JP7135850B2 - 転炉吹錬制御装置、転炉吹錬制御方法およびプログラム - Google Patents
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Description
3(CaO)+5(FeO)+2[P]=(3CaO・P2O5)+5[Fe]
※()はスラグ内、[]は溶銑内を示す
上記の構成によれば、溶鋼中りん濃度の予測値を算出するための補正項の学習を逐次実行することができ、補正項に含まれる本質的なプロセス変動の影響とノイズとを区別することができる。また、補正項を多変量の状態空間モデルで表現することで、補正項の予測精度が向上する。従って、吹錬開始前の時点における溶鋼中りん濃度の予測精度を向上させることができる。
図1は、本発明の一実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図1に示されるように、精錬設備1は、転炉設備10と、計測制御装置20と、転炉吹錬制御装置30とを含む。このうち、転炉設備10は、転炉11と、上吹きランス12と、投入装置13とを含む。転炉設備10では、転炉11の炉口から挿入された上吹きランス12が溶銑111に供給する酸素ガスによって、一次精錬の脱炭処理が行われる。脱炭処理を経た溶銑111は、溶鋼112として次工程に送られる。また、脱炭処理では、溶銑111内のりんおよびケイ素も酸素ガス121、またはスラグ113に含まれる副原料と反応し、スラグ113中に取り込まれて安定化する。投入装置13は、スラグ113を構成する生石灰などを含む副原料131を転炉11内に投入する。なお、副原料131が粉体である場合は、上吹きランス12を用いて酸素ガス121とともに吹き込むことも可能である。
図2は、本発明の一実施形態に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。図示された工程は、転炉11における吹錬処理の開始前に実行される。図示された例では、まず、転炉吹錬制御装置30の溶鋼中りん濃度予測部321が、記憶部33から溶銑・副原料データ331および予測実績データ332を読み込む(ステップS11,S12)。ここで、補正項算出部322が、読み込まれた予測実績データ332に基づいて、溶鋼中りん濃度予測のための補正項βpを算出する(ステップS13)。次に、溶鋼中りん濃度予測部321は、算出された補正項βpを用いて溶鋼中りん濃度の予測値を算出する(ステップS14)。次に、媒溶材量修正部323が、目標データ333に含まれる溶鋼中りん濃度の目標値と、溶鋼中りん濃度予測部321によって算出された溶鋼中りん濃度の予測値とに基づいて媒溶材の投入量を修正する(ステップS15)。修正された投入量を含む制御信号は、通信部31を介して副原料投入制御装置23に送信される。その後、吹錬処理の初期において、修正された投入量に従って副原料投入制御装置23が副原料131として生石灰などの媒溶材を投入する。
本実施形態では、溶鋼中りん濃度(以下、[P](%)とも表記する)の時間変化が、以下の式(1)の一次反応式で表されるものとする。なお、[P]ini(%)は[P]の初期値(溶銑中りん濃度)、k(sec-1)は脱りん速度定数を表す。
カルマンフィルタは、対象プロセスのダイナミクスが線形の状態空間モデルに従う場合に、観測値からモデル内部の状態量を逐次的に推定する手法である。本実施形態では、式(4)における補正項βpの状態空間モデルが線形であると仮定しているため、カルマンフィルタの適用が可能である。カルマンフィルタは、以下の式(8)で表されるような線形ガウス状態空間モデルを対象にする。なお、xtは状態量ベクトル、ytは観測値ベクトル、Ftは時変のn×m行列、Gtは時変のn×1行列、Htは時変のn×m行列、Rnはn次元ベクトル空間を表す。
上述のように、本実施形態では、溶鋼中りん濃度の予測値を算出するための式(4)、式(6)および式(7)における補正項βp,βC,βTを状態空間モデルで表現し、この状態空間モデルに対してカルマンフィルタを適用することによって補正項βp,βC,βTを算出する。
図4~図7は、本発明の一実施形態における状態空間モデルの使用の効果について説明するためのグラフである。それぞれのグラフにおいて、溶鋼中りん濃度[P]の予測値および実測値は、いずれも中間サブランス測定の時点における値であり、従ってSL[P]calおよびSL[P]actと記載されている。なお、SL[P]calおよびSL[P]actの値はいずれも正規化されている。図4には、ケース0として、補正項βp,βC,βTをいずれも含まない上記の式(2)を用いて[P]を予測した場合の予測値SL[P]calと実測値SL[P]actとの関係が示されている。図5には、ケース1として、溶鋼中りん濃度[P]の補正項βpを含む上記の式(4)、および式(8)~式(15)を用い、式(14)および式(15)では補正項βpのみを導入して(補正項βC,βTは無視して)[P]を予測した場合の予測値SL[P]calと実測値SL[P]actとの関係が示されている。図6には、ケース2として、補正項βpに加えて補正項βCを含む上記の式(4)、式(6)、および式(8)~式(15)を用い、式(14)および式(15)では補正項βp,βC(補正項βTは無視して)[P]を予測した場合の予測値SL[P]calと実測値SL[P]actとの関係が示されている。図7には、ケース3として、補正項βp,βC,βTをすべて含む上記の式(4)、式(6)、式(7)、および式(8)~式(15)を用いて[P]を予測した場合の予測値SL[P]calと実測値SL[P]actとの関係が示されている。
上記のようにして補正項βp,βC,βTを導入して算出された溶鋼中りん濃度[P]の予測値を用いることによって、吹錬処理の初期に投入されるCaO含有副原料、具体的には生石灰などの媒溶材の投入量を適正化することができる。既に述べたように、転炉吹錬ではスタティック制御とダイナミック制御とを組み合わせた吹錬制御が行われている。本実施形態では、スタティック制御において、予め物質収支や熱収支に基づいた数式モデルなどを用いて決定された生石灰などの媒溶材の投入量を、補正項βp,βC,βTを含む[P]の予測値を用いて修正する。
