JPH0598325A - 高炉装入物分布制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ＡＩ技術を利用して、高炉装入物分布制御に
関する操業システムを構築し、操業技術の高位標準化、
伝承、操業の自動化を達成する。 【構成】 高炉に設置させた各種センサからデータに含
まれたノイズを除去したデータを用いてセンサ別にガス
流の強度と推移傾向として推論する。その推論結果を装
入待や減風などに関する情報と知識ベースをもとにガス
流の強度と推移傾向として合成し、合成結果とその時の
操業状況および操業方針よりアクション手段を決定し、
アクション手段に対応したアクション決定マトリックス
などに当てはめて、アクション量を決定する。その後、
アクション履歴の補正や一過性の要因除去を行って実際
に行うアクション量を決定する。そしてこの実アクショ
ン量をＰＬＣに送信して装入物分布を自動制御する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は高炉の炉内における装
入物分布制御を通じてガス流を制御してガス流分布と操
業の安定化を図るための制御装置に関する

【０００２】

【従来の技術】図２５は装入物分布制御と炉内状況を示
した図であり、表１は溶融帯の位置・形状と操業状況を
示した表である。

【０００３】

【表１】

【０００４】一般にコークスの燃焼によって発生する還
元ガス（以下ガスと称する）が高炉内の中心部に多く流
れることを中心流、炉壁部に多く流れることを周辺流、
また局部的に多く流れることを局所流と呼んでいる。通
常、高炉に装入される原料はコークスの方が鉱石より粒
経が大きく、また、コークスは還元粉化も起こらないた
めコークスの方が通気性も良い。更に、鉱石が溶けるゾ
ーン（以下溶融帯と称する）では鉱石層の通気抵抗はコ
ークス層の２００〜３００倍になり、ガスはコークス層
（溶融帯でのコークス層を以下スリットと称する）を通
過して流れる。

【０００５】高炉では中心部に多くコークスを装入する
と中心流になり、溶融帯形状も富士山形になり、スリッ
ト数も増えてガス流が安定する。また、炉壁部に多くコ
ークスを装入すると周辺流になり、炉壁付着物の除去に
役立つといわれている。更に、局部的に多く流れると局
所流となり吹抜けやスリップなど突発的な異常炉況を誘
発する原因になる。このため、安定操業をするには装入
物分布を制御してガス流を安定にすること、また、局所
流の発生を検知して局部的に他と異なったアクションを
取ることにより局所流の成長を防止することが必要であ
る。

【０００６】ベル式高炉の場合には、原料の装入は大ベ
ルの開閉動作によって行われる。そして、１回の大ベル
開閉動作をバッチと呼び、コークスと鉱石は数バッチ
（例えばコークス２バッチ、鉱石３バッチ）に分けて装
入される。これを５バッチ装入といい、５バッチをまと
めて１チャージと呼んでいる。通常操業でチャージ間隔
は約１０分である。

【０００７】図２６はＭＡの設置状況を示す図であり、
（ａ）はその平面図、（ｂ）は側面図である。大ベルか
ら自由落下する原料の着地位置を制御するため、高炉に
は約２０個のＭＡが円周方向に等間隔で設置されてい
て、ＭＡのストロークを炉壁部から中心部に向かって移
動できるようになっている。そして、装入物分布制御は
チャージを周期としてバッチ単位にＭＡのストロークを
変えて行われる。また、ＳＬ（大ベルから装入物表面ま
での距離）を上下させると、装入原料の落下位置が変
り、鉱石ベース（装入する鉱石とコークスの比）を変え
れば装入物表面性状が変り、細粒原料の使用割合が変れ
ば装入物表面の傾斜角が変り、時系列排出速度を変えれ
ば装入物表面での原料の流れ方が変るので、いずれも半
径方向での装入物分布制御に利用できる。

【０００８】これまでＭＡと装入分布の関係は、例えば
『材料とプロセス（１）１９８８，ｐ７４』に開示され
ている。しかし、その内容は炉内のコークスと鉱石の層
厚分布をゾンデで間欠的に測定した結果や、屋外模型実
験で得られた結果に基づきＭＡアクションと装入物分布
の関係を定式化したものであり、実操業におけるガス流
の強度や推移傾向などからアクションり量を決定し、Ｍ
Ａを制御してガス流分布の最適化を狙ったような一貫し
たシステム技術はまだ確立されていなかった。

【０００９】また、センサ情報をもとに吹抜けやスリッ
プなどを予知する技術は、例えば特開昭６２−２７０７
１２号公報に開示されている。しかし、これは吹抜けや
スリップの予知を目的としたシステムであり、高炉のガ
ス流分布の最適化を目的とした一貫したシステムではな
い。更に、特開平２−１８２８１５号公報には知識工学
的手法を用いて推論し、ＭＡ、ＳＬ、鉱石ベース、細粒
原料の使用割合及び時系列排出速度を制御する方法が提
案されているが、これらのアクションの選択基準やアク
ション量の決定基準が具体的でなく、また、炉内残銑量
による影響が考慮されていないなどの問題がある。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、この様な状
況に鑑みてなされたものであり、高炉の炉内におけるガ
ス流の強度や推移傾向、装入待や減風、装入物分布のア
クション履歴、残銑量や出銑状況などの操業状態を加味
してガス流分布を最適化するためのアクション手段及び
アクション量を決定し、自動制御することを可能にした
高炉装入物分布制御装置を提供することを目的とする

