特開 2024-135650 燃料の分別方法及び分別装置、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】P2024135650

(43)【公開日】2024-10-04

(54)【発明の名称】燃料の分別方法及び分別装置、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】

   F27D 99/00 20100101AFI20240927BHJP

   F23G 5/02 20060101ALI20240927BHJP

   F23G 5/033 20060101ALI20240927BHJP

   C04B 7/44 20060101ALI20240927BHJP

   F27B 7/10 20060101ALI20240927BHJP

【ＦＩ】

F27D99/00 A

F23G5/02 A ZAB

F23G5/033 A

F23G5/02 D

C04B7/44

F27B7/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】22

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023046439

(22)【出願日】2023-03-23

(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】古賀 明宏

(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）】

3K065

4G112

4K056

4K061

【Ｆターム（参考）】

3K065BA05

3K065BA06

3K065BA09

3K065CA01

3K065CA02

3K065CA04

3K065CA08

4G112KA03

4K056AA12

4K056AA14

4K056BA01

4K056BA06

4K056BB01

4K056CA08

4K056EA00

4K056FA11

4K061AA08

4K061BA01

4K061DA00

4K061FA04

4K061HA00

(57)【要約】

【課題】燃料として水分量が異なる廃棄物を用いても、燃焼装置の運転を安定的に継続することが可能な燃料の分別方法を提供する。
【解決手段】廃棄物を含む燃料の画像と、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と、ｎ個の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、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水分量を予測する第１予測工程と、ｋ個のグループそれぞれの水分量の予測値ｗに基づいて、画像に含まれる燃料全体の水分量を予測する第２予測工程と、画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗに基づいて、燃料を複数の分別燃料に分別する分別工程と、を有する、燃料の分別方法を提供する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

廃棄物を含む燃料の画像と、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水分量を予測する第１予測工程と、
前記ｋ個のグループそれぞれの水分量の予測値ｗに基づいて、前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量を予測する第２予測工程と、
前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量の予測値Ｗに基づいて、前記燃料を複数の分別燃料に分別する分別工程と、を有する、燃料の分別方法。
（但し、ｎは３以上の整数、ｋは２以上の整数であり、ｎ＞ｋである。）

【請求項2】

前記情報取得工程では、前記近赤外線を含む電磁波を照射する光源と前記近赤外線を検出する検出器とを用いて、前記燃料の近赤外吸収スペクトルを含む前記吸収情報を取得し、
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水分量の前記予測値ｗを導出する、請求項１に記載の燃料の分別方法。

【請求項3】

前記平均スペクトルと、水分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水分量ｗ０を前記予測値ｗとして選択する、請求項２に記載の燃料の分別方法。

【請求項4】

前記類似度は、ピアソンの積率相関係数（ＰＣＣ）、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３に記載の燃料の分別方法。

【請求項5】

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１～３０倍である、請求項３に記載の燃料の分別方法。

【請求項6】

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１～５のいずれか一項に記載の燃料の分別方法。

【請求項7】

前記クラスター分析の前に、前記近赤外線の前記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１～５のいずれか一項に記載の燃料の分別方法。

【請求項8】

前記複数の分別燃料は、前記予測値Ｗが５質量％以下である第１分別燃料と、前記予測値が５質量％を超える第２分別燃料と、を含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の燃料の分別方法。

【請求項9】

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、
前記情報取得工程では、搬送部で搬送される前記燃料に対して前記近赤外線を含む電磁波を照射する、請求項１～５のいずれか一項に記載の燃料の分別方法。

【請求項10】

前記情報取得工程の前に、前記廃棄物を破砕する破砕工程を有する、請求項１～５のいずれか一項に記載の燃料の分別方法。

【請求項11】

前記画像に含まれる前記燃料の粒径が３５ｍｍ以下である、請求項１～５のいずれか一項に記載の燃料の分別方法。

【請求項12】

セメント原料をセメントクリンカの製造設備における燃焼装置で加熱する加熱工程を有する、セメントクリンカの製造方法であって、
請求項１～５のいずれか一項に記載の分別方法で分別された前記複数の分別燃料の少なくとも一つを前記燃焼装置の燃料に用いる、セメントクリンカの製造方法。

【請求項13】

前記加熱工程では、前記水分量の予測値Ｗに基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択してそれぞれの供給先への導入量を調節する、請求項１２に記載のセメントクリンカの製造方法。

【請求項14】

前記燃焼装置は、セメントキルン及び仮焼炉を有し、
前記分別工程で分別される前記複数の分別燃料は、第１分別燃料と、前記第１分別燃料よりも水分量の予測値が高い第２分別燃料と、を含み、
前記セメントキルンで用いられる燃料が前記第１分別燃料を含み、
前記仮焼炉で用いられる燃料が前記第２分別燃料を含む、請求項１２に記載のセメントクリンカの製造方法。

【請求項15】

前記加熱工程において、前記仮焼炉で用いる燃料を前記第２分別燃料から前記第１分別燃料に変更する際に、前記仮焼炉への供給が停止される際の前記第２分別燃料の導入量よりも、前記仮焼炉への供給が開始される前記第１分別燃料の導入量の方が少なくなるように調整する、請求項１４に記載のセメントクリンカの製造方法。

【請求項16】

廃棄物を含む燃料の画像と、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の吸収情報と、を取得する情報取得部と、
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し、前記近赤外線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水分量を予測し、前記ｋ個のグループそれぞれの水分量の予測値ｗに基づいて、前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量を予測する情報処理部と、
前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量の予測値Ｗに基づいて、前記燃料を複数の分別燃料に分別する分別部と、を有する、燃料の分別装置。
（但し、ｎは３以上の整数、ｋは２以上の整数であり、ｎ＞ｋである。）

【請求項17】

前記情報取得部では、前記近赤外線を含む電磁波を照射する光源と前記近赤外線を検出する検出器とを用いて、前記燃料の近赤外吸収スペクトルを含む前記吸収情報を取得し、
前記情報処理部では、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水分量の予測値ｗを導出する、請求項１６に記載の燃料の分別装置。

【請求項18】

前記平均スペクトルと、水分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水分量ｗ０を前記予測値ｗとして選択する、請求項１７に記載の燃料の分別装置。

【請求項19】

前記廃棄物を破砕して前記燃料を得る破砕部と、前記破砕部で破砕された前記燃料を搬送する搬送部と、を備え、
前記情報取得部は、前記搬送部で搬送される前記燃料の前記画像及び前記近赤外線の前記吸収情報を取得する、請求項１６に記載の燃料の分別装置。

【請求項20】

請求項１６～１９のいずれか一項に記載の分別装置と、当該分別装置で分別された前記複数の分別燃料をそれぞれ貯留する複数のタンクと、燃焼装置と、を備え、前記複数のタンクに貯留される前記複数の分別燃料の少なくとも一つを前記燃焼装置の燃料に用いる、セメントクリンカの製造設備。

【請求項21】

水分量の前記予測値Ｗに基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択してそれぞれの供給先への導入量を調節する、請求項２０に記載のセメントクリンカの製造設備。

【請求項22】

前記燃焼装置がセメントキルン及び仮焼炉を有し、
前記分別部で分別される前記複数の分別燃料は、第１分別燃料と、前記第１分別燃料よりも水分量の予測値が高い第２分別燃料と、を含み、
前記複数のタンクの少なくとも一つから前記第１分別燃料が前記セメントキルンへ供給され、前記第１分別燃料を供給する前記タンクとは異なる、前記複数のタンクの少なくとも一つから前記第２分別燃料が前記仮焼炉へ供給される、請求項２０に記載のセメントクリンカの製造設備。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、燃料の分別方法及び分別装置、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】

燃焼装置において廃棄物が燃料として利用されている。燃料に用いられる廃棄物には、プラスチック、紙、及び木屑等の種々の成分が含まれる。このような廃棄物は、保管及び輸送時における降雨の影響、火災防止のための散水等によって、水分を多く含む場合がある。このため、廃棄物の水分の含有量は、廃棄物の保管方法、輸送方法、及び取り扱い設備の状況に応じて大きく異なるのが現状である。例えば、バラ品を屋外保管したために降雨の影響により水分を多く含む廃棄物もあれば、圧縮梱包品を屋内保管したために水分をほとんど含まない廃棄物もある。また、元々は水分を殆ど含まない廃棄物であっても、廃棄物を使用する際に破砕機等で火災予防のために散水を受ける場合もある。このように、燃料として使用する過程で水分を多く含む状態へ変化する廃棄物もある。

【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、水分を含む廃棄物を熱風に接触させて、廃棄物の水分量を低減する技術が提案されている。

【0004】

一方、非特許文献１では、家電及び自動車等、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、赤外線吸収スペクトル、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２００２－２８５１７８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】

種々の燃焼装置において廃棄物を燃料として有効活用することが期待されている。ところで、燃料として使用される廃棄物の水分量が変動すると、廃棄物の比重が変化して、燃焼装置の運転変動が生じることが懸念される。例えば、セメントクリンカの製造設備で廃棄物を燃料として用いると、燃料として燃焼装置内に廃棄物を吹き込んだときに、飛距離が変化して廃棄物の着地燃焼が発生し、運転状態及びセメントクリンカの品質変動が生じることが懸念される。また、廃棄物からの水蒸気発生量が変化し、燃焼ガスの伝熱挙動が変動することで、セメント原料の焼成反応に影響を及ぼしたり、セメントクリンカの製造設備内のガス成分が変化して運転変動が生じたりすることが懸念される。特に、廃棄物の使用量が増えた場合には、その影響も大きくなることが予想される。

【0008】

これに対し、廃棄物の水分量を予測して、予測結果に応じて運転調整を行うことが考えられるものの、種々の成分を含む廃棄物の１つ１つの成分を識別する非特許文献１に記載のような方法では、予測に必要な計算量が膨大となり、タイムリーに運転調整を行うことができないことが懸念される。また、廃棄物のための乾燥設備を設ける特許文献１に記載のような方法では、設備コストの増大や、設備の処理能力のネックによって廃棄物の使用量が制限されることが予想される。

【0009】

そこで、本発明では、燃料として水分量が異なる廃棄物を用いても、燃焼装置の運転を安定的に継続することが可能な燃料の分別方法及び分別装置を提供する。また、燃料として水分量が異な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。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明は、一つの側面において、廃棄物を含む燃料の画像と、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水分量を予測する第１予測工程と、
前記ｋ個のグループそれぞれの水分量の予測値ｗに基づいて、前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量を予測する第２予測工程と、
前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量の予測値Ｗに基づいて、前記燃料を複数の分別燃料に分別する分別工程と、を有する、燃料の分別方法を提供する。但し、ｎは３以上の整数、ｋは２以上の整数であり、ｎ＞ｋである。

【0011】

上記分別方法では、近赤外線の吸収情報のクラスター分析を行って、画像におけるｎ個の領域をｋ個のグループに分類している。そして、ｋ個のグループのそれぞれの水分量の予測値ｗに基づいて、画像に含まれる燃料全体の水分量を予測している。ここで、ｎ＞ｋであることから、ｎ個の水分量を予測する場合に比べて水分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、燃料全体の水分量の予測値Ｗを迅速に予測することが可能となり、種々の成分を含有する廃棄物を含む燃料を、円滑に複数に分別することができる。そして、燃焼装置の燃料に用いる際に、水分量の予測結果に基づいて分別された複数の分別燃料のそれぞれの導入位置を別々にしたり、個別に導入量を調節したりすることができる。これによって、種々の成分を含む廃棄物を燃料として用いても、燃焼装置の運転変動が抑制され、燃焼装置を安定的に継続することができる。

【0012】

本発明は、一つの側面において、セメント原料をセメントクリンカの製造設備における燃焼装置で加熱する加熱工程を有する、セメントクリンカの製造方法であって、上記分別方法で分別された前記複数の分別燃料の少なくとも一つを前記燃焼装置の燃料に用いる、セメントクリンカの製造方法を提供する。

【0013】

この製造方法では、上述の分別方法で分別された複数の分別燃料をセメントクリンカの燃焼装置の燃料に用いる。このため、例えば、複数の分別燃料のそれぞれの供給先を個別に選択したり、個別に導入量を調節したりすることができる。したがって、燃料の水分量が変動しても、水分量の予測結果に基づいて分別された分別燃料を用いることによってセメントクリンカ製造時の運転変動が抑制され、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。

【0014】

本発明は、一つの側面において、廃棄物を含む燃料の画像と、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の吸収情報と、を取得する情報取得部と、
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し、前記近赤外線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水分量を予測し、前記ｋ個のグループそれぞれの水分量の予測値ｗに基づいて、前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量を予測する情報処理部と、
前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量の予測値Ｗに基づいて、前記燃料を複数の分別燃料に分別する分別部と、を有する、燃料の分別装置を提供する。但し、ｎは３以上の整数、ｋは２以上の整数であり、ｎ＞ｋである。

【0015】

上記分別装置の情報処理部は、近赤外線の吸収情報のクラスター分析を行って、画像におけるｎ個の領域をｋ個のグループに分類する。そして、ｋ個のグループのそれぞれの水分量を予測し、この水分量の予測値ｗに基づいて、画像に含まれる燃料全体の水分量を予測する。ここで、ｎ＞ｋであることから、ｎ個の水分量を予測する場合に比べて水分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、燃料全体の水分量の予測値Ｗ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おいて、種々の成分を含む廃棄物を含む燃料を、水分量の予測値Ｗに応じて円滑に分別することができる。このような分別燃料は、燃焼装置で燃焼する際に、水分量の予測結果に基づいてそれぞれの導入位置を別々にしたり、個別に導入量を調節したりすることができる。これによって、種々の成分を含む廃棄物を燃料として用いても、燃焼装置の運転変動が抑制され、燃焼装置の運転を安定的に継続することができる。

【0016】

本発明は、一つの側面において、前記分別装置と、当該分別装置で分別された前記複数の分別燃料をそれぞれ貯留する複数のタンクと、燃焼装置と、を備え、前記複数のタンクに貯留される前記複数の分別燃料の少なくとも一つを前記燃焼装置の燃料に用いる、セメントクリンカの製造設備を提供する。

【0017】

この製造設備では、上述の分別装置で分別された複数の分別燃料の少なくとも一つを燃焼装置で燃料として使用する。このため、例えば、複数の分別燃料のそれぞれの供給先を個別に選択したり、個別に導入量を調節したりすることができる。したがって、水分量が異なる廃棄物を用いても、燃焼装置の運転変動が抑制され、燃焼装置の運転を安定的に継続することができる。よって、セメントクリンカを安定的に製造することができる。

