(57)【要約】【課題】転炉吹錬制御モデルの精度向上のためにモデル学習すること。【解決手段】吹錬終点時の未反応酸素量と溶鋼炭素濃度から出鋼中の脱炭量を推定すること、転炉吹錬制御モデルが推定する吹錬終点時の各推定値と、出鋼中の脱炭量を含む複数の変数を用いて推定する二次精錬処理前各推定値と、二次精錬処理前各実測値により転炉吹錬制御モデルを学習すること、あるいは、二次精錬処理前各実測値と、出鋼中の脱炭量を含む複数の変数を用いて逆算推定する吹錬終点時の各逆算推定値と、転炉吹錬制御モデルが推定する吹錬終点時の各推定値により転炉吹錬制御モデルを学習すること。【効果】出鋼中の脱炭量を精度良く推定でき、また、終点測定を省略する場合でも、転炉吹錬制御モデルの精度を向上させることができる【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
転炉吹錬制御モデルを用いて吹錬制御を行う転炉操業法において、転炉操業情報のうち吹錬終点時の未反応酸素量と溶鋼炭素濃度を含む複数の変数を用いて、出鋼中の脱炭量を推定することを特徴とする転炉出鋼中脱炭量推定法。
【請求項２】
吹錬終点時の溶鋼炭素濃度として転炉吹錬制御モデルが推定する溶鋼炭素濃度推定値を用いることを特徴とする請求項１記載の転炉出鋼中脱炭量推定法。
【請求項３】
転炉吹錬制御モデルを用いて吹錬制御を行う転炉操業法において、前記転炉吹錬制御モデルの学習を、転炉吹錬制御モデルが推定する吹錬終点時の各推定値と、請求項１又は２記載の方法で推定した出鋼中の脱炭量を含む複数の変数を用いて推定する二次精錬処理前各推定値と、二次精錬処理前各実測値により行うことを特徴とする転炉操業法。
【請求項４】
転炉吹錬制御モデルを用いて吹錬制御を行う転炉操業法において、前記転炉吹錬制御モデルの学習を、二次精錬処理前各実測値、請求項１又は２記載の方法で推定した出鋼中の脱炭量を含む複数の変数を用いて逆算推定する吹錬終点時の各逆算推定値と、転炉吹錬制御モデルが推定する吹錬終点時の各推定値により行うことを特徴とする転炉操業法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、転炉の吹錬から出鋼、二次精錬処理前までの操業に関し、特に、転炉出鋼中の脱炭量推定法と、転炉吹錬制御モデルを用いた吹錬制御に際し、転炉吹錬制御モデルの精度向上のためのモデル学習に好適な転炉操業法に関する。
【０００２】
ここで、転炉操業とは、Ｓｉ、Ｓ、Ｐ等の不純物を除去する溶銑予備処理後の溶銑から脱炭処理を行う場合の転炉処理、およびＳｉ、Ｓ等の不純物を除去する溶銑予備処理後の溶銑から脱燐脱炭処理を同時に行う場合の転炉処理の各操業をいい、転炉吹錬とは、脱炭処理時の吹錬、脱燐脱炭処理を同時に行う場合の吹錬をいう。
【０００３】
【従来の技術】
従来、転炉吹錬における制御としては、例えば吹錬前の溶銑炭素濃度や吹込み酸素量等の転炉操業情報を用いて吹錬終点時の溶綱炭素濃度や溶鋼温度を制御するスタティック制御と、それらの情報にサブランスを用いて吹錬中に測定した中間実測値を加味し、吹錬終点時の溶鋼炭素濃度や溶鋼温度を制御するダイナミック制御が一般に採用されている。
【０００４】
これらスタティック制御、ダイナミック制御は、吹錬反応をモデル化した転炉吹錬制御モデルを用いた転炉の吹錬制御法である。
たとえば、転炉吹錬制御モデルは、転炉吹錬前の溶銑成分とその濃度および溶銑温度等の溶銑条件と、溶鋼成分とその濃度および溶鋼温度等の目標溶鋼条件等に対し、投入媒溶材の種類と量、吹込み酸素量、吹錬時間等の吹錬条件と、さらに、吹錬終点時の推定溶鋼成分とその濃度および推定溶鋼温度等の転炉吹錬状態をモデル化したものである。
【０００５】
