JP7469646B2 - 転炉吹錬制御装置、統計モデル構築装置、転炉吹錬制御方法、統計モデル構築方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、転炉吹錬制御装置、統計モデル構築装置、転炉吹錬制御方法、統計モデル構築方法およびプログラムに関する。

転炉を用いた予備溶銑処理では、脱りん処理が主な目的になる。脱りん反応は以下の式で表され、反応を促進するためにはスラグ中のＣａＯ濃度およびＦｅＯ濃度を高める必要がある。なお、式（１）において()はスラグ内の物質を意味し、［］は溶銑内の物質を意味する。
３(ＣａＯ)＋５(ＦｅＯ)＋２[Ｐ]＝(３ＣａＯ・Ｐ_２Ｏ_５)＋５[Ｆｅ]

ここで、脱りん反応は、スラグ中の塩基度、すなわちＣａＯ濃度のＳｉＯ_２濃度に対する比（＝（％ＣａＯ）／（％ＳｉＯ_２））を高めることによって促進される。溶銑に副原料として生石灰を添加してスラグ中のＣａＯ濃度を高めれば塩基度を高めることができるが、生石灰の添加量を増やすと操業コストが上昇し、またスラグの発生量も増大することから、添加量には限界がある。そこで、特許文献１には、脱りん処理時の撹拌力を塩基度と組み合わせて最適化することによって、生石灰原単位の少ない条件で脱りん反応を進行させる技術が記載されている。

特開平９－１４３５２９号公報

しかしながら、上記の特許文献１では、規定された塩基度をどの時点で実現させるかについては言及されていない。後述するように、本発明者らの知見によれば、複数の操業において吹錬処理中の一時点におけるスラグ中の塩基度が同じであっても、脱りん率が異なる場合がある。つまり、特許文献１に記載されたような塩基度を吹錬処理中の一時点で実現したとしても、脱りん率が向上するとは限らない。

そこで、本発明は、副原料のＣａＯ源を適切な時点で投入することによって溶銑の脱りん率を効果的に向上させることが可能な、転炉吹錬制御装置、統計モデル構築装置、転炉吹錬制御方法、統計モデル構築方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明のある観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に投入されるＣａＯ源の投入開始時期を判定するＣａＯ源投入判定部と、ＣａＯ源投入判定部による判定に従って、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後にＣａＯ源の投入を開始する吹錬処理制御部とを備える転炉吹錬制御装置が提供される。

本発明の別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および吹錬処理中の操業要因データを収集するデータ収集部と、溶銑データおよび操業要因データに基づいて吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、逐次算出の結果に基づいて、溶銑データを説明変数とし吹錬処理の開始から塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部とを備える統計モデル構築装置が提供される。

本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に投入されるＣａＯ源の投入開始時期を判定する工程と、判定に従って、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後にＣａＯ源の投入を開始する工程とを含む転炉吹錬制御方法が提供される。

本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および吹錬処理中の操業要因データを収集する工程と、溶銑データおよび操業要因データに基づいて吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する工程と、逐次算出の結果に基づいて、溶銑データを説明変数とし吹錬処理の開始から塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する工程とを含む統計モデル構築方法が提供される。

本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に投入されるＣａＯ源の投入開始時期を判定するＣａＯ源投入判定部と、ＣａＯ源投入判定部による判定に従って、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後にＣａＯ源の投入を開始する吹錬処理制御部とを備える転炉吹錬制御装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。

本発明のさらに別の観点によれば、転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データ、および吹錬処理中の操業要因データを収集するデータ収集部と、溶銑データおよび操業要因データに基づいて吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、逐次算出の結果に基づいて、溶銑データを説明変数とし吹錬処理の開始から塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部とを備える統計モデル構築装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムが提供される。

上記の構成によって、吹錬処理の開始から所定時間の経過後に副原料のＣａＯ源の投入が開始される。これによって、スラグ中の塩基度の推移を脱りん率が高い場合のパターンに近づけることができ、結果として溶銑の脱りん率を効果的に向上させることができる。

本発明の第１の実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。 複合反応モデルの概念図である。 脱りん率が相対的に高かった操業の塩基度推定値を時系列で示すグラフである。 脱りん率が相対的に低かった操業の塩基度推定値を時系列で示すグラフである。 吹錬処理における塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングした結果を示す図である。 吹錬処理における塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングした結果を示す図である。 吹錬処理における塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングした結果を示す図である。 吹錬処理における塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングした結果を示す図である。 吹錬処理における塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングした結果を示す図である。 吹錬処理における塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングした結果を示す図である。 吹錬処理における塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングした結果を示す図である。 図６Ａから図６Ｇに示した各クラスターにおける脱りん率の分布を示す図である。 本発明の第１の実施形態の変形例に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る統計モデル構築装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る統計モデル構築方法の工程を概略的に示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

（設備の概要）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図１に示されるように、精錬設備１は、転炉設備１０と、計測制御装置２０と、転炉吹錬制御装置３０とを含む。以下、各部についてさらに説明する。

転炉設備１０は、転炉１１と、上吹きランス１２と、煙道１３と、羽口１４と、投入装置１５とを含む。転炉設備１０では、転炉１１の炉口から挿入された上吹きランス１２が、転炉１１内の溶銑１１１に酸素ガス１２１を供給する。一次精錬の脱炭処理では、溶銑１１１内の炭素が酸素ガス１２１と反応することによってＣＯガスまたはＣＯ_２ガスになり、これらのガスは煙道１３を経由して排出される。脱炭処理を経た溶銑１１１は、溶鋼１１２として次工程に送られる。また、脱炭処理では、溶銑１１１内のりんおよび珪素も酸素ガス１２１、またはスラグ１１３に含まれる副原料と反応し、スラグ１１３中に取り込まれて安定化する。一方、羽口１４からは窒素ガスやアルゴンガスなどの底吹きガス１４１が吹き込まれて溶銑１１１を攪拌し、上記の反応を促進する。投入装置１５は、副原料１５１を転炉１１内に投入する。副原料１５１は、例えば生石灰などのＣａＯ源、および鉄鉱石などの酸素含有副原料を含む。なお、後述する粉体生石灰のように上吹きランス１２を用いて酸素ガス１２１とともに吹き込まれる粉状の副原料が用いられてもよい。なお、本明細書において、ＣａＯ源を含む副原料の投入開始時期、または投入量といった場合、塊状の副原料を投入装置１５によって投入する場合に限らず、粉状の副原料を上吹きランス１２を用いて吹き込む場合も含まれる。

