(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
降下煤塵を測定する一つの測定点に対して、煤塵が発生する複数の発生源の夫々の寄与率を推定する煤塵発生源推定方法であって、
前記測定点での煤塵成分を分析し、
前記複数の発生源での煤塵成分を分析し、
前記複数の発生源の各寄与率の総和が１００％となる各寄与率の組み合わせを乱数によって仮定し、
仮定した寄与率、及び分析した前記発生源での煤塵成分に基づいて、前記測定点での煤塵成分を予測し、
予測した煤塵成分と分析した前記測定点での煤塵成分との誤差を算出し、
前記乱数の仮定から前記誤差の算出に至る処理を、前記複数の発生源の数を固定し且つ前記乱数を変化させたうえで、予め設定した多回数実行し、誤差が最小となる寄与率を推定し、
前記寄与率の推定を、前記乱数を変化させたうえで、複数回数実行し、前記寄与率の平均値を算出することを特徴とする煤塵発生源推定方法。
【請求項２】
予測した煤塵成分を予測値とし、
分析した前記測定点での煤塵成分を測定値とし、
前記予測値と前記測定値との差分を２乗した値を煤塵成分ごとに累積した値を第一の累積値とし、
前記測定値を２乗した値を煤塵成分ごとに累積した値を第二の累積値とし、
前記第一の累積値を前記第二の累積値で除した値の平方根を誤差として算出することを特徴とする請求項１に記載の煤塵発生源推定方法。
【請求項３】
前記誤差を算出する際に、予測した煤塵成分、及び分析した前記測定点での煤塵成分における成分比率の強度を一定に補正することを特徴とする請求項１又は２に記載の煤塵発生源推定方法。
【請求項４】
前記乱数の仮定から前記誤差の算出に至る処理を、少なくとも５００００回実行し、誤差が最小となる寄与率を推定することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の煤塵発生源推定方法。
【請求項５】
前記寄与率の推定を、少なくとも１００回実行し、前記寄与率の平均値を算出することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の煤塵発生源推定方法。
【請求項６】
前記測定点では降下煤塵を方向別に採取することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の煤塵発生源推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、煤塵発生源推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、降下煤塵を採取調査し、発生源を推定することが求められており、様々な手法が提案されていた。
特許文献１の従来技術では、重液分離した降下煤塵を各原因物質毎に秤量し、得られた秤量値を、予め実験的に求めた分配率に基づいて補正した上で、各原因物質の寄与率を求めている。
【０００３】
特許文献２の従来技術では、試料に対して偏光が垂直落射される顕微鏡を用い、重液分離した各試料に含まれる粒子からの反射光を観察し、各粒子の形や色を分析することで、発生源の推定に役立てている。
特許文献３の従来技術では、操業パラメータと気象予測パラメータとに基づいて粉塵発生量をシミュレートし、気象予測パラメータと粉塵発生量とに基づいて粉塵濃度分布を予測することで、操業における環境保全対策を目指している。
【０００４】
特許文献４の従来技術では、メタタングステン酸ソーダ液に水を加えた重液を用い、降下煤塵の構成物質を比重別に分離させ、各構成物質を秤量し分析することで、分析精度の向上を図っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特公平７−９５０２６号公報
【特許文献２】特開平５−３０６９８７号公報
【特許文献３】特開２００９−１０９３１７号公報
【特許文献４】特開昭５４−１２４７９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、降下煤塵の発生源は一つではなく、多数の事業所が関係していたり、また自然界における土砂などのダストも含まれている。したがって、採取した降下煤塵に対して、どの設備又は事業所から、どの程度の寄与率があるかを解析することが困難であった。
本発明の課題は、測定点に対して複数ある発生源の寄与率を精度よく推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る煤塵発生源推定方法は、降下煤塵を測定する一つの測定点に対して、煤塵が発生する複数の発生源の夫々の寄与率を推定する煤塵発生源推定方法であって、測定点での煤塵成分を分析し、複数の発生源での煤塵成分を分析し、複数の発生源の各寄与率の総和が１００％となるような各寄与率の組み合わせを乱数によって仮定し、仮定した寄与率、及び分析した発生源での煤塵成分に基づいて、測定点での煤塵成分を予測し、予測した煤塵成分と分析した測定点での煤塵成分との誤差を算出し、乱数の仮定から誤差の算出に至る処理を、複数の発生源の数を固定し且つ乱数を変化させたうえで、予め設定した多回数実行し、誤差が最小となる寄与率を推定し、寄与率の推定を、乱数を変化させたうえで、複数回実行し、寄与率の平均値を算出することを特徴とする。
【０００８】
本発明の一態様に係る煤塵発生源推定方法は、予測した煤塵成分を予測値とし、分析した測定点での煤塵成分を測定値とし、予測値と測定値との差分を２乗した値を煤塵成分ごとに累積した値を第一の累積値とし、測定値を２乗した値を煤塵成分ごとに累積した値を第二の累積値とし、第一の累積値を第二の累積値で除した値の平方根を誤差として算出することを特徴とする。
【０００９】
本発明の一態様に係る煤塵発生源推定方法は、誤差を算出する際に、予測した煤塵成分、及び分析した測定点での煤塵成分における成分比率の強度を一定に補正することを特徴とする。
本発明の一態様に係る煤塵発生源推定方法は、乱数の仮定から誤差の算出に至る処理を、５００００回実行し、誤差が最小となる寄与率を推定することを特徴とする。
【００１０】
本発明の一態様に係る煤塵発生源推定方法は、乱数の仮定から寄与率の推定に至る処理を、１００回実行し、誤差が最小となる寄与率の平均値を算出することを特徴とする。
本発明の一態様に係る煤塵発生源推定方法は、測定点では降下煤塵を方向別に採取することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一態様に係る煤塵発生源推定方法によれば、複数の発生源の各寄与率の総和が１００％となるような各寄与率の組み合わせを乱数によって仮定した上で、誤差が最小となる寄与率を推定しているので、測定点に対して複数ある発生源の寄与率を精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態の概念図である。
【図２】降下煤塵採取装置１の概略構成図である。
【図３】導入管２の断面積と隙間８の断面積とを示す図である。
【図４】降下煤塵採取装置１の配置図であり、４つの降下煤塵採取装置１を上方から見た状態を示す。
【図５】多元連立方程式に基づいた算出について説明した図である。
【図６】成分データの計算強度を一律にする方法を示す図である。
【図７】一次試行回数と誤差との関係を示す図である。
【図８】一次試行回数と発生源毎の寄与率との関係を示す図である。
【図９】二次試行と誤差との関係を示す図である。
【図１０】二次試行回数と発生源毎の寄与率との一関係を示す図である。
【図１１】二次試行回数と発生源毎の寄与率との一関係を示す図である。
【図１２】一次試行と二次試行について説明した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
本実施形態は、製鉄所内にある複数の煤塵発生源の煤塵構成成分及び粒度分布のデータ（成分データ）を用いて、構外の測定点での成分データとの比較から、所内発生源の寄与率を推定するものである。
図１は、本実施形態の概念図である。
【００１４】
先ず或る地域１での降下煤塵を採取し、採取した降下煤塵と、複数の発生源１〜ｎでの発生煤塵とを照合することで、測定地域１での降下煤塵に対する発生源１〜ｎの各寄与率を算出する。
先ず、降下煤塵を採取する降下煤塵採取装置１について説明する。
図２は、降下煤塵採取装置１の概略構成図である。
降下煤塵採取装置１は、導入管２と、採取容器３と、庇（ひさし）部材４と、フード５と、を備える。
【００１５】
導入管２は、一端が横方向（略水平方向）に開口し、他端が下方向に開口した略Ｌ形の配管で構成される。ここでは、９０度の曲がり管２ａに直管２ｂを接続して形成している。この曲がり管２ａの下面を水平方向に延在する手摺６の上面に当接させた状態で、曲がり管２ａ及び手摺６に針金等の固定部材７を巻回することで、導入管２が固定される。
採取容器３は、導入管２よりも大径となる断面が円形の容器で構成され、上部の内周面３ａが、直管２ｂにおける下部の外周面２ｃに隙間８を空けて対向するように配置される。採取容器３の上部と直管２ｂの下部とは、針金等の連結部材９で着脱可能な状態で連結される。例えば、採取容器３の上部と直管２ｂの下部とに貫通孔を設け、各貫通孔に連結部材９を挿通し、簡易的に留めることで、直管２ｂに採取容器３を懸吊する。
【００１６】
庇部材４は、直管２ｂにおける下部の外周面に、全周に亘って、斜め下方向に向けて突設されており、平面視で採取容器よりも大きくなるように、径方向の長さや角度を調整する。
フード５は、導入管２の一端部に固定され、上面を覆い且つ開口方向に張り出すように形成される。
【００１７】
次に、導入管２及び採取容器３の寸法について説明する。
図３は、導入管２の断面積と隙間８の断面積とを示す図である。
導入管２の断面積と隙間８の断面積とを同一又は略同一にする。この場合、導入管２の半径をｒとし、導入管２の厚みをｔとし、採取容器３の半径をＲとすると、下記の式が成り立つ。
πｒ２＝πＲ２−π（ｒ＋ｔ）２
ここで、導入管２の厚みを０と見なすと、下記の式が成り立つ。
２πｒ２＝πＲ２
√（２）×ｒ＝Ｒ
すなわち、導入管２の厚みを０と見なすと、採取容器３の半径Ｒを、導入管２の半径ｒの√（２）＝約１.４倍に設定すると、導入管２の断面積と隙間８の断面積とが同一になる。例えば、導入管２の半径ｒが１００ｍｍであれば、採取容器３の半径Ｒは１４１ｍｍに設定する。
【００１８】
また、導入管２で生じるエネルギー損失（圧力降下）は下記の式で表される。
ｈ＝λ×（Ｌ／ｄ）×（ｖ２／２ｇ）
ｈ：摩擦損失
ｄ：導入管２の内径
Ｌ：管の長さ
ｖ：平均流速
λ：管摩擦係数
ｇ：重力加速度
したがって、導入管２の内径ｄを大きくするほど、且つ導入管２の長さＬを短くするほど、エネルギー損失が小さくなるので好ましい。また、曲がり管のエネルギー損失も考慮し、ベンド管などを使用する。
【００１９】
次に、降下煤塵採取装置１の配置について説明する。
図４は、降下煤塵採取装置１の配置図であり、４つの降下煤塵採取装置１を上方から見た状態を示す。
降下煤塵採取装置１は、一方向に向けて開口した構成なので、全方位からの降下煤塵を採取するには、図に示すように、例えば４つの降下煤塵採取装置１を用意し、夫々、一端の開口を四方に向けて配置する。
【００２０】
このように、方向別に降下煤塵を採取することで、どの方向から煤塵が発生しているかが判別可能となり、候補となる発生源を絞り込むことができる。
上記の降下煤塵採取装置１を、所定の位置に、所定の方向に向けた状態で、所定の期間だけ設置する。これにより、方向別に降下して来る煤塵が、導入管２の一端から入り、採取容器３へと溜まるようになる。
【００２１】
まず、導入管２の一端が横方向に開口しており、且つその一端部にフード５を設けているので、導入管２への雨水の浸入を抑制することができる。これにより、採取した降下煤塵のうち、水溶性の成分をも分析することができる。
また、導入管２の外周面と採取容器３の内周面との間に隙間８が形成されていることで排気が可能となるので、降下煤塵が導入されやすくなり、十分な採取量を得ることができる。また、導入管２における他端の断面積と、隙間８の断面積とを同一にすることで、排気の流速を一定に保つことができる。したがって、排気流路で生じるエネルギー損失を低減し、降下煤塵を安定して採取することができる。
【００２２】
また、採取容器３の上方に庇部材が設けられているので、採取容器３への雨水の浸入を抑制することができる。
このように、コストの増大を抑制しつつ、降雨の影響を受けることなく十分な量の降下煤塵を方向別に採取することができる。
また、導入管２と採取容器３とを連結部材９によって着脱可能な状態で簡易的に連結しているので、導入管２は手摺６に固定したまま、連結部材９を外すだけで、採取容器３だけを回収することができる。
【００２３】
次に、複数の発生源における各寄与率の算出について説明する。
煤塵発生源の数をｎ、煤塵に含まれる成分の数をｍとする。また、発生源で測定された成分データをＡ（Ａｊｉ：ｊ発生源でのｉ成分量）で表し、測定点ａで測定された成分データをＢ（Ｂａｉ：測定点ａでのｉ成分量）で表す。そして、成分データＡと成分データＢとの関係は、発生源の寄与率Ｘ（Ｘｊ：ｊ発生源の寄与率）を用いて、下記のように示される。
ＡＸ＝Ｂ
【００２４】
【数１】
0005910277.tif 000002
【００２５】
上記の寄与率Ｘ１〜Ｘｎを求める。
先ず比較例として、多元連立方程式に基づいた算出について説明する。
図５は、多元連立方程式に基づいた算出について説明した図である。
ここで、地域側サンプル成分とは、上記の降下煤塵採取装置１で採取した降下煤塵の成分分析結果である。また、発生源側サンプル成分とは、発生源から発生した煤塵の成分分析結果であり、予め分析しておく。このような多元連立方程式を用いる場合には、解がマイナスになることがあり、適切な解とならない場合がある。
【００２６】
また、ある寄与率を仮定したときに推定される予測値と、測定値との差が各成分データを通じて最も小さくなるような寄与率Ｘｊを、最小二乗法によって求めることが考えられる。しかしながら、この方法で寄与率を算出したとしても、解がマイナスになることがあり、適切な解とならない場合がある。
【００２７】
次に本実施形態の算出について説明する。
本実施形態では、各発生源における寄与率の総和が１００％となるような各寄与率を仮定し、下記に示すように、仮定した寄与率に基づいて予測したサンプル成分の予測値と、実際に計測したサンプル成分の計測値と、の誤差Ｇが最小となるような寄与率を求める。寄与率の仮定には乱数を用いる。
【００２８】
【数２】
0005910277.tif 000003
【００２９】
Ｄｉ：成分ｉの計測値
Ｙｉ：成分ｉの予測値
min｛｝：最小値を求める関数
すなわち、計測値と予測値との差の２乗を考慮成分だけ加えた値を、計測値の２乗を考慮成分だけ加えた値で割り、その平方根を取る。この計算を一次試行と称す。
【００３０】
また、照合計算前には、各成分データの計算強度を一律とするために、照合させるサンプル成分毎に補正係数を算出し、各成分の補正係数を夫々の発生源毎に反映させる。
図６は、成分データの計算強度を一律にする方法を示す図である。
測定点で採取したサンプル成分において、計算強度を一律１００とし、成分ごとに計算強度（Ｂ）を成分量（Ａ）で除すことで補正係数（Ｃ）を算出する。そして、発生源のサンプル成分において、成分ごとに成分量（Ｄ）に補正係数（Ｃ）を乗じることで計算強度（Ｅ）を算出する。この計算を発生源ごとに実行する。こうして、測定点で採取したサンプル成分の計算強度（Ｂ）と、発生源のサンプル成分の計算強度（Ｅ）とを照合計算することで、各々の成分誤差を小さくする解を算出することができる。
【００３１】
次に、乱数を用いて照合する一次試行回数について説明する。
本実施形態では、発生源の数を固定し且つ乱数を変化させたうえで一次試行を行い、その一次試行回数を５００００回とする。これは、５０００回では誤差変動が大きく、５００００回以上ではほぼ同じ結果が得られるからである。
図７は、一次試行回数と誤差との関係を示す図である。
図８は、一次試行回数と発生源毎の寄与率との関係を示す図である。
すなわち、図７に示すように、寄与率の仮定回数、つまり一次試行回数を、５万、１０万、２０万、１００万、２００万、４００万回と増やしてゆくと、誤差は若干ではあるが低減してゆく。しかしながら、図８に示すように、得られる寄与率は大きくバラツキを持ち、どの回数の寄与率が妥当であるかは判断しにくい。
【００３２】
次に、一次試行により得られた寄与率の平均化について説明する。
上記のように、一次試行回数を増やしても寄与率にバラツキがあり、妥当な寄与率を得にくいので、５００００回の一次試行により定まった寄与率を、予め設定した回数分で平均化する。すなわち、寄与率の推定を、乱数を変化させたうえで、複数回実行し、寄与率の平均値を算出する。これを二次試行と称す。
図９は、二次試行と誤差との関係を示す図である。
図１０は、二次試行回数と発生源毎の寄与率との一関係を示す図である。
図１１は、二次試行回数と発生源毎の寄与率との一関係を示す図である。
【００３３】
すなわち、図９に示すように、一次試行の誤差の平均値と二次試行回数との関係は、１００以上であればあまり関係がない。また、図１０、図１１に示すように、得られた寄与率は二次試行回数に寄らず、かなりバラツキが小さく、８０回以上であれば、各発生源の寄与率はほぼ同じような値となっている。各一時試行の値がランダムであれば、二次試行回数を増やせば、各寄与率は平均化されるはずであるが、ある推定値に収束しているため、この収束値は少なからず平均化されているとはいえ、有意な値であると考えられる。また、１００回の二次試行を２回行い、その差を見たがあまり有意な差はなく、ほぼ同じ値に収束していた。
【００３４】
以上の検討により、本実施形態では、一次試行を５００００回、二次試行を１００回とし、下記の式に示すように、予測したサンプル成分の予測値と、実際に計測したサンプル成分の計測値と、の誤差Ｇが最小となるような寄与率を求める。
【００３５】
【数３】
0005910277.tif 000004
【００３６】
図１２は、一次試行と二次試行について説明した図である。
すなわち、一次の試行回数（５００００回）の中で、計測値と予測値との差の２乗を考慮成分だけ加えた値を、計測値の２乗を考慮成分だけ加えた値で割り、その平方根を取る。この一次試行回数（５００００回）の中で最も小さい誤差を取り出し、一次試行における誤差とする。そして、その誤差を二次試行回数（１００回）の中で平均値を取り、この平均値を出力する。
【００３７】
また、発生源サンプルは、約３０種類あるので、組合せを変えて任意に計算する。すなわち、発生源毎に成分特徴があるので、夫々の成分誤差が少なくなるよう組み合わせを変える。各成分誤差が５０％以内で、組み合わせパターン約２０種類を目安にする。そして、誤差が少ないものを照合結果とする。誤差が２０〜３０％を目安にする。
このように、複数の発生源の各寄与率の総和が１００％となるような各寄与率の組み合わせを乱数によって仮定し、仮定した寄与率、及び分析した発生源での煤塵成分に基づいて、測定点での煤塵成分を予測し、予測した煤塵成分と分析した測定点での煤塵成分との誤差を算出する。そして、乱数の仮定から誤差の算出に至る処理を、複数の発生源の数を固定し且つ乱数を変化させたうえで、予め設定した多回数実行し、誤差が最小となる寄与率を推定することで、測定点に対して複数ある発生源の寄与率を精度よく推定することができる。具体的には、発生源ごとに算出される誤差の累積値が最小となる寄与率を推定する。
【００３８】
また、前述した数２に従って誤差として算出することで、測定点に対して複数ある発生源の寄与率を容易に推定することができる。
また、誤差を算出する際に、予測した煤塵成分、及び分析した測定点での煤塵成分における成分比率の強度を一定に補正することで、測定点に対して複数ある発生源の寄与率を精度よく推定することができる。
【００３９】
また、乱数の仮定から誤差の算出に至る処理を、少なくとも５００００回実行し、誤差が最小となる寄与率を推定することで、測定点に対して複数ある発生源の寄与率を精度よく推定することができる。
また、乱数の仮定から寄与率の推定に至る処理を、複数回数実行し、誤差が最小となる寄与率の平均値を算出することで、測定点に対して複数ある発生源の寄与率をより精度よく推定することができる。
【００４０】
また、乱数の仮定から寄与率の推定に至る処理を、少なくとも１００回実行し、誤差が最小となる寄与率の平均値を算出することで、測定点に対して複数ある発生源の寄与率をより精度よく推定することができる。
また、測定点では降下煤塵採取装置１を用いて、降下煤塵を方向別に採取することにより、発生源を容易に絞り込むことができる。
【００４１】
このように、煤塵発生源の寄与率を推定することができるので、原因となる粉塵発生箇所（設備）について効率的な環境対策を実施することができる。すなわち、効率的な環境対策の実際による降下煤塵量を削減、環境投資の低廉化が見込まれる。また、発生源での粉塵サンプルと、落下地点での粉塵サンプルがあれば解析することができるので、容易に実施することができる。
【符号の説明】
【００４２】
１     降下煤塵採取装置
２     導入管
２ａ   管
２ｂ   直管
２ｃ   外周面
３     採取容器
３ａ   内周面
４     庇部材
５     フード
６     手摺などの構造物
７     固定部材
８     隙間
９     連結部材
【図１】
0005910277.tif 000005
【図２】
0005910277.tif 000006
【図３】
0005910277.tif 000007
【図４】
0005910277.tif 000008
【図５】
0005910277.tif 000009
【図６】
0005910277.tif 000010
【図７】
0005910277.tif 000011
【図８】
0005910277.tif 000012
【図９】
0005910277.tif 000013
【図１０】
0005910277.tif 000014
【図１１】
0005910277.tif 000015
【図１２】
0005910277.tif 000016