JPH05340881A - 補修のための耐火物劣化状況判定方法 - Google Patents
補修のための耐火物劣化状況判定方法Info
- Publication number
- JPH05340881A JPH05340881A JP14446592A JP14446592A JPH05340881A JP H05340881 A JPH05340881 A JP H05340881A JP 14446592 A JP14446592 A JP 14446592A JP 14446592 A JP14446592 A JP 14446592A JP H05340881 A JPH05340881 A JP H05340881A
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- JP
- Japan
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- repair
- refractory
- repairing
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Treatment Of Steel In Its Molten State (AREA)
- Furnace Housings, Linings, Walls, And Ceilings (AREA)
- Carbon Steel Or Casting Steel Manufacturing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 炉の保守熟練者の知識を定量化して損傷状態
の判断から適性な補修に至る自動化を達成するための診
断方式の確立。 【構成】 亀裂、地金差し、溶損量等の耐火物の損傷状
態を、画像処理装置、渦流式金属検出器、変位計等の複
合センサによって検出し、これらの検出データを画像処
理及び信号処理により、必要な亀裂位置、長さ、開口
幅、最大残厚位置と各部との高低差等の補修に必要なパ
ラメータを抽出する。これらのパラメータと、チャージ
回数、適用鋼種等の操業条件を、補修に際しての最も効
率の高い補修方法に対する熟練者の知識を基にデータベ
ースを作成し、このデータベースを基に、最適な補修方
法を判定する。
の判断から適性な補修に至る自動化を達成するための診
断方式の確立。 【構成】 亀裂、地金差し、溶損量等の耐火物の損傷状
態を、画像処理装置、渦流式金属検出器、変位計等の複
合センサによって検出し、これらの検出データを画像処
理及び信号処理により、必要な亀裂位置、長さ、開口
幅、最大残厚位置と各部との高低差等の補修に必要なパ
ラメータを抽出する。これらのパラメータと、チャージ
回数、適用鋼種等の操業条件を、補修に際しての最も効
率の高い補修方法に対する熟練者の知識を基にデータベ
ースを作成し、このデータベースを基に、最適な補修方
法を判定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、転炉、取鍋、タンディ
ッシュ等の製鋼用容器の内張り耐火物の損傷状態を知識
データベースを基に診断し補修する方法に関する。
ッシュ等の製鋼用容器の内張り耐火物の損傷状態を知識
データベースを基に診断し補修する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】転炉、取鍋、タンディッシュ、溶銑鍋、
トピードカー等の製鋼用耐火物容器は、容器内に残留す
る地金及びスラグに起因する、次回受銑、受鋼時におけ
る溶鋼成分及び清浄度の劣化防止、及び容器内損傷部分
からの溶鋼流出に起因する事故防止のため、数回の使用
毎に耐火物壁面や内部に侵入した地金の除去、及び耐火
物損耗部あるいは亀裂部の補修等の修理作業を実施して
いる。耐火物の修理作業内容を判断するための劣化状況
診断は、従来、人手による測定及び目視判断によりなさ
れていたが、高熱、粉塵、騒音などの悪環境下の作業で
あるため、これを自動化するための様々な診断方法が提
案されている。
トピードカー等の製鋼用耐火物容器は、容器内に残留す
る地金及びスラグに起因する、次回受銑、受鋼時におけ
る溶鋼成分及び清浄度の劣化防止、及び容器内損傷部分
