WO2023080041A1 - 情報処理方法、情報処理装置、情報処理システム、情報処理プログラム、及び高炉操業方法 - Google Patents

情報処理方法、情報処理装置、情報処理システム、情報処理プログラム、及び高炉操業方法 Download PDF

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WO2023080041A1
WO2023080041A1 PCT/JP2022/040025 JP2022040025W WO2023080041A1 WO 2023080041 A1 WO2023080041 A1 WO 2023080041A1 JP 2022040025 W JP2022040025 W JP 2022040025W WO 2023080041 A1 WO2023080041 A1 WO 2023080041A1
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WO
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information processing
particles
surface layer
profile data
control unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/040025
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English (en)
French (fr)
Inventor
俊樹 坪井
Original Assignee
Ｊｆｅスチール株式会社
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Publication date
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    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21B—MANUFACTURE OF IRON OR STEEL
    • C21B5/00—Making pig-iron in the blast furnace
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21B—MANUFACTURE OF IRON OR STEEL
    • C21B7/00—Blast furnaces
    • C21B7/24—Test rods or other checking devices
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/02—Investigating particle size or size distribution

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing method, an information processing device, an information processing system, an information processing program, and a blast furnace operating method.
  • a device that can measure the particle size of each particle of a granular industrial raw material such as coke with high measurement accuracy (see Patent Document 1, for example).
  • the properties of the underlying particles can be measured by hiding the underlying particles by the overlapping particles. error increases. It is required to improve the measurement accuracy of the properties of the particles by measuring the properties of the upper and lower particles separately.
  • the present disclosure aims to provide an information processing method, an information processing device, an information processing system, an information processing program, and a blast furnace operating method based on the measured particle properties that can improve the measurement accuracy of the properties of particles. .
  • An information processing method includes steps of measuring profile data of the deposited material including distance data to a deposited material on which a plurality of particles are deposited or image data of the deposited material; calculating an index based on the profile data; and calculating an index based on the detection result of each of the plurality of particles and the profile data. and extracting superficially located particles in said deposited material using a method.
  • An information processing apparatus includes a control unit that executes the information processing method.
  • An information processing system includes the information processing device and a measurement device that outputs profile data of the deposited material to the information processing device.
  • An information processing program causes a processor to execute the information processing method.
  • a blast furnace operating method includes a step of measuring properties of raw materials charged into a blast furnace as properties of the surface layer particles by executing the information processing method, and measuring the properties of the raw materials. and setting operating conditions of the blast furnace based on the results.
  • the measurement accuracy of the properties of particles can be improved. Moreover, the measurement results of the properties of the particles can be reflected in the blast furnace operating method.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration example of an information processing system according to the present disclosure
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an information processing system according to the present disclosure
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example procedure of an information processing method according to the present disclosure
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of profile data of deposited substances
  • FIG. 5 is a diagram showing particles detected from the profile data of FIG. 4 by distinguishing them as particle regions
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of an envelope generated as a curve that touches only the upper convex portion of the target signal
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of an envelope calculated for profile data of deposited material
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of an envelope calculation path along the width direction of the conveyor;
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of an envelope calculation route along the conveying direction of a conveyor;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of an image in which a true value region is superimposed on profile data of deposited substances;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of determination results of surface layer particles and lower layer particles;
  • 4 is a graph showing an example of the correlation between particle size in sieve analysis and particle size in measurement.
  • the particle size or shape of the raw material, or the particle size distribution affects the operation of the manufacturing process. Therefore, it is required to measure and understand the properties of raw materials in advance. Especially in the operation of a blast furnace, it is important to grasp the particle size distribution of raw materials such as ore or coke, which affects the ventilation in the blast furnace.
  • the particle size distribution of raw materials can be analyzed by sampling and sieving the raw materials.
  • the analysis using the sieve takes time, it is difficult to reflect the analysis results in the blast furnace operation in real time. Therefore, a technique for measuring the particle size distribution of raw materials in real time is required.
  • the particle size distribution of the feedstock can be measured in real time by using a camera or laser rangefinder to capture an image or shape of the top of the feedstock.
  • the particle size distribution of the raw material it is conceivable to image-process the image data obtained by imaging the granular raw material on the conveyor.
  • the outline of the raw material in the lower layer deposited below the raw material in the surface layer is hidden by the raw material in the surface layer. Therefore, the grain size of the raw material of the lower layer is likely to be calculated smaller than the actual value. In other words, the calculation error of the particle size tends to increase.
  • surface substances can be easily and accurately extracted from a plurality of deposited substances.
  • the properties of the substance in the surface layer can be measured simply and with high accuracy.
  • a manufacturing process such as a blast furnace
  • surface substances of coke, ore, etc. which are raw materials deposited and transported on a conveyor
  • properties such as particle size or shape of surface layer substances of deposited coke or ore can be measured with high accuracy.
  • an information processing system 100 includes an information processing device 4 and a measurement device 3 .
  • the measuring device 3 acquires information about the particles 2 deposited on the conveyor 1 and transported.
  • the information processing device 4 detects the particles 2 located in the surface layer among the deposited particles 2 and measures their properties.
  • the conveyor 1 is assumed to be a coke conveyor used in a blast furnace in the steel industry, but is not limited to this.
  • the particles 2 are assumed to be coke, which is one of raw materials used in the steel industry, but are not limited to this.
  • Particles 2 may include, for example, ore, sinter, pellets, limestone, rock, or the like.
  • the information processing device 4 includes a control section 40 , a communication section 48 , an output section 46 and an input section 47 .
  • the control unit 40 may include at least one processor such as a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit) in order to control and manage various functions of the information processing device 4 .
  • the control unit 40 may be composed of one processor, or may be composed of a plurality of processors.
  • the processor constituting the control unit 40 may implement the functions of the information processing device 4 by reading and executing a program stored in a storage unit, which will be described later.
  • the control unit 40 may be subdivided into constituent units that implement various functions of the information processing device 4 .
  • the control unit 40 includes a measurement unit 41 , a detection unit 42 , a calculation unit 43 , a determination unit 44 and a measurement unit 45 . The operation of each component of the control unit 40 will be described later.
  • the control unit 40 may include a storage unit.
  • the storage unit stores various information or data.
  • the storage unit may store, for example, programs executed by the control unit 40, data used in processing executed by the control unit 40, results of processing, or the like.
  • the storage section may function as a work memory for the control section 40 .
  • the storage unit may include, for example, a semiconductor memory or the like, but is not limited to this.
  • the storage unit may be configured as an internal memory of a processor used as the control unit 40 or configured as a hard disk drive (HDD) accessible from the control unit 40 .
  • the storage unit may be configured as a non-transitory readable medium.
  • the storage unit may be configured integrally with the control unit 40 or may be configured separately from the control unit 40 .
  • the communication unit 48 may include a communication interface for communicating with other devices such as the measuring device 3 by wire or wirelessly.
  • the communication interface may be configured to communicate with other devices over a network.
  • the communication unit 48 may be configured including an input/output port for inputting/outputting data with another device.
  • the communication unit 48 transmits and receives necessary data and signals to and from the process computer or host system.
  • the communication unit 48 may communicate based on a wired communication standard, or may communicate based on a wireless communication standard.
  • wireless communication standards may include cellular phone communication standards such as 3G, 4G and 5G.
  • wireless communication standards may include IEEE 802.11, Bluetooth (registered trademark), and the like.
  • Communication unit 48 may support one or more of these communication standards.
  • the communication unit 48 is not limited to these examples, and may communicate with other devices and input/output data based on various standards.
  • the output unit 46 outputs information acquired from the control unit 40 .
  • the output unit 46 may notify the user of information by outputting visual information such as characters, graphics, or images directly or via an external device or the like.
  • the output unit 46 may include a display device, or may be connected to the display device by wire or wirelessly.
  • the display device may include various displays such as, for example, liquid crystal displays.
  • the output unit 46 may notify the user of information by outputting auditory information such as voice directly or via an external device or the like.
  • the output unit 46 may include an audio output device such as a speaker, or may be connected to the audio output device by wire or wirelessly.
  • the output section 46 may comprise a vibration device.
