(57)【要約】【課題】バイオ燃料を安定的に且つ効率良く製造すると共に、発酵槽のメンテナンスに入る時期を最適化することが可能なバイオ燃料の製造方法を提供する。【解決手段】発酵槽に投入された原料を微生物により発酵させて得られるバイオ燃料の製造方法であって、ニューラルネットワークを用いて、発酵槽内における原料の発酵状態を制御する。また、ニューラルネットワークを用いて、発酵槽のメンテナンスに入る時期を決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発酵槽に投入された原料を微生物により発酵させて得られるバイオ燃料の製造方法であって、ニューラルネットワークを用いて、前記発酵槽内における原料の発酵状態を制御することを特徴とするバイオ燃料の製造方法。
【請求項２】
前記発酵槽内における原料の発酵状態を制御する際に、前記ニューラルネットワークによる学習アルゴリズムに従って少なくとも、前記発酵槽への原料の供給速度と、前記発酵槽内の温度と、前記発酵槽への不活性ガスの供給速度とのうち何れのパラメータの調整を行うことを特徴とする請求項１に記載のバイオ燃料の製造方法。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークは、外部から入力される入力値と同数のノードで構成される入力層と、複数のノードで構成される隠れ層と、１つのノードで構成される出力層とを含む階層型の誤差逆伝播学習アルゴリズムを用いて、
前記入力層の各ノードに入力値として、前記各パラメータの設定値と、実測したバイオ燃料の発生量とを与えると共に、前記出力層のノードに教師信号として、前記バイオ燃料の発生量の設定値を与えることによって、前記学習アルゴリズムに従って前記出力層のノードから出力されるバイオ燃料の発生量の出力値と、前記教師信号とが一致するように、前記パラメータの設定値を変更することを特徴とする請求項２に記載のバイオ燃料の製造方法。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークは、前記入力層の各ノードに入力値として、前記各パラメータの設定値と、前記バイオ燃料の濃度の実測値を与えると共に、前記出力層のノードに教師信号として、前記バイオ燃料の濃度の設定値を与えることによって、前記学習アルゴリズムに従って前記出力層のノードから出力されるバイオ燃料の濃度の出力値と、前記教師信号とが一致するように、前記パラメータの設定値を変更することを特徴とする請求項２に記載のバイオ燃料の製造方法。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークは、外部から入力される入力値と同数のノードで構成される入力層と、複数のノードで構成される隠れ層と、１つのノードで構成される出力層とを含む階層型の誤差逆伝播学習アルゴリズムを用いて、
前記入力層の各ノードに入力値として、前記各パラメータの設定値と、実測したバイオ燃料の発生量及び濃度とを与えると共に、前記出力層のノードに教師信号として、前記バイオ燃料の発生量又は濃度の設定値を与えることによって、前記学習アルゴリズムに従って前記出力層のノードから出力されるバイオ燃料の発生量又は濃度の出力値と、前記教師信号とが一致するように、前記パラメータの設定値を変更することを特徴とする請求項２に記載のバイオ燃料の製造方法。
【請求項６】
前記ニューラルネットワークを用いて、前記発酵槽のメンテナンスに入る時期を決定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バイオ燃料の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バイオ燃料の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、生ゴミや厨芥類、食品加工残渣、下水汚泥、糞尿、廃水などの有機性廃棄物や有機性排水を処理する際に、メタン発酵や水素発酵、乳酸発酵、エタノール発酵などの微生物（バイオマス）の発酵を利用して、これらをメタンや水素、メタノール、エタノールなどのバイオガス燃料やバイオ液体燃料（まとめてバイオ燃料という。）に変換する資源回収型の処理技術が注目されている。
【０００３】
例えば、バイオガスプラントでは、メタン発酵により発生したガスから不純物を取り除いた後、この発生したガス中のメタン濃度を濃縮して得られるガスを改質し、水素を主成分とする改質ガスを得て、この改質ガスと空気等の酸化剤とを化学反応させて発電する燃料電池装置の利用が行われている。
【０００４】
また、微生物の発酵で生じる還元力（電子）を電流に変換して系外に取り出す電気発酵も研究されている。このような廃棄物系バイオマスから直接電気エネルギーを回収できる微生物燃料電池や、メタン発酵と微生物電池の組み合わせたハイブリットシステムなどの次世代型廃棄物処理技術の開発も進められている。（例えば、特許文献１〜３などを参照。）。
【０００５】
また、コストを抑制しつつ嫌気性発酵槽内への雑菌の混入を防止すると共に、水素発酵及びメタン発酵に好適な温度を得ることができる発酵装置が提案されている（例えば、特許文献４を参照。）。
【０００６】
ところで、上述したメタン発酵や水素発酵などによるバイオガス燃料の製造では、その原料に家畜の糞尿や廃水といった有機性廃棄物を多く利用している。しかしながら、これらの有機性廃棄物は、成分が一定とならず不安定なことが多いため、発生するバイオガス燃料の流量や濃度にも変化が生じることになる。また、菌体の増殖は生育温度やｐＨにも影響される。したがって、原料の供給速度、温度、ｐＨは、発生するバイオガス燃料の発生量や濃度などを考慮して一定の値に設定している。
【０００７】
しかしながら、例えば、原料に硫黄分が含まれている場合には、菌体によって硫化水素が発生することがある。硫化水素は酸性ガスであるため、装置が腐食する原因ともなる。一般的に、発生するバイオガスの速度は菌体の増殖に比例するため、原料の供給速度が高くするのに伴って菌体の増殖も多くなる。
【０００８】
また、原料の供給速度が菌体の増殖速度を超えてしまうと、発酵槽内の菌体が廃液として槽外に洗い流されてしまうため、結果としてバイオガス燃料の生産能力の低下を招くことになる。
【０００９】
さらに、発酵槽への酸素の混入や、菌体によって発生する硫化水素や水素ガス、メタンガスなどは、菌体自身の増殖を阻害することがあり、これによってバイオガス燃料の生産能力が低下してしまうことがある。これを防止するため、発酵槽内に不活性ガスを供給し、発酵槽内の水素ガス、メタンガスの爆発範囲を低下させることも行われている。
【００１０】
このように、バイオ燃料の製造では、上述した原料や不活性ガスの供給量、温度、ｐＨ等の変化に伴って、菌体が発生するバイオ燃料の流量や濃度が変化することになる。したがって、より安定的にバイオ燃料の生産を行うためには、これらの条件を考慮しながら発酵槽の運転制御を行う必要がある。
【００１１】
しかしながら、従来の発酵槽の運転制御では、発酵槽の設計から導き出された設定値や、運転管理者の経験や判断に基づく設定値を採用している場合が多い。このため、発酵槽の運転条件を一定の値に設定しておいた場合、例えば、原料の成分・温度の変化、酸素の混入等による発酵状態の変動に伴って、発生するバイオ燃料の発生量や濃度が変化しても、それらに即座に対応することができなかった。
【００１２】
また、バイオ燃料の製造では、上述したバイオ燃料以外にも、アミノ酸や有機酸、多糖などの副生成物が発生する。発酵槽の運転を連続的に行った場合、これらの副生物（特に多糖）と菌体が時間の経過と共に増加するため、発酵槽や配管・タンク等に付着して、いわゆるバイオフィルムを形成することになる。
【００１３】
バイオフィルムが形成されると、菌体の増殖を阻害することによって、バイオ燃料の発生量が低下してしまう。また、雑菌の混入や余剰汚泥の発生、有機性廃棄物の供給変動などによっても、菌体の増殖を阻害するため、発生するバイオ燃料の低下を招くことになる。
【００１４】
このような問題を解決するためには、混入した酸素の除去や、発酵槽、配管、タンク等の定期的な洗浄、滅菌といったメンテナンス作業が必要となる。しかしながら、いつ頃運転を停止し、洗浄・乾燥等のメンテナンス作業に入るのかを含めた単位時間当たりのバイオ燃料の平均生産性に着目し、バイオ燃料の製造停止の時期、すなわち、バイオ燃料の生産性の最適化を考慮するにあたって、最適なメンテナンスの開始時期を見出すことは困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特開２００６−１４２１６５号公報
【特許文献２】特開２００６−２７２１６０号公報
【特許文献３】特開２００７−２２７２１６号公報
【特許文献４】特開２００５−２２４７７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明は、このような従来の事情に鑑みて提案されたものであり、バイオ燃料を安定的に且つ効率良く製造すると共に、メンテナンスに入る時期を最適化することを可能としたバイオ燃料の製造方法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】
【００１７】
上記目的を達成するために、本発明は以下の手段を提供する。
（１）  発酵槽に投入された原料を微生物により発酵させて得られるバイオ燃料の製造方法であって、ニューラルネットワークを用いて、前記発酵槽内における原料の発酵状態を制御することを特徴とするバイオ燃料の製造方法。
（２）  前記発酵槽内における原料の発酵状態を制御する際に、前記ニューラルネットワークによる学習アルゴリズムに従って少なくとも、前記発酵槽への原料の供給速度と、前記発酵槽内の温度と、前記発酵槽への不活性ガスの供給速度とのうち何れのパラメータの調整を行うことを特徴とする前記（１）に記載のバイオ燃料の製造方法。
（３）  前記ニューラルネットワークは、外部から入力される入力値と同数のノードで構成される入力層と、複数のノードで構成される隠れ層と、１つのノードで構成される出力層とを含む階層型の誤差逆伝播学習アルゴリズムを用いて、
前記入力層の各ノードに入力値として、前記各パラメータの設定値と、前記バイオ燃料の発生量の設定値とを与えると共に、前記出力層のノードに教師信号として、前記バイオ燃料の発生量の設定値を与えることによって、前記学習アルゴリズムに従って前記出力層のノードから出力されるバイオ燃料の発生量の出力値と、前記教師信号とが一致するように、前記パラメータの設定値を変更することを特徴とする前記（２）に記載のバイオ燃料の製造方法。
（４）  前記ニューラルネットワークは、前記入力層の各ノードに入力値として、前記各パラメータの設定値と、前記バイオ燃料の濃度の設定値を与えると共に、前記出力層のノードに教師信号として、前記バイオ燃料の濃度の設定値を与えることによって、前記学習アルゴリズムに従って前記出力層のノードから出力されるバイオ燃料の濃度の出力値と、前記教師信号とが一致するように、前記パラメータの設定値を変更することを特徴とする前記（２）に記載のバイオ燃料の製造方法。
（５）  前記ニューラルネットワークは、外部から入力される入力値と同数のノードで構成される入力層と、複数のノードで構成される隠れ層と、１つのノードで構成される出力層とを含む階層型の誤差逆伝播学習アルゴリズムを用いて、
前記入力層の各ノードに入力値として、前記各パラメータの設定値と、実測したバイオ燃料の発生量及び濃度とを与えると共に、前記出力層のノードに教師信号として、前記バイオ燃料の発生量又は濃度の設定値を与えることによって、前記学習アルゴリズムに従って前記出力層のノードから出力されるバイオ燃料の発生量又は濃度の出力値と、前記教師信号とが一致するように、前記パラメータの設定値を変更することを特徴とする前記（２）に記載のバイオ燃料の製造方法。
（６）  前記ニューラルネットワークを用いて、前記発酵槽のメンテナンスに入る時期を決定することを特徴とする前記（１）〜（５）の何れか一項に記載のバイオ燃料の製造方法。
【発明の効果】
【００１８】
以上のように、本発明によれば、ニューラルネットワークを用いて、バイオ燃料の発生量をリアルタイムに推定しながら、発酵槽内における原料の発酵状態を制御することで、バイオ燃料を安定的に且つ効率良く製造することが可能である。また、ニューラルネットワークを用いて、メンテナンスに入る時期を最適化することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本発明で用いられるニューラルネットワークの構造の一例を示す模式図である。
【図２】図２は、図１に示すニューラルネットワークのニューロンモデルを表した図及び式である。
【図３Ａ】図３Ａは、図１に示すニューラルネットワークを用いて、バイオガスの発生量を出力値とした場合の模式図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、図１に示すニューラルネットワークを用いて、バイオガスの濃度を出力値とした場合の模式図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、図１に示すニューラルネットワークを用いて、バイオガスの発生量を出力値とした場合の別の模式図である。
