(57)【要約】【課題】多くの入力パラメータが複雑に絡まりあった鉄鋼生産工場全体のコストを、担当者の経験に頼ることなく最小化することができる鉄鋼生産工場の操業最適化方法を提供する。【解決手段】製銑工場の計算モデル１と製鋼工場の計算モデル１３とを、出銑量１２や溶銑成分１０を変数として連結し、粗鋼生産量７、原料３、溶銑比２等を含む入力パラメータ群を変化させながら、最適化ソフト１８により鉄鋼生産工場全体のコストミニマムとなる条件を算出する。第２の発明では、製銑工場と製鋼工場とこれら工場の副生品を利用して発電するエネルギー工場とを備えた鉄鋼生産工場につき、同様に操業最適化を図る。【選択図】    図１
2005055997.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製銑工場と製鋼工場とを備えた鉄鋼生産工場の操業最適化方法であって、製銑工場の計算モデルと製鋼工場の計算モデルとを少なくとも出銑量及び溶銑成分を変数として連結し、粗鋼生産量、原料、溶銑比等を含む入力パラメータ群を変化させながら鉄鋼生産工場全体のコストミニマムとなる条件を算出することを特徴とする鉄鋼生産工場の操業最適化方法。
【請求項２】
製銑工場と製鋼工場とこれら工場の副生品を利用して発電するエネルギー工場とを備えた鉄鋼生産工場の操業最適化方法であって、製銑工場の計算モデルと製鋼工場の計算モデルとを少なくとも出銑量及び溶銑成分を変数として連結するとともに、これらの計算モデルとエネルギー工場の計算モデルとを副生品及び電力を変数として連結し、粗鋼生産量、原料、溶銑比等を含む入力パラメータ群を変化させながら鉄鋼生産工場全体のコストミニマムとなる条件を算出することを特徴とする鉄鋼生産工場の操業最適化方法。
【請求項３】
コストミニマムとなる条件を、遺伝子アルゴリズムを利用した最適化ソフトにより演算することを特徴とする請求項１または２記載の鉄鋼生産工場の操業最適化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、鉄鋼生産工場の操業最適化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
【特許文献】特開２００２−１０８４３４号公報
【０００３】
鉄鋼生産工場は、石炭から製造したコークスと鉄鉱石とを高炉に投入して溶銑を出銑する製銑工場と、溶銑を転炉等で吹錬して鋼とする製鋼工場とを含むものである。これらの製銑工場や製鋼工場では大量の電力エネルギー等を消費するが、一方では高炉からエネルギー源となるＢＦＧ（高炉ガス）を発生し、付帯設備であるコークス炉からＣＯＧ（コークス炉ガス）を発生し、さらに、製鋼工程においてはＬＤＧ（転炉ガス）を発生する。これらの可燃性の副生品はエネルギー工場において鉄鋼生産工場内の各工程に配賦後、残分は発電に使用され、発電量が工場全体の消費電力を越えた場合には、電力会社への売電を行っている。
【０００４】
上記の鉄鋼生産工場においては、当然ながら目標品質・目標数量の製品を最小コストで生産するための操業計画を策定する努力が続けられており、製銑工場、製鋼工場、エネルギー工場が個別にコスト削減を図っていた。しかし鉄鋼生産工場全体としては、必ずしも最小コストが達成されていない。例えば、製銑工場においてコスト削減のために低スラグボリューム操業を行ったところ溶銑中のＳｉが上昇し、その結果、製鋼工場における脱Ｓｉコストが上昇したため、鉄鋼生産工場全体としてはコストアップとなってしまうというようなことがある。また売電利益も粗鋼生産量に応じ、一定の原単位としてエネルギー工場単独で算出されており、鉄鋼生産工場全体のコストの一部として評価することはなされていない。
【０００５】
このように各工場において個別にコスト削減を行っていたのは、製銑、製鋼工程においてはコストに影響する多くの条件が複雑に絡まりすぎているため、相互の連関を数学的に表現することができなかったためである。例えば鉄鉱石の銘柄が１０種類あれば、焼結配合は約４５パターン発生し、それぞれのパターンに応じて製銑工場、製鋼工場、エネルギー工場のコストが変動する。このため、４５パターン中から鉄鋼生産工場全体がコストミニマムとなるものを探し出すのは容易ではない。さらにこれにＨＭＲ（溶銑比）、ＰＣＲ（微粉炭吹き込み比）等の別の入力パラメータが加わってくるとそのパターンは数百、数千通りと飛躍的に増加するため、鉄鋼生産工場全体を連関させてコストが最小となるパターンを求めることは不可能と考えられていた。
【０００６】
