[发明专利]灰熔融温度推定装置及灰熔融温度推定方法

权利要求书

1.一种灰熔融温度推定装置，其推定通过包含多种燃料的对象燃料的燃烧所产生的灰的熔融温度，其特征在于，

所述灰熔融温度推定装置具备：

理论灰组成计算部，其具有混合比率取得部、燃料对应灰组成取得部及计算部，所述混合比率取得部构成为取得所述对象燃料所包含的所述多种燃料的混合比率，所述燃料对应灰组成取得部构成为取得由所述对象燃料所包含的所述多种燃料各自的灰组成构成的多个燃料对应灰组成，所述计算部构成为基于所述混合比率及所述多个燃料对应灰组成来计算理论灰组成，所述理论灰组成是将所述多种燃料以所述混合比率混合的情况下的与所述灰的特定的灰成分相关的所述灰组成；

推定模型制作部，其构成为制作对关于通过参照燃料的燃烧所产生的参照灰的参照灰组成与参照熔融温度的关系进行学习而成的推定模型；以及

熔融温度计算部，其构成为使用所述推定模型来计算与所述理论灰组成相应的所述对象燃料的所述灰的熔融温度的推定值。

2.根据权利要求1所述的灰熔融温度推定装置，其特征在于，

所述推定模型制作部具有：

学习数据生成部，其构成为生成由将关于多个所述参照灰的每一个的所述参照灰组成与所述参照熔融温度相关联的数据构成的学习数据；以及

机器学习执行部，其构成为通过执行所述学习数据的机器学习来制作所述推定模型。

3.根据权利要求2所述的灰熔融温度推定装置，其特征在于，

所述学习数据生成部具有学习数据更新部，该学习数据更新部将基于所述推定模型和在构成作为所述学习数据的第一学习数据的作为所述数据的任意数据中相关联的所述参照灰组成所计算出的所述灰的熔融温度的推定值、与在所述任意数据中与所述参照灰组成相关联的所述参照熔融温度之差超过规定的阈值的所述任意数据从所述学习数据去除，由此将所述第一学习数据更新为作为所述学习数据的第二学习数据。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的灰熔融温度推定装置，其特征在于，

所述多种燃料包含煤炭燃料及生物质燃料。

5.一种灰熔融温度推定方法，其推定通过包含多种燃料的对象燃料的燃烧所产生的灰的熔融温度，其特征在于，

所述灰熔融温度推定方法包括：

理论灰组成计算步骤，其包括混合比率取得步骤、燃料对应灰组成取得步骤及计算步骤，在所述混合比率取得步骤中，取得所述对象燃料所包含的所述多种燃料的混合比率，在所述燃料对应灰组成取得步骤中，取得由所述对象燃料所包含的所述多种燃料各自的灰组成构成的多个燃料对应灰组成，在所述计算步骤中，基于所述混合比率及所述多个燃料对应灰组成来计算理论灰组成，所述理论灰组成是将所述多种燃料以所述混合比率混合的情况下的与所述灰的特定的灰成分相关的所述灰组成；

推定模型制作步骤，在该推定模型制作步骤中，制作对关于通过参照燃料的燃烧所产生的参照灰的参照灰组成与参照熔融温度的关系进行学习而成的推定模型；以及

熔融温度计算步骤，在该熔融温度计算步骤中，使用所述推定模型来计算与所述理论灰组成相应的所述对象燃料的所述灰的熔融温度的推定值。

6.根据权利要求5所述的灰熔融温度推定方法，其特征在于，

所述推定模型制作步骤包括：

学习数据生成步骤，在该学习数据生成步骤中，生成由将关于多个所述参照灰的每一个的所述参照灰组成与所述参照熔融温度相关联的数据构成的学习数据；以及

机器学习执行步骤，在该机器学习执行步骤中，通过执行所述学习数据的机器学习来制作所述推定模型。

7.根据权利要求6所述的灰熔融温度推定方法，其特征在于，

所述学习数据生成步骤包括学习数据更新步骤，在该学习数据更新步骤中，将基于所述推定模型和在构成作为所述学习数据的第一学习数据的作为所述数据的任意数据中相关联的所述参照灰组成所计算出的所述灰的熔融温度的推定值、与在所述任意数据中与所述参照灰组成相关联的所述参照熔融温度之差超过规定的阈值的所述任意数据从所述学习数据去除，由此将所述第一学习数据更新为作为所述学习数据的第二学习数据。