(57)【要約】【課題】ボイラの運転を停止することなく、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落のしやすさを的確に把握すること。【解決手段】ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法は、所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データを取得するステップ（Ｓ１）と、取得した収熱量の時系列データをフーリエ変換するステップ（Ｓ４）と、フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するステップ（Ｓ５）と、ピークを有する周期を灰がボイラ設備から脱落する周期と判定するステップ（Ｓ８）と、を有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データを取得するステップと、
取得した前記収熱量の時系列データをフーリエ変換するステップと、
フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するステップと、
前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定するステップと、
を有することを特徴とするボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法。
【請求項２】
前記フーリエ変換をする前に、前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃えるステップと、
前記窓関数を掛け合わせた前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成するステップと、
を有することを特徴とする請求項１に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法。
【請求項３】
前記強度のピークを有する周期を抽出するステップは、
フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出するステップと、
算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するステップと、
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法。
【請求項４】
所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データをフーリエ変換するデータ解析部と、
前記データ解析部によりフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するピーク抽出部と、
前記ピーク抽出部により抽出された前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定する性状・脱落周期判定部と、
を備えることを特徴とするボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置。
【請求項５】
前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃える前処理部と、
前記前処理部により処理された前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成する解析データ作成部と、
を備えることを特徴とする請求項４に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置。
【請求項６】
前記ピーク抽出部は、
フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する強度差算出部と、
前記強度差算出部により算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するピーク判定部と、
を備えることを特徴とする請求項４又は５に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法及び灰の性状・脱落判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
石炭を燃料とする火力発電所のボイラ内では、灰が過熱器・再熱器・節炭器・火炉等のボイラ設備の表面に付着し、発電効率を下げることが知られている。また、付着灰が脱落することなく長時間経過すると、灰が大きな塊となり、その後脱落した際に災害を起こしたり、炉底を損傷することもある。
このようなボイラ設備に対する灰付着の影響やリスク評価を行うためには、付着している灰の性状・脱落のしやすさを把握することが必要となる。付着している灰の性状・脱落のしやすさを評価する際には、（１）ボイラの運転を停止して付着した灰を採取して評価する方法、（２）炉底から排出される灰を採取して評価する方法、（３）ボイラ内にカメラを設置し、カメラで撮像した画像、映像に基づいて評価する方法、（４）過熱器の吊下管にひずみゲージを設置し、検出されたひずみ量に基づいて評価する方法、（５）ボイラ内に温度や熱の測定機器を設置し、その測定結果に基づいて評価する方法（例えば、特許文献１，２参照）、（６）設計上の有効な炉の面積と現状の有効な炉の面積とから汚れ度を算出して評価する方法（例えば、特許文献３参照）等、が用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】実開平３−１０４６２５号公報
【特許文献２】特開平９−２５０７０８号公報
【特許文献３】特開平８−７５１３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記（１）の方法では、灰の性状・脱落のしやすさを評価するためにボイラの運転を停止する必要があり、大きな経済的損失が生じる。上記（２）の方法では、数日前に脱落した灰を採取してしまうおそれがあり、現在の灰の性状・脱落のしやすさを正確に把握できるわけではない。また、ボイラの構造によっては炉底の灰の採取が困難な場合もある。上記（３）の方法では、カメラで撮像可能な範囲内に存在する灰しか評価することができない。上記（４）の方法では、測定できるのは吊下管に付属する過熱器・再熱器の重量のみで、吊下げ構造ではない部位の測定はできない。上記（５）の方法では、付着した灰の量を推定しているだけであり、灰の性状・脱落のしやすさを把握できるわけではない。上記（６）の方法では、現状の過熱器の汚れ度を算出しているだけであり、灰の性状・脱落のしやすさを評価するものではない。
