(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ボイラの各バーナから放射される火炎から出る光を光スキャナと分光器を介して検出するセンサと、
該センサからの検出信号に基づき、各バーナの燃焼診断データとして火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とを求める演算装置と、
入力層と、中間層と、出力層がシナプスにより順に階層接続された構成を有し、各層が、外部又は前層からの入力信号とシナプス結合係数の積和演算を行い非線形変換して出力するニューロンを含み、操業条件に対応した各バーナの燃焼時において前記演算装置から入力層に入力される燃焼診断データとしての火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とに基づいて各バーナ毎に灰品質を評価するための所定の灰品質値が出力層から出力されるよう予め学習を行い、実際の運転時に前記演算装置から入力層に入力される各バーナの燃焼診断データとしての火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とに基づき、操業条件に対応した各バーナの灰品質値を求めて出力層から出力し且つそれらの平均を全体の灰品質平均値として求めるニューロコンピュータと、
該ニューロコンピュータから出力される全体の灰品質平均値を調整するための指令をボイラの燃焼制御系へ出力する制御装置と
を備えたことを特徴とする灰品質評価支援装置。
【請求項２】
制御装置からボイラの燃焼制御系としてのオーバーエアポートダンパへダンパ開度指令を出力し、該オーバーエアポートダンパの開度を調節することにより灰品質平均値を調整するよう構成した請求項１記載の灰品質評価支援装置。
【請求項３】
制御装置からボイラの燃焼制御系としての中間エアポートダンパへダンパ開度指令を出力し、該中間エアポートダンパの開度を調節することにより灰品質平均値を調整するよう構成した請求項１記載の灰品質評価支援装置。
【請求項４】
制御装置からボイラの燃焼制御系としての押込通風機へ動翼開度指令を出力し、該押込通風機の動翼開度を調節することにより灰品質平均値を調整するよう構成した請求項１記載の灰品質評価支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、灰品質評価支援装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ボイラ設備においては、有価灰の回収を行う場合があるが、このような場合、灰品質を確保する必要があるため、従来においては、ボイラ設備における電気集塵機で捕集した灰をその都度分析して灰品質の良否を判定し、灰品質が不充分であれば、燃焼条件（排ガスＯ2や二段燃焼率）を変更することが行われていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述の如く、ボイラ設備における電気集塵機で捕集した灰をその都度分析して灰品質の良否を判定するのでは、試行錯誤的に燃焼条件を調整しなければならず、多大な労力を必要とすると共に、灰品質を常に良好に維持することが難しいという欠点を有していた。
【０００４】
本発明は、斯かる実情に鑑み、灰品質を常に良好に維持し得、有価灰の回収を自動化できる灰品質評価支援装置を提供しようとするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、ボイラの各バーナから放射される火炎から出る光を光スキャナと分光器を介して検出するセンサと、
該センサからの検出信号に基づき、各バーナの燃焼診断データとして火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とを求める演算装置と、
