JP7445248B1 - バイオガス資材の評価値演算装置、及び当該評価値演算装置に用いるプログラム - Google Patents
バイオガス資材の評価値演算装置、及び当該評価値演算装置に用いるプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7445248B1 JP7445248B1 JP2023509518A JP2023509518A JP7445248B1 JP 7445248 B1 JP7445248 B1 JP 7445248B1 JP 2023509518 A JP2023509518 A JP 2023509518A JP 2023509518 A JP2023509518 A JP 2023509518A JP 7445248 B1 JP7445248 B1 JP 7445248B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- biogas
- methane
- evaluation value
- materials
- concentration
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000000463 material Substances 0.000 title claims abstract description 386
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 217
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 108
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 686
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 110
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims abstract description 70
- 238000002309 gasification Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 55
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 26
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 149
- 238000000855 fermentation Methods 0.000 claims description 92
- 230000004151 fermentation Effects 0.000 claims description 92
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 claims description 69
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 60
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 56
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 claims description 48
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 claims description 48
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 claims description 45
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims description 42
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 40
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 38
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 38
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 38
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 38
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N Nickel Chemical compound [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 36
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims description 32
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 31
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 31
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 23
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 claims description 22
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 21
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 claims description 19
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 claims description 19
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 19
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims description 18
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 18
- 239000010941 cobalt Substances 0.000 claims description 17
- 229910017052 cobalt Inorganic materials 0.000 claims description 17
- GUTLYIVDDKVIGB-UHFFFAOYSA-N cobalt atom Chemical compound [Co] GUTLYIVDDKVIGB-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 17
- 235000015872 dietary supplement Nutrition 0.000 claims description 17
- 238000004064 recycling Methods 0.000 claims description 17
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 17
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 16
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 claims description 16
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 claims description 16
- 239000011785 micronutrient Substances 0.000 claims description 16
