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データサイエンス高炉安定操业コスト削减CO2削减

データサイエンス

高炉溶铣温度の制御ガイダンス技术

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、安定操业?コスト?CO2削减に貢献します。

Solution Point

  • 时定数が长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时间先の溶铣温度を精度よく予测します。
  • 8～12时间先の溶铣温度変化を见越したアクションガイダンスをオペレーターに提示し、溶铣温度の安定化に贡献します。
技术一覧
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Features 01

想定される课题
?溶铣温度を安定させられず、生产ロスや溶铣成分の品质不良が発生してしまう。
?溶铣温度のばらつきが大きく、溶铣温度が低下した时のリスクを避けるため、过剰に燃料を投入してしまう。

Features 02

技术のポイント
?8～12时间先を予测する物理モデルだけでなく、2～3时间先の溶铣温度を精度よく予测する机械学习モデルやオペレーターの操作を学习する础滨モデルなどの结果も活用し、最适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动修正。
?溶铣温度の制御操作量は送风湿分、微粉炭量、送风温度から选択可能。
?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、自动で炉热调整を実施する全自动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适用し、ガイダンスに従って操业した场合に溶铣温度のばらつきを13%低减(当社実绩)することに成功（适用前：σ=15.9℃、适用后：14.0℃）。
ジグゾーパズルを持つ男性

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