JP7374590B2 - Kpi改善支援システム及びkpi改善支援方法 - Google Patents
Kpi改善支援システム及びkpi改善支援方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7374590B2 JP7374590B2 JP2019022589A JP2019022589A JP7374590B2 JP 7374590 B2 JP7374590 B2 JP 7374590B2 JP 2019022589 A JP2019022589 A JP 2019022589A JP 2019022589 A JP2019022589 A JP 2019022589A JP 7374590 B2 JP7374590 B2 JP 7374590B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- kpi
- improvement support
- evaluation
- support system
- operating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000006872 improvement Effects 0.000 title claims description 79
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 41
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 200
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 76
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 33
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims description 33
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 27
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N nitrogen oxide Inorganic materials O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 18
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 claims description 14
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 13
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 claims description 13
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims description 10
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 7
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 5
- PXGOKWXKJXAPGV-UHFFFAOYSA-N Fluorine Chemical compound FF PXGOKWXKJXAPGV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 229910052731 fluorine Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000011737 fluorine Substances 0.000 claims description 4
- QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N mercury Chemical compound [Hg] QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000003595 mist Substances 0.000 claims description 4
- 239000004071 soot Substances 0.000 claims description 4
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 4
- 239000010419 fine particle Substances 0.000 claims description 3
- UCKMPCXJQFINFW-UHFFFAOYSA-N Sulphide Chemical compound [S-2] UCKMPCXJQFINFW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 2
- 150000002894 organic compounds Chemical class 0.000 claims description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- XTQHKBHJIVJGKJ-UHFFFAOYSA-N sulfur monoxide Chemical class S=O XTQHKBHJIVJGKJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229910052815 sulfur oxide Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 239000012855 volatile organic compound Substances 0.000 claims description 2
- 208000018910 keratinopathic ichthyosis Diseases 0.000 claims 45
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 42
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 24
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 6
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 6
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 5
- 239000000567 combustion gas Substances 0.000 description 4
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 239000000383 hazardous chemical Substances 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000010298 pulverizing process Methods 0.000 description 1
- 230000003134 recirculating effect Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Description
