JP5197032B2 - Combustion state simulation method, program, storage medium, and combustion state simulation apparatus - Google Patents

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Description

本発明は、発電設備などで燃焼させる燃料の燃焼状態をシミュレーションする燃焼状態シミュレーション方法、プログラム、記憶媒体、及び燃焼状態シミュレーション装置に関する。   The present invention relates to a combustion state simulation method, a program, a storage medium, and a combustion state simulation device for simulating a combustion state of fuel burned by a power generation facility or the like.

従来から、発電所などでは安全に且つ効率的に燃料を燃焼させるために、保有する燃焼設備の運転状況を評価するためのシステムを設置している。このようなシステムとして、例えば、石炭の性状評価を行うことができる石炭性状評価装置、石炭性状評価方法、及び石炭性状評価用コンピュータプログラム(特許文献1参照)が提案されている。同システムは、個々の燃焼設備において、特に混炭した場合の石炭に関する使用の適否を評価するものであり作業者の負担を軽減させることができる仕組みであった。   Conventionally, in order to burn fuel safely and efficiently in a power plant or the like, a system for evaluating the operating status of the combustion equipment that is owned is installed. As such a system, for example, a coal property evaluation apparatus, a coal property evaluation method, and a computer program for evaluating coal properties (see Patent Document 1) capable of evaluating the property of coal have been proposed. The system is a mechanism that can reduce the burden on the operator by evaluating the suitability of the use of coal, especially when blended with each combustion facility.

上述したシステムでは、燃焼設備における石炭の使用の適否を単に判断するだけのものであるため、具体的に設備がどういう状態になるのか等までを総合的に評価できるものではなく、設備全体を含めた状態把握に用いることはできなかった。   In the system described above, it is merely a matter of determining whether or not coal is used in the combustion facility. Therefore, it is not possible to comprehensively evaluate the state of the facility, and includes the entire facility. It could not be used for grasping the condition.

一方、燃焼設備の運用計画を策定するためにシミュレーションを行うサイロ内石炭品質シミュレータ(特許文献2参照)も提案されている。同システムは、石炭焚ボイラの各サイロに堆積する石炭灰の状態を推定するためのものであるため、実際に石炭を燃焼させる前に、各機器における石炭の燃焼状態に基づいて設備の運転状況を把握して安全且つ効率的な運転を支援する目的として使用することができるものではなかった。   On the other hand, an in silo coal quality simulator (see Patent Document 2) that performs a simulation to formulate an operation plan for a combustion facility has also been proposed. Since this system is for estimating the state of coal ash accumulated in each silo of a coal fired boiler, the operating status of the equipment based on the combustion state of the coal in each equipment before actually burning the coal It could not be used for the purpose of grasping and supporting safe and efficient driving.

また、上述したシステムの他にも、例えば、発電設備の運転状況を評価するだけのシステムが用いられているが、入力等の操作が複雑であったり、過去の実績をデータとして管理することができなかったりする仕組みであったため、燃焼状態に伴う運転状況がどのように変化するのか等を定性的に判断する作業に用いることができず、実用的ではなかった。   In addition to the above-described system, for example, a system that merely evaluates the operating status of the power generation facility is used. However, operations such as input are complicated, and past results can be managed as data. Since it was a mechanism that could not be performed, it could not be used for the work of qualitatively judging how the operation status according to the combustion state changes, and was not practical.

特開2007−115203号公報(特許請求の範囲等)JP 2007-115203 A (Claims etc.) 特開2004−198017号公報(特許請求の範囲等)JP 2004-198017 A (Claims etc.)

本発明はかかる事情に鑑み、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得ることができる燃焼状態シミュレーション方法、プログラム、記憶媒体、及び燃焼状態シミュレーション装置を提供することを目的とする。   In view of such circumstances, the present invention easily predicts the combustion state in a combustion facility when a desired coal type is burned as fuel, and obtains information for supporting safe and efficient operation of the entire facility. An object of the present invention is to provide a combustion state simulation method, a program, a storage medium, and a combustion state simulation apparatus.

上記目的を達成するための本発明の第1の態様は、特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データに基づいて所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼状態を予測して運転を支援する燃焼状態シミュレーション方法であって、石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する条件入力ステップと、予め分析された前記石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと前記燃焼データが蓄積されているデータベースから抽出される各性状データとを比較して類似度を算出し、前記所望の石炭炭種に対して類似度が同一又は最も類似度が高い炭種を前記燃焼データから選定する炭種選定ステップと、前記炭種選定ステップで選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする予測ステップと、前記設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、前記監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する評価ステップとを備えたことを特徴とする燃焼状態シミュレーション方法にある。 In order to achieve the above object, the first aspect of the present invention supports operation by predicting the combustion state when a desired coal type is burned based on combustion data indicating past combustion records for a specific facility. A combustion state simulation method for setting a facility for burning coal, a condition input step for inputting a coal type to be burned by the facility and a mixing ratio of the coal type as a combustion condition, By comparing each property data of the coal type based on the analysis result and each property data extracted from the database in which the combustion data is accumulated, the similarity is calculated, and the similarity to the desired coal coal type is calculated. and coal species selection step identical or most similar degree to select a high coal species from said combustion data, by setting the coal type of property data selected in the coal type selection step as a parameter, the combustion A prediction step of predicting the state phenomenon for each device and simulating the operation status in the facility; calculating prediction data for each device in the facility and evaluating each monitoring item; and The combustion state simulation method includes an evaluation step for comprehensively evaluating the operation status of the entire equipment according to the degree and the evaluation result.

かかる第1の態様では、予測した燃焼状態から設備状況を容易に把握することができると共に、設備が最適な状況となるように運転を支援することができる情報を容易に得ることができる。また、予測データに基づいて監視項目の重要度などに応じた評価が実行されるため、例えば、燃料や設備などの違いによって異なる予測データに基づいて、重点的に監視すべき事項を把握することが容易となる。さらに、シミュレーションを実行する際に、類似度に基づいて比較的容易に炭種を選定することができる。 In the first aspect, it is possible to easily grasp the equipment status from the predicted combustion state, and it is possible to easily obtain information that can support the operation so that the equipment is in an optimum situation. In addition, because evaluation is performed according to the importance of the monitoring items based on the prediction data, for example, to grasp the matters to be monitored intensively based on the prediction data that differs depending on the difference in fuel, equipment, etc. Becomes easy. Furthermore, when executing the simulation, the coal type can be selected relatively easily based on the similarity.

