(57)【要約】【課題】転炉吹錬のスロッピングを高精度かつ安価に予知することが可能な、スロッピング予知方法を提案する。【解決手段】過去の転炉吹錬におけるスロッピング発生状況を表すデータと、過去の転炉吹錬開始前の操業データの実績値と、を用いて構築した決定木モデルを使用し、今後行われる転炉吹錬の開始前に得られる操業データを用いて、今後行われる転炉吹錬の開始前に、該今後行われる転炉吹錬のスロッピング発生確率を導出する、転炉吹錬におけるスロッピング予知方法とする。【選択図】図１
2015001002.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の転炉吹錬におけるスロッピング発生状況を表すデータと、過去の転炉吹錬の開始前に得られた操業データの実績値と、を用いて構築した決定木モデルを使用し、
今後行われる転炉吹錬の開始前に得られる操業データを用いて、前記今後行われる転炉吹錬の開始前に、前記今後行われる転炉吹錬のスロッピング発生確率を導出することを特徴とする、転炉吹錬におけるスロッピング予知方法。
【請求項２】
過去の転炉吹錬におけるスロッピング発生状況を表すデータと、
過去の転炉吹錬開始前の操業データの実績値と、
排ガス流量、排ガス組成、転炉内へと供給されるガス流量、副原料使用量、および、溶銑成分から、転炉内の酸素収支を計算することにより得られる炉内残留酸素量原単位と、を用いて構築した決定木モデルを使用し、
今後行われる転炉吹錬の開始前に得られる操業データと、転炉吹錬中に得られる前記炉内残留酸素量原単位および上吹き酸素流量と、を用いて、転炉吹錬中にスロッピング発生確率を導出することを特徴とする、転炉吹錬におけるスロッピング予知方法。
【請求項３】
スロッピングの規模毎の発生確率を導出することを特徴とする、請求項１又は２に記載の転炉吹錬におけるスロッピング予知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、転炉吹錬中に発生すると操業上大きな障害となるスロッピングの予知方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
転炉吹錬におけるスロッピングとは、吹錬中に突発的に炉内のスラグおよび溶鋼が炉口から炉外に噴出する現象である。特に、ソフトブロー実施時や酸化鉄系副原料投入量が多い場合にスラグ中のＦｅＯが増加し、スラグ−溶鋼界面でＣＯ反応が爆発的に起こって発生すると言われている。
【０００３】
スロッピングは、溶鋼成分を乱し出鋼歩留りを低下させるとともに、吹錬時間の増加、ＯＧガス回収率の低下、作業環境の低下さらには周辺機器の損傷といった様々な問題を引き起こす。そのため、従来からさまざまなスロッピング予知方法が提案されている。
【０００４】
スラグのフォーミング状況をさまざまなセンサーで検知しスロッピング予知を行う技術として、例えば特許文献１には、音響測定法によりスロッピング予知を行う技術が開示されている。このほか、スロッピング予知に関連する技術として、例えば特許文献２には振動測定法が、特許文献３には炉内圧測定法が、特許文献４にはマイクロ波測定法が、特許文献５には炉体表面温度測定法が、それぞれ開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開昭５４−３３７９０号公報
【特許文献２】特開昭５４−１１４４１４号公報
【特許文献３】特開昭５５−１０４４１７号公報
【特許文献４】特開昭５７−１４０８１２号公報
【特許文献５】特開昭５８−４８６１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
音響測定法、振動測定法、炉内圧測定法、および、炉体表面温度測定法は、いずれも間接的測定法であるため、スラグレベルおよびスラグの状態を定量的に把握することができない。そのため、特許文献１〜特許文献３、および、特許文献５に開示されている技術はスロッピング予知精度が低かった。これに対し、特許文献４に開示されているマイクロ波測定法は、スラグレベルの直接的測定が可能である。しかしながら、吹錬中の転炉内は溶鋼、スラグ、ガス等が極めて複雑な動きをしているため、異常を検出あるいは推定することは容易でない上に、信号処理等にも高度な技術が必要である。また、いずれのセンサーも高温環境下の転炉で安定して長期間にわたって稼働させるためには、莫大なメンテナンスコストを必要とした。したがって、特許文献１〜特許文献５に開示されているセンサー情報に基づく予知方法を実操業に適用するには、予知精度を高めたりコストを低減したりする必要があった。
【０００７】
そこで、本発明は、転炉吹錬のスロッピングを高精度かつ安価に予知することが可能な、スロッピング予知方法を提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以下、本発明について説明する。本発明において、転炉は、上吹き転炉であっても良く、上底吹き転炉であっても良い。
【０００９】
本発明の第１の態様は、過去の転炉吹錬におけるスロッピング発生状況を表すデータと、過去の転炉吹錬の開始前に得られた操業データの実績値と、を用いて構築した決定木モデルを使用し、今後行われる転炉吹錬の開始前に得られる操業データを用いて、今後行われる転炉吹錬の開始前に、当該今後行われる転炉吹錬のスロッピング発生確率を導出することを特徴とする、転炉吹錬におけるスロッピング予知方法である。
【００１０】
ここに、本発明の第１の態様、および、以下に示す本発明の他の態様（以下において、これらをまとめて単に「本発明」ということがある。）において、「転炉吹錬の開始前に得られた操業データ」および「今後行われる転炉吹錬の開始前に得られる操業データ」は、転炉吹錬を行う前に判明している操業データをいう。そのような操業データには、例えば、溶銑成分、溶銑温度、溶銑率、装入量、炉回数等が含まれ得る。また、本発明において、「決定木モデル」は、データマイニングの分野で使用される、分類の問題を扱うモデルをいう。
【００１１】
本発明の第２の態様は、過去の転炉吹錬におけるスロッピング発生状況を表すデータと、過去の転炉吹錬開始前の操業データの実績値と、排ガス流量、排ガス組成、転炉内へと供給されるガス流量、副原料投入量、および、溶銑成分から、転炉内の酸素収支を計算することにより得られる炉内残留酸素量原単位と、を用いて構築した決定木モデルを使用し、今後行われる転炉吹錬の開始前に得られる操業データと、転炉吹錬中に得られる炉内残留酸素量原単位および上吹き酸素流量と、を用いて、転炉吹錬中にスロッピング発生確率を導出することを特徴とする、転炉吹錬におけるスロッピング予知方法である。
【００１２】
上記本発明の第１の態様、および、上記本発明の第２の態様において、スロッピングの規模毎の発生確率を導出することが好ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、決定木モデルを活用することにより、吹錬開始前に得られる操業データ（溶銑成分、溶銑温度、および、炉回数等）のみを使って吹錬開始前の時点でスロッピング発生確率を把握することができる。さらに、吹錬中の排ガス情報（排ガス流量や排ガス成分）を用いて特定できる炉内残留酸素量原単位（以下において、「炉内残留酸素原単位」ともいう。）を活用することにより、特別なスロッピング予知専用のセンサーを導入せずとも精度良く吹錬中のスロッピング発生確率を求めることができる。したがって、本発明によれば、転炉吹錬のスロッピングを高精度かつ安価に予知することが可能な、転炉吹錬におけるスロッピング予知方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一形態を説明する図である。
【図２】本発明の他の形態を説明する図である。
【図３】本発明を実施可能なシステムの構成例を説明する図である。
【図４】本発明を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の完成に至った着想について説明するとともに、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の説明において、転炉吹錬を単に「吹錬」ということがある。以下に説明する形態は本発明の例示であり、本発明は以下に説明する形態に限定されない。
【００１６】
吹錬開始前に得られる操業データ（溶銑成分、溶銑温度、炉回数等。以下において単に「操業データ」ということがある。）のみを使って吹錬開始前の時点でスロッピングを予知できれば、スロッピング抑制のための対策検討（例えば、スロッピング抑制材の投入、上吹きランス高さの変更、上吹き酸素流量の変更等。）をオペレータが事前に実施可能となるため、より適正なスロッピング抑制が期待できる。そこで、過去のスロッピング発生状況を表す実績データ（詳細後述）、および、前述の吹錬開始前に得られる操業データの過去の実績値に基づき、統計的手法にてスロッピング予知モデルを予め作成しておき、当該チャージの吹錬時には、その当該チャージの吹錬開始前に得られる操業データと、予め作成しておいたスロッピング予知モデルとを使って、吹錬開始前にスロッピングを予知する方法に着目した。
【００１７】
さらに、スロッピングの予知精度を高めるための吹錬中データとして、排ガス情報（排ガス流量、および、排ガス成分）に着目した。排ガス情報は転炉で連続的に得られる貴重な情報であり、ＯＧ設備（排ガス回収設備。以下において同じ。）が設置された一般的な転炉であれば特に追加の投資コストを必要とすることなく活用可能である。従来技術（特許文献１〜特許文献５）で取り上げたさまざまなセンサーと比べると安定かつ安価に得られる情報である。この排ガス情報の過去の実績値も予め準備しておき、スロッピング予知モデル構築に活用することによって、その予知精度を高めることが期待できる。
【００１８】
本発明の実施の形態について説明するにあたり、はじめに、吹錬開始前に得られる操業データ用いたスロッピング予知方法について説明する。吹錬開始前に得られる操業データの例を、表１に示す。
【００１９】
【表１】
2015001002.tif 000003
【００２０】
次に、スロッピング発生状況を表すデータ（スロッピングコード）の定義を表２に示す。
【００２１】
【表２】
2015001002.tif 000004
【００２２】
スロッピングコードとは、表２に示すように、スロッピングの発生状況に応じて１〜４の値をとるカテゴリ変数（質的変数）であり、チャージ毎にオペレータによってコンピュータに入力されデータベースに蓄積される。そして、過去のスロッピングコードの実績値と吹錬開始前に得られる操業データの実績値とを準備しておき、統計的手法を用いてスロッピング予知モデルを作成する。さまざまな統計的手法があるが、調査の結果、本発明者らは、スロッピングコードのようなカテゴリ変数を目的変数とする場合にも対応可能な決定木モデルに着目した。
【００２３】
『山口和範、高橋淳一、竹内光悦著、「図解入門よくわかる多変量解析の基本と仕組み」、秀和システム、２００４年』には、回帰分析のような明示的な関数を用いずに、一連の手順に沿ってデータを分けていくことによって予知や判別を行う、決定木、回帰木に関する手法が紹介されている。近年データマイニングの分野で良く用いられる手法のひとつに樹木モデル（tree-based model）が挙げられるが、この樹木モデル（tree-based model）は、非線形回帰分析、判別分析方法で、回帰の問題では回帰木（regression tree）、分類の問題では分類木（classification tree）または決定木（decision tree）と呼ばれている。決定木モデルは、簡便な分岐形式の説明変数（種々の操業条件）でカテゴリカルな目的変数（例えばスロッピングコード）を予知可能で、特に説明変数間の相互作用や非線形性が存在する場合には、重回帰式よりも有効で、最近では様々な分野の予知や判別に使われる手法である。
【００２４】
表２に示したスロッピングコードを目的変数、表１に示した操業データを説明変数候補として構築した決定木モデルを図１に示す。図１に示した枝１１〜１５の縦軸は確率、横軸はスロッピングコードである。すべての説明変数がモデルに採用される訳ではなく、図１に示すようにスロッピングコードの予知に寄与する操業データが分岐条件の形式で選択される。図１の場合には溶銑Ｓｉ、炉回数、Ｃ級屑、および、溶銑Ｍｎの４項目が選択された。得られた決定木モデルの末端の枝（図１の枝１１〜枝１５）がスロッピングコードの内訳を表している。例えば、溶銑Ｓｉが０．３９５％以上かつ炉回数が１１６５．５回未満かつＣ級屑が５．５ｔｏｎ以上の場合（枝１５の場合）には、６０％以上の高い確率でスロッピングコード２（スロッピング中）以上のスロッピングが発生し、一方、溶銑Ｓｉが０．３９５％未満の場合（枝１１の場合）には、スロッピングコード２以上の発生確率は３０％と小さくなることを示している。このように決定木モデルは、ある説明変数の具体的な数値条件下での目的変数（カテゴリ変数）のカテゴリ毎の発生確率を提示できる。以降、図１に示したような、決定木モデルを用いて転炉吹錬のスロッピングを予知するモデルをスロッピング予知モデル（第１実施形態にかかるスロッピング予知モデル）と呼ぶこととする。
【００２５】
そして、スロッピング予知モデルを用いることによって、オペレータは吹錬開始前の段階でこれから行う転炉吹錬のスロッピング発生確率を知ることができる。そのため、スロッピング発生確率に応じて、スロッピング抑制のための対策検討（例えば、スロッピング抑制材の投入、上吹きランス高さの変更、上吹き酸素流量の変更等。）を、吹錬開始前に行うことが可能となる。
【００２６】
一方、特許文献１〜特許文献５に開示されているような従来のセンサー情報によるスロッピングの予知情報は、吹錬中にオペレータに提示される。この場合、オペレータのスロッピング抑制アクションの判断および実行は非常に短時間で実施する必要があり、不適切な抑制アクション（例えば、過剰な抑制材の投入、過剰な酸素流量の低減等。）の存在が予想される。これに対し、吹錬開始前にスロッピング発生確率をオペレータに提示する本発明によるスロッピング予知方法によれば、従来技術よりも適切なスロッピング抑制アクションが期待できる。
【００２７】
次に、さらにスロッピングの予知精度を高めることを目的とした、排ガス情報（排ガス流量、排ガス成分）を活用したスロッピング予知モデル（第２実施形態にかかるスロッピング予知モデル）について説明する。
【００２８】
ＯＧ設備が設置された一般的な転炉であれば、排ガス流量計、および、排ガス成分分析計は既設の設備であり、これらの測定機器を用いて排ガス情報が定周期で得られる。そして、排ガス情報を用いて得られる炉内残留酸素（詳細後述）に着目した。一般的に、炉内残留酸素はスラグ中ＦｅＯに対応すると言われているが、スラグ中ＦｅＯは先に説明したようにスロッピング発生の一因と考えられており、このスラグ中ＦｅＯと関連性のある炉内残留酸素をスロッピング予知モデルの説明変数として活用することにより、スロッピングの予知精度の向上を図った。
【００２９】
第２実施形態にかかるスロッピング予知モデルに追加される説明変数の候補を表３に示す。第２実施形態にかかるスロッピング予知モデルでは、表１に示した操業データおよび表３に示した説明変数の候補が、説明変数の候補になる。
【００３０】
【表３】
2015001002.tif 000005
【００３１】
表３に示したように、過去の排ガス情報から求めた炉内残留酸素原単位（１分毎の値）を説明変数候補として準備しておき、決定木モデルを構築した。表２に示したスロッピングコードを目的変数、表１に示した操業データおよび表３に示した説明変数の候補を説明変数候補として構築した決定木モデルを、図２に示す。図２に示した枝２１〜２７の縦軸は確率、横軸はスロッピングコードである。また、図２における「ＦＯ２．５ｍｉｎ」は吹錬開始後５分時点の上吹き酸素流量であり、「ＯＳ．５ｍｉｎ」は吹錬開始後５分時点における炉内残留酸素原単位である。
図２に示した第２実施形態にかかるスロッピング予知モデルは、図１に示した第１実施形態にかかるスロッピング予知モデルよりも、枝の数が多い。これは、より細かい条件でスロッピング発生確率を提示できること、すなわち図１のモデルよりも図２のモデルの方が、スロッピング予知精度を向上させやすいことを意味している。
【００３２】
また、図２に示したスロッピング予知モデルでは、吹錬開始後５分時点の上吹き酸素流量および吹錬開始後５分時点における炉内残留酸素原単位が有効な説明変数として選択された。例えば、図２の枝２３は、「溶銑Ｔｉが０．０３９５％より小さく」かつ「５分時点の上吹き酸素流量が５５００３．７５［ｍ３/ｈ（ＮＴＰ）］より小さく」かつ「吹錬開始後５分時点における炉内残留酸素原単位が３．９００１１［ｍ３/ｔｏｎ（ＮＴＰ）］以上である」と、６０％以上の高い確率でスロッピングコード２以上のスロッピングが発生することを示している。図２の枝２２および枝２３を比較すると、スラグ中ＦｅＯと対応する炉内残留酸素が大きいほどスロッピングの発生確率が大きくなっており、先に説明したスロッピング発生機構（スラグ中ＦｅＯが増加しスラグ−溶鋼界面でＣＯ反応が爆発的に起こってスロッピングが発生）と対応するもので妥当な結果である。
【００３３】
炉内残留酸素原単位の算出方法を以下に示す。一般に、炉内残留酸素量原単位は、生成したスラグ中ＦｅＯに対応する。
排ガス中のＣＯ流量［ｍ３／ｈ（ＮＴＰ）］、排ガス中のＣＯ２流量［ｍ３／ｈ（ＮＴＰ）］、排ガス中のＯ２流量［ｍ３／ｈ（ＮＴＰ）］、及び、排ガス中のＮ２流量［ｍ３／ｈ（ＮＴＰ）］は、それぞれ、下記式（１）、（２）、（３）、（４）で表される。以下の式において、ｈＣＯ、ｈＣＯ２、及び、ｈＯ２は排ガス成分［％］であり、Ｑｏｆｆｇａｓは排ガス流量［ｍ３／ｈ（ＮＴＰ）］であり、ｉ＿ｄｅｌａｙは排ガス分析遅れ［−］である。なお、「ＮＴＰ」はＮｏｒｍａｌ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅを意味する。
【００３４】
【数１】
2015001002.tif 000006
【００３５】
【数２】
2015001002.tif 000007
【００３６】
【数３】
2015001002.tif 000008
【００３７】
【数４】
2015001002.tif 000009
【００３８】
また、炉内で発生したＣＯ流量［ｍ３／ｈ（ＮＴＰ）］は下記式（５）で表され、炉内で発生したＣＯ２流量［ｍ３／ｈ（ＮＴＰ）］は下記式（６）で表される。
【００３９】
【数５】
2015001002.tif 000010
【００４０】
【数６】
2015001002.tif 000011
【００４１】
また、炉内残留酸素変化量ｄＯＳ［ｍ３／ｓ（ＮＴＰ）］は、次の式で表される。
【００４２】
【数７】
2015001002.tif 000012
ここで、上吹き酸素流量及び炉内へ投入された副原料に含まれる酸素流量の合計が、炉内への入力酸素に相当する。また、炭素と結合し排ガスのＣＯやＣＯ２として炉外へと排出される酸素流量が、炉外への出力酸素に相当する。
【００４３】
上記式（７）で表される炉内残留酸素変化量ｄＯＳを用いて、炉内残留酸素量原単位ＯＳ［ｍ３／ｔｏｎ（ＮＴＰ）］は次の式で表される。
【００４４】
【数８】
2015001002.tif 000013
ここで、（％ＳｉＯ２）消費酸素は、溶銑の脱Ｓｉ時期におけるＳｉＯ２形成で消費される酸素量［ｍ３（ＮＴＰ）］である。また、溶銑とは、高炉等で出銑した、炭素濃度が３質量％以上５質量％以下の溶鉄であり、事前に脱Ｓｉ処理又は脱Ｓ処理又は脱Ｐ処理したものでも良い。また、生産バランスや熱バランスに応じてスクラップを併用しても良い。
【００４５】
炉内蓄積酸素量原単位ＯＳは、式（８）に示したように、炉内残留酸素変化量（ｄＯＳ）を積分したものからＳｉＯ２形成で消費される酸素量を差し引いた値（≒スラグ中の酸化鉄（ＦｅＯ、Ｆｅ２Ｏ３）に含有される酸素量）を、転炉内のスラグ生成量Ｗｓｔ［ｔｏｎ］で割った値として定義することができる。
【００４６】
以上説明したように、第１実施形態にかかるスロッピング予知モデルを用いることにより、吹錬開始前に得られる操業データ（溶銑成分、溶銑温度、炉回数等）を使って、従来技術のように特別なスロッピング予知専用のセンサーを導入せずとも吹錬開始前の時点でスロッピング発生確率を高精度に把握することが可能となる。さらに、第２実施形態にかかるスロッピング予知モデルを用いることにより、吹錬中の排ガス情報（排ガス流量、排ガス成分）を用いて得られる炉内残留酸素量原単位を活用することで、従来技術のように特別なスロッピング予知専用のセンサーを導入せずとも吹錬中のスロッピング発生確率を高精度に求めることが可能になる。すなわち、上記第１実施形態にかかるスロッピング予知モデルを用いる、本発明の第１実施形態にかかる転炉吹錬におけるスロッピング予知方法、および、上記第２実施形態にかかるスロッピング予知モデルを用いる、本発明の第２実施形態にかかる転炉吹錬におけるスロッピング予知方法（以下において、これらをまとめて「本発明のスロッピング予知方法」ということがある。）によれば、転炉吹錬のスロッピングを高精度かつ安価に予知することができる。
【００４７】
図面を参照しつつ、本発明の実施形態についてさらに説明を続ける。図３は、本発明の転炉吹錬のスロッピング予知方法を実施可能な、スロッピング予知システムの形態例を説明する図である。図３に示したスロッピング予知システム１０において、溶銑スクラップデータ１は、チャージ毎の溶銑重量、溶銑成分（Ｃ、Ｓｉ、Ｍｎ、Ｐ等）、溶銑温度、溶銑率、スクラップ重量、炉回数等の溶銑条件と吹錬中に投入された副原料等のデータである。パラメータ２では、図１や図２に示したスロッピング予知モデルの分岐条件項目と対応する分岐項目の数値条件、および、各枝のスロッピング発生確率を設定する。炉内残留酸素演算部３では、排ガス情報（排ガス流量計で測定される排ガス流量および排ガス成分分析計で測定される排ガス成分）を用いて上記式（１）〜（８）に基づいて炉内残留酸素量原単位を算出する。
【００４８】
スロッピング発生確率演算部４では、溶銑スクラップデータ１と、パラメータ２と、炉内残留酸素演算部３で計算された炉内残留酸素量原単位と、上吹き酸素流量データとを用い、スロッピング予知モデルに基づいてスロッピング発生確率を求める。入出力部５では、パラメータの修正やスロッピング発生確率演算部４で求めたスロッピング発生確率を表示する。スロッピング予知システム１０において、入出力部５には公知の入出力手段を用いることができる。また、排ガス流量計には公知のガス流量計を用いることができ、排ガス成分分析計には公知のガス成分分析計を用いることができる。
【００４９】
図４は、本発明のスロッピング予知方法を説明するフローチャートである。
ＳＴＥＰ１では、溶銑重量およびスクラップ重量や炉回数等のデータを溶銑スクラップデータ１から収集する。ＳＴＥＰ２では、排ガス流量計で測定した排ガス流量測定値、排ガス成分分析計で測定した排ガス成分分析値、および、溶銑スクラップデータ１を用いて、上記式（１）〜（８）に基づいて炉内残留酸素量原単位を算出する。次に、ＳＴＥＰ３では、ＳＴＥＰ２の結果を使い、図１や図２に示したスロッピング予知モデルに基づいてスロッピング発生確率を計算する。次に、ＳＴＥＰ４で吹錬が終了しているか否かが判断される。ＳＴＥＰ４で否定判断がなされた場合（吹錬が終了していない場合）にはＳＴＥＰ２に戻り、ＳＴＥＰ４で肯定判断がなされるまで、ＳＴＥＰ２〜ＳＴＥＰ４の処理が繰り返される。これに対し、ＳＴＥＰ４で肯定判断がなされた場合（吹錬が終了している場合）には計算を終了する。
【００５０】
以上の手順に従う本発明のスロッピング予知方法によれば、決定木モデルを活用することにより、吹錬開始前に得られる操業データ（溶銑成分、溶銑温度、炉回数等）のみを使って吹錬開始前の時点でスロッピング発生確率を高精度に算出可能となる。さらに、図２〜図４に示したように、吹錬中の排ガス情報（排ガス流量および排ガス成分）から得られる炉内残留酸素量原単位を活用する、本発明の第２実施形態にかかる転炉吹錬におけるスロッピング予知方法によれば、特別なスロッピング予知用のセンサーを導入せずとも精度良く吹錬中のスロッピング発生確率を求めることができる。すなわち本発明によれば、転炉吹錬のスロッピングを高精度かつ安価に予知することができる。
【００５１】
なお、図３および図４を用いた、スロッピング予知システムおよび本発明のスロッピング予知方法に関する上記説明では、本発明の第２実施形態を実施する場合について主に言及したが、本発明は当該形態に限定されない。スロッピング予知システム１０を用いて本発明の第１実施形態を実施する場合には、炉内残留酸素演算部３の演算結果や上吹き酸素流量のデータを使用しなければ良い。かかる形態の本発明によれば、スロッピング予知専用のセンサーを用いることなく、吹錬開始前にスロッピング発生確率を把握することが可能なので、このような形態であっても、転炉吹錬のスロッピングを高精度かつ安価に予知することが可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１…溶銑スクラップデータ
２…パラメータ
３…炉内残留酸素演算部
４…スロッピング発生確率演算部
５…入出力部
１０…スロッピング予知システム
【図１】
2015001002.tif 000014
【図２】
2015001002.tif 000015
【図４】
2015001002.tif 000016
【図３】
2015001002.tif 000017