(57)【要約】【課題】バイオガスの発生量を安定的に増大させることができ、バイオガス発電手段の発電効率を向上可能な有機性廃棄物処理方法及び有機性廃棄物処理システムを提供する。【解決手段】有機性廃棄物を処理する消化槽１において、消化槽１へ投入する有機性廃棄物に界面活性剤を含むバイオガス生成促進剤を添加することと、消化槽１から発生するバイオガスを燃料として利用して発電を行うこととを含む有機性廃棄物処理方法である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
有機性廃棄物を処理する消化槽において、前記消化槽へ投入する有機性廃棄物に界面活性剤を含むバイオガス生成促進剤を添加することと、
前記消化槽から発生するバイオガスを燃料として利用して発電を行うことと
を含む有機性廃棄物処理方法。
【請求項２】
前記バイオガスの目標発生量を設定することと、
前記消化槽から発生するバイオガスの発生量が前記目標発生量に近づくように、前記バイオガス生成促進剤の添加量及び前記有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを制御することと、
を含む請求項１に記載の有機性廃棄物処理方法。
【請求項３】
説明変数として少なくともバイオガス生成促進剤の添加量の測定値と前記有機性廃棄物の投入量の測定値とを含み、目的変数としてバイオガス発生量の測定値を含むデータセットを備えた学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、前記消化槽から発生する前記バイオガスの発生量が、前記バイオガスの目標発生量を満足するように、前記バイオガス生成促進剤の添加量及び前記有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを予測することと、
予測結果に基づいて、前記バイオガス生成促進剤の添加量及び前記有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整すること
を含む請求項１又は２に記載の有機性廃棄物処理方法。
【請求項４】
前記有機性廃棄物を複数種類投入する場合に、説明変数として少なくともバイオガス生成促進剤の添加量の測定値と複数種類の有機性廃棄物それぞれの投入量の測定値とを含み、目的変数としてバイオガス発生量の測定値を含むデータセットを備えた学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、前記消化槽から発生する前記バイオガスの発生量が前記バイオガスの目標発生量を満足するように、前記バイオガス生成促進剤の添加量及び各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを予測することと、
予測結果に基づいて、前記バイオガス生成促進剤の添加量及び前記各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整すること
を含む請求項１又は２に記載の有機性廃棄物処理方法。
【請求項５】
前記データセットに含まれる前記バイオガス生成促進剤の添加量の測定値、前記有機性廃棄物の投入量の測定値及び前記バイオガス発生量の測定値が、予め定められた一定期間の積算値からなる請求項３又は４に記載の有機性廃棄物処理方法。
【請求項６】
前記学習用データベースが、説明変数として、前記消化槽の撹拌強度の測定値、１又は複数種類の有機性廃棄物の有機物濃度の測定値の少なくとも何れかを更に含み、
前記学習用データベースに対して前記機械学習アルゴリズムを適用することにより、前記消化槽内の撹拌強度を予測すること
を更に含む請求項３〜５のいずれか１項に記載の有機性廃棄物処理方法。
【請求項７】
前記バイオガス生成促進剤を前記消化槽へ添加する前に、前記バイオガス生成促進剤を前記消化槽へ添加する際に混入するガスを前記バイオガス生成促進剤から除去し、ガス除去後の前記バイオガス生成促進剤を前記消化槽へ添加することを含む請求項１〜６のいずれか１項に記載の有機性廃棄物処理方法。
【請求項８】
有機性廃棄物に界面活性剤を含むバイオガス生成促進剤を添加する添加手段と、前記バイオガス生成促進剤が添加された前記有機性廃棄物を処理してバイオガスを発生させる消化槽と、前記消化槽から発生する前記バイオガスを燃料として利用して発電を行う発電手段とを備えることを特徴とする有機性廃棄物処理システム。
【請求項９】
前記消化槽から発生するバイオガスの発生量が目標発生量に近づくように、前記バイオガス生成促進剤の添加量及び前記有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを制御する制御手段を備えることを特徴とする請求項８に記載の有機性廃棄物処理システム。
【請求項１０】
説明変数として少なくともバイオガス生成促進剤の添加量の測定値と前記有機性廃棄物の投入量の測定値とを含み、目的変数としてバイオガス発生量の測定値を含むデータセットを備えた学習用データベースと、
前記消化槽から発生するバイオガスの発生量が目標発生量に近づくように、前記バイオガス生成促進剤の添加量及び前記有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを制御する制御手段を備え、
前記制御手段が、
前記学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、前記消化槽から発生する前記バイオガスの発生量が前記バイオガスの目標発生量を満足するように、前記バイオガス生成促進剤の添加量及び各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを予測する予測手段と、
前記予測手段による予測結果に基づいて、前記バイオガス生成促進剤の添加量及び前記各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整する調整手段と
を備えることを特徴とする請求項８に記載の有機性廃棄物処理システム。
【請求項１１】
前記添加手段から前記消化槽へ前記バイオガス生成促進剤を添加する際に混入するガスを前記バイオガス生成促進剤から除去するガス抜き器を備えることを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の有機性廃棄物処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、有機性廃棄物処理方法及び有機性廃棄物処理システムに関し、特に、発電を伴う有機性廃棄物の処理方法及び有機性廃棄物処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、バイオガスで発電した電気が再生可能エネルギー由来の電気として化石燃料由来の電気よりも高く取引される法律が制定され、下水汚泥や食品残渣などの有機性廃棄物（バイオマス）や有機性廃液を原料とした発電システムの導入が進んでいる。
【０００３】
例えば、特許第３４８４５３９号公報（特許文献１）には、食品廃棄物をスラリー化処理して得られた食品廃棄物等循環資源スラリーをバイオリアクターに導入してバイオガスを生成し、このバイオガスを燃料として熱併給発電を行うコージェネシステムの例が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３４８４５３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、法律で制定しなければ導入が進まないということは、経済的に自立できていないことを示すものであり、従来の電気料金で発電した電気を売却した金額では、バイオガス発電手段の運営費用が賄えないのが現状である。
【０００６】
さらに有機性廃棄物又は有機性廃液は成分が一定とならず不安定な場合が多いため、原料の性状変動や投入条件によりバイオガスの発生量が少なくなる場合がある。バイオガスの発生量が少なくなると、発電手段の稼働率が小さくなり、発電効率の低下や、建設コストの償却費が増大する。
【０００７】
上記課題を鑑み、本発明は、バイオガスの発生量を安定的に増大させることができ、バイオガス発電手段の発電効率を向上可能な有機性廃棄物処理方法及び有機性廃棄物処理システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために本発明者らが鋭意検討した結果、消化槽に供給する有機性廃棄物に対して界面活性剤を含むバイオガス生成促進剤を添加し、消化槽から発生したバイオガスを燃料として発電を行うことが有効であるとの知見を得た。
【０００９】
以上の知見を基礎として完成した本発明は一側面において、有機性廃棄物を処理する消化槽において、消化槽へ投入する有機性廃棄物に界面活性剤を含むバイオガス生成促進剤を添加することと、消化槽から発生するバイオガスを燃料として利用して発電を行うこととを含む有機性廃棄物処理方法が提供される。
【００１０】
本発明に係る有機性廃棄物処理方法は一実施態様において、バイオガスの目標発生量を設定することと、消化槽から発生するバイオガスの発生量が目標発生量に近づくように、バイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを制御することとを含む。
【００１１】
本発明に係る有機性廃棄物処理方法は別の一実施態様において、説明変数として少なくともバイオガス生成促進剤の添加量の測定値と有機性廃棄物の投入量の測定値とを含み、目的変数としてバイオガス発生量の測定値を含むデータセットを備えた学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、消化槽から発生するバイオガスの発生量が、バイオガスの目標発生量を満足するように、バイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを予測することと、予測結果に基づいて、バイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整することを含む。
【００１２】
本発明に係る有機性廃棄物処理方法は更に別の一実施態様において、有機性廃棄物を複数種類投入する場合に、説明変数として少なくともバイオガス生成促進剤の添加量の測定値と複数種類の有機性廃棄物それぞれの投入量の測定値とを含み、目的変数としてバイオガス発生量の測定値を含むデータセットを備えた学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、消化槽から発生するバイオガスの発生量がバイオガスの目標発生量を満足するように、バイオガス生成促進剤の添加量及び各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを予測することと、予測結果に基づいて、バイオガス生成促進剤の添加量及び各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整することを含む。
【００１３】
本発明に係る有機性廃棄物処理方法は更に別の一実施態様において、データセットに含まれるバイオガス生成促進剤の添加量の測定値、有機性廃棄物の投入量の測定値及びバイオガス発生量の測定値が、予め定められた一定期間の積算値からなる。
【００１４】
本発明に係る有機性廃棄物処理方法は更に別の一実施態様において、学習用データベースが、説明変数として、消化槽の撹拌強度の測定値、１又は複数種類の有機性廃棄物の有機物濃度の測定値の少なくとも何れかを更に含み、学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、消化槽内の撹拌強度を予測することを更に含む。
【００１５】
本発明に係る有機性廃棄物処理方法は更に別の一実施態様において、バイオガス生成促進剤を消化槽へ添加する前に、バイオガス生成促進剤を消化槽へ添加する際に混入するガスをバイオガス生成促進剤から除去し、ガス除去後のバイオガス生成促進剤を消化槽へ添加することを含む。
【００１６】
本発明は別の一側面において、有機性廃棄物に界面活性剤を含むバイオガス生成促進剤を添加する添加手段と、バイオガス生成促進剤が添加された有機性廃棄物を処理してバイオガスを発生させる消化槽と、消化槽から発生するバイオガスを燃料として利用して発電を行う発電手段とを備える有機性廃棄物処理システムが提供される。
【００１７】
本発明に係る有機性廃棄物処理システムは一実施態様において、消化槽から発生するバイオガスの発生量が目標発生量に近づくように、バイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを制御する制御手段を備える。
【００１８】
本発明に係る有機性廃棄物処理システムは別の一実施態様において、説明変数として少なくともバイオガス生成促進剤の添加量の測定値と有機性廃棄物の投入量の測定値とを含み、目的変数としてバイオガス発生量の測定値を含むデータセットを備えた学習用データベースと、消化槽から発生するバイオガスの発生量が目標発生量に近づくように、バイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを制御する制御手段を備え、制御手段が、学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、消化槽から発生するバイオガスの発生量がバイオガスの目標発生量を満足するように、バイオガス生成促進剤の添加量及び各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを予測する予測手段と、予測手段による予測結果に基づいて、バイオガス生成促進剤の添加量及び各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整する調整手段とを備える。
【００１９】
