(57)【要約】【課題】炉内に装入される装入物の粒度および粒度分布をリアルタイムで確認して炉内に供給される熱風量を制御できる送風制御装置およびその方法を提供する。【解決手段】高炉の送風制御装置は、前記高炉内に装入される装入物のイメージを取得する映像撮影装置、前記高炉の炉内状態を測定する少なくとも一つのセンサ、前記イメージから前記装入物の粒度データを取得するデータ収集部、前記粒度データから前記高炉の送風量予測値を取得する送風量予測部、および前記送風量予測値に応じて前記高炉内に供給される熱風量を調整する送風量制御部を含むことを特徴とする。【選択図】図２
2021503042.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
高炉の送風制御装置において、
高炉内に装入される装入物のイメージを取得する映像撮影装置、
前記イメージから前記装入物の粒度データを取得するデータ収集部、
前記粒度データから前記高炉の送風量予測値を取得する送風量予測部、および
前記送風量予測値に応じて前記高炉内に供給される熱風量を調整する送風量制御部を含むことを特徴とする送風制御装置。
【請求項２】
前記データ収集部は、前記イメージに対する画像解析により前記装入物の粒度および粒度分布を取得することを特徴とする請求項１に記載の送風制御装置。
【請求項３】
前記高炉の通気性を示す少なくとも一つのセンシングデータを取得する少なくとも一つのセンサをさらに含み、
前記送風量予測部は、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを用いて前記送風量予測値を取得することを特徴とする請求項１に記載の送風制御装置。
【請求項４】
前記少なくとも一つのセンサは、
前記高炉内の圧力を測定する圧力センサ、
前記高炉内の温度を測定する温度センサ、または
前記高炉から排出されるガスの成分を測定するガスセンサを含むことを特徴とする請求項３に記載の送風制御装置。
【請求項５】
前記高炉の送風量を推定するための送風量予測モデルを保存する送風量予測モデルデータベースをさらに含み、
前記送風量予測部は、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを前記送風量予測モデルの入力データとして使用し、前記送風量予測値を取得することを特徴とする請求項３に記載の送風制御装置。
【請求項６】
前記送風量予測モデルは、時系列データである前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータが入力されると、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータに対応して前記送風量予測値を出力することを特徴とする請求項５に記載の送風制御装置。
【請求項７】
前記送風量予測モデルは、神経回路網アルゴリズム基板であることを特徴とする請求項６に記載の送風制御装置。
【請求項８】
前記送風量制御部は、熱風炉と前記高炉との間に位置する送風弁の開閉程度を制御して前記熱風量を調整することを特徴とする請求項１に記載の送風制御装置。
【請求項９】
高炉の送風制御方法において、
カメラを介して前記高炉内に装入される装入物のイメージを取得する段階、
前記イメージから前記装入物の粒度データを取得する段階、
前記粒度データから前記高炉の送風量予測値を取得する段階、および
前記送風量予測値に応じて前記高炉内に供給される熱風量を調整する段階を含むことを特徴とする送風制御方法。
【請求項１０】
前記粒度データを取得する段階は、
前記イメージに対する画像解析により前記装入物の粒度および粒度分布を取得する段階を含むことを特徴とする請求項９に記載の送風制御方法。
【請求項１１】
少なくとも一つのセンサを介して前記高炉の通気性を示す少なくとも一つのセンシングデータを取得する段階をさらに含み、
前記送風量予測値を取得する段階は、
前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを用いて前記送風量予測値を取得する段階を含むことを特徴とする請求項９に記載の送風制御方法。
【請求項１２】
前記少なくとも一つのセンシングデータは、前記高炉内の圧力データ、前記高炉内の温度データまたは前記高炉から排出されるガスの成分データを含むことを特徴とする請求項１１に記載の送風制御方法。
【請求項１３】
前記送風量予測値を取得する段階は、
前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを、前記高炉の送風量を推定するための送風量予測モデルの入力データとして使用し、前記送風量予測値を取得する段階を含むことを特徴とする請求項１１に記載の送風制御方法。
【請求項１４】
