JPH07120160A - 直流電気炉の炉況検出方法 - Google Patents
直流電気炉の炉況検出方法Info
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- JPH07120160A JPH07120160A JP5284135A JP28413593A JPH07120160A JP H07120160 A JPH07120160 A JP H07120160A JP 5284135 A JP5284135 A JP 5284135A JP 28413593 A JP28413593 A JP 28413593A JP H07120160 A JPH07120160 A JP H07120160A
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- Japan
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- furnace
- burn
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P10/00—Technologies related to metal processing
- Y02P10/25—Process efficiency
Landscapes
- Waste-Gas Treatment And Other Accessory Devices For Furnaces (AREA)
- Discharge Heating (AREA)
- Vertical, Hearth, Or Arc Furnaces (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 炉況の的確な検出による電力投入の効率化、
および特に電力投入の重要な切り替え点である溶落ちの
自動的かつ的確な検出による電力投入の効率化を図るこ
と。 【構成】 直流電気炉１の騒音レベル、磁界強度、積算
電力量のうち騒音と磁界強度の処理情報を推論し、出力
結果に積算電力量の情報を加えることで炉況検出するこ
と、加えて、炉況検出の中で溶落ち検出の精度向上のた
め、過去の結果と現状の結果を比較することにより、炉
況検出要因のパラメータを最適値に収束させる学習機能
を持つことを特徴とする直流電気炉の炉況検出方法。
および特に電力投入の重要な切り替え点である溶落ちの
自動的かつ的確な検出による電力投入の効率化を図るこ
と。 【構成】 直流電気炉１の騒音レベル、磁界強度、積算
電力量のうち騒音と磁界強度の処理情報を推論し、出力
結果に積算電力量の情報を加えることで炉況検出するこ
と、加えて、炉況検出の中で溶落ち検出の精度向上のた
め、過去の結果と現状の結果を比較することにより、炉
況検出要因のパラメータを最適値に収束させる学習機能
を持つことを特徴とする直流電気炉の炉況検出方法。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、直流電気炉において装
入原料の溶解状況を検出する方法に関する。
入原料の溶解状況を検出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、直流電気炉の操業において適切な
操炉運転による生産性の向上あるいは省力化のため、一
連の操炉作業を自動化することが以前にまして要求され
ている。この目的のためには、電気炉内の装入原料の溶
解量、溶解状況に合わせて、投入積算電力量を設定する
必要がある。例えば、装入原料が炉壁表面に存在する間
は、迅速溶解を目的としてロングアーク操業を行い、溶
解が進み炉壁表面が露出した後はアーク輻射熱による炉
壁耐火物消耗の抑制のためショートアーク操業を行うこ
とにより、電力効率よく溶解することが挙げられる。し
たがって、装入原料の溶解状況を的確に検出することが
重要となる。
操炉運転による生産性の向上あるいは省力化のため、一
連の操炉作業を自動化することが以前にまして要求され
ている。この目的のためには、電気炉内の装入原料の溶
解量、溶解状況に合わせて、投入積算電力量を設定する
必要がある。例えば、装入原料が炉壁表面に存在する間