本発明の第2の態様は、前記予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを出力する補正ステップをさらに備えたことを特徴とする第1の態様に記載の燃焼状態シミュレーション方法にある。   The second aspect of the present invention compares the predicted data with the actual combustion data to determine whether or not the difference between the two is within a predetermined value. When it is determined that the difference is not within the predetermined value, The combustion state simulation method according to the first aspect, further comprising a correction step of outputting optimum value data in which a correction coefficient corresponding to a difference is added to the prediction data.

かかる第2の態様では、シミュレーション結果をフィードバックすることでシミュレート精度を向上させて、より確実な予測結果を得ることができる。また、出力した最適値はデータベースに蓄積されて実績データとして管理されることで、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報として活用していくことができる。   In the second aspect, the simulation accuracy is improved by feeding back the simulation result, and a more reliable prediction result can be obtained. Further, the output optimum value is accumulated in a database and managed as performance data, so that it can be utilized as information for supporting safe and efficient operation of the entire facility.

本発明の第の態様は、前記評価ステップは、算出した予測データに基づいて、予測される各機器の挙動に基づく設備の諸状況及び予測できる状況によって生じる影響に関する対処方法が表示された予測マップを出力することを特徴とする第1又は第2の態様に記載の燃焼状態シミュレーション方法にある。 According to a third aspect of the present invention, in the evaluation step, based on the calculated prediction data, the prediction of how to cope with various effects of the equipment based on the predicted behavior of each device and the influence caused by the predictable situation is displayed. In the combustion state simulation method according to the first or second aspect, the map is output.

かかる第の態様では、予測データから予測できる現象を設備の状態及び各機器の配置
関係が示された予測マップで出力することで、より安全に且つ確実に設備全体の運転支援
をすることができる。
In such a third aspect, the phenomenon that can be predicted from the prediction data is output in a prediction map that shows the state of the facility and the arrangement relationship of each device, so that the operation support of the entire facility can be performed more safely and reliably. it can.

本発明の第の態様は、コンピュータに、第1〜第3の何れか一つの態様に記載された燃焼状態シミュレーション方法の各ステップを実行させるためのプログラムにある。 A fourth aspect of the present invention, the computer is in the program for executing the respective steps of a combustion state simulation method according to the first to third any one embodiment.

かかる第の態様では、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合の燃焼設備における
燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得
ることができるプログラムを提供することができる。
In the fourth aspect, it is possible to easily predict the combustion state in the combustion facility when the desired coal type is burned as fuel, and to obtain information for supporting safe and efficient operation of the entire facility. A program that can be provided can be provided.

本発明の第の態様は、コンピュータに、第1〜第3の何れか一つの態様に記載された燃焼状態シミュレーション方法の各ステップを実行させるためのプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータで読取可能な記憶媒体にある。 According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a computer storing a program for causing a computer to execute each step of the combustion state simulation method described in any one of the first to third aspects. It is in a readable storage medium.

かかる第の態様では、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合の燃焼設備における
燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得
ることができるプログラムが格納された記憶媒体を提供することができる。
In the fifth aspect, it is possible to easily predict the combustion state in the combustion facility when the desired coal coal type is burned as fuel, and to obtain information for supporting safe and efficient operation of the entire facility. It is possible to provide a storage medium in which a program that can be stored is stored.

本発明の第の態様は、所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を予測して運転を支援する燃焼状態シミュレーション装置において、特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データを格納するデータベースと、石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する条件入力手段と、予め分析された前記石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと前記データベースから抽出される各性状データとを比較して類似度を算出し、前記所望の石炭炭種に対して類似度が同一又は最も類似度が高い炭種を前記燃焼データから選定する炭種選定手段と、前記炭種選定手段で選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする予測手段と、前記設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、前記監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する評価手段と、前記予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを算出して前記データベースを更新する補正手段とを備えたことを特徴とする燃焼状態シミュレーション装置にある。 According to a sixth aspect of the present invention, in a combustion state simulation apparatus that supports operation by predicting a combustion state in a combustion facility when a desired coal type is burned, combustion data indicating past combustion records for a specific facility A condition input means for setting a facility for burning coal, a facility for burning coal, and a coal type to be burned in the facility as a combustion condition and a mixing ratio of the coal species, and a result of analysis of the coal analyzed in advance. A comparison is made by comparing each property data of the coal type based on each property data extracted from the database, and a coal type having the same or highest similarity to the desired coal type is calculated. wherein the coal type selecting means for selecting from the combustion data, it sets the coal type of property data selected in the coal type selecting means as a parameter to predict the behavior of the combustion state for each device Prediction means for simulating the operation status in the facility, and predicting data for each device in the facility to evaluate each monitoring item, and the entire facility according to the importance of the monitoring item and the evaluation result When the evaluation means for comprehensively evaluating the operation status and the prediction data and the actual combustion data are compared to determine whether or not the difference between them is within a predetermined value, and when it is determined that the difference is not within the predetermined value The combustion state simulation apparatus includes a correction unit that calculates optimum value data in which a correction coefficient corresponding to a difference is added to the prediction data and updates the database.

かかる第の態様では、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得ることができると共に、シミュレーション精度を向上させながら安全な運転を支援するためシミュレーションを容易に実行することができる装置を提供することができる。さらに、シミュレーションを実行する際に、類似度に基づいて比較的容易に炭種を選定することができる。
In the sixth aspect, it is possible to easily predict the combustion state in the combustion facility when a desired coal type is burned as fuel, and to obtain information for supporting safe and efficient operation of the entire facility. In addition, it is possible to provide an apparatus that can easily execute simulation to support safe driving while improving simulation accuracy. Furthermore, when executing the simulation, the coal type can be selected relatively easily based on the similarity.

本発明によれば、所望の石炭炭種を燃料として燃焼した場合、燃料の違いによって異なる燃焼設備の燃焼状態を容易に予測して、設備全体の安全且つ効率的な運転を支援するための情報を得ることができる燃焼状態シミュレーション方法、プログラム、記憶媒体、及び燃焼状態シミュレーション装置を提供することができる。   According to the present invention, when a desired coal type is burned as a fuel, information for easily predicting a combustion state of a different combustion facility depending on a difference in fuel and supporting safe and efficient operation of the entire facility. Can provide a combustion state simulation method, a program, a storage medium, and a combustion state simulation apparatus.

