WO2024053568A1 - 焼結プロセスの制御方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの制御装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム及び端末装置 - Google Patents

焼結プロセスの制御方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの制御装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム及び端末装置 Download PDF

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sintering process
variable
sintering
specific
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佳也 橋本
宏 安原
友司 岩見
Original Assignee
Ｊｆｅスチール株式会社
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    • C22B—PRODUCTION AND REFINING OF METALS; PRETREATMENT OF RAW MATERIALS
    • C22B1/00—Preliminary treatment of ores or scrap
    • C22B1/14—Agglomerating; Briquetting; Binding; Granulating
    • C22B1/16—Sintering; Agglomerating
    • C22B1/20—Sintering; Agglomerating in sintering machines with movable grates
    • C22B1/205—Sintering; Agglomerating in sintering machines with movable grates regulation of the sintering process
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C22—METALLURGY; FERROUS OR NON-FERROUS ALLOYS; TREATMENT OF ALLOYS OR NON-FERROUS METALS
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    • C22B1/16—Sintering; Agglomerating
    • C22B1/20—Sintering; Agglomerating in sintering machines with movable grates
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
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    • C22B1/16—Sintering; Agglomerating

Definitions

  • the present disclosure relates to a sintering process control method, an operation guidance method, a sintered ore manufacturing method, a sintering process control device, an operation guidance device, a sintering operation guidance system, and a terminal device.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of the sintering process.
  • sintering raw materials which are granulated by mixing ore powder, coke powder, limestone, quicklime, etc.
  • the sintering raw material is melted in the sintering machine by the combustion heat of coke powder, the pseudo particles are fused together, and the material is cooled by air drawn from the top and discharged.
  • the heat pattern in this series of heating and cooling processes has a large effect on product yield.
  • the heat pattern is the temperature distribution of the sintering raw material in the machine length direction and thickness direction of the sintering machine.
  • BRP Bit Rising Point
  • BTP Bit Through Point
  • BRP is the position in the machine length direction where the exhaust gas temperature in the wind box at the bottom of the sintering machine exceeds a threshold value.
  • BTP is the position in the machine length direction where the temperature of the exhaust gas measured in the wind box at the bottom of the sintering machine is the highest.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 disclose a method of controlling the position of the BTP to be constant.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 performs feedback control based on actual measured values.
  • time delay of about 30 to 40 minutes from when raw materials are input until they are discharged. Therefore, in conventional feedback control, control accuracy may decrease due to the time delay inherent in the process.
  • the purpose of the present disclosure is to provide a sintering process control method, an operation guidance method, a sintered ore manufacturing method, a sintering process control device, an operation guidance device, and a sintering process control method capable of presenting appropriate operation actions that take into account time delays in the process.
  • the purpose of the present invention is to provide a sintering operation guidance system and a terminal device.
  • a method for controlling a sintering process includes: A sintering process control method that controls the sintering process using a physical model capable of calculating the state of the sintering process including the temperature distribution of the sintering raw material in the longitudinal direction and thickness direction in the sintering machine, the method comprising: a first prediction step of calculating a first predicted value of a future controlled variable when the current manipulated variable is held using the physical model; A deviation between a target value and a superimposed predicted value of the control variable based on the first predicted value and a step response when a specific manipulated variable that is a part of the manipulated variables is changed by a unit amount is reduced. and a manipulated variable calculation step of calculating the manipulated variable of the specific manipulated variable.
  • the control variable is a characteristic amount of the temperature distribution of the sintering raw material.
  • control variable is BRP or BTP.
  • the manipulated variable calculating step calculates the manipulated variable of the specific manipulated variable such that an evaluation function having a term corresponding to the deviation and a term corresponding to the manipulated variable of the specific manipulated variable is minimized or maximized. .
  • the specific operating variable includes at least one of pallet speed, underbed flow rate, coagulant ratio, and feed moisture percentage.
  • the operation guidance method includes: The method includes a guidance operation amount presentation step of presenting the operation amount of the specific operation variable calculated by the sintering process control method according to any one of (1) to (6) as a guidance operation amount.
  • Sintered ore is manufactured using the guidance operation amount presented by the operation guidance method described in (7).
  • a method for producing sintered ore according to an embodiment of the present disclosure includes: Sintered ore is manufactured using the manipulated variable of the specific manipulated variable calculated by the sintering process control method of any one of (1) to (6).
  • a sintering process control device includes: A sintering process control device that controls the sintering process using a physical model capable of calculating the state of the sintering process including the temperature distribution of the sintering raw material in the longitudinal direction and thickness direction in the sintering machine, a first prediction unit that uses the physical model to obtain a first predicted value of a future control variable when the current manipulated variable is held; A deviation between a target value and a superimposed predicted value of the control variable based on the first predicted value and a step response when a specific manipulated variable that is a part of the manipulated variables is changed by a unit amount is reduced. and a manipulated variable calculation unit that calculates the manipulated variable of the specific manipulated variable.
  • the operation guidance device includes: (10) A guidance operation amount presentation unit is provided that presents the operation amount of the specific operation variable calculated by the sintering process control device as the guidance operation amount.
  • the sintering operation guidance system includes: A sintering operation guidance system comprising an operation data server, a sintering process control device, and a terminal device,
  • the operational data server includes a database that stores operational data acquired from each device of the sintering process and operational management target values of the sintering process
  • the control device for the sintering process includes: Using a physical model that can calculate the state of the sintering process, including the temperature distribution of the sintered raw material in the machine length direction and thickness direction in the sintering machine, we calculate the first of the future control variables when the current operating variables are maintained.
  • a first prediction unit that calculates a predicted value of A deviation between a target value and a superimposed predicted value of the control variable based on the first predicted value and a step response when a specific manipulated variable that is a part of the manipulated variables is changed by a unit amount is reduced.
  • a manipulated variable calculation unit that calculates the manipulated variable of the specific manipulated variable
  • a guidance operation amount presentation unit that outputs a guidance operation amount including the operation amount of the specific operation variable
  • a manipulated variable transmitter that transmits the manipulated variable of the specific manipulated variable calculated by the manipulated variable calculator or the manipulated variable of the specific manipulated variable corrected by the operator to each device of the sintering process
  • the terminal device is a guidance operation amount display section that acquires and displays the guidance operation amount from the control device for the sintering process; a manipulated variable change input unit that obtains an input to change the manipulated variable of the specific manipulated variable by the operator;
  • a manipulated variable change input transmitter that transmits the change input to a control device for the sintering process.
  • a terminal device includes: a guidance manipulated variable display unit that acquires and displays a guidance manipulated variable including a manipulated variable of a specific manipulated variable from a sintering process control device; a manipulated variable change input unit that obtains input to change the manipulated variable of a specific manipulated variable by an operator; a manipulated variable change input transmitter that transmits the change input to the control device of the sintering process,
  • the operation amount of the specific operation variable is determined by the sintering process control device using a physical model capable of calculating the state of the sintering process including the temperature distribution of the sintering raw material in the machine length direction and thickness direction in the sintering machine.
  • a sintering process control method capable of presenting appropriate operation actions that take into account time delays in the process.
  • a sintering operation guidance system and 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 predicted values of BRP.
  • FIG. 4 is a diagram showing the step response of the BRP when the pallet speed is increased by a unit amount.
  • FIG. 5 is a diagram showing predicted values of BRP.
  • FIG. 6 is a diagram showing the step response of BRP when the under-bed flow rate is increased by a unit amount.
  • FIG. 7 is a diagram showing changes in actual values and estimated values of the under-bed flow rate.
  • FIG. 8 is a diagram showing changes in explanatory variables of the estimation formula for the under-bed flow rate.
  • 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 predicted values of BRP.
  • FIG. 9 is a diagram showing changes in BRP, pallet speed, and quicklime ratio when operational guidance is implemented.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of a control device for a sintering process according to an embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a sintering process control method (operation guidance method) according to one embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of a sintering operation guidance system according to an embodiment.
  • a sintering process control method an operation guidance method, a sintered ore manufacturing method, a sintering process control device, an operation guidance device, a sintering operation guidance system, and A terminal device is described.
