特開 2024-19867 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】P2024019867

(43)【公開日】2024-02-14

(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】

   C04B 7/44 20060101AFI20240206BHJP

   C10L 5/48 20060101ALI20240206BHJP

【ＦＩ】

C04B7/44

C10L5/48

【審査請求】未請求

【請求項の数】22

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022122609

(22)【出願日】2022-08-01

(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】鷲尾 知昭

(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）】

4G112

4H015

【Ｆターム（参考）】

4G112KA03

4G112KA08

4H015AA04

4H015AA17

4H015AB01

4H015CB01

(57)【要約】

【課題】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用の燃料の分別方法を提供する。
【解決手段】セメントクリンカ製造用の燃料の分別方法であって、廃棄物を含む燃料の画像と、画像におけるｎ個の領域において近赤外線の吸収情報と、を取得する工程と、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工程と、近赤外線の吸収情報に基づいて、ｋ個（但しｎ＞ｋ）のグループのそれぞれの発熱量を予測する工程と、ｋ個のグループそれぞれの発熱量の予測値に基づいて、画像に含まれる燃料全体の発熱量を予測する工程と、燃料全体の発熱量の予測結果に基づいて、燃料を、第１分別燃料とそれよりも発熱量が低い第２分別燃料とを含む、複数の分別燃料に分別する工程と、を有する。
【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用の燃料の分別方法であって、
廃棄物を含む前記燃料の画像と、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燃料全体の発熱量を予測する第２予測工程と、
前記燃料全体の前記発熱量の予測結果に基づいて、前記燃料を、第１分別燃料と前記第１分別燃料よりも発熱量が低い第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発熱量の予測値を導出する、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、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２に記載の燃料の分別方法。

【請求項4】

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１～１０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、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】

前記第１分別燃料は５０００ｋｃａｌ／ｋｇ以上の発熱量を有する、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、前記廃棄物を破砕して前記燃料を得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】

セメント原料を仮焼炉で仮焼してセメントキルンで焼成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、
前記加熱工程では、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用いて前記セメントキルン及び前記仮焼炉の少なくとも一方を加熱する、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、前記第２予測工程における前記発熱量の予測結果に基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択して供給量を調節する、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】

前記加熱工程では、前記第１分別燃料を前記セメントキルンの燃料とし、前記第２分別燃料を前記仮焼炉の燃料とする、請求項１２又は１３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、前記第２分別燃料の供給量よりも前記第１分別燃料の供給量を少なくする、請求項１２又は１３に記載のセメントクリンカの製造方法。

【請求項16】

セメントクリンカ製造用の燃料の分別装置であって、
廃棄物を含む前記燃料の画像と、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発熱量を予測し、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燃料全体の発熱量を予測する情報処理部と、
前記燃料全体の発熱量の予測結果に基づいて、少なくとも、第１分別燃料と前記第１分別燃料よりも発熱量が低い第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発熱量の予測値を導出する、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、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１６～１８のいずれか一項に記載の燃料の分別装置。

【請求項20】

請求項１６～１８のいずれか一項の分別装置と、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、仮焼炉と、セメントキルンと、を備え、
前記複数のタンクにそれぞれ貯留される前記複数の分別燃料を、セメントキルン及び仮焼炉の少なくとも一方で燃料として使用する、セメントクリンカの製造設備。

【請求項21】

前記分別装置の前記情報処理部における前記燃料全体の前記発熱量の予測結果に基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択して供給量を調節する、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】

セメントクリンカの製造設備では、廃プラスチックを含む廃棄物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、プラスチック類、紙、及び木屑などの種々の成分が含まれる。また、プラスチック類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、今後益々、様々な廃プラスチック等を含む廃棄物を大量に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。特に、廃棄物の処理量が増えた場合には、その影響も大きくなり、安定操業に支障をきたす恐れがある。そこで、廃棄物の発熱量を予測して、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。

【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用の燃料の分別方法、及び、セメントクリンカ製造用の燃料の分別装置を提供する。

【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用の燃料の分別方法であって、
廃棄物を含む前記燃料の画像と、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燃料全体の発熱量を予測する第２予測工程と、
前記燃料全体の前記発熱量の予測結果に基づいて、前記燃料を、第１分別燃料と前記第１分別燃料よりも発熱量が低い第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。

【0010】

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発熱量の予測値に基づいて、画像に含まれる燃料全体の発熱量を予測している。ここで、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、セメントクリンカを製造する際に、発熱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、セメントクリンカを製造する際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。

【0011】

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発熱量の予測値を導出することが好ましい。これによって、画像に含まれる燃料全体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分別された複数の燃料を用いることによって、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。

【0012】

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ことが好ましい。これによって、燃料全体の発熱量の予測の精度を維持しつつ、燃料全体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。

【0013】

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）によって判定することが好ましい。燃料全体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。

【0014】

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１～１０倍であることが好ましい。これによって、燃料全体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。

【0015】

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ことが好ましい。これによって、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、燃料全体の発熱量の予測を高精度且つ迅速に行うことができる。

【0016】

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、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ことが好ましい。これによって、燃料全体の発熱量を十分に高い精度で予測することができる。

【0017】

第１分別燃料は５０００ｋｃａｌ／ｋｇ以上の発熱量を有することが好ましい。このような第１分別燃料は、十分に高い発熱量を有することから、セメントキルンに導入しても、セメントキルンの温度低下を抑制することができる。したがって、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。

【0018】

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、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ことが好ましい。上記分別方法では、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発熱量を予測している。このような方法であることから、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、各グループの発熱量を高い精度で迅速に予測することができる。したがって、燃料全体の発熱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。

【0019】

上記分別方法は、情報取得工程の前に、廃棄物を破砕して燃料を得る破砕工程を有することが好ましい。また、画像に含まれる燃料の粒径が３５ｍｍ以下であることが好ましい。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、グループ毎の発熱量の予測を高い精度で行うことができる。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、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。

【0020】

本発明は、一つの側面において、セメント原料を仮焼炉で仮焼してセメントキルンで焼成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、
前記加熱工程では、上述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用いて前記セメントキルン及び前記仮焼炉の少なくとも一方を加熱する、セメントクリンカの製造方法を提供する。

【0021】

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の少なくとも一つをセメントキルン及び仮焼炉の少なくとも一方に導入する。このため、例えば、複数の分別燃料のそれぞれの導入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、廃棄物の発熱量が変動しても、発熱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。

【0022】

前記加熱工程では、前記第２予測工程における前記発熱量の予測結果に基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択して供給量を調節することが好ましい。これによって、発熱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、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、廃棄物を燃料として一層有効活用することができる。

【0023】

前記加熱工程では、前記第１分別燃料を前記セメントキルンの燃料とし、前記第２分別燃料を前記仮焼炉の燃料とすることが好ましい。これによって、発熱量の高い第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。

【0024】

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、前記第２分別燃料の供給量よりも前記第１分別燃料の供給量を少なくすることが好ましい。これによって、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発熱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。

【0025】

本発明は、一つの側面において、セメントクリンカ製造用の燃料の分別装置であって、
廃棄物を含む前記燃料の画像と、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発熱量を予測し、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燃料全体の発熱量を予測する情報処理部と、
前記燃料全体の発熱量の予測結果に基づいて、少なくとも、第１分別燃料と前記第１分別燃料よりも発熱量が低い第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。

【0026】

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発熱量を予測し、この発熱量の予測値に基づいて、画像に含まれる燃料全体の発熱量を予測する。ここで、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おいて、種々の成分を含む廃棄物を含む燃料を、発熱量の予測値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、セメントクリンカを製造する際に、発熱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、セメントクリンカを製造する際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。

【0027】

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発熱量の予測値を導出することが好ましい。これによって、画像に含まれる燃料全体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分別された複数の燃料を用いることによって、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。

