(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
高炉の炉況異常が発生した期間を含む撮影期間において撮影された高炉のレースウェイ部の画像データを無教師型のニューラルネットワークで学習する第１ステップと、
学習後の無教師型のニューラルネットワークを構成する各ニューロンについて、ニューロンの発火値と前記炉況異常を示す指数との相関係数を算出する第２ステップと、
前記相関係数に基づいて前記炉況異常を検出する際に用いるニューロンを異常検出用ニューロンとして抽出する第３ステップと、
を含むことを特徴とする高炉の炉況学習方法。
【請求項２】
前記第１ステップは、前記レースウェイ部の時系列の複数の画像データの組を１つのボクセルデータとして無教師型のニューラルネットワークで学習するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の高炉の炉況学習方法。
【請求項３】
前記第１ステップは、撮像装置の焦点を変更して撮影した前記レースウェイ部の複数の画像データの組を１つのボクセルデータとして無教師型のニューラルネットワークで学習するステップを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の高炉の炉況学習方法。
【請求項４】
高炉の炉況異常が発生した期間を含む撮影期間において撮影された高炉のレースウェイ部の画像データを無教師型のニューラルネットワークで学習する手段と、
学習後の無教師型のニューラルネットワークを構成する各ニューロンについて、ニューロンの発火値と前記炉況異常を示す指数との相関係数を算出する手段と、
前記相関係数に基づいて前記炉況異常を検出する際に用いるニューロンを異常検出用ニューロンとして抽出する手段と、
を備えることを特徴とする高炉の炉況学習装置。
【請求項５】
請求項１〜３のうち、いずれか１項に記載の高炉の炉況学習方法により学習した無教師型のニューラルネットワークに高炉の操業中に撮影されたレースウェイ部の画像データを入力するステップと、
前記異常検出用ニューロンの発火値に基づいて高炉の炉況異常を検出するステップと、
を含むことを特徴とする高炉の異常検出方法。
【請求項６】
請求項４に記載の高炉の炉況学習装置により学習した無教師型のニューラルネットワークに高炉の操業中に撮影されたレースウェイ部の画像データを入力する手段と、
前記異常検出用ニューロンの発火値に基づいて高炉の炉況異常を検出する手段と、
を備えることを特徴とする高炉の異常検出装置。
【請求項７】
請求項５に記載の高炉の異常検出方法を用いて高炉の炉況異常を監視しながら高炉を操業するステップを含むことを特徴とする高炉の操業方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高炉の炉況学習方法、炉況学習装置、異常検出方法、異常検出装置、及び操業方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、正常又は異常が既知の高炉の炉況に関するデータを用いて学習したニューラルネットワークを用いて高炉の炉況異常を検出する方法が提案されている。具体的には、特許文献１には、予め焦点を調整した撮像装置により撮影されたレースウェイの画像から抽出した特徴量と検査員の官能検査結果を教師データとして学習したニューラルネットワークを用いて、高炉羽口の状態を判別する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６３５０１５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した方法では、検出したい炉況異常と測定した高炉の炉況に関するデータとの間の因果関係が不確かな場合や、測定した高炉の炉況に関するデータが検出したい炉況異常の影響を受けるまでの時間が不明である場合、炉況異常を検出するための学習データを作成することができず、炉況異常を精度よく検出することができない。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、検出したい炉況異常と測定したデータとの間の因果関係が不確かな場合や、測定したデータが検出したい炉況異常の影響を受けるまでの時間が不明である場合においても、高炉の炉況異常を精度よく検出可能なニューラルネットワークを生成可能な高炉の炉況学習方法及び炉況学習装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、高炉の炉況異常を精度よく検出可能な高炉の異常検出方法、異常検出装置、及び操業方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る高炉の炉況学習方法は、高炉の炉況異常が発生した期間を含む撮影期間において撮影された高炉のレースウェイ部の画像データを無教師型のニューラルネットワークで学習する第１ステップと、学習後の無教師型のニューラルネットワークを構成する各ニューロンについて、ニューロンの発火値と前記炉況異常を示す指数との相関係数を算出する第２ステップと、前記相関係数に基づいて前記炉況異常を検出する際に用いるニューロンを異常検出用ニューロンとして抽出する第３ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る高炉の炉況学習方法は、上記発明において、前記第１ステップは、前記レースウェイ部の時系列の複数の画像データの組を１つのボクセルデータとして無教師型のニューラルネットワークで学習するステップを含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る高炉の炉況学習方法は、上記発明において、前記第１ステップは、撮像装置の焦点を変更して撮影した前記レースウェイ部の複数の画像データの組を１つのボクセルデータとして無教師型のニューラルネットワークで学習するステップを含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る高炉の炉況学習装置は、高炉の炉況異常が発生した期間を含む撮影期間において撮影された高炉のレースウェイ部の画像データを無教師型のニューラルネットワークで学習する手段と、学習後の無教師型のニューラルネットワークを構成する各ニューロンについて、ニューロンの発火値と前記炉況異常を示す指数との相関係数を算出する手段と、前記相関係数に基づいて前記炉況異常を検出する際に用いるニューロンを異常検出用ニューロンとして抽出する手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る高炉の異常検出方法は、本発明に係る高炉の炉況学習方法により学習した無教師型のニューラルネットワークに高炉の操業中に撮影されたレースウェイ部の画像データを入力するステップと、前記異常検出用ニューロンの発火値に基づいて高炉の炉況異常を検出するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る高炉の異常検出装置は、本発明に係る高炉の炉況学習装置により学習した無教師型のニューラルネットワークに高炉の操業中に撮影されたレースウェイ部の画像データを入力する手段と、前記異常検出用ニューロンの発火値に基づいて高炉の炉況異常を検出する手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る高炉の操業方法は、本発明に係る高炉の異常検出方法を用いて高炉の炉況異常を監視しながら高炉を操業するステップを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る高炉の炉況学習方法及び炉況学習装置によれば、高炉の炉況異常を精度よく検出可能なニューラルネットワークを生成することができる。また、本発明に係る高炉の異常検出方法、異常検出装置、及び操業方法によれば、高炉の炉況異常を精度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置が適用される高炉の一構成例を示す模式図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置が適用される高炉の一構成例を示す模式図である。
【図３】図３は、撮像装置によって撮影されたレースウェイの画像の一例を示す模式図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置の構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態である事前学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の一実施形態である異常検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図７は、通気抵抗指数と全羽口平均のニューロン発火値の時間変化の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置について説明する。
【００１６】
〔高炉の構成〕
まず、図１〜図３を参照して、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置が適用される高炉の構成について説明する。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置が適用される高炉の一構成例を示す模式図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置が適用される高炉１の羽口２の内側には、図示しない熱風炉からの熱風を高炉１内に送風するための送風管（ブローパイプ）３が接続され、送風管３を貫通してランス４が設置されている。ランス４からは高炉１内に微粉炭、酸素、都市ガス等の燃料が吹き込まれる。羽口２の熱風送風方向前方のコークス堆積層にはレースウェイ５と呼ばれる燃焼空間が存在し、主として、このレースウェイ５内でコークス燃焼及びガス化（鉄鉱石の還元、すなわち造銑）が行われる。また、図２に示すように、送風管３にはオペレータが高炉１内の状況を監視するための炉内監視用窓６が形成されている。そして、炉内監視用窓６の近傍には、炉内監視用窓６を介してレースウェイ５の画像を撮影するための撮像装置７が設置されている。
【００１８】
図３は、撮像装置７によって撮影されたレースウェイ５の画像の一例を示す模式図である。図３に示すように、撮像装置７によって撮影されたレースウェイ５の画像には、羽口２を構成する小羽口２ａの先端開口部に相当する円形状画像の内側にランス４及びレースウェイ５のシルエットが写っている。羽口２は高炉１の周方向に約４０本設置されており、撮像装置７によって高炉１の周方向の４０箇所のレースウェイ５の画像が逐次撮像される。撮像装置７の焦点を調整するとレースウェイ５の内部で焦点が合う位置が変化する。このため、羽口２付近に焦点を合わせると、ランス４から吹き込まれる微粉炭の燃焼状態が見えやすくなり、羽口２からレースウェイ５の内部に焦点を移していくと、コークスの旋回状況等のレースウェイ５の内部状態が見えやすくなる。また、撮像装置７で撮影された時系列のレースウェイ５の画像を観察すると、微粉炭の燃焼状態の変化やコークスの旋回状況の変化を確認することができる。このように撮像装置７の焦点位置を調整することによる羽口２からレースウェイ５の内部への複数の焦点条件による撮像とそれらの時系列の画像には高炉１内の状況変化に関わる情報が含まれている。
【００１９】
〔異常検出装置の構成〕
次に、図４を参照して、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置の構成について説明する。
【００２０】
図４は、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置の構成を示すブロック図である。図４に示すように、本発明の一実施形態である高炉の異常検出装置は、情報処理装置１１、表示装置１２、及び操業条件調整装置１３を備えている。
【００２１】
情報処理装置１１は、コンピュータ等の情報処理装置によって構成され、情報処理装置内部のＣＰＵ等の演算処理装置がコンピュータプログラムを実行することにより、事前学習処理部１１ａ及び異常検出部１１ｂとして機能する。事前学習処理部１１ａ及び異常検出部１１ｂの機能については後述する。
【００２２】
表示装置１２は、液晶ディスプレイ装置等の表示装置により構成され、情報処理装置１１からの制御信号に従って各種情報を表示する。
【００２３】
操業条件調整装置１３は、オペレータからの操作入力信号に従って高炉１の操業条件を制御する。
【００２４】
このような構成を有する高炉の異常検出装置では、情報処理装置１１が、以下に示す事前学習処理及び異常検出処理を実行することにより、高炉１の炉況異常を精度よく検出可能なニューラルネットワークを生成すると共に、高炉１の炉況異常を精度よく検出する。以下、事前学習処理及び異常検出処理を実行する際の情報処理装置１１の動作について説明する。
【００２５】
〔事前学習処理〕
まず、図５を参照して、事前学習処理を実行する際の情報処理装置１１の動作について説明する。
【００２６】
高炉１の炉況異常は、例えば高炉１内の通気が悪くなるといった状況を表し、通気抵抗指数等の炉況指数で判断される。そのような炉況異常に応じて羽口２付近に何らかの物理的な影響が生じるとすれば、撮像装置７によって撮影されたレースウェイ５の画像内にその物理的な影響を捉えられるはずである。但し、高炉１の内部現象は完全に明らかになっているわけではないので、物理的な影響が羽口２付近で観測されるかどうかは不明である。また、物理的な影響があるということがわかっていたとしても、物理的な影響が炉況指数で検知される時刻と羽口２付近で観測される時刻がどの程度ずれているかがわからないため、炉況指数とレースウェイ５の画像データとの対応付けができない。これは、機械学習を適用する場合、正常か異常かの判定が正しいかどうかを決める教師データを作ることができないということを意味する。
【００２７】
そこで、情報処理装置１１は、教師データが作れない状況においてニューラルネットワークを構成する各ニューロンのパラメータを調整する事前学習処理を実行する。図５は、本発明の一実施形態である事前学習処理の流れを示すフローチャートである。図５に示すように、本発明の一実施形態である事前学習処理では、まず、事前学習処理部１１ａが、撮像装置７によって撮影された炉況不良時を含む時間的に連続した羽口２の画像データセットを収集する（ステップＳ１）。次に、事前学習処理部１１ａが、ステップＳ１の処理において収集された羽口２の画像データセットを用いてニューラルネットワークを無教師学習する（ステップＳ２）。具体的には、事前学習処理部１１ａは、羽口２の画像データを入力とし、出力された画像データが入力した羽口２の画像データセットに再構成されるように、無教師型のニューラルネットワークを構成する各ニューロンのパラメータを繰り返し計算により最適化する。これにより、各ニューロンの発火値は、無教師学習に利用した羽口２の画像データセットの一部の画像特徴に対して値が大きくなるように調整されるが、各ニューロンがどのような画像特徴に対応しているかはわからない。
【００２８】
そこで、事前学習処理部１１ａは、ニューロンの発火値と炉況指数の時系列データとの相関係数を計算することにより、炉況異常に対応して発火値が変動するニューロンを探索する。具体的には、炉況異常が炉況指数で検知される時刻と羽口２付近で観測される時刻のずれ（時間遅れ）Ｔが不明であるため、まず、事前学習処理部１１ａは、各ニューロンの発火値において時間遅れＴの値を振りながら相関係数の絶対値が最大となる時間遅れＴｍａｘ及びその時の相関係数の絶対値Ｒｍａｘを求める（ステップＳ３）。次に、事前学習処理部１１ａは、ニューロン毎に求めた相関係数の絶対値Ｒｍａｘをニューロン間で比較し、相関係数の絶対値Ｒｍａｘの最大値Ｒｍａｘ２をとるニューロンを抽出する（この時の時間遅れをＴｍａｘ２とする）（ステップＳ４）。そして最後に、事前学習処理部１１ａは、炉況指数と抽出したニューロンの発火値とを比較し、炉況異常と判断した期間が抽出可能なニューロンの発火値の閾値Ｓを決定する（ステップＳ５）。これにより、一連の事前学習処理は終了する。
【００２９】
なお、相関係数の最大値Ｒｍａｘ２は、羽口２の画像データセットを用いて無教師学習したニューロンのうち、最も炉況指数と相関が高いニューロンから算出された値である。このため、相関係数の最大値Ｒｍａｘ２が十分大きい値であれば、羽口２の画像データセットに炉況異常の影響が反映されていると判断することができる。また、炉況指数よりもニューロンの発火値の方が先に変動するような条件に時間遅れＴｍａｘ２の値がなっていれば、換言すれば、炉況指数に対してニューロンの発火値を時間Ｔｍａｘ２だけずらして相関係数を計算した場合に時間遅れＴｍａｘ２がゼロより大きければ、ニューロンの発火値を用いて炉況異常を事前に予測することができる。このように、ニューロンの発火値を高炉１の異常検知に用いるためにはニューロンの発火値が炉況指数より前に変動する必要がある。このため、相関係数の最大値Ｒｍａｘ２を探索する際、時間遅れＴｍａｘ２がゼロより大きいという条件で探索することが望ましい。
【００３０】
〔異常検出処理〕
次に、図６を参照して、本発明の一実施形態である異常検出処理の流れについて説明する。
【００３１】
図６は、本発明の一実施形態である異常検出処理の流れを示すフローチャートである。図６に示すように、本発明の一実施形態である異常検出処理では、まず、撮像装置７が、羽口２の画像データを撮影する（ステップＳ１１）。次に、異常検出部１１ｂが、ステップＳ１１の処理において撮影された羽口２の画像データを事前学習処理によって学習済みのニューラルネットワークに入力することにより、ニューラルネットワークを構成する各ニューロンの発火値を計算する（ステップＳ１２）。そして、異常検出部１１ｂは、ニューロンの発火値が事前に決められた閾値Ｓ以上になった場合、そのニューロンに対応する炉況異常が時間Ｔｍａｘ後に発生すると判断し、その旨をオペレータに通知する警告情報を表示装置１２に出力する（ステップＳ１３）。オペレータは、表示装置１２に警告情報が表示されるのに応じて、操業条件調整装置１３を操作することにより高炉１の操業条件を調整する。このような処理によれば、警告情報に応じて高炉１の操業状態を速やかに調整できるので、高炉１の炉況異常の程度を軽くすることができる。
【００３２】
〔実施例〕
本実施例では、異常検出処理を実際の羽口の画像データ及び炉況異常に対して適用した例について説明する。周方向に４０本の羽口を備える高炉に撮像装置を設置して画像データを収集した。炉況異常を含む１１日間の期間の中で羽口毎に１時間１枚抽出したものを画像データセットとした。画像データは３２０×２４０画素のＲＧＢカラー画像とした。また、炉況異常として通気悪化を選択し、炉況指数として通気抵抗指数を用いた。また、ニューラルネットワークとして、文献（Le et al., Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning,ICML2012）に記載された無教師型の１２層構造のニューラルネットワークを採用した。なお、このニューラルネットワークは局所結合型のニューラルネットワークであるが、全結合型のニューラルネットワークや、ＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）やＧＡＮ（Generative  Adversarial  Network）等の画像データを用いた無教師学習が可能なニューラルネットワークであってもよい。
【００３３】
図５に示すフローチャートに従って画像データセットを入力としてニューラルネットワークの無教師学習を行った。ここで、相関係数の計算方法について述べる。まず、無教師学習後のニューラルネットワークに対して各羽口の時系列画像を入力し、羽口毎に各ニューロンの発火値を求めた。次に、ニューロン毎に発火値を正規化した。正規化手法としては、最大・最小値を用いるｍｉｎ−ｍａｘ正規化及び平均値と標準偏差を用いるｚ−ｓｃｏｒｅ正規化が良く知られているが、本実施例では前者を用いた。但し、後者を用いてもよい。各ニューロンで正規化した発火値のデータを羽口間で平均化し、全羽口平均の発火値を求めた。なお、本実施例では、ニューロンの発火値の出力を羽口間で平均することにより全羽口平均の発火値を求めたが、全ての撮像装置４０台の画像を並べて１枚の画像データとしたものを入力として学習したニューラルネットワークのニューロンの発火値としてもよい。
【００３４】
全羽口平均の発火値と炉況指数に対して時間遅れＴを０＜時間遅れＴ＜８時間の条件で振って相関係数の絶対値が最大になる時間遅れＴｍａｘ及びそのときの相関係数の絶対値Ｒｍａｘを算出した。ここで、８時間は高炉内に投入した原料が溶銑になるまでの平均サイクル時間であり、これ以上長い時間は物理的な因果関係がないとみなした。その後、各ニューロン間で相関係数の絶対値Ｒｍａｘを比較し、相関係数の絶対値Ｒｍａｘの最大値Ｒｍａｘ２を取るニューロンを抽出した。この時、相関係数の絶対値Ｒｍａｘの最大値Ｒｍａｘ２は０．４１、そのときの時間遅れＴｍａｘ２は１時間であった。一般に、相関係数が約０．４である場合、それほど相関が大きいわけではないが、通気が悪くなった要因すべてが羽口部で観測されるわけではないことを考慮すると十分な相関係数として判断することとした。
【００３５】
図７に通気抵抗指数と全羽口平均のニューロン発火値の時間変化を併記したプロットを示す。ニューロン発火値は時間遅れＴｍａｘ２を考慮して１時間ずらしてプロットしている。図７に示すように、通気抵抗指数が高いと炉況が悪いと判断され、通気抵抗指数が１．１を超えると特に炉況異常の度合いが高い。日付１／１７の後半では通気抵抗指数が急激に上昇し、特に通気が悪くなっていることがわかる。ニューロン発火値は探索上通気抵抗指数より１時間早く上昇することが示されているが、図７に示すプロットを定性的に比較すると、矢印Ｒ１，Ｒ２で示す１．１付近に上昇する期間でそれよりも数時間前からニューロン発火値が高いことがわかる。従って、例えばニューロン発火値の閾値Ｓを０．２６と決めておけば、炉況異常が起こる前に送風量を下げる等、予め炉況異常を抑制するような高炉の操業をすることができる。このように、検知対象の通気と撮像した画像との因果関係が不確かな場合でも、無教師学習により画像の特徴量をニューロンに学習させておき、次のステップで通気と相関が高いニューロンを探索することで異常検知に利用可能な指標を得ることができる。また、時間遅れＴに対して探索することで撮像画像が通気に影響するまでの時刻を明らかにすることができる。
【００３６】
なお、通常１枚の画像は、ある一瞬の時刻の炉内の様子を切り取ったものであるため、画像から得られる炉内の情報はレースウェイで見える空間的な色味の変化である。一方、炉内の通気悪化等の炉況異常は時間的な変化の情報である。このため、画像データは時系列で連続的に撮像した複数枚の画像を統合して１つのボクセルデータとして扱う方が時間的な色味の変化の情報を取りこむことができるため検出性能が向上する。例えば、上記の学習例における画像データを１秒に１回撮像した１０枚(１０秒分)の画像データを統合したボクセルデータとし、それを４０羽口分で１時間毎に収集する等すればよい。
【００３７】
また、撮像装置の焦点が固定されていると炉内方向に深さのあるレースウェイのある深さの情報しか得られない。このため、画像データは複数の焦点で撮像した複数枚の画像を統合して１つのボクセルデータとして扱う方が深さ方向の情報を取りこむことができるため検出性能は向上する。例えば、上記の学習例における画像データを、焦点を１０段階に調整してそれぞれで撮像した１０枚の画像を統合したボクセルデータとし、それを４０羽口分で１時間毎に収集する等すればよい。また、時系列の画像と焦点を変更した画像の両方を採用してもよい。その場合、例えば上記の学習例における画像データを、焦点を１０段階それぞれで１秒に１回撮像した１０枚(１０秒分)を撮像し、全ての画像データを統合してボクセルデータとし、それを４０羽口分で１時間毎に収集する等すればよい。
【００３８】
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００３９】
１  高炉
２  羽口
３  送風管（ブローパイプ）
４  ランス
５  レースウェイ
６  炉内監視用窓
７  撮像装置
１１  情報処理装置
１１ａ  事前学習処理部
１１ｂ  異常検出部
１２  表示装置
１３  操業条件調整装置
【図１】
0006939930.tif 000002
【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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【図７】
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