前記送風量予測モデルは、時系列データである前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータが入力されると、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータに対応して前記送風量予測値を出力することを特徴とする請求項１３に記載の送風制御方法。
【請求項１５】
前記送風量予測モデルは、神経回路網アルゴリズム基板であることを特徴とすることを特徴とする請求項１４に記載の送風制御方法。
【請求項１６】
前記熱風量を調整する段階は、
熱風炉と前記高炉との間に位置する送風弁の開閉程度を制御して前記熱風量を調整する段階を含むことを特徴とする請求項９に記載の送風制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は高炉の送風制御装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
高炉（ｂｌａｓｔ  ｆｕｒｎａｃｅ）では燃料であるコークス（ｃｏｋｅｓ）と酸素の反応により生産された一酸化炭素を用いて天然物の鉄鉱石を還元させることによって溶銑が作られる。溶銑製造工程で高炉の炉内状況（以下、「炉況」という）を示す様々な操業因子中、炉内のガスの流れの程度を示す通気性は高炉操業の効率および安全性を決める大変重要な要素の一つである。
高炉の操業は、還元ガスが炉内を上昇して装入された鉄鉱石と接触し、還元ガスとの接触で熱の伝達を受けた鉄鉱石が溶銑に溶融および還元されて行われる。この過程で、鉄鉱石の溶融および還元のために必要な熱エネルギおよび還元ガスは炉下部を介して供給される熱風によって供給され、炉況の安定化のためには炉下部を介して流入する熱風の量、すなわち送風量を適宜に制御することが大変重要である。
【０００３】
炉内に供給される送風量は、炉内通気性に応じて調整される。通常炉内に供給される送風量が増加するほど高炉で生産される溶銑の量が増加するが、炉内通気性が良くない状態で送風量を増加させた場合、安定化問題が発生する虞がある。したがって、操業者は炉内通気性が良くない場合、操業安定化のために送風量を減少させ、炉内通気性が良い場合、操業効率を増大させるために送風量を増加させる。
高炉上部を介して装入される原料（焼結鉱、ペレット、整粒鉱など）と燃料（コークス）の粒度および粒度分布は装入層の空隙率を決定し、このような装入層の空隙率は炉内上部の通気性を決定する大変重要な因子である。
従来には、高炉に装入される装入物の粒度および粒度分布を確認するために、操業者が一日約３〜４回にわたって試料を採取して測定する方法が用いられた。しかし、このような確認方法はデータの不足およびデータの代表性に限界があるため、装入物の物理的な性状について詳しく把握することに限界があった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施形態により解決しようとする課題は、炉内に装入される装入物の粒度および粒度分布をリアルタイムで確認して炉内に供給される熱風量を制御できる送風制御装置およびその方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するためになされた本発明の高炉の送風制御装置は、高炉内に装入される装入物のイメージを取得する映像撮影装置、前記イメージから前記装入物の粒度データを取得するデータ収集部、前記粒度データから前記高炉の送風量予測値を取得する送風量予測部、および前記送風量予測値に応じて前記高炉内に供給される熱風量を調整する送風量制御部を含むことを特徴とする。
【０００６】
前記データ収集部は、前記イメージに対する画像解析により前記装入物の粒度および粒度分布を取得することができる。
前記送風制御装置は、前記高炉の通気性を示す少なくとも一つのセンシングデータを取得する少なくとも一つのセンサをさらに含み、前記送風量予測部は、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータから前記送風量予測値を取得することが好ましい。
【０００７】
前記少なくとも一つのセンサは、前記高炉内の圧力を測定する圧力センサ、前記高炉内の温度を測定する温度センサ、または前記高炉から排出されるガスの成分を測定するガスセンサを含むことがよい。
前記送風制御装置は、前記高炉の送風量を推定するための送風量予測モデルを保存する送風量予測モデルデータベースをさらに含み、前記送風量予測部は、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを前記送風量予測モデルの入力データとして使用し、前記送風量予測値を取得することが好ましい。
【０００８】
前記送風量予測モデルは、時系列データである前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータが入力されると、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータに対応して前記送風量予測値を出力することができる。
前記送風量予測モデルは、神経回路網アルゴリズムを基板とすることがよい。
前記送風量制御部は、熱風炉と前記高炉との間に位置する送風弁の開閉程度を制御して前記熱風量を調整することが好ましい。
【０００９】
本発明の実施形態による高炉の送風制御方法は、カメラを介して高炉内に装入される装入物のイメージを取得する段階、前記イメージから前記装入物の粒度データを取得する段階、前記粒度データから前記高炉の送風量予測値を取得する段階、および前記送風量予測値に応じて前記高炉内に供給される熱風量を調整する段階を含むことを特徴とする。
【００１０】
前記粒度データを取得する段階は、前記イメージに対する画像解析により前記装入物の粒度および粒度分布を取得する段階を含むことができる。
前記送風制御方法は、少なくとも一つのセンサを介して前記高炉の通気性を示す少なくとも一つのセンシングデータを取得する段階をさらに含み、前記送風量予測値を取得する段階は、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを用いて前記送風量予測値を取得する段階を含むことが好ましい。
【００１１】
前記少なくとも一つのセンシングデータは、前記高炉内の圧力データ、前記高炉内の温度データまたは前記高炉から排出されるガスの成分データを含むことがよい。
前記送風量予測値を取得する段階は、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを、前記高炉の送風量を推定するための送風量予測モデルの入力データとして使用し、前記送風量予測値を取得する段階を含むことが好ましい。
前記熱風量を調整する段階は、熱風炉と前記高炉との間に位置する送風弁の開閉程度を制御して前記熱風量を調整する段階を含むことができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の実施形態によれば、炉内に装入される装入物の粒度および粒度分布をリアルタイムで確認して送風量を制御することができ、炉況の変動を最小化することができ、高炉操業の安定化および効率向上が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】高炉（ｂｌａｓｔ  ｆｕｒｎａｃｅ）設備の一例を示す模式図である。
【図２】本発明の実施形態による高炉の送風制御装置を概略的に示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態による高炉の送風制御方法を概略的に示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付した図面に基づき本発明の実施形態について本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に実施できるように詳細に説明する。本発明は様々な異なる形態で実現することができ、ここで説明する実施形態に限定されない。
本発明の実施形態を明確に説明するために説明と関係ない部分は省略し、明細書全体にわたって同一又は類似する構成要素に対しては同じ参照符号を付ける。
明細書全体で、ある部分が他の部分と「連結」されているという時、これは「直接的に連結」されている場合だけでなく、その中間に他の素子を挟んで「電気的に連結」されている場合も含む。
【００１５】
以下、必要な図面を参照して高炉（ｂｌａｓｔ  ｆｕｒｎａｃｅ）の送風制御装置およびその方法について詳細に説明する。
図１は高炉設備の一例を示す模式図である。高炉設備は鉄鋼製造工程において溶銑を生産する設備である。  図１に示したとおり、高炉１０は原料である鉄鉱石が装入されて溶銑（ｐｉｇ  ｉｒｏｎ）に溶融還元される炉である。
【００１６】
高炉１０の上部には装入コンベヤベルト５を介して装入される原料または燃料が貯蔵される炉頂ホッパ１１が位置する。炉頂ホッパ１１に貯蔵された原料または燃料は炉頂装入工程によって高炉１０内部に装入される。
高炉１０の下部には熱風炉２０により供給される熱風を高炉１０内部に流入させるための送風口１２が位置する。熱風炉２０により供給される熱風は送風弁２１の開閉程度に応じて高炉１０内部に流入する量（以下、「送風量」という）が調整される。
高炉１０内に装入された燃料（例えば、コークス（ｃｏｋｅｓ））は酸素との反応で燃焼して高温のガス（以下、「還元ガス」という）を発生させる。還元ガスは炉内を上昇しながら高炉１０に装入された鉄鉱石と接触する。炉内で高温の還元ガスとの接触で熱の伝達を受けた鉄鉱石は溶銑に溶融および還元される。
高炉１０内で溶融還元された溶銑は、炉下部に貯蔵されてから一定間隔で出銑口（ｔａｐ  ｈｏｌｅ）を介して炉外に排出される。
【００１７】
図２は本発明の実施形態による高炉の送風制御装置を概略的に示すブロック図である。
図２に示したとおり、本発明の実施形態による送風制御装置１００は、映像撮影装置１１０、センサ部１２０、データ収集部１３０、通気性パラメータ保存部１４０、学習部１５０、送風量予測モデルデータベース１６０、送風量予測部１７０、送風量制御部１８０およびディスプレイ１９０を含むことができる。
映像撮影装置１１０は、装入コンベヤベルト５上に設置され、装入コンベヤベルト５を介して高炉１０に装入される原料（焼結鉱、ペレット、整粒鉱など）または燃料（コークスなど）を撮影することができる。映像撮影装置１１０を介して撮影されるイメージは装入物（燃料または原料）の粒度データ（粒度および粒度分布）の取得に用いられる。したがって、装入物イメージから装入物の粒度および粒度分布の取得が可能なように、映像撮影装置１１０は高画質のカメラが用いられる。
【００１８】
センサ部１２０は、高炉１０内の通気性を判断できる因子（例えば、圧力、温度、排ガス成分など）を測定するための一つ以上のセンサを含むことができる。
センサ部１２０は、高炉１０内部の温度を測定するための温度センサ１２１を含むことができる。温度センサ１２１は、高炉１０内部に設置することができ、また、高炉１０の外部に位置して高炉１０から排出される溶銑の出銑時の温度を測定することもできる。後者の場合、高炉１０内部の温度は溶銑温度から推定することができる。
センサ部１２０は、高炉１０内部の圧力を測定するための圧力センサ１２２を含むこともできる。
【００１９】
センサ部１２０は、高炉１０から排出される排ガス（高炉ガス）の成分を検出するためのガスセンサ１２３を含むこともできる。
データ収集部１３０は、映像撮影装置１１０を介して取得される装入物イメージに対するリアルタイム画像解析により、装入コンベヤベルト５を介して高炉１０に装入される装入物の粒度データ（粒度および粒度分布）を取得することができる。また、データ収集部１３０は、センサ部１２０を介して測定されるセンシングデータ（温度、圧力、排ガス成分など）を通気性を示すパラメータとして取得することができる。このように取得された通気性パラメータ（粒度データおよびセンシングデータ）は時系列データとして通気性パラメータ保存部１４０に保存される。また、操業者が高炉１０の炉内の状況をリアルタイムで確認できるように、ディスプレイ１９０を介して高炉運転画面上に表示することができる。
【００２０】
学習部１５０は、データ収集部１３０を介して収集される通気性パラメータ（粒度データ、センシングデータ）を学習用データとして所定時間学習し、神経回路網アルゴリズム基板の送風量予測モデルを生成する。学習部１５０は以前に収集した通気性パラメータおよび専門家によって提示された送風量制御値を神経回路網アルゴリズムの学習データとして活用して神経回路網を学習させ、学習結果から現在の通気性パラメータに基づいて送風量を予測できる送風量予測モデルを生成することができる。ここで、学習に用いられる神経回路網アルゴリズムは、２層以上の神経回路網で構成される。学習部１５０により生成された送風量予測モデルは送風量予測モデルデータベース１６０に保存され、送風量予測部１７０での送風量予測に用いられる。
【００２１】
送風量予測部１７０は、神経回路網アルゴリズム基板の送風量予測モデルを用いて時系列データである通気性パラメータから高炉１０内部装入層の送風量を推定することができる。送風量予測部１７０は、データ収集部１３０を介して収集される通気性パラメータを送風量予測モデルの時系列入力データとして入力し、送風量予測モデルの出力値を対応する送風量予測値として取得することができる。
送風量制御部１８０は、送風量予測部１７０により出力される送風量予測値に基づいて高炉１０内に供給される熱風の量、すなわち送風量を決め、これに対応して送風弁２１の開閉程度を制御することによって、高炉１０内に流入する送風量を制御することができる。
上記構造の送風制御装置１００において、データ収集部１３０、学習部１５０、送風量予測部１７０および送風量制御部１８０の機能は一つ以上の中央処理ユニット（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ，ＣＰＵ）やその他チップセット、マイクロプロセッサなどに具現されるプロセッサによって行われることができる。
【００２２】
図３は本発明の実施形態による高炉の送風制御方法を概略的に示す流れ図である。
図３に示したとおり、本発明の実施形態による送風制御装置１００は、映像撮影装置１１０を介して装入コンベヤベルト５を撮影し、高炉１０に移動する装入物（原料または燃料）のイメージを取得する（Ｓ１００）。そして、取得した装入物イメージに対する画像解析により装入物の粒度データを取得する（Ｓ１１０）。
また、送風制御装置１００は、一つ以上のセンサ（１２１，１２２，１２３）を介して高炉１０内部の通気性を示すセンシングデータを取得する（Ｓ１２０）。
前記Ｓ１１０段階およびＳ１２０段階により取得した粒度データおよびセンシングデータは通気性パラメータ保存部１４０に通気性パラメータとして保存される。
【００２３】
送風制御装置１００は、前記Ｓ１１０段階およびＳ１２０段階により持続的に通気性パラメータを取得し、これを神経回路網アルゴリズム基板の送風量予測モデルの時系列入力データとして用いて高炉１０の炉内の送風量予測値を取得する（Ｓ１３０）。そして、取得した送風量予測値に基づいて送風弁２１の開閉程度を制御することによって、高炉１０内に流入する送風量を制御する（Ｓ１４０）。
上記の実施形態によれば、送風制御装置１００は高炉１０内に装入される装入物の粒度および粒度分布をリアルタイムで確認できるように支援する。また、学習により現在の炉況による送風量を予測できる予測モデルを設けることによって、炉況に応じて送風量を自動制御できるように支援する。そのため、炉況にリアルタイムで反応して送風量を制御することができるので、高炉炉況の変動を最小化することができ、結果的に高炉操業の安定化および効率向上が可能である。
【００２４】
本発明の実施形態による送風制御方法はソフトウェアにより実行することができる。ソフトウェアで実行する時、本発明の構成手段は必要な作業を実行するコードセグメントである。プログラムまたはコードセグメントはコンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存することができる。
コンピュータ読み取り可能な記録媒体はコンピュータシステムによって読み取り可能なデータが保存されるすべての種類の記録装置を含む。コンピュータ読み取り可能な記録装置の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ＿ＲＯＭ、ＤＶＤ＿ＲＡＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、ハードディスク、光データ保存装置などがある。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体はネットワークに連結されたコンピュータ装置に分散して分散方式でコンピュータ読み取り可能なコードが保存されて実行されることができる。
【００２５】
以上、本発明の好ましい実施形態について解説したガ、添付した図面と記載された発明の詳細な説明は、単に本発明の例示であって、これは本発明を説明するための目的で示されたものであり、意味の限定や特許請求の範囲に記載された本発明の範囲を制限するために使われたものではない。したがって、本技術分野の通常の知識を有する者であれば、これに基づいて容易に選択して代替することができる。また、当業者は本明細書で説明された構成要素の一部を性能の劣化なしで省略したり性能を改善するために構成要素を追加することができる。それだけでなく、当業者は工程環境や装備に応じて本明細書で説明した方法段階の順序を変更することもできる。したがって、本発明の範囲は説明された実施形態でなく特許請求の範囲およびその均等物によって決定されなければならない。
【符号の説明】
【００２６】
５：装入コンベヤベルト
１０：高炉
１１：炉頂ホッパ
１２：送風口
２０：熱風炉
２１：送風弁
１００：送風制御装置
１１０：映像撮影装置
１２０：センサ部
１２１：温度センサ
１２２：圧力センサ
１２３：ガスセンサ
１３０：データ収集部
１４０：通気性パラメータ保存部
１５０：学習部
１６０：送風量予測モデルデータベース
１７０：送風量予測部
１８０：送風量制御部
１９０：ディスプレイ
【図１】
2021503042.tif 000003
【図２】
2021503042.tif 000004
【図３】
2021503042.tif 000005
【手続補正書】
【提出日】令和2年5月14日(2020.5.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
高炉の送風制御装置において、
高炉内に装入される装入物のイメージを取得する映像撮影装置、
前記イメージから前記装入物の粒度データを取得するデータ収集部、
前記粒度データから前記高炉の送風量予測値を取得する送風量予測部、および
前記送風量予測値に応じて前記高炉内に供給される熱風量を調整する送風量制御部を含むことを特徴とする送風制御装置。
【請求項２】
前記データ収集部は、前記イメージに対する画像解析により前記装入物の粒度および粒度分布を取得することを特徴とする請求項１に記載の送風制御装置。
