WO2023190234A1 - 高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉の操業システム、高炉の異常判定サーバ装置、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置 - Google Patents

高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉の操業システム、高炉の異常判定サーバ装置、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置 Download PDF

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blast furnace
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abnormality determination
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拓幸 島本
達也 山口
雅史 辻
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Jfeスチール株式会社
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    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C21METALLURGY OF IRON
    • C21BMANUFACTURE OF IRON OR STEEL
    • C21B7/00Blast furnaces
    • C21B7/24Test rods or other checking devices

Definitions

  • the present invention relates to a blast furnace abnormality determination device, a blast furnace abnormality determination method, a blast furnace operating method, a blast furnace operating system, a blast furnace abnormality determination server device, a program for a blast furnace abnormality determination server device, and a display terminal device.
  • Patent Document 1 describes a method of calculating an evaluation index using a shaft pressure as input using a statistical method such as principal component analysis to determine abnormality in a blast furnace.
  • the method described in Patent Document 1 calculates the ratio of the Q statistic calculated based on stability limit data to the Q statistic calculated based on the operational data targeted for abnormality detection as an evaluation index, and uses a threshold value as the evaluation index. is installed to determine abnormalities in the blast furnace.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and its purpose is to provide a blast furnace abnormality determination device and an abnormality determination method that can accurately determine abnormalities in a blast furnace. Further, another object of the present invention is to provide a blast furnace operating method, a blast furnace operating system, a blast furnace abnormality determination server device, a program for a blast furnace abnormality determination server device, and a display terminal device that can stably operate a blast furnace. It's about doing.
  • a blast furnace abnormality determination device includes a sensor signal acquisition means for acquiring measurement data of a plurality of sensors installed at different positions of a blast furnace, and a sensor signal acquisition means for acquiring measurement data from a plurality of sensors installed at different positions of a blast furnace, and an evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of a blast furnace; and an evaluation index for calculating an evaluation index difference value that is the absolute value of the time difference of the evaluation index calculated by the evaluation index calculation means.
  • a blast furnace abnormality determination device includes a sensor signal acquisition unit that acquires measurement data of a plurality of sensors installed at different positions of a blast furnace, and a sensor signal acquisition unit that acquires measurement data from a plurality of sensors installed at different positions of a blast furnace.
  • an evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of a blast furnace; and an evaluation index for calculating an evaluation index difference value that is the absolute value of the time difference of the evaluation index calculated by the evaluation index calculation means.
  • a difference value calculation means for calculating an evaluation index difference integrated value that is an integrated value of the evaluation index difference values calculated by the evaluation index difference value calculation means over a predetermined time range;
  • a determining means is provided for determining abnormality of the blast furnace based on the evaluation index difference cumulative value calculated by the index difference cumulative value calculating means, and outputting the determined result and data used for the determination.
  • the evaluation index calculating means calculates the evaluation index using a statistical learning model that outputs an evaluation index that indexes the furnace condition of the blast furnace based on the measurement data of the sensor in the normal state of the blast furnace.
  • a method for determining abnormality in a blast furnace includes a sensor signal acquisition step of acquiring measurement data of a plurality of sensors installed at different positions of a blast furnace, and a sensor signal acquisition step of acquiring measurement data from a plurality of sensors installed at different positions of a blast furnace, and from the measurement data acquired in the sensor signal acquisition step.
  • an evaluation index calculation step for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace; and an evaluation index for calculating an evaluation index difference value that is the absolute value of the time difference of the evaluation index calculated in the evaluation index calculation step.
  • a blast furnace abnormality determination method includes a sensor signal acquisition step of acquiring measurement data of a plurality of sensors installed at different positions of the blast furnace, and a sensor signal acquisition step of acquiring measurement data from a plurality of sensors installed at different positions of the blast furnace, and an evaluation index calculation step for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace; and an evaluation index for calculating an evaluation index difference value that is the absolute value of the time difference of the evaluation index calculated in the evaluation index calculation step.
  • the method includes a determining step of determining abnormality of the blast furnace based on the evaluation index difference cumulative value calculated in the index difference cumulative value calculating step, and outputting the determined result and data used for the determination.
  • the evaluation index calculation step includes a step of calculating the evaluation index using a statistical learning model that outputs an evaluation index that indexes the furnace condition of the blast furnace based on measurement data of the sensor in a normal state of the blast furnace. Good.
  • the blast furnace operating method according to the present invention operates the blast furnace while determining whether or not the blast furnace is in an abnormal state using the blast furnace abnormality determination method according to the present invention.
  • a blast furnace operation system includes a blast furnace abnormality determination device that determines an abnormality in the blast furnace, and a blast furnace abnormality determination device that is connected to the blast furnace abnormality determination device via a network, and outputs an output from the blast furnace abnormality determination device. and a display device for displaying information on the blast furnace, and the blast furnace abnormality determination device includes a sensor signal acquisition means for acquiring measurement data of a plurality of sensors installed at different positions of the blast furnace; an evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace from the acquired measurement data; and an evaluation index difference value that is the absolute value of the time difference of the evaluation index calculated by the evaluation index calculation means.
  • an evaluation index difference value calculation means for calculating the evaluation index difference value, and an abnormality of the blast furnace is determined based on the evaluation index difference value calculated by the evaluation index difference value calculation means, and the determined result and the data used for the determination are outputted.
  • a determination means for determining.
  • a blast furnace operation system includes a blast furnace abnormality determination device that determines an abnormality in the blast furnace, and a blast furnace abnormality determination device that is connected to the blast furnace abnormality determination device via a network, and outputs an output from the blast furnace abnormality determination device. and a display device for displaying information on the blast furnace, and the blast furnace abnormality determination device includes a sensor signal acquisition means for acquiring measurement data of a plurality of sensors installed at different positions of the blast furnace; an evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace from the acquired measurement data; and an evaluation index difference value that is the absolute value of the time difference of the evaluation index calculated by the evaluation index calculation means.
  • an evaluation index difference integrated value calculation that calculates an evaluation index difference integrated value that is an integrated value of the evaluation index difference values calculated by the evaluation index difference value calculation means over a predetermined time range. and a determination means for determining abnormality of the blast furnace based on the evaluation index difference cumulative value calculated by the evaluation index difference cumulative value calculation means, and outputting the determined result and the data used for the determination. Be prepared.
