JPS6284222A - 燃焼状態監視方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、ボイラの燃焼状態の監視２診断方法に係り、
特に排ガス検出位置における該排ガス成分を推定予測す
る燃焼状Ｓ監視方法に関する。

〔発明の背景〕

従来、ボイラ運転時における排ガス成分の生成量は、火
炉的出口或いは煙道などに検出端を設けて検出されてい
た。

一方、燃焼時には、未燃分或いは化学変化により有害物
質ＮＯＸ、Ｓｏ、、等が生成され排ガス中に含まれるが
、検出されたそれら成分の分離２分析に長時間を要する
。

このため、運転中における、それらの有害物質或いは、
未燃分の低減には、運転員の経験と勘に頼らざるを得な
いという問題があった。特に環境上、その生成量が規制
されつつあるＮ０Ｘ（窒素酸化物）、ＳＯ，（硫黄酸化
物）或いは燃焼効率に影響を与える灰中未燃分の低減、
等については、早急に解決されなければならない課題で
ある。

さらに近年、石油代替エネルギーとして石炭が見直され
ている中で、微粉炭及びＣＷＭ　（石炭／水スラリ）、
ＣＯＭ　（石炭／油スラリ）の燃焼技術が注目されてい
るが、先に述べたＮ　Ｏｘ排出量、灰中未燃分の残存量
等か、ガス・油等の燃焼に比べ格段に増加することから
環境及び効率に及ぼす影響が大きく、新たな技術的対応
が迫られている。

このような問題の多くは、燃焼火炎形状などを改善する
ことにより解決できるとし、バーナ近傍の燃焼火炎を計
測しバーナ近傍及び燃焼火炎中復流域の燃焼状態を判定
する方法があるが、燃焼火炎中復流域で混合される空気
量或いは燃料比（揮発分／固形炭素分）によって大きく
左右される。

燃焼火炎中復流域を定量的に精度良く評価するには、バ
ーナ近傍を計測するだけでは不十分である。

（なお関連公知例には特開昭５６−２３６３０号がある
）〔発明の目的〕 本発明の目的は、ボイラ運転中の燃焼排ガス中に含有さ
れる物質（特にＮ　ＯＸ　、　Ｓ　ＯＸ　、ばいじん等
の有害物質或いは効率に影響のある未燃分の残存量、等
）を短時間で推定する燃焼状態監視方法を提供すること
にある。

〔発明の概要〕

本発明は炉内におけるバーナ根元部の燃焼状態を表わす
火炎の第１の特微量と、火炎後流部における第２の特微
量の両者から燃焼状態を監視することに特徴がある。

〔Ｔθｌ”ｃγ朴ｆ５づ〕 はじめにその基礎となることについて述べる。

ボイラ運転中の燃焼排ガスの中に含有している物質、特
に有害物質であるＮ　Ｏｘ、　Ｓ　ＯＸ　、ばいじん等
には規制値が設けられており、その生成量を規制値以下
に守って運転しなければならない。

一方、ボイラの燃焼効率は、常時最大に保って運転する
ことが望ましい、この効率を算出する上で目安となるの
が排ガス中に含まれる未燃分である。排ガス中の未燃分
が多くなる程燃焼効率は低下し、同じ出力を得るにも燃
料消費が増大するという結果になる。しかし、未燃分の
検出には、長時間を要することから、運転中における効
率は経験と勘に頼らざるを得ない。

最近、燃料としてガス、油に代わり石炭の利用が見直さ
れつつあり、ボイラにおいても微粉炭。

ＣＷＭ　（石炭／水スラリ）、ＣＯＭ　＜石炭／油スラ
リ）等が燃料として用いられ始めている。

特に、石炭を燃料とした場合、それ自体に含まれている
窒素成分が燃焼によりＮ　ＯＸに転換するため、その生
成量は多大なものになる。さらに、燃焼速度がガス、油
に比べて格段に遅いことから、火炉温度の低下を伴い、
灰中未燃分の残存量も増える傾向にある。

このような事から、以下、説明例として微粉炭を燃料と
した場合について述べる。

第２図に微粉炭燃焼時の形状の異なる４ケースの火炎を
示す。（ａ）、（ｂ）は燃料比（揮発分／固形炭素分）
１．０〜１．５の間の石炭の微粉炭燃焼時の火炎、（Ｑ
）、（ｄ）は燃料比１．６〜２．０の間の石炭の微粉炭
燃焼時の火炎の例で、実線の円内は、従来、火炎を実際
に計測していた部分（１次燃焼領域）、点線の円内は従
来、その燃焼状態を１次燃焼領域の火炎形状から推測し
てぃた部分で、本発明で実際に計測しようとする部分（
２次燃焼領域）の１例である。

