(57)【要約】【課題】全ての溶銑状態や操業条件に対して副原料投入量を最適に予測する脱燐制御方法および装置を提供することを目的とする。【解決手段】新規に実施するチャージにおける吹錬条件を新規吹錬ベクトルと定義し、過去に実施された各チャージにおける吹錬条件実績をそれぞれ複数の実績吹錬ベクトルと定義し、該実績吹錬ベクトルの中から前記新規吹錬ベクトルに類似し、かつ、終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、この選択された所定数の実績吹錬ベクトルから終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、この選択された実績吹錬ベクトルの各吹錬条件及び実績脱燐副原料投入量から、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定する近似モデルを作成し、この作成した近似モデルを用いて前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定する。【選択図】図１
2008007828.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
転炉または鍋に、銑鉄と各種副原料とを投入した状態で吹錬を実施する各チャージの吹錬終了時における燐濃度を目標範囲内に収めるための脱燐制御方法において、
新規に実施するチャージにおける吹錬条件を新規吹錬ベクトルと定義し、
過去に実施された各チャージにおける吹錬条件実績をそれぞれ複数の実績吹錬ベクトルと定義し、
該実績吹錬ベクトルの中から前記新規吹錬ベクトルに類似し、かつ、終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、
この選択された実績吹錬ベクトルの各吹錬条件及び実績脱燐副原料投入量から、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定する近似モデルを作成し、
この作成した近似モデルを用いて前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定し、
この推定された脱燐副原料投入量に基づいて、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料の投入量を定めることを特徴とする脱燐制御方法。
【請求項２】
転炉または鍋に、銑鉄と各種副原料とを投入した状態で吹錬を実施する各チャージの吹錬終了時における燐濃度を目標範囲内に収めるための脱燐制御方法において、
新規に実施するチャージにおける吹錬条件を新規吹錬ベクトルと定義し、
過去に実施された各チャージにおける吹錬条件実績をそれぞれ複数の実績吹錬ベクトルと定義し、
該実績吹錬ベクトルの中から前記新規吹錬ベクトルに類似し、かつ、終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、
この選択された実績吹錬ベクトルの数の、前記所定数に対する割合が、規定値以下の場合には、
過去に実施されたチャージの実績吹錬ベクトルの中から終点燐濃度が基準範囲に入っておりかつ前記新規吹錬ベクトルに類似する所定数２のベクトルを選択し、
選択されたベクトルの各吹錬条件及び実績脱燐副原料投入量から終点温度、終点成分を推定する近似モデルを作成し、
この作成した近似モデルを用いて前記新規に実施するチャージの目標終点温度、目標終点成分を計算することを特徴とする脱燐制御方法。
【請求項３】
請求項２に記載の脱燐制御方法において、
前記計算された目標終点温度、目標終点成分に基づいて、新規に実施するチャージにおける吹錬条件を新規吹錬ベクトルと定義し、
過去に実施された各チャージにおける吹錬条件実績をそれぞれ複数の実績吹錬ベクトルと定義し、
該実績吹錬ベクトルの中から前記新規吹錬ベクトルに類似し、かつ、終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、
この選択された実績吹錬ベクトルの各吹錬条件及び実績脱燐副原料投入量から、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定する近似モデルを作成し、
