(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の高炉の操業条件及び該操業条件で高炉の操業を行った際の通気抵抗指数に関する情報を含む実績データの各変数について、複数ステップ前の過去にまで遡ってデータを展開して１列目を出力変数かつ２列目以降を説明変数とする行列としての実績データセットを作成するデータ展開部と、
前記実績データセット内の複数の操業条件について、予測対象の操業条件に対する類似度を算出する類似度算出部と、
前記実績データセット内の操業条件に関する情報を用いて高炉の操業条件と通気抵抗指数との関係を表す通気抵抗指数の予測式を作成すると共に、前記類似度算出部によって算出された類似度を重みとする評価関数を前記予測式の予測誤差を評価する評価関数として最適化問題を解くことによって、前記予測式のパラメータを決定する予測式作成部と、
前記予測式作成部によって作成された予測式に前記予測対象の操業条件を入力することによって、前記予測対象の操業条件で高炉の操業を行った際の通気抵抗指数を予測する通気性予測部と、を備え、
前記データ展開部は、各説明変数を標準化し、当該標準化後の説明変数の実績値を表す行列の共分散行列を求め、当該共分散行列の固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出し、前記固有ベクトルを用いて前記説明変数の実績値を線形変換し、当該線形変換された説明変数を前記実績データセットの説明変数とする
ことを特徴とする高炉通気性予測装置。
【請求項２】
前記予測式作成部は、予測対象の物理的特性を制約条件に加えて前記最適化問題を解き、
前記制約条件は、前記予測対象の操業条件と前記通気抵抗指数との間の物理的特性によって予め定まる物理的な因果関係に基づく制限を前記予測対象の操業条件に設けることを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の高炉通気性予測装置。
【請求項３】
前記類似度算出部は、予測対象の操業条件に対する類似度と実績データと予測対象との時間的な類似度との積を類似度として算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の高炉通気性予測装置。
【請求項４】
前記データ展開部、前記類似度算出部、前記予測式作成部、及び前記通気性予測部が処理に用いる操業条件は主成分分析によって線形変換、次元圧縮されたものであることを特徴とする請求項１〜３のうち、いずれか１項に記載の高炉通気性予測装置。
【請求項５】
過去の高炉の操業条件及び該操業条件で高炉の操業を行った際の通気抵抗指数に関する情報を含む実績データの各変数について、複数ステップ前の過去にまで遡ってデータを展開して１列目を出力変数かつ２列目以降を説明変数とする行列としての実績データセットを作成するデータ展開ステップと、
前記実績データセット内の複数の操業条件について、予測対象の操業条件に対する類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記実績データセット内の操業条件に関する情報を用いて高炉の操業条件と通気抵抗指数との関係を表す通気抵抗指数の予測式を作成すると共に、前記類似度算出ステップにおいて算出された類似度を重みとする評価関数を前記予測式の予測誤差を評価する評価関数として最適化問題を解くことによって、前記予測式のパラメータを決定する予測式作成ステップと、
前記予測式作成ステップにおいて作成された予測式に前記予測対象の操業条件を入力することによって、前記予測対象の操業条件で高炉の操業を行った際の通気抵抗指数を予測する炉通気性予測ステップと、を含み、
前記データ展開ステップは、
各説明変数を標準化するステップと、
前記標準化後の説明変数の実績値を表す行列の共分散行列を求めるステップと、
前記共分散行列の固有値とそれに対応する固有ベクトルを算出するステップと、
前記固有ベクトルを用いて前記説明変数の実績値を線形変換するステップと、
前記線形変換された説明変数を前記実績データセットの説明変数とするステップとを含む