  • the output unit 46 may notify the user of information by outputting not only visual information, auditory information, or tactile information, but also information that the user can perceive with other senses, either directly or via an external device.
  • the input unit 47 may include an input device that receives input from the user.
  • the input device may include, for example, a keyboard or physical keys, or may include a touch panel or touch sensor, or a pointing device such as a mouse.
  • Input devices are not limited to these examples, and may include other various devices.
  • the measuring device 3 is assumed to be a laser rangefinder.
  • the laser rangefinder irradiates a laser beam in a line along the width direction of the conveyor 1 (the depth direction of the paper surface in FIG. 1), and measures the distance to the particle 2, which is the object to be measured, line by line. Particles 2 move in the conveying direction by being deposited on conveyor 1 and conveyed.
  • the laser rangefinder can generate three-dimensional shape data of the particle 2 by linearly measuring the distance to the particle 2 at a constant measurement cycle and integrating the measured distance values in each line.
  • the method described above is a method of obtaining the three-dimensional shape of the object to be measured by the so-called light section method.
  • a laser rangefinder and data processing means used to implement the light section method may be employed.
  • the measurement area of the laser rangefinder may be set to the same area as the width of the conveyor 1, or may be set to an area larger than the width of the conveyor 1.
  • the laser range finder may be configured to measure the entire particle 2 conveyed by the conveyor 1 .
  • the measurement density of the three-dimensional shape data is increased.
  • the measurement frequency is set to 4 kHz (in this case, the measurement period is 0.25 milliseconds).
  • the measuring device 3 is not limited to a laser rangefinder, and may be configured by a distance measuring camera using a TOF (Time Of Flight) method.
  • the measuring device 3 generates three-dimensional shape data of the particles 2 deposited on the conveyor 1 or distance data from the measuring device 3 to the particles 2 and outputs them to the information processing device 4 .
  • the measuring device 3 may be configured including an imaging device such as a camera, for example.
  • the measuring device 3 captures an image of the deposited material including the plurality of particles 2 deposited on the conveyor 1 and outputs the captured image to the information processing device 4 .
  • the measuring device 3 generates image data of the particles 2 deposited on the conveyor 1 and outputs the image data to the information processing device 4 .
  • the measuring device 3 may generate distance data from the measuring device 3 to the particles 2 using the image data, and output the distance data to the information processing device 4 .
  • the measuring device 3 may be configured as a stereo camera that generates distance data from correlation correspondence between two images using a stereo method using two cameras.
  • the measuring device 3 calculates the image data based on the correlation between the brightness of the image of the particle 2 and the distance to the particle 2 (for example, the higher the brightness, the closer the point is to the measuring device 3). It may be converted into distance data.
  • the control unit 40 of the information processing device 4 acquires the three-dimensional shape data, distance data, or image data of the particles 2 deposited on the conveyor 1 from the measurement device 3 through the communication unit 48 .
  • Three-dimensional shape data, distance data, or image data are also collectively referred to as profile data.
  • the control unit 40 extracts the particles 2 located on the surface layer from the particles 2 deposited on the conveyor 1 based on the profile data acquired from the measuring device 3 . Further, the control unit 40 measures the properties of the particles 2 located in the surface layer. Particles 2 deposited on conveyor 1 are also referred to as deposits.
  • Particles 2 located in the surface layer in the deposited material are also referred to as surface layer particles 2S (see FIG. 4, etc.).
  • Particles 2 positioned in the lower layer below the surface layer in the deposited material are also referred to as lower layer particles 2D (see FIG. 4, etc.).
  • control unit 40 determines and extracts the surface layer particles 2S based on the profile data of the deposited substance will be described below based on the procedure of the flowchart illustrated in FIG.
  • the control unit 40 can extract the surface layer particles 2S by executing the information processing method including the procedure of the flowchart illustrated in FIG.
  • the information processing method may be implemented as an information processing program to be executed by a processor configuring the control unit 40 .
  • the information processing program may be stored in a non-transitory computer-readable medium.
  • the control unit 40 measures the profile data of the deposition material (step S1). Specifically, the control unit 40 may generate the profile data of the deposited substance by processing the measurement data of the measuring device 3 in the measuring unit 41, or acquire the profile data of the deposited substance from the measuring device 3. good too. In this embodiment, the control unit 40 acquires an image representing the distance data of the deposited material illustrated in FIG. 4 as profile data. In FIG. 4, the closer the point is to the measuring device 3, the brighter the point is (the closer to white the point is).
  • the surface layer particles 2S are represented by high brightness (color close to white).
  • the lower layer particles 2D are represented with a lower luminance (closer to black) than the surface layer particles 2S.
  • the control unit 40 detects particles 2 contained in the deposited material (step S2).
  • the profile data of the particles 2 being transported as sediments on the conveyor 1 are represented as one piece of profile data in which individual particles 2 cannot be distinguished.
  • the control unit 40 needs to distinguish and detect individual particles 2 in order to extract the surface layer particles 2S from the sediment and measure the properties of the surface layer particles 2S.
  • control unit 40 performs signal processing on profile data obtained by measuring the shape of unevenness on the surface of the deposited material caused by the deposition of the particles 2, and performs signal processing on the individual particles. 2 are separated. For example, when measuring the particle size as the property of each particle 2, the control unit 40 counts the number of particles for each particle size interval based on the particle size of each separated particle 2, and generates a histogram. Particle size distribution can be calculated.
  • control unit 40 separates the particles based on a processing method called, for example, the Watershed algorithm (see Document 2). 2 separation processing may be performed.
  • a processing method called, for example, the Watershed algorithm (see Document 2). 2 separation processing may be performed.
  • the control unit 40 may separate and identify each particle 2 by setting a segment corresponding to each particle 2 by performing a segmentation process on the profile data of the deposited material.
  • the control unit 40 detects individual particles 2 from the profile data of the deposited material using the algorithm described in Document 2 mentioned above.
  • the detected individual particles 2 are represented as different colored areas in the profile data.
  • the surface layer particles 2S and the lower layer particles 2D adjacent to each other in the profile data are separated into different regions.
  • the regions in which the particles 2 are separated are also referred to as particle regions. That is, as illustrated in FIG. 5, individual particle regions are well extracted from the deposited material profile data.
  • the control unit 40 calculates the envelope 7 (see FIG. 6 or 7) of the profile data of the deposited substance (step S3).
  • the envelope 7 can be generated as a curve that touches only the upper convex portion of the target signal 6 as illustrated in FIG. 6, which is used in the field of audio signal processing or electrical signal processing. Envelope 7 can also be generated as a curve tangent to all given curves.
  • the control unit 40 calculates the envelope curve 7 as a curve that touches only the upper convex part of the top line 8 that connects the top ends of the profile data of the deposited material in the cross section of the deposited material illustrated in FIG. 7 .
  • the horizontal axis direction corresponds to the width direction of the conveyor 1 .
  • the vertical axis direction corresponds to the height direction of the deposited material on the conveyor 1 .
  • the control unit 40 may calculate the envelope 7 over the entire profile data by calculating the envelope 7 along the path of scanning the two-dimensional profile data of the deposited material.
  • the path for calculating the envelope 7 is also referred to as the envelope calculation path 11 (see FIGS. 8A and 8B).
  • the control unit 40 may use lines along the width direction of the conveyor 1 as envelope curve calculation paths 11 and calculate the envelope curve 7 for each path.
  • the control unit 40 may calculate the envelope 7 along paths in at least two directions.
  • the control unit 40 may calculate the envelope 7 for each route, with the lines along the conveying direction of the conveyor 1 as the envelope calculation routes 11 .
  • the controller 40 may calculate the envelope of the two-dimensional profile data of the deposited material.
  • An envelope surface can be generated as a surface tangent to all given surfaces.
  • the control unit 40 may generate the envelope 7 or the envelope surface by executing library software that implements the function of generating the envelope 7 or the envelope surface.
  • the control unit 40 calculates the envelope 7 for 1000 lines (one line includes 800 data) in the conveying direction, and is represented by a matrix having 800 ⁇ 1000 elements. Generate an envelope map for the conveying direction. Further, the control unit 40 calculates the envelope 7 for 800 lines in the width direction (one line includes 1000 pieces of data), thereby calculating the width direction represented by a matrix having 800 ⁇ 1000 elements. generate an envelope map of . That is, the control unit 40 generates an envelope map in each of the transport direction and the width direction by calculating the envelope curve 7 on the envelope curve calculation path 11 along each of the transport direction and the width direction. The envelope map can be said to have 800 ⁇ 1000 grid points.
  • the control unit 40 may calculate the envelope 7 along other directions, not limited to the transport direction and width direction.
  • the control unit 40 may appropriately set the intervals of the envelope calculation paths 11 in each direction. The narrower the interval of the envelope calculation path 11, the more robust and accurate the envelope 7 can be calculated for the complicated shapes of the particles 2 and the deposited material.
  • the control unit 40 may set the interval of the envelope calculation path 11 based on the size of the particles 2, for example. The calculation load can be reduced as the intervals of the envelope calculation paths 11 are wider.
  • the control unit 40 calculates the difference between the profile data of the deposited substance and the envelope 7 calculated in step S3 to generate a difference map (step S4). Specifically, in the cross section of the deposited material illustrated in FIG. 7, the control unit 40 controls the envelope 7 calculated for the profile data of the deposited material in that cross section and the upper end of the profile data of the deposited material. A difference in the height direction from the line 8 is calculated. A difference between the upper end of the surface layer particles 2S of the sediment and the envelope curve 7 is represented by D1. A difference between the upper end of the lower layer particles 2D in the deposited substance and the envelope 7 is represented by D2.
  • the control unit 40 calculates the difference in the height direction between the envelope 7 and the upper end of the profile data of the deposited material at each grid point on the envelope map, and generates a difference map. In this embodiment, the control unit 40 generates difference maps for envelope maps in each of the transport direction and the width direction.
  • the control unit 40 associates a true value (such as 1 or True) with a lattice point whose difference value is less than the difference threshold value in the difference map, and assigns a false value (such as 0 or False) to a lattice point whose difference value is equal to or greater than the difference threshold value. ) are associated with each other to generate a differential binarization map (step S5).
  • the control unit 40 may associate a true value with a grid point having a difference value of 0. FIG.
  • the control unit 40 may set the difference threshold to a value such as 0.25, for example.
  • the control unit 40 generates a difference binarization map for each of the difference maps in the transport direction and the width direction.
  • the control unit 40 generates a total difference binarized map combining the two difference maps by calculating the logical sum at each grid point of the two difference maps. A logical sum corresponds to an operation that becomes true when at least one of two logical values is true.
  • the control unit 40 calculates the number of points associated with true values in each particle region (step S6). As illustrated in FIG. 9, the control unit 40 superimposes a difference binarization map or a total difference binarization map on a map in which each particle 2 such as a surface layer particle 2S or a lower layer particle 2D is divided into particle regions. can be generated. A region containing points associated with true values is represented as a black true value region 14 . The control unit 40 counts the points associated with the true value among the points included in each particle region, and calculates the number of points associated with the true value.
  • the control unit 40 determines whether the calculated score of the points associated with the true value in the particle area is equal to or greater than the score threshold (step S7).
  • the control unit 40 may set the score threshold to, for example, 50 points.
  • step S7: NO If the calculated score is not equal to or greater than the score threshold (step S7: NO), that is, if the calculated score is less than the score threshold, the control unit 40 determines that the particles 2 in the determination target particle region are the lower layer particles 2D (step S8). The control unit 40 does not have to determine that the particles 2 in the determination target particle region are the surface layer particles 2S or the lower layer particles 2D.
  • step S7: YES the control unit 40 determines that the particles 2 in the determination target particle region are the surface layer particles 2S (step S9). As exemplified in FIG. 10, the control unit 40 sets the particle region determined to be the surface layer particle 2S as the surface layer determination region 12, and sets the particle region determined to be the lower layer particle 2D as the lower layer determination region 13. You can
  • control unit 40 After determining whether the particles 2 are the surface layer particles 2S in the procedure of step S8 or S9, the control unit 40 ends the execution of the procedure of the flowchart of FIG.
  • the control unit 40 may repeat the procedure from steps S6 to S9 for other particle regions to determine whether the other particles 2 are the surface layer particles 2S.
  • the control unit 40 may display or output the determination result of the surface layer particles 2S through the output unit 46, or may output the determination result of the surface layer particles 2S to another device through the communication unit 48.
  • the control unit 40 may execute the profile data measurement procedure in step S1 as a function of the measurement unit 41 .
  • the control unit 40 may perform the particle 2 detection procedure in step S ⁇ b>2 as a function of the detection unit 42 .
  • the control unit 40 may perform the procedure of calculating the envelope 7 in step S3 and the procedure of generating the difference map in step S4 as functions of the calculating unit 43 .
  • the control unit 40 may perform the procedure of generating a binary difference map in step S5 to the determination procedure in step S8 or S9 as a function of the determination unit 44 .
  • the control unit 40 calculates the number of points associated with the true value in the procedure of step S6, and determines and extracts the surface layer particles 2S based on the score calculated in the procedure of step S7.
  • the control unit 40 may determine the particle region as the surface layer determination region 12 when at least one point in the particle region is associated with a true value.
  • the control unit 40 calculates the ratio of the number of points associated with the true value to the total number of points included in the particle region, and determines the particle region as the surface layer determination region 12 when the ratio is greater than the ratio threshold. can be determined.
  • control unit 40 determines the surface layer particles 2S using the envelope 7 or the envelope surface as an index.
  • the control unit 40 may generate, for example, data obtained by attenuating the high-frequency component in the spatial frequency of the profile data of the deposited substance and use it as an index.
  • the control unit 40 may generate data in which high frequency components are attenuated by passing the profile data of the deposited material through a spatial frequency low-pass filter.
  • the control unit 40 can extract the surface layer particles 2S from the deposited material based on the detection result of each particle 2 and the index calculated based on the profile data of the deposited material.
  • the control unit 40 may set the parameters of the algorithm for calculating the envelope 7 so as to adjust the degree to which the envelope 7 enters the concave portion of the profile data of the deposited material.
  • the control unit 40 may set the attenuation rate of the high-frequency component. As the attenuation rate of the high frequency component is set to a higher value, the generated data is less likely to enter recesses in the profile data.
  • the control unit 40 may receive input of setting information from the user through the input unit 47 and set parameters for calculating the envelope 7 and the like based on the input setting information.
  • the surface layer particles 2S are extracted from the sedimentary substance based on the index generated from the profile data of the sedimentary substance. Specifically, the convex portion of the profile data of the deposited substance comes into contact with the index such as the envelope curve 7 or the envelope surface or approaches within a predetermined distance. A convex portion of the profile data corresponds to the upper portion of the surface layer particles 2S. Therefore, the surface layer particles 2S are extracted based on the positional relationship between the index such as the envelope 7 or the envelope surface and the convex portion of the profile data.
  • the information processing device 4 is also called a surface layer substance detection device that detects the surface layer particles 2S.
  • the computational load for determining the surface layer particles 2S based on the index can be reduced compared to the computational load for determining the surface layer particles 2S by analyzing the unevenness of the deposited material. Therefore, according to the information processing device 4 and the information processing method according to the present embodiment, extraction of the surface layer particles 2S can be realized with a low computational load. Moreover, the measurement accuracy can be improved by measuring the properties of the surface layer particles 2S extracted as described later. The simple extraction of the surface layer particles 2S contributes to the improvement of the measurement accuracy of the properties of the surface layer particles 2S.
  • the control unit 40 measures the properties of the particles 2 determined as the surface layer particles 2S.
  • the control unit 40 may implement the function of measuring properties of the particles 2 as the measurement unit 45 .
  • the control unit 40 may measure the particle size of the particles 2 as the properties of the particles 2, for example.
  • the control unit 40 may measure the particle size of the surface layer particles 2S by, for example, a circular approximation fitting method.
  • the circular approximation fitting method is a method of approximating the region determined to be the surface layer particle 2S with a perfect circle having an area equal to the area of the region determined to be the surface layer particle 2S, and calculating the diameter of the approximated circle as the particle size of the surface layer particle 2S. is.
  • the control unit 40 may measure the particle size of the surface layer particles 2S by various other methods without being limited to the circular approximation fitting method.
  • the control unit 40 may display or output the measurement result of the property of the surface layer particles 2S by the output unit 46, or may output the measurement result of the property of the surface layer particle 2S to another device by the communication unit 48.
  • the particle size of the particles 2 in this embodiment is a value measured from the profile data of the deposit material in which a certain group of a plurality of particles 2 are deposited.
  • the particle size measured by sieve analysis is obtained by collectively measuring the particle size of each of the plurality of particles 2 in the same group as the deposited material for which the particle size of the particle 2 in this embodiment is measured, and measuring the particle size of each particle. is calculated as the particle diameter of the particles 2 in the one group. Concretely, a deposition material on which particles 2 are deposited is prepared, and the particle size of each particle 2 is measured from the profile data.
  • the particle size of the particles 2 contained in the deposited material was measured by sieve analysis.
  • the average value of the particle diameters measured from the profile data of the deposited substance is the average value of the particle diameters of only the particles 2 extracted as the surface layer particles 2S.
  • the average particle size measured by sieve analysis is the average particle size of all the particles 2 including both the surface layer particles 2S and the lower layer particles 2D contained in the sediment.
  • the circular plot shows the correlation between the average particle size of only the particles 2 extracted as the surface layer particles 2S and the average particle size of all the particles 2 in the sieve analysis.
  • the correlation coefficient (R ⁇ 2) for the grain size of the surface layer only was calculated to be 0.62. Further, in the graph of FIG.
  • the particle size of the sieve analysis is considered to be close to the actual particle size. It can be said that the higher the correlation coefficient between the measured particle size and the particle size obtained by sieve analysis, the closer the measured particle size is to the actual particle size. Therefore, it can be said that the higher the correlation coefficient with the particle size in the sieve analysis, the higher the particle size measurement accuracy.
  • the correlation coefficient regarding the particle size of only the surface layer is higher than the correlation coefficient regarding the particle size of the surface layer and the lower layer combined. It can be said that the accuracy is higher than the measurement result of the combined particle size of the 2S and the lower layer particles 2D.
  • the lower layer particles 2D are excluded from the deposited material, and only the surface layer particles 2S that are not hidden by the other particles 2 are removed.
  • the properties of the surface layer particles 2S can be measured.
  • the properties of the surface layer particles 2S can be measured with high precision without missing portions.
  • the particle size of the particles 2 was measured as the properties of the particles 2 .
  • Various other items may be measured as properties of the particles 2 .
  • the contour shape of the particle 2 may be measured based on the shape of the particle region.
  • the surface shape including pores or sintered pores on the surface of the particle 2 may be measured based on the fine unevenness of the profile data of the deposited substance or the fine unevenness of the boundary of the particle region. good.
  • the material of the particles 2 may be measured.
  • the information processing device 4 is also called a property measuring device that measures properties of the particles 2 .
  • the properties of coke used as a raw material for a blast furnace may be measured by the information processing device 4 and the information processing method described above. That is, the particles 2 may be coke. Coke functions as a reducing agent and as a spacer that provides a path for the hot gases to rise within the blast furnace. Therefore, the particle size of coke and the air permeability in the blast furnace are closely related. If the coke particle size becomes too small, the air permeability in the blast furnace decreases due to the decrease in voids. A decrease in air permeability can deteriorate furnace conditions. By measuring the particle size of coke in real time before charging coke into the blast furnace, operating conditions can be set according to the particle size of coke to be charged so as not to deteriorate the furnace conditions.
  • the operating conditions of the blast furnace may be set based on the properties of the particles 2 measured by the control unit 40 of the information processing device 4 .
  • the information processing device 4 may output the measurement results of the properties of the particles 2 to a device that sets the operating conditions of the blast furnace.
  • the information processing device 4 may set the operating conditions of the blast furnace.
  • the particle size of coke before being charged into the blast furnace can be measured in real time. By measuring the coke particle size in real time, it becomes possible to intervene in the blast furnace operating method according to the coke particle size.
  • the porosity of the upper layer of the blast furnace can decrease. As the porosity decreases, it is expected that the air permeability in the blast furnace will deteriorate in the future. If it is expected that the air permeability in the blast furnace will deteriorate, operational intervention may be carried out to reduce the amount of hot air blown.

Abstract

情報処理方法は、複数の粒子が堆積した堆積物質までの距離データ又は堆積物質の画像データを含む堆積物質のプロフィールデータを測定するステップと、プロフィールデータに基づいて複数の粒子のそれぞれを検出するステップと、プロフィールデータに基づいて指標を算出するステップと、複数の粒子のそれぞれの検出結果とプロフィールデータに基づいて算出された指標とに基づいて堆積物質の中で表層に位置する粒子を抽出するステップとを含む。

Description

情報処理方法、情報処理装置、情報処理システム、情報処理プログラム、及び高炉操業方法
　本開示は、情報処理方法、情報処理装置、情報処理システム、情報処理プログラム、及び高炉操業方法に関する。
　高い測定精度でコークス等の粒状の工業用原料の各粒子の粒径を測定することができる装置が知られている（例えば特許文献１参照）。
特開２０１４－９２４９４号公報
　堆積している原料を画像処理で抽出して原料の性状を計測する場合、下に堆積している粒子が上に重なっている粒子によって隠れることによって、下に堆積している粒子の性状の計測誤差が大きくなる。上と下の粒子を分離して性状を計測することにより、粒子の性状の計測精度を向上することが求められる。
　そこで、本開示は、粒子の性状の計測精度を向上できる情報処理方法、情報処理装置、情報処理システム、情報処理プログラム、及び計測した粒子の性状に基づく高炉操業方法を提供することを目的とする。
　本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、複数の粒子が堆積した堆積物質までの距離データ又は前記堆積物質の画像データを含む前記堆積物質のプロフィールデータを測定するステップと、前記プロフィールデータに基づいて前記複数の粒子のそれぞれを検出するステップと、前記プロフィールデータに基づいて指標を算出するステップと、前記複数の粒子のそれぞれの検出結果と前記プロフィールデータに基づいて算出された指標とに基づいて前記堆積物質の中で表層に位置する粒子を抽出するステップとを含む。
　本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、前記情報処理方法を実行する制御部を備える。
　本開示の一実施形態に係る情報処理システムは、前記情報処理装置と、前記堆積物質のプロフィールデータを前記情報処理装置に出力する測定装置とを備える。
　本開示の一実施形態に係る情報処理プログラムは、前記情報処理方法をプロセッサに実行させる。
　本開示の一実施形態に係る高炉操業方法は、前記情報処理方法を実行することによって、高炉に装入する原料の性状を、前記表層粒子の性状として計測するステップと、前記原料の性状の計測結果に基づいて前記高炉の操業条件を設定するステップとを含む。
　本開示に係る情報処理方法、情報処理装置、情報処理システム、情報処理プログラム、及び高炉操業方法によれば、粒子の性状の計測精度が向上され得る。また、粒子の性状の計測結果を高炉操業方法に反映することができる。
本開示に係る情報処理システムの構成例を示す模式図である。 本開示に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。 本開示に係る情報処理方法の手順例を示すフローチャートである。 堆積物質のプロフィールデータの一例を示す図である。 図４のプロフィールデータから検出した粒子を粒子領域として区別して表す図である。 対象信号の上部の凸部にだけ接する曲線として生成された包絡線の一例を示す図である。 堆積物質のプロフィールデータに対して算出された包絡線の一例を示す図である。 コンベアの幅方向に沿った包絡線算出経路の例を示す図である。 コンベアの運搬方向に沿った包絡線算出経路の例を示す図である。 堆積物質のプロフィールデータに真値領域を重ねた画像の一例を示す図である。 表層粒子及び下層粒子の判定結果の一例を示す図である。 篩分析の粒径と計測の粒径との相関の一例を示すグラフである。
　以下、本開示に係る情報処理システム１００（図１等参照）、情報処理装置４（図１等参照）、及び情報処理方法の実施形態が図面に基づいて説明される。各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下の実施形態は、本開示の技術的思想を具体化するための装置又は方法を例示するものであり、構成を下記のものに特定するものでない。すなわち、本開示の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
　鉱物等の原料を用いた製造プロセスにおいて、原料の粒径若しくは形状、又は粒度分布が製造プロセスの操業に影響する。したがって、原料の性状をあらかじめ測定して把握することが求められる。特に高炉の操業において、高炉内の通気に影響を及ぼす鉱石又はコークス等の原料の粒度分布を把握することが重要である。
　原料の粒度分布を把握するために、原料をサンプリングして篩にかけることによって粒度分布が分析され得る。しかし、篩を用いた分析に時間がかかるので、分析結果を高炉操業にリアルタイムに反映させることが難しい。そのため、原料の粒度分布をリアルタイムに測定する技術が求められる。例えば、カメラ又はレーザ距離計を用いて原料の上部の画像又は形状を取得することによって、リアルタイムに原料の粒度分布が測定され得る。
　原料の粒度分布を測定するために、コンベア上で粒状原料を撮像した画像データを画像処理することが考えられる。この場合、粒状原料が堆積している場合に、表層の原料よりも下に堆積している下層の原料の輪郭が表層の原料によって隠される。したがって、下層の原料の粒径が実際より小さく算出されやすい。つまり、粒径の算出誤差が大きくなりやすい。
　また、レーザ距離計を用いて取得された、コンベア上の堆積した岩石群の３Ｄ形状データに基づいて、岩石群の表層の岩石のみの粒径が計測され得る（下記の文献１参照）。この場合、個々の岩石の各点ごとに高さを計算するために計算負荷が増大し得る。よって、リアルタイムで粒径を計測することが難しい。
文献１：Matthew J. Thurley， Automated Online Measurement of Particle Size Distribution using 3D Range Data, IFAC Proceedings Volumes, 2009, 42, 134-139
　本開示に係る情報処理システム１００、情報処理装置４、及び情報処理方法によれば、堆積した複数の物質の中から、簡便かつ高精度に表層の物質が抽出され得る。また、表層の物質の性状が簡便かつ高精度に計測され得る。例えば、高炉等の製造プロセスの操業において、コンベア上に堆積して運搬されている原料であるコークス又は鉱石等のうち表層の物質が簡便かつ高精度に計測され得る。また、堆積しているコークス又は鉱石等のうち表層の物質の粒径又は形状等の性状が高精度に計測され得る。
（情報処理システム１００の構成例）
　図１及び図２に示されるように、一実施形態に係る情報処理システム１００は、情報処理装置４と、測定装置３とを備える。情報処理システム１００において、測定装置３は、コンベア１の上に堆積して運搬されている粒子２に関する情報を取得する。情報処理装置４は、堆積した粒子２のうち表層に位置する粒子２を検出してその性状を計測する。
　本実施形態において、コンベア１は、鉄鋼業における高炉で使用されるコークスコンベアであるとするがこれに限られない。また、粒子２は、鉄鋼業で利用する原料の一つであるコークスであるとするがこれに限られない。粒子２は、例えば、鉱石、焼結鉱、ペレット、石灰石、又は岩石等を含んでよい。
＜情報処理装置４＞
　情報処理装置４は、制御部４０と、通信部４８と、出力部４６と、入力部４７とを備える。制御部４０は、情報処理装置４の種々の機能を制御及び管理するために、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の少なくとも１つのプロセッサを含んで構成されてよい。制御部４０は、１つのプロセッサで構成されてよいし、複数のプロセッサで構成されてよい。制御部４０を構成するプロセッサは、後述する記憶部に格納されたプログラムを読み込んで実行することによって、情報処理装置４の機能を実現してよい。
　制御部４０は、情報処理装置４の種々の機能を実現する構成部に細分化されてよい。本実施形態において、制御部４０は、測定部４１、検出部４２、算出部４３、判定部４４及び計測部４５を含むとする。制御部４０の各構成部の動作は後述される。
　制御部４０は、記憶部を備えてよい。記憶部は、各種の情報又はデータ等を格納する。記憶部は、例えば制御部４０において実行されるプログラム、又は、制御部４０において実行される処理で用いられるデータ若しくは処理の結果等を格納してよい。また、記憶部は、制御部４０のワークメモリとして機能してよい。記憶部は、例えば半導体メモリ等を含んで構成されてよいがこれに限定されない。例えば、記憶部は、制御部４０として用いられるプロセッサの内部メモリとして構成されてもよいし、制御部４０からアクセス可能なハードディスクドライブ（ＨＤＤ）として構成されてもよい。記憶部は、非一時的な読み取り可能媒体として構成されてもよい。記憶部は、制御部４０と一体に構成されてもよいし、制御部４０と別体として構成されてもよい。
　通信部４８は、有線又は無線によって測定装置３等の他の装置と通信するための通信インタフェースを含んで構成されてよい。通信インタフェースは、ネットワークを介して他の装置と通信可能に構成されてよい。通信部４８は、他の装置との間でデータを入出力する入出力ポートを含んで構成されてよい。通信部４８は、プロセスコンピュータ又は上位システムに対して、必要なデータ及び信号を送受信する。通信部４８は、有線通信規格に基づいて通信してよいし、無線通信規格に基づいて通信してもよい。例えば無線通信規格は３Ｇ、４Ｇ及び５Ｇ等のセルラーフォンの通信規格を含んでよい。また、例えば無線通信規格は、ＩＥＥＥ８０２．１１及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含んでよい。通信部４８は、これらの通信規格の１つ又は複数をサポートしてよい。通信部４８は、これらの例に限られず、種々の規格に基づいて他の装置と通信したりデータを入出力したりしてよい。
　出力部４６は、制御部４０から取得した情報を出力する。出力部４６は、直接又は外部装置等を介して、文字、図形、又は画像等の視覚情報を出力することによってユーザに情報を通知してよい。出力部４６は、表示デバイスを備えてもよいし、表示デバイスと有線又は無線で接続されてもよい。表示デバイスは、例えば液晶ディスプレイ等の種々のディスプレイを含んでよい。出力部４６は、直接又は外部装置等を介して、音声等の聴覚情報を出力することによってユーザに情報を通知してもよい。出力部４６は、スピーカ等の音声出力デバイスを備えてもよいし、音声出力デバイスと有線又は無線で接続されてもよい。出力部４６は、振動デバイスを備えてもよい。出力部４６は、視覚情報、聴覚情報又は触覚情報だけでなく、直接又は外部装置等を介して、ユーザが他の感覚で知覚できる情報を出力することによってユーザに情報を通知してもよい。
　入力部４７は、ユーザからの入力を受け付ける入力デバイスを含んでもよい。入力デバイスは、例えば、キーボード又は物理キーを含んでもよいし、タッチパネル若しくはタッチセンサ又はマウス等のポインティングデバイスを含んでもよい。入力デバイスは、これらの例に限られず、他の種々のデバイスを含んでもよい。
＜測定装置３＞
　本実施形態において、測定装置３は、レーザ距離計によって構成されるとする。レーザ距離計は、レーザ光をコンベア１の幅方向（図１において紙面の奥行方向）に沿ってライン状に照射して、被測定物である粒子２までの距離を１ラインごとに測定する。粒子２は、コンベア１の上に堆積して搬送されることによって運搬方向に移動している。レーザ距離計は、一定の測定周期でライン状に粒子２までの距離を測定し、各ラインにおける距離の測定値を積算することによって、粒子２の三次元形状データを生成できる。
　上述した方法は、いわゆる光切断方法によって被測定物の三次元形状を取得する方法である。測定装置３として、光切断方法を実施するために用いられるレーザ距離計及びデータ処理手段が採用されてよい。
　レーザ距離計の測定領域は、コンベア１の幅と同じ領域に設定されてよいし、コンベア１の幅よりも大きい領域に設定されてもよい。レーザ距離計は、コンベア１によって搬送される粒子２の全体を測定できるように構成されてよい。
　レーザ距離計がライン状に粒子２までの距離を測定する周期が短くされることによって、三次元形状データの測定密度が高められる。本実施形態において、測定周波数が４ｋＨｚ（この場合の測定周期は０．２５ミリ秒）に設定されるとする。
　測定装置３は、レーザ距離計に限られず、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式を利用した距離測定カメラによって構成されてもよい。測定装置３は、コンベア１の上に堆積した粒子２の三次元形状データ、又は、測定装置３から粒子２までの距離データを生成し、情報処理装置４に出力する。
　測定装置３は、例えばカメラ等の撮像装置を含んで構成されてもよい。測定装置３は、コンベア１の上に堆積した複数の粒子２を含む堆積物質を撮影し、その撮影画像を情報処理装置４に出力する。測定装置３は、コンベア１の上に堆積した粒子２の画像データを生成し、情報処理装置４に出力する。また、測定装置３は、画像データを用いて、測定装置３から粒子２までの距離データを生成し、情報処理装置４に出力してもよい。例えば、測定装置３は、２つのカメラを利用したステレオ手法を用いて２枚の画像の相関による対応付けから距離データを生成するステレオカメラとして構成されてもよい。また、測定装置３は、粒子２を撮影した画像の輝度と粒子２までの距離との間の相関関係（例えば輝度が高いほどその点が測定装置３に近い関係）に基づいて、画像データを距離データに変換してもよい。
（情報処理システム１００の動作例）
　情報処理システム１００において、情報処理装置４の制御部４０は、コンベア１の上に堆積した粒子２の三次元形状データ、距離データ又は画像データを通信部４８によって測定装置３から取得する。三次元形状データ、距離データ又は画像データは、プロフィールデータとも総称される。制御部４０は、測定装置３から取得したプロフィールデータに基づいてコンベア１の上に堆積した粒子２から表層に位置する粒子２を抽出する。また、制御部４０は、表層に位置する粒子２の性状を計測する。コンベア１の上に堆積した粒子２は、堆積物質とも称される。堆積物質の中で表層に位置する粒子２は、表層粒子２Ｓ（図４等参照）とも称される。堆積物質の中で表層より下の下層に位置する粒子２は、下層粒子２Ｄ（図４等参照）とも称される。
＜表層粒子２Ｓの抽出＞
　以下、制御部４０が堆積物質のプロフィールデータに基づいて表層粒子２Ｓを判定して抽出する動作例が図３に例示されるフローチャートの手順に基づいて説明される。制御部４０は、図３に例示されるフローチャートの手順を含む情報処理方法を実行することによって、表層粒子２Ｓを抽出できる。情報処理方法は、制御部４０を構成するプロセッサに実行させる情報処理プログラムとして実現されてもよい。情報処理プログラムは、非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体に格納されてよい。
　制御部４０は、堆積物質のプロフィールデータを測定する（ステップＳ１）。具体的に、制御部４０は、測定部４１で測定装置３の測定データを処理することによって堆積物質のプロフィールデータを生成してもよいし、測定装置３から堆積物質のプロフィールデータを取得してもよい。本実施形態において、制御部４０は、図４に例示される堆積物質の距離データを表す画像をプロフィールデータとして取得する。図４において、測定装置３から近いほど、その点が高輝度の点（白に近い色の点）として表される。表層粒子２Ｓは、高輝度（白に近い色）で表される。下層粒子２Ｄは、表層粒子２Ｓよりも低輝度（黒に近い色）で表される。
　制御部４０は、堆積物質に含まれる粒子２を検出する（ステップＳ２）。コンベア１の上において堆積物質として運搬されている粒子２のプロフィールデータは、個々の粒子２を区別できない１つのプロフィールデータとして表される。制御部４０は、堆積物質の中から表層粒子２Ｓを抽出したり表層粒子２Ｓの性状を計測したりするために、個々の粒子２を区別して検出する必要がある。
　具体的に、制御部４０は、粒子２が堆積していることによって生じている堆積物質の表面の凹凸の形状を測定して得られたプロフィールデータに対して信号処理を実行し、個々の粒子２を分離する。制御部４０は、例えば各粒子２の性状として粒径を計測する場合、分離された各粒子２の粒径に基づいて、粒径の区間ごとに粒子数をカウントしてヒストグラムを生成することによって粒度分布を算出できる。
　制御部４０は、堆積物質のプロフィールデータ内に含まれる複数の粒子２をそれぞれ別々の物質として分離して識別するために、例えばＷａｔｅｒｓｈｅｄアルゴリズム（文献２参照）と称される処理方法に基づいて粒子２の分離処理を実行してもよい。
文献２：Meyer, F. (1992). Color image segmentation. In Proceedings of the International Conference on Image Processing and its Applications, pages 303--306.
　制御部４０は、堆積物質のプロフィールデータにおいてセグメンテーション処理を実行することによって各粒子２に対応するセグメントを設定することによって各粒子２を分離して識別してもよい。
　本実施形態において、制御部４０は、上述した文献２に記載のアルゴリズムを用いて堆積物質のプロフィールデータから個々の粒子２を検出する。図５に例示されるように、検出された個々の粒子２は、プロフィールデータにおいて異なる色の領域として表される。具体的に、プロフィールデータにおいて隣接している表層粒子２Ｓと下層粒子２Ｄとがそれぞれ異なる領域に分離されている。粒子２が分離された領域は、粒子領域とも称される。つまり、図５に例示されるように、堆積物質のプロフィールデータから個々の粒子領域が良好に抽出される。
　制御部４０は、堆積物質のプロフィールデータの包絡線７（図６又は図７参照）を算出する（ステップＳ３）。包絡線７は、音声信号処理又は電気信号処理の分野で用いられる、図６に例示されるように対象信号６の上部の凸部にだけ接する曲線として生成され得る。また、包絡線７は、与えられた曲線群全てに接する曲線としても生成され得る。制御部４０は、図７に例示される堆積物質の断面において堆積物質のプロフィールデータの上端を結ぶ上端線８の上部の凸部にだけ接する曲線として包絡線７を算出する。図７において、横軸方向は、コンベア１の幅方向に対応する。縦軸方向は、コンベア１の上における堆積物質の高さ方向に対応する。
　制御部４０は、堆積物質の２次元のプロフィールデータを走査する経路に沿って包絡線７を算出することによって、プロフィールデータの全体にわたって包絡線７を算出してよい。包絡線７を算出する経路は、包絡線算出経路１１（図８Ａ及び図８Ｂ参照）とも称される。具体的に、制御部４０は、図８Ａに例示されるように、コンベア１の幅方向に沿うラインを包絡線算出経路１１として、各経路における包絡線７を算出してよい。また、制御部４０は、少なくとも２つの方向の経路に沿って包絡線７を算出してよい。具体的に、制御部４０は、図８Ｂに例示されるように、コンベア１の運搬方向に沿うラインを包絡線算出経路１１として、各経路における包絡線７を算出してよい。制御部４０は、堆積物質の２次元のプロフィールデータの包絡面を算出してもよい。包絡面は、与えられた曲面群全てに接する曲面として生成され得る。制御部４０は、包絡線７又は包絡面を生成する機能を実現するライブラリソフトウェアを実行することによって、包絡線７又は包絡面を正生成してよい。
　本実施形態において、制御部４０は、運搬方向に１０００ライン分（１ラインは８００個のデータを含む。）の包絡線７を算出することによって、８００×１０００個の要素を有する行列で表される運搬方向の包絡線マップを生成する。また、制御部４０は、幅方向に８００ライン分（１ラインは１０００個のデータを含む。）の包絡線７を算出することによって、８００×１０００個の要素を有する行列で表される幅方向の包絡線マップを生成する。つまり、制御部４０は、運搬方向及び幅方向それぞれに沿う包絡線算出経路１１において包絡線７を算出することによって、運搬方向及び幅方向それぞれにおける包絡線マップを生成する。包絡線マップは、８００×１０００個の格子点を有するといえる。
　制御部４０は、運搬方向及び幅方向に限られず、他の方向に沿って包絡線７を算出してもよい。制御部４０は、各方向における包絡線算出経路１１の間隔を適宜設定してよい。包絡線算出経路１１の間隔が狭いほど粒子２及び堆積物質の複雑な形状に対してロバストで正確に包絡線７が算出され得る。制御部４０は、例えば粒子２の大きさに基づいて包絡線算出経路１１の間隔を設定してよい。包絡線算出経路１１の間隔が広いほど計算負荷が低減され得る。
　制御部４０は、堆積物質のプロフィールデータと、ステップＳ３で算出した包絡線７との差分を算出して差分マップを生成する（ステップＳ４）。具体的に、制御部４０は、図７に例示される堆積物質の断面において、その断面における堆積物質のプロフィールデータに対して算出された包絡線７と、堆積物質のプロフィールデータの上端を結ぶ上端線８との高さ方向の差分を算出する。堆積物質のうち表層粒子２Ｓの上端と包絡線７との差分は、Ｄ１で表される。堆積物質のうち下層粒子２Ｄの上端と包絡線７との差分は、Ｄ２で表される。制御部４０は、包絡線マップ上の各格子点において包絡線７と堆積物質のプロフィールデータの上端との高さ方向の差分を算出し、差分マップを生成する。本実施形態において、制御部４０は、運搬方向及び幅方向それぞれにおける包絡線マップについて差分マップを生成する。
　制御部４０は、差分マップのうち差分値が差分閾値未満である格子点に真値（１又はＴｒｕｅ等）を対応づけ、差分値が差分閾値以上である格子点に偽値（０又はＦａｌｓｅ等）を対応づけた、差分二値化マップを生成する（ステップＳ５）。制御部４０は、差分値が０である格子点に真値を対応づけてもよい。制御部４０は、差分閾値を例えば０．２５等の値に設定してよい。また、制御部４０は、運搬方向及び幅方向それぞれにおける差分マップについて差分二値化マップを生成する。制御部４０は、２つの差分マップの各格子点において論理和を計算することによって、２つの差分マップを合わせた合計差分二値化マップを生成する。論理和は、２つの論理値のうち少なくとも一方が真値である場合に真値となる演算に対応する。
　制御部４０は、各粒子領域の中で真値が対応づけられた点の数を算出する（ステップＳ６）。制御部４０は、図９に例示されるように表層粒子２Ｓ又は下層粒子２Ｄ等の各粒子２を粒子領域に分けたマップにおいて、差分二値化マップ又は合計差分二値化マップを重畳したマップを生成してよい。真値が対応づけられた点を含む領域は、黒塗りの真値領域１４として表されている。制御部４０は、各粒子領域に含まれる点のうち真値が対応づけられた点をカウントして、真値が対応づけられた点の数を算出する。
　制御部４０は、粒子領域における真値が対応づけられた点の算出点数が点数閾値以上であるか判定する（ステップＳ７）。制御部４０は、点数閾値を例えば５０点に設定してよい。
　制御部４０は、算出点数が点数閾値以上でない場合（ステップＳ７：ＮＯ）、つまり算出点数が点数閾値未満である場合、判定対象の粒子領域の粒子２が下層粒子２Ｄであると判定する（ステップＳ８）。制御部４０は、判定対象の粒子領域の粒子２が表層粒子２Ｓであるとも下層粒子２Ｄであるとも判定しなくてもよい。制御部４０は、算出点数が点数閾値以上である場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、判定対象の粒子領域の粒子２が表層粒子２Ｓであると判定する（ステップＳ９）。制御部４０は、図１０に例示されるように、表層粒子２Ｓであると判定した粒子領域を表層判定領域１２に設定し、下層粒子２Ｄであると判定した粒子領域を下層判定領域１３に設定してよい。
　制御部４０は、ステップＳ８又はＳ９の手順で粒子２が表層粒子２Ｓであるか判定した後、図３のフローチャートの手順の実行を終了する。制御部４０は、他の粒子領域についてステップＳ６からＳ９までの手順を繰り返して他の粒子２が表層粒子２Ｓであるか判定してもよい。制御部４０は、出力部４６によって表層粒子２Ｓの判定結果を表示又は出力してもよいし、通信部４８によって表層粒子２Ｓの判定結果を他の装置へ出力してもよい。
　制御部４０は、ステップＳ１のプロフィールデータの測定手順を、測定部４１の機能として実行してよい。制御部４０は、ステップＳ２の粒子２の検出手順を、検出部４２の機能として実行してよい。制御部４０は、ステップＳ３の包絡線７の算出手順及びステップＳ４の差分マップの生成手順を、算出部４３の機能として実行してよい。制御部４０は、ステップＳ５の差分二値化マップの生成手順からステップＳ８又はＳ９の判定手順までを、判定部４４の機能として実行してよい。
　制御部４０は、ステップＳ６の手順で真値が対応づけられた点の数を算出し、ステップＳ７の手順で算出した点数に基づいて表層粒子２Ｓを判定して抽出した。制御部４０は、粒子領域の少なくとも１点に真値が対応づけられている場合にその粒子領域を表層判定領域１２と判定してよい。制御部４０は、粒子領域に含まれる全ての点の数に対する、真値が対応づけられた点の数の比率を算出し、比率が比率閾値よりも大きい場合にその粒子領域を表層判定領域１２と判定してもよい。
　制御部４０は、包絡線７又は包絡面を指標として用いて表層粒子２Ｓを判定するともいえる。制御部４０は、包絡線７又は包絡面の他に、例えば堆積物質のプロフィールデータの空間周波数における高周波成分を減衰させたデータを生成して指標として用いてもよい。制御部４０は、堆積物質のプロフィールデータを空間周波数のローパスフィルタに通すことによって、高周波成分を減衰させたデータを生成してよい。制御部４０は、各粒子２の検出結果と堆積物質のプロフィールデータに基づいて算出した指標とに基づいて、堆積物質の中から表層粒子２Ｓを抽出できる。
　制御部４０は、指標として包絡線７を算出する場合、堆積物質のプロフィールデータの凹部に包絡線７が入り込む度合いを調整するように包絡線７を算出するアルゴリズムのパラメータを設定してもよい。制御部４０は、指標として堆積物質のプロフィールデータの高周波成分を減衰させたデータを生成する場合、高周波成分の減衰率を設定してもよい。高周波成分の減衰率が高い値に設定されるほど、生成されるデータがプロフィールデータの凹部に入り込みにくくなる。制御部４０は、入力部４７からユーザによる設定情報の入力を受け付けて、入力された設定情報に基づいて包絡線７の算出パラメータ等を設定してもよい。
　以上述べてきたように、本実施形態に係る情報処理装置４及び情報処理方法によれば、堆積物質のプロフィールデータから生成した指標に基づいて、堆積物質から表層粒子２Ｓが抽出される。具体的に、堆積物質のプロフィールデータの凸部は、包絡線７又は包絡面等の指標に対して接触したり所定距離内に近づいたりする。プロフィールデータの凸部は、表層粒子２Ｓの上部に対応する。したがって、包絡線７又は包絡面等の指標とプロフィールデータの凸部との位置関係に基づいて表層粒子２Ｓが抽出される。情報処理装置４は、表層粒子２Ｓを検出する表層物質検出装置とも称される。
　指標に基づいて表層粒子２Ｓを判定するための計算負荷は、堆積物質の凹凸を解析して表層粒子２Ｓを判定するための計算負荷よりも低減され得る。したがって、本実施形態に係る情報処理装置４及び情報処理方法によれば、低い計算負荷で表層粒子２Ｓの抽出が実現され得る。また、後述するように抽出した表層粒子２Ｓの性状を計測することによって計測精度が向上され得る。表層粒子２Ｓの簡便な抽出は、表層粒子２Ｓの性状の計測精度の向上に寄与する。
＜表層粒子２Ｓの性状の計測＞
　制御部４０は、表層粒子２Ｓと判定した粒子２の性状を計測する。制御部４０は、粒子２の性状を計測する機能を計測部４５として実現してもよい。制御部４０は、例えば粒子２の性状として、粒子２の粒径を計測してよい。
　制御部４０は、例えば円形近似フィッティング方法によって、表層粒子２Ｓの粒径を計測してよい。円形近似フィッティング方法は、表層粒子２Ｓと判定した領域の面積と等しい面積を有する真円で表層粒子２Ｓと判定した領域を近似し、近似した円の直径を表層粒子２Ｓの粒径として算出する方法である。制御部４０は、円形近似フィッティング方法に限られず、他の種々の方法で表層粒子２Ｓの粒径を計測してよい。制御部４０は、出力部４６によって表層粒子２Ｓの性状の計測結果を表示又は出力してもよいし、通信部４８によって表層粒子２Ｓの性状の計測結果を他の装置へ出力してもよい。
　以下、本実施形態における粒子２の粒径の算出精度が、本実施形態における粒子２の粒径の算出結果と篩分析によって計測した粒径との相関を表す図１１のグラフを参照して説明される。本実施形態における粒子２の粒径は、ある１群の複数の粒子２が堆積した堆積物質のプロフィールデータから計測された値である。また、篩分析によって計測した粒径は、本実施形態における粒子２の粒径を計測した堆積物質と同じ１群の複数の粒子２の各々の粒径をまとめて計測し、各粒子の粒径の平均値をその１群の粒子２の粒径として算出した値である。具体的に、粒子２を堆積した堆積物質を準備し、そのプロフィールデータから各粒子２の粒径が計測された。また、プロフィールデータから粒径を計測した後で、その堆積物質に含まれる粒子２の粒径が篩分析によって計測された。堆積物質のプロフィールデータから計測した粒径の平均値は、表層粒子２Ｓとして抽出された粒子２のみの粒径の平均値である。また、篩分析によって計測された粒径の平均値は、堆積物質に含まれる表層粒子２Ｓと下層粒子２Ｄとを両方とも含む全粒子２の粒径の平均値である。図１１のグラフにおいて、表層粒子２Ｓとして抽出された粒子２のみの粒径の平均値と篩分析の全粒子２の粒径の平均値との相関が円形のプロットで示されている。表層のみの粒径に関する相関係数（Ｒ＾２）は、０．６２と算出された。また、図１１のグラフにおいて、表層粒子２Ｓと下層粒子２Ｄとを両方とも含む全粒子２の粒径の平均値と篩分析の全粒子２の粒径の平均値との相関が矩形のプロットで示されている。表層と下層とを合わせた粒径に関する相関係数（Ｒ＾２）は、０．１７と算出された。
　ここで、篩分析の粒径は、実際の粒径に近いと考えられる。そして、計測した粒径と篩分析の粒径との相関係数が高いほど、計測した粒径が実際の粒径に近いといえる。したがって、篩分析の粒径との相関係数が高いほど粒径の計測精度が高いといえる。上述したように表層のみの粒径に関する相関係数が表層と下層とを合わせた粒径に関する相関係数よりも高いことからすると、表層粒子２Ｓのみの粒径の計測結果の精度は、表層粒子２Ｓと下層粒子２Ｄとを合わせた粒径の計測結果の精度よりも高いといえる。
　以上述べてきたように、本実施形態に係る情報処理装置４及び情報処理方法によれば、堆積物質の中から下層粒子２Ｄを除外し、他の粒子２に隠されていない表層粒子２Ｓのみを抽出することによって、表層粒子２Ｓの性状が計測され得る。このようにすることで、欠けた部分のない明瞭な表層粒子２Ｓの性状が高精度で計測され得る。本実施形態において、粒子２の性状として粒子２の粒径が計測された。粒子２の性状として他の種々の項目が計測されてもよい。例えば、粒子２の性状として、粒子領域の形状に基づいて粒子２の輪郭の形状が計測されてもよい。また、粒子２の性状として、堆積物質のプロフィールデータの細かい凹凸、又は、粒子領域の境界の細かい凹凸に基づいて、粒子２の表面の気孔又は焼結孔等を含む表面形状が計測されてもよい。また、粒子２の性状として、粒子２の材質が計測されてもよい。情報処理装置４は、粒子２の性状を計測する性状計測装置とも称される。
（高炉操業方法）
　上述してきた情報処理装置４及び情報処理方法によって、高炉の原料として用いられるコークスの性状が計測されてもよい。つまり、粒子２は、コークスであってよい。コークスは、還元剤として機能し、かつ、高炉内において高温ガスが上昇するための通路を確保するスペーサとして機能する。したがって、コークスの粒径と高炉内における通気性とは密接に関係する。コークスの粒径が小さくなりすぎる場合、空隙が少なくなることによって高炉内における通気性が低下する。通気性の低下は、炉況を悪化させ得る。高炉にコークスを装入する前にコークスの粒径がリアルタイムに計測されることによって、装入されるコークスの粒径に応じて、炉況を悪化させないような操業条件が設定され得る。
　そこで、情報処理装置４の制御部４０によって計測された粒子２の性状に基づいて、高炉の操業条件が設定されてもよい。情報処理装置４は、粒子２の性状の計測結果を、高炉の操業条件を設定する装置に出力してよい。情報処理装置４が高炉の操業条件を設定してもよい。
　本実施形態に係る情報処理装置４及び情報処理方法によれば、高炉に装入する前のコークスの粒径がリアルタイムに計測され得る。コークスの粒径がリアルタイムに計測されることによって、コークス粒径に応じた高炉操業方法の介入が可能となる。
　一例として、コークスの粒径が小さくなる場合、高炉の上層の空隙率が小さくなり得る。空隙率が小さくなることによって、高炉内の通気性が将来的に悪化することが予想される。高炉内の通気性が悪化することが予想される場合、熱風の送風量を低減するように操業介入が実行されてよい。
　また、他の例として、高炉の中心及び内壁の粒径分布の大小関係が高炉の上下方向で変動することが考えられる。この場合、高炉内での反応が促進されなくなることが予想される。高炉内での反応が促進されなくなることが予想される場合、反応を促進させるために、高炉内に装入する鉱石に対するコークスの割合（コークス比）を増やすように操業介入が実行されてよい。
　本開示の実施形態について、諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は改変を行うことが可能であることに注意されたい。従って、これらの変形又は改変は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。本開示に係る実施形態は装置が備えるプロセッサにより実行されるプログラム又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものである。本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。
　１００　情報処理システム
　１　コンベア
　２　粒子（２Ｓ：表層粒子、２Ｄ：下層粒子）
　３　測定装置
　４　情報処理装置（４０：制御部、４１：測定部、４２：検出部、４３：算出部、４４：判定部、４５：計測部、４６：出力部、４７：入力部、４８：通信部）
　６　対象信号
　７　包絡線
　８　上端線
　１１　包絡線算出経路
　１２　表層判定領域
　１３　下層判定領域
　１４　真値領域

Claims (9)

  1. 　複数の粒子が堆積した堆積物質までの距離データ又は前記堆積物質の画像データを含む前記堆積物質のプロフィールデータを測定するステップと、
    　前記プロフィールデータに基づいて前記複数の粒子のそれぞれを検出するステップと、
    　前記プロフィールデータに基づいて指標を算出するステップと、
    　前記複数の粒子のそれぞれの検出結果と前記プロフィールデータに基づいて算出された指標とに基づいて前記堆積物質の中で表層に位置する粒子を抽出するステップと
    を含む、情報処理方法。
  2. 　前記指標を算出するステップにおいて、前記指標として、前記プロフィールデータに基づいて包絡線又は包絡面を算出する、請求項１に記載の情報処理方法。
  3. 　前記表層に位置する粒子を抽出するステップにおいて、前記指標と前記プロフィールデータとの差分に基づいて前記堆積物質の中で表層に位置する粒子を抽出する、請求項１又は２に記載の情報処理方法。
  4. 　前記堆積物質の中で表層に位置する粒子として抽出した表層粒子の性状を計測するステップを更に含む、請求項１から３までのいずれか一項に記載の情報処理方法。
  5. 　前記表層粒子の性状を計測するステップにおいて、前記表層粒子の性状として、前記表層粒子の粒径又は形状を計測する、請求項４に記載の情報処理方法。
  6. 　請求項１から５までのいずれか一項に記載の情報処理方法を実行する制御部を備える、情報処理装置。
  7. 　請求項６に記載の情報処理装置と、前記堆積物質のプロフィールデータを前記情報処理装置に出力する測定装置とを備える、情報処理システム。
  8. 　請求項１から５までのいずれか一項に記載の情報処理方法をプロセッサに実行させる、情報処理プログラム。
  9. 　請求項４又は５に記載の情報処理方法を実行することによって、高炉に装入する原料の性状を、前記表層粒子の性状として計測するステップと、
    　前記原料の性状の計測結果に基づいて前記高炉の操業条件を設定するステップと
    を含む、高炉操業方法。
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