入力層と、中間層と、出力層がシナプスにより順に階層接続された構成を有し、各層が、外部又は前層からの入力信号とシナプス結合係数の積和演算を行い非線形変換して出力するニューロンを含み、操業条件に対応した各バーナの燃焼時において前記演算装置から入力層に入力される燃焼診断データとしての火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とに基づいて各バーナ毎に灰品質を評価するための所定の灰品質値が出力層から出力されるよう予め学習を行い、実際の運転時に前記演算装置から入力層に入力される各バーナの燃焼診断データとしての火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とに基づき、操業条件に対応した各バーナの灰品質値を求めて出力層から出力し且つそれらの平均を全体の灰品質平均値として求めるニューロコンピュータと、
該ニューロコンピュータから出力される全体の灰品質平均値を調整するための指令をボイラの燃焼制御系へ出力する制御装置と
を備えたことを特徴とする灰品質評価支援装置にかかるものである。
【０００６】
前記灰品質評価支援装置においては、制御装置からボイラの燃焼制御系としてのオーバーエアポートダンパへダンパ開度指令を出力し、該オーバーエアポートダンパの開度を調節することにより灰品質平均値を調整するよう構成することができる。
【０００７】
又、前記灰品質評価支援装置においては、制御装置からボイラの燃焼制御系としての中間エアポートダンパへダンパ開度指令を出力し、該中間エアポートダンパの開度を調節することにより灰品質平均値を調整するよう構成することもできる。
【０００８】
更に又、前記灰品質評価支援装置においては、制御装置からボイラの燃焼制御系としての押込通風機へ動翼開度指令を出力し、該押込通風機の動翼開度を調節することにより灰品質平均値を調整するよう構成することもできる。
【０００９】
上記手段によれば、以下のような作用が得られる。
【００１０】
操業条件に対応した各バーナの燃焼時において、ボイラの各バーナから放射される火炎から出る光を光スキャナと分光器を介してセンサにより検出し、演算装置から燃焼診断データとして火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とをニューロコンピュータの入力層へ入力し、該燃焼診断データとしての火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とに基づいて各バーナ毎に灰品質を評価するための所定の灰品質値が出力層から出力されるよう予め学習を行う。
【００１１】
この後、実際の運転時に、ボイラの各バーナから放射される火炎から出る光が光スキャナと分光器を介してセンサにより検出され、演算装置からニューロコンピュータの入力層に各バーナの燃焼診断データとしての火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とが入力されると、該各バーナの燃焼診断データとしての火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とに基づき、操業条件に対応した各バーナの灰品質値が求められて出力層から出力され且つそれらの平均が全体の灰品質平均値として求められ、前記ニューロコンピュータから出力される全体の灰品質平均値を調整するための指令が制御装置からボイラの燃焼制御系へ出力され、該ボイラの燃焼制御系の調節が行われ、灰品質が調整される。
【００１２】
この結果、従来のようにボイラ設備における電気集塵機で捕集した灰をその都度分析して灰品質の良否を判定し試行錯誤的に燃焼条件を調整しなくて済み、多大な労力を必要としなくなると共に、灰品質を常に良好に維持することが可能となる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図示例と共に説明する。
【００１４】
図１は本発明を実施する形態の一例であって、ボイラ１の各バーナ２から放射される火炎３から出る光を、光ファイバ４により光スキャナ５と分光器６を介してセンサ７で検出し、該センサ７からの検出信号に基づき演算装置８において、各バーナ２の燃焼診断データとして火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とを求めるよう構成し、該演算装置８にニューロコンピュータ１０を接続し、該ニューロコンピュータ１０に表示器９と制御装置１４とを接続し、該制御装置１４から燃焼制御系としてのオーバーエアポートダンパ１５（ＯＡＰダンパ）と中間エアポートダンパ１６（ＩＡＰダンパ）と押込通風機１７（ＦＤＦ）とへダンパ開度指令１８とダンパ開度指令１９と動翼開度指令２０とを出力するよう構成する。