ことを特徴とする高炉通気性予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高炉操業の安定維持管理のために高炉の通気性を予測する高炉通気性予測装置及び高炉通気性予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の高炉操業は、原燃料コストの合理化を追求すべく、微粉炭吹き込み等の実施等を含め、厳しい条件下で行われている。このような状況下では、とりわけ日々の高炉操業の安定維持管理、特に通気性の安定維持管理が重要である。従って、高炉の安定操業を確保するためには、通気性予測技術の確立が重要である。高炉の通気性は高炉内での通気抵抗を指数化した指標、すなわち、通気抵抗指数（ΔＰ／Ｖ）により評価される。この通気抵抗指数ΔＰ／Ｖは下記式（１）により計算される。ここで、ＢＰは送風圧力［Ｐａ］であり、ＴＰは炉頂圧力［Ｐａ］であり、ＢＧＶはボッシュガス量［ｍ３（標準状態）／ｍｉｎ］である。これらの値は、高炉に設置されたセンサにより計測される。
【０００３】
【数１】
0006003909.tif 000002
【０００４】
高炉の通気抵抗指数を安定化させることは、生産性の向上や燃料原単位の低減等の点からも操業上重要である。高炉の通気性予測は、これまで以下のような方法によって行われてきた。
【０００５】
すなわち、特許文献１には、衝撃試験に付した後のコークスを目開き径の異なる２種類の篩のそれぞれにて分別し、各篩の通過質量割合を基に定められた式から計算した指数により、高炉内の通気性を予測する方法が記載されている。また、特許文献２記載の方法では、操業中高炉の炉下部での送風圧力の仮想低下量を用いて炉下部の充填物粒子径を推定する。また、特許文献２記載の方法は、この仮想低下量と予め求められた高炉の安定操業中の炉下部での送風圧力の仮想低下量とを用いて、そのときの炉下部の充填物粒子径を推定する。そして、特許文献２記載の方法は、操業中高炉の上記充填物粒子径と、安定操業中の上記充填物粒子径との比を、高炉の操業安定性の指標として用いる。この特許文献２記載の方法では、さらに、羽口の上方で朝顔部に属する２点以上の炉内壁近傍の圧力を用いて求めた羽口軸上の仮想の送風圧力Ｐｂ’と、上記２点以上の圧力の内最も高い位置の圧力測定値Ｐｍｉｎとの圧力差を仮想低下量としている。特許文献２記載の方法は、この仮想低下量から、Ｅｒｇｕｎの式を用いて炉下部の平均的充填粒子径を求めている。また、特許文献３には、実機操業諸元から求められた重回帰式より、羽口から炉頂部までの通気抵抗を推定する方法が記載されている。この特許文献３記載の方法では、出銑量、ボッシュガス量、ダスト量、Ｏ／Ｃ（鉱石原料とコークスとの存在比）、ＣＲ（コークス比）、ＰＣＲ（微粉炭比）、及び装入原料性状のうち、少なくとも一つの因子に基づいて、羽口から炉頂部までの通気抵抗を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−２５４０８１号公報
【特許文献２】特開２００３−３０６７０８号公報
【特許文献３】特開２０１２−８７３７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１，２記載の方法によれば、高炉内の現象を模倣した予測モデルを構築する必要があるが、高炉内の現象をすべて精緻にモデル化することは極めて困難であるため、十分に高い精度の予測モデルを構築することができない。また、特許文献３記載の方法によれば、各操業条件と通気抵抗指数との関係は非常に複雑で非線形であるので、簡易な線形回帰式では十分に高い精度の予測モデルを構築することができない。そのため、従来の高炉通気性予測方法によれば、高炉の通気抵抗指数を精度高く予測することが困難であった。
【０００８】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、高炉の通気抵抗指数を精度高く予測可能な高炉通気性予測装置及び高炉通気性予測方法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】
【０００９】
上記した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る高炉通気性予測装置は、過去の高炉の操業条件及び該操業条件で高炉の操業を行った際の通気抵抗指数に関する情報を含む実績データの各変数について、複数ステップ前の過去にまで遡ってデータを展開して実績データセットを作成するデータ展開部と、前記実績データセット内の複数の操業条件について、予測対象の操業条件に対する類似度を算出する類似度算出部と、前記実績データセット内の操業条件に関する情報を用いて高炉の操業条件と通気抵抗指数との関係を表す通気抵抗指数の予測式を作成すると共に、前記類似度算出部によって算出された類似度を重みとする評価関数を前記予測式の予測誤差を評価する評価関数として最適