特許 7392897 炉内状態推定装置、炉内状態推定方法及び溶鋼製造方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-11-28

(45)【発行日】2023-12-06

(54)【発明の名称】炉内状態推定装置、炉内状態推定方法及び溶鋼製造方法

(51)【国際特許分類】

   C21C 7/00 20060101AFI20231129BHJP

   C21C 5/30 20060101ALI20231129BHJP

【ＦＩ】

C21C7/00 R

C21C5/30 Z

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2023505466

(86)(22)【出願日】2022-11-11

(86)【国際出願番号】 JP2022042138

(87)【国際公開番号】W WO2023095647

(87)【国際公開日】2023-06-01

【審査請求日】2023-01-25

(31)【優先権主張番号】P 2021193655

(32)【優先日】2021-11-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000001258

【氏名又は名称】ＪＦＥスチール株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100147485

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 憲司

(74)【代理人】

【識別番号】230118913

【弁護士】

【氏名又は名称】杉村 光嗣

(74)【代理人】

【識別番号】100165696

【弁理士】

【氏名又は名称】川原 敬祐

(74)【代理人】

【識別番号】100180655

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 俊樹

(72)【発明者】

【氏名】加▲瀬▼ 寛人

(72)【発明者】

【氏名】杉野 智裕

(72)【発明者】

【氏名】川畑 涼

(72)【発明者】

【氏名】木村 祐貴

【審査官】中西 哲也

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／１８１５６２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１７－０８９００１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－２０１７７０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｃ２１Ｃ １／００－ ７／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

精錬設備における精錬処理の開始前又は処理中の溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度の計測結果、前記精錬設備から排出される排ガスの流量及び成分濃度を含む精錬設備についての計測結果を含む実績情報と、前記精錬処理の条件と、が入力される入力部と、
前記精錬設備における吹錬反応に関するモデルのモデルパラメータと、前記実績情報と、前記精錬処理の条件と、が記憶されるデータベースから取得した過去の前記モデルパラメータを用いて、対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを決定するモデル決定部と、
決定された前記モデルパラメータを用いて、前記溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度を含む炉内の状態量を計算する炉内状態計算部と、
前記対象チャージの前記精錬処理の結果を含む前記実績情報を用いて、前記精錬処理における特定期間の始点から終点までの前記炉内の物質収支誤差及び熱収支誤差を表す項を含む評価関数に基づいて、前記対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを計算するモデルパラメータ計算部と、を備え、
前記熱収支誤差は、前記精錬処理における特定期間の始点から終点までの前記溶湯の温度の変化量についての計測値と計算値との差である、炉内状態推定装置。

【請求項2】

前記モデル決定部は、前記データベースに記憶された過去の前記モデルパラメータのうち、前記対象チャージの前記精錬処理の条件に類似する過去の前記精錬処理の前記モデルパラメータを平均することで、前記対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを決定する、請求項１に記載の炉内状態推定装置。

【請求項3】

前記モデル決定部は、前記データベースに記憶された過去の前記モデルパラメータと、前記精錬処理における処理回数、処理日時、精錬設備の使用回数の少なくとも１つを含む精錬処理の条件との関係をモデル化し、前記モデルから前記対象チャージの前記精錬処理における前記パラメータを決定する、請求項１に記載の炉内状態推定装置。

【請求項4】

前記モデルパラメータは、前記炉内に投入される炭素量の特定期間の積算量、炉外に排出される炭素量の特定期間の積算量、前記炉内に投入される酸素量、前記炉外に排出される酸素量、前記溶湯中の各種金属不純物酸化に使用される酸素量及び前記炉内の熱量変化による溶湯温度変化量の特定期間の積算量の少なくとも１つを補正する係数又は定数項を含む、請求項１に記載の炉内状態推定装置。

【請求項5】

前記モデルパラメータは、前記炉内に投入される炭素量の特定期間の積算量、炉外に排出される炭素量の特定期間の積算量、前記炉内に投入される酸素量、前記炉外に排出される酸素量、前記溶湯中の各種金属不純物酸化に使用される酸素量及び前記炉内の熱量変化による溶湯温度変化量の特定期間の積算量の少なくとも１つを補正する係数又は定数項を含む、請求項２に記載の炉内状態推定装置。

【請求項6】

前記モデルパラメータは、前記炉内に投入される炭素量の特定期間の積算量、炉外に排出される炭素量の特定期間の積算量、前記炉内に投入される酸素量、前記炉外に排出される酸素量、前記溶湯中の各種金属不純物酸化に使用される酸素量及び前記炉内の熱量変化による溶湯温度変化量の特定期間の積算量の少なくとも１つを補正する係数又は定数項を含む、請求項３に記載の炉内状態推定装置。

【請求項7】

前記評価関数は、炭素収支バランスを示す項と、酸素収支バランスを示す項と、熱収支バランスを示す項と、の重み付き和で構成される、請求項１から６のいずれか一項に記載の炉内状態推定装置。

【請求項8】

炉内状態推定装置が実行する炉内状態推定方法であって、
精錬設備における精錬処理の開始前又は処理中の溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度の計測結果、前記精錬設備から排出される排ガスの流量及び成分濃度を含む精錬設備についての計測結果を含む実績情報と、前記精錬処理の条件と、が入力される入力ステップと、
前記精錬設備における吹錬反応に関するモデルのモデルパラメータと、前記実績情報と、前記精錬処理の条件と、が記憶されるデータベースから取得した過去の前記モデルパラメータを用いて、対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを決定するモデル決定ステップと、
決定された前記モデルパラメータを用いて、前記溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度を含む炉内の状態量を計算する炉内状態計算ステップと、
前記対象チャージの前記精錬処理の結果を含む前記実績情報を用いて、前記精錬処理における特定期間の始点から終点までの前記炉内の物質収支誤差及び熱収支誤差を表す項を含む評価関数に基づいて、前記対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを計算するモデルパラメータ計算ステップと、を含み、
前記熱収支誤差は、前記精錬処理における特定期間の始点から終点までの前記溶湯の温度の変化量についての計測値と計算値との差である、炉内状態推定方法。

