流動床式ガス化溶融炉における排ガス CO，NOx 制御技術
A Control Technology for CO and NOx Reduction in Fluidized Bed
Gasification and Melting Furnace

江口 徹＊
Toru Eguchi

伊藤 正＊＊
Tadashi Ito

博士（工学）

上古閑久欣＊＊＊
下梨 孝＊＊＊＊
Hisayoshi Kamikoga Takashi Shimonashi

技術士（電気電子部門）

流動床式ガス化溶融炉は廃棄物のガス化，燃焼，灰の溶融処理を一貫して行う処理プロセスであり，廃棄物の量的・質的変化に伴って運転状態は動的に変化する特徴を有する。著者らは，時に運転員の手動介入を要した排ガス CO，NOx 制御を自動化する技術を開発した。本技術は制御の核となる運転状態の推定機能を，熟練運転員のノウハウをベースに大量の操業データから機械学習によって自動抽出することで排ガス CO，NOx 制御の全自動化を実現できた。本稿では，開発技術の特徴および実機における試験結果について報告する。
Fluidized Bed gasiﬁcation and melting furnace is a process which executes combustion, gasiﬁcation andmelting of wastes consistently, and its operational conditions alter dynamically according to changes ofwastes in quality and quantity. We have developed a technology automating manual operations to reduce
CO/NOx in exhaust gasses which sometimes occur in operations of gasiﬁcation and melting furnace. This
technology could achieve full-automatic CO/NOx emission control by extracting an estimation function
using operational big data, machine learning and expert operator’s knowledge automatically. In this paper,
we will report these features of our developed technology and its evaluations in actual plants.

Key Words：
ガス

化

溶融

Gasiﬁcation and melting

一酸化

炭素

Carbon monoxide

窒素酸化物

Nitrogen oxides

機械

学

習

Machine learning

ビ ッ グ デ ー タBig data

まえがき

立てられている焼却灰を掘起こして溶融し，最終処物の保有する熱エネルギを利用することで外部燃料有する。

流動床式ガス化溶融炉は図１に示すとおり，廃棄分場の再生（残余年数の拡大）を行っている実績をを使用せずに廃棄物のガス化，燃焼，灰の溶融処理

流動床式ガス化溶融炉は，制御応答性が良好で高を一貫して行う経済的なプロセスであり，その開発い発電効率が得られるという特徴を有する一方，廃から15年以上が経過し，全国各地で施設が稼働する棄物の量的・質的変化によって運転状態が変化する一般的な都市ごみ処理方式の一つとなっている。流という特性から，安定稼働のために自動制御技術が動床炉が広範囲のごみ質に対応できるという特徴を重要である。これまでにボイラや燃焼炉等の各プロ生かし，汚泥や災害廃棄物の混焼，最終処分場に埋セスを対象とした自動制御技術を開発し，実用化をVol. 14 No. 1（2017 ／ 9）＊神鋼環境ソリューション技報㈱神戸製鋼所 技術開発本部 生産システム研究所 制御技術研究室
土建・計電装技術センター 計電装技術部

＊＊＊＊

＊＊

環境プラント技術本部 技術統括部＊＊＊

環境プラント技術本部 プラントサービス部

19O&M 技術室

可燃
ごみ

煙突

汚泥

排ガス
処理

埋立て
ごみ

熱分解ガス

粗大
ごみ

旋回流溶融炉

ガス冷却

RDF

ボイラ
サーマル
リサイクル

流動床式ガス化炉
排ガス

溶融スラグ

用途に応じた良質スラグ

図２

マテリアル
リサイクル

制御システムの概要
開始

図１

流動床式ガス化溶融炉制御周期？

NoYes
CO 特性判定モデルによる排ガス特性判定達成した １）。その一方で，排ガス中の一酸化炭素（CO）や窒素酸化物（NOx）に関して，処理対象とモデルが CO発生を検知？

なる廃棄物の性状が急激に変化する場合や，廃棄物Noに混入した焼却不適物のため焼却処理が不安定とな

NOx 特性判定モデルによる排ガス特性判定

り，既存の制御システムに加えて運転員による手動介入が必要となる場合があった。

Noモデルが NOx発生を検知？

既設ループによってプラント操作

NOx 対応の操作量を決定

本稿では，流動床式ガス化溶融炉の運転負荷軽減を目的として，排ガス CO，NOx 抑制を自動化する制御技術を開発したので，制御技術の概要および実1. 1

決定した操作量でプラントを操作

排ガス CO，NOx 抑制の自動化

No制御技術の概要

終了？
Yes

開 発 し た 排 ガ ス 抑 制 の 自 動 制 御 技 術 は，CO，NOx 抑制に関する手動介入の自動化を目的として，CO 対応の操作量を決定

Yes機における試験結果について報告する。

1.

Yes

終了

図３

開発システムの動作フローチャート

プロセス情報および発生メカニズムから CO，NOx発生状況を推定し，推定結果を基に燃焼空気量を制や NOx の上昇を予測し，必要な排ガス抑制操作御して CO，NOx の抑制を図るというものである。

（溶融炉の一次／二次空気量の調整）を事前に行過去の運転データを使って機械学習によりモデルう。操作介入は必要なタイミングのみとし，プラ化し，獲得した特性モデルの推定情報に基づき制御ントの運転状態に与える影響を最小限に留め，運を実行するものであり，特徴として以下の機能を有転の安定化を図る。

する。

制御システムの概要を図２に示す。制御システム①

機械学習（決定木）による排ガス特性のモデリ

は CO，NOx のそれぞれを制御対象としたロジックで構成されている。各ロジックにはガス化炉の砂層

ング
機械学習の一手法（決定木）で過去の運転デー温度や炉内圧，溶融炉空気比を始めとする燃焼特性タを学習させることで，運転員が手動介入の要否に関する計測情報が入力され，溶融炉上流側の一次を判断するロジックを明示化し，自動判断ロジッ

空気量，下流側の二次空気量の操作指令値を出力とクとして組込む。

する。

②

オンデマンドな排ガス対応制御の実行
前述の自動判断ロジックによって排ガスの CO

20開発した制御システムの動作フローチャートを図３に示す。CO と NOx の制御ロジックは前述の計測

神鋼環境ソリューション技報

Vol. 14 No. 1（2017 ／ 9）

情報を入力とした CO，NOx 特性判定モデルによるの値に変更する。なお，予測モデルは決定木学習でCO，NOx 上昇の推定結果を基に，いずれかの制御抽出された If-then ルールベースの形式を取る。

ロジックが操作介入必要と判定した場合に限り，排燃焼プロセスにおける CO ピークの発生要因は，ガス抑制操作を実行する。操作介入不要の場合は，その一定時間前において特定のプロセス情報に特徴既設の制御ループ（PID 制御）によって通常の制御が実行される。また，各制御ロジックの動作におい的な変化となって現れることが経験的に知られている。具体的には図４に示すように，ある時刻 t からて，CO 制御ロジックによる操作の方が優先される。

T1 秒遡った時点までの期間［t－T1～t］に起こった，

1. 2

CO 制御ロジック①ボイラ上部 O2 濃度の急落や，②ガス化炉炉頂圧ガス化溶融プロセスにおける CO ガスは，燃焼時の一時的な増加等が挙げられる。なお，図４では各の非定常な事象によって一時的に炉内の酸素が不足プロセス値を０～１の範囲にスケーリングしている。

することで発生し，局所的な増加（ピーク）の特性開発技術では上記①②の事象を始め，CO ピークを示す。CO 制御ロジックは，上記事象に関するプ発生と因果関係のある表１に示す13種類の特徴量をロセス情報と前述の予測モデルから CO ピーク発生定義し，決定木学習の入力変数とした。決定木の学を予測した場合に，一次・二次空気量指令値を所定

