Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 6. 研究開発プロセスの地域適用による技術およびシステム連携

本研究においては、ガス化を第1工程として、第2工程の改質に有効な触媒の開発、さらに改質後段においてガス質の変換を行う反応工程で有効な触媒の開発を行った。これらの要素技術を有機的に組み合わせて一連のシステムとして機能させることが必要である。そこで、最終章の6.においては、以下に示す3つの観点から具体的な連携に関する事項について検討を加えた。

①一連のプロセスに関する物質収支のシミュレーションにもとづく評価

② 実際の地域における廃棄物系バイオマスの分布および搬出・運搬に係る課題の抽出と最適化

③ガス質の変換による製造ガスの有効利用システムの設計と評価

①に関しては、6.1において、②に関しては、6.2～6.4において、③に関しては、6.5において検討した。以下にその詳細を記述する。

### 6.1 研究開発プロセスの実用性評価と試設計

#### 6.1.1 評価の基本および設計方法

本研究の開発プロセス全体概要は、図6.1に示すようにブロックフローとして表示することができる。このプロセス構成に沿って、化学工学計算ソフトウェア AspenPlus でシミュレーションモデルを構築し、計算・評価した。図6.2には AspenPlus のフローシートを示す。

処理対象に用いた木質、RDFおよびRPFの組成は表6.1の値をもとに入力値とした。これらの中で、

エンタルピ、密度計算モデルは Aspen Plus 内蔵の石炭用モデルで行った。

表 6.1 の各バイオマス成分の工業分析・元素分析値より元素ガスの収率を Calculator ブロック DECOMP で計算し、RYIELD（収率指定反応器：ブロック名 DECOMP）に与えることで元素ガスを計算した。原料バイオマスが混合供給される場合は、各原料の供給量に応じた収率配分を与えるように Calculator ブロックを設定した。

図6.1 ガス化改質多段触媒変換プロセスのブロックフロー表示

触媒を用いた改質反応につい

ては、木質と RPF については RGIBBS ブロックにおいて、改質反応器内で起こると想定される諸反応式（2.において記述した）を記述し、改質反応についてはガス化工程のモデル化と同様、Calculator ブロック（TARCONV）を用いて実験データから改質反応の進行度を計算して設定するようにモデル化を実施した。
図6.2 ガス化改質多段触媒変換プロセスのシミュレーションフロー

表6.1 ガス化原料物の組成設定データ

逆シフト反応工程については、各種温度条件での $ CO_{2} $ 転化率のデータより、転化率ベースの反応器モデル RSTOIC （ブロック名 RWGS）を用いた。流入する $ CO_{2} $ の転化率を指定した。温度はガス化改質工程と同一とした。メタン化反応についても、CO、 $ CO_{2} $ 転化率のデータをもとに、転化率ベースの反応器モデル RSTOIC（ブロック名 METHANAT）を用いた。反応器の温度は $ 350^{\circ}C $ 一定とした。

次に、実際のプラント施設の成立要件について評価するために、木質廃棄物と RPF を重量比で 1:1 に混合したものを原料とする場合、および RDF を原料とする場合であってそれぞれ処理規模を 50 t/日および 100 t/日の 2 水準によってシミュレーションを行った。また、この条件をもとに設備およびプラントの試設計とコストの算定を行った。

#### 6.1.2 結果と考察

プロセスからの生成物である逆シフト反応からの CO およびメタン化反応からの CH_{4} ほか各種化合物の生成濃度計算結果を表 6.2(a)、(b) に示す。前者においては、生成ガス中 H_{2} 濃度が 53～55%、CO 濃度が 34～35%、後者においては

工業分析値	元素分析
分析項目	単位	測定値	分析項目	単位	測定値
水分	wt%	11.4	水素	乾 wt%	6.3
揮発分	乾 wt%	84.0	炭素	乾 wt%	48.5
固定炭素	乾 wt%	15.7	酸素	乾 wt%	44.9
灰分	乾 wt%	0.3	窒素	乾 wt%	<0.01
高位発熱量	MJ/kg	19.8	塩素	乾 wt%	0.0046
低位発熱量	MJ/kg	16.0	硫黄	乾 wt%	0.0063

工業分析值	元素分析
分析項目	单位	測定值	分析項目	单位	測定值
水分	wt%	2.0	水素	乾 wt%	6.4
揮発分	乾 wt%	74.7	炭素	乾 wt%	45.4
固定炭素	乾 wt%	12.9	酸素	乾 wt%	34.3
灰分	乾 wt%	12.4	窒素	乾 wt%	1.1
高位発熱量	MJ/kg	18.6	塩素	乾 wt%	0.4
低位発熱量	MJ/kg	16.7	硫黄	乾 wt%	0.1

工業分析値	元素分析
分析項目	単位	測定値	分析項目	単位	測定値
水分	wt%	3.9	水素	乾 wt%	8.1
揮発分	乾 wt%	83.6	炭素	乾 wt%	50.6
固定炭素	乾 wt%	8.4	酸素	乾 wt%	33.0
灰分	乾 wt%	8.0	窒素	乾 wt%	0.3
高位発熱量	MJ/kg	24.0	塩素	乾 wt%	0.04
低位発熱量	MJ/kg	21.2	硫黄	乾 wt%	0.05
表6.3 機器および設備建設費の試算結果

項目	50 t/d金額	100 t/d金額	機器費を100%とした場合の比率(%)	備考
1.	機器費
1)	ガス化設備パッケージ(機器費のみ)	744,000	1,206,000
2)	ガス化設備パッケージ以外	637,970	1,053,962
機器費合計	1,381,970	2,259,962	100.0%
2.	工事費	1,381,970	2,259,962	100.0%
3.	その他(共通設備、設計費、試運転費等)	276,394	451,992	20.0%
(1.～3.)の合計	3,040,334	4,971,916	220.0%

機器名	50 t/d 金額	100 t/d 金額
1	ガス化設備パッケージ	744,000	1,206,000
2	改質器	48,900	120,900
3	酸素製造装置	200,000	176,100
4	フィルター(セラミック、バグ)	92,420	174,300
5	ガスホルダー	150,800	300,300
6	前処理設備(ホッパー、コンベヤ等)	145,850	282,362
合計	1,381,970	2,259,962

実際の設計に際しては、さらに詳細な設計の積み上げ作業が必要であるものの、基礎となる概略の施設設計が得られた。

#### 6.1.3 結論

開発プロセス全体構成に沿って、化学工学計算ソフトウェア AspenPlus を用いてシミュレーションを行い評価した。その結果、(1) 反応において多量の $ H_{2} $ を要するメタン化反応では、水素の供給が重要な条件因子であること、(2) 日量 50 t ないし 100 t の規模を想定した実施設においては、触媒の価格と寿命が事業成立の重要な要素となること、(3) 物質収支計算から CO および $ CH_{4} $ の生成量を推定し、100 t/d の処理時に 1/2 量をメタン化すると 15 t/d の $ CH_{4} $ を製造できること、などを知見として得た。
図6.3 ガス化改質多段触媒変換プロセスの推算物質収支