【0028】

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ことが好ましい。これによって、燃料全体の発熱量の予測の精度を維持しつつ、燃料全体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。

【0029】

上記分別装置は、廃棄物を破砕して燃料を得る破砕部と、破砕部で破砕された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ことが好ましい。これによって、廃棄物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。

【0030】

本発明は、一つの側面において、上述のいずれかの分別装置と、当該分別装置で分別された複数の分別燃料をそれぞれ貯留する複数のタンクと、仮焼炉と、セメントキルンと、を備え、複数のタンクにそれぞれ貯留される複数の分別燃料を、セメントキルン及び仮焼炉の少なくとも一方で燃料として使用する、セメントクリンカの製造設備を提供する。

【0031】

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セメントキルン及び仮焼炉の少なくとも一方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導入先を個別に選択したり、個別に供給量を調節したりすることができる。したがって、種々の成分を含む廃棄物を用いても、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。

【0032】

上記セメントクリンカの製造設備は、前記分別装置の前記情報処理部における前記燃料全体の前記発熱量の予測結果に基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択して供給量を調節することが好ましい。これによって、発熱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、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、廃棄物を燃料として一層有効活用することができる。

【0033】

上記セメントクリンカの製造設備では、複数のタンクの少なくとも一つから第１分別燃料がセメントキルンへ供給され、第１分別燃料を供給するタンクとは異なる、複数のタンクの少なくとも一つから第２分別燃料が仮焼炉へ供給されることが好ましい。このように、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、それぞれの供給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。

【発明の効果】

【0034】

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。したがって、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用の燃料の分別方法、及び、セメントクリンカ製造用の燃料の分別装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0035】

【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）は参照用試料の近赤外吸収スペクトルを示す図であり、（Ｂ）は（Ａ）を前処理することによって得られた参照用吸収スペクトルを示す図である。

【図8】（Ａ）は参照用試料の近赤外吸収スペクトルを示す図であり、（Ｂ）は（Ａ）を前処理することによって得られた参照用吸収スペクトルを示す図である。

【図9】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を示す写真である。

【図10】類似度の判定をＲ２（決定係数）で行った場合の実施例１の発熱量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図11】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の発熱量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図12】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の発熱量の予測値と実測値の相関を示すグラフである。

【図13】類似度の判定をＲ２（決定係数）で行った場合の実施例２の発熱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ＭＡＥ（平均絶対誤差）で行った場合の実施例２の発熱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ＲＭＳＥ（二乗平均平方根誤差）で行った場合の実施例２の発熱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】

【0036】

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。

【0037】

図１に示すように、一実施形態に係るセメントクリンカ製造用の燃料の分別方法は、廃棄物を破砕して燃料を得る破砕工程Ｓ１と、
搬送部で搬送される燃料の画像と、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発熱量を予測する第１予測工程Ｓ４と、
ｋ個のグループそれぞれの発熱量の予測値に基づいて、上記画像に含まれる燃料全体の発熱量を予測する第２予測工程Ｓ５と、
燃料全体の発熱量の予測結果に基づいて、燃料を、第１分別燃料と第１分別燃料よりも発熱量が低い第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。

【0038】

セメントクリンカ製造用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、プラスチック類、紙、木屑、石、金属、及び布等が挙げられる。このうち、プラスチック類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、プラスチック類のうち、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。

【0039】

一方、５０００ｋｃａｌ／ｋｇ未満のプラスチック類として、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。上記分別方法では、このように種々の廃棄物成分を含む燃料を複数に分別して、発熱量が互いに異なる複数の分別燃料を得ることができる。

【0040】

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、セメントクリンカ製造用の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と、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情報とを取得する情報取得部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発熱量の予測結果を出力する情報処理部２０と、情報処理部２０から出力される発熱量の予測結果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分別燃料よりも発熱量が低い第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。

【0041】

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、十分に高い精度で発熱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。

【0042】

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。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。

【0043】

一層高精度の予測結果を得る観点から、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で情報取得工程を行ってもよい。

