JPH0726128B2 - 高炉炉熱制御方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は高炉の安定な操業を行うための高炉炉熱制御
方法に関するものである。

（従来の技術） 高炉内の溶銑温度を推定し、且つこれを管理・制御する
高炉炉熱制御システムとして、例えば特開昭62−270708
号公報に開示されたシステムがある。

この高炉炉熱制御システムは、高炉に設置された各種の
センサからデータを所定のタイミングで取り込むデータ
入力手段と、前記センサからのデータに基づいて荷下り
速度，圧力損失，シャフト圧力，シャフト温度，固定ゾ
ンデの温度，ガス利用率，炉口ゾンデの温度等高炉の状
況を示す各種データを作成する手段と、前記各種データ
をその基準データと比較して真偽データを作成する手段
と、真偽データを一時記憶する記憶手段と、高炉につい
ての経験・実績等に基づいた各種の知識ベースが記憶さ
れた知識ベース手段と、前記記憶手段の真偽データと前
記知識ベース手段の知識ベースに基づいて炉熱レベルと
及び炉熱推移を推論をし、高炉に対するアクション量を
決定する推論手段とから構成されている。

このシステムによれば、高炉に設置された各種のセンサ
のデータから真偽データを作成し、そのデータと知識ベ
ース手段に記憶された経験等に基づいた知識ベースとに
より人工知能としての所定の推論をするようにしたの
で、従来の経験が十分に生かされ、システムをコンピュ
ータで実現した場合にもその容量は極めて小さなもので
すむ。更に高炉の経年変化に対しても知識ベース手段の
記憶内容を変更するだけですみ、変更が極めて容易であ
るという効果を奏している。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上述した高炉炉熱制御システムによる炉
熱制御方法は、以下に述べる問題点を有している。

基準データとセンサデータとの大小比較により、推
論に用いる真偽データを得ているため、センサデータが
基準データ近傍で変動した場合、真偽データの値が全く
反対になってしまい、炉熱変化の推論精度の低下をまね
く。

また、基準データそのものが固定値であるため、炉
内の原料性状の変化等により、センサデータの平均値の
変動（レベル変化）に対応できない。この点からも炉熱
変化の推論精度の低下をまねいている。

実行すべき操業アクションを選択する手段を有さな
いため、この高炉炉熱制御システムにより行う操業アク
ションは、固定（送風湿分）されており、最適な操業ア
クションを行ったとはいえない。

操業アクション量の決定は、知識ベース中のアクシ
ョンテーブルを参照することにより行っているため、細
かいレベルでのアクション量の決定をしにくい。

この発明は上記〜の問題点を解決するためになされ
たもので、 炉熱変化を高精度にかつ定量的に予測し、この炉熱変化
に対し、最適な操業アクションを最適な制御量で実行す
ることのできる高炉炉熱制御方法を得ることを目的とす
る。

（課題を解決するための手段） この発明にかかる高炉炉熱制御方法は、高炉の炉内状況
を示す少なくとも１つの高炉データを取り込み、該高炉
データを基準値と比較することにより、炉熱の短期的変
化を予測した第１の予測結果を出力する第１のステップ
を備え、前記基準値は過去所定期間における前記高炉デ
ータに応じて時々刻々変化しており、高炉の炉内状況を
示す少なくとも１つの高炉データと溶銑温度とを取り込
み、これらのデータに、操業アクションの影響を加味し
て、炉熱の長期的変化を予測した第２の予測結果を出力
する第２のステップと、前記第１および第２の予測結果
それぞれの炉熱レベルをメンバーシップ関数により求
め、これらの炉熱レベルと予め定められた第１の規則と
から、ファジイ推論により総合炉熱レベルを求める第３
のステップと、前記総合炉熱レベル及び現在の操業状況
を示す操業データを、予め定められた第２の規則に照合
して推論することにより、炉熱の安定化のために行うべ
き操業アクションである実行操業アクションを選択する
第４のステップと、前記実行操業アクションの制御量で
ある操業アクション量を、前記総合炉熱レベルを引数と
した前記実行操業アクション固有の関数により求める第
５のステップと、前記実行操業アクションを前記操業ア
クション量に従って実行する第６のステップとをさらに
備えている。

（作用） この発明における第１のステップでは、基準値を過去所
定期間における高炉データに応じて時々刻々変化させて
いるため、高炉データのレベル変化に対応することがで
きる。

また、第３のステップでは、第１および第２の予測結果
それぞれの炉熱レベルを、メンバーシップ関数により求
め、予め定められた第１の規則とそれぞれの炉熱レベル
とから、ファジイ推論により、総合炉熱レベルを求めて
いるため、短期的炉熱変化を予測した第１の予測結果
に、長期的炉熱変化を予測した第２の予測結果を加味し
た定量的な総合炉熱レベルを求めることができる。

