JP7193261B2 - 湿式排煙脱硫装置の制御方法、湿式排煙脱硫装置の制御装置、及びこの湿式排煙脱硫装置の制御装置を備えた遠隔監視システム - Google Patents

湿式排煙脱硫装置の制御方法、湿式排煙脱硫装置の制御装置、及びこの湿式排煙脱硫装置の制御装置を備えた遠隔監視システム Download PDF

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Description

本開示は、湿式排煙脱硫装置の制御方法、湿式排煙脱硫装置の制御装置、及びこの湿式排煙脱硫装置の制御装置を備えた遠隔監視システムに関する。
湿式排煙脱硫装置では、ボイラ等の燃焼装置で発生した排ガスを脱硫装置の吸収塔内に導入し、吸収塔を循環する吸収液と気液接触させる。気液接触の過程で、吸収液中の吸収剤（例えば、炭酸カルシウム）と排ガス中の二酸化硫黄（ＳＯ２）とが反応することにより、排ガス中のＳＯ２は吸収液に吸収され、排ガスからＳＯ２が除去（排ガスが脱硫）される。一方、ＳＯ２を吸収した吸収液は落下して、吸収塔下方の貯留タンク内に溜められる。貯留タンクには吸収剤が供給され、供給された吸収剤で吸収性能を回復した吸収液は循環ポンプによって吸収塔の上方に供給され、排ガスとの気液接触（ＳＯ２の吸収）に供せられる。吸収液を循環させる循環ポンプは消費電力が大きいため、従来は、消費電力の抑制を目的として、吸収塔に流入する排ガスの流量と排ガス中のＳＯ２濃度等に基づいて必要となる吸収液の循環流量を計算し、循環ポンプの運転台数の制御が行われている。
特許文献１の湿式排煙脱硫装置は、脱硫装置の運転モデルに基づいて脱硫装置の現在の脱硫性能を同定し、燃焼装置及び脱硫装置の運転データと燃焼装置の負荷要求信号とから、将来の運転データと吸収塔から流出する排ガス中の将来のＳＯ２濃度の予測値とを求め、将来のＳＯ２濃度の予測値に基づいて吸収液の循環流量を制御している。
特許第２９８４９３３号公報
しかしながら、特許文献１の湿式排煙脱硫装置では、燃焼装置の負荷要求信号から線形回帰によって将来の運転データを予測し、この将来の運転データから将来のＳＯ２濃度を予測しているため予測性能が低いといった問題点があった。
上述の事情に鑑みて、本開示の少なくとも１つの実施形態は、湿式排煙脱硫装置の吸収塔において吸収液を循環させるための循環ポンプの運転条件を適切に調節することができる湿式排煙脱硫装置の制御方法、湿式排煙脱硫装置の制御装置、及びこの湿式排煙脱硫装置の制御装置を備えた遠隔監視システムを提供することを目的とする。
（１）本発明の少なくとも１つの実施形態に係る湿式排煙脱硫装置の制御方法は、
吸収塔と、
前記吸収塔内に吸収液を循環させるための少なくとも１つの循環ポンプと
を備え、
前記吸収塔内において、燃焼装置で発生した排ガスと前記吸収液とを気液接触させて脱硫を行う湿式排煙脱硫装置の制御方法であって、
前記燃焼装置の排ガスの流量を含む運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと、将来の吸収塔出口における二酸化硫黄濃度との関係について機械学習により第１学習モデルを構築するステップと、
前記第１学習モデルを用いて、第１時間における前記吸収液の循環流量と、前記第１時間よりも将来の時間である第２時間において前記吸収塔から流出する流出ガス中の二酸化硫黄濃度の予測値との間の第１関係テーブルを作成するステップと、
前記第１関係テーブルに基づいて、前記第２時間における前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度が予め設定された設定値以下となるような前記第１時間における前記吸収液の循環流量を決定するステップと、
前記第１時間において、前記決定された循環流量に基づいて前記少なくとも１つの循環ポンプの運転条件を調節するステップと
を含む。
上記（１）の方法によると、燃焼装置の運転データ及び湿式排煙脱硫装置の吸収液の循環流量を含む運転データから、第１時間における吸収液の循環流量と、第１時間よりも将来の時間である第２時間において吸収塔から流出する流出ガス中の二酸化硫黄濃度との間の第１関係テーブルを作成することにより、実際の運転データから将来の二酸化硫黄濃度を直接予測しているので、将来の二酸化硫黄濃度の予測性能を向上した第１関係テーブルを得ることができ、この第１関係テーブルに基づいて、第２時間における流出ガス中の二酸化硫黄濃度が予め設定された設定値以下となるような第１時間における吸収液の循環流量を決定して、第１時間において、決定された循環流量に基づいて少なくとも１つの循環ポンプの運転条件を調節するので、循環ポンプの運転条件を適切に調節することができる。
また、上記（１）の方法によると、燃焼装置の運転データ及び湿式排煙脱硫装置の吸収液の循環流量を含む運転データと、将来の吸収塔出口における二酸化硫黄濃度との関係について機械学習により構築された第１学習モデルを用いて第１関係テーブルを作成するので、迅速に第１関係テーブルを作成することができる。
（２）いくつかの実施形態では、上記（１）の方法において、
前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データは、
任意の時間における前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度と、
前記第２時間から前記第１時間を差し引いた時間間隔だけ前記任意の時間よりも過去の時間における前記吸収液の循環流量と
を含む。
上記（２）の方法によると、任意の時間における流出ガス中の二酸化硫黄濃度と、第２時間から第１時間を差し引いた時間間隔だけ任意の時間よりも過去の時間における吸収液の循環流量とを含む実際の運転データから将来の二酸化硫黄濃度を直接予測しているので、将来の二酸化硫黄濃度の予測性能を向上することができる。
（３）いくつかの実施形態では、上記（１）または（２）の方法において、