  • the blast furnace abnormality determination server device includes a data collection device that acquires and accumulates measurement data from sensors installed in the blast furnace, and abnormality determination information that is acquired from the blast furnace abnormality determination server device.
  • a blast furnace abnormality determination server device that constructs a blast furnace operation system together with a display terminal device that displays images, and a sensor signal acquisition means that acquires measurement data from a plurality of sensors installed at different positions in the blast furnace from the data collection device. and an evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace from the measurement data acquired by the sensor signal acquisition means, and a time difference of the evaluation index calculated by the evaluation index calculation means.
  • An evaluation index difference value calculation means for calculating an evaluation index difference value which is an absolute value, and an abnormality of the blast furnace is determined based on the evaluation index difference value calculated by the evaluation index difference value calculation means, and the determined result and
  • the apparatus includes a determining means for outputting data used in the determination, and a determination data transmitting means for transmitting abnormality determination information including the determined result and the data used in the determination.
  • a blast furnace abnormality determination server device includes a data collection device that acquires and accumulates measurement data from sensors installed in a blast furnace, and acquires abnormality determination information from a blast furnace abnormality determination server device.
  • a blast furnace abnormality determination server device that constructs a blast furnace operation system together with a display terminal device that displays images, and a sensor signal acquisition means that acquires measurement data from a plurality of sensors installed at different positions in the blast furnace from the data collection device. and an evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace from the measurement data acquired by the sensor signal acquisition means, and a time difference of the evaluation index calculated by the evaluation index calculation means.
  • An evaluation index difference value calculation means for calculating an evaluation index difference value which is an absolute value, and an evaluation index difference integrated value which is an integrated value of the evaluation index difference value calculated by the evaluation index difference value calculation means over a predetermined time range.
  • An abnormality of the blast furnace is determined based on the evaluation index difference integrated value calculation means to be calculated and the evaluation index difference integrated value calculated by the evaluation index difference integrated value calculation means, and the determined result and the data used for the determination. and a determination data transmitting means that transmits abnormality determination information including the determined result and data used for the determination.
  • the program for the blast furnace abnormality determination server device includes a data collection device that acquires and accumulates measurement data from sensors installed in the blast furnace, and a blast furnace abnormality determination server device that collects abnormality determination information from the blast furnace abnormality determination server device.
  • a program for a blast furnace abnormality determination server device that constructs a blast furnace operation system together with a display terminal device that acquires and displays measurement data of a plurality of sensors installed at different positions of the blast furnace from the data collection device.
  • a sensor signal acquisition means for acquiring a sensor signal acquisition means; an evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace from the measurement data acquired by the sensor signal acquisition means; evaluation index difference value calculation means for calculating an evaluation index difference value that is the absolute value of the time difference of the evaluation index; and determining abnormality of the blast furnace based on the evaluation index difference value calculated by the evaluation index difference value calculation means.
  • it functions as a determining means for outputting the determined result and the data used for the determining, and a determining data transmitting means for transmitting abnormality determination information including the determined result and the data used for the determining.
  • a program for a blast furnace abnormality determination server device includes a data collection device that acquires and accumulates measurement data from sensors installed in a blast furnace, and a blast furnace abnormality determination server device that collects abnormality determination information from the blast furnace abnormality determination server device.
  • a program for a blast furnace abnormality determination server device that constructs a blast furnace operation system together with a display terminal device that acquires and displays measurement data of a plurality of sensors installed at different positions of the blast furnace from the data collection device.
  • a sensor signal acquisition means for acquiring a sensor signal acquisition means; an evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace from the measurement data acquired by the sensor signal acquisition means; an evaluation index difference value calculation means for calculating an evaluation index difference value which is an absolute value of the time difference of the evaluation index; and an integrated value of the evaluation index difference values calculated by the evaluation index difference value calculation means over a predetermined time range.
  • An evaluation index difference integrated value calculation means for calculating a certain evaluation index difference integrated value, and an abnormality of the blast furnace is determined based on the evaluation index difference integrated value calculated by the evaluation index difference integrated value calculation means, and the determined result and determination means for outputting the data used in the determination, and determination data transmitting means for transmitting abnormality determination information including the determined result and the data used in the determination.
  • a display terminal device includes a data collection device that acquires and accumulates measurement data from a sensor installed in a blast furnace, and a plurality of sensors installed at different positions of the blast furnace from the data collection device.
  • sensor signal acquisition means for acquiring measurement data of the sensor signal acquisition means;
  • evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace from the measurement data acquired by the sensor signal acquisition means;
  • evaluation index difference value calculation means for calculating an evaluation index difference value that is the absolute value of the time difference of the evaluation index; and determining abnormality of the blast furnace based on the evaluation index difference value calculated by the evaluation index difference value calculation means.
  • a blast furnace abnormality determination server comprising: a determination means for outputting the determined result and the data used for the determination; and a determination data transmission means for transmitting abnormality determination information including the determined result and the data used for the determination.
  • This is a display terminal device that constructs a blast furnace operating system together with the apparatus, and acquires and displays the abnormality determination information from the blast furnace abnormality determination server device via a network.
  • a display terminal device includes a data collection device that acquires and accumulates measurement data from a sensor installed in a blast furnace, and a plurality of sensors installed at different positions of the blast furnace from the data collection device.
  • sensor signal acquisition means for acquiring measurement data of the sensor signal acquisition means;
  • evaluation index calculation means for calculating a unified evaluation index indicating the furnace condition of the blast furnace from the measurement data acquired by the sensor signal acquisition means;
  • an evaluation index difference value calculation means for calculating an evaluation index difference value that is an absolute value of the time difference of the evaluation index; an integrated value of the evaluation index difference values calculated by the evaluation index difference value calculation means over a predetermined time range;
  • An evaluation index difference integrated value calculation means for calculating a certain evaluation index difference integrated value, an abnormality of the blast furnace is determined based on the evaluation index difference integrated value calculated by the evaluation index difference integrated value calculation means, and the determined result and
  • a blast furnace operating system is provided with a blast furnace abnormality determination server device comprising a determination means for outputting the data used for the determination, and
  • blast furnace abnormality can be determined with high accuracy.