習データは，過去の運転データに対して期間［t－T1～t］における表１の特徴量値と，図４の期間［t＋T2～t＋T2＋T3］（T2，T3：CO 発生までの遅延時間）

t−T1

1T10.9

T2T30.8

規格化値（−）

におけるピーク発生有無の識別情報（０：ピーク発t＋T2＋T3t＋T2t

生なし／１：ピーク発生あり）を紐付ける形で作成

ボイラ上部O2 濃度する。決定木学習の結果，得られたルール群のうち分類クラス１（ピーク発生あり）の予測ルールが0.7

CO 特性判定モデルとして組込まれる。

①0.6

また CO 対応の操作量は，特徴量の一つである

0.5「ボイラ上部 O2 濃度の条件付き積算値１」が発生す

0.4

る CO ピークの規模（総発生量）に正の相関を持つ

0.3という知見から，本特徴量に対する折線関数を定義

0.2

ガス化炉
炉頂圧

0.100

図４

し一次・二次空気量の指令値を決定する（図５）。

②1. 3

CO 濃度
1243NOx ガスは主に溶融炉の酸素量が過剰となること時間（min）

で発生し，溶融炉へ供給される空気の割合を示すプ

ガス化溶融炉における CO 発生時のトレンド

ロセス情報である溶融炉空気比を始め，炉内各部

表１項
123456789101112135NOx 制御ロジック

CO 特性判定モデルの特徴量
備目

考

ボイラ上部 O2 濃度の最小値（％）
ボイラ上部 O2 濃度の最大値（％）
ボイラ上部 O2 濃度変化率の最小値（％／sec）
ボイラ上部 O2 濃度の条件付き積算値１（％） 評価期間内で O2 濃度＜3.5 ％となる場合のみ積算
ボイラ上部 O2 濃度の条件付き積算値２（％） 評価期間内で O2 濃度＞ 8 ％となる場合のみ積算
ガス化炉炉頂圧の最大値（kPa）
ガス化炉炉頂圧変化率の最大値（kPa／sec）
ガス化炉炉頂圧の条件付き積算値（％）
評価期間内で炉頂圧＞－0.2 kPa となる場合のみ積算
押込空気量変化率の最小値（kNm3/h･sec）
風箱圧力の平均値（kPa）
給じん装置速度の平均値（％）
砂層温度の平均値（℃）
砂層温度の平均値（℃）※評価期間は［t－T1～t］とする

Vol. 14 No. 1（2017 ／ 9）神鋼環境ソリューション技報

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一次／二次空気量指令値（kNm3/h）

説明するように現在の運転状態にもっとも近い目標状態をクラス０の分類ルール群から抽出し，操作量を決定する。
1. 4

NOx 制御ロジックの操作量決定方法

NOx 制御ロジックにおける操作量決定では，事前準備として，前述のデータセットをクラス０（NOx濃度≦閾値）の各ルールで分類評価する。前提として，ルール に分類されたデータの入力変数を（ ：入力変数の添字），ルール に分類された

図５とおくと，各ルールを代表する入力データ数をO2 濃度積算値（％）

変数値

CO 対応操作量決定用の折線関数

は，ルール毎の変数値の平均として下式（1）で計算される。
…（1）（ガス化炉砂層，溶融炉炉頂等）の温度と強い相関を持つ。NOx 制御ロジックの構築にあたり，上記の求めた情報を始めとする表２に示す12項目の特徴量を考慮（2b），（2c）で標準化し，ルール代表点る。

した。CO 制御ロジックと同様に，過去の運転デー
タ に お い て 時 刻 t の 特 徴 量 値 と， 時 刻 t＋T4（T4 :を， ル ー ル の 集 合に お い て 式（2a），NOx 発生までの遅延時間）における NOx 濃度の発を計算す…（2a）

生情報（０：NOx 濃度≦閾値，１：NOx 濃度＞閾値）を紐付ける形で作成する。

…（2b）

なお，決定木学習で獲得したルール群は，ルールの分類クラス毎に分割し，NOx 発生予測／操作量決定の各目的に使用される。NOx 制御ロジックの動作…（2c）は CO 制御ロジックと同様，NOx 特性予測モデル（クラス１の分類ルール群）による予測を経て，ル