- 235000013369 micronutrients Nutrition 0.000 claims description 16
- 229920002678 cellulose Polymers 0.000 claims description 15
- 239000001913 cellulose Substances 0.000 claims description 15
- 229920002488 Hemicellulose Polymers 0.000 claims description 12
- 229920005610 lignin Polymers 0.000 claims description 12
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims description 11
- 238000006065 biodegradation reaction Methods 0.000 claims description 10
- 239000000654 additive Substances 0.000 claims description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 239000008394 flocculating agent Substances 0.000 claims description 6
- 241000255925 Diptera Species 0.000 claims 1
- 239000010794 food waste Substances 0.000 abstract description 95
- 239000010802 sludge Substances 0.000 abstract description 45
- 235000013305 food Nutrition 0.000 abstract description 39
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 14
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 86
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 69
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 36
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 35
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 24
- 239000002028 Biomass Substances 0.000 description 18
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 18
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 18
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 18
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 17
- 239000003925 fat Substances 0.000 description 15
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 15
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 12
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 12
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 9
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 9
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 9
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 8
- 241000209094 Oryza Species 0.000 description 7
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 7
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 7
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 7
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 7
- 239000010871 livestock manure Substances 0.000 description 6
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 5
- 239000004519 grease Substances 0.000 description 5
- 239000010902 straw Substances 0.000 description 5
- 244000061456 Solanum tuberosum Species 0.000 description 4
- 235000002595 Solanum tuberosum Nutrition 0.000 description 4
- 241000209140 Triticum Species 0.000 description 4
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 description 4
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 description 4
- 235000016383 Zea mays subsp huehuetenangensis Nutrition 0.000 description 4
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 4
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 235000011187 glycerol Nutrition 0.000 description 4
- 239000002440 industrial waste Substances 0.000 description 4
- 235000009973 maize Nutrition 0.000 description 4
- 210000004767 rumen Anatomy 0.000 description 4
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 239000010801 sewage sludge Substances 0.000 description 4
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 3
- 108010059892 Cellulase Proteins 0.000 description 3
- 229910021580 Cobalt(II) chloride Inorganic materials 0.000 description 3
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 3
