(57)【要約】【課題】  通気不良に伴う棚吊りや吹き抜けなどの高炉の異常現象を、高炉に数多く設置された圧力センサーで測定される複数個のシャフト圧を用いて正確に予知し、異常現象を未然に防止する。【解決手段】  高炉に設置された複数の圧力センサーで測定される複数点のシャフト圧データから高炉の操業異常を予知しながら操業する高炉の操業方法であって、操業中に前記圧力センサーで測定された複数点のシャフト圧データに対して主成分分析を行い、主成分分析によってＴ２統計量及び／またはＱ統計量を算出し、算出したＴ２統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＴ２統計量の最大値で除した指数（Ｔ２統計量指数）、及び／または、算出したＱ統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＱ統計量の最大値で除した指数（Ｑ統計量指数）を用いて、高炉操業の異常を予知する。【選択図】            図１０
2017128805.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
高炉に設置された複数の圧力センサーで測定される複数点のシャフト圧データから高炉の操業異常を予知しながら操業する高炉の操業方法であって、
操業中に前記圧力センサーで測定された複数点のシャフト圧データに対して主成分分析を行い、主成分分析によってＴ２統計量及び／またはＱ統計量を算出し、算出したＴ２統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＴ２統計量の最大値で除した指数（Ｔ２統計量指数）、及び／または、算出したＱ統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＱ統計量の最大値で除した指数（Ｑ統計量指数）を用いて、高炉操業の異常を予知することを特徴とする、高炉の操業方法。
【請求項２】
高炉に設置された複数の圧力センサーで測定される複数点のシャフト圧データから高炉の炉況異常を予知しながら操業する高炉の操業方法であって、
操業中に前記圧力センサーで測定された複数点のシャフト圧データに対して主成分分析を行い、主成分分析によってＴ２統計量及び／またはＱ統計量を算出し、算出したＴ２統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＴ２統計量の最大値で除した指数（Ｔ２統計量指数）、及び／または、算出したＱ統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＱ統計量の最大値で除した指数（Ｑ統計量指数）を用いて高炉の炉況異常を予知し、高炉操業条件を調整することを特徴とする、高炉の操業方法。
【請求項３】
任意の８時間以内における前記Ｑ統計量指数の１．０超えの回数が３回を超えると前記炉況異常が発生する可能性があると判定し、任意の８時間以内における前記Ｑ統計量指数の１．０超えの３回目のピークの発生後に、高炉操業条件を調整することを特徴とする、請求項２に記載の高炉の操業方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高炉の操業方法に関し、特に、炉内での通気不良に伴う棚吊りや吹き抜けなどの異常現象を未然に防止しながら操業する高炉の操業方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
銑鉄を生産する高炉（「溶鉱炉」ともいう）では、通常、炉頂から原料である鉄鉱石（「鉱石」とも記す）と鉄鉱石の還元材であるコークスとをそれぞれ交互に装入し、鉱石層とコークス層とを層状に形成させている。そして、炉内における鉱石層とコークス層との堆積後の分布を調整することにより、炉内でのガスの流れを制御している。高炉の安定操業を維持するためには、高炉内に良好な通気性を維持し、炉下部の羽口と呼ばれる孔から高炉内部に供給される高温空気の流れを安定化させることが重要である。高炉内の通気性は、装入される鉱石及びコークスの性状や粒度の影響を受けるが、これ以外に炉頂からの装入物の装入方法及び装入物の炉内における分布状況によっても大きく影響を受ける。
