WO2024176544A1 - プロセスの制御方法、高炉の操業方法、溶銑の製造方法、プロセスの制御装置及びプログラム - Google Patents

プロセスの制御方法、高炉の操業方法、溶銑の製造方法、プロセスの制御装置及びプログラム Download PDF

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pulverized coal
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玄弥 大和
佳也 橋本
稜介 益田
健 木津
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    • C21—METALLURGY OF IRON
    • C21B—MANUFACTURE OF IRON OR STEEL
    • C21B2300/00—Process aspects
    • C21B2300/04—Modeling of the process, e.g. for control purposes; CII

Definitions

  • This disclosure relates to a process control method, a blast furnace operation method, a molten iron production method, and a process control device and program.
  • Hot metal temperature is an important management index in the blast furnace process in the steel industry, and is mainly controlled by adjusting the pulverized coal ratio and blast moisture.
  • blast furnaces have been operated under conditions of low coke ratio and high pulverized coal ratio in order to pursue rationalization of raw fuel costs, which makes the furnace conditions prone to instability. For this reason, it is necessary to suppress the variation in hot metal temperature.
  • the blast furnace process is operated in a solid-filled state, the heat capacity of the entire process is large, and the time constant of the response to actions is long. Furthermore, it can take several hours, for example, for the raw materials charged at the top of the furnace to descend to the bottom of the furnace. Therefore, appropriate operation based on future furnace heat predictions is necessary to control the molten iron temperature.
  • Patent Document 1 discloses a technology for predicting and calculating the molten iron temperature, and does not propose a control method that takes into account the reducing agent ratio according to the intention while continuing stable operation.
  • the purpose of this disclosure which has been made to solve the above problems, is to provide a process control method, a blast furnace operation method, a molten iron production method, a process control device, and a program that suppresses variation in molten iron temperature in a blast furnace, while maintaining stable operation and proposing a reducing agent ratio according to the user's wishes.
  • a method for controlling a process according to an embodiment of the present disclosure a response prediction step of obtaining a predicted value of the future molten iron temperature using a physical model capable of calculating the internal state of the blast furnace;
  • a response prediction step of obtaining a predicted value of the future molten iron temperature using a physical model capable of calculating the internal state of the blast furnace;
  • a predetermined threshold value When an absolute value of a difference between the predicted value and a target value of the molten iron temperature obtained in the response prediction step is equal to or greater than a predetermined threshold value, a deviation between the predicted value and a target value of the molten iron temperature is obtained, and manipulated variables for a pulverized coal ratio and a blast moisture are obtained so that an evaluation function having a term corresponding to the deviation and a term for reducing an reducing agent ratio or a blast moisture is minimized or maximized; and an operation amount determination step of determining an operation amount so as to maintain the predicted value by combining two of the pulverized coal ratio,
  • the tendencies include a first tendency to prioritize a reduction in the reducing agent ratio, and a second tendency to temporarily increase exhaust gas from the blast furnace.
  • the operation amount determination step includes: When the inclination is the first inclination, a combination of the pulverized coal ratio decreasing operation and the blast moisture decreasing operation, the pulverized coal ratio decreasing operation and the blast temperature increasing operation, or the blast temperature decreasing operation and the blast moisture decreasing operation is obtained; When the inclination is the second inclination, the operation amount is determined to be a combination of an operation of increasing the pulverized coal ratio and an operation of increasing the blast moisture content, an operation of increasing the pulverized coal ratio and an operation of decreasing the blast temperature, or an operation of increasing the blast temperature and an operation of increasing the blast moisture content.
  • An operation amount for a combination of two of the pulverized coal ratio, the blast moisture, and the blast temperature is determined so that the theoretical combustion temperature falls within a predetermined range.
  • the response prediction step uses the physical model to obtain a predicted value of the future molten iron temperature based on a predicted value of the future molten iron temperature when the current operating variables are maintained and a predicted value of the molten iron temperature when the current operating variables are changed.
  • the operation variable determination step determines the unknown variables by using the evaluation function, which is a quadratic function of the unknown variables, under the constraint condition of a linear equation regarding the unknown variables, with the pulverized coal ratio and the blast moisture being the unknown variables.
  • the evaluation function which is a quadratic function of the unknown variables, under the constraint condition of a linear equation regarding the unknown variables, with the pulverized coal ratio and the blast moisture being the unknown variables.
  • the method further includes the steps of manipulating the blast flow rate so that the predicted value of the pig iron making rate coincides with the target value, and manipulating the coke rate so that the predicted value of the permeability is equal to or lower than an upper limit.
  • a method for operating a blast furnace according to an embodiment of the present disclosure The operating conditions are changed using an operational variable manipulated by any one of the process control methods (1) to (7).
  • a method for producing molten iron according to an embodiment of the present disclosure includes: (8) Molten iron is produced using the blast furnace operated according to the blast furnace operating method.
  • a process control device that stores a physical model capable of calculating the internal state of a blast furnace; a molten iron temperature control unit that acquires a target molten iron temperature, which is a target value of the molten iron temperature, and calculates manipulated variables for a pulverized coal ratio and a blast moisture content so that the molten iron temperature becomes the target molten iron temperature;
  • the molten iron temperature control unit includes: determining a predicted future molten iron temperature using the physical model; When an absolute value of a difference between the predicted value and a target value of the molten iron temperature is equal to or greater than a predetermined threshold value, a deviation between the predicted value and a target value of the molten iron temperature is calculated, and manipulated variables for the pulverized coal ratio and the blast moisture are calculated so as to minimize or maximize an evaluation function having a term corresponding to the deviation and a term for reducing the reducing agent ratio or the blast moisture; When the absolute value is less than
  • a program On the computer, a response prediction step of obtaining a predicted value of the future molten iron temperature using a physical model capable of calculating the internal state of the blast furnace;
  • a predetermined threshold value When an absolute value of a difference between the predicted value and a target value of the molten iron temperature obtained in the response prediction step is equal to or greater than a predetermined threshold value, a deviation between the predicted value and a target value of the molten iron temperature is obtained, and manipulated variables for a pulverized coal ratio and a blast moisture are obtained so that an evaluation function having a term corresponding to the deviation and a term for reducing an reducing agent ratio or a blast moisture is minimized or maximized; If the absolute value is less than the predetermined threshold value, an operation amount determination step is executed to determine an operation amount so as to maintain the predicted value by combining two of the pulverized coal ratio, the blast moisture, and the blast temperature according to the preference.
  • FIG. 1 is a diagram showing the manipulated variables and the controlled variables in a blast furnace process.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a method for controlling a process according to one embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram showing the influence of the pulverized coal ratio, blast moisture, and blast temperature on the inside of the furnace.
  • FIG. 4 is a diagram showing input/output information of a physical model used in the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram showing the results of a control simulation in which the pulverized coal ratio and blast moisture are simultaneously controlled.
  • FIG. 6 is a diagram showing the results of a control simulation in which only the pulverized coal ratio is operated (comparative example).
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which a manipulated variable is calculated by combining two manipulated variables.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the configuration of a process control device according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 1 shows basic operation variables and control variables in the blast furnace process (steps in blast furnace operation).
  • Control variables are variables that should be controlled in operation, but cannot be directly operated or are difficult to directly operate, and are changed via correlated operation variables.
  • the pulverized coal ratio, blast moisture, etc. are mainly operated to set the molten iron temperature to a target value.
  • the pulverized coal ratio, blast moisture, coke ratio, blast flow rate, etc. are mainly operated.
  • the blast flow rate is mainly operated to set the iron-making rate to a target value.
  • the furnace pressure loss which has a direct effect on blow-through, is used as the air permeability.
  • the furnace pressure loss is the difference between the blast pressure and the furnace top pressure (pressure at the furnace top).
  • various indices of permeability such as air resistance and opposing shaft differential pressure. Therefore, instead of the furnace pressure loss, another index of permeability may be used as the permeability, or a combination of multiple indexes of permeability may be used.
  • the pulverized coal ratio and blast moisture which are operation variables for controlling the molten iron temperature
  • optimal operation amounts for the pulverized coal ratio and blast moisture are determined so as to reduce the reducing agent ratio while controlling the molten iron temperature.
  • attention is paid to the relationship between the pulverized coal ratio, blast moisture, and blast temperature, and operation amounts are determined for the combination of these.
  • FIG. 2 is a diagram showing the process of the process control method according to this embodiment.
  • cascade control described in Reference 1 (JP Patent No. 7107444) is used.
  • control for calculating a target pulverized coal ratio (PCR) molten iron temperature control in FIG. 2
  • control for calculating the pulverized coal flow rate required for the target PCR PCR tracking control in FIG. 2 are performed consecutively.
  • a target molten iron temperature which is a target value of the molten iron temperature (HMT)
  • the target PCR can be calculated using a physical model described later.
  • the molten iron temperature control not only calculates the target PCR (not only determines the manipulated variable of the pulverized coal ratio), but also calculates the manipulated variable of the blast moisture.
  • the process control method also includes ironmaking rate control and permeability control.
  • the ironmaking rate control acquires a target ironmaking rate, which is a target value of the ironmaking rate (Prod), and calculates the operation amount of the blast flow rate (BV) using a physical model described below.
  • the permeability control acquires an upper limit of the furnace pressure drop, which is an upper limit of the furnace pressure drop ( ⁇ P), and calculates the operation amounts of the blast flow rate and the coke ratio using a physical model described below.
  • the actual values (which may be observed values or calculated values) in the plant including the blast furnace may be fed back for updating the physical models used in each control.
  • PCR pulverized coal ratio
  • HMT molten iron temperature
  • ⁇ P furnace pressure drop
  • Prod ironmaking rate
  • individual controllers molten iron temperature control, aeration control, iron-making speed control
  • HMT molten iron temperature
  • ⁇ P furnace pressure drop
  • Prod iron-making speed
  • the molten iron temperature is controlled by manipulating the blast moisture and cascade control manipulating the pulverized coal ratio (PCR) and pulverized coal flow rate.
