JP7064598B2 - Blast furnace operation status evaluation system and method - Google Patents
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Description
本発明は、高炉操業状況評価システム及び方法に関する。 The present invention relates to a blast furnace operation status evaluation system and method.
高炉操業状況を評価するために、高炉の羽口などを介して撮影した画像データを分析して炉内の状況を判断するか、又は操業データをモニタリングして炉内の状況を判断しようとする試みがなされている。 In order to evaluate the operation status of the blast furnace, either analyze the image data taken through the tuyere of the blast furnace to determine the condition inside the furnace, or monitor the operation data to determine the condition inside the furnace. Attempts have been made.
しかし、従来は、操業者が単に画像データを介して高炉の燃焼性又は炉況を定性的に判断するか、又は画像データの輝度分析を介して炉内の状況を判断するにとどまった。 However, in the past, the operator has only qualitatively judged the combustibility or the furnace condition of the blast furnace through the image data, or judged the situation in the furnace through the brightness analysis of the image data.
これに関連して、特開2015-52148号公報(公開日:2015.03.19)には、溶鉱炉の操業状況の判定に基づいた制御方法が開示されている。 In this regard, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-52148 (publication date: 2015.03.19) discloses a control method based on determination of the operating status of the blast furnace.
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、羽口の画像データを基に羽口の燃焼性状態を定量的に評価し、これに基づいて、高炉操業状況を統合的に評価するための高炉操業状況評価システム及び高炉操業状況評価方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above-mentioned conventional problems, and an object of the present invention is to quantitatively evaluate the flammability state of the tuyere based on the image data of the tuyere, and based on this. , To provide a blast furnace operation status evaluation system and a blast furnace operation status evaluation method for comprehensively evaluating the blast furnace operation status.
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による高炉操業状況評価システムは、高炉に備えられた複数の羽口のそれぞれに対応した羽口別画像データを獲得する画像獲得部と、前記画像獲得部によって獲得された前記羽口別画像データを収集する画像収集部と、前記羽口別画像データを用いて人工知能をベースに各羽口別燃焼状態を分類する羽口燃焼状態判断部と、前記羽口燃焼状態判断部によって分類された羽口別燃焼状態の分類結果を用いて羽口別燃焼状態指数を生成する羽口燃焼状態指数生成部と、前記羽口別燃焼状態指数に基づいて統合燃焼状態指数を生成する統合評価部と、を含むことを特徴とする。 The blast furnace operation status evaluation system according to one aspect of the present invention, which has been made to achieve the above object, includes an image acquisition unit for acquiring image data for each tuyere corresponding to each of a plurality of tuyere provided in the blast furnace, and the above-mentioned image acquisition unit. An image collection unit that collects the image data for each tuyere acquired by the image acquisition unit, and a tuyere combustion state determination unit that classifies the combustion state for each tuyere based on artificial intelligence using the image data for each tuyere. And, the tuyere combustion state index generator that generates the tuyere combustion state index using the classification result of the tuyere-specific combustion state classified by the tuyere combustion state determination unit, and the tuyere combustion state index. It is characterized by including an integrated evaluation unit that generates an integrated combustion state index based on the above.
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様による高炉操業状況評価方法は、高炉に備えられた複数の羽口のそれぞれに対応した羽口別画像データを収集する段階と、前記羽口別画像データを用いて人工知能をベースに各羽口別燃焼状態を分類する段階と、羽口別燃焼状態の分類結果を用いて羽口別燃焼状態指数を生成する段階と、前記羽口別燃焼状態指数に基づいて統合燃焼状態指数を生成する段階と、を含むことを特徴とする。 The blast furnace operation status evaluation method according to one aspect of the present invention, which has been made to achieve the above object, includes a stage of collecting image data for each tuyere corresponding to each of a plurality of tuyere provided in the blast furnace, and the tuyere. The stage of classifying the combustion state for each tuyere based on artificial intelligence using different image data, the stage of generating the combustion state index for each tuyere using the classification result of the combustion state for each tuyere, and the stage for each tuyere. It is characterized by including a step of generating an integrated combustion state index based on the combustion state index.