【００１１】

【課題を解決するための手段】この発明に係る高炉装入
物分布装置は、高炉操業に関する知識を知識ベースとし
て登録・修正する手段と、高炉に設置された各種センサ
からデータを所定の周期でプロセスコンピュータに取込
む手段と、取込んだデータに含まれるノイズを除去する
手段と、操業経験やモデル実験で得られた知識ベースを
もとにノイズを除去したデータをセンサ別にガス流の強
度及び推移傾向として推論する手段と、その推論結果を
装入待や減風などに関する情報と知識ベースをもとに中
心流、周辺流、局所流に関するガス流の強度と推移傾向
として合成する手段と、合成結果をその時の操業状況と
操業方針より装入物分布のアクション手段を決定し、Ｍ
Ａアクション決定マトリックス、ＳＬアクション決定マ
トリックス、鉱石ベースアクション決定マトリックス、
細粒原料使用量変更アクション決定マトリックス、及び
時系列排出速度アクション決定マトリックスのいずれか
に当てはめて、アクション量を決定する手段と、このア
クション量を装入物分布アクション履歴や送風圧力の変
更、炉内残銑量など一過性の要因を加味したり、配合変
更など将来の事象を先取りして補正する手段と、補正後
の装入物分布のアクション量をＰＬＣに送信して自動制
御させる手段と、補正後の装入物分布のアクション手段
とアクション量をオペレータにガイダンスする手段を備
えている。

【００１２】

【作用】この発明においては、高炉操業に関する知識が
知識ベースとして登録・修正され、また、高炉に設置さ
れている各種センサからデータが所定の周期でプロセス
コンピュータに取込まれる。そして、取込まれたデータ
に含まれたノイズが除去され、操業経験やモデル実験で
得られた知識ベースをもとにノイズを除去したデータに
ついてセンサ別にガス流の強度と推移傾向として推論す
る。その推論結果を装入待や減風などに関する情報と知
識をもとに中心流、周辺流及び局所流に関するガス流の
強度及び推移傾向として合成する。その合成結果とその
時の操業状況と操業方針より装入物分布のアクション手
段を決定し、ＭＡアクション決定マトリックス、ＳＬア
クション決定マトリックス、鉱石ベースアクション決定
マトリックス、細粒原料使用量アクション決定マトリッ
クス、及び時系列排出速度アクション決定マトリックス
のいずれかに当てはめアクション量を決定する。更に、
アクション量を装入物分布アクション履歴や送風圧力の
変更、炉内残銑量など一過性の要因を加味したり、配合
変更など将来の事象を先取りして補正する。そして、補
正後の装入物分布のアクション手段とアクション量をＰ
ＬＣに送信して自動制御する。また、補正後の装入物分
布のアクション手段とアクション量をオペレータにガイ
ダンスする。

【００１３】

【実施例】図１はこの発明の一実施例に係る高炉装入物
分布制御装置の概念図である。図において、１０は高炉
であり、炉壁上部には円周方向に固定ゾンデ（温度と成
分を測定）やシャフト温度計が、その下には水平ゾンデ
（半径方向ガス温度、成分）が設置されている。また、
炉頂部には炉口ゾンデ（半径方向ガス温度、成分）炉口
テレビ（装入物表面の温度分布を面として測定）、装入
物ゾンデ（半径方向装入物表面形状、コークスと鉱石の
層厚分布）など各種センサとＭＡが設置されている。

【００１４】２０は従来から高炉の制御に用いられてい
るプロセスコンピュータである。このコンピュータ２０
は、高炉に設置された各種センサからデータを所定の周
期でプロセスコンピュータに取込む手段２１と、取込ん
だデータに含まれるノイズを除去する手段２２と、装入
待や減風２３、装入物分布のアクション履歴２４、出銑
状況２５などの情報を随時取込で保存するファイル手段
２６と、推論結果や過程をオペレータにガイダンスする
手段２７と、ガイダンス結果をＰＬＣ４０に送信して装
入物分布を自動制御する手段２８と、プロセスコンピュ
ータが待っているデータを知識処理コンピュータ３０に
送信したり、知識処理した結果を受信したりする手段２
９とを内蔵しており、それらをそのシステムプログラム
より実現している。

【００１５】３０は知識処理コンピュータであり、高炉
の操業に関する知識を知識ベース３１として登録・修正
する手段と、プロセスコンピュータ２０から受信したデ
ータと知識ベース３１をもとに中心流、周辺流、及び局
所流に関するガス流の強度と推移傾向として推論する手
段３２と、その結果を装入待や減風などに関する情報と
知識ベースをもとにガス流の強度と推移傾向として合成
する手段３３と、合成結果とその時の操業状況と操業方
針より装入物分布のアクション手段を決定し、ＭＡアク
ション決定マトリックス、ＳＬアクション決定マトリッ
クス、鉱石ベースアクション決定マトリックス、細粒原
料使用量変更アクション決定マトリックス、及び時系列
排出速度アクション決定マトリツクスのいずれかに当て
はめアクション量を決定する手段３４と、このアクショ
ン量を装入物分布アクション履歴や送風圧力の変更、炉
内残銑量など一過性の要因を加味したり、配合変更など
将来の事象を先取りして補正する手段３５と、推論に必
要なデータをプロセスコンピュータ２０から受信し、推
論結果をプロセカコンピュータに送信する手段３７とを
内蔵しており、それらをそのシステムプログラムより実
現している。

【００１６】このようにプロセスコンピュータ２０と知
識処理コンピュータ３０とに装置が分かれているのは、
従来のシステム技術で処理する部分と、人工知能応用技
術で処理すべき部分とがあり、これらを分けた方がシス
テム開発上都合が良いからであって、この発明にとって
本質的なことではない。従って、１台のコンピュータを
論理的に分割して双方の手段を実現すれば１台のコンピ
ュータで実現することができる。

【００１７】（１）前処理方法 各種のセンサデータはプロセスコンピュータ２０の定周
期処理機能により、所定の周期で取込まれ、ファイル２
１１に格納した後データに含まれるノイズを除去して、
制御情報として意味ある情報を抽出するために前処理が
行われる。前処理ではセンサの種類とセンサデータに含
まれるノイズの状態を考慮し、ガス流判断に有効なデー
タとするため指数平滑や１次回帰などの手法でデータ処
理をしている。