湿式排煙脱硫装置は、前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度を測定するためのガス分析計をさらに備え、
前記第２時間において取得された前記ガス分析計による分析結果と、前記第２時間における前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度の前記予測値とを比較するステップをさらに含む。
上記（３）の方法によると、ガス分析計による分析結果と二酸化硫黄濃度の予測値とが大きく乖離している場合には、プロセス中に何らかの異常が発生している可能性があるので、プロセス中の異常を早期に検出することができる。
（４）いくつかの実施形態では、上記（３）の方法において、
前記第１関係テーブルを作成後、前記分析結果と前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度の前記予測値との差に基づいて、前記燃焼装置の運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと、将来の吸収塔出口における二酸化硫黄濃度との関係について機械学習により前記第１学習モデルを再構築し、該再構築された第１学習モデルを用いて前記第１関係テーブルを作成するステップをさらに備える。
上記（４）の方法によると、ガス分析計による分析結果と流出ガス中の二酸化硫黄濃度の予測値との差が大きくなった場合には、燃焼装置の運転データ及び湿式排煙脱硫装置の吸収液の循環流量を含む運転データから機械学習により第１学習モデルを再構築し、再構築された第１学習モデルを用いて第１関係テーブルを作成し直すことにより、将来の二酸化硫黄濃度の予測性能をさらに向上した第１関係テーブルを得ることができる。
（５）いくつかの実施形態では、上記（１）～（４）のいずれかの方法において、
前記湿式排煙脱硫装置は、前記吸収液に含まれる吸収剤のスラリーである吸収剤スラリーを前記吸収塔へ供給するための吸収剤スラリー供給部をさらに備え、
前記燃焼装置の排ガスの流量を含む運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと将来の吸収剤の濃度との関係について機械学習により第２学習モデルを構築するステップと、
前記第２学習モデルを用いて、第３時間における前記吸収塔への前記吸収剤スラリーの供給量と、前記第３時間よりも将来の時間である第４時間における前記吸収液中の前記吸収剤の濃度の予測値との間の第２関係テーブルを作成するステップと、
前記第２関係テーブルに基づいて、前記第４時間における前記吸収剤の濃度が予め設定された設定範囲内となるような前記第３時間における前記吸収剤スラリーの供給量を決定するステップと、
前記第３時間において、前記決定された吸収剤スラリーの供給量に基づいて前記吸収剤スラリー供給部を制御するステップと
をさらに備える。
上記（５）の方法によると、燃焼装置の運転データ及び湿式排煙脱硫装置の吸収液の循環流量を含む運転データから、第３時間における吸収塔への吸収剤スラリーの供給量と、第３時間よりも将来の時間である第４時間における吸収液中の吸収剤の濃度との間の第２関係テーブルを作成することにより、実際の運転データから将来の吸収剤の濃度を直接予測しているので、将来の吸収剤の濃度の予測性能を向上した第２関係テーブルを得ることができ、この第２関係テーブルに基づいて、第４時間における吸収剤の濃度が予め設定された設定範囲内となるような第３時間における吸収剤スラリーの供給量を決定して、第３時間において、決定された吸収剤スラリーの供給量に基づいて吸収剤スラリー供給部を制御することにより、吸収剤の濃度の変動を抑制することができるので、吸収剤の過剰消費を抑えるとともに適切な循環流量で吸収液を循環することができる。
また、上記（５）の方法によると、燃焼装置の運転データ及び湿式排煙脱硫装置の吸収液の循環流量を含む運転データと、将来の吸収剤の濃度との関係について機械学習により構築された第２学習モデルを用いて第２関係テーブルを作成するので、迅速に第２関係テーブルを作成することができる。
（６）いくつかの実施形態では、上記（５）の方法において、
前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データは、
任意の時間における前記吸収剤の濃度と、
前記第４時間から前記第３時間を差し引いた時間間隔だけ前記任意の時間よりも過去の時間における前記吸収剤スラリーの供給量と
を含む。
上記（６）の方法によると、任意の時間における吸収剤の濃度と、第４時間から第３時間を差し引いた時間間隔だけ任意の時間よりも過去の時間における吸収剤スラリーの供給量とを含む実際の運転データから将来の吸収剤の濃度を直接予測しているので、将来の吸収剤の濃度の予測性能を向上することができる。
（７）いくつかの実施形態では、上記（６）の方法において、
前記吸収剤の濃度は、マスバランス計算によるシミュレーションモデルを用いて算出される。
吸収剤の濃度を検出するためのセンサーは一般的に高価であるため、このようなセンサーを設けると湿式排煙脱硫装置のコストが上昇してしまう。しかし、上記（７）の方法によると、マスバランス計算によるシミュレーションモデルを用いて吸収剤の濃度を算出できるので、高価なセンサーが不要になり、湿式排煙脱硫装置のコストの上昇を抑制することができる。
（８）いくつかの実施形態では、上記（５）～（７）のいずれかの方法において、
前記第３時間から前記第４時間までの間隔は、前記第１時間から前記第２時間までの間隔よりも短い。
流出ガス中の二酸化硫黄濃度の変化は、吸収液循環流量増加、排ガスとの気液接触、二酸化硫黄濃度の低下という順序のように、複数のステップを経るのに対して、吸収剤の濃度の変化は、吸収剤スラリーの供給、吸収剤濃度の増加という順序のように、必要なステップ数が少ない。そのため、吸収剤の濃度の制御に比べて二酸化硫黄濃度の制御の遅れが大きい。しかし、上記（８）の方法によると、第３時間から第４時間までの時間を、第１時間から第２時間までの時間よりも短くすることで、制御遅れの影響を適切に考慮することができるので、将来の吸収剤の濃度の予測性能をさらに向上することができる。