計測制御装置２０は、転炉設備１０における精錬処理に関する各種の計測、および精錬処理の制御を実行する。具体的には、計測制御装置２０は、計測系として、サブランス２１と、排ガス分析計２２と、排ガス流量計２３とを含む。サブランス２１は、上吹きランス１２とともに転炉１１の炉口から挿入され、先端に設けられた測定装置を脱炭処理中の所定のタイミングで溶鋼１１２に浸漬させることによって、炭素濃度を含む溶鋼１１２の成分濃度（溶鋼中の炭素濃度を溶鋼炭素濃度と称する）、および溶鋼１１２の温度（溶鋼温度とも称する）などを測定する。このようなサブランス２１を用いた測定を、以下の説明ではサブランス測定ともいう。排ガス分析計２２は、煙道１３を経由して排出されるガスの成分を分析する。具体的には、排ガス分析計２２は、排ガスに含まれるＣＯ、ＣＯ_２およびＯ_２の濃度（各成分の濃度を排ガス成分濃度と称する）を測定する。一方、排ガス流量計２３は、煙道１３を経由して排出されるガスの流量（排ガス流量と称する）を測定する。上記のサブランス測定の結果、および排ガス分析計２２および排ガス流量計２３の測定結果は、転炉吹錬制御装置３０に送信される。

一方、計測制御装置２０は、制御系として、ランス駆動装置２４と、吹き込み制御装置２５と、底吹きガス供給装置２６と、投入制御装置２７とを含む。ランス駆動装置２４は、上吹きランス１２を上下方向に駆動する。これによって、上吹きランス１２の高さ、すなわち転炉１１内で酸素ガス１２１が供給される位置の溶銑１１１からの距離を調節することができる。吹き込み制御装置２５は、上吹きランス１２に供給される酸素ガス１２１の流量を制御する。また、吹き込み制御装置２５は、酸素ガス１２１とともに上吹きランス１２に供給される粉体生石灰などの粉状の副原料の流量を制御してもよい。底吹きガス供給装置２６は、羽口１４に供給される底吹きガス１４１の流量を制御する。投入制御装置２７は、投入装置１５による副原料１５１の投入のタイミングおよび投入量を制御する。上記のランス駆動装置２４、吹き込み制御装置２５、底吹きガス供給装置２６、および投入制御装置２７の動作は、転炉吹錬制御装置３０からの制御信号に従って制御可能であってもよい。

転炉吹錬制御装置３０は、通信部３１と、演算部３２と、記憶部３３と、入出力部３４とを含む装置、例えばコンピュータによって実装される。通信部３１は、計測制御装置２０の各要素と有線または無線で通信する各種の通信装置であり、計測制御装置２０において得られた測定結果を受信するとともに、計測制御装置２０に制御信号を送信する。演算部３２は、プログラムに従って各種の演算を実行する演算装置である。演算装置は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、およびＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。プログラムは、演算装置のＲＯＭ、または記憶部３３に格納される。演算部３２は、プログラムに従って動作することによって、塩基度推定値算出部３２１、ＣａＯ源投入判定部３２２、および吹錬処理制御部３２３として機能する。記憶部３３は、各種のデータを格納することが可能なストレージである。本実施形態において、記憶部３３には、転炉１１で吹錬処理される溶銑１１１に関する溶銑データ３３１、吹錬処理中の操業要因データ３３２、および過去の吹錬処理の結果から抽出された塩基度推移パターン３３３が格納される。入出力部３４は、ディスプレイまたはプリンタなどの出力装置と、キーボード、マウス、またはタッチパネルなどの入力装置とを含む。出力装置は、例えば、例えばＣａＯ源投入判定部３２２によって判定されたＣａＯ源の投入開始時期などの情報を出力する。入力装置は、例えば、吹錬処理制御部３２３が実行する制御に関する指示入力を取得する。なお、演算装置は、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）であってもよいし、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの専用のハードウェアにより実現してもよい。

ここで、記憶部３３に格納される操業要因データ３３２は、例えば、吹錬処理中に計測制御装置２０のサブランス２１を用いた測定によって取得される溶鋼１１２の成分濃度、溶鋼１１２の温度、排ガス分析計２２によって測定される排ガス成分濃度、排ガス流量系が測定する排ガス流量、ランス駆動装置２４によって制御される上吹きランス１２の高さ、吹き込み制御装置２５が供給する吹込み酸素量、底吹きガス供給装置２６が供給する底吹きガス流量、ならびに投入制御装置２７または吹き込み制御装置２５による副原料の投入開始時期および投入量の少なくとも一部を含む。

上記の転炉吹錬制御装置３０において、塩基度推定値算出部３２１は、後述する複合反応モデルを用いて、記憶部３３から読み込んだ溶銑データ３３１および操業要因データ３３２から吹錬処理の開始後のスラグ１１３中の塩基度推定値を逐次算出する。ＣａＯ源投入判定部３２２は、副原料として溶銑１１１に投入するＣａＯ源の投入開始時期か否か判定する。具体的には、本実施形態において、ＣａＯ源投入判定部３２２は、吹錬処理の開始後、塩基度推定値算出部３２１によって逐次算出される塩基度推定値が所定の閾値を下回った時（例えば、初めて下回った時）をＣａＯ源の投入開始時期として判定する。吹錬処理制御部３２３は、吹錬処理の開始時からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後、本実施形態の例では、ＣａＯ源投入判定部３２２により投入開始時期として判定されたときに、ＣａＯ源の投入を開始する。さらに、本実施形態において、吹錬処理制御部３２３は、塩基度推定値算出部３２１によって逐次算出される塩基度推定値が所定の時系列パターン、具体的には記憶部３３に格納された塩基度推移パターン３３３に従って推移するように、ＣａＯ源の投入量を制御する。吹錬処理制御部３２３は、通信部３１を介して吹き込み制御装置２５または投入制御装置２７に制御信号を送信し、制御信号を受信した投入制御装置２７または吹き込み制御装置２５によってＣａＯ源の投入が実行される。

