CN117561528A - 利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统 - Google Patents
利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117561528A CN117561528A CN202280038533.1A CN202280038533A CN117561528A CN 117561528 A CN117561528 A CN 117561528A CN 202280038533 A CN202280038533 A CN 202280038533A CN 117561528 A CN117561528 A CN 117561528A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- food waste
- methane
- terminal device
- biogas
- matching
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 366
- 239000010794 food waste Substances 0.000 title claims abstract description 251
- 238000004064 recycling Methods 0.000 title claims description 19
- 238000002309 gasification Methods 0.000 claims abstract description 57
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 69
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 52
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims description 45
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 42
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 36
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 35
- 239000002028 Biomass Substances 0.000 claims description 26
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 24
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 18
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims description 12
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 239000002699 waste material Substances 0.000 claims description 11
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 10
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims description 9
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 8
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims description 7
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 claims description 7
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 claims description 7
- 239000001913 cellulose Substances 0.000 claims description 6
- 229920002678 cellulose Polymers 0.000 claims description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 6
- 239000003925 fat Substances 0.000 claims description 4
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 3
- 206010061876 Obstruction Diseases 0.000 claims 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 abstract 4
- 239000010802 sludge Substances 0.000 description 45
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 43
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 26
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 14
- 238000000855 fermentation Methods 0.000 description 13
- 230000004151 fermentation Effects 0.000 description 13
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 11
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 9
- 238000009834 vaporization Methods 0.000 description 9
- 230000008016 vaporization Effects 0.000 description 9
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 8
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 7
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 7
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 7
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 6
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 6
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 6
- 239000010871 livestock manure Substances 0.000 description 6
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 238000005262 decarbonization Methods 0.000 description 5
- 238000005261 decarburization Methods 0.000 description 5
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 description 5
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 4
- 239000004519 grease Substances 0.000 description 4
- 239000002440 industrial waste Substances 0.000 description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 4
- 239000010801 sewage sludge Substances 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 235000015872 dietary supplement Nutrition 0.000 description 3
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 3
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 3
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 3
- 239000004367 Lipase Substances 0.000 description 2
- 102000004882 Lipase Human genes 0.000 description 2