【００１５】
尚、前記演算装置８において、燃焼診断データとして、火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点を求めるようにしているが、火炎３の分光分析では２波長以上の波長の分光放射発散度を計測でき、これにより火炎輝度（放射発散度そのもの）が求められ、２色温度法により火炎温度が計測できる一方、火炎温度変動は、計測時間中での瞬間２色温度法による各計測温度の標準偏差等を利用して求めることができ、更に、火炎着火点は、ある特定の周波数域の光の変動強さから評価できる。
【００１６】
前記ニューロコンピュータ１０は、図２に示す如く、入力層と、中間層と、出力層がシナプスにより順に階層接続された構成を有し、各層が、外部又は前層からの入力信号とシナプス結合係数の積和演算を行い非線形変換して出力するニューロンを含み、前記ニューロコンピュータ１０に関しては、例えば、特開平５−２１０６５１号公報に記載されているようなものが存在する。
【００１７】
一方、本図示例におけるニューロコンピュータ１０は、機能的に見ると、図３に示す如く、ボイラ負荷等の操業条件毎の燃焼診断データのデータ収集と燃焼診断並びに灰品質評価を行う燃焼診断・灰品質評価部１１と、ボイラ運転中に蓄積された燃焼診断データから追加学習のための学習データを生成する学習データ生成部１２と、該学習データ生成部１２で生成された学習データに基づき追加学習を行う追加学習部１３とに大別され、特に、前記燃焼診断・灰品質評価部１１は、図４に示す如く、燃焼診断データを受信した後、該データを所要の形態に変換し、変換されたデータに基づいて燃焼状態の判定を行い、該燃焼状態に基づいて灰品質評価を行い、燃焼診断・灰品質評価結果を表示器９に表示すると共に、データを記録し、又、前記灰品質評価結果を制御装置１４へ送信するように構成してある。
【００１８】
次に、ニューロコンピュータ１０に対する当初の学習の仕方について述べる。
【００１９】
先ず、ボイラ負荷等の操業条件を変化させ、各操業条件毎に各バーナ２の燃焼状態が安定している時に、ボイラ１の各バーナ２から放射される火炎３から出る光を光スキャナ５と分光器６を介してセンサ７により検出し、演算装置８から燃焼診断データとして火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とをニューロコンピュータ１０の入力層へ入力する。
【００２０】
ここで、ニューロコンピュータ１０ではデータ入力を０〜１に変換して行うため、燃焼診断データＸ（火炎輝度、火炎温度、火炎温度変動、火炎着火点）を、図５に示す如く、シグモイド曲線
【数１】
ｆ（Ｘ）＝１／｛１＋ｅｘｐ（−Ｘ＋θ）｝
を用いて変換し入力する。
【００２１】
而して、前述の操作を各バーナ２（Ａバーナ、Ｂバーナ、Ｃバーナ・・・）について行い、各バーナ２における燃焼状態を基本的に火炎輝度と火炎温度が高いほど良好であるとすると共に、燃焼状態が良好である場合には灰品質も良好になるとして、火炎輝度の順位と火炎温度の順位を加算してその総合点の高い方から順位付けを行い、この順位付けの結果から、高位のグループを「１．０（燃焼良好）」、下位のグループを「０．０（燃焼不良）」、平均的な中位のグループを「０．５（平均的な燃焼）」とし、燃焼状態に対応した所定の灰品質値が出力層から出力されるようニューロ学習を行う（図６参照）。尚、燃焼診断データは個別にバーナ２を指定することなしに、単に燃焼診断データのみに着目し、どの燃焼診断データがどのバーナ２に対応しているかということについては問題としていない。
【００２２】
前記ニューロ学習は、入力層、中間層、出力層の間のニューロンの重み付けを学習して行っていくようになっており、結果的に、燃焼状態の良否（灰品質の良否）は、燃焼診断データのうちのどのデータが有効に使用されたかを重み付けという数値で表わすことにより行われる。
【００２３】
一方、ニューロ学習を行った際に燃焼状態の良否（灰品質の良否）を評価する上で利用された燃焼診断データの中の火炎輝度の重み付けと、燃焼診断データの中の火炎温度の重み付けと、燃焼診断データの中の火炎温度変動の重み付けと、燃焼診断データの中の火炎着火点の重み付けを、抽出記憶しておく。