【請求項３】
前記高炉の通気性を示す少なくとも一つのセンシングデータを取得する少なくとも一つのセンサをさらに含み、
前記送風量予測部は、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを用いて前記送風量予測値を取得することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の送風制御装置。
【請求項４】
前記少なくとも一つのセンサは、
前記高炉内の圧力を測定する圧力センサ、
前記高炉内の温度を測定する温度センサ、または
前記高炉から排出されるガスの成分を測定するガスセンサを含むことを特徴とする請求項３に記載の送風制御装置。
【請求項５】
前記高炉の送風量を推定するための送風量予測モデルを保存する送風量予測モデルデータベースをさらに含み、
前記送風量予測部は、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを前記送風量予測モデルの入力データとして使用し、前記送風量予測値を取得することを特徴とする請求項３または請求項４に記載の送風制御装置。
【請求項６】
前記送風量予測モデルは、時系列データである前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータが入力されると、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータに対応して前記送風量予測値を出力することを特徴とする請求項５に記載の送風制御装置。
【請求項７】
前記送風量予測モデルは、神経回路網アルゴリズム基板であることを特徴とする請求項５または請求項６に記載の送風制御装置。
【請求項８】
前記送風量制御部は、熱風炉と前記高炉との間に位置する送風弁の開閉程度を制御して前記熱風量を調整することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の送風制御装置。
【請求項９】
高炉の送風制御方法において、
カメラを介して前記高炉内に装入される装入物のイメージを取得する段階、
前記イメージから前記装入物の粒度データを取得する段階、
前記粒度データから前記高炉の送風量予測値を取得する段階、および
前記送風量予測値に応じて前記高炉内に供給される熱風量を調整する段階を含むことを特徴とする送風制御方法。
【請求項１０】
前記粒度データを取得する段階は、
前記イメージに対する画像解析により前記装入物の粒度および粒度分布を取得する段階を含むことを特徴とする請求項９に記載の送風制御方法。
【請求項１１】
少なくとも一つのセンサを介して前記高炉の通気性を示す少なくとも一つのセンシングデータを取得する段階をさらに含み、
前記送風量予測値を取得する段階は、
前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを用いて前記送風量予測値を取得する段階を含むことを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の送風制御方法。
【請求項１２】
前記少なくとも一つのセンシングデータは、前記高炉内の圧力データ、前記高炉内の温度データまたは前記高炉から排出されるガスの成分データを含むことを特徴とする請求項１１に記載の送風制御方法。
【請求項１３】
前記送風量予測値を取得する段階は、
前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータを、前記高炉の送風量を推定するための送風量予測モデルの入力データとして使用し、前記送風量予測値を取得する段階を含むことを特徴とする請求項１１または請求項１２に記載の送風制御方法。
【請求項１４】
前記送風量予測モデルは、時系列データである前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータが入力されると、前記粒度データおよび前記少なくとも一つのセンシングデータに対応して前記送風量予測値を出力することを特徴とする請求項１３に記載の送風制御方法。
【請求項１５】
前記送風量予測モデルは、神経回路網アルゴリズム基板であることを特徴とすることを特徴とする請求項１３または請求項１４に記載の送風制御方法。
【請求項１６】
前記熱風量を調整する段階は、
熱風炉と前記高炉との間に位置する送風弁の開閉程度を制御して前記熱風量を調整する段階を含むことを特徴とする請求項９乃至請求項１５のいずれか一項に記載の送風制御方法。
【国際調査報告】
2021503042.tif 000006
2021503042.tif 000007
2021503042.tif 000008
2021503042.tif 000009