（実施例） A.炉壁温度予測手段 （Ａ−１）第１の炉熱低下理由 高炉の炉熱低下の一因として、以下に示すものが考えら
れる。

高炉羽口から吹き上げる溶銑温度及び溶銑量調整のため
の高温空気（ガス流）は通常、炉内中央部に吹き込んで
いる。ところが原料装入条件，装入物分布等の理由によ
り、急にガス流が炉内周辺部に多く流れる場合がある。
その結果、 FeO＋Ｃ→Fe＋CO の吸熱反応が促進され、炉熱低下が起こる。

ところで、ガス流が多量に炉内周辺部に流れると、Na,
K,Pb等の炉内付着物及び停滞層が剥離し、壁落ちするこ
とにより、その部分の炉壁温度が急激に上昇する。この
急激な温度上昇を検知すれば炉熱低下が予測できる。

（Ａ−２）第２の炉熱低下理由 また、高炉の炉熱低下の一因として、以下に示すものが
考えられる。

高炉内の荷下がり速度が（Ａ−１）と同様の理由で上が
ると、いわゆる生鉱下りにより高炉内の融着帯レベルが
下がり、炉熱低下が起こる。

ところで、融着帯レベルが下がると、該当部分における
炉壁温度も急激に下降する。この急激な温度下降を検知
すれば炉熱低下が予測できる。

（Ａ−３）第３の炉熱低下理由 さらに、高炉の炉熱低下の一因として、以下に示すもの
が考えられる。

高炉羽口から吹き上げる溶銑温度及び溶銑量調整のため
の高温空気（ガス流）は通常、炉内中央部に吹き込んで
いる。ところが、（Ａ−１），（Ａ−２）と同様の理由
により、ガス流の一部が炉内周辺部に流れる場合があ
る。この状態が長時間続くと、高炉の炉壁からのガス流
の熱放散が正常操業時より多くなり、その結果、炉熱低
下が起こる。

ところで、ガス流の一部が定常的に炉内周辺部に流れる
と、炉壁温度が徐々に上昇する。このような比較的長時
間のゆるやかな温度上昇を検知すれば炉熱低下が予測で
きる。

（Ａ−４）第１〜第３の予測手段 第１図（ａ），（ｂ）は、各々この発明の一実施例で用
いられる内壁温度計の配置を示す側面断面図、平面断面
図である。内壁温度計３は同図（ａ）に示すように、高
炉１の高さ方向に７個（背部３個，腹部２個，朝顔部２
個）、同図（ｂ）に示すように高炉１の周方向に４個設
置する。つまり、４方向７レベルで計28個の内壁温度計
３を設置する訳である。

内壁温度計は例えば、本出願人による実開昭57−81531,
実公昭59−16816に開示されたものを用いてもよく、第
２図は後者に開示された内壁温度計（以下これを「FMセ
ンサ」という。）を示す概念図である。

同図において、４は２本の導線５が絶縁的に平行して埋
設され前方端側に感温部６を有するシース型測温体であ
り、シース型測温体４は複数本を、夫々の感温部６が長
さ方向の異なる部位に配置される様に平行配列されてお
り、さらにシース型ダミー棒７を感温部６の先端に接続
して、最先端を揃えている。シース型ダミー棒７は２本
の導線５が絶縁的に平行して埋設され、シース型測温体
４と実質的に同一の熱伝導性を有する。FMセンサ３はこ
のシース型測温体４を絶縁材８で相互に非接触に保ち、
シース管９内に収納することにより形成される。

第３図はFMセンサ３の設置説明図である。同図におい
て、10〜13は高炉の炉壁であり、10はレンガ、11はステ
ーブ、12はスタンプ、13は鉄皮である。FMセンサ３は同
図に示すように、パッキン14及び溶接部15への溶接によ
り、炉壁内部に設置されている。なお、16は充填材であ
り、17はミルク注入口であり充填材16を注ぎ込む箇所で
ある。

なお、ここで説明したFMセンサ３はその設置及び構造
上、炉壁の侵食と共にFMセンサ３自体も侵食され、シー
ス型測温体４が炉壁近傍の炉内に露出する場合もあり、
実際には「炉壁温度」と共に「炉壁近傍の炉内温度」を
測定していることになる。以下、両者を含めた概念を
「炉壁温度」として述べる。FMセンサ３は上述のように
従来のシース熱電対等の温度計に比べ、多数の測定点を
有し、迅速な測温応答を満足し、長期の連続的な温度測
定が可能であり、信頼性の向上、耐久性の向上、施工性
の向上等が図られている。

各FMセンサ３は、第４図に示すように所定サンプリング
時間Δｔごとに高炉１の内壁温度を測定している。ここ
で、時刻ｊのｉ番目のFMセンサ３の内壁温度をTj,iと
し、時刻ｊの１サンプリング時間Δｔ前の内壁温度をTj
_-1,iとすると、Tj,iとTj_-1,iとの内壁温度差（差分値）
ΔTj,iは、 ΔTj,i＝Tj,i−Tj_-1,i ……（１） となる。この状態を第５図に示す。

この差分値ΔTj,iに、各FMセンサ３毎の高さ，周方向等
を考慮して重みwiを乗ずる。さらに、差分値ΔTj,iが負
のものに対しては、vi＝０、それ以外のものに対して
は、vi＝１を示す正負パラメータviも乗じ、時刻ｊの補
正差分値（正の差分値）CTj,iを得る。

CTj,i＝wi.vi・ΔTj,i ……（２） 次に、補正差分値CTj,iの全FMセンサ３に対する総和を
とり、これをST1jとする。

そして次（４）式に従い、この差分値総和ST1jの値が予
め定められた閾値ε_１より大きくなれば、急激な温度上
昇があったとみなし所定期間評価点１を与える。

ST1j≧ε_１ ……（４） 以上が（Ａ−１）の理由に基づく第１の予測手段であ
る。

（Ａ−２）の理由に基づく第２の予測手段は、以下に示
す通りである。

（２）式において、正負パラメータviは差分値ΔTj,iが
正のものに対しては、vi＝０、それ以外のものに対して
は、vi＝１とし、次に、補正差分値CTj,iの絶対値の全F
Mセンサ３に対する総和をとり、これをST2jとする。

そして次（４）′式に従い、（３）′式に基づく差分値
総和ST2jの値が予め定められた閾値ε_２より大きくなれ
ば、生鉱下りによる急激な温度下降があったとみなし、
所定期間評価点１を与える。

ST2j≧ε_２ ……（４）′ C.の理由に基づく第３の予測手段は、以下に示す通りで
ある。

（２）式の正負パラメータviは第１の予測手段と同様、
差分値ΔTj,iが負のものに対しては、vi＝０、それ以外
のものに対してはvi＝１とする。また時刻ｊのｋサンプ
リング時間前（すなわちΔｔ×ｋ時間前）の補正差分値
をCTj_-k,iとし、この補正差分値の所定の時間幅ｎΔｔ
の移動平均の時間ｊにおける値の全FMセンサ３に対する
総和をとり、これをST3jとする。

そして次（４）″式に従い、この移動平均総和ST3jの値
が予め定められた閾値ε_３より大きくなれば、ゆるやか
な温度上昇が長期間であったとみなし、所定期間評価点
１を与える。

ST3j≧ε_３ ……（４）″ 上記した第１〜第３の予測手段は、各々炉壁温度差（差
分値）により行なっているため、炉壁温度の絶対値の上
下によらず、正確な予測を行なうことができる。しか
も、FMセンサ３はその施工性の良さ及び測温応答性の良
さから、高炉全周を覆うように配置でき、連続的な内壁
温度差が把握できることで、さらに正確な予測を行なう
ことができる。

（Ａ−５）閾値の学習 炉壁温度予測手段である第１〜第３の予測手段の各閾値
ε^＊（ε₁,ε₂,ε_３のいずれかであり、以下総称して
「ε^＊」を用いる。）は最適な炉熱低下予測あるいは炉
熱上昇予測が得られるように、予め求められたものであ
る。しかしながら、当初最適であった閾値ε^＊は高炉操
業中において、生産計画や原料条件などの諸条件の変化
に伴い、最適でなくなる可能性がある。このため、閾値
ε^＊を高炉操業中に最適な値に変化させる必要があり、
閾値ε^＊の学習を以下に示すように行う。

高炉の炉壁温度を測定する場合、炉壁温度計であるFMセ
ンサ３の測温点が（Ａ−４）で述べたように、炉壁の侵
食と共に変化する。このため、測定される炉壁温度その
ものの値のみならず、炉壁温度差のピーク値（最大
値）、つまりセンサ感度も炉壁の侵食に応じて変動する
可能性がある。第１〜第３の予測手段では炉壁温度差に
基づいて予測を行っているため、そのような場合には予
測精度も変動することになる。

この問題を解消するため、以下に示すような処理を施
す。まず、現在時刻ｔから時間幅h_S過去に逆のぼって、
この区間h_Sにおける各総和ST1j〜ST3jの平均値▲
▼〜▲▼及び標準偏差σ_１〜σ_３を求め、次の
（５）〜（７）式により、閾値ε_１〜ε_３を決定する。

ε_１＝a₁・▲▼＋b₁・σ_１ ……（５） ε_２＝a₂・▲▼＋b₂・σ_２ ……（６） ε_３＝a₃・▲▼＋b₃・σ_３ ……（７） なお、a₁〜a₃,b₁〜b₃は係数である。

このように、適時、第１〜第３の予測手段における各々
サンプリングデータの変化に基づき自動的に閾値ε^＊を
決定していくことにより、高炉操業中において生産計画
や原料条件などの諸条件の変化によるセンサ感度の変動
にかかわらず、常に高い精度で予測を行うことができ
る。