  • blast furnace operating method blast furnace operating system, blast furnace abnormality determination server device, blast furnace abnormality determination server device program, and display terminal device according to the present invention.
  • a blast furnace can be stably operated. .
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a blast furnace abnormality determination device, which is an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a modification of the blast furnace abnormality determination device shown in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a modification of the blast furnace abnormality determination device shown in FIG. 1.
  • FIG. 4 is a diagram showing the arrangement position of the shaft pressure gauge in the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing changes in shaft pressure and evaluation index over time in the example.
  • FIG. 6 is a diagram showing changes in shaft pressure and evaluation index over time in the example.
  • FIG. 7 is a diagram showing temporal changes in shaft pressure and evaluation index in the conventional example.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a blast furnace abnormality determination device that is an embodiment of the present invention.
  • a blast furnace abnormality determination device 1 which is an embodiment of the present invention, is constituted by an information processing device such as a general-purpose personal computer or a dedicated computer.
  • the blast furnace abnormality determination device 1 includes a sensor signal acquisition means 11, an evaluation index calculation means 12, an evaluation index difference value calculation means 13, a determination means 14, and It functions as a judgment data transmitting means 15.
  • the sensor signal acquisition means 11 acquires various data indicating the furnace condition of the blast furnace detected by the sensor 22 stored in the data collection device 21.
  • the data collection device 21 is composed of a storage device such as a database.
  • the sensors 22 are installed at a plurality of different positions in the blast furnace, and detect various data indicating the furnace condition of the blast furnace.
  • a group of pressure sensors that detect shaft pressure of a blast furnace can be exemplified.
  • the pressure sensor group is installed at multiple locations in the height direction and circumferential direction of the blast furnace.
  • the installation method and number of pressure sensors differ depending on the blast furnace, but in most cases they are installed at about 4 to 8 points at approximately equal intervals in the circumferential direction, and 6 to 12 points in the height direction from the bottom of the furnace to near the top of the raw material. It is often set at a certain level.
  • the evaluation index calculation means 12 calculates an evaluation index regarding the furnace condition of the blast furnace using various data indicating the furnace condition of the blast furnace acquired by the sensor signal acquisition means 11.
  • the method of calculating the evaluation index is not particularly limited, and any method may be used as long as it unifies a plurality of data indicating the furnace condition of the blast furnace and converts it into an evaluation index.
  • the evaluation index calculation means 12 may calculate the evaluation index of the blast furnace using the method described in Patent Document 1, for example. Further, the evaluation index calculating means 12 divides the evaluation index calculated from the data to be judged by the evaluation index calculated from the data group to be the stability limit value to create an evaluation index, that is, the stability limit is 1 for the evaluation index.
  • the evaluation index calculation means 12 evaluates the magnitude of the signal of the difference between the output of the autoencoder and the input data learned from the data during normal operation (it may also be evaluated using a vector for multiple signals), and calculates the stability limit value. After determining this, the evaluation index during operation may be calculated in the same manner as above.
  • the Q statistic is used as an evaluation index.
  • the Q statistic is calculated by principal component analysis.
  • Principal component analysis analyzes multiple synchronized data groups (multiple dimensions) by reducing the loss of information in the original data group to a small number of variables that best reflect the characteristics of the original data. This is a mathematical process of replacing (reducing dimensionality) with In the case of data on the shaft pressure of a blast furnace, many pressure sensors are installed for one blast furnace as described above, but here it is assumed that 30 pressure sensors are installed.
  • the condition of the blast furnace can be easily estimated.
  • the Q statistic is used as an evaluation index, but the evaluation index may be created using independent component analysis or a machine learning method.
  • the component of the synchronized movement of each shaft pressure during stable operation of the blast furnace appears in the first principal component value with the largest variance in the principal component analysis.
  • components other than the stable period appear after the second component value of the principal component analysis, and this device uses these components to detect abnormalities. Synchronization means that the behavior of operational variables is coordinated with respect to time changes or operational actions in a process.
  • principal component analysis is applied to the data of sensor 2 at each time, the second principal component value with the largest variance value is calculated among the components where asynchrony appears, and this value is used as the Q statistic. do.
  • that value may be used.
  • principal component analysis is applied to the time series data of the data of the sensor 2 in a normal operation section that is not abnormal, and time series data of the second principal component is created.
  • this normal operation section that is not considered abnormal it is necessary to include data at the stability limit, that is, the limit that can be judged as normal.
  • the maximum value of the time series data of the second principal component is determined. Determining the maximum value of the second principal component in a normal time interval means determining the fluctuation range of sensor 2 data during normal operation and the maximum deviation from the normal operating range, that is, the stability limit. You are looking for a value.
  • the second principal component calculated from the sensor 2 data in the operating range where the abnormality is occurring is replaced with the second principal component calculated from the sensor 2 data in the normal operating range. Anomalies in the blast furnace are detected using the index divided by the maximum value of the components as an evaluation index.
  • a calculation formula for calculating the second principal component is determined using the results of principal component analysis performed based on data acquired during normal conditions.
  • an evaluation index calculation model in advance that uses the calculation formula for calculating the second principal component and the maximum value of the second principal component to calculate a unified evaluation index that indicates the condition of the blast furnace from multiple measurement data. Build it in advance and calculate the evaluation index.
  • the evaluation index calculation model used for calculating the evaluation index may be constructed using a computer such as an analysis personal computer based on the data accumulated in the data collection device 21.
  • an analysis tool may be installed in the blast furnace abnormality determination device 1, and an evaluation index calculation model construction means 16 may be provided.
  • the evaluation index difference value calculation means 13 calculates the absolute value of the amount of change (evaluation index time difference value) in the first predetermined time range for the evaluation index calculated by the evaluation index calculation means 12.
  • the first predetermined period of time is set in advance using the actual value of the absolute value when an abnormality occurs. Then, the evaluation index difference value calculation means 13 outputs the absolute value of the calculated evaluation index time difference value to the determination means 14.
