少い中心流となり、いわゆる内部
操業が行われる。この内部操業にあつては、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
り、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。
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、H2を生じ、さらにこのCO、
H2は鉱石４を還元してCO2、H2Oに変化し、最終
的には炉頂ガスとなつ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，５
Ｃ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が炉内のより炉芯１Ａに多く装
入されており、結果としてガス流は炉芯１Ａで多
く、炉壁１Ｂで少い中心流となり、いわゆる内部
操業が行われる。この内部操業にあつては、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
り、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が炉内のより
炉壁１Ｂに多く装入されており、結果としてガス
流は、炉壁１Ｂで多く、炉芯１Ａで少い周辺料と
なり、いわゆる外部操業となつている。この外部
操業にあつては、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り、そのために冷却水に
持つ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。
炉壁１Ｂに多く装入されており、結果としてガス
流は、炉壁１Ｂで多く、炉芯１Ａで少い周辺料と
なり、いわゆる外部操業となつている。この外部
操業にあつては、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り、そのために冷却水に
持つ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つている最適操
業状態を示している。従つて、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。
し、炉内のガス流分布が適正となつている最適操
業状態を示している。従つて、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
に示すようなシヤフトゾンデ６によつて測定され
る半径方向のガス組成分布や、炉頂固定温度ゾン
デ７によつ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。
出する実用的方法は未だ無く、一般的には第２図
に示すようなシヤフトゾンデ６によつて測定され
る半径方向のガス組成分布や、炉頂固定温度ゾン
デ７によつ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、シヤフトゾンデ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によつて測定す
るようにしたものである。このシヤフトゾンデ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CO2成分CO2iを測定し、各
位置におけるガス利用率ηcoiを、 ηcoi＝ＣＯ２ｉ／ＣＯ２ｉ＋ＣＯｉ ………(1) によつ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（x1〜x7）をとつて示し
たものである。
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によつて測定す
るようにしたものである。このシヤフトゾンデ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CO2成分CO2iを測定し、各
位置におけるガス利用率ηcoiを、 ηcoi＝ＣＯ２ｉ／ＣＯ２ｉ＋ＣＯｉ ………(1) によつ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（x1〜x7）をとつて示し
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つて
いる。第３図Ｂ，Ｃは、その観測例を、横軸に観
測位置ｉ（６点）をとり、たて軸に温度Ｔをとつ
て示したものであり、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
らのシヤフトゾンデ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つている。
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つて
いる。第３図Ｂ，Ｃは、その観測例を、横軸に観
測位置ｉ（６点）をとり、たて軸に温度Ｔをとつ
て示したものであり、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
らのシヤフトゾンデ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つている。
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
つては、操作デスク１２によつて操作される装入
制御装置１３により、旋回シユート１４の回転と
傾動角を調整することによつて達成される。
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
つては、操作デスク１２によつて操作される装入
制御装置１３により、旋回シユート１４の回転と
傾動角を調整することによつて達成される。
しかしながら、上記従来の高炉ガス流分布検出
方法にあつては、以下の問題点を生じている。す
なわち、シヤフトゾンデ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、シヤフトゾンデ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。従つて、高炉操業にあつて、操業者の主観、
経験則への依存度が高くなり、操業の標準化が困
難である。
方法にあつては、以下の問題点を生じている。す
