(57)【要約】【課題】転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅを高い精度で推定し、またＴ．Ｆｅを適切に制御する。【解決手段】本発明のある観点によれば、転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅ推定方法であって、転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する工程と、溶鋼温度および溶鋼炭素濃度を説明変数に含む統計モデルを用いてスラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を算出する工程とを含む、Ｔ．Ｆｅ推定方法が提供される。【選択図】図２
2019183222.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅ推定方法であって、
前記転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する工程と、
前記溶鋼温度および前記溶鋼炭素濃度を説明変数に含む統計モデルを用いて前記スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を算出する工程と
を含む、Ｔ．Ｆｅ推定方法。
【請求項２】
前記説明変数は、前記転炉への酸化鉄含有副原料の投入量をさらに含む、請求項１に記載のＴ．Ｆｅ推定方法。
【請求項３】
前記説明変数は、前チャージの吹錬処理後に前記転炉内に残されたスラグが再利用される量をさらに含む、請求項１または請求項２に記載のＴ．Ｆｅ推定方法。
【請求項４】
前記転炉の排ガス成分濃度および排ガス流量の測定値を取得する工程をさらに含み、
前記説明変数は、少なくとも前記排ガス成分濃度および前記排ガス流量に基づいて算出される、前記スラグ中にＦｅと結合して取り込まれている酸素原単位をさらに含む、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のＴ．Ｆｅ推定方法。
【請求項５】
転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅ制御方法であって、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のＴ．Ｆｅ推定方法によって得られた前記スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値と、前記スラグ中のＴ．Ｆｅの目標値とに基づいて、前記転炉への酸化鉄含有副原料の投入量を算出する工程を含む、Ｔ．Ｆｅ制御方法。
【請求項６】
前記酸化鉄含有副原料の投入量を算出する工程は、前記スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値が前記スラグ中のＴ．Ｆｅの目標値に一致するように算出される前記酸化鉄含有副原料の第１の投入量と、前記転炉内の溶鋼温度が目標値に一致するように算出される前記酸化鉄含有副原料の第２の投入量とのうち、いずれか少ない方を前記転炉への酸化鉄含有副原料の投入量とする工程を含む、請求項５に記載のＴ．Ｆｅ制御方法。
【請求項７】
前記第１の投入量が前記第２の投入量よりも少ない場合に、前記第２の投入量と前記第１の投入量との差分に基づいて、前記転炉への前記酸化鉄含有副原料以外の冷材の投入量を算出する工程をさらに含む、請求項６に記載のＴ．Ｆｅ制御方法。
【請求項８】
前記第１の投入量が前記第２の投入量よりも多い場合に、前記第１の投入量と前記第２の投入量との差分に基づいて、前記スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を前記スラグ中のＴ．Ｆｅの目標値に一致させるための操業要因の調節量を算出する工程をさらに含む、請求項６または請求項７に記載のＴ．Ｆｅ制御方法。
【請求項９】
転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する手段と、
前記溶鋼温度および前記溶鋼炭素濃度を説明変数に含む統計モデルを用いて前記転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を算出する手段と
を備える、転炉吹錬制御装置。
【請求項１０】
前記スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値と、前記スラグ中のＴ．Ｆｅの目標値とに基づいて、前記転炉への酸化鉄含有副原料の投入量を算出する手段をさらに備える、請求項９に記載の転炉吹錬制御装置。
【請求項１１】
転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する手段、ならびに
前記溶鋼温度および前記溶鋼炭素濃度を説明変数に含む統計モデルを用いて前記転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を算出する手段
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
さらに、前記スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値と、前記スラグ中のＴ．Ｆｅの目標値とに基づいて、前記転炉への酸化鉄含有副原料の投入量を算出する手段として前記コンピュータを機能させる、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する工程と、
前記転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの測定値を取得する工程と、
前記溶鋼温度および前記溶鋼炭素濃度の測定値、ならびに前記スラグ中のＴ．Ｆｅの測定値に基づいて、前記スラグ中のＴ．Ｆｅを目的変数とする統計モデルの説明変数に含まれる前記溶鋼温度および前記溶鋼炭素濃度に対応するパラメータを決定する工程と
を含む、統計モデル生成方法。
【請求項１４】
転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する手段と、
前記転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの測定値を取得する手段と、
前記溶鋼温度および前記溶鋼炭素濃度の測定値、ならびに前記スラグ中のＴ．Ｆｅの測定値に基づいて、前記スラグ中のＴ．Ｆｅを目的変数とする統計モデルの説明変数に含まれる前記溶鋼温度および前記溶鋼炭素濃度に対応するパラメータを決定する手段と
を含む、統計モデル生成装置。
【請求項１５】