【0044】

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。

【0045】

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を備えるハイパースペクトルカメラ１６Ａとを用いて、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、プラスチックの発熱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１６Ａとしては、例えば、ＲＥＳＯＮＯＮ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。

【0046】

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、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、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。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。

【0047】

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。

【0048】

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、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、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。

【0049】

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、１万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。

【0050】

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。）。

【0051】

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。

【0052】

燃料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。

【0053】

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。

【0054】

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１０倍以下であってよく、５倍以下であってもよい。

【0055】

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、燃料全体の発熱量の予測の精度を十分に維持することができる。廃棄物を含む燃料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、燃料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、燃料全体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、廃棄物を含む燃料１１の発熱量を迅速に予測することができる。

【0056】

第２予測工程Ｓ５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、画像に含まれる燃料全体の発熱量の予測値Ｑを求めることができる。

【0057】

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）＋Ｑ４×（ｎ４／ｎ）

【0058】

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）

【0059】

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発熱量の予測計算を行う。このため、種々の成分を含む廃棄物を含む燃料を対象とした場合でも、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。

【0060】

なお、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発熱量Ｑ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個の発熱量の予測値Ｑｋの算術平均値を画像に含まれる燃料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＝（Ｑ_１＋Ｑ_２＋Ｑ_３＋・・・＋Ｑ_ｋ）／ｋ

【0061】

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。

【0062】

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、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であってよい。

【0063】

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。

【0064】

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ができる。このため、情報処理部２０の負荷を低減し、迅速に発熱量を予測することができる。

【0065】

図２に示すように、情報処理部２０は、発熱量の予測結果（予測値Ｑ）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。

【0066】

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、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、燃料１１を発熱量の予測値に応じて３つ以上に分別してもよい。

【0067】

タンク５１に貯留される第１分別燃料は、例えば、発熱量の予測値Ｑが５０００ｋｃａｌ／ｋｇ以上の燃料である。第２分別燃料は、例えば、発熱量の予測値Ｑが５０００ｋｃａｌ／ｋｇ未満の燃料である。第１分別燃料と第２分別燃料の発熱量の予測値Ｑの閾値は５０００ｋｃａｌ／ｋｇに限定されない。ただし、閾値を５０００ｋｃａｌ／ｋｇとすることによって、セメントキルンに導入される燃料を十分に多くすることができる。これによって、廃棄物を燃料として有効活用して、セメントキルンの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。

【0068】

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）。発熱量の予測値Ｑが５０００ｋｃａｌ／ｋｇ以上である場合（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）。発熱量の予測値が５０００ｋｃａｌ／ｋｇ未満である場合は、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、燃料が、含有成分の予測結果及び発熱量の予測結果に応じて２つの分別燃料に分別される。このような複数の分別燃料は、一旦タンク５１，５２に貯留された後、セメントクリンカ製造装置で燃料として用いることができる。その際、複数の分別燃料をそれぞれ別々の場所に導入したり、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、セメントクリンカ製造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。

【0069】

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を流通して下流のセメントクリンカ製造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、セメントクリンカ製造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、セメントクリンカ製造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。なお、分別された全ての分別燃料をセメントクリンカ製造装置の燃料として用いなくてもよい。複数の分別燃料のうちの一種類、又は各分別燃料の一部を、他の用途に用いてもよい。

【0070】

一実施形態に係るセメントクリンカの製造方法は、セメント原料を仮焼炉で仮焼してセメントキルンで焼成する加熱工程を有し、加熱工程では、上述の分別方法で複数に分別された廃棄物を含む分別燃料（第１分別燃料、第２分別燃料）の少なくとも一つを用いて、セメントキルン及び仮焼炉の少なくとも一方を加熱する。

【0071】

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。

【0072】

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。

【0073】

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１０１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。

【0074】

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。

【0075】

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、重油等を用いることができる。本実施形態では廃棄物を含む第１分別燃料が高い発熱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分別燃料は発熱量の変動が小さい。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分別燃料の発熱量（実測値）は、５０００ｋｃａｌ／ｋｇ以上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。なお、本明細書における発熱量は、高位発熱量である。