【００２４】
ここで、図２を参照しつつ前記重み付けの算出要領について説明すると、ニューロコンピュータ１０における出力層のｍ番目のニューロン素子は、
【数２】
0004254025.tif 000002
で定義される。但し、Ｗ’nmは中間層ニューロンＨnのＯmへの重み係数、θ’mはニューロコンピュータの変換された入力（燃焼診断装置の火炎輝度、火炎温度、火炎温度変動、火炎着火点の入力値）の中間層での変換値を示す。
【００２５】
これにより、Ｏmに対するＨlの重み付け（寄与度）は、
【数３】
0004254025.tif 000003
で表される。但し、Ｗ’lmは中間層ニューロンＨlのＯmへの重み係数を示す。
【００２６】
同様に、Ｈlに対するＩkの重み付け（寄与度）は、
【数４】
0004254025.tif 000004
で表される。但し、Ｗnlは入力層ニューロンＩnのＨlへの重み係数、θlはニューロコンピュータの入力値を示す。
【００２７】
ここで、入力層での単味の入力ｋによる中間層ｌの寄与度ξklを
【数５】
0004254025.tif 000005
とすると、単味の出力層ｍ，Ｏmに対する入力層での入力ｋ，Ｉkの重み付け（寄与度）は、
【数６】
0004254025.tif 000006
となる。
【００２８】
前述の如くニューロコンピュータ１０に学習を行わせた後、実際の運転時に、ボイラ１の各バーナ２から放射される火炎３から出る光が光スキャナ５と分光器６を介してセンサ７により検出され、演算装置８からニューロコンピュータ１０の入力層に各バーナ２の燃焼診断データとしての火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とが入力されると、該各バーナ２の燃焼診断データとしての火炎輝度と、火炎温度と、火炎温度変動と、火炎着火点とに基づき、操業条件に対応した各バーナ２の燃焼状態の診断が行われ、図７に示す如く、各バーナ２（Ａバーナ、Ｂバーナ、Ｃバーナ・・・）のある時点での灰品質値が０〜１の間の数値として出力層から出力され、その数値と全バーナ２のある時点での灰品質値の平均（灰品質平均値）とが制御装置１４へ出力されると共に表示器９に表示される。尚、ニューロコンピュータ１０においては、操業条件に対応した各バーナ２の燃焼状態に基づく灰品質値に応じて変化する燃焼診断データの中の［数５］で定義される、火炎輝度の重み付けと、燃焼診断データの中の火炎温度の重み付けと、燃焼診断データの中の火炎温度変動の重み付けと、燃焼診断データの中の火炎着火点の重み付けが求められる。
【００２９】
一方、前記灰品質平均値とメチレンブルー吸着量並びに灰中未燃分との間には、図８及び図９に示すような関係があることが確認されている。メチレンブルー吸着量の値が低いほど灰の品質としては良好となる。灰中未燃分も同様にその値が低いほど灰の品質としては良好となる。又、ＮＯｘと灰中未燃分との関係は、図１０に示す如く、ＮＯｘの量が増加するほど灰中未燃分は減少し、ＮＯｘの量が減少するほど灰中未燃分は増加する一方、排ガスＯ2と灰中未燃分との関係は、図１１に示す如く、排ガスＯ2の量が増加するほど灰中未燃分は減少し、排ガスＯ2の量が減少するほど灰中未燃分は増加する傾向がある。
【００３０】
このような相関関係を踏まえ、本図示例においては、制御装置１４からボイラ１の燃焼制御系としてのオーバーエアポートダンパ１５と中間エアポートダンパ１６と押込通風機１７とへダンパ開度指令１８とダンパ開度指令１９と動翼開度指令２０とが出力され、該オーバーエアポートダンパ１５と中間エアポートダンパ１６の開度が調節されると共に、押込通風機１７の動翼開度が調節されることにより、ニューロコンピュータ１０から出力される灰品質平均値が調整される。
【００３１】
例えば、灰品質平均値が高く灰品質が非常に良好であって余裕があるような場合には、灰品質平均値を減少させる即ち灰品質を維持できる範囲内で灰中未燃分を増加させることが可能となるため、このような場合には、図１２に示すように、オーバーエアポートダンパ１５と中間エアポートダンパ１６の開度を開方向へ調節すると共に、押込通風機１７の動翼開度を閉方向へ調節すればよく、前記オーバーエアポートダンパ１５と中間エアポートダンパ１６の開度を開方向へ調節すると、ＮＯｘが減少し、又、前記押込通風機１７の動翼開度を閉方向へ調節すると、排ガスＯ2が減少する形となる。一方、灰品質平均値が低く灰品質があまりよくない場合には、灰品質平均値を増加させる即ち灰中未燃分を減少させる必要が生じるため、このような場合には、図１２に示すように、オーバーエアポートダンパ１５と中間エアポートダンパ１６の開度を閉方向へ調節すると共に、押込通風機１７の動翼開度を開方向へ調節すればよい。
【００３２】
尚、ボイラ運転中に得られた燃焼診断データは蓄積されて行き、学習データ生成部１２において追加学習のための学習データが生成され、該学習データ生成部１２で生成された学習データに基づき追加学習部１３において追加学習が行われる。
【００３３】
この結果、従来のようにボイラ設備における電気集塵機で捕集した灰をその都度分析して灰品質の良否を判定し試行錯誤的に燃焼条件を調整しなくて済み、多大な労力を必要としなくなると共に、灰品質を常に良好に維持することが可能となる。
【００３４】
こうして、灰品質を常に良好に維持し得、有価灰の回収を自動化できる。
【００３５】
尚、本発明の灰品質評価支援装置は、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【００３６】
【発明の効果】
以上、説明したように本発明の灰品質評価支援装置によれば、灰品質を常に良好に維持し得、有価灰の回収を自動化できるという優れた効果を奏し得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実施する形態の一例の概要構成図である。
【図２】本発明を実施する形態の一例におけるニューロコンピュータの概念図である。
【図３】本発明を実施する形態の一例におけるニューロコンピュータの概要構成図である。
【図４】本発明を実施する形態の一例におけるニューロコンピュータの燃焼診断・灰品質評価部での処理の流れを表すフローチャート図である。
【図５】本発明を実施する形態の一例におけるニューロコンピュータへのデータ入力変換に用いられるシグモイド曲線を表す線図である。
【図６】本発明を実施する形態の一例におけるニューロコンピュータによる学習時の各データの一例を表す図である。
【図７】本発明を実施する形態の一例におけるニューロコンピュータによる実際の運転時での各バーナにおける灰品質値と全体の平均の一例を表す図である。
【図８】本発明を実施する形態の一例における灰品質平均値とメチレンブルー吸着量との関係を表す線図である。
【図９】本発明を実施する形態の一例における灰品質平均値と灰中未燃分との関係を表す線図である。
【図１０】本発明を実施する形態の一例におけるＮＯｘと灰中未燃分との関係を表す線図である。
【図１１】本発明を実施する形態の一例における排ガスＯ2と灰中未燃分との関係を表す線図である。
【図１２】本発明を実施する形態の一例における灰品質平均値の調整とボイラの燃焼制御系の調節との関係を表わす図である。
【符号の説明】
１  ボイラ
２  バーナ
３  火炎
４  光ファイバ
５  光スキャナ
６  分光器
７  センサ
８  演算装置
９  表示器
１０  ニューロコンピュータ
１４  制御装置
１５  オーバーエアポートダンパ（燃焼制御系）
１６  中間エアポートダンパ（燃焼制御系）
１７  押込通風機（燃焼制御系）
１８  ダンパ開度指令
１９  ダンパ開度指令
２０  動翼開度指令
【図１】
0004254025.tif 000007
【図２】
0004254025.tif 000008
【図３】
0004254025.tif 000009
【図４】
0004254025.tif 000010
【図５】
0004254025.tif 000011
【図６】
0004254025.tif 000012
【図７】
0004254025.tif 000013
【図８】
0004254025.tif 000014
【図９】
0004254025.tif 000015
【図１０】
0004254025.tif 000016
【図１１】
0004254025.tif 000017
【図１２】
0004254025.tif 000018