"石炭灰の放射率スペクトルを予測する波長帯域を、プランクの黒体放射強度の式で表される波長の関数のピークを含む波長帯域である短波長帯域と、石炭灰の放射率が波長に対してなだらかに変化する波長帯域である長波長帯域と、前記短波長帯域および前記長波長帯域の間の波長帯域である中波長帯域と、に三分割し、前記短波長帯域では、前記放射率を、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式である第1の関数で近似し、前記長波長帯域では、前記放射率を、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式でありかつ前記第1の関数とは異なる第2の関数で近似し、前記中波長帯域では、前記放射率を、前記短波長帯域と前記中波長帯域との境界において前記第1の関数と連続的に接続し、前記中波長帯域と前記長波長帯域との境界において前記第2の関数と連続的に接続する第3の関数で近似することを特徴とする石炭灰の放射率スペクトル予測方法。前記短波長帯域と前記中波長帯域との境界となる波長を4μmと定めることを特徴とする請求項1に記載の石炭灰の放射率スペクトル予測方法。前記中波長帯域と前記長波長帯域との境界となる波長を8μmと定めることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の石炭灰の放射率スペクトル予測方法。前記第1の関数における前記石炭灰の第1の組成群の組成は、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaOおよびMgOであることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の石炭灰の放射率スペクトル予測方法。前記第2の関数における前記石炭灰の第1の組成群の組成は、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaOおよびMgOであることを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の石炭灰の放射率スペクトル予測方法。前記第3の関数は、波長についての3次式であることを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の石炭灰の放射率スペクトル予測方法。前記第1の関数は、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の第2の組成群の組成の質量分率の双曲線正接関数、石炭灰の温度、および波長についての一次式であり、前記第2の関数は、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の第2の組成群の組成の質量分率の双曲線正接関数、石炭灰の温度、および波長についての一次式でありかつ前記第1の関数とは異なる一次式であることを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の石炭灰の放射率スペクトル予測方法。前記第1の関数における前記石炭灰の第2の組成群の組成は、TiO2、Na2O、K2O、SO3およびP2O5であることを特徴とする請求項7に記載の石炭灰の放射率スペクトル予測方法。前記第2の関数における前記石炭灰の第2の組成群の組成は、TiO2、Na2O、K2O、SO3およびP2O5であることを特徴とする請求項7または請求項8に記載の石炭灰の放射率スペクトル予測方法。石炭灰の組成の質量分率が入力される入力部と、前記入力部から入力された石炭灰の組成の質量分率に基づいて、石炭灰の放射率スペクトルを予測する演算部と、石炭灰の放射率スペクトルを予測するための関数を記憶する記憶部と、を備える石炭灰の放射率スペクトル予測装置であって、前記記憶部は、前記石炭灰の放射率スペクトルを予測するための関数について、プランクの黒体放射強度の式で表される波長の関数のピークを含む波長帯域である短波長帯域に用いる第1の関数と、石炭灰の放射率が波長に対してなだらかに変化する波長帯域である長波長帯域に用いる第2の関数と、前記短波長帯域および前記長波長帯域の間の波長帯域である中波長帯域に用いる第3の関数と、に三分割して記憶しており、前記演算部は、前記短波長帯域では、前記放射率を、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式である前記第1の関数で近似し、前記長波長帯域では、前記放射率を、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式でありかつ前記第1の関数とは異なる前記第2の関数で近似し、前記中波長帯域では、前記放射率を、前記短波長帯域と前記中波長帯域との境界において前記第1の関数と連続的に接続し、前記中波長帯域と前記長波長帯域との境界において前記第2の関数と連続的に接続する前記第3の関数で近似して石炭灰の放射率スペクトルを予測することを特徴とする石炭灰の放射率スペクトル予測装置。しかしながら、非特許文献1に記載の放射率スペクトル測定値を再現する計算式式1は、セルビア石炭灰の放射率スペクトル測定結果をフィッティングして求めた計算式であるため、セルビア石炭灰以外の石炭灰の放射率スペクトルを予測できる保証はない。