図 6.4 ガス化改質多段触媒変換プロセスの配管計装の試設計
### 6.2 開発プロセスの適用に向けた地域のバイオマスの実態評価

#### 6.2.1 研究目的

開発プロセスを実用に供する上で、地域特性を技術適用の条件に的確に反映させること、そのために地域ごとに廃棄物系バイオマス賦存量やそれらの現状の利用状況などに関する情報が非常に重要である。そこで、本研究では、具体的な対象地域として埼玉県を例にとり、賦存量などの廃棄物系バイオマス情報の収集・整理・解析を行い、当該地域におけるバイオマス利活用の課題を抽出するとともに、開発プロセスを導入した場合の地域システム解析を行うための設計諸元とする。

#### 6.2.2 研究方法

研究対象地域は関東平野の中央に位置し、1都6県に取り囲まれている。東西に約103km、南北に約52km、面積およそ3,800km²であり、県の西側（秩父地域）に山地が多く、その面積が県全体の約1/3，残りの約2/3が平地である。埼玉県の県内総生産は、20兆4,311億円（平成21年度）で全国第5位、農業産出額は2,004億円（平成22年）で全国第17位である。研究では、まず、埼玉県農林部ほかから入手した平成22年度基礎データを整理、解析し、廃棄物系バイオマスの賦存量、利用状況を明らかにした。

#### 6.2.3 結果と考察

埼玉県内におけるバイオマスの種類別賦存量と利用量および利用方法を表6.4に示す。バイオマス賦存量は湿润重量で168万トンであり、そのうち種類別では、家畜排せつ物が76万トン（45.4%）と最も多く、それに次いで食品残さが52万トン（31.3%）、稲わら23万トン（13.8%）、もみ殻（3.3%）、林地残材（2%）であった。利用率でみてみると、家畜排せつ物は99％と高く、たい肥化や直接ほ場還元が行われている。食品残さは、利用率が66％と比較的低く、さらに利活用の向上が望まれる。

ここで、これらをガス化改質プロセスの原料としてみると、家畜排せつ物や食品残さおよび農業集落排水汚泥は含水率が高いため、水分を蒸発させるために多量のエネルギーを乾燥プロセスで必要とする。このため、全体のシステムの効率が低くなる要因となる。含水率の低い試料である稲わら、もみ殻、麦わらは利用率が96%,73%,35%であり、ほ場へのすき込み、飼料やたい肥化などに利用されている。利用されていないものは、焼却処分されている。そのため、これまで焼却処分されているものをエネルギー回収にあて必要がある。剪定枝（果樹）は、現在、日本梨のみがまとまった規模で発生しているが、病気の発生源となることが懸念されているため、原則焼却処分されている。林地残材の利用率は2%と低く、収集や搬出・運搬などのコスト面の制約があるため、ほとんど未利用である。

図 6.5 にバイオマスの地域別の賦存状況を示す。北埼玉地域や埼葛地域等の東部地域で稲作が盛んなため、稲わら、もみ殻などのバイオマス賦存量がそれらの地域で高く、林地残材や製材工場等の林産系バイオマスは、森林資源に恵まれている秩父地域等の西部地域で高かった。さらに、これらのバイオマス賦存量をエネルギー換算した結果を表6.5に示す。農産系バイオマス（稲わら、もみ殻、麦わら）のエネルギー量は、3.91 PJ/yであり、林産系バイオマス（剪定枝、林地残材、製材工場等残材）のエネルギー量は、0.34 PJ/yであった。
表6.4 バイオマスの種類別賦存量と利用量

区分	有機物量(渥潤重量)	利用方法
賦存量ton	構成比%	利用量Ton	利用率%	未利用量
廃棄物系	家畜排泄物	765,473	45.4	759,172	99	6,301	たい肥70%,ほ場還元30%
食品残さ	526,935	31.3	347,777	66	179,158	飼料75%,たい肥19%,油脂3%,その他3%
農業集落排水污泥	28,792	1.7	25,933	90	2,859	肥料65%,建設資材35%
製材工場等残材	17,470	1.0	17,295	99	175	チップ46%,ペレット燃料10%,おが粉,他44%
小計	1,338,670	79.4	1,150,177	86	188,493
未利用系	非食部	稲わら	232,152	13.8	222,800	96	9,352	すき込み82%,たい肥7%,敷料3%,飼料3%,加工用等5%
麦わら	23,480	1.4	8,218	35	15,262	すき込み65%,たい肥21%,加工用等14%
もみ殻	55,136	3.3	40,200	73	14,936	たい肥35%,園芸用10%,敷料8%,その他47%
剪定枝	2,610	0.2	0	0	2,610
林地残材	32,910	2.0	658	2	32,252
小計	346,288	20.6	271,876	79	74,412
資源作物	1	0	1	100	0
合計	1,684,95	100%	1,422,054	84	262,905

(a)稲わら

(b)もみ殻

(c)林地残材

(d)製材工場等残材

図 6.5 地域別のバイオマス賦存量
表6.5 バイオマスのエネルギー換算値

分類	品目	賦存量(ton/y)
含水率(%)	換算方法	換算結果(PJ/y)
農産系	稲わら	232,152	10	燃焼,3,250kcal/kg-dry	2.84
バイオマス	もみ殻	55,136	10	燃焼,3,750kaca/kg-dry	0.78
麦わら	23,480	10	燃焼,3,250kcal/kg-dry	0.29
林産系	剪定枝	2,610	20	燃焼,2,000kcal/kg	0.017
バイオマス	林地残材	32,910	20	燃焼,2,000kcal/kg	0.22
製材工場等残材	17,470	20	燃焼,2,000kcal/kg	0.12
合計	4.26

#### 6.2.4 結論

埼玉県のバイオマス賦存状況をみると、大里地域や児玉地域等の北部地域で農産系バイオマスである稲わら、もみ殻、麦わらの賦存量が多く、秩父地域等の県西部地域において林産系バイオマスである林地残材、製材工場等残材の賦存量が多かった。これらのバイオマスを原料として、本開発プロセスを適用する場合、これらの地域をターゲットにする必要がある。とくに、林地残材においては、収集、搬出・運搬等のコスト面の制限があることから、施設の最適な施設立地が重要である。また、剪定枝において、果樹だけでなく、道路沿いの樹木などの剪定枝などについてもガス化原料の可能性を検討する必要がある。

### 6.3 開発プロセスの適用性評価・収集運搬・処理プロセスの事例解析

#### 6.3.1 研究目的

処理の対象物をどのような方法によって処理施設まで運ぶのかは、現実的な課題である。研究対象例に取りあげた埼玉県では、県内一自治体の加須（かぞ）市において、地域施策として、市内から発生する樹木の剪定枝、幹、落ち葉および木製家具類等の木くず類を市の施設で焼却処分せずに、民間事業者において再資源化（チップ化）する事業（緑のリサイクルシステム構築事業）を実施した。製造されたチップは、木質発電施設などでエネルギー回収された。本研究では、開発プロセス導入による地域最適システムの構築を目的として、本事業を対象事例としたシステム解析を行った。

## (1) 緑のリサイクルシステム構築事業

加須市は埼玉県の北東部に位置する市であり、面積が約133km²、人口約11万人（平成23年）である。市内で発生し収集した樹木の剪定枝、根、幹、刈草、落ち葉、芝、竹、木製家具等の木くず類は、加須市の許可を受けた一般廃棄物処理施設（破砕、80t/日，（株）クワバラ・パンぷキン）に受け入れた。平成23年度に行われた本事業において、施設に搬入された木くず類の総量は、約3,000トンであった。受け入れた木くず類は、破砕後、燃料チップとして製紙工場や木質発電施設に出荷された。

## (2) バイオマス利用による温室効果ガス削減効果の解析

対象バイオマスは、平成23年度に行った緑のリサイクルシステム構築事業で収集した木くず類とした。解析対象としたバイオマス利用システムのシナリオは、従来の処理方法である全量を都市ごみ焼却施設
で焼却し発電しないシナリオ「発電なし」と都市ごみ焼却施設で全量焼却し、回収熱を発電利用するシナリオ「蒸気発電」と破砕後の木質チップ全量を木質バイオマス専焼発電所で発電利用するシナリオ「木質発電」を設定した。焼却処理での発電効率は、結果に影響を及ぼす重要な因子であると考えられる。発電効率は、施設規模や竣工年度により差があるため、都市ごみ焼却施設の発電効率は、7%，10%，15%の3種類を設定した。また、木質バイオマス専焼発電所は、公称値である30%に設定した。さらに、開発プロセス導入シナリオに対しては、開発プロセスから精製されるガスはメタンを高濃度としたガス組成として、この精製ガスを、ガスエンジン（GE）または固体酸化物系燃料電池（SOFC）で利用するシナリオを設定した。

木くず類の収集プロセスにおいて、走行距離は、Ishikawa $ ^{1)} $ が提案したグリッドシティモデルを用いて、以下の計算式から算出した。

$$ X=\left(1+\frac{f\times q\times\sqrt{N}}{W}\right)\times\sqrt{A} $$

ここで、Xは収集輸送距離、fは収集頻度（回/年）、qは収集車積載量（kg/台）、Nは全収集ステーション数（箇所）、Wは年間ごみ排出量（kg/年）、Aは収集面積を表わす。また、処理施設から木質バイオマス専焼発電所までの木質チップの運搬距離は、地図上の道路距離から求めている。

評価項目はエネルギー回収率と温室効果ガス（GHG）削減効果とした。エネルギー回収率は式(2)および(3)で定義した。

エネルギー回収率（一次エネルギー換算） $$ \% $$ =

$$ 回收エネルギー [GJ/ 日 ]/ 原料熱量 [GJ/ 日 ] $$

回収エネルギー[GJ/日]

$$ 代替エネルギー [GJ/ 日 ]- 投入エネルギー [GJ/ 日 ] $$

#### 6.3.3 結果と考察

木くず類の利用システム（既存技術）の試算結果を表6.6に示す。緑のリサイクルシステム構築事業が行われる以前の木くず類を全量焼却処分「発電なし」シナリオにおいて、エネルギー収支をみると、木くず類の収集回収で7.3 GJ/日であり、中間処理で4.3 GJ/日と、この2つで全体の大部分を占めていた。また、GHG排出の観点からみると、木くず類の収集において、軽油換算で0.54 t-CO₂/日、電力由来のものから0.5 t-CO₂/日、残さ搬出で0.01 ton-CO₂/日と全体で1.05 t-CO₂/日のGHGが排出されている。そこで、発電効率を変数として解析した場合、都市ごみ焼却施設において発電効率7%の蒸気発電を行ったシナリオでは、GHG削減効果、エネルギー回収ともに得ることができなかったが、GHG削減効果は、発電効率10%以上、エネルギー回収は発電効率15%以上から得ることができた。木質発電シナリオで、最も高いGHG削減効果とエネルギー回収効果が得られた。さらに、木質発電においてエネルギー収支をみると、収集のエネルギーの寄与が小さかった。これは、加須市という狭いエリアを小型トラックで木くず類が効率的に収集回収されて処理施設に搬入されるとともに、処理施設が中継施設となり収集輸送の最適化が行われたと考えられる。ただし、今回グリッドシティモデルを用いて収集輸送距離を算出しているが、
グリッドシティモデルは、対象領域が正方形で、その中心に処理施設を置き、道路が格子状であることを想定しており、その条件が満たされない場合、真値から大きくはずれる可能性がある。特に、山間部では移動が道路配置の影響を強くうけるため注意が必要である。

開発プロセスを導入したシステムの試算結果を表6.7に示す。開発プロセスを導入した場合、エネルギー回収およびGHG削減効果ともに木質発電シナリオと同等もしくはそれ以上の高い効果を示した。

表6.6 加須市木くず類の利用システム（既存技術）の試算結果

都市ごみ焼却	木質発電
発電なし	蒸気発電
発電効率	%	0	7	10	15	35
エネルギー収支(電力)	消費電力 焼却	kWh/日	1,200	1,200	1,200	1,200	1,200
発電電力	kWh/日	0	2,442	3,448	5,233	12,209
余剰電力	kWh/日	0	1,242	2,288	4,033	11,009
エネルギー収支(全体)	投入エネルギー 収集	GJ/日	7.3	7.3	7.3	7.3	8
中間処理	GJ/日	4.3	4.3	4.3	4.3	4.3
搬出	GJ/日	0.15	0.15	0.15	0.15	0.01
代替エネルギー	GJ/日	0	4.5	8	15	40
回收エネルギー	GJ/日	0	0	0	10	35
エネルギー回収率	%	0	0	0	2.2	21.7
GHG削減効果	原料収集	t-CO2/日	-0.54	-0.54	-0.54	-0.54	-0.6
電力由来	t-CO2/日	-0.5	0.5	0.9	1.5	4.2
残さ搬出	t-CO2/日	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01	-0001
合計	t-CO2/日	-1.05	-0.05	0.35	0.95	3.6

*余剰電力=(発電電力)-(消費電力)。発電電力<消費電力の時は余剰電力は0

*回収エネルギー=(代替エネルギー)-(投入エネルギー)。代替エネルギー<投入エネルギー>の時は代替エネルギーは0

$ ^{*} $ 工礼-回收率(一次工礼-换算)=回收工礼-原料热量

$ ^{*} $ GHG 削減効果は、正:GHG 削減、負：GHG 排出

表6.7 開発プロセスを導入したシステムの試算結果

開発プロセス
GE	SOFC
発電効率	%	35	45
エネルギー
収支
(電力)	消費電力 開発プロセス	kWh/日	1,780	1,780
発電電力	kWh/日	12,374	15,910
余剰電力	kWh/日	10,594	14,130
エネルギー
収支
(全体)	投入エネルギー 収集	GJ/日	7.3	7.3
中間処理	GJ/日	6.4	6.4
搬出	GJ/日	0.15	0.15
代替エネルギー	GJ/日	38.1	51
回收エネルギー	GJ/日	24.3	37
エネルギー回収率	%	19.3	29.5
GHG削減効
果	原料収集	t- $ CO_{2} $ /日	-0.54	-0.54
電力由来	t- $ CO_{2} $ /日	4.0	5.3
残さ搬出	t- $ CO_{2} $ /日	-0.01	-0.01
合計	t- $ CO_{2} $ /日	3.45	4.75

#### 6.3.4 結論

埼玉県緑のリサイクルシステム構築事業を対象としてシステム評価を行った結果、開発プロセスを導入した場合、高い発電効率を有する木質専焼バイオマス発電所と同等もしくはそれ以上の高いGHG削減効果やエネルギー回収率が得られた。このことから、都市部において、街路樹の剪定枝等の木くず類を有効活用にすることにより、環境効率の高い地域システムを設計することができること示された。
### 6.4 開発プロセスの適用性評価 - GIS による施設の最適配置解析

#### 6.4.1 研究目的

廃棄物系バイオマスは、広く薄く地域に偏在しているため、これらの利活用をさらに促進していくためには、廃棄物系バイオマスのエネルギーをより広く付加価値の高いエネルギーに転換する技術の開発が期待される。その有望な技術の一つとして廃棄物系バイオマスのガス化改質技術があげられる。本プロジェクトでは、バイオマスのガス化触媒改質プロセスで生成する$\mathrm{H}_{2},\mathrm{CO},\mathrm{CO}_{2}$等含有ガスについて、さらに触媒を活用してガスを組成変換し$\mathrm{CO}$や$\mathrm{CH}_{4}$を高効率に回収するプロセスの開発を行っている$^{1}$。今後、低炭素社会及び循環型社会を実現していくためには、プロセスの開発により、ガス化改質施設の効率化を目指していくとともに、広く薄く賦存している廃棄物系バイオマスをどのように効率よく収集・運搬し、電力や熱の回収を高効率に行っていくかが重要な鍵となってくる。そこで、本研究では、開発を行っているガス化改質施設の配置の最適化を目的に、埼玉県を対象として産業廃棄物である木くず類発生分布を産業廃棄物管理票（マニフェスト）データを用いて推計を行い、さらに、地理情報システム（GIS）を用いて、これら発生する廃棄物のガス化改質施設までの輸送距離を最小化するための最適配置について検討を行った。

#### 6.4.2 研究方法

## (1) 研究の分析手法の概要

本研究の分析手法の概要を図6.6に示す。本項では6.2と同様に、埼玉県を具体的な対象地域として、マニフェスト情報を活用して産業廃棄物である木くず類の1km²メッシュの発生分布を推計し、その結果についてGISを用いて可視化した。この推計発生分布から木くず類の輸送距離を計算するために、県の

ArcGIS（ESRI社）のNetwork Analystを使用して、ガス化改質施設の輸送距離の計算及び最小輸送経路の探索を行った。一方、Aspen plus（Aspen Tech社）を用いて、開発中のガス化改質施設の設計およびモデル化を行い、プロセスシミュレーションを行った。この開発中のガス化改質施設を地域に導入した場合のシナリオをいくつか設定して、エネルギー回収率及び温室効果ガス（GHG）削減効果について試算を行い、施設の配置について検討を行った。

図 6.6 GIS を用いた施設最適配置に係る研究手法の概要

(2) 木くず類の発生空間分布の推定
1998 年に産業廃棄物に関するマニフェスト制度が義務化され、この制度の下、排出事業者は、廃棄物の種類ごとにマニフェストを交付し、当該廃棄物の運搬および処理・処分工程を監視している。マニフェストには、有用な情報が多数記載されているものの、現在それらのマ

## される木くず類発生

ニフェスト情報が十分活用されているとは言い難い。そこで、本研究では、マニフェスト情報を利用し埼玉県において排出 図6.7 埼玉県における木くず類排出マップ さわろ木くず類発生

量とその空間分布を推定した。マニフェスト情報は、平成22年度のマニフェスト情報を使用した。GISを用いて、埼玉県の排出事業所の住所を主な情報としてジオコーディング（座標付与）作業を行った。アドレスマッチングのレベルは、ほとんどが精度誤差1 km以下であった。結果の集計・解析に当たり基準地域メッシュ（3次メッシュ）を用いて、セル単位で木くず類の容量・重量を集計し、3次メッシュ（1 kmメッシュ）の木くず類排出マップを作成した。結果を図6.7に示す。なお、施設の位置探索を行うために、この3次メッシュ木くず類排出量マップより、各セルの重心位置に、木くず類の容量・重量を属性に持つ代表点を作成した。

## (3) 輸送距離の最小化による施設位置探索方法

前項で求めた木くず類発生分布をもとに、県の道路網データを GIS に取り込み、収集輸送距離の算出を行い、総輸送距離が最小化するガス化改質施設の位置を決定した。道路中心線データは、埼玉県内の国道及び県道を対象としたが、抽出の際に、埼玉県内のみの道路データの切り出しを行うと、施設位置の探索に支障を及ぼすため、県外の近傍の道路中心データを含んだ形で抽出を行った。

木くず類の発生地点と施設の立地候補地点は、1km メッシュの重心点と仮定した。輸送距離の算出式を式(6.4)に示す。

$$ d_{ij}=d_{ik}+d_{kl}+d_{lj} $$

図6.8 輸送距離算定のための概要

(6.4)
ここで、iは木くず類発生地点、jは施設の立地候補地点で $ d_{ij} $ はij間の距離、 $ d_{ik} $ は木くず発生地点iから道路kまでの距離、 $ d_{lj} $ は道路lから施設jまでの距離、 $ d_{kl} $ はkl間の道路距離である。この式を用いて、木くず類発生位置からガス化改質施設までの総輸送距離最小化問題の目的関数は次式(6.5)で表すことができる。

$$ minimize\quad D_{t}=\sum_{i=1}^{N}\left(2\times d_{ij}\times x_{ij}\right) $$

ここで、 $ D_{t} $ は総輸送距離、N は木くず類発生地点数、 $ x_{ij} $ は ij 間の往復回数である。(6.5)式から求めた最も総輸送距離の短い施設候補地を最適なガス化改質施設位置とした。最短輸送距離の計算には、ArcGIS（ESRI 社）の Network Analyst を使用した。最短経路問題を解くアルゴリズムにはダイクストラ法を適用した。

