WO2014203509A1 - 高炉異常検出方法及び高炉操業方法 - Google Patents

高炉異常検出方法及び高炉操業方法 Download PDF

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泰之 森川
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    • F27D2019/0028—Regulation
    • F27D2019/0078—Regulation of the speed of the gas through the charge

Definitions

  • the present invention relates to a blast furnace abnormality detection method for detecting an abnormality in a blast furnace [blast furnace] tuyere part, and a blast furnace operation method using the same.
  • Patent Document 1 As a conventional blast furnace operating method, for example, there is a technique described in Patent Document 1. This technology counts the number of drops of unmelted ore from above at the tuyere, and the ratio of the ore and coke in the peripheral part charged from the top of the furnace so that the number of drops is below a preset reference value. Is to adjust.
  • a camera is installed in the blast furnace tuyere, and the number of unmelted ore drops is counted on the monitor, or the number of times the brightness in the image is reduced is counted as the number of unmelted ore drops.
  • Patent Document 1 detects the fall of unmelted ore in the tuyere, and does not detect an abnormality in which the tuyere is blocked by the inflow of slag, hot metal, or the like. .
  • the technique described in Patent Document 1 since only a decrease in the luminance in the image is determined, it is not possible to detect a sudden luminance change when the tuyere is closed, separated from a gradual luminance change due to a temperature change in the raceway portion.
  • an object of the present invention is to provide a blast furnace abnormality detection method capable of early detection of an abnormality that becomes a tuyere closed state, and a blast furnace operation method using the same.
  • one aspect of a blast furnace abnormality detection method is a blast furnace abnormality detection method for detecting an abnormality in which a tuyere part of a blast furnace is in a closed state, provided in the tuyere part.
  • the raceway part is imaged through the in-furnace monitoring window, the brightness of the captured image is less than or equal to a preset brightness threshold value, and the brightness reduction rate is less than or equal to a preset brightness reduction rate threshold value, the feathers It is characterized in that it is determined that an abnormality has occurred in which the mouth is blocked.
  • the luminance reduction rate is also determined in addition to the luminance decrease, it is possible to perform abnormality determination by separating the luminance change due to the gradual temperature change of the raceway portion and the abrupt luminance change at the time of closing the tuyere. .
  • the time when the luminance is equal to or lower than the luminance threshold from the time when the luminance of the captured image is equal to or lower than the luminance threshold and the luminance decrease rate is equal to or lower than the luminance decrease rate threshold is preferable to determine that an abnormality occurs in which the tuyere is closed.
  • the luminance threshold value is set to a value smaller than the average value by a certain ratio with reference to the average value of the luminance data of a plurality of past points.
  • the luminance threshold is set based on the average value of past luminance data, it is possible to appropriately detect a decrease in luminance even when the luminance is low as a whole.
  • one aspect of the blast furnace operating method according to the present invention is characterized in that when an abnormality is detected using any one of the above blast furnace abnormality detection methods, the air flow rate to the tuyere is adjusted.
  • the operating conditions can be adjusted, such as increasing or decreasing the amount of air blown to the tuyere. Therefore, it is possible to appropriately carry out the abnormal process, and to realize stable blast furnace operation.
  • the present invention it is possible to detect only a sudden decrease in luminance separately from a gradual decrease in luminance due to a temperature change in the raceway section. Thereby, the abnormality which becomes a tuyere obstruction
  • FIG. 1 is an overall view of a blast furnace to which the blast furnace operating method of the present embodiment is applied.
  • FIG. 2 is a diagram showing the installation position of the camera.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an image captured by the camera.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an abnormality detection processing procedure.
  • FIG. 5 is a diagram showing a change in luminance over time including an unmelted ore falling phenomenon.
  • FIG. 6 is a diagram showing a change in luminance over time that does not include the unmelted ore falling phenomenon.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating the luminance change rate.
  • FIG. 8 is a diagram showing a luminance change and a luminance threshold over time including an unmelted ore falling phenomenon.
  • FIG. 9 is a diagram showing a result of time abnormality determination including an unmelted ore falling phenomenon.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a luminance change and a luminance threshold during a time period that does not include the unmelted ore falling phenomenon.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an abnormality determination result of a time that does not include the unmelted ore falling phenomenon.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an abnormality detection processing procedure according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an abnormality determination result of a time including an unmolten ore falling phenomenon in the second embodiment.