  • PCR pulverized coal ratio
  • the aeration is controlled by manipulating the blast flow rate and coke ratio.
  • the iron-making speed is controlled by manipulating the blast flow rate.
  • the blast flow rate is manipulated in the iron-making speed control, the change in the blast flow rate affects the molten iron temperature.
  • a physical model of the blast furnace based on reaction kinetics is used to predict future hot metal temperature and hot metal making rate.
  • the amount of change in the pulverized coal ratio and the blast moisture is determined so that the predicted value approaches the target value.
  • the increase or decrease in the reducing agent ratio can be determined to be either a decrease or an increase depending on the intention.
  • the intention is the policy in operation.
  • the reducing agent ratio may be decreased.
  • the reducing agent ratio may be increased. Examples of external requests include requests due to restrictions on the amount of power supply and restrictions on the amount of raw material inventory.
  • the orientation includes a first orientation that prioritizes reducing the reducing agent ratio, and a second orientation that temporarily increases the exhaust gas from the blast furnace.
  • the first orientation orientation toward a low reducing agent ratio
  • the method disclosed herein can also be applied to, for example, the second orientation (orientation toward a temporary increase in exhaust gas).
  • the process control method if the absolute value of the difference between the predicted value and the target value is less than a predetermined threshold, the predicted value is determined to be close to the target value, and the manipulated variables of the two parameters according to the inclination are determined while maintaining the predicted value.
  • the process flow in the process control method according to this embodiment is outlined in steps 1 to 4 below.
  • Step 1 the future molten iron temperature is predicted using a physical model.
  • Step 1 is a response prediction step.
  • a predicted value of the future molten iron temperature is obtained based on a predicted value of the future molten iron temperature when the current operating variables are held using a physical model, and a predicted value of the molten iron temperature when the current operating variables are changed.
  • the predicted value of the future molten iron temperature when the current operating variables are held is a free response, which will be described later.
  • the predicted value of the molten iron temperature when the current operating variables are changed is a step response, which will be described later in this embodiment, but is not limited to this.
  • step 2 the manipulated variables are manipulated using quadratic programming so that the predicted value of the molten iron temperature in step 1 matches the target value and the reducing agent ratio is minimized.
  • Step 2 is part of the manipulated variable determination step, in which the deviation between the predicted value and the target value is found, the manipulated variables to eliminate the deviation are found, and the manipulated variables are adjusted.
  • the manipulated variables are the pulverized coal ratio and the blast moisture.
  • the blast flow rate may be manipulated so that the predicted value of the iron-making rate matches the target value, and at least the coke ratio may be manipulated so that the predicted value of the air permeability is equal to or less than the upper limit.
  • the air permeability is the pressure loss inside the furnace, and if the predicted value of the pressure loss inside the furnace exceeds the set upper limit, the air permeability state is determined to be abnormal. If the air permeability state is determined to be abnormal, an operation to increase the coke ratio may be executed.
  • an operation to decrease the coke ratio may be executed.
  • the manipulation of the blast flow rate and coke ratio in step 3 is a disturbance to the molten iron temperature control.
  • step 4 when the predicted value of the molten iron temperature in step 1 is approximately equal to the target value, an operation amount is determined that can maintain the predicted value and is a set of two parameters among the pulverized coal ratio, blast moisture, and blast temperature according to the orientation.
  • the blast temperature is the temperature of the blast air and is one of the operation variables.
  • the fact that the predicted value of the molten iron temperature is approximately equal to the target value may be determined by the absolute value of the difference between the predicted value of the molten iron temperature and the target value being less than a predetermined threshold value.
  • the predetermined threshold value may be determined in advance based on past performance data, etc.
  • the orientation includes, for example, a first orientation (orientation toward a low reducing agent ratio) and a second orientation (orientation toward a temporary increase in exhaust gas).
  • first orientation orientation toward a low reducing agent ratio
  • second orientation orientation toward a temporary increase in exhaust gas.
  • the operation amount is determined so that the blast moisture is also reduced in combination with the pulverized coal ratio reduction operation.
  • the pulverized coal ratio reduction operation reduces the molten iron temperature and permeability.
  • the blast moisture reduction operation increases the molten iron temperature and permeability, so the effects of each are offset.
  • Figure 3 shows the effects of the pulverized coal ratio, blast moisture, and blast temperature on the inside of the furnace.
  • An increase operation is an operation that increases the value of the manipulated variable.
  • a decrease operation is an operation that decreases the value of the manipulated variable. As shown above, for example, by simultaneously performing decrease operations on the pulverized coal ratio and blast moisture, it is possible to maintain the predicted molten iron temperature and continue stable operation.
  • the operation amount when the orientation is the first orientation (orientation toward a low reducing agent ratio), the operation amount may be determined to be a combination of an operation to reduce the pulverized coal ratio and an operation to reduce the blast moisture. At this time, the effects of each on the molten iron temperature and the air permeability are offset.
  • the combination is not limited to this, and when the orientation is the first orientation, the operation amount may be determined to be a combination of an operation to reduce the pulverized coal ratio and an operation to increase the blast temperature, or an operation to reduce the blast temperature and an operation to reduce the blast moisture.
  • the operation amount may be determined to be a combination of increasing the pulverized coal ratio and increasing the blast moisture.
  • the combination is not limited to this, and in the case of the second tendency, the operation amount may be determined to be a combination of increasing the pulverized coal ratio and decreasing the blast temperature, or increasing the blast temperature and increasing the blast moisture.
  • Whether the operation orientation is the first orientation or the second orientation may be determined in advance, or the control unit 13 described below may receive an input to specify the orientation.
  • the manipulated variables are changed to maintain the predicted value of the molten iron temperature (to offset the effect), but the amount of change is not unlimited.
  • the trend is the first trend and the predicted value of the molten iron temperature is almost the same as the target value
  • the pulverized coal ratio and blast moisture cannot be decreased indefinitely.
  • the trend is the second trend and the predicted value of the molten iron temperature is almost the same as the target value
  • the pulverized coal ratio and blast moisture cannot be increased indefinitely.
  • the theoretical combustion temperature (calculated combustion temperature) at which the pulverized coal and blast moisture are blown in must be within a predetermined range (control value). If the theoretical combustion temperature deviates from the control value, various operational problems may occur.
  • the control value of the theoretical combustion temperature can be calculated using various known calculation formulas, but may be 2000°C to 2500°C as an example. When calculating the manipulated variable, it is preferable to take the theoretical combustion temperature into consideration.
  • the calculations of steps 1 to 4 are explained in detail below.
  • the physical model used in this disclosure is similar to the method described in Reference 2 (Hadano Michiharu et al., "Study of Blast Furnace Burn-in Operation Using a Non-Steady-State Model,” Tetsu-to-Haganen, vol. 68, p. 2369). That is, a physical model is used that is capable of calculating the state inside the blast furnace (inside the furnace) in a non-steady state, and is composed of a group of partial differential equations that take into account physical phenomena such as the reduction of ore, heat exchange between the ore and coke, and melting of ore. This physical model may be referred to below as the non-steady-state model.
  • the main input variables given to the unsteady model that change over time are the blast flow rate, blast oxygen flow rate, pulverized coal flow rate, blast moisture, blast temperature, coke ratio, and top pressure.
  • These input variables are the operational variables or operating factors of the blast furnace.
  • the blast flow rate, blast oxygen flow rate, and pulverized coal flow rate are the flow rates of air, oxygen, and pulverized coal sent to the blast furnace, respectively.
  • the blast moisture is the humidity of the air sent to the blast furnace.
  • the blast temperature is the temperature of the air sent to the blast furnace.
  • the coke ratio is the coke ratio at the top of the furnace, and is the weight of coke used per ton of molten iron produced.
  • the main output variables of the unsteady model are the gas utilization rate, the amount of solution loss carbon, the reducing agent ratio, the iron-making rate, the molten iron temperature, and the pressure loss in the furnace.
  • the unsteady model can be used to calculate the ever-changing molten iron temperature, the iron-making rate, and the pressure loss in the furnace.
  • the calculation time interval is not particularly limited, but is 30 minutes in this embodiment.
  • the time difference between "t+1" and "t" in the equation for the unsteady model described below is 30 minutes in this embodiment.
  • the unsteady model can be expressed by the following equations (1) and (2).
  • x(t) is a state variable calculated in the unsteady model.
  • the state variables are, for example, the temperature of the coke, the temperature of the iron, the oxidation degree of the ore, the descending speed of the raw material, etc.
  • y(t) is the control variable, which is the molten iron temperature, the iron-making speed, and the permeability (furnace pressure loss).
  • u(t) is the above-mentioned input variable, which is a variable that can be manipulated by an operator who operates the blast furnace.
  • the input variables are the blast flow rate BV(t), the blast oxygen flow rate BVO(t), the pulverized coal flow rate PCI(t), the blast moisture BM(t), the blast temperature BT(t), the coke ratio CR(t), and the furnace top pressure TGP(t).
  • u(t) (BV(t), BVO(t), PCI(t), BM(t), BT(t), CR(t), TGP(t)) T.
  • PCR pulverized coal ratio
  • BM blast moisture
  • the future hot metal temperature may be approximated by superposing the free response yf (t) and the step response.
  • the predicted value of the hot metal temperature every two hours up to 10 hours ahead, ypre (t), is given by the following equation (5).
  • S PCR (t) is the amount of change in molten iron temperature when the pulverized coal ratio (PCR) is operated by a unit amount (1 [kg/t]).
  • S BM (t) is the amount of change in blast moisture (BM) when the blast moisture is operated by a unit amount (1 [g/Nm 3 ]).
  • S PCR and S BM can be obtained, for example, by another physical model or a step response test in actual operation. In the calculations in this disclosure, the simulation results described in Reference 3 (Y. Hashimoto, Online prediction of hot metal temperature using transient model and moving horizon estimation. ISIJ Int. 2019, vol. 59, p. 1534) were used.
  • equation (5) is expressed as the following equation (6) using the step response matrix S
  • the deviation between the predicted value of the molten iron temperature and the target value y pre (t) is as shown in equation (7).