からの溶鋼流出に起因する事故防止のため、数回の使用
毎に耐火物壁面や内部に侵入した地金の除去、及び耐火
物損耗部あるいは亀裂部の補修等の修理作業を実施して
いる。耐火物の修理作業内容を判断するための劣化状況
診断は、従来、人手による測定及び目視判断によりなさ
れていたが、高熱、粉塵、騒音などの悪環境下の作業で
あるため、これを自動化するための様々な診断方法が提
案されている。
【０００３】例えば、特開昭６２−１３８６７９号公
報、特開昭６３−５３４８５号公報、特開昭６２−３４
００３号公報には、渦流センサで耐火物内の侵入地金及
び耐火物損耗量を検知することが、また、特開昭６３−
５５４４４号公報には、撮像装置による耐火物壁面の撮
像結果から損耗状況を目視する方式等がある。
報、特開昭６３−５３４８５号公報、特開昭６２−３４
００３号公報には、渦流センサで耐火物内の侵入地金及
び耐火物損耗量を検知することが、また、特開昭６３−
５５４４４号公報には、撮像装置による耐火物壁面の撮
像結果から損耗状況を目視する方式等がある。
【０００４】この様な従来の検知方法により、耐火物の
損耗量、地金侵入等各項目毎の診断を行うことができ、
その状況に適した補修がある程度可能になったが、耐火
物の劣化状況及び補修内容の判定には、各センサーの複
合情報と、これらの情報を基に、最適な補修方法を決定
するための熟練者の経験を基にした知識が必要である。
更には、最適な補修方法は操業条件、生産計画の変化に
対しても変わるため、これらの情報をも考慮した総合判
断が必要であり、補修のための完全な自動化は実施され
ていないのが実情である。
損耗量、地金侵入等各項目毎の診断を行うことができ、
その状況に適した補修がある程度可能になったが、耐火
物の劣化状況及び補修内容の判定には、各センサーの複
合情報と、これらの情報を基に、最適な補修方法を決定
するための熟練者の経験を基にした知識が必要である。
更には、最適な補修方法は操業条件、生産計画の変化に
対しても変わるため、これらの情報をも考慮した総合判
断が必要であり、補修のための完全な自動化は実施され
ていないのが実情である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、保守
熟練者の知識を組み入れて適性な損傷状態の判断から補
修に至る自動化を達成するための診断方式を確立するこ
とにある。
熟練者の知識を組み入れて適性な損傷状態の判断から補
修に至る自動化を達成するための診断方式を確立するこ
とにある。
【０００６】更に、自動化により、熱間での診断、補修
も実現可能となるため、耐火物の長寿命化、コスト削減
にも貢献できるものである。
も実現可能となるため、耐火物の長寿命化、コスト削減
にも貢献できるものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、亀裂、地金差
し、溶損量等の耐火物の損傷状態を、画像処理装置、渦
流式金属検出器、変位計等の複合センサによって検出
し、これらの検出データを画像処理及び信号処理によ
り、必要な亀裂位置、長さ、開口幅、最大残厚位置と各
部との高低差等の補修に必要なパラメータを抽出する。
これらのパラメータと、チャージ回数、適用鋼種等の操
業条件を、補修に際しての最も効率の高い補修方法に対
する熟練者の知識を基にデータベースを作成し、このデ
ータベースを基に、最適な補修方法を判定することを特
徴とする。
し、溶損量等の耐火物の損傷状態を、画像処理装置、渦
流式金属検出器、変位計等の複合センサによって検出
し、これらの検出データを画像処理及び信号処理によ
り、必要な亀裂位置、長さ、開口幅、最大残厚位置と各
部との高低差等の補修に必要なパラメータを抽出する。
これらのパラメータと、チャージ回数、適用鋼種等の操
業条件を、補修に際しての最も効率の高い補修方法に対
する熟練者の知識を基にデータベースを作成し、このデ
ータベースを基に、最適な補修方法を判定することを特
徴とする。
【０００８】データベースの一例としては、各センサー
情報及び操業条件から抽出したパラメータを基に作成し
た、耐火物劣化状況に関する質問と、結論として導かれ
る各補修方法とが影響度によってリンクされており、各
質問を遂次回答し、それらの影響度を演算することによ
り、各補修方法すなわち結論に対する確信度を求め、特
定の結論に対する確信度がある閾値を超えると診断結果
が判定される方法を採用することができる。
情報及び操業条件から抽出したパラメータを基に作成し
た、耐火物劣化状況に関する質問と、結論として導かれ
る各補修方法とが影響度によってリンクされており、各
質問を遂次回答し、それらの影響度を演算することによ
り、各補修方法すなわち結論に対する確信度を求め、特
定の結論に対する確信度がある閾値を超えると診断結果
が判定される方法を採用することができる。
【０００９】
【作用】耐火物の損傷状態を診断する要素としては、主
として、亀裂、地金差し、溶損がある。亀裂は、カメラ
で撮像し、画像処理を施すことにより、地金差しは渦流
式の金属検出器を用いることにより、検出することがで
きる。また、溶損量は、レーザー変位計を用いることに
より、検出が可能である。これらのセンサーを多関節ロ
ボットに搭載して、耐火物全面に渡り走査して、耐火物
の損傷状態に関するデータを採取する。これらの検出デ
ータを画像処理及び信号処理を施すことにより、亀裂の
位置、長さ、開口幅、地金侵入位置、溶損量、最大残厚
位置と各部との高低差等の補修に必要なパラメータが抽
出される。これらのパラメータとチャージ回数、適用鋼
種等の操業条件に関する情報を用いて、熟練者の知識を
基にデータベースを作成する。このデータベースを用い
て推論を実行することにより、耐火物の劣化状況に応じ
た最適な補修方法を自動的に診断することができる。こ
れらは、溶銑鍋あるいはトピードカー等にも適用するこ
ともできる。
として、亀裂、地金差し、溶損がある。亀裂は、カメラ
で撮像し、画像処理を施すことにより、地金差しは渦流
式の金属検出器を用いることにより、検出することがで
きる。また、溶損量は、レーザー変位計を用いることに
より、検出が可能である。これらのセンサーを多関節ロ
ボットに搭載して、耐火物全面に渡り走査して、耐火物
の損傷状態に関するデータを採取する。これらの検出デ
ータを画像処理及び信号処理を施すことにより、亀裂の
位置、長さ、開口幅、地金侵入位置、溶損量、最大残厚
位置と各部との高低差等の補修に必要なパラメータが抽
出される。これらのパラメータとチャージ回数、適用鋼
種等の操業条件に関する情報を用いて、熟練者の知識を
基にデータベースを作成する。このデータベースを用い
て推論を実行することにより、耐火物の劣化状況に応じ
た最適な補修方法を自動的に診断することができる。こ
れらは、溶銑鍋あるいはトピードカー等にも適用するこ
ともできる。
【００１０】
【実施例】本発明を溶鋼の連続鋳造設備におけるタンデ
ィッシュの内張りの損傷箇所の補修のための診断に適用
した例を示す。
ィッシュの内張りの損傷箇所の補修のための診断に適用
した例を示す。
【００１１】図１は診断のための判断システムを示す。
【００１２】同図において、水平移動台車１上に搭載さ
れた、多関節ロボットアーム２の先端部には、カメラ
３、レーザ変位計４、及び渦電流方式地金検出器５が取
り付けられており、駆動サーボコントローラ６の指令に
より、水平移動台車１はタンディッシュ長手方向に、多
関節ロボットアーム２はタンディッシュ容器内面と平行
方向に移動するため、タンディッシュＴ内面の全面にわ
たる走査が可能である。
れた、多関節ロボットアーム２の先端部には、カメラ
３、レーザ変位計４、及び渦電流方式地金検出器５が取
り付けられており、駆動サーボコントローラ６の指令に
より、水平移動台車１はタンディッシュ長手方向に、多
関節ロボットアーム２はタンディッシュ容器内面と平行
方向に移動するため、タンディッシュＴ内面の全面にわ
たる走査が可能である。
【００１３】各検出器によって得られたデータは、画像
処理装置７と信号処理装置８によって処理され、耐火物
の診断に必要なパラメータ、例えば、亀裂位置、長さ、
開口幅、地金侵入位置、溶損量、最大残厚位置と各部と
の高低差などを、データ記憶変換装置９により抽出す
る。
処理装置７と信号処理装置８によって処理され、耐火物
の診断に必要なパラメータ、例えば、亀裂位置、長さ、
開口幅、地金侵入位置、溶損量、最大残厚位置と各部と
の高低差などを、データ記憶変換装置９により抽出す
る。
【００１４】これらのパラメータと、チャージ回数、適
用鋼種等の操業条件に関する情報を用いて、熟練者の知
識を基に、知識データベース１０を構築する。この知識
データベース１０を用いて推論を実行すると、耐火物の
劣化状況に応じた最適な補修方法が診断される。この診
断結果を耐火物補修材吹付装置のような補修装置に入力
すると、自動補修を行なうことができる。
用鋼種等の操業条件に関する情報を用いて、熟練者の知
識を基に、知識データベース１０を構築する。この知識
データベース１０を用いて推論を実行すると、耐火物の
劣化状況に応じた最適な補修方法が診断される。この診
断結果を耐火物補修材吹付装置のような補修装置に入力
すると、自動補修を行なうことができる。
【００１５】次に、知識データベース１０による推論の
一例を示す。
一例を示す。
【００１６】表１は、タンディッシュの劣化レベルとこ
れを診断するための熟練者による判断要素からなる、知
識データーベースの構成例である。
れを診断するための熟練者による判断要素からなる、知
識データーベースの構成例である。
【００１７】
【表１】 表１において、質問文とは、該当タンディッシュの操業
条件、損傷箇所の状況等、熟練者が補修に必要な判断を
行っている条件である。補修の程度は、タンディッシュ
の劣化レベルに対応して、「大修理」、「中修理」、
「小修理」の３通りに分類される。ここで大修理とは、
タンディッシュの内張り補修材の完全塗替であり、中修
理とは、タンディッシュ特定面の補修材の塗替、小修理
とは、損傷部位のみの補修を指す。各補修の程度と診断
条件との関係は、すべて−４〜＋４の数値で示す影響度
で表されている。
条件、損傷箇所の状況等、熟練者が補修に必要な判断を
行っている条件である。補修の程度は、タンディッシュ
の劣化レベルに対応して、「大修理」、「中修理」、
「小修理」の３通りに分類される。ここで大修理とは、
タンディッシュの内張り補修材の完全塗替であり、中修
理とは、タンディッシュ特定面の補修材の塗替、小修理
とは、損傷部位のみの補修を指す。各補修の程度と診断
条件との関係は、すべて−４〜＋４の数値で示す影響度
で表されている。
【００１８】推論は、これらの質問文を遂次回答し、各
結論の候補（この場合は、補修の程度）に対する確信度
を遂次計算し、特定の結論に対する確信度がある閾値を
超えると診断結果が導かれる。
結論の候補（この場合は、補修の程度）に対する確信度
を遂次計算し、特定の結論に対する確信度がある閾値を
超えると診断結果が導かれる。
【００１９】なお、推論の際に、次の質問の適性値を質
問を回答する毎に計算することにより、高速に結論を導
くことができる。また、質問に補修コストを設けること
により、質問の優先順位を任意に決定することも可能で
ある。
問を回答する毎に計算することにより、高速に結論を導
くことができる。また、質問に補修コストを設けること
により、質問の優先順位を任意に決定することも可能で
ある。
【００２０】確信度の評価式は、例えば、 確信度＝更新前の確信度＋当該質問と補修の程度との間
のリンクの持つ影響度 質問の適性値＝当該質問の効果／当該質問のコスト 当該質問の効果＝（各影響度×各確信度）の総和 で表され、図２に示す推論アルゴリズムによって、
（１）から（１８）までの過程を経て、必要とされる補
修の程度を導出し、自動補修装置に入力する。
のリンクの持つ影響度 質問の適性値＝当該質問の効果／当該質問のコスト 当該質問の効果＝（各影響度×各確信度）の総和 で表され、図２に示す推論アルゴリズムによって、
（１）から（１８）までの過程を経て、必要とされる補
修の程度を導出し、自動補修装置に入力する。
【００２１】このような、知識データベース及び推論ア
ルゴリズムを用いて、図３に示す劣化タンディッシュサ
ンプルを診断した結果を表２に示す。
ルゴリズムを用いて、図３に示す劣化タンディッシュサ
ンプルを診断した結果を表２に示す。
【００２２】
【表２】 図３（ａ）はタンディッシュＴの平面図、図３（ｂ）は
同図（ａ）のＡ−Ａ線断面図、図３（ｃ）は同Ｂ−Ｂ線
断面図である。
同図（ａ）のＡ−Ａ線断面図、図３（ｃ）は同Ｂ−Ｂ線
断面図である。
【００２３】推論開始時点では、各結論の候補の確信度
は全て同じで、０．５である。まず、最初の質問とし
て、適性値の最も高い“１”の質問（適性値：１０）が