【発明の効果】

【0018】

本発明によれば、燃料として水分量が異なる廃棄物を用いても、燃焼装置の運転を安定的に継続することが可能な燃料の分別方法及び分別装置を提供することができる。また、燃料として水分量が異な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。これによって、廃棄物を従来以上に燃料として有効利用することが可能となり、品質のばらつきが十分に低減されたセメントクリンカを低い製造コストで製造することもできる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】燃料の分別方法の一例を示すフローチャートである。

【図2】燃料の分別装置の一例を模式的に示す図である。

【図3】燃料の分別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4】燃料の分別方法における情報処理の概要を模式的に示す図である。

【図5】燃料の分別方法における分別工程の一例を示すフローチャートである。

【図6】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7】（Ａ）及び（Ｂ）は前処理前の参照用試料１～３０の近赤外吸収スペクトルの例を示す図である。（Ａ’）及び（Ｂ’）はこれらを前処理した後の近赤外吸収スペクトルを示す図である。

【図8】（Ｃ）及び（Ｄ）は前処理前の参照用試料１～３０の近赤外吸収スペクトルの例を示す図である。（Ｃ’）及び（Ｄ’）はこれらを前処理した後の近赤外吸収スペクトルを示す図である。

【図9】（Ｅ）は前処理前の参照用試料１～３０の近赤外吸収スペクトルの例を示す図である。（Ｅ’）はこれらを前処理した後の近赤外吸収スペクトルを示す図である。

【図10】（Ａ）及び（Ｂ）は前処理前の参照用試料３１～５４の近赤外吸収スペクトルの例を示す図である。（Ａ’）及び（Ｂ’）はこれらを前処理した後の近赤外吸収スペクトルを示す図である。

【図11】（Ｃ）及び（Ｄ）は前処理前の参照用試料３１～５４の近赤外吸収スペクトルの例を示す図である。（Ｃ’）及び（Ｄ’）はこれらを前処理した後の近赤外吸収スペクトルを示す図である。

【図12】画像を構成する画素をクラスター分析で３つのグループに分類したときの各グループの分布の一例を示す写真である。

【図13】類似度の判定をＰＣＣ（ピアソンの積率相関係数）で行った場合の実施例１の水分量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図14】類似度の判定をＲ２（決定係数）で行った場合の実施例１の水分量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図15】類似度の判定をＭＡＥ（平均絶対誤差）で行った場合の実施例１の水分量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図16】類似度の判定をＲＭＳＥ（二乗平均平方根誤差）で行った場合の実施例１の水分量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図17】類似度の判定をＰＣＣ（ピアソンの積率相関係数）で行った場合の実施例２の水分量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図18】類似度の判定をＲ２（決定係数）で行った場合の実施例２の水分量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図19】類似度の判定をＭＡＥ（平均絶対誤差）で行った場合の実施例２の水分量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図20】類似度の判定をＲＭＳＥ（二乗平均平方根誤差）で行った場合の実施例２の水分量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、場合により図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。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。

【0021】

図１に示すように、一実施形態に係る燃料の分別方法は、廃棄物を破砕する破砕工程Ｓ１と、
搬送部で搬送される廃棄物を含む燃料の画像と、当該燃料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、
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Ｓ３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水分量を予測する第１予測工程Ｓ４と、
ｋ個のグループそれぞれの水分量の予測値ｗに基づいて、上記画像に含まれる燃料全体の水分量を予測する第２予測工程Ｓ５と、
燃料全体の水分量の予測値Ｗに基づいて、燃料を、第１分別燃料と第１分別燃料よりも水分量の予測値Ｗが高い第２分別燃料とを含む、複数の分別燃料に分別する分別工程Ｓ６と、を有する。

【0022】

燃焼装置の燃料に用いられる廃棄物は、種々の成分が含まれる。具体的には、プラスチック、紙、木屑、石、金属、及び布等が挙げられる。廃棄物の水分量は、発生源、含有成分の種類、及び処理工程等の要因で変動する。木屑、紙及び布等を多く含む廃棄物は、高い吸水性を有することから、製造工程中の散水及び降雨の影響によって水分量が高くなる傾向にある。一方、プラスチックは吸収性が低いことから、プラスチックを多く含む廃棄物は、水分量が低くなる傾向にある。廃棄物の水分量は、例えば０～４０質量％の範囲で変動してよい。上記分別方法では、このような水分量が異なる廃棄物を含む燃料を複数に分別して、水分量の平均値が互いに異なる複数の分別燃料を得ることができる。

【0023】

廃棄物の水分量は、０．５質量％以上、１．０質量％、又は３質量％以上であってよい。燃料としての有用性を高くする観点から、廃棄物の水分量は、３０質量％以下、２５質量％以下、又は２０質量％以下であってよい。同様の観点から、廃棄物はプラスチックを含むことが好ましい。プラスチックは発熱量が高いうえに吸水性が低いことから、プラスチックを含むことによって、燃料としての有用性を高めることができる。廃棄物におけるプラスチックの含有量は、５質量％以上、１０質量％、又は１５質量％以上であってよい。

【0024】

図２は、本実施形態の分別方法を実施するための分別装置の一例を示している。図２の分別装置１００は、燃料の分別装置であって、廃棄物を破砕して廃棄物を含む燃料を得る破砕部１０と、廃棄物を含む燃料を搬送する搬送部１２と、燃料を搬送部１２で搬送しながら当該燃料に近赤外線を含む電磁波を照射する光源１４、及び、電磁波が照射される燃料の画像と当該画像をｎ個の領域に分割したときの各領域の近赤外線の吸収スペクトルとを検出する検出器１５を備える情報取得部１６と、領域毎の近赤外線の吸収情報（ｎ個の吸収情報）が入力され、当該吸収情報を処理して上記画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗを出力する情報処理部２０と、情報処理部２０から出力される水分量の予測値Ｗに基づいて制御信号を出力する制御部３０と、制御部３０からの制御信号によって、燃料を、少なくとも、第１分別燃料と第１分別燃料よりも水分量の予測値Ｗが高い第２分別燃料とを含む、複数の分別燃料に分別する分別部４０と、を有する。なお、上記分別方法を、この分別装置を用いて行うことは必須ではなく、別の分別装置を用いて行ってもよい。また、上記分別装置は、上述の分別方法とは異なる分別方法で燃料を分別するように構成されていてもよい。

【0025】

破砕工程Ｓ１は、例えば破砕部１０で行うことができる。破砕部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。破砕部１０によって、粒径が例えば３５ｍｍ以下の燃料を得る。このようなサイズに破砕された燃料に近赤外線を含む電磁波を照射することによって、十分に高い精度で水分量を予測することができる。本明細書において「近赤外線」は、７８０～２５００ｎｍの波長範囲の電磁波である。

【0026】

燃料１１に含まれる廃棄物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。廃棄物に含まれる水（水分子）は、波長９５０ｎｍ、１４５０ｎｍ、及び１９４０ｎｍ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に含まれる水のピークが検出される。このため、近赤外線の吸収情報を用いることによって、高い精度で水分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。

【0027】

一層高精度の予測結果を得る観点から、近赤外線を含む電磁波が照射される燃料の粒径は３０ｍｍ以下であってよく、２５ｍｍ以下であってもよい。なお、燃料の粒径は、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。破砕部１０の上流には、粗破砕機、風力選別機、磁選機等を設置して、廃棄物原料から金属等を除去してもよい。破砕工程Ｓ１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部１２で搬送して情報取得部１６で情報取得工程Ｓ２を行ってもよい。