- 229910021577 Iron(II) chloride Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910021586 Nickel(II) chloride Inorganic materials 0.000 description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 238000005262 decarbonization Methods 0.000 description 3
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 3
- NMCUIPGRVMDVDB-UHFFFAOYSA-L iron dichloride Chemical compound Cl[Fe]Cl NMCUIPGRVMDVDB-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 3
- QMMRZOWCJAIUJA-UHFFFAOYSA-L nickel dichloride Chemical compound Cl[Ni]Cl QMMRZOWCJAIUJA-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 3
- 235000014593 oils and fats Nutrition 0.000 description 3
- 239000000123 paper Substances 0.000 description 3
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 3
- 229920000742 Cotton Polymers 0.000 description 2
- 240000005979 Hordeum vulgare Species 0.000 description 2
- 235000007340 Hordeum vulgare Nutrition 0.000 description 2
- 102000004882 Lipase Human genes 0.000 description 2
- 108090001060 Lipase Proteins 0.000 description 2
- 239000004367 Lipase Substances 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 2
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 239000012752 auxiliary agent Substances 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 235000013365 dairy product Nutrition 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 235000019421 lipase Nutrition 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 2
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000010792 warming Methods 0.000 description 2
- 241000482268 Zea mays subsp. mays Species 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 1
- 239000002551 biofuel Substances 0.000 description 1
- 239000012620 biological material Substances 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 238000003763 carbonization Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000006911 enzymatic reaction Methods 0.000 description 1
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 1
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 235000013410 fast food Nutrition 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 239000002803 fossil fuel Substances 0.000 description 1
- 235000013611 frozen food Nutrition 0.000 description 1
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 description 1
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 1
- 235000008216 herbs Nutrition 0.000 description 1
- 239000010800 human waste Substances 0.000 description 1
- 239000010903 husk Substances 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 235000021156 lunch Nutrition 0.000 description 1
- 235000013622 meat product Nutrition 0.000 description 1
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000010815 organic waste Substances 0.000 description 1
- 239000010893 paper waste Substances 0.000 description 1
- 230000029553 photosynthesis Effects 0.000 description 1
- 238000010672 photosynthesis Methods 0.000 description 1
- 239000010908 plant waste Substances 0.000 description 1
- 238000006722 reduction reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N tungsten Chemical compound [W] WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 239000003403 water pollutant Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/30—Administration of product recycling or disposal
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B09—DISPOSAL OF SOLID WASTE; RECLAMATION OF CONTAMINATED SOIL
- B09B—DISPOSAL OF SOLID WASTE NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B09B3/00—Destroying solid waste or transforming solid waste into something useful or harmless
- B09B3/60—Biochemical treatment, e.g. by using enzymes
- B09B3/65—Anaerobic treatment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E50/00—Technologies for the production of fuel of non-fossil origin