化問題を解くことによって、前記予測式のパラメータを決定する予測式作成部と、前記予測式作成部によって作成された予測式に前記予測対象の操業条件を入力することによって、前記予測対象の操業条件で高炉の操業を行った際の通気抵抗指数を予測する通気性予測部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る高炉通気性予測装置は、上記発明において、前記予測式作成部は、予測対象の物理的特性を制約対象として前記最適化問題を解くことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る高炉通気性予測装置は、上記発明において、前記類似度算出部は、予測対象の操業条件に対する類似度と実績データと予測対象との時間的な類似度との積を類似度として算出することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る高炉通気性予測装置は、上記発明において、前記データ展開部、前記類似度算出部、前記予測式作成部、及び前記通気性予測部が処理に用いる操業条件は主成分分析によって線形変換、次元圧縮されたものであることを特徴とする。
【００１３】
上記した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る高炉通気性予測方法は、過去の高炉の操業条件及び該操業条件で高炉の操業を行った際の通気抵抗指数に関する情報を含む実績データの各変数について、複数ステップ前の過去にまで遡ってデータを展開して実績データセットを作成するデータ展開ステップと、前記実績データセット内の複数の操業条件について、予測対象の操業条件に対する類似度を算出する類似度算出ステップと、前記実績データセット内の操業条件に関する情報を用いて高炉の操業条件と通気抵抗指数との関係を表す通気抵抗指数の予測式を作成すると共に、前記類似度算出ステップにおいて算出された類似度を重みとする評価関数を前記予測式の予測誤差を評価する評価関数として最適化問題を解くことによって、前記予測式のパラメータを決定する予測式作成ステップと、前記予測式作成ステップにおいて作成された予測式に前記予測対象の操業条件を入力することによって、前記予測対象の操業条件で高炉の操業を行った際の通気抵抗指数を予測する通気性予測ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る高炉通気性予測装置及び高炉通気性予測方法によれば、高炉の通気抵抗指数を精度高く予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の一実施形態である高炉通気性予測システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示す実績データベースに格納されている実績データの一例を示す図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態である実績データベース展開処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の一実施形態である高炉通気性予測処理の流れを示すフローチャートである。
【図５Ａ】図５Ａは、通気抵抗指数の実績値と従来の高炉通気性予測方法を用いて予測された通気抵抗指数の予測値との関係を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、通気抵抗指数の実績値と本願発明の高炉通気性予測方法を用いて予測された通気抵抗指数の予測値との関係を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、通気抵抗指数の実績値と従来の高炉通気性予測方法を用いて予測された通気抵抗指数の予測値との関係を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、通気抵抗指数の実績値と本願発明の高炉通気性予測方法を用いて予測された通気抵抗指数の予測値との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である高炉通気性予測システムの構成及びその動作について説明する。
【００１７】
〔高炉通気性予測システムの構成〕
始めに、図１，図２を参照して、本発明の一実施形態である高炉通気性予測システムの構成について説明する。図１は、本発明の一実施形態である高炉通気性予測システムの構成を示すブロック図である。図２は、図１に示す実績データベースに格納されている実績データの一例を示す図である。