  • the determination means 14 determines whether an abnormality has occurred in the blast furnace by determining whether the absolute value of the evaluation index time difference value outputted from the evaluation index difference value calculation means 13 is, for example, equal to or higher than a first predetermined threshold value. Determine whether or not there is. Then, the determining means 14 outputs information indicating the determination result and related data (sensor data, evaluation index values, absolute values of evaluation index time difference values, etc.) that serve as the basis for the determination.
  • the determination data transmitting means 15 transmits abnormality determination information including the result of the determination by the determining means 14 and the data used for the determination to the evaluation result display device 23.
  • the evaluation result display device 23 is constituted by a display device such as a liquid crystal display, and acquires and displays the abnormality determination information transmitted from the determination data transmission means 15.
  • the operator takes countermeasures such as wind reduction operation.
  • the evaluation result display device 23 acquires and displays information transmitted from the judgment data transmission means 15 via the network.
  • a server type system may also be constructed.
  • the blast furnace abnormality determination device 1 functions as a blast furnace abnormality determination server device according to the present invention
  • the evaluation result display device 23 functions as a display terminal device according to the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a modification of the blast furnace abnormality determination device 1 shown in FIG. 1.
  • the blast furnace abnormality determination device 1 shown in FIG. 3 has a configuration in which an evaluation index difference integrated value calculation means 17 is added to the blast furnace abnormality determination device 1 shown in FIG.
  • the functions of the sensor signal acquisition means 11, evaluation index calculation means 12, and evaluation index difference value calculation means 13 shown in FIG. 3 are as follows: The function is the same as that of means 13. Below, the functions of the evaluation index difference integrated value calculation means 17, the determination means 14, the determination data transmission means 15, and the evaluation result display device 23 will be explained.
  • the evaluation index difference integrated value calculation means 17 calculates the integrated value of the absolute value of the evaluation index time difference value calculated by the evaluation index difference value calculation means 13 in a second predetermined time range.
  • the second predetermined time is set in advance using the actual value of the integrated value when an abnormality occurs. Then, the evaluation index difference integrated value calculation means 17 outputs the calculated integrated value to the determination means 14.
  • the determining means 14 determines whether an abnormality has occurred in the blast furnace by determining whether the integrated value outputted from the evaluation index difference integrated value calculating means 17 is, for example, a second predetermined threshold value or more. do. The determination means 14 then uses information indicating the determination result and related data (sensor data, evaluation index value, absolute value of the evaluation index time difference value, absolute value integrated value of the evaluation index time difference value, etc.) as the basis for the determination. Output.
  • the determination data transmitting means 15 transmits abnormality determination information including the result determined by the determining means 14 and the data used for the determination to the evaluation result display device 23 .
  • the evaluation result display device 23 is constituted by a display device such as a liquid crystal display, and acquires and displays the information transmitted from the determination data transmitting means 15.
  • the operator takes countermeasures such as wind reduction operation. This reduces the influence of steady deviations in shaft pressure, even when steady deviations in shaft pressure are not considered to be a major operational deterioration, and allows accurate detection of short-term temporal fluctuations that would otherwise be buried due to steady deviations.
  • the accuracy of abnormality detection when short-term fluctuations continue is improved. Therefore, abnormalities in the blast furnace can be detected early and accurately without much effort, and the blast furnace can be operated stably.
  • the evaluation result display device 23 acquires and displays information transmitted from the judgment data transmission means 15 via the network.
  • a server type system may also be constructed. Examples of the network include telecommunication lines such as the Internet, telephone communication networks such as mobile phones, and wireless communication networks such as WiFi (registered trademark).
  • the blast furnace abnormality determination device 1 functions as a blast furnace abnormality determination server device according to the present invention
  • the evaluation result display device 23 functions as a display terminal device according to the present invention.
  • shaft pressure gauges are arranged in three stages in the vertical direction of the furnace body (stage A, stage B, and stage C from the top), and each stage is arranged at equal intervals in the circumferential direction.
  • Four shaft pressure gauges were arranged, and first, the evaluation index difference value calculation means 13 determined whether or not an abnormality had occurred in the blast furnace.
  • FIG. 5 shows the determination results.
  • the absolute value of the time difference value of the evaluation index was calculated by setting the first predetermined time to 5 minutes.
  • the first predetermined time which is the time for this difference, may be selected by comparing the time differences of a plurality of patterns, and a preferable range is about 3 to 10 minutes.
  • the data used for calculation is the same as that shown in FIG. As shown in Figure 5, even during the period when there is a steady deviation in the same stage that occurs in the latter half of the time, the evaluation index does not continue to rise and does not continuously exceed the threshold, so it continues to be considered abnormal. Not judged. Furthermore, in the example shown in FIG. 7, it is possible to detect short-time fluctuations that are difficult to understand because the evaluation index continues to increase due to the steady-state deviation. In this way, it can be seen that this method is useful for improving the accuracy of abnormality diagnosis when the steady deviation of shaft pressure is not regarded as a major deterioration in operation.
  • the evaluation index difference integrated value calculation means 17 determined whether or not an abnormality had occurred in the blast furnace.
  • FIG. 6 shows the determination results.
  • the absolute value of the time difference value of the evaluation index was calculated by setting the first predetermined time to 5 minutes
  • the integrated value of the absolute value was calculated by setting the second predetermined time to 10 minutes.
  • the second predetermined time should also be determined by considering actual data, but in the case of the blast furnace operation data used this time, it is suitable to set it in the range of 5 minutes to 20 minutes, and 10 minutes to 15 minutes. The range was better. Therefore, from the viewpoint of detection accuracy, the integration time of 10 minutes was determined to be appropriate.
  • a blast furnace abnormality determination device and an abnormality determination method that can accurately determine abnormalities in a blast furnace. Further, according to the present invention, it is possible to provide a blast furnace operating method, an operating system, a blast furnace abnormality determination server device, a program for a blast furnace abnormality determination server device, and a display terminal device that can stably operate a blast furnace. .

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Abstract

本発明に係る高炉の異常判定装置は、高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、評価指標計算手段によって計算された評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、評価指標差分値計算手段によって計算された評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、を備える。

Description

高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉の操業システム、高炉の異常判定サーバ装置、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置
 本発明は、高炉の異常判定装置、高炉の異常判定方法、高炉の操業方法、高炉の操業システム、高炉の異常判定サーバ装置、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置に関する。
 プラントでは様々な異常が発生する可能性がある。異常を早期に発見し、適切に対処することは、重大な異常やトラブルの発生を防止するために重要である。例えば昨今の高炉の低コークス比操業下においては、高炉の炉況状態、特に高炉の通気状態及びその変化を精度よくより早く検出又は推定し、高炉の通気状態を常に良好に維持することが重要である。従来、高炉の通気状態を表わす通気指標として、炉頂圧力と送風圧力の差分値等から算出される通気抵抗が用いられている。そして、通気抵抗等の通気指標に対して、通気悪化判断の閾値を設け、通気指標が閾値を超えた場合に通気悪化との判断を行っている。また、特許文献1には、主成分分析といった統計手法を用いてシャフト圧力を入力として評価指標を計算して高炉の異常判定を行う方法が記載されている。特許文献1に記載の方法は、安定限界のデータに基づいて算出したQ統計量と異常検知対象の操業データに基づいて算出したQ統計量との比を評価指標として算出し、評価指標に閾値を設けて高炉の異常判定を行っている。
特開2017-128805号公報
 特許文献1に記載の方法を用いて高炉の異常判定を行った場合、一定のシャフト圧力偏差が高炉の同一段(同一高さ位置)で継続して発生した際、評価指標が継続して大きくなり、評価指標が閾値を継続して超えてしまうことがある。この状態は、特定位置で圧力偏差が継続して発生する場合に多く発生する。この状態はやや異常とみなせるが、対処を行わなくてもよいと判断される場合があり、継続して異常と判定することは望ましくない。特に炉容積が大きい高炉においては、多少の圧力偏差が生じても操業に与える影響は小さいため、操業はそのまま継続することも多く、多少の圧力偏差を異常とみなさない場合がある。例えば図7に示す例では、前半部分でシャフト圧力に時間的に大きく変化するばらつきが発生し、後半部分でシャフト圧力の同一段で定常偏差が発生している。この場合、シャフト圧力に基づいて計算した評価指標(Q統計量)のレベル感は前半部分と後半部分とで同じであるため、シャフト圧力の時間的に大きく変化するばらつきと定常偏差とを区別して異常判定を行うことができない。また、シャフト圧力の偏差が所定範囲で継続して発生している際にシャフト圧力の短時間時間変動が大きくなる異常な状態が発生した場合、既に評価指標が閾値を超えているため、その短時間時間変動の異常判定を行うことができない。
 本発明は、上記課題を解決すべくなされたものであり、その目的は、高炉の異常を精度よく判定可能な高炉の異常判定装置及び異常判定方法を提供することにある。また、本発明の他の目的は、高炉を安定的に操業可能な高炉の操業方法、高炉の操業システム、高炉の異常判定サーバ装置、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置を提供することにある。
 本発明の第一の態様に係る高炉の異常判定装置は、高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、を備える。
 本発明の第二の態様に係る高炉の異常判定装置は、高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段と、前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、を備える。
 前記評価指標計算手段は、高炉の正常状態における前記センサの計測データに基づいて高炉の炉況状態を指標化した評価指標を出力する統計的学習モデルを用いて前記評価指標を計算するとよい。
 本発明の第一の態様に係る高炉の異常判定方法は、高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得ステップと、前記センサ信号取得ステップにおいて取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算ステップと、前記評価指標計算ステップにおいて計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算ステップと、前記評価指標差分値計算ステップにおいて計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定ステップと、を含む。
 本発明の第二の態様に係る高炉の異常判定方法は、高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得ステップと、前記センサ信号取得ステップにおいて取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算ステップと、前記評価指標計算ステップにおいて計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算ステップと、前記評価指標差分値計算ステップにおいて計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算ステップと、前記評価指標差分積算値計算ステップにおいて計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定ステップと、を含む。
 前記評価指標計算ステップは、高炉の正常状態における前記センサの計測データに基づいて高炉の炉況状態を指標化した評価指標を出力する統計的学習モデルを用いて前記評価指標を計算するステップを含むとよい。
 本発明に係る高炉の操業方法は、本発明に係る高炉の異常判定方法を用いて高炉が異常状態にあるか否かを判定しながら高炉を操業する。
 本発明の第一の態様に係る高炉の操業システムは、高炉の異常を判定する高炉の異常判定装置と、ネットワークを介して前記高炉の異常判定装置に接続され、前記高炉の異常判定装置から出力された情報を表示する表示装置と、を備え、前記高炉の異常判定装置は、高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、を備える。
 本発明の第二の態様に係る高炉の操業システムは、高炉の異常を判定する高炉の異常判定装置と、ネットワークを介して前記高炉の異常判定装置に接続され、前記高炉の異常判定装置から出力された情報を表示する表示装置と、を備え、前記高炉の異常判定装置は、高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段と、前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、を備える。
 本発明の第一の態様に係る高炉の異常判定サーバ装置は、高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、高炉の異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉の操業システムを構築する高炉の異常判定サーバ装置であって、前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、を備える。
 本発明の第二の態様に係る高炉の異常判定サーバ装置は、高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、高炉の異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉の操業システムを構築する高炉の異常判定サーバ装置であって、前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段と、前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、を備える。
 本発明の第一の態様に係る高炉の異常判定サーバ装置のプログラムは、高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、高炉の異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉の操業システムを構築する高炉の異常判定サーバ装置のプログラムであって、コンピュータを、前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、として機能させる。
