JP3283766B2 - 炭種判別方法 - Google Patents
炭種判別方法Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、石炭の種類（以
降、「炭種」という。）を非接触で自動的に判別する炭
種判別方法に関する。
降、「炭種」という。）を非接触で自動的に判別する炭
種判別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】石炭の性状はその産地によって異なって
おり、炭質に応じて大きく分けると、無煙炭、歴青炭、
かっ炭等に分類される。石炭は地質時代の植物が堆積し
て地殻運動により繊維成分が脱水化反応を起こし腐植化
したものであるが、炭質が、かっ炭、歴青炭、無煙炭に
移行するに従って腐植化の度合が進んで石炭化度が増加
し揮発分は少なくなる傾向を示す。このように、腐植化
の度合により石炭の内容成分は変化し、地域に応じて多
種類の性状の石炭が形成される。これまで石炭の性状に
ついては、色やにおい等だけでは正確な判別ができない
ため、内容成分を化学分析し石炭の性状から過去の性状
データと比較して判別していた。
おり、炭質に応じて大きく分けると、無煙炭、歴青炭、
かっ炭等に分類される。石炭は地質時代の植物が堆積し
て地殻運動により繊維成分が脱水化反応を起こし腐植化
したものであるが、炭質が、かっ炭、歴青炭、無煙炭に
移行するに従って腐植化の度合が進んで石炭化度が増加
し揮発分は少なくなる傾向を示す。このように、腐植化
の度合により石炭の内容成分は変化し、地域に応じて多
種類の性状の石炭が形成される。これまで石炭の性状に
ついては、色やにおい等だけでは正確な判別ができない
ため、内容成分を化学分析し石炭の性状から過去の性状
データと比較して判別していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、化学分析を行
うにはかなりの時間（３〜４日）と熟練が必要であり、
例えば、ボイラー等の供給ラインで燃料となる炭種を変
更して燃焼調整を行う場合など、その場ですぐに炭種を
判別したい場合に問題があった。
うにはかなりの時間（３〜４日）と熟練が必要であり、
例えば、ボイラー等の供給ラインで燃料となる炭種を変
更して燃焼調整を行う場合など、その場ですぐに炭種を
判別したい場合に問題があった。
【０００４】また、中赤外線を利用して石炭の揮発分を
測定し、石炭の品質管理を自動化、連続化しようとする
試みもあるが、この方法は中赤外線を使用しているた
め、検出器の感度が低くＳ／Ｎ比が小さくなって測定精
度が悪い、水分等の吸収が強いため反射光が弱く、迷
光、石炭の粒度および湿度の影響が大きい、中赤外線は
熱線領域であり温度の影響が大きい等の問題がある。こ
のため、例えば石炭を供給するオンライン上で測定する
ときには迷光、粒度等の影響を受けやすく精度良く炭種
性状を判別するには問題があった。
測定し、石炭の品質管理を自動化、連続化しようとする
試みもあるが、この方法は中赤外線を使用しているた
め、検出器の感度が低くＳ／Ｎ比が小さくなって測定精
度が悪い、水分等の吸収が強いため反射光が弱く、迷
光、石炭の粒度および湿度の影響が大きい、中赤外線は
熱線領域であり温度の影響が大きい等の問題がある。こ
のため、例えば石炭を供給するオンライン上で測定する
ときには迷光、粒度等の影響を受けやすく精度良く炭種
性状を判別するには問題があった。
【０００５】さらに、ボイラー等の供給ラインは炭種を
変更することが行われるが、化学分析で性状が判別して
も炭種までを判別するのは困難であった。
変更することが行われるが、化学分析で性状が判別して
も炭種までを判別するのは困難であった。
【０００６】本発明は、炭種の判別を自動化して非接触
でリアルタイムに判別するとともに、オンライン上でも
迷光、粒度および温度等の影響を低減して精度良く判別
できるようにすることを課題とする。
でリアルタイムに判別するとともに、オンライン上でも
迷光、粒度および温度等の影響を低減して精度良く判別
できるようにすることを課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めになした本発明の炭種判別方法は、使用が予定される
複数種類の炭種について、波長帯域が１５００ｎｍ〜２
５００ｎｍの近赤外線領域の波長の異なる複数の近赤外
線を照射して該近赤外線の反射光から各炭種における吸
光度の分布をそれぞれ求め、該吸光度の分布に応じて該
複数の炭種を所定の階層をなす複数の群に割り当てると
ともに、同階層の２の群、または、同階層の群と炭種、