なお前記の特許文献１には、自動車生産ラインに配置する作業員の配分やタクト時間を、総人件費が最小となるように演算する生産計画立案方法が開示されている。しかし、粗鋼生産量、ＨＭＲ（溶銑比）、一貫溶鋼歩留まり、鉄鉱石銘柄、石炭銘柄、ＰＣＲ（微粉炭吹き込み比）、コークス製骸量等の非常に多くの入力パラメータが複雑に絡まりあった鉄鋼生産工場について、その工場全体のコスト最小化を狙った操業最適化方法は、従来全く知られていない。このため従来は担当者の経験に頼った操業計画が実施されていた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記した従来の問題点を解決し、非常に多くの入力パラメータが複雑に絡まりあった鉄鋼生産工場全体のコストを、担当者の経験に頼ることなく最小化することができる鉄鋼生産工場の操業最適化方法を提供することを目的とするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するためになされた第１の発明は、製銑工場と製鋼工場とを備えた鉄鋼生産工場の操業最適化方法であって、製銑工場の計算モデルと製鋼工場の計算モデルとを少なくとも出銑量及び溶銑成分を変数として連結し、粗鋼生産量、原料、溶銑比等を含む入力パラメータ群を変化させながら鉄鋼生産工場全体のコストミニマムとなる条件を算出することを特徴とするものである。
【０００９】
また同一の課題を解決するためになされた第２の発明は、製銑工場と製鋼工場とこれら工場の副生品を利用して発電するエネルギー工場とを備えた鉄鋼生産工場の操業最適化方法であって、製銑工場の計算モデルと製鋼工場の計算モデルとを少なくとも出銑量及び溶銑成分を変数として連結するとともに、これらの計算モデルとエネルギー工場の計算モデルとを副生品及び電力を変数として連結し、粗鋼生産量、原料、溶銑比等を含む入力パラメータ群を変化させながら鉄鋼生産工場全体のコストミニマムとなる条件を算出することを特徴とするものである。いずれの発明においても、コストミニマムとなる条件を、遺伝子アルゴリズムを利用した最適化ソフトにより演算することが好ましい。
【００１０】
第１の発明によれば、製銑工場と製鋼工場とを備えた鉄鋼生産工場全体のコストをミニマムとする操業最適化が可能となる。また第２の発明によれば、製銑工場と製鋼工場とこれら工場の副生品を利用して発電するエネルギー工場とを備えた鉄鋼生産工場全体のコストをミニマムとする操業最適化が可能となる。
以下に本発明の実施形態を示す。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は第１の発明の実施形態を示す概略フロー図である。第１の発明では、製銑工場と製鋼工場とからなる鉄鋼生産工場の操業最適化を図る。１は製銑工場の計算モデル（製銑モデル）であり、溶銑比２に応じて鉄鉱石、石炭等の原料３が投入され、溶銑４とスラグ５を生ずると同時に、ＢＦＧ（高炉ガス）、ＣＯＧ（コークス炉ガス）、蒸気、電力等の副生品６を発生する。
【００１２】
製銑工場の計算モデル１は、原料３の投入に応じて溶銑４、スラグ５、副生品６がどのように発生するかを演算できる数学モデルである。図示されていないが、この製銑工場の計算モデル１には、原料３である鉄鉱石の銘柄、石炭の銘柄等の細かい条件も入力できるようになっている。目的とする粗鋼生産量７から演算された必要出銑量８のほか、ＨＭＲ（溶銑比）、原料３等の入力パラメータを入力すると、計算モデル１はその入力条件下における製銑コスト９を出力する。またその入力条件下における溶銑成分１０、溶銑温度１１、出銑量１２等を出力する。このような計算モデル１自体は既存のものである。
【００１３】
例えば製銑コスト９を低下させようとして鉄鉱石や石炭等の原料３の品質を低下させると、原料コストそのものは低下する。しかし、スラグ発生量が増加するために高炉のＦＲ（燃料比）が高くなり、必要コークス量が増大する。このため装入炭コストが増加する。また原料品質を低下させると溶銑成分が悪化するので、製鋼工場での副原料（鉄鉱石、マンガン鉱石等）が増加し、溶銑品質を必要レベルに維持するためには副原料コストが増加する。従ってこれらを総合した総コスト１７は、原料３の品質を低下させることによって必ずしも低下するとは限らない。
【００１４】
１３は製鋼工場の計算モデル（製鋼モデル）であり、製銑工場の計算モデル１から溶銑成分１０、溶銑温度１１、出銑量１２等のデータを変数として受け取り、それに応じて副原料１９の使用量、スラグ１４、ＬＤＧ（転炉ガス），蒸気等の副生品１５の発生量を演算するとともに、製鋼コスト１６を演算する。