（Ａ−６）総合予測 上記した第１〜第３の予測手段のいずれかで評価点１が
与えられると１が、それ以外の場合０が炉壁温度予測手
段の予測結果I_FMとして出力される。

なお、次のような異常値補正処理を施してもよい。すな
わち、第１〜第３の予測手段により予測するに際し、T
j,i（Tj_-1,i）が下記（８）〜（10）式を満たした場
合、 Tj,i−Tj_-1,i＞ΔＴ ……（８） Tj,i＞Tmax ……（９） Tj,i＜Tmin ……（10） （ただし、ΔT,Tmax,Tminは予め定められた閾値であ
る。）Tj,iをTj_-1,iに置き代えて、異常値補正する。こ
れにより、予測精度をさらに向上させることができる。

B.ソルロスＣ量予測手段 ガスクロムトグラフィーによる炉頂ガス成分分析、送風
条件、原料装入条件などにより、ソルロスＣ（ソリュー
ションロスカーボン）量（kg/t−ｐ）をサンプリング時
間Δｔごとに算出する。ここで、時刻ｊにおけるソルロ
スＣ量をxjとし、時刻ｊよりもｋサンプリング時間前
（すなわちΔｔ×ｋ時間前）のソルロスＣ量をxj_-kとす
ると、現在の時刻ｊにおける所定時間幅ｎΔt,lΔｔ
（ｌ＞ｎ）の各移動平均x_M,xl_Mは、 で計算できる。

（11a），（11b）式に基づく移動平均x_M,xl_Mをサンプリ
ング時間Δｔごとにそれぞれ計算し、下記（12）式によ
り、 Ix＝x_M−xl_M ……（12） 第４の予測手段による予測結果Ixを得る。ソルロスＣ量
の増加は、吸熱反応であるソルロス反応が促進している
ことを示しているため、Ix＞０であれば炉熱低下、Ix＜
０であれば炉熱上昇を予測しているといえる。

なお、ソルロスＣ量の移動平均を求めるに際し、ソルロ
スＣ量の瞬時値がノイズ等の原因で異常値を発生する場
合があるので、次のような異常値補正処理を施してもよ
い。すなわち、時刻ｊのソルロスＣ量をxj、１サンプリ
ング時間Δｔ前のソルロスＣ量をxj_-1とすると、ソルロ
スＣ量の差分値の絶対値Δxjは（|xj−xj_-1|）となる。
このΔxjを予め設定された閾値εｚと比較することで異
常値を見つけだし、異常値を検出すると、前回の移動平
均値を今回の移動平均値に置き換える。この方法を適用
することにより、より精度の高い予測が可能となる。

C.ガスクロN₂予測手段 また、ガスクロマトグラフィーにより検出される炉頂ガ
ス中の窒素量（％）（以下、「ガスクロN₂量」と言
う。）はソルロスＣ量と強い負の相関があり、ソルロス
Ｃ量の増加に代え、ガスクロN₂量の増加，減少により、
高炉炉熱変化が予測できる。

このことにより、現在の時刻ｊにおけるガスクロN₂量を
yjとし、時刻ｊよりもｋサンプリング時間前（すなわち
Δｔ×ｋ時間前）のガスクロN₂量をyj_-kとすると、現在
の時刻ｊにおける所定時間幅ｎΔt,lΔｔ（ｌ＞ｎ）の
各移動平均y_M,yl_Mは、 で計算できる。

（13a），（13b）式に基づくy_M,yl_Mをサンプリング時間
Δｔ毎にそれぞれ計算し、下記（14）式により、 Iy＝y_M−yl_M ……（14） 第５の予測手段による予測結果Iyを得る。つまり、Iy＞
０であれば炉熱上昇、Iy＜０であれば炉熱低下を予測し
ていることになる。

なお、ソルロスＣ予測手段で用いた異常値補正処理を、
ガスクロN₂予測手段に適用することは、勿論可能であ
る。

B.C.で述べた２つの予測手段はサンプリング時間Δｔ毎
の移動平均に基づいているため、予測を早く得ることが
でき、しかも予測精度も十分確かなものといえる。

D.装入ピッチ予測手段 所定時間当りの炉頂からの原料装入回数（以下、「装入
ピッチ」という。）が炉熱に影響を与えることが経験的
に知られている。つまり、装入ピッチが上がると炉熱は
低下し、装入ピッチが下がると炉熱が上昇することが知
られている。

これは主として以下に示す理由からと推測されている。

装入ピッチが上（下）がると、吸熱反応であるソル
ロス反応が促進（抑制）され、その結果炉熱が低下（上
昇）する。

装入ピッチが上（下）がると、出銑量が増し（減
り）、原料装入から出銑までの時間が短く（長く）な
る。その結果、溶銑が高炉内で熱交換する時間が減少
（増加）するため、炉熱が低下（上昇）する。