転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する手段、
前記転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの測定値を取得する手段、ならびに
前記溶鋼温度および前記溶鋼炭素濃度の測定値と、前記スラグ中のＴ．Ｆｅの測定値とに基づいて、前記スラグ中のＴ．Ｆｅを目的変数とする統計モデルの説明変数に含まれる前記溶鋼温度および前記溶鋼炭素濃度に対応するパラメータを決定する手段
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｔ．Ｆｅ推定方法、Ｔ．Ｆｅ制御方法、統計モデル生成方法、転炉吹錬制御装置、統計モデル生成装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
転炉では、酸素などを吹き込むことによって、溶銑に含まれる炭素やりんなどを除去する（吹錬処理）。除去された炭素はＣＯガスとして炉外に排出され、りんは転炉内のスラグの一部となる。特許文献１および特許文献２には、スラグ中のＦｅＯなどの成分の量を推定することによって、吹錬処理終了時の溶鋼中のりん濃度を安定して低位に維持したり、りんなどを除去するために用いられる媒溶剤の使用量を低減したりする技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−６０６５９号公報
【特許文献２】特開２０１６−１８８４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方、転炉での吹錬処理において、スラグ中のＴ．Ｆｅ（全鉄分濃度）は溶鋼の歩留まりおよび品質に影響する指標である。具体的には、吹錬処理が進行して溶鋼中の炭素濃度が低下し、臨界炭素濃度を下回った吹錬処理の終盤に、スラグ中のＴ．Ｆｅは上昇する傾向にある。しかしながら、吹錬処理終了時のＴ．Ｆｅが高すぎることは、すなわち溶鋼中のＦｅがそれだけ少なく、歩留まりが低いということである。
【０００５】
その一方で、何らかの手段によってスラグ中のＴ．Ｆｅを低下させた場合、溶銑からりんを除去するための脱りん反応において反応促進剤として作用するスラグ中のＦｅＯが減少することになるため、溶銑からりんが十分に除去されない（脱りん不良）可能性もある。この観点から、近年では脱りん不良の防止のためにスラグ中のＴ．Ｆｅを高めに維持する操業が行われることもある。
【０００６】
とはいえ、上記の通りスラグ中のＴ．Ｆｅが高すぎると溶鋼の歩留まりが低くなるため、脱りん不良を生じない範囲で可能な限り低いＴ．Ｆｅを維持することが望ましい。また、Ｔ．Ｆｅが高すぎると溶鋼の温度が上昇し、転炉内の耐火物の損耗が大きくなるという点からも、Ｔ．Ｆｅを適切な範囲に制御することは重要である。しかしながら、上記の特許文献１および特許文献２には、特に吹錬処理の終盤において、スラグ中のＴ．Ｆｅを高い精度で推定し、かつ制御する方法については記載されていない。
【０００７】
そこで、本発明は、転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅを高い精度で推定するＴ．Ｆｅ推定方法および統計モデル生成方法、Ｔ．Ｆｅを適切に制御することを可能にするＴ．Ｆｅ制御方法、ならびにこれらの方法を実現する転炉吹錬制御装置、統計モデル生成装置、およびプログラム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】
【０００８】
本発明のある観点によれば、転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅ推定方法であって、転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する工程と、溶鋼温度および溶鋼炭素濃度を説明変数に含む統計モデルを用いてスラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を算出する工程とを含む、Ｔ．Ｆｅ推定方法が提供される。
上記の構成によれば、転炉の操業要因を説明変数とした統計モデルを用いることによって、吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅを高い精度で推定することができる。また、Ｔ．Ｆｅの推定の精度が高ければ、推定結果に基づくＴ．Ｆｅの制御も適切に実行することができる。
【０００９】
上記のＴ．Ｆｅ推定方法において、説明変数は、転炉への酸化鉄含有副原料の投入量をさらに含んでもよい。
【００１０】
上記のＴ．Ｆｅ推定方法は、転炉の排ガス成分濃度および排ガス流量の測定値を取得する工程をさらに含み、説明変数は、前チャージの吹錬処理後に転炉内に残されたスラグが再利用される量をさらに含んでもよい。
【００１１】
上記のＴ．Ｆｅ推定方法において、説明変数は、少なくとも排ガス成分濃度および排ガス流量に基づいて算出される、スラグ中にＦｅと結合して取り込まれている酸素原単位を含んでもよい。
【００１２】
本発明の別の観点によれば、転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅ制御方法であって、上記のＴ．Ｆｅ推定方法によって得られたスラグ中のＴ．Ｆｅの推定値と、スラグ中のＴ．Ｆｅの目標値とに基づいて、転炉への酸化鉄含有副原料の投入量を算出する工程を含む、Ｔ．Ｆｅ制御方法が提供される。
上記の構成によれば、統計モデルにおける知見に基づいて、酸化鉄含有副原料の投入量を用いてＴ．Ｆｅを制御することで、より効果的なＴ．Ｆｅの制御が可能になる。
【００１３】
上記のＴ．Ｆｅ制御方法において、酸化鉄含有副原料の投入量を算出する工程は、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値がスラグ中のＴ．Ｆｅの目標値に一致するように算出される酸化鉄含有副原料の第１の投入量と、転炉内の溶鋼温度が目標値に一致するように算出される酸化鉄含有副原料の第２の投入量とのうち、いずれか少ない方を転炉への酸化鉄含有副原料の投入量とする工程を含んでもよい。
【００１４】
上記のＴ．Ｆｅ制御方法は、第１の投入量が第２の投入量よりも少ない場合に、第２の投入量と第１の投入量との差分に基づいて、転炉への酸化鉄含有副原料以外の冷材の投入量を算出する工程をさらに含んでもよい。
【００１５】
上記のＴ．Ｆｅ制御方法は、第１の投入量が第２の投入量よりも多い場合に、第１の投入量と第２の投入量との差分に基づいて、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値をスラグ中のＴ．Ｆｅの目標値に一致させるための操業要因の調節量を算出する工程をさらに含んでもよい。
【００１６】