  • BRP and BTP are listed as the characteristic quantities of the heat pattern, but in this embodiment, BRP is used as an index of the heat pattern, and a control method for keeping this index constant will be explained.
  • the sintering process control method according to the present embodiment uses a physical model of the sintering machine to predict the heat pattern with high accuracy, and to control the bed so that the future BRP is maintained near the target value. Find the manipulated variable of manipulated variables such as downstream flow rate.
  • BTP is also possible to use BTP as an index of the heat pattern by replacing BRP with BTP.
  • the physical model used in this disclosure is similar to the model of the method described in the reference (Yamaoka et al. ISIJ International, Vol. 45, No. 4, pp. 522).
  • the physical model is a model that can calculate the conditions inside the sintering machine and is composed of a group of partial differential equations that takes into account the physical phenomena of combustion of coke breeze, thermal decomposition of limestone, and evaporation of water.
  • this physical model is a two-dimensional unsteady model that can calculate the state of the sintering process including the temperature distribution (heat pattern) of the sintering raw material in the machine length direction and thickness direction within the sintering machine. Further, the BRP can be known from the calculated heat pattern.
  • the main ones that change over time are 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 may be operating variables or operating factors of the sintering machine.
  • the pallet speed is the speed at which the pallet of the sintering machine on which the sintering raw materials are placed moves.
  • the exhaust gas flow rate is the flow rate of the exhaust gas of the sintering machine per unit time, and can be adjusted, for example, by an exhaust fan.
  • the raw material bulk density is the bulk density of the sintered raw material calculated from the layer thickness, sintering machine width, etc.
  • the raw material moisture ratio, raw material limestone ratio, and raw material coke ratio are the ratios of water, limestone, and coke in the sintering raw material, respectively.
  • coke is the main coagulant, and the proportion of raw coke is sometimes referred to as the coagulant ratio.
  • the main output variables of the physical model are BTP, exhaust gas composition, and BRP.
  • the exhaust gas composition includes the proportions of O 2 , CO 2 and CO.
  • a physical model is used to calculate output variables that change from moment to moment.
  • the time interval of this calculation (the time difference between "t+1" and "t" in the physical model equation described later) is, for example, one minute, although it is not particularly limited.
  • the physical model can be expressed by the following equations (1) and (2).
  • u(t) is the input variable described above, and is a variable that can be operated by the 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 sintering machine, the reaction rate of the coke, the gas fractions such as CO and CO2 .
  • y(t) is the output variable described above, such as BTP, O 2 proportion in exhaust gas composition, CO 2 proportion, BRP, etc. In this embodiment, y(t) includes at least BRP.
  • the output variables of y(t), such as BTP, exhaust gas composition, and BRP may be referred to as control variables.
  • a control variable is a variable that must be controlled in operation, but cannot or cannot be directly manipulated, and is changed through a correlated manipulated variable.
  • a model predictive control system for controlling the BRP is constructed using the physical models of equations (1) and (2).
  • the detailed configuration of the model predictive control system (control device) will be described later, and the processing will be described here.
  • future prediction of the BRP is performed on the assumption that the current input variables will be maintained in the future.
  • the response y f (t) obtained in this way is called a free response.
  • the predicted value in the free response may be referred to as a "first predicted value.”
  • FIG. 3 is a diagram showing predicted values of BRP.
  • the BRP is expressed as a distance [m] from the position of the surge hopper in the direction of movement of the pallet.
  • free responses are shown as solid lines ("no action" in FIG. 3).
  • a predicted value when some of the manipulated variables are changed may be referred to as a "second predicted value.”
  • the pallet speed has been changed (increased) by ⁇ PS 0 .
  • the BRP y′(t 0 +k)
  • the predicted value of BRP in this case is shown by the dashed line (“increase pallet speed” in FIG. 3).
  • FIG. 4 is a diagram showing the step response of the BRP when the pallet speed is increased by a unit amount.
  • the step response is calculated from the difference between these predicted values by also calculating the predicted values with some manipulated variables changed when calculating the predicted values in the free response of the BRP. It is also possible to use a value calculated in advance.
  • the manipulated variable that was changed was the pallet speed, but other manipulated variables may be changed.
  • the under-bed flow rate is changed and prediction is executed in the model predictive control system.
  • the under-bed flow rate is one specific example of the exhaust gas flow rate, and is the flow rate of the exhaust gas in the lower portion of the sintering bed.
  • FIG. 5 is a diagram showing predicted values of BRP.
  • the free response is shown as a solid line ("no action" in FIG. 5).
  • the under-bed flow rate was changed (increased) by ⁇ v0 .
  • the change in the input variable corresponding to the change in ⁇ v 0 of the under-bed flow rate is ⁇ u 2
  • the predicted value of BRP in this case is shown by a broken line (“increase in air volume” in FIG. 5).
  • FIG. 6 is a diagram showing the step response of BRP when the under-bed flow rate is increased by a unit amount.
  • the manipulated variable of the manipulated variable whose step response was determined is determined using the evaluation function J so as to reduce the deviation between the predicted value of BRP and the target value.
  • evaluation function J is used to calculate the manipulated variable of pallet speed ( ⁇ PS) and the manipulated variable of under-bed flow rate ( ⁇ v ) is required.
  • the evaluation function J is set as follows. Formula (5) can be used.
  • the manipulated variable ( ⁇ PS) of the pallet speed and the manipulated variable ( ⁇ v) of the under-bed flow rate are determined so as to minimize the evaluation function J of Equation (5).
  • y ref is the target value of BRP.
  • y pre is a predicted value of BRP.
  • future BRP can be approximated by superimposing a response y f (t), which is a free response, and a step response.
  • the predicted value of such BRP, y pre (overlapping predicted value), can be expressed by the following equation (6).
  • manipulated variables for which step responses are obtained when the manipulated variables are changed by a unit amount will be referred to as "specific manipulated variables.”
  • the terms related to the manipulated variables ( ⁇ PS and ⁇ v) in equations (5) and (6) can be increased or decreased depending on the specific manipulated variable. For example, when the step response (S CR (k
  • the term “+a( ⁇ PS) 2 " may be removed from equation (5) or a may be set to 0. Then, the term “+S PS (k
  • equation (6) is a linear equation regarding the manipulated variables ( ⁇ PS and ⁇ v) of the specific manipulated variable, which is an unknown variable, and the evaluation function J is a quadratic equation regarding the unknown variable. Therefore, ⁇ PS and ⁇ v can be determined by the quadratic programming technique.
  • the specific operating variables are the pallet speed and the flow rate under the bed, but the specific operating variables are not limited to these.
  • the specific operating variable may include at least one of pallet speed, underbed flow rate, coagulant ratio (raw material coke ratio), and material moisture percentage, or variables other than these may be used.
  • the unknown variables are obtained when the evaluation function J is minimized, but the deviation between the predicted value of BRP and the target value and the amount of manipulation of the unknown variables are minimized, and the evaluation function J is maximized.
  • the evaluation function J may be designed such that . In other words, the manipulated variable of the unknown variable may be determined so that the evaluation function J is minimized or maximized.
  • the specific manipulated variables are not limited to manipulated variables that can be directly manipulated by the operator.
  • the manipulated variable of the manipulated variable that has a correlation with the under-bed flow rate and can be directly manipulated is required. It will be done.
  • the manipulated variable of the quicklime ratio is calculated in order to manipulate the under-bed flow rate.
  • the flow rate under the bed depends on the ventilation resistance of the sintering bed.
  • powdered ore which is a raw material
  • quicklime which acts as a binder
  • the operating variables x 1 to x 5 having a correlation with the underbed flow rate (v) are the damper opening degree, the quicklime ratio, the layer thickness, the return ore ratio, and the moisture content of the raw material, respectively.
  • the damper opening degree is the opening degree of the air volume adjustment damper for adjusting the air volume under the bed, and is, for example, 100% when fully opened.
  • the quicklime ratio is the proportion of quicklime in the sintering raw material.
  • Layer thickness is the thickness of the layer of sintered raw material on the pallet.
  • the return ore ratio is the ratio of return ore to the sintered ore after firing.
