CN111094851B - 热值推定方法、热值推定装置及垃圾贮存设备 - Google Patents
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Abstract
将坑内的垃圾的摄像图像划分为规定的多个单元,生成各单元的辉度值直方图,基于辉度值直方图,将单元根据规定的分类基准分类为多个标签,对多个标签中的某标签给予热值评价值,该热值评价值表示用焚烧炉焚烧分类为该标签的单元的垃圾时的热值。对于到此为止的学习中被给予热值评价值的标签群,基于热值评价值向规定的数量的集群进行聚类分析,根据该结果,对于各个集群,求出每个标签的出现率通过任意的修正值数值化而得的权重,将反复进行以上步骤而得的权重的正规化后的累计值作为期待值。对于任意的标签,分别求出集群的期待值,基于期待值最高的集群的热值评价值来推算分类为任意的标签的单元的垃圾的热值。
Description
技术领域
本发明涉及推定向垃圾焚烧炉供给的垃圾的热值的技术。
背景技术
以往已知包括焚烧垃圾的垃圾焚烧炉和从自垃圾焚烧炉排出的燃烧排气回收热的锅炉的垃圾焚烧设备(plant)。由垃圾焚烧设备处理的垃圾的性质(垃圾质)在管理及设定垃圾焚烧炉的燃烧条件方面是重要的指标。但运入垃圾焚烧设备的垃圾由于各种各样的物质混在一起,所以垃圾质并非一定。另,垃圾质的主要项目中有水分、灰分、可燃部分及热值等。
因此,为了实现垃圾焚烧炉的稳定的燃烧控制,提出使向垃圾焚烧炉供给的垃圾预先容纳在垃圾坑内并搅拌从而使垃圾质均质化,再向垃圾焚烧炉供给的方法。
例如,专利文献1中记载有用两台一对的摄像机对堆积于垃圾坑的垃圾(以下称为“堆积垃圾”)的高度及其色调进行摄像,利用摄像图像的立体视差来测量垃圾坑内的垃圾高度,并利用给定的垃圾色调映射图而根据摄像图像的堆积垃圾的色调对堆积垃圾中的异质垃圾进行特定,利用测量出的垃圾高度,用起重机搅拌特定出的异质垃圾。另,在专利文献1中,基于垃圾的色调来识别都市垃圾等一般垃圾和将粗大垃圾粉碎后的异质垃圾。
又,例如,专利文献2中记载有对从投入口向垃圾坑内投入的过程的垃圾进行摄像,基于与垃圾的质及量有关的给定的投入垃圾信息和摄像图像来推算投入的垃圾的各别的大小或者量及质,基于摄像图像来推算垃圾的落下轨迹,基于这些推算出的信息来推算垃圾坑内的堆积垃圾的量及质的分布状态。此外,专利文献2中记载有若垃圾质的分布状态中区分的区域间的差超过规定范围,则搅拌垃圾坑内,垃圾的量及质在规定范围内时从垃圾坑将垃圾移向垃圾焚烧炉。
现有技术文献:
专利文献:
专利文献1:日本特开2007-126246号公报 ;
专利文献2:日本特开2011-027349号公报。
发明内容
发明要解决的问题:
垃圾质中,尤其是热值,对垃圾焚烧炉的运转控制较为重要。专利文献1中,由于是用垃圾坑内的堆积垃圾的表面的摄像图像来对异质垃圾进行特定,所以只能对处于堆积垃圾的表面的异质垃圾进行特定。又,专利文献2中记载有根据收集到的垃圾的种类(家庭垃圾、办公垃圾或商业垃圾)来大致区分垃圾质,利用给定的数据库,生成包含热值的投入垃圾信息。但已知垃圾质也会根据季节等变动,即便是相同的垃圾种类,每当垃圾质变动时作业者都需更新投入垃圾信息。
本发明鉴于以上情况而成,其目的在于提出一种推定垃圾坑内的堆积垃圾的热值的技术,其无论垃圾坑内的垃圾的垃圾质的变动的有无,都能以较高的精度推算垃圾的热值。
解决问题的手段:
本发明的一形态的热值推定方法特征在于,
A1)将贮存向焚烧炉供给的垃圾的坑内的垃圾的摄像图像划分为规定的多个单元,对于各个所述单元,生成所述摄像图像的辉度值直方图(histogram);
A2)基于所述辉度值直方图,根据规定的分类基准来将各个所述单元分类为多个标签(label);
A3)对所述多个标签中的某标签给予热值评价值,所述热值评价值直接或间接地表示用所述焚烧炉焚烧分类为该标签的所述单元的垃圾时的热值;
对于反复进行A1)~A3)得到的被给予所述热值评价值的标签群,基于所述热值评价值向规定的数量的集群(cluster)进行聚类分析;
根据所述聚类分析的结果,对于各个所述集群,求出每个所述标签的出现率通过任意的修正值进行数值化而得的权重;
将反复进行以上步骤而得的所述权重的累计值规定为期待值,对于所述多个标签中的任意的标签,分别求出所述集群的所述期待值,基于所述期待值最高的所述集群的所述热值评价值,推算分类为所述任意的标签的所述单元的垃圾的热值。
又,本发明的另一形态的热值推定装置特征在于,
B1)取得贮存向焚烧炉供给的垃圾的坑内的垃圾的摄像图像;
B2)将所述摄像图像划分为规定的多个单元,对于各个所述单元,生成所述摄像图像的辉度值直方图;
B3)基于所述辉度值直方图,根据规定的分类基准来将各个所述单元分类为多个标签;