【０００３】
この高炉の通気性が何らかの原因によって悪化し、炉内におけるガスの円滑な流れが阻害された場合には、棚吊り、スリップ、吹き抜けと呼ばれる異常現象、つまり炉況異常が起こることは良く知られている。ここで、「棚吊り」とは、正常な状態であれば炉上部から順次降下する（以下、「荷下がり」という）はずの鉱石及びコークスが、停止する状態を指す。「スリップ」とは、荷下がりが停止している鉱石及びコークスが、突如、荷下がりする現象である。また、「吹き抜け」とは、炉下部から供給された高温のガスが、何らかの理由により急激に炉上部へと噴出する現象である。
【０００４】
これら高炉の異常現象は、（１）装入物の正常な荷下がりを乱し、炉内に層状に充填された装入物の構造を破壊し炉内のガス流れを乱す、（２）炉下部への装入物の急激な荷下がりにより鉱石の直接還元の増加による炉温の低下をもたらす、（３）炉上部に吹き抜けた高温のガスが炉頂部の付帯設備を損傷させるなどの問題を引き起こし、高炉の円滑な操業を阻害して莫大な損害をもたらす。そのため、高炉の操業において、これらの異常現象の予兆検知は重要な課題である。
【０００５】
従来、高炉の異常現象を回避或いは予知するために種々の技術が報告されている。例えば、特許文献１には、高炉シャフト部の炉壁に複数個の貫通孔を設け、吹き抜けの発生要因となる炉内のガスを抜き、吹き抜けを防止する方法が提案されている。また、特許文献２には、高炉炉壁の高さ方向に高炉内の圧力を測定するための圧力測定装置を複数段設けて測定装置群とし、これら測定装置群ごとに各段の差圧を測定し、測定した差圧の時間経過に伴う変化を３次元表示し、３次元表示した差圧の変化を監視することにより、操業異常を予知する方法を提案している。
【０００６】
しかしながら、これらの技術は、棚吊り、スリップ、吹き抜けなどの高炉の異常現象を回避或いは予知するための技術としては、十分とはいえない。例えば、特許文献１に記載の技術の場合には、高炉に新たにガス抜き用の孔を設置する、または、ガス抜き用の管を設置するなど、新たな設備の設置を必要とする。また、特許文献２に記載の技術の場合には、差圧を３次元表示することで監視すべきデータ量が増えるために、異常予兆の検知はかえって複雑で困難となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平９−３１５１０号公報
【特許文献２】特開２００２−１１５００６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、高炉にガス抜き用の孔を設置するなどの新たな設備を設けることなく、高炉に設置されている複数個の圧力センサーで測定されるシャフト圧に対して統計処理を施すことで監視すべきデータ量を少なくし、この少ないデータ量で、通気不良に伴う棚吊り、スリップ、吹き抜けなどの高炉の異常現象を正確に予知し、異常現象を未然に防止することのできる高炉の操業方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明者らは、上記課題を解決すべく、鋭意検討した。その結果、本発明者らは、高炉に数多く設置された圧力センサーで測定される複数個のシャフト圧の測定データに対して主成分分析という統計的な処理を施して、これら複数個の測定データを一元的な指標に表現することで、高炉内の通気性の判定及び高炉内での異常現象の予知、つまり高炉の炉況異常の予知を精度良く行うことが可能になるとの知見を得た。
【００１０】
本発明は上記知見に基づきなされたものであり、その要旨は以下のとおりである。
［１］高炉に設置された複数の圧力センサーで測定される複数点のシャフト圧データから高炉の操業異常を予知しながら操業する高炉の操業方法であって、
操業中に前記圧力センサーで測定された複数点のシャフト圧データに対して主成分分析を行い、主成分分析によってＴ２統計量及び／またはＱ統計量を算出し、算出したＴ２統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＴ２統計量の最大値で除した指数（Ｔ２統計量指数）、及び／または、算出したＱ統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＱ統計量の最大値で除した指数（Ｑ統計量指数）を用いて、高炉操業の異常を予知することを特徴とする、高炉の操業方法。