【0028】

情報取得工程Ｓ２は、燃料の画像と画像を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を取得する。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、１０万以上であってよく、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。このようにして、情報取得工程Ｓ２では、ｎ個の吸収情報Ｄ１（ｎ個の近赤外吸収スペクトル）を取得してよい。

【0029】

図３に示すように、情報取得工程Ｓ２では、廃棄物を含む燃料１１に近赤外線を含む電磁波を照射する光源１４と近赤外線を検出する検出器１５とを備えるハイパースペクトルカメラ（情報取得部１６）を用いて、燃料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）を取得してよい。光源１４としては、近赤外線を含む電磁波を照射可能なものであれば特に制限されない。燃料１１に照射される電磁波が近赤外線を含むことによって、プラスチックの水分量を精度よく予測することができる。ハイパースペクトルカメラとしては、例えば、ＲＥＳＯＮＯＮ社製のもの、又はＨｙｓｐｅｘ社製のものを用いることができる。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、燃料の水分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、９００～２０００ｎｍであってよい。これによって、不要なノイズを削減し水分量の予測精度を向上することができる。

【0030】

分別方法は、情報取得工程Ｓ２の後（分析工程Ｓ３の前）、情報取得工程Ｓ２で取得された近赤外吸収スペクトルを前処理する前処理工程を有していてもよい。前処理は、トリミング、スムージング、２階微分、及び最大値による規格化、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、燃料の水分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、燃料のサイズに応じて、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、燃料の水分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階微分または最大値による規格化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。最大値による規格化は、近赤外吸収スペクトルを、そのうちの最大吸光度を用いて正規化する方法である。

【0031】

分析工程Ｓ３では、図４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。

【0032】

分析工程Ｓ３のクラスター分析で分類されるグループ数（ｋ個）は、燃料１１の水分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、１０個以上であってもよい。図４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Ｓ３で分類されるグループ数（ｋ個）は、水分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。

【0033】

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、水分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、１万以上であってもよい。ｎ／ｋは、水分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。

【0034】

第１予測工程Ｓ４では、分類されたｋ個のグループのそれぞれの水分量を予測する。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の水分量の予測値ｗ１を求めてもよい。同様にして、グループｋの水分量の予測値ｗｋを求めてもよい（ｋは２以上の整数であり、ｎ＞ｋである。）。

【0035】

各グループの水分量の予測値ｗｋは、平均スペクトルＤ３と、データベースＤ４に含まれる水分量ｗ０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の水分量ｗ０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、水分量ｗ０が既知の成分の近赤外吸収スペクトルである。

【0036】

燃料１１には、多種多様な材質が含まれ得るし、水分量も変動し得る。このため、プラスチック、紙、木屑、石、ガラス、布及び皮等の含有割合や、水分量がそれぞれ異なる廃棄物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Ｄｒは、多様な材質及び水分量からなる廃棄物の近赤外吸収スペクトルであってよく、水分以外の材質は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。これによって、廃棄物の主成分が廃プラスチックである場合にも、十分に高い精度で水分量を予測することができる。

【0037】

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１１の水分量の予測精度を十分に高くすることができる。

【0038】

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１倍以上であってよく、２倍以上であってよく、３倍以上であってもよい。これによって、燃料の水分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３０倍以下、２０倍以下、又は６倍以下であってもよい。

【0039】

類似度は、例えば、ピアソンの積率相関係数（ＰＣＣ）、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、燃料全体の水分量の予測の精度を十分に維持することができる。廃棄物を含む燃料１１の水分量の予測に参照用吸収スペクトルＤｒの水分量を用いることから、燃料１１に含まれる各成分の水分量を直接予測する場合に比べて、燃料１１の水分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、燃料１１が種々の材質を含む廃棄物であっても、燃料１１の水分量を迅速に予測することができる。

【0040】

第２予測工程Ｓ５では、各グループの水分量の予測値ｗｋ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水分量を予測する。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）がｎ１個である場合、グループ１の存在割合はｎ１／ｎとなる。各グループの水分量の予測値ｗｋと各グループの存在割合の積を求め、この積を足し合わせることによって、画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗを求めることができる。

【0041】

例えば、図４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の水分量の予測値は、ｗ１，ｗ２，ｗ３，ｗ４となる。ｗ１，ｗ２，ｗ３，ｗ４は、それぞれで類似度が最も高いと判定された参照用吸収スペクトルＤｒの水分量である。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。画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗは、以下の計算式で算出される。
Ｗ＝ｗ１×（ｎ１／ｎ）＋ｗ２×（ｎ２／ｎ）＋ｗ３×（ｎ３／ｎ）＋ｗ４×（ｎ４／ｎ）

【0042】

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、各グループの水分量の予測値は、ｗ１，ｗ２，ｗ３，・・・ｗｋとなる。ｗ１，ｗ２，ｗ３，・・・ｗｋは、それぞれで類似度が最も高いと判定された参照用吸収スペクトルＤｒの水分量である。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水分量の予測値Ｗは、以下の計算式で算出される。
Ｗ＝ｗ１×（ｎ１／ｎ）＋ｗ２×（ｎ２／ｎ）＋ｗ３×（ｎ３／ｎ）＋・・・＋ｗｋ×（ｎｋ／ｎ）

【0043】

このように上述の分別方法では、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水分量の予測計算を行う。このため、燃料１１が種々の成分を含む廃棄物を含有していても、水分量の予測値を導出するための計算量を十分に低減できる。したがって、迅速に燃料１１の水分量を予測することができる。

【0044】

１個の燃料１１が一つの画像に収まる場合には、画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗが当該１個の燃料１１の水分量の予測値となる。１個の燃料１１が一つの画像に収まらない場合は、画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗを、１個の燃料１１の水分量の予測値とみなして分別してもよい。また、１個の燃料１１の画像を複数に分けて撮影し、一枚の画像毎に、画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗ_１を導出し、当該予測値Ｗ_１の平均値を１個の燃料１１全体の水分量の予測値Ｗ_２としてもよい。このような場合も、本実施形態における「画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗに基づいて燃料を複数の分別燃料に分別する」ことに含まれる。

【0045】

第２予測工程Ｓ５において、上記画像に含まれる燃料全体の水分量を予測する際に、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、各グループの水分量の予測値ｗｋの全てが分別工程の閾値以上又は閾値未満であった場合は、ｋ個の水分量の予測値ｗｋの算術平均値を画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗとしてもよい。この場合、水分量の予測値Ｗ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。
Ｗ＝（ｗ_１＋ｗ_２＋ｗ_３＋・・・＋ｗ_ｋ）／ｋ

【0046】

分別装置１００の情報処理部２０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水分量の予測値ｗｋを導出する第１予測部と、第１予測部で予測された水分量の予測値ｗｋ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水分量の予測値Ｗ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２０において、分析工程Ｓ３、第１予測工程Ｓ４及び第２予測工程Ｓ５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Ｓ３、第１予測工程Ｓ４及び第２予測工程Ｓ５を、それぞれ行ってもよい。したがって、分析工程Ｓ３、第１予測工程Ｓ４、第２予測工程Ｓ５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。

【0047】

分析工程Ｓ３、第１予測工程Ｓ４及び第２予測工程Ｓ５を行う情報処理部２０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２０のハードウェア構成の一例は、図３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２０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、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であってよい。

【0048】

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１６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、各グループの水分量の予測値ｗ、及び画像に含まれる燃料全体の水分量の予測値Ｗ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、制御部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。

【0049】

分別装置１００の情報処理部２０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、燃料全体の水分量の予測値Ｗを導出するための計算量を低減するこができる。このため、情報処理部２０の負荷を低減し、迅速に燃料１１の水分を予測することができる。