  • the raw material water content is the water content in the sintered raw material.
  • FIG. 7 shows estimated values and actual values using equation (7).
  • FIG. 8 shows changes in five manipulated variables during the same estimation period as FIG. 7. Changes in the five manipulated variables are shown as differences from typical operating conditions.
  • ⁇ CaO which is the manipulated variable of the quicklime ratio
  • ⁇ v 0pt is the optimum manipulated variable of the under-bed flow rate obtained by the above processing using the evaluation function J.
  • the model predictive control system outputs the optimal operation amount determined through the above processing so that it can be reflected in the process computer that manages the sintering process.
  • the output of the optimum operation amount includes an output as guidance for the operator who operates the sintering machine.
  • Output as guidance includes not only information on the optimal manipulated variable, but also free response prediction curves as shown in Figures 3 to 6, prediction curves when some manipulated variables (specific manipulated variables) are changed, and BRP.
  • Information such as a curve indicating the step response of may be output. That is, the information output as operation guidance includes at least the guidance operation amount (optimum operation amount), and may be displayed on a display that can be viewed by the operator.
  • Figure 9 shows an example in which the optimum pallet speed and quicklime ratio operation variables are determined by the above control method, are shown to the operator as guidance information, and are reflected in the sintering process by the operator's final decision. .
  • the BRP was able to be maintained near the target value (approximately within the range of -1.0 m to +1.0 m with respect to the target value).
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of a control device 10 for a sintering process according to an embodiment.
  • the sintering process control device 10 includes a storage section 11, a first prediction section 12, a second prediction section 13, a step response calculation section 14, and an operation amount calculation section 15. , and a guidance operation amount presentation section 16.
  • the sintering process control device 10 acquires actual values and target values in the operation process of the sintering machine from the operation data server 60.
  • the actual values may include various measured values and current operating variables indicating the operational status.
  • the target value is the target value of BRP.
  • the operation data server 60 can communicate with the sintering process control device 10 via a network, and may be realized, for example, by a computer that manages the production of sintered ore.
  • the network is, for example, the Internet.
  • the sintering process control device 10 uses the above processing, that is, the physical model, to predict the BRP, and adjusts the manipulated variables of specific manipulated variables such as the under-bed flow rate so that the future BRP is maintained near the target value. Execute the process to find .
  • the sintering process control device 10 has a function of presenting the manipulated variable of a specific manipulated variable in the guidance manipulated variable by the guidance manipulated variable presentation unit 16, and also functions as an operation guidance device. do.
  • the display unit 30 displays the guidance operation amount output from the sintering process control device 10 (operation guidance device).
  • the sintering process control device 10 is configured with a computer different from the operation data server 60 (for example, a process computer that manages the operation of the sintering machine or a sintering process control calculation server 10A as in the example of FIG. 12). good.
  • the display unit 30 may be a display device such as a liquid crystal display or an organic EL panel. Further, the display unit 30 may be realized by a display of a terminal device 30A (see FIG. 12) such as a smartphone or a tablet.
  • the terminal device 30A can communicate with the sintering process control device 10 via the network.
  • a sintering operation guidance system may be configured by a sintering process control calculation server 10A having the function of the sintering process control device 10 and a terminal device 30A having the function of the display section 30.
  • the sintering process control calculation server 10A and the terminal device 30A may be located at the same location (for example, within the same factory) or may be physically separated.
  • the sintering operation guidance system may further include an operation data server 60.
  • the storage unit 11 stores physical models.
  • the storage unit 11 also stores programs and data related to control of the sintering process.
  • the storage unit 11 may store the acquired actual values and target values.
  • the storage unit 11 may store various information (for example, characteristic curves as shown in FIGS. 3 to 6) obtained in processing for controlling 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 first prediction unit 12 uses a physical model to obtain a first predicted value of the future control variable when the current manipulated variable is held.
  • the control variable is BRP in this embodiment.
  • the second prediction unit 13 uses the physical model to obtain a second predicted value of the future control variable when the specific manipulated variable is changed.
  • the specific manipulated variables are part of the manipulated variables, and the step response of the BRP when each of the specific manipulated variables is changed by a unit amount is determined.
  • the step response calculation unit 14 calculates the step response for the specific manipulated variable based on the first predicted value and the second predicted value.
  • the manipulated variable calculation unit 15 calculates the manipulated variable of the specific manipulated variable so that the deviation between the superimposed predicted value of the control variable based on the first predicted value and the step response and the target value is reduced.
  • the overlay predicted value is calculated using equation (6) above.
  • the manipulated variable of the specific manipulated variable is calculated using the evaluation function J.
  • the evaluation function J has a term corresponding to the deviation and a term corresponding to the manipulated variable of the specific manipulated variable.
  • the guidance operation amount presentation section 16 presents the calculated operation amount of the specific operation variable on the display section 30 as the guidance operation amount.
  • the guidance operation amount presentation unit 16 displays free response prediction curves as shown in FIGS. 3 to 6, prediction curves when some operation variables (specific operation variables) are changed, and BRP steps. Information on a curve indicating the response, etc. may be output to the display unit 30.
  • 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 may be implemented as part of a manufacturing method for producing sintered ore.
  • the sintering process control device 10 can be realized, for example, by a computer as described above.
  • a computer includes, for example, a memory, a hard disk drive (storage device), a CPU (processing unit), and the like.
  • the program can be stored on the hard disk drive and read from the hard disk drive into memory when executed by the CPU. Furthermore, data that is being processed is stored in the memory, and if necessary, stored in the HDD.
  • the storage unit 11 may be realized by, for example, a storage device.
  • the first prediction unit 12, the second prediction unit 13, the step response calculation unit 14, the operation amount calculation unit 15, and the guidance operation amount presentation unit 16 may be realized by, for example, a CPU that reads and executes a program.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a method for controlling a sintering process according to one embodiment.
  • the sintering process control device 10 calculates the manipulated variable of the specific manipulated variable according to the flowchart shown in FIG. 11, and outputs it as a guidance manipulated variable.
  • the sintering process control method shown in FIG. 11 is also an operation guidance method and may be executed as part of a sintered ore manufacturing method.
  • the sintering process control device 10 acquires actual values and target values (step S1).
  • the first prediction unit 12 uses the physical model to obtain a first predicted value of the future control variable when the current manipulated variable is held (step S2, first prediction step).
  • the second prediction unit 13 uses the physical model to obtain a second predicted value of the future control variable when the specific manipulated variable is changed (step S3, second prediction step).
  • the step response calculation unit 14 calculates the step response for the specific manipulated variable based on the first predicted value and the second predicted value (step S4, step response calculation step).
  • the manipulated variable calculation unit 15 calculates the manipulated variable of the specific manipulated variable so that the deviation between the target value and the superimposed predicted value of the control variable based on the first predicted value and the step response for the specific manipulated variable is reduced. Calculate (step S5, operation amount calculation step).
  • the guidance operation amount presentation unit 16 presents the calculated operation amount of the specific operation variable as the guidance operation amount (step S6, guidance operation amount presentation step).
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of a sintering operation guidance system according to an embodiment.
  • the sintering operation guidance system may be configured to include an operation data server 60, a sintering process control device 10, and a terminal device 30A.
  • the operation data server 60 includes a database that stores operation data acquired from each device of the sintering process and operation management target values of the sintering process.
  • the sintering process control device 10 is realized by a sintering process control calculation server 10A, which is a server computer that can communicate with an operation data server 60 and a terminal device 30A via a network.
  • a sintering process control calculation server 10A which is a server computer that can communicate with an operation data server 60 and a terminal device 30A via a network.
  • the sintering process control calculation server 10A includes a storage section 11, a first prediction section 12, a second prediction section 13, a step response calculation section 14, an operation amount calculation section 15, A guidance operation amount presentation section 16 is provided. Further, the sintering process control calculation server 10A further includes a manipulated variable transmitter 17. The manipulated variable transmitter 17 transmits the manipulated variable of the specific manipulated variable calculated by the manipulated variable calculator 15 or the manipulated variable of the specific manipulated variable corrected by the operator to each device of the sintering process. Here, the manipulated variable of the specific manipulated variable modified by the operator is obtained from the terminal device 30A.