  • the deviation of the free response y f (t) from the target value y pre (t) is represented as ⁇ y.
  • the square of the deviation between the predicted value of the molten iron temperature and the target value y pre (t) is given by the following equation (8).
  • the evaluation function J used in the quadratic programming method includes a term for reducing blast moisture (third term) in addition to the first and second terms of equation (8), as shown in equation (9).
  • the evaluation function J also includes a fourth term to suppress excessive operation.
  • a and R are coefficients. Comparing the responsiveness of the molten iron temperature to changes in the pulverized coal ratio (PCR) and blast moisture (BM), it is known that blast moisture has a more immediate response. However, in order to ensure that the blast moisture can be increased or decreased in an operable range, it is necessary to increase the average blast moisture. If the average blast moisture is increased, heat is absorbed due to the steam decomposition reaction of the blast moisture, and a problem arises in that more reducing material must be added to compensate for the heat loss due to the heat absorption.
  • a third term is introduced, and the weighting of ⁇ PCR and ⁇ BM included in vector ⁇ can be changed depending on the size of the elements of coefficient vector a, and the manipulation distribution between the two can be adjusted.
  • ⁇ is determined using equation (9) under the constraints of equations (10) to (13) below.
  • PCR max and PCR min are the upper and lower limits of the target range of the pulverized coal ratio (PCR), respectively.
  • ⁇ PCR max is the upper limit of the magnitude of the allowable change in the pulverized coal ratio (PCR).
  • BM max and BM min are the upper and lower limits of the target range of the blast moisture (BM), respectively.
  • ⁇ BM max is the upper limit of the magnitude of the allowable change in the blast moisture (BM).
  • the unknown variable ⁇ is determined using quadratic programming so as to minimize the evaluation function J, which is a quadratic function for the unknown variable ⁇ .
  • the control for determining the unknown variable ⁇ using equation (9) corresponds to the molten iron temperature control in FIG.
  • the evaluation function J is designed to reduce the blast moisture in order to reduce the reducing agent ratio, but the same effect can be obtained by using an evaluation function J that directly reduces the reducing agent ratio, for example by giving a penalty to an increase in the pulverized coal ratio.
  • the unknown variable ⁇ is obtained when the evaluation function J is minimized, but the evaluation function J may be designed so that the minimization of the deviation between the predicted value and the target value of the molten iron temperature and the reducing agent ratio (or blast moisture) corresponds to the maximization of the evaluation function J.
  • the operation amounts of the pulverized coal ratio and the blast moisture may be obtained so that the evaluation function J is minimized or maximized.
  • the manipulated variables are manipulated using the following method in addition to the control variables other than the molten iron temperature (iron-making rate and furnace pressure loss).
  • ⁇ BV which is the manipulated variable for the blast flow rate (BV) [Nm 3 /min]
  • equation (14) is calculated by the following equation (14) so as to eliminate the deviation between the target value and the predicted value.
  • Prod(t+T) is the predicted value of the iron-making rate T steps ahead.
  • T may be 4, which means the predicted value for 2 hours (30 minutes x 4) ahead.
  • Prod ref is the target iron-making rate (target value of the iron-making rate).
  • S BV is the amount of change in the iron-making rate when the blast flow rate (BV) is changed by a unit amount (1 [Nm 3 /min]). S BV can be obtained by another physical model or a step response test in actual operation.
  • b is a coefficient and is a positive number.
  • the control to obtain ⁇ BV according to equation (14) corresponds to the iron-making rate control in FIG. 2.
  • Furnace pressure loss ( ⁇ P) is compared with the upper limit (threshold value) to determine the operation amounts of the coke rate (CR) and the blast flow rate (BV).
  • the furnace pressure loss ( ⁇ P) exceeds the upper limit, the operation amounts are determined to increase the coke rate and simultaneously decrease the blast flow rate. This corresponds to the operation of stabilizing the lowering of raw materials in the operation of a blast furnace.
  • the furnace pressure loss is equal to or less than the upper limit
  • the operation amount is determined to gradually decrease the coke rate. In principle, control is performed so that the furnace pressure loss does not exceed the upper limit, but when the furnace pressure loss is equal to or less than the upper limit, it is possible to reduce the operating cost by gradually decreasing the coke rate.
  • Figure 5 shows the results of a simulation using the above process control, assuming that the absolute value of the difference between the predicted value of the molten iron temperature obtained in the response prediction step and the target value is equal to or greater than a predetermined threshold value.
  • the blast moisture (BM), pulverized coal ratio (PCR), blast flow rate (BV), and coke ratio (CR) were manipulated based on predicted values using a non-steady-state model of the molten iron temperature (HMT), iron-making rate (Prod), and furnace pressure drop ( ⁇ P), which is an example of permeability.
  • the target molten iron temperature was 1500°C.
  • the target iron-making rate was 7 t/min.
  • the upper limit of furnace pressure drop was 100 kPa.
  • the hot metal temperature (HMT) is controlled to be close to the target value, and based on the evaluation function J shown in equation (9), the blast moisture (BM) is kept close to the lower limit while suppressing the variation in the hot metal temperature. Having the blast moisture close to the lower limit leads to a reduction in the reducing agent rate, as heat absorption due to the steam decomposition reaction, which requires the addition of reducing agent, is less likely to occur.
  • the pig iron making rate (Prod) is controlled to be close to the target value, and the furnace pressure loss ( ⁇ P) is also kept below the upper limit.
  • FIG. 6 is a diagram showing the results of a simulation performed by the control of the comparative example.
  • the pulverized coal ratio (PCR), the blast flow rate (BV), and the coke ratio (CR) were manipulated based on the predicted values using a non-steady model of the hot metal temperature (HMT), the iron-making rate (Prod), and the furnace pressure drop ( ⁇ P), which is an example of permeability.
  • the simulation conditions were the same as those in FIG. 5, except for the blast moisture (BM).
  • the blast moisture was set to a constant value of 15.5 [g/Nm 3 ].
  • the average value of the reducing agent ratio in the process control method according to the present embodiment was reduced compared to the average value of the reducing agent ratio in the comparative example.
  • the amount of oxygen (oxygen consumption rate) [Nm 3 /t] blown from the tuyere required to produce 1 t of hot metal is reduced. Therefore, the target iron-making speed can be achieved with a smaller blast flow rate. As a result, there is a margin for pressure loss, and the coke rate can be reduced (see CR in Figures 5 and 6).
  • Figure 7 shows an example of the results when the manipulated variable is calculated by combining two manipulated variables, assuming that the absolute value of the difference between the predicted value of the molten iron temperature obtained in the response prediction step and the target value is less than a predetermined threshold. Items such as BV and Prod are the same as in Figure 5. The horizontal axis is also a common time axis. The example in Figure 7 shows changes over a 12-hour period. As shown by the dashed circles for the pulverized coal ratio (PCR) and blast moisture (BM), the manipulated variable changes with a combination of lowering the pulverized coal ratio and lowering the blast moisture. However, even with this change, no significant change is seen in the molten iron temperature (HMT). In other words, it is possible to maintain the molten iron temperature and continue stable operation while changing the reducing agent ratio according to the intention.
  • PCR pulverized coal ratio
  • BM blast moisture
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the configuration of a process control device 10 according to one embodiment.
  • the process control device 10 includes a communication unit 11, a memory unit 12, and a control unit 13.
  • the control unit 13 includes a molten iron temperature control unit 14, an iron-making speed control unit 15, a permeability control unit 16, and a PCR tracking control unit 17.
  • the process control device 10 executes the above-mentioned process control method.
  • the process control device 10 may display information such as the operation amount on a display unit such as a liquid crystal display.
  • the communication unit 11 includes a communication module for communicating with a higher-level system.
  • the higher-level system includes a process computer that manages processes in a plant including a blast furnace.
  • the communication unit 11 may include a communication module that supports mobile communication standards such as 4G (4th Generation) and 5G (5th Generation).
  • the communication unit 11 may include a communication module that supports wired or wireless LAN standards.
  • the control unit 13 can acquire information such as the target molten iron temperature, the target iron-making speed, and the upper limit of pressure loss in the furnace from the higher-level system via the communication unit 11.
  • the control unit 13 can also output information on the operation variables that have been operated, i.e., the operation variables that reflect the calculated operation amount, to the higher-level system via the communication unit 11.
  • the storage unit 12 stores the above physical model.
  • the storage unit 12 also stores programs and data related to the control of the blast furnace process.
  • the storage unit 12 may include any storage device, such as a semiconductor storage device, an optical storage device, and a magnetic storage device.
  • the semiconductor storage device may include, for example, a semiconductor memory.
  • the storage unit 12 may include multiple types of storage devices.
  • the control unit 13 controls and manages each functional unit constituting the process control device 10 and the entire process control device 10.
  • the control unit 13 may also acquire data used for control. That is, the control unit 13 may acquire the molten iron temperature, iron-making speed, and permeability of the blast furnace by observed or calculated values.
  • the control unit 13 is configured to include at least one processor, such as a CPU (Central Processing Unit), in order to control and manage various functions.
  • the control unit 13 may be configured with one processor or multiple processors.
  • the processor constituting the control unit 13 may function as the molten iron temperature control unit 14, iron-making speed control unit 15, permeability control unit 16, and PCR tracking control unit 17 by reading and executing a program from the memory unit 12.
  • the molten iron temperature control unit 14 acquires the target molten iron temperature, which is the target value for the molten iron temperature, and calculates the operation amounts of the blast moisture and the pulverized coal ratio so that the molten iron temperature becomes the target molten iron temperature when the absolute value of the difference between the predicted value and the target value of the molten iron temperature is equal to or greater than a predetermined threshold value.
  • the molten iron temperature control unit 14 is a functional unit that executes the "molten iron temperature control" in FIG. 2.
  • the molten iron temperature control unit 14 combines two of the pulverized coal ratio, blast moisture, and blast temperature to determine the operation amounts so as to maintain the predicted value.
  • the iron-making speed control unit 15 acquires the target iron-making speed, which is the target value of the iron-making speed, and calculates the operation amount of the blast flow rate so that the iron-making speed becomes the target iron-making speed.
