燃焼条件推定装置および方法
【課題】運転中の燃焼装置の負荷に応じた最適な燃焼条件を容易に推定できるようにする。
【解決手段】燃焼条件推定装置１の記憶部１４により、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、ボイラ２の運転状態を元にボイラ２から排出されるＣＯおよびＯ2を推定する推定モデルと、その運転状態を元にボイラ２の運転効率を推定する推定モデルとを記憶しておき、最適条件推定手段１２により、これら推定モデルから生成した評価指標に基づき、ボイラ２での最適燃焼条件７を推定する。
【解決手段】燃焼条件推定装置１の記憶部１４により、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、ボイラ２の運転状態を元にボイラ２から排出されるＣＯおよびＯ2を推定する推定モデルと、その運転状態を元にボイラ２の運転効率を推定する推定モデルとを記憶しておき、最適条件推定手段１２により、これら推定モデルから生成した評価指標に基づき、ボイラ２での最適燃焼条件７を推定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃焼制御技術に関し、特にボイラなどの燃焼装置から得られた計測データに基づき、その燃焼装置における最適燃焼条件を推定する燃焼条件推定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ボイラなどの燃焼装置での燃焼状態を制御する燃焼制御装置において、燃料と空気とを混合させて燃焼させた際に発生するＣＯなどの有害な排出ガスの削減は、近年の環境問題への対応のため重要な課題となっている。一方、省エネルギーの観点からは、少ない燃料で効率よく運転して所望の熱量を得る必要もある。
【０００３】
通常、ボイラの燃焼条件は、燃料と空気との混合比すなわち空燃比（燃料に対する空気の質量比）により制御できる。また、従来より、この燃焼条件については、供給するＯ2の濃度と排出ガスに含まれるＣＯやＣＯ2の濃度との関係を利用することで、ＣＯ濃度を抑制できる燃焼条件が得られることがわかっている。
【０００４】
図１３は、一般的なボイラでの燃焼特性を示すグラフであり、横軸は空燃比を示し、縦軸は排出ガス中のＣＯ2およびＯ2の濃度を示している（例えば、非特許文献１など参照）。このグラフにおいて、特性９１は排出ガス中のＣＯ2濃度であり、空燃比を上昇させて一定の燃料（重油）に対する空気の量を増やしていくと、そのＣＯ2濃度が低下する傾向にあり、ＣＯ濃度もこれに準ずる。なお、特性９２で示されるＯ2濃度は、空燃比の上昇に応じてその濃度も上昇する。また、運転効率（ボイラ効率）は、一定の燃料に対する空気の量すなわちＯ2の供給量を増やしていくと、ある空燃比を頂点として上昇から下降に転じている。したがって、ＣＯ2濃度やＣＯ濃度が基準値以下であってかつ運転効率が良好な空燃比が最適な燃焼条件となる。
【０００５】
なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
【特許文献１】特開２００２−１８３１１１号公報
【特許文献２】特許第２６３２１１７号公報
【非特許文献１】海老原熊雄、「熱管理技術講義」、昭和54年4月25日発行、丸善株式会社、pp.108-111
【非特許文献２】西川,三宮,茨木、「岩波講座情報科学-19 最適化」、1982年9月10日発行、岩波書店、pp.162-171
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
通常、燃焼装置の燃焼特性は、その負荷に応じて変動する。例えば、ボイラの場合、必要とする蒸気の流量や供給する水の温度などのボイラ負荷に応じて燃焼特性が変動する。この際、排出ガス中のＣＯおよびＣＯ2は、同一空燃比であっても、ボイラ負荷が大きくなるに連れて、その濃度が上昇する。
【０００７】
従来、このようなボイラなどの燃焼装置では、オペレータ操作により所望の空燃比を設定する機能を有しているが、前述した負荷変動に対する安全を見込んで、負荷変動が生じた場合でもＣＯ濃度を基準値以下に抑制できるように空燃比を高めに設定するものとなっていた。このため、ＣＯ濃度は抑制できるものの運転効率が悪く、結果として多くの燃料を無駄に使用し、ＣＯ2排出量も多くなるという問題点があった。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、運転中の燃焼装置の負荷に応じた最適な燃焼条件を容易に推定できる燃焼条件推定装置および方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような目的を達成するために、本発明にかかる燃焼条件推定装置は、燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置からその運転状態を示す計測データを取得し、燃焼装置への燃料と空気の供給量を示す最適燃焼条件を計測データに基づいて推定する燃焼条件推定装置であって、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、燃焼装置の排出ガスに含まれるＣＯについて任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度を推定するＣＯ濃度推定モデルと、燃焼装置の排出ガスに含まれるＯ2について任意の燃焼条件に応じたＯ2濃度を推定するＯ2濃度推定モデルと、燃焼装置の運転効率について任意の燃焼条件に応じた運転効率を推定する運転効率推定モデルとを記憶する記憶手段と、これらＣＯ濃度推定モデル、Ｏ2濃度推定モデル、および運転効率推定モデルから生成した評価指標に基づき燃焼装置における所望の最適燃焼条件を推定する最適条件推定手段とを備えている。
【０００９】
この際、推定モデルごとに、予め燃焼装置からの計測データを元にして生成した、当該推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータからなる複数の組を、当該推定モデルの推定モデル生成用データベースとして記憶するデータベース部と、推定モデル用データベースの各組から当該推定モデルを生成する推定モデル生成手段とをさらに備えてもよい。
【００１０】
また、各推定モデルは、計測データのうち、燃焼装置に供給される燃料の状態を示す燃料状態量と、燃料装置に供給される空気の状態を示す空気状態量と、燃焼装置の動作状態を示す動作状態量と、燃焼装置にかかる負荷の状態を示す負荷状態量とから、ＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれそれ推定するモデルから構成してもよい。
【００１１】
また、本発明にかかる燃焼条件推定方法は、燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置からその運転状態を示す計測データを取得し、燃焼装置への燃料と空気の供給量を示す最適燃焼条件を計測データに基づいて推定する処理装置で用いられる燃焼条件推定方法であって、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、燃焼装置の排出ガスに含まれるＣＯについて任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度を推定するＣＯ濃度推定モデルと、燃焼装置の排出ガスに含まれるＯ2について任意の燃焼条件に応じたＯ2濃度を推定するＯ2濃度推定モデルと、燃焼装置の運転効率について任意の燃焼条件に応じた運転効率を推定する運転効率推定モデルとを記憶部で記憶するステップと、これらＣＯ濃度推定モデル、Ｏ2濃度推定モデル、および運転効率推定モデルから生成した評価指標に基づき燃焼装置における所望の最適燃焼条件を推定する最適条件推定ステップとを備えている。
【００１２】
この際、推定モデルごとに、予め燃焼装置からの計測データを元にして生成した、当該推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータからなる複数の組を、当該推定モデルの推定モデル生成用データベースとしてデータベース部で記憶するステップと、推定モデル用データベースの各組から当該推定モデルを生成するステップとをさらに備えてもよい。
【００１３】
また、各推定モデルは、計測データのうち、燃焼装置に供給される燃料の状態を示す燃料状態量と、燃料装置に供給される空気の状態を示す空気状態量と、燃焼装置の動作状態を示す動作状態量と、燃焼装置にかかる負荷の状態を示す負荷状態量とから、ＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれそれ推定するモデルから構成してもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、燃焼装置の運転状態を元にその燃焼装置から排出されるＣＯおよびＯ2を推定する推定モデルと、その運転状態を元に燃焼装置の運転効率を推定する推定モデルとを記憶部に記憶しておき、最適条件推定手段により、これら推定モデルから生成した評価指標に基づき、燃焼装置での最適燃焼条件を推定するようにしたので、運転中の燃焼装置の負荷に応じた最適な燃焼条件を容易に推定できる。
【００１５】
これにより、燃焼装置からの排出ガス発生を抑制するために、過剰に供給していた空気を少なくすることができ、余分な空気を燃焼装置へ供給する必要がなくなる。その結果、単位燃料当たりの発生蒸気量すなわち運転効率を向上させることができ、燃焼時間の短縮、およびＣＯ2排出量の削減が可能となる。
また、一般的には、燃焼装置へ供給する空気量の削減によりＣＯの濃度が上昇する傾向があるものの、本実施の形態によれば、燃焼条件変更によるＣＯ濃度の変化を適切に予測できることから、例えばＣＯ濃度が基準値以下となる範囲内で運転効率の改善を行うなど、ＣＯ濃度の抑制と運転効率の改善を並行して実現することができ、環境問題と省エネルギーとを両立させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置の構成を示すブロック図である。
この燃焼条件推定装置１は、ボイラ２などの燃焼装置から、各種計測器やセンサからなる計測システム３で得られた計測データ５に基づいて、ボイラ２に供給する燃料流量および空気流量、あるいはこれら流量のいずれか一方と空燃比とで示される最適な燃焼条件７を推定する装置である。
【００１７】
本実施の形態にかかる燃焼条件推定装置１は、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、計測データ５が示す運転状態を元にボイラ２から排出されるＣＯおよびＯ2を推定する推定モデルと、その運転状態を元にボイラ２の運転効率を推定する推定モデルと記憶部に記憶しておき、これら推定モデルから生成した評価指標に基づき、ボイラ２での最適燃焼条件７を推定するものである。
【００１８】
［燃焼条件推定装置］
次に、図１〜図３を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置の構成について詳細に説明する。図２は、推定モデル生成手段の構成を示すブロック図である。図３は、最適条件推定手段の構成を示すブロック図である。
この燃焼条件推定装置１は、全体としてコンピュータなどの情報処理装置からなり、推定モデル生成手段１１、最適条件推定手段１２、データベース部１３、記憶部１４、および計測データ取得部１５を備えている。
【００１９】
このうち、推定モデル生成手段１１、最適条件推定手段１２、および計測データ取得部１５については、情報処理部で実現してもよく、所定の情報処理を行う専用の論理回路で実現してもよい。情報処理部は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１４に格納されているプログラム（図示せず）を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムとを協働させて各種機能手段を実現する。
【００２０】
またデータベース部１３は、ハードディスクやメモリなどからなり、情報処理部での処理に用いる各種データを記憶する記憶装置である。このデータベース部１３で記憶する主なデータとしては、ＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃがある。
これらデータベースは、後述するように、予めボイラ２から取得された計測データに基づき生成された、当該推定モデルでの入力パラメータと出力パラメータとからなる複数の組から構成されており、各推定モデルの生成に先だって予め計測データ取得部１５により生成してデータベース部１３に格納しておく。
【００２１】
記憶部１４は、ハードディスクやメモリなどからなり、情報処理部での処理に用いる各種データやプログラムを記憶する記憶装置であり、データベース部１３と同一の記憶装置で構成してもよい。この記憶部１４で記憶する主なデータとしては、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）がある。
これら推定モデルは、ボイラ２の排出ガスに含まれるＣＯやＯ2、およびボイラ２の運転効率について任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれぞれ推定するモデルである。これら推定モデルは、最適燃焼条件７の推定に先立って予め推定モデル生成手段１１により生成して記憶部１４に格納しておく。
【００２２】
推定モデル生成手段１１は、データベース部１３のＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃをそれぞれ参照して、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を生成する機能を有している。これら推定モデルは、計測データ５のうちのいずれか複数を入力パラメータとして、それぞれの値を推定する関数式やデータ集合などからなる公知の相関モデルである。
【００２３】
推定モデル生成手段１１は、ＣＯ濃度推定モデル生成手段１１Ａ、Ｏ2濃度推定モデル生成手段１１Ｂ、および運転効率推定モデル生成手段１１Ｃを備えている。
ＣＯ濃度推定モデル生成手段１１Ａは、計測データ５に基づいてデータベース部１３のＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを参照し、当該計測データ５が示す運転状態を元に任意の燃焼条件でボイラ２から排出されるＣＯを推定するためのＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）を生成する機能を有している。
【００２４】
Ｏ2濃度推定モデル生成手段１１Ｂは、計測データ５に基づいてデータベース部１３のＯ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを参照し、当該計測データ５が示す運転状態を元に任意の燃焼条件でボイラ２から排出されるＯ2を推定するためのＯ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）を生成する機能を有している。
運転効率推定モデル生成手段１１Ｃは、計測データ５に基づいてデータベース部１３の運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを参照し、当該計測データ５が示す運転状態におけるボイラ２の運転効率を推定するための運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を生成する機能を有している。
【００２５】
これら推定モデルは、それぞれの推定モデル生成手段１１により、当該推定モデルに対応するデータベースの入力パラメータと出力パラメータとからなる各組に基づいて、例えばＲＳＭ−Ｓ（Response Surface Method by Spline：多変数スプラインによる応答曲面法／例えば特許文献１など参照）などの推論モデル生成手法により生成される。
【００２６】
計測データ取得部１５は、ボイラ２などの燃焼装置から、各種計測器やセンサからなる計測システム３を介して、ボイラ２の運転状態を示す各種計測データ５を取得する機能と、これら計測データ５から各推定モデルごとにその入力パラメータと出力パラメータとの組を抽出して各モデル生成用データベース１３Ａ〜１３Ｃを生成する機能と、最適燃焼条件７の推定動作時には、新たに取得した計測データ５を最適条件推定手段１２へ出力する機能とを有している。
各モデル生成用データベースを生成する際、計測データ取得部１５は計測データ５のうち、例えば燃料状態量５Ａ、空気状態量５Ｂ、動作状態量５Ｃ、および負荷状態量５Ｄから各モデル生成用データベースを生成する。
【００２７】
燃料状態量５Ａは、ボイラ２へ供給される燃料の燃料流量Ｑｆなど、燃料の状態を示す計測データである。
空気状態量５Ｂは、ボイラ２へ供給される空気の空気流量Ｑａや空気湿度Ｈなど、空気の状態を示す計測データである。
動作状態量５Ｃは、ボイラ２の炉内温度Ｔやボイラ２へ供給されて蒸気となる水の給水温度Ｔｗなど、ボイラ２の動作状態を示す計測データである。
負荷状態量５Ｄは、ボイラ２から負荷側へ供給される蒸気の蒸気温度Ｔｓ、蒸気圧力Ｐｓ、蒸気流量Ｑｓ、ＣＯ濃度Ｃｃｏ、およびＯ2濃度など、ボイラ２にかかる負荷の状態を示す計測データである。
【００２８】
最適条件推定手段１２は、評価指標生成手段１２Ａ、最適条件探索手段１２Ｂ、および探索条件取得手段１２Ｃを備えている。
評価指標生成手段１２Ａは、記憶部１４から推定モデル生成手段１１で生成されたＣＯ濃度推定モデルｆ１、Ｏ2濃度推定モデルｆ２、および運転効率推定モデルｆ３を取得し、計測データ取得部１５からの計測データ５に基づいて、これら推定モデルｆ１，ｆ２，ｆ３を合成した評価指標１６すなわちＤ＝ｇ（ｆ１，ｆ２，ｆ３）を生成する機能を有している。
【００２９】
この評価指標１６としては、例えば多目的最適化問題でのPareto最適解の探索において広く用いられている重みパラメータ法やリグレット関数、例えば最適化したいＣＯ濃度、Ｏ2濃度、あるいは運転効率の各項目における理想値との距離を示す距離関数などを用いた公知の評価手法を適用できる（非特許文献２など参照）。
【００３０】
最適条件探索手段１２Ｂは、計測データ取得部１５で新たに取得された計測データ５や所定の探索条件６に基づいて、評価指標生成手段１２Ａで生成された評価指標１６から最適燃焼条件７を探索して出力する機能を有している。この最適条件探索処理については、例えば非線形計画問題において広く用いられている制約条件付きのNewton法や準Newton法などの公知の手法を適用できる。
【００３１】
探索条件取得手段１２Ｃは、予め設定入力された探索条件６を取得して、評価指標生成手段１２Ａおよび最適条件探索手段１２Ｂへ出力する機能を有している。
この探索条件６の主な条件としては、最適化希望条件および探索制約条件がある。最適化希望条件は、例えば「ＣＯがｘ以下の範囲のもとでＯ2を最小化させ運転効率を最大化させる」など、いずれの推定モデルを重視させるかを指示する条件である。探索制約条件は、「燃料流量50〜60%で空気流量50〜100%の範囲」など、最適条件を探索する範囲を指示する条件である。
【００３２】
［計測システム］
次に、図４を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる計測システムについて説明する。図４は、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置１で用いられる計測システム３の構成例を示す計装図である。
この計測システム３は、ボイラ２およびその周辺に設置された各種計測器やセンサから構成されている。
【００３３】
ボイラ２は、炉２１に供給された重油、軽油、石炭、ガスなどの燃料２２と空気２３とを混合させて燃焼させ、その熱でボイラ２に供給された水２４を加熱し、蒸気２５を生成して負荷側に供給するとともに、燃焼により発生した排出ガス２６を炉２１の外部へ排出する燃焼装置である。負荷側のシステムでは、この蒸気２５を発電用タービンの駆動や、ビル設備の空調などに用いる。
【００３４】
計測システム３は、主な計測器およびセンサとして、燃料流量計３０、空気流量計３１、空気湿度計３２、給水温度計３３、炉内温度計３４、蒸気温度計３５、蒸気圧力計３６、蒸気流量計３７、ＣＯセンサ３８、およびＯ2センサ３９を有している。
燃料流量計３０は、炉２１へ供給される燃料２２の流量Ｑｆを計測する流量計である。空気流量計３１は、炉２１へ供給される空気２３の流量Ｑａを計測する流量計である。空気湿度計３２は、炉２１へ供給される空気２３の湿度Ｈを計測する湿度センサである。
【００３５】
給水温度計３３は、ボイラ２へ供給される水２４の流量Ｑｗを計測する流量計である。炉内温度計３４は、炉２１内の温度Ｔを計測する温度計である。蒸気温度計３５は、ボイラ２から負荷側へ供給される蒸気２５の温度Ｔｓを計測する温度計である。蒸気圧力計３６は、ボイラ２から負荷側へ供給される蒸気２５の圧力Ｐｓを計測する圧力計である。蒸気流量計３７は、ボイラ２から負荷側へ供給される蒸気２５の流量Ｑｓを計測する流量計である。
ＣＯセンサ３８は、炉２１の外部へ排出される排出ガス２６に含まれるＣＯの濃度Ｃｃｏを検出するセンサである。Ｏ2センサ３９は、排出ガス２６に含まれるＯ2の濃度Ｃｏ2を検出するセンサである。
【００３６】
これら計測器やセンサで取得された計測データ５のうち、燃料流量Ｑｆは、燃料状態量５Ａとして燃焼条件推定装置１へ出力され、空気流量Ｑａおよび空気湿度Ｈは、空気状態量５Ｂとして燃焼条件推定装置１へ出力される。また、給水温度Ｔｗおよび炉内温度Ｔは、動作状態量５Ｃとして燃焼条件推定装置１へ出力され、蒸気温度Ｔｓ、蒸気圧力Ｐｓ、および蒸気流量Ｑｓは、負荷状態量５Ｄとして燃焼条件推定装置１へ出力される。
【００３７】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図５を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置の動作について説明する。図５は、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置での燃焼条件推定処理を示すフローチャートである。
燃焼条件推定装置１は、新たな計測データ５の入力、オペレータからの指示、あるいは所定間隔ごとに、情報処理部により、図５の燃焼条件推定処理を実行する。ここでは、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）が、推定モデル生成手段１１に予め生成されて、記憶部１４に格納されているものとする。
【００３８】
情報処理部は、まず、計測データ取得部１５により、運転中のボイラ２から計測システム３を介して新たな計測データ５を取得し、最適条件推定手段１２へ出力する（ステップ１００）。
次に、情報処理部は、最適条件推定手段１２の評価指標生成手段１２Ａにより、記憶部１４からＣＯ濃度推定モデルｆ１、Ｏ2濃度推定モデルｆ２、および運転効率推定モデルｆ３を取得し（ステップ１０１）、計測データ取得部１５からの新たな計測データ５に基づいてこれら推定モデルｆ１，ｆ２，ｆ３を合成し、評価指標（評価関数）１６すなわちＤ＝ｇ（ｆ１，ｆ２，ｆ３）を生成する（ステップ１０２）。
【００３９】
続いて、最適条件探索手段１２Ｂにより、計測データ取得部１５からの新たな計測データ５と探索条件取得手段１２Ｃからの探索条件６に基づいて燃料流量および空気流量を変化させ、評価指標生成手段１２Ａで生成された評価指標１６から、その最大値または最小値からなる最適値Ｄｏｐｔを探索する（ステップ１０３）。
そして、最適条件探索手段１２Ｂにより、得られた最適値Ｄｏｐｔに対応する燃料流量Ｑｆ’および空気流量Ｑａ’あるいはこれら一方の流量とこれら流量比すなわち空燃比を、計測データ５で示されるボイラ２の運転状態に対する最適燃焼条件７として出力し（ステップ１０４）、一連の燃焼条件推定処理を終了する。
【００４０】
このように、本実施の形態では、燃焼条件推定装置１の記憶部１４により、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、ボイラ２の運転状態を元にそのボイラ２から排出されるＣＯおよびＯ2を推定する推定モデルと、その運転状態を元にボイラ２の運転効率を推定する推定モデルとを記憶しておき、最適条件推定手段１２により、これら推定モデルから生成した評価指標に基づき、ボイラ２での最適燃焼条件７を推定するようにしたので、燃焼装置で負荷変動が生じた場合でも最適な燃焼条件を容易に推定できる。
【００４１】
これにより、燃焼装置からの排出ガス発生を抑制するために、過剰に供給していた空気を少なくすることができ、余分な空気を燃焼装置へ供給する必要がなくなる。その結果、単位燃料当たりの発生蒸気量すなわち運転効率を向上させることができ、燃焼時間の短縮、およびＣＯ2排出量の削減が可能となる。
【００４２】
また、一般的には、燃焼装置へ供給する空気量の削減により有害な排出ガスであるＣＯの濃度が上昇する傾向があるものの、本実施の形態によれば、燃焼条件変更によるＣＯ濃度の変化を適切に予測できることから、例えばＣＯ濃度が基準値以下となる範囲内で運転効率の改善を行うなど、ＣＯ濃度の抑制と運転効率の改善を並行して実現することができ、環境問題と省エネルギーとを両立させることが可能となる。
【００４３】
［第２の実施の形態］
次に、図６を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置について説明する。図６は、本発明の第２の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる推定モデルの生成処理を示すフローチャートである。
燃焼条件推定装置１は、オペレータからの指示、あるいは所定間隔ごとに、情報処理部により、図６の推定モデル生成処理を実行する。ここでは、ＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃが、計測データ取得部１５により生成されて、データベース部１３に格納されているものとする。
【００４４】
情報処理部は、まず、推定モデル生成手段１１のＣＯ濃度推定モデル生成手段１１Ａにより、データベース部１３からＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを取得し、このＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを構成する、入力パラメータと出力パラメータとからなる各組を用いて、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）を生成する（ステップ１１０）。
次に、推定モデル生成手段１１のＯ2濃度推定モデル生成手段１１Ｂにより、データベース部１３からＯ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを取得し、このＯ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを構成する、入力パラメータと出力パラメータとからなる各組を用いて、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）を生成する（ステップ１１１）。
【００４５】
続いて、推定モデル生成手段１１の運転効率推定モデル生成手段１１Ｃにより、データベース部１３から運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを取得し、この運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを構成する、入力パラメータと出力パラメータとからなる各組を用いて、運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を生成する（ステップ１１２）。
そして、推定モデル生成手段１１は、このようにして、生成したＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を記憶部１４に格納し、一連の推定モデル生成処理を終了する。
【００４６】
これら推定モデルを生成する際、推定モデル生成手段１１では、公知の推論モデル生成手法、例えば前述のＲＳＭ−Ｓのほか、ＴＣＢＭ（Topological Case-Based Modeling：位相事例ベースモデリング／例えば特許文献２など参照）、重回帰モデル、さらにはニューラルネットワークなどの推論モデル生成手法を利用する。
特に、ボイラ２には多くの運転状態が存在するため、特定の運転状態について離散的に計測データを取得し、上記ＲＳＭ−Ｓなどの推論モデル生成手法を適用して計測データを補間することにより、高い精度のモデルを生成できる。
【００４７】
図７〜図９は、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）の生成例を示す説明図である。これら図において、Ｘ，Ｙ軸は、燃料流量Ｑｆと空燃比の逆数（燃料流量／空気流量）を示し、Ｚ軸はそれぞれＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率を示している。
前述した燃焼条件推定処理では、それぞれの推定モデル用データベースのデータ群から計測データ５に対応するデータが選択され、これらデータから所望の推定モデルとして応答曲面モデルが生成される。
【００４８】
なお、本実施の形態では、推定モデル生成処理が、燃焼条件推定処理とは別個に、燃焼条件推定処理に先立って行われる場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、燃焼条件推定処理と並行して、推定モデル生成処理を順次行うようにしてもよく、各推定モデルに対して現在のボイラ２の振る舞いをリアルタイムで学習させることにより、推定精度を向上させることができる。
【００４９】
また、推定モデルの生成に用いる具体的な入出力パラメータとしては、前述の図２で示したとおりであるが、これらパラメータのうち他のパラメータから推定可能なパラメータがある。図１０は、推定モデルの具体的な生成処理過程例を示す説明図である。
一般に、ボイラの運転効率（ボイラ効率）は、次の式（１）で求められる。この際、蒸気流量Ｑｓが必要となる。
【００５０】
【数１】
【００５１】
この際、蒸気流量Ｑｓについて要因分析を行ったところ、この蒸気Ｑｓについては他の計測データから推定可能なことがわかった。以下では、蒸気流量Ｑｓとして他の計測データから推定したものを用いる場合について説明する。
【００５２】
推定モデル生成手段１１のＣＯ濃度推定モデル生成手段１１Ａでは、具体的な計測データとして燃料流量Ｑｆ、空気流量Ｑａ、炉内温度Ｔ、および蒸気圧力Ｐｓを入力パラメータとし、データベース部１３のＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを参照し、その出力パラメータとしてＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）を得る。
また、Ｏ2濃度推定モデル生成手段１１Ｂでは、具体的な計測データとして燃料流量Ｑｆ、空気流量Ｑａ、および空気湿度Ｈを入力パラメータとして、データベース部１３のＯ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを参照し、その出力パラメータとしてＯ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）を得る。
【００５３】
一方、運転効率推定モデル生成手段１１Ｃでは、まず、具体的な計測データとして燃料流量Ｑｆ（燃料状態量）、蒸気圧力Ｐｓ（負荷状態量）、炉内温度Ｔ（動作状態量）、および空気湿度Ｈ（空気状態量）を入力パラメータとし、データベース部１３の蒸気流量推定モデル１３Ｄを参照し、その出力パラメータとして蒸気流量Ｑｓ’を得る。
そして、具体的な計測データとして燃料流量Ｑｆ、蒸気圧力Ｐｓ、炉内温度Ｔ、および蒸気流量推定モデル１３Ｄから得た蒸気流量Ｑｓ’を入力パラメータとし、データベース部１３のＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを参照し、その出力パラメータとして運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を得る。
【００５４】
このように、計測データ５として得られる燃料状態量、負荷状態量、動作状態量、および空気状態量から蒸気流量Ｑｓ’を推定する蒸気流量推定モデル１３Ｄをデータベース部１３に予め記憶しておき、運転効率推定モデルを生成する際、計測データ５に基づき蒸気流量推定モデル１３Ｄを参照して蒸気流量Ｑｓ’を得るようにしたので、蒸気流量Ｑｓを計測する必要がなくなり、計測データ５のデータ量を削減できるとともに、計測システム３の構成を簡素化できる。
【００５５】
なお、ここでは、蒸気流量Ｑｓを他の計測データから推定する場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、他の計測データに適用してもよく、同様の作用効果が得られる。
また、蒸気流量推定モデル１３Ｄについても、前述と同様に公知の推論モデル生成手法を適用して生成すればよい。
【００５６】
［第３の実施の形態］
次に、図１１および図１２を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置について説明する。図１１は、本発明の第３の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置でのデータベース生成処理を示すフローチャートである。図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる各データベースの生成過程を示す説明図である。
【００５７】
本実施の形態では、情報処理部の計測データ取得部１５に、ＣＯ濃度推定モデル用データベース生成手段１５Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース生成手段１５Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース生成手段１５Ｃを設け、推定モデル生成手段１１で計測データ５からＣＯ濃度推定モデルｆ１、Ｏ2濃度推定モデルｆ２、および運転効率推定モデルｆ３を生成するのに用いるＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃの生成処理について説明する。
【００５８】
まず、計測データ取得部１５により、ボイラ２から各種運転状態でボイラを運転して、各推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータとなる計測データを取得する（ステップ１２０）。この際、推定モデルの入力パラメータについては、公知のデータマイニング手法で、推定対象ここではＣＯ、Ｏ2、および運転効率と相関の大きい要因として予め特定しておく。
【００５９】
次に、これら入力パラメータおよび出力パラメータの組から、ＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを生成する。
【００６０】
具体的には、ＣＯ濃度推定モデル用データベース生成手段１５Ａで、燃料流量Ｑｆ（燃料状態量）、空気流量Ｑａ（空気状態量）、炉内温度Ｔ（動作状態量）、および蒸気圧力Ｐｓ（負荷状態量）を入力パラメータとするとともに、ＣＯ濃度Ｃｃｏを出力パラメータとして、ＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを生成する（ステップ１２１）。
また、Ｏ2濃度推定モデル用データベース生成手段１５Ｂで、燃料流量Ｑｆ（燃料状態量）、空気流量Ｑａ（空気状態量）、および空気湿度Ｈ（空気状態量）を入力パラメータとするとともに、Ｏ2濃度Ｃｏ2を出力パラメータとして、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを生成する（ステップ１２２）。
【００６１】
また、運転効率推定モデル用データベース生成手段１５Ｃで、燃料流量Ｑｆ（燃料状態量）、蒸気温度Ｔｓ（負荷状態量）、給水温度Ｔｗ（動作状態量）、および蒸気流量Ｑｓ（負荷状態量）を入力パラメータとするとともに、運転効率Ｅを出力パラメータとして、運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを生成する（ステップ１２３）。
そして、これらＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃをデータベース部１３に格納し（ステップ１２４）、一連のデータベース生成処理を終了する。
【００６２】
なお、前述した各実施の形態では、燃焼条件推定装置１の情報処理部により、各推定モデルさらには推定モデル用データベースを生成する場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、他の情報処理装置に本実施の形態を適用して、これら推定モデルさらには推定モデル用データベースを生成してもよい。
また、各推定モデル用データベースの生成に用いる計測データ５については、前述の図１２の各入力パラメータに限定されるものではなく、ボイラ２の運転状態を示す、燃料状態量、空気状態量、動作状態量、負荷状態量の各パラメータについて、いずれか１つ以上、またはすべての状態量のパラメータを任意に選択して用いればよい。
【００６３】
なお、前述した各実施の形態では、最適燃焼条件を推定する対象としてボイラを例に説明したが、これに限定されるものではなく、ボイラと同様に燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置であれば、各実施の形態を適用でき、同様の作用効果が得られる。
また、各実施の形態にかかる燃焼条件推定装置１に、推定で得られた最適燃焼条件７に基づきボイラ２を制御するための制御信号を出力する制御部を設けることにより燃焼制御装置を構成してもよく、リアルタイムでボイラ２などの燃焼装置の燃焼条件を制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる推定モデル生成手段の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる最適条件推定手段の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる計測システム３の構成例を示す計装図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置での燃焼条件推定処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる推定モデル生成処理を示すフローチャートである。
【図７】ＣＯ濃度推定モデル用データベースの生成例を示す説明図である。
【図８】Ｏ2濃度推定モデル用データベースの生成例を示す説明図である。
【図９】運転効率推定モデル用データベースの生成例を示す説明図である。
【図１０】推定モデルの具体的な生成過程例を示す説明図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置でのデータベース生成処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第３の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる各データベースの生成過程を示す説明図である。
【図１３】一般的なボイラでの燃焼特性を示すグラフである。
【符号の説明】
【００６５】
１…燃焼条件推定装置、１１…推定モデル生成手段、１１Ａ…ＣＯ濃度推定モデル生成手段、１１Ｂ…Ｏ2濃度推定モデル生成手段、１１Ｃ…運転効率推定モデル生成手段、１２…最適条件推定手段、１２Ａ…評価指標生成手段、１２Ｂ…最適条件探索手段、１２Ｃ…探索条件取得手段、１３…データベース部、１３Ａ…ＣＯ濃度推定モデル用データベース、１３Ｂ…Ｏ2濃度推定モデル用データベース、１３Ｃ…運転効率推定モデル用データベース、１４…記憶部、１４Ａ…ＣＯ濃度推定モデル、１４Ｂ…Ｏ2濃度推定モデル、１４Ｃ…運転効率推定モデル、１５…計測データ取得部、１５Ａ…ＣＯ濃度推定モデル用データベース生成手段、１５Ｂ…Ｏ2濃度推定モデル用データベース生成手段、１５Ｃ…運転効率推定モデル用データベース生成手段、１６…評価指標、２…ボイラ、２１…炉、２２…燃料、２３…空気、２４…水、２５…蒸気、２６…排出ガス、３…計測システム、３０…燃料流量計、３１…空気流量計、３２…空気湿度計、３３…給水温度計、３４…炉内温度計、３５…蒸気温度計、３６…蒸気圧力計、３７…蒸気流量計、３８…ＣＯセンサ、３９…Ｏ2センサ、５…計測データ、５Ａ…燃料状態量、５Ｂ…空気状態量、５Ｃ…動作状態量、５Ｄ…負荷状態量、６…探索条件、７…最適燃焼条件。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃焼制御技術に関し、特にボイラなどの燃焼装置から得られた計測データに基づき、その燃焼装置における最適燃焼条件を推定する燃焼条件推定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ボイラなどの燃焼装置での燃焼状態を制御する燃焼制御装置において、燃料と空気とを混合させて燃焼させた際に発生するＣＯなどの有害な排出ガスの削減は、近年の環境問題への対応のため重要な課題となっている。一方、省エネルギーの観点からは、少ない燃料で効率よく運転して所望の熱量を得る必要もある。
【０００３】
通常、ボイラの燃焼条件は、燃料と空気との混合比すなわち空燃比（燃料に対する空気の質量比）により制御できる。また、従来より、この燃焼条件については、供給するＯ2の濃度と排出ガスに含まれるＣＯやＣＯ2の濃度との関係を利用することで、ＣＯ濃度を抑制できる燃焼条件が得られることがわかっている。
【０００４】
図１３は、一般的なボイラでの燃焼特性を示すグラフであり、横軸は空燃比を示し、縦軸は排出ガス中のＣＯ2およびＯ2の濃度を示している（例えば、非特許文献１など参照）。このグラフにおいて、特性９１は排出ガス中のＣＯ2濃度であり、空燃比を上昇させて一定の燃料（重油）に対する空気の量を増やしていくと、そのＣＯ2濃度が低下する傾向にあり、ＣＯ濃度もこれに準ずる。なお、特性９２で示されるＯ2濃度は、空燃比の上昇に応じてその濃度も上昇する。また、運転効率（ボイラ効率）は、一定の燃料に対する空気の量すなわちＯ2の供給量を増やしていくと、ある空燃比を頂点として上昇から下降に転じている。したがって、ＣＯ2濃度やＣＯ濃度が基準値以下であってかつ運転効率が良好な空燃比が最適な燃焼条件となる。
【０００５】
なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
【特許文献１】特開２００２−１８３１１１号公報
【特許文献２】特許第２６３２１１７号公報
【非特許文献１】海老原熊雄、「熱管理技術講義」、昭和54年4月25日発行、丸善株式会社、pp.108-111
【非特許文献２】西川,三宮,茨木、「岩波講座情報科学-19 最適化」、1982年9月10日発行、岩波書店、pp.162-171
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
通常、燃焼装置の燃焼特性は、その負荷に応じて変動する。例えば、ボイラの場合、必要とする蒸気の流量や供給する水の温度などのボイラ負荷に応じて燃焼特性が変動する。この際、排出ガス中のＣＯおよびＣＯ2は、同一空燃比であっても、ボイラ負荷が大きくなるに連れて、その濃度が上昇する。
【０００７】
従来、このようなボイラなどの燃焼装置では、オペレータ操作により所望の空燃比を設定する機能を有しているが、前述した負荷変動に対する安全を見込んで、負荷変動が生じた場合でもＣＯ濃度を基準値以下に抑制できるように空燃比を高めに設定するものとなっていた。このため、ＣＯ濃度は抑制できるものの運転効率が悪く、結果として多くの燃料を無駄に使用し、ＣＯ2排出量も多くなるという問題点があった。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、運転中の燃焼装置の負荷に応じた最適な燃焼条件を容易に推定できる燃焼条件推定装置および方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような目的を達成するために、本発明にかかる燃焼条件推定装置は、燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置からその運転状態を示す計測データを取得し、燃焼装置への燃料と空気の供給量を示す最適燃焼条件を計測データに基づいて推定する燃焼条件推定装置であって、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、燃焼装置の排出ガスに含まれるＣＯについて任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度を推定するＣＯ濃度推定モデルと、燃焼装置の排出ガスに含まれるＯ2について任意の燃焼条件に応じたＯ2濃度を推定するＯ2濃度推定モデルと、燃焼装置の運転効率について任意の燃焼条件に応じた運転効率を推定する運転効率推定モデルとを記憶する記憶手段と、これらＣＯ濃度推定モデル、Ｏ2濃度推定モデル、および運転効率推定モデルから生成した評価指標に基づき燃焼装置における所望の最適燃焼条件を推定する最適条件推定手段とを備えている。
【０００９】
この際、推定モデルごとに、予め燃焼装置からの計測データを元にして生成した、当該推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータからなる複数の組を、当該推定モデルの推定モデル生成用データベースとして記憶するデータベース部と、推定モデル用データベースの各組から当該推定モデルを生成する推定モデル生成手段とをさらに備えてもよい。
【００１０】
また、各推定モデルは、計測データのうち、燃焼装置に供給される燃料の状態を示す燃料状態量と、燃料装置に供給される空気の状態を示す空気状態量と、燃焼装置の動作状態を示す動作状態量と、燃焼装置にかかる負荷の状態を示す負荷状態量とから、ＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれそれ推定するモデルから構成してもよい。
【００１１】
また、本発明にかかる燃焼条件推定方法は、燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置からその運転状態を示す計測データを取得し、燃焼装置への燃料と空気の供給量を示す最適燃焼条件を計測データに基づいて推定する処理装置で用いられる燃焼条件推定方法であって、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、燃焼装置の排出ガスに含まれるＣＯについて任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度を推定するＣＯ濃度推定モデルと、燃焼装置の排出ガスに含まれるＯ2について任意の燃焼条件に応じたＯ2濃度を推定するＯ2濃度推定モデルと、燃焼装置の運転効率について任意の燃焼条件に応じた運転効率を推定する運転効率推定モデルとを記憶部で記憶するステップと、これらＣＯ濃度推定モデル、Ｏ2濃度推定モデル、および運転効率推定モデルから生成した評価指標に基づき燃焼装置における所望の最適燃焼条件を推定する最適条件推定ステップとを備えている。
【００１２】
この際、推定モデルごとに、予め燃焼装置からの計測データを元にして生成した、当該推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータからなる複数の組を、当該推定モデルの推定モデル生成用データベースとしてデータベース部で記憶するステップと、推定モデル用データベースの各組から当該推定モデルを生成するステップとをさらに備えてもよい。
【００１３】
また、各推定モデルは、計測データのうち、燃焼装置に供給される燃料の状態を示す燃料状態量と、燃料装置に供給される空気の状態を示す空気状態量と、燃焼装置の動作状態を示す動作状態量と、燃焼装置にかかる負荷の状態を示す負荷状態量とから、ＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれそれ推定するモデルから構成してもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、燃焼装置の運転状態を元にその燃焼装置から排出されるＣＯおよびＯ2を推定する推定モデルと、その運転状態を元に燃焼装置の運転効率を推定する推定モデルとを記憶部に記憶しておき、最適条件推定手段により、これら推定モデルから生成した評価指標に基づき、燃焼装置での最適燃焼条件を推定するようにしたので、運転中の燃焼装置の負荷に応じた最適な燃焼条件を容易に推定できる。
【００１５】
これにより、燃焼装置からの排出ガス発生を抑制するために、過剰に供給していた空気を少なくすることができ、余分な空気を燃焼装置へ供給する必要がなくなる。その結果、単位燃料当たりの発生蒸気量すなわち運転効率を向上させることができ、燃焼時間の短縮、およびＣＯ2排出量の削減が可能となる。
また、一般的には、燃焼装置へ供給する空気量の削減によりＣＯの濃度が上昇する傾向があるものの、本実施の形態によれば、燃焼条件変更によるＣＯ濃度の変化を適切に予測できることから、例えばＣＯ濃度が基準値以下となる範囲内で運転効率の改善を行うなど、ＣＯ濃度の抑制と運転効率の改善を並行して実現することができ、環境問題と省エネルギーとを両立させることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置の構成を示すブロック図である。
この燃焼条件推定装置１は、ボイラ２などの燃焼装置から、各種計測器やセンサからなる計測システム３で得られた計測データ５に基づいて、ボイラ２に供給する燃料流量および空気流量、あるいはこれら流量のいずれか一方と空燃比とで示される最適な燃焼条件７を推定する装置である。
【００１７】
本実施の形態にかかる燃焼条件推定装置１は、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、計測データ５が示す運転状態を元にボイラ２から排出されるＣＯおよびＯ2を推定する推定モデルと、その運転状態を元にボイラ２の運転効率を推定する推定モデルと記憶部に記憶しておき、これら推定モデルから生成した評価指標に基づき、ボイラ２での最適燃焼条件７を推定するものである。
【００１８】
［燃焼条件推定装置］
次に、図１〜図３を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置の構成について詳細に説明する。図２は、推定モデル生成手段の構成を示すブロック図である。図３は、最適条件推定手段の構成を示すブロック図である。
この燃焼条件推定装置１は、全体としてコンピュータなどの情報処理装置からなり、推定モデル生成手段１１、最適条件推定手段１２、データベース部１３、記憶部１４、および計測データ取得部１５を備えている。
【００１９】
このうち、推定モデル生成手段１１、最適条件推定手段１２、および計測データ取得部１５については、情報処理部で実現してもよく、所定の情報処理を行う専用の論理回路で実現してもよい。情報処理部は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１４に格納されているプログラム（図示せず）を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラムとを協働させて各種機能手段を実現する。
【００２０】
またデータベース部１３は、ハードディスクやメモリなどからなり、情報処理部での処理に用いる各種データを記憶する記憶装置である。このデータベース部１３で記憶する主なデータとしては、ＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃがある。
これらデータベースは、後述するように、予めボイラ２から取得された計測データに基づき生成された、当該推定モデルでの入力パラメータと出力パラメータとからなる複数の組から構成されており、各推定モデルの生成に先だって予め計測データ取得部１５により生成してデータベース部１３に格納しておく。
【００２１】
記憶部１４は、ハードディスクやメモリなどからなり、情報処理部での処理に用いる各種データやプログラムを記憶する記憶装置であり、データベース部１３と同一の記憶装置で構成してもよい。この記憶部１４で記憶する主なデータとしては、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）がある。
これら推定モデルは、ボイラ２の排出ガスに含まれるＣＯやＯ2、およびボイラ２の運転効率について任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれぞれ推定するモデルである。これら推定モデルは、最適燃焼条件７の推定に先立って予め推定モデル生成手段１１により生成して記憶部１４に格納しておく。
【００２２】
推定モデル生成手段１１は、データベース部１３のＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃをそれぞれ参照して、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を生成する機能を有している。これら推定モデルは、計測データ５のうちのいずれか複数を入力パラメータとして、それぞれの値を推定する関数式やデータ集合などからなる公知の相関モデルである。
【００２３】
推定モデル生成手段１１は、ＣＯ濃度推定モデル生成手段１１Ａ、Ｏ2濃度推定モデル生成手段１１Ｂ、および運転効率推定モデル生成手段１１Ｃを備えている。
ＣＯ濃度推定モデル生成手段１１Ａは、計測データ５に基づいてデータベース部１３のＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを参照し、当該計測データ５が示す運転状態を元に任意の燃焼条件でボイラ２から排出されるＣＯを推定するためのＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）を生成する機能を有している。
【００２４】
Ｏ2濃度推定モデル生成手段１１Ｂは、計測データ５に基づいてデータベース部１３のＯ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを参照し、当該計測データ５が示す運転状態を元に任意の燃焼条件でボイラ２から排出されるＯ2を推定するためのＯ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）を生成する機能を有している。
運転効率推定モデル生成手段１１Ｃは、計測データ５に基づいてデータベース部１３の運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを参照し、当該計測データ５が示す運転状態におけるボイラ２の運転効率を推定するための運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を生成する機能を有している。
【００２５】
これら推定モデルは、それぞれの推定モデル生成手段１１により、当該推定モデルに対応するデータベースの入力パラメータと出力パラメータとからなる各組に基づいて、例えばＲＳＭ−Ｓ（Response Surface Method by Spline：多変数スプラインによる応答曲面法／例えば特許文献１など参照）などの推論モデル生成手法により生成される。
【００２６】
計測データ取得部１５は、ボイラ２などの燃焼装置から、各種計測器やセンサからなる計測システム３を介して、ボイラ２の運転状態を示す各種計測データ５を取得する機能と、これら計測データ５から各推定モデルごとにその入力パラメータと出力パラメータとの組を抽出して各モデル生成用データベース１３Ａ〜１３Ｃを生成する機能と、最適燃焼条件７の推定動作時には、新たに取得した計測データ５を最適条件推定手段１２へ出力する機能とを有している。
各モデル生成用データベースを生成する際、計測データ取得部１５は計測データ５のうち、例えば燃料状態量５Ａ、空気状態量５Ｂ、動作状態量５Ｃ、および負荷状態量５Ｄから各モデル生成用データベースを生成する。
【００２７】
燃料状態量５Ａは、ボイラ２へ供給される燃料の燃料流量Ｑｆなど、燃料の状態を示す計測データである。
空気状態量５Ｂは、ボイラ２へ供給される空気の空気流量Ｑａや空気湿度Ｈなど、空気の状態を示す計測データである。
動作状態量５Ｃは、ボイラ２の炉内温度Ｔやボイラ２へ供給されて蒸気となる水の給水温度Ｔｗなど、ボイラ２の動作状態を示す計測データである。
負荷状態量５Ｄは、ボイラ２から負荷側へ供給される蒸気の蒸気温度Ｔｓ、蒸気圧力Ｐｓ、蒸気流量Ｑｓ、ＣＯ濃度Ｃｃｏ、およびＯ2濃度など、ボイラ２にかかる負荷の状態を示す計測データである。
【００２８】
最適条件推定手段１２は、評価指標生成手段１２Ａ、最適条件探索手段１２Ｂ、および探索条件取得手段１２Ｃを備えている。
評価指標生成手段１２Ａは、記憶部１４から推定モデル生成手段１１で生成されたＣＯ濃度推定モデルｆ１、Ｏ2濃度推定モデルｆ２、および運転効率推定モデルｆ３を取得し、計測データ取得部１５からの計測データ５に基づいて、これら推定モデルｆ１，ｆ２，ｆ３を合成した評価指標１６すなわちＤ＝ｇ（ｆ１，ｆ２，ｆ３）を生成する機能を有している。
【００２９】
この評価指標１６としては、例えば多目的最適化問題でのPareto最適解の探索において広く用いられている重みパラメータ法やリグレット関数、例えば最適化したいＣＯ濃度、Ｏ2濃度、あるいは運転効率の各項目における理想値との距離を示す距離関数などを用いた公知の評価手法を適用できる（非特許文献２など参照）。
【００３０】
最適条件探索手段１２Ｂは、計測データ取得部１５で新たに取得された計測データ５や所定の探索条件６に基づいて、評価指標生成手段１２Ａで生成された評価指標１６から最適燃焼条件７を探索して出力する機能を有している。この最適条件探索処理については、例えば非線形計画問題において広く用いられている制約条件付きのNewton法や準Newton法などの公知の手法を適用できる。
【００３１】
探索条件取得手段１２Ｃは、予め設定入力された探索条件６を取得して、評価指標生成手段１２Ａおよび最適条件探索手段１２Ｂへ出力する機能を有している。
この探索条件６の主な条件としては、最適化希望条件および探索制約条件がある。最適化希望条件は、例えば「ＣＯがｘ以下の範囲のもとでＯ2を最小化させ運転効率を最大化させる」など、いずれの推定モデルを重視させるかを指示する条件である。探索制約条件は、「燃料流量50〜60%で空気流量50〜100%の範囲」など、最適条件を探索する範囲を指示する条件である。
【００３２】
［計測システム］
次に、図４を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる計測システムについて説明する。図４は、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置１で用いられる計測システム３の構成例を示す計装図である。
この計測システム３は、ボイラ２およびその周辺に設置された各種計測器やセンサから構成されている。
【００３３】
ボイラ２は、炉２１に供給された重油、軽油、石炭、ガスなどの燃料２２と空気２３とを混合させて燃焼させ、その熱でボイラ２に供給された水２４を加熱し、蒸気２５を生成して負荷側に供給するとともに、燃焼により発生した排出ガス２６を炉２１の外部へ排出する燃焼装置である。負荷側のシステムでは、この蒸気２５を発電用タービンの駆動や、ビル設備の空調などに用いる。
【００３４】
計測システム３は、主な計測器およびセンサとして、燃料流量計３０、空気流量計３１、空気湿度計３２、給水温度計３３、炉内温度計３４、蒸気温度計３５、蒸気圧力計３６、蒸気流量計３７、ＣＯセンサ３８、およびＯ2センサ３９を有している。
燃料流量計３０は、炉２１へ供給される燃料２２の流量Ｑｆを計測する流量計である。空気流量計３１は、炉２１へ供給される空気２３の流量Ｑａを計測する流量計である。空気湿度計３２は、炉２１へ供給される空気２３の湿度Ｈを計測する湿度センサである。
【００３５】
給水温度計３３は、ボイラ２へ供給される水２４の流量Ｑｗを計測する流量計である。炉内温度計３４は、炉２１内の温度Ｔを計測する温度計である。蒸気温度計３５は、ボイラ２から負荷側へ供給される蒸気２５の温度Ｔｓを計測する温度計である。蒸気圧力計３６は、ボイラ２から負荷側へ供給される蒸気２５の圧力Ｐｓを計測する圧力計である。蒸気流量計３７は、ボイラ２から負荷側へ供給される蒸気２５の流量Ｑｓを計測する流量計である。
ＣＯセンサ３８は、炉２１の外部へ排出される排出ガス２６に含まれるＣＯの濃度Ｃｃｏを検出するセンサである。Ｏ2センサ３９は、排出ガス２６に含まれるＯ2の濃度Ｃｏ2を検出するセンサである。
【００３６】
これら計測器やセンサで取得された計測データ５のうち、燃料流量Ｑｆは、燃料状態量５Ａとして燃焼条件推定装置１へ出力され、空気流量Ｑａおよび空気湿度Ｈは、空気状態量５Ｂとして燃焼条件推定装置１へ出力される。また、給水温度Ｔｗおよび炉内温度Ｔは、動作状態量５Ｃとして燃焼条件推定装置１へ出力され、蒸気温度Ｔｓ、蒸気圧力Ｐｓ、および蒸気流量Ｑｓは、負荷状態量５Ｄとして燃焼条件推定装置１へ出力される。
【００３７】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図５を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置の動作について説明する。図５は、本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置での燃焼条件推定処理を示すフローチャートである。
燃焼条件推定装置１は、新たな計測データ５の入力、オペレータからの指示、あるいは所定間隔ごとに、情報処理部により、図５の燃焼条件推定処理を実行する。ここでは、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）が、推定モデル生成手段１１に予め生成されて、記憶部１４に格納されているものとする。
【００３８】
情報処理部は、まず、計測データ取得部１５により、運転中のボイラ２から計測システム３を介して新たな計測データ５を取得し、最適条件推定手段１２へ出力する（ステップ１００）。
次に、情報処理部は、最適条件推定手段１２の評価指標生成手段１２Ａにより、記憶部１４からＣＯ濃度推定モデルｆ１、Ｏ2濃度推定モデルｆ２、および運転効率推定モデルｆ３を取得し（ステップ１０１）、計測データ取得部１５からの新たな計測データ５に基づいてこれら推定モデルｆ１，ｆ２，ｆ３を合成し、評価指標（評価関数）１６すなわちＤ＝ｇ（ｆ１，ｆ２，ｆ３）を生成する（ステップ１０２）。
【００３９】
続いて、最適条件探索手段１２Ｂにより、計測データ取得部１５からの新たな計測データ５と探索条件取得手段１２Ｃからの探索条件６に基づいて燃料流量および空気流量を変化させ、評価指標生成手段１２Ａで生成された評価指標１６から、その最大値または最小値からなる最適値Ｄｏｐｔを探索する（ステップ１０３）。
そして、最適条件探索手段１２Ｂにより、得られた最適値Ｄｏｐｔに対応する燃料流量Ｑｆ’および空気流量Ｑａ’あるいはこれら一方の流量とこれら流量比すなわち空燃比を、計測データ５で示されるボイラ２の運転状態に対する最適燃焼条件７として出力し（ステップ１０４）、一連の燃焼条件推定処理を終了する。
【００４０】
このように、本実施の形態では、燃焼条件推定装置１の記憶部１４により、予め燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、ボイラ２の運転状態を元にそのボイラ２から排出されるＣＯおよびＯ2を推定する推定モデルと、その運転状態を元にボイラ２の運転効率を推定する推定モデルとを記憶しておき、最適条件推定手段１２により、これら推定モデルから生成した評価指標に基づき、ボイラ２での最適燃焼条件７を推定するようにしたので、燃焼装置で負荷変動が生じた場合でも最適な燃焼条件を容易に推定できる。
【００４１】
これにより、燃焼装置からの排出ガス発生を抑制するために、過剰に供給していた空気を少なくすることができ、余分な空気を燃焼装置へ供給する必要がなくなる。その結果、単位燃料当たりの発生蒸気量すなわち運転効率を向上させることができ、燃焼時間の短縮、およびＣＯ2排出量の削減が可能となる。
【００４２】
また、一般的には、燃焼装置へ供給する空気量の削減により有害な排出ガスであるＣＯの濃度が上昇する傾向があるものの、本実施の形態によれば、燃焼条件変更によるＣＯ濃度の変化を適切に予測できることから、例えばＣＯ濃度が基準値以下となる範囲内で運転効率の改善を行うなど、ＣＯ濃度の抑制と運転効率の改善を並行して実現することができ、環境問題と省エネルギーとを両立させることが可能となる。
【００４３】
［第２の実施の形態］
次に、図６を参照して、本発明の第２の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置について説明する。図６は、本発明の第２の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる推定モデルの生成処理を示すフローチャートである。
燃焼条件推定装置１は、オペレータからの指示、あるいは所定間隔ごとに、情報処理部により、図６の推定モデル生成処理を実行する。ここでは、ＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃが、計測データ取得部１５により生成されて、データベース部１３に格納されているものとする。
【００４４】
情報処理部は、まず、推定モデル生成手段１１のＣＯ濃度推定モデル生成手段１１Ａにより、データベース部１３からＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを取得し、このＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを構成する、入力パラメータと出力パラメータとからなる各組を用いて、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）を生成する（ステップ１１０）。
次に、推定モデル生成手段１１のＯ2濃度推定モデル生成手段１１Ｂにより、データベース部１３からＯ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを取得し、このＯ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを構成する、入力パラメータと出力パラメータとからなる各組を用いて、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）を生成する（ステップ１１１）。
【００４５】
続いて、推定モデル生成手段１１の運転効率推定モデル生成手段１１Ｃにより、データベース部１３から運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを取得し、この運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを構成する、入力パラメータと出力パラメータとからなる各組を用いて、運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を生成する（ステップ１１２）。
そして、推定モデル生成手段１１は、このようにして、生成したＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を記憶部１４に格納し、一連の推定モデル生成処理を終了する。
【００４６】
これら推定モデルを生成する際、推定モデル生成手段１１では、公知の推論モデル生成手法、例えば前述のＲＳＭ−Ｓのほか、ＴＣＢＭ（Topological Case-Based Modeling：位相事例ベースモデリング／例えば特許文献２など参照）、重回帰モデル、さらにはニューラルネットワークなどの推論モデル生成手法を利用する。
特に、ボイラ２には多くの運転状態が存在するため、特定の運転状態について離散的に計測データを取得し、上記ＲＳＭ−Ｓなどの推論モデル生成手法を適用して計測データを補間することにより、高い精度のモデルを生成できる。
【００４７】
図７〜図９は、ＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）、Ｏ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）、および運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）の生成例を示す説明図である。これら図において、Ｘ，Ｙ軸は、燃料流量Ｑｆと空燃比の逆数（燃料流量／空気流量）を示し、Ｚ軸はそれぞれＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率を示している。
前述した燃焼条件推定処理では、それぞれの推定モデル用データベースのデータ群から計測データ５に対応するデータが選択され、これらデータから所望の推定モデルとして応答曲面モデルが生成される。
【００４８】
なお、本実施の形態では、推定モデル生成処理が、燃焼条件推定処理とは別個に、燃焼条件推定処理に先立って行われる場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、燃焼条件推定処理と並行して、推定モデル生成処理を順次行うようにしてもよく、各推定モデルに対して現在のボイラ２の振る舞いをリアルタイムで学習させることにより、推定精度を向上させることができる。
【００４９】
また、推定モデルの生成に用いる具体的な入出力パラメータとしては、前述の図２で示したとおりであるが、これらパラメータのうち他のパラメータから推定可能なパラメータがある。図１０は、推定モデルの具体的な生成処理過程例を示す説明図である。
一般に、ボイラの運転効率（ボイラ効率）は、次の式（１）で求められる。この際、蒸気流量Ｑｓが必要となる。
【００５０】
【数１】
【００５１】
この際、蒸気流量Ｑｓについて要因分析を行ったところ、この蒸気Ｑｓについては他の計測データから推定可能なことがわかった。以下では、蒸気流量Ｑｓとして他の計測データから推定したものを用いる場合について説明する。
【００５２】
推定モデル生成手段１１のＣＯ濃度推定モデル生成手段１１Ａでは、具体的な計測データとして燃料流量Ｑｆ、空気流量Ｑａ、炉内温度Ｔ、および蒸気圧力Ｐｓを入力パラメータとし、データベース部１３のＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを参照し、その出力パラメータとしてＣＯ濃度推定モデルｆ１（１４Ａ）を得る。
また、Ｏ2濃度推定モデル生成手段１１Ｂでは、具体的な計測データとして燃料流量Ｑｆ、空気流量Ｑａ、および空気湿度Ｈを入力パラメータとして、データベース部１３のＯ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを参照し、その出力パラメータとしてＯ2濃度推定モデルｆ２（１４Ｂ）を得る。
【００５３】
一方、運転効率推定モデル生成手段１１Ｃでは、まず、具体的な計測データとして燃料流量Ｑｆ（燃料状態量）、蒸気圧力Ｐｓ（負荷状態量）、炉内温度Ｔ（動作状態量）、および空気湿度Ｈ（空気状態量）を入力パラメータとし、データベース部１３の蒸気流量推定モデル１３Ｄを参照し、その出力パラメータとして蒸気流量Ｑｓ’を得る。
そして、具体的な計測データとして燃料流量Ｑｆ、蒸気圧力Ｐｓ、炉内温度Ｔ、および蒸気流量推定モデル１３Ｄから得た蒸気流量Ｑｓ’を入力パラメータとし、データベース部１３のＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを参照し、その出力パラメータとして運転効率推定モデルｆ３（１４Ｃ）を得る。
【００５４】
このように、計測データ５として得られる燃料状態量、負荷状態量、動作状態量、および空気状態量から蒸気流量Ｑｓ’を推定する蒸気流量推定モデル１３Ｄをデータベース部１３に予め記憶しておき、運転効率推定モデルを生成する際、計測データ５に基づき蒸気流量推定モデル１３Ｄを参照して蒸気流量Ｑｓ’を得るようにしたので、蒸気流量Ｑｓを計測する必要がなくなり、計測データ５のデータ量を削減できるとともに、計測システム３の構成を簡素化できる。
【００５５】
なお、ここでは、蒸気流量Ｑｓを他の計測データから推定する場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、他の計測データに適用してもよく、同様の作用効果が得られる。
また、蒸気流量推定モデル１３Ｄについても、前述と同様に公知の推論モデル生成手法を適用して生成すればよい。
【００５６】
［第３の実施の形態］
次に、図１１および図１２を参照して、本発明の第３の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置について説明する。図１１は、本発明の第３の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置でのデータベース生成処理を示すフローチャートである。図１２は、本発明の第２の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる各データベースの生成過程を示す説明図である。
【００５７】
本実施の形態では、情報処理部の計測データ取得部１５に、ＣＯ濃度推定モデル用データベース生成手段１５Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース生成手段１５Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース生成手段１５Ｃを設け、推定モデル生成手段１１で計測データ５からＣＯ濃度推定モデルｆ１、Ｏ2濃度推定モデルｆ２、および運転効率推定モデルｆ３を生成するのに用いるＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃの生成処理について説明する。
【００５８】
まず、計測データ取得部１５により、ボイラ２から各種運転状態でボイラを運転して、各推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータとなる計測データを取得する（ステップ１２０）。この際、推定モデルの入力パラメータについては、公知のデータマイニング手法で、推定対象ここではＣＯ、Ｏ2、および運転効率と相関の大きい要因として予め特定しておく。
【００５９】
次に、これら入力パラメータおよび出力パラメータの組から、ＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを生成する。
【００６０】
具体的には、ＣＯ濃度推定モデル用データベース生成手段１５Ａで、燃料流量Ｑｆ（燃料状態量）、空気流量Ｑａ（空気状態量）、炉内温度Ｔ（動作状態量）、および蒸気圧力Ｐｓ（負荷状態量）を入力パラメータとするとともに、ＣＯ濃度Ｃｃｏを出力パラメータとして、ＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａを生成する（ステップ１２１）。
また、Ｏ2濃度推定モデル用データベース生成手段１５Ｂで、燃料流量Ｑｆ（燃料状態量）、空気流量Ｑａ（空気状態量）、および空気湿度Ｈ（空気状態量）を入力パラメータとするとともに、Ｏ2濃度Ｃｏ2を出力パラメータとして、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂを生成する（ステップ１２２）。
【００６１】
また、運転効率推定モデル用データベース生成手段１５Ｃで、燃料流量Ｑｆ（燃料状態量）、蒸気温度Ｔｓ（負荷状態量）、給水温度Ｔｗ（動作状態量）、および蒸気流量Ｑｓ（負荷状態量）を入力パラメータとするとともに、運転効率Ｅを出力パラメータとして、運転効率推定モデル用データベース１３Ｃを生成する（ステップ１２３）。
そして、これらＣＯ濃度推定モデル用データベース１３Ａ、Ｏ2濃度推定モデル用データベース１３Ｂ、および運転効率推定モデル用データベース１３Ｃをデータベース部１３に格納し（ステップ１２４）、一連のデータベース生成処理を終了する。
【００６２】
なお、前述した各実施の形態では、燃焼条件推定装置１の情報処理部により、各推定モデルさらには推定モデル用データベースを生成する場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、他の情報処理装置に本実施の形態を適用して、これら推定モデルさらには推定モデル用データベースを生成してもよい。
また、各推定モデル用データベースの生成に用いる計測データ５については、前述の図１２の各入力パラメータに限定されるものではなく、ボイラ２の運転状態を示す、燃料状態量、空気状態量、動作状態量、負荷状態量の各パラメータについて、いずれか１つ以上、またはすべての状態量のパラメータを任意に選択して用いればよい。
【００６３】
なお、前述した各実施の形態では、最適燃焼条件を推定する対象としてボイラを例に説明したが、これに限定されるものではなく、ボイラと同様に燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置であれば、各実施の形態を適用でき、同様の作用効果が得られる。
また、各実施の形態にかかる燃焼条件推定装置１に、推定で得られた最適燃焼条件７に基づきボイラ２を制御するための制御信号を出力する制御部を設けることにより燃焼制御装置を構成してもよく、リアルタイムでボイラ２などの燃焼装置の燃焼条件を制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる推定モデル生成手段の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる最適条件推定手段の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる計測システム３の構成例を示す計装図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置での燃焼条件推定処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる推定モデル生成処理を示すフローチャートである。
【図７】ＣＯ濃度推定モデル用データベースの生成例を示す説明図である。
【図８】Ｏ2濃度推定モデル用データベースの生成例を示す説明図である。
【図９】運転効率推定モデル用データベースの生成例を示す説明図である。
【図１０】推定モデルの具体的な生成過程例を示す説明図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置でのデータベース生成処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第３の実施の形態にかかる燃焼条件推定装置で用いられる各データベースの生成過程を示す説明図である。
【図１３】一般的なボイラでの燃焼特性を示すグラフである。
【符号の説明】
【００６５】
１…燃焼条件推定装置、１１…推定モデル生成手段、１１Ａ…ＣＯ濃度推定モデル生成手段、１１Ｂ…Ｏ2濃度推定モデル生成手段、１１Ｃ…運転効率推定モデル生成手段、１２…最適条件推定手段、１２Ａ…評価指標生成手段、１２Ｂ…最適条件探索手段、１２Ｃ…探索条件取得手段、１３…データベース部、１３Ａ…ＣＯ濃度推定モデル用データベース、１３Ｂ…Ｏ2濃度推定モデル用データベース、１３Ｃ…運転効率推定モデル用データベース、１４…記憶部、１４Ａ…ＣＯ濃度推定モデル、１４Ｂ…Ｏ2濃度推定モデル、１４Ｃ…運転効率推定モデル、１５…計測データ取得部、１５Ａ…ＣＯ濃度推定モデル用データベース生成手段、１５Ｂ…Ｏ2濃度推定モデル用データベース生成手段、１５Ｃ…運転効率推定モデル用データベース生成手段、１６…評価指標、２…ボイラ、２１…炉、２２…燃料、２３…空気、２４…水、２５…蒸気、２６…排出ガス、３…計測システム、３０…燃料流量計、３１…空気流量計、３２…空気湿度計、３３…給水温度計、３４…炉内温度計、３５…蒸気温度計、３６…蒸気圧力計、３７…蒸気流量計、３８…ＣＯセンサ、３９…Ｏ2センサ、５…計測データ、５Ａ…燃料状態量、５Ｂ…空気状態量、５Ｃ…動作状態量、５Ｄ…負荷状態量、６…探索条件、７…最適燃焼条件。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置からその運転状態を示す計測データを取得し、前記燃焼装置への燃料と空気の供給量を示す最適燃焼条件を前記計測データに基づいて推定する燃焼条件推定装置であって、
予め前記燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、前記燃焼装置の排出ガスに含まれるＣＯについて任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度を推定するＣＯ濃度推定モデルと、前記燃焼装置の排出ガスに含まれるＯ2について任意の燃焼条件に応じたＯ2濃度を推定するＯ2濃度推定モデルと、前記燃焼装置の運転効率について任意の燃焼条件に応じた運転効率を推定する運転効率推定モデルとを記憶する記憶手段と、
これらＣＯ濃度推定モデル、Ｏ2濃度推定モデル、および運転効率推定モデルから生成した評価指標に基づき前記燃焼装置における所望の最適燃焼条件を推定する最適条件推定手段と
を備えることを特徴とする燃焼条件推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の燃焼条件推定装置において、
前記推定モデルごとに、予め前記燃焼装置からの計測データを元にして生成した、当該推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータからなる複数の組を、当該推定モデルの推定モデル生成用データベースとして記憶するデータベース部と、
前記推定モデル用データベースの各組から当該推定モデルを生成する推定モデル生成手段と
をさらに備えることを特徴とする燃焼条件推定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の燃焼条件推定装置において、
前記各推定モデルは、前記計測データのうち、前記燃焼装置に供給される燃料の状態を示す燃料状態量と、前記燃料装置に供給される空気の状態を示す空気状態量と、前記燃焼装置の動作状態を示す動作状態量と、前記燃焼装置にかかる負荷の状態を示す負荷状態量とから、ＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれそれ推定するモデルからなることを特徴とする燃焼条件推定装置。
【請求項４】
燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置からその運転状態を示す計測データを取得し、前記燃焼装置への燃料と空気の供給量を示す最適燃焼条件を前記計測データに基づいて推定する処理装置で用いられる燃焼条件推定方法であって、
予め前記燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、前記燃焼装置の排出ガスに含まれるＣＯについて任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度を推定するＣＯ濃度推定モデルと、前記燃焼装置の排出ガスに含まれるＯ2について任意の燃焼条件に応じたＯ2濃度を推定するＯ2濃度推定モデルと、前記燃焼装置の運転効率について任意の燃焼条件に応じた運転効率を推定する運転効率推定モデルとを記憶部で記憶するステップと、
これらＣＯ濃度推定モデル、Ｏ2濃度推定モデル、および運転効率推定モデルから生成した評価指標に基づき前記燃焼装置における所望の最適燃焼条件を推定する最適条件推定ステップと
を備えることを特徴とする燃焼条件推定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の燃焼条件推定方法において、
前記推定モデルごとに、予め前記燃焼装置からの計測データを元にして生成した、当該推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータからなる複数の組を、当該推定モデルの推定モデル生成用データベースとしてデータベース部で記憶するステップと、
前記推定モデル用データベースの各組から当該推定モデルを生成する推定モデル生成ステップと
をさらに備えることを特徴とする燃焼条件推定方法。
【請求項６】
請求項４に記載の燃焼条件推定方法において、
前記各推定モデルは、前記計測データのうち、前記燃焼装置に供給される燃料の状態を示す燃料状態量と、前記燃料装置に供給される空気の状態を示す空気状態量と、前記燃焼装置の動作状態を示す動作状態量と、前記燃焼装置にかかる負荷の状態を示す負荷状態量とから、ＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれそれ推定するモデルからなることを特徴とする燃焼条件推定方法。
【請求項１】
燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置からその運転状態を示す計測データを取得し、前記燃焼装置への燃料と空気の供給量を示す最適燃焼条件を前記計測データに基づいて推定する燃焼条件推定装置であって、
予め前記燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、前記燃焼装置の排出ガスに含まれるＣＯについて任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度を推定するＣＯ濃度推定モデルと、前記燃焼装置の排出ガスに含まれるＯ2について任意の燃焼条件に応じたＯ2濃度を推定するＯ2濃度推定モデルと、前記燃焼装置の運転効率について任意の燃焼条件に応じた運転効率を推定する運転効率推定モデルとを記憶する記憶手段と、
これらＣＯ濃度推定モデル、Ｏ2濃度推定モデル、および運転効率推定モデルから生成した評価指標に基づき前記燃焼装置における所望の最適燃焼条件を推定する最適条件推定手段と
を備えることを特徴とする燃焼条件推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の燃焼条件推定装置において、
前記推定モデルごとに、予め前記燃焼装置からの計測データを元にして生成した、当該推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータからなる複数の組を、当該推定モデルの推定モデル生成用データベースとして記憶するデータベース部と、
前記推定モデル用データベースの各組から当該推定モデルを生成する推定モデル生成手段と
をさらに備えることを特徴とする燃焼条件推定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の燃焼条件推定装置において、
前記各推定モデルは、前記計測データのうち、前記燃焼装置に供給される燃料の状態を示す燃料状態量と、前記燃料装置に供給される空気の状態を示す空気状態量と、前記燃焼装置の動作状態を示す動作状態量と、前記燃焼装置にかかる負荷の状態を示す負荷状態量とから、ＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれそれ推定するモデルからなることを特徴とする燃焼条件推定装置。
【請求項４】
燃料を空気と混合して燃焼させる燃焼装置からその運転状態を示す計測データを取得し、前記燃焼装置への燃料と空気の供給量を示す最適燃焼条件を前記計測データに基づいて推定する処理装置で用いられる燃焼条件推定方法であって、
予め前記燃焼装置から取得した計測データに基づき生成された、前記燃焼装置の排出ガスに含まれるＣＯについて任意の燃焼条件に応じたＣＯ濃度を推定するＣＯ濃度推定モデルと、前記燃焼装置の排出ガスに含まれるＯ2について任意の燃焼条件に応じたＯ2濃度を推定するＯ2濃度推定モデルと、前記燃焼装置の運転効率について任意の燃焼条件に応じた運転効率を推定する運転効率推定モデルとを記憶部で記憶するステップと、
これらＣＯ濃度推定モデル、Ｏ2濃度推定モデル、および運転効率推定モデルから生成した評価指標に基づき前記燃焼装置における所望の最適燃焼条件を推定する最適条件推定ステップと
を備えることを特徴とする燃焼条件推定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の燃焼条件推定方法において、
前記推定モデルごとに、予め前記燃焼装置からの計測データを元にして生成した、当該推定モデルの入力パラメータおよび出力パラメータからなる複数の組を、当該推定モデルの推定モデル生成用データベースとしてデータベース部で記憶するステップと、
前記推定モデル用データベースの各組から当該推定モデルを生成する推定モデル生成ステップと
をさらに備えることを特徴とする燃焼条件推定方法。
【請求項６】
請求項４に記載の燃焼条件推定方法において、
前記各推定モデルは、前記計測データのうち、前記燃焼装置に供給される燃料の状態を示す燃料状態量と、前記燃料装置に供給される空気の状態を示す空気状態量と、前記燃焼装置の動作状態を示す動作状態量と、前記燃焼装置にかかる負荷の状態を示す負荷状態量とから、ＣＯ濃度、Ｏ2濃度、および運転効率をそれそれ推定するモデルからなることを特徴とする燃焼条件推定方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２００６−１３２９０２（Ｐ２００６−１３２９０２Ａ）
【公開日】平成１８年５月２５日（２００６．５．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−３２５２５８（Ｐ２００４−３２５２５８）
【出願日】平成１６年１１月９日（２００４．１１．９）
【出願人】（０００００６６６６）株式会社山武 (1,808)
【出願人】（５９１１７８０１２）財団法人地球環境産業技術研究機構 (153)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年５月２５日（２００６．５．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年１１月９日（２００４．１１．９）
【出願人】（０００００６６６６）株式会社山武 (1,808)
【出願人】（５９１１７８０１２）財団法人地球環境産業技術研究機構 (153)
【Ｆターム（参考）】
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