【００１８】
図１に示すように、本発明の一実施形態である高炉通気性予測システム１は、入力装置２、出力装置３、実績データベース４、及び高炉通気性予測装置５を主な構成要素として備えている。入力装置２は、キーボード、マウスポインタ、テンキー等の情報入力装置によって構成され、オペレータが各種情報を高炉通気性予測装置５に入力する際に操作される。出力装置３は、表示装置や印刷装置等の情報出力装置によって構成され、高炉通気性予測装置５の各種処理情報を出力する。
【００１９】
図２に示すように、実績データベース４は、数分から数十分の一定周期で高炉プロセスにおける通気抵抗指数、並びに高炉における送風温度、送風湿分、微粉炭吹込量、及び酸素富化量等の操業条件実績データを格納する。具体的には、実績データベース４は、数分から数十分の一定周期で出力変数の実績値ｙｎ（但し、ｎ＝１，２，…，Ｎ）と以下の数式（２）で表される入力変数の実績値とを格納する。
【００２０】
【数２】
0006003909.tif 000003
【００２１】
なお、本実施形態においては、出力変数は通気抵抗指数であり、入力変数は通気抵抗指数と物理的な因果関係がある高炉プロセスの操作変数である送風温度、送風湿分、微粉炭吹込量、及び酸素富化量等の操業条件である。また、実績データベース４は、最新の実績データに基づいて高炉通気性の予測モデルを構築できるように、先入れ先出し法等の方法によって古い実績データが除去されるように構成されている。
【００２２】
図１に戻る。高炉通気性予測装置５は、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって構成され、ＣＰＵ１０、ＲＡＭ１１、及びＲＯＭ１２を主な構成要素として備えている。ＣＰＵ１０は、高炉通気性予測装置５全体の動作を制御する。ＣＰＵ１０は、ＲＯＭ１２内に予め格納されている高炉通気性予測プログラム１２ａを実行することによってデータ展開部１０ａ、類似度算出部１０ｂ、予測式作成部１０ｃ、及び通気性予測部１０ｄとして機能する。これら各部の機能については後述する。
【００２３】
このような構成を有する高炉通気性予測システム１では、高炉通気性予測装置５が以下に示す実績データベース展開処理及び高炉通気性予測処理を実行することによって、高炉内の通気抵抗指数を予測する。以下、図３及び図４に示すフローチャートを参照して、実績データベース展開処理及び高炉通気性予測処理を実行する際の高炉通気性予測装置５の動作について説明する。
【００２４】
〔実績データベース展開処理〕
始めに、図３に示すフローチャートを参照して、実績データベース展開処理を実行する際の高炉通気性予測装置５の動作について説明する。
【００２５】
図３は、本発明の一実施形態である実績データベース展開処理の流れを示すフローチャートである。図３に示すフローチャートは、外部の計算機が一定周期で収集している高炉プロセスにおける通気抵抗指数、並びに高炉における送風温度、送風湿分、微粉炭吹込量、及び酸素富化量等の操業条件実績データが実績データベース４に格納され、先入れ先出し法等の方法によって実績データベース４の内容が更新されたタイミングで開始となり、実績データベース展開処理はステップＳ１の処理に進む。
【００２６】
ステップＳ１の処理では、データ展開部１０ａが、実績データベース４に格納されている出力変数（通気抵抗指数）及び入力変数（送風温度、送風湿分、微粉炭吹込量、及び酸素富化量等の操業条件）の過去の実績データを通気性予測に利用可能な形に展開する。具体的には、過去の実績データは、以下の数式（３）に示すように、Ｎ行（Ｌ＋１）列の行列として実績データベース４内に格納されている。
【００２７】
【数３】
0006003909.tif 000004
【００２８】
そこで、始めに、データ展開部１０ａは、実績データベース４に格納されている各変数について、（Ｋ−１）ステップ前までの過去の実績データを横に並べて展開し、以下の数式（４）に示すようなＮ行Ｋ（Ｌ＋１）列の行列を生成する。なお、数式（４）に示す行列の１列目は出力変数ｙｎ（但し、ｎ＝１，２，…，Ｎ）である。
【００２９】
【数４】
0006003909.tif 000005
【００３０】
次に、データ展開部１０ａは、数式（４）に示す行列の２列目以降を説明変数とし、以下の数式（５）に示すように説明変数の記号を付け替える。以後、数式（５）に示す行列を展開後実績データセットと表記する。
【００３１】
【数５】
