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特開2024-131069燃料の供給方法及び供給装置、並びに、セメントクリンカの製造方法及び製造設備
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024131069
(43)【公開日】2024-09-30
(54)【発明の名称】燃料の供給方法及び供給装置、並びに、セメントクリンカの製造方法及び製造設備
(51)【国際特許分類】
F23N 1/00 20060101AFI20240920BHJP
F23G 5/50 20060101ALI20240920BHJP
F23G 5/033 20060101ALI20240920BHJP
F23C 1/00 20060101ALI20240920BHJP
F23C 1/02 20060101ALI20240920BHJP
F23C 1/06 20060101ALI20240920BHJP
F23K 3/00 20060101ALI20240920BHJP
C04B 7/38 20060101ALI20240920BHJP
C04B 7/44 20060101ALI20240920BHJP
G01N 21/27 20060101ALI20240920BHJP
G01N 23/04 20180101ALI20240920BHJP
G01N 23/083 20180101ALI20240920BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20240920BHJP
【ＦＩ】
F23N1/00 116
F23G5/50 R
F23G5/50 J
F23G5/50 Q
F23G5/033 A
F23C1/00 301
F23C1/02
F23C1/06
F23K3/00 302
F23G5/50 G
C04B7/38
C04B7/44
G01N21/27 A
G01N23/04
G01N23/083
G06T7/00 610
G06T7/00 250
【審査請求】未請求
【請求項の数】26
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023041101
(22)【出願日】2023-03-15
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＰＹＴＨＯＮ
(71)【出願人】
【識別番号】521297587
【氏名又は名称】ＵＢＥ三菱セメント株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100088155
【弁理士】
【氏名又は名称】長谷川 芳樹
(74)【代理人】
【識別番号】100145012
【弁理士】
【氏名又は名称】石坂 泰紀
(72)【発明者】
【氏名】藤田 侑亮
(72)【発明者】
【氏名】藤井 祐輔
(72)【発明者】
【氏名】天雲 勇佑
(72)【発明者】
【氏名】松井 洋高
(72)【発明者】
【氏名】表 誠治
(72)【発明者】
【氏名】古賀 明宏
(72)【発明者】
【氏名】鷲尾 知昭
(72)【発明者】
【氏名】上田 陽一
(72)【発明者】
【氏名】丸屋 英二
【テーマコード（参考）】
2G001
2G059
3K062
3K065
3K068
3K091
4G112
5L096
【Ｆターム（参考）】
2G001AA01
2G001BA11
2G001CA01
2G001DA09
2G001HA13
2G001LA09
2G059AA03
2G059BB08
2G059EE01
2G059EE12
2G059FF01
2G059HH03
2G059KK01
2G059MM01
3K062AA07
3K062AC01
3K062AC13
3K062AC17
3K062BA01
3K062CA06
3K062CA08
3K062CB01
3K062DA36
3K062DB12
3K065AA07
3K065AC01
3K065AC13
3K065AC17
3K065CA02
3K068FA02
3K068FB01
3K068FB11
3K068GA00
3K068HA03
3K091AA20
3K091BB07
3K091CC02
3K091CC12
4G112KA02
5L096BA02
5L096BA18
5L096DA02
5L096JA11
5L096MA07
(57)【要約】
【課題】燃料として種々の成分を含有する廃棄物を用いてもセメントクリンカの製造を安定的に継続することが可能なセメントクリンカ製造設備の加熱装置への燃料の供給方法を提供すること。
【解決手段】廃棄物及び化石燃料を燃料とするセメントクリンカ製造設備の加熱装置への燃料の供給方法であって、廃棄物に電磁波を照射して、電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、発熱量の予測結果に基づいて、加熱装置に廃棄物とともに燃料として供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、燃料の供給方法を提供する。
【選択図】図１
【解決手段】廃棄物及び化石燃料を燃料とするセメントクリンカ製造設備の加熱装置への燃料の供給方法であって、廃棄物に電磁波を照射して、電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、発熱量の予測結果に基づいて、加熱装置に廃棄物とともに燃料として供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、燃料の供給方法を提供する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物及び化石燃料を含む燃料の供給方法であって、
前記廃棄物に電磁波を照射して、前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて前記廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する前記化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、燃料の供給方法。
前記廃棄物に電磁波を照射して、前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて前記廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する前記化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、燃料の供給方法。
【請求項2】
前記予測工程では前記情報を用いて前記廃棄物の含有成分、又は前記含有成分及びその含有量を予測し、
前記調整工程ではその予測結果に基づいて前記化石燃料の供給量を調整する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
前記調整工程ではその予測結果に基づいて前記化石燃料の供給量を調整する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
【請求項3】
前記予測工程では、レーザー、赤外線及びＸ線からなる群より選ばれる少なくとも一つの光源と検出器とを用いて、前記廃棄物のスペクトルを含む前記情報を取得する、請求項１又は２に記載の燃料の供給方法。
【請求項4】
前記予測工程は、前記廃棄物の画像を取得し、
前記画像をｎ個の領域に分割したときの各領域の近赤外線を含む電磁波の吸収情報と、を取得する情報取得工程と、
前記ｎ個の前記吸収情報をクラスター分析によりｋ個のグループに分類する分析工程と、
前記近赤外線を含む電磁波の前記吸収情報に基づいて、前記ｋ個のグループのそれぞれの発熱量を予測する第１予測工程と、
前記ｋ個のグループそれぞれの発熱量の予測値に基づいて、前記画像に含まれる前記廃棄物の発熱量を予測する第２予測工程と、を有する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
前記画像をｎ個の領域に分割したときの各領域の近赤外線を含む電磁波の吸収情報と、を取得する情報取得工程と、
前記ｎ個の前記吸収情報をクラスター分析によりｋ個のグループに分類する分析工程と、
前記近赤外線を含む電磁波の前記吸収情報に基づいて、前記ｋ個のグループのそれぞれの発熱量を予測する第１予測工程と、
前記ｋ個のグループそれぞれの発熱量の予測値に基づいて、前記画像に含まれる前記廃棄物の発熱量を予測する第２予測工程と、を有する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
【請求項5】
前記第１予測工程では、前記吸収情報を用いて前記ｋ個のグループのそれぞれの平均スペクトルを算出し、当該平均スペクトルに基づいて前記ｋ個のグループのそれぞれの発熱量の予測値を導出する、請求項４に記載の燃料の供給方法。
【請求項6】
前記平均スペクトルと、発熱量が既知である複数の参照用吸収スペクトルと、を照合して類似度を算出し、前記類似度が最も高い前記参照用吸収スペクトルの発熱量を前記予測値として選択する、請求項５に記載の燃料の供給方法。
【請求項7】
前記類似度は、平均絶対誤差（ＭＡＥ）、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）又は決定係数（Ｒ２）によって判定する、請求項６に記載の燃料の供給方法。
【請求項8】
前記平均スペクトルと照合される前記複数の参照用吸収スペクトルの個数は前記ｋ個の５倍以上である、請求項６に記載の燃料の供給方法。
【請求項9】
前記クラスター分析は、ｋ平均法、ＤＢＳＣＡＮ法、及びスペクトラルクラスタリング法からなる群より選ばれる少なくとも一つの方法によって行う、請求項４に記載の燃料の供給方法。
【請求項10】
前記クラスター分析の前に、前記近赤外線の吸収情報の前処理を行う前処理工程を有し、
前記前処理は、最大値による規格化、トリミング、スムージング、及び２階微分からなる群より選ばれる少なくとも一つを含む、請求項４に記載の燃料の供給方法。
前記前処理は、最大値による規格化、トリミング、スムージング、及び２階微分からなる群より選ばれる少なくとも一つを含む、請求項４に記載の燃料の供給方法。
【請求項11】
前記廃棄物は、プラスチック、紙、木屑、石、ガラス、金属、布、及び皮からなる群より選ばれる２つ以上を含んでおり、
前記予測工程では、前記廃棄物を搬送装置で搬送しながら前記電磁波を照射する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
前記予測工程では、前記廃棄物を搬送装置で搬送しながら前記電磁波を照射する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
【請求項12】
前記予測工程の前に、前記廃棄物を破砕する破砕工程を有する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
【請求項13】
前記電磁波が照射される前記廃棄物の粒径が３５ｍｍ以下である、請求項１に記載の燃料の供給方法。
【請求項14】
前記化石燃料は、石炭、石炭コークス、重油、及びオイルコークスから選ばれる１種以上を含む、請求項１に記載の燃料の供給方法。
【請求項15】
前記調整工程では、前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を制御装置を用いて自動制御する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
【請求項16】
前記予測工程における前記発熱量の予測結果が所定の許容範囲から外れた場合に、前記調整工程において、前記燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を調整する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
【請求項17】
前記予測工程では、所定の時間間隔で前記発熱量を予測しており、
前記許容範囲は、ｗ回～ｚ回前の予測値の平均値に基づいて設定される、請求項１６に記載の燃料の供給方法。［但し、ｗ，ｚは自然数であり、ｗ＜ｚである。］
前記許容範囲は、ｗ回～ｚ回前の予測値の平均値に基づいて設定される、請求項１６に記載の燃料の供給方法。［但し、ｗ，ｚは自然数であり、ｗ＜ｚである。］
【請求項18】
前記加熱装置が仮焼炉であり、
前記調整工程では、前記仮焼炉の温度と前記発熱量の予測結果とに基づいて、前記化石燃料の供給量を調整する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
前記調整工程では、前記仮焼炉の温度と前記発熱量の予測結果とに基づいて、前記化石燃料の供給量を調整する、請求項１に記載の燃料の供給方法。
【請求項19】
加熱装置を備えるセメントクリンカ製造設備を用いるセメントクリンカの製造方法であって、
前記加熱装置である仮焼炉及びセメントキルンの一方又は双方に、請求項１～１８のいずれか一項に記載の燃料の供給方法によって、前記廃棄物及び前記化石燃料を供給する工程を有する、セメントクリンカの製造方法。
前記加熱装置である仮焼炉及びセメントキルンの一方又は双方に、請求項１～１８のいずれか一項に記載の燃料の供給方法によって、前記廃棄物及び前記化石燃料を供給する工程を有する、セメントクリンカの製造方法。
【請求項20】
加熱装置を備えるセメントクリンカ製造設備を用いるセメントクリンカの製造方法であって、
前記加熱装置に供給するプラスチックを含む廃棄物に電磁波を照射して、前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて前記廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、セメントクリンカの製造方法。
前記加熱装置に供給するプラスチックを含む廃棄物に電磁波を照射して、前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて前記廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、セメントクリンカの製造方法。
【請求項21】
前記調整工程では、前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を制御装置を用いて自動制御する、請求項２０に記載のセメントクリンカの製造方法。
【請求項22】
前記予測工程における前記発熱量の予測結果が許容範囲から外れた場合に、前記調整工程において、前記加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を調整する、請求項２０又は２１に記載のセメントクリンカの製造方法。
【請求項23】
セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物及び化石燃料を含む燃料の供給装置であって、
前記廃棄物に電磁波を照射して前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて発熱量を予測する予測装置と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する前記化石燃料の供給量を調整する調整装置と、を備える、燃料の供給装置。
前記廃棄物に電磁波を照射して前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて発熱量を予測する予測装置と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する前記化石燃料の供給量を調整する調整装置と、を備える、燃料の供給装置。
【請求項24】
前記予測装置における前記発熱量の予測結果から前記化石燃料の供給量を決定し、前記調整装置に前記化石燃料の供給量に関する信号を出力する制御装置を備え、
前記調整装置は前記信号に基づいて前記化石燃料の供給量を調整する、請求項２３に記載の燃料の供給装置。
前記調整装置は前記信号に基づいて前記化石燃料の供給量を調整する、請求項２３に記載の燃料の供給装置。
【請求項25】
前記廃棄物を破砕する破砕装置と、前記破砕装置で破砕された前記廃棄物を搬送する搬送装置と、を備え、
前記予測装置では、前記搬送装置で搬送される前記廃棄物に対して前記電磁波を照射する、請求項２３に記載の燃料の供給装置。
前記予測装置では、前記搬送装置で搬送される前記廃棄物に対して前記電磁波を照射する、請求項２３に記載の燃料の供給装置。
【請求項26】
請求項２３～２５のいずれか一項に記載の供給装置と、前記加熱装置として仮焼炉及びセメントキルンと、を備え、
前記セメントキルン及び前記仮焼炉の少なくとも一方に、前記供給装置が前記廃棄物及び前記化石燃料を供給する、セメントクリンカ製造設備。
前記セメントキルン及び前記仮焼炉の少なくとも一方に、前記供給装置が前記廃棄物及び前記化石燃料を供給する、セメントクリンカ製造設備。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、燃料の供給方法及び供給装置、並びに、セメントクリンカの製造方法及び製造設備に関する。
【背景技術】
【0002】
セメントクリンカの製造設備の加熱装置では、化石燃料と、廃プラスチックを含む廃棄物等の非化石燃料を燃料として利用している。廃プラスチックを含む廃棄物には、プラスチック、紙、及び木屑などの種々の成分が含まれる。また、プラスチックとしても多様な種類がある。これらの割合は、原料受け入れ設備において受け入れた廃棄物ごとに大きく異なるのが現状である。例えば高発熱量のプラスチックが多く含有されている廃棄物もあれば、低発熱量の紙及び木屑が多く含有されている廃棄物もある。
【0003】
このような廃プラスチックを含む廃棄物をセメントクリンカの製造設備で燃料として利用する方法として、特許文献１では、発熱量の異なる廃棄物の使用量を、特定の関係式を満たすように都度調整し、セメントクリンカの焼成温度の変動を抑制する技術が提案されている。
【0004】
一方、非特許文献１では、家電及び自動車など、複雑な組成を有する製品の廃棄物の選別精度を高めるため、種々のセンサー選別技術が挙げられている。物体情報の検出には、γ線からマイクロ波までの電磁波を用いて、赤外吸収スペクトル、Ｘ線透過率、ラマンスペクトル等の種々の検出情報を取得し、これらの検出情報に基づいて物体を識別する方法が挙げられている。また、このような物体の識別は、ピークの高さ又は面積値等に基づいて閾値を設定すること、或いは、多変量解析又はニューラルネットワークといったデータ全域の類似性に基づいて行うことが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２００４－２９２２００号公報
【非特許文献】
【0006】
【非特許文献1】古屋仲茂樹，“資源リサイクリングにおけるセンサー選別技術の最近の傾向”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＭＭＩＪ，Ｖｏｌ．１２９，２０１３年，Ｎｏ．１０，１１，ｐ．６１５－６２４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
セメントクリンカの製造設備は、今後も多量の廃棄物を処理することが求められる。一方で、これまでの処理方法では、使用する廃棄物の発熱量が変動した場合には、セメントクリンカ製造装置内の温度変動が生じ、運転調整の頻度が増加することが懸念される。
【0008】
そこで、本発明では、燃料として種々の成分を含有する廃棄物を用いても、セメントクリンカの製造を安定的に継続することが可能なセメントクリンカの製造方法、及び、セメントクリンカの製造設備を提供する。また、燃料として種々の成分を含有する廃棄物を燃料として用いてもセメントクリンカの製造を安定的に継続することが可能なセメントクリンカ製造設備の加熱装置への燃料の供給方法、及び、供給装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本発明は、一つの側面において、セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物及び化石燃料を含む燃料の供給方法であって、廃棄物に電磁波を照射して、電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、発熱量の予測結果に基づいて、加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、燃料の供給方法を提供する。
【0010】
上記供給方法では、廃棄物に電磁波を照射して取得した情報を用いて発熱量を予測し、その予測結果に基づいて加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整している。このため、セメントクリンカ製造設備の加熱装置において種々の成分を含む廃棄物を燃料として用いながらも、当該加熱装置の温度変動を抑制することができる。したがって、上記供給方法では、セメントクリンカ製造設備においてセメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。また、廃棄物を有効活用できることから、化石燃料の消費量を低減することができる。
【0011】
本発明は、一つの側面において、加熱装置を備えるセメント製造設備を用いるセメントクリンカの製造方法であって、加熱装置である仮焼炉及びセメントキルンの一方又は双方に、上記燃料の供給方法によって、廃棄物及び化石燃料を供給する工程を有する、セメントクリンカの製造方法を提供する。
【0012】
このセメントクリンカの製造方法では、上記燃料の供給方法によって、廃棄物及び化石燃料を供給する。このため、仮焼炉及びセメントキルンの一方又は双方における温度変動を抑制することができる。したがって、上記製造方法では、セメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。また、廃棄物を有効活用できることから、化石燃料の消費量を低減することができる。
【0013】
本発明は、一つの側面において、加熱装置を備えるセメント製造設備を用いるセメントクリンカの製造方法であって、加熱装置に供給するプラスチックを含む廃棄物に電磁波を照射して、電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、発熱量の予測結果に基づいて、加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、セメントクリンカの製造方法を提供する。
【0014】
このセメントクリンカの製造方法では、廃棄物に電磁波を照射して取得した情報を用いて発熱量を予測し、その予測結果に基づいて加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整している。このため、セメントクリンカ製造設備の加熱装置において種々の成分を含む廃棄物を燃料として用いながらも、当該加熱装置の温度変動を抑制することができる。したがって、上記製造方法では、セメントクリンカ製造設備においてセメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。また、廃棄物を有効活用できることから、化石燃料の消費量を低減することができる。
【0015】
本発明は、一つの側面において、セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物及び化石燃料を含む燃料の供給装置であって、廃棄物に電磁波を照射して電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて発熱量を予測する予測装置と、発熱量の予測結果に基づいて、加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整装置と、を備える、燃料の供給装置を提供する。
【0016】
上記供給装置では、廃棄物に電磁波を照射して取得した情報を取得して発熱量を予測する予測装置と、その予測結果に基づいて加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整装置を備える。このため、セメントクリンカ製造設備の加熱装置に種々の成分を含む廃棄物を燃料として供給しても、当該加熱装置の温度変動を抑制することができる。したがって、上記供給装置では、セメントクリンカ製造設備においてセメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。また、廃棄物を有効活用できることから、化石燃料の消費量を低減することができる。