（９）本発明の少なくとも１つの実施形態に係る湿式排煙脱硫装置の制御装置は、
吸収塔と、
前記吸収塔内に吸収液を循環させるための少なくとも１つの循環ポンプと
を備え、
前記吸収塔内において、燃焼装置で発生した排ガスと前記吸収液とを気液接触させて脱硫を行う湿式排煙脱硫装置の制御装置であって、
前記燃焼装置の排ガスの流量を含む運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと、将来の吸収塔出口における二酸化硫黄濃度との関係について機械学習により学習モデルを構築する第１学習モデル構築部と、
前記学習モデルを用いて、第１時間における前記吸収液の循環流量と、前記第１時間よりも将来の時間である第２時間において前記吸収塔から流出する流出ガス中の二酸化硫黄濃度の予測値との間の第１関係テーブルを作成する第１関係テーブル作成部と、
前記第１関係テーブルに基づいて、前記第２時間における前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度が予め設定された設定値以下となるような前記第１時間における前記吸収液の循環流量を決定する循環流量決定部と、
前記第１時間において、前記決定された循環流量に基づいて前記少なくとも１つの循環ポンプの運転条件を調節する循環ポンプ調節部と
を含む。
上記（９）の構成によると、燃焼装置の運転データ及び湿式排煙脱硫装置の吸収液の循環流量を含む運転データから、第１時間における吸収液の循環流量と、第１時間よりも将来の時間である第２時間において吸収塔から流出する流出ガス中の二酸化硫黄濃度との間の第１関係テーブルを作成することにより、実際の運転データから将来の二酸化硫黄濃度を直接予測しているので、将来の二酸化硫黄濃度の予測性能を向上した第１関係テーブルを得ることができ、この第１関係テーブルに基づいて、第２時間における流出ガス中の二酸化硫黄濃度が予め設定された設定値以下となるような第１時間における吸収液の循環流量を決定して、第１時間において、決定された循環流量に基づいて少なくとも１つの循環ポンプの運転条件を調節するので、循環ポンプの運転条件を適切に調節することができる。
（１０）いくつかの実施形態では、上記（９）の構成において、
前記湿式排煙脱硫装置は、前記吸収液に含まれる吸収剤のスラリーである吸収剤スラリーを前記吸収塔へ供給するための吸収剤スラリー供給部をさらに備え、
前記燃焼装置の排ガスの流量を含む運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと将来の吸収剤の濃度との関係について機械学習により第２学習モデルを構築する第２学習モデル構築部と、
前記第２学習モデルを用いて、第３時間における前記吸収塔への前記吸収剤スラリーの供給量と、前記第３時間よりも将来の時間である第４時間における前記吸収液中の前記吸収剤の濃度の予測値との間の第２関係テーブルを作成する第２関係テーブル作成部と、
前記第２関係テーブルに基づいて、前記第４時間における前記吸収剤の濃度が予め設定された設定範囲内となるような前記第３時間における前記吸収剤スラリーの供給量を決定する吸収剤スラリー供給量決定部と、
前記第３時間において、前記決定された吸収剤スラリーの供給量に基づいて前記吸収剤スラリー供給部を制御する吸収剤スラリー供給制御部と
をさらに備える。
上記（１０）の構成によると、燃焼装置の運転データ及び湿式排煙脱硫装置の吸収液の循環流量を含む運転データから、第３時間における吸収塔への吸収剤スラリーの供給量と、第３時間よりも将来の時間である第４時間における吸収液中の吸収剤の濃度との間の第２関係テーブルを作成することにより、実際の運転データから将来の吸収剤の濃度を直接予測しているので、将来の吸収剤の濃度の予測性能を向上した第２関係テーブルを得ることができ、この第２関係テーブルに基づいて、第４時間における吸収剤の濃度が予め設定された設定範囲内となるような第３時間における吸収剤スラリーの供給量を決定して、第３時間において、決定された吸収剤スラリーの供給量に基づいて吸収剤スラリー供給部を制御することにより、吸収剤の濃度の変動を抑制することができるので、吸収剤の過剰消費を抑えるとともに適切な循環流量で吸収液を循環することができる。
（１１）本発明の少なくとも１つの実施形態に係る遠隔監視システムは、
上記（９）または（１０）のいずれかの湿式排煙脱硫装置の制御装置と、
前記湿式排煙脱硫装置の制御装置に電気的に接続された遠隔監視装置と
を備える。
上記（１１）の構成によると、湿式排煙脱硫装置の制御状態を遠隔監視することができる。
本開示の少なくとも１つの実施形態によれば、燃焼装置の運転データ及び湿式排煙脱硫装置の吸収液の循環流量を含む運転データから、第１時間における吸収液の循環流量と、第１時間よりも将来の時間である第２時間において吸収塔から流出する流出ガス中の二酸化硫黄濃度との間の第１関係テーブルを作成することにより、実際の運転データから将来の二酸化硫黄濃度を直接予測しているので、将来の二酸化硫黄濃度の予測性能を向上した第１関係テーブルを得ることができ、この第１関係テーブルに基づいて、第２時間における流出ガス中の二酸化硫黄濃度が予め設定された設定値以下となるような第１時間における吸収液の循環流量を決定して、第１時間において、決定された循環流量に基づいて少なくとも１つの循環ポンプの運転条件を調節するので、循環ポンプの運転条件を適切に調節することができる。
本開示の一実施形態に係る湿式排煙脱硫装置の制御装置を含む湿式排煙脱硫装置の構成模式図である。 本開示の一実施形態に係る遠隔監視システムの構成模式図である。 本開示の一実施形態に係る湿式排煙脱硫装置の制御方法のフローチャートである。 流出ガス中のＳＯ２濃度の予測値と、ガス分析計によるＳＯ２濃度の測定値と、ＳＯ２濃度の予測値の真値とのそれぞれの推移を示すグラフである。 本開示の一実施形態に係る湿式排煙脱硫装置の制御方法において作成される第１関係テーブルの一例を模式的に示す図である。 本開示の一実施形態に係る湿式排煙脱硫装置の制御方法において作成される第２関係テーブルの一例を模式的に示す図である。 本開示の一実施形態に係る湿式排煙脱硫装置の制御装置の変形例の構成模式図である。
以下、図面を参照して本発明のいくつかの実施形態について説明する。ただし、本発明の範囲は以下の実施形態に限定されるものではない。以下の実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは、本発明の範囲をそれにのみ限定する趣旨ではなく、単なる説明例に過ぎない。
図１に示されるように、湿式排煙脱硫装置１０は、ボイラ等の燃焼装置１で発生した排ガスを脱硫するためのものである。湿式排煙脱硫装置１０は、燃焼装置１と配管２を介して連通する吸収塔１１と、吸収塔１１内を循環する吸収液の循環用配管３に設けられた複数（例えば３つ）の循環ポンプ１２ａ，１２ｂ，１２ｃと、吸収液に含まれる吸収剤である炭酸カルシウム（ＣａＣＯ３）のスラリー（吸収剤スラリー）を吸収塔１１内に供給するための吸収剤スラリー供給部１３と、吸収液中の石膏を回収するための石膏回収部１４とを備えている。吸収塔１１には、後述する動作で脱硫された排ガスが吸収塔１１から流出ガスとして流出するための流出配管１６が設けられ、流出配管１６には、流出ガス中のＳＯ２濃度を測定するためのガス分析計１７が設けられている。
吸収剤スラリー供給部１３は、吸収剤スラリーを製造するための吸収剤スラリー製造設備２１と、吸収剤スラリー製造設備２１と吸収塔１１とを連通する吸収剤スラリー供給用配管２２と、吸収剤スラリー供給用配管２２を流通する吸収剤スラリーの流量を制御するための吸収剤スラリー供給量制御弁２３とを備えている。石膏回収部１４は、石膏分離器２５と、石膏分離器２５と吸収塔１１とを連通する石膏スラリー抜き出し用配管２６と、石膏スラリー抜き出し用配管２６に設けられた石膏スラリー抜き出し用ポンプ２７とを備えている。
湿式排煙脱硫装置１０には、湿式排煙脱硫装置１０の制御装置１５が設けられている。制御装置１５は、燃焼装置１及び湿式排煙脱硫装置１０の各種運転データ（例えば、様々な部位における温度や圧力、各種流体の流量等）を取得するための種々の検出器を含む運転データ取得部２０と電気的に接続された運転データ受信部３０を備えている。運転データ取得部２０には、ガス分析計１７が含まれている。
制御装置１５は、運転データ受信部３０に電気的に接続された第１学習モデル構築部３８と、第１学習モデル構築部３８に電気的に接続された第１関係テーブル作成部３１と、第１関係テーブル作成部３１に電気的に接続された循環流量決定部３２と、循環流量決定部３２に電気的に接続された循環ポンプ調節部３３とを備えている。循環ポンプ調節部３３は、循環ポンプ１２ａ，１２ｂ，１２ｃのそれぞれに電気的に接続されている。
制御装置１５はさらに、運転データ受信部３０に電気的に接続された第２学習モデル構築部３９と、第２学習モデル構築部３９に電気的に接続された第２関係テーブル作成部３５と、第２関係テーブル作成部３５に電気的に接続された吸収剤スラリー供給量決定部３６と、吸収剤スラリー供給量決定部３６に電気的に接続された吸収剤スラリー供給制御部３７とを備えている。吸収剤スラリー供給制御部３７は、吸収剤スラリー供給量制御弁２３に電気的に接続されている。
図２には、湿式排煙脱硫装置１０（図１参照）の制御状態を遠隔監視する遠隔監視システム４０の構成を示している。遠隔監視システム４０は、燃焼装置１（図１参照）及び湿式排煙脱硫装置１０（図１参照）を構成する各機器の分散制御システム（ＤＣＳ）４１と、ＤＣＳ４１に電気的に接続されるとともに制御装置１５を搭載したエッジサーバー４２と、クラウド又はバーチャルプライベートネットワーク（ＶＰＮ）を介してエッジサーバー４２に電気的に接続されたデスクトップパソコンやタブレット型コンピュータ等のような遠隔監視装置４３とを備えている。通常はエッジサーバー４２から離れた場所に存在する遠隔監視装置４３によって、湿式排煙脱硫装置１０の制御状態を遠隔監視することができる。
次に、燃焼装置１で発生した排ガスを湿式排煙脱硫装置１０が脱硫する動作について説明する。
図１に示されるように、燃焼装置１で発生した排ガスは、配管２を流通して吸収塔１１に流入し、吸収塔１１内を上昇する。循環ポンプ１２ａ～１２ｃの少なくとも１台が稼働することによって吸収液が循環用配管３を流通して吸収塔１１に流入し、吸収塔１１内において吸収液が流下する。吸収塔１１内で流下した吸収液は、吸収塔１１内に溜まり、循環ポンプ１２ａ～１２ｃによって吸収塔１１から流出し、循環用配管３を流通する。このようにして、吸収液は吸収塔１１内を循環する。
吸収塔１１内では、上昇する排ガスと流下する吸収液とが気液接触する。排ガスに含まれるＳＯ２は、以下の反応式
ＳＯ２＋ＣａＣＯ３＋２Ｈ２Ｏ＋１／２Ｏ２→ＣａＳＯ４・２Ｈ２Ｏ＋ＣＯ２
のように、吸収液中のＣａＣＯ３と反応して、石膏（ＣａＳＯ４・２Ｈ２Ｏ）が吸収液中に析出する。
このようにして、排ガス中のＳＯ２の一部が吸収液中に石膏として除去されるので、すなわち排ガスが脱硫されるので、流出配管１６を介して吸収塔１１から流出する流出ガス中のＳＯ２濃度は、配管２を介して吸収塔１１に流入する排ガス中のＳＯ２濃度よりも低くなっている。吸収塔１１から流出した流出ガスは、流出配管１６を流通して大気中に放出されるが、その途中でガス分析計１７によってＳＯ２濃度が測定され、その測定結果が制御装置１５の運転データ受信部３０に伝送される。
