WO2023286653A1 - 焼結プロセスの状態推定方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの状態推定装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム、焼結操業ガイダンスサーバ及び端末装置 - Google Patents

焼結プロセスの状態推定方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの状態推定装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム、焼結操業ガイダンスサーバ及び端末装置 Download PDF

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WO2023286653A1
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sintering
guidance
physical model
operation guidance
sintering process
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佳也 橋本
宏 安原
友司 岩見
寿幸 廣澤
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Ｊｆｅスチール株式会社
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    • F27D2003/0018—Positioning the charge comprising means to introduce or extract the charge in series of separate containers or zones

Definitions

  • the present disclosure relates to a sintering process state estimation method, an operation guidance method, a sintered ore manufacturing method, a sintering process state estimation device, an operation guidance device, a sintering operation guidance system, a sintering operation guidance server, and a terminal device. .
  • the grade of iron ore is declining due to long-term mining. For this reason, the use of fine ore with a high fineness that has undergone ore beneficiation at the mine is increasing, and the importance of the sintering process to produce sintered ore by solidifying the fine ore before charging it into the blast furnace is increasing.
  • sintered ore having a particle size less than a predetermined size is not charged into the blast furnace and is fired again in the sintering machine as return ore.
  • the improvement of the yield which is the ratio of particles having a predetermined particle size or more, is directly linked to the productivity of the sintering machine, and there is a strong demand for the improvement of the yield.
  • Fig. 1 is a diagram showing the outline of the sintering process.
  • sintering raw materials pseudo-particles obtained by mixing and granulating fine ore, coke fine, limestone, etc. are charged from a surge hopper.
  • the raw material for sintering is melted by the combustion heat of coke fine in the sintering machine, the pseudo-particles are fused to each other, cooled by the air sucked from the top, and discharged.
  • the heat pattern in this series of heating and cooling processes has a great influence on the product yield.
  • the heat pattern is the temperature distribution of the sintered material in the machine length direction and thickness direction of the sintering machine.
  • securing a residence time (high-temperature holding time) at, for example, 1200° C. or more for melting the ore has a great effect on the yield. Therefore, feature data such as heat patterns that affect yield are estimated with high accuracy, and feature quantities such as high-temperature holding time are calculated from the feature data. Further, the yield can be improved by indicating the appropriate raw material coke ratio, pallet speed, and other guidance operation amounts for controlling the feature amount to a predetermined value.
  • Patent Document 1 discloses a method of controlling the position of a BTP (burn through point) to be constant.
  • BTP burn through point
  • the conventional heat pattern control method may cause variations in the high temperature holding time.
  • An object of the present disclosure which has been made to solve the above problems, is to provide a sintering process state estimation method and a sintering process state estimation device capable of estimating the state of the sintering process with high accuracy. Further, based on the state of the sintering process estimated with high accuracy, an operation guidance method capable of providing guidance for improving the yield, a sintered ore manufacturing method, an operation guidance device, a sintering operation guidance system, a sintering method, An object of the present invention is to provide a connection guidance server and a terminal device.
  • a method for estimating the state of a sintering process includes: a process variable calculation step of calculating observable process variables using a physical model that takes into account chemical reactions and heat transfer phenomena in the sintering process; a deviation calculation step of calculating the deviation between the estimated value and the actual value of the calculated process variable; a model parameter adjustment step of correcting the unknown parameters of the physical model so that the calculated degree of deviation becomes small; a feature data calculation step of calculating feature data of the sintering process based on the modified physical model.
  • An operation guidance method includes The characteristic data is a heat pattern of the sintered material in the machine length direction of the sintering machine, A high temperature holding time calculation step of calculating the high temperature holding time of the sintered material using the heat pattern calculated by the above sintering process state estimation method; a guidance manipulated variable presenting step of presenting a guidance manipulated variable including at least one of raw coke ratio and pallet speed in order to maintain the high temperature holding time at or above a predetermined value.
  • a method for producing sintered ore according to an embodiment of the present disclosure A sintered ore is produced using the guidance operation amount presented by the operation guidance method described above.
  • a sintering process state estimation device includes: a storage unit that stores a physical model that considers chemical reactions and heat transfer phenomena in the sintering process; A process variable calculation unit that calculates observable process variables using the physical model; a deviation calculation unit that calculates the deviation between the estimated value and the actual value of the calculated process variable; a model parameter adjustment unit that corrects the unknown parameters of the physical model so that the calculated degree of divergence is small; a feature data calculator that calculates feature data of the sintering process based on the modified physical model.
  • An operation guidance device includes The characteristic data is the heat pattern of the sintered material in the machine length direction of the sintering machine, and the heat pattern calculated by the state estimation device for the sintering process is used to calculate the high temperature holding time of the sintered material.
  • a retention time calculator a guidance operation amount presenting unit that presents a guidance operation amount including at least one of raw coke ratio and pallet speed in order to maintain the high temperature holding time at a predetermined value or more.
  • a sintering operation guidance system is a performance value acquisition unit that acquires performance values indicating the operating state of the sintering process; a storage unit that stores a physical model that takes into account chemical reactions and heat transfer phenomena in the sintering process; A process variable calculation unit that calculates observable process variables using the physical model; a deviation calculation unit that calculates the deviation between the estimated value and the actual value of the calculated process variable; a model parameter adjustment unit that corrects the unknown parameters of the physical model so that the calculated degree of divergence is small; a feature data calculation unit that calculates feature data of the sintering process based on the modified physical model; A high-temperature holding time calculation unit that calculates the high-temperature holding time of the sintered material, wherein the characteristic data is a heat pattern of the sintered material in the machine length direction of the sintering machine, and the heat pattern is used to calculate the high-temperature holding
  • a sintering operation guidance server a performance value acquisition unit that acquires performance values indicating the operating state of the sintering process; a storage unit that stores a physical model that takes into account chemical reactions and heat transfer phenomena in the sintering process; A process variable calculation unit that calculates observable process variables using the physical model; a deviation calculation unit that calculates the deviation between the estimated value and the actual value of the calculated process variable; a model parameter adjustment unit that corrects the unknown parameters of the physical model so that the calculated degree of divergence is small; a feature data calculation unit that calculates feature data of the sintering process based on the modified physical model; A high-temperature holding time calculation unit that calculates the high-temperature holding time of the sintered material, wherein the characteristic data is a heat pattern of the sintered material in the machine length direction of the sintering machine, and the heat pattern is used to calculate the high-temperature holding time of the sintered material; a guidance operation amount presenting unit that presents a guidance operation amount including
  • a terminal device includes: A terminal device that constitutes a sintering operation guidance system together with a sintering operation guidance server, A guidance manipulated variable acquisition unit that acquires the guidance manipulated variable presented by the sintering operation guidance server; a display unit that displays the acquired guidance operation amount,
  • the sintering operation guidance server reduces the deviation between the estimated values and actual values of process variables calculated using a physical model that takes into account chemical reactions and heat transfer phenomena in the sintering process.
  • the guidance operation amount is used to keep the high temperature holding time of the sintered material at a predetermined value or more based on the heat pattern of the sintered material in the machine length direction of the sintering machine calculated using the physical model in which the unknown parameter is corrected. and a manipulated variable including at least one of raw coke ratio and pallet speed.
  • a sintering process state estimation method and a sintering process state estimation device capable of estimating the state of the sintering process with high accuracy.
  • an operation guidance method, a sintered ore manufacturing method, an operation guidance device, and a sintering method that can provide guidance for improving the yield based on the state of the sintering process estimated with high accuracy.
  • a sintering operation guidance system, a sintering operation guidance server, and a terminal device can be provided.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of the sintering process.
  • FIG. 2 is a diagram showing input/output information of a physical model used in the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of main process variables calculated by a physical model without correction of unknown parameters.
  • FIG. 4 is a diagram showing responses of process variables when an unknown parameter is changed stepwise.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of main process variables calculated by a physical model that corrects unknown parameters.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of transition of unknown parameters.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration example of a sintering process state estimation device and an operation guidance device according to an embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method for estimating the state of a sintering process according to one embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an operational guidance method according to one embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of a sintering operation guidance system according to one embodiment.
