JP2009169859A - 燃焼状態シミュレーション方法，プログラム，記憶媒体，及び燃焼状態シミュレーション装置 - Google Patents

Abstract

【課題】所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得る。
【解決手段】特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データを格納するデータベース４１と、燃焼条件として設備で燃焼させる炭種及び混合割合を入力する手段２０と、予め分析された石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データとデータベース４１から抽出される各性状データとを比較して、炭種及び混合割合の相関関係を基準として各性状データを照合することで、シミュレート対象となる炭種を選定する手段３１と、炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を予測して設備内の運転状況をシミュレーションする手段３２と、各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、監視項目の重要度及び評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する手段３３とを備えた。
【選択図】図１

Description

本発明は、発電設備などで燃焼させる燃料の燃焼状態をシミュレーションする燃焼状態シミュレーション方法、プログラム、記憶媒体、及び燃焼状態シミュレーション装置に関する。

従来から、発電所などでは安全に且つ効率的に燃料を燃焼させるために、保有する燃焼設備の運転状況を評価するためのシステムを設置している。このようなシステムとして、例えば、石炭の性状評価を行うことができる石炭性状評価装置、石炭性状評価方法、及び石炭性状評価用コンピュータプログラム（特許文献１参照）が提案されている。同システムは、個々の燃焼設備において、特に混炭した場合の石炭に関する使用の適否を評価するものであり作業者の負担を軽減させることができる仕組みであった。

上述したシステムでは、燃焼設備における石炭の使用の適否を単に判断するだけのものであるため、具体的に設備がどういう状態になるのか等までを総合的に評価できるものではなく、設備全体を含めた状態把握に用いることはできなかった。

一方、燃焼設備の運用計画を策定するためにシミュレーションを行うサイロ内石炭品質シミュレータ（特許文献２参照）も提案されている。同システムは、石炭焚ボイラの各サイロに堆積する石炭灰の状態を推定するためのものであるため、実際に石炭を燃焼させる前に、各機器における石炭の燃焼状態に基づいて設備の運転状況を把握して安全且つ効率的な運転を支援する目的として使用することができるものではなかった。

また、上述したシステムの他にも、例えば、発電設備の運転状況を評価するだけのシステムが用いられているが、入力等の操作が複雑であったり、過去の実績をデータとして管理することができなかったりする仕組みであったため、燃焼状態に伴う運転状況がどのように変化するのか等を定性的に判断する作業に用いることができず、実用的ではなかった。

特開２００７−１１５２０３号公報（特許請求の範囲等） 特開２００４−１９８０１７号公報（特許請求の範囲等）

本発明はかかる事情に鑑み、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得ることができる燃焼状態シミュレーション方法、プログラム、記憶媒体、及び燃焼状態シミュレーション装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するための本発明の第１の態様は、特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データに基づいて所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼状態を予測して運転を支援する燃焼状態シミュレーション方法であって、石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する条件入力ステップと、予め分析された前記石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと前記燃焼データが蓄積されているデータベースから抽出される各性状データとを比較して、炭種及び炭種の混合割合の相関関係を基準として各性状データを照合することで、シミュレート対象となる炭種を選定する炭種選定ステップと、前記炭種選定ステップで選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする予測ステップと、前記設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、前記監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する評価ステップとを備えたことを特徴とする燃焼状態シミュレーション方法にある。

かかる第１の態様では、予測した燃焼状態から設備状況を容易に把握することができると共に、設備が最適な状況となるように運転を支援することができる情報を容易に得ることができる。また、予測データに基づいて監視項目の重要度などに応じた評価が実行されるため、例えば、燃料や設備などの違いによって異なる予測データに基づいて、重点的に監視すべき事項を把握することが容易となる。

本発明の第２の態様は、前記予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを出力する補正ステップをさらに備えたことを特徴とする第１の態様に記載の燃焼状態シミュレーション方法にある。

かかる第２の態様では、シミュレーション結果をフィードバックすることでシミュレート精度を向上させて、より確実な予測結果を得ることができる。また、出力した最適値はデータベースに蓄積されて実績データとして管理されることで、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報として活用していくことができる。

本発明の第３の態様は、前記炭種選定ステップは、各性状データを照合する際に、炭種を特定する各成分に基づいて類似度を算出して、石炭の性状的に新炭種と同一又は最も類似性が高い炭種を抽出して炭種を選定することを特徴とする第１又は２の態様に記載の燃焼状態シミュレーション方法にある。

かかる第３の態様では、シミュレーションを実行する際に、類似度に基づいて比較的容易に炭種を選定することができる。

本発明の第４の態様は、前記評価ステップは、算出した予測データに基づいて、予測される各機器の挙動に基づく設備の諸状況及び予測できる状況によって生じる影響に関する対処方法が表示された予測マップを出力することを特徴とする第１〜３の何れか一つの態様に記載の燃焼状態シミュレーション方法にある。

かかる第４の態様では、予測データから予測できる現象を設備の状態及び各機器の配置関係が示された予測マップで出力することで、より安全に且つ確実に設備全体の運転支援をすることができる。

本発明の第５の態様は、コンピュータに読み込まれることにより、第１〜４の何れか一つの態様に記載されたシミュレーション方法の各ステップがプログラムコードとして記述されたことを特徴とするコンピュータで実行可能なプログラムにある。

かかる第５の態様では、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得ることができるプログラムを提供することができる。

本発明の第６の態様は、コンピュータに読み込まれることにより、第１〜４の何れか一つの態様に記載されたシミュレーション方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータで読取可能な記憶媒体にある。

かかる第６の態様では、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得ることができるプログラムが格納された記憶媒体を提供することができる。

本発明の第７の態様は、所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を予測して運転を支援する燃焼状態シミュレーション装置において、特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データを格納するデータベースと、石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する条件入力手段と、予め分析された前記石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと前記データベースから抽出される各性状データとを比較して、炭種及び炭種の混合割合の相関関係を基準として各性状データを照合することで、シミュレート対象となる炭種を選定する炭種選定手段と、前記炭種選定手段で選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする予測手段と、前記設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、前記監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する評価手段と、前記予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを算出して前記データベースを更新する補正手段とを備えたことを特徴とする燃焼状態シミュレーション装置にある。

かかる第７の態様では、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得ることができると共に、シミュレーション精度を向上させながら安全な運転を支援するためシミュレーションを容易に実行することができる装置を提供することができる。

本発明によれば、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合、燃料の違いによって異なる燃焼設備の燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得ることができる燃焼状態シミュレーション方法、プログラム、記憶媒体、及び燃焼状態シミュレーション装置を提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。なお、本実施形態の説明は例示であり、本発明は以下の説明に限定されない。

（実施形態１）
図１は、本実施形態に係る燃焼状態シミュレーション装置のシステム構成図である。なお、本実施形態は、対象となる燃焼設備として発電設備を想定しており、所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を予測して、実際の運転を支援することを実現するものである。

図示するように、本実施形態の燃焼状態シミュレーション装置１０は、条件入力手段２０、ＣＰＵ３０、記憶装置４０、及び出力装置５０を備えている。このうち、ＣＰＵ３０は、炭種選定手段３１、予測手段３２、評価手段３３、及び補正手段３４を備えており、いわゆるコンピュータの制御部及び演算部に相当する処理を実行する。

具体的には、炭種選定手段３１は、分析結果データベース４２に格納されている予め分析された石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと実績データベース４１から抽出される各性状データとを比較して、炭種及び炭種の混合割合の相関関係を基準として各性状データを照合（マッチング）することで、シミュレート対象となる炭種を選定する。

予測手段３２は、炭種選定手段３１で選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする。

評価手段３３は、設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する。

補正手段３４は、シミュレーション結果に基づく予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを算出して所定のデータベースを更新する。ここでいうデータベースは、最適値データを集約して設計される最適パラメータを専用に格納する記憶媒体であってもよいし、上述した記憶装置４０内に設けられている記憶媒体であってもよい。これにより、最適値データを活用してシミュレーションの精度を向上させることが可能となる。

これらの各手段３１〜３４は、燃焼状態シミュレーション装置１０で実行されるプログラムとして実装されている。ただし、これらの各手段３１〜３４は、一つのプログラムとして実行される場合に限定されない。例えば、各手段３１〜３４は、情報処理装置でそれぞれ実行される個別のプログラムであってもよいし、電子回路等のハードウェアで構成されていてもよい。

一方、記憶装置４０は、実績データベース（「ＤＢ」と図示する）４１及び分析結果データベース（「ＤＢ」と図示する）４２を備えており、燃焼状態のシミュレーションを実行するために必要な各種データを記憶する（詳細は後述する）。