  • the iron-making speed control unit 15 is a functional unit that executes the "iron-making speed control" in FIG. 2.
  • the air permeability control unit 16 acquires the upper limit of the air permeability (inner furnace pressure loss in this embodiment) and calculates at least the manipulated variable of the coke ratio so that the air permeability does not exceed the upper limit.
  • the air permeability control unit 16 may further calculate the manipulated variable of the blast flow rate, as in this embodiment.
  • the air permeability control unit 16 is a functional unit that executes the "air permeability control" in FIG. 2.
  • the PCR tracking control unit 17 acquires the pulverized coal ratio (target PCR), which is the target value set by the molten iron temperature control unit 14, and calculates the manipulated variable of the pulverized coal flow rate (PCI) so as to track the target PCR through PCR tracking control.
  • target PCR pulverized coal ratio
  • PCI pulverized coal flow rate
  • the molten iron temperature control unit 14, the iron-making speed control unit 15, and the permeability control unit 16 are individual controllers for controlling the molten iron temperature (HMT), the iron-making speed (Prod), and the furnace pressure drop ( ⁇ P), respectively.
  • the molten iron temperature control unit 14 executes step 1 (response prediction step) using a physical model to obtain a predicted value of the molten iron temperature.
  • the molten iron temperature control unit 14 executes step 2 (part of the operation amount determination step) to obtain the operation amounts of the pulverized coal ratio and the blast moisture.
  • the iron-making speed control unit 15 executes step 3 to obtain the operation amount of the blast flow rate so as to eliminate the deviation between the target value and the predicted value of the iron-making speed.
  • the permeability control unit 16 executes step 3 to obtain the operation amounts of the blast flow rate and the coke ratio so as to prevent the predicted value of the furnace pressure drop from exceeding the upper limit.
  • the molten iron temperature control unit 14 executes step 4 (part of the operation amount determination step) to determine the operation amount for an appropriate combination of two of the pulverized coal ratio, blast moisture, and blast temperature according to the preference.
  • the molten iron temperature control unit 14, the iron-making speed control unit 15, and the air permeability control unit 16, which are constructed as individual controllers, are control systems with disturbance removal characteristics that absorb fluctuations based on the operation of the operation variables by other control units by operating their own operation variables. Therefore, the molten iron temperature control unit 14, the iron-making speed control unit 15, and the air permeability control unit 16 can reduce the influence of interference of the operation variables from other control units.
  • a process control method executed by the process control device 10 may be used as part of a blast furnace operation method.
  • the operating variables manipulated in the above-mentioned process control method may be used to change the operating conditions in the operation of the blast furnace.
  • such a blast furnace operation method may be executed as part of a manufacturing method for producing molten pig iron.
  • raw iron ore is melted and reduced to become pig iron, which is then tapped as molten pig iron, and the blast furnace may be operated according to this operating method.
  • the operating amount determined by the molten pig iron temperature control unit 14 may be displayed on a display device or the like as a proposal for a reducing agent ratio according to the operation orientation, and communicated to an operator.
  • the process control device 10 may be realized, for example, by a computer separate from the process computer that controls the operation of the blast furnace, or may be realized by the process computer.
  • the computer includes, for example, a memory and a hard disk drive (storage device), a CPU (processing device), and a display device such as a display.
  • Various functions can be realized by organic cooperation between hardware such as the CPU and memory and programs.
  • the memory unit 12 may be realized, for example, by a storage device.
  • the control unit 13 may be realized, for example, by a CPU.
  • the process control method, blast furnace operation method, molten iron production method, process control device 10, and program according to this embodiment realizes the proposal of reducing agent ratios according to the customer's wishes while suppressing variation in molten iron temperature and maintaining stable operation.
  • the configuration of the process control device 10 shown in FIG. 8 is one example.
  • the process control device 10 does not need to include all of the components shown in FIG. 8.
  • the process control device 10 may include components other than those shown in FIG. 8.
  • the process control device 10 may be configured to further include a display unit.

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Abstract

プロセスの制御方法は、高炉の内部の状態を計算可能な物理モデルを用いて将来の溶銑温度の予測値を求める応答予測ステップと、応答予測ステップで求められた溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上の場合に、溶銑温度の予測値と目標値との偏差を求めて、偏差に対応する項と還元材比又は送風湿分を低減するための項とを有する評価関数が最小化又は最大化するように、微粉炭比及び送風湿分の操作量を求め、絶対値が所定の閾値未満の場合に、志向に応じて、微粉炭比、送風湿分及び送風温度のうちの２つを組み合わせて、予測値を維持するように操作量を求める、操作量決定ステップと、を含む。

Description

プロセスの制御方法、高炉の操業方法、溶銑の製造方法、プロセスの制御装置及びプログラム
　本開示は、プロセスの制御方法、高炉の操業方法、溶銑の製造方法、プロセスの制御装置及びプログラムに関する。
　製鉄業における高炉プロセスにおいて溶銑温度（Ｈｏｔ　Ｍｅｔａｌ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ：ＨＭＴ）は重要な管理指標であり、主に微粉炭比及び送風湿分を調整することで制御されている。近年の高炉操業は、原燃料コストの合理化を追及すべく、低コークス比及び高微粉炭比の条件下で行われており、炉況が不安定化しやすい。そのため、溶銑温度のばらつきを抑える必要がある。
　また高炉プロセスは、固体が充填された状態で操業を行うためプロセス全体の熱容量が大きく、アクションに対する応答の時定数が長いという特徴がある。さらに、炉上部で装入された原料が炉下部に降下するまでに、例えば数時間を要することがある。そのため溶銑温度の制御のためには、将来の炉熱予測に基づく適切な操作が必要である。
　高炉の長い時定数に由来する応答の遅れを考慮するため、予測に基づいて高炉を制御する方法として、例えば特許文献１のような物理モデルを用いるものがある。
特開平１１－３３５７１０号公報
　ここで、近年のＣＯ２低減の社会的要請により高炉プロセスでは還元材比（コークス比と微粉炭比の合計）の低減が求められている。還元材比を低減するために、炉内に吹き込む送風湿分を低減したり、炉体ヒートロスを低減したりすることで、余剰な熱源を消費しないようにすることが有効である。また、外的な要請により、還元材比にかかわらず、一時的に高炉の排ガスを増加させたい局面があり得る。一方、還元材比の大小は、炉内の通気性（通気度）にも大きく影響し、安定操業の継続のためには慎重な操作が求められる。しかしながら、特許文献１は、溶銑温度の予測計算を行う技術を開示し、安定操業を継続しながら志向に応じた還元材比を考慮した制御方法を提案するものでない。
　以上の問題を解決すべくなされた本開示の目的は、高炉において、溶銑温度のばらつきを抑制しつつ、安定操業を継続しながら志向に応じた還元材比の提案を実現するプロセスの制御方法、高炉の操業方法、溶銑の製造方法、プロセスの制御装置及びプログラムを提供することにある。
　（１）本開示の一実施形態に係るプロセスの制御方法は、
　高炉の内部の状態を計算可能な物理モデルを用いて将来の溶銑温度の予測値を求める応答予測ステップと、
　前記応答予測ステップで求められた前記溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上の場合に、前記溶銑温度の予測値と目標値との偏差を求めて、前記偏差に対応する項と還元材比又は送風湿分を低減するための項とを有する評価関数が最小化又は最大化するように、微粉炭比及び送風湿分の操作量を求め、
　前記絶対値が前記所定の閾値未満の場合に、志向に応じて、前記微粉炭比、前記送風湿分及び送風温度のうちの２つを組み合わせて、前記予測値を維持するように操作量を求める、操作量決定ステップと、を含む。
　（２）本開示の一実施形態として、（１）において、
　前記志向は、前記還元材比の低減を優先する第１志向と、一時的に前記高炉の排ガスを増加させる第２志向と、を含む。
　（３）本開示の一実施形態として、（２）において、
　前記操作量決定ステップは、
　　前記志向が前記第１志向の場合に、前記微粉炭比の下げ操作と前記送風湿分の下げ操作、前記微粉炭比の下げ操作と前記送風温度の上げ操作又は前記送風温度の下げ操作と前記送風湿分の下げ操作の組み合わせとなるように操作量を求め、
　　前記志向が前記第２志向の場合に、前記微粉炭比の上げ操作と前記送風湿分の上げ操作、前記微粉炭比の上げ操作と前記送風温度の下げ操作又は前記送風温度の上げ操作と前記送風湿分の上げ操作の組み合わせとなるように操作量を求める。
　（４）本開示の一実施形態として、（３）において、
　理論燃焼温度が予め定められた所定の範囲内の温度になるように、前記微粉炭比、前記送風湿分及び送風温度のうちの２つの組み合わせにおける操作量を求める。
　（５）本開示の一実施形態として、（１）から（４）のいずれかにおいて、
　前記応答予測ステップは、前記物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の溶銑温度の予測値と現在の操作変数を変化させた場合の溶銑温度の予測値とに基づいて将来の前記溶銑温度の予測値を求める。
　（６）本開示の一実施形態として、（１）から（５）のいずれかにおいて、
　前記操作量決定ステップは、求める前記微粉炭比及び前記送風湿分の操作量を未知変数として、前記未知変数に関する一次式の制約条件下で、前記未知変数に関する二次関数である前記評価関数を用いて、前記未知変数を決定する。
　（７）本開示の一実施形態として、（１）から（６）のいずれかにおいて、
　造銑速度の予測値が目標値と合致するように送風流量を操作し、通気度の予測値が上限以下となるようにコークス比を操作するステップをさらに含む。
　（８）本開示の一実施形態に係る高炉の操業方法は、
　（１）から（７）のいずれかのプロセスの制御方法によって操作された操作変数を用いて操業条件を変更する。
　（９）本開示の一実施形態に係る溶銑の製造方法は、
　（８）の高炉の操業方法によって操業される前記高炉を用いて溶銑を製造する。
　（１０）本開示の一実施形態に係るプロセスの制御装置は、
　高炉の内部の状態を計算可能な物理モデルを記憶する記憶部と、
　溶銑温度の目標値である目標溶銑温度を取得して、前記溶銑温度が前記目標溶銑温度となるように、微粉炭比及び送風湿分の操作量を算出する溶銑温度制御部と、を備え、
　前記溶銑温度制御部は、
　　前記物理モデルを用いて将来の溶銑温度の予測値を求め、
　　前記溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上の場合に、前記溶銑温度の予測値と目標値との偏差を求めて、前記偏差に対応する項と還元材比又は送風湿分を低減するための項とを有する評価関数が最小化又は最大化するように、微粉炭比及び送風湿分の操作量を求め、
　前記絶対値が前記所定の閾値未満の場合に、志向に応じて、前記微粉炭比、前記送風湿分及び送風温度のうちの２つを組み合わせて、前記予測値を維持するように操作量を求める。
　（１１）本開示の一実施形態に係るプログラムは、
　コンピュータに、
　　高炉の内部の状態を計算可能な物理モデルを用いて将来の溶銑温度の予測値を求める応答予測ステップと、
　　前記応答予測ステップで求められた前記溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上の場合に、前記溶銑温度の予測値と目標値との偏差を求めて、前記偏差に対応する項と還元材比又は送風湿分を低減するための項とを有する評価関数が最小化又は最大化するように、微粉炭比及び送風湿分の操作量を求め、
　　前記絶対値が前記所定の閾値未満の場合に、志向に応じて、前記微粉炭比、前記送風湿分及び送風温度のうちの２つを組み合わせて、前記予測値を維持するように操作量を求める、操作量決定ステップと、を実行させる。
　本開示によれば、高炉において、溶銑温度のばらつきを抑制しつつ、安定操業を継続しながら志向に応じた還元材比の提案を実現するプロセスの制御方法、高炉の操業方法、溶銑の製造方法、プロセスの制御装置及びプログラムを提供することができる。
図１は、高炉プロセスにおける操作変数と制御変数を示す図である。 図２は、本開示の一実施形態に係るプロセスの制御方法を示す図である。 図３は、微粉炭比、送風湿分及び送風温度の炉内への影響を示す図である。 図４は、本開示で用いられる物理モデルの入出力情報を示す図である。 図５は、微粉炭比と送風湿分の同時操作による制御シミュレーションの結果を示す図である。 図６は、微粉炭比のみの操作（比較例）による制御シミュレーションの結果を示す図である。 図７は、２つの操作変数の組み合わせで操作量を求めた場合を例示する図である。 図８は、本開示の一実施形態に係るプロセスの制御装置の構成例を示す図である。
　以下、図面を参照して本開示の一実施形態に係るプロセスの制御方法、高炉の操業方法、溶銑の製造方法、プロセスの制御装置及びプログラムが説明される。
　図１は高炉プロセス（高炉の操業での工程）における基本的な操作変数と制御変数を示す。制御変数は、操業において制御すべき変数であるが、直接的な操作ができない又は直接的な操作が困難な変数であって、相関のある操作変数を介して変更される。高炉の操業において、溶銑温度を目標値とするために、主に微粉炭比、送風湿分などが操作される。高炉の通気性（通気度）を良好に保つために、主に微粉炭比、送風湿分、コークス比、送風流量などが操作される。また、造銑速度を目標値とするために、主に送風流量が操作される。ここで、通気度として、本実施形態では、吹き抜けに直接的に影響がある炉内圧損が用いられる。炉内圧損は、送風圧力と炉頂圧（炉頂の圧力）との差である。炉内圧損以外に、通気抵抗、対面シャフト差圧など様々な通気性の指標が存在する。そのため、通気度として、炉内圧損に代えて別の通気性の指標が用いられてよいし、複数の通気性の指標の組み合わせが用いられてよい。本実施形態に係るプロセスの制御方法では、溶銑温度を制御するための操作変数である微粉炭比及び送風湿分に着目し、溶銑温度を制御しつつ還元材比を低減するように、微粉炭比及び送風湿分の最適な操作量を決定する。また、微粉炭比、送風湿分及び送風温度の関係にも着目し、これらの組み合わせについて操作量が決定される。
　図２は、本実施形態に係るプロセスの制御方法の処理を示す図である。本実施形態に係るプロセスの制御方法では、例えば参考文献１（特許第７１０７４４４号公報）に記載されるカスケード制御が使用される。カスケード制御では、目標とする微粉炭比（ＰＣＲ）を算出する制御（図２の溶銑温度制御）と、目標ＰＣＲに必要な微粉炭流量を算出する制御（図２のＰＣＲ追従制御）と、が連続して行われる。溶銑温度制御は、溶銑温度（ＨＭＴ）の目標値である目標溶銑温度を取得して、後述の物理モデルを用いて目標ＰＣＲを算出することができる。また、溶銑温度制御は、目標ＰＣＲを算出するだけでなく（微粉炭比の操作量を求めるだけでなく）、送風湿分の操作量も算出する。
　本実施形態に係るプロセスの制御方法は、造銑速度制御及び通気度制御も含む。造銑速度制御は、造銑速度（Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｒａｔｅ：Ｐｒｏｄ）の目標値である目標造銑速度を取得して、後述の物理モデルを用いて、送風流量（ＢＶ）の操作量を算出する。通気度制御は、炉内圧損（ΔＰ）の上限である炉内圧損上限を取得して、後述の物理モデルを用いて、送風流量及びコークス比の操作量を算出する。ここで、高炉を含むプラントでの実績値（観測値又は計算値であり得る）は各制御で用いられる物理モデルの更新などのために、フィードバックされてよい。図２の例では、微粉炭比（ＰＣＲ）、溶銑温度（ＨＭＴ）、炉内圧損（ΔＰ）及び造銑速度（Ｐｒｏｄ）の実績値が、それぞれ実績ＰＣＲ、実績ＨＭＴ、実績ΔＰ及び実績Ｐｒｏｄとして示されている。また、高炉プロセスにおける制御変数と相関のある操作変数との対応付けは図１及び図２に示すものに限定されない。例えば造銑速度制御では送風流量に代えて送風酸素流量を操作することが可能である。
　本実施形態では、図２に示すような多変数制御系の構築において、溶銑温度（ＨＭＴ）、炉内圧損（ΔＰ）、造銑速度（Ｐｒｏｄ）を制御するための個別のコントローラ（溶銑温度制御、通気度制御、造銑速度制御）が構築されている。溶銑温度は、送風湿分の操作及び微粉炭比（ＰＣＲ）と微粉炭流量を操作するカスケード制御によって制御される。通気度は、送風流量及びコークス比の操作により制御される。造銑速度は、送風流量の操作により制御される。ここで、例えば造銑速度制御において送風流量を操作した場合に、送風流量の変化は溶銑温度に影響する。この影響は、溶銑温度制御における物理モデルによって反映されて、微粉炭比又は送風湿分の操作量として算出され、算出された微粉炭比又は送風湿分の操作量が反映されることで溶銑温度が目標値近傍に保たれる。本実施形態では、上記のように個別のコントローラが構築されているが、それぞれの操作変数同士の干渉を考慮した制御を実現可能である。つまり、例えば溶銑温度制御と造銑速度制御は干渉するが、他方の操作変数の操作に基づく変動を、自己の操作変数の操作によって吸収する外乱除去特性を有する制御系として構築されており、干渉の影響を低減できる。また、通気度制御についても同様である。
　本実施形態に係るプロセスの制御方法では、反応速度論に基づいた高炉の物理モデルを用いて将来の溶銑温度及び造銑速度を予測する。本実施形態に係るプロセスの制御方法は、予測された値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上の場合、予測された値が目標値近傍となるように、微粉炭比及び送風湿分の変化量を決定する。この操作量の決定の際に還元材比を考慮した評価関数を最小化する二次計画法を用いることで、還元材比増減と溶銑温度のばらつき抑制を両立することができる。ここで、還元材比の増減については、志向に応じて低減又は増加のいずれとするか決定できる。志向は操業における方針である。環境に配慮し、低還元材比とする場合に、還元材比は低減されればよい。また、外的な要請により、一時的に高炉の排ガスを増加させたい場合に、還元材比は増加されてよい。外的な要請は、例えば電力供給量の制限、原料の在庫量の制限に起因する要請などが挙げられる。本実施形態において、志向は、還元材比の低減を優先する第１志向と、一時的に高炉の排ガスを増加させる第２志向と、を含む。以下において、第１志向（低還元材比の志向）を前提に説明するが、これに限定されず、例えば第２志向（一時的な排ガス増加の志向）の場合にも本開示の手法を適用することができる。
　さらに、本実施形態に係るプロセスの制御方法では、予測された値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値未満の場合、予測値は目標値近傍であると判断されるため、予測値を維持しつつ、志向に応じた２つのパラメータの操作量を決定する。本実施形態に係るプロセスの制御方法における処理の流れの概略は、以下のステップ１～４の通りである。
　まず、ステップ１として、物理モデルを用いて将来の溶銑温度が予測される。ステップ１は応答予測ステップである。応答予測ステップは、物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の溶銑温度の予測値と、現在の操作変数を変化させた場合の溶銑温度の予測値とに基づいて、将来の溶銑温度の予測値を求める。現在の操作変数が保持された場合の将来の溶銑温度の予測値は、後述する自由応答である。現在の操作変数を変化させた場合の溶銑温度の予測値は、本実施形態においては後述するステップ応答であるが、これに限定されない。
　次に、ステップ２として、ステップ１での溶銑温度の予測値が目標値と合致するように、かつ、還元材比を最小化するように二次計画法を用いて操作変数の操作を実行する。ステップ２は、操作量決定ステップの一部であって、予測値と目標値との偏差を求めて、偏差を解消するための操作量が求められ、操作変数が調整される。本実施形態において、操作変数は微粉炭比及び送風湿分である。
　また、ステップ３として、高炉の実操業を模擬するため、造銑速度の予測値が目標値と合致するように送風流量を操作し、通気度の予測値が上限以下となるように少なくともコークス比を操作してよい。本実施形態において、通気度は炉内圧損であって、炉内圧損の予測値が設定されている上限を超えると通気状態が異常であると判定される。通気状態が異常と判定される場合に、コークス比を上昇させる操作が実行されてよい。通気状態が異常でないと判定される場合、つまり炉内圧損の予測値が上限以下の場合に、コークス比を低減させる操作が実行されてよい。ステップ３による送風流量及びコークス比の操作は、溶銑温度制御にとって外乱となる。
　ステップ４として、ステップ１での溶銑温度の予測値が目標値とほぼ合致している場合に、当該予測値を維持可能な量であって、志向に応じた微粉炭比、送風湿分及び送風温度のうちの２つのパラメータをセットとした操作量を決定する。送風温度は、送風の温度であって、操作変数の１つである。溶銑温度の予測値が目標値とほぼ合致していることは、溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値未満であることによって判定されてよい。所定の閾値は、過去の実績データなどに基づいて予め求められてよい。ここで、上記のように、志向は、例えば第１志向（低還元材比の志向）及び第２志向（一時的な排ガス増加の志向）を含む。例えば、第１志向の場合に、微粉炭比を下げることでより目的に叶った操業ができる。微粉炭比の下げ操作を行うと、通気度が改善される（下がる）が予測される溶銑温度は低下してしまう。そこで、本実施形態の制御方法では、微粉炭比の下げ操作とセットにして（組み合わせて）、送風湿分についても下げ操作を行うように、操作量が求められる。微粉炭比の下げ操作は、溶銑温度及び通気度を低下させる。一方で、送風湿分の下げ操作は、溶銑温度及び通気度を上昇させるため、互いの影響が相殺される。
　図３は、微粉炭比、送風湿分及び送風温度の炉内への影響を示す図である。上げ操作とは、その操作変数の値を大きくする操作である。また、下げ操作とは、その操作変数の値を小さくする操作である。上記のように、例えば微粉炭比及び送風湿分に対し同時に下げ操作を行うことで、予測される溶銑温度を維持して安定操業を継続することができる。
　図３に示すように、志向が第１志向（低還元材比の志向）の場合に、微粉炭比の下げ操作と送風湿分の下げ操作の組み合わせとなるように操作量が求められてよい。このとき、溶銑温度及び通気度における互いの影響が相殺される。組み合わせは、これに限定されず、志向が第１志向の場合に、微粉炭比の下げ操作と送風温度の上げ操作又は送風温度の下げ操作と送風湿分の下げ操作の組み合わせとなるように操作量が求められてよい。
　一方、第２志向（一時的な排ガス増加の志向）の場合に、微粉炭比の上げ操作と送風湿分の上げ操作の組み合わせとなるように操作量が求められてよい。組み合わせは、これに限定されず、志向が第２志向の場合に、微粉炭比の上げ操作及び送風温度下げ操作又は送風温度の上げ操作と送風湿分の上げ操作の組み合わせとなるように操作量が求められてよい。微粉炭比、送風湿分及び送風温度のうちの２つを組み合わせて、予測値を維持するように互いに変化を打ち消す方向で操作量を求めることによって、溶銑温度を維持して安定操業を継続することができる。検証については後述する。
　操業の志向が第１志向であるか、第２志向であるかは、予め決められていてよいし、後述する制御部１３が志向を指定するための入力を受け付けてよい。
　ここで、溶銑温度の予測値が目標値とほぼ合致している場合に、溶銑温度の予測値を維持するように（影響を相殺するように）操作変数を変動させるが、変動量は無制限ではない。例えば志向が第１志向であって、溶銑温度の予測値が目標値とほぼ合致している場合に、微粉炭比と送風湿分を無制限に減らせるわけではない。また、例えば志向が第２志向であって、溶銑温度の予測値が目標値とほぼ合致している場合に、微粉炭比と送風湿分を無制限に増やせるわけではない。高炉において、微粉炭と送風湿分が吹き込まれるところの理論燃焼温度（計算上の燃焼温度）が予め定められた所定の範囲（管理値）内の温度である必要がある。理論燃焼温度が管理値から外れると、操業上、様々なトラブルの発生があり得る。理論燃焼温度の管理値は、種々の公知の算出式で求められるが、一例として２０００℃から２５００℃としてよい。操作量を求める場合には、理論燃焼温度が考慮されることが好ましい。
　以下、ステップ１～４の計算の詳細が説明される。本開示において用いられる物理モデルは、参考文献２（羽田野道春ら、「高炉非定常モデルによる火入れ操業の検討」、鉄と鋼、ｖｏｌ．６８、ｐ．２３６９）に記載の方法と同様である。すなわち、鉱石の還元、鉱石とコークスとの間の熱交換及び鉱石の融解等の物理現象を考慮した偏微分方程式群から構成された、非定常状態における高炉の内部（炉内）の状態を計算可能な物理モデルが用いられる。この物理モデルを、以下において非定常モデルと称することがある。
　図４に示すように、非定常モデルに与えられる入力変数の中で時間変化する主なものは、送風流量、送風酸素流量、微粉炭流量、送風湿分、送風温度、コークス比及び炉頂圧である。これらの入力変数は高炉の操作変数又は操業因子である。送風流量、送風酸素流量、微粉炭流量は、それぞれ、高炉に送られる空気、酸素、微粉炭の流量である。送風湿分は、高炉に送られる空気の湿度である。送風温度は、高炉に送られる空気の温度である。コークス比は、炉頂部におけるコークス比であって、１トンの溶銑生成量に対して使用されるコークス重量である。
　また、非定常モデルの主な出力変数は、ガス利用率、ソルーションロスカーボン量（ソルロスカーボン量）、還元材比、造銑速度、溶銑温度及び炉内圧損である。非定常モデルを用いて時々刻々変化する溶銑温度、造銑速度及び炉内圧損を計算可能である。計算の時間間隔は特に限定されないが、本実施形態において３０分である。後述する非定常モデルの式の「ｔ＋１」と「ｔ」との時間差が、本実施形態では３０分である。
　非定常モデルを以下の式（１）及び式（２）により表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここでｘ（ｔ）は非定常モデル内で計算される状態変数である。状態変数は、例えばコークスの温度、鉄の温度、鉱石の酸化度、原料の降下速度などである。ｙ（ｔ）は制御変数である溶銑温度、造銑速度及び通気度（炉内圧損）である。ｕ（ｔ）は上記の入力変数であって、高炉の操業を行うオペレータが操作可能な変数である。つまり、入力変数は、送風流量ＢＶ（ｔ）、送風酸素流量ＢＶＯ（ｔ）、微粉炭流量ＰＣＩ（ｔ）、送風湿分ＢＭ（ｔ）、送風温度ＢＴ（ｔ）、コークス比ＣＲ（ｔ）、炉頂圧ＴＧＰ（ｔ）である。ｕ（ｔ）＝（ＢＶ（ｔ），ＢＶＯ（ｔ），ＰＣＩ（ｔ），ＢＭ（ｔ），ＢＴ（ｔ），ＣＲ（ｔ），ＴＧＰ（ｔ））Ｔで表すことができる。
