JP2018066529A - ガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置及び排ガス制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】運転員による手動操作を必要とせず、ＣＯガスの排出量を抑制できるガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置及び排ガス制御方法を提供する。【解決手段】排ガス制御装置は、ガス化溶融炉プラントの溶融炉の出口から流出するＯ２ガスの濃度と、前記ガス化炉の内圧とを取得し、取得されたＯ２ガスの濃度及びガス化炉内圧に基づいて、溶融炉から排出されるＣＯガスの発生を予測する。排ガス制御装置は、ＣＯガスの発生が予測された場合に、ＣＯガスの発生を抑制するように溶融炉に流入させる空気量を設定する。【選択図】図３

Description

本発明は、ガス化溶融炉プラントにおけるＣＯガスの発生を抑制するための排ガス制御装置及び排ガス制御方法に関する。

廃棄物処理プラントでは、ＣＯ，ＮＯｘ等の規制対象ガスの排出量を抑制することが要求される。従来、廃棄物処理プラントの運転制御にはＰＩＤをベースとしたフィードバック制御系が適用されてきた。特許文献１には、該プラントの運転中に取得されるプロセス値のフィードバック情報を用いて、予め規定したごみ質と制御目標値との相関情報の中から最適な制御目標値を選択し、操作入力とする方法が開示されている。この特許文献１に記載された方法では、プロセス情報から予めごみ質を推定しておき、そのごみ質に応じた操作条件を用いてプラントを制御することで排ガスの排出量を抑制する。

特開２０００−１８５４９号公報

ところで、ガス化溶融炉プラントのような比較的燃焼変動が急峻なプロセスではごみ質の変化のみに依らず急激に燃焼状態が不安定化し、結果、規制対象物質の排出量が突発的に増加する場合がある。しかしながら、特許文献１に記載された方法では、プラントにおける急激な燃焼状態の変動に十分に対応することができず、規制対象物質の排出を十分に抑制できない虞がある。

また、規制対象物質の排出量が規制値を超過しないように運転員が制御システムを手動で操作する場合があるが、運転員の技量によって規制対象物質の排出量が左右されるため、技量の低い運転員では規制値を超えてしまう虞がある。また、運転員の負担が大きいという問題もある。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、運転員の技量に頼ることなく、ＣＯガスの排出量を抑制できるガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置及び排ガス制御方法を提供することにある。

上述した課題を解決するために、本発明の一の態様のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置は、廃棄物を焼却するためのガス化炉及び前記ガス化炉によって生じた炭分を溶融させる溶融炉を有するガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置であって、前記溶融炉の出口から流出するＯ_２ガスの濃度と、前記ガス化炉の内圧とを取得するデータ取得手段と、前記データ取得手段によって取得された前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧に基づいて、前記溶融炉から排出されるＣＯガスの発生を予測する予測手段と、前記予測手段によって前記ＣＯガスの発生が予測された場合に、前記ＣＯガスの発生を抑制するように前記溶融炉に流入させる空気量を設定する設定手段と、を備える。

この態様において、前記予測手段は、前記Ｏ_２ガスの濃度の最小値及び前記内圧の最大値に基づいて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記予測手段は、前記Ｏ_２ガスの濃度の時間変化率、前記Ｏ_２ガスの濃度の時間積分値、前記内圧の時間変化率、及び前記内圧の時間積分値にさらに基づいて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記予測手段は、前記Ｏ_２ガスの濃度の時間積分値として、予め設定された第１基準値未満のＯ_２ガスの濃度の時間積分値を使用し、前記内圧の時間積分値として、予め設定された第２基準値を超える前記内圧の時間積分値を使用するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記予測手段は、前記Ｏ_２ガスの濃度の最大値、予め設定された第３基準値を超えるＯ_２ガスの濃度の時間積分値、前記ガス化炉内に設けられた砂層の温度、前記ガス化炉に接続された風箱内の圧力、前記風箱内の圧力の時間変化率、前記風箱から前記ガス化炉に供給される空気量の時間変化率、前記ガス化炉への廃棄物の供給速度、前記供給速度の時間変化率、前記砂層の温度の期間上昇量、及び前記砂層の温度の期間変化量の時間積分値のうちの少なくとも１つにさらに基づいて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記排ガス制御装置は、前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧を含む条件と、前記ＣＯガスの発生の有無を示す結果とを有する予測ルールを、前記Ｏ_２ガスの濃度、前記内圧、及び前記ＣＯガスの濃度の実績値に基づいて生成する生成手段をさらに備え、前記予測手段は、前記生成手段によって生成された前記予測ルールを用いて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記生成手段は、決定木学習により前記予測ルールを生成するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記排ガス制御装置は、時刻ｔ−Ｔ１（但し、Ｔ１＞０）から時刻ｔまでの入力期間における前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧を含む実績値である入力データと、時刻ｔ＋Ｔ２から時刻ｔ＋Ｔ３（但し、Ｔ３＞Ｔ２＞０）までの出力期間における前記ＣＯガスの濃度の実績値に基づく前記ＣＯガスの発生の有無を示す出力データとを含む学習データを作成する作成手段をさらに備え、前記生成手段は、前記作成手段によって作成された学習データに基づいて、前記予測ルールを生成するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記作成手段は、前記出力データがＣＯガスの発生があることを示す学習データと、前記出力データがＣＯガスの発生がないことを示す学習データとを、異なる比率でそれぞれ含む複数の学習データセットを作成するように構成されており、前記生成手段は、前記学習データセットに含まれる前記学習データに基づいて、前記予測ルールを生成するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記排ガス制御装置は、前記入力期間における前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧を含む実績値である入力データと、前記出力期間における前記ＣＯガスの濃度の実績値に基づく前記ＣＯガスの発生の有無を示す出力データとを含む評価用データに対して、前記結果がＣＯガスの発生があることを示す複数の前記予測ルールを適用し、前記予測ルールと条件及び結果が共に適合した前記評価用データ数に基づいて、前記ＣＯガスの発生の予測に使用する前記予測ルールを選別する選別手段をさらに備え、前記予測手段は、前記選別手段によって選別された前記予測ルールを用いて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記排ガス制御装置は、時刻ｔにおける前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧を含む条件と、前記時刻ｔよりも後の時刻ｕにおいて前記予測ルールが成立すること示す結果とを有する第２予測ルールを、前記Ｏ_２ガスの濃度、前記内圧、前記ＣＯガスの濃度の実績値、及び前記予測ルールに基づいて生成する第２生成手段をさらに備え、前記予測手段は、前記第２生成手段によって生成された前記第２予測ルールをさらに用いて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されていてもよい。

また、上記態様において、前記設定手段は、予め設定された第１基準値未満のＯ_２ガスの濃度の時間積分値に基づいて、前記空気量を設定するように構成されていてもよい。

また、本発明の他の態様のガス化溶融炉プラントの排ガス制御方法は、廃棄物を焼却するためのガス化炉及び前記ガス化炉によって生じた炭分を溶融させる溶融炉を有するガス化溶融炉プラントの排ガス制御方法であって、前記溶融炉の出口から流出するＯ_２ガスの濃度と、前記ガス化炉の内圧とを取得するステップと、取得された前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧に基づいて、前記溶融炉から排出されるＣＯガスの発生を予測するステップと、前記ＣＯガスの発生が予測された場合に、前記ＣＯガスの発生を抑制するように前記溶融炉に流入させる空気量を設定するステップと、を有する。