## (4) 開発ガス化改質施設のプロセスシミュレーション

開発プロセスにおける設備構成の物質収支・熱収支を計算するため、プロセス計算ソフト Aspen Plus（AspenTech 社）を用いてプロセスシミュレーションモデルを構築した。開発プロセスで適用する木質廃棄物の原料特性は、揮発分 84.0%（乾）、固定炭素 15.7%（乾）、灰分 0.3%（乾）、水分 11.4%（湿）、低位発熱量 16.0MJ/kg、高位発熱量 19.8MJ/kg として計算を行った。燃料ガスを製造することを目的として、二段目の改質器でメタン化反応を加速させ、熱分解ガス化炉温度 650℃，750℃，850℃の3条件で計算した値を表 6.8 に示す。熱分解炉の温度が高くなると酸化反応が進行するため、ガスの発熱量が低下する傾向となる。

表6.8 プロセスシミュレーション結果

熟分解炉温度	(℃)	650	750	850
Water	(kmol/h)	44.7	46.2	45.4
$ H_{2} $	(kmol/h)	0	0	0
$ CH_{4} $	(kmol/h)	12.1	11.6	12.0
$ CO_{2} $	(kmol/h)	13.1	15.8	18.2
$ N_{2} $	(kmol/h)	0.99	1.23	1.29
$ O_{2} $	(kmol/h)	0	0	0
$ Cl_{2} $	(kmol/h)	6.06E-04	6.06E-04	6.06E-04
CO	(kmol/h)	12.5	10.3	7.50
$ H_{2}S $	(kmol/h)	1.83E-03	1.83E-03	1.83E-03
合計	(kmol/h)	83.4	85.1	84.4
合計(dry base)	(kmol/h)	38.7	39.0	39.0
低位発熱量 LHV	(MJ/kg)	11.5	10.1	9.49
高位発熱量 HHV	(MJ/kg)	12.5	11.0	10.3
Mass flow(dry base)	(kJ/h)	1150	1206	1241
#### 6.4.3 結果と考察

## (1) 総輸送距離の最小化による施設位置探索

下記の３つのケースを設定して、総輸送距離を最小化するガス化改質施設位置の探索を行い、施設位置を決定した。

· Case1: 埼玉県を 4 ブロック（A, B, C, D）に分け、ブロック毎に 50t/d の施設を設置する（施設 4 基）

· Case2: 埼玉県を 2 ブロック（A+B, C+D）に分け、ブロック毎に 100t/d の施設を設置する（施設 2 基）

· Case3: 埼玉県を 1 ブロック（A+B+C+D）として、200t/d 施設を 1 基設置する

Case1 においては、総輸送距離を最小化する施設位置の探索結果の比較対象として、既存の一般廃棄物焼却施設の場所に開発ガス化改質施設を設置した場合の輸送距離を計算した。結果を図6.9に示す。既存の一般廃棄物焼却施設は●で示し、輸送距離最小化で決定した最適配置の施設は★で示した。既存施設の総輸送距離は946,563kmであったものが、最適配置では、750,772kmと総輸送距離が大幅に減少した。続いて、施設数と総輸送距離との関係を明らかにするために、施設数と総輸送距離との関係を図6.10に示す。施設数が増加するにしたがって、総輸送距離が減少していった。収集運搬の観点のみから見れば、施設数が増えれば、収集運搬に係わるエネルギーの消費を減らすことができる。しかし、低炭素社会及び循環型社会を構築していくためには、収集運搬だけでなく、廃棄物処理システム全体として、エネルギー消費、資源の消費、環境負荷等を最小化していく施設の最適配置を検討していく必要がある。

図 6.9 総輸送距離の最小化による施設位置探索結果

図 6.10 総輸送距離と施設数の関係

## (2) 開発ガス化改質施設導入システムの評価

開発ガス化改質施設から精製されるガスは、 $ CH_{4} $ ガスに富む組成として、この得られた精製ガスの利用先は、ガスエンジン発電とした。解析対象とした木くず類利用システムの導入条件設定を表6.9に示す。評価範囲は、木くず類の収集輸送、ガス化改質炉からの精製ガスのガスエンジン発電、残さの搬出までを評価し、ガス化改質炉の建設は評価対象外とした。評価項目は、エネルギー回収率と温室効果ガスGHG削減効果とした。
表 6.9 ガス化改質施設導入の条件設定

シナリオ番号	施設配置	施設規模	施設数
1	県内の既存の一般廃棄物焼却施設の場所に本研究の開発ガス化改質施設を設置すると想定	50 t/d	4
2	最適配置 Case1 (4 ブロック 4 施設)	50 t/d	4
3	最適配置 Case2 (2 ブロック 2 施設)	100 t/d	2
4	最適配置 Case3 (1 ブロック 1 施設)	200 t/d	1

次に、表 6.10 に開発ガス化改質施設導入時のエネルギー収支の試算結果を示す。シナリオ 1 とシナリオ 2 を比較すると、最適配置をしたシナリオ 2 の収集投入エネルギーは、既存の一般廃棄物焼却施設の場所に施設を配置したシナリオ 1 と比較して、木くず類の収集輸送距離が短くなったため、1301GJ/年投入エネルギーを削減することができ、エネルギー回収率は、2.11%から 2.22%に増加した。続いて、ガス化改質施設の集約化を評価することを目的として、シナリオ 2,3 および 4 を比較すると、施設数が減ることにより、総輸送距離が長くなり、投入エネルギーは増加するものの、施設規模が大きくなることにより、スケールメリットにより、余剰電力分の代替エネルギーが増加し、エネルギー回収率は、2.22%から 2.92%に増加した。さらに、開発ガス化改質施設導入時の GHG 削減効果の試算結果を図 6.11 に示す。図の GHG 削減効果において、正の値は、GHG 削減を表し、負の値は、GHG 排出を表している。GHG 削減効果は、エネルギー収支の試算結果と同様の傾向を示し、規模が大きく集約化が進むにしたがい、収集運搬に由来する GHG 排出は増加するものの、規模拡大によるスケールメリットにより、全体としての GHG 削減効果が大幅に増加した。

表 6.10 開発ガス化改質施設導入のエネルギー収支の試算結果

シナリオ	1	2	3	4
施設配置	既存施設	最適配置	最適配置	最適配置
施設	開発炉	開発炉	開発炉	開発炉
規模	50 t/d	50 t/d	100 t/d	200 t/d
施設数	4	4	2	1
発電効率	%	35	35	36.5	37
エネルギー収支(電力)	消費電力	ガス化改質	kWh/年	14,622,192	14,622,192	14,622,192	14,622,192
発電電力	kWh/年	18,068,266	18,068,266	18,842,621	19,307,233
余剩電力	kWh/年	3,446,074	3,446,074	4,220,429	4,685,041
エネルギー収支(全体)	投入エネルギー	収集	GJ/年	6,292	4,991	6,702	8,129
中間処理	GJ/年	0	0	0	0
搬出	GJ/年	37	37	4	2
代替エネルギー	GJ/年	31,015	31,015	37,984	42,165
回収エネルギー	GJ/年	24,686	25,987	31,278	34,033
エネルギー回収率	%	2.11	2.22	2.67	2.91

$ ^{*} $ 余剰電力 = (発電電力) - (消費電力)。発電電力 < 消費電力の時は余剰電力は 0
*回収エネルギー = (代替エネルギー)-(投入エネルギー)。代替エネルギー<投入エネルギーの時は代替エネルギーは0

$ ^{*} $ エネルギー回収率(一次エネルギー換算)=回収エネルギー/原料熱量

図 6.11 開発ガス化改質施設導入による GHG 削減効果

#### 6.4.4 結論

本項では、埼玉県を対象としてマニフェストデータを用いて産業廃棄物である木くず類排出量マップを作成した。さらに、GISを用いて開発ガス化改質施設の最適位置を探索する手法の提案を行った。

### 6.5 開発プロセス製造ガスの有効利用システムへの適用による連携

#### 6.5.1 研究目的

これまで具体的な技術適用地域として埼玉県を題材とし、マニフェストデータなどをもとに木くず類排出マップを作成し、廃棄物の発生分布を明らかにし、またGISを用いて木くず類の発生場所からガス化改質施設までの総輸送距離を最小化する施設の最適配置手法について検討を加えた。ネットワーク解析ソフトウェアを用いて、総輸送距離を最小化するガス化改質施設の位置を選定する簡便な探索手法の提案を行った。このような手法は、他地域においても適用できる一般化されたものでなければならない。また、広域の場合、収集輸送をさらに効率的に実施するためには、中継輸送施設の導入も検討しなければならない。さらに、これまでの検討結果では、処理システムを効率化するためには、収集輸送を効率化するだけではなく、開発ガス化改質プロセスから製造された精製ガスをいかに効率よく利用するかが重要な鍵となってくることが浮き彫りになった。

そこで、次に本節では、全国的に木くず類の発生量が多く、川崎臨海部の工業団地である川崎エコタウンおよび精製ガスの供給先を有する神奈川県を具体的な対象地域として選定した。県内から発生する木くず類および廃プラスチック類を対象廃棄物として、廃棄物の発生空間分布の推計を行った。この空間分布に基づいて、県全体での収集輸送の効率化を目指して、中継輸送施設を導入する場合における中継輸送施設の位置の最適化方法について検討した。次いで、開発ガス化改質プロセスからの生成ガスの利用方法として、燃料ガスとして川崎エコタウンに供給すること、生成ガスを精製後、都市ガス導管へ注
入することを想定して、開発ガス化改質プロセスからの生成ガスの利用システムについて LCA 手法を用いて評価し、従来型の技術である廃棄物の焼却発電と比較した。

#### 6.5.2 研究方法

## (1) 廃棄物発生空間分布の推計

神奈川県では、県内の産業廃棄物の発生および処理・処分状況を把握し、産業廃棄物行政の施策の検討に資するとともに神奈川県廃棄物処理計画の策定等に活用することを目的として、昭和56年度以降数回の産業廃棄物の実態調査を行っている。とくに、平成22年度においては他の年度に比較して大規模なアンケート調査が実施され、詳細な廃棄物発生量の推定が行われたことから、廃棄物発生量データとしては、神奈川県産業廃棄物総合実態調査報告書（平成21年度実績）²の値を用いた。対象とする産業廃棄物は、木くず類と廃プラスチック類の2種類として、平成21年度、県内では木くず類310千t/年及び廃プラスチック類291千t/年が排出された。

これまでの検討で、埼玉県の木くず類発生量の空間分布を推計する方法として、従来活用されることのなかったマニフェストデータに着目して、このデータを用いて木くず類の発生量分布の推定を行った。マニフェストデータを用いた廃棄物発生量の空間分布は、推定精度は高いものの、マニフェストデータは一般に容易に入手し活用できるものではない。そこで、本研究では、一般に入手可能な情報を用いることによって廃棄物発生量の空間分布を推定するために、地域の廃棄物排出量を、地域の地理情報によって按分する方法を用いた。木くず類は、産業廃棄物実態調査報告書に記載されている排出量を国土数値情報の土地利用3次メッシュの建物用地データで按分し分布の推計を行った。また、廃プラスチック類は、排出量を（財）経済産業調査会の工業統計メッシュデータの工業製品出荷額で按分して廃プラスチック類の排出分布を推計した。結果の可視化には、ArcGIS（ESRI社）を用いた。推計結果を図6.12に示す。木くず類は、川崎市及び横浜市の排出量が多く、廃プラスチック類は、工業製品出荷額の多い工場のある場所がスポット的に排出量が高くなった。さらに、これらの結果を用いて木くず類と廃プラスチック類が重量比で1:1になるように統合メッシュを作成して、収集輸送の距離計算を行うとともに、ガス化改質施設又は中継輸送施設の最適配置に関する検討を行った。

## 木くず類

廃プラスチック類

図 6.12 廃棄物排出量マップ
## (2) 収集輸送の距離計算と施設の最適位置探索方法

推計を行った木くず類および廃プラスチック類の排出分布をもとに、神奈川県内の道路網データをArcGISに取り込み、ArcGISの拡張機能であるNetwork Analystを用いて輸送距離の計算を行うとともに、最短経路検出アルゴリズムDijkstra法による施設位置の探索を行った。解析に用いた道路網データは、県内の国道および県道の道路中心線データを抽出して用いた。抽出において、神奈川県内の道路のみ切り出しを行うと経路探索において不自然な状況が想定され支障が生じることがあるため、県外近傍の道路中心線データを含んだ形で解析を行った。川崎エコタウンに開発ガス化改質施設を設置することとして、4トントラックで神奈川県内で発生した木くず類と廃プラスチック類を施設に収集輸送する距離を計算した。また、中継輸送施設位置の探索においては、川崎および横浜市から発生する廃棄物は、4トントラックでガス化改質施設まで収集輸送を行い、それ以外の地域から発生する廃棄物は、主要幹線道路沿いに設置された中継施設に4トントラックで一旦集められ、その後10トントラックでガス化改質施設に運ばれるものとした。対象とした主要幹線道路は、県内を東西に走っている国道1号線、国道246号線および国道16号線とそれに続く国道413号線（国道16号-413号）である。これらの道路と横浜市の境界線が交わる点を基準点に取り、1km間隔で中継輸送施設の候補地を設定した（図6.13）。これら主要幹線道路に設定した中継施設を図に示す。ArcGISのNetwork Analystを用いて、これら候補地の総輸送距離を計算し、最も距離が短くなる候補地を探索した。さらに、開発ガス化改質施設を川崎エコタウン内に設置するのではなく、ガス化改質施設の立地候補地を三次メッシュの重心に設定して、総輸送距離が最短となる候補地の探索を行った。

#### 6.5.3 結果と考察

## (1) 輸送距離最短化による 施設位置の探索

主要幹線道に 1km 間隔で設定した中継輸送施設までの輸送距離計算結果と基準点からの道路距離との関係を図 6.14 に示す。その結果、16 号線-413 号線では基準点から 1km 地点が最も輸送距離が短く、246 号線では、基準点から 15km 地点、1 号線では、4km 地点が最も輸送距離が短かった。これらの中で最も最適な候補地は、総輸送距離が 1,520,898km となる 246 号線の 15km 地点であった。

図 6.13 主要幹線道路沿いのごみ中継輸送施設候補地点
また、ガス化改質施設の配置について、最も総輸送距離が短くなるように施設配置の探索を行った結果、最適位置は、横浜市瀬谷区瀬谷であり、総輸送距離は、1,474,732kmであった。これは、ガス化改質施設が、川崎市エコタウンに配置された場合（総輸送距離2,265,319km）と比較して、79万km距離が短縮された。

## (2) ガス化改質炉で製造した燃料ガスの利用システムの LCA

図 6.14 総輸送距離と始点からの距離の関係

本研究では、機能単位を「年間におけるごみ処理量」とする。評価対象とするシナリオは表6.11に示す4種類とした。評価対象とするライフサイクルは、木くず類および廃プラスチック類の収集から最終処分場へ灰を輸送するまでとした。評価対象としたシステムは、木くず類および廃プラスチック類の処理のほかに、副産物として都市ガス（燃料ガス）や電力（売電）を提供している。これら副産物は、同等の機能を有するサブシステム（都市ガスの製造、電力供給）を代替すると考え、サブシステムの環境負荷を差し引くこととした。本研究では、評価指標として温室効果ガス（GHG）排出量に着目し、各シナリオのGHG排出量の試算を行った。単位プロセスのインベントリデータは、LCAソフトMiLCAに搭載するデータベース（IDEA）等を用いた。温室効果ガスとしては、CO₂, CH₄, N₂OおよびSF₆を対象とし、特性化係数としてIPCC第5次評価報告書の地球温暖化係数（GWP）の100年値を用いてCO₂等量（CO₂eq）を算出した。各シナリオのGHG排出量の推定結果を表6.12に示す。ガス化改質施設からの生成ガスをさらに精製して都市ガスとして供給するシナリオ1は、専焼炉で発電するシナリオ4と比較して、CO₂排出量は13×10³t/年削減することとなった。これは、シナリオ4の焼却発電では、売電によるGHG削減効果は、大きいものの、廃プラスチック由来のCO₂排出量が29,438tと極めて大きく、一方、シナリオ1のガス化改質施設では、廃プラスチック由来の炭素が二酸化炭素以外のメタン等に変換されたため、CO₂排出量が抑えられた結果と考えられる。ガス化改質施設におけるCO₂排出量に占める割合は、廃プラスチック由来のCO₂排出に続いて、収集運搬、電力が高く、特に電力は、酸素製造工程からの電力消費が大きく、今後、低消費電力の酸素製造技術の開発が望まれる。また、収集運搬については、シナリオ2で中継施設を配置した場合は、シナリオ1と比較してCO₂排出量459t/年を削減することができ、さらに、シナリオ3で、ガス化改質施設を最適配置した場合は、シナリオ1と比較して547t/年削減することができた。

表 6.11 シナリオ

中継施設設置場所	処理施設	100t/d規模	備考
種類	設置場所
沙リオ1	なし	がス化改質施設	川崎エコサン	がス化改質施設による都市がス製造の基本シリオ
沙リオ2	最適位置探索	がス化改質施設	川崎エコサン	中継施設による効果を評価
沙リオ3	なし	がス化改質施設	最適位置探索	処理施設の設置場所の評価
沙リオ4	なし	焼却発電施設	最適位置探索	がス化改質施設による都市がス製造と専焼炉による発電との比較比較対象として
表 6.12 各シナリオでのプロセス別温室効果ガス排出量の推定結果

沙リオ	プ ロ セ ス	CO2排出量(t/年)	情報ソース
大区分	中区分	小区分
沙リオ1	収集運搬	コ ミ 輸送	発生源からが 2化改質施設まで	1,566	MiLCA:トラック輸送(4トン車)
プ ラ ト 建設	が 2化改質施設(が 2精製含む)	設備費	743	3EID:化学機械
土木費	473	3EID:その他の土木建設
プ ラ ト 運転,維持管理	が 2化改質プ ロ セ ス	触媒	230	MiLCA:触媒の製造
用水	43	MiLCA:工業用水道の供給
電力	2,780	温暖化法第3条(H25):代表值
都市が 2精製	熱量調整用LPG	25	MiLCA:天然が 2の生産
付臭剤	0.3	MiLCA:メルメルカ 2の製造
都市が 2製造	-2,896	MiLCA:都市が 2の製造
プ ラ ト 排 ガ ス	廃 プ ラ ス チ ク 由来	4,005	Aspen plus計算
廃棄	灰輸送	が 2化改質施設から処分場まで	12	MiLCA:トラック輸送(10トン車)
合計	6,981
沙リオ2	収集運搬	コ ミ 輸送	発生源から中継施設まで	879	MiLCA:トラック輸送(4トン車)
中継施設からが 2化改質施設まで	273	MiLCA:トラック輸送(10トン車)
プ ラ ト 建設	が 2化改質施設(が 2精製含む)	設備費	743	3EID:化学機械
土木費	473	3EID:その他の土木建設
プ ラ ト 運転,維持管理	が 2化改質施設	触媒	230	MiLCA:触媒の製造
用水	43	MiLCA:工業用水道の供給
電力	2,780	温暖化法第3条(H25):代表值
都市が 2精製	熱量調整用LPG	25	MiLCA:天然が 2の生産
付臭剤	0.3	MiLCA:メルメルカ 2の製造
都市が 2製造	-2,896	MiLCA:都市が 2の製造
プ ラ ト 排 ガ ス	廃 プ ラ ス チ ク 由来	4,005	Aspen plus計算
廃棄	灰輸送	が 2化改質施設から処分場まで	12	MiLCA:トラック輸送(10トン車)
合計	6,567
沙リオ3	収集運搬	コ ミ 輸送	発生源からが 2化改質施設まで	1,019	MiLCA:トラック輸送(4トン車)
プ ラ ト 建設	が 2化改質施設(が 2精製含む)	設備費	743	3EID:化学機械
土木費	473	3EID:その他の土木建設
プ ラ ト 運転,維持管理	が 2化改質プ ロ セ ス	触媒	230	MiLCA:触媒の製造
用水	43	MiLCA:工業用水道の供給
電力	2,780	温暖化法第3条(H25):代表值
都市が 2精製	熱量調整用LPG	25	MiLCA:天然が 2の生産
付臭剤	0.3	MiLCA:メルメルカ 2の製造
都市が 2製造	-2,896	MiLCA:都市が 2の製造
プ ラ ト 排 ガ ス	廃 プ ラ ス チ ク 由来	4,005	Aspen plus計算
廃棄	灰輸送	が 2化改質施設から処分場まで	10	MiLCA:トラック輸送(10トン車)
合計	6,432
沙リオ4	収集運搬	コ ミ 輸送	発生源から焼却発電施設まで	1,019	MiLCA:トラック輸送(4トン車)
プラト建設	焼却発電施設
(直接燃焼+蒸気タ-ビソ発電)	設備費	280	3EID:化学機械
土木費	251	3EID:その他の土木建設
プラト運転,維持管理	焼却発電施設	用水	0.90	MiLCA:工業用水道の供給
電力(売電)	-11,050	MiLCA:発電、系統電力
プラト排ガス	廃プラス由来	29,438	コミ組成から燃焼計算
廃棄	灰輸送	焼却発電施設から処分場まで	10	MiLCA:トラック輸送(10ト車)
合計	19,949

## (3) 燃料ガスのガス導管注入の評価

生成した燃料ガスの利用方法は、燃料ガスとして外部に供給するか、施設内でガスエンジンを回して電力に変換することが一般的であるが、近年では都市ガス供給事業者が地球温暖化対策として行っているバイオガスの買取・都市ガス導管への注入という方法も利用できる。具体的に、関東では東京臨海部に立地するバイオエナジー(梶が、一般廃棄物あるいは産業廃棄物の食品廃棄物を受け入れてメタン発酵を行い生成ガスを東京ガスの都市ガス管に注入している。また関西では神戸市が東灘下水処理場において下水汚泥を発酵槽で嫌気性消化を行い、生成ガスを大阪ガスの導管に注入している。ガス導管注入のための生成ガスの具体的な処理には硫化水素除去、メタンガス濃縮、酸素除去、二酸化炭素除去、熱量調節、付臭処理がある。ガス会社のガス購入条件は、酸素0.01%以下、二酸化炭素0.5%以下、一酸化炭素0.05%以下、水素4%以下、窒素1.0%以下、硫化水素1.0 mg/m³N以下、付臭濃度12～16 mg/m³N、総発熱量44.2～46 MJ/m³Nであるため、生成ガスを調整しなければならない。

表 6.13 に改質ガスの調整の結果を示す。表 6.8 のプロセスシミュレーション(850℃)の結果ではメタン

31%, 二酸化炭素 47%,

一酸化炭素 19%, 窒素

3%、総発熱量 14.6 MJ/m³N

であるため、二酸化炭素、

一酸化炭素、窒素について

濃度を減らし、LPGを

表 6.13 ガス成分調整計算

ガス成分	生成量(kmol/h)	割合	PSA使用後(kmol/h)	割合	LPG添加後(kmol/h)	割合
メタンガス	12	30.8%	11.8	95.0%	11.8	84.2%
二酸化炭素	18.2	46.7%	0.4	3.4%	0.4	3.0%
窒素	1.3	3.3%	0.0	0.2%	0.0	0.2%
一酸化炭素	7.5	19.2%	0.2	1.4%	0.2	1.2%
プロパン	-	-	-	-	1.6	11.3%
合計	39.0	100%	12.4	100%	14.0	100.0%
総発熱量(MJ/Nm3)	14.6	37.8	45.0

加えて熱量を引き上げる必要がある。嫌気性消化ガスからのメタン回収 PSA では、吸着剤として平均細孔径が 3～4A を有する MSC を用い吸着槽に 0.2～0.3MPaG まで圧縮された消化ガスを導入することで高い濃縮が可能である。ここでは、メタン濃度 95%、メタン回収率 99% で回収でき、残留する 5% ガスには二酸化炭素、一酸化炭素、窒素のガス濃度が一定割合で含まると仮定する。この仮定のもとで得られるガスの総発熱量は 37.8J/m³N で、これを 45MJ/m³N にするために LPG を 1.59 m³N/h で供給する必要がある。最終的に調整された成分割合は、メタン、二酸化炭素、一酸化炭素、窒素、プロパンの割合は 84.2%, 3.0%, 1.2%, 0.2%, 11.3% であり、流量は 314m³N/h となる（表 6.13）。二酸化炭素と一酸化炭素はガス会社の受入基準よりも高いため、改質プロセスにおいてさらにメタン生成率を高くすることが要求され、メタン化のための水素源の供給を検討が必要となる。なお、PSA の分離効率については仮定であり、実際のテストにより分離精度を確認する必要がある。
最後にコスト計算を行なった（表6.14）。ガス化改質プラントを処理量50t/日、稼働率80％として、その運転費をガス化改質プラントの消費電力費と触媒費に加えて、ガス管注入調整のためのPSAの運転コスト（10円/m³Nで設定）、プロパンガスのコスト（CIF価格で67,456円/tで設定）、その他3％のガス注入調整費がかかるとした。収入となる生成ガスのガス会社購入額については、東京ガスが「購入するガス量と同規模の都市ガス需要量に対して設定している販売価格相当を目安とするとし、個別のバイオガス購入条件に応じて算定する」としていることから、都市ガス製造コスト44.1円/m³N（計算値）を生成ガス買取価格とした。また、対象の木くずは本来、産業廃棄物処理業者に有償で処理されていたものであるのでここでは処理費節約額を計算した。全国のアンケート調査から、10kg当たりの木くず処理費として、「100円以上300円未満」とする処理業者が全体の57％を占めていることが報告されており、処

## 理業者のホームページで処理料金を確

認すると、産業廃棄物処理料金に20円/kg程度（輸送料金含まず）とされていることから、20円/kgを使用した。以上を計算した結果を表6.14に示す。ガス調整のためのプロパンやPSAの使用コストが大きいため、製造ガス販売によるメリットは小さい結果となった。メ

表 6.14 コスト計算結果

支出	使用量	コスト(円/年)
ガス化改質消費電力(表6.10)	KWh	14,622,192	269,438,258
プロパン(a)	m3N/年	249,597	33,072,306
PSA(b)	m3N/年	6,120,619	61,206,190
ガス注入調整(c)(a+bの3%)	-	-	2,828,355
支出合計	366,545,109
収入
製造ガス販売	製造量m3N/年	2,202,794	97,143,231
ごみ処理コスト
ごみ処理委託	処理量t/年	14,600,000	292,000,000

製造ガス販売収入-ガス注入コスト(a+b+c)	36,380
ごみ処理コスト+製造ガス販売収入-(ガス化ブラント+ガス注入)コスト	22,598,122

リットを高めるためにはメタンガスへの転化率を高めることが必要である。ガス化改質とガス管注入を含めた全体のコストは、これまでのごみ処理コストを下回る結果となった。

#### 6.5.4 結論

開発ガス化改質プロセスから生成したガスをさらに精製し、都市ガスとして供給する生成ガス利用システムと既存技術である焼却発電施設で発電し売電するシステムを LCA により比較評価した。その結果、開発ガス化改質プロセスにより、都市ガスとして利用するシステムは、廃プラスチック由来の $ CO_{2} $ 排出量が抑えられるため、専焼炉により発電するシステムと比較して温室効果ガス排出量が少なかった。

## 参考文献

1) M. Ishikawa: A logistics model for post-consumer waste recycling, J. Pack. Sci. Technol., Vol.5, No.2, 119-130 (1996)

2) 神奈川県農政局環境部資源循環課: 神奈川県産業廃棄物総合実態調査報告書（平成 21 年度実績）, http://www.pref.kanagawa.jp/uploaded/attachment/160638.pdf (2011)