なお、上記の例では、ＣａＯ源投入判定部３２２によって投入開始時期と判定された旨が入出力部３４を介してユーザに向けて出力され、ユーザが入出力部３４を介して入力した指示入力に従って吹錬処理制御部３２３がＣａＯ源の投入を開始してもよい。あるいは、吹錬処理制御部３２３は、ＣａＯ源投入判定部３２２によって投入開始時期と判定された時に自動的にＣａＯ源の投入を開始してもよい。

（工程の概要）
図２は、本発明の第１の実施形態に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。図示された例では、転炉１１における吹錬処理の開始（ステップＳ１１）の後、転炉吹錬制御装置３０の塩基度推定値算出部３２１が、後述する複合反応モデルを用いてスラグ１１３中の塩基度推定値を逐次算出する（ステップＳ１２）。このとき、塩基度推定値算出部３２１は、事前に測定されて記憶部３３に格納された溶銑データ３３１、および吹錬処理中に逐次取得されて記憶部３３に格納される操業要因データ３３２を利用する。次に、ＣａＯ源投入判定部３２２が、塩基度推定値が所定の閾値を下回ったか否かを判定する（ステップＳ１３）。塩基度推定値が所定の閾値を下回っていない場合、塩基度推定値の逐次算出（ステップＳ１２）が継続される。

上記のステップＳ１３の判定で、塩基度推定値が所定の閾値を下回っていた場合、ＣａＯ源投入判定部３２２はその時をＣａＯ源の投入開始時期として判定し、吹錬処理制御部３２３が溶銑１１１へのＣａＯ源の投入を開始する（ステップＳ１４）。ＣａＯ源の投入開始（ステップＳ１４）の後も、引き続き塩基度推定値算出部３２１が複合反応モデルを用いてスラグ１１３中の塩基度推定値を逐次算出し（ステップＳ１５）、吹錬処理制御部３２３は、塩基度推定値が記憶部３３に格納された塩基度推移パターン３３３に従って推移するようにＣａＯ源の投入量を制御する（ステップＳ１６）。例えば、吹錬処理制御部３２３は、塩基度推定値が塩基度推移パターン３３３の値よりも高ければＣａＯ源の投入量を減少させ、塩基度推定値が塩基度推移パターン３３３の値よりも低ければＣａＯ源の投入量を増加させる。上記のステップＳ１５およびステップＳ１６の処理は、吹錬処理の終了（ステップＳ１７）まで繰り返し実行されてもよい。

上記のような処理によって、転炉１１における吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後、本実施形態の例ではスラグ１１３中の塩基度の推定値が所定の閾値を下回った時点で、溶銑１１１にＣａＯ源が投入される。スラグ中の塩基度が脱りん反応の進行に影響し、塩基度が高い方が脱りん反応が促進されることは上述した通りであるが、後述する本発明者らの知見によって示されるように、吹錬処理の初期からＣａＯ源を投入して塩基度を高く維持することは、必ずしも脱りん率の向上に寄与しない。本実施形態では、吹錬処理の初期にはＣａＯ源を投入せずにスラグ中の塩基度を低下させ、塩基度が所定の閾値を下回った時点でＣａＯ源を投入して塩基度を上昇させることによって、ＣａＯ源を有効利用して脱りん率を向上させることができる。

（スラグ中の塩基度推定値を逐次算出するための複合反応モデル）
ここで、特開２０１８－９５９４３号公報などに記載されている、スラグ中の塩基度推定値を逐次算出するための複合反応モデルについて、さらに説明する。図３は、複合反応モデルの概念図である。複合反応モデルは、（ａ）転炉１１における吹込み酸素（酸素ガス１２１）と溶銑１１１との酸化反応である火点反応、および（ｂ）火点反応が進行する領域を除いた溶銑１１１とスラグ１１３との界面領域における反応であるスラグメタル界面反応をそれぞれモデル化したものである。なお、この複合反応モデルにおいて、スラグメタル界面反応は例えばS. Ohguchi et. al、“Simultaneous dephosphorization and desulphurization of molten pig iron”、Ironmaking and Steelmaking、1984年11巻4号、p. 41に記載された競合反応モデルによって表現される。

（火点反応モデル）
まず、火点反応を表現する数理モデルについて説明する。火点領域では、上吹きランスなどから溶銑に酸素が供給されることによって、溶銑に含まれるＳｉ、Ｃ、およびＦｅの酸化反応（火点反応）が発生する。火点反応におけるＳｉ、Ｃ、およびＦｅのそれぞれの物質収支は、以下の式（１）～（３）で表される。

ここで、上記の式（１）～（３）において、［Ｓｉ］_ｆ、［Ｃ］_ｆ、および［Ｆｅ］_ｆは火点領域における溶銑のＳｉ濃度（％）、Ｃ濃度（％）、およびＦｅ濃度（％）、［Ｓｉ］、［Ｃ］、および［Ｆｅ］は火点領域以外の領域における溶銑のＳｉ濃度（％）、Ｃ濃度（％）、およびＦｅ濃度（％）、ｋ_Ｓｉは脱珪反応速度定数（％／ｓｅｃ）、ΔＣは排ガスデータから求めた脱炭速度（％／ｓｅｃ）、ΔＦｅは排ガスデータから求めた鉄の酸化速度（％／ｓｅｃ）、Ｖ_ｆは火点領域における溶銑の体積（ｍ^３）、Ｑは転炉内の溶銑の還流量（ｍ^３／ｓｅｃ）である。