上記のような転炉吹錬制御モデルを用いた吹錬制御法では、転炉炉体の溶損状況などの数値化困難な要因が多数存在することや、様々の要因の影響を完全にモデル化することが不可能であることから、制御精度を向上するために過去の吹錬実績データを用いた学習が行われている。
【０００６】
これらモデルの学習方法には様々な方法が提案されているが、どの方法においても転炉吹錬制御モデルは吹錬終点時の溶鋼炭素濃度と溶鋼温度を目標としているため、吹錬実績データを用いたモデル学習を行うためには、吹錬終点実測が不可欠であり、吹錬終点実測に要する費用や実測待ち時間ロス、および実測待ち時間ロスによる熱ロスがコスト高の要因となっていた。
【０００７】
そこで、転炉における終点実測（吹錬終点直前から出鋼終了までにおける全ての実測）を省略し、転炉の次工程である二次精錬設備で処理する前に実測し、この二次精錬処理前の実測値を次回以降の転炉吹錬制御に利用する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００８】
【特許文献１】
特開平１１−２６９５３０号（段落００１０−００１９）
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、転炉吹錬終点時には、スラグ中や溶鋼中に、吹錬中の成分反応に消費されなかった酸素（以下、未反応酸素と称する）が残存する。加えて、吹錬終点後の出鋼は取鍋への出鋼であり、取鍋へは溶鋼を落流させるため、溶鋼の落流攪拌が激しい。従って、吹錬終点から、溶鋼を取鍋に出鋼し二次精錬処理開始までの間に、前記未反応酸素により脱炭が生じ、溶鋼炭素濃度、溶鋼温度に変化を与える。
【００１０】
しかしながら、特許文献１にて提案されている、転炉の吹錬終点実測を省略し、二次精錬処理前の実測値を次回以降の吹錬制御に利用する転炉操業法では、出鋼時の合金添加による炭素増加分のみ考慮に入れ、上記脱炭の影響をモデル要素として捉えず、そのまま出鋼時の脱炭の影響を含めたモデル学習が行われてしまうため、制御精度を向上するような転炉吹錬制御モデルの学習には不向きである。
【００１１】
よって、特許文献１の方法では、転炉の吹錬終点実測は省略できるが、転炉吹錬制御モデルの制御精度が良くないため、結果として二次精錬処理前の溶鋼炭素濃度、溶鋼温度等が目標値から外れる場合があるという問題がある。
【００１２】
本発明は、上記したような問題を解決せんとしてなされたものであり、吹錬終点時の未反応酸素量と溶鋼炭素濃度から出鋼中の脱炭量を推定すること、及び、推定した出鋼中の脱炭量を用い、吹錬終点実測を省略した場合でも、転炉吹錬制御モデルの制御精度向上を図る転炉操業法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記した目的を達成するために、本発明に係る転炉出鋼中脱炭量推定法は、転炉操業情報のうち吹錬終点時の未反応酸素量と溶鋼炭素濃度を含む複数の変数を用いて、出鋼中の脱炭量を推定すること、また、吹錬終点時の溶鋼炭素濃度として転炉吹錬制御モデルが推定する溶鋼炭素濃度推定値を用いることとしている。そして、このようにすることで、出鋼中の脱炭量が精度良く推定できる。
【００１４】
また、本発明に係る転炉操業法は、転炉吹錬制御モデルが推定する吹錬終点時の各推定値と、出鋼中の脱炭量を含む複数の変数を用いて推定する二次精錬処理前各推定値と、二次精錬処理前各実測値により転炉吹錬制御モデルの学習を行うこと、あるいは、二次精錬処理前各実測値、出鋼中の脱炭量を含む複数の変数を用いて逆算推定する吹錬終点時の各逆算推定値と、転炉吹錬制御モデルが推定する吹錬終点時の各推定値により転炉吹錬制御モデルの学習を行うこととしている。
【００１５】