以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。なお、本実施形態の説明は例示であり、本発明は以下の説明に限定されない。   Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described. The description of the present embodiment is an exemplification, and the present invention is not limited to the following description.

(実施形態1)
図1は、本実施形態に係る燃焼状態シミュレーション装置のシステム構成図である。なお、本実施形態は、対象となる燃焼設備として発電設備を想定しており、所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を予測して、実際の運転を支援することを実現するものである。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a system configuration diagram of a combustion state simulation apparatus according to the present embodiment. Note that this embodiment assumes a power generation facility as a target combustion facility, and realizes support of actual operation by predicting the combustion state in the combustion facility when a desired coal type is burned. To do.

図示するように、本実施形態の燃焼状態シミュレーション装置10は、条件入力手段20、CPU30、記憶装置40、及び出力装置50を備えている。このうち、CPU30は、炭種選定手段31、予測手段32、評価手段33、及び補正手段34を備えており、いわゆるコンピュータの制御部及び演算部に相当する処理を実行する。   As shown in the figure, the combustion state simulation device 10 of the present embodiment includes a condition input means 20, a CPU 30, a storage device 40, and an output device 50. Among these, the CPU 30 includes a coal type selection unit 31, a prediction unit 32, an evaluation unit 33, and a correction unit 34, and executes processing corresponding to a so-called computer control unit and calculation unit.

具体的には、炭種選定手段31は、分析結果データベース42に格納されている予め分析された石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと実績データベース41から抽出される各性状データとを比較して、炭種及び炭種の混合割合の相関関係を基準として各性状データを照合(マッチング)することで、シミュレート対象となる炭種を選定する。   Specifically, the coal type selection means 31 stores each property data of the coal type based on the analysis result of the coal analyzed in advance stored in the analysis result database 42 and each property data extracted from the result database 41. In comparison, the type of coal to be simulated is selected by collating (matching) each property data with reference to the correlation between the type of coal and the mixing ratio of the types of coal.

予測手段32は、炭種選定手段31で選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする。   The predicting unit 32 sets the property data of the coal type selected by the coal type selecting unit 31 as a parameter, predicts the phenomenon of the combustion state for each device, and simulates the operating state in the facility.

評価手段33は、設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する。   The evaluation means 33 calculates prediction data for each device in the facility and evaluates each monitoring item, and comprehensively evaluates the operating status of the entire facility according to the importance of the monitoring item and its evaluation result.

補正手段34は、シミュレーション結果に基づく予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを算出して所定のデータベースを更新する。ここでいうデータベースは、最適値データを集約して設計される最適パラメータを専用に格納する記憶媒体であってもよいし、上述した記憶装置40内に設けられている記憶媒体であってもよい。これにより、最適値データを活用してシミュレーションの精度を向上させることが可能となる。   The correction means 34 compares the prediction data based on the simulation result with the actual combustion data to determine whether or not the difference between the two is within a predetermined value. Optimal value data obtained by adding a correction coefficient corresponding to the above to the prediction data is calculated, and a predetermined database is updated. The database here may be a storage medium dedicated to storing optimum parameters designed by aggregating optimum value data, or may be a storage medium provided in the storage device 40 described above. . Thereby, it is possible to improve the accuracy of the simulation by utilizing the optimum value data.

これらの各手段31〜34は、燃焼状態シミュレーション装置10で実行されるプログラムとして実装されている。ただし、これらの各手段31〜34は、一つのプログラムとして実行される場合に限定されない。例えば、各手段31〜34は、情報処理装置でそれぞれ実行される個別のプログラムであってもよいし、電子回路等のハードウェアで構成されていてもよい。   Each of these means 31 to 34 is implemented as a program executed by the combustion state simulation apparatus 10. However, each of these means 31 to 34 is not limited to being executed as one program. For example, each means 31 to 34 may be an individual program executed by the information processing apparatus, or may be configured by hardware such as an electronic circuit.

一方、記憶装置40は、実績データベース(「DB」と図示する)41及び分析結果データベース(「DB」と図示する)42を備えており、燃焼状態のシミュレーションを実行するために必要な各種データを記憶する(詳細は後述する)。   On the other hand, the storage device 40 includes a performance database (illustrated as “DB”) 41 and an analysis result database (illustrated as “DB”) 42, and stores various data necessary for executing a simulation of the combustion state. Store (details will be described later).

また、条件入力手段20及び出力装置50は、各種データを入力するキーボードやマウス、各種データを出力するディスプレイやプリンタにそれぞれ相当する処理を実行する。   The condition input unit 20 and the output device 50 execute processes corresponding to a keyboard and mouse for inputting various data, and a display and printer for outputting various data, respectively.

具体的には、条件入力手段20は、石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する。   Specifically, the condition input means 20 sets equipment for burning coal, and inputs a coal type to be burned by the equipment and a mixing ratio of the coal types as combustion conditions.

一方、出力装置50は、シミュレーション結果から予測される各機器の挙動に基づく設備の諸状況及び予測できる状況によって生じる影響に関する対処方法が表示された予測マップを画面表示又は印刷物で出力する。   On the other hand, the output device 50 outputs, on a screen display or a printed matter, a prediction map on which a countermeasure method related to effects caused by various situations of the equipment based on the behavior of each device predicted from the simulation result and a situation that can be predicted is displayed.

ここで、上述した燃焼状態シミュレーション装置10がシミュレーションを実行する際の対象となる設備について説明する。図2は、本実施形態に係るシミュレート対象となる燃焼設備を示す概念図である。   Here, the facility used as the object when the combustion state simulation apparatus 10 mentioned above performs simulation is demonstrated. FIG. 2 is a conceptual diagram showing a combustion facility to be simulated according to the present embodiment.

図示するように、シミュレート対象となる燃焼設備100は、基本的に、発電設備などにおいて石炭となる燃料を燃焼させる際に必要な各種機器を備えている。   As shown in the figure, a combustion facility 100 to be simulated basically includes various devices necessary for burning fuel to be coal in a power generation facility or the like.