流出ガス中のＳＯ２濃度は、吸収液中のＣａＣＯ３濃度に大きな変動がなければ、吸収塔１１内を循環する吸収液の循環流量が増加するほど低下する傾向がある。後述する制御方法によって制御装置１５が循環ポンプ１２ａ～１２ｃの稼働台数を制御することで循環流量を制御することにより、流出ガス中のＳＯ２濃度を制御すること、例えば予め設定された設定値以下となるように流出ガス中のＳＯ２濃度を制御することができる。
吸収塔１１内で吸収液中に析出した石膏は、石膏スラリーとして石膏スラリー抜き出し用ポンプ２７によって吸収塔１１から抜き出され、石膏スラリーは、石膏スラリー抜き出し用配管２６を流通して石膏分離器２５に流入する。石膏分離器２５において石膏と水とが分離されて、石膏は回収され、水は、図示しない排水設備に送られる。
吸収液中のＣａＣＯ３は、ＳＯ２と反応して石膏となるので、排ガスの脱硫が行われるに従い、吸収液中のＣａＣＯ３濃度は低下する。後述する制御方法によって制御装置１５は吸収剤スラリー供給量制御弁２３の開度を制御し、吸収剤スラリー製造設備２１で製造された吸収剤スラリーを、吸収剤スラリー供給用配管２２を介して吸収塔１１内に供給する。これにより、吸収液中のＣａＣＯ３濃度が予め設定された設定範囲内となり、排ガスの脱硫中におけるＣａＣＯ３濃度の大きな変動が抑制される。
次に、制御装置１５による湿式排煙脱硫装置１０の制御方法について説明する。
図３に、制御装置１５による湿式排煙脱硫装置１０の制御方法の概略を示す。ステップＳ１において燃焼装置１及び湿式排煙脱硫装置１０の各種運転データを収集した後、ステップＳ２において、各種運転データと、吸収塔１１から流出する流出ガス中の将来のＳＯ２濃度との関係について機械学習により第１学習モデルを構築する。次に、ステップＳ３において、構築された第１学習モデルを用いて、後述する第１関係テーブルを作成する。続くステップＳ４において、第１関係テーブルに基づいて、流出ガス中のＳＯ２濃度が予め設定された設定値以下となる吸収液の循環流量を決定し、ステップＳ５において、決定された循環流量に基づいて循環ポンプ１２ａ～１２ｃの運転条件を調節する。これにより、予め設定された設定値以下となるように流出ガス中のＳＯ２濃度が制御される。
また、ステップＳ１の後、ステップＳ２～Ｓ５とは別に、ステップＳ１２において、各種運転データと、吸収液中の将来のＣａＣＯ３濃度との関係について機械学習により第２学習モデルを構築する。次に、ステップＳ１３において、構築された第２学習モデルを用いて、後述する第２関係テーブルを作成する。続くステップＳ１４において、第２関係テーブルに基づいて、ＣａＣＯ３濃度が予め設定された設定範囲内となる吸収剤スラリーの供給量を決定し、ステップＳ１５において、吸収剤スラリー供給部１３を制御すること、すなわち吸収剤スラリー供給量制御弁２３の開度を制御することにより、決定された供給量で吸収剤スラリーを吸収塔１１内に供給する。これにより、吸収液中のＣａＣＯ３濃度が予め設定された設定範囲内となり、排ガスの脱硫中におけるＣａＣＯ３濃度の大きな変動が抑制される。
次に、制御装置１５による湿式排煙脱硫装置１０の制御方法の各ステップについて詳細に説明する。
ステップＳ１では、図１に示されるように、燃焼装置１及び湿式排煙脱硫装置１０の各種運転データを運転データ取得部２０が取得した後、取得された各種運転データが制御装置１５に伝送されて運転データ受信部３０が受信することで、制御装置１５が各種運転データを収集する。前述したように、運転データ取得部２０はガス分析計１７を含んでいるので、各種運転データは流出ガス中のＳＯ２濃度を含んでいる。
ステップＳ２では、第１学習モデル構築部３８は、制御装置１５が収集した各種運転と、流出ガス中の将来のＳＯ２濃度との関係について機械学習により第１モデルを構築する。ステップＳ３では、構築された第１学習モデルを用いて、第１関係テーブル作成部３１は、第１時間における吸収液の循環流量と、第１時間よりも将来の時間である第２時間において流出ガス中のＳＯ２濃度の予測値との相関である第１関係テーブルを作成する。機械学習により構築された第１学習モデルを用いて第１関係テーブルを作成するので、迅速に第１関係テーブルを作成することができる。
第１関係テーブルにおいて、吸収液の循環流量と流出ガス中のＳＯ２濃度の予測値とは時間が異なり、吸収液の循環流量を現在の値とすると、流出ガス中のＳＯ２濃度の予測値は、例えば現在から数分後のＳＯ２濃度の予測値となる。このため、各種運転データには少なくとも、任意の時間における流出ガス中のＳＯ２濃度と、第２時間から第１時間を差し引いた時間間隔だけ任意の時間よりも過去の時間における吸収液の循環流量とが含まれている。任意の時間における流出ガス中のＳＯ２濃度と、第２時間から第１時間を差し引いた時間間隔だけ任意の時間よりも過去の時間における吸収液の循環流量とを含む実際の運転データから将来のＳＯ２濃度を直接予測しているので、将来のＳＯ２濃度の予測性能を向上することができる。尚、第１時間と第２時間との間隔が短いほど、将来のＳＯ２濃度の予測性能は向上する。このため、第１時間と第２時間との間隔は、吸収液の循環流量の変化に起因して流出ガス中のＳＯ２濃度が変化するまでに要する時間と、ガス分析計１７がＳＯ２濃度を測定するのに要する時間との和とすることが好ましい。
図４には、第１時間と第２時間との間隔を、吸収液の循環流量の変化に起因して流出ガス中のＳＯ２濃度が変化するまでに要する時間と、ガス分析計１７がＳＯ２濃度を測定するのに要する時間との和とした場合における、ＳＯ２濃度の予測値の推移（ａ）と、ガス分析計１７によるＳＯ２濃度の測定値の推移（ｂ）と、ＳＯ２濃度の真値の推移（ｃ）とを示している。それぞれのグラフにおいて、右側ほど過去の値であり、一番左側が最新値である。ガス分析計１７によるＳＯ２濃度の測定値の最新値は第１時間における値であり、ＳＯ２濃度の予測値の最新値は第２時間における値である。ガス分析計１７によるＳＯ２濃度の測定値の最新値と、ＳＯ２濃度の真値の最新値との間隔（ｉ）が、ガス分析計１７がＳＯ２濃度を測定するのに要する時間、すなわち計測遅れに相当し、ＳＯ２濃度の真値の最新値と、ＳＯ２濃度の予測値の最新値との間隔（ｉｉ）が、吸収液の循環流量の変化に起因して流出ガス中のＳＯ２濃度が変化するまでに要する時間に相当する。