本発明のさらに別の観点によれば、転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する手段と、溶鋼温度および溶鋼炭素濃度を説明変数に含む統計モデルを用いて前記転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を算出する手段とを備える、転炉吹錬制御装置が提供される。
【００１７】
上記の転炉吹錬制御装置は、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値と、スラグ中のＴ．Ｆｅの目標値とに基づいて、転炉への酸化鉄含有副原料の投入量を算出する手段をさらに備えてもよい。
【００１８】
本発明のさらに別の観点によれば、転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する手段、ならびに溶鋼温度および溶鋼炭素濃度を説明変数に含む統計モデルを用いて転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を算出する手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。
【００１９】
上記のプログラムは、さらに、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値と、スラグ中のＴ．Ｆｅの目標値とに基づいて、転炉への酸化鉄含有副原料の投入量を算出する手段としてコンピュータを機能させてもよい。
【００２０】
本発明のさらに別の観点によれば、転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する工程と、転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの測定値を取得する工程と、溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値、ならびにスラグ中のＴ．Ｆｅの測定値に基づいて、スラグ中のＴ．Ｆｅを目的変数とする統計モデルの説明変数に含まれる溶鋼温度および溶鋼炭素濃度に対応するパラメータを決定する工程とを含む、統計モデル生成方法が提供される。
【００２１】
本発明のさらに別の観点によれば、転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する手段と、転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの測定値を取得する手段と、溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値、ならびにスラグ中のＴ．Ｆｅの測定値に基づいて、スラグ中のＴ．Ｆｅを目的変数とする統計モデルの説明変数に含まれる溶鋼温度および溶鋼炭素濃度に対応するパラメータを決定する手段とを含む、統計モデル生成装置が提供される。
【００２２】
本発明のさらに別の観点によれば、転炉内の溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を取得する手段、転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅの測定値を取得する手段、ならびに溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値と、スラグ中のＴ．Ｆｅの測定値とに基づいて、スラグ中のＴ．Ｆｅを目的変数とする統計モデルの説明変数に含まれる溶鋼温度および溶鋼炭素濃度に対応するパラメータを決定する手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２３】
以上で説明したように、本発明によれば、転炉における吹錬処理時のスラグ中のＴ．Ｆｅを高い精度で推定し、さらにＴ．Ｆｅを適切に制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態におけるＴ．Ｆｅ管理処理の例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態における統計モデルの使用、および統計モデルの説明変数の設定の効果について説明するためのグラフである。
【図４】本発明の一実施形態における統計モデルの使用、および統計モデルの説明変数の設定の効果について説明するためのグラフである。
【図５】本発明の一実施形態における統計モデルの使用、および統計モデルの説明変数の設定の効果について説明するためのグラフである。
【図６】本発明の一実施形態における統計モデルの使用、および統計モデルの説明変数の設定の効果について説明するためのグラフである。
【図７】本発明の一実施形態における統計モデルの使用、および統計モデルの説明変数の設定の効果について説明するためのグラフである。
【図８】本発明の一実施形態における統計モデルの使用、および統計モデルの説明変数の設定の効果について説明するためのグラフである。
【図９】本発明の一実施形態におけるＴ．Ｆｅの目標値の決定手法について説明するためのグラフである。
【図１０】本発明の一実施形態におけるＴ．Ｆｅの制御値決定処理の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２６】
（精錬設備の構成）
図１は、本発明の一実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図１に示されるように、精錬設備１は、転炉設備１０と、計測制御装置２０と、転炉吹錬制御装置３０とを含む。以下、各部についてさらに説明する。
【００２７】
転炉設備１０は、転炉１１と、上吹きランス１２と、煙道１３と、羽口１４と、投入装置１５とを含む。転炉設備１０では、転炉１１の炉口から挿入された上吹きランス１２が、転炉１１内の溶銑１１１に酸素ガス１２１を供給する。一次精錬の脱炭処理では、溶銑１１１内の炭素が酸素ガス１２１と反応することによってＣＯガスまたはＣＯ２ガスになり、これらのガスは煙道１３を経由して排出される。脱炭処理を経た溶銑１１１は、溶鋼１１２として次工程に送られる。また、脱炭処理では、溶銑１１１内のりんおよびケイ素も酸素ガス１２１、またはスラグ１１３に含まれる副原料と反応し、スラグ１１３中に取り込まれて安定化する。一方、羽口１４からは窒素ガスやアルゴンガスなどの底吹きガス１４１が吹き込まれて溶銑１１１を攪拌し、上記の反応を促進する。投入装置１５は、スラグ１１３を構成する生石灰、および溶鋼１１２の温度を調節するための冷材を含む副原料１５１を転炉１１内に投入する。なお、副原料１５１が粉体である場合は、上吹きランス１２を用いて酸素ガス１２１とともに吹き込むことも可能である。
【００２８】
計測制御装置２０は、転炉設備１０における精錬処理に関する各種の計測、および精錬処理の制御を実行する。具体的には、計測制御装置２０は、計測系として、サブランス２１と、排ガス分析計２２と、排ガス流量計２３とを含む。サブランス２１は、上吹きランス１２とともに転炉１１の炉口から挿入され、先端に設けられた測定装置を脱炭処理中の所定のタイミングで溶鋼１１２に浸漬させることによって、炭素濃度を含む溶鋼１１２の成分濃度（溶鋼中の炭素濃度を溶鋼炭素濃度と称する）、および溶鋼１１２の温度（溶鋼温度とも称する）などを測定する。このようなサブランス２１を用いた測定を、以下の説明ではサブランス測定ともいう。排ガス分析計２２は、煙道１３を経由して排出されるガスの成分を分析する。具体的には、排ガス分析計２２は、排ガスに含まれるＣＯ、ＣＯ２およびＯ２の濃度（各成分の濃度を排ガス成分濃度と称する）を測定する。一方、排ガス流量計２３は、煙道１３を経由して排出されるガスの流量（排ガス流量と称する）を測定する。上記のサブランス測定の結果、および排ガス分析計２２および排ガス流量計２３の測定結果は、転炉吹錬制御装置３０に送信される。
【００２９】
一方、計測制御装置２０は、制御系として、ランス駆動装置２４と、酸素供給装置２５と、底吹きガス供給装置２６と、投入制御装置２７とを含む。ランス駆動装置２４は、上吹きランス１２を上下方向に駆動する。これによって、上吹きランス１２の高さ、すなわち転炉１１内で酸素ガス１２１が供給される位置の溶銑１１１からの距離を調節することができる。酸素供給装置２５は、上吹きランス１２に酸素ガス１２１を供給する。供給される酸素ガス１２１の流量は調節可能である。底吹きガス供給装置２６は、羽口１４に底吹きガス１４１を供給する。供給される底吹きガス１４１の流量も調節可能である。投入制御装置２７は、投入装置１５による副原料１５１の投入を制御する。具体的には、投入制御装置２７は、副原料１５１の投入のタイミングおよび投入量を制御する。上記のランス駆動装置２４、酸素供給装置２５、底吹きガス供給装置２６、および投入制御装置２７の動作は、いずれも、転炉吹錬制御装置３０から受信される制御信号に従って実行される。
【００３０】
転炉吹錬制御装置３０は、通信部３１と、演算部３２と、記憶部３３と、入出力部３４とを含む。通信部３１は、計測制御装置２０の各要素と有線または無線で通信する各種の通信装置であり、計測制御装置２０において得られた測定結果を受信するとともに、計測制御装置２０に制御信号を送信する。演算部３２は、プログラムに従って各種の演算を実行する演算装置である。演算装置は、例えばＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、およびＲＯＭ（Read  Only  Memory）を含む。プログラムは、演算装置のＲＯＭ、または記憶部３３に格納される。演算部３２は、プログラムに従って動作することによって、Ｔ．Ｆｅ推定部３２１およびＴ．Ｆｅ制御部３２２として機能する。記憶部３３は、各種のデータを格納することが可能なストレージである。記憶部３３には、例えば操業要因データ３３１、目標データ３３２、およびパラメータ３３３が格納される。これらのデータは、例えば初期データとして格納されるのに加えて、演算部３２における演算の結果に従って随時更新される。入出力部３４は、ディスプレイまたはプリンタなどの出力装置と、キーボード、マウス、またはタッチパネルなどの入力装置とを含む。出力装置は、例えば、Ｔ．Ｆｅ推定部３２１によって推定されたＴ．Ｆｅなどの値を出力する。入力装置は、例えば、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２が実行する制御に関する指示入力を取得する。
【００３１】
ここで、転炉吹錬制御装置３０におけるＴ．Ｆｅの推定および制御の処理の説明に先立って、記憶部３３に格納されるデータについてより具体的に説明する。上記のように、記憶部３３には、操業要因データ３３１、目標データ３３２、およびパラメータ３３３が格納されている。操業要因データ３３１は、転炉１１の各種の操業要因に関するデータである。例えば、操業要因データ３３１は、チャージごとの初期の溶銑重量、溶銑成分（炭素、ケイ素、りん、およびマンガンなど）の濃度、溶銑温度、溶銑率などの溶銑１１１に関する情報が含まれる。ここで、溶銑１１１に関する情報は、サブランス測定の測定対象や測定タイミングなどの結果を含んでもよい。操業要因データ３３１には、副原料１５１の成分やチャージごとの投入量などの情報が含まれてもよい。さらに、操業要因データ３３１には、上吹きランス１２による酸素ガス１２１の吹き込み量の情報、および羽口１４からの底吹きガス１４１の吹き込み量の情報が含まれてもよい。一方、目標データ３３２は、脱炭処理後、およびサブランス測定時などにおける溶銑１１１（または溶鋼１１２）中の目標成分濃度、および目標温度などを含む。パラメータ３３３は、後述するＴ．Ｆｅの推定モデルのパラメータを含む。
【００３２】
（Ｔ．Ｆｅ管理処理）
図２は、本発明の一実施形態におけるＴ．Ｆｅ管理処理の例を示すフローチャートである。Ｔ．Ｆｅ管理処理は、転炉吹錬の開始タイミングで開始される。図示された例では、まず、転炉吹錬制御装置３０のＴ．Ｆｅ推定部３２１が、初期データを取得する（ステップＳ１１）。ここで、初期データは、当該チャージの初期の溶銑重量および溶銑率、後述する再利用スラグ量、ならびに記憶部３３に格納された目標データ３３２およびパラメータ３３３を含む。その後、Ｔ．Ｆｅ推定部３２１は、排ガスデータの取得（ステップＳ１２）と副原料データの取得（ステップＳ１３）を繰り返す。ここで、排ガスデータは、計測制御装置２０に含まれる排ガス分析計２２および排ガス流量計２３によって測定される排ガス成分濃度および排ガス流量の測定値を含む。副原料データは、投入制御装置２７によって投入された副原料の成分組成および投入量を含む。
【００３３】
転炉吹錬の途中で所定のタイミングでサブランス測定が実行されるまで、上記のステップＳ１２，Ｓ１３が繰り返される。サブランス測定が終了すると（ステップＳ１４）、Ｔ．Ｆｅ推定部３２１は、サブランス測定のデータを取得し（ステップＳ１５）、ステップＳ１１〜Ｓ１３およびステップＳ１５で取得されたデータを説明変数とするＴ．Ｆｅ推定処理を実行する（ステップＳ１６）。ここで、サブランス測定で取得されたデータは、溶鋼温度および溶鋼炭素濃度の測定値を含む。さらに、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２が、ステップＳ１５における推定の結果に基づいて、Ｔ．Ｆｅ制御値決定処理を実行し（ステップＳ１７）、さらに決定された制御値に従って計測制御装置２０の制御を実行する（ステップＳ１８）。なお、ステップＳ１７，Ｓ１８におけるＴ．Ｆｅ制御処理の詳細については後述する。
【００３４】
その後、吹錬処理が終了するまで（ステップＳ１９）、排ガスデータの取得（ステップＳ１２）、副原料データの取得（ステップＳ１３）、Ｔ．Ｆｅ推定処理（ステップＳ１６）、およびＴ．Ｆｅ制御処理（ステップＳ１７，Ｓ１８）が繰り返される。なお、原則、サブランス測定は１回しか行われないため、ステップＳ１４，Ｓ１５の処理は、繰り返されない。本実施形態では、このようなＴ．Ｆｅ推定処理及びＴ．Ｆｅ制御処理が、サブランス測定から吹錬処理の終了までの間に逐次実行される。
【００３５】
上記のステップＳ１６におけるＴ．Ｆｅ推定処理について、以下でさらに説明する。本実施形態では、スラグ１１３中のＴ．Ｆｅを目的変数とし、上述したような転炉１１の操業要因を説明変数とする統計モデル（重回帰モデル）を用いて、Ｔ．Ｆｅが推定される。ここで、目的変数をｋ、説明変数をＸｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）、説明変数に対応するパラメータをαｊ、定数項をα０とすると、統計モデルは、以下の式（１）で表される。また、パラメータαｊおよび定数項α０は、過去に収集した目的変数および説明変数のデータセットを多数準備しておき、公知の手法（例えば最小二乗法）を適用することにより決定することができる。目的変数および説明変数のデータセットを収集する過程では、転炉吹錬制御装置３０の通信部３１が、説明変数になる溶鋼温度および溶鋼炭素濃度などの測定値を取得するとともに、別途提供される測定装置からスラグ中のＴ．Ｆｅの測定値を取得する。また、演算部３２が、取得された測定値に基づいて各説明変数に対応するパラメータを決定する。この場合、転炉吹錬制御装置３０は、統計モデル生成装置として機能する。
【００３６】
【数１】
2019183222.tif 000003
【００３７】
統計モデルの説明変数Ｘｊには、例えば以下の表１に示すような転炉１１の操業要因が含まれる。
【００３８】
【表１】
2019183222.tif 000004
【００３９】
本実施形態では、さらに、統計モデルの説明変数Ｘｊとして、以下のような値が用いられうる。
【００４０】
・再利用スラグ量および成分
再利用スラグ量は、前チャージの吹錬処理後に転炉１１内に残されたスラグ１１３が次チャージで再利用される量を示す。また、再利用スラグ成分は、次チャージで再利用されるスラグの成分を示す。再利用スラグ量は直接的に測定することが困難であるため、カテゴリ変数として扱われる。具体的には、例えば、以下の表２に示すようなカテゴリ変数を設定し、オペレータが目視によって決定したカテゴリに対応する変数を転炉吹錬制御装置３０の入出力部３４を介して入力してもよい。再利用スラグ成分は、前チャージで排滓されたスラグの成分濃度の測定値から特定することができる。
【００４１】
【表２】
2019183222.tif 000005
【００４２】
・Ｆｅ結合酸素原単位
Ｆｅ結合酸素原単位は、スラグ１１３中にＦｅと結合して取り込まれている酸素原単位を示す。Ｆｅ結合酸素原単位は、計測制御装置２０に含まれる排ガス分析計２２によって測定されるＣＯ濃度ｈＣＯ、ＣＯ２濃度ｈＣＯ２、およびＯ２濃度ｈＯ２（いずれも％）、ならびに排ガス流量計２３によって測定される排ガス流量Ｑｔｏｔａｌ（Ｎｍ３／ｈｒ）に基づいて、以下で説明するような計算過程によって算出される。
【００４３】
まず、ｉ番目のサンプリング周期における排ガス中のＣＯ流量ＱＣＯ、ＣＯ２流量ＱＣＯ２、Ｏ２流量ＱＯ２、およびＮ２流量ＱＮ２（いずれもＮｍ３／ｈｒ）を以下の式（２）〜（５）を用いて算出する。なお、ｉｄｅｌａｙは排ガス流量Ｑｔｏｔａｌの測定から排ガス分析計２２による排ガスの成分濃度の測定までの遅延時間に対応する。
【００４４】
【数２】
2019183222.tif 000006
【００４５】
次に、ｉ番目のサンプリング周期における転炉１１内でのＣＯ発生量ｄｏｕｔＶＣＯおよびＣＯ２発生量ｄｏｕｔＶＣＯ２（いずれもＮｍ３／ｈｒ）を以下の式（６）および（７）を用いて算出する。上述のように、脱炭処理では溶銑１１１内の炭素が上吹きランス１２から吹き込まれた酸素ガス１２１と反応することによってＣＯガスまたはＣＯ２ガスになるが、ＣＯの一部は外部から煙道１３に流入した空気中のＯ２と反応してＣＯ２になる。式（６）および（７）により、転炉１１内で発生し、空気中のＯ２と反応する前のＣＯガスおよびＣＯ２ガスの量（すなわち、上吹きランス１２から吹き込まれた酸素ガス１２１とのみ反応して発生したＣＯガスおよびＣＯ２ガスの量）が算出される。
【００４６】
【数３】
2019183222.tif 000007
【００４７】
ここで、ｉ番目のサンプリング周期における転炉１１内の酸素離脱量ｄｏｕｔＶＯ２（Ｎｍ３／ｈｒ）は、式（８）に示すように、ＣＯ発生量ＶＣＯおよびＣＯ２発生量ＶＣＯ２をＯ２の量に換算することによって算出される。
【００４８】
【数４】
2019183222.tif 000008
【００４９】
一方、ｉ番目のサンプリング周期における転炉１１内の酸素供給量ｄｉｎＶＯ２（Ｎｍ３／ｈｒ）は、上吹きランス１２によって吹き込まれる酸素ガス１２１の流量ＦＯ２、および副原料１５１に含まれる酸素を酸素ガスの流量に換算したＦｓｕｂ＿Ｏ２（いずれもＮｍ３／ｈｒ）に基づいて、以下の式（９）によって算出される。
【００５０】
【数５】
2019183222.tif 000009
【００５１】
上記の式（９）で算出された酸素供給量ｄｉｎＶＯ２から、式（８）で算出された酸素離脱量ｄｏｕｔＶＯ２を差し引くことによって、式（１０）に示すようにｉ番目のサンプリング周期における残留酸素量ｄｒｅｓＶＯ２（Ｎｍ３／ｓ）が算出できる。残留酸素量ｄｒｅｓＶＯ２は、転炉１１内の溶銑１１１に供給された酸素のうち、炭素以外と反応した酸素の量とみなすことができる。溶銑１１１で、炭素以外に酸素と反応する主な成分は鉄とケイ素である。従って、式（１１）に示すように、残留酸素量ｄｒｅｓＶＯ２を積算した上で、ケイ素と反応してスラグ中にＳｉＯ２として取り込まれているＳｉ結合酸素量ＶＯ２＿ＳｉＯ２（Ｎｍ３）を差し引き、さらに溶鋼量Ｗｓｔ（ｔｏｎ）で割ることによって、Ｆｅ結合酸素原単位ＶＯ２＿ＦｅＯ（Ｎｍ３／ｔｏｎ）を算出することができる。なお、Ｓｉ結合酸素量ＶＯ２＿ＳｉＯ２は、例えば表１に示した溶銑［Ｓｉ］（％）に基づいて算出することができる。
【００５２】
【数６】
2019183222.tif 000010
【００５３】
・酸化鉄含有副原料の投入量
酸化鉄含有副原料の投入量は、投入装置１５による副原料１５１の投入量のうち、酸化鉄含有副原料、具体的には例えば鉄鉱石、塊成鉱、およびスケールなどの投入量を示す。酸化鉄含有副原料は、サブランス測定後、吹錬処理の終了前に、溶鋼温度を下げるための冷材として投入される。
【００５４】
（統計モデルおよび説明変数の効果）
図３〜図８は、本発明の一実施形態における統計モデルの使用、および統計モデルの説明変数の設定の効果について説明するためのグラフである。上述のように、本実施形態に係る転炉吹錬制御装置３０では、スラグ中のＴ．Ｆｅを推定するために、精錬設備１における各種の操業要因を説明変数Ｘｊとする統計モデル（重回帰モデル）を用いる。まず、このような統計モデルをＴ．Ｆｅの推定に使用すること自体によって、推定の精度が向上する。また、説明変数Ｘｊに特定の操業要因を含めることによって、推定の精度はさらに向上する。
【００５５】
具体的には、鉄鉱石、塊成鉱、およびスケールなどの酸化鉄含有副原料の投入量、再利用スラグ量、およびＦｅ結合酸素原単位を説明変数に含めることによっても推定の精度が向上する。図３〜図７のそれぞれに示されたケースは、上記の観点に基づき、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定に統計モデルを用いた場合と用いなかった場合、および統計モデルが特定の説明変数を含む場合と含まない場合とが比較可能なように設定されている。
【００５６】
図３には、ケース０として、統計モデルを用いずに公知の手法（酸素に関する物質収支に基づく方法）でスラグ中のＴ．Ｆｅを推定した場合のＴ．Ｆｅの推定値と実測値との関係が示されている。一方、図４には、ケース１として、統計モデルを用いてスラグ中のＴ．Ｆｅを推定した場合のＴ．Ｆｅの推定値と実測値との関係が示されている。ただし、ケース１では、酸化鉄含有副原料の投入量、再利用スラグ量、およびＦｅ結合酸素原単位をいずれも説明変数に含まない統計モデルが使用されている。図５には、ケース２として、ケース１の統計モデルの説明変数に酸化鉄含有副原料の投入量を追加した場合のＴ．Ｆｅの推定値と実測値との関係が示されている。図６には、ケース３として、ケース２の統計モデルの説明変数に再利用スラグ量を追加した場合のＴ．Ｆｅの推定値と実測値との関係が示されている。図７には、ケース４として、ケース３の統計モデルの説明変数にＦｅ結合酸素原単位を追加した場合のＴ．Ｆｅの推定値と実測値との関係が示されている。なお、図３〜図７のそれぞれに図において、Ｔ．Ｆｅの推定値および実測値は正規化されている。
【００５７】
図８には、上記のケース０〜ケース４のそれぞれにおけるＴ．Ｆｅの推定値と実測値との間の標準偏差ＳＤ（％）が示されている。図示されているように、Ｔ．Ｆｅの推定に統計モデルを用いなかったケース０に比べて統計モデルを用いたケース１では標準偏差ＳＤが小さくなっている。このことから、統計モデルが上記で例示した説明変数を含まない場合でも、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定に統計モデルを使用したことによって推定の精度が向上することがわかる。また、ケース２、ケース３、およびケース４では、それぞれ酸化鉄含有副原料の投入量、再利用スラグ量、およびＦｅ結合酸素原単位を統計モデルの説明変数に追加したことによって標準偏差ＳＤが段階的に小さくなっており、それぞれの説明変数が個別に推定の精度を向上させるのに寄与していることがわかる。
【００５８】
（Ｔ．Ｆｅの制御処理）
図９は、本発明の一実施形態におけるＴ．Ｆｅの目標値の決定手法について説明するためのグラフである。上記で図２を参照して説明したように、本実施形態では、サブランス測定後に逐次実行されるＴ．Ｆｅ推定処理（ステップＳ１６）の結果に基づいてＴ．Ｆｅ制御値決定処理（ステップＳ１７）が実行され、さらに制御値に基づいて計測制御装置２０の制御が実行される（ステップＳ１８）。ここで、ステップＳ１７，Ｓ１８のＴ．Ｆｅ制御処理は、スラグ中のＴ．Ｆｅが目標値に一致するように、計測制御装置２０の各部を制御する処理である。Ｔ．Ｆｅの目標値は、例えば、図９に示すように、溶鋼中のりん濃度（以下では［Ｐ］と示す）の目標値に応じて決定される。より具体的には、当該チャージにおける溶鋼中の［Ｐ］の目標値が予め決定されており、この［Ｐ］の目標値を実現可能な範囲で最も低いＴ．Ｆｅの値を目標値に設定する。
【００５９】
スラグ中のＴ．Ｆｅを制御するために、上吹きランス１２の高さや、上吹きランス１２によって吹き込まれる酸素ガス１２１の量、羽口１４から吹き込まれる底吹きガス１４１の量を調節するのが有効であることは既に知られている。加えて、本実施形態では、スラグ中のＴ．Ｆｅを制御するために、投入装置１５によって投入される副原料１５１のうち、鉄鉱石、塊成鉱、およびスケールなどの酸化鉄含有副原料の投入量を調節する。酸化鉄含有副原料は、上記で図５および図８に示したように、Ｔ．Ｆｅを推定するための統計モデルの説明変数に用いられると、推定の精度が向上する。統計モデルにおいて精度の向上に寄与する説明変数は、すなわち、目的変数であるスラグ中のＴ．Ｆｅの変動に大きな影響を与える操業要因であるといえる。また、上述のように、酸化鉄含有副原料はサブランス測定後に冷材として投入されるため、Ｔ．Ｆｅの推定結果に基づいて投入量を調節することが可能である。
【００６０】
ここで、酸化鉄含有副原料を用いたＴ．Ｆｅの制御処理の説明に先立って、一般的な吹錬処理における副原料の投入量の決定方法について説明する。吹錬処理における酸素ガス１２１の吹き込み量や副原料１５１の投入量は、スタティック制御とダイナミック制御の組み合わせによって決定される。スタティック制御では、吹錬処理が予定通りに進行した場合の物質（酸素）収支と熱収支を表す数式モデルを用いて、吹錬処理の開始前に、終了時の溶鋼成分濃度および溶鋼温度が目標値に一致するように酸素ガス１２１の吹き込み量や副原料１５１の投入量が決定される。一方、ダイナミック制御では、サブランス測定による吹錬中の溶鋼温度や炭素濃度の実測値に基づく再計算によって、スタティック制御によって決定された酸素ガス１２１の吹き込み量や副原料１５１の投入量が修正される。具体的には、例えば、ダイナミック制御によって目標炭素濃度を満足するための酸素ガス１２１の吹き込み量を再計算し、再計算された量の酸素ガス１２１を吹き込むと溶鋼温度が目標値を超えることが予想される場合に、溶鋼温度を目標値まで下げるために副原料１５１として冷材、すなわち酸化鉄含有副原料が投入される。
【００６１】
図１０は、本発明の一実施形態におけるＴ．Ｆｅの制御値決定処理の例を示すフローチャートである。図示された例では、まず、転炉吹錬制御装置３０のＴ．Ｆｅ制御部３２２が、ダイナミック制御によって決定される溶鋼温度制御のための鉄鉱石投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎが０よりも大きい、すなわち溶鋼温度を目標値に一致させるために冷材の投入が必要と判断されているか否かを判定する（ステップＳ２１）。なお、図示された例では、冷材の酸化鉄含有副原料として鉄鉱石が使用されている。塊成鉱やスケールなどの他の酸化鉄含有副原料が鉄鉱石とともに、または鉄鉱石の代わりに使用される場合も同様の制御が可能である。
【００６２】
上記のステップＳ２１で、投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎが０、すなわち冷材の投入が不要と判断されている場合、鉄鉱石の投入量を調節することはできないため、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は鉄鉱石投入量以外の操業要因の調節量を算出する（ステップＳ２２）。具体的には、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、吹錬終了時のＴ．Ｆｅを目標値に一致させるために、上吹きランス１２の高さ調節量や、上吹きランス１２によって吹き込まれる酸素ガス１２１の調節量、羽口１４から吹き込まれる底吹きガス１４１の調節量を算出する。これらの調節量は、例えば以下の式（１２）〜（１５）によって算出される。なお、Ｔ．Ｆｅｄｉｆｆは、Ｔ．Ｆｅの差分を示し、Ｔ．Ｆｅｃａｌｃは、吹錬終了時のＴ．Ｆｅの推定値を示し、Ｔ．Ｆｅｔａｒｇｅｔは、Ｔ．Ｆｅの目標値を示す。また、Δｌａｎｃｅは、上吹きランス１２の高さ調節量を示し、ΔＦＯ２は、酸素ガス１２１の調節量を示し、ΔＦｂｏｔｔｏｍは、底吹きガス１４１の調節量を示す。ここで、αｌａｎｃｅ、αＦＯ２、およびαＦｂｏｔｔｏｍは、それぞれの調節量とＴ．Ｆｅの変化との関係を表す係数で、予め操業実績データに基づいて設定されている。上記の式（１）の統計モデルの説明変数に上記の量が含まれる場合には、統計モデルのパラメータαｊを係数として利用してもよい。
【００６３】
【数７】
2019183222.tif 000011
【００６４】
上記の例では、上吹きランス１２の高さ調節量Δｌａｎｃｅ、酸素ガス１２１の調節量ΔＦＯ２、底吹きガス１４１の調節量ΔＦｂｏｔｔｏｍの順に制御値が算出される。式（１２）に示すＴ．Ｆｅの差分Ｔ．Ｆｅｄｉｆｆは、吹錬終了時のＴ．Ｆｅの推定値Ｔ．Ｆｅｃａｌｃから目標値Ｔ．Ｆｅｔａｒｇｅｔを引いたものである。この差分Ｔ．Ｆｅｄｉｆｆを解消すること、すなわちＴ．Ｆｅｄｉｆｆだけ超過、または不足しているＴ．Ｆｅを目標値Ｔ．Ｆｅｔａｒｇｅｔに一致させることが、上吹きランス１２の高さ調節量Δｌａｎｃｅだけで可能な場合には、式（１３）に示すように上吹きランス１２の高さ調節量Δｌａｎｃｅだけが決定される。一方、上吹きランス１２の高さ調節量を最大値Δｌａｎｃｅｍａｘに設定しても差分Ｔ．Ｆｅｄｉｆｆが解消されない場合には、式（１４）に示すように最大値Δｌａｎｃｅｍａｘを設定した上で酸素ガス１２１の調節量ΔＦＯ２が算出される。以下、同様に、酸素ガス１２１の調節量を最大値ΔＦＯ２ｍａｘに設定しても差分Ｔ．Ｆｅｄｉｆｆが解消されない場合には、式（１５）に示すように底吹きガス１４１の調節量ΔＦｂｏｔｔｏｍが算出される。
【００６５】
一方、ステップＳ２１で投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎが０よりも大きい、すなわち溶鋼温度を目標値に一致させるために冷材の投入が必要と判断されている場合、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、Ｔ．Ｆｅ制御のための鉄鉱石投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅを算出する（ステップＳ２３）。例えば、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、Ｔ．Ｆｅ推定部３２１がＴ．Ｆｅを推定するのに使用した統計モデルにおいて鉄鉱石投入量の説明変数を変化させることによって、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値が目標値に一致するような投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅを算出する。より具体的には、投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅは、式（１２）で算出されたＴ．Ｆｅの差分Ｔ．Ｆｅｄｉｆｆを用いて、以下の式（１６）によって算出される。なお、αＦｅＯｒｅは、鉄鉱石投入量とＴ．Ｆｅの変化との関係を表す係数で、予め操業実績データに基づいて設定されている。鉄鉱石投入量が統計モデルの説明変数に含まれる場合、パラメータαｊを係数として利用してもよい。
【００６６】
【数８】
2019183222.tif 000012
【００６７】
次に、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、ステップＳ２３で算出されたＴ．Ｆｅ制御のための鉄鉱石投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅが、溶鋼温度制御のための鉄鉱石投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎよりも少ないか、多いかを判定する（ステップＳ２４）。ここで、投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎは、転炉１１内の溶鋼温度が目標値に一致するように算出されている。転炉１１に投入された鉄鉱石は、Ｔ．Ｆｅを低下させると同時に溶鋼温度も低下させるため、転炉１１への鉄鉱石投入量ＷＦｅＯｒｅは、上記の投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎおよび投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅのいずれをも超えないように設定することが望ましい。そこで、以下で説明するように、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅおよび投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎのうち、いずれか少ない方（等しい場合はどちらでもよい）を転炉１１への鉄鉱石投入量ＷＦｅＯｒｅに設定する。
【００６８】
具体的には、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、ステップＳ２４で投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅが投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎよりも少ない場合、投入装置１５による転炉１１への鉄鉱石投入量ＷＦｅＯｒｅに投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅを設定する（ステップＳ２５）。これによって、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値は、目標値に一致する。その一方で、この場合、吹錬終了までの間における鉄鉱石の投入量が、冷材として必要と判断されている投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎよりも少なくなるため、吹錬終了時の溶鋼温度が目標値を超えることが予想される。そこで、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、鉄鉱石などの酸化鉄含有副原料以外の代替冷材の転炉１１への投入量Ｗａｌｔを算出する（ステップＳ２６）。代替冷材は、例えば石灰石であり、溶鋼温度を下げる作用を有する一方で、酸化鉄を含有しないためスラグ中のＴ．Ｆｅには影響を及ぼさない。代替冷材の投入量Ｗａｌｔは、例えば以下の式（１７）によって算出される。ここで、ηＦｅＯｒｅおよびηａｌｔは、それぞれ鉄鉱石および代替冷材の冷却効率である。
【００６９】
【数９】
2019183222.tif 000013
【００７０】
一方、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、ステップＳ２４で投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅが投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎよりも多い場合、投入装置１５による鉄鉱石投入量ＷＦｅＯｒｅに溶鋼温度制御のための投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎを設定する（ステップＳ２７）。これによって、吹錬終了時の溶鋼温度が目標値に一致する。その一方で、鉄鉱石の投入量が、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を目標値に一致させる投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅよりも少なくなるため、吹錬終了時のスラグ中のＴ．Ｆｅは目標値を超えることが予想される。そこで、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、ステップＳ２２と同様に、鉄鉱石投入量以外の操業要因の調節量を算出する（ステップＳ２８）。具体的には、Ｔ．Ｆｅ制御部３２２は、式（１８）に示すように、投入量ＷＦｅＯｒｅ＿Ｔ．Ｆｅと投入量ＷＦｅＯｒｅ＿ｄｙｎとの差分に相当するＴ．Ｆｅの差分Ｔ．Ｆｅｄｉｆｆを算出し、差分Ｔ．Ｆｅｄｉｆｆが解消されるように、上記の式（１３）〜（１５）に基づいて上吹きランス１２の高さ調節量Δｌａｎｃｅや、上吹きランス１２によって吹き込まれる酸素ガス１２１の量、羽口１４から吹き込まれる底吹きガス１４１の量を算出する。
【００７１】
【数１０】
2019183222.tif 000014
【００７２】
上記で説明したような本発明の一実施形態では、転炉１１の操業要因を説明変数とした統計モデルを用いることによって、吹錬処理時のスラグ１１３中のＴ．Ｆｅを高い精度で推定することができる。統計モデルでは、特定の説明変数、具体的には酸化鉄含有副原料の投入量、再利用スラグ量および成分、またはＦｅ結合酸素原単位を用いることで、推定の精度をさらに向上させることができる。Ｔ．Ｆｅの推定の精度が高ければ、推定結果に基づくＴ．Ｆｅの制御も適切に実行することができる。さらに、上記の統計モデルにおける知見に基づいて、酸化鉄含有副原料の投入量を用いてＴ．Ｆｅを制御すれば、より効果的なＴ．Ｆｅの制御が可能になる。
【００７３】
なお、上記で説明した本発明の一実施形態では、Ｔ．Ｆｅ推定方法およびＴ．Ｆｅ制御方法が実行されるのに加えて、既に説明したように、過去に取得した目的変数および説明変数のデータセットに基づいて統計モデルのパラメータαｊおよび定数項α０を決定する方法が実行される。この方法は、溶鋼温度および溶鋼炭素濃度などの各説明変数に対応するパラメータを決定する工程を含む統計モデル生成方法である。また、本発明の一実施形態では、コンピュータである転炉吹錬制御装置３０を、スラグ中のＴ．Ｆｅの推定値を算出するための各手段、および酸化鉄含有副原料の投入量を算出する手段として機能させるためのプログラム、ならびに転炉吹錬制御装置３０を統計モデル生成装置の各手段として機能させるためのプログラムが提供される。プログラムは、例えば転炉吹錬制御装置３０の演算部３２に含まれるＲＯＭ、もしくは記憶部３３に格納されるか、または転炉吹錬制御装置３０において読み取り可能な記憶媒体に格納される。
【００７４】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００７５】
１…精錬設備、１０…転炉設備、１１…転炉、１２…上吹きランス、１３…煙道、１４…羽口、１５…投入装置、１６…サブランス、２０…計測制御装置、２１…サブランス、２２…排ガス分析計、２３…排ガス流量計、２４…ランス駆動装置、２５…酸素供給装置、２６…底吹きガス供給装置、２７…投入制御装置、３０…転炉吹錬制御装置、３１…通信部、３２…演算部、３３…記憶部、３４…入出力部、１１１…溶銑、１１２…溶鋼、１１３…スラグ、１２１…酸素ガス、１４１…底吹きガス、１５１…副原料、３２１…Ｔ．Ｆｅ推定部、３２２…Ｔ．Ｆｅ制御部、３３１…操業要因データ、３３２…目標データ、３３３…パラメータ。
【図１】
2019183222.tif 000015
【図２】
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【図３】
2019183222.tif 000017
【図４】
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【図５】
2019183222.tif 000019
【図６】
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【図７】
2019183222.tif 000021
【図８】
2019183222.tif 000022
【図９】
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【図１０】
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