JP2516278B2 - 焼却炉の燃焼状況診断装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、都市ゴミ焼却炉の燃焼状況を監視、診断し
て、焼却効率の低下や異常燃焼を防止するための焼却炉
の焼却状況診断装置に関し、詳しくは、ゴミ送り速度、
燃焼室温度、燃焼位置等の燃焼プロセスデータから、炉
内燃焼状態が適性に維持されているか否か、つまり、ゴ
ミが炉内に満載されて燃えにくい“ゴミ山盛り”やゴミ
が炉内に僅かしかない“ゴミ切れ”の状態が発生してい
るか否かを診断出力する焼却炉の燃焼状況診断装置に関
する。

〔従来の技術〕

従来、この種の焼却炉の燃焼状況診断装置としては、
プロダクションルールを格納したルールベースと、燃焼
プロセスデータに対してプロダクションルールを適用す
ることで燃焼状況を診断する推論手段で構成されるエキ
スパートシステムがあった。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかし、上述のエキスパートシステムでは、“ゴミ山
盛り”や“ゴミ切れ”を正確に判断することはかなり困
難で、診断の精度を上げるためには非常に複雑で多数の
ルールが要求される。

入力される燃焼プロセスデータは、互いに密接に関連
しており、“ゴミ山盛り”や“ゴミ切れ”に対して非常
に似通った値を採るものもある。それらの僅かな違いに
基づき“ゴミ山盛り”や“ゴミ切れ”を診断しなければ
ならないからである。

その結果、ルールベースの構築作業や、構築されたル
ールベースの保守管理作業をするのに多大の時間と、作
業ミスを防ぐための細心の注意が必要となり、作業効率
が低下するという欠点があった。

一方、線型的に分離・識別することが困難なため、該
エキスパートシステムでは困難な技術であるとされるパ
ターン認識は、複雑なルールベースを構築することな
く、ニューラルネットワークを用いることで容易になし
うると考えられる。

つまり、ニューラルネットワークは、入力された燃焼
プロセスデータのパターンからそれら間の関連性を所定
の重み付けをもって演算して“ゴミ山盛り”や“ゴミ切
れ”の程度を出力するのである。

しかし、“ゴミ山盛り”や“ゴミ切れ”の判断にあた
っては、それらを発生の初期に検出することにより症状
が重くなる前に解消させることが望まれており、このた
めにはニューラルネットワークに時間的要素を加味する
ことが必要となる。

時間的要素を加味するとは、ネットワーク出力を入力
層に帰還させて過去の状態を現在の状態に寄与させるこ
と等をいうが、この場合、ニューロン数が増大するこ
と、処理時間が長くなること、コストが増すこと、さら
には、効果的学習方法が未確立であることといった種々
の障害があるので実現が困難である。

本発明の目的は上述した従来欠点を解消する点にあ
る。

〔課題を解決するための手段〕

この目的を達成するため、本発明による焼却炉の燃焼
状況診断装置の特徴構成は、所定時間毎に入力される燃
焼プロセスデータに基づき、燃焼室の燃焼状態を示すゴ
ミ切れ指数及びゴミ山盛り指数の二種類の指数データ
を、燃焼状態データとして順次出力するニュートラルネ
ットワークと、該燃焼状態データの時系列的な入力に基
づき、該燃焼室の現在の燃焼傾向を示す燃焼傾向データ
を推論出力するエキスパートシステムとで構成してある
ことにある。

〔作 用〕

予めニューラルネットワークに、燃焼室における燃焼
状態として、焼却処理すべくゴミ量が少なく燃焼状態が
悪化するゴミ切れ状態と、含水率が大きく或いは熱量の
少ないゴミが多量に供給されて燃焼状態が悪化するゴミ
山盛り状態のそれぞれに到る典型的な燃焼火炎の画像デ
ータ、プッシャ速度やストーカ速度、さらには炉出口温
度や各種のガス濃度のいった燃焼プロセスデータを教師
信号として入力して学習させておいた後に、所定時間毎
に燃焼プロセスデータを入力すると、予め学習された燃
焼状態のパターンに対する一致度、つまり“ゴミ山盛
り”や“ゴミ切れ”の程度を、ゴミ切れ指数及びゴミ山
盛り指数の二種類の指数データとして表される燃料状態
データとして順次出力する。

エキスパートシステムは、前記ニューラルネットワー
クから所定時間毎に出力される燃焼状態データを事実デ
ータとして、予め設定されている簡素に構築されたプロ
ダクションルールに基づいて推論を実行して、“ゴミ山
盛り”や“ゴミ切れ”の時系列的な傾向を燃焼傾向デー
タとして出力するのである。

〔発明の効果〕

従って、本発明による焼却炉の燃焼状況診断装置によ
れば、エキスパートシステムで必要とされた多大な時間
のかかる複雑なルールベースの構築作業や構築されたル
ールベースの保守・管理作業が不要な、ニューラルネッ
トワークを用いることで、“ゴミ山盛り”や“ゴミ切
れ”の程度という信頼性のある燃焼状態データを容易に
獲得できるようになった。

さらに、燃焼状態判断に時間的要素を加味するに、比
較的簡単なルールベースの構築でまかなえるエキスパー
トシステムをニューラルネットワークに接続して構成す
ることで、ニューラルネットワークの処理時間が長くな
ったり、コストが増たりすることなく、“ゴミ山盛り”
や“ゴミ切れ”を発生の初期に検出することができるよ
うになり、焼却炉の異常燃焼の症状が重くなる前にその
状態を解消させることができるようになった。

〔実施例〕

以下に本発明の実施例を図面に基づいて説明する。

第３図に示すように、都市ゴミ用の焼却炉（１）は、
燃焼室（２）と、ゴミを投入するホッパ（３）と、燃焼
済の灰を集める灰ピット（４）等から構成してある。

該ホッパ（３）に投入されたゴミは、プッシャ（５）
により該燃焼室（２）に搬送される。該燃焼室（２）
は、乾燥帯（６）、燃焼帯（７）、後燃焼帯（８）の三
ブロックで構成してあり、上向摺動式のストーカ（2
a），（2b），（2c）により各ブロックに順次搬送され
る。

燃焼用空気や炉床や炉壁から供給しており、該乾燥帯
（６）ではゴミを熱風で乾燥させ、該燃焼帯（７）では
ゴミを焼却し、該後燃焼帯（８）では焼却灰に完全燃焼
させる。

尚、該燃焼帯（７）でゴミは初期のバーナ（９）で点
火される。

該後燃焼室（８）で燃え尽きたゴミは灰として灰押し
出し装置（10）に落下し、灰出しコンベア（11）により
該灰ピット（４）に搬送される。

該燃焼室（２）で発生した燃焼排ガスを、廃熱ボイラ
（12）によって熱エネルギーを蒸気の形で取り出し、発
電機（13）等のエネルギーとして利用すべく場外に供給
する一方、電気集塵機等からなる排ガス処理設備（14）
によりばいじんや有害ガスを除去して排気する。

第２図に示すように、該焼却炉（１）の燃焼制御装置
（20）は、該燃焼室（２）内各所に配した温度センサ、
ガスセンサ等の各種センサの出力情報に基づき、プッシ
ャ（５）の速度を制御して該燃焼室（２）に送り込むゴ
ミ量を加減するとともに、ストーカ速度、圧力、温度、
空気量を制御することで適切な燃焼制御を行う。

しかし、ゴミが炉内で満載されて燃えにくい“ゴミ山
盛り”やゴミが炉内に僅かしかない“ゴミ切れ”の状態
が発生する場合がある。

例えば、“ゴミ山盛り”や“ゴミ切れ”の判断に重量
なデータである炉出口温度が共に低下するといったよう
にそれらの識別が非常に紛らわしいために適切な制御が
行われないことがあるからである。

この場合、該燃焼制御装置（20）による燃焼制御が正
常か否かを診断するために燃焼状況診断装置を設けてあ
り、その出力に基づいて、運転員が修正運転を行う。

燃焼状況診断装置は、該燃焼室（２）の燃焼状態デー
タを出力するニューラルネットワーク（21）と、該ニュ
ーラルネットワーク（21）の出力を入力として該燃焼室
（２）の燃焼傾向データを出力するエキスパートシステ
ム（30）とで構成してある。

詳述すると、第１図に示すように、該ニューラルネッ
トワーク（21）は、所定単位のメモリーで構成された複
数のニューロン（22a）でなる入力層（22）と、該入力
層（22）からの出力データを所定の重みで関連付けて中
間出力する同じく複数のニューロン（23a）でなる中間
層（23）と、該中間層（23）からの出力を所定の重みで
関連付けて該燃焼室（２）の燃焼状態データとしての
“ゴミ切れ指数”、“ゴミ山盛り指数”を出力する二つ
のニューロン（24a）でなる出力層（24）と入力された
プロセスデータを中間層から出力層へ、所定の重みをも
って乗加算する演算装置（論理素子やマイクロコンピュ
ータ）で構成してある。