排ガスデータから求めた脱炭速度ΔＣは、排ガス分析計２２および排ガス流量計２３の測定データを用いて以下の式（４）から算出される。式（４）において、Ｑ_{ｏｆｆｇａｓ}は排ガス流量計２３によって測定される排ガス流量（Ｎｍ^３／ｈｒ）、ｂ_ｇ（ＣＯ）およびｂ_ｇ（ＣＯ_２）は排ガス分析計２２によって測定される排ガス中のＣＯ濃度（％）およびＣＯ_２濃度（％）、Ｗ_ｆは火点領域における溶銑の重量（ｔｏｎ）である。

なお、脱りん反応を促進させるＣａＯ源として、生石灰（酸化カルシウム：ＣａＯを主成分とする）に代えてより安価な石灰石（炭酸カルシウム：ＣａＣＯ_３を主成分とする）を用いる場合、溶銑の脱炭反応によって発生したＣＯ_２と、炭酸カルシウムの滓化反応（ＣａＣＯ_３→ＣａＯ＋ＣＯ_２）によって発生したＣＯ_２とを区別することによってより精度よく脱炭速度ΔＣを算出する以下の式（５）を、式（４）の代わりに用いてもよい。式（５）において、ΔＷ_{ＣａＣＯ３}は石灰石の滓化速度（ｔｏｎ／ｓｅｃ）であり、例えば以下の式（６）において石灰石の投入量Ｗ_{ＣａＣＯ３}に対して一次遅れを仮定する時定数Ｔ_{ＣａＣＯ３}を６０（ｓｅｃ）として算出される。ΔＷ_{ＣａＣＯ３}の係数である－０．１２は、反応式（ＣａＣＯ_３→ＣａＯ＋ＣＯ_２）から化学量論的に定まる定数である。

排ガスデータから求めた鉄の酸化速度ΔＦｅは、以下の式（７）において、転炉内の溶銑に供給された酸素量ＦＯ_２（Ｎｍ^３／ｈｒ）から、脱炭反応および脱珪反応に消費された酸素量を差し引いた酸素量を用いて算出される。ただし、式（８）に示されるように式（７）の右辺の値が０よりも小さくなる場合は、ΔＦｅ＝０とする。

一方、火点領域において酸化されるＳｉおよびＦｅの濃度変化は、火点反応によるスラグ中のＳｉＯ_２およびＦｅＯの濃度変化に対応する。これは、火点領域での酸化反応によって減少したＳｉおよびＦｅがＳｉＯ_２およびＦｅＯに変化してスラグに取り込まれるためである。従って、火点反応によるスラグ中のＳｉＯ２およびＦｅＯの濃度変化（％／ｓｅｃ）は、上記の式（１）および式（３）から以下の式（９）および式（１０）で表される。式（９）および式（１０）において、〈ＳｉＯ_２〉_ｆおよび〈ＦｅＯ〉_ｆは火点領域で生成したスラグ中のＳｉＯ_２濃度（％）およびＦｅＯ濃度（％）、Ｗ_Ｓはスラグの重量（ｔｏｎ）である。

また、火点領域の熱収支式は、火点反応で生じる各反応熱を考慮して以下の式（１１）のように表すことができる。式（１１）において、ｃｐ_ｆは火点領域における溶銑の比熱（Ｊ／（ｋｇ・℃））である。Ｔ_ｆは火点領域における溶銑の温度（℃）、Ｈ_{ｒｅａｃ，ｆ}は火点領域における反応熱（Ｊ／ｓｅｃ）であり、例えば［Ｓｉ］_ｆ、［Ｃ］_ｆ、および［Ｆｅ］_ｆを用いて算出される。ＲＱは転炉内の還流による火点領域への流入熱量（Ｊ／ｓｅｃ）であり、例えば火点領域以外の領域における溶銑温度Ｔ（℃）を用いて算出される。ＲＱ_ｆは転炉内の還流による火点領域からの流出熱量（Ｊ／ｓｅｃ）であり、例えば火点領域における溶銑温度Ｔ_ｆ（℃）を用いて算出される。

上記の式（１）～式（３）、式（４）または式（５）、式（７）～式（１１）によって、火点領域における溶銑成分の挙動、および火点反応によって生成されてスラグに流入する酸化物（ＳｉＯ_２およびＦｅＯ）の挙動を表現することができる。

（スラグメタル界面反応モデル）
次に、スラグメタル界面反応について説明する。スラグメタル界面における溶銑成分に関する反応は、スラグメタル界面における溶銑成分の平衡濃度と火点領域以外における溶銑成分の濃度との差を推進力とする物質移動によって表現される。具体的には、スラグメタル界面において溶銑に含まれる元素Ｘ_ｉの物質収支は、以下の式（１２）で表される。なお、本実施形態において、｛Ｘ_ｉ｝＝｛Ｃ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｐ，Ｆｅ｝である。式（１２）において、［Ｘ_ｉ］は火点領域以外の領域における溶銑の元素Ｘ_ｉ濃度（％）、Ｖは火点領域以外の領域における溶銑の体積（ｍ^３）、Ａはスラグメタル界面の面積（ｍ^２）、Ｋ_Ｘｉは元素Ｘ_ｉの物質移動係数（ｍ／ｓｅｃ）、［Ｘ_ｉ］^＊はスラグメタル界面の溶銑に含まれる元素Ｘ_ｉの平衡濃度（％）、［Ｘ_ｉ］_ｆは火点領域における溶銑の元素Ｘ_ｉ濃度（％）、Ｗ_{Ｘｉ，ＳＵＢ}は、副原料の投入による溶銑成分である元素Ｘ_ｉの増加を考慮するための投入項（％／ｓｅｃ）である。

ここで、スラグメタル界面の溶銑に含まれる元素Ｘ_ｉの平衡濃度［Ｘ_ｉ］^＊は、上記のS. Ohguchiらの文献に記載された界面酸素濃度ａｏ^＊を用いて表される。界面酸素濃度ａｏ^＊は、スラグメタル界面における酸素収支式から算出される。

一方、スラグメタル界面におけるスラグ成分に関する反応も、溶銑成分に関する反応と同様に、スラグメタル界面におけるスラグ成分の平衡濃度とスラグのバルク内の成分の濃度との差を推進力とする物質移動によって表現される。具体的には、スラグメタル界面においてスラグに含まれる酸化物ＸＯ_ｊの物質収支は、以下の式（１３）で表される。なお、本実施形態において、｛ＸＯ_ｊ｝＝｛ＣａＯ，ＳｉＯ_２，ＦｅＯ，ＭｎＯ，Ｐ_２Ｏ_５，Ａｌ_２Ｏ_３｝である。式（１３）において、〈ＸＯ_ｊ〉はスラグに含まれる酸化物ＸＯ_ｊの濃度（％）、ＶＳはスラグの体積（ｍ^３）、Ｋ_ＸＯｊは酸化物ＸＯ_ｊの物質移動係数（ｍ／ｓｅｃ）、〈ＸＯ_ｊ〉^＊はスラグに含まれる酸化物ＸＯ_ｊの平衡濃度（％）、Ｗ_{ＸＯｊ，ＳＵＢ}は、生石灰や石灰石、スケールなどの副原料の投入によるスラグに含まれる酸化物ＸＯ_ｊの増加を考慮するための投入項（％／ｓｅｃ）である。

なお、〈ＳｉＯ_２〉および〈ＦｅＯ〉については、式（１３）の右辺に火点反応におけるＳｉＯ_２およびＦｅＯの生成速度を追加した以下の式（１４）および式（１５）で表す。これによって、火点反応で生成された酸化物がスラグに流入することによるスラグ成分の濃度の変化を表現することができる。

また、スラグメタル界面反応を構成する溶銑部分の熱収支、およびスラグ部分の熱収支は、スラグメタル界面反応などの反応熱を考慮して、下記の式（１６）および式（１７）で表される。式（１６）において、Ｗは火点領域以外の領域における溶銑の重量（ｔｏｎ）、ｃｐは火点領域以外の領域における溶銑の比熱（Ｊ／（ｋｇ・℃））、Ｔは火点領域以外の領域における溶銑の温度（℃）である。Ｈ_ｒｅａｃはスラグメタル界面反応で生じた反応熱のうち溶銑に分配される反応熱（Ｊ／ｓｅｃ）であり、スラグメタル界面反応に伴う各成分の物質移動に基づいて算出される。Ｑ_ＳＵＢは、溶銑への副原料の溶解によって生じる抜熱量（Ｊ／ｓｅｃ）である。式（１７）において、ｃｐ_Ｓはスラグの比熱（Ｊ／（ｋｇ・℃））、Ｔ_Ｓはスラグの温度（℃）である。Ｈ_{ｒｅａｃ，Ｓ}はスラグメタル界面反応で生じた反応熱のうちスラグに分配される反応熱（Ｊ／ｓｅｃ）であり、スラグメタル界面反応に伴う各成分の物質移動に基づいて算出される。ＲＱ_Ｓは、スラグ表面からの抜熱量（Ｊ／ｓｅｃ）である。

上記の式（１２）～式（１７）によって、火点反応による溶銑成分の挙動を含めたスラグメタル界面における溶銑成分およびスラグ成分の挙動を表現することができる。

以上で説明したような火点反応モデルおよびスラグメタル界面反応モデルを複合させた複合反応モデルによって、スラグ中の塩基度推定値を逐次算出することができる。具体的には、式（１）～式（３）、式（４）または式（５）、式（７）～式（１７）の連立方程式に解くことによって、スラグ中のＣａＯ濃度およびＳｉＯ_２濃度を推定し、以下の式（１８）によって塩基度推定値ＣＳを算出することができる。

（塩基度推移と脱りん率との関係）
ここで、本発明者らの知見によれば、スラグ中の塩基度の推移と脱りん率との間には以下で説明するような関係がある。

図４は、脱りん率が相対的に高かった（８０%以上）操業において、上記の複合反応モデルを用いて算出された塩基度推定値を時系列で示すグラフである。グラフに示されるように、脱りん率が相対的に高かった操業では、塩基度推定値が、吹錬初期には低下して０．５程度の極小値となり、その後上昇している。一方、図５は、脱りん率が相対的に低かった（６０％以下）操業において、複合反応モデルを用いて算出された塩基度推定値を時系列で示すグラフである。グラフに示されるように、脱りん率が相対的に低かった操業では、塩基度推定値が、吹錬初期に極小値にはならず、１．５程度まで低下して横ばいになっている。

上記の知見より、塩基度推定値が吹錬初期において所定の閾値以下の極小値まで低下してから上昇するという推移パターンと、脱りん率が高いこととの間には相関があると考えられる。つまり、例えば吹錬初期からＣａＯ源を投入して塩基度を高い水準に維持し続けるよりも（図５の例）、吹錬初期にはＣａＯ源を投入せずに塩基度を低下させ、その後にＣａＯ源を投入して塩基度を上昇させる方が（図４の例）、脱りん率を向上させられる可能性が高いといえる。

そこで、本実施形態において、吹錬処理制御部３２３は、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後、例えば、ＣａＯ源投入判定部３２２により投入開始時期と判定された時に、ＣａＯ源の投入を開始する。これによって、塩基度の時系列変化が図４に示した例に近づき、脱りん率を向上させることができると考えられる。ＣａＯ源投入判定部３２２によるＣａＯ源の投入開始時期の判定基準になる塩基度推定値の閾値は、例えば上記の図４の例から０．５とすることができる。

図６Ａから図６Ｇは、吹錬処理における塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングした結果を示す図である。図示された例では、過去の３０００回の操業において吹錬開始から４００秒経過時まで複合反応モデルを用いて逐次算出された塩基度推定値の推移パターンを教師なし学習によってクラスタリングした結果として得られる７つのクラスター（Ｎｏ．１～Ｎｏ．７）が示されている。図６Ａから図６Ｇの各図に示される太線は、それぞれのクラスターに含まれる塩基度推定値の推移の平均値を表している。

図７は、図６Ａから図６Ｇに示した各クラスターにおける脱りん率の分布を示す図である。脱りん率の分布は、ボックスプロット図として示されている。図示されているように、７つのクラスターのうち、溶銑の脱りん率が最も高く分布しているのは図６Ｄに示されたＮｏ．４のクラスターである（上記で図４に示した例に対応する）。

