JPH049843B2 - - Google Patents

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JPH049843B2
JPH049843B2 JP61113794A JP11379486A JPH049843B2 JP H049843 B2 JPH049843 B2 JP H049843B2 JP 61113794 A JP61113794 A JP 61113794A JP 11379486 A JP11379486 A JP 11379486A JP H049843 B2 JPH049843 B2 JP H049843B2
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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、高炉状況検出方法、特に高炉の吹抜
け及びスリツプの推測方法に関する。
〔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
う問題点があつた。
このようなことから、例えば特開昭59−64705
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行うことにより、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
ユータは言語として例えばフオートランが使用さ
れているが、演算容量は極めて大きなものとなつ
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
う問題点があつた。
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、コンピユ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方法を得る
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方法は、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、シヤフ
ト圧力、シヤフト温度、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、吹抜け又はスリツ
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、吹抜け又はスリツプを予測する。
〔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
出方法を実施した装置の概念図である。図におい
て１０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ユータであり、各種センサ１
１からのデータを時系列に入力処理する時系列処
理手段１２、時系列フアイル手段１３及びシステ
ム処理手段１４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）１６、時系列フアイル手段（人工
知能用）１７、センサーデータ前処理手段１８及
びインターフエース・バツフア１９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、次に述べる小型のコンピユータでの演算の
ためにセンサーデータの前処理を行うものであ
る。
２０は小型コンピユータで、知識ベース１（異
常炉況診断用）２１、知識ベース２（炉熱判定用）
２２、知識ベース３（炉熱アクシヨン用）２３、
共通データバツフア２４及び推論エンジン２５が
含まれている。３０はCRTで、推論エンジン２
５の推論の結果が表示される。
第２図は第１図の概念図のハード構成を示す図
で、所謂エキスパートシステムと称されるもので
ある。なお、第２図の大型コンピユータ１０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１１ａ，１１ｂ，１１ｃは第１図の各種セン
サ１１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
ンターフエース、４２はCPU、４３はプログラ
ムが格納されたROM、４４，４５はRAMで、
４６はインターフエスである。CPU４２及び
ROM４３はそこ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１６及びセンサー
データ前処理手段１８を構成している。RAM４
４は第１図の時系列フアイル手段１７を構成して
いる。RAM４５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
ンターフエース４６と共に第１図のインターフエ
ース・バツフア１９を構成している。
第２図の小型コンピユータ２０において、４７
はキーボード、４８はインターフエース、４９は
CPU、５０はROM、５１〜５４はRAM、５５
はインターフエースである。CPU４９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２５を構成している。
RAM５１は第１図の知識ベース１２１を、
RAM５２は知識ベース２２を構成している。こ
れらのRAM５１，５２はその記憶内容が確定さ
れたものとなつている場合にはROMで構成して
もよい。RAM５３は知識ベース２３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、インターフエース４８を介してその内容を記
憶させる。RAM５４は第１図の共通データバツ
フア手段２４を構成しており、大型コンピユータ
１０のRAM４５に格納されたデータがインター
フエース４６を介して格納される。CPU４９で
演算された結果は、インターフエース５５を介し
てCRT３０に表示される。なお、本実施例では
時系列処理手段１６、時系列フアイル手段１７及
びセンサーデータ前処理手段１８を大型コンピユ
ータ１０に組込んだ例を示しているが、これは既
存の大型コンピユータ１０のあまつている容量を
有効に利用しようとするものであり、従つて、こ
れらは小型コンピユータ２０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
のフローチヤート及び第４図の説明図を参照しな
がら説明する。
(1) まず、各種のセンサ１１のデータを時系列処
理手段１６により順次所定のタイミングで読取
り、時系列フアイル手段１７に格納する（ステ
ツプS1）。この動作は、具体的には第２図の
CPU４２の命令動作によりセンサー１１ａ，
１１ｂ，１１ｃ…のデータをインターフエース
４１を介してRAM４４に格納することで実現
される。
(2) 時系列フアイル手段１７に格納されたデータ
はセンサーデータ前処理手段１８にてデータ処
理される（ステツプS2）。この動作は第２図の
CPU４２によりなされる。以下センサーデー
タ前処理の内容を具体的に説明する。
このセンサーデータ前処理には、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る。
(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 Vi＝１分間の降下量／１分間 を計算する。
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。
Vi前回１分間の降下量＋今回降下量／１分間＋今回経過
時間 上記、以外の間のViは最新のVi
計算値とする。ただしVmin〜Vmaxの
範囲外のときは、さらに前のVi計算値
とする。（スリツプ時などのデータを除
くため） (a‐2) 荷下り速度のバラツキσV1（ｉ＝１〜
４） 但し、 1＝（0 〓t=-n Vit）／（ｎ＋１） 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 但し、 (イ) 現時点（ｋ＝０）より前に逆上つて初
めてVp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V〓以下となつた所（ｋ＝−
k′）より現時点まで積算する（１時間前
からV〓以下なら全て積算する。）。
Vp：理論降下速度 △V〓：設定値 V〓＝Vp−△V〓 理論降下速度：Vp Vp＝ｈCB／ρc＋０／Ｃ・CB／ρ0／Ｓ ・VB／VB′・１／Pig量 CB：コークスベース（1ch当りのコークス
量） ρc：コークス嵩密度 Ｏ／Ｃ：鉱石／コークス比 ρp：鉱石平均嵩密度 V〓：送風流量 V〓′：送風原単位…設定（しきい値） Pig量：予定出銑量／ch Ｓ：炉口断面積 ｋ：補正係数 (a‐4) 荷下り速度 (b) 圧力損失； (b‐1) 圧損（通気性）kb、kp′ (イ) Kb Kb＝Pb 2−Pp 2／Vbpsh 1

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １ 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、シヤフト圧力、シヤフト温度、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・実績等に基づいて各種の
    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
    け又はスリツプを予測する推論手段 を有することを特徴とする高炉状況検出方法。
JP61113794A 1986-05-20 1986-05-20 高炉状況検出方法 Granted JPS62270712A (ja)

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