- Y02E50/30—Fuel from waste, e.g. synthetic alcohol or diesel
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Processing Of Solid Wastes (AREA)
- Treatment Of Sludge (AREA)
Abstract
Description
最初に、本実施の形態に係る評価値演算装置を備えた食品廃棄物を利用したメタン資源化マッチングシステムについて図面を参照しながら説明する。このメタン資源化マッチングシステムは、バイオガスプラント事業者の運転状況に応じて、食品廃棄物などバイオガス資材の排出元である飲食チェーンなどから最適なバイオガス資材を供給するための脱炭素資源化サービスの一環である。なお、本実施の形態の説明において、バイオガス資材とは食品廃棄物(油脂廃棄物を含む)、残渣汚泥(精製汚泥を含む)、食品ロス、家畜排泄物などを意味する。また、バイオガス資材の排出元とは、例えば、飲食チェーン、食品工場、商業施設、スーパー、コンビニ、ホテル、学校・病院、社員食堂などである。
最初に、メタン資源化マッチングシステム(以下、マッチングシステムと記す)を含むメタン資源化サービスの全体工程の概要に関して図1を参照して説明する。図1に示すように、メタン資源化サービスにおいては、主としてメタン資材回収工程、マッチング工程、及びメタンガス生産・使用工程を含む。
次に、本実施の形態に係るマッチングシステムSの全体システムに関して図2を参照して説明する。マッチングシステムSは、総括本部が操作する管理サーバ50、バイオガスプラントにおける端末装置(第二端末装置)20、飲食チェーンや食品工場、ホテル、商業施設など食品廃棄物の排出元における端末装置(第一端末装置)30、資源調査サポート会社における端末装置(第三端末装置)40を備え、これらがインターネットなどの広域ネットワークを介して接続されて構成されている。
IoT現場調査プログラム401は、スマホアプリなどを介して端末装置30又は端末装置40から送信される食品廃棄物に関する入力データや現場写真に基づき、食品廃棄物排出元が抱えているメタン資材の種類・量・性状を把握する。また、バイオガスプラントの端末装置20又は端末装置30から送信されるガス生成量又は発電状況やリクエストに基づいて、メタンガスプラントが必要とするメタン資材の種類・量を把握する。すなわち、管理サーバ50は、IoT現場調査プログラム401を用いることで、端末装置20,30,40から現場調査やバイオガスプラントのガス生成量又は発電に関するデータを取得して、従来はバラバラに点在していた食品工場など食品廃棄物排出元における食品廃棄物のデータ及びバイオガスプラントのガス生成量又は発電状況を、一元的に管理して、メタンガス生成又はメタン発電の効率化・生産性の向上を図る。
管理サーバ50などは、AIメタン資源化プログラム402を用いて、これまでの研究データ及び新規の分析データ、実運用データ等を基に、個別資材ごとのメタン収率予測、及び既存原料ほか複数資材を混合した混合資材の場合のシナジー予測&阻害診断を行う。ここで、メタン収率とは、原料たる食品廃棄物の分解VS(有機分)あたりのメタン生成量推測値である。また、シナジー予測とは、種類の異なるメタン資材を混合した場合のメタン収率の相乗的な効果を予測することである。
管理サーバ50は、AIガス化促進プログラム403を用いて、予測された阻害要因の解決や低メタン収率資材活用のため、最適なガス化促進方法の判定、窒素・硫黄・油脂やリパーゼといったガス化促進剤の最適投入量及び効果を予測する。
管理サーバ50は、CO2削減 IT演算プログラム404を用いることで、メタンガス生成量及びCO2削減量を推算し、さらにバイオガスプラントにおける実際のバイオガスの活用結果に基づき、CO2削減量の算出及びカーボンクレジットへの変換可能量を算出する。ここでは、管理サーバ50が、排出元からの「残渣汚泥(精製汚泥を含む)」及び「食品ロス」の回収量、これを原料としたメタンガス生成量、メタンガスによる発電量とCO2削減量、又はグリーン水素製造量とCO2削減量を一元管理する(クラウド)。なお、一連のIoT現場調査プログラム401~CO2削減 IT演算プログラム404までをメタン資源化予測システム400と称して、スマートフォンのアプリケーションとしてGUI化することでより利便性を向上できる。
メタン収率促進予測AI403a: 上記2つのAI402a,402bにより予測・分析される各資材(及びその組み合わせ)のバイオガス資材としての価値を測るための分析項目の数値指標に関して、過不足のある項目を正常値範囲内に調整するようなガス化促進剤(補助原料(油脂精製汚泥、BDF残渣グリセリン)、促進剤(セルラーゼ酵素、ルーメン液、バイオ炭)、栄養補助剤(NiCl2 6H2O、CoCl2 6H2O、FeCl2 4H2O)など)の種類及びその添加量を予測・分析する。
個別資材に関するメタン資源化評価AI402aは、上述のようにAIメタン資源化プログラム402を構成するAIのひとつである。
食品廃棄物の排出元(=商業施設、レストラン、ホテル、食品工場など)から回収されたバイオガス資材(=食品廃棄物)及び、各バイオガスプラントにおいて現状使用されているバイオガス資材(食品廃棄物/油脂/汚泥/家畜排泄物など)に関して、資材ごとのメタン資材としての価値を、図7に示すような成分指標マスタデータに照らして、予測・分析する。この予測・分析の結果は、メタン資源化マッチングシステムにおいて、各資材の排出元及びバイオガスプラント運用者に提示されるのみならず、後述する「(2-2)混合資材に関するメタン資源化評価AI」及び「(3-1)メタン収率促進予測AI」にインポートされ、各バイオガス資材の混合発酵に関する相性分析、並びにシナジー性(或いは阻害性)の予測・分析のための参照データのひとつとなる。
(A)各排出元から回収されたバイオガス資材(食品廃棄物)及びバイオガスプラントにて現状使用されているバイオガス資材(食品廃棄物/油脂/汚泥/家畜排泄物など)に関するデータ、バイオガスプラントの運用状況に関するデータのAIメタン資源化プログラム402への登録・承認をする。
各メタン資材の前処理の必要性の有無、各メタン資材の有機物の組成式、発酵温度、発酵日数、各メタン資材の有機物濃度(VS)、固形物量(TS)、有機物比率(VS/TS)、灰分濃度、化学的酸素要求量(COD)、理論的酸素要求量(ThOD)、COD/VS値、各メタン資材の有機物構成元素の濃度(=炭素(C:%VS)、窒素(N:%VS)、酸素(O:%VS)、水素(H:%VS)などの含有量)、各メタン資材の炭水化物・脂質・タンパク質・灰分など栄養素の濃度、各メタン資材のヘミセルロース・セルロース・リグニン濃度(%VS)、 C/N比(各メタン資材の炭素濃度と窒素濃度の比率)、脂質/VS比(各メタン資材の脂質濃度とVS濃度の比率)、Na濃度、鉄 (mg/kg-COD原料)、コバルト (mg/g-COD原料)、ニッケル(mg/g-COD原料)など各メタン資材の微量栄養素の濃度、理論的メタン収率(ThBMP: ml/g-VS)、実測メタン収率(BMP: ml/g-VS)予測値、生分解率、VS分解率、エネルギー収率など。
[数1]
[数2]
[数3]
この予測法を用いる場合には原料のVSと三大栄養素(炭水化物、タンパク質、脂質)の重量比を知る必要がある。三大栄養素については、単一の食品が原料であれば食品標準成分表から数値を得ることが可能だが、そうでなければ分析によって炭水化物、タンパク質、脂質の比率を明らかにする必要がある。fDは組織式を利用した予測法と同様で論文等の文献値か培養実験で特定する。
各メタン資材の前処理の必要性の有無、各メタン資材の有機物の組成式、発酵温度、発酵日数、各メタン資材の有機物濃度(VS)、固形物量(TS)、有機物比率(VS/TS)、灰分濃度、化学的酸素要求量(COD)、理論的酸素要求量(ThOD)、COD/VS値、各メタン資材の有機物構成元素の濃度(=炭素(C:%VS)、窒素(N:%VS)、酸素(O:%VS)、水素(H:%VS)などの含有量)、各メタン資材の炭水化物・脂質・タンパク質・灰分など栄養素の濃度、各メタン資材のヘミセルロース・セルロース・リグニン濃度(%VS)、 C/N比(各メタン資材の炭素濃度と窒素濃度の比率)、脂質/VS比(各メタン資材の脂質濃度とVS濃度の比率)、Na濃度、鉄 (mg/kg-COD原料)、コバルト (mg/g-COD原料)、ニッケル(mg/g-COD原料)など各メタン資材の微量栄養素の濃度、理論的メタン収率(ThBMP: ml/g-VS)、実測メタン収率(BMP: ml/g-VS )、生分解率、VS分解率、エネルギー収率など。
混合資材に関するメタン資源化評価AI402bは、「AIメタン資源化プログラム402」を構成するAIのひとつである。前述の「個別資材に関するメタン資源化評価AI402a」により出力された各排出元(=商業施設、レストラン、ホテル、食品工場など)から回収されたバイオガス資材(=食品廃棄物)及びバイオガスプラントにて現状使用されているバイオガス資材(食品廃棄物/油脂/汚泥/家畜排泄物など)を対象としたメタン資源化に関する評価予測・分析データに基づき、図8に示す混合指標マスタデータに照らして、在庫する1つ以上のバイオガス資材を混合発酵した場合の相性分析・評価を行う。
(D)個別資材に関するメタン資源化評価AI402aにより出力された各排出元から回収されたバイオガス資材(=食品廃棄物)及びバイオガスプラントにて現状使用されているバイオガス資材(食品廃棄物/油脂/汚泥/家畜排泄物など)を対象としたメタン資源化に関する評価予測・分析データが、システム連携により、混合資材に関するメタン資源化評価AI402bにインポートされる。
各バイオガス資材を混合発酵する場合の、原料の前処理の必要性の有無、メタン資材ごとの有機物の組成式、発酵温度、発酵日数、有機物濃度(VS)、固形物量(TS)、有機物比率(VS/TS)、灰分濃度、化学的酸素要求量(COD)、理論的酸素要求量(ThOD)、COD/VS値、各メタン資材の有機物構成元素の濃度(=炭素(C:%VS)、窒素(N:%VS)、酸素(O:%VS)、水素(H:%VS)などの含有量)、各メタン資材の炭水化物・脂質・タンパク質・灰分など栄養素の濃度、各メタン資材のヘミセルロース・セルロース・リグニン濃度(%VS)、 C/N比(各メタン資材の炭素濃度と窒素濃度の比率)、脂質/VS比(各メタン資材の脂質濃度とVS濃度の比率)、Na濃度、鉄 (mg/kg-COD原料)、コバルト (mg/g-COD原料)、ニッケル(mg/g-COD原料)など資材混合時の微量栄養素の濃度、理論的メタン収率(ThBMP: ml/g-VS)、実測メタン収率(BMP: ml/g-VS)予測値、生分解率、VS分解率、エネルギー収率など。
(a) C/N比: 原料の炭素濃度と窒素濃度の比率が、25以上(25未満であれば阻害のリスク有り)であるか否か
(b) 脂質/VS比: 原料の脂質濃度とVS濃度の比率が、35以下(35以上であれば阻害のリスク有り)であるか否か
(c) 脂質/炭水化物比:原料の脂質濃度と炭水化物濃度の比率が、13以上であるか否か
(d) タンパク質/炭水化物比:原料のタンパク質濃度と炭水化物濃度の比率が、26以上であるか否か
(e) 微量栄養素:例えば、原料中の鉄が165 (mg/kg-COD原料)以上、コバルトが14 (mg/g-COD原料)以上、ニッケルが5 (mg/g-COD原料)以上であるか否か
(f) Na濃度:原料のナトリウム濃度が、5.6 g/L 未満であるか否か
(g) 上記a~f(※判別の順序は順不同、但しa, b, e, f は必須条件)の条件を満たした上で、混合発酵時のメタン収率(=原料のVS1gあたりからのメタン生成量(単位:mL/g-VS))が、大きいほどより良い混合発酵の相性と判断される。尚、メタン収率が、100mL/g-VS未満である場合には、経済的な観点から、バイオガス資材同士の単純な混合発酵処理には不向きな組み合わせと判断される。
AIガス化促進プログラム403は、メタン収率促進予測AI403aからなるプログラムであり、前述のAIメタン資源化プログラム402と併せて、メタン資源化マッチングシステムSを構成する。
・ガス化促進剤:セルラーゼ酵素、ルーメン液、バイオ炭など
・栄養補助剤:NiCl2 6H2O、CoCl2 6H2O、FeCl2 4H2Oなど
・補助原料:油脂精製汚泥、BDF残渣グリセリンなど
原料の前処理の必要性の有無、メタン資材ごとの有機物の組成式、発酵温度、発酵日数、有機物濃度(VS)、固形物量(TS)、有機物比率(VS/TS)、灰分濃度、化学的酸素要求量(COD)、理論的酸素要求量(ThOD)、COD/VS値、各メタン資材の有機物構成元素の濃度(=炭素(C:%VS)、窒素(N:%VS)、酸素(O:%VS)、水素(H:%VS)などの含有量)、各メタン資材の炭水化物・脂質・タンパク質・灰分など栄養素の濃度、各メタン資材のヘミセルロース・セルロース・リグニン濃度(%VS)、 C/N比(各メタン資材の炭素濃度と窒素濃度の比率)、脂質/VS比(各メタン資材の脂質濃度とVS濃度の比率)、Na濃度、鉄 (mg/kg-COD原料)、コバルト (mg/g-COD原料)、ニッケル(mg/g-COD原料)など資材混合時の微量栄養素の濃度、理論的メタン収率(ThBMP: ml/g-VS)、実測メタン収率(BMP: ml/g-VS)予測値、生分解率、VS分解率、エネルギー収率など。
a) C/N比: 原料の炭素濃度と窒素濃度の比率が、25以上(25未満であれば阻害のリスク有り)であるか否か
b) 脂質/VS比: 原料の脂質濃度とVS濃度の比率が、35以下(35以上であれば阻害のリスク有り)であるか否か
c) 脂質/炭水化物比:原料の脂質濃度と炭水化物濃度の比率が、13以上であるか否か
d) タンパク質/炭水化物比:原料のタンパク質濃度と炭水化物濃度の比率が、26以上であるか否か
e) 微量栄養素:例えば、原料中の鉄が165 (mg/kg-COD原料)以上、コバルトが14 (mg/g-COD原料)以上、ニッケルが5 (mg/g-COD原料)以上であるか否か
f) Na濃度:原料のナトリウム濃度が、5.6 g/L 未満であるか否か
g) 上記a~fの条件を満たした上で、個別発酵(或いは混合発酵)時のメタン収率(=原料のVS1gあたりからのメタン生成量(単位:mL/g-VS))が、100mL/g-VS以上であるか否か
a) C/N比(=原料の炭素濃度と窒素濃度の比率)が、25以上27以下である
b) タンパク質/炭水化物比(=原料のタンパク質濃度と炭水化物濃度の比率)が、26以上である
c) 脂質/VS比(=原料の脂質濃度とVS濃度の比率)が35以下、且つ脂質/炭水化物比(=原料の脂質濃度と炭水化物濃度の比率)が、13以上であるか。
次に、本実施の形態に係るバイオガス資材の評価値演算装置1に備わる各処理部に関して図10を参照しながら説明する。評価値演算装置1は、バイオガス資材の学習用ライブラリデータに基づいて機械学習モデルにおける設定値を学習する学習装置、及び機械学習モデルを用いて対象バイオガス資材(個別資材、混合資材)を利用したメタン発酵・メタンガス化(資源化)に関する評価値の推算を実行する推算装置の少なくとも一方としての機能を発揮する。
(a) C/N比: 原料の炭素濃度と窒素濃度の比率が、25以上(25未満であれば阻害のリスク有り)であるか否か
(b) 脂質/VS比: 原料の脂質濃度とVS濃度の比率が、35以下(35以上であれば阻害のリスク有り)であるか否か
(c) 脂質/炭水化物比:原料の脂質濃度と炭水化物濃度の比率が、13以上であるか否か
(d) タンパク質/炭水化物比:原料のタンパク質濃度と炭水化物濃度の比率が、26以上であるか否か
(e) 微量栄養素:例えば、原料中の鉄が165 (mg/kg-COD原料)以上、コバルトが14 (mg/g-COD原料)以上、ニッケルが5 (mg/g-COD原料)以上であるか否か
(f) Na濃度:原料のナトリウム濃度が、5.6 g/L 未満であるか否か
(g) 上記a~f(※判別の順序は順不同、但しa, b, e, f は必須条件)の条件を満たした上で、混合発酵時のメタン収率(=原料のVS1gあたりからのメタン生成量(単位:mL/g-VS))が、大きいほどより良い混合発酵の相性と判断される。尚、メタン収率が、100mL/g-VS未満である場合には、経済的な観点から、資材同士の単純な混合発酵処理には不向きな組み合わせと判断される。