  • FIG. 1 is an overall view of a blast furnace to which the blast furnace operating method of the present embodiment is applied.
  • a blower pipe (blow pipe) 3 for blowing hot air from a hot stove is connected to the inside of the tuyere 2 of the blast furnace 1 and penetrates through the blower pipe 3.
  • the lance 4 is installed. From the lance 4, fuel such as pulverized coal, oxygen and city gas is blown into the furnace.
  • a combustion space called a raceway 5 exists in the coke deposit layer in front of the tuyere 2 in the direction of blowing hot air, and coke combustion and gasification (reduction of iron ore, that is, ironmaking) are mainly performed in this combustion space. .
  • an in-furnace monitoring window 6 is formed in the tuyere for the operator to monitor the inside of the furnace.
  • a camera 11 for imaging the raceway 5 through the in-furnace monitoring window 6 is installed in the vicinity of the in-furnace monitoring window 6.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an image captured by the camera 11. As shown in FIG. 3, the captured image shows the silhouette of the raceway 5 and the lance 4 inside the circular shape corresponding to the tip opening of the small tuyere 2 a constituting the tuyere 2.
  • the captured image of the raceway section captured by the camera 11 is input to the abnormality detection section 12.
  • the anomaly detection unit 12 detects an anomaly such that the tuyere 2 is blocked using the captured image captured by the camera 11.
  • the unmelted ore falls when the raceway 5 is destroyed. At this time, a part of unmelted ore may adhere to the tip of the tuyere 2 and the tuyere 2 may be closed. Moreover, this tuyere closed state can also occur when slag, hot metal, or the like flows in. And when it becomes a tuyere obstruction
  • the abnormality detection unit 12 detects an abnormality in which the tuyere is blocked by monitoring a phenomenon in which the brightness of the image inside the tuyere suddenly decreases.
  • the detection result by the abnormality detection unit 12 is displayed on the monitor 13 and notified to the operator.
  • the abnormality detection result by the abnormality detection unit 12 is also input to the operation condition adjustment unit 14.
  • the operation condition adjustment unit 14 adjusts the blast furnace operation conditions such as increasing or decreasing the amount of hot air blown into the furnace.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an abnormality detection processing procedure executed by the abnormality detection unit 12. This abnormality detection process is repeatedly executed every predetermined time.
  • step S ⁇ b> 1 the abnormality detection unit 12 acquires a captured image captured by the camera 11.
  • step S2 the abnormality detection unit 12 selects the maximum luminance in the image for the captured image (grayscale) acquired in step S1, and uses this as the representative value (representative luminance) of the luminance in the image. To do.
  • step S3 the abnormality detection unit 12 obtains the change rate (luminance change rate) of the representative luminance using the time series data of the representative luminance selected in step S2.
  • a straight line fitted by the least square method using a plurality of past (M points) data is obtained, and the inclination of the straight line is adopted as the luminance change rate.
  • step S4 the abnormality detection unit 12 determines whether or not the luminance change rate calculated in step S3 is equal to or less than a preset threshold value R.
  • the threshold value R is a negative value, and is set to ⁇ 10, for example. That is, here, it is determined whether or not the luminance reduction rate is equal to or less than a preset luminance reduction rate threshold.
  • the process proceeds to step S5.
  • step S5 the abnormality detection unit 12 determines whether or not the representative luminance (maximum luminance) selected in step S2 is equal to or less than a preset threshold (luminance threshold) S.
  • the threshold value S is set to a value (for example, a value obtained by multiplying 0.7) that is smaller than the result obtained by taking the moving average with respect to the representative luminance acquired in the past predetermined time (for example, 10 minutes). And when it determines with it being below the threshold value S, it transfers to step S6.
  • step S6 the abnormality detection unit 12 determines that an abnormality that causes the tuyere closed state has occurred (abnormality detection), and then ends the abnormality detection process.
  • step S4 if it is determined in step S4 that the luminance change rate is higher than the threshold value R, or if it is determined in step S5 that the representative luminance is higher than the threshold value S, the process proceeds to step S7.
  • the abnormality detection process is terminated after determining that no occurrence (abnormality non-detection) has occurred.
  • the abnormality detection unit 12 first acquires a captured image of the raceway unit captured by the camera 11 installed in the specific tuyere 2 (step S1 in FIG. 4), and then the maximum luminance in the acquired captured image. Is selected (step S2).
