JP7670329B2 - Composting apparatus and method - Google Patents
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Description
本発明は、被処理物を堆肥化するための堆肥化装置及びこれを備えた堆肥化方法に関するものである。 The present invention relates to a composting device for composting materials and a composting method using the same.
従来、被処理物を発酵させて堆肥化する際には、山積みにした被処理物をホイールローダ(タイヤショベル)あるいはバックホー等の重機で攪拌し発酵させることが一般的であった。 Conventionally, when fermenting materials to be treated and turning them into compost, it was common to pile up the materials and use heavy machinery such as wheel loaders (tire shovels) or backhoes to stir and ferment them.
近年、例えば下記の特許文献1に記載されているような攪拌装置を用いて畜糞等の被処理物を攪拌する装置が普及しつつある。
In recent years, devices that use agitation devices such as those described in
しかしながら、攪拌装置を用いる場合には大きな電気エネルギーが必要となるとともに、被処理物の中に空気を送り込むためにはブロワにより空気を被処理物内に押し込まなければならない。これらの装置を24時間フル稼働させたり、目分量で稼働させたりする場合、完熟までに時間を要するとともに、エネルギーロスが大きい。 However, when using an agitator, a large amount of electrical energy is required, and in order to send air into the material being treated, a blower must be used to push the air into the material. If these devices are operated 24 hours a day, or operated by eye, it takes a long time for the food to ripen completely, and there is a large loss of energy.
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、被処理物を短期間で効率よく堆肥化できるとともにエネルギーロスが少ない堆肥化装置及びこれを備えた堆肥化方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of these points, and aims to provide a composting device and a composting method equipped with the same that can compost the material to be treated efficiently in a short period of time with little energy loss.
請求項1記載の堆肥化装置は、被処理物を堆肥化するための堆肥化装置であって、被処理物を攪拌する攪拌手段と、被処理物に空気を供給する空気供給手段と、被処理物の表面の情報を取得する情報取得手段と、予め実測された被処理物の所定のパラメータと、予め実測された環境パラメータと、に基づいて把握した被処理物の性状下で、実測された被処理物の表面の情報とその被処理物の内部温度との関係の学習と修正とを繰り返す初期学習により生成される学習データに基づき、前記情報取得手段により取得された被処理物の表面の情報のみから被処理物の内部温度を予測し、この予測した内部温度に応じて前記攪拌手段及び前記空気供給手段を制御する制御手段と、を備えるものである。
The composting apparatus described in
請求項2記載の堆肥化装置は、請求項1記載の堆肥化装置において、被処理物の所定のパラメータは、被処理物に含まれる敷料の種類、被処理物の水分量、被処理物の温度、被処理物の色、被処理物に含まれる空気量、被処理物の比重の少なくともいずれかを含むものである。
The composting apparatus of
請求項3記載の堆肥化方法は、予め実測された被処理物の所定のパラメータと、予め実測された環境パラメータと、に基づいて把握した被処理物の性状下で、実測された被処理物の表面の情報とその被処理物の内部温度との関係の学習と修正とを繰り返す初期学習により生成される学習データに基づき、取得した被処理物の表面の情報のみから被処理物の内部温度を予測し、この予測した内部温度に応じて被処理物を攪拌するとともに被処理物に空気を供給することで被処理物を堆肥化するものである。
The composting method described in
請求項4記載の堆肥化方法は、請求項3記載の堆肥化方法において、被処理物の所定のパラメータは、被処理物に含まれる敷料の種類、被処理物の水分量、被処理物の温度、被処理物の色、被処理物に含まれる空気量、被処理物の比重の少なくともいずれかを含むものである。
The composting method according to claim 4 is the composting method according to
本発明によれば、被処理物を短期間で効率よく堆肥化できるとともにエネルギーロスが少ない。 According to the present invention, the material to be treated can be composted efficiently in a short period of time with little energy loss.
