KR102121910B1 - Apparatus and method for controlling blow of blast furnace - Google Patents

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KR102121910B1 KR1020170173205A KR20170173205A KR102121910B1 KR 102121910 B1 KR102121910 B1 KR 102121910B1 KR 1020170173205 A KR1020170173205 A KR 1020170173205A KR 20170173205 A KR20170173205 A KR 20170173205A KR 102121910 B1 KR102121910 B1 KR 102121910B1
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Abstract

고로의 송풍 제어 장치는, 상기 고로의 송풍량을 예측하는 송풍량 예측 모델을 저장하는 송풍량 예측 모델 데이터베이스, 상기 송풍량 예측 모델을 이용하여 송풍량 예측값을 획득하는 송풍량 예측부, 소정 시간 동안의 노 내 온도 및 노 내 압력의 변동으로부터 노황 변동지수를 산출하는 노황 변동지수 산출부, 상기 노황 변동지수에 기초하여 상기 송풍량 예측값을 보정함으로써, 송풍량 제어값을 생성하는 보정부, 및 상기 송풍량 제어값에 따라서 상기 고로 내로 공급되는 열풍량을 조절하는 송풍량 제어부를 포함할 수 있다. The blast furnace control device includes a blast volume prediction model database that stores a blast volume prediction model for predicting the blast furnace volume, a blast volume prediction unit for obtaining a blast volume prediction value using the blast volume prediction model, a furnace temperature and a furnace for a predetermined time A furnace fluctuation index calculation unit that calculates a fluctuation index of fluctuations from fluctuations in the internal pressure, a correction unit that corrects the air flow rate prediction value based on the fluctuation fluctuation index, and a correction unit that generates a blow rate control value, and the furnace flows into the blast furnace according to the blow volume control value. It may include a blowing amount control unit for adjusting the amount of hot air supplied.

Figure R1020170173205
Figure R1020170173205

Description

고로의 송풍 제어 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING BLOW OF BLAST FURNACE}Blast furnace control device and method therefor{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING BLOW OF BLAST FURNACE}

본 발명의 실시 예는 고로의 송풍 제어 장치 및 그 방법에 관한 것이다. An embodiment of the present invention relates to a blast furnace blowing control device and a method therefor.

고로(blast furnace)에서는 연료인 코크스(cokes)와 산소의 반응을 통해 생산된 일산화탄소를 이용하여 자연산의 철광석을 환원시킴으로써 용선이 만들어진다. 고로 공정에서 고로의 노 내 상황(이하, '노황'이라 명명하여 사용함)를 나타내는 여러 가지 조업 인자들 중, 노 내의 가스 흐름 정도를 나타내는 통기성은 고로 조업의 효율 및 안전성을 결정하는 매우 중요한 요소 중 하나이다. In a blast furnace, molten iron is produced by reducing iron ore of a natural product using carbon monoxide produced through the reaction of fuel with cokes and oxygen. Among the various operating factors that indicate the furnace condition (hereinafter referred to as'furnace') in the blast furnace process, breathability, indicating the degree of gas flow in the furnace, is one of the most important factors in determining the efficiency and safety of the blast furnace operation. It is one.

고로 조업은, 환원가스가 노 내를 상승하면서 장입된 철광석과 접촉하고, 환원가스와의 접촉으로 열을 전달 받은 철광석이 용선으로 용융 및 환원되어 이루어진다. 이 과정에서, 철광석의 용융 및 환원을 위해 필요한 열 에너지 및 환원가스는 노 하부를 통해 공급되는 열풍에 의해 공급되며, 노황의 안정화를 위해서는 노 하부를 통해 유입되는 열풍의 량 즉, 송풍량을 적절히 제어하는 것이 매우 중요하다. The operation of the blast furnace is made by melting and reducing iron ore, which receives heat by contact with the reducing gas, while the reducing gas rises in the furnace, and receives heat by contact with the reducing gas. In this process, thermal energy and reducing gas required for melting and reducing iron ore are supplied by hot air supplied through the bottom of the furnace, and for stabilization of the furnace, the amount of hot air flowing through the bottom of the furnace, that is, the amount of air blown is appropriately controlled. It is very important to do.

노 내로 공급되는 송풍량은, 노 내 통기성에 따라 조절된다. 노 내로 공급되는 송풍량이 증가할수록 고로에서 생산되는 용선의 량이 증가하나, 노 내 통기성이 좋지 않은 상태에서 송풍량을 증가시킬 경우 안정화 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 조업자는 노 내 통기성이 안 좋은 경우 조업 안정화를 위해 송풍량을 감소시키고, 노 내 통기성이 좋은 경우 조업 효율을 증대시키기 위해 송풍량을 증가시킨다.The amount of air blown into the furnace is adjusted according to the air permeability in the furnace. As the amount of blown air supplied into the furnace increases, the amount of molten iron produced in the blast furnace increases, but if the amount of blown air in the furnace is poor, stabilization may occur. Therefore, the operator decreases the amount of air blowing to stabilize the operation when the air permeability in the furnace is poor, and increases the amount of air blows to increase the operation efficiency when the air permeability is good in the furnace.

고로 내부의 통기성은 노 내로 장입되는 원료(소결광, 펠렛, 정립광 등)와 연료(코크스)의 입도 및 입도 분포, 용융 슬래그가 생성되는 지점인 연화 융착대의 위치 및 형상 등에 의해 변동되나, 그 변동 시기를 사전에 파악하는 것은 대단히 어려운 일이다. 통상적으로 조업자들은 노체에 부착된 압력계나 온도계를 실시간으로 모니터링하여 경험적으로 통기성을 판단하고, 그에 대응하는 송풍량을 결정한다. The air permeability inside the blast furnace varies depending on the particle size and particle size distribution of the raw materials (sintered ore, pellets, ore, etc.) and fuel (coke) charged into the furnace, and the position and shape of the softening fusing zone, which is the point where molten slag is generated, but fluctuates. It is very difficult to know the timing in advance. Typically, operators monitor the pressure gauge or thermometer attached to the furnace body in real time to determine the air permeability empirically and to determine the corresponding air flow rate.

최근에는 컴퓨터를 이용한 예측 기법의 발달로 송풍량 결정 로직을 학습한 인공지능 시스템에 의해 송풍량이 결정되기도 한다. 그러나, 로직 분석이 어려운 인공지능 시스템의 특성 상, 송풍량을 결정하게 된 원인을 파악하는 것이 어렵고, 입력 데이터에 오류가 존재하는 경우 오동작을 일으키는 등의 문제가 있어 검증 없이 결정값을 그대로 조업에 적용하기에 어려움이 있다.In recent years, with the development of computerized prediction techniques, the amount of air blowing is determined by an artificial intelligence system that has learned the flow rate determining logic. However, due to the nature of the artificial intelligence system, which is difficult to analyze logic, it is difficult to determine the cause of determining the amount of air flow, and if there is an error in the input data, there is a problem such as malfunction, so the decision value is applied to the operation without verification. Difficult to do.

본 발명의 실시 예를 통해 해결하려는 과제는 송풍량 예측 결과를 현재 노황에 따라 검증이 가능한 송풍 제어 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다. The problem to be solved through an embodiment of the present invention is to provide a blow control device and a method capable of verifying a blow amount prediction result according to current conditions.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 고로의 송풍 제어 장치는, 상기 고로의 송풍량을 예측하는 송풍량 예측 모델을 저장하는 송풍량 예측 모델 데이터베이스, 상기 송풍량 예측 모델을 이용하여 송풍량 예측값을 획득하는 송풍량 예측부, 소정 시간 동안의 노 내 온도 및 노 내 압력의 변동으로부터 노황 변동지수를 산출하는 노황 변동지수 산출부, 상기 노황 변동지수에 기초하여 상기 송풍량 예측값을 보정함으로써, 송풍량 제어값을 생성하는 보정부, 및 상기 송풍량 제어값에 따라서 상기 고로 내로 공급되는 열풍량을 조절하는 송풍량 제어부를 포함할 수 있다.The blast furnace blowing control apparatus according to an embodiment of the present invention for solving the above problems is to obtain a blowing amount prediction model database using the blowing amount prediction model database that stores a blowing amount prediction model for predicting the blowing amount of the blast furnace, and using the blowing amount prediction model Blowing air volume predicting unit, a fluctuation fluctuation index calculating unit for calculating a fluctuation fluctuation index from fluctuations in the furnace temperature and pressure within a predetermined period of time, and correcting the blowing amount prediction value based on the fluctuation fluctuation index to generate a blowing amount control It may include a correction unit, and a blowing amount control unit for adjusting the amount of hot air supplied into the blast furnace according to the blowing amount control value.

상기 노황 변동지수 산출부는, 상기 소정 시간 동안의 상기 노 내 온도 및 상기 노 내 압력의 평균으로부터 온도 분산 및 압력 분산을 각각 산출하고, 정규화된 상기 온도 분산 및 상기 압력 분산을 이용하여 상기 노황 변동지수를 산출할 수 있다. The sulfur fluctuation index calculation unit calculates temperature dispersion and pressure dispersion from the average of the temperature in the furnace and the pressure in the furnace for the predetermined time, respectively, and uses the normalized temperature dispersion and the pressure dispersion to determine the sulfur fluctuation index Can be calculated.

상기 고로 내 서로 다른 위치에 배치되어, 상기 노 내 온도를 측정하는 복수의 온도 센서, 및 상기 고로 내 서로 다른 위치에 배치되어, 상기 노 내 압력을 측정하는 복수의 압력 센서를 더 포함할 수 있다. A plurality of temperature sensors disposed at different locations in the blast furnace to measure the temperature in the furnace, and a plurality of pressure sensors disposed at different locations in the blast furnace to measure the pressure in the furnace may be further included. .

상기 노황 변동지수 산출부는, 상기 고로 내 복수의 위치에 대해 상기 온도 분산 및 상기 압력 분산을 각각 산출하고, 상기 복수의 위치에 대해 각각 산출된 상기 온도 분산 및 상기 압력 분산을 각각 정규화하며, 상기 복수의 위치에 대해 각각 정규화된 상기 온도 분산의 평균값 및 정규화된 상기 압력 분산의 평균값을 이용하여 상기 노황 변동지수를 산출할 수 있다. The sulfur fluctuation index calculation unit calculates the temperature dispersion and the pressure dispersion for a plurality of locations in the blast furnace, respectively, normalizes the temperature dispersion and the pressure dispersion respectively calculated for the plurality of locations, and the plurality The sulfur fluctuation index may be calculated by using the average value of the normalized temperature variance and the normalized pressure variance for each position of.

