JEFMA No.70［2022.3］

AI 技術を活用したごみ焼却施設の安定運転〒 140-0013

1．はじめに環境事業本部
東京都品川区南大井 6-26-3
大森ベルポート D 館 15 階TEL 03-6404-0854
FAX 03-6404-0839

いる。石炭など単一燃料の燃焼とは異なり、多近年のごみ焼却施設建設工事においては、20種多様な組成の異なるごみを燃焼するため、炉年間程度の施設運営を含めた総合評価方式が主内の状況は常時変化する。安定した運転を行う流となっている。プラントメーカには、廃棄物ためには可能な限りごみの均質化をすることがを衛生的に減容化する設備の納入はもちろんの望ましく、そのためには焼却前にバンカ内のごこと、長期間に亘って安定・安全に操業する技みを十分に撹拌し炉内へ投入する必要がある。

術が求められている。また、イレギュラーに発従来、ごみの撹拌はクレーン操作員の技量に左生する災害ごみや、今後急激に減少していくと右され、十分に撹拌ができているかどうかを裏予想される労働人口などにも対応した施設運営

付けるものがなかったが、当社では、搬入車両を行っていくことも求められている。このよう情報やごみクレーン情報を基に、バンカ内のごな背景の下、プラントメーカ各社は施設の省人み情報（搬入日、撹拌具合）を三次元管理し、化、安定化に向けた AI 技術の開発に鋭意取り

ごみピット内のごみを焼却炉へ投入するのに適組んでいる。

した状態まで撹拌・混合されているかを判定す

当社では、るための独自の指標を撹拌度として数値化し、①ごみバンカ & ごみクレーン 3D システム
② AI 技術を活用した燃焼状態予測システム

表1

杉並清掃工場の施設概要

受入れ方式

バンカ＆クレーン方式

炉形式

全連続燃焼式・ストーカ式焼却炉

本開発にあたっては、東京二十三区清掃一部

ごみ処理能力事務組合様の協力の下、杉並清掃工場にて実証

300 t/ 日× 2 炉（合計 600 t/ 日）

ごみ低位発熱量

10.2 MJ/kg（基準）

排ガス処理設備

ろ過式集じん器＋
湿式洗煙塔＋触媒脱硝装置

ボイラ

最大 63.21 t/h・炉（4MPa、400℃）

発電設備

蒸気タービン発電機（24,200 kW）

を開発した。本稿ではこれらのシステムについて紹介する。
2．実証施設試験・運用を行った。杉並清掃工場の施設概要
を表 1 に示す。
3．ごみバンカ＆ごみクレーン 3D システム
清掃工場に搬入されるごみには、ちゅう芥、紙や剪定枝、プラスチックごみなどが含まれて56

製品技術紹介バンカ内のごみの撹拌度を可視化する「ごみバすようにごみバンカ上方に設置された監視カメ

ンカ＆ごみクレーン 3D システム」（以下、3Dラにより異質ごみを検知する。その位置情報をシステム）を開発した。図 1 に 3D システムのごみクレーン制御システムに送信し、優先的にイメージ図を示す。

異質ごみのバラマキ運転を行うことで燃焼の悪

この 3D システムには、「撹拌度優先投入」と「AI 自動運転」の 2 つの機能が装備されて化を未然に防止する。
ごみ搬入のない夜間のごみクレーン自動運転いる。

では、翌日に焼却炉へ投入するごみを確保する「撹拌度優先投入」機能は、最も高いごみピため、表面のみではなく深さ方向にも一定以上ットレベルのごみを投入するのではなく、撹拌の撹拌度までごみを均質化する。十分に撹拌さ度の高いごみを優先的に投入する。優先的に均れたごみが所定量確保できた時点で撹拌作業を質化されたごみを焼却炉に投入することで、焼休止する。

却炉の安定運転につなげることができる。

3D システムを運用することによって、撹拌

「AI 自動運転」機能は、搬入の有無によって度が低く均質化のできていないごみを深さ方向異なる AI アルゴリズムを使い分け、クレーンにも見分けることが可能となる。撹拌度の高い

1 台で最適な撹拌・積上げ方法を策定する機能

ごみの優先的な投入は、燃焼状態の安定化に大となっている。

きく寄与することができる。また、所定の撹拌昼間のごみ搬入が繁忙な時間帯では、燃焼状度を有するごみ量が十分に確保できた段階でク態に影響を及ぼす異質ごみ（剪定ごみ、破砕ごレーンを休止させることで、クレーン運転によみ）がバンカ内に投入された場合、図 2 に示る消費電力を低減することができる。

運転員が経験的に判断していた混ざり度合いを撹拌度という指標で「見える化」を実現する技術
ごみピットの下層まで撹拌度の「見える化」を実現
図1

3D システムのイメージ

剪定ごみ

図2

ごみバンカの監視カメラによる異質ごみ検出画像

57

JEFMA No.70［2022.3］

4．AI 技術を活用した燃焼状態予測システム

異常回避モデルでは、複数のセンサの挙動か清掃工場で安定した発電を行うには、安定しら数分～数十分後に燃焼悪化に陥る確率を 30た燃焼を継続することが必要となる。
そのため、秒毎に予測し、“ 燃焼悪化 ” と判断される状態

清掃工場には、燃焼状態の変化に応じて焼却炉にならないよう ACC のみ送り系や燃焼空気系へ供給するごみや空気の供給量を自動で調整すの操作端に対して追加介入する仕組みとしている 自 動 燃 焼 制 御（ 以 下、ACC：Automaticる。なお、ここでの燃焼悪化の定義は、Combustion Control）が採用されている。供給①発生蒸気量の偏差が設定値に対してされるごみ質の変動によって燃焼状況が悪化−10% 未満「（PV-SV）/SV ≪ −10%」

し、ACC の制御範囲を逸脱した場合には、施②炉内温度が 850℃未満

設の運転員が経験に基づき手動介入することが③バーナの使用あるが、当社では、ACC のさらなる高度化にの 3 つとしている。

向けて、「正常維持モデル」と「異常回避モデル」

2019 年度の実証試験および 2020 年度の運用という役割と特徴の異なる 2 つの AI モデルを試験において、AI モデルにより ACC へ介入開発した。これらのモデルは運転員の代わりにした試験データと ACC のみの運転データの手燃焼状態に応じて ACC に自動介入するもので、動介入回数と燃焼悪化時間の推移を比較した結クルマの自動運転に例えると、正常維持モデル

果をそれぞれ図 4、図 5 に示す。ここでの手動は最適なハンドル操作と速度調整の役割を担

介入とは、焼却炉のごみ送り系や燃焼空気系ない、異常回避モデルは将来の燃焼悪化を予測し、ど計 25 種の操作端を指すが、ACC+AI モデル回避する緊急ブレーキの役割を果たしている。

で運転することにより、手動介入回数および燃燃焼状態予測システムには、これら 2 つの AI焼悪化時間が大幅に減少していることがわかモデルが組み込まれている。

る。特に、2019 年度の 1 回目試験では 17 日間、燃焼制御モデルの概要を図 3 に示す。正常

2 回目試験では 19 日間、手動介入を行うこと維持モデルでは、複数のセンサの挙動から燃焼なく安定運転することができ、2020 年度には 1状態を 1 分毎に判断する。必要に応じて、ストヵ月以上も燃焼悪化に陥ることなく安定操炉すーカ上のごみ量が適正に保持できるように、ることができ、本 AI モデルが有効に機能してACC のごみ送り系の操作端に対して追加介入いるものと判断できた。

する。

図358

燃焼制御モデルの概要

製品技術紹介

図 4 2019 年度の実証試験における手動介入回数と燃焼悪化時間の推移図 5 2020 年度の運用試験における手動介入回数と燃焼悪化時間の推移
5．おわりに今回紹介した 2 つの最新技術は、2022 年までに国内 5 施設へ導入する予定で、2025 年ま最後に、本研究において多大なご協力をいただきました東京二十三区清掃一部事務組合様に心よりお礼を申し上げます。

でに 10 施設以上への展開を目指している。
日立造船グループはリーディングカンパニー
として全世界に 1,000 以上のごみ焼却施設を納入しており、これからも「技術立社」を掲げる企業として環境・グリーンエネルギー事業の技術開発を進め、世界の安全・安心な社会の実現に貢献していく。

59