KR19980019613A - Furnace level diagnosis device using expert system and its method - Google Patents

Furnace level diagnosis device using expert system and its method Download PDF

Info

Publication number
KR19980019613A
KR19980019613A KR1019960037808A KR19960037808A KR19980019613A KR 19980019613 A KR19980019613 A KR 19980019613A KR 1019960037808 A KR1019960037808 A KR 1019960037808A KR 19960037808 A KR19960037808 A KR 19960037808A KR 19980019613 A KR19980019613 A KR 19980019613A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
furnace
expert system
data
temperature
level
Prior art date
Application number
KR1019960037808A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR100286670B1 (en
Inventor
김동하
이헌철
Original Assignee
김종진
포항종합제철 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 김종진, 포항종합제철 주식회사 filed Critical 김종진
Priority to KR1019960037808A priority Critical patent/KR100286670B1/en
Publication of KR19980019613A publication Critical patent/KR19980019613A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100286670B1 publication Critical patent/KR100286670B1/en

Links

Classifications

    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C21METALLURGY OF IRON
    • C21BMANUFACTURE OF IRON OR STEEL
    • C21B7/00Blast furnaces
    • C21B7/24Test rods or other checking devices
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C21METALLURGY OF IRON
    • C21BMANUFACTURE OF IRON OR STEEL
    • C21B5/00Making pig-iron in the blast furnace
    • C21B5/006Automatically controlling the process
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F27FURNACES; KILNS; OVENS; RETORTS
    • F27BFURNACES, KILNS, OVENS, OR RETORTS IN GENERAL; OPEN SINTERING OR LIKE APPARATUS
    • F27B1/00Shaft or like vertical or substantially vertical furnaces
    • F27B1/10Details, accessories, or equipment peculiar to furnaces of these types
    • F27B1/26Arrangements of controlling devices
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F27FURNACES; KILNS; OVENS; RETORTS
    • F27BFURNACES, KILNS, OVENS, OR RETORTS IN GENERAL; OPEN SINTERING OR LIKE APPARATUS
    • F27B1/00Shaft or like vertical or substantially vertical furnaces
    • F27B1/10Details, accessories, or equipment peculiar to furnaces of these types
    • F27B1/28Arrangements of monitoring devices, of indicators, of alarm devices
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C21METALLURGY OF IRON
    • C21BMANUFACTURE OF IRON OR STEEL
    • C21B2300/00Process aspects
    • C21B2300/04Modeling of the process, e.g. for control purposes; CII

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Metallurgy (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacture Of Iron (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

본 발명은 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 고로의 현재 노열 레벨을 진단하고 향후 노열의 추이를 예측하며 이를 근거로 조업자의 적정 액션을 추론하여 가이드하는 전문가시스템을 이용한 현재노열레벨 진단장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for diagnosing a furnace level using an expert system, and more particularly, to diagnose a current furnace level of a blast furnace, to predict future furnace trends, and to use the expert system to infer an appropriate action of an operator based on this. The present invention relates to an apparatus and a method for diagnosing a current level.

본 발명에 의해서 결정된 현재의 노열레벨과 전문가시스템의 지식베이스에 의해 추론된 노열추이를 이용하여 적정 노열을 유지하기 위한 조업자의 액션을 가이드하는 노열제어 전문가시스템에서 가장 중요한 현재 노열레벨 진단을 본 발명의 방법으로 실시함으로써, 노열제어 전문가시스템의 정도를 향상시킬 뿐만아니라, 종래 숙련 조업자의 경험에 의해 막연히 노열상태를 판단하던 것을 본 발명의 방법으로 정량적인 수치로 표현된 노열레벨을 조업자가 노열판단에 이용함으로써 조업자의 오판을 방지하고, 노열관리를 시스템에 의존하여 실시함으로써 고로의 현재 노열상태를 누구나 이해할 수 있는 항상 전문가 수준의 정확한 노열관리가 가능하고 동시에 조업관리의 표준화, 조업기술력 축적에 기여하는 등 특별한 효과가 있다.The present invention identifies the most important current furnace level diagnosis in a furnace control expert system that guides an operator's action to maintain an appropriate furnace by using the current furnace level determined by the present invention and the furnace trend deduced by the knowledge base of the expert system. By the method of the present invention, the operator judges that the furnace level is expressed in quantitative numerical value by the method of the present invention, which not only improves the degree of the furnace control expert system but also judges the state of the furnace vaguely based on the experience of a conventional skilled worker. It is possible to prevent misoperation of workers and to manage the furnace by relying on the system, so that anyone can understand the current state of blast furnace. It has a special effect.

Description

전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단장치 및 그 방법Furnace level diagnosis device using expert system and its method

본 발명은 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 고로의 현재 노열 레벨을 진단하고 향후 노열의 추이를 예측하며 이를 근거로 조업자의 적정 액션을 추론하여 가이드하는 전문가시스템을 이용한 현재노열레벨 진단장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for diagnosing a furnace level using an expert system, and more particularly, to diagnose a current furnace level of a blast furnace, to predict future furnace trends, and to use the expert system to infer an appropriate action of an operator based on this. The present invention relates to an apparatus and a method for diagnosing a current level.

일반적으로, 고로는 원료인 철광석과 연료인 코크스가 노정으로부터 노내로 장입하고 고온의 공기가 풍구로 유입되어 코크스를 연소시키며 이로부터 발생되는 환원가스에 의해 장입물을 가열, 환원 및 용해하는 거대한 반응용기로서, 선철과 슬래그가 출선구를 통해 배출되며 반응가스는 노정으로 회수된다. 이 고로의 안정 조업관리를 위해서 가장 중요한 요소는 노열관리, 즉 노내 열밸런스 유지에 있다. 조업자는 적정 노열을 유지하기 위해 제1도와 같이 고로에 설치된 센서로부터 일정한 주기로 제공되는 데이타와 프로세스컴퓨터에서 제공되는 단기 데이타를 이용하여 노열을 판단하고 이 판단에 의해 습분, 풍온, 미분탄, 코크스비와 같은 액션을 취하여 왔으나, 노열레벨을 진단하기 위하여 장시간의 데이타 분석이 아닌 단기 데이타의 이용 및 체계화 되지 않은 수식 사용, 고로프로세스의 복잡성 때문에 동일한 상황의 조업자간에 서로 상이한 판단을 내리는 경우가 많아 적정 노열유지에 실패하는 사례가 종종 발생하여 생산력을 저하시키는 요인이 되는 문제점이 있었던 것이다.In general, a blast furnace is a huge reaction in which raw iron ore and fuel coke are charged from the top of the furnace into the furnace, hot air flows into the tuyere to combust the coke and heat, reduce and dissolve the charges by the reducing gas generated therefrom. As a container, pig iron and slag are discharged through the outlet and the reaction gas is recovered to the top. The most important factor for stable operation management of this blast furnace is furnace management, that is, maintaining the thermal balance in the furnace. The operator judges the furnace heat by using the data provided at regular intervals from the sensor installed in the blast furnace and the short-term data provided by the process computer in order to maintain proper furnace heat, and based on the judgment, moisture, wind temperature, pulverized coal, coke sbi The same actions have been taken, but due to the complexity of the blast furnace process, the use of short-term data, unstructured formulas, and the blast furnace process are not enough for long-term data analysis to diagnose the level of heat. In some cases, maintenance failures often occur, causing a problem of lowering productivity.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하고 개선점을 달성하기 위해 안출한 것이다.The present invention has been made to solve the above problems and to achieve an improvement.

따라서, 본 발명의 목적은 노열제어 전문가시스템중 가장 중요한 요소인 현재의 노열 레벨을 정확히 진단하여 조업자들의 단순 판단으로 인한 오조작을 범하지 않도록 함으로써, 적정 노열을 유지하도록 하는 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.Accordingly, an object of the present invention is to accurately diagnose the current heat level, which is the most important element of the heat control expert system, and to prevent misoperation due to the simple judgment of the operators, thereby maintaining the proper heat. To provide a level diagnostic apparatus and method thereof.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 기술적인 수단으로써, 본 발명의 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단장치는 고로로부터 용선온도, 습분추가량, 송풍온도, 미분탄취입량 및 코크스장입량을 포함하는 센서데이타를 입력받아서 프로세스컴퓨터로 전송하는 계장시스템; 상기 계장시스템으로부터의 센서데이타를 수집하는 데이타 수집부와, 수집된 데이타를 전처리하는 데이타전처리부와, 이 전처리된 데이타를 보관하는 데이타저장부와, 전문가시스템 전용컴퓨터와 데이타를 전송 및 수신하기 위한 인터페이스부를 포함하는 프로세스컴퓨터; 상기 프로세서컴퓨터로부터 데이타를 수신하고 송신하는 인터페이스부와, 상기 프로세서컴퓨터로부터 수신한 데이타를 지식베이스에 따라 평가용선온도와 열밸런스를 추론하는 추론엔진과, 고로 조업자의 경험과 실조업 분석을 토대로 하는 각종 지식데이타와 퍼지제어를 위한 소속도함수 및 퍼지규칙을 저장하고 있는 지식베이스와, 상기 평가용선온도와 열밸런스에 대한 소속도함수에 근거해서 퍼지이론을 실시하여 노열레벨을 결정해고 이 결정된 노열레벨결과에 대한 화면출력을 제어하는 퍼지제어기를 포함하는 전문가시스템 전용 컴퓨터(4); 상기 전문가시스템 전용컴퓨터로부터의 결과를 화면으로 출력하는 가이드화면;를 구비함을 특징으로 한다.As a technical means for achieving the above object of the present invention, the furnace level diagnostic apparatus using the expert system of the present invention is a sensor data including the molten iron temperature, the moisture addition amount, the blowing temperature, the pulverized coal injection amount and the coke charge amount from the blast furnace Instrumentation system for receiving the input to the process computer; A data collection unit for collecting sensor data from the instrumentation system, a data preprocessing unit for preprocessing the collected data, a data storage unit for storing the preprocessed data, and a computer dedicated to an expert system for transmitting and receiving data. A process computer including an interface portion; An interface unit for receiving and transmitting data from the processor computer, an inference engine for inferring an evaluation chart temperature and a heat balance according to a knowledge base of the data received from the processor computer, and a blast furnace operator's experience and actual business analysis. Based on the knowledge base that stores various knowledge data and belonging function and fuzzy rules for fuzzy control, and the belonging function for evaluation chart temperature and heat balance, fuzzy theory is performed to determine the heat level. An expert system dedicated computer (4) comprising a fuzzy controller for controlling the output of the screen; And a guide screen for outputting a result from the expert system dedicated computer on a screen.

또한, 본 발명의 목적을 달성하기 위한 다른 기술적인 수단으로써, 본 발명의 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단방법은 계장시스템을 통해서 고로의 용선온도, 습분추가량, 소웅온도, 미분탄취입량 및 코크스장입량을 포함하는 센서데이타를 프로세스컴퓨터가 수집하고, 전처리과정을 거친 후 전문가시스템 전용컴퓨터(4)로 전송하는 제1단계; 상기 프로세스컴퓨터로부터의 데이타를 수신하는 전문가시스템 전용 컴퓨터는 토페도카단위로 측정된 용선용도를 수십가지형태로 구분된 용선용도상태중 하나에 대응시킨 다음, 해당 평가용선온도 결정방법에 따라 평가용선온도를 결정하는 제2단계; 상기 전문가시스템 전용컴퓨터는 단위 액션량당 환산 코크스비, 코스스장입량, 조업자가 취한 금회 액션치와 전회 액션치의 차이를 포함하는 단수의 정보를 합산하여 노내 열밸런스를 계산하는 제3단계; 및 상기 제2단계와 제3단계에서의 평가용선온도와 열밸런스에 대한 소속도함수를 입력변수로 하여 상기 지식베이스내 퍼지추론규칙을 적용하여 노열 레벨을 계산하여 이를 화면표시하는 제4단계;로 이루어짐을 특징으로 한다.In addition, as another technical means for achieving the object of the present invention, the furnace level diagnostic method using the expert system of the present invention is the melting temperature of the blast furnace, the moisture addition amount, the cowung temperature, fine coal injection amount and coke loading amount through the instrumentation system A first step of collecting, by the process computer, sensor data including the data, and transmitting the sensor data to the expert system dedicated computer 4 after the preprocessing process; A computer dedicated to expert systems for receiving data from the process computer corresponds to one of dozens of chartered use conditions, which are measured in topedoca units, and then to a chartered evaluator according to the method for determining the chartered temperature. Determining a temperature; The expert system dedicated computer includes a third step of calculating a thermal balance within a furnace by adding a singular information including a coke ratio converted per unit action amount, a couss charge amount, a difference between a current action value taken by an operator and a previous action value; And a fourth step of calculating and displaying a aging level by applying the fuzzy inference rule in the knowledge base using the belonging function of the evaluation chart temperature and the heat balance in the second and third steps as input variables. Characterized in that made.

제1도는 종래의 노열레벨 진단장치의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a conventional furnace level diagnostic apparatus.

제2도는 본 발명에 따른 노열레벨 진단장치의 구성도이다.2 is a configuration diagram of a furnace level diagnostic apparatus according to the present invention.

제3도는 본 발명에 따른 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단방법을 보이는 플로우챠트이다.3 is a flowchart showing a method for diagnosing a furnace level using an expert system according to the present invention.

제4도는 본 발명에 따라 평가용선온도패턴에 대한 분류도이다.4 is a classification diagram for the molten iron temperature pattern in accordance with the present invention.

제5도는 본 발명에 따라 평가용선온도와 열밸런스 및 노열레벨에 대한 소속도 함수를 보이는 도면이다.5 is a view showing the function of belonging to the charter temperature and heat balance and the heat level according to the present invention.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings

1:고로2:계장시스템1: blast furnace 2: instrumentation system

3:프로세스컴퓨터4:전문가시스템 전용 컴퓨터3: Process computer 4: Computer for expert system

5:데이타수집부6:데이타 전처리부5: data collection unit 6: data preprocessing unit

7:데이타저장부8:인터페이스부7: Data storage unit 8: Interface unit

9:추론엔진10:지식베이스9: Reasoning Engine 10: Knowledge Base

11:퍼지제어기12:가이드화면11: Purge Controller 12: Guide Screen

이하, 본 발명에 따른 전문가 시스템을 이용한 노열레벨 진단장치의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명에 참조된 도면에서 실질적으로 동일한 구성과 기능을 가진 구성요소들은 동일한 부호를 사용할 것이다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings a preferred embodiment of the furnace level diagnostic apparatus using an expert system according to the present invention. In the drawings referred to in the present invention, components having substantially the same configuration and function will use the same reference numerals.

제2도는 본 발명에 따른 노열레벨 진단장치의 구성도로서, 제2도를 참조하면 본 발명의 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진잔장치는 고로(1)로부터 용선온도, 습분추가량, 송풍온도, 미분탄취입량 및 코크스장입량을 포함하는 센서데이타를 입력받아서 프로세스텀퓨터로 전송하는 계장시스템(2)과, 상기 계장시스템(2)으로부터의 센서데이타를 수집하는 데이타 수집부(5)와 수집된 데이타를 전처리하는 데이터전처리부(6)와 이 전처리된 데이타를 보관하는 데이타저장부(7)와 전문가시스템 전용컴퓨터와 데이타를 전송 및 수신하기 위하 인터페이스부(8)를 포함하는 프로세스컴퓨터(3)와, 상기 프로세서컴퓨터(3)로부터 데이타를 수신하고 송신하는 인터페이스부(8)와 상기 프로세서컴퓨터(3)로부터 수신한 데이타를 지식베이스(10)에 따라 평가용선온도와 열밸런스를 추론하는 추론엔진(9)과 고로 조업자의 경험과 실조업 분석을 토대로 하는 각종 지시데이타와 퍼지제어를 위한 소속도함수 및 퍼지규칙을 저장하고 있는 지식베이스(10)와 상기 평가용선온도와 열밸런스에 대한 소속도함수에 근거해서 퍼지이론을 실시하여 노열레벨을 결정해고 이 결정된 노열레벨결과에 대한 화면출력을 제어하는 퍼지제어기(11)를 포함하는 전문가시스템 전용 컴퓨터(4) 및 상기 전문가시스템 전용컴퓨터(4)로부터의 결과를 화면으로 출력하는 가이드화면(12)를 구성한다.2 is a configuration diagram of a furnace level diagnosis apparatus according to the present invention. Referring to FIG. 2, a furnace level level apparatus using the expert system of the present invention is a molten iron temperature, a moisture addition amount, a blowing temperature, and pulverized coal from the blast furnace 1. The instrumentation system 2 which receives sensor data including the blowing amount and the coke charging amount and transmits the sensor data to the process term computer, the data collection unit 5 which collects sensor data from the instrumentation system 2 and collected data. A process computer 3 comprising a data preprocessor 6 for preprocessing, a data storage 7 for storing the preprocessed data, a computer dedicated to expert systems, and an interface 8 for transmitting and receiving data; The interface unit 8 for receiving and transmitting data from the processor computer 3 and the data received from the processor computer 3 according to the knowledge base 10 and the evaluation chart temperature; Inference engine (9) for inferring balance, knowledge base (10) which stores various instructional data based on the experience and actual industry analysis of blast furnace operators, fuzzy control function and fuzzy rules for fuzzy control, and the above-mentioned evaluation chart temperature and heat Dedicated expert system computer 4 and fuzzy controller 11 which performs fuzzy theory based on the belonging function for balance to determine the heat level and controls the screen output for the determined heat level result. The guide screen 12 which outputs the result from the computer 4 to a screen is comprised.

제3도는 본 발명에 따른 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단방법을 보이는 플로우챠트이고, 제4도는 본 발명에 따라 평가용선온도패턴에 대한 분류도이며, 제5도는 본 발명에 따라 평가용선온도와 열밸런스 및 노열레벨에 대한 소속도 함수를 보이는 도면이다.FIG. 3 is a flowchart showing a method for diagnosing furnace level using an expert system according to the present invention. FIG. 4 is a classification diagram for an evaluation chart temperature pattern according to the present invention, and FIG. 5 is an evaluation chart temperature and heat according to the present invention. The figure shows the membership function for balance and aging level.

이와같이 구성된 본 발명의 장치에 따른 동작을 첨부도면에 의거하여 하기에 상세히 설명한다.Operation according to the device of the present invention configured as described above will be described in detail below based on the accompanying drawings.

제2도에서 제5도까지를 참조하여 본 발명을 설명하면, 먼저, 제1단계에서는 계장시스템(2)을 통해서 고로(1)의 용선온도, 습분추가량, 소웅온도, 미분탄취입량 및 코크스장입량을 포함하는 센서데이타를 프로세스컴퓨터(3)가 데이타수집부(5)에 수집한다.Referring to FIG. 2 to FIG. 5, the present invention will be described firstly, in the first step, the molten iron temperature, the moisture addition amount, the bowing temperature, the pulverized coal injection amount, and the coke in the blast furnace 1 through the instrumentation system 2. The sensor computer including the charge amount is collected by the process computer 3 in the data collection unit 5.

상기 계정시스템(2)에 의해 센싱된 데이타는 프로세스컴퓨터(3)의 데이타수집부(5)에 의해 온도, 압력, 가스성분 등 약 700여개의 데이타를 포함하는데, 이 데이타를 이용하여 가스 이용률, 통기지수 등의 조업지수 연산과 수집된 데이타중 노열 변동에 민감하게 반응하는 데이타를 과거 조업실적 데이타의 상관분석을 통해 약 240개의 데이타를 선정하고, 지속성, 원주 밸런스, 수작 밸런스, 표준편차, 상관성 등의 전처리를 데이터전처리부(6)에서 수행하여 데이타저장부(7)에 저장함과 동시에 인터페이스부(8)를 통해서 전문가시스템 전용 컴퓨터(4)로 송신한다.The data sensed by the accounting system 2 includes about 700 pieces of data such as temperature, pressure, gas components, etc. by the data collection unit 5 of the process computer 3. 240 data were selected through correlation analysis of historical performance data from operation index calculations such as aeration index and sensitive data of thermal changes among collected data, and persistence, circumferential balance, manual balance, standard deviation, and correlation The preprocessing of the data is performed in the data preprocessing section 6 and stored in the data storage section 7 and transmitted to the expert system dedicated computer 4 via the interface section 8.

제2단계(32)에서는 상기 프로세스컴퓨터(3)로부터의 데이타를 수신하는 전문가시스템 전용컴퓨터(4)는 토페도카단위로 측정된 용선용도를 수십가지형태로 구분된 용선용도상태에 대응시킨 다음, 해당 평가용선온도결정방법에 따라 평가용선온도를 결정한다.In the second step 32, the expert system dedicated computer 4, which receives data from the process computer 3, corresponds to the molten iron use state divided into dozens of forms of the molten iron use measured in topedoca units. In this case, the evaluation charter temperature is determined according to the method for determining the charter temperature.

이를 구체적으로 설명하면, 상기 전문가시스템 전용 컴퓨터(4)는 이 데이타를 이용하여 매 10분마다 현재의 노열레벨, 노열추이, 적정액션을 판단하고 그 결과를 조업자에게 가이드하고 조업자는 이를 근거로 적정 액셔을 고로에 취하게 되는데, 고로의 현재 노열레밸을 정확히 진단하기 위하여 퍼지이론 실시를 위한 평가 용선온도와 조업자 액션 열밸런스를 계산한다.Specifically, the expert system dedicated computer 4 uses this data to determine the current heat level, heat trend, and proper action every 10 minutes, and guide the result to the operator. An appropriate axer is taken into the blast furnace. To accurately diagnose the current furnace level of the blast furnace, the evaluated coolant temperature and operator action thermal balance are calculated for the fuzzy theory.

먼저, 평가 용선온도는 토페도카(용선을 수선, 이동하는 용기)단위로 측정된 용선 온도를 이용하여 계산한다. 고로의 노내 상황과 출선구별 상황에 따라 출선되는 용선의 온도차이가 발생한다. 출선구별 상황변화 등 외부조건 변화에 의한 용선온도의 변화를 최소화하고 실제 노내 상황 변화에 따른 용선온도의 변화를 평가 용선온도로 이용하기 위하여 제3도에 도시된 바와같이 현재 출선의 초출선(출선구 보수후 최초출선)여부, 출선구별 용선온도의 편차 발생여부, 최근 측정된 용선온도의 낮음 여부, 측정 용선 온도 이를 고려하여 24가지 형태로 분류한다.First, the molten iron temperature is calculated using the molten iron temperature measured in units of topedoca (container for repairing and moving molten iron). The difference in temperature of the chartered ship is generated according to the blast furnace furnace situation and the exit port. In order to minimize the change in the molten iron temperature due to the change of the external conditions such as the change in the situation of each tapping line and to use the change of the molten iron temperature according to the change of the actual furnace condition as the evaluation molten iron temperature as shown in FIG. After the repair of the pioneer, it is classified into 24 types in consideration of whether or not there is a deviation of the molten iron temperature by the molten iron, whether or not the recently measured molten iron temperature is low, and the molten iron temperature is measured.

만약, 상기 용선온도가 상기 제3도에 도시된 24가지의 형태중에 하나로 판단된 경우에는 이를 하기 표 1에 보이는 방법중에 하나에 대응시켜서 평가 용선온도를 계산한다.If the molten iron temperature is determined to be one of the 24 types shown in FIG. 3, the molten iron temperature is calculated in accordance with one of the methods shown in Table 1 below.

상기 표 1에서 방법 4, 5의 경우에 있어서, Ttap(1)은 최근 9회의 출선별 평균온도를 내림차순으로 정렬한 첫번째 즉, 가장 높은 용선온도이고, Ttap(9)는 마지막 온도 즉, 가장낮은 온도이다. Ttlc는 토페도카 단위로 측정된 최근의 용선온도이다.In the case of methods 4 and 5 in Table 1, Ttap (1) is the first, that is, the highest molten iron temperature in descending order of the last nine outgoing average temperatures, and Ttap (9) is the last temperature, that is, the lowest. Temperature. Ttlc is the latest molten iron temperature measured in topedoca.

다음으로, 제3단계(33)에서는 상기 전문가시스템 전용컴퓨터(4)는 단위 액션량당 환상 코크스비, 코스스장입량, 조업자가 취한 금회 액션치와 전회 액션치의 차이를 포함하는 다수의 정보를 합산하여 노내 열밸런스를 계산한다.Next, in the third step 33, the expert system dedicated computer 4 sums up a plurality of pieces of information including the difference between the annular cokes ratio, the coss loading amount, the current action value taken by the operator and the previous action value per unit action amount. Calculate the thermal balance in the furnace.

한편, 조업자 액션에 의한 노내 열밸런스는 하기 식(1)에 의해 계산한다.On the other hand, the furnace heat balance by the operator action is calculated by the following equation (1).

열밸런스=∑(αi×△Xi×Ti)-------------(1)Thermal Balance = ∑ (αi × △ Xi × Ti) ------------- (1)

여기에서, α는 노열제어 액션 입자의 단위 액션량당 환산 코크스비이고, i는 노열에 영향을 미치는 조업자의 액션으로 코크스 장입량, 풍온, 미분탄 취입량, 습분 추가량이다. 그리고, △X는 노열제어 액션인자의 편차량으로 조업자가 취한 금회 액션치와 전회 액션치의 차이이다.Here, α is the coke ratio converted per unit action amount of the furnace control action particles, and i is an operator's action that affects the furnace heat, and the coke loading amount, wind temperature, pulverized coal injection amount, and moisture addition amount are added. ΔX is the difference between the current action value and the previous action value taken by the operator as the amount of deviation of the heat control action factor.

상기 식(1)에 포함된 T는 노열제어 액션인자의 반응효율로서 하기 식(2)에 의해 구해진다.T contained in said Formula (1) is calculated | required by following formula (2) as reaction efficiency of a heat control action factor.

여기에서, Td는 조업자가 취한 최근 액션의 경과시간으로(현재시간-금회 액션 시간)으로 구해지고, Tb는 조업자가 취한 액션이 노열에 10% 이상의 영향을 미치기 시작하는 시간, Tf는 조업자의 액션이 노열에 100% 영향을 미치는 시간이다.Here, Td is obtained as the elapsed time of the recent action taken by the operator (current time-current action time), Tb is the time when the action taken by the worker starts to affect more than 10% of the heat, and Tf is the action of the worker. It is time to affect 100% of this furnace.

마지막으로, 제4단계(34, 35)에서는 상기 제2단계와 제3단계에서의 평가용선온도와 열밸런스에 대한 소속도함수를 입력변수로 하여 상기 지식베이스(10)내 퍼지추론규칙을 이용하여 노열 레벨을 계산하여 이를 가이드화면(12)으로 화면표시한다.Finally, in the fourth step (34, 35) using the fuzzy inference rule in the knowledge base (10) by using the belonging function of the evaluation chart temperature and heat balance in the second and third steps as input variables The furnace level is calculated and displayed on the guide screen 12.

상기 고로(1) 노내의 반응이 복잡하기 때문에 평가 용선온도와 노내 열밸런스의 관계를 단순 산술식을 이용하여 노열 레벨의 정량적 계산은 불가능하기 때문에 애매모호하게 표현되는 조업자의 경험적 지식을 수렴할 수 있는 퍼지기법을 이용하여 현재의 노열레벨을 진단하는 것인데, 이 방법은(계산된 평가 용선온도-표준 용선온도)와 2조업자 액션에 의한 열밸런스를 입력변수로 하고, 현재 노열레벨을 출력변수로 하는 2입력 1출력의 퍼지 추론을 실시하는 것이다.Because the reaction in the blast furnace (1) is complicated, it is impossible to quantitatively calculate the level of heat by using a simple arithmetic equation for the relationship between the molten iron temperature and the heat balance in the furnace. The current heating level is diagnosed by using a fuzzy technique, which is calculated by evaluating the molten iron temperature (standard molten iron temperature) and the heat balance by the two-man action as the input variable, and the current heating level is the output variable. Fuzzy inference of two inputs and one output is performed.

제5도(a), (b) 그리고 (c)에 도시한 바와 같이, 용선온도를 매우 낮음에서부터 매우 높음까지 6가지 소속도 함수를 정의 하고, 열밸런스는 낮음에서부터 높음까지 5가지 소속도 함수를 정의 한다. 또한 출력변수인 노열레벨은 매우 낮음에서부터 매우 높음까지 5가지 소속도 함수로 정의하여 지식베이스에 저장되어 있는데, 예를들어 다음에 보인 퍼지규칙예와 같은 퍼지 규칙을 이용하여 퍼지 추론을 실시하게 되는 것이다.As shown in Figs. 5 (a), (b), and (c), the six temperature-dependency functions are defined for the molten iron temperature from very low to very high, and the heat balance is defined by five membership functions from low to high. Define. In addition, the output level of frost level is stored in the knowledge base by defining five membership functions ranging from very low to very high. For example, fuzzy inference is carried out using fuzzy rules such as the following fuzzy rule example. will be.

퍼지 규칙예:Fuzzy Rule Example:

만약 용성온도가 매우 잦고 열밸런수가 낮으면 노열레벨은 매우 낮다.If the melt temperature is very frequent and the heat balance is low, the furnace level is very low.

상술한 바와같은 본 발명에 따르면, 본 발명의 방법으로 결정된 현재의 노열레벨과 전문가시스템의 지식베이스에 의해 추론된 노열추이를 이용하여 적정 노열을 유지하기 위한 조업자의 액션을 가이드하는 노열제어 전문가시스템에서 가장 중요한 현재 노열레벨 진단을 본 발명의 방법으로 실시함으로써, 노열제어 전문가시스템의 정도를 향상시킬 뿐만아니라, 종래 숙련 조업자의 경험에 의해 막연히 노열상태를 판단하던 것을 본 발명의 방법으로 정량적인 수치로 표현된 노열레벨을 조업자가 노열판단에 이용함으로써 조업자의 오판을 방지하고, 노열관리를 시스템에 의존하여 실시함으로써 고로의 현재 노열상태를 누구나 이해할 수 있는 항상 전문가 수준의 정확한 노열관리가 가능하고 동시에 조업관리의 표준화, 조업기술력 축적에 기여하는등 특별한 효과가 있다.According to the present invention as described above, a furnace control expert system for guiding an operator's action to maintain proper furnace heat using the current furnace level determined by the method of the present invention and the furnace trend deduced by the knowledge base of the expert system. In the present invention, by performing the diagnosis of the current heating level which is the most important in the method of the present invention, it is possible not only to improve the degree of the thermal control expert system but also to quantitatively determine the heating state by the experience of a conventional skilled worker. By using the furnace level expressed by the operator in the furnace judgment, it is possible to prevent the operator's misjudgment and implement the furnace management based on the system so that anyone can understand the current furnace condition of the blast furnace. Standardization of operation management, There are special effects.

이상의 설명은 본 발명의 일실시예에 대한 설명에 불과하여, 본 발명은 그 구성의 범위내에서 다양한 변경 및 개조가 가능하다. 또한, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 상기 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단장치 및 그 방법은 상기 기술한 실시예에 한정되지 않음을 용이하게 알 수 있을 것이다.The above description is only a description of one embodiment of the present invention, the present invention is capable of various changes and modifications within the scope of the configuration. In addition, it will be apparent to those skilled in the art that the apparatus and method for diagnosing a furnace level using the expert system are not limited to the above-described embodiment.

Claims (2)

고로(1)로부터 용선온도, 습분추가량, 송풍온도, 미분탄취입량 및 코크스장입량을 포함하는 센서데이타를 입력받아서 프로세스컴퓨터로 전송하는 계장시스템(2);An instrumentation system (2) which receives sensor data including the molten iron temperature, the moisture content, the blowing temperature, the fine coal injection amount and the coke charge amount from the blast furnace 1 and transmits it to the process computer; 상기 계장시스템(2)으로부터의 센서데이트를 수집하는 데이타 수집부(5)와, 수집된 데이타를 전처리하는 데이타전처리부(6)와, 이 전처리된 데이타를 보관하는 데이타 저장부(7)와, 전문가시스템 전용컴퓨터와 데이타를 전송 및 수신하기 위한 인터페이스부(8)를 포함하는 프로세스컴퓨터(3);A data collection unit 5 for collecting sensor data from the instrumentation system 2, a data preprocessing unit 6 for preprocessing the collected data, a data storage unit 7 for storing the preprocessed data, A process computer 3 comprising an expert system dedicated computer and an interface section 8 for transmitting and receiving data; 상기 프로세서컴퓨터(3)로부터 데이타를 수신하고 송신하는 인터페이스부(8)와, 상기 프로세서컴퓨터(3)로부터 수신한 데이타를 지식베이스(10)에 따라 평가용선온도와 열밸런스를 추론하는 추론엔진(9)과, 고로 조업자의 경험과 실조업 분석을 토대로 하는 각종 지식데이타와 퍼지제어를 위한 소속도함수 및 퍼지규칙을 저장하고 있는 지식베이스(10)와, 상기 평가용선온도와 열밸런스에 대한 소속도함수에 근거해서 퍼지이론을 실시하여 노열레벨을 결정해고 이 결정된 노열레벨결과에 대한 화면출력을 제어하는 퍼지제어기(11)를 포함하는 전문가시스템 전용 컴퓨터(4);Interface unit 8 for receiving and transmitting data from the processor computer 3, and an inference engine for inferring the temperature of the charter temperature and heat balance from the data received from the processor computer 3 according to the knowledge base 10 ( 9), the knowledge base (10) which stores various knowledge data based on the blast furnace operator's experience and the analysis of unemployment, and the fuzzy control function and fuzzy rules for fuzzy control, and the membership function for the evaluation chart temperature and heat balance. An expert system dedicated computer (4) comprising a fuzzy controller (11) for performing a fuzzy theory to determine the heat level and to control the screen output for the determined heat level result; 상기 전문가시스템 전용컴퓨터(4)로부터의 결과를 화면으로 출력하는 가이드화면(12);를 구비함을 특징으로 하는 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단장치.And a guide screen (12) for outputting the results from the expert system dedicated computer (4) to a screen. 계장시스템(2)을 통해서 고로(1)의 용선온도, 습분추가량, 소웅온도, 미분탄취입량 및 코크스장입량을 포함하는 센서데이타를 프로세스컴퓨터(3)가 수집하고, 전처리 과정을 거친 후 전문가시스템 전용컴퓨터(4)로 전송하는 제1단계(31);Through the instrumentation system (2), the process computer (3) collects the sensor data including the molten iron temperature, the moist moisture addition amount, the bovine temperature, the fine coal injection amount and the coke charge amount of the blast furnace 1, and after the pretreatment process, the expert system A first step 31 of transmitting to the dedicated computer 4; 상기 프로세스컴퓨터(3)로부터의 데이타를 수신하는 전문가시스템 전용컴퓨터(4)는 토페도카단위로 측정된 용선용도를 수십가지형태로 구분된 용선용도상태중 하나에 대응시킨 다음, 해당 평가용선온도 결정방법에 따라 평가용선온도를 결정하는 제2단계(32);The expert system dedicated computer 4, which receives data from the process computer 3, corresponds to the molten iron use state measured in topedoca units in one of the dozens of different molten iron use states. A second step 32 of determining an evaluation molten iron temperature according to a determination method; 상기 전문가시스템 전용컴퓨터(4)는 단위 액션량당 환산 코크스비, 코스스장입량, 조업자가 취한 금회 액션치와 전회 액션치의 차이를 포함하는 다수의 정보를 합산하여 노내 열밸런스를 계산하는 제3단계(33);The expert system dedicated computer 4 includes a third step of calculating a thermal balance within the furnace by summing a plurality of pieces of information including a converted coke ratio per unit action amount, a coss charge amount, a difference between the current action value taken by the operator and the previous action value ( 33); 상기 제2단계와 제3단계에서의 평가용선온도와 열밸런스에 대한 소속도함수를 입력변수로 하여 상기 지식베이스(10)내 퍼지추론규칙을 적용하여 노열 레벨을 계산하여 이를 화면표시하는 제4단계(34, 35);로 이루어짐을 특징으로 하는 전문가시스템을 이용한 노열레벨 진단방법.A fourth step of calculating and displaying a frost level by applying a fuzzy inference rule in the knowledge base (10) using the belonging function of the evaluation chart temperature and the heat balance in the second and third steps as input variables; (34, 35); Depth level diagnosis method using an expert system, characterized in that consisting of.
KR1019960037808A 1996-09-02 1996-09-02 Apparatus and method for diagnosing heat level of blast furnace using expert system KR100286670B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019960037808A KR100286670B1 (en) 1996-09-02 1996-09-02 Apparatus and method for diagnosing heat level of blast furnace using expert system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019960037808A KR100286670B1 (en) 1996-09-02 1996-09-02 Apparatus and method for diagnosing heat level of blast furnace using expert system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR19980019613A true KR19980019613A (en) 1998-06-25
KR100286670B1 KR100286670B1 (en) 2001-05-02

Family

ID=37514827

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019960037808A KR100286670B1 (en) 1996-09-02 1996-09-02 Apparatus and method for diagnosing heat level of blast furnace using expert system

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100286670B1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100376513B1 (en) * 1999-06-25 2003-03-17 주식회사 포스코 method for controlling heat level in melter gasifier
KR100460657B1 (en) * 2000-05-29 2004-12-09 주식회사 포스코 Apparatus for setting amount of fine coal injection
KR100805712B1 (en) * 2001-10-08 2008-02-21 주식회사 포스코 Method for regulating the temperature of furnace using the character of coal itself

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100361095B1 (en) * 1998-12-28 2003-01-24 주식회사 포스코 How to create a diagnosis rule for blast furnace_

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100376513B1 (en) * 1999-06-25 2003-03-17 주식회사 포스코 method for controlling heat level in melter gasifier
KR100460657B1 (en) * 2000-05-29 2004-12-09 주식회사 포스코 Apparatus for setting amount of fine coal injection
KR100805712B1 (en) * 2001-10-08 2008-02-21 주식회사 포스코 Method for regulating the temperature of furnace using the character of coal itself

Also Published As

Publication number Publication date
KR100286670B1 (en) 2001-05-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN1224720C (en) Blast furnace smelt controlling method with intelligent control system
JPH049843B2 (en)
EP0375282A2 (en) Blast furnace operation management method and apparatus
CN112226570B (en) Converter online diagnosis energy-saving consumption-reducing SADS system
US20150337404A1 (en) Method and device for predicting, controlling and/or regulating steelworks processes
CN1403594A (en) Intelligent blast furnace smelt controlling system
An et al. Two-layer fault diagnosis method for blast furnace based on evidence-conflict reduction on multiple time scales
Amano et al. Expert system for blast furnace operation at Kimitsu works
KR19980019613A (en) Furnace level diagnosis device using expert system and its method
KR0146785B1 (en) Error diagnosing method and apparatus for a furnace
Gamero et al. Predicting aerodynamic instabilities in a blast furnace
CN114185976B (en) Visual intelligent perception platform of blast furnace
EP0246618B1 (en) Method for controlling operation of a blast furnace
EP4060056A1 (en) Method and system for operating production facility
Trofimov Automated expert systems in blast-furnace process control
Warren et al. Development and implementation of a generic blast-furnace expert system
JP3319297B2 (en) Blast furnace abnormal furnace condition prediction method
KR102122422B1 (en) Apparatus and method for controlling ratio of fuel and raw material in the blast furnace
JP2001254111A (en) Method of controlling furnace heat in blast furnace and guidance device
RU2800300C1 (en) Method of control of production facilities, device of control of production facilities and method of operation of production facilities
JPH1180820A (en) Device for supporting operation at the time of abnormal furnace condition in blast furnace and method therefor
KR20190065800A (en) Apparatus and method for controlling pulverized coal injection
CN117236705B (en) Safety monitoring and alarming method and device for steel production process parameters
KR930000841B1 (en) Method for testing the gas in the blast furnace
RU2209837C2 (en) Method for controlling of processing power unit - blast furnace

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20110118

Year of fee payment: 11

LAPS Lapse due to unpaid annual fee