図５に、第１関係テーブルの一例を示す。この実施形態では第１関係テーブルは、横軸に流出ガス中のＳＯ２濃度の予測値をとるとともに縦軸に吸収液の循環流量をとったグラフとして表されているが、必ずしもこのような形態である必要はなく、マトリックスや数式等の形態であってもよい。ステップＳ４では、循環流量決定部３２は、この第１関係テーブルに基づいて、将来における流出ガス中のＳＯ２濃度が予め設定された設定値ＳＶとなる吸収液の循環流量Ｑを決定する。
ステップＳ５では、図１に示されるように、循環ポンプ調節部３３は、決定された循環流量Ｑ以上になるように循環ポンプ１２ａ～１２ｃの稼働台数を決定し、決定された稼働台数の循環ポンプが稼働するようにする。例えば、３台の循環ポンプ１２ａ～１２ｃそれぞれの稼働時の供給量が同じ場合には、３段階の循環流量の調節が可能である。循環ポンプの台数を増やせば、より細かな循環流量の調節が可能となる。また、例えば、３台の循環ポンプ１２ａ～１２ｃそれぞれの稼働時の供給量が互いに異なる場合には、稼働させる循環ポンプの組み合わせによって最大６段階の循環流量の調節が可能である。さらに、例えば、３台の循環ポンプ１２ａ～１２ｃそれぞれが供給量を調節可能であれば、より細かな循環流量の調節が可能となる。
尚、循環流量の調節は、循環ポンプの台数制御によって行うことに限定するものではない。供給量を調節可能な１台の循環ポンプを用いて、循環流量決定部３２によって決定された循環流量となるように循環ポンプの供給量を調節するようにしてもよい。
このように、吸収塔１１内を循環する吸収液の循環流量を調節することにより、将来における流出ガス中のＳＯ２濃度が予め設定された設定値以下となるように制御することができるが、このためには、吸収液中のＣａＣＯ３濃度に大きな変動がないことが必要である。このため、この実施形態では、前述したように、ステップＳ２～Ｓ５とは別に、ステップＳ１２～Ｓ１５によって、吸収液中のＣａＣＯ３濃度が予め設定された設定範囲内となるように制御している。次に、ステップＳ１２～Ｓ１５それぞれを詳細に説明する。
ステップＳ１２では、第２学習モデル構築部３９は、制御装置１５が収集した各種運転データと、吸収塔１１内の吸収液中の将来のＣａＣＯ３濃度との関係について機械学習により第２学習モデルを構築する。ステップＳ１３では、構築された第２学習モデルを用いて、第２関係テーブル作成部３５は、第３時間における吸収塔１１への吸収剤スラリーの供給量と、第３時間よりも将来の時間である第４時間におけるＣａＣＯ３濃度の予測値との相関である第２関係テーブルを作成する。機械学習により構築された第２学習モデルを用いて第２関係テーブルを作成するので、迅速に第２関係テーブルを作成することができる。
第２関係テーブルにおいて、吸収塔１１への吸収剤スラリーの供給量とＣａＣＯ３濃度の予測値とは時間が異なり、吸収剤スラリーの供給量を現在の値とすると、ＣａＣＯ３濃度の予測値は、例えば現在から数分後のＣａＣＯ３濃度の予測値となる。このため、各種運転データには少なくとも、任意の時間におけるＣａＣＯ３濃度と、第４時間から第３時間を差し引いた時間間隔だけ前記任意の時間よりも過去の時間における吸収剤スラリーの供給量とが含まれている。任意の時間におけるＣａＣＯ３濃度と、第４時間から第３時間を差し引いた時間間隔だけ前記任意の時間よりも過去の時間における吸収剤スラリーの供給量とを含む実際の運転データから将来のＣａＣＯ３濃度を直接予測しているので、将来のＣａＣＯ３濃度の予測性能を向上することができる。
この実施形態では、任意の時間におけるＣａＣＯ３濃度は、マスバランス計算によるシミュレーションモデルを用いて算出された値を用いている。ＣａＣＯ３濃度を検出するためのセンサーは一般的に高価であるため、このようなセンサーを設けると湿式排煙脱硫装置１０のコストが上昇してしまう。しかし、マスバランス計算によるシミュレーションモデルを用いてＣａＣＯ３濃度を算出するようにすれば、高価なセンサーが不要になり、湿式排煙脱硫装置１０のコストの上昇を抑制することができる。
尚、第３時間と第４時間との間隔が短いほど、将来のＣａＣＯ３濃度の予測性能は向上する。このため、第３時間と第４時間との間隔は、吸収剤スラリーの供給量の変化に起因してＣａＣＯ３濃度が変化するまでに要する時間とすることが好ましい。吸収剤スラリーの供給量の予測値の推移及び真値の推移はそれぞれ、図４のＳＯ２濃度の予測値の推移（ａ）及び真値の推移（ｃ）と同様の関係になる。この実施形態では、ＣａＣＯ３濃度はマスバランス計算によるシミュレーションモデルを用いて算出しているが、ＣａＣＯ３濃度をセンサーによって測定する場合には、吸収剤スラリーの供給量の予測値の推移とセンサーによる測定値の推移と真値の推移とはそれぞれ、図４のＳＯ２濃度の各種推移（ａ）～（ｃ）と同様の関係になる。
一般に、吸収塔１１から流出する流出ガス中のＳＯ２濃度が変化するのに必要なステップ数は、ＣａＣＯ３濃度が変化するのに必要なステップ数に比べて多いため、ＣａＣＯ３濃度の制御に比べてＳＯ２濃度の制御の遅れが大きい。このため、第３時間から第４時間までの時間を、第１時間から第２時間までの時間よりも短くすることで、制御遅れの影響を適切に考慮することができるので、将来のＣａＣＯ３濃度の予測性能をさらに向上することができる。
図６に、第２関係テーブルの一例を示す。この実施形態では第２関係テーブルは、横軸にＣａＣＯ３濃度の予測値をとるとともに縦軸に吸収剤スラリーの供給量をとったグラフとして表されているが、必ずしもこのような形態である必要はなく、マトリックスや数式等の形態であってもよい。ステップＳ１４では、吸収剤スラリー供給量決定部３６は、この第２関係テーブルに基づいて、将来におけるＣａＣＯ３濃度が予め設定された設定範囲Ｒ内となる吸収剤スラリーの供給量Ｆを決定する。