  • a sintering process state estimation method an operation guidance method, a sintered ore manufacturing method, a sintering process state estimation device, an operation guidance device, and a sintering operation guidance according to an embodiment of the present disclosure
  • the physical model used in the present disclosure is similar to the method described in reference 1 (Yamaoka et al. ISIJ International, Vol.45, No.4, pp.522), coke breeze combustion, limestone thermal decomposition, moisture It is a model that can calculate the state inside the sintering machine, which is composed of a group of partial differential equations considering the physical phenomenon of vaporization.
  • this physical model is a two-dimensional unsteady model that can calculate the temperature distribution (heat pattern) of the sintered material in the machine length direction and the thickness direction of the sintering machine and the distribution of the exhaust gas composition. Also, the position of the BTP can be known from the calculated heat pattern.
  • the "position of BTP” may be simply referred to as BTP.
  • the main ones that change over time are the pallet speed, exhaust gas flow rate, raw material bulk density, raw material moisture ratio, raw material limestone ratio, and raw material coke ratio.
  • These input variables can be operating variables or operating factors of the sintering machine.
  • the pallet speed is the speed at which the sintering material placed on the pallet of the sintering machine illustrated in FIG. 1 is moved.
  • the exhaust gas flow rate is the flow rate of the exhaust gas from the sintering machine per unit time, and is adjusted by, for example, an exhaust fan.
  • the raw material bulk density is the bulk density of the sintered raw material calculated from the layer thickness, the width of the sintering machine, and the like.
  • the raw material moisture ratio, raw limestone ratio, and raw coke ratio are the ratios of water, limestone, and coke in the sintering raw material, respectively.
  • coke is the main coagulant
  • the raw coke ratio is sometimes referred to as the coagulant ratio.
  • the main output variables of the physical model are BTP and exhaust gas composition.
  • Exhaust gas composition includes the proportions of O 2 , CO 2 and CO.
  • the output variable may include the temperature under the sintering bed.
  • a physical model is used to calculate output variables that change over time. The time interval for this calculation (the time difference between "t+1" and "t" in the physical model formula to be described later) is not particularly limited, but is five minutes as an example.
  • the physical model can be represented by the following formulas (1) and (2).
  • u(t) is the input variable described above, and is a variable that can be manipulated by an operator who operates the sintering machine.
  • x(t) is a state variable calculated within the physical model. State variables are, for example, the heat pattern in the sinterer, coke reaction rate, gas fractions such as CO and CO2 .
  • y(t) is the above output variable (process variable), BTP, O2 proportion in exhaust gas composition, CO2 proportion, partial combustion rate.
  • y(t) can be defined as a key process variable as follows.
  • the partial combustion rate is the value obtained by dividing the CO in the exhaust gas by (CO+CO 2 ) (that is, CO/(CO+CO 2 )).
  • An increase in the partial combustion rate means that the coke gasification reaction (C+CO 2 ⁇ 2CO), which is an endothermic reaction, is being activated, meaning that the average temperature level in the sintering process is increasing. do.
  • other key process variables can be included, such as the temperature under the sintering bed.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of main process variables for 30 hours calculated using the physical model as it is.
  • values (estimated values) calculated using a physical model are indicated by a solid line, and actual values measured in an actual plant (actual sintering machine) are indicated by a broken line.
  • BTP is indicated by the distance [m] from the position of the surge hopper in the moving direction of the pallet.
  • the average estimation error was calculated to be 2.4914 [m] for BTP, 0.0086 for O2 fraction, 0.0086 for CO2 fraction, and 0.0169 for partial burn rate.
  • the average estimation error is obtained by finding the square root of the sum obtained by dividing the sum of the squared deviations between the estimated value and the actual value for all steps and dividing the sum by the number of steps. Calculated.
  • the physical model calculation is performed for a long period of time in this way, there is a problem that an error in estimated values (estimation error) that cannot be ignored occurs in the conventional method.
  • the data is for 30 hours, but it is necessary to reduce the estimation error in order to control the sintering process by performing long-term calculations on a yearly basis.
  • variable elements in the physical model are selected as unknown parameters.
  • variable factors such as the raw material moisture content, the carbon burning rate, and the coke gasification reaction rate as unknown parameters.
  • the burning rate of carbon depends on the temperature of the solid and the oxygen concentration in the gas, but the proportional coefficient in these relational expressions can be used as an unknown parameter.
  • the unknown parameters must be selected according to the raw materials used in the target process, equipment configuration, and the like.
  • the exhaust gas flow rate containing CO 2 , CO, etc. is measured at the lower part of the sintering bed.
  • the measured flue gas flow rate includes the flow rate of so-called leaked gas that has passed through another gap without passing through the sintering bed (leakage flow rate). It is difficult to actually measure the air leakage flow rate, and it is difficult to directly input it into a physical model. Therefore, it is reasonable to correct the exhaust gas flow rate of the physical model so that it matches the actual values of the main process variables.
  • V [kg/min] is the measurable raw material cutting speed.
  • H [m] is the layer thickness of the raw material.
  • W [m] is the sintering machine width.
  • PS [m/min] is a value calculated from the pallet speed.
  • the raw material cutting speed is a value measured by a cutting device upstream of the sintering machine. In other words, the charging speed of the material actually charged into the sintering machine was not measured. Therefore, it is difficult to accurately estimate the raw material bulk density in the sintering machine. Therefore, it is considered appropriate to correct the raw material bulk density.
  • the ratio of raw coke it is affected by the operation of blending miscellaneous raw materials containing carbon, such as blast furnace dust, with fine ore in the raw material yard in advance, separately from the coagulant (coke) charged into the sintering machine. do. Since the variation in the blend ratio is large, it is considered appropriate to correct the raw coke ratio (coagulant ratio).
  • FIG. 4 is a diagram showing the response of the process variables when the unknown parameter is changed stepwise.
  • FIG. 4 was obtained by changing the above three correction parameters in a stepwise manner after reaching a steady state by continuously giving a certain operating condition to the physical model.
  • the parameters are corrected so that the BTP, O2 ratio, CO2 ratio, and partial combustion rate match according to steps (a) to (f) shown below.
  • MHE Melving Horizon Estimation
  • other state estimation methods such as particle filters and Kalman filters may be used.
  • step (a) state variables and main process variables for the past A steps are calculated by the following formulas (4) and (5).
  • k varies between A and 1. Actual values are used as input variables.
  • step (b) x(t ⁇ A+1) is saved for use as initial conditions for iterative calculations.
  • step (c) the degree of divergence is calculated by equation (6) below.
  • y act is the actual value.
  • y cal is an estimated value.
  • step (d) the unknown parameters are corrected so as to minimize the evaluation function that superimposes the deviation and the step response of the main process variable for each of the unknown parameters described above.
  • the quantities ⁇ , ⁇ and ⁇ are determined.
  • the unknown parameters ⁇ , ⁇ , and ⁇ in Equation (7) correspond to the correction parameter for the flue gas flow rate, raw material bulk density, and raw coke ratio, respectively.
  • a smaller evaluation function corresponds to a smaller divergence.
  • a term is added to the evaluation function to prevent the unknown parameter from deviating greatly from "1" (see FIG. 6).
  • q identifies the key process variable.
  • R q p (s) means the value of the response at s, the time step in the step response of the key process variable q, to the unknown parameter p.
  • step (e) unknown parameters are corrected as shown in the following equations (8) to (10).
  • step (f) the process of updating the time step t to t+1 and returning to step (a) is executed.
  • correction of unknown parameters is performed by sequential arithmetic processing.
  • the MHE is used to correct unknown parameters of the physical model.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of main process variables calculated by a physical model that corrects unknown parameters.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of transition of unknown parameters corresponding to FIG.
  • the average estimation error was calculated to be 0.9961 [m] for BTP, 0.0044 for O2 fraction, 0.0047 for CO2 fraction, and 0.0064 for partial burn rate. .
  • the correction of the unknown parameters using MHE reduces the estimation error compared to the case of FIG.
  • a in formula (7) may be determined so as to be able to evaluate the required time from the entry side to the exit side of sintering, specifically about 30 to 60 minutes.
  • the time step width is 5 minutes
  • A is 8
  • the evaluation time is 40 minutes.
  • the sintering process state estimation device (details will be described later) according to this embodiment can estimate BTP and exhaust gas composition with high accuracy by correcting the above unknown parameters. Moreover, by performing highly accurate estimation using such a physical model, it is possible to improve the estimation accuracy of the calculation of the high-temperature holding time of the sintered material.
