JP2019160153A - ごみ質の推定システムおよびそのごみ質の推定システムを用いたクレーン運転制御システム - Google Patents
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Abstract
【課題】従来よりもごみピット内でのごみ質を精度よく把握し、クレーンによる投入の時点で均一になるように制御することで焼却炉内の燃料状況の変化を抑制し、安定した燃焼を実現可能とする、ごみ質の推定システムを提供する。【解決手段】ごみ質の推定システム５００は、ごみピット表面が撮像された画像データから生成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部５０３を有する。【選択図】図１
Description
本発明は、ごみピット内におけるごみ質の推定システムに関する。また、そのごみ質の推定システムを用いたクレーン運転制御システムに関する。
従来、ごみ燃焼制御は、焼却炉内の状況をもとに、燃焼空気量およびごみ供給量を制御していたが、焼却炉内に投入されるごみ質（組成、発熱量）の変化に対する反応にはどうしても限度や遅れが生じていた。
特許文献１は、燃焼対象物が組成変動の激しい場合でも、安定した燃焼制御を可能にすることを目的として、炉の投入口近傍の画像情報から、個々のごみ袋体の色や形状、破砕ごみやせん断ごみ、他のごみ種類を識別し、ごみ発熱量データベースをもとに投入される個々のごみの重量及び発熱量を推算する方法を開示している。
特許文献２は、ごみの発熱量に係る情報をリアルタイムに精度よく連続取得して、現在の燃料状態に対して時間遅れのないごみの燃焼制御を行うことを目的とした方法が開示されている。
特許文献２は、ごみの発熱量に係る情報をリアルタイムに精度よく連続取得して、現在の燃料状態に対して時間遅れのないごみの燃焼制御を行うことを目的とした方法が開示されている。
また、ごみピット内でごみ質を均一化させるために、ごみの攪拌状態を検出する方法として、例えば、特許文献３がある。特許文献３は、撮像したごみの画像データを輝度値で階調化してエッジを抽出し、抽出されたエッジのフラクタル次元を算出し、算出されたフラクタル次元に基づいてごみの攪拌状態を検出する構成を開示している。
本発明は、上記特許文献等とは異なるアプローチで、従来よりもごみピット内でのごみ質を精度よく把握し、クレーンによる投入の時点で均一になるように制御することで焼却炉内の燃料状況の変化を抑制し、安定した燃焼を実現可能とする、ごみ質の推定システムを提供することである。
また、ごみ質の推定システムを用いたクレーン運転制御システムを提供することである。
また、ごみ質の推定システムを用いたクレーン運転制御システムを提供することである。
本発明のごみ質の推定システムは、
ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部を有する。
上記ごみ質の推定システムは、ごみピット表面を撮像する撮像部を有していてもよい。
上記ごみ質の推定システムは、ごみピット表面が撮像された画像データから投入ごみの入力データを作成する入力データ作成部を有していてもよい。
上記ごみ質の推定システムは、投入ごみの入力データを記憶する記憶部を有していてもよい。
上記ごみ質の推定システムは、他システムで算出された投入ごみの入力データを受信する受信部を有していてもよい。
ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部を有する。
上記ごみ質の推定システムは、ごみピット表面を撮像する撮像部を有していてもよい。
上記ごみ質の推定システムは、ごみピット表面が撮像された画像データから投入ごみの入力データを作成する入力データ作成部を有していてもよい。
上記ごみ質の推定システムは、投入ごみの入力データを記憶する記憶部を有していてもよい。
上記ごみ質の推定システムは、他システムで算出された投入ごみの入力データを受信する受信部を有していてもよい。
上記発明において、投入ごみ質推定モデル生成部は、燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの時間遅れ量、または投入ごみ量と供給ごみ量の記録に基づいて、前記ごみ質教師データと前記入力データとの時間的対応づけを行って前記投入ごみ質推定モデルを生成してもよい。
時間遅れ量は、予め設定されていてもよく、例えば経験則、実験により設定してもよい。燃焼装置が、例えばストーカ式焼却炉の場合、時間遅れ量として例えば３０〜４０分を設定してもよい。
上記ごみ質の推定システムは、燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの時間遅れ量を算出する時間遅れ量算出部をさらに有してもいてよい。
時間遅れ量は、予め設定されていてもよく、例えば経験則、実験により設定してもよい。燃焼装置が、例えばストーカ式焼却炉の場合、時間遅れ量として例えば３０〜４０分を設定してもよい。
上記ごみ質の推定システムは、燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの時間遅れ量を算出する時間遅れ量算出部をさらに有してもいてよい。
上記「ごみ質教師データ」は、例えば、ごみの組成（水、炭素、水素、排ガス中の塩化水素（ＨＣｌ）および二酸化硫黄（ＳＯ２）など）の濃度あるいは量、発熱量などである。
上記ごみ質の推定システムは、ごみ質教師データを作成するごみ質教師データ作成部を有していてもよい。
ごみの組成濃度は、例えば排ガス分析計などの各種成分に応じた分析計で排ガスを分析することで得られる。また、所定の成分（例えば、酸素、水分）から他の成分（例えば二酸化炭素）を算出してもよい。
また、発熱量は、例えば、特許第５９９６７６２号公報の方法を用いて算出してもよく、計測値を用いてもよい。
上記ごみ質の推定システムは、ごみ質教師データを作成するごみ質教師データ作成部を有していてもよい。
ごみの組成濃度は、例えば排ガス分析計などの各種成分に応じた分析計で排ガスを分析することで得られる。また、所定の成分（例えば、酸素、水分）から他の成分（例えば二酸化炭素）を算出してもよい。
また、発熱量は、例えば、特許第５９９６７６２号公報の方法を用いて算出してもよく、計測値を用いてもよい。
上記発明において、入力データは、ごみ搬入車両、日付および天候の中から１種または２種以上の情報をさらに含んでいてもよい。
前記入力データ作成部は、ごみ搬入車両、日付および天候の中から１種または２種以上の情報をさらに含むように入力データを作成してもよい。
この場合、前記ごみ質教師データは、ごみ搬入車両、日付および天候の中から１種または２種以上の情報をさらに含んでもよい。
前記入力データ作成部は、ごみ搬入車両、日付および天候の中から１種または２種以上の情報をさらに含むように入力データを作成してもよい。
この場合、前記ごみ質教師データは、ごみ搬入車両、日付および天候の中から１種または２種以上の情報をさらに含んでもよい。
上記発明において、前記撮像部は、例えば可視カメラ、スペクトルカメラ、赤外線カメラなどである。
前記撮像部がスペクトルカメラである場合、前記入力データ作成部（あるいは吸光度の面積率算出システム）は、
スペクトル画像データから区分けされた波長ごとに吸光度を基準としてスペクトル二値化画像を生成するスペクトル二値化画像生成部と、
各評価エリアのそれぞれの波長ごとに対して閾値以上（または以下）の面積を計算し、評価エリアに対する面積率を算出する面積率算出部と、を有してもよい。この場合、入力データは、面積率である。
前記撮像部がスペクトルカメラである場合、前記入力データ作成部（あるいは吸光度平均値算出システム）は、
スペクトル画像データから区分けされた波長ごとに各評価エリア内の吸光度の平均値を算出する吸光度平均値算出部を有してもよい。この場合、入力データは「吸光度平均値」である。
前記撮像部が可視カメラである場合、前記入力データ作成部（あるいは混合度評価システム）は、
画像データを所定の処理をして各評価エリアのごみの混合度を評価する混合度評価部を有してもよい。この場合、入力データは、混合度である。
入力データは、面積率、吸光度平均値、混合度の内１種または２種以上であってもよい。
入力データは、ごみが燃焼装置（例えば投入ホッパ）に投入される投入時刻を含んでいてもよい。
前記撮像部がスペクトルカメラである場合、前記入力データ作成部（あるいは吸光度の面積率算出システム）は、
スペクトル画像データから区分けされた波長ごとに吸光度を基準としてスペクトル二値化画像を生成するスペクトル二値化画像生成部と、
各評価エリアのそれぞれの波長ごとに対して閾値以上（または以下）の面積を計算し、評価エリアに対する面積率を算出する面積率算出部と、を有してもよい。この場合、入力データは、面積率である。
前記撮像部がスペクトルカメラである場合、前記入力データ作成部（あるいは吸光度平均値算出システム）は、
スペクトル画像データから区分けされた波長ごとに各評価エリア内の吸光度の平均値を算出する吸光度平均値算出部を有してもよい。この場合、入力データは「吸光度平均値」である。
前記撮像部が可視カメラである場合、前記入力データ作成部（あるいは混合度評価システム）は、
画像データを所定の処理をして各評価エリアのごみの混合度を評価する混合度評価部を有してもよい。この場合、入力データは、混合度である。
入力データは、面積率、吸光度平均値、混合度の内１種または２種以上であってもよい。
入力データは、ごみが燃焼装置（例えば投入ホッパ）に投入される投入時刻を含んでいてもよい。
上記発明において、知的情報処理技術は、例えば機械学習、深層学習などである。
機械学習、深層学習の構成は、特に制限されず、従来のアルゴリズム構成を用いてもよい。
投入ごみ質推定モデルは、いわゆるソフトウエアプログラムとして構成されるものに限定されず、専用電子回路や組み込みファームウエアとして構成されていてもよい。
ソフトウエアプログラムは、メモリに記憶され、プログラム手順がプロセッサーによって実行されてもよい。
投入ごみ質推定モデルは、異なるごみ質教師データを用いて更新されてもよい。
機械学習、深層学習の構成は、特に制限されず、従来のアルゴリズム構成を用いてもよい。
投入ごみ質推定モデルは、いわゆるソフトウエアプログラムとして構成されるものに限定されず、専用電子回路や組み込みファームウエアとして構成されていてもよい。
ソフトウエアプログラムは、メモリに記憶され、プログラム手順がプロセッサーによって実行されてもよい。
投入ごみ質推定モデルは、異なるごみ質教師データを用いて更新されてもよい。
他の本発明のクレーン運転制御システムは、上記ごみ質の推定システムで生成された投入ごみ質推定モデルを記憶するモデル記憶部と、
投入されるごみの入力データを前記投入ごみ質推定モデルに入力し、ごみ質を推定するごみ質推定部と、
前記ごみ質推定モデルから出力された推定ごみ質に応じて、クレーンを自動制御する自動運転制御部を有する。
入力データは、上記ごみ質の推定システムで用いられる入力データの内、１種または２種以上を含むデータである。
推定ごみ質は、上記ごみ質教師データの内、１種または２種以上を含むデータである。
投入されるごみの入力データを前記投入ごみ質推定モデルに入力し、ごみ質を推定するごみ質推定部と、
前記ごみ質推定モデルから出力された推定ごみ質に応じて、クレーンを自動制御する自動運転制御部を有する。
入力データは、上記ごみ質の推定システムで用いられる入力データの内、１種または２種以上を含むデータである。
推定ごみ質は、上記ごみ質教師データの内、１種または２種以上を含むデータである。
上記自動運転制御部は、ごみ質が各評価エリアで均一になるようにクレーンを制御してもよい。
上記自動運転制御部は、燃焼装置の発熱量が期待値よりも低い場合に、発熱量の高いごみを投入するようにクレーンを制御してもよい。
上記自動運転制御部は、燃焼装置の発熱量が期待値よりも高い場合に、発熱量の低いごみを投入するようにクレーンを制御してもよい。
上記自動運転制御部は、燃焼装置の発熱量が期待値よりも低い場合に、発熱量の高いごみを投入するようにクレーンを制御してもよい。
上記自動運転制御部は、燃焼装置の発熱量が期待値よりも高い場合に、発熱量の低いごみを投入するようにクレーンを制御してもよい。
上記混合度を算出するための混合度評価システムとして以下の構成であってもよい。
混合度評価システムは、
ごみピット内のごみをその上方から撮像するように設置される撮像部と、
ごみピット内でごみまでの距離を検出できるようにごみ上方に移動可能に設置され、かつ測定点（Ｐ）までの距離（Ａ）を検出するレーザ距離計と、
前記距離（Ａ）および前記レーザ距離計から前記ごみピットの底面までの基準距離（Ｂ）に基づいて、測定点ごみ堆積高さ（Ｚ）を算出する測定点ごみ高さ算出部と、
ごみピット内の平面座標と前記測定点ごみ堆積高さの情報とに基づいて、ごみの三次元高さ情報を算出する三次元ごみ高さ算出部と、
前記撮像部の設置情報に基づいて、前記撮像部で撮像された画像を上空視点画像に変換する画像変換部と、
前記ごみの三次元高さ情報に基づいて、前記上空視点画像の全ての区域が同一高さ平面上になるように補正した補正画像を得る画像補正部と、
前記補正画像を階調化し、所定の閾値で二値化して二値化画像を得る二値化処理部と、
前記二値化画像を複数の分割エリアを有する２以上の評価エリアに分割し、各評価エリアのごみの混合度を評価する混合度評価部と、を有する構成でもよい。
上記前記混合度評価部は、
各評価エリアの明部分あるいは暗部分の抽出面積を算出し、全評価エリアに対するあるいは各評価エリアに対する分割エリアの前記明部分あるいは暗部分の抽出面積のばらつきを算出し、前記ばらつきにより混合度を評価するばらつき評価部を有していてもよい。
ここで抽出面積のばらつきは、例えば、分散σ２、標準偏差σ、変動係数ＣＶなどが挙げられる。
上記ばらつき評価部の評価において、ばらつき、例えば、分散σ２、標準偏差σ、変動係数ＣＶなどが、所定値を超えて大きい値ほど、多様なごみがエリア内に存在すること、つまり攪拌が十分になされており、ごみの均質化が高いことを示す。
また、上記混合度評価部は、
例えば、判別分析法（大津の二値化）を各分割エリアに適用する、あるいは、動的閾値法による二値化を行い、明部分（あるいは暗部分）をラベリングするなどして各粒子を抽出し、各評価エリアの粒子面積平均を算出し、前記面積平均により混合度を評価する面積平均評価部を有していてもよい。
上記面積平均評価部の評価において、例えば、粒子面積平均が所定値より小さい値ほど、ごみの破袋が進行している、つまり攪拌が十分になされており、ごみの均質化が高いことを示す。
また、上記混合度評価部は、
各評価エリアの明部分と暗部分との面積率を算出し、前記面積率により混合度を評価する面積率評価部を有していてもよい。
ここで、面積率は、例えば、暗部分÷明部分、明部分÷暗部分である。
上記面積率評価部の評価において、面積率（例えば１未満の値）が所定値より大きい値ほど、ごみの破袋が進行している、つまり攪拌が十分になされていることを示す。ごみ袋は、ごみよりも明るい場合が多いことから暗部分の面積が大きいほどごみ袋の破砕が進んでいると推定する。
混合度評価システムは、
ごみピット内のごみをその上方から撮像するように設置される撮像部と、
ごみピット内でごみまでの距離を検出できるようにごみ上方に移動可能に設置され、かつ測定点（Ｐ）までの距離（Ａ）を検出するレーザ距離計と、
前記距離（Ａ）および前記レーザ距離計から前記ごみピットの底面までの基準距離（Ｂ）に基づいて、測定点ごみ堆積高さ（Ｚ）を算出する測定点ごみ高さ算出部と、
ごみピット内の平面座標と前記測定点ごみ堆積高さの情報とに基づいて、ごみの三次元高さ情報を算出する三次元ごみ高さ算出部と、
前記撮像部の設置情報に基づいて、前記撮像部で撮像された画像を上空視点画像に変換する画像変換部と、
前記ごみの三次元高さ情報に基づいて、前記上空視点画像の全ての区域が同一高さ平面上になるように補正した補正画像を得る画像補正部と、
前記補正画像を階調化し、所定の閾値で二値化して二値化画像を得る二値化処理部と、
前記二値化画像を複数の分割エリアを有する２以上の評価エリアに分割し、各評価エリアのごみの混合度を評価する混合度評価部と、を有する構成でもよい。
上記前記混合度評価部は、
各評価エリアの明部分あるいは暗部分の抽出面積を算出し、全評価エリアに対するあるいは各評価エリアに対する分割エリアの前記明部分あるいは暗部分の抽出面積のばらつきを算出し、前記ばらつきにより混合度を評価するばらつき評価部を有していてもよい。
ここで抽出面積のばらつきは、例えば、分散σ２、標準偏差σ、変動係数ＣＶなどが挙げられる。
上記ばらつき評価部の評価において、ばらつき、例えば、分散σ２、標準偏差σ、変動係数ＣＶなどが、所定値を超えて大きい値ほど、多様なごみがエリア内に存在すること、つまり攪拌が十分になされており、ごみの均質化が高いことを示す。
また、上記混合度評価部は、
例えば、判別分析法（大津の二値化）を各分割エリアに適用する、あるいは、動的閾値法による二値化を行い、明部分（あるいは暗部分）をラベリングするなどして各粒子を抽出し、各評価エリアの粒子面積平均を算出し、前記面積平均により混合度を評価する面積平均評価部を有していてもよい。
上記面積平均評価部の評価において、例えば、粒子面積平均が所定値より小さい値ほど、ごみの破袋が進行している、つまり攪拌が十分になされており、ごみの均質化が高いことを示す。
また、上記混合度評価部は、
各評価エリアの明部分と暗部分との面積率を算出し、前記面積率により混合度を評価する面積率評価部を有していてもよい。
ここで、面積率は、例えば、暗部分÷明部分、明部分÷暗部分である。
上記面積率評価部の評価において、面積率（例えば１未満の値）が所定値より大きい値ほど、ごみの破袋が進行している、つまり攪拌が十分になされていることを示す。ごみ袋は、ごみよりも明るい場合が多いことから暗部分の面積が大きいほどごみ袋の破砕が進んでいると推定する。
上記ごみ質の推定システムによれば、知的情報処理技術を用いているため、ごみ質を好適に推定することができる。
上記クレーン運転制御システムによれば、燃焼ごみ質の均一化、すなわち燃焼の安定化を実現することができる。
また、燃焼の安定化を実現することで、助燃燃料の削減、排ガス性状の安定化による薬剤使用量の低減、運転状況監視の省力化等の利点が挙げられる。
また、ピット内におけるごみ質の均一化を目的とした攪拌についても最適化を図ることが可能となり、クレーンの消費電力を低減し、省エネを図ることもできる。
上記クレーン運転制御システムによれば、燃焼ごみ質の均一化、すなわち燃焼の安定化を実現することができる。
また、燃焼の安定化を実現することで、助燃燃料の削減、排ガス性状の安定化による薬剤使用量の低減、運転状況監視の省力化等の利点が挙げられる。
また、ピット内におけるごみ質の均一化を目的とした攪拌についても最適化を図ることが可能となり、クレーンの消費電力を低減し、省エネを図ることもできる。
（実施形態１）
図１は、ごみ質の推定システム５００およびごみピット１の側面視の一例である。
図１は、ごみ質の推定システム５００およびごみピット１の側面視の一例である。
図１は、ごみピット１の内部を側面視で示している。図１の右側にごみ収集車９が入場し、投入扉１２からごみを投入エリア１１に送り込む。投入エリアのごみＤは、クレーン２２およびバケット２３により、ごみピット１のごみ攪拌エリア１５に搬送される。攪拌エリア１５は床平面で所定サイズに分画された混合番地が設定されており、本実施形態１では混合番地と評価エリアが一致している。混合エリア１５において、ごみが堆積された状態を示す（Ｄ１：堆積ごみ）。
（クレーン運転制御部）
クレーン運転制御システム６００は、任意の混合番地の範囲内あるいは番地をまたがって、クレーン２２を移動させ、バケット２３でごみを掴んで持ち上げ、その場で若しくはその混合番地内の別の位置へ移動したり、別の混合番地へ移動したりして、ごみを落下させるように制御する。また、クレーン運転制御システム６００は、複数の混合番地において、ごみを移動させるようにクレーン２２とバケット２３を制御する。クレーン運転制御システム６００は、自動運転制御部（不図示）と手動運転制御部６０３を有し、自動運転制御部６０３が上記制御を実行できる。また、クレーン運転制御システム６００は、クレーン２２とバケット２３を制御して、任意の混合番地のごみを掴んで移動させ、焼却炉４０の投入ホッパ４１にごみを送り込む制御をする。投入ごみ質推定モデルの利用方法は、後述する。
クレーン運転制御システム６００は、任意の混合番地の範囲内あるいは番地をまたがって、クレーン２２を移動させ、バケット２３でごみを掴んで持ち上げ、その場で若しくはその混合番地内の別の位置へ移動したり、別の混合番地へ移動したりして、ごみを落下させるように制御する。また、クレーン運転制御システム６００は、複数の混合番地において、ごみを移動させるようにクレーン２２とバケット２３を制御する。クレーン運転制御システム６００は、自動運転制御部（不図示）と手動運転制御部６０３を有し、自動運転制御部６０３が上記制御を実行できる。また、クレーン運転制御システム６００は、クレーン２２とバケット２３を制御して、任意の混合番地のごみを掴んで移動させ、焼却炉４０の投入ホッパ４１にごみを送り込む制御をする。投入ごみ質推定モデルの利用方法は、後述する。
ごみ質の推定システム５００は、後述する混合度評価システム１００、吸光度の面積率算出システム２００、吸光度平均値算出システム３００から、それぞれ、各評価エリアにおける混合度、吸光度の面積率、吸光度平均値のデータを受けとり、記憶部５０１に記憶する。ごみ質の推定システム５００の詳細は後述する。
（入力データの実施例１：混合度を求める構成）
混合度を算出するための混合度評価システム１００およびその処理フローについて図２〜図４Ａ−４Ｃを参照しながら説明する。図４Ａに示すごみの混合度評価システム１００は、以下の構成を有する。
混合度を算出するための混合度評価システム１００およびその処理フローについて図２〜図４Ａ−４Ｃを参照しながら説明する。図４Ａに示すごみの混合度評価システム１００は、以下の構成を有する。
撮像部３１は、ごみピット１内（例えば、攪拌エリア１５）のごみをその上方から撮像する。撮像部３１は、例えば、ごみピット１内の柱、壁、天井などに固定設置可能であり、本実施形態ではクレーンガータ２１よりも下方の壁に設置する。撮像部３１は、例えば、動画または静止画を撮像するＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラであってもよい。動画撮像の場合には静止画が切り出されてもよい。画像は、その撮像時刻も紐付けられてメモリ（例えば、撮像部内部あるいは混合度評価システム１００のメモリ）に保存される。撮像部３１は、定期的にまたは所定のタイミング、例えば混合度を判断するタイミングでごみを撮像してもよい。
また、本実施例１では撮像部３１は一つであるが、これに制限されず、撮像部が複数設置されていてもよい。複数の撮像部で攪拌エリア１５を分けて撮像してもよく（一部重複して撮像してもよく）、攪拌エリア全体を複数の撮像部のそれぞれが別の角度から撮像してもよい。複数の撮像部で撮像した画像は、例えば、攪拌エリア全体が１枚の画像になるように合成処理部（不図示）で処理されてもよい。本実施例１の撮像部３１で撮像した画像はＲＧＢ画像である。なお、ＲＧＢ画像に限定されず、例えば、赤外線カメラによる面像でもよい。
また、本実施例１では撮像部３１は一つであるが、これに制限されず、撮像部が複数設置されていてもよい。複数の撮像部で攪拌エリア１５を分けて撮像してもよく（一部重複して撮像してもよく）、攪拌エリア全体を複数の撮像部のそれぞれが別の角度から撮像してもよい。複数の撮像部で撮像した画像は、例えば、攪拌エリア全体が１枚の画像になるように合成処理部（不図示）で処理されてもよい。本実施例１の撮像部３１で撮像した画像はＲＧＢ画像である。なお、ＲＧＢ画像に限定されず、例えば、赤外線カメラによる面像でもよい。
レーザ距離計３２は、ごみピット１内で堆積ごみＤ１までの距離を検出する。レーザ距離計３２は、ごみピット１内の上方部に固定または移動可能に設置され、例えば、クレーンガータ２１にクレーン進行方向に移動可能に設置され、クレーン２２と共に移動してもよく、別々に移動してもよく、クレーン２２近傍に設置されていてもよい。垂直下方に固定設置される場合に、レーザ距離計３２がその検出角度を変えて検出できるように角度調整可能に構成されていてもよい。
本実施例１では、クレーンガータ２１に固定され、図１において左右に検出角度を変えて下方のごみ（測定点Ｐ）までの距離を検出できる。図１の紙面垂直方向にクレーンガータ２１が移動することで、攪拌エリア１５全体のごみまでの距離を検出できる。
測定点Ｐの座標（Ｘ−Ｙ平面座標）は、レーザ距離計３２の位置および検出角度（測定点角度θ）に基づいて算出できる。レーザ距離計３２の位置はクレーンガータ２１の位置座標と、クレーンガータ２１とレーザ距離計３２との相対位置から導ける。
測定点Ｐの座標と検出された距離Ａ、測定点角度θ、検出時刻は紐づけられてメモリ（例えば、レーザ距離計内部あるいは混合度評価システム１内のメモリ）に保存される。
本実施例１では、クレーンガータ２１に固定され、図１において左右に検出角度を変えて下方のごみ（測定点Ｐ）までの距離を検出できる。図１の紙面垂直方向にクレーンガータ２１が移動することで、攪拌エリア１５全体のごみまでの距離を検出できる。
測定点Ｐの座標（Ｘ−Ｙ平面座標）は、レーザ距離計３２の位置および検出角度（測定点角度θ）に基づいて算出できる。レーザ距離計３２の位置はクレーンガータ２１の位置座標と、クレーンガータ２１とレーザ距離計３２との相対位置から導ける。
測定点Ｐの座標と検出された距離Ａ、測定点角度θ、検出時刻は紐づけられてメモリ（例えば、レーザ距離計内部あるいは混合度評価システム１内のメモリ）に保存される。
撮像部３１の撮像時刻とレーザ距離計３２の距離検出時刻とは、完全に一致していなくともよい。レーザ距離計３２の検出時刻とほぼ対応した画像を撮像する構成でもよい。少なくともいずれか一方あるいは両方が処理（距離検出、撮像）している際に、クレーンによる攪拌が行われていないことが好ましい。
攪拌のためにクレーンを自動運転している所定のタイミングあるいは焼却炉４０にごみを投入しているタイミングで、画像の撮像および距離の検出をしてもよい。
攪拌のためにクレーンを自動運転している所定のタイミングあるいは焼却炉４０にごみを投入しているタイミングで、画像の撮像および距離の検出をしてもよい。
測定点ごみ高さ算出部１０１は、距離Ａ、測定点角度θ、およびレーザ距離計３２からごみピット１の底面までの基準距離Ｂに基づいて、測定点ごみ堆積高さＺを算出する。基準距離Ｂはレーザ距離計３２から垂直下方向の床（ここでは攪拌エリア１５の床）までの距離である。
Ｚ＝Ｂ−Ａ×ｃｏｓθ （１）
Ｚ＝Ｂ−Ａ×ｃｏｓθ （１）
三次元ごみ高さ算出部１０２は、ごみピット１内の平面座標（Ｘ−Ｙ）と測定点ごみ堆積高さＺの情報とに基づいて、ごみの三次元高さ情報Ｗを算出する。
三次元高さ情報Ｗは、撮像時刻と検出時刻の情報を含んでいてもよい。
三次元ごみ高さ算出部１０２は、所定のタイミングで、三次元高さ情報Ｗを算出する。
本実施形態において、「所定のタイミング」は、一定間隔でもよく、決まった時刻でもよく、作業員の命令操作に基づいたタイミングでもよい。
三次元高さ情報Ｗは、撮像時刻と検出時刻の情報を含んでいてもよい。
三次元ごみ高さ算出部１０２は、所定のタイミングで、三次元高さ情報Ｗを算出する。
本実施形態において、「所定のタイミング」は、一定間隔でもよく、決まった時刻でもよく、作業員の命令操作に基づいたタイミングでもよい。
画像変換部１１１は、撮像部３１の設置情報（例えば、ごみピット内の設置された位置座標、撮像角度、レンズの画角など）に基づいて、撮像部３１で撮像された画像を上空視点画像に変換する。本実施例１では撮像部３１は、攪拌エリア１５のごみを斜め上方からの所定角度で撮像しているため、その撮像画像を上空視点画像に変換している。
画像補正部１１２は、ごみの三次元高さ情報Ｗに基づいて、前記上空視点画像の全ての区域が同一高さ平面上になるように補正する。ここで得られた画像を補正画像とする。
これにより、同一高さの平面画像が得られる。
これにより、同一高さの平面画像が得られる。
二値化処理部１１３は、ＲＧＢ画像である補正画像をＨＳＩ画像に変換し、色相Ｈ、彩度Ｓ、輝度Ｉのいずれかで画像を階調化して階調化画像を得る。次いで、二値化処理部１１３は、この階調化画像を所定の閾値で二値化して二値化画像を得る。ここで「所定の閾値」は、例えば、ピット全体における階調化した際の要素（色相Ｈ、彩度Ｓ、輝度Ｉ）の平均値でもよい。本実施例１では輝度によって階調化し、閾値は、輝度の平均を用いる。
なお、別実施例として、「階調化」は色相、彩度、輝度に限定されず、ＲＧＢのいずれかで階調してもよい。また、撮像部が赤外線カメラの場合に、上記画像変換処理、上記画像補正処理をした後で、二値化処理部１１３は例えば波長、周波数などで階調化してもよい。
なお、別実施例として、「階調化」は色相、彩度、輝度に限定されず、ＲＧＢのいずれかで階調してもよい。また、撮像部が赤外線カメラの場合に、上記画像変換処理、上記画像補正処理をした後で、二値化処理部１１３は例えば波長、周波数などで階調化してもよい。
混合度評価部１３０は、二値化画像を用いてごみの混合度を評価する。本実施例１において、混合度評価部１３０は、ばらつき評価部１３１を有する。
ばらつき評価部１３１は、二値化画像を複数の分割エリアを有する２以上の評価エリアに分割し、各分割エリアの明部分あるいは暗部分の抽出面積を算出する。
例えば、明部分はごみ袋そのままが多くある画像であり、攪拌が不十分であり、暗部分はごみ袋が破砕された状態の画像であり攪拌が十分であると推測される。
さらに、ばらつき評価部１３１は、全評価エリアに対する分割エリアの前記明部分あるいは暗部分の抽出面積の分散σ２を算出する。本実施形態では、面積算出にあたり画素数をカウントする方法を用いるが、特にこれに制限されず、他の方法で明部分あるいは暗部分の面積を算出してもよい。
上記分散の算出と共にあるいは代替して、ばらつき評価部１３１は、各評価エリアに対する分割エリアの前記明部分あるいは暗部分の抽出面積の分散σ２を算出することができる。
また、分散σ２と共にあるいは分散に代替して、ばらつき評価部１３１は、標準偏差σおよび／または変動係数（ＣＶ）を算出することができる。
ばらつき評価部１３１は、二値化画像を複数の分割エリアを有する２以上の評価エリアに分割し、各分割エリアの明部分あるいは暗部分の抽出面積を算出する。
例えば、明部分はごみ袋そのままが多くある画像であり、攪拌が不十分であり、暗部分はごみ袋が破砕された状態の画像であり攪拌が十分であると推測される。
さらに、ばらつき評価部１３１は、全評価エリアに対する分割エリアの前記明部分あるいは暗部分の抽出面積の分散σ２を算出する。本実施形態では、面積算出にあたり画素数をカウントする方法を用いるが、特にこれに制限されず、他の方法で明部分あるいは暗部分の面積を算出してもよい。
上記分散の算出と共にあるいは代替して、ばらつき評価部１３１は、各評価エリアに対する分割エリアの前記明部分あるいは暗部分の抽出面積の分散σ２を算出することができる。
また、分散σ２と共にあるいは分散に代替して、ばらつき評価部１３１は、標準偏差σおよび／または変動係数（ＣＶ）を算出することができる。
ばらつき評価部１３１は、ばらつきに基づいてごみの混合度を評価する。本実施形態において、ばらつき評価部１３１は、分散σ２が所定値を超えるか否かを判断する。所定値は予め設定されており、ごみピットごと（地域性、天候）に設定を変更できる。所定値は、実験、長期運転による経験則に基づいて設定してもよい。
ばらつき評価部１３１で、分散σ２が所定値を超えて、大きい値になるほど、多様なごみがエリア内に存在する、つまり攪拌が十分になされていることを示す。
ばらつき評価部１３１で、分散σ２が所定値を超えて、大きい値になるほど、多様なごみがエリア内に存在する、つまり攪拌が十分になされていることを示す。
（処理フロー）
ステップＳ１において、撮像部３１がごみピット内の画像を撮像する。レーザ距離計３２がごみピット内のごみ（測定点Ｐ）までの距離Ａを測定する。
ステップＳ２において、各測定点でのごみ堆積高さＺを以下の式から算出する。
Ｚ＝Ｂ−Ａ×ｃｏｓθ （１）
次いで、ごみピット１内の平面座標（Ｘ−Ｙ）とごみ堆積高さＺの情報とに基づいて、ごみの三次元高さ情報Ｗを算出する。
ステップＳ１において、撮像部３１がごみピット内の画像を撮像する。レーザ距離計３２がごみピット内のごみ（測定点Ｐ）までの距離Ａを測定する。
ステップＳ２において、各測定点でのごみ堆積高さＺを以下の式から算出する。
Ｚ＝Ｂ−Ａ×ｃｏｓθ （１）
次いで、ごみピット１内の平面座標（Ｘ−Ｙ）とごみ堆積高さＺの情報とに基づいて、ごみの三次元高さ情報Ｗを算出する。
ステップＳ３において、上空視点画像を作成し、三次元高さ情報Ｗに基づいて、上空視点画像の全ての区域が同一高さ平面上になるように補正画像を作成する。
ステップＳ４において、ＲＧＢ画像である補正画像を、色相Ｈ、彩度Ｓ、輝度ＩのＨＩＳ変換し、輝度に基づく輝度画像を作成する。輝度画像を２５６階調で階調化する。図２Ａは、ごみピット内の階調化した画像の一例を示す。ここで、画素数と実面積（攪拌エリア）が対応し、画素ごとに明暗の輝度を示す。
なお、別実施例として、「階調化」は色相、彩度、輝度に限定されず、ＲＧＢのいずれかで階調してもよい。また、撮像部が赤外線カメラの場合に、上記画像変換処理、上記画像補正処理をした後で、二値化処理部１１３は例えば波長、周波数などで階調化してもよい。
ステップＳ４において、ＲＧＢ画像である補正画像を、色相Ｈ、彩度Ｓ、輝度ＩのＨＩＳ変換し、輝度に基づく輝度画像を作成する。輝度画像を２５６階調で階調化する。図２Ａは、ごみピット内の階調化した画像の一例を示す。ここで、画素数と実面積（攪拌エリア）が対応し、画素ごとに明暗の輝度を示す。
なお、別実施例として、「階調化」は色相、彩度、輝度に限定されず、ＲＧＢのいずれかで階調してもよい。また、撮像部が赤外線カメラの場合に、上記画像変換処理、上記画像補正処理をした後で、二値化処理部１１３は例えば波長、周波数などで階調化してもよい。
ステップＳ５において、全画素に対する平均輝度を算出し、閾値に設定する。
平均輝度＝（輝度０×その画素数＋輝度１×その画素数＋・・輝度２５５×その画素数）／全画素数 （２）
平均輝度＝（輝度０×その画素数＋輝度１×その画素数＋・・輝度２５５×その画素数）／全画素数 （２）
ステップＳ６において、閾値より明るい画素を抽出し二値化する。なお、別例として暗い画素を抽出し二値化してもよい。図２Ｂに二値化した二値化画像の一例を示す。
ステップＳ７において、全画素を評価エリアで分画する。各評価エリアはさらに分割エリアで分画する。分割エリアのそれぞれで抽出画素数（面積）を算出する。ここで抽出画素は、明部分（白）である。図２Ｃは全画素を評価エリアで分画した一例を示す。太枠が評価エリアであり、破線は最小単位の画素を示す。なお、「最小単位の画素」は１つでもよく複数でもよい。図２Ｄは評価エリアＳａ〜Ｓｉのアドレスの一例を示す。図２Ｅは評価エリアＳａの分割エリアＳａ１〜Ｓａ９のアドレスの一例を示す。他の評価エリアＳｂ〜Ｓｉも同様にアドレスが設定される。本実施形態において評価エリアは攪拌エリア１５のクレーン番地と同じである。
図２Ｆは、評価エリアＳａの各分割エリアＳａ１〜Ｓａ９の抽出画素数を示す。
Ｓａ１＝５
Ｓａ２＝７
Ｓａ３＝４
Ｓａ４＝８
Ｓａ５＝５
Ｓａ６＝２
Ｓａ７＝８
Ｓａ８＝５
Ｓａ９＝５
他の評価エリアＳｂ〜Ｓｉも同様に抽出画素数（抽出面積に相当する）を算出する。
図２Ｆは、評価エリアＳａの各分割エリアＳａ１〜Ｓａ９の抽出画素数を示す。
Ｓａ１＝５
Ｓａ２＝７
Ｓａ３＝４
Ｓａ４＝８
Ｓａ５＝５
Ｓａ６＝２
Ｓａ７＝８
Ｓａ８＝５
Ｓａ９＝５
他の評価エリアＳｂ〜Ｓｉも同様に抽出画素数（抽出面積に相当する）を算出する。
ステップＳ８−１において、各評価エリアに対して、抽出面積の分散σ２を算出する。
Ｓａｉは各分割エリアの抽出面積、Ｓａ＿ａｖｅは評価エリアＳａにおける各分割エリアの抽出面積の平均である。ｎは評価エリア内の画素数であり、９×９である。
他の評価エリアＳｂ〜Ｓｉにおいても同様に算出する。
なお、別実施形態として標準偏差、変動係数を算出してもよい。変動係数ＣＶは式（４）で求めることができる。
σは標準偏差である。
他の評価エリアＳｂ〜Ｓｉにおいても同様に算出する。
なお、別実施形態として標準偏差、変動係数を算出してもよい。変動係数ＣＶは式（４）で求めることができる。
ステップＳ８−２において、全評価エリアに対して各評価エリアの抽出面積の分散σ２を算出する。
Ｓａｉは各分割エリアの抽出面積、Ｓｏ＿ａｖｅは全評価エリア（ピット全体）Ｓａ〜Ｓｉにおける各分割エリアの抽出面積の平均である。ｎは評価エリア内の画素数であり、９×９である。
他の評価エリアＳｂ〜Ｓｉにおいても同様に算出する。
なお、別実施形態として、分散に代わり、標準偏差、変動係数を算出してもよい。
他の評価エリアＳｂ〜Ｓｉにおいても同様に算出する。
なお、別実施形態として、分散に代わり、標準偏差、変動係数を算出してもよい。
ステップＳ９において、混合度を評価する。分散σ２が所定値を超えて、大きい値になるほど、多様なごみがエリア内に存在する、つまり攪拌が十分になされていることを示す。
ステップＳ８−１により各評価エリアに対する分散の時はその評価エリアにおける混合度を評価でき、ステップＳ８−２により全評価エリアに対する分散の時はごみピット全体と比較したその評価エリアの混合度を評価できる。
ステップＳ８−１により各評価エリアに対する分散の時はその評価エリアにおける混合度を評価でき、ステップＳ８−２により全評価エリアに対する分散の時はごみピット全体と比較したその評価エリアの混合度を評価できる。
ステップＳ１０において、ステップＳ９での評価結果（数値化された混合度）を出力する。混合度は、混合度評価システム１００からごみ質の推定システム５００の記憶部５０１に送られ記憶される。
（実施例１の別構成例）
実施例１の混合度評価システム１００の別構成について図４Ｂ、図４Ｃを参照しながら説明する。実施例１と同じ符号は同様の機能を有するため説明を省略し、異なる特徴を説明する。
実施例１の混合度評価システム１００の別構成について図４Ｂ、図４Ｃを参照しながら説明する。実施例１と同じ符号は同様の機能を有するため説明を省略し、異なる特徴を説明する。
図４Ｂの別構成は以下の構成を有する。混合度評価部１３０は、面積平均評価部１３２を有する。
ステップＳ５において、面積平均評価部１３２は、分割エリアごとに、判別分析法を各分割エリアに適用する、あるいは、動的閾値法による二値化を行い、明部分（あるいは暗部分）をラベリングするなどして各粒子を抽出する。
面積平均評価部１３２は、各粒子面積を算出し、各粒子の面積平均を算出する。
面積平均評価部１３２は、各粒子の面積平均が所定値より小さいか否かを判断する。
面積平均評価部１３２の判断結果において、面積平均が所定値より小さい値ほど、ごみの破袋が進行している、つまり攪拌が十分になされていることを示す。
上記実施例１と同様に、評価エリア単位で評価することができる。
ステップＳ５において、面積平均評価部１３２は、分割エリアごとに、判別分析法を各分割エリアに適用する、あるいは、動的閾値法による二値化を行い、明部分（あるいは暗部分）をラベリングするなどして各粒子を抽出する。
面積平均評価部１３２は、各粒子面積を算出し、各粒子の面積平均を算出する。
面積平均評価部１３２は、各粒子の面積平均が所定値より小さいか否かを判断する。
面積平均評価部１３２の判断結果において、面積平均が所定値より小さい値ほど、ごみの破袋が進行している、つまり攪拌が十分になされていることを示す。
上記実施例１と同様に、評価エリア単位で評価することができる。
図４Ｂの別構成は、上記図４Ａの実施例１と共に混合度評価システム１００に具備されていてもよい。
ばらつき評価部１３１と面積平均評価部１３２のそれぞれの判断あるいは総合判断によって混合度を評価してもよい。
ばらつき評価部１３１と面積平均評価部１３２のそれぞれの判断あるいは総合判断によって混合度を評価してもよい。
図４Ｃの別構成は、以下の構成を有する。混合度評価部１３０は、面積率評価部１３３を有する。
面積率評価部１３３は、各評価エリアの明部分と暗部分との面積率（＝暗部分／明部分）を算出する。
面積率評価部１３３は、面積率が所定値（例えば１未満）より大きいか否かを判断する。
面積率評価部１３３の判断結果において、面積率が所定値より大きい値ほど、ごみの破袋が進行している、つまり攪拌が十分になされていることを示す。
実施例１と同様に、評価エリア単位で評価することができる。
面積率評価部１３３は、面積率が所定値（例えば１未満）より大きいか否かを判断する。
面積率評価部１３３の判断結果において、面積率が所定値より大きい値ほど、ごみの破袋が進行している、つまり攪拌が十分になされていることを示す。
実施例１と同様に、評価エリア単位で評価することができる。
図４Ｃの別構成は、図４Ａの上記実施例１および／または図４Ｂの別構成と共に混合度評価システム１００に具備されていてもよい。
ばらつき評価部１３１、面積平均評価部１３２および面積率評価部１３３のそれぞれの判断あるいは総合判断によって混合度を評価してもよい。
ばらつき評価部１３１、面積平均評価部１３２および面積率評価部１３３のそれぞれの判断あるいは総合判断によって混合度を評価してもよい。
（入力データの実施例２：吸光度の面積率を求める構成）
図６に示す吸光度の面積率算出システム２００は、スペクトル二値化画像生成部２０１と、面積率算出部２０２を有する。
図６に示す吸光度の面積率算出システム２００は、スペクトル二値化画像生成部２０１と、面積率算出部２０２を有する。
撮像部３１は、可視カメラおよびスペクトルカメラである。
スペクトル二値化画像生成部２０１は、スペクトルカメラでごみピット１の全体を撮像し、区分けされた波長ごとの二値化画像を生成する。図８Ａに波長ごとの二値化画像の一例を示す。図８Ａは、３種の区分けされた二値化画像を例示しているにすぎず、３種以上に区分けされていてもよい。
スペクトル二値化画像生成部２０１は、スペクトルカメラでごみピット１の全体を撮像し、区分けされた波長ごとの二値化画像を生成する。図８Ａに波長ごとの二値化画像の一例を示す。図８Ａは、３種の区分けされた二値化画像を例示しているにすぎず、３種以上に区分けされていてもよい。
面積率算出部２０２は、ごみピットを評価エリアに区分し、それぞれの波長ごとに対して閾値以上（または以下）の面積を計算し、評価エリア面積に対する比率を計算する。図８Ｂに波長区分ごとの二値化画像の一例を示す。図８Ｃに各評価エリアの区分された波長ごとの面積率の一例を示す。面積率は百分率で表してもよい。この面積率は、面積率算出システム２００からごみ質の推定システム５００の記憶部５０１に送られ記憶される。
（入力データの実施例３：吸光度の面積率を求める構成）
図７に示す吸光度平均値算出システム３００は、スペクトル画像データから区分けされた波長ごとに各評価エリア内の吸光度の平均値を算出する吸光度平均値算出部３０１を有する。図８Ｄに各評価エリアの区分された波長ごとの吸光度平均値の一例を示す。この吸光度平均値は、吸光度平均値算出システム３００からごみ質の推定システム５００の記憶部５０１に送られ記憶される。
図７に示す吸光度平均値算出システム３００は、スペクトル画像データから区分けされた波長ごとに各評価エリア内の吸光度の平均値を算出する吸光度平均値算出部３０１を有する。図８Ｄに各評価エリアの区分された波長ごとの吸光度平均値の一例を示す。この吸光度平均値は、吸光度平均値算出システム３００からごみ質の推定システム５００の記憶部５０１に送られ記憶される。
（投入ごみ質推定モデルの生成）
入力データ作成部５０２は、各評価エリアにおける混合度、吸光度の面積率、吸光度平均値のデータを取得し、入力データの元データとしてデータベース化する。
図９Ａに、記憶部５０１に保存された入力データのデータベースの一例を示す。
入力データ作成部５０２は、評価エリアＳａ（混合番地に対応する）のごみを焼却炉の投入ホッパに投入したときの、ごみの混合度、吸光度の面積率、吸光度平均値、投入ごみ重量、投入時刻のデータを記憶部５０１に記憶する。他の評価エリアのごみを投入したときも、同様の方法でデータ構成される。図９Ｂに、投入されたごみの入力データの一例を示す。
入力データ作成部５０２は、各評価エリアにおける混合度、吸光度の面積率、吸光度平均値のデータを取得し、入力データの元データとしてデータベース化する。
図９Ａに、記憶部５０１に保存された入力データのデータベースの一例を示す。
入力データ作成部５０２は、評価エリアＳａ（混合番地に対応する）のごみを焼却炉の投入ホッパに投入したときの、ごみの混合度、吸光度の面積率、吸光度平均値、投入ごみ重量、投入時刻のデータを記憶部５０１に記憶する。他の評価エリアのごみを投入したときも、同様の方法でデータ構成される。図９Ｂに、投入されたごみの入力データの一例を示す。
本実施形態１では、混合度評価システム１００、吸光度の面積率算出システム２００、吸光度平均値算出システム３００は、入力データ作成部５０２の一部機能を有する。別実施形態として、これら構成要素が、入力データ作成部５０２としてごみ質の推定システム５００に組み込まれていてもよい。
投入ごみ質推定モデル生成部５０３は、入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する。ごみ質教師データは、予め記憶部５０１に記憶されていてもよく、投入ごみ質推定モデル生成部５０３が機能するときに、外部装置から取得する構成であってもよい。
本実施形態１では、ごみ質教師データは、ごみ組成（水、炭素、水素、排ガス中の塩化水素（ＨＣｌ）および二酸化硫黄（ＳＯ２）など）の濃度、発熱量などである。
なお、別実施形態として、ごみ質の推定システム５００は、ごみ質教師データを作成するごみ質教師データ作成部を有していてもよい。
ごみ組成濃度は、例えば排ガス分析計などの各種成分に応じた分析計で排ガスを分析することで得られる。また、所定の成分（例えば、酸素、水分）から他の成分（例えば二酸化炭素）を算出してもよい。
また、発熱量は特許第５９９６７６２号公報の方法を用いて算出してもよい。ごみ質教師データ作成部は、発熱量を推定する発熱量算出部を有していてもよい。
図１０にごみ質教師データの例を示す。
本実施形態１では、ごみ質教師データは、ごみ組成（水、炭素、水素、排ガス中の塩化水素（ＨＣｌ）および二酸化硫黄（ＳＯ２）など）の濃度、発熱量などである。
なお、別実施形態として、ごみ質の推定システム５００は、ごみ質教師データを作成するごみ質教師データ作成部を有していてもよい。
ごみ組成濃度は、例えば排ガス分析計などの各種成分に応じた分析計で排ガスを分析することで得られる。また、所定の成分（例えば、酸素、水分）から他の成分（例えば二酸化炭素）を算出してもよい。
また、発熱量は特許第５９９６７６２号公報の方法を用いて算出してもよい。ごみ質教師データ作成部は、発熱量を推定する発熱量算出部を有していてもよい。
図１０にごみ質教師データの例を示す。
（特許第５９９６７６２号公報の方法で発熱量を算出）
第一の方法は、Ｒ１〜Ｒ８の手順である。
（Ｒ１）排ガス中の酸素および水分の成分濃度を測定する。
（Ｒ２）測定された前記酸素および水分の成分濃度から、下式を基に排ガス中の二酸化炭素濃度を推算する。
［ＣＯ２］＝Ｒｏ×（１００−［Ｈ２Ｏ］）／１００−［Ｏ２］
ここで、［ ］内は百分率表示濃度を示し、Ｒｏは大気中の酸素濃度から灰分に取り込まれる酸素成分量を減じて設定された係数を示す。
（Ｒ３）前記酸素濃度，水分濃度および二酸化炭素濃度を用い、排ガス中の窒素濃度を算出する。
（Ｒ４）算出された窒素濃度を基に燃焼空気中の窒素濃度に対する換算係数を算出し、該換算係数を乗じた前記酸素，二酸化炭素および水分の換算成分濃度を算出する。
（Ｒ５）換算された前記酸素，二酸化炭素および水分の成分濃度から、燃焼処理に用いられた燃焼空気の単位供給量当りの酸素消費量を算出する。
（Ｒ６）算出された前記酸素消費量から、燃焼空気の単位供給量当りの、該燃焼処理において生成した二酸化炭素および水分に係る発熱量、該生成水分量と前記廃棄物中に含まれていた水分量の総量からの潜熱量を算出する。
（Ｒ７）燃焼処理された廃棄物の供給量から、燃焼空気の単位供給量当りの処理された廃棄物量を算出する。
（Ｒ８）算出された前記発熱量，前記潜熱量および廃棄物量から、処理された廃棄物量当りの推算発熱量Ａを算出する。
第一の方法は、Ｒ１〜Ｒ８の手順である。
（Ｒ１）排ガス中の酸素および水分の成分濃度を測定する。
（Ｒ２）測定された前記酸素および水分の成分濃度から、下式を基に排ガス中の二酸化炭素濃度を推算する。
［ＣＯ２］＝Ｒｏ×（１００−［Ｈ２Ｏ］）／１００−［Ｏ２］
ここで、［ ］内は百分率表示濃度を示し、Ｒｏは大気中の酸素濃度から灰分に取り込まれる酸素成分量を減じて設定された係数を示す。
（Ｒ３）前記酸素濃度，水分濃度および二酸化炭素濃度を用い、排ガス中の窒素濃度を算出する。
（Ｒ４）算出された窒素濃度を基に燃焼空気中の窒素濃度に対する換算係数を算出し、該換算係数を乗じた前記酸素，二酸化炭素および水分の換算成分濃度を算出する。
（Ｒ５）換算された前記酸素，二酸化炭素および水分の成分濃度から、燃焼処理に用いられた燃焼空気の単位供給量当りの酸素消費量を算出する。
（Ｒ６）算出された前記酸素消費量から、燃焼空気の単位供給量当りの、該燃焼処理において生成した二酸化炭素および水分に係る発熱量、該生成水分量と前記廃棄物中に含まれていた水分量の総量からの潜熱量を算出する。
（Ｒ７）燃焼処理された廃棄物の供給量から、燃焼空気の単位供給量当りの処理された廃棄物量を算出する。
（Ｒ８）算出された前記発熱量，前記潜熱量および廃棄物量から、処理された廃棄物量当りの推算発熱量Ａを算出する。
第二の方法は、Ｓ１〜Ｓ７の手順である。
（Ｓ１）排ガス中の酸素，二酸化炭素および水分の成分濃度を測定する。
（Ｓ２）測定された前記各成分濃度から、排ガス中の窒素濃度を算出する。
（Ｓ３）算出された窒素濃度を基に燃焼空気中の窒素濃度に対する換算係数を算出し、該換算係数を乗じた前記酸素，二酸化炭素および水分の換算成分濃度を算出する。
（Ｓ４）換算された前記酸素，二酸化炭素および水分の成分濃度から、燃焼処理に用いられた燃焼空気の単位供給量当りの酸素消費量を算出する。
（Ｓ５）算出された前記酸素消費量から、燃焼空気の単位供給量当りの、該燃焼処理において生成した二酸化炭素および水分に係る発熱量、該生成水分量と前記廃棄物中に含まれていた水分量の総量からの潜熱量を算出する。
（Ｓ６）燃焼処理された廃棄物の供給量から、燃焼空気の単位供給量当りの処理された廃棄物量を算出する。
（Ｓ７）算出された前記発熱量，前記潜熱量および廃棄物量から、処理された廃棄物量当りの推算発熱量Ｂを算出する。
（Ｓ１）排ガス中の酸素，二酸化炭素および水分の成分濃度を測定する。
（Ｓ２）測定された前記各成分濃度から、排ガス中の窒素濃度を算出する。
（Ｓ３）算出された窒素濃度を基に燃焼空気中の窒素濃度に対する換算係数を算出し、該換算係数を乗じた前記酸素，二酸化炭素および水分の換算成分濃度を算出する。
（Ｓ４）換算された前記酸素，二酸化炭素および水分の成分濃度から、燃焼処理に用いられた燃焼空気の単位供給量当りの酸素消費量を算出する。
（Ｓ５）算出された前記酸素消費量から、燃焼空気の単位供給量当りの、該燃焼処理において生成した二酸化炭素および水分に係る発熱量、該生成水分量と前記廃棄物中に含まれていた水分量の総量からの潜熱量を算出する。
（Ｓ６）燃焼処理された廃棄物の供給量から、燃焼空気の単位供給量当りの処理された廃棄物量を算出する。
（Ｓ７）算出された前記発熱量，前記潜熱量および廃棄物量から、処理された廃棄物量当りの推算発熱量Ｂを算出する。
（他の方法で発熱量を算出）
第三の方法は、Ａ１〜Ａ８の手順である。
（Ａ１）燃焼炉からの排ガス流量を測定する。
（Ａ２）燃焼炉からの排ガス中の酸素，二酸化炭素および水分の成分濃度を測定する。
（Ａ３）測定された前記各成分濃度から、排ガス中の窒素濃度［Ｎ２］を算出する。
（Ａ４）算出された窒素濃度［Ｎ２］を基に大気中の窒素濃度Ａｎに対する換算係数を算出し、該換算係数を乗じた前記酸素，二酸化炭素および水分の換算成分濃度Ｇｏ，ＧｄおよびＧｗを算出する。
（Ａ５）換算された二酸化炭素の成分濃度Ｇｄを基に、被燃焼物単位供給量当りの被燃焼物中の炭素量を算出する。
（Ａ６）大気中の酸素濃度Ａｏから、換算された酸素の成分濃度Ｇｏおよび二酸化炭素の成分濃度Ｇｄを減算し、燃焼処理において消費された被燃焼物中の水素量および燃焼処理によって発生した水分量を算出する。
（Ａ７）換算された水分の成分濃度Ｇｗおよび算出された前記水分量を基に、被燃焼物中の水分蒸発量を算出する。
（Ａ８）算出された前記炭素量，水素量および水分量を用い、燃焼処理により発生した被燃焼物中の炭素と水素の反応発熱量および水分の潜熱量に基づく、燃焼処理された被燃焼物単位供給量当りの算出発熱量Ａを算出する。
第三の方法は、Ａ１〜Ａ８の手順である。
（Ａ１）燃焼炉からの排ガス流量を測定する。
（Ａ２）燃焼炉からの排ガス中の酸素，二酸化炭素および水分の成分濃度を測定する。
（Ａ３）測定された前記各成分濃度から、排ガス中の窒素濃度［Ｎ２］を算出する。
（Ａ４）算出された窒素濃度［Ｎ２］を基に大気中の窒素濃度Ａｎに対する換算係数を算出し、該換算係数を乗じた前記酸素，二酸化炭素および水分の換算成分濃度Ｇｏ，ＧｄおよびＧｗを算出する。
（Ａ５）換算された二酸化炭素の成分濃度Ｇｄを基に、被燃焼物単位供給量当りの被燃焼物中の炭素量を算出する。
（Ａ６）大気中の酸素濃度Ａｏから、換算された酸素の成分濃度Ｇｏおよび二酸化炭素の成分濃度Ｇｄを減算し、燃焼処理において消費された被燃焼物中の水素量および燃焼処理によって発生した水分量を算出する。
（Ａ７）換算された水分の成分濃度Ｇｗおよび算出された前記水分量を基に、被燃焼物中の水分蒸発量を算出する。
（Ａ８）算出された前記炭素量，水素量および水分量を用い、燃焼処理により発生した被燃焼物中の炭素と水素の反応発熱量および水分の潜熱量に基づく、燃焼処理された被燃焼物単位供給量当りの算出発熱量Ａを算出する。
（他の方法で発熱量を算出）
第四の方法は、Ｂ１〜Ｂ９の手順である。
（Ｂ１）燃焼炉からの排ガス流量を測定する。
（Ｂ２）排ガス中の酸素および水分の成分濃度を測定する。
（Ｂ３）測定された酸素，水分の成分濃度［Ｏ２］，［Ｈ２Ｏ］から、下式１を基に排ガ
ス中の二酸化炭素濃度［ＣＯ２］を算出する。
［ＣＯ２］＝Ｒｏ×（１００−［Ｈ２Ｏ］）／１００−［Ｏ２］
ここで、［ ］内は百分率表示濃度を示し、Ｒｏは大気中の酸素濃度から灰分に取り込まれる酸素成分量を減じて設定された係数を示す。
（Ｂ４）測定された酸素濃度［Ｏ２］と水分濃度［Ｈ２Ｏ］および算出された二酸化炭素濃度［ＣＯ２］から、排ガス中の窒素濃度［Ｎ２］を算出する。
（Ｂ５）算出された窒素濃度［Ｎ２］を基に大気中の窒素濃度Ａｎに対する換算係数を算出し、該換算係数を乗じた前記酸素，二酸化炭素および水分の換算成分濃度Ｇｏ，ＧｄおよびＧｗを算出する。
（Ｂ６）換算された二酸化炭素の成分濃度Ｇｄを基に、被燃焼物単位供給量当りの被燃焼物中の炭素量Ｅｃを算出する。
（Ｂ７）大気中の酸素濃度Ａｏから、換算された酸素の成分濃度Ｇｏおよび二酸化炭素の成分濃度Ｇｄを減算し、燃焼処理において消費された被燃焼物中の水素量Ｅｈおよび燃焼処理によって発生した水分量Ｃｗを算出する。
（Ｂ８）換算された水分の成分濃度Ｇｗおよび算出された前記水分量を基に、被燃焼物中の水分蒸発量を算出する。
（Ｂ９）算出された前記炭素量，水素量および水分量を用い、燃焼処理により発生した被燃焼物中の炭素と水素の反応発熱量および水分の潜熱量に基づく、燃焼処理された被燃焼物単位供給量当りの算出発熱量Ｂを算出する。
上記において、混入空気量および被燃焼物中の酸素量を算出してもよい。
下式に基づき、燃焼炉に供給される燃焼空気以外の混入空気量を算出する。
（混入空気量）＝（排ガス流量×［Ｎ２］−燃焼空気供給量×Ａｎ）／Ａｎ
下式に基づき、被燃焼物中の酸素量を算出してもよい。
（被燃焼物中の酸素量）＝（排ガス流量×［Ｏ２］）−（燃焼空気供給量×Ａａ−排ガス流量×［ＣＯ２］−水分量Ｃｗ）−（混入空気量×Ａｎ）
第四の方法は、Ｂ１〜Ｂ９の手順である。
（Ｂ１）燃焼炉からの排ガス流量を測定する。
（Ｂ２）排ガス中の酸素および水分の成分濃度を測定する。
（Ｂ３）測定された酸素，水分の成分濃度［Ｏ２］，［Ｈ２Ｏ］から、下式１を基に排ガ
ス中の二酸化炭素濃度［ＣＯ２］を算出する。
［ＣＯ２］＝Ｒｏ×（１００−［Ｈ２Ｏ］）／１００−［Ｏ２］
ここで、［ ］内は百分率表示濃度を示し、Ｒｏは大気中の酸素濃度から灰分に取り込まれる酸素成分量を減じて設定された係数を示す。
（Ｂ４）測定された酸素濃度［Ｏ２］と水分濃度［Ｈ２Ｏ］および算出された二酸化炭素濃度［ＣＯ２］から、排ガス中の窒素濃度［Ｎ２］を算出する。
（Ｂ５）算出された窒素濃度［Ｎ２］を基に大気中の窒素濃度Ａｎに対する換算係数を算出し、該換算係数を乗じた前記酸素，二酸化炭素および水分の換算成分濃度Ｇｏ，ＧｄおよびＧｗを算出する。
（Ｂ６）換算された二酸化炭素の成分濃度Ｇｄを基に、被燃焼物単位供給量当りの被燃焼物中の炭素量Ｅｃを算出する。
（Ｂ７）大気中の酸素濃度Ａｏから、換算された酸素の成分濃度Ｇｏおよび二酸化炭素の成分濃度Ｇｄを減算し、燃焼処理において消費された被燃焼物中の水素量Ｅｈおよび燃焼処理によって発生した水分量Ｃｗを算出する。
（Ｂ８）換算された水分の成分濃度Ｇｗおよび算出された前記水分量を基に、被燃焼物中の水分蒸発量を算出する。
（Ｂ９）算出された前記炭素量，水素量および水分量を用い、燃焼処理により発生した被燃焼物中の炭素と水素の反応発熱量および水分の潜熱量に基づく、燃焼処理された被燃焼物単位供給量当りの算出発熱量Ｂを算出する。
上記において、混入空気量および被燃焼物中の酸素量を算出してもよい。
下式に基づき、燃焼炉に供給される燃焼空気以外の混入空気量を算出する。
（混入空気量）＝（排ガス流量×［Ｎ２］−燃焼空気供給量×Ａｎ）／Ａｎ
下式に基づき、被燃焼物中の酸素量を算出してもよい。
（被燃焼物中の酸素量）＝（排ガス流量×［Ｏ２］）−（燃焼空気供給量×Ａａ−排ガス流量×［ＣＯ２］−水分量Ｃｗ）−（混入空気量×Ａｎ）
本実施形態１では、投入ごみ質推定モデル生成部５０３は、燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの時間遅れ量に基づいて、ごみ質教師データと入力データとの時間的対応づけを行って投入ごみ質推定モデルを生成する。例えば、ストーカ式焼却炉の場合に、時間遅れ量は、例えば３０〜４０分とする。
また、別実施形態として「ごみ質教師データと入力データとの時間的対応づけ」は、方法（１）〜（５）を用いて行ってもよい。
（１）投入ホッパに投入されるごみの入力データ、重量データを記憶部に記憶する。
（２）投入されたごみの堆積状態を分画し、分画された堆積ごみのそれぞれの重量と、入力データを記憶部に記憶する。例えば、第一分画堆積ごみＧ１、第二分画堆積ごみＧ２、第三分画堆積ごみＧ３のそれぞれの重量を記憶する。
（３）ごみが、燃焼装置の焼却炉に供給されるたびに供給ごみの重量（例えば５０ｋｇの炉内供給）を投入ホッパ内の最下部の第一分画堆積ごみの残重量から引く。供給ごみの重量は定量供給（例えば５０ｋｇ）されていてもよく、供給ごみの重量を供給するたびに計測されていてもよい。
（４）残重量が零になった分画堆積ごみは記録から取り除く。引ききれなかった分の重量は新しく最下部になった第ｎ分画堆積ゴミの残重量から引く。
（５）供給ごみの入力データと、この時点でのごみ質教師データとを対応させる。
図１１で、投入されたごみ（ごみＴＡＧ）の堆積状態、送り込み状態を示す。
（１）投入ホッパに投入されるごみの入力データ、重量データを記憶部に記憶する。
（２）投入されたごみの堆積状態を分画し、分画された堆積ごみのそれぞれの重量と、入力データを記憶部に記憶する。例えば、第一分画堆積ごみＧ１、第二分画堆積ごみＧ２、第三分画堆積ごみＧ３のそれぞれの重量を記憶する。
（３）ごみが、燃焼装置の焼却炉に供給されるたびに供給ごみの重量（例えば５０ｋｇの炉内供給）を投入ホッパ内の最下部の第一分画堆積ごみの残重量から引く。供給ごみの重量は定量供給（例えば５０ｋｇ）されていてもよく、供給ごみの重量を供給するたびに計測されていてもよい。
（４）残重量が零になった分画堆積ごみは記録から取り除く。引ききれなかった分の重量は新しく最下部になった第ｎ分画堆積ゴミの残重量から引く。
（５）供給ごみの入力データと、この時点でのごみ質教師データとを対応させる。
図１１で、投入されたごみ（ごみＴＡＧ）の堆積状態、送り込み状態を示す。
(別実施形態)
実施形態１では、入力データに３種類を用いていたが、これに制限されず、面積率、吸光度平均値、混合度の内、１種または２種以上であってもよい。
また、入力データとして、ごみ搬入車両、日付および天候の中から１種または２種以上の情報をさらに含んでもよい。
実施形態１では、ごみ質教師データは、ごみの組成（水、炭素、水素、排ガス中の塩化水素（ＨＣｌ）および二酸化硫黄（ＳＯ２）など）の濃度、発熱量などであったが、これに制限されず、上記の１種または２種以上であってもよい。
実施形態１では、混合度評価システム１００、吸光度の面積率算出システム２００、吸光度平均値算出システム３００で入力データを作成したが、これに制限されず、ごみ質の推定システム５００の入力データ作成部５０２が、それらの機能を有していてもよい。
実施形態１では、入力データに３種類を用いていたが、これに制限されず、面積率、吸光度平均値、混合度の内、１種または２種以上であってもよい。
また、入力データとして、ごみ搬入車両、日付および天候の中から１種または２種以上の情報をさらに含んでもよい。
実施形態１では、ごみ質教師データは、ごみの組成（水、炭素、水素、排ガス中の塩化水素（ＨＣｌ）および二酸化硫黄（ＳＯ２）など）の濃度、発熱量などであったが、これに制限されず、上記の１種または２種以上であってもよい。
実施形態１では、混合度評価システム１００、吸光度の面積率算出システム２００、吸光度平均値算出システム３００で入力データを作成したが、これに制限されず、ごみ質の推定システム５００の入力データ作成部５０２が、それらの機能を有していてもよい。
(クレーン運転制御システム)
クレーン運転制御システム６００は、上記ごみ質の推定システム５００で生成された投入ごみ質推定モデルを記憶するモデル記憶部６０１と、投入されるごみの入力データを投入ごみ質推定モデルに入力し、ごみ質を推定するごみ質推定部６０２と、ごみ質推定モデルから出力された推定ごみ質に応じて、クレーンを自動制御する自動運転制御部６０３を有する。
上記自動運転制御部６０３は、ごみ質が各評価エリアで均一になるようにクレーンを制御してもよい。
上記自動運転制御部６０３は、燃焼装置の発熱量が期待値よりも低い場合に、発熱量の高いごみを投入するようにクレーンを制御してもよい。
上記自動運転制御部６０３は、燃焼装置の発熱量が期待値よりも高い場合に、発熱量の低いごみを投入するようにクレーンを制御してもよい。
クレーン運転制御システム６００は、上記ごみ質の推定システム５００で生成された投入ごみ質推定モデルを記憶するモデル記憶部６０１と、投入されるごみの入力データを投入ごみ質推定モデルに入力し、ごみ質を推定するごみ質推定部６０２と、ごみ質推定モデルから出力された推定ごみ質に応じて、クレーンを自動制御する自動運転制御部６０３を有する。
上記自動運転制御部６０３は、ごみ質が各評価エリアで均一になるようにクレーンを制御してもよい。
上記自動運転制御部６０３は、燃焼装置の発熱量が期待値よりも低い場合に、発熱量の高いごみを投入するようにクレーンを制御してもよい。
上記自動運転制御部６０３は、燃焼装置の発熱量が期待値よりも高い場合に、発熱量の低いごみを投入するようにクレーンを制御してもよい。
クレーン運転制御システム６００は、自動運転制御に限らず、手動運転制御も可能に構成されている。オペレータは、モニターに表示された各評価エリアの推定ごみ質の分布に応じて、クレーンを運転することが可能である。
投入ごみの入力データは、既述した、混合度評価システム１００、吸光度の面積率算出システム２００、吸光度平均値算出システム３００、ごみ質の推定システム５００の機能によって得られる。
混合度評価システム１００、吸光度の面積率算出システム２００、吸光度平均値算出システム３００、ごみ質の推定システム５００、クレーン運転制御システム６００の各構成要素は、メモリ、プロセッサー、ソフトウエアプログラムを有する情報処理装置（例えば、コンピュータ）や、専用回路、ファームウエアなどで構成できる。
１ ごみピット
１５ 攪拌エリア
２１ クレーンガータ
２２ クレーン
２３ バケット
３１ 撮像部
３２ レーザ距離計
１００ 混合度評価システム
１０１ 測定点ごみ高さ算出部
１０２ 三次元ごみ高さ算出部
１１１ 画像変換部
１１２ 画像補正部
１１３ 二値化処理部
１３０ 混合度評価部
１３１ ばらつき評価部
１３２ 面積平均評価部
１３３ 面積率評価部
２００ 面積率算出システム
２０１ スペクトル二値化画像生成部
２０２ 面積率算出部
３００ 吸光度平均値算出システム
３０１ 吸光度平均値算出部
５００ ごみ質の推定システム
５０１ 記憶部
５０２ 入力データ作成部
５０３ 投入ごみ質推定モデル生成部
６００ クレーン運転制御システム
６０１ モデル記憶部
６０２ ごみ質推定部
６０３ 自動運転制御部
１５ 攪拌エリア
２１ クレーンガータ
２２ クレーン
２３ バケット
３１ 撮像部
３２ レーザ距離計
１００ 混合度評価システム
１０１ 測定点ごみ高さ算出部
１０２ 三次元ごみ高さ算出部
１１１ 画像変換部
１１２ 画像補正部
１１３ 二値化処理部
１３０ 混合度評価部
１３１ ばらつき評価部
１３２ 面積平均評価部
１３３ 面積率評価部
２００ 面積率算出システム
２０１ スペクトル二値化画像生成部
２０２ 面積率算出部
３００ 吸光度平均値算出システム
３０１ 吸光度平均値算出部
５００ ごみ質の推定システム
５０１ 記憶部
５０２ 入力データ作成部
５０３ 投入ごみ質推定モデル生成部
６００ クレーン運転制御システム
６０１ モデル記憶部
６０２ ごみ質推定部
６０３ 自動運転制御部
Claims (4)
- ごみピット表面が撮像された画像データから作成された投入ごみの入力データと、ごみ質教師データとを用いて知的情報処理技術により、ごみ質を推定する投入ごみ質推定モデルを生成する投入ごみ質推定モデル生成部を有するごみ質の推定システム。
- 前記投入ごみ質推定モデル生成部は、燃焼装置の投入口にごみを投入してから燃焼が開始されるまでの、予め設定されている時間遅れ量、または投入ごみ量と供給ごみ量の記録に基づいて、前記ごみ質教師データと前記入力データとの時間的対応づけを行って前記投入ごみ質推定モデルを生成する、請求項１に記載のごみ質の推定システム。
- ごみピット表面が撮像された画像データから投入ごみの入力データを作成する入力データ作成部を有する、請求項１または２に記載のごみ質の推定システム。
- 請求項１〜３のいずれか１項に記載のごみ質の推定システムで生成された投入ごみ質推定モデルを記憶するモデル記憶部と、
投入されるごみの入力データを前記投入ごみ質推定モデルに入力し、ごみ質を推定するごみ質推定部と、
前記ごみ質推定モデルから出力された推定ごみ質に応じて、クレーンを自動制御する自動運転制御部を有する、クレーン運転制御システム。
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|---|---|---|---|
| JP2018049327A JP6554198B1 (ja) | 2018-03-16 | 2018-03-16 | ごみ質の推定システムおよびそのごみ質の推定システムを用いたクレーン運転制御システム |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020034267A (ja) * | 2018-08-23 | 2020-03-05 | 荏原環境プラント株式会社 | 情報処理装置、情報処理プログラム、および情報処理方法 |
| JP2021181858A (ja) * | 2020-05-20 | 2021-11-25 | 三菱重工業株式会社 | 燃焼炉の状態推定装置、プログラム及び方法並びに燃焼炉システム |
| JP6977119B1 (ja) * | 2020-08-18 | 2021-12-08 | 株式会社タクマ | 推定システムおよび制御システム |
Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| JPH10132247A (ja) * | 1996-10-31 | 1998-05-22 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 産業廃棄物焼却炉投入管理方法 |
| JP2003254526A (ja) * | 2002-02-27 | 2003-09-10 | Takuma Co Ltd | ごみ供給熱量計測装置およびごみ供給制御装置 |
| JP2019027696A (ja) * | 2017-07-31 | 2019-02-21 | 荏原環境プラント株式会社 | 廃棄物の質を推定する装置、システム、プログラム、方法、及びデータ構造 |
-
2018
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| JP7071437B2 (ja) | 2020-05-20 | 2022-05-18 | 三菱重工業株式会社 | 燃焼炉の状態推定装置、プログラム及び方法並びに燃焼炉システム |
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