ステップＳ１５では、図１に示されるように、吸収剤スラリー供給制御部３７は、吸収剤スラリー供給用配管２２を介して吸収塔１１内に供給される吸収剤スラリーの供給量が、決定された吸収剤スラリーの供給量Ｆに近くなるように、吸収剤スラリー供給量制御弁２３の開度を制御する。このように、吸収塔１１への吸収剤スラリーの供給量を調節することにより、将来におけるＣａＣＯ３濃度が予め設定された設定範囲内となるように制御することができる。
このように、燃焼装置１の運転データ及び湿式排煙脱硫装置１０の吸収液の循環流量を含む運転データから、第１時間における吸収液の循環流量と、第１時間よりも将来の時間である第２時間において吸収塔１１から流出する流出ガス中のＳＯ２濃度との間の第１関係テーブルを作成することにより、実際の運転データから将来のＳＯ２濃度を直接予測しているので、将来のＳＯ２濃度の予測性能を向上した第１関係テーブルを得ることができ、この第１関係テーブルに基づいて、第２時間における流出ガス中のＳＯ２濃度が予め設定された設定値以下となるような第１時間における吸収液の循環流量を決定して、第１時間において、決定された循環流量に基づいて循環ポンプ１２ａ～１２ｃの運転条件を調節するので、循環ポンプ１２ａ～１２ｃの運転条件を適切に調節することができる。
この実施形態では、ステップＳ１２～Ｓ１５によって吸収液中のＣａＣＯ３濃度が予め設定された設定範囲内となるようにしているが、例えば、吸収液中のＣａＣＯ３濃度をセンサーによって実測し、この実測値に基づいて吸収塔１１への吸収剤スラリーの供給量を随時調節するようにしておけば、ステップＳ１２～Ｓ１５の各ステップを不要にすることができる。この場合、制御装置１５は、第２学習モデル構築部３９と第２関係テーブル作成部３５と吸収剤スラリー供給量決定部３６と吸収剤スラリー供給制御部３７とを備えていなくてもよい。
制御装置１５は、図７に示されるように、運転データ受信部３０及び第１関係テーブル作成部３１のそれぞれと電気的に接続された比較部３４を備え、比較部３４は、第１関係テーブルを作成後、第２時間において取得されたガス分析計１７による分析結果と第２時間における流出ガス中のＳＯ２濃度の予測値との差が、例えば予め設定した閾値以上となったら、各種運転データと流出ガス中の将来のＳＯ２濃度との関係について機械学習により第１学習モデルを再構築し、再構築された第１学習モデルを用いて第１関係テーブルを作成し直すようにしてもよい。これにより、将来のＳＯ２濃度の予測性能をさらに向上した第１関係テーブルを得ることができる。
また、図７の構成において、第１関係テーブルを作成後、第２時間において取得されたガス分析計１７による分析結果と第２時間における流出ガス中のＳＯ２濃度の予測値との差が閾値以上となる場合には、プロセス中に何らかの異常が発生している可能性がある。この場合、その可能性を知らせる警報等を、例えば遠隔監視装置４３（図２参照）に表示することにより、プロセス中の異常を早期に検出することができる。
この実施形態では、ＳＯ２の吸収剤としてＣａＣＯ３を用いているが、ＣａＣＯ３に限定するものではない。ＳＯ２の吸収剤として、例えば水酸化マグネシウム（Ｍｇ（ＯＨ）２）等を用いることもできる。
１ 燃焼装置
２ 配管
３ 循環用配管
１０ 湿式排煙脱硫装置
１１ 吸収塔
１２ａ 循環ポンプ
１２ｂ 循環ポンプ
１２ｃ 循環ポンプ
１３ 吸収剤スラリー供給部
１４ 石膏回収部
１５ 制御装置
１６ 流出配管
１７ ガス分析計
２１ 吸収剤スラリー製造設備
２２ 吸収剤スラリー供給用配管
２３ 吸収剤スラリー供給量制御弁
２５ 石膏分離器
２６ 石膏スラリー抜き出し用配管
２７ 石膏スラリー抜き出し用ポンプ
３０ 運転データ受信部
３１ 第１関係テーブル作成部
３２ 循環流量決定部
３３ 循環ポンプ調節部
３４ 比較部
３５ 第２関係テーブル作成部
３６ 吸収剤スラリー供給量決定部
３７ 吸収剤スラリー供給制御部
３８ 第１学習モデル構築部
３９ 第２学習モデル構築部
４０ 遠隔監視システム
４１ 分散制御システム（ＤＣＳ）
４２ エッジサーバー
４３ 遠隔監視装置

Claims (11)

  1. 吸収塔と、
    前記吸収塔内に吸収液を循環させるための少なくとも１つの循環ポンプと
    を備え、
    前記吸収塔内において、燃焼装置で発生した排ガスと前記吸収液とを気液接触させて脱硫を行う湿式排煙脱硫装置の制御方法であって、
    前記燃焼装置の排ガスの流量を含む運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと、将来の吸収塔出口における二酸化硫黄濃度との関係について機械学習により第１学習モデルを構築するステップと、
    前記第１学習モデルを用いて、第１時間における前記吸収液の循環流量と、前記第１時間よりも将来の時間である第２時間において前記吸収塔から流出する流出ガス中の二酸化硫黄濃度の予測値との間の第１関係テーブルを作成するステップと、
    前記第１関係テーブルに基づいて、前記第２時間における前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度が予め設定された設定値以下となるような前記第１時間における前記吸収液の循環流量を決定するステップと、
    前記第１時間において、前記決定された循環流量に基づいて前記少なくとも１つの循環ポンプの運転条件を調節するステップと
    を含む湿式排煙脱硫装置の制御方法。
  2. 前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データは、
    任意の時間における前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度と、
    前記第２時間から前記第１時間を差し引いた時間間隔だけ前記任意の時間よりも過去の時間における前記吸収液の循環流量と