- 108090001060 Lipase Proteins 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 239000002803 fossil fuel Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 235000011187 glycerol Nutrition 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 2
- 235000019421 lipase Nutrition 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 239000012782 phase change material Substances 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 210000004767 rumen Anatomy 0.000 description 2
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000010792 warming Methods 0.000 description 2
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 1
- 102000005575 Cellulases Human genes 0.000 description 1
- 108010084185 Cellulases Proteins 0.000 description 1
- 241001074903 Methanobacteria Species 0.000 description 1
- 229910021586 Nickel(II) chloride Inorganic materials 0.000 description 1
- 240000007594 Oryza sativa Species 0.000 description 1
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 1
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 1
- 241000482268 Zea mays subsp. mays Species 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 239000002551 biofuel Substances 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000006911 enzymatic reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 235000013410 fast food Nutrition 0.000 description 1
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 235000013611 frozen food Nutrition 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 239000010903 husk Substances 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 1
- 235000021156 lunch Nutrition 0.000 description 1
- 235000013622 meat product Nutrition 0.000 description 1
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 1
- QMMRZOWCJAIUJA-UHFFFAOYSA-L nickel dichloride Chemical compound Cl[Ni]Cl QMMRZOWCJAIUJA-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 239000010893 paper waste Substances 0.000 description 1
- 230000029553 photosynthesis Effects 0.000 description 1
- 238000010672 photosynthesis Methods 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000002407 reforming Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 239000010902 straw Substances 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/30—Administration of product recycling or disposal
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B09—DISPOSAL OF SOLID WASTE; RECLAMATION OF CONTAMINATED SOIL
- B09B—DISPOSAL OF SOLID WASTE
- B09B3/00—Destroying solid waste or transforming solid waste into something useful or harmless
- B09B3/60—Biochemical treatment, e.g. by using enzymes
- B09B3/65—Anaerobic treatment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E50/00—Technologies for the production of fuel of non-fossil origin
- Y02E50/30—Fuel from waste, e.g. synthetic alcohol or diesel
Abstract
甲烷资源化匹配系统1具备第一终端装置30、第二终端装置20、第三终端装置40以及管理服务器10，第一终端装置30配备在食品废弃物的排放源，对与食品废弃物有关的信息进行输入，第二终端装置20配备在生物沼气设施，对与生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入，第三终端装置40配备在调查食品废弃物的排放源及生物沼气设施的辅助公司，对与排放源中的食品废弃物有关的信息、以及与生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入，管理服务器10设置于对食品废弃物的生物沼气化进行统筹的统筹总部，并管理食品废弃物的排放源、生物沼气设施中的食品废弃物的生物沼气化，第一终端装置30、第二终端装置20、第三终端装置40和管理服务器10通过网络进行连接。
Description
技术领域
本发明涉及一种利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统，该甲烷资源化匹配系统用于将餐饮店铺或食品工厂等食品废弃物排放源与利用该食品废弃物进行甲烷发酵、甲烷气化的生物沼气设施(boigas plant)进行最优地匹配。
背景技术
近年来，全球气候变暖的问题日益严重，减少二氧化碳气体或甲烷气体这样的温室效应气体被提上日程，日本环境省面向脱碳社会以2050年之前实现CO2(二氧化碳)的排放量实质为零、即碳中和为目标(例如，参照非专利文献1)。
用于减少CO2的方法多种多样，例如，包括引进太阳光或风力发电等可再生能源设备、引进热泵等节能产品、森林经营活动等各种方法，其中之一是利用和活用生物质(食品废弃物的再利用)。
食品废弃物的排放源是市民或营业场所。从营业场所排放的食品废弃物被认为是营业场所类废弃物，并按照工业废弃物进行处理。如图10所示，营业场所类食品废弃物被分类为油1001、残渣污泥1002以及食品浪费1003，其中，作为从餐饮店或食品工厂等排放的生物质资源的“油1001(废水油脂)”，在日本全国每年为30万吨以上的量，如果考虑到全世界，则会是更庞大的量。近年来，开发了一种系统，该系统由如上所述的只能作为污泥被产业废弃处理的废水油脂制造独立的生物质燃料，并利用柴油发电机进行生物质发电(例如，参照专利文献1至3)。通过提供这种生物质发电系统，能够减少CO2、实现再生利用和净化水质。
另一方面，在营业场所类食品废弃物中，在促进“残渣污泥1002”和“食品浪费1003”的资源化方面存在待改进的课题。如图11的表1100所示，关于该残渣污泥/食品浪费，目前在日本整体每年约300万吨处于未利用的状态，但通过将它们活用于例如甲烷发电，具有每年创造6亿kWh的电力的潜力。即使在麦当劳(注册商标)或肯德基(注册商标)等大型餐饮连锁店中，这些食品废弃物目前也被作为产业废弃物进行处理，处于未活用的状态。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：特开2014-217804号公报
专利文献2：日本专利第5452814号公报
专利文献3：日本实用新型专利第3216173号公报
非专利文献