この作成した近似モデルを用いて前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定し、
この推定された脱燐副原料投入量に基づいて、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料の投入量を定めることを特徴とする脱燐制御方法。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の脱燐制御方法において、
前記吹錬条件は、
少なくとも、銑鉄の量、温度、および成分の実績、さらに吹き込み酸素量、副原料投入量、終点目標温度、および終点目標成分を含む複数項目からなるものであることを特徴とする脱燐制御方法。
【請求項５】
転炉または鍋に、銑鉄と各種副原料とを投入した状態で吹錬を実施する各チャージの吹錬終了時における燐濃度を目標範囲内に収めるための脱燐制御装置において、
新規に実施するチャージにおける新規吹錬条件データを入力するための新規条件入力部と、
過去に実施された各チャージの吹錬条件実績データを記憶する吹錬実績データベースと、
前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定する推定演算部と、
該推定演算部で推定された脱燐副原料投入量を出力する表示器とを備え、
前記推定演算部は、前記新規条件入力部で入力した新規吹錬条件データを新規吹錬ベクトルと定義し、
前記吹錬実績データベースに記憶された過去に実施された各チャージにおける吹錬条件実績データを入力し、それぞれを実績吹錬ベクトルと定義し、
該実績吹錬ベクトルの中から前記新規吹錬ベクトルに類似し、かつ、終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、
この選択された実績吹錬ベクトルの各吹錬条件及び実績脱燐副原料投入量から、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定することを特徴とする脱燐制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、吹錬において溶鋼の終点燐（りん、Ｐ）濃度を適正に制御するために必要とする副原料投入量を決定する、及び適正な目標終点温度、目標終点成分を設定する脱燐制御方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
鉄鋼業における吹錬プロセスでは、高炉から供給される銑鉄と別途準備されるスクラップなどが主原料であり、これに石灰等の副原料が加えられた後、酸素が吹き込まれ、内部に含まれる硫黄Ｓ、珪素Ｓｉ、燐Ｐ等の不純物が酸化によって除去される。吹錬終了後の鋼はその後、精錬・出鋼され、圧延工程へ供給される。
【０００３】
吹錬設備に主原料、副原料を供給し、酸素を吹き付けて、吹錬終了時点（終点）で所望の組成と温度とを有した鋼を出力（出鋼）するまでの１つの工程を「チャージ」と称する。
【０００４】
吹錬設備に供給される銑鉄やスクラップの組成や温度は、チャージ毎に異なるので、全てのチャージにわたって、所望の鋼を出鋼するためには、チャージ毎に最適の吹錬制御を実施する必要がある。
【０００５】
銑鉄には様々の成分が含まれており、本発明で対象とする燐（りん、Ｐ）は単独で除去されることもあるし、他の成分と一括で除去されることもある。
【０００６】
吹錬操業にあたっては、吹錬終了時の燐濃度（終点Ｐ濃度）を適正に制御することは重要な課題である。しかしながら、脱Ｐ副原料の投入量を決めるための要因は多岐にわたり、各要因を全て把握することが難しいため、副原料投入量が最適にならないという問題があった。
【０００７】
この問題に対して、これまで例えば、特許文献１または２に開示された技術がある。特許文献１または２は、把握可能な要因を説明変数、把握不可能な要因を学習パラメータとして、副原料投入量の計算式を設定するものである。
【特許文献１】特開平１１−１１７０１３号公報
【特許文献２】特開２０００−３０９８１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、脱Ｐ反応は溶銑状態や操業条件によって複雑に変化するため、上述した特許文献１または２で提案されている学習パラメータを用いても、全ての溶銑状態や操業条件に対して副原料投入量を最適にする予測式を作成することは現実的には難しいという問題がある。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、全ての溶銑状態や操業条件に対して副原料投入量を最適に予測する脱燐制御方法および装置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】
本発明の請求項１に係る発明は、転炉または鍋に、銑鉄と各種副原料とを投入した状態で吹錬を実施する各チャージの吹錬終了時における燐濃度を目標範囲内に収めるための脱燐制御方法において、新規に実施するチャージにおける吹錬条件を新規吹錬ベクトルと定義し、過去に実施された各チャージにおける吹錬条件実績をそれぞれ複数の実績吹錬ベクトルと定義し、該実績吹錬ベクトルの中から前記新規吹錬ベクトルに類似し、かつ、終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、この選択された実績吹錬ベクトルの各吹錬条件及び実績脱燐副原料投入量から、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定する近似モデルを作成し、この作成した近似モデルを用いて前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定し、この推定された脱燐副原料投入量に基づいて、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料の投入量を定めることを特徴とする脱燐制御方法である。
【００１１】
また本発明の請求項２に係る発明は、転炉または鍋に、銑鉄と各種副原料とを投入した状態で吹錬を実施する各チャージの吹錬終了時における燐濃度を目標範囲内に収めるための脱燐制御方法において、新規に実施するチャージにおける吹錬条件を新規吹錬ベクトルと定義し、過去に実施された各チャージにおける吹錬条件実績をそれぞれ複数の実績吹錬ベクトルと定義し、該実績吹錬ベクトルの中から前記新規吹錬ベクトルに類似し、かつ、終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、この選択された実績吹錬ベクトルの数の、前記所定数に対する割合が、規定値以下の場合には、過去に実施されたチャージの実績吹錬ベクトルの中から終点燐濃度が基準範囲に入っておりかつ前記新規吹錬ベクトルに類似する所定数２のベクトルを選択し、選択されたベクトルの各吹錬条件及び実績脱燐副原料投入量から終点温度、終点成分を推定する近似モデルを作成し、この作成した近似モデルを用いて前記新規に実施するチャージの目標終点温度、目標終点成分を計算することを特徴とする脱燐制御方法である。
【００１２】
また本発明の請求項３に係る発明は、請求項２に記載の脱燐制御方法において、前記計算された目標終点温度、目標終点成分に基づいて、新規に実施するチャージにおける吹錬条件を新規吹錬ベクトルと定義し、過去に実施された各チャージにおける吹錬条件実績をそれぞれ複数の実績吹錬ベクトルと定義し、該実績吹錬ベクトルの中から前記新規吹錬ベクトルに類似し、かつ、終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、この選択された実績吹錬ベクトルの各吹錬条件及び実績脱燐副原料投入量から、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定する近似モデルを作成し、この作成した近似モデルを用いて前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定し、この推定された脱燐副原料投入量に基づいて、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料の投入量を定めることを特徴とする脱燐制御方法である。
【００１３】