0006003909.tif 000006
【００３２】
なお、展開後実績データセットの２列目以降の説明変数の部分は、予め主成分分析により線形変換、次元圧縮されたものであってもよい。具体的には、説明変数の実績値が以下の数式（６）のように表される時、始めに、データ展開部１０ａは、以下に示す数式（７）を利用して、平均値が０、標準偏差が１になるように各説明変数を標準化する。
【００３３】
【数６】
0006003909.tif 000007
【００３４】
【数７】
0006003909.tif 000008
【００３５】
標準化後の説明変数の実績値を以下に示す数式（８）又は（９）のように表す。次に、データ展開部１０ａは、以下に示す数式（１０）によって定義される行列Ｚの共分散行列Ｖを求め、共分散行列Ｖの固有値とそれに対応する固有ベクトルとを算出する。共分散行列Ｖには、非負の固有値が複数あり、それらに対応する固有ベクトルも複数存在する。
【００３６】
【数８】
0006003909.tif 000009
【００３７】
【数９】
0006003909.tif 000010
【００３８】
【数１０】
0006003909.tif 000011
【００３９】
次に、データ展開部１０ａは、固有ベクトルを対応する固有値が大きい順に並べ替える。固有ベクトルを対応する固有値の大きい順からＭ個取り出したものを行列Ｐ＝［ｗ１，ｗ２，…，ｗＭｎ］Ｔ（但し、ＭはＫ（Ｌ＋１）−１以下の自然数である）と表す。行列Ｐはローディング行列と呼ばれる。データ展開部１０ａは、ローディング行列Ｐを用いて説明変数の実績値ｚを以下に示す数式（１１）のように線形変換したものを展開後実績データセットの説明変数として用いるようにする。以後、使用する展開後実績データセットを以下に示す数式（１２）のように表すこととする。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、実績データベース展開処理は終了する。
【００４０】
【数１１】
0006003909.tif 000012
【００４１】
【数１２】
0006003909.tif 000013
【００４２】
〔高炉通気性予測処理〕
次に、図４に示すフローチャートを参照して、高炉通気性予測処理を実行する際の高炉通気性予測装置５の動作について説明する。
【００４３】
図４は、本発明の一実施形態である高炉通気性予測処理の流れを示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、入力装置２に対して以下の数式（１３）に示す予測対象の操業条件のデータが入力されたタイミングで開始となり、高炉通気性予測処理はステップＳ１１の処理に進む。
【００４４】
【数１３】
0006003909.tif 000014
【００４５】
ステップＳ１１の処理では、データ展開部１０ａが、入力装置２から入力された予測対象の操業条件のデータを実績データベース展開処理と同様に変数変換する。具体的には、まずデータ展開部１０ａは、操業条件の各入力変数について、（Ｋ−１）ステップ前までの過去の実績データを並べて展開し、以下の数式（１４）に示すようなＫ（Ｌ＋１）−１個の要素をもつベクトルを生成する。
【００４６】
【数１４】
0006003909.tif 000015
【００４７】
以下、数式（１４）に示すベクトルの変数の記号を以下に示す数式（１５）のように付け替える。
【００４８】
【数１５】
0006003909.tif 000016
【００４９】
次に、データ展開部１０ａは、以下に示す数式（１６）を用いて数式（１５）に示すベクトルの各変数を標準化し、以下の数式（１７）に示す標準化後の予測対象の説明変数を生成する。そして最後に、データ展開部１０ａは、ローディング行列Ｐを用いて以下の数式（１８）に示すように予測対象の説明変数を線形変換し、これを要求点（予測対象の説明変数値）として用いる。これにより、ステップＳ１１の処理は完了し、高炉通気性予測処理はステップＳ１２の処理に進む。
【００５０】
【数１６】
0006003909.tif 000017
【００５１】
【数１７】
0006003909.tif 000018
【００５２】
【数１８】
0006003909.tif 000019
【００５３】
