KR930000841B1 - 고로의 노내 가스류 불안정현상 진단방법 - Google Patents

Abstract

내용 없음.

Description

고로의 노내 가스류 불안정현상 진단방법

제1도는 본 발명의 센서데이타 가공표시도.

제2도는 본 발명의 시스템 전체구성도.

제3도는 본 발명의 가스류 불안정 진단지식 베이스 구조도.

제4도는 본 발명의 노체온도에 의한 원주발란스 변동 추이도.

제5도는 본 발명의 노체온도에 의한 수직발란스 변동 추이도.

제6도는 본 발명의 노체 압력에 의한 원주발란스 변동 추이도.

제7도는 본 발명의 노체 압력에 의한 수직발란스 변도 추이도.

제8도는 본 발명의 가스류 불안정 진단결과와 조업추이 비교도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10 : 고로 20 : 프로세스 컴퓨터

30 : 이상진단 전용프로세서 40 : CRT

본 발명은 고로의 노내 가스류 불안정현상 진단방법에 관한 것으로, 특히 고로 노황의주요 이상형상인 노내 가스퓨 불안정을 진단하는 방법에 관한 것이다.

종래의 고로 노황이상진단방법은 반응공학적인 수치해석방법이나 고로에 설치된 센서 데이타의 통계적인 처리에 의한 진단방법등이 사용되어 왔다. 그러나 이들 방법은 수학적 모델의 한계성이나 구현상의 어려운점등으로 용이하게 사용되지 못하였다.

고로내에서 장입물은 상부로부터 장시간의 이동시간을 가지고 하부로 강하하면서 환원과 용융을 하는 반면에 풍구를 통해 노내로 공급된 1150℃의 공기는 열겨환과 노내반응에 관여하면서 100℃정도로 노정으로빠져 나간다. 그러므로 고로는 향류을 가진 연속식 반응기이며 3차원적으로 각 부분마다 온도나 압력 그리고 가스조성분포등이 각각 다르게 나타난다. 또한 노황의 이상현상은 그 변화가 순간적이기 보다는 점진적으로 일어나며 국부적이기보다는 전반적으로 나타나는 경우가 많다. 그러므로 노황의 이상을 진단할 때는 장시간의 추이를 파악하고 종합적인 판단이 필요하다.

그리고 이상발생시 취한 조치의 응답시간을 살펴보면 철광석과 코크스등의 장입비율 변경이나 성분변동의 응답시간은 긴 반면에, 송풍온도나 송풍관련인자들의 응답시간을 짧다. 그래서 이와 같은 고로공정의 특성으로 수치 제어에 의한 자동제어는 실시되지 않으며 센서 데이타의 모니터링을 통한 인간의 경험적 방식으로 수동적인 제어가 대부분 이루어져 왔다. 고로가 건설이 되어 일단 가동을 하게 되면 12-15년간 계속 조업을 한다. 그래서 조업자는 매일 3회로 나누어 교대근무로 인한 정보의 유실을 막고 조업자가 인식하고 있는 이상진단의 경험적 지식을 표준화하고 체계화하는 것이 필요하다.

고로에 설치된 700여 포인트에 달하는 각 검출단은 데이타 레벨이나 변동의 크기, 응답시간들이 각각 다른다. 이들 데이타가 노황이상진단에 유용한 정보가 되기 위해서는 일관성 있고 함축성 있는 처리가 요구된다. 그리고 이상 현상을 잘 나타내는 완전하고 정확한 형태의 외적인 묘사가 필요하다. 본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하고 필요성을 충족시키기 위하여 창안한 것으로, 본 발명의 목적은 노내 가스류 불안정시의 조업 데이타를 수집, 분석하고, 조업전문가의 판단과 일치할 수 있도록 여러가지 형태의센서 데이타를 가공하며, 노내 가스류의 이상상태를 특징지울 수 있는 공정데이타의 레벨을 비교, 변동, 변화의 지속성 및 다른 데이타와의 상호관련성등을 살켜 노황이상시의 특성파악을 용이하게 하도록 한 고로노내 가스류 불안정현상 진단방법을 제공함에 있다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 기술적 수단은, 센서정보를 제공하는 고로와, 상기 고로로부터 온도, 압력, 유량, 성분정보를 받아 처리하는 프로세서 컴퓨터와 전문가 시스템의 동작환경에 내장된 이상진단 전용 프로세서 및 CRT를 구비하여 고로 노황 이상진단의 정확도와 신속성을 톨이기 위한 센서정보의 가공방법과 지식 공학적인 방법에 의해 노내 가스류 불안정시의 조업 데이타를 수집 분석하고, 조업 전문가의 판단과 일치할 수 있도록 센서데이타의 레벨을 비교하고, 상기 시계열적 데이타의 표준편차를 이용하여 이상상태를 진단하며, 상기 센서 데이타의 레벨을 비교하고, 상기 시계열 센서 데이타의 변화 지속성을 체크하여 오황불안정을 진단하도록 한 것을 특징으로 한다.

이하 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.

제1도는 본 발명의 센서 데이타의 가공 표시도로서, 변동과 레벨비교, 변화으 지속성 및 상호곤련성을 나타낸다.

첫째로, 상기 변동은 센서데이타의 변동을 살펴보기 위해 본 발명에서는 우너주 및 수직 발란스, 시계열적 데이타의 표준편차를 살펴 이상상태를 진단하였다.

상기 원주 발란스변동은 다음과 같이 4방향의 센서 데이타 변동분율과 기준 조업시의 것과 차를 제곱하여 이를 합한 것의 제급근을 구하여 사용하였다.

CBXi : 기준 조업시 i단의 k방향 원주변동율

Xki : 실 조업시 i단의 k방향 원주변동율

상기 수직 발란스는 고로 수직방향의 실조업시 각 단별 센서 데이타의 평균 기준조업시 것과 편차를 구해 이것의 절대값을 합한 값을 사용하였다.

STi : 지준 조업시 각단의 편균값

Yi : 실조업시 각단의 평균값

또한 일정구간(1시간 또는 8시간)의 시계열적인 센서 데이타의 표부편차를 구해 진단으 지식원으로 사용하였다.

둘째로, 상기 레벨비료는 이레벨비교를 위해 노체온도, 압력등의 센서 데이타를 다음과 같이 최근 8시간의 시 조업시와 기준 조업시 편차량의 적분값을 구학 이것을 설정된 상한값으로 나누어 정규화(normalization) 한 결과를 사용하였다.

여기서

STi : 실조업시 i단 센서 평균치

STDi : 기준 조업시 i단 센서의 평균치

USTi : 설정된 I단의 적분 상한치

셋째로, 상기 변화의 지속성으 ㄴ시계열 센서 데이타 변화가 지속적으로 증가 도는 감소하는지를 살펴보기 위해 다음과 같은 미분식으로 10시간 동안 원주변동율의 변화를 카운트하여

증가 또는 감소의 지속성을 판단한다.

즉,

+가 5개 이하인 경우 : 증가의 지속성=0-6

=가 6개 이상인 경우 : 증가의 지속성=(+갯수-5)

고로조업 전문가가 노황상태를 진단할때 미세한 부분이나 순간적인 변동상태를 검토하기 보다는 부분적이고 중장기적인 변동의 추이나 레벨을 파악하여 이상을 진단한다. 즉 노체온도변화의 경우 어느 한 센서의 순간적인 변동보다는 상ㅂ나 하부온도로 구분하여 3-4일간으 지속적인 변동상태를 검토한다. 그래서 이와 같은 조업전문가의 개념과 일치할 수 있돌고 각 센서별 데이타 가공 결과를 노황이상시 변동으 특성별로 묶어 지수화하여 이상진단의 입력원으로 사용하였다.

본 발명에서는 고로조업에 유용한 정보를 제공하여 주고 사용자가 쉽게 친숙하는 전문가 시스템이 될 수 있도록 조작을 간편하게 하고 여러가지 디스플레이 화면을 개발하였다. 단말기를 통해 이상진단에 필요한 표준조업시 데이타를 사용자가 임의 로 설정할 수 있도록 하였다. 또한 이상진단 결과나 진단결과의 보다 세부적인 사항을 CRT화면을 통해 나타냈다.

제2도는 본 시스템의 전반적인 구조를 나타내고 잇다. 이는 고로(10)와 프로세스 컴퓨터(20) 및 전문가 시스템의 동작환경이 내장된 이상진단전용 프로세서(30 )로 이루어져 있다. 12MB의 기억용량을 가진 상기 이상진단전용 프로세서(30)는 고정 디스크 장치나 카트릿지 마그네틱 데이프 그리고 플로피 디스크 장치등의 여러가지 보조기억장치와 연결되어 있다. 또한 주로 개발계에서 사용하는 CRT(Cathode Ray Tube)와 진단결과를 보여주는 공업용 Display화면을 가진 CRT(40) 그리고 진단결과의 장표 출력을 위한 프린터 등으로 구성되어 있다.

상기 이상진단전용 프로세서(30)는 기존의 공정전산기로부터 노황이상진단에 필요한 공정데이타를 직접받아 데이타 가공처리를 한 후 이상진단을 위한 지식형 룰이 내장된 추론기구(Inferencd dngine)에서 진단결과ㄹㄹ 디스플레이 화면을 통해서 제시한다. 본 발명의 이상진단전용 시스템은 오프-라인계의 지식 베이스 구축시 지원을 담당하는 개발계와 온-라인계의 실행으 담당하는 운용계로 완전 분리하여 운용한다. 따라서 상기 지식 베이스의 구축과 테스트가 용이하고 온-라인상의 실제공정에서 신속한 추론이 가능하게 하였다.

본 발명의 상기 지식 베이스 구성은 글로벌(Global)변수부, 프레임(Fuame)부, 수식베이스부, 룰 모듈(Rule Module)부, 추롱제어부등으로 이루어져 있다. 상기 글로벌 변수부에서 프로덕션 룰이나 수식 베이스 그리고 프레임등 전 지식베이스에서 사용하는 변수들의 정부를 공통으로 관리하였다.

상기 프레임을 사용하여 지식베이스에서 사용하는 계층적인 데이타를 관리하고 프레임 데이타끼리의 정보의 계승을 할 수 있게 하였다. 사이 수식 베이스부에서 룰의 IF부나 THEN부의 내용을 글로벌 변수나 프레임 변수를 사용한 수식으로 기술하고 필요한 함수의 호출이나 계산을 행하였다. 상기 룰 모듈부는 IF부의 판단명이나 THEN부의 액션명을 조합시켜 구성한 프로덕션룰을 관리하였다. 상기 추론제어부에서 추론의 순서를 제어하고 룰들이 서로 경합할 경우 이를 해소시키기 위해 제1히트(First hit)방법을 설정하였다.

고로 조업시 주요 이상현상인 가스류 불안정 현상은 일상조옵시 종종 일어나는 이상현상으로 다양한 형태로 나타난다. 이 현상은 고로하부이 노벽온독 상승하고 상부온도가 경향을 보이면서 통기저항지수가 증가하고 노정의 가스이용율이 감소하는 경향을 나타낸다. 또한 이 현상이 발생하면 고로에 설치된 여러가지 검출단의 데이터 변동이 다양한 형태로 나타난다.

이하 제3도를 참조하여, 가스류 불안정 현상에 대한 사례분석을 통해 그 형태를 분류하면 다음과 같다.

a) 원주 발란스 변동

노내의 온도와 압력의 원주 발란스가 불균형 현상이 일어난다. 따라서 노벽에 설치된 온도나 압력 검출단의 데이타변동이 심하게 나타난다.

b) 수직 발란스 변동

노내의 수직적인온도나 압력의 프로파일(Puofile)을 기준조업시와 비교해볼때 그차이가 나타나면서, 통기성이 악화된다.

c) 순간 변동

풍구를 통해 노내로 공급되는 송풍압력의 변동이 일시에 심하게 나타나거나 장입물의 강하속도가 불규칙하게 나타난다.

d) 노열 변동

용선온도등의 노열변동이 일어나면서 장입물의 슬립이나 드롭이 발생하기도 한다.

이와 같은 형태는 독립적으로 일어나기보다는 복합저으로 일어나는 경우가 많다. 본 발명에서는 상기와 같이 우선 이들 4가지 항목에 대해 구체적인 인자들을 선정하여 항목별 진단을 한다. 그리고 나서 이들 진단결과를 종합하여 전체적인 가스류 불안정 상태를 진단하였다.

[실시예]

본 발명에 의한 센서정보의 가공방법을 실제 고로조업시 데이타를 적용한 결과를 살펴보면 다음과 같다. 우선 제4도네서 보는 바와 같이 노내 가스류 불안정시 1-181시간까지의 조업 데이타를 적용하여 계산한 노체온도(STI단)의 원주변동율은 151-181시간에서 원주 발란스의 불균형 상태를 잘 나타내고 있다. 그런데 동일조업기간에서 ST₁단 레벨비교를 한 제5도는 61-131시간에서 불균형 상태를 잘 나타내고 있어 제4도와 제5도의 변동의 시기가 상당히 다르게 나타나는 것을 알 수 있다. 또한 같은 조업기간에서 노체압력(SP₁단)의 원주변동율은 151-171시간에서 원주발란스의 불균형상태를 잘 나타내고 있다. 그런데 동일조업기간의 SP₁단 레벨비교를 한 제7도는 61-131시간에서 불균형상태를 잘 나타내고 있다.

즉, 이 기간동안에는 수직 발란스변동이 먼저 발생하고 원주발란스 변동이 나중에 나타남을 유추할 수 있다. 이와 같은 다양한 데이타가공형태는 노황 변동의 특성파악하고 조업자의 이상진단의 개념을 표현하는데 적절한 역할을 할 수 있을 것이다.

본 발명을 실제공정에 적용하여 노내 가스류 불안정 현상을 진단한 결과를 살펴보면 다음과 같다. 본 발명에 의한 진단결과와 주요 조업인자들의 추이를 비교하여 보면 제8도와 같이 미분탄 취입설비고장으로 미분탄 취입설비고장으로 미분탄 취입이 중단되어 노내의 열원이 감소됨으로써 광석(ore)과 코크스(coke)의 비 즉, O/C를 조업중 11시경 감소시켰으나 노열의 변동을 인한 노구부 온도, 통기저항지수 (K), 크로스존대온도 등이 시계열적으로 심하게 변동하고 노열감소시 일시적으로 노체압력(SP₁)저하현상이 나타난다. 한편, 노열변동에 의한 노황불안정 현상의 진단결과는 확신도( certainty factor : CF)로 나타나며 0-100의 값을 갖는다. 그리고, 진단 결과에 따른 확신도의 값이 증가하 수도록 노황불안정의 정도가 증가함을 의미한다.

또한 노황불안정 현상이 심화될 경우 송풍압력(P_b)의 상승현상이 조업중 17시 30분경 나타나게 되어 진단결과는 80정도의 매우 높은 값을 나타낸다. 따라서 노열변동에 의한 노황불안정은 확신도를 이용하여 정량적으로 진단될 수 있는 것이다.

본 발명을 통해 노황판단지식의 표준화와 조업기술의 체계화를 이룩하였다.

또한 조업자 개개의 개인차를 해소라고 노황의 오진단에 의한 기회 손실을 방지할 수 있는 뛰어난 효과가 있었다.

Claims (1)

1. 센서정보를 제공하는 고로(10)와, 상기 고로(10)로부터 온도, 압력, 유량, 성분정보를 받아 처리하는 프로세스컴퓨터(20)와, 전문가 시스템의동작환경이 내장된 이상진단 전용 프로세서(30) 및 CRT(40)를 구비하여 고로 노황 이상진단의 정확도와 신속성을 높이기 위한 센서정보의 가공방법과 지식공학적인 방법에 의해 노내 가스류 불안정시의 조업데이타를 수집 분석하고, 조업 전문가의 판단과 일치할 수 있도록 센서데이타의 원주 및 수직 발란스, 시계열적 데이타의 표준편차를 이용하여 이상상태를 진단하며, 상기 센서데이타의 레벨을 비교하고, 상기 시계열 센서 데이타의 변화 지속성을 체크하여 노황불안정을 진단하도록 한것을 특징으로 하는 고로의 노내 가스류 불안정현상 진단방법.