また本発明の請求項４に係る発明は、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の脱燐制御方法において、前記吹錬条件は、少なくとも、銑鉄の量、温度、および成分の実績、さらに吹き込み酸素量、副原料投入量、終点目標温度、および終点目標成分を含む複数項目からなるものであることを特徴とする脱燐制御方法である。
【００１４】
さらに本発明の請求項５に係る発明は、転炉または鍋に、銑鉄と各種副原料とを投入した状態で吹錬を実施する各チャージの吹錬終了時における燐濃度を目標範囲内に収めるための脱燐制御装置において、新規に実施するチャージにおける新規吹錬条件データを入力するための新規条件入力部と、過去に実施された各チャージの吹錬条件実績データを記憶する吹錬実績データベースと、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定する推定演算部と、該推定演算部で推定された脱燐副原料投入量を出力する表示器とを備え、前記推定演算部は、前記新規条件入力部で入力した新規吹錬条件データを新規吹錬ベクトルと定義し、前記吹錬実績データベースに記憶された過去に実施された各チャージにおける吹錬条件実績データを入力し、それぞれを実績吹錬ベクトルと定義し、該実績吹錬ベクトルの中から前記新規吹錬ベクトルに類似し、かつ、終点燐濃度が基準範囲に入っている実績吹錬ベクトルを選択し、この選択された実績吹錬ベクトルの各吹錬条件及び実績脱燐副原料投入量から、前記新規に実施するチャージの脱燐副原料投入量を推定することを特徴とする脱燐制御装置である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、脱燐吹錬において、溶銑情報および操業条件情報から類似のチャージデータを選択し、さらにその中から終点燐濃度が設定範囲内に入っているものを選択し、脱燐副原料投入量を計算するため、適切な投入量を精度よく得ることができる。また、終点脱燐濃度を設定範囲内に抑えづらい溶銑の場合、適切な目標終点温度と目標終点成分を提示し高精度の制御を実現することができるという効果もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に本発明を実施するための最良の形態について、図面および数式を参照して以下に説明を行う。図１は、本発明に係る装置の構成例を示す図である。
【００１７】
図１中、１は操作部、２は新規条件入力部、３は新規条件ベクトル定義部、４は正規化ベクトル作成部、５はノルム算出部、６は類似ベクトル選択部、７はベクトル分類部、８は脱Ｐ副原料モデル作成部、９は脱Ｐ副原料算出部、１０は脱Ｐ副原料モデル信頼性条件判定部、１１は表示器、１２は吹錬実績データベース、１３は実績条件ベクトル定義部、１４はベクトル選択部、１５は終点温度近似モデル作成部、１６は終点Ｃ近似モデル作成部、および１７は目標終点温度・Ｃ算出部をそれぞれ表す。
【００１８】
図１に示す装置構成例では、先ずキーボードなどの操作者が各種情報を入力するための操作部１、過去に実施された各チャージの実績データを記憶する吹錬実績データベース１２、算出された脱燐副原料投入量、目標終点温度、目標終点成分を出力する表示器１１が組み込まれている。
【００１９】
図２は、吹錬実績データベース内に記憶されたデータ例を示す図である。吹錬実績データベース１２には、例えば、過去に実施された各チャージを特定するチャージ番号毎に、吹錬条件実績１８、脱燐副原料（石灰）投入量（実績）１９とが記憶されている。そして、吹錬条件実績として、複数の項目1〜nにおける実際の値x1、x2、x3、x4、x5、x6、…、xnが記憶されている。
【００２０】
例えば、項目1（値x1）は吹錬設備に投入する溶銑の量（実績）であり、項目2（値x2）は吹錬設備に投入する溶銑の温度（実績）であり、項目3（値x3）は、吹錬設備に投入する溶銑の炭素（Ｃ）含有率（実績）であり、項目4（値x4）は、前記溶銑の燐（Ｐ）含有率（実績）、項目5（値x5）は吹錬設備に投入する脱燐副原料（石灰）投入量理論値、項目6（値x6）は吹錬終了時点（終点）で吹錬設備から出鋼される溶鋼の温度である終点実績温度であり、項目7（値x7）は吹錬終了時点（終点）で吹錬設備から出鋼される溶鋼の炭素（Ｃ）含有率（実績）であり、項目8（値x8）は吹錬終了時点（終点）で吹錬設備から出鋼される溶鋼の燐（Ｐ）含有率（実績）であるといった具合である。またx5は、特許文献1に示すような、物質収支、熱収支の関係式から計算される脱燐副原料投入量の理論値である。