非专利文献1：“面向实现2050年碳中和”【令和4年5月25日检索】，＜URL：https：//www.env.go.jp/earth/2050carbon_neutral.html＞
发明内容
发明要解决的课题
如上所述的未活用的残渣污泥以及食品浪费的资源化的第一步，是进行甲烷发酵的生物沼气设施中的生物沼气化1004(甲烷发电、绿氢)。特别是，在甲烷发电中，营业场所类食品废弃物(包括残渣污泥、食品浪费)的优点在于，与作为以往生产甲烷气体的主要原料的家畜粪尿或污水污泥相比，每吨原料的生物沼气量为5～10倍。因此，推荐基于食品残渣的甲烷处理或与家畜粪尿等之间的混合处理的甲烷发电。
然而，由于食品废弃物的性状不稳定，因此生物沼气设施设备的实际设备运转率低至38～49％，这是目前的现状。以下，对虽然食品废弃物有资源化需求、但甲烷的利用却没有进展的主要原因进行说明。
第一，在运用生物沼气设施之前对性状不稳定的食品废弃物进行预先诊断是非常重要的，但目前评价气体产生量的服务非常昂贵，每个样本的费用在20～50万日元之间，而且频繁排放的食品废弃物根据季节会发生变动，并且对小批量的食品废弃物进行预先诊断极其困难。其结果是，生物沼气设施由于无法预测气体产生量，因此为了避免发酵不良且维持稳定运行，作为最优选，生物沼气设施只使用有限的原料而不会轻易地接受新的原料，因此设备利用率降低。
第二，在生物沼气设施接受家畜粪尿等现有的主要原料和新的营业场所类食品废弃物并将它们混合的情况下，如果能够预先评价气体产生量或运行动作，则能够进行更适当的运行管理。然而，目前的预先评价的精确度低，这成为残渣污泥以及食品浪费的资源化无法进展的因素。
第三，如果在甲烷菌进行发酵基础上所需的营养成分(硫、氮、油分等)过多或不足、或者促进纤维素类分解的脂肪酶不足，则不能进行充分的发酵，气体产生量会低于预期。目前，由于生物沼气设施不具备判定用于改善这种气体产生量的最优气化促进方法以及不具备适当地判断并投入气化促进剂的种类或数量的功能，因此气体产生量变少，其结果是，导致设备利用率低。
第四，目前，用于食品废弃物资源利用和活用的基础系统的观测数据散乱地分布在作为食品废弃物排放源的各店铺或食品工厂以及利用该食品废弃物的生物沼气设施等中，因此无法相互活用信息。其结果是，无法掌握各店铺或食品工厂有哪些种类和数量的食品废弃物、生物沼气设施需要哪些种类和数量的甲烷物料，并且无法确保生物质资源的互操作性和可携性，从而导致不能创造出新服务或新业务。
本发明是鉴于上述课题而完成的，其目的在于提供一种利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统，以能够将残渣污泥或食品浪费等食品废弃物的排放源与利用食品废弃物进行甲烷气化的生物沼气设施进行最优匹配，来提高生物沼气设施的运转率，从而为实现脱碳社会做出贡献。
解决课题的手段
为了实现上述目的，本发明提供一种利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统，优选的是，所述利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统将作为生物质资源的食品废弃物及其排放源与使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施进行匹配，所述甲烷资源化匹配系统具备：第一终端装置，所述第一终端装置配备在所述食品废弃物的排放源，对与食品废弃物有关的信息进行输入；第二终端装置，所述第二终端装置配备在所述生物沼气设施，对与所述生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入；第三终端装置，所述第三终端装置配备在调查所述食品废弃物的排放源及所述生物沼气设施的辅助公司，对与所述排放源中的食品废弃物有关的信息、以及与所述生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入；以及管理服务器，所述管理服务器设置于对食品废弃物的生物沼气化进行统筹的统筹总部，并管理所述食品废弃物的排放源、所述生物沼气设施和所述辅助公司中的食品废弃物的生物沼气化，其中，所述第一终端装置、所述第二终端装置、所述第三终端装置和所述管理服务器通过网络进行连接。
在该甲烷资源化匹配系统中，优选的是，所述管理服务器具备：控制部，所述控制部基于程序进行用于实现所述甲烷资源化匹配系统的信息处理的控制；数据库部；匹配判定部，所述匹配判定部将已在所述数据库部中登记的所述食品废弃物的排放源中的食品废弃物的种类、性状、数量与所述生物沼气设施的运行状况进行比较，并确定最优的食品废弃物；以及收发部，所述收发部与互联网连接，并在所述第一终端装置、所述第二终端装置和所述第三终端装置之间收发数据。
在该甲烷资源化匹配系统中，优选的是，所述匹配判定部还根据通过所述收发部接收到的食品废弃物的种类和性状，来确定生物甲烷潜力(Bio Methane Potential)、灼烧减量、碳水化合物含量、蛋白质含量、脂肪含量、水分含量、N(氮)浓度及PH中的至少一项，并判定该食品废弃物是否富含碳水化合物、富含脂肪、富含氮和硫磺及富含纤维质的任一项，并基于该判定将食品废弃物及其排放源与生物沼气设施进行匹配。
在该甲烷资源化匹配系统中，优选的是，在所述数据库中，作为所述程序，存储有物联网(IoT)现场调查程序，所述物联网现场调查程序用于基于从所述第一终端装置、所述第二终端装置以及所述第三终端装置发送的与食品废弃物有关的输入数据或现场照片，来掌握食品废弃物的排放源所具有的食品废弃物的种类、数量和性状，基于从所述第二终端装置发送的所使用的已有原料的种类或特性、气体产生量或发电状况或请求，来掌握生物沼气设施所需的食品废弃物的种类和数量。
在该甲烷资源化匹配系统中，优选的是，在所述数据库中，作为所述程序，还存储有人工智能(Artificial Intelligence)甲烷资源化程序、人工智能气化促进程序以及CO2减少IT运算程序中的至少一个。所述人工智能甲烷资源化程序用于基于从所述第一终端装置和所述第三终端装置发送的与食品废弃物有关的输入数据或现场照片，来预测食品废弃物的甲烷收率、以及在除了所述生物沼气设施的已有原料以外还混合有多种物料的情况下，进行协同预测以及阻碍诊断。所述人工智能气化促进程序用于进行最优气化促进方法和气化促进剂的最优投入量及效果的预测。所述CO2减少IT运算程序用于根据生物沼气设施的作为原料的食品废弃物的种类或回收量，来推算甲烷气体产生量，并推算CO2减少量，以生成碳信用。
为了解决上述课题，本发明提供一种利用食品废弃物的甲烷资源化匹配方法，其中，所述甲烷资源化匹配方法将作为生物质资源的食品废弃物及其排放源与使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施进行匹配，所述甲烷资源化匹配方法包括：接收步骤，所述接收步骤为从在所述食品废弃物的排放源配备的第一终端装置接收与食品废弃物有关的信息；气体产生量或发电状况接收步骤，所述气体产生量或发电状况接收步骤为从在所述生物沼气设施配备的第二终端装置接收生物沼气产生量或发电状况；以及匹配步骤，所述匹配步骤为基于所述接收步骤中的食品废弃物的信息、以及所述气体产生量或发电状况接收步骤中的生物沼气设施的气体产生量或发电状况，将食品废弃物的排放源与使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施进行匹配。
在该甲烷资源化匹配方法中，优选的是，在所述匹配步骤中，将所述食品废弃物的排放源中的食品废弃物的种类、性状和数量与所述生物沼气设施的运行状况进行比较，以确定最优的食品废弃物及其排放源。
为了解决上述课题，本发明提供一种程序，其中，所述程序使计算机执行规定处理，以管理作为生物质资源的食品废弃物的排放源、以及使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施，所述程序包括：接收步骤，所述接收步骤为从在所述食品废弃物的排放源配备的第一终端装置接收与食品废弃物有关的信息；气体产生量或发电状况接收步骤，所述气体产生量或发电状况接收步骤为从在所述生物沼气设施配备的第二终端装置接收生物沼气产生量或发电状况；以及匹配步骤，所述匹配步骤为基于所述接收步骤中的食品废弃物的信息、以及所述气体产生量或发电状况接收步骤中的生物沼气设施的气体产生量或发电状况，将食品废弃物的排放源与使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施进行匹配。
发明的效果
本发明所涉及的利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统的特征在于，所述甲烷资源化匹配系统具备：第一终端装置，所述第一终端装置配备在食品废弃物的排放源，对与食品废弃物有关的信息进行输入；第二终端装置，所述第二终端装置配备在生物沼气设施，对与生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入；第三终端装置，所述第三终端装置配备在调查食品废弃物的排放源及生物沼气设施的辅助公司，对与排放源中的食品废弃物有关的信息、以及与生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入；以及管理服务器，所述管理服务器设置于对食品废弃物的生物沼气化进行统筹的统筹总部，并管理食品废弃物的排放源、生物沼气设施和辅助公司中的食品废弃物的生物沼气化，这些第一终端装置、第二终端装置、第三终端装置和管理服务器通过网络进行连接。根据该结构，甲烷资源化匹配系统能够将残渣污泥或食品浪费等食品废弃物的排放源与利用食品废弃物进行甲烷气化的生物沼气设施进行最优地匹配，从而能够提高生物沼气设施的运转率，进而为实现脱碳化社会做出贡献。