B4)对于所述单元中的某单元,取得直接或间接地表示用所述焚烧炉焚烧该单元的垃圾时的热值的热值评价值;
B5)对所述多个标签中的所述某单元被分类到的标签给予取得的所述热值评价值;
对于反复进行B1)~B5)得到的被给予所述热值评价值的标签群,基于所述热值评价值向规定的数量的集群进行聚类分析;
根据所述聚类分析的结果,对于各个所述集群,求出每个所述标签的出现率通过任意的修正值进行数值化而得的权重;
将反复进行以上步骤而得的所述权重的累计值规定为期待值,对于所述多个标签中的任意的标签,分别求出所述集群的所述期待值,基于所述期待值最高的所述集群的所述热值评价值,推算分类为所述任意的标签的所述单元的垃圾的热值。
又,本发明的另一形态的垃圾贮存设备特征在于,具备:
贮存向焚烧炉供给的垃圾的坑;
将所述坑的垃圾向所述焚烧炉搬送的搬送装置;
对所述坑内的垃圾进行摄像的摄像机;以及
利用所述摄像机的摄像图像来推算所述坑内的垃圾的热值的所述热值推定装置。
根据上述热值推定装置及热值推定方法以及垃圾贮存设备,即便坑内的垃圾的垃圾质进行整体性变动,由于集群及权重的累积值追随于此,从而也能以更高的精度推算垃圾的热值。
上述热值推定装置及热值推定方法中可以是,所述热值评价值为所述焚烧炉的工序数据。
由此,无需为了热值评价值而进行另外的测量或试验,并能得出与实际的垃圾的热值相关关系高的热值评价值。
又,上述垃圾贮存设备中可以是,所述热值推定装置以能从控制所述焚烧炉的运转的控制装置取得所述热值评价值的形式,与所述控制装置能通信地连接。
由此,热值推定装置能自动取得热值评价值,能节省作业者进行的烦杂的输入作业。
又,上述垃圾贮存设备中可以是,所述热值推定装置利用推算出的垃圾的热值来生成所述坑内的垃圾热值映射图,并以使到所述焚烧炉的燃烧室为止的投入路径中的垃圾的热值均等化的形式,基于所述垃圾热值映射图来选择贮存了下次投入所述焚烧炉的垃圾的所述单元;所述搬送装置以将与选择的所述单元对应的所述坑的垃圾投入所述焚烧炉的形式动作。
由此,能省略坑内的搅拌,向焚烧炉的燃烧室供给热值被均等化的垃圾。又,能基于垃圾热值映射图而事先掌握下次向炉内投入的大致的垃圾质,从而能将垃圾热值映射图利用于焚烧炉的燃烧控制。
又,上述垃圾贮存设备中可以是,所述热值推定装置利用推算出的垃圾的热值来生成所述坑内的垃圾热值映射图,基于所述垃圾热值映射图,对垃圾的热值高于周围的第一单元和垃圾的热值低于周围的第二单元进行特定;所述搬送装置以使与所述第一单元对应的所述坑的垃圾向与所述第二单元对应的所述坑移动的形式动作。
由此,以使坑内的垃圾的热值均等化的形式搅拌堆积垃圾,从而能使热值被均等化的垃圾向焚烧炉投入。
发明效果:
根据本发明,无论垃圾坑内的垃圾的垃圾质的变动的有无,都能以较高的精度推算垃圾的热值。
附图说明
图1是示出包括本发明的一实施形态的垃圾贮存设备的垃圾焚烧设备的整体结构的概略图;
图2是示出垃圾焚烧设备的控制系统的结构的图;
图3是示出热值推定处理中包含的前处理的流程的图;
图4是示出热值推定处理中包含的学习处理的流程的图;
图5是说明热值推定处理中规定的单元、摄像图像的直方图及标签的图;
图6是说明热值推定处理中求出权重的累计值的方法的图;
图7是示出热值推定处理中包含的热值运算处理的流程的图;
图8是示出垃圾热值映射图的一例的图;
图9是说明用垃圾热值映射图实现均质化后的垃圾的投入的方法的图;
图10是说明用垃圾热值映射图来实现坑内的堆积垃圾的均质化的方法的图。
具体实施方式
接着,参照附图对本发明的实施形态进行说明。图1是示出垃圾焚烧设备100的整体结构的概略图。该焚烧设备100包括应用本发明的一实施形态的热值推定方法的垃圾贮存设备3,或邻设于垃圾贮存设备3。
如图1所示,垃圾焚烧设备100具备贮存垃圾的垃圾贮存设备3、焚烧垃圾的焚烧炉1和回收焚烧炉1的排热的锅炉2。此外,垃圾焚烧设备100具备利用由锅炉2回收的焚烧炉1的排热来进行发电的蒸汽涡轮84及发电机85。
〔垃圾贮存设备3〕
垃圾贮存设备3邻设于焚烧炉1,设置有对由焚烧炉1处理的垃圾进行临时贮存的坑60。坑60的上方设置有将坑60内的垃圾向焚烧炉1投入的起重机6。起重机6是将坑60的垃圾向焚烧炉1搬送的搬送装置的一例。起重机6具备行驶轨61、在行驶轨61上行驶的梁(girder)62、在梁62横行的推车(trolley)63、经由钢缆可升降地支持于推车63的铲斗64及控制起重机6的动作的起重机驱动装置65。铲斗64能通过梁62的行驶、推车63的横行及钢缆的卷起卷落的组合,向坑60上的任意的位置移动。另,起重机6不限于上述结构,可采用公知结构的起重机6。
起重机6能通过用铲斗64抓取坑60内的规定范围的垃圾并将该垃圾向坑60内的另外的场所转装,从而搅拌坑60内。又,起重机6能用铲斗64抓取坑60内的垃圾,并将该垃圾向焚烧炉1的后述的投入料斗12投入。另,图1中,在起重机6与投入料斗12之间介设有传送带,但传送带也可以省略。
〔焚烧炉1〕
焚烧炉1为斯托克式焚烧炉。但焚烧炉1不限于斯托克式焚烧炉,可采用公知的垃圾焚烧炉。
焚烧炉1中设置有主燃烧室14(一次燃烧室)和二次燃烧室19。主燃烧室14的地板部设置有配置为阶梯状的由干燥炉排(stoker)15a、燃烧炉排15b及后燃烧炉排15c构成的炉排15。炉排15以将垃圾向下游侧送出的形式由炉排驱动装置42驱动。一次燃烧空气51从下方贯通炉排15并向主燃烧室14供给。一次燃烧空气51的供给量由流量调节装置43调节。又,从主燃烧室14的顶部朝主燃烧室14内供给二次燃烧空气52。二次燃烧空气52的供给量由流量调节装置44调节。炉排15的下游侧设置有从主燃烧室14排出焚烧灰的排出斜道(chute)18。
在主燃烧室14的入口处,经由斜道13连接有投入料斗12。坑60的垃圾通过起重机6向投入料斗12投入。又,在主燃烧室14的入口设置有将垃圾向炉排15上送出的供料器41。利用供料器41来调节向主燃烧室14供给的垃圾的量。
上述结构的焚烧炉1中,从投入料斗12通过斜道13向主燃烧室14的入口投入的垃圾由供料器41向炉排15上推出。垃圾在干燥炉排15a上通过期间被一次燃烧空气51和主燃烧室14的辐射热干燥并着火。着火的垃圾的一部分在燃烧炉排15b上通过期间发生热分解,产生可燃性的热分解气体。该热分解气体乘着一次燃烧空气51向主燃烧室14的上部移动,与二次燃烧空气52一同进行火焰燃烧。伴随着该火焰燃烧的热辐射使得垃圾进一步升温。又,着火的垃圾的剩余部分在燃烧炉排15b及后燃烧炉排15c上通过期间燃烧,燃烧后留下的焚烧灰从排出斜道18排出,送向未图示的灰处理设备。主燃烧室14的燃烧排气与从主燃烧室14的下游侧的顶部部分吹出的二次燃烧空气52混合,在二次燃烧室19完全燃烧。
〔锅炉2〕
焚烧炉1的二次燃烧室19的出口与锅炉2连接,焚烧炉1的燃烧排气流入锅炉2。二次燃烧室19的出口或放射室20的入口附近设置有检测焚烧炉1的燃烧排气的温度的温度传感器38。锅炉2中设置有由放射室20(第一烟道)、第二烟道21及第三烟道22构成的一连串的燃烧排气的流路。
放射室20及第二烟道21的壁上遍布水管23。在水管23中流动的热回收水因回收放射室20及第二烟道21的热而以一部分汽化成为蒸汽的状态向锅炉锅筒24回流。锅炉锅筒24的蒸汽送向过热器25。从锅炉锅筒24送向过热器25的蒸汽的量(主蒸汽量)通过设置在比过热器25靠蒸汽流下游侧处的蒸汽流量计39来测量。过热器25具备设置在第三烟道22内的过热管27。从锅炉锅筒24送来的蒸汽在通过过热管27期间进一步过热为高温高压,送向驱动发电机85的蒸汽涡轮84。
通过锅炉2的燃烧排气从设置于第三烟道22的排气口29向排气路28排出。排气路28上设置有袋式过滤器81、引风机82等,锅炉2的排气被袋式过滤器81分离灰尘后,从烟囱83向大气排出。
上述结构的垃圾焚烧设备100的运转由燃烧控制装置10控制。图2是示出垃圾焚烧设备100的控制系统的结构的图。
燃烧控制装置10为所谓的计算机,具备处理器、非易失性及易失性存储器和通信接口(均省略图示)。通信接口由处理器控制,从而利用无线或有线的通信手段来与供料器41、炉排驱动装置42、流量调节装置43、44等进行收发数据,并从温度传感器38、蒸汽流量计39等各种计量仪器接收检测信号。
燃烧控制装置10基于来自温度传感器38、蒸汽流量计39等各种计量仪器的检测信号,以垃圾焚烧设备100进行稳定的运转的形式控制供料器41、炉排驱动装置42及流量调节装置43、44的动作。例如,燃烧控制装置10进行所谓的自动燃烧控制,即以根据锅炉2的负荷变动将蒸汽压力保持为一定的形式,调节作为燃料的垃圾的供给量、燃烧垃圾所需的一次燃烧空气51及二次燃烧空气52的流量。
〔垃圾的热值推定方法〕
接着,对推定堆积在垃圾贮存设备3的坑60中的垃圾(以下称为“堆积垃圾”)的热值的方法及装置进行说明。
以往,从垃圾坑向垃圾焚烧炉投入垃圾的作业通过作业者的目视(包括隔着监视器)来进行。熟练的作业者由经验得知,较暗的色调的垃圾热值较低,较亮的色调的垃圾热值较高。熟练的作业者目视垃圾坑内的垃圾,基于垃圾的颜色来推定垃圾的热值,以使向垃圾焚烧炉投入的垃圾的热值均等化的形式,搅拌垃圾坑内或对从垃圾坑搬出的垃圾进行选择。
本发明中利用“较暗的色调的垃圾热值较低,较亮的色调的垃圾热值较高”这样的经验规则,推定坑60的堆积垃圾的热值。但仅以从堆积垃圾的表面得到的信息,例如在从堆积垃圾的表面起较浅处局部存在异质的垃圾的情况下,可能未正确推定起重机6的铲斗64的一次抓取中包含的垃圾的热值。因此本发明中,基于坑60的堆积垃圾的表面的图像和焚烧炉1的热值来推定更准确的热值。
如图1及图2所示,贮存设备3具备与坑60对应设置的热值推定装置7。热值推定装置7具有推算坑60的堆积垃圾的热值的热值运算部71和控制起重机6的动作的起重机控制部72。起重机控制部72基于热值运算部71所求出的堆积垃圾的热值的分布,以起重机6搅拌堆积垃圾或起重机6将堆积垃圾中被选择处的垃圾向焚烧炉1投入的形式,使起重机驱动装置65动作。
热值推定装置7基于坑60的堆积垃圾的表面的摄像图像和焚烧炉1中的垃圾的燃烧所得的热量,推算坑60的堆积垃圾的热值。
热值推定装置7为所谓的计算机,具备处理器、易失性及非易失性存储器和通信接口(均省略图示)。存储器可由各种RAM(Random Access Memory;随机存取存储器)、ROM(Read-Only Memory;只读存储器)、闪存、硬盘等来实现。存储器中储存有由处理器执行的OS(Operating System;操作系统)、各种控制程序以及由处理器读取的各种数据。通信接口由处理器控制,从而利用无线或有线的通信手段来与燃烧控制装置10、起重机驱动装置65、摄像机66等进行收发数据。
热值推定装置7的处理器通过执行存储于存储器的各种程序来执行用于作为热值运算部71及起重机控制部72而发挥功能的各种处理。换言之,热值推定装置7中的处理通过由各硬件及处理器执行的软件来实现。这样的软件预存于存储器或其它存储媒体。
热值推定装置7从设置于坑60或起重机6的单个或多个摄像机66取得坑60的堆积垃圾的表面的摄像图像。摄像机66不限于对坑60的全域进行摄像,能对推定堆积垃圾的表面中的热值的区域进行摄像即可。
又,热值推定装置7从燃烧控制装置10取得规定的热值评价值。另,热值推定装置7可以从燃烧控制装置10逐次取得热值评价值,也可以每隔规定时间集中取得。但热值推定装置7还可以经由存储媒体来接收燃烧控制装置10中蓄积的有关于热值评价值的数据。
热值评价值是指与在焚烧炉1中焚烧来自起重机6的一次抓取的垃圾时的热值的绝对值或相对值存在相关关系的值。本实施形态中,作为热值评价值,在利用于垃圾焚烧设备100的运转控制中的工序数据中,利用与垃圾的燃烧所得的热量的绝对值或相对值存在相关关系的工序数据。这样的工序数据有由蒸汽流量计39检测出的锅炉2的主蒸汽量、由温度传感器38检测出的从焚烧炉1向锅炉2流入的燃烧排气的温度、从燃烧控制装置10向供料器41输出的垃圾供给量指令值、发电机85的发电量等。若作为热值评价值,利用垃圾焚烧设备100的工序数据,则无需为了热值评价值而进行另外的测量或试验,并能得到与实际的垃圾的热值相关关系高的热值评价值。
接着,利用图3~6来说明热值推定装置7的热值运算部71进行的热值推定处理的流程。热值推定装置7中,作为热值推定处理,进行学习处理、学习处理的前处理和热值运算处理。图3是示出前处理的流程的图,图4是示出学习处理的流程的图,图5是说明在热值推定处理中规定的单元、摄像图像的直方图及标签的图。
如图5所示,坑60内(或坑60内的规定区域)假想地被区划为俯视时呈格子状,并规定m个单元。各单元的尺寸设定为起重机6的铲斗64能一次抓取的大小。
最初,热值推定装置7进行前处理。如图3所示,热值推定装置7在某时刻Tα取得坑60的堆积垃圾的表面的摄像图像(步骤S1)。
又,热值推定装置7在上述时刻Tα的堆积垃圾中取得某单元的垃圾的热值评价值(步骤S2)。但若热值推定装置7是在后述的步骤S5之前取得热值评价值,则不问其取得正时。热值评价值理想的是与时刻Tα、时刻Tα的摄像图像及单元的识别信息(例如位置等)相关联。
在此,作为热值评价值,利用由蒸汽流量计39检测出的主蒸汽量。但如前所述,热值评价值不限于主蒸汽量。又,也可以是,热值推定装置7从热值评价值推算热量,代替热值评价值而利用该推算出的热量(即垃圾的热值的推算值)。
从垃圾向焚烧炉1的主燃烧室14供给到该垃圾的燃烧所产生的热量表现为主蒸汽量为止的时间Δt能通过实验或模拟来求出。例如,时刻Tα的堆积垃圾中,某单元的垃圾的燃烧所得的热量表现为从该某单元的垃圾向主燃烧室14供给开始经过了时刻Δt时的主蒸汽量。从而,能从各单元逐次抓取地以时间差向焚烧炉1投入时刻Tα的堆积垃圾,将从某单元的垃圾向主燃烧室14供给开始经过了时刻Δt时检测出的主蒸汽量利用为时刻Tα的堆积垃圾的所述某单元的热值评价值。
接着,热值推定装置7根据堆积垃圾的摄像图像来生成各单元的辉度值直方图(步骤S3)。另,在摄像图像为灰度以外的情况下,可在生成辉度值直方图之前将摄像图像转换为灰度。若转换为灰度,则处理会更简单。另一方面,在摄像图像为RGB颜色而生成RGB颜色的辉度值直方图的情况下,也一并生成RGB各成分的直方图。由此,能得到若摄像图像中绿色系像素数量或茶色系像素数量较多则包含较多有机垃圾等这样的有关于垃圾质的更为详细的信息。
接着,热值推定装置7将m个单元等级分类为n个标签Li(i=1・・・n)(步骤S4)。该等级分类的结果可能会大幅地出现偏倚。在此,单元分类为哪个标签L是基于该单元的辉度值直方图并根据规定的分类基准来决定的。分类基准例如可以为辉度值直方图的黑色系的像素数量的比例、白色系的像素数量的比例、黑色系的像素数量的偏倚、白色系的像素数量的偏倚等中的至少一个。
接着,热值推定装置7对与取得的热值评价值相关联的单元被分类到的标签L N给予热值评价值x N(步骤S5)。即,对于某标签L N,使分类为该标签L N的单元的热值评价值xN与之相关联。另,标签L的添字“N”表示处理次数。
热值推定装置7直到处理次数N为比规定的集群数k少1的数为止(步骤S6中为否),都反复进行步骤S1~步骤S5的处理,若处理次数N成为比规定的集群数k少1的数(步骤S6中为是),则结束前处理。集群数k为任意的实数,而例如为了从热值评价值(或热值)较高方起设定高质垃圾等级、基准垃圾等级及低质垃圾等级各等级,可将集群数k设为3。
热值推定装置7在前处理完成后开始学习处理。如图4所示,学习处理中,热值推定装置7首先与前处理的步骤S1~步骤S5同样,进行步骤S1’~步骤S5’。步骤S1’~步骤S5’的内容与步骤S1~步骤S5的内容实质相同,故省略说明。
接着,热值推定装置7使用k‐平均法,进行如下聚类分析(步骤S7):将至此被给予热值评价值的总数(k-1+α)个的标签L群分类为k个集群。在此,“α”表示学习次数,在与包含前处理在内的处理次数N的关系中,“N=k-1+α”成立。另,本实施形态中在聚类分析中使用k‐平均法,但聚类分析的算法不限于k‐平均法,例如也可以是使用统计性的聚类分析手法或神经网络等来对于(k-1+α)个标签L群以k个进行聚类分析。
热值推定装置7在聚类分析中进行下述的(1)~(4)的处理;
(1)将(k-1+α)个标签L群分配为k个集群。各集群的范围基于热值评价值(或热值);
(2)在各集群中,求出分派到集群的标签L的热值评价值的平均值,将其作为集群的中心Vj(j=1・・・k);
(3)求出各标签L的热值评价值x与各中心Vj的距离(例如欧几里得距离),将标签L重新分派至该距离最小的集群中;
(4)重新分派集群时,在集群的分派未变化的情况或是变化量低于规定的阈值的情况下,判断为收敛并结束处理,其余的情况下,以重新分配的集群反复进行上述(2)和(3)。
在以上的步骤S1’~S5’、S7的处理中,热值推定装置7得到第一次学习的聚类分析结果。然后热值推定装置7以步骤S1’~S5’、S7为学习处理的1周期进行反复,得到多个聚类分析结果。通常,在每个聚类分析结果中,各集群所持区域(即分派到集群的标签的热值评价值的范围)不同。因而进行得到的聚类分析结果的加权。
热值推定装置7每当得到聚类分析结果便算出权重v(步骤S8)。图6是说明在热值推定处理中求出权重的累计值W的方法的图。以下,参照图6来说明求出权重的累计值W的方法。
聚类分析结果的权重v的算出方法如以下所示;
(1)算出每个集群中各标签Li(i=1・・・n)的占比P(p,Li);
P(p,Li)=[集群p的标签Li的数量/集群p的数据数]
(2)算出每个标签Li在各集群中的占比P’(p,Li);
P’(p,Li)=[集群p的标签Li的数量/全集群的标签Li的数据数]
(3)基于P’(p,Li),对于各集群,决定任意的修正值S。修正值S例如为季节变动值等。例如,标签Li在第一集群I中占比为P’(I,Li)=0.6,标签Li在第二集群II中占比为P’(II,Li)=0.3,标签Li在第三集群III中占比为P’(III,Li)=0.1的情况下,可以将第一集群I的修正值设定为S=1,将第二集群II的修正值设定为S=0,将第三集群III的修正值设定为S=-1;
(4)算出集群p且标签Li的权重v(p,Li)。权重v(p,Li)是各集群p的每个标签Li的出现率通过修正值S数值化后得到的;
v(p,Li)=P(p,Li)×K+S
另,上述的K表示计数。计数K例如可以在每得到1000次聚类分析结果时+1。
热值推定装置7在学习次数α为第二次以后的情况下(步骤S9中为是),对到前次(α-第一次)为止的聚类分析结果的权重的累计值W(α-1)加上本次(第α次)的聚类分析结果的权重v(α,p,Li)从而进行正规化,更新本次聚类分析结果的权重的累计值W(α)(步骤S10);
W(α)=W(α-1)+v(α,p,Li)。
而且,能通过使用该权重的累计值W来判断某标签Li(i=1,・・・,n)分派到哪个集群的概率最高。即,关于某标签Li,求得的某集群的权重的累计值W可规定为所述某标签Li分类到该某集群的“期待值”。从而,在某单元分类为标签Li的情况下,关于标签Li,持有最大的权重的累计值W的集群成为标签Li被分配的期待值最高的集群。而且,将该集群的热值评价值的平均值换算为垃圾的热值后为上述的某单元的推定热值。
各标签的权重的累计值W的准确性对应于聚类分析结果的数量、即学习次数α而增加。热值推定装置7使用以上的学习处理中得到的权重的累计值W、集群的范围来进行热值运算处理。以下参照图7来说明推算某时刻Tβ的坑60的堆积垃圾的热值的情况下的包含于热值推定处理的热值运算处理的流程。图7是示出包含于热值推定处理的热值运算处理的流程的图。
首先,热值推定装置7从摄像机66取得某时刻Tβ的坑60的堆积垃圾的表面的摄像图像(步骤S11)。接着,热值推定装置7根据取得的摄像图像来生成对象单元的辉度值直方图(步骤S12)。接着,热值推定装置7基于对象单元的辉度值直方图,将单元分类为某个标签(步骤S13)。接着,热值推定装置7求出对象单元被分类到的标签的各集群的权重的累计值W来作为期待值(步骤S14),将期待值最大的集群决定为对象单元被分类到的标签被分派的集群(步骤S15)。另,集群与前述的求出权重的累计值W的处理中的集群对应。而且,热值推定装置7将决定的集群的热值评价值的平均值换算为垃圾的热值,求出对象单元的推定热值。
在上述的求出对象单元的垃圾的推定热值的处理中,使用的权重的累计值W和集群的热值评价值的平均值可以利用在时刻Tβ的时间点所得的值(理想的是时刻Tβ的时间点上最新的值)。通常,从在垃圾焚烧设备100中向主燃烧室14供给垃圾到该垃圾的热值表现为锅炉2的主蒸汽量为止是2小时左右。在该两小时左右期间,坑60的垃圾质存在明显变动的案例较稀有,热值推定装置7即便是利用比时刻Tβ早两小时左右的堆积垃圾的推定热值的数据也能维持较高精度。
对以上那样求得的坑60的堆积垃圾的各单元的推定热值进行映射后成为图8所示的垃圾热值映射图。图8中纵轴表示垃圾的推定热值,横轴表示坑60的坐标。热值推定装置7使用这样的坑60的垃圾热值映射图,以垃圾质被均质化后的(更详细而言,热值被均等化后的)垃圾向焚烧炉1的主燃烧室14供给的形式控制起重机6的动作。
〔均质化后的垃圾的投入〕
图9是说明使用垃圾热值映射图来实现均质化后的垃圾的投入的方法的图。如图9所示,能将坑60的各单元的垃圾以使投入料斗12及斜道13内的垃圾均质化的顺序向投入料斗12投入。
热值推定装置7以平均预想垃圾热值接近规定的设定值的形式来选择下次将垃圾取出的单元。在此,将投入料斗12及斜道13中的垃圾以及下次向投入料斗12投入的垃圾的热值的平均值规定为“平均预想垃圾热值”。例如,在坑60的垃圾从热值较高方起分类为高质垃圾等级I、基准垃圾等级II及低质垃圾等级III的情况下,热值推定装置7基于平均预想垃圾热值来决定下次将垃圾取出的单元的等级。热值推定装置7在例如将等级决定为基准垃圾等级II时,接着利用坑60的垃圾热值映射图来对可选择的单元进行特定,从其中选择一个单元。另,在可选择的单元存在多个的情况下,选择权重的累计值W高的单元。
如此,热值推定装置7利用推算出的垃圾的热值来生成坑内的垃圾热值映射图,并以使到焚烧炉1的主燃烧室14为止的投入路径(即投入料斗12及斜道13)中的垃圾的热值均等化的形式,基于垃圾热值映射图来选择贮存下次投入焚烧炉1的垃圾的单元。然后,起重机6以将对应于被选择的单元的坑60的垃圾投入焚烧炉1的形式动作。由此能省略坑60内的搅拌,向焚烧炉1的主燃烧室14的入口供给热值被均等化后的垃圾。
〔坑60内的堆积垃圾的均质化〕
图10是说明用垃圾热值映射图来实现坑内的堆积垃圾的均质化的方法的图。如图10所示,能使用坑60的垃圾热值映射图而搅拌坑60内的堆积垃圾并谋求垃圾质(尤其是热值)的均质化。
热值推定装置7首先算出每个集群中各标签Li(i=1・・・n)的占比P(p,Li)。例如在分类为高质垃圾等级I的L1、L2及L4的标签的比例P分别为0.9、0.7、0.6的情况下,标签L1的比例在高质垃圾等级I内为最大。在分类为低质垃圾等级III的L6及L9的标签的比例P分别为0.7、0.8的情况下,标签L9的比例在低质垃圾等级III内为最大。因此,热值推定装置7以使分派有标签L1的单元的垃圾向分派有标签L9的单元的垃圾混合的形式,或是以使分派有标签L9的分派的单元的垃圾向分派有标签L1的单元的垃圾混合的形式,使起重机6动作。
如此,热值推定装置7利用推算出的垃圾的热值来生成坑60内的垃圾热值映射图,基于垃圾热值映射图,对垃圾的热值高于周围的第一单元(上述的例中为分派有标签L1的单元)和垃圾的热值低于周围的第二单元(上述的例中为分派有标签L9的单元)进行特定。然后,起重机6以使对应于第一单元的坑60的垃圾向对应于第二单元的坑60的位置移动的形式或是以向其逆向移动的形式进行动作。由此,以坑60内的垃圾的热值均等化的形式搅拌堆积垃圾,从而能将热值均等化后的垃圾投入向焚烧炉1。
如以上说明,本实施形态的热值推定方法中,
A1)将贮存向焚烧炉1供给的垃圾的坑60内的垃圾的摄像图像划分为规定的多个单元,对于各个单元,生成摄像图像的辉度值直方图;
A2)基于辉度值直方图,根据规定的分类基准将各个单元分类为多个标签;
A3)对多个标签中的某标签给予热值评价值,该热值评价值直接或间接地表示在焚烧炉焚烧分类为该标签的单元的垃圾时的热值;
A4)对于反复进行以上的A1)~A3)得到的被给予热值评价值的标签群,基于热值评价值聚类分析至规定的数量的集群;
A5)根据聚类分析的结果,对于各个集群,求出每个标签的出现率通过任意的修正值数值化而得的权重;
A6)以反复进行以上的A1)~A5)所得的权重的累计值作为期待值,对于多个标签中的任意的标签,分别求出集群的期待值,基于期待值最高的集群的热值评价值来推算分类为任意的标签的单元的垃圾的热值。另,上述的A4)中,被给予热值评价值的标签群理想的是至此在处理中使用过的所有标签,其标签的数量随着处理次数而增加。
又,上述实施形态的垃圾贮存设备3具备贮存向焚烧炉1供给的垃圾的坑60、作为将坑60的垃圾搬送向焚烧炉1的搬送装置的起重机6、对坑60内的垃圾进行摄像的摄像机66以及利用摄像机66的摄像图像来推算坑60内的垃圾的热值的热值推定装置7。
而且,上述实施形态的热值推定装置7形成为如下结构:
B1)取得贮存向焚烧炉1供给的垃圾的坑60内的垃圾的摄像图像;
B2)将摄像图像划分为规定的多个单元,对各个单元生成摄像图像的辉度值直方图;
B3)基于辉度值直方图,根据规定的分类基准将各个单元分类为多个标签;
B4)对于单元中的某单元,取得直接或间接地表示用焚烧炉焚烧该单元的垃圾时的热值的热值评价值;
B5)对多个标签中的所述某单元被分类到的标签给予取得的热值评价值;
B6)对于反复进行以上的B1)~B5)得到的被给予热值评价值的标签群,基于热值评价值聚类分析至规定的数量的集群;
B7)根据聚类分析的结果,对于各个集群,求出每个标签的出现率通过任意的修正值数值化而得的权重;
此外,热值推定装置7形成为如下结构:将反复进行以上步骤所得的权重的累计值规定为期待值,对于多个标签中任意的标签,分别求出集群的期待值,基于期待值最高的集群的热值评价值来推算分类为任意的标签的单元的垃圾的热值。另,热值推定装置7的以上的各处理由热值运算部71进行。
上述的热值推定方法、垃圾贮存设备3及热值推定装置7中,集群及权重的累积值(期待值)追随于坑60内的垃圾的垃圾质的整体上的变动。从而,根据本实施形态的热值推定方法、垃圾贮存设备3及热值推定装置7,无论垃圾质的变动的有无,都能以较高的精度推算垃圾的热值。
而且,若求出各单元的垃圾的推定热值,则能得知坑60的堆积垃圾的垃圾推定热值分布。垃圾热值分布能通过表示为例如坑60的垃圾热值分布映射图(参照图8)而使堆积垃圾的推定热值可视化。如此,若使堆积垃圾的垃圾质可视化,则能以使投入焚烧炉1的堆积垃圾的热值均等化的形式搅拌坑60内的垃圾,或能以使向焚烧炉1的主燃烧室14供给的垃圾的热值均等化的形式来计划堆积垃圾的投入顺序。其结果为,能使向焚烧炉1的主燃烧室14供给的垃圾的热值均等化,实现垃圾焚烧设备100的稳定的自动燃烧控制。又,若利用坑60的堆积垃圾的垃圾推定热值分布(垃圾热值分布映射图),则能事先掌握下次向炉内投入的大致的垃圾质,从而能利用该信息来进行焚烧炉1的燃烧控制。
又,在搬入坑60的垃圾的垃圾质变化的情况下,热值推定装置7能与燃烧控制装置10共享与该垃圾质的变动有关的信息。例如,热值推定装置7定期地向燃烧控制装置10发送坑60的堆积垃圾的推定热值分布等信息,燃烧控制装置10取得该信息,并相对于坑60内的垃圾的垃圾质的变化而改变自动燃烧控制的参数。如此,垃圾焚烧设备100的稳定的燃烧运转成为可能。
以上说明了本发明的优选实施形态,但本发明中也可包含在不脱离本发明的思想的范围内对上述实施形态的具体结构及/或功能的详情进行变更。
符号说明:
1:焚烧炉;
2:锅炉;
3:垃圾贮存设备;
6:起重机;
7:热值推定装置;
10:燃烧控制装置;
12:投入料斗;
13:斜道;
14:主燃烧室;
15:炉排;
18:排出斜道;
19:二次燃烧室;
20:放射室;
21:第二烟道;
22:第三烟道;
23:水管;
24:锅炉锅筒;
25:过热器;
27:过热管;
28:排气路;
29:排气口;
38:温度传感器;
39:蒸汽流量计;
41:供料器;
42:炉排驱动装置;
43:流量调节装置;
44:流量调节装置;
60:坑;
61:行驶轨;
62:梁;
63:推车;
64:铲斗;
65:起重机驱动装置;
66:摄像机;
71:热值运算部;
72:起重机控制部;
81:袋式过滤器;
82:引风机;
83:烟囱;
84:蒸汽涡轮;
85:发电机;
100:焚烧设备。
Claims (8)
1.一种热值推定方法,其特征在于,
A1)将贮存向焚烧炉供给的垃圾的坑内的垃圾的摄像图像划分为规定的多个单元,对于各个所述单元,生成所述摄像图像的辉度值直方图;
A2)基于所述辉度值直方图,将各个所述单元根据规定的分类基准分类为多个标签,所述的规定的分类基准是黑色系的像素数量的比例、白色系的像素数量的比例、黑色系的像素数量的偏倚以及白色系的像素数量的偏倚中的至少一个;
A3)对所述多个标签中的某标签给予热值评价值,所述热值评价值直接或间接地表示用所述焚烧炉焚烧分类为该标签的所述单元的垃圾时的热值;
对于反复进行A1)~A3)得到的被给予所述热值评价值的标签群,基于所述热值评价值向规定的数量的集群进行聚类分析;
根据所述聚类分析的结果,对于各个所述集群,求出每个所述标签的出现率通过任意的修正值进行数值化而得的权重;
将反复进行以上步骤而得的所述权重的累计值规定为期待值,对于所述多个标签中的任意的标签,分别求出所述集群的所述期待值,基于所述期待值最高的所述集群的所述热值评价值,推算分类为所述任意的标签的所述单元的垃圾的热值。
2.根据权利要求1所述的热值推定方法,其特征在于,
所述热值评价值为所述焚烧炉的工序数据。
3.一种热值推定装置,其特征在于,
B1)取得贮存向焚烧炉供给的垃圾的坑内的垃圾的摄像图像;
B2)将所述摄像图像划分为规定的多个单元,对于各个所述单元,生成所述摄像图像的辉度值直方图;
B3)基于所述辉度值直方图,将各个所述单元根据规定的分类基准分类为多个标签,所述的规定的分类基准是黑色系的像素数量的比例、白色系的像素数量的比例、黑色系的像素数量的偏倚以及白色系的像素数量的偏倚中的至少一个;
B4)对于所述单元中的某单元,取得直接或间接地表示用所述焚烧炉焚烧该单元的垃圾时的热值的热值评价值;
B5)对所述多个标签中的所述某单元被分类到的标签给予取得的所述热值评价值;
对于反复进行B1)~B5)得到的被给予所述热值评价值的标签群,基于所述热值评价值向规定的数量的集群进行聚类分析;
根据所述聚类分析的结果,对于各个所述集群,求出每个所述标签的出现率通过任意的修正值进行数值化而得的权重;
将反复进行以上步骤而得的所述权重的累计值规定为期待值,对于所述多个标签中的任意的标签,分别求出所述集群的所述期待值,基于所述期待值最高的所述集群的所述热值评价值,推算分类为所述任意的标签的所述单元的垃圾的热值。
4.根据权利要求3所述的热值推定装置,其特征在于,
所述热值评价值为所述焚烧炉的工序数据。
5.一种垃圾贮存设备,其特征在于,具备:
贮存向焚烧炉供给的垃圾的坑;
将所述坑的垃圾向所述焚烧炉搬送的搬送装置;
对所述坑内的垃圾进行摄像的摄像机;以及
利用所述摄像机的摄像图像来推算所述坑内的垃圾的热值的根据权利要求3或4所述的热值推定装置。
6.根据权利要求5所述的垃圾贮存设备,其特征在于,
所述热值推定装置以能从控制所述焚烧炉的运转的控制装置取得所述热值评价值的形式,与所述控制装置能通信地连接。
7.根据权利要求5或6所述的垃圾贮存设备,其特征在于,
所述热值推定装置利用推算出的垃圾的热值来生成所述坑内的垃圾热值映射图,并以使到所述焚烧炉的燃烧室为止的投入路径中的垃圾的热值均等化的形式,基于所述垃圾热值映射图来选择贮存了下次投入所述焚烧炉的垃圾的所述单元;
所述搬送装置以将与选择的所述单元对应的所述坑的垃圾投入所述焚烧炉的形式动作。
8.根据权利要求5或6所述的垃圾贮存设备,其特征在于,
所述热值推定装置利用推算出的垃圾的热值来生成所述坑内的垃圾热值映射图,基于所述垃圾热值映射图,对垃圾的热值高于周围的第一单元和垃圾的热值低于周围的第二单元进行特定;
所述搬送装置以使与所述第一单元对应的所述坑的垃圾向与所述第二单元对应的所述坑的位置移动的形式动作。
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JP2024079907A (ja) | ごみ焼却炉の燃焼制御方法及びごみ焼却炉の燃焼制御装置 |
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Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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