JP7705334B2 - 伝熱面監視装置および伝熱面監視方法 - Google Patents

Description

本開示は、ボイラに設置された伝熱管の伝熱面への付着物の付着状況を監視する伝熱面監視装置および伝熱面監視方法に関する。

ごみ焼却炉等の高温の排ガスを利用する廃熱ボイラまたは石炭焚きボイラにおいて、炉内の排ガスは、高濃度のダストを含んでいる。このようなボイラの炉壁は、内部を冷却水が流通する伝熱管が連結された構造を有している。このようなダストを多く含む排ガスがボイラに導入されると、次第にダストが伝熱管の伝熱面に付着する。

伝熱面に付着した付着物の厚みが増えると、炉内と伝熱管および冷却水との熱交換量が低下する。また、付着物により伝熱面が腐食する恐れもある。このため、従来から定期的な点検や洗浄作業が行われている。

特開２０１６－２００５３６号公報 特開昭６２－９１１３号公報

ボイラの内部において伝熱面に対して水噴射等を行って洗浄する構成も知られている。しかし、ボイラ内の伝熱面に付着する付着物の量は、伝熱面全体に均一ではない。ボイラ内の一部の伝熱面における付着物の付着状況に基づいて伝熱面全体を洗浄すると、付着物の量が少ない箇所では洗浄圧が過剰となり、伝熱面まで削ってしまう恐れがある。一方、付着物の量が多い箇所では伝熱面の洗浄が十分に行えない恐れがある。

これに関して、上記特許文献１には、ボイラ内の様々な箇所において伝熱管に付着するダストの付着状況を測定するための装置が開示されている。しかし、特許文献１の構成は、炉壁の複数個所に、プローブを挿通させるためのプローブ挿通孔を設ける必要がある。また、特許文献１の構成は、プローブ挿通孔を介してボイラ内に挿通したプローブに堆積したダストを撮影することにより、伝熱面に付着したダストの厚みを推定している。したがって、プローブへのダストの付着状況は、プローブの周囲の伝熱面における実際のダストの付着状況とは異なり得る。

また、上記特許文献２には、伝熱面をテレビカメラで撮影し、ダスト付着前の撮影画像と比較することで、ダストの厚みを計算する構成が開示されている。しかし、テレビカメラで撮影した画像比較では、ダストの厚みを定量的に算出することが難しい。

本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、伝熱面に付着した付着物の厚み分布を定量的に推定することができる伝熱面監視装置および伝熱面監視方法を提供することを目的としている。

本開示の一態様に係る伝熱面監視装置は、ボイラの内部に露出した伝熱面を撮影することにより、前記伝熱面の表面温度を測定する赤外線カメラと、前記ボイラの内部空間におけるガス温度を測定する温度計と、前記伝熱面に付着した付着物の厚みを推定する演算器と、を備え、前記演算器は、測定された前記伝熱面の表面温度および測定された前記ガス温度を用いて前記伝熱面に付着した付着物の厚みを推定する。

本開示の他の態様に係る伝熱面監視方法は、ボイラの内部に露出した伝熱面を赤外線カメラで撮影することにより、前記伝熱面の表面温度を測定し、前記ボイラの内部空間におけるガス温度を測定し、測定された前記伝熱面の表面温度および測定された前記ガス温度を用いて前記伝熱面に付着した付着物の厚みを推定する。

本開示によれば、伝熱面に付着した付着物の厚み分布を定量的に推定することができる。

図１は、本実施の形態における伝熱面監視装置および伝熱面洗浄システムが適用される焼却プラントの内部構造を示す概略断面図である。 図２は、図１に示す放射室のＩＩ－ＩＩ断面図である。 図３は、図２に示す赤外線カメラを回転させたときを示す図である。 図４は、本実施の形態における伝熱面監視装置の概略構成を示すブロック図である。 図５は、本実施の形態における伝熱面洗浄システムの概略構成を示すブロック図である。 図６は、図５に示す制御器が行う機械学習の流れを示すフローチャートである。

以下、本開示の実施の形態における伝熱面監視装置およびそれを用いた伝熱面洗浄システムについて図面を参照して説明する。本実施の形態では、廃熱ボイラを有する焼却プラントに伝熱面監視装置および伝熱面洗浄システムが適用された場合を例示する。

［伝熱面監視装置］
まず、本実施の形態における伝熱面監視装置について説明する。図１は、本実施の形態における伝熱面監視装置および伝熱面洗浄システムが適用される焼却プラントの内部構造を示す概略断面図である。図１に示す焼却プラント１００は、酸素含有ガスを用いて廃棄物を焼却するための火炉室１０３を有する焼却炉１０２と、焼却炉１０２から排出される燃焼排ガスから排熱を水蒸気として回収する蒸気回収装置であるボイラ１０４と、を含む。焼却炉１０２のボイラ１０４とは反対側、すなわち、上流側には、ホッパ１０５およびシュート１０６が配置されており、ボイラ１０４から下流側には、燃焼排ガスの排気経路１０７が煙突１０８まで延びている。例えば、排気経路１０７には、上流側から順に、エコノマイザ、減温塔、集塵機およびブロワが設けられ得る。

焼却炉１０２は、火炉室１０３の下方に設けられたストーカを有している。ストーカは、廃棄物の搬送手段として機能する。ストーカは、シュート１０６に近い側から順に乾燥ストーカ１１１、燃焼ストーカ１１２および後燃焼ストーカ１１３を有する。すなわち、これらのストーカ１１１，１１２，１１３は、廃棄物の移動方向に配列されている。乾燥、燃焼および後燃焼ストーカ１１１，１１２，１１３の下方には、風箱１１４，１１５，１１６がそれぞれ設けられている。

さらに、焼却炉１０２は、火炉室１０３とボイラ１０４との間に火炉室１０３と連続する再燃焼室１１７を有する。なお、燃焼ストーカ１１２は、図例では１段であるが、２段以上設けられていてもよい。各ストーカ１１１，１１２，１１３は、例えば、互いに異なるインターバルで間欠的に作動する。

火炉室１０３では、廃棄物の熱分解および部分酸化反応により燃焼ガスが生成され、この燃焼ガスが廃棄物と共に燃焼される。再燃焼室１１７は、火炉室１０３から流出する燃焼ガスを完全燃焼させるためのものである。廃棄物の燃焼後のダストは、後燃焼ストーカ１１３に隣接して設けられた排出口１１８から排出される。

ボイラ１０４では、焼却炉１０２から排出される燃焼排ガスによる廃熱によって蒸気が生成される。より詳しくは、図１に示すように、ボイラ１０４は、燃焼排ガスが通過する排ガス通路１０９を備えている。排ガス通路１０９は、再燃焼室１１７の上方に配置された放射室１１９と、放射室１１９と上部同士が連通する第１煙道１２０と、第１煙道１２０と下部同士が連通する第２煙道１２１と、を含む。言い換えると、ボイラ１０４は、内部空間として、放射室１１９、第１煙道１２０および第２煙道１２１を有する。

放射室１１９および第１煙道１２０および第２煙道１２１を規定する壁の各々には、複数の伝熱管１２３が設けられている。複数の伝熱管１２３の材料は、例えばＳＴＢ３４０等の炭素鋼である。ボイラ１０４は、複数の伝熱管１２３に接続されたボイラドラム１２４を備えている。複数の伝熱管１２３には、ボイラドラム１２４から送られてくる水が流れる。複数の伝熱管１２３内の水は、放射室１１９および第１煙道１２０の廃熱を回収して、その一部が蒸発して汽水となりボイラドラム１２４へと戻される。ボイラドラム１２４に戻った汽水は、一部が気化して蒸気となっている。

第２煙道１２１には、過熱器１２５が設けられている。過熱器１２５は、ボイラドラム１２４内の蒸気を燃焼熱または燃焼排ガスの熱で過熱するための過熱器管１２６を備えている。過熱器１２５により過熱されて高温高圧となった過熱蒸気は、発電機１２７と連結されたタービン１２８に送られて発電に利用される。ボイラ１０４を通過した燃焼排ガスの大部分は、排気経路１０７を流れた後に、煙突１０８から大気中へ放出される。

図２は、図１に示す放射室のＩＩ－ＩＩ断面図である。図２に示すように、放射室１１９は、４つの伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４により区画された断面矩形状である。４つの伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４は、何れも複数の伝熱管１２３が連結されたメンブレン壁を有する。以下では、４つの伝熱面を、第１伝熱面Ｆ１、第２伝熱面Ｆ２、第３伝熱面Ｆ３および第４伝熱面Ｆ４と称する。第２伝熱面Ｆ２は、第１伝熱面Ｆ１に対向し、第４伝熱面Ｆ４は、第３伝熱面Ｆ３に対向する。

第１伝熱面Ｆ１および第２伝熱面Ｆ２は、放射室１１９、第１煙道１２０および第２煙道１２１の配設方向を含む第１仮想面に平行な面、すなわち、図１の紙面に平行な面であり、第３伝熱面Ｆ３および第４伝熱面Ｆ４は、第１伝熱面Ｆ１および第２伝熱面Ｆ２に交差する面である。第３伝熱面Ｆ３は、第１煙道１２０を区画する伝熱面でもある。

第１伝熱面Ｆ１は、赤外線が透過する第１窓Ｗ１を有している。伝熱面監視装置１は、第１窓Ｗ１を通じて第２伝熱面Ｆ２を撮影するように、第１伝熱面Ｆ１より外側に設けられた第１赤外線カメラ１１を備えている。さらに、伝熱面監視装置１は、第２窓Ｗ２を通じて第１伝熱面Ｆ１を撮影するように、第２伝熱面Ｆ２より外側に設けられた第２赤外線カメラ１２を備えている。図１における位置Ｐ１は、第１窓Ｗ１および第２窓Ｗ２の位置を示している。位置Ｐ１は、例えば放射室１１９における廃ガス流通方向中央部に位置する。

第１赤外線カメラ１１は、第２伝熱面Ｆ２を撮影することにより、第２伝熱面の表面温度を測定する。同様に、第２赤外線カメラ１２は、第１伝熱面Ｆ１を撮影することにより、第１伝熱面Ｆ１の表面温度を測定する。赤外線カメラ１１，１２による測定結果は、赤外線カメラ１１，１２の撮影範囲における表面温度分布として得られる。表面温度分布は、例えば、撮影範囲が所定の温度範囲に応じて異なる複数の色に色分けされた画像データである。

さらに、伝熱面監視装置１は、放射室１１９内におけるガス温度を測定する温度計１３を備えている。温度計１３は、例えば、熱電対を有する温度センサ等を含む。温度計１３は、放射室１１９内に配設される。温度計１３の配設位置は、特に限られないが、例えば、第１赤外線カメラ１１または第２赤外線カメラ１２の撮影画角内に配設される。

第１赤外線カメラ１１は、鉛直方向に沿った所定の回転軸Ｒ１回りに回転可能である。第２赤外線カメラ１２も、同様に、鉛直方向に沿った所定の回転軸Ｒ２回りに回転可能である。回転軸Ｒ１および回転軸Ｒ２は、何れも、第１伝熱面Ｆ１または第２伝熱面Ｆ２に平行かつ第３伝熱面Ｆ３または第４伝熱面Ｆ４に平行である。

図３は、図２に示す赤外線カメラを回転させたときを示す図である。図３の例では、第１赤外線カメラ１１および第２赤外線カメラ１２が何れも第３伝熱面Ｆ３に向くように回転させた状態を示している。このように、第１赤外線カメラ１１または第２赤外線カメラ１２を回転させることにより、第３伝熱面Ｆ３を撮影し、第３伝熱面Ｆ３の表面温度を測定可能である。同様に、第１赤外線カメラ１１または第２赤外線カメラ１２を回転させることにより、第４伝熱面Ｆ４を撮影し、第４伝熱面Ｆ４の表面温度を測定可能である。

なお、第１赤外線カメラ１１の撮影画角は、例えば、第１赤外線カメラ１１を第２伝熱面Ｆ２の正対位置に位置させた状態で、第２伝熱面Ｆ２の水平方向両端部が含まれるような画角に設定され得る。ただし、それより狭い画角であってもよい。この場合、上記のように第１赤外線カメラ１１を回転軸Ｆ１回りに所定角度ずつ回転させて複数枚撮影することにより、第２伝熱面Ｆ２の水平方向全域の表面温度分布を得るようにしてもよい。第２赤外線カメラ１２についても同様である。

図４は、本実施の形態における伝熱面監視装置の概略構成を示すブロック図である。伝熱面監視装置１は、上述した第１赤外線カメラ１１、第２赤外線カメラ１２、温度計１３および演算器１４を備えている。演算器１４は、各種データを記憶するストレージを備えたコンピュータによって構成される。例えば、演算器１４は、ＣＰＵ、メインメモリ（ＲＡＭ）、ストレージ、通信インターフェイス等を備えている。

なお、本明細書で開示する要素の機能は、開示された機能を実行するよう構成またはプログラムされた汎用プロセッサ、専用プロセッサ、集積回路、ASIC（Application Specific Integrated Circuits）、従来の回路、または、それらの組み合わせを含む回路または処理回路を使用して実行できる。プロセッサは、トランジスタやその他の回路を含むため、処理回路または回路と見なされる。本明細書において、回路、ユニット、または手段（…部）は、列挙された機能を実行するハードウェアであるか、または、列挙された機能を実行するようにプログラムされたハードウェアである。ハードウェアは、本明細書に開示されているハードウェアであってもよいし、あるいは、列挙された機能を実行するようにプログラムまたは構成されているその他の既知のハードウェアであってもよい。ハードウェアが回路の一種と考えられるプロセッサである場合、回路、ユニット、または手段はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであり、ソフトウェアはハードウェアおよび／またはプロセッサの構成に使用される。

演算器４は、監視対象の伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４の表面温度分布を対応する赤外線カメラ１１，１２から取得する。さらに、演算器１４は、監視対象の伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４により区画されるボイラ１０４の内部空間のガス温度を温度計１３から取得する。演算器４は、伝熱面の表面温度およびガス温度を用いて対応する伝熱面に付着した付着物の厚みを推定する推定演算を行う。

ここで、付着物であるダストの表面温度Ｔｄは、ガス温度Ｔｇおよびダストの厚みｔｄを用いて以下の式で表される。

ここで、Ｋは、伝熱管１２３の熱貫流率であり、Ｋｄは、ダストの表面における熱貫流率であり、Ｔｗは、伝熱管１２３内を流通する水の温度である。αｃは、対流熱伝達率であり、αｒは輻射熱伝達率であり、αｗは、伝熱管１２３の管内熱伝達率である。λは、伝熱管１２３の熱伝導率であり、ｔは伝熱管１２３の肉厚である。λｄはダストの熱伝導率である。

上記式（１）から式（４）に用いられるダストの表面温度Ｔｄ、ガス温度Ｔｇおよびダストの厚みｔｄ以外の値は、何れも設計時の熱計算または平均実測値等から予め与えられる。したがって、上記式（１）から式（４）は、ダストの表面温度Ｔｄおよびガス温度Ｔｇからダストの厚みｔｄを求める式として、以下のように書き直せる。

ダストの表面温度Ｔｄは、赤外線カメラ１１，１２により取得される伝熱面の表面温度に対応する。ガス温度Ｔｇは、温度計１３により取得される温度である。演算器１４は、温度計１３で計測されたガス温度Ｔｇを取得するとともに、伝熱面の表面温度分布からある位置座標における温度を取得し、取得した温度をダストの表面温度Ｔｄとして用いて、上記式（５）よりダストの厚みｔｄを算出する。すなわち、上記式（５）は、第１項に変数Ｔｇ，Ｔｄを含み、第２項は定数である。

上記式（５）において、ガス温度Ｔｇが高くなると、第１項の分子が分母に比べて大きくなるため、ダストの厚みｔｄが大きくなる。これは、ダストの厚みｔｄが大きくなるとボイラ１０４内の排ガスと伝熱管１２３との間の熱交換が低下した結果、ガス温度Ｔｇの低下が抑制されることを意味する。また、上記式（５）において、ダストの表面温度Ｔｄが高くなると、第１項の分母が小さくなるため、ダストの厚みｔｄが大きくなる。これは、ダストの厚みｔｄが大きくなるとボイラ１０４内の排ガスと伝熱管１２３との間の熱交換が低下した結果、ダストの表面温度Ｔｄが上昇することを意味する。したがって、ガス温度Ｔｇが高いほどダストの厚みｔｄが大きくなり、ダストの表面温度Ｔｄが高いほどダストの厚みｔｄが大きくなる。

演算器１４は、伝熱面の表面温度分布、すなわち、赤外線カメラ１１，１２の撮影画像における複数の位置座標についてダストの厚みｔｄを算出する。例えば、演算器１４は、表面温度分布から所定の座標位置間隔ごとに温度を取得し、取得した温度のそれぞれについてダストの厚みｔｄを算出する。これにより、赤外線カメラ１１，１２の撮像画像範囲内の伝熱面におけるダストの厚み分布が得られる。

以上のように、本実施の形態における伝熱面監視装置１によれば、赤外線カメラ１１，１２で撮影される撮影画像から得られる伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４の表面温度と、ボイラ１０４内のガス温度とから、赤外線カメラ１１，１２の撮像範囲である平面画像に厚み情報が加えられた三次元的な情報として付着物であるダストの厚みｔｄを得ることができる。したがって、伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４に付着したダストの厚み分布を定量的かつリアルタイムに推定することができる。また、時間経過に応じて繰り返し撮影を行うことにより、伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４に付着したダストの厚み分布の時間的変化を得ることもできる。

また、赤外線カメラ１１，１２が互いに対向配置されるため、対向する伝熱面Ｆ１，Ｆ２の双方のダストの厚み分布を推定することができる。また、赤外線カメラ１１，１２が回転軸Ｒ１，Ｒ２回りに回転するため、赤外線カメラ１１，１２のための第１窓Ｗ１および第２窓Ｗ２が設置される第１伝熱面Ｆ１および第２伝熱面Ｆ２に直交する伝熱面Ｆ３，Ｆ４のダストの厚み分布も推定することができる。したがって、伝熱面監視装置１に必要な部品点数を抑制しつつ広範囲の伝熱面の状況を監視することができる。

赤外線カメラ１１，１２の位置は、測定する伝熱面の位置に応じて適宜設定され得る。例えば、第１煙道１２０における伝熱面におけるダストの厚み分布を得るためには、第１煙道１２０における位置Ｐ２、位置Ｐ３またはそれらの両方の位置に赤外線カメラ１１，１２が設置される。また、例えば、第２煙道１２１における伝熱面におけるダストの厚み分布を得るためには、第２煙道１２１における位置Ｐ４，Ｐ５またはそれらの両方の位置に赤外線カメラ１１，１２が設置される。

このように、伝熱管１２３で区画される各排ガス経路の一または複数箇所に赤外線カメラ１１，１２が設置され得る。複数箇所に赤外線カメラ１１，１２を設置する場合、排ガス経路の流れ方向、例えば上下方向に複数設置してもよいし、排ガス経路の流れ方向に交差する方向、例えば左右方向に複数設置してもよい。また、本実施の形態において、赤外線カメラ１１，１２は、左右方向に回転可能である例を示しているが、これに加えて、または、これに代えて、上下方向に回転可能であってもよい。例えば、赤外線カメラ１１，１２は、水平面に平行な回転軸回りに回転可能であってもよい。

赤外線カメラ１１，１２の複数個所への設置、赤外線カメラ１１，１２の回転、またはそれらの組み合わせにより、所望の伝熱面全体を撮影することが可能である。すなわち、伝熱面全体の表面温度分布を取得することができる。したがって、演算器１４は、伝熱面全体の表面温度分布から伝熱面全体において付着したダストの厚み分布を推定することができる。

ボイラ１０４内のガス温度を計測する温度計１３も、ボイラ１０４内の複数箇所に設置され得る。例えば、第１煙道１２０における伝熱面を監視する場合には、第１煙道１２０内に温度計１３が設置されてもよい。また、例えば、第２煙道１２１における伝熱面を監視する場合には、第２煙道１２１内に温度計１３が設置されてもよい。また、放射室１１９、第１煙道１２０および第２煙道１２１のそれぞれに温度計１３が設置されてもよい。この場合、放射室１１９の伝熱面におけるダストの厚み分布の推定演算には、放射室１１９内の温度計１３で計測されたガス温度が用いられ、第１煙道１２０におけるダストの厚み分布の推定演算には、第１煙道１２０内の温度計１３で計測されたガス温度が用いられ、第２煙道１２１におけるダストの厚み分布の推定演算には、第２煙道１２１内の温度計１３で計測されたガス温度が用いられ得る。

以上のように、伝熱面Ｆ１、Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４におけるダストの厚み分布が得られることにより、ボイラ１０４内部の洗浄等を行うためのメンテナンス時期の設定を効率的な時期に設定することができる。例えば、演算器１４は、ダストの厚み分布を所定の厚み範囲に応じて異なる複数の色に色分けされた画像データとして、所定のモニタに表示してもよい。さらに、ボイラ１０４内における洗浄の実施箇所の決定を、ピンポイントで行うことができる。

例えば、伝熱面全体のうち、ダストの厚みｔｄが所定のしきい値を超えた箇所が所定の基準面積以上になった場合に、メンテナンスを実施するようにしてもよい。例えば、演算器１４は、厚み分布の画像をモニタに表示し、その画像上においてダストの厚みがしきい値を超えた箇所を強調表示してもよい。強調表示は、例えば当該箇所を点滅表示させること等を含む。また、メンテナンスを実施する際の洗浄箇所は、所定のしきい値を超えた箇所を中心とする所定の範囲内としてもよい。メンテナンスまたは洗浄作業は、作業員がボイラ１０４内に入って手作業で行ってもよいし、後述する洗浄装置２１により行ってもよい。

［伝熱面洗浄システム］
さらに、本実施の形態では、焼却プラント１００は、ボイラ１０４内の洗浄を行う伝熱面洗浄システム２を備えている。図５は、本実施の形態における伝熱面洗浄システムの概略構成を示すブロック図である。図５に示すように、伝熱面洗浄システム２も、伝熱面監視装置１と同様に、赤外線カメラ１１，１２および温度計１３を備えている。赤外線カメラ１１，１２および温度計１３は、伝熱面監視装置１および伝熱面洗浄システム２で共用してもよいし、伝熱面監視装置１用の赤外線カメラ１１，１２および温度計１３と、伝熱面洗浄システム２用の赤外線カメラ１１，１２および温度計１３とがボイラ１０４内に設置されてもよい。

さらに、伝熱面洗浄システム２は、洗浄装置２１および制御器２２を備えている。洗浄装置２１は、特に限定されないが、例えば、洗浄流体として水を噴射する水噴射ノズル２１ａを有する水噴射洗浄装置である。洗浄装置２１は、ボイラ１０４の外部に設置された本体部２１ｂと、ボイラ１０４内に延出され、本体部２１ｂと水噴射ノズル２１ａとの間を接続する水供給パイプ２１ｃと、を有する。水供給パイプ２１ｃは、ボイラ１０４の天井部に位置する挿通孔を介してボイラ１０４の内部に挿通される。本体部２１ｂは水を圧送するポンプを含む。水供給パイプ２１ｃは、本体部２１ｂからの水が流通し、水噴射ノズル２１ａから水がボイラ１０４内に噴射される。本体部２１ｂは、水噴射ノズル２１ａにおける水噴射の方向または噴射範囲を変更し、水噴射ノズル２１ａの上下方向位置を変更する駆動部を含んでいる。

制御器２２は、各種データを記憶するストレージを備えたコンピュータによって構成される。例えば、制御器２２は、ＣＰＵ、メインメモリ（ＲＡＭ）、ストレージ、通信インターフェイス等を備えている。

制御器２２は、洗浄装置２１の動作を制御する。例えば、制御器２２は、水噴射ノズル２１ａの上下方向位置を制御する。また、制御器２２は、水噴射ノズル２１ａにおける水噴射の方向または噴射範囲を制御する。これにより、伝熱面に対して水噴射ノズル２１ａから水を噴射する位置が制御される。また、制御器２２は、水噴射ノズル２１ａから噴射される水の噴射量を制御する。

制御器２２は、伝熱面監視装置１の演算器１４が推定したダストの厚み分布に基づいて水噴射ノズル２１ａの位置および水の噴射量を制御する。例えば、制御器２２は、ダストの厚み分布より、ダストの厚みが所定のしきい値以上である位置を目標位置に設定し、目標位置に向けて水噴射が行われるように水噴射ノズル２１ａの位置を制御する。また、制御器２２は、目標位置におけるダストの厚みに応じて水の噴射量を制御する。水の噴射量は、例えば、噴射時間を変更したり、単位時間当たりの噴射量を変更したり、１回あたり所定の噴射量が噴射される場合に噴射回数を変更したりする等により、調整される。

水の噴射量の制御について、制御器２２は、機械学習による学習済みモデルを利用して噴射量を決定してもよい。以下の例では、制御器２２が強化学習により学習済みモデルを生成する態様を例示する。強化学習では、学習する主体となるエージェントと、制御対象となる環境とのやり取りにより、エージェントの学習が進行する。本実施の形態において、エージェントは、制御器２２であり、制御対象となる環境は、ボイラ１０４および洗浄装置２１である。より具体的には、エージェントの学習に際し、次の（Ａ）から（Ｄ）が繰り返される。
（Ａ）エージェントが時刻Ｔにおける環境の状態Ｓ_ｔを観測すること。
（Ｂ）エージェントが観測結果と過去の学習に基づいて自分が取れる行動Ａ_ｔを選択して、行動Ａ_ｔを実行すること。
（Ｃ）行動Ａ_ｔが実行されることで、環境の状態Ｓ_ｔが次の状態Ｓ_ｔ＋１へと変化し、この状態の変化に基づいて、エージェントが報酬Ｒ_ｔ＋１を受け取ること。
（Ｄ）エージェントが状態Ｓ_ｔ、行動Ａ_ｔ、報酬Ｒ_ｔ＋１および過去の学習の結果に基づいて学習を進めること。

上記（Ｄ）における学習では、エージェントは将来取得できる報酬Ｒの量を判断するための基準となる情報として、状態Ｓ_ｔ、行動Ａ_ｔ、報酬Ｒ_ｔ＋１のマッピングを獲得する。例えば、各時刻において取り得る状態の個数をｍ、取り得る行動の個数をｎとすると、行動を繰り返すことによって状態Ｓ_ｔおよび行動Ａ_ｔの組に対する報酬Ｒ_ｔ＋１を記憶するｍ×ｎの２次元配列が得られる。そして、上記得られたマッピングに基づいて現在の状態や行動がどのくらい良いのかを示す関数である価値関数または評価関数を用い、行動を繰り返す中で価値関数を更新していくことにより状態に対する最適な行動を学習する。

価値関数の１つとして知られる状態行動価値関数Ｑ（Ｓ_ｔ，Ａ_ｔ）は、ある状態Ｓ_ｔにおいて行動Ａ_ｔがどのくらい良い行動であるのかを示す。状態行動価値関数Ｑ（Ｓ_ｔ，Ａ_ｔ）は、状態および行動を引数とする関数として表現される。状態行動価値関数Ｑ（Ｓ_ｔ，Ａ_ｔ）は、行動を繰り返す中での学習において、ある状態における行動に対して得られた報酬や、行動により移行する未来の状態における行動の価値などに基づいて更新される。状態行動価値関数Ｑ（Ｓ_ｔ，Ａ_ｔ）の更新式は強化学習のアルゴリズムに応じて定義されており、例えば、代表的な強化学習アルゴリズムの１つであるＱ学習においては、状態行動価値関数Ｑ（Ｓ_ｔ，Ａ_ｔ）の更新式は、以下の式（６）で定義される。

ただし、
Ｑ：状態行動価値関数
Ｓ_ｔ：時刻ｔの状態
Ａ_ｔ：時刻ｔの状態に対する行動
Ｒ_ｔ＋１：時刻ｔ＋１の状態から得られる報酬
η：学習係数（０＜η≦１）
γ：割引率（０＜γ≦１）

そして、上記（Ｂ）における行動Ａ_ｔの選択においては、過去の学習によって作成された価値関数を用いて現在の状態Ｓ_ｔにおいて将来にわたっての報酬（Ｒ_ｔ＋１＋Ｒ_ｔ＋２＋…）が最適となる行動Ａ_ｔ、すなわち、状態Ｓ_ｔにおいて最も価値の高い行動Ａ_ｔを選択する。Ｑ学習においては、報酬（Ｒ_ｔ＋１＋Ｒ_ｔ＋２＋…）が最適となる行動Ａ_ｔは、報酬（Ｒ_ｔ＋１＋Ｒ_ｔ＋２＋…）が最大となる行動Ａ_ｔに相当する。

強化学習のアルゴリズムとしては、Ｑ学習、ＳＡＲＳＡ法、ＴＤ学習、ＡＣ法など様々な手法が周知であるが、本発明に適用する方法としていずれの強化学習アルゴリズムが採用されてもよい。これらの強化学習アルゴリズムは周知であるから、本明細書における各アルゴリズムの更なる詳細な説明は省略する。

また、価値関数の更新方法として、現在の状態Ｓ_ｔに対してある行動Ａ_ｔを適用することにより状態Ｓ_ｔが新たな状態Ｓ_ｔ＋１に移行するたびに、価値関数の更新を行う学習方法、いわゆるオンライン学習を採用しなくてもよい。例えば、現在の状態Ｓ_ｔに対してある行動Ａ_ｔを適用することにより状態Ｓ_ｔが新たな状態Ｓ_ｔ＋１に移行するということを繰り返して、それら状態および行動を学習用データとして蓄積し、蓄積した学習用データを用いて価値関数を更新する、いわゆるバッチ学習やミニバッチ学習を採用してもよい。

このために、制御器２２は、噴射量出力部２２１、状態値取得部２２２、報酬計算部２２３および学習部２２４を含んでいる。

噴射量出力部２２１は、洗浄装置２１に対する指令値として噴射量を出力する。噴射量が後述する運転値となる。状態値取得部２２２は、赤外線カメラ１１，１２で撮影された撮影画像から得られる伝熱面の表面温度および温度計１３で計測されたガス温度Ｔｇを、状態値として取得する。取得した状態値は、制御器２２のストレージに記憶される。ストレージには、所定時間ごとの状態値が履歴として記憶される。さらに、状態値取得部２２２は、噴射量指令値も取得し、ストレージに記憶する。ストレージには、洗浄装置２１が洗浄を行った伝熱面の位置、洗浄を行った時刻および水の噴射量が履歴として記憶される。これにより、報酬計算部２２３は、所定の伝熱面位置で洗浄を行った時刻より所定時間前までの期間に含まれる当該伝熱面位置における伝熱面の表面温度Ｔｄおよびガス温度Ｔｇを、洗浄前表面温度および洗浄前ガス温度とみなし、洗浄を行った時刻から所定時間後までの期間に含まれる当該伝熱面位置における伝熱面の表面温度Ｔｄおよびガス温度Ｔｇを、洗浄後表面温度および洗浄後ガス温度とみなして、以下の計算を行う。

報酬計算部２２３は、予め設定された報酬条件に基づいて、状態値取得部２２２で取得した状態値を分析して報酬を計算する。報酬計算部２２３は、計算した報酬を学習部２２４に出力する。

報酬条件は、強化学習における報酬を与える条件である。報酬条件は、予めストレージ記憶される。例えば、報酬条件は、洗浄後ガス温度が低いと判定される場合には、洗浄後ガス温度が高いと判定される場合に比べて大きい報酬を与えることを含む。また、例えば、報酬条件は、洗浄後表面温度が高いと判定される場合には、洗浄後表面温度が低いと判定される場合に比べて大きい報酬を与えることを含む。報酬には、例えば、プラスの報酬、マイナスの報酬、または、報酬なし、すなわち、報酬ゼロなどがある。

報酬計算部２２３は、洗浄後ガス温度が所定の第１基準値より小さい場合にはプラスの報酬を計算し、第１基準値より大きい場合にはマイナスまたはゼロの報酬を計算する。また、報酬計算部２２３は、洗浄後表面温度が所定の第２基準値より小さい場合にはプラスの報酬を計算し、第２基準値より大きい場合にはマイナスまたはゼロの報酬を計算する。第１基準値および第２基準値は、シミュレーションや過去の運転結果などにより決定され、制御器２２のストレージに予め記憶されている。

洗浄後ガス温度自体を比較するのに代えて、報酬計算部２２３は、洗浄前ガス温度から洗浄後ガス温度を差し引いた値を、所定の第３基準値と比較し、その値が第３基準値より大きい場合にはプラスの報酬を計算し、第３基準値より小さい場合にはマイナスまたはゼロの報酬を計算してもよい。同様に、洗浄後表面温度自体を比較するのに代えて、報酬計算部２２３は、洗浄前表面温度から洗浄後表面温度を差し引いた値を所定の第４基準値と比較し、その値が第４基準値より大きい場合にはプラスの報酬を計算し、第４基準値より小さい場合にはマイナスまたはゼロの報酬を計算してもよい。

ここで、報酬の計算には、すべての伝熱面位置における洗浄について行われなくてもよい。例えば、計算対象として予め定められた伝熱面位置において、演算器１４が推定したダストの厚みが所定のしきい値以上となることにより、洗浄装置２１が当該伝熱面位置を洗浄した場合に、報酬計算部２２３は、当該洗浄に関する水の噴射量、洗浄後表面温度および洗浄後ガス温度から報酬を計算してもよい。

学習部２２４は、洗浄装置２１への噴射量指令値、状態値取得部２２２から取得した状態値および報酬計算部２２３で計算された報酬に基づいて、現在の状態値から運転値、すなわち、噴射量出力部２２１が出力する噴射量を決定する機械学習を行う。より詳しくは、学習部２２４は、状態値の組み合わせにより定義される状態Ｓ_ｔと、当該状態における運転値の決定とを引数で表現した価値関数、例えば、状態行動価値関数Ｑ（Ｓ_ｔ，Ａ_ｔ）を用いて、得られる報酬が最大となるように価値関数を更新する。

学習部２２４が学習した結果は、学習済みモデルとしてストレージに記憶される。なお、学習結果としての価値関数を記憶する方法としては、近似関数を用いる方法や、配列を用いる方法を一般的に用いられる。ただし、これらの方法以外にも、例えば状態が多くの状態を取るような場合には状態Ｓ_ｔ、行動Ａ_ｔを入力として価値を出力する多値出力のＳＶＭやニューラルネットワーク等の教師あり学習器を用いる方法などが用いられてもよい。

噴射量出力部２２１は、学習済みモデルと現在の状態値とに基づき、運転値である噴射量を出力する。

なお、学習済みモデルは、伝熱面の位置によらない共通の学習済みモデルであってもよいし、伝熱面の位置または領域に応じて異なる複数の学習済みモデルを含んでもよい。例えば、放射室１１９と、第１煙道１２０と、第２煙道１２１とでは、噴射量を決定するために用いられる学習済みモデルが互いに異なっていてもよい。この場合、学習部２２４は、放射室１１９における状態値および放射室１１９内での噴射量に基づいて、機械学習を行う。第１煙道１２０および第２煙道１２１についても同様である。また、例えば、第１伝熱面Ｆ１、第２伝熱面Ｆ２、第３伝熱面Ｆ３および第４伝熱面Ｆ４において、噴射量を決定するために用いられる学習済みモデルが互いに異なっていてもよい。

次に、本実施の形態における機械学習の流れを説明する。図６は、図５に示す制御器が行う機械学習の流れを示すフローチャートである。

機械学習が開始されると、状態値取得部２２２は、ステップＳ１において、時刻ｔにおける状態値を、状態Ｓ_ｔを特定するためのデータとして取得する。状態値取得部２２２は、取得した状態値をストレージに記憶する。学習部２２４は、ステップＳ２において、状態値取得部２２２が取得した状態値に基づいて、現在の状態Ｓ_ｔを特定する。学習部２２４は、ステップＳ３において、過去の学習結果と特定された状態Ｓ_ｔとに基づいて行動Ａ_ｔを選択する。行動Ａ_ｔとは、定義された状態Ｓ_ｔに応じた運転値の決定である。ここで、例えば、複数の運転値を選択可能な行動として用意しておき、過去の学習結果に基づいて将来に得られる報酬Ｒが最も大きくなる行動Ａを選択するようにしてもよい。噴射量出力部２２１は、選択された行動Ａ_ｔに基づいて、出力すべき運転値を決定し、決定された運転値を洗浄装置２１へ出力する。ステップＳ４において、洗浄装置２１によって行動Ａ_ｔが実行され、ボイラ１０４内の洗浄が行われる。

行動Ａ_ｔが実行されて状態が移行した後、状態値取得部２２２は、ステップＳ５において、状態Ｓ_ｔ＋１を特定するためのデータを状態値として取得する。この段階においては、ボイラ１０４の状態は、時刻ｔから時刻ｔ＋１への時間的推移とともに、実行された行動Ａ_ｔによって変化している。報酬計算部２２３は、ステップＳ６において、設定された報酬条件に基づいて、時刻ｔ＋１の状態値から報酬Ｒ_ｔ＋１を求める。学習部２２４は、ステップＳ７において、状態Ｓ_ｔ、行動Ａ_ｔ、および、報酬Ｒ_ｔ＋１に基づいて機械学習を進める。学習に用いられる価値関数は、適用する学習アルゴリズムに応じて決定される。学習部２２４は、ステップＳ８において、学習結果をストレージに記憶する。時刻ｔ＋１における学習は、図６に示すフローチャートにおける時刻ｔを時刻ｔ＋１に読み替えて上記と同様に実行可能である。

このように、学習部２２４は、機械学習を繰り返す。学習部２２４による学習は、噴射量制御に関して最適なシステムが実現されたことが確認された段階で完了させてもよい。例えば、報酬計算部２２３が計算した報酬が所定の割合以上でプラスになる段階で学習部２２４による学習を完了させてもよい。学習完了後は、新たに得られた状態値および運転値を用いた学習は行われず、学習済みモデルは更新されない。

一方、学習部２２４における機械学習を完了させずに継続してもよい。洗浄装置２１およびボイラ１０４の経年変化により最適な運転値は変化し得る。機械学習を継続することにより、最適な運転値の変化にも対応可能となる。

以上のように、本実施の形態における伝熱面洗浄システム２によれば、赤外線カメラ１１，１２で撮影される撮影画像から得られる伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４の表面温度と、ボイラ１０４内のガス温度Ｔｇとを状態値とし、洗浄装置２１による洗浄後のガス温度Ｔｇに基づいて報酬を計算することにより、運転値である洗浄装置２１から噴射される水の最適な噴射量が学習される。これにより、伝熱面の表面温度Ｔｄおよびガス温度Ｔｇから推定されるダストの厚みｔｄと、ダストを洗浄するための水の噴射量とを、伝熱面の表面温度分布に応じた伝熱面の位置ごとにピンポイントで相関させることができる。したがって、伝熱面に付着したダストの厚みに対して適切な洗浄能力を作用させることができる。

また、本実施の形態では、上述の通り、報酬計算部２２３は、洗浄後ガス温度が所定の第１基準値より小さい場合にはプラスの報酬を計算し、第１基準値より大きい場合にはマイナスまたはゼロの報酬を計算する。あるいは、報酬計算部２２３は、洗浄後ガス温度から洗浄前のガス温度を差し引いた値が所定の第３基準値より小さい場合にはプラスの報酬を計算し、第３基準値より大きい場合にはマイナスまたはゼロの報酬を計算する。これにより、洗浄によりガス温度Ｔｇが低下したことを、ダストの厚みｔｄが低減し、ボイラ１０４内の排ガスと伝熱管１２３との間の熱効率が上昇したとみなして評価することができる。

さらに、本実施の形態では、洗浄後ガス温度に加えて、洗浄後表面温度に基づいても報酬が計算される。これにより、複数の評価基準を用いたより適切な学習を行うことができる。この際、報酬計算部２２３は、洗浄後表面温度が所定の第２基準値より大きい場合にはプラスの報酬を計算し、第２基準値より小さい場合にはマイナスまたはゼロの報酬を計算する。あるいは、報酬計算部２２３は、洗浄後表面温度から洗浄前表面温度を差し引いた値が所定の第４基準値より大きい場合にはプラスの報酬を計算し、第４基準値より小さい場合にはマイナスまたはゼロの報酬を計算する。これにより、洗浄により伝熱面の表面温度が上昇したことを、ダストの厚みｔｄが低減し、ボイラ１０４内の排ガスと伝熱管１２３との間の熱効率が上昇したとみなして評価することができる。

さらに、本実施の形態では、洗浄装置２１として水を噴射する水噴射洗浄装置が用いられる。これにより、狭い面積単位での洗浄が可能となり、よりピンポイントな洗浄を行うことができる。

［変形例］
以上、本開示の実施の形態について説明したが、本開示は上記実施の形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変更、修正が可能である。

例えば、上記実施の形態においては、焼却プラント１００の排ガスを利用する廃熱ボイラに適用される例を示したが、本開示の構成は、ダストが発生する固体燃料焚きボイラに広く適用可能である。

また、上記実施の形態においては、第１伝熱面Ｆ１および第２伝熱面Ｆ２に赤外線カメラ１１，１２が設置される態様を例示したが、これに加えてまたはこれに代えて、第３伝熱面Ｆ３または第４伝熱面Ｆ４に赤外線カメラが設置されてもよい。また、少なくとも１つの伝熱面における表面温度分布を得るために少なくとも１つの赤外線カメラが設置されてもよい。

また、上記実施の形態においては、伝熱面監視装置１の演算器１４と、伝熱面洗浄システム２の制御器２２とは、別のコンピュータにより構成される例を示したが、これに限られない。例えば、伝熱面洗浄システム２の制御器２２が伝熱面監視装置１の演算器１４を有してもよい。また、例えば、焼却プラント１００の制御装置が演算器１４および制御器２２を有してもよい。

また、上記実施の形態においては、制御器２２が機械学習を行うための機能ブロックまたは回路２２２，２２３，２２４を有する態様を例示したが、伝熱面洗浄システム２は、機械学習を行うための学習器を別途備えてもよい。

また、上記実施の形態においては、報酬計算部２２３が、洗浄後ガス温度に加えて、洗浄後表面温度に基づいても報酬を計算する態様を例示したが、報酬計算部２２３は、洗浄後ガス温度のみに基づいて報酬を計算してもよい。

また、上記実施の形態においては、洗浄装置２１が洗浄流体として水を噴射する水噴射ノズル２１ａを備えた水噴射洗浄装置である態様を例示したが、これに限られない。例えば、洗浄装置２１は、洗浄流体として蒸気を噴射する蒸気噴射ノズルを備えた蒸気式洗浄装置でもよい。また、例えば、洗浄装置２１は、洗浄流体として圧力波を噴出する排出ダクトを備えた圧力波式洗浄装置でもよい。複数種類の洗浄装置を組み合わせてもよい。例えば、放射室１１９および第１煙道１２０を洗浄する洗浄装置２１を、水噴射洗浄装置とし、過熱器が内部に張り出している第２煙道１２１を洗浄する洗浄装置２１を、圧力波式洗浄装置または蒸気式洗浄装置としてもよい。

また、上記実施の形態においては、洗浄装置２１が、ボイラ１０４の天井部を介してボイラ１０４内に洗浄流体を供給する構成を例示したが、これに限られない。例えば、洗浄装置２１は、ボイラ１０４の側壁部を介してボイラ１０４内に洗浄流体を供給してもよい。例えば、伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４のうちの少なくとも何れか１つの伝熱面は、水供給パイプ２１ｃが挿通される挿通孔を有してもよい。この場合、複数の伝熱面領域を洗浄可能とするために、伝熱面は、複数の挿通孔を有し得る。

また、上記実施の形態においては、焼却プラント１００が伝熱面監視装置１および伝熱面洗浄システム２の双方を備えた構成を例示したが、伝熱面監視装置１は、伝熱面洗浄システム２を有していない焼却プラント等のボイラにも適用可能である。すなわち、伝熱面監視装置１は、学習済みモデルを用いた洗浄のための噴射量の制御が行われないボイラ１０４に対しても適用可能である。

［本開示のまとめ］
本開示の一態様に係る伝熱面監視装置（１）は、ボイラ（１０４）の内部に露出した伝熱面（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４）を撮影することにより、前記伝熱面（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４）の表面温度を測定する赤外線カメラ（１１，１２）と、前記ボイラ（１０４）の内部空間におけるガス温度を測定する温度計（１３）と、前記伝熱面（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４）に付着した付着物の厚みを推定する演算器（１４）と、を備え、前記演算器（１４）は、測定された前記伝熱面（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４）の表面温度および測定された前記ガス温度を用いて前記伝熱面（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４）に付着した付着物の厚みを推定する。

上記構成によれば、赤外線カメラ１１，１２で撮影される撮影画像から得られる伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４の表面温度と、ボイラ１０４内のガス温度とから、赤外線カメラ１１，１２の撮像範囲である平面画像に厚み情報が加えられた三次元的な情報として付着物であるダストの厚みｔｄを得ることができる。したがって、伝熱面Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４に付着したダストの厚み分布を定量的に推定することができる。

前記伝熱面は、前記ボイラ（１０４）の内部空間を画する第１伝熱面（Ｆ１）と、前記第１伝熱面（Ｆ１）に対向する第２伝熱面（Ｆ２）とを含み、前記第１伝熱面（Ｆ１）は、赤外線が透過する第１窓（Ｗ１）を有し、前記第２伝熱面（Ｆ２）は、赤外線が透過する第２窓（Ｗ２）を有し、前記赤外線カメラは、前記第１窓（Ｗ１）を通じて前記第２伝熱面（Ｆ２）を撮影するように、前記第１伝熱面（Ｆ１）より外側に設けられた第１赤外線カメラ（１１）と、前記第２窓（Ｗ２）を通じて前記第１伝熱面（Ｆ１）を撮影するように、前記第２伝熱面（Ｆ２）より外側に設けられた第２赤外線カメラ（１２）と、を含んでもよい。

本態様によれば、赤外線カメラ１１，１２が互いに対向配置されるため、対向する伝熱面Ｆ１，Ｆ２の双方のダストの厚み分布を推定することができる。

前記伝熱面は、前記第２伝熱面（Ｆ２）に交差する方向に設けられる第３伝熱面（Ｆ３）を含み、前記第１赤外線カメラ（１１）は、前記第２伝熱面（Ｆ２）および前記第３伝熱面（Ｆ３）を撮影するために、前記第２伝熱面（Ｆ２）および前記第３伝熱面（Ｆ３）に平行な回転軸（Ｒ１）回りに回転してもよい。

本態様によれば、第１赤外線カメラ１１が回転軸Ｒ１回りに回転するため、第１赤外線カメラ１１のための第１窓Ｗ１が設置される第１伝熱面Ｆ１に対向する第２伝熱面Ｆ２および第２伝熱面Ｆ２に直交する第３伝熱面Ｆ３のダストの厚み分布も推定することができる。したがって、伝熱面監視装置１に必要な部品点数を抑制しつつ広範囲の伝熱面の状況を監視することができる。

本開示の他の態様に係る伝熱面監視方法は、ボイラ（１０４）の内部に露出した伝熱面（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４）を赤外線カメラ（１１，１２）で撮影することにより、前記伝熱面（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４）の表面温度を測定し、前記ボイラ（１０４）の内部空間におけるガス温度を測定し、測定された前記伝熱面（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４）の表面温度および測定された前記ガス温度を用いて前記伝熱面（Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４）に付着した付着物の厚みを推定する。

１ 伝熱面監視装置
１１ 第１赤外線カメラ
１２ 第２赤外線カメラ
１３ 温度計
１４ 演算器
１０４ ボイラ
Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４ 伝熱面
Ｗ１ 第１窓
Ｗ２ 第２窓

Claims (4)

1. ボイラの内部に露出した伝熱面を撮影することにより、前記伝熱面の表面温度を測定する赤外線カメラと、
   前記ボイラの内部空間におけるガス温度を測定する温度計と、
   前記伝熱面に付着した付着物の厚みを推定する演算器と、を備え、
   前記演算器は、測定された前記伝熱面の表面温度および測定された前記ガス温度を用いて前記伝熱面に付着した付着物の厚みを推定する、伝熱面監視装置。
2. 前記伝熱面は、前記ボイラの内部空間を画する第１伝熱面と、前記第１伝熱面に対向する第２伝熱面とを含み、
   前記第１伝熱面は、赤外線が透過する第１窓を有し、
   前記第２伝熱面は、赤外線が透過する第２窓を有し、
   前記赤外線カメラは、前記第１窓を通じて前記第２伝熱面を撮影するように、前記第１伝熱面より外側に設けられた第１赤外線カメラと、前記第２窓を通じて前記第１伝熱面を撮影するように、前記第２伝熱面より外側に設けられた第２赤外線カメラと、を含む、請求項１に記載の伝熱面監視装置。
3. 前記伝熱面は、前記第２伝熱面に交差する方向に設けられる第３伝熱面と、を含み、
   前記第１赤外線カメラは、前記第２伝熱面および前記第３伝熱面を撮影するために、前記第２伝熱面および前記第３伝熱面に平行な回転軸回りに回転する、請求項２に記載の伝熱面監視装置。
4. ボイラの内部に露出した伝熱面を赤外線カメラで撮影することにより、前記伝熱面の表面温度を測定し、
   前記ボイラの内部空間におけるガス温度を測定し、
   測定された前記伝熱面の表面温度および測定された前記ガス温度を用いて前記伝熱面に付着した付着物の厚みを推定する、伝熱面監視方法。
   

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