(57)【要約】【課題】プラントの仕様や燃料性状の変化に対応してプロセス値を精度良く予測することができるモデル作成方法を提供する。【解決手段】燃料を燃焼するプラントの入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを作成するモデル作成方法であって、プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方を含むプラントの運転データと、プラントの燃焼領域の画像データとを読み込む読込ステップと、画像データの特徴量を抽出する抽出ステップと、物理パラメータ又は燃料パラメータのうち少なくとも一方と、画像データの特徴量とを入力パラメータとしてモデルを作成するモデル作成ステップと、を備える。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
燃料を燃焼するプラントの入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを作成するモデル作成方法であって、
前記プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は前記燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方を含む前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データとを読み込む読込ステップと、
前記画像データの特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記物理パラメータ又は前記燃料パラメータのうち前記少なくとも一方と、前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとして前記モデルを作成するモデル作成ステップと、
を備える、モデル作成方法。
【請求項２】
前記画像データは、動画像または静止画像の少なくとも一方が撮像可能な撮像装置によって前記燃焼領域を上から撮影して取得された、請求項１に記載のモデル作成方法。
【請求項３】
前記抽出ステップでは、前記画像データの特徴量として、前記燃焼領域の形、大きさ、色、濃淡、輝度、温度、波長のいずれかに係る情報またはその変化量を抽出する、請求項１又は２に記載のモデル作成方法。
【請求項４】
前記モデル作成ステップでは、前記プラントの排気ガス成分に係る指標または前記プラントの排出物に係る指標を前記プロセス値として前記モデルを作成する、請求項１乃至３の何れか１項に記載のモデル作成方法。
【請求項５】
前記読込ステップでは、前記プラントの構造、性能又は設計条件の少なくとも一つに係るパラメータを前記物理パラメータとして読み込み、
前記モデル作成ステップでは、前記プラントの構造、性能又は設計条件の前記少なくとも一つと前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとして前記モデルを作成する、請求項１乃至４の何れか１項に記載のモデル作成方法。
【請求項６】
前記読込ステップでは、燃料の調整、燃焼、環境負荷又は水分の少なくとも一つに係るパラメータを前記燃料パラメータとして読み込み、
前記モデル作成ステップでは、燃料の調整、燃焼、環境負荷又は水分の少なくとも一つに係るパラメータと前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとして前記モデルを作成する、請求項１乃至５の何れか１項に記載のモデル作成方法。
【請求項７】
燃料を燃焼するプラントの入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを用いるプラントの運転支援方法であって、
前記プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は前記燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方を含む前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データとを読み込むデータ読込ステップと、
前記画像データの特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記物理パラメータ又は前記燃料パラメータのうち前記少なくとも一方と、前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとした前記モデルを読み込むモデル読込ステップと、
前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データと、前記モデルとを用いて前記プロセス値を算出するシミュレーションステップと、
前記プロセス値が所定条件を満たすように、前記プラントの運転指示値を算出する運転指示ステップをさらに備える、プラントの運転支援方法。
【請求項８】
燃料を燃焼するプラントの入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを作成するモデル作成装置であって、
前記プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は前記燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方を含む前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データとを取得するよう構成されたデータ取得部と、
前記データ取得部によって取得された前記画像データの特徴量を抽出するよう構成されたデータ抽出変換部と、
前記物理パラメータ又は前記燃料パラメータのうち少なくとも一方と、前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとして前記モデルを作成するよう構成されたモデル作成部と、
を備えるモデル作成装置。
【請求項９】
燃料を燃焼するプラントの入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを用いるプラントの運転支援装置であって、
前記プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は前記燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方を含む前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データとを取得するよう構成されたデータ取得部と、
前記データ取得部によって取得された前記画像データの特徴量を抽出するよう構成されたデータ抽出変換部と、
前記物理パラメータ又は前記燃料パラメータのうち少なくとも一方と、前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとした前記モデルを記憶するモデルデータベースと、
前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データと、前記モデルデータベースに記憶された前記モデルとを用いて前記プロセス値を算出するシミュレーション部と、
前記プロセス値が所定条件を満たすように、最適な入力パラメータのセットをもとめるよう構成された最適化部と、
前記最適化部によって求めた前記最適な入力パラメータのセットから前記プラントの運転指示値を算出する運転指示部と、
を備える、プラントの運転支援装置。
【請求項１０】
請求項９に記載のプラントの運転支援装置を含む複数のローカル支援システムと、
前記ローカル支援システムとネットワークを介して通信可能な遠隔支援システムとを備えるプラントの運転支援システムであって、
前記ローカル支援システムは、
前記運転データ、前記画像データ及び前記モデルの更新結果を前記遠隔支援システムへ送信するよう構成されるとともに、前記遠隔支援システムから送信された他のローカル支援システムにおける前記運転データ、前記画像データ及び前記モデルの更新結果を受信するよう構成された第一送受信部を含み、
前記遠隔支援システムは、
それぞれの前記ローカルシステムから送信された前記運転データ、前記画像データ及び前記モデルの更新結果を受信するよう構成されるとともに、該更新結果を他のすべての前記ローカルシステムへ前記運転データ、前記画像データ及び前記モデルの更新結果として送信するよう構成された第二送受信部を含む、プラントの運転支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、モデル作成方法、プラントの運転支援方法及びモデル作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、プラントに制御信号を与えたときに計測される計測信号の値を推定する統計モデル（シミュレーションモデル）に関し、ボイラの操作端のエアダンパの開度やバーナの角度等を統計モデルの入力パラメータとし、ボイラから排出される排ガスに含まれるＮＯｘ、ＣＯ及びＨ２Ｓ濃度等を統計モデルのプロセス値（アウトプット）として、プロセス値の各々を最小化する制御装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許５３７８２８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、プラントの仕様や燃料の性状が変化した場合には、プラントの入力パラメータとプロセス値との関係が変化することが想定される。しかしながら、特許文献１には、プラントの仕様や燃料の性状が変化した場合に如何にしてプロセス値を精度よく予測するかについての知見は何ら記載されていない。
【０００５】
本発明の少なくとも一実施形態は、上述したような従来の課題に鑑みなされたものであって、その目的とするところは、プラントの仕様や燃料性状の変化に対応してプロセス値を精度良く予測することができるモデル作成方法、プラントの運転支援方法及びモデル作成装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明の少なくとも一実施形態に係るモデル作成方法は、
燃料を燃焼するプラントの入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを作成するモデル作成方法であって、
前記プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は前記燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方を含む前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データを読み込む読込ステップと、
前記画像データの特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記物理パラメータ又は前記燃料パラメータのうち前記少なくとも一方と、前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとして前記モデルを作成するモデル作成ステップと、
を備える。
【０００７】
上記（１）に記載のモデル作成方法によれば、物理パラメータ又は燃料パラメータのうち少なくとも一方と、画像データの特徴量とを入力パラメータとしてモデルを作成することにより、プラント仕様と燃料性状の違いを考慮して画像データを用いてプロセス値を精度良く予測することができる。また、入力パラメータの一つに燃焼領域の画像データの特徴量を含むため、例えばプロセス値としてプラントの灰中未燃分を採用する場合（プラントの入力パラメータとプラントの灰中未燃分との関係を示すモデルを作成する場合）には、通常は迅速な測定が困難な灰中未燃分を常時かつ迅速に評価することが可能となり、最適な燃焼状態の維持による燃料費のロスを削減することができる。
【０００８】
（２）幾つかの実施形態では、上記（１）に記載のモデル作成方法において、
前記画像データは、動画像または静止画像の少なくとも一方が撮像可能な撮像装置によって前記燃焼領域を上から撮影して取得される。
【０００９】
上記（２）に記載のモデル作成方法によれば、燃焼領域の上から撮影した画像データを読み込んでモデル作成に利用することにより、プロセス値を精度良く予測することができる。
【００１０】
（３）幾つかの実施形態では、上記（１）又は（２）に記載のモデル作成方法において、
前記抽出ステップでは、前記画像データの特徴量として、前記燃焼領域の形、大きさ、色、濃淡、輝度、温度（温度分布）、波長（波長分布）のいずれかに係る情報またはその変化量を抽出する。
【００１１】
上記（３）に記載のモデル作成方法によれば、燃焼領域の形、大きさ、色、濃淡、輝度、温度（温度分布）、波長（波長分布）のいずれかに係る情報またはその変化量に基づいて、プロセス値を精度良く予測することができる。また、燃焼領域の輝度情報は火炎そのものを検出することなく画像から得られる情報であり、例えば火炉内の上部に撮像装置を設置するなど火炎が排ガスで撮像されないような場合であっても、画像情報を得ることができる。これによって、火炉内を撮像するための撮像装置（炉内カメラ）の設置を容易化することも可能となる。
【００１２】
（４）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（３）の何れかに記載のモデル作成方法において、
前記モデル作成ステップでは、前記プラントの排気ガス成分に係る指標又は前記プラントの排出物に係る指標を前記プロセス値として前記モデルを作成する。
【００１３】
排気ガス成分又は排出物は、火炉内の燃焼プロセスで生成され、プラントの燃焼領域における燃焼状態に大きく左右されるため、これらの生成量は燃焼領域の画像データとの相関性が高い。このため、上記（４）に記載のようにプラントの排気ガス成分に係る指標又はプラントの排出物に係る指標をプロセス値としてモデルを作成することにより、プロセス値を精度良く推定できる。
【００１４】
（５）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（４）の何れかに記載のモデル作成方法において、
前記読込ステップでは、前記プラントの構造、性能又は設計条件の少なくとも一つに係るパラメータを前記物理パラメータとして読み込み、
前記モデル作成ステップでは、前記プラントの構造、性能又は設計条件の少なくとも一つと前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとして前記モデルを作成する。
【００１５】
プラントの大きさや撮像装置の設置位置、燃料の投入位置はプラント毎に異なり、同一のプロセス値であっても特徴量の値はプラント毎に異なる。このため、上記（５）に記載のように、プラントの構造、性能又は設計条件の少なくとも一つに係る適切な物理パラメータを考慮してモデルを作成することで、プラント仕様の違いに起因する特徴量の差異を補正し、プロセス値の推定精度を向上させることができる。
【００１６】
（６）幾つかの実施形態では、上記（１）乃至（５）の何れかに記載のモデル作成方法において、
前記読込ステップでは、燃料の調整、燃焼、環境負荷又は水分の少なくとも一つに係るパラメータを前記燃料パラメータとして読み込み、
前記モデル作成ステップでは、燃料の調整、燃焼、環境負荷又は水分の少なくとも一つに係るパラメータと前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとして前記モデルを作成する。
【００１７】
プロセス値は、投入される燃料性状の変化により、同一のプラント運転条件であっても変動することから、上記（６）に記載のように燃料の調整、燃焼、環境負荷又は水分の少なくとも一つに係る適切な燃料パラメータを考慮してモデルを作成することで、燃料性状の違いに起因する特徴量の差異を補正し、プロセス値の推定精度を向上させることができる。
【００１８】
（７）本発明の少なくとも一実施形態に係るプラントの運転支援方法は、
燃料を燃焼するプラントの入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを用いるプラントの運転支援方法であって、
前記プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は前記燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方を含む前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データとを読み込むデータ読込ステップと、
前記画像データの特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記物理パラメータ又は前記燃料パラメータのうち前記少なくとも一方と、前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとした前記モデルを読み込むモデル読込ステップと、
前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データと、前記モデルとを用いて前記プロセス値を算出するシミュレーションステップと、
前記プロセス値が所定条件を満たすように、前記プラントの運転指示値を算出する運転指示ステップをさらに備える。
【００１９】
上記（７）に記載のプラントの運転支援方法によれば、物理パラメータ又は燃料パラメータのうち少なくとも一方と、画像データの特徴量とを入力パラメータとするモデルを用いてプロセス値を算出することにより、プラント仕様と燃料性状の違いを考慮して画像データを用いてプロセス値を精度良く予測することができる。また、入力パラメータの一つに燃焼領域の画像データの特徴量を含むため、例えばプロセス値としてプラントの灰中未燃分を採用する場合（プラントの入力パラメータとプラントの灰中未燃分との関係を示すモデルを作成する場合）には、通常は迅速な測定が困難な灰中未燃分を常時かつ迅速に評価することが可能となり、最適な燃焼状態の維持による燃料費のロスを削減することができる。これにより、プラントの運転支援を効果的に行うことができる。
【００２０】
（８）本発明の少なくとも一実施形態に係るモデル作成装置は、
燃料を燃焼するプラントの入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを作成するモデル作成装置であって、
前記プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は前記燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方を含む前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データとを取得するよう構成されたデータ取得部と、
前記データ取得部によって取得された前記画像データの特徴量を抽出するよう構成されたデータ抽出変換部と、
前記物理パラメータ又は前記燃料パラメータのうち前記少なくとも一方と、前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとして前記モデルを作成するよう構成されたモデル作成部と、
を備える。
【００２１】
上記（８）に記載のモデル作成装置によれば、物理パラメータ又は燃料パラメータのうち少なくとも一方と、画像データの特徴量とを入力パラメータとしてモデルを作成することにより、プラント仕様と燃料性状の違いを考慮して画像データを用いてプロセス値を精度良く予測することができる。
【００２２】
（９）本発明の少なくとも一実施形態に係るプラントの運転支援装置は、
燃料を燃焼するプラントの入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを用いるプラントの運転支援装置であって、
前記プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は前記燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方を含む前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データとを取得するよう構成されたデータ取得部と、
前記データ取得部によって取得された前記画像データの特徴量を抽出するよう構成されたデータ抽出変換部と、
前記物理パラメータ又は前記燃料パラメータのうち少なくとも一方と、前記画像データの前記特徴量とを前記入力パラメータとした前記モデルを記憶するモデルデータベースと、
前記プラントの運転データと、前記プラントの燃焼領域の画像データと、前記モデルデータベースに記憶された前記モデルとを用いて前記プロセス値を算出するシミュレーション部と、
前記プロセス値が所定条件を満たすように、最適な入力パラメータのセットをもとめるよう構成された最適化部と、
前記最適化部によって求めた前記最適な入力パラメータのセットから前記プラントの運転指示値を算出する運転指示部と、
を備える。
【００２３】
上記（９）に記載のプラントの運転支援装置によれば、物理パラメータ又は燃料パラメータのうち少なくとも一方と、画像データの特徴量とを入力パラメータとするモデルを用いてプロセス値を算出することにより、プラント仕様と燃料性状の違いを考慮して画像データを用いてプロセス値を精度良く予測することができる。また、入力パラメータの一つに燃焼領域の画像データの特徴量を含むため、例えばプロセス値としてプラントの灰中未燃分を採用する場合（プラントの入力パラメータとプラントの灰中未燃分との関係を示すモデルを作成する場合）には、通常は迅速な測定が困難な灰中未燃分を常時かつ迅速に評価することが可能となり、最適な燃焼状態の維持による燃料費のロスを削減することができる。このため、プラントの運転支援を効果的に行うことができる。
【００２４】
（１０）本発明の少なくとも一実施形態に係るプラントの運転支援システムは、
前記ローカル支援システムとネットワークを介して通信可能な遠隔支援システムとを備えるプラントの運転支援システムであって、
前記ローカル支援システムは、
前記運転データ、前記画像データ及び前記モデルの更新結果を前記遠隔支援システムへ送信するよう構成されるとともに、前記遠隔支援システムから送信された他のローカル支援システムにおける前記運転データ、前記画像データ及び前記モデルの更新結果を受信するよう構成された第一送受信部を含み、
前記遠隔支援システムは、
それぞれの前記ローカルシステムから送信された前記運転データ、前記画像データ及び前記モデルの更新結果を受信するよう構成されるとともに、該更新結果を他のすべての前記ローカルシステムへ前記運転データ、前記画像データ及び前記モデルの更新結果として送信するよう構成された第二送受信部を含む。
【００２５】
上記（１０）に記載のプラントの運転支援システムによれば、他のローカル支援システム（例えば先行プラント）における運転データ、画像データおよびモデルの更新結果を共有することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の少なくとも一つの実施形態によれば、プラントの仕様や燃料性状の変化に対応してプロセス値を精度良く予測することができるモデル作成方法、プラントの運転支援方法及びモデル作成装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】ボイラプラント１００の概要図である。
【図２】一実施形態に係るモデル作成方法を示すモデル作成フロー図である。
【図３】図２で作成したモデルを用いたシミュレーションの結果を、運転制御装置に対する運転指示として与える運転指示フローを示したフローチャートである。
【図４Ａ】ボイラプラント１００及びボイラプラント１００の制御を行う運転制御装置２００を示す全体構成図である。
【図４Ｂ】運転制御装置２００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図５】モデルのインプットとアウトプットの関係を表す模式図である。
【図６】モデルデータベースＤＢ５におけるデータフォーマットの一例である。
【図７】プラント仕様データベースＤＢ３におけるデータフォーマットの一例である。
【図８】燃料性状データベースＤＢ４におけるデータフォーマットの一例である。
【図９】追加パラメータ候補データベースＤＢ６におけるデータフォーマットの一例である。
【図１０】モデル作成を支援する運転支援システム５００の全体構成例を示す図である。
【図１１】運転支援システム５００の詳細構成例を示す図であり、ローカル支援システム３００Ａの構成を代表構成例として示している。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
【００２９】
以下では、燃料を燃焼するプラントの入力パラメータ（インプット）とプロセス値（アウトプット）との関係を示すシミュレーションモデル（以下、単に「モデル」と記載する。）を作成するモデル作成方法について説明する。
【００３０】
まず、モデル作成方法がモデル化の対象とするプラントの一例として、ボイラプラント１００の構成を示す。図１は、ボイラプラント１００の概要図である。
ボイラプラント１００が備えるボイラ２は、固体燃料を燃焼させるよう構成されている。ボイラ２は、石炭を粉砕した微粉炭を微粉燃料（固体燃料）として用い、この微粉炭を火炉１１の燃焼バーナにより燃焼させ、この燃焼により発生した熱を給水や蒸気と熱交換して蒸気を生成することが可能な石炭焚きボイラである。なお、燃料は石炭に限られず、バイオマス等、ボイラで燃焼可能な他の燃料であってもよい。さらに多種の燃料を混合して使用してもよい。
【００３１】
ボイラ２は、火炉１１と燃焼装置１２と煙道１３を含む。火炉１１は、例えば四角筒の中空形状を有し鉛直方向に沿って延設されている。火炉１１の壁面は、蒸発管（伝熱管）と蒸発管を接続するフィンとで構成され、給水及び蒸気との熱交換により火炉壁の温度上昇が抑制される。具体的には、例えば、火炉１１の側壁面に、複数の蒸発管が水平方向に並んで配置されるとともに蒸発管の各々が鉛直方向に沿って延設されている。フィンは、蒸発管と蒸発管との間を閉塞している。火炉１１の炉底には傾斜面６２が設けられており、傾斜面６２に炉底蒸発管７０が設けられて火炉の底面を構成する。火炉１１の上方には、画像センサＳＲ２が設けられている。
【００３２】
燃焼装置１２は、火炉１１を構成する火炉壁における鉛直方向の下部側に設けられている。また、燃焼装置１２は、火炉壁に装着された複数の燃焼バーナ（例えば燃焼バーナ２１，２２，２３，２４，２５）を有している。複数の燃焼バーナ２１，２２，２３，２４，２５は、例えば火炉１１の周方向に沿って均等間隔で配設されている。但し、火炉の形状、バーナの配置、一つの段における燃焼バーナの数、及び段数は上記形態に限定されるものではない。
【００３３】
燃焼バーナ２１，２２，２３，２４，２５は、それぞれ、微粉炭供給管２６，２７，２８，２９，３０を介して粉砕機（微粉炭機／ミル）３１，３２，３３，３４，３５に連結されている。石炭は、図示しない搬送系統で搬送されて粉砕機３１，３２，３３，３４，３５に投入されると、粉砕機３１，３２，３３，３４，３５で所定の微粉の大きさに粉砕される。粉砕された石炭（微粉炭）は、搬送用空気（１次空気）とともに、微粉炭供給管２６，２７，２８，２９，３０から燃焼バーナ２１，２２，２３，２４，２５に供給される。
【００３４】
また、火炉１１には、各燃焼バーナ２１，２２，２３，２４，２５の装着位置に風箱３６が設けられている。空気ダクト３７ｂの一端部が風箱３６に連結されており、空気ダクト３７ｂの他端部が空気を供給する空気ダクト３７ａに連結点３７ｄにおいて連結されている。
【００３５】
また、火炉１１の鉛直方向上方には煙道１３が連結されており、蒸気を生成するための複数の熱交換器４１，４２，４３，４４，４５，４６，４７が煙道１３に配置されている。燃焼バーナ２１，２２，２３，２４，２５が火炉１１内に微粉炭燃料と燃焼用空気との混合気を噴射することで火炎が形成され、燃焼ガスが生成されて煙道１３に流れる。火炉壁及び熱交換器４１〜４７を流れる給水や蒸気を燃焼ガスにより加熱することで過熱蒸気が生成され、生成された過熱蒸気により図示しない蒸気タービンが回転駆動され、蒸気タービンの回転軸に連結した図示しない発電機が回転駆動されることで発電が行われる。煙道１３には排ガス通路４８が連結される。排ガス通路４８には、燃焼ガスの浄化を行うための脱硝装置５０、押込送風機３８ａから空気ダクト３７ａへ流れる空気と排ガス通路４８を流れる排ガスとの間で熱交換を行うエアヒータ４９、煤塵処理装置５１、及び誘引送風機５２などが設けられている。排ガス通路４８の下流端部には煙突５３が設けられている。なお、脱硝装置５０は排ガス基準を満足できれば設けなくてもよい。
【００３６】
また、微粉炭の搬送用空気（１次空気）は、１次空気送風機３８ｂからエアヒータ４９を通過する空気ダクト３７ｅとエアヒータ４９をバイパスする空気ダクト３７ｆとに送られる。１次空気は、所定の温度等になるように両方のダクトの送風量が調整された後に合流し、空気ダクト３７ｇを経由して粉砕機（ミル）３１，３２，３３，３４，３５に送られる。
【００３７】
火炉１１は、１次空気及び風箱３６から火炉１１に投入される燃焼用空気（２次空気）による燃料過剰燃焼後に、新たに燃焼用空気（アフタエア）を投入して燃料希薄燃焼を行わせる、所謂２段燃焼方式の火炉である。そのため、火炉１１にはアフタエアポート３９が備えられる。アフタエアポート３９には空気ダクト３７ｃの一端部が連結され、空気ダクト３７ｃの他端部は空気を供給する空気ダクト３７ａに連結点３７ｄにおいて連結される。なお、２段燃焼方式を採用しない場合、アフタエアポート３９は設けなくてもよい。
【００３８】
送風機３８から空気ダクト３７ａに送られた空気は、エアヒータ４９で燃焼ガスとの熱交換により温められ、空気ダクト３７ｂを経由して風箱３６へ導かれる２次空気と、空気ダクト３７ｃを経由してアフタエアポート３９へと導かれるアフタエアとに連結点３７ｄにおいて分岐する。
【００３９】
画像センサＳＲ１は、ボイラプラント１００における燃焼領域の画像データを生成するように火炉１１の上部に設けられている。画像センサＳＲ１は、例えば動画像または静止画像の少なくとも一方を撮像可能な撮像装置を構成しており、燃焼領域を上から撮影できるように設けられている。撮像装置は、例えば、デジタルカメラ、ビデオカメラ、又は特定の波長を検知可能な赤外線カメラなどのカメラであってもよい。燃焼領域の画像データは、火炉１１内を撮像した画像そのものであってもよいし、画像から抽出可能な特徴量であってもよい。また、画像は、静止画像であってもよいし、動画像を構成するフレーム（画像）であっても良い。画像センサＳＲ１は、火炉１１の側壁部など、火炉１１の上部以外の位置に設置されても良い。例えば、側壁部における二次燃焼領域を形成する部分や、そのさらに上の部分（上部により近い部分）に画像センサを設置すると共に、一次燃焼領域が位置する下方を撮像するように斜め下に向けて設置されてもよい。
【００４０】
図２は、一実施形態に係るモデル作成方法を示すモデル作成フロー図である。
図２に示すモデル作成方法では、燃料を燃焼するボイラプラント１００における燃焼領域の画像データを活用して、ボイラプラント１００の入力パラメータ（インプット）とプロセス値（アウトプット）との関係を示すモデルを作成する。本実施形態に係るモデルは、該モデルに入力された入力パラメータに基づいてプロセス値を予測（シミュレーション）するために用いられる。原則としてモデルはプロセス値ごとに作成されるが、これに限定されず１つのモデルで複数のプロセス値を出力するようにしてもよい。また、ここでは典型的な発電プラントとしてのボイラプラントを例に説明するが、以下で説明するモデル作成方法は、ボイラプラントに限らず、広く工業製品又は材料を生成するプラントにも適用可能である。例えば、燃料を燃焼するプラントとして、発電プラント以外に、蒸気供給プラント、製鉄プラントが例示される。
【００４１】
まず、読込ステップＳ１において、プラント１００の運転データと、プラント１００の燃焼領域の画像データを読み込む。また、読込ステップＳ１で読み込まれる運転データは、プラントの仕様に関係する物理パラメータ又は燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方と、プラント１００のプロセス値とを含む。読込ステップＳ１で物理パラメータを読み込む場合には、プラント１００の構造、性能、又は設計条件のうち少なくとも一つに係るパラメータを物理パラメータとして読み込んでもよい。また、プラント１００の燃焼領域の画像データは、プラント１００に設置された画像センサＳＲ１によって取得され、静止画および静止画の連続である動画の何れであってもよい。画像データの形式は、静止画であればＴＩＦＦやＢＭＰ、動画であればＡＶＩに代表される非圧縮形式のデータであってもよいし、静止画であればＪＰＥＧやＰＮＧ、動画であればＭＰＥＧやＭＰ４に代表される圧縮形式のデータであってもよい。
【００４２】
次に、抽出ステップＳ２において、読込ステップＳ１で読み込んだ画像データの特徴量を抽出する。特徴量の計算は、装置の構成を適切に選ぶことで画像データの読み込みと並行して処理することが可能であり、画像データの容量が膨大になる場合でも全ての画像データの読み込みが終了する前から特徴量の計算処理を開始することができる。画像データの特徴量は、例えば、画像データに現れたり画像データに基づいて得られたりする燃焼領域の形、大きさ、色、濃淡、輝度、温度（温度分布）若しくは波長（波長分布）に係る情報であってもよいし、これらの情報のうち少なくとも一つの情報の変化量であってもよい。なお、変化量とは、空間的および／または時間的な変化量のことを指す。特徴量は典型的には画像データの輝度情報から計算される、画像データの特徴を数値化した情報である。
【００４３】
特徴量として上記の変化量等を採用する場合には、例えば立体高次局所自己相関特徴量（ＣＨＬＡＣ特徴量）、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又はＡＥ（ＡｕｔｏＥｎｃｏｄｅｒ）により得られる特徴量を用いてもよい。ＣＨＬＡＣ特徴量は、画像の全体に現れる時空間変動をコンパクトに表現できるという利点を有する。また、ＣＮＮでは畳み込み処理やプーリング処理によって、ＡＥではエンコード処理によって特徴量を抽出することで、画像の全体の特徴を効果的に縮小し取得することができる。
【００４４】
輝度情報に基づいて抽出される特徴量は、画像から得られる輝度の値（輝度値）そのものであっても良いし、輝度値の平均、ピークなどの統計値であっても良い。あるいは、上記の特徴量は、所定値以上の輝度を有する部分の面積、形、大きさのいずれかであっても良いし輝度値の変化量であっても良い。なお、輝度情報には、輝度値を変換することにより得られる温度や温度分布などの、輝度値から変換可能な情報が含まれてもよい。
【００４５】
画像データの輝度情報は、カラー画像におけるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の濃淡の値を、白黒（グレースケール）の濃淡の値に変換して得られる情報であるため、変換前のＲＧＢの濃淡情報、即ち画像の色情報から特徴量を計算することで、より多様なパターンの特徴量を抽出することが可能である。画像の色情報に基づいて抽出される特徴量は、ＲＧＢの各々の濃淡の値そのものであっても良いし、濃淡値の平均、ピークなどの統計値であっても良い。あるいは、例えばＲの値とＧの値の比といったような、各波長間の相関関係を示す値であっても良い。
【００４６】
輝度情報は、火炎そのものを検出することなく画像から得られる情報であり、例えば火炉内の上部に画像センサＳＲ１を設置するなど火炎が排ガスで撮像されないような場合であっても画像データを得ることができる。これによって、火炉内を撮像するための撮像装置（炉内カメラ）の設置を容易化することも可能となる。
【００４７】
次に、モデル作成ステップＳ３において、以下に詳細を示す各ステップが順次実行される。まず、ステップＳ３１において、モデル作成の回数Ｎ（初期値は０）に１を追加する。そして、ステップＳ３２で、モデル作成条件及び追加パラメータ候補を読み込む。回数Ｎが２以上の場合には、モデル作成条件及び追加パラメータ候補の変更を行う。ここで、モデル作成条件とは、モデル作成の対象（プロセス値）、手法（関数式）及び許容誤差等のことである。また、追加パラメータ候補とは、後述する入力パラメータの追加候補のことである。
【００４８】
次に、ステップＳ３３において、プラント仕様（運転条件）または燃料性状がプラント１００の運転中に変化するか否かを判断する。ステップＳ３３でプラント１００の運転中にプラント仕様が変化する場合は、ステップＳ３４でプラント仕様に関係する物理パラメータをモデルの入力パラメータに追加する。ここで、物理パラメータとは、プラント１００の構造、性能、又は設計条件のうち少なくとも一つに係るパラメータである。ステップＳ３３でプラント１００の運転中に燃料性状が変化する場合は、ステップＳ３５で燃料性状に関係する燃料パラメータをモデルの入力パラメータに追加する。ここで、燃料パラメータとは、燃料の調整、燃焼、環境負荷又は水分の少なくとも一つに係るパラメータである。ステップＳ３３でプラント１００の運転中にプラント仕様及び燃料性状のいずれも変化しない場合は、入力パラメータの追加は行わない（ステップＳ３６）。
【００４９】
プラントの大きさや撮像装置の設置位置、燃料の投入位置はプラント毎に異なり、同一のプロセス値であっても特徴量の値はプラント毎に異なる。このため、上記のように、プラント１００の構造、性能又は設計条件の少なくとも一つに係る適切な物理パラメータを考慮してモデルを作成することで、プラント仕様の違いに起因する特徴量の差異を補正し、プロセス値の推定精度を向上させることができる。また、プロセス値は、投入される燃料性状の変化により、同一のプラント運転条件であっても変動することから、上記のように燃料の調整、燃焼、環境負荷又は水分の少なくとも一つに係る適切な燃料パラメータを考慮してモデルを作成することで、燃料性状の違いに起因する特徴量の差異を補正し、プロセス値の推定精度を向上させることができる。
【００５０】
次に、ステップＳ３７において、読込ステップＳ１で読み込んだ運転データと画像データを用いてモデルの入力パラメータとプロセス値との関係を機械学習し、プラント１００の入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを作成する。例えば、読込ステップＳ１で読み込んだ運転データの一部と画像データの一部を用いて、入力パラメータ（物理パラメータ又は燃料パラメータの少なくとも一方と画像データ）とプロセス値との関係を機械学習し、プラント１００の入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを作成する。
【００５１】
次に、検証ステップＳ４において、以下に詳細を示す各ステップが順次実行される。まず、ステップＳ４１において、ステップＳ１で読み込んだ運転データと画像データのうち、ステップＳ３７で機械学習に使用しなかった運転データと画像データを用いて、ステップＳ３７で作成されたモデルの精度検証を行う。例えば、読込ステップＳ１で読み込んだ運転データと画像データのうちステップＳ３７で機械学習に使用しなかった運転データと画像データをステップＳ３７で作成したモデルに入力する。そして、該モデルで算出されたプロセス値（アウトプット）のシミュレーション値（仮想プロセス値）と、読込ステップＳ１で読み込んだ運転データにおける実測値としてのプロセス値（実プロセス値）とを対比し、誤差を確認する。
【００５２】
次に、ステップＳ４２において、ステップＳ４１で確認した誤差が許容誤差の範囲内か否かを判断する。ステップＳ４１で確認した誤差が許容誤差の範囲内であれば、ステップＳ３７で作成したモデルは妥当であると判断する。Ｓ４１で確認した誤差が許容誤差を超える場合には、ステップＳ４２において、ステップＳ３７で作成したモデルは妥当でないと判断して、ステップＳ４３で回数Ｎが許容回数Ｎｔｈ以下であるか否かを確認する。ステップＳ４３で回数Ｎが許容回数Ｎｔｈ以下であれば、モデル作成ステップＳ３に戻り、モデル作成条件、追加パラメータ候補を変更して、モデルを修正する。
【００５３】
次に、出力ステップＳ５において、以下に詳細を示す各ステップが実行される。まず、ステップＳ３７で作成されたモデルは妥当であるとステップＳ４２で判断された場合には、ステップＳ５１において、当該モデルを後述する入出力部やモデルデータベースへ出力する。ステップＳ４３で前述の回数Ｎが許容回数Ｎｔｈを超える場合は、ステップＳ５２においてモデル作成エラーを出力する。モデルもしくはモデル作成エラーのいずれかを出力してモデル作成フローは終了する。
【００５４】
出力ステップＳ５において、モデルの入力パラメータとプロセス値との関係を出力することにより、入力と出力の関係（傾向）についてオペレータが確認できる。
【００５５】
図２に示したモデル作成方法によれば、プラント１００の仕様に関係する物理パラメータ、燃料の性状に関係する燃料パラメータ、及び燃焼領域の画像データの特徴量を入力パラメータとしてモデルを作成することにより、プラント仕様及び燃料性状の違いを考慮して画像データを用いてプロセス値を精度よく予測することができる。また、入力パラメータの一つに燃焼領域の画像データの特徴量を含むため、例えばプロセス値としてプラントの灰中未燃分を採用する場合（プラントの入力パラメータとプラントの灰中未燃分との関係を示すモデルを作成する場合）には、通常は迅速な測定が困難な灰中未燃分を常時かつ迅速に評価することが可能となり、最適な燃焼状態の維持による燃料費や脱硝費のロスを削減することができる。
【００５６】
図２ではプラント１００のモデルの作成手法について説明したが、このようにして作成されたモデルは例えばプラント１００の運転制御装置に組み込まれて利用される。図３及び図４を用いてプラント１００の運転制御装置について説明する。
【００５７】
まず図３は、図２で作成したモデルを用いたシミュレーションの結果を、運転制御装置
に対する運転指示として与える運転指示フローを示したフローチャートである。
【００５８】
まず、ステップＳ６１において、プラント１００の運転データ、燃焼領域の画像データを読み込む（データ読込ステップ）。また、ステップ６２において、図２に示した方法により作成したモデルを読み込む（モデル読込ステップ）。さらに、ステップＳ６３では、ステップＳ２と同様にステップＳ６で読み込んだ画像データの特徴量を抽出する（抽出ステップ）。
【００５９】
次に、シミュレーションステップＳ７において、シミュレーションを実施する。まずＳ７１において、シミュレーション条件を設定する。シミュレーション条件とは、入力パラメータのセット、すなわちプラント１００の仕様に関係する物理パラメータ又は燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方とプラント１００の燃焼領域の画像データのセットのことである。
【００６０】
ステップＳ７２において、ステップＳ７１で設定した入力パラメータのセットを図２に示した方法で作成したモデルに入力してシミュレーションを実施する。シミュレーションの結果として、プラント１００のプロセス値（仮想プロセス値）が算出される。
【００６１】
運転指示ステップＳ８では、プロセス値が所定条件を満たすように、運転制御装置に対する運転指示値を算出する。まずステップＳ８１において、シミュレーション結果を評価する。ステップＳ８２では、仮想プロセス値が最適か否か（所定条件を満たすか否か）を判断する。最適でない場合は、ステップＳ７１に戻りシミュレーション条件を再設定して、新たな仮想プロセス値を算出することを指示する。
【００６２】
ステップＳ８１における評価は、それぞれの仮想プロセス値を所定の換算係数でスコア（無次元）に換算することで行ってもよい。ステップＳ８２では、そのスコアの合計値が所定値以上となる場合に仮想プロセス値が最適であると判断してもよい。または、複数のケース（シミュレーション条件）でシミュレーションを行い、それらの結果のうちスコアの合計値の最も高い場合、あるいは上位の数ケースのうちオペレータが最適と判断する場合に仮想プロセス値が最適であると判断してもよい。さらに、スコアがより高いケースを遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化の手法を用いて自動で探索して、その結果から最適か否かを判断してもよい。
【００６３】
次に、ステップＳ８３において、最適と判断されたシミュレーションの条件および結果に基づいて運転指示値を算出し、結果を後述する出力画面等へ出力する。その後、運転指示フローは終了となる。
【００６４】
上記運転指示フローによれば、汎用的なモデルを用いることによりプロセス値を精度良く推定することができるため、プラント１００の運転支援を効果的に行うことができる。
【００６５】
図４Ａは、プラント１００及びプラント１００の制御を行う運転制御装置２００を示す全体構成図である。図４Ｂは運転制御装置２００のハードウェア構成を示す図である。運転制御装置２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）７２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）７４、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）７６、ＨＤＤ  （Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）７８、入力Ｉ／Ｆ８０、及び出力Ｉ／Ｆ８２を含み、これらがバス８４を介して互いに接続されたコンピュータを用いて構成される。なお、運転制御装置２００のハードウェア構成は上記に限定されず、制御回路と記憶装置との組み合わせにより構成されてもよい。また運転制御装置２００は、運転制御装置２００の各機能を実現するプログラムをコンピュータが実行することにより構成される。以下で説明する運転制御装置２００における各部の機能は、例えばＲＯＭ７６に保持されるプログラムをＲＡＭ７４にロードしてＣＰＵ７２で実行するとともに、ＲＡＭ７４やＲＯＭ７６におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。さらに、例えばＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）のような画像処理に特化した演算装置を備えることで、より効率良く画像データの処理を実行することが実現される。
【００６６】
プラント１００は、詳細には図１に示した構成を含むが、図４には、代表的に画像センサＳＲ１、物理センサＳＲ２、及び操作端ＯＰを記載している。操作端ＯＰとは、弁やダンパのことを指す。
【００６７】
画像センサＳＲ１の構成については上述の通りである。物理センサＳＲ２は、温度センサ等の他、プラント１００のプロセス値を含む運転データを検知するためのセンサである。
【００６８】
データ取得部３０１は、プラント１００の運転データ（プラント１００の仕様に関係する物理パラメータ又は燃料の性状に関係する燃料パラメータのうち少なくとも一方と、プラント１００のプロセス値）と、プラント１００の燃焼領域の画像データとを取得するよう構成されている。データ取得部３０１は、プラント１００の画像センサＳＲ１から画像データを取得して画像データベースＤＢ１に格納する。また、データ取得部３０１は、物理センサＳＲ２から運転データを取得して運転データベースＤＢ２に格納する。
【００６９】
画像データベースＤＢ１は、データ取得部３０１によって取得したプラント１００における燃料領域の画像データを記憶する。運転データベースＤＢ２は、データ取得部３０１によって取得したプラント１００の運転データを記憶する。
【００７０】
データ抽出変換部３０２は、モデル作成や運転制御用に必要なデータを画像データベースＤＢ１及び運転データベースＤＢ２から読込み（抽出し）、必要に応じて補完又はフォーマット変換を行う。また、ここでの変換の一例は、画像センサＳＲ１又は物理センサＳＲ２により直接計測できない運転データを、他のデータなどから推定し、同定する処理などである。係る推定処理は計算機を用いてソフト的に実行されることから推定した値をソフトセンサ値と呼ぶ。また、データ抽出変換部３０２は、画像データベースＤＢ１に記憶された画像データを読み込んで画像データの特徴量を抽出する。
【００７１】
プラント仕様データベースＤＢ３は、プラント１００の仕様に関係する物理パラメータを記憶する。プラント仕様データベースＤＢ３における物理パラメータの具体例は図７を用いて後述する。燃料性状データベースＤＢ４は、ボイラプラント１００で使用される燃料の性状に関係する燃料パラメータを記憶する。燃料性状データベースＤＢ４における燃料パラメータの具体例は図８を用いて後述する。
【００７２】
モデル作成部３０３（モデル作成装置）は、物理パラメータ又は燃料パラメータのうち少なくとも一方と、画像データの特徴量とを入力パラメータとしてモデルを作成するよう構成されている。図示する形態では、モデル作成部３０３は、データ抽出変換部３０２からの運転データ及び画像データ、プラント仕様データベースＤＢ３からのプラント仕様データ、並びに燃料性状データベースＤＢ４からの燃料の性状データを用いて、ボイラプラント１００の入力パラメータとプロセス値との関係を示すモデルを作成するよう構成されている。作成されたモデルは、モデルデータベースＤＢ５に格納されて記憶される。
【００７３】
シミュレーション部３０４は、データ抽出変換部３０２から出力された運転データ及び画像データの特徴量並びにモデルデータベースＤＢ５から出力されたモデルを用いて仮想プロセス値を算出し、算出結果を最適化部３０５へ出力する。
【００７４】
最適化部３０５は、プロセス値が所定条件を満たすように、最適な入力パラメータのセットを算出するよう構成されている。最適化部３０５は、仮想プロセス値が最適か否か（仮想プロセス値が所定条件を満たすか否か）を判断し、最適と判断した場合は仮想プロセス値を運転指示部３０６へ出力し、最適でないと判断した場合はシミュレーション条件としての入力パラメータのセットを再設定して再度シミュレーションを行うようシミュレーション部３０４へ出力する。運転指示部３０６は、最適と判断された入力パラメータのセットに基づいて運転指示値を算出し、運転制御部２０１へ出力する（詳細は上記運転指示ステップに記載）。
【００７５】
入出力部３０７は、モデルの作成結果及び検証結果、シミュレーションの評価結果、及び運転指示の提案画面を表示し、それぞれに対してオペレータの指示を受け付ける。また、プラント仕様データベースＤＢ３又は燃料性状データベースＤＢ４に対する追加情報の入力があれば、入力結果をそれぞれに出力する。
【００７６】
幾つかの実施形態では、図４に示すように、運転支援装置３００と運転制御部２０１とを備える運転制御装置２００を構成してもよい。
この場合、運転制御部２０１は、運転支援装置３００の運転指示部３０６から出力される運転指示値に基づいてボイラプラント１００の各操作端ＯＰの運転（弁の開度等）を制御する。なお運転制御は、運転指示値に基づいて自動で行っても、入出力部３０７でのオペレータの承諾を経てから行っても、いずれでもよい。また、運転制御部２０１は、ボイラプラント制御装置（不図示）からの運転指示値に対して、運転支援装置３００からの運転指示値をバイアス値として加算して、最終的な運転指示値を指示してもよい。
【００７７】
図５はモデルのインプットとアウトプットの関係を表す模式図である。モデルの入力パラメータには、操作端ＯＰ用のパラメータに加えて、物理パラメータ又は燃料パラメータの少なくとも一方（図示する形態では物理パラメータと燃料パラメータの両方）と、画像データの特徴量に係る特徴量パラメータとが含まれる。操作端ＯＰ用のパラメータとは、操作端ＯＰへの指示値（弁の開度等）を示すパラメータのことである。モデルは、プロセス値ごとに作成される。モデルを用いたシミュレーションにより算出されたアウトプットとしてのプロセス値（仮想プロセス値）には、例えば灰中未燃分、ＮＯｘ値、ＣＯ値等が含まれる。
【００７８】
プラント１００の排気ガス成分又は排出物の生成量はプラントの燃焼領域における燃焼状態に大きく左右されるため、排ガス成分又は排出物の生成量は燃焼領域の画像データとの親和性が高い。このため、プラント１００の排気ガス成分に係る指標又はプラントの排出物に係る指標をプロセス値として、火炉内を撮像した画像データから抽出した特徴量を用いてモデルを作成することにより、プロセス値を精度良く推定できる。
【００７９】
また、上記モデルは、過去の画像情報によって示される燃焼状態で生じた排ガス又は排出物が状態量の計測地点に到達するまでのタイムラグを考慮して作成されることが望ましい。このようなタイムラグは火炉の種類や計測地点の位置によって無視できないほど異なる場合があり、画像データとプロセス値のタイムラグを考慮してモデルを作成することにより、推定精度の高い推定モデルを作成することができる。
【００８０】
図６は、モデルデータベースＤＢ５におけるデータフォーマットの一例である。
横軸は、プラントごとに関数、入力パラメータ、及びモデル詳細で区分けされる。関数には、モデル化する手法が記載される。モデル化する手法としては、ステップワイズ法、ランダムフォレスト、ｋ近傍法（ＫＮＮ）、ニューラルネットワーク法などが例示されるがこれに限られない。モデル詳細には、以下に示すモデル式の各項目が記載される。もしくは各項目を記載された別のデータベースの引用先が記載されてもよい。
Ｆ＝ｆ（ｘ，ω，λ，ｎ）            （Ａ）
ここで、ｆはモデル化手法（関数）、ｘは入力パラメータ、ωは重み付け、λは切片、ｎは入力パラメータの数を示す。
【００８１】
縦軸はモデルの作成単位で区分けされる。プロセス値ごとにモデルを作成する場合は、モデル化の対象とするプロセス値が列挙される。
【００８２】
図７は、プラント仕様データベースＤＢ３におけるデータフォーマットの一例である。横軸はプラント名で区分けする。
縦軸は、プラント仕様を表す項目で区分けする。ここでは、構造仕様と性能仕様で区別している。構造仕様とは寸法のことであり、火炉寸法が例示される。性能仕様とは、プラントの性能を表す値であり、排ガス温度、蒸気温度等が例示される。構造仕様、性能指標は、計測結果の代表値だけでなく設計条件の値を記載してもよい。
【００８３】
図８は、燃料性状データベースＤＢ４におけるデータフォーマットの一例である。横軸は燃料で区分けされる。縦軸は、燃料性状を表す項目で区分けする。燃料性状には、例えば燃料の成分（炭素又は水分など）や粉砕後の微粉度など、燃料に関する情報が含まれ、工業分析（燃料比等）と元素分析（炭素量等）が例示される。ここで燃料比とは、固定炭素と揮発分の比のことである。
【００８４】
図９は、追加パラメータ候補データベースＤＢ６におけるデータフォーマットの一例である。
横軸はデータ取得法や適用条件で区分けする。データ取得法は、物理センサＳＲ２での計測により計測値として取得する方法であってもよいし、複数の計測値を組合せて計算された計算値（ソフトセンサ値）として取得する方法であってもよい。プラント仕様を表す適切なパラメータの計測値がない場合に計算値で代用してもよい。
【００８５】
縦軸は、物理パラメータ及び燃料パラメータで区分けする。物理パラメータは、構造寸法などボイラ仕様から得られるものと、ガス温度や蒸気温度など計測値あるいは計算値から得られるものとを含む。なお、後者は、ボイラ仕様から設計値を参照して設定してもよい。
【００８６】
燃料パラメータは、石炭の粉砕に関して粉砕機のテーブルのモータ電流値、ローラに作用する圧力及び流体（気体、紛体）の差圧等であり、石炭の燃焼に関して燃料消費量（コールフロー）、伝熱面の吸収熱量及びボイラ出力等であり、環境負荷に関して排ガス中のＳＯ２値等であり、水分に関して粉砕機の入口空気温度等である。
【００８７】
なお、粉砕機に関する運転データについて、２台以上の粉砕機の運転データを入力パラメータに用いてモデルを作成するのが好ましい。この場合、仮想プロセス値を算出する際は、１台の粉砕機の運転データを代表して使用し、当該粉砕機が停止した場合は別の粉砕機の運転データへ切り替える。１台の粉砕機がメンテナンス等で停止しても、別の粉砕機の運転データを用いて運転支援を継続できるためである。粉砕機は、稼働率や微粉炭を供給するバーナ位置に応じて選定すればよい。特に、なるべく中段のバーナに微粉炭を供給する粉砕機から選定するのが好ましい。ボイラ内の平均的な挙動を反映できるためである。
【００８８】
図１０は、モデル作成を支援する運転支援システム５００の全体構成例を示す図である。
運転支援システム５００は、例えば複数のボイラプラント１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ毎に設けられた複数のローカル支援システム３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃと、ローカル支援システム３００Ａ、３００Ｂ、３００ＣとネットワークＮを介して通信可能な遠隔支援システム４００とから構成されている。ボイラプラント１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃは、それぞれローカル支援システム３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃに接続されている。ローカル支援システム３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃの各々は、ネットワークＮを介して遠隔支援システムに接続されている。
【００８９】
図１１は、運転支援システム５００の詳細構成例を示す図であり、ローカル支援システム３００Ａの構成を代表構成例として示している。ローカル支援システム３００Ｂ、３００Ｃもローカル支援システム３００Ａと同じ構成を有している。
【００９０】
ローカル支援システム３００Ａは、運転支援装置３００と第一送受信部３０８とを含む。なお、運転支援装置３００ではなく運転制御装置２００が採用されてもよい。遠隔支援システム４００は、第二送受信部４０１と、共通モデルデータベースＤＢ７とを含む。
【００９１】
第一送受信部３０８は、プラント１００の運転データ、画像データ及びモデルの更新結果を、一定周期または第二送受信部４０１からの指示により第二送受信部４０１へ送信するよう構成されている。また、第一送受信部３０８は、第二送受信部４０１から送信された他のローカル支援システム３００Ｂ，３００Ｃにおけるプラント１００の運転データ、画像データ及びモデルの更新結果を受信するよう構成されている。
【００９２】
第二送受信部４０１は、それぞれのローカル支援システム３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃから送信された運転データ、画像データ及びモデルの更新結果を受信するよう構成されている。新たな更新結果を受信した場合、随時または一定周期で運転データ、画像データ及びモデルの更新結果を、他の全てのローカル支援システム３００Ａ、３００Ｂ、３００Ｃの第一送受信部３０８へ送信するよう構成されている。
【００９３】
第一送受信部３０８は、新たな運転データとモデルの更新結果を受信した場合、運転データの更新結果を運転データベースＤＢ２へ、モデルの更新結果をモデルデータベースＤＢ５へそれぞれ送信する。
【００９４】
かかる構成により、他のローカル支援システム３００における運転データ、画像データおよびモデルの更新結果を共有することができる。
【００９５】
本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、これらの形態を適宜組み合わせた形態も含む。
【符号の説明】
【００９６】
２  ボイラ
１１  火炉
１２  燃焼装置
１３  煙道
２１，２２，２３，２４，２５  燃焼バーナ
２６，２７，２８，２９，３０  微粉炭供給管
３１，３２，３３，３４，３５  粉砕機
３６  風箱
３７ａ，３７ｂ，３７ｃ，３７ｅ，３７ｆ，３７ｇ  空気ダクト
３７ｄ  連結点
３８  送風機
３８ａ  押込送風機
３８ｂ  １次空気送風機
３９  アフタエアポート
４１，４２，４３，４４，４５，４６，４７  熱交換器
４８  排ガス通路
４９  エアヒータ
５０  脱硝装置
５１  煤塵処理装置
５２  誘引送風機
５３  煙突
６２  傾斜面
７０  炉底蒸発管
７２  ＣＰＵ
７４  ＲＡＭ
７６  ＲＯＭ
７８  ＨＤＤ
８０  入力Ｉ／Ｆ
８２  出力Ｉ／Ｆ
８４  バス
１００  ボイラプラント
２００  運転制御装置
２０１  運転制御部
３００  運転支援装置
３００Ａ，３００Ｂ，３００Ｃ  ローカル支援システム
３０１  データ取得部
３０２  データ抽出変換部
３０３  モデル作成部
３０４  シミュレーション部
３０５  最適化部
３０６  運転指示部
３０７  入出力部
３０８  第一送受信部
４００  遠隔支援システム
４０１  第二送受信部
５００  運転支援システム
ＤＢ１  画像データベース
ＤＢ２  運転データベース
ＤＢ３  プラント仕様データベース
ＤＢ４  燃料性状データベース
ＤＢ５  モデルデータベース
ＤＢ６  追加パラメータ候補データベース
ＤＢ７  共通モデルデータベース
Ｎ  ネットワーク
ＯＰ  操作端
ＳＲ１  画像センサ
ＳＲ２  物理センサ
【図１】
2019204145.tif 000003
【図２】
2019204145.tif 000004
【図３】
2019204145.tif 000005
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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