JP2021156175A - 触媒の再利用評価システム - Google Patents

Abstract

【課題】車両のエンジンの排ガスを浄化する触媒を再利用する際に、再利用の用途に合わせた触媒の再利用の評価を、適切に行うことができる再利用評価システムを提供する。【解決手段】再利用評価システム１０は、車両１のエンジン７の排ガスを浄化する触媒８１が車両１に搭載された状態で、触媒８１を再利用するための評価を行うシステムである。再利用評価システム１０は、車両１の運転状態に基づいて、触媒８１の劣化度を推定する劣化推定部１１と、触媒８１の再利用の用途に合わせて、触媒８１の劣化度の範囲を、触媒８１の再利用範囲として設定する再利用設定部１２と、劣化推定部１１で推定した触媒８１の劣化度が、再利用設定部１２で設定された再利用範囲内であるときに、再利用の用途Ａ〜Ｃにおいて触媒８１の再利用が可能であると判定する再利用判定部１３と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、車両のエンジンの排ガスを浄化する触媒を再利用するための評価を行う触媒の再利用評価システムに関する。

従来から、車両のエンジンから排出された排ガスを浄化するために、車両には排ガス浄化装置が備えられている。排ガス浄化装置には、エンジンからの排ガスを浄化する触媒が備えられている。特許文献１には、この触媒の劣化を、Ｃｍａｘ法等を用いて、診断することが開示されている。しかしながら、劣化の少ない触媒であっても、車両を廃車する際には、車両とともにこのような触媒を廃棄していた。

国際公開２０１１／０９９１６４号

特許文献１では、その車両に搭載した場合の、触媒の浄化性能から、触媒の劣化を診断しているが、触媒を再利用するという観点からは、触媒の劣化を診断していない。すなわち、再利用する際の触媒の用途により、求められる触媒の浄化性能は異なる。

本発明は、このような点を鑑みてなされたものであり、本発明として、車両のエンジンの排ガスを浄化する触媒を再利用する際に、再利用の用途に合わせた触媒の再利用の評価を、適切に行うことができる再利用評価システムを提供する。

前記課題を鑑みて、本発明に係る再利用評価システムは、車両のエンジンの排ガスを浄化する触媒が車両に搭載された状態で、前記触媒を再利用するための評価を行うシステムであって、前記車両の運転状態に基づいて、前記触媒の劣化度を推定する劣化推定部と、前記触媒の再利用の用途に合わせて、前記触媒の劣化度の範囲を、前記触媒の再利用範囲として設定する再利用設定部と、前記劣化推定部で推定した前記触媒の劣化度が、前記再利用設定部で設定された前記再利用範囲内であるときに、前記再利用の用途において前記触媒の再利用が可能であると判定する再利用判定部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、まず、劣化推定部により、車両の運転状態に基づいて、触媒の劣化度を推定する。なお、触媒の劣化度は、触媒の劣化の程度を数値化したものであり、触媒の劣化度が高いほど、触媒による排ガスの浄化効率が低くなる。このような点から、本発明では、再利用設定部には、触媒の再利用の用途に合わせて、触媒の劣化度の範囲を、触媒の再利用範囲として設定されている。再利用判定部では、劣化推定部で推定した触媒の劣化度が、再利用設定部で設定された再利用範囲内であるときに、再利用の用途において触媒の再利用が可能であると判定するので、触媒を再利用する際に、再利用の用途に合わせた触媒の再利用の評価（すなわち、触媒の再利用の可否）を、適切に行うことができる。

より好ましい態様としては、前記再利用評価システムは、前記エンジンの失火を検出する失火検出部をさらに備えており、前記失火検出部が前記エンジンの失火を検出した場合には、前記再利用判定部は、前記触媒の再利用が不可であると判定する。

通常、失火検出部により、エンジンの失火が検出された場合には、燃料と吸入空気が混合された未燃ガスが排ガスとして、触媒を通過し、触媒が過剰に発熱し、触媒が損傷することが多い。したがって、再利用判定部で、このような触媒は、触媒の劣化度が再利用範囲内であっても、再利用が不可であると判定することができるので、触媒を再利用する際に、再利用の用途に合わせた触媒の再利用の評価を、適切に行うことができる。

ここで、触媒の劣化度は、その車両の走行距離、エンジンの稼働時間などから推定してもよい。しかしながら、より好ましい態様としては、前記劣化推定部は、前記車両が製造されてから前記触媒の劣化度を推定するまでの期間において、前記エンジンが所定の出力範囲内にある時間を累積した出力累積時間、前記触媒の床温が所定の範囲内にある時間を累積した床温累積時間、または、前記エンジンがリーンバーンした時間を累積した燃焼累積時間の少なくとも１つに基づいて、前記触媒の劣化度を推定する。