ステップＳ１２の処理では、類似度算出部１０ｂが、予測対象の説明変数値と展開後実績データセットに格納されている過去の説明変数値との類似度を算出する。具体的には、始めに、類似度算出部１０ｂは、数式（１８）に示す要求点及び展開後実績データセットの各説明変数値ｘｎ＝［ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，…，ｘＭｎ］Ｔについて、以下の数式（１９）に示す要求点からの距離Γｎを算出する。なお、数式（１９）中のパラメータλｍは，送風流量と送風湿分のように異なる尺度で測定される入力変数をスケーリングするための重み係数である。
【００５４】
【数１９】
0006003909.tif 000020
【００５５】
そして、類似度算出部１０ｂは、展開後実績データセットの各説明変数値ｘｎ＝［ｘ１ｎ，ｘ２ｎ，…，ｘＭｎ］Ｔについて、以下の数式（２０）を用いて要求点から数式（１９）によって算出される距離Γｎの位置にある点の類似度Ｗｎを算出する。ここで、数式（２０）中のパラメータσΓは距離Γｎの標準偏差、パラメータｐは調整パラメータを示す。
【００５６】
【数２０】
0006003909.tif 000021
【００５７】
なお、類似度Ｗｎは、以下の数式（２１）に示すように、予測対象の説明変数に対する類似度と展開後実績データセットに格納されている複数の実績データと予測対象の説明変数との時間的な類似度との積であってもよい。ここで、数式（２１）中、パラメータλは、忘却要素であり、０より大きく１より小さい値の調整パラメータである。忘却要素λを入れることにより、新しい実績データの類似度が大きくなり、古い実績データの類似度が小さくなる。これにより、ステップＳ１２の処理は完了し、高炉通気性予測処理はステップＳ１３の処理に進む。
【００５８】
【数２１】
0006003909.tif 000022
【００５９】
ステップＳ１３の処理では、予測式作成部１０ｃが、展開後実績データセットに格納されているＮ個の実績データ（説明変数の実績値ｘｎ）とその要求点との類似度Ｗｎとを用いて、要求点に類似する過去の実績データを重視した局所的な予測モデルを作成する。具体的には、予測式作成部１０ｃは、以下に示す数式（２２）によって表される予測モデルを作成する。
【００６０】
【数２２】
0006003909.tif 000023
【００６１】
ここで、数式（２２）中、θ＝［ｂ，ａ１，ａ２，…，ａＭ］Ｔはモデルパラメータである。モデルパラメータθは、以下に示す数式（２３）によって計算される、類似度Ｗｎを重みとする実測値と予測値との誤差の重み付き二乗和である評価関数Ｊの値を最も小さくする最適化問題を解くことによって算出することができる。
【００６２】
【数２３】
0006003909.tif 000024
【００６３】
ここで、ｙｎ（但し、ｎ＝１，２，…，Ｎ）は、ｎ番目の実績データに対応する出力変数の値であり、ｄｉａｇ（ｓ）は、ベクトルｓの要素を主対角要素とする対角行列を示す。予測値と実測値との誤差の重み付き二乗和を最小化するモデルパラメータを計算することによって、類似度が高い、すなわち要求点に近い実績データをより良くフィッティングする局所的な予測モデルを作成することができる。
【００６４】
なお、最適化問題を解く際、以下に示すような制約条件を与えて最適化問題を解いてもよい。具体的には、制約条件として、モデルパラメータθの中の入力変数の偏回帰係数φ＝［ａ１，ａ２，…，ａＭ］Ｔの範囲に対して以下に示す数式（２４）により表される制限を設けるようにしてもよい。ここで、下付のバーは下限値を表し、上付のバーは上限値を表している。
【００６５】
【数２４】
0006003909.tif 000025
【００６６】
下限値及び上限値には、入出力変数間の物理的先見情報を与えるものとする。具体的には、入力変数の一つである送風温度が上昇すれば出力変数である通気抵抗指数は下がる。従って、送風温度に対応するモデルパラメータについては、下限値及び上限値をそれぞれ−∞，０にする。また、入力変数の一つである送風湿分が上昇すれば通気抵抗指数は上がる。従って、送風湿分に対応するモデルパラメータについては、下限値及び上限値をそれぞれ０，∞とする。このように、物理モデルから得られる先見情報に関する制約条件を加えることによって、要求点に近い実績データをより良くフィッティングし、且つ、予測対象の物理特性に合った偏回帰係数を持ち合わせた局所的な予測モデルを作成することができる。これにより、ステップＳ１３の処理は完了し、高炉通気性予測処理はステップＳ１４の処理に進む。
【００６７】
ステップＳ１４の処理では、通気性予測部１０ｄが、ステップＳ１３の処理によって作成された予測モデルに要求点の説明変数値を代入することによって高炉の通気性の予測値を算出する。これにより、ステップＳ１４の処理は完了し、一連の高炉通気性予測処理は終了する。