本発明に係るガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置及び排ガス制御方法によれば、運転員の技量に頼ることなく、ＣＯガスの排出量を抑制できる。

ガス化溶融炉プラントの概略構成を示す模式図。 実施の形態に係る排ガス制御装置の構成を示すブロック図。 実施の形態に係る排ガス制御装置の動作の手順を示すフローチャート。 判定ルール生成処理の手順を示すフローチャート。 第１学習データ作成処理の手順を示すフローチャート。 ある期間における燃焼室出口におけるＯ_２濃度、ガス化炉内圧、及びＣＯ濃度を示すグラフ。 予測ルール生成処理の手順を示すフローチャート。 予測ルール選別処理の手順を示すフローチャート。 第２学習データ作成処理の手順を示すフローチャート（前半）。 第２学習データ作成処理の手順を示すフローチャート（後半）。 図６に示す期間よりも前の期間からの燃焼室出口におけるＯ_２濃度、ガス化炉内圧、及びＣＯ濃度を示すグラフ。 判定ルールデータベースの構成を示す模式図。 ＣＯ発生予測処理の手順を示すフローチャート。 制御操作決定処理の手順を示すフローチャート。 空気量決定関数ｆ（ｘ）の一例を示すグラフ。

以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。

＜ガス化溶融炉プラントの構成＞
図１は、ガス化溶融炉プラントの概略構成を示す模式図である。本実施の形態に係るガス化溶融炉プラント１０は、ガス化炉２０及び溶融炉３０を含むガス化溶融炉１５を備えている。ガス化溶融炉プラント１０は、廃棄物を貯留するごみピット４０を備えており、ごみ収集車４１から排出された廃棄物がごみピット４０に収容される。ごみピット４０にはごみクレーン４２が設けられている。ごみクレーン４２は、ごみピット４０に貯留された廃棄物を把持して上昇することにより、ごみピット４０から定量ずつ廃棄物を取り出す。

ごみピット４０の隣には、給じんホッパ５０が設けられている。ごみクレーン４２は、ごみピット４０から引き上げた廃棄物を給じんホッパ５０に投入する。給じんホッパ５０は、図示しない破砕機を備えており、投入された廃棄物を破砕する。給じんホッパ５０の下方には、ベルトコンベアである給じんコンベア５１が設けられており、破砕された廃棄物が定量ずつ給じんコンベア５１に供給される。給じんコンベア５１が廃棄物を搬送し、ガス化炉２０に投入する。

ガス化炉２０には、底部に流動粒子（例えば、砂）からなる流動床２１が設けられている。流動床２１の下部には風箱２２が設けられており、風箱２２内に図示されない送風機により押込空気を導入すると、上向きに流動化空気が噴射され、流動床２１の流動粒子及び給じんコンベア５１により供給された廃棄物が流動撹拌される。このガス化炉２０は、鉄及びアルミニウムなどの金属を未酸化状態で回収するため、流動床２１の流動粒子の流動層温度（砂層温度）が、アルミニウムの融点（６００℃）以下である約５００〜６００℃となるように運転される。廃棄物は、流動床２１内で空気比０．２〜０．３程度の還元雰囲気の中で熱分解され、熱分解ガス（可燃性ガス）及び未燃固形分（チャー、灰分など）となる。ガス化炉２０の炉頂部分には溶融炉３０に連通する流路２３が設けられており、熱分解ガス及び未燃固形分が当該流路を通って溶融炉３０に供給される。

溶融炉３０は、ガス化炉２０で生成された熱分解ガス及び未燃固形分を約１３００〜１４００℃の高温で燃焼させる。流路２３には燃焼用空気を供給するための一次空気供給口２４が設けられており、また酸素富化装置２５が接続されている。一次空気供給口２４には一次空気供給装置２６が設けられ、一次空気供給装置２６から供給された燃焼用空気と酸素富化装置２５から供給された酸素とが混合され、流路２３を通じて溶融炉３０に供給される。溶融炉３０は、流路２３に連通する部分が旋回流溶融炉３１になっており、供給された燃焼用空気が図の矢印に示すように強旋回される。また、溶融炉３０の下部には、燃焼用空気を供給するための二次空気供給口３２が設けられている。二次空気供給口３２には二次空気供給装置３３が設けられ、二次空気供給装置３３から燃焼用空気が溶融炉３０に供給される。未燃の熱分解ガスは、燃焼用空気によって高温燃焼する。灰分は溶融し、スラグが生成されるとともに、ダイオキシン類を分解する。溶融スラグは、溶融炉３０の下部に設けられたスラグ下流口３４より炉外へと回収されることにより有用な資源として利用される。

ボイラ６０は、溶融炉３０に付属して設置されており、ガス化溶融のプロセスで発生した熱を回収する。ボイラ６０は、ガス化溶融のプロセスで発生した熱を利用して水を蒸発させ、図示されない蒸気タービン及び発電機を駆動して電力を生成する。また、溶融炉３０には排気用の煙突７０が接続されている。溶融炉３０と煙突７０の間には、図示されないガス冷却装置、排ガス処理装置（バグフィルタ等）、誘引送風機が設置されており、溶融炉３０によって生じた排ガスを冷却、除塵して煙突７０へと送出する。なお、ここではボイラが設けられたガス化溶融炉プラントについて説明しているが、ボイラが設けられていないガス化溶融炉プラントであってもよい。

上記のようなガス化溶融炉プラント１０には、各種のセンサが設けられている。給じんコンベア５１には、この給じんコンベア５１の搬送速度（以下、「給じん速度」という）を計測するための給じん速度計７１が設けられている。風箱２２には、風箱２２内の圧力（以下、「風箱圧力」という）を計測するための風箱圧力計７２と、風箱２２に導入される押込空気の流量（以下、「押込空気流量」という）を計測するための押込空気流量計７３と、砂層温度を計測するための砂層温度計７４とが設けられている。また、ガス化炉２０の炉頂部分には、当該炉頂部分の圧力（以下、「ガス化炉内圧」という）を計測するためのガス化炉内圧力計７５が設けられており、溶融炉３０とボイラ６０との接続部分には、当該部分の酸素濃度（以下、「燃焼室出口Ｏ_２濃度」という）を計測するためのＯ_２濃度計７６が設けられている。さらに、一次空気供給口２４には一次空気流量計７７が設けられ、二次空気供給口３２には二次空気流量計７８が設けられている。煙突７０には、排ガス中のＣＯ濃度を計測するためのＣＯ濃度計７９が設けられている。なお、ガス化炉内圧は、ガス化炉２０の炉頂部分の圧力に限られず、炉頂部以外のガス化炉内の圧力であってもよい。また、上記のようにボイラ６０がない設備においては、溶融炉３０の出口にＯ_２濃度計を設け、このＯ_２濃度計によって計測されたＯ_２濃度を、燃焼室出口Ｏ_２濃度として使用できる。

かかるガス化溶融炉プラント１０は、排ガス制御装置１００に接続されている（図２参照）。排ガス制御装置１００は、上記の給じん速度計７１、風箱圧力計７２、押込空気流量計７３、砂層温度計７４、ガス化炉内圧力計７５、Ｏ_２濃度計７６、一次空気流量計７７、及び二次空気流量計７８も、及びＣＯ濃度計７９に接続されており、これらの出力データ（以下、「運転データ」という）を受信するようになっている。また、排ガス制御装置１００は、一次空気供給装置２６及び二次空気供給装置３３に接続されている。かかる排ガス制御装置１００は、運転データに基づいて一次空気供給装置２６及び二次空気供給装置３３を駆動し、ガス化溶融炉プラント１０の排ガスの状態（燃焼状態）をフィードバック制御する。

＜排ガス制御装置の構成＞
次に、本実施の形態に係る排ガス制御装置の構成について説明する。図２は、本実施の形態に係る排ガス制御装置の構成を示すブロック図である。排ガス制御装置１００は、コンピュータ２００によって実現される。図２に示すように、コンピュータ２００は、本体３００と、入力部４００と、表示部５００とを備えている。本体３００は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、読出装置３０４、ハードディスク３０５、入出力インタフェース３０６、及び画像出力インタフェース３０７を備えており、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、読出装置３０４、ハードディスク３０５、入出力インタフェース３０６、及び画像出力インタフェース３０７は、バスによって接続されている。

ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０３にロードされたコンピュータプログラムを実行する。そして、排ガス制御用のコンピュータプログラムである排ガス制御プログラム３１０を当該ＣＰＵ３０１が実行することにより、コンピュータ２００が排ガス制御装置１００として機能する。

ＲＯＭ３０２は、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、又はＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ３０１に実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。

ＲＡＭ３０３は、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ３０３は、ハードディスク３０５に記録されている排ガス制御プログラム３１０の読み出しに用いられる。また、ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１がコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ３０１の作業領域として利用される。

ハードディスク３０５は、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ３０１に実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いられるデータがインストールされている。排ガス制御プログラム３１０も、このハードディスク３０５にインストールされている。

また、ハードディスク３０５には、上記の各センサから出力された運転データを格納する実績データベース（実績ＤＢ）３２０と、機械学習に使用する学習データを格納する学習データベース（学習ＤＢ）３３０と、機械学習により生成された判定ルールを一時的に格納するルール一時保存データベース（ルール一時保存ＤＢ）３４０と、排ガス制御に使用する判定ルールを格納する判定ルールデータベース（判定ルールＤＢ）３５０と、判定ルールの評価用のデータを格納する評価データベース（評価ＤＢ）３６０とが設けられている。

入出力インタフェース３０６は、例えばUSB，IEEE1394，又はRS-232C等のシリアルインタフェース、SCSI，IDE，又は IEEE1284等のパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェース３０６には、キーボード及びマウスからなる入力部４００が接続されており、ユーザが当該入力部４００を使用することにより、コンピュータ２００にデータを入力することが可能である。また、入出力インタフェース３０６には、上述した給じん速度計７１、風箱圧力計７２、押込空気流量計７３、砂層温度計７４、ガス化炉内圧力計７５、Ｏ_２濃度計７６、一次空気流量計７７、二次空気流量計７８、及びＣＯ濃度計７９が接続されており、これらの運転データを受信するように構成されている。さらに、入出力インタフェース３０６には、一次空気供給装置２６及び二次空気供給装置３３が接続されており、これらに制御信号を送信できるようになっている。

画像出力インタフェース３０７は、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成された表示部５００に接続されており、ＣＰＵ３０１から与えられた画像データに応じた映像信号を表示部５００に出力するようになっている。表示部５００は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。

＜排ガス制御装置の動作＞
次に、排ガス制御装置１００の動作について説明する。図３は、本実施の形態に係る排ガス制御装置１００の動作の手順を示すフローチャートである。排ガス制御装置１００は、ガス化溶融炉プラント１０の通常の制御モード（以下、「通常制御モード」という）での制御処理を行う。かかる通常制御モードの制御処理は各種センサから出力された運転データに基づくＰＩＤ制御であり、これにより排ガスの状態、つまり燃焼状態が一定に保たれる。

上記の通常制御を実行している間に、排ガス制御装置１００は、上記の各センサから出力された運転データを受信する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ３０１は、この運転データに対してノイズ除去、スムージングなどの前処理を実行し（ステップＳ１０２）、前処理後の運転データを実績ＤＢ３２０に保存する（ステップＳ１０３）。

次にＣＰＵ３０１は、判定ルールＤＢ３５０を参照し、判定ルールが格納されているか否かを判定する（ステップＳ１０４）。判定ルールＤＢ３５０に判定ルールが格納されていない場合（ステップＳ１０４においてＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、判定ルール生成処理を実行する（ステップＳ１０５）。

図４は、判定ルール生成処理の手順を示すフローチャートである。判定ルール生成処理において、ＣＰＵ３０１は、まず実績ＤＢ３２０から運転データを読み出す（ステップＳ２０１）。次にＣＰＵ３０１は、取得された運転データを用いて第１学習データ作成処理を実行する（ステップＳ２０２）。

図５は、第１学習データ作成処理の手順を示すフローチャートである。判定ルールには、ＣＯ発生を予測するための予測ルールと、当該予測ルールの成立を予測するための第２予測ルールとが含まれる。この第１学習データ作成処理では、ＣＯ発生予測用の予測ルールを機械学習するための学習データが作成される。学習データには、入力データと、出力データとが含まれる。

ＣＰＵ３０１は、第１学習データのインデックスｎを初期化し（ステップＳ３０１）、時刻インデックスｔを初期化する（ステップＳ３０２）。次に、ＣＰＵ３０１は、時刻ｔ−Ｔ１（但し、Ｔ１＞０）から時刻ｔまでの入力期間の運転データに基づいて、時刻ｔの入力データを作成する（ステップＳ３０３）。

ステップＳ３０３の処理について詳しく説明する。図６は、ある期間における燃焼室出口Ｏ_２濃度、ガス化炉内圧、及びＣＯ濃度を示すグラフである。図６において、横軸は時間を、縦軸は燃焼室出口Ｏ_２濃度、ガス化炉内圧、及びＣＯ濃度のレベルを示す。このグラフでは、期間初期においてＣＯ濃度が１５ｐｐｍ以下と低いが、観測開始２．２分後において１００ｐｐｍまで急激に上昇し、同３．８分後までは３０ｐｐｍ以上の高レベルを維持し、その後下降している。このような高レベルのＣＯ発生前には、燃焼室出口Ｏ_２濃度が急激に低下し（同１．７分後。図中Ａ部分。）、また、ガス化炉内圧が急上昇している（同１．２分後。図中Ｂ部分。）。

このような現象は次のように説明できる。ガス化炉２０には給じんコンベア５１から廃棄物が連続して投入されるが、この投入量は時間当たり一定となるように平準化されている。しかし、大きな塊のごみが給じんホッパ５０から給じんコンベア５１に投下され、ガス化炉２０に投入される廃棄物の量が突発的に増大することがある。ガス化炉２０の内部は通常負圧とされているが、一定容積のガス化炉２０に大きな廃棄物の塊が投入されると一時的にガス化炉２０の内部圧力が上昇する。また、このような廃棄物の塊が投入されることでガス化炉２０内の廃棄物の量が増大すると、その燃焼のため炉内のＯ_２濃度が低下する。かかる知見に基づき、排ガス制御装置１００は、ＣＯ発生の予測に入力期間の運転データを利用する。入力データには、入力期間における燃焼室出口Ｏ_２濃度の最小値、ガス化炉内圧の最大値、燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間変化率（時間微分値）の最小値、第１基準値未満の燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間積分値（第１基準値はプラントの構成に応じて適宜設定される。）、ガス化炉内圧の時間変化率の最大値、第２基準値を超えるガス化炉内圧の時間積分値（第２基準値はプラントの構成に応じて適宜設定される。）、燃焼室出口Ｏ_２濃度の最大値、第３基準値を超える燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間積分値（第３基準値はプラントの構成に応じて適宜決定される。）、砂層温度、風箱圧力、風箱圧力の時間変化率の最大値、風箱圧力の平均値、押込空気流量の時間変化率の最小値、給じん速度の時間変化率の平均値、砂層温度の期間上昇量、砂層温度の期間変化量の時間積分値が含まれる。