図16は、SP炭灰ドイツ連邦共和国シュバルツェプンペSchwarzePumpeで産出された石炭を微粉炭にして燃焼させた際に生じた石炭灰の放射率スペクトル測定結果と、非特許文献1に記載の放射率スペクトル測定値を再現する計算式式1による放射率の計算結果の一例と、を示すグラフである。図16において、○印のプロットは、SP炭灰の温度条件742[°C]の放射率スペクトル測定結果をプロットしたものである。図16の実線の曲線は、式1の計算結果のうち温度条件742[°C]の計算結果を描画したものである。波長5[μm]以下の帯域において、SP炭灰の測定結果図16の○印プロット参照はセルビア石炭灰の測定結果図15の○印プロット参照と比較して、波長が短くなるにつれて放射率が急な傾きでほぼ線型に低くなっている。これに対して計算結果図16の実線の曲線参照は、波長が短くなるにつれて放射率が緩やかな傾きで低くなっており、波長の変化に対してほぼ一定になっている。このように式1の計算結果は、SP炭灰の放射率スペクトルの測定結果を定性的に再現していない。計算結果が測定結果を再現しない理由は、放射率スペクトル測定値を再現する計算式式1の関数形の特性による。式1の関数形の特性とは、波長λが概略3[μm]以下になると放射率εNがεminに漸近し、ほぼ一定になるという特性を指す。式1の関数形は、セルビア石炭灰の放射率スペクトルの測定結果のフィッティングにより求められたため、セルビア石炭灰以外の石炭灰例えば、SP炭灰の特性を表現しない。即ち、非特許文献1によって提供されている放射率スペクトル測定値を再現する計算式式1は、セルビア石炭灰の放射率スペクトルに対してのみ適用できる放射率スペクトル予測技術である。そのため、いろいろな種類の石炭灰の放射率スペクトルを予測できなかった。特に、いろいろな組成を持つパウダー状石炭灰微粉炭を燃焼させた際に生じた石炭灰に対して、放射率を予測できなかった。そこで、本発明は、石炭灰の放射率スペクトル予測方法および放射率スペクトル予測装置を提供することを課題とする。このような課題を解決するために、本発明は、石炭灰の放射率スペクトルを予測する波長帯域を、プランクの黒体放射強度の式で表される波長の関数のピークを含む波長帯域である短波長帯域と、石炭灰の放射率が波長に対してなだらかに変化する波長帯域である長波長帯域と、前記短波長帯域および前記長波長帯域の間の波長帯域である中波長帯域と、に三分割し、前記短波長帯域では、前記放射率を、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式である第1の関数で近似し、前記長波長帯域では、前記放射率を、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式でありかつ前記第1の関数とは異なる第2の関数で近似し、前記中波長帯域では、前記放射率を、前記短波長帯域と前記中波長帯域との境界において前記第1の関数と連続的に接続し、前記中波長帯域と前記長波長帯域との境界において前記第2の関数と連続的に接続する第3の関数で近似することを特徴とする石炭灰の放射率スペクトル予測方法である。また、本発明は、石炭灰の組成の質量分率が入力される入力部と、前記入力部から入力された石炭灰の組成の質量分率に基づいて、石炭灰の放射率スペクトルを予測する演算部と、石炭灰の放射率スペクトルを予測するための関数を記憶する記憶部と、を備える石炭灰の放射率スペクトル予測装置であって、前記記憶部は、前記石炭灰の放射率スペクトルを予測するための関数について、プランクの黒体放射強度の式で表される波長の関数のピークを含む波長帯域である短波長帯域に用いる第1の関数と、石炭灰の放射率が波長に対してなだらかに変化する波長帯域である長波長帯域に用いる第2の関数と、前記短波長帯域および前記長波長帯域の間の波長帯域である中波長帯域に用いる第3の関数と、に三分割して記憶しており、前記演算部は、前記短波長帯域では、前記放射率を、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式である前記第1の関数で近似し、前記長波長帯域では、前記放射率を、石炭灰の第1の組成群の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式でありかつ前記第1の関数とは異なる前記第2の関数で近似し、前記中波長帯域では、前記放射率を、前記短波長帯域と前記中波長帯域との境界において前記第1の関数と連続的に接続し、前記中波長帯域と前記長波長帯域との境界において前記第2の関数と連続的に接続する前記第3の関数で近似して石炭灰の放射率スペクトルを予測することを特徴とする石炭灰の放射率スペクトル予測装置である。本発明によれば、石炭灰の放射率スペクトル予測方法および放射率スペクトル予測装置を提供することができる。以下、本発明を実施するための形態以下実施形態というについて、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し重複した説明を省略する。≪第1実施形態≫<石炭灰の放射率スペクトル予測装置100>図1は、第1実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置100の構成図である。