附图说明
图1是包括本发明所涉及的实施方式的甲烷资源化匹配系统的基础系统的整体工序图。
图2是示出在图1中的基础系统所配备的油泥分离装置的一个示例的图。
图3是图1中的甲烷资源化匹配系统的整体结构图。
图4是用于图1中的甲烷资源化匹配系统的程序的说明图。
图5是示出气体化促进剂促进生物沼气化的实际示例的图。
图6是图1中的甲烷资源化匹配系统的功能框图。
图7是示出在图1中的甲烷资源化匹配系统所配备的管理服务器的匹配画面显示示例的图。
图8是示出图1中的甲烷资源化匹配系统的动作顺序的时序图。
图9是利用图1中的甲烷资源化匹配系统时的预测将来的说明图。
图10是示出营业场所类食品废弃物的分类的图。
图11是说明目前的残渣污泥以及食品浪费所存在的问题点的图。
具体实施方式
(实施方式)
参照附图对本发明的实施方式所涉及的利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统进行说明。该甲烷资源化匹配系统是脱碳资源化服务的一部分，该脱碳资源化服务用于根据生物沼气设施营业场所的运行情况，从作为食品废弃物的排放源的餐饮连锁店等供应最优的食品废弃物。需要说明的是，在本实施方式的说明中，食品废弃物是指残渣污泥(包括精制污泥)及食品浪费，不包括废水油脂。此外，食品废弃物的排放源是指例如餐饮连锁店、食品工厂、商业设施、超市、便利店、酒店、学校/医院、员工食堂等。
＜整体工序图＞
首先，参照图1，对包括本实施方式所涉及的甲烷资源化匹配系统(以下简称为匹配系统)的甲烷资源化服务的整体工序的概要进行说明。如图1所示，甲烷资源化服务主要包括甲烷物料回收工序、匹配工序以及甲烷气体生产和使用工序。
首先，在甲烷物料回收工序中，从餐饮店或食品工厂等食品废弃物的排放源排放的生物质中，回收残渣污泥(沉淀残渣)、食品浪费、工厂类食品废弃物、精制污泥等。需要说明的是，生物质是指“可再生的、源于生物的有机资源中的不包括化石资源的资源”。生物质中的废弃物类生物质可以举出废弃纸张、家畜排泄物、食品废弃物、污水污泥等。通过燃烧生物质等而释放的CO2是生物在生长过程中通过光合作用从大气中吸收的CO2，通过用生物质替代源于化石资源的能量或产品，能够为减少引起全球变暖的温室效应气体之一、即CO2的排放做出重大贡献。
一般来说，每天都会从餐饮店、快餐店、餐厅、酒店、食品加工厂等食品废弃物的排放源产生许多食品浪费(未出售、过期、材料剩余物等)，将这些食品浪费作为甲烷资源进行回收。此外，在源于食品废弃物排放源的废水中含有各种水质污染物。如果不对这样的废水进行任何处理就进行排水，废水中的油分等会附着并凝固在排水管中，使得排水管堵塞，而且使得合并处理槽或污水处理厂中的水难以被净化处理，另外，还会对环境带来不良影响。
因此，在排放含有油分或沉淀物、悬浮物等固体成分的废水的营业场所中，以营业场所为单位配备处理装置(隔油池(Grease trap：油脂阻集器)或油水分离槽、原水槽)，以暂时汇集废水，使成为残渣污泥的固体成分沉淀、或使油分浮起分离，并通过定期地进行拉取处理等来以物理的方法去除这些物质。
在甲烷物料回收工序中，例如作为作业公司的现场代理商，会对餐饮店等的隔油池进行清扫管理，并从隔油池中回收残渣污泥。需要说明的是，在从隔油池中回收生物质的技术中，例如可以利用申请人拥有的专利技术、即日本专利第4401007号所示的装置或日本专利第4420750号所示的装置、以及实用新型第3216173号所示的装置。
其他现场代理商是例如管理生产便当、冷冻食品和肉制品的食品工厂的油水分离槽的代理商，会从油水分离槽中回收生物质。具体而言，使用油泥分离装置，将从食品工厂的油水分离槽中得到的油泥分离成油分、水分和污泥成分，并回收其中的污泥成分(残渣污泥)。现场代理商也管理油泥分离装置。
在油泥分离装置中，也可以使用例如图2所示的申请人拥有的技术。具体地说，油泥从食品工厂的油水分离槽21经由油泥加热传送装置22被回收，并被传送到油泥分离装置23内。在加热后的油泥分离装置23内，比重大的水分或污泥成分向下层移动，比重小的油分向上层移动，因此将位于下层的污泥回收。需要说明的是，在油泥加热传送装置22或油泥分离装置23的加热中使用移动式热源体，该移动式热源体例如在运输汽车等中使用相变材料(Phase Change Material，PCM)容器进行保温。回收的污泥被输送到甲烷气体生产和使用工序中。
接着，在匹配工序中，利用物联网(Internet Of Things，IoT)或人工智能(Artificial Intelligence，AI)，将在上述甲烷物料回收工序中从餐饮店或食品工厂等回收的食品废弃物与使用该食品废弃物进行甲烷气化的生物沼气设施进行最优地绑定，以提高生物沼气设施的运转率或生产率。
在该匹配工序中，例如，将此前作为废弃物被处理的食品废弃物分为富含碳水化合物或富含脂质等，根据来自生物沼气设施的请求或运行状况(例如，使用的甲烷资源或发电状况)等条件，提示适当的作为甲烷资源的食品废弃物的种类、混合比例和数量，并开展回收和供应的服务。由此，向食品相关营业场所提供减少废弃物、脱碳、降低处理成本等多种价值。另外，通过向个别的生物沼气设施供应最优的甲烷物料，能够创造出使气体量或发酵稳定以及降低运营成本等价值，并且发电量也与气体产生量的增加成比例地增加，从而为脱碳做出贡献。
接着，在甲烷气体生产和使用工序中，在上述匹配工序之后，生物沼气设施营业场所将由运送到生物沼气设施的生物质(家畜粪尿、污水污泥、混合生物质、食物残渣、干式生物质)制成生物沼气(甲烷气体)。生物沼气体是将家畜粪尿、食品浪费、残渣污泥在发酵槽中进行发酵而产生的，一般储存在储气罐中，然后用于发电等。将来，能够对该甲烷气体进行重整，用作源于非化石燃料的绿氢。
需要说明的是，引入由食品废弃物制造的生物燃料(甲烷气体)的营业场所、即食品废弃物的排放源及生物沼气设施是碳信用的赋予目标。在引入营业场所具有减少CO2目标的情况下，在减少目标以上所减少的部分则为碳信用。引入营业场所中的不具有减少CO2目标的小型营业场所可以将总量作为碳信用来储存。碳信用例如能够在日本的J-信用制度中出售，也能够在国外利用各国制定的碳信用交易制度进行出售。
＜整体系统图＞
接着，参照图3，对本实施方式所涉及的匹配系统1的整体系统进行说明。匹配系统1具备在统筹总部配备的管理服务器10、生物沼气设施中的终端装置(第二终端装置)20、餐饮连锁店或食品工厂、酒店、商业设施等食品废弃物的排放源中的终端装置(第一终端装置)30、资源调查辅助公司中的终端装置(第三终端装置)40，它们通过诸如互联网的广域网进行连接。
终端装置20是使用食品废弃物进行生物沼气化(也称为甲烷气化、甲烷资源化)的生物沼气设施所具备的终端，如个人计算机或智能手机等。终端装置20安装并执行专用应用程序，并将该结果显示在画面上，该专用应用程序例如用于对甲烷资源化的匹配基本数据进行输入的现场调查以及匹配。另外，终端装置20基于规定协议，主要与管理服务器10建立通信会话，来管理生物沼气设施中的甲烷物料，并收发与甲烷气体产生量或甲烷发电有关的数据或文件。另外，终端装置20例如以Http的请求形式，向管理服务器10发送期望的甲烷物料的请求。
终端装置30配备在食品废弃物的排放源的现场或排放源的总公司，是对与排放的食品废弃物有关的信息进行输入的终端，如智能手机等。终端装置30安装并执行专用应用程序，并将该结果显示在画面上，该专用应用程序例如用于对甲烷资源化的匹配基本数据进行输入的现场调查以及匹配。该专用应用程序可以具备可视化网络应用程序，该可视化网络应用程序用于回收所排放的食品废弃物的作业管理。终端装置30基于规定协议，与辅助公司的终端装置40或管理服务器10建立通信会话，并收发与食品废弃物的照片、食品废弃物和废水油脂的管理有关的数据或文件。
终端装置40配备在调查食品废弃物的辅助公司，是对与食品废弃物的排放源的食品废弃物有关的信息以及生物沼气设施的使用原料或运行状况进行输入的终端，如智能手机或个人电脑等，终端装置40执行专用应用程序，并将该结果显示在画面上。终端装置40具有规定协议，在与其他终端装置20、30或管理服务器10之间进行收发数据或文件。另外，终端装置40例如以Http的请求形式，从终端装置30获取与新排放的食品废弃物有关的信息，或从终端装置20获取生物沼气设施的期望信息，并基于最优的甲烷化材料的匹配，高效地执行食品废弃物的排放源与生物沼气设施之间的匹配。
管理服务器10设置于将食品废弃物的生物沼气化进行统筹的统筹总部，并管理食品废弃物的排放源和生物沼气设施中的食品废弃物的生物沼气化。具体地说，管理服务器10从终端装置20或终端装置30获取与生物沼气设施的使用原料或运行状况有关的信息，从终端装置30或终端装置40获取与排放的食品废弃物有关的信息，并高效地执行甲烷资源化。此时，主要通过执行图4所示的四个程序401～404，对提供初始匹配服务、资源化服务、CO2减少管理服务进行一元化管理。以下，对在管理服务器10中执行的四个程序401～404进行详细说明。
(1)IoT现场调查程序
IoT现场调查程序401通过手机应用等，基于从终端装置30或终端装置40发送的与食品废弃物有关的输入数据或现场照片，来掌握食品废弃物排放源所具有的甲烷物料的种类、数量和性状。此外，IoT现场调查程序401基于从生物沼气设施的终端装置20或终端装置30发送的气体产生量或发电状况或请求，来掌握甲烷气体设施所需的甲烷物料的种类和数量。即，管理服务器10通过使用IoT现场调查程序401，从终端装置20、30、40获取与现场调查或生物沼气设施的气体产生量或发电有关的数据，对以往散乱地分布的食品工厂等食品废弃物排放源中的食品废弃物的数据及生物沼气设施的气体产生量或发电状况进行一元化管理，以提高甲烷气体的产生或甲烷发电的效率和生产率。