  • the terminal device 30A includes a guidance operation amount display section 31, an operation amount change input section 32, and an operation amount change input transmission section 33.
  • the guidance operation amount display section 31 acquires and displays the guidance operation amount from the sintering process control calculation server 10A.
  • the guidance operation amount includes the operation amount of the specific operation variable calculated by the operation amount calculation section 15, and is output from the guidance operation amount presentation section 16.
  • the manipulated variable change input unit 32 receives an input by an operator to change the manipulated variable of a specific manipulated variable.
  • the operation amount change input unit 32 may be realized by, for example, a touch panel included in the terminal device 30A.
  • the manipulated variable change input transmitter 33 transmits a change input of the manipulated variable of the specific manipulated variable to the sintering process control calculation server 10A.
  • the operation amount change input transmitter 33 may transmit a signal indicating that there is no change to the sintering process control calculation server 10A.
  • the manipulated variable transmitter 17 transmits the manipulated variable of the specific manipulated variable after modification by the operator to each device of the sintering process, but when a signal indicating that there is no change is obtained, the manipulated variable calculation unit 15 transmits the manipulated variable.
  • the manipulated variable of the specified manipulated variable may be transmitted.
  • the sintering process control method (operation guidance method), the sintered ore manufacturing method, the sintering process control device 10 (operation guidance device), and the sintering operation guidance system according to the present embodiment are capable of controlling the process. It is possible to present appropriate operational actions that take time delays into consideration. Further, the terminal device 30A according to the present embodiment is used to present appropriate operation actions that take into account time delays in processes. For example, the operator can change the operating conditions based on the indicated guidance operation amount and keep the characteristic value of the temperature distribution (heat pattern) of the sintered raw material close to the target value, which can improve the yield in the production of sintered ore. can be improved.
  • the configuration of the sintering process control device 10 shown in FIG. 10 is an example.
  • the sintering process control device 10 may not include all of the components shown in FIG.
  • the sintering process control device 10 may include components other than those shown in FIG.
  • the sintering process control device 10 may further include a display section 30.
  • the second prediction step (step S3) and step response calculation step (step S4) are omitted in the flowchart of FIG. good.
  • the calculated operation amount is presented as a guidance operation amount and is reflected in the sintering process after the operator's final decision, and such operation guidance is used to control the manufacturing method for producing sintered ore. It was explained that it is executed as a part.
  • the control device 10 for the sintering process may directly output the calculated manipulated variable of the specific manipulated variable to the equipment that manufactures sintered ore, and the equipment may automatically update the manipulated variable.
  • calculation of the manipulated variable of the specific manipulated variable in the ore return rate control method according to the present embodiment may be performed as part of the manufacturing method for manufacturing sintered ore, without providing operational guidance to the operator.
  • the equipment from which the manipulated variable of the specific manipulated variable is output may be, for example, a sintering machine or a process computer that manages the sintering process.
  • the operating variables are automatically updated by the equipment, operations can be carried out without the intervention of the operator, freeing the operator from the task of determining the operating variables, and enabling stable production of high-grade sintered ore. can concentrate on monitoring the entire process.
  • Sintering process control device 10A Sintering process control calculation server 11 Storage section 12 First prediction section 13 Second prediction section 14 Step response calculation section 15 Operation amount calculation section 16 Guidance operation amount presentation section 17 Operation amount transmission section 30 Display section 30A Terminal device 31 Guidance operation amount display section 32 Operation amount change input section 33 Operation amount change input transmission section 60 Operation data server

