(57)【要約】【課題】転炉における副原料投入量を決定する予測モデルであって、より最適な副原料の投入量等を求められる予測モデルを推定可能とする。【解決手段】本発明に係る転炉の予測モデルの推定装置１は、転炉２における成分調整のために投入される副原料の投入量を計算するのに用いられ、且つ転炉２の操業実績値を基に得られた転炉２の予測モデルを推定する装置であって、予測モデルの生成条件を入力する入力部６と、入力部６で入力された条件に合致するようにデータを抽出して、複数の予測モデルを生成するモデル生成部７と、モデル生成部７で得られた複数の予測モデルを用いてシミュレーションを行い、その結果を検証することで、複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出するモデル検証部８と、モデル検証部８で選出された予測モデルを出力する出力部９と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
転炉における成分調整のために投入される副原料の投入量を計算するのに用いられ、且つ前記転炉の操業実績値を基に得られた転炉の予測モデルを推定する装置であって、
前記予測モデルの生成条件を入力する入力部と、
前記入力部で入力された条件に合致する複数の予測モデルを生成するモデル生成部と、
前記モデル生成部で得られた複数の予測モデルを用いてシミュレーションを行い、その結果を検証することで、前記複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出するモデル検証部と、
前記モデル検証部で選出された予測モデルを出力する出力部と、
を備えることを特徴とする転炉の予測モデルの推定装置。
【請求項２】
前記入力部では、予測モデルに用いる関数と予測モデルでのパラメータの範囲を入力し、
前記モデル生成部では、ＰＬＳ手法を用いて、予測モデルに用いられる複数のパラメータセットを決定するように構成されている
ことを特徴とする請求項１に記載の転炉の予測モデル推定装置。
【請求項３】
前記モデル検証部では、予測モデルのシミュレーションで得られた投入量と操業における実績投入量との偏差を用いた評価関数を利用して、前記複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出するように構成されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の転炉の予測モデル推定装置。
【請求項４】
転炉における成分調整のために投入される副原料の投入量を計算するのに用いられ、且つ前記転炉の操業実績値を基に得られた転炉の予測モデルを推定する方法であって、
前記予測モデルの生成条件を入力する入力ステップと、
前記入力部で入力された条件に合致する複数の予測モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記モデル生成ステップで得られた複数の予測モデルを用いてシミュレーションを行い、その結果を検証することで、前記複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出するモデル検証ステップと、
前記モデル検証部で選出された予測モデルを出力する出力ステップと、
を備えることを特徴とする転炉の予測モデルの推定方法。
【請求項５】
前記入力ステップでは、予測モデルに用いる関数と予測モデルでのパラメータの範囲を入力し、
前記モデル生成ステップでは、ＰＬＳ手法を用いて、予測モデルに用いられる複数のパラメータセットを決定する
ことを特徴とする請求項４に記載の転炉の予測モデル推定方法。
【請求項６】
前記モデル検証ステップでは、予測モデルのシミュレーションで得られた投入量と操業における実績投入量との偏差を用いた評価関数を利用して、前記複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出することを特徴とする請求項４又は５に記載の転炉の予測モデル推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、転炉における成分調整のために投入される副原料の投入量などを計算するのに用いられる予測モデルを推定する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、転炉で行われる溶銑の精錬では、溶鋼中の炭素（Ｃ）、りん（Ｐ）およびマンガン（Ｍｎ）等の各濃度に対し目標値が設定されており、酸素（気酸、固酸）の供給量や副原料の投入量を適切にすることで、この目標値を満たすように各成分の調整が行われる。副原料の投入は、溶鋼の品質を考慮しつつ、副原料のコストを考慮することによって行われるが、その投入量の決定は、長年の操業実績から得られた手法が用いられている。