そこで、下記（15）式より、装入ピッチ予測手段による
予測結果Ipを得る。

ただし、 PITCHl₁ ：過去l₁分間における原料装入回数 PITCHl₂ ：過去l₂分間における原料装入回数 （l₁＜l₂） つまり、Ip＞０であれば炉熱低下を予測し、Ip＜０であ
れば炉熱上昇を予測していることになる。

なお、A.〜D.で述べた予測手段は、基本的に、高炉の炉
内状況を示す１つの高炉データを、基準データと比較す
ることにより予測を行っているといえる。基準データε
^＊,xl_M,yl_M,PITCHl₂/l₂はそれぞれ高炉データの変化に
応じて逐次設定されているため、上記A.〜D.で述べた予
測手段は、センサ感度の変化あるいは原料性状変化によ
る熱バランスの変化があった場合でも、一定の炉熱推定
精度を維持できる。

E.長期展望予測手段 A.〜D.で述べた予測手段は全て現在の高炉の状況から、
比較的短期的な展望での炉熱変化を予測する手段であっ
たが、以下に述べる予測手段は長期的展望にたった予測
手段である。

長期展望予測は次の（16）式に基づいて行われる。

（ｔ＋Δｔ′） ＝ａ・（XN（ｔ）−XM（ｔ）） ＋ｂ・（Ｚ（ｔ＋Δｔ′） −Ｚ（ｔ＋Δｔ′））＋ｙ（ｔ） ……（16） ただし、Δｔ′＞Δｔであり、 XN（ｔ）：時刻ｔより過去Ｎ時間におけるソルロスＣ量
平均値 XM（ｔ）：時刻ｔより過去Ｍ時間（Ｍ≫Ｎ）におけるソ
ルロスＣ量平均値 Ｚ（ｔ＋Δｔ′）：操業アクション（昇熱アクション，
降熱アクション）の影響による時刻（ｔ＋Δｔ′）にお
ける溶銑温度予測値（以下、「実アクション予測値」と
いう。） Ｚ（ｔ＋Δｔ′）：実アクション予測値Ｚ（ｔ）の時刻
（ｔ＋Δｔ′）より過去Ｎ時間における平均値 ｙ（ｔ）：時刻ｔより過去Ｎ時間における溶銑温度ｙ
（ｔ）の平均値 である。

また、係数a,b及びXN（ｔ）,Z（ｔ＋Δｔ′）,y（ｔ）
の設定時間Ｎは、後述する溶銑温度異常予測精度が向上
するように時々刻々変化する。

以下、実アクション予測値Ｚ（ｔ）について、第６図を
参照しつつ詳述する。実アクション予測値Ｚ（ｔ）と
は、風温，調湿等の操業アクションを行った場合におけ
る時刻ｔにおける溶銑温度予測値である。

第６図に示すように、時刻０に昇熱アクションを起こす
と、その応答（溶銑温度ｙ（ｔ）に影響を与える力）が
徐々に現れ、溶銑温度差tb（Ｚ（ｔ）−Ｚ（ｔ））が上
昇する。このように、操業アクションを行った後の溶銑
温度変化をふまえた溶銑温度の予測値が、実アクション
予測値Ｚ（ｔ）である。この実アクション予測値Ｚ
（ｔ）は、風温，調湿等のアクションに対する溶銑温度
の応答を数式モデルあるいはデータ解析等により求める
ことで算出される。数式モデルによる実アクション予測
値Ｚ（ｔ）として、例えば、“高炉非定常シミュレーシ
ョンプログラムの開発”（「鉄と鋼」No.12.vol73S825
（1987）第89頁）に開示されたものがある。

次に、係数a,bおよび設定時間Ｎの決定方法について述
べる。これらの値a,b,Nは次の（17）式で示す評価関数
Ｊが最小になるように決定される。

Ｊ＝p₁E₁＋p₂E₂＋p₃E₃＋p₄E₄ ……（17） ただし、p₁〜p₄は係数 E₁:溶銑温度異常低下見逃率 E₂:溶銑温度異常低下誤報率 E₃:溶銑温度異常上昇見逃率 E₄:溶銑温度異常上昇誤報率 である。なお、溶銑温度異常低下（以下、単に「低下」
という。）とは溶銑温度が管理下限温度T_CLを下回るこ
と、溶銑温度異常上昇（以下、単に「上昇」という。）
とは溶銑温度が管理上限温度T_CHを越えることとする。
また、上記した状況以外は安定状態であるとする。

E₁〜E₄は次の（18）〜（21）式により決定する。

ただし、 DG:低下合格（低下予測が的中した）数 DE1:低下見逃（低下予測を怠った）数 DE2:低下誤報（誤った低下予測を行った）数 UG:上昇合格（上昇予測が的中した）数 UE1:上昇見逃（上昇予測を怠った）数 UE2:上昇誤報（誤った上昇予測を行った）数 である。