そこで、本実施形態において吹錬処理制御部３２３は、ＣａＯ源投入判定部３２２による判定に従ってＣａＯ源の投入を開始した後、塩基度推定値が図６Ｄに示されたＮｏ．４のクラスターに分類された塩基度推定値の推移を示す塩基度推移パターン３３３に従って推移するように、ＣａＯ源の投入量を制御する。具体的には、図６Ｄのグラフに示されるＮｏ．４のクラスターにおける塩基度推定値の平均値を目標塩基度ＣＳ_ａｉｍ、ＣａＯ源の投入開始後に複合反応モデルによって算出された塩基度推定値をＣＳ_ｃａｌとした場合、必要とされるＣａＯ源の投入量Ｗ_ＣａＯは、以下の式（１９）で算出される。なお、〈ＳｉＯ_２〉はスラグ中のＳｉＯ_２濃度（％）、Ｗ_Ｓはスラグの重量（ｔｏｎ）である。塩基度推定値ＣＳ_ｃａｌが目標塩基度ＣＳ_ａｉｍよりも大きい場合は、投入量Ｗ_ＣａＯを０とする。

なお、上記のように塩基度推定値が時系列パターンに従って推移するようにＣａＯ源の投入量を制御する場合、ＣａＯ源として粉体生石灰を吹き込むことが好ましい。粉体生石灰は吹き込むとほぼ同時に滓化するため、時系列パターンに対する塩基度の追従性を高めることができる。他のＣａＯ源としては塊状の生石灰やドロマイトなどが利用できる。

ここで、上記で図６Ａおよび図６Ｂに示されたＮｏ．１およびＮｏ．２のパターンと図６Ｄに示されたＮｏ．４のパターンとは、４００秒経過時点での塩基度でみれば同程度（１．５～１．７）であるが、塩基度の推移パターンとしては異なる。つまり、ある一時点、例えば４００秒経過時点での塩基度のみを目標にＣａＯ源を投入した場合、Ｎｏ．４のパターンとＮｏ．１およびＮｏ．２のパターンとが区別されず、規定された塩基度が実現されているにも関わらず、脱りん率が低い、ということが起こりうる。この点において、本実施形態では、塩基度推定値の推移パターンに着目することによって、より効果的に脱りん率を向上させることが可能である。

図８は、本発明の第１の実施形態の変形例に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。図８に示された例では、上記で図２を参照して説明した例とは異なり、スラグ中の塩基度推定値が所定の閾値を下回った場合に吹錬処理制御部３２３がＣａＯ源を所定の投入量で投入する（ステップＳ１８）。つまり、図示された例の場合、吹錬処理制御部３２３は塩基度推移パターン３３３に基づくＣａＯ源の投入量の制御を実施しない。このような場合も、吹錬処理を開始してから塩基度推定値が所定の閾値を下回った時点でＣａＯ源が投入されることによって、塩基度が上記で図４に示したパターンに近い推移になり、脱りん率が向上する。

以上で説明した本発明の第１の実施形態では、転炉における吹錬処理中に複合反応モデルを用いてスラグ中の塩基度推定値を逐次算出し、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される時間の経過後、具体的には塩基度推定値が所定の閾値を下回った時にＣａＯ源の投入を開始する。これによって、スラグ中の塩基度の推移を脱りん率が高い場合のパターンに近づけることができ、結果として脱りん率を向上させることができる。さらに、塩基度推定値が過去の吹錬処理で脱りん率が高かった場合の塩基度推定値の推移パターンに従って推移するようにＣａＯ源の投入量を制御することによって、より確実に脱りん率を向上させてもよい。

また、本発明の第１の実施形態では、スラグ中の塩基度推定値を逐次算出して、算出した塩基度推定値が所定の閾値を下回った時にＣａＯ源の投入を開始している。しかし、スラグ中の塩基度推定値を算出せずに、吹錬処理の開始からスラグ中の塩基度が所定の閾値を下回るまでに要すると想定される所定時間（予め定めた時間）が経過した時に、ＣａＯ源の投入を開始してもよい。

（第２の実施形態）
図９は、本発明の第２の実施形態に係る転炉吹錬制御装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図９に示されるように、精錬設備１Ａは、転炉設備１０と、計測制御装置２０と、転炉吹錬制御装置３０Ａとを含む。なお、転炉設備１０および計測制御装置２０については、図１を参照して説明した例と同様であるため重複した説明は省略する。

転炉吹錬制御装置３０Ａは、上記の第１の実施形態における転炉吹錬制御装置３０と同様に、通信部３１と、演算部３２と、記憶部３３とを含む装置、例えばコンピュータによって実装される。上記の例との違いとして、転炉吹錬制御装置３０Ａでは、記憶部３３に統計モデル３３４が格納される。また、演算部３２が、プログラムに従って動作することによって、遅延時間推定部３２４、ＣａＯ源投入判定部３２２および吹錬処理制御部３２３として機能する。なお、遅延時間推定部３２４および統計モデル３３４以外の転炉吹錬制御装置３０Ａの構成は、図１の例における転炉吹錬制御装置３０と同様であるため重複した説明は省略する。

遅延時間推定部３２４は、記憶部３３に格納された溶銑データ３３１（たとえば、溶銑Ｃ、溶銑Ｓｉ、溶銑Ｐ、溶銑温度等）を説明変数とする統計モデル３３４を用いて、吹錬処理において溶銑１１１にＣａＯ源を投入するための適切な遅延時間を推定する。ＣａＯ源投入判定部３２２は、遅延時間推定部３２４によって推定された遅延時間が経過した時を、ＣａＯ源の投入開始時期として判定する。ここで、統計モデル３３４は、例えば後述するような統計モデル構築装置を用いて、過去の吹錬処理におけるスラグ１１３中の塩基度推定値を逐次算出した結果に基づいて構築される。具体的には、統計モデル３３４は、過去の吹錬処理における溶銑データと、塩基度推定値が所定の閾値を下回った時間との関係を表現する。従って、遅延時間推定部３２４は、今回の吹錬処理における溶銑データ３３１から、塩基度推定値が所定の閾値を下回る遅延時間を推定することができる。

図１０は、本発明の第２の実施形態に係る転炉吹錬制御方法の工程を概略的に示すフローチャートである。本実施形態では、図示された例のように、転炉１１における吹錬処理の開始（ステップＳ１１）の前に、遅延時間推定部３２４が統計モデル３３４を用いて溶銑データ３３１から遅延時間を推定することができる（ステップＳ２１）。他の例では、遅延時間の推定が吹錬処理の開始後に実施されてもよい。吹錬処理の開始（ステップＳ１１）の後、ＣａＯ源投入判定部３２２が、推定された遅延時間が経過したか否かを判定し（ステップＳ２２）、遅延時間が経過した場合には吹錬処理制御部３２３がＣａＯ源を投入する（ステップＳ２３）。

図１１は、本発明の第２の実施形態に係る統計モデル構築装置を含む精錬設備の概略的な構成を示す図である。図１１に示されるように、精錬設備１Ｂは、転炉設備１０と、計測制御装置２０と、統計モデル構築装置３０Ｂとを含む。なお、転炉設備１０および計測制御装置２０については、図１を参照して説明した例と同様であるため重複した説明は省略する。

統計モデル構築装置３０Ｂは、図９を参照して説明した例における転炉吹錬制御装置３０Ａと同様に、通信部３１と、演算部３２と、記憶部３３とを含む装置、例えばコンピュータによって実装される。転炉吹錬制御装置３０Ａとの違いとして、統計モデル構築装置３０Ｂでは、記憶部３３に、吹錬処理中の操業要因データ３３２が格納される。また、演算部３２が、プログラムに従って動作することによって、データ収集部３２５、塩基度推定値算出部３２１および統計モデル構築部３２６として機能する。なお、それ以外の統計モデル構築装置３０Ｂの構成は、図９の例における転炉吹錬制御装置３０Ａと同様であるため重複した説明は省略する。

上記の統計モデル構築装置３０Ｂにおいて、データ収集部３２５は、転炉１１で吹錬処理される溶銑１１１に関する溶銑データ３３１、および吹錬処理中の操業要因データ３３２を収集する。ここで、操業要因データ３３２は、例えば、吹錬処理中に計測制御装置２０のサブランス２１を用いた測定によって取得される溶鋼１１２の成分濃度、溶鋼１１２の温度、排ガス分析計２２によって測定される排ガス成分濃度、排ガス流量系が測定する排ガス流量、ランス駆動装置２４によって制御される上吹きランス１２の高さ、吹き込み制御装置２５が供給する吹込み酸素量、底吹きガス供給装置２６が供給する底吹きガス流量、ならびに投入制御装置２７または吹き込み制御装置２５による副原料の投入開始時期および投入量の少なくとも一部を含む。データ収集部３２５は、例えば、過去の吹錬処理時に測定されて記憶部３３に蓄積された溶銑データ３３１および操業要因データ３３２を収集する。

塩基度推定値算出部３２１は、データ収集部３２５が収集した溶銑データ３３１および操業要因データ３３２に基づいて、吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する。スラグ中の塩基度推定値は、例えば上記で説明した複合反応モデルを用いて逐次算出することができる。塩基度推定値算出部３２１は、例えばデータが収集された過去の吹錬処理のそれぞれについて、スラグ中の塩基度推定値を逐次算出する。統計モデル構築部３２６は、塩基度推定値算出部３２１による算出の結果に基づいて、溶銑データ３３１を説明変数とし、吹錬処理の開始から塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデル３３４を構築する。構築された統計モデル３３４は、例えば図９の例における転炉吹錬制御装置３０Ａによって、新たな溶銑データ３３１から遅延時間を推定するために利用される。

なお、上記で説明した転炉吹錬制御装置３０Ａと統計モデル構築装置３０Ｂとは、同じ装置であってもよいし、異なる装置であってもよい。これらが同じ装置である場合、記憶部３３には溶銑データ３３１、操業要因データ３３２、および統計モデル３３４が格納され、演算部３２はプログラムに従って動作することによって遅延時間推定部３２４、ＣａＯ源投入判定部３２２、吹錬処理制御部３２３、データ収集部３２５、塩基度推定値算出部３２１および統計モデル構築部３２６として機能する。このような装置では、過去の吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値の逐次算出の結果に基づいて構築された統計モデル３３４を利用して新たな溶銑データ３３１から遅延時間を推定するとともに、新たな吹錬処理についてもスラグ中の塩基度推定値を逐次算出することによって統計モデル３３４を更新することができる。

図１２は、本発明の第２の実施形態に係る統計モデル構築方法の工程を概略的に示すフローチャートである。図示された例では、まず、統計モデル構築装置３０Ｂのデータ収集部３２５が、転炉１１で吹錬処理される溶銑１１１に関する溶銑データ３３１、および吹錬処理中の操業要因データ３３２を収集する（ステップＳ２５）。次に、塩基度推定値算出部３２１が、ステップＳ２５で収集された溶銑データ３３１および操業要因データ３３２に基づいて、吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する（ステップＳ２６）。次に、統計モデル構築部３２６が、ステップＳ２６における算出の結果に基づいて、溶銑データ３３１を説明変数とし遅延時間を目的変数とする統計モデル３３４を構築する（ステップＳ２７）。以上のような処理によって、例えば新たな溶銑データ３３１から適切な遅延時間を推定するための統計モデル３３４を構築することができる。

