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公開番号2025019003
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-06
出願番号2024118426
出願日2024-07-24
発明の名称加熱炉の最適温度を演算する方法およびこれを遂行するための電子装置
出願人インイージカンパニーリミテッド
代理人KEY弁理士法人
主分類F27D 19/00 20060101AFI20250130BHJP(炉,キルン,窯;レトルト)
要約【課題】目標品質を達成しつつ加熱炉熱使用量を減少させる加熱炉最適温度演算の方法および電子装置を提供する。
【解決手段】運転者が入力した材料ターゲット物性値を取得する段階、訓練完了の最適温度モデルを利用し第1入力データから加熱炉の複数の適正候補温度を取得する段階、訓練完了の物性予測モデルを利用し第2入力データから材料の予想物性値を取得する段階、ターゲット物性値と完了の物性予測モデルで演算された予想物性値を比較して複数の適正候補温度をサンプリングし適正候補温度を取得する段階、サンプリングされた適正候補温度での加熱炉運転時の熱量情報を取得/比較し、サンプリングされた適正候補温度をフィルタリングし適正温度を取得する段階、適正温度を対象に予め決定された演算を遂行し最適温度を取得する段階、会得された最適温度を加熱炉の設定温度値に設定指示する要請を送信する段階を含む。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
電子装置が加熱炉（ｆｕｒｎａｃｅ）の最適温度を演算する方法において、
運転者が入力した材料のターゲット物性値を取得する段階；
訓練が完了した最適温度モデルを利用して、第１入力データから前記加熱炉の複数の適正候補温度を取得する段階であって、前記第１入力データは、前記加熱炉で加熱する前記材料の厚さ、前記材料の鋼種（ｓｔｅｅｌｇｒａｄｅ）、前記加熱炉の運転速度、および、前記ターゲット物性値のうち少なくとも一つを変数として含む、段階；
訓練が完了した物性予測モデルを利用して、第２入力データから前記材料の予想物性値を取得する段階であって、前記第２入力データは、前記訓練が完了した最適温度モデルを通じて演算された前記適正候補温度、前記加熱炉で加熱する前記材料の厚さ、前記材料の鋼種、および、前記加熱炉の運転速度のうち少なくとも一つを変数として含む、段階；
前記ターゲット物性値と、前記訓練が完了した物性予測モデルを通じて演算された前記予想物性値を比較して、前記複数の適正候補温度をサンプリング（ｓａｍｐｌｉｎｇ）して少なくとも一つのサンプリングされた適正候補温度を取得する段階；
前記サンプリングされた適正候補温度で前記加熱炉を運転する場合の熱量情報を取得し、前記熱量情報を比較し、前記サンプリングされた適正候補温度をフィルタリングして少なくとも一つの適正温度を取得する段階；
前記少なくとも一つの適正温度を対象に予め決定された演算を遂行して前記最適温度を取得する段階；および
取得された前記最適温度を前記加熱炉の設定温度値に設定するように指示する要請を送信する段階、を含む、加熱炉の最適温度を演算する方法。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記複数の適正候補温度をサンプリングして少なくとも一つのサンプリングされた適正候補温度を取得する段階は、
前記ターゲット物性値と前記予想物性値を比較して、前記ターゲット物性値と前記予想物性値の差が小さい順で前記複数の適正候補温度を整列する段階；および
整列結果に基づいて予め定められた順位内に対応する適正候補温度を前記サンプリングされた適正候補温度に決定する段階をさらに含む、請求項１に記載の加熱炉の最適温度を演算する方法。
【請求項３】
前記複数の適正候補温度をサンプリングして少なくとも一つのサンプリングされた適正候補温度を取得する段階は、
前記ターゲット物性値と前記予想物性値を比較して、前記ターゲット物性値と前記予想物性値の差を演算する段階；および
前記演算された差が予め定められた値以内に対応する適正候補温度を前記サンプリングされた適正候補温度に決定する段階をさらに含む、請求項１に記載の加熱炉の最適温度を演算する方法。
【請求項４】
前記サンプリングされた適正候補温度をフィルタリングして少なくとも一つの適正温度を取得する段階は、
前記熱量情報に基づいて熱量が小さい順で前記サンプリングされた適正候補温度を整列する段階；および
整列結果に基づいて予め定められた順位内に対応する前記サンプリングされた適正候補温度を前記少なくとも一つの適正温度に決定する段階をさらに含む、請求項１に記載の加熱炉の最適温度を演算する方法。