上記した６つの判定は、操業アクションが本実施例の予
測（ｔ＋Δｔ′）に基づいて行われた場合（つまり、
低下（上昇）予測がなされると昇熱（降熱）アクション
を行い、安定予測がなされた場合は何らアクションは行
わない）場合は、第１表に示すような判定がなされる。

また、操業アクションが本実施例の予測（ｔ＋Δ
ｔ′）とは全く関係なく行われ、本実施例の低下，上昇
予測に対し操業アクションが行われなかった場合の判定
は、第２表に示す如くである。

また、操業アクションが本実施例の予測（ｔ＋Δ
ｔ′）とは全く関係なく行われ、操業アクションが本実
施例の予測（ｔ＋Δｔ′）に相反するアクションとな
った場合、つまり低下（上昇）予測がなされたにもかか
わらず、降熱（昇熱）アクションを行った場合の判定は
第３表に示す如くである。

さらに、操業アクションが本実施例の予測（ｔ＋Δ
ｔ′）とは全く関係なく行われ、本実施例の安定状態予
測時に操業アクションが行われた場合の判定は、第４表
に示す如くである。

上記した第１表〜第４表の判定に基づき、（18）〜（2
1）式より過去所定期間の予測失敗率E₁〜E₄が算出され
る。そして、（17）式より求められた評価関数Ｊが最小
となるように係数a,b、設定時間Ｎが決定される。な
お、上記した第１表〜第４表の判定は所定時間間隔ｌ′
毎に時間幅ｌ′内での予測値（ｔ）と溶銑温度実績値
ｙ（ｔ）とを用いて行われる。

その結果、（16）式の係数a,b及び設定時間Ｎは、時間
幅ｌ′における炉熱の異常低下，異常上昇の有無に対す
る予測精度が向上するように、時間ｌ′ごとに変化され
るため、本実施例による高炉炉熱予測は時間幅ｌ′にお
ける炉熱の異常上昇，異常低下が起こるか否かを正確に
予測することができることが期待できる。

F.総合炉熱レベルの推定 （Ｆ−１）炉熱評価点の算出 A.〜E.の各予測手段により得た予測結果I_FM（予測手段
A.）,Ix（予測手段B.）,Iy（予測手段C.）,Ip（予測手
段D.），（ｔ＋Δｔ′）（予測手段E.）それぞれを、
第７図〜第11図で示したメンバーシップ関数M₁〜M₅と照
合することにより、炉熱評価点P₁〜P₅を得る。例えば、
各予測手段によりI_FM＝1,Ix＝4,Iy＝−0.35,Ip＝0.55,
（ｔ＋Δｔ′）＝1477.5が得られた場合、第７図〜第
11図の破線に示すように、 P₁（I_FMの評価点）は PB＝1.0 P₂（Ixの評価点）は Ｐ Ｓ＝0.5 PM＝0.5 P₃（Iyの評価点）は NB＝0.25 Ｍ＝0.75 P₄（Ipの評価点）は PB＝0.75 Ｍ＝0.25 P₅（（ｔ＋Δｔ′）の評価点）は NS＝0.75 Ｍ＝0.25 という評価が得られる。

なお、第７図〜第11図において、NB,NM,NS,M,PS,PM,PB
は炉熱評価パラメータであり、各パラメータは、 NB…かなり低い NM…低い NS…やや低い Ｍ…安定 PS…やや高い PM…高い PB…かなり高い を意味している。これらのパラメータは０〜１の適合度
をもっている。また、第７図〜第11図で示したメンバー
シップ関数M₁〜M₅の形状は、高炉，管理温度の違いに等
により適宜変更できる。

（Ｆ−２）中間結論の決定 このようにして求められた炉熱評価点P₁〜P₅と、予め作
成されたIF−THEN形式の炉熱評価ルールと照合し、成功
すると中間結論CIを得る。照合が成功するのはIF部（条
件部）で示した炉熱評価点P₁〜P₅の炉熱評価パラメータ
（NB,NM,NS,M,PS,PM,PB）が全ての正の値となる場合で
ある。（Ｆ−１）で例示した各炉熱評価点P₁〜P₅であれ
ば、第５表に示すルール１〜10の照合が成功する。

THEN部（結論部）のDS,DB,Nは炉熱レベル変化の度合を
示す炉熱変化パラメータであり、他にUB（炉熱上昇
大）、US（炉熱上昇小）がある。また各炉熱変化パラメ
ータの適合度は、IF部の炉熱評価パラメータの値により
決定し、ルールNo.2〜4,6〜８のようにIF部に複数の炉
熱評価パラメータが存在するときは、最小の炉熱評価パ
ラメータにより決定する。

この例では、THEN部により導き出された中間結論CIの炉
熱変化パラメータはDS,DB,Nの３つである。これらの炉
熱変化パラメータの評価値として、同一炉熱変化パラメ
ータにおける最大の適合度が採用される。つまりDS＝0.
75（ルール９）,DB＝0.5（ルール7,8）,N＝0.5（ルール
１）。UB＝US＝０（採用ルールなし）という中間結論CI
が得られることになる。

（Ｆ−３）総合炉熱レベルの推論 中間結論CIが得られると、第12図に示すように各炉熱変
化パラメータのメンバーシップ関数B_DB（ｙ）,B
_DS（ｙ）,B_N（ｙ）,B_UB（ｙ）,B_US（ｙ）に対してそれ
ぞれ評価値0.5,0.75,0.5,0,0で上部をカットした領域か
らなる合成領域BB（ｙ）（斜線で示す）を作成する。

この合成領域BB（ｙ）とｙ軸で囲まれた領域の重心Ｇの
位置のｙ座標ｙ^＊を、次の（22）式により求める。

このｙ^＊がファジイ推論により得られた総合炉熱レベル
であり、第12図の例ではｙ^＊＝0.5となる。総合炉熱レ
ベルｙ^＊は1.5に近い程、炉熱レベルの低下傾向が強い
ことを示し、ｙ^＊が−1.5に近い程、炉熱レベルの上昇
傾向が強いことを示し、ｙ^＊が０近傍であれば炉熱レベ
ルが安定傾向にあることを示している。

このように総合炉熱レベルｙ^＊は、ファジイ推論により
得られるため、定量的な値となる。また、A.〜C.で述べ
た短期展望予測結果I_FM,Ix,Iy,Ipの炉熱レベルとD.で述
べた長期展望予測結果（ｔ＋Δｔ′）の炉熱レベルと
に基づいて、総合炉熱レベルｙ^＊が求められているた
め、総合炉熱レベルｙ^＊は高精度な予測結果であるとい
える。

G.実行操業アクションの選択 F.で求めた総合炉熱レベルｙ^＊と、現在の風温，調湿，
微粉炭流量,O/C等の操業条件とを知識ベースに照合する
ことにより、次に実行するべき操業アクションである実
行操業アクションの選択を行う。知識ベースは、IF−TH
EN形式のルールで記述されており、これらのルールは、
操業者のノウハウにより抽出されたものであり、高炉の
設備上の制約条件，実溶銑温度の変化への対応、過去に
とった操業アクションの影響等を考慮している。以下に
ルールの一例を示す。

IF ｙ^＊＞C₁ AND 〔過去ｄ時間において、操業アクションがない〕 AND 溶銑温度ｙ（ｔ）＜C₂ AND 風温＜C₃ THEN 風温下げアクション IF ｙ^＊＞C₁ AND 〔過去ｄ時間において、操業アクションがない〕 AND 溶銑温度ｙ（ｔ）＜C₂ AND 風温＞C₃ AND 調湿＜C₄ THEN 調湿下げアクション このように総合炉熱レベルと、現在の操業条件を加味
し、操業者のノウハウが蓄積された知識ベースに基づき
実行操業アクションの選択を行っているため、最適な実
行操業アクションを自動的に選択することができる。

H.操業アクション量の算出 G.で実行操業アクションが選択されると、実行操業アク
ションの制御量である操業アクション量Ａが次の（23）
式より算出される。

Ａ＝ｆ（ｙ^＊） ……（23） 関数ｆ（ｙ^＊）は実行操業アクションにより異なってお
り、総合炉熱レベルｙ^＊と操業者がとった実アクション
量とにより推定できる。第13図は、実行操業アクション
が風温下げアクションの場合の、関数ｆを示している。

関数ｆ（ｙ^＊）は過去のデータに基づいた最小二乗法等
により求めることができ、第13図の関数ｆは、 ｆ（ｙ^＊）＝0.19−0.61y^＊＋15.17（ｙ^＊）^２ ＋87.32（ｙ^＊）^３−16.5（ｙ^＊）^４ −57.83（ｙ^＊）^５ ……（24） となる。

このように、総合炉熱レベルｙ^＊を引数とした関数によ
り操業アクション量を求めているため、操業アクション
量の微調整が可能となる。

I.操業アクションの実行 G.で決定した実行操業アクションを、H.で決定した操業
アクション量に従って実行して、炉熱の安定化を図るべ
く高炉炉熱の制御を自動的に行う。また、A.〜H.で述べ
た各結果をCRT等に表示することにより、操業者のアク
ションガイドとして利用することもできる。

J.高炉炉熱制御のフロー 第14図はこの発明の一実施例である高炉炉熱制御方法を
コンピュータを用いて行った場合における処理の流れを
示すフローチャートである。また第15図はこの発明の一
実施例である高炉炉熱制御方法を適用した炉熱制御シス
テムを示す概念図である。以下、第14図を参照しつつ本
実施例における処理手順を説明する。