【００２１】
なお、この図２には記載してはいないが、吹錬における吹き込み酸素量、吹錬の途中又は初期に温度調整のために吹錬設備に投入された冷却材又は昇温材の実績投入量等を、さらに別の組成として、シリコンＳｉ、酸素等の（投入溶銑、終点溶鋼での）含有率のデータも含むようにするとなお良い。
【００２２】
図１に示す装置内は、上述した操作部１、吹錬実績データベース１２、表示器１１に、破線部で囲まれた推定演算部２０で構成される。また、推定演算部２０は、新規条件入力部２、新規条件ベクトル定義部３、正規化ベクトル作成部４、ノルム算出部５、類似ベクトル選択部６、ベクトル分類部７、脱Ｐ副原料モデル作成部８、脱Ｐ副原料算出部９、脱Ｐ副原料モデル信頼性判定部１０、実績条件ベクトル定義部１３、ベクトル選択部１４、終点温度近似モデル作成部１５、終点Ｃ近似モデル作成部１６、および終点温度・Ｃ算出部１７から構成される。
【００２３】
なお、推定演算部は、複数の機器から構成されるものであっても、１つの機器で構成されるものであってもよい。また、コンピュータのＣＰＵやＭＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどで構成され、ＲＡＭやＲＯＭに記録されたプログラムが動作することで実現される。
【００２４】
図３は、本発明における処理手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートと図１を用いて、詳細説明を行っていく。
【００２５】
先ず、操作者が、図１の操作部1を介して、新規に実施するチャージにおける前述した1〜nの各項目における実際の値x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、…、xnを新規吹錬条件[x’1、x’2、x’3、x’4、x’5、x’6、x’7、x’8、…、x’n]として入力すると、新規条件入力部２が起動して、この入力した新規吹錬条件を新規条件ベクトル定義部３へ送出する（ステップS1）。すると、新規条件ベクトル定義部３は、入力した新規吹錬条件を次式（１）のように新規吹錬条件ベクトルＶａを定義する（S2）。
【００２６】
Ｖａ＝（x’1、x’2、x’3、x’4、x’5、x’6、x’7、x’8、…、x’n）・・・・・（１）
ただし、新規に実施するチャージは吹錬前なので、終点時の情報がないため、終点実績温度x6、終点Ｃ濃度x7、終点Ｐ濃度x8には目標値等を入力する。また、新規に実施するチャージにおける前述した1〜nの各項目における実際の値x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、…、xnは、操作者による操作部1を介して与えられるのみならず、上位計算機から与えられる場合もある。
【００２７】
そして、実績条件ベクトル定義部１３が起動して、図１の吹錬実績データベース１２に記憶されている実績の各チャージの吹錬条件実績[x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、…、xn]をそれぞれ（２）式に示すように実績吹錬ベクトルＶｂとして定義する。
Ｖｂ＝（x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、…、xn）・・・・・（２）
【００２８】
これに続き、正規化ベクトル作成部４が起動して吹錬実績データベース１２に記憶されている各項目1〜nの実際の各値xi（i=1、2、 …、 n）を全てのチャージにわたって平均し、平均値ui及び標準偏差σiを算出する（S3）。次に、各チャージにおける実績吹錬条件における各項目の値xi（i=1、2、 …、 n）を正規化する。正規化ベクトルの各項目の値xibは次式（３）で計算される（S4）。
xib＝（xi−ui）／σi・・・・・（３）
【００２９】
次に、各チャージの実績吹錬ベクトルＶｂの各項目値xiを、正規化された値xibに置き換えた（４）式に示す実績吹錬正規化ベクトルＶｂｏを定義する（S5）。
Ｖｂｏ＝（x1b、x2b、x3b、x4b、x5b、x6b、x7b、x8b、…、xnb）・・・・・（４）
【００３０】
さらに、新規吹錬ベクトルＶａの各項目値x’iを、前述の吹錬実績データベース１２の各値から計算した平均値及び標準偏差を用いて下式（５）にしたがって正規化する。
xia＝（x’i−ui）／σi・・・・・（５）
【００３１】
そして、この正規化された各値に置き換えて、新規吹錬正規化ベクトルＶａｏを（６）式のように定義する（S6）。
Ｖａｏ＝（x1a、x2a、x3a、x4a、x5a、x6a、x7a、x8a、…、xna）・・・・・（６）
【００３２】
さらに、ノルム算出部５が起動して、この新規吹錬正規化ベクトルＶａｏと各実績吹錬正規化ベクトルＶｂｏとの間の各偏差ベクトルΔＶａｂを、（７）式のように設定する（S7）。
ΔＶａｂ＝Ｖａｏ−Ｖｂｏ・・・・・（７）
ベクトルＶａｏ、Ｖｂｏ相互間の類似度の定量的な評価基準として、ノルム｜ΔＶａｂ｜を算出する（S8）。ノルムの計算方法を次の（８）式に示す。
｜ΔＶａｂ｜＝[w1(x1a−x1b)2＋w2(x2a−x2b)2＋…＋wn(xna−xnb)2]1/2・・・・・（８）
【００３３】
ここで、w1、w2、…、wnは吹錬条件の各項目毎の重み係数である。ステップS8では、例えば脱燐副原料投入量理論値x5の係数w5を0、それ以外の係数wiを1に設定するなどしてノルムを計算する。なお、ここでは、類似度の定量的な評価基準として、ノルムの例を示しているが、これに限られるものでなく他の評価基準を用いるようにしても良い。
【００３４】
このように、吹錬実績データベース１２に記憶された全ての実績チャージと新規チャージ間のノルム｜ΔＶａｂ｜算出処理が終了すると、類似ベクトル選択部６が起動して、算出された各ノルム｜ΔＶａｂ｜のうちの小さい方からk個（所定数）のノルム｜ΔＶａｂ｜を選択する（S9）。
【００３５】
この後、ベクトル分類部７が起動し、選択されたk個のノルム｜ΔＶａｂ｜に対応する実績吹錬条件ベクトルを、終点Ｐ濃度が目標値α以下になっているベクトルとそうでないベクトルに分類する（S10）。
【００３６】
その後、脱Ｐ副原料モデル作成部８にて、終点Ｐ濃度が目標値α以下になっている実績吹錬条件ベクトルを用いて、脱燐副原料投入量誤差の近似モデルを作成する（S11〜S12）。具体的には、選択された実績チャージの脱燐副原料投入量実績値１９と脱燐副原料投入量理論値（項目x5）の差を各チャージについて計算し、この差（誤差）を推定するための近似式を作成する。説明変数は、ベクトルの各項目（ただし脱燐副原料投入量の理論値x5除く）とし、差（誤差）Errを推定する近似式の形状は、例えば下記に示す線形近似式（９）式とする。
【００３７】
Err＝c0＋c1 x1＋c2x2＋c3 x3＋c4 x4＋c6x6＋c7 x7＋c8 x8＋ … ＋cnxn・・・・・（９）
ここで、c0、c1、c2、c3、c4、c6、c7、c8、…、cnは係数であり、選択された実績チャージのデータにおいて推定精度が高くなるように調整される。
【００３８】
作成された近似式に、新規吹錬条件ベクトルの各項目を代入して脱燐副原料投入量の誤差値を推定し、その値に脱燐副原料理論値（x5）を加えて、脱燐副原料投入量を計算する（S13）。この計算は、脱Ｐ副原料算出部９で行われる。
【００３９】
続いて、脱Ｐ副原料モデル信頼性判定部１０にて、推定した脱燐副原料投入量の信頼性をチェックする（S14）。具体的には、終点Ｐ濃度が目標値α以下になっているベクトルの集合をSとし、そうでないベクトルの集合をFとしたとき、次の（１０）式で示す条件を満たしているかをチェックする。
（条件）[集合Sに属するベクトル数]／k  ＞ [規定値β] ・・・・・（１０）
【００４０】
上記条件を満たしていない場合は、終点Ｐ濃度が目標値α以下に抑えられているデータが少なく、推定値の信頼性が低いと考えられる。そこで、この場合には、終点Ｐ濃度を目標値α以下に抑えるために、他の制御量（酸素吹き込み量、冷却材や昇温材の投入量、他の副原料投入量）を変える必要がある。これらの値は、目標終点温度、目標終点成分から理論計算等で導出されるので、以下のように目標値の変更を促す。
【００４１】
まず、ベクトル選択部１４が、全実績チャージの中から終点Ｐ濃度が目標値α以下のチャージを選択し、さらに選択された各チャージに対して下記で定義するノルムを計算する。