作为具体示例，食品废弃物排放源活用智能手机等便携式终端(终端装置30)，或者生物沼气设施活用智能手机等便携式终端(终端装置20)，并且辅助公司活用智能手机等便携式终端(终端装置40)，无需出差，数据就可被即时上传到云端(也可以通过大数据化来活用信息)。然后，管理服务器10基于IoT现场调查程序401，来掌握食品废弃物排放源和生物沼气设施的状况。其结果是，在使用本程序后，与现场调查相关的数据处理时间能够从过去的30分钟/1个现场缩短到1分钟/1个现场。
(2)AI甲烷资源化程序
管理服务器10使用AI甲烷资源化程序402，基于至今为止的研究数据和新的分析数据、实际运用数据等，对每个个别物料的甲烷收率进行预测，并且在除了已有原料之外还混合有其他多种物料的情况下进行协同预测和阻碍诊断。在此，甲烷收率是指作为原料的食品废弃物每分解VS(有机成分)所生产甲烷量的推测值。另外，协同预测是指预测混合有不同种类的甲烷物料的情况下的甲烷收率的协同效果。
例如，基于生物甲烷潜力(Bio Methane Potential，BMP)、灼烧减量、碳水化合物、蛋白质、脂肪、水分含量、N(氮)浓度和PH等信息，将食品废弃物区分为富含碳水化合物、富含脂肪、富含氮和硫磺、富含纤维质或其他。管理服务器10使用AI甲烷资源化程序402，来构建高精度的预测模型，并应用这些个别物料的高精度甲烷收率预测公式。另外，构建并应用推算公式，该推算公式包含由新的分析方法、营养成分、油脂引起的阻碍和由原料混合产生的协同。由此，在统筹总部的管理服务器10中，能够一元化管理能量转换设备或甲烷发酵原料的评价。
具体来说，在个别物料判断中，针对残渣污泥和食品浪费的每个甲烷发酵原料，将除了甲烷收率以外的基础数据(实际的数据)存储在学习用数据库中，进行基于数理计算或实际测量值修正的机器学习，同时实现大数据化。通过实现该AI甲烷资源化程序402，能够以高精度推断每个个别物料的甲烷资源化可能性，以往，甲烷资源化可能性的基本判定需要180天/1种原料，但在使用AI甲烷资源化程序402后，只需要2秒/1种原料就能完成。
另外，在混合物料判断以及不同物料之间的相合性诊断中，在个别物料诊断AI中将混合原料的甲烷收率数据(实际的数据)存储在学习用数据库中，进行基于数理计算或实际测量值修正的机器学习，同时实现大数据化。其结果是，能够以高精度推断甲烷物料的混合和相合性判定，以往，需要180天，但在应用AI甲烷资源化程序402后，为2秒/1种混合原料。
(3)AI气化促进程序
管理服务器10使用AI气化促进程序403，来预测最优气化促进方法的判定、如氮、硫磺、脂肪或脂肪酶等气化促进剂的最优投入量以及效果，以解决预测的阻碍因素或活用低甲烷收率物料。
具体而言，使用AI气化促进程序403，来判定与食品废弃物的种类、数量、性状对应的最优气化促进方法，进行原料混合比例的估算或促进剂的最优投入量的计算(精制污泥、甘油、瘤胃菌等的活用)，并将每个混合比例的试验数据、每个促进气化的候选剂的基本数据、和基于投入试验的附加数据存储在AI学习用数据库中。然后，进行基于数理计算或实际测量值修正的机器学习和深度学习，同时实现大数据化。其结果是，能够以高精度针对气化促进原料判定最优气化促进方法并计算原料混合比例、计算每个气化促进剂的最优投入量，以往需要180天，但AI开发后能够缩短到10秒/原料。
在此，气化促进剂主要有辅助原料、营养补充剂和促进剂。其中，辅助原料并不会促进其他原料的分解。由于每单位重量的甲烷收率高，因此通过与其他原料混合，每种投入原料的甲烷收率明显变高。另一方面，作为单独的原料，其是难以进行甲烷发酵的原料。作为辅助原料的示例，有隔油池油脂精制污泥、BDF残渣甘油。只要能够很好地进行与食品废弃物的混合设计，就可以促进甲烷气化。
关于营养补充剂，Ni、Co、Fe对甲烷生成菌的代谢是重要的，但大多数原料中其含量不足。通过添加上述物质，能够使营养成分充足，加快发酵速度。这对食品类垃圾是有效的。例如，NiCl2 6H2O、CoCl2 6H2O、FeCl2 4H2O等营养液已经商品化。最优添加量视具体情况而定，目前尚未得到有效利用。
有一些报告称，促进剂对于分解纤维素是有效的。促进剂能够增大纤维素丰富的农业残渣、如稻草、稻壳、马齿种玉米等资源作物的甲烷收率。食品类垃圾的气体不会增加。另外，需要单独准备用于进行几个小时～1天左右的酶反应的反应罐设备。例如，纤维素酶、瘤胃液。
而且，作为气化促进剂的生物沼气化促进的实际情况，如图5的(a)的表500所示，可知在添加了辅助原料(这里为精制污泥)的情况下，当添加了营养补充剂(这里为Ni、Co)时，能够提高气体收率。另外，如图5的(b)的表501所示，可知通过添加气化促进材料，生物沼气产生量得以增加。在通过AI气化促进程序403进行了机器学习之后，根据食品废弃物的种类、数量和性状，自动确定最优气化促进方法的判定、原料混合比例、气化促进剂的种类和最优投入量。
(4)CO2减少IT运算程序
管理服务器10通过使用CO2减少IT运算程序404，来推算甲烷气体产生量及CO2减少量，进一步基于生物沼气设施中的实际生物沼气的活用结果，来计算CO2减少量和可向碳信用转换的量。在此，管理服务器10对源自排放源的“残渣污泥(包括精制污泥)”及“食品浪费”的回收量、以上述残渣污泥和食品浪费为原料的甲烷产生量、甲烷气体的发电量和CO2减少量、或者绿氢制造量和CO2减少量进行一元化管理(云端)。需要说明的是，将IoT现场调查程序401～CO2减少IT运算程序404这一系列程序称为甲烷资源化预测系统400，并能够通过将它们作为智能手机的应用程序进行GUI化，以提高便利性。
未活用的残渣污泥和食品浪费的资源化的第一步是生物沼气化。在将未活用的残渣污泥或食品浪费进行生物沼气化的过程中，需要对甲烷发酵原料进行高精度的甲烷收率预测或阻碍以及协同预测，以使最优的能量转换设备的选定和高利用率具体化。因此，在该甲烷资源化诊断预测系统400中，使用AI和IoT的先进技术，科学且合理地汇集单独存在的各种数据，进行深度学习，由此能够提高AI预测精度。其结果是，作为该领域的资源化数字转化服务，甲烷资源化诊断预测系统400为食品废弃物的排放源和生物沼气设施提供新的价值。另外，面向食品废弃物的脱碳的最大资源化能够被具体化，从而为实现国内外2050年碳中和做出贡献。
需要说明的是，在各终端装置20、30、40与管理服务器10之间，访问单元、元数据、格式、测量单位、各名称等数据被定义为通用的。因此，客户能够准确地理解数据的特性，并且能够确保互操作性。
＜功能框图＞
接着，参照图6，对本实施方式所涉及的匹配系统1的各处理部的功能部进行说明。
终端装置30是智能手机等，具备使用键盘功能的输入部31、液晶画面等显示部32、与其他终端装置40或管理服务器10之间进行收发数据的通信部33以及执行专用应用程序的程序执行部34。需要说明的是，其他终端装置20、40也具有同样的结构。
管理服务器10是计算机等终端，具备控制部11、认证部12、匹配判定部13、显示部14、操作输入部15、收发部16、数据库部17、请求判定部18。
控制部11包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，并且基于程序进行用于实现匹配系统1的信息处理的控制。此处的程序是上述的四个程序、即(1)IoT现场调查程序401、(2)AI甲烷资源化程序402、(3)AI气化促进程序403以及(4)CO2减少IT运算程序404。
认证部12判定在数据库部17中存储的会员登录时登录的ID等会员信息与从终端装置20、30、40发送的认证信息是否一致，在一致的情况下，开始匹配系统1。
匹配判定部13基于在数据库部17中存储的从终端装置20或终端装置40发送的甲烷气体设施的气体产生量或发电状况或请求、以及从终端装置30或终端装置40发送的各食品废弃物排放源的食品废弃物种类、数量和性状，与甲烷气体设施、食品废弃物以及排放源进行匹配。需要说明的是，在匹配成立的情况下，通过收发部16向该甲烷气体设施的终端装置20、食品废弃物的排放源的终端装置30以及辅助公司的终端装置40进行匹配成立的通知。
匹配判定部13中的匹配如上所述被认为，将数据库部17中已登记的食品废弃物(甲烷物料)的种类、数量和性状等与来自生物沼气设施的运行状况进行比较，并根据生物沼气设施的运行状况，将保持最优的甲烷物料的食品废弃物与排放源连接起来。
另外，匹配判定部13被认为，根据接收到的食品废弃物(甲烷物料)的种类和性状(性状示例：液状或固体)，预测BMP、灼烧减量、碳水化合物含量、蛋白质含量、脂肪含量、水分含量、N浓度和PH等，并基于用于判定富含碳水化合物、富含脂肪、富含氮和硫磺、富含纤维质及其他物质的AI甲烷资源化程序，为生物沼气设施确定并匹配最优的食品废弃物和排放源。作为具体示例，为以家畜粪尿为主的生物沼气设施判定富含碳水化合物的食品废弃物是适当的，为以污水污泥为主的生物沼气设施判定富含纤维质的食品废弃物是适当的，为以混合生物质、食物残渣、干式生物质为主的生物沼气设施判定富含硫磺的食品废弃物是适当的，并选择它们的排放源。
数据库部17是存储部，例如硬盘等，用于存储OS或程序401～404、会员信息、每个被终端装置30、40赋予的标识符(ID)的食品废弃物排放源所拥有(也包括计划中的)的食品废弃物的种类、数量和性状、生物沼气设施的气体产生量或发电状况、甲烷气体产生能力的信息等。需要说明的是，在数据库部17中保存的信息并不限定于通过在线的方式从终端装置20、30、40获取的信息，还包含以离线的方式提供给统筹总部的文件等以及使用操作输入部15输入的信息。
显示部14是用于显示处理信息的液晶等液晶显示面板等。在此，参照图7，对匹配成立时在显示部14上显示的画面的示例进行说明。如图7的画面(700)所示，作为匹配结果(701)的画面，可以确认显示有数据输入日期和判定日期和时间(702)、匹配目标内容(703)、以及匹配成立后的排放源和生物沼气设施(704)的匹配成立画面。需要说明的是，在匹配成立后，向各排放源和生物沼气设施通知匹配内容的详细情况。