  • the time series data of the maximum luminance in the time including the phenomenon that the unmelted ore falls is as shown in FIG.
  • the data in FIG. 5 is the maximum luminance data for 60 seconds acquired at the sample period of 0.3 seconds.
  • the luminance here is a grayscale image captured by the camera 11 and represented by 256 gradations between white and black.
  • the time series data of the maximum brightness in a time period that does not include a phenomenon in which unmelted ore falls is as shown in FIG.
  • the luminance in the image changes gently as a whole due to the temperature change of the raceway 5 or the fogging of the glass separating the inside of the furnace and the camera 11.
  • abnormality determination is performed by performing threshold processing on the luminance change rate in addition to threshold processing on luminance reduction. That is, it is determined that the luminance reduction phenomenon that leads to the closing of the tuyere 2 occurs only when the luminance is reduced and the luminance reduction rate is small.
  • the method for obtaining the luminance change rate the simplest method is to take the difference between the current data and the data one point before (one sampling before).
  • the symbol a in the lower part of FIG. 7 is a result of obtaining the luminance change rate by a method of taking a difference based on the luminance change in the upper part of FIG.
  • the luminance change rate is as indicated by symbol b in the lower part of FIG.
  • the luminance change rate is as indicated by symbol b in the lower part of FIG.
  • the abnormality detection unit 12 performs threshold processing on the representative luminance (maximum luminance) in the captured image and the luminance change rate calculated using the least square method. Then, when it is determined that the representative luminance and the luminance change rate are equal to or less than the respective threshold values S and R (Yes in Step S4 and Yes in Step S5), a sudden decrease in luminance that can cause the tuyere closed state occurs. (Step S6).
  • the threshold value S is a value that is smaller than the moving average value by a certain percentage on the basis of the moving average value of the luminance data of a plurality of points in the past (for example, the threshold S is in the range of 30% to 70% of the moving average value). Value).
  • the time average brightness at the current time is determined by the temperature of the raceway section.
  • the raceway unit is imaged by the camera 11 and threshold processing is performed on the luminance and the luminance change rate in the captured image, the luminance change due to the gradual temperature change of the raceway unit.
  • the data is averaged and stable for threshold processing.
  • the luminance change rate can be obtained.
  • a certain ratio value with respect to average luminance using past luminance data is set as the threshold.
  • abnormality determination accuracy can be improved by dynamically setting the threshold value.
  • the maximum luminance in the captured image is set as the representative luminance, and threshold processing is performed using the representative luminance, the signal processing can be speeded up.
  • the area of the tip opening of the small tuyere 2a in the captured image varies depending on individual differences for each tuyere, the attachment state of the camera 11, and the like, for example, the average luminance in the captured image is greatly affected by the black portion of the silhouette.
  • the change in the luminance in the image can be appropriately monitored by setting the representative luminance to the maximum luminance in the captured image as in the present embodiment.
  • the amount of hot air blown is increased to remove unfused ore stuck to the tip of the tuyere, or the amount of hot air blown is reduced to increase safety.
  • the operating conditions can be adjusted, such as securing.
  • the tuyere blockage phenomenon can be detected at an early stage and the abnormal treatment can be appropriately performed, so that it is possible to prevent serious accidents such as ejection of objects in the furnace from the tuyere, safety and equipment Effective in terms of repair costs.
  • the duration of the luminance decrease is added to the evaluation when the abnormality is determined.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an abnormality detection processing procedure executed by the abnormality detection unit 12 of the second embodiment.
  • This abnormality detection process is the same as the abnormality detection process of FIG. 4 except that the process of step S11 is added. Therefore, here, the description will focus on the different parts of the processing.
  • step S11 the abnormality detection unit 12 determines whether or not the time during which the luminance is equal to or less than the threshold value S continues for a certain time T.
  • the fixed time T is a time in which the action change of the blast furnace operation after the abnormality detection is in time, and is set between several seconds to about 10 minutes, and here, for example, 10 seconds.
  • step S5 When it is determined that the time during which the luminance is equal to or less than the threshold value S has not reached the predetermined time T, the process proceeds to step S5, and when it is determined that the predetermined time T has been reached, the process proceeds to step S6.
  • the luminance is equal to or lower than the threshold value S and the luminance change rate is equal to or lower than the threshold value R at time t1 in FIG.