このように学習することで、転炉の吹錬終点実測を省略した場合でも、転炉吹錬制御モデルの精度向上が可能となる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る転炉出鋼中脱炭量推定法、及びこの方法を用いた転炉操業法について詳細に説明する。
（１）、第一の本発明について説明する。
転炉吹錬から二次精錬処理までの溶銑・溶鋼処理過程を図示すると、図１の通りとなる。図１において、溶銑が転炉まで搬送されると共にその溶銑情報も転炉操業情報に伝達され、転炉では所定の転炉吹錬制御モデルに従って転炉吹錬され、吹錬終点に達すると合金鉄やフラックス等を添加しながら転炉から取鍋に出鋼され、二次精錬処理設備まで溶鋼が搬送されて、そこで最終製品に要求される品質となるように最終成分処理・最終温度処理が施される。
【００１７】
図１における▲１▼は、転炉吹錬開始時の溶銑情報、例えば炭素濃度およびＳｉ、Ｐ、Ｓ等の不純物量の溶銑成分濃度や溶銑温度等、
▲２▼は、吹錬終点時の実測値、例えば溶鋼炭素濃度および他成分量、溶鋼温度等の実測値、
▲３▼は、吹錬終点時と出鋼後（二次精錬処理前）の溶鋼炭素濃度実測値の差から算出する出鋼中脱炭量、
▲４▼は、二次精錬処理前実測値、例えば溶鋼炭素濃度および他成分量、溶鋼温度等の実測値、
等の実測位置を示す。
また、▲５▼は、吹錬終点時の推定値、例えば溶鋼炭素濃度、溶鋼温度等の推定値、
▲６▼は、二次精錬処理から逆算した吹錬終点時の逆算推定値、例えば溶鋼炭素濃度、溶鋼温度等の逆算推定値、
▲７▼は、出鋼中の脱炭量推定値、
▲８▼は、二次精錬処理前推定値、例えば溶鋼炭素濃度、溶鋼温度等の推定値、
等の各推定値の算出位置を示す。
【００１８】
一般に、転炉の吹錬終点時に実測を行わないで、二次精錬処理前実測値を用いて転炉吹錬制御モデルの学習を行う場合、前述のように吹錬終点後の取鍋への出鋼中の脱炭量が問題となる。
そこで、出鋼中の脱炭量と吹錬後の未反応酸素量との関係について、その実態を調べ、この関係を炭素量０．３０質量％を超えの高炭素鋼（○印）、炭素量０．３０質量％以下０．２０質量％を超えの中高炭素鋼（△印）、炭素量０．２０質量％以下０．１０質量％を超えの中炭素鋼（□印）、炭素量０．１０質量％以下の低炭素鋼（◇印）の４種類の炭素濃度区分に分けて図示したのが図２である。
【００１９】
この図２より、炭素濃度区分にかかわらず、未反応酸素量（Ｎｍ３／ｔｏｎ）が多く含有されているほど出鋼中の脱炭量（質量％）も大きくなって、それぞれには強い相関があり、吹錬終点時に炭素濃度で区分すれば未反応酸素量（Ｏｎｒｅａ）から出鋼中の脱炭量（Δ［Ｃ］）が推定できることが判った。
なお、出鋼中の脱炭量（質量％）とは、出鋼前の炭素含有濃度ａ（質量％）、出鋼後の炭素含有濃度ｂ（質量％）とすると、ａ−ｂ（質量％）で表すことができる。
【００２０】
ところで、出鋼中の脱炭量（Δ［Ｃ］）と吹錬後の未反応酸素量（Ｏｎｒｅａ）は、下記の関係式により表される。
【００２１】
【数１】
2004115880.tif 000003
【００２２】
【数２】
2004115880.tif 000004
【００２３】
ここで、数式１における吹錬終点時の溶鋼炭素濃度［Ｃ］Ｅｐ、及び、二次精錬処理前の溶鋼炭素濃度［Ｃ］ｓｅｃ　は、実測により得た値である。
【００２４】
また、数式２における成分反応消費酸素量（Ｏｒｅａ　）　とは、吹錬中の化学反応で消費される酸素量の合計であり、溶融金属やガスとの全ての反応を含むものである。その算出方法には様々な方法があるが、例えば、吹錬前後の各成分濃度の変化量から、各成分ごとにその反応に消費される酸素量を算出し、総和をとる方法を用いる。転炉の排出ガス分析値を用いて算出する方法などもあるが、どの様な方法を用いても本発明の効果は変わらない。
【００２５】
