JPH0694367A - 竪型炉における装入物堆積形状の推定方法 - Google Patents
竪型炉における装入物堆積形状の推定方法Info
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- JPH0694367A JPH0694367A JP15087891A JP15087891A JPH0694367A JP H0694367 A JPH0694367 A JP H0694367A JP 15087891 A JP15087891 A JP 15087891A JP 15087891 A JP15087891 A JP 15087891A JP H0694367 A JPH0694367 A JP H0694367A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は高炉等の竪型炉において装入物を装
入する際に、装入物の落下点より炉壁側での堆積形状を
理論式より精度良く推定し、装入物分布制御の精度向上
に寄与する。 【構成】 高炉等の竪型炉において、装入物の落下点よ
り炉壁部分の堆積形状をガウス分布関数と１次関数の和
の関数と仮定し、あらかじめ実測したデータにもとづき
上記関数の各係数を定めて推定する。
入する際に、装入物の落下点より炉壁側での堆積形状を
理論式より精度良く推定し、装入物分布制御の精度向上
に寄与する。 【構成】 高炉等の竪型炉において、装入物の落下点よ
り炉壁部分の堆積形状をガウス分布関数と１次関数の和
の関数と仮定し、あらかじめ実測したデータにもとづき
上記関数の各係数を定めて推定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は高炉のような竪型炉にお
いて、あるいはホッパーから排出する際に堆積される装
入物の堆積形状の推定方法に関するものである。
いて、あるいはホッパーから排出する際に堆積される装
入物の堆積形状の推定方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、高炉装入装置により装入された装
入物の堆積形状を推定する方法として、実際の高炉にマ
イクロ波式等を利用した堆積形状検知装置（以下プロフ
ィールメーターと表記）により堆積形状を実際に測定
し、その測定結果から回帰式を作成する方法（Ａ法）が
知られている。また、理論的に堆積形状を推定する方法
として、炉中間部から炉中心にかけては近似的に安息角
となり、更にガス流速の影響を考慮することによってか
なり精度良く推定可能なことは良く知られている。一
方、装入物の落下点より炉壁部分までの堆積形状の推定
方法としては、落下点付近に生じる稜線より炉壁部分ま
での傾斜角を直線近似した式を用いる方法がある（Ｂ
法）（例えば鉄と鋼７３（１９８７）１，Ｐ９１）。
入物の堆積形状を推定する方法として、実際の高炉にマ
イクロ波式等を利用した堆積形状検知装置（以下プロフ
ィールメーターと表記）により堆積形状を実際に測定
し、その測定結果から回帰式を作成する方法（Ａ法）が
知られている。また、理論的に堆積形状を推定する方法
として、炉中間部から炉中心にかけては近似的に安息角
となり、更にガス流速の影響を考慮することによってか
なり精度良く推定可能なことは良く知られている。一
方、装入物の落下点より炉壁部分までの堆積形状の推定
方法としては、落下点付近に生じる稜線より炉壁部分ま
での傾斜角を直線近似した式を用いる方法がある（Ｂ
法）（例えば鉄と鋼７３（１９８７）１，Ｐ９１）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかるにこのような従
来の推定方法については次に述べるような問題点があ
る。従来の推定法Ａ法では過去に実施済みの装入方法で
の推定精度は良いが、装入条件を大きく変えた時の推定
精度の信頼性はかなり落ちる。また、この方法では堆積
形状を検出する手段のない高炉においては堆積形状を推
定することそのものが困難である。
来の推定方法については次に述べるような問題点があ
る。従来の推定法Ａ法では過去に実施済みの装入方法で
の推定精度は良いが、装入条件を大きく変えた時の推定
精度の信頼性はかなり落ちる。また、この方法では堆積
形状を検出する手段のない高炉においては堆積形状を推
定することそのものが困難である。
【０００４】従来の推定法Ｂ法では、装入条件を大きく
変えた場合でも推定精度の信頼性は余り変わらないが、
そもそも推定精度が必ずしも高いとはいえなかった。こ