【0076】

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、化石燃料の供給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供給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分別燃料の発熱量の予測結果、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。

【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、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分別燃料よりも発熱量が低い第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。

【0078】

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、化石燃料の供給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供給量を調節する。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分別燃料の発熱量の予測結果、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。

【0079】

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。

【0080】

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供給量を測定し、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。

【0081】

第１分別燃料の導入先は、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分別燃料の導入先の切り替えは、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。

【0082】

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、第２分別燃料の導入量よりも少ない導入量で第１分別燃料を仮焼炉２３０に導入することが好ましい。第１分別燃料の方が第２分別燃料よりも発熱量が大きいため、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。

【0083】

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燃料を発熱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、各分別燃料の導入先を変更したり、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、廃棄物の有効利用を図ることができる。

【0084】

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。

【0085】

本開示は以下の内容を含む。
［１］セメントクリンカ製造用の燃料の分別方法であって、
廃棄物を含む前記燃料の画像と、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燃料全体の発熱量を予測する第２予測工程と、
前記燃料全体の前記発熱量の予測結果に基づいて、前記燃料を、第１分別燃料と前記第１分別燃料よりも発熱量が低い第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発熱量の予測値を導出する、［１］に記載の燃料の分別方法。

【0086】

［３］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、［２］に記載の燃料の分別方法。
［４］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、［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１～１０倍である、［３］又は［４］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、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］前記第１分別燃料は５０００ｋｃａｌ／ｋｇ以上の発熱量を有する、［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、前記廃棄物を破砕して前記燃料を得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。

【0087】

［１２］セメント原料を仮焼炉で仮焼してセメントキルンで焼成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、
前記加熱工程では、［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用いて前記セメントキルン及び前記仮焼炉の少なくとも一方を加熱する、セメントクリンカの製造方法。
［１３］前記加熱工程では、前記第２予測工程における前記発熱量の予測結果に基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択して供給量を調節する、［１２］に記載のセメントクリンカの製造方法。
［１４］前記加熱工程では、前記第１分別燃料を前記セメントキルンの燃料とし、前記第２分別燃料を前記仮焼炉の燃料とする、［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、前記第２分別燃料の供給量よりも前記第１分別燃料の供給量を少なくする、［１２］～［１４］のいずれか一つに記載のセメントクリンカの製造方法。

【0088】

［１６］セメントクリンカ製造用の燃料の分別装置であって、
廃棄物を含む前記燃料の画像と、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発熱量を予測し、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燃料全体の発熱量を予測する情報処理部と、
前記燃料全体の発熱量の予測結果に基づいて、少なくとも、第１分別燃料と前記第１分別燃料よりも発熱量が低い第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発熱量の予測値を導出する、［１６］に記載の燃料の分別装置。
［１８］前記平均スペクトルと、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、［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。

【0089】

［２０］上記［１６］～［１９］のいずれか一つの分別装置と、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、仮焼炉と、セメントキルンと、を備え、
前記複数のタンクにそれぞれ貯留される前記複数の分別燃料を、セメントキルン及び仮焼炉の少なくとも一方で燃料として使用する、セメントクリンカの製造設備。
［２１］前記分別装置の前記情報処理部における前記燃料全体の前記発熱量の予測結果に基づいて、前記複数の分別燃料のそれぞれの供給先を選択して供給量を調節する、［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。

【実施例0090】

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。

【0091】

（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器具として以下のものを用いた。
・搬送部：可動式移動台
・近赤外線を含む電磁波を照射する光源：ハロゲンランプ
・検出器：ハイパースペクトルカメラ（ＲＥＳＯＮＯＮ社製、商品名：ＰｉｋａＮＩＲ－３２０、）
・情報処理部：パーソナルコンピュータ（制御・解析ソフト「ＳＰＥＣＴＲＯＮＯＮ」）

【0092】

１２種類の参照用試料（廃プラスチック、紙、木屑等）と、２８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。１２種類の参照用試料の含有成分と高位発熱量の実測値は表１に示すとおりであった。

【0093】

【表1】

【0094】

上述の器具を用いて、搬送部、情報取得部及び情報処理部を構成した。１２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）。

【0095】

解析ソフト（ＲＥＳＯＮＯＮ社製のＳＰＥＣＴＲＯＮＯＮ）を用いて、取得した参照用試料（１２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、近赤外線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するとともに、２階微分処理を行ってベースラインの変動の影響を低減した。

【0096】

図７（Ａ）は、前処理前の参照用試料１～６の近赤外線スペクトルの一例であり、図７（Ｂ）が、前処理後の参照用試料１～６の近赤外線スペクトルの一例である。図８（Ａ）は、前処理前の参照用試料７～１２の近赤外線スペクトルの一例であり、図８（Ｂ）が、前処理後の参照用試料７～１２の近赤外線スペクトルの一例である。図７及び図８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補正されるとともに、ノイズが低減されることが確認された。

【0097】

前処理後の画素毎の近赤外線スペクトルを加重平均して平均スペクトルを算出した。１２種類の参照用試料について同様の計算を行い、１２種類の参照用吸収スペクトルを得た。これらの参照用吸収スペクトルのデータを、パーソナルコンピュータのストレージに保存した。

【0098】

参照用試料と同じ手順で、２８種類の測定用試料のそれぞれについても、画素毎の近赤外吸収スペクトルを測定し（ｎ＝８２２６８）、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。画像におけるグループＡ，Ｂ，Ｃの分布は図９に示すとおりであった。実施例１では、参照用吸収スペクトルの個数は、グループ数の４倍（＝１２／３）であった。

【0099】

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。また、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１２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、ＲＭＳＥ、ＭＡＥのそれぞれを用いて行った。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。

【0100】

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。２８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、それぞれの発熱量の予測値Ｑを導出した。

【0101】

予測値の精度の検証のため、各測定用試料の発熱量を、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。表２には、２８種類の測定用試料のうち、６種類の測定用試料（廃棄物Ａ～Ｆ）の高位発熱量（実測値）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２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。

【0102】

【表2】

【0103】

発熱量の予測値Ｑと実測値の関係は図１０，図１１，図１２に示すとおりであった。図１０は、類似度をＲ２で判定した場合の結果である。図１１は、類似度をＭＡＥで判定した場合の結果である。図１２は、類似度をＲＭＳＥで判定した場合の結果である。

【0104】

図１０～図１２には、回帰直線とともに、誤差±２０％の境界線を描いた。図１０～図１２では、いずれも、発熱量の予測値Ｑ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発熱量を予測できることが確認された。

【0105】

（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、各測定用試料の発熱量を予測した。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、発熱量の予測値Ｑ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１．２倍（＝１２／１０）であった。発熱量の予測値Ｑと実測値の関係は図１３，図１４，図１５に示すとおりであった。図１３は、類似度をＲ２で判定した場合の結果である。図１４は、類似度をＭＡＥで判定した場合の結果である。図１５は、類似度をＲＭＳＥで判定した場合の結果である。

【0106】

図１３～図１５にも、回帰直線とともに、誤差±２０％の境界線を描いた。類似度をＲ２で判定した図１０と図１３を比べると、図１３の方が図１０よりも誤差が小さい傾向にあった。図１３，図１４，図１５のいずれも、発熱量の予測値Ｑ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発熱量を予測できることが確認された。

【0107】

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画素毎に発熱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発熱量を予測することができる。このような予測値Ｑに基づいて廃棄物を含む燃料を分別し、セメントキルンの燃料として用いれば、セメントクリンカを製造する際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。

【符号の説明】

【0108】

１０…破砕部、１１…燃料、１２…搬送部、１４…光源、１６…情報取得部、１６Ａ…ハイパースペクトルカメラ、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、１０１…導入口、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…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】