石炭灰の放射率スペクトル予測装置100は、例えば、コンピュータ装置であり、入力部110と、電源投入時等のイニシャルブートプログラムが格納されているROMReadOnlyMemory120と、ワーキングメモリとして使用されるRAMRandomAccessMemory130と、OSOperationsSystemや石炭灰の放射率スペクトルを予測するためのアプリケーションプログラムが格納されているHDDHardDiscDrive140と、演算部としてのCPUCentralProcessingUnit150と、出力部160と、を備え、各部はバスラインで接続されている。CPU150は、HDD140に格納されている石炭灰の放射率スペクトルを予測するためのアプリケーションプログラムを実行することにより、入力部110から入力された情報に基づいて、石炭灰の放射率スペクトルを演算予測し、その結果を出力部160に出力することができるようになっている。具体的には、入力部110から石炭灰の構成分率が入力され、放射率スペクトル後記するEMIを出力することができるようになっている。なお、放射率スペクトルを予測する波長λの波長帯域以下の説明においては、2~16[μm]とするや、放射率スペクトルを予測する灰温度TASHの温度範囲以下の説明では、500~1100[°C]とするを、入力部110から入力することができるようになっていてもよい。<石炭灰の放射率スペクトル予測方法>CPU150が実行する石炭灰の放射率スペクトル予測について説明する。図2は、第1実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトルの予測結果の一例を示すグラフである。図2に示すように、放射率スペクトルを予測する波長帯域ここでは、2~16[μm]とするを短波長帯域1、中波長帯域2、および、長波長帯域3に3分割している。なお、図2において、短波長帯域1は2~4[μm]の波長帯域であり、中波長帯域2は4~8[μm]の波長帯域であり、長波長帯域3は8~16[μm]の波長帯域である。ここで、図3を用いて、短波長帯域1の波長帯域換言すれば、短波長帯域1と中波長帯域2との境界について説明する。図3は、プランクの黒体放射強度の相対値の一例を示すグラフである。横軸は波長λ[μm]であり、縦軸は波長λ=2[μm],温度T=500[°C]におけるプランクの黒体放射強度を1とするプランクの黒体放射強度の相対値である。なお、プランクの黒体放射強度IB[MW/]は、式2に示す通りであり、λは波長[μm]、Tは温度[°C]、C1は第1定数1193×1016[Wm2]、C2は第2定数001440[Km]である。図3には、温度T=500,600,800,1000,1200[°C]に仮定した場合におけるプランクの黒体放射強度の相対値と波長λとの関係が示されている。図3に示すように、短波長帯域1において、プランクの黒体放射強度はピークを持っている。即ち、短波長帯域1には、波長λに対するプランクの黒体放射強度の変化が大きい領域プランクの黒体放射強度のピークよりも短波長側が含まれるようになっている。換言すれば、プランクの黒体放射強度のピークが短波長帯域1に含まれるように、短波長帯域1短波長帯域1と中波長帯域2との境界を設定する。本実施形態では、短波長帯域1と中波長帯域2との境界を4[μm]として説明する。なお、プランクの黒体放射強度を算出する温度図3において、500,600,800,1000,1200[°C]は、石炭灰の放射率測定実験の温度範囲例えば、500~1100[°C]に準拠するように設定する。ここで、図3に示すように、温度Tが減少するほど、プランクの黒体放射強度がピークとなる波長λは大きくなる。このため、温度範囲の下限値ここでは、500[°C]が短波長帯域1と中波長帯域2との境界を設定する場合において重要となる。ここでは、石炭灰の放射率スペクトル予測を、微粉炭焚きボイラにおける放射伝熱に由来する熱吸収量を推算に用いる場合には、微粉炭焚きボイラの火炉水壁の中を流れる蒸気の温度が400~500°Cであること、及び、火炉内部の温度は火炉水壁よりも高いことから、温度範囲の下限値を500[°C]と設定し、短波長帯域1と中波長帯域2との境界を4[μm]とした。次に、図4を用いて、長波長帯域3の波長帯域換言すれば、中波長帯域2と長波長帯域3との境界について説明する。図4は、パウダー状石炭灰の放射率スペクトルの測定結果の一例を示すグラフである。図4に示されている3本の曲線は、いろいろな石炭灰のうち3種類の灰SP炭灰、SH炭灰ドイツ連邦共和国シュレーンハインSchleenhainで産出された石炭を微粉炭にして燃焼させた際に生じた石炭灰およびHB炭灰ドイツ連邦共和国ハムバッハHambachで産出された石炭を微粉炭にして燃焼させた際に生じた石炭灰の、放射率スペクトルの測定結果である。なお、SP炭灰については灰温度555[°C]の条件における測定結果であり、SH炭灰については灰温度563[°C]の条件における測定結果であり、HB炭灰については灰温度567[°C]の条件における測定結果である。図4に示すように、長波長帯域3において、パウダー状石炭灰の放射率は、短波長帯域1および中波長帯域2と比較して、波長に対してなだらかに変化する。換言すれば、パウダー状石炭灰の放射率が波長に対してなだらかに変化する領域が長波長帯域3となるように、長波長帯域3中波長帯域2と長波長帯域3との境界を設定する。