JP4948304B2 - 高炉の溶銑温度予測方法 - Google Patents
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Description
(数1)
Yi=a1・Yi−1+a2・Yi−2+・・・+aM・Yi−M+
b1・Ui−L+b2・Ui−1−L+・・・+bN+1・Ui−N−L+
c1・Vi−L2+c2・Vi−1−L2+・・・+cK+1・Vi−K−L2+d ・・(A)
Yi:時刻iにおける溶銑温度の予測値
Ui:時刻iにおける衝風条件値
Vi:時刻iにおけるソリューションロスカーボン量
L、L2:むだ時間
a1、・・・、aM、b1、・・・、bN+1、c1、・・・、cK+1、d:モデル係数
(数2)
Yi’=e1・Yi−1’+f1・Ui−L+g1・Vi−L2+h ・・・(B)
Yi’:時刻iにおける溶銑温度の予測値
Ui:時刻iにおける衝風条件値
Vi:時刻iにおけるソリューションロスカーボン量
L、L2:むだ時間
e1、f1、g1、h:モデル係数
溶銑温度予測システム4は、データ蓄積部8からデータ取り込み部5に操業実績データを取り込む(S11)。次に、予測モデル構築部6において、定常状態時の操業実績データから定常状態予測モデルが構築される。このように、定常状態予測モデルは、データ蓄積工程により蓄積された定常状態時の操業データから構築されるため、定常状態時の操業状態を十分に反映したものとなる。
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Yi:時刻iにおける溶銑温度の予測値
Ui:時刻iにおける衝風条件値
Vi:時刻iにおけるソリューションロスカーボン量
L、L2:むだ時間
a1、・・・、aM、b1、・・・、bN+1、c1、・・・、cK+1、d:モデル係数
非定常状態予測モデルは、データ取り込み部5に取り込まれた(S11)操業実績データのうち、非定常状態時の操業実績データから構築される。このように、非定常状態予測モデルは、非定常状態予測モデル構築工程により、非定常状態時の操業データから構築されるため、非定常状態時の操業状態を十分に反映したものとなる。
Yi’=e1・Yi−1’+f1・Ui−L+g1・Vi−L2+h ・・・(B)
Yi’:時刻iにおける溶銑温度の予測値
Ui:時刻iにおける衝風条件値
Vi:時刻iにおけるソリューションロスカーボン量
L、L2:むだ時間
e1、f1、g1、h:モデル係数
次に、構築された定常状態予測モデル及び非定常状態予測モデルを用いた溶銑温度予測工程について説明する。図2(b)に示すように、溶銑温度予測工程は、まず、データ蓄積部8に蓄積された規定時間分の過去から現在に至る、溶銑温度、衝風条件値(U)、及びソリューションロスカーボン量(V)についての操業実績データをデータ取り込み部5に取り込む(S21)。そして、高炉2の操業状態が、定常状態及び非定常状態のうちのいずれの状態であるかを判別し(S22、操業状態判別工程)、定常状態予測モデル及び非定常状態予測モデルから溶銑温度の予測値を計算する(S23)。ここで、各予測モデルの次数M、N、及びK、ならびに、むだ時間L、L2は、実験、数値解析等により予め設定されているため、取り込みが必要な(規定時間分の)操業実績データ数は、定まっている。
Σ|Yiest−Yi’est|(i=1〜m) > ε ・・・(C)
ε:判別しきい値
(数4)
Uli < Ulval ・・・(D)
Uli:時刻iにおける送風量
Ulval:判別しきい値
Yri=αi・Yi’est+(1−αi)・Yiest ・・・(E)
αi=(1−β)・αi−1+β・|Yiest−Yi’est|/Δ ・・・(F)
Yri:時刻iにおける溶銑温度の予測値
αi:時刻iにおける重み
β:固定係数
Δ:固定定数
次に本発明に係る高炉の溶銑温度予測方法の他の実施形態について説明する。ここで、前記の特許文献1や特許文献2に記載された溶銑温度を予測する従来の手法は、高精度な動的モデルが得られることを想定しているため、高炉の操業条件の変化や高炉設備の経時変化が生じた場合に、溶銑温度の予測精度が低下する場合があった。一方、高炉の操業条件の変化や高炉設備の経時変化は定常的に起こるものである。したがって、溶銑温度の予測精度を適切に維持するためには、定常状態予測モデルや非定常状態予測モデルなどの溶銑温度の予測モデルを適宜更新(モデル学習)していくことが好ましい。
次に、データ取り込み部5に取り込んだ上記操業データから(A)式を用いて溶銑温度の予測値Y^iを計算する(S34)。その後、モデル更新部9において、衝風条件データの値に基づき学習タイミングか否かの判断を行う(S35)。本実施形態においては例として、衝風条件データのうち送風量データを用いて、前記した(D)式により学習タイミングの判別を行っている。送風量データUliの判別しきい値Ulvalは予め定めた数値を用いる。判別しきい値Ulvalの値は、例えば、過去の操業実績データを定常部と非定常部とに分けて、定常部の複数のデータから以下の(G)式のように送風量データUliの最小値を求め、その値を判別しきい値として用いる。
Ulval=mint(Ult) ・・・(G)
Y^’i=a’1・Y^’i−1+a’2・Y^’i−2+・・・+a’M・Y^’i−M+
b’1・U’i−L’+b’2・U’i−1−L’+・・・+b’N+1・U’i−N−L’+
c’1・V’i−L2’+c’2・V’i−1−L2’+・・・+c’K+1・V’i−K−L2’+
d’ ・・・(H)
Y^’i:推定モデル係数を用いた時刻iにおける溶銑温度の予測値
(数8)
Y^’’i=a1・Y^’’i−1+a2・Y^’’i−2+・・・+aM・Y^’’i−M+
b1・U’i−L+b2・U’i−1−L+・・・+bN+1・U’i−N−L+
c1・V’i−L2+c2・V’i−1−L2+・・・+cK+1・V’i−K−L2+
d’ ・・・(I)
Y^’’i:現状のモデル係数を用いた時刻iにおける溶銑温度の予測値
Enew=Σ(Y^’i−Yi)2 ・・・(J)
(数10)
Enow=Σ(Y^’’i−Yi)2 ・・・(K)
そして、予測モデルのモデルパラメータを更新した際には、溶銑温度の予測値の変化が緩やかに変化するように下記に示す指数平滑を適用する。まずは、更新モデルのパラメータ、操業実績データU’i(衝風条件)、およびV’i(ソリューションロスカーボン量)を用いて、以下の(L)式より、予測値Y^’’’iを計算する。
Y^’’’i=a’1・Y^’’’i−1+a’2・Y^’’’i−2+・・・+a’M・Y^’’’i−M+
b’1・Ui−L’+b’2・Ui−1−L’+・・・+b’N+1・Ui−N−L’+
c’1・Vi−L2’+c’2・Vi−1−L2’+・・・+c’K+1・Vi−K−L2’+
d’ ・・・(L)
Y^’’’i:更新後のモデル係数を用いた時刻iにおける溶銑温度の予測値
Y^ri=αt・Y^i+(1−αt)・Y^’’’i ・・・(M)
αt=(1−β)・αt−1+β・|Y^i−Y^’’’i|/Δ ・・・(N)
Y^ri:時刻iにおける溶銑温度の予測値
αt:時刻tにおける重み
β:固定係数
Δ:固定定数
5 データ取り込み部
6 予測モデル構築部
7 溶銑温度予測部
8 データ蓄積部
Claims (7)
- 高炉における送風温度、送風湿度、送風量、微粉炭吹き込み量、及び酸素富化量のうちの少なくともいずれかを含む衝風条件データの実績値と、少なくともソリューションロスカーボン量を含む外乱要因データの実績値と、溶銑温度の実績値と、を含む操業データに基づいて将来の溶銑温度を予測する高炉の溶銑温度予測方法であって、
前記操業データを蓄積するデータ蓄積工程と、
前記データ蓄積工程により蓄積された定常状態時の前記操業データから定常状態時の溶銑温度を予測する定常状態予測モデルを構築する定常状態予測モデル構築工程と、
前記定常状態予測モデルを低次元化したものであって、前記データ蓄積工程により蓄積された非定常状態時の前記操業データから非定常状態時の溶銑温度を予測する非定常状態予測モデルを構築する非定常状態予測モデル構築工程と、
構築された前記定常状態予測モデル及び前記非定常状態予測モデルから溶銑温度を予測する溶銑温度予測工程と、
を備えていることを特徴とする、高炉の溶銑温度予測方法。 - 前記溶銑温度予測工程は、高炉の操業状態が、定常状態及び非定常状態のうちのいずれの状態であるかを判別する操業状態判別工程を有し、
非定常状態時の溶銑温度の予測値は、前記溶銑温度予測工程において、前記定常状態予測モデルから求めた溶銑温度の予測値と、前記非定常状態予測モデルから求めた溶銑温度の予測値との加重平均を求めることで得られることを特徴とする、請求項1に記載の高炉の溶銑温度予測方法。 - 前記操業状態判別工程において、前記定常状態予測モデルから求めた溶銑温度の予測値と、前記非定常状態予測モデルから求めた溶銑温度の予測値との差の絶対値が、所定の判別しきい値より大きい場合、又は、前記データ蓄積工程により蓄積された前記送風量が、所定の判別しきい値より小さい場合、非定常状態であると判別することを特徴とする、請求項2に記載の高炉の溶銑温度予測方法。
- 前記定常状態予測モデルは、以下の(A)式により表されることを特徴とする、請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の高炉の溶銑温度予測方法。
(数1)
Yi=a1・Yi−1+a2・Yi−2+・・・+aM・Yi−M+
b1・Ui−L+b2・Ui−1−L+・・・+bN+1・Ui−N−L+
c1・Vi−L2+c2・Vi−1−L2+・・・+cK+1・Vi−K−L2+d ・・(A)
Yi:時刻iにおける溶銑温度の予測値
Ui:時刻iにおける衝風条件値
Vi:時刻iにおけるソリューションロスカーボン量
L、L2:むだ時間
a1、・・・、aM、b1、・・・、bN+1、c1、・・・、cK+1、d:モデル係数 - 前記非定常状態予測モデルは、以下の(B)式により表されることを特徴とする、請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の高炉の溶銑温度予測方法。
(数2)
Yi’=e1・Yi−1’+f1・Ui−L+g1・Vi−L2+h ・・・(B)
Yi’:時刻iにおける溶銑温度の予測値
Ui:時刻iにおける衝風条件値
Vi:時刻iにおけるソリューションロスカーボン量
L、L2:むだ時間
e1、f1、g1、h:モデル係数 - 高炉の操業条件の変化または高炉設備の経時変化に応じて、構築された前記定常状態予測モデル及び前記非定常状態予測モデルのうちの少なくともいずれか一方の予測モデルを更新するモデル学習工程を備えていることを特徴とする、請求項1に記載の高炉の溶銑温度予測方法。
- 前記モデル学習工程を行うタイミングを、前記衝風条件データの値に基づき定めることにより、当該モデル学習工程を非定常状態時に行うことを特徴とする、請求項6に記載の高炉の溶銑温度予測方法。
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