のような不具合点を解消し、より精度の高い推定を行う
ため以下に述べる推定方法を発明した。
変えた場合でも推定精度の信頼性は余り変わらないが、
そもそも推定精度が必ずしも高いとはいえなかった。こ
のような不具合点を解消し、より精度の高い推定を行う
ため以下に述べる推定方法を発明した。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の従来方法
の問題点を解決するものであって、炉頂部ホッパーから
の落下点より炉壁寄りの部分の装入物堆積形状を推定す
るさい、堆積形状としてガウス分布関数と１次関数との
和の関数を仮定し、装入装置、装入物によってあらかじ
め実測したデータにもとづき、前記ガウス分布関数と１
次関数との和の関数の各係数を定めることにより、堆積
形状を求めることを特徴とする竪型炉における装入物堆
積形状の推定方法である。
の問題点を解決するものであって、炉頂部ホッパーから
の落下点より炉壁寄りの部分の装入物堆積形状を推定す
るさい、堆積形状としてガウス分布関数と１次関数との
和の関数を仮定し、装入装置、装入物によってあらかじ
め実測したデータにもとづき、前記ガウス分布関数と１
次関数との和の関数の各係数を定めることにより、堆積
形状を求めることを特徴とする竪型炉における装入物堆
積形状の推定方法である。
【０００６】
【作用】まず、炉壁部分の堆積形状を求める際、１回の
装入を図１に示すように、いくつかに区分けして太線の
部分を本発明方法で計算する。各区分毎の堆積形状は次
に述べる方法で計算する。図２は炉壁部分の堆積形状と
傾斜角分布の模式図である。落下点より炉中心側では従
来の知見にもあるように、ガス流速を考慮した傾斜角に
なる。
装入を図１に示すように、いくつかに区分けして太線の
部分を本発明方法で計算する。各区分毎の堆積形状は次
に述べる方法で計算する。図２は炉壁部分の堆積形状と
傾斜角分布の模式図である。落下点より炉中心側では従
来の知見にもあるように、ガス流速を考慮した傾斜角に
なる。
【０００７】一方、落下点より炉壁側部分においては、
堆積形状は数１で示すガウス分布関数（正規分布関数）
と１次関数との和の関数で近似可能と仮定する。
堆積形状は数１で示すガウス分布関数（正規分布関数）
と１次関数との和の関数で近似可能と仮定する。
【数１】
【０００８】ここで、 Ａ；堆積高さに関する係数 Ｂ；堆積位置に関する係数 Ｃ；堆積幅に関する係数 Ｄ；ベースの堆積形状の影響を補正する係数 Ｅ；堆積深さに関する係数 Ｘ；計算位置（原点は炉中心、炉壁方向を正）
【０００９】また、傾斜角分布は数１の１階微分の逆正
接すなわちａｒｃｔａｎ（ＰＦ’）で定義でき、数２の
ようになる。
接すなわちａｒｃｔａｎ（ＰＦ’）で定義でき、数２の
ようになる。
【数２】
【００１０】ここで、Ａ，Ｃ，Ｄは主として堆積形状に
関する係数、Ｂは堆積位置に関与する係数であり、これ
らの未定係数は次の３つの境界条件を設定することによ
り求められる。 （１）ＰＦ（Ｘ）の炉内側の変曲点での傾きの逆正接は
安息角（θ R）に相当する。 （２）ＰＦ（Ｘ）の炉壁側の変曲点での傾きの逆正接は
炉壁側での最大傾斜（符号は負）、すなわち傾斜角の極
小値（θ m）に相当する。 （３）Ｘの無限遠方でのＰＦ（Ｘ）の傾きは、一定値
（θ M U）になる。
関する係数、Ｂは堆積位置に関与する係数であり、これ
らの未定係数は次の３つの境界条件を設定することによ
り求められる。 （１）ＰＦ（Ｘ）の炉内側の変曲点での傾きの逆正接は
安息角（θ R）に相当する。 （２）ＰＦ（Ｘ）の炉壁側の変曲点での傾きの逆正接は
炉壁側での最大傾斜（符号は負）、すなわち傾斜角の極
小値（θ m）に相当する。 （３）Ｘの無限遠方でのＰＦ（Ｘ）の傾きは、一定値
（θ M U）になる。
【００１１】式の形に書き直せば次の様になる。 ＰＦ”（Ｘ）＝０となるＸで、θ（Ｘ）＝θ R ＰＦ”（Ｘ）＝０となるＸで、θ（Ｘ）＝θ m Ｘが正の無限大の時、θ（Ｘ）＝θ M U
【００１２】以上の境界条件からＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄは次の
ように求まる。
ように求まる。
【数３】 または
【数４】
【数５】
【数６】
【数７】 または
【数８】
【００１３】ここで Ｘ R；安息角から傾斜角が急激に低下する点（ＰＦ
（Ｘ）の変曲点） Ｘ m；傾斜角が極小になる点（ＰＦ（Ｘ）の変曲点） θ R；安息角（Ｘ Rでの傾斜角） θ m；傾斜角の極小値（Ｘ mでの傾斜角） θ M U；無限遠方での傾斜角 Ｘ R，Ｘ m，θ R，θ mは厳密には装入方法、装入物等