まず、ステップS1でA.〜D.で述べたように、短期展望予
測手段により、短期展望予測を行い種々の短期展望予測
結果を得る。

次にステップS2で、E.で述べたように、（16）式に基づ
く長期展望予測手段により長期展望予測を行い、長期展
望予測結果を得る。

そして、ステップS3でF.で述べたように、ステップS1,S
2で得た短期展望予測結果，長期展望予測結果の炉熱評
価点P₁〜P₅をメンバーシップ関数M₁〜M₅より求め、これ
らの炉熱評価点P₁〜P₅と炉熱評価ルールとから、ファジ
イ推論により総合炉熱レベルｙ^＊を求める。

その後、ステップS4で、G.で述べたように、総合炉熱レ
ベルｙ^＊に操業条件を加味した知識ベースを用いて、炉
熱を安定化させるべき最適な操業アクションである実行
操業アクションを選択する。

そして、ステップS5で、H.で述べたように、ステップS4
で選択された実行操業アクションの制御量を、総合炉熱
レベルを引数とした関数により決定する。

そして、ステップS6で、I.で述べたように、ステップS4
で選択された実行操業アクションをステップS5で決定し
た操業アクション量に従って実行する。以降ステップS1
〜S6を繰り返し、炉熱制御が続けられる。

K.補足 尚、この実施例におけるA.で述べた炉壁温度予測手段で
は内壁温度計にFMセンサを用いたが、通常の測温センサ
（例えばシース熱電対）でも寿命の点で問題はあるもの
の代用可能である。また、ステーブ温度計，レンガ埋め
込み温度計を用いてもその信頼性，測温応答性の低さか
ら予測精度は若干低下するものの、代用可能である。

（発明の効果） 以上説明したように、この発明によれば、第１のステッ
プにおいて、基準値を過去所定期間における高炉データ
に応じて時々刻々変化させているため、高炉データのレ
ベル変化に対応することにより、常に高い予測精度を維
持できる。

また、第３のステップにおいて、第１および第２の予測
結果それぞれの炉熱レベルを、メンバーシップ関数によ
り求め、定められた第１の規則とそれぞれの前記炉熱レ
ベルとから、ファジィ推論により、総合炉熱レベルを求
めておく、短期的炉熱変化を予測した第１の予測結果
に、長期的炉熱変化を予測した第２の予測結果を加味し
た定量的な総合炉熱レベルを高精度に求めることができ
る。

このようにして求められた総合炉熱レベルと、現在の操
業状況から第２の規則と照合して推論することにより、
第４のステップで実行操業アクションを選択するため、
最適な操業アクションを選択することができる。

そして、第５のステップで実行操業アクションの操業ア
クション量を総合炉熱レベルを引数とした関数により求
めるため、細かいレベルでのアクション量の決定が行え
る。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ），（ｂ）は各々、この発明の一実施例に用
いられるFMセンサの高炉炉壁内の配置を示す側面断面
図，平面断面図、第２図，第３図は各々FMセンサの概念
図，設置説明図、第４図はFMセンサによる測定炉壁温度
の経時変化を示すグラフ、第５図はFMセンサによる測定
炉壁温度の差分値の経時変化を示すグラフ、第６図は昇
熱アクション後の状況を示す説明図、第７図〜第11図は
それぞれメンバーシップ関数M₁〜M₅を示すグラフ、第12
図は総合炉熱レベルｙ^＊の決定方法を説明するグラフ、
第13図は操業アクション量を決定する関数を示すグラ
フ、第14図はこの発明の一実施例である高炉炉熱制御方
法の処理手順を示すフローチャート、第15図はこの発明
の一実施例である高炉炉熱制御方法を適用した炉熱制御
システムの概念図である。 １……高炉、３……FMセンサ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】高炉の炉内状況を示す少なくとも１つの高
   炉データを取り込み、該高炉データを基準値と比較する
   ことにより、炉熱の短期的変化を予測した第１の予測結
   果を出力する第１のステップを備え、前記基準値は過去
   所定期間における前記高炉データに応じて時々刻々変化
   しており、 高炉の炉内状況を示す少なくとも１つの高炉データと溶
   銑温度とを取り込み、これらのデータに、操業アクショ
   ンの影響を加味して、炉熱の長期的変化を予測した第２
   の予測結果を出力する第２のステップと、 前記第１および第２の予測結果それぞれの炉熱レベルを
   メンバーシップ関数により求め、これらの炉熱レベルと
   予め定められた第１の規則とから、ファジイ推論により
   総合炉熱レベルを求める第３のステップと、 前記総合炉熱レベル及び現在の操業状況を示す操業デー
   タを、予め定められた第２の規則に照合して推論するこ
   とにより、炉熱の安定化のために行うべき操業アクショ
   ンである実行操業アクションを選択する第４のステップ
   と、 前記実行操業アクションの制御量である操業アクション
   量を、前記総合炉熱レベルを引数とした前記実行操業ア
   クション固有の関数により求める第５のステップと、 前記実行操業アクションを前記操業アクション量に従っ
   て実行する第６のステップとをさらに備える高炉炉熱制
   御方法。