一般的に、エンジンの出力が所定の範囲（たとえば、高出力となる範囲）内にあるときには、エンジンから排出される排ガスにより、触媒が劣化し易い。また、排ガスの浄化により、触媒の床温が所定の範囲内（たとえば、通常の温度よりも高温の範囲）にあるときには、触媒が劣化し易い。さらに、エンジンがリーンバーンしたとき（理論空燃比よりも薄い混合気で運転しているとき）には、触媒の床温が上昇し、触媒が劣化し易い。

したがって、この態様では、触媒の劣化のし易い状態を累積した時間である、出力累積時間、床温累積時間、または燃焼累積時間の少なくとも１つの値に応じて、触媒の劣化度を推定する。これにより、劣化推定部は、車両の運転状態に応じて触媒の劣化度をより正確に推定することができる。

ここで、劣化推定部により、たとえば、出力累積時間、床温累積時間、または燃焼累積時間の少なくとも１つの値が大きくなるに従って、触媒の劣化度を大きくなるように、たとえば数式、グラフ、またはテーブル等から、触媒の劣化度を推定してもよい。しかしながら、上述したごとく、出力累積時間、床温累積時間、または燃焼累積時間は、触媒の劣化に関連するパラメータではあるが、１つのパラメータにより一義的に触媒の劣化度を推定しても、触媒の劣化度を正確に推定できないことがある。したがって、これらのパラメータを総合的に加味して、触媒の劣化度を推定することが好ましい。

このような態様として、前記劣化推定部は、学習用の複数の触媒のそれぞれの触媒に対して、前記出力累積時間、前記床温累積時間、前記燃焼累積時間、および触媒の劣化度を教師データとして、前記触媒の劣化度の算出を機械学習した劣化学習部をさらに備えており、前記劣化学習部は、劣化度の推定の対象となる触媒の前記出力累積時間、前記床温累積時間、および前記燃焼累積時間が入力され、劣化度の推定の対象となる触媒の劣化度を算出する。

この態様によれば、触媒の劣化度に影響の大きい、出力累積時間、床温累積時間、および燃焼累積時間の値と、この値が算出された触媒の劣化度を、教師データとして、触媒の劣化度の算出を機械学習した学習部を備える。このような学習部により学習された触媒の劣化度の算出により、触媒の劣化度をより正確に推定することができる。なお、教師データとなる触媒の劣化度は、実際に測定された触媒の劣化度を用いてもよく、既に推定された触媒の劣化度のうち、再利用時に有効な浄化効率が得られた触媒に対して推定された触媒の劣化度を用いてもよい。

さらに好ましい態様としては、前記再利用評価システムは、前記出力累積時間、前記床温累積時間、および前記燃焼累積時間のいずれか１つの累積時間と、前記劣化推定部により推定された前記触媒の劣化度とから、前記累積時間に応じた前記触媒の劣化度の進行を予測する劣化予測部をさらに備える。

この態様によれば、劣化推定部は、精度の高い触媒の劣化度を推定することができるので、出力累積時間、床温累積時間、および燃焼累積時間のうちいずれか１つの累積時間を時間軸として、触媒の劣化度を精度良く推定することができる。

ここで、再利用の用途は１つであり、１つの再利用の用途に対して、触媒の劣化度の範囲が設定されていてもよい。しかしながら、より好ましい態様としては、前記再利用設定部は、複数の再利用の用途ごとに、前記触媒の劣化度の範囲を設定しており、前記再利用判定部は、前記複数の再利用の用途ごとに設定された触媒の劣化度の範囲に基づいて、前記触媒の再利用が可能であるかを判定する。この態様によれば、複数の再利用の用途ごとに、触媒の劣化度の範囲を設定するので、より幅広い触媒の劣化度の範囲で、触媒を再利用することができる。

さらに好ましい態様としては、触媒の再利用評価システムは、車両ごとに搭載されていてもよいが、たとえば、車外に設置されたサーバ等に搭載されていてもよい。この場合のより好ましい態様としては、前記劣化推定部は、複数の前記車両の触媒に対して、前記車両ごとの前記触媒の劣化度を推定するものであり、前記再利用評価システムは、前記複数の車両のうち、再利用が可能であると判定された触媒を搭載した車両およびその台数を特定する車両台数特定部をさらに備える。

この態様によれば、複数の車両に対して、その用途に再利用可能な触媒を有した車両と、その台数を特定するので、再利用可能な触媒として供給可能な触媒の個数を管理することができる。これにより、その車両が廃棄される前に容易に確保することができる。