によって異なるものの、縮小模型実験、実炉測定で基本
的なデータを測定すれば求められ、従って、Ａ，Ｂ，
Ｃ，Ｄが推定可能となる。表１に高炉でのＡ，Ｃ，Ｄの
測定例を示す。
（Ｘ）の変曲点） Ｘ m；傾斜角が極小になる点（ＰＦ（Ｘ）の変曲点） θ R；安息角（Ｘ Rでの傾斜角） θ m；傾斜角の極小値（Ｘ mでの傾斜角） θ M U；無限遠方での傾斜角 Ｘ R，Ｘ m，θ R，θ mは厳密には装入方法、装入物等
によって異なるものの、縮小模型実験、実炉測定で基本
的なデータを測定すれば求められ、従って、Ａ，Ｂ，
Ｃ，Ｄが推定可能となる。表１に高炉でのＡ，Ｃ，Ｄの
測定例を示す。
【表１】
【００１４】θ R，θ M U，Ｃは装入装置、装入物が決
まればほぼ決まる定数で、一定値とみなせる。一方、θ
mは、θ Rと旋回シュートの傾動角の関数で、測定結果
から次の様に一次近似した（図３、図４）。 コークスについて、θ m＝−１．５θ R＋５０ 鉱石について、θ m＝−１．５θ R＋４０
まればほぼ決まる定数で、一定値とみなせる。一方、θ
mは、θ Rと旋回シュートの傾動角の関数で、測定結果
から次の様に一次近似した（図３、図４）。 コークスについて、θ m＝−１．５θ R＋５０ 鉱石について、θ m＝−１．５θ R＋４０
【００１５】また、Ｂ、Ｅは各々堆積位置に関する係
数、堆積深さに関する係数であり、装入条件から決まる
係数である。本法では高炉の場合事前に縮小模型実験、
あるいは火入れ充填時、休風時等に基礎的なデータを測
定することにより、あらゆる装入条件での炉壁部の堆積
形状を高い精度で推定をすることが可能である。
数、堆積深さに関する係数であり、装入条件から決まる
係数である。本法では高炉の場合事前に縮小模型実験、
あるいは火入れ充填時、休風時等に基礎的なデータを測
定することにより、あらゆる装入条件での炉壁部の堆積
形状を高い精度で推定をすることが可能である。
【００１６】
【実施例】以下に本発明の実施例を示す。Ａ高炉は従来
オールコークス操業であったが、微粉炭（以下ＰＣと表
記）吹込み操業を行なう事となった。このため、装入時
の鉱石／コークス（以下Ｏ／Ｃと表記）が３．５から
４．２と大きく変化する。このため事前にＰＣの吹込み
量を増加していく過程での適正な装入物分布を本方法を
用いて推定し、特に炉壁近傍のＯ／Ｃに着目して装入物
分布を制御した。
オールコークス操業であったが、微粉炭（以下ＰＣと表
記）吹込み操業を行なう事となった。このため、装入時
の鉱石／コークス（以下Ｏ／Ｃと表記）が３．５から
４．２と大きく変化する。このため事前にＰＣの吹込み
量を増加していく過程での適正な装入物分布を本方法を
用いて推定し、特に炉壁近傍のＯ／Ｃに着目して装入物
分布を制御した。
【００１７】図５にプロフィルメーターによる実測結果
と、従来法、本発明方法による堆積形状推定結果を示
す。従来法であるＡ法では過去に実施済みの装入方法に
ついては推定精度は良いが、新たな装入方法に対しては
推定精度はかなり落ちる。特に炉壁のＯ／Ｃの微妙な変
化が必ずしも精度良く推定できなかった。また従来法の
Ｂ法はいかなる装入方法でも同程度の精度で推定可能で
はあるが推定精度自体があまり良くない。
と、従来法、本発明方法による堆積形状推定結果を示
す。従来法であるＡ法では過去に実施済みの装入方法に
ついては推定精度は良いが、新たな装入方法に対しては
推定精度はかなり落ちる。特に炉壁のＯ／Ｃの微妙な変
化が必ずしも精度良く推定できなかった。また従来法の
Ｂ法はいかなる装入方法でも同程度の精度で推定可能で
はあるが推定精度自体があまり良くない。
【００１８】一方、本方法ではいかなる装入方法につい
てもかなり精度良く推定可能である。従って本方法によ
り堆積形状を推定しその結果に基づいて装入物分布制御
を行い、順調なＰＣ吹込み操業が可能となった。
てもかなり精度良く推定可能である。従って本方法によ
り堆積形状を推定しその結果に基づいて装入物分布制御
を行い、順調なＰＣ吹込み操業が可能となった。
【００１９】
【発明の効果】本発明は竪型炉の装入物堆積形状の推定
に当って、ガウス分布関数と１次関数との和の関数を用
いることによって、従来の実測値からの回帰式による方
法、直線近似による方法等に比して精度良く行うことが
できる。特に炉壁近傍での堆積形状推定の精度を要する
場合に有効であって、高炉等竪型炉の制御データとして
十分な信頼性を有する。
に当って、ガウス分布関数と１次関数との和の関数を用
いることによって、従来の実測値からの回帰式による方