本発明に係る有機性廃棄物処理システムは更に別の一実施態様において、添加手段から消化槽へバイオガス生成促進剤を添加する際に混入するガスをバイオガス生成促進剤から除去するガス抜き器を備える。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、バイオガスの発生量を安定的に増大させることができ、バイオガス発電手段の発電効率を向上可能な有機性廃棄物処理方法及び有機性廃棄物処理システムが提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システムの一例を示す概略図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システムにおいて、消化槽へ投入する界面活性剤の添加量の制御方法の一例を示すフロー図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システムにおいて、消化槽へ投入する界面活性剤の添加量、有機性廃棄物の投入量及び消化槽の撹拌強度の制御方法の一例を示すフロー図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システムが備える制御手段を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システムにおいて、予測手段（機械学習手段）の解析に利用される説明変数と目的変数の例を表すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理方法の一例を表すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。以下の図面の記載においては、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。なお、以下に示す実施の形態はこの発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、この発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。
【００２３】
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システムは、有機性廃棄物にバイオガス生成促進剤を添加する添加手段２と、バイオガス生成促進剤が添加された有機性廃棄物を処理してバイオガスを発生させる消化槽１と、消化槽１から発生するバイオガスを燃料として利用して発電を行う発電手段７と、制御手段１０とを備える。
【００２４】
有機性廃棄物としては、例えば、下水汚泥、し尿・浄化槽汚泥、家畜糞尿、食品製造残渣、農業残渣、バイオマスエネルギー回収残渣などや有機性廃液などが利用でき、これらを単一で又は複数種類混合させることができる。これらの中でも、有機性廃棄物の収集・運搬に適した管路網が構築されている点から下水汚泥を利用することが好ましい。以下、本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物を下水汚泥又は汚泥とも称する。
【００２５】
使用される下水汚泥は、下水試験方法（公益社団法人日本下水道協会、２０１２年版）で示される蒸発残留物（ＴＳ）濃度が１質量％〜２５質量％であることが好ましく、２質量％〜２０質量％であることがより好ましく、３質量％〜１５質量％であることがさらに好ましい。ＴＳ濃度が１質量％以上であれば、消化槽１を大きくし過ぎる必要がない。ＴＳ濃度が２５質量％以下であれば、発酵阻害が生じ難い。
【００２６】
有機性廃棄物は、図示しない貯留槽に貯留された後、ウィッジワイヤー、スクリーン、ベルトろ過などの濃縮機構を用いて予め重力濃縮されることが好ましい。この際、有機性廃棄物に対し、ポリ硫酸第二鉄、ＰＡＣ、硫酸バンドなどの無機系凝集剤または有機高分子凝集剤等が単独又は組み合わせて添加してもよい。有機性廃棄物は、配管を介して消化槽１に供給される。有機性廃棄物を消化槽１へ送る配管には、有機性廃棄物の供給速度（流量）Ｈを測定する流量計１１と、有機性廃棄物の有機物濃度Ｉを測定する濃度計１２が配置されている。流量計１１及び濃度計１２により、消化槽１へ供給される有機性廃棄物の供給流量及び濃度が測定できるようになっている。
【００２７】
消化槽１は、有機性廃棄物を嫌気性消化処理することにより、メタンガスを含むバイオガスと消化汚泥（又は発酵液）とを発生させる反応槽である。消化槽１としては、特に限定されないが、完全混合型消化槽を用いることが好ましい。消化槽１は、槽内液の均質化や温度分布の均一化とともに、スカムの発生を防止するために撹拌が必須である。
【００２８】
撹拌方法としては、機械撹拌方式を用いることが最も効果的であるが、設備環境や処理条件に応じて、ポンプ撹拌方式又はガス撹拌方式を付属させることも効果的である。これらの要件を備えた水密かつ気密な構造の消化槽１であれば、鉄筋コンクリート造または鋼板製のいずれで製造されてもよく、既設の嫌気性消化槽を処理条件に合わせて改造等することによっても適用可能である。
【００２９】
図１の消化槽１内には、好ましくはＴＳ濃度が１〜１２質量％、より好ましくは４〜１２質量％、更に好ましくは６〜１２質量％、より更に好ましくは７〜１０質量％の有機性廃棄物が投入される。本実施形態では、現在嫌気性消化処理により一般的に処理される汚泥よりも高いＴＳ濃度の有機性廃棄物を消化槽１へ導入することで、高濃度の有機性廃棄物を小容量で投入でき、小容量の消化槽１から多量のバイオガスを発生させることができる。また、高濃度の有機性廃棄物を処理する際においてバイオガス生成促進剤が添加されることで消化槽１内で処理される有機性廃棄物の粘性を下げることができるため、撹拌動力が少なくてすみ、経済的且つ安定的な処理が行える。
【００３０】
消化槽１における有機性廃棄物の嫌気性消化処理は、回分法または連続法で行うことができる。回分法は、ｆｉｌｌ−ａｎｄ−ｄｒａｗで処理する方式であり、消化槽１に原料（有機性廃棄物）を供給して処理開始後、反応終了時まで原料の追加や、消化槽１から消化汚泥の引き抜きを行わない方法である。回分法の場合、例えば消化槽温度が２０〜７０℃でＨＲＴ（水理学的滞留時間）が２日〜９０日で処理される。
【００３１】
連続法は、消化槽１に一定量の原料を連続供給すると同時に、供給した原料と等量の消化汚泥を消化槽１から引き抜き、消化槽１内の液量を一定量に保持しながら処理する方法である。連続法によれば、嫌気性消化処理の初期において発酵阻害を生じないため、回分法よりもメタンの生成量が多くなる。したがって、連続法において、連日のように定期的に原料に本実施形態に係るバイオガス生成促進剤を添加することは、連続法における負の制御を軽減する上で特に効果的である。
【００３２】
連続法の場合、消化槽温度が２０℃〜７０℃であることが好ましく、３０℃〜６０℃であることがより好ましく、３０℃〜４０℃または５０℃〜６０℃であることがさらに好ましく、３０℃〜４０℃であることが最も好ましい。
【００３３】
添加手段２は、消化槽１へ供給される有機性廃棄物に対して、バイオガス生成促進剤を正確に添加するための装置であり、例えばバイオガス生成促進剤として界面活性剤を収容したタンク、供給ポンプなどが好適に用いられる。バイオガス生成促進剤を添加する位置は、消化槽１内であってもよいし、消化槽１よりも前段にある配管内又は図示しない反応槽内であってもよい。バイオガス生成促進剤と有機性廃棄物との接触時間が長い場合、バイオガス生成促進剤の易分解性成分が生物分解を受けやすくなる場合があるため、本実施形態においてバイオガス生成促進剤を添加する位置は消化槽１へ直接もしくは速やかに供給することが好ましい。
【００３４】
添加手段２は配管を介して消化槽１に接続されることができる。添加手段２と消化槽１とを接続する配管には、添加手段２から所定量のバイオガス生成促進剤を引き抜くためのポンプ１４と、バイオガス生成促進剤を添加する際に混入する溶液中のガス（空気）を排出するためのガス抜き器（またはガス抜き弁）２１と、消化槽１へ供給するバイオガス生成促進剤の添加量Ｂを計測可能な流量計１３が接続されている。
【００３５】
特に、消化槽１へ供給するバイオガス生成促進剤溶液は、運搬費低減、注入設備のコンパクト化、微生物汚染回避のために高濃度溶液での使用となり、バイオガス生成促進剤の種類や粘度によっては高粘度溶液となる場合が多く、なお且つ、その添加量は非常に少流量となる。例えば、界面活性剤１００％溶液では粘度１００〜３００ｍＰａ・ｓ（２０℃）またはそれ以上となる場合が多く、５０％水溶液に水希釈しても１００ｍＰａ・ｓ（２０℃）以上の高粘度である。
【００３６】
このような高粘度溶液をタンクに貯留してポンプ引きを行う場合、液面が低下してくると溶存する気泡が大きくなり、溶液中に気泡を抱き込んで送液量を正確に制御できなかったり、送液ポンプのガスロックを引き起こしたりする。すなわち、添加手段２により最適制御システムを構築する上では、ポンプ供給量の精度を確保した装置が要求される。
【００３７】
そこで、高濃度、高粘度で、起泡も生じ易いバイオガス生成促進剤溶液を精度高く供給する手法として、ポンプ１４で引き抜く際などに混入するエアに対して空気抜き器（または、空気抜き弁）を適用することが好ましく、これにより小流量でのバイオガス生成促進剤供給を安定に正確に行うことが可能となる。
【００３８】
例えば、下水処理場での嫌気性消化槽１８００ｍ3にバイオガス生成促進剤を適用する場合、下水汚泥のＴＳ濃度３０ｋｇ／ｍ3、下水汚泥投入日量６０ｍ3／日、バイオガス生成促進剤添加率０．３％（対投入ＴＳ当り）、バイオガス生成促進剤溶液濃度７０％（ｗ／ｖ）を想定すると、下記仕様が計算される。
・下水汚泥投入ＴＳ量  １，８００ｋｇ／日
・バイオガス生成促進剤純分量  ５．４ｋｇ／日
・バイオガス生成促進剤溶液量  ７．７Ｌ／日、０．３２Ｌ／ｈ（２４時間定量供給時）
【００３９】
このような非常に少ない流量条件において、バイオガス生成促進剤効果を効率よく最大限に発揮させるにはポンプ送液時に混入してくる溶存ガスに対する対応策が重要である。本実施形態によれば、空気抜き器（または、空気抜き弁）２１を適用する手段を備えることで、精度の高いバイオガス生成促進剤供給システムを確保することが可能である。
【００４０】
添加手段２に収容されるバイオガス生成促進剤としては、バイオガスの生成を促進させる効果を有する組成物であれば特に制限されないが、可溶化剤、乳化剤、界面活性剤、酵素剤、発酵生産代謝物などが挙げられる。中でも、界面活性剤、より好ましくはノニオン系界面活性剤が、安価な製造手法で大量に提供されており、かつ少量の添加量でバイオガス生成の促進作用を発揮でき、また、メタン発酵微生物への発酵阻害を及ぼし難い性質でもあることから、バイオガス生成促進剤として好ましい。
【００４１】
ノニオン系界面活性剤としては、ポリオキシエチレンアルキルエーテル、ポリオキシエチレン脂肪酸エステル、脂肪酸メチルエステルアルコキシレート、ポリオキシエチレンソルビタン脂肪酸エステル、グリセリン脂肪酸エステル、ソルビタン脂肪酸エステル、ポリグリセリン脂肪酸エステル、ショ糖脂肪酸エステル、アルキルグリコシドが可溶化力や乳化力、分散性に優れ、一部は食品添加物としても許可されており、安全性の高いバイオガス促進剤として適用できる。
【００４２】
また、生物が生産する天然系界面活性剤であるバイオサーファクタントは、微生物作用によって分解されることから地球環境に優しく、安全性に優れ、メタン発酵微生物への発酵阻害も及ぼし難いことから、バイオガス生成促進剤として適用することが可能である。例えば、植物系のサポニンやレシチン、動物系のキチン・キトサン、酵母によって生産されるマンノシルエリスリトールリピッドやソホロリピッドを適用できる。バイオガス生成促進剤としてバイオサーファクタントを用いる場合、その生産品は高純度に精製する必要はなく、粗精製品で促進剤として使用できる点が大きな特長である。
【００４３】
バイオガス生成促進剤に用いられる成分の溶液濃度は、１０〜１００質量％であることが好ましく、２０〜１００質量％であることがより好ましく、３０〜９０質量％がさらに好ましい。バイオガス生成促進剤溶液濃度が低いと、運搬費が高くなり、注入設備も大きくなり、微生物汚染も受け易くなる場合がある。一方、バイオガス生成促進剤溶液濃度が高いと、粘度も高くなりハンドリングが煩雑であり、ポンプ供給が難しくなる場合もある。
【００４４】
バイオガス生成促進剤としての成分添加量は、消化槽１へ供給される有機性廃棄物の固形物量（ＴＳ）に対して、０．０５質量％〜５質量％であることが好ましく、０．１質量％〜３質量％であることがより好ましく、０．２質量％〜２質量％であることが最も好ましい。バイオガス生成促進剤を構成する成分は、１種を単独で用いてもよいし、２種以上を混合して用いてもよい。
【００４５】
消化槽１へのバイオガス生成促進剤の添加条件は、対象の有機性廃棄物や処理目標に応じて、バイオガス生成促進剤の種類とおよその添加率を予め回分試験などで把握しておくのが好ましい。
【００４６】
添加手段２に収容されるバイオガス生成促進剤には、上記以外の炭化水素系界面活性剤でも適用が可能であり、アニオン界面活性剤、カチオン界面活性剤、両性界面活性剤の使用も可能である。アニオン界面活性剤としては、例えば、脂肪酸塩、アルキルエーテルカルボン酸塩、Ｎ−アシルアミノ酸塩、アルカンスルホン酸塩、α-オレフィンスルホン酸塩、アルキルベンゼンスルホン酸塩を適用できる。カチオン界面活性剤としては、例えば、脂肪酸アミドアミン塩、ジアルキル型４級アンモニウム塩が適用可能である。また、両性界面活性剤としては、例えば、アルキルアミノ酸塩、アルキルジメチルアミノ酢酸ベタイン、アルキルジメチルアミノスルホベタインを適用できる。炭化水素系界面活性剤は、１種類を単独使用する場合の他に、２種類以上の成分を混ぜ合わせて用いることも可能である。また、工水、有機溶剤、キレート剤、ｐＨ調整剤、栄養剤、発酵抽出物、消泡剤等の任意の物質を含有する方法でも使用できる。
【００４７】
消化槽１で生成した消化汚泥（又は発酵液）は、汚泥貯留槽３で貯留されるが、その消化汚泥をそのまま排出して、液肥等として用いることもできる。或いは、消化汚泥を脱水機４へ供給して脱水処理することにより、脱水汚泥と脱水ろ液を得て、脱水汚泥を焼却設備５で焼却処理して焼却灰として排出することができる。
【００４８】
消化槽１で発生したバイオガスはガスホルダ６で貯留された後、発電手段７へ送られて発電に利用される。発電手段７で発生した熱を消化槽１の加熱又は加温に利用することで、エネルギーを有効利用することができる。ガスホルダに貯留されるバイオガス量が貯留可能な範囲を超えた場合は、ガスホルダから焼却設備５へ余剰のバイオガスを送り、ガスホルダ６での貯留範囲を超えないようにする。
【００４９】
消化槽１からガスホルダ６へバイオガスを送る配管には、バイオガスの温度Ｇを測定する温度計１５、バイオガス中のメタンガス濃度Ｆを測定するメタン濃度計１６及びバイオガス発生量Ａを測定するバイオガス流量計１７が接続されている。ガスホルダ６から発電手段７へ接続された配管には発電手段７へ供給されるバイオガス量Ｃを計測するためのガス流量計１８が配置されている。ガスホルダ６から余剰ガスを焼却設備５へ送る配管には、余剰ガスのガス流量Ｅを計測するためのガス流量計１９が配置されている。
【００５０】
制御手段１０は、発電手段７の発電能力に応じて設定されたバイオガスの目標発生量に応じて、消化槽１から発生するバイオガスの発生量が目標発生量に近づくように、少なくともバイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量のいずれかを制御する。例えば、制御手段１０は、図２のフロー図に従って、バイオガス生成促進剤の添加量を調整することが可能である。
【００５１】
即ち、図２のステップＳ１において、まず、発電手段７の発電能力に応じたバイオガスの目標発生量Ｃが設定される。ステップＳ２において、制御手段１０は、流量計１７、１８、１９の測定値に基づいて、バイオガス発生量Ａと余剰ガスのガス流量Ｅとの差（Ａ−Ｅ）が、発電手段７へ供給されるバイオガス量Ｃと等しくなるか否か判断する。Ａ−Ｅ＝Ｃとなる場合にはステップＳ６に進む。Ａ−Ｅ＝Ｃとならない場合には、ステップＳ３に進む。
【００５２】
ステップＳ３において、制御手段１０は、流量計１７、１８、１９の測定値に基づいて、バイオガス発生量Ａと余剰ガスのガス流量Ｅとの差（Ａ−Ｅ）が、発電手段７へ供給されるバイオガス量Ｃよりも大きいか否かを判断する。Ａ−Ｅ＞Ｃの場合には、ステップＳ５ａへ進み、制御手段１０が、添加手段２から添加するバイオガス生成促進剤の添加量（流量）Ｂを減少させるように制御する。Ａ−Ｅ＞Ｃでない場合には、ステップＳ４ａへ進み、制御手段１０が、添加手段２から添加するバイオガス生成促進剤の添加量（流量）Ｂを増加させるように制御する。ステップＳ６において、処理を終了する場合には制御手段１０は処理を終了し、処理を継続する場合には、ステップＳ２に戻ってステップＳ３〜Ｓ５ａを繰り返す。
【００５３】
制御手段１０が添加量Ｂを増減させるための具体的手法は特に限定されない。例えば、制御手段１０が、注入ポンプのインバータ出力値を増減させることにより、促進剤の吐出量を増減させるように制御してもよい。或いは、制御手段１０が、ポンプ１４の運転時間や運転台数を変更したり、注入配管中に設置しているバルブの開度を調整したりするなどの他の制御手法を採用してもよい。制御手段１０によりＰ制御、ＰＩ制御及びＰＩＤ制御などのフィードバック制御を採用して添加量Ｂの増減を制御してもよい。
【００５４】
更には、有機性廃棄物の投入量と、バイオガス生成促進剤の添加量Ｂ及び消化槽１の撹拌強度Ｊを調整する場合には、制御手段１０は、図３に示すフロー図に従って各値を調整することが可能である。ここで、バイオガス生成促進剤の添加量Ｂは、有機性廃棄物固形物投入量とバイオガス生成促進剤の添加率Ｂ２とから決定することができる。「有機性廃棄物固形物投入量」は、有機性廃棄物の供給速度Ｈと有機物濃度Ｉの乗算（Ｈ×Ｉ）により求められるから、バイオガス生成促進剤の添加量Ｂは、Ｂ＝Ｂ２×（Ｈ×Ｉ）で算出される。
【００５５】
図３のＳ１において、まず、発電手段７の発電能力に応じたバイオガスの目標発生量Ｃが設定される。ステップＳ２において、制御手段１０は、流量計１７、１８、１９の測定値に基づいて、バイオガス発生量Ａと余剰ガスのガス流量Ｅとの差（Ａ−Ｅ）が、発電手段７へ供給されるバイオガス量Ｃと等しくなるか否か判断する。Ａ−Ｅ＝Ｃとなる場合にはステップＳ６に進む。Ａ−Ｅ＝Ｃとならない場合には、ステップＳ３に進む。
【００５６】
ステップＳ３において、制御手段１０は、流量計１７、１８、１９の測定値に基づいて、バイオガス発生量Ａと余剰ガスのガス流量Ｅとの差（Ａ−Ｅ）が、発電手段７へ供給されるバイオガス量Ｃよりも大きいか否かを判断する。Ａ−Ｅ＞Ｃの場合には、ステップＳ５ｂへ進み、制御手段１０が、バイオガス生成促進剤の添加率Ｂ、有機性廃棄物の供給速度Ｈ及び消化槽１の撹拌強度Ｊの少なくともいずれかを減少させるように制御する。Ａ−Ｅ＞Ｃでない場合には、ステップＳ４ｂへ進み、制御手段１０が、バイオガス生成促進剤の添加率Ｂ、有機性廃棄物の供給速度Ｈ及び消化槽１の撹拌強度Ｊの少なくともいずれかを増加させるように制御する。ステップＳ６以降は図２のフローと同様である。
【００５７】
ここで、消化槽１の撹拌強度Ｊを増減する方法としては、制御手段１０が攪拌機のインバータ出力を増減させる方法や、攪拌機の運転時間や運転台数を変更することなどにより行える。また、制御手段１０が、Ｐ制御、ＰＩ制御及びＰＩＤ制御などのフィードバック制御を採用して添加量Ｂ２、Ｈ、Ｊのパラメータの増減を制御してもよい。バイオガス生成促進剤の添加率Ｂ２は有機性廃棄物の種類や混合比などから予め設定されたバイオ生成促進剤の添加率の範囲内において決定されることができ、Ｈは消化槽前後の装置運転状態等から予めその値の変動範囲が決定されることができる。
【００５８】
有機性廃棄物の投入量当たりのバイオガスの発生量は、主に投入される有機性廃棄物の種類や濃度に左右されるため、同じ種類で同じ濃度であればほぼ同じガス量となり、想定が比較的容易である。しかし、実際の処理場では、有機性廃棄物として用いられる汚泥濃度の変動が、その種類ごとに異なり、目的のガス発生量に汚泥投入量を設定することが難しい。また、バイオガスの発生量を増加させるためにバイオガス生成促進剤を添加する場合は、その添加率や濃度変動や有機性廃棄物の混合比によって発生するガス量は変化するため、ガス発生量の想定が更に困難となる。
【００５９】
また、バイオガス生成促進剤として可溶化剤、乳化剤、界面活性剤、酵素剤、消泡剤の含有品を添加すると、消化槽内液の粘性が低下するため、消化槽１の撹拌強度Ｊも調整する必要があるが、撹拌強度Ｊを低くしすぎると、原料と微生物との接触効率が低下してバイオガスの発生量が低下する可能性もあり、消化槽１から実際に発生するバイオガスの発生量を、バイオガスの目標発生量に近づけることは非常に困難である。
【００６０】
本発明では、上記制御手法に加えて、或いは上記制御手法の代わりに、バイオガス生成促進剤の添加量、有機性廃棄物の投入量、消化槽１の撹拌強度などの運転条件の予測にあたり、機械学習を利用してその最適値を解析する。これにより、季節や原料の変動により日々変化する発電手段７の発電効率が常に一定以上に保持されるように、消化槽１から発生するバイオガスの発生量を制御することができる。その結果、発電手段７の稼働率を上げることが可能になり、安定的に高い発電効率を保ち、消化設備や発電手段の建設コスト償却費を低減することができるというものである。
【００６１】
使用する機械学習アルゴリズムとしては、ディープラーニング（深層学習）、部分的最小二乗法（ＰＬＳ）、サポートベクター回帰法（ＳＶＲ）、ランダムフォレスト法、決定木法などの任意のアルゴリズムを用いることができる。ただし、共線性が問題となる重回帰分析法や、隠れ層が１層のニューラルネットワークでは予測精度が高まらない場合がある。
【００６２】
機械学習アルゴリズムを用いた有機性廃棄物処理方法としては、以下に具体的に限定されるものではないが、以下の手法を用いることができる。例えば、説明変数として少なくともバイオガス生成促進剤の添加量の測定値と有機性廃棄物の投入量の測定値とを含み、目的変数としてバイオガス発生量の測定値を含むデータセットを利用する。この学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、消化槽１から発生するバイオガスの発生量が、バイオガスの目標発生量を満足するように、バイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを予測する。そして、予測された予測結果に基づいて、バイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整する。
【００６３】
有機性廃棄物を複数種類投入する場合には、説明変数として少なくともバイオガス生成促進剤の添加量の測定値と複数種類の有機性廃棄物それぞれの投入量の測定値とを含み、目的変数としてバイオガス発生量の測定値を含むデータセットを利用する。この学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、消化槽１から発生するバイオガスの発生量がバイオガスの目標発生量を満足するように、バイオガス生成促進剤の添加量及び各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを予測する。そして、予測された予測結果に基づいて、バイオガス生成促進剤の添加量及び各有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整する。
【００６４】
データセットに含まれるバイオガス生成促進剤の添加量の測定値、有機性廃棄物の投入量の測定値及びバイオガス発生量の測定値は、予め定められた一定期間の積算値からなることが更に好ましい。即ち、学習用データベースに含まれるデータセットとしては、瞬時値ではなく、ある一定期間の積算値のデータを備えることにより、消化槽１の処理時間幅（処理の継続性）や消化反応の必要反応時間を考慮した機械学習を行うことができる。これにより、反応に時間を要するバイオガス発生反応(メタン発酵)をより定量的に把握できるため、予測の精度が向上する。
【００６５】
このような制御手法を実行する制御手段１０としては、図４に例示するような制御手段１０を用いることができる。即ち、本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システムは、例えば、本実施形態に係る制御手法に基づいて所定の動作指令を送出する汎用又は専用の計算機からなる制御手段１０を備えることができる。
【００６６】
制御手段１０は、処理部（ＣＰＵ）１００と、記憶装置１１０と、操作者による入力を行うための入力手段１２０と、入力手段１２０の出力結果及び入力に必要な情報を操作者に表示するための出力手段１３０を備える。
【００６７】
記憶装置１１０は、条件記憶部１１１、学習用ＤＢ記憶部１１２、及び機械学習アルゴリズム記憶部１１３を少なくとも備える。ここで条件記憶部１１１は、図１の有機性廃棄物処理システムを構成する消化槽１、添加手段２、汚泥貯留槽３、脱水機４、焼却設備５、ガスホルダ６及び発電手段７における各処理に必要な運転条件を記憶するモジュールである。学習用ＤＢ記憶部１１２は、機械学習に必要な学習用データベース（ＤＢ）を記憶するモジュールである。学習用データベースとしては、説明変数としてバイオガス生成促進剤の添加量Ｂ、有機性廃棄物投入量Ｈ、有機性廃棄物濃度Ｉ、消化槽撹拌強度Ｊ、消化槽粘度Ｋのうちの２以上のデータを含むことができ、目的変数としてバイオガス発生量Ａのデータを含むことができる。機械学習アルゴリズム記憶部１１３は、機械学習に用いられる各種機械学習アルゴリズムを記憶するモジュールである。
【００６８】
処理部１００は、目標発生量設定手段１０１、算出手段１０２、予測手段１０３、調整手段１０４及びＤＢ更新手段１０５を少なくとも備えることができる。目標発生量設定手段１０１は、条件記憶部１１１に記憶された運転条件を読み出して、発電手段７が維持すべき稼働率や発電効率に基づいて算出されるバイオガスの目標発生量を設定する。算出手段１０２は、図１の有機性廃棄物処理システムの各所に設置された流量計及び濃度計などの出力結果に基づいて、消化槽１から発生するメタンガスの発生量が目標発生量に近づくように、バイオガス生成促進剤の添加量を算出する、或いは機械学習アルゴリズム記憶部１１３及び学習用ＤＢ記憶部１１２に記憶された機械学習アルゴリズム及び学習用データベースを読み出して、学習用データベースを機械学習アルゴリズムに適用して回帰平面又は回帰超平面を算出する。
【００６９】
予測手段１０３は、算出手段１０２により作製された回帰平面又は回帰超平面を利用し、予測操作因子の最適値を算出することにより、添加手段２が添加すべきバイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物投入量の少なくとも一方を予測する。調整手段１０４は、予測手段１０３が予測した予測結果に基づいて、消化槽１への有機性廃棄物の投入量や添加手段からの促進剤の添加量を調整する。ＤＢ更新手段１０５は、図１の有機性廃棄物処理システムで得られた各パラメータの測定値を学習用データベースに更新させるための処理を行う。
【００７０】
図５に、制御手段１０が備える予測手段１０３により予測される運転条件の例と、その予測に用いられる各種パラメータの例を表す。算出手段１０２は、学習用データベースが有する各パラメータＢ、Ｈ、Ｉ、Ｊ、Ｋの少なくとも２以上を説明変数、Ａを目的変数としたデータセットに対して、機械学習アルゴリズムを適用することにより、回帰平面又は回帰超平面を作製する。予測手段１０３は、予測操作因子となり得るパラメータＢ、Ｈ、Ｉ、Ｊの最適値を算出するために算出手段１０２が作成した回帰平面又は回帰超平面を利用する。例えば、説明変数のうち、バイオガス生成促進剤の添加量Ｂ以外のパラメータ（例えばＨ、Ｉ、Ｊ）を設定値として定め、バイオガスの目標発生量Ｃと合わせて、取得した回帰平面又は回帰超平面に入力してバイオガス生成促進剤の添加量Ｂを取得する。図４の調整手段１０４は、予測手段１０３により予測されたバイオガス生成促進剤の添加量Ｂに基づいて注入量の調整を行うように、添加手段２を制御する。
【００７１】
図６に示すフローチャートに従って、本発明の実施の形態に係る制御手段１０が実行する機械学習を用いた有機性廃棄物処理方法の一例を説明する。図６のステップＳ１１において、目標発生量設定手段１０１が、図１の発電手段７が必要とするバイオガス量を条件記憶部１１１から読み出して、消化槽１において生成すべきバイオガスの目標発生量を設定する。次に、ステップＳ１２において、予測手段１０３が、条件記憶部１１１に記憶された運転条件又は入力手段１２０を介して操作者から入力された情報に基づいて、後述する機械学習において予測する操作因子（予測操作因子）を設定する。例えば、予測手段１０３は、解を得る操作因子として、バイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量を設定する。
【００７２】
次に、ステップＳ１３において、算出手段１０２は、学習用ＤＢ記憶部１１２に記憶された学習用データベースと機械学習アルゴリズム記憶部１１３に記憶された機械学習アルゴリズムを読み出して、学習用データベースに対して機械学習アルゴリズムを適用することにより、消化槽から発生するバイオガスの発生量と予め操作者によって定められた説明変数群との間で回帰平面又は回帰超平面を作成し、予測手段１０３が、バイオガスの目標発生量を満足するように、消化槽へ投入すべきバイオガス生成促進剤の添加量又は有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを予測し、出力結果を出力手段１３０に出力するか、条件記憶部１１１へ記憶させる。次に、ステップＳ１４において、調整手段１０４が、予測されたバイオガス生成促進剤の添加量及び/又は有機性廃棄物の投入量に基づいて、消化槽１へ投入される有機性廃棄物に添加するバイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整する。
【００７３】
本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システム及び処理方法によれば、消化槽へ投入する有機性廃棄物に界面活性剤を含むバイオガス生成促進剤が添加されることで、バイオガス発生量を増大させることができる。これにより、発電手段７における発電量を増加させることができ、電気売却費を増大させることができる。また、発電手段７の稼働率を高めることができる。
【００７４】
生物反応を促進させる添加材料には、窒素やリンなどの栄養剤を添加する場合があるが、添加量は比較的多く必要である。窒素やリンは分解しないため硝化処理後の脱水処理でろ液側へ流出して、ろ液を処理する水処理への負荷となり、スカム発生の原因にもなり得る。
【００７５】
本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システム及び処理方法では、バイオガス生成促進剤として、例えば、上述のノニオン系界面活性剤に分類されるポリオキシエチレンソルビタン脂肪酸エステルであるＴｗｅｅｎ  ８０（東京化成工業製）およびレオドール ＴＷ−Ｏ１０６Ｖ（花王製）、ポリオキシアルキレン脂肪酸エステルであるルビノール ＨＦＰ−１００（ライオン製）を用いる。
【００７６】
これにより、消化槽１内の未消化の溶解性および固形性有機成分の分解反応を高め、菌体表面などにコロイド状に付着・凝集した難分解性有機成分を分散させて消化促進を図り、バイオガスの生成効率を高めることができる。そして、上述のノニオン系界面活性剤を用いることで、嫌気性消化処理によって生じる消化汚泥や消化液の固形物量、浮遊粒子、コロイド状物質などを低減することができるため、これに伴い、消化汚泥の粘度や、消化液から発生する臭気、消化液の色度も抑制することができる。
【００７７】
ノニオン系界面活性剤はメタン発酵微生物への発酵阻害を及ぼし難いという特長を有するため、消化槽１における嫌気性消化処理における泡立ちや、スカムの発生を回避することができ、安定的に消化処理を行うことができる。添加量は微量であっても効果を発現でき、有機成分であるため残留の可能性が小さく、添加した量の多くは分解してガスに変換され易く、残留した場合も汚泥への吸着性が高いため、消化処理後の脱水処理でろ液側へ流出せず、ろ液を処理する水処理への影響を小さくすることができる。即ち、消化後のろ液や残渣処理を含めた有機性廃棄物処理において、界面活性剤を含むバイオガス生成促進剤の添加は、消化槽１におけるバイオガスの発生量を増加させるのに非常に適した方法となる。
【００７８】
なお、本発明は、消化槽１で発生するバイオガスの生成を促進する効果を有する添加剤であれば、使用するバイオガス生成促進剤としては、上記のノニオン系界面活性剤に限られないことは勿論である。
【００７９】
更に、本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システム及び処理方法によれば、制御手段１０により、消化槽から発生するバイオガスの発生量が目標発生量に近づくように、必要に応じて機械学習を適用して、少なくともバイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量のいずれかを制御することができるため、季節や原料の性状変動に関係無く常に発電手段７での利用に好適なガス発生量で消化槽１を運転することができる。
【００８０】
更に、本発明の実施の形態に係る有機性廃棄物処理システム及び処理方法では、機械学習アルゴリズムを利用する際に、消化槽１で生成されるバイオガス発生量を不変の目的変数として回帰方程式を作製し、安定的な発電に最適なバイオガス発生量となるように、バイオガス生成促進剤の添加量及び有機性廃棄物の投入量の少なくともいずれかを調整する。これにより、種々の要因によって最適値を予測することが現状では困難な消化槽１からのバイオガスの発生量が、本システムにとってより最適値に近い状態となるように、有機性廃棄物又はバイオガス生成促進剤の添加量を調節することができる。
【００８１】
消化槽１で生成されるバイオガス発生量を不変の目的変数として回帰方程式を作製した場合において、バイオガス生成促進剤添加量と有機性廃棄物の投入量の複数の解を得たい場合は、一方を固定して他方の数値を可変させて解を得て、次に固定していた値を予め定める変化幅だけ変化させて値を固定し、他方の解を得る。このような操作を上述の制御手段１０が繰り返すことで、複数の解のセットが得られ、得られた複数の解に対し、操作者又は予めプログラム化された選択基準に基づいて自動でその解を決定することで、バイオガスの発生量を安定的に増大させることができ、バイオガス発電手段の発電効率を向上可能なシステム及び処理方法が提供できる。
【実施例】
【００８２】
以下に本発明の実施例を比較例と共に示すが、これらの実施例は本発明及びその利点をよりよく理解するために提供するものであり、発明が限定されることを意図するものではない。
【００８３】
図１に示す有機性廃棄物処理システムにおいて、まず、バイオガス生成促進剤の添加手段２について検証した。バイオガス生成促進剤溶液を有効容積５リットル槽に調整し、週１回、１リットルを送液ポンプで引抜きを行い、ガスの混合状態を目視確認した。送液ポンプはＳＰＹ−Ｖ６０型（エレポン化工機製）を用い、流速３０ｍＬ／分で溶液を引抜いた際の溶液中のガス混入状態を目視観察した。結果を表１に示す。その結果、いずれのバイオガス生成促進剤も１週間から３週間以降の溶液にはガスが混入してくることが確認された。即ち、バイオガス生成促進剤を添加する添加手段において、正確な添加量制御を行う上では、小型空気抜き弁などを設けてガス抜き手段を設けることが好ましいことが分かった。
【００８４】
【表１】
2018167165.tif 000003
○；送液中のガス混入無し、×；送液中のガス混入有り
【００８５】
次に、図１に示す有機性廃棄物処理システムにおいて、次に、発電手段７の稼働率をシミュレーションした。
【００８６】
[有機性廃棄物の種類が単独の場合]
（比較例１：制御を全く行わなかった場合）
目標とするガス発生量に合わせ込む制御が無かったため、投入した有機物と添加したバイオガス生成促進剤量によってガス発生量が決定されてしまった。その結果、発電手段７の稼働率は受動的に決定されることとなった。この際の稼働率を「１」とした。
【００８７】
（実施例１：機械学習を用いてバイオガス生成促進剤の添加制御を行った場合）
説明変数に有機性廃棄物投入量とバイオガス生成促進剤注入量を、目的変数にバイオガス発生量を持つデータベースを実プラントの運転データから構築し、これを学習用データとして機械学習アルゴリズムを適用して回帰(超)平面を作製した。発電手段７の稼働率を高めるために、必要となる目標ガス発生量を定めて、投入する有機性廃棄物量を設定し、それに必要なバイオガス生成促進剤注入量を、取得した回帰(超)平面から算出した。バイオガス生成促進剤の注入量をその値に制御したところ、目標ガス発生量に近いガスを発生させることができ、発電手段７の稼働率が高まった。その際の稼働率は１．０５であった。
【００８８】
（実施例２：機械学習を用いて有機性廃棄物の投入量とバイオガス生成促進剤の添加量の制御を行った場合）
含有有機物濃度が変動する有機性廃棄物の場合において、説明変数に含有有機物量（＝有機性廃棄物投入量×含有有機物濃度）とバイオガス生成促進剤注入量を、目的変数にバイオガス発生量を持つデータベースを実プラントの運転データから構築し、これを学習用データとして機械学習アルゴリズムを適用して回帰(超)平面を作製した。発電手段７の稼働率を高めるために、必要となる目標ガス発生量を定め、バイオガス生成促進剤の添加率を設定し、含有有機物量（＝含有有機物濃度×有機性廃棄物投入量）を取得した回帰（超）平面から算出した。含有有機物量が算出結果となるように、含有有機物濃度に応じて、有機性廃棄物投入量を制御したところ、目標ガス発生量に近いガスを発生させることができ、発電手段７の稼働率が高まった。その際の稼働率は１．１であった。
【００８９】
（実施例３：バイオガス生成促進剤の添加量について機械学習を用いて予測及び制御するにあたり、学習用ＤＢに一定期間の測定データの積算値を用いた場合）
回帰（超）平面を作成する際に用いる有機性廃棄物投入量とバイオガス生成促進剤の注入量及びガス発生量に一定期間の積算値を用いることとした。有機性廃棄物投入量とバイオガス生成促進剤の注入量は有機性廃棄物投入開始１日目から３日目までの３日間の積算値を、バイオガス発生量には２日目から４日目までの３日間の積算値を使用した。同様に有機性廃棄物投入開始２日目から４日目の３日間の有機性廃棄物投入量及びバイオガス生成促進剤の注入量の積算値に対しては、３日目から５日目までのバイオガス発生量の積算値を対応させた。こうして取得した回帰（超）平面を用いて、目標のガス発生量を得ることのできるバイオガス生成促進剤注入量を算出し、制御に用いた。その結果、発電手段７の稼働率は更に高まり、１．２（相対値）となった。これは積算値を用いることにより、作成した回帰（超）平面の予測精度が高まったためである。
【００９０】
[有機性廃棄物の種類が複数の場合]
（比較例２：制御を全く行わなかった場合）
目標とするガス発生量に合わせ込む制御が無いため、投入した有機物と添加したバイオガス生成促進剤量によってガス発生量が決定されてしまった。その結果、発電手段７の稼働率は受動的に決定され、ベストパフォーマンスよりは悪くなった。この際の稼働率を「１」とした。
【００９１】
（実施例４：機械学習を用いて有機性廃棄物の投入量の制御を行った場合）
説明変数に各有機性廃棄物投入量とバイオガス生成促進剤注入量を、目的変数にバイオガス発生量を持つデータベースを実プラントの運転データから構築し、これを学習用データとして機械学習アルゴリズムを適用して回帰(超)平面を作成した。発電手段７の稼働率を高めるため、必要となる目標バイオガス発生量を定めて、バイオガス生成促進剤の注入量を設定し、取得した回帰(超)平面を用いて、各有機性廃棄物の投入量を決定した。各有機性廃棄物の投入量をその値に制御したところ、目標バイオガス発生量に近いバイオガスを発生させることができて、発電手段７の稼働率が高まった。その際の稼働率は１．１（相対値）だった。
【００９２】
（実施例５：バイオガス生成促進剤の添加量について機械学習を用いて予測及び制御するにあたり、一定期間の測定データの積算値を用いた場合）
回帰（超）平面を作成する際に用いる各有機性廃棄物投入量とバイオガス生成促進剤注入量及びガス発生量に積算値を用いることとした。各有機性廃棄物投入量とバイオガス生成促進剤注入量は有機性廃棄物投入開始１日目から３日目までの３日間の積算値を、バイオガス発生量には２日目から４日目までの３日間の積算値を使用した。同様に有機性廃棄物投入開始２日目から４日目の３日間の有機性廃棄物投入量及びバイオガス生成促進剤注入量の積算値に対しては、３日目から５日目までのバイオガス発生量の積算値を対応させた。こうして取得した回帰（超）平面を用いて、目標のバイオガス発生量と各有機性廃棄物投入量を設定して、バイオガス生成促進剤注入量を算出した。バイオガス生成促進剤注入量をその値に制御したところ、発電手段７の稼働率は更に高まり、１．２（相対値）となった。これは積算値を用いることにより、作成した回帰（超）平面の予測精度が高まったためである。
【符号の説明】
【００９３】
１…消化槽
２…添加手段
３…汚泥貯留槽
４…脱水機
５…焼却設備
６…ガスホルダ
７…発電手段
１０…制御手段
１１…流量計
１２…濃度計
１３…流量計
１４…ポンプ
１５…温度計
１６…メタン濃度計
１７…流量計
１８…流量計
１９…余剰ガス流量計
２１…ガス抜き器
１００…処理部
１０１…目標発生量設定手段
１０２…算出手段
１０３…予測手段
１０４…調整手段
１０５…ＤＢ更新手段
１１０…記憶装置
１１１…条件記憶部
１１２…学習用ＤＢ記憶部
１１３…機械学習アルゴリズム記憶部
１２０…入力手段
１３０…出力手段
【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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