選択される。この質問は、図３（ｃ）における平均残厚
を問うものであり、例えば、０≦ｘ＜ａの間であれば、
に対して“ＹＥＳ”と答える。すると、図２の推論ア
ルゴリズムにより、各結論の候補の確信度が更新され、
それぞれ大修理：０．６、中修理：０．６、小修理：
０．３となる。同時に、質問の適性値が計算され、次の
質問として、適性値の最も高い“３”の質問（適性値：
９）が選択される。同様にして、各質問に遂次回答し確
信度を更新する。そして、推論結果を確定するための閾
値を“結論：０．９５以上、結論以外：０．０５以下”
と設定すると、“６”の質問を回答した時点でこの条件
を満足し、推論を終了し、診断結果は「大修理」とな
る。
は全て同じで、０．５である。まず、最初の質問とし
て、適性値の最も高い“１”の質問（適性値：１０）が
選択される。この質問は、図３（ｃ）における平均残厚
を問うものであり、例えば、０≦ｘ＜ａの間であれば、
に対して“ＹＥＳ”と答える。すると、図２の推論ア
ルゴリズムにより、各結論の候補の確信度が更新され、
それぞれ大修理：０．６、中修理：０．６、小修理：
０．３となる。同時に、質問の適性値が計算され、次の
質問として、適性値の最も高い“３”の質問（適性値：
９）が選択される。同様にして、各質問に遂次回答し確
信度を更新する。そして、推論結果を確定するための閾
値を“結論：０．９５以上、結論以外：０．０５以下”
と設定すると、“６”の質問を回答した時点でこの条件
を満足し、推論を終了し、診断結果は「大修理」とな
る。
【００２４】このように、複数のセンサーと熟練者の経
験を基にした、知識データベースを構築し、推論を実行
させることにより、熟練者がいなくても、耐火物の劣化
状況に応じ、適切な診断、補修を自動的に行うことが可
能になる。
験を基にした、知識データベースを構築し、推論を実行
させることにより、熟練者がいなくても、耐火物の劣化
状況に応じ、適切な診断、補修を自動的に行うことが可
能になる。
【００２５】なお、知識データベースは表１のような判
断要素と結論の候補がランダムに結合したマトリクス形
式だけでなく、プロダクションルールのような、Ｉｆ〜
ｔｈｅｎ形式等、他の形式であっても良いし、また推論
アルゴリズムも図２に限らず、他の方法であっても良い
ものとする。
断要素と結論の候補がランダムに結合したマトリクス形
式だけでなく、プロダクションルールのような、Ｉｆ〜
ｔｈｅｎ形式等、他の形式であっても良いし、また推論
アルゴリズムも図２に限らず、他の方法であっても良い
ものとする。
【００２６】
【発明の効果】本発明によって以下の効果を奏する。
【００２７】（１）耐火物の劣化状況及び補修内容の判
定がより適切なものとなり、悪環境下での熟練作業員に
よる診断作業を排除し、作業環境の快適化と抜本的な省
力化に貢献する。
定がより適切なものとなり、悪環境下での熟練作業員に
よる診断作業を排除し、作業環境の快適化と抜本的な省
力化に貢献する。
【００２８】（２）現実の作業条件に適用した自動化が
可能となる。
可能となる。
【００２９】（３）対象物の熱間、冷間の如何に無関係
に的確な診断と補修が実現する。
に的確な診断と補修が実現する。
【００３０】（４）不必要な補修も排除されるので、耐
火物の長寿命化、コスト削減が図られる。
火物の長寿命化、コスト削減が図られる。
【００３１】（５）自動化により、熱間での診断、補修
も実現可能となるため、耐火物の温度変動による熱疲労
を極力抑え、耐火物の長寿命化によるコスト削減が図れ
る。
も実現可能となるため、耐火物の温度変動による熱疲労
を極力抑え、耐火物の長寿命化によるコスト削減が図れ
る。
【図１】 本発明に基づく内張り診断のための判断シス
テムの実施例を示す。
テムの実施例を示す。
【図２】 知識データベースから推論を行なうための推
論アルゴリズムの例を示す。
論アルゴリズムの例を示す。
【図３】 診断対象となる劣化タンディッシュのサンプ
ル例を示す。
ル例を示す。