【０００５】
そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ボイラの運転を停止することなく、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落のしやすさを的確に把握することができる、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法及び灰の性状・脱落判定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明は、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法であって、所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データを取得するステップと、取得した前記収熱量の時系列データをフーリエ変換するステップと、フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するステップと、前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定するステップと、を有することを特徴とする。
【０００７】
また、前記フーリエ変換をする前に、前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃えるステップと、前記窓関数を掛け合わせた前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成するステップと、を有することが好ましい。
【０００８】
また、前記強度のピークを有する周期を抽出するステップは、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出するステップと、算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するステップと、を有することが好ましい。
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明は、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置であって、所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データをフーリエ変換するデータ解析部と、前記データ解析部によりフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するピーク抽出部と、前記ピーク抽出部により抽出された前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定する性状・脱落周期判定部と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃える前処理部と、前記前処理部により処理された前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成する解析データ作成部と、を備えることが好ましい。
【００１１】
また、前記ピーク抽出部は、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する強度差算出部と、前記強度差算出部により算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するピーク判定部と、を備えることが好ましい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ボイラの運転を停止することなく、付着した灰の性状・脱落のしやすさを的確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】灰の性状・脱落判定装置のブロック図である。
【図２】収熱量の時系列データを示すグラフである。
【図３】（ａ）は図２に示す時系列データに窓関数を掛け合わせたときのデータを説明する図であり、（ｂ）は窓関数を掛け合わせたデータを複数個繋いだデータを示す図である。
【図４】灰の性状・脱落判定方法のフローチャートである。
【図５】図３（ｂ）の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
【図６】（ａ）は図５のグラフに包絡線を描いたものであり、（ｂ）はピーク差の算出方法を説明する図である。
【図７】（ａ）はボイラ設備に付着している灰が多い場合において灰の脱落前後の状態を説明する模式図であり、（ｂ）はボイラ設備に付着している灰が少ない場合において灰の脱落前後の状態を説明する模式図である。
【図８】（ａ）はボイラ内の定期点検前（炉内清掃前）の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフであり、（ｂ）はボイラ内の定期点検後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
【図９】ボイラの運転を停止してから数日経過し、再起動した後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
【図１０】（ａ）は、収熱量の時系列データをフーリエ変換した際のピーク（１つめ）の強度差を定期点検前のデータ、定期点検後のデータ、ボイラの運転を数日停止した後のデータで比較したものである。（ｂ）は、ピーク（２つめ）の強度差を同様に比較したものである。
【図１１】（ａ）は収熱量が一定となる場合の収熱量の時系列データを示すグラフであり、（ｂ）は（ａ）の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
【図１２】（ａ）は収熱量が徐々に減少する場合の収熱量の時系列データを示すグラフであり、（ｂ）は（ａ）の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の好ましい実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す実施の形態は一つの例示であり、本発明の範囲において、種々の形態をとり得る。灰の性状・脱落判定装置は、例えば、石炭を燃料とする火力発電所のボイラの制御盤に設けられており、ボイラ設備（例えば、過熱器、再熱器、節炭器、火炉等）に付着する灰の脱落のしやすさ、すなわち、付着した灰がどの程度の時間間隔で炉底に落下するのかを判定するものである。
【００１５】
＜灰の性状・脱落判定装置＞
図１に示すように、灰の性状・脱落判定装置（以下、性状・脱落判定装置という）１００は、データ取得部１と、前処理部２と、解析データ作成部３と、データ解析部４と、ピーク抽出部５と、性状・脱落周期判定部６と、記憶部７と、を備えている。
データ取得部１は、図２に示すように、ボイラ設備のうち少なくとも一つの構成部位の収熱量の時系列データを取得する。データ取得部１は、外部で作成された時系列データを取得してもよいし、データ取得部１自身が収熱量の時系列データを作成してもよい。
前処理部２は、データ取得部１によって取得した収熱量の時系列データに、図３（ａ）に示すような窓関数を掛け合わせて、当該時系列データの始端と終端を同じ値に揃える。
解析データ作成部３は、前処理部２により処理された時系列データを複数個繋いで、図３（ｂ）に示すようなフーリエ変換用の時系列データを作成する。
データ解析部４は、解析データ作成部３によって作成された時系列データをフーリエ変換する。
【００１６】
ピーク抽出部５は、データ解析部４によってフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出する。ここで、ピーク抽出部５は、強度差算出部５１と、ピーク判定部５２と、を備えている。
強度差算出部５１は、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する。ピーク判定部５２は、強度差算出部５１により算出された強度差が所定値以上の場合に、当該最大強度をフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定する。
性状・脱落周期判定部６は、ピーク抽出部５により抽出されたピークを有する周期を灰がボイラ設備から脱落する周期と判定する。
記憶部７は、データ取得部１により取得したデータ、窓関数を掛け合わせた時系列データ、フーリエ変換した時系列データ等の各種データ、処理プログラム等を記憶する。
【００１７】
＜灰の性状・脱落判定方法＞
以下、図４に示すフローチャートを用いて、ボイラの熱交換部に付着した灰の性状・脱落判定方法について説明する。なお、以下の形態では、過熱器に付着した灰の脱落のしやすさについて判定する。また、過熱器に限らず、ボイラ設備を構成するものであれば、どの構成部位に付着した灰の脱落のしやすさを判定してもよく、以下の方法が適用できる。
図４に示すように、データ取得部１によって、予め設定した所定時間における過熱器の収熱量の時系列データを取得する（ステップＳ１）。ここで、データを取得する時間、及び、データを取得するピッチは、任意に設定することができる。取得された収熱量の時系列データをグラフに表すと、図２に示すようになる。また、収熱量の時系列データは、発電量や使用バーナーを一定とし、単一の炭種が用いられている期間から採取した。
【００１８】
次に、図３（ａ）に示すように、前処理部２によって、取得した収熱量の時系列データに、始端と終端の値が０となる窓関数（ハニング関数）を掛け合わせ、時系列データの始端と終端を０にする（ステップＳ２）。これは、限られた時系列データが無限に続くものと仮定して次ステップのフーリエ変換を行うが、図２に示すように、取得した時系列データの始端と終端の値が異なるため、時系列データを複数個繋げた場合にデータが連続しないため、解析精度が低下する。そこで、フーリエ変換によるデータの解析精度を向上させるため、窓関数を時系列データに掛け合わせて、時系列データが連続して繋がるようにしている。
次に、図３（ｂ）に示すように、解析データ作成部３は、窓関数が掛け合わされた時系列データを複数個繋げ、フーリエ変換するための時系列データを作成する（ステップＳ３）。
【００１９】
次に、データ解析部４は、ステップＳ３で作成された時系列データをフーリエ変換する（ステップＳ４）。ここで、過熱器に付着する灰は、付着と脱落を繰り返している場合、時系列データをフーリエ変換することにより、周期毎に強度の大きさを抽出することができ、強度が大きな周期ほど収熱量の変化が大きい、すなわち、灰が過熱器の表面から脱落する周期と考えることができるからである。図３（ｂ）に示す時系列データをフーリエ変換すると、図５に示すようなグラフとなる。
【００２０】
次に、ピーク抽出部５は、フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出する（ステップＳ５）。
ステップＳ５において、ピークの抽出は、図６（ａ）に示すように、図５に示すグラフに包絡線を描く。
次に、図６（ｂ）に示すように、強度差算出部５１は、所定の周期幅内において、最小周期ｔ１の強度と最大周期ｔ２の強度との平均値と、当該区間内での最大強度値との差を算出する（ステップＳ６）。ピーク判定部５２は、算出された強度の差が予め設定された所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ７）。ステップＳ７において、ピーク判定部５２は、算出された強度の差が予め設定された所定値以上であると判定した場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、ピーク判定部５２は、その最大強度値を強度のピークと判定し、性状・脱落周期判定部６は、そのピークを有する周期ｔを灰が過熱器から脱落する周期として判定する（ステップＳ８）。一方、ステップＳ７において、ピーク判定部５２は、算出された強度の差が予め設定された所定値未満であると判定した場合（ステップＳ７：ＮＯ）、ピーク判定部５２は、その最大強度値を有する周期をピークとは判定せず、性状・脱落周期判定部６は、灰が過熱器から脱落する周期として判定しない（ステップＳ９）。これをもって、灰の性状・脱落判定が終了する。  
ピークの有無は灰の性状を判定する上で大きな意味を持つが、ピーク強度は物理的な意味は乏しいと考えられる。たとえば、図７（ａ）に示すように、もともと灰Ａがボイラ設備Ｂに多く付着している場合、灰Ａが脱落したとき、収熱量の変動が小さいと思われる。一方、図７（ｂ）に示すように、もともと灰Ａがボイラ設備Ｂに少なく付着している場合は、灰Ａが脱落した時、収熱量の変動が大きいと考えられる。ピーク強度は、最初の灰の付着量によって異なることが予想される。灰の性状が硬いときは灰の脱落の周期が遅く、灰の性状が軟らかいときは灰の脱落の周期が早いことが想定される。そのためピークを有する周期ｔが灰の性状によって変動すると思われる。
以上の方法により、灰が過熱器から脱落する周期を知ることができ、灰の硬軟等の性状を把握することができる。
【００２１】
＜検証結果＞
次に、上記の灰の性状・脱落判定装置、灰の性状・脱落判定方法による灰の性状・脱落判定についての検証結果について説明する。
図８（ａ）は、ボイラ内の定期点検前（炉内清掃前）の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフであり、図８（ｂ）は、ボイラ内の定期点検後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
図８（ａ）から見て取れるように、定期点検前のグラフでは、強度のピークを有する周期は確認できない。これは、強度差が少ない、すなわち、収熱量の変化が少なくなっており、その原因として、過熱器の表面に灰が多く付着して脱落していないためと考えられる。
一方、図８（ｂ）から見て取れるように、定期点検後のグラフでは、強度のピークを有する周期ｔ３およびｔ３’は確認できる。これは、強度差が大きい、すなわち、収熱量の変化が大きくなっており、その原因として、過熱器の表面に付着した灰が脱落したものと考えられる。
【００２２】
図９は、ボイラの運転を停止してから数日経過し、再起動した後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
図９から見て取れるように、ボイラを停止すると、熱変化で過熱器が伸縮し、付着した灰は過熱器の表面から脱落する。これは、定期点検の時は炉内清掃を行い、数日停止では炉内清掃は行わないが、過熱器の伸縮によって、ある程度の灰が過熱器から脱落する。そのため、収熱量の変化が大きくなり、このような強度のピークが周期ｔ４、ｔ４’で出たものと考えられる。すなわち、ボイラの運転を数日停止させた後に再起動させた場合でも、ある程度の効果が期待できるものと考えられる。
【００２３】
図１０は、収熱量の時系列データをフーリエ変換した際の最大ピークの強度差を定期点検前のデータ、定期点検後のデータ、ボイラの運転を数日停止した後のデータで比較したものである。（ａ）は１つめのピーク強度差、（ｂ）は２つめのピーク強度差について比較した。
図１０から見て取れるように、定期点検前の強度差と比べて、定期点検後の強度差、ボイラの運転を数日停止した後の強度差の方が大きくなっており、灰の脱落が顕著に表れていることがわかる。
【００２４】
図１１（ａ）は、図３及び図５に対する比較例として、収熱量が一定となる場合を仮定して作成したデータを示したものであり、図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の時系列データをフーリエ変換した時系列データである。
図１１（ｂ）から見て取れるように、フーリエ変換後の時系列データには強度のピークが一切なく、灰の脱落がないと考えられる。
【００２５】
図１２（ａ）は、図３及び図５に対する比較例として、収熱量が徐々に減少する場合を仮定して作成したデータを示したものであり、図１２（ｂ）は、図１２（ａ）の時系列データをフーリエ変換した時系列データである。
図１２（ｂ）から見て取れるように、フーリエ変換後の時系列データには、強度のピークが一切なく、灰の脱落がないと考えられる。
【００２６】
以上のように、収熱量の時系列データをフーリエ変換することで、ピークを有する強度の大きな周期を抽出することができるので、この周期を灰が過熱器から脱落する周期として考えることにより、ボイラの運転を停止することなく、過熱器に付着した現在の灰の性状（過熱器表面からの脱落のしやすさ）を的確に把握することができる。
これにより、ボイラ設備に対する灰付着の影響やリスク評価を行うことができ、ボイラの運転停止による発電効率の低下を防止することができる。また、炉底に脱落した灰ではなく、現在過熱器に付着している灰を評価することができるようになる。また、ひずみゲージやカメラ等の設備も不要としながら、灰の付着量ではなく灰の性状を把握することができるので、例えば、ボイラの管理室で測定している運転データを利用して灰の脱落しやすさ（軟らかさ）をリアルタイムで推定することができ、灰の性状に応じて石炭に混ぜる添加剤の量や燃焼させる石炭の種類を調節してボイラの運転を制御することも可能となる。また、カメラを用いないことから、灰の観察範囲が限定されることもない。また、灰の性状に合わせてボイラ内の清掃の時期を的確に決めることができる。
また、時系列データをフーリエ変換する前に、時系列データに窓関数を掛け合わせているので、連続する時系列データを作成することができ、フーリエ変換の精度をより高めることができる。
また、ピークの抽出にあたっては、周囲のデータと比べて予め設定した値よりも大きな強度差を有しているときだけピークと判定するので、グラフを見て人が定性的に強度のピークを判定するのではなく、定量的に強度のピークを判定することができる。
【００２７】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限られるものではない。例えば、取得した時系列データに窓関数を掛け合わせることは必ずしも必要ではなく、複数の時系列データを繋げた際に連続した時系列データとなっていれば、窓関数を掛け合わせることなく時系列データをフーリエ変換することができる。また、窓関数もハニング関数に限られることなく、他の窓関数（ガウス関数、ハミング関数、テューキー関数、ブラックマン関数等）を用いてもよい。
また、強度差算出部５１によってピークを抽出するにあたり、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する際における、所定区間の設定は自由に変更することができる。
また、強度差算出部５１により算出された強度の差が所定値以上の場合に、ピーク判定部５２により当該最大強度をフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するにあたり、強度差の設定は自由に変更することができる。
【符号の説明】
【００２８】
１  データ取得部
２  前処理部
３  解析データ作成部
４  データ解析部
５  ピーク抽出部
６  性状・脱落周期判定部
７  記憶部
１００  灰の性状・脱落判定装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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