燃焼設備100に設置されている機器としては、例えば、バンカ101、給炭機102、ミル103、エアーヒータ(AH)104、押込通風機(FDF)105、一次通風機(PAF)106、ボイラ107、クリンカホッパ108、アディショナルエアー(AA)109、脱硝装置110、熱回収器(GGH)111、電気集塵装置(EP)112、誘引通風機(IDF)113、脱硫装置114、ブースターファン(BUF)115、煙突116などを挙げることができ、これらの機器が有機的にそれぞれ結合することで、石炭を燃料として燃焼させることができるようになっている。なお、上述した各機器の機能等は一般的に知られているものであるため、説明は省略する。   Examples of equipment installed in the combustion facility 100 include a bunker 101, a coal feeder 102, a mill 103, an air heater (AH) 104, a forced draft fan (FDF) 105, a primary ventilator (PAF) 106, and a boiler 107. , Clinker hopper 108, additional air (AA) 109, denitration device 110, heat recovery device (GGH) 111, electrostatic precipitator (EP) 112, induction ventilator (IDF) 113, desulfurization device 114, booster fan (BUF) 115, chimney 116, and the like, and these devices are organically coupled so that coal can be burned as fuel. In addition, since the function of each apparatus mentioned above is generally known, description is abbreviate | omitted.

図2に例示した燃焼設備100に、排水処理設備や灰処理設備(図示せず)を含めて構成された設備が発電設備として運用されている。   A facility configured to include a wastewater treatment facility and an ash treatment facility (not shown) in the combustion facility 100 illustrated in FIG. 2 is operated as a power generation facility.

ここで、上述した実績データベース41及び分析結果データベース42に格納されるデータについて説明する。図3は、本実施形態に係る実績データベースのデータ構造の一例を示す図であり、図4は、本実施形態に係る分析結果データベースのデータ構造の一例を示す図である。   Here, the data stored in the above-mentioned performance database 41 and analysis result database 42 will be described. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the data structure of the performance database according to the present embodiment, and FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the data structure of the analysis result database according to the present embodiment.

実績データベース41には、特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データが格納されている。具体的には、図3に示すように、炭種(銘柄と割合)、炭種を燃焼する時の大気温度、発熱量、水分、灰分、揮発分、灰中未燃分、燃焼性指標、着火性指標、HGI、セレン、ヒ素、スラッギング性、ファウリング性、給炭量、テーブル差圧、熱空気ダンパ開度、冷空気ダンパ開度、FDF動翼開度、PAF動翼開度、IDF動翼開度、ECO出口ガスO2偏差、AAダンパ角度(左/右)、RHパスガスダンパ角度(左/右)、脱硝入口NOX(A/B)、クリンカホッパ処理回数、EP荷電率、吸収塔循環ポンプ動翼開度、処理水量、前流側クリンカ付着傾向、及び後流側クリンカ付着傾向からなる各項目が日時を示す日付ごとに関連付けられて格納されている。 The performance database 41 stores combustion data indicating past combustion records for a specific facility. Specifically, as shown in FIG. 3, coal type (brand and ratio), atmospheric temperature when burning the coal type, calorific value, moisture, ash, volatiles, unburned ash, flammability index, Ignition index, HGI, selenium, arsenic, slagging, fouling, coal supply, table differential pressure, hot air damper opening, cold air damper opening, FDF blade opening, PAF blade opening, IDF blades opening, ECO outlet gas O 2 deviations, AA damper angle (left / right), RH Pasugasudanpa angle (left / right), denitrification inlet NO X (A / B), clinker hopper processing count, EP charged rate, absorption Each item including the tower circulation pump moving blade opening degree, the amount of treated water, the front stream side clinker adhesion tendency, and the rear stream side clinker adhesion tendency is associated and stored for each date indicating the date and time.

これらの各項目は、図2に例示した燃焼設備100に設置されている各機器の挙動に基づいて測定される値であり、上記項目に示した大気温度において石炭を燃料として燃焼した際に、炭種の銘柄とその混合割合に応じて変化する値である。また、各機器の動作状態の良し悪しは、所定の基準で評価して記録される。   Each of these items is a value measured based on the behavior of each device installed in the combustion facility 100 illustrated in FIG. 2, and when burning with coal as fuel at the atmospheric temperature shown in the above item, It is a value that changes according to the brand of the coal type and its mixing ratio. Also, whether the operating state of each device is good or bad is evaluated and recorded according to a predetermined standard.

上述のように各機器の動作状態は、燃料(炭種と混合割合)の燃焼状態に応じて良い状態にも悪い状態にも変化するため、燃焼設備100の運転に影響が出る機器や要素を特定して、実績データとして実績データベース41に蓄積しておくことで、燃料の違いによる各機器の状態を把握することに活用することができる。   As described above, the operating state of each device changes between a good state and a bad state depending on the combustion state of the fuel (coal species and mixing ratio), and thus the devices and elements that affect the operation of the combustion facility 100 are changed. By specifying and accumulating in the performance database 41 as performance data, it can be utilized for grasping the state of each device due to the difference in fuel.

一方、分析結果データベース42には、炭種(主に、過去に燃焼したことのない新炭種)の品位に関する分析結果が格納されている。具体的には、図4(a)に示すように、特定の炭種に対して、高位発熱量、湿分、全水分、工業分析、燃料比、HGI、元素分析、灰融点、灰分組成、及び粒度からなる各項目に対して分析が実施されている。このうち、工業分析は、固有水分、灰分、揮発分、固定炭素、全硫黄分からなる項目に分類され、元素分析は、炭素、水素、酸素、窒素、硫黄、塩素、ホウ素、フッ素、セレン、ヒ素からなる項目に分類され、灰融点は、軟化点、融点、溶融点からなる項目に分類され、灰分組成は、塩基性、酸性、その他からなる項目に分類され、粒度は、50mm以下又は2mm以下に分類されている。   On the other hand, the analysis result database 42 stores analysis results relating to the quality of coal types (mainly new coal types that have not been burned in the past). Specifically, as shown in FIG. 4 (a), for a specific coal type, high calorific value, moisture, total moisture, industrial analysis, fuel ratio, HGI, elemental analysis, ash melting point, ash composition, An analysis is performed for each item consisting of a granularity. Of these, industrial analysis is classified into items consisting of intrinsic moisture, ash, volatiles, fixed carbon, and total sulfur, and elemental analysis includes carbon, hydrogen, oxygen, nitrogen, sulfur, chlorine, boron, fluorine, selenium, and arsenic. The ash melting point is classified into items consisting of softening point, melting point, and melting point, and the ash composition is classified into items consisting of basic, acidic, and others, and the particle size is 50 mm or less or 2 mm or less. It is classified.

