JPS62270712A - 高炉状況検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、高炉状況検出システム、特に高炉の吹抜け及
びスリップの推測システムに関する。

〔従来の技術〕

高炉の状況を診断し且つこれを管理する方法として、従
来一般に高炉操業者が高炉に設置された種々のセンサー
からの情報を定性的に判定して高炉の状況の評価を行い
、操業因子の最適な調整を行うという方法が採られてい
るが、その評価の結果には操業者の能力や経験等による
個人差があり、操業アクシヨンの基準化が難しいと共に
、評価が定量的でないため操業解析が行いにくいという
問題点があった。

このようなことから、例えば特開昭５９−８４７０５号
公報に開示されているような高炉状況の検出方法が提案
されている。こ、の高炉状況検出方法は、種々のセンサ
ー情報のうち経験上重要と判明している因子を選択し、
これらを炉内現象と対応づけて整理・定量化を行うと共
に、これら整理・定量化を短期及び長期の両面から朽う
ことにより、高炉の状況の検出を行うようにしたもので
あり、高炉の適切な状況管理が実現されている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

特開昭５９−６４７０５号公報に開示されている従来の
高炉状況の検出方法では、センサーからの情報を。

解析モデルに入力して所定の演算を行うようにしている
。このため、その演算を実行するコンピュータは言語と
して例えばフォートランが使用されているが、演算容量
は極めて大きなものとなっている。更に、高炉は経年変
化するので解析モデル自体を変更してメンテナンスしな
ければならないが、解析モデル自体が複雑であるから解
析モデルの条件変更は極めてめんどうな作業になるとい
う問題点があった。

本発明はこのような問題点を解決するためになされたも
のであり、コンピュータで実現した際にその演算容量が
小さく、かつ高炉の経年変化に対してもその変更が容易
な高炉状況検出システムを得ることを目的とする。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明に係る高炉状況検出システムは、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、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及び前記各覆
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、真偽データを一時記憶する記憶手段、高炉につ
いての経験・実績等に基づいた各、Ｗの知識ベースが記
憶された知識ベース手段、及び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所定の
推論をし、吹抜は又はスリップを予測する推論手段を備
えたものである。

前記の各種データを作成する手段及び真偽データを作成
する手段は、推論手段にて推論演算をする際に必要な高
炉の真偽データ得るためのものであり、前処理演算機能
の役割を果たしている。

〔作用〕

本発明においては、データ入力手段からの高炉データを
高炉の状況を示す各種データを作成した後真偽データを
作成し、その真偽データと知識ベースとに基づいた人工
知能としての推論演算をし、吹抜は又はスリップを予測
する。

〔実施例〕

以下本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第１図は本発明の一実施例に係る高炉状況検出システム
の概念図であや、図において叫は従来から高炉の管理・
制御等に用いられている大型のコンピュータであり、各
種センサαυからのデータを時系列に入力処理する時系
列処理手１９（Ｌ５、時系列ファイル手段αＪ及びシス
テム処理手段Ｑ４］を含んでいるが、これらは従来の検
出システムと同様な構成からなるものである。この実施
例では上記各装置に、時系列処理手段（人工知能用）　
Ｑｌ、時系列ファイル手段（人工知能用）αη、センサ
ーデータ前処理手段ＯＢ及びインターフェース・バッフ
ァＱ９１が組込まれている。図において一点鎖線で囲ま
れたこれらの装置は、次に述べろ小型のコンピュータで
の演算のためにセンサーデータの前処理を行うものであ
る。

（支）は小型コンピュータで、知識ベース１（異常炉況
診断用１　ｃ！ｌｌ、知識ベース２（炉熱判定用）（社
）、知識ベース３（炉熱アクション用）（２３、共通デ
ータバッファ（至）及び推論エンジン（社）が含まれて
いる。

（至）はＣＲＴで、推論エンジン（社）の推論の結果が
表示される。

なお、第２図の大型コンピュータα０）は第１図の概念
図のうち破線で示された構成部分に対応する部分が主と
して示されている。第２図のセンサ（ｌ１ｍ）、　（ｌ
ｌｂ）、　（ｌｉｅ）は第１図の各種のセンサαυに対
応し、センサとしては例えば高炉の温度センサ、圧力セ
ンサ、ガスセンサ等従来の高炉に設置されて全てのセン
サが該当する。（４１）はインターフェース、（４２）
はＣＰＵ、（４３）はプログラムが格納されたＲ　ＯＭ
　、　（４４１、（４５）はＲＡＭで、（４６）はイン
ターフニスである。ＣＰ　Ｕ　（４２）及びＲＯＭ　（
４３）はそ乙に格納されたプログラムに基づいて、第１
図の時系列処理手段側及びセンサーデータ前処理手段（
至）を構成している。ＲＡ　Ｍ　（４４）ば第１図の時
系列ファイル手段αりを構成している。ＲＡ　Ｍ　（４
５）は後述する前処理が行われたセンサーデータを一時
格納しておく記憶手段で、インターフェース（４６）と
共に第１図のインターフェース・バッファ（財）を構成
している。

第２図の小型コンピュータ■において、（４７）はキー
ボード、（４８）　＋よインターフェース、（４９）は
ＣＰＵ、（５０）はＲＯＭ、（５１）〜（５４）はＲＡ
Ｍ、（５５）はインターフェースである。ＣＰ　Ｕ　（
４９）及びＲＯＭ　（５０）はそこに格納されたプログ
ラムに基づいて、第１図の推論エンジン手段（社）を構
成している。ＲＡ　Ｍ　（５１）は第１図の知識ベース
１１２１１を、ＲＡＭ（５２）は９［ペース（社）を構
成している。これらのＲＡ　Ｍ　（５１）　、　（５２
）はその記憶内容が確定されたものとなっている場合に
はＲＯＭで構成してもよい。

ＲＡ　Ｍ　（５３）は知識ベース（イ）を構成しており
、システム構築者がその記憶内容の変更・追加を行う場
合にはキーボード（４７）により入力して、インターフ
ェース（４８）を介してその内容を記憶させる。ＲＡ　
Ｍ　（５４）は第１図の共通データバッファ手段（至）
を構成しており、大型コンピュータ叫のＲＡ　Ｍ　（４
５）に格納されたデータがインターフェース（４６）を
介して格納される。ＣＰ　Ｕ　（４９）で演算された結
果は、インターフェース（５５）を介してＣＲＴ　Ｇ［
）に表示される。なお、本実施例では時系列処理手段側
、時系列ファイル手段ａ７＋及びセンサーデータ前処理
手段（至）を大型コンピュータ０ωに組込んだ例を示し
ているが、これは既存の大型コンピュータＧＯ）のあま
っている容量を有効に利用しようとするものであり、従
って、これらは小型コンピュータ■に組込んでもよいこ
とはいうまでもない。

以上の構成からなる本実施例の動作を、第３図のフロー
チャート及び第４図の説明図を参照しながら説明する。

（１１まず、各種のセンサαＤのデータを時系列処理手
段側により順次所定のタイミングで読取り、時系列ファ
イル手段面に格納する（ステップ３１）。

この動作は、具体的には第２図のＣＰ　Ｕ　（４２）の
命令動作によりセンサー（Ｉｌａｌ、　（Ｉｌｂ）、　
（ｌｌｃ）−のデータをインターフェース（４１）を介
してＲＡ　Ｍ　（４４）に格納することで実現される。

（２）時系列ファイル手段αηに格納されたデータはセ
ンサーデータ前処理手段αｇにてデータ処理される（ス
テップ３２）。この動作は第２図のＣＰＵ（４２）によ
りなされろ。以下センサーデータ前処理の内容を具体的
に説明する。

このセンサーデーク前処理には、荷下り、圧力損失、温
度、ガス利用率及び出銑滓に関するデータ処理がなされ
ろ。

（ａ）　　荷下り； （ａ−１，）荷下り速度Ｖｉ（ｉ−１〜４）■　着床か
ら指定時間（：＝３０秒間）内のデータはその処理をし
ない。

■　■以降は１分毎に ■　巻上げ時の計算 前回計算〜巻上げの間が１分未満のときは次のようにし
てＶｉを求める。

■　上記■、■以外の間のＶｉば最新のＶｉ計算値とす
る。ただしＶｍｉｎ−◇ｍａχの範囲外のときは、さら
に前のＶｉ計算値とする。（スリップ時などのデータを
除（ため） （ａ−２）　　荷下り速度のバラツキσＶＩ（ｉ−１〜
４）（旦　し　、 ｔ”−ｎ そして、計算は最新１時間とする（　ｎ　＝　５９　）
。

（ａ−３）　　荷下り遅れ量Ｖｖ１ 直 但し、 （イ）　現時点（ｋ−０）より前に逆上って初めてｖｏ
を超えた所を見付ける（なければ１時間前の点）。

（ロ）　そこからｖｌＥ以下となった所（ｋ−に’　）
より現時点まで積算する（１時間前からｖｌＥ以下なら
全て積算する。）。

ｖｏ：理論降下速度 ΔＶβ：設定値 Ｖｓ＝Ｖ６−ΔＶβ 理論降下速度：ｖｏ ＣＢ　　　　Ｏ／Ｃ，ＣＢ □＋□ ＣＢ：　コークスベース（１６ｈ当すのコークス量）ρ
ζ：コークス嵩密度 ０７Ｃ：鉱石／コークス比。

ρ。二Ｍ石平均嵩密度 Ｖβ　：送風流量 Ｖ、／、送風原単位・・・・設定（しきい値）Ｐｉｇ量
：予定出銑量／ｅｈ Ｓ　：炉口断面積 ｋ　：補正係数 （ａ−４）平均荷下り速度Ｖｉ 直 （ｂ）圧力損失； （ｂ−ｔ）圧損（通気性）ｋ、、に、’（イ）　　ｘｂ （注）熱風炉切替性は計算しない。

Ｐｌ：送風圧力 Ｐ、：炉頂圧力 ｖｂｏ曾ｈ：ボッシュガス速度 （ロ）　Ｋｂ−に０’　＞ΔＫｂ＋　　（＃＝１．２）
の判定時に、’＝に０．通常時 ＝　　Ｋ、−ｆ（ΔＶχ）二減風時 （ΔＶχ）・減風量 （ｂ−２）　　１日平均圧損（７’０１’〜７’００’
　）Ｋ、。

但し、 （イ）熱風炉切替中（＝充圧中）及び減風中のＫｂｔは
に、の計算から除外する。

（ｉｆ）　　計算結果が指定範囲（Ｋｍｉｎ〜Ｋｍａｘ
）外のときは、さらに前日のに・を使用する。

（ｂ−３）　　圧損のバラツキ（最新１時間分）σｋｂ
（注）熱風炉切替中は計算から除外する。

（ｂ−４）　　安定状態のシャフト圧力平均Ｐ１Ｊ　（
ｉ＝１〜４．ｊ−１〜１０：４０ケ）；１時間平均値（
Ｘ’０１’　〜Ｘ＋１°００′）但し、パイロットシス
テムのシャフト圧力変動因子から安定・不安定を判定し
、安定なら今回の１時間平均値を用い、不安定なら前回
と同じ値を用いる。

（Ｃ）温度； （Ｃ−１）シャフト温度上昇 （Ｃ−２）安定状態のシャフト温度平均Ｔｉ　ｊ　　　
（ｉ−１〜８，１〜４．ｊ−１〜７４０ケ）：１時間平
均値（Ｘ’０１’　〜Ｘ＋１’００’　）但し、Ｘ’０
１’　〜Ｘ＋１’ＯＯ’　＋７）間に前回のＴＩ、をそ
のまま用いる。

（Ｃ−３）　　固定ゾンデ温度上昇 （Ｃ−４）安定状態の固定ゾンデ温度平均Ｔ’１ｊ（ｉ
”１〜８．１〜１６．ｊ−１〜２：２什）；１時間平均
値（Ｘ＠０１’　〜Ｘ＋　１０００’　）但し、Ｘ＠０
１’　〜Ｘ＋１”ｏｏ’　ノ間にｄＴ’ｉｊ □≧１００℃７３分の変化が１回でもあれ（ご、ｔ 前回のＴＮｊをそのまま用いろ。