なわち、シヤフトゾンデ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、シヤフトゾンデ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。従つて、高炉操業にあつて、操業者の主観、
経験則への依存度が高くなり、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
35820号（特開昭57−149403号公報）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り出
しておき、現時点のデータを前記判別関数に代入
することによつ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。）。
35820号（特開昭57−149403号公報）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り出
しておき、現時点のデータを前記判別関数に代入
することによつ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x1，x2，……ｘoよりなる既知の
データＸ（x1，x2，……ｘo）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Ｚ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が判別関数として利用される。
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
関数によつて判別して、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。
データＸ（x1，x2，……ｘo）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Ｚ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が判別関数として利用される。
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
関数によつて判別して、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。
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。
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、高炉内の装入物の表面プロフイルを使用す
るものである。高炉内装入物の表面プロフイルは
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
あり、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、プロフイル測定は
有効である。近年、マイクロ波やレーザ光を用い
たプロフイル測定装置が実用化されている。
〓〓〓〓
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イルを使用す
るものである。高炉内装入物の表面プロフイルは
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
あり、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、プロフイル測定は
有効である。近年、マイクロ波やレーザ光を用い
たプロフイ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。
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の炉頂部にはシヤフト
ゾンデ６、炉頂固定温度ゾンデ７およびプロフイ
ル測定装置１５が配置され、これらはマイクロコ
ンピユータ１６，１７，１８にそれぞれ接続され
ている。マイクロコンピユータ１６，１７，１８
は、時々刻々入力されるデータを数秒おきに取り
出して適当な電気信号に変換し、この電気信号を
プロセスコンピユータ１９に入力している。
ゾンデ６、炉頂固定温度ゾンデ７およびプロフイ
ル測定装置１５が配置され、これらはマイクロコ
ンピユータ１６，１７，１８にそれぞれ接続され
ている。マイクロコンピユータ１６，１７，１８
は、時々刻々入力されるデータを数秒おきに取り
出して適当な電気信号に変換し、この電気信号を
プロセスコンピユータ１９に入力している。
第５図の＋印はプロフイル測定装置１５によつ
て測定された高炉内装入物表面プロフイール
（ｍ）を示すものであり、これはマイクロコンピ
ユータによつて連続的な測定データを数秒おきに
取り出してとびとびの値になつたものである。プ
ロセスコンピユータ１９では、第５図のように、
この表面プロフイールを２本のプロフイル測定線
l1，l2に近似し、このプロフイル測定線l1，l2から
炉心部傾斜角θ１、炉壁平坦部長さＬ、炉壁部傾
斜角θ２を求める。
て測定された高炉内装入物表面プロフイール
（ｍ）を示すものであり、これはマイクロコンピ
ユータによつて連続的な測定データを数秒おきに
取り出してとびとびの値になつたものである。プ
ロセスコンピユータ１９では、第５図のように、
この表面プロフイールを２本のプロフイル測定線
l1，l2に近似し、このプロフイル測定線l1，l2から
炉心部傾斜角θ１、炉壁平坦部長さＬ、炉壁部傾
斜角θ２を求める。
即ち、ここでθ１，Ｌ，θ２を求めるようにし
たのは、前記装入物堆積面、いわゆるプロフイル
測定線l1，l2が形成する炉心部傾斜角θ１は、高
炉内ガス流分布において、中心流のガス流分布を
支配し、炉壁平坦部長さＬ、炉壁部傾斜角θ２は
周辺流のガス流分布を支配し、これらの中間流の
ガス分布については、前記θ１，Ｌ，θ２のすべ
てが大きく支配していることによる。
たのは、前記装入物堆積面、いわゆるプロフイル
測定線l1，l2が形成する炉心部傾斜角θ１は、高
炉内ガス流分布において、中心流のガス流分布を
支配し、炉壁平坦部長さＬ、炉壁部傾斜角θ２は
周辺流のガス流分布を支配し、これらの中間流の
ガス分布については、前記θ１，Ｌ，θ２のすべ
てが大きく支配していることによる。
プロセスコンピユータ１９は、シヤフトゾンデ
６によつて得られた各部のガス利用率ηco、炉頂
