技術紹介

灰障害予測に対する機械学習の適用
宮下和大 *1

田内Miyashita Kazuhiro

希 *1

Tauchi Nozomi

茂田潤一 *2

Shigeta Jun-ichi

当社では石炭灰の膠着度（かたさ）を指標として石炭焚きボイラにおける灰障害の起こりやすさを評価してきた。膠着度試験は石炭試料を粉砕、灰化、再焼結した後に焼結体のかたさを測定する手法である。膠着度試
験は、ラボにて灰障害を予測できる有用な手法であるが、その反面、灰化などの処理に時間が掛かる。そこで、灰障害の起きやすさを事前に評価できれば、時間が短縮できる。本稿では、石炭灰の温度・化学組成に基づく機械学習を適用し、機械学習の予測結果と膠着度の相関について検討した。その結果、正解率 83％で膠着度を予測できることが確認され、灰障害のスクリーニング手法として機械学習は有効であることを確認した。
キーワード：灰障害、膠着度、機械学習、石炭手法として膠着度試験を提供し、定量的に評価し1. はじめに（1）てきた 。図 1 に、膠着度測定の概略を示す。膠石炭焚き火力発電ボイラでは、石炭の燃焼に着度試験ではまず電気炉で石炭を完全に燃焼さよって生じた灰が伝熱管に付着、成長し、伝熱性せ、石炭灰を調製する。次に、調製した石炭灰をの低下や閉塞を引き起こす灰障害が発生する。灰

専用の磁性皿に詰め、管状炉内にて実機ボイラの障害の起こりやすさは石炭の種類により差がある燃焼温度近傍で加熱する。その結果磁性皿内に灰ため、当社では灰障害の起こりやすさを評価するの焼結体が生成されるので、そのかたさから膠着灰障害
石炭ボイラ内で燃焼石炭灰の伝熱管への付着・成長（a）実機ボイラでの灰障害

石炭石炭灰を作成

焼結体を作成（b）試験による灰障害評価

図1

膠着度測定の概略*1：研究開発センター 研究開発グループ*2：元フェロー 博士（学術） 環境計量士（濃度関係）—

48—

焼結体のかたさを膠着度として灰障害を評価

（1）度を求める。膠着度と灰障害の程度の関係 を① 温度：1000、1100、1200℃

表 1 に示す。焼結体がかたく壊れにくいと膠着度② 圧力：大気圧は高くなり、灰障害が生じやすいことを意味する。

③ 雰囲気：空気

膠着度は、ラボにて灰障害を予測できる有用な

また、それぞれの石炭灰の組成は蛍光 X 線法に手法であるが、測定には準備を含め時間が掛かよる分析結果から灰組成を求めた。分析対象は以る。仮に、石炭灰の化学組成情報をもとに灰障害下の通りである。
分析対象：SiO2、Al2O3、TiO2、Fe2O3、CaO、MgO、の起こりやすさを評価できれば、成分分析のみでNa2O、K2O、SO3、P2O5、MnO

灰障害の危険性を予測でき、条件を的確に絞り込んだ膠着度試験が可能となる。そこで、本稿では、

一方、膠着度と灰障害の程度は表 2 のような関

近年実用化が進んでいる機械学習を用いて、石炭係があり、実機付着灰調査から、膠着度が 0.8 以

灰の化学組成情報から膠着度の予測を試みた。

上のときに灰障害（スラッギング・ファウリング）（1）を起こす ことが確認されている。そこで機械学

2. 膠着度、石炭灰組成データについて

習では、膠着度 0.8 をしきい値として、0.8 以上をBad 判定、0.8 未満を Good 判定として用いた。

膠着度に影響を与える因子には、温度および灰組成が知られている。高温または、灰の融点を降

3. 機械学習による評価

下させるアルカリ金属（Na、K）酸化物が多い条件（2）

で 、灰の溶融性が高くなり、その結果膠着度が機械学習とは、答えのわかっているデータを学高くなる。そこで、膠着度を予測するパラメータ習データとして与えて推定モデルを作成し、このとして、温度と灰組成を選定した。

推定モデルを用いて答えのわからないデータから答えを予測するというものである。今回は下記のまず、組成の異なる 77 種類の石炭灰に対し、図 2 に示す流れでデータを評価した。

1000、1100、1200℃での膠着度を測定した。

まず、組成と膠着度のわかっている 77 灰種 ×

膠着度試験条件は以下の通りである。
表1（1）

膠着度と灰障害の程度の関係

実機灰の付着状態

灰障害の程度

膠着度

パウダー状で付着なし（◎）< 0.2

手では簡単に崩すことができる

小（〇）0.2 ～ 0.4

手では簡単に崩すことができない

中（△）

0.4 ～ 0.8

崩すことができない（溶融してガラス状態）

大（×）

> 0.8

表2

膠着度の判定基準

実機灰の付着状態

灰障害の程度

膠着度

パウダー状で付着なし（◎）< 0.2

手では簡単に崩すことができる

小（〇）0.2 ～ 0.4

手では簡単に崩すことができない

中（△）

0.4 ～ 0.8

崩すことができない（溶融してガラス状態）

大（×）

> 0.8

—

49—

膠着度：0.8 未満
判定 ：Good
膠着度：0.8 以上
判定 ：BadIIC REVIEW/2023/10. No.70

機 械 学 習 モ デ ル と し て は、 ① 決 定 木、 ②

全データ 問題：温度・灰組成、答え：膠着度

RandomForest、③ LightGBM（Light Gradient Boosting

データを分割学習データ
Machine）の三種類を選定し、それぞれに最適な推定モデルを構築した。

評価用データモデル検証データ


ここで ①の決定木とは、分類問題を解く手法の一つであり、学習データを条件により分類してゆパラメータを最適化し、機械学習モデルを構築

推定モデル

推定処理

き、最後に結論を得る方法である。その概念図を推定結果

図 3 に示す。
②の RandomForest とは、決定木を複数作成して評価 正解率
$8&それぞれで判定し、その判定結果で多数決をと特徴量重要度

図2

り、その結果を最終的な判断とする手法である

機械学習評価フロー（図 4）。①の決定木に比べて、過学習、すなわち特定データに対してだけ正解率が高く、汎用デー

3 温度を、学習データ（60％）、モデル検証データタに対して正解率が低い状態になりにくいという（20％）、評価データ（20％）に分ける。次に、学習特徴がある。

用データから機械学習モデルを構築し、モデル検証データの正解率が最も高くなるようにパラメー

学習データタを最適化し、推定モデルを構築する。このとき、学習データをもとに、条件分岐を作成使用する検証データを固定することでモデルの性能に偏りが出ることを避けるために、学習データ

決定木とモデル検証データの組み合わせを 5 通りに変えながら検証し（交差検証）、平均正解率で判断した。そして、構築した推定モデルを用いて、評価用データから結果を推定し、正解との比較をもと最終結果に推定モデルを評価した。

図3

学習データ

学習データをもとに、
決定木を複数作成

決定木1

決定木 ・・・・

決定木

結果

結果

・・・・

結果1

多数決をとり結果を判断

最終結果
図4

RandomForest の概念図
—50—

決定木の概念図

③の LightGBM は、1 つ目の決定木の結果をも曲線の下の面積を意味する。ROC 曲線は縦軸にとに誤差が小さくなるよう次の決定木を作成し、TPR（再現率）、横軸に FPR（誤判定率）をとったグラ

これを繰り返すことで最終的に結果の誤差を小さフである。まずは TPR と FPR について説明する。

くしていく。そして、判定結果で多数決をとり、表 3 に真値と機械学習で予測した値の関係を示

その結果を最終的な判断とする手法である（図 5）。

す。表 3 は真値と予測値の関係ごとに名称が付け

機械学習のモデルの評価としては、「正解率」、られたもので、例えば、真値が陽性（Positive）で、「AUC（Area Under the ROC Curve）」、機械学習結果予測の結果が陽性（Positive）のとき、その関係は真の妥当性の評価として「特徴量重要度」を選定し、陽性（TP）という。
TPR（True Positive Rate）は、真値が陽性で、予測これらを用いて評価した。

では陽性と正しく判定した割合（再現率）を意味正解率とは、評価データのうち予測結果が正解し、以下の式（2）で表される。

だった数を全データ評価データ数で割った値と定義し、機械学習モデルによりどれだけ正確に予測

TPR = TP/（TP + FN）（2）ができているかを意味する。

FPR（False Positive Rate）は、真値は陰性（Negative）

正解率（％）

だが、予測では陽性と誤って予測した割合（誤判=（予測の正解数）（全評価データ数）/× 100 （1）定率）を意味し、以下の式（3）で表される。
FPR = FP/（FP + TN）

AUC とは、予測モデルの性能を評価する値の（3）式（2）、式（3）の関係から、TPR（再現率）が高く、一つであり、ROC（Receiver Operating Characteristic）

学習データ

決定木

誤差を小さくする
ように決定木作成

結果

決定木

誤差を小さくする
ように決定木作成

・・・・

・・・・

結果

決定木

結果

多数決をとり結果を判断

最終結果図5LightGBM の概念図

表3

真値と予測値の関係
予測値
陽性（Positive）

真値

陰性（Negative）

陽性（Positive）

真陽性
偽陰性（TP：True Positive）（FN：False Negative）

陰性（Negative）

偽陽性
真陰性（FP：False Positive）（TN：True Negative）—51—

IIC REVIEW/2023/10. No.70

FPR（誤判定率）が低い予測モデルが、陽性を陽性

4. 結果と正しく判定し、陰性を誤って陽性と判定する割

4.1 機械学習と膠着度の比較合が少ないことを意味するので、モデルとしての性能が高いことを表す。また、機械学習モデルに

表 4 に①決定木、② RandomForest ③ LightGBM

おいて、TPR と FPR の関係をグラフ化したものをそれぞれの機械学習手法で判定した場合の「正解ROC 曲線という。図 6 に ROC 曲線と AUC の関係率」と「AUC」の結果を、図 7 に「特徴量重要度」の結を示す。

表452&曲線

$8& 735 再現率

予測モデル性能：高い

機械学習手法ごとの正解率と AUC
決定木

RandomForest

LightGBM

正解率

81.0％

83.3％

83.3％

AUC

0.86

0.90

0.94

ランダムモデル

低い$8&52&曲線下の面積)35 誤判定率

図6

ROC 曲線と AUC の関係

予測モデルの性能が高いほど、ROC 曲線が左上（a）決定木に寄っていき、ROC 曲線の下の面積である AUCは大きくなり、値が 1 に近づく。対して、予測モ
デルの性能が低いほど、ROC 曲線が右下に寄っていき、AUC は小さくなる。一般的に、AUC の値が0.8 以上で良いモデルと評価される。また、AUC =0.5 のときそのモデルは完全にランダムに選択した場合と同じ性能を意味し、予測の性能が低いこ（b）RandomForestとを意味する。
特徴量重要度（Feature Importance）とはそれぞれの特徴量の結果への寄与度を判定する手法であり、ここでは試験温度や灰の成分が特徴量となる。値が大きいほど重要な特徴量であり、判定するための因子としての寄与率が高いことを示して（3）いる 。特徴量重要度を用いて、機械学習モデルの判断に対する妥当性を評価した。

（c）LightGBM

図7—

52—

決定木、RandomForest、LightGBM の特徴量重要度

果を示す。表 4 から、機械学習の結果を比較すると、

4.2 混焼条件への灰障害予測手法の適用

LightGBM が正解率と AUC の値がともに大きいこと

4.1 節にて、機械学習のうち LightGBM が最も精から、LightGBM が最も優れていることがわかる。

度良く膠着度を予測できることがわかった。未知

また LightGBM は結果の値としても、正解率 83.3％、の デ ー タ に 対 し て、 精 度 を 検 証 す る た め に、AUC 0.94 と高く、検討に値すると考えられる。

LightGBM による機械学習の適用を確認した。

図 7 から、いずれのモデルを用いても温度が最対象は、水分や不純物の多い低品位炭である亜も膠着度に影響を与えており、次に SO3 や K2O な瀝青炭と、不純物が少なく燃焼効率の良い高品位どが判定に大きな影響を与えるという結果となっ炭である瀝青炭、およびそれらの混合物を用いている。温度は灰の溶融を決定する要因であり、た。一般的に、低品位炭（亜瀝青炭）を多く混ぜる溶融することで膠着度が増すことが知られていると膠着度が高くなる。

ため、温度が膠着度に大きな影響を与えるというここでは、低品位炭と高品位炭の比率を変えた結果は現象と一致している。次に、SO3 と K2O は6 試料に対し、3 温度で膠着度を測定するととも高温環境下でアルカリ硫酸塩（K2SO4）やピロ硫酸に、それぞれの成分を LightGBM のモデルにかけ塩（K2S2O7）な ど の 低 融 点 の 溶 融 塩 物 質 を 形 成て Good/Bad を判定した。

（4）

し 、その結果灰の溶融性が増加し、膠着度にも混焼時の膠着度実測データと誤判定した箇所を
表 5 に示す。

影響を与える。以上のように機械学習の判定は実際の現象の傾向に合致する。

表5混焼条件における膠着度と機械学習予測結果

低品位炭：高品位炭

温度（℃）

110：0

1000

0.4Good〇

210：0

1100

0.6Bad×

310：0

12000.9Bad〇

47：3

1000

0Good〇

57：3

1100

0.3

Good〇

67：3

12000.9Bad〇

76：4

1000

0Good〇

86：4

1100

0.2

Good〇

96：4

12000.9Bad〇

105：510000Good〇

115：5

1100

0.2Good〇125：5

12000.9Bad〇

133：710000Good〇

143：7

11000.1

Good〇

153：7

12000.9

Bad〇160：1010000Good〇

170：1011000.2

Good〇180：10

12001

Bad〇

No.

—

膠着度（実測） 機械学習予測

53—

正誤

IIC REVIEW/2023/10. No.70

以 上 の よ う に 混 焼 比、 低 品 位 炭 : 高 品 位 炭 =参考文献

10：0、すなわち低品位炭のみの試料の 1100℃の判定が実際は Good のところを Bad と判定したが、（1） 知惠賢二郎、茂田潤一：灰汚れ評価「灰の膠それ以外は正しい判定が得られた。すなわち全 18着 度 」の 亜 瀝 青 炭 へ の 適 用 に つ い て、IIC

データに対しての正解率は 94％であった。混炭焚

REVIEW、No.61、2019/04、pp.8-12

きにおいて本機械学習モデルを用いれば、高い精（2）内村大道、宮下和大：灰障害予測に対するシ度で膠着度をもとにした灰障害発生予測が可能でミュレーションの適用、IIC REVIEW、No.68、あると確認された。

2022/10、pp.13-18（3） 湧田、山下、吉田他 : インフラ維持管理業務

5. まとめでの機械学習活用に向けたモデリング試行と石炭灰において膠着度が 0.8 以上では灰障害を結果の解釈に関する－考察、AI・データサイ起こす懸念があるという基準をもとに、機械学習

エ ン ス 論 文 集、2 巻 J2 号、2021 年、pp.437-を用いた予測により、灰障害を起こす可能性の有446

無を正解率 83％で判定できることを確認した。こ（4） 茂田潤一、梶ヶ谷一郎 : 燃焼灰の高温腐食試

れにより、未知の燃料における灰障害発生のスク験 法 と 腐 食 性 評 価 の 紹 介、IIC REVIEW、リーニングへの利用が期待される。また、作成しNo.34、2005/10、pp.32-38

た機械学習アルゴリズムにて、混炭条件（未知データ）において適用した際にも、同等の精度が得られた。
今後は、利用が拡大しているバイオマス専焼ボイラへの適用の検討を進めていく。

研究開発センター
研究開発グループ研究開発センター
研究開発グループ

宮下 和大

田内

TEL. 045-791-3522
FAX. 045-791-3547

TEL. 045-791-3522
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元フェロー
博士（学術）
環境計量士（濃度関係）

茂田 潤一
TEL. 045-791-3516
FAX. 045-791-3542—54—希