本発明によれば、羽口画像データを用いて、ディープラーニングをベースに羽口燃焼状態を分類することができ、羽口燃焼状態の分類結果に加えて羽口画像データの分析結果及び高炉操業データの分析結果をさらに活用することで、各羽口別に羽口燃焼状態指数を抽出するとともに、高炉操業状況を統合的に評価及び制御することができる。 According to the present invention, the tuyere combustion state can be classified based on deep learning by using the tuyere image data, and in addition to the classification result of the tuyere combustion state, the analysis result of the tuyere image data and the blast furnace operation. By further utilizing the analysis results of the data, the tuyere combustion state index can be extracted for each tuyere, and the operating status of the blast furnace can be evaluated and controlled in an integrated manner.
これにより、高炉燃焼性及び炉況を定量的に評価することにより、安定した高炉操業を可能にし、且つ生産性を向上させることができる。 As a result, stable blast furnace operation can be enabled and productivity can be improved by quantitatively evaluating the blast furnace combustibility and the furnace condition.
以下、図面を参照しながら、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を容易に実施することができるように好ましい実施形態について詳細に説明する。但し、本発明の好ましい実施形態を詳細に説明するにあたり、関連した公知の機能又は構成に関する具体的な説明が本発明の要旨を曖昧にする可能性があると判断される場合にはその詳細な説明を省略する。また、類似した機能及び作用をする部分に対しては、図面全体にわたって同一の符号を用いる。 Hereinafter, preferred embodiments will be described in detail so that a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention belongs can easily carry out the present invention with reference to the drawings. However, in explaining the preferred embodiments of the present invention in detail, if it is determined that a specific description of the related known function or configuration may obscure the gist of the present invention, the details thereof may be obscured. The explanation is omitted. In addition, the same reference numerals are used throughout the drawings for parts having similar functions and functions.
また、明細書全体にわたって、ある部分が他の部分に「連結」されているとき、これは「直接的に連結」される場合だけでなく、その中間に他の素子を挟んで「間接的に連結」される場合も含む。尚、ある構成要素を「含む」とは、特に記載しない限り、他の構成要素を除外するのではなく、他の構成要素をさらに含み得る。 Also, throughout the specification, when one part is "connected" to another, this is not only "directly connected", but also "indirectly" with another element in between. Including the case of "consolidation". It should be noted that the term "includes" a certain component does not exclude other components, but may further include other components, unless otherwise specified.
図1は、本発明の一実施形態による高炉操業状況評価システムの構成図である。 FIG. 1 is a block diagram of a blast furnace operation status evaluation system according to an embodiment of the present invention.
図1に示すように、本発明の一実施形態による高炉操業状況評価システム100は、画像獲得部110、画像収集部120、羽口燃焼状態判断部130、羽口燃焼状態指数生成部140、操業情報収集部150、統合評価部160、及び炉況制御部170を含んで構成される。
As shown in FIG. 1, the blast furnace operation
画像獲得部110は、高炉10に備えられた各羽口11別に画像データを獲得する。
The
例えば、画像獲得部110は、それぞれの羽口11に設けられた複数のカメラを含み、それぞれのカメラを介して各羽口別画像データをリアルタイムで(例えば、ms単位)獲得する。
For example, the
画像収集部120は、画像獲得部110によって獲得された各羽口別画像データを収集する。
The
例えば、画像収集部120は、画像獲得部110に含まれた複数のカメラから各羽口別にリアルタイムで獲得された画像データを収集する。
For example, the
また、画像収集部120は、収集された画像データを羽口番号やデータ獲得時間などを含む収集環境情報にマッピングする。
Further, the
画像収集部120によってマッピングが完了した画像データは、高炉操業状況評価システム100に備えられたデータ記憶部(図示せず)に格納されるか、又は羽口燃焼状態判断部130にリアルタイムで伝達される。
The image data whose mapping is completed by the
羽口燃焼状態判断部130は、画像収集部120から伝達された各羽口別画像データを用いて各羽口別に燃焼状態を分類するためのものであって、AIベース判断部131及び画像処理ベース判断部132を含んで構成される。
The tuyere combustion
AIベース判断部131は、各羽口別画像データを用いて人工知能をベースに各羽口別に燃焼状態を分類する。例えば、AIベース判断部131は、ディープラーニングをベースに各羽口別燃焼状態を分類する。
The AI-based
一実施形態によると、AIベース判断部131は、1次的に各羽口別画像データを用いて、CNN(Convolutional Neural Network)をベースに各羽口別燃焼状態を分類する。
According to one embodiment, the AI-based
必要に応じて、AIベース判断部131は、1次的に分類された各羽口別燃焼状態の分類結果を時系列に蓄積した結果に基づいて、羽口燃焼状態の分類を確定することで、燃焼状態の分類の整合性をさらに向上させる。
If necessary, the AI-based
AIベース判断部131によって羽口燃焼状態を分類及び確定する概念を、図2~図4を参照してより具体的に説明する。
The concept of classifying and determining the tuyere combustion state by the AI-based
図2は、本発明の一実施形態により、ディープラーニングをベースに1次的に羽口燃焼状態を分類する概念を説明する図である。 FIG. 2 is a diagram illustrating a concept of primary classification of tuyere combustion states based on deep learning according to an embodiment of the present invention.