ここでール適合時に操作量を決定する。ただし CO 制御ロジックでは操作量を特徴量に対する折線関数で決定

準 偏 差 で あ る。 こ う し て 求 ま っ た 代 表 点は「NOx が閾値以下となる代表的な運転状態の集合」

するのに対し，NOx 制御ロジックでは操作による燃を意味し，これを操作量を決定する上での目標状態焼プロセスへの影響を最小限に抑えるため，次節でとする。

表２
項目，はのルール集合における平均，標NOx 特性判定モデルの特徴量
備

考

1 溶融炉空気比（－）
2 溶融炉上流側酸素流量（kNm3/h）［ガス化炉入口～溶融炉入口までの総空気流量］×0.21
3 ガス化炉バーナ空気量（kNm3/h）
4 排ガス流量（kNm3/h）
5 主蒸気流量（t/h）
6 風箱温度（℃）
7 砂層温度（℃）
8 ガス化炉出口温度（℃）
9 溶融炉炉頂温度（℃）
10 溶融炉絞部温度（℃）
11 二次燃焼室温度（℃）
12 ボイラ垂直煙道ガス温度（℃）
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神鋼環境ソリューション技報

Vol. 14 No. 1（2017 ／ 9）

次に，現在時刻 における入力変数値を式

れ以下のとおりである。

（3a）で標準化した後に，式（3b）によって各代表点と：ボイラ上部 O2 濃度（％）

を計算する。の重み付け近傍距離：一次空気量（kNm3/h）はここで，た値，…（3a）：二次空気量（kNm3/h）…（3b）：補助空気量（kNm3/h）：溶融炉一次側酸素流量（kNm3/h）：押込空気量（kNm3/h）：ボイラ上部 O2 濃度（％）

を平均０，分散１に標準化し最終的に，式（4a），（4b）から以下の式（5a）～（5k）は変数毎に設定する重みパラメータ， は入力変数集合である。上式で得られた
いて，入力変数の最近傍となる代表点につを現によって一次・二次空気量在時刻の目標値ベクトルとする。
目標値ベクトル，が求まる。
…（5a）は表２の12次元の変数で構成されるが，このうち操作量である一次・二次空気量の決定には，１：溶融炉空気比融炉上流側酸素流量，２：溶…（5b）を用いる。近傍距離の計算において，に対する重みを他変数に比べて小さくすることで，抽出した代表点は，以外の要素（すなわち，操作に直接関係ない変数）については現在の入力変数ベク…（5c）トルと近い値となる。すなわち，現在の入力変数ベ…（5d）クトルから目標値ベクトルまでの操作は概ね，上記２変数による操作（＝一次・二次空気量の操作）と…（5e）考えることができる。
…（5f），と一次・二次空気量との関係は，プロセスの特性を考慮の上，下式（4a），（4b）の関係
式 を 定 義 し た。 な お， 式（4a）の 係 数 パ ラ メ ー タは過去の運転データから最小二乗法によって求めた。

…（5g）

…（5h）
…（5i）
…（5j）
…（5k）
…（4a）

2.

2. 1
…（4b）

実機プラントへの適用
施設概要

開発した排ガス抑制の制御システムを導入した施設の概要を表３に示す。本施設は，一般収集ごみ，ここで，式（4a），（4b）中の数式記号の意味はそれぞ
Vol. 14 No. 1（2017 ／ 9）

し尿汚泥，下水汚泥および併設するリサイクル施設

神鋼環境ソリューション技報23

表３
処 理 方 式処 理 規 模排ガス冷却方式
蒸 気 条 件
排ガス処理方式
排水処理設備発電量

施設概要

流動床式ガス化溶融炉
143 t/d（71.5 t/d ×２炉）
廃熱ボイラ＋水噴霧式
350 ℃×4 MPa
無触媒脱硝＋バグフィルタ＋触媒反応塔
凝集沈殿・砂ろ過＋膜処理設備
1 970 kW

1.1CO（4H）平均値

数度11.5 ％削減

12016年

2015年

0.90.80.70.600.5

10.5

2015年

2016年

CO（4H）値

図６CO ４時間平均濃度

1.2

れ，発電量の最大化のために溶融炉のボイラ化およ1

び高度排水処理（膜処理）の採用，無触媒脱硝と触媒反応塔の併用等の特徴を有する施設である。
2. 2

排ガス抑制の制御システムの評価

CO，NOx 抑制の制御システムの評価期間は2016年９月上旬からの１ヶ月とし，前年同時期の運転データを比較対象とした。また，NOx 抑制に関しては触媒反応塔入口に設置した NOx 分析計の指示値にて評価を行った。
１）CO 制御ロジックの評価と CO 抑制効果

手動介入頻度（相対値）

で発生する可燃残渣，不燃残渣と多様なごみの受入

49 ％削減0.8
0.60.40.20

図７

2015年

2016年

NOx 抑制の手動介入頻度の比較開発した CO 制御ロジックの導入により，CO 上
昇を事前に予測し，手動介入が必要と判定した場合に燃焼空気量の制御変更を自動で行った結果，評価評価期間および比較対象期間中の NOx 抑制のた

期間中の通常運転時における CO 抑制のための手動めの手動介入頻度の比較を図７に示す。評価期間に介入は０であった。

おける手動介入頻度は比較対象期間を１とした場

評価期間および比較対象期間中の CO ４時間平均合，0.51と約半減することができた。NOx 上昇の判濃度（以降，CO（4H）値と記す）を図６に示す。

定時の対応として燃焼空気量と無触媒脱硝の制御がCO（4H）値の度数分布から，開発システムの導入あるが，今回の試験では燃焼空気の制御のみを対象

により2016年の評価期間は高濃度の CO 発生を中心とした。さらに無触媒脱硝制御を組合わせることにに抑制されたことがわかる。CO（4H）値の度数分より手動介入頻度０が達成可能と想定される。

布は低濃度側にシフトし，比較対象期間の CO（4H）

評価期間および比較対象期間中の NOx １時間平値の平均値を１とした場合，評価期間中の CO（4H）均濃度（以降，NOx（1H）値と記す）を図８に示平均値は0.885と，11.5 ％の低減効果が確認された。

す。開発システムの導入により，NOx（1H）値の度

２）NOx 制御ロジックの評価と NOx 抑制効果

数分布も2016年の評価期間は低濃度側にシフトし，

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神鋼環境ソリューション技報

Vol. 14 No. 1（2017 ／ 9）

1.1
1度数NO（1H）
平均値
x

2015年

2016年

27.5 ％削減

0.9
0.8
0.7
0.6

00.5

1NOx（1H）値

図８0.5

2015年

2016年

NOx １時間平均濃度

比較対象期間の NOx（1H）平均値を１とした場合，評価期間中の CO（4H）平均値は0.725と，27.5 ％の有効性を確認できた。
当社は，近年の ICT 技術の進歩を受けてセンシの低減効果が確認された。

ングやデータ処理等の最新の制御技術の活用によりむ運転の自動化と高度化を進展させ，経済性，エネル

すび

流動床式ガス化溶融炉は，広い範囲の廃棄物を処ギ回収性，資源回収性に優れるといった流動床式ガ理対象として適用でき，制御応答性が良好で高い発ス化溶融プロセスの特徴をさらに活かして，社会ニ電効率が得られるという特徴を有する一方，廃棄物ーズに対して応えていく所存である。の量的・質的変化によって運転状態が変化するという特性から自動制御技術が重要である。これまでのボイラや燃焼炉等の各プロセスを対象とした自動制御技術に加えて，排ガス CO，NOx 抑制を自動化する制御システムを開発し，実プラントに適用してそVol. 14 No. 1（2017 ／ 9）

［参考文献］
１） 友 近 ら： 神 戸 製 鋼 技 報，Vol.56，No.1，pp.64-68（2006）
２） 江 口 ら： 環 境 シ ス テ ム 計 測 制 御 学 会 誌，Vol.21，
No.2/3，p.152-156（2016）

神鋼環境ソリューション技報25