該入力層（22）には、ゴミの燃焼状況を監視する撮像
手段（15）としての産業用テレビカメラ（ITV）の画像
情報である“乾燥帯炎”等や、プッシャ速度、ストーカ
速度、炉出口温度等各種センサの出力情報、該燃焼制御
装置（20）による制御出力でなる燃焼プロセスデータを
０から100の範囲で正規化したものであって過去10分間
の平均値が１分毎に入力される。

該出力層（24）から出力される“ゴミ切れ指数”、
“ゴミ山盛り指数”は、0.0から1.0の範囲の数値で表さ
れ、“良好（0.0から0.2）“、“兆候（0.4から0.
6）”、“発生（0.7から1.0）”といった具合に評価さ
れる。

該ニューラルネットワーク（21）で用いられる所定の
重みは、“ゴミ切れ指数”や“ゴミ山盛り指数”が“発
生（1.0）”となる燃焼プロセスデータを教師信号とし
て入力する教師信号入力手段（25）と、その入力時に該
ニューラルネットワーク（21）の出力がそれらに対応し
て“発生（1.0）”となるように調整する学習手段（2
6）による予めの学習（バックプロパゲーション）によ
って決定され各々メモリーに記憶される。

該エキスパートシステム（30）は、該ニューラルネッ
トワーク（21）の１分毎の出力を事実データとして記憶
する記憶エリア（31）と、燃焼状態を判断するプロダク
ションルールを記憶するルールベース（32）と、事実デ
ータとプロダクションルールとから時系列的変化の様子
を示す燃焼傾向データを出力する推論エンジン（33）と
で構成してある。

例えば、 条件：ゴミ切れ指数＞0.7 且つ、 ゴミ山盛り指数＜0.3 が２分間以上連続する 結論：ゴミ切れ発生 とか、 条件:0.4＜ゴミ切れ指数＜0.7 で、ゴミ切れ指数が上昇 且つ、 ゴミ山盛り指数＜0.3 結論：ゴミ切れ兆候発生 とか、 条件：ゴミ切れ指数＞0.7 且つ、 ゴミ山盛り指数＞0.7 結論：ゴミ切れかゴミ山盛りかの燃焼悪化発生のように
実行される。

〔別実施例〕

以下に本発明の別の実施例を説明する。

先の実施例では、燃焼プロセスデータとして０から10
0の範囲で正規化したものであって、過去10分間の平均
値を１分毎に入力しているが、燃焼プロセスデータの時
系列的な入力はこれに限定するものではなく任意であ
る。

先の実施例では、ニューラルネットワークの構成を、
入力層、中間層、出力層の三層で構成してあるが、これ
に限定するものでなく任意である。

さらに、出力層を、燃焼状態データとしての“ゴミ切
れ指数”、“ゴミ山盛り指数”を出力する二つのニュー
ロンで構成しているが、ニューラルネットワークとして
は、“ゴミ切れ指数”を出力するものと、“ゴミ山盛り
指数”を出力するものとの二つのニューラルネットワー
クで構成してもよい。この場合、ニューラルネットワー
クの演算速度はより高速となる。

先の実施例では、教師信号を、“ゴミ切れ”、“ゴミ
山盛り”の指数が1.0となる複数の燃焼プロセスデータ
の組合せて構成していたが、“ゴミ切れ”、“ゴミ山盛
り”の指数が0.0となる複数の燃焼プロセスデータの組
合せで構成してもよい。

先の実施例では、燃焼状況診断装置により診断出口に
基づき運転員が焼却炉の運転を補正しているが、該診断
装置と該制御装置とを接続して自動的に補正をかけるよ
うにしてもよい。

尚、特許請求の範囲の項に図面との対象を便利にする
為に符号を記すが、該記入により本発明は添付図面の構
成に限定されるものではない。

【図面の簡単な説明】

図面は本発明に係る焼却炉の燃焼状況診断装置の実施例
を示し、第１図はブロック構成図、第２図は全体のブロ
ック構成図、第３図は焼却炉のブロック図である。 （２）……燃焼室、（21）……ニューラルネットワー
ク、（30）……エキスパートシステム。

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−91429（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−116017（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−208409（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−187510（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−161711（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−220133（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−208410（ＪＰ，Ａ)

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】所定時間毎に入力される燃焼プロセスデー
   タに基づき、燃焼室（２）の燃焼状態を示すゴミ切れ指
   数及びゴミ山盛り指数の二種類の指数データを燃焼状態
   データとして順次出力するニュートラルネットワーク
   （21）と、該燃焼状態データの時系列的な入力に基づ
   き、該燃焼室（２）の現在の燃焼傾向を示す燃焼傾向デ
   ータを推論出力するエキスパートシステム（30）とで構
   成してある焼却炉の燃焼状況診断装置。