[数1]
R=Σp (1)
[数2]
R=∫qdt (2)
[数3]
R=w1×Σp+w2×∫qdt (3)
処理ステップS150では、処理ステップS140の動作回数が予め定めた閾値を超えるかどうかを判定し、超えない場合は処理ステップS110に戻り、超えた場合は処理ステップS160に進む。
Claims (14)
- 一定運転状態と変動運転状態が繰り返し実行される適用対象からの運転データを得、前記適用対象の操作条件を与えるKPI改善支援システムであって、
KPI改善支援システムは、動特性評価手段と、静特性評価手段と、評価値計算手段と、学習手段と、操作条件信号生成手段とを備え、
前記学習手段は、前記評価値計算手段が与える評価結果から前記適用対象の操作条件を学習し、
前記動特性評価手段は、前記学習手段で求めた前記変動運転状態における操作条件と前記運転データを少なくとも用いて適用対象の少なくとも1つの変動運転状態におけるKPIの動特性を評価するとともに、前記変動運転状態の後の一定運転状態での運転時間が短い場合に、少なくとも1つの変動運転状態におけるKPIの動特性に代えて、より早く前記変動運転状態の後の一定運転状態に移行することができる変動運転状態におけるKPIの動特性を評価し、
前記静特性評価手段は、前記学習手段で求めた前記一定運転状態における操作条件と前記運転データを少なくとも用いて適用対象の少なくとも1つの一定運転状態におけるKPIの静特性を評価し、
前記評価値計算手段は、前記動特性評価手段における少なくとも1つの評価結果と前記静特性評価手段における少なくとも1つの評価結果とから、静特性と動特性の双方を考慮した1つの評価結果を得て前記学習手段に与え、
前記操作条件信号生成手段は、前記学習手段による学習結果に従って前記適用対象の操作条件を生成することを特徴とするKPI改善支援システム。 - 請求項1に記載のKPI改善支援システムであって、
前記動特性評価手段は、前記操作条件として変化幅もしくは変化率の少なくとも1つと、KPIの動的な変化の関係を評価する過渡特性評価手段を備えることを特徴とするKPI改善支援システム。 - 請求項1に記載のKPI改善支援システムであって、
前記動特性評価手段は、前記適用対象で使用する燃料の種類、前記適用対象で生成する製品の内容、製造量の計画値の少なくとも1つを含む運転計画を変更した際に、現在の操作条件に近い操作条件の評価値を高くする運転計画連携評価手段を備えることを特徴とするKPI改善支援システム。 - 請求項1に記載のKPI改善支援システムであって、
前記学習手段で参照する評価値は、前記静特性評価手段における静特性評価結果に基づいて計算する場合、前記動特性評価手段における動特性評価結果に基づいて計算する場合、前記静特性評価結果と前記動特性評価結果の両方に基づいて計算する場合の3種類があり、3種類の計算方法に対して評価結果が最大もしくは最小となる操作条件を3種類生成し、任意の操作条件を選択できるようにすることを特徴とするKPI改善支援システム。 - 請求項1に記載のKPI改善支援システムであって、
前記静特性評価手段および動特性評価手段は、それぞれ複数のおよびKPIを評価し、前記学習手段は複数のKPIの評価結果の代表値を評価結果として学習を行うことを特徴とするKPI改善支援システム。 - 請求項1に記載のKPI改善支援システムであって、
前記適用対象が火力発電プラントであり、
前記KPIは火力発電プラントで消費する石炭流量、火力発電プラントから排出される灰中未燃分、一酸化炭素、窒素酸化物、硫化酸化物、水銀、フッ素、煤塵またはミストから成る微粒子類、揮発性有機化合物のいずれかの状態量であることを特徴とするKPI改善支援システム。 - 請求項6に記載のKPI改善支援システムであって、
前記動特性評価手段は、空気流量の変化幅または変化率と、石炭流量、灰中未燃分、一酸化炭素、窒素酸化物、硫化酸化物、水銀、フッ素、煤塵またはミストから成る微粒子類、揮発性有機化合物のいずれかの状態量の動的な変化の関係を評価する過渡特性評価手段を備えることを特徴とするKPI改善支援システム。 - 請求項7に記載のKPI改善支援システムであって、
前記動特性評価手段は、石炭運用計画、負荷計画を変更した際、現在の操作条件に近い作条件の評価値を高くする運転計画連携評価手段を備えることを特徴とするKPI改善支援システム。 - 請求項6に記載のKPI改善支援システムであって、
火力発電プラントの静特性を予測して静定時のKPIを評価する静特性評価手段を備え、前記学習手段で参照する評価値は、前記静特性評価手段における静特性評価結果に基づいて計算する場合、前記動特性評価手段における動特性評価結果に基づいて計算する場合、前記静特性評価結果と前記動特性評価結果の両方に基づいて計算する場合の3種類があり、3種類の計算方法に対して評価結果が最大もしくは最小となる操作条件を3種類生成し、任意の操作条件を選択できるようにすることを特徴とするKPI改善支援システム。 - 請求項6に記載のKPI改善支援システムであって、
前記動特性評価手段は過去のプラントの操作結果、プラントの特性を模擬するモデルを用いたシミュレーションの結果に基づいて、操作条件変更幅から状態量のオーバーシュート幅を計算することを特徴とするKPI改善支援システム。 - 一定運転状態と変動運転状態が繰り返し実行される適用対象からの運転データを用いて、前記適用対象の操作条件を与えるKPI改善支援方法であって、
KPI改善支援方法は、動特性評価ステップと、静特性評価ステップと、評価値計算ステップと、学習ステップと、操作条件信号生成ステップとを備え、
前記学習ステップは、前記評価値計算ステップが与える評価結果から前記適用対象の操作条件を学習し、
前記動特性評価ステップは、前記学習ステップで求めた前記変動運転状態における操作条件と前記運転データを少なくとも用いて適用対象の少なくとも1つの変動運転状態におけるKPIの動特性を評価するとともに、前記変動運転状態の後の一定運転状態での運転時間が短い場合に、少なくとも1つの変動運転状態におけるKPIの動特性に代えて、より早く前記変動運転状態の後の一定運転状態に移行することができる変動運転状態におけるKPIの動特性を評価し、
前記静特性評価ステップは、前記学習ステップで求めた前記一定運転状態における操作条件と前記運転データを少なくとも用いて適用対象の少なくとも1つの一定運転状態におけるKPIの静特性を評価し、
前記評価値計算ステップは、前記動特性評価ステップにおける少なくとも1つの評価結果と前記静特性評価ステップにおける少なくとも1つの評価結果とから静特性と動特性の双方を考慮した1つの評価結果を得て前記学習ステップに与え、
前記操作条件信号生成ステップは、前記学習ステップによる学習結果に従って前記適用対象の操作条件を生成することを特徴とするKPI改善支援方法。 - 請求項11に記載のKPI改善支援方法であって、
前記動特性を評価するにあたり、前記操作条件として変化幅もしくは変化率の少なくとも1つと、KPIの動的な変化の関係を評価することを特徴とするKPI改善支援方法。 - 請求項11に記載のKPI改善支援方法であって、
前記動特性を評価するにあたり、前記適用対象で使用する燃料の種類、前記適用対象で生成する製品の内容、製造量の計画値の少なくとも1つを含む運転計画を変更した際に、現在の操作条件に近い操作条件の評価値を高くすることを特徴とするKPI改善支援方法。 - 請求項11に記載のKPI改善支援方法であって、