  • the tuyere When the unmelted ore fall phenomenon sticks to the tip of the small tuyere 2a for a long time, the tuyere is blocked, but the normal unmelted ore fall may fall down in a short time, so it may be excluded from the abnormality detection target. Many. After the luminance and the luminance change rate are equal to or less than the respective threshold values S and R, the tuyere is reliably closed only by determining that the abnormality occurs only when the time when the luminance is equal to or less than the threshold value S continues for a certain time T. It is possible to detect only the case.

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Abstract

羽口閉塞状態となる異常を早期に検出することができる高炉異常検出方法、及びそれを用いた高炉操業方法を提供する。 高炉１の羽口２近傍にカメラ１１を設置し、羽口２に設けられた炉内監視用窓６を通してレースウェイ部を撮像する。そして、カメラ１１で撮像した撮像画像の輝度が閾値Ｓ以下であり、且つ輝度の変化率が閾値Ｒ以下（輝度の低下率が閾値以下）であると判定したとき、羽口部が閉塞状態となる異常が発生していると判断する。

Description

高炉異常検出方法及び高炉操業方法
　本発明は、高炉[blast furnace]羽口[tuyere]部における異常を検出する高炉異常検出方法、及びそれを用いた高炉操業方法に関する。
　従来の高炉操業方法として、例えば特許文献１に記載の技術がある。この技術は、羽口部で未溶融鉱石の上方よりの落下回数を数え、該落下回数が予め設定した基準値以下となるように、炉頂から装入する周辺部の鉱石とコークスとの比率を調整するものである。ここでは、高炉羽口部にカメラを設置し、モニター上で未溶融鉱石の落下回数を数えたり、画像内輝度の低下回数を未溶融鉱石の落下回数として数えたりしている。
特開平５－１８６８１１号公報
　しかしながら、上記特許文献１に記載の技術は、羽口部における未溶融鉱石の落下を検出するものであって、羽口がスラグや溶銑などの流入により閉塞するような異常を検出するものではない。また、画像内輝度の低下のみを判定しているため、レースウェイ部の温度変化による緩やかな輝度の変化と分離して、羽口閉塞時における急激な輝度の変化を検出することはできない。
　そこで、本発明は、羽口閉塞状態となる異常を早期に検出することができる高炉異常検出方法、及びそれを用いた高炉操業方法を提供することを課題としている。
　上記課題を解決するために、本発明に係る高炉異常検出方法の一態様は、高炉の羽口部が閉塞状態となる異常を検出する高炉異常検出方法であって、前記羽口部に設けられた炉内監視用窓を通してレースウェイ部を撮像し、その撮像画像の輝度が予め設定した輝度閾値以下であり、且つ当該輝度の低下率が予め設定した輝度低下率閾値以下であるとき、前記羽口部が閉塞状態となる異常が発生していると判断することを特徴としている。
　このように、輝度の低下に加えて輝度低下率についても判定するので、レースウェイ部の緩やかな温度変化による輝度変化と羽口閉塞時における急激な輝度変化とを分離した異常判定が可能となる。
　また、上記において、前記撮像画像の輝度が前記輝度閾値以下であり、且つ当該輝度の低下率が前記輝度低下率閾値以下となった時刻から、前記輝度が前記輝度閾値以下となる時間が一定時間継続したとき、前記羽口部が閉塞状態となる異常が発生していると判断することが好ましい。
　その理由は、未溶融鉱石が落下し羽口先端部に貼り付く現象のうち、未溶融鉱石が短時間で羽口先端部から下に落ちるものは一時的な羽口閉塞状態であり異常として判定する必要のない場合があるからである。これにより、一時的な羽口閉塞状態を異常検出対象から除外し、より重大な閉塞状態のみ検出することができる。
　さらに、上記において、過去の複数点の輝度データに基づいて、最小二乗法[least-square method]を用いて前記輝度の低下率を演算することが好ましい。
　これにより、平均的な輝度変化率が得られる。そのため、現時点と１サンプリング前とでレースウェイ部の輝度変化が激しい場合であっても、その上下動の影響を受けずに適切な輝度変化率を得ることができる。したがって、異常の過検出を抑制することができる。
　また、上記において、前記輝度閾値を、過去の複数点の輝度データの平均値を基準として、当該平均値よりも一定割合だけ小さい値に設定することが好ましい。
　このように、過去の輝度データの平均値を基準として輝度閾値を設定するので、輝度が全体的に低い場合でも適切に輝度の低下を検出することができる。
　また、本発明に係る高炉操業方法の一態様は、上記の何れかの高炉異常検出方法を用いて異常を検出したとき、前記羽口部への送風量を調整することを特徴としている。
　このように、羽口閉塞状態となる異常を検出したときに、羽口への送風量を増減するなど操業条件を調整することができる。したがって、適切に異常時処理を実施することができ、安定した高炉操業を実現することができる。
　本発明によれば、レースウェイ部の温度変化による緩やかな輝度の低下と分離して、急激な輝度の低下のみを対象に検出することができる。これにより、羽口閉塞状態となる異常を早期に精度良く検出することができる。
　また、上記異常が発生していると判断したときに操業条件を調整するので、羽口部からの炉内物噴出などといった重大な事態を回避することができ、安全性と設備補修コストの面で効果が得られる。
図１は、本実施形態の高炉操業方法が適用された高炉の全体図である。 図２は、カメラの設置位置を示す図である。 図３は、カメラで撮像した画像の例を示す図である。 図４は、異常検出処理手順を示すフローチャートである。 図５は、未溶融鉱石落下現象を含む時間の輝度変化を示す図である。 図６は、未溶融鉱石落下現象を含まない時間の輝度変化を示す図である。 図７は、輝度変化率を示す図である。 図８は、未溶融鉱石落下現象を含む時間の輝度変化と輝度閾値を示す図である。 図９は、未溶融鉱石落下現象を含む時間の異常判定結果を示す図である。 図１０は、未溶融鉱石落下現象を含まない時間の輝度変化と輝度閾値を示す図である。 図１１は、未溶融鉱石落下現象を含まない時間の異常判定結果を示す図である。 図１２は、第２の実施形態の異常検出処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、第２の実施形態における未溶融鉱石落下現象を含む時間の異常判定結果を示す図である。
　以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の高炉操業方法が適用された高炉の全体図である。
この図１に示すように、高炉１の羽口２の内側には、炉内に熱風炉からの熱風を送風するための送風管（ブローパイプ）３が接続され、この送風管３を貫通してランス４が設置されている。ランス４からは、炉内に微粉炭、酸素、都市ガスなどの燃料が吹き込まれる。
　羽口２の熱風送風方向前方のコークス堆積層には、レースウェイ５と呼ばれる燃焼空間が存在し、主として、この燃焼空間でコークス燃焼、ガス化（鉄鉱石の還元、即ち造銑）が行われる。
　また、羽口部には、図２に示すように、オペレータが炉内を監視するための炉内監視用窓６が形成されている。そして、炉内監視用窓６近傍には、当該炉内監視用窓６を通してレースウェイ５を撮像するためのカメラ１１が設置されている。
　図３は、カメラ１１で撮像した画像の例を示す図である。この図３に示すように、撮像画像には、羽口２を構成する小羽口２ａの先端開口部に相当する円形状内側に、レースウェイ５とランス４のシルエットとが写る。
　カメラ１１で撮像したレースウェイ部の撮像画像は、異常検出部１２に入力される。異常検出部１２は、カメラ１１で撮像した撮像画像を用いて、羽口２が閉塞するような異常を検出する。
　未溶融鉱石は、レースウェイ５が破壊することにより落下するものである。このとき、一部の未溶融鉱石が羽口２の先端に付着し羽口２が閉塞される羽口閉塞状態となる場合がある。また、この羽口閉塞状態は、スラグや溶銑などが流入することによっても起こり得る。そして、羽口閉塞状態となった場合には、撮像画像内の輝度が急激に下降する現象が生じる。
　そこで、異常検出部１２は、羽口内部の画像の輝度が急激に低下する現象を監視することで、羽口閉塞状態となる異常を検出する。異常検出部１２による検出結果は、モニター１３に表示しオペレータに通知される。
　また、異常検出部１２による異常検出結果は、操業条件調整部１４にも入力される。操業条件調整部１４は、異常検出部１２で羽口閉塞状態となる異常を検出すると、炉内に吹き込む熱風の量を増減するなど、高炉操業条件を調整する。
　図４は、異常検出部１２で実行する異常検出処理手順を示すフローチャートである。この異常検出処理は、所定時間ごとに繰り返し実行するものであり、先ずステップＳ１で異常検出部１２は、カメラ１１で撮像した撮像画像を取得する。
　次にステップＳ２で、異常検出部１２は、前記ステップＳ１で取得した撮像画像（グレースケール）に対して画像内の最大輝度を選択し、これを画像内の輝度の代表値（代表輝度）とする。
　次にステップＳ３では、異常検出部１２は、前記ステップＳ２で選択した代表輝度の時系列データを用いて当該代表輝度の変化率（輝度変化率）を求める。ここでは、過去の複数（Ｍ点）のデータを用いて最小二乗法でフィッティングさせた直線を求め、その直線の傾きを輝度変化率として採用する。
　次にステップＳ４では、異常検出部１２は、前記ステップＳ３で演算した輝度変化率が予め設定した閾値Ｒ以下であるか否かを判定する。ここで、閾値Ｒは負値であり、例えば－１０に設定する。すなわち、ここでは、輝度の低下率が予め設定した輝度低下率閾値以下であるか否かを判定している。そして、輝度変化率が閾値Ｒ以下であると判定した場合にはステップＳ５に移行する。
　ステップＳ５では、異常検出部１２は、前記ステップＳ２で選択した代表輝度（最大輝度）が予め設定した閾値（輝度閾値）Ｓ以下であるか否かを判定する。ここで、閾値Ｓは、例えば過去の所定時間（例えば１０分間）に取得した代表輝度に対して移動平均を取った結果よりも小さい値（例えば０．７を乗じた値）に設定する。そして、閾値Ｓ以下であると判定した場合にはステップＳ６に移行する。
　ステップＳ６では、異常検出部１２は、羽口閉塞状態となる異常が発生している（異常検出）と判断してから異常検出処理を終了する。
　一方、前記ステップＳ４で輝度変化率が閾値Ｒを上回っていると判定するか、前記ステップＳ５で代表輝度が閾値Ｓを上回っていると判定すると、ステップＳ７に移行し、羽口部に異常は発生していない（異常非検出）と判断してから異常検出処理を終了する。
　以下、羽口部における異常検出処理について、具体的な例を用いて説明する。
　先ず、異常検出部１２は、初めに特定の羽口２に設置したカメラ１１で撮像したレースウェイ部の撮像画像を取得し（図４のステップＳ１）、次に取得した撮像画像内の最大輝度を選択する（ステップＳ２）。
　このとき、未溶融鉱石が落下する現象を含む時間における最大輝度の時系列データは、図５に示すようになる。図５のデータは、サンプル周期０．３秒にて取得した６０秒間の最大輝度データである。また、ここでの輝度は、カメラ１１で撮像したグレースケール画像を、白と黒との間を２５６階調で示したものである。この図５の破線Ａで囲んだ部分に示すように、未溶融鉱石が落下した時間では輝度が急激に低下する。一方、未溶融鉱石が落下する現象を含まない時間における最大輝度の時系列データは、図６に示すようになる。未溶融鉱石落下現象を含まない場合、レースウェイ５の温度変化や、炉内とカメラ１１とを隔てるガラスの曇りなどによって、画像内輝度は全体的に緩やかに変化する。
　このように、未溶融鉱石が落下していない場合であっても、輝度の低下は発生する。そのため、輝度の低下に対してのみ閾値処理を適用して羽口閉塞状態となる異常を判定しようとすると、レースウェイ部の温度変化に起因する緩やかな輝度低下も同時に異常として検出してしまうため、過検出により正確に羽口２の閉塞につながる輝度低下現象を検出することができない。そこで、本実施形態では、輝度の低下に対する閾値処理に加えて、輝度の変化率に対しても閾値処理を行うことで、異常判定を行う。すなわち、輝度が低下している場合で、輝度の低下率が小さい場合にのみ、羽口２の閉塞につながる輝度低下現象が発生していると判断するようにする。
　このとき、輝度の変化率として、過去Ｍ点の最大輝度データに対して最小二乗法で直線フィッティングした際の直線の傾きを採用する。
　ところで、輝度の変化率を求める方法としては、現在のデータと過去１点前（１サンプリング前）のデータとの差分を取る方法が最も簡単である。図７下段の符号ａは、図７上段の輝度変化をもとに、差分を取る方法で輝度変化率を求めた結果である。
　このように、差分を用いた場合、各時間の輝度変化が激しいと、輝度変化率も同様に激しく変化することになる。そのため、符号Ｂで囲んだ部分に示すように、符号Ａで囲んだ未溶融鉱石落下現象の発生時の輝度変化を捉えることができない。すなわち、輝度変化率として差分を採用すると、対象とする輝度低下のみを検出することが難しい。
　これに対して、最小二乗法で直線フィッティングした際の直線の傾きを輝度変化率として採用した場合、輝度変化率は図７下段の符号ｂに示すようになる。この場合、周期の短い細やかな輝度変化の影響を抑制することができ、符号Ｂで囲んだ部分に示すように、符号Ａで囲んだ未溶融鉱石落下現象の発生時の輝度変化を的確に捉えることができる。
　そこで、異常検出部１２は、撮像画像内の代表輝度（最大輝度）と、最小二乗法を用いて演算した輝度変化率とに対して、それぞれ閾値処理を施す。そして、代表輝度と輝度変化率とが、それぞれの閾値Ｓ，Ｒ以下であると判定したときに（ステップＳ４でＹｅｓ，ステップＳ５でＹｅｓ）、羽口閉塞状態となり得る急激な輝度の低下が生じていると判断する（ステップＳ６）。
　ここで、閾値Ｓは、過去の複数点の輝度データの移動平均値を基準として、当該移動平均値よりも一定割合だけ小さい値（例えば、閾値Ｓが移動平均値の３０％～７０％の範囲の値）に設定する。現時刻の時間平均輝度はレースウェイ部の温度によって決定される。一方で、羽口閉塞が起こる場合は現時刻の輝度に対して輝度が低下する。そのため、一定の閾値を用いて輝度低下を判定すると閾値Ｓ以下の平均輝度を持つ状態から羽口閉塞が起きた場合は輝度の低下現象を検出することができない。したがって、閾値Ｓを動的な値とすることで、全体的に輝度が低い場合であっても、適切に輝度の急激な低下を検出することができる。
　そして、上記の異常判定を、図５に示す未溶融鉱石落下現象を含む輝度データについて行うと、図８の時間ｔ１で代表輝度が閾値Ｓ以下となり、そのときの輝度変化率も閾値Ｒ以下となる。そのため、この場合には、図９に示すように、時間ｔ１にて異常検出（＝１）と判断される。
　一方、図６に示す未溶融鉱石落下現象を含まない輝度データについて異常判定を行った場合には、図１０に示すように、レースウェイ部の温度変化に応じて代表輝度が閾値Ｓ以下となる場合があるが、そのときの輝度変化率は閾値Ｒ以下とはならない。そのため、図１１に示すように、異常非検出（＝０）と判断される。
　以上のように、本実施形態では、カメラ１１によってレースウェイ部を撮像し、その撮像画像内の輝度及び輝度変化率に対して閾値処理を施すため、レースウェイ部の緩やかな温度変化による輝度変化と羽口閉塞時の急激な輝度変化とを分離して異常判定を行うことができる。
　このとき、過去Ｍ点の複数の輝度データを用いて最小二乗法でフィッティングさせた直線を求め、その直線の傾きを輝度変化率として採用するので、データが平均化され、閾値処理に適した安定した輝度変化率を得ることができる。
　また、輝度に対する閾値処理に際し、過去の輝度データを用いた平均輝度に対するある割合の値を閾値として設定する。このように、閾値を動的に設定することにより、異常判定精度を向上させることができる。
　さらに、撮像画像内の最大輝度を代表輝度とし、その代表輝度を用いて閾値処理を行うので、信号処理の高速化が図れる。また、撮像画像における小羽口２ａの先端開口部の面積は羽口ごとの個体差やカメラ１１の取り付け状態などにより変化するため、例えば撮像画像内の平均輝度ではシルエットの黒色部分の影響を大きく受け、代表輝度としては不適切であるが、本実施形態のように、代表輝度を撮像画像内の最大輝度とすることで、画像内輝度の変化を適切に監視することができる。
　また、羽口閉塞状態となる異常を検出した場合には、熱風の送風量を増加して羽口先端に張り付いた未溶融鉱石等を取り払ったり、熱風の送風量を減少させて安全性を確保したりするなど、操業条件を調整することができる。
　このように、羽口閉塞現象を早期に検出し、適切に異常時処理を施すことができるため、羽口部からの炉内物噴出などといった重大事故を防止することができ、安全性と設備補修コストの面で効果が得られる。
（第２の実施形態）
　次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
　この第２の実施形態は、異常判定に際し、輝度低下の継続時間を評価に加えるようにしたものである。
　図１２は、第２の実施形態の異常検出部１２で実行する異常検出処理手順を示すフローチャートである。この異常検出処理は、ステップＳ１１の処理を追加したことを除いては図４の異常検出処理と同様の処理を行う。そのため、ここでは処理の異なる部分を中心に説明する。
　ステップＳ１１では、異常検出部１２は、輝度が閾値Ｓ以下である時間が一定時間Ｔ継続しているか否かを判定する。一定時間Ｔは、異常検出後の高炉操業のアクション変更が間に合う時間であって、数秒から１０分程度の間で設定するものとし、ここでは、例えば１０秒とする。
　そして、輝度が閾値Ｓ以下である時間が一定時間Ｔに達していないと判定した場合には前記ステップＳ５に移行し、一定時間Ｔに達したと判定した場合には前記ステップＳ６に移行する。
　これにより、例えば未溶融鉱石が落下して一時的に羽口閉塞状態となったような場合には、図８の時間ｔ１で輝度が閾値Ｓ以下で且つ輝度変化率が閾値Ｒ以下となってから一定時間Ｔが経過する前に、未溶融鉱石が羽口部から剥がれ落ちて輝度が閾値Ｓを上回るため、羽口閉塞状態となる異常は発生していないと判断される。すなわち、図１３に示すように、異常判定結果は異常非検出（＝０）となり、未溶融鉱石が短時間に落下する現象を異常検出対象から除外することができる。
　未溶融鉱石の落下現象も小羽口２ａの先に長く張り付く場合は羽口閉塞状態になるが、通常の未溶融鉱石の落下は短時間で下に落ちるため異常検出対象から除外してよい場合が多い。輝度と輝度変化率がそれぞれの閾値Ｓ，Ｒ以下となってから、輝度が閾値Ｓ以下となる時間が一定時間Ｔ継続した場合にのみ異常と判定することで、確実に羽口閉塞状態となった場合のみを検出することが可能となる。
　このように、重大事故への寄与の小さい短時間で落下する未溶融鉱石落下現象は判定から除外することにより過検出が抑えられ、不要な操業アクションを取る必要がなく操業コストを抑えることができる。
（変形例）
　なお、上記各実施形態においては、最小二乗法を用いて輝度変化率を求める場合について説明したが、平均的な輝度変化率が求められる方法であれば、これに代えて適用可能である。
　１　　　　　高炉
　２　　　　　羽口
　３　　　　　送風管
　４　　　　　ランス
　５　　　　　レースウェイ
　６　　　　　炉内監視用窓
　１１　　　　カメラ
　１２　　　　異常検出部
　１３　　　　モニター
　１４　　　　操業条件調整部
 
 

Claims (5)

  1. 高炉の羽口部が閉塞状態となる異常を検出する高炉異常検出方法であって、
    前記羽口部に設けられた炉内監視用窓を通してレースウェイ部を撮像し、その撮像画像の輝度が予め設定した輝度閾値以下であり、且つ当該輝度の低下率が予め設定した輝度低下率閾値以下であるとき、前記羽口部が閉塞状態となる異常が発生していると判断することを特徴とする高炉異常検出方法。
  2. 請求項１に記載の高炉異常検出方法において、
    前記撮像画像の輝度が前記輝度閾値以下であり、且つ当該輝度の低下率が前記輝度低下率閾値以下となった時刻から、前記輝度が前記輝度閾値以下となる時間が一定時間継続したとき、前記羽口部が閉塞状態となる異常が発生していると判断することを特徴とする高炉異常検出方法。
  3. 請求項１又は２に記載の高炉異常検出方法において、
    過去の複数点の輝度データに基づいて、最小二乗法を用いて前記輝度の低下率を演算することを特徴とする高炉異常検出方法。
  4. 請求項１～３の何れか１項に記載の高炉異常検出方法において、
    前記輝度閾値を、過去の複数点の輝度データの移動平均値を基準として、当該移動平均値よりも一定割合だけ小さい値に設定することを特徴とする高炉異常検出方法。
  5. 請求項１～４の何れか１項に記載の高炉異常検出方法を用いて異常を検出したとき、前記羽口部への送風量を調整することを特徴とする高炉操業方法。
     
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