以上で説明した本発明の第２の実施形態では、溶銑データを説明変数とする統計モデルを用いて適切な遅延時間を推定し、吹錬処理の開始からその推定された遅延時間の経過後にＣａＯ源の投入を開始する。これによって、上記の第１の実施形態と同様にスラグ中の塩基度の推移を脱りん率が高い場合のパターンに近づけることができ、結果として脱りん率を向上させることができる。本実施形態では、過去の吹錬処理においてスラグ中の塩基度推定値を逐次算出した結果に基づいて構築される統計モデルを用いて遅延時間を推定することによって、吹錬処理の開始前、または吹錬処理の開始後早い時期にＣａＯ源の投入開始時期が決定される。従って、例えば投入制御装置２７または吹き込み制御装置２５によるＣａＯ源の投入実行までに遅延がある場合や、粉体生石灰以外のＣａＯ源を投入するため塩基度の上昇まで時間がかかるような場合であっても、スラグ中の塩基度を適切に制御して脱りん率を向上させることができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１，１Ａ，１Ｂ…精錬設備、１０…転炉設備、１１…転炉、１２…上吹きランス、１３…煙道、１４…羽口、１５…投入装置、２０…計測制御装置、２１…サブランス、２２…排ガス分析計、２３…排ガス流量計、２４…ランス駆動装置、２５…吹き込み制御装置、２６…底吹きガス供給装置、２７…投入制御装置、３０，３０Ａ…転炉吹錬制御装置、３０Ｂ…統計モデル構築装置、３１…通信部、３２…演算部、３２１…塩基度推定値算出部、３２２…ＣａＯ源投入判定部、３２３…吹錬処理制御部、３２４…遅延時間推定部、３２５…データ収集部、３２６…統計モデル構築部、３３…記憶部、３３１…溶銑データ、３３２…操業要因データ、３３３…塩基度推移パターン、３３４…統計モデル、３４…入出力部。

Claims (13)

1. 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データおよび前記吹錬処理中の操業要因データに基づいて、前記吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、
   前記吹錬処理の開始後、前記塩基度推定値が所定の閾値を下回った時を、転炉で吹錬処理される溶銑に投入されるＣａＯ源の投入開始時期として判定するＣａＯ源投入判定部と、
   前記ＣａＯ源の投入開始時期の経過後に前記ＣａＯ源の投入を開始する吹錬処理制御部と、
   を備える、転炉吹錬制御装置。
2. 前記塩基度推定値算出部は、前記転炉における吹込み酸素と溶銑との酸化反応である火点反応および前記火点反応が進行する領域を除いた溶銑とスラグとの界面領域における反応であるスラグメタル界面反応をモデル化した複合反応モデルを用いて、前記スラグ中の塩基度推定値を逐次算出する、請求項１に記載の転炉吹錬制御装置。
3. 前記吹錬処理制御部は、前記塩基度推定値が所定の時系列パターンに従って推移するように前記ＣａＯ源の投入量を制御する、請求項２に記載の転炉吹錬制御装置。
4. 前記所定の時系列パターンは、過去の吹錬処理における前記塩基度推定値の推移パターンをクラスタリングして得られたクラスターのうち、前記溶銑の脱りん率が最も高く分布しているクラスターに分類された前記塩基度推定値の推移を示す、請求項３に記載の転炉吹錬制御装置。
5. 前記ＣａＯ源は、粉体生石灰を含む、請求項３または請求項４に記載の転炉吹錬制御装置。
6. 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データを説明変数とする統計モデルを用いて、前記吹錬処理において溶銑にＣａＯ源を投入するための遅延時間を推定する遅延時間推定部と、
   前記遅延時間が経過した時を、前記ＣａＯ源の投入開始時期として判定する、ＣａＯ源投入判定部と、
   前記ＣａＯ源の投入開始時期の経過後に前記ＣａＯ源の投入を開始する吹錬処理制御部と、
   を備える、転炉吹錬制御装置。
7. 前記統計モデルは、過去の吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出した結果に基づいて構築される、請求項６に記載の転炉吹錬制御装置。
8. 前記過去の吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値は、前記転炉における吹込み酸素と溶銑との酸化反応である火点反応、および前記火点反応が進行する領域を除いた溶銑とスラグとの界面領域における反応であるスラグメタル界面反応をそれぞれモデル化した複合反応モデルを用いて逐次算出され、
   前記統計モデルは前記溶銑データと前記塩基度推定値が所定の閾値を下回った時間との関係を表現する、請求項７に記載の転炉吹錬制御装置。
9. 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データおよび前記吹錬処理中の操業要因データを収集するデータ収集部と、
   前記溶銑データおよび前記操業要因データに基づいて、前記吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、
   前記逐次算出の結果に基づいて、前記溶銑データを説明変数とし前記吹錬処理の開始から前記塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部と、
   を備える、統計モデル構築装置。
10. 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データおよび前記吹錬処理中の操業要因データに基づいて、前記吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する工程と、
    前記吹錬処理の開始後、前記塩基度推定値が所定の閾値を下回った時を、転炉で吹錬処理される溶銑に投入されるＣａＯ源の投入開始時期として判定する工程と、
    前記ＣａＯ源の投入開始時期の経過後に前記ＣａＯ源の投入を開始する工程と、
    を含む、転炉吹錬制御方法。
11. 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データおよび前記吹錬処理中の操業要因データを収集する工程と、
    前記溶銑データおよび前記操業要因データに基づいて、前記吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する工程と、
    前記逐次算出の結果に基づいて、前記溶銑データを説明変数とし前記吹錬処理の開始から前記塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する工程と、
    を含む、統計モデル構築方法。
12. 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データおよび前記吹錬処理中の操業要因データに基づいて、前記吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、
    前記吹錬処理の開始後、前記塩基度推定値が所定の閾値を下回った時を、転炉で吹錬処理される溶銑に投入されるＣａＯ源の投入開始時期として判定するＣａＯ源投入判定部と、
    前記ＣａＯ源の投入開始時期の経過後に前記ＣａＯ源の投入を開始する吹錬処理制御部と、
    を備える転炉吹錬制御装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
13. 転炉で吹錬処理される溶銑に関する溶銑データおよび前記吹錬処理中の操業要因データを収集するデータ収集部と、
    前記溶銑データおよび前記操業要因データに基づいて、前記吹錬処理におけるスラグ中の塩基度推定値を逐次算出する塩基度推定値算出部と、
    前記逐次算出の結果に基づいて、前記溶銑データを説明変数とし前記吹錬処理の開始から前記塩基度推定値が所定の閾値を下回るまでの遅延時間を目的変数とする統計モデルを構築する統計モデル構築部と、
    を備える統計モデル構築装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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