高炉は、上部の「炉頂」からコークスと鉄鉱石を交互に投入、下部の「羽口」から熱風と微粉炭を吹き込み、熱風でコークスと微粉炭を燃焼する。発生する一酸化炭素で鉄鉱石を還元し、溶けた鉄「溶銑（ようせん）」を取り出す仕組みだ（図＝神戸製鋼提供）。原材料の状態などから炉内の温度や通気性が常に変動し、これを吹き込む熱風の温度や量などで調整。溶銑を摂氏1500度に保つように調整する。これまでは炉内に取り付けた温度計の数値や、羽口の色などを観察して熟練者が熱風などを調節していた。

　それでも数年〜10年に１度ぐらいの頻度で、炉内の温度が下り、原料や溶銑が炉内で固まって取り出せなくなる「炉冷事故」が起きる。こうした事故が起きれば、いったん高炉の操業を中止する必要があり、数十億円のコストアップ要因だ。この他にも高炉の操業が安定しないことによるコストアップ要因があり、新たに投入したＡＩ炉熱予測のシステムでは、こうした「余計なコスト」を抑えることができる見通しだ。

　具体的には過去数十時間という比較的短時間の炉内温度の変化と、熱風の調節など人間の操作の関係をＡＩが学習し、５時間後の温度を予測する。５時間後に大幅に炉内温度が低下することが分かれば、対応してから実際に炉内温度が上がるまでの時差を考慮しても間に合う。比較的短時間での予測にしたことで、異なる高炉や原料種などさまざまな環境条件が変化にも対応し、正確な予測が可能になる。加えて他の製鉄所への適用も容易とみている。

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