　まず現在の入力変数の値が一定に保たれたことを仮定して将来の制御変数の予測計算をおこなう。現在の時間ステップであるｔ０を０として、以下の式（３）及び式（４）を用いて将来の制御変数が予測される。このようにして求められた制御変数の応答ｙｆ（ｔ）は自由応答と称される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　以下では、現在及び将来の微粉炭比（ＰＣＲ）及び送風湿分（ＢＭ）の操作量を決定する方法について述べる。将来として２時間後を予測する例が説明される。未知変数であるθ＝（ΔＰＣＲ０，ΔＢＭ０，ΔＰＣＲ１，ΔＢＭ１）を導入して、二次計画法によって微粉炭比（ＰＣＲ）及び送風湿分（ＢＭ）の操作量が決定される。添え字の０は現在を示す。また、添え字の１は２時間後を示す。
　本物理モデルを用いる予測制御の前提として、将来の溶銑温度は、自由応答である応答ｙｆ（ｔ）とステップ応答との重ね合わせで近似できるとしてよい。１０時間先までの２時間ごとの溶銑温度の予測値であるｙｐｒｅ（ｔ）は以下の式（５）の通りである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ここでＳＰＣＲ（ｔ）は微粉炭比（ＰＣＲ）を単位量（１［ｋｇ／ｔ］）だけ操作した場合の溶銑温度の変化量である。また、ＳＢＭ（ｔ）は送風湿分（ＢＭ）を単位量（１［ｇ／Ｎｍ３］）だけ操作した場合の送風湿分の変化量である。ＳＰＣＲ及びＳＢＭは、例えば別の物理モデル又は実操業におけるステップ応答試験などにより求めることが可能である。本開示における計算では、参考文献３（Ｙ．Ｈａｓｈｉｍｏｔｏ，Ｏｎｌｉｎｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｏｔ　ｍｅｔａｌ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｕｓｉｎｇ　ｔｒａｎｓｉｅｎｔ　ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｍｏｖｉｎｇ　ｈｏｒｉｚｏｎ　ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．　ＩＳＩＪ　Ｉｎｔ．　２０１９，ｖｏｌ．５９，ｐ．１５３４）に記載のシミュレーション結果が用いられた。
　以下において、ステップ応答行列Ｓを用いて式（５）を下記式（６）のように表すと、溶銑温度の予測値と目標値ｙｐｒｅ（ｔ）との偏差は式（７）の通りとなる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ここで自由応答であるｙｆ（ｔ）の目標値ｙｐｒｅ（ｔ）からの偏差をδｙとしている。溶銑温度の予測値と目標値ｙｐｒｅ（ｔ）との偏差の自乗は下記式（８）の通りである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　溶銑温度のばらつきの低減と還元材比の最小化とを両立するため、二次計画法に用いられる評価関数Ｊは式（９）の通り、式（８）の第１項及び第２項に加えて、送風湿分を低減する項（第３項）を含む。また、評価関数Ｊは、過度な操作を抑制するための第４項を含む。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ここで、ａ及びＲは係数である。微粉炭比（ＰＣＲ）と送風湿分（ＢＭ）のそれぞれの変更に対する溶銑温度の応答性を比べると、送風湿分の方が即応性を有することが知られている。ただし、送風湿分を増減できるように増加方向及び低減方向に操作可能領域を確保するためには送風湿分の平均値を上昇させる必要がある。送風湿分の平均値を上昇させると、送風湿分の水蒸気分解反応による吸熱が生じ、吸熱で低下した熱を補償するために還元材を多く投入しなければならないという問題が生じる。そこで、送風湿分の操作量を制限するため、第３項が導入されており、係数ベクトルａの要素の大きさにより、ベクトルθに含まれるΔＰＣＲとΔＢＭの重みづけを変更し、両者の操作配分を調整することができる。
　また、以下の式（１０）～式（１３）の制約条件の下で、式（９）を用いてθが決定される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　ここで、式（１０）～式（１３）における添え字のｉは０又は１である。また、添え字のｎｏｗは現時点の微粉炭比（ＰＣＲ）又は送風湿分（ＢＭ）の値を意味する。ＰＣＲｍａｘ、ＰＣＲｍｉｎはそれぞれ微粉炭比（ＰＣＲ）の目標範囲の上限、下限である。ΔＰＣＲｍａｘは微粉炭比（ＰＣＲ）の許容される変化量の大きさの上限である。ＢＭｍａｘ、ＢＭｍｉｎはそれぞれ送風湿分（ＢＭ）の目標範囲の上限、下限である。ΔＢＭｍａｘは送風湿分（ＢＭ）の許容される変化量の大きさの上限である。式（１０）～式（１３）で示される未知変数θに関する一次式の制約条件下で、未知変数θに関する二次関数である評価関数Ｊを最小化するように、二次計画法を用いて未知変数θが決定される。式（９）を用いて未知変数θを求める制御が図２の溶銑温度制御に対応する。
　ここで、本実施形態において、還元材比を低減するために送風湿分を低減するように評価関数Ｊを設計したが、例えば微粉炭比の増加にペナルティを与えるなど、還元材比を直接的に低減する評価関数Ｊを用いても同様の効果が得られる。また、本実施形態では評価関数Ｊが最小化する場合の未知変数θを求めたが、溶銑温度の予測値と目標値との偏差及び還元材比（又は送風湿分）の最小化と、評価関数Ｊの最大化とが対応するように、評価関数Ｊが設計されてよい。つまり、評価関数Ｊが最小化又は最大化するように、微粉炭比及び送風湿分の操作量が求められてよい。
　実操業に近い操業条件で、本開示による還元材比の低減効果をシミュレーションにより検証するため、溶銑温度以外の制御変数（造銑速度及び炉内圧損）についても、以下の手法により、操作変数（送風流量及びコークス比）が操作される。
　造銑速度について、目標値と予測値との偏差を解消するように、以下の式（１４）によって、送風流量（ＢＶ）［Ｎｍ３／ｍｉｎ］の操作量であるΔＢＶが求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　ここでＰｒｏｄ（ｔ＋Ｔ）は造銑速度のＴステップ先の予測値である。一例としてＴは４であってよく、このとき２時間（３０分×４）先の予測値を意味する。Ｐｒｏｄｒｅｆは目標造銑速度（造銑速度の目標値）である。また、ＳＢＶは送風流量（ＢＶ）を単位量（１［Ｎｍ３／ｍｉｎ］）だけ操作した場合の造銑速度の変化量である。ＳＢＶは別の物理モデル又は実操業におけるステップ応答試験などにより求めることが可能である。また、ｂは係数であって正の数である。式（１４）に従ってΔＢＶを求める制御が図２の造銑速度制御に対応する。
　また、炉内圧損（ΔＰ）について、上限（閾値）との比較によって、コークス比（ＣＲ）及び送風流量（ＢＶ）の操作量が決定される。炉内圧損（ΔＰ）が上限を超えた場合に、コークス比を上昇させると同時に送風流量を低下させるように操作量が決定される。このことは、高炉の操業において、原料の荷下がりを安定化させる操作に対応する。また、炉内圧損が上限以下の場合に、徐々にコークス比を低減させていくように操作量が決定される。原則として炉内圧損が上限を超えないように制御が行われるが、炉内圧損が上限以下の場合に、徐々にコークス比を低減させることによって操業のコストを低減させることが可能になる。このような制御が行われる場合に、炉内圧損の値は上限の近傍で推移する。炉内圧損の上限との比較によって、コークス比（ＣＲ）及び送風流量（ＢＶ）の操作量を決定する制御が図２の通気度制御に対応する。
　図５は、応答予測ステップで求められた溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上であるとして、上記のプロセス制御によるシミュレーション結果を示す図である。つまり図５のシミュレーションでは溶銑温度（ＨＭＴ）、造銑速度（Ｐｒｏｄ）及び通気度の一例である炉内圧損（ΔＰ）の非定常モデルを用いた予測値に基づいて、送風湿分（ＢＭ）、微粉炭比（ＰＣＲ）、送風流量（ＢＶ）及びコークス比（ＣＲ）を操作した。目標溶銑温度は１５００℃であった。目標造銑速度は７［ｔ／ｍｉｎ］であった。また、炉内圧損の上限値は１００［ｋＰａ］であった。
　図５に示す通り、溶銑温度（ＨＭＴ）は目標値近傍に操作されており、式（９）に示した評価関数Ｊに基づき、溶銑温度のばらつきを抑制しつつ、送風湿分（ＢＭ）は下限値近傍に保持されていることがわかる。送風湿分が下限値近傍であることは、還元材を投入しなければならない水蒸気分解反応による吸熱が生じにくいため、還元材比の低減につながる。また、造銑速度（Ｐｒｏｄ）は目標値近傍に制御されており、炉内圧損（ΔＰ）についても上限以下に保たれている。
　比較検証のため、微粉炭比（ＰＣＲ）のみを操作し、送風湿分（ＢＭ）を操作しない比較例についてシミュレーションが実施された。図６は、比較例の制御によるシミュレーション結果を示す図である。図６のシミュレーションでは、溶銑温度（ＨＭＴ）、造銑速度（Ｐｒｏｄ）及び通気度の一例である炉内圧損（ΔＰ）の非定常モデルを用いた予測値に基づいて、微粉炭比（ＰＣＲ）、送風流量（ＢＶ）及びコークス比（ＣＲ）を操作した。シミュレーションの条件は、送風湿分（ＢＭ）を除いて、図５の場合と同じである。送風湿分は１５．５［ｇ／Ｎｍ３］の一定値とした。本実施形態に係るプロセスの制御方法での還元材比の平均値は、比較例の還元材比の平均値より低減されていた。還元材比が低減されることによって、溶銑１ｔを製造するために必要な羽口から吹き込む酸素量（酸素原単位）［Ｎｍ３／ｔ］が低減する。そのため、より少ない送風流量で目標の造銑速度に到達させることができる。結果として、圧力損失に余裕が生まれるため、コークス比も低減できている（図５と図６のＣＲ参照）。
　図７は、応答予測ステップで求められた溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値未満であるとして、２つの操作変数の組み合わせで操作量を求めた場合の結果を例示する。ＢＶ、Ｐｒｏｄなどの項目は図５と同じである。また、横軸は共通の時間軸である。図７の例では１２時間の変化を示している。微粉炭比（ＰＣＲ）と送風湿分（ＢＭ）において破線の丸で示されるように、微粉炭比の下げ操作と送風湿分の下げ操作の組み合わせで操作量が変化している。しかし、この変化によっても、溶銑温度（ＨＭＴ）に大きな変化は見られない。つまり、志向に応じて還元材比を変更しつつも、溶銑温度を維持して安定操業を継続することができている。
　図８は、一実施形態に係るプロセスの制御装置１０の構成例を示す図である。図８に示すように、本実施形態に係るプロセスの制御装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３と、を備える。制御部１３は、溶銑温度制御部１４と、造銑速度制御部１５と、通気度制御部１６と、ＰＣＲ追従制御部１７と、を備える。プロセスの制御装置１０は、上記のプロセスの制御方法を実行する。ここで、プロセスの制御装置１０は、送風湿分、送風流量、コークス比又は微粉炭比を操作する場合に、例えば操作量などの情報を液晶ディスプレイなどの表示部に表示させてよい。
　通信部１１は、上位システムと通信するための通信モジュールを含んで構成される。上位システムは、高炉を含むプラントでのプロセスを管理するプロセスコンピュータを含む。通信部１１は、例えば４Ｇ（４ｔｈ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、５Ｇ（５ｔｈ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）などの移動体通信規格に対応する通信モジュールを含んでよい。通信部１１は、例えば有線又は無線のＬＡＮ規格に対応する通信モジュールを含んでよい。制御部１３は、通信部１１を介して、上位システムから目標溶銑温度、目標造銑速度及び炉内圧損上限などの情報を取得できる。また、制御部１３は、通信部１１を介して、操作を実行した操作変数、すなわち算出した操作量を反映した操作変数の情報を上位システムに出力することができる。