図2を参照すると、AIベース判断部131は、各羽口別に獲得された第1羽口画像~第N羽口画像データ(21~2N)に対して、それぞれ画像ディープラーニング、例えば、CNNをベースに燃焼状態を分類して、第1羽口燃焼状態の分類~第N羽口燃焼状態の分類(21’~2N’)の結果を獲得する。ここで、Nは羽口の数を意味する。
Referring to FIG. 2, the AI-based
図3及び図4は、本発明の一実施形態により、ディープラーニングをベースに1次的に分類した結果を、時系列に蓄積した結果に基づいて、羽口燃焼状態の分類を確定する概念を説明する図である。 3 and 4 show the concept of determining the classification of the tuyere combustion state based on the results accumulated in time series from the results of primary classification based on deep learning according to the embodiment of the present invention. It is a figure explaining.
先ず、図3を参照すると、AIベース判断部131は、各羽口別に1次的に分類された燃焼状態の分類の結果を時系列に蓄積した結果として、すなわち、第1羽口燃焼状態の分類(31-1、31-2、31-3)、第2羽口燃焼状態の分類(32-1、32-2、32-3)、及び第N羽口燃焼状態の分類(3N-1、3N-2、3N-3)に基づいて、各羽口別に羽口燃焼状態の分類を確定し、確定された羽口燃焼状態の分類結果(31’~33’)を獲得する。
First, referring to FIG. 3, the AI-based
本実施形態において、いずれかの燃焼状態の分類が予め設定された回数以上発生した場合、羽口燃焼状態の分類を確定するために任意の時間期間(t-1~t+1)の間に1次的に分類された複数の燃焼状態の分類の結果が、該当燃焼状態の分類として確定される。これにより、羽口燃焼状態の分類の精度をより向上させることができる。 In the present embodiment, when any of the combustion state classifications occur more than a preset number of times, the primary is performed during an arbitrary time period (t-1 to t + 1) in order to determine the tuyere combustion state classification. The result of the classification of a plurality of combustion states classified as above is determined as the classification of the corresponding combustion state. Thereby, the accuracy of classification of the tuyere combustion state can be further improved.
次に、図4を参照すると、AIベース判断部131は、各羽口別に1次的に分類された燃焼状態の分類の結果を時系列に蓄積した結果として、すなわち、第1羽口燃焼状態の分類(41-1、41-2、41-3)、第2羽口燃焼状態の分類(42-1、42-2、42-3)、及び第N羽口燃焼状態の分類(4N-1、4N-2、4N-3)に対して、画像時系列ディープラーニングをベースに各羽口別に羽口燃焼状態の分類を確定し、確定された羽口燃焼状態の分類結果(41’~43’)を獲得する。
Next, referring to FIG. 4, the AI-based
例えば、AIベース判断部131は、任意の時間期間(t-1~t+1)の間に各羽口別に1次的に分類された複数の燃焼状態の分類結果を用いることで、RNN(Recurrent Neural Network)又はRCNN(Recurrent Convolutional Neural Network)をベースに各羽口別に羽口燃焼状態の分類を確定する。
For example, the AI-based
羽口の燃焼状態は、時間の流れに伴う連続性を有して変化するため、任意の一時点の状態だけで羽口の燃焼状態を判断するには精度が低下する可能性がある。 Since the burning state of the tuyere changes with continuity with the passage of time, the accuracy of determining the burning state of the tuyere may be lowered only by the state at an arbitrary time point.
したがって、本実施形態によると、時間的流れに伴う羽口の燃焼状態の変化を総合的に評価して羽口の燃焼状態の分類を確定するために、画像時系列ディープラーニングを適用して、羽口燃焼状態の分類の精度をさらに向上させることができる。 Therefore, according to the present embodiment, in order to comprehensively evaluate the change in the combustion state of the tuyere with time and to determine the classification of the combustion state of the tuyere, image time series deep learning is applied. The accuracy of tuyere combustion state classification can be further improved.
一方、図3及び図4に示すように、時系列に蓄積した結果に基づいて羽口燃焼状態の分類を確定するにあたり、1次的に分類した結果を蓄積する時間期間(例えば、t-1~t+1)及び該当時間期間の開始時点(t-1)に応じて、分類の精度に影響を与える可能性もある。 On the other hand, as shown in FIGS. 3 and 4, in determining the classification of the tuyere combustion state based on the results accumulated in time series, the time period for accumulating the primary classification results (for example, t-1). Depending on ~ t + 1) and the start time point (t-1) of the corresponding time period, the accuracy of classification may be affected.
一実施形態によると、初期遂行時には、該当羽口燃焼状態の分類が最初に感知された時点を皮切りに、ユーザーによって設定された時間期間の間に1次的に分類した結果を蓄積して羽口燃焼状態の分類を確定する。 According to one embodiment, at the time of initial execution, the results of the primary classification are accumulated during the time period set by the user, starting from the time when the classification of the corresponding tuyere combustion state is first detected, and the feathers are accumulated. Confirm the classification of the mouth burning state.
また、羽口燃焼状態の分類の確定結果が累積されると、羽口燃焼状態の分類が最初に感知された時点から羽口燃焼状態の分類が他の状態に遷移する時点までの経過時間情報に応じて上述した時間期間を調整することにより、分類の精度をさらに向上させることができる。 In addition, when the confirmed results of the tuyere combustion state classification are accumulated, the elapsed time information from the time when the tuyere combustion state classification is first detected to the time when the tuyere combustion state classification transitions to another state. By adjusting the time period described above according to the above, the accuracy of classification can be further improved.
AIベース判断部131によって分類される羽口の燃焼状態は、例えば、燃焼状態正常、燃焼状態不良、微粉炭未吹込、未還元溶融物落下(生鉱落下)、コークス旋回などを含む。ここで、微粉炭未吹込とは、微粉炭が吹き込まれるか否かを判断することを意味し、未還元溶融物落下(生鉱落下)とは、炉の上部で還元される必要のある原料が未還元のまま落下する未還元原料溶融物が落下するか否かを判断することを意味し、コークス旋回とは、炉の中部においてコークスが旋回するか否かを判断することを意味する。
The combustion state of the tuyere classified by the AI-based
画像処理ベース判断部132は、各羽口別画像データに対する画像処理を介して羽口設備を診断するとともに、羽口燃焼状態を判断する。
The image processing
一実施形態によると、画像処理ベース判断部132は、各羽口別画像データに対する画像処理を介して羽口の曲損有無、羽口付着物有無、羽口詰まり、ランス曲げ、又はバーニングなどを含む羽口設備異常状態を判断する。
According to one embodiment, the image processing
また、画像処理ベース判断部132は、各羽口別画像データに対する画像処理を介して燃焼面積及び燃焼の明るさ(すなわち、輝度)を抽出する。
Further, the image processing
尚、画像処理ベース判断部132は、燃焼状態が正常である場合には、各羽口別画像データに対する画像処理を介して微粉炭流量を判別する。
When the combustion state is normal, the image processing
画像処理ベース判断部132における各羽口別画像データに対する画像処理のために、当業者に公知された多様な画像処理技法が適用され、これについての具体的な説明は省略する。
Various image processing techniques known to those skilled in the art are applied for image processing on the image data for each tuyere in the image processing