また、条件入力手段２０及び出力装置５０は、各種データを入力するキーボードやマウス、各種データを出力するディスプレイやプリンタにそれぞれ相当する処理を実行する。

具体的には、条件入力手段２０は、石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する。

一方、出力装置５０は、シミュレーション結果から予測される各機器の挙動に基づく設備の諸状況及び予測できる状況によって生じる影響に関する対処方法が表示された予測マップを画面表示又は印刷物で出力する。

ここで、上述した燃焼状態シミュレーション装置１０がシミュレーションを実行する際の対象となる設備について説明する。図２は、本実施形態に係るシミュレート対象となる燃焼設備を示す概念図である。

図示するように、シミュレート対象となる燃焼設備１００は、基本的に、発電設備などにおいて石炭となる燃料を燃焼させる際に必要な各種機器を備えている。

燃焼設備１００に設置されている機器としては、例えば、バンカ１０１、給炭機１０２、ミル１０３、エアーヒータ（ＡＨ）１０４、押込通風機（ＦＤＦ）１０５、一次通風機（ＰＡＦ）１０６、ボイラ１０７、クリンカホッパ１０８、アディショナルエアー（ＡＡ）１０９、脱硝装置１１０、熱回収器（ＧＧＨ）１１１、電気集塵装置（ＥＰ）１１２、誘引通風機（ＩＤＦ）１１３、脱硫装置１１４、ブースターファン（ＢＵＦ）１１５、煙突１１６などを挙げることができ、これらの機器が有機的にそれぞれ結合することで、石炭を燃料として燃焼させることができるようになっている。なお、上述した各機器の機能等は一般的に知られているものであるため、説明は省略する。

図２に例示した燃焼設備１００に、排水処理設備や灰処理設備（図示せず）を含めて構成された設備が発電設備として運用されている。

ここで、上述した実績データベース４１及び分析結果データベース４２に格納されるデータについて説明する。図３は、本実施形態に係る実績データベースのデータ構造の一例を示す図であり、図４は、本実施形態に係る分析結果データベースのデータ構造の一例を示す図である。

実績データベース４１には、特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データが格納されている。具体的には、図３に示すように、炭種（銘柄と割合）、炭種を燃焼する時の大気温度、発熱量、水分、灰分、揮発分、灰中未燃分、燃焼性指標、着火性指標、ＨＧＩ、セレン、ヒ素、スラッギング性、ファウリング性、給炭量、テーブル差圧、熱空気ダンパ開度、冷空気ダンパ開度、ＦＤＦ動翼開度、ＰＡＦ動翼開度、ＩＤＦ動翼開度、ＥＣＯ出口ガスＯ₂偏差、ＡＡダンパ角度（左／右）、ＲＨパスガスダンパ角度（左／右）、脱硝入口ＮＯ_X（Ａ／Ｂ）、クリンカホッパ処理回数、ＥＰ荷電率、吸収塔循環ポンプ動翼開度、処理水量、前流側クリンカ付着傾向、及び後流側クリンカ付着傾向からなる各項目が日時を示す日付ごとに関連付けられて格納されている。

これらの各項目は、図２に例示した燃焼設備１００に設置されている各機器の挙動に基づいて測定される値であり、上記項目に示した大気温度において石炭を燃料として燃焼した際に、炭種の銘柄とその混合割合に応じて変化する値である。また、各機器の動作状態の良し悪しは、所定の基準で評価して記録される。

上述のように各機器の動作状態は、燃料（炭種と混合割合）の燃焼状態に応じて良い状態にも悪い状態にも変化するため、燃焼設備１００の運転に影響が出る機器や要素を特定して、実績データとして実績データベース４１に蓄積しておくことで、燃料の違いによる各機器の状態を把握することに活用することができる。

一方、分析結果データベース４２には、炭種（主に、過去に燃焼したことのない新炭種）の品位に関する分析結果が格納されている。具体的には、図４（ａ）に示すように、特定の炭種に対して、高位発熱量、湿分、全水分、工業分析、燃料比、ＨＧＩ、元素分析、灰融点、灰分組成、及び粒度からなる各項目に対して分析が実施されている。このうち、工業分析は、固有水分、灰分、揮発分、固定炭素、全硫黄分からなる項目に分類され、元素分析は、炭素、水素、酸素、窒素、硫黄、塩素、ホウ素、フッ素、セレン、ヒ素からなる項目に分類され、灰融点は、軟化点、融点、溶融点からなる項目に分類され、灰分組成は、塩基性、酸性、その他からなる項目に分類され、粒度は、５０ｍｍ以下又は２ｍｍ以下に分類されている。