本実施形態では、上述のような項目に従って分析された炭種に対する性状データが、実績データベース41に格納されている燃焼データと比較されて照合されることで、シミュレート対象となる炭種が選定されてシミュレーション処理が実行される。   In this embodiment, the property data for the coal type analyzed according to the items as described above is compared with the combustion data stored in the result database 41, and the coal type to be simulated is selected. The simulation process is executed.

また、シミュレーションを実行する際の燃焼条件は、図4(b)に示すように、炭種とその混合割合、炭種を燃焼する時の大気温度、設備を特定する使用ミルが条件入力手段20から入力されることで、シミュレーション処理が開始されることになる。   Further, as shown in FIG. 4B, the combustion conditions for executing the simulation are as follows. The coal type and the mixing ratio thereof, the atmospheric temperature when the coal type is burned, and the mill used to specify the equipment are the condition input means 20. The simulation process is started.

次に、上述したような構成からなる燃焼状態シミュレーション装置10で実行されるシミュレーション方法について説明する。   Next, a simulation method executed by the combustion state simulation apparatus 10 having the above-described configuration will be described.

図5は、本実施形態に係る燃焼状態シミュレーションの処理手順を示すフローチャートであり、図6は、本実施形態に係るシミュレーション結果のフィードバック処理を示すフローチャートである。   FIG. 5 is a flowchart showing the procedure of the combustion state simulation according to this embodiment, and FIG. 6 is a flowchart showing the simulation result feedback processing according to this embodiment.

図5に示すように、まず、条件入力手段20によって燃焼設備を設定して燃焼条件が入力される(S1)。ここで入力される入力条件とは、図4(b)に例示する項目である。そして、実績データベース41及び分析結果データベース42の双方から、実際の燃焼データ及び過去に燃焼したことのない新炭種に関する新炭種データが抽出されて、両者が照合されて(S2)、類似度が算出される(S3)。ここで、類似度の算出は、図7に示すように実行される。また、類似度の計算には、下記に例示する式(1)を用いる。   As shown in FIG. 5, first, the combustion equipment is set by the condition input means 20 and the combustion conditions are input (S1). The input conditions input here are items illustrated in FIG. 4B. Then, actual combustion data and new coal type data related to a new coal type that has not been burned in the past are extracted from both the results database 41 and the analysis result database 42, and both are collated (S2). Is calculated (S3). Here, the calculation of the similarity is executed as shown in FIG. Moreover, the formula (1) illustrated below is used for calculation of similarity.

Figure 0005197032
ここで、式(1)中のSは類似度、nは各性状のデータ数、αは各性状データに付加される重み、Xは分析結果による各性状データ、Yは蓄積された過去実績に基づく各性状データを示す。このようにして、類似度は、各性状データにおける数値の差分をとり、100から差分データの合計を引くことで計算できる。
Figure 0005197032
Here, in Equation (1), S is the similarity, n is the number of data of each property, α is the weight added to each property data, X is each property data based on the analysis result, and Y is the accumulated past performance. Each property data is shown. In this way, the similarity can be calculated by taking a numerical difference in each property data and subtracting the sum of the difference data from 100.

そして、算出された類似度に基づいて炭種が選定される(S4)。炭種の選定方法は、石炭の性状的に新炭種と同一又は最も類似性が高い炭種を抽出することで実行される。図7に示す例では、類似度が最も高いデータAの炭種が選定される。ここで、類似度が新炭種と同一となるものは過去に燃焼した実績のある炭種であると想定されるが、このような場合であっても、経年劣化など機器の使用年数に基づく使用状態が過去の燃焼データに基づいて考慮される。   Then, a coal type is selected based on the calculated similarity (S4). The method for selecting the coal type is performed by extracting a coal type having the same or the highest similarity to the new coal type in the properties of the coal. In the example shown in FIG. 7, the coal type of data A having the highest similarity is selected. Here, it is assumed that the coal with the same degree of similarity as the new coal type is a coal type that has been burned in the past, but even in such a case, it is based on the years of use of equipment such as aging deterioration. Usage conditions are taken into account based on past combustion data.

ステップS4で選定された炭種は、シミュレート対象の炭種として性状データがパラメータとして設定されることで、選定した炭種による燃焼状態が予測されて(S5)、予測データが算出される(S6)。   For the coal type selected in step S4, the property data is set as a parameter as the coal type to be simulated, so that the combustion state by the selected coal type is predicted (S5), and the prediction data is calculated ( S6).

ここで、予測データは設備内の各機器ごとに算出されて、各監視項目に基づいて評価される(S7)。このときの評価基準は、図8及び図9に例示するような燃焼特性となり、各燃料特性に基づいて各機器や設備全体の評価が実行される。なお、図8には、発熱量とHGIとの関係に基づく特性、及び発熱量と水分特性との関係に基づく特性が例示されており、図9には、燃料比と発熱量との関係に基づく特性、及びHGIと燃料比との関係に基づく特性が例示されている。   Here, the prediction data is calculated for each device in the facility and evaluated based on each monitoring item (S7). The evaluation criteria at this time are combustion characteristics as illustrated in FIGS. 8 and 9, and the evaluation of each device and the entire facility is executed based on each fuel characteristic. FIG. 8 illustrates characteristics based on the relationship between the calorific value and HGI, and characteristics based on the relationship between the calorific value and moisture characteristics, and FIG. 9 illustrates the relationship between the fuel ratio and the calorific value. The characteristics based on the relationship between the HGI and the fuel ratio are exemplified.

上述して算出された予測データや予測データに基づく評価が予測マップとして作成されて(S8)、出力装置50によって出力又は表示される(S9)。ここで、予測マップとは、算出した予測データ又は評価に基づいて、予測される各機器の挙動に基づく設備の諸状況及び予測できる状況によって生じる影響に関する対処方法が表示されたマップであり、図10に例示するような、設備の状態や機器類の配置関係が示された地図や図面などであることが好ましい。   The prediction data calculated as described above and the evaluation based on the prediction data are created as a prediction map (S8) and output or displayed by the output device 50 (S9). Here, the prediction map is a map on which various measures of equipment based on the predicted behavior of each device based on the calculated prediction data or evaluation and a coping method related to the influence caused by the predictable situation are displayed. 10 is preferably a map or a drawing showing the state of equipment and the arrangement relationship of devices.

また、ステップS6で算出された予測データは、実績データベース41にフィードバックされてデータの補正に用いられる(S10)。   The prediction data calculated in step S6 is fed back to the performance database 41 and used for data correction (S10).

ここで、ステップS10のフィードバック処理について図6を用いて説明する。まず、算出された予測データと実際の燃焼データとが比較されて(S11)、両者の差分が算出される(S12)。そして、算出された差分が所定値以内であるか否かが判定される(S13)。   Here, the feedback processing in step S10 will be described with reference to FIG. First, the calculated prediction data and actual combustion data are compared (S11), and the difference between the two is calculated (S12). Then, it is determined whether or not the calculated difference is within a predetermined value (S13).

このとき、所定値以内でないと判定された場合(S14;Yes)には、差分に応じた補正係数を予測データに付加して(S15)、最適値データを算出する(S16)。ここで算出された最適値データは、例えば、最適化データベース43に格納して管理することで、シミュレーションを実行する際の最適パラメータとして設計されるようにしてもよい。また、最適化データベース43は、記憶装置40の内部に設置されていてもよいし、外部に設置されていてもよい。   At this time, if it is determined that it is not within the predetermined value (S14; Yes), a correction coefficient corresponding to the difference is added to the prediction data (S15), and optimum value data is calculated (S16). The optimum value data calculated here may be designed as an optimum parameter for executing a simulation by storing and managing the optimum value data in the optimization database 43, for example. The optimization database 43 may be installed inside the storage device 40 or may be installed outside.

上述のようにして、予測データと実際の燃焼データとの誤差に応じて重みなどのパラメータを補正係数として付加することで、データが最適化されてシミュレーション精度を向上させることが可能となる。   As described above, by adding a parameter such as a weight as a correction coefficient according to an error between the prediction data and the actual combustion data, the data can be optimized and the simulation accuracy can be improved.

ここで、上述した予測マップについて具体的に説明する。図10は、本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの全体概略図であり、図11、図12、及び図13は、本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの部分拡大図である。   Here, the prediction map mentioned above is demonstrated concretely. FIG. 10 is an overall schematic diagram of a prediction map based on the simulation result according to the present embodiment, and FIGS. 11, 12, and 13 are partially enlarged views of the prediction map based on the simulation result according to the present embodiment. .

図10には、上述した予測マップの全体図が示されている。この予測マップは、図2に例示した燃焼設備100の各機器の配置関係に基づいて作成される。このうち、図11には、ボイラ107から煙突116に至るまでの経路に配置される各機器が示されており、これらの機器に対する予測データ、予測データを評価する評価基準、及び評価結果が順次表示されている。また、評価結果から優先的に注意すべき箇所が明確になるため、例えば、予測マップ内に注意事項として表示することで、実際の燃焼時において炭種や設備の状態などに応じて注意を喚起することが可能となる。   FIG. 10 shows an overall view of the above-described prediction map. This prediction map is created based on the arrangement relationship of each device of the combustion facility 100 illustrated in FIG. Among these, FIG. 11 shows each device arranged in the path from the boiler 107 to the chimney 116, and the prediction data for these devices, the evaluation criteria for evaluating the prediction data, and the evaluation results are sequentially displayed. It is displayed. In addition, since the points to be preferentially clarified from the evaluation results, for example, by displaying them as precautions in the prediction map, attention is given according to the type of coal and the state of equipment during actual combustion. It becomes possible to do.

図11に示す例では、ボイラ107に関して、アディショナルエアー(AA)の角度(缶右・缶左)、ファウリング性、スラッギング性、燃料比、クリンカホッパ処理回数、前流側と後流側におけるクリンカ付着傾向、RHパスガス開度(缶右・缶左)、及びECO出口ガスの状態の予測データに基づく要素ごとの評価が表示されている。   In the example shown in FIG. 11, regarding the boiler 107, the angle of additional air (AA) (can right / can left), fouling property, slagging property, fuel ratio, number of clinker hopper treatments, clinker on the upstream side and the downstream side The evaluation for each element based on the prediction data of the adhesion tendency, the RH pass gas opening (can right / can left), and the state of the ECO outlet gas is displayed.

また、脱硝装置110に関しては入口NOXの予測データ、電気集塵装置(EP)112に関しては荷電率の予測データ、誘引通風機(IDF)113に関しては動翼開度の予測データ、脱硫装置114に関しては吸収塔循環ポンプ動翼開度の予測データに基づく要素ごとの評価が表示されている。 Further, the predicted data of the inlet NO X with respect to the denitration apparatus 110, an electrostatic precipitator (EP) prediction data of the charged ratio with respect to 112, prediction data of the moving blade opening with respect to the induced draft fan (IDF) 113, the desulfurization unit 114 Is displayed for each element based on the prediction data of the absorption tower circulation pump blade opening.

さらに、上述した予測マップでは、評価結果に応じて自動的に注意事項が記載されるように表示を行うようにしてもよい。図11に示す例では、炭種燃焼時の注意事項として、NOX発生量の評価があまり良くない場合にはアンモニア、脱硝出入口NOX量に注意する旨が表示され、ファウリング性の評価が良くない場合には後流側のクリンカの付着に注意する旨が表示され、スラッギング性の評価があまり良くない場合には前流側のクリンカの付着に注意する旨が表示され、電気集塵装置(EP)の荷電率の評価があまり良くない場合にはばいじん量に注意する旨が表示されている。このような注意事項が表示されることで、実際に所望の炭種を燃焼する際に、重点的に監視すべき箇所が明確になり、トラブル等を未然に防止することも可能となる。 Further, in the above-described prediction map, display may be performed so that the notes are automatically described according to the evaluation result. In the example shown in FIG. 11, as the guidelines for coal type combustion, ammonia when the evaluation of the NO X generation amount is not very good, appears that the note denitration doorway amount of NO X, the evaluation of fouling If it is not good, a notice that the clinker adheres to the downstream side is displayed, and if the evaluation of slagging is not very good, a notice that the clinker adheres to the upstream side is displayed. When the evaluation of the charge rate of (EP) is not so good, it is displayed that attention should be paid to the amount of dust. By displaying such precautions, when actually burning a desired coal type, a location to be monitored with priority is clarified, and troubles can be prevented.

一方、図12に示す例では、バンカ101からボイラ107に至るまでの経路に配置される各機器が示されており、図11と同様に各機器に対する予測データ、予測データを評価する評価基準、及び評価結果が順次表示されている。例えば、バンカ101に関しては発熱量、水分、HGI、着火性指標、揮発分、燃焼性指標、及び灰分の予測データ、給炭機102に関しては給炭量の予測データ、ミル103に関してはテーブル差圧の予測データ、エアーヒータ(AH)104に関しては熱空気ダンパ開度及び冷空気ダンパ開度の予測データ、押込通風機(FDF)105及び一次通風機(PAF)106に関しては動翼開度の予測データに基づく要素ごとの評価が表示されている。   On the other hand, in the example shown in FIG. 12, each device arranged on the route from the bunker 101 to the boiler 107 is shown. As in FIG. 11, prediction data for each device, evaluation criteria for evaluating the prediction data, And the evaluation result is displayed sequentially. For example, for the bunker 101, calorific value, moisture, HGI, ignitability index, volatile content, combustibility index, and ash content prediction data, for the coal feeder 102, coal supply amount prediction data, and for the mill 103, table differential pressure Prediction data for the air heater (AH) 104, prediction data for the hot air damper opening and the cold air damper opening, and prediction of the moving blade opening for the forced draft fan (FDF) 105 and the primary ventilator (PAF) 106. The evaluation of each element based on the data is displayed.

また、図13に示す例では、発電設備を構成するため設備として、排水処理設備120に関しては処理水量及び分離膜装置使用数の予測データ、灰処理設備121に関しては未燃分、セレン、及びヒ素の予測データに基づく要素ごとの評価が表示されている。さらに、設備全体の総合的な評価として、上述した各機器の性能に基づいた評価が表示されている。   Further, in the example shown in FIG. 13, as the equipment for constituting the power generation equipment, as for the wastewater treatment equipment 120, the predicted amount of treated water and the number of separation membrane devices used, the ash treatment equipment 121 is unburned, selenium and arsenic The evaluation for each element based on the predicted data is displayed. Furthermore, the evaluation based on the performance of each apparatus mentioned above is displayed as comprehensive evaluation of the whole installation.

以上から、本実施形態の燃焼状態シミュレーション装置10では、例えば、過去に燃焼した実績のない炭種を燃焼するような場合であっても、過去の燃料データや炭種の分析データなどに基づいてシミュレーションを実行することで、燃料の違いによる燃焼設備100の燃焼状態を予め予測することができる。また、予測した結果は作業者などが視覚的に認識し易いように、設備の状態や機器の配置関係が特定された予測マップとして作成されるため、設備の効率的な運転を支援することができる情報として活用することができる。   From the above, in the combustion state simulation apparatus 10 of the present embodiment, for example, even when a coal type that has not been burned in the past is burned, based on past fuel data, analysis data of the coal type, and the like. By executing the simulation, the combustion state of the combustion facility 100 due to the difference in fuel can be predicted in advance. In addition, the predicted results are created as a prediction map in which the state of equipment and the arrangement relationship of equipment are specified so that workers and the like can easily recognize visually, so that efficient operation of equipment can be supported. It can be used as possible information.

また、過去に燃焼した実績のある炭種を燃焼する場合であっても、設備の経年劣化などによって実際に運転する時に注意すべき事項が異なってくるため、個々の設備に応じた監視に基づいた安全な運転を支援することもできる。   In addition, even when burning coal types that have been burned in the past, matters to be aware of during actual operation differ due to aging of the equipment, etc., so it is based on monitoring according to individual equipment. It can also support safe driving.

さらに、本実施形態では、予測された予測データをフィードバック処理して、実際の燃焼データと比較して最適化するため、各種実績(シミュレーション処理、実際の燃焼)に応じてデータを有効に活用しながらシミュレーション精度を向上させることもできる。   Furthermore, in the present embodiment, the predicted data that has been predicted is feedback-processed and optimized in comparison with the actual combustion data. Therefore, the data is effectively used according to various results (simulation processing, actual combustion). However, the simulation accuracy can be improved.

本実施形態に係る燃焼状態シミュレーション装置のシステム構成図である。It is a system configuration figure of the combustion state simulation device concerning this embodiment. 本実施形態に係るシミュレート対象となる燃焼設備を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the combustion equipment used as the simulation object which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る実績データベースのデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of the performance database which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る分析結果データベースのデータ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data structure of the analysis result database which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る燃焼状態シミュレーションの処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process sequence of the combustion state simulation which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るシミュレーション結果のフィードバック処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the feedback process of the simulation result which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るシミュレーション処理内の類似度の算出方法を説明する図である。It is a figure explaining the calculation method of the similarity in the simulation process which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るシミュレーション結果の評価基準の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the evaluation criteria of the simulation result which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るシミュレーション結果の評価基準の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the evaluation criteria of the simulation result which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの全体概略図である。It is the whole schematic map of the prediction map based on the simulation result concerning this embodiment. 本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの部分拡大図である。It is the elements on larger scale of the prediction map based on the simulation result concerning this embodiment. 本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの部分拡大図である。It is the elements on larger scale of the prediction map based on the simulation result concerning this embodiment. 本実施形態に係るシミュレーション結果に基づく予測マップの部分拡大図である。It is the elements on larger scale of the prediction map based on the simulation result concerning this embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

10 燃焼状態シミュレーション装置
20 入力条件手段
30 CPU
31 炭種選定手段
32 予測手段
33 評価手段
34 補正手段
40 記憶装置
41 実績データベース
42 分析結果データベース
50 出力装置
100 燃焼設備
101 バンカ
102 給炭機
103 ミル
104 エアーヒータ
105 押込通風機
106 一次通風機
107 ボイラ
108 クリンカホッパ
109 アディショナルエアー
110 脱硝装置
111 熱回収器
112 電気集塵装置
113 誘引通風機
114 脱硫装置
115 ブースターファン
116 煙突
120 排水処理設備
121 灰処理設備
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Combustion state simulation apparatus 20 Input condition means 30 CPU
31 Coal type selection means 32 Prediction means 33 Evaluation means 34 Correction means 40 Storage device 41 Results database 42 Analysis result database 50 Output device 100 Combustion equipment 101 Bunker 102 Coal feeder 103 Mill 104 Air heater 105 Pushing fan 106 Primary ventilator 107 Boiler 108 Clinker hopper 109 Additional air 110 Denitration device 111 Heat recovery device 112 Electric dust collector 113 Induction ventilator 114 Desulfurization device 115 Booster fan 116 Chimney 120 Wastewater treatment facility 121 Ash processing facility

Claims (6)

特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データに基づいて所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼状態を予測して運転を支援する燃焼状態シミュレーション方法であって、
石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する条件入力ステップと、
予め分析された前記石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと前記燃焼データが蓄積されているデータベースから抽出される各性状データとを比較して類似度を算出し、前記所望の石炭炭種に対して類似度が同一又は最も類似度が高い炭種を前記燃焼データから選定する炭種選定ステップと、
前記炭種選定ステップで選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする予測ステップと、
前記設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、前記監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する評価ステップとを備えたことを特徴とする燃焼状態シミュレーション方法。
A combustion state simulation method for predicting a combustion state when a desired coal coal type is burned based on combustion data indicating a past combustion record for a specific facility and supporting operation,
A condition input step of setting equipment for burning coal and inputting a coal type to be burned in the equipment as a combustion condition and a mixing ratio of the coal types;
The desired coal coal is calculated by comparing each property data of the coal type based on the analysis result of the coal analyzed in advance and each property data extracted from the database in which the combustion data is accumulated. A coal type selection step for selecting from the combustion data a coal type having the same or highest similarity to the species,
A prediction step of setting the property data of the coal type selected in the coal type selection step as a parameter, predicting the phenomenon of the combustion state for each device and simulating the operation status in the facility,
An evaluation step for calculating prediction data for each device in the facility and evaluating each monitoring item, and comprehensively evaluating the operation status of the entire facility according to the importance of the monitoring item and the evaluation result A combustion state simulation method characterized by comprising:
前記予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを出力する補正ステップをさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の燃焼状態シミュレーション方法。   The prediction data and actual combustion data are compared to determine whether or not the difference between the two is within a predetermined value. If it is determined that the difference is not within the predetermined value, a correction coefficient corresponding to the difference is calculated as the prediction coefficient. The combustion state simulation method according to claim 1, further comprising a correction step of outputting optimum value data added to the data. 前記評価ステップは、算出した予測データに基づいて、予測される各機器の挙動に基づく設備の諸状況及び予測できる状況によって生じる影響に関する対処方法が表示された予測マップを出力することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の燃焼状態シミュレーション方法。 The evaluation step outputs, based on the calculated prediction data, a prediction map in which a state of equipment based on the predicted behavior of each device and a coping method related to an effect caused by a state that can be predicted are displayed. The combustion state simulation method according to claim 1 or 2 . コンピュータに、請求項1〜請求項3の何れか一項に記載された燃焼状態シミュレーション方法の各ステップを実行させるためのプログラム。 The computer program for executing the respective steps of a combustion state simulation method according to any one of claims 1 to 3. コンピュータに、請求項1〜請求項3の何れか一項に記載された燃焼状態シミュレーション方法の各ステップを実行させるためのプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータで読取可能な記憶媒体。 A computer- readable storage medium storing a program for causing a computer to execute each step of the combustion state simulation method according to any one of claims 1 to 3 . 所望の石炭炭種を燃焼した場合の燃焼設備における燃焼状態を予測して運転を支援する燃焼状態シミュレーション装置において、
特定の設備に対する過去の燃焼記録を示す燃焼データを格納するデータベースと、
石炭を燃焼させる設備を設定して、燃焼条件として前記設備で燃焼させる炭種及び炭種の混合割合を入力する条件入力手段と、
予め分析された前記石炭の分析結果に基づく炭種の各性状データと前記データベースから抽出される各性状データとを比較して類似度を算出し、前記所望の石炭炭種に対して類似度が同一又は最も類似度が高い炭種を前記燃焼データから選定する炭種選定手段と、
前記炭種選定手段で選定した炭種の性状データをパラメータとして設定して、燃焼状態の現象を各機器ごとに予測して設備内の運転状況をシミュレーションする予測手段と、
前記設備内の各機器ごとに予測データを算出して各監視項目を評価すると共に、前記監視項目の重要度及びその評価結果に応じて設備全体の運転状況を総合的に評価する評価手段と、
前記予測データと実際の燃焼データとを比較して両者の差分が所定値以内であるか否かを判定し、所定値以内でないと判定された場合には、差分に応じた補正係数を前記予測データに付加した最適値データを算出して前記データベースを更新する補正手段とを備えたことを特徴とする燃焼状態シミュレーション装置。
In the combustion state simulation device that supports the operation by predicting the combustion state in the combustion facility when burning the desired coal coal type,
A database storing combustion data showing past combustion records for a particular facility;
Condition input means for setting the equipment for burning coal and inputting the coal type to be burned in the equipment as a combustion condition and the mixing ratio of the coal type;
Comparing each property data of the coal type based on the analysis result of the coal analyzed in advance and each property data extracted from the database, the similarity is calculated, and the similarity to the desired coal coal type is calculated. A coal type selection means for selecting the same or most similar coal type from the combustion data ;
Prediction means for setting the property data of the coal type selected by the coal type selection means as a parameter, predicting the phenomenon of the combustion state for each device, and simulating the operation status in the facility,
An evaluation unit that evaluates each monitoring item by calculating prediction data for each device in the facility, and comprehensively evaluates the operating status of the entire facility according to the importance of the monitoring item and the evaluation result;
The prediction data and actual combustion data are compared to determine whether or not the difference between the two is within a predetermined value. If it is determined that the difference is not within the predetermined value, a correction coefficient corresponding to the difference is calculated as the prediction coefficient. A combustion state simulation apparatus comprising: correction means for calculating optimum value data added to the data and updating the database.
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