操作输入部15是对显示部14上显示的信息进行操作的键盘等用户界面。在匹配系统1中，统筹总部的专家使用操作输入部15，来编辑以在线或离线的方式从终端装置20、30、40提供的甲烷物料及与生物沼气设施有关的信息，并输入其他的信息。
收发部16与互联网连接，并进行如下处理：将接收到的信息或通知向各处理部输出，在互联网上输出来自各处理部的信息。在本实施方式中，收发部16在第一终端装置30、第二终端装置20以及第三终端装置40之间收发数据。
在从终端装置20、30、40接收请求的情况下，请求判定部18判定请求内容。另外，在匹配成立的情况下，请求判定部18对匹配目标的终端装置20、30以及辅助公司的终端装置40进行发送匹配内容的处理。该匹配内容是对终端装置20、30、40例如通过Http协议进行处理请求(Http请求)。从收发部16发送的Http请求的数据格式例如是XML。
＜时序图＞
接着，参照图8，对本实施方式所涉及的匹配系统1的整体时序进行说明。需要说明的是，图8只是一个示例，也可以考虑顺序不同的其他时序。
首先，使用辅助公司的终端装置40的专用应用程序，获取与食品废弃物排放源的残渣污泥、食品浪费有关的照片数据或在现场掌握的数据(S81)，并通过终端装置40向管理服务器10发送这些获取数据(S82)。需要说明的是，该报告不限于辅助公司的终端装置40，也可以由食品废弃物的排放源通过安装在终端装置20中的专用应用程序直接进行。
另外，同样地，在食品工厂等管理油水分离槽的作业公司兼作辅助公司的情况下，当从油水分离槽回收残渣污泥时，使用终端装置40的专用应用程序，获取与残渣污泥、食品浪费有关的照片数据或在现场掌握的数据(S83)，并通过终端装置40向管理服务器10发送这些获取的数据(S84)。需要说明的是，该报告不限于终端装置40，也可以由食品废弃物的排放源通过安装在终端装置30中的专用应用程序直接进行。
另一方面，甲烷气体设施使用安装有专用应用程序的终端装置20，定期地(例如1次/周、1次/天)向管理服务器10报告甲烷物料的种类、数量和性状、设备运转率、气体产生量或发电状况等设施的运行状况(S85)。
然后，管理服务器10基于上述IoT现场调查程序，根据照片数据或在现场输入的获取数据，推算各食品废弃物排放源的甲烷物料的种类和数量，并综合考虑这些信息，进行用于确定食品废弃物排放源和生物沼气设施的最优组合的匹配(S86)。在这种情况下，基于上述AI甲烷资源化程序，能够基于所拥有的甲烷物料推算甲烷收率，同时进行协同预测和阻碍诊断，从而能够实现精度更高的匹配。此外，基于AI气化促进程序，计算最优气化促进方法、原料混合比例、最优气化促进剂、最优投入量，由此能够实现精度更高的匹配。
因此，在该匹配系统1中，以餐饮连锁店或食品工厂、商业设施等专注于环境、社会和公司治理(Environmental,Social and Governance，ESG)的食品相关营业场所为目标，使用甲烷资源化诊断预测系统，将此前作为废弃物处理的营业场所类食品废弃物按照富含碳水化合物或富含脂肪等甲烷资源的特质进行分类。根据其特点选择最优甲烷气体设施的目的地，开展回收和供应的服务。由此，能够为食品相关营业场所提供减少废弃物、脱碳、降低处理成本等多种价值。另外，另一方面，通过向个别生物沼气设施供应最优甲烷物料，能够创造出稳定气体量或发酵、降低运营成本等价值。发电量也会与气体生产量的增加成比例地增加，从而能够为脱碳做出贡献。另外，生物沼气产生量的增加还使得将来的源自非化石燃料的绿氢的生产增加。
接着，当匹配成立时，管理服务器10向管理公司的终端装置40发送匹配成立通知(S87)，同时也向食品废弃物排放源的终端装置30和生物沼气设施的终端装置20发送匹配成立通知(S88、S89)。然后，具有食品浪费等食品废弃物的排放源在指定的日期和时间，将指定的食品废弃物的种类和数量运输到匹配成立通知中记述的甲烷气体设施(S90)。另一方面，甲烷气体设施基于以匹配成立通知中记述的甲烷物料为基础的甲烷收率、混合物料的协同预测和阻碍诊断、最优气化促进剂、最优投入量，开始气体产生或甲烷发电(S91)。最后，从终端装置20向管理服务器10反馈气体产生量或发电量的结果(S92)。
(变形例1)
参照图8，对本实施方式的变形例1所涉及的甲烷资源化匹配系统1的时序进行说明。在该变形例1中，首先，从甲烷物料不足的生物沼气设施的终端装置20向管理服务器10发送物料请求(S101)。然后，由管理服务器10进行与上述相同的匹配(S102)，向管理公司的终端装置40发送匹配成立通知(S103)，同时也向食品工厂等排放源的终端装置30和生物沼气设施的终端装置20发送匹配成立通知(S104、S105)。接着，具有食品浪费等食品废弃物的食品工厂开始向匹配成立通知中记述的甲烷气体设施运输指定的食品废弃物的种类和数量(S106)。最后，甲烷气体设施开始产生气体或进行甲烷发电(S107)，从终端装置20向管理服务器10反馈气体产生量或发电量的结果(S108)。
(变形例2)
参照图8，对本实施方式的变形例2所涉及的甲烷资源化匹配系统1的时序进行说明。在该变形例2中，首先，从具有食品废弃物的食品连锁店的终端装置30向管理服务器10发送食品废弃物的甲烷物料化请求(S111)。
然后，接收到该甲烷物料化请求的管理服务器10根据IoT现场调查程序等进行匹配处理(S112)，确定与所具有的食品废弃物适合性最高的生物沼气设施，向辅助公司的终端装置40、食品工厂的终端装置30、以及生物沼气设施的终端装置20发送匹配成立(可甲烷物料化的食品废弃物的详细情况)(S113、S114、S115)。然后，由接收到匹配成立通知的食品连锁店基于记述内容，向作为匹配目的地的生物沼气体设施运输和搬送食品废弃物(S116)。最后，接收到甲烷物料供应的生物沼气设施开始产生气体或进行甲烷发电(S117)，从终端装置20向管理服务器10反馈气体产生量或发电量的结果(S118)。需要说明的是，匹配并不一定成立，在匹配不成立的情况下，能够通知匹配不成立，同时提供替代计划(例如，可在1个月后进行匹配)。
如上所述，本实施方式所涉及的甲烷资源化匹配系统1是利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统1，该利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统1将作为生物质资源的食品废弃物及其排放源与使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施进行匹配，该利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统1具备第一终端装置30、第二终端装置20、第三终端装置40以及管理服务器10，第一终端装置30配备在食品废弃物的排放源，对与食品废弃物有关的信息进行输入，第二终端装置20配备在生物沼气设施，对与生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入，第三终端装置40配备在调查食品废弃物的排放源及生物沼气设施的辅助公司，对与排放源中的食品废弃物有关的信息、以及与生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入，管理服务器10设置于将食品废弃物的生物沼气化进行统筹的统筹总部，并管理食品废弃物的排放源、生物沼气设施和辅助公司中的食品废弃物的生物沼气化，第一终端装置30、第二终端装置20、第三终端装置40和管理服务器10通过网络进行连接。
根据该结构，在甲烷资源化匹配系统1中，针对排放的食品废弃物(甲烷物料)，基于由AI甲烷资源化诊断预测系统进行的甲烷资源的分类结果，将食品废弃物的排放源与利用食品废弃物进行甲烷气化的生物沼气设施进行最优地匹配，从而能够提高生物沼气设施的运转率，进而为实现脱碳社会做出贡献。即，在管理服务器10中，对食品废弃物的排放源和生物沼气设施的状况进行一元化管理，从而能够提高生物沼气设施的运转率或生产率。另外，利用IoT将生物沼气设施、统筹总部、餐饮店或食品工厂的顾客连接起来，提高现场作业的效率，解决行业中人手不足的问题，进而能够扩大商业园区或提高品牌知名度。
另外，如图9所示，在实现国家2050年碳中和目标的措施中，为了实现甲烷发电所要提供的能源结构，需要将目前的营业场所类食品废弃物的处理量从8万吨/年增加到120万吨/年。如果能够通过以该匹配系统1等为工具的新服务来将营业场所类食品废弃物的资源化率增加30％，则能够实现每年减少2万吨以上的CO2。
此外，营业场所类食品废弃物不仅能被郊外的甲烷气体营业场所作为能源有效活用，还能够通过强化其周边的养猪农家与利用液体肥料的菜农的关系，来为构建区域循环圈做出贡献。另外，在城市地区或农村和畜牧业地区，生物沼气能够发挥2050年碳中和的重要作用(例如：通过对生物沼气进行重整来生成绿氢、利用生物沼气+氢气来生成碳中和甲烷、将生物沼气直接导入现有气体基础设施中来进行混合利用等)。
此外，在甲烷资源化匹配系统1中，可以使用专用应用程序或IoT，来提高以往散乱存在的与食品废弃物的生物沼气化潜力有关的数据的互操作性。需要说明的是，本发明不限于上述各实施方式的结构，在不改变发明宗旨的范围内可以进行各种变形。
另外，本发明不仅可以作为食品废弃物的甲烷资源化匹配系统来实现，还可以作为甲烷资源化匹配方法来实现，在该烷资源化匹配方法中，将构成上述甲烷资源化匹配系统的装置所具备的特征手段作为步骤，或者本发明还可以作为使计算机执行这些步骤的程序来实现。而且，这样的程序可以通过通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)等存储介质或互联网等传输介质进行分发，这是毋庸置疑的。
附图标记说明
1 甲烷资源化匹配系统