    を含む、請求項１に記載の湿式排煙脱硫装置の制御方法。
  3. 湿式排煙脱硫装置は、前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度を測定するためのガス分析計をさらに備え、
    前記第２時間において取得された前記ガス分析計による分析結果と、前記第２時間における前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度の前記予測値とを比較するステップをさらに含む、請求項１または２に記載の湿式排煙脱硫装置の制御方法。
  4. 前記第１関係テーブルを作成後、前記分析結果と前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度の前記予測値との差に基づいて、前記燃焼装置の運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと、将来の吸収塔出口における二酸化硫黄濃度との関係について機械学習により前記第１学習モデルを再構築し、該再構築された第１学習モデルを用いて前記第１関係テーブルを作成するステップをさらに備える、請求項３に記載の湿式排煙脱硫装置の制御方法。
  5. 前記湿式排煙脱硫装置は、前記吸収液に含まれる吸収剤のスラリーである吸収剤スラリーを前記吸収塔へ供給するための吸収剤スラリー供給部をさらに備え、
    前記燃焼装置の排ガスの流量を含む運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと将来の吸収剤の濃度との関係について機械学習により第２学習モデルを構築するステップと、
    前記第２学習モデルを用いて、第３時間における前記吸収塔への前記吸収剤スラリーの供給量と、前記第３時間よりも将来の時間である第４時間における前記吸収液中の前記吸収剤の濃度の予測値との間の第２関係テーブルを作成するステップと、
    前記第２関係テーブルに基づいて、前記第４時間における前記吸収剤の濃度が予め設定された設定範囲内となるような前記第３時間における前記吸収剤スラリーの供給量を決定するステップと、
    前記第３時間において、前記決定された吸収剤スラリーの供給量に基づいて前記吸収剤スラリー供給部を制御するステップと
    をさらに備える、請求項１～４のいずれか一項に記載の湿式排煙脱硫装置の制御方法。
  6. 前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データは、
    任意の時間における前記吸収剤の濃度と、
    前記第４時間から前記第３時間を差し引いた時間間隔だけ前記任意の時間よりも過去の時間における前記吸収剤スラリーの供給量と
    を含む、請求項５に記載の湿式排煙脱硫装置の制御方法。
  7. 前記吸収剤の濃度は、マスバランス計算によるシミュレーションモデルを用いて算出される、請求項６に記載の湿式排煙脱硫装置の制御方法。
  8. 前記第３時間から前記第４時間までの間隔は、前記第１時間から前記第２時間までの間隔よりも短い、請求項５～７のいずれか一項に記載の湿式排煙脱硫装置の制御方法。
  9. 吸収塔と、
    前記吸収塔内に吸収液を循環させるための少なくとも１つの循環ポンプと
    を備え、
    前記吸収塔内において、燃焼装置で発生した排ガスと前記吸収液とを気液接触させて脱硫を行う湿式排煙脱硫装置の制御装置であって、
    前記燃焼装置の排ガスの流量を含む運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと、将来の吸収塔出口における二酸化硫黄濃度との関係について機械学習により学習モデルを構築する第１学習モデル構築部と、
    前記学習モデルを用いて、第１時間における前記吸収液の循環流量と、前記第１時間よりも将来の時間である第２時間において前記吸収塔から流出する流出ガス中の二酸化硫黄濃度の予測値との間の第１関係テーブルを作成する第１関係テーブル作成部と、
    前記第１関係テーブルに基づいて、前記第２時間における前記流出ガス中の二酸化硫黄濃度が予め設定された設定値以下となるような前記第１時間における前記吸収液の循環流量を決定する循環流量決定部と、
    前記第１時間において、前記決定された循環流量に基づいて前記少なくとも１つの循環ポンプの運転条件を調節する循環ポンプ調節部と
    を含む湿式排煙脱硫装置の制御装置。
  10. 前記湿式排煙脱硫装置は、前記吸収液に含まれる吸収剤のスラリーである吸収剤スラリーを前記吸収塔へ供給するための吸収剤スラリー供給部をさらに備え、
    前記燃焼装置の排ガスの流量を含む運転データ及び前記湿式排煙脱硫装置の前記吸収液の循環流量を含む運転データと将来の吸収剤の濃度との関係について機械学習により第２学習モデルを構築する第２学習モデル構築部と、
    前記第２学習モデルを用いて、第３時間における前記吸収塔への前記吸収剤スラリーの供給量と、前記第３時間よりも将来の時間である第４時間における前記吸収液中の前記吸収剤の濃度の予測値との間の第２関係テーブルを作成する第２関係テーブル作成部と
    前記第２関係テーブルに基づいて、前記第４時間における前記吸収剤の濃度が予め設定された設定範囲内となるような前記第３時間における前記吸収剤スラリーの供給量を決定する吸収剤スラリー供給量決定部と、
    前記第３時間において、前記決定された吸収剤スラリーの供給量に基づいて前記吸収剤スラリー供給部を制御する吸収剤スラリー供給制御部と
    をさらに備える、請求項９に記載の湿式排煙脱硫装置の制御装置。
  11. 請求項９または１０に記載の湿式排煙脱硫装置の制御装置と、
    前記湿式排煙脱硫装置の制御装置に電気的に接続された遠隔監視装置と
    を備える遠隔監視システム。
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