Claims (8)
- 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および前記転炉に投入される副原料に関する副原料データを前記転炉における吹錬処理時の溶鋼中りん濃度に関連付ける関数に、前記転炉における過去の吹錬処理時の溶鋼中りん濃度の予測値および実績値を含む第1の予測実績データに基づいて学習される第1の補正項を加えることによって前記溶鋼中りん濃度の予測値を算出する予測値算出手段と、
前記第1の補正項および第2の補正項を表現する多変量の状態空間モデルを構築し、前記状態空間モデルに対してカルマンフィルタを適用することによって前記第1の補正項を算出する補正項算出手段と
を備え、
前記第2の補正項は、前記溶銑データおよび前記副原料データを前記転炉における吹錬処理時の溶鋼中炭素濃度に関連付ける関数に加えられる補正項であり、前記転炉における過去の吹錬処理時の溶鋼中炭素濃度の予測値および実績値を含む第2の予測実績データに基づいて学習され、
前記カルマンフィルタは、前記第1の予測実績データに含まれる溶鋼中りん濃度の予測値と実績値との差分、および前記第2の予測実績データに含まれる溶鋼中炭素濃度の予測値と実績値との差分を観測値とする、転炉吹錬制御装置。 - 前記補正項算出手段は、前記第1の補正項および前記第2の補正項を単一の前記状態空間モデルで表現する、請求項1に記載の転炉吹錬制御装置。
- 前記第1の予測実績データは、前記転炉における過去の吹錬処理時の中間サブランス測定の時点における溶鋼中りん濃度の予測値、および前記中間サブランス測定で取得された溶鋼中りん濃度の実績値を含み、
前記第2の予測実績データは、前記転炉における過去の吹錬処理時の中間サブランス測定の時点における溶鋼中炭素濃度の予測値、および前記中間サブランス測定で取得された溶鋼中炭素の実績値を含む、請求項1または請求項2に記載の転炉吹錬制御装置。 - 前記状態空間モデルは、前記第1の補正項および前記第2の補正項に加えて第3の補正項を表現する多変量の状態空間モデルであり、
前記第3の補正項は、前記溶銑データおよび前記副原料データを前記転炉における吹錬処理時の溶鋼温度に関連付ける関数に加えられる補正項であり、前記転炉における過去の吹錬処理時の溶鋼温度の予測値および実績値を含む第3の予測実績データに基づいて学習され、
前記カルマンフィルタは、前記第1の予測実績データに含まれる溶鋼中りん濃度の予測値と実績値との差分、および前記第2の予測実績データに含まれる溶鋼中炭素濃度の予測値と実績値との差分に加えて、前記第3の予測実績データに含まれる溶鋼温度の予測値と実績値との差分を観測値とする、請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の転炉吹錬制御装置。 - 前記補正項算出手段は、前記状態空間モデルにおける状態量をランダムウォークさせる、請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の転炉吹錬制御装置。
- 前記溶鋼中りん濃度の予測値に基づいて前記副原料に含まれるCaO含有副原料の投入量を修正する投入量修正手段をさらに備える、請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の転炉吹錬制御装置。
- 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および前記転炉に投入される副原料に関する副原料データを前記転炉における吹錬処理時の溶鋼中りん濃度に関連付ける関数に、前記転炉における過去の吹錬処理時の溶鋼中りん濃度の予測値および実績値を含む第1の予測実績データに基づいて学習される第1の補正項を加えることによって前記溶鋼中りん濃度の予測値を算出する予測値算出工程と、
前記第1の補正項および第2の補正項を表現する多変量の状態空間モデルを構築し、前記状態空間モデルに対してカルマンフィルタを適用することによって前記第1の補正項を算出する補正項算出工程と
を含み、
前記第2の補正項は、前記溶銑データおよび前記副原料データを前記転炉における吹錬処理時の溶鋼中炭素濃度に関連付ける関数に加えられる補正項であり、前記転炉における過去の吹錬処理時の溶鋼中炭素濃度の予測値および実績値を含む第2の予測実績データに基づいて学習され、
前記カルマンフィルタは、前記第1の予測実績データに含まれる溶鋼中りん濃度の予測値と実績値との差分、および前記第2の予測実績データに含まれる溶鋼中炭素濃度の予測値と実績値との差分を観測値とする、転炉吹錬制御方法。 - 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および前記転炉に投入される副原料に関する副原料データを前記転炉における吹錬処理時の溶鋼中りん濃度に関連付ける関数に、前記転炉における過去の吹錬処理時の溶鋼中りん濃度の予測値および実績値を含む第1の予測実績データに基づいて学習される第1の補正項を加えることによって前記溶鋼中りん濃度の予測値を算出する予測値算出手段と、
前記第1の補正項および第2の補正項を表現する多変量の状態空間モデルを構築し、前記状態空間モデルに対してカルマンフィルタを適用することによって前記第1の補正項を算出する補正項算出手段と
を備え、
前記第2の補正項は、前記溶銑データおよび前記副原料データを前記転炉における吹錬処理時の溶鋼中炭素濃度に関連付ける関数に加えられる補正項であり、前記転炉における過去の吹錬処理時の溶鋼中炭素濃度の予測値および実績値を含む第2の予測実績データに基づいて学習され、
前記カルマンフィルタは、前記第1の予測実績データに含まれる溶鋼中りん濃度の予測値と実績値との差分、および前記第2の予測実績データに含まれる溶鋼中炭素濃度の予測値と実績値との差分を観測値とする転炉吹錬制御装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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