JPH03120305A

JPH03120305A - 高炉操業方法

Info

Publication number: JPH03120305A
Application number: JP25820089A
Authority: JP
Inventors: Masaaki Yoshida; 正明吉田
Original assignee: Sumitomo Metal Industries Ltd
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 1989-10-03
Filing date: 1989-10-03
Publication date: 1991-05-22

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〉この発明は、高炉の炉熱レベルを最適に制御する高炉操
業方法に関するものである。

〈従来技術〉高炉の炉熱は、燃料費、生産性、銑鉄の品質を決定する
重要な管理目標であり、高炉に設置された種々のセンサ
ーからの情報を判定して高炉の状況を把握し、操業因子
の最適な調整を行なう必要があり、従来においては、次
のような自動制御システムがある。

（ｉ）数式モデルによる高炉炉熱自動制御システム高炉
内の反応状況と熱交換状況を数式モデルで記述し、高炉
に設置された各種センサーから取込んだデータを用いて
現在と未来の炉熱レベルを計算し、その計算結果に応じ
て高炉に対するアクション量を決定し、自動的に炉熱制
御を行なうシステムである。

（ｉｉ）エキスパートシステムとしての高炉操業方法ガ
イダンスシステム（特開昭６２−２７０７０８号）高炉
の各データを用いて炉熱推移および高炉に対するアクシ
ョン量を推論するための知識をエキスパートシステムと
してルール化したシステムである。

（この発明が解決しようとする課題〉しかしながら、従来の自動制御システムには、それぞれ
次のような問題点がある。

（ｉ）前述の数式モデルは、モデル構成の制約上、炉況
が定常状態の時にのみ、その計算結果を操業に生かすこ
とができ、非定常状態の時には、モデルの計算結果は実
際の操業には適さないものになることが多い。

（ｉｉ）エキスパートシステムは、人間の知識をベース
にしてルールを構成するため、非定常な炉況の場合には
、上記（］）の数式モデルの欠点を補うことが可能であ
るが、定常状態の場合には、推論結果から決定される炉
熱制御量は数式モデルの計算結果よりも変更量が大きく
なり易く、炉熱制御性がモデルよりも劣ることが多いと
考えられる。

この発明は、前述のような問題点を解消すべくなされた
もので、その目的は、定常炉況時、非定常炉況時に、そ
れぞれに対応した最適なアクション量で炉熱を制御し得
る高炉操業方法を提供することにある。

〈課題を解決するための手段〉本発明は、数式モデルとエキスパートシステムの有利な
面と不利な面をそれぞれ補うことを目的として両者をハ
イブリッド化したものである。

すなわち、第１図に示すように、高炉１に設置したセン
サーからのデータの計算結果に基づき高炉に対するアク
ション量を決定する数式による炉熱自動制御モデル２と
、高炉に設置したセンサーからのデータを用いて炉熱状
況および高炉に対するアクション量を推論するための知
識をルール化したエキスパートシステム３を設置し、定
常炉況時は炉熱自動制御モデル２を用いて精度の良い炉
熱自動制御を実施し、非定常炉況時は第２図に示すよう
に炉熱自動制御モデル２を切り離し、エキスパートシス
テム３に従って、すなわちこのシステム内に設けた非定
常炉況時の操業方法をガイダンスする知識ベースからの
出力に従って操業を実施するようにしたものである。

炉況の定常、非定常の状態判定は、エキスパートシステ
ム３内の知識ベースにより常時炉況を監視し、一定周期
で自動的に炉況を判定する。

〈作　用〉第３図（−例としてタール量と溶銑温度の関係を示す）
に示すように、期間Ｉ　（非定常炉況時）においては、
数式モデル２による予測溶銑温度Ｏと実績溶銑温度［Ｆ
］との差が大きく、数式モデルのタール（吹込み燃量）
の出力■が大きく振れており、数式モデルによる操業が
困難な状況にある。一方、この期間でのエキスパートシ
ステム３からのタール量出力のは、実際の操業者が実施
したアクション量Ｏに近いレベルを示している。従って
、この非定常期間ｌにおいてはエキスパートシステム３
による操業が適している。

