ごみの過供給検知技術を用いた燃焼空気量制御技術の高度化
Advanced Developments in Municipal Waste Combustion by Air Control Using
Waste Oversupply Detection

工藤貴洋＊
Takahiro Kudo

福川宙季＊＊
Hiroki Fukukawa

砂田浩志＊
Hiroshi Sunada

藤田 淳＊
Jun Fujita

技術士（衛生工学部門）

伊藤 正＊＊＊
Tadashi Ito

燃焼安定化のためにはごみの定量的な供給が必要だが，不均一な性状のごみを定量的に供給することは難しい。当社はこの問題を解決するために，クレーン自動化によるごみ攪拌性能向上に取り組んできた。それに加えて今回，ごみが焼却炉に入る前に，AI による画像認識を用いてごみの過供給を検知し，燃焼空気量を制御するフィードフォワード制御により燃焼安定化を図った。
AI による画像認識を用いることでごみの過供給を検知することができ，本検知技術を用いた燃焼空気量制御を用いることで，CO 濃度ピーク回数を45 % 低減することができた。
In municipal waste treatment, waste must be fed into incinerators at a certain rate in order to stabilize
combustion, but this is diﬃcult to do when waste is of non-uniform properties. To overcome the problem, theauthors have been improving waste stirring performance with a “Fully Automatic Refuse Crane”. In addition,
image recognition by AI is applied to detect any oversupply of waste before entering the incinerator, andfeedforward-control is used to control the amount of air supply to stabilize combustion. Applying the above
technologies reduced the number of CO concentration peaks by 45%.

Key Words：
流動床式ガス化燃焼炉

Fluidized-bed gasiﬁcation and combustion furnace

画識Image recognitionI

Artiﬁcial intelligence

像

A

認

燃焼空気量制御

Combustion air control【セールスポイント】
・燃焼安定化・CO 発生抑制

まえがきを模索してきた。今回，新たなアプローチとして，廃棄物燃焼設備において，燃焼安定化のためには燃焼空気量の制御に着目し，ごみが焼却炉に入る前ごみの定量的な供給が必要である。一方，搬入されに人口知能（AI：Artiﬁcial intelligence）による画像

るごみの性状は不均一であり，これを定量的に供給認識を用いてごみの過供給を検知し，フィードフォすることは難しい。当社はこの問題を解決するため

ワード制御により燃焼安定化を実現する技術を開発に，クレーン自動化によるごみ攪拌性能向上に取りした。本稿では，当社が建設した流動床式ガス化燃１）組んできたが ，それに加えてさらなる改善の方法＊焼炉の施設に導入したごみの過供給検知技術

環境エンジニアリング事業本部 環境プラント事業部 プロポーザル部 設備改善推進室
技術開発センター 技術開発部 基盤技術室
環境エンジニアリング事業本部 環境プラント事業部 プロポーザル部

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神鋼環境ソリューション技報

Vol. 19 No. 1（2022／9） 23

（ODT：Oversupply Detection Technology） と 燃 焼 空の「ごみ」「コンベヤ」「背景」を認識クラスに設定

気量制御技術の概要および運転結果について報告す

し，教師データ約500枚を作成した（図３）。カメラる。

で撮影する位置では，カメラ前方の窓への粉塵の付

1. 過供給検知技術を用いた燃焼空気量制御の概要

着や，照明強度やカメラ設置位置の変化等，教師デ

図１にごみの過供給検知装置の概略図を示す。試に 対 し て は， モ デ ル の 学 習 フ ェ ー ズ で Data

験対象の流動床式ガス化燃焼炉（表１）は，給じんAugmentation と呼ばれる教師データの水増し手法をコンベヤ（エプロンコンベヤ）からシール機を介し適用した。教師データの画像に対して輝度変換・ぼて，焼却炉にごみを供給する。今回開発した過供給

かし・平行移動・スケール変換等の処理を施した画検知装置は，給じんコンベヤのヘッド部にカメラを像を新たに作成し，教師データとして水増しして学設置し，コンベヤからシール機へ落下する直前のご習することで，各種変動が起きても頑強にセグメンみを撮影する（図２）。撮影した画像から，AI によテーションできることが期待できる。

1. 1

過供給検知手法

りごみ領域を認識し，そのごみ領域のピクセル数をータで使用した画像の撮影環境から大きく変化した際に，ごみ領域検出精度の悪化が懸念される。これ

ごみ量の計測結果に対して，閾値判定によりごみの過供給を判断し，分散制御システム（DCS：Distributedごみ量として出力する。
ごみ領域の判断には，画像認識 AI 技術の１つでControl System）へ過供給検知信号を発報する。

あるセマンティックセグメンテーション（以下，セごみ量と炉出口 O2 濃度の関係を図４に示す。ごグメンテーションと記載）を採用した。セグメンテ

み量の一次的な増加の後，炉出口 O2 濃度の低下がーションとは，画像に写る対象物をピクセル単位で見られた。ごみ量の増加が２回見られるが，それぞ識別するディープラーニングのアルゴリズムのこと

れ一定の間隔の後，炉出口 O2 濃度の低下が見られである。あらかじめごみ領域を示した教師データをる。炉内に供給されるごみ量が増加し，ごみの過供作成し，教師あり機械学習を行うことで，セグメン給が生じることで燃焼空気が消費されるために炉出テーションモデルを構築することができる。画像内

口 O2 濃度が低下したと考えられ，本過供給検知装置を用いることでごみの過供給を燃焼する前に検知表１できることが示唆された。

試験対象施設概要

1. 2

過供給検知技術を用いた燃焼空気量制御

流動床炉はストーカ炉と比べて燃焼速度が速い特性を持つ。発電量制御が容易，緊急時の炉の停止を安全に行うことができるなどの利点があるが，ごみ

図１

図２

ごみの過供給検知手法の概要

カメラ設置状況

24 神鋼環境ソリューション技報 Vol. 19 No. 1（2022／9）

図３

教師データ作成の一例

の過供給が生じた場合，特に低空気比運転時は炉内表２O2 濃度不足となり CO ピークが発生しやすい傾向がCO 濃度ピーク回数と空気比ある。今回開発したシステムでは，過供給検知装置でごみの過供給を事前に検知し，適切なタイミングで燃焼空気量を制御することで，燃焼安定化の実現を目指した。
ODT を用いた燃焼空気量制御の一例を図５に示す。ごみ量の増加を検知した後，適切なタイミングで二次空気量を増加させることにより，炉出口 O2濃度の低下を抑え，CO ピークの発生を抑制することができた。

実現できることが分かる。

む

すび

AI による画像認識を用いることでごみの過供給を検知することができた。また，ごみの過供給検知技術を用いて燃焼空気量を制御することで CO 濃度

2. 過供給検知技術を用いた燃焼空気量制
御の運転結果後は，１年間の長期試験を行い，季節によるごみの従来制御時と ODT を用いた制御時の煙突 CO 濃度

本技術は，既設の焼却炉に対して大きな改造を伴が40 ppm 以上となったピーク回数とその期間の空わない。さらに汎用性の高いシステムを構成し，実気比を比較した（表２）。CO 濃度ピーク回数は従証施設以外の施設への横展開を進めていく所存であ来制御時を１として比較した。なお，評価期間は24る。

時間とした。

［参考文献］
１）福川宙季ほか：ごみクレーン動作計画自動化技術，
第43回 全 国 都 市 清 掃 研 究・ 事 例 発 表 会 講 演 論 文 集（2022），p141-143

ODT を用いた燃焼空気量制御の評価のために，従来制御に比べて，ODT を用いた制御では，同程度の空気比において，CO 濃度40 ppm 以上となったピーク回数が45 % 低下しており，安定燃焼化を

図４

ピーク回数を45 % 低減できることを確認した。今変動に対しても適応する予定である。

ごみ量と炉出口 O2 濃度の関係

図５

燃焼空気量制御の一例
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