また、転炉操業情報のうち吹錬終点時の未反応酸素量、溶鋼炭素濃度を含む複数の変数を用いて、たとえば、下記数式３から、出鋼中の脱炭量が推定できる。この場合、数式としては、吹錬終点時の未反応酸素量、溶鋼炭素濃度区分を含む複数の変数と出鋼中の脱炭量との関係を表す数式であれば、どのような関係式でもよい。
【００２６】
【数３】
2004115880.tif 000005
【００２７】
数式３における吹錬終点時の溶鋼炭素濃度区分（Ｄｊ　）とは、吹錬終点時の溶鋼炭素濃度を任意に区分する場合に、どの区分に属するかを表す値であり、例えば、図２における４種類の炭素濃度区分に相当するものである。同量の未反応酸素量であってもこの区分の違いにより出鋼中の脱炭量が変動する。
また、この数式３における転炉操業情報（Ｘｉ　）としては、未反応酸素量（Ｏｎｒｅａ）のみを用いているが、吹錬終了から出鋼開始までの出鋼準備時間、出鋼開始から出鋼完了までの出鋼時間など、出鋼時の脱炭に影響を与える要因を加えればさらに良い。
【００２８】
（２）、第二の本発明について説明する。
数式２の未反応酸素量の算出において、同式中の成分反応消費酸素量（Ｏｒｅａ　）の算出に用いている吹錬後の溶鋼炭素濃度は、転炉吹錬制御モデルが推定する吹錬終点時の溶鋼炭素濃度推定値を用い、また、吹錬後の炭素を除く溶鋼成分濃度は転炉終点成分目標値を用いている。
【００２９】
本発明法での溶鋼炭素濃度推定値は、後述のモデル学習により実測値に非常に近い値であって正確な算出が可能である。また炭素を除く溶鋼成分濃度は、一般に転炉吹錬処理前から調整され、吹錬前後における炭素以外の成分目標値との間の差も少ない。そして、これら吹錬前後の差が酸素との反応によるものとし、成分反応消費酸素量（Ｏｒｅａ　）が理論的に正確に算出することができる。
【００３０】
この様にして、成分反応消費酸素量Ｏｒｅａ　（Ｎｍ３／ｔｏｎ）　を定め、数式２より未反応酸素量Ｏｎｒｅａ（Ｎｍ３／ｔｏｎ）　を求め、さらに数式３より出鋼中脱炭量推定値Δ［Ｃ］ｉｎｆ　（質量％）を推定することができる。なお、吹錬終点時の溶鋼炭素濃度区分については、転炉吹錬制御モデルが推定する吹錬終点時の溶鋼炭素濃度推定値による区分を表す値を用いる。
【００３１】
（３）、次いで、吹錬終点時の各推定値と、二次精錬処理前の推定値と、二次精錬処理前の実測値、により転炉吹錬制御モデルの学習を行う第三の本発明について説明する。
【００３２】
【数４】
2004115880.tif 000006
【００３３】
【数５】
2004115880.tif 000007
【００３４】
これら数式４の二次精錬処理前の溶鋼炭素濃度推定値（質量％）、数式５の二次精錬処理前の溶鋼温度推定値（℃）は、いずれも吹錬終点時の推定値と、出鋼中の脱炭量推定値を含む変数から導かれ、また、数式５における転炉操業情報（Ｚｊ　）　としては、出鋼中の脱炭量推定値以外に、吹錬終了から出鋼開始までの出鋼準備時間、出鋼開始から出鋼完了までの出鋼時間、出鋼終了から二次精錬処理前実測までの二次精錬準備時間、取鍋使用状況など、出鋼時の温度降下に影響する要因を加味した。
なお、出鋼中の脱炭は、前述の通り酸素との反応によるものであり、溶鋼温度に影響を与えるものである。
【００３５】
そして、代表例として以下の数式６、７により転炉吹錬制御モデルの学習を行っている。
【００３６】
【数６】
2004115880.tif 000008
【００３７】
【数７】
2004115880.tif 000009
【００３８】
ここで、吹錬終点時の炭素濃度推定モデル式、および、吹錬終点時の溶鋼温度推定用モデル式とは、たとえばスタティック制御やダイナミック制御に用いられるモデル式である。ただし、他の吹錬制御のモデル式を適用することも可能である。
上記モデル学習項は、二次精錬処理前推定値と二次精錬処理前実測値との差から一般的な指数平滑法を用いて算出するモデル学習値とする。
【００３９】