【請求項9】

前記モデル決定ステップは、前記データベースに記憶された過去の前記モデルパラメータのうち、前記対象チャージの前記精錬処理の条件に類似する過去の前記精錬処理の前記モデルパラメータを平均することで、前記対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを決定する、請求項８に記載の炉内状態推定方法。

【請求項10】

前記モデル決定ステップは、前記データベースに記憶された過去の前記モデルパラメータと、前記精錬処理における処理回数、処理日時、精錬設備の使用回数の少なくとも１つを含む精錬処理の条件との関係をモデル化し、前記モデルから前記対象チャージの前記精錬処理における前記パラメータを決定する、請求項８に記載の炉内状態推定方法。

【請求項11】

請求項８から１０のいずれか一項に記載の炉内状態推定方法によって推定される前記溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度に基づき、上吹き酸素の流量及び速度、上吹きランスの高さ、底吹きガスの流量、石灰、鉄鉱石等の副原料の投入量及び投入タイミング、前記溶湯をサンプリングするタイミング並びに吹錬を終了するタイミングの少なくとも１つを決定して精錬操業を行い、溶鋼を製造する、溶鋼製造方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、炉内状態推定装置、炉内状態推定方法及び溶鋼製造方法に関する。本開示は、特に、鉄鋼業の精錬設備における溶湯中及びスラグ中の成分濃度を推定する炉内状態推定装置、炉内状態推定方法及び溶鋼製造方法に関する。

【背景技術】

【0002】

製鉄所では、予備処理設備、転炉及び二次精錬設備等の精錬設備において、高炉より出銑された溶銑の成分及び温度の調整を行う。転炉は炉内に酸素を吹き込むことによって溶湯中の不純物除去及び昇温を行うプロセスであり、鋼の品質管理及び精錬コスト合理化等の面で非常に重要な役割を担う。ここで、転炉における溶湯成分及び溶湯温度の制御では、例えば上吹き酸素の流量及び速度、上吹きランスの高さ、底吹きガスの流量等が操作量として用いられる。また、石灰、鉄鉱石等の副原料の投入量及び投入タイミング、溶湯をサンプリングするタイミング、吹錬を終了するタイミング等が操作量として用いられる。これらの操作量は、溶湯温度と溶湯成分及びスラグ成分等の炉内状態に応じて最適化されるべきである。炉内状態を高精度に推定し操作量を適正化するため、精錬処理中において連続的に計測可能な排ガス計測値を含む精錬設備についての計測情報を用いて、炉内の物質収支及び熱収支計算を行う方法が提案されている。この方法は、一般に、溶湯温度と溶湯成分及びスラグ成分を高精度かつリアルタイムに推定できるとされる。しかし、精錬設備における炉内耐火物の損耗、投入副原料の成分変動、計測精度の低下等の精錬設備環境の変動によって状態推定モデルの精度がしばしば劣化するという課題がある。

【0003】

このようなモデルの精度を保つためにモデルパラメータを最適化する手法として、例えば特許文献１は、転炉の独立したモデル式におけるパラメータの値を、過去の実績情報から処理条件が類似した実績を抽出して算出する方法を提案する。

【0004】

また、例えば特許文献２は、二次精錬設備における溶湯温度推定モデルの複数のパラメータを、熱収支がバランスするように設定した連立方程式の近似解を求めることにより決定する方法を提案する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２００５－０３６２８９号公報

【文献】特開２００４－３６００４４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ここで、特許文献１は、モデル式として、独立した物理反応モデル又は一次結合モデルを対象とする。そのため、特許文献１の技術は、炉内の物質収支及び熱収支計算に基づいた状態推定モデルのように、炉内反応量及び昇温量が複雑に作用し合うモデルへの適用が難しい。

【0007】

特許文献２では、複数のモデル式とパラメータが互いに作用し合うような温度推定モデル式に対して、熱収支がバランスするように設定した連立方程式の近似解を求める方法を提案する。しかし、特許文献２は、炉内の反応量算出において、排ガス計測値を含む計測情報を用いた炉内物質収支計算について記載していない。そのため、特許文献２の技術は、熱収支に加えて炉内物質収支が作用し合うようなモデルへの適用が難しい。

【0008】

そのため、炉内の物質収支及び熱収支が複雑に作用し合うようなモデルに対しても有効なモデルパラメータ決定方法が求められている。

【0009】

かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、溶湯中及びスラグ中の成分濃度を高精度かつ連続的に推定可能な炉内状態推定装置、炉内状態推定方法及び溶鋼製造方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0010】

（１）本開示の一実施形態に係る炉内状態推定装置は、
精錬設備における精錬処理の開始前又は処理中の溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度の計測結果、前記精錬設備から排出される排ガスの流量及び成分濃度を含む精錬設備についての計測結果を含む実績情報と、前記精錬処理の条件と、が入力される入力部と、
前記精錬設備における吹錬反応に関するモデルのモデルパラメータと、前記実績情報と、前記精錬処理の条件と、が記憶されるデータベースから取得した過去の前記モデルパラメータを用いて、対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを決定するモデル決定部と、
決定された前記モデルパラメータを用いて、前記溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度を含む炉内の状態量を計算する炉内状態計算部と、
前記対象チャージの前記精錬処理の結果を含む前記実績情報を用いて、前記精錬処理における特定期間の始点から終点までの前記炉内の物質収支誤差及び熱収支誤差を表す項を含む評価関数に基づいて、前記対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを計算するモデルパラメータ計算部と、を備える。

【0011】

（２）本開示の一実施形態として、（１）において、
前記モデル決定部は、前記データベースに記憶された過去の前記モデルパラメータのうち、前記対象チャージの前記精錬処理の条件に類似する過去の前記精錬処理の前記モデルパラメータを平均することで、前記対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを決定する。

【0012】

（３）本開示の一実施形態として、（１）において、
前記モデル決定部は、前記データベースに記憶された過去の前記モデルパラメータと、前記精錬処理における処理回数、処理日時、精錬設備の使用回数の少なくとも１つを含む精錬処理の条件との関係をモデル化し、前記モデルから前記対象チャージの前記精錬処理における前記パラメータを決定する。

【0013】

（４）本開示の一実施形態として、（１）から（３）のいずれかにおいて、
前記モデルパラメータは、前記炉内に投入される炭素量の特定期間の積算量、炉外に排出される炭素量の特定期間の積算量、前記炉内に投入される酸素量、前記炉外に排出される酸素量、前記溶湯中の各種金属不純物酸化に使用される酸素量及び前記炉内の熱量変化による溶湯温度変化量の特定期間の積算量の少なくとも１つを補正する係数又は定数項を含む。

【0014】

（５）本開示の一実施形態として、（１）から（４）のいずれかにおいて、
前記評価関数は、炭素収支バランスを示す項と、酸素収支バランスを示す項と、熱収支バランスを示す項と、の重み付き和で構成される。

【0015】

（６）本開示の一実施形態に係る炉内状態推定方法は、
炉内状態推定装置が実行する炉内状態推定方法であって、
精錬設備における精錬処理の開始前又は処理中の溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度の計測結果、前記精錬設備から排出される排ガスの流量及び成分濃度を含む精錬設備についての計測結果を含む実績情報と、前記精錬処理の条件と、が入力される入力ステップと、
前記精錬設備における吹錬反応に関するモデルのモデルパラメータと、前記実績情報と、前記精錬処理の条件と、が記憶されるデータベースから取得した過去の前記モデルパラメータを用いて、対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを決定するモデル決定ステップと、
決定された前記モデルパラメータを用いて、前記溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度を含む炉内の状態量を計算する炉内状態計算ステップと、
前記対象チャージの前記精錬処理の結果を含む前記実績情報を用いて、前記精錬処理における特定期間の始点から終点までの前記炉内の物質収支誤差及び熱収支誤差を表す項を含む評価関数に基づいて、前記対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを計算するモデルパラメータ計算ステップと、を含む。

【0016】

（７）本開示の一実施形態として、（６）において、
前記モデル決定ステップは、前記データベースに記憶された過去の前記モデルパラメータのうち、前記対象チャージの前記精錬処理の条件に類似する過去の前記精錬処理の前記モデルパラメータを平均することで、前記対象チャージの前記精錬処理における前記モデルパラメータを決定する。

【0017】

（８）本開示の一実施形態として、（６）において、
前記モデル決定ステップは、前記データベースに記憶された過去の前記モデルパラメータと、前記精錬処理における処理回数、処理日時、精錬設備の使用回数の少なくとも１つを含む精錬処理の条件との関係をモデル化し、前記モデルから前記対象チャージの前記精錬処理における前記パラメータを決定する。

【0018】

（９）本開示の一実施形態に係る溶鋼製造方法は、
（６）から（８）のいずれかの炉内状態推定方法によって推定される前記溶湯の温度及び成分濃度並びにスラグの成分濃度に基づき、上吹き酸素の流量及び速度、上吹きランスの高さ、底吹きガスの流量、石灰、鉄鉱石等の副原料の投入量及び投入タイミング、前記溶湯をサンプリングするタイミング並びに吹錬を終了するタイミングの少なくとも１つを決定して精錬操業を行い、溶鋼を製造する。

【発明の効果】

【0019】

本開示によれば、溶湯中及びスラグ中の成分濃度を高精度かつ連続的に推定可能な炉内状態推定装置、炉内状態推定方法及び溶鋼製造方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】図１は、本開示の一実施形態である炉内状態推定装置の構成を示す模式図である。

【図2】図２は、データベースの構成例を示す図である。

【図3】図３は、本開示の一実施形態である炉内状態推定方法の処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、図面を参照して本開示の一実施形態に係る炉内状態推定装置、炉内状態推定方法及び溶鋼製造方法が説明される。

【0022】

［炉内状態推定装置の構成］
図１は、本開示の一実施形態に係る炉内状態推定装置１の構成を示す模式図である。本実施形態において、炉内状態推定装置１は、鉄鋼業における溶鋼を製造する設備の一部として用いられる。溶鋼を製造する設備は、精錬設備２と、炉内状態推定装置１を含む吹錬制御システムと、を備える。

【0023】

図１に示すように、精錬設備２は、転炉１００、ランス１０２及びダクト１０４を備えている。ランス１０２は、転炉１００内の溶湯１０１上に配置されている。ランス１０２の先端から下方の溶湯１０１に向けて高圧酸素が噴出される。この高圧酸素によって溶湯１０１内の不純物が酸化されてスラグ１０３内に取り込まれる（精錬処理）。ダクト１０４は、排ガス導煙用の煙道設備であって、転炉１００の上部に設置されている。

【0024】

ダクト１０４の内部には、排ガス検出部１０５が配置されている。排ガス検出部１０５は、精錬処理に伴い排出される排ガスの流量及び成分濃度（例えばＣＯ、ＣＯ_２、Ｏ_２、Ｎ_２、Ａｒ等の濃度）を検出する。排ガス検出部１０５は、排ガス計測として、例えばダクト１０４内に設けられたベンチュリ管の前後の差圧に基づいてダクト１０４内の排ガスの流量を計測する。また、排ガス検出部１０５は、排ガス計測として、排ガス中の各成分の濃度［％］を計測する。排ガスの流量及び成分濃度は、例えば数秒周期で計測される。排ガス検出部１０５の検出結果を示す信号は制御端末１０に送られる。

【0025】

転炉１００内の溶湯１０１には、転炉１００の底部に形成されている通気孔１０６を介して撹拌ガスが吹き込まれる。撹拌ガスは、Ａｒ等の不活性ガスである。吹き込まれた撹拌ガスは、溶湯１０１を撹拌し、高圧酸素と溶湯１０１との反応を促進する。流量計１０７は、転炉１００に吹き込まれる撹拌ガスの流量を計測する。吹錬開始直前及び吹錬後には、溶湯１０１の温度及び成分濃度の分析が行われる。また、溶湯１０１の温度及び成分濃度は、吹錬途中で一度又は複数回計測され、計測された温度及び成分濃度に基づいて高圧酸素の供給量（送酸量）及び速度（送酸速度）並びに撹拌ガスの流量（撹拌ガス流量）等が決められる。

【0026】

吹錬制御システムは、制御端末１０、表示装置２０及び炉内状態推定装置１を主な構成要素として備えている。制御端末１０は、パーソナルコンピュータ又はワークステーション等の情報処理装置によって構成されてよい。制御端末１０は、溶湯１０１の温度及び成分濃度が所望の範囲内になるように送酸量、送酸速度及び撹拌ガス流量を制御すると共に、送酸量、送酸速度及び撹拌ガス流量の実績値のデータを収集する。表示装置２０は、例えば液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイによって構成されてよい。表示装置２０は、炉内状態推定装置１から出力された計算結果などを表示してよい。

【0027】

炉内状態推定装置１は、精錬設備２で処理されている溶湯１０１の温度及び成分濃度並びにスラグ１０３の成分濃度を推定する装置である。炉内状態推定装置１は、パーソナルコンピュータ又はワークステーション等の情報処理装置によって構成されている。炉内状態推定装置１は、入力部１１、データベース１２、モデルパラメータ計算部１３、モデル決定部１４、炉内状態計算部１５及び出力部１６を備えている。

【0028】

入力部１１は、精錬設備２に関する各種の計測結果である実績情報（実績データ）などが入力される入力用インターフェースである。入力部１１は、例えばキーボード、マウス、ポインティングディバイス、データ受信装置及びグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）等の少なくとも１つであってよい。本実施形態において、入力部１１は、実績情報、パラメータ設定値等を外部から受け取り、その情報のデータベース１２への書き込み及び炉内状態計算部１５への送信を行う。入力部１１には、制御端末１０から実績情報が入力される。実績情報は、排ガス検出部１０５によって計測された排ガスの流量及び成分濃度についての情報、送酸量及び送酸速度の情報、撹拌ガス流量の情報、原料（主原料、副原料）投入量の情報、溶湯１０１の温度及び成分濃度並びにスラグ１０３の成分濃度等が含まれる。これらの情報は、後述する図２の実績情報における項目１～項目Ｍに対応する。また、入力部１１は、例えば精錬設備２のオペレータなどによる手動でのデータ入力（手入力）が可能であってよい。手入力によって、モデル式（以下、単に「モデル」とも称される）のパラメータ設定値が入力され得る。本実施形態において、入力部１１は、後述する精錬処理の条件及び操作量情報も受け取る。また、入力部１１は、精錬処理の開始前又は処理中又は処理終了後に実績情報などを取得してよい。

【0029】

データベース１２は、精錬設備２における吹錬反応に関するモデルの情報、精錬処理の実績情報及び炉内状態推定装置１の計算結果を記憶する。データベース１２は、例えばメモリ及びハードディスクドライブ等の記憶装置で構成される。記憶装置はさらにコンピュータプログラムを記憶してよい。データベース１２は、吹錬反応に関するモデルの情報として、モデル式及びモデル式のパラメータ（以下「モデルパラメータ」）を記憶している。モデルパラメータはモデルパラメータ計算部１３によって計算される。また、データベース１２には、入力部１１に入力された各種情報、炉内状態計算部１５により計算された吹錬実績における計算・解析結果が記憶されてよい。

【0030】

図２は、データベース１２の構成例を示す図である。本実施形態において、データベース１２は、Ｎ回（Ｎチャージ）の精錬処理における、条件、実績情報及び計算結果であるモデルパラメータをチャージの識別番号と関連付けて記憶する。Ｎは例えば２以上の整数である。図２の例において、最も左の欄はチャージの識別番号を示す。例えばＮ回目の精練処理において、データベース１２は、過去のＮ－１回の精錬処理における実績情報及びモデルパラメータを記憶している。Ｎ回目の精練処理において、モデル決定部１４が後述するようにモデルパラメータを決定する場合に、データベース１２に記憶された過去のＮ－１回分の精錬処理の情報が候補として用いられる。また、Ｎ回目の精練処理が終了すると、Ｎ回目の精練処理における実績情報及び計算結果がデータベース１２に追加される（図２の太枠部分参照）。その後に、Ｎ＋１回目の精練処理において、モデル決定部１４がモデルパラメータを決定する場合に、データベース１２に記憶された過去のＮ回分の精錬処理の情報が候補として用いられる。

【0031】

モデルパラメータ計算部１３、モデル決定部１４及び炉内状態計算部１５は、例えばＣＰＵ等の演算処理装置で構成される。モデルパラメータ計算部１３、モデル決定部１４及び炉内状態計算部１５は、例えば演算処理装置がコンピュータプログラムを読み込んで実行することにより実現されてよい。また、モデルパラメータ計算部１３、モデル決定部１４及び炉内状態計算部１５は専用の演算装置又は演算回路を有していてよい。

【0032】

モデルパラメータ計算部１３は、炉内の物質収支及び熱収支に基づいて、収支誤差が最小となるように吹錬反応に関するモデルのモデルパラメータを計算し、データベース１２へ記憶する。モデルパラメータ計算部１３は、１回の精錬処理が終了してから、その精錬処理の結果である実績情報を用いて物質収支及び熱収支の計算を行う。

【0033】

物質収支計算は、転炉１００内への各成分の投入量及び転炉１００からの各成分の排出量を計算するものである。各成分の投入量は、転炉１００への主原料及び副原料投入量、ランス１０２からの供給酸素及び転炉１００外からの巻き込み空気量から計算される。各成分の排出量は、排ガス流量及び排ガス成分濃度から計算される。

【0034】

熱収支計算は、転炉１００の炉内における入熱量及び排出熱量を計算するものである。入熱量は、転炉１００へ挿入される主原料の顕熱、炉内で生じる反応による反応熱、転炉１００へ投入される副原料の溶解熱等から計算される。排出熱量は、炉体表面からの放熱、炉口部からの輻射熱、攪拌ガスによる抜熱、炉外に排出されるスラグ１０３、排出ガスの顕熱等から計算される。

【0035】

モデル決定部１４は、データベース１２に記憶されている過去のモデルパラメータを取得する。モデル決定部１４は、過去のモデルパラメータを用いて、炉内状態計算部１５で利用するモデルパラメータを決定し、炉内状態計算部１５へ送信する。

【0036】

炉内状態計算部１５は、モデル決定部１４で決定されたモデルパラメータ、入力部１１が収集した実績情報及びパラメータ設定値等に基づいて、溶湯１０１の温度及び成分濃度並びにスラグ１０３の成分濃度を含む転炉１００内の状態量を計算（推定）する。推定された転炉１００内の状態量は、出力部１６へ送信される。

