Biomass Powerplant

概要

ウッドチップを燃焼してエネルギーを生産するバイオマス発電所の運営効率を評価する方法には、熱効率（Thermal Efficiency）、燃料利用効率（Fuel Utilization Efficiency）、電気変換効率（Electric Conversion Efficiency）、システム全体効率（Overall System Efficiency）などが使用されています。しかし、これらの方法は燃料の特性、設備の状態、運営条件などを十分に反映できない限界がありました。

SDTはこれらの限界を克服するために、燃料と設備、そして運営状態をリアルタイムで正確に測定できる技術を開発しました。この技術は発電所の効率をより信頼性を持って分析し、設備内部に設置されたカメラとLIBS（レーザー誘起ブレークダウン分光法）に基づく測定を無停止・無人で運営できるように設計されており、アジア最大のバイオマス発電所で使用されています。

バイオマス発電所が抱えている問題

バイオマス発電所を最適な効率で運営するためには、粒子のサイズと投入原料であるウッドチップの化学的な構成を正確に測定し、継続的に追跡することが不可欠です。粒度分布と化学的構成が適切でない場合、塊化（agglomeration）、汚染（fouling）、スラッギング（slagging）といった現象が発生し、設備の腐食や運転障害に繋がる可能性があります。

現在、ほとんどのバイオマス発電所では作業者が1日1〜2回ウッドチップとボトムアッシュのサンプルを採取し、その後実験室へ運搬して分析を行っています。しかし、実験室での分析と報告書作成には約2日かかるため、分析結果の信頼性やリアルタイム対応には限界があります。つまり、分析が完了する前に問題の原因が既に設備に影響を与えている場合が多いのです。

SDTの解決策 -
機械ビジョンを用いた粒度分析

SDTの解決策 -
機械ビジョンを利用した粒度分析

SDTの解決策 -
機械ビジョンを用いた粒度分析

分析のために実験室に運ばれるウッドチップとボトムアッシュは、全体投入量のごくわずかな量です。ごくわずかなサンプルに依存して発電量を予測するには多くの限界があります。これらの問題を解決し、バイオマス発電所の運用を最適化するために、SDTは従来の方法を超え、実験室ではなくコンベヤーベルト上で粒度と化学成分をリアルタイムで分析する革新的な方法を導入しました。

SDTはバイオマス発電プロセスで発生する塊現象をリアルタイムで確認できるように、ドラッグチェーン上にカメラを設置しました。ドラッグチェーンは内部温度が100°Cを超え、大きな異物との衝突の可能性がある厳しい環境なので、カメラのような機械視覚機器を安全に保護できる機構設計を一度で提供しました。また、光学的環境に合わせて絞りと焦点を自由に調整し、最適な撮影条件を維持しました。これを実現するために、SDTはドラッグチェーン上にキャビネットを設置し、その中にカメラ、照明、エアクーラー、異物回避装置などを含む機器を安全に配置しました。

設置されたカメラは約1秒に1回ボトムアッシュを撮影し、撮影された画像は即座にデータベースにアップロードされました。SDTの機械視覚アルゴリズムはアップロードされた画像をもとに粒子に対してセグメンテーション作業を行い、各粒子の直径を測定して数を数える過程を通じて粒度ヒストグラムを生成しました。

SDTの解決策 -
プロセス上でのリアルタイム元素分析

SDTの解決策 -
プロセス上のリアルタイム元素分析

SDTはウッドチップの化学的構成を正確に分析するために、LIBS（レーザー誘起分解分光法）技術を導入しました。このLIBSソリューションは、レーザー、分光器、SDTのデータ収集モジュールであるNodeQ、および産業用コンピュータECNで構成されています。

LIBS装置は強力なレーザーを使用してウッドチップにエネルギーを照射し、その結果ウッドチップ内の原子がレーザーエネルギーを吸収し、数ナノ秒後に放出する光の固有波長を分析します。ウッドチップの元素構成をリアルタイムで大量分析するために、SDTはコンベヤーベルトに真空吸引装置を設置しました。この装置はコンベイヤーベルトを通過するウッドチップサンプルを吸引し、LIBS分析を行った後、再びコンベイヤーベルトに返します。

SDTのデータ収集モジュールであるNodeQは、この光の波長値をリアルタイムで読み取り、ECNに送信します。ECNは送信されたデータに基づいて機械学習を通じて各波長に対応する元素を即座に特定し、これを体系的に保存し、異常元素を検出した場合には管理者に通知を送ります。