（４）、次いで、吹錬終点時の逆算推定値と吹錬終点時の推定値等により転炉吹錬制御モデルの学習を行う第四の本発明について説明する。
吹錬終点時の逆算推定値としての逆算溶鋼炭素濃度推定値［Ｃ］ＲＥｐ　は、二次精錬処理前の溶鋼炭素濃度実測値［Ｃ］ｓｅｃ　と、出鋼中の合金鉄ｉ投入による炭素濃度増加量と、出鋼中の脱炭量推定値Δ［Ｃ］ｉｎｆ　から下記数式８により算出する。
【００４０】
【数８】
2004115880.tif 000010
【００４１】
さらに、吹錬終点時の逆算推定としての逆算溶鋼温度推定値ＴＲＥｐ　は、二次精錬処理前の溶鋼温度実測値Ｔｓｅｃ　と、出鋼中の合金鉄ｉ投入による温度降下量ＴＧｉおよび数式５と同様の転炉操業情報を用いて下記数式９により算出する。
【００４２】
【数９】
2004115880.tif 000011
【００４３】
上記数式８、９は、二次精錬処理前各実測値と、出鋼中の脱炭量を含む複数の変数から成り、この逆算推定値により、たとえばスタティック制御モデルやダイナミック制御モデルから推定される吹錬終点時の推定値を学習することとしている。
学習の考え方は前記二次精錬処理前の推定値の学習の考え方と同じであり、下記の数式１０、１１式による。
【００４４】
【数１０】
2004115880.tif 000012
【００４５】
【数１１】
2004115880.tif 000013
【００４６】
終点溶鋼炭素濃度逆算推定値と推定値によるモデル学習値、および、同溶鋼温度のモデル学習値は、溶鋼炭素濃度と溶鋼温度のそれぞれについて、逆算終点推定値と転炉吹錬制御モデルの終点推定値との差から、一般的な指数平滑法を用いて算出するモデル学習量とする。
【００４７】
以上のように、第三、第四の本発明に係る転炉吹錬制御モデルの学習方法は、
ａ．二次精錬処理前推定値と二次精錬処理前実測値との差、あるいは、
ｂ．逆算終点推定値と転炉吹錬制御モデルの終点推定値との差から、
一般的な指数平滑法を用いて算出するモデル学習量とする。どちらの方法で算出してもモデル学習量は同じになり、モデルの正確性が一層向上する。学習量の算出方法として指数平滑法以外を用いてもその効果は変わらない。
【００４８】
【実施例】
（実施例１）
本発明に係る出鋼中の脱炭量推定値についての実施例を示す。
この例では、吹錬終点時の溶鋼炭素濃度実測値により決定する溶鋼炭素濃度区分（吹錬鋼種）と、吹錬前後の［Ｃ］、［Ｓｉ］、［Ｍｎ］、［Ｓ］、［Ｐ］、［Ｔｉ］などの溶鋼中の各成分濃度を実測し、例えば数式２から算出される未反応酸素量と、前記溶鋼炭素濃度区分、未反応酸素量を変数として含む数式３から出鋼中の脱炭量推定値を算出した。同時に出鋼後の溶鋼炭素濃度も実測して脱炭量を求めて出鋼中の脱炭量とした。この比較により推定値の精度確認をした。
【００４９】
実施例１における転炉操業条件は、下記の通りである。
吹錬鋼種：炭素０．０３〜１．０　質量％の普通鋼、
転炉からの出鋼量：２１０　ｔｏｎ／チャージ、
その他：出鋼中に合金鉄を投入していない。
なお、数式３の吹錬終点時の溶鋼炭素濃度区分は、図２で示したものと同様に吹錬終点時の溶鋼炭素濃度実績値が０．３０質量％より大きいものを高炭素鋼、０．３０質量％以下０．２０質量％超えを中高炭素鋼、０．２０質量％以下０．１０質量％超えを中炭素鋼、０．１０質量％以下を低炭素鋼の４区分とした。図３は、出鋼中の脱炭量（実測値）と出鋼中の脱炭量推定値との関係を示すグラフであり、このグラフから出鋼中の脱炭量が精度良く推定できていることが判る。
【００５０】
（実施例２）
次に、本発明に係る出鋼中の脱炭量推定値について、　吹錬終点時の溶鋼炭素濃度として転炉吹錬制御モデルが推定する溶鋼炭素濃度を用いた場合の実施例を示す。この例では、吹錬終点時の溶鋼炭素濃度の実測値のかわりに転炉吹錬制御モデルの推定値を用いる。前述の実施例１と同じ溶鋼炭素濃度区分を４区分とする方法により出鋼中の脱炭量推定値を算出した。