（ｄ）ガス利用率； （ｄ−１）　　ｒ）　ｃｏ下降 ４？゛°−９・・（現在値）−７・・（３分前）ｔ りｃｏ＝　ＣＯ２／　（ｃｏ＋ｃｏ、）（ｄ−２）　　
１　ｃｏ下降量Δηｅ。

Δ＋７ｅｏ”＋７ｃｏ（現在値）−ηｃｏ（９分前の値
）（ｅ）出銑滓； （ｅ−１）　　炉口ゾンデ温度中心（１）（ｅ−２）　
　炉口ゾンデ温度中心（２）Ｔｃ’（現在値）−Ｔｃ’
（を分前の値）くΔＴｅＴｃ’：現在値を含め、過去３
０分間のＴｃデータの一次回帰による現在の推定値 （ｅ−３）　　炉ゾンデ温度周辺（１１（ｅ−４）　　
炉口ゾンデ温度周辺（２）Ｔｅ’　（現在値）　−Ｔｅ
’　（を分前の値）〉ΔＴｅＴｅ’　：　Ｔｅ’　と同
様の計算にて求めろ。

（ｅ−５）　　１日平均送風圧力 （イ）　Ｐｂ（７”０１’〜７・ｏｏ’の平均）４化シ
、熱風炉切替中、減風中は計算から除外する。計算結果
がＰ１鳳ｉｎ〜Ｐ４ｍ＋口の範囲外のとき前回のＰ、を
そのまま使用する。

（ａ）　Ｗｂ　　Ｐｂ’　＞ΔＰ−において；Ｐ為”Ｐ
ｂ　　　　　　：通常時 雪　Ｐ、−ｆ’　（ΔＶＸ）　：減風時以上のようにし
てｈ）　−（ｅ）について求めｔこ諸データをそれぞれ
所定の基準値と比較して、第４図のに示される所定の真
偽データを作成し、インターフェース・バッファαｌに
格納する。具体的には第２図のＲＡ　Ｍ　（４５）に格
納する。

（３）　　次にインターフェース・バッファ叫に格納さ
れた真偽データを共通データバッファ（２）に転送する
（Ｓ３）。具体的には第２図のＲＡ　Ｍ　（４５）に格
納されたデータをインターフス（４６）を介してＲＡＭ
　（５４）に転送する。

（４）推論エンジン手段（社）は、知識ベース１２υに
予め格納されている知識データと共通データバッファ（
２）の真偽データとに基づいて高炉内の状況を推論する
（Ｓ４）。具体的にはＲＡ　Ｍ　（５１）のデータとＲ
Ａ　Ｍ　（５４）のデータに基づいて、ＣＰ　Ｕ　（４
９）が所定の演算をする。

ここで、知識ベース１　ｅｌｌは推論の効率等を考慮し
て第４図に示すような知識ユニットから構成されており
、この図では吹抜けに対する知識ベースが図示されてい
る。これらは主にオペレータの知識や経験をＩＦ−ＴＨ
ＥＮ〜型のプロダクシコンルールとして表現されており
、さらに各々のルー知識ユニットは、直接的に吹抜け・
スリップを判定するユニットと、吹抜け・スリップに大
きな影響を与える残銑滓の状態を判定するユニットの２
つのグループから成っており、全体として、吹抜け・ス
リップの異常が発生する度合を判定している。第４図に
おいて、ＯＲで示されるのは通常の論理和ではなく、各
真偽データにＣＦ−値が考慮された和であり、ＡＮＤは
通常の論理積である。例えば、荷下りルールにおいては
、「荷下り速度が遅い」、［荷下り速度のバラツキが大
きい」、［荷下り遅れ量が大きい」及び「平均荷下り速
度が遅い」という真偽データについて、ＣＦ値を考慮し
てこれらの和を求め、ＣＦ値を伴った「荷下りが不順で
ある」とするデータが得られる。同様にして、圧力関係
ルールにおいても、「圧力損失が大きい」、「圧力損失
のバラツキが大きい」及び「シャフト圧力が高い」とい
′う真偽データに基づいて、ＣＦ値を考慮してこれらの
和を求め、ＣＦ値を伴った「圧力変動が大きい」とする
データが得られる。温度関係ルールにおいては、「シャ
フト温度が急上昇している」、［シャフト温度の上昇量
が大きい」、「固定ゾンデ温度が急上昇している」及び
「固定ゾンデ温度の上昇量が大きい」という真偽データ
に基づいて、上記と同様にしてＣＦ値を伴った「温度変
動が大きいと」とするデータが得られろ。ガス利用率関
係ルールにおいては、「ガス利用率が急下降している」
及び「ガス利用率の下降量が大きい」という真偽データ
に基づいてＣＦ値を伴った「ガス利用率が下降している
」とうデータが得られる。「残滓が多い（センサ判断）
」か否かについてのセンサ情報による推論においては、
「炉口ゾンデの中心温度が下降している」及び「炉口ゾ
ンデの周辺温度が上昇している」の真偽データの論理積
がとられ、いずれか一方が「１為」であればその論理積
は「偽」となる。