期間■では、期間Ｉで行なったタールアクションによっ
て炉況が定常状態に移行したため、数式モデルの予測溶
銑温度Ｏが、実績溶銑温度［Ｆ］に近い値を示し、同時
に数式モデルによるタール量出力■が操業者のアクショ
ンｇｏとほぼ同じレベルで推移している。従って、この
期間■では数式モデル２による操業が適している。

く実　施　例〉第４図に示すのは１１本発明を実施するためのシステム
であり、従来から用いられている炉熱自動制御モデル２
が組み込まれている高炉のプロセスコンピュータ４に、
新たに人工知能用マイクロコンピュータ５を接続し、こ
のマイクロコンピュータ５に知識ベース６等を組み込み
エキスパートシステム３を構成する。

センサーは従来から高炉に設置されているものであり、
溶銑温度、溶銑中Ｓｉ濃度、シャフト圧力、シャフト温
度等を測定し、これらをコンピュータ４．５に人力する
データとする。

炉熱自動制御モデル２は、高炉内の反応状況と熱交換状
況を数式モデルで記述し、前記データを用いて現在と未
来の炉熱レベルを計算し、その計算結果に応じて吹込み
タール量、鉄鉱石・コークス配合比、送風条件などのア
クション量を決定するものを用いる。また、これに限ら
ず、時系列的なパターン解析による統計的モデルなどで
もよい。

マイクロコンピュータ５は、０２口、ＲＡＭ　。

ＲＯμ、インターフェース、キーボード、ＣＲＴ　。

プリンター等を有し、格納したプログラム、知識ベース
等により人工知能を構成し、例えば次のような処理、判
断を行なうエキスパートシステムとする。

（ｉ）センサーからのデータを処理し、荷下り速度、圧
力損失、シャフト圧力、シャフト温度等の高炉の状況を
示す各種のデータを作成する。

（ｉｉ）これらデータと、操業者の知識・経験を蓄積し
てなる知識ベース、ＩＰ−ＴＨＢＮ型のルールによって
比較判断し、炉熱レベル、炉熱推移が推論される。炉熱
レベルは、火熱、中熱、普通、小論、中冷、大冷などと
評価し、炉熱推移は上昇、若干上昇、変化なし、若干下
降、下降などと評価する。

（ｉｉｉ）炉熱レベルの評価と、炉熱推移の評価とを用
い、知識ベースによってアクション量を決定する。アク
ション量は、吹込みタール量、鉄鉱石・コークス配合比
、送風条件などとする。

さらに、知識ベースには、大局判定ルールを設けて定常
、非定常を判定し、数式モデルの導入適否を判断する。

例えば、モデルでは対応しきれない程の大幅な溶銑温度
の低下又はガスの吹き抜け、スリップの発生等が生じた
時には非定常と判断する。

〈発明の効果〉前述のとあり、本発明は定常炉況時に数式モデルを用い
、非定常炉況時にエキスパートシステムを用いるように
したため、炉況の変化に柔軟に対応して最適なアクショ
ン量を決定することが可能であり、炉熱制御の精度が向
上する。

これにより、炉況の安定化、溶銑成分の最適化が可能と
なり、コスト低減に寄与し得る。

【図面の簡単な説明】

第１図は、この発明に係る高炉操業方法を実施するため
のシステム機能の概念図、第２図は数式モデルと人工知
識の関係を示す説明図、第３図はタールアクション量と
溶銑温度の関係を示すグラフ、第４図はシステムの７１
−ド構成を示すブロック図、第５図はシステム構成を示
す概念図である。１・・・高炉２・・・炉熱自動制御モデル３・・・エキスパートシステム４・・・プロセスコンピュータ５・・・マイクロコンピュータ６・・・知識ベース第１図通常時炉況不安定時　炉況回復時ＡＩ推論は宮崎実行する２４−

Claims

【特許請求の範囲】

（１）高炉に設置したセンサーからのデータの計算結果
に基づき高炉に対するアクション量を決定する数式によ
る炉熱自動制御モデルと、高炉に設置したセンサーから
のデータを用いて炉熱状況および高炉に対するアクショ
ン量を推論するための知識をルール化したエキスパート
システムを設置し、定常炉況時は炉熱自動制御モデルを
用いて自動操業を行ない、非定常炉況時は、前記炉熱自
動制御モデルを切離し、エキスパートシステムに従って
操業を行なうことを特徴とする高炉操業方法。