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Abstract

焼結プロセスの制御方法は、焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布を含む焼結プロセスの状態を計算可能な物理モデルを用いて、焼結プロセスを制御する焼結プロセスの制御方法であって、物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値を求める第１の予測ステップ（Ｓ２）と、第１の予測値と、操作変数の一部である特定操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答とに基づく制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように、特定操作変数の操作量を算出する操作量算出ステップ（Ｓ５）と、を含む。

Description

焼結プロセスの制御方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの制御装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム及び端末装置
　本開示は、焼結プロセスの制御方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの制御装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム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、生石灰などを混合、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原料の温度分布である。
　ヒートパターンを実測することは困難であるが、実測可能なヒートパターンの特徴量として、ＢＲＰ（Ｂｕｒｎ　Ｒｉｓｉｎｇ　Ｐｏｉｎｔ）及びＢＴＰ（Ｂｕｒｎ　Ｔｈｒｏｕｇｈ　Ｐｏｉｎｔ、焼成点）が知られている。ＢＲＰは、焼結機下部の風箱における排ガス温度が閾値を超える機長方向の位置である。また、ＢＴＰ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である。
　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及び特許文献２はＢＴＰの位置を一定に制御する方法を開示する。
特開２００５－１８７８４１号公報 特開２００６－３０７２５９号公報
　ここで、特許文献１及び特許文献２の制御は、実測値に基づくフィードバック制御を行う。しかし、焼結機は原料を投入してから排出されるまでに３０－４０分程度の時間遅れが存在する。そのため、従来のフィードバック制御では、プロセスに内在する時間遅れにより制御精度が低下することがあり得る。
　本開示の目的は、プロセスの時間遅れを考慮した適切な操業アクションを提示可能な焼結プロセスの制御方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの制御装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム及び端末装置を提供することにある。
　（１）本開示の一実施形態に係る焼結プロセスの制御方法は、
　焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布を含む焼結プロセスの状態を計算可能な物理モデルを用いて、前記焼結プロセスを制御する焼結プロセスの制御方法であって、
　前記物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値を求める第１の予測ステップと、
　前記第１の予測値と、前記操作変数の一部である特定操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答とに基づく前記制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように、前記特定操作変数の操作量を算出する操作量算出ステップと、を含む。
　（２）本開示の一実施形態として、（１）において、
　前記物理モデルを用いて前記特定操作変数が変更された場合の将来の前記制御変数の第２の予測値を求める第２の予測ステップと、
　前記第１の予測値及び前記第２の予測値に基づいて前記特定操作変数についてのステップ応答を算出するステップ応答算出ステップと、を含む。
　（３）本開示の一実施形態として、（１）又は（２）において、
　前記制御変数は、前記焼結原料の温度分布の特徴量である。
　（４）本開示の一実施形態として、（３）において、
　前記制御変数はＢＲＰ又はＢＴＰである。
　（５）本開示の一実施形態として、（１）から（４）のいずれかにおいて、
　前記操作量算出ステップは、前記偏差に対応する項と前記特定操作変数の操作量に対応する項とを有する評価関数が最小化又は最大化するように、前記特定操作変数の操作量を算出する。
　（６）本開示の一実施形態として、（１）から（５）のいずれかにおいて、
　前記特定操作変数は、パレットスピード、ベッド下流量、凝結材比及び原料水分割合のうち少なくとも１つを含む。
　（７）本開示の一実施形態に係る操業ガイダンス方法は、
　（１）から（６）のいずれかの焼結プロセスの制御方法で算出された前記特定操作変数の操作量をガイダンス操作量として提示するガイダンス操作量提示ステップを含む。
　（８）本開示の一実施形態に係る焼結鉱の製造方法は、
　（７）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。
　（９）本開示の一実施形態に係る焼結鉱の製造方法は、
　（１）から（６）のいずれかの焼結プロセスの制御方法で算出された前記特定操作変数の操作量を用いて焼結鉱を製造する。
　（１０）本開示の一実施形態に係る焼結プロセスの制御装置は、
　焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布を含む焼結プロセスの状態を計算可能な物理モデルを用いて、前記焼結プロセスを制御する焼結プロセスの制御装置であって、
　前記物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値を求める第１の予測部と、
　前記第１の予測値と、前記操作変数の一部である特定操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答とに基づく前記制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように、前記特定操作変数の操作量を算出する操作量算出部と、を備える。
　（１１）本開示の一実施形態に係る操業ガイダンス装置は、
　（１０）の焼結プロセスの制御装置によって算出された前記特定操作変数の操作量をガイダンス操作量として提示するガイダンス操作量提示部を備える。
　（１２）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、
　操業データサーバと、焼結プロセスの制御装置と、端末装置と、を備える焼結操業ガイダンスシステムであって、
　前記操業データサーバは、焼結プロセスの各機器から取得した操業データと前記焼結プロセスの操業管理目標値を保存するデータベースを備え、
　前記焼結プロセスの制御装置は、
　　焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布を含む焼結プロセスの状態を計算可能な物理モデルを用いて、現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値を求める第１の予測部と、
　　前記第１の予測値と、前記操作変数の一部である特定操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答とに基づく前記制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように、前記特定操作変数の操作量を算出する操作量算出部と、
　　前記特定操作変数の操作量を含むガイダンス操作量を出力するガイダンス操作量提示部と、
　　前記操作量算出部によって算出された前記特定操作変数の操作量又はオペレータによって修正された前記特定操作変数の操作量を前記焼結プロセスの各機器に送信する操作量送信部と、を備え、
　前記端末装置は、
　　前記焼結プロセスの制御装置から前記ガイダンス操作量を取得して表示するガイダンス操作量表示部と、
　　前記オペレータによる前記特定操作変数の操作量の変更入力を取得する操作量変更入力部と、
　　前記変更入力を前記焼結プロセスの制御装置に送信する操作量変更入力送信部と、を備える。
　（１３）本開示の一実施形態に係る端末装置は、
　焼結プロセスの制御装置から、特定操作変数の操作量を含むガイダンス操作量を取得して表示するガイダンス操作量表示部と、
　オペレータによる特定操作変数の操作量の変更入力を取得する操作量変更入力部と、
　前記変更入力を前記焼結プロセスの制御装置に送信する操作量変更入力送信部と、を備え、
　前記特定操作変数の操作量は、前記焼結プロセスの制御装置によって、焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布を含む焼結プロセスの状態を計算可能な物理モデルを用いて求められる、現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値と、前記操作変数の一部である特定操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答とに基づく前記制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように算出される。
　本開示によれば、プロセスの時間遅れを考慮した適切な操業アクションを提示可能な焼結プロセスの制御方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの制御装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム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、ＢＲＰの予測値を示す図である。 図４は、パレットスピードを単位量だけ増加させた際のＢＲＰのステップ応答を示す図である。 図５は、ＢＲＰの予測値を示す図である。 図６は、ベッド下流量を単位量だけ増加させた際のＢＲＰのステップ応答を示す図である。 図７は、ベッド下流量の実績値及び推定値の推移を示す図である。 図８は、ベッド下流量の推定式の説明変数の推移を示す図である。 図９は、操業ガイダンスを実施した際のＢＲＰ、パレットスピード、生石灰比の推移を示す図である。 図１０は、一実施形態に係る焼結プロセスの制御装置の構成例を示す図である。 図１１は、一実施形態に係る焼結プロセスの制御方法（操業ガイダンス方法）を示すフローチャートである。 図１２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制御方法、操業ガイダンス方法、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの制御装置、操業ガイダンス装置、焼結操業ガイダンスシステム及び端末装置が説明される。