상기 보정부는, 상기 노황 변동지수와 상기 송풍량 예측값 간의 정합성을 판정하고, 상기 노황 변동지수와 상기 송풍량 예측값 간의 정합성 판정결과에 따라서, 상기 송풍량 예측값을 상기 송풍량 제어값으로 출력하거나, 현재 송풍량 제어값으로부터 소정치 증감된 값을 상기 송풍량 제어값으로 출력할 수 있다. The correcting unit judges the consistency between the fluctuation fluctuation index and the blowing amount predicted value, and outputs the blowing amount predicted value as the blowing amount control value according to the consistency determination result between the fluctuation fluctuation index and the blowing amount predicted value, or from the current blowing amount control value. The value increased or decreased may be output as the air volume control value.

상기 보정부는, 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부가 일치하면, 상기 송풍량 예측값을 상기 송풍량 제어값으로 출력할 수 있다. The correction unit may output the predicted airflow amount as the airflow amount control value when the airflow amount increase/decrease corresponding to the fluctuation fluctuation index matches the airflow amount increase/decrease corresponding to the airflow predicted value.

상기 보정부는, 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부가 서로 다르면, 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부에 따라서 상기 현재 송풍량 제어값을 소정치 증감하여 상기 송풍량 제어값으로 출력할 수 있다. The correction unit increases or decreases the current airflow control value according to whether the airflow fluctuation index corresponds to the fluctuation fluctuation index or not, if the airflow fluctuation index corresponding to the fluctuation fluctuation index is different from the airflow fluctuation index. By doing so, it can be output as the air volume control value.

상기 보정부는, 상기 노황 변동지수가 제1임계치 이상이면 감풍으로 판정하고, 상기 노황 변동지수가 제2임계치 미만이면 증풍 또는 송풍량 유지로 판정할 수 있다. The correction unit may determine that the fluctuation index of the sulfur content is greater than or equal to the first threshold value, and determine that it is a wind blow, and if the fluctuation index of fluctuation is less than the second threshold value, increase or increase the amount of blowing.

상기 보정부는, 소정 시간 동안 상기 송풍량 예측값을 모니터링하여 표준 편차를 산출하고, 상기 표준 편차를 이용하여 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부를 판단할 수 있다. The correction unit may monitor the airflow amount predicted value for a predetermined time to calculate a standard deviation, and use the standard deviation to determine whether the airflow amount increased or decreased corresponding to the airflow amount predicted value.

상기 보정부는, 상기 보정부는 상기 고로의 설비 사양에 맞게 상기 송풍량 제어값을 보정하고, 보정된 상기 송풍량 제어값을 상기 송풍량 제어부로 전달할 수 있다. The correction unit, the correction unit may correct the blowing amount control value in accordance with the facility specifications of the blast furnace, and transmit the corrected blowing amount control value to the blowing amount control unit.

상기 송풍 제어 장치는, 상기 고로의 노황 변동과 관련된 조업 데이터들을 수집하는 조업 데이터 수집부를 더 포함하고, 상기 송풍량 예측부는, 상기 조업 데이터들을 상기 송풍량 예측 모델의 입력 데이터로 사용하여, 상기 송풍량 예측값을 획득할 수 있다. The airflow control device further includes an operation data collection unit that collects operation data related to fluctuations in the blast furnace furnace, and the airflow amount prediction unit uses the operation data as input data of the airflow amount prediction model, and calculates the airflow amount prediction value. Can be obtained.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 고로의 송풍 제어 방법은, 상기 고로의 송풍량을 예측하는 송풍량 예측 모델을 이용하여 송풍량 예측값을 획득하는 단계, 소정 시간 동안의 노 내 온도 및 노 내 압력의 변동으로부터 노황 변동지수를 산출하는 단계, 상기 노황 변동지수에 기초하여 상기 송풍량 예측값을 보정함으로써, 송풍량 제어값을 생성하는 단계, 및 상기 송풍량 제어값에 따라서 상기 고로 내로 공급되는 열풍량을 조절하는 단계를 포함할 수 있다. In addition, the method for controlling the blowing of a blast furnace according to an embodiment of the present invention comprises: obtaining a predicted amount of blowing air by using a blowing amount prediction model for predicting the blowing amount of the blast furnace, from fluctuations in the furnace temperature and the pressure in the furnace for a predetermined period of time. Comprising a step of calculating a fluctuation index of sulfur, by correcting the predicted amount of airflow based on the fluctuation index of fluctuations, generating a control amount of airflow, and adjusting the amount of hot air supplied to the blast furnace according to the control amount of the airflow amount can do.

상기 노황 변동지수를 산출하는 단계는, 상기 고로 내 서로 다른 위치에 배치는 복수의 온도 센서 및 복수의 압력 센서를 이용하여, 상기 고로 내 복수의 위치에 대해 상기 노 내 온도 및 상기 노 내 압력을 획득하는 단계, 상기 복수의 위치에 대해, 소정 시간 동안의 상기 노 내 온도 및 상기 노 내 압력의 평균을 각각 산출하는 단계, 상기 고로 내 복수의 위치에 대해, 온도 분산 및 압력 분산을 각각 산출하는 단계, 상기 복수의 위치에 대해, 상기 온도 분산 및 상기 압력 분산을 각각 정규화하는 단계, 상기 복수의 위치에 대해 각각 정규화된 상기 온도 분산의 평균값 및 정규화된 상기 압력 분산의 평균값을 합산하여 상기 노황 변동지수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다. The step of calculating the fluctuation index of the furnace, the temperature in the furnace and the pressure in the furnace for a plurality of positions in the blast furnace by using a plurality of temperature sensors and a plurality of pressure sensors arranged at different positions in the blast furnace Obtaining, for the plurality of positions, calculating the average of the temperature in the furnace and the pressure in the furnace for a predetermined time, respectively, calculating the temperature distribution and pressure distribution for the plurality of positions in the blast furnace, respectively Step, normalizing the temperature variance and the pressure variance for the plurality of positions, respectively, summing the average value of the temperature variance normalized for the plurality of positions and the average value of the normalized pressure variance, respectively, and changing the sulfur content. And calculating an index.

상기 송풍량 제어값을 생성하는 단계는, 상기 노황 변동지수와 상기 송풍량 예측값 간의 정합성을 판정하는 단계, 및 상기 노황 변동지수와 상기 송풍량 예측값 간의 정합성 판정결과에 따라서 상기 송풍량 제어값을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. The generating of the blowing amount control value includes determining a consistency between the fluctuation fluctuation index and the blowing amount predicted value, and generating the blowing amount control value according to a result of the consistency determination between the fluctuation fluctuation index and the blowing amount predicted value. can do.

상기 정합성을 판정하는 단계는, 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부를 획득하는 단계, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부를 획득하는 단계, 및 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부의 일치 여부에 기초하여 상기 정합성을 판정하는 단계를 포함할 수 있다. The determining of the consistency may include obtaining or not increasing or decreasing the blowing amount corresponding to the fluctuation index, obtaining or increasing or decreasing the blowing amount corresponding to the predicted blowing amount, and determining whether or not to increase or decrease the blowing amount corresponding to the fluctuation index of the yellowing, And determining whether the consistency is based on whether the amount of increase or decrease in the amount of air blowing corresponding to the predicted amount of air blows.

상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부를 획득하는 단계는, 상기 노황 변동지수가 제1임계치 이상이면 감풍으로 판정하는 단계, 및 상기 노황 변동지수가 제2임계치 미만이면 증풍 또는 송풍량 유지로 판정하는 단계를 포함할 수 있다. The step of acquiring whether or not the fluctuation amount of the blowing corresponding to the fluctuation fluctuation index is increased is determined as a wind blow if the fluctuation fluctuation index is greater than or equal to a first threshold value, and if the fluctuation fluctuation index is less than a second threshold value, it is determined to increase or maintain the blowing amount. It may include steps.

상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부를 획득하는 단계는, 소정 시간 동안 상기 송풍량 예측값을 모니터링하여 표준 편차를 산출하는 단계, 및 상기 표준 편차를 이용하여 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다. Obtaining whether the amount of increase or decrease in the amount of air blowing corresponding to the predicted amount of air blows comprises: calculating a standard deviation by monitoring the amount of air blowing predicted for a predetermined period of time, and determining whether to increase or decrease the amount of air blowing corresponding to the amount of air blowing predicted by using the standard deviation. It may include steps.

상기 정합성 판정결과에 따라서 상기 송풍량 제어값을 생성하는 단계는, 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부가 서로 일치하면, 상기 송풍량 예측값을 상기 송풍량 제어값으로 출력하는 단계를 포함할 수 있다. In the generating of the blowing amount control value according to the result of the determination of consistency, when the blowing amount increase/decrease corresponding to the fluctuation fluctuation index and the blowing amount increase/decrease corresponding to the blowing amount prediction value coincide with each other, the blowing amount predicted value is the blowing amount control value. It may include the step of outputting.

상기 정합성 판정결과에 따라서 상기 송풍량 제어값을 생성하는 단계는, 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부가 서로 다르면, 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부에 따라서 상기 현재 송풍량 제어값을 소정치 증감하여 상기 송풍량 제어값으로 출력하는 단계를 포함할 수 있다. In the generating of the blowing amount control value according to the result of the determination of consistency, if the blowing amount increase/decrease corresponding to the fluctuation fluctuation index and the blowing amount increase/decrease corresponding to the blowing amount prediction value are different from each other, the blowing amount increase/decrease corresponding to the fluctuation fluctuation index The method may include outputting the current airflow control value as a predetermined value by increasing or decreasing the current airflow control value.

상기 송풍 제어 방법은, 상기 고로의 설비 사양에 맞게 상기 송풍량 제어값을 보정하는 단계를 더 포함하고, 상기 열풍량을 조절하는 단계는, 보정된 상기 송풍량 제어값에 따라서 상기 고로 내로 공급되는 상기 열풍량을 조절하는 단계를 포함할 수 있다. The blowing control method further includes correcting the blowing amount control value according to the facility specification of the blast furnace, and adjusting the hot air amount comprises supplying the hot air into the blast furnace according to the corrected blowing amount control value. It may include the step of adjusting the amount.