前記学習において参照する評価値は、前記静特性の評価結果に基づいて計算する場合、前記動特性の評価結果に基づいて計算する場合、前記静特性の評価結果と前記動特性の評価結果の両方に基づいて計算する場合の3種類があり、3種類の計算方法に対して評価結果が最大もしくは最小となる操作条件を3種類生成し、任意の操作条件を選択できるようにすることを特徴とするKPI改善支援方法。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019022589A JP7374590B2 (ja) | 2019-02-12 | 2019-02-12 | Kpi改善支援システム及びkpi改善支援方法 |
CN201980056051.7A CN112602024A (zh) | 2019-02-12 | 2019-10-08 | Kpi改善辅助***及kpi改善辅助方法 |
PCT/JP2019/039569 WO2020166126A1 (ja) | 2019-02-12 | 2019-10-08 | Kpi改善支援システム及びkpi改善支援方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019022589A JP7374590B2 (ja) | 2019-02-12 | 2019-02-12 | Kpi改善支援システム及びkpi改善支援方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020129338A JP2020129338A (ja) | 2020-08-27 |
JP7374590B2 true JP7374590B2 (ja) | 2023-11-07 |
Family
ID=72043891
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019022589A Active JP7374590B2 (ja) | 2019-02-12 | 2019-02-12 | Kpi改善支援システム及びkpi改善支援方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7374590B2 (ja) |
CN (1) | CN112602024A (ja) |
WO (1) | WO2020166126A1 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023199567A1 (ja) * | 2022-04-12 | 2023-10-19 | 三菱重工業株式会社 | データ処理装置およびデータ処理方法 |
JP2024063582A (ja) * | 2022-10-26 | 2024-05-13 | 株式会社日立製作所 | 設計支援方法、設計支援システム、及びプログラム |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009222332A (ja) | 2008-03-18 | 2009-10-01 | Hitachi Ltd | ボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法 |
JP2009244933A (ja) | 2008-03-28 | 2009-10-22 | Hitachi Ltd | プラントの制御装置および火力発電プラントの制御装置 |
JP2012141862A (ja) | 2011-01-05 | 2012-07-26 | Hitachi Ltd | プラントの制御装置及び火力発電プラントの制御装置 |
WO2018097062A1 (ja) | 2016-11-24 | 2018-05-31 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | プラント管理装置、プラント管理方法、およびプログラム |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6666049B1 (en) * | 2003-03-20 | 2003-12-23 | Praxair Technology, Inc. | Method for operating a cryogenic plant |
JP4974330B2 (ja) * | 2006-02-28 | 2012-07-11 | 株式会社日立製作所 | 制御装置 |
JP5251938B2 (ja) * | 2010-08-31 | 2013-07-31 | 株式会社日立製作所 | プラントの制御装置及び火力発電プラントの制御装置 |
DE112011103293T5 (de) * | 2010-10-01 | 2013-07-11 | Abb Research Ltd. | Verfahren und System zum Energiebenchmark für Lückenanalysen für eine Fabrik der Papierindustrie |
US20150262095A1 (en) * | 2014-03-12 | 2015-09-17 | Bahwan CyberTek Private Limited | Intelligent Decision Synchronization in Real Time for both Discrete and Continuous Process Industries |
US11151503B2 (en) * | 2014-05-02 | 2021-10-19 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Mobile computing application for industrial automation manufacturing data |
CN106020154A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-10-12 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种用于乙烯生产的安全动态健康评估方法及评估*** |
US10643167B2 (en) * | 2016-07-28 | 2020-05-05 | Honeywell International Inc. | MPC with unconstrained dependent variables for KPI performance analysis |
US10530666B2 (en) * | 2016-10-28 | 2020-01-07 | Carrier Corporation | Method and system for managing performance indicators for addressing goals of enterprise facility operations management |
US10860012B2 (en) * | 2016-11-09 | 2020-12-08 | Yokogawa Engineering Asia Pte. Ltd | KPI calculation rule builder for advance plant monitoring and diagnostics |
JP6742222B2 (ja) * | 2016-11-14 | 2020-08-19 | 株式会社日立製作所 | 運転支援装置及びプログラム |
US10698372B2 (en) * | 2017-06-02 | 2020-06-30 | Aspen Technology, Inc. | Computer system and method for building and deploying predictive inferential models online to predict behavior of industrial processes |