　上記のように、ヒートパターンの特徴量としてＢＲＰ及びＢＴＰが挙げられるが、本実施形態においてＢＲＰをヒートパターンの指標とし、本指標を一定に保つための制御方法が説明される。本実施形態に係る焼結プロセスの制御方法は、概要として、焼結機の物理モデルを利用して高精度にヒートパターンを予測し、将来のＢＲＰが目標値近傍に保持されるように、ベッド下流量などの操作変数の操作量を求める。ここで、後述の説明において、ＢＲＰをＢＴＰに置き換えることによって、ＢＴＰをヒートパターンの指標とすることも可能である。
　本開示において用いられる物理モデルは、参考文献（Ｙａｍａｏｋａ　ｅｔ　ａｌ．　ＩＳＩＪ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ．４，ｐｐ．５２２）に記載の方法のモデルと同様である。すなわち、物理モデルは粉コークスの燃焼、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、焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布（ヒートパターン）を含む焼結プロセスの状態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ＢＲＰを知ることができる。
　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。ここで、後述するように、排ガス流量の種類によっては直接的な操作が困難な場合がある。パレットスピードは、焼結原料を載せる焼結機のパレットが移動する速度である。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得る。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、排ガス組成及びＢＲＰである。排ガス組成は、Ｏ２、ＣＯ２、ＣＯの割合を含む。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１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）は上記の出力変数であって、ＢＴＰ、排ガス組成におけるＯ２割合、ＣＯ２割合、ＢＲＰなどである。本実施形態において、ｙ（ｔ）は少なくともＢＲＰを含む。ここで、ｙ（ｔ）の出力変数であるＢＴＰ、排ガス組成、ＢＲＰなどを制御変数と称することがある。制御変数は、操業において制御すべき変数であるが、直接的な操作ができない又は直接的な操作が困難な変数であって、相関のある操作変数を介して変更される。
　式（１）及び式（２）の物理モデルを用いてＢＲＰを制御するためのモデル予測制御系が構築される。モデル予測制御系（制御装置）の詳細構成については後述し、ここでは処理について説明する。モデル予測制御系において、まず、現在の入力変数が将来も保持されたことを仮定してＢＲＰの将来予測が実行される。現在の時間ステップをｔ０として、ｕ（ｔ０＋ｋ）＝ｕ（ｔ０）と固定した条件でのＢＲＰ（ｙｆ（ｔ０＋ｋ））が求められる。このようにして求められた応答ｙｆ（ｔ）は自由応答と称される。以下、自由応答での予測値を「第１の予測値」と称することがある。図３はＢＲＰの予測値を示す図である。ＢＲＰ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］で示されている。図３の例では、予測を行った時点（上記の「現在の時間」）がｔ０＝０で示されており、９０分先までの予測が行われている。つまり、ｕ（ｔ０＋ｋ）＝ｕ（ｔ０）において、ｋは１から９０までである。図３において、自由応答は実線で示されている（図３の「アクションなし」）。
　また、モデル予測制御系において、上記の入力変数であるｕ（ｔ）のうち一部の操作変数（後述する特定操作変数に対応）を変更した予測が実行される。以下、一部の操作変数が変更された場合の予測値を「第２の予測値」と称することがある。図３の例では、パレットスピードがΔＰＳ０だけ変更（増加）された。パレットスピードのΔＰＳ０の変更に対応する入力変数の変化をΔｕ１として、ｕ（ｔ０＋ｋ）＝ｕ（ｔ０）＋Δｕ１との条件でのＢＲＰ（ｙ´（ｔ０＋ｋ））が求められた。この場合のＢＲＰの予測値は、破線で示されている（図３の「パレットスピード増」）。
　さらに、モデル予測制御系において、ＢＲＰのステップ応答が求められる。図４は、パレットスピードを単位量だけ増加させた際のＢＲＰのステップ応答を示す図である。図３の実線と破線の差分をとって、パレットスピードのΔＰＳ０を単位量に換算することにより、図４のようなＢＲＰのステップ応答が得られる。ステップ応答であるＳＰＳ（ｋ｜ｔ０）は以下の式（３）で示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　図３に示されるように、パレットスピードが増加すると、ＢＲＰは焼結機の出側に移動する。ここで、本実施形態において、ステップ応答は、ＢＲＰの自由応答での予測値を求める際に一部の操作変数を変更した予測値も求めて、これらの予測値の差分から算出されるが、予め（事前に）算出した値を使用することも可能である。
　図３及び図４の例では、変更される操作変数がパレットスピードであったが、その他の操作変数が変更されてよい。以下に、モデル予測制御系において、ベッド下流量が変更されて予測が実行される場合について説明する。ここで、ベッド下流量は、排ガス流量の１つの具体例であって、焼結ベッドの下部分における排ガスの流量である。
　モデル予測制御系において、上記と同様に、自由応答でのＢＲＰの予測値が求められる。図５はＢＲＰの予測値を示す図である。図５において、自由応答は実線で示されている（図５の「アクションなし」）。
　また、図５の例では、ベッド下流量がΔｖ０だけ変更（増加）された。ベッド下流量のΔｖ０の変更に対応する入力変数の変化をΔｕ２として、ｕ（ｔ０＋ｋ）＝ｕ（ｔ０）＋Δｕ２との条件でのＢＲＰ（ｙ´（ｔ０＋ｋ））が求められた。この場合のＢＲＰの予測値は、破線で示されている（図５の「風量増」）。
　さらに、モデル予測制御系において、ＢＲＰのステップ応答が求められる。図６は、ベッド下流量を単位量だけ増加させた際のＢＲＰのステップ応答を示す図である。図５の実線と破線の差分をとって、ベッド下流量のΔｖ０を単位量に換算することにより、図６のようなＢＲＰのステップ応答が得られる。この場合のステップ応答であるＳｖ（ｋ｜ｔ０）は以下の式（４）で示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　図５に示されるように、ベッド下流量が増加すると、より早く焼成が進むため、ＢＲＰは焼結機の入側に移動する。
　モデル予測制御系において、ＢＲＰの予測値と目標値との偏差を低減するように、評価関数Ｊを用いて、ステップ応答が求められた操作変数の操作量が求められる。例えばパレットスピード及びベッド下流量を単位量だけ増加させた際のＢＲＰのステップ応答を求めた場合に、評価関数Ｊを用いて、パレットスピードの操作量（ΔＰＳ）とベッド下流量の操作量（Δｖ）が求められる。予測区間（上記の例では予測時から９０分先まで）におけるＢＲＰの予測偏差を低減し、さらに各操作変数の過度な操作（過大な操作量）を抑えるように、例えば評価関数Ｊは以下の式（５）とすることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 　モデル予測制御系において、式（５）の評価関数Ｊを最小化するように、パレットスピードの操作量（ΔＰＳ）とベッド下流量の操作量（Δｖ）が決定される。式（５）の重み係数であるａ及びｂは、どの操作変数を選択するか又は組み合わせるかを調整するために用いられてよい。例えばｂ＝０とすることによって、パレットスピードだけを操作することが可能になる。ここで、ｙｒｅｆはＢＲＰの目標値である。また、ｙｐｒｅはＢＲＰの予測値である。本物理モデルを用いる予測制御の前提として、将来のＢＲＰは、自由応答である応答ｙｆ（ｔ）とステップ応答との重ね合わせで近似できるとしてよい。このようなＢＲＰの予測値であるｙｐｒｅ（重ね合わせ予測値）は、以下の式（６）で表現することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　以下において、その操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答が得られている一部の操作変数は「特定操作変数」と称される。式（５）及び式（６）における操作量（ΔＰＳ及びΔｖ）に関する項は、特定操作変数に応じて増減可能である。例えば、さらに凝結材比を単位量だけ増加させた際のＢＲＰのステップ応答（ＳＣＲ（ｋ｜ｔ０））が求められた場合に、凝結材比の操作量（ΔＣＲ）に関する項が追加される。つまり、ｃを重み係数として、式（５）に「＋ｃ（ΔＣＲ）２」の項が追加されて、式（６）に「＋ＳＣＲ（ｋ｜ｔ０）×ΔＣＲ」の項が追加される。例えば、さらに原料水分割合を単位量だけ増加させた際のＢＲＰのステップ応答（ＳＷＲ（ｋ｜ｔ０））が求められた場合に、凝結材比の操作量（ΔＷＲ）に関する項が追加される。つまり、ｄを重み係数として、式（５）に「＋ｄ（ΔＷＲ）２」の項が追加されて、式（６）に「＋ＳＷＲ（ｋ｜ｔ０）×ΔＷＲ」の項が追加される。また、例えば、パレットスピードを単位量だけ増加させた際のＢＲＰのステップ応答が求められなかった場合に、式（５）から「＋ａ（ΔＰＳ）２」の項が除かれるかａが０に設定されて、式（６）から「＋ＳＰＳ（ｋ｜ｔ０）×ΔＰＳ」の項が除かれてよい。
　ここで、式（６）は未知変数である特定操作変数の操作量（ΔＰＳ及びΔｖ）についての一次式であり、評価関数Ｊは未知変数に関する二次式である。したがって、二次計画法の手法によって、ΔＰＳ及びΔｖを決定することができる。
　本実施形態において、特定操作変数がパレットスピード及びベッド下流量である場合について具体的に説明したが、特定操作変数はこれらに限定されない。例えば特定操作変数は、パレットスピード、ベッド下流量、凝結材比（原料コークス割合）及び原料水分割合のうち少なくとも１つを含んでよいし、これら以外の変数が用いられてよい。また、本実施形態では評価関数Ｊが最小化する場合の未知変数を求めたが、ＢＲＰの予測値と目標値との偏差及び未知変数の操作量の最小化と、評価関数Ｊの最大化とが対応するように、評価関数Ｊが設計されてよい。つまり、評価関数Ｊが最小化又は最大化するように、未知変数の操作量が求められてよい。
　特定操作変数は、オペレータによって直接的に操作可能な操作変数に限定されない。ベッド下流量を特定操作変数とする場合、直接的にベッド下流量を操作するのは困難であるため、ベッド下流量と相関を有し、直接的に操作可能な操作変数の操作量がさらに求められる。以下、ベッド下流量を操作するために、生石灰比の操作量が計算される場合について説明する。
　ベッド下流量は焼結ベッドの通気抵抗に依存する。原料である粉鉱石をバインダーの役割を果たす生石灰と混合し擬似粒子を形成することで、通気抵抗を抑制することが可能になる。ベッド下流量に及ぼす生石灰比の感度を定量化するため回帰式、すなわちベッド下流量（ｖ）の推定式は以下の式（７）で表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ここでＭは説明変数の数であり、本実施形態において「５」であるとする。ｐｉ及びｑｉは係数である。ベッド下流量（ｖ）と相関を有する操作変数であるｘ１～ｘ５は、それぞれダンパー開度、生石灰比、層厚、返鉱率、原料水分割合である。ダンパー開度は、ベッド下の風量を調整するための風量調節ダンパーの開度であって、例えば全開の場合に１００％となる。生石灰比は、焼結原料における生石灰の割合である。層厚はパレット上での焼結原料の層の厚さである。返鉱率は焼成後の焼結鉱に占める返鉱の割合である。原料水分割合は、焼結原料における水分の割合である。これらの説明変数は一例であり、これらに限定されず、ベッド下流量に影響する因子であれば任意の組み合わせが可能である。
　図７は、式（７）を用いた推定値と実績値とを示す。また、図８は、図７と同じ推定期間における５つの操作変数の変化を示す。５つの操作変数の変化は、典型的な操業条件からの差分で示している。式（７）における生石灰の偏回帰係数をａＣａＯとして、生石灰比の操作量であるΔＣａＯが「Δｖ０ｐｔ／ａＣａＯ」の計算式で求められた。ここで、Δｖ０ｐｔは、評価関数Ｊを用いて上記の処理で求められたベッド下流量の最適な操作量である。
　モデル予測制御系は、以上の処理によって求めた最適な操作量を、焼結プロセスを管理するプロセスコンピュータが反映できるように出力する。ここで、最適な操作量の出力は、焼結機の操業を行うオペレータに対するガイダンスとしての出力を含む。ガイダンスとしての出力では、最適な操作量の情報だけでなく、例えば図３～図６のような自由応答の予測曲線、一部の操作変数（特定操作変数）を変更した場合の予測曲線、ＢＲＰのステップ応答を示す曲線の情報などが出力されてよい。つまり、操業ガイダンスとして出力される情報は、少なくともガイダンス操作量（最適な操作量）を含んでおり、オペレータが見ることができるディスプレイに表示されてよい。
　図９は、上記の制御方法によって最適なパレットスピード及び生石灰比の操作量が求められて、ガイダンス情報としてオペレータに示された上で、オペレータの最終決定によって焼結プロセスに反映された例を示す。図９の例では、ＢＲＰを目標値近傍（目標値に対しておおよそ－１．０ｍ～＋１．０ｍの範囲内）に保つことができた。
　図１０は、一実施形態に係る焼結プロセスの制御装置１０の構成例を示す図である。図１０に示すように、焼結プロセスの制御装置１０は、記憶部１１と、第１の予測部１２と、第２の予測部１３と、ステップ応答算出部１４と、操作量算出部１５と、ガイダンス操作量提示部１６と、を備える。焼結プロセスの制御装置１０は、操業データサーバ６０から焼結機の操業プロセスにおける実績値と目標値とを取得する。実績値は、操業状態を示す各種の測定値及び現在の操作変数を含んでよい。目標値はＢＲＰの目標値である。操業データサーバ６０は、ネットワーク経由で焼結プロセスの制御装置１０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。ネットワークは例えばインターネットである。焼結プロセスの制御装置１０は、上記の処理、すなわち物理モデルを利用してＢＲＰを予測し、将来のＢＲＰが目標値近傍に保持されるように、ベッド下流量などの特定操作変数の操作量を求める処理を実行する。また、本実施形態において、焼結プロセスの制御装置１０は、ガイダンス操作量提示部１６によって特定操作変数の操作量をガイダンス操作量に含めて提示する機能を備えており、操業ガイダンス装置としても機能する。表示部３０は、焼結プロセスの制御装置１０（操業ガイダンス装置）から出力されたガイダンス操作量を表示する。焼結プロセスの制御装置１０は、操業データサーバ６０とは別のコンピュータ（例えば焼結機の操業を管理するプロセスコンピュータ又は図１２の例のような焼結プロセス制御演算サーバ１０Ａ）で構成されてよい。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。また、表示部３０は、スマートフォン又はタブレットなどの端末装置３０Ａ（図１２参照）のディスプレイによって実現されてよい。端末装置３０Ａはネットワーク経由で焼結プロセスの制御装置１０と通信可能である。焼結プロセスの制御装置１０の機能を有する焼結プロセス制御演算サーバ１０Ａと、表示部３０の機能を有する端末装置３０Ａとで、焼結操業ガイダンスシステムが構成されてよい。焼結プロセス制御演算サーバ１０Ａと端末装置３０Ａ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。焼結操業ガイダンスシステムは、さらに操業データサーバ６０を含んで構成されてよい。
　以下、焼結プロセスの制御装置１０の構成要素が説明される。記憶部１１は物理モデルを記憶する。また、記憶部１１は、焼結プロセスの制御に関するプログラム及びデータを記憶する。記憶部１１は、取得した実績値と目標値とを記憶してよい。記憶部１１は、焼結プロセスの制御のための処理で得られた各種の情報（例えば図３～図６のような特性曲線など）を記憶してよい。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。
　第１の予測部１２は、物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値を求める。制御変数は、本実施形態においてＢＲＰである。
　第２の予測部１３は、物理モデルを用いて特定操作変数が変更された場合の将来の制御変数の第２の予測値を求める。上記のように、特定操作変数は操作変数の一部であって、特定操作変数のそれぞれが単位量だけ変更された場合のＢＲＰのステップ応答が求められる。
　ステップ応答算出部１４は、第１の予測値及び第２の予測値に基づいて特定操作変数についてのステップ応答を算出する。
　操作量算出部１５は、第１の予測値とステップ応答とに基づく制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように、特定操作変数の操作量を算出する。重ね合わせ予測値は、上記の式（６）で計算される。また、本実施形態において、評価関数Ｊを用いて、特定操作変数の操作量が算出される。上記の式（５）のように、評価関数Ｊは、偏差に対応する項と特定操作変数の操作量に対応する項とを有する。
　ガイダンス操作量提示部１６は、算出された特定操作変数の操作量をガイダンス操作量として、表示部３０に提示する。ガイダンス操作量提示部１６は、ガイダンス操作量に加えて、図３～図６のような自由応答の予測曲線、一部の操作変数（特定操作変数）を変更した場合の予測曲線、ＢＲＰのステップ応答を示す曲線の情報などを表示部３０に出力してよい。
　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。
　焼結プロセスの制御装置１０は、上記のように例えばコンピュータによって実現され得る。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）などを備える。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。記憶部１１は、例えば記憶装置で実現されてよい。第１の予測部１２、第２の予測部１３、ステップ応答算出部１４、操作量算出部１５及びガイダンス操作量提示部１６は、例えばプログラムを読み込んで実行したＣＰＵによって実現されてよい。
　図１１は、一実施形態に係る焼結プロセスの制御方法を示すフローチャートである。焼結プロセスの制御装置１０は、図１１に示されるフローチャートに従って、特定操作変数の操作量を算出し、ガイダンス操作量として出力する。図１１に示される焼結プロセスの制御方法は、操業ガイダンス方法でもあり、焼結鉱の製造方法の一部として実行されてよい。
　焼結プロセスの制御装置１０は実績値及び目標値を取得する（ステップＳ１）。第１の予測部１２は、物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値を求める（ステップＳ２、第１の予測ステップ）。第２の予測部１３は、物理モデルを用いて特定操作変数が変更された場合の将来の制御変数の第２の予測値を求める（ステップＳ３、第２の予測ステップ）。ステップ応答算出部１４は、第１の予測値及び第２の予測値に基づいて特定操作変数についてのステップ応答を算出する（ステップＳ４、ステップ応答算出ステップ）。操作量算出部１５は、第１の予測値と、特定操作変数についてのステップ応答とに基づく制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように、特定操作変数の操作量を算出する（ステップＳ５、操作量算出ステップ）。ガイダンス操作量提示部１６は、算出された特定操作変数の操作量をガイダンス操作量として提示する（ステップＳ６、ガイダンス操作量提示ステップ）。
　図１２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。焼結操業ガイダンスシステムは、操業データサーバ６０と、焼結プロセスの制御装置１０と、端末装置３０Ａと、を備えて構成され得る。ここで、図１２の例において、操業データサーバ６０は焼結プロセスの各機器から取得した操業データと焼結プロセスの操業管理目標値を保存するデータベースを備える。また、図１２の例において、焼結プロセスの制御装置１０は、操業データサーバ６０及び端末装置３０Ａとネットワーク経由で通信可能なサーバコンピュータである焼結プロセス制御演算サーバ１０Ａで実現されている。焼結プロセス制御演算サーバ１０Ａは、図１０と同様に、記憶部１１と、第１の予測部１２と、第２の予測部１３と、ステップ応答算出部１４と、操作量算出部１５と、ガイダンス操作量提示部１６と、を備える。また、焼結プロセス制御演算サーバ１０Ａは、さらに操作量送信部１７を備える。操作量送信部１７は、操作量算出部１５によって算出された特定操作変数の操作量又はオペレータによって修正された特定操作変数の操作量を焼結プロセスの各機器に送信する。ここで、オペレータによって修正された特定操作変数の操作量は、端末装置３０Ａから得られる。端末装置３０Ａは、ガイダンス操作量表示部３１と、操作量変更入力部３２と、操作量変更入力送信部３３と、を備える。ガイダンス操作量表示部３１は、焼結プロセス制御演算サーバ１０Ａからガイダンス操作量を取得して表示する。ガイダンス操作量は、操作量算出部１５によって算出された特定操作変数の操作量を含み、ガイダンス操作量提示部１６から出力される。操作量変更入力部３２は、オペレータによる特定操作変数の操作量の変更入力を取得する。操作量変更入力部３２は、例えば端末装置３０Ａが備えるタッチパネルなどで実現されてよい。操作量変更入力送信部３３は、特定操作変数の操作量の変更入力を焼結プロセス制御演算サーバ１０Ａに送信する。操作量変更入力送信部３３は、オペレータによる変更がない場合に、変更がないことを示す信号を焼結プロセス制御演算サーバ１０Ａに送信してよい。操作量送信部１７は、オペレータによる修正後の特定操作変数の操作量を焼結プロセスの各機器に送信するが、変更がないことを示す信号を取得した場合に、操作量算出部１５によって算出された特定操作変数の操作量を送信してよい。