上述したAIベース判断部131及び画像処理ベース判断部132による判断は、並列的に行われ得る。
The determination by the AI-based
羽口燃焼状態判断部130によって分類された各羽口別燃焼状態の分類結果及び羽口設備診断の結果は、各羽口別画像データ及び収集環境情報とともにマッピングされて格納及び管理される。
The classification result of the combustion state for each tuyere and the result of the tuyere equipment diagnosis classified by the tuyere combustion
羽口燃焼状態指数生成部140は、羽口燃焼状態判断部130によって分類された各羽口別燃焼状態の分類結果を用いることにより、各羽口別に燃焼状態指数を生成する。
The tuyere combustion state
一実施形態によると、羽口燃焼状態指数生成部140によって生成される各羽口別の燃焼状態指数は、燃焼状態不良指数、微粉炭未吹込指数、未還元溶融物落下(生鉱落下)指数、コークス旋回指数、燃焼状態レベル指数、微粉炭流量指数、羽口燃焼帯(Raceway)指数などを含む。
According to one embodiment, the combustion state index for each tuyere generated by the tuyere combustion
例えば、羽口燃焼状態指数生成部140は、予め設定された期間ごとに羽口燃焼状態判断部130による各羽口別燃焼状態の分類結果に基づいて、任意の分類結果が発生した回数をカウントし、該当期間別にカウントされた回数に応じて点数化することで、関連指数を生成する。
For example, the tuyere combustion state
また、羽口燃焼状態指数生成部140は、燃焼状態レベル指数に対しては、羽口燃焼状態判断部130によって抽出された燃焼面積及び燃焼の明るさ(すなわち、輝度)に応じて点数化し、予め設定された期間中に計算された点数を総合して燃焼状態レベル指数を生成する。ここで、燃焼状態レベル指数を生成するために用いられる基準情報は、管理者による入力信号に応じて更新される。これにより、更新された基準情報がリアルタイムで反映されて、高炉の状況が反映された指数情報を生成する。
Further, the tuyere combustion state
また、羽口燃焼状態指数生成部140は、羽口燃焼状態判断部130によって判断された羽口設備診断結果を点数化して羽口設備異常指数を生成する。ここで、羽口設備異常指数は、羽口曲損指数、羽口付着物指数、羽口詰まり指数、ランス損傷指数などを含む。
Further, the tuyere combustion state
操業情報収集部150は、高炉操業中に生成される操業情報をリアルタイムで収集するためのものである。ここで、操業情報は、例えば、高炉炉体温度、圧力、冷却水の流量などを含む。
The operation
操業情報収集部150によってリアルタイムで収集される操業情報は、上述した羽口燃焼状態指数生成部140によって生成された羽口燃焼状態指数情報にマッピングされて格納及び管理される。
The operation information collected in real time by the operation
統合評価部160は、羽口燃焼状態指数生成部140によって各羽口別に生成された羽口燃焼状態指数情報、及び操業情報収集部150によって収集された操業情報に基づいて高炉の円周方向に統合的に評価する。
The integrated
一実施形態によると、統合評価部160は、羽口燃焼状態指数生成部140により、各羽口別に生成された羽口燃焼状態指数情報を総合的に評価して統合燃焼状態指数を生成する。例えば、統合燃焼状態指数は、統合燃焼状態不良指数、統合微粉炭未吹込指数、統合未還元溶融物落下(生鉱落下)指数などのように、各羽口別に生成された羽口燃焼状態指数に1:1でマッチングされる統合燃焼状態指数を含み得る。
According to one embodiment, the integrated
また、統合評価部160は、各羽口別に生成された羽口燃焼帯(raceway)指数に基づいて、円周バランス指数を生成する。
Further, the integrated
また、統合評価部160は、各羽口別に生成された羽口設備異常指数に基づいて、統合羽口設備異常指数を生成する。
Further, the integrated
炉況制御部170は、羽口燃焼状態指数生成部140によって各羽口別に生成された羽口燃焼状態指数情報、又は統合評価部160によって生成された統合燃焼状態指数に基づいて、微粉炭吹込制御、N2パージ制御、及び高炉装入物制御のうちの少なくとも一つを行うことで高炉炉況を制御する。
The furnace
一実施形態によると、炉況制御部170は、任意の羽口に対する微粉炭未吹込指数が予め設定された基準値を超えた場合、微粉炭吹込制御を行う。
According to one embodiment, the furnace
また、炉況制御部170は、任意の羽口領域において生鉱落下が発生し、未還元溶融物落下指数が予め設定された基準値を超えた場合、高炉装入物制御を行う。
Further, the furnace
他の実施形態によると、炉況制御部170は、統合燃焼状態指数又は円周バランス指数情報に基づいて、複数の羽口に対して統合的に制御を行う。
According to another embodiment, the furnace
例えば、炉況制御部170は、任意の一方向にのみ生鉱落下が発生した場合には、装入物分布を変更して装入物が落下する方向を変更するなどのように高炉装入物を制御する。
For example, when the raw ore falls in only one direction, the furnace
図1を参照して上述した高炉操業状況評価システム100は、入力データに人工知能アルゴリズムを適用して画像処理を行い、各種指数の演算が可能な処理装置と、高炉制御を行う制御装置との組み合わせによって具現される。
The blast furnace operation
図5は、本発明の他の実施形態による高炉操業状況評価方法のフローチャートである。 FIG. 5 is a flowchart of a blast furnace operation status evaluation method according to another embodiment of the present invention.
図5に示すように、本発明の他の実施形態による高炉操業状況評価方法によると、画像獲得部110及び画像収集部120により、高炉に備えられた各羽口別に画像データをリアルタイムで収集する(S510)。
As shown in FIG. 5, according to the blast furnace operation status evaluation method according to another embodiment of the present invention, the
次に、羽口燃焼状態判断部130により、各羽口別画像データを用いて、各羽口の燃焼状態を分類する(S520)。具体的には、AIベース判断部131により、各羽口別画像データを用いて人工知能をベースに1次的に羽口燃焼状態を分類した後(S521)、分類結果に基づいて羽口燃焼状態の分類を確定する(S522)。また、これと並列的に、画像処理ベース判断部132により、各羽口別画像データに対する画像処理を介して各羽口の燃焼状態を分類するとともに、羽口設備を診断する(S525)。
Next, the tuyere combustion
その後、羽口燃焼状態指数生成部140により、各羽口別燃焼状態の分類結果に基づいて羽口別燃焼状態指数を生成し(S530)、統合評価部160により、生成された羽口別燃焼状態指数に基づいて高炉の操業状況を円周方向に統合的に評価する(S540)。
After that, the tuyere combustion state
続いて、炉況制御部170により、統合的に評価された操業状況に基づいて炉況を制御する(S550)。
Subsequently, the furnace
図5を参照して、上述した各段階の具体的な遂行方法は、図1~図4を参照して上述したとおりであるため、これについての重複説明は省略する。 Since the specific execution method of each step described above with reference to FIG. 5 is as described above with reference to FIGS. 1 to 4, duplicate description thereof will be omitted.
本発明は、上述した実施形態及び図面によって限定されない。本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者にとって、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲内で本発明による構成要素を置換、変形、及び変更することが可能である。 The invention is not limited by the embodiments and drawings described above. It is possible for a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention belongs to replace, modify, and change the components according to the present invention within the range not departing from the technical idea of the present invention.
10 高炉
11 羽口
100 高炉操業状況評価システム
110 画像獲得部
120 画像収集部
130 羽口燃焼状態判断部
131 AIベース判断部
132 画像処理ベース判断部
140 羽口燃焼状態指数生成部
150 操業情報収集部
160 統合評価部
170 炉況制御部
10
Claims (8)
前記画像獲得部によって獲得された前記羽口別画像データを収集する画像収集部と、
前記羽口別画像データを用いて人工知能をベースに各羽口別燃焼状態を分類する羽口燃焼状態判断部と、
前記羽口燃焼状態判断部によって分類された羽口別燃焼状態の分類結果を用いて羽口別燃焼状態指数を生成する羽口燃焼状態指数生成部と、
各羽口別に生成された前記羽口別燃焼状態指数に1:1でマッチングされて高炉の円周方向に統合的に評価するための統合燃焼状態指数を生成する統合評価部と、を含み、
前記羽口燃焼状態判断部は、
前記羽口別画像データを用いてディープラーニングをベースに各羽口別燃焼状態を分類するAIベース判断部を含み、
前記AIベース判断部は、ディープラーニングをベースに分類された羽口別燃焼状態の分類結果を予め設定された時間期間の間に時系列に蓄積した結果に基づいて羽口別燃焼状態の分類を確定し、前記羽口別燃焼状態の分類が最初に検出された時点から前記羽口別燃焼状態の分類が他の状態に遷移する時点までは経過時間情報に応じて前記時間期間を調整することを特徴とする高炉操業状況評価システム。 An image acquisition unit that acquires image data for each tuyere corresponding to each of the multiple tuyere provided in the blast furnace, and an image acquisition unit.