  • the high-temperature holding time is the time during which the temperature of the sintered material is held above a threshold value (1200° C. as an example) that affects yield improvement.
  • the operation guidance device when the calculated high temperature holding time of the sintered material is less than a predetermined value (3 minutes as an example), for example, increases the raw material coke ratio.
  • Guidance can be given to increase and ensure high temperature holding time.
  • the operation guidance device may provide guidance to ensure the high temperature retention time by reducing the pallet speed.
  • the operation guidance device is expected to improve the yield by presenting the operator with information (guidance operation amount) leading to an appropriate action.
  • FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the sintering process state estimation device 10 and the operation guidance device 20 according to one embodiment.
  • the sintering process state estimation device 10 includes a storage unit 11, a process variable calculation unit 12, a deviation calculation unit 13, a model parameter adjustment unit 14, a feature data calculation unit 15, Prepare.
  • the operation guidance device 20 includes a storage unit 21 , a high temperature retention time calculation unit 22 , and a guidance operation amount presentation unit 23 .
  • the sintering process state estimation device 10 acquires actual values (also referred to as actual measured values), which are various measured values, from a sensor or the like provided in the sintering machine, and performs calculations using the above physical model. .
  • the operation guidance device 20 acquires the characteristic data of the sintering process calculated by the state estimation device 10 of the sintering process, obtains the guidance operation amount, and displays the guidance for the operation of the sintering machine on the display unit 30.
  • the feature data is the heat pattern of the sintered material in the machine length direction of the sintering machine.
  • the operation guidance device 20 displays the guidance operation amount on the display unit 30 as guidance for securing the high temperature holding time when the high temperature holding time of the sintered material is below a predetermined value (eg, 3 minutes).
  • the guidance manipulated variable may be a manipulated variable (amount to be adjusted) of at least one of raw coke ratio and pallet speed necessary to ensure the high temperature holding time.
  • the display unit 30 may be a display device such as a liquid crystal display or an organic electroluminescence panel.
  • the storage unit 11 stores a physical model that considers chemical reactions and heat transfer phenomena in the sintering process.
  • the storage unit 11 also stores programs and data relating to estimation of the state of the sintering process.
  • the storage unit 11 may include any storage device such as a semiconductor storage device, an optical storage device, and a magnetic storage device.
  • a semiconductor storage device may include, for example, a semiconductor memory.
  • the storage unit 11 may include multiple types of storage devices.
  • the process variable calculator 12 uses a physical model to calculate observable process variables.
  • the process variables are BTP, O2 fraction in exhaust gas composition, CO2 fraction, partial burn rate.
  • the divergence calculation unit 13 calculates the degree of divergence between the calculated estimated value of the process variable and the actual value in the actual plant.
  • the model parameter adjustment unit 14 corrects the unknown parameters of the physical model so that the calculated divergence is reduced.
  • the feature data calculation unit 15 calculates feature data of the sintering process based on the modified physical model.
  • the feature data is the heat pattern of the sintered material in the machine length direction of the sintering machine.
  • the process variable calculation unit 12, deviation calculation unit 13, and model parameter adjustment unit 14 execute calculations and correct the unknown parameters of the physical model according to the above steps (a) to (f).
  • the unknown parameters are corrected by iterative calculations performed while updating the time steps using the above evaluation function including deviation, process variables and unknown parameters.
  • the feature data calculator 15 calculates a heat pattern using the modified physical model, and outputs it to the operation guidance device 20 as feature data.
  • the storage unit 21 stores programs and data relating to operational guidance.
  • the storage unit 21 may include any storage device such as a semiconductor storage device, an optical storage device, and a magnetic storage device.
  • a semiconductor storage device may include, for example, a semiconductor memory.
  • the storage unit 21 may include multiple types of storage devices.
  • the high-temperature holding time calculation unit 22 calculates the high-temperature holding time of the sintered material using the heat pattern calculated by the sintering process state estimation device 10 .
  • the guidance operation amount presentation unit 23 presents the guidance operation amount to the display unit 30 in order to keep the high-temperature holding time equal to or greater than the predetermined value.
  • the guidance operation amount includes at least one of raw coke ratio and pallet speed.
  • the guidance operation amount presenting unit 23 may cause the display unit 30 to display, for example, a 10% increase in the raw material coke ratio as the guidance operation amount.
  • the guidance operation amount presenting unit 23 may cause the display unit 30 to display, for example, a 5% decrease in the pallet speed as the guidance operation amount.
  • the guidance operation amount presenting unit 23 may cause the sintering process state estimation device 10 to calculate the amount of increase in raw material coke ratio and the amount of decrease in pallet speed using a physical model. That is, the guidance manipulated variable presenting unit 23 may cause the sintering process state estimation device 10 to execute a simulation using a physical model in order to determine the guidance manipulated variable to be presented.
  • the operator may change the operating conditions of the sintering machine based on the guidance operation amount shown on the display unit 30. Operational guidance for such a sintering machine can be implemented as part of a manufacturing method for producing sinter.
  • the sintering process state estimation device 10 and the operation guidance device 20 may be separate devices or may be an integrated device.
  • the storage unit 11 and the storage unit 21 may be realized by the same storage device.
  • the sintering process state estimation device 10 and the operation guidance device 20 may be implemented by a computer such as a process computer that controls the operation of the sintering machine or the production of sintered ore.
  • a computer includes, for example, a memory and a hard disk drive (storage device), a CPU (processing unit), and a display device such as a display.
  • An operating system (OS) and application programs for performing various processes can be stored in a hard disk drive, and read from the hard disk drive into memory when executed by the CPU.
  • data in the process of being processed is stored in the memory, and if necessary, is stored in the HDD.
  • Various functions are realized by organically cooperating hardware such as a CPU and memory with an OS and necessary application programs.
  • the storage unit 11 and the storage unit 21 may be realized by, for example, a storage device.
  • the process variable calculator 12, the deviation calculator 13, the model parameter adjuster 14, the feature data calculator 15, the high temperature retention time calculator 22, and the guidance operation amount presenter 23 may be realized by, for example, a CPU.
  • the display unit 30 may be realized by, for example, a display device.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a method for estimating the state of the sintering process according to one embodiment.
  • the sintering process state estimation device 10 outputs characteristic data of the sintering process according to the flowchart shown in FIG.
  • the state estimation method shown in FIG. 8 may be performed as part of the sintered ore production method.
  • the process variable calculation unit 12 calculates process variables using a physical model (step S1, process variable calculation step).
  • the divergence calculator 13 calculates the divergence between the calculated estimated value and actual value of the process variable (step S2, divergence calculation step).
  • the model parameter adjustment unit 14 corrects the unknown parameters of the physical model so as to reduce the degree of deviation (step S3, model parameter adjustment step).
  • the feature data calculation unit 15 calculates feature data based on the modified physical model (step S4, feature data calculation step).
  • FIG. 9 is a flowchart showing an operation guidance method according to one embodiment.
  • the operation guidance device 20 presents the guidance operation amount according to the flowchart shown in FIG.
  • the operational guidance method shown in FIG. 9 may be executed as part of the sintered ore manufacturing method.
  • the high temperature retention time calculation unit 22 calculates the high temperature retention time of the sintered material using the heat pattern calculated as the feature data (step S11, high temperature retention time calculation step).
  • the guidance operation amount presentation unit 23 presents the guidance operation amount to the display unit 30 in order to keep the high temperature retention time at or above the predetermined value (step S12, guidance operation amount presentation step).
  • FIG. 10 is a diagram showing the configuration of a sintering operation guidance system according to one embodiment.
  • the sintering operation guidance system may be composed of a sintering operation guidance server 40 and a terminal device 50, as indicated by broken lines in FIG. 10, for example.
  • the sintering operation guidance server 40 has the functions of the sintering process state estimation device 10 and the operation guidance device 20, and may be implemented by a computer, for example.
  • the terminal device 50 functions at least as the display unit 30 and may be realized by a mobile terminal device such as a tablet or a computer, for example.
  • the sintering operation guidance server 40 and the terminal device 50 can mutually transmit and receive data via a network such as the Internet.
  • the sintering operation guidance server 40 and the terminal device 50 may be located at the same place (for example, in the same factory) or may be physically separated.
  • the sintering operation guidance system is not limited to the above configuration, and further includes an operation data server 60 that aggregates, for example, the operation data of the sintering machine (actual values and operation parameters indicating the operation state as an example). may consist of
  • the operation data server 60 can communicate with the sintering operation guidance server 40 and the terminal device 50 via a network, and may be implemented by a computer that manages the production of sintered ore, for example.
  • the operation data server 60 may be co-located with the sintering operation guidance server 40 or the terminal device 50, or may be physically separated.
  • the constituent elements and the like will be described by taking as an example a sintering operation guidance system configured with the sintering operation guidance server 40 and the terminal device 50 .
  • the sintering operation guidance server 40 acquires actual values indicating the operation state of the sintering process, performs calculations using the above physical model, and uses the heat pattern as the calculated feature data to obtain the sintered material Calculate the high temperature holding time of In addition, the sintering operation guidance server 40 causes the terminal device 50 functioning as the display unit 30 to display the guidance operation amount including at least one of the raw coke ratio and the pallet speed in order to keep the high temperature holding time at a predetermined value or more. .
  • the sintering operation guidance server 40 comprises the components of the sintering process state estimation device 10 and the operation guidance device 20 described with reference to FIG.
  • the sintering operation guidance server 40 includes a storage unit, a process variable calculation unit 12, a deviation calculation unit 13, a model parameter adjustment unit 14, a feature data calculation unit 15, and a high temperature holding time calculation A guidance operation amount presenting unit 23 is provided.
  • the storage unit stores a physical model considering chemical reactions and heat transfer phenomena in the sintering process, programs and data regarding state estimation of the sintering process, programs and data regarding operation guidance, and the like.
  • the process variable calculation unit 12, deviation calculation unit 13, model parameter adjustment unit 14, characteristic data calculation unit 15, high temperature retention time calculation unit 22, and guidance operation amount presentation unit 23 are the same as those described above.
  • the sintering operation guidance server 40 may also include a performance value acquisition unit that acquires performance values indicating the operating state of the sintering process.
  • the performance value acquisition unit may acquire performance values directly from a sensor provided in the sintering machine, a sintering process computer, or the like, or may acquire performance values via the operation data server 60 .
  • the terminal device 50 constitutes a sintering operation guidance system together with the sintering operation guidance server 40, and displays the guidance operation amount.
  • the terminal device 50 includes at least the display section 30 .
  • the display unit 30 is the same as described above.
  • the terminal device 50 may also include a guidance manipulated variable acquisition unit that acquires the guidance manipulated variable presented by the sintering operation guidance server 40 .
  • the sintering process state estimation method and the sintering process state estimation device 10 can estimate the state of the sintering process with high accuracy due to the above configuration.
  • the operation guidance method according to the present embodiment the method for producing sintered ore, the operation guidance device 20, the sintering operation guidance system, the sintering operation guidance server 40 and the terminal device 50 are highly accurately estimated sintering processes guidance for yield improvement can be given based on the state of For example, the operator can change the operating conditions based on the indicated guidance operation amount to secure the high-temperature holding time of the sintered material at an early stage and improve the yield.
  • the configuration of the sintering process state estimation device 10 and the operation guidance device 20 shown in FIG. 7 is an example.
  • the sintering process state estimation device 10 and the operation guidance device 20 may not include all of the components shown in FIG.
  • the sintering process state estimation device 10 and the operation guidance device 20 may include components other than those shown in FIG.
  • the operation guidance device 20 may be configured to further include a display section 30 .
  • the unknown parameters include three correction parameters in the above embodiment, at least one parameter may be included. That is, if at least one unknown parameter of the physical model is corrected, the estimation error can be reduced.

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Abstract

焼結プロセスの状態推定方法は、焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出するプロセス変数算出ステップ（Ｓ１）と、算出されたプロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度を算出する乖離度算出ステップ（Ｓ２）と、算出される乖離度が小さくなるように、物理モデルの未知パラメータを修正するモデルパラメータ調整ステップ（Ｓ３）と、修正された物理モデルに基づいて、焼結プロセスの特徴データを算出する特徴データ算出ステップ（Ｓ４）と、含む。

Description

焼結プロセスの状態推定方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの状態推定装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム、焼結操業ガイダンスサーバ及び端末装置
　本開示は、焼結プロセスの状態推定方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの状態推定装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム、焼結操業ガイダンスサーバ及び端末装置に関する。
　製鉄業において、長年の採掘による鉄鉱石の品位低下が生じている。そのため、山元での選鉱を経た粉率の高い微粉鉱の使用割合が高まっており、微粉鉱を高炉装入前に凝結し焼結鉱を製造する焼結プロセスの重要度が高まっている。高炉の通気性確保のため、所定の粒度未満の焼結鉱は高炉に装入されずに、返鉱として焼結機にて再度の焼成が行われる。所定の粒度以上の割合である歩留りの向上が焼結機の生産性に直結し、歩留りの向上が強く求められている。
　図１は焼結プロセスの概要を示す図である。焼結機入側ではサージホッパーより、粉鉱石、粉コークス、石灰石などを混合、造粒した焼結原料（擬似粒子）が装入される。焼結原料は焼結機内で粉コークスの燃焼熱により溶融し、擬似粒子同士が融着し、上部から吸引される空気により冷却されて排出される。この一連の昇温及び冷却過程におけるヒートパターンが製品歩留りに大きな影響を及ぼす。ヒートパターンは、焼結機の機長方向及び厚み方向の焼結材の温度分布である。特に鉱石が溶融する例えば１２００℃以上の滞留時間（高温保持時間）の確保が歩留りに大きな影響を与える。したがって、歩留りに影響を与えるヒートパターンなどの特徴データを精度よく推定し、特徴データから高温保持時間などの特徴量を算出することが行われる。そして、特徴量を所定の値に制御するための適切な原料コークス割合、パレットスピードなどのガイダンス操作量が示されることによって、歩留りを向上させることができる。
　ここで、従来のヒートパターンの制御方法として、特許文献１はＢＴＰ（Ｂｕｒｎ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ｐｏｉｎｔ、焼成点）の位置を一定に制御する方法を開示する。特許文献１の技術では、焼結機下部の風箱で測定された排ガスの温度が最高となる機長方向の位置をＢＴＰとする。
特開２００６－３０７２５９号公報
　ここで、ＢＴＰの位置を一定に制御するだけでは、上記の高温保持時間を制御することが困難な場合がある。例えば、ＢＴＰの位置が一定であってもパレットスピードが上昇すれば高温保持時間が短縮する。このように、従来のヒートパターンの制御方法では、高温保持時間にばらつきが生じ得る。
　以上の問題を解決すべくなされた本開示の目的は、高精度に焼結プロセスの状態を推定できる焼結プロセスの状態推定方法及び焼結プロセスの状態推定装置を提供することにある。また、高精度に推定された焼結プロセスの状態に基づいて、歩留り向上のためのガイダンスを示すことができる操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム、焼結操業ガイダンスサーバ及び端末装置を提供することにある。
　本開示の一実施形態に係る焼結プロセスの状態推定方法は、
　焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出するプロセス変数算出ステップと、
　算出された前記プロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度を算出する乖離度算出ステップと、
　算出される前記乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正するモデルパラメータ調整ステップと、
　修正された物理モデルに基づいて、前記焼結プロセスの特徴データを算出する特徴データ算出ステップと、含む。
　本開示の一実施形態に係る操業ガイダンス方法は、
　前記特徴データが焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンであって、
　上記の焼結プロセスの状態推定方法によって算出された前記ヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する高温保持時間算出ステップと、
　前記高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含むガイダンス操作量を提示するガイダンス操作量提示ステップと、を含む。
　本開示の一実施形態に係る焼結鉱の製造方法は、
　上記の操業ガイダンス方法によって提示されるガイダンス操作量を用いて焼結鉱を製造する。
　本開示の一実施形態に係る焼結プロセスの状態推定装置は、
　焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを記憶する記憶部と、
　前記物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出するプロセス変数算出部と、
　算出された前記プロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度を算出する乖離度算出部と、
　算出される前記乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正するモデルパラメータ調整部と、
　修正された物理モデルに基づいて、前記焼結プロセスの特徴データを算出する特徴データ算出部と、を備える。
　本開示の一実施形態に係る操業ガイダンス装置は、
　前記特徴データが焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンである、上記の焼結プロセスの状態推定装置によって算出された前記ヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する高温保持時間算出部と、
　前記高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含むガイダンス操作量を提示するガイダンス操作量提示部と、を備える。
　本開示の一実施形態に係る焼結操業ガイダンスシステムは、
　焼結操業ガイダンスサーバと、端末装置と、を備え、
　前記焼結操業ガイダンスサーバは、
　　焼結プロセスの操業状態を示す実績値を取得する実績値取得部と
　　前記焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを記憶する記憶部と、
　　前記物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出するプロセス変数算出部と、
　　算出された前記プロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度を算出する乖離度算出部と、
　　算出される前記乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正するモデルパラメータ調整部と、
　　修正された物理モデルに基づいて、前記焼結プロセスの特徴データを算出する特徴データ算出部と、
　　前記特徴データが焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンであり、前記ヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する高温保持時間算出部と、
　　前記高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含むガイダンス操作量を提示するガイダンス操作量提示部と、を備え、
　前記端末装置は、
　　前記焼結操業ガイダンスサーバによって提示された前記ガイダンス操作量を取得するガイダンス操作量取得部と、
　　取得した前記ガイダンス操作量を表示する表示部と、を備える。
　本開示の一実施形態に係る焼結操業ガイダンスサーバは、
　焼結プロセスの操業状態を示す実績値を取得する実績値取得部と
　前記焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを記憶する記憶部と、
　前記物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出するプロセス変数算出部と、
　算出された前記プロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度を算出する乖離度算出部と、
　算出される前記乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正するモデルパラメータ調整部と、
　修正された物理モデルに基づいて、前記焼結プロセスの特徴データを算出する特徴データ算出部と、
　前記特徴データが焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンであり、前記ヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する高温保持時間算出部と、
　前記高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含むガイダンス操作量を提示するガイダンス操作量提示部と、を備える。
　本開示の一実施形態に係る端末装置は、
　焼結操業ガイダンスサーバとともに焼結操業ガイダンスシステムを構成する端末装置であって、
　前記焼結操業ガイダンスサーバによって提示されたガイダンス操作量を取得するガイダンス操作量取得部と、
　取得した前記ガイダンス操作量を表示する表示部と、を備え、
　前記焼結操業ガイダンスサーバは、焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを用いて算出されたプロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正して、
　前記ガイダンス操作量は、前記未知パラメータが修正された前記物理モデルを用いて算出された焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンに基づく焼結材の高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含む操作量である。
　本開示によれば、高精度に焼結プロセスの状態を推定できる焼結プロセスの状態推定方法及び焼結プロセスの状態推定装置を提供することができる。また、本開示によれば、高精度に推定された焼結プロセスの状態に基づいて、歩留り向上のためのガイダンスを示すことができる操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム、焼結操業ガイダンスサーバ及び端末装置を提供することができる。
図１は、焼結プロセスの概要を示す図である。 図２は、本開示で用いられる物理モデルの入出力情報を示す図である。 図３は、未知パラメータの修正を行わない物理モデルによって算出される主要プロセス変数の例を示す図である。 図４は、未知パラメータをステップ的に変化させた際のプロセス変数の応答を示す図である。 図５は、未知パラメータの修正を行う物理モデルによって算出される主要プロセス変数の例を示す図である。 図６は、未知パラメータの推移の例を示す図である。 図７は、一実施形態に係る焼結プロセスの状態推定装置及び操業ガイダンス装置の構成例を示す図である。 図８は、一実施形態に係る焼結プロセスの状態推定方法を示すフローチャートである。 図９は、一実施形態に係る操業ガイダンス方法を示すフローチャートである。 図１０は、一実施形態に係る焼結操業ガイダンスシステムの構成例を示す図である。
　以下、図面を参照して本開示の一実施形態に係る焼結プロセスの状態推定方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの状態推定装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム、焼結操業ガイダンスサーバ及び端末装置が説明される。本開示において用いられる物理モデルは、参考文献１（Ｙａｍａｏｋａ　ｅｔ　ａｌ．　ＩＳＩＪ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ．４，ｐｐ．５２２）に記載の方法と同様、粉コークスの燃焼、石灰石の熱分解、水分の蒸発の物理現象を考慮した、偏微分方程式群から構成された、焼結機内の状態が計算可能なモデルである。本実施形態において、この物理モデルは、焼結機の機長方向及び厚み方向の焼結材の温度分布（ヒートパターン）及び排ガス組成の分布を計算可能な二次元非定常モデルである。また、計算されたヒートパターンからＢＴＰの位置を知ることができる。以下、「ＢＴＰの位置」を単にＢＴＰと称することがある。
　図２に示すように、物理モデルに与えられる入力変数の中で時間変化する主なものは、パレットスピード、排ガス流量、原料嵩密度、原料水分割合、原料石灰石割合、原料コークス割合である。これらの入力変数は焼結機の操作変数又は操業因子であり得る。パレットスピードは、図１で例示した焼結機のパレットが載せた焼結原料を移動させる速度である。排ガス流量は、焼結機の排ガスの単位時間あたりの流量であって、例えば排風機によって調整される。原料嵩密度は、層厚及び焼結機幅などから計算される焼結原料の嵩密度である。原料水分割合、原料石灰石割合、原料コークス割合は、それぞれ、焼結原料における水分、石灰石、コークスの割合である。ここで、コークスは主な凝結材であって、原料コークス割合が凝結材比と称されることがある。
　また、物理モデルの主な出力変数は、ＢＴＰ及び排ガス組成である。排ガス組成は、Ｏ２、ＣＯ２、ＣＯの割合を含む。ここで、出力変数は焼結ベッド下温度を含んでよい。物理モデルを用いて時々刻々変化する出力変数が計算される。この計算の時間間隔（後述する物理モデルの式の「ｔ＋１」と「ｔ」との時間差）は、特に限定されないが、一例として５分である。
　物理モデルを以下の式（１）及び式（２）により表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、ｕ（ｔ）は上記の入力変数であって、焼結機の操業を行うオペレータが操作可能な変数である。ｘ（ｔ）は物理モデル内で計算される状態変数である。状態変数は、例えば焼結機内のヒートパターン、コークスの反応率、ＣＯ及びＣＯ２などのガス分率である。ｙ（ｔ）は上記の出力変数（プロセス変数）であって、ＢＴＰ、排ガス組成におけるＯ２割合、ＣＯ２割合、部分燃焼率である。ｙ（ｔ）を主要プロセス変数として以下のように定めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、部分燃焼率は、排ガス中のＣＯを（ＣＯ＋ＣＯ２）で割った値（すなわちＣＯ／（ＣＯ＋ＣＯ２））である。部分燃焼率が上昇することは、吸熱反応であるコークスガス化反応（Ｃ＋ＣＯ２→２ＣＯ）が活性化していることを意味し、焼結プロセスにおける平均的な温度レベルが上昇していることを意味する。ここで、他にも、主要プロセス変数として焼結ベッド下温度などを含めることができる。
　従来の通り、物理モデルをそのまま用いて、ＢＴＰ及び排ガス組成の計算が可能である。図３は、物理モデルをそのまま用いて算出される、３０時間分の主要プロセス変数の例を示す図である。図３において、物理モデルを用いて算出された値（推定値）が実線で、実プラント（実機の焼結機）において測定された実績値が破線で示されている。ここで、ＢＴＰは、パレットの移動方向におけるサージホッパーの位置からの距離［ｍ］で示される。
　主要プロセス変数のそれぞれについて、平均推定誤差を算出したところ、ＢＴＰが２．４９１４［ｍ］、Ｏ２割合が０．００８６、ＣＯ２割合が０．００８６、部分燃焼率が０．０１６９であった。ここで、平均推定誤差は、推定値と実績値との間の乖離度を２乗した値について全てのステップでの和を求めて、その和をステップ数で割った値の平方根を求めることで算出される。このように長時間での物理モデル計算を行うと、従来の手法では無視できない推定値の誤差（推定誤差）が生じる課題がある。図３の例では３０時間分のデータであるが、さらに年単位での長期間にわたる計算を行って焼結プロセスの制御を行うためには推定誤差の低減が必要である。
　推定誤差を低減するためには、推定値と実績値とが合致するように、物理モデルの反応速度のパラメータ、境界条件などを逐次調整することが有効である。そのため、物理モデルにおける変動要素を１つ以上の未知パラメータとして含めた上で、計算が行われることが好ましい。本実施形態において、以下に説明する理由により、排ガス流量の補正パラメータ、原料嵩密度の補正パラメータ、原料コークス割合の補正パラメータの３つが、未知パラメータとして選定された。ここで、他にも、原料水分割合、カーボンの燃焼速度、コークスガス化反応速度などの変動要素を未知パラメータとすることが考えられる。例えばカーボンの燃焼速度は、固体の温度及びガス中の酸素濃度に依存するが、これらの関係式における比例係数を未知パラメータとすることができる。未知パラメータは、対象プロセスの使用原料、設備構成などに応じて、選定される必要がある。
　以下、本実施形態における未知パラメータ（３つの補正パラメータ）の選定理由が説明される。
　焼結機では、焼結ベッドの上部から空気を吸引し、焼結ベッドの下部においてＣＯ２、ＣＯなどを含んだ排ガス流量を計測している。計測される排ガス流量は、焼結ベッドを通過せずに別の空隙を通過したいわゆる漏風と呼ばれるガスの流量（漏風流量）が含まれている。漏風流量は実測が困難であり、物理モデルに直接的に入力することが困難である。そのため、主要プロセス変数の実績値に合致するように、物理モデルの排ガス流量を補正することは妥当と考えられる。
　物理モデルで入力している原料嵩密度をρ［ｋｇ／ｍ３］として、ρは以下の式（３）で算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ここで、Ｖ［ｋｇ／ｍｉｎ］は実測可能な原料の切出し速度である。Ｈ［ｍ］は原料の層厚である。Ｗ［ｍ］は焼結機幅である。ＰＳ［ｍ／ｍｉｎ］はパレットスピードから計算される値である。ここで、原料の切り出し速度は、焼結機の上流の切出し装置で測定された値である。つまり、実際に焼結機に装入されている原料の装入速度は実測されていない。そのため、焼結機内の原料嵩密度を正確に推定することは困難である。したがって、原料嵩密度を補正することは妥当と考えられる。
　原料コークス割合については、焼結機に装入される凝結材（コークス）とは別に、高炉ダストなどカーボンを含んだ雑原料を粉鉱石に事前に原料ヤードにおいてブレンドする操業が行われることが影響する。このブレンド比率のばらつきが大きいことから、原料コークス割合（凝結材比）を補正することは妥当と考えられる。
　ここで、図４は、未知パラメータをステップ的に変化させた際のプロセス変数の応答を示す図である。図４は、物理モデルにある一定の操業条件を与え続けて定常状態に到達させた後に、上記の３つの補正パラメータをステップ的に変化させることによって得られた。
　まず、排ガス流量を１０％上昇させたところ、ＢＴＰが短縮し、Ｏ２割合が増加し、ＣＯ２割合が低下し、部分燃焼率がほぼ変わらなかった。原料嵩密度を１０％上昇させたところ、ＢＴＰが延長し、Ｏ２割合が低下し、ＣＯ２割合が増加し、部分燃焼率がほぼ変わらなかった。原料コークス割合を１０％上昇させたところ、ＢＴＰがほぼ変わらず、Ｏ２割合が低下し、ＣＯ２割合がやや増加し、部分燃焼率が増加した。
　以上のようにして得られた未知パラメータに対するステップ応答を用いて、以下に示すステップ（ａ）から（ｆ）により、ＢＴＰ、Ｏ２割合、ＣＯ２割合及び部分燃焼率が合致するようにパラメータ修正をおこなう。以下に説明するアルゴリズムはＭＨＥ（Ｍｏｖｉｎｇ　Ｈｏｒｉｚｏｎ　Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）とよばれるものであるが、その他、粒子フィルタ、カルマンフィルタなどの状態推定手法が用いられてよい。
　まず、ステップ（ａ）として、過去Ａステップ分の状態変数及び主要プロセス変数が以下の式（４）及び式（５）によって計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ここで、ｋはＡから１の間で変化する。また、入力変数は実績値が用いられる。
　ステップ（ｂ）として、反復計算の初期条件として用いるためにｘ（ｔ－Ａ＋１）が保存される。
　ステップ（ｃ）として、乖離度が以下の式（６）によって計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ここで、ｙａｃｔは実績値である。また、ｙｃａｌは推定値である。
　ステップ（ｄ）として、以下の式（７）に示すように、乖離度と前述の各未知パラメータに対する主要プロセス変数のステップ応答とを重ね合せた評価関数を最小化するように、未知パラメータの修正量Δα、Δβ及びΔγが求められる。式（７）における未知パラメータのα、β、γは、それぞれ排ガス流量の補正パラメータ、原料嵩密度の補正パラメータ、原料コークス割合の補正パラメータに対応する。評価関数が小さくなることは、乖離度が小さくなることに対応する。ここで、評価関数には、未知パラメータが「１」から大きく解離しないようにするための項が加えられている（図６参照）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ここでｑは主要プロセス変数を特定する。本実施形態において、ｑ＝１、２、３、４のそれぞれは、ＢＴＰ、Ｏ２割合、ＣＯ２割合、部分燃焼率を意味する。また、Ｒｑ ｐ（ｓ）は、未知パラメータのｐに対する、主要プロセス変数であるｑのステップ応答における時間ステップであるｓにおける応答の値を意味する。
　ステップ（ｅ）として、以下の式（８）～式（１０）のように未知パラメータが修正される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　ステップ（ｆ）として、時間ステップのｔをｔ＋１に更新し、ステップ（ａ）に戻る処理が実行される。このように、未知パラメータの修正は、逐次の演算処理によって行われる。
　本実施形態においては、ＭＨＥを用いて、物理モデルの未知パラメータの修正が行われる。図５は、未知パラメータの修正を行う物理モデルによって算出された主要プロセス変数の例を示す図である。また、図６は、図５に対応する未知パラメータの推移の例を示す図である。主要プロセス変数のそれぞれについて、平均推定誤差を算出したところ、ＢＴＰが０．９９６１［ｍ］、Ｏ２割合が０．００４４、ＣＯ２割合が０．００４７、部分燃焼率が０．００６４であった。つまり、ＭＨＥを用いた未知パラメータの修正が行われることによって、図３の場合と比較して、推定誤差が小さくなっていることが分かる。
　ここで、式（７）のＡについては、例えば、焼結の入側から出側までの所要時間相当を評価できるように決定すればよく、具体的には３０分～６０分程度でよい。図５の例において、時間ステップ幅が５分で、Ａが８であり、時間的には４０分の評価時間としている。
　本実施形態に係る焼結プロセスの状態推定装置（詳細については後述）は、上記の未知パラメータの修正を行うことによって、高精度なＢＴＰ及び排ガス組成の推定が可能である。また、このような物理モデルを用いて高精度な推定が行われることによって、焼結材の高温保持時間の算出についても推定精度を高めることができる。高温保持時間は、焼結材の温度が、歩留りの向上に影響を及ぼす閾値（一例として１２００℃）以上に保持される時間である。
　本実施形態に係る操業ガイダンス装置（詳細については後述）は、算出した焼結材の高温保持時間が所定値（一例として３分）を下回った場合に、例えば原料コークス割合を増やすことで温度を上昇させて高温保持時間を確保するようにガイダンスを行うことができる。また、操業ガイダンス装置は、パレットスピードを低下させることで高温保持時間を確保するようにガイダンスを行ってよい。操業ガイダンス装置が、適切なアクションに導く情報（ガイダンス操作量）をオペレータに提示することで歩留り向上の効果が期待される。
　図７は、一実施形態に係る焼結プロセスの状態推定装置１０及び操業ガイダンス装置２０の構成例を示す図である。図７に示すように、焼結プロセスの状態推定装置１０は、記憶部１１と、プロセス変数算出部１２と、乖離度算出部１３と、モデルパラメータ調整部１４と、特徴データ算出部１５と、を備える。操業ガイダンス装置２０は、記憶部２１と、高温保持時間算出部２２と、ガイダンス操作量提示部２３と、を備える。焼結プロセスの状態推定装置１０は、焼結機に備えられたセンサなどから各種の測定値である実績値（実測値とも称される）を取得し、上記の物理モデルを用いた計算を行う。操業ガイダンス装置２０は、焼結プロセスの状態推定装置１０によって算出された焼結プロセスの特徴データを取得し、ガイダンス操作量を求めて、焼結機の操業のためのガイダンスを表示部３０に表示させる。本実施形態において、特徴データは、焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンである。操業ガイダンス装置２０は、焼結材の高温保持時間が所定値（一例として３分）を下回った場合に、高温保持時間を確保できるようにするためのガイダンスとしてガイダンス操作量を表示部３０に表示させる。ガイダンス操作量は、高温保持時間を確保するために必要な、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つの操作量（調整する量）であり得る。表示部３０は、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）又は有機ＥＬパネル（Ｏｒｇａｎｉｃ　Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ　Ｐａｎｅｌ）などの表示装置であってよい。
　まず、焼結プロセスの状態推定装置１０の構成要素が説明される。記憶部１１は、焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを記憶する。また、記憶部１１は、焼結プロセスの状態推定に関するプログラム及びデータを記憶する。記憶部１１は、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス及び磁気記憶デバイスなどの任意の記憶デバイスを含んでよい。半導体記憶デバイスは例えば半導体メモリを含んでよい。記憶部１１は、複数の種類の記憶デバイスを含んでよい。
　プロセス変数算出部１２は、物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出する。本実施形態において、プロセス変数はＢＴＰ、排ガス組成におけるＯ２割合、ＣＯ２割合、部分燃焼率である。
　乖離度算出部１３は、算出されたプロセス変数の推定値と実プラントにおける実績値との間の乖離度を算出する。
　モデルパラメータ調整部１４は、算出される乖離度が小さくなるように、物理モデルの未知パラメータを修正する。
　特徴データ算出部１５は、修正された物理モデルに基づいて、焼結プロセスの特徴データを算出する。上記のように、本実施形態において、特徴データは、焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンである。
　プロセス変数算出部１２、乖離度算出部１３及びモデルパラメータ調整部１４は、上記のステップ（ａ）から（ｆ）に従って、演算を実行して、物理モデルの未知パラメータを修正する。本実施形態においては、乖離度、プロセス変数及び未知パラメータを含む上記の評価関数を用いた、時間ステップを更新しながら行われる反復計算によって、未知パラメータが修正される。特徴データ算出部１５は、修正された物理モデルを用いて、ヒートパターンを算出して、特徴データとして操業ガイダンス装置２０に出力する。
　次に、操業ガイダンス装置２０の構成要素が説明される。記憶部２１は、操業ガイダンスに関するプログラム及びデータを記憶する。記憶部２１は、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス及び磁気記憶デバイスなどの任意の記憶デバイスを含んでよい。半導体記憶デバイスは例えば半導体メモリを含んでよい。記憶部２１は、複数の種類の記憶デバイスを含んでよい。
　高温保持時間算出部２２は、焼結プロセスの状態推定装置１０によって算出されたヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する。
　ガイダンス操作量提示部２３は、算出された焼結材の高温保持時間が所定値未満であれば、高温保持時間を所定値以上に保つために、ガイダンス操作量を表示部３０に提示する。本実施形態において、ガイダンス操作量は、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含む。ガイダンス操作量提示部２３は、例えば原料コークス割合の１０％増加をガイダンス操作量として表示部３０に表示させてよい。ガイダンス操作量提示部２３は、例えばパレットスピードの５％低下をガイダンス操作量として表示部３０に表示させてよい。ここで、ガイダンス操作量提示部２３は、原料コークス割合の増加量及びパレットスピードの低下量を、焼結プロセスの状態推定装置１０に物理モデルを用いて計算させてよい。すなわち、ガイダンス操作量提示部２３は、提示するガイダンス操作量を定めるために、焼結プロセスの状態推定装置１０に物理モデルを用いたシミュレーションを実行させてよい。
　オペレータは、表示部３０に示されたガイダンス操作量に基づいて、焼結機の操業条件を変更してよい。このような焼結機についての操業ガイダンスは、焼結鉱を製造する製造方法の一部として実行され得る。
　ここで、焼結プロセスの状態推定装置１０と操業ガイダンス装置２０とは、個別の装置であってよいし、一体の装置であってよい。一体の装置である場合に、記憶部１１と記憶部２１とは、同じ記憶デバイスで実現されてよい。
　焼結プロセスの状態推定装置１０及び操業ガイダンス装置２０は、例えば焼結機の操業又は焼結鉱の製造を制御するプロセスコンピュータなどのコンピュータによって実現されてよい。コンピュータは、例えばメモリ及びハードディスクドライブ（記憶装置）、ＣＰＵ（処理装置）、ディスプレイなどの表示装置を備える。オペレーティングシステム（ＯＳ）及び各種の処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、ハードディスクドライブに格納することができ、ＣＰＵにより実行される際にはハードディスクドライブからメモリに読み出される。また、処理途中のデータについては、メモリに格納され、必要があればＨＤＤに格納される。各種機能は、ＣＰＵ、メモリ等のハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーションプログラムとを有機的に協働させることにより実現される。記憶部１１及び記憶部２１は、例えば記憶装置で実現されてよい。プロセス変数算出部１２、乖離度算出部１３、モデルパラメータ調整部１４、特徴データ算出部１５、高温保持時間算出部２２及びガイダンス操作量提示部２３は、例えばＣＰＵで実現されてよい。表示部３０は、例えば表示装置で実現されてよい。
　図８は、一実施形態に係る焼結プロセスの状態推定方法を示すフローチャートである。焼結プロセスの状態推定装置１０は、図８に示されるフローチャートに従って、焼結プロセスの特徴データを出力する。図８に示される状態推定方法は、焼結鉱の製造方法の一部として実行されてよい。
　プロセス変数算出部１２は、物理モデルを用いてプロセス変数を算出する（ステップＳ１、プロセス変数算出ステップ）。乖離度算出部１３は、算出されたプロセス変数の推定値と実績値との乖離度を算出する（ステップＳ２、乖離度算出ステップ）。モデルパラメータ調整部１４は、乖離度が小さくなるように、物理モデルの未知パラメータを修正する（ステップＳ３、モデルパラメータ調整ステップ）。そして、特徴データ算出部１５は、修正された物理モデルに基づいて、特徴データを算出する（ステップＳ４、特徴データ算出ステップ）。
　図９は、一実施形態に係る操業ガイダンス方法を示すフローチャートである。操業ガイダンス装置２０は、図９に示されるフローチャートに従って、ガイダンス操作量を提示する。図９に示される操業ガイダンス方法は、焼結鉱の製造方法の一部として実行されてよい。
　高温保持時間算出部２２は、上記の特徴データとして算出されたヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する（ステップＳ１１、高温保持時間算出ステップ）。ガイダンス操作量提示部２３は、高温保持時間を所定値以上に保つために、ガイダンス操作量を表示部３０に提示する（ステップＳ１２、ガイダンス操作量提示ステップ）。
　図１０は、一実施形態に係る焼結操業ガイダンスシステムの構成を示す図である。焼結操業ガイダンスシステムは、例えば図１０の破線で示すように、焼結操業ガイダンスサーバ４０及び端末装置５０で構成されてよい。焼結操業ガイダンスサーバ４０は、焼結プロセスの状態推定装置１０及び操業ガイダンス装置２０の機能を備え、例えばコンピュータによって実現されてよい。また、端末装置５０は、少なくとも表示部３０として機能し、例えばタブレットなどの携帯端末装置又はコンピュータによって実現されてよい。焼結操業ガイダンスサーバ４０と端末装置５０とは、例えばインターネットなどのネットワーク経由でデータを相互に送受信できる。焼結操業ガイダンスサーバ４０と端末装置５０とは、同じ場所（例えば同じ工場内）にあってよいし、物理的に離れて配置されていてよい。また、焼結操業ガイダンスシステムは、上記の構成に限定されるものでなく、例えば焼結機の操業データ（一例として操業状態を示す実績値及び操業パラメータ）を集約する操業データサーバ６０をさらに含んで構成されてよい。操業データサーバ６０は、ネットワーク経由で焼結操業ガイダンスサーバ４０及び端末装置５０と通信可能であって、例えば焼結鉱の製造を管理するコンピュータで実現されてよい。操業データサーバ６０は、焼結操業ガイダンスサーバ４０又は端末装置５０と同じ場所にあってよいし、物理的に離れて配置されていてよい。以下、焼結操業ガイダンスサーバ４０及び端末装置５０を備えて構成される焼結操業ガイダンスシステムを例に、構成要素などが説明される。
　焼結操業ガイダンスサーバ４０は、焼結プロセスの操業状態を示す実績値を取得し、上記の物理モデルを用いた計算を行って、算出された特徴データとしてのヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する。また、焼結操業ガイダンスサーバ４０は、高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含むガイダンス操作量を表示部３０として機能する端末装置５０に表示させる。焼結操業ガイダンスサーバ４０は、図７を参照して説明された焼結プロセスの状態推定装置１０の構成要素及び操業ガイダンス装置２０の構成要素を備える。具体的に述べると、焼結操業ガイダンスサーバ４０は、記憶部と、プロセス変数算出部１２と、乖離度算出部１３と、モデルパラメータ調整部１４と、特徴データ算出部１５と、高温保持時間算出部２２と、ガイダンス操作量提示部２３と、を備える。記憶部は、焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデル、焼結プロセスの状態推定に関するプログラム及びデータ、操業ガイダンスに関するプログラム及びデータなどを記憶する。プロセス変数算出部１２、乖離度算出部１３、モデルパラメータ調整部１４、特徴データ算出部１５、高温保持時間算出部２２及びガイダンス操作量提示部２３については、上記の説明と同じである。また、焼結操業ガイダンスサーバ４０は、焼結プロセスの操業状態を示す実績値を取得する実績値取得部を備えてよい。実績値取得部は、焼結機に備えられたセンサ又は焼結のプロセスコンピュータなどから直接的に実績値を取得してよいし、操業データサーバ６０を介して実績値を取得してよい。
　端末装置５０は、焼結操業ガイダンスサーバ４０とともに焼結操業ガイダンスシステムを構成し、ガイダンス操作量を表示する。端末装置５０は少なくとも表示部３０を備える。表示部３０は上記の説明と同じである。また、端末装置５０は、焼結操業ガイダンスサーバ４０によって提示されたガイダンス操作量を取得するガイダンス操作量取得部を備えてよい。
　以上のように、本実施形態に係る焼結プロセスの状態推定方法及び焼結プロセスの状態推定装置１０は、上記の構成によって高精度に焼結プロセスの状態を推定できる。また、本実施形態に係る操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、操業ガイダンス装置２０、焼結操業ガイダンスシステム、焼結操業ガイダンスサーバ４０及び端末装置５０は、高精度に推定された焼結プロセスの状態に基づいて、歩留り向上のためのガイダンスを示すことができる。例えばオペレータは、示されたガイダンス操作量に基づいて操業条件を変更して、早期に焼結材の高温保持時間を確保して、歩留りを向上させることができる。
　本開示に係る実施形態について、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修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正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。
　図７に示される焼結プロセスの状態推定装置１０及び操業ガイダンス装置２０の構成は一例である。焼結プロセスの状態推定装置１０、操業ガイダンス装置２０は、図７に示す構成要素の全てを含まなくてよい。また、焼結プロセスの状態推定装置１０、操業ガイダンス装置２０は、図７に示す以外の構成要素を備えてよい。例えば、操業ガイダンス装置２０は、さらに表示部３０を備える構成であってよい。
　また、上記の実施形態において未知パラメータは３つの補正パラメータを含むが、少なくとも１つのパラメータを含めばよい。すなわち、物理モデルの少なくとも１つの未知パラメータの修正が行われれば、推定誤差を小さくすることができる。
　１０　焼結プロセスの状態推定装置
　１１　記憶部
　１２　プロセス変数算出部
　１３　乖離度算出部
　１４　モデルパラメータ調整部
　１５　特徴データ算出部
　２０　操業ガイダンス装置
　２１　記憶部
　２２　高温保持時間算出部
　２３　ガイダンス操作量提示部
　３０　表示部

Claims (12)

  1. 　焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出するプロセス変数算出ステップと、
    　算出された前記プロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度を算出する乖離度算出ステップと、
    　算出される前記乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正するモデルパラメータ調整ステップと、
    　修正された物理モデルに基づいて、前記焼結プロセスの特徴データを算出する特徴データ算出ステップと、含む、焼結プロセスの状態推定方法。
  2. 　前記プロセス変数は、ＢＴＰ、排ガス組成及び焼結ベッド下温度の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の焼結プロセスの状態推定方法。
  3. 　前記未知パラメータは、排ガス流量、原料嵩密度、原料水分割合、原料コークス割合、カーボンの燃焼速度及びコークスガス化反応速度の少なくとも１つの補正パラメータを含む、請求項１又は２に記載の焼結プロセスの状態推定方法。
  4. 　前記未知パラメータは、前記乖離度、前記プロセス変数及び前記未知パラメータを含む評価関数を用いた、時間ステップを更新しながら行われる反復計算によって修正される、請求項１から３のいずれか一項に記載の焼結プロセスの状態推定方法。
  5. 　前記特徴データは、焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンである、請求項１から４のいずれか一項に記載の焼結プロセスの状態推定方法。
  6. 　請求項５に記載の焼結プロセスの状態推定方法によって算出された前記ヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する高温保持時間算出ステップと、
    　前記高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含むガイダンス操作量を提示するガイダンス操作量提示ステップと、を含む、操業ガイダンス方法。
  7. 　請求項６に記載の操業ガイダンス方法によって提示されるガイダンス操作量を用いて焼結鉱を製造する、焼結鉱の製造方法。
  8. 　焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを記憶する記憶部と、
    　前記物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出するプロセス変数算出部と、
    　算出された前記プロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度を算出する乖離度算出部と、
    　算出される前記乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正するモデルパラメータ調整部と、
    　修正された物理モデルに基づいて、前記焼結プロセスの特徴データを算出する特徴データ算出部と、を備える、焼結プロセスの状態推定装置。
  9. 　前記特徴データが焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンである、請求項８に記載の焼結プロセスの状態推定装置によって算出された前記ヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する高温保持時間算出部と、
    　前記高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含むガイダンス操作量を提示するガイダンス操作量提示部と、を備える、操業ガイダンス装置。
  10. 　焼結操業ガイダンスサーバと、端末装置と、を備え、
    　前記焼結操業ガイダンスサーバは、
    　　焼結プロセスの操業状態を示す実績値を取得する実績値取得部と
    　　前記焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを記憶する記憶部と、
    　　前記物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出するプロセス変数算出部と、
    　　算出された前記プロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度を算出する乖離度算出部と、
    　　算出される前記乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正するモデルパラメータ調整部と、
    　　修正された物理モデルに基づいて、前記焼結プロセスの特徴データを算出する特徴データ算出部と、
    　　前記特徴データが焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンであり、前記ヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する高温保持時間算出部と、
    　　前記高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含むガイダンス操作量を提示するガイダンス操作量提示部と、を備え、
    　前記端末装置は、
    　　前記焼結操業ガイダンスサーバによって提示された前記ガイダンス操作量を取得するガイダンス操作量取得部と、
    　　取得した前記ガイダンス操作量を表示する表示部と、を備える、焼結操業ガイダンスシステム。
  11. 　焼結プロセスの操業状態を示す実績値を取得する実績値取得部と
    　前記焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを記憶する記憶部と、
    　前記物理モデルを用いて、観測可能なプロセス変数を算出するプロセス変数算出部と、
    　算出された前記プロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度を算出する乖離度算出部と、
    　算出される前記乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正するモデルパラメータ調整部と、
    　修正された物理モデルに基づいて、前記焼結プロセスの特徴データを算出する特徴データ算出部と、
    　前記特徴データが焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンであり、前記ヒートパターンを用いて、焼結材の高温保持時間を算出する高温保持時間算出部と、
    　前記高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含むガイダンス操作量を提示するガイダンス操作量提示部と、を備える、焼結操業ガイダンスサーバ。
  12. 　焼結操業ガイダンスサーバとともに焼結操業ガイダンスシステムを構成する端末装置であって、
    　前記焼結操業ガイダンスサーバによって提示されたガイダンス操作量を取得するガイダンス操作量取得部と、
    　取得した前記ガイダンス操作量を表示する表示部と、を備え、
    　前記焼結操業ガイダンスサーバは、焼結プロセスにおける化学反応及び伝熱現象を考慮した物理モデルを用いて算出されたプロセス変数の推定値と実績値との間の乖離度が小さくなるように、前記物理モデルの未知パラメータを修正して、
    　前記ガイダンス操作量は、前記未知パラメータが修正された前記物理モデルを用いて算出された焼結機機長方向の焼結材のヒートパターンに基づく焼結材の高温保持時間を所定値以上に保つために、原料コークス割合及びパレットスピードの少なくとも１つを含む操作量である、端末装置。
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