 本発明の第二の態様に係る高炉の異常判定サーバ装置のプログラムは、高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、高炉の異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉の操業システムを構築する高炉の異常判定サーバ装置のプログラムであって、コンピュータを、前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段と、前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、として機能させる。
 本発明の第一の態様に係る表示端末装置は、高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段、及び前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段を備える高炉の異常判定サーバ装置と共に高炉の操業システムを構築する表示端末装置であって、ネットワークを介して前記高炉の異常判定サーバ装置から前記異常判定情報を取得して表示する。
 本発明の第二の態様に係る表示端末装置は、高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段、前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段、及び前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段を備える高炉の異常判定サーバ装置と共に高炉の操業システムを構築する表示端末装置であって、ネットワークを介して前記高炉の異常判定サーバ装置から前記異常判定情報を取得して表示する。
 本発明に係る高炉の異常判定装置及び異常判定方法によれば、高炉の異常を精度よく判定することができる。また、本発明に係る高炉の操業方法、高炉の操業システム、高炉の異常判定サーバ装置、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置によれば、高炉を安定的に操業することができる。
図1は、本発明の一実施形態である高炉の異常判定装置の構成を示すブロック図である。 図2は、図1に示す高炉の異常判定装置の変形例の構成を示すブロック図である。 図3は、図1に示す高炉の異常判定装置の変形例の構成を示すブロック図である。 図4は、実施例におけるシャフト圧力計の配置位置を示す図である。 図5は、実施例におけるシャフト圧力及び評価指標の時間変化を示す図である。 図6は、実施例におけるシャフト圧力及び評価指標の時間変化を示す図である。 図7は、従来例におけるシャフト圧力及び評価指標の時間変化を示す図である。
 以下、本発明の一実施形態である高炉の異常判定装置について説明する。
 図1は、本発明の一実施形態である高炉の異常判定装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、本発明の一実施形態である高炉の異常判定装置1は、汎用のパーソナルコンピュータや専用の計算機等の情報処理装置により構成されている。高炉の異常判定装置1は、情報処理装置内部の演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することにより、センサ信号取得手段11、評価指標計算手段12、評価指標差分値計算手段13、判定手段14、及び判定データ送信手段15として機能する。
 センサ信号取得手段11は、データ収集装置21内に蓄積されているセンサ22によって検出された高炉の炉況状態を示す各種データを取得する。データ収集装置21は、データベース等の記憶装置により構成されている。また、センサ22は、高炉の異なる複数の位置に設置され、高炉の炉況状態を示す各種データを検出する。センサ22としては、高炉のシャフト圧力を検出する圧力センサ群を例示できる。この場合、圧力センサ群は、高炉の高さ方向及び周方向の複数箇所に設置される。圧力センサ群の設置方法や設置数は高炉によって異なるが、周方向は4~8点程度でほぼ等間隔に設置される場合が多く、高さ方向は炉下部から原料上面付近まで6~12点程度設置されることが多い。
 評価指標計算手段12は、センサ信号取得手段11が取得した高炉の炉況状態を示す各種データを用いて高炉の炉況に関する評価指標を計算する。評価指標の計算手法は特に限定されることはなく、高炉の炉況状態を示す複数のデータを一元化して評価指標化する方法であればよい。評価指標計算手段12は、例えば特許文献1に記載の方法を用いて高炉の評価指標を計算してもよい。また、評価指標計算手段12は、例えば安定限界値とするデータ群から計算した評価指標で判定対象のデータから計算した評価指標を割って評価指標化、つまり評価指標に対して安定限界で1となるといった処理(基準化)を行ってもよい。あるいは他の方法として、ニューラルネットワークによるオートエンコーダもニューラルネットワーク利用の一例として提示できる。評価指標計算手段12は、正常時のデータにより学習されたオートエンコーダの出力と入力データとの差の信号の大きさを評価し(複数信号についてベクトルで評価してもよい)、安定限界値を定めた上で上記同様に操業中の評価指標を計算するとしてもよい。
 本実施形態では、評価指標としてQ統計量を用いた例を示す。Q統計量は主成分分析により計算される。主成分分析は、同期する複数個(複数次元)のデータ群について、元のデータ群の持つ情報量の損失をできる限り小さくしつつ、元のデータの持つ特徴がよく反映された少数の変数へと置換(低次元化)する数学的処理である。高炉のシャフト圧力のデータの場合、高炉一基に対し圧力センサは前述のように数多く設置されるが、ここでは30点設置されるとする。従って、主成分分析を適用して30点のデータ群の特徴を良好に反映する数個の変数(主成分値)に置き換えられたとすれば、これら30点のデータ群全てを観察することなく、主成分分析により生成された少数の変数を監視することにより、高炉の炉況状態を簡便に推定できる。但し、本実施形態では評価指標としてQ統計量を用いているが、独立成分分析による評価指標化、機械学習手法を用いた評価指標化であっても構わない。
 高炉のシャフト圧力のデータでは、主成分分析おける分散が一番大きい第一主成分値には、高炉の安定操業時における各シャフト圧力の同期した動きの成分が現れる。一方、主成分分析の第二成分値以降には、安定期以外の成分が現れ、本装置ではこれら成分を使用して異常検知を行う。同期とは、プロセスにおける時間推移又は操業アクションに対して、操業上の変数の挙動に協調性があることを意味する。本実施形態では各時刻におけるセンサ2のデータに対して主成分分析を適用し、その非同期性が現れる成分において一番分散値が大きい第二主成分値を算出し、この値をQ統計量とする。但し、第三成分値以降に異常現象が大きく表れている場合にはその値を使用しても構わない。
 また、本実施形態では、まず、異常としない正常な操業区間において、センサ2のデータの時系列データに対して主成分分析を適用し、その第二主成分の時系列データを作成する。この異常としない正常な操業区間においては、安定限界、つまり正常と判断できる限界のデータが含まれることが必要である。次に、第二主成分の時系列データの最大値を求める。正常な時間区間における第二主成分の最大値を求めることは、正常な操業を行っている場合のセンサ2のデータの変動幅及び正常な操業範囲からの逸脱量の最大値、つまり安定限界の値を求めていることになる。そして、高炉内の操業異常を検知する場合には、異常が起こりつつある操業範囲のセンサ2のデータから算出した第二主成分を、正常な操業範囲のセンサ2のデータから算出した第二主成分の最大値で除した指数を評価指標として高炉の異常検知を行う。
 本実施形態では、このように、正常時に取得したデータに基づいて行われた主成分分析の結果を利用して第二主成分を算出する計算式を定める。また、第二主成分を算出する計算式と第二主成分の最大値を利用して、複数の計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算モデルを予め構築しておき、評価指標の計算を行う。評価指標の計算に使用する評価指標計算モデルの構築は、データ収集装置21に蓄積されたデータに基づいて、解析用パーソナルコンピュータ等の計算機を用いて実施すればよい。あるいは、図2に示すように、高炉の異常判定装置1に解析ツールをインストールして、評価指標計算モデル構築手段16を設けて実施してもよい。
 図1に戻る。評価指標差分値計算手段13は、評価指標計算手段12によって計算された評価指標について第一の所定時間範囲における変化量(評価指標時間差分値)の絶対値を計算する。第一の所定時間は異常発生時の絶対値の実績値等を用いて予め設定される。そして、評価指標差分値計算手段13は、計算された評価指標時間差分値の絶対値を判定手段14に出力する。
 判定手段14は、評価指標差分値計算手段13から出力された評価指標時間差分値の絶対値が、例えば第一の所定閾値以上であるか否かを判別することにより高炉に異常が発生しているか否かを判定する。そして、判定手段14は、判定結果を示す情報と判定の根拠となる関連したデータ(センサデータ、評価指標値、評価指標時間差分値の絶対値等)を出力する。
 判定データ送信手段15は、判定手段14が判定した結果及び判定に用いたデータを含む異常判定情報を評価結果表示装置23に送信する。評価結果表示装置23は、液晶ディスプレイ等の表示装置によって構成され、判定データ送信手段15から送信された異常判定情報を取得して表示する。高炉に異常が発生しているとの情報が評価結果表示装置23に表示された場合、オペレータは減風操作等の対処を行う。ネットワークを介して高炉の異常判定装置1と評価結果表示装置3とを接続することにより、評価結果表示装置23がネットワークを介して判定データ送信手段15から送信された情報を取得、表示するクライアント・サーバ型のシステムを構築してもよい。ネットワークとしては、インターネット等の電気通信回線、携帯電話等の電話通信網、WiFi(登録商標)等の無線通信網等を例示することができる。この場合、高炉の異常判定装置1は本発明に係る高炉の異常判定サーバ装置として機能し、評価結果表示装置23は本発明に係る表示端末装置として機能する。
 これにより、シャフト圧力の定常偏差を大きな操業悪化とみなさない場合において、シャフト圧力の定常偏差の影響を低減し、定常偏差に影響されて埋もれてしまうような短時間の時間的変動を精度よく検出できる。そして、多くの労力を要することなく高炉の異常を精度よく早期に検出し、高炉を安定的に操業することができる。
〔変形例〕
 図3は、図1に示す高炉の異常判定装置1の変形例の構成を示すブロック図である。図3に示す高炉の異常判定装置1は、図1に示す高炉の異常判定装置1に対して評価指標差分積算値計算手段17が加わった構成を有している。図3に示すセンサ信号取得手段11、評価指標計算手段12、及び評価指標差分値計算手段13の機能は、図1に示すセンサ信号取得手段11、評価指標計算手段12、及び評価指標差分値計算手段13の機能と同じである。以下では、評価指標差分積算値計算手段17、判定手段14、判定データ送信手段15、及び評価結果表示装置23の機能について説明する。
 評価指標差分積算値計算手段17は、評価指標差分値計算手段13によって計算された評価指標時間差分値の絶対値について第二の所定時間範囲の積算値を計算する。第二の所定時間は異常発生時の積算値の実績値等を用いて予め設定される。そして、評価指標差分積算値計算手段17は、計算された積算値を判定手段14に出力する。
 判定手段14は、評価指標差分積算値計算手段17から出力された積算値が、例えば第二の所定閾値以上であるか否かを判別することにより高炉に異常が発生しているか否かを判定する。そして、判定手段14は、判定結果を示す情報と判定の根拠となる関連したデータ(センサデータ、評価指標値、評価指標時間差分値の絶対値、評価指標時間差分値の絶対値積算値等)を出力する。判定データ送信手段15は、判定手段14が判定した結果及び判定に用いたデータを含む異常判定情報を評価結果表示装置23に送信する。
 評価結果表示装置23は、液晶ディスプレイ等の表示装置によって構成され、判定データ送信手段15から送信された情報を取得して表示する。高炉に異常が発生しているとの情報が評価結果表示装置8に表示された場合、オペレータは減風操作等の対処を行う。これにより、シャフト圧力の定常偏差を大きな操業悪化とみなさない場合において、シャフト圧力の定常偏差の影響を低減し、定常偏差に影響されて埋もれてしまうような短時間の時間的変動を精度よく検出するとともに、短時間変動が継続する場合の異常検出精度が向上する。そのため、多くの労力を要することなく高炉の異常を精度よく早期に検出し、高炉を安定的に操業することができる。ネットワークを介して高炉の異常判定装置1と評価結果表示装置3とを接続することにより、評価結果表示装置23がネットワークを介して判定データ送信手段15から送信された情報を取得、表示するクライアント・サーバ型のシステムを構築してもよい。ネットワークとしては、インターネット等の電気通信回線、携帯電話等の電話通信網、WiFi(登録商標)等の無線通信網等を例示することができる。この場合、高炉の異常判定装置1は本発明に係る高炉の異常判定サーバ装置として機能し、評価結果表示装置23は本発明に係る表示端末装置として機能する。
 本実施例では、図4に示すように、シャフト圧力計を炉体上下方向に3段(上からA段、B段、C段)に配置し、各段には円周方向に等間隔に4つのシャフト圧力計を配置し、まず、評価指標差分値計算手段13により高炉に異常が発生しているか否かを判定した。図5に判定結果を示す。図5に示す例では、第一の所定時間を5分として評価指標の時間差分値の絶対値を計算した。この差分の時間である第一の所定時間は複数パターンの時間差分を取って比較して最適なものを選択すればよいが、3~10分程度が好適範囲であった。また、計算に使用したデータは図7に示したものと同じものである。図5に示すように、時間後半に発生している同一段における定常偏差がある時間帯においても評価指標は継続して上昇せず、閾値を継続して上回っていないので、継続して異常と判定していない。また、図7に示した例では、定常偏差の影響で継続して評価指標が大きくなることによってわかりにくかった短時間時間変動を検知できている。このように、シャフト圧力の定常偏差を大きな操業悪化とみなさない場合における異常診断の精度向上に有用な手法であることがわかる。
 次に、評価指標差分積算値計算手段17により高炉に異常が発生しているか否かを判定した。図6に判定結果を示す。図6に示す例では、第一の所定時間を5分として評価指標の時間差分値の絶対値を算出し、第二の所定時間を10分として絶対値の積算値を算出した。第二の所定時間についても、実際のデータで検討して決定するとよいが、今回使用の高炉操業データの場合、5分~20分の範囲で定めるのが好適であり、10分~15分の範囲がより良好であった。そのため、ここでは検知精度の観点で10分の積算時間が適切と判断した。また、前述の差分時間にも影響されるため、差分時間も考慮しながら決定するとよい。図6に示すように、図5に示した例と同様の効果が得られることに加え、図5に示す例と比較すると評価指標のノイジーな上下変動が抑制されている。これにより、異常時には評価指標が継続して閾値を上回るようになり、異常状態時に異常状態であること継続して提示することができる。
 以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明が限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
 本発明によれば、高炉の異常を精度よく判定可能な高炉の異常判定装置及び異常判定方法を提供することができる。また、本発明によれば、高炉を安定的に操業可能な高炉の操業方法、操業システム、高炉の異常判定サーバ装置、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム、及び表示端末装置を提供することができる。
 1 高炉の異常判定装置
 11 センサ信号取得手段
 12 評価指標計算手段
 13 評価指標差分値計算手段
 14 判定手段
 15 判定データ送信手段
 16 評価指標計算モデル構築手段
 17 評価指標差分積算値計算手段
 21 データ収集装置
 22 センサ 

Claims (15)

  1.  高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、
     前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、
     前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、
     前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、
     を備える、高炉の異常判定装置。
  2.  高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、
     前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、
     前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、
     前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段と、
     前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、
     を備える、高炉の異常判定装置。
  3.  前記評価指標計算手段は、高炉の正常状態における前記センサの計測データに基づいて高炉の炉況状態を指標化した評価指標を出力する統計的学習モデルを用いて前記評価指標を計算する、請求項1又は2に記載の高炉の異常判定装置。
  4.  高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得ステップと、
     前記センサ信号取得ステップにおいて取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算ステップと、
     前記評価指標計算ステップにおいて計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算ステップと、
     前記評価指標差分値計算ステップにおいて計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定ステップと、
     を含む、高炉の異常判定方法。
  5.  高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得ステップと、
     前記センサ信号取得ステップにおいて取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算ステップと、