は、迅速溶解を目的としてロングアーク操業を行い、溶
解が進み炉壁表面が露出した後はアーク輻射熱による炉
壁耐火物消耗の抑制のためショートアーク操業を行うこ
とにより、電力効率よく溶解することが挙げられる。し
たがって、装入原料の溶解状況を的確に検出することが
重要となる。
【０００３】特開平２−１０１３８１号公報には、アー
ク炉における装入原料の溶解過程において、炉壁振動の
周波数解析によってスクラップの溶解状況を検出するこ
とが記載されている。また、特開昭５５−１７３１４号
公報には、スクラップの溶解時の炉内放電音に基づく騒
音を検出し、その騒音波形によって溶解状況を検出する
ことが記載されている。
ク炉における装入原料の溶解過程において、炉壁振動の
周波数解析によってスクラップの溶解状況を検出するこ
とが記載されている。また、特開昭５５−１７３１４号
公報には、スクラップの溶解時の炉内放電音に基づく騒
音を検出し、その騒音波形によって溶解状況を検出する
ことが記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
２−１０１３８１号公報に記載された方法では、振動の
各周波数のパワースペクトルの和のみによる検出のた
め、スクラップの装入状態や配合等によりチャージ毎に
異なる溶解過程に対し、的確な状況検出が困難である。
また、特開昭５５−１７３１４号公報に記載された方法
では、騒音波形の推移のみで炉況を検出しようとしてい
るため、チャージ毎に異なる溶解過程に対し、的確な状
況検出が困難である。
２−１０１３８１号公報に記載された方法では、振動の
各周波数のパワースペクトルの和のみによる検出のた
め、スクラップの装入状態や配合等によりチャージ毎に
異なる溶解過程に対し、的確な状況検出が困難である。
また、特開昭５５−１７３１４号公報に記載された方法
では、騒音波形の推移のみで炉況を検出しようとしてい
るため、チャージ毎に異なる溶解過程に対し、的確な状
況検出が困難である。
【０００５】本発明の目的が解決すべき課題は、炉況の
的確な検出による電力投入の効率化、および特に電力投
入の重要な切り替え点である溶落ちの自動的かつ的確な
検出による電力投入の効率化を図ることにある。
的確な検出による電力投入の効率化、および特に電力投
入の重要な切り替え点である溶落ちの自動的かつ的確な
検出による電力投入の効率化を図ることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するた
め、本発明の電気炉の炉況検出方法は、電気炉の騒音レ
ベル、磁界強度、積算電力量を検出ファクターとし、こ
れらの検出ファクター毎に重み付けを行い、ルールによ
る推論に基づいて炉内の装入原料の溶落ち状況を検出
し、それらのパラメータを過去のデータと比較して変更
することで、炉内の装入原料の溶落ち状況を検出するも
のである。ルールによる推論に基づく炉況の検出方法と
しては、メンバーシップ関数を作成し、ＩＦ〜ＴＨＥＮ
ルールに基づくファジィ推論を用いることができる。
め、本発明の電気炉の炉況検出方法は、電気炉の騒音レ
ベル、磁界強度、積算電力量を検出ファクターとし、こ
れらの検出ファクター毎に重み付けを行い、ルールによ
る推論に基づいて炉内の装入原料の溶落ち状況を検出
し、それらのパラメータを過去のデータと比較して変更
することで、炉内の装入原料の溶落ち状況を検出するも
のである。ルールによる推論に基づく炉況の検出方法と
しては、メンバーシップ関数を作成し、ＩＦ〜ＴＨＥＮ
ルールに基づくファジィ推論を用いることができる。
【０００７】
【作用】各要因の組み合わせおよびオペレータの知識や
データより抽出した推論ルールに基づいてファジィ推論
を行うため、従来の方法よりも適切な電力投入が可能と
なる。また、学習機能の付加によって、電力投入で重要
な切り替え点である溶落ち点の検出のより一層の精度向
上が可能となる。
データより抽出した推論ルールに基づいてファジィ推論
を行うため、従来の方法よりも適切な電力投入が可能と
なる。また、学習機能の付加によって、電力投入で重要
な切り替え点である溶落ち点の検出のより一層の精度向
上が可能となる。
【０００８】要因が複数である理由は次の通りである。
要因が１つの場合は従来技術同様、スクラップの装入状
態や配合により、溶解過程がチャージ毎に異なるため、
適切な炉況検出が困難である。そこで、要因を複数用い
ることによって、いずれかの要因の誤判断を防止でき
る。
要因が１つの場合は従来技術同様、スクラップの装入状
態や配合により、溶解過程がチャージ毎に異なるため、
適切な炉況検出が困難である。そこで、要因を複数用い
ることによって、いずれかの要因の誤判断を防止でき
る。
【０００９】ここで複数要因としては、騒音レベルとそ
の変動幅、磁界変動値と磁界があるレベル以下に落ちつ
いてからの時間を用いる。磁界変動値を選定した理由
は、磁界変動値の方が絶対値と比較して、スクラップの
崩れなどによる変動を顕著に現すことが電気炉操業デー
タ収集実験、解析を行った結果、判明したためである。
騒音レベルについては溶落ち前にレベルが減少傾向を示
した後、溶落ち判定時にある値を下回るといった知見が
得られたことから決定した。
の変動幅、磁界変動値と磁界があるレベル以下に落ちつ
いてからの時間を用いる。磁界変動値を選定した理由
は、磁界変動値の方が絶対値と比較して、スクラップの
崩れなどによる変動を顕著に現すことが電気炉操業デー
タ収集実験、解析を行った結果、判明したためである。
騒音レベルについては溶落ち前にレベルが減少傾向を示
した後、溶落ち判定時にある値を下回るといった知見が
得られたことから決定した。
【００１０】また、これら要因の突発的変化によるファ
ジィ推論の誤動作は、積算電力量をリミット的に用い
る。例えば、積算電力量があるある値を上回った時には
自動的に溶落ちと判定するといったことでも防止でき
る。その上、チャージ毎の結果、電力原単位を過去のチ
ャージと比較して、推論部分の各パラメータを電力原単
位が良くなる方へ変更していくことにより、より適切に
溶落ちの検出、すなわち炉況検出が可能となる。
ジィ推論の誤動作は、積算電力量をリミット的に用い
る。例えば、積算電力量があるある値を上回った時には
自動的に溶落ちと判定するといったことでも防止でき
る。その上、チャージ毎の結果、電力原単位を過去のチ
ャージと比較して、推論部分の各パラメータを電力原単
位が良くなる方へ変更していくことにより、より適切に
溶落ちの検出、すなわち炉況検出が可能となる。
【００１１】
【実施例】以下、本発明を実施例に基づいて具体的に説
明する。図１は本発明の直流電気炉炉況検出方法を実施
するための装置の構成例を示すブロック図である。図に
おいて１は直流電気炉、２は炉底電極、３は上部電極、
４は直流電気炉１からの騒音を検出するマイク、５はマ
イクで検出した騒音レベルを測定する騒音計、６は騒音
の周波数成分のうち、特定の成分を通過させるバンドパ
スフィルタ、７はファジィ推論およびパラメータ調整を
行うコンピュータである。また、８はアーク電流によっ
て発生する磁界を測定するプローブ、９はプローブ８で
測定された信号により磁界強度を測定するガウスメータ
である。１０は電力投入装置である。
明する。図１は本発明の直流電気炉炉況検出方法を実施
するための装置の構成例を示すブロック図である。図に
おいて１は直流電気炉、２は炉底電極、３は上部電極、
４は直流電気炉１からの騒音を検出するマイク、５はマ
イクで検出した騒音レベルを測定する騒音計、６は騒音
の周波数成分のうち、特定の成分を通過させるバンドパ
スフィルタ、７はファジィ推論およびパラメータ調整を
行うコンピュータである。また、８はアーク電流によっ
て発生する磁界を測定するプローブ、９はプローブ８で
測定された信号により磁界強度を測定するガウスメータ
である。１０は電力投入装置である。
【００１２】以上の構成の装置により、電気炉１の操業
中、すなわち通電開始から溶落ち検出が行われるまでに
発生する騒音レベル、磁界強度、積算電力量を検出す
る。騒音レベルは、マイク４より騒音計５で計測され、
特定周波数のレベルを検出するためバンドパスフィルタ
６を介してコンピュータ７へ入力される。
中、すなわち通電開始から溶落ち検出が行われるまでに
発生する騒音レベル、磁界強度、積算電力量を検出す
る。騒音レベルは、マイク４より騒音計５で計測され、
特定周波数のレベルを検出するためバンドパスフィルタ
６を介してコンピュータ７へ入力される。
【００１３】特定周波数は例えば２０〜１２５Ｈｚとす
る。その理由は、スクラップ溶解されるにつれ、溶鋼面
の安定により崩れなどによる上記周波数の騒音レベルが
低下することによる。マイク４の取り付けは電気炉１の
騒音が充分検出可能な位置、例えば炉周辺の柱等に固定
する。
る。その理由は、スクラップ溶解されるにつれ、溶鋼面
の安定により崩れなどによる上記周波数の騒音レベルが
低下することによる。マイク４の取り付けは電気炉１の
騒音が充分検出可能な位置、例えば炉周辺の柱等に固定
する。
【００１４】磁界強度は、プローブ８よりガウスメータ
９で測定され、コンピュータ７へ入力される。プローブ
８の取り付け位置は、電気炉１の上部電極３と炉底電極
２との間に流れるアーク電流によって発生する磁界を充
分に検出可能な位置、例えば、プラットホーム１１から
約１ｍの高さに固定し、できるだけ炉１から離れないよ
うに設置する。
９で測定され、コンピュータ７へ入力される。プローブ
８の取り付け位置は、電気炉１の上部電極３と炉底電極
２との間に流れるアーク電流によって発生する磁界を充
分に検出可能な位置、例えば、プラットホーム１１から
約１ｍの高さに固定し、できるだけ炉１から離れないよ
うに設置する。
【００１５】積算電力量は、現状用いられている電力投
入装置１０より信号をコンピュータ７へ入力する。コン
ピュータ７の内部では、以上の騒音レベル、磁界強度の
信号を適切な形に処理してファジィ推論を行う。積算電
力量は誤動作防止用にリミット的な制限に用いる。
入装置１０より信号をコンピュータ７へ入力する。コン
ピュータ７の内部では、以上の騒音レベル、磁界強度の
信号を適切な形に処理してファジィ推論を行う。積算電
力量は誤動作防止用にリミット的な制限に用いる。
【００１６】本実施例で採用するファジィ推論のアルゴ
リズムを次の通りとする。 与えられた要因と、各推論ルール（ＩＦ Ａ ＴＨＥ
Ｎ Ｂという形のルール）の前件部Ａとの適合度を求め
る。前件部Ａは複数要因によって構成される。 求められた適合度に応じて、各推論ルール毎の推論結
果を求め、推論結果を統合する。これを、出力メンバー
シップ関数で表現する。 統合された推論結果から確定出力値を求め、最終出力
とする。 本実施例におけるメンバーシップ関数は図２に示すよう
に各要因毎に用意しておく。メンバーシップ関数は、１
要因につき何個でもかまわない。図２（ａ）、（ｂ）は
騒音関係のメンバーシップ関数、（ｃ）、（ｄ）は磁界
関係のメンバーシップ関数である。これらのメンバーシ
ップ関数は、あらかじめ収集した各要因のデータより決
定する。
リズムを次の通りとする。 与えられた要因と、各推論ルール（ＩＦ Ａ ＴＨＥ
Ｎ Ｂという形のルール）の前件部Ａとの適合度を求め
る。前件部Ａは複数要因によって構成される。 求められた適合度に応じて、各推論ルール毎の推論結
果を求め、推論結果を統合する。これを、出力メンバー
シップ関数で表現する。 統合された推論結果から確定出力値を求め、最終出力
とする。 本実施例におけるメンバーシップ関数は図２に示すよう
に各要因毎に用意しておく。メンバーシップ関数は、１
要因につき何個でもかまわない。図２（ａ）、（ｂ）は
騒音関係のメンバーシップ関数、（ｃ）、（ｄ）は磁界
関係のメンバーシップ関数である。これらのメンバーシ
ップ関数は、あらかじめ収集した各要因のデータより決
定する。
【００１７】推論ルールについては、前記の各要因の操
業データまたはヒアリング等で抽出した熟練オペレータ
の知識により、溶落ちの各要因の傾向をＩＦ〜ＴＨＥＮ
ルールで作成しておく。例えば、ＩＦ｛（騒音レベル＝
小さい）ＡＮＤ（騒音変動値＝少し大きい）ＡＮＤ（磁
界変動値＝低い）ＡＮＤ（磁界変動値がある設定値を下
回ってからの時間＝長い）｝ＴＨＥＮ（溶落ち度合い＝
溶落ち近い）等による。
業データまたはヒアリング等で抽出した熟練オペレータ
の知識により、溶落ちの各要因の傾向をＩＦ〜ＴＨＥＮ
ルールで作成しておく。例えば、ＩＦ｛（騒音レベル＝
小さい）ＡＮＤ（騒音変動値＝少し大きい）ＡＮＤ（磁
界変動値＝低い）ＡＮＤ（磁界変動値がある設定値を下
回ってからの時間＝長い）｝ＴＨＥＮ（溶落ち度合い＝
溶落ち近い）等による。
【００１８】以上より、ファジィ推論を行う。推論方法
は、一般的なＭＩＮ−ＭＡＸ重心法や代数積加算重心法
等いずれを用いても良い。ファジィ推論の出力は、溶落
ち度合いとして算出される。このメンバーシップ関数
は、図２（ｅ）に示すように０〜１間までの値をとる。
前記溶落ち度合いの数値と、炉内の状況をあらかじめ調
査しておくことで、溶落ち度合いの値によって炉内の状
況を知ることができる。溶落ち時点に関しては、溶落ち
と判定するための溶落ち度合いの値をあらかじめ設定し
ておくことで、検出する。この方法によって、従来に比
して、精度の高い判定出力を得ることができる。
は、一般的なＭＩＮ−ＭＡＸ重心法や代数積加算重心法
等いずれを用いても良い。ファジィ推論の出力は、溶落
ち度合いとして算出される。このメンバーシップ関数
は、図２（ｅ）に示すように０〜１間までの値をとる。
前記溶落ち度合いの数値と、炉内の状況をあらかじめ調
査しておくことで、溶落ち度合いの値によって炉内の状
況を知ることができる。溶落ち時点に関しては、溶落ち
と判定するための溶落ち度合いの値をあらかじめ設定し
ておくことで、検出する。この方法によって、従来に比
して、精度の高い判定出力を得ることができる。
【００１９】次に、このようにして推論を行った結果、
電力原単位を計算し、この値を過去に蓄えておいた。同
じ操業条件の電力原単位と比較する。もし現状の結果が
以前の結果より効率的でないと判断されれば、溶落ちを
検出した際の原因となったルールの重み、またはメンバ
ーシップ関数の台集合の値を電力原単位が減少するよう
に調整していく。これをチャージ毎に繰り返し行うこと
により徐々により精度の高い溶落ち検出が可能となる。
また、以上は本発明の判定手段として、ファジィ推論を
用いた例を示したが、前記の検出ファクターを用いるな
らば、ファジィ推論以外の方法によっても本発明を実現
することが可能である。
電力原単位を計算し、この値を過去に蓄えておいた。同
じ操業条件の電力原単位と比較する。もし現状の結果が
以前の結果より効率的でないと判断されれば、溶落ちを
検出した際の原因となったルールの重み、またはメンバ
ーシップ関数の台集合の値を電力原単位が減少するよう
に調整していく。これをチャージ毎に繰り返し行うこと
により徐々により精度の高い溶落ち検出が可能となる。
また、以上は本発明の判定手段として、ファジィ推論を
用いた例を示したが、前記の検出ファクターを用いるな
らば、ファジィ推論以外の方法によっても本発明を実現
することが可能である。
【００２０】
【発明の効果】上述説明したように、本発明によれば、
状況の的確な検出による電力投入の効率化を図ることが
できる。また、電力投入の重要な切り替え点である溶落
ちのより的確な検出による電力投入の効率化を図ること
ができる。
状況の的確な検出による電力投入の効率化を図ることが
できる。また、電力投入の重要な切り替え点である溶落
ちのより的確な検出による電力投入の効率化を図ること
ができる。
【図１】本発明の直流電気炉の炉況検出方法を実施する
ための装置の構成例を示すブロック図である。
ための装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明における各検出要因についてのメンバー
シップ関数および溶落ち度合いの出力メンバーシップ関
数を示す図である。
シップ関数および溶落ち度合いの出力メンバーシップ関
数を示す図である。
１ 直流電気炉 ２ 炉底電極 ３ 上部電極 ４ マイク ５ 騒音計 ６ バンドパスフィルタ ７ コンピュータ（ファジィ推論部、パラメータ調整
部） ８ プローブ ９ ガウスメータ １０ 電力投入装置 １１ プラットホーム
部） ８ プローブ ９ ガウスメータ １０ 電力投入装置 １１ プラットホーム
Claims (2)
- 【請求項１】直流電気炉の騒音レベル、磁界強度、積算
電力量のうち騒音と磁界強度の処理情報を推論し、出力
結果に積算電力量の情報を加えることで炉況検出するこ
とを特徴とする直流電気炉の炉況検出方法。 - 【請求項２】炉況検出の中で溶落ち検出の精度向上のた
め、過去の結果と現状の結果を比較することにより、炉
況検出要因のパラメータを最適値に収束させる学習機能
を持つことを特徴とする請求項１記載の直流電気炉の炉
況検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5284135A JPH07120160A (ja) | 1993-10-20 | 1993-10-20 | 直流電気炉の炉況検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5284135A JPH07120160A (ja) | 1993-10-20 | 1993-10-20 | 直流電気炉の炉況検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07120160A true JPH07120160A (ja) | 1995-05-12 |
Family
ID=17674624
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5284135A Withdrawn JPH07120160A (ja) | 1993-10-20 | 1993-10-20 | 直流電気炉の炉況検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07120160A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2008034556A1 (de) * | 2006-09-18 | 2008-03-27 | Sms Demag Ag | Verfahren zum betreiben eines schmelzmetallurgischen ofens und ofen |
| KR100919422B1 (ko) * | 2002-11-27 | 2009-09-29 | 주식회사 포스코 | 레이들 정련로에서 승온 조업시 아크 소음을 이용한 전력제어 장치 및 방법 |
| JP2020016345A (ja) * | 2018-07-23 | 2020-01-30 | 大同特殊鋼株式会社 | 溶解状態判定装置 |
| JP2020148371A (ja) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 加熱炉の異常原因特定方法、加熱炉の異常原因特定装置、機械学習方法、及び加熱炉の異常原因特定モデル |
-
1993
- 1993-10-20 JP JP5284135A patent/JPH07120160A/ja not_active Withdrawn
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100919422B1 (ko) * | 2002-11-27 | 2009-09-29 | 주식회사 포스코 | 레이들 정련로에서 승온 조업시 아크 소음을 이용한 전력제어 장치 및 방법 |
| WO2008034556A1 (de) * | 2006-09-18 | 2008-03-27 | Sms Demag Ag | Verfahren zum betreiben eines schmelzmetallurgischen ofens und ofen |
| JP2020016345A (ja) * | 2018-07-23 | 2020-01-30 | 大同特殊鋼株式会社 | 溶解状態判定装置 |
| JP2020148371A (ja) * | 2019-03-12 | 2020-09-17 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 加熱炉の異常原因特定方法、加熱炉の異常原因特定装置、機械学習方法、及び加熱炉の異常原因特定モデル |
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| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
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