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データサイエンス高炉安定操業コスト削減CO2削減

データサイエンス

高炉溶銑温度の制御ガイダンス技術

8~12時間先の溶銑温度予測値に基づく制御ガイダンスにより、安定操業・コスト・CO2削減に貢献します。

Solution Point

  • 時定数が長い高炉の反応プロセスにおいて、非定常物理モデルを活用し、8~12時間先の溶銑温度を精度よく予測します。
  • 8~12時間先の溶銑温度変化を見越したアクションガイダンスをオペレーターに提示し、溶銑温度の安定化に貢献します。
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Features 01

想定される課題
・溶銑温度を安定させられず、生産ロスや溶銑成分の品質不良が発生してしまう。
・溶銑温度のばらつきが大きく、溶銑温度が低下した時のリスクを避けるため、過剰に燃料を投入してしまう。

Features 02

技術のポイント
・8~12時間先を予測する物理モデルだけでなく、2~3時間先の溶銑温度を精度よく予測する機械学習モデルやオペレーターの操作を学習するAIモデルなどの結果も活用し、最適なガイダンスを提供。
・物理モデルはオンラインデータを用いてパラメータを自動修正。
・溶銑温度の制御操作量は送風湿分、微粉炭量、送風温度から選択可能。
・ガイダンスをオペレーターに指示するだけでなく、出力された推奨アクションをオペレーターを介さずに制御系に直接出力し、自動で炉熱調整を実施する全自動モードを提供することも可能。
高炉溶銑温度制御ガイダンス技術

Features 03

ソリューション提供例
本モデルを社内高炉に適用し、ガイダンスに従って操業した場合に溶銑温度のばらつきを13%低減(当社実績)することに成功(適用前:σ=15.9℃、適用後:14.0℃)。
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