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JP3280338B2 - 溶融炉スラグ排出口の監視制御方法 - Google Patents
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JP3280338B2 - 溶融炉スラグ排出口の監視制御方法 - Google Patents

溶融炉スラグ排出口の監視制御方法

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JP3280338B2
JP3280338B2 JP06461599A JP6461599A JP3280338B2 JP 3280338 B2 JP3280338 B2 JP 3280338B2 JP 06461599 A JP06461599 A JP 06461599A JP 6461599 A JP6461599 A JP 6461599A JP 3280338 B2 JP3280338 B2 JP 3280338B2
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Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、溶融炉スラグ排出
口の監視制御方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】近年の汚泥処理技術のひとつとして、汚
泥焼却灰を溶融してスラグ化することにより、減容化と
無害化を図るシステムが普及しつつある。しかし投入さ
れる灰の性状が変動するために溶融特性が変化し、スラ
グ排出口(湯口)の状況を安定させることは容易ではな
い。すなわち、炉温や炉圧を一定に維持していても、投
入される灰の性状が変化することにより湯口が閉塞した
り、湯口の下部にスラグが垂直固化して安定排出が行え
なくなることがある。そのため、溶融炉の下部に監視カ
メラを設置して湯口を監視しているが、いつ安定性が崩
れるか予測できないために運転員の負担が少なくない。
【0003】そこで本発明者等は溶融炉を数値モデル化
することにより、炉温や炉内圧等のプロセスデータから
その挙動を予測し、溶融炉の自動制御を行うことも検討
した。しかし、数値モデル化に必要な灰の性状、その溶
解熱、スラグ持ち出し熱等のいくつかのプロセスデータ
がリアルタイムでは測定不可能であるため、溶融炉の数
値モデル化は困難であることが判明した。しかも溶融炉
は、燃焼条件等を操作してから湯口の状況が変化するま
でのむだ時間が例えば15〜30分とかなり長いため、測定
されたプロセスデータに基づいて適切な制御を行うこと
は、この面からも困難であった。従って従来は運転員の
判断に基づいて操炉を行っており、判断に個人差が生ず
ることが避けられなかった。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】本発明は上記した従来
の問題点を解決し、測定不可能なプロセスデータを含む
ために数値モデル化ができず、またむだ時間が長いため
に適切な制御が困難な溶融炉のスラグ排出口(湯口)
を、運転員の判断に頼ることなく安定に制御することが
できる溶融炉スラグ排出口の監視制御方法を提供するた
めになされたものである。
【0005】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めになされた本発明は、測定不可能なプロセスデータを
含むために数値モデル化できない溶融炉のむだ時間経過
後の将来の挙動をニューラルネットワークにより予測
し、得られたプロセスデータの予測値を、過去と現在の
プロセスデータとともにパラメータとして組み合わせた
エキスパートシステムによりスラグ排出口の安定度を判
定し、不安定の場合には安定化させるように操炉を行わ
せることを特徴とするものである。なお、ニューラルネ
ットワークとして自己学習型のものを採用し、汎化性を
確保するためにプロセスデータを更新することが好まし
い。またエキスパートシステムのパラメータとして、湯
口開口度の変化、固化スラグの落下状況、湯口温度の変
化を選択することができる。
【0006】本発明によれば、ニューラルネットワーク
を用いることにより数値モデル化できない溶融炉の挙動
を測定可能なプロセスデータから予測し、現在よりもむ
だ時間経過後の将来のプロセスデータの予測値を得る。
そして得られたプロセスデータの予測値のうち複数を、
過去と現在のプロセスデータとともにパラメータとして
エキスパートシステムにより安定度を判定するため、む
だ時間経過後の将来の挙動を予測した溶融炉の制御が可
能となる。このため、運転員の個人的な判断に頼ること
なく湯口を安定に制御することができる。
【0007】
【発明の実施の形態】以下に本発明の好ましい実施形態
を示す。図1は溶融炉の断面図であり、1は炉本体、2
は旋回溶融部、3はスラグ排出口(湯口)、4は排ガス
出口、5はバーナである。投入灰は旋回溶融部2の先端
付近から接線方向に吹き込まれ、溶融スラグとなってス
ラグ排出口3から排出される。スラグ排出口3には湯口
排ガス出口6が設けられ、スラグ排出口3を加熱してい
る。
【0008】炉本体1の下部には熱画像カメラ7が設置
され、スラグ排出口3の熱画像を撮影している。熱画像
は熱画像表示装置8を介して監視モニタ9に表示され
る。また熱画像のデータは画像処理装置10、通信装置
11を介してコンピュータ、例えばワークステーション
12に入力され、計装制御システム13との間でデータ
交換が行われる。計装制御システム13には計測可能な
プロセスデータが入力され、また本発明による制御信号
が出力される。なお、この制御信号は必ずしも炉の自動
制御に用いる必要はなく、運転員がこの制御信号に応じ
た操炉を行うことも可能である。
【0009】計測可能なプロセスデータとしては、湯口
排ガス流量、主排ガス流量、炉内圧、燃料流量、燃焼空
気流量、灰供給量等のほか、熱画像カメラ7により監視
されている湯口開口度や固化スラグ成長度等がある。本
発明ではこれらのプロセスデータを入力信号としたニュ
ーラルネットワークにより、炉の挙動を予測する。な
お、湯口開口度や固化スラグ成長度を定量化するための
フローは図2の通りである。
【0010】ニューラルネットワークは生物の神経系の
機能をモデル化したものであり、ここでは次式にて表す
モデルを適用した。
【数1】 ここでk(=0,1,2,・・・) は時間刻みであり、y は出力
である。またy(k), ・・・, y(k-n+1) をニューラルネ
ットワークへの入力とし、y(k+1)を出力としたデータの
組をネットワークに学習させ、関数f の近似関数をニュ
ーラルネットワークで構築させた。ここで採用したニュ
ーラルネットワークはバックプロパゲイション法による
3階層(入力層、中間層、出力層)ニューラルネットワ
ークである。
【0011】ニューラルネットワークの学習データは実
プラントから収集することとなるが、経時変化とともに
プロセスが変化するため汎化性が問題となる。そのため
自己学習可能なニューラルネットワークとし、プロセス
データを更新するようにすることが好ましい。実際に
は、学習データをバックグラウンドにて収集して新たな
ニューラルネットワークを計算し、その後切り替える方
法を採用することができる。本発明では、このようなニ
ューラルネットワークにより現在よりもむだ時間経過後
の将来の挙動を予測させる。
【0012】本発明で採用した炉の制御の基本フロー
は、図3の通りである。すなわち、定格値で運転を行い
ながら安定度を判定し、不安定と判定されたら定格値を
一定幅だけ変更して運転を行い、それでもなお不安定で
あればその変動が一時的なものか恒久的なものかを判定
し、恒久的な変動であれば定格値自体を新定格値に置き
換えるという方法を取る。このフローは運転員の日常的
な操作方法に対応させたものである。
【0013】そこで、前記ニューラルネットワークによ
り予測させたむだ時間経過後の将来の挙動が、安定であ
るのか不安定であるのかを判定し、もし不安定と予測さ
れた場合には、その予測される不安定性を回避するため
の操作を現在行うことにより、むだ時間によるプロセス
の遅れを回避しつつ湯口を安定に制御することができる
こととなる。しかしこの安定度の判断を運転員に依存す
ると個人差が生ずるため、本発明ではエキスパートシス
テムを用いた。
【0014】このエキスパートシステムでは、得られた
プロセスデータの予測値を過去と現在のプロセスデータ
とともに組み合わせ、その変化の傾向を一次近似した結
果をパラメータとして安定度の判断を行う。熟練した運
転員は、過去と現在の湯口温度、湯口開口度、固化スラ
グ成長度から今後の変化を予測しているため、ここでは
これらの3つのパラメータを組み合わせた次表の通りの
マトリックスを作成した。
【0015】
【表1】
【0016】この表に示されるマトリックスにプロセス
データの変化の傾向を当てはめれば、むだ時間経過後の
将来の炉の挙動の安定度が、熟練運転員と同様のレベル
で判定できる。そしてこのままでは不安定となるとの判
定がなされた場合には定格値を変更することとなるが、
炉の制御量は相互に干渉しており、一つを変更すると他
の制御量も変動する。そこでこの実施形態では、以下の
手順で各制御量の変更を行っている。 炉内圧を変更。 各排ガス流量は、指定範囲内であれば変更しない。 炉内圧が上限となっても安定化しない場合、湯口バ
ーナ流量を増加する。 安定化した場合には可能な限り元に戻す。
【0017】上記した本発明の方法により、実際の溶融
炉の監視制御を行った結果を図4に示した。破線が本発
明による予測値であり、実線が測定値である。ここでは
安定運転を0.5 時間継続した後、運転条件に変動を与え
て不安定状態とし、その状態から本発明の監視制御シス
テムを起動して湯口の安定化を行わせた。この炉のむだ
時間は15分であることが分かっているため、5分周期に
よる制御を行った。
【0018】本発明の監視制御システムを起動した際、
湯口排ガス温度は下降しており、湯口開口度は小さくな
っており、固化スラグは変化なしという状態にあった。
このためエキスパートシステムは不安定と判定し、炉内
圧を上昇させた。またその後、湯口開口度が大きくな
り、固化スラグの成長が減少したときは安定かつ一時的
変動との判定がなされ、炉内圧を元に戻す操作を行っ
た。このように本発明の監視制御を行えば湯口の安定制
御が可能となった。また破線で示した本発明による予測
値と実線で示した測定値とはよく一致しており、本発明
による予測精度の高いことが確認された。
【0019】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれば
数値モデル化ができず、またむだ時間が長い溶融炉のス
ラグ排出口(湯口)を、運転員の判断に頼ることなく安
定に制御することができる利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施形態を示す溶融炉の断面図であ
る。
【図2】湯口状況の定量化のフローを示すフローシート
である。
【図3】基本制御のフローを示すフローシートである。
【図4】実際の溶融炉の監視制御を行った結果を示すグ
ラフである。
【符号の説明】
1 炉本体、2 旋回溶融部、3 スラグ排出口(湯
口)、4 排ガス出口、5 バーナ、6 湯口排ガス出
口、7 熱画像カメラ、8 熱画像表示装置、9監視モ
ニタ、10 画像処理装置、11 通信装置、12 ワ
ークステーション、13 計装制御システム
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平7−126663(JP,A) 特開 平9−264524(JP,A) 特開 平2−302509(JP,A) 特開 平11−264533(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) F23J 1/00 F23J 1/08 F23J 9/00 F27B 3/28 F27D 21/00

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 測定不可能なプロセスデータを含むため
    に数値モデル化できない溶融炉のむだ時間経過後の将来
    の挙動をニューラルネットワークにより予測し、得られ
    たプロセスデータの予測値を過去と現在のプロセスデー
    タとともにパラメータとして組み合わせたエキスパート
    システムによりスラグ排出口の安定度を判定し、不安定
    の場合には安定化させるように操炉を行わせることを特
    徴とする溶融炉スラグ排出口の監視制御方法。
  2. 【請求項2】 ニューラルネットワークとして自己学習
    型のものを採用し、汎化性を確保するためにプロセスデ
    ータを更新する請求項1に記載の溶融炉スラグ排出口の
    監視制御方法。
  3. 【請求項3】 エキスパートシステムのパラメータとし
    て、湯口開口度の変化、固化スラグの落下状況、湯口温
    度の変化を選択した請求項1に記載の溶融炉スラグ排出
    口の監視制御方法。
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