【図３Ｄ】図３Ｄは、図１に示すニューラルネットワークを用いて、バイオガスの濃度を出力値とした場合の別の模式図である。
【図４】図４は、バイオ燃料の発生量についての経時変化を示すグラフである。
【図５】図５は、本発明で用いられるバイオガスの製造装置の一例を示す構成図である。
【図６】図６は、バイオガスの生産量についての経時変化を示すグラフである。
【図７】図７は、メンテナンスの開始時期を説明するためのグラフである。
【図８】図８は、従来のバイオガスの発生量の経時変化を示すグラフである。
【図９】図９は、本発明のバイオガスの発生量の経時変化を示すグラフである。
【図１０】図１０は、従来のバイオガスの発生量と発酵槽への原料の供給速度との関係を示すグラフである。
【図１１】図１１は、本発明のバイオガスの発生量と発酵槽への原料の供給速度との関係を示すグラフである。
【図１２】図１２は、従来のバイオガスの発生量と発酵槽内の温度との関係を示すグラフである。
【図１３】図１３は、本発明のバイオガスの発生量と発酵槽内の温度との経時変化を示すグラフである。
【図１４】図１４は、従来のバイオガスの発生量と発酵槽への不活性ガスのパージ流量との関係を示すグラフである。
【図１５】図１５は、本発明のバイオガスの発生量と発酵槽への不活性ガスのパージ流量との関係を示すグラフである。
【図１６】図１６は、従来のメンテナンス期間を示すグラフである。
【図１７】図１７は、本発明のメンテナンス期間を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明を適用したバイオ燃料の製造方法について、図面を参照して詳細に説明する。
本発明は、発酵槽に投入された原料を微生物により発酵させて得られるバイオ燃料の製造方法であって、ニューラルネットワークを用いて、発酵槽内における原料の発酵状態を制御することを特徴とする。
【００２１】
ここで、ニューラルネットワークとは、人間の脳などにおける神経細胞と、その結合様式を工学的に真似た神経回路網モデルのことであり、脳の情報処理や知識獲得方法などを真似た学習アルゴリズムとして、最適化問題の解決法に利用されている。
【００２２】
図１は、本発明で用いられるニューラルネットワークの構造の一例を示す模式図である。
本発明で用いられるニューラルネットワークは、図１に示すように、外部から入力される入力値（パラメータ）ｚ１，ｚ２，・・・，ｚＮと同数のノードＮｓ１，Ｎｓ２，・・・，ＮｓＮで構成される入力層Ｓと、複数のノードＮａ１，Ｎａ２，・・・，ＮａＮで構成される隠れ層Ａと、１つのノードＮｒで構成される出力層Ｒとを含む階層型の誤差逆伝播学習アルゴリズム（フィードフォワード予測バックプロパゲーション・ネットワークとも呼ばれる。）を採用している。
【００２３】
このうち、入力層Ｓの各ノードＮｓ１，Ｎｓ２，・・・，ＮｓＮは、各々の入力値ｚ１，ｚ２，・・・，ｚＮを隠れ層ＡのノードＮａ１，Ｎａ２，・・・，ＮａＮのそれぞれに出力する。
【００２４】
一方、隠れ層Ａの各ノードＮａ１，Ｎａ２，・・・，ＮａＮは、入力層Ｓの各ノードノードＮｓ１，Ｎｓ２，・・・，ＮｓＮが出力する値を所定の伝達関数に代入し、得られた値を出力層ＲのノードＮｒに出力する。
【００２５】
一方、出力層ＲのノードＮｒは、隠れ層Ａの各ノードＮａ１，Ｎａ２，・・・，ＮａＮが出力する値を所定の伝達関数に代入し、得られた値を出力値ｙとして出力する。
【００２６】
また、出力層ＲのノードＮｒには、「正解値」である教師信号ｄが入力される。そして、このニューラルネットワークでは、内部の学習アルゴリズムに従って、出力層ＲのノードＮｒから出力される出力値ｙと、出力層Ｒに与えられた教師信号ｄとの誤差が無くなるように、すなわち、出力値ｙと教師信号ｄとが一致するように、各パラメータの値（重み付け）を変更する教師つき学習を行う。
【００２７】
図２は、このニューラルネットワークのニューロンモデルを表した図及び式である。
この図２に示すニューロンモデルでは、隠れ層Ａの各ノードＮａ１，Ｎａ２，・・・，ＮａＮと、出力層ＲのノードＮｒとの間で、教師つき学習に基づくデータ（信号）の入力ｘと出力ｙとを行う。
【００２８】
具体的に、入力ｘは、それぞれの入力値ｚ１，ｚ２，・・・，ｚＮと、これらに対応する結合荷重ｗ１，ｗ２，・・・，ｗＮとの積の総和と、一定の閾値θとの差で表される。出力ｙは、この入力ｘの伝達関数（例えば、シグモイド関数など。）として表される。そして、この伝達関数では、入力ｘが一定の閾値θを超えたとき「１」を出力する。それ以外は「０」を出力する。
【００２９】
ニューラルネットワークでは、教師つき学習を行うことで、与えられた入力ｘと出力ｙの関数を真似ることができる。また、目的の関数を近似するニューラルネットワークを得るためには、２種類の入出力データを用意する必要がある。一つは教師つき学習に用いる教師信号ｄであり、もう一つはニューラルネットワークが正しく学習したかどうかを確認するための出力値ｙである。
【００３０】
教師つき学習では、ある入力ｘが与えられたときの出力ｙと、正解値である教師信号ｄとの２乗誤差Ｅを結合荷重ｗの関数とみなして、この誤差が減少する方向へｗを増減させる。このとき、解を探索する計算機アルゴリズムには、最急降下法を好適に用いることができる。
【００３１】
本発明では、発酵槽内における原料の発酵状態を制御する際に、上述したニューラルネットワークによる学習アルゴリズムに従って少なくとも、発酵槽への原料の供給速度と、発酵槽内の温度と、発酵槽への不活性ガスの供給速度とのうち何れのパラメータの調整を行う。
【００３２】
具体的に、上記ニューラルネットワークを用いてバイオ燃料を製造する場合は、発酵槽への原料の供給速度と、発酵槽内の温度と、発酵槽への不活性ガスの供給速度との各パラメータは、バイオ燃料の発生量及び濃度に与える影響が大きい。
【００３３】
そこで、本発明では、図３Ａに示すように、上記入力層Ｓの各ノードＮｓ１，Ｎｓ２，・・・，Ｎｓ４に入力値として、上記各パラメータの設定値ｚ１，ｚ２，ｚ３と、バイオ燃料の発生量の実測値ｚ４とを与えると共に、出力層ＲのノードＮｒに教師信号ｄとして、バイオ燃料の発生量の設定値を与えることによって、上述した学習アルゴリズムに従って出力層ＲのノードＮｒから出力されるバイオ燃料の発生量の出力値ｙと、教師信号ｄとが一致するように、パラメータの設定値を変更する。
【００３４】
また、本発明では、図３Ｂに示すように、上記入力層Ｓの各ノードＮｓ１，Ｎｓ２，・・・，Ｎｓ４に入力値として、上記各パラメータの設定値ｚ１，ｚ２，ｚ３と、バイオ燃料の濃度の実測値ｚ５とを与えると共に、出力層ＲのノードＮｒに教師信号ｄとして、バイオ燃料の濃度の設定値を与えることによって、上述した学習アルゴリズムに従って出力層ＲのノードＮｒから出力されるバイオ燃料の濃度の出力値ｙと、教師信号ｄとが一致するように、パラメータの設定値を変更する。
【００３５】
さらに、本発明では、図３Ｃに示すように、上記入力層Ｓの各ノードＮｓ１，Ｎｓ２，・・・，Ｎｓ４に入力値として、上記各パラメータの設定値ｚ１，ｚ２，ｚ３と、バイオ燃料の発生量の実測値ｚ４と、バイオ燃料の濃度の実測値ｚ５とを与えると共に、出力層ＲのノードＮｒに教師信号ｄとして、バイオ燃料の発生量の設定値を与えることによって、上述した学習アルゴリズムに従って出力層ＲのノードＮｒから出力されるバイオ燃料の発生量の出力値ｙと、教師信号ｄとが一致するように、パラメータの設定値を変更することも可能である。
【００３６】
また、本発明では、図３Ｄに示すように、上記入力層Ｓの各ノードＮｓ１，Ｎｓ２，・・・，Ｎｓ４に入力値として、上記各パラメータの設定値ｚ１，ｚ２，ｚ３と、バイオ燃料の発生量の実測値ｚ４と、バイオ燃料の濃度の実測値ｚ５とを与えると共に、出力層ＲのノードＮｒに教師信号ｄとして、バイオ燃料の濃度の設定値を与えることによって、上述した学習アルゴリズムに従って出力層ＲのノードＮｒから出力されるバイオ燃料の濃度の出力値ｙと、教師信号ｄとが一致するように、パラメータの設定値を変更することも可能である。
【００３７】
教師信号ｄについては、バイオ燃料を製造する際の生産性や安定性を考慮して上で決定することが好ましい。具体的に、教師信号ｄについては、発酵槽の設計条件から導き出された各パラメータ（発酵槽への原料の供給速度、発酵槽内の温度、及び発酵槽への不活性ガスの供給速度）の設定値でバイオ燃料を製造したときに得られるバイオ燃料の発生量又は濃度を用いることができる。
【００３８】
また、バイオ燃料の発生量及び濃度が安定しているときの発酵槽への原料供給速度、発酵槽内の温度、及び発酵槽への不活性ガスの供給速度の設定値を用いることもできる。
【００３９】
さらに、例えば図４に示すように、バイオ燃料を製造した際の安定領域中におけるバイオ燃料の発生量（又は濃度）の最大値と最小値との中間値での各パラメータの設定値を用いることができる。
【００４０】
本発明では、上述したニューラルネットワークを用いて、バイオ燃料の発生量や濃度をリアルタイムに推定しながら、発酵槽内における原料の発酵状態を制御することで、バイオ燃料を安定的に且つ効率良く製造することが可能となる。
【００４１】
すなわち、バイオ燃料の製造では、例えば、原料の成分・温度の変化、酸素の混入等による発酵状態の変動に伴って、発生するバイオ燃料の発生量や濃度が変化するため、上述した発酵槽への原料の供給速度、発酵槽内の温度、及び発酵槽への不活性ガスの供給速度といった各パラメータについて、運転前に最適な設定値を導き出すことは困難である。
【００４２】
また、上述した発酵状態の変動に伴って、各パラメータの設定値を変更したとしても、発酵状態を変化させるためには、菌体の増殖に合わせた長い発酵日数が必要となる。すなわち、菌体の増殖には時間がかかるため、更に菌体の増殖は生育温度やｐＨにも影響されることから、各パラメータの設定値を変更し、即座に発酵状態を変化させて、バイオ燃料の発生量及び濃度を最適化するといったことは実質的に不可能である。
【００４３】
これに対して、本発明では、上述したニューラルネットワークを用いて、バイオ燃料の発生量をリアルタイムに推定しながら、発酵槽への原料の供給速度や、発酵槽内の温度、発酵槽への不活性ガスの供給速度といった各パラメータの設定値の変更（調整）を行うことで、上述した発酵状態の変動を抑制しつつ、バイオ燃料を安定的に且つ効率良く製造することが可能である。
【００４４】
なお、バイオ燃料の発生量のみを推定する場合は、バイオ燃料の成分に変化があった場合に、正確なバイオ燃料の発生量を推定することは困難である。例えば、原料となる有機性廃棄物中に硫黄成分が多く含まれる場合、稀に硫化水素の発生量が増加することがある。この場合、硫化水素は酸性ガスであるため、製造装置の腐食の原因となる。したがって、本発明では、バイオガスの発生量と濃度の両方を推定することが好ましい。
【００４５】
本発明では、このようにバイオ燃料の発生量だけでなく、バイオ燃料の濃度についても、ニューラルネットワークを用いた推定を行うことで、更に安定した且つ効率的なバイオ燃料の製造が可能となる。
【００４６】
また、本発明は、上記ニューラルネットワークの構成に必ずしも限定されるものではなく、バイオ燃料を製造する際の生産性や安定性を考慮した上で、上記入力層Ｓの各ノードＮｓ１，Ｎｓ２，・・・，ＮｓＮに入力される入力値（パラメータ）を決定すればよい。例えば、上述したパラメータの他にも、発酵槽内のｐＨ値、発酵槽内の圧力値等といったパラメータを追加することも可能である。
【００４７】
以下、本発明の具体的な実施形態として、原料に家畜の糞尿や廃水といった有機性廃棄物を用い、メタン発酵や水素発酵などによって、メタンガスや水素ガスなどのバイオガス燃料（以下、単にバイオガスという。）を製造する場合を例に挙げて説明する。
【００４８】
有機性廃棄物から例えば水素やメタンなどのバイオガスを製造する方法としては、熱的方法や、物理化学的方法、生物的方法等があり、生物学的方法としては、酸発酵法や、水素発酵法、可溶化・水素発酵法、メタン発酵法などを挙げることができる。
【００４９】
酸発酵、乳酸発酵、エタノール発酵、水素発酵、可溶化・水素発酵等の工程では、水素、二酸化炭素、硫化水素の他に、蟻酸、酢酸、プロピオン酸、乳酸、酪酸、吉草酸、カプロン酸等の有機酸、エタノール、プロパノール、２，３−ブタンジオール、アセトン、ブタノール等のアルコール類が主に生成される。
【００５０】
これらの生物学的方法は、何れも嫌気性処理法と呼ばれる発酵法であり、発酵槽内の温度が３０〜８５℃、ｐＨが５〜８．５、酸化還元電位が−１００〜−６００ｍＶでの嫌気性雰囲気下で、水素やメタンなどのバイオガスを得ることができる。
【００５１】
可溶化・水素発酵法とは、有機性廃棄物の固形物が加水分解反応や酸発酵、エタノール発酵、乳酸発酵等の嫌気性発酵がほぼ同時に進んでいくことにより可溶化される過程で、水素発酵も行わせるプロセスのことである。
【００５２】
この可溶化・水素発酵では、発酵槽内の温度を３０〜８５℃、ｐＨを４．５〜７（好ましくは５〜６．５）、水理学的滞留時間（ＨＲＴ）を１〜５日とすることが好ましい。特に、有機性廃棄物の種類によって可溶化段階が反応律速となり易いことや、雑菌の混入などを考慮して、発酵槽内の温度を４５〜８５℃、ＨＲＴを２〜５日として発酵を行うことが好ましい。
【００５３】
メタン発酵では、発酵槽内の温度を３０〜７０℃とすることが好ましい。また、３５〜４０℃の中温性メタン発酵領域、若しくは５０〜６５℃の高温性メタン発酵領域で発酵を行うことが好ましい。これは、多くの中温性又は高温性メタン生成細菌群や、その他の嫌気性細菌群、その他の嫌気性細菌群の生育温度が、これらの温度範囲内にあるためである。
【００５４】
メタン発酵では、ｐＨを６〜９とすることが好ましく、７〜８とすることがより好ましい。また、ＨＲＴを５〜３０日とすることが好ましく、１０〜３０日とすることがより好ましい。
【００５５】
メタン発酵では、メタン、二酸化炭素、硫化水素、アンモニア等のバイオガスが主に生産される。また、メタン発酵では、有機物１ｋｇあたり０．３５ｍ３（標準状態）程度のメタンが生産される。
【００５６】
メタン発酵には、メタン生成能を有するメタン生成菌を使用する。メタン生成菌としては、例えば、メタノバクテリウム属、メタノコッカス属、メタノザルチナ属、メタノシータ属、メタノハロフィルス属等に属する菌体を使用することができる。
【００５７】
水素発酵には、水素生成能を有する微生物である嫌気性の水素生成菌、又は通性嫌気性の水素生成菌を使用する。嫌気性の水素生成菌としては、例えばクロストリジウム属等に属する菌体を使用することができる。
【００５８】
また、通性嫌気性の水素生成菌としては、例えば、通性嫌気性細菌であるセルロース分解菌、ぺニバチルス・マセランス、エンテロバクター・エロゲネスやエンテロバクター・クロアカエ等のエンテロバクター属細菌、大腸菌、クレブシエラ・ニューモニア、シュードモナス・スツッツェリ、サーモコッカス・コダカラレンシス等を使用することができる。
【００５９】
図５は、本発明で用いられるバイオガスの製造装置の一例を示す構成図である。
なお、以下の説明において例示されるバイオガスを製造する際の運転条件等は、ほんの一例であって、本発明はそれらに必ずしも限定されるものではなく、その要旨を変更しない範囲で適宜変更して実施することが可能である。
【００６０】
この図５に示すバイオガスの製造装置は、メタン発酵によるバイオガスの製造を行うバイオガスプラントであり、製造したバイオガスを用いて発電を行うものである。
【００６１】
具体的に、このバイオガスプラントは、原料を発酵させる発酵槽１と、原料となる有機性廃棄物が貯留される原料貯留槽２と、発酵槽で発生したバイオガスを貯留するバイオガス貯留槽３と、原料貯留槽２から発酵槽１へと原料を供給する原料供給装置（原料供給手段）４と、発酵槽１及び原料供給装置４に不活性ガスを供給する不活性ガス供給装置（不活性ガス供給手段）５と、バイオガス貯留槽３から供給されたバイオガス中の不純物を取り除いて精製した後、精製されたバイオガス中のメタンを濃縮させるガス精製・濃縮装置（ガス精製・濃縮手段）６と、ガス精製・濃縮装置６で精製・濃縮されたメタンを主成分とする製品ガスを貯留する製品ガス貯留槽７と、製品ガス貯留槽７から供給された製品ガスを改質する改質装置（改質手段）８と、改質装置８で改質された水素を主成分とする改質ガスと酸化剤とを化学反応させて発電する燃料電池装置９とを概略備えている。
【００６２】
また、発酵槽１と原料供給装置４との間には、その間にあるライン（配管）を開閉する開閉弁１０ａが配置され、発酵槽１とバイオガス貯留槽３との間、バイオガス貯留槽３とガス精製・濃縮装置６との間、ガス精製・濃縮装置６と製品ガス貯留槽７との間、製品ガス貯留槽７と改質装置８との間、改質装置８と燃料電池装置９との間には、それぞれの間にライン（配管）を開閉する開閉弁１０ｂ〜１０ｆ、及び、それぞれのライン（配管）を流れるガスの流量を測定する流量計１１ａ〜１１ｅが配置されている。
【００６３】
また、発酵槽１には、内部で発生したバイオガスの成分を分析するガス分析計１２と、内部の圧力を測定する圧力計１３と、内部の温度を測定する温度計１４とが設けられている。
【００６４】
発酵槽１には、例えば、浮遊床型、固定床型、流動床型、ＵＡＳＢ（上向流式嫌気性スラッジブランケット）型等の何れの形式のものを使用することができる。一方、このような形式の選択には、特にＳＳ(Suspend Solids)濃度及び油脂濃度に注意する必要がある。
【００６５】
具体的に、ＳＳ濃度が２０００ｍｇ／Ｌ以上の場合には、浮遊床型を使用することが好ましい。また、油脂濃度が１０００ｍｇ／Ｌ以上の場合には、浮遊床型を使用することが好ましい。
【００６６】
発酵槽１においては、内部の温度が高い方が中性脂肪や高級脂肪酸の分散性が増すため、油脂成分が多く含まれる有機性廃棄物を原料とした場合は、５０〜６５℃程度の高温メタン発酵方法を選択することが好ましい。
【００６７】
固定床型や流動床型といった微生物の保持担体を充填したメタン発酵では、微生物を担体に保持する方法として、例えば、結合法や包括法などを用いることができる。また、微生物の保持担体としては、例えば、砂、珪砂、活性炭、セラミック、合成樹脂、ガラスビーズ、ポリウレタン等といった粒子の表面に、微生物群を高密度に付着させることによって、生物膜を形成したものを用いることが好ましい。また、これらの保持担体は、発酵槽１内での存在形態や流動状態などによって、固定床と流動床に大別されるが、本発明ではどちらのタイプも使用可能である。
【００６８】
但し、固定床型では、油脂分の過剰付着による固定化担体の閉塞や汚泥の浮上の問題が生じ易い。一方、流動床型では、担体同士の衝突による汚泥の乖離の問題が生じ易い。このため、有機性廃棄物中の油脂分濃度や固形物濃度などの性状、並びに発酵槽１の運転時における廃水供給方法や、有機物負荷、汚泥濃度、汚泥性状等に注意する必要がある。したがって、発酵槽１の運転条件については、廃水性状、水量変動、目標処理水質などを加味した上で決定することが望まれる。
【００６９】
本実施形態では、発酵槽１として、例えば容量が３０ｍ３である縦型円筒型の攪拌機付き容器を使用した。原料貯留槽２は、牛舎から牛糞尿（有機性廃棄物）を定期的にスラリー散布車などで搬入し、粉砕、攪拌等を行った後、これを蓄える。そして、原料供給装置４によって原料貯留槽２から発酵槽１へと、有機性廃棄物を定期的（１〜２回／日程度）に供給する。
【００７０】
発酵槽１は、加熱手段であるボイラー又は貯湯槽（図示せず。）からの温水によって約３５〜４０℃に加熱される。このとき、嫌気性細菌であるメタン生成菌、すなわち空気が完全に又は部分的に存在しない状態で生存可能な細菌によって有機性廃棄物をメタン発酵させる。
【００７１】
また、嫌気性細菌のメタン生成菌の選定によるが、本実施形態では、滞留時間（ＨＲＴ）を約２０〜３０日とした。また、このときのバイオガスの発生量は、約２０〜４０ｍ３／日であった。なお、バイオガスの主な成分は、メタン濃度が約６０％、二酸化炭素濃度が約３９％、硫化水素濃度が約０．３％であった。
【００７２】
不活性ガス供給装置５では、発酵槽１及び原料貯留槽２の内部を嫌気雰囲気下にするために、不活性ガスとして比較的安価な窒素ガスを発酵槽１及び原料貯留槽２に供給することが好ましい。不活性ガス供給装置５としては、オンサイト型で且つ深冷空気分離装置と比較してコスト的に安価である、例えば吸着剤に分子篩炭素を用いた圧力スイング吸着式発生装置(窒素ＰＳＡ装置）、膜式窒素ガス発生装置などを用いることが好ましい。
【００７３】
バイオガス貯留槽３には、イニシャルコストを考慮して、バイオガスの発生量（圧力）が高くなると大きく膨張し、発生量（圧力）が低下すると小さく収縮する、例えばガス不透過性のゴム製袋状物を使用することができる。また、強度の観点からは円筒状の密閉容器（タンク）を用いることが好ましい。なお、本実施形態では、例えば、容量が約５ｍ３のゴム製袋状物を使用した。
【００７４】
ガス精製・濃縮装置６では、バイオガスを精製・濃縮する際に、圧力スイング吸着法や膜吸収ハイブリット法を用いることができる。具体的に、このガス精製・濃縮装置６では、バイオガス貯留槽３から供給されたバイオガスを脱硫塔（図示せず。）に流して脱硫する。この脱硫塔では、例えば酸化鉄系脱硫剤を用いて、硫化水素濃度を０．２ｐｐｍ以下とする。
【００７５】
また、このガス精製・濃縮装置６では、ＰＳＡ装置を用いて、シリカ吸着剤による圧力スイング吸着によって脱硫を行ってもよい（例えば、「特開２００９−２４９５７１号公報」などを参照。）。そして、ガス精製・濃縮装置６では、脱硫したバイオガスを脱アンモニア塔（図示せず。）に流して、更にバイオガス中からアンモニアなどの不純物を取り除く。この脱アンモニア塔では、例えば、硫化鉄系吸着剤を用いて、アンモニア濃度を０．５ｐｐｍ以下とする。
【００７６】
ガス精製・濃縮装置６では、不純物を取り除いたバイオガスを濃縮装置（図示せず。）に流して、メタン濃度が約９９％以上の製品ガスを精製する。この濃縮装置では、ＰＳＡ装置を用いて、分子篩炭素による圧力スイング吸着や、膜吸収ハイブリット法によってメタンガスの濃縮を行うことができる（例えば、「特開２００７−２９７６０５号公報」や「特開２０１０−２０９０３６号公報」などを参照。）。
【００７７】
なお、本発明では、メタン濃度が約９９％以上の製品ガスを精製する場合に限定されるものではなく、メタン濃度については任意に設定することが可能である。さらに、上記ガス精製・濃縮装置６のうち、濃縮装置を省略して、精製装置のみとすることも可能である。
【００７８】
本実施形態では、製品ガス貯留槽７として、例えば容量が約３００Ｌの円筒状の密閉容器（タンク）を使用した。そして、この製品ガス貯留槽７で製品ガスを一旦貯留した後、改質装置８に供給する。
【００７９】
改質装置８では、メタン１ｍｏｌに対して２．５〜３．５倍の水蒸気を添加し、製品ガスを水蒸気と反応させて水素を主成分とする改質ガスを得る。なお、本実施形態では、例えば、温度が約７００℃、圧力が１．５〜２．０ｋＰａの条件下で製品ガスの改質を行った。
【００８０】
また、改質装置８では、得られた改質ガスをＣＯ変成器（図示せず。）に流すことによって、改質ガス中の一酸化炭素を変成した後、ＣＯ除去器（図示せず。）に流すことによって、一酸化炭素を除去する。そして、この水素を主成分とする改質ガスを燃料電池装置９に供給する。
【００８１】
燃料電池装置９は、例えば、固体高分子形燃料電池であり、改質装置８から供給された改質ガスと、脱臭装置（図示せず。）を通過させた空気（酸化剤）とを化学反応させて発電する。そして、この燃料電池装置９で発電した電力は、インバータで交流に変換して、このバイオガスプラントに必要な電力として使用される。また、例えば電力会社などに外販することで、外部に電力を供給することも可能である。
【００８２】
ところで、このバイオガスの製造装置は、運転制御系として、上述した各部の駆動を行うコントローラ（駆動手段）１５ａ〜１５ｋと、各コントローラ１５ａ〜１５ｋの制御を行う制御装置（制御手段）１６とを備えている。
【００８３】
各コントローラ１５ａ〜１５ｋは、例えばＰＩＤ制御器等からなり、上述した各部の開閉弁１０ａ〜１０ｆや、原料供給装置４、不活性ガス供給装置５、ガス精製・濃縮装置６、改質装置８、燃料電池装置９などと電気的に接続されて、各部の起動・停止・調整等を行う。
【００８４】
制御装置１６は、コンピュータ（ＣＰＵ）等からなり、上述した各部の流量計１１ａ〜１１ｅや、ガス分析計２３、圧力計１３、温度計１４等と電気的に接続される一方、各コントローラ１５ａ〜１５ｋと電気的に接続されている。
【００８５】
そして、この制御装置１６では、発酵槽１内で発生したバイオガスの発生量及び濃度を検出し、この検出結果に基づいて、内部に記録された制御プログラムに従って、上述した発酵槽１内における有機性廃棄物の発酵状態を最適化するためのニューラルネットワークによる各部の制御を行う。
【００８６】
具体的に、バイオガスの発生量の検出には、上記流量計１１ａとして、例えばマスフロー等の積算機能を有する流量計を用いることが好ましい。一方、バイオガスの濃度の検出には、上記ガス分析計１２として、例えばモレキュラーシーブスの吸着剤を使用した熱伝導度検出器型のガスクロマトグラフ(ＧＣ−ＴＣＤ)を用いることが好ましい。
【００８７】
そして、このバイオガスの製造装置が備える運転制御系では、上記制御装置１６が、上述したニューラルネットワークによる学習アルゴリズムに従った演算を行い、この演算結果に基づいて、上記各パラメータの設定値を変更するための制御信号を各コントローラ１５ａ〜１５ｋに出力する。
【００８８】
上記各コントローラ１５ａ〜１５ｋは、上記制御装置１６からの制御信号に従って、各部の起動・停止・調整等を行う。これにより、上述した発酵槽１内における有機性廃棄物の発酵状態を最適化するための運転制御を連続的に行うことができる。
【００８９】
すなわち、このバイオガスの製造装置では、上述したニューラルネットワークを用いて、バイオガスの発生量及び濃度をリアルタイムに推定しながら、発酵槽１への有機性廃棄物の供給速度や、発酵槽１内の温度、発酵槽１への不活性ガスの供給速度といった各パラメータの調整を行うことで、上述した発酵状態の変動を抑制しつつ、バイオ燃料を安定的に且つ効率良く製造することが可能となっている。
【００９０】
また、本発明では、上述したニューラルネットワークを用いて、上記図５に示す製造装置のメンテナンスに入る時期を決定することが可能である。
【００９１】
具体的に、バイオガスの生産量は、例えば図６に示す曲線のように、時間ｔの関数ｆ（ｔ）として算出することができる。
【００９２】
ところで、上記図５に示すバイオガスの製造装置では、上述したバイオガス以外にも、アミノ酸や有機酸、多糖などの副生成物が発生する。また、この製造装置を連続的に運転することによって、これらの副生物（特に多糖）と菌体が時間の経過と共に増加し、上述した発酵槽１や配管等に付着してバイオフィルムが形成される。さらに、これらの付着物だけでなく、雑菌の混入や余剰汚泥の発生、供給される有機性廃棄物の変動等により菌体の増殖が阻害される。これらの要因によって、バイオガスの生産量は、図６に示す曲線のように、時間の経過と共に徐々に低下することになる。
【００９３】
また、メタン発酵や水素発酵は、嫌気性発酵のため、酸素の混入により菌体の増殖が阻害される。これを回避するため、発酵槽１に不活性ガスを注入し、混入した酸素を除去しながら、発酵槽１内を嫌気化にすることが行われる。
【００９４】
しかしながら、発酵槽１内へ不活性ガスの注入により嫌気化を実施しても、図６に示す曲線のように、バイオガスの生産量が低下する場合がある。この場合は、発酵槽１に更に有機性廃棄物の供給量を増やしたり、菌体の追加（植菌）を実施したりする。そして、それでもバイオガスの生産量が低下する場合は、製造装置のメンテナンスを実施する。
【００９５】
このメンテナンスを実施することは、一時的にバイオガスの生産を停止することになるため、バイオガスの生産性を考慮して、メンテナンス時期を決定することが必要不可欠となる。
【００９６】
そこで、本発明では、以下に示すようなメンテナンス時期を決定するための方法を採用する。
すなわち、バイオガスの製造を停止してからのメンテナンス期間Ｍを、上記バイオガスの生産量ｆ（ｔ）の関数Ｍ｛ｆ（ｔ）｝として算出する。
【００９７】
このメンテナンス期間Ｍは、バイオガスの製造を停止してからの発酵槽１の昇温停止や、バイオガスの回収、発酵槽１の洗浄や乾燥、滅菌処理、発酵槽１内の嫌気化（窒素ガスの供給）、有機性廃棄物の供給、発酵槽１の昇温開始、種菌の植菌等も含めたものである。
【００９８】
そして、バイオガスの製造開始時期をｔ＝０、バイオガスの製造停止時期をｔ＝αとする。このとき、バイオガスの製造を開始してから製造を停止し、メンテナンス期間Ｍに入って洗浄や乾燥等のメンテナンス作業が完了するまでの単位期間は、α＋Ｍ｛ｆ（α）｝で表される。
【００９９】
また、この単位期間でのバイオガスの生産量は、上記図６中のＰで表される面積であり、下記式（１）で表わされる。
【０１００】
【数１】
2013204031.tif 000003
【０１０１】
さらに、これを単位期間で割った平均生産性ｑは、下記式（２）及び図７に示す曲線で表される。
【０１０２】
【数２】
2013204031.tif 000004
【０１０３】
そして、この平均生産性ｑが最大となるバイオガスの生産停止時期は、平均生産性ｑをバイオガスの生産停止時期αで微分したとき、これがゼロ（０）となるαの値である。
【０１０４】
したがって、上記式（２）を解き、この式をある形に変形すると、下記式（３）となる。
【０１０５】
【数３】
2013204031.tif 000005
【０１０６】
そして、この式（３）を満たすような時期が最適なメンテナンス開始時期αである。すなわち、上記式（３）の左辺及び右辺の第１項は、それぞれ図７中のＸとＹの部分を表わしている。メンテナンス期間Ｍは生産性の低下に関係しないため、右辺の第２項の関数Ｍ｛ｆ（ｔ）｝を微分するとゼロ（０）となる。
【０１０７】
したがって、これら図７中に示すＸとＹの二つの部分の面積が等しくなる時期にメンテナンス期間Ｍに入れば、バイオガスの平均生産性が最大となる。
【０１０８】
そして、本発明では、上述したニューラルネットワークの教師信号ｄとして、このような設定値を与えて教師つき学習を行わせることで、メンテナンスの開始時期（バイオガスの製造停止時期）を最適化することが可能である。
【０１０９】
以上のように、本発明によれば、上述したニューラルネットワークを用いて、バイオガスの生産量をリアルタイムに推定し、メンテナンス期間を最適化することで、バイオガスの生産性を向上させることが可能である。
【実施例】
【０１１０】
以下、実施例により本発明の効果をより明らかなものとする。なお、本発明は、以下の実施例に限定されるものではなく、その要旨を変更しない範囲で適宜変更して実施することができる。
【０１１１】
（第１の実施例）
第１の実施例では、上記図５に示すバイオガスの製造装置を用いてバイオガスを製造する際に、その運転条件を従来のような一定の値に設定した場合について、例えば図８に示すようなバイオガスの発生量の経時変化を示すグラフを作成した。なお、この図８に示す経過時間は、バイオガス製造の１バッチに相当する時間である。
【０１１２】
図８に示すグラフのように、運転条件を従来のような一定の値に設定した場合は、原料の成分・温度の変化、酸素の混入等による発酵状態の変動に伴って、発生するバイオ燃料の発生量が変化することがわかる。
【０１１３】
一方、この図８に示すグラフのデータを元にして、コンピュータシミュレーションによりニューラルネットワークを用いた場合のバイオガスの発生量の経時変化を算出したグラフを図９に示す。
【０１１４】
図９に示すグラフのように、本発明のニューラルネットワークを用いて、バイオガスの発生量及び濃度をリアルタイムに推定しながら、発酵槽１への有機性廃棄物の供給速度や、発酵槽１内の温度、発酵槽１への不活性ガスの供給速度といった各パラメータの調整を行った場合は、バイオガスの発生量の経時変化が少なく、安定的にバイオガスを効率良く製造できることがわかる。
【０１１５】
（第２の実施例）
第２の実施例では、先ず、バイオガスの発生量と発酵槽への原料の供給速度との関係について、従来のようにニューラルネットワークを用いていない場合と、本発明のようにニューラルネットワークを用いた場合との比較をコンピュータシミュレーションにより行った。そのシミュレーション結果を示すグラフを図１０及び図１１に示す。
【０１１６】
図１０に示すグラフは、従来のようにニューラルネットワークを用いていない場合のシミュレーション結果である。この場合、希釈率［ｈｒ−１］＝（原料の供給速度［ｍ３／ｈｒ］）／（発酵槽内の培養液量［ｍ３］）＝０．２で設定していても、連続運転が開始されると、発酵槽内の培養液量が変動することによって、希釈率が変化し、バイオガスの発生量が変動することになる。なお、発酵槽への原料の供給速度については、有機性廃棄物の確保において、絶えず一定に供給できる場合は少なく、連続供給というよりは半回分供給に近い。
【０１１７】
一方、図１１に示すグラフは、本発明のようにニューラルネットワークを用いた場合のシミュレーション結果である。この場合、ニューラルネットワークを用いて原料の供給速度を制御することで、バイオガスの発生量を安定化させることが可能である。
【０１１８】
次に、バイオガスの発生量と発酵槽内の温度との関係について、従来のようにニューラルネットワークを用いていない場合と、本発明のようにニューラルネットワークを用いた場合との比較をコンピュータシミュレーションにより行った。そのシミュレーション結果を示すグラフを図１２及び図１３に示す。
【０１１９】
図１２に示すグラフは、従来のようにニューラルネットワークを用いていない場合のシミュレーション結果である。この場合、例えば発酵槽内の温度を８５℃に設定していても、連続運転が開始されると、原料の発酵によって発酵槽内の温度が変動することになる。なお、原料である有機性廃棄物は、一般的に保温は行われていないため、貯留時に外気温の影響を受けることになる。
【０１２０】
一方、図１３に示すグラフは、本発明のようにニューラルネットワークを用いた場合のシミュレーション結果である。この場合、ニューラルネットワークを用いて発酵槽内の温度を制御することで、バイオガスの発生量を安定化させることが可能である。
【０１２１】
次に、バイオガスの発生量と発酵槽への不活性ガスのパージ流量との関係について、従来のようにニューラルネットワークを用いていない場合と、本発明のようにニューラルネットワークを用いた場合との比較をコンピュータシミュレーションにより行った。そのシミュレーション結果を示すグラフを図１４及び図１５に示す。なお、不活性ガスには窒素ガスを用いている。
【０１２２】
図１４に示すグラフは、従来のようにニューラルネットワークを用いていない場合のシミュレーション結果である。この場合、ＳＶ値［ｈｒ−１］＝（不活性ガスのパージ流量［ｍ３／ｈｒ］）／（発酵槽内の培養液量［ｍ３］）＝１０で設定していても、連続運転が開始されると、発酵槽内の培養液量が変動することによって、ＳＶ値が変化し、バイオガスの発生量が変動することになる。
【０１２３】
一方、図１５に示すグラフは、本発明のようにニューラルネットワークを用いた場合のシミュレーション結果である。この場合、ニューラルネットワークを用いて不活性ガスのパージ流量（ＳＶ値）を制御することで、バイオガスの発生量を安定化させることが可能である。
【０１２４】
（第３の実施例）
第３の実施例では、従来のようにニューラルネットワークを用いていない場合のメンテナンス期間と、本発明のようにニューラルネットワークを用いた場合との比較をコンピュータシミュレーションにより行った。そのシミュレーション結果を示すグラフを図１６及び図１７に示す。なお、この図１６及び図１７に示す経過時間は、バイオガス製造の２バッチに相当する時間である。
【０１２５】
図１６に示すグラフは、従来のようにニューラルネットワークを用いていない場合のシミュレーション結果である。この場合、運転期間（ｔ０〜ｔ１間及びｔ２〜ｔ３間）と、メンテナンス期間（ｔ１〜ｔ２間及びｔ３〜ｔ４間）は、それぞれ固定値（一定）であり、どのタイミングで製造を停止し、メンテナンスを開始するかは、これまでの運転管理者の経験や判断等に基づく設定値を採用している。このため、バイオガスの生産量が最適ライン（図中の破線ライン）に到達する前にメンテナンス期間に入ったり（１バッチ目を参照。）、バイオガスの生産量が最適ラインを過ぎてしまった後にメンテナンス期間に入ったり（２バッチ目を参照。）するといった場合が発生してしまう。
【０１２６】
一方、図１７に示すグラフは、本発明のように上記最適なメンテナンス開始時期をニューラルネットワークを用いて算出した場合のシミュレーション結果である。この場合、メンテナンス期間（ｔ１〜ｔ２間及びｔ３〜ｔ４間）は固定値（一定）であるから、ニューラルネットワークによりバイオガスの生産量を算出し、いつ運転を停止したら良いかを決定することで、最適なタイミングでメンテナンスを開始することが可能である。
【０１２７】
例えば、１バッチ目では、図１７中のＸ１に示す部分の面積と、メンテナンス期間の面積Ｙ１が等しくなる時期ｔ１を決定する。同様に、２バッチ目では、図１７中のＸ２に示す部分の面積と、メンテナンス期間の面積Ｙ２が等しくなる時期ｔ３を決定する。これにより、従来よりも運転期間（ｔ０〜ｔ１間及びｔ２〜ｔ３間）を延ばしてバイオガスの生産性を高めることができ、効率的なバイオガスの製造が可能となる。
【符号の説明】
【０１２８】
ｚ１，ｚ２，・・・，ｚＮ…入力値（パラメータ）  Ｓ…入力層  Ａ…隠れ層  Ｒ…出力層  ｄ…教師信号  ｙ…出力値
１…発酵槽  ２…原料貯留槽  ３…バイオガス貯留槽  ４…原料供給装置（原料供給手段）  ５…不活性ガス供給装置  ６…ガス精製・濃縮装置（ガス精製・濃縮手段）  ７…製品ガス貯留槽  ８…改質装置（改質手段）  ９…燃料電池装置  １０ａ〜１０ｆ…開閉弁  １１ａ〜１１ｅ…流量計  １２…ガス分析計  １３…圧力計  １４…温度計  １５ａ〜１５ｋ…コントローラ  １６…制御装置（制御手段）
【図１】
2013204031.tif 000006
【図２】
2013204031.tif 000007
【図３Ａ】
2013204031.tif 000008
【図３Ｂ】
2013204031.tif 000009
【図３Ｃ】
2013204031.tif 000010
【図３Ｄ】
2013204031.tif 000011
【図４】
2013204031.tif 000012
【図５】
2013204031.tif 000013
【図６】
2013204031.tif 000014
【図７】
2013204031.tif 000015
【図８】
2013204031.tif 000016
【図９】
2013204031.tif 000017
【図１０】
2013204031.tif 000018
【図１１】
2013204031.tif 000019
【図１２】
2013204031.tif 000020
【図１３】
2013204031.tif 000021
【図１４】
2013204031.tif 000022
【図１５】
2013204031.tif 000023
【図１６】
2013204031.tif 000024
【図１７】
2013204031.tif 000025