KR20060072404A - 취련중 산소 소요량 예측 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 취련중 산소 소요량 예측 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 전로의 취련공정에서 투입되는 산소의 정확한 소요량을 예측할 수 있는 신경회로망 기법에 기반한 취련 공정 제어방법을 제시하여 설비조건이나 조업환경의 변화에 적절하게 대응할 수 있는 취련중 산소 소요량 예측 방법에 관한 것이다.

본 발명에 따르면, 종래 수학적 접근 방법에 의한 수식모델을 사용하던 전로정련 조업에서 신경회로망 기법에 기반한 취련 공정 제어 방법을 제시하여 미반영 인자를 수시소 보완해주지 않고서도 설비조건이나 조업환경의 변화 등에 적절하게 대체할 수 있는 산소 소요량 예측 방법이 제공되는 효과가 있다.

산소, 신경회로망, 소요량, 예측

Description

취련중 산소 소요량 예측 방법{FORECASTING METHOD OF OXYGEN BLOWING VOLUME FOR CONVERTER CONTROL}

도 1은 본 발명에 따른 용선조건, 설비조건, 취련종점목표, 산소사용 예정량을 이용한 산소 소요량 예측 방법을 나타내는 순서도.

도 2는 본 발명에 사용되는 판별함수의 개념을 나타내는 개념도.

도 3은 본 발명에 사용되는 사례기반추론의 흐름을 나타내는 흐름도.

도 4는 본 발명에 사용되는 신경회로망을 나타내기 위한 개념도.

도 5는 본 발명에 따라 산소 소요량을 예측 분석한 예시도.

본 발명은 취련중 산소 소요량 예측 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 전로의 취련공정에서 투입되는 산소의 정확한 소요량을 예측할 수 있는 신경회로망 기법에 기반한 취련 공정 제어방법을 제시하여 설비조건이나 조업환경의 변화에 적절하게 대응할 수 있는 취련중 산소 소요량 예측 방법에 관한 것이다.

일반적으로 전로의 취련 종점 쇳물 온도 및 성분(탄소) 제어를 위해 취련중 투입할 산소소요량, 부원료량, 합금철량을 예측하고 제어하는 것은 제품의 품질을 1차적으로 결정하는 중요한 관건이 되고 있다.

특히, 종점 온도 제어시 에정 산소 사용량을 사용하면 열수지에서 과도한 취련 문제가 발생할 경우 산소를 예측하여 투입함으로써 열수지를 제어하는 것이 매우 중요한 문제이다.

취련 과정에서는 고품질의 철강 제품을 만들기 위하여 용융상태의 쇳물에 함유되어 있는 탄소, 인, 황 등의 물질들을 산화반응을 통하여 특정한 최적 수준까지 낮춰야 하는데, 어떤 의미에서는 취련 과정은 거대한 화학적 반응 과정으로 생각할 수 있다.

취련 제어 과정이 성공적으로 이루어지기 위해서는 쇳물의 온도와 불순물의 수준을 적정하게 조정하는 것이 필수적인데, 이러한 목적을 위해서 취련취적 제어를 도출하기 위해 투입원 단위의 비용, 열수지, 물질수지 등을 동시에 고려하여야 하며, 이러한 작업들은 통상적으로 수작업으로 이루어져왔고 최적의 해(解)를 구하는 것이 용이하지 않았다.

또한, 최근에 이르러 전로 조업은 고급강 지향과 제조 원가의 절감 등에 대한 요구로 정련 공정 자체에 큰 병화를 일으켰으며, 또한 컴퓨터의 급속한 발달과 관련 산업의 전산화 및 공장자동화의 추세 등에 따라 전로 조압의 자동화 추진이 시급한 문제가 되고 있다.

이러한 실정에서 최근의 수식모델을 바탕으로 한 전로정련에 대한 정략적 조업은 전로공정에 큰 기여를 하여왔고 현재에도 대부분의 조업에 적용되고 있으나, 이러한 기존의 전로조업 기술에는 다음과 같은 한계가 있었다.

첫째로, 수식모델에서의 미반영 인자를 조업자가 수시로 보완, 반영해주어야 하며, 둘째로 종래의 시스템 설계로는 조업자의 노하우를 반영하여 주기가 곤란하고 설비조건이나 조업환경의 변화시에 대처할 수 있는 모델의 유연성이 부족하였다.

본 발명은 상술한 바와 같은 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 종래 수학적 접근 방법에 의한 수식모델을 사용하던 전로정련 조업에서 신경회로망 기법에 기반한 취련 공정 제어 방법을 제시하여 미반영 인자를 수시로 보완해주지 않고서도 설비조건이나 조업환경의 변화 등에 적절하게 대체할 수 있는 산소 소요량 예측 방법을 제공함에 있다.

상술한 바와 같은 문제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 취련중 냉각제 소요량 예측 방법은, 용선의 성분비율, 설비조건, 취련종점목표 및 산소사용 예정량 데이터를 입력받는 데이터 입력단계;와, 상기 입력된 데이터에 의해 생성되는 판별함수에 따라 산소의 투입여부가 결정되는 산소 투입 결정단계; 와, 산소의 투입이 결정된 경우 신경회로망 모형의 복수 개의 노드들로부터 사례기반추론기법에 의해 유사사례를 추출하는 유사사례 추출단계; 및 상기 추출된 유사사례와 신경회로망으로부터 학습시켜 제강작업중인 상기 용선의 성분비율, 설비조건, 취련종점목표 및 산소사용 예정량 데이터를 상기 신경회로망 모형에 입력시켜 산소 소요량을 구하는 소요량 결정단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 학습 방법은 역전파 방식이 이용되며, 상기 판별함수는 과거의 사례로부터 산소를 투입한 경우와 미투입한 경우로 분류하여, 새로운 사례가 냉각제 투입 또는 미투입의 중심점으로부터 위치하고 있는 거리를 계산하여 가장 가까운 측의 그룹에 해당하는 결과를 적용시킨다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명하고자 하며, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 것이다.

도 1은 본 발명에 따라 용선조건, 설비조건, 취련종점목표를 이용한 산소 소요량 예측 방법을 나타내는 순서도로서, 그 구체적인 순서는 다음과 같다.

먼저, 단계 S1의 데이터 입력단계에서는 용선의 성분비율, 설비조건 및 취련종점목표 데이터를 입력받는다.

이때의 용선은 P, Mn, S, Si, Ti가 있으며, 설비조건으로는 전로 대기시간, 로령 등이 있고, 취련종점목표는 온도, Mn, P, S, C 를 들 수 있다.

그리고, 단계 S2의 유사사례 추출단계에서는 단계 S1에서 입력된 데이터들에 따라 신경회로망 모형의 복수 개의 노드들로부터 사례기반추론기법에 의해 유사사례를 추출한다.

이러한 사례기반추론기법은 도 2의 흐름도에 나타나 있는데, 새로운 문제를 해결하기 위해 과거의 유사사례 결과나 유사사례 문제 해결시 사용한 방법을 활용하는 것으로서 인간의 사고방식을 접목한 것이다.

단계 S3에서는 이렇게 단계 S2에서 추출된 유사사례와 신경회로망으로부터 학습시켜 제강작업중인 용선의 성분비율, 설비조건, 취련종점목표 및 산소사용 예정량 데이터를 신경회로망 모형에 입력시켜 산소 소요량을 구한다.

이때의 신경회로망 모형은 도 3에서와 같이 입력층의 입력노드가 12개이고, 은닉층이 2개이며, 은닉층 내의 은닉노드의 수는 15개이며, 학습방법은 일반적으로 많이 사용되는 역전파 방식이 사용된다.

이러한 단계 S1 내지 S3의 단계들을 이용하여 신경회로망 모형에 입력시켜 산소 소요량을 구한 예측 결과 그래프를 도 4에서 나타내고 있다.

도 4를 보면 가로축의 실제값과 세로축의 타겟값이 거의 대부분 일치하는 결과를 나타내는 것을 알 수 있으며, 본 발명과 같은 방법에 의해 취련 공정중의 설비조건이나 조업환경이 변화하는 등의 상황이 생겼을 때 냉각제 소요량을 적절하게 대체할 수 있음을 알 수 있다.

상술한 바와 같이 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명하였지만, 본 발명의 분야에 속하는 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않는 범위내에서 본 발명을 얼마든지 변형 또는 변경하여 실시할 수 있음을 잘 알것이며, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 특허청구범위에 정해져야 할것이다.

본 발명에 따르면, 종래 수학적 접근 방법에 의한 수식모델을 사용하던 전로정련 조업에서 신경회로망 기법에 기반한 취련 공정 제어 방법을 제시하여 미반영 인자를 수시로 보완해주지 않고서도 설비조건이나 조업환경의 변화 등에 적절하게 대체할 수 있는 산소 소요량 예측 방법이 제공되는 효과가 있다.

Claims (2)

1. 용선의 성분비율, 설비조건 및 취련종점목표 데이터를 입력받는 데이터 입력단계;

   상기 입력된 데이터들에 의해 신경회로망 모형의 복수 개의 노드들로부터 사례기반추론기법에 의해 유사사례를 추출하는 유사사례 추출단계; 및

   상기 추출된 유사사례와 신경회로망으로부터 학습시켜 제강작업중인 상기 용선의 성분비율, 설비조건 및 취련종점목표 데이터를 상기 신경회로망 모형에 입력시켜 산소 소요량을 구하는 소요량 결정단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 취련중 산소 소요량 예측 방법.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 학습 방법은 역전파 방식이 이용되는 것을 특징으로 하는 취련중 산소 소요량 예측 방법.

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