本実施形態では、中波長帯域2と長波長帯域3との境界を8[μm]として説明する。なお、パウダー状石炭灰の放射率が波長に対してなだらかに変化する領域即ち、中波長帯域2と長波長帯域3との境界とする波長は、図12に示すように温度によらずほぼ一定であり、図4に示すように石炭灰の種類によらずほぼ一定である。図2に戻り、第1実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトルの予測結果について説明する。図2に示されている1本の曲線は、放射率スペクトルの予測結果の一例である。該予測結果は、石炭灰の放射率スペクトル予測装置100CPU150により演算予測された放射率スペクトルEMIであり、その関数形は各波長帯域短波長帯域1、中波長帯域2、長波長帯域3において場合分けして与えられる。短波長帯域1においては、石炭灰の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式で与えられる。長波長帯域3においては、石炭灰の組成の質量分率、石炭灰の温度、および波長についての一次式第1の関数で与えられ、かつ、その一次式は短波長帯域1での一次式とは別の一次式第2の関数で与えられる。中波長帯域2においては、短波長帯域1で与えられた一次式第1の関数と長波長帯域3で与えられた一次式第2の関数とを連続的に接続する滑らかな関数第3の関数で与えられる。短波長帯域1図2参照において、石炭灰の組成の質量分率、石炭灰の温度および波長についての一次式で与えられる放射率スペクトルの関数形第1の関数は、具体的には式3で与えられる。ここで、XSiO2、XAl2O3、XFe2O3、XCaOおよびXMgOは、石炭灰に含まれる組成のうちの五種類の組成SiO2、Al2O3、CaO、FeOおよびMgOの和に対する各組成の質量分率[kg/kg]である。TASHは、灰温度[°C]である。λは、波長[μm]である。ASSiO2、ASAlO2、ASFe2O3、ASCaO、ASMgO、BSM、CSMおよびASM0は、後記する所定の算出方法第1の定数算出方法で値が定まる定数である。なお、日本工業規格JISM8815石炭灰及びコークス灰の分析方法には、五種類の組成物SiO2、Al2O3、CaO、FeOおよびMgO石炭灰の第1の組成群の分析方法が示されており、石炭灰における五種類の組成物の質量分率XSiO2、XAl2O3、XFe2O3、XCaOおよびXMgOは分析することができるようになっている。長波長帯域3図2参照において、石炭灰の組成の質量分率、石炭灰の温度および波長についての一次式で与えられる放射率スペクトルの関数形第2の関数は、具体的には式4で与えられる。ここで、ALSiO2、ALAlO2、ALFe2O3、ALCaO、ALMgO、BLM、CLMおよびALM0は、後記する所定の算出方法第1の定数算出方法で値が定まる定数である。中波長帯域2図2参照において、短波長帯域1で与えられた一次式第1の関数と長波長帯域3で与えられた一次式第2の関数とを連続的に接続する滑らかな関数第3の関数は、具体的には式5で与えられる。ここで、DM0、DM1、DM2、および、DM3は定数である。なお、中波長帯域2における放射率スペクトルの関数形第3の関数は、短波長帯域1と中波長帯域2との境界点における放射率スペクトルの値および傾きが等しくなるように拘束され、中波長帯域2と長波長帯域3との境界点における放射率スペクトルの値および傾きが等しくなるように拘束されるため、4つの定数DM0、DM1、DM2、および、DM3で定義する3次関数とした。定数DM0、DM1、DM2、および、DM3は、具体的には式6から式9で与えられる。ここで、CSMは短波長帯域1で与えられた一次式第1の関数:式3参照における定数CSMと等しく、CLMは長波長帯域3で与えられた一次式第2の関数:式4参照における定数CLMと等しい。ESMおよびELMは、具体的には式10および式11で与えられる。なお、式10は式3において、λ=4[μm]としたものと等しく、式11は式4においてλ=8[μm]としたものと等しい。<効果>第1実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置100CPU150により演算予測された放射率スペクトルEMIと、放射率スペクトルの測定結果と、後記する比較例に係る放射率スペクトルと、を対比しつつ、効果を説明する。図5は、第1実施形態に係る放射率スペクトルの予測結果の一例と、比較例に係る放射率スペクトルの一例と、放射率スペクトルの測定結果の一例と、を示すグラフであり、aはSP炭灰、bはSH炭灰、cはHB炭灰である。図5aからcにおいて、破線で示す測定結果とは、パウダー状石炭灰aはSP炭灰、bはSH炭灰、cはHB炭灰の放射率スペクトルを所定の灰温度TASHで測定した結果であり、図4に示すそれぞれのパウダー状石炭灰の曲線と同一である。なお、灰温度TASHは、aのSP炭灰においては555[°C]、bのSH炭灰においては563[°C]、cのHB炭灰においては567[°C]として、測定を行った。図5aからcにおいて、実線で示す予測結果とは、第1実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置100CPU150により演算予測された放射率スペクトルEMI、即ち、式3から式11により演算し描画された曲線であり、前記した図2に示されている曲線に相当するものである。なお、灰温度TASHは、測定結果と同様に、図5aのSP炭灰においては555[°C]、図5bのSH炭灰においては563[°C]、図5cのHB炭灰においては567[°C]として、演算予測を行った。図5aからcに示すように、SP炭灰、SH炭灰およびHB炭灰のいずれにおいても、予測結果実線は測定結果破線を近似している。ここで、後記する吸収率を推定する方法として、放射率スペクトルを波長λによらない一定の値として吸収率を推算する方法が知られている。このため、放射率スペクトルを波長λによらない一定の値とした場合を比較例とし、第1実施形態に係る放射率スペクトルの予測結果EMIと比較例とを対比する。図5aからcにおいて、一点鎖線で示す平均値とは、放射率スペクトルの測定結果図5において破線で示すのプランク平均値EMIAVEを算出し描画された直線である比較例。なお、放射率スペクトルの測定結果のプランク平均値EMIAVEは、式12に示す通りであり、λは波長[μm]、TASHは灰温度[°C]、EMIACTは放射率スペクトルの測定結果、IBはプランクの黒体放射強度[MW/]、λ1は積分範囲の下限波長[μm]、λ2は積分範囲の上限波長[μm]である。本説明において、放射率スペクトルを予測する波長λの波長帯域を2~16[μm]としているため、λ1=2[μm],λ2=16[μm]となる。なお、放射率スペクトルを予測する波長λの波長帯域を限定しない場合、λ1=0[μm],λ2=∞[μm]となる。ここで、図10に、第1実施形態の予測結果の平均偏差と比較例平均値の平均偏差を示す。なお、図10には、第2実施形態の予測結果の平均偏差も記載されているが、これについては、後記する第2実施形態において説明する。ここで、平均偏差とは、測定結果に対する予測結果比較例においては、プランク平均値の偏差の二乗平均の平方根である。図10に示すように、第1実施形態の予測結果の平均偏差は、SP炭灰で0.050、SH炭灰で0.100、HB炭灰で0.104であった。一方、比較例平均値の平均偏差は、SP炭灰で0.156、SH炭灰で0.191、HB炭灰で0.189であった。このように、第1実施形態の予測結果は、SP炭灰、SH炭灰、HB炭灰の全てにおいて、比較例平均値よりも平均偏差が小さくなっている。即ち、第1実施形態の予測結果は、比較例平均値よりも、好適に放射率スペクトルを表している。次に、第1実施形態係る石炭灰の放射率スペクトルの予測結果EMIから計算した吸収率と、比較例に係るプランク平均値EMIAVEから計算した吸収率とを対比する。図6は、第1実施形態の予測結果に基づく吸収率の一例と、比較例に基づく吸収率の一例と、真値と、を示すグラフであり、aはSP炭灰、bはSH炭灰、cはHB炭灰である。図6aからcにおいて、破線で示す真値とは、図5aからcに示す測定結果EMIACT図5において破線で示すで示される放射率の値を用いて、後記する式13により吸収率ABSACTを計算し、火炎温度TF=1500~2000[°C]の範囲で描画されたものである。なお、火炎温度TFの範囲を1500~2000[°C]に採った理由は,ボイラの火炉の典型的な温度が1500~2000[°C]であることによる。図6aからcにおいて、実線で示す予測結果からの計算値とは、図5aからcに示す予測結果EMI図5において実線で示すで示される放射率の値を用いて、後記する式13により吸収率ABSを計算し、火炎温度TF=1500~2000[°C]の範囲で描画されたものである。図6aからcにおいて、一点鎖線で示す平均値からの計算値とは、図5aからcに示すプランク平均値EMIAVE図5において一点鎖線で示すで示される放射率の値を用いて、後記する式13により吸収率ABSAVEを計算し、描画されたものである。予測結果からの計算値である吸収率ABSは、式13に示す通りであり、λは波長[μm]、TASHは灰温度[°C]、TFは火炎温度[°C]、EMIは放射線スペクトルの予測結果、IBはプランクの黒体放射強度[MW/]、λ1は積分範囲の下限波長[μm]、λ2は積分範囲の上限波長[μm]である。本説明において、放射率スペクトルを予測する波長λの波長帯域を2~16[μm]としているため、λ1=2[μm],λ2=16[μm]となる。なお、放射率スペクトルを予測する波長λの波長帯域を限定しない場合、λ1=0[μm],λ2=∞[μm]となる。なお、真値である吸収率ABSACTは、式13のABSをABSACTに、EMIをEMIACTに読み替えればよい。また、平均値からの計算値である吸収率ABSAVEは、式13のABSをABSAVEに、EMIをEMIAVEに読み替えればよい。ここで、図11に、第1実施形態の予測結果から計算した吸収率の偏差の大きさと、比較例平均値から計算した吸収率の偏差の大きさと、を示す。なお、図11には、第2実施形態の予測結果から計算した吸収率の偏差の大きさも記載されているが、これについては、後記する第2実施形態において説明する。真値を基準とした予測結果からの計算値の偏差の大きさは、火炎温度1500~2000°Cの範囲において、SP炭灰で7~8、SH炭灰で16~17、HB炭灰で17~18であった。一方、真値を基準とした平均値比較例から計算した吸収率の偏差の大きさは、火炎温度1500~2000°Cの範囲において、SP炭灰で15~18、SH炭灰で23~28、HB炭灰で24~29であった。このように、第1実施形態の予測結果から計算した吸収率は、SP炭灰、SH炭灰、HB炭灰の全てにおいて、比較例平均値から計算した吸収率よりも偏差の大きさが小さくなっている。即ち、第1実施形態の予測結果は、比較例平均値よりも、好適に吸収率を推算することができる。以上のように、第1実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置100は、波長帯域を短波長領域1、中波長領域2、長波長領域3に3分割し、分割した各波長帯域ごとに与えられた関数形式3から式11参照で放射率を算出し、図2に示される曲線のように放射率スペクトルの予測結果を得ることができる。その結果、図5および図10に示すように、いろいろな組成を持つパウダー状石炭灰の放射率スペクトルを平均偏差0.050~0.104[-]で予測することができる。また、図6および図11に示すように、第1実施形態の予測結果は、比較例プランク平均値よりも好適に吸収率を推算することができる。なお、第1実施形態によれば、石炭灰の組成の質量分率XSiO2、XAl2O3、XFe2O3、XCaOおよびXMgOさえ測定できれば、放射率スペクトルの予測結果を得られる。このため、燃焼経験がない石炭であっても、放射率スペクトルの予測結果を得られる。なお、石炭灰の組成の質量分率XSiO2、XAl2O3、XFe2O3、XCaOおよびXMgOは、日本工業規格JISM8815石炭灰及びコークス灰の分析方法により分析することができる。≪第2実施形態≫第2実施形態係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置について説明する。第2実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置は、第1実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置100図1参照と石炭灰の放射率スペクトル予測方法が異なる点を除けば構成は同様であり、説明を省略する。<石炭灰の放射率スペクトル予測方法>CPU150が実行する石炭灰の放射率スペクトル予測について説明する。図7は、第2実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトルの予測結果の一例を示すグラフである。図7に示すように、放射率スペクトルを予測する波長帯域ここでは、2~16[μm]とするを第1実施形態図2参照と同様に、短波長帯域1、中波長帯域2、および、長波長帯域3に3分割している。なお、図7において、短波長帯域1は2~4[μm]の波長帯域であり、中波長帯域2は4~8[μm]の波長帯域であり、長波長帯域3は8~16[μm]の波長帯域である。第2実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトルの予測結果について説明する。図7に示されている1本の曲線は、放射率スペクトルの予測結果の一例である。該予測結果は、石炭灰の放射率スペクトル予測装置100CPU150により演算予測された放射率スペクトルEMIであり、その関数形は各波長帯域短波長帯域1、中波長帯域2、長波長帯域3において場合分けして与えられる。短波長帯域1においては、石炭灰の組成の質量分率、石炭灰の組成の質量分率の双曲線正接関数、石炭灰の温度、および波長についての一次式で与えられる。長波長帯域3においては、石炭灰の組成の質量分率、石炭灰の組成の質量分率の双曲線正接関数、石炭灰の温度、および波長についての一次式第1の関数で与えられ、かつ、その一次式は短波長帯域1での一次式とは別の一次式第2の関数で与えられる。中波長帯域2においては、短波長帯域1で与えられた一次式第1の関数と長波長帯域3で与えられた一次式第2の関数とを連続的に接続する滑らかな関数第3の関数で与えられる。短波長帯域1図7参照において、石炭灰の組成の質量分率、石炭灰の組成の質量分率の双曲線正接関数、石炭灰の温度および波長についての一次式で与えられる放射率スペクトルの関数形第1の関数は、具体的には式14で与えられる。ここで、XSiO2、XAl2O3、XFe2O3、XCaOおよびXMgOは、石炭灰に含まれる組成のうちの五種類の組成SiO2、Al2O3、CaO、FeOおよびMgOの和に対する各組成の質量分率[kg/kg]である。TASHは、灰温度[°C]である。λは、波長[μm]である。ASSiO2、ASAlO2、ASFe2O3、ASCaO、ASMgO、BSM、CSMおよびASM0は、後記する所定の算出方法第1の定数算出方法で値が定まる定数である。XTiO2、XNa2O、XK2O、XSO3およびXP2O5は、試料全体に対する各組成TiO2、Na2O、K2O、SO3およびP2O5の質量分率[kg/kg]である。ASTiO2、ASNa2O、ASK2O、ASSO3、ASP2O5、YTiO2、YNa2O、YK2O、YSO3、YP2O5、BSS、CSS、ASS0は、後記する所定の算出方法第2の定数算出方法で値が定まる定数である。なお、日本工業規格JISM8815石炭灰及びコークス灰の分析方法には、前段の五種類の組成SiO2、Al2O3、CaO、FeO、MgO石炭灰の第1の組成群、および、後段の五種類の組成TiO2、Na2O、K2O、SO3、P2O5石炭灰の第2の組成群の分析方法が示されており、石炭灰における十種類の組成物の質量分率XSiO2、XAl2O3、XFe2O3、XCaO、XMgO、XTiO2、XNa2O、XK2O、XSO3およびXP2O5は分析することができるようになっている。長波長帯域3図7参照において、石炭灰の組成の質量分率、石炭灰の組成の質量分率の双曲線正接関数、石炭灰の温度および波長についての一次式で与えられる放射率スペクトルの関数形第2の関数は、具体的には式15で与えられる。ここで、ALSiO2、ALAlO2、ALFe2O3、ALCaO、ALMgO、BLM、CLMおよびALM0は、後記する所定の算出方法第1の定数算出方法で値が定まる定数である。ALTiO2、ALNa2O、ALK2O、ALSO3、ALP2O5BLS、CLS、ALS0は、後記する所定の算出方法第2の定数算出方法で値が定まる定数である。中波長帯域2図1参照において、短波長帯域1で与えられた一次式第1の関数と長波長帯域3で与えられた一次式第2の関数とを連続的に接続する滑らかな関数第3の関数は、具体的には式16で与えられる。ここで、DM0、DM1、DM2、DM3、DS0、DS1、DS2およびDS3は定数である。定数DM0、DM1、DM2、および、DM3は、具体的には第1実施形態において説明した式6から式9で与えられる。定数DS0、DS1、DS2、および、DS3は、具体的には式17から式20で与えられる。ここで、CSSは短波長帯域1で与えられた一次式第1の関数:式14参照における定数CSSと等しく、CLSは長波長帯域3で与えられた一次式第3の関数:式15参照における定数CLSと等しい。ESSおよびELSは、具体的には式21および式22で与えられる。<効果>第2実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置により演算予測された放射率スペクトルEMIと、放射率スペクトルの測定結果と、前記した比較例に係る放射率スペクトルと、を対比しつつ、効果を説明する。図8は、第2実施形態に係る放射率スペクトルの予測結果の一例と、比較例に係る放射率スペクトルの一例と、放射率スペクトルの測定結果の一例と、を示すグラフであり、aはSP炭灰、bはSH炭灰、cはHB炭灰である。図8aからcにおいて、破線で示す測定結果は、第1実施形態の測定結果図5において破線で示すと同じものである。また、一点鎖線で示す平均値比較例は、第1実施形態のプランク平均値図5において一点鎖線で示すと同じものである。図8aからcにおいて、実線で示す予測結果とは、第2実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置により演算予測された放射率スペクトルEMI、即ち、式14から式22により演算し描画された曲線であり、前記した図7に示されている曲線に相当するものである。なお、灰温度TASHは、測定結果と同様に、図8aのSP炭灰においては555[°C]、図8bのSH炭灰においては563[°C]、図8cのHB炭灰においては567[°C]として、演算予測を行った。図8aからcに示すように、SP炭灰、SH炭灰およびHB炭灰のいずれにおいても、予測結果実線は測定結果破線を近似している。ここで、図10に、第2実施形態の予測結果の平均偏差と、第1実施形態の予測結果の平均偏差と、比較例平均値の平均偏差を示す。図10に示すように、第2実施形態の予測結果の平均偏差は、SP炭灰で0.033、SH炭灰で0.052、HB炭灰で0.052であった。このように、第2実施形態の予測結果は、SP炭灰、SH炭灰、HB炭灰の全てにおいて、第1実施形態の予測結果および比較例平均値よりも平均偏差が小さくなっている。即ち、第2実施形態の予測結果は、第1実施形態の予測結果および比較例平均値よりも、好適に放射率スペクトルを表している。次に、第2実施形態係る石炭灰の放射率スペクトルの予測結果EMIから計算した吸収率と、比較例に係るプランク平均値EMIAVEから計算した吸収率とを対比する。図9は、第2実施形態の予測結果に基づく吸収率の一例と、比較例に基づく吸収率の一例と、真値と、を示すグラフであり、aはSP炭灰、bはSH炭灰、cはHB炭灰である。図9aからcにおいて、破線で示す真値は、第1実施形態の真値図6におい破線で示すと同じものである。また、一点鎖線で示す平均値からの計算値比較例は、第1実施形態の平均値からの計算値図6におい一点鎖線で示すと同じものである。図9aからcにおいて、実線で示す予測結果からの計算値とは、図8aからcに示す予測結果EMI図8において実線で示すで示される放射率の値を用いて、前記した式13により吸収率ABSを計算し、火炎温度TF=1500~2000[°C]の範囲で描画されたものである。ここで、図11に、第2実施形態の予測結果から計算した吸収率の偏差の大きさと、第1実施形態の予測結果から計算した吸収率の偏差の大きさと、比較例平均値から計算した吸収率の偏差の大きさと、を示す。真値を基準とした第2実施形態の予測結果からの計算値の偏差の大きさは、火炎温度1500~2000°Cの範囲において、SP炭灰で5~6、SH炭灰で7~8、HB炭灰で15~16であった。このように、第2実施形態の予測結果から計算した吸収率は、SP炭灰、SH炭灰、HB炭灰の全てにおいて、第1実施形態の予測結果から計算した吸収率および比較例平均値から計算した吸収率よりも偏差の大きさが小さくなっている。即ち、第2実施形態の予測結果は、第1実施形態の予測結果および比較例平均値よりも、好適に吸収率を推算することができる。以上のように、第2実施形態に係る石炭灰の放射率スペクトル予測装置は、波長帯域を短波長領域1、中波長領域2、長波長領域3に3分割し、分割した各波長帯域ごとに与えられた関数形式14から式22参照で放射率を算出し、図7に示される曲線のように放射率スペクトルの予測結果を得ることができる。その結果、図8および図10に示すように、いろいろな組成を持つパウダー状石炭灰の放射率スペクトルを平均偏差0.033~0.052[-]で予測することができる。特に、第2実施形態の予測結果は、第1実施形態の予測結果よりも小さな平均偏差で測定結果を予測でき、いろいろな組成を持つパウダー状石炭灰の放射率を、より精度高く予測することができる。また、図9および図11に示すように、第2実施形態の予測結果は、第1実施形態の予測結果および比較例プランク平均値よりも好適に吸収率を推算することができる。なお、第2実施形態によれば、石炭灰の組成の質量分率XSiO2、XAl2O3、XFe2O3、XCaO、XMgO、XTiO2、XNa2O、XK2O、XSO3およびXP2O5さえ測定できれば、放射率スペクトルの予測結果を得られる。このため、燃焼経験がない石炭であっても、放射率スペクトルの予測結果を得られる。なお、石炭灰の組成の質量分率XSiO2、XAl2O3、XFe2O3、XCaO、XMgO、XTiO2、XNa2O、XK2O、XSO3およびXP2O5は、日本工業規格JISM8815石炭灰及びコークス灰の分析方法により分析することができる。≪第1の定数算出方法≫式3の定数ASSiO2、ASAlO2、ASFe2O3、ASCaO、ASMgO、BSM、CSMおよびASM0、および、式4の定数ALSiO2、ALAlO2、ALFe2O3、ALCaO、ALMgO、BLM、CLMおよびALM0の算出方法について説明する。各定数の算出は、五種類の酸化物SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaOおよびMgOのパウダー状試料の放射率スペクトルの測定データのフィッティングによる。五種類の酸化物のうち、SiO2、Al2O3およびMgOのパウダー状試料の放射率スペクトルの測定データは、例えば非特許文献2SLinkaUntersuchungderEigenschaftenvonSchulackenundSchmelzenintechnischenFeuerungenDissertationzurErlangungdesGradesDoktorIngenier、RuhrUniverasitaetBochum、2003に開示されている。また、Fe2O3およびCaOのパウダー状試料の放射率スペクトルの測定データは、例えば非特許文献3SBohnesStrahlungsundWaermeleitungseigenschaftenvonAschenundAblagerungenausKohlefeuerungenDissertationzurErlangungdesGradesDoktorIngenier、RuhrUniverasitaetBochum、2008に開示されている。五種類の酸化物のパウダー状試料の放射率スペクトルの測定データのうち、短波長帯域1図2参照に相当する波長4μm以下の帯域の測定データのみを利用して、式3で表される関数形を仮定し、フィッティングすることにより、定数ASSiO2、ASAlO2、ASFe2O3、ASCaO、ASMgO、BSM、CSMおよびASM0の値を求めた。また、長波長帯域3図2参照に相当する波長8μm以上の帯域の測定データのみを利用して、式4で表される関数形を仮定し、フィッティングすることにより、定数ALSiO2、ALAlO2、ALFe2O3、ALCaO、ALMgO、BLM、CLMおよびALM0の値を求めた。≪第2の定数算出方法≫式14の定数ASTiO2、ASNa2O、ASK2O、ASSO3、ASP2O5、YTiO2、YNa2O、YK2O、YSO3、YP2O5、BSS、CSS、ASS0、および、式15の定数ALTiO2、ALNa2O、ALK2O、ALSO3、ALP2O5BLS、CLS、ALS0の算出方法について説明する。各定数の算出は、十種類のパウダー状石炭灰の放射率スペクトルの測定データのフィッティングによる。十種類のパウダー状石炭灰の放射率スペクトルの測定データは、独自の放射率スペクトル測定実験により取得した。放射率スペクトル測定実験装置の概要は、例えば非特許文献2および非特許文献3に開示されている。十種類のパウダー状石炭灰の放射率スペクトルの測定データのうち、短波長帯域1図7参照に相当する波長4μm以下の帯域の測定データのみを利用して、式14で表される関数形を仮定し、フィッティングすることにより、定数ASTiO2、ASNa2O、ASK2O、ASSO3、ASP2O5、YTiO2、YNa2O、YK2O、YSO3、YP2O5、BSS、CSS、ASS0の値を求めた。また、長波長帯域3図7参照に相当する波長8μm以上の帯域の測定データのみを利用して、式15で表される関数形を仮定し、フィッティングすることにより、定数ALTiO2、ALNa2O、ALK2O、ALSO3、ALP2O5BLS、CLS、ALS0の値を求めた。"