｜ΔＶａｂ｜’＝[w’1(x1a−x1b)2＋w’2(x2a−x2b)2＋…＋w’n(xna−xnb)2]1/2・・・・（１１）
ここで、重み係数w’iの設定は、例えば、終点実績温度や、終点の各成分濃度に関するものは0に設定、その他の係数は1に設定の様にすればよい。
【００４２】
そして、ノルム｜ΔＶａｂ｜’が小さい方から対応するチャージをk’個（所定数）選択し、項目データを読み込む（S15）。
【００４３】
次に、終点温度近似モデル作成部１５と終点Ｃ近似モデル作成部１６を起動し、ステップS15で読み込まれたデータについて近似モデルを作成する（S16）。具体的には、例えば終点温度Tf、終点Ｃ濃度Dcfに対して、下記に示す（１２）および（１３）式の線形近似式を作成する。
Tf＝ct0＋ct1x1＋ct2x2＋ct3x3＋ct4x4＋ct5x5＋ct8x8＋…＋ctnxn・・・・（１２）
Dcf＝cD0＋cD1x1＋cD2x2＋cD3x3＋cD4x4＋cD5x5＋cD8x8＋…＋cDnxn・・・・（１３）
ただし、ct0、ct1、ct2、ct3、ct4、ct5、ct8、…、ctn及びcD0、cD1、cD2、cD3、cD4、cD5、cD8、…、cDnは係数であり、説明変数は、終点温度（実績、項目x6）および終点Ｃ濃度（実績、項目x7）を除いた実績吹錬ベクトルの各項目である。
【００４４】
続いて、目標終点温度・Ｃ算出部１７が起動し、新規チャージのデータを上記（１２）および（１３）式の線形近似式に代入し、目標終点温度、目標終点Ｃ濃度を計算する（S17）。
【００４５】
最後に、計算結果（脱燐副原料投入量、目標終点温度、目標終点Ｃ濃度）を表示器１１に出力して処理が完了する（S18）。目標終点温度、目標終点Ｃ濃度が計算されている場合、これを手動または自動で新規条件入力部２に入力し、脱燐副原料投入量を再計算することもできる。
【実施例】
【００４６】
本発明による効果の検証を、約2000件の実績吹錬条件データに対して行った。図３のステップS17において、目標終点温度、及び目標終点Ｃ濃度が再計算されるが、この新しい目標値を用いて回帰式作成した場合に、どれくらい精度が向上するか検証したものである。
【００４７】
次に示す表１は、目標終点温度、目標終点Ｃ濃度変更前、及び（S17による）目標終点温度、目標終点Ｃ濃度変更後の、脱Ｐ副原料投入量回帰式モデルの誤差を比較したものである。
【００４８】
【表１】
2008007828.tif 000003
【００４９】
目標値の変更により、投入量誤差平均値を１００から３８にすることができ、本発明により回帰モデルの誤差を大幅に減少させることが分かった。
【００５０】
チャージの溶銑状態によって、目標終点温度、目標終点Ｃ濃度を実現することが困難な場合があるが、本発明では、その場合でもステップS17で計算された値を参考にして目標値を緩めて高精度の制御を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明に係る装置の構成例を示す図である。
【図２】吹錬実績データベース内に記憶されたデータ例を示す図である。
【図３】本発明における処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５２】
１      操作部
２      新規条件入力部
３      新規条件ベクトル定義部
４      正規化ベクトル作成部
５      ノルム算出部
６      類似ベクトル選択部
７      ベクトル分類部
８      脱Ｐ副原料モデル作成部
９      脱Ｐ副原料算出部
１０      脱Ｐ副原料モデル信頼性条件判定部
１１      表示器
１２      吹錬実績データベース
１３      実績条件ベクトル定義部
１４      ベクトル選択部
１５      終点温度近似モデル作成部
１６      終点Ｃ近似モデル作成部
１７      目標終点温度・Ｃ算出部
１８      吹錬条件実績
１９      副原料投入量実績値
２０      推定演算部
【図１】
2008007828.tif 000004
【図２】
2008007828.tif 000005
【図３】
2008007828.tif 000006