JP6170782B2

JP6170782B2 - 粉粒体の供給システム、及び粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置

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Publication number: JP6170782B2
Application number: JP2013177446A
Authority: JP
Inventors: 洋文岡▲崎▼; 孝朗関合; 由貴上川; 盛士三宅; 馬場　彰; 彰馬場
Original assignee: Mitsubishi Hitachi Power Systems Ltd
Current assignee: Mitsubishi Power Ltd
Priority date: 2013-08-29
Filing date: 2013-08-29
Publication date: 2017-07-26
Anticipated expiration: 2033-08-29
Also published as: JP2015044680A

Description

本発明は、多種の粉粒体を利用する粉粒体の供給システムと、粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置に関するものであり、特に、粉粒体の供給システムの内部における粉粒体の流動状況を診断して供給システム出口での粉粒体の性状を予測する粉粒体の供給システムと、この粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置に係るものである。

粉粒体の供給システムと、この粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置に係る本発明の主な適用先として、石炭とバイオマス燃料のように異なる種類の粉粒体を貯蔵して供給する粉粒体の供給システム、及びこのような粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置である固体燃料を使用するボイラが考えられる。

発電用のボイラでは、ボイラから排出する二酸化炭素量の削減のため、化石燃料に代わり木材や農業廃棄物のように植物由来の成分を燃料とする、いわゆるバイオマスの利用が拡大している。

バイオマスをボイラの燃料として利用すると、バイオマスを燃焼して排出した二酸化炭素は再び植物に吸収され、地球上で循環することで大気中の二酸化炭素の濃度を増やさないものとみなされる。このため、一般に燃料としてバイオマスの混焼率を高めることが求められる。

化石燃料を燃焼させるボイラを用いた燃焼装置では、化石燃料を粉粒体状にした燃料を貯蔵ホッパ（以下、ホッパと記す）に供給し、この貯蔵ホッパから粉砕機を介して粉粒体状にした化石燃料をボイラのバーナに供給し、ボイラ内で燃焼させる方法が一般的である。

上記した方法では、ホッパと粉砕機、バーナからなる機器グループを複数有し、これらの機器グループの稼働数を増減することでボイラの燃焼負荷を調整する。

この燃焼装置においてバイオマス燃料を利用する１つの利用形態に、一部の機器グループにバイオマス燃料を供給し、その他の機器グループに石炭を供給する方法がある。

バイオマス燃料を供給する機器グループの数を増減させてバイオマス燃料を供給する機器グループの運転負荷を調整することで、燃焼装置でのバイオマス利用率（混焼率）を調整する。

この方法では、バイオマス燃料と石炭が粉砕機やバーナに個別に供給されるので、それぞれの燃料に適した運転条件を粉砕機やバーナ等の機器グループに与えることができる。運転条件の例としては、粉砕機に与える粉砕条件やバーナへの空気量条件がある。

上記の利用形態では、燃焼装置に供給されるバイオマス燃料が少ない場合に、通常、バイオマス燃料を使用している機器グループにて、バイオマス燃料から石炭の使用に切り替えることで、燃焼装置の燃焼負荷を維持することができる。

また、燃焼装置に供給されるバイオマス燃料が多くなれば、石炭からバイオマス燃料の使用に切り替えることで、燃焼装置でのバイオマス利用率を高めることができる。

燃焼装置に供給される燃料として、バイオマス燃料から石炭の使用に切り替える場合、ホッパ（粉粒体貯蔵部）にはバイオマス燃料の上部に石炭が供給される。また、石炭からバイオマス燃料に切り替える場合、ホッパには石炭の上部にバイオマス燃料が供給される。

ホッパ下部から排出される燃料がバイオマス燃料から石炭、または石炭からバイオマス燃料に切り替わる際、ホッパの下流側の粉砕機やバーナは、それぞれの粉粒体の性状に合わせて運転させる必要がある。

この運転条件の変更には準備時間が必要であるので、ホッパから排出される粉粒体の性状を事前に予測することが望ましい。また、理想的にはバイオマス燃料と石炭の切り替えの場合、両者が混合していると粉砕機での粉砕が難しいことから、両者が混合している状態が短いことが理想的である。

上述した理想的なホッパ内の粉粒体の流れを実現するには、ホッパ内の粉粒体が均等にホッパの排出口へ向かって流れる、いわゆるマスフローの状態を形成することが望ましい。

このマスフローの状態では、ホッパ内の粉粒体が均等速度でホッパの排出口に向って流れることで、ホッパに投入した順に粉粒体がホッパの排出口から排出される。ホッパから排出される粉粒体の性状予測は容易であり、両者が混合している状態も短い。

しかし、粉粒体は粒度や比重、摩擦係数により流動性が異なる。例えば一般に比重が大きい石炭は流動性が高くて排出が早く、比重の小さいバイオマス燃料は流動性が低くて排出が遅くなる。

このため、ホッパに貯蔵した固体燃料は貯蔵した順にホッパの排出口から排出されるとは限らない。例えば、バイオマス燃料、石炭の順にホッパに貯蔵した場合では、石炭が排出口に到達するのが早く、粉粒体の一部分だけがホッパの排出口から排出され、長時間排出されない粉粒体が生じるいわゆるファンネルフローの状態が生じやすい。

このファンネルフローの状態では、ホッパ内の粉粒体が異なる速度で流れるため、ホッパの排出口から排出される粉粒体の性状予測はマスフローの場合に比べて難しく、両者が混合している状態も長い。

また、ファンネルフローの状態では長時間、ホッパから排出されない粉粒体が生じるのでその固着や変質により、ホッパの排出不良の原因となる。特に、ホッパ内に流動性の異なる粉粒体が同時に存在する場合に上記の排出不良やファンネルフローの状態を形成しやすい。

ホッパ内でマスフローの流れを形成し、ホッパから排出される粉粒体の性状予測を容易にする技術が望まれる。特に、粉粒体のホッパ内での固着やファンネルフローが形成されると、その状態から正常なマスフローの状態に復旧するのは容易でない。

このため、ホッパ内の粉粒体の流れを診断し、固着やファンネルフローのような異常状態になる前の粉粒体の流れの部分的な不均一のような微小な異常状態（以下、予兆状態と記す）の段階で検知し、正常なマスフローの状態に復旧する技術が望まれる。

ホッパから排出される粉粒体の性状を予測する技術として、特開平９−２７２９０４号公報は、数値解析によりホッパ内の粉粒体の挙動を把握する技術を開示している。この技術は主に高炉での粉粒体の挙動把握を対象としたものであり、粉粒体のシミュレーション技術を利用して貯蔵部での粉粒体の挙動を予測し、貯蔵部下部での粉粒体の性状を把握するものである。

粉粒体の固着やファンネルフローを避ける技術として、特開平１１−１６５７９１号公報に開示した技術がある。この技術ではホッパ内にガスを供給することで粉粒体の流動性を高めて、粉粒体を正常に排出させ易くするものである。

プラントの状態を診断する技術の一例として、特開２０１０−２３７８９３号公報には、プラントの計測信号のデータベースを利用し、プラントが正常時と異常時のデータをカテゴリーに分離し、現在のプラントの計測信号がどのカテゴリーに分類されるかプラントの運転状態を診断する技術を開示している。

また、国際公開ＷＯ２０１２−０７３２８９号公報には、プラントの計測信号のデータベースを利用し、プラントが正常状態と異常状態に、又はプラントが正常状態から異常状態に至る途中のプラントの予兆状態を検知する診断装置に関する技術を開示している。

特開平９−２７２９０４号公報特開平１１−１６５７９１号公報特開２０１０−２３７８９３号公報国際公開ＷＯ２０１２−０７３２８９号公報

プラントの状態を診断する技術として、特開２０１０−２３７８９３号公報に開示された方法では、プラントに異常が発生したことを判定している。しかしながら、プラントが異常状態となった際にプラントの異常状態を検知してプラントを正常状態に戻す方法については何等提示されていない。

また、国際公開ＷＯ２０１２−０７３２８９号公報に開示された技術においても、診断装置によって計測信号からプラントが正常状態と正常以外の状態に分類しているが、診断装置で検知したプラントが正常以外の状態から正常状態に戻す方法については何等提示されていない。

本発明の目的は、ホッパ内の粉粒体の流動状況を診断し、粉粒体の流動状況が正常状態以外の状態の場合に、ホッパ内での粉粒体の流動状況がホッパ内の全体で排出口へ向かう流れがほぼ均等に生じる、いわゆるマスフローの状態となる正常状態に復旧するようにした粉粒体の供給システム、及びこの粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置を提供することにある。

本発明の粉粒体の供給システムは、多種の粉粒体を貯蔵するホッパと、ホッパの上部から粉粒体をホッパ内に供給する受け入れコンベアと、ホッパの下部からホッパ内に貯蔵した粉粒体をホッパの外部に取り出すフィーダとを備えた粉粒体の供給システムであって、前記ホッパ内に貯蔵した粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうち、少なくとも１つを計測する第１の計測部を該ホッパに設け、前記ホッパ内に貯蔵した粉粒体に気流を噴出し、又は振動を与えて粉粒体の流動性を高める流動化促進部を該ホッパに設け、前記受け入れコンベア又はフィーダでの粉粒体の流量を調整すると共に、前記流動化促進部を駆動する制御部を設けた粉粒体の供給システムにおいて、第１の計測部で計測された粉粒体の圧力、流速、または摩擦力の少なくとも１つの計測信号に基づいて前記ホッパ内の粉粒体の流動状況を診断する診断装置を設けると共に、ホッパ内の粉粒体の流動状況の状態を、少なくとも正常状態と、正常以外の状態とに分類する診断手段を診断装置に備え、前記診断装置に備えた該診断手段によって該粉粒体の流動状況が正常以外の状態と診断された場合に、該診断手段から前記制御部に指令信号を出力して受け入れコンベア及びフィーダで操作される粉粒体の流量を調整して、前記ホッパ内の粉粒体の流動状況を正常状態となるように制御するように構成したことを特徴とする。

本発明によれば、ホッパ内の粉粒体の流動状況を診断し、粉粒体の流動状況が正常状態以外の状態の場合に、ホッパ内での粉粒体の流動状況がホッパ内の全体で排出口へ向かう流れがほぼ均等に生じる、いわゆるマスフローの状態となる正常状態に復旧するようにした粉粒体の供給システム、及びこの粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置が実現できる。

本発明の第１実施例である粉粒体の供給システムの概略構成を示す模式図。図１に示した本実施例の粉粒体の供給システムの診断装置１０を構成する学習手段２２に設置した分類部３０におけるデータ分類処理の順序を示す説明図。図１に示した本実施例の粉粒体の供給システムの診断装置１０を構成する学習手段２２に設置した分類部３０におけるデータ分類処理の概要を具体的に説明する例として、Ｘ、Ｙ２種類の入力データに新たに入力データを与えてデータ分類した場合の説明図。第１実施例の粉粒体の供給システムにおける正常状態のホッパ内の粉粒体の流れを示す模式図。図４（Ａ）に示した第１実施例である粉粒体の供給システムにおける正常状態のホッパ内の粉粒体の圧力と時刻との関係を示す特性図。第１実施例の粉粒体の供給システムにおける予兆状態のホッパ内の粉粒体の流れを示す模式図。図５（Ａ）に示した第１実施例である粉粒体の供給システムにおける予兆状態のホッパ内の粉粒体の圧力と時刻との関係を示す特性図。第１実施例の粉粒体の供給システムにおける異常状態のホッパ内の粉粒体の流れを示す模式図。図６（Ａ）に示した第１実施例である粉粒体の供給システムにおける異常状態のホッパ内の粉粒体の圧力と時刻との関係を示す特性図。第１実施例である粉粒体の供給システムにおける診断装置で診断したホッパ内の粉粒体の流れの状況に対して複数の状態に分類した診断の一例を説明する模式図。本発明の第２実施例である粉粒体の供給システムの概略構成を示す模式図。本発明の第３実施例である粉粒体の供給システムの模式図。図６に示した本発明の第２実施例の粉粒体の供給システムにおける数値解析の予測方法の流れを示すフローチャート。本発明の第４実施例である粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置の概略構成を示す模式図。

本発明の実施例である粉粒体の供給システムについて図面を引用して以下に説明する。

図１に本発明の第１実施例である粉粒体の供給システムの概略構成を示す。図１に示した本実施例である粉粒体の供給システムでは、下流側が燃焼装置（図示せず）に接続する固体燃料の供給システムを例にとって示しているが、他の粉粒体の供給設備であっても構わない。

図１に示した本実施例の粉粒体の供給システムにおいて、上流側の外部からバイオマス燃料１００、石炭１０１の粉粒体、又はバイオマス燃料１００と石炭１０１が混合した状態の粉粒体を貯蔵設備に供給する供給部となる受け入れコンベア１と、受け入れコンベア１から移送された粉粒体を貯蔵する貯蔵部となるホッパ２と、粉粒体を貯蔵したホッパ２から粉粒体を外部に取り出す排出部となるホッパ出口の排出フィーダ３と、排出フィーダ３によって外部に取り出した粉粒体を移送する搬送コンベア４の順に、粉粒体の固体燃料が移送される。

受け入れコンベア１は移送する粉粒体の重量を計測する重量計測部５を内部に備えており、前記重量計測部５では該重量計測部５で計測した粉粒体の重量と、受け入れコンベア１の移動速度との関係から前記受け入れコンベア１によってホッパ２に移送する粉粒体の供給量を計測するように構成されている。

また、排出フィーダ３によってホッパ２から外部に取り出した粉粒体を移送する搬送コンベア４には第２の重量計測部６を内部に備えており、前記重量計測部６では該重量計測部６で計測した粉粒体の重量と、搬送コンベア４の移動速度との関係から前記排出フィーダ３から前記搬送コンベア４によって外部に排出する粉粒体の排出量を計測するように構成されている。

前記搬送コンベア４によって外部に排出される粉粒体の排出量の計測は、排出フィーダ３に、粉粒体の排出量を計測する機能を持たせるように構成することも可能である。

ホッパ２の壁面にはホッパ２内に貯蔵されたバイオマス燃料１００、石炭１０１の粉粒体、又はバイオマス燃料１００と石炭１０１が混合した状態の粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうちの何れか１つ、もしくは複数のものを計測する第１の計測部７を備えている。

図１に示した本実施例の粉粒体の供給システムでは、この第１の計測部７をホッパ２の壁面に１台設けた例を示しているが、この第１の計測部７をホッパ２の壁面に複数台設けるようにしても良い。

第１の計測部７をホッパ２の壁面に複数台設けた場合には、これらの第１の計測部７に隣接するホッパ２内の粉粒体の状態をより把握し易くなる。

ホッパ２の壁面に設ける第１の計測部７の台数が少ない場合は、図１の本実施例の粉粒体の供給システムに示したように、第１の計測部７は排出フィーダ３の近傍となるホッパ２の壁面に設置するようにした方が良い。

この場合、第１の計測部７によって、例えば、ホッパ２の内部に貯蔵された粉粒体の圧力変動を計測すると、ホッパ２の壁面に設けた前記第１の計測部７の設置位置よりも高さ方向が高い上方の部分の粉粒体の圧力が前記第１の計測部７に作用するので、ホッパ２内の粉粒体の全体的な流動状況を把握し易い。

更にホッパ２の壁面には、粉粒体をホッパ２内で流動化させる流動化促進器８を設けている。この流動化促進器８は振動を発生させる方式や、ホッパ２内に気体を噴出してホッパ２と粉粒体との間や、貯蔵された粉粒体の間に気体層を一時的に形成することで、粉粒体の流動化を促進するものである。

図１に示した本実施例の粉粒体の供給システムでは、流動化促進器８をホッパ２の壁面に１台設けた例を示しているが、この流動化促進器８をホッパ２の壁面に複数台設けるようにしても良い。

流動化促進器８をホッパ２の壁面に複数台設けた場合には、これらの複数の流動化促進器８の設置によってホッパ２内で粉粒体の流動化を促進する箇所が複数個所となるので、粉粒体の流動化が容易となる。

図１に示した本実施例の粉粒体の供給システムでは、流動化促進器８として振動を発生させる方式を適用し、第２の計測部として流動化促進器８で発生した振動の強さを測定する第２の計測部９を前記流動化促進器８の近傍となるホッパ２の壁面に設置している。

そして流動化促進器８としてホッパ２内の粉粒体に気体を噴出させる方式を適用した場合には、気体の噴出で生じる振動を測定する計測部や、気体の噴出圧力を測定する計測部に、前記第２の計測部として第２の計測部９をホッパ２の壁面に設置することが望ましい。

前記流動化促進器８を設置するホッパ２の壁面の位置は、図１の本実施例の粉粒体の供給システムに示したように、ホッパ２の形状が矩形状から四角錐に移行してホッパ２の横断面積が大きく変化し、ホッパ２の内部の粉粒体の流れがよどみ易い部分の近傍に設けることが望ましい。

図１に示した本実施例の粉粒体の供給システムにおいては、診断装置１０を設置しており、ホッパ２に貯蔵されたバイオマス燃料１００、石炭１０１の粉粒体、又はバイオマス燃料１００と石炭１０１が混合した状態のホッパ２内の粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうちの何れか１つ、もしくは複数のものを計測する第１の計測部７で得られた計測信号を前記診断装置１０に信号線を介して入力させる。

また、流動化促進器８で発生した振動の強さを測定する第２の計測部９で得られた計測信号も前記診断装置１０に信号線を介して入力させる。

前記診断装置１０は該診断装置１０で診断した結果を表示する表示部１１及び該診断装置１０で粉粒体の流動状況を診断して分類した分類の状態に基づいて粉粒体の供給システムを制御する制御部１２と接続している。

表示部１１では前記診断装置１０での診断結果や制御部１２から得られる粉粒体の供給システムの運転情報をオペレータに表示する。

また、制御部１２では、本実施例の粉粒体の供給システムを構成する受け入れコンベア１や、排出フィーダ３、搬送コンベア４の動作を制御する他、搬送コンベア４の下流に接続する機器（図示せず）に動作状況を伝達することもできる。

次に本実施例の粉粒体の供給システムにおける前記診断装置１０の構成と作用について説明すると、前記診断装置１０には計測信号を受領する外部入力インタフェース２０、計測信号を保存する計測信号データベース２１、粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態を学習して診断モデルを構築する学習手段２２、診断モデルを保存する診断モデルデータベース２３、計測信号と診断モデルを元に粉粒体の供給システムの状態を診断する診断手段２４、診断結果を外部に送信する外部出力インタフェース２５がそれぞれ備えられている。

前記外部入力インタフェース２０は、粉粒体の供給システムで計測された各種の計測信号を受領する他、一般にキーボードやマウスで構成される外部入力装置２６で操作する外部入力信号を取り込む。

前記計測信号データベース２１は、粉粒体の供給システムで計測された各種の計測信号を保存して蓄積するものである。

前記学習手段２２は過去の計測信号を蓄積した計測信号データベース２１に基づいて粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態を、例えば、圧力振幅（粉粒体が流動する圧力変動）と周波数（粉粒体が流動する圧力変動の周波数）との関係から模擬したモデルとして、正常モデル、予兆モデル、異常モデルをそれぞれ作成するものである。

前記診断手段２４は、学習手段２２で作成した前記各モデルと、本実施例の粉粒体の供給システムで計測された粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態についての現在の計測信号のデータを比較して、本実施例の粉粒体の供給システムで計測された粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態についての現在の計測信号が、正常モデル、予兆モデル、異常モデルのどのモデルに属するかを判定し、それぞれ属するモデルに対応させて、正常状態、予兆状態、異常状態と分類する分類機能を有しているものである。

そして前記診断手段２４による診断では、粉粒体の供給システムで計測された粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態の現在の計測信号が、正常モデル、予兆モデル、又は異常モデルの何れに属するのかを診断し、或いは正常モデル、予兆モデル、異常モデルの何れのモデルにも属さない場合は新規状態と診断する。

前記外部出力インタフェース２５は、前記診断手段２４による診断結果を表示部１１に出力する。なお、本実施例の粉粒体の供給システムにおける前記診断装置１０では、計測信号データベース２１、学習手段２２、診断モデルデータベース２３と診断手段２４を診断装置１０の内部に備えた例を示すが、これらの一部を外部に配置し、データのみ送受信するように構成することも可能である。

次に、本実施例の粉粒体の供給システムにおける診断装置１０の動作について説明する。前記診断装置１０では学習手段２２を備えた学習モードと、診断手段２４を備えた診断モードの２種類を有している。

これらの２つのモードのうち、学習手段２２を備えた学習モードでは学習手段２２を動作させて診断モデルを構築し、この診断モデルを診断モデルデータベース２３に保管する。

診断手段２４を備えた診断モードでは診断手段２４を動作させて粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態についての現在の計測信号に対する診断を実施し、外部出力インタフェース２５を介して診断結果を表示部１１に出力する。

これらの学習モードと診断モードは外部入力装置２６より前記診断装置１０に対して任意に指定できる。

同時に学習モードと診断モードの両方を動作させ、粉粒体の供給システムにおける計測データを取得すると診断モデルを直ぐに更新することもできる。この場合、診断モデルは最新の状態を維持できる。

一方、粉粒体の供給システムが使用されていない場合に診断モデルを更新することもできる。この場合、診断手段２４が動作していないので、学習手段２２の計算負荷を大きくとることができる。

本実施例の粉粒体の供給システムにおける前記診断装置１０は、学習モードと診断モードを使用することで、計測信号データベース２１に蓄積した過去の計測信号に基づいて、本実施例である粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態を診断するための正常モデル、予兆モデル、異常モデルの各モデルを構築するとともに、本実施例の粉粒体の供給システムで計測されたホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態についての現在の計測信号が、正常モデル、予兆モデル、異常モデルのいずれかに属するのか、若しくはどのモデルにも属さない新規状態かを分類する。すなわち、本実施例の粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態が正常な状態なのか、それ以外の状態なのかが検知できることになる。

次に本実施例の粉粒体の供給システムにおける前記診断装置１０での粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態を分類する分類動作について以下に説明する。

前記診断装置１０に備えた学習手段２２は、分類部３０、期間決定部３１、及びモデル構築部３２から構成されている。

分類部３０では、計測信号データベース２１に蓄積された粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態についての過去の計測信号を、類似性を持つデータの纏まりに分類し、その分類結果を期間決定部３１に出力する。

期間決定部３１では、計測信号データベース２１に蓄積された粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態を、過去の計測信号と、前記分類部３０による分類結果を用いて前記計測信号の傾向の違いを評価し、これらの計測信号のデータを正常状態、予兆状態、異常状態のいずれかに分けて分類する。

モデル構築部３２では、前記期間決定部３１によって分けられた粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態に関して、前述の正常状態、予兆状態、異常状態について、それぞれ正常モデル、予兆モデル、異常モデルを作成する。

本実施例の粉粒体の供給システムにおける前記診断装置１０では、データ分類に適用共鳴理論（ＡｄａｐｔｉｖｅＲｅｓｏｎａｎｃｅＴｈｅｏｒｙ、以下ＡＲＴと記す）を適用した場合について述べる。なお、データ分類には他にベクトル量子化等のクラスタリング手法も適用できる。

図２は図１に示した本実施例の粉粒体の供給システムの診断装置１０を構成する学習手段２２に設置した分類部３０におけるデータ分類処理の順序を示す説明図である。

また、図３は図１に示した本実施例の粉粒体の供給システムの診断装置１０を構成する学習手段２２に設置した分類部３０におけるデータ分類処理の概要を具体的に説明する例として、Ｘ、Ｙ２種類の入力データに新たに入力データを与えてデータ分類した場合の説明図である。

図２に示すように、本実施例の粉粒体の供給システムの診断装置１０を構成する学習手段２２に設置した分類部３０は、前処理装置１０１とＡＲＴモジュール１０２から構成する。

前処理装置１０１では計測信号（計測値）を正規化し、ＡＲＴモジュール１０２の入力データに変換する。具体的には下記の（１）式及び（２）式の処理を行うものである。

例えば、あるＮ個のｎ番目の計測値Ｘ（ｎ）、Ｎ個のデータの最大、最小をＭＡＸ＿Ｘ、ＭＩＮ＿Ｘとした場合の正規化データＮＸ（ｎ）は、次の（１）式で表わすことができる。

ＮＸ（ｎ）＝α＋（１−α）×（Ｘ（ｎ）ＭＩＮ＿Ｘ）／（ＭＡＸ＿ＸＭＩＮ＿Ｘ）・・・・（１）
ここで、αは０≦α＜０．５の定数であり、データは（１）式により［α、１−α］の範囲に正規化される。次に、正規化したデータの補数ＣＮＸ（ｎ）を次の（２）式で計算する。

ＣＮＸ（ｎ）＝１−ＮＸ（ｎ）・・・・（２）
この正規化データＮＸ（ｎ）とデータの補数ＣＮＸ（ｎ）を、ＡＲＴモジュール１０２に入力する。

次に、図２に示したＡＲＴモジュール１０２は、Ｆ０レイヤー１０３、Ｆ１レイヤー１０４、Ｆ２レイヤー１０５、と呼ばれる処理階層及び選択サブシステム１０６を備えており、以下の５つの処理を実施する。１）データの正規化とノイズ除去、２）カテゴリー候補の選択、３）選択カテゴリーの妥当性判断、４）新規カテゴリー生成時の対応、５）重み係数の更新。

前記した５つの処理の概要を以下の処理１〜５にそれぞれ示す。

処理１：データの正規化
Ｆ０レイヤー１０３において、入力ベクトルの大きさが１になるように正規化する。また、ノイズを除去する。

図３には、今までの処理結果を表す多数の点に加え、新たに２個のデータ点Ａ、Ｂを追加した場合を示す。

処理２：カテゴリー候補の選択
Ｆ１レイヤー１０４において、入力データと重み係数ＷＪとの比較によりカテゴリー候補を選択する。即ち、前記計測信号である入力データが正常モデル、予兆モデル、異常モデルの何れに属するのかカテゴリー候補を選択する。

図３では、今までの処理結果を示す多数の点は、カテゴリーＡ〜Ｄの４つのカテゴリーに分類される。

重み係数ＷＪは、図３においてカテゴリー毎の平均値と適用距離（図３では点を囲む実線で示す）に相当すると考えることができる。

処理３：選択カテゴリーの妥当性判断
カテゴリーの妥当性をパラメータρとの比較で評価する。カテゴリーの妥当性が妥当と判断されれば、入力データをそのカテゴリーに分類し、処理５と進む。

また、カテゴリーの妥当性が妥当と判断されない場合は、処理２に戻り、他のカテゴリーからふさわしいカテゴリー候補を選択する。

なお、パラメータρはビジランスパラメータと呼び、ρの値を小さくすると分類が粗く、大きくすると分類が細かくなる。

図３の場合、処理２にて点ＡをカテゴリーＡと選択し、点Ａから重み係数ＷＪ（Ａ）までの距離Ｌａとパラメータρを比較した場合、Ｌａ＞ρとなり、カテゴリーの妥当性を妥当と判断せずに処理２に戻る。

次に処理２にて点ＡをカテゴリーＣと選択し、点Ａから重み係数ＷＪ（Ａ）までの距離Ｌｃとパラメータρを比較した場合、Ｌｃ≦ρとなり、カテゴリーの妥当性を妥当と判断し、点ＡをカテゴリーＣに含めることになる。

処理４：新規カテゴリー生成時の対応
処理２、３にて、全ての既存カテゴリーがリセットされた場合、入力データに新規カテゴリーをあてがう。このとき、新規カテゴリーに対応する新しい重み係数を生成する。

図３の点Ｂの場合、パラメータρに対して全ての既存カテゴリー―Ａ〜Ｄの範囲に入らない。このため処理４を適用して新規カテゴリーＥを生成し、新規カテゴリーの位置を示す重み係数と適用範囲（点Ｂ廻りの点線）を生成する。

処理５：重み係数の更新
入力データがカテゴリーＪに分類されると、カテゴリーＪに対応する重み係数ＷＪ（ｎｅｗ）は、過去の重み係数ＷＪ（ｏｌｄ）及び入力データＰやその派生データを用いて次の（３）式で更新される。

ＷＪ（ｎｅｗ）＝Ｋｗ×ｐ＋（１−Ｋｗ）×ＷＪ（ｏｌｄ）・・・・（３）
ここで、Ｋｗは学習率パラメータで０から１の範囲の値である。

図３の点Ａの場合、既存カテゴリーＣと選択することによって、既存のデータに加えてＣが加わったことで平均値と距離が変化し、図３に示したように、カテゴリーＣの適用範囲は実線から点線に変わる。

前記診断装置１０の分類部３０にてＡＲＴモジュールを用いたデータ分類の特徴は、処理４において、新規カテゴリーを生成し、対応する新しい重み係数を生成する点にある。過去に学習したカテゴリーに分類する他、新たなカテゴリーを生成できる利点がある。

本発明の第１実施例である粉粒体の供給システムにおいては、診断装置１０の学習手段２２に備えた分類部３０によって、本実施例の粉粒体の供給システムで計測された粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態を、現在の計測信号のデータに基づいて、正常状態、予兆状態、異常状態、新規状態の４項目のカテゴリーに分類する。

本発明の第１実施例である粉粒体の供給システムにおいては、診断装置１０に備えた診断手段２４によって、分類部３０で分類した前記４項目のカテゴリーに分類と、診断モデルデータベース２３に蓄積されたデータとを比較して、本実施例の粉粒体の供給システムで計測された粉粒体の供給システムにおけるホッパ２内の粉粒体の流動状況の状態が正常状態以外のカテゴリーと診断した場合に、前記診断手段２４による診断結果を制御部１２に出力して、前記制御部１２から前記粉粒体の供給システムにおける供給部となる受け入れコンベア１及び排出部となる排出フィーダ３、及び／或いは、流動化促進器８に操作信号を出力して、前記受け入れコンベア１や排出フィーダ３における粉粒体の流量を調整させるように構成している。

また、前記制御部１２から粉粒体を流動化させるためにホッパ２に設けられた流動化促進器８を動作させて、粉粒体の流動化促進の強度を変化させるように構成している。

そして本発明の第１実施例である粉粒体の供給システムの診断装置１０に備えた診断手段２４及び制御部１２によって、本実施例の粉粒体の供給システムで計測されたホッパ２内の粉粒体の流動状況についての現在の計測信号を前記の各カテゴリーに分類して予兆状態を識別することで、異常状態に移行する前に正常状態に戻す動作を加えることが可能となる。

即ち、粉粒体の供給システムにおいては、粉粒体のホッパ２内での流動状況が、正常状態のマスフローの状態から、異常状態のファンネルフローの状態になる際に、先ずはホッパ２内の粉粒体の流れが不均一になる。

そこで、ホッパ２内の粉粒体の流れが不均一になる場合のホッパ２内の圧力変動や流速変動、または摩擦力の変化を、ホッパ２に設けた第１の計測部７で計測し、この第１の計測部７で計測した粉粒体の前記計測信号に基づいて前記診断装置１０の診断手段２４で予兆状態として捉えて制御部１２を操作することによって、例えば、ホッパ２に設けた流動化促進器８を動作させることで、ホッパ２内の粉粒体の不均一な流れを均一な流れにして、正常状態であるマスフローの状態に戻すことが可能となる。

他方、予兆状態を捉えることができず、異常状態であるファンネルフローの状態の場合には、ホッパ２内の粉粒体は既に粉粒体の固着や圧密などの変質が生じているため、粉粒体の流動化促進には予兆状態の場合に比べて多量のエネルギーを必要とし、容易ではない。

そこで、上記した本発明の第１実施例である粉粒体の供給システムによれば、本実施例の粉粒体の供給システムにおける第１の計測部７で計測したホッパ２内の粉粒体の流動状況に対する現在の計測信号に基づいて、診断装置１０の診断手段２４によってホッパ２内の粉粒体の流動状況が、予兆状態のカテゴリーや、分類不可となる新規状態のカテゴリー−と診断された場合に、診断手段２４から制御部１２に指令信号を出力して前記制御部１２から粉粒体の供給システムにおける前記供給部となる受け入れコンベア１や、排出部となるホッパ出口の排出フィーダ３による粉粒体の流量を調整し、ホッパ２に設けた粉粒体の流動化促進器８を動作させることによって、異常状態のカテゴリーの場合に比べて少ない操作量やエネルギーにてホッパ２内の粉粒体の流動状況を正常状態に戻すことができる。

また、本発明の第１実施例である粉粒体の供給システムにおける別の実施形態として、本実施例の粉粒体の供給システムで計測されたホッパ２内の粉粒体の流動状況についての現在の計測信号が、診断装置１０の診断手段２４によってカテゴリー分類結果で正常状態以外であると診断された場合に、新たな計測データとなる本実施例の粉粒体の供給システムで計測された粉粒体の現在の計測信号を診断装置１０に取り込み、カテゴリー分類を再度実施するようにしても良い。

この新たな計測データの一例として、図１に示された本実施例の粉粒体の供給システムで計測されたホッパ２内の粉粒体の流動状況に対する第２の計測部９の計測信号がある。

この第２の計測部９は流動化促進器８の動作により得られる計測信号であり、診断装置１０での診断結果が正常状態以外と診断された場合に得られる計測信号である。

よって、この計測信号を加えて診断装置１０に取り込み、診断手段２４によってカテゴリー分類をし直すことで、より精度の高い診断が可能となる。

また、診断装置１０の診断手段２４によって診断結果が正常状態と判断される場合は、少ない計測信号でカテゴリー分類しているので、診断装置１０に加わる計算負荷は少なくなる。

次に本実施例の粉粒体の供給システムにおいて、ホッパ２内での粉粒体の流動状況が異なる状況を、図４〜図６に示した例を引用して説明する。ここでは、ホッパ２内の下部に粉粒体としてバイオマス燃料１００を有する状態で、ホッパ２内のバイオマス燃料１００の上部に異なる燃料種、例えば石炭１０１を投入した場合を例にとって説明する。

図４（Ａ）は、ホッパ２内での粉粒体の流動状況が正常状態であるホッパ２内の粉粒体の流れを示し、図４（Ｂ）は、前記図４（Ａ）でホッパ２内での粉粒体の流動状況が正常状態である場合に、ホッパ２に設置した第１の計測部７で計測したホッパ２内の粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうち、例えば、粉粒体の圧力を検出した圧力波形を時刻の経過とともに示している。

また、図５（Ａ）は、ホッパ２内での粉粒体の流動状況が予兆状態であるホッパ２内の粉粒体の流れを示し、図５（Ｂ）は、前記図５（Ａ）でホッパ２内での粉粒体の流動状況が予兆状態である場合に、ホッパ２に設置した第１の計測部７で計測したホッパ２内の粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうち、例えば、粉粒体の圧力を検出した圧力波形を時刻の経過とともに示している。

さらに、図６（Ａ）は、ホッパ２内での粉粒体の流動状況が異常状態であるホッパ２内の粉粒体の流れを示し、図６（Ｂ）は、前記図６（Ａ）でホッパ２内での粉粒体の流動状況が異常状態である場合に、ホッパ２に設置した第１の計測部７で計測したホッパ２内の粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうち、例えば、粉粒体の圧力を検出した圧力波形を時刻の経過とともに示している。

また、図７は、本実施例の粉粒体の供給システムにおいて、ホッパ２に設置した第１の計測部７で計測したホッパ２内の粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうち、例えば、粉粒体の圧力を検出した圧力波形から前記診断装置１０にてこの圧力波形から圧力変動幅、周波数を取り出して分類した結果を示す一例である。

本実施例の粉粒体の供給システムにおける前記診断装置１０の診断手段２４によってホッパ２内での粉粒体の流動状況が正常状態３４と判断された状態にある場合には、ホッパ２内の粉粒体はホッパ２の最下部にある排出フィーダ３に向って一定の速度で流れる。この状態は一般にマスフローの状態という。

このホッパ２内での粉粒体の流動状況が正常状態３４にある場合には、粉粒体がホッパ２の最下部にある排出フィーダ３に向って移動することで、ホッパ２の内部に形成される空隙がある程度大きくになると、空隙の上部の粉粒体が前記空隙部に流れ込むことを繰り返すことから、ホッパ２内の粉粒体の圧力を検出した圧力波形は、図４（Ｂ）に示した圧力波形のように、周期的な増減を繰り返す。

このため、ホッパ２内での粉粒体の流動状況が正常状態３４にある場合は、この後に述べるホッパ２内での粉粒体の流動状況が異常状態３５の場合となる図６（Ｂ）に示した圧力波形に比べて、圧力波形の圧力変動幅は比較的小さく、周波数は比較的高くなる。

ホッパ２内での粉粒体の流動状況が異常状態３５の場合、ホッパ２内の粉粒体は、ホッパ２内の各部分で異なる速度で流れる。

一般にホッパ２内の壁面近傍の粉粒体の流速が低く、時にはホッパ２内の壁面近傍で粉粒体が流れないホッパ２内の壁面に固着した固着３３の状態となる。

このため、図６（Ａ）に示すようにホッパ２の壁面から離れたホッパ２の中央部で粉粒体の流速が早まる、いわゆるファンネルフローの状態となる。

ファンネルフローの場合、ホッパ２内の粉粒体の流れが一様で無いため、ホッパ２から排出される粉粒体の性状予測はマスフローの場合に比べて難しい。また先にホッパ２内に投入した粉粒体のバイオマス燃料１００と、後からホッパ２内に投入した粉粒体の石炭１０１のうち、後から投入した石炭１０１が先に投入したバイオマス燃料１００がなくなる前にホッパ２の最下部にある排出フィーダ３に到着し、バイオマス燃料１００と石炭１０１との両者が混合して排出フィーダ３から排出される時間が長くなる。

また、ファンネルフローの状態では長時間、ホッパ２から外部に排出されない粉粒体が生じるので、粉粒体の固着３３や変質により、ホッパ２から粉粒体を排出する排出不良の原因となる。

このファンネルフローの状態では、ホッパ２の壁面近傍では粉粒体の小刻みな移動が少なく、ホッパ２内の中央部の粉粒体の流れに従って崩落する粉粒体の大きな移動が生じる。

このため、ホッパ２に設置した第１の計測部７で計測したホッパ２内の粉粒体の圧力を検出した圧力波形の圧力変動幅は比較的大きく、周波数は低くなる。

ホッパ２内での粉粒体の流動状況が予兆状態３６、３７とは、ホッパ２内での粉粒体の流動状況が前述の正常状態３４から異常状態３５になる途中経過である。

このホッパ２内での粉粒体の流動状況が予兆状態３６、３７となる場合には、ホッパ２内の一部分で粉粒体の流動性が低下し、その部分での粉粒体の流速が他の部分での粉粒体の流速に比べて遅くなる。

よって、ホッパ２内での粉粒体の流動状況が予兆状態３６、３７となる状態が持続すると、摩擦抵抗により周囲の粉粒体の流動性も悪化し、ホッパ２内の広い範囲で粉粒体の流動性が悪化し、粉粒体の流動状況が異常状態３５となる状況に繋がる。

このホッパ２内での粉粒体の流動状況が予兆状態３６、３７となる場合に、例えば、ホッパ２内での粉粒体の流動状況が正常状態３４の場合の粉粒体の小刻みな移動と、流動性が悪い部分での粉粒体の大きな移動が重なる２種類の圧力波形が重なる例がある。

また、図示しないが、診断装置１０の診断手段２４によって、ホッパ２内での粉粒体の流動状況が新規状態と診断される場合は、今までに診断装置１０の診断手段２４が経験していない状況であると分類された場合である。

この場合、診断装置１０の診断手段２４が経験していないだけなので、正常状態３４、異常状態３５、予兆状態３６、３７のうちの何れかに属する状況であるとも考えられるが、一般には正常状態３４以外の状態である可能性が高い。

図７では、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が、正常状態３４、予兆状態３６、３７、異常状態３５のうちの何れの状況であるかについて、ホッパ２に設置した第１の計測部７で計測したホッパ２内の粉粒体の圧力を検出した圧力波形に基づいて、圧力波形の変動幅である圧力振幅を縦軸に、圧力波形の周波数を横軸にとり、診断装置１０の診断手段２４による診断によって、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常状態３４、予兆状態３６、３７、或いは異常状態３４の何れに属しているのかを分類して示している。

図７に示したように、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常状態３４に属する場合は、圧力波形の圧力変動幅は比較的小さく、周波数は比較的に高い。

そして、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が異常状態３５に属する場合は、圧力波形の圧力変動幅は比較的大きく、周波数は低い。

また、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が予兆状態３６、３７に属する場合は、圧力波形の圧力変動幅及び周波数は、正常状態３４と異常状態３５との両者の中間的な状態となる。

このことから、本実施例の粉粒体の供給システムにおける前記診断装置１０によってホッパ２に設置した第１の計測部７で計測したホッパ２内の粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のいずれかを検出した検出値に基づいて、例えば、本実施例の粉粒体の供給システムにおける前記診断装置１０の診断手段２４では、粉粒体の圧力を検出した圧力波形から前記診断手段２４によってホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常状態３４、予兆状態３６、３７、或いは異常状態３４の何れに属しているのかを分類することが可能となる。

特に、本実施例の粉粒体の供給システムにおいて、前記診断装置１０の診断手段２４でホッパ２内の粉粒体の流動状況を診断して分類することによって、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が予兆段階や今まで経験していない状態である新規状態と診断された場合には、前記診断装置１０の診断手段２４から制御部１２に指令信号を出力して、該制御部１２からの操作信号により本実施例の粉粒体の供給システムにおける供給部となる受け入れコンベア１や、排出部となるホッパ出口の排出フィーダ３での粉粒体の流量をそれぞれ調整し、ホッパ２に設置した流動化促進器８を動作させることで、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が異常状態の場合に比べて少ない操作量やエネルギーにてホッパ２内の粉粒体の流動状況を正常状態に戻すことが可能となる。

本実施例によれば、ホッパ内の粉粒体の流動状況を診断し、粉粒体の流動状況が正常状態以外の状態の場合に、ホッパ内での粉粒体の流動状況がホッパ内の全体で排出口へ向かう流れがほぼ均等に生じる、いわゆるマスフローの状態となる正常状態に復旧するようにした粉粒体の供給システム、及びこの粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置が実現できる。

図８に本発明の第２実施例である粉粒体の供給システムの概略構成を示す模式図を示す。図８に示した本発明の第２実施例である粉粒体の供給システムでは、図１に示した第１実施例である粉粒体の供給システムと基本的な構成は同じであるので、両者に共通した構成の説明は省略し、相違する部分についてのみ説明する。

図８に示した本実施例の粉粒体の供給システムの模式図では、図１に示した第１実施例の粉粒体の供給システムにおける診断装置１０を変形した構成となっており、診断装置１０は学習手段２２Ａと診断手段２４Ａ、及び学習手段２２Ｂと診断手段２４Ｂをそれぞれ備えた構成である。

このうち、学習手段２２Ａと診断手段２４Ａは、ホッパ２に貯蔵された粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうちの何れか１つ、もしくは複数のものを計測する第１の計測部７で得られた計測信号に基づき、前記診断手段２４Ａによって前記診断モデルデータベース２３に保存された診断モデルと比較、参照することによって、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常状態か、或いは、正常以外の状態かを診断するものである。

一方、学習手段２２Ｂと診断手段２４Ｂは、前記学習手段２２Ａと診断手段２４Ａによってホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常以外の状態と診断された場合に、第１の計測部７の計測信号に、流動化促進器８で発生した振動の強さを測定する第２の計測部９で得られた計測信号を加えた計測信号に基づいて、前記学習手段２２Ｂと診断手段２４Ｂによって、ホッパ２内の粉粒体の流動状況に対するカテゴリー分類を再度、実施する。

即ち、本実施例の粉粒体の供給システムにおける診断装置１０の診断手段２４Ａで、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常状態と、正常以外の状態とに区分し、正常以外の状態の場合に流動化促進部８を動作させる。

このとき、第２の計測部９によって流動化促進器８の動作によって発生した振動の強さを計測した計測信号が得られる。

前記第２の計測部９によって計測した流動化促進器８の動作で発生した振動の強さの計測信号を、前記第１の計測部７で得られた粉粒体の圧力、流速、または摩擦力の少なくとも１つを計測した前記計測信号に加えて、カテゴリー分類を学習手段２２Ｂで再度、実施し、診断手段２４Ｂでホッパ２内の粉粒体の流動状況を再度、診断してカテゴリー分類を実施することで、ホッパ２内の粉粒体の流動状況に対して、より精度の高い診断が可能となる。

また、診断装置１０の診断手段２４Ａによるホッパ２内の粉粒体の流動状況に対する診断によるカテゴリー分類の実施結果が正常状態の場合は、少ない計測信号でカテゴリー分類しているので、診断装置１０に加わる計算負荷は少ない。

なお、図８に示した本実施例の粉粒体の供給システムでは、説明のため学習手段と診断手段を複数設けた場合を示したが、その違いは使用する計測信号の数を変えるだけである。このため単一の学習手段と診断手段を用いるようにすることも可能である。

図９に本発明の第３実施例である粉粒体の供給システムの概略構成を示す模式図を示す。図９に示した本発明の第３実施例である粉粒体の供給システムでは、図１に示した第１実施例である粉粒体の供給システムと基本的な構成は同じであるので、両者に共通した構成の説明は省略し、相違する部分についてのみ説明する。

図９に示した本実施例の粉粒体の供給システムでは、下流側が燃焼装置（図示せず）に接続する固体燃料の供給システムを例に示すが、他の粉粒体資材の供給設備でも構わない。

本実施例の粉粒体の供給システムは、ホッパ２内の粉粒体の動きや分布を計算する数値計算部４０とその入出力部３９を有し、この数値計算部４０にはホッパ２内の粉粒体の動きや分布を計算するために使用する簡易的なモデルと、詳細なモデルの少なくとも２つ以上のモデルを備えている。

図９に示す本実施例の粉粒体の供給システムでは、診断装置１０と制御部１２との間で入出力部３９を介してデータをやりとりする数値計算部４０に、簡易的なモデルを有する数値計算部４０Ａと、詳細なモデルを有する数値計算部４０Ｂを備えている。

本実施例の粉粒体の供給システムでは、第１実施例の粉粒体の供給システムで示した診断装置１０の診断手段２４による診断結果として、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常状態であると判断された場合は、簡易的なモデルを用いた数値計算部４０Ａを使用し、この数値計算部４０Ａの演算によって粉粒体の供給システム出口での粉粒体の種類と比率を予測する。

一方、診断装置１０の診断手段２４による診断結果として、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常以外の状態、例えば異常状態と判断された場合は、詳細なモデルを用いた数値計算部４０Ｂを使用し、この数値計算部４０Ｂの演算によって粉粒体の供給システム出口での粉粒体の種類と比率を予測する。

図１０は、図９に示した本実施例の粉粒体の供給システムにおける数値計算部４０にて処理手順を示すフローチャートである。

図９に示した本実施例の粉粒体の供給システムは２種類の数値計算部４０Ａ、４０Ｂを有するが、使用する計算内容（モデル）が異なるだけで計算の手順は同じであることから図１０のフローチャートは両者に適用される。

図１０に示したフローチャートにおいて、入力部４１は本実施例である粉粒体の供給システムの受け入れコンベア１に設けた重量計測部５で測定した粉粒体の重量や、粉粒体の体積、色等の情報を元に粉粒体の性状を判別し、その結果を入力する。なお、入力部４１で得た情報は入力設定部４２となる外部入力装置２６によって人手で情報の設定や修正をすることも可能である。

また、この入力部４１では、受け入れコンベア１でホッパ２に投入する粉粒体のスケジュールが事前に判ればその情報も入力する。

入力部４１で与えられた粉粒体の性状は、事前に計算パラメータを格納した情報格納部４４の情報と情報照合部４３で照合した上で計算部４５に与えられ、粉粒体の分布の数値シミュレーションを行う。

計算部４５では計算パラメータを元に粉粒体の分布を数値シュミレーションし、その演算結果である数値シミュレーション結果４６を出力する。数値シミュレーション結果４６の出力は、後述する補正部４７で補正後、表示部１１に本実施例である粉粒体の供給システムの供給システム出口のフィーダ３での粉粒体の種類と比率の予測結果を表示する。

計算部４５の計算方法の一例として、簡易的な方法の例と詳細なモデルを用いた方法の例を下記に示す。

計算部４５の計算方法において、簡易的なモデルを用いた数値計算としては、簡易的なモデルを有する数値計算部４０Ａにおける簡易的な方法として、例えば、ホッパの空間体積と入力部４１や入力設定部４２で与えた投入量、排出フィーダ３での排出速度を元に、ホッパを高さ方向に１次元的に分割し、上部から下部に流れるとして計算する方法がある。

一方、詳細なモデルを用いた数値計算としては、詳細なモデルを有する数値計算部４０Ｂにおける詳細な方法として、例えば、粒子間個々の運動方程式を立て、連立方程式として計算し、粒子の挙動を計算する方法（粒子要素法）がある。

また、計算時間を短縮し、実用的な時間で計算結果を得る方法としてＳｍｏｏｔｈｅｄＰａｒｔｉｃｌｅ要素法や粉体オートマトン法がある。

ＳｍｏｏｔｈｅｄＰａｒｔｉｃｌｅ要素法では粉粒体の多数の粒子を含む粉体要素を定義し、その粉体要素の運動をラグランジュ的に追跡する方法である。

この方法では定義した粉体要素に対し、異なる粉体要素や壁面、粉体要素内での個々の粒子の運動をモデル化し、質量、運動量の保存式を立て、計算する。この方法では粉粒体の集合単位で計算するため、個々の粉粒体の連立方程式を計算する粒子要素法に比べて計算時間が短くなる。

また、粉体オートマトン法では予めホッパ２内を格子状に分割し、分割したセル内への粒子の流入や排出を、対象のセルと境界を接するセルの状態との相関関係により判定する方法である。

例えば、当該セルから下方向の境界セルへの移動の場合、下方向のセルに粉粒体が無いか、また周囲セルの粉粒体や壁面との摩擦力、粉粒体自体の重力を元に判定する。セル毎に順次判定をすることで粉粒体の移動を計算する。

この方法では周囲セルとの関係のみで移動を計算することができるため、連立方程式を計算する粒子要素法に比べて計算時間が短くなる。

次に補正部４７の補正の役割について説明する。

通常、詳細なモデルを用いれば補正部４７で補正する必要の無いものと考えられるが、数値計算では入力データによりその精度が左右される。このため、補正部４７で実際の計測値を確認し、計算結果を修正した方がより精度が高まる。

例えば、上記に示す詳細なモデルを用いた数値計算では、粉粒体やその集合体の比重、粒子や壁面との摩擦力係数、投入時の粒子径や空隙率に代表される計算パラメータが必要である。この計算パラメータは代表値またはその分布を情報格納部４４に格納して使用するが、実際の粉粒体の性状を代表することが困難であり、これが詳細なモデルを用いた数値計算の結果が実際に対し誤差を生じる１つの要因となる。

このため、粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうちの何れか１つ、もしくは複数のものを計測する第１の計測部７や、流動化促進器８で発生した振動の強さを測定する第２の計測部９で計測した計測値を元に、数値計算と実際の粉粒体の挙動との誤差を低減し、実用的な予測を可能とすることが望ましい。

計測値の例として、粉粒体の重量や動きからもたらされる壁面圧力とその変動を圧力センサや歪ゲージで検出する方法がある。また粉粒体の流動方向や摩擦力の検知する方法としては、壁面に沿った板と壁面との間での引っ張り力を歪ゲージで検出する方法がある。

何れの場合も、ホッパ２の壁面に沿って第１の計測部７や第２の計測部９を設置することが望ましく、ホッパ２の粉粒体内に第１の計測部７や第２の計測部９を突出させて設置する場合は、摩耗を考慮して突出長さを短くし、或いは耐摩耗材で第１の計測部７や第２の計測部９を構成することが望ましい。

また、ホッパ２の粉粒体内に第１の計測部７や第２の計測部９を突出させると、粉粒体の固着を促進させる面があるので、第１の計測部７や第２の計測部９に振動を定期的に加える等の措置をすることが望ましい。

上記の構成において、第２実施例である粉粒体の供給システムの特徴は、ホッパ２内の粉粒体の流動状況に対する診断装置１０の診断手段２４による診断結果に応じて、数値計算部４０の数値計算に用いるモデルを、簡易的なモデルと詳細なモデルとに切り替えて使用するように構成したことにある。

例えば、診断装置１０による診断結果で、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常状態と判断された場合は、簡易的なモデルを用いた数値計算部４０Ａを使用して、粉粒体の供給システム出口での粉粒体の種類と比率を予測する。

一方、診断装置１０の診断手段２４による診断結果で、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常以外の状態、例えば異常状態と判断した場合は、詳細なモデルを用いた数値計算部４０Ｂを使用して、粉粒体の供給システム出口での粉粒体の種類と比率を予測する。

診断装置１０の診断手段２４による診断結果で、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が正常状態に分類されると診断された場合は、一般に、ホッパ２の全体で排出口へ向かう流れが均等に生じる、いわゆるマスフローの状態である。この場合、ホッパ２内の流れを高さ方向に１次元で表す簡易なモデルも使用可能である。

粉粒体の供給システム出口での粉粒体の種類と比率を予測する数値計算部４０の数値計算に用いるモデルとして簡易なモデルを用いた数値計算部４０Ａを使用することで、数値計算部４０の数値計算の負荷や上述の測定での数値解析の補正にかかる計測負荷を低減できる。

一方、診断装置１０の診断手段２４による診断結果で、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が異常状態に分類される場合は、一般に、ホッパ２内の一部でのみ粉粒体が排出口に向う流れが出来、不均一に流れるファンネルフローの状態である。

この場合、固着や圧密などの粉粒体の動きを把握する必要があり、数値計算部４０の数値計算に用いるモデルとして３次元の粉粒体の動きを表す詳細なモデルが必要となる。

診断装置１０の診断手段２４による診断結果で、ホッパ２内の粉粒体の流動状況が予兆状態や、新規状態、異常状態のいずれかに分類される場合は、数値計算部４０の数値計算に用いるモデルとして詳細なモデルを用いた数値計算部４０Ｂを使用して粉粒体の流れの数値解析を行うことにより、ホッパ２（粉粒体貯蔵部）出口での粉粒体の性状を詳細に予測できる。

そして、その粉粒体の性状の詳細な予測結果を元に本実施例の粉粒体の供給システムの供給部となる受け入れコンベア１や、排出部となるホッパ出口の排出フィーダ３での粉粒体の流量を調整し、或いはホッパ２に設けた粉粒体の流動化促進器８を動作させることによって、異常状態のカテゴリーの場合に比べて少ない操作量やエネルギーにてホッパ２内の粉粒体の流動状況を正常状態に戻すことができる。

図１１に本発明の第４実施例である粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置の概略構成である模式図を示す。図１１に示した本発明の第４実施例である粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置において、粉粒体の供給システムは図９に示した第３実施例である粉粒体の供給システムと基本的な構成は同じであるので、両者に共通した構成の説明は省略し、相違する部分についてのみ説明する。

図１１に示した本発明の第４実施例である粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置の火炉において、本実施例における粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置は、粉粒体の供給システムに加えて、更に下記した構成を備えている。

即ち、本実施例である粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置では、ホッパ２から燃焼装置の火炉５０に供給される燃料である粉粒体（バイオマス燃料１００、石炭１０１、及び両者の混合物）は、搬送コンベア４から粉砕機５１に投入されて粉砕された後に、バーナ５２を介して火炉５０内に噴出して燃焼する。

火炉５０には燃料である粉粒体とともに、燃焼用空気が火炉５０に設けたバーナ５２と、その上部に設置した空気投入口５３から火炉５０内に投入される。

本実施例の燃焼装置における粉粒体の供給システムに備えられた制御部１２は、図９及び図１０に示した第３実施例である粉粒体の供給システムにおける診断装置１０に設けた数値計算部４０と同様に演算して、数値シミュレーションとその補正によって粉粒体の供給システムにおける出口での粉粒体の種類と比率を予測することで、前記制御部１２から粉砕機５１及び送風機５４の稼働をそれぞれ操作する制御器５５に指令信号を出力して前記粉砕機５１及び送風機５４の稼働状況を調節し、貯蔵部であるホッパ２の下流に設置した前記粉砕機５１における粉砕加圧圧力、粉砕速度、分級器回転数、導入空気量、温度等の粉砕条件を変更可能となるように構成している。

例えば粉砕機５１については、異なる種類の粉粒体、例えばバイオマス燃料１００と石炭１０１が混合した状態の場合、バイオマス燃料１００又は石炭１０１の何れか片方の性状に合わせた粉砕条件だと、粉粒体の滑りや噛み込み、過大粉砕負荷や過小粉砕負荷による異常振動が生じる可能性が高まる。

本実施例の粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置では、前述のように数値シミュレーションとその補正によって粉粒体の供給システムにおける出口での粉粒体の種類と比率を予測することで、バイオマス燃料１００、石炭１０１の粉粒体、又はバイオマス燃料１００と石炭１０１が混合した状態の粉粒体が粉砕機５１に入る前にその性状の変化を事前に予測し、事前に粉粒体に適した粉砕条件を制御器５５に指示することができる。このため、粉砕機５１の粉砕条件を調整し、燃料性状の変動に伴う粉砕動力の変動やそれに伴う燃焼状態の変動を抑え、燃焼装置の経済性の低下を抑制できる。

また、本実施例の粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置では、前述のように数値シミュレーションとその補正によって粉粒体の供給システムにおける出口での粉粒体の種類と比率を予測することで、バイオマス燃料１００、石炭１０１の粉粒体、又はバイオマス燃料１００と石炭１０１が混合した状態の粉粒体が火炉５０に入る前にその性状の変化を事前に予測し、事前に火炉５０に入る粉粒体に適した燃焼条件を制御器５５に指示することができる。

このため、バーナ５２や空気投入口５３の空気量条件を調整し、燃料性状の変動に伴う燃焼状態の変動を抑え、燃焼装置の経済性の低下を抑制できる。

燃焼状態の変動の例と本実施例適用の効果として、例えば、燃焼装置の火炉５０に設置したバーナ５２に供給する空気量を変更することにより、バーナ５２の保炎状態を最適化し、安定した火炎を得ることが挙げられる。

また、粉砕条件が低下し、燃焼状態も低下することが見込まれる場合は、事前に油等の助燃装置を火炉５０に設置しておいて燃焼させるようにすれば、本実施例である粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置を安定に稼働することが可能となる。

１：受け入れコンベア、２：ホッパ、３：排出フィーダ、４：搬送コンベア、５：重量計測部、６：第２の重量計測部、７：第１の計測部、８：流動化促進器、９：第２の計測部、１０：制御装置、１１：表示部、１２：制御部、２０：外部入力インタフェース、２１：計測信号データベース、２２：学習手段、２３：診断モデルデータベース、２４：診断手段、２５：外部出力インタフェース、２６：外部入力装置、３０：分類部、３１：期間決定部、３２：モデル構築部、３３：固着、３９：入出力部、４０：数値計算部、４０Ａ：数値計算部、４０Ｂ：数値計算部、５０：火炉、５１：粉砕機、５２：バーナ、５３：空気投入口、５４：送風機、５５：制御器、１００：バイオマス燃料、１０１：石炭。

Claims

多種の粉粒体を貯蔵するホッパと、ホッパの上部から粉粒体をホッパ内に供給する受け入れコンベアと、ホッパの下部からホッパ内に貯蔵した粉粒体をホッパの外部に取り出すフィーダとを備えた粉粒体の供給システムであって、
前記ホッパ内に貯蔵した粉粒体の圧力、流速、または摩擦力のうち、少なくとも１つを計測する第１の計測部を該ホッパに設け、
前記ホッパ内に貯蔵した粉粒体に気流を噴出し、又は振動を与えて粉粒体の流動性を高める流動化促進部を該ホッパに設け、
前記受け入れコンベア又はフィーダでの粉粒体の流量を調整すると共に、前記流動化促進部を駆動する制御部を設けた粉粒体の供給システムにおいて、
第１の計測部で計測された粉粒体の圧力、流速、または摩擦力の少なくとも１つの計測信号に基づいて前記ホッパ内の粉粒体の流動状況を診断する診断装置を設けると共に、ホッパ内の粉粒体の流動状況の状態を、少なくとも正常状態と、正常以外の状態とに分類する診断手段を該診断装置に備え、
前記診断装置に備えた該診断手段によって該粉粒体の流動状況が正常以外の状態と診断された場合に、該診断手段から前記制御部に指令信号を出力して受け入れコンベア及びフィーダで操作される粉粒体の流量を調整して、前記ホッパ内の粉粒体の流動状況を正常状態となるように制御するように構成したことを特徴とする粉粒体の供給システム。
請求項１に記載の粉粒体の供給システムにおいて、
前記診断装置に備えた該診断手段によって該粉粒体の流動状況が該当する状態が正常以外の状態と診断された場合に、前記正常以外の状態を、予兆状態、異常状態、又は新規状態に分類して、これらの分類された予兆状態、異常状態、又は新規状態に応じて該診断手段から前記制御部に指令信号を出力し、この制御部によって前記受け入れコンベア及びフィーダで操作される粉粒体の流量を調整すると共に、前記流動化促進部による促進強度を調節して、前記ホッパ内の粉粒体の流動状況を正常状態となるように制御するように構成したことを特徴とする粉粒体の供給システム。
請求項１又は２に記載の粉粒体の供給システムにおいて、
前記流動化促進部で発生した気体の噴出圧力、又は振動の強さを測定する第２の計測部を該ホッパに設け、
前記診断装置に備えた前記診断手段によってホッパ内の粉粒体の流動状況が正常以外の状態であると診断された場合に、前記第１の計測部で計測された粉粒体の圧力、流速、または摩擦力の少なくとも１つを計測した前記計測信号に加えて、流動化促進部で発生した気体の噴出圧力、又は振動の強さを計測した前記第２の計測部の計測信号に基づいて、前記診断手段によってホッパ内の粉粒体の流動状況を再度診断して前記ホッパ内の粉粒体の流動状況が該当する状態の分類を実施することを特徴とする粉粒体の供給システム。
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の粉粒体の供給システムにおいて、
前記診断装置に、ホッパ内の粉粒体の動きや粉粒体の分布を計算する数値計算部を設け、
前記数値計算部は、簡易的なモデルと詳細なモデルの有する複数の数値計算部から構成して、前記診断手段による診断結果に応じて簡易的なモデルと詳細なモデルを有する数値計算部を使い分けて使用することを特徴とする粉粒体の供給システム。
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の粉粒体の供給システムにおいて、
前記流動化促進部として、振動を発生させる方式を適用し、第２の計測部として、振動強さを測定する測定器を用いることを特徴とする粉粒体の供給システム。
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の粉粒体の供給システムにおいて、
前記流動化促進部としてホッパ内に気体を噴出させる方式を適用し、第２の計測部として、前記流動化促進部の気体の噴出圧力を測定する測定器を用いることを特徴とする粉粒体の供給システム。
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置であって、前記粉粒体の供給システムは、粉粒体を保管する粉粒体の貯蔵部の下流に、粉砕機と、粉砕機の下流で粉砕された粉粒体を気流搬送する粉体搬送管と、粉体搬送管に接続し火炉内に粉粒体を噴出するバーナと、火炉空間に設置された伝熱管からなる燃焼装置であって、計算部で計算した粉粒体の種類と比率に基づいて、粉砕機の粉砕加圧圧力、粉砕速度、分級器回転数、導入空気量、温度を変更する制御部を有することを特徴とする粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置。
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置であって、前記粉粒体の供給システムは、粉粒体を保管する粉粒体の貯蔵部の下流に、粉砕機と、粉砕機の下流で粉砕された粉粒体を気流搬送する粉体搬送管と、粉体搬送管に接続し火炉内に粉粒体を噴出するバーナと、火炉空間に設置された伝熱管からなる燃焼装置であって、計算部で計算した粉粒体の種類と比率に基づいて、バーナに供給する空気量を変更する制御部を有することを特徴とする粉粒体の供給システムを備えた燃焼装置。