【００１８】ａ．指数平滑

【数１】 Ｓｎ＝（１−１／ｔ）＊Ｓｎ−１＋Ｒｎ／ｔ Ｓｎ：時刻ｎにおける指数平滑後の値 Ｓｎ−１：時刻ｎ−１における指数平滑後の値 Ｒｎ：時刻ｎにおける指数平滑前の値 ｔ：時定数１≦ｔでセンサ毎に定める ｎ，ｔ単位は分

【００１９】ｂ．１次回帰

【数２】

【００２０】τ≦ｔｉ≦０：基準点は推論実行時刻、 τ：時定数、ｎ：有効データ数 Ｘｏ：１次回帰データ そして、Ｓｎ又はＸｏはガス流の強度や推移傾向の判断
に使われる。

【００２１】（２）ガス流の強度判定 前処理結果は知識コンピュータ３０に送られ、センサ別
に学習制御された基準値をもとにガス流の強度を判断す
る。以下に基準値の決め方とガス流の強度の判断例を示
す。 （２−１）基準値の決め方 基準値は日平均値をもとに指数平滑法を用いて決定し、
設備や操業の経時的変化に容易に対応できるようにし
た。

【００２２】

【数３】

【００２３】また、指数平滑定数α（０≦α≦１）は、
装入待時間、減風時間、ＭＡのアクション回数などの関
数とし、更に、装入待時間、減風時間、ＭＡのアクショ
ン回数などは操業経験やオンライン実験をもとに図２の
（ａ）〜（ｈ）に示す関数で表現し、特種な操業要因を
除去している。

【００２４】

【数４】 α＝α１×α２×α３×α４×α５×α６×α７×α８ α１＝ｆ（装入待時間） α２＝ｆ（減風時間） α３＝ｆ（ＭＡアクション回数） α４＝ｆ（ＳＬアクション回数） α５＝ｆ（鉱石ベースアクション回数） α６＝ｆ（細粒原料変更回数） α７＝ｆ（時系列排出速度変更回数） α８＝ｆ（全てのアクション回数） ここで、装入時間（装入から次の装入までの間隔）は、
平均装入待時間より待ち時間が長いものを対象とし、装
入待時間を次式により求める。

【００２５】

【数５】

【００２６】また、減風時間（目標送風量より送風量を
減らした時間）は、減風した時間と減風量をもとに経験
的に次式で計算している。

【００２７】

【数６】

【００２８】（２−２）ガス流の強度判定 水平ゾンデ、炉口ゾンデ、炉口テレビなど半径方向のガ
ス温度や成分を計測しているセンサ情報は中心流や周辺
流の判断に利用できる。また、固定ゾンデなどは周辺流
の判断に利用できる。更に、炉口テレビや固定ゾンデな
どは局所流の判断に利用できる。図３はガス流強度とガ
ス温度や成分の関係を示したものであり、一般にガス流
が強いとガス温度は高く、ガス利用率（ＣＯ_２／ＣＯ）
は低くなる。

【００２９】（２−２−１）中心流や周辺流の判断 ａ．水平ゾンデ（図４） 設置状況を図４の（ａ）に示す。水平ゾンデは１日に数
回、炉内装入物の中にゾンデを挿入して、炉内半径方向
のガス温度と成分を（将来はガス流速も追加予定）を測
定している。一般に、炉内の熱レベルが高ければガス温
度は高めに、逆に熱レベルが低ければガス温度も低めに
計測されるが、熱レベルのガス温度や成分の分布への影
響は少ない。このため、測定データを操業経験で得られ
たパターンや前回の測定データと比較してガス流を判定
することにした。図４の（ｂ）は測定データと操業経験
で得られたパターンとの比較例であり、中心流が強く、
周辺流が弱いことを示している。

【００３０】ｂ．炉口ゾンデ（図５） 設置状況を図５の（ａ）に、測定データを図５の（ｂ）
にそれぞれ示す。炉口ゾンデは炉頂部の装入物表面上部
に東西及び南北方向にそれぞれ設置されていて、複数の
温度計と分析計でガス温度とガス成分を連続的に測定し
ている。ここではガス流を正確に判断するため、操業経
験をもとに周辺部のガス温度が中心部よりある値以上高
い（成分ＣＯ_２／ＣＯは低い）時は、低い（高い）方の
センサを異常として判断し、そのデータを除去した後、
東西南北の平均を取っている。そして、ガス温度は、炉
頂ガス温度と比較、ガス成分は水平ゾンデと同じ方法に
ガス流状況を判断している。以下にガス温度に関する処
理例を示す。図５の（ｃ）はガス温度の強度（Ｘ）を横
軸にした時のガス流状況を示しており、この例では中心
流が強く、周辺流が弱いことを示している。ここで、

【数７】Ｘ＝（Ｘｉ−ｔ）−（Ｘｉｂ−Ｔｂ） Ｘｉ ：ｉ炉口ガス温度の平均値、 ｔ：炉頂ガス温度 Ｘｉｂ：炉口ガス温度の基準値、 Ｔｂ：炉頂ガス温
度の基準値 であり、炉口ガス温度は東西南北の平均値である。な
お、炉頂ガス温度は高炉で発生するガスが集合した所で
測定しているので、炉口ガス温度を炉口の表面積で加重
平均して求めた値より精度が良い。

【００３１】ｃ．炉口テレビ（図６） 測定生データを図６の（ａ）に示す。炉口テレビは炉頂
部で装入物の表面温度分布を熱画像として連続的に測定
している。装入物表面温度はチャージ完了後、徐々に上
昇し、次のチャージが始まる前に最大となる。また、チ
ャージ直後は発塵のため装入物表面温度を正確に捕らえ
ることができない。このため、チャージ後４〜５分した
のちの熱画像をもとに炉口ゾンデの測温点に対応したデ
ータ（図６の（ｂ））を作り、次に炉口ゾンデの処理と
同じ方法でガス流状況を判断している。