そして、未反応酸素量の算出に必要な吹錬前後の各成分濃度については、吹錬前の各成分濃度は実測し、吹錬後（吹錬終点時）の各成分濃度は、炭素については転炉吹錬制御モデルが推定する溶鋼炭素濃度推定値を、それ以外は目標値を実測値のかわりに用いた。
【００５１】
図４は、出鋼中脱炭量（実測値）と出鋼中の脱炭量推定値との関係を示すグラフであり、このグラフから吹錬終点時の溶鋼炭素濃度として転炉吹錬制御モデルが推定する溶鋼炭素濃度を用いても出鋼中の脱炭量が精度よく推定できていることが判る。
【００５２】
（実施例３）
次いで、本発明に係るモデル学習の実施例を示す。
前述のように、第三、第四の本発明法は、どちらも同じ学習量（値）となりその効果は変わらないことから、この実施例においては第四の本発明法、つまり吹錬終点時の逆算推定値と吹錬終点時の推定値との差によりモデル学習量を決定する方法とした。
ここで、吹錬終点時の逆算推定値は、数式８、９により算出し、また、吹錬終点時の溶鋼炭素濃度推定用、および溶鋼温度推定用モデル式には、ダイナミック制御で用いられているモデル式を適用した。
一方、従来法の学習方法は、特許文献１での方法を採用した。
【００５３】
そして、実施例３における転炉操業条件は、下記の通りである。
吹錬鋼種：炭素０．０３〜１．０　質量％の普通鋼、
吹錬終点時の溶鋼温度：１６５０〜１６８０℃、
転炉からの出鋼量：２１０　ｔｏｎ／チャージ。
【００５４】
図５、６は、溶鋼炭素濃度区分毎に、吹錬終点時の実測値に対する本発明法と従来法の溶鋼炭素濃度推定誤差、および溶鋼温度推定誤差の平均と偏差を比較して示したグラフである。このグラフにおいて、○印は本発明法、●印は従来法を示し、棒の範囲はその偏差、○、●印付与の位置は夫々の平均値を表す。吹錬終点時の溶鋼炭素濃度推定誤差、および溶鋼温度推定誤差とは、前記モデルの吹錬終点時の推定値と吹錬終点時の実測値との差である。
【００５５】
このグラフより、本発明に適用するモデル学習方法は、従来方法より溶鋼炭素濃度推定誤差、溶鋼温度推定誤差ともに小さいことが判る。つまり、本発明のモデル学習によって転炉吹錬制御モデルの制御精度が向上していることが判る。
なお、以上の実施例では、吹錬終点時の精度確認や誤差確認のために実測しているが、本来は不要である。
【００５６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、出鋼中脱炭量を精度良く推定でき、また、吹錬終点測定を省略する場合でも、転炉吹錬制御モデルの制御精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】転炉吹錬から二次精錬処理までの溶銑・溶鋼処理過程を示した図である。
【図２】出鋼中の脱炭量と未反応酸素量との関係を示した図である。
【図３】本発明による出鋼中の脱炭量推定結果を示した図である。
【図４】本発明による出鋼中の脱炭量推定において、転炉吹錬制御モデルが推定する溶鋼炭素濃度を用いた場合の推定結果を示した図である。
【図５】本発明法と従来法とによりモデル学習した場合のモデル吹錬終点の溶鋼炭素濃度推定誤差の平均と偏差の比較結果を示した図である。
【図６】本発明法と従来法とによりモデル学習した場合のモデル吹錬終点の溶鋼温度推定誤差の平均と偏差の比較結果を示した図である。
【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５】
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【図６】
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