【0017】
本発明は、一つの側面において、上記供給装置と、加熱装置として仮焼炉及びセメントキルンと、を備え、セメントキルン及び仮焼炉の少なくとも一方に、供給装置が廃棄物及び化石燃料を供給する、セメントクリンカ製造設備を提供する。
【0018】
上記セメントクリンカ製造設備は、上記供給装置を備える。このため、セメントクリンカ製造設備の加熱装置に種々の成分を含む廃棄物を燃料として供給しても、当該加熱装置の温度変動を抑制することができる。したがって、上記セメントクリンカ製造設備は、セメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。また、廃棄物を有効活用できることから、化石燃料の消費量を低減することができる。
【発明の効果】
【0019】
本発明によれば、燃料として種々の成分を含有する廃棄物を用いても、セメントクリンカの製造を安定的に継続することが可能なセメントクリンカの製造方法、及び、セメントクリンカの製造設備を提供することができる。また、燃料として種々の成分を含有する廃棄物を燃料として用いてもセメントクリンカの製造を安定的に継続することが可能なセメントクリンカ製造設備の加熱装置への燃料の供給方法、及び、供給装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0020】
【図1】燃料の供給方法の例を示すフローチャートである。
【図2】燃料の供給装置の一例を模式的に示す図である。
【図3】燃料の供給方法及び供給装置における情報処理の概要を模式的に示す図である。
【図4】燃料の供給装置における情報処理部のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図5】燃料の供給装置の別の例を模式的に示す図である。
【図6】燃料の供給装置のさらに別の例を模式的に示す図である。
【図7】セメントクリンカの製造設備の一例を模式的に示す図である。
【図8】実施例１における測定用試料の発熱量の予測値と実測値を示す図である。
【図9】実施例２における測定用試料の発熱量の予測値と実測値を示す図である。
【図10】実施例３における測定用試料の発熱量の予測値と実測値を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0021】
以下、場合により図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。ただし、以下の実施形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明を以下の内容に限定する趣旨ではない。説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一符号を用い、場合により重複する説明は省略する。また、上下左右等の位置関係は、特に断らない限り、図面に示す位置関係に基づくものとする。更に、各要素の寸法比率は図示の比率に限られるものではない。なお、上限値と下限値の間が「～」で示される数値範囲は、上限値及び下限値を含む数値範囲である。
【0022】
一実施形態に係る燃料の供給方法は、セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物及び化石燃料を含む燃料の供給方法であって、廃棄物に電磁波を照射して、電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、発熱量の予測結果に基づいて、加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する。電磁波としては、レーザー、赤外線及びＸ線が挙げられる。このうち、予測精度を高くする観点から、赤外線が好ましく、近赤外線がより好ましい。本明細書において「赤外線」は７８０ｎｍから１ｍｍの波長範囲の電磁波であり、「近赤外線」は７８０～２５００ｎｍの波長範囲の電磁波である。
【0023】
セメントクリンカ製造設備の加熱装置としては、セメントキルン及び仮焼炉が挙げられる。調製工程によって化石燃料の供給量が調整される加熱装置は、セメントキルン及び仮焼炉のどちらか一方であってよいし、両方であってもよい。加熱装置に燃料として供給される廃棄物は、不要になって廃棄された物を含んでいればよく、含有成分としては、ごみ、粗大ごみ、燃え殻、汚泥、ふん尿、廃油、及びその他の汚物等が挙げられる。より具体的には、プラスチック、紙、木屑、石、金属、布、及び皮等が挙げられる。このうち、プラスチックは比較的高い発熱量を有しており、その種類によっては５０００ｋｃａｌ／ｋｇ以上の発熱量を有するものもある。例えば、プラスチックのうち、ポリプロピレン（ＰＰ）、ポリエチレン（ＰＥ）、ポリスチレン（ＰＳ）は、９０００～１１０００ｋｃａｌ／ｋｇの発熱量を有する。ポリウレタン（ＰＵ）は、約７０００ｋｃａｌ／ｋｇ、エポキシ樹脂は、約７５００ｋｃａｌ／ｋｇ、フェノール樹脂は約８０００ｋｃａｌ／ｋｇ、ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）は約５５００ｋｃａｌ／ｋｇの発熱量を有する。
【0024】
一方、５０００ｋｃａｌ／ｋｇ未満のプラスチックとして、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）が４０００～５０００ｋｃａｌ／ｋｇの発熱量を有し、ポリ塩化ビニリデン（ＰＶＤＣ）が約２５００ｋｃａｌ／ｋｇの発熱量を有する。廃棄物はＣＦＲＰ（炭素繊維強化プラスチック）を含んでいてもよい。プラスチック以外の廃棄物成分の発熱量は、通常は５０００ｋｃａｌ／ｋｇ未満である。廃棄物は、このように種々の廃棄物成分を含むため、加熱装置における温度変動の要因となり得る。種々の廃棄物成分は、互いに発熱量が大きく異なるため、廃棄物の供給量を調整することによって加熱装置の温度を制御することは困難である。
【0025】
化石燃料としては、石炭、石炭コークス、重油、及びオイルコークスから選ばれる１種以上を含んでよい。石炭は、微粉炭であってもよい。これらは廃棄物よりも発熱量の変動が少ない。調整工程において、廃棄物の発熱量の予測結果に基づいて、加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整することによって、セメントキルン及び／又は仮焼炉の温度変動を抑制し、セメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。
【0026】
図１に、本実施形態の燃料の供給方法の一例を示す。この例の燃料の供給方法は、廃棄物を破砕する破砕工程Ｓ１と、
搬送装置で搬送される廃棄物の画像と、当該廃棄物に対して近赤外線を含む電磁波を照射して、当該画像をｎ個の領域に分割したときの各領域の近赤外線の吸収情報と、を取得する情報取得工程Ｓ２と、
近赤外線の吸収情報の前処理を行う前処理工程Ｓ３と、
ｎ個の領域の吸収情報のクラスター分析を行って、ｎ個の領域の吸収情報をｋ個のグループに分類する分析工程Ｓ４と、
近赤外線の吸収情報に基づいて、ｋ個のグループのそれぞれの発熱量を予測する第１予測工程Ｓ５と、
ｋ個のグループそれぞれの発熱量の予測値に基づいて、上記画像に含まれる全体の廃棄物の発熱量を予測する第２予測工程Ｓ６と、
全体の廃棄物の発熱量の予測結果に基づいて、燃料を、加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程Ｓ７と、を有する。
搬送装置で搬送される廃棄物の画像と、当該廃棄物に対して近赤外線を含む電磁波を照射して、当該画像をｎ個の領域に分割したときの各領域の近赤外線の吸収情報と、を取得する情報取得工程Ｓ２と、
近赤外線の吸収情報の前処理を行う前処理工程Ｓ３と、
ｎ個の領域の吸収情報のクラスター分析を行って、ｎ個の領域の吸収情報をｋ個のグループに分類する分析工程Ｓ４と、
近赤外線の吸収情報に基づいて、ｋ個のグループのそれぞれの発熱量を予測する第１予測工程Ｓ５と、
ｋ個のグループそれぞれの発熱量の予測値に基づいて、上記画像に含まれる全体の廃棄物の発熱量を予測する第２予測工程Ｓ６と、
全体の廃棄物の発熱量の予測結果に基づいて、燃料を、加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程Ｓ７と、を有する。
【0027】
図２は、セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物及び化石燃料を含む燃料の供給装置の一実施形態を示している。上記例の燃料の供給方法は、図２の燃料の供給装置１００で実施してもよい。燃料の供給装置１００は、廃棄物の破砕を行う破砕装置１０と、前処理された廃棄物１１を搬送する搬送装置１２と、廃棄物１１に電磁波を照射して電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて発熱量を予測する予測装置２０と、予測装置２０から出力される発熱量の予測結果に基づく制御信号を調整装置４０に出力する制御装置３０と、制御信号に基づいて、加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整装置４０と、を備える。
【0028】
破砕装置１０で破砕工程Ｓ１を行ってよい。破砕装置１０は、破砕機の他に選別機を有していてよい。選別機としては、例えば風力で選別する風力選別機、及び／又は、磁力で選別する磁選機が挙げられる。破砕装置１０に粗破砕機、風力選別機、磁選機等を設置して、廃棄物から金属等を除去する選別を行ってもよい。これによって、加熱装置に供給される廃棄物１１の発熱量の変動を低減することができる。
【0029】
破砕工程Ｓ１では、破砕装置１０で廃棄物の粉砕及び選別を行ってよい。破砕装置１０に備えられる破砕機としては、例えば、ミル、シュレッダー、クラッシャ等が挙げられる。破砕装置１０によって、廃棄物１１の粒径を例えば３５ｍｍ以下にすることができる。このようなサイズに破砕された廃棄物１１に近赤外線を含む電磁波を照射すれば、十分に高い精度で発熱量を予測することができる。
【0030】
廃棄物１１に含まれる物質（成分）を構成している分子（例えば、Ｃ－Ｈ、Ｏ－Ｈ）は、様々な運動をしており、運動している分子に赤外線を当てると運動状態に合わせて特定の波長の光のみが吸収される。例えば、ポリエチレンの場合、波長１２００ｎｍ、１４００ｎｍ、１７２５ｎｍ、１７７５ｎｍ、及び１８５０ｎｍ付近に特徴的なピークをもつ吸収スペクトルが得られる。このように近赤外領域には廃棄物１１に含まれる成分のピークが検出されることが多いことから、近赤外線の吸収情報を用いることによって、高い精度で含有成分とその含有成分の含有量を予測し、その結果から発熱量を予測することができる。近赤外線の吸収情報は、近赤外吸収スペクトルを含むことが好ましい。
【0031】
一層高精度の予測結果を得る観点から、廃棄物１１の粒径は３０ｍｍ以下であってよく、２５ｍｍ以下であってもよい。なお、廃棄物１１の粒径は、二次元の画像で描かれる燃料に外接する外接円の直径として求めることができる。破砕工程を行うことは必須ではなく、受け入れられた廃棄物をそのまま搬送装置１２で搬送して情報取得部２６で情報取得工程Ｓ２を行ってもよい。
【0032】
予測装置２０は、廃棄物１１を搬送装置１２で搬送しながら廃棄物１１に近赤外線を含む電磁波を照射する光源２４と、廃棄物１１の画像と画像における近赤外線を検出する検出器を備える情報取得部２６と、廃棄物１１の画像をｎ個の領域に分割したときの各領域の近赤外線の吸収情報（ｎ個の吸収情報）を処理して上記画像に含まれる廃棄物１１の発熱量の予測結果を出力する情報処理部２８とを有する。情報取得部２６としては、例えば、ＲＥＳＯＮＯＮ社製のハイパースペクトルカメラを用いることができる。光源２４及び情報取得部２６を備える光学識別装置を用いてもよい。予測装置２０では、情報取得工程Ｓ２、前処理工程Ｓ３、分析工程Ｓ４、第１予測工程Ｓ５及び第２予測工程Ｓ６を行ってよい。
