特許 6998485 焼却炉設備の制御装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2021-12-22

(45)【発行日】2022-01-18

(54)【発明の名称】焼却炉設備の制御装置

(51)【国際特許分類】

   F23G 5/50 20060101AFI20220111BHJP

【ＦＩ】

F23G5/50 G

F23G5/50 Q

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2021107370

(22)【出願日】2021-06-29

【審査請求日】2021-07-21

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】501370370

【氏名又は名称】三菱重工環境・化学エンジニアリング株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100162868

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 英輔

(74)【代理人】

【識別番号】100161702

【弁理士】

【氏名又は名称】橋本 宏之

(74)【代理人】

【識別番号】100189348

【弁理士】

【氏名又は名称】古都 智

(74)【代理人】

【識別番号】100196689

【弁理士】

【氏名又は名称】鎌田 康一郎

(72)【発明者】

【氏名】岩下 信治

(72)【発明者】

【氏名】草加 浩都

(72)【発明者】

【氏名】瀬戸口 稔彦

(72)【発明者】

【氏名】今田 潤司

(72)【発明者】

【氏名】大丸 卓一郎

(72)【発明者】

【氏名】滑澤 幸司

(72)【発明者】

【氏名】林 慶一

(72)【発明者】

【氏名】江草 知通

【審査官】長尾 裕貴

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１４－１２６３２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１８７２２８（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｆ２３Ｇ ５／５０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被焼却物を燃焼させながら搬送する炉本体と、前記炉本体に前記被焼却物を供給するフィーダとを有する焼却炉設備の制御装置であって、
前記フィーダの端部と接続される、前記炉本体の受入口を含む画像情報を周期的に取得する画像情報取得部と、
前記画像情報に基づいて前記受入口における前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であるか否かを認識する画像情報認識部と、
前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識された場合、前記被焼却物が前記炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する供給状態判定部と
を備える焼却炉設備の制御装置。

【請求項2】

前記画像情報取得部は、前記受入口及び乾燥領域の内壁の少なくとも一部を含む画像情報を取得する、
請求項１に記載の焼却炉設備の制御装置。

【請求項3】

前記供給状態判定部は、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識され、かつ、前記フィーダの総押し出し長さに基づく過剰供給発生確率が所定の閾値以上である場合、前記被焼却物が前記炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する
請求項１または２に記載の焼却炉設備の制御装置。

【請求項4】

前記閾値は、一酸化炭素の発生量を示す情報と窒素酸化物の発生量を示す情報とを少なくとも含む実際の前記被焼却物の燃焼状況に係る情報に基づいて変化させられる値である
請求項３に記載の焼却炉設備の制御装置。

【請求項5】

前記画像情報認識部は、前記受入口を複数の領域に分割した分割領域毎に、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であるか否かを認識し、
前記供給状態判定部は、少なくとも、複数の前記分割領域で、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識された場合、前記被焼却物が前記炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する
請求項１から４のいずれか１項に記載の焼却炉設備の制御装置。

【請求項6】

前記画像情報認識部は、少なくとも前記画像情報を説明変数とし、前記被焼却物のせり出しの有り、無し、および、視界不良を目的変数として求める学習済みモデルを用いて、前記被焼却物がせり出した状態であるか否かを認識し、
前記供給状態判定部は、少なくとも、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識され、かつ、前記フィーダが前記被焼却物を押し込み中である場合、前記被焼却物が前記炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する
請求項１から５のいずれか１項に記載の焼却炉設備の制御装置。

【請求項7】

前記過剰供給の予兆の判定結果に基づいて燃焼用空気の供給量を変化させる燃焼用空気量制御部、または、前記過剰供給の予兆の判定結果に基づいて前記フィーダの動作速度またはストロークの少なくとも一方を変化させるフィーダ制御部の少なくとも一方を
さらに備える請求項１から６のいずれか１項に記載の焼却炉設備の制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、焼却炉設備の制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、次のような廃棄物焼却装置が開示されている。すなわち、特許文献１に記載されている廃棄物焼却装置では、炉に落下する前の廃棄物の画像と炉に落下した後の廃棄物の画像の差分画像に基づいて、実際に炉に供給された廃棄物の供給量が検知される。また、特許文献１に記載されている廃棄物焼却装置では、廃棄物供給量の現在値が所定供給量範囲よりも高い場合は、給塵機に対して廃棄物供給速度を減少させ火格子への廃棄物の供給量を減少させる指令、燃焼用一次空気量を増加させ廃棄物の燃焼を促進する指令等を発して操業条件を変化させることで、火格子への廃棄物供給量を減少させるとともに、火格子の廃棄物の燃焼を促進し、火格子上の廃棄物量を減少させる制御が行われる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２０－１２８８３７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１に記載の廃棄物焼却装置では、廃棄物供給量の現在値に基づいて操業条件等が変化されるため、例えば供給量の変化に応じた燃焼用空気量の増加等の制御に遅れが生じてしまうという課題があった。

【0005】

本開示は、上記課題を解決するためになされたものであって、廃棄物等の被燃焼物の供給量の変化に応じた制御の遅れを改善することができる焼却炉設備の制御装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題を解決するために、本開示に係る焼却炉設備の制御装置は、被焼却物を燃焼させながら搬送する炉本体と、前記炉本体に前記被焼却物を供給するフィーダとを有する焼却炉設備の制御装置であって、前記フィーダ近傍領域を含む画像情報を周期的に取得する画像情報取得部と、前記画像情報に基づいて前記フィーダ近傍領域における前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であるか否かを認識する画像情報認識部と、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識された場合、前記被焼却物が前記炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する供給状態判定部とを備える。

【発明の効果】

【0007】

本開示の焼却炉設備の制御装置によれば、廃棄物等の被燃焼物の供給量の変化に応じた制御の遅れを改善することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本開示の実施形態に係る焼却炉設備の構成例を示す概略図である。

【図2】本開示の実施形態に係る制御装置の構成例を示すブロック図である。

【図3】本開示の実施形態に係る赤外画像の一例を示す図である。

【図4】本開示の実施形態に係る制御装置の動作例を示すフローチャートである。

【図5】本開示の実施形態に係る制御装置の動作例を説明するための模式図である。

【図6】本開示の実施形態に係る制御装置の動作例を説明するための模式図である。

【図7】本開示の実施形態に係る制御装置の動作例を説明するための模式図である。

【図8】本開示の実施形態に係る制御装置の動作例を説明するための模式図である。

【図9】本開示の実施形態に係る制御装置の動作例を説明するための模式図である。

【図10】本開示の実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

（焼却炉設備の制御装置の構成）
以下、本開示の実施形態に係る焼却炉設備の制御装置について、図１～図１０を参照して説明する。図１は、本開示の実施形態に係る焼却炉設備の構成例を示す概略図である。図２は、本開示の実施形態に係る制御装置の構成例を示すブロック図である。図３は、本開示の実施形態に係る赤外画像の一例を示す図である。図４は、本開示の実施形態に係る制御装置の動作例を示すフローチャートである。図５～図９は、本開示の実施形態に係る制御装置の動作例を説明するための模式図である。図１０は、本開示の実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。なお、各図において同一または対応する構成には同一の符号を用いて説明を適宜省略する。

【0010】

（焼却炉設備の構成）
図１は、本開示の実施形態に係る焼却炉設備１００の構成例を示す。図１に示す例示的な形態では、焼却炉設備１００は、都市ごみ、産業廃棄物、またはバイオマスなどを固体燃料Ｆｇとするストーカ式のごみ焼却炉である。なお、焼却炉設備１００は、ストーカ式のごみ焼却炉に限定されない。

【0011】

図１に示すように、焼却炉設備１００は、ホッパー１０２と、フィーダ部１０４と、燃焼室１０８と、押出装置１１０（給じん装置）と、空気供給装置１１２と、熱回収ボイラ１１４と、減温塔１１６と、集じん装置１１８と、煙突１２０と、を含む。燃焼室１０８は、本開示に係る被焼却物を燃焼させながら搬送する炉本体の一例である。押出装置１１０は、本開示に係る炉本体に被焼却物を供給するフィーダの一例である。

【0012】

フィーダ部１０４は、燃焼室１０８に向かって延びる通路である。フィーダ部１０４は、ホッパー１０２に投入された廃棄物（ゴミ）等の被燃焼物である固体燃料Ｆｇが堆積するように構成されている。焼却炉設備１００内を固体燃料Ｆｇが移動する方向を移動方向Ｗ１とすると、フィーダ部１０４の移動方向Ｗ１の下流側の下流側端部１２１（フィーダ部１０４の燃焼室１０８側の端部）は燃焼室１０８の受入口１２２と接続している。

【0013】

押出装置１１０は、フィーダ部１０４に堆積した固体燃料Ｆｇを、受入口１２２を介して燃焼室１０８に押し出すための押出アーム１２４を有する。押出アーム１２４は、フィーダ部１０４内を移動方向Ｗ１の上流側から下流側、および下流側から上流側に向かって移動可能であるように構成されている。つまり、押出アーム１２４は、フィーダ部１０４内をフィーダ部１０４の延在方向（水平方向）に沿って往復運動する。

【0014】

燃焼室１０８は、受入口１２２を介して燃焼室１０８に押し出された固体燃料Ｆｇが落下する火格子１２６（ストーカ）を含む。この火格子１２６は、燃焼室１０８の床部に相当する。火格子１２６は、火格子１２６上の固体燃料Ｆｇを受入口１２２から離れていく方向（移動方向Ｗ１の上流側から下流側）に移動させるように構成されている。また、燃焼室１０８は、移動方向Ｗ１の上流側から下流側に向かって順番に並ぶ乾燥領域１２８、燃焼領域１３０、および後燃焼領域１３２、を含む。乾燥領域１２８は、燃焼室１０８内の熱によって固体燃料Ｆｇを乾燥させる。燃焼領域１３０は、火炎１３１を上げて固体燃料Ｆｇを燃焼させる。後燃焼領域１３２は、燃焼領域１３０で燃え切らなかった燃え切りを完全燃焼させる。燃焼室１０８で乾燥、燃焼、後燃焼された固体燃料Ｆｇは灰１３５となり、焼却炉設備１００外に排出される。

【0015】

空気供給装置１１２は、固体燃料Ｆｇの燃焼に用いられる１次空気、および、固体燃料Ｆｇの燃焼によって発生した一酸化炭素のような未燃ガスの濃度低減に用いられる２次空気を燃焼室１０８に供給するように構成される。図１に示す例示的な形態では、空気供給装置１１２は、空気供給管１３６と、空気供給管１３６に設けられたブロワ１３８と、を含む。空気供給管１３６を流通する空気は、一部が１次空気として第１流量調節弁１４０を介して火格子１２６から燃焼室１０８の下部に供給されるとともに、残りの一部が２次空気として第２流量調節弁１４２を介して燃焼室１０８の側壁から燃焼室１０８の上部に供給されるようになっている。空気供給装置１１２は、燃焼室１０８の上部に２次空気を供給する２次空気供給装置として機能する。なお、図１に示す例示的な形態では、燃焼室１０８の乾燥領域１２８、燃焼領域１３０、および後燃焼領域１３２のそれぞれに１次空気が供給されるように構成されている。

【0016】

熱回収ボイラ１１４、減温塔１１６、集じん装置１１８、および煙突１２０のそれぞれは、固体燃料Ｆｇが燃焼して生成される排ガス１４３が流通する焼却炉設備１００の煙道１４４に設けられる。排ガス１４３は、熱回収ボイラ１１４、減温塔１１６、集じん装置１１８、煙突１２０の順に流通する。熱回収ボイラ１１４は、排ガス１４３の熱エネルギから蒸気を生成する。減温塔１１６は、熱回収ボイラ１１４を通過した排ガス１４３の温度を下げる。集じん装置１１８は、減温塔１１６を通過した排ガス１４３に含まれる飛灰を捕集する。煙突１２０は、集じん装置１１８を通過した排ガス１４３を焼却炉設備１００の外部に排気する。なお、熱回収ボイラ１１４で生成した蒸気は、不図示の蒸気タービンに供給されるように構成されてもよい。

【0017】

（制御装置の構成）
上述した焼却炉設備１００に適用される制御装置４は、被焼却物を燃焼させながら搬送する燃焼室１０８と、燃焼室１０８に被焼却物を供給する押出装置１１０とを有する焼却炉設備１００の制御装置である。制御装置４は、コンピュータと、コンピュータの周辺装置等のハードウェアと、コンピュータが実行するプログラム等のソフトウェアとの組み合わせから構成される機能的構成として、次の各部を備える。すなわち、制御装置４は、画像情報取得部４１と、画像情報認識部４２と、供給状態判定部４３と、燃焼用空気量制御部４４と、フィーダ制御部４５と、過剰供給検知部４６と、せり出し量検知部４７と、モデル学習部４８と、記憶部４９とを備える。また、記憶部４９は、複数の学習済みモデル４９１と、複数の画像情報４９２とを記憶する。

【0018】

画像情報取得部４１は、撮像装置２が撮影したフィーダ部１０４等を含む領域であるフィーダ近傍領域を表す画像信号を含む画像情報を周期的に取得する。なお、本実施形態において、画像情報は、撮影画像を表す画像信号と、画像信号の撮影日時を表す情報、撮影時における押出アーム１２４のストローク総長（フィーダの総押し出し長さ）を表す情報等を含んでいてもよい。押出アーム１２４のストローク総長は、被焼却物の過剰供給（「どか落ち」等とも呼ばれる）が発生した時点を起点として、押出アーム１２４をＷ１方向の上流から下流へ移動させた長さの合計値である。フィーダ近傍領域は、例えば、固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒを注目領域として含む領域である。

【0019】

なお、撮像装置２は、焼却炉設備１００のフィーダ部１０４に堆積している固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に落下する前の固体燃料Ｆｇの赤外画像（熱画像）を撮像するように構成されている。撮像装置２によって撮像された固体燃料Ｆｇの赤外画像は、リアルタイムで制御装置４に送られるようになっている。図１に示す例示的な形態では、撮像装置２は、燃焼室１０８に落下する前の固体燃料Ｆｇの表面のうち燃焼室１０８に対向する前面Ｆｒの赤外画像を撮像するように、燃焼室１０８の後燃焼領域１３２より移動方向Ｗ１の下流側に位置する燃焼室１０８の炉尻１４５に設けられている。この撮像装置２は、燃焼室１０８の受入口１２２からせり出した固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒの赤外画像を撮像可能となっている。なお、固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒの赤外画像を撮像可能であるならば、撮像装置２は燃焼室１０８の炉尻１４５以外に設けられてもよい。

【0020】

また、撮像装置２は、例えば、赤外カメラであって、火炎１３１からの放射が少ない所定の波長域の赤外線を検出する。この場合、所定の波長域の範囲は、例えば、２μｍ以上５μｍ以下である。より火炎１３１の影響を抑制して固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒの赤外画像を撮像するためには、所定の波長域の範囲は３．８μｍ以上４．２μｍ以下である。なお、赤外画像として撮像する対象波長域は、０．８μｍ～１０００μｍである。この波長域にバンドパスフィルタ等をとおす事で、必要に応じて、一部の波長のみを使う運用も可能である。

【0021】

また、撮像装置２は、火炎１３１超しに固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒの赤外画像を撮像可能であるならば赤外カメラに限定されない。幾つかの実施形態では、撮像装置２は、可視光カメラ、可視光カメラに入射する透過波長を所定の波長域に制限するフィルタ装置と、を含む。

【0022】

画像情報認識部４２は、画像情報取得部４１が取得した画像情報に基づいてフィーダ近傍領域における固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対してせり出した状態であるか否かを認識する。本実施形態において画像情報認識部４２は、学習済みモデル４９１を用いて、フィーダ近傍領域における固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対してせり出した状態であるか否かを認識する。なお、本実施形態において画像情報認識部４２は、フィーダ近傍領域を複数の領域に分割した分割領域毎に、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対してせり出した状態であるか否かを認識する。この場合、学習済みモデル４９１は、分割領域毎に学習される。

【0023】

学習済みモデル４９１は、例えば、深層学習モデルであり、少なくとも画像情報を説明変数とし、固体燃料Ｆｇのせり出しの有り、無し、および、視界不良を目的変数として予め教師あり学習によって学習されたモデルである。学習済みモデル４９１は、例えば、少なくとも画像情報を説明変数として入力し、固体燃料Ｆｇのせり出しの有り、無し、および、視界不良を目的変数として出力する。学習済みモデル４９１は、例えばニューラルネットワークを要素とし、入力される多数のデータに対して求める解が出力されるよう、機械学習によりニューラルネットワークの各層のニューロン間の重み付け係数が最適化されている。学習済みモデル４９１は、例えば、入力から出力までの演算を行うプログラムと当該演算に用いられる重み付け係数（パラメータ）の組合せで構成される。また、学習済みモデル４９１は、例えば、撮像装置２が撮影した赤外画像を任意領域で分割した分割領域毎に学習される。

【0024】

図３は、撮像装置２が撮影した赤外画像２０１の例を示す。画像情報認識部４２は、赤外画像２０１を、移動方向Ｗ１に直交する方向（Ｘ１方向とする）で、左領域ＲＬと、中央領域ＲＣと、右領域ＲＲに３分割し、各分割領域を、せり出しの有り、無し、または、視界不良をのいずれかに分類する。図３に示す例では、中央領域ＲＣがせり出し有り、左領域ＲＬと右領域ＲＲがせり出し無しに分類される。なお、視界不良は、例えば、灰等が撮像装置２とフィーダ近傍領域との間に介在する場合に撮影された画像等に対応する。なお、本実施形態では３分割としているが、３分割に限定されない。固体燃料Ｆｇは、押出装置１１０により均一に押されるが、ごみが絡まるために均一に炉内に落ちない。また、落ちる際、奥のごみも絡まって一緒に落ちることがあり、ごみの面が均一にならないため、注目領域を複数設けている。

【0025】

学習済みモデル４９１は、分割した領域ごとに、画像情報に基づいてごみのせり出し有、無、視界不良に分類した深層学習による判定モデルとすることができるが、判定モデル作成にあたり、ストローク総長等の運転データも併せて説明変数として用いて学習させてもよい。なお、画像情報は、実際運転中の画像情報４９２でもよいし、過去の画像情報４９２を用いてもよい。

【0026】

供給状態判定部４３は、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識された場合、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対して過剰供給される（どか落ちとなる）予兆があると判定する。また、供給状態判定部４３は、少なくとも、複数の分割領域で、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識された場合、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対して過剰供給される予兆があると判定する。さらに、画像情報認識部４２が、少なくとも画像情報を説明変数とし、固体燃料Ｆｇのせり出しの有り、無し、および、視界不良を目的変数として求める学習済みモデル４９１を用いて、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対してせり出した状態であるか否かを認識する場合、供給状態判定部４３は、次のように判定する。すなわち、供給状態判定部４３は、少なくとも、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識され、かつ、押出装置１１０が固体燃料Ｆｇを押し込み中である場合、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対して過剰供給される予兆があると判定する。

【0027】

供給状態判定部４３は、例えば、どか落ち予兆判定において、次の条件を全て満たすか否かで予兆判定を行う。（条件１）３分割された画像情報から、せり出し有が３分割中２分割以上あり。（条件２）５秒継続して発生。（条件３）フィーダ動作が押し込み中である。なお、検知時間は、例えば所定時間（例えば６０秒間）継続するようにした。この検知時間は、予兆判定の条件が成立した後、実際にどか落ち（過剰供給）が発生しない場合に、次の予兆判定を行うまでの待機時間である。予兆判定の条件が成立した後、実際にどか落ち（過剰供給）が発生した場合は、すぐに次の予兆判定を行うことができる。上記所定時間は、例えば、１回の平均的な押し込み時間に合わせて調整することができる。

【0028】

なお、本実施形態において供給状態判定部４３は、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識され、かつ、押出装置１１０のストローク総長（総押し出し長さ）に基づく過剰供給発生確率が所定の閾値以上である場合、固体燃料Ｆｇが燃焼室１０８に対して過剰供給される予兆があると判定する。図５は、押出装置１１０のストローク総長に基づく過剰供給発生確率の例を示す。図５は、横軸をストローク総長、縦軸をどか落ち発生確率として、ストローク総長に対するどか落ち発生確率の例を示す。図５に示す例では、おおむね、ストローク総長がＬ１の場合、発生確率が１０％、ストローク総長がＬ２の場合、発生確率が４０％、ストローク総長がＬ３の場合、発生確率が７０％、ストローク総長がＬ４の場合、発生確率が９０％である。なお、実線は、フィーダ押し込み中にどか落ちが発生した場合、鎖線は、フィーダ後進中または停止中にどか落ちが発生した場合である。図５に示す例（プラント）は、一般的な１回当たりのストローク長がＬ２とＬ３の間程度で制御された例である。

【0029】

本実施形態において供給状態判定部４３は、上述した予兆判定のすべての条件が満たされた場合でも、押出装置１１０のストローク総長に基づく過剰供給発生確率が所定の閾値（例えば７０％）未満であるときには、過剰供給の予兆が無いと判定する。なお、過剰供給発生確率は、例えば、ストローク総長をパラメータとする２次関数で近似したり、ストローク総長と過剰供給発生確率との対応関係を定めたマップを使って求めたりすることができる。本実施形態の実機での確認においては、予兆検知後に必ずどか落ちが発生する訳ではなかった。そこで、図５に示されるように、フィーダのストローク総長に対するどか落ち発生確率を算出し、この発生確率も予兆判定に用いることで、さらに予兆判定の精度を高めている。

【0030】

なお、過剰供給発生確率に対する閾値は、運転時に例えば所定時間毎に運転状況に合わせて例えば供給状態判定部４３が変更するようにしてもよい。どか落ちの発生確率は、ゴミ質（乾燥度、形状、硬度等）によって変化するため、例えば検知率や正答率（誤答率）の実績値に基づいて閾値を自動的にあるいは手動で変更することができる。後述する予兆検知時に一酸化炭素の発生を抑制させるための制御は、例えば、予兆検知時にどか落ちの発生前に２次空気の供給を増加させることで行う。この場合、どか落ちが実際に発生すれば酸素の増加供給によって不完全燃焼を防止し、一酸化炭素の発生を抑制させることができる。ただし、どか落ちが実際に発生しなかった場合、酸素が過剰となり、窒素酸化物の発生が増加してしまうおそれがある。そのため、一酸化炭素低減への要求と、窒素酸化物発生のおそれの増加とのバランスによって、閾値を実際の運転状況に応じて変化させるようにしてもよい。ここで、運転状況を示す情報は、一酸化炭素の発生量を示す情報と窒素酸化物の発生量を示す情報に限定されず、例えば、ゴミ質、温度、湿度等を示す情報を含んでいてもよい。この場合、過剰供給発生確率に対する閾値は、一酸化炭素の発生量を示す情報と窒素酸化物の発生量を示す情報とを少なくとも含む実際の前記被焼却物の燃焼状況に係る情報に基づいて変化させられる値である。このように閾値を変化させることで、例えば一酸化炭素の発生量についての上限値と窒素酸化物の発生量についての上限値を精度良く管理することができる。図６は、画像認識に基づく予兆判定とストローク総長に基づく過剰供給発生確率と閾値との比較を組み合わせた場合において、閾値を変化させたときの予兆判定の誤答率と検知率との関係を示す。誤答率は、予兆判定の全回数に対してどか落ちが発生しなかった回数の割合である。検知率は、どか落ちが発生した回数に対する発生を予兆できた回数の割合である。閾値を小さくすると検知率は上昇したが誤答率も上昇した。閾値を大きくすると誤答率は小さくできたが、検知率も低下した。

【0031】

燃焼用空気量制御部４４は、供給状態判定部４３による過剰供給の予兆の判定結果に基づいて燃焼用空気の供給量を変化させるように空気供給装置１１２を制御する。この制御によって、例えば、どか落ちが発生した場合に発生する急激な一酸化炭素の増加を抑制することができる。燃焼用空気量制御部４４は、例えば、供給状態判定部４３によって過剰供給の予兆があると判定された場合に二次燃焼用空気の供給量を増加させる制御を行うことで、炉内の酸素濃度を上げることができる。これにより、ＣＯ濃度の急増を抑制することが可能となる。

【0032】

フィーダ制御部４５は、供給状態判定部４３による過剰供給の予兆の判定結果に基づいて押出装置１１０の動作速度またはストロークの少なくとも一方を変化させる。フィーダ制御部４５は、例えば、供給状態判定部４３によって過剰供給の予兆があると判定された場合に押出装置１１０の動作速度を遅くし、かつ、ストローク（押出アーム１２４の移動行程）が短くなるように押出装置１１０を制御する。この制御によって、次のどか落ち発生までの時間を稼ぎ（先送りし）、どか落ちが発生した場合であっても給じん装置を停止させる必要がないため燃料供給を継続させることができ、蒸発量の低下を抑制することが可能となる。

【0033】

なお、燃焼用空気量制御部４４による制御と、フィーダ制御部４５による制御は、両方行ってもよいし、いずれか一方のみ行ってもよい。なお、過剰供給の予兆があると判定された場合の燃焼用空気量制御部４４による制御とフィーダ制御部４５による制御を、予兆時制御という。

【0034】

過剰供給検知部４６は、画像情報取得部４１が取得した複数の赤外画像に基づいて、固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒの赤外画像の輝度を監視することで、過剰供給の発生を検知する。図７は、燃焼室１０８に落下する前の固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒの赤外画像の輝度を示したグラフであって、縦軸が輝度を、横軸が時間を示す。ｔ１およびｔ２は、過剰供給が実際に発生した時刻である。図７に示すように、過剰供給が実際に発生したｔ１およびｔ２のときには、固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒの赤外画像の輝度の減少が著しい。このため、固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒの赤外画像の輝度を監視することで、過剰供給の発生を速やかに検知することができる。過剰供給検知部４６は、過剰供給の発生を検知した場合、フィーダ制御部４５を介して、押出装置１１０に押出アーム１２４の動作を停止するように指示する。押出装置１１０は、フィーダ制御部４５の指示を受けると、押出アーム１２４の動作を停止する。これによって、燃焼室１０８への固体燃料Ｆｇの供給が停止される。

【0035】

また、過剰供給検知部４６は、過剰供給の発生を検知した場合、燃焼用空気量制御部４４を介して、空気供給装置１１２（２次空気供給装置）から燃焼室１０８に供給される２次空気の量を増加させる。

【0036】

せり出し量検知部４７は、図８に示すように、燃焼室１０８の受入口１２２から燃焼室１０８に向かってせり出す固体燃料Ｆｇのせり出し長Ｌｒを検知する。図８に示す例示的な形態では、せり出し量検知部４７は、移動方向Ｗ１において、燃焼室１０８の受入口１２２と固体燃料Ｆｇの前面Ｆｒのうち最も下流側に位置する部分Ｆｒ１との間の大きさをせり出し長Ｌｒとして検知している。せり出し量検知部４７は、例えば、固体燃料Ｆｇを上方から撮影することができるせり出し量検知用撮像装置２８の撮像情報に基づいてせり出し長Ｌｒを分割領域毎に検知する。

【0037】

モデル学習部４８は、画像情報取得部４１が取得した赤外画像に対して、分割領域毎に、パターン認識等の画像処理を行って、視界不良か否かを認識し、視界不良である場合に当該分割領域を視界不良に分類する。また、モデル学習部４８は、画像情報取得部４１が取得した赤外画像に対して、視界不良と認識されなかった場合、分割領域毎に、せり出し量検知部４７が検知したせり出し長Ｌｒに基づいて、当該部分領域をせり出し有りまたはせり出し無しに分類する。そして、モデル学習部４８は、認識した結果を画像情報４９２として保存し、例えば、所定量の画像情報４９２を蓄積した場合に、画像情報４９２を用いて学習済みモデル４９１を再学習する。

【0038】

（制御装置の動作例）
次に、図４を参照して、制御装置４の動作例について説明する。図４に示す処理は、例えば、１秒間隔で繰り返し実行される。図４に示す処理が開始されると、制御装置４は、予兆時制御中であるか否かを判断する（Ｓ１）。予兆時制御中でない場合（Ｓ１：ＮＯ）、画像情報取得部４１が、撮像装置２（赤外線カメラ）で炉内を撮影して画像情報を取得する（Ｓ２）。次に、画像情報認識部４２が、フィーダ近傍領域の画像をメッシュ分割する（Ｓ３）。次に、画像情報認識部４２が、分割領域毎に深層学習判定モデルで、せり出し有り、無し、または、視界不良を判断する（Ｓ４）。次に、供給状態判定部４３が、どか落ち予兆判断を行う（Ｓ５）。

【0039】

供給状態判定部４３は、上述した（条件１）～（条件３）がすべて成立する場合、予兆有りと判断し（Ｓ５：Ｙｅｓ）、いずれか１つでも成立しない場合、予兆無しと判断する（Ｓ５：Ｎｏ）。予兆有りと判断した場合（Ｓ５：Ｙｅｓ）、供給状態判定部４３は、ストローク総長に基づくどか落ち発生確率が所定の閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ６）。閾値以上である場合（Ｓ６：Ｙｅｓ）、燃焼用空気量制御部４４とフィーダ制御部４５が予兆時制御を開始する（Ｓ７）。次に、制御装置４は、予兆時制御の終了条件が成立したか否かを判断する（Ｓ８）。

【0040】

予兆時制御の終了条件は、例えば、実際にどか落ちが発生したことを過剰供給検知部４６が検知した場合、または、予兆時制御開始後にどか落ちが発生せず所定の継続時間（例えば６０秒）が経過した場合である。予兆時制御の終了条件が成立した場合（Ｓ８：Ｙｅｓ）、制御装置４は、予兆時制御を終了させて実際のどか落ちに対する制御に移行するか、単に予兆時制御を終了する（Ｓ９）。

【0041】

なお、予兆時制御中である場合（Ｓ１：Ｙｅｓ）、制御装置４は、予兆時制御の終了条件が成立したか否かを判断する（Ｓ８）。また、予兆時制御を終了した場合（Ｓ９）、どか落ち予兆判断で予兆無しの場合（Ｓ５：Ｎｏ）、閾値以上でない場合（Ｓ６：Ｎｏ）、または、予兆時制御の終了条件が成立しなかった場合（Ｓ８：Ｎｏ）、制御装置４は、図４に示す処理を終了する。

【0042】

図９は、予兆検知成立時の動作パターンの例を示す。Ｔ１時間は例えば５秒、Ｔ２時間は例えば６０秒である。時刻ｔ１１でフィーダの押し込みが開始され、時刻ｔ１２で条件１および条件３と閾値判定とが成立し、さらに、Ｔ１時間経過すると、時刻ｔ１３で予兆検知となり、どか落ちが発生した時刻ｔ１４までの時間ＴＣ１で、予兆時制御が行われる。また、時刻ｔ１１でフィーダの押し込みが開始され、時刻ｔ２２で条件１および条件３と閾値判定とが成立し、さらに、Ｔ１時間経過すると、時刻ｔ２３で予兆検知となり、どか落ちが発生した時刻ｔ２５までの時間ＴＣ２で、予兆時制御が行われる。なお、この場合、時刻ｔ２４で、フィーダは押し込みから後進中となっている。また、時刻ｔ１１でフィーダの押し込みが開始され、時刻ｔ２２で条件１および条件３と閾値判定とが成立し、さらに、Ｔ１時間経過すると、時刻ｔ２３で予兆検知となり、どか落ちが発生した時刻ｔ３２までの時間ＴＣ３で、予兆時制御が行われる。なお、この場合、時刻ｔ２４で、フィーダは押し込みから後進中となっている。また、時刻ｔ３１で、フィーダは停止している。

【0043】

（作用・効果）
以上のように、本実施形態によれば、過剰供給等の廃棄物等の被燃焼物の供給量の変化に応じた制御の遅れを改善することができる。

【0044】

（その他の実施形態）
以上、本開示の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施の形態に限られるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
なお、上記実施形態では学習済みモデル４９１を用いて画像認識処理を行うこととしたが、これに限るものではなく、例えばオプティカルフローを用いたり、立体高次局所自己相関特徴法（ＣＨＬＡＣ）を用いたりしてもよい。
また、燃焼用空気量制御部４４は、供給状態判定部４３が予兆を検知したらＯＦＡ（Ｏｖｅｒ Ｆｉｒｅ Ａｉｒ）を先行的に開き空気不足を解消しＣＯ濃度増加を防止し、一方、ＮＯｘ増加対策のため、後燃焼領域１３２のダンパ開度を最小にするようにしてもよい。また、フィーダ制御部４５は、どか落ち対象中に予兆検知をした場合、ストーカ速度を低減させ次の発生までの時間を稼ぎぐことで、連続どか落ちによる蒸発量の変動を抑制するようにしてもよい。

【0045】

〈コンピュータ構成〉
図１０は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、および、インタフェース９４を備える。
上述の制御装置４は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。

【0046】

プログラムは、コンピュータ９０に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、ストレージに既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータは、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等が挙げられる。この場合、プロセッサによって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。

【0047】

ストレージ９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。

【0048】

＜付記＞
各実施形態に記載の焼却炉設備の制御装置４は、例えば以下のように把握される。

【0049】

（１）第１の態様に係る焼却炉設備の制御装置４は、被焼却物を燃焼させながら搬送する炉本体と、前記炉本体に前記被焼却物を供給するフィーダとを有する焼却炉設備の制御装置であって、前記フィーダ近傍領域を含む画像情報を周期的に取得する画像情報取得部４１と、前記画像情報に基づいて前記フィーダ近傍領域における前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であるか否かを認識する画像情報認識部４２と、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識された場合、前記被焼却物が前記炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する供給状態判定部４３とを備える。本態様および以下の各態様によれば、過剰供給等の廃棄物等の被燃焼物の供給量の変化に応じた制御の遅れを改善することができる。

【0050】

（２）第２の態様に係る焼却炉設備の制御装置４は、上記（１）の態様に係る焼却炉設備の制御装置４であって、前記供給状態判定部４３は、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識され、かつ、前記フィーダの総押し出し長さに基づく過剰供給発生確率が所定の閾値以上である場合、前記被焼却物が前記炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する。

【0051】

（３）第３の態様に係る焼却炉設備の制御装置４は、上記（２）の態様に係る焼却炉設備の制御装置４であって、前記閾値は、一酸化炭素の発生量を示す情報と窒素酸化物の発生量を示す情報とを少なくとも含む実際の前記被焼却物の燃焼状況に係る情報に基づいて変化させられる値である。

【0052】

（４）第４の態様に係る焼却炉設備の制御装置４は、上記（１）から（３）の態様に係る焼却炉設備の制御装置４であって、前記画像情報認識部４２は、前記フィーダ近傍領域を複数の領域に分割した分割領域毎に、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であるか否かを認識し、前記供給状態判定部４３は、少なくとも、複数の前記分割領域で、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識された場合、前記被焼却物が前記炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する。

【0053】

（５）第５の態様に係る焼却炉設備の制御装置４は、上記（１）から（４）の態様に係る焼却炉設備の制御装置４であって、前記画像情報認識部４２は、少なくとも前記画像情報を説明変数とし、前記被焼却物のせり出しの有り、無し、および、視界不良を目的変数として求める学習済みモデル４９１を用いて、前記被焼却物がせり出した状態であるか否かを認識し、前記供給状態判定部４３は、少なくとも、前記被焼却物が前記炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識され、かつ、前記フィーダが前記被焼却物を押し込み中である場合、前記被焼却物が前記炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する。

【0054】

（６）第６の態様に係る焼却炉設備の制御装置４は、上記（１）から（５）の態様に係る焼却炉設備の制御装置４であって、前記過剰供給の予兆があると判定された場合に燃焼用空気の供給量が増加するように制御する燃焼用空気量制御部、または、前記過剰供給の予兆があると判定された場合に前記フィーダの動作速度を遅くし、かつ、ストロークが短くなるように制御するフィーダ制御部の少なくとも一方をさらに備える。

【符号の説明】

【0055】

１００…焼却炉設備
１０８…燃焼室
１１０…押出装置
４…制御装置
４１…画像情報取得部
４２…画像情報認識部
４３…供給状態判定部
４４…燃焼用空気量制御部
４５…フィーダ制御部
４９…記憶部
４９１…学習済みモデル
４９２…画像情報

【要約】

【課題】廃棄物等の被燃焼物の供給量の変化に応じた制御の遅れを改善する。
【解決手段】焼却炉設備の制御装置は、被焼却物を燃焼させながら搬送する炉本体と、炉本体に被焼却物を供給するフィーダとを有する焼却炉設備の制御装置であって、フィーダ近傍領域を含む画像情報を周期的に取得する画像情報取得部と、画像情報に基づいてフィーダ近傍領域における被焼却物が炉本体に対してせり出した状態であるか否かを認識する画像情報認識部と、被焼却物が炉本体に対してせり出した状態であることが、所定時間継続的に認識された場合、被焼却物が炉本体に対して過剰供給される予兆があると判定する供給状態判定部とを備える。
【選択図】図４

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】