特集

環境装置①

流動床式ガス化溶融炉の操業自動化に向けた制御システム
株式会社神鋼環境ソリューション
環境プラント技術本部 技術統括部部長

１．はじめに青木勇

２．流動床式ガス化溶融炉

都市ごみ処理は、古くは廃棄物の衛生的な処理から始今回紹介する制御技術を適用した ｢流動床式ガス化溶まり、公害防止の観点から大気汚染防止やダイオキシン融炉｣ は、2000（平成 12）年に国内で最初に納入さ類削減に向けて取り組んできた。最近では温室効果ガスれて以来、建設中も含め国内外に 19 施設の実績を持つを抑制するための再生可能エネルギーである廃棄物発電当社のメインメニューである。このごみ処理方式は図１

施設としての役割、あるいは災害発生時の防災拠点としに示すように、ごみの持つ熱エネルギーを利用し外部燃て期待される等、社会的役割は大きく変化を続けている。
更に、環境省の交付金事業である都市ごみ処理施設の発注形態も変化しており、近年では施設の建設に加え、可燃ごみ竣工後の長期にわたる維持管理を一括で請け負う DBO

汚泥（Design Build Operation）契約とするケースが増加

埋立ごみする傾向にある。
当社は流動床技術を基盤技術とし、1980 年代から流動床式焼却炉、2000（平成 12）年以降は流動床式ガ

粗大
ごみ

煙突
排ガス
処理
熱分解ガス
旋回流溶融炉RDF

ガス冷却ボイラ

ス化溶融炉を主力メニューとして都市ごみ処理施設の建設に取り組んできた。更に、都市ごみ処理を取り巻く近サーマル
リサイクル

流動床式ガス化炉
排ガス

年の環境変化に対応し、CO2 排出量削減のための高効率な廃棄物発電の実現や、経済性を兼ね備えた都市ごみ処理施設を提供すべく研究開発を続けている。
本稿では、このような時代に適用した技術開発の例と溶融スラグ
マテリアル
リサイクル

して、①モデル予測制御を用いた廃棄物発電の安定制御技術、②非定常時の排ガス規制値超過防止のための自動制御技術を紹介する。

16

INDUSTRIAL MACHINERY 2017.5

図１ 流動床式ガス化溶融炉

用途に応じた良質スラグ

特集：環境装置①料を用いることなく、ごみのガス化、燃焼、灰の溶融処予測モデルで同定した制御パラメータを制御システム

理を一貫して行うことができる経済的な処理プロセスとに実装し、蒸気発生量が一定となるよう給じん量を制なっている。流動床炉が広範囲のごみ質に対応できると御するものである。

いう特長を生かし、汚泥や災害廃棄物も混焼することが⑵

処理量補償機能でき、更には最終処分場に埋め立てられている焼却灰を廃熱ボイラの蒸気発生量は、焼却炉に投入される熱掘り起こして溶融し、最終処分場の再生（残余年数の拡エネルギーの総量によって決まる。ごみ質、すなわち大）を行っている実例もある。

ごみの持つ発熱量は、ごみの水分率を始めとする性状により短期的もしくは長期的に変化することから、蒸３．モデル予測制御を用いた発電量一定制御

気量を一定となるように制御しても、ごみ処理量が一定となるものではない。ところが、廃棄物処理施設の流動床式ガス化溶融炉のごみ投入量（給じん量）は、場合、施設の設置届に記載したごみ処理量（定格処理燃焼室内部温度や廃熱ボイラの蒸気発生量が設定範囲に量）を超えて処理することはできないため、特にごみなるように給じん量を制御している。ところが、これらの発熱量が低い場合には定格処理量を超過しないよう温度や蒸気発生量は、操作量の変化が制御量にすぐに反監視して、適宜蒸気量の設定値を変更する操作が必要映されない（無駄な時間が存在する）ため、非定常時にであった。
そこで、定格処理量を超過しないように開発したの通常のフィードバック制御では十分な制御性能を得ることが難しいという課題があった。