［２］高炉に設置された複数の圧力センサーで測定される複数点のシャフト圧データから高炉の炉況異常を予知しながら操業する高炉の操業方法であって、
操業中に前記圧力センサーで測定された複数点のシャフト圧データに対して主成分分析を行い、主成分分析によってＴ２統計量及び／またはＱ統計量を算出し、算出したＴ２統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＴ２統計量の最大値で除した指数（Ｔ２統計量指数）、及び／または、算出したＱ統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データに基づいて算出したＱ統計量の最大値で除した指数（Ｑ統計量指数）を用いて高炉の炉況異常を予知し、高炉操業条件を調整することを特徴とする、高炉の操業方法。
［３］任意の８時間以内における前記Ｑ統計量指数の１．０超えの回数が３回を超えると前記炉況異常が発生する可能性があると判定し、任意の８時間以内における前記Ｑ統計量指数の１．０超えの３回目のピークの発生後に、高炉操業条件を調整することを特徴とする、上記［２］に記載の高炉の操業方法。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、少ないデータ量で、高炉の通気不良に起因する炉内の異常現象を精度良く予知することができ、その結果、通気不良に起因する棚吊りや吹き抜けなどの異常現象の発生前に、適切な操業アクションを適用することが可能となり、高炉の安定操業が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】プロセスにおける時間推移または操業アクションに対して、操業上の変数の挙動に協調性があることを示す図である。
【図２】Ｔ２統計量及びＱ統計量の数学的なイメージを示す図である。
【図３】実施例１における計算対象の領域（計算格子）及び装入物充填状況を示す図である。
【図４】炉内に形成させた薄層コークス層を模式的に示す図である。
【図５】炉内に形成させた薄層コークス層が、炉下部の融着帯に到達するまでの炉内の装入物の充填構造を模式的に示す図である。
【図６】シミュレーション結果に主成分分析を適用し、Ｔ２統計量指数の分析結果を示す図である。
【図７】シミュレーション結果に主成分分析を適用し、Ｑ統計量指数の分析結果を示す図である。
【図８】実機高炉に取り付けた圧力センサーによって測定された、高炉の炉高方向各点のシャフト圧の時間変化を示す図である。
【図９】図８に示すシャフト圧の全データについて主成分分析を適用した結果を示す図で、Ｔ２統計量指数の分析結果を示す図である。
【図１０】図８に示すシャフト圧の全データについて主成分分析を適用した結果を示す図で、Ｑ統計量指数の分析結果を示す図である。
【図１１】実機高炉に取り付けた圧力センサーの測定値から算出したＱ統計量指数の時間推移の一例を示す図である。
【図１２】実機高炉に取り付けた圧力センサーの測定値から算出したＱ統計量指数の時間推移の一例を示す図である。
【図１３】実施例３の試験期間における実機高炉のＱ統計量指数の時間推移を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を詳細に説明する。はじめに、高炉の複数箇所に設置されている圧力センサーによって測定されるシャフト圧の測定データに対して行う主成分分析について説明する。
【００１４】
主成分分析とは、同期する複数個（複数次元）のデータ群について、元のデータ群の持つ情報量の損失をできる限り小さくしつつ、元のデータの持つ特徴が良く反映された少数の変数へと置換（低次元化）する数学的処理を指す。これは、例えば高炉のシャフト圧のデータの場合であれば、高炉１基に対してシャフト圧を測定する圧力センサーは約３０箇所（３０点）設置されているが、これに主成分分析を適用することで、３０点のデータ群の特徴を良好に反映する数個の変数に仮に置き換えられたとすれば、これら３０点のデータ群全てを観察することなく、主成分分析により生成された少数の変数を監視することで、炉内の状態をより簡便に推定可能であることを表している。尚、同期とは、図１に示すように、プロセスにおける時間推移または操業アクションに対して、操業上の変数の挙動に協調性があることを指す。