本発明によれば、車両のエンジンの排ガスを浄化する触媒を再利用する際に、再利用の用途に合わせた触媒の再利用の評価を、適切に行うことができる。

本発明の実施形態に係る再利用評価システムで評価される触媒を備えた車両の要部断面図である。 図２に示す車両用触媒を有した触媒コンバータの模式図である。 図１に示す再利用評価システムのブロック図である。 図１に示す劣化推定部のブロック図である。 図４に示す出力累積時間算出部、床温累積時間算出部、および燃焼累積時間算出部による算出方法を説明するためのグラフである。 図４に示す劣化学習部の一例を示した模式図である。 図４に示す、劣化設定部による複数の再利用の用途ごとの設定と、劣化予測部が行う触媒の劣化の予測を説明するためのグラフである。 実施形態に係る触媒の再利用評価システムを用いた触媒の再利用の評価方法を説明するためのフロー図である。 図３に示す再利用評価システムの変形例を示した模式図である。

１．再利用の評価を行う触媒およびこれを搭載した車両について
以下に、再利用の評価を行う触媒およびこれを搭載した車両について、図１および図２を参照しながら説明する。

図１に示すように、車両に搭載されたエンジン７は、吸気管６２に接続されており、吸気管６２を通過する吸入空気の量は、スロットル弁６１の弁開度を制御することにより、調整される。

調整された吸入空気は、吸気弁７３を介して、シリンダブロック７１とピストン７２とで形成された燃焼室７９に流入し、燃料噴射弁７４で噴射された燃料（ガソリン）と混合される。混合された混合気は、燃焼室７９内で、点火プラグ７５で点火されて燃焼し、燃焼後の排ガスは、排気弁７６を介して、排気マニホールド７７から排出される。

排気マニホールド７７で排気された排ガスは、排ガス浄化装置８で浄化される。具体的には、排ガス浄化装置８は、排気マニホールド７７に接続される触媒コンバータ８０と、触媒コンバータ８０の下流において、触媒コンバータ８０に接続される触媒コンバータ８４と、を備えている。

触媒コンバータ８０は、排気マニホールド７７からの排ガスを浄化する触媒８１と、触媒８１を収容するハウジング８２とを備えている。触媒コンバータ８４も、同様に、触媒コンバータ８０により浄化しきれなかった排ガスをさらに浄化する触媒８５と、触媒８５を収容するハウジング８６とを備えている。ハウジング８２、８６は、例えば、ステンレス鋼、炭素鋼、またはアルミニウム等の金属材料からなる。

本実施形態では、排ガスの上流側の触媒コンバータ８０と、排ガスの下流側の触媒コンバータ８４は同じ構成を採用している。以下に、上流側の触媒コンバータ８０の構成について詳述し、下流側の触媒コンバータ８４の構成の説明は省略する。

図２に示すように、触媒コンバータ８０のハウジング８２は、入側コーン部８２ａと、胴体部８２ｂと、出側コーン部８２ｃとを有する。入側コーン部８２ａは、排気マニホールド７７からの排ガスが流入し、排ガスの上流から下流に向かって、排ガスの流路断面が拡大したコーン形状である。胴体部８２ｂは、排ガスが流れる上流側において、入側コーン部８２ａに連続して形成されており、排ガスの流路断面が一定となる筒形状である。出側コーン部８２ｃは、排ガスが流れる上流側において、胴体部８２ｂに連続して形成されており、排ガスの上流から下流に向かって、排ガスの流路断面が縮小したコーン形状である。触媒８１は、胴体部８２ｂ内に配置されている。

本実施形態では、エンジン７が、ガソリンエンジンであることから、触媒８１は、ガソリンエンジンの排ガスの炭化水素（ＨＣ）、一酸化炭素（ＣＯ）、窒化酸化物（ＮＯｘ）を浄化する三元触媒である。

触媒８１は、担体（触媒担体）に、排ガスを浄化する金属触媒が担持されたものである。担体は、セラミックス材料または金属材料のいずれの材料からなってもよい。セラミックス材料としては、例えば、アルミナ、ジルコニア、コージライト、チタニア、炭化珪素、および窒化珪素等のうちのいずれか一種を主成分とする多孔質のセラミックス材料を挙げることができる。金属材料としては、耐熱性および耐食性を有した材料であることが好ましく、例えば、ステンレス鋼、アルミニウム等を挙げることができる。

本実施形態では、一例として、触媒８１の担体は、円柱状であり、セラミックス材料からなり、排ガスが通過する複数のセルが形成されたハニカム構造の担体である。

触媒８１の金属触媒は、粒状であり、触媒８１のセルを形成する内壁面に、セラミックス材料を介して担持されている。金属触媒となる金属しては、白金、ロジウム、およびパラジウムのうち少なくとも一種を含む貴金属が選択される。担体に触媒金属を担持するセラミックス材料としては、ジルコニアとアルミナ、セリアとアルミナ、または、セリア−ジルコニアとアルミナ、の混合素材等を挙げることができる。担体に金属触媒を担持する際には、上述したセラミックス材料と金属触媒を含むスラリーを担体にコートし、これを焼成することにより得ることができる。このように車両１に搭載された触媒８１は、再利用する際には触媒コンバータ８０の形態で、車両１から取り外される。