本発明の一実施の形態について、図面を参照して説明する。 An embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1ないし図3中の1は堆肥化装置で、この堆肥化装置1は、被処理物Wを好気性微生物による好気性発酵により堆肥化処理するための装置(設備)、すなわち堆肥舎である。つまり、この堆肥化装置1は、有機物を含む有機廃棄物である被処理物Wを堆肥化して堆肥(処理済み物)を得るための有機廃棄物発酵処理装置である。なお、被処理物Wは、例えば畜舎である牛舎等から排出されるものであり、一例として、畜糞である牛糞に敷料が混合されたものである。
In Figures 1 to 3, 1 denotes a composting apparatus, which is a device (facility) for composting the material W to be treated by aerobic fermentation using aerobic microorganisms, i.e., a compost house. In other words, this
堆肥化装置1は、細長い矩形板状の床体2と、この床体2の長手方向両端部及び一の長辺部にそれぞれ立設された壁体3とを備えている。これら床体2及び壁体3によって、その中で被処理物Wの堆肥化処理が行われる発酵槽6が構成されている。例えば、発酵槽6は、他の長辺部側が開口状のコンクリート製である。発酵槽6の上方部は、屋根体7によって覆われている。床体2には、被処理物Wから出た水を排水桝に導く図示しない溝部が形成されている。
The
また、床体2の他の長辺部には、長手方向に間隔を置いて、屋根体7を支持する複数の柱体8が立設されている。互いに隣り合う両柱体8間は開口部9となっている。そして、この開口部9を介して、被処理物Wの発酵槽6への投入及び処理済み後の堆肥の発酵槽6からの取り出しが行われる。なお、発酵槽6の床体2は、長手方向に並ぶ複数、すなわち例えば同じ大きさのゾーンに分かれている。
On the other long side of the
また、堆肥化装置1は、発酵槽6に投入されて床体2上に堆積された被処理物Wに空気を供給する複数の空気供給手段10を備えている。つまり、この堆肥化装置1では、ゾーン毎に、1つの空気供給手段10がそれぞれ設けられている。各空気供給手段10は、例えば床体2の溝部内に配置された多孔管体と、これら複数の多孔管体に空気を供給するための送風機と、これら多孔管体と送風機とを接続する接続管体とを有している。
The
さらに、堆肥化装置1は、発酵槽6に投入されて床体2上に堆積された被処理物Wを攪拌(切返し)する前後方向及び左右方向に移動可能な攪拌手段12を備えている。この攪拌手段12は、所定方向に回転しながら被処理物Wを攪拌する攪拌回転体13を有するスクリュー式のものである。本実施の形態において、攪拌手段12は、攪拌回転体13が支持体14により堆肥化装置1の短手方向に移動可能に支持されているとともに、この支持体14とともに攪拌回転体13が堆肥化装置1の長手方向に移動可能である。なお、攪拌手段12は、スクリュー式には限定されず、例えばコンベヤ式等でもよく、その構成は任意である。
The
これら空気供給手段10及び攪拌手段12は、制御手段15により動作が制御される。制御手段15は、例えば汎用のPC等のコンピュータである。制御手段15は、情報取得手段16により取得された被処理物Wの表面の情報に基づき、被処理物Wの内部の温度を予測して、その予測した内部の温度に応じて空気供給手段10及び攪拌手段12の動作を制御する。
The operation of the air supply means 10 and the
情報取得手段16は、被処理物Wの内部温度と関連を有する情報を取得するものである。情報取得手段16は、例えば被処理物Wの表面温度、色、湿度等の情報のうち、少なくともいずれかを計測可能である。情報取得手段16は、ゾーン毎に1つまたは複数ずつ配置されていてもよいし、攪拌手段12に配置され、攪拌手段12の移動に伴い、各ゾーンで被処理物Wの温度を計測してもよい。情報取得手段16により計測する被処理物Wの温度は、同一箇所で計測した複数の温度の平均値あるいは代表値(例えば最大値、最小値、中間値等)でもよい。例えば、情報取得手段16は、被処理物Wに対して非接触に配置されている。 The information acquisition means 16 acquires information related to the internal temperature of the workpiece W. The information acquisition means 16 can measure at least one of information such as the surface temperature, color, and humidity of the workpiece W. One or more information acquisition means 16 may be arranged for each zone, or the information acquisition means 16 may be arranged in the agitation means 12 and measure the temperature of the workpiece W in each zone as the agitation means 12 moves. The temperature of the workpiece W measured by the information acquisition means 16 may be the average value or a representative value (e.g., maximum value, minimum value, median value, etc.) of multiple temperatures measured at the same location. For example, the information acquisition means 16 is arranged in a non-contact manner with the workpiece W.
そして、制御手段15と、空気供給手段10、攪拌手段12、及び、情報取得手段16は、有線で接続されていてもよいし、インターネット等のネットワークを介して無線で接続されてもよい。 The control means 15, the air supply means 10, the stirring means 12, and the information acquisition means 16 may be connected by wires or wirelessly via a network such as the Internet.
次に、制御手段15による被処理物Wの内部の温度の予測について説明する。 Next, we will explain how the control means 15 predicts the internal temperature of the workpiece W.
制御手段15には人工知能(AI)が搭載されている。制御手段15は、予め計測された被処理物Wの所定のパラメータと、予め計測された環境パラメータと、計測(実測)された被処理物Wの表面の情報と、から生成されたモデルデータである学習データ(教師データ)に基づき、情報取得手段16により取得された被処理物Wの表面の情報、例えば表面温度から被処理物Wの内部の温度を予測する。 The control means 15 is equipped with artificial intelligence (AI). The control means 15 predicts the internal temperature of the workpiece W from the information on the surface of the workpiece W acquired by the information acquisition means 16, such as the surface temperature, based on learning data (teacher data), which is model data generated from predetermined parameters of the workpiece W measured in advance, environmental parameters measured in advance, and measured (actually measured) information on the surface of the workpiece W.
被処理物Wの所定のパラメータとは、例えば被処理物Wに含まれる敷料の種類、被処理物Wの水分量、被処理物Wの温度、被処理物Wの色、被処理物Wに含まれる空気量、被処理物Wの比重、の少なくともいずれかである。 The predetermined parameters of the workpiece W are, for example, at least one of the following: the type of bedding contained in the workpiece W, the moisture content of the workpiece W, the temperature of the workpiece W, the color of the workpiece W, the amount of air contained in the workpiece W, and the specific gravity of the workpiece W.
敷料の種類としては、例えばバーク、麦稈、おが粉、紙、チップ等が挙げられる。 Types of bedding include, for example, bark, straw, sawdust, paper, and chips.
被処理物Wの水分量は、例えば被処理物Wの表面から所定の深さの位置で計測する。水分量は、被処理物Wの複数の深さで計測されてもよい。例えば、水分量は、表面から300mm、1500mm、2500mm等の深さ位置で計測する。 The moisture content of the workpiece W is measured, for example, at a predetermined depth from the surface of the workpiece W. The moisture content may be measured at multiple depths of the workpiece W. For example, the moisture content is measured at depths of 300 mm, 1500 mm, 2500 mm, etc. from the surface.
被処理物Wの温度は、例えば被処理物Wの表面から所定の深さの位置で計測する。本実施の形態において、被処理物Wの内部温度は、例えば温度計測手段17によって計測される。温度計測手段17は、例えば攪拌手段12に配置された単数または複数の棒状の温度計等が用いられる。温度計測手段17は、例えば上下動可能に配置される。温度は、被処理物Wの複数の深さで計測されてもよい。例えば、温度は、表面から300mm、1500mm、2500mm等の深さ位置で計測する。
The temperature of the workpiece W is measured, for example, at a predetermined depth from the surface of the workpiece W. In this embodiment, the internal temperature of the workpiece W is measured, for example, by temperature measurement means 17. The temperature measurement means 17 is, for example, a single or multiple rod-shaped thermometers or the like arranged in the
被処理物Wの色は、被処理物Wの表面色を含む。被処理物Wの色は、被処理物Wの水分状態(水分量)に応じて色が異なる。そのため、被処理物Wの色は、被処理物Wの水分状態を間接的に示す指標となる。 The color of the workpiece W includes the surface color of the workpiece W. The color of the workpiece W varies depending on the moisture state (moisture content) of the workpiece W. Therefore, the color of the workpiece W is an indirect indicator of the moisture state of the workpiece W.
また、環境パラメータとは、例えば外気温、被処理物Wが配置された堆肥化装置1すなわち堆肥舎の屋内の気温、堆肥舎の放射熱(輻射熱)、屋外風速、屋内風速、外気湿度、屋内湿度、照度、の少なくともいずれかである。
The environmental parameters are, for example, at least one of the following: outdoor air temperature, the indoor air temperature of the
被処理物Wの所定のパラメータ、及び、環境パラメータを実測して取得するパラメータ取得手段は、それぞれ専用のセンサ等を設置してもよいし、情報取得手段16等、既設のものを兼用してもよい。制御手段15では、同一箇所で取得された複数のデータの平均値あるいは代表値等をパラメータとしてもよい。制御手段15は、パラメータを、有線により取得してもよいし、インターネット等のネットワークを介して無線により取得してもよい。 The parameter acquisition means for measuring and acquiring the specified parameters of the workpiece W and the environmental parameters may be dedicated sensors or existing devices such as the information acquisition means 16. The control means 15 may use the average or representative value of multiple data acquired at the same location as a parameter. The control means 15 may acquire the parameters via a wired connection or wirelessly via a network such as the Internet.
そして、制御手段15は、まず予め実測された被処理物Wの所定のパラメータと環境パラメータとを取得し、これらのパラメータに基づいて被処理物Wの性状を把握する。次いで、制御手段15は、その性状下で、被処理物Wの表面の情報と内部温度との関係に関する学習を繰り返し、都度修正を行うことで、被処理物Wの表面の情報から内部温度を予測する精度を向上する。つまり、制御手段15は、温度計測手段17により計測された被処理物Wの内部温度に対して、情報取得手段16により取得した被処理物Wの表面の情報を関連付け、そのデータを複数回取得することで、被処理物Wの表面の情報と被処理物Wの内部温度との関連性を学習していく。 The control means 15 first acquires predetermined parameters and environmental parameters of the workpiece W that have been actually measured in advance, and grasps the properties of the workpiece W based on these parameters. Next, under those properties, the control means 15 repeatedly learns about the relationship between the surface information of the workpiece W and the internal temperature, making corrections each time, thereby improving the accuracy of predicting the internal temperature from the surface information of the workpiece W. In other words, the control means 15 associates the internal temperature of the workpiece W measured by the temperature measurement means 17 with the surface information of the workpiece W acquired by the information acquisition means 16, and acquires the data multiple times, thereby learning the relationship between the surface information of the workpiece W and the internal temperature of the workpiece W.
所定回数の学習(初期学習)が終了すると、以後、制御手段15は、情報取得手段16により取得された被処理物Wの表面の情報のみから被処理物Wの内部温度を自動的に予測し、その予測した内部温度に応じて、攪拌手段12及び空気供給手段10を制御する制御信号を生成する。すなわち、制御手段15は、予測した内部温度に応じて攪拌手段12、あるいは空気供給手段10を動作させるか否か、及び、その動作時間やパワーを判断し、堆肥化に最適な条件となるように空気供給手段10及び攪拌手段12を動作させ、被処理物Wの堆肥化を進める。堆肥化に最適な条件とは、被処理物Wの堆肥化が最も促進される温度、水分等の条件を言う。 After a predetermined number of learnings (initial learning) have been completed, the control means 15 automatically predicts the internal temperature of the workpiece W from only the surface information of the workpiece W acquired by the information acquisition means 16, and generates a control signal for controlling the agitation means 12 and the air supply means 10 according to the predicted internal temperature. That is, the control means 15 determines whether to operate the agitation means 12 or the air supply means 10 according to the predicted internal temperature, and the operation time and power, and operates the air supply means 10 and the agitation means 12 to achieve optimal conditions for composting, thereby promoting composting of the workpiece W. The optimal conditions for composting refer to the temperature, moisture, and other conditions that most promote composting of the workpiece W.
このように、情報取得手段16により取得された被処理物Wの表面の情報から被処理物Wの内部温度を予測し、この予測した内部温度に応じて攪拌手段12及び空気供給手段10を制御することで、被処理物Wの表面の情報を取得する、例えば温度を計測するなどの簡素な構成によって予測した被処理物Wの発酵状態に応じて攪拌手段12及び空気供給手段10を効率よく動作させることができる。そのため、被処理物Wを短期間で効率よく堆肥化できるとともに、攪拌手段12と空気供給手段10との動作を必要最小限とすることができ、エネルギーロスが少ない。 In this way, by predicting the internal temperature of the workpiece W from the surface information of the workpiece W acquired by the information acquisition means 16, and controlling the stirring means 12 and the air supply means 10 according to this predicted internal temperature, the stirring means 12 and the air supply means 10 can be operated efficiently according to the predicted fermentation state of the workpiece W by acquiring surface information of the workpiece W, for example, by a simple configuration such as measuring the temperature. Therefore, the workpiece W can be efficiently composted in a short period of time, and the operation of the stirring means 12 and the air supply means 10 can be kept to a minimum, resulting in less energy loss.
また、好ましくは、学習データを所定のタイミングで修正する。この修正は、少なくとも被処理物Wの所定のパラメータと、環境パラメータと、被処理物Wの表面の情報と、に基づく。すなわち、制御手段15は、所定のタイミングにおいて、被処理物Wの所定のパラメータ及び環境パラメータを取得するとともに、取得された被処理物Wの表面の情報に応じて、その時点での被処理物Wの表面の情報と内部温度との関係を、被処理物Wの所定のパラメータ及び環境パラメータに基づいて学習する。 The learning data is preferably modified at a predetermined timing. This modification is based on at least the predetermined parameters of the workpiece W, the environmental parameters, and the surface information of the workpiece W. That is, the control means 15 acquires the predetermined parameters and environmental parameters of the workpiece W at a predetermined timing, and learns the relationship between the surface information of the workpiece W and the internal temperature at that time point according to the acquired surface information of the workpiece W, based on the predetermined parameters of the workpiece W and the environmental parameters.
このとき、取得する被処理物Wの所定のパラメータ及び環境パラメータは、初期学習時と同一でもよいし、初期学習時のパラメータの一部でもよい。 At this time, the specified parameters and environmental parameters of the workpiece W to be acquired may be the same as those obtained during initial learning, or may be a part of the parameters obtained during initial learning.
また、所定のタイミングとは、例えば所定時間毎、所定日数毎(例えば一週間毎)等、定期的なタイミングでもよいし、敷料の種類が変化したとき、あるいは季節の変わり目等、外部環境が変化したとき等でもよい。さらに、所定のタイミングは、予めプログラムされていてもよいし、使用者が外部入力によって設定してもよい。 The predetermined timing may be, for example, regular timing such as every predetermined time or every predetermined number of days (e.g., once a week), or when the type of bedding changes, or when the external environment changes, such as at the change of seasons. Furthermore, the predetermined timing may be preprogrammed, or may be set by the user via external input.
このように、学習データを適宜修正することで、制御手段15によって、被処理物Wの内部温度を、より高精度に予測可能となり、攪拌手段12及び空気供給手段10をより効率よく動作させることができる。 In this way, by appropriately correcting the learning data, the control means 15 can predict the internal temperature of the workpiece W with greater accuracy, allowing the stirring means 12 and air supply means 10 to operate more efficiently.
なお、上記一実施の形態において、堆肥化処理される被処理物Wは、牛糞には限定されず、例えば豚糞、鶏糞等でもよく、あるいは、家庭から出る生ごみ等でもよい。 In the above embodiment, the material W to be composted is not limited to cow manure, but may be, for example, pig manure, chicken manure, or household food waste.
1 堆肥化装置
10 空気供給手段
12 攪拌手段
15 制御手段
16 情報取得手段
W 被処理物
Claims (4)
被処理物を攪拌する攪拌手段と、
被処理物に空気を供給する空気供給手段と、
被処理物の表面の情報を取得する情報取得手段と、
予め実測された被処理物の所定のパラメータと、予め実測された環境パラメータと、に基づいて把握した被処理物の性状下で、実測された被処理物の表面の情報とその被処理物の内部温度との関係の学習と修正とを繰り返す初期学習により生成される学習データに基づき、前記情報取得手段により取得された被処理物の表面の情報のみから被処理物の内部温度を予測し、この予測した内部温度に応じて前記攪拌手段及び前記空気供給手段を制御する制御手段と、
を備えることを特徴とする堆肥化装置。 A composting apparatus for composting a material to be treated, comprising:
A stirring means for stirring the object to be treated;
An air supply means for supplying air to the object to be treated;
An information acquisition means for acquiring information on the surface of the workpiece;
a control means for predicting an internal temperature of the object to be treated only from the surface information of the object to be treated acquired by the information acquisition means based on learning data generated by an initial learning process that repeats learning and correction of the relationship between the measured surface information of the object to be treated and the internal temperature of the object under the properties of the object to be treated grasped based on predetermined parameters of the object to be treated that have been actually measured in advance and environmental parameters that have been actually measured in advance, and for controlling the stirring means and the air supply means in accordance with the predicted internal temperature;
A composting apparatus comprising:
ことを特徴とする請求項1記載の堆肥化装置。 2. The composting apparatus according to claim 1, wherein the specified parameters of the material to be treated include at least one of the type of bedding contained in the material to be treated, the moisture content of the material to be treated, the temperature of the material to be treated, the color of the material to be treated, the amount of air contained in the material to be treated, and the specific gravity of the material to be treated.
この予測した内部温度に応じて被処理物を攪拌するとともに被処理物に空気を供給することで被処理物を堆肥化する
ことを特徴とする堆肥化方法。 predicting the internal temperature of the object to be treated only from the acquired information on the surface of the object to be treated based on learning data generated by initial learning in which learning and correction of the relationship between the measured information on the surface of the object to be treated and the internal temperature of the object to be treated are repeated under the properties of the object to be treated grasped based on predetermined parameters of the object to be treated actually measured in advance and environmental parameters actually measured in advance;
The composting method comprises composting the material by stirring the material and supplying air to the material in accordance with the predicted internal temperature.
ことを特徴とする請求項3記載の堆肥化方法。 4. A composting method as described in claim 3, wherein the specified parameters of the material to be treated include at least one of the type of bedding contained in the material to be treated, the moisture content of the material to be treated, the temperature of the material to be treated, the color of the material to be treated, the amount of air contained in the material to be treated, and the specific gravity of the material to be treated.
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