     前記評価指標計算ステップにおいて計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算ステップと、
     前記評価指標差分値計算ステップにおいて計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算ステップと、
     前記評価指標差分積算値計算ステップにおいて計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定ステップと、
     を含む、高炉の異常判定方法。
  6.  前記評価指標計算ステップは、高炉の正常状態における前記センサの計測データに基づいて高炉の炉況状態を指標化した評価指標を出力する統計的学習モデルを用いて前記評価指標を計算するステップを含む、請求項4又は5に記載の高炉の異常判定方法。
  7.  請求項4~6のうち、いずれか1項に記載の高炉の異常判定方法を用いて高炉が異常状態にあるか否かを判定しながら高炉を操業する高炉の操業方法。
  8.  高炉の異常を判定する高炉の異常判定装置と、
     ネットワークを介して前記高炉の異常判定装置に接続され、前記高炉の異常判定装置から出力された情報を表示する表示装置と、
     を備え、
     前記高炉の異常判定装置は、
     高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、
     前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、
     前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、
     前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、
     を備える、高炉の操業システム。
  9.  高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、高炉の異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉の操業システムを構築する高炉の異常判定サーバ装置であって、
     前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、
     前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、
     前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、
     前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、
     前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、
     を備える、高炉の異常判定サーバ装置。
  10.  高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、高炉の異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉の操業システムを構築する高炉の異常判定サーバ装置のプログラムであって、
     コンピュータを、
     前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、
     前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、
     前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、
     前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、
     前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、
     として機能させる、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム。
  11.  高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段、及び前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段を備える高炉の異常判定サーバ装置と共に高炉の操業システムを構築する表示端末装置であって、
     ネットワークを介して前記高炉の異常判定サーバ装置から前記異常判定情報を取得して表示する、表示端末装置。
  12.  高炉の異常を判定する高炉の異常判定装置と、
     ネットワークを介して前記高炉の異常判定装置に接続され、前記高炉の異常判定装置から出力された情報を表示する表示装置と、
     を備え、
     前記高炉の異常判定装置は、
     高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、
     前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、
     前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、
     前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段と、
     前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、
     を備える、高炉の操業システム。
  13.  高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、高炉の異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉の操業システムを構築する高炉の異常判定サーバ装置であって、
     前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、
     前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、
     前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、
     前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段と、
     前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、
     前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、
     を備える、高炉の異常判定サーバ装置。
  14.  高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、高炉の異常判定サーバ装置から異常判定情報を取得して表示する表示端末装置と共に高炉の操業システムを構築する高炉の異常判定サーバ装置のプログラムであって、
     コンピュータを、
     前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段と、
     前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段と、
     前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段と、
     前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段と、
     前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段と、
     前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段と、
     として機能させる、高炉の異常判定サーバ装置のプログラム。
  15.  高炉に設置されたセンサから計測データを取得して蓄積するデータ収集装置と、前記データ収集装置から高炉の異なる位置に設置された複数のセンサの計測データを取得するセンサ信号取得手段、前記センサ信号取得手段が取得した計測データから高炉の炉況状態を示す一元化された評価指標を計算する評価指標計算手段、前記評価指標計算手段によって計算された前記評価指標の時間差分の絶対値である評価指標差分値を計算する評価指標差分値計算手段、前記評価指標差分値計算手段によって計算された前記評価指標差分値の所定時間範囲の積算値である評価指標差分積算値を計算する評価指標差分積算値計算手段、前記評価指標差分積算値計算手段によって計算された前記評価指標差分積算値に基づいて高炉の異常を判定し、該判定した結果及び該判定に用いたデータを出力する判定手段、及び前記判定した結果及び該判定に用いたデータを含む異常判定情報を送信する判定データ送信手段を備える高炉の異常判定サーバ装置と共に高炉の操業システムを構築する表示端末装置であって、
     ネットワークを介して前記高炉の異常判定サーバ装置から前記異常判定情報を取得して表示する、表示端末装置。
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