【0033】
情報取得工程Ｓ２は、廃棄物１１に近赤外線を含む電磁波を照射する光源２４と情報取得部２６とを用いて、廃棄物１１の画像と、当該画像における画素毎の近赤外吸収スペクトル（吸収情報）を取得する。吸収情報は、画像をｎ個の領域に分割したときの各領域の近赤外線の吸収情報であってよい。画像を構成するｎ個の領域は、ｎ個の画素（ピクセル）であってよい。すなわち、情報取得工程Ｓ２では、画像を構成する各画素において近赤外線の吸収情報を取得してよい。この場合、ｎ＝画素数となる。ｎは１万以上であってよく、５万以上であってよく、１００万以上であってもよい。ｎの上限に特に制限はないが、情報処理の負荷低減の観点から、１０００万以下であってよい。
【0034】
光源２４としては、近赤外線を含む電磁波を照射可能なものが好ましい。廃棄物１１に照射される電磁波が近赤外線を含むことによって、プラスチックの発熱量を精度よく予測することができる。近赤外線の吸収情報が近赤外吸収スペクトルを含むことによって、廃棄物１１の発熱量を高い精度で予測することができる。情報取得工程で取得される近赤外吸収スペクトルの波長範囲は、８００～２５００ｎｍであってよく、９００～１７００ｎｍであってよい。これによって、不要なノイズを削減し発熱量の予測精度を向上することができる。以下、情報取得部２６で取得される情報が近赤外吸収スペクトルである場合を例にして説明する。
【0035】
前処理工程Ｓ３では、近赤外吸収スペクトルを前処理する。前処理は、最大値による規格化、トリミング、スムージング、及び２階微分からなる群より選ばれる少なくとも一つを含んでいてよい。これによって、廃棄物１１の発熱量の予測精度を十分に高くすることができる。例えば、画像における領域の数（ｎ個）＝画素数である場合、廃棄物１１のサイズに応じて、隣接する複数の画素の情報の平均をとるようにスムージングを行うことによって、廃棄物１１の発熱量の予測精度を高くすることができる。また、光源１４等からのノイズの影響を低減するため、トリミングを行ってもよい。２階微分を行うことによって、反射光の強度によってスペクトルが上下にシフトすることの影響を低減することができる。
【0036】
最大値による規格化は、近赤外吸収スペクトルのデータ群を、そのうちの最大値を用いて正規化する方法である。予測装置２０では、廃棄物１１を搬送装置１２で搬送しながら近赤外吸収スペクトルを取得するため、各赤外吸収スペクトルにはベルト等の振動に起因するノイズが含まれやすい。最大値による規格化は、２階微分よりもこのようなノイズの影響を受け難いため、発熱量をより高い精度で予測することができる。
【0037】
分析工程Ｓ４では、図３に示すように画素毎に取得された近赤外吸収スペクトルのクラスター分析を行って、ｎ個の吸収情報Ｄ１（ｎ個の近赤外吸収スペクトル）を、ｋ個のグループ（クラスター）に分類する。クラスター分析は、非階層的クラスタリングによって行ってよい。クラスター分析のアルゴリズムとしては、ｋ平均法（ｋ－ｍｅａｎｓ法）、ＤＢＳＣＡＮ法、及びスペクトラルクラスタリング法等が挙げられる。このうち、分析工程における分類を高精度且つ迅速に行う観点から、ｋ平均法を用いることが好ましい。
【0038】
分析工程Ｓ４のクラスター分析で分類されるグループ数（ｋ個）は、廃棄物１１の発熱量の予測精度を高くする観点から、３個以上であってよく、５個以上であってよく、８個以上であってもよい。図３には、ｎ個の近赤外吸収スペクトルが、画像Ｄ２において４つのグループに分類されていることが示されている（ｋ＝４）。分析工程Ｓ４で分類されるグループ数（ｋ個）は、発熱量の予測に伴う計算の負荷を低減する観点から、３０個以下であってよく、２０個以下であってもよい。グループ数（ｋ個）の一例は、３～３０個であってよい。
【0039】
画像における領域数又は画素数（ｎ個）とクラスター分析によって分類されるグループ数（ｋ個）の関係はｎ＞ｋである。ｎ／ｋは、発熱量の予測に伴う計算の負荷を低減する観点から、１００以上であってよく、０．１万以上であってよく、０．５万以上であってよく、０．８万以上であってもよい。ｎ／ｋは、発熱量の予測精度を十分に高くする観点から、１０００万以下であってよく、５００万以下であってよく、１００万以下であってもよい。
【0040】
第１予測工程Ｓ５では、分類されたｋ個のグループのそれぞれの発熱量を予測する。例えば、あるグループ１にｎ１個の吸収情報（近赤外吸収スペクトル）が分類された場合、ｎ１個の吸収情報（近赤外吸収スペクトル）の加重平均値（平均スペクトルＤ３）を算出する。この平均スペクトルＤ３に基づいて、グループ１の発熱量の予測値Ｑ１を求めてもよい。同様にして、グループｋの発熱量の予測値Ｑｋを求めてもよい（ｋは２以上の整数であり、ｎ＞ｋである。）。
【0041】
各グループの発熱量の予測値Ｑｋは、平均スペクトルＤ３と、データベースＤ４に含まれる発熱量が既知である複数の参照用吸収スペクトルＤｒのそれぞれとを照合して類似度を算出し、類似度が最も高い参照用吸収スペクトルＤｒの発熱量を選択して導出するようにしてもよい。データベースＤ４に含まれる参照用吸収スペクトルＤｒは、発熱量が既知の成分の近赤外吸収スペクトルである。
【0042】
廃棄物１１には、多種多様なプラスチックが含まれ得る。このため、予め種々のプラスチック、紙、木屑、石、ガラス、布及び皮等、成分ごとの近赤外分光分析を行って、参照用吸収スペクトルＤｒを取得して近赤外吸収スペクトルのデータベースＤ４を構築する。参照用吸収スペクトルは、廃棄物又は廃プラスチックの近赤外吸収スペクトルであってもよいし、単一成分で構成されるプラスチックの近赤外吸収スペクトルであってもよい。
【0043】
情報取得工程Ｓ２で取得された近赤外吸収スペクトルが上記前処理工程によって前処理される場合、参照用吸収スペクトルＤｒも予め同じ前処理が施されたものであることが好ましい。参照用吸収スペクトルＤｒを得るための前処理の内容は、前処理工程で挙げたとおりである。これによって、燃料の発熱量の予測精度を十分に高くすることができる。
【0044】
参照用吸収スペクトルの個数は、上述のグループ数（ｋ個）の５倍以上であってよく、１０倍以上であってよく、５０倍以上であってもよい。倍数を大きくすることによって、廃棄物１１の発熱量の予測精度を十分に高くすることができる。データ処理の負荷低減の観点から、参照用吸収スペクトルの個数は、上述のグループ数（ｋ個）の５００倍以下であってよく、１００倍以下であってもよい。これによって、廃棄物１１の発熱量の予測の精度と計算量のバランスを調整しやすくすることができる。
【0045】
類似度は、例えば、平均絶対誤差（ＭＡＥ）、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）又は決定係数（Ｒ２）によって判定してよい。これによって、廃棄物１１の発熱量の予測の精度を十分に維持することができる。廃棄物１１の発熱量の予測に参照用吸収スペクトルＤｒの発熱量を用いることから、廃棄物１１に含まれる各成分の発熱量を直接予測する場合に比べて、廃棄物１１の発熱量の予測に必要な計算量を十分に低減することができる。したがって、廃棄物１１の発熱量を迅速に予測することができる。
【0046】
第２予測工程Ｓ６では、各グループの発熱量の予測値Ｑｋと、情報取得工程Ｓ２で取得された画像における各グループの存在割合とから、上記画像に含まれる燃料全体の発熱量を予測する。例えば、画像において、グループ１に属する吸収情報（近赤外吸収スペクトル）の存在割合は、ｎ１／ｎとなり、このグループ１による発熱量の予測値は、Ｑ１×（ｎ１／ｎ）となる。同様にして、グループ１～ｋのそれぞれグループの発熱量の予測値を算出し、これらを足し合わせることによって、画像に含まれる廃棄物１１全体の発熱量の予測値Ｑを求めることができる。
【0047】
図３に示すように、クラスター分析によって、画像の各領域（各画素）に対応するｎ個の近赤外吸収スペクトルが、ｋ＝４個のグループに分類された場合、グループ１，２，３，４の発熱量の予測値は、Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，Ｑ４となる。画像Ｄ２で分類されたグループ１，２，３，４に含まれるそれぞれの領域の個数（画素の数）を、それぞれ、ｎ１，ｎ２，ｎ３，ｎ４とし、領域総数（画素の総数）をｎ個（ｎ＝ｎ１＋ｎ２＋ｎ３＋ｎ４）とすると、４個のグループの存在割合は、それぞれ、ｎ１／ｎ，ｎ２／ｎ，ｎ３／ｎ，ｎ４／ｎとなる。画像に含まれる廃棄物１１の発熱量の予測値Ｑは、以下の計算式で算出される。
Ｑ＝Ｑ１×（ｎ１／ｎ）＋Ｑ２×（ｎ２／ｎ）＋Ｑ３×（ｎ３／ｎ）＋Ｑ４×（ｎ４／ｎ）
Ｑ＝Ｑ１×（ｎ１／ｎ）＋Ｑ２×（ｎ２／ｎ）＋Ｑ３×（ｎ３／ｎ）＋Ｑ４×（ｎ４／ｎ）
【0048】
クラスター分析によって、画像の各領域（各画素）に対応するｎ個の近赤外吸収スペクトルが、ｋ個のグループに分類された場合、各グループの発熱量の予測値は、Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３，・・・Ｑｋとなる。画像におけるｋ個のグループのそれぞれの領域の個数（画素の数）を、それぞれ、ｎ１，ｎ２，ｎ３，・・・ｎｋとし、領域総数（画素の総数）をｎ個すると、ｋ個のグループの存在割合は、それぞれ、ｎ１／ｎ，ｎ２／ｎ，ｎ３／ｎ，・・・ｎｋ／ｎとなる。画像に含まれる燃料全体の発熱量の予測値Ｑは、以下の計算式で算出される。
Ｑ＝Ｑ１×（ｎ１／ｎ）＋Ｑ２×（ｎ２／ｎ）＋Ｑ３×（ｎ３／ｎ）＋・・・＋Ｑｋ×（ｎｋ／ｎ）
Ｑ＝Ｑ１×（ｎ１／ｎ）＋Ｑ２×（ｎ２／ｎ）＋Ｑ３×（ｎ３／ｎ）＋・・・＋Ｑｋ×（ｎｋ／ｎ）
【0049】
この例では、クラスター分析を行ってｎ個の吸収情報をｎ個よりも少ないｋ個のグループに分け、各グループの平均スペクトルを取得して廃棄物１１の発熱量の予測計算を行う。このため、廃棄物１１の発熱量の予測に必要となる計算量を十分に低減できる。したがって、迅速に発熱量を予測することができる。
【0050】
第２予測工程Ｓ６において、上記画像に含まれる廃棄物１１全体の発熱量を予測する際に、当該画像における各グループの存在割合（ｎｋ／ｎ）を用いることは必須ではない。例えば、一つの変形例では、各グループの発熱量の予測値Ｑｋの全てが所定の閾値以上又は閾値未満であった場合は、ｋ個の発熱量の予測値Ｑｋの算術平均値を画像に含まれる廃棄物１１全体の発熱量の予測値Ｑとしてもよい。この場合、発熱量の予測値Ｑは、以下の計算式で算出される。これによって、予測に必要な計算量をさらに低減することができる。
Ｑ＝（Ｑ１＋Ｑ２＋Ｑ３＋・・・＋Ｑｋ）／ｋ
Ｑ＝（Ｑ１＋Ｑ２＋Ｑ３＋・・・＋Ｑｋ）／ｋ
【0051】
情報処理部２８は、上述のようなクラスター分析を行って、ｎ個の領域の近赤外吸収スペクトルをｋ個のグループに分類する分析部と、近赤外吸収スペクトルを用いてｋ個のグループのそれぞれの平均スペクトルを算出し、当該平均スペクトルに基づいてｋ個のグループのそれぞれの発熱量の予測値Ｑｋを導出する第１予測部と、第１予測部で予測された発熱量の予測値Ｑｋと、画像におけるｋ個のグループのそれぞれの存在割合と、から、画像に含まれる燃料全体の発熱量の予測値Ｑを導出する第２予測部と、を有してよい。このような情報処理部２８において、分析工程Ｓ４、第１予測工程Ｓ５及び第２予測工程Ｓ６を行うことができる。分析部、第１予測部及び第２予測部において、上述の分析工程Ｓ４、第１予測工程Ｓ５及び第２予測工程Ｓ６を、それぞれ行ってもよい。したがって、分析工程Ｓ４、第１予測工程Ｓ５、第２予測工程Ｓ６及び変形例の説明内容は、分析部、第１予測部及び第２予測部にも適用される。
【0052】
前処理工程Ｓ３、分析工程Ｓ４、第１予測工程Ｓ５及び第２予測工程Ｓ６を行う情報処理部２８は、通常のコンピュータシステムとして構成することができる。情報処理部２８のハードウェア構成の一例は、図４に示すように回路７０を備える。回路７０は、少なくとも一つのプロセッサ７２、メモリ７４、ストレージ７６、及び入出力ポート７８を有する。ストレージ７６には、各機能を実現するためのコンピュータソフトウェア（例えば解析ソフト）が記録されていてもよい。情報処理部２８は、プロセッサ７２及びメモリ７４等のハードウェア上に、このようなコンピュータソフトウェアを読み込ませることによって、プロセッサ７２の制御の下で入出力ポート７８及び入出力デバイス８２が動作するように構成されてよい。ストレージ７６は、ハードディスク、不揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク等の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であってよい。
【0053】
ストレージ７６には、参照用吸収スペクトルＤｒのデータベースＤ４が記憶されていてよい。メモリ７４は、ストレージ７６からロードされたプログラム、データ及びプロセッサ７２の演算結果等を一時的に記憶する。プロセッサ７２は、メモリ７４と協働し、情報取得部２６で取得された近赤外吸収スペクトルの前処理、クラスター分析、参照用吸収スペクトルＤｒとの照合、及び類似度の判定を行って、各グループの発熱量、並びに燃料全体の発熱量の予測値Ｑを出力するプログラムを実行する。入出力ポート７８は、プロセッサ７２からの指令に応じ、制御装置３０及び入出力デバイス８２等の間で電気信号の入出力を行う。
【0054】
情報処理部２８は、近赤外吸収スペクトルのクラスター分析を行うため、クラスター分析を行わない場合に比べて、廃棄物１１の発熱量の予測値Ｑを導出するための計算量を低減することができる。このため、情報処理部２８の負荷を低減し、迅速に発熱量を予測することができる。ここでは、情報取得部２６で取得される情報が近赤外吸収スペクトルである場合を例として説明したが、近赤外吸収スペクトル以外の情報である場合も同様にして廃棄物１１の発熱量を予測すればよい。
【0055】
図２に示すように、情報処理部２８は、発熱量の予測結果（予測値Ｑ）を、制御装置３０に出力する。制御装置３０は、情報処理部２８からの入力値に基づいて、加熱装置５０に供給する化石燃料の供給量を調整する調整装置４０を操作する制御信号を出力する。制御装置３０は、情報処理部２８と同様に、例えば、プロセッサ、メモリ、ストレージ、及び入出力ポート等を有していてよい。制御装置３０は、制御信号を導出し、当該制御信号を出力できる構成を有していればよい。なお、予測装置２０における情報処理部２８及び制御装置３０は、一つのハードウェアで構成されていてもよいし、複数のハードウェアで構成されていてもよい。
【0056】
調整工程Ｓ７は、図２の調整装置４０で行うことができる。調整装置４０は、化石燃料の供給量を調整できるものであれよい。化石燃料が、例えば、微粉炭等の石炭、或いはオイルコークス又は石炭コークス等の固形燃料であれば、ロードセル、サークルフィーダ、及びインパクトライン流量計等を用いることができる。重油等の液体燃料であれば、流量調節弁を用いることができる。このような調整装置４０によって、加熱装置５０への化石燃料の供給量を調整することができる。加熱装置５０への廃棄物１１の供給量も、ロードセル及びサークルフィーダ等によって調整することができる。
【0057】
調整装置４０は、加熱装置５０に供給される燃料全体（廃棄物１１＋化石燃料）の熱量が一定又は所定の範囲となるように化石燃料の供給量を調整することが好ましい。化石燃料の供給量は、廃棄物１１の発熱量の予測値Ｑが単位重量当たりの予測値（ｋｃａｌ／ｋｇ）である場合、下記式（１）で算定される燃料全体の発熱量（ｋｃａｌ／時間）が、所定の範囲となるように、化石燃料の供給量（ｋｇ／時間）を調整装置４０で調整することが好ましい。これによって、加熱装置５０の温度変動を十分に抑制することができる。
【0058】
燃料全体の発熱量（ｋｃａｌ／時間）＝廃棄物１１の供給量（ｋｇ／時間）×廃棄物１１の発熱量の予測値（ｋｃａｌ／ｋｇ）＋化石燃料の供給量（ｋｇ／時間）×化石燃料の発熱量（ｋｃａｌ／ｋｇ） ・・・ （１）
【0059】
調製工程Ｓ７では、廃棄物１１の熱量の予測結果（予測値Ｑ）に基づいて、燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように化石燃料の供給量を自動制御してもよい。これによって、オペレータの作業負荷を軽減することができる。
【0060】
調整工程Ｓ７では、発熱量の予測結果に変動が生じた場合に、制御装置３０からの化石燃料の供給量に関する信号に基づいて、加熱装置５０に供給される燃料全体の発熱量が目標値に近づくように化石燃料の供給量を調整することが好ましい。例えば、廃棄物１１の発熱量の予測結果の許容範囲を予め設定しておき、予測結果が許容範囲から外れた場合に、調整装置４０によって化石燃料の供給量を調整してもよい。この調整は、制御装置３０が調整装置４０を自動制御して行ってもよいし、オペレータが調整装置４０をマニュアルで操作して行ってもよい。この場合、自動制御で行うかマニュアルで操作するかを通知する信号（アラート）が制御装置３０から出力されてもよい。
【0061】
廃棄物１１の発熱量の予測結果の許容範囲は、不変の数値範囲であってもよいし、例えば以下の手順で設定される可変の数値範囲であってもよい。第１予測工程Ｓ５及び第２予測工程Ｓ６（予測装置２０）において、廃棄物１１の発熱量の予測を所定の時間間隔で行っている場合、ｗ回～ｚ回前の予測値Ｑの平均値を中心として±１０％を許容範囲と設定してよい。ここで、ｗ，ｚは自然数であり、ｗ＜ｚである。ｗは１～５であってよい。ｚ－ｗは３以上であってよく、５以上であってよく、１０以上であってもよい。これによって、最新の予測値Ｑに見合った適切な許容範囲を設定することができる。例えば、ｗ＝１、ｚ＝５である場合に、ｗ回～ｚ回前の予測値Ｑの平均値は表１のとおり５７００ｋｃａｌ／ｋｇと計算される。そうすると、平均値±１０％で求められる許容範囲は、５１３０～６２７０ｋｃａｌ／ｋｇに設定される。なお、所定の時間間隔は、例えば５～１８００秒間の範囲内、８～３００秒間の範囲内、又は１０～６０秒間の範囲内で設定されてよい。
【0062】
【表1】
【0063】
最新の予測値Ｑが上記許容範囲内であれば化石燃料の供給量の自動制御を継続し、上記許容範囲を外れた場合は、制御装置３０から出力されるアラートに基づいてオペレータが調整装置４０をマニュアルで操作してもよい。例えば、最新の予測値Ｑが５１３０ｋｃａｌ／ｋｇを下回った場合には、当該予測値Ｑと許容範囲との差異を相殺するように、調製工程Ｓ７において化石燃料の供給量を増やす。これによって、加熱装置５０の温度が低下することを抑制することができる。廃棄物１１には、発熱量が大きく異なる成分が含まれているため、このような調整方法は有用である。許容範囲の導出方法は上述の例に限定されない。例えば、許容範囲は、平均値±５％で設定してもよいし、平均値±１５％で設定してもよい。
【0064】
加熱装置５０には、燃料として、廃棄物１１と化石燃料が供給される。加熱装置５０は、例えば、仮焼炉及びセメントキルンである。本明細書では仮焼炉及びセメントキルンに設けられるバーナで燃料を燃焼する場合も、仮焼炉及びセメントキルンが加熱装置５０である場合に含まれる。廃棄物１１と化石燃料の供給割合に特に制限はないが、廃棄物１１の有効利用及び化石燃料の消費量を削減する観点から、廃棄物１１の供給割合を、加熱装置５０の運転に支障がない範囲で増やすことが好ましい。廃棄物１１は種々の成分を含むため、化石燃料よりも発熱量が大きく変動する。例えば、廃棄物１１を一定量供給し、廃棄物１１の発熱量の変動を相殺できる程度の化石燃料を供給しておけば、調整工程Ｓ７による化石燃料の供給量の調整によって、加熱装置５０の温度変動を十分に低減しつつ、廃棄物１１を燃料として最大限利用することができる。
【0065】
図２の例では、加熱装置５０が一つであったが、上記実施形態の変形例では加熱装置５０は複数あってよい。図５の燃料の供給装置１０１は、第１加熱装置５０Ａ及び第２加熱装置５０Ｂの２つの加熱装置に、廃棄物及び化石燃料を含む燃料を供給する。破砕装置１０で破砕（及び選別）された廃棄物は、分岐部１３で２つに分けられそれぞれバッファ用のタンク１４Ａ，１４Ｂに一旦保管される。分岐部１３としては、１つのフローを２つに分岐させることができるものを適宜用いることができる。タンク１４Ａ，１４Ｂに保管された廃棄物は、それぞれ、ベルトコンベア等の搬送装置１２Ａ，１２Ｂによって搬送されながら、第１予測装置２０Ａ，第２予測装置２０Ｂにおいて近赤外線を含む電磁波が照射される。第１予測装置２０Ａ，第２予測装置２０Ｂの構成及び機能は、図２の予測装置２０と同様であってよい。第１予測装置２０Ａと第２予測装置２０Ｂにおける情報処理部２８は、それぞれ別々のハードウェアで構成されていてもよいし、一つのハードウェアで構成されていてもよい。
【0066】
第１予測装置２０Ａ，第２予測装置２０Ｂでは、近赤外吸収スペクトル（吸収情報）に基づいて、廃棄物の発熱量の予測値Ｑ１，Ｑ２をそれぞれ導出する。予測値Ｑ１，Ｑ２は同じであってもよいし、異なっていてもよい。第１予測装置２０Ａは、発熱量の予測値Ｑ１を第１制御装置３０Ａに出力し、第１制御装置３０Ａは、第１予測装置２０Ａから入力される予測値Ｑ１に基づいて、第１加熱装置５０Ａに供給する化石燃料の供給量を調整する第１調整装置４０Ａを操作する制御信号を出力する。第２予測装置２０Ｂは、発熱量の予測値Ｑ２を第２制御装置３０Ｂに出力し、第２制御装置３０Ｂは、第２予測装置２０Ｂから入力される予測値Ｑ２に基づいて、第２加熱装置５０Ｂに供給する化石燃料の供給量を調整する第２調整装置４０Ｂを操作する制御信号を出力する。第１制御装置３０Ａ及び第２制御装置３０Ｂの構成及び機能は、図２の制御装置３０と同様であってよい。第１調整装置４０Ａ及び第２調整装置４０Ｂの構成及び機能は、図２の調整装置４０と同様であってよい。
【0067】
燃料の供給装置１０１は、分岐部１３よりも下流側が２系統に分かれているが、各予測装置２０Ａ，２０Ｂ、制御装置３０Ａ，３０Ｂ、及び調整装置４０Ａ，４０Ｂは、同じ構成及び機能を有していてよい。分岐部１３よりも下流側では、各系統において、情報取得工程Ｓ２、前処理工程Ｓ３、分析工程Ｓ４、第１予測工程Ｓ５、第２予測工程Ｓ６及び調整工程Ｓ７をそれぞれ行ってよい。
【0068】
燃料の供給装置１０１は、予測装置、制御装置、及び調整装置が２系統設けられている。このため、第１加熱装置５０Ａ及び第２加熱装置５０Ｂのそれぞれに対する化石燃料の供給量を個別に調整することができる。調製工程Ｓ７における化石燃料の供給量の調整方法は、第１調整装置４０Ａと第２調整装置４０Ｂとで異なっていてもよい。例えば、第１調整装置４０Ａは、第１制御装置３０Ａによって自動で制御され、第２調整装置４０Ｂは、作業員によって手動で制御されてもよい。また例えば、第１調整装置４０Ａ及び第２調整装置４０Ｂの両方が自動で制御されてもよいし、手動で制御されてもよい。運転状態に応じて最適な制御方法を選択できるようにしてもよい。このようにして、種々の成分を含有する廃棄物の発熱量変動に伴って第１加熱装置５０Ａ及び第２加熱装置５０Ｂに温度変化が生じることを十分に抑制することができる。このため、セメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。
【0069】
別の変形例では、図６に示される燃料の供給装置１０２のように、予測装置２０の下流側における分岐部１３で廃棄物が２系統に分かれ、搬送装置１２Ａ及び搬送装置１２Ｂによって廃棄物が第１加熱装置５０Ａ及び第２加熱装置５０Ｂに供給される。この例では、燃料の供給装置１０２では、予測装置２０を一つにすることができる。第１制御装置３０Ａは、予測装置２０から入力される発熱量の予測値Ｑに基づいて、第１加熱装置５０Ａに供給する化石燃料の供給量を調整する第１調整装置４０Ａを操作する制御信号を出力する。第２制御装置３０Ｂは、予測装置２０から入力される発熱量の予測値Ｑに基づいて、第２加熱装置５０Ｂに供給する化石燃料の供給量を調整する第２調整装置４０Ｂを操作する制御信号を出力する。
【0070】
この例でも、調製工程Ｓ７における化石燃料の供給量の調整方法は、第１調整装置４０Ａと第２調整装置４０Ｂとで異なっていてもよい。例えば第１調整装置４０Ａは、第１制御装置３０Ａによって自動で制御され、第２調整装置４０Ｂは、作業員によって手動で制御されてもよい。この例でも、種々の成分を含有する廃棄物の発熱量変動に伴って第１加熱装置５０Ａ及び第２加熱装置５０Ｂに温度変化が生じることを十分に抑制することができる。このため、セメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。
【0071】
一実施形態に係るセメントクリンカの製造方法は、加熱装置を備えるセメントクリンカ製造設備を用いるセメントクリンカの製造方法であって、加熱装置に供給するプラスチックを含む廃棄物に電磁波を照射して、電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、発熱量の予測結果に基づいて、加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する。
【0072】
このセメントクリンカの製造方法は、燃料の供給方法の上記実施形態又は各変形例によって行ってよい。すなわち、セメントクリンカの製造方法の一例は、図１に記載のとおり、破砕工程Ｓ１、情報取得工程Ｓ２、前処理工程Ｓ３、分析工程Ｓ４、第１予測工程Ｓ５、第２予測工程Ｓ６、及び調整工程Ｓ７を有していてよい。各工程の内容は、燃料の供給方法の実施形態又は各変形例で説明した内容と同じであってよい。上述の工程に加えて、セメント原料を加熱装置である仮焼炉及び／又はセメントキルンに導入して焼成し、セメントクリンカを得る工程を有していてもよい。
【0073】
一実施形態に係るセメントクリンカ製造設備は、上記実施形態の燃料の供給装置、又はその変形例と、加熱装置として仮焼炉及びセメントキルンと、を備え、セメントキルン及び仮焼炉の少なくとも一方に、上記供給装置が廃棄物及び化石燃料を供給するように構成されていてよい。
【0074】
図７は、セメントクリンカの製造設備の一例である。図７のセメントクリンカの製造設備３００を用いて、上述の燃料の供給方法及びセメントクリンカの製造方法を行ってよい。セメントクリンカの製造設備３００は、燃料の供給装置１０１Ａと、セメントクリンカ製造装置２００とを備える。セメントクリンカ製造装置２００は、セメント原料が導入される導入口２０１と、導入口２０１から導入されたセメント原料を予熱する４つのサイクロンＣ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４（プレヒータ）と、セメント原料を仮焼する仮焼炉２３０（第１加熱装置）と、予熱及び仮焼されたセメント原料を焼成してセメントクリンカを生成するセメントキルン２４０（第２加熱装置）と、セメントキルン２４０で生成したセメントクリンカを冷却し、冷却されたセメントクリンカを導出するクリンカクーラ２５０とを備える。
【0075】
導入口２０１は、サイクロンＣ１とサイクロンＣ２との接続部に設けられている。導入口２０１から導入されるセメント原料は、例えば、焼却灰、石炭灰、石灰石、鉄源、スラグ及び廃棄物からなる群より選ばれる少なくとも一種を含んでもよい。導入口２０１から導入されたセメント原料は、サイクロンＣ１、サイクロンＣ２、サイクロンＣ３、ライジングダクト２３４、仮焼炉２３０、サイクロンＣ４を流通しながら加熱され、セメントキルン２４０の窯尻２４２に導入される。
【0076】
セメントキルン２４０の窯尻２４２と仮焼炉２３０はライジングダクト２３４で接続されている。ライジングダクト２３４には、ライジングダクト２３４内のキルン排ガスを抽気する抽気管２３６が接続されている。抽気管２３６の下流には、クーラー及びバグフィルタ等を有する塩素バイパス部２３７が設置されており、抽気管２３６で抽気された抽気ガス（キルン排ガス）に含まれるダストが回収されるようになっている。塩素バイパス部２３７でダストが除去された後のガスは、クリンカクーラ２５０と仮焼炉２３０と接続する循環ガスライン２５２に導入され、仮焼炉２３０に導入される。塩素バイパス部２３７を有することによって、セメントクリンカ製造装置２００内から、塩素系化合物及びアルカリ等の揮発分を低減することができる。なお、変形例では、抽気管２３６は窯尻２４２に接続されていてもよいし、ライジングダクト２３４と窯尻２４２の境界部分に接続されていてもよい。
【0077】
仮焼炉２３０内の温度は、例えば、８５０℃～９００℃である。仮焼炉２３０には、タンク１４Ａから廃棄物と、化石燃料が供給される。仮焼炉２３０の温度は、第１制御装置３０Ａによって制御してよい。第１制御装置３０Ａには、第１予測装置２０Ａで求められた廃棄物の発熱量の予測値Ｑ１が入力される。第１制御装置３０Ａは、発熱量の予測値Ｑ１に基づいて、第１調整装置４０Ａで化石燃料の供給量を調整するための制御信号を出力する。第１調整装置４０Ａは、当該制御信号に基づいて、仮焼炉２３０に供給する化石燃料の供給量を調整する。仮焼炉２３０には、その発熱量が制御可能な範囲で、最大限の廃棄物を供給してよい。これによって、化石燃料に対する廃棄物の割合を十分に高くして運転を継続することが可能となり、化石燃料の使用量を低減することができる。
【0078】
第１制御装置３０Ａには、第１予測装置２０Ａで求められた廃棄物の発熱量の予測値Ｑ１とともに、仮焼炉２３０の温度を測定する測定部Ｔから、仮焼炉２３０の温度に関する情報が入力されてもよい。第１制御装置３０Ａは、仮焼炉２３０の廃棄物の発熱量の予測値Ｑと温度とに基づいて、第１調整装置４０Ａを調整するための制御信号を出力してよい。この場合、第１制御装置３０Ａは、仮焼炉２３０の温度に基づくフィードバック制御と廃棄物の発熱量の予測値Ｑに基づくフィードフォワード制御とを組み合わせて第１調整装置４０Ａを制御し、仮焼炉２３０の温度を調整してよい。このようにして、廃棄物を仮焼炉２３０の燃料として有効活用しつつ、仮焼炉２３０の安定運転を継続することができる。廃棄物及び化石燃料は、それぞれ仮焼炉２３０に取り付けられたバーナに導入されて、仮焼炉２３０内で燃焼されてもよい。
【0079】
セメントキルン２４０内の温度は、例えば、１４００℃～１５００℃である。セメントキルン２４０の一端に設けられたバーナ２４４には、タンク１４Ｂから廃棄物と化石燃料とが供給される。第２制御装置３０Ｂには、第２予測装置２０Ｂで求められた発熱量の予測値Ｑ２が入力される。第２制御装置３０Ｂは、発熱量の予測値Ｑ２に基づいて、第２調整装置４０Ｂを調整するための制御信号を出力する。このようにしてバーナ２４４に供給される燃料の発熱量の変動を低減し、セメントキルン２４０内の温度変動を抑制することができる。バーナ２４４には、その発熱量が制御可能な範囲で、最大限の廃棄物を供給してよい。これによって、化石燃料に対する廃棄物の割合を十分に高くして運転を継続することが可能となり、化石燃料の使用量を低減することができる。
【0080】
搬送装置１２Ａ，１２Ｂに流量調節部を設けて、仮焼炉２３０及びセメントキルン２４０（バーナ２４４）への廃棄物の供給量を調整してもよい。流量調節部の構成は、流量を調節可能なものであれば特に限定されず、ロードセル、サークルフィーダ、及びインパクトライン流量計等を備えていてよい。廃棄物の供給量は、タンク１４Ａ，１４Ｂの在庫見合いで調整してよい。
【0081】
この例のセメントクリンカ製造設備は、燃料の供給装置として、図５の供給装置１０１と同様の構成を有する供給装置１０１を備えているが、これとは異なる燃料の供給装置を備えていてよい。例えば、図６の燃料の供給装置１０２と同様の構成を有する供給装置を備えてもよい。或いは、図４のような燃料の供給装置１００を備えてもよい。この場合、仮焼炉２３０及びセメントキルン２４０のどちらか一方に供給する化石燃料の供給量を燃料の供給装置１００で調整するようにしてもよい。
【0082】
本実施形態のセメントクリンカの製造方法及びセメントクリンカ製造設備によれば、セメントクリンカ製造設備の仮焼炉及びセメントキルン等の加熱装置に種々の成分を含む廃棄物を燃料として供給しても、当該加熱装置の温度変動を抑制することができる。したがって、セメントクリンカ製造設備は、セメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。また、廃棄物を有効活用できることから、化石燃料の消費量を低減することができる。
【0083】
以上、本開示の幾つかの実施形態について説明したが、本開示は上記実施形態に何ら限定されるものではない。両者ともに燃料として供給される廃棄物と化石燃料は、別々の流路で加熱装置又はそこに設けられたバーナに導入されてもよいし、合流した後に加熱装置又はそこに設けられたバーナに導入されてもよい。加熱装置はセメントキルン及び仮焼炉に限定されず、セメントクリンカ製造設備に設けられる、燃料を用いて加熱するその他の加熱装置であってもよい。燃料の供給装置と燃料の供給方法の説明内容はそれぞれ相互に適用され、セメントクリンカ製造設備とセメントクリンカの製造方法の説明内容もそれぞれ相互に適用される。燃料の供給装置と燃料の供給方法の説明内容は、セメントクリンカ製造設備とセメントクリンカの製造方法にも適用され、セメントクリンカ製造設備とセメントクリンカの製造方法の説明内容は、燃料の供給装置と燃料の供給方法にも適用される。
【0084】
本発明は、以下の［１］～［２６］の実施形態を含む。
【0085】
［１］セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物及び化石燃料を含む燃料の供給方法であって、
前記廃棄物に電磁波を照射して、前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて前記廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する前記化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、燃料の供給方法。
［２］前記予測工程では前記情報を用いて前記廃棄物の含有成分、又は前記含有成分及びその含有量を予測し、
前記調整工程ではその予測結果に基づいて前記化石燃料の供給量を調整する、［１］に記載の燃料の供給方法。
［３］前記予測工程では、レーザー、赤外線及びＸ線からなる群より選ばれる少なくとも一つの光源と検出器とを用いて、前記廃棄物のスペクトルを含む前記情報を取得する、［１］又は［２］に記載の燃料の供給方法。
［４］前記予測工程は、前記廃棄物の画像を取得し、
前記画像をｎ個の領域に分割したときの各領域の近赤外線を含む電磁波の吸収情報と、を取得する情報取得工程と、
前記ｎ個の前記吸収情報をクラスター分析によりｋ個のグループに分類する分析工程と、
前記近赤外線を含む電磁波の前記吸収情報に基づいて、前記ｋ個のグループのそれぞれの発熱量を予測する第１予測工程と、
前記ｋ個のグループそれぞれの発熱量の予測値に基づいて、前記画像に含まれる前記廃棄物の発熱量を予測する第２予測工程と、を有する、［１］～［３］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［５］前記第１予測工程では、前記吸収情報を用いて前記ｋ個のグループのそれぞれの平均スペクトルを算出し、当該平均スペクトルに基づいて前記ｋ個のグループのそれぞれの発熱量の予測値を導出する、［４］に記載の燃料の供給方法。
［６］前記平均スペクトルと、発熱量が既知である複数の参照用吸収スペクトルと、を照合して類似度を算出し、前記類似度が最も高い前記参照用吸収スペクトルの発熱量を前記予測値として選択する、［５］に記載の燃料の供給方法。
［７］前記類似度は、平均絶対誤差（ＭＡＥ）、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）又は決定係数（Ｒ２）によって判定する、［６］に記載の燃料の供給方法。
［８］前記平均スペクトルと照合される前記複数の参照用吸収スペクトルの個数は前記ｋ個の５倍以上である、［６］又は［７］に記載の燃料の供給方法。
［９］前記クラスター分析は、ｋ平均法、ＤＢＳＣＡＮ法、及びスペクトラルクラスタリング法からなる群より選ばれる少なくとも一つの方法によって行う、［４］～［８］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１０］前記クラスター分析の前に、前記近赤外線の吸収情報の前処理を行う前処理工程を有し、
前記前処理は、最大値による規格化、トリミング、スムージング、及び２階微分からなる群より選ばれる少なくとも一つを含む、［４］～［９］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１１］前記廃棄物は、プラスチック、紙、木屑、石、ガラス、金属、布、及び皮からなる群より選ばれる２つ以上を含んでおり、
前記予測工程では、前記廃棄物を搬送装置で搬送しながら前記電磁波を照射する、［１］～［１０］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１２］前記予測工程の前に、前記廃棄物を破砕する破砕工程を有する、［１］～［１１］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１３］前記電磁波が照射される前記廃棄物の粒径が３５ｍｍ以下である、［１］～［１２］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１４］前記化石燃料は、石炭、石炭コークス、重油、及びオイルコークスから選ばれる１種以上を含む、［１］～［１３］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１５］前記調整工程では、前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を制御装置を用いて自動制御する、［１］～［１４］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１６］前記予測工程における前記発熱量の予測結果が所定の許容範囲から外れた場合に、前記調整工程において、前記燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を調整する、［１］～［１５］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１７］前記予測工程では、所定の時間間隔で前記発熱量を予測しており、
前記許容範囲は、ｗ回～ｚ回前の予測値の平均値に基づいて設定される、［１６］に記載の燃料の供給方法。［但し、ｗ，ｚは自然数であり、ｗ＜ｚである。］
［１８］前記加熱装置が仮焼炉であり、
前記調整工程では、前記仮焼炉の温度と前記発熱量の予測結果とに基づいて、前記化石燃料の供給量を調整する、［１］～［１７］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１９］加熱装置を備えるセメントクリンカ製造設備を用いるセメントクリンカの製造方法であって、
前記加熱装置である仮焼炉及びセメントキルンの一方又は双方に、［１］～［１８］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法によって、前記廃棄物及び前記化石燃料を供給する工程を有する、セメントクリンカの製造方法。
［２０］加熱装置を備えるセメントクリンカ製造設備を用いるセメントクリンカの製造方法であって、
前記加熱装置に供給するプラスチックを含む廃棄物に電磁波を照射して、前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて前記廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、セメントクリンカの製造方法。
［２１］前記調整工程では、前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を制御装置を用いて自動制御する、［２０］に記載のセメントクリンカの製造方法。
［２２］前記予測工程における前記発熱量の予測結果が許容範囲から外れた場合に、前記調整工程において、前記加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を調整する、［２０］又は［２１］に記載のセメントクリンカの製造方法。
［２３］セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物及び化石燃料を含む燃料の供給装置であって、
前記廃棄物に電磁波を照射して前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて発熱量を予測する予測装置と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する前記化石燃料の供給量を調整する調整装置と、を備える、燃料の供給装置。
［２４］前記予測装置における前記発熱量の予測結果から前記化石燃料の供給量を決定し、前記調整装置に前記化石燃料の供給量に関する信号を出力する制御装置を備え、
前記調整装置は前記信号に基づいて前記化石燃料の供給量を調整する、［２３］に記載の燃料の供給装置。
［２５］前記廃棄物を破砕する破砕装置と、前記破砕装置で破砕された前記廃棄物を搬送する搬送装置と、を備え、
前記予測装置では、前記搬送装置で搬送される前記廃棄物に対して前記電磁波を照射する、［２３］又は［２４］に記載の燃料の供給装置。
［２６］上記［２３］～［２５］のいずれか一つに記載の供給装置と、前記加熱装置として仮焼炉及びセメントキルンと、を備え、
前記セメントキルン及び前記仮焼炉の少なくとも一方に、前記供給装置が前記廃棄物及び前記化石燃料を供給する、セメントクリンカ製造設備。
前記廃棄物に電磁波を照射して、前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて前記廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する前記化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、燃料の供給方法。
［２］前記予測工程では前記情報を用いて前記廃棄物の含有成分、又は前記含有成分及びその含有量を予測し、
前記調整工程ではその予測結果に基づいて前記化石燃料の供給量を調整する、［１］に記載の燃料の供給方法。
［３］前記予測工程では、レーザー、赤外線及びＸ線からなる群より選ばれる少なくとも一つの光源と検出器とを用いて、前記廃棄物のスペクトルを含む前記情報を取得する、［１］又は［２］に記載の燃料の供給方法。
［４］前記予測工程は、前記廃棄物の画像を取得し、
前記画像をｎ個の領域に分割したときの各領域の近赤外線を含む電磁波の吸収情報と、を取得する情報取得工程と、
前記ｎ個の前記吸収情報をクラスター分析によりｋ個のグループに分類する分析工程と、
前記近赤外線を含む電磁波の前記吸収情報に基づいて、前記ｋ個のグループのそれぞれの発熱量を予測する第１予測工程と、
前記ｋ個のグループそれぞれの発熱量の予測値に基づいて、前記画像に含まれる前記廃棄物の発熱量を予測する第２予測工程と、を有する、［１］～［３］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［５］前記第１予測工程では、前記吸収情報を用いて前記ｋ個のグループのそれぞれの平均スペクトルを算出し、当該平均スペクトルに基づいて前記ｋ個のグループのそれぞれの発熱量の予測値を導出する、［４］に記載の燃料の供給方法。
［６］前記平均スペクトルと、発熱量が既知である複数の参照用吸収スペクトルと、を照合して類似度を算出し、前記類似度が最も高い前記参照用吸収スペクトルの発熱量を前記予測値として選択する、［５］に記載の燃料の供給方法。
［７］前記類似度は、平均絶対誤差（ＭＡＥ）、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）又は決定係数（Ｒ２）によって判定する、［６］に記載の燃料の供給方法。
［８］前記平均スペクトルと照合される前記複数の参照用吸収スペクトルの個数は前記ｋ個の５倍以上である、［６］又は［７］に記載の燃料の供給方法。
［９］前記クラスター分析は、ｋ平均法、ＤＢＳＣＡＮ法、及びスペクトラルクラスタリング法からなる群より選ばれる少なくとも一つの方法によって行う、［４］～［８］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１０］前記クラスター分析の前に、前記近赤外線の吸収情報の前処理を行う前処理工程を有し、
前記前処理は、最大値による規格化、トリミング、スムージング、及び２階微分からなる群より選ばれる少なくとも一つを含む、［４］～［９］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１１］前記廃棄物は、プラスチック、紙、木屑、石、ガラス、金属、布、及び皮からなる群より選ばれる２つ以上を含んでおり、
前記予測工程では、前記廃棄物を搬送装置で搬送しながら前記電磁波を照射する、［１］～［１０］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１２］前記予測工程の前に、前記廃棄物を破砕する破砕工程を有する、［１］～［１１］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１３］前記電磁波が照射される前記廃棄物の粒径が３５ｍｍ以下である、［１］～［１２］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１４］前記化石燃料は、石炭、石炭コークス、重油、及びオイルコークスから選ばれる１種以上を含む、［１］～［１３］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１５］前記調整工程では、前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を制御装置を用いて自動制御する、［１］～［１４］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１６］前記予測工程における前記発熱量の予測結果が所定の許容範囲から外れた場合に、前記調整工程において、前記燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を調整する、［１］～［１５］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１７］前記予測工程では、所定の時間間隔で前記発熱量を予測しており、
前記許容範囲は、ｗ回～ｚ回前の予測値の平均値に基づいて設定される、［１６］に記載の燃料の供給方法。［但し、ｗ，ｚは自然数であり、ｗ＜ｚである。］
［１８］前記加熱装置が仮焼炉であり、
前記調整工程では、前記仮焼炉の温度と前記発熱量の予測結果とに基づいて、前記化石燃料の供給量を調整する、［１］～［１７］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法。
［１９］加熱装置を備えるセメントクリンカ製造設備を用いるセメントクリンカの製造方法であって、
前記加熱装置である仮焼炉及びセメントキルンの一方又は双方に、［１］～［１８］のいずれか一つに記載の燃料の供給方法によって、前記廃棄物及び前記化石燃料を供給する工程を有する、セメントクリンカの製造方法。
［２０］加熱装置を備えるセメントクリンカ製造設備を用いるセメントクリンカの製造方法であって、
前記加熱装置に供給するプラスチックを含む廃棄物に電磁波を照射して、前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて前記廃棄物の発熱量を予測する予測工程と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整する調整工程と、を有する、セメントクリンカの製造方法。
［２１］前記調整工程では、前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を制御装置を用いて自動制御する、［２０］に記載のセメントクリンカの製造方法。
［２２］前記予測工程における前記発熱量の予測結果が許容範囲から外れた場合に、前記調整工程において、前記加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように前記化石燃料の供給量を調整する、［２０］又は［２１］に記載のセメントクリンカの製造方法。
［２３］セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物及び化石燃料を含む燃料の供給装置であって、
前記廃棄物に電磁波を照射して前記電磁波の吸収、散乱及び透過からなる群より選ばれる少なくとも一つに関する情報を取得し、当該情報を用いて発熱量を予測する予測装置と、
前記発熱量の予測結果に基づいて、前記加熱装置に供給する前記化石燃料の供給量を調整する調整装置と、を備える、燃料の供給装置。
［２４］前記予測装置における前記発熱量の予測結果から前記化石燃料の供給量を決定し、前記調整装置に前記化石燃料の供給量に関する信号を出力する制御装置を備え、
前記調整装置は前記信号に基づいて前記化石燃料の供給量を調整する、［２３］に記載の燃料の供給装置。
［２５］前記廃棄物を破砕する破砕装置と、前記破砕装置で破砕された前記廃棄物を搬送する搬送装置と、を備え、
前記予測装置では、前記搬送装置で搬送される前記廃棄物に対して前記電磁波を照射する、［２３］又は［２４］に記載の燃料の供給装置。
［２６］上記［２３］～［２５］のいずれか一つに記載の供給装置と、前記加熱装置として仮焼炉及びセメントキルンと、を備え、
前記セメントキルン及び前記仮焼炉の少なくとも一方に、前記供給装置が前記廃棄物及び前記化石燃料を供給する、セメントクリンカ製造設備。
【0086】
上記［１］、［１９］、［２０］、［２３］又は［２６］によれば、燃料として種々の成分を含有する廃棄物を用いても、加熱装置の温度変動を抑制し、セメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。また、廃棄物を有効活用できることから、化石燃料の消費量を低減することができる。
【0087】
上記［２］によれば、セメントクリンカの製造において、含有成分又は成分含有量の予測結果に応じて、供給される燃料の時間当たりの熱量の変動が小さくなるように、化石燃料の供給量を調整することができる。したがって、廃棄物を用いても、セメントクリンカを製造する際の運転変動が一層抑制され、セメントクリンカの製造を一層安定的に継続することができる。
【0088】
上記［３］によれば、廃棄物の発熱量を一層高い精度で予測することができる。このように高い精度で予測された予測結果に基づいて化石燃料の供給量を調整することによって、セメントクリンカの製造の際の運転変動がより一層抑制され、セメントクリンカの製造をより一層安定的に継続することができる。
【0089】
上記［４］によれば、ｎ＞ｋであることから、ｎ個の発熱量を予測する場合に比べて発熱量の予測数を減らすことが可能となり、予測に必要な計算量を低減することができる。このため、燃料の発熱量を迅速に予測することが可能となり、セメントクリンカの製造に用いられる種々の成分を含む廃棄物の発熱量の予測結果に基づき、円滑に化石燃料の供給量を調整することができる。
【0090】
上記［５］によれば、画像に含まれる廃棄物の発熱量を高い精度で予測することができる。このように高い精度で予測された予測結果に基づいて化石燃料の供給量を調整することによって、セメントクリンカの製造の際の運転変動がより一層抑制され、セメントクリンカの製造をより一層安定的に継続することができる。
【0091】
上記［６］、［７］又は［８］によれば、廃棄物の発熱量の予測の精度を十分に高く維持することができる。上記［９］によれば、廃棄物の発熱量の予測を高精度且つ迅速に行うことができる。上記［１０］によれば、廃棄物の発熱量を十分に高い精度で予測することができる。
【0092】
上記［１１］又は［２５］によれば、廃棄物が種々の材質のものを含み且つ搬送装置で搬送されていても、発熱量の予測結果を用いることによって加熱装置の運転変動を十分に抑制できる。したがって、セメントクリンカの製造を十分安定的に継続することができる。
【0093】
廃棄物に電磁波を照射して得られる情報は、廃棄物片の内部よりも表面に依存する傾向にある。上記［１２］又は［１３］のように、破砕した粒径の小さい廃棄物に電磁波を照射すれば、より高い精度の予測結果を得ることができる。このように高い精度で予測された予測結果に基づいて化石燃料の供給量を調整することによって、セメントクリンカの製造の際の運転変動が十分に抑制され、セメントクリンカの製造を一層安定的に継続することができる。
【0094】
上記［１４］によれば、廃棄物の発熱量が変動しても、加熱装置に供給される燃料全体の発熱量の変動が小さくなるように円滑に調整することができる。上記［１５］、［２１］又は［２４］によれば、作業員の負荷を低減しながらセメントクリンカの製造を安定的に継続することができる。上記［１６］、［１７］又は［２２］によれば、廃棄物の性状が大きく変動しても、セメントクリンカの製造を十分安定的に継続することができる。
【0095】
上記［１８］によれば、仮焼炉で廃棄物を燃料として利用しつつ、仮焼炉を十分安定的に運転することができる。
【実施例0096】
実施例を参照して本発明の内容をより詳細に説明するが、本発明は下記の実施例に限定されるものではない。
【0097】
（実施例１）
供給装置における、搬送装置、光源、情報取得部及び情報処理部を構成する部材として以下のものを用いた。
・搬送装置：可動式移動台（ベルトコンベア）
・近赤外線を含む電磁波を照射する光源：ハロゲンランプ
・情報取得部：ハイパースペクトルカメラ（ＲＥＳＯＮＯＮ社製、商品名：ＰｉｋａＩＲ）
・情報処理部：パーソナルコンピュータ（Ｐｙｔｈｏｎプログラムで自動化して作成した自作ソフトをインストール済み）
供給装置における、搬送装置、光源、情報取得部及び情報処理部を構成する部材として以下のものを用いた。
・搬送装置：可動式移動台（ベルトコンベア）
・近赤外線を含む電磁波を照射する光源：ハロゲンランプ
・情報取得部：ハイパースペクトルカメラ（ＲＥＳＯＮＯＮ社製、商品名：ＰｉｋａＩＲ）
・情報処理部：パーソナルコンピュータ（Ｐｙｔｈｏｎプログラムで自動化して作成した自作ソフトをインストール済み）
【0098】
３９８種類の参照用試料（廃プラスチック、紙、木屑等）と、測定用試料（廃棄物を含むセメントクリンカ製造用燃料）を準備した。参照用試料の高位発熱量を、示差熱量計を用いて測定した。発熱量は、ＪＩＳ Ｚ ７３０２－２：１９９９「廃棄物固形化燃料－第２部：発熱量試験方法」に準拠して測定した。参照用試料の高位発熱量と含有成分の測定結果の例を表２に示す。
【0099】
【表2】
【0100】
上述の部材を用いて、搬送装置、情報取得部及び情報処理部を構成した。３９８種類の参照用試料のそれぞれについて、ハイパースペクトルカメラで画像（８２２６８画素）を撮影するとともに、当該画像の１画素毎の近赤外吸収スペクトルを測定した。測定にあたっては、各参照用試料（約１００ｇ）をアルミニウム製のバットに収容し、可動式移動台の上に設置した。可動式移動台の上方にハロゲンランプ及びハイパースペクトルカメラを設置した。ハロゲンランプから参照用試料に近赤外線を含む電磁波を照射しながら可動式移動台でバットを移動させ、この移動方向とは垂直方法にラインスキャンすることによってバット内の参照用試料の画像と当該画像の画素毎の近赤外線スペクトル（測定波長域８８０～１７１０ｎｍ）を取得した（ｎ＝８２２６８）。
【0101】
解析ソフトを用いて、取得した参照用試料（３９８種類）の近赤外線スペクトルの前処理を行った。前処理では、ベルトの側壁部分における画像を除き、ベルト中央部の平坦な部分の画像及び近赤外線スペクトルデータを選択した。さらに、近赤外線スペクトルのデータを波長９６０～１６６０ｎｍの範囲に限定してノイズを低減するとともに、最大値によるスペクトル強度の規格化を行ってベースラインの変動の影響を低減した。
【0102】
参照用試料と同じ手順で、測定用試料のそれぞれについても、搬送装置で画素毎の近赤外吸収スペクトルを測定し（ｎ＝８２２６８）、参照用試料のときに行った前処理と同じ前処理を行った。前処理後の画素毎の近赤外吸収スペクトルのクラスター分析を行った。クラスター分析は、ｋ平均法（ｋ＝１０）によって行い、近赤外吸収スペクトルデータを１０個のグループ（１～１０）に分類した。参照用吸収スペクトルの個数は、グループ数の３９．８倍（＝３９８／１０）であった。
【0103】
画像における各グループの存在割合を定量化するため、画素数計測ソフトを用いて各グループの画素数を計測し、各グループの存在割合を計算した。各グループに属する近赤外吸収スペクトルを加重平均して平均スペクトルを算出した。平均スペクトルと３９８種類の参照用吸収スペクトルとを照合し、類似度を判定した。類似度の判定は、Ｒ２を用いて行った。判定手法において、最も類似度の近い参照用吸収スペクトルの発熱量を当該グループの発熱量の予測値Ｑｋとした。
【0104】
画像におけるグループ１～１０のそれぞれの存在割合と、グループ１～１０のそれぞれの発熱量の予測値Ｑｋから、測定用試料全体の発熱量の予測値Ｑを導出した。３９８種類の測定用試料のそれぞれについて同様の計算を行って各測定用試料の発熱量の予測値Ｑを導出した。
【0105】
予測値の精度の検証のため、搬送装置のベルト上の測定用試料を一定時間おきに抜き出してサンプルを得た。抜き出したサンプルの発熱量を、ＪＩＳ Ｚ ７３０２－２：１９９９「廃棄物固形化燃料－第２部：発熱量試験方法」に準拠して測定した。
【0106】
各測定用試料の発熱量の予測結果とサンプルの発熱量の実測値を、図８に示す。図８のグラフの横軸は近赤外吸収スペクトルの測定を開始してからの経過時間であり、縦軸は発熱量（予測値又は実測値）である。各測定用試料の発熱量の予測値Ｑを黒丸で、実測したサンプルの発熱量を白丸でプロットした。図８に示されるとおり、発熱量の予測値Ｑと実測値は、高い精度で一致していた。
【0107】
図８中、縦方向に延びる一点鎖線は、廃棄物のヤードが切り替わったタイミングを示している。このように、廃棄物の在庫がなくなりヤード又はタンクを切り替える際には廃棄物の含有成分が変わり、発熱量が大きく変動する。図８に示すような発熱量の予測値Ｑに基づいて加熱装置に供給する化石燃料の供給量を調整することによって、セメントクリンカ製造設備の加熱装置への廃棄物の供給を継続的に行っても、加熱装置における温度変動の発生を十分に抑制することができる。
【0108】
（実施例２）
前処理の手法として、最大値によるスペクトル強度の規格化に代えて、２階微分を行ったこと以外は、実施例１と同様にして各測定用試料の発熱量の予測値Ｑを導出した。各測定用試料の発熱量の予測結果とサンプルの発熱量の実測値を、図９に示す。実施例２の発熱量の予測精度は、実施例１よりも低かったものの、高いレベルで発熱量を予測できることが確認された。
前処理の手法として、最大値によるスペクトル強度の規格化に代えて、２階微分を行ったこと以外は、実施例１と同様にして各測定用試料の発熱量の予測値Ｑを導出した。各測定用試料の発熱量の予測結果とサンプルの発熱量の実測値を、図９に示す。実施例２の発熱量の予測精度は、実施例１よりも低かったものの、高いレベルで発熱量を予測できることが確認された。
【0109】
（実施例３）
最大値によるスペクトル強度の規格化を行わなかったこと以外は、実施例１と同様にして各測定用試料の発熱量の予測値Ｑを導出した。各測定用試料の発熱量の予測結果とサンプルの発熱量の実測値を、図１０に示す。実施例３の発熱量の予測精度は、実施例１，２よりも低かったものの、発熱量の傾向を把握するには十分な精度を有することが確認された。
最大値によるスペクトル強度の規格化を行わなかったこと以外は、実施例１と同様にして各測定用試料の発熱量の予測値Ｑを導出した。各測定用試料の発熱量の予測結果とサンプルの発熱量の実測値を、図１０に示す。実施例３の発熱量の予測精度は、実施例１，２よりも低かったものの、発熱量の傾向を把握するには十分な精度を有することが確認された。
【符号の説明】
【0110】
１０…破砕装置、１１…廃棄物、１２，１２Ａ，１２Ｂ…搬送装置、１３…分岐部、１４…光源、１４Ａ，１４Ｂ…タンク、２０Ａ，２０Ｂ…予測装置、２４…光源、２６…情報取得部、２８…情報処理部、３０…制御装置、３０Ａ…制御装置（第１制御装置）、３０Ｂ…制御装置（第２制御装置）、４０…調整装置、４０Ａ…調整装置（第１調整装置）、４０Ｂ…調整装置（第２調整装置）、５０…加熱装置、５０Ａ…第１加熱装置、５０Ｂ…第２加熱装置、７０…回路、７２…プロセッサ、７４…メモリ、７６…ストレージ、７８…入出力ポート、８２…入出力デバイス、１００，１０１，１０１Ａ，１０２…供給装置、２００…セメントクリンカ製造装置、２０１…導入口、２３０…仮焼炉、２３４…ライジングダクト、２３６…抽気管、２３７…塩素バイパス部、２４０…セメントキルン、２４２…窯尻、２４４…バーナ、２５０…クリンカクーラ、２５２…循環ガスライン、３００…セメントクリンカ製造設備。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】