【0050】

図２に示すように、情報処理部２０は、燃料１１の水分量の予測結果（予測値Ｗ）を、制御部３０に出力する。制御部３０は、情報処理部２０からの入力値に基づいて、図２のダンパー４１，４２を操作する制御信号を出力する。制御部３０は、情報処理部２０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。制御部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、情報処理部２０と制御部３０を、別々のハードウェアとして構成することは必須ではなく、これらを一つのハードウェアとして構成してもよい。

【0051】

分別工程Ｓ６は、図２の分別部４０で行うことができる。分別部４０は、搬送部１２に接続されたダンパー４１，４２と、第１分別燃料を貯留するタンク５１と、第２分別燃料を貯留するタンク５２を備える。この例では、複数の燃料１１を、２つに分別している。なお、分別される分別燃料の数は特に限定されず、複数の燃料１１を水分量の予測値に応じて３つ以上に分別してもよい。

【0052】

タンク５１に貯留される第１分別燃料は、例えば、水分量の予測値Ｗが５質量％以下の燃料である。第２分別燃料は、例えば、水分量の予測値Ｗが５質量％を超える燃料である。第１分別燃料と第２分別燃料の水分量の予測値Ｗの閾値は５質量％に限定されない。閾値を５質量％とすることによって、第１分別燃料を用いる燃焼装置に導入される水分量を十分に少なくすることができる。このような燃焼装置において燃料に用いられる微粉炭等の化石燃料の消費量を低減することができる。

【0053】

分別工程Ｓ６の一例では、図５に示されるフローチャートに沿って、分別部４０で燃料を２つに分別する。分別を開始する前は、ダンパー４１，４２が閉止されている（Ｓ１１）。水分量の予測値Ｗが５質量％以下である場合（Ｓ１２）は、ダンパー４１を開放し（Ｓ１３）、第１分別燃料としてタンク５１に導入する（Ｓ１４）。水分量の予測値Ｗが５質量％を超える場合は、ダンパー４２を開放し（Ｓ１５）、第２分別燃料としてタンク５２に導入する（Ｓ１６）。このようにして、廃棄物を含む複数の燃料１１が、水分量の予測結果に応じて２つの分別燃料に分別される。

【0054】

図２に示すようにタンク５１，５２には、それぞれ導出路５１ａ，５２ａが接続されている。一旦タンク５１，５２に貯留された第１分別燃料，第２分別燃料は、導出路５１ａ，５２ａを流通して下流の第１燃焼装置、及び第２燃焼装置まで搬送されてよい。搬送は、ベルトコンベア又はガス（空気）圧送によって行ってもよいし、重力落下によって行ってもよい。分別装置１００と、燃焼装置とが別々の場所にある場合は、タンクから導出された各分別燃料を、燃焼装置の設置場所にあるタンクまでトラックを用いて運搬してもよい。

【0055】

タンク５１に貯留される第１分別燃料における水分量（実測値）の平均値は、タンク５２に貯留される第２分別燃料における水分量（実測値）の平均値よりも低いことが好ましい。タンク５１に貯留される第１分別燃料における水分量（実測値）の平均値は、５質量％以下であってよい。この場合、タンク５２に貯留される第２分別燃料における水分量（実測値）の平均値は５質量％を超えてよい。

【0056】

複数の分別燃料は、一旦タンク５１，５２に貯留された後、第１燃焼装置及び第２燃焼装置で燃料として燃焼される。第１燃焼装置及び第２燃焼装置は、焼却炉、ボイラー、セメントクリンカの製造設備における仮焼炉、又はセメントキルン等であってよい。第１分別燃料と第２分別燃料を別々の燃焼装置に導入することは必須ではなく、例えば、同一焼却炉の別々の場所から導入したり、個別に導入量を調節したりしてもよい。このようにして、焼却炉等の燃焼装置の安定運転を継続しながら、廃棄物を燃料として有効利用して、化石燃料の使用量を低減することができる。なお、燃焼装置（第１燃焼装置及び第２燃焼装置）では、燃料を、当該燃焼装置に備えられるバーナで燃焼してよい。

【0057】

一実施形態に係るセメントクリンカの製造方法は、セメント原料を燃焼装置で加熱する加熱工程を有する。加熱工程では、上述の分別方法で複数に分別された分別燃料（第１分別燃料、第２分別燃料）の少なくとも一つを燃焼装置の燃料に用いる。燃焼装置は、セメントキルン及び仮焼炉の少なくとも一つを含む。

【0058】

図６のセメントクリンカの製造設備３００を用いて、上述のセメントクリンカの製造方法を行ってもよい。ただし、上記製造方法を、このセメントクリンカの製造設備を用いて行うことは必須ではなく、別のセメントクリンカの製造設備を用いて行ってもよい。また、上記セメントクリンカの製造設備は、上述のセメントクリンカの製造方法とは別の製造方法でセメントクリンカを製造するように構成されていてもよい。

【0059】

図６のセメントクリンカの製造設備３００は、燃料の分別装置１００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。

【0060】

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。

【0061】

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。

【0062】

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５１から廃棄物を含む第１分別燃料と、化石燃料が供給される。化石燃料としては微粉炭等の石炭、コークス、重油等を用いることができる。本実施形態では第１分別燃料が低い水分量を有することから、化石燃料に対する第１分別燃料の割合を十分に高くすることができる。したがって、化石燃料の使用量を低減することができる。また、分別前の廃棄物に比べて第１分別燃料は水分量の変動が小さい。このため、十分な量の第１分別燃料を燃料として用いつつ、セメントクリンカ製造装置２００の安定運転を継続することができる。セメントクリンカ製造装置２００の運転を一層安定化させる観点から、第１分別燃料の水分量（実測値）は、５質量％以下であることが好ましい。これによって、得られるセメントクリンカの品質のばらつきを十分に低減することができる。

【0063】

セメントキルン２４０の運転制御は、セメントキルン２４０を回転させる際のトルク又は回転モータの消費電力を測定する測定部Ｍ、化石燃料の導入量を調節する調節部２２２、及び、測定部Ｍの測定値に基づいて調節部２２２を調節するための制御信号を出力する制御部２２４によって行ってもよい。このとき、第１分別燃料は、セメントキルン２４０の運転制御が可能な範囲で最大限の量をバーナ２４４に導入してよい。この場合、測定部Ｍの測定値が目標範囲になるように化石燃料の導入量を調節すればよい。これによって、第１分別燃料を有効活用しつつ、セメントキルン２４０の安定運転を継続することができる。ただし、変形例では、バーナ２４４への第１分別燃料の導入量は、第１分別燃料の水分量の予測結果、及び／又は、セメントキルン２４０の運転状況に応じて流量調節部５１Ｖによって調節してもよい。また、第１分別燃料と化石燃料は、それぞれ異なるバーナに導入されてもよい。

【0064】

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５２から廃棄物を含む第２分別燃料と、化石燃料が供給される。化石燃料としては微粉炭等の石炭、コークス、重油等を用いることができる。仮焼炉２３０はセメントキルンよりも低温であることから、第１分別燃料よりも水分量が多い第２分別燃料を導入しても、仮焼炉２３０の温度を十分安定的に維持することができる。