10 统筹总部的管理服务器
11 控制部
13 匹配判定部
17 数据库
20终端装置(第二终端装置)
30终端装置(第一终端装置)
31 输入部
32 显示部
33 收发部
34 程序执行部
40终端装置(第三终端装置)
401 IoT现场调查程序
402 AI甲烷资源化程序
403 AI气化促进程序
404CO2减少IT运算程序
Claims (8)
1.一种利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统，其特征在于，
所述利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统将作为生物质资源的食品废弃物及其排放源与使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施进行匹配，所述利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统具备：
第一终端装置，所述第一终端装置配备在所述食品废弃物的排放源，对与食品废弃物有关的信息进行输入；
第二终端装置，所述第二终端装置配备在所述生物沼气设施，对与所述生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入；
第三终端装置，所述第三终端装置配备在调查所述食品废弃物的排放源及所述生物沼气设施的辅助公司，对与所述排放源中的食品废弃物有关的信息、以及与所述生物沼气设施的运行状况有关的信息进行输入；以及
管理服务器，所述管理服务器设置于对食品废弃物的生物沼气化进行统筹的统筹总部，并管理所述食品废弃物的排放源、所述生物沼气设施和所述辅助公司中的食品废弃物的生物沼气化，
其中，所述第一终端装置、所述第二终端装置、所述第三终端装置和所述管理服务器通过网络进行连接。
2.根据权利要求1所述的利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统，其特征在于，
所述管理服务器具备：
控制部，所述控制部基于程序进行用于实现所述甲烷资源化匹配系统的信息处理的控制；
数据库部；
匹配判定部，所述匹配判定部将已在所述数据库部中登记的所述食品废弃物的排放源中的食品废弃物种类、性状、数量与所述生物沼气设施的运行状况进行比较，并确定最优的食品废弃物；以及
收发部，所述收发部与互联网连接，并在所述第一终端装置、所述第二终端装置和所述第三终端装置之间收发数据。
3.根据权利要求2所述的利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统，其特征在于，
所述匹配判定部还根据通过所述收发部接收到的食品废弃物的种类和性状，来确定生物甲烷潜力(Bio Methane Potential)、灼烧减量、碳水化合物含量、蛋白质含量、脂肪含量、水分含量、N(氮)浓度及PH中的至少一项，并判定该食品废弃物是否富含碳水化合物、富含脂肪、富含氮和硫磺及富含纤维质的任一项，并基于该判定将食品废弃物及其排放源与生物沼气设施进行匹配。
4.根据权利要求2或3所述的利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统，其特征在于，
在所述数据库中，作为所述程序，存储有物联网现场调查程序，
所述物联网现场调查程序用于基于从所述第一终端装置、所述第二终端装置以及所述第三终端装置发送的与食品废弃物有关的输入数据或现场照片，来掌握食品废弃物的排放源所具有的食品废弃物的种类、数量和性状，基于从所述第二终端装置发送的所使用的已有原料的种类或特性、气体产生量或发电状况或请求，来掌握生物沼气设施所需的食品废弃物的种类和数量。
5.根据权利要求4所述的利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统，其特征在于，
在所述数据库中，作为所述程序，还存储有人工智能甲烷资源化程序、人工智能气化促进程序以及CO2减少IT运算程序中的至少一个，
所述人工智能甲烷资源化程序用于基于从所述第一终端装置和所述第三终端装置发送的与食品废弃物有关的输入数据或现场照片，来预测食品废弃物的甲烷收率、以及在除了所述生物沼气设施的已有原料以外还混合有多种物料的情况下，进行协同预测以及阻碍诊断，
所述人工智能气化促进程序用于进行最优气化促进方法和气化促进剂的最优投入量及效果的预测，
所述CO2减少IT运算程序用于根据生物沼气设施的作为原料的食品废弃物的种类或回收量，来推算甲烷气体产生量，并推算CO2减少量，以生成碳信用。
6.一种利用食品废弃物的甲烷资源化匹配方法，其特征在于，
所述利用食品废弃物的甲烷资源化匹配方法将作为生物质资源的食品废弃物及其排放源与使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施进行匹配，所述利用食品废弃物的甲烷资源化匹配方法包括：
接收步骤，气体产生量或发电状况接收步骤以及匹配步骤，
所述接收步骤为从在所述食品废弃物的排放源配备的第一终端装置接收与食品废弃物有关的信息，
所述气体产生量或发电状况接收步骤为从在所述生物沼气设施配备的第二终端装置接收生物沼气产生量或发电状况，
所述匹配步骤为基于所述接收步骤中的食品废弃物的信息、以及所述气体产生量或发电状况接收步骤中的生物沼气设施的气体产生量或发电状况，将食品废弃物的排放源与使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施进行匹配。
7.根据权利要求6所述的利用食品废弃物的甲烷资源化匹配方法，其特征在于，
在所述匹配步骤中，将所述食品废弃物的排放源中的食品废弃物的种类、性状和数量与所述生物沼气设施的运行状况进行比较，以确定最优的食品废弃物及其排放源。
8.一种程序，其特征在于，
所述程序使计算机执行规定处理，以管理作为生物质资源的食品废弃物的排放源、以及使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施，所述程序包括：
接收步骤，所述接收步骤从在所述食品废弃物的排放源配备的第一终端装置接收与食品废弃物有关的信息；
气体产生量或发电状况接收步骤，所述气体产生量或发电状况接收步骤从在所述生物沼气设施配备的第二终端装置接收生物沼气产生量或发电状况；以及
匹配步骤，所述匹配步骤基于所述接收步骤中的食品废弃物的信息、以及所述气体产生量或发电状况接收步骤中的生物沼气设施的气体产生量或发电状况，将食品废弃物的排放源与使用该食品废弃物进行生物沼气化的生物沼气设施进行匹配。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2022/022864 WO2023238211A1 (ja) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | 食品廃棄物を利用したメタン資源化マッチングシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117561528A true CN117561528A (zh) | 2024-02-13 |
Family
ID=85569516
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202280038533.1A Pending CN117561528A (zh) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | 利用食品废弃物的甲烷资源化匹配系统 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP4336421A1 (zh) |
| JP (2) | JP7239952B1 (zh) |
| CN (1) | CN117561528A (zh) |
| WO (2) | WO2023238211A1 (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7452913B1 (ja) | 2023-10-06 | 2024-03-19 | 株式会社リッキー | マッチング支援システム、マッチング支援方法及びプログラム |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3216173B2 (ja) | 1991-10-18 | 2001-10-09 | カシオ計算機株式会社 | 薄膜トランジスタ回路の製造方法 |
| JP4401007B2 (ja) | 2000-07-18 | 2010-01-20 | 株式会社ティービーエム | 含油廃水処理装置 |
| JP3934364B2 (ja) * | 2001-06-07 | 2007-06-20 | 株式会社日立製作所 | リサイクル処理方法及びシステム |
| JP4420750B2 (ja) | 2004-06-25 | 2010-02-24 | 株式会社ティービーエム | 含油廃水の浄化装置 |
| JP2007098369A (ja) * | 2005-10-07 | 2007-04-19 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 有機性廃棄物の生物処理における管理システム及び該方法 |
| JP2009223386A (ja) * | 2008-03-13 | 2009-10-01 | Toshiba Corp | バイオマス有効利用支援システム |
| JP5452814B2 (ja) | 2010-06-01 | 2014-03-26 | 株式会社ティービーエム | 廃固形分、廃油夾雑物、廃水含有廃油から廃油の選択分離、移送装置 |
| JP2014217804A (ja) | 2013-05-08 | 2014-11-20 | 株式会社ティービーエム | 火力発電方法 |
| JP7095501B2 (ja) * | 2018-01-16 | 2022-07-05 | 栗田工業株式会社 | 廃棄物処理施設の管理方法及び廃棄物処理施設の管理装置 |
| JP6990593B2 (ja) | 2018-01-29 | 2022-01-12 | 三菱パワー株式会社 | 半炭化処理条件決定装置および半炭化処理条件決定方法 |
| JP7213018B2 (ja) | 2018-02-27 | 2023-01-26 | 三菱重工業株式会社 | 情報出力装置、情報出力方法、およびプログラム |
| JP2022083178A (ja) * | 2020-11-24 | 2022-06-03 | 栗田工業株式会社 | 支援システム、支援装置、支援方法及び支援プログラム |
| WO2022230035A1 (ja) | 2021-04-27 | 2022-11-03 | 株式会社ティービーエム | 廃油を利用した最適化燃料演算装置 |
-
2022
- 2022-06-07 CN CN202280038533.1A patent/CN117561528A/zh active Pending
- 2022-06-07 EP EP22944070.6A patent/EP4336421A1/en active Pending
- 2022-06-07 WO PCT/JP2022/022864 patent/WO2023238211A1/ja active Application Filing
- 2022-06-07 JP JP2022534343A patent/JP7239952B1/ja active Active
-
2023
- 2023-02-09 WO PCT/JP2023/004304 patent/WO2023238442A1/ja unknown
- 2023-02-09 JP JP2023509518A patent/JP7445248B1/ja active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7445248B1 (ja) | 2024-03-07 |
| WO2023238211A1 (ja) | 2023-12-14 |
| EP4336421A1 (en) | 2024-03-13 |
| WO2023238442A1 (ja) | 2023-12-14 |
| JP7239952B1 (ja) | 2023-03-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Fuldauer et al. | Managing anaerobic digestate from food waste in the urban environment: Evaluating the feasibility from an interdisciplinary perspective | |
| Poeschl et al. | Environmental impacts of biogas deployment–Part II: life cycle assessment of multiple production and utilization pathways | |
| De Clercq et al. | Biomethane production potential from restaurant food waste in megacities and project level-bottlenecks: a case study in Beijing | |
| Lantz et al. | The prospects for an expansion of biogas systems in Sweden—Incentives, barriers and potentials | |
| Vlachokostas et al. | Supporting decision making to achieve circularity via a biodegradable waste-to-bioenergy and compost facility | |
| Avagyan | Environmental building policy by the use of microalgae and decreasing of risks for Canadian oil sand sector development | |
| Hidalgo et al. | Biochemical methane potential of livestock and agri-food waste streams in the Castilla y León Region (Spain) | |
| Cusenza et al. | Energy and environmental assessment of residual bio-wastes management strategies | |
| Ou et al. | Utilizing high-purity carbon dioxide sources for algae cultivation and biofuel production in the United States: Opportunities and challenges | |
| Zhou et al. | Life-cycle greenhouse gas emissions of biomethane and hydrogen pathways in the European Union | |
| El Abbadi et al. | Displacing fishmeal with protein derived from stranded methane | |
| JP7239952B1 (ja) | 食品廃棄物を利用したメタン資源化マッチングシステム | |
| Aguirre‐Villegas et al. | Effects of management and co‐digestion on life cycle emissions and energy from anaerobic digestion | |
| Shahzad et al. | LCA, Sustainability and techno-economic studies for PHA production | |
| Bentivoglio et al. | Economic assessment for vegetable waste valorization through the biogas-biomethane chain in Italy with a circular economy approach | |
| None | Biofuels and bioproducts from wet and gaseous waste streams: Challenges and opportunities | |
| CN104673657A (zh) | 复合物料二级高温厌氧发酵高效制备沼气的装置及其方法 | |
| Liu et al. | Household food waste to biogas in Västerås, Sweden: A comprehensive case study of waste valorization | |
| Zhang et al. | Application of life cycle assessment in agricultural circular economy | |
| Tantiwatthanaphanich et al. | Empowering the local community via biomass utilization: A case study in Thailand | |
| Mirata et al. | Industrial symbiosis and biofuels industry: Business value and organisational factors within cases of ethanol and biogas production | |
| Patel et al. | Cost benefit and environmental impact assessment of compressed biogas (CBG) production from industrial, agricultural, and community organic waste from India | |
| Siegmeier et al. | The alliance of agricultural bioenergy and organic farming topics in scientific literature | |
| Toka et al. | Manure and municipal sewage biomass supply chains | |
| JP6697201B1 (ja) | バイオマス原料供給装置およびシステム並びに供給方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |