廃棄物処理施設の自動化と維持管理

AI 新時代の環境ソリューション開発～廃棄物処理施設における AI 火花検知の開発を例に～

株式会社イーアイアイ
代表取締役社長

胡浩

的に高く、とくに爆発・火災事故が顕著である 2）。早1．はじめに稲田大学システム安全安心研究会（代表：永田勝也教

近年、人工知能（AI）を中心としたICT（情報通信技授、筆者は当時学生として研究に参画）では、独自の術）の進化によってこれまでのICTと違い、知的な業

安全解析手法で、2005 年にすでに、不燃ごみ施設務の自動化を実現できるようになり、各分野においてにおける爆発・火災事故のリスクが最も高く、最大その開発と推進が盛んに行われている。一方で循環被害リスクが 921万円 / 施設・年であるとの研究成型社会の構築を目標に、処理対象物や処理方式が多果 2）を発表し、静脈施設におけるリスクの定量評価を様化し、静脈産業といわれる廃棄物処理・リサイクル実現できた。また廃棄物処理施設技術管理協会の調業がますます複雑なシステムとなっている。しかし、

査では、平成 27～29 の 3 年間で総物損事故発生件

目視確認や手作業など、従来のアナログなオペレー数の 291件のうち、爆発（99 件）、火災（97 件）の 2

ションが業務の中心になっているのがほとんどであ種で全体の67％を占めることがわかる。損害1億円

る。今後、AI・IoT をはじめとしたICT ソリューショ

以上の大きい事故の原因の大半は爆発・火災である 3）。

ンの導入による生産効率化、安全性の向上が期待さ

日本容器包装リサイクル協会では、電子タバコ等のリれ、静脈施設におけるスマートファクトリーの実現をチウムイオン電池を含む電子機器がプラスチック製目指す取り組みが必要である 。これによりAI時代の容器包装ベールに混入し、プラスチックのリサイクル静脈施設のあり方を模索し、世界競争力を維持して工場での発火事故が近年増加しており 4）、適切な小型いくためにも重要な取り組みであると考えられる。

家電の排出と回収を呼び掛けている。

1）

一方で、新型コロナ禍による社会変化への対応について、施設の維持管理体制には、少人化への対応が求められ、AIによる知的業務の自動化が一層重要な役割を果たすことになる。
そこで、筆者らは静脈産業のスマート化を推進し、Ⓡ
Smart Waste Management（以下、SWM）の事

業コンセプトを打ち出し、AI火花検知、AI自動配車、AI自動選別ロボット等、廃棄物処理・リサイクルに特写真－1 リ チウムイオン電池の発火が原因でリサイクル工場の建屋・設備の火災事例化した様々なICTソリューションの開発を行っている。

出典：日本容器包装リサイクル協会ホームページ

本誌では、一例として「AI火花検知システム（SparkEyeTM）」開発の考え方や取り組みについて紹介する。

2．廃棄物処理施設における火災事故の現状と課題（1）爆発・火災事故が顕著

一定規模以上の事業所では、法定の火災報知設備を設置する義務があると消防法に定められている。しかし、一般的な煙や熱検知器では、検出感度が低い

動脈施設と比べ、静脈施設の事故発生頻度が比較
環境技術会誌

（2）既存火災検知器の課題ことや誤検知等の課題があり、静脈施設における火（148）45

災事故率は依然と高いままである。また、火の発生あるが、既存検知器では対応できない場合が多い。

元から既存検知器の検出範囲に届くまでは時間がか

さらに、事故原因の究明や安全向上策の検討に活用

かり、すでに可燃物への引火や延焼が拡大され、消可能な事故事例のデータベース化、およびリアルタ

火措置が手遅れになってしまう場合があると考えられイムの可視化システムが求められている。

る。そこで多くの事業所では作業員の目視確認による巡回監視が行われ、業務負担が増加している。そ3．
「AI火花検知システム（Spark Eye TM）」の開発コンセプトと位置づけ

こで、火の発生元で自動的に異常を素早く検知し、さらに自動消火の制御までできれば、安全性の向上だ

早稲田大学システム安全安心研究会では、2005

けではなく、業務負担の軽減も実現でき、効果的な年に多重防護の考え方（図－2）を打ち出し、静脈施設対策になると考えた次第である。

における安全安心を実現させるためには、「安全配慮

筆者らの調査では、廃棄物処理施設において、火の発生元として多く発生するのは、①破砕機、②コン設計」、「操業管理」および「情報公開」の相互連携が重要である 2）と掲げられている。

ベヤ、および③可燃物保管場所の 3 か所である。それぞれ発火の特徴が異なり、表－1に整理する。とくに、近年リチウムイオン電池等の異物が混入し、破砕機における刃の衝撃圧力による発火が発生元になる場合が多く確認できている（図－１）。
表－１ 設備別の発火の特徴
図－2 静脈施設における多重防護の考え方3）

筆 者らは、このコンセプトに基 づ き、AI・IoT、SaaSといった先進的なICTを活用し、静脈施設における爆発・火災事故を対象に、フェイルセーフ（誤動作やミスが事故に進展しない措置）段階における実用的なICTソリューションの開発を行う。
具体的には、火花や煙等の異常を発生元で素早く自動検知し、事故に進展しないように、現場の実際のニーズに応じ、以下に示す機能を有するAI 火花検知システム（Spark EyeTM）の開発を行う。
➢ 火 花の発生元を抑え、破砕機の中を直接的に自動

図－1 リチウムイオン電池破砕の瞬間検知ができること表－1に示すような対象設備の実態により、従来の➢ 超高感度で一瞬の火花を逃さず検知できること検知器の動作環境に適応しない場合や、検知範囲が➢ 検知可能物：①火花、②火、③煙、④熱カバーできない場合があると考えられる。とくに、破➢ 誤検知率を下げるための感度調整ができること

砕機について火花の発生元である刃の部分では、破➢ 無人で自動消火制御ができること

砕対象物や粉じんが飛び散る環境であり、密閉式が➢ リアルタイムの可視化・DB化ができること多く、ほとんどの火災検知器では直接的に設置や検これにより、「安全配慮設計」、「操業管理」およ知ができないのが現状である。またコンベヤと保管び「情報公開」それぞれのプロセスにおいて、Spark場所の場合、対象エリアが広く検出範囲に限界があ

EyeTM を活用した安全安心システムの高度化を図るこると考えられる。また、安定運転を確保するためにとができると考えられる。

は、誤検知率を下げるための感度調整機能が必要で
46

（149）

2021第183号

4．
「AI火花検知システム（Spark EyeTM）」の概要（3）Spark EyeTMの機能と応用
本システムは、画像認識 AI の技術により、リチウムイオン電池等が破砕機において破砕された瞬間に筆者らは、静脈施設における火災防止に特化し、発生する火花をリアルタイムで自動検知（0.05秒）し、様々な現場で適用できるように①火花、②火、③煙、アラート発報や自動散水を制御することで、従来より④熱の４つの危険因子を検出できるAI 火花検知シスも前段階でリスクを検知でき、火災を未然に防ぐシス

テム（Spark EyeTM、特許出願中）の開発を行った。

テムである
（図－6）
。また、検知した画像や動画をクラウド上で管理できる可視化機能も備えており、定量（1）火花・火・煙の検知的なリスク管理が可能になる。さらに、警報の感度調画像解析および AI（人工知能）技術を活用し、火花・整を現場の火花発生状況に応じてクラウドシステムで火・煙の検知を実現できた（図－3）。検知最小画素数簡単に設定ができ、誤動作を防止することが可能に

は図－4に示すように、10×10ピクセルとなっていなる。

る。カメラの検知性能を表－2に示す。

図－3 ディープラーニングを用いた火花・煙の検知

図－6 Spark EyeTMの構成と応用

本システムの主要機能を以下に整理する。
➢ 検
 出速度 0.05 秒以下（感度調整可能）、一瞬の火花でも逃さず、昼夜問わずに検知可能➢ 火
 花の発生状況を鑑み、適切な警報レベルを設定

図－4 検知最小画素数可能（Email送信、遠隔監視ボードへアラート発信、

表－2 検知性能

PLC 出力によるIoT 警報ランプ・消火栓等の自動起動など）➢ 火
 花発生と終了時に、設定したメーリングリストに画像付きの発生状況を送信可能➢ク ラウドシステムにて、検知状況を統計グラフで確認できるとともに検知した画像、日時、場所、開（2）熱の検知始時間、終了時間等すべての検知情報をいつでもどこでも確認可能

Spark EyeTM には、サーモセンサーをシステムに組み込み、リアルタイムで熱を検知できるようになって➢ク ラウドシステムにて、カメラのリアルタイムモニタリングと20日間以上の動画記録機能いる。熱の検知性能（実験結果）
を図－５に示す。

➢ク ラウドシステムは、ID・パスワード管理、権限の設定が可能➢ 検
 知情報データベースの蓄積により、操業診断、安全性解析等にビッグデータとして活用可能
図－5 サーモセンサーの検知性能
環境技術会誌

（150）

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して広く普及推進を行っていく。

5．Spark EyeTMの導入事例
2020 年6月に、はじめてSpark Eye TM を産業廃6．おわりに棄物処理事業所の容器包装リサイクル施設の破砕機

AI・IoT の時代における安全・安心な静脈施設を実に設置し、オペレーションを開始した。現地設置完了

現するためには、多重防護の考え方（図－2）に基づの様子を図－7に示す。現在まで安定的な運転を確き、以下に示す3点が重要であると考えられる。

認できている。約半年間に 4 回ほど破砕機におけるa）
ICTリテラシーの向上火花を検出することができた（図－8）。火花を検出すb）
安全配慮設計、操業管理におけるICT の利活用

るたびに、現場管理者メーリングリストに、画像付きc）周辺住民と充分なリスクコミュニケーションのアラートメールが送信される。また、事前にSWM時代は絶対的安全から相対的安心へシフトしていクラウドシステムで設定した警報レベルに達した場合る。先進的なICTソリューションを用いてリスクマネには、IoT 技術を用いて警報や自動的に生産ラインをジメントを行うことが、アナログな目視確認等より効停止させ、散水設備を自動的に起動させることがで果的であることは明らかである。しかし、すでに定着きた。管理者が現場にいなくても自動的な制御消火している産業に新しい技術の受け入れは簡単ではなができたことを確認できた。

い。多くの場合は研究開発や実証による試行錯誤のこれにより、リチウムイオン電池等の異物が破砕機プロセスを経る必要がある。現場で確実に使える効に混入し、発火しても火災事故に進展しないように、果的なICTソリューションを実現させるためには、施フェイルセーフ段階の対応策として、Spark Eye の設の運営管理者から行政当局、一般市民までステー有効性を確認できた。

クホルダーのICT への理解を深め、積極的に取り組む

TM

さらに、取得した発火データは、リアルタイムで姿勢が重要である。また、周辺住民の安心につなげSWMクラウドシステムに記録され、データベース化るためには、ICT の普及・啓蒙をはじめ、ICT を活用し、管理者が遠隔監視や事故原因の究明に活用されした静脈施設の進化と施設側の努力を周辺住民に伝る。将来的には、ビッグデータとして施設の安全性向え、住民の理解を獲得することが重要であると考え上策の分析にも活用可能である。

られる。

Spark Eyeは、昨年12月より販売開始をしている。

筆者らはSmart Waste Management の実現を今後、廃棄物処理分野における火災防止システムと目指し、Spark Eye TM をはじめ、様々な AI・IoT ソリューションの開発と普及に取り組んでいる。本稿は同じ志を持つ方の参考になれれば幸いである。

7．参考文献1）小野田弘士、AI・IoT の活用と資源循環、第17回「産業廃棄物と環境を考える全国大会」基調講演資料、2018.11.16
2）小野田弘士、廃棄物処理・リサイクル施設における安全・安心、ペトロテック37 巻 6 号、pp.32-

図－7 破砕機におけるSpark EyeTM設置完了の様子

38、2014.6
3）一般社団法人廃棄物処理施設技術管理協会、平成30 年度一般廃棄物処理施設等事故事例調査報告書、2019.3
4）公益財団法人日本容器包装リサイクル協会ホーム
ページ、アクセス日：2021年1月2日

図－8 設置後の検知実績（例）

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