1 前言
除了設施建設之外，廢棄物處理設施建設后的運營也以設計建設運營（DBO）方式和私人融資計劃（PFI）為主。已運行的設施越來越多地變更為長期綜合運營方式。為了應對該事業環境的變化，日本JFE工程公司從2003年開始強化提供遠程維護服務。2014年9月，為遠程支援工廠操作等服務，設立了遠程服務中心（RSC：Remote Service Center）。在RSC利用物聯網，裝備了遠程支援全國工廠的系統“JFE超遠程?”，開始進行運營設施的支援。并于2018年3月擴大了設施，轉向強化安全性功能的全球遠程中心（GRC：Global Remote Center），并擴大了支援范圍。
本文介紹了GRC的遠程支援以及利用物聯網、人工智能（AI）和數據分析技術的焚燒爐自動運行的開發狀況。
2 遠程支援系統概要
2.1 全球遠程中心（GRC）
GRC建立了一個專門用于廢棄物處理設施的遠程服務中心RSC，并將其擴展到支援本公司建設的其他工廠的遠程支援設施上。此外，該中心還強化了對海外工廠的遠程支援功能和網絡安全措施。
在廢棄物處理設施遠程支援系統中，對經驗豐富的操作員與各設施一樣都是實施24h運行體制，進行以焚燒爐為主的運行監控和必要時的操作，維持著穩定安全的工廠運行。
GRC除了從遠程監控運行和操作之外，還利用物聯網收集和存儲各種數據，采用分析方法和AI，用于最新的“JFE超遠程?”，強化支援設施。
2.2 JFE超遠程?
“JFE超遠程?”是由為廢棄物處理設施提供遠程支援的設備和系統構成，于2014年9月開始運行。當時支援的設施是2個，現在擴大到10個設施，今后再支援5個設施，不久將擴大到支援15個設施。
該系統有三大功能：1）中央控制室操作員在遠程地同樣可以進行監控和操作業務。2）收集運行數據和燃燒圖像等各種龐大數據，用于數據分析和AI的功能。3）因支援設施大多是發電設施，所以具有優化向電力公司和特定規模電氣事業者（PPS）銷售電力的功能。
JFE工程公司充分利用存儲的數據和最新的AI技術，確立了圖1的構想，進行了以中央控制室無人操作為目標的技術開發。
3 利用物聯網和AI的遠程支援系統
3.1 利用AI的支援領域
為了應對經驗豐富操作員的缺乏，該公司從建立GRC時就開始利用物聯網收集各種數據。目的之一是將經驗豐富操作員穩定安全的手動干預操作焚燒爐轉化為自動運行焚燒爐。另一個目的是充分利用經驗豐富操作員的技術訣竅。因此，自2015年起，該公司與主要的AI廠商探討如何利用AI，2018年開始采用交互型支援系統和燃燒圖像分析系統兩個系統。
3.2 交互型支援系統
交互型支援系統是將經驗豐富操作員的技術訣竅和各種文檔存儲到數據庫，利用AI的語音識別、意圖理解和語音合成技術，用語音回答新人和年輕操作員的詢問，通過語音和圖像馬上得到適當的回答。該系統有兩個功能：一是運行的方法和故障查詢功能，另一個是設計圖、操作說明書、程序書和故障案例（圖紙）檢索功能。圖2是交互型支援系統的概要。
該系統從2018年5月開始試運行，10月開始在GRC和2個運營設施中正式運行。運行中，有時會出現對詢問不能正確理解，含義被誤解，無法獲得正確答案和文獻的情況。
該系統對詢問時的語音和意圖的理解結果、回答結果全部進行記錄管理。運行管理者對這些記錄進行確認，對專業術語、詞典和查詢內容進行文本轉換，添加其他術語以提高理解意圖的精確度，并進行強化理解意圖的學習，以持續提高精確度。
3.3 燃燒圖像分析系統
在廢棄物處理設施的中央控制室和GRC，為了確認穩定安全的運行，操作員需要使用分布式控制系統（DCS）畫面的過程數據和工業電視監視器（ITV），監控焚燒爐內的燃燒狀態。燃燒圖像分析系統是將ITV監視器監控的燃燒圖像數字化的系統。
在焚燒爐的運行中，應用自動燃燒控制裝置（ACC），并設定警報，使重要的過程數據不脫離控制值。用DCS報警確認，可以判斷是否需要改善燃燒。但是，因為燃燒狀態沒有警報通知功能，所以操作員需要監視燃燒圖像，根據操作經驗判斷燃燒狀態好壞。為了判斷燃燒狀態，該公司利用AI構建了燃燒圖像分析系統，于2018年10月開始運行。在該系統中，系統的運行管理者也通過追加學習，試圖將其提高到與經驗豐富的操作員做出的燃燒狀態判斷相同的水平。
在該系統中，將燃燒影像輸入廢棄物處理設施側的DCS中，在此輸入由影像生成的圖像數據。對于該圖像數據，利用以往的圖像數據進行學習并提高精度的分類器將燃燒狀態的好壞數字化。該數字可以通過設施側的DCS，與過程數據一樣被監控，如果出現需要改善的燃燒狀態，則通過警報通知操作員。圖3是燃燒圖像分析系統概要。
4 焚燒爐自動運行的措施
4.1 自動運行的問題及措施概要
如上所述，焚燒爐的運行控制由ACC自動控制。但是，提供給焚燒爐的垃圾熱量經常發生變化，如果其變動幅度大，僅由ACC自動控制，有時會出現應該嚴守的燃燒控制溫度和廢氣氣體成分等運行控制值不穩定的燃燒狀態。此時，操作員判斷是否需要改善，必要時對ACC的燃燒控制進行干預操作，使燃燒得到改善。
將操作員進行的干預操作程序化，強化ACC的燃燒控制，旨在更加安全穩定地自動運行焚燒爐。因此，對關于干預操作的各種數據進行分析，推進了干預操作的自動化。在推進該措施時，應考慮的事項主要有三點：1）操作員根據各種過程數據和燃燒狀態來判斷干預操作。2）干預操作的判斷標準因人而異。3）即使是同樣的狀況，干預的操作項目也可能不同。
操作員確認各種數據后，將干預的判斷標準、干預時的操作量和恢復的時間建模，作為控制程序納入燃燒控制中，在實際設施進行驗證運行。
4.2 驗證運行的狀況
2018年10月，將自動運行的控制功能引入實際設施，繼續驗證運行。在此，將從操作員的干預操作數據分析中判斷對自動運行有效的過程數據以及從燃燒圖像分析系統獲得的燃燒狀態數據綜合起來，將經驗豐富操作員的操作內容添加到常規的ACC控制中。
操作員干預操作的項目有很多，所以在2018年10月，在該公司的加煤機式焚燒爐最重要且干預操作頻率較多的垃圾供給系統引入了自動運行功能。其后，2019年2月擴大到送風系統。
通過垃圾供給系統引入自動運行功能，經驗豐富的操作員從每天每爐幾次到幾十次的干預操作，到2019年1月降到約30%。然后，對送風系統也采用了自動控制，運行更加穩定，結果無需經驗豐富的操作員干預，確認可以長期自動運行。截至2019年2月，操作員的干預操作幾乎為零，取而代之的是自動運行控制功能執行的干預操作次數比引進之前增加了40%左右。
此外，對常規運行和自動運行進行了比較評價，以確認自動運行是否提高了燃燒穩定性。為了在垃圾質量相同的同一時期進行比較，整理了2018年4月的常規運行和2019年4月的自動運行焚化爐的燃燒控制溫度的瞬時值和1h移動平均溫度的分布（穩定的燃燒控制溫度需要確保高于850℃），其結果表明：與常規運行相比，自動運行燃燒控制溫度的分布區域變小，在自動運行中，垃圾的燃燒控制溫度更穩定。
在有發電設施的廢棄物處理工廠，鍋爐發生的蒸汽量與燃燒控制溫度密切相關，所以燃燒控制溫度的穩定使蒸汽量也穩定，最終使用蒸汽的渦輪發電機的發電也穩定。而且，燃燒控制溫度穩定，爐內的熱量波動少，將降低耐火材料的磨損和損耗。經過長期運行，確認了焚燒爐自動運行的燃燒穩定性。
作者：世界金屬導報
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