【００３２】ｂ．固定ゾンデ温度（図７） 設置状況を図７の（ａ）に、そして、測定データを図７
の（ｂ）に示す。固定ゾンデは高炉シャフト上部の炉壁
部に円周方向に複数個（時には更に上下方向に数段）設
置されていて、装入物内部のガス温度と成分を測定して
いる。このため周辺流判断に利用できる。一般に、セン
サが不良になったり付着物がある時はガス温度や成分は
極端に低くなる。このため、合い隣り合うセンサデータ
を比較し、両者の差がある値以上ある時は、低い方のセ
ンサを異常とし、残りのセンサデータの平均値（Ｘｔ）
を計算する。また、周辺流強度（Ｘ）を平均値（Ｘｔ）
と基準値（Ｘｏ）をもとに計算してガス流状況を判断し
ている。

【数８】Ｘ＝Ｘｔ−Ｘｏ

【００３３】ｅ．その他 シャフト温度は炉壁部に円周方向と上下方向に複数個設
置されていて、炉壁レンガ内の温度を測定しているの
で、固定ゾンデと同じ様にして周辺流の判断に利用でき
る。しかし、直接ガス温度を測定しているわけでは無い
ので、固定ゾンデよりガス流情報としての精度が落ち
る。また、中心流の時は溶融帯の形状がシャープ（図８
の（ａ））になり、還元ガスが通過するコークスのスリ
ット数も増えるためガス流が安定し、通気抵抗指数や送
風圧力が低く、熱損失やセンサデータの変動も減少し、
ガス利用率（ＣＯ_２／ＣＯ）は高くなる。逆に周辺流の
時は溶融帯の形状がフラット（図８の（ｂ））になり、
スリット数も減少するためガス流が不安定になり、通気
抵抗指数や送風圧力が高く、熱損失やセンサデータの変
動も増加し、ガス利用率（ＣＯ_２／ＣＯ）は低くなる。
このため、ガス利用率、通気抵抗指数、送風圧力、熱損
失、センサデータの変動などについて、現在の値と基準
値を比較すればガス流状況が判定できる。

【００３４】（２−２−２）局所流の判断 ａ．炉口テレビ（図９） 炉口テレビは炉頂部で装入物表面の温度分布を熱画像と
して連続的に測定している。高炉の装入面を真上から見
た時の炉口テレビによる測定生データを図９の（ａ）に
示す。装入物表面温度はチャージ完了後、徐々に上昇
し、次のチャージが始まる前に最大となる。また、チャ
ージ直後は発塵のため装入物表面温度を正確に捕らえる
ことができない。このため、チャージ後４〜５分した後
の熱画像をもとにＭＡの数に合せて円周方向に等分割
し、周辺部の温度の加重平均値をもとにＭＡの位置に対
応したデータ（図９の（ｂ））を作り、円周方向のガス
流を判断している。例えば図９の（ｂ）は北側のガス流
が強いことを示している。ここで、

【数９】ΔＸｉ＝Ｘｉ−Ｘ Ｘｉ：ＭＡの位置に対応した装入物表面温度の平均値 Ｘ ：装入物表面温度の平均値 であり、ＸはＸｉの平均として計算する。

【００３５】ｂ．固定ゾンデ温度（図１０） 設置状況を図１０の（ａ）に、そして測定データを図１
０の（ｂ）にそれぞれ示す。固定ゾンデは高炉シャフト
上部の炉壁部に円周方向に複数個（時には更に上下方向
に数段）設置されていて、装入物内部のガス温度及び成
分を測定している。このため、円周方向の分布を考慮し
て測定位置とＭＡの位置との関係から、一次回帰式など
でＭＡの位置に対応したデータに変換すればＭＡの位置
に対応したガス流の判断に利用できる。例えば図１０の
（ｂ）は北側のガス流が強いことを示している。ここ
で、ΔＸｉは次式により求められる。

【００３６】

【数１０】 ＸはＸｉの平均として計算する。なお、固定ゾンデでは
ガス成分の分析も可能であり、この値を使用すれば温度
データと同じ様に局所流の判定に使用できる。

【００３７】ｃ．その他 シャフト温度は炉壁部円周方向と上下方向に複数設置さ
れていて、炉壁レンガ内の温度を連続的に測定してい
る。このため固定ゾンデ温度と同じ様に局所流の判定に
利用できる。しかし、直接ガス温度を測定しているわけ
ではないので固定ゾンデより情報の精度は良くない。

【００３８】（２−３）推移傾向の判定 （２−３−１）中心流と周辺流の推移傾向の判定 カス流の推移傾向は、ガス流強度の判定に用いたセンサ
情報の時系列的推移がそのまま利用できる。例えば本装
置では図１１の（ａ）に示す情報が上昇傾向の時や、図
１１の（ｂ）に示す情報が下降傾向の時に中心流の推移
傾向にあると判断している。また、図１１の（ｃ）に示
す情報が上昇傾向の時や、図１１の（ｄ）に示す情報が
下降傾向の時に周辺流の推移傾向にあると判断してい
る。

【００３９】（２−３−２）局所流の推移傾向の判定 ガス流の推移傾向は、ガス流強度の判定に用いたセンサ
情報の時系列的推移がそのまま利用できる。例えば炉口
テレビで計測される装入物表面温度や固定ゾンデ温度で
特定の点の温度が上昇傾向にある時は、局所流が成長し
ていることを示している。図１２に固定ゾンデ温度によ
るガス流の推移傾向の判断例を示す。この図から北側で
ガス流が成長してきていることが分かる。

【００４０】（３）ガス流の強度と推移傾向の合成 （３−１）中心流と周辺流の強度と推移傾向の合成 センサデータはセンサの設置状況、操業状況（装入待、
減風など）により大きく変化する。また、炉口ゾンデ温
度や炉口テレビなどほぼ同じ傾向を示すもので精度に違
いがあるものがあり、ガス流状況を最終的に判断する時
は、これらの要素を旨く考慮してシステム化する必要が
ある。ここでは以下のようにして精度の良い装置として
いる。

【００４１】（３−１−１）半径方向に複数点計測して
いるセンサ情報の合成 水平ゾンデ、炉口ゾンデ、炉口テレビなど半径方向に複
数点計測しているセンサ情報は中心（または炉壁）部の
センサのみでガス流を判断するのではなく、測定位置を
加味して合成することにより、センサ情報の精度の向上
を図っている。例えば次式により中心流や周辺流を求め
ている。

【００４２】

【数１１】

【００４３】例えばｉ＝５の時はａ１＝０．７，ａ２＝
０．３，ａ３＝ａ４＝ａ５＝０．０，ｂ１＝ｂ２＝ｂ３
＝０．０，ｂ４＝０．３，ｂ５＝０．７のようにしてガ
ス流の強度や推移傾向を合成している。

【００４４】（３−１−１）中心流や周辺流の強度と推
移傾向の合成 中心流や周辺流の強度と推移傾向について別々の合成を
行う。表２は合成に使うセンサデータの状況を示す。表
２でＯ印は大きい（Ｑは小さい）ほど強度や推移傾向が
強いことを意味している。以下に中心流強度の合成例を
示す。

【００４５】

【表２】

【００４６】

【数１２】

【００４７】ここでａｉは各センサの寄与度、ｆｉは装
入待や減風などを加味した確信度である。個々では図２
（ａ），（ｂ）の積として決めている。ｎはＯ印の数、
ｍはセンサの数である。周辺流の強度や中心流、周辺流
の推移傾向も同じ様にして決ている。

【００４８】（３−２）局所流の強度と推移傾向の合成 センサデータは設置状況、操業状況（装入待、減風な
ど）より大きく変化する。また、炉口テレビや固定ゾン
デ温度などはほぼ同じ傾向を示すが測定の精度に違いの
ある。このため、ガス流を最終的に判断する時は、これ
らの要素を旨く考慮してシステム化する必要がある。こ
こでは以下のようにして精度の良い装置としている。表
３は局所流の判断に使うセンサデータの状況を示してい
る。

【００４９】

【表３】

【００５０】（３−２−１）合成方法 局所流は先ずセンサデータを図１３に示すように一次回
帰してＭＡの位置に対応したデータに変換してから次式
で合成する。ＭＡの位置（図１３の（ａ）に対応した温
度は、図１３の（ｂ）に示すように配置された固定ゾン
デの測定温度の１次回帰曲線（図１３の（ｃ））を求め
て、その対応する値を読むことにより得られる。

【数１３】 ここで、ａｊは図２（ａ），（ｂ）の積として決めてい
る。

【００５１】（４）合成結果の基準化 本装置ではできるだけオペレータの操業経験に近付けて
制御を行うため、（３−１）の項での合成値を１〜５の
レベルに基準化することにした。図１４の（ａ）は基準
化例を示す。本装置では操業経験をもとに判断基準値ｋ
１，ｋ２，ｋ３，ｋ４を決めて１〜５の５段階の判断を
している。図１４の（ａ）で数値は以下の状態を示す。 １：非常に弱い、２：弱い、３：ちょうど良い、４：強
い、５：非常に強い なお、操業経験をもとに作成した図１４の（ｂ）に示す
ような関数で表現して判断すれば、よりきめ細かく判断
できることは明白であるが、ここではオペレータに近い
判断方法を採用している。

【００５２】（５）装入物分布アクション手段の決定 （５−１）半径方向分布アクション手段 半径方向の装入物分布を制御して、中心流や周辺流を制
御する一般的な手法としては（１）ＭＡアクションのパ
ターン変更、（２）ＳＬの位置変更、（３）鉱石ベース
の変更、（４）細粒原料使用量の変更、（５）時系列排
出速度の変更などがある。従来はその時の操業方針にの
み依存してアクション手段を決めていたが、本装置では
より安定したガス流分布を得るため、操業経験やオフラ
イン実験をもとに図１５の（ａ）に示すアクション・ガ
ス流評価テーブルを、また、操業者の操業方針を加味で
きるように図１５の（ｂ）に示す操業評価テーブルを、
更に、操業経験やオフライン実験をもとに図１５の
（ｃ）に示すアクション可否評価関数を考案した。そし
て、半径方向の装入物アクション手段はこれらのテーブ
ル評価関数を用いて、それぞれのアクション手段の評価
値を次式で計算している。なお、図１５（ａ）のＣｉｊ
は操業経験とモデル実験により決定し、ニューラルネッ
トを使えば実績による学習もできる。図１５の（ｂ）の
ａijは操業者の操作方針に基づき任意に設定する。図１
５図の（ｃ）においては、ｂｉが１に近い程操作が難し
くなることを示している。

【００５３】

【数１４】

【００５４】ここで、 ｉ：アクション手段、 ｊ：中心流（ｊ＝１），周辺流
（ｊ＝２） ａｉ：操業評価値、 ｂｉ：アクション可否評価関
数値 Ｃｉｊ：ガス流の強度に関する評価値、 Ｘｊ：ガ
ス流の強度 Ｃｉｊ´：ガス流の推移傾向に関する評価値、Ｘｊ´：
ガス流の推移傾向強度 である。そして、Ｔｉが最大となるアクション手段
（ｉ）を選択している。

【００５５】（５−２）円周径方向分布アクション手段 半径方向の装入物分布を制御して、局所流を制御する方
法としては、炉下部での燃料や空気の吸込み状況を羽口
毎に変更する方法や出銑作業を行う出銑口を変更する方
法も考えられるが、ＭＡパターンを局部的に変更する方
法が一般的であり、本装置ではこの方法を採用してい
る。

【００５６】（６）装入物分布アクション量の決定 （６−１）ＭＡアクションのパターン変更 （６−１−１）中心流・周辺流のアクション （ａ）ＭＡパターン変更量の推論 図１６にＭＡパターン変更量の推論例を示す。ＭＡパタ
ーン変更量は操業経験をもとに考案した強度判定マトリ
ックス及び推移傾向判定マトリックスを使って推論す
る。例えば中心流強度が＋２、周辺強度が＋３の時のガ
ス流の強度は強度判定マトリックスよりＷ１となる。ま
た、中心流推移傾向が＋２、周辺流推移傾向が＋４の時
のガス流の推移傾向は推移傾向判定マトリックスよりＷ
１となる。この結果をＭＡアクション決定マトリックス
に当てはめれば＋２となる。これは現在のＭＡパターン
より＋２つだけ中心流指向のＭＡパターンＮｏを選択す
ることを意味している。ここでも図１４の（ｂ）に示し
た関数で判断した結果を四捨五入してＭＡパターンＮｏ
の変更量を決めればよりきめ細く制御できることは明白
である。なお、本装置では装入物分布に関するモデル実
験で得られた結果をＭＡパターンＮｏとして、周辺流か
ら中心流に向かって登録している（図１８）。

【００５７】（ｂ）ＭＡアクション量診断 ＭＡパターンＮｏを変更した時、その部分のガス流は装
入物の降下とともに徐々に変化する。そして、ＭＡパタ
ーンＮｏの変更の影響が行き渡るまでには通常約１２時
間かかる。このため、実操業でＭＡの位置に対応したガ
ス流を判断するにはＭＡの操作履歴を加味する必要があ
る。また、出銑作業時は数時間減風を送風圧力などが一
時的に大きく変化してガス流も乱れる。これらの一過性
の要因に伴う要素を除去する必要もある。本装置ではこ
れらの要素を以下のように加味している。

【００５８】ａ．ＭＡの操作履歴 図１９にＭＡの操作履歴を加味したＭＡアクションの補
正例を示す。横軸は時刻、縦軸はＭＡパターンＮｏの変
更量である。例えば（６−１−１）（ａ）の項でＭＡパ
ターン変更量として＋２の指示が１０時間続き（図１９
の（ａ））、時刻０の時にＭＡパターンＮｏを＋２だけ
変更したとする（図１９の（ｃ））。するとその結果は
装入物の降下とともに徐々にガス流に現れてくる（図１
９の（ｂ））。実操業ではこの点を加味し、ＭＡパター
ンＮｏを＋２変更した効果が＋１だけ現れる時間（約６
時間後）を想定して、６時間後に改めてＭＡパターンＮ
ｏを＋１だけ変更する。なお、ここでもＭＡパターンＮ
ｏの変更量に曖味さを持たせれば、図１９の（ｂ）で求
めた値を使えばもう少しきめ細く制御できるが、オペレ
ータの操業に近付けるため本装置のようにした。この考
え方は（６−２）〜（６−５）に述べるアクション手段
の時も同じである。

【００５９】ｂ．送風圧力などの一過性の要因 出銑作業時は数分間減風を行うため送風圧力などが一時
的に大きく変化する。このため同じ方向にＭＡパターン
Ｎｏの変更指示が２回以上連続した時に初めて実アクシ
ョンを取るようにして、減風に伴う一過性要因を除去し
ている。また残銑量が多い時はガス流が乱れる。このた
め残銑量を図２０に示すようなメンバーシップ関数で表
現して、アクション量にその値を掛けて補正している。
この考え方は（６−２）〜（６−５）に述べるアクショ
ン手段の時も同じである。

【００６０】ｃ．配合変更などガス流だけでは判断でき
ない要素 図２１の（ａ）に配合変更などガス流を乱す要素の先取
り例を示す。横軸は時刻、縦軸はＭＡパターンＮｏの変
更量を示す。例えば直送焼結鉱に替えて、粒径のやや小
さいヤード焼結鉱の使用割合を増やすと徐々に中心流が
つぶれていく傾向にある。このため、本装置ではヤード
焼結鉱の使用割合の増加量（Ｘ）をもとにＭＡパターン
Ｎｏ変更量（Ｙ）を計算し、実際にヤード焼結鉱を使用
する時刻の数時間前から焼結鉱が溶けて溶銑となるまで
の間（６−１−１）（ｂ）ｂ．の項で決まった値に対し
てＹだけ中心流指向のパターンＮｏを選択している。こ
こでも図２１の（ｂ）示したようなメンバーシップ関数
で表現してアクション量を補正すればよりきめ細かく制
御できる。配合変更など未来の事象を先取りする考え方
は（６−２）〜（６−５）に述べるアクション手段の時
も同じである。

【００６１】ｄ．アクションの実施 （６−１−１）（ｂ）ｃの項の結果は表示装置（ＣＲ
Ｔ）と警報装置でオペレータに通知されると共に、制御
モードが自動の時は、その信号がＭＡ制御装置（ＰＬ
Ｃ）に送信されＭＡのストロークを自動的に制御して半
径方向の装入物分布制御に繋げている。また、手動モー
ドの時はオペレータが表示を見てＭＡ制御装置のストロ
ークの設定変更を行い、半径方向の装入物分布制御に繋
げている。この考え方は（６−２）〜（６−５）に述べ
るアクション手段の時も同じである。

【００６２】（６−１−２）局所流のアクション （ａ）ＭＡパターン変更量の推論 ＭＡパターン変更量は操業経験やモデル実験をもとに決
定したＭＡアクション決定マトリックス（図１７）を使
って推論する。例えばあるＭＡに対応した点のガス流の
強度が＋２であり、しかも推移傾向の強度も＋２であっ
たとすると、ＭＡアクション決定マトリックスの値は＋
２となる。これは現在のＭＡパターンより＋２つだけ中
心流指向のＭＡパータンＮｏを選択することを意味して
いる。ここでも図１４の（ｂ）に示した関数で判断した
結果を四捨五入してＭＡパターンＮｏの変更量を決めれ
ばよりきめ細く制御できることは明白である。なお、本
装置では中心流・周辺流のアクション時と同じ様に装入
物分布に関するモデル実験で得られた結果をＭＡパター
ンとして、周辺流から中心流に向かって登録している
（図１８）。

【００６３】（ｂ）ＭＡアクション量診断 ＭＡパターンＮｏを変更した時、その部分のガス流は装
入物の降下とともに徐々に変化する。そして、ＭＡパタ
ーンＮｏの変更の影響が行き渡るまでには通常約１２時
間かかる。このため、操業でＭＡの位置に対応したガス
流を判断するにはＭＡの操作履歴を加味する必要があ
る。また、出銑作業時は嵩時間減風を行うため送風圧力
などが一時的に変化し、ガス流も乱れる。本装置ではこ
れらの一過性の要因に伴う要素を中心流・周辺流のアク
ション時と全く同じ方法で除去している。

【００６４】（６−２）ＳＬの位置変更 ＳＬの位置変更で中心流・周辺流の制御ができる。本装
置ではＳＬの位置変更は（６−１−１）（ａ）の項に示
した強度判定マトリックスと推移傾向判定マトリックス
及び操業経験をもとに考案したＳＬアクション決定マト
リックスを使って推論する。例えば中心流強度が＋２、
周辺流強度が＋３の時のガス流の強度は強度判定マトリ
ックスよりＷ１となる。また、中心流推移傾向が＋２、
周辺流推移傾向が＋４の時のガス流推移傾向は推移傾向
判定マトリックスよりＷ１となる。この結果をＳＬアク
ション決定マトリックスに当てはめれば＋２となる。こ
れは現在のＳＬより＋２つだけ中心流指向のＳＬアクシ
ョンを選択することを意味している。ここでも図１４
（ｂ）に示した関数で判断した結果を四捨五入してＳＬ
の変更量を決めればよりきめ細く制御できることは自明
である。なお、本装置では装入物分布に関するモデル実
験で得られた結果をＳＬ位置変更評価関数として登録
し、この関数より操作量を決めている（図２２の
（ａ））。例えばＳＬが基準点にあり＋２だけ周辺流ア
クションを取るときはＳＬを０．８ｍ上げる。

【００６５】（６−３）鉱石ベースの変更 鉱石ベース（またはコークスベース）の変更では中心流
・周辺流の制御ができる。本装置では鉱石ベースの変更
は（６−１−１）（ａ）の項に示した強度判定マトリッ
クスと推移傾向判定マトリックス及び操業経験をもとに
考案した鉱石ベースアクション決定マトリックスを使っ
て推論する。例えば中心流強度が＋２、周辺流強度が＋
３の時のガス流の強度は強度判定マトリックスよりＷ１
となる。また中心流推移傾向が＋２、周辺流推移傾向が
＋４の時のガス流の推移傾向は推移傾向判定マトリック
スよりＷ１となる。この結果を鉱石ベースアクション決
定マトリックスに当てはめれば＋２となる。これは現在
の構成ベースより＋２つだけ中心流指向の鉱石ベースア
クションパターンＮｏを選択することを意味している。
ここでも図１４（ｂ）に示した関数で判断した結果を四
捨五入して鉱石ベースのパターンＮｏ変更量を決めれば
よりきめ細く制御できることは自明である。なお、本装
置では装入物分布に関するモデル実験で得られた結果を
鉱石ベースのアクション評価関数として登録し、この関
数より操作量を決めている（図２２の（ｂ））。例えば
鉱石ベースが基準より＋１の位置にあり周辺流強度を＋
１だけ強めるときは鉱石ベースを＋１から＋１．６に変
える。

【００６６】（６−４）細粒原料使用量の変更 細粒原料使用量を変えれば中心流・周辺流の制御ができ
る。本装置では細粒原料使用量は（６−１−１）（ａ）
の項に示した強度判定マトリックスと推移傾向判定マト
リックス及び操業経験をもとに考案した細粒原料使用量
アクション決定マトリックスを使って推論する。例えば
中心流強度が＋２、周辺流強度が＋３の時のガス流の強
度は強度判定マトリックスよりＷ１となる。また、中心
流推移傾向が＋２、周辺流推移傾向が＋４の時のガス流
の推移傾向は推移傾向判定マトリックスよりＷ１とな
る。この結果を細粒原料使用量アクション決定マトリッ
クスに当てはめれば＋２となる。これは現在の鉱石ベー
スより＋２つだけ中心流指向の細粒原料使用量のアクシ
ョンパターンＮｏを選択することを意味している。ここ
でも図１４（ｂ）に示した関数で判断した結果を四捨五
入して細粒原料使用量のパターンＮｏ変更量を決めれば
よりきめ細く制御できることは自明である。なお、本装
置では装入物分布に関するモデル実験で得られた結果を
細粒原料使用量のアクション評価関数として登録し、こ
の関数より操作量を決めている（図２３の（ａ））。例
えば細粒原料使用量が基準点にあり＋２だけ周辺流アク
ションをとるときは、細粒原料使用量を１．６％増や
す。

【００６７】（６−５）時系列排出パターンの変更 鉱石やコークスの時系列排出速度を変更すれば中心流・
周辺流の制御ができる。本装置では時系列排出速度の変
更は（６−１−１）（ａ）の項に示した強度判定マトリ
ックスと推移傾向判定マトリックス及び操業経験をもと
に考案した時系列排出アクション決定マトリックスを使
って推論する。例えば中心流強度が＋２、周辺流強度が
＋３の時のガス流の強度は強度判定マトリックスよりＷ
１となる。また中心流推移傾向が＋２、周辺流推移傾向
が＋４の時のガス流の推移傾向は推移傾向判定マトリッ
クスよりＷ１となる。この結果を時系列排出アクション
決定マトリックスに当てはめれば＋２となる。これは現
在の時系列排出パターンより＋２つだけ中心流指向のパ
ターンＮｏを選択することを意味している。ここでも図
１４（ｂ）に示した関数で判断した結果を四捨五入して
時系列排出パターンＮｏ変更量を決めればよりきめ細く
制御できることは自明である。なお、本装置では装入物
分布に関するモデル実験で得られた結果を時系列排出速
度評価関数として登録し、この関数より操作量を決めて
いる（図２３の（ｂ））。例えば排出速度が基準値より
＋１．７秒にあり＋１だけ中心流アクションを取る時に
は、排出速度を＋１．７秒から＋４秒に増やす。

【００６８】（７）操業実績 図２４に本装置による制御を開始してからの操業指数の
推移を示す。本装置による制御の実現により半径方向お
よび円周方向のガス流分布が適性になり、徐々に操業面
での効果も拡大していることが分かる。

【００６９】

【発明の効果】以上のようにこの発明は、操業技術の高
位標準化と伝承、操業の自動化を目的に半径方向および
円周方向の装入物分布制御と中心流・周辺流および局所
流に関する高度な操業知識をシステム化したものであ
り、以下の効果が得られている。 （１）操業技術の高位標準化、伝承 （２）オペレータの作業負荷低減、操業の自動化 （３）センサ情報の高度加工によるガス流判断の適正化
（高精度化） （４）リアルタイムな監視、制御の実現 （５）（上記（１）〜（４）の結果として）従来のオペ
レータ制御より決め細い制御の実現 （６）（上記（１）〜（４）の結果として）図２４に示
す操業効果の確認

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例に係る高炉装入物分布制御
装置のブロック図である。

【図２】指数平滑定数の決定関数を示す図であり。
（ａ）は装入待時間、（ｂ）は減風時間、（ｃ）はアク
ション回数、（ｄ）はＳＬアクション回数、（ｅ）は鉱
石ベースアクション回数、（ｆ）は細粒原料使用量変更
アクション回数、（ｇ）は時系列排出速度回数、（ｈ）
は装入物分布アクション回数である。

【図３】ガス流強度の判定例を示した図である。

【図４】中心流・周辺流の判定に用いる水平ソンデの設
置例及びデータ例を示した図である。

【図５】中心流・周辺流の判定に用いる炉口ソンデの設
置例、データ例及び加工データ例を示した図である。

【図６】中心流・周辺流の判定に用いる炉口テレビの生
データ例及び加工データ例を示す図である。

【図７】中心流・周辺流の判定に用いる固定ゾンデの配
置例及び測定データ例を示す図である。

【図８】中心流・周辺流の判定に用いるその他の情報に
よるガス流量判断例を示す図である。

【図９】局所流の判定に用いる炉口テレビ及び加工例を
示す図である。

【図１０】局所流の判定に用いる固定ゾンデの配置例及
び測定データ例を示す図である。

【図１１】ガス流の推移傾向の判定に用いるセンサ及び
判定例（例１〜例４）を示す図である。

【図１２】ガス流の推移傾向の判定に用いるセンサ及び
判定例（例５）を示す図である。

【図１３】固定ゾンデ温度データの一時回帰例を示す図
である。

【図１４】合成結果の基準化例を示す図である。

【図１５】装入物分布アクション手段の判断方法を示す
図である。

【図１６】中心流及び周辺流に対するＭＡアクションの
推論例を示す図である。

【図１７】局所流に対するＭＡアクションの推論例を示
す図である。

【図１８】ＭＡパターンＮｏ登録状況を示す図である。

【図１９】ＭＡ操業履歴を加味した補正例を示した図で
ある。

【図２０】残銑量の補正関数例を示した図である。

【図２１】配合変更など未来の事象の先取り例を示した
図である。

【図２２】ＳＬの位置変更評価関数及び鉱石ベースアク
ション評価関数を示した図である。

【図２３】細粒原料使用量評価関数及び時系列排出速度
評価関数を示した図である。

【図２４】実施例の操業実績を示した図である。

【図２５】装入物分布制御と炉内状況を示した図であ
る。

【図２６】ＭＡの設置状況を示した図である。

【符号の説明】 １０ 高炉 ２０ プロセスコンピュータ ３０ 知識処置コンピュータ

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 高炉操業に関する知識を知識ベースとし
   て登録・修正する手段と、 高炉に設置された各種センサからデータを所定の周期で
   プロセスコンピュータに取込む手段と、 取込んだデータに含まれるノイズを除去する手段と、 操業経験やモデル実験で得られた知識ベースをもとにノ
   イズを除去したデータをセンサ別に中心流、周辺流及び
   局所流に関するガス流の強度と推移傾向として推論する
   手段と、 その推論結果を装入待や減風などに関する情報とガス流
   に関する知識ベースをもとにガス流の強度と推移傾向と
   して合成する手段と、 合成結果をその時の操業状況と操業方針より装入物分布
   のアクション手段を決定し、ムーバブルアーマ（以下Ｍ
   Ａと称す）アクション決定マトリックス、ストックライ
   ン（以下ＳＬと称す）アクション決定マトリックス、鉱
   石ベースアクション決定マトリックス、細粒原料使用量
   変更アクション決定マトリックス、及び時系列排出速度
   アクション決定マトリックスのいずれかに当てはめてア
   クション量を決定する手段と、 前記アクション量をプログラムブルコントローラ（以下
   ＰＬＣと称す）に送信して装入物分布を自動制御させる
   手段とを有する高炉装入物分布制御装置。
2. 【請求項２】 装入物分布のアクション履歴や送風圧力
   の変更、炉内残銑量など一過性の要因を加味したり、配
   合変更など未来の事象を先取りして前記アクション量を
   補正する手段を有する請求項１記載の高炉装入物分布制
   御装置。
3. 【請求項３】 前記装入物分布のアクション量をオペレ
   ータにガイダンスする手段を有する請求項２記載の高炉
   装入物分布制御装置。