【0037】

出力部１６は、炉内状態推定装置１によって計算された転炉１００内の状態量を制御端末１０に送信する。精錬処理において、炉内状態推定装置１から出力された計算結果に基づいて各種の操作量の決定及び操業条件の変更が行われる。また、出力部１６は、炉内状態推定装置１で計算された情報を表示装置２０へ送信する機能も有しており、炉内状態推定装置１から出力された計算結果を表示させることが可能である。

【0038】

このような構成を有する炉内状態推定装置１は、以下に説明する炉内状態推定方法の処理を実行することによって、溶湯１０１中の温度及び成分濃度並びにスラグ１０３中の成分濃度等を含む転炉１００内の状態量を精度高く推定する。以下、図３に示すフローチャートを参照して、炉内状態推定方法を実行する際の炉内状態推定装置１の動作が説明される。

【0039】

［炉内状態推定方法］
図３は、本開示の一実施形態に係る炉内状態推定方法の処理を示すフローチャートである。図３に示すフローチャートは、精錬処理が開始される前の任意のタイミングで開始となる。つまり、精錬処理が開始される前の任意のタイミングで、炉内状態推定処理はステップＳ１の処理に進む。

【0040】

ステップＳ１の処理では、入力部１１が精錬処理の条件を取得する。本実施形態において、精錬処理の条件は、精錬形態、副原料投入予定量、溶湯１０１及びスラグ１０３の成分濃度及び温度の目標値、処理回数、処理日時、炉、ランス及び計測機器を含む設備の使用回数などを含む。入力部１１は、取得した精錬処理の条件を、データベース１２及び炉内状態計算部１５に送信する。これにより、ステップＳ１の処理が完了し、炉内状態推定処理はステップＳ２の処理に進む。ステップＳ１は「入力ステップ」の一部に対応する。ステップＳ１において入力されたデータは、モデル決定部１４の処理で用いられる。

【0041】

ステップＳ２の処理では、モデル決定部１４が、データベース１２に記憶されている過去のモデルパラメータを用いて、精錬処理の条件に基づいて、炉内状態計算部１５で利用するモデルパラメータを決定する。ステップＳ２は「モデル決定ステップ」に対応する。詳細に述べると、ステップＳ２の処理で決定されるモデルパラメータは、既にデータベース１２に記憶されている過去の精錬処理に対応するモデルパラメータに基づいて計算又は選択によって得られる。上記のように、例えばＮ回目の精練処理において、モデル決定部１４は、データベース１２に記憶された過去のＮ－１回分の精錬処理の情報を用いてモデルパラメータを決定する。精錬処理結果が取得されるまでに時間がかかるなど、過去のＮ－１回分のモデルパラメータ又は精錬処理の条件のデータが揃っていない場合に、必要なモデルパラメータ又は精錬処理の条件のデータが揃った実績情報を抽出してモデルパラメータが決定されてよい。この例の場合におけるＮ回目の精練処理すなわち現在実行中の精練処理を、対象チャージの精練処理と称することがある。

【0042】

モデル決定部１４は、例えばデータベース１２に記憶されているモデルパラメータのうち、精錬処理の条件が対象チャージの条件と類似しているものを抽出し、抽出したモデルパラメータを平均することで決定する。モデル決定部１４は、直近の所定数のチャージにおけるモデルパラメータだけを抽出して、すなわち古いモデルパラメータを抽出対象から除外して、平均化を行ってよい。対象チャージの精錬処理における条件と過去実績との類似度（Ｄｓ）は、例えば、以下の式（１）に示すようにユークリッド距離を計算することにより評価できる。

【0043】

【数1】

【0044】

ただし、ｋは精錬処理の条件数である。ＣＡ_ｋは過去の実績における条件を示す。ＣＰ_ｋは対象チャージの精錬処理における条件を示す。Ｇ_ｋは各精錬処理の条件の重み付けをするためのパラメータである。精錬処理の条件としては、例えば、精錬処理日時、装入溶銑重量、装入スクラップ重量、溶銑温度、溶銑中のＣ、Ｓｉ、Ｍｎ、Ｐを始めとする成分濃度、精錬炉及び上吹きランスの使用回数等が挙げられる。また、例えば直前に実施された精錬処理における処理後の溶湯温度及び処理後からの経過時間、持ち越されるスラグ重量及び成分、精錬処理開始前に投入される副原料銘柄毎の投入重量、スクラップ銘柄毎の投入重量等が挙げられる。これらの条件は、図２の精練処理の条件における項目１～項目Ｌに対応する。また、類似度を評価する場合に、使用されている精錬炉の形態、上吹きランスの形態、底吹きノズルの形態等が一致した実績のみが対象とされてよい。ここで、類似度は式（１）に示すユークリッド距離に限らず、シティブロック距離、ミンコフスキー距離、マハラノビス距離、コサイン類似度を始めとした、ｋ次元ベクトル間の距離を評価する手法によっても評価できる。ここで、類似度が高いことは、計算したｋ次元ベクトル間の距離が短いことと同義である。過去の精錬処理の実績の抽出は、計算した類似度が設定した閾値より高い実績が抽出されてよいし又は類似度が高い上位任意数の過去実績が抽出されてよい。また、類似実績の抽出方法として、精錬処理の条件ｋそれぞれの項目について、計算対象処理の条件と過去実績の条件との差を計算し、ｋ個の差がそれぞれ設定した閾値より小さい実績を抽出する方法でよい。

【0045】

また、モデル決定部１４は、データベース１２に記憶されているモデルパラメータと、精錬処理における処理回数、処理日時、炉、ランス及び計測機器を含む精錬設備の使用回数などを含む精錬処理の条件との関係をモデル化しておいてよい。そして、モデル決定部１４は、対象チャージの精錬処理条件入力値からモデル計算により最適なパラメータを算出してよい。モデル決定部１４は、決定したモデルパラメータを炉内状態計算部１５に送信する。これにより、ステップＳ２の処理が完了し、炉内状態推定処理はステップＳ３の処理に進む。

【0046】

ステップＳ３及びステップＳ４の処理は、１回の精錬処理が開始するタイミングで開始されて、精錬処理中に任意の周期で繰り返し実施される。ステップＳ３の処理では、入力部１１が精錬処理の操作量情報及び転炉１００における計測情報を取得する。操作量情報は、例えば、ランス１０２の高さ、送酸速度、撹拌ガス流量、副原料の投入量等といった操作量の情報である。計測情報は、例えば排ガスの流量及び成分濃度等の計測値である。ここで、計測値は、計測された値そのものに限定されず、分析後の結果（分析値）も含んでよい。操作量情報、計測情報は任意の周期で収集される。操作量情報と計測情報との間に大きな時間遅れのある場合には、その遅れを考慮してデータを作成する。また、計測情報がノイズを多く含んでいる場合には、移動平均計算等の平滑化処理を行った値で計測値を置き換えてよい。ステップＳ３は「入力ステップ」の一部に対応する。ステップＳ３において入力されたデータは、炉内状態計算部１５の処理で用いられる。

【0047】

ステップＳ４の処理では、炉内状態計算部１５が、入力部１１が取得した情報及びモデル決定部１４が決定したモデルパラメータを有するモデルを用いて、転炉１００内の状態量を計算する。状態量は、例えば溶湯１０１中の炭素濃度、スラグ１０３中のＦｅ_ｔＯ濃度等が挙げられる。ステップＳ４は「炉内状態計算ステップ」に対応する。

【0048】

溶湯１０１中の炭素濃度は、例えば転炉１００内に残存する炭素量を計算することで求められる。転炉１００内に投入される炭素量及び転炉１００外に排出される炭素量はそれぞれ以下に示す式（２）及び式（３）のように表すことができる。投入炭素量から排出炭素量を減算した転炉１００内に残存する炭素量を、溶湯１０１中の炭素量に相当すると仮定することによって、溶湯１０１中の炭素濃度を計算することができる。ここで、溶湯１０１の入出炭素量は全装入量と比較して微少であると仮定している。また、以降断りがない限り、「％」及び各種流量は「ｍａｓｓ％」及び流量原単位を表す。

【0049】

【数2】

【0050】

【数3】

【0051】

ここで、投入炭素量であるＣ_ｉｎ［％］は、主原料中の炭素量と投入副原料中の炭素量の和の溶湯１０１中の濃度換算値である。ρ_ｐｉｇ［％］は装入溶銑中の炭素濃度である。ρ_ｉ ^Ｃｓｃｒ［％］は装入スクラップ（銘柄ｉ）中の炭素濃度である。ρ_ｊ ^Ｃａｕｘ［％］は投入副原料（銘柄ｊ）中の炭素濃度である。Ｗ_ｐｉｇ［ｔ］は装入溶銑重量である。Ｗ_ｉ ^ｓｃｒ［ｔ］は装入スクラップ（銘柄ｉ）の重量である。Ｗ_ｊ ^ａｕｘ［ｔ］は投入副原料（銘柄ｊ）の投入積算重量である。Ｗ_{ｃｈａｒｇｅ}［ｔ］は転炉１００に装入された溶湯重量である。装入スクラップの銘柄ｉ及び投入副原料の銘柄ｊにおける炭素濃度（ρ_ｉ ^Ｃｓｃｒ、ρ_ｊ ^Ｃａｕｘ）はデータベース１２に記憶されており、炉内状態計算部１５は、対象チャージで利用される銘柄についての情報を取得する。排出炭素量であるＣ_ｏｕｔ［％］は、排ガス中に含まれる炭素量の溶湯１０１中の濃度換算値である。Ｖ_ＣＯ ^ＯＧ［Ｎｍ^３／ｔ］、Ｖ_ＣＯ２ ^ＯＧ［Ｎｍ^３／ｔ］はそれぞれ排ガス中のＣＯ、ＣＯ_２の計算時刻までの積算流量である。

【0052】

スラグ１０３中のＦｅ_ｔＯ濃度は、投入酸素量から排出酸素量を減算した量が転炉１００内に残存する酸素量に相当すると仮定して計算できる。例えば、転炉１００内に投入される酸素量及び転炉１００外に排出される酸素量をそれぞれ以下に示す式（４）及び式（５）のように表すことができる。

【0053】

【数4】

【0054】

【数5】

【0055】

ここで、投入酸素量であるＯ_２ ^ｉｎ［Ｎｍ^３／ｔ］は、ランス１０２からの上吹き酸素積算量Ｖ_Ｏ２ ^ｂｌｏｗ［Ｎｍ^３／ｔ］、投入副原料中の酸素積算量及び転炉１００外から炉内に巻き込まれる空気中の酸素積算量の和である。ρ_ｉ ^Ｏｓｃｒ［％］は装入スクラップ（銘柄ｉ）中の酸素含有量の換算値である。ρ_ｊ ^Ｏａｕｘ［（Ｎｍ^３／ｔ）／ｔ］は投入副原料（銘柄ｊ）中の酸素含有量の換算値である。装入スクラップの銘柄ｉ及び投入副原料の銘柄ｊにおける酸素含有量（ρ_ｉ ^Ｏａｕｘ、ρ_ｊ ^Ｏａｕｘ）はデータベース１２に記憶されており、炉内状態計算部１５は、対象チャージで利用される銘柄についての情報を取得する。ρ_ｉ ^Ｏｓｃｒ［％］及びＷ_ｊ ^ａｕｘ［ｔ］については、前チャージから持ち越したスラグ１０３の成分及び重量についての分析値又は計算値が含まれてよい。また、投入酸素量の計算において、例えば本実施例のように、排ガス計測としてＮ_２濃度、Ａｒ濃度が得られない場合に、巻き込まれる空気中の酸素量は式（４）の第四項のように計算してよい。ここで、式（４）の第四項では、排ガス中のＯ_２、ＣＯ、ＣＯ_２以外の未分析排ガス量であるＶ_ｒｅｍ ^ＯＧ［Ｎｍ^３／ｔ］から底吹きガスの流量であるＶ_ｂｏｔ［Ｎｍ^３／ｔ］を減算した量が巻き込み空気中のＮ_２、Ａｒに相当すると仮定している。

【0056】

排出酸素量であるＯ_２ ^ｏｕｔ［Ｎｍ^３／ｔ］は排ガス中に含まれる酸素量から計算される。Ｖ_Ｏ２ ^ＯＧ［Ｎｍ^３／ｔ］は排ガス中のＯ_２の計算時刻までの積算流量である。Ｖ_ＣＯ ^ＯＧ［Ｎｍ^３／ｔ］、Ｖ_ＣＯ２ ^ＯＧ［Ｎｍ^３／ｔ］は、式（３）と同じである。投入酸素量から排出酸素量を減算した量が転炉１００内に残存する酸素量である。転炉１００内に残存する酸素は溶湯１０１中のＳｉ、Ｍｎ、Ｐ等の金属不純物の酸化及び鉄の酸化に使用される。そのうち、金属不純物の酸化量については、データベース１２に記憶されているモデルのうち不純物金属の酸化反応モデルを用いて計算される。例えば溶湯１０１中のＳｉ酸化に使用される酸素量であるＶ_Ｏ２ ^Ｓｉ［Ｎｍ^３／ｔ］は、以下に示す式（６）のように表される。

【0057】

【数6】

【0058】

ここで、ρ_ｐｉｇ ^Ｓｉ［％］は装入溶銑中のＳｉ濃度である。ρ_ｉ ^{Ｓｉｓｃｒ}［％］は装入スクラップ（銘柄ｉ）中のＳｉ濃度である。ρ_ｊ ^{Ｓｉａｕｘ}［％］は投入副原料（銘柄ｊ）中のＳｉ濃度である。Ｋ_ＳｉはＳｉの酸化反応速度定数である。また、式（６）と同様に、Ｍｎ、Ｐ等の溶湯１０１中の各種金属不純物の酸化に使用される酸素量が計算できる。ここで、Ｓｉ、Ｍｎ、Ｐ等の溶湯１０１中の各種金属不純物の酸化に使用される酸素量の合計が、Ｖ_Ｏ２ ^ｍｅｔ［Ｎｍ^３／ｔ］であるとする。スラグ１０３中のＦｅ_ｔＯ量は、投入酸素量から排出酸素量を減算した量からさらにＶ_Ｏ２ ^ｍｅｔを減算した量に相当すると仮定して計算できる。

【0059】

１回の精錬処理（上記の対象チャージの精練処理）が終了するタイミングでステップＳ３及びステップＳ４の処理が終了し（ステップＳ５のＹｅｓ）、炉内状態推定処理はステップＳ６の処理に進む。１回の精錬処理が終了していない場合に（ステップＳ５のＮｏ）、炉内状態推定処理はステップＳ３及びステップＳ４の処理に戻る。

【0060】

ステップＳ６の処理では、入力部１１が、精錬処理の結果を実績情報として取得する。本実施形態において、精錬処理の結果は、溶湯１０１の温度及び成分濃度、スラグ１０３の成分濃度並びに排ガスの流量及び成分濃度を含む。入力部１１は、取得した精錬処理の結果を、データベース１２に記憶する。これにより、ステップＳ６の処理が完了し、炉内状態推定処理はステップＳ７の処理に進む。ステップＳ６は「入力ステップ」の一部に対応する。ステップＳ６において入力されたデータは、モデルパラメータ計算部１３の処理で用いられる。

【0061】

ステップＳ７の処理では、モデルパラメータ計算部１３が炉内の物質収支及び熱収支に基づいて、収支誤差が最小となるように吹錬反応に関するモデルのモデルパラメータを計算し、データベース１２へ記憶する。ステップＳ７は「モデルパラメータ計算ステップ」に対応する。上記のように、炉内状態計算部１５がモデル決定部１４によって決定されたモデルパラメータを用いて、対象チャージの精練処理における転炉１００内の状態量を推定している。モデルパラメータ計算部１３は、炉内状態計算部１５が用いたモデルパラメータを、対象チャージの精練処理の結果（実績情報）を用いて補正する。そして、モデルパラメータ計算部１３は、補正後のさらに正確なモデルパラメータを、データベース１２へ記憶する。換言すると、対象チャージと関連付けられてデータベース１２へ記憶されるモデルパラメータは、炉内状態計算部１５が計算（推定）に用いたモデルのモデルパラメータではない。対象チャージと関連付けられてデータベース１２へ記憶されるモデルパラメータは、モデルパラメータ計算部１３によって対象チャージの精練処理の実績情報に基づいて計算（補正）されたモデルパラメータである。

【0062】

モデルパラメータ計算部１３は、補正のための係数をモデルパラメータとして計算してよい。補正のための係数は、例えば排ガスの流量の計測値の補正係数Ａ、排ガスの成分濃度の計測値の補正係数Ｂを含んでよい。補正のための係数は、例えば溶湯１０１の成分濃度の計測値の補正係数ΔＣ、溶湯１０１の温度の計測値の補正係数Ｄ、装入スクラップの炉内反応の歩留まりに関する定数Ｅ、投入される副原料の炉内反応の歩留まりに関する定数Ｆを含んでよい。補正のための係数は、溶湯１０１中の成分の酸化反応、スラグ１０３中の成分の還元反応、副原料の溶解などの炉内における各種反応に伴う昇熱及び吸熱量についての係数Ｈを含んでよい。また、補正のための係数は、ガス及びスラグ１０３の顕熱、炉口及び炉体からの放熱量などの熱ロスについての係数Ｉを含んでよい。

【0063】

モデルパラメータ計算部１３は、例えば式（７）のような評価関数の変数として、上記のような係数を組み込み、評価関数を最小化するモデルパラメータを求めてよい。ここで、本実施形態においてモデルパラメータ計算部１３は評価関数を最小化するが、適するモデルパラメータの場合に最大化するような評価関数が用いられてよい。つまり、モデルパラメータ計算部１３は、評価関数を最小化又は最大化するモデルパラメータを求めてよい。

【0064】

【数7】

【0065】

Ｃ_ｉｎは転炉１００内に投入される炭素量の特定期間の積算量である。Ｃ_ｏｕｔは排ガス等により転炉１００外に排出される炭素量の特定期間の積算量である。Ｏ_２ ^ｉｎは転炉１００内に投入される酸素量である。Ｏ_２ ^ｏｕｔは排ガス及びスラグ１０３の排出等により転炉１００外に排出される酸素量である。Ｖ_Ｏ２ ^ｍｅｔはＳｉ、Ｍｎ、Ｐ等の溶湯１０１中の各種金属不純物酸化に使用される酸素量である。ΔＴは転炉１００内の反応により生じる反応熱、炉外に排出される排ガス及びスラグ１０３等による抜熱並びに炉体からの放熱及び炉口からの輻射放熱等を含む転炉１００内の熱量変化による溶湯温度変化量の特定期間の積算量である。Ｔ_ｉｎｉは精錬処理における特定期間の始点での溶湯１０１の温度の計測値である。また、［Ｃ］、Ｖ_Ｏ２ ^ＦｅｔＯ、Ｔ_ｆｉｎはそれぞれ、精錬処理における特定期間の終点での溶湯１０１中の炭素量計測値、スラグ１０３中のＦｅ_ｔＯ量計測値から計算されるＦｅ_ｔＯ生成に使用された酸素量、溶湯１０１温度計測値である。σ_Ｃ ^２、σ_Ｏ ^２、σ_Ｔ ^２は任意に設定可能な定数である。また、Ａ～Ｉ及びΔＣは図２の第１パラメータ～第Ｋパラメータに対応する。本実施形態において、モデルパラメータは、式（７）で用いられる上記の積算量及び酸素量の少なくとも１つを補正する係数又は定数項を含む。

【0066】

ただし、ΔＲ_ｍは、溶湯１０１中の成分の酸化反応、スラグ１０３中の成分の還元反応、副原料の溶解などの炉内における各種反応ｍについての反応量である。ΔＬ_ｎはガス及びスラグ１０３の顕熱、炉口及び炉体からの放熱量などの溶湯１０１における熱ロス経路ｎについての熱ロス量である。

【0067】

式（７）に示す評価関数Ｊは、以下の３つの項の重み付き和となっている。評価関数Ｊにおいて、第１項及び第２項が物質収支誤差を表す項であって、第３項が熱収支誤差を表す項である。第１項は、投入炭素量から排出炭素量を減算した転炉１００内に残留する炭素量と、溶湯１０１中の炭素量計測値との差の２乗値である。この項が０になることは転炉１００内で炭素収支バランスが保たれていることを示す。第２項は、投入酸素量から排出酸素量及び不純物金属酸化使用酸素量を減算した量とスラグ１０３中のＦｅ_ｔＯ計測値から計算される溶湯１０１中の鉄酸化に使用される酸素量との差の２乗値である。この項が０になることは転炉１００内で酸素収支バランスが保たれていることを示す。第３項は、精錬処理における特定期間の始点から終点までの溶湯１０１温度変化量計測値と、転炉１００内の反応熱及び抜熱等から計算される溶湯１０１温度変化量計算値との差の２乗値である。この項が０近づくことは、転炉１００内で熱収支バランスが保たれていることを示す。上記の式（７）に関する説明における「特定期間」は、３項のそれぞれで異なる期間を設定してよい。

【0068】

評価関数Ｊの各項の分母にある重み付け因子（σ_Ｃ ^２、σ_Ｏ ^２、σ_Ｔ ^２）は例えばユーザーによって設定される。評価関数Ｊを制約条件のもとで最小化する非線形計画問題には多種のアルゴリズムが提案されており、公知の手法によってモデルパラメータを求める計算が実行されてよい。

【0069】

モデルパラメータ計算部１３によって計算されたモデルパラメータは、データベース１２に記憶され、次回以降の精錬処理における炉内状態推定処理に用いられる。これにより、ステップＳ７の処理が完了し、炉内状態推定処理は精錬処理における処理を完了する。

【0070】

上記の炉内状態推定方法の処理によって推定される溶湯１０１の温度及び成分濃度並びにスラグ１０３の成分濃度に基づいて、操作量を決定し、精錬操業が実施されて、良好な溶鋼が製造される。操作量として、最適な上吹き酸素の流量及び速度、上吹きランスの高さ、底吹きガスの流量、石灰、鉄鉱石等の副原料の投入量及び投入タイミング、溶湯をサンプリングするタイミング並びに吹錬を終了するタイミングの少なくとも１つが決定される。このように、上記の炉内状態推定方法によって計算された炉内状態に基づき、良好な溶鋼製造方法を実現することができる。

【0071】

以上のように、本実施形態に係る炉内状態推定装置１、炉内状態推定方法及び溶鋼製造方法は、上記の構成及び工程によって、炉内の物質収支誤差及び熱収支誤差を表す項を含む評価関数に基づいてモデルパラメータを最適化してからデータベース１２に記憶する。そして、精錬処理における炉内状態推定において、データベース１２に蓄積された過去の最適化されたモデルパラメータを用いることができるため、溶湯１０１の温度及び成分濃度並びにスラグ１０３の成分濃度などの推定精度を向上させることができる。

【0072】

本開示の実施形態について、諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。本開示に係る実施形態は装置が備えるプロセッサにより実行されるプログラム又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものである。本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。

【0073】

例えば、決定するモデルパラメータの種類及びモデルパラメータの数、最小化する評価関数の形は上記の実施形態で挙げたものに限らず、炉内の物質収支誤差及び熱収支誤差を最小化可能な形であれば同様の効果を発揮する。また、モデルは、上記の実施形態で式（２）～式（６）のように例示したものに限らず、溶湯温度推定モデル、スクラップ溶解モデル、副原料溶解・歩留まりモデル、脱炭効率モデル、脱燐モデル、Ｆｅ_ｔＯの生成還元モデルなどが用いられてよい。また、本実施形態では転炉１００を対象とした炉内状態推定装置１及び炉内状態推定方法を示したが、二次精錬設備又は予備処理設備においても、炉内の物質収支及び熱収支を基に計算されるモデルパラメータ計算には有効である。

【符号の説明】

【0074】

１ 炉内状態推定装置
２ 精錬設備
１０ 制御端末
１１ 入力部
１２ データベース
１３ モデルパラメータ計算部
１４ モデル決定部
１５ 炉内状態計算部
１６ 出力部
２０ 表示装置
１００ 転炉
１０１ 溶湯
１０２ ランス
１０３ スラグ
１０４ ダクト
１０５ 排ガス検出部
１０６ 通気孔
１０７ 流量計

【図1】

【図2】

【図3】