An image collection unit that collects image data for each tuyere acquired by the image acquisition unit, and an image collection unit.
A tuyere combustion state determination unit that classifies the combustion state for each tuyere based on artificial intelligence using the tuyere-specific image data, and
A tuyere combustion state index generation unit that generates a tuyere combustion state index using the classification results of the tuyere combustion state classification by the tuyere combustion state determination unit, and a tuyere combustion state index generation unit.
Includes an integrated evaluation unit that generates an integrated combustion state index for integrated evaluation in the circumferential direction of the blast furnace by matching 1: 1 with the combustion state index for each tuyere generated for each tuyere. ,
The tuyere combustion state determination unit is
It includes an AI-based judgment unit that classifies the combustion state for each tuyere based on deep learning using the tuyere-specific image data.
The AI-based judgment unit classifies the combustion state by tuyere based on the result of accumulating the classification result of the combustion state by tuyere classified based on deep learning in time series during a preset time period. The time period shall be adjusted according to the elapsed time information from the time when the classification of the combustion state by tuyere is first detected to the time when the classification of the combustion state by tuyere transitions to another state. A blast furnace operation status evaluation system featuring.
前記羽口別画像データに対する画像処理を介して羽口設備を診断し、羽口燃焼状態を判断する画像処理ベース判断部をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の高炉操業状況評価システム。 The tuyere combustion state determination unit is
The blast furnace operation status evaluation system according to claim 1 , further comprising an image processing-based determination unit that diagnoses the tuyere equipment through image processing for the tuyere-specific image data and determines the tuyere combustion state. ..
前記羽口別画像データを用いて人工知能をベースに各羽口別燃焼状態を分類する段階と、
羽口別燃焼状態の分類結果を用いて羽口別燃焼状態指数を生成する段階と、
各羽口別に生成された前記羽口別燃焼状態指数に1:1でマッチングされて高炉の円周方向に統合的に評価するための統合燃焼状態指数を生成する段階と、を含み、
前記羽口別燃焼状態を分類する段階は、
前記羽口別画像データを用いてディープラーニングをベースに各羽口別燃焼状態を分類する段階と、
前記ディープラーニングをベースに分類された羽口別燃焼状態の分類結果を予め設定された時間期間の間に時系列に蓄積した結果に基づいて羽口別燃焼状態の分類を確定する段階と、を含み、
前記予め設定された時間期間の間に時系列に蓄積した結果に基づいて羽口別燃焼状態の分類を確定する段階は、前記羽口別燃焼状態の分類が最初に検出された時点から前記羽口別燃焼状態の分類が他の状態に遷移する時点までは経過時間情報に応じて前記時間期間を調整することを特徴とする高炉操業状況評価方法。
At the stage of collecting image data for each tuyere corresponding to each of the multiple tuyere provided in the blast furnace,
The stage of classifying the combustion state of each tuyere based on artificial intelligence using the image data of each tuyere, and
The stage of generating the combustion state index by tuyere using the classification result of the combustion state by tuyere, and
It includes a step of generating an integrated combustion state index for integrated evaluation in the circumferential direction of the blast furnace by matching 1: 1 with the combustion state index for each tuyere generated for each tuyere .
The stage of classifying the combustion state by tuyere is
The stage of classifying the combustion state of each tuyere based on deep learning using the image data of each tuyere, and
The stage of determining the classification of the combustion state by tuyere based on the result of accumulating the classification result of the combustion state by tuyere classified based on the deep learning in time series during a preset time period. Including,
The step of determining the classification of the combustion state by tuyere based on the result accumulated in time series during the preset time period is from the time when the classification of the combustion state by tuyere is first detected. A method for evaluating a blast furnace operating condition , which comprises adjusting the time period according to the elapsed time information until the time when the classification of the combustion state by mouth transitions to another state .
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