【0065】

仮焼炉２３０の運転制御は、仮焼炉２３０の温度を測定する測定部Ｔ、化石燃料の導入量を調節する調節部２３１、及び、測定部Ｔの測定値に基づいて調節部２３１を調節するための制御信号を出力する制御部２３２によって行ってもよい。このとき、第２分別燃料は、仮焼炉２３０の運転制御が可能な範囲で最大限の量を仮焼炉２３０に導入してよい。そして、測定部Ｔの測定値が目標範囲を維持するように化石燃料の導入量を調節する。これによって、第２分別燃料も仮焼炉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。ただし、変形例では、仮焼炉２３０への第２分別燃料の導入量は、第２分別燃料の水分量の予測結果、及び／又は、仮焼炉２３０の運転状況に応じて流量調節部５２Ｖによって調節してもよい。第２分別燃料と化石燃料は、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。

【0066】

流量調節部５１Ｖ，５２Ｖを制御することで、第１分別燃料と第２分別燃料とを一定の流量比率で、セメントクリンカ製造装置２００に導入してもよい。これによって、セメントクリンカ製造装置２００の運転を十分に安定化することができる。

【0067】

流量調節部５１Ｖ，５２Ｖは、それぞれ、バルブ及びその開度を制御する制御部（不図示）で構成されていてよい。例えば、ロードセル及びインパクトライン流量計等で導入量を測定し、フィードバック制御で各分別燃料の流量を調節してもよい。流量調節部５１Ｖ，５２Ｖは、それぞれ、第１分別燃料、第２分別燃料の流量を調節可能な構成であれば特に限定されない。

【0068】

第１分別燃料の供給先は、セメントクリンカ製造装置２００の運転状況、及び、第１分別燃料及び第２分別燃料の在庫バランスに応じて、バーナ２４４から仮焼炉２３０（又は仮焼炉２３０に取り付けられたバーナ）に切り替えてもよい。第１分別燃料の供給先の切り替えは、例えば制御部３０からの制御信号に基づいて三方弁５１Ｔを操作して行うことができる。

【0069】

仮焼炉２３０で用いる燃料を、第２分別燃料から第１分別燃料に変更する際、仮焼炉２３０への供給が停止される第２分別燃料の導入量よりも、仮焼炉２３０への供給が開始される第１分別燃料の導入量の方が少なくなるように調整することが好ましい。第１分別燃料の方が第２分別燃料よりも水分量が小さいため、このように調整することによって、仮焼炉２３０の温度変動を十分に抑制することができる。

【0070】

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の製造設備によれば、種々の成分を含む廃棄物を含む複数の燃料を水分量の予測結果に基づいて分別し、分別して得られる分別燃料を用いていることから、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。また、セメントクリンカ製造装置の運転状態に応じて、各分別燃料の供給先を変更したり、導入量を調節したりして、柔軟な運転調整が可能となる。これによって、セメントクリンカの品質のばらつきも十分に低減することができる。さらに、化石燃料の消費量を低減し、燃料として廃棄物を有効利用することができる。

【0071】

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。例えば、図６のセメントクリンカの製造設備の例では分別装置１００を備えているが、これに限定されない。例えば、燃料を３つ以上の分別燃料に分別する分別装置を備えていてもよい。燃料の分別装置の説明内容は燃料の分別方法にも適用され、燃料の分別方法の説明内容は燃料の分別装置にも適用される。セメントクリンカの製造設備の説明内容はセメントクリンカの製造方法にも適用され、セメントクリンカの製造方法の説明内容はセメントクリンカの製造設備にも適用される。

【0072】

本発明は以下の実施形態を含む。
［１］廃棄物を含む燃料の画像と、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水分量を予測する第１予測工程と、
前記ｋ個のグループそれぞれの水分量の予測値ｗに基づいて、前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量を予測する第２予測工程と、
前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量の予測値Ｗに基づいて、前記燃料を複数の分別燃料に分別する分別工程と、を有する、燃料の分別方法。
（但し、ｎは３以上の整数、ｋは２以上の整数であり、ｎ＞ｋである。）
［２］前記情報取得工程では、前記近赤外線を含む電磁波を照射する光源と前記近赤外線を検出する検出器とを用いて、前記燃料の近赤外吸収スペクトルを含む前記吸収情報を取得し、
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水分量の前記予測値ｗを導出する、［１］に記載の燃料の分別方法。
［３］前記平均スペクトルと、水分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水分量ｗ０を前記予測値ｗとして選択する、［２］に記載の燃料の分別方法。
［４］前記類似度は、ピアソンの積率相関係数（ＰＣＣ）、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、［３］に記載の燃料の分別方法。
［５］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１～３０倍である、［２］～［４］のいずれか一つに記載の燃料の分別方法。
［６］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、［１］～［５］のいずれか一つに記載の燃料の分別方法。
［７］前記クラスター分析の前に、前記近赤外線の前記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、［１］～［６］のいずれか一つに記載の燃料の分別方法。
［８］前記複数の分別燃料は、前記予測値Ｗが５質量％以下である第１分別燃料と、前記予測値が５質量％を超える第２分別燃料と、を含む、［１］～［７］のいずれか一つに記載の燃料の分別方法。
［９］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、
前記情報取得工程では、搬送部で搬送される前記燃料に対して前記近赤外線を含む電磁波を照射する、［１］～［８］のいずれか一つに記載の燃料の分別方法。
［１０］前記情報取得工程の前に、前記廃棄物を破砕する破砕工程を有する、［１］～［９］のいずれか一つに記載の燃料の分別方法。
［１１］前記画像に含まれる前記燃料の粒径が３５ｍｍ以下である、［１］～［１０］のいずれか一つに記載の燃料の分別方法。
［１２］セメント原料をセメントクリンカの製造設備における燃焼装置で加熱する加熱工程を有する、セメントクリンカの製造方法であって、
前記［１］～［１１］のいずれか一つに記載の分別方法で分別された前記複数の分別燃料の少なくとも一つを前記燃焼装置の燃料に用いる、セメントクリンカの製造方法。
［１３］前記加熱工程では、水分量の前記予測値Ｗに基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択してそれぞれの供給先への導入量を調節する、［１２］に記載のセメントクリンカの製造方法。
［１４］前記燃焼装置は、セメントキルン及び仮焼炉を有し、
前記分別工程で分別される前記複数の分別燃料は、第１分別燃料と、前記第１分別燃料よりも水分量の予測値が高い第２分別燃料と、を含み、
前記セメントキルンで用いられる燃料が前記第１分別燃料を含み、前記仮焼炉で用いられる燃料が前記第２分別燃料を含む、仮焼炉及びセメントキルンを含み、
前記セメントキルンで用いられる燃料が前記第１分別燃料を含み、前記仮焼炉で用いられる燃料が前記第２分別燃料を含む、［１２］又は「１３」に記載のセメントクリンカの製造方法。
［１５］前記加熱工程において、前記仮焼炉で用いる燃料を前記第２分別燃料から前記第１分別燃料に変更する際に、前記仮焼炉への供給が停止される際の前記第２分別燃料の導入量よりも、前記仮焼炉への供給が開始される前記第１分別燃料の導入量の方が少なくなるように調整する、［１４］に記載のセメントクリンカの製造方法。
［１６］廃棄物を含む燃料の画像と、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の吸収情報と、を取得する情報取得部と、
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し、前記近赤外線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水分量を予測し、前記ｋ個のグループそれぞれの水分量の予測値ｗに基づいて、前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量を予測する情報処理部と、
前記画像に含まれる前記燃料全体の水分量の予測値Ｗに基づいて、前記燃料を複数の分別燃料に分別する分別部と、を有する、燃料の分別装置。
（但し、ｎは３以上の整数、ｋは２以上の整数であり、ｎ＞ｋである。）
［１７］前記情報取得部では、前記近赤外線を含む電磁波を照射する光源と前記近赤外線を検出する検出器とを用いて、前記燃料の近赤外吸収スペクトルを含む前記吸収情報を取得し、
前記情報処理部では、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水分量の予測値ｗを導出する、［１６］に記載の燃料の分別装置。
［１８］前記平均スペクトルと、水分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水分量ｗ０を前記予測値ｗとして選択する、［１７］に記載の燃料の分別装置。
［１９］前記廃棄物を破砕して前記燃料を得る破砕部と、前記破砕部で破砕された前記燃料を搬送する搬送部と、を備え、
前記情報取得部は、前記搬送部で搬送される前記燃料の前記画像及び前記近赤外線の前記吸収情報を取得する、［１６］～［１８］のいずれか一つに記載の燃料の分別装置。
［２０］前記［１６］～［１９］のいずれか一つに記載の分別装置と、当該分別装置で分別された前記複数の分別燃料をそれぞれ貯留する複数のタンクと、燃焼装置と、を備え、前記複数のタンクに貯留される前記複数の分別燃料の少なくとも一つを前記燃焼装置の燃料に用いる、セメントクリンカの製造設備。
［２１］水分量の前記予測値Ｗに基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択してそれぞれの供給先への導入量を調節する、［２０］に記載のセメントクリンカの製造設備。
［２２］前記燃焼装置がセメントキルン及び仮焼炉を有し、
前記分別部で分別される前記複数の分別燃料は、第１分別燃料と、前記第１分別燃料よりも水分量の予測値が高い第２分別燃料と、を含み、
前記複数のタンクの少なくとも一つから前記第１分別燃料が前記セメントキルンへ供給され、前記第１分別燃料を供給する前記タンクとは異なる、前記複数のタンクの少なくとも一つから前記第２分別燃料が前記仮焼炉へ供給される、［２０］又は［２１］に記載のセメントクリンカの製造設備。

【0073】

上記［１］によれば、種々の成分を含む廃棄物を燃料として用いても、燃焼装置の運転変動が抑制され、燃焼装置を安定的に継続することができる。上記［２］によれば、廃棄物を含む燃料の水分量を一層高い精度で予測することができる。このような予測結果に基づいて分別された複数の分別燃料を用いることによって、燃焼装置の運転変動がより一層抑制され、燃焼装置の運転をより一層安定的に継続することができる。

【0074】

上記［３］によれば、燃料全体の水分量の予測の精度を維持しつつ、燃料全体の水分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。上記［４］によれば、燃料全体の水分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［５］によれば、燃料全体の水分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。

【0075】

上記［６］によれば、分析工程における分類を高精度且つ迅速に行うことができる。これによって、燃料全体の水分量の予測を高精度且つ迅速に行うことができる。上記［７］によれば、燃料全体の水分量を十分に高い精度で予測することができる。上記［８］によれば、第１分別燃料は、十分に低い水分量を有することから、加熱装置に導入したときに、燃焼ガス量の変動及び着地燃焼等が発生するのを抑制できる。したがって、加熱装置を安定して運転することができる。また、微粉炭等の化石燃料の代替として好適に使用することができる。

【0076】

上記［９］のように廃棄物が種々の材質のものを含んでいて搬送部で搬送されていても、各グループの水分量を高い精度で迅速に予測することができる。これは、近赤外線を含む電磁波を照射して得られる吸収情報を用いてｋ個のグループのそれぞれの水分量を予測していることによる。したがって、燃料全体の水分量をタイムリーに十分に高い精度で予測することができる。

【0077】

燃料に近赤外線を含む電磁波を照射して得られる近赤外線の吸収情報は、廃棄物片の内部よりも表面に依存する傾向にある。このため、破砕した粒径の小さい廃棄物を含む燃料に近赤外線を含む電磁波を照射して近赤外線の吸収情報を取得すれば、クラスター分析による分類、及び、グループ毎の水分量の予測を高い精度で行うことができる。したがって、上記［１０］又は［１１］によれば、高い精度で水分量を予測することができる。このような予測結果に基づいて分別された分別燃料を用いることによって、燃焼装置の運転変動が十分に抑制され、燃焼装置を一層安定的に継続することができる。

【0078】

上記［１２］によれば、燃料の水分量が変動しても、水分量の予測結果に基づいて分別された分別燃料を用いることによってセメントクリンカ製造時の運転変動が抑制され、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［１３］によれば、水分量が大きく異なる種々の成分を含む廃棄物を燃料として用いても、燃焼装置の製造を安定的に継続することができる。また、廃棄物を燃料として一層有効活用することができる。上記［１４］によれば、水分量の低い第１分別燃料をセメントキルンの燃料として有効活用して、微粉炭等の化石燃料の消費量を低減することができる。上記［１５］によれば、仮焼炉に導入される燃料を第２分別燃料から第１分別燃料に変更する際の分別燃料による水分量の変化を小さくして仮焼炉の運転変動を十分に抑制することができる。

【0079】

上記［１６］によれば、種々の成分を含む廃棄物を燃料として用いても、燃焼装置の運転変動が抑制され、燃焼装置の運転を安定的に継続することができる。上記［１７］によれば、画像に含まれる燃料全体の水分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分別された複数の燃料を用いることによって、燃焼装置の運転変動がより一層抑制され、燃焼装置の運転をより一層安定的に継続することができる。

【0080】

上記［１８］によれば、燃料全体の水分量の予測の精度を維持しつつ、燃料全体の水分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。上記［１９］によれば、廃棄物を含む燃料を搬送しながら高い精度で上記情報が得られることから、燃料の分別を効率よく行うことができる。

【0081】

上記［２０］によれば、水分量が異なる廃棄物を用いても、燃焼装置の運転変動が抑制され、燃焼装置の運転を安定的に継続することができる。よって、セメントクリンカを安定的に製造することができる。上記［２１］によれば、水分量が大きく異なる種々の成分を含む廃棄物を燃料として用いても、燃焼装置の運転を安定的に継続することができる。また、廃棄物を燃料として一層有効活用することができる。上記［２２］によれば、第１分別燃料と第２分別燃料を別々のタンクから供給することによって、それぞれの導入量を柔軟に調整することが可能となる。これによって、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。

【実施例0082】

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。

【0083】

（実施例１）
分別装置における、搬送部、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。
・搬送部：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（制御・解析ソフト「ＳＰＥＣＴＲＯＮＯＮ」）

【0084】

５４種類の参照用試料（廃棄物，廃プラスチック、紙、木屑等と、これらに水を添加して水分量を調整したもの）と、２５１種類の測定用試料（廃棄物を含むセメントクリンカ製造用燃料）を準備した。参照用試料の水分量を、恒温乾燥機を用いて測定した。水分量は、ＪＩＳ Ｚ ７３０２－２：１９９９「廃棄物固形化燃料－第３部：水分試験方法」に準拠して測定した。５４種類の参照用試料の水分量の実測値と含有成分の割合は表１及び表２に示すとおりであった。含有成分の割合は手選別で調べた。

【0085】

【表1】

【0086】

【表2】

【0087】

上述の部材を用いて、搬送部、情報取得部及び情報処理部を構成した。表１及び表２に示す５４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吸収スペクトル（測定波長域８８０～１７１０ｎｍ）を取得した（ｎ＝８２２６８）。

【0088】

解析ソフト（ＲＥＳＯＮＯＮ社製のＳＰＥＣＴＲＯＮＯＮ）を用いて、取得した参照用試料（５４種類）の近赤外吸収スペクトルの前処理を行った。前処理では、近赤外吸収スペクトルのデータを波長９６０～１７１０ｎｍの範囲に限定してノイズを低減した。ノイズを低減した近赤外吸収スペクトル中の各波長の吸収強度をスペクトル中の吸収強度の最大値で除算した。このような前処理を行うことによって、ベースラインの変動の影響を低減した。

【0089】

図７（Ａ）、図７（Ｂ）、図８（Ｃ）、図８（Ｄ）及び図９（Ｅ）は、前処理前の参照用試料１～３０の近赤外吸収スペクトルの例である。図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）、図１１（Ｃ）及び図１１（Ｄ）は、前処理前の参照用試料３１～５４の近赤外吸収スペクトルの例である。図７（Ａ’）、図７（Ｂ’）、図８（Ｃ’）、図８（Ｄ’）及び図９（Ｅ’）は、前処理後の参照用試料１～３０の近赤外吸収スペクトルの例である。図１０（Ａ’）、図１０（Ｂ’）、図１１（Ｃ’）及び図１１（Ｄ’）は、前処理後の参照用試料３１～５４の近赤外吸収スペクトルの例である。

【0090】

図７（Ａ）の近赤外吸収スペクトルを前処理したものが図７（Ａ’）であり、図７（Ｂ）の近赤外吸収スペクトルを前処理したものが図７（Ｂ’）である。このように、「’」が付されていないグラフのスペクトルが前処理前のものであり、「’」が付された同一図番及び同一記号のグラフのスペクトルが前処理後のものである。図７～図１１に示すとおり、前処理を行うことによってベースラインが適切に補正されることが確認された。

【0091】

前処理後の画素毎の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。５４種類の参照用試料について同様の計算を行って、参照用試料毎の平均スペクトルを算出した。このようにして算出した５４種類の平均スペクトルを、参照用吸収スペクトルとして、パーソナルコンピュータのストレージに保存した。

【0092】

２５１種類の測定用試料のそれぞれについても、参照用試料と同じ手順で、画像と画素毎の近赤外吸収スペクトルを取得し（ｎ＝８２２６８）、各近赤外吸収スペクトルの前処理を行った。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＝３）によって行い、近赤外吸収スペクトルデータを３グループ（グループＡ、グループＢ及びグループＣ）に分類した。ハイパースペクトルカメラで撮影した画像におけるグループＡ，Ｂ，Ｃの分布の一例は図１２に示すとおりであった。実施例１の参照用吸収スペクトルの個数は、グループ数の１８倍（＝５４／３）であった。

【0093】

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に含まれる画素数を計測し、画像における各グループの存在割合を計算した。また、各グループに属する画素の近赤外吸収スペクトルを加重平均して、グループ毎に平均スペクトルを算出した。平均スペクトルと５４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、ＰＣＣ、Ｒ２、ＲＭＳＥ、ＭＡＥのそれぞれを用いて行った。それぞれの判定手法において、最も類似度が近いと判定された参照用吸収スペクトルの水分量を当該グループの水分量の予測値ｗｋとした。

【0094】

画像におけるグループＡ，Ｂ，Ｃのそれぞれの存在割合と、グループＡ，Ｂ，Ｃのそれぞれの水分量の予測値ｗｋから、測定用試料の全体の水分量の予測値Ｗを導出した。２５１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、各測定用試料の全体の水分量の予測値Ｗを導出した。

【0095】

予測値の精度の検証のため、各測定用試料の水分量を、ＪＩＳ Ｚ ７３０２－２：１９９９「廃棄物固形化燃料－第３部：水分試験方法」に準拠して測定した。表３には、２５１種類の測定用試料のうち、３１種類の測定用試料（廃棄物１～３１）の水分量の実測値と含有成分の割合を示す。含有成分の割合は手選別で調べた。表３に示すように測定用試料には種々の成分が含まれていた。

【0096】

【表3】

【0097】

各廃棄物の水分量の予測値Ｗと実測値の関係は、図１３，図１４，図１５，図１６に示すとおりであった。図１３は、類似度をＰＣＣで判定した場合の結果である。図１４は、類似度をＲ２で判定した場合の結果である。図１５は、類似度をＭＡＥで判定した場合の結果である。図１６は、類似度をＲＭＳＥで判定した場合の結果である。

【0098】

図１３，図１４，図１５，図１６には、実測値＝予測値となる直線を描いた。図１３，図１４，図１５，図１６では、いずれもグラフのプロットもこの直線付近に分布しており、水分量の予測値Ｗと実測値とに良好な相関関係があることが確認された。このことから、実施例１の方法で、高い精度で測定用試料の水分量を予測できることが確認された。

【0099】

（実施例２）
クラスター分析におけるｋ平均法の条件をｋ＝１０としたこと以外は、実施例１と同様にして、各測定用試料の水分量を予測した。すなわち、前処理後の近赤外吸収スペクトルデータを１０グループに分類して、各測定用試料の水分量の予測値Ｗを導出した。実施例２では、参照用吸収スペクトルの個数は、グループ数の５．４倍（＝５４／１０）であった。水分量の予測値Ｗと実測値の関係は図１７，図１８，図１９，図２０に示すとおりであった。図１７は、類似度をＰＣＣで判定した場合の結果である。図１８は、類似度をＲ２で判定した場合の結果である。図１９は、類似度をＭＡＥで判定した場合の結果である。図２０は、類似度をＲＭＳＥで判定した場合の結果である。

【0100】

図１７，図１８，図１９，図２０にも、実測値＝予測値となる直線を描いた。類似度をＰＣＣで判定した実施例１の図１３と実施例２の図１７を比べると、図１７の方が図１３よりも誤差が小さい傾向にあった。図１７，図１８，図１９，図２０のいずれも、水分量の予測値Ｗと実測値とに良好な相関関係があることが確認された。このことから、実施例２の方法でも、高い精度で測定用試料の水分量を予測できることが確認された。

【0101】

実施例１，２は、ｎ（画素数）に比べてｋ（グループ数）が大幅に小さいことから、１画素毎に水分量を予測するよりも計算量を大幅に低減することができた。実施例１のｎ／ｋは、画素数／グループ数＝８２２６８／３≒２．７万であった。実施例２のｎ／ｋは、画素数／グループ数＝８２２６８／１０≒０．８万であった。このように、ｎに比べてｋを大幅に小さくしても、高い精度で測定用試料の水分量を予測することができる。このような予測値Ｗに基づいて廃棄物を含む複数の燃料を分別し、分別によって得られた分別燃料を各種燃焼装置の燃料として用いれば、燃焼装置の運転変動が抑制され、燃焼装置の運転を安定的に継続することができる。

【符号の説明】

【0102】

１０…破砕部、１１…燃料、１２…搬送部、１４…光源、１５…検出器、１６…情報取得部、２０…情報処理部、３０…制御部、４０…分別部、４１，４２…ダンパー、５１，５２…タンク、５１Ｔ…三方弁、５１Ｖ，５２Ｖ…流量調節部、５１ａ，５２ａ…導出路、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…分別装置、２００…セメントクリンカ製造装置、２０１…導入口、２２２…調節部、２２４…制御部、２３０…仮焼炉、２３１…調節部、２３２…制御部、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…セメントクリンカの製造設備。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】