ここで、１次燃焼領域とは、揮発分燃焼が主体となる領
域、２次燃焼領域とは、固形炭素分燃焼が主体となる領
域である。

以下、灰中未燃分と微粉炭燃焼時の火炎の相関を例にと
って説明する。

第２図の４ケースの火炎の灰中未燃分の残存量は−（ａ
）、（ｃ）、（ｂ）、（ｄ）の順で増加することは、種
々の実験データを解析した結果から明らかである。

燃焼火炎の１次燃焼領域、２次燃焼領域の大きさ１位置
関係、温度と灰中未燃分残存量とは、極めて高い相関が
ある。

ここで、燃料比１．０〜１．５の間の石炭の微粉炭燃焼
時の火炎（ａ）、（ｂ）に着目すると、１次燃焼領域の
形状、領域の大きさ２位置関係、輝度及び温度と２次燃
焼領域の燃焼状態及び灰中未燃分の残存量とは相関があ
る。

しかし、ここで燃料比１．６〜２．０間の石炭の微粉炭
燃焼時の火炎（Ｃ）、（ｄ）に着目すると、両火炎間に
は、未燃分の残存量に差があるにもかかわらず、１次燃
焼領域の形状、領域の大きさ。

位置関係、輝度及び温度がほとんど変化していない。し
かし、２次燃焼領域の形状、領域の大きさ。

位置関係、輝度及び温度と灰中未燃分残存量とは、極め
て高い相関がある。これは、固形炭素分が多い高燃料比
炭は、低燃料比炭に比べて燃焼速度が遅く固形炭素分の
燃焼域である２次燃焼領域に、燃焼火炎の特徴が現れる
ためと考えられる。

このように、１次燃焼領域の形状、領域の大きさ２位置
関係、輝度及び温度と先端部からの燃焼性と同様に２次
燃焼領域の形状、領域の大きさ。

位置関係、輝度及び温度が灰中未燃分と相関があること
に基づき、例えば灰中未燃分の推定指標（工υＢＣ）を
求める火炎形状の特徴パラメータ（特徴量）を第３図の
ように定める。

第３図において、１次燃焼領域の輝度の高い領域を酸化
炎と呼ぶことにする。ここでは、例えば燃焼火炎の特徴
を現わす特徴パラメータとして、１次燃焼領域からは、
酸化炎間距ａｘｌ、バーナ先端から酸化炎までの温度或
いは輝度の平均値Ｘｚ。

２次燃焼領域からは、２次燃焼領域の温度或いは輝度の
積分値を考え−た。

酸化炎間距離 Ｘｘ＝ｄｘ／ｄＢ　　　　　　　　　　　（１）バーナ
先端から酸化炎までの輝度平均値ｘｉ＝Σ　Ｉ　（ｘ）
　／Ｘ　　　　　　　　（２）ｘ：＆ ２次燃焼領域輝度積分値 Ｘａ＝Σ　Ｉ　（Ｘ）　／Ｘ　　　　　　　　（３）Ｘ
：Ｃ を用いて、灰中未燃分の推定指標ＩＵＢＣを、例えば、
Ｉｕａｃ＝に−Ｘｚ・Ｘｚ−Ｘｓ　　　　　　（４）で
定義する。ここでＫは、１次口径係数工は、輝度である
。ここで第３図のｘｌを表わす０１ｅ　Ｇ　Ｈの定め方
として、 （１）酸化炎の中心をＧｚ、Ｇｌとする。

（２）各酸化炎のバーナ先端から最も近い部分或いは、
遠い部分をＧｘ、Ｇｚとする。

（３）火炎温度の最も高い位置をＧｓ、Ｇｘとする。

（４）酸化炎を温度分布から求め、その重心をＧ　ｘ　
。

Ｇ２とする。

第３図のＸ２を求めるａ、ｂの定め方として（１）バー
ナ先端位置をａとする （２）　Ｇ１．Ｇｘにおいて、バーナ先端に近い方或い
は遠い方の点 第３図のＸｓを求めるｃ、ｄの定め方として、（１）燃
料比、空気投入法などによって、任意に決まるものとす
る。

などが考えられる。

以上が、火炎形状を用いた灰中未燃分の推定方法の一例
を示したものである。゛ さらに、このような火炎に対してその後流側でアフタエ
アが投入された場合、灰中未燃分ＵＢＣとその推定指標
工υＢｃとの関係は、第４図のようになる。第４図から
アフタエアの影響で、推定推標■υａｃに対して灰中未
燃分ＵＢＣが２値を採る領域（（Ａ）のカーブ）を持つ
ことがわかり、■υＢＣを推定指標として用いることが
できないという問題が生じた。

一方、アフタエアが最大量投入された時の灰中未燃分Ｕ
ＢＣとその推定指標Ｉｕａｃとは、第４図の破線（Ｂ）
のように直線の関係を持つことが、種種の実験データを
解析した結果がら明らかになった。

この結果、アフタエア投入による灰中未燃分ＵＢＣへの
影響は、第５図に示すように計測位置、アフタエア量の
各々に対して関数（特に指数関数）で表わされることが
わかり、計測位置での灰中未燃分を精度良く推定或いは
予測することができることがわかった。

以上灰中未燃分について、種々の実験から筆者等が得た
知見に基づき述べたが、他の排ガス成分（Ｎ　Ｏ−、Ｓ
　Ｏｘ　、ばいじん、等）についても同様の傾向を示し
ており、°本発明に基づいた実施例を灰中未燃分ＵＢＣ
を例にとり次に述べる。

本発明の１実施例を第１，６図に示す、第１図は、灰中
未燃分ＵＢＧの監視・診断を単一パーナについて実施し
た場合である。炉壁の覗き窓から水又は空気で冷却した
イメージファイバーを火炉のバーナ近傍と燃焼火炎中機
流域が見える位置にそれぞれ挿入し、燃焼火炎の画像を
炉外に導く。

炉外に導かれた火炎画像は、各ＩＴＶカメラで電気信号
に変えられる。第６図は、燃焼状態監視装置の１構成例
である。各ＩＴＶカメラからのアナログ映像信号６，７
は、Ａ／Ｄ変換器１を介してデジタル映像信号８，９に
変換され、フレームメモリ２に書き込まれる。書き込ま
れた画像データ１０は、プロセッサ３に取り込まれ、（
４）式で定義した灰中未燃分推定指標■υａｃを演算す
る。操作量及び計測量１３はプロセスｌ１０５を介して
デジタル信号１１としてプロセッサ３に入力される。

一方、第１図において燃焼火炎後流部からアフタエアが
投入されており、計測位置ではアフタエアによる灰中未
燃分の減少量も重畳されて計測される。そこで、（４）
式にこのアフタエアによる影響を考慮した推定項を付加
した（５）式を用いて灰中未燃分ＵＢＣを推定する。

Ｐ（ＵＢＧ）＝に１・Ｉｕｎｃ＋に２・ｅｘｐ（ａ）＋
Ｃ（５）ここで、Ｐ（ＵＢＧ）　　　；灰中未燃分推定
指標υａｃ　　・　；灰中未燃分推定指標α　　　　；
アフタエアを表わす係数 に１．Ｋｍ、Ｃ；定数（但し、Ｋ２はアフタエア装置か
ら検出位置 までの時間を考慮した定 数） （５）式において、アフタエアの影響を表わすαは（６
）式に示すようにアフタエア量の関数として表わされる
。

α＝ｇ（Ｇ＾＾・・・）　　　　　　　　（６）ここで
、Ｇ＾＾ニアフタエア量 また、（６）式で示されるアフタエア量は、（７）式の
ように空気比を用いて表わすことも可能である。

α＝ｇ（（λ−λＢＮＲ）　　ｅ・・・）　　（７）こ
こで、λニドータル空気比 λＢＮ、Ｒ：バーナ空気比 さらに、Ｇ＾＾は総空気量と３次空気量を用いて表わす
こともできる。（５）式は、−例として指数関数を用い
てアフタエアの投入による推定項を表わしたが、他の関
数で表わすことも可能である。

すなわち、 となる。

以上の処理の一例としてプロセッサ３の内部処理フロー
の概略を第７図（ａ）、（ｂ）に示す、第７図の概略処
理を次に説明する。

■１００：各火炎画像データの入力 バーナ近傍火炎画像データＩ　Ｍｌ（Ｉ　Ｐ　ｊ）　ｖ
燃焼火炎中抜流域火炎画像データＩ　Ｍｚ（１＊　ｊ）
をプロセッサ３に入力する。

■１１０：１１０：各火炎タの平均化 その燃焼状態を示す最も高い確率を持つ火炎形状を求め
る（（９）、　（１０）式に一例を示す）。

、／＼、 ここで、ＩＭＩ　（ｉｔ　Ｊ）”平均化したバーナ近傍
火炎画像 ／へ＼ ＩＭ２　（ｉｙ　ｊ）：平均化した燃焼火炎後流域火 炎画像 に：平均化の標本数 （ｋ＝１〜Ｎ） ■１２０：各火炎形状の特徴抽出 画像処理を用いて、バーナ近傍火炎画像データに対して
は、火炎の高輝度、高温域（酸化炎）を抽出し、それら
抽出した領域の重心間距離、及びバーナから重心までの
輝度平均値を算出し、燃焼火炎中径流域火炎画像に対し
ては、火炎画像データから火炎を抽出し輝度面積を算出
する。

■１３０：灰中未燃分推定指標■υＢｃの計算灰中未燃
分推定指標■υＢｃを（７）式を用いて求める。

■υＢｃ＝ｘ−Ｙ−Ｚ−に＋Ｃ１（１１）ここで、Ｘ　
　：酸化炎間距離 Ｙ　　：バーナ先端から酸化炎まで の輝度平均値 Ｚ　　：燃焼火炎中抜流域火炎輝度 面積 に、ｃｌ：定数 ■１４０ニアフタエアは投入されているか？アフタエア
の影響を考慮する必要があるか否かを判定する。

ここで、Ｇ＾＾ニアフタエア量 ■１５０ニアフタエア投入による灰中未燃分の減少量の
推定 アフタエアが投入され、燃焼が進行し灰中未燃分が減少
する量を推定する。

Ｐ＝ｆ　（ｇ　（Ｇ＾＾、・・・）　）　＋Ｃｘ　　　
　　　（１２）ここで、Ｃ２：定数 Ｐ　：推定した減少量 Ｇ＾＾ニアフタエア量 （１２）式において関数ｇ　（Ｇ＾＾、・・・）は、少
なくともＧ＾＾を含む関数であることを示す。

■１６０：灰中未燃分の推定 先に求めた工υＱＣと、Ｐを用いて（８）式により灰中
未燃分を推定する。

Ｐ　（ＵＢＧ）＝　Ｋｚ−Ｉｕｓｃ＋　Ｋ２　・Ｐ　＋
　Ｃ（１３）ここで、Ｐ　（ＵＢＣ）　　　：推定した
灰中未燃分ＩｕＢａ　　　　：灰中未燃分推定指標に工
、Ｋｚ、Ｃ：定数 Ｐ　　　　：推定した灰中未燃分減 少量 ■１７０：推定結果の出力 灰中未燃分の推定量Ｐ　（ＵＢＣ）を出力装置に出力す
る。

また、第７図（ｂ）の概略処理は次の通りである。

■１２１：バーナ近傍火炎画像データ高輝度、高温域抽
出（半閾値処理） 火炎の特徴量として高輝度、高温域（酸化炎）を用いる
ことから、半閾値処理でその領域を抽出する。ここで半
閾値処理とは、濃淡画像において（９）式を用いて画像
を処理することをいう。

傍火炎画像。

ＴＨ：半開値化レベル ■１２２：高譚度、高温域の重心を計算半閾値処理を用
いて抽出した高輝度、高温域（酸化炎）の重心を求める
。本実施例では、領域の重心をその代表点としたが、最
高輝度、最高温度点などをその代表点としても同様の効
果が期待できる。

（■１２３：燃焼火炎燃焼流域火炎画像データから火炎
抽出（半閾値処理） 燃焼火炎牛後流域火炎の輝度面積を求めるために画像デ
ータから燃焼火炎牛後流域火炎を半閾値処理で抽出する
。ここで半閾値処理とは、（）式と同様に ／＼、 ここで、ＩＭ２（ＩＩｊ）：平均化した燃焼火炎中径流
域火炎画像 ＴＨ：半開値化レベル ■１２４：重心間距離を計算（Ｘ） ■、■の処理をした、バーナ近傍火炎画像データの酸化
炎の重心を用いて、灰中未燃分推定指標Ｉｔ＋ｎｃを求
めるための特徴パラメータの１つであるＸ（酸化炎の重
心間距離）を求める。

■１２５：バーナ先端から重心までの輝度平均値を計算
（Ｙ） ■、■の処理をした、バーナ近傍火炎画像データの酸化
炎の重心位置、バーナ先端位置、火炎輝度情報を用いて
、灰中未燃分推定指標］：ｕｎｃを求めるための特徴パ
ラメータの１つであるＹ（バーナ先端から酸化炎までの
輝度平均）を求める。

なお１本実施例によれば次のような効果も得られる。

（１）排ガス成分を実時間で推定或いは予８１ｇするこ
とが可能となり、高効率運転が達成できる。

（２）段毎の着目した成分の生成量を把握でき、きめの
細かな運転制御が可能となる。

（３）バーナの燃焼状態を直接計測することから、ボイ
ラ運転状態を適確に把握できる。

（４）高燃料比の微粉炭、ＣＷＭなと、さまざまな燃焼
状態でも精度良く排ガス成分を把握できる。

（５）運転員の負担を軽減することができる。

またバーナ先端から酸化炎の温度平均でも同様の効果が
期待できる。

■１２６：燃焼火炎中後流域火炎の輝度積分値を計算（
Ｚ） ■の処理をした。燃焼火炎牛後流域火炎画像データを用
いて、灰中未燃分推定指標工υａｃを求めるための特徴
パラメータの１つであるＺ（燃焼火炎牛後流域の輝度積
分値）を求める。

また、燃焼火炎牛後流域の温度積分値でも同様の効果が
期待できる。

以上、本発明を用いることにより、火炎画像から灰中未
燃分を推定し、計測位置の灰中未燃分を精度よく推定或
いは予測することが可能となる。

他の実施例として、第８図に複数の異なるバーナを本発
明による燃焼状態監視制御方法で監視する場合を示す。

二〇場合、燃焼状態監視制御装置の画像入力部をＡ、Ｂ
、Ｃ段の各々の画像入力時に切換える方法（第９図（ａ
））、Ａ／Ｄ変換器とフレームメモリを各々Ａ、Ａ’　
、Ｂ、Ｂ’　Ｃ。

Ｃ′段用に準備し、３段同時にフレームに画像を入力す
る方法（第９図（ｂ））が考えられる。プロセッサの内
部処理は、基本的には第７図（ａ）。

（ｂ）と同様である。その概略処理を第１０図に示す。

例えば、実機ボイラの燃焼状態の監視に本発明を用いる
ことにより、各段のバーナ燃焼状態、すなわちボイラ運
転状態を監視でき、アフタエアの影響を考慮した。きめ
の細かな高効率運転を実現できる。また１本発明の灰中
未燃分推定値から、操作量（空気量、空気比等）を制御
することにより、オペレータの負担をさらに低減するこ
とができる。

さらに本発明は、バーナのタイプによって左右されるも
のではない０例えば、第１１図（ａ）と（ｂ）のように
異なるバーナタイプであってもバーナ断面方向から燃焼
火炎を計測すると、形成される火炎は（ａ）、（ｂ）共
同様な形状を示すことから明らかである。

〔発明の効果〕

本発明を実施することにより、排ガス成分、例えば、灰
中未燃分（ＵＢＣ）を精度のよい監視をおこなうことが
できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の１実施例を示す図、第２図は本発明の
基本となる火炎形状を比較した図、第３図は火炎形状か
ら抽出する特徴パラメータを示す図、第４図は灰中未燃
分とその推定指標をアフタエアの影響について比較した
図、第５図は、灰中未燃分の減少過室を投入量と距離に
ついて示した図、第６図は本発明の装置構成の一例を示
す図、第７図（ａ）、（ｂ）はプロセッサの概略処理フ
ローを示す図、第８図は本発明の他の実施例を示す図、
第９図は他の実施例の画像入力方法の例を示す図、第１
０図は他の実施例の概略処理フローを示す図、第１１図
は異なるタイプのバーナを示す図である。 １・・・Ａ／Ｄ変換器、８，９・・・ディジタル映像信
号。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、ボイラの燃焼状態を監視する方法において、バーナ
   根元部の火炎の燃焼状態を表わす第１の特徴量と燃焼火
   炎の後流域の燃焼状態を表わす第２の特徴量を計測ある
   いは推定し、該第１及び第２の特徴量を用いて燃焼排ガ
   ス成分を推定することを特徴とする燃焼状態監視方法。 ２、前記特許請求の範囲第１項の記載において該第１の
   特徴量をバーナへの燃料の供給量、第１〜３次空気供給
   量炉内温度のうち少なくとも１つを用いて推定し、該第
   ２の特徴量を燃焼火炎の後流域で混合される空気供給量
   、炉内温度、燃料のうち少なくとも１つを用いて推定或
   いは予測することを特徴とする燃焼状態監視方法。 ３、前記特許請求の範囲第１項の第１及び第２の特徴量
   をそれぞれ燃焼火炎輝度或いは温度の分布から求めるこ
   とを特徴とする燃焼状態監視方法。