【００６８】
〔実験例〕
本願発明の高炉通気性予測方法と従来の高炉通気性予測方法とを用いて、ある高炉プロセスを対象に通気抵抗指数を予測した実験結果について説明する。ここで、従来の高炉通気性予測方法とは、特許文献３記載の方法のように、簡易な線形回帰式によって通気性を予測する方法である。なお、本実験では、送風温度、送風湿分、微粉炭吹込量、及び酸素富化量等の操業条件を入力変数とし、高炉内の通気抵抗指数ΔＰ／Ｖを出力変数とした。
【００６９】
本願発明の高炉通気性予測方法において用いるパラメータは次の通りである。入力変数の個数Ｌは５００、実績データベースに格納するサンプル数Ｎは８００００、データ展開する個数Ｋは２０、主成分分析により次元圧縮した説明変数の数Ｍは７１とした。時間における類似度を計算するための忘却要素の値は０．９９９とした。また、実績データベースへ格納する実績データは３０分の一定周期で収集した。
【００７０】
図５Ａ，５Ｂはそれぞれ、通気抵抗指数の実績値と従来の高炉通気性予測方法及び本願発明の高炉通気性予測方法を用いて予測された通気抵抗指数の予測値との関係を示す図である。図５Ａに示すように，従来の高炉通気性予測方法を用いて予測された通気抵抗指数ΔＰ／Ｖの予測誤差のＲＭＳＥ（Root  Mean  Square  Error：根平均二乗誤差）は０．６３７であった。これに対して、図５Ｂに示すように、本願発明の高炉通気性予測方法を用いて予測された通気抵抗指数の予測誤差のＲＭＳＥは０．４１２であった。また、図６Ａ，６Ｂはそれぞれ、通気抵抗指数の実績値と従来の高炉通気性予測方法及び本願発明の高炉通気性予測方法を用いて予測された通気抵抗指数の予測値との関係を示す図である。図６Ｂに示すように、本願発明の高炉通気性予測方法による実測値と予測値とは、図６Ａに示す従来の高炉通気性予測方法による実績値および予測値と比較して、より一致していることが確認された。このことから、本願発明の高炉通気性予測方法によれば、通気抵抗指数を精度高く予測できることが明らかになった。
【００７１】
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である高炉通気性予測システム１によれば、データ展開部１０ａが、実績データベース４内に格納されている実績データの各変数について、複数ステップ前の過去にまで遡ってデータを展開して実績データセットを作成する。また、類似度算出部１０ｂが、実績データセット内に格納されている複数の操業条件について、予測対象の操業条件に対する類似度を算出し、予測式作成部１０ｃが、実績データセット内に格納されている操業条件に関する情報を用いて、操業条件と通気抵抗指数との関係を表す予測モデルを作成すると共に、類似度算出部１０ｂによって算出された類似度を重みとする評価関数を予測モデルの予測誤差を評価する評価関数として最適化問題を解くことによって、予測モデルのパラメータを決定する。そして、通気性予測部１０ｄが、予測式作成部１０ｃによって作成された予測式に予測対象の操業条件を入力することによって、予測対象の操業条件で高炉の操業を行った場合における通気抵抗指数を予測する。このような構成によれば、実績データベース４内に格納されている実績データに基づいて予測モデルの調整を自動的に行うことができるので、高炉の通気抵抗指数を精度高く予測することができる。
【００７２】
また、本発明の一実施形態である高炉通気性予測システム１によれば、予測式作成部１０ｃが、予測対象の物理的特性を制約条件として最適化問題を解くので、物理現象に反する予測モデルが作成されることを抑制し、通気抵抗指数の予測精度をさらに向上させることができる。
【００７３】
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが，本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００７４】
１  高炉通気性予測システム
２  入力装置
３  出力装置
４  実績データベース
５  高炉通気性予測装置
１０  ＣＰＵ
１０ａ  データ展開部
１０ｂ  類似度算出部
１０ｃ  予測式作成部
１０ｄ  通気性予測部
１１  ＲＡＭ
１２  ＲＯＭ
１２ａ  高炉通気性予測プログラム
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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