【００１５】
以下、刊行物１（刊行物１；http://manabukano.brilliant-future.net/document/text-PCA.pdf）に記載された内容に沿って、主成分分析の具体的な手法を説明する。
【００１６】
主成分分析では、下記の（１）式に示されるＰ個の変数｛ｘｐ｝（ｐ＝１，２，…，Ｐ）の持つ情報を、情報の損失を最小限に抑えながら、変数｛ｘｐ｝の一次結合として与えられる互いに独立なＭ個（Ｍ≦Ｐ）の主成分｛ｚｍ｝（ｍ＝１，２，…，Ｍ）を用いて表現する。
【００１７】
【数１】
2017128805.tif 000003
【００１８】
（１）式において、ｗｐｍは結合係数を表し、ｘｐは前述のようにシャフト圧などのセンサーによるデータ群に相当する。尚、（１）式に示すｗｐｍは、下記の（２）式に示す条件を満足する必要がある。
【００１９】
【数２】
2017128805.tif 000004
【００２０】
また、（１）式において、Ｍ＝１の場合ならば、複数個（Ｐ個）のシャフト圧データは一つの主成分データ｛ｚ１｝に変換されたことになる。また、Ｍ＝１の場合、主成分データ｛ｚ１｝を第１主成分という。第１主成分｛ｚ１｝は（１）式で与えられるため、（１）式の結合係数ｗｐｍを下記の（３）式のようなベクトル表記とする。
【００２１】
【数３】
2017128805.tif 000005
【００２２】
また、操業中の或る時刻におけるセンサーデータｘを、下記の（４）式で示すベクトル表記で表す。
【００２３】
【数４】
2017128805.tif 000006
【００２４】
この時、センサーデータｘに対応する第１主成分｛ｚ１｝は、下記の（５）式で表される。
【００２５】
【数５】
2017128805.tif 000007
【００２６】
第１主成分｛ｚ１｝の分散σ２z1は、下記の（６）式で表される。
【００２７】
【数６】
2017128805.tif 000008
【００２８】
（６）式において、Ｎはデータのサンプル数を表す。（６）式のＴは転置行列を表す。また、（６）式において、Ｖは共分散行列であり、共分散行列Ｖは下記の（７）式で表される。
【００２９】
【数７】
2017128805.tif 000009
【００３０】
第１主成分｛ｚ１｝は、（２）式の条件を満たす条件下で、（６）式に示す分散σ２z1が最大となるように決定される必要がある。これはLagrange未定乗数法を用いて解くことが可能であり、乗数λを用いて下記の（８）式に示す変数Ｊ１を最大にする結合係数ｗ１を求めればよい。
【００３１】
【数８】
2017128805.tif 000010
【００３２】
（８）式の最大値を与える結合係数ｗ１を求めるには、変数Ｊ１の結合係数ｗ１による偏微分値が０となる結合係数ｗ１を求めればよく、結局、（８）式の偏微分から下記の（９）式に示す条件式が得られる。（９）式のＩは、対角項が１、それ以外の成分が０である単位行列を表す。
【００３３】
【数９】
2017128805.tif 000011
【００３４】
（９）式の条件式は固有値問題であり、乗数λが満たす条件は下記の（１０）式の固有方程式を用いて表される。
【００３５】
【数１０】
2017128805.tif 000012
【００３６】
したがって、乗数λ及び第１主成分｛ｚ１｝は共分散行列Ｖの最大固有値及び固有ベクトルとして求めることができる。
【００３７】
次元圧縮後のデータを元のＰ次元空間上の座標で表現すると、下記の（１１）式のようになる。
【００３８】
【数１１】
2017128805.tif 000013
【００３９】
Ｐは主成分の結合係数からなる行列であり、下記の（１２）式のようになる。
【００４０】
【数１２】
2017128805.tif 000014
【００４１】
操業中のシャフト圧の変動範囲を定義するには、原点からの距離に対応する指標を用いればよい。そこで、下記の（１３）式に示すＴ２統計量を用いる。
【００４２】
【数１３】
2017128805.tif 000015
【００４３】
（１３）式に示すＴ２統計量を用いれば、操業上におけるシャフト圧の変動範囲を見積もることが可能となり、シャフト圧の大小から操業の正常・異常を判定することができる。一方、操業中のシャフト圧の同期関係が乱れるような、操業の本質的な変動とは異なる、センサー異常や高炉内の何らかの異常を検知するためには、（１３）式に示すＴ２統計量に直交する指標である、下記の（１４）式に示すＱ統計量を用いればよい。
【００４４】
【数１４】
2017128805.tif 000016
【００４５】
図２に、Ｔ２統計量及びＱ統計量の数学的なイメージを示す。今、簡便のためシャフト圧のデータは２点と仮定する。これらシャフト圧のデータが同期するものであるならば、操業中に測定されたシャフト圧のデータを２次元的にプロットすると図２のようになる。この時、データの有する特徴を良く表現する指標として、先に説明した新たな情報量として定義されたＴ２統計量は、図２のｚ１軸の値にほぼ相当し、操業中のデータはｚ１軸方向を移動する。一方、測定されたシャフト圧から何らかの理由で同期性が失われ、シャフト圧のプロットがｚ１軸上から外れることがある。この時、ｚ１軸に対して直交する新たな情報量としてＱ統計量が定義され、プロットがｚ１軸上から逸脱した量、即ちプロットされた点からｚ１軸上に下ろされた垂線の長さが、シャフト圧の逸脱量（異常量）として検出されることになる。
【００４６】
そのため、上記の手法による異常予知を行なうためには、図２の楕円領域に相当する正常な操業範囲におけるデータベースを事前に構築する必要がある。これは、まず炉内に異常が発生していない正常な操業区間について、センサーデータの時系列データに対して上記手法を適用し、Ｔ２統計量及びＱ統計量の時系列データを作成する。また、この正常な時間区間におけるＴ２統計量及びＱ統計量の最大値を求める。正常な時間区間についてこれらＴ２統計量及びＱ統計量の最大値を求めることは、正常な操業を行なっている場合のセンサーデータの変動幅及び正常な操業範囲からの逸脱量の最大値を求めていることになる。
【００４７】
高炉内の操業異常を予知する場合には、異常が起こりつつある操業範囲のセンサーデータから算出したＴ２統計量を、正常な操業範囲のセンサーデータから算出したＴ２統計量の最大値で除した指数（以下、「Ｔ２統計量指数」と記す）を用いて異常を予知する、及び／または、異常が起こりつつある操業範囲のセンサーデータから算出したＱ統計量を、正常な操業範囲のセンサーデータから算出したＱ統計量の最大値で除した指数（以下、「Ｑ統計量指数」と記す）を用いて異常を予知する。
【００４８】
例として、表１に示す各時刻のシャフト圧のＴ２統計量及びＱ統計量を求める。
【００４９】
【表１】
2017128805.tif 000017
【００５０】
表１のデータからデータ行列を構築すると、下記の（１５）式が得られる。
【００５１】
【数１５】
2017128805.tif 000018
【００５２】
（１５）式の行列Ｘから共分散行列を求めて主成分を算出し、（１３）式からＴ２統計量を算出し、また、（１４）式からＱ統計量を算出すると、以下の（１６）式及び（１７）式が得られる。
【００５３】
【数１６】
2017128805.tif 000019
【００５４】
【数１７】
2017128805.tif 000020
【００５５】
行列Ｘには３時刻分のデータが含まれているため、（１６）式及び（１７）式にも３時刻分のＴ２統計量及びＱ統計量が含まれる。このように、各時刻におけるＴ２統計量及びＱ統計量を高炉の正常操業時の一定の期間で算出し、データベースとして蓄えておく。そして、得られた正常時におけるＴ２統計量の最大値で、操業中の各時刻におけるＴ２統計量のデータを除してＴ２統計量指数を求め、また、得られた正常時におけるＱ統計量の最大値で、操業中の各時刻におけるＱ統計量のデータを除してＱ統計量指数を求め、求めたＴ２統計量指数及び／またはＱ統計量指数により、操業中の正常・異常を判定する。
【００５６】
即ち、本発明において、高炉内の操業異常を予知するにあたり、通常の条件下で行われている操業の測定データを用いてＴ２統計量及び／またはＱ統計量を算出し、算出したＴ２統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データから算出したＴ２統計量の最大値で除したＴ２統計量指数を用いて異常現象を予知するか、及び／または、算出したＱ統計量を正常な操業範囲のシャフト圧測定データから算出したＱ統計量の最大値で除したＱ統計量指数を用いて異常現象を予知する。例えば、Ｔ２統計量指数またはＱ統計量指数が１．０よりも大きくなった場合に異常現象が発生すると予測するなどすることができる。
【００５７】
そして、Ｔ２統計量指数またはＱ統計量指数が１．０よりも大きくなって異常現象が予知された場合には、予知された異常現象の発生を未然に防止するために、例えば、高炉内部への送風量を減少させる或いは送風を停止させるなど、高炉操業条件を調整し、通気不良に起因する棚吊り、スリップ、吹き抜けなどの異常現象つまり炉況異常の発生を未然に防止する。
【００５８】
このように、本発明によれば、高炉の通気不良に起因する炉内の異常現象、つまり、炉況異常を、高炉の複数箇所に設置されている圧力センサーによって測定されるシャフト圧の測定データを用いて精度良く予知することが可能となり、その結果、通気不良に起因する棚吊りや吹き抜けなどの異常現象の発生前に適切な操業アクションを適用することが可能となり、高炉の安定操業が実現される。
【実施例１】
【００５９】
実炉を対象とする前に、本発明で採用する異常現象予知手法が有効であることを確認するために、高炉内の装入物の降下挙動及びガス流れを模した数値シミュレーションによって得られた結果に対して、主成分分析を適用した。本実施例では、高炉内のガス流れ及び装入物の荷下がりをシミュレートするモデルとして、ガス流れに関しては数値流体力学に基づくモデルを用い、また、装入物の荷下がりに関しては離散要素法（または個別要素法）と呼称される個々の装入物粒子の運動を時々刻々と追跡するモデルを用い、最終的にはこの２つのモデルを連成したモデルを使用した。
【００６０】
図３に計算対象の領域（計算格子）及び装入物充填状況を示す。高炉１は、通常、円筒型の形状を有しており、計算すべき領域もこれと同一とするべきであるが、モデルによる計算負荷を低減させるために、図３に示すような中心角度２０°の扇型領域を計算領域とした。図３に示す扇型領域に、上部から鉱石及びコークスを模した粒子を交互に層状に充填し、鉱石層２及びコークス層３を形成し、一方、下部の羽口を模した領域からガスを炉内へ流通させた。
【００６１】
このモデルを用いて高炉内の通気性を悪化させ、操業異常、特に吹き抜けを意図的に発生させた。この通気性悪化から吹き抜け発生までの区間におけるシャフト圧の計算値について主成分分析を適用し、吹き抜けの予知が可能か検討した。
【００６２】
鉱石の還元材として高炉内に装入されるコークスは、一方で炉内におけるガスパスの役割を果たす。そこで、高炉内の通気性を意図的に悪化させるために、図４に示すように、炉内に装入するコークス量を局所的に減少させた。以下、局所的に装入量を減少させたコークスによって形成されるコークス層３を、「薄層コークス層」と呼ぶ。
【００６３】
図５に、局所的にコークス量を減らして炉の上部に形成させた薄層コークス層が、炉下部の融着帯に到達するまでの炉内の装入物の充填構造を示す。薄層コークス層が形成されたことにより炉内の通気は悪化し、融着帯の層構造は破壊されて吹き抜けが生じた。
【００６４】
この一連の計算結果に対して、まず、薄層コークス層が形成されていない正常な期間のシャフト圧について主成分分析を行い、正常な期間におけるＴ２統計量及びＱ統計量の最大値を算出した。次に、薄層コークス層を形成した以降の期間についても同様に主成分分析を行い、各時刻において算出されたシャフト圧のＴ２統計量及びＱ統計量を算出し、算出されたＴ２統計量を正常な期間で算出したＴ２統計量の最大値で除したＴ２統計量指数、及び、算出されたＱ統計量を正常な期間で算出したＱ統計量の最大値で除したＱ統計量指数を求めた。
【００６５】
求めたＴ２統計量指数及びＱ統計量指数が、１．０以下であれば正常な操業範囲内であり、１．０を上回れば炉内に何らかの異常が生じていることになる。
【００６６】
図６に、シミュレーション結果に主成分分析を適用して得られたＴ２統計量指数の分析結果を示し、また、図７に、シミュレーション結果に主成分分析を適用して得られたＱ統計量指数の分析結果を示す。Ｑ統計量指数については、薄層コークス層を形成して炉内の通気を悪化させた直後から大きく振動して１．０を上回り、異常現象の予兆が検知された。また、吹き抜けの発生直前には、Ｑ統計量指数は１．０を大きく上回っており、通気悪化に伴う炉内の異常を十分に検知していた。
【００６７】
以上の結果から、シャフト圧への主成分分析の適用が、高炉内での異常現象つまり炉況異常の検知に有効であることを、シミュレーションによって確認することができた。
【実施例２】
【００６８】
実施例１において、本発明で採用する異常現象予知手法が有効であることをシミュレーションによって確認した。以下、本発明で採用する異常現象予知手法を実炉の測定値に適用し、その有効性を確認する。
【００６９】
図８は、実機高炉に取り付けた圧力センサーによって測定された、高炉の炉高方向各点のシャフト圧の時間変化を表している。通常、高炉には東西南北の４箇所、高炉の高さ方向に７〜８箇所シャフト圧の圧力計が設置されているが、図８は実機高炉の北方向における高さ方向７箇所の圧力を時系列的に示している。尚、この高炉は、図８に示すように、午前６時付近で吹き抜けを起こしている。
【００７０】
図８に示すように、吹き抜けの直前の午前４時付近では、シャフト圧の一部に変動が確認されるが、それ以前の時間帯でのシャフト圧の挙動からは吹き抜けを予感させる大きな異常は見られない。また、図８に示すように、シャフト圧のデータは複数点存在するため、これら全てのシャフト圧データを監視しながら異常を判定するのは極めて困難である。
【００７１】
このシャフト圧の時間変化の全データについて主成分分析を適用した結果が、図９及び図１０である。図９は、Ｔ２統計量指数の分析結果を示し、図１０は、Ｑ統計量指数の分析結果を示す。
【００７２】
図９及び図１０に示すように、主成分分析の結果、シャフト圧のデータからは不明瞭であった炉内の異常の予兆が、主成分分析によるＴ２統計量指数及びＱ統計量指数の両者において、午前０時頃から確認され、特にＱ統計量指数において明確に予兆が確認される。また、吹き抜け発生直前の午前４時付近においてシャフト圧が大きく変動した際はＱ統計量指数が大きく変動し、吹き抜けの発生を予知している。
【００７３】
このように、シャフト圧に対して主成分分析を適用すれば、複数点のシャフト圧データを監視することなく、１つ或いは２つのデータから高炉内の異常現象を予知することが可能である。
【００７４】
以上説明したように、高炉内の異常現象つまり炉況異常の検知に関して、本発明の適用は有効であり、主成分分析を適用して得られたＱ統計量が特に有効であることが確認できた。
【実施例３】
【００７５】
実施例２において、実機高炉に取り付けた圧力センサーの測定値から算出したＱ統計量指数が高炉の吹き抜けの検知に有効であることが確認された。本実施例では、吹き抜け発生直前のＱ統計量の挙動と吹き抜けの発生確率との関係について検討を行った。
【００７６】
吹き抜けの発生要因は種々考えられるが、炉頂から装入された装入物の強度低下に伴う粉の発生による通気性悪化、或いは、装入前の装入物中に占める粉の割合が元々高いことによる装入物の空隙率低下に伴う通気性悪化によって引き起こされることが多い。また、炉頂から装入された装入物が羽口に到達するまでには通常８時間程度を要するため、性状が悪化した装入物が装入されてから８時間以内に吹き抜けが起こる確率は高い。したがって、高炉の吹き抜けの予兆を事前に検知するためには、現在から過去８時間以内のＱ統計量の挙動を監視すればよい。
【００７７】
図１１は、実機高炉における吹き抜け発生直前のＱ統計量指数の時間推移の一例を示す図である。図１１では、時刻２１：００付近で１．０を上回るＱ統計量指数の最初のピークが発生し、それ以降、１．０を上回るＱ統計量指数のピークが立て続けに発生し、１．０を上回るＱ統計量指数のピークが複数回発生した後、１．０を上回る最初のピークが発生してから約３時間４０分経過した時点で吹き抜けが発生した。このように、Ｑ統計量には、吹き抜けの予兆として１．０を上回るピークが離散的に発生することを発明者らは確認している。
【００７８】
一方、図１２は、同様に、実機高炉に取り付けた圧力センサーの測定値から算出したＱ統計量指数の時間推移の一例を示す図である。図１２では、図１１と同様にＱ統計量指数が１．０より大となるピークの発生が確認されているものの、１．０を上回る２回目のピーク発生以降にはＱ統計量指数は低位を保ち、８時間経過後も吹き抜けは発生せず、炉内の通気性は安定したことが認められている。
【００７９】
尚、図１１及び図１２では、Ｑ統計量指数を計算する際に使用したシャフト圧の測定値は、実機高炉から１分毎にサンプリングした値を使用している。
【００８０】
そこで、１．０を上回るＱ統計量指数の最初のピークの発生以降８時間以内の１．０を上回るピークの発生回数と、最初のピーク発生以降の８時間以内に発生した吹き抜けの発生回数との関係を調査した。ここで、吹き抜けとは、高炉炉頂のガス温度が３００℃を超えた場合と定義している。
【００８１】
表２に、最初の１．０を上回るＱ統計量指数のピーク発生から８時間以内の１．０を上回るＱ統計量指数のピークの発生回数と、最初のピーク発生以降の８時間以内に発生した吹き抜けの発生回数とを示す。
【００８２】
【表２】
2017128805.tif 000021
【００８３】
表２に示すように、１．０を上回るＱ統計量指数の最初のピークの発生から８時間以内の１．０を上回るピーク発生数が、最初のピークを含めて合計４回以上の場合に、最初のピーク発生以降の８時間以内で吹き抜けが発生していることがわかる。つまり、１．０を上回るＱ統計量指数のピークが発生し、その後８時間以内に１．０を上回るＱ統計量指数のピークが３回発生した場合には、その後に吹き抜けの発生する可能性が高くなっているといえる。
【００８４】
即ち、任意の８時間以内に１．０を上回るピークが合計４回以上にならないようにするために、１．０を上回る最初のＱ統計量指数のピークの発生後の８時間以内に、１．０を上回るピークが最初のピークを含めて合計３回発生した時点で直ちに高炉への送風量を減じれば（減風）、吹き抜けを回避できる可能性があることがわかった。
【００８５】
そこで、本知見に基づき、実機高炉の操業において、１．０を上回る最初のＱ統計量指数のピーク発生以降８時間以内の１．０を上回るピーク発生回数が３回に到達した時点で減風する試験を行った。
【００８６】
図１３は、本試験期間における実機高炉のＱ統計量指数の時間推移を表す図である。図１３に示すように、時刻４：１０付近で１．０を上回る最初のＱ統計量指数のピークが発生し、その後、８時間以内に１．０を上回るピークの発生が最初のピークを含めて合計３回確認されたが、３回目のピークの発生後、直ちに減風を行った結果、１．０を上回るＱ統計量指数のピークはその後発生せず、吹き抜けも発生せずに安定操業が継続可能であった。
【００８７】
以上の結果から、任意の８時間以内における前記Ｑ統計量指数の１．０超えの回数が３回を超えると炉況異常が発生する可能性があると判定し、任意の８時間以内における前記Ｑ統計量指数の１．０超えの３回目のピークの発生後に、予知された炉況異常の発生を未然に防止するために、直ちに高炉操業条件を調整することが好ましいことが確認できた。
【００８８】
尚、Ｑ統計量指数の挙動によっては連続的に１．０超えをする場合も見られるが、そのような場合は炉況が著しく悪化しているために減風による吹き抜けが回避不可であり、Ｑ統計量が吹き抜けの事前検知の指標と成り得なかったので除外した。
【符号の説明】
【００８９】
１  高炉
２  鉱石層
３  コークス層
【図１】
2017128805.tif 000022
【図２】
2017128805.tif 000023
【図３】
2017128805.tif 000024
【図４】
2017128805.tif 000025
【図５】
2017128805.tif 000026
【図６】
2017128805.tif 000027
【図７】
2017128805.tif 000028
【図８】
2017128805.tif 000029
【図９】
2017128805.tif 000030
【図１０】
2017128805.tif 000031
【図１１】
2017128805.tif 000032
【図１２】
2017128805.tif 000033
【図１３】
2017128805.tif 000034