固定温度ゾンデ７によつて得られた温度Ｔの分
布、プロフイル測定装置１５によつて得られた前
記θ１，Ｌ，θ２、およびステーグ熱負荷やシヤ
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θ１，
Ｌ，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，
θ２）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
ユータ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。
６によつて得られた各部のガス利用率ηco、炉頂
固定温度ゾンデ７によつて得られた温度Ｔの分
布、プロフイル測定装置１５によつて得られた前
記θ１，Ｌ，θ２、およびステーグ熱負荷やシヤ
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θ１，
Ｌ，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，
θ２）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
ユータ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ｇ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ｎ個（前記
例では、θ１，Ｌ，θ２の３個）である場合に
は、（ｇ−１）行ｎ列の行列よりなる係数Ｔを、
ｎ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、 であり、前記例では、 となる。ここで、Ｚについて、複数群に含まれる
データに対応したＺの分散、すなわち群間分散
と、一個の群に含まれるデータに対応したＺの分
散、すなわち群内分散との比、（群間分散／群内
分散）が最大になるように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。
個）、データＸに含まれる要素の数がｎ個（前記
例では、θ１，Ｌ，θ２の３個）である場合に
は、（ｇ−１）行ｎ列の行列よりなる係数Ｔを、
ｎ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、 であり、前記例では、 となる。ここで、Ｚについて、複数群に含まれる
データに対応したＺの分散、すなわち群間分散
と、一個の群に含まれるデータに対応したＺの分
散、すなわち群内分散との比、（群間分散／群内
分散）が最大になるように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ユータ１９は、各群Ａ，
Ｂ，Ｃに属する基礎データＸを判別関数に代入し
た値の群ＺA，ＺB，ＺCを求め、群ＺA，ＺB，ＺC
の平均値ＺＯ Ａ，ＺＯ Ｂ，ＺＯ Ｃおよび分散ＶA，ＶB，
ＶC
を求める。ＺA，ＺB，ＺCを、Z1を横軸、Z2を縦
軸とした座標、すなわち判別関数空間内にプロツ
トしたものを第７図に示す。第５図においてはＺ
〓〓〓〓
Aを□のプロツト、ＺBを△のプロツトで、またＺ
Cを＋のプロツトで示しており、各群ＺA，ＺB，
ＺCの正規分布を仮定したときの各群ＺA，ＺB，
ＺCの１σ級の楕円領域をそれぞれＥA，ＥB，ＥC
で示している。
Ｂ，Ｃに属する基礎データＸを判別関数に代入し
た値の群ＺA，ＺB，ＺCを求め、群ＺA，ＺB，ＺC
の平均値ＺＯ Ａ，ＺＯ Ｂ，ＺＯ Ｃおよび分散ＶA，ＶB，
ＶC
を求める。ＺA，ＺB，ＺCを、Z1を横軸、Z2を縦
軸とした座標、すなわち判別関数空間内にプロツ
トしたものを第７図に示す。第５図においてはＺ
〓〓〓〓
Aを□のプロツト、ＺBを△のプロツトで、またＺ
Cを＋のプロツトで示しており、各群ＺA，ＺB，
ＺCの正規分布を仮定したときの各群ＺA，ＺB，
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、プロセスコンピユータ
１９によつて、現時点のデータＸを次の手順で処
理する。
１９によつて、現時点のデータＸを次の手順で処
理する。
(i) 現時点のデータＸを判別関数に代入し、その
ときの判別関数の値Ｚ、すなわち、 を求める。
ときの判別関数の値Ｚ、すなわち、 を求める。
(ii) このように求められたＺと、各群Ａ，Ｂ，Ｃ
の平均値ＺＯ Ａ，ＺＯ Ｂ，ＺＯ Ｃとの距離を、各群の分
散によつて正規化した値ＪA，ＪB，ＪCとして
求める。ここに、 ＪA＝（Ｚ−ＺＯ Ａ）′Ｖ−１ Ａ（Ｚ−ＺＯ Ａ）………(
5) ＪB＝（Ｚ−ＺＯ Ｂ）′Ｖ−１ Ｂ（Ｚ−ＺＯ Ｂ）………(
6) ＪC＝（Ｚ−ＺＯ Ｃ）′Ｖ−１ Ｃ（Ｚ−ＺＯ Ｃ）………(
7) である。
の平均値ＺＯ Ａ，ＺＯ Ｂ，ＺＯ Ｃとの距離を、各群の分
散によつて正規化した値ＪA，ＪB，ＪCとして
求める。ここに、 ＪA＝（Ｚ−ＺＯ Ａ）′Ｖ−１ Ａ（Ｚ−ＺＯ Ａ）………(
5) ＪB＝（Ｚ−ＺＯ Ｂ）′Ｖ−１ Ｂ（Ｚ−ＺＯ Ｂ）………(
6) ＪC＝（Ｚ−ＺＯ Ｃ）′Ｖ−１ Ｃ（Ｚ−ＺＯ Ｃ）………(
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に最も近いかが分り、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。
かを判別すれば、データＸがいずれの群Ａ，
Ｂ，Ｃに最も近いかが分り、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。
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をCRTなどに表示してお
き、現時点のデータＸにより得られた を判別関
数空間内にプロツトすれば、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
にプロツト●→▲→★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図のプロツトによれば、
当初●の位置にあつたガス流を適正化すべく原料
装入条件を調整したが、何らかの外乱によつてガ
ス流は周辺流となり（プロツト▲）、原料装入条
件調整の効果が充分得られなかつたことが分る。
その後の原料装入条件の変更によつて、ガス流は
プロツト★で示す最適流となつており、原料装入
条件調整が功を奏したことが分る。
前記楕円ＥA，ＥB，ＥCをCRTなどに表示してお
き、現時点のデータＸにより得られた を判別関
数空間内にプロツトすれば、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
にプロツト●→▲→★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図のプロツトによれば、
当初●の位置にあつたガス流を適正化すべく原料
装入条件を調整したが、何らかの外乱によつてガ
ス流は周辺流となり（プロツト▲）、原料装入条
件調整の効果が充分得られなかつたことが分る。
その後の原料装入条件の変更によつて、ガス流は
プロツト★で示す最適流となつており、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ユータ１
９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。
９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。
前述のとおり、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
の表面プロフイルを使用するので、前記提案発明
を一層改良し、正確なガス流分布を検出し得ると
いう優れた効果を有する。
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
の表面プロフイルを使用するので、前記提案発明
を一層改良し、正確なガス流分布を検出し得ると
いう優れた効果を有する。
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プロフイル測定装置
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ヤート
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、１Ａ……炉心、１Ｂ……炉壁、２
……羽口、３……コークス、４……鉱石、５Ａ，
５Ｂ，５Ｃ……高炉内ガス流分布、６……シヤフ
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、１
３……装入制御装置、１４……旋回シユート、１
５……プロフイル測定装置、１６，１７，１８…
…マイクロコンピユータ、１９……プロセスコン
ピユータ。 〓〓〓〓
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プロフイル測定装置
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ヤート
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、１Ａ……炉心、１Ｂ……炉壁、２
……羽口、３……コークス、４……鉱石、５Ａ，
５Ｂ，５Ｃ……高炉内ガス流分布、６……シヤフ
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、１
３……装入制御装置、１４……旋回シユート、１
５……プロフイル測定装置、１６，１７，１８…
…マイクロコンピユータ、１９……プロセスコン
ピユータ。 〓〓〓〓
Claims (1)
- １ 炉内半径方向の任意点における炉内ガスに関
与する観測データから高炉内のガス流分布を検出
する際に、過去に得られた前記ガス流に関する観
測データを中心流群と周辺流群および前記中心流
群と周辺流群との中間に任意数ガス流群とに分
け、前記各ガス流群に属する各観測データ群から
判別関数法によつて前記各ガス流群を群分けする
関数を作り出しておき、この関数空間における現
時点の観測データから導き出された関数と、前記
過去に得られた観測データに基づく前記関数と、
の位置関係から、現時点の高炉内ガス流分布を検
出する方法において前記観測データとして少なく
とも高炉内装入物堆積面が形成する炉内部傾斜角
θ１、炉壁平坦部長さＬ、炉壁部傾斜角θ２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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18338582A JPS5974209A (ja) | 1982-10-19 | 1982-10-19 | 高炉内ガス流分布検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18338582A JPS5974209A (ja) | 1982-10-19 | 1982-10-19 | 高炉内ガス流分布検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5974209A JPS5974209A (ja) | 1984-04-26 |
| JPS6136564B2 true JPS6136564B2 (ja) | 1986-08-19 |
Family
ID=16134842
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18338582A Granted JPS5974209A (ja) | 1982-10-19 | 1982-10-19 | 高炉内ガス流分布検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5974209A (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5387066B2 (ja) * | 2009-03-10 | 2014-01-15 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 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 |
-
1982
- 1982-10-19 JP JP18338582A patent/JPS5974209A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5974209A (ja) | 1984-04-26 |
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