-
2019
- 2019-02-12 JP JP2019022589A patent/JP7374590B2/ja active Active
- 2019-10-08 WO PCT/JP2019/039569 patent/WO2020166126A1/ja active Application Filing
- 2019-10-08 CN CN201980056051.7A patent/CN112602024A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009222332A (ja) | 2008-03-18 | 2009-10-01 | Hitachi Ltd | ボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法 |
JP2009244933A (ja) | 2008-03-28 | 2009-10-22 | Hitachi Ltd | プラントの制御装置および火力発電プラントの制御装置 |
JP2012141862A (ja) | 2011-01-05 | 2012-07-26 | Hitachi Ltd | プラントの制御装置及び火力発電プラントの制御装置 |
WO2018097062A1 (ja) | 2016-11-24 | 2018-05-31 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | プラント管理装置、プラント管理方法、およびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020166126A1 (ja) | 2020-08-20 |
JP2020129338A (ja) | 2020-08-27 |
CN112602024A (zh) | 2021-04-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP1921280B1 (en) | Systems and methods for multi-level optimizing control systems for boilers | |
CN101063872B (zh) | 锅炉氧量优化*** | |
JP5251938B2 (ja) | プラントの制御装置及び火力発電プラントの制御装置 | |
JP5663510B2 (ja) | 石炭火力プラントの制御装置及び、石炭火力プラント | |
US20070234781A1 (en) | Control system for control subject having combustion unit and control system for plant having boiler | |
KR20130089283A (ko) | 산소 연료 연소 파워 플랜트를 위한 최적화된 통합 제어 | |
JP2009128972A (ja) | プラントの制御装置、及び火力発電プラントの制御装置 | |
JP5918663B2 (ja) | 火力プラントの制御装置及び制御方法 | |
JP7374590B2 (ja) | Kpi改善支援システム及びkpi改善支援方法 | |
CN103282840B (zh) | 大型设备的控制装置及火力发电大型设备的控制装置 | |
Zhao et al. | Coal-fired utility boiler modelling for advanced economical low-NOx combustion controller design | |
CN113074459A (zh) | 锅炉控制优化方法及*** | |
dos Santos Coelho et al. | CO and NOx emissions prediction in gas turbine using a novel modeling pipeline based on the combination of deep forest regressor and feature engineering | |
CN117308076A (zh) | 一种燃煤电站锅炉燃烧优化方法及控制*** | |
JP5117232B2 (ja) | ボイラを備えたプラントの制御装置、及びボイラを備えたプラントの制御方法 | |
JP4358871B2 (ja) | ボイラプラントの制御装置及び運転員訓練用装置 | |
JP2009198137A (ja) | ボイラの制御装置及びボイラの制御方法 | |
De Meulenaere et al. | Quantifying the impact of furnace heat transfer parameter uncertainties on the thermodynamic simulations of a biomass retrofit | |
CN111433694A (zh) | 运转条件评价装置、运转条件评价方法及发电设备的控制*** | |
JP7222943B2 (ja) | 運用改善支援システム、運用改善支援方法及び運用改善支援プログラム | |
CN116085823A (zh) | 锅炉燃烧控制方法及*** | |
Rahman et al. | Ammonia as a Hydrogen Vector: Validated Large Eddy Simulation of Ammonia Co-Firing in a Pilot-Scale Coal Combustor | |
AU2021427367B2 (en) | Operation assistance device, operation assistance method, and operation assistance program | |
JP2017228102A (ja) | 原料選定支援装置、及び原料選定支援方法 | |
JP2022043536A (ja) | ガイダンス操作支援装置、ガイダンス操作支援方法およびガイダンス操作支援プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210930 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221025 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221124 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230214 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230324 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230613 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230706 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231010 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231025 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7374590 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |