JP7778228B2 - 放熱反応器を動作させる方法、放熱反応器、および放熱反応器の計算システム - Google Patents

Description

本発明は、放熱反応器を動作させることに関する。

放熱反応器が一般的に使用される技術分野は、火格子ボイラなどの燃焼ボイラであり、流動床ボイラは、一般的に、電気および熱の生成など様々な目的に使用できる、蒸気を発生させるために利用される。

流動床ボイラでは、燃料および固体粒状物流動媒体（ｂｅｄ ｍａｔｅｒｉａｌ）が炉内に導入される。流動媒体および燃料は、炉の底部から流動化ガスを取り込むことによって流動化される。燃料の燃焼は、炉内で行われる。ＢＦＢの燃焼では、流動化ガスが、床内に気泡を形成するように床を通過する。流動床は、ＢＦＢでは、流動化ガス供給および燃料供給を制御することにより、かなり簡便に制御することができる。場合によってはあり得る重金属、硫黄の収着性を高め、さらにアルカリの収着性を高めるために、燃料に加えて、ケイ酸アルミニウム（非水和粘土など）、アルカリアルカリ土類金属炭酸塩、およびこれらの混合物（石灰石または炭酸カルシウムなど）などの、特定の添加剤が燃焼に加えられてもよい。

ＣＦＢの燃焼では、流動化ガスが流動媒体を通過する。ほとんどの床の粒子は、流動化ガスに混入し、排ガスと共に運ばれることになる。粒子は、少なくとも１台の粒子分離器内で排ガスから分離され、循環して炉内に戻される。粒子が炉内に戻される前に粒子から熱を回収するために、粒子分離器の下流に、流動床式熱交換器を配置するのが一般的である。

すべてのボイラにおいて、燃焼技術に関係なく、空気と燃料との混合などの燃焼条件が、理想的ではない場合がある。

Ｉｍｐｒｏｂｅｄ ＡＢの国際公開第２０１６／２０２６４０Ａ１号に掲載された国際出願は、燃焼ボイラの熱負荷制御方法について開示している。この方法では、ボイラの少なくとも１箇所で監視された排ガス速度が、所定の最大排ガス速度の制限を超える場合、燃焼ボイラの熱負荷が抑えられる。排ガス速度は、方程式群を使用して、排ガスの体積流量を、サイクロンのすぐ下流の場所にある、排ガスダクトの断面積で割ることにより計算される。

さらに、生成ガスを生成する他のプロセスもあることが知られており、生成ガスの温度は、制御する必要がある。これは、ガスおよび／またはプロセスを加熱または冷却することを意味する。

放熱反応器は、反応器のそれぞれのボイラ最大連続蒸発量（ＭＣＲ：ｍａｘｉｍｕｍ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｒａｔｉｎｇ）である、所与の能力に合わせて設計される。これは、設計負荷レベルと呼ばれる場合がある。

本発明の第１の目的は、放熱反応器の性能、収益性、および自由度を高め、また反応器の負荷の制御を改善することである。本発明の第２の目的は、燃焼ボイラの制御システムの複雑度を低減することである。

第１の目的は、請求項１に記載の放熱反応器を動作させる方法、および請求項１９に記載の放熱反応器によって実現することができる。第２の目的は、請求項２４に記載の反応器計算システムによって達成することができる。

従属請求項は、方法、反応器、および計算システムの有利な態様を説明している。

生成ガスを生成する放熱反応器を動作させる方法は、以下の工程を含む。
ａ）反応器の現在の負荷Ｑ_ｈを監視する工程、
ｂ）反応器の数値モデルを含む現在監視されているプロセスデータを使用して計算される少なくとも１つの生成ガス係数が許容条件を満たす、現在の計算上の最大瞬間負荷に対する数値を発見する工程、およびこの数値を、現在の計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}として選択する工程、
ｃ）現在の計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ、ｍａｘ}を、操作者に示す工程、ならびに／あるいは、現在の負荷Ｑ_ｈが、
ｃ１）現在の計算上の最大瞬間負荷よりも小さい場合に、
ｃ１ｉ）負荷が増加する可能性があることを、操作者に示す工程、および／もしくは
ｃ１ｉｉ）負荷を自動的に増加させる工程、
ならびに／または
ｃ２）現在の計算上の最大瞬間負荷よりも大きい場合に、
ｃ２ｉ）負荷Ｑ_ｈが現在の計算上の最大瞬間負荷を超えていることを、操作者に示す工程、および／もしくは
ｃ２ｉｉ）負荷Ｑ_ｈを、自動的に低減させる工程。

この方法では、最大負荷を固定するのではなく、生成ガス係数を計算し、生成ガス係数の許容条件を好適に選択する方法により、時々、固定最大負荷よりも高くなる可能性がある、反応器の現在の計算上の最大瞬間負荷で、またはそれにより近い負荷で、反応器を安全に動作させることが可能である。現在の計算上の最大瞬間負荷は、設計負荷レベルよりも高くなる可能性がある。したがって、反応器の全体的な性能を向上させることができ、電力／熱生成を増加させることが可能となる。さらに、現在の計算上の最大瞬間負荷が、設計負荷レベルよりも小さい場合があり得るので、現在の計算上の最大瞬間負荷を超えることに起因する反応器の磨耗を、より適切に低減することができる。現在の計算上の最大瞬間負荷は、言い換えると、最大許容負荷および／または好ましい負荷とみなすことができる。

本出願人は、ボイラを用いて実行した試験において、平均して、固定ボイラ最大負荷を超える燃焼ボイラからの電力出力を得ることができた。本出願人は、燃焼ボイラでは、試験で、改善の可能性が２．５～５％の間であり得ることを実証することができた。これは、たとえば、１２０ＭＷ_ｔｈの燃焼ボイラでは、３～６ＭＷ_ｔｈに相当する。

この方法において、以下であることが好ましい。
ｉ）反応器の現在監視されているプロセスデータが、
ｉａ）生成ガス流路内の現在の生成ガス出口温度と、
ｉｂ）生成ガス流路内の伝熱面ごとの熱負荷（ｈｅａｔ ｄｕｔｙ）と
を含み、さらに、
ｉｉ）工程ｉａ）およびｉｂ）の両方からの監視されているプロセスデータが、生成ガス係数の計算に使用され、現在の計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}に対する数値を発見するときに使用される。

熱交換器の熱負荷の計算は、当業者には既知であり、熱負荷は、たとえば、以下の式を使用することによって得ることができる。
Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ}＝ｑ_{ｍ，ｆｌｕｉｄ，ｉ}×（ｈ_{ｆｌｕｉｄ，ｏｕｔ}－ｈ_{ｆｌｕｉｄ，ｉｎ}）
ここで、ｑ_{ｍ，ｆｌｕｉｄ，ｉ}は、ｉ番目の伝熱面での流体流量、ｈ_{ｆｌｕｉｄ，ｉｎ}は、ｉ番目の伝熱面に入る流体のエンタルピ、ｈ_{ｆｌｕｉｄ，ｏｕｔ}は、ｉ番目の伝熱面から出る流体のエンタルピである。

この発見は、反応器の数値モデルを含む現在監視されているプロセスデータを使用して計算される少なくとも１つの生成ガス係数が許容条件を満たすことができない場合、次の数値が自動的に選択されるように実行され得る。次の数値が、繰り返し選択されることが好ましい。これにより、計算ライブラリ関数、具体的には、反復法ソルバ（関数の根を解く、ＰｙｔｈｏｎのＦＳＯＬＶＥ関数など）の使用が可能となり得る。

この発見は、以下の計算工程を実行することにより、行われ得る。
－ Ｉ：反応器の熱負荷が数値と一致するときに、計算上の反応器モデルが得られる、ボイラ生成ガス出口温度の推定値を計算する工程、
－ ＩＩ：生成ガス質量流量を計算する工程、
－ ＩＩＩ：排ガス流路内の伝熱面ごとの熱負荷を、数値上のボイラモデルを使用することによって補正される現在の熱負荷を使用して、計算する工程、
－ ＩＶ：生成ガス流路内の伝熱面ごとの計算された熱負荷を使用し、生成ガス流路内の、ガス流の上流方向での生成ガス出口に最も近い伝熱面から、排ガス出口温度の推定値を使用して開始する、各伝熱面での生成ガス温度を計算する工程、
－ Ｖ：排ガス流路内の伝熱面ごとの生成ガス係数を計算する工程。

この手法を使って、反応器の熱負荷が数値に一致する状況において、生成ガス流路内の各伝熱面（本願において、「伝熱面」とは、熱交換器、熱交換器管、熱交換器管束、熱交換器パッケージ、および／または熱交換器の構成群を意味する）の状況は、生成ガス係数を用いて数値的に推定することができる。したがって、ここで、現在の計算上の最大瞬間負荷の候補である特定の数値が、伝熱面において、許容可能な状況を生み出すかどうかを試験することができる。

本発明の一実施形態によれば、工程ＩＩＩ）において、数値反応器モデルは、Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}＝Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃｕｒｒｅｎｔ}＋Σα_ｊ，ｉ（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）^ｊ－Σα_ｊ，ｉ（Ｑ_{ｈ，ｃｕｒｒｅｎｔ}）^ｊの形式のモデルである。

パラメータ（α_ｊ，ｉ）の当てはめは、人間が手動で、または履歴データを利用して、コンピュータによって自動的に行うことができる。パラメータの自動更新は、たとえば月に１回行われてもよい。自動更新において、ＡＩおよびニューラルネットワークベースのアルゴリズムを利用することができる。

とりわけ、本発明が燃料を燃焼させるボイラに適用されると、国際公開第２０１６／２０２６４０Ａ１号に開示された方法とは異なり、現在のボイラ負荷で限界に達することなく、計算上許容可能な現在の最大ボイラ瞬間負荷を予測することが可能となり、一方、さらにより重要なことに、計算上許容可能な現在のボイラ瞬間負荷を超えることなく、限界に達することが可能である。

生成ガス係数は、以下を含むかまたは以下であることが好ましい。
ｄｆ_ｉ＝ｋ_ｉ（ｑ_{ｍ，ｐｒｏｄｕｃｔｇａｓ}／（ρ_{ｐｒｏｄｕｃｔｇａｓ，ｉ}×Ａ_{ｃｒｏｓｓ，ｉ}））^ｎ
ここで、
ｋ_ｉは、具体的には、燃焼ボイラで選択され得る、正の（非ゼロの）数であることが好ましい、非ゼロのパラメータであり、
ｑ_{ｍ，ｐｒｏｄｕｃｔｇａｓ}は、生成ガスの質量流量であり、
ｎは、具体的には、反応器で選択され得る、正の（非ゼロの）数であることが好ましい、モデルパラメータであり、
ρ_{ｐｒｏｄｕｃｔｇａｓ，ｉ}は、ｉ番目の伝熱面における生成ガスの密度であり、
Ａ_{ｃｒｏｓｓ，ｉ}は、ｉ番目の伝熱面における、ガス流れ通路の断面積である。

生成ガス係数にこの関数形式を選択すると、生成ガス係数は、非常に自由度が高くなり、反応器内で使用されている現在の反応物の状態に基づくなど、反応器の動作の様々なニーズに合わせて簡単に適合できるので、これはとりわけ好都合である。
ｉ）モデルパラメータｎは、以下のうちの少なくとも１つであるよう選択され得るので、とりわけ有利であり、計算された生成ガス速度を使用する場合、０．９～１．１の範囲、好ましくは約１．０、
ｉｉ）腐食を引き起こす、計算された生成ガスを使用する場合、２．９～３．５の範囲、好ましくは３．２～３．３５の間、または
ｉｉｉ）生成ガスの流れの圧力損失を使用する場合、１．８～２．２の範囲、好ましくは約２．０である。

ｎの値は、時間の経過と共に変更され得る。これは、反応器が流動床反応器である場合、伝熱面における排ガスの流れの状態が、ファウリング、灰の凝集、または反応物もしくは床の状態などにより、時間の経過と共に変化する可能性があるため、有利である。生成ガス係数は、したがって、実際のプロセスの状況をより適切に反映するために、時間の経過と共にシフトされ得る。

本発明の一実施形態によれば、ｎ＝２であり、生成ガス係数が圧力損失を表す場合、生成ガス係数ｄｆ_ｉと生成ガス係数の所定の最大値ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}との比較は、伝熱面ごとに実行することができる。許容条件は、一実施形態によれば、実質的にｄｆ_ｉ＝ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}である。

本発明の一実施形態によれば、ｎ＝２であり、生成ガス係数が圧力損失を表す場合、排ガス係数ｄｆ_ｉの合計、
ｄｐ_ｔｏｔ＝Σｄｆ_ｉ
と、所定の生成ガス係数ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}の合計との間で、比較を行うことができるか、または所定の生成ガス係数は、ただ単に、全圧力降下を表し、したがって比較は、反応器と煙突との間の全圧力降下の比較を表す。許容条件は、一実施形態によれば、実質的にｄｐ_ｔｏｔ＝ｄｐ_{ｍａｘ，ｔｏｔ}である。

生成ガス係数は、本発明の一実施形態によれば、粒子堆積係数を表し、以下の形式で書くことができる。
ｄｆ_ｉ＝ｋ_ｐｈＣ（ｄ）ｑ_ｍ＿ｆａｖ_ｐ ^ｎ
ここで、ｋ_ｐｈは粒子硬度係数、Ｃ（ｄ）は粒子直径関数、ｑ_ｍ＿ｆａは粒子質量流量の割合、ｖ_ｐは粒子速度、ｎは冪指数（０、３～４）である。所定の生成ガス係数は、かかる場合、最大粒子堆積値を表す。粒子堆積係数は、粒子の特性（柔らかさなど）に基づいて、調整することもできる。

反応器は、本発明の特定の実施形態によれば、ＦＢボイラまたはＦＢガス化器などの流動床（ＦＢ：ｆｌｕｉｄｉｚｅｄ ｂｅｄ）反応器であり、生成ガス係数は、灰堆積係数を表し、以下の形式で書くことができる。
ｄｆ_ｉ＝ｋ_ｐｈＣ（ｄ）ｑ_ｍ＿ｆａｖ_ｐ ^ｎ
ここで、ｋ_ｐｈは粒子硬度係数、Ｃ（ｄ）は粒子直径関数、ｑ_ｍ＿ｆａは飛灰の質量流量レート、ｖ_ｐは粒子速度、ｎは冪指数（０、３～４）である。所定の排ガス係数は、かかる場合、最大灰堆積値を表す。灰堆積係数は、灰の特性（柔らかさなど）に基づいて、調整することもできる。

許容条件は、本発明の一実施形態によれば、実質的にｄｆ_ｉ＝ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}であるが、実際の状況では、許容条件は、以下のように定義することができる。
ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}－δ＜ｄｆ_ｉ≦ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}
ここで、δ＞０であり、数値精度および／または方法によって変わる。ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}－δ＜ｄｆ_ｉ≦ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}の場合、反応器の数値モデルを含む現在監視されているプロセスデータを使用して計算される少なくとも１つの生成ガス係数が許容条件を満たすことを意味し、かかる場合に、最大許容負荷が発見され、したがって数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}が、現在の計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}として選択される。

許容条件は、本発明の一実施形態によれば、実質的にΣ（ｄｆ_ｉ）＝Σ（ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}）であるが、実際の状況では、許容条件は、以下の合計を利用して定義することができる。
Σ（ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}）－δ＜Σ（ｄｆ_ｉ）≦Σ（ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}）
ここで、δ＞０であり、数値精度および／または方法によって変わる。Σ（ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}）－δ＜Σ（ｄｆ_ｉ）≦Σ（ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}）の場合、ボイラの数値モデルを含む現在監視されているプロセスデータを使用して計算される少なくとも１つの生成ガス係数が許容条件を満たすことを意味し、かかる場合に、最大許容負荷が発見され、したがって数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}が、現在の計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}として選択される。一実施形態によれば、積算指数（ｓｕｍｍａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ）ｉは、熱伝達面のすべてにわたる。積算指数ｉは、本発明の別の態様によれば、好ましくは生成ガスチャネル内にある、伝熱面の一部だけにわたる。

ｎの値が、少なくとも２台の別個の反応器を含む反応器群から、反応器のそれぞれについて監視された運用データを使用して判定される場合、とりわけ有用である。より多数の反応器（２台、３台、４台、・・・）を使用すると、より大きなデータセットが得られる。したがって、より多くの運用データが監視されることになる。これは、より適切な結果を生み出すことができ、判定に実験データの内挿および／または外挿が使用される状況では、特に優れている可能性がある。

生成ガス出口温度は、工程Ｉ）の計算では、以下の式によって実質的に推定され得る。
Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}＝α_０＋Σα_ｉＱ^ｉ _{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}
または、上式の１次、２次、もしくは３次以上の近似式によって推定されることが好ましい。係数αは、いくつかの個別の反応器負荷の値に対する、生成ガス出口の値を測定した後、当てはめによって取得することができる。このデータは、時間の経過と共に収集され、定期的など、随時更新され得る。このデータは、別法として、または追加的に、反応器の１回または複数の校正を実行する際に、収集することができる。

係数（α）の当てはめは、人間が手動で、または履歴データを利用して、コンピュータによって自動的に行うことができる。係数の自動更新は、たとえば月に１回実行されてもよい。ＡＩおよびニューラルネットワークベースのアルゴリズムを、自動更新に利用することができる。

生成ガス出口温度は、本発明の一実施形態によれば、工程Ｉ）において、人工知能ツールを利用することによって、実質的に推定することができる。生成ガス出口温度は、本発明の別の実施形態によれば、工程Ｉ）において、ニューラルネットワークを利用することによって、実質的に推定することができる。

生成ガス出口温度は、本発明の一実施形態によれば、工程Ｉ）において、以下の式によって推定することができる。
Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}＝α_０＋α_１×Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}＋α_２×Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ} ^２
ここでα_０、α_１、およびα_２は、予め定義された定数とすることができる。別法として、または追加的に、係数（α）の当てはめは、人間が手動で、または履歴データを利用して、コンピュータによって自動的に行うことができる。係数の自動更新は、たとえば月に１回実行されてもよい。ＡＩおよびニューラルネットワークベースのアルゴリズムを、自動更新に利用することができる。

本発明の一実施形態によれば、α_０の項は、現在の状態値に基づいて解くことができる。
α_０＝Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ，ｃｕｒｒｅｎｔ}－α_１×Ｑ_{ｈ，ｃｕｒｒｅｎｔ}－α_２×Ｑ_{ｈ，ｃｕｒｒｅｎｔ} ^２
ここで、Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ，ｃｕｒｒｅｎｔ}は、測定される生成ガス出口温度を表す。

生成ガス質量流量は、本発明の一実施形態によれば、工程ＩＩ）において、反応器質量およびエネルギーバランス式を使用して計算される。

工程ＩＩ）において、生成ガス質量流量の計算には、生成ガスの成分のガス固有の質量流量を考慮することが含まれ得る。燃焼プロセスの場合、成分には、ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ、Ｎ_２、ＳＯ_２、Ｏ_２が含まれる。これらの成分の濃度は、ある程度簡単な装置を使って、確実に測定することができる。

工程ＩＩ）において、成分の値は、反応物パラメータを含むことができる。これにより、反応物の特性の変化を反映することができる。たとえば、より多くの腐食を引き起こす傾向のある反応物については、許容条件をより厳しくすることができ、一方、あまり腐食を引き起こす傾向がない反応物については、より希薄な許容条件を使用することができる。

工程ｂ）は、好ましくはクラウドベースの計算サービスにおいて、反応器に対して遠隔に実行されてもよい。これは、クラウドベースの計算サービスを実行するよう構成されているような、遠隔計算装置を、燃焼ボイラとは別個に保守できるので、燃焼ボイラの保守を簡素化するのに役立つ。計算ソフトウェアの更新は、これにより、たとえば、各反応器でソフトウェアを更新するのではなく、１箇所または少数の場所で集中的に実行することができる。

工程ｂ）は、別法として、反応器の現場で、好ましくはエッジサーバによって、ローカルに実行されてもよい。これにより、遠隔の計算場所にデータを転送する必要がないので、計算が高速化され得る。

現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷のいずれも、リアルタイムでの測定により取得することができる。これの代わりに、またはこれに加えて、現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷は、フィルタリングによって処理され、平均化、傾向の計算、またはこれらの任意の組合せによって処理され得る。これは、計算結果に影響を与えるノイズまたは異常値の測定を回避するのに役立ち、これにより、現在の計算上の最大瞬間負荷の安定性を高めることが容易になる。

許容条件には、現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷を変更する前に、所定の最小変更を必要とする、ヒステリシス条件が含まれ得る。これは、現在の計算上の最大瞬間負荷の安定性を高めることができ、現在の計算上の最大瞬間負荷の過度の変動を回避するのに役立つので、好ましい。

出願人は、燃焼ボイラが、循環流動床（ＣＦＢ：ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ ｆｌｕｉｄｉｚｅｄ ｂｅｄ）または気泡流動床（ＢＦＢ：ｂｕｂｂｌｉｎｇ ｆｌｕｉｄｉｚｅｄ ｂｅｄ）ボイラであることはもちろん、より一般的にはＣＦＢおよびＢＦＢ反応器であり、工程ｂ）が、流動床反応器の伝熱面に対して実行される場合にも、有用であることを発見した。

工程ｂ）は、一実施形態によれば、反応器と煙突との間にある伝熱面に対して実行される。

放熱反応器は、以下を備える。
－ 生成ガス流れ経路を画定し、いくつかの伝熱面を備える、反応器チャンバおよび関連する通路、
－ 放熱反応器の現在の負荷を監視する、測定機器、
－ 現在のプロセスデータを監視する、別の測定機器、ならびに
－ 放熱反応器を動作させる方法を実行するよう構成される、制御システム。

放熱反応器は、一実施形態によれば、ガス流れ経路を画定し、ガス流れ経路内にいくつかの伝熱面を備える、反応器チャンバおよび関連する通路を具備する。

かかる放熱反応器は、反応器を制御する態様を改善することができる。利点は、放熱反応器を動作させる方法の利点と同じである。

制御システムは、現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷の、リアルタイムでの測定結果を処理する、すなわちフィルタリング、平均化、および／または傾向の計算により処理するよう構成され得る、エッジサーバを備えることができる。エッジサーバにより、現在監視されているプロセスデータの量を削減することが容易となろう。特定の設置環境では、毎日６０～９０ギガバイトの、監視されるプロセスデータがあり得るという事実を考慮すると、これは特に、とりわけ有用であり得る。

制御システムは、方法の工程ｂ）を実行して、現在の計算上の最大瞬間負荷をローカルに判定するよう構成されてもよい。これにより、反応器から転送する必要があり得るデータがより少なくなるか、またはまったくなくなるので、反応器での迅速な意思決定が容易になる。

制御システムは、別法として、または追加的に、方法の工程ｂ）を実行して、現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷を制御システムに返すよう構成され得る、遠隔の、好ましくはクラウドベースのコンピューティングシステムに、データを送信するよう構成され得る。これにより、反応器をより簡素化すること、およびコンピューティングシステムの更新をより簡単にすることが、より容易になる。更新は、この状況では、各反応器のいずれにおいても実行するのではなく、集中的に実行することができる。

エッジサーバは、遠隔コンピューティングシステムに渡される測定データの量を減らすよう構成され得る。このようにして、データ転送には、より小さい帯域幅で十分であり得る。特定の設置環境では、毎日６０～９０ギガバイトの、監視されるプロセスデータがあり得るという事実を考慮すると、これは特に、とりわけ有用であり得る。

反応器計算システムは、以下を備える。
－ 各反応器が、現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷の、リアルタイムでの測定結果を、フィルタリング、平均化、および／または傾向の計算により処理し、処理したリアルタイムでの測定結果を遠隔コンピューティングシステムに送信するよう構成される、エッジサーバシステムを備える、反応器制御システムを具備する、反応器群、
－ リアルタイムでの測定結果から処理されたデータを受信し、反応器のそれぞれについて、数値反応器モデルを使用してデータを計算し、それぞれの反応器へ計算結果を返すよう構成される、クラウドベースのコンピューティングシステムであることが好ましい、遠隔コンピューティングシステム。

反応器計算システムでは、制御システムはさらに、計算結果に基づいて、反応器制御システムの機能を適合させるよう構成される。

この構成の利点は、反応器における計算デバイスの必要性を軽減しながらも、依然として遠隔コンピューティングシステムから効果的かつ高速な計算結果を得ることができることである。

コンピューティングシステムは、反応器の数値モデルを含む現在監視されているプロセスデータを使用して計算される少なくとも１つの生成ガス係数が許容条件を満たす、数値または現在の計算上の最大瞬間負荷を発見し、この数値を、現在の計算上の最大瞬間負荷として選択するよう構成され得る。これにより、基本的に、分散環境でも本発明の方法を使用することが可能となる。

反応器計算システムは、反応器の処理された測定データを使用して、反応器の、生成ガス係数数値モデルなどの数値モデルを、校正するよう構成され得る。これにより、反応器制御の数値モデルを遠隔で適合または校正することが、より容易になる。

反応器計算システムは、他の反応器からも収集され、処理された測定データを使用して、反応器の数値モデルを適合または校正するよう構成され得る。これにより、より多く収集されたデータを使用して、反応器制御の数値モデルを調整することが可能となる。

本発明は、熱生成および熱の回収が関与する、様々なプロセスおよび反応器での使用に適用可能である。

本発明は、反応器からのエネルギーの充放電の割合である、熱化学反応器の負荷を制御するために、熱化学反応器と共に使用するのに適用可能である。

本発明はさらに、ガスを生成しながら、廃棄物を熱化学的に破壊する際に生成される熱を制御する、廃棄物ガス化器と共に使用するのに適用可能である。かかるガスはさらに、次に続く合成プロセスで合成して、燃料および化学薬品を作ることができる。

本発明はさらに、ガスの流れからＣＯ_２を捕捉しながら、さらなる熱生成のために、ループ型炭素捕捉反応器（たとえば、カルシウムループ型反応器）の負荷を制御するような、いわゆる炭素捕捉プロセスと共に使用するのに適用可能である。

反応器および反応器制御方法を、図１～図９の添付図面に示している実施形態に関連して、下記でより詳細に説明する。

ＣＦＢボイラを示す図である。 ＢＦＢボイラを示す図である。 センサからの測定データの流れを示す図である。 現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ、ｍａｘ}を発見する、第１の方法を示す流れ図である。 現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ、ｍａｘ}を発見する、第２の方法を示す流れ図である。 現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ、ｍａｘ}を、どのようにボイラ操作者に提示できるかを示す図である。 ボイラ瞬間負荷Ｑ_ｈ、および計算された現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ、ｍａｘ}、ならびに試験期間中に本発明による方法を使用した効果を示すグラフである。 図７のデータをより詳しく見ることで、１０日間の試験期間中の、本発明による方法を使用した効果がより明らかである、ボイラ瞬間負荷Ｑ_ｈ、計算された現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ、ｍａｘ}を示すグラフである。 本発明の一実施形態による、別の放熱反応器を示す図である。

すべての図において、同じ参照番号は同じ技術的特徴を指す。

図１は、循環流動床反応器ＣＦＢの形態の、熱を生成する放熱反応器として動作する燃焼ボイラ１０を示している。ＣＦＢ反応器は、燃焼器／蒸気発生器、（か焼器および／または炭酸化器（ｃａｒｂｏｎａｔｏｒ））を使用する炭素捕捉反応器はもちろん、廃材ガス化器としても使用することができる。ＣＦＢ反応器は、以下の説明では、とりわけ循環流動床（ＣＦＢ）ボイラと呼ばれ、燃焼ボイラ１０の水蒸気回路に連結された管壁１３を備える、炉１２を具備する。水は、水タンク（図示せず）から節炭器に供給され、節炭器から蒸気ドラムを介して管壁１３などの蒸発伝熱面に供給され、次いで、蒸気ドラムを介して過熱器に、次いでタービンに誘導される。排ガスチャネルには、節炭器および／または過熱器が設けられ得る。

流動化ガス（空気および／または酸素含有ガスなど）は、流動化ガス供給源１５３からウィンドボックス（図示せず）を介して火格子（図１には、火格子は示されていない）の下に供給され、１次流動化空気が、火格子の下から（床を流動化するための）ノズル（図示せず）、および（酸素含有ガスを供給して燃焼を制御する）２次流動化ガス供給部１５２を通って、炉に入る。その結果、床媒体が流動化されることになり、また燃焼に必要な酸素も炉１２内に供給される。さらに、燃料が、燃料供給部２２を介して炉１２内に供給される。燃焼は、燃料供給部２２を制御することにより（燃料の供給を減少または増加させるなどにより）、および流動化ガスの供給を制御することにより（炉１２内への酸素供給量を減少または増加させることなどにより）、調整することができる。燃料は、添加剤、具体的には、たとえばＣａＣＯ３および／または粘土などのアルカリ吸着剤として作用するような添加剤と一緒に、供給することができる。追加的または別法として、アンモニウムまたは尿素などのＮＯｘ還元剤を、炉１２の燃焼領域内に、または炉１２の燃焼領域の上に、供給することができる。

床媒体も炉内に供給され、床媒体は、砂、石灰石、および／または粘土を含むことができ、粘土は、具体的には、カオリンを含むことができる。床の、また一般に燃焼の１つの結果として、水蒸気回路において、水および蒸気が管壁１３内で加熱され、水が蒸気に変換される。

灰は、炉１２の底に落ち、灰用シュート（明確にするために、図１から省略）を介して排除され、灰の一部、いわゆる飛灰は、排ガスと一緒に運ばれることになる。

排ガスなどの燃焼生成物、未燃燃料、および床媒体は、炉１２から、渦ファインダ１０３を備えることができる粒子分離器１７へ進む。粒子分離器１７は、固体から排ガスを分離する。特に、より大型の燃焼ボイラ１０では、互いに平行に配置されていることが好ましい、複数（２台、３台、・・・）の分離器１７があってもよい。

分離器１７によって分離された固体は、分離器１７の底部に位置することが好ましい、ループシール１６０を通過する。固体は、次いで、伝熱面でもある流動床式熱交換器（ＦＢＨＥ：ｆｌｕｉｄｉｚｅｄ ｂｅｄ ｈｅａｔ ｅｘｃｈａｎｇｅｒ）１００へ進み、これによりＦＢＨＥ１００は、固体から熱を収集し、水蒸気回路内の蒸気をさらに加熱する。その内部にＦＢＨＥ１００が位置するチャンバは、流動化することができ、ＦＢＨＥ１００自体は、伝熱管または他の種類の伝熱面を備える。ＦＢＨＥ１００は、再加熱器または過熱器として配置され得る。蒸気は、ＦＢＨＥの出口１０１から、高圧タービン（ＦＢＨＥ１００が過熱器の場合）または中圧タービン（ＦＢＨＥ１００が再加熱器の場合）内に送られる。明確にするために、タービンは図１には示していない。固体は、ＦＢＨＥ１００から戻りチャネル１０２を通って、炉１２内に戻され得る。特に、より大型の燃焼ボイラ１０では、互いに平行に配置されていることが好ましい、複数（２台、３台、・・・）のループシール１６０およびＦＢＨＥ１００、ならびに戻りチャネル１０２があってもよく、したがって分離器１７ごとに、それぞれのループシール１６０、ＦＢＨＥ１００、および戻りチャネル１０２が存在することになる。実際には、ＦＢＨＥ１００のうちのいくつかは、過熱器として配置されてもよく、他のいくつかは、再加熱器として配置されてもよい。

排ガスは、分離器１７から水平通路１５に送られ、そこからさらに（垂直通路であり得ることが好ましい）後部煙道１６に送られ、そこから排ガス導管１８を通って煙突１９に送られる。

後部煙道１６は、いくつかの伝熱面２１_ｉ（ｉ＝１、２、３、・・・、ｋ、ここでｋは、伝熱面の数）を備える。図１には、伝熱面２１_１、２１_２、２１_３、・・・、２１_ｋ－１、２１_ｋを示している。伝熱面２１_ｋは、空気予熱器を示している。伝熱面２１_ｋ－１、２１_２は過熱器を示し、伝熱面２１_１、２１_３は再加熱器を示している。これらの構成要素のそれぞれにおける様々な伝熱面の実際の数は、たとえば、実際の必要性に応じて、燃焼ボイラごとに様々に選択することができる。また、伝熱面２１を備える別の構成要素も同様に、存在し得る。

最後の伝熱面２１_ｋから出る排ガスでは、排ガス出口温度Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}となる。この温度は、温度センサ２０_ｋで測定される。

一態様によれば、各伝熱面２１_ｉの前後の温度（それぞれＴ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ}、Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ＋１}）は、それぞれの温度センサ２０_ｉ（ｉ＝１、２、３、・・・、ｋ－１、ｋ）で測定することができる。

しかし、別の態様によれば、これらの温度は、必ずしも測定する必要がないことが好ましい。排ガス出口温度Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}を知るだけで、十分であろう。前述の各伝熱面２１_ｉの前後の温度（Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ}、Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ＋１}）は、数値的に取得することができる。これについては、下記でさらに説明することにする。

燃焼ボイラ１０には、複数のセンサおよびコンピュータユニットが装備されている。実際、１台の中型（１００～１５０ＭＷ_ｔｈ）燃焼ボイラ１０は、１日当たり１億個の測定値を生成する可能性があり、これには２５ＧＢの記憶空間が必要である。図１、図２、および図３は、いくつかのセンサおよびコンピュータユニットを示している。センサの例としては、（１次および２次流動化ガスの供給を測定するための）燃焼ガス（通常は燃焼空気）体積流量センサ３０、燃料供給センサ６５０、および温度センサ２０_ｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｋ）、（両方ともＣＦＢボイラだけに存在する）ＦＢＨＥ内の温度センサおよび戻りチャネル１０２内の圧力センサ１１６、ならびに炉１２内のセンサ４０がある。

プロセスデータは、分散制御システム（ＤＣＳ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ）２０１によってセンサから収集され得る。データ収集部は、たとえばフィールドバス２９０を介して、最も好都合に配置することができる。ＤＣＳ２０１は、操作者に運用状態情報を表示するための、ディスプレイ／モニタ２０２を備えることができる。エッジサーバ２０３は、センサから取得した測定データを、フィルタ処理および平滑化するなど、処理することができる。データを記憶するための、ローカル記憶装置２０４が存在し得る。

ＤＣＳ２０１、ディスプレイ／モニタ２０２、エッジサーバ２０３、ローカル記憶装置２０４は、燃焼ボイラ／ネットワーク２８０内にあり得る（ローカル記憶装置２０４は、エッジサーバに直接接続されていることが好ましい）。燃焼ボイラネットワーク２８０は、センサからの測定結果をＤＣＳ２０１および／またはエッジサーバ２０３に通知するために使用される、フィールドバス２９０から独立していることが好ましい。ＤＣＳ２０１とエッジサーバ２０３との間には、システムの相互運用性をより高めるための、オープンプラットフォーム通信サーバ２１０（図３参照）があってもよい。

燃焼ボイラネットワーク２８０は、好ましくはゲートウェイ２９０を介して、インターネット２００に接続され得る。測定結果は、この状況では、燃焼ボイラネットワーク２８０から、計算クラウド２０６内に位置するプロセス知能システム２０５などのクラウドサービスに転送され得る。出願人は現在、分析プラットフォームを実行するクラウドサービスを運用している。クラウドサービスは、分散コンピューティングおよびデータのクラウドでの記憶のための、仮想化された、容易に規模の拡大縮小が可能な環境である、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ａｚｕｒｅ（登録商標）などの仮想化サーバ環境で運用され得る。他のクラウドコンピューティングサービスも、分析プラットフォームを実行するのに好適であり得る。さらに、クラウドコンピューティングサービスの代わりに、またはクラウドコンピューティングサービスに加えて、分析プラットフォームを実行するために、ローカルまたは遠隔サーバを使用することができる。

図２は、気泡流動床（ＢＦＢ）ボイラである、燃焼ボイラ１０である放熱反応器を示している。ＢＦＢボイラは、流動床が循環床ではなく気泡床であるという点で、ＣＦＢボイラとは異なる。したがって、分離器１７、ループシール１６０、ＦＢＨＥ１００、および戻りチャネル１０２は不要であり得る。

通常、炉１２内、好ましくは炉１２の上部に、少なくとも１台の過熱器１４がある。過熱器１４の入口１４１は、蒸気ドラムまたは別の過熱器からの入口であり、出口１４２は、高圧タービンへの出口であることが好ましい。

図４は、生成ガスを生成する、放熱反応器を動作させる方法を示している。
ａ）反応器１０（燃焼ボイラ、ガス化反応器、液体空気エネルギー貯蔵器、水和反応器など）の現在の負荷Ｑ_ｈが、工程Ｋ１で監視される（図４に示している方法では、生成ガス出口温度Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}、およびガス流路１６内の伝熱面２１_ｉごとの放熱流体に対する熱負荷Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ}も監視される。
ｂ）数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}が選択され（工程Ｋ３）、その後、伝熱面２１_ｉにおける熱負荷、およびＱ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}に対するガス温度が計算される。次いで、数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}を使用し、許容条件を満たす（工程Ｋ９で試験される）、反応器の数値モデルを含む、現在監視されているプロセスデータを使用して、少なくとも１つの生成ガス係数ｄｆ_ｉ（燃焼プロセスに関連して、排ガス係数と呼ばれる場合がある）を計算し（工程Ｋ７）、数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}を、反応器１０の現在の計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}として選択する（工程Ｋ１１）。
ｃ）現在の計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ、ｍａｘ}が、（モニタ／画面２０２上に表示することなどにより）操作者に示され、ならびに／あるいは、現在の負荷Ｑ_ｈが、
ｃ１）計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}よりも小さい場合、
ｃ１ｉ）ボイラ負荷Ｑ_ｈが増加する可能性があることを、操作者に示し、かつ／もしくは
ｃ１ｉｉ）反応器の負荷Ｑ_ｈを、自動的に増加させ、
ならびに／または
ｃ２）計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}よりも大きい場合、
ｃ２ｉ）負荷Ｑ_ｈが最大瞬間負荷を超えていることを、操作者に示し、かつ／もしくは
ｃ２ｉｉ）反応器負荷Ｑ_ｈを、自動的に低減させる。

この方法では、現在監視されている反応器のプロセスデータには、ａ）ガス流路内の、現在の生成ガス出口温度Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}、およびｂ）ガス流路１６内の伝熱面２１_ｉごとの、熱負荷Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ}が含まれ得る。

この方法ではさらに、ａ）とｂ）との両方からの監視されているプロセスデータが、生成ガス係数ｄｆ_ｉを計算する際に、また現在の計算上の最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}に対する、数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}を発見するときに、使用され得る。

この発見は、反応器の数値モデルを含む現在監視されているプロセスデータを使用して計算される少なくとも１つの生成ガス係数ｄｆ_ｉが許容条件を満たすことができない場合に、次の数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}が自動的に選択されるように実行される。自動選択は、反復して行われることが好ましい。

この発見は、具体例として、以下の計算工程を実行することにより行われ得る。
－ Ｉ：反応器の熱負荷が数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}と一致する場合に計算上のモデルをもたらす生成ガス出口温度Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}の推定値を計算する工程。
－ ＩＩ：ガス質量流量ｑ_{ｍ，ｆｌｕｅｇａｓ}を計算する工程。
－ ＩＩＩ：排ガス流路（後部煙道１６）内の伝熱面２１_ｉごとの熱負荷Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}を、数値上のボイラモデル、Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}＝Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃｕｒｒｅｎｔ}＋Σα_ｊ，ｉ（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）^ｊ－Σα_ｊ，ｉ（Ｑ_{ｈ，ｃｕｒｒｅｎｔ}）^ｊを使用することによって補正される、伝熱面の現在の熱負荷Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃｕｒｒｅｎｔ}を使用して計算する工程。
－ ＩＶ：ガス流路１６内の伝熱面２１_ｉごとの、計算された熱負荷Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}を使用し、ガス流路１６内の、ガス流の上流方向での排ガス出口に最も近い伝熱面２１_ｋから、すなわち、ガス出口温度の推定値Ｔ_{Ｇ，ｏｕｔ，ｍ}＝Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}を使用して開始する、各伝熱面でのガス温度（Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ}、Ｔ_{Ｇ，ｏｕｔ，ｉ}、ｉ＝１、・・・、ｋ）を計算する工程。
－ Ｖ：排ガス流路（後部煙道１６）内の伝熱面２１_ｉごとの、生成ガス係数ｄｆ_ｉ、ｉ＝１、・・・、ｋを計算する工程。

パラメータ（α_ｊ，ｉ）の当てはめは、人間が手動で、または履歴データを利用して、コンピュータによって自動的に行うことができる。パラメータの自動更新は、たとえば月に１回実行されてもよい。ＡＩおよびニューラルネットワークベースのアルゴリズムを、自動更新に利用することができる。

工程ＩＩ）には、選択された排ガス成分について、生成ガス質量流量ｑ_{ｍ，Ｇ，ｍ}を計算する工程が含まれ得る。

各伝熱面でのガス温度は、たとえば以下の式で計算することができる。

ここで、Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ}はｉ番目の伝熱面の入口での排ガス温度、ｃ_ｐは比熱容量、Ｔ_{Ｇ，ｏｕｔ，ｉ}はｉ番目の伝熱面の出口での排ガス温度である。排ガス温度は、人工知能ツールを使って判定することができる。排ガス温度は、ニューラルネットワークを使って判定することができる。

生成ガス係数は、以下を含むかまたは以下であることが好ましい。
ｄｆ_ｉ＝ｋ_ｉ（ｑ_ｍ，Ｇ／（ρ_Ｇ，ＩＡ_{ｃｒｏｓｓ，ｉ}））^ｎ
ここで、ｋ_ｉは、具体的には、燃焼ボイラで選択され得る、正の（非ゼロの）数であることが好ましい、所定の非ゼロのパラメータであり、
ｑ_ｍ，Ｇは、排ガスの質量流量であり、
ｎは、（自然数、有理数、実数として、または複素数としてさえ選択され得る）正の数であり、
ρ_Ｇ，ｉは、ｉ番目の伝熱面２１_ｉにおける排ガス温度Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ}から得られる、排ガス密度であり、
Ａは、ｉ番目の伝熱面２１_ｉにおける、排ガスチャネルの断面積である。

ｉ）ｎは、以下のうちの少なくとも１つであるよう選択され得るので有利である。計算されたガス速度を使用する場合、０．９～１．１の範囲、好ましくは１．０同等もしくは約１．０、
ｉｉ）腐食を引き起こす、計算されたガスを使用する場合、２．９～３．５の範囲、好ましくは３．２～３．３５の間、または
ｉｉｉ）圧力損失を使用する場合、１．８～２．２の範囲、好ましくは２．０同等もしくは約２．０。

ｎの値は、時間の経過と共に変更され得る。ｎの値は、具体的には、反応器群から判定でき、群は、少なくとも２台の別個の反応器１０を含み、したがってこの判定には、反応器１０ごとに監視される運用データが使用される。

工程Ｉ）の計算において、ボイラ負荷に対して選択された任意の数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}の下での、ガス出口温度Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}の計算値は、以下の式によって推定され得る。
Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}＝α_０＋Σα_ｊ（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）^ｊ
または、上式の１次、２次、もしくは３次以上の近似式によって推定されることが好ましい。係数α_０、α_１、α_２、・・・は、いくつかの個別の反応器負荷Ｑ_ｈの値に対する、排ガス出口温度Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}の値を測定した後、当てはめによって事前に取得されている。

工程ＩＩ）において、反応器内のプロセスが燃料の燃焼である場合、ガスの質量流量を判定するために、成分ｑ_{ｍ，Ｇ，ｍ}の計算に、ｍ＝ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ、Ｎ_２、ＳＯ_２、Ｏ_２の少なくとも一部、最も好ましくはすべてが含まれることが好ましい。言い換えると、計算の工程ＩＶ）では、ｑ_{ｍ，Ｇ，ｍ}の値として、ｑ_{ｍ，Ｇ，ＣＯ２}、ｑ_{ｍ，Ｇ，Ｈ２０}、ｑ_{ｍ，Ｇ，Ｎ２}、ｑ_{ｍ，Ｇ，ＳＯ２}、ｑ_{ｍ，Ｇ，Ｏ２}の一部またはすべてが使用され得る。これらは、ガス導管１８または煙突１９内で測定されることが好ましく、そのために、好適なセンサがガス通路内に設置される。工程ＩＩ）において、成分の値には、反応物（ＣａＯなどの、アルカリ酸化物の燃料など）のパラメータがさらに含まれ得る。

反応器が燃焼プロセス用である場合、生成ガス、すなわち排ガスの質量流量は、燃料分析（燃料の近似分析および最終分析）、燃焼空気流量、ならびに／またはボイラ質量およびエネルギーバランス計算による、再循環ガス流量に基づいて計算される、排ガス成分の質量流量ｑ_{ｍ，Ｇ，ｍ}の合計の計算に基づき得る。

排ガスの質量流量は、以下の式で計算され得ることが好ましい。
ｑ_ｍ，Ｇ＝Σｑ_{ｍ，Ｇ，ｉ}
すなわち、たとえば、以下の排ガス質量流量成分ＣＯ_２、Ｈ_２Ｏ、Ｎ_２、ＳＯ_２、およびＯ_２の合計である。

ここで、たとえば、ｘ_{ｃ，ｆｕｅｌ}は燃料中の炭素を表す。すなわち、最初の添字は成分を表し、２番目の添字は参照されている燃料または燃焼用空気のいずれかであり、ｑ_{ｍ，ｆｕｅｌ}は燃料流量、ｑ_{ｍ，ａｉｒ}は燃焼用空気流量であり、Ｍ_ｘはモル質量を示す。有利なことには、排ガス質量流量成分における、利用される燃料の特性、および燃焼用空気の特性。燃料の水分は、測定または計算することができる。

本発明の別の実施形態によれば、反応器が、とりわけＣａＯ／Ｃａ（ＯＨ）_２水和／脱水反応に基づく熱化学反応器である場合、Ｈ_２Ｏ（蒸気）および流動化ガスである空気の流量が、工程ＩＩ）における質量流量であり、その成分の質量流量の計算は、水和反応および脱水反応を利用して計算される。

本発明の別の実施形態によれば、反応器が廃材ガス化器である場合、ガス流量の判定は、燃焼プロセスの場合と同じやり方で行うことができるが、ガス成分が、ＣＯおよびＨ_２、ならびに一部の主要でないガス化生成物も含み、相異なる可能性がある。

本発明の別の実施形態によれば、反応器が、いわゆる炭素捕捉反応器である場合、互いに好適に連結された、流動床炭酸化器およびか焼器を備える。反応器は、ＣａＯとの反応により、浄化されるべきガスからとりわけＣＯ_２を低減し（炭酸化器）、ＣａＣＯ_３のか焼により、実質的に純粋なＣＯ_２を生成する（か焼器）よう構成される。ガス流量の判定は、か焼器内で燃料が燃焼されていることを考慮すると、酸素および浄化されるべきガスのガス流量を含め、燃焼プロセスの場合と同じやり方で行うことができる。

工程ｂ）は、プロセス知能システム２０５などにおいて、燃焼ボイラに対して遠隔に実行されてもよい。工程ｂ）は、別法として、燃焼ボイラで、好ましくはエッジサーバ２０３で、ローカルに実行されてもよい。

現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷はいずれも、リアルタイムでの測定によって得られ、フィルタリングによって処理され、平均化、傾向の計算、またはこれらの任意の組合せによって処理され得る。

許容条件には、現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}を変更する前に、所定の最小変更を必要とする、ヒステリシス条件が含まれ得る。

許容条件には、計算された少なくとも１つの排ガス係数ｄｆ_ｉをそれぞれの最大値ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}と比較することが、含まれることが好ましい。最大値ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}は、事前設定された値であり、ボイラ固有の値であることが好ましい。数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}は、最大値ｄｆ_{ｍａｘ，ｉ}を超える場合に捨てられる。

燃焼ボイラ１０では、炉１２および関連する通路（水平通路１５および後部煙道１６）が排ガスの流れる通路を画定する。炉１２および通路１５、１６は、排ガスの流れる通路内にいくつかの伝熱面２１_ｉを備える。燃焼ボイラ１０は、燃焼ボイラの現在の負荷Ｑ_ｈを監視するための測定機器、および現在のプロセスデータを現在監視するための、別の測定機器も備える。

制御システム（ＤＣＳ２０１、およびエッジサーバ２０３、または場合によってはエッジサーバ２０３の関与の下で、遠隔プロセス知能システム２０５）は、ボイラ制御方法を実行するよう構成される。

エッジサーバ２０３は、現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷の、リアルタイムでの測定結果を処理する、すなわちフィルタリング、平均化、および／または傾向の計算により処理するよう構成され得る。

制御システムは、方法の工程ｂ）を実行し、燃焼ボイラ１０での、現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}をローカルに判定し、かつ／またはデータを、方法の工程ｂ）を実行し、現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}を制御システムに返すよう構成される、遠隔の、好ましくはクラウドベースの（計算クラウド２０６などの）コンピューティングシステム（プロセス知能システム２０５など）に送信するよう構成され得る。制御システムは、次いで、ディスプレイ／モニタを使用して、方法の工程ｃ）にあるように、情報を表示することなどにより、ボイラ操作者に情報を示すことができる。

エッジサーバ２０３は、遠隔コンピューティングシステムに渡される測定データの量を減らすよう構成され得る。

燃焼ボイラ計算システムは、燃焼ボイラ１０群を備え、各燃焼ボイラ１０は、現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷の、リアルタイムでの測定結果を処理、すなわちフィルタリング、平均化、および／または傾向の計算により処理し、処理したリアルタイムでの測定結果を遠隔コンピューティングシステムに送信するよう構成される、エッジサーバ（２０３）システムを備える、ボイラ制御システム（ＣＳ：ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｙｓｔｅｍ）を具備する。遠隔コンピューティングシステムは、リアルタイムでの測定結果から処理されたデータを受信し、燃焼ボイラ１０のそれぞれについて、数値ボイラモデルを使用してデータを計算し、ボイラ１０のそれぞれに計算結果を返すよう構成される、クラウドベースのコンピューティングシステムであることが好ましい。ボイラ制御システムは、計算結果に基づいて、ボイラ制御システムの機能を適合させるよう構成され得る。

コンピューティングシステムは、ボイラの数値モデルを含む現在監視されているプロセスデータを使用して計算される少なくとも１つの排ガス係数ｄｆ_ｉが許容条件を満たす、現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}に対する数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}を発見し、数値Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}を、現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}として選択するよう構成されることが好ましい。

ボイラ計算システムは、燃焼ボイラ１０の処理された測定データを使用して、ボイラの数値モデルを適合または校正するよう構成され得る。ボイラ計算システムは、別法として、または追加的に、他の燃焼ボイラ１０からも収集された、処理された測定データを使用して、燃焼ボイラ１０の数値モデルを適合または校正するよう構成されてもよい。

図５は、図４に示される方法の修正形態を示している。工程Ｌ１、Ｌ３、Ｌ７、Ｌ９はそれぞれ、工程Ｋ１、Ｋ３、Ｋ９、Ｋ１１と同じであるが、工程Ｌ５では、すべての伝熱面２０_ｉについて、生成ガス係数ｄｆ_ｉを直接計算することができる。すなわち、Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ}を、それぞれの温度センサ２１_ｉを使用して測定する場合には、逆算する必要がないため、図５に示している方法では、工程Ｋ７を省略することができる。

図６は、工程Ｎ１において、数値ボイラモデルへの、使用可能な入力を示している。工程Ｎ３では、Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}が、ボイラモデルを使用して数値的に計算され、工程Ｎ５では、推定された最大負荷Ｑｈ，ｍａｘが、特定のユーザインタフェース（ＵＩ：ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を介して、好ましくはディスプレイ／モニタ２０２を介して、ボイラ操作者に提示される。

図７は、ボイラ瞬間負荷Ｑ_ｈ、および計算された現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ、ｍａｘ}、ならびに試験期間中に本発明による方法を使用した効果を示している。１０日間の試験期間中、１２０ＭＷ_ｔｈのボイラ出力で、試験期間外より、平均で３～６ＭＷ_ｔｈ大きい負荷が得られた。図８は、１０日間の試験期間をより詳細に示している。

言い換えると、ボイラに適用される方法において、判定された、ボイラの動作パラメータを使用する、数値モデルを使用して、燃焼ボイラの現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}が推定される。現在のボイラ負荷Ｑ_ｈは、蒸気回路の測定データを使用して計算される。

次いで、ボイラ負荷Ｑ_ｈが現在の計算上の最大ボイラ瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}よりも小さい場合、ｉ）ボイラ負荷を増やしてもよいことをボイラ操作者に示し、および／またはｉｉ）ボイラ負荷を自動的に増加させる。別法として、または追加的に、ボイラ負荷Ｑ_ｈがボイラ最大瞬間負荷Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}よりも大きい場合、ｉ）ボイラ負荷がボイラ最大瞬間負荷を超えていることをボイラ操作者に示し、および／またはｉｉ）ボイラ負荷を自動的に低減させる。

上記で、ＣＦＢおよびＢＦＢにおける燃焼プロセスを参照しながら、本発明について説明してきた。本発明が、たとえばＣＦＢおよびＢＦＢガス化器にも同様に適用可能であることは明らかであり、その場合、排ガスの代わりに、必要に応じて使用するための、冷却された生成ガスが形成される。生成ガスは、当然のことながら、ガス化用途では、煙突を通って大気に放出されるのではなく、貯蔵されるか、または所望の別の処理部へ送出される。

放熱反応器は、たとえば廃材ガス化器反応器、または炭素捕捉反応器であってもよい。

このプロセスは、好適な場所に配置された反応器１０への、少なくとも以下の、制御可能な投入流２２、２３を必要とする。
熱化学反応器、ＣａＯ（一般にアルカリ金属酸化物）水和
ｉ．ＣａＯなどの反応物投入、水和反応器
ｉｉ．Ｈ_２Ｏ（蒸気）投入
ｉｉｉ．Ｃａ（ＯＨ）_２脱水反応器
ｉｖ．空気投入
廃棄物ガス化器反応器
ｉ．燃焼プロセスと同様の対応する投入流
ｉｉ．ＣＯおよびＨ_２、ならびに一部の主要でないガス化生成物

本発明の別の実施形態によれば、反応器が、いわゆる炭素捕捉反応器である場合、互いに好適に連結された、流動床炭酸化器およびか焼器を備え、流動床炭酸化器およびか焼器は、図１に示しているように、ＣＦＢ反応器内に配置され得る。反応器は、ＣａＯとの反応により、浄化されるべきガスからとりわけＣＯ２を低減し（炭酸化器）、ＣａＣＯ_３のか焼により、実質的に純粋なＣＯ_２を生成する（か焼器）よう構成される。ガス流量の判定は、か焼器内で燃料が燃焼されていることを考慮すると、酸素および浄化されるべきガスのガス流量を含め、燃焼プロセスの場合と同じやり方で行うことができる。

図９は、本発明の一実施形態による放熱反応器１０を示している。放熱反応器は、たとえば、ＣａＯ（一般にアルカリ金属酸化物）水和反応器などの、熱化学反応器であり得る。反応器１０は、壁１３によって囲まれた反応器チャンバ１２を備え、壁は、任意選択により、実際の用途に応じて、反応器チャンバ内で実施されるプロセスから熱を抜き取る、流体回路に連結された冷却壁であり得る。

反応物は、反応物入口２２を介して反応チャンバ１２内に供給される。反応は、反応物供給入口２２を制御することによって、また一般に、反応器１０の放熱プロセスに関するプロセス変数を制御することによって、調整することができる。

一般に生成ガスと呼ばれ得る反応生成物は、反応器チャンバ１２からガス流路１６に流れる。反応器１０には、反応器チャンバ１２に、少なくとも部分的に反応した固体材料用の出口２２’も設けられ得る。ガス流路は、ここでは垂直通路として説明しているが、同様に、水平など、様々に設計されてもよい。生成ガスは、生成ガス流路から、単純な貯蔵器またはガス送出配管を備えてもよい、さらなる処理部１９へ導かれる。

生成ガス流路１６は、いくつかの伝熱面２１_ｉ（Ｉ＝１、２、３、・・・、ｋ、ここでｋは、伝熱面の数）を備える。図９には、伝熱面２１_１、２１_２、２１_３、・・・、２１_ｋ－１、２１_ｋを示している。これらの構成要素のそれぞれにおける様々な伝熱面の実際の数は、たとえば、実際の必要性に応じて、反応器１０ごとに様々に選択することができる。

最後の伝熱面２１_ｋから出る生成ガスでは、出口温度Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}となる。この温度は、温度センサ２０_ｋで測定される。

一態様によれば、各伝熱面２１_ｉの前後の温度（それぞれＴ_{Ｇ，ｉｎ，Ｉ}、Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ＋１}）は、それぞれの温度センサ２０_ｉ（Ｉ＝１、２、３、・・・、ｋ－１、ｋ）で測定することができる。

しかし、別の態様によれば、これらの温度は、必ずしも測定する必要がないことが好ましい。排ガス出口温度Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}を知るだけで、十分であろう。前述の各伝熱面２１_ｉの前後の温度（Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，Ｉ}、Ｔ_{ＦＧ，ｉｎ，ｉ＋１}）は、数値的に取得することができる。これについては、下記でさらに説明することにする。

反応器１０には、複数のセンサ４０およびコンピュータユニットが装備されており、明確にするために、センサおよびコンピュータユニットの一部だけが提示されている。たとえば、反応器１０の現在の実際の用途に応じて、反応器１０内への反応物の流量の割合を判定するためのセンサ４０、反応器１０内の１つまたは複数の場所の温度を示すセンサ４０、反応器内の圧力を示すセンサ４０が存在してもよい。

プロセスデータは、分散制御システム（ＤＣＳ）２０１によってセンサから収集され得る。これは、図１に関連して開示したものと同様であるが、燃焼ボイラネットワークは、当然のことながら、その代わりとして放熱ネットワークであり、対応するやり方で動作する。

当業者には、技術の進歩に伴い、本発明の基本的な考え方を、多くの手法で実施できることが明らかである。本発明および本発明の実施形態は、したがって、上記で説明した例およびサンプルに限定されるものではなく、特許請求の範囲およびその法的同等物の内容の範囲内で、変更することができる。

上記で言及した特定の経験式を使用することに加えて、またはその代わりに、数値モデル計算において、人工知能ツールおよび／またはニューラルネットワークを利用することが可能である。

以下の特許請求の範囲および本発明の前述の説明において、明示的な言い回しまたは必要な含意のために、文脈上別段の必要がある場合を除き、単語「ｃｏｍｐｒｉｓｅ」または「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」もしくは「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」などの変形は、包括的な意味で使用される。すなわち、記載された特徴の存在を明示するために使用されるが、本発明の様々な実施形態における別の特徴の存在または追加を、排除するために使用されるものではない。

Claims (28)

1. 生成ガスを生成する放熱反応器を動作させる方法であって、
   ａ）前記放熱反応器の現在の負荷である負荷（Ｑ_ｈ）を監視する工程、
   ｂ）現在監視されているプロセスデータを使用して前記放熱反応器の数値モデルにより計算される少なくとも１つの生成ガス係数（ｄｆ_ｉ）が、許容条件を満たす、現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）に対する数値（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）を発見する工程、および前記数値（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）を、前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）として選択する工程、
   ｃ）前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）を、操作者に示す工程、ならびに／あるいは、前記負荷（Ｑ_ｈ）が、
   ｃ１）前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）よりも小さい場合に、
   ｃ１ｉ）前記負荷（Ｑ_ｈ）が増加する可能性があることを、前記操作者に示す工程、および／もしくは
   ｃ１ｉｉ）前記負荷（Ｑ_ｈ）を、自動的に増加させる工程、
   ならびに／または
   ｃ２）前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）よりも大きい場合に、
   ｃ２ｉ）前記負荷（Ｑ_ｈ）が前記現在の計算上の最大瞬間負荷を超えていることを、前記操作者に示す工程、および／もしくは
   ｃ２ｉｉ）前記負荷（Ｑ_ｈ）を、自動的に低減させる工程
   を含む、方法。
2. ｉ）前記放熱反応器の、前記現在監視されているプロセスデータが、
   ｉａ）生成ガス流路内の、現在の生成ガス出口温度（Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ，ｃｕｒｒｅｎｔ}）と、
   ｉｂ）前記生成ガス流路内の、伝熱面（ｉ）ごとの熱負荷（Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ}）と
   を含み、さらに
   ｉｉ）ｉａ）とｉｂ）との両方からの監視されているプロセスデータが、前記生成ガス係数を計算する際に使用され、前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）に対する、前記数値（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）を発見するときに使用される、
   請求項１に記載の方法。
3. 現在監視されているプロセスデータを使用して前記放熱反応器の数値モデルにより計算される前記少なくとも１つの生成ガス係数（ｄｆ_ｉ）が、許容条件を満たさない場合、前記発見が、次の数値（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）が自動的に選択されるように実行される、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記次の数値（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）が、繰り返し選択される、請求項３に記載の方法。
5. 前記発見が、
   － Ｉ：前記放熱反応器の負荷が、前記数値（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）と一致する場合に、計算上のモデルにより、生成ガス出口温度（Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}）の推定値を計算する工程、
   － ＩＩ：前記放熱反応器の負荷が、前記数値（Ｑ _{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ} ）と一致する場合に、反応器質量およびエネルギーバランス式を使用して生成ガス質量流量（ｑ_{ｍ，ｐｒｏｄｕｃｔｇａｓ}）を計算する工程、
   － ＩＩＩ：前記ガス流れ経路内の伝熱面ごとの熱負荷（Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）を、（Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}＝Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃｕｒｒｅｎｔ}＋Σα_ｊ，ｉ（Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｍａｘ}）^ｊ－Σα_ｊ，ｉ（Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｃｕｒｒｅｎｔ}）^ｊ）である数値上の放熱反応器モデルを使用することによって補正される、前記伝熱面の現在の熱負荷（Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃｕｒｒｅｎｔ}）を使って計算する工程、
   － ＩＶ：生成ガス流路内の伝熱面ごとの前記計算された熱負荷（Ｑ_{ｆｌｕｉｄ，ｉ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）を使用し、前記生成ガス流路内の、生成ガスの流れの上流方向での生成ガス出口に最も近い前記伝熱面２１_ｋから、前記生成ガス出口温度（Ｔ_{ｆｌｕｅｇａｓ，ｏｕｔ，ｋ}＝Ｔ _{ｂｏｉｌｅｒ，ｅｘｉｔ}）の前記推定値を使用して開始する、各伝熱面での生成ガス温度（Ｔ_{Ｇ，ｉｎ，ｉ}、Ｔ_{Ｇ，ｏｕｔ，ｉ}、ｉ＝１、・・・、ｋ）を計算する工程、
   － Ｖ：前記生成ガス流路内の伝熱面ごとの前記生成ガス係数（ｄｆ_ｉ、ｉ＝１、・・・、ｋ）を計算する工程
   を実行することにより行われる、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記生成ガス係数が、下記式を含むかまたは下記式であり、
   
   ここで、ｋ_ｉが、放熱反応器固有に選択され得る、正の数である、非ゼロのパラメータであり、
   ｑ_{ｍ，ｐｒｏｄｕｃｔｇａｓ}が、生成ガスの質量流量であり、
   ｎが、放熱反応器固有に選択され得る、正の非ゼロの数である、モデルパラメータであり、ρ_Ｇ，ｉが、ｉ番目の伝熱面における生成ガス密度であり、Ａが、ｉ番目の伝熱面における生成ガスチャネルの断面積である、請求項５に記載の方法。
7. ｎが、
   ｉ）計算された生成ガス速度を考慮に入れる場合、０．９～１．１の範囲、
   ｉｉ）計算された生成ガスより引き起こされる腐食を考慮に入れる場合、２．９～３．５の範囲、または
   ｉｉｉ）前記生成ガスの流れの圧力損失を考慮に入れる場合、１．８～２．２の範囲
   のうちの少なくとも１つであるよう選択される、請求項６に記載の方法。
8. 前記ｎの値が、時間の経過と共に変更される、請求項７に記載の方法。
9. 前記ｎの値が、少なくとも２台の別個の放熱反応器を含む放熱反応器群から、前記放熱反応器のそれぞれについて監視される運用データを使用して判定される、請求項７または８に記載の方法。
10. 工程Ｉ）の前記計算において、前記生成ガス出口温度が、実質的に、式
    Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}＝α_０＋Σα_ｊ（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）^ｊ
    または前記式に対して前記生成ガス出口温度と前記数値（Ｑ _{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ} ）との対応関係を近似することによって推定され、前記それぞれの係数（α_０、α_１、α_２、・・・）が、いくつかの個別の放熱反応器負荷の値に対する、生成ガス出口温度（Ｔ_{Ｇ，ｅｘｉｔ}）の値を測定した後、前記測定した値に所定の関数を当てはめ、前記当てはめた関数によって事前に取得されている、請求項５～９のいずれか一項に記載の方法。
11. 工程ＩＩ）において、生成ガス質量流量の計算には、生成ガス成分ｍの質量流量（ｑ_{ｍ，Ｇ，ｍ}）が利用される、請求項５～１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 工程ＩＩ）において、生成ガス質量流量の前記計算には、反応物パラメータを使用する工程が含まれる、請求項５～１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記工程ｂ）が、前記放熱反応器に対して遠隔で実行される、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記工程ｂ）が、前記放熱反応器の現場でローカルに実行される、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷がいずれも、リアルタイムでの測定によって得られ、フィルタリングによって処理され、平均化、傾向の計算、またはこれらの任意の組合せによって処理される、
    請求項１～１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記許容条件には、前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）を変更する前に、前記少なくとも１つの生成ガス係数（ｄｆ _ｉ ）の所定の最小変更を必要とする、ヒステリシス条件が含まれる、請求項１～１５のいずれか一項に記載の方法。
17. 前記許容条件が、前記計算された少なくとも１つの生成ガス係数（ｄｆ_ｉ）の、それぞれの設計値に対する比較を含み、前記方法において、前記数値（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）が、前記設計値を超えた場合に捨てられる、請求項１～１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 前記放熱反応器が、循環流動床（ＣＦＢ）反応器または気泡流動床（ＢＦＢ）反応器であり、前記工程ｂ）が、前記放熱反応器内および／または前記生成ガスチャネル内の前記伝熱面に対して実行される、請求項１～１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記放熱反応器が、燃焼ボイラ、ガス化反応器、液体空気エネルギー貯蔵器、水和反応器または炭素捕捉反応器である、請求項１～１８のいずれか一項に記載の方法。
20. － 生成ガス流れ経路を画定し、いくつかの伝熱面（２１_ｉ）を備える、反応器チャンバ（１２）および関連する通路（１５、１６）と、
    － 放熱反応器（１０）の現在の負荷（Ｑ_ｈ）を監視する、測定機器と、
    － 現在のプロセスデータを監視する、センサ（２０、２０_ｉ、３０、４０、１１６、１６５、６５０）などの別の測定機器と、
    － 請求項１～１８のいずれか一項に記載の、前記放熱反応器を動作させる方法を実行するよう構成される、制御システム（ＣＳ ２０１、２０３、２０５）と
    を具備する、放熱反応器。
21. 前記制御システム（ＣＳ）が、現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷の、リアルタイムでの測定結果を、フィルタリング、平均化、および／または傾向の計算により処理するよう構成される、エッジサーバ（２０３）を備える、請求項２０に記載の放熱反応器（１０）。
22. 前記制御システムが、前記方法の工程ｂ）を実行して、前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）をローカルに判定するよう構成される、請求項２０または２１に記載の放熱反応器。
23. 前記制御システムが、前記方法の工程ｂ）を実行して、前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）を前記制御システムに返すよう構成される、遠隔コンピューティングシステムにデータを送信するよう構成される、請求項２０または２１に記載の放熱反応器。
24. 前記制御システムが、前記方法の工程ｂ）を実行して、前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ _{ｈ，ｍａｘ} ）を前記制御システムに返すよう構成される、遠隔コンピューティングシステムにデータを送信するよう構成されており、
    前記エッジサーバが、前記遠隔コンピューティングシステムに渡されるプロセスデータの量を減らすよう構成される、請求項２１に記載の放熱反応器。
25. － 請求項２０～２４のいずれか一項に記載の放熱反応器（１０）群であり、各放熱反応器が、現在監視されているプロセスデータおよび／または現在の負荷の、前記リアルタイムでの測定結果を、フィルタリング、平均化、および／または傾向の計算により処理し、前記処理したリアルタイムでの測定結果を遠隔コンピューティングシステム（２０５）に送信するよう構成される、エッジサーバ（２０３）システムを備える、制御システム（ＤＣＳ）を具備する、放熱反応器（１０）群、
    － リアルタイムでの測定結果から処理されたデータを受信し、前記放熱反応器（１０）のそれぞれについて、数値モデルを使用してデータを計算し、前記放熱反応器（１０）のそれぞれに計算結果を返すよう構成される、遠隔コンピューティングシステム（２０５）
    を具備する、反応器計算システムであって、さらに
    前記制御システムが、前記計算結果に基づいて、前記放熱反応器の機能を適合させるよう構成される、放熱反応器計算システム。
26. 前記遠隔コンピューティングシステムが、現在監視されているプロセスデータを使用して前記放熱反応器の数値モデルにより計算される少なくとも１つの生成ガス係数（ｄｆ_ｉ）が、許容条件を満たす、現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）に対する数値（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）を発見し、前記数値（Ｑ_{ｈ，ｃａｎｄｉｄａｔｅ}）を、前記現在の計算上の最大瞬間負荷（Ｑ_{ｈ，ｍａｘ}）として選択するよう構成される、
    請求項２５に記載の放熱反応器計算システム。
27. 前記放熱反応器計算システムが、放熱反応器（１０）の処理された測定データを使用して、前記放熱反応器（１０）の数値モデルを校正するよう構成される、請求項２５または２６に記載の放熱反応器計算システム。
28. 前記放熱反応器計算システムが、他の放熱反応器（１０）からも収集された、処理された測定データを使用して、放熱反応器（１０）の数値モデルを校正するよう構成される、請求項２５～２７のいずれか一項に記載の放熱反応器計算システム。