炉温・燃料流量・排気O₂・炉圧などを常時分析し、通常パターンから外れた燃焼状態を早期に検知します。
火葬炉では、炉内温度を一定範囲に保つだけでなく、燃料の供給量や空気量、炉内圧、排気中の酸素濃度などを見ながら安定した燃焼を維持する必要があります。 従来は、担当者が監視盤の数値や燃焼音、運転時間などを総合して状態を判断していました。しかし、異常の初期段階では一つひとつの数値が警報値を超えないことも多く、「いつもと少し違う」という変化を捉えるには経験が必要でした。 また、複数炉を同時に運転する時間帯では監視対象が増え、点検すべき炉の優先順位をつけることも現場負担となっていました。
炉温だけでなく、主燃焼バーナーの燃料流量、排気O₂、炉圧、運転開始からの経過時間などを時系列で取り込み、炉ごとの通常運転パターンを学習しました。
個別の値が正常範囲でも、例えば燃料流量が増えているのに炉温上昇が鈍い、O₂が通常より高い状態が続くといった複数指標の崩れを検知します。
異常スコアだけを出すのではなく、炉圧、O₂、燃料流量など、今回の判定に強く影響した項目を表示し、現場での点検につなげます。
炉の型式や経年状態によって正常な挙動が異なるため、全炉を一律に判定せず、炉ごとの基準や運転履歴を考慮して判定する構成にしました。
警報が出てから対応するのではなく、通常パターンから外れ始めた段階で担当者が確認できるようになり、点検の優先順位をつけやすくなりました。
経験者が複数の計器から感じ取っていた小さな変化を、異常スコアと影響項目として共有できるため、担当者ごとの判断差を抑えられます。
異常検知の履歴と、その後の清掃・調整・部品交換内容を紐づけることで、保守担当者が炉の状態変化を振り返りやすくなりました。
炉ごとの通常運転時の時系列パターンを学習し、複数センサーの関係性や変化速度を分析。通常状態からの乖離度を算出し、異常の可能性が高い炉と影響した項目を抽出します。
4カ月
550万円