JP6815570B1

JP6815570B1 - 静電選別装置

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Publication number: JP6815570B1
Application number: JP2020537665A
Authority: JP
Inventors: 真司黒田; 祐介西川
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2020-02-20
Filing date: 2020-02-20
Publication date: 2021-01-20
Anticipated expiration: 2040-02-20
Also published as: JPWO2021166178A1; WO2021166178A1; DE112020006764T5; CN115087501A

Abstract

帯電部（２）は、複数種類のプラスチック片（１１ａ，１１ｂ）が混在したプラスチック片群（１１）を撹拌して各プラスチック片を帯電させる。電界発生部（４〜６）は、帯電した各プラスチック片に電界を印加する。回収箱（７）は、電界発生部から落下した各プラスチック片を回収する。仕切り板（８または９）は、回収箱内においてＸ方向に移動可能に設けられる。制御装置（１０）は、プラスチック片群の一部をサンプリングして複数種類のプラスチック片の組成比を測定し、過去に測定した組成比と今回測定した組成比とから組成比の変動傾向を解析し、その解析結果に基づいて仕切り板の位置を制御する。

Description

本開示は、静電選別装置および静電選別方法に関する。

空調機、冷蔵庫、洗濯機などの家電製品の筐体には、多くのプラスチック（樹脂）が用いられている。使用済みの家電製品が廃棄されると、廃棄された家電製品から筐体が外され、筐体は破砕機によって破砕される。破砕機から排出されるプラスチック片群には、複数種類のプラスチック片が混在しているため、プラスチックをリサイクルする場合には、プラスチック片群に含まれる複数種類のプラスチック片を種類毎に選別して回収することが行なわれている。

プラスチック片群には、たとえば、ポリプロピレン樹脂片（以下「ＰＰ（polypropylene）片」と称する。）、アクリロニトリル・ブタジエン・スチレン共重合体樹脂片（以下「ＡＢＳ（Acrylonitrile Butadiene Styrene）片」と称する。）、ポリスチレン樹脂片（以下「ＰＳ（Polystyrene）片」と称する。）等の複数種類のプラスチック片が混在している。リサイクル工程では、まず、比重選別法によって比重の小さなＰＰ片がプラスチック片群から選別回収され、次に、静電選別法によってＡＢＳ片とＰＳ片とが選別回収される。

静電選別法は、互いに帯電特性が異なる複数種類のプラスチック片を撹拌することにより摩擦帯電させたプラスチック片の帯電状態（静電気の極性、電荷量など）および電界から受ける力がプラスチック片の種類によって異なることを利用する方法である。

この静電選別法では、複数種類のプラスチック片の混合比率（この混合比率は、しばしば「組成比」とも称され、以下でも「組成比」と称する場合がある。）によってプラスチック片の帯電状態が変化し、静電選別するときの最適条件が変化する。たとえば、プラスチック片群に混在しているＡＢＳ片とＰＳ片の組成比が５８：４２である場合、その組成比に応じて静電選別の条件が最適化される。

特開２００１−１２９４３５号公報（特許文献１）は、回収部に設置された複数の仕切り板によって複数の回収室を形成し、複数種類の被選別片（プラスチック片）を選別する静電選別装置を開示する。この静電選別装置では、複数種類の被選別片の選別が正確に行なわれていない場合、回収部の仕切り板の位置を移動させることによって、回収条件の調整が行なわれる（特許文献１参照）。

特開２００１−１２９４３５号公報

静電選別法では、被選別材料の全数を検査することは困難であるため、一般的に抜き取り検査が行なわれる。上記の特開２００１−１２９４３５号公報に記載の静電選別装置においても、被選別材料が静電分離される前に被選別材料のサンプリングが行なわれる。しかしながら、抜き取り検査による組成比の測定値には、±数％ｐｔの標本誤差が含まれるため、被選別片の選別回収の精度が十分でない可能性がある。

それゆえに、本開示の主たる目的は、静電選別による選別回収の精度を向上可能な静電選別装置および静電選別方法を提供することである。

本開示の静電選別装置は、帯電部と、電界発生部と、回収箱と、仕切り部材と、制御装置とを備える。帯電部は、互いに帯電特性が異なる複数種類の被選別片が混在した被選別材料を撹拌して各被選別片を帯電させる。電界発生部は、帯電部によって帯電された各被選別片に電界を印加し、各被選別片の帯電状態に応じた位置に各被選別片を落下させる。回収箱は、電界発生部から落下した各被選別片を回収する。仕切り部材は、回収箱内において予め定められた方向に移動可能に設けられ、回収箱を複数の回収室に分割する。制御装置は、被選別材料の一部をサンプリングして複数種類の被選別片の組成比を測定し、過去に測定した組成比と今回測定した組成比とから組成比の変動傾向を解析し、その変動傾向の解析結果に基づいて、予め定められた方向における仕切り部材の位置を制御する。

この静電選別装置では、過去に測定した組成比と今回測定した組成比とから組成比の変動傾向を解析し、その解析結果に基づいて仕切り部材の位置を制御する。これにより、被選別材料のサンプリング（抜き取り）により生じる測定誤差を分離した組成比に基づいて、仕切り部材の位置を制御することができる。したがって、この静電選別装置によれば、静電選別による選別回収の精度を向上させることができる。

実施の形態１に従う静電選別装置の構成を示す図である。図１に示す制御装置の構成を示すブロック図である。図２に示す時系列データ解析部の解析結果を示す図である。図２に示す組成比データ解析部の処理手順の一例を示すフローチャートである。プラスチック片の落下分布の一例を示す図である。組成比と図５に示す曲線Ｃａのピーク位置との関係を示す図である。組成比と図５に示す曲線Ｃａのピーク幅との関係を示す図である。図２に示す位置演算部の動作を説明するための図である。図２に示す駆動装置の構成を例示する図である。図２に示す制御装置に含まれる処理回路の構成を示すブロック図である。実施の形態２における制御装置の構成を示すブロック図である。図１０に示す組成比予測部の動作を説明するための図である。図１０に示す組成比データ解析部の処理手順の一例を示すフローチャートである。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に従う静電選別装置の構成を示す図である。図１を参照して、この静電選別装置は、投入部１、帯電筒２、振動フィーダ３、電極４，５、直流電源６、回収箱７、仕切り板８，９、および制御装置１０を備える。

この静電選別装置は、互いに帯電特性が異なる複数種類（たとえば２種類）のプラスチック片（被選別片）１１ａ，１１ｂが混在したプラスチック片群１１（被選別材料）をプラスチック片１１ａとプラスチック片１１ｂとに静電選別する。以下では、プラスチック片１１ａはＡＢＳ片であり、プラスチック片１１ｂはＰＳ片であるものとする。プラスチック片１１ａ，１１ｂは、たとえば家電製品の筐体を粉砕機によって粉砕して乾燥したものであり、１０ｍｍ角程度の大きさに形成されている。

投入部１は、ホッパー１ａと、投入フィーダ１ｂとを含む。ホッパー１ａには、乾燥機（図示せず）によって乾燥されたプラスチック片群１１が供給される。ホッパー１ａは、単位時間当たり予め定められた量のプラスチック片群１１を投入フィーダ１ｂに供給する。投入フィーダ１ｂは、ホッパー１ａからのプラスチック片群１１を帯電筒２内に供給する。

帯電筒２は、回転することによりプラスチック片群１１を攪拌する。帯電筒２内では、プラスチック片群１１に混在する複数種類のプラスチック片１１ａ，１１ｂが互いに摩擦して帯電する。帯電したプラスチック片１１ａ，１１ｂの各々は、摩擦帯電系列に応じた極性（プラスまたはマイナス）および電荷量を有する。この例では、ＡＢＳ片のプラスチック片１１ａはプラスに帯電し、ＰＳ片のプラスチック片１１ｂはマイナスに帯電する。

帯電したプラスチック片１１ａ，１１ｂは、振動フィーダ３の上面の後端部に供給される。プラスに帯電したプラスチック片１１ａとマイナスに帯電したプラスチック片１１ｂとは、静電気力によって吸引し合い、ペアリングする。振動フィーダ３は、プラスチック片１１ａ，１１ｂを上下させながら前方に押し出す上下押し出し振動により、プラスチック片１１ａ，１１ｂのペアリングを解消するとともに、プラスチック片１１ａ，１１ｂを図中のＸ方向に進行させて先端から落下させる。帯電筒２および振動フィーダ３は、プラスチック片１１ａ，１１ｂの各々を帯電させて落下させる帯電部を構成する。

電極４，５は、それぞれ第１の電極および第２の電極であり、平板状に形成されている。電極４，５は、図中のＸ方向に配列され、プラスチック片１１ａ，１１ｂの落下する経路を挟むようにして、互いに対向して配置される。電極４には接地電圧ＧＮＤが印加される。直流電源６は、電極４と電極５との間に所定の直流電圧を印加し、電極４と電極５との間に静電界を発生させる。

振動フィーダ３によってペアリングが解消されたプラスチック片１１ａ，１１ｂが電極４，５間に落とされると、各プラスチック片は、帯電状態（極性、電荷量）に応じた静電気力で２つの電極４，５のうちのいずれかの電極側に引き寄せられながら落下する。つまり、各プラスチック片は、帯電状態に応じた放物線の軌道を描き、異なる位置に落下する。この例では、プラスチック片１１ａは、プラスに帯電しているので、電極４側に落下する。一方、プラスチック片１１ｂは、マイナスに帯電しているので、電極５側に落下する。

電極４，５および直流電源６は、帯電した各プラスチック片に静電界を印加し、各プラスチック片の帯電状態に応じた位置に各プラスチック片を落下させる電界発生部を構成する。

回収箱７は、電極４，５の下方に設けられ、振動フィーダ３から電極４，５間を通過して落下したプラスチック片１１ａ，１１ｂを回収する。回収箱７は、直方体状に形成され、その上部は開口されている。回収箱７の開口部は、長方形状に形成されており、その長辺は図中のＸ方向に向けられている。

仕切り板８，９の各々は、仕切り部材ともいい、回収箱７内において、図中のＹＺ平面と平行に配置され、図中のＸ方向に移動可能に設けられている。仕切り板８，９の各々のＸ方向の位置は、制御装置１０によって制御される。仕切り板８は電極４側に設けられ、仕切り板９は電極５側に設けられる。回収箱７は、仕切り板８，９によって、電極４側の回収室７ａと、電極５側の回収室７ｂと、回収室７ａ，７ｂ間の回収室７ｃとに分割される。

振動フィーダ３から電極４，５間を通過して落下した各プラスチック片は、その帯電状態に応じて３つの回収室７ａ〜７ｃのうちのいずれかの回収室に回収される。この例では、プラスチック片１１ａは、プラスに帯電するので、回収室７ａに回収される。一方、プラスチック片１１ｂは、マイナスに帯電するので、回収室７ｂに回収される。十分に帯電しなかったプラスチック片１１ａ，１１ｂは、回収室７ｃに回収される。

回収室７ａに回収されたプラスチック片１１ａと、回収室７ｂに回収されたプラスチック片１１ｂと、回収室７ｃに回収されたプラスチック片１１ａ，１１ｂとは、搬送機（図示せず）によって運ばれ、別々の容器に収容される。

制御装置１０は、プラスチック片群１１の一部を予め定められた頻度でサンプリングしてプラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比（被選別片の組成比）を測定し、過去に測定した組成比と今回測定した組成比とを測定した順序で配列して組成比の時系列データを生成する。そして、制御装置１０は、時系列データを解析して、測定誤差を分離した組成比の変動傾向を求め、その変動傾向に基づいて最新の組成比を推定し、推定した最新の組成比に基づいて仕切り板８，９のＸ方向における位置を制御する。

図２は、制御装置１０の構成を示すブロック図である。図２を参照して、制御装置１０は、組成比取得部２０、組成比データ解析部３０、および位置制御部４０を備える。組成比取得部２０（測定部）は、サンプリング装置２１および組成比測定装置２２を含む。

静電選別装置によって１日に処理されるプラスチック片の数は膨大であり、全数検査を行なうことは困難である。そこで、サンプリング装置２１は、投入部１または振動フィーダ３のうちの予め定められた箇所からプラスチック片群１１の一部をサンプリングする。一回にサンプリングするプラスチック片群１１の重量は、たとえば７０ｇ程度である。サンプリングする頻度は、１日１回でもよいし、週に２回でもよく、その頻度は問わない。

組成比測定装置２２は、サンプリング装置２１によってサンプリングされたプラスチック片群１１を予め定められた方法で組成解析し、その解析結果に基づいてプラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比を算出する。

組成解析法としては、たとえば近赤外解析法がある。近赤外解析法とは、近赤外線をプラスチック片に照射して、反射波のスペクトル（含まれる波長の特徴）を解析する方法である。種類の異なるプラスチック片では、スペクトルの特徴が異なり、スペクトルの特徴によってプラスチック片の種類が特定される。複数種類のプラスチック片の組成比は、特定された複数種類のプラスチック片の量の比として求められる。

このようなサンプリングによる抜き取り検査によって得られる組成比の測定値には、±数％ｐｔの標本誤差が含まれる。たとえば、組成比取得部２０によって取得されたプラスチック片１１ａの比率が５０％であっても、実際の値は４５％の可能性もあれば、５５％の可能性もある。すなわち、抜き取り検査で得られた測定値をそのまま使用して仕切り板８，９の位置制御を行なうと、仕切り板８，９の位置制御に誤差が生じ、プラスチック片１１ａ，１１ｂの選別精度が低くなる。

そこで、本実施の形態１に従う静電選別装置では、組成比データ解析部３０において、過去から現在までに組成比測定装置２２によって測定された組成比の時系列データを生成し、その時系列データを解析することにより、測定誤差を分離した最新の組成比を推定する。

組成比データ解析部３０は、組成比記憶部３１、時系列データ生成部３２、時系列データ解析部３３、および組成比推定値出力部３４を含む。組成比記憶部３１には、組成比測定装置２２によって過去に多数測定された組成比のデータを、測定された順序で配列した組成比データベースが格納されている。各組成比のデータには、測定された日時を示す情報が添付されている。

時系列データ生成部３２は、組成比記憶部３１から組成比データベースを読み出し、読み出した組成比データベースに含まれる過去の組成比と組成比測定装置２２によって今回測定された組成比とを測定された順序で配列することにより、組成比の時系列データを生成する。

たとえば、過去に取得された３００日分の組成比が組成比記憶部３１に格納されており、今回新たに１０日分の組成比が組成比測定装置２２によって測定されたのであれば、時系列データ生成部３２は、３１０日分の組成比を日付順に配列して時系列データを生成する。生成された時系列データは、新たな組成比データベースとして組成比記憶部３１に格納されるとともに、時系列データ解析部３３に与えられる。

時系列データ解析部３３は、時系列データ生成部３２によって生成された組成比の時系列データから組成比の変動傾向を解析し、その変動傾向の解析結果に基づいて、測定誤差を分離した最新の組成比を推定する。時系列データを解析する方法としては、たとえば状態空間モデルを使用する方法がある。状態空間モデルとは、測定値に測定誤差が含まれるデータに対して、測定誤差を分離した値（以下、状態値と記載する）を推定する方法である。状態空間モデルは既知の技術であるが、状態値を推定する方法について簡単に説明する。

状態空間モデルでは、状態値を推定するため、フィルタリング処理と平滑化処理が行なわれる。フィルタリング処理とは、時点ｔ１から時点ｔＮまでの時系列データが存在する場合に、途中の時点ｔ（ｎ−１）までの観測値Ｙ_ｔ＝｛ｙ_１，…，ｙ_ｎ-１｝に基づいて、時点ｔｎの状態値α_ｎを推定する処理である。ただし、Ｎは２以上の整数であり、ｎは１以上でＮよりも小さな整数である。また、時点ｔは、たとえば日付である。

本実施の形態１では、フィルタリング処理を行なうためにカルマンフィルタを用いる。カルマンフィルタでは、観測値に含まれる誤差が正規分布になると仮定し、時点ｔ１から時点ｔ（ｎ−１）までの観測値Ｙ_ｔ＝｛ｙ_１，…，ｙ_{（ｎ−１）}｝を用いて、時点ｔｎの状態値α_ｎを予測する。このような予測は、１期先予測と言われる。この１期先予測を時点ｔ１から時点ｔＮまで逐次的に行ない、各地点での状態値を推定する。平滑化処理とは、与えられた全ての観測値Ｙ_ｔ＝｛ｙ_１，…，ｙ_Ｎ｝を用いて全時点の状態値α_１，…，α_Ｎを推定する処理である。

図３は、時系列データ解析部３３の解析結果を示す図である。図３を参照して、横軸は日付（時点ｔ）を示し、縦軸は組成比（％）を示している。組成比は、サンプリングしたプラスチック片群１１に含まれるプラスチック片１１ａ，１１ｂのうちのプラスチック片１１ａの割合（％）である。〇印は、組成比の測定値である。平滑カーブは、上記平滑化処理によって得られた全時点ｔ１〜ｔＮの状態値α_１，…，α_Ｎを結ぶ曲線である。時点ｔＮにおける状態値α_Ｎが最新の組成比の推定値とされる。

再び図２を参照して、組成比推定値出力部３４は、時点ｔＮにおける状態値α_Ｎを組成比推定値として位置制御部４０に出力する。たとえば、組成比取得部２０によって取得された時点ｔＮにおける組成比の測定値が４５％であり、時系列データ解析部３３によって得られた時点ｔＮにおける組成値推定値が４２％である場合、組成比推定値出力部３４は、４５％の測定値を出力せずに、４２％の推定値を出力する。

図４は、図２に示した組成比データ解析部３０の処理手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示される一連の処理は、所定の周期毎に繰り返し実行される。

図４を参照して、組成比取得部２０によって新たな組成比の測定値が取得されると、ステップＳ１において、過去に測定された組成比と今回測定された組成比とが時系列データ生成部３２によって日付順に配列されて、組成比の時系列データが生成される。ステップＳ２において、時系列データ解析部３３によって時系列データにおける組成比の変動傾向が解析される。ステップＳ３において、時系列データ解析部３３によって平滑カーブ（図３）が抽出される。ステップＳ４において、組成比推定値出力部３４によって最新の組成比推定値が出力される。

再び図２を参照して、位置制御部４０は、組成比データ解析部３０から出力された最新の組成比推定値に基づいて、仕切り板８，９（図１）の各々をＸ方向における最適な位置に移動させる。位置制御部４０は、落下分布記憶部４１、落下分布予測部４２、純度設定部４３、位置演算部４４、位置出力部４５、および駆動部４６を含む。

ここで、プラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比とプラスチック片１１ａ，１１ｂの落下分布との関係について説明する。図５は、プラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比がある値である場合におけるプラスチック片１１ａ，１１ｂの落下分布を示す図である。

図５を参照して、横軸はＸ方向（図１）における位置ｘ（ｍｍ）を示し、縦軸は落下したプラスチック片１１ａ，１１ｂの重量比率（ｗｔ％）を示す。振動フィーダ３の先端の直下の位置ｘをＸ方向の原点（ｘ＝０）とし、プラスチック片１１ａ，１１ｂの各々の落下分布は正規分布になると仮定している。曲線Ｃａ，Ｃｂは、それぞれプラスチック片１１ａ，１１ｂの落下分布を示している。

プラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比が変われば、プラスチック片１１ａ，１１ｂの各々の数が変化し、プラスチック片１１ａ全体の帯電量およびプラスチック片１１ｂ全体の帯電量が変化するため、曲線Ｃａ，Ｃｂのピーク位置およびピーク幅が変化する。予め実験により、複数の組成比（たとえば、９０％，５０％，１０％）の各々について、曲線Ｃａ，Ｃｂのピーク位置とピーク幅が求められている。ここでは、プラスチック片１１ａ，１１ｂ組成比は、プラスチック片１１ａ，１１ｂの重量に対するプラスチック片１１ａの重量の比率（％）で示されている。

図６Ａ，図６Ｂは、予め実験により求められた組成比（％）と曲線Ｃａとの関係を示す図である。図６Ａは、組成比（％）と曲線Ｃａのピーク位置（ｍｍ）との関係を示し、図６Ｂは、組成比（％）と曲線Ｃａのピーク幅（ｍｍ）との関係を示している。ここで、ピーク位置（ｍｍ）は、原点（ｘ＝０）からの距離を示している。

図６Ａ，図６Ｂから分かるように、組成比（％）に比例してピーク位置（ｍｍ）が減少し、組成比（％）に比例してピーク幅（ｍｍ）が増大している。図６Ａ，図６Ｂの各々において回帰分析を行なうと、３つの実験値は１本の回帰直線で結ばれ、回帰直線は１次の回帰式で表される。したがって、組成比（％）が任意の値である場合でも、その組成比（％）と２つの回帰式とに基づいて、曲線Ｃａのピーク位置（ｍｍ）およびピーク幅（ｍｍ）を求めることができる。

同様にして、組成比（％）が任意の値である場合でも、その組成比（％）と他の２つの回帰式とに基づいて、曲線Ｃｂのピーク位置（ｍｍ）およびピーク幅（ｍｍ）を求めることができる。したがって、任意の組成比（％）について、プラスチック片１１ａ，１１ｂの落下分布を予測することができる。

再び図２を参照して、落下分布記憶部４１には、プラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比とプラスチック片１１ａ，１１ｂの落下分布との関係を示すデータベースが格納されている。そのデータベースには、たとえば、任意の組成比（％）から曲線Ｃａのピーク位置（ｍｍ）およびピーク幅（ｍｍ）を求めるための２つの回帰式と、任意の組成比（％）から曲線Ｃｂのピーク位置（ｍｍ）およびピーク幅（ｍｍ）を求めるための他の２つの回帰式とが格納されている。

落下分布予測部４２は、組成比推定値出力部３４から与えられた最新の組成比推定値（すなわち任意の組成比）と落下分布記憶部４１に格納されたデータベースとに基づいて、曲線Ｃａ，Ｃｂ（すなわち、プラスチック片１１ａ，１１ｂの落下分布）を予測する。

純度設定部４３は、回収室７ａに回収されるプラスチック片１１ａの純度Ｐａの目標値Ｐａｔと、回収室７ｂに回収されるプラスチック片１１ｂの純度Ｐｂの目標値Ｐｂｔとを設定する。

なお、純度Ｐａとは、回収室７ａに回収されたプラスチック片１１ａ，１１ｂのうちのプラスチック片１１ａの割合である。また、純度Ｐｂとは、回収室７ｂに回収されたプラスチック片１１ａ，１１ｂのうちのプラスチック片１１ｂの割合である。純度目標値Ｐａｔと純度目標値Ｐｂｔは、同じ値でもよいし、異なる値でも構わない。

位置演算部４４は、純度設定部４３によって予め設定された純度目標値Ｐａｔ，Ｐｂｔが達成される条件下で、プラスチック片１１ａの回収率Ｒａが最大になる仕切り板８（図１）の位置ｘ１と、プラスチック片１１ｂの回収率Ｒｂが最大になる仕切り板９（図１）の位置ｘ２とを求める。

なお、回収率Ｒａは、静電選別装置に供給されたプラスチック片１１ａ，１１ｂの全量のうちの回収室７ａに回収されたプラスチック片１１ａの量の割合である。また、回収率Ｒｂは、静電選別装置に供給されたプラスチック片１１ａ，１１ｂの全量のうちの回収室７ｂに回収されたプラスチック片１１ｂの量の割合である。

図７は、位置演算部４４の動作を説明するための図であって、図５に仕切り板８，９を追記したものである。仕切り板８，９は、それぞれｘ＝ｘ１，ｘ＝ｘ２の位置に配置されているものとする。ただし、ｘ１＞０，ｘ２＞０である。仕切り板８よりも左側の領域が回収室７ａに対応し、仕切り板９よりも右側の領域が回収室７ｂに対応し、仕切り板８，９の間の領域が回収室７ｃに対応している。

プラスチック片１１ａ，１１ｂの落下分布は、落下位置ｘを変数としたガウス関数によって表されるものとし、それぞれｆa（ｘ）,ｆｂ（ｘ）と表記される。回収室７ａに回収されるプラスチック片１１ａ，１１ｂの量をそれぞれＱａ，Ｑｂとすると、Ｑａ，Ｑｂはそれぞれガウス関数ｆa（ｘ）,ｆｂ（ｘ）を−∞からｘ１まで積分した値となり、次式（１），（２）で表される。

プラスチック片１１ａの純度Ｐａは、回収室７ａに回収されるプラスチック片１１ａ，１１ｂのうちのプラスチック片１１ａが占める割合であるので、Ｐａ＝Ｑａ／（Ｑａ＋Ｑｂ）となる。また、プラスチック片１１ａの回収率Ｒａは、静電選別装置に供給されたプラスチック片１１ａ，１１ｂの全量のうちの回収室７ａに回収されたプラスチック片１１ａの量の割合であるので、次式（３）で表される。

静電選別装置に供給されたプラスチック片１１ａ，１１ｂの全量、すなわち数式（３）の分母を１とすると、Ｒａ＝Ｑａとなる。プラスチック片１１ｂの純度Ｐｂおよび回収率Ｒｂは、プラスチック片１１ａの純度Ｐａおよび回収率Ｒａと同じ方法で求められる。

次に、仕切り板８の位置と、プラスチック片１１ａの純度Ｐａおよび回収率Ｒａとの関係について説明する。まず、仕切り板８の位置をｘ＝ｘ１からｘ＝ｘ１＋Δｘに移動した場合について考える。ただし、Δｘ＞０である。

つまり、図７において仕切り板８の位置を図７中の右側に移動させると、回収室７ａ内におけるプラスチック片１１ａの落下分布の面積が大きくなるので、プラスチック片１１ａの回収率Ｒａが増大する。その一方で、回収室７ａ内におけるプラスチック片１１ｂの落下分布の面積が大きくなるので、プラスチック片１１ａの純度Ｐａが低下する。

次に、仕切り板８の位置をｘ＝ｘ１からｘ＝ｘ１−Δｘに移動した場合について考える。つまり、図７において仕切り板８の位置を図中の左側に移動させると、回収室７ａ内におけるプラスチック片１１ａの落下分布の面積が小さくなるので、プラスチック片１１ａの回収率Ｒａが減少する。その一方で、回収室７ａ内におけるプラスチック片１１ｂの落下分布の面積が小さくなるので、プラスチック片１１ａの純度Ｐａが上昇する。

つまり、純度Ｐａと回収率Ｒａはトレードオフの関係にあり、回収率Ｒａが増大するように仕切り板８の位置を移動させれば純度Ｐａは低下し、純度Ｐａが増大するように仕切り板８の位置を移動させれば、回収率Ｒａは低下する。

位置演算部４４（図２）は、純度設定部４３によって純度目標値Ｐａｔがたとえば９９％に設定された場合、純度Ｐａが純度目標値Ｐａｔ以上になるように、仕切り板８の位置ｘ１を求める。この場合、求められた仕切り板８の位置ｘ１は、純度Ｐａが純度目標値Ｐａｔ以上になる条件下で、最大の回収率Ｒａが得られる位置である。仕切り板９の位置ｘ２と、プラスチック片１１ｂの純度Ｐｂおよび回収率Ｒｂとの関係は、仕切り板８の位置ｘ１と、プラスチック片１１ａの純度Ｐａおよび回収率Ｒａとの関係と同じであるので、その説明は繰り返さない。

位置出力部４５は、位置演算部４４によって求められた仕切り板８，９の位置ｘ１，ｘ２を出力する。駆動部４６は、位置出力部４５から出力された位置ｘ１に仕切り板８を移動させるとともに、位置出力部４５から出力された位置ｘ２に仕切り板９を移動させる。

図８は、駆動部４６の構成を例示する図であって、回収箱７を上方から見た図である。図８を参照して、駆動部４６は、レール５１，５２、スライダ５３，５４、ボールねじ５５，５６、およびモータ５７，５８を含む。レール５１，５２は、図中のＸ方向に向けられて配置され、予め定められた間隔を開けて互いに平行に配置される。上方から見て、回収箱７はレール５１，５２の間に配置されている。

スライダ５３，５４の各々は、回収箱７の側壁に形成された帯状の孔を貫通してレール５１，５２を跨ぐように配置され、摺動部材（図示せず）を介してレール５１，５２に結合されている。スライダ５３，５４の各々は、レール５１，５２に沿ってＸ方向に移動可能に設けられるとともに、ストッパ（図示せず）によって図中のＹ方向およびＺ方向への移動が制限されている。仕切り板８は、図中のＹＺ平面と平行に配置され、スライダ５３の上に固定される。仕切り板９は、図中のＹＺ平面と平行に配置され、スライダ５４の上に固定される。

スライダ５３の奥側端部（図では上側端部）には、Ｘ方向に延在するネジ孔が貫通しており、そのネジ孔にボールねじ５５が螺合されている。ボールねじ５５の一方端には、モータ５７が結合されている。モータ５７は、位置出力部４５から出力された位置ｘ１に仕切り板８が位置するように、ボールねじ５５を回転させる。

また、スライダ５４の手前側端部（図では下側端部）には、Ｘ方向に延在するネジ孔が貫通しており、そのネジ孔にボールねじ５６が螺合されている。ボールねじ５６の一方端には、モータ５８が結合されている。モータ５８は、位置出力部４５から出力された位置ｘ２に仕切り板９が位置するように、ボールねじ５６を回転させる。

図９は、制御装置１０（図２）に含まれる処理回路６０の構成を示すブロック図である。制御装置１０において、機構部を除く部分は、処理回路６０によって実現し得る。処理回路６０は、少なくとも１つのプロセッサ６１と、少なくとも１つのメモリ６２とを備える。処理回路６０は、プロセッサ６１およびメモリ６２とともに、あるいはそれらの代用として、少なくとも１つの専用のハードウェア６３を備えてもよい。

処理回路６０がプロセッサ６１およびメモリ６２を備える場合、制御装置１０の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。そのプログラムはメモリ６２に格納される。プロセッサ６１は、メモリ６２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、制御装置１０の各機能を実現する。

プロセッサ６１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）とも言われる。メモリ６２は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリなどにより構成される。

処理回路６０が専用のハードウェア６３を備える場合、処理回路６０は、たとえば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらの組み合わせによって実現される。

制御装置１０の各機能は、それぞれ処理回路６０で実現することができる。あるいは、制御装置１０の各機能は、まとめて処理回路６０で実現することもできる。制御装置１０の各機能について、一部を専用のハードウェア６３で実現し、他部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。このように、処理回路６０は、ハードウェア６３、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせで制御装置１０の各機能を実現する。

次に、この静電選別装置の動作について説明する。再び図１を参照して、破砕機（図示せず）から排出されて乾燥機（図示せず）によって乾燥されたプラスチック片群１１は、投入部１に供給され、投入部１によって単位時間当たり一定量ずつ帯電筒２に供給される。プラスチック片群１１に混在している複数種類のプラスチック片１１ａ，１１ｂは、帯電筒２によって撹拌され、プラスチック片１１ａ，１１ｂは、それぞれプラスおよびマイナスに摩擦帯電される。

帯電したプラスチック片１１ａ，１１ｂは、振動フィーダ３に供給され、上下押し出し振動を伴ないながら振動フィーダ３上をＸ方向に搬送され、電極４，５の間に個別に落とされる。電極４と電極５との間には、直流電源６によって高圧の直流電圧が印加され、電界が発生している。この電界とプラスチック片１１ａ，１１ｂの各々の帯電状態（極性、電荷量）に応じて、プラスチック片１１ａ，１１ｂの各々の落下経路が変化する。

電極４，５の下方には回収箱７が配置されており、回収箱７は、２つの仕切り板８，９によって３つの回収室７ａ〜７ｃに分割されている。プラスに帯電したプラスチック片１１ａは、電極４側に引き寄せられながら落下し、主に回収室７ａに回収される。マイナスに帯電したプラスチック片１１ｂは、電極５側に引き寄せられながら落下し、主に回収室７ｂに回収される。回収室７ａ，７ｂ間の回収室７ｃには、不十分に帯電したプラスチック片１１ａ，１１ｂが回収される。

回収室７ａに回収されたプラスチック片１１ａは、当該種類のプラスチックとして再生され、回収室７ｂに回収されたプラスチック片１１ｂは、当該種類のプラスチックとして再生される。回収室７ｃに回収されたプラスチック片１１ａ，１１ｂは、たとえば、破砕機（図示せず）によって新たに生成されたプラスチック片１１ａ，１１ｂと混合されて、再び投入部１に供給される。

以上の動作と並行して、投入部１および振動フィーダ３のうちの予め定められた箇所から予め定められた頻度で、プラスチック片群１１の一部がサンプリング装置２１（図２）によってサンプリングされる。サンプリングされたプラスチック片群１１に含まれるプラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比が組成比測定装置２２によって測定される。

組成比記憶部３１に格納されている過去に測定された組成比と、組成比測定装置２２によって今回測定された組成比とが、時系列データ生成部３２により、測定された日付順に配列されて組成比の時系列データが生成される。生成された時系列データが時系列データ解析部３３によって解析され、測定誤差を分離した組成比の変動傾向が求められ、その変動傾向に基づいて最新の組成比が推定される。

落下分布記憶部４１には、プラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比と、プラスチック片１１ａ，１１ｂの落下分布との関係を示すデータベースが格納されている。最新の組成比推定値と落下分布記憶部４１に格納されたデータベースとに基づき、落下分布予測部４２によってプラスチック片１１ａ，１１ｂの各々の落下分布が予測される。

予測された落下分布に基づいて、回収されるプラスチック片１１ａ，１１ｂの純度目標値Ｐａｔ，Ｐｂｔが達成されるように、位置演算部４４によって仕切り板８，９の位置ｘ１，ｘ２が求められる。そして、求められた位置ｘ１，ｘ２が駆動部４６（図２、図８）に伝達され、駆動部４６によって仕切り板８，９がそれぞれ位置ｘ１，ｘ２に移動される。

以上のように、この実施の形態１では、測定した組成比の時系列データを解析して、測定誤差を分離した最新の組成比を推定し、推定した最新の組成比に基づいて仕切り板８，９の位置を制御する。したがって、選別精度の向上を図ることができる。

なお、本実施の形態１では、プラスチック片１１ａ，１１ｂがそれぞれＡＢＳ片およびＰＳ片である場合について説明したが、これに限るものではない。プラスチック片１１ａ，１１ｂとしては、互いに帯電特性の異なる２種類のプラスチック片を任意に選択することができる。プラスチックとしては、ＡＢＳおよびＰＳの他に、たとえば、ＰＰ、ＰＥ（ポリエチレン）、ＰＥＴ（ポリエチレンテレフタレート）、ＰＶＣ（ポリ塩化ビニル）などがある。

また、本実施の形態１では、回収箱７を２枚の仕切り板８，９によって３つの回収室７ａ，７ｂ，７ｃに分割したが、これに限るものではなく、回収箱７を１枚の仕切り板によって２つの回収室７ａ，７ｂに分割してもよい。

また、本実施の形態１では、２種類のプラスチック片１１ａ，１１ｂを選別するものとしたが、３種類以上のプラスチック片を選別しても構わない。この場合、回収箱７は、３枚以上の仕切り板によって４つ以上の回収室に分割される。

また、本実施の形態１では、複数種類のプラスチック片を選別する場合について説明したが、これに限るものではなく、互いに帯電特性が異なる複数種類の被選別片を選別することができる。被選別片は、帯電するものであれば、プラスチック以外の材料で構成されていても構わない。

実施の形態２．
実施の形態１では、プラスチック片群１１の一部をサンプリングしてプラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比が測定され、過去の測定値と今回の測定値に基づいて最新の組成比推定値が算出され、その組成比推定値に応じた位置に仕切り板８，９が移動するものとした。したがって、次に組成比推定値を求めて仕切り板８，９を移動させる前にプラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比が変動した場合には、組成比の変動に応じてプラスチック片１１ａ，１１ｂの落下分布が変動し、純度Ｐａ，Ｐｂおよび回収率Ｒａ，Ｒｂが低下する恐れがある。実施の形態２では、この問題の解決が図られる。

実施の形態２に従う静電選別装置は、図１に示した実施の形態１に従う静電選別装置の構成において、制御装置１０に代えて制御装置７０を備える。

図１０は、実施の形態２における制御装置７０の構成を示すブロック図である。この図１０は、実施の形態１で説明した図２と対比される図である。

図１０を参照して、制御装置７０は、実施の形態１における制御装置１０の組成比データ解析部３０を組成比データ解析部７１で置換したものである。組成比データ解析部７１は、組成比データ解析部３０に組成比予測部７２を追加し、組成比推定値出力部３４を組成比予測値出力部７３で置換したものである。

組成比予測部７２は、時系列データ解析部３３によって求められた平滑カーブ（過去から現時点までの期間における組成比の変動傾向）と、現時点から将来のある時点までの予測期間において組成比の変動に影響する外的要因とに基づいて予測カーブ（予測期間における組成比の変動傾向）を生成し、その予測カーブに基づいて予測期間における組成比を予測する。

詳しく説明すると、使用済み家電製品の種類および量は、季節（春、夏、秋、冬）に応じて変動する。たとえば、使用済みの空調機は、夏に増加する傾向がある。使用済み家電製品の種類および量に季節変動があるため、静電選別装置に供給されるプラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比にも季節変動がある。

組成比予測部７２は、時系列データ解析部３３によって生成された平滑カーブに基づいて、プラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比（％）の変動と相関のある外的要因を予め抽出し、予測モデルを生成する。

プラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比（％）の変動に影響を与える外的要因としては、たとえば、（ａ）リサイクル工場に引き取られた家電製品の台数の変動、（ｂ）家電製品の種類に応じた、リサイクル工場での解体処理台数の変動、（ｃ）季節および気象状況、などが考えられる。

組成比予測部７２は、上記の（ａ）〜（ｃ）のような各種外的要因と平滑カーブの傾きとの相関性を解析し、平滑カーブの傾きと一定の相関関係が認められる外的要因を抽出する。そして、組成比予測部７２は、抽出した外的要因に基づいて予測モデルを生成し、その予測モデルに基づいて、予測期間においてプラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比（％）が増加傾向にあるのか、減少傾向にあるのか、それとも増減がないのかを決定する。

たとえば、８月のある時期について予測モデルを作成する際に、過去の平滑カーブと上記（ｂ）の外的要因との間に一定の相関関係が認められた場合について考える。この場合、ある種類の家電製品の解体処理台数が毎年８月のある時期に増加する傾向があると分かれば、相関関係よりプラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比（％）もその時期に増加する傾向があると判断できる。

次に、組成比予測部７２は、生成した予測モデルと平滑カーブとに基づいて、図１１に示すように、現時点ｔＮ（図３の時点ｔＮに対応）から将来のある時点ｔＭまでの組成比の変動を示す予測カーブを生成する。ただし、ＭはＮよりも大きな整数である。時点ｔＭは、次に新しい組成比の測定値を追加する予定の時点であることが望ましい。

次いで、組成比予測部７２は、予測カーブに基づいて、プラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比（％）の予測値を生成する。組成比（％）の予測値は、時点ｔＮにおける組成比（％）の推定値と、時点ｔＭにおける組成比（％）の予測値との平均値であることが望ましい。

再び図１０を参照して、組成比予測値出力部７３は、組成比予測部７２によって生成された組成比予測値（％）を位置制御部４０に出力する。位置制御部４０は、組成比推定値（％）の代わりに、組成比予測値（％）に基づいて仕切り板８，９の各々の位置を制御する。

図１２は、図１０に示した組成比データ解析部７１の処理手順の一例を示すフローチャートである。この図１２は、実施の形態１で説明した図４と対比される図である。

図１２を参照して、ステップＳ１１〜Ｓ１３は、それぞれ図４のステップＳ１〜Ｓ３と同じである。ステップＳ１１において、時系列データ生成部３２によって組成比の時系列データが生成される。ステップＳ１２において、時系列データ解析部３３によって時系列データにおける組成比の変動傾向が解析される。ステップＳ１３において、時系列データ解析部３３によって平滑カーブが抽出される。

そして、この実施の形態２における組成比データ解析部７１では、ステップＳ１４において、組成比予測部７２によって、平滑カーブと、組成比の変動傾向に影響する外的要因とに基づいて、予測モデルが生成される。ステップＳ１５において、組成比予測部７２によって、平滑カーブと予測モデルとに基づいて予測カーブが生成され、その予測カーブに基づいて将来の組成比が予測される。ステップＳ１６において、組成比予測値出力部７３によって将来の組成比予測値が出力される。

以上のように、この実施の形態２では、将来の組成比を予測して仕切り板８，９を移動させるので、次に仕切り板８，９の各々を移動させるときまでにプラスチック片１１ａ，１１ｂの組成比（％）が変動した場合でも、仕切り板８，９の各々を最適な位置に移動させることができる。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示により示される技術的範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１投入部、１ａホッパー、１ｂ投入フィーダ、２帯電筒、３振動フィーダ、４，５電極、６直流電源、７回収箱、７ａ〜７ｃ回収室、８，９仕切り板、１０，７０制御装置、１１プラスチック片群、１１ａ，１１ｂプラスチック片、２０組成比取得部、２１サンプリング装置、２２組成比測定装置、３０，７１組成比データ解析部、３１組成比記憶部、３２時系列データ生成部、３３時系列データ解析部、３４組成比推定値出力部、４０位置制御部、４１落下分布記憶部、４２落下分布予測部、４３純度設定部、４４位置演算部、４５位置出力部、４６駆動部、５１，５２レール、５３，５４スライダ、５５，５６ボールねじ、５７，５８モータ、６０処理回路、６１プロセッサ、６２メモリ、６３ハードウェア、７２組成比予測部、７３組成比予測値出力部。

Claims

互いに帯電特性が異なる複数種類の被選別片が混在した被選別材料を撹拌して各被選別片を帯電させる帯電部と、
前記帯電部によって帯電された各被選別片に電界を印加し、各被選別片の帯電状態に応じた位置に各被選別片を落下させる電界発生部と、
前記電界発生部から落下した各被選別片を回収する回収箱と、
前記回収箱内において予め定められた方向に移動可能に設けられ、前記回収箱を複数の回収室に分割する仕切り部材と、
前記予め定められた方向における前記仕切り部材の位置を制御する制御装置とを備え、
前記制御装置は、
前記被選別材料の一部をサンプリングして前記複数種類の被選別片の組成比を測定し、
過去に測定した前記組成比と今回測定した前記組成比とから前記組成比の変動傾向を解析し、
前記変動傾向の解析結果に基づいて前記仕切り部材の位置を制御し、
前記制御装置は、
前記被選別材料の一部をサンプリングして前記組成比を測定する測定部と、
前記測定部によって過去に測定された前記組成比と今回測定された前記組成比とを測定された順序に配列して前記組成比の時系列データを生成する時系列データ生成部と、
前記時系列データから前記組成比の変動傾向を解析し、前記変動傾向の解析結果に基づいて最新の前記組成比を推定する時系列データ解析部と、
前記時系列データ解析部によって推定された最新の前記組成比に基づいて、前記予め定められた方向における前記仕切り部材の位置を制御する位置制御部とを含む、静電選別装置。
前記時系列データ解析部は、状態空間モデルを用いて、前記組成比の変動傾向を示す平滑カーブを前記時系列データから抽出し、抽出した前記平滑カーブに基づいて最新の前記組成比を推定する、請求項１に記載の静電選別装置。
前記位置制御部は、
複数の前記組成比と、前記複数種類の被選別片の前記回収箱への落下分布との関係を記憶した落下分布記憶部と、
前記時系列データ解析部によって推定された最新の前記組成比と前記落下分布記憶部の記憶内容とに基づいて、前記複数種類の被選別片の前記回収箱への落下分布を予測する落下分布予測部と、
前記落下分布予測部の予測結果と、前記複数の回収室に回収される前記複数種類の被選別片の、前記複数の回収室における純度の目標値とに基づいて、前記予め定められた方向における前記仕切り部材の位置を求める位置演算部と、
前記位置演算部によって求められた位置に前記仕切り部材を移動させる駆動部とを含む、請求項１または請求項２に記載の静電選別装置。
互いに帯電特性が異なる複数種類の被選別片が混在した被選別材料を撹拌して各被選別片を帯電させる帯電部と、
前記帯電部によって帯電された各被選別片に電界を印加し、各被選別片の帯電状態に応じた位置に各被選別片を落下させる電界発生部と、
前記電界発生部から落下した各被選別片を回収する回収箱と、
前記回収箱内において予め定められた方向に移動可能に設けられ、前記回収箱を複数の回収室に分割する仕切り部材と、
前記予め定められた方向における前記仕切り部材の位置を制御する制御装置とを備え、
前記制御装置は、
前記被選別材料の一部をサンプリングして前記複数種類の被選別片の組成比を測定し、
過去に測定した前記組成比と今回測定した前記組成比とから前記組成比の変動傾向を解析し、
前記変動傾向の解析結果に基づいて前記仕切り部材の位置を制御し、
前記制御装置は、
前記被選別材料の一部をサンプリングして前記組成比を測定する測定部と、
前記測定部によって過去に測定された前記組成比と今回測定された前記組成比とを測定された順序に配列して前記組成比の時系列データを生成する時系列データ生成部と、
前記時系列データから前記組成比の変動傾向を解析する時系列データ解析部と、
前記変動傾向の解析結果と、現時点から将来のある時点までの予測期間において前記組成比の変動に影響する外的要因とに基づいて、前記予測期間における前記組成比の変動傾向を予測し、前記変動傾向の予測結果に基づいて、前記予測期間における前記組成比を予測する組成比予測部と、
前記組成比予測部によって予測された前記組成比に基づいて、前記予め定められた方向における前記仕切り部材の位置を制御する位置制御部とを含む、静電選別装置。
前記時系列データ解析部は、状態空間モデルを用いて、前記組成比の変動傾向を示す平滑カーブを前記時系列データから抽出し、
前記組成比予測部は、前記平滑カーブと前記外的要因とに基づいて、前記予測期間における前記組成比の変動傾向を示す予測カーブを生成し、生成された前記予測カーブに基づいて前記予測期間における前記組成比を予測する、請求項４に記載の静電選別装置。
前記位置制御部は、
複数の前記組成比と、前記複数種類の被選別片の前記回収箱への落下分布との関係を記憶した落下分布記憶部と、
前記組成比予測部によって予測された前記組成比と前記落下分布記憶部の記憶内容とに基づいて、前記複数種類の被選別片の前記回収箱への落下分布を予測する落下分布予測部と、
前記落下分布予測部の予測結果と、前記複数の回収室に回収される前記複数種類の被選別片の、前記複数の回収室における純度の目標値とに基づいて、前記予め定められた方向における前記仕切り部材の位置を求める位置演算部と、
前記位置演算部によって求められた位置に前記仕切り部材を移動させる駆動部とを含む、請求項４または請求項５に記載の静電選別装置。
前記電界発生部は、
前記予め定められた方向に配列され、互いに対向して設けられた第１および第２の電極と、
前記第１および第２の電極間に直流電圧を印加して前記第１および第２の電極間に電界を発生させる直流電源とを含み、
前記帯電部は、帯電させた各被選別片を前記第１および第２の電極間に落下させ、
前記回収箱は、前記帯電部から前記第１および第２の電極間を通って落下する各被選別片を回収する、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の静電選別装置。