　以上のように、本実施形態に係る焼結プロセスの制御方法（操業ガイダンス方法）、焼結鉱の製造方法、焼結プロセスの制御装置１０（操業ガイダンス装置）、焼結操業ガイダンスシステムはプロセスの時間遅れを考慮した適切な操業アクションを提示可能である。また、本実施形態に係る端末装置３０Ａは、プロセスの時間遅れを考慮した適切な操業アクションを提示するために用いられる。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、焼結原料の温度分布（ヒートパターン）の特徴量を目標値近傍に保つことができるため、焼結鉱の製造におい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１０に示される焼結プロセスの制御装置１０の構成は一例である。焼結プロセスの制御装置１０は、図１０に示す構成要素の全てを含まなくてよい。また、焼結プロセスの制御装置１０は、図１０に示す以外の構成要素を備えてよい。例えば、焼結プロセスの制御装置１０は、さらに表示部３０を備える構成であってよい。また、予め算出されて記憶部１１に記憶されたステップ応答が利用される場合に、図１１のフローチャートにおいて、第２の予測ステップ（ステップＳ３）及びステップ応答算出ステップ（ステップＳ４）が省略されてよい。
　また、上記の実施形態において、算出された操作量がガイダンス操作量として提示されて、オペレータの最終決定を経て焼結プロセスに反映され、このような操業ガイダンスが焼結鉱を製造する製造方法の一部として実行されるとして説明した。ここで、焼結プロセスの制御装置１０は、算出した特定操作変数の操作量を、焼結鉱を製造する設備に直接的に出力して、設備によって自動的に操作変数が更新されてよい。つまり、オペレータに対する操業ガイダンスを経ることなく、本実施形態に係る返鉱率制御方法における特定操作変数の操作量の算出が、焼結鉱を製造する製造方法の一部として実行されてよい。ここで、特定操作変数の操作量が出力される設備は、例えば焼結機又は焼結プロセスを管理するプロセスコンピュータであってよい。設備によって自動的に操作変数が更新される構成の場合、オペレータを介することなく操業の実施が可能となるため、オペレータは操作量決定業務から解放され、高品位の焼結鉱を安定製造するためのプロセス全体の監視業務に専念できる。
　１０　焼結プロセスの制御装置
　１０Ａ　焼結プロセス制御演算サーバ
　１１　記憶部
　１２　第１の予測部
　１３　第２の予測部
　１４　ステップ応答算出部
　１５　操作量算出部
　１６　ガイダンス操作量提示部
　１７　操作量送信部
　３０　表示部
　３０Ａ　端末装置
　３１　ガイダンス操作量表示部
　３２　操作量変更入力部
　３３　操作量変更入力送信部
　６０　操業データサーバ

Claims (13)

  1. 　焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布を含む焼結プロセスの状態を計算可能な物理モデルを用いて、前記焼結プロセスを制御する焼結プロセスの制御方法であって、
    　前記物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値を求める第１の予測ステップと、
    　前記第１の予測値と、前記操作変数の一部である特定操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答とに基づく前記制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように、前記特定操作変数の操作量を算出する操作量算出ステップと、を含む、焼結プロセスの制御方法。
  2. 　前記物理モデルを用いて前記特定操作変数が変更された場合の将来の前記制御変数の第２の予測値を求める第２の予測ステップと、
    　前記第１の予測値及び前記第２の予測値に基づいて前記特定操作変数についてのステップ応答を算出するステップ応答算出ステップと、を含む、請求項１に記載の焼結プロセスの制御方法。
  3. 　前記制御変数は、前記焼結原料の温度分布の特徴量である、請求項１又は２に記載の焼結プロセスの制御方法。
  4. 　前記制御変数はＢＲＰ又はＢＴＰである、請求項３に記載の焼結プロセスの制御方法。
  5. 　前記操作量算出ステップは、前記偏差に対応する項と前記特定操作変数の操作量に対応する項とを有する評価関数が最小化又は最大化するように、前記特定操作変数の操作量を算出する、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制御方法。
  6. 　前記特定操作変数は、パレットスピード、ベッド下流量、凝結材比及び原料水分割合のうち少なくとも１つを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の焼結プロセスの制御方法。
  7. 　請求項１から６のいずれか一項に記載の焼結プロセスの制御方法で算出された前記特定操作変数の操作量をガイダンス操作量として提示するガイダンス操作量提示ステップを含む、操業ガイダンス方法。
  8. 　請求項７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。
  9. 　請求項１から６のいずれか一項に記載の焼結プロセスの制御方法で算出された前記特定操作変数の操作量を用いて焼結鉱を製造する、焼結鉱の製造方法。
  10. 　焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布を含む焼結プロセスの状態を計算可能な物理モデルを用いて、前記焼結プロセスを制御する焼結プロセスの制御装置であって、
    　前記物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値を求める第１の予測部と、
    　前記第１の予測値と、前記操作変数の一部である特定操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答とに基づく前記制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように、前記特定操作変数の操作量を算出する操作量算出部と、を備える、焼結プロセスの制御装置。
  11. 　請求項１０に記載の焼結プロセスの制御装置によって算出された前記特定操作変数の操作量をガイダンス操作量として提示するガイダンス操作量提示部を備える、操業ガイダンス装置。
  12. 　操業データサーバと、焼結プロセスの制御装置と、端末装置と、を備える焼結操業ガイダンスシステムであって、
    　前記操業データサーバは、焼結プロセスの各機器から取得した操業データと前記焼結プロセスの操業管理目標値を保存するデータベースを備え、
    　前記焼結プロセスの制御装置は、
    　　焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布を含む焼結プロセスの状態を計算可能な物理モデルを用いて、現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値を求める第１の予測部と、
    　　前記第１の予測値と、前記操作変数の一部である特定操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答とに基づく前記制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように、前記特定操作変数の操作量を算出する操作量算出部と、
    　　前記特定操作変数の操作量を含むガイダンス操作量を出力するガイダンス操作量提示部と、
    　　前記操作量算出部によって算出された前記特定操作変数の操作量又はオペレータによって修正された前記特定操作変数の操作量を前記焼結プロセスの各機器に送信する操作量送信部と、を備え、
    　前記端末装置は、
    　　前記焼結プロセスの制御装置から前記ガイダンス操作量を取得して表示するガイダンス操作量表示部と、
    　　前記オペレータによる前記特定操作変数の操作量の変更入力を取得する操作量変更入力部と、
    　　前記変更入力を前記焼結プロセスの制御装置に送信する操作量変更入力送信部と、を備える、焼結操業ガイダンスシステム。
  13. 　焼結プロセスの制御装置から、特定操作変数の操作量を含むガイダンス操作量を取得して表示するガイダンス操作量表示部と、
    　オペレータによる特定操作変数の操作量の変更入力を取得する操作量変更入力部と、
    　前記変更入力を前記焼結プロセスの制御装置に送信する操作量変更入力送信部と、を備え、
    　前記特定操作変数の操作量は、前記焼結プロセスの制御装置によって、焼結機内の機長方向及び厚み方向の焼結原料の温度分布を含む焼結プロセスの状態を計算可能な物理モデルを用いて求められる、現在の操作変数が保持された場合の将来の制御変数の第１の予測値と、前記操作変数の一部である特定操作変数が単位量だけ変更された場合のステップ応答とに基づく前記制御変数の重ね合わせ予測値と目標値との偏差が低減するように算出される、端末装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6223940A (ja) * 1985-07-24 1987-01-31 Kobe Steel Ltd 連続焼結機における焼結制御方法
JP2006307259A (ja) * 2005-04-27 2006-11-09 Jfe Steel Kk 焼結機のパレットスピード制御方法
JP2013044491A (ja) * 2011-08-25 2013-03-04 Nippon Steel & Sumitomo Metal Corp 焼結プロセス操業状態監視装置、焼結プロセス操業状態監視方法、及びコンピュータプログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6223940A (ja) * 1985-07-24 1987-01-31 Kobe Steel Ltd 連続焼結機における焼結制御方法
JP2006307259A (ja) * 2005-04-27 2006-11-09 Jfe Steel Kk 焼結機のパレットスピード制御方法
JP2013044491A (ja) * 2011-08-25 2013-03-04 Nippon Steel & Sumitomo Metal Corp 焼結プロセス操業状態監視装置、焼結プロセス操業状態監視方法、及びコンピュータプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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