【請求項５】
前記最適温度は、
前記少なくとも一つの適正温度の平均値である、請求項１に記載の加熱炉の最適温度を演算する方法。
【請求項６】
前記最適温度モデルは、
前記材料の厚さ、前記材料の鋼種、前記加熱炉の運転速度、および／または、前記ターゲット物性値のうち少なくとも一つに対する第１学習データと前記第１学習データに対応する前記加熱炉の運転温度で構成された学習データセットに基づいて訓練され、
前記第１学習データに基づいて前記加熱炉の運転温度に近似された値を出力するように前記最適温度モデルのパラメータが更新されて訓練される、請求項１に記載の加熱炉の最適温度を演算する方法。
【請求項７】
前記物性予測モデルは、
前記材料の厚さ、前記材料の鋼種、前記加熱炉の運転速度、および、前記加熱炉の運転温度のうち少なくとも一つに対する第２学習データと前記第２学習データに対応する運転条件で前記材料を熱処理した場合の物性情報で構成された学習データセットに基づいて訓練され、
前記第２学習データに基づいて前記物性情報に近似された値を出力するように前記物性予測モデルのパラメータが更新されて訓練される、請求項１に記載の加熱炉の最適温度を演算する方法。
【請求項８】
前記ターゲット物性値と前記予想物性値は、
前記加熱炉を通じて熱処理された前記材料の引張強度（ｔｅｎｓｉｌｅｓｔｒｅｎｇｔｈ）、降伏強度（ｙｉｅｌｄｓｔｒｅｎｇｔｈ）、硬度（ｈａｒｄｎｅｓｓ）、および、延伸率（Ｅｌｏｎｇａｔｉｏｎ）のうち少なくとも一つに関するものである、請求項１に記載の加熱炉の最適温度を演算する方法。
【請求項９】
コンピュータに、請求項１に記載された方法を実行させるためのプログラムを含む、コンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
加熱炉の最適温度を演算するための電子装置において、
運転者が入力した材料のターゲット物性値を取得する送受信部；および
訓練が完了した最適温度モデルを利用して、第１入力データから前記加熱炉の複数の適正候補温度を取得し、前記第１入力データは前記加熱炉で加熱する前記材料の厚さ、前記材料の鋼種（ｓｔｅｅｌｇｒａｄｅ）、前記加熱炉の運転速度、および、前記ターゲット物性値のうち少なくとも一つを変数として含み、訓練が完了した物性予測モデルを利用して、第２入力データから前記材料の予想物性値を取得し、前記第２入力データは前記訓練が完了した最適温度モデルを通じて演算された前記適正候補温度、前記加熱炉で加熱する前記材料の厚さ、前記材料の鋼種、および、前記加熱炉の運転速度のうち少なくとも一つを変数として含み、前記ターゲット物性値と、前記訓練が完了した物性予測モデルを通じて演算された前記予想物性値を比較して、前記複数の適正候補温度をサンプリングして少なくとも一つのサンプリングされた適正候補温度を取得し、前記サンプリングされた適正候補温度で前記加熱炉を運転する場合の熱量情報を取得し、前記熱量情報を比較し、前記サンプリングされた適正候補温度をフィルタリングして少なくとも一つの適正温度を取得し、前記少なくとも一つの適正温度を対象に予め決定された演算を遂行して前記最適温度を取得し、取得された前記最適温度を前記加熱炉の設定温度値に設定するように指示する要請を送信するように、構成されたプロセッサ；を含む、電子装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は加熱炉の運転を最適化するための技術に関する。具体的には、本開示は人工知能を利用して加熱炉を運転するための最適温度を演算するための技術に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
人工知能技術が発展するにつれて多様な産業分野で人工知能技術が利用されている。特に、最近では人工知能モデルを利用して鉄鋼製品の生産工程の運転を最適化するための研究が注目を浴びている。
【０００３】
目標とする品質の鉄鋼製品を生産するためには、加熱炉（Ｆｕｒｎａｃｅ）における適切な熱処理による鉄鋼板の物性変化が伴わなければならない。ただし鉄鋼板の物性は熱処理に対して線形的に変化せず、適切な温度以上の熱処理がなされた場合に急激に変化する非線形関係を示し、鉄鋼板の構成成分、鉄鋼板の厚さ、または運転環境のような多様な原因により熱処理温度が物性変化に及ぼす影響が変わる特性を示すため、鉄鋼板の物性変化を引き起こす熱処理が精密になされ難いという限界が存在した。さらに、熱処理が運転者のノウハウに依存するため、同じ鉄鋼製品を生産しても運転者により設定される加熱炉の温度や運転条件が異なるため鉄鋼製品の品質安定性を確保することに制約が存在した。このような問題を解決するために鉄鋼工程を最適化する技術が開発されたが、既存の鉄鋼工程の最適化技術は鉄鋼工程を安定的に制御するための目的でのみ利用されるだけであったし、加熱炉の最適な運転温度を演算することはできないという限界が存在した。
【０００４】
このため、鉄鋼製品の品質安定性を確保しながら熱効率を高めるための加熱炉の最適温度を演算する方法およびこれを遂行するための装置の開発が要求されているのが実情である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２３－０６３９６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本開示が解決しようとする一課題は、目標とする品質を達成しながらも加熱炉の熱使用量を減少させるための加熱炉の最適温度を演算する方法、および、これを遂行するための電子装置を提供することである。
【０００７】
本開示が解決しようとする課題は前述した課題に制限されるものではなく、言及されていない課題は本明細書および添付された図面から本開示が属する技術分野で通常の知識を有する者に明確に理解され得るであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一実施例に係る加熱炉の最適温度を演算する方法は、運転者が入力した材料のターゲット物性値を取得する段階；訓練が完了した最適温度モデルを利用して、第１入力データから前記加熱炉の複数の適正候補温度を取得する段階であって、前記第１入力データは、前記加熱炉で加熱する材料の厚さ、前記材料の鋼種（ｓｔｅｅｌｇｒａｄｅ）、前記加熱炉の運転速度、および前記ターゲット物性値のうち少なくとも一つを変数として含む、段階；訓練が完了した物性予測モデルを利用して、第２入力データから材料の予想物性値を取得する段階であって、前記第２入力データは、前記訓練が完了した最適温度モデルを通じて演算された前記適正候補温度、前記加熱炉で加熱する材料の厚さ、材料の鋼種、および前記加熱炉の運転速度のうち少なくとも一つを変数として含む、段階；前記ターゲット物性値と、前記訓練が完了した物性予測モデルを通じて演算された前記予想物性値を比較して、前記複数の適正候補温度をサンプリングして少なくとも一つのサンプリングされた適正候補温度を取得する段階；前記サンプリングされた適正候補温度で前記加熱炉を運転する場合の熱量情報を取得し、前記熱量情報を比較し、前記サンプリングされた適正候補温度をフィルタリングして少なくとも一つの適正温度を取得する段階；前記少なくとも一つの適正温度を対象に予め決定された演算を遂行して最適温度を取得する段階；および前記取得された最適温度を前記加熱炉の設定温度値に設定するように指示する要請を送信する段階を含むことができる。
【０００９】
本開示の一実施例に係る電子装置は、運転者が入力した材料のターゲット物性値を取得する送受信部；および訓練が完了した最適温度モデルを利用して、第１入力データから前記加熱炉の複数の適正候補温度を取得し、前記第１入力データは加熱炉で加熱する材料の厚さ、材料の鋼種（ｓｔｅｅｌｇｒａｄｅ）、前記加熱炉の運転速度、および前記ターゲット物性値のうち少なくとも一つを変数として含み、訓練が完了した物性予測モデルを利用して、第２入力データから材料の予想物性値を取得し、前記第２入力データは前記訓練が完了した最適温度モデルを通じて演算された前記適正候補温度、前記加熱炉で加熱する材料の厚さ、材料の鋼種、および前記加熱炉の運転速度のうち少なくとも一つを変数として含み、前記ターゲット物性値と前記訓練が完了した物性予測モデルを通じて演算された前記予想物性値を比較して、前記複数の適正候補温度をサンプリングして少なくとも一つのサンプリングされた適正候補温度を取得し、前記サンプリングされた適正候補温度で前記加熱炉を運転する場合の熱量情報を取得し、前記熱量情報を比較し、前記サンプリングされた適正候補温度をフィルタリングして少なくとも一つの適正温度を取得し、前記少なくとも一つの適正温度を対象に予め決定された演算を遂行して最適温度を取得し、取得された最適温度を前記加熱炉の設定温度値に設定するように指示する要請を送信するように構成されたプロセッサ；を含むことができる。
【００１０】
本開示の課題の解決手段は前述した解決手段に制限されるものではなく、言及されていない解決手段は本明細書および添付された図面から本開示が属する技術分野で通常の知識を有する者に明確に理解され得るであろう。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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