特許 7310688 排ガス通路内壁面の付着物厚み推定方法及び装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-07-10

(45)【発行日】2023-07-19

(54)【発明の名称】排ガス通路内壁面の付着物厚み推定方法及び装置

(51)【国際特許分類】

   G01B 11/06 20060101AFI20230711BHJP

【ＦＩ】

G01B11/06 Z

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2020069294

(22)【出願日】2020-04-07

(65)【公開番号】P2021165682

(43)【公開日】2021-10-14

【審査請求日】2022-08-24

(73)【特許権者】

【識別番号】000004123

【氏名又は名称】ＪＦＥエンジニアリング株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002963

【氏名又は名称】弁理士法人ＭＴＳ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】小野 栄一

(72)【発明者】

【氏名】宮越 靖宏

(72)【発明者】

【氏名】広瀬 道之

(72)【発明者】

【氏名】多田 光宏

【審査官】國田 正久

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１３－１１９９８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－７８７２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平１１－２８１３３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２００３－５１５１７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００１－２９４８６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－１１６９３７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｂ １１／０６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

排ガス通路の内壁面に付着した付着物の厚みを推定する方法であって、
排ガス通路の中に挿入された３次元光センサを用いて、排ガス通路の内壁面の付着物形状を内部から直接３次元計測する３次元計測工程と、
前記３次元計測工程における付着物の３次元計測から得られた付着物厚みの実測データ、及び、操業データを蓄積して付着物厚みを学習する学習工程と、
前記学習工程から得られた学習結果を用いて付着物厚みを予測する予測工程と、
を備えたことを特徴とする排ガス通路内壁面の付着物厚み推定方法。

【請求項2】

前記３次元計測工程で用いる前記３次元光センサを、排ガス通路断面の複数箇所に配設することを特徴とする請求項１に記載の排ガス通路内壁面の付着物厚み推定方法。

【請求項3】

前記３次元計測工程で用いる前記３次元光センサによる付着物形状の測定を、ダスト濃度が０．３５ｇ／ｍ³以下となる、炉の短時間停止時又は低負荷運転時に行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の排ガス通路内壁面の付着物厚み推定方法。

【請求項4】

前記３次元計測工程で用いる前記３次元光センサを、空冷及び／又は水冷ジャケットに挿入して用いることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の排ガス通路内壁面の付着物厚み推定方法。

【請求項5】

排ガス通路の内壁面に付着した付着物の厚みを推定する装置であって、
排ガス通路の中に挿入され、排ガス通路の内壁面の付着物形状を内部から直接３次元計測する３次元光センサと、
前記３次元光センサによる付着物形状の３次元計測から得られた付着物厚みの実測データ、及び、操業データを蓄積して付着物厚みを学習する学習手段と、
前記学習手段から得られた学習結果を用いて付着物厚みを予測する予測手段と、
を備えたことを特徴とする排ガス通路内壁面の付着物厚み推定装置。

【請求項6】

前記３次元光センサが、排ガス通路断面の複数箇所に配設されていることを特徴とする請求項５に記載の排ガス通路内壁面の付着物厚み推定装置。

【請求項7】

前記３次元光センサが、炉の短時間停止又は低負荷運転により、ダスト濃度が０．３５ｇ／ｍ³以下となる時に付着物形状を測定するようにされていることを特徴とする請求項５又は６に記載の排ガス通路内壁面の付着物厚み推定装置。

【請求項8】

前記３次元光センサが、空冷及び／又は水冷ジャケットに挿入されていることを特徴とする請求項５乃至７のいずれかに記載の排ガス通路内壁面の付着物厚み推定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、排ガス通路内壁面の付着物厚み推定方法及び装置に係り、特に、付着物厚みを高精度で推定して連続操業時間を延ばし、稼働率を上げることが可能な排ガス通路内壁面の付着物厚み推定方法及び装置に関する。

【背景技術】

【0002】

図１に例示するような廃棄物焼却施設や溶融施設、各種加熱炉や溶融炉等を運転する際に、炉、ボイラ、煙道、排ガス処理系の壁面に付着物を生じる場合がある。図１において、１０は焼却炉または溶融炉、１２は二次焼却燃焼炉（二次燃焼炉とも称する）、１３はバーナー、１４は減温塔、１５は水噴霧設備、１６は除塵設備、１８は誘引ファン、２０は煙突である。なお、ＨＣｌやＳＯｘ除去を効率良く行うための減温は、図１に示したように、減温塔１４に設けた水噴霧設備１５による他、図２に示すように、熱回収しつつ減温するためのボイラ２２を設けたり、図３に示すように、ボイラ２２と減温塔１４の水噴霧設備１５の両者を併用して、ボイラ２２で熱回収と減温を行った後、水噴霧により温度を下げることによって行っている。

【0003】

ところで、壁面への付着は、焼却や溶融時の高温下で揮発する成分や燃焼排ガス等に随伴する成分が、（１）温度が下がって凝縮して壁面に付着する、（２）流速が遅くなって壁面に堆積する、（３）凝縮物に付着・堆積する等が原因となって引き起こされる。

【0004】

この付着物は、付着物自身を原因とする煙道の閉塞による炉内や煙道圧の上昇、局所的高温部の生起などによる、ガスの吹き出し、未燃分の増加、伝熱阻害やその他種々の操業・設備トラブルや場合によっては炉の緊急停止に至る原因になるため、大きな問題となっている。また、付着物が崩れ落ちて下部ホッパーに溜り、近傍の配管を目詰まりさせることによっても同様の事態となる。このため、できるだけ自動で剥離させることを狙って、（ｉ）付着しにくくする薬剤を燃料中に添加したり（特許文献１）、（ii）側壁に分散液を噴射したり（特許文献２）、（iii）空気をブラストするビンブロー、エアハンマー、ハンマリング等の自動剥離機器を利用することが行われているが、抜本的な解決には至っていない。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２００２－２８５１７９号公報

【文献】特開２００６－２９７０１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

実際の付着対策として最終的には、設備の稼働を停止して清掃（掻き取り）を行っているが、付着物の付着状況に関しては、特に廃棄物を対象としている場合、毎回同じようなものではなく、量と質の両面で大きく異なっている場合がある。このような場合、清掃作業に際して準備する要員数や器具類、所要日数などに過不足が生じるため、結果として準備過剰や不良になり、無駄が生じている。従って、設備の稼働を停止して剥離作業を行う場合、付着状況を予め推定することによって、清掃日、要員数、器具類、作業日数等のより適正な予測ができるため無駄をなくす効果は大きい。

【0007】

又、炉が緊急停止した場合、その原因にもよるが、炉内や煙道のガス、スラグや灰が噴き出す場合がある。この段階では緊急排出弁等からガスを逃がしたり、不活性ガスで封じ込めたり、置換しながら冷却する必要がある。特に、溶融炉では緊急停止した場合、スラグや原料等が固まってしまい、再開するためには削岩機によるスラグのはつり作業や炉壁の付着物除去作業が必要になる。従って、炉の操業にとって緊急停止は最も避けたい事態で、できるだけその前の段階で問題の発生を予知することが望ましい。

【0008】

図４に、急激に温度を下げるためデポジット（以下、付着物８と称する）が付着しやすい減温塔１４（内径３ｍ～６ｍ、高さ７ｍ～１０ｍ程度）の場合を例示するように、焼却・溶融設備の内部の付着物８の付着状況（例えば、最高８００ｍｍ程度になる付着物厚みｔ）を推定するには、（１）外部から内部の状況を測定して内部の状況を推定するか、（２）内部から内部の状況を測定するという２つの方法がある。

【0009】

このうち、前者の（１）外部から内部の状況を測定して内部の状況を推定することに関しては、超音波や放射能などを利用することが考えられる。超音波は精度自体があまり高くなく、空洞があったり付着状態の粗密の程度によって測定結果が大きく左右されるため、推定精度に問題がある。これに対して、放射能は感度が非常に高いので、煙道中の粉塵が多くても精度良く測定できる可能性があるが、遮蔽の問題があって、いずれも特殊な場合を除けば実用に至っていない。又、覗き窓を開けてカメラや光で計測する方法も検討されているが、覗き窓へのダスト付着や覗き窓の設置位置の制約等の問題がある。

【0010】

一方、後者の（２）内部から内部の状況を測定することに関しては、炉を停止した段階で炉や煙道等に外気を通風したり、マンホール１４ａを開放して冷却した後であれば測定可能であるが、稼働中は測定機器が高温に晒され、且つ、ダストやＳＯｘ、ＨＣｌ等の有害ガスに晒されることになるため、高度な、あるいは、設備的に大掛かりな工夫が必要であり、実用的なレベルに至っていなかった。

【0011】

対象となる煙道や反応容器の寸法は小さなものから大きなものまで様々であるが、多くは内径数ｍ～５ｍ程度、高さ５ｍ～１０ｍ程度の範囲にある。このような形状に対して、付着物は容器内断面の中心に向かって成長し、長さは８００ｍｍ以上にまでなる場合がある。この付着物の位置と大きさを光や音波等で計測する場合、センサの位置によっては付着物自体が障害となって計測に影響を与える。このため、センサをより長く装入することや、壁面に数多くセンサを設置したりして対応しようとしてきた。しかし、煙道や反応容器内が高温の場合、センサの冷却や測定面の清浄状態確保のために、複雑で大型化した冷却装置が数多く必要となり、必要な設置工事も大掛かりとなり、現実的ではなかった。又、焼却炉や溶融炉の煙道ガスには一般的に数ｇ～１０ｇ／ｍ³程度のダストが含まれており、これらが測定の障害になる。

【0012】

これらのことから、付着状態の把握は、経験的に付着が操業に影響し始める操業日数を判断して、この日数の操業後に停止してマンホール１４ａ等を開放して冷却し、主に目視で形状把握を行った上で清掃していた。つまり、経験による対応であり、操業中及びダストの存在下で付着量を測定できる方法はなかった。

【0013】

なお、煙道に外部からセンサを入れる場合、前述のとおり、冷却のために空気や冷却水を通して一定温度に維持する必要があるが、直接冷却する場合は、使用した空気や水を煙道内や反応容器内に吹き込んでしまうことになる。このため、冷却媒体の量が多くなると排ガス量の増加やガスの温度の局所的低下等の問題が起こる可能性もある。

【0014】

本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、付着物厚みを高精度で推定して連続操業時間を延ばし、清掃作業の効率化を図ることによって、稼働率を上げることが可能な排ガス通路内壁面の付着物厚み推定方法及び装置を提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0015】

発明者らは、測定機器の特徴として、１．耐高温性に関しては、できるだけ短時間かつ少ない測定点で立体的な計測が可能で測定精度が高くできること、２．ダストの存在による砂嵐状の環境下でも測定できること、３．測定によるガスの性状が測定及び操業に影響するほど大きく変化しないこと、４．測定補助機器が大掛かりにならないこと、を前提に、（１）測定作業及び測定機器面と（２）測定環境の両面から抜本的に改良できる案を検討した。

【0016】

（１）測定作業及び測定機器に関しては、（イ）できるだけ短時間かつ少ない測定点で立体的な計測が可能な測定が精度高くできること、（ロ）測定機器がこれに必要な耐高温性を有すること、（ハ）測定機器及び測定補助機器が大掛かりにならないこと、が主な検討項目である。

【0017】

（２）測定環境に関しては、（Ｉ）ダストの存在による砂嵐状の環境下でも測定できる対策があること、（II）ガスの性状が測定に影響しない対策があること、が主な検討項目である。

【0018】

まず測定機器について、例えば直径３ｍ～５ｍで高さ５ｍ～１０ｍの大空間の一部あるいは大部分に付着している付着物８の形状を短時間で立体的に精度高く計測可能な方法として、図５に示す如く、可視、紫外光、赤外光又はレーザー光を用いた３次元光センサ（３Ｄセンサとも称する）３２が適するものと考えた。

【0019】

計測位置については、付着物８の内部張出し長さ（付着物厚み）ｔより長い位置で、測定箇所は、図６（Ａ）に示す如く、横断面の円周上１箇所であると大きな死角を生じるので、図６（Ｂ）に２箇所の場合を例示する如く、同一横断面の円周上２箇所（ほぼ対向する位置）～３箇所（円周をほぼ３分割する位置）とすることにより、死角を減らして最小の機器数で全体の計測が可能となる。図６（Ｃ）に、図６（Ｂ）に対応する縦断面を示す。

【0020】

ダスト濃度の影響については、以下の検討を行った。焼却炉や溶融炉の形式や対象物の種類にもよるが、炉出口のダスト濃度は概ね十数ｇ／ｍ³以下である。排ガス温度が７００℃～３００℃程度であることから、実質的な濃度としては１～５ｇ／ｍ³程度となる。実際に溶融炉から採取したダストを用い、レーザー散乱式粒度計で粒子数と粒度分布の測定が可能か否か検討した結果、図７に示す如く、１μ以上の総粒子個数として０．３５ｇ／ｍ³程度に測定限界があった。粒度の測定と光による形状計測に対するダスト濃度の影響の程度は必ずしも同じではないが、粒子濃度が測定できない程にダスト濃度が高い場合は、光も透過しないと考えられる。つまり、付着物厚みｔの計測において、ダストが多ければ光が透過せず計測できないことになる。ダスト等の影響により、３Ｄセンサ３２で用いるレーザーの透過が阻害され、位置検出をしたい対象点に反射して返ってくる割合が減る。ここで、図７の縦軸の位置検出率［％］は、この影響下で、測定対象点へ送出したレーザーに対し、正しく位置を検出できた割合を示す。

【0021】

なお、廃棄物の焼却炉や溶融炉の場合、廃棄物の種類や炉の形式によってダストの量は大幅に変化する。前述のとおり、炉出口ダスト濃度と粒子数の測定限界ダスト濃度を比べれば、その差は数倍～１０倍以上となっており、焼却炉や溶融炉を通常の負荷で稼働させている時に測定することは容易ではない。従って、この問題を如何に解決するか、つまり、炉を停止させたり冷やしたりしない状態で、ダストの存在による砂嵐状の環境下でも測定できる対策が必要であった。

【0022】

焼却炉や溶融炉の操業は、安定性を維持して長期間の連続運転を行うために、変動をなるべく少なくして運転するのが一般的である。一方、煙道内における付着物の形状の測定を行うには、前述の通りダスト濃度を大幅に低減させる必要がある。そこで発明者らは、炉の操業を短時間停止し、その間に測定することを考え、停止試験を実施したところ、完全停止の場合でも、未燃物や無機塩の熱分解等により可燃ガスや有害ガスが発生するため、図１中に示したように、二次燃焼以降の工程は、ガス、油、コークス等の助燃材や空気、酸素等の支燃材を用いてきちんと管理する必要があること、および特に溶融炉の場合には溶融物が部分的に凝固する部分が発生し、場合によっては、これが再操業の際の問題になる可能性があった。つまり、短時間であっても完全に操業を停止すると、問題が出る可能性のあることが判明した。これらの結果から、廃棄物負荷の大幅低減あるいはゼロとした場合に助燃材と支燃材を焚いて炉温を維持することにより、ダストの発生を大幅に抑制した状態を３０分以上作ることができ、炉内の問題を発生させずに再稼働できることを見出した。

【0023】

ここで、ダストの発生を大幅に抑制した状態を３０分以上作るのは、測定に要する最低時間を確保するためである。

【0024】

即ち、例えば減温塔１４の場合、減温塔１４の上部から下部で設置されたマンホール１４ａやハンドホールの中で適した位置を探して測定を行うが、測定手順として、まず、１）マンホール１４ａやハンドホールのフランジの蓋を外し、２）測定器具へ必要に応じて冷却空気や冷却水を接続・通水し、挿入・設置し、３）測定を行い、４）測定後は測定器具を外して、５）フランジの蓋を元通りに閉めて完了となる。

【0025】

測定時間は５分～１０分程度であるが、そのための作業時間が設置に１０分、後片付けに１０分以上かかるので、測定に際しては最短で３０分程度が必要となる。

【0026】

ただし、炉の方式や形状、廃棄物の種類等によっては、ダストの発生を大幅に抑制した状態を作るのに１０分以上掛かる場合がある。この場合の安定化に掛かる時間は、さらに２０分程度が最短でも必要になる。

【0027】

測定時間が長くなった場合のデメリットは、稼働率が低下すること、定常操業状態に戻すのに要する時間がより長引くなどである。

【0028】

又、大幅な低負荷運転を負荷率２０％以下とする根拠は、負荷率２０％が測定に必要なダスト濃度を下げるための最大負荷であるためである。

【0029】

即ち、通常の廃棄物の焼却炉や溶融炉の場合、炉出口ダスト濃度は５００℃程度で１～５ｇ／ｍ³程度（既記述）である。負荷率を２０％に下げた場合、可燃性ガスと燃焼空気等の支燃性ガスの量も同じ比率で下がるため、ダスト濃度に変化はないと思われるが、実測してみると負荷率５０％では０．５～２．０ｇ／ｍ³、負荷率２０％では０．３～１．５ｇ／ｍ³であった。この理由は、炉内や煙道の流速が遅くなったことによって、凝集や沈殿効果が増したことがあると考えられるが、詳細は不明である。ただし、数値としては、負荷率２０％程度で３Ｄ光学測定が可能なダスト濃度の範囲に入る可能性があるということで、負荷率の上限は２０％となる。

【0030】

一方、廃棄物の負荷率のみを２０％にして可燃ガスや支燃ガス量による発熱量を上げて、負荷率の変更前後で全熱量は同程度に維持する場合、これは炉温を下げない効果があるが、このような操業方法を選択した場合、排ガス量は大きく変化しないためダスト濃度は負荷率にほぼ比例して下がり、０．２～１ｇ／ｍ³と推測される。

【0031】

上記２つのことから、廃棄物負荷率の上限を２０％とし、この負荷率以下で操業することにより、３Ｄ形状計測が円滑に行える。

【0032】

廃棄物の供給を停止し炉温維持に必要な助燃材や電力を供給して（炉の定格負荷の２０％程度以下）３０分間維持した場合の効果は以下の通りとなる。

【0033】

１週間に１回、３０分かけて測定を行い、１時間かけて復帰させるものとする。炉の廃棄物の負荷率は３０分間がゼロ、復帰時の１時間まで均して５０％とする。現状の場合、連続操業時間が１４日、炉停止から再稼働までが５日とし、煙道内付着物形状計測により連続操業時間が７日間延びたとすると、ＲＵＮ１回当たりの稼働率は
現状の正味の稼働率＝(１４×２４)／(１４＋５)×２４＝０．７３６
発明成果の稼働率＝(２１×２４－１．５×０．５×３)／(２１＋５)×２４＝０．８０４
となる。この差は一見少ないように見えるが、１）清掃時間と清掃費用が短縮でき、２）設備と要員を変えることなく効率が６％以上上げられる。

【0034】

なお、測定は頻度高く行うことが望ましいが、長期間の測定および操業データとの組合せ学習によって信頼性を高められることを考えると、数日あるいは１週間に１回等、データ蓄積と操業条件等の膨大なデータを機械学習に取り込むことにより学習効果を高め、その結果として測定頻度を大幅に少なくできる可能性がある。

【0035】

もう一つ、計測に際して注意する必要があるのが計測温度であり、３Ｄセンサ３２の測定プローブは耐熱温度以下に冷却する必要がある。この温度は測定器のメーカーや機種によって異なるが、おおよそ７０℃程度と言われている。

【0036】

図８（Ａ）に示すような水冷ジャケット３４を用いた冷水による間接熱交換方式の場合は、比較的小型になるが機器は複雑になる。図において、３６はケーブルスぺースである。冷却に気体（空気）を用いる場合は、図８（Ｂ）に示すように、３Ｄセンサ３２の測定プローブを空冷ジャケット３８に入れて、空冷ジャケット３８に気体（空気又可燃性でない窒素Ｎ₂等のガス）を通して冷却し、冷却後のガスは炉や煙道内に放散すればよい。水冷ジャケット３４、空冷ジャケット３８には耐熱ガラス製等の透明な覗き窓を設け、この覗き窓で測定用の光の授受やカメラ撮影を行う。水冷と空冷を併用する例を図８（Ｃ）に示す。

【0037】

３Ｄセンサ３２の測定プローブ入りジャケット３４、３８の装入・設置は、炉や煙道の適切な場所（例えばマンホール１４ａやハンドホール）に予め設けておいた台座の装入口を開けて装入・設置する。計測データは、３Ｄモデルに落とし込むことによって使い勝手の良いものになる。

【0038】

又、３Ｄレーザー計測法を用いることによって、３Ｄセンサ（発信・受信）３２は付着物８の壁面からの張出し高さ以上に装入する必要があるという点に対して、図６（Ｂ）（Ｃ）に示したように、２つの３Ｄセンサ３２Ａ、３２Ｂを用いて、ほぼ対向する位置から互いに対向する面を測定することにより、各３Ｄセンサ３２Ａ、３２Ｂの死角、及び、付着物８自体が邪魔をして測定できなくなる部分を大幅に低減できる。付着物８自体の成長は日あるいは週単位で緩慢に変化するため、この変化を知るには、１日１回程度、１つの測定器と保護部品を用いて順番に測定すればよく、保護部品を煙道や反応容器内に深く装入する必要もないので、３Ｄセンサ３２Ａ、３２Ｂの冷却や測定器表面の清浄状態の維持が容易になり、操作も簡便になる。

【0039】

空冷ジャケット３８の使用冷却気体量は８００℃の粉塵環境下で、覗き窓付でセラミック製の内面に断熱材を施した空冷ジャケット３８に３Ｄセンサ３２を入れたものを用いて耐熱効果を確認した結果、７０℃を少なくとも１５分間保持するのに必要な常温の冷却ガス量は、炉や煙道を通過するガス量の高々２％以下であった。

【0040】

本発明は、上記の検討結果に基づいてなされたもので、排ガス通路の内壁面に付着した付着物の厚みを推定する方法であって、排ガス通路の中に挿入された３次元光センサを用いて、排ガス通路の内壁面の付着物形状を内部から直接３次元計測する３次元計測工程と、前記３次元計測工程における付着物の３次元計測から得られた付着物厚みの実測データ、及び、操業データを蓄積して付着物厚みを学習する学習工程と、前記学習工程から得られた学習結果を用いて付着物厚みを予測する予測工程と、を備えたことにより前記課題を解決するものである。

【0041】

本発明は、又、排ガス通路の内壁面に付着した付着物の厚みを推定する装置であって、排ガス通路の中に挿入され、排ガス通路の内壁面の付着物形状を内部から直接３次元計測する３次元光センサと、前記３次元光センサによる付着物形状の３次元計測から得られた付着物厚みの実測データ、及び、操業データを蓄積して付着物厚みを学習する学習手段と、前記学習手段から得られた学習結果を用いて付着物厚みを予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする排ガス通路内壁面の付着物厚み推定装置を提供することにより、同じく前記課題を解決するものである。

【0042】

ここで、前記３次元計測工程で用いる前記３次元光センサを、排ガス通路断面の複数箇所に配設することができる。

【0043】

又、前記３次元計測工程で用いる前記３次元光センサによる付着物形状の測定を、ダスト濃度が０．３５ｇ／ｍ³以下となる、炉の短時間停止時又は低負荷運転時に行うことができる。

【0044】

又、前記３次元計測工程で用いる前記３次元光センサを、空冷及び／又は水冷ジャケットに挿入して用いることができる。

【0045】

本発明は、焼却・溶融炉の炉内や排ガス処理設備や煙道への付着物８の付着状況を３Ｄカメラ等で計測し、データ処理によって得られた３次元付着物厚みデータと設備の操業データを組み合わせることによって精度の高い測定（厚み、広がり、硬さ等）を行い、この結果から判断した適する器具を用いて付着物８を効果的に除去する。その際、これらのデータを人工知能（ＡＩ）による機械学習によって、原料の種類や組合せ、処理量、処理条件等を制御して一連続単位の操業時間を長くし、付着物８の清掃を効率化すると共に、安全性を高めるうえで総合的に効果的な操業方法を把握する。これらにより、省エネ化、省力化、安全性向上、低コスト化を図る。原理と機能は以下のとおりである。

【0046】

＜１＞３Ｄセンサ３２の高温部を図８に例示したように、空冷、水冷等で冷却し、機器が正常に測定できる温度範囲に制御すること、及び、測定時の設備や煙道のダスト濃度を図７に示したように、０．３５ｇ／ｍ³以下になるように、原燃料供給や設定温度等を調節して操業する。

【0047】

＜２＞３Ｄセンサ３２による付着状況の３次元形状把握と、操業データ４０、４２を、図９に示すようにマッチングさせることにより、厚みを推測し、この推測によって付着物８の除去の時期を判断すると共に、付着物厚みｔや付着物８の除去作業に適する治具や安全具を選択して除去作業を行う。

【0048】

＜３＞操業データ４０、４２の内容と付着物８の３次元測定データ３３を組み合わせる。
操業データ４０、４２としては、処理対象物の性状（成分、量）、処理に際しての添加物の種類と量、焼却・溶融温度、炉出口温度、炉出ロ排ガス組成と量、ダスト組成とダスト量、二次燃焼条件、ガス冷却方法、有害ガス除去設備排ガス処理過程での添加物等があり、付着物８の付着位置と付着量と付着硬さと付着組成（特に塩類組成の関わり）との関連を推定することが主目的である。必要に応じて、頻度を高めた断続的測定を行い、付着状況との経時的変化を明確にして、廃棄物等の対象物を炉に入れる順番の選択の最適化、温度や負荷等の炉の操業条件の最適化、及び、炉を停止する時期のより的確な判断等が可能となり、炉の連続稼働期間の長期化に繋がる。

【0049】

＜４＞設備稼働中の付着対策の効果を把握する。
付着防止のためにハンマリング機器やエアハンマー、ビンブロー等を設置する場合があるが、現状では外から見えないブラックボックス内に設置されているので、効果の判定が困難である。頻度を高めた断続的測定を行って、付着状況と付着対策の条件（方式、頻度、力）と効果の経時的変化が明確になれば、効果的な対策方法の選択が可能となり、最終的に炉の連続稼働期間の長期化に結びつくことになる。

【0050】

以上説明したように、本発明では、内部から計測した３Ｄセンサ３２の計測値による付着物厚み測定データと、炉の操業データを融合・学習させることにより付着物厚みｔを操業データから予測する精度を高める。そして、付着物厚みｔを予測値で判断して、一定以上の厚みとなった場合（炉の操業に悪影響が出始める時点）に、操業を停止して冷却し、人手あるいはロボットで除去作業を行う。

【発明の効果】

【0051】

通常、廃棄物焼却炉は１００ｔ～２００ｔ／日程度の処理規模のものがよく用いられている。操業は１日単位で立ち上げから立ち下げを行うもの、平日操業土日停止のサイクルで動かすもの、目詰まり等で清掃作業が必要になるまで連続操業するもの等がある。１日あるいは週単位で操業するものも、停止時は立ち上げを考慮して加熱保温しておくのが一般的である。溶融炉は、規模は焼却炉と同等かやや小さい。こちらは一且起動すると、且詰まり等で清掃作業が必要になるか、耐火物用の部品が摩耗や劣化により交換が必要になるまで連続操業するのが一般的である。特に、炉出口等の小径配管が詰まりやすいため、自動清掃設備を設置したり、清掃しやすいように直管部の両端にフランジを設ける等の設備の工夫を行ったりしている。

【0052】

焼却炉と溶融炉のどちらについても、操業の効率は時間当たりの処理量や設備のメンテナンスの頻度や設備寿命、使用ユーティリティ量、操業に必要な担当者数等によって左右される。効率を比較するにあたり、連続操業か夜間停止か土日停止かは、作業者の確保のしやすさや労賃によって左右されるので、操業を固定する必要がある。そこで、現実的かつ効果が明確になりやすい溶融炉の連続操業を対象として説明する。溶融炉を連続操業した場合、方式にもよるが、コークス等の燃料を使用する溶融炉の場合、通常、数か月程度は連続運転が可能である。

【0053】

一方で、排ガス処理系での付着や閉塞で問題が出る期間は、処理対象物にもよるが、短い場合は数週間、長い場合でも１か月程度である。

【0054】

例えば、連続操業２週間の場合、炉の停止から冷却に１．５日、清掃に２日、立上げに１．５日の合計５日必要であり、この場合、操業９日に対して休みが５日で稼働率は６４％（９÷１４）となる。

【0055】

これに対して、本発明による付着物厚み推定技術を用いると、特にネックとなる部分の推定が可能となり、操業を１週間程度は延ばせる可能性がある。この場合の稼働率は７６％（１６÷２１）となり、２０％程度稼働率を上げることができる。又、稼働率に加えて、付着場所と付着物厚みが推定できるので、適切な足場の設置の仕方や清掃器具の準備ができることにより、清掃時間の大幅な短縮が期待できる。この点は、特に付着物が放射能を帯びている場合の清掃業務において、法で決められた作業時間より短時間で作業を済ませることができるため、要員を削減できる可能性もある。又、対象物や処理条件と放射能計測値との対比を行えば、稼働時間をより長くできる条件を見出せる可能性が高まるため、更に稼働率を上げられる可能性が高まる。

【図面の簡単な説明】

【0056】

【図1】本発明が対象とするプロセスの一例と本発明が対象とする工程の範囲を示すブロック図

【図2】図１において排ガスを冷却する工程の変形例を示すブロック図

【図3】図１において排ガスを冷却する工程の他の変形例を示すブロック図

【図4】図１の減温塔に付着した付着物を示す縦断面図

【図5】本発明の実施形態で用いる３Ｄセンサの配置例を示す減温塔の縦断面図

【図6】本発明の実施形態で用いる３Ｄセンサの死角を説明するための（Ａ）（Ｂ）水平断面図及び（Ｃ）縦断面図

【図7】本発明の実施形態におけるダスト濃度と３Ｄ形状測定限界を示す線図

【図8】本発明の実施形態で用いる３Ｄセンサのジャケットを示す断面図

【図9】本発明の実施形態における付着物厚みの予測処理の構成を示すブロック図

【図10】本発明の実施形態における処理手順を示す流れ図

【図11】本発明の実施形態における学習方法を示す図

【発明を実施するための形態】

【0057】

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に記載した内容により限定されるものではない。また、以下に記載した実施形態における構成要件には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。更に、以下に記載した実施形態で開示した構成要素は適宜組み合わせてもよいし、適宜選択して用いてもよい。

【0058】

まず、本発明の実施形態におけるセンサの構成と配置を説明する。

【0059】

本発明を実施するためのセンサは、図５に示した如く、排ガス通路（減温塔１４）の中に例えばマンホール１４ａを利用して挿入され、排ガス通路の内壁面の付着物形状を３次元計測する３Ｄセンサ３２を備えている。本実施形態では、２つの３Ｄセンサ３２Ａ、３２Ｂが図８（Ａ）に示した水冷ジャケット３４、図８（Ｂ）に示した空冷ジャケット３８、又は、図８（Ｃ）に示した水冷・空冷ジャケットに挿入され、図６（Ｂ）（Ｃ）に示したように対向配置される。

【0060】

そして、センサの出力は、図９に示すような３Ｄセンサ３２の画像データを用いた３次元測定による付着物厚み測定データ３３、原料（廃棄物）処理量（装入量）、副原料（石灰、コークスなど）装入量、成分、空気・酸素吹込み量、炉、煙道の温度、排ガス量（風量、風速）、冷却水量、灰、スラグ、飛灰発生量、制御項目と制御数値の範囲、成分分析値、他の操業（計画）データ４０、及び、処理量（装入量）、空気・酸素吹込み量、炉、煙道の温度、排ガス量（風量、風速）、排ガス組成（Ｏ₂、ＳＯ₂、ＳＯ、ＨＣｌ他）、冷却水量、電力・燃料等使用量、他の操業（実測）データ４２が導入され、これらを蓄積して学習するデータ蓄積学習部１１０と、データ蓄積学習部１１０の出力に基づいて作成される付着物厚み予測モデル１２０と、付着物厚み予測部１３０とを有するコンピュータ１００と、コンピュータ１００の出力により付着物厚みｔを決定して出力する付着物厚み（決定）出力部１４０とを備えた付着物厚みの予測処理回路に導入される。

【0061】

ここで、本実施形態における付着物厚みの推定手順を図１０に示す。

【0062】

まずステップ１１０で、付着物８の形状を３次元計測する。

【0063】

次いでステップ１２０で、３Ｄ測定による付着物厚み測定データ（３次元測定データ）３３、操業データ４０、４２を蓄積して付着物厚みｔを学習する。

【0064】

次いでステップ１３０で、学習結果を用いて付着物厚みｔを予測する。

【0065】

更に、ステップ１２０における付着物厚みの学習の様子を図１１に示す。

【0066】

まず、図１１（Ａ）の学習段階で、測定・画像データからなる生データＩ（３３）と、設定・計画データ、操業データ、計測データからなる生データII（４０、４２）を加工して、学習用データセット５０を作成する。この際、異常データは除外し、測定・画像データを融合する。

【0067】

次に、学習用データセット５０を、学習用プログラム１１２、学習前パラメータ１１４、学習装置の構成を決めるハイパーパラメータ１１６を含むデータ蓄積学習部１１０に入力し、学習済モデル１２２、学習済パラメータ１２４、推論プログラム１２６を有する付着物厚み予測モデル１２０で学習する。

【0068】

学習結果は付着物厚み予測部１３０に入力され、実際の入力データ１２８に基づいて、学習済モデル１２２により付着物厚みｔを決定して出力する。

【0069】

その結果に基づいて、例えば（ａ）原料の種類と量が十分にあって、付着物厚みｔを最少にする原料・操業条件選択を行う。あるいは、（ｂ）原料の選択に制約がある場合で、付着物厚みｔを最少化できる原料・操業条件を選択する付着物厚みの最少化を行う。あるいは、（ｃ）停止・清掃を計画通りに行う場合は、原料条件を問わず、早く付着物厚みｔを増やす操業選択を行う付着物厚みの最大化を行う。更に、望ましい原料条件を知ることもできる。

【0070】

以上のように、コンピュータ１００のデータ蓄積学習部１１０では、焼却・溶融炉の炉内や排ガス処理設備や煙道への付着物８の付着状況を３Ｄセンサ３２で計測し、データ処理によって得られた３Ｄ測定による付着物厚み測定データ（３次元測定データとも称する）３３と、設備の操業（計画）データ４０と、操業（実測）データ４２を組み合わせることによって、より精度の高い推定（厚み、広がり、硬さ、放射能濃度等）を行い、この結果に基づいて作成した付着物厚み予測モデル１２０を用いて、付着物厚み予測部１３０、付着物厚み（決定）出力部１４０の出力により付着物８を除去する時期を判断すると共に、除去作業に適する器具を選択し、これを用いて人手又はロボットにより付着物８を効果的に除去する。

【0071】

上記のようにして、３Ｄ測定による付着物厚み測定データ３３と、炉の操業データ４０、４２を融合・学習させて付着物厚みｔを推定すれば、操業データ４０、４２から付着物厚みｔを予測する精度が高められる。これにより、３Ｄ測定をしなくても付着物厚みｔの予測が精度高く行えるため、３Ｄ測定時に必要な炉の低負荷操業の頻度が低下し、炉の運用効率が向上する。

【0072】

又、付着物厚みｔが薄い場合の操業方法を探る指標としても使用可能である。

【0073】

なお、本実施形態においては、本発明が焼却炉及び溶融炉の減温塔に適用されていたが、本発明の適用対象はこれに限定されず、図１～図３に例示した対象範囲や、焼却炉及び溶融炉以外にも適用可能である。

【符号の説明】

【0074】

ｔ…付着物厚み
８…付着物
１０…焼却炉または溶融炉
１２…二次燃焼炉
１４…減温塔
２２…ボイラ
３２、３２Ａ、３２Ｂ…３次元光センサ（３Ｄセンサ）
３３…３次元測定による付着物厚み測定データ（３次元測定データ）
３４…水冷ジャケット
３８…空冷ジャケット
４０…操業（計画）データ
４２…操業（実測）データ
５０…学習用データセット
１００…コンピュータ
１１０…データ蓄積学習部
１１２…学習用プログラム
１１４…学習前パラメータ
１１６…ハイパーパラメータ
１２０…付着物厚み予測モデル
１２２…学習済モデル
１２４…学習済パラメータ
１２６…推論プログラム
１２８…入力データ
１３０…付着物厚み予測部
１４０…付着物厚み（決定）出力部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】