が処理量補償機能（図３参照）である。｢処理量補償⑴

モデル予測制御機能｣ とは、設定したごみ処理量の目標値と各種プロこの課題を解決すべく開発したのが ｢モデル予測制セスデータから算出したごみ発熱量推算値を基に、適御｣ であり、図２に示すようにプロセスの動的モデル正な蒸気発生量の目標値を定めるものである。ここでに基づいて未来の制御量の変化を予測し、求めた制御蒸気発生量の目標値を求めるために処理量予測モデル量予測値と制御量の目標値ができるだけ早く近づくよと学習機能を用いている。

う操作量を決定する手法である。具体的には、まず廃⑶

発電量一定制御

熱ボイラの蒸気発生量を給じん量により制御する場

処理量補償機能によりごみ処理量の目標値が設定さ合、あらかじめ給じん量をステップ状あるいはランダれ、ごみ発熱量推算値により各系列の蒸気発生量が決ムに変化させた時の蒸気発生量の動特性に関する基礎定された上で、モデル予測制御により給じん速度を制データを取得し、予測モデルを作成する。次に、この御した。ごみの持つ発熱量の変化に伴い、蒸気発生量目標値（例えば蒸気量発生量設定値）

目標軌道
過去制御量（例えば蒸気発生量）制御量の予測値（未来の制御量）→動的モデルによって求められる。
今後の操作量

過去操作量（例えば給じん機出力）

この評価関数Jを最小化するように操作量を求める。
（α、βは補正係数）
J＝Σ｛α（予測値−目標軌道）2＋β（Δ操作量）2｝
予測値と目標軌道の 操作量の大幅な変更を防止差異するために追加される項t‒1tt＋1 t＋2t＋P

時間

図２ モデル予測制御

産業機械 2017.517の目標値は時々刻々変化しているにもかかわらず、蒸⑴気発生量の変動係数（＝標準偏差／平均値）は 1.68

操作ロジック％と非常に安定していることが示された。また、この本研究では、特に焼却炉内における燃焼空気量等の時の発電量（30 分移動平均値）は、図４に示すよう制御が支配的である CO 及び NOX の発生抑制に着目に変動係数 0.06％となり、発電量に関しても安定しした。実際に操業を行っている施設の過去の膨大な運た制御ができていることが示された。

転データを用いて機械学習を行い、CO、NOX の発生抑制のため手動介入が必要となる状態を自動的に判断

４．排ガス濃度抑制のための自動化ロジックするロジック（特性判定モデル）を作成した。更に、手動介入が必要となる状態の発生メカニズムから推定した CO、NOX の発生予測を基に、主に空気量を制前述した安定制御を行い、廃棄物発電システムの高御して発生抑制を図った。

効率化に努めている一方、廃棄物処理施設として排ガス中の有害物質等の排出規制を遵守することも当然な制御システムの概要は、図５に示すように、通常はがら必要である。各種排ガス処理装置を設け、環境規PID 制御を基本としたフィードバック制御を行い、ご制物質の抑制を行っているものの、一酸化炭素（CO）

み処理施設の特定の計測情報を CO、NOX 判定モデや窒素酸化物（NOX）に関しては、焼却炉における燃ルに入力して手動介入が必要かどうかを判定する。手焼空気の吹込量等の制御が非常に重要となる。通常、動介入が必要と判断された場合には PID 制御から燃焼室内の温度や燃焼室出口の酸素（O2）濃度を常時CO、NOX 操作量決定機能で決定された空気量の設定測定しながら燃焼空気量をフィードバック制御してい値に切り替わって制御することにより、手動介入操作

るものの、処理対象となるごみの性状が急激に変化すと同様の効果を得ることができる。

る場合や、ごみに混入した焼却不適物のため焼却処理⑵

実機への適用が不安定となることがある。そこで、このような場合に本システムを実際に操業している施設に導入し、約も排ガス中の規制物質濃度が基準値を超過することが１ヶ月間にわたり排ガス規制値の発生抑制と手動介入ないよう、焼却施設の運転監視をしている運転員は手頻度の低減効果について確認した。効果の評価とし動で燃焼空気吹込量や給じん量を変更しなければならて、前年同時期の運転データを比較対象とした。

ない。当社では、運転員の監視・操作業務の負荷削減と、①状態ではほぼゼロ値を示し、ごみ投入量やごみカロ入操作を自動化できるシステム開発を行ってきた。

ごみ発熱量推定値

蒸気発生量目標値
モデル予測制御システム

図３ 処理量補償機能の構成

INDUSTRIAL MACHINERY 2017.5

発電量（30分移動平均）（kW）

処理量指令値

ごみ処理量制御（処理量予測モデルを用いた学習機能）

CO 抑制
排ガス CO 濃度は、完全燃焼が実現できている

排ガス中規制物質濃度の排出基準遵守のため、手動介

18CO、NOX 発生抑制のための判定モデルと

2,000
1,980
1,960
1,940

変動係数 0.06％

1,920
1,900
0：001：00

2：00

3：00

4：00

経過時間

図４

発電量のトレンド

5：00

6：00

特集：環境装置①

CO発生総量

二次燃焼室
温度

主蒸気流量

燃焼室出口Ｏ ２濃度

溶融炉絞部温度
溶融炉炉頂温度

給じん量
砂層温度

NOx特性
判定モデル

O2濃度

O2不足度

既設制御ループ
（PID）

1.4

CO濃度

1.2

溶融炉
二次空気量

CO特性
判定モデル
CO,NOx制御システム

制御出力
（操作量）
制御入力
（計測情報）

CO発生総量（−）

溶融炉一次空気量

ガス化炉
ガス化炉 出口温度
内圧

1.6

CO制御
ロジック

CO操作量
決定機能
NOx操作量決定機能

10.8
0.6
0.4

自動化ロジックなし

0.2
NOx制御
ロジック

００

自動化ロジック適用時
0.2

0.4

0.60.8１

ピーク発生前のO 2濃度不足度（−）
図５ 制御システムの概要

図６ CO発生抑制効果

リーが急増した場合、一時的に燃焼室内の O2 不足硝法等がある。今回の NOX 抑制のための制御シスが 原 因 で ス パ イ ク 状 に CO 濃 度 が 上 昇 す る CO

テムとしては、アンモニア吹込量の変化による用役ピークを示すという特徴がある。開発した制御シス増加を避け、操作量としては焼却炉内へ吹き込む空テムでは、判定モデルで CO ピークの発生が予測気量のみを選択した。その結果、前年同時期との比された場合、自動的に CO 制御ロジックで決定さ較で、NOX 濃度の平均値で 27.5％削減でき、運転れ た 必 要 な 空 気 量 が 供 給 さ れ る こ と に よ り CO員による手動介入操作を半減できた。この制御シスピークの発生を防止、もしくはピーク高さと持続時テムに脱硝剤吹込量の制御を組み合わせることで、間が抑制されることとなる。この効果を評価するた

手動介入をすることなく NOX 濃度の規制値遵守、め、CO ピークの発生ごとにピーク発生直前の O2抑制を実現することが可能となる。

濃度不足度と、CO 総発生量（ピークごとの積分値）の関係を評価した。図６に示すように、O2 濃度が５．おわりに不足すればするほど CO 発生総量（CO ピークの大当社メニューである流動床式ガス化溶融炉は、広いきさ）が大きくなる。図中に示した制御システム有範囲のごみに対しても適用できる施設であり、炉内の無ごとの近似曲線は、制御システムの適用により図温度や圧力、酸素濃度等各種プロセスデータを測定しの下方へ位置しており、同じ O2 濃度の不足度合いながら、燃焼空気量や排ガス処理用薬剤の吹込量の自であっても CO の発生量が抑えられる傾向が示さ動制御を行っている。ところが、頻度は少ないもののれた。この結果、本年度の評価期間中は CO 濃度通常の制御幅を超えたごみが投入されることがあり、を抑制するための運転員による手動介入は全くな規制値を遵守するため運転員が手動介入せざるを得な

く、CO 濃度の平均値で 11.5％の低減効果が確認いことがあった。規制値を遵守するのはもちろんのこされた。と、運転員の作業負荷を削減し、安定した運転を継続②NOX 抑制するため自動制御システムを開発してきた。

NOX 抑制方法は焼却炉内の燃焼管理による方法

最近の ICT 技術の進歩は目覚ましく、センシングやと、排ガス処理方法として焼却炉内へ脱硝剤（アンデータ処理等の最新の制御技術を駆使することで、限モニア）を吹き込む無触媒脱硝法、脱硝触媒反応塔

りなく自動運転に近づけるよう努めていく所存である。

を設置して脱硝剤（アンモニア）を吹き込む触媒脱産業機械 2017.5

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