または、同階層の２の炭種について、前記吸光度の分布
領域を分ける境界からの距離に対応する判別式を各階層
に対応してそれぞれ記憶しておき、石炭を供給するコン
ベア上に配設され前記近赤外線を該コンベア上の石炭に
照射するとともにこの石炭からの近赤外線の反射光を受
光する測定ヘッドを用い、前記測定ヘッドからの電圧信
号に基づいて吸光度換算値を求めるとともに、前記最上
位階層から最下位階層にかけて各階層の前記判別式を順
次選択し、前記吸光度換算値および前記判別式に基づい
て、群同士の判別、群と炭種の判別および炭種同士の判
別を行い、単一の炭種を決定するようにしたことを特徴
とする。
めになした本発明の炭種判別方法は、使用が予定される
複数種類の炭種について、波長帯域が１５００ｎｍ〜２
５００ｎｍの近赤外線領域の波長の異なる複数の近赤外
線を照射して該近赤外線の反射光から各炭種における吸
光度の分布をそれぞれ求め、該吸光度の分布に応じて該
複数の炭種を所定の階層をなす複数の群に割り当てると
ともに、同階層の２の群、または、同階層の群と炭種、
または、同階層の２の炭種について、前記吸光度の分布
領域を分ける境界からの距離に対応する判別式を各階層
に対応してそれぞれ記憶しておき、石炭を供給するコン
ベア上に配設され前記近赤外線を該コンベア上の石炭に
照射するとともにこの石炭からの近赤外線の反射光を受
光する測定ヘッドを用い、前記測定ヘッドからの電圧信
号に基づいて吸光度換算値を求めるとともに、前記最上
位階層から最下位階層にかけて各階層の前記判別式を順
次選択し、前記吸光度換算値および前記判別式に基づい
て、群同士の判別、群と炭種の判別および炭種同士の判
別を行い、単一の炭種を決定するようにしたことを特徴
とする。
【０００８】本発明の炭種判別方法において、判別式
は、所定の組み合わせの２群についてそれぞれ記憶して
おく。そして、近赤外線を石炭に照射してその反射光か
ら吸光度を求め、この吸光度と判別式に基づいて、その
吸光度がどの群に属するかを判定する。このとき２群ず
つの判別を順次行うことにより、その吸光度が属する群
を絞り込むことになり、最終的に単一の炭種が決定され
る。
は、所定の組み合わせの２群についてそれぞれ記憶して
おく。そして、近赤外線を石炭に照射してその反射光か
ら吸光度を求め、この吸光度と判別式に基づいて、その
吸光度がどの群に属するかを判定する。このとき２群ず
つの判別を順次行うことにより、その吸光度が属する群
を絞り込むことになり、最終的に単一の炭種が決定され
る。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て説明する。この例はボイラー等のエネルギー源として
石炭を使用する工程に用いたものである。このような工
程で炭種判別を行うことはエネルギーの供給を安定的か
つ効率的に維持するために非常に重要である。つまり、
エネルギー供給源の石炭をリアルタイムに炭種判別する
ことにより、異なる種類の石炭の供給量およびバーナー
の空気量等の燃焼調整をコントロールすることができ発
熱量を精度良く一定レベルに保つことができる。また、
凍結炭や非凍結炭を判別できる。
て説明する。この例はボイラー等のエネルギー源として
石炭を使用する工程に用いたものである。このような工
程で炭種判別を行うことはエネルギーの供給を安定的か
つ効率的に維持するために非常に重要である。つまり、
エネルギー供給源の石炭をリアルタイムに炭種判別する
ことにより、異なる種類の石炭の供給量およびバーナー
の空気量等の燃焼調整をコントロールすることができ発
熱量を精度良く一定レベルに保つことができる。また、
凍結炭や非凍結炭を判別できる。
【００１０】図１は本発明を適用した炭種判別装置を示
す図であり、測定ヘッドＡは、図示しないボイラーに石
炭Ｃを供給するコンベア１００上に配設されている。測
定ヘッドＡは近赤外線領域で特定成分に対して強い吸収
を示す測定光と特定成分の吸収を受けにくい参照光の光
束を生成してコンベア１００上の石炭Ｃに照射するとと
もに石炭Ｃからの反射光を検出し、その受光量に応じた
信号を出力する。そして、コントローラＢは測定ヘッド
Ａの出力信号に基づいて炭種を判別して表示する。
す図であり、測定ヘッドＡは、図示しないボイラーに石
炭Ｃを供給するコンベア１００上に配設されている。測
定ヘッドＡは近赤外線領域で特定成分に対して強い吸収
を示す測定光と特定成分の吸収を受けにくい参照光の光
束を生成してコンベア１００上の石炭Ｃに照射するとと
もに石炭Ｃからの反射光を検出し、その受光量に応じた
信号を出力する。そして、コントローラＢは測定ヘッド
Ａの出力信号に基づいて炭種を判別して表示する。
【００１１】測定ヘッドＡの光学系は、光源１、第１集
光レンズ２、ディスク回転用モータ３、回転ディスク
４、第２集光レンズ５、反射鏡６、凹面鏡７、凸面鏡８
および受光素子９を備えており、光源１からの光は第１
集光レンズ２で収束されて回転ディスク４に照射され
る。
光レンズ２、ディスク回転用モータ３、回転ディスク
４、第２集光レンズ５、反射鏡６、凹面鏡７、凸面鏡８
および受光素子９を備えており、光源１からの光は第１
集光レンズ２で収束されて回転ディスク４に照射され
る。
【００１２】図２に示したように、回転ディスク４には
波長帯域が１５００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外線領域
の所定の波長で狭帯域の透過特性をもつ干渉フィルタ４
ａ1，４ａ2 ，４ａ3 ，…が取り付けられており、ディ
スク回転用モータ３によって回転ディスク４が回転され
ると各フィルタ４ａ1 ，４ａ2 ，４ａ3 ，…は第１集光
レンズ２と第２集光レンズ５の間の光路を順番に横切る
ようになっている。
波長帯域が１５００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外線領域
の所定の波長で狭帯域の透過特性をもつ干渉フィルタ４
ａ1，４ａ2 ，４ａ3 ，…が取り付けられており、ディ
スク回転用モータ３によって回転ディスク４が回転され
ると各フィルタ４ａ1 ，４ａ2 ，４ａ3 ，…は第１集光
レンズ２と第２集光レンズ５の間の光路を順番に横切る
ようになっている。
【００１３】回転ディスク４に照射された光は各フィル
タ４ａ1 ，４ａ2 ，４ａ3 ，…で近赤外線の測定光およ
び参照光となって反射鏡６を介して石炭Ｃに照射され
る。そして、石炭Ｃからの反射光は凹面鏡７で集光され
て凸面鏡８を介して受光素子９に導かれ、この受光素子
９は受光量に応じたレベルの電圧信号をコントローラＢ
に出力する。なお、回転ディスク４の近傍には回転ディ
スク４の回転位置を検出する回転位置検出器１０が配設
されており、コントローラＢは、この回転位置検出器１
０の検出信号によって各フィルタ４ａ1 ，４ａ2 ，４ａ
3 ，…の測定光および参照光に対応する電圧信号の種類
を識別する。
タ４ａ1 ，４ａ2 ，４ａ3 ，…で近赤外線の測定光およ
び参照光となって反射鏡６を介して石炭Ｃに照射され
る。そして、石炭Ｃからの反射光は凹面鏡７で集光され
て凸面鏡８を介して受光素子９に導かれ、この受光素子
９は受光量に応じたレベルの電圧信号をコントローラＢ
に出力する。なお、回転ディスク４の近傍には回転ディ
スク４の回転位置を検出する回転位置検出器１０が配設
されており、コントローラＢは、この回転位置検出器１
０の検出信号によって各フィルタ４ａ1 ，４ａ2 ，４ａ
3 ，…の測定光および参照光に対応する電圧信号の種類
を識別する。
【００１４】コントローラＢは、ＡＤ変換回路１１、Ｃ
ＰＵ１２、メモリ１３、表示器１４および操作キー１５
を備えており、測定ヘッドＡからの電圧信号はＡＤ変換
回路１１で電圧値に対応するデジタルデータ（以後、
「受光量データ」という。）に変換されてＣＰＵ１２に
読み取られる。メモリ１３には、吸光度換算、炭種判別
および表示処理等を行う各プログラムが記憶されてお
り、ＣＰＵ１２はこれらのプログラムに基づいて処理を
行う。
ＰＵ１２、メモリ１３、表示器１４および操作キー１５
を備えており、測定ヘッドＡからの電圧信号はＡＤ変換
回路１１で電圧値に対応するデジタルデータ（以後、
「受光量データ」という。）に変換されてＣＰＵ１２に
読み取られる。メモリ１３には、吸光度換算、炭種判別
および表示処理等を行う各プログラムが記憶されてお
り、ＣＰＵ１２はこれらのプログラムに基づいて処理を
行う。
【００１５】具体的には、ＡＤ変換回路１１から出力さ
れる測定光の受光量データＳと参照光の受光量データＲ
の比Ｓ／Ｒの自然対数を近赤外の吸光度換算値ｘとして
求める。この実施例では、測定光を４、参照光を１とし
た場合に、測定光に対する出力電圧Ｖ1〜Ｖ4と参照光に
対する出力電圧Ｖ0から、次式に基づいて、吸光度換算
値ｘ1，ｘ2，ｘ3，ｘ4が得られる。そして、この吸光度
換算値ｘ1，ｘ2，ｘ3，ｘ4に基づいて炭種を判別する。 ｘ1＝ＬＮ（Ｖ0／Ｖ1） ｘ2＝ＬＮ（Ｖ0／Ｖ2） ｘ3＝ＬＮ（Ｖ0／Ｖ3） ｘ4＝ＬＮ（Ｖ0／Ｖ4）
れる測定光の受光量データＳと参照光の受光量データＲ
の比Ｓ／Ｒの自然対数を近赤外の吸光度換算値ｘとして
求める。この実施例では、測定光を４、参照光を１とし
た場合に、測定光に対する出力電圧Ｖ1〜Ｖ4と参照光に
対する出力電圧Ｖ0から、次式に基づいて、吸光度換算
値ｘ1，ｘ2，ｘ3，ｘ4が得られる。そして、この吸光度
換算値ｘ1，ｘ2，ｘ3，ｘ4に基づいて炭種を判別する。 ｘ1＝ＬＮ（Ｖ0／Ｖ1） ｘ2＝ＬＮ（Ｖ0／Ｖ2） ｘ3＝ＬＮ（Ｖ0／Ｖ3） ｘ4＝ＬＮ（Ｖ0／Ｖ4）
【００１６】炭種の判別は次のように行う。４つの各吸
光度換算値ｘ1，ｘ2，ｘ3，ｘ4を軸とする４次元空間を
概念的に想定すると、任意の炭種についての１回の測定
すなわち１サンプルは、その一組の吸光度換算値ｘ1，
ｘ2，ｘ3，ｘ4を座標とする４次元空間内の１つのサン
プル点に対応する。また、吸光度換算値ｘ1，ｘ2，ｘ
3，ｘ4 は炭種毎にその炭種に応じた傾向の値を取り、
各サンプル点は、炭種毎にある程度の広がりを持つ炭種
特有の所定の領域内にそれぞれ含まれる。この炭種特有
の領域は、炭種毎にほぼ分離しているので、サンプル点
がどの領域にあるかを判定して炭種を判別する。なお、
この実施例では、各炭種を判別するにあたり、複数の炭
種を階層をなす複数の群に割り当て、群同士の判別、群
と炭種の判別および炭種同士の判別を行い、単一の炭種
に決定する。
光度換算値ｘ1，ｘ2，ｘ3，ｘ4を軸とする４次元空間を
概念的に想定すると、任意の炭種についての１回の測定
すなわち１サンプルは、その一組の吸光度換算値ｘ1，
ｘ2，ｘ3，ｘ4を座標とする４次元空間内の１つのサン
プル点に対応する。また、吸光度換算値ｘ1，ｘ2，ｘ
3，ｘ4 は炭種毎にその炭種に応じた傾向の値を取り、
各サンプル点は、炭種毎にある程度の広がりを持つ炭種
特有の所定の領域内にそれぞれ含まれる。この炭種特有
の領域は、炭種毎にほぼ分離しているので、サンプル点
がどの領域にあるかを判定して炭種を判別する。なお、
この実施例では、各炭種を判別するにあたり、複数の炭
種を階層をなす複数の群に割り当て、群同士の判別、群
と炭種の判別および炭種同士の判別を行い、単一の炭種
に決定する。
【００１７】サンプル点の領域の判定には、吸光度換算
値ｘ1,ｘ2,ｘ3,ｘ4 を変数、ａ0,ａ1,ａ2,ａ3,ａ4 を係
数とする次式（１）の判別式を用いる。 Ｚ＝ａ0＋ａ1・ｘ1＋ａ2・ｘ2＋ａ3・ｘ3＋ａ4・ｘ4 ……（１） なお、この係数ａ0,ａ1,ａ2,ａ3,ａ4については後述説
明する。
値ｘ1,ｘ2,ｘ3,ｘ4 を変数、ａ0,ａ1,ａ2,ａ3,ａ4 を係
数とする次式（１）の判別式を用いる。 Ｚ＝ａ0＋ａ1・ｘ1＋ａ2・ｘ2＋ａ3・ｘ3＋ａ4・ｘ4 ……（１） なお、この係数ａ0,ａ1,ａ2,ａ3,ａ4については後述説
明する。
【００１８】ここで、ａ0，ａ1，ａ2，ａ3，ａ4を係数
とする次の方程式（２）は４次元空間内の一つの平面
（２次元平面を拡張した概念的な平面）を表している。 ａ0＋ａ1・ｘ1＋ａ2・ｘ2＋ａ3・ｘ3＋ａ4・ｘ4＝０ ……（２） また、前記判別式（１）は、方程式（２）と１次の項の
係数ａ0，ａ1，ａ2，ａ3，ａ4が等しいので方程式
（２）の平面に平行な任意の平面を表している。そし
て、この方程式（２）の平面から判別式（１）の平面ま
での距離は、 Ｚ／Δ ，（ただし、Δ＝±［ａ12＋ａ22＋ａ32＋ａ42］1/2 ）……（３） となる。
とする次の方程式（２）は４次元空間内の一つの平面
（２次元平面を拡張した概念的な平面）を表している。 ａ0＋ａ1・ｘ1＋ａ2・ｘ2＋ａ3・ｘ3＋ａ4・ｘ4＝０ ……（２） また、前記判別式（１）は、方程式（２）と１次の項の
係数ａ0，ａ1，ａ2，ａ3，ａ4が等しいので方程式
（２）の平面に平行な任意の平面を表している。そし
て、この方程式（２）の平面から判別式（１）の平面ま
での距離は、 Ｚ／Δ ，（ただし、Δ＝±［ａ12＋ａ22＋ａ32＋ａ42］1/2 ）……（３） となる。
【００１９】いま、１回のサンプルで吸光度換算値とし
てｘ1*，ｘ2*，ｘ3*，ｘ4*が得られ、このときの判別式
（１）の値がＺ*であったとすると、この吸光度換算値
ｘ1*，ｘ2*，ｘ3*，ｘ4*に対応するサンプル点は、Ｚ*
を定数とした次式（４）の平面上の一点に相当する。 Ｚ*＝ａ0＋ａ1・ｘ1＋ａ2・ｘ2＋ａ3・ｘ3＋ａ4・ｘ4 ……（４） したがって、式（２）で表される面から吸光度換算値ｘ
1*，ｘ2*，ｘ3*，ｘ4*に対応するサンプル点までの距離
は式（３）から、Ｚ*／Δとなる。なお、Δの値を正ま
たは負のいずれか一方に定義すると、距離の値は正また
は負の値を取り、その符号の違いは逆方向を示す。
てｘ1*，ｘ2*，ｘ3*，ｘ4*が得られ、このときの判別式
（１）の値がＺ*であったとすると、この吸光度換算値
ｘ1*，ｘ2*，ｘ3*，ｘ4*に対応するサンプル点は、Ｚ*
を定数とした次式（４）の平面上の一点に相当する。 Ｚ*＝ａ0＋ａ1・ｘ1＋ａ2・ｘ2＋ａ3・ｘ3＋ａ4・ｘ4 ……（４） したがって、式（２）で表される面から吸光度換算値ｘ
1*，ｘ2*，ｘ3*，ｘ4*に対応するサンプル点までの距離
は式（３）から、Ｚ*／Δとなる。なお、Δの値を正ま
たは負のいずれか一方に定義すると、距離の値は正また
は負の値を取り、その符号の違いは逆方向を示す。
【００２０】すなわち、判別式の値Ｚ* は距離に比例す
る値であり、その値が正であるか負であるかによって、
サンプル点が式（２）で表される平面のどちら側にある
かを判別することができる。
る値であり、その値が正であるか負であるかによって、
サンプル点が式（２）で表される平面のどちら側にある
かを判別することができる。
【００２１】そこで、この式（２）で表される平面（以
降、「基準面」という。）を、４次元空間内での各炭種
毎の特有な領域あるいはそれらの群をそれぞれ分割する
面として複数想定し、この各炭種毎および群毎の領域と
複数の基準面を設定する過程で、係数ａ0,ａ1,ａ2,ａ3,
ａ4 の組と判別対象とする炭種と群を決める。
降、「基準面」という。）を、４次元空間内での各炭種
毎の特有な領域あるいはそれらの群をそれぞれ分割する
面として複数想定し、この各炭種毎および群毎の領域と
複数の基準面を設定する過程で、係数ａ0,ａ1,ａ2,ａ3,
ａ4 の組と判別対象とする炭種と群を決める。
【００２２】先ず、判別対象とする複数炭種の各々につ
いて吸光度換算値ｘ1,ｘ2,ｘ3,ｘ4のサンプリングを行
い、各炭種毎にサンプル点の分布を調べる。次に、各炭
種の領域あるいは群の二つの領域における平均サンプル
点を想定し、二つの領域の平均サンプル点間の中点を通
って、二つの領域を最も精度良く分割する面となるよう
に係数ａ0,ａ1,ａ2,ａ3,ａ4 を求める。そして、この係
数を前式（１）の判別式の係数とすることにより、判別
式の値Ｚの正負の符号から領域を判別する。なお、判別
式の値Ｚが０の場合は正の場合に含める。
いて吸光度換算値ｘ1,ｘ2,ｘ3,ｘ4のサンプリングを行
い、各炭種毎にサンプル点の分布を調べる。次に、各炭
種の領域あるいは群の二つの領域における平均サンプル
点を想定し、二つの領域の平均サンプル点間の中点を通
って、二つの領域を最も精度良く分割する面となるよう
に係数ａ0,ａ1,ａ2,ａ3,ａ4 を求める。そして、この係
数を前式（１）の判別式の係数とすることにより、判別
式の値Ｚの正負の符号から領域を判別する。なお、判別
式の値Ｚが０の場合は正の場合に含める。
【００２３】なお、上記のように二つの領域を最も精度
良く分割する面の係数を求めるためには分散分析等の手
法を用いることができる。例えば、次表１のように、分
割すべき２つの領域、第１群，第２群について、吸光度
換算値に対応する変量がｐ個、第１群のサンプルがｎ１
個、第２群のサンプルがｎ２個あるとする。
良く分割する面の係数を求めるためには分散分析等の手
法を用いることができる。例えば、次表１のように、分
割すべき２つの領域、第１群，第２群について、吸光度
換算値に対応する変量がｐ個、第１群のサンプルがｎ１
個、第２群のサンプルがｎ２個あるとする。
【００２４】
【表１】
【００２５】このとき、係数ａ1,ａ2,ａ3,ａ4 に相当す
る係数ａ1,ａ2,…,ａpは、第１群および第２群の平均間
の標準化距離を最大とするものとして、次式の連立方程
式（５）の解として得られる。
る係数ａ1,ａ2,…,ａpは、第１群および第２群の平均間
の標準化距離を最大とするものとして、次式の連立方程
式（５）の解として得られる。
【００２６】
【数１】
【００２７】また、係数ａ0 は次式（６）で求められ
る。
る。
【００２８】
【数２】
【００２９】図３は実施例における炭種の群分けと判別
の手順を示す図である。この例では炭種Ａ〜炭種Ｑの１
７種類の炭種をツリー構造となるように複数群に分けて
あり、ツリー構造の分岐点に対応する部分で両群に応じ
て設定された判別式（係数が(ア) 〜(タ) ）によりそれぞ
れ２群ずつでどちらの群に属するかを判別する。各判別
式の係数は、例えば図４に示したようにメモリ１３にテ
ーブルとして記憶しており、判別結果に基づいて次ぎの
判別式の係数を選択して吸光度換算値と共に演算を行
う。
の手順を示す図である。この例では炭種Ａ〜炭種Ｑの１
７種類の炭種をツリー構造となるように複数群に分けて
あり、ツリー構造の分岐点に対応する部分で両群に応じ
て設定された判別式（係数が(ア) 〜(タ) ）によりそれぞ
れ２群ずつでどちらの群に属するかを判別する。各判別
式の係数は、例えば図４に示したようにメモリ１３にテ
ーブルとして記憶しており、判別結果に基づいて次ぎの
判別式の係数を選択して吸光度換算値と共に演算を行
う。
【００３０】先ず、係数(ア) を選択して判別式の値Ｚの
正負を判定し、炭種Ａであれば処理を終了し、炭種Ａで
なければ、係数(イ) を選択して炭種Ｂ〜Ｈの群と炭種Ｉ
〜Ｑの群との２群について判別する。以下同様に、判別
結果に基づいて係数(ウ) 〜(タ) を選択し、最終的に単一
の炭種が決定されるまで判別を順次行う。
正負を判定し、炭種Ａであれば処理を終了し、炭種Ａで
なければ、係数(イ) を選択して炭種Ｂ〜Ｈの群と炭種Ｉ
〜Ｑの群との２群について判別する。以下同様に、判別
結果に基づいて係数(ウ) 〜(タ) を選択し、最終的に単一
の炭種が決定されるまで判別を順次行う。
【００３１】図５は実施例の動作を示すフローチャート
であり、先ず、ステップＳ１で、コンベア等で供給され
る石炭など判別対象の石炭に光を照射し、ステップＳ２
で最初の判別式の係数を選択する。次に、ステップＳ３
で各測定波長についての吸光度換算値ｘ1，ｘ2，ｘ3，
ｘ4を演算して判別式に代入し、ステップＳ４で判別式
Ｚの演算結果に基づいて単一の炭種に決定されたかを判
定し、単一の炭種に決定されなければ、ステップＳ５で
判別対象とする群に応じて次の判別式の係数を選択し、
ステップＳ３に戻る。以上の処理を繰り返して、ステッ
プＳ４で単一の炭種に決定されると、ステップＳ６でそ
の炭種を表示するなど判別結果を出力して処理を終了す
る。
であり、先ず、ステップＳ１で、コンベア等で供給され
る石炭など判別対象の石炭に光を照射し、ステップＳ２
で最初の判別式の係数を選択する。次に、ステップＳ３
で各測定波長についての吸光度換算値ｘ1，ｘ2，ｘ3，
ｘ4を演算して判別式に代入し、ステップＳ４で判別式
Ｚの演算結果に基づいて単一の炭種に決定されたかを判
定し、単一の炭種に決定されなければ、ステップＳ５で
判別対象とする群に応じて次の判別式の係数を選択し、
ステップＳ３に戻る。以上の処理を繰り返して、ステッ
プＳ４で単一の炭種に決定されると、ステップＳ６でそ
の炭種を表示するなど判別結果を出力して処理を終了す
る。
【００３２】以上のように、非接触でリアルタイムに炭
種を判別できるので、オンライン上での炭種判別に適用
することができる。また、近赤外線を用いているので、
迷光、粒度および温度等の影響を低減して精度良く判別
することができる。
種を判別できるので、オンライン上での炭種判別に適用
することができる。また、近赤外線を用いているので、
迷光、粒度および温度等の影響を低減して精度良く判別
することができる。
【００３３】なお、以上の実施例では測定波長が４種類
の場合について説明したが、複数種類の波長であればよ
く、一般に、波長の種類を増やすことにより判別精度を
高めることができる。
の場合について説明したが、複数種類の波長であればよ
く、一般に、波長の種類を増やすことにより判別精度を
高めることができる。
【００３４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の炭種判別
方法によれば、使用が予定される複数種類の炭種につい
て、波長帯域が１５００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外線
領域の波長の異なる複数の近赤外線を照射して該近赤外
線の反射光から各炭種における吸光度の分布をそれぞれ
求め、該吸光度の分布に応じて該複数の炭種を所定の階
層をなす複数の群に割り当てるとともに、同階層の２の
群、または、同階層の群と炭種、または、同階層の２の
炭種について、前記吸光度の分布領域を分ける境界から
の距離に対応する判別式を各階層に対応してそれぞれ記
憶しておき、石炭を供給するコンベア上に配設され前記
近赤外線を該コンベア上の石炭に照射するとともにこの
石炭からの近赤外線の反射光を受光する測定ヘッドを用
い、前記測定ヘッドからの電圧信号に基づいて吸光度換
算値を求めるとともに、前記最上位階層から最下位階層
にかけて各階層の前記判別式を順次選択し、前記吸光度
換算値および前記判別式に基づいて、群同士の判別、群
と炭種の判別および炭種同士の判別を行い、単一の炭種
を決定するようにしたので、吸光度換算値と判別式に基
づいて、その吸光度が属する群を絞り込んで単一の炭種
を決定することができ、炭種の判別を自動化して非接触
でリアルタイムに判別することができる。また、波長帯
域が１５００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外線領域の波長
を用いているので、オンライン上でも迷光、粒度および
温度等の影響を低減して精度良く判別することができ
る。
方法によれば、使用が予定される複数種類の炭種につい
て、波長帯域が１５００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外線
領域の波長の異なる複数の近赤外線を照射して該近赤外
線の反射光から各炭種における吸光度の分布をそれぞれ
求め、該吸光度の分布に応じて該複数の炭種を所定の階
層をなす複数の群に割り当てるとともに、同階層の２の
群、または、同階層の群と炭種、または、同階層の２の
炭種について、前記吸光度の分布領域を分ける境界から
の距離に対応する判別式を各階層に対応してそれぞれ記
憶しておき、石炭を供給するコンベア上に配設され前記
近赤外線を該コンベア上の石炭に照射するとともにこの
石炭からの近赤外線の反射光を受光する測定ヘッドを用
い、前記測定ヘッドからの電圧信号に基づいて吸光度換
算値を求めるとともに、前記最上位階層から最下位階層
にかけて各階層の前記判別式を順次選択し、前記吸光度
換算値および前記判別式に基づいて、群同士の判別、群
と炭種の判別および炭種同士の判別を行い、単一の炭種
を決定するようにしたので、吸光度換算値と判別式に基
づいて、その吸光度が属する群を絞り込んで単一の炭種
を決定することができ、炭種の判別を自動化して非接触
でリアルタイムに判別することができる。また、波長帯
域が１５００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外線領域の波長
を用いているので、オンライン上でも迷光、粒度および
温度等の影響を低減して精度良く判別することができ
る。
【図１】本発明を適用した炭種判別装置を示す図であ
る。
る。
【図２】同炭種判別装置の回転ディスクを示す図であ
る。
る。
【図３】実施例における炭種の群分けと判別の手順を示
す図である。
す図である。
【図４】実施例における判別式の係数のテーブルを示す
図である。
図である。
【図５】実施例における動作を示すフローチャートであ
る。
る。
４ａ 干渉フィルタ １２ ＣＰＵ １３ メモリ Ａ 測定ヘッド Ｂ コントローラ Ｃ 石炭 １００ コンベア
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 畠山 治 宮城県宮城郡七ヶ浜町代ヶ崎浜字前島１ 番地 東北電力株式会社 仙台火力発電 所内 (72)発明者 菅原 敏 宮城県宮城郡七ヶ浜町代ヶ崎浜字前島１ 番地 東北電力株式会社 仙台火力発電 所内 (72)発明者 沓掛 文夫 東京都大田区南馬込一丁目８番１号 株 式会社ケット科学研究所内 (72)発明者 横山 正敏 宮城県仙台市青葉区二日町２番15号 株 式会社ケット科学研究所 仙台営業所内 (72)発明者 木下 卓也 東京都大田区南馬込一丁目８番１号 株 式会社ケット科学研究所内 (72)発明者 河副 定次 神奈川県平塚市黒部丘１番31号 日本た ばこ産業株式会社 生産技術開発センタ ー内 (72)発明者 小原 洋 神奈川県平塚市黒部丘１番31号 日本た ばこ産業株式会社 生産技術開発センタ ー内 (56)参考文献 尾崎幸洋，日本分光学会測定法シリー ズ32・近赤外分光法，日本，株式会社学 会出版センター，1996年 ５月20日，初 版，ｐ．109−118 Ｏ．Ｉｔｏ，他２名，Ｄｉｆｆｕｓｅ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔ ｒａ ｉｎ ｎｅａｒ−ｉｒ ｒｅｇｉ ｏｎ ｏｆ ｃｏａｌｓ，ＦＵＥＬ，英 国，Ｅｌｓｅｖｉｅｒ Ｓｃｉｅｎｃ ｅ，ｖｏｌ．67，ｐ．573−578 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 21/00 - 21/01 G01N 21/17 - 21/61 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (2)
- 【請求項１】 使用が予定される複数種類の炭種につい
て、波長帯域が１５００ｎｍ〜２５００ｎｍの近赤外線
領域の波長の異なる複数の近赤外線を照射して該近赤外
線の反射光から各炭種における吸光度の分布をそれぞれ
求め、該吸光度の分布に応じて該複数の炭種を所定の階
層をなす複数の群に割り当てるとともに、同階層の２の
群、または、同階層の群と炭種、または、同階層の２の
炭種について、前記吸光度の分布領域を分ける境界から
の距離に対応する判別式を各階層に対応してそれぞれ記
憶しておき、石炭を供給するコンベア上に配設され 前記近赤外線を該
コンベア上の石炭に照射するとともにこの石炭からの近
赤外線の反射光を受光する測定ヘッドを用い、 前記測定ヘッドからの電圧信号に基づいて吸光度換算値
を求めるとともに、前記 最上位階層から最下位階層にか
けて各階層の前記判別式を順次選択し、前記吸光度換算
値および前記判別式に基づいて、群同士の判別、群と炭
種の判別および炭種同士の判別を行い、単一の炭種を決
定するようにしたことを特徴とする炭種判別方法。 - 【請求項２】 前記判別式は、前記複数の波長に対応す
る複数の吸光度を変数とする１次結合式であることを特
徴とする請求項１記載の炭種判別方法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25615096A JP3283766B2 (ja) | 1996-09-27 | 1996-09-27 | 炭種判別方法 |
| EP97302810A EP0803726A3 (en) | 1996-04-26 | 1997-04-24 | Method and apparatus for discriminating coal species |
| US08/842,510 US5873982A (en) | 1996-04-26 | 1997-04-24 | Method and apparatus of discriminating coal species |
| TW086105315A TW393574B (en) | 1996-04-26 | 1997-04-24 | Method and apparatus of discriminating coal species |
| KR1019970015628A KR100239851B1 (ko) | 1996-04-26 | 1997-04-25 | 석탄종의 구별방법 및 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25615096A JP3283766B2 (ja) | 1996-09-27 | 1996-09-27 | 炭種判別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10104156A JPH10104156A (ja) | 1998-04-24 |
| JP3283766B2 true JP3283766B2 (ja) | 2002-05-20 |
Family
ID=17288609
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25615096A Expired - Fee Related JP3283766B2 (ja) | 1996-04-26 | 1996-09-27 | 炭種判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3283766B2 (ja) |
-
1996
- 1996-09-27 JP JP25615096A patent/JP3283766B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Ｏ．Ｉｔｏ，他２名，Ｄｉｆｆｕｓｅ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒａ ｉｎ ｎｅａｒ−ｉｒ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｃｏａｌｓ，ＦＵＥＬ，英国，Ｅｌｓｅｖｉｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，ｖｏｌ．６７，ｐ．５７３−５７８ |
| 尾崎幸洋，日本分光学会測定法シリーズ３２・近赤外分光法，日本，株式会社学会出版センター，１９９６年 ５月２０日，初版，ｐ．１０９−１１８ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH10104156A (ja) | 1998-04-24 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20010904 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20020129 |
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