2013 Volume 99 Issue 5 Pages 338-345
The temperature of the tuyere and the raceway shows the state of the combustion of the pulverized coal and the state of circling of the coke and the dropping state of the un-reduction ore. Thus, it is a key factor for the estimate of the state or stability of under cohesive zone and raceway structure.
Therefore, to measure the state of the temperature of the raceway quantitatively, two color thermometer using color CCD camera was developed. This thermometer can be measured a long term and continuously without being able to measure two dimensional and disturbing the measurement because it is noncontact. Moreover, the influences of optical attenuation such as dust and dirty window compared with the radiation thermometer are not received easily.
In addition, we found the possibility that a structural change in the raceway was able to be detected by making the temperature of a measurement point all images a histogram and evaluating the average, standard variation, skewness, and kurtosis.
羽口は従来から炉内を監視できる唯一の窓として定期的に監視が行われている。例えば羽口の明るさ，コークスの旋回状況，未還元鉱石の滴下等を観察することにより，レースウエイ，融着帯下部での反応状況および変動が推定可能である。しかしながら目視のみでは継続性，客観性等に問題があるため，古くから放射温度計1)，羽口先端温度計2)，二色温度計3,4)，フォトダイオード5)等による温度の直接測定がおこなわれてきた。また，高速度カメラ等による測定によるコークスや，微粉炭の燃焼状況の観察もおこなわれてきた6,7,8,9,10,11,12)。
現在，温度測定に関しては放射温度計が一般的であるが，ガラスの汚れ，曇りなどにより測定の信頼性が大幅に低下する。また，カメラ等では温度の測定は行われていない。従ってCCDカメラの2次元測定の機能と温度計の機能を兼ね備えるべく，カラーCCDカメラを用いた二色温度計の開発を行った。また，この温度計を用いて，羽口からレースウエイの温度変化を非接触で連続測定し，その絶対値および変動を解析することにより羽口近傍での状態変化を推定する技術の開発を行った。
放射温度計などによる温度の測定は，物体から熱的な現象によって発散する放射によって行われ，その放射を熱放射という。この熱放射は，0.38μmよりも波長の短い紫外域から，0.75μmよりもはるかに長い遠赤外におよぶ波長帯域の放射で，温度測定では，測温に適した波長帯域を選んで測定が行われる。
しかしながら実際の羽口では直接炉内を測定することはできず，ガラス等を通してしか測定できないため，測定面の汚れがあったりすれば測定結果に誤差が生じる。したがってそのような外乱の影響を排除するため，二色温度計の原理を応用した測定方法を検討した。二色温度計とは，互いに異なる2個の測定波長帯における放射輝度比から温度を求める方式で，測定面の放射率が一定であれば，黒体に限らず真温度が測定できる。この原理を応用した，カラーCCDカメラの赤と緑の放射強度の比から温度を推定する温度計の開発を試みた。
2・1 カラーCCDカメラによる温度測定 (1)二色放射温度計の測定原理二色放射温度計の原理であるが，2つの波長λ1，λ2の分光放射輝度L(λ1，T)，L(λ2，T)の比から温度Tを求める方法である。Planckの黒体放射式を近似したWienの式を使用すれば，観測される分光放射輝度は，式(1)，(2)のようにあらわせる。
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ここで，c1，c2;黒体放射の定数，ε(λ，T);温度T，波長λにおける分光放射率となる。2つの波長で分光放射率が等しいとすると，(1)式と(2)式の比をとった2色比Rは(3)式のように整理される。すなわち2色比Rが温度Tの関数であることを示している。
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ただし，
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たとえば，カラーCCDカメラのGreen成分の見かけの波長を600nm，Red成分の見かけの波長を700nmとして式(3)を用いて温度と2色比との関係を計算するとFig.1のようになる。
Relation between estimated temperature and G/R.
したがって，高温で発光している物体からの放射光をカラーCCDカメラで測定し，演算処理をすることにより温度に変換することが可能となる。変換方法は次の通りである。カラー画像データは，赤(R)，緑(G)，青(B)の3原色からなっており，各々の強度は温度により決まる。従って，たとえば得られたカラー画像RとGの強度比(G/R)と温度の関係をあらかじめ黒体輻射炉等で調べておけば，得られた画像データは温度に換算できる。
しかしながら，カラーCCDカメラのGreen成分，Red成分の分光感度は波長に広がりを持つため，Fig.1の理論的なグラフから温度を演算することが難しく，実際には黒体炉を用いてキャリブレーションを行う必要がある。キャリブレーション例をFig.2に示す。使用した黒体炉では高温でのキャリブレーションができないので1800°Cに関しては，後述するように高炉のレースウエイが黒体炉の条件とほぼ一致することが確認できたため，小型の試験高炉のレースウエイ炉のデータを用いた。ただし，本キャリブレーションカーブについてもカメラによりその特性は異なるため，個々のカメラごとにキャリブレーションカーブを測定する必要がある。
Relation between measurement temperature and G/R.
実炉でのカラーCCDカメラによる測定に先立ち，G，R近傍に自然放射を妨げるようなピークがないかを分光分析により検証した。君津2高炉の羽口での分光測定結果と黒体炉の測定結果の比較をFig.3に示す。実際の羽口でも微粉炭アッシュ中カリウムの770nm近傍，および590nm近傍のナトリウムの発光ピーク以外目立った発光ピークはみられず，カラーCCDカメラの温度推定に用いるR，Gの測定波長と干渉するようなスペクトルは見られなかった。したがって，実炉においても黒体炉でのキャリブレーション曲線は適用可能であると考えられる。
Comparison of spectrum measurement results.
また，汚れガラスや，光分岐器(splitter)，蒸気を付着させたガラスを分光器の前面に設置することにより，どの程度強分光測定による温度測定に影響を及ぼすかを調べた。測定は，黒体炉の温度を1500°Cに設定して(実測値は1491.6°C)行った。汚れガラスは実高炉羽口の覗き孔に使用したものを用いた。
測定結果をFig.4に示す。測定結果からこれらの障害物を介在することにより，分光測定の波長特性は影響を受けることがわかる。
Distribution of a difference with the base of spectrum intensity when used glass etc. are set.
上記分光測定から，カラーCCDカメラに相当する波長を用いて温度に変換し，ベース条件と比較した。
ベース条件(透明ガラス使用時)での測定時の換算温度は1485°Cであった。使用済みガラスをセットした場合には1485.2°C，splitterを使用した場合は1481.3°Cとなり，ほとんど影響を受けない事が分かった。ただ蒸気を付着させたガラスについては1574.5°Cと90°C近くずれかなり影響のある事が分かる。
2・2 カラーCCDカメラによる羽口測定方法測定装置構成をFig.5に示す。光軸調整ステージに置かれたカラーCCDカメラとその他の設置電子機器を羽口前に設置する。炉体からの輻射熱や雰囲気からの受熱でのカメラ等の電子機器の温度が上昇するため，Airパージにて冷却した。
The schematic diagram of measurement apparatus.
使用したカラーCCDカメラの有効画素数は768×493，電子シャッターのシャッタースピードは1/60~1/10000(8段階)である。
画像処理パソコンに取り込んだカラー画像データをRGBの各色成分に分離し，このうちRとG成分を使って二色温度計の原理で温度分布を計算する。この時いずれかの色成分でCCDが飽和するほど輝度が大きいと温度に対する2色比が不正確になるのでR，G，B各成分の最大輝度値をモニタ表示してカメラの絞り調節の基準とした。
また，レースウエイ内の画像全体から縦横10点ずつ計100点を抽出し，3秒毎に温度データを掃き出すことにした。更に微粉炭の影響を排除するため，最高温度を示す点を1点選びその時刻の代表値とした。
実炉の羽口レースウエイで測定を行い，カラーCCDカメラの評価を行った。
3・1 羽口先条件を変えた時のレースウエイ温度の変化君津4高炉にて，酸素富化，蒸気吹き込み時および二重管ランスによる外管空気吹き込み時のレースウエイの温度変化を測定した。蒸気は，100kg/hr，183kg/hrの2水準，酸素については10Nm3/min添加した。
測定結果をFig.6に示す。図上段は元画像で，下段がカラーCCDカメラから推定した温度(以下CCD温度と記す)である。画像の斜め下から中央部にかけての暗い部分は微粉炭の映像である。元画像の明度からも判断できるが，CCD温度の分布から蒸気吹込み時に較べて酸素添加時にレースウエイの温度が高いことがわかる。
Example of measurement results and estimation results of temperature using CCD camera.
測定時の温度推移をFig.7に示す。図中にこの時の操業の理論燃焼温度(Theoretical flame temperature，以下Tfと略記する)を実線で示した。これからも上記吹き込みと酸素吹き込みのCCD温度の違いが分かるとともに，Tfとも対応していることがうかがえる。
Measurement result of CCD temperature when blast condition was changed.
CCD温度とTfの比較をFig.8に示す。概ね正相関になっているものの，相関は必ずしも大きくない。これはFig.8からわかるように，同一条件で操業してもカラーCCDカメラで測定される温度は変動している。これはCCD温度が，旋回コークスが発光する光や微粉炭が発行する光を受光する可能性があるためである。このいずれかは不明であるが，平均的にはCCD温度のほうが羽口レースウエイ部の燃焼状態の実態を表しているものと考えられる。
Comparison between Tf and CCD temperature.
これまでの解析は画像内の特定位置の画像情報でレースウエイの状態を評価する方法について検討したが，さらに得られた画像の面情報を用いて解析に供する方法を検討した。すなわち，画像情報から得られるCCD温度の分布をヒストグラムにし，平均，分散，歪度，尖度等を算出し，その値を評価することによりレースウエイの構造的な変化を検知する可能性を検討した。
(1)カラーCCDカメラ画像のデータ処理方法カラーCCDカメラの画像はレースウエイと無関係の部分もあり，全画素のうち，GおよびRの輝度値が240以上の場合，あるいはG-BgおよびR-Brが10以下の場合は，CCDの能力の上下限はずれであり，無効画素とした。ただしGは撮影画像のグリーン輝度，Rはレッド輝度，Bgはグリーンバイアス輝度(撮影画像中の左下暗部を指定)，Brはレッドバイアス輝度(撮影画像中の左下暗部を指定)である。有効画素数は，全画素数から無効画素数を差し引いた画像数で，以下の解析はこの画素を対象に行う。
また，撮影画像のデータ処理は以下のように行う。①撮影画像データファイルの読み込み。この時ノイズを除去するため，3×3空間平滑化フィルターでデータの平均化処理を行う。②撮影画像の画素のうち，解析に用いる有効画素数をカウントする。③有効画素について，二色輝度情報を用いて温度データに変換する。④温度ヒストグラムの計算。最高温度(Tmax)から最低温度(Tmin)まで，1°C毎にスキャンし，画素数をカウントする。⑤温度ヒストグラムの平均値，分散，歪度，尖度等を計算する。
(2)CCD温度ヒストグラムの形状の解析方法上記方法で求めたCCD温度のヒストグラムは，後述するように基本的に正規分布に近い分布となり，正規分布との乖離を下記の統計指標で評価する。
n個の有効画素の各々の温度情報をXi(i=1, 2, 3, …, n)とすると，ヒストグラムの形状を表す指標は次のように定義される。
①平均温度(x);有効温度画素の温度換算データから求めた平均温度[°C];
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②分散(V)，標準偏差(σ);
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③歪度(Skewness);分布の左右対称性を表す指標で，Skが0の場合は左右対称の分布，正の場合は右に裾を引いた分布，負の場合は左に裾を引いた分布となる。
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④尖度(Kurtosis);温度ヒストグラムの尖り具合を表す。Kwが0の場合は正規分布と同程度の尖り具合，正の場合は正規分布より尖っており，負の場合は正規分布より偏平な分布となる。
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Fig.9，Fig.10に操業の良い時と悪い時の羽口の測定例を示す。左図が温度分布図，右図が測定画像全体の温度分布のヒストグラムである。
Measurement results using CCD camera.
Measurement results using CCD camera.
操業が良く，健全な状態のレースウエイと判断される場合，微粉炭バーナー以外に際立って暗い部分はなく，温度ヒストグラムは平均値を中央値としてほぼ左右対称の正規分布となっている(Fig.9)。これは，レースウエイが健全に形成されている時には，上方から温度の低い未燃焼のコークスが連続的に供給され，更に燃焼も連続的になされるため，レースウエイの内部には燃焼初期の低温のコークスと燃焼後期の高温のコークスがランダムに混在するため，温度ヒストグラムが正規分布に近くなると考えられる。
一方Fig.10の温度分布では，レースウエイ内部に定常的に低温部が存在し，低温度部分が広がったいびつなヒストグラムとなる。これは，融着帯が低下した場合，あるいは鉱石の還元率が低下するなどのため低温の未還元鉱石がレースウエイに流入するためと考えられる。
また，ヒストグラムの分散が極端に小さくなるケースもあり，これは，レースウエイが健全に形成されないため，燃焼が充分進まないか，あるいは逆に過燃焼となるためと推定される。
以上のように，温度ヒストグラムの形状とレースウエイの挙動には，何らかの関係があると考えられる。
(4)長期間での評価実炉で長期間の測定を行い，CCD温度のヒストグラムの変化を調べた。
Fig.11に君津の2高炉の約1カ月の測定結果を示す。この時のカラーCCD画像全体のCCD温度の分布の標準偏差は50~100程度，歪度は±1の狭い範囲でばらついており，尖り度も0から4程度である。
Analytical results in Kimitsu2 blast furnace.
一方，大分1高炉の操業不調の立ち上げ過程でのレースウエイの測定結果(Fig.12)では，歪度，尖り度共に大きくばらついている。ヒストグラムの形状は，炉況不調時，回復期，回復後に分けると，標準偏差;30→50→70，歪度;0→−3→0，尖り度;2→12→0と推移しており，立ち上げ当初の標準偏差は低く，歪度はマイナスであり，つまり温度分布が小さく低温側に尾を引いた分布になっている。これは，レースウエイが十分に形成されていないことを表すと考えられる。その後操業が改善すると，標準偏差は50~100に回復しており，歪度，尖り度共に0に近くなっており，ほぼ君津2高炉と同レベルに戻っている。
Analytical results in Oita1 blast furnace.
このように操業が変化した時のレースウエイの挙動は，ヒストグラムの形状を表す指標で評価可能であることがわかった。
(5)レースウエイコークス温度の周期解析レースウエイの構造の変化を検討するため，得られたCCD温度の平均値についてFFT解析を行った。炉況不調時と回復時を比較すると，Fig.13のトレンドグラフやFig.11，Fig.12からもわかるように，炉況不調時は温度の変動が少なくレースウエイが十分できていないことが容易に推測できる。Fig.14はFFT解析結果のトレンドであるが，これからも炉況不調時には回復時に見られる分オーダーの周期が見られないことが分かる。
Trend graph of CCD temperature.
Trend graph of FFT analysis of CCD temperature.
Fig.15に典型的なFFT解析結果の一例を示すが，これからも炉況不調時には分オーダーの目立った周期は見られないが，回復後は，1.5分，2分，4分など数分オーダーのレースウエイ崩壊周期，あるいは10数分程度のチャージの交代周期とも推定される周期が見られ，レースウエイの形成，装入物の降下が順調であることを示唆している。
FFT analysis of CCD temperature.
羽口から観察される画像をカラーCCDカメラで採取し，二色温度計として使用し，撮影画像全体の情報を温度ヒストグラムに換算して解析した。温度ヒストグラムの分散と平均，歪度，尖度を評価することにより，レースウエイの温度の時間的な変化のみならず，レースウエイの構造的な変化を検知できる可能性を見出した。
レースウエイの温度状態を定量的に測定するため，カラーCCDカメラを用いた二色温度計を開発した。本温度計は，CCDカメラのピクセル数だけの多点を同時測定することにより，2次元面測定が可能であり，非接触であるため，測定状態を擾乱することなく，長期連続測定が可能である。また，放射温度計に較べ粉塵や窓汚れ等の光減衰の影響を受けにくい。
さらに，画像すべての測定点の温度をヒストグラムにして平均，分散，歪度，尖度等を算出し，その値を評価することによりレースウエイの構造的な変化を検知できる可能性を見出した。