a) C/N比(=原料の炭素濃度と窒素濃度の比率)が、25以上27以下である
b) タンパク質/炭水化物比(=原料のタンパク質濃度と炭水化物濃度の比率)が、26以上である
c) 脂質/VS比(=原料の脂質濃度とVS濃度の比率)が35以下、且つ脂質/炭水化物比(=原料の脂質濃度と炭水化物濃度の比率)が、13以上である
次に、本実施の形態に係るメタン資材の評価値演算装置1における機械学習の実験例に関して図14~図23を参照しながら説明する。本実験の目的は、食品廃棄物等のバイオガス資材を主原料としたバイオガス燃料の製造を最適化するための評価値を提示可能なAIモデルを開発することである。
1P 評価値演算プログラム
1L 機械学習ライブラリ
10 制御部
11 評価値演算部
12 記憶部
13 通信部
101 学習処理実行部
102 評価値演算実行部
111 入力部
112 機械学習モデル
113 出力部
Claims (13)
- バイオガス資材の資源化に関する評価値を演算する評価値演算装置であって、
バイオガス資材に関する機械学習ライブラリ又はバイオガス資材の特性データの入力を受け付ける入力部と、
前記入力部から前記機械学習ライブラリ又はバイオガス資材の特性データが入力される機械学習モデルと、
前記機械学習ライブラリに基づいて、前記機械学習モデルにおける設定値を学習する処理を実行する学習処理実行部と、
前記機械学習モデルを用いて、前記特性データに基づいて推算処理を実行することでバイオガス資材の資源化に関する評価値の推算を実行する評価値演算実行部と、を備え、
前記特性データには、バイオガス資材の種類、回収場所、性状、及び分量の少なくとも1つの情報が含まれる、ことを特徴とするバイオガス資材の評価値演算装置。 - 前記入力部には、さらに、バイオガスプラントの運用状況に関するデータが入力され、
前記機械学習モデルには、さらに、バイオガスプラントの運用状況に関するデータが入力され、
前記評価値演算実行部は、前記機械学習モデルを用いて、前記特性データ及びバイオガスプラントの運用状況データに基づいて推算処理を実行することでバイオガス資材の資源化に関する評価値の推算を実行し、
前記バイオガスプラントの運用状況に関するデータには、プラントで使用されているバイオガス資材の種類、発酵方式、凝集剤などの添加物の有無とその分量、メタン発酵槽1m3におけるVS容積負荷、メタン発酵槽における有機物分解率、ガスホルダにおけるメタンガス発生量、及び実測メタン収率(BMP)の少なくとも1つの情報が含まれる、ことを特徴とする請求項1記載のバイオガス資材の評価値演算装置。 - 前記評価値演算実行部において推算される評価値には、個別バイオガス資材又は複数の個別バイオガス資材を混合した混合バイオガス資材の(a) 炭素濃度と窒素濃度の比率であるC/N比、(b) 脂質濃度と有機物濃度(VS:Volatile Solids)濃度の比率である脂質/VS比、(c) 脂質/炭水化物比、(d) タンパク質/炭水化物比、(e) 鉄 (mg/kg-COD原料)、コバルト (mg/g-COD原料)、ニッケル(mg/g-COD原料)の微量栄養素の濃度、(f) Na濃度、及び(g) 理論的メタン収率(ThBMP: ml/g-VS)の少なくとも1つが含まれる、ことを特徴とする請求項1又は2記載のバイオガス資材の評価値演算装置。
- 前記評価値演算実行部は、混合バイオガス資材の場合には、さらに
(a) C/N比が、25以上であるか否か
(b) 脂質/VS比が、35以下であるか否か
(c) 脂質/炭水化物比が、13以上であるか否か
(d) タンパク質/炭水化物比が、26以上であるか否か
(e) 微量栄養素のうち、鉄が165 (mg/kg-COD原料)以上、コバルトが14 (mg/g-COD原料)以上、ニッケルが5 (mg/g-COD原料)以上であるか否か
(f) Na濃度が、5.6 g/L 未満であるか否か
(g)混合発酵時のメタン収率、の少なくとも1つを推算する、ことを特徴とする請求項3記載のバイオガス資材の評価値演算装置。 - 前記評価値演算実行部は、前記a~fの条件を満たし、且つ前記gのメタン収率が大きいほど、混合バイオガス資材のより良い混合発酵の相性と判断する、ことを特徴とする請求項4記載のバイオガス資材の評価値演算装置。
- 前記評価値演算実行部は、前記メタン収率が、100mL/g-VS未満である場合には、バイオガス資材同士の混合発酵処理には不向きな組み合わせと判断する、ことを特徴とする請求項4記載のバイオガス資材の評価値演算装置。
- 前記評価値演算実行部は、さらに、
(a) C/N比が、25以上27以下である
(d) タンパク質/炭水化物比が、26以上である
(b) 脂質/VS比が35以下、且つ (c) 脂質/炭水化物比が、13以上であるか否かを判定する、ことを特徴とする請求項4記載のバイオガス資材の評価値演算装置。 - 前記評価値演算実行部は、さらに、適切なガス化促進剤、栄養補助剤、補助原料等の種類及びその添加量を予測・分析する、ことを特徴とする請求項3記載のバイオガス資材の評価値演算装置。
- 前記評価値演算実行部は、前記評価値として、さらに、各種のバイオガス資材の前処理の必要性の有無、各メタン資材の有機物の組成式、発酵温度、発酵日数、各メタン資材の有機物濃度(VS)、固形物量(TS)、有機物比率(VS/TS)、灰分濃度、化学的酸素要求量(COD)、理論的酸素要求量(ThOD)、COD/VS値、各メタン資材の有機物構成元素の濃度(=炭素(C:%VS)、窒素(N:%VS)、酸素(O:%VS)、水素(H:%VS)の含有量)、各メタン資材のヘミセルロース・セルロース・リグニン濃度(%VS)を推算する、ことを特徴とする請求項3記載のバイオガス資材の評価値演算装置。
- 前記機械学習ライブラリには、個別バイオガス資材及び混合バイオガス資材における前処理の必要性の有無、各メタン資材の有機物の組成式、発酵温度、発酵日数、各メタン資材の有機物濃度(VS)、固形物量(TS)、有機物比率(VS/TS)、灰分濃度、化学的酸素要求量(COD)、理論的酸素要求量(ThOD)、COD/VS値、各メタン資材の有機物構成元素の濃度(=炭素(C:%VS)、窒素(N:%VS)、酸素(O:%VS)、水素(H:%VS)の含有量)、各メタン資材の炭水化物・脂質・タンパク質・灰分など栄養素の濃度、各メタン資材のヘミセルロース・セルロース・リグニン濃度(%VS)、 C/N比(各メタン資材の炭素濃度と窒素濃度の比率)、脂質/VS比(各メタン資材の脂質濃度とVS濃度の比率)、Na濃度、鉄 (mg/kg-COD原料)、コバルト (mg/g-COD原料)、ニッケル(mg/g-COD原料)の各メタン資材の微量栄養素の濃度、理論的メタン収率(ThBMP: ml/g-VS)、実測メタン収率(BMP: ml/g-VS)予測値、生分解率、VS分解率、及びエネルギー収率の少なくとも1つが含まれる、ことを特徴とする請求項1記載のバイオガス資材の評価値演算装置。
- さらに、通信網への通信接続を実現する通信部を備え、
当該通信部を介して前記機械学習ライブラリ、前記評価値演算実行部において推算された前記バイオガス資材の資源化に関する評価値を送信する、ことを特徴とする請求項1記載のバイオガス資材の評価値演算装置。 - バイオガス資材の資源化に関する評価値を演算する評価値演算装置に用いるプログラムであって、
バイオガス資材に関する機械学習ライブラリ又はバイオガス資材の特性データの入力を受け付けて、機械学習モデルに前記機械学習ライブラリ又はバイオガス資材の特性データを入力する入力ステップと、
前記機械学習ライブラリに基づいて、前記機械学習モデルにおける設定値を学習する処理を実行する学習処理実行ステップと、
前記機械学習モデルを用いて、前記特性データに基づいて推算処理を実行することでバイオガス資材の資源化に関する評価値の推算を実行する評価値演算実行ステップと、を含み、
前記特性データには、バイオガス資材の種類、回収場所、性状、及び分量の少なくとも1つの情報が含まれる、ことを特徴とするプログラム。 - 前記入力ステップにおいては、さらに、バイオガスプラントの運用状況に関するデータが入力され、
前記機械学習モデルには、さらに、バイオガスプラントの運用状況に関するデータが入力され、
前記評価値演算実行ステップにおいては、前記機械学習モデルを用いて、前記特性データ及びバイオガスプラントの運用状況データに基づいて推算処理を実行することでバイオガス資材の資源化に関する評価値の推算を実行し、
前記バイオガスプラントの運用状況に関するデータには、プラントで使用されているバイオガス資材の種類、発酵方式、凝集剤などの添加物の有無とその分量、メタン発酵槽1m3におけるVS容積負荷、メタン発酵槽における有機物分解率、ガスホルダにおけるメタンガス発生量、及び実測メタン収率(BMP)の少なくとも1つの情報が含まれる、ことを特徴とする請求項12記載のプログラム。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2022/022864 WO2023238211A1 (ja) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | 食品廃棄物を利用したメタン資源化マッチングシステム |
PCT/JP2023/004304 WO2023238442A1 (ja) | 2022-06-07 | 2023-02-09 | バイオガス資材の評価値演算装置、及び当該評価値演算装置に用いるプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2023238442A1 JPWO2023238442A1 (ja) | 2023-12-14 |
JP7445248B1 true JP7445248B1 (ja) | 2024-03-07 |
Family
ID=85569516
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022534343A Active JP7239952B1 (ja) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | 食品廃棄物を利用したメタン資源化マッチングシステム |
JP2023509518A Active JP7445248B1 (ja) | 2022-06-07 | 2023-02-09 | バイオガス資材の評価値演算装置、及び当該評価値演算装置に用いるプログラム |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022534343A Active JP7239952B1 (ja) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | 食品廃棄物を利用したメタン資源化マッチングシステム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP4336421A1 (ja) |
JP (2) | JP7239952B1 (ja) |
CN (1) | CN117561528A (ja) |
WO (2) | WO2023238211A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7452913B1 (ja) | 2023-10-06 | 2024-03-19 | 株式会社リッキー | マッチング支援システム、マッチング支援方法及びプログラム |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009223386A (ja) | 2008-03-13 | 2009-10-01 | Toshiba Corp | バイオマス有効利用支援システム |
JP2019131631A (ja) | 2018-01-29 | 2019-08-08 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 半炭化処理条件決定装置および半炭化処理条件決定方法 |
WO2019167743A1 (ja) | 2018-02-27 | 2019-09-06 | 三菱重工業株式会社 | バイオガス品質評価装置、バイオガス品質評価方法、およびプログラム |
WO2022230035A1 (ja) | 2021-04-27 | 2022-11-03 | 株式会社ティービーエム | 廃油を利用した最適化燃料演算装置 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3216173B2 (ja) | 1991-10-18 | 2001-10-09 | カシオ計算機株式会社 | 薄膜トランジスタ回路の製造方法 |
JP4401007B2 (ja) | 2000-07-18 | 2010-01-20 | 株式会社ティービーエム | 含油廃水処理装置 |
JP3934364B2 (ja) * | 2001-06-07 | 2007-06-20 | 株式会社日立製作所 | リサイクル処理方法及びシステム |
JP4420750B2 (ja) | 2004-06-25 | 2010-02-24 | 株式会社ティービーエム | 含油廃水の浄化装置 |
JP2007098369A (ja) * | 2005-10-07 | 2007-04-19 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 有機性廃棄物の生物処理における管理システム及び該方法 |
JP5452814B2 (ja) | 2010-06-01 | 2014-03-26 | 株式会社ティービーエム | 廃固形分、廃油夾雑物、廃水含有廃油から廃油の選択分離、移送装置 |
JP2014217804A (ja) | 2013-05-08 | 2014-11-20 | 株式会社ティービーエム | 火力発電方法 |
JP7095501B2 (ja) * | 2018-01-16 | 2022-07-05 | 栗田工業株式会社 | 廃棄物処理施設の管理方法及び廃棄物処理施設の管理装置 |
JP2022083178A (ja) * | 2020-11-24 | 2022-06-03 | 栗田工業株式会社 | 支援システム、支援装置、支援方法及び支援プログラム |
-
2022
- 2022-06-07 CN CN202280038533.1A patent/CN117561528A/zh active Pending
- 2022-06-07 JP JP2022534343A patent/JP7239952B1/ja active Active
- 2022-06-07 EP EP22944070.6A patent/EP4336421A1/en active Pending
- 2022-06-07 WO PCT/JP2022/022864 patent/WO2023238211A1/ja active Application Filing
-
2023
- 2023-02-09 WO PCT/JP2023/004304 patent/WO2023238442A1/ja unknown
- 2023-02-09 JP JP2023509518A patent/JP7445248B1/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009223386A (ja) | 2008-03-13 | 2009-10-01 | Toshiba Corp | バイオマス有効利用支援システム |
JP2019131631A (ja) | 2018-01-29 | 2019-08-08 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 半炭化処理条件決定装置および半炭化処理条件決定方法 |
WO2019167743A1 (ja) | 2018-02-27 | 2019-09-06 | 三菱重工業株式会社 | バイオガス品質評価装置、バイオガス品質評価方法、およびプログラム |
WO2022230035A1 (ja) | 2021-04-27 | 2022-11-03 | 株式会社ティービーエム | 廃油を利用した最適化燃料演算装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2023238442A1 (ja) | 2023-12-14 |
EP4336421A1 (en) | 2024-03-13 |
WO2023238211A1 (ja) | 2023-12-14 |
CN117561528A (zh) | 2024-02-13 |
JP7239952B1 (ja) | 2023-03-15 |
JPWO2023238442A1 (ja) | 2023-12-14 |
JPWO2023238211A1 (ja) | 2023-12-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Sridhar et al. | Conversion of food waste to energy: A focus on sustainability and life cycle assessment | |
Aziz et al. | A review on life cycle assessment of biogas production: Challenges and future perspectives in Malaysia | |
Bhatt et al. | Economic perspectives of biogas production via anaerobic digestion | |
Tagne et al. | Technologies, challenges and perspectives of biogas production within an agricultural context. The case of China and Africa | |
Kumar et al. | Life cycle assessment: Blazing a trail for bioresources management | |
Hidalgo et al. | Biochemical methane potential of livestock and agri-food waste streams in the Castilla y León Region (Spain) | |
González et al. | Biochar and energy production: Valorizing swine manure through coupling co-digestion and pyrolysis | |
Adelard et al. | Biogas and methane yield in response to co-and separate digestion of biomass wastes | |
Zupančič et al. | Current status and review of waste-to-biogas conversion for selected European countries and worldwide | |
Suresh et al. | Life cycle greenhouse gas emissions and costs of production of diesel and jet fuel from municipal solid waste | |
Prade et al. | Can domestic production of iLUC-free feedstock from arable land supply Sweden’s future demand for biofuels? | |
JP7445248B1 (ja) | バイオガス資材の評価値演算装置、及び当該評価値演算装置に用いるプログラム | |
Munda et al. | Production of bioenergy from composite waste materials made of corn waste, spent tea waste, and kitchen waste co-mixed with cow dung | |
Fajobi et al. | Effect of biomass co-digestion and application of artificial intelligence in biogas production: A review | |
Okoro et al. | Sustainable biogas production from waste in potential states in Nigeria–alternative source of energy | |
Twinomunuji et al. | The potential for bottled biogas for clean cooking in Africa | |
de Oliveira et al. | Kinetics assessment and modeling of biogas production by anaerobic digestion of food wastes and acclimated sewage sludge | |
González et al. | Energetic valorization of biogas. A comparison between centralized and decentralized approach | |
Liu et al. | Household food waste to biogas in Västerås, Sweden: A comprehensive case study of waste valorization | |
Nahar Myyas et al. | Review of bioenergy potential in Jordan | |
Tantiwatthanaphanich et al. | Empowering the local community via biomass utilization: A case study in Thailand | |
Deshmukh | Private sector innovation in biofuels in the United States: induced by prices or policies | |
Patel et al. | Cost benefit and environmental impact assessment of compressed biogas (CBG) production from industrial, agricultural, and community organic waste from India | |
Arfan | Biogas value chain in Gävleborg: Feedstock, production and use | |
Guzmán-Bello et al. | A Review of Trends in the Energy Use of Biomass: The Case of the Dominican Republic |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230209 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20230209 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230530 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20230717 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231114 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20240108 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240120 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240214 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7445248 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |