(57)【要約】【課題】限られた数の温度検出手段の情報から炉の内部全体の温度分布を精度高く制御すること。【解決手段】本発明の炉の制御方法は、複数のモデルを用いて温度分布の計算を並列して行う並列温度計算ステップと、限られた位置における温度検出手段からの実測値が得られるたびに、温度分布の計算値と実績値との適合度を評価する評価ステップと、適合度に応じて重みを更新して物理モデルの物理パラメータを推定するパラメータ推定ステップと、適合度に応じて重みを更新て現在の炉内温度分布を推定する温度分布推定ステップと、推定された現在の炉内温度分布および推定された物理パラメータを用いて、将来の温度分布を予測する将来予測ステップと、将来の温度分布に基づいて炉の操作量を決定する制御ステップとを含むことを特徴とする。【選択図】図４
2014178049.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
向流熱交換プロセスを利用する炉の制御方法であって、
前記向流熱交換プロセスの物理モデルの物理パラメータを変化させて作成した複数のモデルを用いて温度分布の計算を並列して行う並列温度計算ステップと、
前記炉の限られた位置における温度検出手段からの実測値が得られるたびに、前記物理モデルの各々による温度分布の計算値と前記温度検出手段からの実績値との適合度を評価する評価ステップと、
前記適合度に応じて前記複数の物理モデルの線型和の重みを更新し、前記複数の物理モデルの線型和としての物理モデルの物理パラメータを推定するパラメータ推定ステップと、
前記適合度に応じて前記複数の物理モデルによる温度分布の線型和の重みを更新し、前記炉の現在の炉内温度分布を推定する温度分布推定ステップと、
前記推定された現在の炉内温度分布および前記推定された物理パラメータを用いて、前記炉の将来の温度分布を予測する将来予測ステップと、
前記炉の将来の温度分布に基づいて前記炉の操作量を決定する制御ステップと、
を含むことを特徴とする炉の制御方法。
【請求項２】
前記制御ステップは、
前記炉に対する各制御のステップ応答計算を行うステップと、
目標温度の推移と前記将来の温度分布の推移との偏差を補償すべく前記各制御の操作量の最適化をする最適化ステップと、
を行うこと含むことを特徴とする請求項１に記載の炉の制御方法。
【請求項３】
前記パラメータ推定ステップは、前記適合度に比例した確率で各物理パラメータセットの復元抽出および物理パラメータ空間上での近傍操作を行い、前記物理モデルの物理パラメータを逐次推定することを特徴とする請求項１または２に記載の炉の制御方法。
【請求項４】
前記向流熱交換プロセスは、乾留炉における羽口から流入するガスと乾留される炭との間の熱交換プロセスであることを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の炉の制御方法。
【請求項５】
前記炉の操作量は、前記乾留炉の高温羽口流量、冷却羽口流量、および抽出羽口流量であることを特徴とする請求項４に記載の炉の制御方法。
【請求項６】
向流熱交換プロセスを利用する炉の制御装置であって、
前記向流熱交換プロセスの物理モデルの物理パラメータを変化させて作成した複数のモデルを用いて温度分布の計算を並列して行う並列温度計算手段と、
前記炉の限られた位置における温度検出手段からの実測値が得られるたびに、前記物理モデルの各々による温度分布の計算値と前記温度検出手段からの実績値との適合度を評価する評価手段と、
前記適合度に応じて前記複数の物理モデルの線型和の重みを更新し、前記複数の物理モデルの線型和としての物理モデルの物理パラメータを推定するパラメータ推定手段と、
前記適合度に応じて前記複数の物理モデルによる温度分布の線型和の重みを更新し、前記炉の現在の炉内温度分布を推定する温度分布推定手段と、
前記推定された現在の炉内温度分布および前記推定された物理パラメータを用いて、前記炉の将来の温度分布を予測する将来予測手段と、
前記炉の将来の温度分布に基づいて前記炉の操作量を決定する制御手段と、
を備えることを特徴とする炉の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、向流熱交換プロセスを用いる炉の制御方法および制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、製鉄プロセスにおけるＣＯ２排出量の削減を目的として、高炉内にフェロコークスを装入することによって高炉の還元材比を低減させる操業が行われている。フェロコークスは、石炭等の炭素含有物質と鉄鉱石等の鉄含有物質とを混練および成型することによって形成された成型炭を乾留することにより製造される。高炉内にフェロコークスを装入することにより、還元された鉄含有物質の触媒効果によってフェロコークス内のコークスのＣＯ２反応性が高まり、これに伴い高炉の熱保存帯の温度が低下することによって、高炉の還元材比を低減させることができる。
【０００３】
フェロコークスに代表される成型コークスを生産するコークス製造設備は、竪型乾留炉の上部から未乾留の成型炭を装入し、成型炭に対し予熱処理、乾留処理、および冷却処理を施して竪型乾留炉の下部から成形コークスを排出する構成を有している。このようなコークス製造設備では、予熱処理、乾留処理、および冷却処理における成形炭の温度履歴が成形コークスの品質に大きな影響を与える。このため、コークス製造設備では、竪型乾留炉の高さ方向の温度分布を適正な状態に維持することが重要である。
【０００４】
具体的には、高品質の成型コークスを生産するためには、成形炭に対し乾留処理を施す際、成型炭を９００℃以上の温度に１〜２時間程度保持することが望ましく、成型炭の熱割れを抑制するためには、６５０℃付近の温度での成型炭の昇温速度を適正な速度に保つことが望ましい。一方、成型コークスの品質のばらつきを低減するためには、竪型乾留炉の高さ方向の温度分布だけではなく、竪型乾留炉の幅方向の温度分布を可能な限りに均一に維持することが望ましい。
【０００５】
このような背景から、特許文献１には、冷却処理に用いた冷却用ガスを予熱過程に用いる低温ガスとして利用しながら、竪型乾留炉内部の温度分布を適正な状態に制御するフェロコークスの製造方法および製造設備が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−０５７９７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、竪型乾留炉内の温度分布が適正な状態に制御されているか否かを確認するためには、熱電対等の温度検出手段を利用して竪型乾留炉の高さ方向および幅方向の温度分布を測定する必要がある。しかしながら、竪型乾留炉内に温度検出手段を設置できる場所には構造上および費用上の制約があるために、温度検出手段のみを利用して竪型乾留炉の内部全体の温度分布を正確に測定することはできない。このため、限られた数の温度検出手段の情報から竪型乾留炉の内部全体の温度分布を精度高く制御可能な技術の提供が期待されていた。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、限られた数の温度検出手段の情報から炉の内部全体の温度分布を精度高く制御可能な炉の制御方法および制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる炉の制御方法は、向流熱交換プロセスを利用する炉の制御方法であって、前記向流熱交換プロセスの物理モデルの物理パラメータを変化させて作成した複数のモデルを用いて温度分布の計算を並列して行う並列温度計算ステップと、前記炉の限られた位置における温度検出手段からの実測値が得られるたびに、前記物理モデルの各々による温度分布の計算値と前記温度検出手段からの実績値との適合度を評価する評価ステップと、前記適合度に応じて前記複数の物理モデルの線型和の重みを更新し、前記複数の物理モデルの線型和としての物理モデルの物理パラメータを推定するパラメータ推定ステップと、前記適合度に応じて前記複数の物理モデルによる温度分布の線型和の重みを更新し、前記炉の現在の炉内温度分布を推定する温度分布推定ステップと、前記推定された現在の炉内温度分布および前記推定された物理パラメータを用いて、前記炉の将来の温度分布を予測する将来予測ステップと、前記炉の将来の温度分布に基づいて前記炉の操作量を決定する制御ステップとを含むことを特徴とする。
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる炉の制御装置は、向流熱交換プロセスを利用する炉の制御装置であって、前記向流熱交換プロセスの物理モデルの物理パラメータを変化させて作成した複数のモデルを用いて温度分布の計算を並列して行う並列温度計算手段と、前記炉の限られた位置における温度検出手段からの実測値が得られるたびに、前記物理モデルの各々による温度分布の計算値と前記温度検出手段からの実績値との適合度を評価する評価手段と、前記適合度に応じて前記複数の物理モデルの線型和の重みを更新し、前記複数の物理モデルの線型和としての物理モデルの物理パラメータを推定するパラメータ推定手段と、前記適合度に応じて前記複数の物理モデルによる温度分布の線型和の重みを更新し、前記炉の現在の炉内温度分布を推定する温度分布推定手段と、前記推定された現在の炉内温度分布および前記推定された物理パラメータを用いて、前記炉の将来の温度分布を予測する将来予測手段と、前記炉の将来の温度分布に基づいて前記炉の操作量を決定する制御手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明にかかる炉の制御方法および制御装置は、限られた数の温度検出手段の情報から炉の内部全体の温度分布を精度高く制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明が適用されるコークス製造設備の構成例を示す模式図である。
【図２】図２は、竪型乾留炉内におけるガスおよび固体の温度分布の一例を示す図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態にかかる炉の制御装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の全体フローチャートである。
【図５】図５は、向流熱交換モデルによる竪型乾留炉の温度分布の更新方法を例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、温度検出手段の配置例を示す図である。
【図７】図７は、従来技術を用いて推定された竪型乾留炉内の温度（計算値）と温度検出手段によって計測された温度（実績値）とを示す図である。
【図８】図８は、本発明を用いて推定された竪型乾留炉内の温度（計算値）と温度検出手段によって計測された温度（実績値）とを示す図である。
【図９】図９は、本発明を用いて推定された固体比熱及び抜熱係数の時間変化を示す図である。
【図１０】図１０は、各操作変数（ＭＶ）から各制御変数（ＣＶ）へのステップ応答の対応表である。
【図１１】図１１は、制御変数の予測値が制御変数の目標値に近づくように決定変数を決定する偏差補償の考え方を示す図である。
【図１２】図１２は、ステップ応答行列に決定変数ベクトルを乗じたものに自由応答ベクトルを足したものと、目標値との関係を行列形式で表現した図である。
【図１３】図１３は、ステップ応答行列に決定変数ベクトルを乗じたものに自由応答ベクトルを足したもののそれぞれ上限制約および下限制約を行列形式で表現した図である。
【図１４】図１４は、推奨操作量によりプラントを運転した際の試験結果を示す図である。
【図１５】図１５は、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の推定段階で推定されたガスおよび固体の温度分布表示の例を示す図である。
【図１６】図１６は、アクションを実施した場合と実施しない場合とにおける温度推移の違いを画面表示する例を示す図である。
【図１７】図１７は、羽口流量の現在値および推奨値を提示する画面表示の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法および制御装置を図面に基づいて詳細に説明する。しかしながら、以下に説明する実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１４】
〔コークス製造設備の構成〕
始めに、図１および図２を参照して、本発明が適用されるコークス製造設備の構成例について説明する。図１は、本発明が適用されるコークス製造設備の構成例を示す模式図である。図２は、図１に示す竪型乾留炉２内におけるガスおよび固体の温度分布の一例を示す図である。
【００１５】
図１に示すように、コークス製造設備１は、成形炭を乾留してフェロコークス等の成形コークスを生産する竪型乾留炉２を備えている。図２に示すように、竪型乾留炉２は、炉頂から炉底方向に向かって順に低温乾留ゾーンＺ１、高温乾留ゾーンＺ２、および冷却ゾーンＺ３に分離され、低温乾留ゾーンＺ１および高温乾留ゾーンＺ２において成型炭を乾留し、冷却ゾーンＺ３において乾留された成形炭を冷却する。
【００１６】
図１の参照に戻る。低温乾留ゾーンＺ１と高温乾留ゾーンＺ２との間には、温度保持用ガス吹き込み羽口３ａが設けられ、温度保持用ガス吹き込み羽口３ａから温度保持用ガスを吹き込むことにより、低温乾留ゾーンＺ１と高温乾留ゾーンＺ２とが分離されている。高温乾留ゾーンＺ２と冷却ゾーンＺ３との間には、乾留用ガス吹き込み羽口３ｂ，３ｃが設けられ、乾留用ガス吹き込み羽口３ｂ，３ｃから乾留用ガスを吹き込むことにより、高温乾留ゾーンＺ２と冷却ゾーンＺ３とが分離されている。冷却ゾーンＺ３には、冷却用ガス吹き込み羽口３ｄが設けられ、冷却用ガス吹き込み羽口３ｄから吹き込まれた冷却用ガスにより、竪型乾留炉２の炉底近傍に冷却ゾーンＺ３が形成される。以下では、乾留用ガス吹き込み羽口３ｂ，３ｃから吹き込む乾留用ガスの基準温度を１００％として、各温度の表記を百分率で表す。乾留用ガスの基準温度は、８００〜１２００℃の範囲で定められており、温度保持用ガスは、乾留用ガスの６０％程度の温度であり、冷却用ガスは、乾留用ガスの５％程度の温度である。
【００１７】
竪型乾留炉２の炉頂には、炉頂ガスを外部に排出するための炉頂ガス排出口４が設けられている。炉頂ガス排出口４に接続されている排出ガス配管には、スプレータワー５、ガスクーラー６、および電気集塵機７が接続されている。スプレータワー５、ガスクーラー６、および電気集塵機７を経由した炉頂ガスは、発生ガスとして回収され、精製および脱硫後に燃料として使用される。また、回収された発生ガスの一部は、竪型乾留炉２に吹き込まれる温度保持用ガス、乾留用ガス、および冷却用ガスとして再利用される。なお、炉頂ガス中の液体成分は、スプレータワー５およびガスクーラー６にて回収された後、安水とタールに分離されて安水用タンク８ａおよびタール用タンク８ｂに格納される。
【００１８】
上述のように回収された発生ガスの一部は、竪型乾留炉２に吹き込まれる温度保持用ガス、乾留用ガス、および冷却用ガスとして再利用される。高温ガス加熱炉９により加熱された発生ガスは、乾留用ガス吹き込み羽口３ｂ，３ｃに導かれ、乾留用ガス吹き込み羽口３ｂ，３ｃから竪型乾留炉２内に吹き込まれる。また、低温ガス加熱炉１０により加熱された発生ガスは、温度保持用ガス吹き込み羽口３ａに導かれ、温度保持用ガス吹き込み羽口３ａから竪型乾留炉２内に吹き込まれる。さらに、回収された発生ガスの一部は、加熱することなく冷却用ガス吹き込み羽口３ｄに導かれ、冷却用ガス吹き込み羽口３ｄから竪型乾留炉２内に吹き込まれる。
【００１９】
竪型乾留炉２の炉頂付近には、成型炭の装入口１２が設けられ、竪型乾留炉２の炉底には、成形コークスを切り出す排出口１３が設けられている。竪型乾留炉２にて乾留される成型炭は、装入口１２から装入されて竪型乾留炉２の内部に充填され、排出口１３から乾留された成形コークスが一定の速度で切り出されることにより、成型炭が竪型乾留炉２内に所定時間保持される。
【００２０】
〔物理モデル〕
次に、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法において用いる物理モデルについて説明する。
【００２１】
本発明の実施形態にかかる炉の制御方法では、向流熱交換モデルを用いる。この向流熱交換モデルの例としては、竪型乾留炉の羽口から流入するガスと乾留される炭との間の熱交換プロセスがある。そこで、以下の説明では、竪型乾留炉２内部での乾留反応やガスと固体との間の熱交換を考慮した向流熱交換モデルを用いて本発明の実施形態にかかる炉の制御方法を説明する。また、以下の説明では、温度検出手段からの情報に基づいて向流熱交換モデルを用いて推定された温度分布を修正することにより、竪型乾留炉２の内部全体の温度分布を推定する例が用いられている。
【００２２】
向流熱交換モデルは、竪型乾留炉２内部の物質収支、運動量収支、および熱収支を考慮した物理モデルであり、物質収支の物理モデルは、以下の数式（１）および（２）に示すように、固体の一部がガス化するという物理モデルである。なお、本実施形態では、竪型乾留炉２の高さ（鉛直）方向および幅（水平）方向をそれぞれｘ方向およびｙ方向と定義している。また、数式（１）中のパラメータρｇはガス密度［ｋｇ／ｍ３］を表し、パラメータｕｇはガス速度の水平方向成分［ｍ／ｓ］を表し、パラメータｖｇはガス速度の垂直方向成分［ｍ／ｓ］を表し、パラメータＲは固体から気体への反応速度［ｋｇ／ｍ３・ｓ］を表している。また、数式（２）中のパラメータρｓは固体密度［ｋｇ／ｍ３］を表し、パラメータｕｓは固体速度［ｍ／ｓ］を表している。また、竪型乾留炉２内に吹き込まれるガス量に対して固体由来のガス量は微量であるため、数式（１）の右辺は０に近似した。
【００２３】
【数１】
2014178049.tif 000003
【数２】
2014178049.tif 000004
【００２４】
運動量収支の物理モデルは、以下の数式（３）および（４）に示すように、ガスの運動量収支については通常のナビエストークスの式を用いた。なお、固体の運動量収支については、固体は垂直降下するのみと仮定し、数式（２）を用いるのみで十分であるとした。
【００２５】
【数３】
2014178049.tif 000005
【数４】
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【００２６】
熱収支の物理モデルは、以下の数式（５）および（６）に示すように、ガスと固体との間の熱交換、ガスと設備周辺大気との間の熱交換、反応熱、および固体内の伝導伝熱に関する項を含む。これを適当な方法（例えばパタンカー著「熱移動とコンピュータシミュレーション」参照）で離散化したものが以下に示す数式（７）である。ここで、数式（５）中のパラメータＣｇはガス比熱［ｋＪ／ｋｇ・Ｋ］を表し、パラメータＴｇはガス温度［Ｋ］を表し、パラメータαはガスと固体との間の熱交換係数［ｋＪ／ｍ３・ｓ・Ｋ］を表し、パラメータＴｓは固体温度［Ｋ］を表し、パラメータｈはガスと大気との間の熱交換係数［ｋＪ／ｍ３・ｓ・Ｋ］を表し、パラメータＴｏｕｔは設備周辺温度［Ｋ］を表し、パラメータΔＨＲは反応熱［ｋＪ／ｋｇ］を表し、パラメータη１は反応熱分配係数を表している。また、数式（６）中のパラメータＣｓは固体比熱［ｋＪ／ｋｇ・Ｋ］を表し、パラメータη２は反応熱分配係数を表し、パラメータｋは伝熱係数を表している。
【００２７】
【数５】
2014178049.tif 000007
【数６】
2014178049.tif 000008
【数７】
2014178049.tif 000009
【００２８】
ここで、数式（７）中のパラメータＴs(ｋ)、Ｔg(ｋ)はそれぞれ、タイムステップｋにおける竪型乾留炉２のｘ方向およびｙ方向における固体およびガスの温度分布を表すベクトル量である。ベクトルの要素数は離散化メッシュの数に対応する。なお、以下の説明で用いる実施例では、ｘ方向及びｙ方向のメッシュ数をそれぞれ１２０個及び８個とした。また、数式（７）中のパラメータｕ（ｋ）は、竪型乾留炉２内の温度分布に影響を与える操作量を示し、各羽口から竪型乾留炉２に吹き込まれるガスの温度や流量、成型コークスの切出速度を含む。また、数式（７）中のパラメータＡ（ｋ）は、物理パラメータのうち、時間変動し得る要素の集合を示し、例えば固体比熱、抜熱係数、熱交換係数、熱伝導係数等の不確定要素が大きい因子の集合である。
【００２９】
〔炉の制御装置の構成〕
次に、図３を参照して、本発明の実施形態にかかる炉の制御装置の構成について説明する。図３は、本発明の実施形態にかかる炉の制御装置の構成を示すブロック図である。
【００３０】
図３に示すように、本発明の実施形態にかかる炉の制御装置１００は、情報処理装置１０１、入力装置１０２、および出力装置１０３を備えている。
【００３１】
情報処理装置１０１は、パーソナルコンピュータやワークステーション等の汎用の情報処理装置によって構成され、ＲＡＭ１１１、ＲＯＭ１１２、およびＣＰＵ１１３を備えている。ＲＡＭ１１１は、ＣＰＵ１１３が実行する処理に関する制御プログラムや制御データを一時的に記憶し、ＣＰＵ１１３のワーキングエリアとして機能する。
【００３２】
ＲＯＭ１１２は、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法を実現する推定プログラム１１２ａおよび制御プログラム１１２ｂと各種制御データとを記憶している。ＣＰＵ１１３は、ＲＯＭ１１２内に記憶されている推定プログラム１１２ａおよび制御プログラム１１２ｂに従って情報処理装置１０１全体の動作を制御する。具体的には、情報処理装置１０１は、コークス製造設備１から供給された竪型乾留炉２の特定位置での温度情報を利用して竪型乾留炉２の内部全体の温度分布および物理モデルのパラメータを推定し、この温度分布および物理モデルのパラメータに基づいてコークス製造設備１の羽口流量を決定する。情報処理装置１０１が実行する処理の詳細については、以下の〔炉の制御方法〕にて説明される。
【００３３】
入力装置１０２は、キーボード、マウスポインタ、テンキー等の入力装置によって構成され、情報処理装置１０１に対して各種情報を入力する際に操作される。出力装置１０３は、表示装置や印刷装置等の出力装置によって構成され、情報処理装置１０１の各種処理情報を出力する。
【００３４】
〔炉の制御方法（全体フロー）〕
以下、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法について説明する。
【００３５】
本発明の実施形態にかかる炉の制御方法では、内部での乾留反応やガス固体間の熱交換を考慮した向流熱交換モデルを用いて温度分布が計算される。そして、計算された温度分布を、センサ情報を用いて修正することで、温度分布全体の推定を行う。さらに、推定された温度分布を用いて将来の温度分布の予測を行い、目標とする温度分布プロフィールに近づくために最適な操作量の計算を行う。この一連の計算を周期的に行い、アクションを実行することにより、目標温度推移を達成かつ維持する。
【００３６】
上記のように、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法は、推定段階と制御段階とに分離して考えることができる。そこで、以下の説明では、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の全体の流れを説明し、その後、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の推定段階および制御段階の各段階の処理について説明する。
【００３７】
図４は、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の全体フローチャートである。
【００３８】
図４に示されるように、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法は、第１ステップＳ１にて、複数の物理パラメータの組合せ（以下、この組み合わせを粒子と呼ぶこととする）の候補が初期解として用意される。なお、この粒子の夫々には重みが与えられている。
【００３９】
次に、第２ステップＳ２にて、粒子の夫々について、向流熱交換モデルに基づいた温度分布計算が行われる。そして、第３ステップＳ３にて、各粒子について、センサ位置での実績値と計算値との適合度（尤度）が計算される。また、第４ステップＳ４にて、計算された尤度に基づいて各粒子の重みが更新される。
【００４０】
次に、第５ステップＳ５にて、粒子数の回数だけ、各粒子の重みに比例した確率で粒子が復元抽出され、復元抽出後、完全なコピーが複数存在することを防ぐため、各粒子の物理パラメータに若干の摂動が加えられる。
【００４１】
本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の推定段階では、上記第２ステップＳ２から第５ステップＳ５が予測のたびに繰り返されることにより、物理パラメータの逐次推定が行われる。結果、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法は、従来の固定パラメータ法よりも高精度の予測が可能となる。
【００４２】
その後、第６ステップＳ６にて、上記逐次推定で得られた推定温度分布および推定物理パラメータを用いて、温度分布の将来予測が行われる。そして、第７ステップＳ７として、各操作量を単位量操作した際の温度分布変化（ステップ応答）が計算される。最後に、第８ステップＳ８にて、このステップ応答の情報を用いて、目標温度推移と将来予測温度推移との偏差を補償するように各操作量の最適化計算が行われる。
【００４３】
〔炉の制御方法（推定段階）〕
次に、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の推定段階に対応する第１〜第５ステップにおける処理について説明する。以下の記載は、本説明に用いる記号の定義である。
【００４４】
ガスおよび固体の温度分布をｘとする。モデルのメッシュ数が高さ方向Ｎかつ幅方向Ｍであるとすると、温度分布ｘは、要素数２×Ｎ×Ｍのベクトルである。また、推定の対象である真のガスおよび固体の温度分布をｘｔｒとする。物理パラメータを変化させたそれぞれの物理モデルを粒子と呼ぶこととする。また、各粒子の番号をｒとする。ｒ番目の粒子の物理モデル計算による温度分布をｘ（ｒ）ｓｉｍとする。また、ｒ番目の粒子のパラメータセットをＡ(ｒ)とする。パラメータセットＡは数式（７）における、時間変動パラメータである。
【００４５】
行列Ｃは、竪型乾留炉２内におけるガスおよび固体の温度分布を観測できる位置（センサ位置）を表す行列である。すなわち、行列Ｃの行数はセンサの個数であり、列数は２×Ｎ×Ｍであり、行列Ｃの要素のうち、ｉ番目のセンサが位置ｊのガス温度を観測するとき、Ｃ［ｉ］［ｊ］＝１とし、それ以外の要素はゼロとする。
【００４６】
センサ位置で実際に観測される温度分布をｙｏｂｓとし、r番目の粒子によるモデル計算のセンサ位置での値をｙ（ｒ）ｓｉｍとする。すると、ｙ（ｒ）ｓｉｍ＝Ｃ×ｘ（ｒ）ｓｉｍかつｙｏｂｓ＝Ｃ×ｘｔｒが成立つ。
【００４７】
本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の第１ステップＳ１は、各粒子のパラメータセットＡ（ｒ）および重みＯＭＯ（ｒ）を定義する処理である。具体的には、固体比熱および熱交換係数を変化させた物理モデルを用意する。ここでは、固体比熱は元の物理モデルの０．８倍〜１．２倍、熱交換係数は元のモデルの０．６倍〜１．４倍とし、合計２５通りの物理モデルを用意した。例えば、パラメータセットＡ(ｒ)＝(０．７，１．１)は、固体比熱を０．７倍し、熱交換係数を１．１倍した物理モデルのパラメータセットを意味する。
【００４８】
重みＯＭＯ(ｒ)の初期値は、全ての粒子について均等に割り当てられる。すなわち、粒子数をＲＹＵとして、ＯＭＯ(ｒ)＝１／ＲＹＵとする。
【００４９】
第２のステップＳ２では、上記向流熱交換モデルによる竪型乾留炉２の温度分布の更新が行われる。すなわち、全ての粒子に関する物理モデル計算による温度分布ｘ(ｒ)ｓｉｍ(ｋ)をｘ(ｒ)ｓｉｍ(ｋ＋１)とする更新が実行される。ここで、図５を参照しながら、第２のステップＳ２の更新の処理について説明する。図５に示されるフローチャートは、図４における第２ステップＳ２のサブフローである。
【００５０】
図５は、上記向流熱交換モデルによる竪型乾留炉２の温度分布の更新方法を例を示すフローチャートである。図５に示されるように、温度分布の更新は、タイムステップ（ｋ）の温度分布などの必要な情報の入力により開始される（ステップＳ２ａ）。その後、反応計算（ステップＳ２ｂ）、原料降下速度計算（ステップＳ２ｃ）、固体比熱計算（ステップＳ２ｄ）、熱交換係数計算（ステップＳ２ｅ）、反応熱計算（ステップＳ２ｆ）、ガスおよび固体の質量速度計算（ステップＳ２ｇ）、および、ガスに関する各セルについての隣接セルからの影響係数計算（ステップＳ２ｈ）が行われ、先述の数式（１）〜（７）に必要なパラメータが計算される。
【００５１】
そして、数式（１）〜（７）の連立方程式を収束計算で解くことにより、時刻ｔの温度分布を計算する（ステップＳ２ｉ）。その後、原料投入速度計算を行い（ステップＳ２ｊ）、上記ステップＳ２ｂ〜ステップＳ２ｊの処理を１０回繰り返す（ステップＳ２ｋ；Ｎｏ）。上記ステップＳ２ｂ〜ステップＳ２ｊの処理を１０回繰り返した場合は（ステップＳ２ｋ；Ｙｅｓ）、タイムステップ（ｋ＋１）の温度分布などを出力し（ステップＳ２ｌ）、温度分布の更新のサブフローが終了する。
【００５２】
第３ステップＳ３では、各粒子における温度分布の計算値と実績値との合致度が計算される。尤度の計算は、下記式（８）（９）が用いられる。ただし、計算値ｙ（ｒ）ｓｉｍとは、粒子ｒの物理パラメータＡ（ｒ）を用いた際の物理モデルによるセンサ位置での計算値である。ただし、σは、下記の通りの定義であり、全ての粒子についての平均予測誤差である。
【００５３】
【数８】
2014178049.tif 000010
【数９】
2014178049.tif 000011
【００５４】
第４ステップＳ４における、重みの更新とは、各粒子の時刻kにおける重みＯＭＯ（ｒ）（ｋ）に、尤度ｙｕ（ｒ）を乗じたものを、全粒子について積和をとり、下記式（１１）のように更新する。
【００５５】
【数１０】
2014178049.tif 000012
【数１１】
2014178049.tif 000013
【００５６】
さらに、更新した重みＯＭＯ（ｒ）（ｋ＋１）を用いて、同化後のガスおよび固体の温度分布ｘａおよびパラメータＡａが、下記式（１２）（１３）を用いて算出される。
【００５７】
【数１２】
2014178049.tif 000014
【数１３】
2014178049.tif 000015
【００５８】
第５ステップＳ５のリサンプリングについては、例えば予測を行う毎に下記計算が行われる。
【００５９】
区間［０，１］を各重みＯＭＯ（ｒ）に比例する割合で分割し、区間［０，１］内において一様な確率分布を有する乱数を発生する。そして、発生された乱数の値がｒ番目の区間内に存在した場合、ｒ番目の粒子のコピーを生成する。このコピーの生成処理を粒子数だけ繰り返す。また、同一の組合せ候補が複数発生することを抑制するために、粒子のコピーを生成する際に、パラメータに若干の変動を加える。パラメータセットＡ(ｒ)の各要素は、時間変動パラメータであると仮定しているので、このようにパラメータに変動を加えることは物理的に妥当である。例えば、パラメータセットＡ(ｒ)の各要素に０．９９〜１．０１の間の一様分布の乱数を乗じることができる。
【００６０】
〔中間実施例〕
ここで、上記第１ステップＳ１から第５ステップＳ５を適用した中間実施例について説明する。以下に説明する中間実施例は、図６に示す６つの点Ｐ１〜Ｐ６に温度検出手段が配置され、６つの点Ｐ１〜Ｐ６において温度を測定可能な竪型乾留炉について、炉内温度分布の推定精度を検証した結果である。
【００６１】
図７（ａ）〜（ｆ）は、それぞれ、従来技術を用いて推定された点Ｐ１〜Ｐ６における竪型乾留炉内の温度（計算値）と温度検出手段によって計測された点Ｐ１〜Ｐ６の温度（実績値）とを示す図である。図７（ａ）〜（ｆ）から明らかなように、全ての点において計算値と実績値との間に大きな差があり、竪型乾留炉内の温度を精度高く推定できていないことが確認できる。なお、竪型乾留炉内の温度を推定にあたっては、固体比熱および抜熱係数の値をそれぞれ１．５および０．６とした。
【００６２】
図８（ａ）〜（ｆ）は、それぞれ、点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ４〜Ｐ６の５つの点の温度情報を利用して本発明を用いて推定された竪型乾留炉内の温度（計算値）と温度検出手段によって計測された点Ｐ１〜Ｐ６の温度（実績値）とを示す図である。また、図９（ａ），（ｂ）は、それぞれ、本発明を用いて推定された固体比熱および抜熱係数の時間変化を示す図である。図８（ａ）〜（ｆ）から明らかなように、従来技術を用いて推定した場合と比較して、点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ４〜Ｐ６における計測誤差が低減し、竪型乾留炉内の温度を精度高く推定できることが確認できる。また、温度検出手段からの情報を利用していない点Ｐ３においても計算誤差が低減していることが確認できる。
【００６３】
〔炉の制御方法（制御段階）〕
ここで、炉の制御方法の説明に戻る。以上のように推定された炉内温度分布および推定物理パラメータを用いた制御ロジックについて、温度分布の将来予測（第６ステップＳ６）、各アクションに対するステップ応答計算（第７ステップＳ７）、アクション最適化計算の順で計算（第８ステップＳ８）の順で説明を行う。
【００６４】
なお、以下で説明する実施形態において、炉の制御を行う変数は、炉頂部におけるガス温度、高温羽口上下段中央高さにおける幅方向中央位置の温度、および、排出固体温度の３つの変数とする。また、炉の制御を行うにあたり操作する変数は、高温羽口流量、および、冷却羽口流量の２つとする。
【００６５】
まず、第６ステップＳ６の温度分布の将来予測では、現状の入力条件（羽口流量、羽口温度、生産量等）を維持した場合、将来の温度分布がどのような時間発展を辿るかが計算される。つまり、上記温度分布推定ロジックにおいて述べたｘａを初期温度分布かつＡａを物理パラメータとして、現在の製品切出し速度や各羽口温度および流量も一定値のまま推移するという仮定して、その後８ｈｒの各制御変数の予測推移が向流熱交換モデルを用いて計算される（以下、この予測推移を自由応答と呼ぶ）。
【００６６】
第７ステップＳ７では、各アクションを採ったときのステップ応答の計算を行う。各羽口流量を単位流量変化させるアクションを採ったときの、将来予測温度推移への影響を計算する。例として、冷却羽口流量を１Ｎｍ３／ｈｒだけ上昇させたときの、各制御変数への影響を計算する（他の羽口流量を変化させた場合も同様である）。自由応答の計算においては、現状の羽口流量、温度は将来も一定であるという仮定のもとで計算を行ったが、ここでは冷却羽口流量を現在値＋１Ｎｍ３／ｈｒと固定して制御変数の予測推移を計算する。さらに自由応答を差し引く。こうすることで、冷却羽口流量を単位流量だけ操作することによる制御変数への影響を分離することができる。
【００６７】
上記方法で計算した各ステップ応答を図１０に示す。図１０は、各操作変数（ＭＶ）から各制御変数（ＣＶ）へのステップ応答の対応表である。図１０に示される対応表において、太線で囲まれた一つの領域が、各操作変数（ＭＶ）から各制御変数（ＣＶ）へのステップ応答を示し、一つの領域内にタイムステップｋがｋ＝５からｋ＝５０までの場合の値が記載されている。
【００６８】
第８ステップＳ８では、上記方法で得られた自由応答予測およびステップ応答を用いて、アクション最適化の計算が行われる。本実施例においては、制御変数ＣＶ１およびＣＶ２については目標値に近づけるように制御を行い、また制御変数ＣＶ３については、制約条件としてある所定の範囲内に収める形で制御を行うとする。なお、制御変数ＣＶ１は炉頂ガス温度であり、制御変数ＣＶ２は排出固体温度であり、制御変数ＣＶ３は高温羽口上下段中央の高さにおける内部の温度である。操作変数ＭＶ１は高温羽口流量であり、制御変数ＭＶ２は冷却羽口流量であり、制御変数ＭＶ３は抽出羽口流量である。
【００６９】
最適化を行うにあたって、決定変数、評価関数、および、制約条件は下記の通りである。
【００７０】
＜決定変数＞
決定変数は、各操作変数の変化量（ΔＭＶ１，ΔＭＶ２，ΔＭＶ３）である。
【００７１】
＜評価関数＞
評価関数は下記の式（１４）の通りとなる。すなわち、評価関数は、目標値(ＣＶ１ｒｅｆ，ＣＶ２ｒｅｆ)からの偏差の重み（ａ１，ａ２）付きの自乗和と、決定変数である各操作変数の変化量の重み(ｂ１〜ｂ３)つき自乗和である。ここで、ＣＶ１ｐｒｅ，ＣＶ２ｐｒｅは、各制御変数の予測値である(その計算方法については下記参照)。ｋはタイムステップであり、計算負荷を軽減するために、５ステップおきに和をとることにする。以下の計算例では、ａ１＝１，ａ２＝１，ｂ１＝２００，ｂ２＝２００，ｂ３＝１００００とした。なお、ｂ３のみ値が大きいのは、操業上の理由により抽出羽口は流量を一定とすることが望まれているからである。
【数１４】
2014178049.tif 000016
【００７２】
上記評価関数に含まれる制御変数の予測値ＣＶ１ｐｒｅ，ＣＶ２ｐｒｅは、下記式（１５）により算出される。すなわち、制御変数の予測値ＣＶ１ｐｒｅ，ＣＶ２ｐｒｅ，ＣＶ３ｐｒｅは、各制御変数の自由応答(ＣＶ１ｆｒｅｅ，ＣＶ２ｆｒｅｅ，ＣＶ３ｆｒｅｅ)にアクション（ΔＭＶ１，ΔＭＶ２，ΔＭＶ３）の効果を重ね合わせたものである。ここで、Ｓｔｐ(ＭＶ１，ＣＶ１)(ｋ)とは、ＭＶ１を１Ｎｍ３／ｈｒだけ操作したときのＣＶ１のステップ応答のタイムステップｋ番目の値という意味である。
【００７３】
【数１５】
2014178049.tif 000017
【００７４】
上記制御変数の予測値が、それぞれの制御変数の目標値に近づくように、決定変数（ΔＭＶ１，ΔＭＶ２，ΔＭＶ３）を決定することが目標である。図１１は、制御変数の予測値が制御変数の目標値に近づくように決定変数を決定する偏差補償の考え方を示す図である。
【００７５】
＜制約条件＞
アクション最適化計算においては、２次計画法のソルバを用いることを想定としているので、制約条件は全て線形一次式不等式の形式となる。
【００７６】
まず、制御変数についての制約について説明する。制御変数ＣＶ３については、下記式（１６）に示すように、上下限制約の範囲内に収まるように問題設定を行う。
【数１６】
2014178049.tif 000018
【００７７】
次に、上記問題を標準的な２次計画問題に帰着し、ソルバに渡すための式変形について説明する。
【００７８】
評価関数については、ステップ応答行列に決定変数ベクトル(ΔＭＶ１，ΔＭＶ２，ΔＭＶ３)を乗じたものに、自由応答ベクトルを足したものが、目標値系列にできるだけ近づくように、決定変数を求める問題ある。図１２は、ステップ応答行列に決定変数ベクトルを乗じたものに自由応答ベクトルを足したものと、目標値との関係を行列形式で表現した図である。なお、図１２には、タイムステップｋがｋ＝５からｋ＝５０まで推移する様子が記載されている。
【００７９】
また、制約条件に関しては、図１３のような上下限制約を課すこととなる。図１３は、ステップ応答行列に決定変数ベクトルを乗じたものに自由応答ベクトルを足したもののそれぞれ上限制約および下限制約を行列形式で表現した図である。同様に、図１３には、タイムステップｋがｋ＝５からｋ＝５０まで推移する様子が記載されている。
【００８０】
さらに、制御変数および操作変数に関する重み（ａ１，ａ２，ｂ１，ｂ２，ｂ３）を含めた形式にするために、評価関数の部分について式変形が行われる。下記式（１７）のように決定変数ベクトルｘに関して２次の形式に変換する。
【数１７】
2014178049.tif 000019
【００８１】
さらに、制御変数の制約の部分は、下記式（１８）のように変形される。
【数１８】
2014178049.tif 000020
【００８２】
さらに下記の通り、操作変数の変化量の上下限および操作変数の上下限の制約条件を加える。
【数１９】
2014178049.tif 000021
【数２０】
2014178049.tif 000022
【数２１】
2014178049.tif 000023
【数２２】
2014178049.tif 000024
【００８３】
以上の問題を全て行列形式に表現し、２次計画ソルバに渡す形式に合わせると下記のようになる。
【数２３】
2014178049.tif 000025
【００８４】
以上の計算で求めたｘ（ΔＭＶ１〜ΔＭＶ３）を現在の操作量（ＭＶ１〜ＭＶ３）に足したものが、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法による推奨操作量となる。
【００８５】
図１４は、上記ようにして算出した推奨操作量によりプラントを運転した際の試験結果を示す図である。図１４に示される試験では、高温羽口流量と冷却羽口流量が推奨操作量となるように、羽口の弁開度を調整することにより試験が行われた。なお、抽出羽口流量は、ほぼ一定であったため図示していない。図１４より明らかなように、途中で生産量が変更されているのにも関わらず、制御変数である炉頂温度および排出温度を目標値±１％の範囲に収め、かつ内部温度も下限制約を維持している。すなわち、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法が、竪型乾留炉内の内部全体の温度分布を精度高く制御することができることが示された。
【００８６】
〔画面表示〕
最後に、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法を実際の操業に利用するために、オペレータに情報を提示する画面表示方法の例について説明する。
【００８７】
上述のように、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の推定段階では、竪型乾留炉内の内部全体の温度分布の推定が行われる。そこで、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法は、温度分布の推定結果を画面表示してオペレータに情報提示することができる。図１５は、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法の推定段階で推定されたガスおよび固体の温度分布表示の例を示す図である。図１５は、上記式（１２）による温度分布ｘａをガス温度と固体温度に分離して表示したものである。なお、図１５は、温度の高低をグレースケールにより表示しているが、温度の高低をカラースケールにより表示する画面表示方法も可能である。
【００８８】
また、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法は、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法によるアクションを実施した場合と、実施しない場合とにおける温度推移の違いを画面表示することもできる。
【００８９】
図１６は、アクションを実施した場合と実施しない場合とにおける温度推移の違いを画面表示する例を示す図である。図１６に示される画面表示の例では、各制御変数について、過去１０ｈｒから現在までは実績値をプロットし、現在から５０タイムステップ（＝５００ｍｉｎ後）までは予測値（自由応答および最適アクションをとった際の結果予測）がプロットされている。このような画面表示をすることにより、アクションの有無による制御変数の温度推移予測の比較を可能とし、オペレーターがアクションの効果を視覚的に把握できるようになる。
【００９０】
さらに、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法は、最適なアクションを実行するために操作量をどれぐらい変化させるべきかについても得ることができる。そこで、本発明の実施形態にかかる炉の制御方法により、操作変数の現在値および推奨値を画面表示してオペレータが制御操作をする際の補助が行われる。図１７は、羽口流量の現在値および推奨値を提示する画面表示の例を示す図である。図１７に示されるような画面表示により、オペレータは、正確な制御操作を実行することができ、炉内の内部全体の温度分布が精度高く制御される。
【符号の説明】
【００９１】
１  コークス製造設備
２  竪型乾留炉
３ａ  温度保持用ガス吹き込み羽口
３ｂ，３ｃ  乾留用ガス吹き込み羽口
３ｄ  冷却用ガス吹き込み羽口
４  炉頂ガス排出口
５  スプレータワー
６  ガスクーラー
７  電気集塵機
８ａ  安水用タンク
８ｂ  タール用タンク
９  高温ガス加熱炉
１０  低温ガス加熱炉
１２  装入口
１３  排出口
１００  炉の制御装置
１０１  情報処理装置
１０２  入力装置
１０３  出力装置
１１１  ＲＡＭ
１１２  ＲＯＭ
１１２ａ  推定プログラム
１１２ｂ  制御プログラム
１１３  ＣＰＵ
【図１】
2014178049.tif 000026
【図２】
2014178049.tif 000027
【図３】
2014178049.tif 000028
【図４】
2014178049.tif 000029
【図５】
2014178049.tif 000030
【図６】
2014178049.tif 000031
【図７】
2014178049.tif 000032
【図８】
2014178049.tif 000033
【図９】
2014178049.tif 000034
【図１０】
2014178049.tif 000035
【図１１】
2014178049.tif 000036
【図１２】
2014178049.tif 000037
【図１３】
2014178049.tif 000038
【図１４】
2014178049.tif 000039
【図１５】
2014178049.tif 000040
【図１６】
2014178049.tif 000041
【図１７】
2014178049.tif 000042