・操業中に吹抜けが発生し、設備破損や大幅減産につながった。
・軽微な通気の異常に気づけず通気不良が増悪し、減産を余儀なくされた。
・通気異常をＱ統計量により判断し,既存の通気指標では検知困難な局面でも検知可能になった。
・Q統計量の生値だけでなく、積分値、異常継続時間なども併せて判断することで、突発的な通気の変動（吹抜けの発生）を検知するだけでなく、吹抜けの予兆を検知することも可能（速やかに進行する通気の悪化や、わずかな異常が長期間継続するような通気の異常）。
・高炉周辺の流れにおける通気不良の検知に強みを持つシャフト圧力計によるQ統計量検知に加え、中心部分の通気不良検知に特化した炉頂ガス温度によるQ統計量検知も提供可能。
本モデルを社内の全高炉に適用することで、吹抜けの大部分の理由であるガス偏流を検知できるようになったため、吹抜けにつながる通気悪化の検知率が大幅に向上した。
例：オペレーターが通気の異常を検知する2時間半前に通気の異常を検知。吹抜け予兆アラートを発報することで吹抜け発生による操業・設備被害を防止。
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