본 발명의 실시 예에 따르면, 송풍량 예측 결과를 현재 노황에 따라 검증하고 보정할 수 있어, 노황에 실시간으로 반응하여 송풍량을 제어할 수 있으며, 이로 인해 고로 노황의 변동을 최소화할 수 있으며 결과적으로 고로 조업의 안정화 및 효율 향상이 가능하다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to verify and correct the blowing amount prediction result according to the current furnace condition, so that it is possible to control the blowing amount by reacting to the furnace in real time, thereby minimizing fluctuations of the furnace furnace and consequently the blast furnace. It is possible to stabilize operation and improve efficiency.

도 1은 고로(blast furnace) 설비의 일 예를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 고로의 송풍 제어 장치를 개략적으로 도시한 것이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 노황 변동지수와 송풍량 간의 상관 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 송풍 제어 장치에서 노황 변동지수를 이용하여 송풍량 제어값을 보정하는 일 예를 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 고로의 송풍 제어 방법을 개략적으로 도시한 것이다.
Figure 1 shows an example of a blast furnace (blast furnace) equipment.
Figure 2 schematically shows an apparatus for controlling the blowing of a blast furnace according to an embodiment of the present invention.
3 and 4 are diagrams for explaining the correlation between the fluctuation index of the sulfur and the amount of air blowing according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating an example of correcting a blowing amount control value by using a sulfur fluctuation index in a blowing control apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 schematically shows a method for controlling blowing of a blast furnace according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예들에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예들에 한정되지 않는다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains can easily practice. The present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein.

본 발명의 실시 예를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.In order to clearly describe an embodiment of the present invention, parts irrelevant to the description are omitted, and the same reference numerals are assigned to the same or similar elements throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.Throughout the specification, when a part is "connected" to another part, this includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another element in between. .

이하, 필요한 도면들을 참조하여 고로(blast furnace)의 송풍 제어 장치 및 그 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, with reference to the necessary drawings will be described in detail with respect to the blast furnace (blast furnace) blowing control device and method.

도 1은 고로 설비의 일 예를 도시한 것이다. 1 shows an example of a blast furnace facility.

고로 설비는 철강 공정에 있어서 용선을 생산하는 설비이다. The blast furnace facility is a facility that produces molten iron in the steel process.

도 1을 참조하면, 고로(10)는 원료인 철광석이 장입되어 용선(pig iron)으로 용융 환원되는 노(爐)이다. Referring to FIG. 1, the blast furnace 10 is a furnace in which iron ore as a raw material is charged and melt-reduced to pig iron.

고로(10)의 상부에는 장입 컨베이어 벨트(5)를 통해 장입되는 원료 또는 연료가 저장되는 노정 호퍼(11)가 위치한다. 노정 호퍼(11)에 저장된 원료 또는 연료는 노정 장입 공정을 통해 고로(10) 내부로 장입된다. On the upper part of the blast furnace 10, a furnace hopper 11 in which raw materials or fuel charged through a charging conveyor belt 5 is stored is located. The raw material or fuel stored in the furnace hopper 11 is charged into the blast furnace 10 through a furnace charging process.

고로(10) 하부에는 열풍로(20)에 의해 공급되는 열풍을 고로(10) 내부로 유입시키기 위한 송풍구(12)가 위치한다. 열풍로(20)에 의해 공급되는 열풍은 송풍 밸브(21)의 개폐 정도에 따라서 고로(10) 내부로 유입되는 량(이하, '송풍량'이라 명명하여 사용함)이 조절된다. In the lower part of the blast furnace 10, a blower port 12 for introducing hot air supplied by the hot air furnace 20 into the blast furnace 10 is located. The amount of hot air supplied by the hot air furnace 20 is adjusted to the amount introduced into the blast furnace 10 (hereinafter, referred to as “air flow amount”) according to the degree of opening and closing of the blowing valve 21.

고로(10) 내로 유입된 연료(예를 들어, 코크스(cokes))는 산소와의 반응으로 연소하여 고온의 가스(이하, '환원가스'라 명명하여 사용함)를 발생시킨다. 환원가스는 노 내를 상승하면서 고로(10)로 장입된 철광석과 접촉한다. 노 내에서 고온의 환원가스와의 접촉으로 열을 전달 받은 철광석은 용선으로 용융 및 환원된다.The fuel (eg, cokes) introduced into the blast furnace 10 is burned by reaction with oxygen to generate high-temperature gas (hereinafter referred to as'reduced gas'). The reducing gas contacts the iron ore charged into the blast furnace 10 while rising in the furnace. In the furnace, iron ore, which has received heat by contact with hot reducing gas, is melted and reduced by molten iron.

고로(10) 내에서 용융 환원된 용선은 노 하부에 저장되었다가, 일정 간격으로 출선구(tap hole)를 통해 노 외로 배출된다.The molten iron that has been melt-reduced in the blast furnace 10 is stored in the lower part of the furnace, and then discharged out of the furnace through a tap hole at regular intervals.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 고로의 송풍 제어 장치를 개략적으로 도시한 것이다. 도 3 및 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 노황 변동지수와 송풍량 간의 상관 관계를 설명하기 위한 도면이다. 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 송풍 제어 장치에서 노황 변동지수를 이용하여 송풍량 제어값을 보정하는 일 예를 도시한 것이다. Figure 2 schematically shows an apparatus for controlling the blowing of a blast furnace according to an embodiment of the present invention. 3 and 4 are diagrams for explaining the correlation between the fluctuation index of the sulfur and the amount of air blowing according to an embodiment of the present invention. 5 is a diagram illustrating an example of correcting a blowing amount control value by using a sulfur fluctuation index in a blowing control apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 송풍 제어 장치(100)는 센서부(110), 조업 데이터 수집부(120), 조업 데이터 데이터베이스(130), 학습부(140), 송풍량 예측 모델 데이터베이스(150), 예측부(160), 노황 변동지수 산출부(170), 보정부(180) 및 송풍량 제어부(190)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 2, the airflow control device 100 according to an embodiment of the present invention includes a sensor unit 110, an operation data collection unit 120, an operation data database 130, a learning unit 140, and an airflow prediction model It may include a database 150, a prediction unit 160, a fluctuation fluctuation index calculation unit 170, a correction unit 180, and a blowing amount control unit 190.

센서부(110)는 고로(10) 내 노황 판단에 사용되는 측정값(예를 들어, 온도, 압력, 배가스 성분 등)을 획득하기 위한 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다.The sensor unit 110 may include at least one sensor for obtaining a measurement value (eg, temperature, pressure, flue gas component, etc.) used for determining sulfur in the blast furnace 10.

예를 들어, 센서부(110)는 노 내 온도, 고로(10)에서 출선되는 용선 온도, 고로(10) 내로 공급되는 열풍 온도, 노 내 배가스 온도, 스킨 플로우 온도 등을 측정하기 위한 온도 센서(111)들을 포함할 수 있다. 또한, 예를 들어, 센서부(110)는 노 내 압력, 고로(10) 내로 공급되는 열풍의 풍압 등을 측정하기 위한 적어도 하나의 압력 센서들(112)을 포함할 수 있다. 또한, 예를 들어, 센서부(110)는 고로(10)로부터 배출되는 배가스(고로 가스)의 성분을 검출하기 위한 가스 센서(113)를 포함할 수도 있다.For example, the sensor unit 110 is a temperature sensor for measuring the temperature in the furnace, the molten iron temperature discharged from the blast furnace 10, the hot air temperature supplied into the blast furnace 10, the exhaust gas temperature in the furnace, the skin flow temperature, etc. 111). Further, for example, the sensor unit 110 may include at least one pressure sensors 112 for measuring the pressure in the furnace, the wind pressure of the hot air supplied into the blast furnace 10, and the like. In addition, for example, the sensor unit 110 may include a gas sensor 113 for detecting a component of exhaust gas (blast furnace gas) discharged from the blast furnace 10.

조업 데이터 수집부(120)는 고로(10)의 노황 판단에 사용할 수 있는 적어도 하나의 조업 데이터, 즉, 고로(10)의 노황에 영향을 미치는 적어도 하나의 조업 데이터를 수집할 수 있다.The operation data collection unit 120 may collect at least one operation data that can be used to determine the furnace condition of the blast furnace 10, that is, at least one operation data affecting the furnace condition of the blast furnace 10.

조업 데이터 수집부(120)는 센서부(110)를 통해 조업 데이터를 자동으로 획득할 수 있다. 예를 들어, 조업 데이터 수집부(120)는 온도 센서(111)를 이용하여 노 내 온도(또는 노체 온도), 용선 온도, 열풍 온도, 스킨 플로우 온도, 배가스 온도 등의 온도 정보를 획득할 수 있다. 또한, 예를 들어, 조업 데이터 수집부(120)는 압력 센서(112)를 이용하여, 노 내 압력, 풍압 등의 압력 정보를 획득할 수 있다. 또한, 예를 들어, 조업 데이터 수집부(120)는 가스 센서(113)를 이용하여 고로(10)로부터 배출되는 배가스(고로 가스)의 성분 정보를 획득할 수도 있다.The operation data collection unit 120 may automatically acquire operation data through the sensor unit 110. For example, the operation data collection unit 120 may obtain temperature information such as temperature in the furnace (or furnace temperature), molten iron temperature, hot air temperature, skin flow temperature, flue gas temperature, etc. using the temperature sensor 111. . In addition, for example, the operation data collection unit 120 may obtain pressure information such as pressure in the furnace and wind pressure using the pressure sensor 112. In addition, for example, the operation data collection unit 120 may obtain the component information of the exhaust gas (blast furnace gas) discharged from the blast furnace 10 using the gas sensor 113.

조업 데이터 수집부(120)는 사용자 입력 장치(미도시)를 통해 조업자로부터 조업 데이터를 입력 받을 수도 있다.The operation data collection unit 120 may receive operation data from an operator through a user input device (not shown).

조업 데이터 수집부(120)는 고로(10) 외부 설비로부터 조업 데이터를 수신할 수도 있다.The operation data collection unit 120 may receive operation data from an external facility of the blast furnace 10.

조업 데이터 수집부(120)는 적어도 하나의 영상 분석 장치(미도시)를 이용하여 조업 데이터를 자동으로 획득할 수도 있다. 예를 들어, 조업 데이터 수집부(120)는 장입 컨베이어 벨트(5) 상에 설치된 고화질 카메라(미도시)를 통해 고로(10)로 장입되는 원료(소결광, 펠렛, 정립광 등) 또는 연료(코크스 등)를 촬영하고, 영상 분석 장치로 촬영된 이미지를 분석하여 장입물(연료 또는 원료)의 입도 데이터(입도 및 입도 분포)를 획득할 수 있다. The operation data collection unit 120 may automatically acquire operation data using at least one image analysis device (not shown). For example, the operation data collection unit 120 is a raw material (sintered ore, pellets, ore, etc.) charged into the blast furnace 10 through a high-definition camera (not shown) installed on the charging conveyor belt 5 or fuel (coke. Etc.) and analyzing the image captured by the image analysis device to obtain particle size data (particle size and particle size distribution) of the charge (fuel or raw material).

조업 데이터 수집부(120)는 수집되는 조업 데이터들을 시계열로 조업 데이터 데이터베이스(130)에 저장할 수 있다. 또한, 조업 데이터 수집부(120)에 의해 수집되는 조업 데이터들은 조업자가 고로(10)의 노황을 실시간으로 확인할 수 있도록, 디스플레이(미도시)를 통해 고로 운전 화면 상에 표시될 수 있다.The operation data collection unit 120 may store the collected operation data in a time series in the operation data database 130. In addition, the operation data collected by the operation data collection unit 120 may be displayed on the blast furnace driving screen through a display (not shown) so that the operator can check the condition of the blast furnace 10 in real time.

학습부(140)는 조업 데이터 수집부(120)에 의해 수집되는 조업 데이터들을 학습용 데이터로 소정 시간 학습하여, 신경회로망 알고리즘 기반의 송풍량 예측 모델을 생성할 수 있다. 학습부(140)는 이전에 수집된 조업 데이터들 및 전문가(또는 조업자)에 의해 제시된 송풍량 제어값들을 신경회로망 알고리즘의 학습 데이터로 활용하여 신경망을 학습시키고, 학습 결과로부터 현재 조업 데이터들에 기반하여 송풍량을 예측할 수 있는 송풍량 예측 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 학습에 사용되는 신경회로망 알고리즘은, 2층 이상의 신경망으로 구성될 수 있다. 학습부(140)에 의해 생성된 송풍량 예측 모델은 송풍량 예측 모델 데이터베이스(150)에 저장되어, 예측부(160)에서의 송풍량 예측에 사용된다.The learning unit 140 may learn the operation data collected by the operation data collection unit 120 as learning data for a predetermined time, and generate a model for predicting a blow rate based on a neural network algorithm. The learning unit 140 trains a neural network by using previously collected operation data and airflow control values provided by an expert (or operator) as learning data of a neural network algorithm, and is based on current operation data from the learning result. By creating a model for predicting the amount of airflow can be predicted. Here, the neural network algorithm used for learning may be composed of two or more layers of neural networks. The blowing amount prediction model generated by the learning unit 140 is stored in the blowing amount prediction model database 150 and is used to predict the blowing amount in the prediction unit 160.

예측부(160)는 신경회로망 알고리즘 기반의 송풍량 예측 모델을 이용하여 시계열 데이터인 조업 데이터들로부터 고로(10)의 현재 노황에 대응하는 송풍량을 예측할 수 있다. 예측부(160)는 조업 데이터 수집부(120)를 통해 실시간으로 수집되는 조업 데이터들 중 적어도 일부를 송풍량 예측 모델의 시계열 입력 데이터로 입력하고, 송풍량 예측 모델의 출력 값을 대응하는 송풍량 예측값으로 획득할 수 있다.The predicting unit 160 may predict the amount of air blowing corresponding to the current situation of the blast furnace 10 from the operation data, which is time series data, by using the air flow amount predicting model based on the neural network algorithm. The prediction unit 160 inputs at least some of the operation data collected in real time through the operation data collection unit 120 as time-series input data of the blowing amount prediction model, and obtains an output value of the blowing amount prediction model as a corresponding blowing amount prediction value can do.

노황 변동지수 산출부(170)는 고로(10)의 노 내 압력 및 노 내 온도를 바탕으로 고로(10)의 노황 변동을 정량화한 노황 변동 지수를 산출할 수 있다.The yellowing fluctuation index calculating unit 170 may calculate a yellowing fluctuation index that quantifies the yellowing fluctuation of the blast furnace 10 based on the pressure in the furnace and the temperature in the furnace.

고로 조업 중 송풍량에 영향을 주는 고로(10) 내 통기성의 변동은 노황의 변동에 기인하며, 여러 조업 데이터들 중 노 내 압력 및 온도는 노황 변동을 발생시키는 주요 원인으로 작용한다. 따라서, 노황 변동지수 산출부(170)는 노황 변동지수 획득을 위해, 노 내에 설치되는 압력 센서(112) 및 온도 센서(111)를 이용하여 노 내 압력 및 노 내 온도를 실시간으로 측정할 수 있다. 한편, 노 내 압력 측정에 사용되는 압력 센서(112)들과 노 내 온도 측정에 사용되는 온도 센서(111)들은, 고로(10) 내 위치에 따른 압력 및 온도 분포를 획득할 수 있도록, 고로(10) 내부에 고르게 분포될 수 있다. 예를 들어, 압력 센서(112)들 및 온도 센서(111)들은, 고로(10)의 내측면을 따라서 원주 방향으로 0도, 90도, 180도, 및 270도 방향에 나누어져 배치되며, 9개의 서로 다른 높이에 나누어져 배치될 수 있다. 이 경우, 노황 변동지수 산출부(170)는 각각 서로 다른 위치에 배치되는 36(=4 X 9)개의 온도 센서(111) 및 36개의 압력 센서(112)를 이용하여 노 내의 온도 및 압력을 실시간으로 측정할 수 있다.The fluctuation of air permeability in the blast furnace 10, which affects the amount of air blown during blast furnace operation, is due to fluctuations of the furnace, and among various operating data, the pressure and temperature in the furnace serve as a major cause of fluctuations of the furnace. Accordingly, the furnace fluctuation index calculation unit 170 may measure the pressure in the furnace and the temperature in the furnace in real time by using the pressure sensor 112 and the temperature sensor 111 installed in the furnace to obtain the furnace fluctuation index. . On the other hand, the pressure sensor 112 used for measuring the pressure in the furnace and the temperature sensor 111 used for measuring the temperature in the furnace, so that the pressure and temperature distribution according to the position in the blast furnace 10 can be obtained, the blast furnace ( 10) It can be evenly distributed inside. For example, the pressure sensors 112 and the temperature sensors 111 are arranged in a circumferential direction divided into 0, 90, 180, and 270 degrees along the inner surface of the blast furnace 10, 9 The dogs can be divided and placed at different heights. In this case, the furnace sulfur fluctuation index calculating unit 170 uses the 36 (=4 X 9) temperature sensors 111 and 36 pressure sensors 112 disposed at different positions to monitor the temperature and pressure in the furnace in real time. Can be measured.

노황 변동지수 산출부(170)는 조업 데이터 수집부(120)에 의해 수집되는 조업 데이터들 중 노 내 압력 및 노 내 온도를 가져와 노황 변동지수 산출에 사용할 수도 있다.The furnace fluctuation index calculation unit 170 may also be used to calculate the furnace fluctuation index by bringing the pressure in the furnace and the temperature in the furnace among the operation data collected by the operation data collection unit 120.

이하, 필요한 수식들을 참조하여 노황 변동지수 산출부(170)의 노황 변동지수 산출 방법에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, the method for calculating the fluctuation index of the yellow fluctuation of the sulfur fluctuation index calculating unit 170 will be described in detail with reference to necessary formulas.

노 내 압력 및 온도는 시간에 따라 계속 변화한다. 노황 변동지수 산출부(170)는 이러한 노 내 압력 및 온도의 변동을 노황 변동지수로 정량화하기 위해, 노 내 압력 센서(112) 및 온도 센서(113)를 이용하여 기 설정된 시간 단위로 노 내 압력 및 온도를 측정한다.The pressure and temperature in the furnace continue to change over time. The furnace sulfur fluctuation index calculating unit 170 uses the furnace pressure sensor 112 and the temperature sensor 113 to quantify the fluctuation of the pressure and temperature in the furnace as the furnace fluctuation index, and the furnace pressure in a predetermined time unit. And temperature.

그리고, 최근 소정 시간 동안(예를 들어, 최근 10분간) 측정된 압력값 및 온도값들로부터, 노 내 위치에 따른 압력 평균값(Pi 평균) 및 온도 평균값(Tj 평균)을 아래의 수학식 1 및 2와 같이 산출한다.Then, from the pressure values and temperature values measured in the last predetermined time (for example, the last 10 minutes), the pressure average value (P i average) and the temperature average value (T j average) according to the position in the furnace are expressed by the following equation. Calculate as 1 and 2.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112017125245753-pat00001
Figure 112017125245753-pat00001

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112017125245753-pat00002
Figure 112017125245753-pat00002

위 수학식 1 및 2에서, i 및 j는 각 압력값(Pi(N)) 또는 온도값(Tj(N))이 획득된 노 내 위치를 가리키는 위치 인덱스이고, L은 평균값 산출 구간 내에 노 내 온도 및 압력을 측정한 횟수를 나타낸다. 또한, N은 평균값 산출 구간 내에서 각 압력값(Pi(N)) 또는 온도값(Tj(N))이 획득된 시점을 가리키는 시간 인덱스이다.In the above equations 1 and 2, i and j is a position index indicating the position in the furnace where each pressure value (P i (N)) or temperature value (T j (N)) is obtained, L is within the average value calculation section It shows the number of times the temperature and pressure in the furnace were measured. In addition, N is a time index indicating a point in time at which each pressure value (P i (N)) or temperature value (T j (N)) is obtained within the average value calculation section.

예를 들어, 고로(10) 하부로부터 상부까지의 높이를 12 단으로 구분하고, 최근 10분 동안 1분 단위로 측정된 노 내 온도 및 압력으로부터 노체 높이에 따른 압력 평균값(Pi 평균) 및 온도 평균값(Tj 평균)을 산출하는 경우, 높이 12단에 해당하는 압력 평균값(P12 평균)은 아래의 수학식 3과 같이 산출할 수 있다.For example, the height from the bottom to the top of the blast furnace 10 is divided into 12 stages, and the pressure average value (P i average) and temperature according to the furnace body height from the temperature and pressure in the furnace measured in 1 minute increments in the last 10 minutes. When calculating the average value (T j average), the pressure average value (P 12 average) corresponding to the 12 stages of height may be calculated as shown in Equation 3 below.

[수학식 3][Equation 3]

Figure 112017125245753-pat00003
Figure 112017125245753-pat00003

위 수학식 3에서, P12(-9)은 가장 최근에 압력값이 측정된 시점 즉, 현재로부터 9분 전에 측정된 압력값을 의미한다.In Equation 3 above, P 12 (-9) means a pressure value measured at the most recent pressure value, that is, 9 minutes before the current value.

한편, 동일한 높이에 설치된 압력 센서(112)가 복수인 상태에서 위와 같이 노체 높이에 따른 압력 평균값(Pi 평균)을 산출하는 경우, 위 수학식 1의 Pi(N)은 대응하는 높이에 설치된 복수의 압력 센서(112)에 의해 측정된 압력값들의 평균값으로 대체될 수 있다. 이와 마찬가지로, 동일한 높이에 설치된 온도 센서(111)가 복수인 상태에서 위와 같이 노체 높이에 따른 온도 평균값(Tj 평균)을 산출하는 경우, 위 수학식 2의 Tj(N)은 대응하는 높이에 설치된 복수의 온도 센서(111)에 측정된 온도값들의 평균값이 사용될 수 있다.On the other hand, when calculating the pressure average value (P i average) according to the height of the furnace body as described above in a state in which a plurality of pressure sensors 112 installed at the same height, P i (N) of Equation 1 above is installed at the corresponding height The pressure values measured by the plurality of pressure sensors 112 may be replaced with an average value. Similarly, the temperature average value (T j) according to the height of the furnace body as described above in a state where there are a plurality of temperature sensors 111 installed at the same height When calculating the average), T j (N) of Equation 2 above may be used as an average value of temperature values measured by the plurality of temperature sensors 111 installed at corresponding heights.

노황 변동지수 산출부(170)는 전술한 수학식 1 및 2를 이용하여 최근 얼마의 시간 동안의 압력 평균값(Pi 평균) 및 온도 평균값(Tj 평균)이 획득되면, 이를 이용하여 압력 분산(Pi 분산) 및 온도 분산(Tj 분산)을 아래의 수학식 4 및 5와 같이 산출한다.When the pressure average value (P i average) and the temperature average value (T j average) for a recent time are obtained using the above-described Equations 1 and 2, the yellowing fluctuation index calculating unit 170 uses the pressure dispersion ( P i dispersion) and temperature dispersion (T j dispersion) are calculated as in Equations 4 and 5 below.

[수학식 4][Equation 4]

Figure 112017125245753-pat00004
Figure 112017125245753-pat00004

[수학식 5][Equation 5]

Figure 112017125245753-pat00005
Figure 112017125245753-pat00005

노황 변동지수 산출부(170)는 전술한 수학식 4를 이용하여 노 내 위치 별로 최근 얼마 시간 동안의 압력 분산(Pi 분산)이 산출되면, 압력 분산값(Pi 분산)들을 최소값이 0, 최대값이 1이 되도록 정규화한다. 또한, 이와 유사하게, 전술한 수학식 4를 이용하여 노 내 위치 별로 최근 얼마 시간 동안의 온도 분산(Tj 분산)이 산출되면, 온도 분산값(Tj 분산)들을 최소값이 0, 최대값이 1이 되도록 정규화한다.When the pressure variation (P i variance) for a recent time for each location in the furnace is calculated using the above-described Equation 4, the yellowing fluctuation index calculating unit 170 has a minimum value of the pressure variances (P i variances) of 0, Normalize so that the maximum value is 1. In addition, similarly, when the temperature dispersion (T j variance) for a recent time for each location in the furnace is calculated using Equation 4 described above, the minimum value of the temperature variance (T j variance) is 0 and the maximum value is Normalize to 1.

노황 변동지수 산출부(170)는 전술한 바와 같이 압력 분산값들 및 온도 분산값들이 정규화되면, 정규화된 압력 분산값들과 온도 분산값들에 대해 평균값을 산출한다. 그리고, 정규화된 압력 분산값들의 평균값과, 정규화된 온도 분산값들의 평균값에 각각 가중치를 적용한 후 합산하여 노황 변동지수를 산출한다.When the pressure dispersion values and the temperature dispersion values are normalized as described above, the yellowing fluctuation index calculating unit 170 calculates an average value for the normalized pressure dispersion values and temperature dispersion values. Then, a weight is applied to the average value of the normalized pressure variance values and the average value of the normalized temperature variance values, and then summed to calculate a sulfur fluctuation index.

보정부(180)는 예측부(160)로부터 출력되는 송풍량 예측값과, 노황 변동지수 산출부(170)에 의해 획득된 노황 변동지수를 바탕으로 송풍량 제어값을 출력할 수 있다.The compensator 180 may output a blowing amount control value based on the predicted blowing amount output from the predicting unit 160 and the fluctuation index obtained by the yellowing fluctuation index calculating unit 170.

노황 변동지수 산출부(170)에 의해 산출된 노황 변동지수와 송풍량 간에는 서로 상관 관계가 존재한다. 즉, 도 3을 참조하면, 송풍량이 감소되는 경우 노황 변동지수가 급속히 증가함을 알 수 있다. 도 4는 실험을 통해 획득된 노황 변동지수와 송풍량 간의 관계를 도시한 것이다. 도 4를 참조하면, 노황 변동지수는 송풍량이 감소되는 감풍 구간에서는 노황 변동지수의 평균이 대략 0.2346으로 나타나고, 송풍량이 증가되는 증풍 구간에서는 노황 변동지수의 평균이 대략 0.0672로 나타난다. There is a correlation between the fluctuation index of the sulfur and the amount of air blow calculated by the fluctuation index of the sulfur content. That is, referring to FIG. 3, it can be seen that the fluctuation index of the yellowing rapidly increases when the amount of blowing is decreased. Figure 4 shows the relationship between the fluctuation index and the amount of wind blowing obtained through the experiment. Referring to FIG. 4, in the fluctuation section in which the blowing amount is decreased, the yellow fluctuation index shows the average of the yellow fluctuation index as about 0.2346, and in the steam blowing section in which the blowing amount is increased, the average of the yellow fluctuation index is about 0.0672.

따라서, 보정부(180)는 이러한 수치를 바탕으로, 노황 변동지수에 따라 감풍 구간과 증풍 구간을 판단할 수 있다. 예를 들어, 노황 변동지수가 0.2346 이상인 구간은 감풍 구간으로 판단하고, 노황 변동지수가 0.0627 미만인 구간은 풍량 유지 또는 증풍 구간으로 판단할 수 있다. Accordingly, the correction unit 180 may determine the wind-sensitive section and the increase-winding section according to the fluctuation index of road conditions based on these values. For example, a section in which the fluctuation index of the sulfur content is 0.2346 or more may be determined as a sensation section, and a section in which the fluctuation index of the sulfur content is less than 0.0627 may be determined as a section for maintaining or increasing the air volume.

보정부(180)는 노황 변동지수에 기반하여 감풍 구간인지 증풍 구간인지가 결정되면, 노황 변동지수에 의한 감풍/증풍/유지 판정결과와 예측부(160)로부터 출력되는 송풍량 예측값 간의 정합성을 판정한다. When the determination unit 180 determines whether the wind-sensing section or the steaming section is based on the fluctuation fluctuation index, the correcting unit 180 determines the consistency between the wind/expansion/maintenance determination result by the fluctuation fluctuation index and the blowing amount prediction value output from the prediction unit 160. .

이를 위해, 보정부(180)는 예측부(160)로부터 출력되는 송풍량 예측값의 최근 소정 시간(예를 들어, 최근 10분) 동안의 표준 편차를 산출한다. 그리고, 산출된 표준편차를 이용하여 현재 시점의 송풍량 예측값이 송풍량 유지, 증풍, 감풍 중 어디에 해당하는지를 판단한다. 예를 들어, 보정부(180)는 현재 시점의 송풍량 예측값이 신뢰구간 95% 이내일 경우 현재 시점의 송풍량 예측값이 송풍량 유지에 대응하는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 보정부(180)는 현재 시점의 송풍량 예측값이 95%의 신뢰구간을 높은 쪽으로 벗어날 경우 현재 시점의 송풍량 예측값이 증풍에 대응하는 것으로 판단하고, 현재 시점의 송풍량 예측값이 95%의 신뢰구간을 낮은 쪽으로 벗어날 경우 현재 시점의 송풍량 예측값이 감풍에 대응하는 것으로 판단할 수 있다. To this end, the correction unit 180 calculates a standard deviation for a recent predetermined time (for example, the last 10 minutes) of the airflow amount prediction value output from the prediction unit 160. Then, using the calculated standard deviation, it is determined whether the predicted value of the blowing amount at the current time corresponds to maintaining, increasing, or decreasing the amount of blowing. For example, the correction unit 180 may determine that the current amount of airflow predicted corresponds to the amount of airflow maintained when the current amount of airflow predicted value is within 95% of the confidence interval. In addition, the correction unit 180 determines that the predicted amount of airflow at the current time corresponds to an increase, and the predicted amount of airflow at the current time is the 95% confidence interval when the predicted amount of airflow at the current time deviates from the 95% confidence interval. If it deviates to the lower side, it can be determined that the current airflow forecast value corresponds to the wind blow.

보정부(180)는 전술한 바와 같이 송풍량 예측값으로부터 송풍량 증감 판정결과가 획득되면, 이를 노황 변동지수로부터 판정된 송풍량 증감 판정결과와 비교하여 노황 변동지수와 송풍량 예측값 간의 정합성을 판단한다. 그리고, 정합성 판정 결과에 따라서 최종 송풍량 제어값을 출력할 수 있다. As described above, when the result of determining the increase or decrease in the amount of air blowing is obtained from the predicted amount of air blowing as described above, the correction unit 180 compares this with the result of determining the amount of increase or decrease in the amount of air blowing and determines the consistency between the fluctuation index and the predicted amount of air blowing. Then, the final blowing amount control value can be output according to the result of the conformity determination.

즉, 보정부(180)는 송풍량 예측값으로부터 판정된 송풍량 증감 판정결과와, 노황 변동지수로부터 판정된 송풍량 증감 판정결과가 일치하면, 송풍량 예측값을 신뢰하여 송풍량 예측값을 그대로 송풍량 제어값으로 출력한다. 반면에, 송풍량 예측값으로부터 판정된 송풍량 증감 판정결과와, 노황 변동지수로부터 판정된 송풍량 증감 판정결과가 다르면, 노황 변동지수를 우선 신뢰하여 노황 변동지수를 바탕으로 송풍량 제어값을 생성한다. 예를 들어, 노황 변동지수에 의해 현재 감풍 구간으로 판정되었으나, 송풍량 예측값이 증풍을 지시하는 경우, 보정부(180)는 현재 송풍량 제어값으로부터 소정치의 풍량(예를 들어, 25Nm3/min)을 줄이는 보정을 수행하여, 최종 송풍량 제어값을 출력할 수 있다. 또한, 예를 들어, 노황 변동지수에 의해 현재 증풍 구간으로 판정되었으나, 송풍량 예측값이 감풍을 지시하는 경우, 보정부(180)는 현재 송풍량 제어값으로부터 소정치의 풍량(예를 들어, 25Nm3/min)을 증가시키는 보정을 수행하여, 최종 송풍량 제어값을 출력할 수 있다. That is, the correction unit 180, if the determination result of the blowing amount increase/decrease determined from the blowing amount prediction value and the determination result of the blowing amount increase/decrease determined from the fluctuation fluctuation index, trust the blowing amount prediction value and outputs the blowing amount prediction value as the blowing amount control value. On the other hand, if the result of the determination of the increase/decrease in the airflow amount determined from the predicted amount of airflow and the result of the determination of the amount of increase/decrease in the airflow are determined from the fluctuation index, the trust is first given to the fluctuation index of the fluctuation to generate an airflow control value based on the fluctuation index of the fluctuation. For example, although it is determined that the current wind blowing section is based on the fluctuation index of the yellow road, when the predicted airflow amount indicates an increase, the correction unit 180 determines a predetermined airflow amount (for example, 25 Nm3/min) from the current airflow control value. By performing a reduction correction, a final airflow control value can be output. In addition, for example, although it is determined as the current increase section by the yellowing fluctuation index, when the predicted amount of air blow indicates the wind, the correction unit 180 may adjust the air flow of a predetermined value from the current blow amount control value (for example, 25 Nm3/min ) To perform a correction to increase the final air volume control value.

한편, 보정부(180)는 전술한 바와 같이 노황 변동지수 및 송풍량 예측값을 바탕으로 송풍량 제어값이 생성되면, 고로 설비의 사양에 맞게 송풍량 제어값을 다시 한번 보정할 수도 있다. 도 5는 보정부(180)에 의해 송풍량 제어값이 최종적으로 출력되기까지의 과정을 예로 들어 도시한 것으로서, '교정풍량'은 노황 변동지수를 바탕으로 송풍량 예측값(도 5의 '인공지능 예측풍량'참조)이 보정된 결과(송풍량 제어값)를 나타내고, '최종풍량'은 교정풍량이 고로 설비의 사양에 맞게 다시 한번 보정된 결과로, 보정부(180)로부터 최종적으로 출력되는 송풍량 제어값에 해당한다. On the other hand, as described above, when the air flow rate control value is generated based on the fluctuation index and the air flow rate prediction value as described above, the air flow rate control value may be corrected once again in accordance with the specifications of the blast furnace facility. FIG. 5 shows an example of the process until the air volume control value is finally output by the correction unit 180, and the'correction air volume' is an air volume predicted value based on the fluctuation index of the wind (the'artificial intelligence predicted air volume in FIG. 5). 'Reference' represents the corrected result (air flow rate control value), and'final air volume' is the result of the calibration air volume being corrected once again in accordance with the specifications of the blast furnace facility, and the final air volume control value output from the correction unit 180. It corresponds.

한편, 보정부(180)는 송풍량 제어값이 최종적으로 결정되면, 이를 송풍량 제어부(190)로 전달한다. 또한, 고로 운전 화면을 통해 송풍량 제어값이 출력되도록, 디스플레이(미도시)로 송풍량 제어값을 전달할 수도 있다. On the other hand, when the final air volume control value is determined, the correction unit 180 transmits it to the air volume control unit 190. In addition, it is also possible to transmit the air volume control value to a display (not shown) so that the air volume control value is output through the blast furnace operation screen.

송풍량 제어부(190)는 보정부(180)에 의해 출력되는 송풍량 제어값을 토대로 고로(10) 내로 공급되는 열풍의 량 즉, 송풍량을 결정하고, 이에 대응하여 송풍 밸브(21)의 개폐 정도를 제어함으로써, 고로(10) 내로 유입되는 송풍량을 제어할 수 있다.The blowing amount control unit 190 determines the amount of hot air supplied to the blast furnace 10, that is, the blowing amount, based on the blowing amount control value output by the correction unit 180, and controls the opening/closing degree of the blowing valve 21 in response thereto. By doing so, it is possible to control the amount of air blown into the blast furnace 10.

전술한 구조의 송풍 제어 장치(100)에서, 조업 데이터 수집부(120), 학습부(140), 예측부(160), 노황 변동지수 산출부(170), 보정부(180), 및 송풍량 제어부(190)의 기능들은 하나 이상의 중앙 처리 유닛(central processing unit, CPU)이나 기타 칩셋, 마이크로프로세서 등으로 구현되는 프로세서에 의해 수행될 수 있다.In the blowing control device 100 having the above-described structure, the operation data collection unit 120, the learning unit 140, the prediction unit 160, the fluctuation index change unit 170, the correction unit 180, and the blowing amount control unit The functions of 190 may be performed by a processor implemented by one or more central processing units (CPUs) or other chipsets, microprocessors, and the like.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 고로의 송풍 제어 방법을 개략적으로 도시한 것이다.6 schematically shows a method for controlling blowing of a blast furnace according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 송풍 제어 장치(100)는, 고로(10)의 노황에 영향을 미치는 적어도 하나의 조업 데이터를 수집한다(S100). Referring to FIG. 6, the blower control apparatus 100 according to an embodiment of the present invention collects at least one operation data that affects the furnace condition of the blast furnace 10 (S100 ).

상기 S100 단계에서, 송풍 제어 장치(100)는 적어도 하나의 센서를 통해 조업 데이터를 자동으로 획득할 수 있다. 또한, 송풍 제어 장치(100)는 사용자 입력 장치(미도시)를 통해 조업자로부터 조업 데이터를 입력 받을 수도 있다. 또한, 송풍 제어 장치(100)는 고로(10) 외부 설비로부터 조업 데이터를 수신할 수도 있다. 또한, 송풍 제어 장치(100)는 적어도 하나의 영상 분석 장치(미도시)를 이용하여 조업 데이터(예를 들어, 장입물의 입도 데이터(입도 및 입도 분포))를 자동으로 획득할 수도 있다. In the step S100, the blowing control device 100 may automatically acquire operation data through at least one sensor. In addition, the blowing control device 100 may receive operation data from an operator through a user input device (not shown). In addition, the blowing control device 100 may receive operation data from the external equipment of the blast furnace 10. In addition, the airflow control device 100 may automatically acquire operation data (eg, particle size data (particle size and particle size distribution)) of the charge using at least one image analysis device (not shown).

상기 S100 단계에서, 조업 데이터는 노 내 온도, 용선 온도, 열풍 온도, 스킨 플로우 온도, 배가스 온도 등의 온도 정보, 노 내 압력, 풍압 등의 압력 정보, 배가스(고로 가스)의 성분 정보, 장입물의 입도 데이터 등을 포함할 수 있다.In the step S100, the operation data includes temperature information such as the temperature in the furnace, hot spring temperature, hot air temperature, skin flow temperature, flue gas temperature, pressure information such as furnace pressure, wind pressure, component information of flue gas (blast furnace gas), and charges. Particle size data, and the like.

송풍 제어 장치(100)는 상기 S100 단계를 통해 조업 데이터가 수집되면, 이를 송풍량 예측 모델의 시계열 입력 데이터로 실시간 입력하여, 송풍량 예측값을 획득한다(S110). 여기서, 송풍량 예측 모델은 신경회로망 알고리즘 기반의 학습을 통해 생성될 수 있다. When the operation data is collected through the step S100, the blowing control device 100 inputs it in real time as time-series input data of the blowing amount prediction model to obtain a blowing amount prediction value (S110). Here, the airflow prediction model can be generated through learning based on a neural network algorithm.

또한, 송풍 제어 장치(100)는 고로(10)의 노 내 압력 및 노 내 온도를 바탕으로 고로(10)의 노황 변동을 정량화한 노황 변동 지수를 산출한다(S120). In addition, the blowing control device 100 calculates a sulfur fluctuation index that quantifies the fluctuation of the sulfur of the blast furnace 10 based on the pressure in the furnace and the temperature in the furnace (S120).

상기 S120 단계에서, 송풍 제어 장치(100)는 노 내 압력 및 온도의 변동을 노황 변동지수로 정량화하기 위해, 노 내 압력 센서(112) 및 온도 센서(113)를 이용하여 기 설정된 시간 단위로 노 내 압력 및 온도를 측정한다. 그리고, 최근 소정 시간 동안(예를 들어, 최근 10분간) 측정된 압력값 및 온도값들의 변동으로부터 노황 변동지수를 산출한다. In the step S120, the blowing control device 100 uses the pressure sensor 112 and the temperature sensor 113 in the furnace to set the pressure and temperature fluctuations in the furnace to the fluctuation index of the furnace, and the furnace is set in a predetermined time unit. Measure my pressure and temperature. Then, the yellowing fluctuation index is calculated from the fluctuations of the pressure values and the temperature values measured in the last predetermined time (for example, the last 10 minutes).

상기 S120 단계를 통해 노황 변동지수가 산출되면, 송풍 제어 장치(100)는 이를 토대로 상기 S110 단계를 통해 획득된 송풍량 예측값을 보정함으로써, 송풍량 제어값을 생성한다(S130). When the fluctuation index of the sulfur is calculated through the step S120, the blowing control apparatus 100 generates a blowing amount control value by correcting the blowing amount predicted value obtained through the step S110 based on this (S130).

상기 S130 단계에서, 송풍 제어 장치(100)는 송풍량 예측값과 노황 변동지수 간의 정합성을 판정하고, 정합성 판정 결과에 따라서 송풍량 제어값을 생성할 수 있다. 즉, 송풍 제어 장치(100)는 송풍량 예측값이 가리키는 송풍량 증감 여부와 노황 변동지수가 가리키는 송풍량 증감 여부가 일치하면, 송풍량 예측값을 신뢰하여 송풍량 예측값을 그대로 송풍량 제어값으로 출력한다. 반면에, 송풍 제어 장치(100)는 송풍량 예측값이 가리키는 송풍량 증감 여부와 노황 변동지수가 가리키는 송풍량 증감 여부가 다르면, 노황 변동지수를 우선 신뢰하여 노황 변동지수를 바탕으로 송풍량 제어값을 생성한다. In the step S130, the blowing control apparatus 100 may determine the consistency between the predicted blowing amount and the fluctuation index of the road, and may generate the blowing amount control value according to the matching determination result. That is, when the airflow control device 100 coincides with the increase or decrease of the airflow amount indicated by the airflow predicted value and whether the airflow fluctuation index indicates the increase or decrease of the airflow amount, the airflow control device 100 outputs the airflow predicted value as the airflow control value. On the other hand, if the airflow control device 100 differs in whether the airflow amount indicated by the airflow rate predicted value increases or decreases or not, the airflow control device 100 firstly trusts the airborne fluctuation index to generate the airflow amount control value based on the airborne fluctuation index.

상기 130 단계에서, 송풍 제어 장치(100)는 노황 변동지수 및 송풍량 예측값을 바탕으로 송풍량 제어값이 생성되면, 고로 설비의 사양에 맞게 송풍량 제어값을 다시 한번 보정할 수도 있다. In the above step 130, when the blowing amount control value is generated based on the fluctuation index and the predicted blowing amount, the blowing control device 100 may once again correct the blowing amount control value according to the specifications of the blast furnace facility.

상기 S130 단계를 통해 송풍량 제어값이 생성되면, 송풍 제어 장치(100)는 이를 바탕으로 송풍 밸브(21)의 개폐 정도를 제어함으로써, 고로(10) 내로 유입되는 송풍량을 제어한다(S140).When the air volume control value is generated through the step S130, the airflow control device 100 controls the opening and closing degree of the airflow valve 21 based on this, thereby controlling the airflow amount flowing into the blast furnace 10 (S140).

전술한 실시 예에 따르면, 송풍 제어 장치(100)는 노황에 실시간으로 반응하여 송풍량을 제어할 수 있어, 고로 노황의 변동을 최소화할 수 있으며 결과적으로 고로 조업의 안정화 및 효율 향상이 가능하다.According to the above-described embodiment, the blowing control device 100 can control the amount of blowing by reacting to the furnace in real time, thereby minimizing fluctuations in the furnace furnace and, as a result, stabilizing and improving the efficiency of the blast furnace operation.

본 발명의 실시 예에 의한 송풍 제어 방법은 소프트웨어를 통해 실행될 수 있다. 소프트웨어로 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 저장될 수 있다. The blow control method according to an embodiment of the present invention may be executed through software. When executed in software, the configuration means of the present invention are code segments that perform necessary tasks. The program or code segments may be stored in a computer-readable recording medium.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는, ROM, RAM, CD-ROM, DVD_ROM, DVD_RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. The computer-readable recording medium includes all types of recording devices in which data readable by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording devices include ROM, RAM, CD-ROM, DVD_ROM, DVD_RAM, magnetic tape, floppy disk, hard disk, and optical data storage device. In addition, the computer-readable recording medium can be distributed over network-connected computer devices so that the computer-readable code is stored and executed in a distributed manner.

지금까지 참조한 도면과 기재된 발명의 상세한 설명은 단지 본 발명의 예시적인 것으로서, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 용이하게 선택하여 대체할 수 있다. 또한 당업자는 본 명세서에서 설명된 구성요소 중 일부를 성능의 열화 없이 생략하거나 성능을 개선하기 위해 구성요소를 추가할 수 있다. 뿐만 아니라, 당업자는 공정 환경이나 장비에 따라 본 명세서에서 설명한 방법 단계의 순서를 변경할 수도 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시형태가 아니라 특허청구범위 및 그 균등물에 의해 결정되어야 한다.The drawings referenced so far and the detailed description of the described invention are merely exemplary of the present invention, which are used only for the purpose of illustrating the present invention and are used to limit the scope of the present invention as defined in the claims or the claims. It is not. Therefore, those of ordinary skill in the art can easily select and replace. In addition, those skilled in the art may omit some of the components described herein without deterioration of performance or add components to improve performance. In addition, those skilled in the art may change the order of the method steps described herein according to the process environment or equipment. Therefore, the scope of the present invention should be determined not by the described embodiments but by the claims and equivalents thereof.

5: 장입 컨베이어 벨트
10: 고로
20: 열풍로
21: 송풍 밸브
100: 송풍 제어 장치
110: 센서부
111: 온도 센서
122: 압력 센서
113: 가스 센서
120: 조업 데이터 수집부
130: 조업 데이터 데이터베이스
140: 학습부
150: 송풍량 예측 모델 데이터베이스
160: 예측부
170: 노황 변동지수 산출부
180: 보정부
190: 송풍량 제어부
5: Charge conveyor belt
10: blast furnace
20: hot stove
21: Blow valve
100: blow control device
110: sensor unit
111: temperature sensor
122: pressure sensor
113: gas sensor
120: operation data collection unit
130: operational data database
140: learning department
150: airflow prediction model database
160: prediction unit
170: yellowing fluctuation index calculation unit
180: correction unit
190: air volume control

Claims (20)

고로의 송풍 제어 장치에 있어서,
상기 고로의 송풍량을 예측하는 신경회로망 알고리즘 기반의 송풍량 예측 모델을 저장하는 송풍량 예측 모델 데이터베이스,
상기 신경회로망 알고리즘 기반의 송풍량 예측 모델을 이용하여 송풍량 예측값을 획득하는 송풍량 예측부,
소정 시간 동안의 노 내 온도 및 노 내 압력의 변동으로부터 노황 변동지수를 산출하는 노황 변동지수 산출부,
상기 노황 변동지수에 기초하여 상기 송풍량 예측값을 보정함으로써, 송풍량 제어값을 생성하는 보정부, 및
상기 송풍량 제어값에 따라서 상기 고로 내로 공급되는 열풍량을 조절하는 송풍량 제어부를 포함하고,
상기 보정부는, 상기 노황 변동지수와 상기 송풍량 예측값 간의 정합성을 판정하고, 상기 노황 변동지수와 상기 송풍량 예측값 간의 정합성 판정결과에 따라서, 상기 송풍량 예측값을 상기 송풍량 제어값으로 출력하거나, 현재 송풍량 제어값으로부터 소정치 증감된 값을 상기 송풍량 제어값으로 출력하는, 송풍 제어 장치.
In the blast furnace blowing control device,
The air flow rate prediction model database that stores the air flow rate prediction model based on the neural network algorithm for predicting the air flow rate of the blast furnace,
A blowing amount prediction unit for obtaining a blowing amount prediction value using the blowing amount prediction model based on the neural network algorithm,
A furnace fluctuation index calculation unit that calculates a fluctuation index of sulfur from the fluctuations in the temperature and pressure in the furnace for a predetermined time,
A correction unit that generates an airflow control value by correcting the airflow predicted value based on the fluctuation index of the road; and
It includes a blowing amount control unit for adjusting the amount of hot air supplied to the blast furnace in accordance with the blowing amount control value,
The correcting unit judges the consistency between the fluctuation fluctuation index and the blowing amount predicted value, and outputs the blowing amount predicted value as the blowing amount control value according to the consistency determination result between the fluctuation fluctuation index and the blowing amount predicted value, or from the current blowing amount control value. A blowing control device that outputs a value increased or decreased by a predetermined value as the blowing amount control value.
제1항에 있어서,
상기 노황 변동지수 산출부는,
상기 소정 시간 동안의 상기 노 내 온도 및 상기 노 내 압력의 평균으로부터 온도 분산 및 압력 분산을 각각 산출하고, 정규화된 상기 온도 분산 및 상기 압력 분산을 이용하여 상기 노황 변동지수를 산출하는 송풍 제어 장치.
According to claim 1,
The yellowing fluctuation index calculation unit,
A blower control device for calculating temperature dispersion and pressure dispersion from the average of the temperature in the furnace and the pressure in the furnace for the predetermined time, and calculating the sulfur fluctuation index using the normalized temperature dispersion and the pressure dispersion.
제2항에 있어서,
상기 고로 내 서로 다른 위치에 배치되어, 상기 노 내 온도를 측정하는 복수의 온도 센서, 및
상기 고로 내 서로 다른 위치에 배치되어, 상기 노 내 압력을 측정하는 복수의 압력 센서를 더 포함하는 송풍 제어 장치.
According to claim 2,
A plurality of temperature sensors arranged at different locations in the blast furnace to measure the temperature in the furnace, and
It is arranged at different locations in the blast furnace, the blow control device further comprises a plurality of pressure sensors for measuring the pressure in the furnace.
제3항에 있어서,
상기 노황 변동지수 산출부는,
상기 고로 내 복수의 위치에 대해 상기 온도 분산 및 상기 압력 분산을 각각 산출하고, 상기 복수의 위치에 대해 각각 산출된 상기 온도 분산 및 상기 압력 분산을 각각 정규화하며, 상기 복수의 위치에 대해 각각 정규화된 상기 온도 분산의 평균값 및 정규화된 상기 압력 분산의 평균값을 이용하여 상기 노황 변동지수를 산출하는 송풍 제어 장치.
According to claim 3,
The yellowing fluctuation index calculation unit,
The temperature dispersion and the pressure dispersion are respectively calculated for a plurality of locations in the blast furnace, the temperature dispersion and the pressure dispersion respectively calculated for the plurality of locations are respectively normalized, and respectively normalized for the plurality of locations. A blow control apparatus for calculating the sulfur fluctuation index using the average value of the temperature dispersion and the average value of the normalized pressure dispersion.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 보정부는,
상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부가 일치하면, 상기 송풍량 예측값을 상기 송풍량 제어값으로 출력하는 송풍 제어 장치.
According to claim 1,
The correction unit,
When the amount of increase or decrease in the amount of air blowing corresponding to the fluctuation index and the amount of increase or decrease of the amount of air blowing corresponding to the predicted amount of air flow coincide, the blowing control device outputs the predicted amount of air blowing as the amount of control of the blowing amount.
제6항에 있어서,
상기 보정부는,
상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부가 서로 다르면, 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부에 따라서 상기 현재 송풍량 제어값을 소정치 증감하여 상기 송풍량 제어값으로 출력하는 송풍 제어 장치.
The method of claim 6,
The correction unit,
If the amount of increase or decrease in the amount of air blowing corresponding to the fluctuation index is different from the amount of increase or decrease of the amount of air blowing corresponding to the predicted amount of fluctuation, the amount of control of the amount of air is controlled by increasing or decreasing the current amount of blow control corresponding to the fluctuation index. Blowing control device that outputs by value.
제6항에 있어서,
상기 보정부는, 상기 노황 변동지수가 제1임계치 이상이면 감풍으로 판정하고, 상기 노황 변동지수가 제2임계치 미만이면 증풍 또는 송풍량 유지로 판정하는 송풍 제어 장치.
The method of claim 6,
The correction unit determines a wind blow if the fluctuation index of fluctuation is greater than or equal to a first threshold value, and determines to increase or maintain the blowing amount if the fluctuation fluctuation index is less than the second threshold value.
제6항에 있어서,
상기 보정부는,
소정 시간 동안 상기 송풍량 예측값을 모니터링하여 표준 편차를 산출하고, 상기 표준 편차를 이용하여 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부를 판단하는 송풍 제어 장치.
The method of claim 6,
The correction unit,
The airflow control device monitors the airflow predicted value for a predetermined time to calculate a standard deviation, and determines whether the airflow amount increased or decreased corresponding to the airflow predicted value using the standard deviation.
제1항에 있어서,
상기 보정부는, 상기 고로의 설비 사양에 맞게 상기 송풍량 제어값을 보정하고, 보정된 상기 송풍량 제어값을 상기 송풍량 제어부로 전달하는 송풍 제어 장치.
According to claim 1,
The correction unit, the blower control device for correcting the airflow amount control value in accordance with the facility specifications of the blast furnace, and delivers the corrected airflow control value to the airflow control unit.
제1항에 있어서,
상기 고로의 노황 변동과 관련된 조업 데이터들을 수집하는 조업 데이터 수집부를 더 포함하고,
상기 송풍량 예측부는, 상기 조업 데이터들을 상기 송풍량 예측 모델의 입력 데이터로 사용하여, 상기 송풍량 예측값을 획득하는 송풍 제어 장치.
According to claim 1,
Further comprising an operation data collection unit for collecting operation data related to the fluctuation of the furnace furnace,
The blowing amount predicting unit, using the operation data as the input data of the blowing amount prediction model, the blowing control device to obtain the blowing amount prediction value.
고로의 송풍 제어 방법에 있어서,
상기 고로의 송풍량을 예측하는 신경회로망 알고리즘 기반의 송풍량 예측 모델을 이용하여 송풍량 예측값을 획득하는 단계,
소정 시간 동안의 노 내 온도 및 노 내 압력의 변동으로부터 노황 변동지수를 산출하는 단계,
상기 노황 변동지수에 기초하여 상기 송풍량 예측값을 보정함으로써, 송풍량 제어값을 생성하는 단계, 및
상기 송풍량 제어값에 따라서 상기 고로 내로 공급되는 열풍량을 조절하는 단계를 포함하고,
상기 송풍량 제어값을 생성하는 단계는,
상기 노황 변동지수와 상기 송풍량 예측값 간의 정합성을 판정하는 단계, 및
상기 노황 변동지수와 상기 송풍량 예측값 간의 정합성 판정결과에 따라서 상기 송풍량 제어값을 생성하는 단계를 포함하는, 송풍 제어 방법.
In the blast furnace control method,
Obtaining a predicted amount of airflow using the airflow forecasting model based on a neural network algorithm that predicts the airflow of the blast furnace,
Calculating a sulfur fluctuation index from fluctuations in the temperature and pressure in the furnace for a predetermined time,
Generating a blowing amount control value by correcting the blowing amount predicted value based on the fluctuation index of the road condition, and
And adjusting the amount of hot air supplied into the blast furnace according to the control amount of the air flow,
The step of generating the air volume control value,
Determining a consistency between the fluctuation index of the road condition and the predicted value of the blowing amount, and
And generating the blowing amount control value according to a result of the determination of consistency between the fluctuation fluctuation index and the blowing amount predicted value.
제12항에 있어서,
상기 노황 변동지수를 산출하는 단계는,
상기 고로 내 서로 다른 위치에 배치되는 복수의 온도 센서 및 복수의 압력 센서를 이용하여, 상기 고로 내 복수의 위치에 대해 상기 노 내 온도 및 상기 노 내 압력을 획득하는 단계,
상기 복수의 위치에 대해, 소정 시간 동안의 상기 노 내 온도 및 상기 노 내 압력의 평균을 각각 산출하는 단계,
상기 고로 내 복수의 위치에 대해, 온도 분산 및 압력 분산을 각각 산출하는 단계,
상기 복수의 위치에 대해, 상기 온도 분산 및 상기 압력 분산을 각각 정규화하는 단계,
상기 복수의 위치에 대해 각각 정규화된 상기 온도 분산의 평균값 및 정규화된 상기 압력 분산의 평균값을 합산하여 상기 노황 변동지수를 산출하는 단계를 포함하는 송풍 제어 방법.
The method of claim 12,
The step of calculating the fluctuation index of the sulfur,
Obtaining the temperature in the furnace and the pressure in the furnace for a plurality of locations in the blast furnace by using a plurality of temperature sensors and a plurality of pressure sensors arranged at different locations in the blast furnace,
Calculating the average of the temperature in the furnace and the pressure in the furnace for a predetermined time, for the plurality of positions,
Calculating a temperature dispersion and a pressure dispersion, respectively, for a plurality of locations in the blast furnace,
Normalizing the temperature dispersion and the pressure dispersion, respectively, for the plurality of positions,
And calculating the sulfur fluctuation index by adding the average value of the normalized temperature variance and the normalized pressure variance to the plurality of positions, respectively.
삭제delete 제12항에 있어서,
상기 정합성을 판정하는 단계는,
상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부를 획득하는 단계,
상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부를 획득하는 단계, 및
상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부의 일치 여부에 기초하여 상기 정합성을 판정하는 단계를 포함하는 송풍 제어 방법.
The method of claim 12,
The step of determining the consistency,
Obtaining whether to increase or decrease the amount of air blowing corresponding to the fluctuation index of the sulfur,
Obtaining whether or not the increase or decrease in the amount of airflow corresponding to the predicted amount of airflow, and
And determining whether the consistency is based on whether the amount of increase or decrease in the amount of fluctuation corresponding to the fluctuation index and the amount of increase or decrease in amount of fluctuation corresponding to the predicted amount of air flow are matched.
제15항에 있어서,
상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부를 획득하는 단계는,
상기 노황 변동지수가 제1임계치 이상이면 감풍으로 판정하는 단계, 및
상기 노황 변동지수가 제2임계치 미만이면 증풍 또는 송풍량 유지로 판정하는 단계를 포함하는 송풍 제어 방법.
The method of claim 15,
The step of obtaining whether or not the increase or decrease in the amount of air blowing corresponding to the fluctuation index of the sulfur is
If the fluctuation index of sulfur is greater than or equal to the first threshold, determining with a wind sensation, and
And determining whether to increase steam or maintain the blowing amount if the fluctuation index of the sulfur is less than a second threshold.
제15항에 있어서,
상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부를 획득하는 단계는,
소정 시간 동안 상기 송풍량 예측값을 모니터링하여 표준 편차를 산출하는 단계, 및
상기 표준 편차를 이용하여 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부를 판단하는 단계를 포함하는 송풍 제어 방법.
The method of claim 15,
The step of obtaining whether or not the increase or decrease in the amount of air blowing corresponding to the predicted amount of air blows is performed.
Calculating a standard deviation by monitoring the predicted amount of air for a predetermined time, and
And determining whether to increase or decrease the blowing amount corresponding to the blowing amount predicted value using the standard deviation.
제15항에 있어서,
상기 정합성 판정결과에 따라서 상기 송풍량 제어값을 생성하는 단계는,
상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부가 서로 일치하면, 상기 송풍량 예측값을 상기 송풍량 제어값으로 출력하는 단계를 포함하는 송풍 제어 방법.
The method of claim 15,
The step of generating the air volume control value according to the result of the consistency determination,
And if the amount of increase or decrease in the blowing amount corresponding to the fluctuation index and the amount of increase or decrease in the amount of blowing corresponding to the predicted amount of air flow coincide with each other, outputting the predicted value of the blowing amount as the control amount of the blowing amount.
제15항에 있어서,
상기 정합성 판정결과에 따라서 상기 송풍량 제어값을 생성하는 단계는,
상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부와, 상기 송풍량 예측값에 대응하는 송풍량 증감여부가 서로 다르면, 상기 노황 변동지수에 대응하는 송풍량 증감여부에 따라서 현재 송풍량 제어값을 소정치 증감하여 상기 송풍량 제어값으로 출력하는 단계를 포함하는 송풍 제어 방법.
The method of claim 15,
The step of generating the air volume control value according to the result of the consistency determination,
If the amount of increase or decrease in the blowing amount corresponding to the fluctuation index is different from the amount of increase or decrease in the amount of blowing corresponding to the predicted amount of fluctuation, the amount of air flow control value is increased or decreased by increasing or decreasing the current blow amount control value according to the amount of fluctuation in the fluctuation index. Blowing control method comprising the step of outputting.
제12항에 있어서,
상기 고로의 설비 사양에 맞게 상기 송풍량 제어값을 보정하는 단계를 더 포함하고,
상기 열풍량을 조절하는 단계는,
보정된 상기 송풍량 제어값에 따라서 상기 고로 내로 공급되는 상기 열풍량을 조절하는 단계를 포함하는 송풍 제어 방법.

The method of claim 12,
Comprising the step of correcting the air volume control value in accordance with the equipment specifications of the blast furnace,
Adjusting the amount of hot air,
And adjusting the amount of hot air supplied into the blast furnace according to the corrected amount of air blow control value.

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