【００１５】
上記のように、本発明では従来は分離独立のものであった製銑工場の計算モデル１と製鋼工場の計算モデル１３とを、少なくとも出銑量１２及び溶銑成分１０を変数として連結した。また製銑コスト９と製鋼コスト１６とを総合して鉄鋼生産工場全体の総コスト１７を求める。
【００１６】
１８は、製銑コスト９と製鋼コスト１６とを総合した総コスト１７が最小となる条件を算出するための最適化ソフトである。この最適化ソフト１８は、粗鋼生産量、原料、溶銑比等を含む入力パラメータ群を少しずつ変化させながら総コスト１７を演算することを繰り返し、総コスト１７が最小となる入力パラメータ群の組み合わせ、すなわち操業条件を決定する。このような目的の最適化ソフト１８は市販されているが、特に遺伝子アルゴリズムを利用したソフトを用いれば、非常に多くの入力パラメータ群の組み合わせ中から最適のものを効率よく発見することができる。以上のようにして、第１の発明によれば製銑工場と製鋼工場とを備えた鉄鋼生産工場の操業最適化を図ることができる。
【００１７】
図２は第２の発明の実施形態を示す概略フロー図である。第２の発明では、製銑工場と製鋼工場とエネルギー工場とを備えた鉄鋼生産工場の操業最適化を図る。エネルギー工場は製銑工場から生ずる副生品６であるＢＦＧ（高炉ガス）、ＣＯＧや、製鋼工場から生ずる副生品１５であるＬＤＧ（転炉ガス）等を利用して発電を行う工場であり、エネルギーモデル１９はエネルギー収支の計算モデルである。エネルギーモデル１９は製銑工場の計算モデル１及び製鋼工場の計算モデル１３と、副生品６、副生品１５及び電力や燃料ガス（ＢＦＧ，ＣＯＧ，ＬＤＧ）等を変数として連結されている。
【００１８】
前記したように、エネルギー工場で発電された電力は鉄鋼生産工場の電力として用いられるが、工場内の消費電力は粗鋼生産量７によって左右される。また粗鋼生産量７の増加は副生品６、副生品１５等の増加を招くので、発電量の増加要因となる。そして工場内の消費電力よりも発電量が多いときには売電を行って売電利益２０が得られるので、エネルギーモデル１９は入力パラメータ群の変化による売電利益２０を算出する。なお、図２中のその他の部分は図１と同様であるから、説明を省略する。
【００１９】
この第２の発明では、製銑コスト９と製鋼コスト１６と売電利益２０とを総合して鉄鋼生産工場全体の総コスト１７を求める。そして第１の発明と同様に、この総コスト１７が最小となる条件を最適化ソフト１８により算出する。最適化ソフト１８は粗鋼生産量、原料、溶銑比等を含む入力パラメータ群を少しずつ変化させながら演算を繰り返し、総コスト１７が最小となる入力パラメータ群の組み合わせ、すなわち操業条件を決定する。以上のようにして、第２の発明によれば製銑工場と製鋼工場とエネルギー工場とを備えた鉄鋼生産工場の操業最適化を図ることができる。
【００２０】
なお、入力パラメータ群の変化させる場合にはそれぞれの入力パラメータ毎に制約条件を設定しておくことはいうまでもない。また図面及び実施形態では代表的な入力パラメータのみを示したが、実際にはその他の入力パラメータを加えてより詳細な計算モデルを構築し、総コスト１７を最小とする入力パラメータ群の組み合わせを求めることが好ましい。
【００２１】
【発明の効果】
以上に説明したように、第１の発明によれば製銑工場と製鋼工場とを備えた鉄鋼生産工場全体のコストを最小化することができる。また第２の発明によれば、製銑工場と製鋼工場とエネルギー工場とを備えた鉄鋼生産工場全体のコストを最小化することができる。このように、本発明は工場ごとに個別にコストミニマム化を検討していた従来の限界を打破し、鉄鋼生産工場全体を考慮した操業最適化を可能としたものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の発明の実施形態を示す概略フロー図である。
【図２】第２の発明の実施形態を示す概略フロー図である。
【符号の説明】
１  製銑工場の計算モデル（製銑モデル）
２  溶銑比
３  原料
４  溶銑
５  スラグ
６  副生品
７  粗鋼生産量
８  必要出銑量
９  製銑コスト
１０  溶銑成分
１１  溶銑温度
１２  出銑量
１３  製鋼工場の計算モデル（製鋼モデル）
１４  スラグ
１５  副生品
１６  製鋼コスト
１７  鉄鋼生産工場全体の総コスト
１８  最適化ソフト
１９  エネルギーモデル
２０  売電利益
【図１】
2005055997.tif 000003
【図２】
2005055997.tif 000004