１ 水平移動台車 ２ 多関節ロボットアーム ３ カメラ ４ レーザ変位計 ５ 渦電流方式地金検出器 ６ 駆動サーボコントローラ ７ 画像処理装置 ８ 信号処理装置 ９ データ記憶変換装置 １０ 知識データベース Ｔ タンディッシュ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｆ２７Ｄ 1/16 Ｖ 8939−4Ｋ (72)発明者 下笠 知治 福岡県北九州市戸畑区飛幡町１番１号 新 日本製鐵株式会社八幡製鐵所内 (72)発明者 仲井 正人 福岡県北九州市戸畑区飛幡町１番１号 新 日本製鐵株式会社八幡製鐵所内 (72)発明者 南 悦郎 神奈川県相模原市淵野辺５−10−１ 新日 本製鐵株式会社エレクトロニクス研究所内
Claims (1)
- 【請求項１】 製鋼用耐火物の損傷状態を、複数のセン
サーによって検出し、これらの検出データを処理するこ
とにより、補修に必要なパラメータを抽出し、これらの
パラメータに、操業条件に関する情報を加味して、熟練
者の知識を基にデータベースを作成し、このデータベー
スを基に耐火物の劣化状況を判定する補修のための耐火
物劣化状況判定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14446592A JPH05340881A (ja) | 1992-06-04 | 1992-06-04 | 補修のための耐火物劣化状況判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14446592A JPH05340881A (ja) | 1992-06-04 | 1992-06-04 | 補修のための耐火物劣化状況判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05340881A true JPH05340881A (ja) | 1993-12-24 |
Family
ID=15362910
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14446592A Withdrawn JPH05340881A (ja) | 1992-06-04 | 1992-06-04 | 補修のための耐火物劣化状況判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05340881A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000002688A1 (de) * | 1998-07-07 | 2000-01-20 | Margrit Dislich | Verfahren zum optimieren der öffnungsrate von stahlgiesspfannen |
| CN101961698A (zh) * | 2010-08-04 | 2011-02-02 | 中国科学院自动化研究所 | 一种嵌入式喷枪位姿实时测量装置及方法 |
| KR101330309B1 (ko) * | 2012-05-08 | 2013-11-15 | 주식회사 포스코 | 고로 가스 누출 차단장치 |
| JP2015178930A (ja) * | 2014-03-19 | 2015-10-08 | 株式会社神戸製鋼所 | 炉内耐火物の寿命予測方法 |
| CN105259248A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-01-20 | 北京理工大学 | 航空发动机叶片表面损伤涡流扫查*** |
| JP2022550056A (ja) * | 2019-09-26 | 2022-11-30 | ハービソン ウォーカー インターナショナル、インク． | 耐火物性能予測測定システム |
-
1992
- 1992-06-04 JP JP14446592A patent/JPH05340881A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000002688A1 (de) * | 1998-07-07 | 2000-01-20 | Margrit Dislich | Verfahren zum optimieren der öffnungsrate von stahlgiesspfannen |
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