本実施形態では、上述のような項目に従って分析された炭種に対する性状データが、実績データベース４１に格納されている燃焼データと比較されて照合されることで、シミュレート対象となる炭種が選定されてシミュレーション処理が実行される。

また、シミュレーションを実行する際の燃焼条件は、図４（ｂ）に示すように、炭種とその混合割合、炭種を燃焼する時の大気温度、設備を特定する使用ミルが条件入力手段２０から入力されることで、シミュレーション処理が開始されることになる。

次に、上述したような構成からなる燃焼状態シミュレーション装置１０で実行されるシミュレーション方法について説明する。

図５は、本実施形態に係る燃焼状態シミュレーションの処理手順を示すフローチャートであり、図６は、本実施形態に係るシミュレーション結果のフィードバック処理を示すフローチャートである。

図５に示すように、まず、条件入力手段２０によって燃焼設備を設定して燃焼条件が入力される（Ｓ１）。ここで入力される入力条件とは、図４（ｂ）に例示する項目である。そして、実績データベース４１及び分析結果データベース４２の双方から、実際の燃焼データ及び過去に燃焼したことのない新炭種に関する新炭種データが抽出されて、両者が照合されて（Ｓ２）、類似度が算出される（Ｓ３）。ここで、類似度の算出は、図７に示すように実行される。また、類似度の計算には、下記に例示する式（１）を用いる。

ここで、式（１）中のＳは類似度、ｎは各性状のデータ数、αは各性状データに付加される重み、Ｘは分析結果による各性状データ、Ｙは蓄積された過去実績に基づく各性状データを示す。このようにして、類似度は、各性状データにおける数値の差分をとり、１００から差分データの合計を引くことで計算できる。

そして、算出された類似度に基づいて炭種が選定される（Ｓ４）。炭種の選定方法は、石炭の性状的に新炭種と同一又は最も類似性が高い炭種を抽出することで実行される。図７に示す例では、類似度が最も高いデータＡの炭種が選定される。ここで、類似度が新炭種と同一となるものは過去に燃焼した実績のある炭種であると想定されるが、このような場合であっても、経年劣化など機器の使用年数に基づく使用状態が過去の燃焼データに基づいて考慮される。

ステップＳ４で選定された炭種は、シミュレート対象の炭種として性状データがパラメータとして設定されることで、選定した炭種による燃焼状態が予測されて（Ｓ５）、予測データが算出される（Ｓ６）。

ここで、予測データは設備内の各機器ごとに算出されて、各監視項目に基づいて評価される（Ｓ７）。このときの評価基準は、図８及び図９に例示するような燃焼特性となり、各燃料特性に基づいて各機器や設備全体の評価が実行される。なお、図８には、発熱量とＨＧＩとの関係に基づく特性、及び発熱量と水分特性との関係に基づく特性が例示されており、図９には、燃料比と発熱量との関係に基づく特性、及びＨＧＩと燃料比との関係に基づく特性が例示されている。

上述して算出された予測データや予測データに基づく評価が予測マップとして作成されて（Ｓ８）、出力装置５０によって出力又は表示される（Ｓ９）。ここで、予測マップとは、算出した予測データ又は評価に基づいて、予測される各機器の挙動に基づく設備の諸状況及び予測できる状況によって生じる影響に関する対処方法が表示されたマップであり、図１０に例示するような、設備の状態や機器類の配置関係が示された地図や図面などであることが好ましい。

また、ステップＳ６で算出された予測データは、実績データベース４１にフィードバックされてデータの補正に用いられる（Ｓ１０）。

ここで、ステップＳ１０のフィードバック処理について図６を用いて説明する。まず、算出された予測データと実際の燃焼データとが比較されて（Ｓ１１）、両者の差分が算出される（Ｓ１２）。そして、算出された差分が所定値以内であるか否かが判定される（Ｓ１３）。

このとき、所定値以内でないと判定された場合（Ｓ１４；Ｙｅｓ）には、差分に応じた補正係数を予測データに付加して（Ｓ１５）、最適値データを算出する（Ｓ１６）。ここで算出された最適値データは、例えば、最適化データベース４３に格納して管理することで、シミュレーションを実行する際の最適パラメータとして設計されるようにしてもよい。また、最適化データベース４３は、記憶装置４０の内部に設置されていてもよいし、外部に設置されていてもよい。

上述のようにして、予測データと実際の燃焼データとの誤差に応じて重みなどのパラメータを補正係数として付加することで、データが最適化されてシミュレーション精度を向上させることが可能となる。

ここで、上述した予測マップについて具体的に説明する。図１０は、本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの全体概略図であり、図１１、図１２、及び図１３は、本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの部分拡大図である。

図１０には、上述した予測マップの全体図が示されている。この予測マップは、図２に例示した燃焼設備１００の各機器の配置関係に基づいて作成される。このうち、図１１には、ボイラ１０７から煙突１１６に至るまでの経路に配置される各機器が示されており、これらの機器に対する予測データ、予測データを評価する評価基準、及び評価結果が順次表示されている。また、評価結果から優先的に注意すべき箇所が明確になるため、例えば、予測マップ内に注意事項として表示することで、実際の燃焼時において炭種や設備の状態などに応じて注意を喚起することが可能となる。

図１１に示す例では、ボイラ１０７に関して、アディショナルエアー（ＡＡ）の角度（缶右・缶左）、ファウリング性、スラッギング性、燃料比、クリンカホッパ処理回数、前流側と後流側におけるクリンカ付着傾向、ＲＨパスガス開度（缶右・缶左）、及びＥＣＯ出口ガスの状態の予測データに基づく要素ごとの評価が表示されている。

また、脱硝装置１１０に関しては入口ＮＯ_Xの予測データ、電気集塵装置（ＥＰ）１１２に関しては荷電率の予測データ、誘引通風機（ＩＤＦ）１１３に関しては動翼開度の予測データ、脱硫装置１１４に関しては吸収塔循環ポンプ動翼開度の予測データに基づく要素ごとの評価が表示されている。

さらに、上述した予測マップでは、評価結果に応じて自動的に注意事項が記載されるように表示を行うようにしてもよい。図１１に示す例では、炭種燃焼時の注意事項として、ＮＯ_X発生量の評価があまり良くない場合にはアンモニア、脱硝出入口ＮＯ_X量に注意する旨が表示され、ファウリング性の評価が良くない場合には後流側のクリンカの付着に注意する旨が表示され、スラッギング性の評価があまり良くない場合には前流側のクリンカの付着に注意する旨が表示され、電気集塵装置（ＥＰ）の荷電率の評価があまり良くない場合にはばいじん量に注意する旨が表示されている。このような注意事項が表示されることで、実際に所望の炭種を燃焼する際に、重点的に監視すべき箇所が明確になり、トラブル等を未然に防止することも可能となる。

一方、図１２に示す例では、バンカ１０１からボイラ１０７に至るまでの経路に配置される各機器が示されており、図１１と同様に各機器に対する予測データ、予測データを評価する評価基準、及び評価結果が順次表示されている。例えば、バンカ１０１に関しては発熱量、水分、ＨＧＩ、着火性指標、揮発分、燃焼性指標、及び灰分の予測データ、給炭機１０２に関しては給炭量の予測データ、ミル１０３に関してはテーブル差圧の予測データ、エアーヒータ（ＡＨ）１０４に関しては熱空気ダンパ開度及び冷空気ダンパ開度の予測データ、押込通風機（ＦＤＦ）１０５及び一次通風機（ＰＡＦ）１０６に関しては動翼開度の予測データに基づく要素ごとの評価が表示されている。

また、図１３に示す例では、発電設備を構成するため設備として、排水処理設備１２０に関しては処理水量及び分離膜装置使用数の予測データ、灰処理設備１２１に関しては未燃分、セレン、及びヒ素の予測データに基づく要素ごとの評価が表示されている。さらに、設備全体の総合的な評価として、上述した各機器の性能に基づいた評価が表示されている。

以上から、本実施形態の燃焼状態シミュレーション装置１０では、例えば、過去に燃焼した実績のない炭種を燃焼するような場合であっても、過去の燃料データや炭種の分析データなどに基づいてシミュレーションを実行することで、燃料の違いによる燃焼設備１００の燃焼状態を予め予測することができる。また、予測した結果は作業者などが視覚的に認識し易いように、設備の状態や機器の配置関係が特定された予測マップとして作成されるため、設備の効率的な運転を支援することができる情報として活用することができる。

また、過去に燃焼した実績のある炭種を燃焼する場合であっても、設備の経年劣化などによって実際に運転する時に注意すべき事項が異なってくるため、個々の設備に応じた監視に基づいた安全な運転を支援することもできる。

さらに、本実施形態では、予測された予測データをフィードバック処理して、実際の燃焼データと比較して最適化するため、各種実績（シミュレーション処理、実際の燃焼）に応じてデータを有効に活用しながらシミュレーション精度を向上させることもできる。

本実施形態に係る燃焼状態シミュレーション装置のシステム構成図である。 本実施形態に係るシミュレート対象となる燃焼設備を示す概念図である。 本実施形態に係る実績データベースのデータ構造の一例を示す図である。 本実施形態に係る分析結果データベースのデータ構造の一例を示す図である。 本実施形態に係る燃焼状態シミュレーションの処理手順を示すフローチャートである。 本実施形態に係るシミュレーション結果のフィードバック処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係るシミュレーション処理内の類似度の算出方法を説明する図である。 本実施形態に係るシミュレーション結果の評価基準の一例を示す図である。 本実施形態に係るシミュレーション結果の評価基準の一例を示す図である。 本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの全体概略図である。 本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの部分拡大図である。 本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの部分拡大図である。 本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの部分拡大図である。

符号の説明

１０ 燃焼状態シミュレーション装置
２０ 入力条件手段
３０ ＣＰＵ
３１ 炭種選定手段
３２ 予測手段
３３ 評価手段
３４ 補正手段
４０ 記憶装置
４１ 実績データベース
４２ 分析結果データベース
５０ 出力装置
１００ 燃焼設備
１０１ バンカ
１０２ 給炭機
１０３ ミル
１０４ エアーヒータ
１０５ 押込通風機
１０６ 一次通風機
１０７ ボイラ
１０８ クリンカホッパ
１０９ アディショナルエアー
１１０ 脱硝装置
１１１ 熱回収器
１１２ 電気集塵装置
１１３ 誘引通風機
１１４ 脱硫装置
１１５ ブースターファン
１１６ 煙突
１２０ 排水処理設備
１２１ 灰処理設備

Claims (7)

1. 特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データに基づいて所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼状態を予測して運転を支援する燃焼状態シミュレーション方法であって、
   石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する条件入力ステップと、
   予め分析された前記石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと前記燃焼データが蓄積されているデータベースから抽出される各性状データとを比較して、炭種及び炭種の混合割合の相関関係を基準として各性状データを照合することで、シミュレート対象となる炭種を選定する炭種選定ステップと、
   前記炭種選定ステップで選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする予測ステップと、
   前記設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、前記監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する評価ステップとを備えたことを特徴とする燃焼状態シミュレーション方法。
2. 前記予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを出力する補正ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の燃焼状態シミュレーション方法。
3. 前記炭種選定ステップは、各性状データを照合する際に、炭種を特定する各成分に基づいて類似度を算出して、石炭の性状的に新炭種と同一又は最も類似性が高い炭種を抽出して炭種を選定することを特徴とする請求項１又は２に記載の燃焼状態シミュレーション方法。
4. 前記評価ステップは、算出した予測データに基づいて、予測される各機器の挙動に基づく設備の諸状況及び予測できる状況によって生じる影響に関する対処方法が表示された予測マップを出力することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の燃焼状態シミュレーション方法。
5. コンピュータに読み込まれることにより、請求項１〜４の何れか一項に記載されたシミュレーション方法の各ステップがプログラムコードとして記述されたことを特徴とするコンピュータで実行可能なプログラム。
6. コンピュータに読み込まれることにより、請求項１〜４の何れか一項に記載されたシミュレーション方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータで読取可能な記憶媒体。
7. 所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を予測して運転を支援する燃焼状態シミュレーション装置において、
   特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データを格納するデータベースと、
   石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する条件入力手段と、
   予め分析された前記石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと前記データベースから抽出される各性状データとを比較して、炭種及び炭種の混合割合の相関関係を基準として各性状データを照合することで、シミュレート対象となる炭種を選定する炭種選定手段と、
   前記炭種選定手段で選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする予測手段と、
   前記設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、前記監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する評価手段と、
   前記予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを算出して前記データベースを更新する補正手段とを備えたことを特徴とする燃焼状態シミュレーション装置。

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