【０００３】
その一方で、様々な数学的手法や予測モデルを適用して、副原料の投入量の決定を行う技術も開発されている（特許文献１、２）。
例えば、特許文献１に開示された転炉吹錬制御方法及び転炉吹錬制御システムは、溶鋼成分の物質収支式、熱収支式、溶鋼及びスラグへと分配される比を規定する分配比推定式、操業条件に関する式等を制約条件として、吹込酸素量と副原料投入量を最適化する方法および装置を開示しており、従来の物理モデルに基づく重回帰では対応が不十分であった分配比推定式を回帰木モデルで構築することにより、高精度の推定を実現している。
【０００４】
また、特許文献２は、モデルパラメータ決定方法を開示しており、モデル対象と同一グループに属する対象の過去の実績データが少ない場合でも、他の適切なデータを補充することで、高い精度でモデルパラメータを求めることを実現している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−５２１０９号公報
【特許文献２】特開２００５−３６２８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前述した如く、転炉で行われる溶銑の精錬では、様々な副原料が吹練条件に応じて投入されることとなるが、投入量の決定は非常に複雑で難しいものとなっている。
そのため、特許文献１の技術を採用することが考えられるが、特許文献１は、回帰木モデルを使うことにより推定に使ったデータに対しては高い精度の分配比推定式を構築できる技術ではあるものの、これまでの経験に基づく物理・冶金学的な法則を推定式に反映することが難しいといった欠点を有する技術である。そのため、より高い精度を実現するためには操業している広範囲の条件について大量のデータが必要となるが、多品種少量生産において操業条件の近いデータは少なく、測定誤差が大きいデータが含まれる場合には、その範囲においてモデル精度は悪化する。
【０００７】
また、特許文献２のモデルパラメータ決定方法では、似ているデータを補充することでデータの少なさを補おうとしているが、特に、転炉操業におけるモデル（例えば、Ｐ分配推定モデル式など）を求めるのに必要となるスラグ成分は、毎回測定されるとは限らない。そのため、十分なデータが得られる確証がなく、モデル予測値に対応する観測値がないデータは使うことができず、その操業条件下でのモデル精度は保証されないこととなる。
【０００８】
すなわち、転炉というプロセスの特性上、予測モデルを推定するためのデータは誤差を大きく含む可能性があり、また、大量に集めることが困難である。また、転炉を操業する上で精度の高い予測モデルは必要不可欠であるが、その目的は各モデルの予測値を高い精度で求めることではなく、最終計算結果である副原料投入量等の最適値を求めることである。
【０００９】
本発明は上記問題点を鑑み、転炉における副原料投入量を決定する予測モデルであって、より最適な副原料の投入量等を求められる予測モデルを構築するためのモデル推定技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述の目的を達成するため、本発明においては以下の技術的手段を講じた。
本発明に係る転炉の予測モデルの推定装置は、転炉における成分調整のために投入される副原料の投入量を計算するのに用いられ、且つ前記転炉の操業実績値を基に得られた転炉の予測モデルを推定する装置であって、前記予測モデルの生成条件を入力する入力部と、前記入力部で入力された条件に合致する複数の予測モデルを生成するモデル生成部と、前記モデル生成部で得られた複数の予測モデルを用いてシミュレーションを行い、その結果を検証することで、前記複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出するモデル検証部と、前記モデル検証部で選出された予測モデルを出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
好ましくは、前記入力部では、予測モデルに用いる関数と予測モデルでのパラメータの範囲を入力し、前記モデル生成部では、ＰＬＳ手法を用いて、予測モデルに用いられる複数のパラメータセットを決定するように構成されているとよい。
好ましくは、前記モデル検証部では、予測モデルのシミュレーションで得られた投入量と操業における実績投入量との偏差を用いた評価関数を利用して、前記複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出するように構成されているとよい。    
【００１２】
本発明に係る転炉の予測モデルの推定方法は、転炉における成分調整のために投入される副原料の投入量を計算するのに用いられ、且つ前記転炉の操業実績値を基に得られた転炉の予測モデルを推定する方法であって、前記予測モデルの生成条件を入力する入力ステップと、前記入力部で入力された条件に合致する複数の予測モデルを生成するモデル生成ステップと、前記モデル生成ステップで得られた複数の予測モデルを用いてシミュレーションを行い、その結果を検証することで、前記複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出するモデル検証ステップと、前記モデル検証部で選出された予測モデルを出力する出力ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１３】
好ましくは、前記入力ステップでは、予測モデルに用いる関数と予測モデルでのパラメータの範囲を入力し、前記モデル生成ステップでは、ＰＬＳ手法を用いて、予測モデルに用いられる複数のパラメータセットを決定するとよい。
好ましくは、前記モデル検証ステップでは、予測モデルのシミュレーションで得られた投入量と操業における実績投入量との偏差を用いた評価関数を利用して、前記複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出するとよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る転炉の予測モデルを推定する推定装置および推定方法によれば、転炉における副原料投入量を決定する予測モデルであって、より最適な副原料の投入量等を求められる予測モデルを求めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】推定装置のシステム構成を示した図である。
【図２】入力ステップでの処理を示すフローチャートである。
【図３】モデル生成ステップでの処理を示すフローチャートである。
【図４】モデル検証ステップでの処理を示すフローチャートである。
【図５】出力ステップでの処理を示すフローチャートである。
【図６】転炉の概略を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明に係る転炉２の予測モデルを推定する推定装置１および推定方法の実施の形態を、図を基に説明する。
本発明の推定装置１および推定方法の詳細を述べる前に、本発明の技術が適用される転炉２の概略について、説明する。
図６に示す如く、脱りん処理を行う転炉２は、気体酸素を溶銑に吹き込む上吹きランス３と炉底から酸素又は不活性ガスを溶銑に吹き込む羽口４を備えた上底吹き型であって、上吹きランス３からの気体酸素により酸素を供給し、羽口４からの酸素又は不活性ガスにより溶湯を攪拌するものである。また、転炉２は、供給装置５を備えている。この供給装置５は、副原料（生石灰、固体酸素源等）を供給するものであって、例えば、ホッパーや
シュート等である。
【００１７】
図１は、前述した転炉２において、投入する副原料の量を正確に予測するための予測モデルを推定する装置１のシステム構成を示したものである。
予測モデルの推定装置１は、予測モデルの生成条件を入力する入力部６と、入力部６で入力された条件に合致するようにデータを抽出して、複数の予測モデルを生成する転炉モデル生成部７と、転炉モデル生成部７で得られた複数の予測モデルを用いてシミュレーションを行い、その結果を検証することで、前記複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出する転炉モデル検証部８と、この転炉モデル検証部８で選出された予測モデルを出力する出力部９と、を備えている。
【００１８】
上記した入力部６では、予測モデルに用いる関数と予測モデルでのパラメータの範囲を入力するものとされ、転炉モデル生成部７では、ＰＬＳ手法（Partial Least Squares Regression、部分的最小二乗法）を用いて、予測モデルに用いられる複数のパラメータセットを決定するようになっている。なお、ＰＬＳ法は、例えば「PLS回帰におけるモデル選択,橋本,田中,アカデミア, 情報理工学編 10, 39-49, 2010-03,南山大学」などの文献に開示されているように、計量化学の分野でよく用いられている回帰分析手法である。計量化学では、スペクトルの検量などサンプルサイズに比べて圧倒的に波長数 (変量) が多い場合や変数間の共線性が高い場合に有用とされている。また近年では、回帰分析の精度を高める目的だけでなく、次元削減あるいは関連因子の抽出といった用法としても注目を集めている。ＰＬＳ回帰は、高次元データを従属変数と関連の強い低次元データへ変換するという特徴を持つ。このＰＬＳ方を用いると、回帰結果のデータが１つではなく、複数セット得ることができる。
【００１９】
さらに、転炉モデル検証部８では、予測モデルのシミュレーションで得られた投入量と操業における実績投入量とを用いた評価関数を利用して、複数の予測モデルの中から最も確からしい予測モデルを推定し選出するものとなっている。
以下、本発明の推定装置１および推定方法について、詳しく説明する。
図１に示す如く、推定装置１は、入力部６（データ入力部）、転炉モデル生成部７、転炉モデル検証部８、出力部９（転炉モデル出力部）の４つの部からなり、最適な予測モデルを推定する。
【００２０】
転炉モデル生成部７で生成される予測モデルは、以下の式(１)で示されるものとする。
ｙ＝ａ１Ｆ１（ｘ１）＋ａ２Ｆ２（ｘ２）＋・・・＋ａｎＦｎ（ｘｎ）＋ｂ    ・・・(1)
ここで、ｙは予測モデルの目的変数、
ｘ１〜ｎは予測モデルの説明変数、
Ｆ１〜ｎは任意の関数、
ａ１〜ｎ,ｂはモデルパラメータである。
【００２１】
まず、データ入力部６では、入力部６に転炉モデル生成部７で予測モデルを計算するのに用いる任意の関数Ｆ１〜ｎ、及びモデルパラメータａ１〜ｎ,ｂの範囲を入力する（図１のＳ１−１、データ入力ステップ）。なお、このＳ１−１においては、モデルパラメータａ１〜ｎ,ｂの一部の値を範囲ではなく任意の固定値で入力して予測モデルを推定するようにしてもよい。例えば、ａ１に固定値を入力したとすると、予測モデル：ｙ−ａ１Ｆ１（ｘ１）＝ａ２Ｆ２（ｘ２）＋・・・＋ａｎＦｎ（ｘｎ）＋ｂにおける最適なデータセットａ２〜ｎ,ｂを以下の処理にて推定することになる。
【００２２】
次に、転炉モデル生成部７では、まず予測モデル計算部１０に用意された重回帰分析やＰＬＳなど複数の手法の中からひとつを選択し（Ｓ２−１）、データ抽出部１１で操業実績記憶部１６に記録された教師・学習データの一部を抽出する（Ｓ２−２）。この時、ＯＫデータ記憶部１２またはＮＧデータ記憶部１３に記録された既抽出データは抽出しない。
【００２３】
次に、予測モデル計算部１０で、抽出した教師・学習データとＯＫデータ記憶部１２に記録されたデータから選択された手法を用いて予測モデルのモデルパラメータを計算する（Ｓ２−４）。そして、計算されたモデルパラメータが入力された範囲に入っているか予
測モデル判定部１４で判定を行う（Ｓ２−５）。範囲に入っている場合は、抽出したデータをＯＫデータ記憶部１２にＯＫデータとして記録する（Ｓ２−６）。そして、計算されたモデルパラメータを予測モデル記憶部１５に記録して（Ｓ２−７）、データ抽出部１１に戻る。
【００２４】
範囲に入っていない場合は、現在抽出しているデータが１個か判定し（Ｓ２−８）、１個の時はそのデータをＮＧデータとしてＮＧデータ記憶部１３に記録してデータ抽出部１１に戻る（Ｓ２−９）。そうでない時は、何もせずにデータ抽出部１１に戻る。これらの操作をデータが抽出できなくなるまで繰り返す（Ｓ２−３）。なお、Ｓ２−３で抽出データがなくなるまでではなく、一定数以下になった場合には抽出を打ち切るようにしてもよい。
【００２５】
ひとつの手法についてモデルパラメータを決定した後、まだ用意された手法が残っていれば（Ｓ２−１０）、ＯＫデータ記憶部１２とＮＧデータ記憶部１３の内容をリセットして（Ｓ−１１）、手法の選択に戻る。このようにして、用意された手法すべてについてモデルパラメータを決定する。
以上述べた転炉モデル生成部７による処理（転炉モデル生成ステップ）によれば、式(１)で示される予測モデルのパラメータａ１〜ｎ,bに関し、複数セットのモデルパラメータが得られるようになる。
【００２６】
その後、転炉モデル検証部８では、まず、転炉モデル生成部７で得られた複数セットのモデルパラメータの１つ、言い換えれば、複数の予測モデルから１つの予測モデルを選び出す（Ｓ３−１）。その後、選び出された予測モデルを用いて、操業実績記憶部１６に記録された過去の操業条件でシミュレーションを行い、副原料の投入量を計算する（Ｓ３−２）。このシミュレーションは、実操業での副原料投入量を計算している副原料投入量計算装置やプロセスコンピュータ等と同等の機能を有するシミュレーション計算部１７で行う。
【００２７】
その後、シミュレーションで計算された投入量と操業実績記憶部１６に記録された実績の投入量の偏差を評価関数として予測モデル評価部１８で計算し、計算結果をモデル評価記憶部２０に記憶する（Ｓ３−３）。なお、Ｓ３−３で評価関数を計算する時に、実績投入量の代わりに望ましいと考えられる値に修正した投入量を使用してもよい。
転炉モデル生成部７で得られた全ての予測モデルに対して同様の操作を繰り返し（Ｓ３−４）、その中から最適予測モデル決定部１９で評価関数が最小となる予測モデルを決定する（Ｓ３−５）。
【００２８】
以上述べた転炉モデル検証部８による処理（転炉モデル検証ステップ）よれば、評価関数が最小となる予測モデルを決定する（モデルのパラメータａ１〜ｎ,ｂ）が決定される。
転炉モデル出力部９では、出力部９に転炉モデル検証部８で得られた最適な予測モデルを出力する（Ｓ４−１、出力ステップ）。なお、Ｓ３−５で最適予測モデルを決定せずに、Ｓ４−１で全ての予測モデルのシミュレーションおよび評価結果を図表等で表示して、モデルの決定はオペレータが行うようにしてもよい。
【００２９】
以上述べた転炉２の予測モデルを推定する推定装置１および推定方法を用いることで、転炉モデルの生成条件を入力することによって、これまでの経験に基づく物理学および冶金学的な法則を予測モデルに取り込むことができ、少数のデータから推定した場合にも精度の高い予測モデルを生成できる。また、生成条件に合致しないデータは誤差の大きいデータとして除外することができる。
【００３０】
さらに得られた予測モデルによるシミュレーション結果と実績の操業結果を比較することで、モデル推定に必要なデータが計測されなかった操業条件においても、最適な投入量が求められる予測モデルの選択を行うことができる。
なお、予測モデルを推定に関し、シミュレーション結果と操業結果が一致するようなモデル推定方法も考えられるが、操業実績は必ずしも最適な操業ではないため、この方法では最適な操業条件を決めるためのモデルの推定にはつながらない。本発明のように転炉モデル生成ステップと転炉モデル検証ステップを組み合わせることで、現在の操業に近いよ
り最適な転炉モデルの推定→より最適な副原料投入量計算→操業改善による副原料投入量の最適化→より最適な転炉モデルの推定という改善のループが生まれる効果が期待できる。本実施形態では、シミュレーションで得られた投入量と実績の投入量との距離を評価関数とすることで、求められた転炉モデルを使うと現在の操業に近い副原料投入量が計算されるため、モデル変更時に容易に操業者に受け入れられることが期待できる。
【００３１】
ところで、本発明は上記各実施形態に限定されるものではなく、発明の本質を変更しない範囲で各部材の形状、構造、材質、組み合わせなどを適宜変更可能である。また、今回開示された実施形態において、明示的に開示されていない事項、例えば、運転条件や操業条件、各種パラメータ、構成物の寸法、重量、体積などは、当業者が通常実施する範囲を逸脱するものではなく、通常の当業者であれば、容易に想定することが可能な事項を採用している。
【００３２】
例えば、予測モデルとして、ｙ＝ａ１Ｆ１（ｘ１）＋ａ２Ｆ２（ｘ２）＋・・・＋ａｎＦｎ（ｘｎ）＋ｂで、入力されたＦ１〜Ｆｎの一部の関数だけを使った予測モデルを構築してもよい。また、予測モデルを計算するのに用いる任意の関数Ｆ１〜ｎは、例えば、Ｆ１（ｘ１，ｘ２）＝ｘ１・ｘ２のように、複数の説明変数を含んでいてもよい。
【符号の説明】
【００３３】
１    推定装置
２    転炉
３    上吹きランス
４    羽口
５    供給装置
６    入力部
７    モデル生成部
８    モデル検証部
９    出力部
１０    予測モデル計算部
１１    データ抽出部
１２    ＯＫデータ記憶部
１３    ＮＧデータ記憶部
１４    予測モデル判定部
１５    予測モデル記憶部
１６    操業実績記憶部
１７    シミュレーション計算部
１８    予測モデル評価部
１９    最適予測モデル決定部
２０    モデル評価記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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