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ビッグデータ解析でゴミ焼却発電プラントの異常を予測 日立造船・IBMが検証へ

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日立造船と日本IBMは、ごみ焼却発電プラントにおける「燃焼の異常検知」と「燃焼の安定・最適燃焼値の導出」を中心とする最適運転管理システムの構築に関する取り組みを開始する。

今回の取り組みでは、日立造船が長年蓄積してきたビッグデータなどに、高度な数理解析技術を適用して不具合や異常、故障を予測し、問題が起きる前に具体的な対策案を提示する日本IBMのソリューション「Predictive Asset Optimization(PAO)」を適用する。

「燃焼の異常検知」では、オペレーターが判断する前に異常を検知できるよう、蒸気量、炉内温度、ごみ投入量などセンサーの相関関係から得られるデータを分析し、事前に予測できるかを検証する。

「燃焼の安定・最適燃焼値の導出」では、NOxやCOといった排ガスやダイオキシンなどの有害物質の発生を抑え、設備に影響を与えずに最も効率よく燃焼させることや最も安定的に燃焼する条件をビッグデータの解析により検出し、その条件を維持可能とする適切な制御を行うことで、燃焼悪化による発電ロスを最小化させる検証を行う。あわせてビッグデータを解析することで10分~30分程度先の燃焼パターンを予測する検証を行う。

日立造船では、従来の遠隔監視で培ったノウハウをもとに運転支援システムの開発・導入を進め、プラント側の運転管理の負担を大きく軽減できる遠隔管理への移行を進めてきたが、上記検証を通じて最適運転管理システムを構築し、完全自動化の実現へとつなげることを目的としている。

日本IBMでは、IBMグループがグローバルで蓄積してきた異常検知・予防保全における知見を生かしながら、PAOに関するコンサルティングだけでなくPAOを活用した新たなビジネスのコンサルティング、IBMの分析ソフトウェア「IBMRSPSS」や予知保全ソリューションのソフトウェア「IBM Predictive Maintenance and Quality(IBM PMQ)」などを活用し、顧客の資産効率最大化及び最適化を支援する。また、IBMの東京基礎研究所の研究員も参加しIBMの最先端のデータ解析技術の適用を検討していく。

近年、ごみ焼却発電プラントは、ライフサイクルコストの低減などを目的として民間企業に運転や運営を委託するケースが増加傾向にある。また、ごみ焼却発電が再生可能エネルギーの1つと認められていることから発電所としても期待されている。

日立造船は、国内約65プラントでの運転及び20プラント以上での運営を行っているが、プラントの最適運転管理による売電コストパフォーマンスの向上や省人化を図り、従来の遠隔監視・管理から完全自動化していくことで、環境ソリューション事業のさらなる効率化を進めていくとともに、舶用ディーゼルエンジンや橋梁、シールド掘進機など他の分野にもICT(情報通信技術)やビッグデータを活用していきたい考えだ。

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