　記憶部１２は、上記の物理モデルを記憶する。また、記憶部１２は、高炉プロセスの制御に関するプログラム及びデータを記憶する。記憶部１２は、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス及び磁気記憶デバイスなどの任意の記憶デバイスを含んでよい。半導体記憶デバイスは例えば半導体メモリを含んでよい。記憶部１２は、複数の種類の記憶デバイスを含んでよい。
　制御部１３は、プロセスの制御装置１０を構成する各機能部及びプロセスの制御装置１０の全体を制御及び管理する。制御部１３は制御に用いられるデータの取得も実行してよい。つまり、制御部１３は、高炉の溶銑温度、造銑速度及び通気度を観測値又は計算値によって取得してよい。制御部１３は、種々の機能を制御及び管理するために、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）のような少なくとも１つのプロセッサを含んで構成される。制御部１３は、１つのプロセッサで構成されてよいし、複数のプロセッサで構成されてよい。制御部１３を構成するプロセッサは、記憶部１２からプログラムを読みだして実行することによって、溶銑温度制御部１４、造銑速度制御部１５、通気度制御部１６及びＰＣＲ追従制御部１７として機能してよい。
　溶銑温度制御部１４は、溶銑温度の目標値である目標溶銑温度を取得して、溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上の場合に、溶銑温度が目標溶銑温度となるように、送風湿分及び微粉炭比の操作量を算出する。溶銑温度制御部１４は、図２の「溶銑温度制御」を実行する機能部である。また、溶銑温度制御部１４は、溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値未満の場合に、微粉炭比、送風湿分及び送風温度のうちの２つを組み合わせて、予測値を維持するように操作量を求める。
　造銑速度制御部１５は、造銑速度の目標値である目標造銑速度を取得して、造銑速度が目標造銑速度となるように、送風流量の操作量を算出する。造銑速度制御部１５は、図２の「造銑速度制御」を実行する機能部である。
　通気度制御部１６は、通気度（本実施形態において炉内圧損）の上限を取得して、通気度が上限を超えないように、少なくともコークス比の操作量を算出する。通気度制御部１６は、本実施形態のように、さらに送風流量の操作量を算出してよい。通気度制御部１６は、図２の「通気度制御」を実行する機能部である。
　ＰＣＲ追従制御部１７は、溶銑温度制御部１４によって定められた目標値である微粉炭比（目標ＰＣＲ）を取得して、ＰＣＲ追従制御によって、目標ＰＣＲに追従するように微粉炭流量（ＰＣＩ）の操作量を算出する。ＰＣＲ追従制御部１７は、図２の「ＰＣＲ追従制御」を実行する機能部である。
　溶銑温度制御部１４、造銑速度制御部１５、通気度制御部１６は、それぞれ溶銑温度（ＨＭＴ）、造銑速度（Ｐｒｏｄ）、炉内圧損（ΔＰ）を制御するための個別のコントローラである。上記のステップ１～３を用いて説明すると、溶銑温度制御部１４は、物理モデルを用いてステップ１（応答予測ステップ）を実行して、溶銑温度の予測値を求める。溶銑温度制御部１４は、ステップ２（操作量決定ステップの一部）を実行して、微粉炭比及び送風湿分の操作量を求める。造銑速度制御部１５は、ステップ３を実行して、造銑速度の目標値と予測値との偏差を解消するように送風流量の操作量を求める。また、通気度制御部１６は、ステップ３を実行して、炉内圧損の予測値が上限を超えないように、送風流量及びコークス比の操作量を求める。また、溶銑温度制御部１４は、溶銑温度の予測値が目標値近傍となった場合に、ステップ４（操作量決定ステップの一部）を実行して、志向に応じて、微粉炭比、送風湿分及び送風温度のうちの２つの適切な組み合わせについて操作量を求める。ここで、上記のように、個別のコントローラとして構築される溶銑温度制御部１４、造銑速度制御部１５及び通気度制御部１６は、他の制御部による操作変数の操作に基づく変動を、自己の操作変数の操作によって吸収する外乱除去特性を有する制御系である。そのため、溶銑温度制御部１４、造銑速度制御部１５及び通気度制御部１６は、他の制御部からの操作変数の干渉の影響を低減できる。
　高炉の操業方法の一部として、プロセスの制御装置１０によって実行されるプロセスの制御方法が用いられてよい。例えば上記のプロセスの制御方法において操作された操作変数は、高炉の操業における操業条件の変更に用いられてよい。また、このような高炉の操業方法は、溶銑を製造する製造方法の一部として実行され得る。高炉において原料の鉄鉱石が溶解、還元されて銑鉄となり、溶銑として出銑されるが、高炉はこの操業方法に従って操業されてよい。また、例えば溶銑温度制御部１４によって求められた操作量は、操業における志向に応じた還元材比の提案として表示装置などに表示されて、オペレータに伝えられてよい。
　プロセスの制御装置１０は、例えば高炉の操業を制御するプロセスコンピュータと別のコンピュータで実現されてよいし、プロセスコンピュータで実現されてよい。コンピュータは、例えばメモリ及びハードディスクドライブ（記憶装置）、ＣＰＵ（処理装置）、ディスプレイなどの表示装置を備える。各種機能は、ＣＰＵ、メモリ等のハードウエアとプログラムとを有機的に協働させることにより実現され得る。記憶部１２は、例えば記憶装置で実現されてよい。制御部１３は、例えばＣＰＵで実現されてよい。
　以上のように、本実施形態に係るプロセスの制御方法、高炉の操業方法、溶銑の製造方法、プロセスの制御装置１０及びプログラムは、上記構成によって、溶銑温度のばらつきを抑制しつつ、安定操業を継続しながら志向に応じた還元材比の提案を実現する。
　本開示に係る実施形態について、諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。本開示に係る実施形態は装置が備えるプロセッサにより実行されるプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものである。本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。
　図８に示されるプロセスの制御装置１０の構成は一例である。プロセスの制御装置１０は、図８に示す構成要素の全てを含まなくてよい。また、プロセスの制御装置１０は、図８に示す以外の構成要素を備えてよい。例えば、プロセスの制御装置１０は、さらに表示部を備える構成であってよい。
　１０　プロセスの制御装置
　１１　通信部
　１２　記憶部
　１３　制御部
　１４　溶銑温度制御部
　１５　造銑速度制御部
　１６　通気度制御部
　１７　ＰＣＲ追従制御部

Claims (11)

  1. 　高炉の内部の状態を計算可能な物理モデルを用いて将来の溶銑温度の予測値を求める応答予測ステップと、
    　前記応答予測ステップで求められた前記溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上の場合に、前記溶銑温度の予測値と目標値との偏差を求めて、前記偏差に対応する項と還元材比又は送風湿分を低減するための項とを有する評価関数が最小化又は最大化するように、微粉炭比及び送風湿分の操作量を求め、
    　前記絶対値が前記所定の閾値未満の場合に、志向に応じて、前記微粉炭比、前記送風湿分及び送風温度のうちの２つを組み合わせて、前記予測値を維持するように操作量を求める、操作量決定ステップと、を含む、プロセスの制御方法。
  2. 　前記志向は、前記還元材比の低減を優先する第１志向と、一時的に前記高炉の排ガスを増加させる第２志向と、を含む、請求項１に記載のプロセスの制御方法。
  3. 　前記操作量決定ステップは、
    　　前記志向が前記第１志向の場合に、前記微粉炭比の下げ操作と前記送風湿分の下げ操作、前記微粉炭比の下げ操作と前記送風温度の上げ操作又は前記送風温度の下げ操作と前記送風湿分の下げ操作の組み合わせとなるように操作量を求め、
    　　前記志向が前記第２志向の場合に、前記微粉炭比の上げ操作と前記送風湿分の上げ操作、前記微粉炭比の上げ操作と前記送風温度の下げ操作又は前記送風温度の上げ操作と前記送風湿分の上げ操作の組み合わせとなるように操作量を求める、請求項２に記載のプロセスの制御方法。
  4. 　理論燃焼温度が予め定められた所定の範囲内の温度になるように、前記微粉炭比、前記送風湿分及び送風温度のうちの２つの組み合わせにおける操作量を求める、請求項３に記載のプロセスの制御方法。
  5. 　前記応答予測ステップは、前記物理モデルを用いて現在の操作変数が保持された場合の将来の溶銑温度の予測値と現在の操作変数を変化させた場合の溶銑温度の予測値とに基づいて将来の前記溶銑温度の予測値を求める、請求項１から４のいずれか一項に記載のプロセスの制御方法。
  6. 　前記操作量決定ステップは、求める前記微粉炭比及び前記送風湿分の操作量を未知変数として、前記未知変数に関する一次式の制約条件下で、前記未知変数に関する二次関数である前記評価関数を用いて、前記未知変数を決定する、請求項１から５のいずれか一項に記載のプロセスの制御方法。
  7. 　造銑速度の予測値が目標値と合致するように送風流量を操作し、通気度の予測値が上限以下となるようにコークス比を操作するステップをさらに含む、請求項１から６のいずれか一項に記載のプロセスの制御方法。
  8. 　請求項１から７のいずれか一項に記載のプロセスの制御方法によって操作された操作変数を用いて操業条件を変更する、高炉の操業方法。
  9. 　請求項８に記載の高炉の操業方法によって操業される前記高炉を用いて溶銑を製造する、溶銑の製造方法。
  10. 　高炉の内部の状態を計算可能な物理モデルを記憶する記憶部と、
    　溶銑温度の目標値である目標溶銑温度を取得して、前記溶銑温度が前記目標溶銑温度となるように、微粉炭比及び送風湿分の操作量を算出する溶銑温度制御部と、を備え、
    　前記溶銑温度制御部は、
    　　前記物理モデルを用いて将来の溶銑温度の予測値を求め、
    　　前記溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上の場合に、前記溶銑温度の予測値と目標値との偏差を求めて、前記偏差に対応する項と還元材比又は送風湿分を低減するための項とを有する評価関数が最小化又は最大化するように、微粉炭比及び送風湿分の操作量を求め、
    　前記絶対値が前記所定の閾値未満の場合に、志向に応じて、前記微粉炭比、前記送風湿分及び送風温度のうちの２つを組み合わせて、前記予測値を維持するように操作量を求める、プロセスの制御装置。
  11. 　コンピュータに、
    　　高炉の内部の状態を計算可能な物理モデルを用いて将来の溶銑温度の予測値を求める応答予測ステップと、
    　　前記応答予測ステップで求められた前記溶銑温度の予測値と目標値との差分の絶対値が所定の閾値以上の場合に、前記溶銑温度の予測値と目標値との偏差を求めて、前記偏差に対応する項と還元材比又は送風湿分を低減するための項とを有する評価関数が最小化又は最大化するように、微粉炭比及び送風湿分の操作量を求め、
    　　前記絶対値が前記所定の閾値未満の場合に、志向に応じて、前記微粉炭比、前記送風湿分及び送風温度のうちの２つを組み合わせて、前記予測値を維持するように操作量を求める、操作量決定ステップと、を実行させる、プログラム。
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