法、直線近似による方法等に比して精度良く行うことが
できる。特に炉壁近傍での堆積形状推定の精度を要する
場合に有効であって、高炉等竪型炉の制御データとして
十分な信頼性を有する。
【図１】装入物の堆積過程の模式図
【図２】竪型炉内における装入物の堆積形状と傾斜角を
示すグラフ
示すグラフ
【図３】コークスでのθ mとθ Rの関係を示すグラフ
【図４】鉱石でのθ mとθ Rの関係を示すグラフ
【図５】プロフィールメーターの測定結果と従来の推定
法及び本発明による推定法とを比較した図
法及び本発明による推定法とを比較した図
Claims (1)
- 【請求項１】 炉頂部ホッパーからの落下点より炉壁寄
りの部分の装入物堆積形状を推定するさい、堆積形状と
してガウス分布関数と１次関数との和の関数を仮定し、
装入装置、装入物によってあらかじめ実測したデータに
もとづき、前記ガウス分布関数と１次関数との和の関数
の各係数を定めることにより、堆積形状を求めることを
特徴とする竪型炉における装入物堆積形状の推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15087891A JP2971183B2 (ja) | 1991-05-28 | 1991-05-28 | 竪型炉における装入物堆積形状の推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15087891A JP2971183B2 (ja) | 1991-05-28 | 1991-05-28 | 竪型炉における装入物堆積形状の推定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0694367A true JPH0694367A (ja) | 1994-04-05 |
| JP2971183B2 JP2971183B2 (ja) | 1999-11-02 |
Family
ID=15506358
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15087891A Expired - Lifetime JP2971183B2 (ja) | 1991-05-28 | 1991-05-28 | 竪型炉における装入物堆積形状の推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2971183B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003073716A (ja) * | 2001-09-05 | 2003-03-12 | Nisshin Steel Co Ltd | 高炉炉頂部の原料堆積層のテラス長さ演算方法 |
| US7037388B2 (en) | 1998-09-30 | 2006-05-02 | Kobe Steel, Ltd. | Steel plate for paint use and manufacturing method thereof |
| JP2020015937A (ja) * | 2018-07-24 | 2020-01-30 | 日本製鉄株式会社 | 高炉装入物分布の予測方法、プログラム及びコンピュータ記憶媒体 |
-
1991
- 1991-05-28 JP JP15087891A patent/JP2971183B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7037388B2 (en) | 1998-09-30 | 2006-05-02 | Kobe Steel, Ltd. | Steel plate for paint use and manufacturing method thereof |
| JP2003073716A (ja) * | 2001-09-05 | 2003-03-12 | Nisshin Steel Co Ltd | 高炉炉頂部の原料堆積層のテラス長さ演算方法 |
| JP2020015937A (ja) * | 2018-07-24 | 2020-01-30 | 日本製鉄株式会社 | 高炉装入物分布の予測方法、プログラム及びコンピュータ記憶媒体 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2971183B2 (ja) | 1999-11-02 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19990817 |