この点を除いては上述の場合と同様である。なお、その
他残滓（センサ）関係ルールにおいては、「シャフト圧
力の上昇がｎ個以上である」、「送風圧力が急上昇して
いる」及び「残銑量が多い」という真偽データが用いら
れる。また、ルールのなかにはオペレータの判定を取り
込む［人間判断ルール」も組み込まれており、「残滓が
多い（人間判断）」か否かについてのデータが得られる
。

次に、上記のデータすなわち「荷下りが不順である」、
「圧力の変動が大きい」、「温度の変動が大きい」及び
「ガス利用率が下降している」についてのデータについ
てＣＦ値を考慮してこれらの和を求め、ＣＦ値を伴った
「吹抜け（センサ判断）」データが得られろ。同様にし
て、「残滓が多い（センサ判断）」及び「残滓が多い（
人間判断）」についてのデータについてＣＦ値を考慮し
てこれらの和を求め、ＣＦ値を伴った「吹抜け（残滓）
」が得られろ。

そして、上記の「吹抜け（センサ判断）」及び「吹抜け
（残滓判断）」、更に「吹抜け（前回警報）」について
ＣＦ値を考慮して和を求め、「吹抜け（総合判定）」が
なされる。

（５）次に上記の総合判定の結果がＣＲＴ　ＯＱに表示
される。すなわちＣＰ　Ｕ　（４９１での演算結果がイ
ンターフェース（５５）を介してＣＲＴ　（７１に出力
されて、表示される（ステップＳ５）。

（６）停止信号の有無が判断され、「有」の場合には演
算は停止、「無」の場合には再びステップ１（Ｓｌ）に
戻る（ステップＳ６）。

以上のステップ（Ｓｌ）〜（Ｓ６）の工程は所定の時間
間隔（例えば２分間隔）でくり返される。

上記の説明は吹抜けの場合についてであるが、スリップ
の場合も基本的には同一であり、スリップの場合のＣＦ
値が吹抜けの場合のＣＦ値と異なっている点が相違する
だけである。なお、第４図の破線で囲んだ部分について
は吹抜け・スリップで共通である。

以上のようにして得られた吹抜けＣＦ値、スリップＣＦ
値及び荷下り速度のタイムチャートを第５図に示す。こ
の診断結果は極めて良好な実績を示しており、スリップ
については８５％以上の的中率を達成している。

なお、第１図の知識ベースｌＸ５及び知識ベース３（２
）は本発明とは直接関係がないので、ここでは炉熱判定
及び炉熱アクションについても、本発明の基本思想が適
用され得る旨指摘するだけとし、その詳細な説明は省略
す名。

〔発明の効果〕

本発明は以上のように高炉に設置された各種のデータか
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Ｗきれた経験等に基づいた知識ベースとに基づいた人
工知百巨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。

更に高炉の経験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。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係るシステムを示す概念図
、第２図は第１図の概念図の八−ド構成を示すブロック
図、第３図は第１図のシステムの動作を示すフローチャ
ート、第４図は知識ベースの構成及びその推論過程を示
す説明図、第５図は第１図のシステムにおける出力（判
定結果）を示したタイムチャートである。 代理人　弁理士　佐　藤　正　年 第２図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 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、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、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、 真偽データを一時記憶する記憶手段、 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、及び前記記憶手段の真
   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
   所定の推論をし、吹抜け又はスリップを予測する推論手
   段 を備えたことを特徴とする高炉状況検出システム。