本実施形態では、車両１の走行を制御する制御装置１０Ａを備えている。制御装置１０Ａは、車両１のエンジン７等を制御する装置であり、図示しない、ＣＰＵ等の演算装置と、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶装置とを備えている。演算装置は、後述するエンジン７の制御を行うための制御量等を演算する。

エンジン７には、エンジン７のトルクを検出するトルク検出センサ９３、および、クランクシャフト７８の回転角度を検出することによりエンジンの回転数を検出するクランク角検出センサ９４が設けられている。これらのセンサ９３、９４で検出したエンジン７のトルク、エンジン７の回転数は、制御装置１０Ａに入力される。さらに、触媒コンバータ８０には、触媒８１の床温を検出する温度センサ８７が設けられており、検出した床温は、制御装置１０Ａに入力される。

制御装置１０Ａは、ドライバからの要求応じて、所定の出力でエンジン７を駆動すべく、スロットル弁６１の弁開度の制御信号、燃料噴射弁７４の噴射タイミングおよび噴射量を制御する制御信号、および点火プラグ７５による点火タイミングを制御する制御信号等を出力する。これにより、車両１のエンジン７の制御を行うことができる。

２．再利用評価システム１０について
本実施形態では、車両１は、上述する再利用評価システム１０をさらに備えている。再利用評価システム１０は、触媒８１が車両１に搭載された状態で、触媒８１を再利用するための評価を行うシステムである。再利用評価システム１０は、制御装置１０Ａと同様に、図示しないＣＰＵ等の演算装置と、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の記憶装置とを備えており、再利用評価システム１０は、入力装置９１および表示装置９２に接続されている。入力装置９１は、後述する触媒の再利用範囲が入力され、表示装置９２は、触媒の再利用の判定結果が出力される。

なお、本実施形態では、図１に示すように、車両１の制御装置１０Ａと再利用評価システム１０とを個別に設けたが、これらが１つの演算装置および記憶装置で構成されていてもよい。再利用評価システム１０は、ソフトウエアとして、図３に示すように、劣化推定部１１、再利用設定部１２、再利用判定部１３、失火検出部１４、および劣化予測部１５を備えている。

２−１．劣化推定部１１について
劣化推定部１１は、車両１の運転状態に基づいて、触媒８１の劣化度を推定する。触媒８１の劣化度は、触媒８１により排ガスを浄化する浄化効率の低下の度合いを示す数値である。したがって、触媒８１の劣化度が低い方が、排ガスの浄化効率は高いため、触媒８１は再利用し易い。

たとえば、劣化推定部１１は、車両１の走行距離に応じて、触媒８１の劣化度を推定してもよく、Ｃｍａｘ法により、触媒８１の酸素吸蔵容量（Ｃｍａｘ）を計測することで、酸素吸蔵容量に応じて、触媒８１の劣化度を推定してもよい。この場合には、酸素吸蔵容量に応じた数値を、触媒の劣化度合いとして用いてもよい。なお、このＣｍａｘ法では、ストイキを中心に空燃比を振動させ、それにより触媒８１に流入する排ガスの空燃比をリーン側とリッチ側との間で強制的に変化させる空燃比制御を行う。この空燃比制御時に、触媒８１の下流に配置された酸素センサ（図示せず）の出力値から、触媒８１の酸素吸蔵容量を算出ことができる。

２−１−１．累積時間を利用した触媒の劣化度の推定について
上述した触媒の劣化度の推定とは異なり、本実施形態では、図４および図５に示すようにして、触媒８１の劣化度を推定する。図４に示すように、劣化推定部１１は、出力累積時間算出部１１Ａ、床温累積時間算出部１１Ｂ、燃焼累積時間算出部１１Ｃ、および劣化学習部１１Ｄを備えている。

出力累積時間算出部１１Ａは、車両１が製造されてから触媒８１の劣化度を推定するまでの期間において、エンジン７が所定の出力範囲Ｒ１内にある時間を累積する。具体的は、図５に示すように、トルク検出センサ９３で検出したエンジン７の出力に対して、触媒８１の劣化が進行するエンジン７の出力範囲（エンジン７の出力が高い範囲）Ｒ１を設定する。出力累積時間算出部１１Ａは、この範囲Ｒ１内にある時間Ａ１、Ａ２、Ａ３…を累積する。これにより、出力累積時間算出部１１Ａは、出力累積時間ＡＴを算出する。

床温累積時間算出部１１Ｂは、車両１が製造されてから触媒８１の劣化度を推定するまでの期間において、触媒８１の床温が所定の温度範囲Ｒ２内にある時間を累積する。具体的は、図５に示すように、温度センサ８７で検出した触媒８１の床温に対して、触媒８１の劣化が進行する触媒８１の温度範囲（触媒８１の活性化における高い温度範囲）Ｒ２を設定する。床温累積時間算出部１１Ｂは、この範囲Ｒ２内にある時間Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３…を累積する。これにより、床温累積時間算出部１１Ｂは、床温累積時間ＢＴを算出する。

燃焼累積時間算出部１１Ｃは、車両１が製造されてから触媒８１の劣化度を推定するまでの期間において、エンジン７がリーンバーンした時間を累積する。具体的は、図５に示すように、制御を行う目標空燃比、または、空燃比センサ（図示せず）により検出されたエンジン７の空燃比から、燃焼累積時間算出部１１Ｃは、エンジン７がリーンバーンした時間Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３…を累積する。燃焼累積時間算出部１１Ｃは、燃焼累積時間ＣＴを算出する。

出力累積時間ＡＴ、床温累積時間ＢＴ、および、燃焼累積時間ＣＴが長くなるに従って、触媒８１の劣化度が大きくなる。したがって、劣化推定部１１は、算出された出力累積時間ＡＴ、床温累積時間ＢＴ、および、燃焼累積時間ＣＴのいずれか１つに応じて、触媒８１の劣化度を推定してもよい。

しかしながら、出力累積時間ＡＴ、床温累積時間ＢＴ、または燃焼累積時間ＣＴは、触媒８１の劣化に関連するパラメータではあるが、１つのパラメータにより触媒８１の劣化度を推定しても、触媒８１の劣化度を正確に推定できないことがある。したがって、これらのパラメータを総合的に加味して、触媒８１の劣化度を推定することが好ましい。

２−１−２．機械学習（人工知能）による触媒の劣化度の算出について
そこで、本実施形態では、これらの累積時間ＡＴ、ＢＴ、ＣＴから、触媒８１の劣化度を算出する劣化学習部１１Ｄを備えている。具体的には、劣化学習部１１Ｄは、複数の触媒のそれぞれの触媒に対して、出力累積時間、床温累積時間、燃焼累積時間、および触媒８１の劣化度を教師データとして、触媒の劣化度の算出を機械学習したものである。

本実施形態では、その一例として、劣化学習部１１Ｄは、図６に示すディープニューラルネットワーク１１Ｄ’（（ＤＮＮ）：以下「ニューラルネットワーク」という）で構成されている。劣化学習部１１Ｄのニューラルネットワーク１１Ｄ’は、劣化度の推定の対象となる触媒８１の出力累積時間Ａ１、床温累積時間Ｂ１、および燃焼累積時間Ｃ１が入力され、劣化度の推定の対象となる触媒８１の劣化度が算出される。

ニューラルネットワーク１１Ｄ’は、出力累積時間Ａ１、床温累積時間Ｂ１、および燃焼累積時間Ｃ１が入力される入力ニューロン素子１１ａと、触媒８１の劣化度が出力される出力ニューロン素子１１ｄと、これらを連結する中間層となる中間ニューロン素子１１ｂ、１１ｃと、を備えている。本実施形態では、中間ニューロン素子１１ｂ、１１ｃは、２つの層で構成されるが、これらの層数に限定されるものではない。図６に示すように、各ニューロン素子１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、１１ｄは、この順に結合されており、それぞれのニューロン素子は、この結合されニューロン素子が演算するニューロンパラメータが入力され、このニューロンパラメータに活性化関数を代入し値に、重み付け係数が乗算されて、新たなニューロンパラメータが演算される。

触媒８１の劣化度の算出を、人工知能として学習する際には、学習用の触媒に対して算出された出力累積時間、床温累積時間、および燃焼累積時間が、入力ニューロン素子１１ａに入力される。これとともに、学習用の触媒の劣化度も入力される。これにより、出力ニューロン素子１１ｄで触媒の劣化度が算出され、この触媒の劣化度が、所定の範囲内となるように、各ニューロン素子の重み付け係数を補正することにより、触媒の劣化度の算出が学習される。教師データとしては、実際に使用された触媒に対する出力累積時間、床温累積時間、および燃焼累積時間と、この触媒に対して測定した触媒の劣化度が用いられる。測定した触媒の劣化度は、たとえば、上述したＣｍａｘ法により測定された値であってもよく、触媒の劣化度がより正確に測定または算出できるのであれば、教師データとして用いる触媒の劣化度は、特に限定されるものではない。

このようにして、重み付け係数を補正することにより構築されたニューラルネットワーク１１Ｄ’を人工知能の利活用の段階で用いる。これにより、入力ニューロン素子１１ａに対して、劣化度の評価対象となる触媒８１の出力累積時間ＡＴ、床温累積時間ＢＴ、および燃焼累積時間ＣＴが入力されると、出力ニューロン素子１１ｄから、触媒８１の劣化度が算出され、触媒８１の劣化度をより正確に推定することができる。

２−２．再利用設定部１２について
再利用設定部１２は、触媒８１の再利用の用途に合わせて、触媒８１の劣化度の範囲を、触媒８１の再利用範囲として設定する。本実施形態では、図７に示すように、再利用設定部１２は、複数の再利用の用途Ａ〜Ｃごとに、触媒８１の劣化度の範囲を設定している。これらの設定は、入力装置９１を介して行われる。

再利用設定部１２は、触媒８１の劣化度が０以上Ｄ１未満となる範囲を、再利用の用途Ａにおける再利用範囲Ｕ１として設定する。同様に、再利用設定部１２は、触媒８１の劣化度がＤ１以上Ｄ２未満となる範囲を、再利用の用途Ｂにおける再利用範囲Ｕ２として設定する。同様に、再利用設定部１２は、触媒８１の劣化度がＤ２以上Ｄ３未満となる範囲を、再利用の用途Ｃにおける再利用範囲Ｕ３として設定する。

なお、本実施形態においては、触媒８１の劣化度がＤ３以上となる範囲では、触媒８１は再利用不可能の範囲として設定されている。なお、本実施形態では、再利用の用途Ａ〜Ｃの３つを例示しているが、再利用の用途は１つであり、これに応じた再利用範囲が設定されていてもよく、３つ以外の複数の再利用の用途と、これに応じた再利用範囲が設定されていてもよい。

ここで、図７では、再利用の用途Ａ〜Ｃに応じて、触媒の劣化度の範囲が重ならないように、再利用範囲Ｕ１〜Ｕ３に区分されているが、再利用範囲Ｕ１〜Ｕ３に対して、触媒の劣化度の範囲が重なっていてもよい。

たとえば、再利用の用途Ａは、触媒が損傷した他車両に対して、交換用の触媒８１の使用である。再利用の用途Ｂは、水素を生成するための触媒の使用である。具体的には、触媒８１を含む触媒コンバータ８０を、一酸化炭素（例えば都市ガス）および水蒸気を含むガスが供給される供給管と、排出管とに取り付ける。供給管を介して一酸化炭素および水蒸気を供給し、これらの改質反応により、水素および二酸化炭素を発生させる。再利用の用途Ｃは、燃焼炉などから排出される排ガスを浄化する触媒８１の使用である。

再利用の用途Ａ〜Ｃは、その一例であり、これらの用途に限定されるものではない。再利用の用途Ａ〜Ｃに合わせた触媒の再利用範囲Ｕ１〜Ｕ３は、触媒８１に要求される性能によって、決定される。

２−３．再利用判定部１３について
再利用判定部１３は、劣化推定部１１で推定した触媒８１の劣化度が、再利用設定部１２で設定された再利用範囲Ｕ１（Ｕ２、Ｕ３）内であるときに、再利用の用途Ｕ１（Ｕ２、Ｕ３）において触媒８１の再利用が可能であると判定する。

本実施形態では、再利用判定部１３は、複数の再利用の用途Ｕ１〜Ｕ２ごとに設定された触媒８１の劣化度の範囲（すなわち再利用範囲Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３）に基づいて、触媒８１の再利用が可能であるかを判定する。たとえば、図７に示すように、劣化推定部１１により、触媒８１の劣化度が「ｄ」であると推定された場合、触媒の劣化度「ｄ」は、Ｄ１以上Ｄ２未満の範囲となる再利用範囲Ｕ２であるため、再利用の用途Ｂであると判定する。なお、劣化推定部１１により、触媒８１の劣化度が、Ｄ３以上の場合には、触媒８１の再利用の用途はない（すなわち再利用が不可能である）と判定する。このようにして、再利用判定部１３により判定した結果は、表示装置９２に出力される。

２−４．失火検出部１４の失火検出と再利用判定について
失火検出部１４は、エンジン７の失火を検出する。エンジン７の失火は、たとえば、失火検出部１４は、クランク角検出センサ９４で検出されたクランクシャフト７８の回転角度から、エンジン７の回転数を算出し、エンジン７の回転数の変動が、所定の範囲を超えた場合には、エンジン７の燃焼室７９で噴射した燃料が燃焼しない（エンジン７が失火した）と判定する。

ここで、再利用判定部１３は、失火検出部１４がエンジン７の失火を検出した場合には、触媒８１の再利用が不可であると判定する。この場合には、再利用判定部１３は、触媒８１の劣化度が、再利用可能な範囲内（具体的には、触媒の劣化度がＤ３未満）であっても、触媒８１の再利用が不可能であると判定する。

このように、失火検出部１４により、エンジンの失火が検出された場合には、燃料と吸入空気が混合された未燃ガスが排ガスとして、触媒８１を通過し、触媒８１が過剰に発熱し、触媒８１が損傷することが多い。したがって、再利用判定部１３で、このような触媒８１は、触媒８１の劣化度が再利用範囲内であっても、再利用が不可であると判定することができるので、触媒８１を再利用する際に、再利用の用途に合わせた触媒８１の再利用の評価を、適切に行うことができる。このようにして、再利用判定部１３により判定した結果は、エンジン７の失火の結果とともに表示装置９２に出力される。

２−５．劣化予測部１５について
劣化予測部１５は、劣化推定部１１で算出した、出力累積時間、床温累積時間、および燃焼累積時間のいずれか１つの累積時間と、劣化推定部１１により推定された触媒８１の劣化度とから、累積時間に応じた触媒８１の劣化度の進行を予測する。

具体的には、図７に示すように、たとえば、出力累積時間、床温累積時間、および燃焼累積時間のいずれか１つの累積時間を時間軸として、累積時間の増加するに従って、触媒８１の劣化度を推定する。図７に示すように、たとえば、劣化推定部１１により継続して触媒８１の劣化度を推定することにより、累積時間ｔまでの間における劣化曲線Ｓ１を求めることができる。

次に、この劣化曲線Ｓ１から、累積時間が進むに従って増加する触媒８１の劣化度の劣化予測曲線Ｓ２を算出する。劣化予測曲線Ｓ２は、触媒８１と同種の触媒において、累積時間に対する触媒８１の劣化度の標準曲線（図示せず）を関数などで設定し、この関数から劣化予測曲線Ｓ２を算出してもよい。また、劣化曲線Ｓ１が、略直線的である場合には、この劣化曲線Ｓ１と劣化予測曲線Ｓ２と直線とみなし、最小二乗法により、劣化予測曲線Ｓ２を算出してもよい。このようして、劣化予測部１５が、累積時間に応じた触媒８１の劣化度の進行を予測し、この予測結果を、たとえば図７に示すグラフの形態、これから増加する累積時間と触媒の劣化度のテーブルの形態で、表示装置９２に出力する。このようにして、触媒８１の劣化度を予測することにより、その用途における、触媒８１の再利用可能性を予測することができる。

３．再利用評価システム１０を用いた再利用評価方法について
以下に、図８に示すフロー図を参照しながら、再利用評価方法について、説明する。まず、ステップＳ８１では、入力装置９１を介して、触媒８１の再利用の用途に応じた触媒８１の再利用範囲を設定する。これにより、再利用設定部１２に、触媒８１の再利用の用途に合わせて、触媒８１の劣化度の範囲が設定される。

次に、ステップＳ８２では、車両１のエンジン７の排ガスを浄化する触媒８１が車両１に搭載された状態で、劣化推定部１１の出力累積時間算出部１１Ａ、床温累積時間算出部１１Ｂ、および燃焼累積時間算出部１１Ｃにより、出力累積時間ＡＴ、床温累積時間ＢＴ、および燃焼累積時間ＣＴを算出する。

次に、ステップＳ８３では、算出した出力累積時間ＡＴ、床温累積時間ＢＴ、および燃焼累積時間ＣＴを、劣化学習部１１Ｄに入力し、劣化学習部１１Ｄにより、触媒８１の劣化度を算出する。このようにして、劣化推定部１１により、車両１に搭載された状態の触媒８１に劣化度を推定することができる。なお、劣化学習部１１Ｄでは、上述した教師データにより学習されたもの（ブログラム）が、ステップＳ８１よりも以前に生成され、保存されている。

次に、ステップＳ８４では、再利用判定部１３により、劣化推定部１１で推定した触媒８１の劣化度が、再利用設定部１２で設定された再利用範囲内であるか判定する。なお、ここでいう再利用範囲とは、図７に示す触媒８１の劣化度が０以上Ｄ３未満の範囲である。ここで、触媒８１の劣化度が、再利用設定部１２で設定された再利用範囲内から外れている場合、すなわち、触媒８１の劣化度がＤ３以上である場合には、ステップＳ８８に進み、再利用判定部１３により、触媒８１が再利用できないと判定する。

ステップＳ８５では、触媒８１の劣化度が、再利用設定部１２で設定された再利用範囲内にある場合には、ステップＳ８５に進み、失火検出部１４により、車両１に搭載されたエンジン７の失火が検出されたか否かを判定する。ここで、エンジン７の失火が検出されている場合には、ステップＳ８８に進み、再利用判定部１３により、触媒８１が再利用できないと判定する。

ステップＳ８６では、一連のステップにより、触媒８１の再利用が可能であるので、触媒８１の劣化度に基づいて、触媒８１の再利用の用途を特定する。たとえば、図７に示す場合では、触媒８１は、触媒８１の劣化度が「ｄ」であるので、再利用の用途Ｂであると判定する。

ステップＳ８７では、劣化予測部１５により、触媒８１の劣化の進行を予測し、これらの一連のステップで得られた結果を、表示装置９２に出力する。

このように、本実施形態によれば、車両１のエンジン７の排ガスを浄化する触媒８１を再利用する際に、再利用の用途に合わせた触媒８１の再利用の評価を、適切に行うことができる。

なお、本実施形態では、再利用評価システム１０を車両１に搭載したが、たとえば、図９に示すように、再利用評価システム１０をサーバの形態で車外に設けて、再利用評価システム１０が、ネットワーク６を介して複数の車両１の再利用の評価を行ってもよい。

この場合には、再利用評価システム１０の劣化推定部１１は、複数の車両１の触媒８１に対して、車両１ごとの触媒８１の劣化度を推定する。再利用判定部１３は、車両１ごとの触媒８１における再利用の用途において、触媒８１の再利用が可能であるかを判定する。

再利用評価システム１０は、図３に示すものに加えて、さらに、車両台数特定部１６を備えている。車両台数特定部１６は、複数の車両１のうち、複数の車両に対して、再利用が可能であると判定された触媒８１を搭載した車両１およびその台数を特定する。より具体的には、本実施形態では、再利用設定部１２は、複数の再利用の用途Ａ〜Ｃごとに、触媒８１の劣化度の範囲を設定している。したがって、車両台数特定部１６は、複数の車両１に対して、その用途ごとに、再利用が可能な触媒８１であると判定した車両１と、およびその台数を特定する。

この態様によれば、複数の車両１に対して、その用途Ａ〜Ｃに再利用可能な触媒を有した車両１と、その台数を特定するので、その用途に応じた再利用可能な触媒８１として供給可能な触媒８１の個数を管理することができる。これにより、その車両１が廃棄される前に、用途ごとに再利用される触媒８１を容易に確保することができる。

以上、本発明の一実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。

１：車両、７：エンジン、１０：再利用評価システム、１１：劣化推定部、１１Ｄ：劣化学習部、１２：再利用設定部、１３：再利用判定部、１４：失火検出部、１５：劣化予測部、１６：車両台数特定部、８１：触媒、ＡＴ：出力累積時間、ＢＴ：床温累積時間、ＣＴ：燃焼累積時間。

Claims (7)

1. 車両のエンジンの排ガスを浄化する触媒が車両に搭載された状態で、前記触媒を再利用するための評価を行うシステムであって、
   前記車両の運転状態に基づいて、前記触媒の劣化度を推定する劣化推定部と、
   前記触媒の再利用の用途に合わせて、前記触媒の劣化度の範囲を、前記触媒の再利用範囲として設定する再利用設定部と、
   前記劣化推定部で推定した前記触媒の劣化度が、前記再利用設定部で設定された前記再利用範囲内であるときに、前記再利用の用途において前記触媒の再利用が可能であると判定する再利用判定部と、
   を備えることを特徴とする触媒の再利用評価システム。
2. 前記再利用評価システムは、前記エンジンの失火を検出する失火検出部をさらに備えており、
   前記失火検出部が前記エンジンの失火を検出した場合には、前記再利用判定部は、前記触媒の再利用が不可であると判定することを特徴とする請求項１に記載の触媒の再利用評価システム。
3. 前記劣化推定部は、前記車両が製造されてから前記触媒の劣化度を推定するまでの期間において、前記エンジンが所定の出力範囲内にある時間を累積した出力累積時間、前記触媒の床温が所定の範囲内にある時間を累積した床温累積時間、または、前記エンジンがリーンバーンした時間を累積した燃焼累積時間の少なくとも１つに基づいて、前記触媒の劣化度を推定することを特徴とする請求項１に記載の触媒の再利用評価システム。
4. 前記劣化推定部は、学習用の複数の触媒のそれぞれの触媒に対して、前記出力累積時間、前記床温累積時間、前記燃焼累積時間、および触媒の劣化度を教師データとして、前記触媒の劣化度の算出を機械学習した劣化学習部をさらに備えており、
   前記劣化学習部は、劣化度の推定の対象となる触媒の前記出力累積時間、前記床温累積時間、および前記燃焼累積時間が入力され、劣化度の推定の対象となる触媒の劣化度を算出することを特徴とする請求項３に記載の触媒の再利用評価システム。
5. 前記再利用評価システムは、前記出力累積時間、前記床温累積時間、および前記燃焼累積時間のいずれか１つの累積時間と、前記劣化推定部により推定された前記触媒の劣化度とから、前記累積時間に応じた前記触媒の劣化度の進行を予測する劣化予測部をさらに備えることを特徴とする請求項３または４に記載の触媒の再利用評価システム。
6. 前記再利用設定部は、複数の再利用の用途ごとに、前記触媒の劣化度の範囲を設定しており、
   前記再利用判定部は、前記複数の再利用の用途ごとに設定された触媒の劣化度の範囲に基づいて、前記触媒の再利用が可能であるかを判定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の再利用評価システム。
7. 前記劣化推定部は、複数の前記車両の触媒に対して、前記車両ごとの前記触媒の劣化度を推定するものであり、
   前記再利用評価システムは、前記複数の車両のうち、再利用が可能であると判定された触媒を搭載した車両およびその台数を特定する車両台数特定部をさらに備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の再利用評価システム。

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