次にＣＰＵ３０１は、出力データを作成する。図６に示すように、ＣＯの上昇は、入力期間（時刻ｔ−Ｔ１から時刻ｔまでの期間）よりも後の時刻ｔ＋Ｔ２から時刻ｔ＋Ｔ３（但し、Ｔ３＞Ｔ２＞０）までの出力期間に現れる。よって、この出力期間のＣＯ濃度に基づいて出力データは作成される。再び図５を参照する。まず、ＣＰＵ３０１は、出力期間の運転データから、ＣＯ濃度の最大値を取得する（ステップＳ３０４）。ＣＰＵ３０１は、取得されたＣＯ濃度値が所定の閾値Ｃ１以上であるか否かを判別し（ステップＳ３０５）、Ｃ１以上である場合（ステップＳ３０５においてＹＥＳ）、時刻ｔの出力データを「１」に決定し（ステップＳ３０６）、Ｃ１未満である場合（ステップＳ３０５においてＮＯ）、時刻ｔの出力データを「０」に決定する（ステップＳ３０７）。

次にＣＰＵ３０１は、得られた入力データと出力データとを結合して第１学習データを作成し（ステップＳ３０８）、学習ＤＢ３３０に格納する。さらにＣＰＵ３０１は、時刻ｔが所定の最大値Ｔに達したか否かを判定し（ステップＳ３０９）、時刻ｔが最大値Ｔ未満であれば（ステップＳ３０９においてＮＯ）、時刻ｔをインクリメントし（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０３へ処理を戻す。他方、時刻ｔが最大値Ｔに達している場合は（ステップＳ３０９においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、インデックスｎが所定の最大値Ｎに達したか否かを判定し（ステップＳ３１１）、ｎが最大値Ｎ未満であれば（ステップＳ３１１においてＮＯ）、ｎをインクリメントして（ステップＳ３１２）、ステップＳ３０２に処理を戻す。ｎが最大値Ｎに到達している場合は（ステップＳ３１１においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、第１学習データ作成処理を終了する。

再び図４を参照する。第１学習データ作成処理を終了すると、ＣＰＵ３０１は、評価用データ作成処理を実行する（ステップＳ２０３）。評価用データは、判定ルールの中から精度の高いルールを選別するために使用されるデータであり、データの形式は第１学習データと同様である。評価用データ作成処理は、第１学習データ作成処理と同様の処理であるので、その説明を省略する。但し、評価用データ作成処理では、第１学習データとは異なるデータのみを評価用データとして作成し、学習ＤＢ３３０ではなく評価ＤＢ３６０に格納する。

次にＣＰＵ３０１は、予測ルール生成処理を実行する（ステップＳ２０４）。図７は、予測ルール生成処理の手順を示すフローチャートである。まずＣＰＵ３０１は、第１学習データセットのインデックスｍを初期化する（ステップＳ４０１）。ここで、第１学習データセットとは、出力データがＣＯガスの発生があることを示す、つまり「１」である第１学習データと、出力データがＣＯガスの発生がないことを示す、つまり「０」である第１学習データとを所定の比率（以下、「データ比率」という）で含むデータセットのことである。ここでは、データ比率がそれぞれ異なる複数の第１学習データセットが定義される。例えば、ある第１学習データセットにおけるデータ比率は「１」（つまり、出力データが「１」の学習データと「０」の学習データとの比率が１：１）であり、他の１つの第１学習データセットにおけるデータ比率は「２」（つまり、出力データが「１」の学習データと「０」の学習データとの比率が１：２）である。

次にＣＰＵ３０１は、データ比率のインデックスｌを初期化する（ステップＳ４０２）。データ比率は、関数Ｒ（ｌ）として定義され、例えば、Ｒ（１）＝１，Ｒ（２）＝２，Ｒ（３）＝５，Ｒ（４）＝１０の４つの値が予め設定されている。

次にＣＰＵ３０１は、出力データが「１」の第１学習データを学習ＤＢ３３０から所定数取得する（ステップＳ４０３）。また、ＣＰＵ３０１は、出力データが「０」の第１学習データを、データ比率Ｒ（ｌ）に従った数だけ学習ＤＢ３３０から取得する（ステップＳ４０４）。例えば、ｌ＝１のときは、出力データが「１」の第１学習データと同数だけ、出力データが「０」の第１学習データが取得され、ｌ＝３のときは、出力データが「１」の第１学習データの５倍の数だけ、出力データが「０」の第１学習データが取得される。

次にＣＰＵ３０１は、取得された第１学習データセットを用いて、決定木学習により予測ルールを生成する（ステップＳ４０５）。この決定木による学習には、ＩＤ３、Ｃ４．５、ＣＡＲＴ等の公知の学習アルゴリズムを採用できる。生成された予測ルールは、運転データに関する条件と、ＣＯガスの発生の有無を示す結果とを有するＩＦ−ＴＨＥＮルールである。例えば、条件が「燃焼室出口Ｏ_２濃度が閾値Ｄ１以下であり、且つ、ガス化炉内圧が閾値Ｐ１以上」であり、結果が「１（ＣＯガスの発生有り）」のようなルールとなる。なお、結果が「０（ＣＯガスの発生なし）」の予測ルールは破棄され、結果が「１」の予測ルールのみが採用される。

ＣＰＵ３０１は、インデックスｌが所定の最大値Ｌに達したか否かを判定し（ステップＳ４０６）、ｌが最大値Ｌ未満であれば（ステップＳ４０６においてＮＯ）、ｌをインクリメントし（ステップＳ４０７）、ステップＳ４０３へ処理を戻す。他方、ｌが最大値Ｌに達している場合は（ステップＳ４０６においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、インデックスｍが所定の最大値Ｍに達したか否かを判定し（ステップＳ４０８）、ｍが最大値Ｍ未満であれば（ステップＳ４０８においてＮＯ）、ｍをインクリメントして（ステップＳ４０９）、ステップＳ４０２に処理を戻す。ｍが最大値Ｍに到達している場合は（ステップＳ４０８においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、予測ルール生成処理を終了する。

再び図４を参照する。予測ルール生成処理を終了すると、ＣＰＵ３０１は、生成された予測ルールをルール一時保存ＤＢ３４０に格納し（ステップＳ２０５）、予測ルール選別処理を実行する（ステップＳ２０６）。図８は、予測ルール選別処理の手順を示すフローチャートである。まずＣＰＵ３０１は、予測ルールのインデックスｉ及びカウンタｃ（ｉ）を初期化し（ステップＳ５０１）、評価用データのインデックスｊを初期化する（ステップＳ５０２）。

次にＣＰＵ３０１は、評価データｊに対して予測ルールｉを適用し、予測ルールｉの評価を行う（ステップＳ５０３）。ＣＰＵ３０１は、評価結果が「適合」の場合、つまり評価データｊに予測ルールｉが合致した場合（ステップＳ５０４においてＹＥＳ）、カウンタｃ（ｉ）をインクリメントし（ステップＳ５０５）、ステップＳ５０６へと処理を移す。一方、評価結果が「不適合」の場合、つまり評価データｊに予測ルールｉが合致しない場合（ステップＳ５０４においてＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、そのまま処理をステップＳ５０６へ移す。

ＣＰＵ３０１は、インデックスｊが所定の最大値Ｊに達したか否かを判定し（ステップＳ５０６）、ｊが最大値Ｊ未満であれば（ステップＳ５０６においてＮＯ）、ｊをインクリメントし（ステップＳ５０７）、ステップＳ５０３へ処理を戻す。他方、ｊが最大値Ｊに達している場合は（ステップＳ５０６においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、支持度及び信頼度を計算する（ステップＳ５０８）。ここで、支持度は式（１）により与えられ、信頼度は式（２）により与えられる。
支持度＝予測ルールに適合した評価データ数÷評価データの総数Ｊ …（１）
信頼度＝予測ルールに適合した評価データ数÷予測ルールに分類された評価データ数 …（２）
但し、予測ルールに適合した評価データ数はカウンタｃ（ｉ）の計数結果として与えられる。また、「予測ルールに分類された評価データ」とは、入力データが予測ルールの条件と適合した評価データをいう。つまり、「予測ルールに分類された評価データ」には、出力データが予測ルールの結果と適合した評価データだけでなく、適合していない評価データも含む。

ＣＰＵ３０１は、インデックスｉが所定の最大値Ｉに達したか否かを判定し（ステップＳ５０９）、ｉが最大値Ｉ未満であれば（ステップＳ５０９においてＮＯ）、ｉをインクリメントし（ステップＳ５１０）、ステップＳ５０２へ処理を戻す。他方、ｉが最大値Ｉに達している場合は（ステップＳ５０９においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、支持度及び信頼度のそれぞれが所定の閾値以上である予測ルールを、ＣＯ発生の予測に使用する予測ルールに選別し（ステップＳ５１１）、ルール一時保存ＤＢ３４０にこれを格納し、予測ルール選別処理を終了する。

再び図４を参照する。予測ルール選別処理を終了すると、ＣＰＵ３０１は、第２学習データ作成処理を実行する（ステップＳ２０７）。この第２学習データ作成処理では、第２予測ルールを機械学習するための学習データが作成される。図９Ａ及び図９Ｂは、第２学習データ作成処理の手順を示すフローチャートである。まずＣＰＵ３０１は、ルール一時保存ＤＢ３４０から、予測ルール選別処理で選別された予測ルールを読み出し（ステップＳ６０１）、第２学習データのインデックスｎを初期化し（ステップＳ６０２）、時刻インデックスｔを初期化する（ステップＳ６０３）。次に、ＣＰＵ３０１は、時刻ｔ−Ｔ１から時刻ｔまでの入力期間の運転データに基づいて、時刻ｔの入力データＡ（ｔ）を作成する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０４の処理は、第１学習データ作成処理におけるステップＳ３０３の処理と同様である。

次に、時刻インデックスｕを初期化する（ステップＳ６０５）。さらに、ＣＰＵ３０１は、時刻ｔ＋Ｔ４（ｎ）＋ｕ−Ｔ１（但し、Ｔ４（ｎ）＞０）から時刻ｔ＋Ｔ４（ｎ）＋ｕまでの第２入力期間の運転データに基づいて、時刻ｕの入力データＢ（ｕ）を作成する（ステップＳ６０６）。

ステップＳ６０６の処理について詳しく説明する。図１０は、図６に示す期間よりも前の期間からの燃焼室出口Ｏ_２濃度、ガス化炉内圧、及びＣＯ濃度を示すグラフである。第２学習データ作成処理では、時刻ｔよりも後の時刻ｕにおいて予測ルールが成立することを、時刻ｔにおいて予測するための第２予測ルールの生成に用いられる第２学習データを作成する。ある期間における運転データが予測ルールの条件に適合すれば、ＣＯの発生を予測できる。このように予測ルールが成立する場合に、それより前の運転データが決まった傾向を示すとすれば、その傾向を捉えることで予測ルールの成立を事前に予測できる。そこで、第２学習データ作成処理では、第２予測ルールの入力期間である時刻ｔ−Ｔ１から時刻ｔまでの期間とは別に、予測ルールを評価するための第２入力期間を設定する。第２入力期間は入力期間よりもＴ４（ｎ）＋ｕだけ後の期間であり、ｕは０から最大値Ｕまでを範囲とする変数である。この第２入力期間における運転データが予測ルールの条件と合致すれば、時刻ｕにおいて予測ルールが成立する。その時刻ｕより前の入力期間における運転データの傾向を補足することで、第２予測ルールが生成される。

ＣＰＵ３０１は、作成した入力データＢ（ｕ）に対して、ステップＳ６０１において取得された予測ルールを評価する（ステップＳ６０７）。この処理では、入力データＢ（ｕ）が予測ルールの条件に適合するか否かが判別される。さらにＣＰＵ３０１は、時刻ｕが所定の最大値Ｕに達したか否かを判定し（ステップＳ６０８）、時刻ｕが最大値Ｕ未満であれば（ステップＳ６０８においてＮＯ）、時刻ｕをインクリメントし（ステップＳ６０９）、ステップＳ６０６へ処理を戻す。

時刻ｕが最大値Ｕに達している場合は（ステップＳ６０８においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、ｕが初期値から最大値Ｕ迄の間で、入力データＢ（ｕ）と予測ルールの条件とが１回以上合致したか否かを判定する（ステップＳ６１０）。ＣＰＵ３０１は、入力データＢ（ｕ）と予測ルールの条件とが１回以上合致した場合（ステップＳ６１０においてＹＥＳ）、時刻ｔの出力データＣ（ｔ）を「１」に決定し（ステップＳ６１１）、１回も合致しない場合は（ステップＳ６１０においてＮＯ）、出力データＣ（ｔ）を「０」に決定する（ステップＳ６１２）。

さらにＣＰＵ３０１は、得られた入力データＡ（ｔ）と出力データＣ（ｔ）とを結合して第２学習データを作成し（ステップＳ６１３）、学習ＤＢ３３０に格納する。次にＣＰＵ３０１は、時刻ｔが所定の最大値Ｔに達したか否かを判定し（ステップＳ６１４）、時刻ｔが最大値Ｔ未満であれば（ステップＳ６１４においてＮＯ）、時刻ｔをインクリメントし（ステップＳ６１５）、ステップＳ６０４へ処理を戻す。他方、時刻ｔが最大値Ｔに達している場合は（ステップＳ６１４においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、インデックスｎが所定の最大値Ｎに達したか否かを判定し（ステップＳ６１６）、ｎが最大値Ｎ未満であれば（ステップＳ６１６においてＮＯ）、ｎをインクリメントして（ステップＳ６１７）、ステップＳ６０３に処理を戻す。ｎが最大値Ｎに到達している場合は（ステップＳ６１６においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、第２学習データ作成処理を終了する。

再び図４を参照する。第２学習データ作成処理を終了すると、第２予測ルール生成処理を実行する（ステップＳ２０８）。第２予測ルール生成処理では、第２学習データを用いた決定木学習により第２予測ルールが生成される。生成された第２予測ルールは、運転データに関する条件と、予測ルールの成立の有無を示す結果とを有するＩＦ−ＴＨＥＮルールである。第２予測ルール生成処理では、結果が「０（予測ルールが成立しない）」の第２予測ルールは破棄され、結果が「１（予測ルールが成立する）」の第２予測ルールのみが採用される。ここで、予測ルールは結果が「１（ＣＯガスの発生有り）」のルールであるので、第２予測ルールの結果が「１」であることは、「予測ルールが成立する」ことを示すと共に「ＣＯガスの発生有り」を示していることにもなる。第２予測ルール生成処理の手順は、予測ルール生成処理の手順と同様であるので、その説明を省略する。

次にＣＰＵ３０１は、生成された第２予測ルールをルール一時保存ＤＢ３４０に格納し（ステップＳ２０９）、第２予測ルール選別処理を実行し（ステップＳ２１０）、予測ルール成立の予測に使用する第２予測ルールを選別する。第２予測ルール選別処理の手順は、予測ルール選別処理の手順と同様であるので、その説明を省略する。

ＣＰＵ３０１は、予測ルール選別処理及び第２予測ルール選別処理において選別された予測ルール及び第２予測ルールを判定ルールＤＢ３５０に格納し（ステップＳ２１１）、判定ルール生成処理を終了する。図１１は、判定ルールＤＢ３５０の構成を示す模式図である。判定ルール（予測ルール及び第２予測ルール）は、運転データにおける各変数についての閾値（上限値又は下限値）によって規定される。図１１に示すように、判定ルールＤＢ３５０では、レコード（ルール）毎に、ルールを識別するためのルールＩＤと、上下限識別情報と、各変数の閾値とを格納するようになっている。上下限識別情報は、そのレコードに含まれる閾値が、上限値であるのか下限値であるのかを識別するための情報である。上下限識別情報が「０」の場合、そのレコードに含まれる閾値は下限値であり、上下限識別情報が「１」の場合、そのレコードに含まれる閾値は上限値である。例えば、ルールＩＤが「１」、上下限識別情報が「０」のレコードでは、変数１の下限値が「−１０００」、変数２の下限値が「１．５」、変数３の下限値が「３００」、変数Ｍの下限値が「−１０００」である。「−１０００」は下限値の初期値であり、これはその変数に対して十分に小さい値である。他方、ルールＩＤが「１」、上下限識別情報が「１」のレコードでは、変数１の上限値が「３．２」、変数２の上限値が「１０００」、変数３の上限値が「４１１」、変数Ｍの下限値が「１０００」である。「１０００」は上限値の初期値であり、これはその変数に対して十分に大きい値である。

再び図３を参照する。判定ルール生成処理を終了後、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１０１に処理を戻す。ステップＳ１０４において判定ルールＤＢ３５０に判定ルールが格納されている場合（ステップＳ１０４においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、前回の制御処理（つまり、制御信号の送信）を実行した後、所定の制御周期が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。制御周期が経過していない場合（ステップＳ１０６においてＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１０１に処理を戻す。

他方、制御周期が経過している場合（ステップＳ１０６においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、ＣＯ発生予測処理を実行する（ステップＳ１０７）。図１２は、ＣＯ発生予測処理の手順を示すフローチャートである。まず、ＣＰＵ３０１は、現在時刻ｔ’からＴ１遡った範囲の入力期間（つまり、時刻ｔ’−Ｔ１から時刻ｔ’までの期間）における運転データから入力データを作成する（ステップＳ７０１）。次に、ＣＰＵ３０１は、作成された入力データに対して予測ルール及び第２予測ルールを評価する（ステップＳ７０２）。この処理では、入力データが、予測ルール及び第２予測ルールの条件に適合するか否かが判定される。次にＣＰＵ３０１は、入力期間において燃焼室出口Ｏ_２濃度が極小値を取ったか否か（つまり、燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間変化のグラフが谷状に変化したか否か）を評価する（ステップＳ７０３）。この評価には、燃焼室出口Ｏ_２濃度の最小値、時間変化率、及び時間積分値等が利用される。この評価処理の後、ＣＰＵ３０１はＣＯ発生予測処理を終了する。

再び図３を参照する。ＣＰＵ３０１は、ＣＯ発生予測処理の結果に基づいて、制御操作決定処理を実行する（ステップＳ１０８）。図１３は、制御操作決定処理の手順を示すフローチャートである。まずＣＰＵ３０１は、ＣＯ発生予測処理において、入力データが予測ルール又は第２予測ルールの条件に適合すると評価されたか否かを判定する（ステップＳ８０１）。入力データが予測ルール又は第２予測ルールの条件に適合すると評価された場合（ステップＳ８０１においてＹＥＳ）、ＣＯガスの発生が予測される。そこで、ＣＰＵ３０１は、ＣＯ発生抑制のための操作（以下、「ＣＯ発生抑制操作」という）を実行するか否かを示す操作実行判定フラグを「１」にセットする（ステップＳ８０２）。ここで、操作実行判定フラグが「１」にセットされているとき、ＣＯガスの発生を抑制するためのモード（以下、「ＣＯ発生抑制モード」という）が設定され、ＣＯ発生抑制操作が実行される。他方、操作実行判定フラグが「０」にセットされているとき、ＣＯ発生抑制操作は実行されない。入力データが予測ルール及び第２予測ルールの両方の条件に適合しない場合（ステップＳ８０１においてＮＯ）、ＣＯガスの発生が予測されないため、ＣＰＵ３０１は、操作実行判定フラグを「０」にセットする（ステップＳ８０３）。

後述するように、ＣＯ発生抑制モードでは、高濃度のＮＯｘが発生しない程度に一次及び二次空気の供給量設定値が通常制御モードのときよりも大きくされる。ところで、排ガス制御装置１００では、制御モードの切り替えがバンプレスに行われる。つまり、制御モードが切り替えられる際、操作量がそのまま引き継がれる。しかし、ＣＯ発生抑制モードから通常制御モードにバンプレスに切り替えられると、一次及び二次空気の操作量が高値のまま引き継がれるため、一次及び二次空気が過剰に供給されてＮＯｘの排出量が増大するという問題がある。そこで、本実施の形態に係る排ガス制御装置１００では、ＣＯ発生抑制モードから通常制御モードへ移行する間に切替待機期間を設け、この切替待機期間中に操作量を通常制御モードの平均的な値にすることで、通常制御モードへ円滑に切り替えるようにする。切替待機期間は、ガス化溶融炉プラント１０の制御系の時定数に応じて定められる。

ＣＯガスの発生が予測される状態から予測されなくなった直後においては、燃焼室出口Ｏ_２濃度が極小値を取るという特徴がある。本実施の形態に係る排ガス制御装置１００は、この燃焼室出口Ｏ_２濃度の特徴を捉えることで、ＣＯガスの発生が予測されなくなった直後を特定し、切替待機期間を設定する。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ＣＯ発生予測処理において、燃焼室出口Ｏ_２濃度が極小値を取ったと評価されたか否かを判定する（ステップＳ８０４）。燃焼室出口Ｏ_２濃度が極小値を取ったと評価された場合（ステップＳ８０４においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、切替待機フラグを「１」にセットする（ステップＳ８０５）。切替待機フラグは、「１」で切替待機期間であることを示し、「０」で切替待機期間外であることを示す。また、燃焼室出口Ｏ_２濃度が極小値を取ったと評価されていない場合（ステップＳ８０４においてＮＯ）、ＣＯ発生抑制モードが終了してからある程度長い時間が経過していると考えられる。この場合、ＣＰＵ３０１は、切替待機フラグを「０」にセットする（ステップＳ８０６）。

切替待機フラグが「０」又は「１」にセットされると、ＣＰＵ３０１は、操作実行判定フラグが「１」にセットされているか否かを判定する（ステップＳ８０７）。操作実行判定フラグが「１」にセットされている場合（ステップＳ８０７においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、ＣＯ発生抑制のための一次及び二次空気の操作量を決定する（ステップＳ８０８）。

ここで、操作量の決定について説明する。操作量は、空気量決定関数ｆ（ｘ）を用いて決定される。空気量決定関数ｆ（ｘ）は、第１基準値未満の燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間積分値を引数ｘとし、一次及び二次空気の供給量設定値を出力とする関数であり、運転員の経験等に基づいて作成され、予めハードディスク３０５に記憶されている。図１４は、空気量決定関数ｆ（ｘ）の一例を示すグラフである。図１４において、縦軸は一次及び二次空気の供給量設定値を示し、横軸は引数ｘを示す。図１４に示すように、空気量決定関数ｆ（ｘ）は、ｘがある値以下の範囲においてｘに対して概ね直線的に増加し、ｘがある値より大きい範囲において一定の値をとる関数である。ＣＯの発生を抑制するためには、予測されるＣＯのピークの大きさに対して適切な量の空気を溶融炉３０に供給することが重要である。供給する空気が不足すればＣＯ発生の抑制効果が低くなり、供給する空気が過剰であればＮＯｘの発生量が増加してしまう。ＣＯのピークの大きさは、ピークが発生する直前における燃焼室出口Ｏ_２濃度の不足具合と強い正の相関を示すことが知られている。このため、燃焼室出口Ｏ_２濃度の不足量を第１基準値未満のＯ_２ガスの濃度の時間積分値として取得し、これに基づいて一次及び二次空気の供給量設定値を決定する。

空気量決定関数ｆ（ｘ）として、上記のグラフにおける複数の節点の座標値（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）、（ｘ４，ｙ４）、（ｘ５，ｙ５）がハードディスク３０５に記憶されている。一次及び二次空気の供給量設定値を決定する場合、ＣＰＵ３０１は、これらの節点間を線形補完し、引数ｘに対応する一次及び二次空気の供給量設定値を導出する。一次及び二次空気の供給量設定値が決定されると、ＣＰＵ３０１は、ＣＰＵ３０１は、制御操作決定処理を終了する。

他方、操作実行判定フラグが「０」にセットされている場合（ステップＳ８０７においてＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、切替待機フラグが「１」にセットされているか否かを判定する（ステップＳ８０９）。切替待機フラグが「１」にセットされていれば（ステップＳ８０９においてＹＥＳ）、切替待機期間中であり、切替待機フラグが「０」にセットされていれば（ステップＳ８０９においてＮＯ）、切替待機期間中ではない。よって、ＣＰＵ３０１は、切替待機フラグが「０」にセットされている場合（ステップＳ８０９においてＮＯ）、そのまま制御操作決定処理を終了し、切替待機フラグが「１」にセットされている場合（ステップＳ８０９においてＮＯ）、切替待機期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ８１０）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、切替待機期間の開始時点（つまり、切替待機期間が「１」の状態であり、且つ、操作実行判定フラグが「１」から「０」に切り替わった時点）から予め設定された切替待機期間を経過したか否かを判定する。切替待機期間が経過していない場合（ステップＳ８１０においてＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、通常制御モードにおける一次及び二次空気供給量の平均値を、供給量設定値として決定する（ステップＳ８１１）。この供給量設定値が、切替待機期間における操作量となる。その後、ＣＰＵ３０１は、制御操作決定処理を終了する。切替待機期間が経過した場合（ステップＳ８１０においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、操作量を決定することなく制御操作決定処理を終了する。これにより、通常制御モードへバンプレスに切り替わる。最後に決定された操作量は一次及び二次空気供給量の平均値であり、これが通常制御モードに引き継がれるため、通常制御モードにおいて適切な量の一次及び二次空気が供給され、ＮＯｘの発生が防止される。

再び図３を参照する。次にＣＰＵ３０１は、ＣＯ発生抑制操作を実行するか否かを判定する（ステップＳ１０９）。この処理では、制御操作決定処理において操作量が決定された場合には、その操作量によってＣＯ発生抑制操作を実行すると判定され、操作量が決定されていない場合には、ＣＯ発生抑制操作を実行しないと判定される。ＣＯ発生抑制操作を実行すると判定された場合（ステップＳ１０９においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は、制御操作決定処理において決定された操作量によって、一次空気供給装置２６及び二次空気供給装置３３を操作するよう制御信号を送信し（ステップＳ１１０）、ハードディスク３０５に処理結果を保存する（ステップＳ１１１）。

処理結果を保存した場合、又は、ＣＯ発生抑制操作を実行しないと判定された場合には（ステップＳ１０９においてＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、排ガス制御を終了するか否かを判定する（ステップＳ１１２）。排ガス制御を終了しない場合には（ステップＳ１１２においてＮＯ）、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１０１へ処理を戻す。例えば運転員から終了指示が与えられ、排ガス制御を終了する場合には（ステップＳ１１２においてＹＥＳ）、ＣＰＵ３０１は排ガス制御の動作を終了する。

以上のようなＣＯ発生抑制モードでの制御動作により、ＣＯ発生が事前に予測され、ＣＯ発生を抑制するように一次及び二次空気が溶融炉３０に供給される。よって運転員の技量に頼ることなく、自動的にＣＯガスの排出量を抑制できる。

（その他の実施の形態）
上述した実施の形態では、入力期間における燃焼室出口Ｏ_２濃度の最小値、ガス化炉内圧の最大値、燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間変化率の最小値、第１基準値未満の燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間積分値、ガス化炉内圧の時間変化率の最大値、第２基準値を超えるガス化炉内圧の時間積分値、燃焼室出口Ｏ_２濃度の最大値、第３基準値を超える燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間積分値、砂層温度、風箱圧力、風箱圧力の時間変化率の最大値、風箱圧力の平均値、押込空気流量の時間変化率の最小値、給じん速度の時間変化率の平均値、砂層温度の期間上昇量、砂層温度の期間変化量の時間積分値が含まれる入力データを用いて、ＣＯガスの発生を予測する構成について述べたが、これに限定されるものではない。例えば、入力期間における燃焼室出口Ｏ_２濃度、及びガス化炉内圧のみを用いてもよい。ここで、燃焼室出口Ｏ_２濃度について、入力期間中に極小値を取ることを検出できる数値であれば、最小値でなくてもよい。また、ガス化炉内圧については、一時的な増大を検出できる数値であれば、最大値でなくてもよい。また、燃焼室出口Ｏ_２濃度の最小値及びガス化炉内圧の最大値に加え、燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間変化率の最小値、第１基準値未満の燃焼室出口Ｏ_２濃度の時間積分値、ガス化炉内圧の時間変化率の最大値、及び第２基準値を超えるガス化炉内圧の時間積分値を用いてもよい。さらにこれらに加えて、砂層温度、風箱圧力、風箱圧力の時間変化率の最大値、風箱圧力の平均値、押込空気流量の時間変化率の最小値、給じん速度の時間変化率の平均値、砂層温度の期間上昇量、及び砂層温度の期間変化量の時間積分値の少なくとも１つを用いてもよい。

また、上述した実施の形態では、判定ルールを機械学習によって生成する構成について述べたが、これに限定されるものではない。運転員等が経験に基づいて判定ルールを作成してもよい。また、上述した実施の形態では、決定木学習によって判定ルールを生成する構成としたが、決定木以外の機械学習、例えば遺伝的プログラミング等によって判定ルールを生成することもできる。

また、上述した実施の形態では、予測ルール及び第２予測ルールを用いてＣＯ発生を予測する構成について述べたが、これに限定されるものではない。予測ルールのみを用いてＣＯ発生を予測する構成とすることもできる。

また、上述した実施の形態では、単一のコンピュータ２００によって排ガス制御プログラム３１０のすべての処理が実行される構成について述べたが、本発明はこれに限定されるものではなく、排ガス制御プログラム３１０と同様の処理を、複数の装置（コンピュータ）により分散して実行する分散システムとすることも可能である。

本発明のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置及び排ガス制御方法は、ガス化溶融炉プラントにおけるＣＯガスの発生を抑制するための排ガス制御装置及び排ガス制御方法等として有用である。

１０ ガス化溶融炉プラント
１５ ガス化溶融炉
２０ ガス化炉
２６ 一次空気供給装置
３０ 溶融炉
３１ 旋回流溶融炉
３３ 二次空気供給装置
７１ 給じん速度計
７２ 風箱圧力計
７３ 押込空気流量計
７４ 砂層温度計
７５ ガス化炉内圧力計
７６ Ｏ_２濃度計
７７ 一次空気流量計
７８ 二次空気流量計
７９ ＣＯ濃度計
１００ 排ガス制御装置
２００ コンピュータ
３０１ ＣＰＵ
３０５ ハードディスク
３１０ 排ガス制御プログラム
３２０ 実績データベース
３３０ 学習データベース
３５０ 判定ルールデータベース

Claims (13)

1. 廃棄物を焼却するためのガス化炉及び前記ガス化炉によって生じた炭分を溶融させる溶融炉を有するガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置であって、
   前記溶融炉の出口から流出するＯ_２ガスの濃度と、前記ガス化炉の内圧とを取得するデータ取得手段と、
   前記データ取得手段によって取得された前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧に基づいて、前記溶融炉から排出されるＣＯガスの発生を予測する予測手段と、
   前記予測手段によって前記ＣＯガスの発生が予測された場合に、前記ＣＯガスの発生を抑制するように前記溶融炉に流入させる空気量を設定する設定手段と、
   を備える、
   ガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
2. 前記予測手段は、前記Ｏ_２ガスの濃度の最小値及び前記内圧の最大値に基づいて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されている、
   請求項１に記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
3. 前記予測手段は、前記Ｏ_２ガスの濃度の時間変化率、前記Ｏ_２ガスの濃度の時間積分値、前記内圧の時間変化率、及び前記内圧の時間積分値にさらに基づいて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されている、
   請求項２に記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
4. 前記予測手段は、前記Ｏ_２ガスの濃度の時間積分値として、予め設定された第１基準値未満のＯ_２ガスの濃度の時間積分値を使用し、前記内圧の時間積分値として、予め設定された第２基準値を超える前記内圧の時間積分値を使用するように構成されている、
   請求項３に記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
5. 前記予測手段は、前記Ｏ_２ガスの濃度の最大値、予め設定された第３基準値を超えるＯ_２ガスの濃度の時間積分値、前記ガス化炉内に設けられた砂層の温度、前記ガス化炉に接続された風箱内の圧力、前記風箱内の圧力の時間変化率、前記風箱から前記ガス化炉に供給される空気量の時間変化率、前記ガス化炉への廃棄物の供給速度、前記供給速度の時間変化率、前記砂層の温度の期間上昇量、及び前記砂層の温度の期間変化量の時間積分値のうちの少なくとも１つにさらに基づいて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されている、
   請求項４に記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
6. 前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧を含む条件と、前記ＣＯガスの発生の有無を示す結果とを有する予測ルールを、前記Ｏ_２ガスの濃度、前記内圧、及び前記ＣＯガスの濃度の実績値に基づいて生成する生成手段をさらに備え、
   前記予測手段は、前記生成手段によって生成された前記予測ルールを用いて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されている、
   請求項１乃至５の何れかに記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
7. 前記生成手段は、決定木学習により前記予測ルールを生成するように構成されている、
   請求項６に記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
8. 時刻ｔ−Ｔ１（但し、Ｔ１＞０）から時刻ｔまでの入力期間における前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧を含む実績値である入力データと、時刻ｔ＋Ｔ２から時刻ｔ＋Ｔ３（但し、Ｔ３＞Ｔ２＞０）までの出力期間における前記ＣＯガスの濃度の実績値に基づく前記ＣＯガスの発生の有無を示す出力データとを含む学習データを作成する作成手段をさらに備え、
   前記生成手段は、前記作成手段によって作成された学習データに基づいて、前記予測ルールを生成するように構成されている、
   請求項７に記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
9. 前記作成手段は、前記出力データがＣＯガスの発生があることを示す学習データと、前記出力データがＣＯガスの発生がないことを示す学習データとを、異なる比率でそれぞれ含む複数の学習データセットを作成するように構成されており、
   前記生成手段は、前記学習データセットに含まれる前記学習データに基づいて、前記予測ルールを生成するように構成されている、
   請求項８に記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
10. 前記入力期間における前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧を含む実績値である入力データと、前記出力期間における前記ＣＯガスの濃度の実績値に基づく前記ＣＯガスの発生の有無を示す出力データとを含む評価用データに対して、前記結果がＣＯガスの発生があることを示す複数の前記予測ルールを適用し、前記予測ルールと条件及び結果が共に適合した前記評価用データ数に基づいて、前記ＣＯガスの発生の予測に使用する前記予測ルールを選別する選別手段をさらに備え、
    前記予測手段は、前記選別手段によって選別された前記予測ルールを用いて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されている、
    請求項８又は９に記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
11. 時刻ｔにおける前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧を含む条件と、前記時刻ｔよりも後の時刻ｕにおいて前記予測ルールが成立すること示す結果とを有する第２予測ルールを、前記Ｏ_２ガスの濃度、前記内圧、前記ＣＯガスの濃度の実績値、及び前記予測ルールに基づいて生成する第２生成手段をさらに備え、
    前記予測手段は、前記第２生成手段によって生成された前記第２予測ルールをさらに用いて、前記ＣＯガスの発生を予測するように構成されている、
    請求項６乃至１０の何れかに記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
12. 前記設定手段は、予め設定された第１基準値未満のＯ_２ガスの濃度の時間積分値に基づいて、前記空気量を設定するように構成されている、
    請求項１乃至１１の何れかに記載のガス化溶融炉プラントの排ガス制御装置。
13. 廃棄物を焼却するためのガス化炉及び前記ガス化炉によって生じた炭分を溶融させる溶融炉を有するガス化溶融炉プラントの排ガス制御方法であって、
    前記溶融炉の出口から流出するＯ_２ガスの濃度と、前記ガス化炉の内圧とを取得するステップと、
    取得された前記Ｏ_２ガスの濃度及び前記内圧に基づいて、前記溶融炉から排出されるＣＯガスの発生を予測するステップと、
    前記ＣＯガスの発生が予測された場合に、前記ＣＯガスの発生を抑制するように前記溶融炉に流入させる空気量を設定するステップと、
    を有する、
    ガス化溶融炉プラントの排ガス制御方法。
    

Images