石炭・PKSの在庫差異を解消：ボイラー停止を招かない正確な燃料棚卸し術
火力・バイオマス発電所における燃料調達と保全計画の精度を向上させる。
不透明な燃料在庫をドローンとレーザースキャナでデジタル化し、
ボイラーの計画外停止リスクと過剰在庫コストをゼロにするための専門ガイド。
Overview：燃料在庫の「隠れたリスク」を排除する
石炭やPKS（パーム椰子殻）を主燃料とする発電所において、燃料の在庫管理は単なる会計処理の問題ではなく、発電所の安定稼働に直結する最重要リスク管理です。しかし、燃料が屋外ヤードに不整形な山（パイル）として積まれる性質上、その数量把握は極めて困難です。
帳簿と実在庫のズレが招く2つの致命的リスク
リスク1：計画外のボイラー停止
調達部門が帳簿在庫を過信し、実際にはボイラー稼働に必要な**「安全在庫日数を下回っていた」**という状況が発生します。燃料の受け入れ遅延や悪天候により、計画外の停止、ひいては電力供給責任を果たせないリスクに直結します。
リスク2：過剰在庫と品質劣化コスト
在庫不足を恐れるあまり、安全側に倒した多めの調達や、不要な緊急運搬が発生します。また、長期間野積みされた燃料は含水率が高まり、発熱量が低下するため、**「在庫量が多いのに燃焼効率が悪い」**という状態に陥ります。
3D計測による「真の在庫」可視化の必要性
これらのリスクを回避するためには、「目視」や「数点の高さ計測」による推測的な棚卸しから、3D計測による**全量・全形状の把握**へ移行する必要があります。ドローンやレーザースキャナを用いることで、安全かつ迅速に、センチメートル単位の精度で燃料パイルの体積を確定できます。
Chapter 1：屋外燃料ヤードの計測手法と精度
広大な石炭・PKSヤードに最適なドローン測量
数万トン、数十万トンクラスの燃料をストックする広大な屋外ヤードには、ドローン（UAV）を用いた測量が最適です。特にPKSのようにパイルの表面が滑らかでない場合でも、ドローンは短時間で広範囲の写真やレーザーデータ（LiDAR）を取得し、正確な点群モデルを生成します。
作業員の安全確保も大きなメリットです。ドローンの導入により、危険なパイル斜面への立ち入りや、重機との接触リスクを負う必要がなくなります。
積上げ・取崩しが不規則なパイルの体積算出ロジック
燃料パイルの体積算出の基本は、ヤードの舗装面を基準とする「基準面方式」です。しかし、燃料の積み増し・取り崩しが不規則なため、パイルの底面（基準面）が常にヤード舗装面と一致するとは限りません。
当社では、初回計測時にヤード舗装面の高精度な3Dモデル（DTM/DSM）を作成し、これを**「恒久的な基準面」**として登録します。これにより、パイルがどんな形状になろうとも、基準面からの差分として体積を正確に算出できます。
Chapter 2：バンカー・サイロ内の計測と課題
密閉空間におけるLiDAR/SLAMの適用
屋内の燃料バンカーやサイロでは、GPSを用いたドローン測量は不可能であり、地上型レーザースキャナ（TLS）またはハンディ型SLAMスキャナを使用します。 特に稼働中の発電所では、**停止時間を確保できない**ことが大きな課題です。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術を用いたスキャナは、担当者がバンカーの上部から覗き込んだり、点検口からスキャンするだけで、数分で内部の3D形状を取得できます。これにより、燃料投入を止めずに「稼働中に」在庫チェックを行うことが可能になります。
バンカー内壁への付着と安息角の正確な把握
バンカー・サイロ内部では、燃料が内壁に付着したり、排出口付近に特有の漏斗状の空洞（ラットホール）や死角が発生します。従来のレーダーレベル計（1点計測）では、この不規則な形状を捉えられず、実在庫の過小評価・過大評価の原因となっていました。 3D点群データは、内部の**空隙（ボイド）や付着物**も含めて形状を再現できるため、燃料残量を正確に把握し、投入計画の立案を支援します。
Chapter 3：体積から「真の燃料価値」へ換算する
体積（m3）を重量（t）に、さらに「燃料価値」に換算するプロセスこそが、この業務の難しさであり、3D計測の真価が発揮されるポイントです。
鍵となる「かさ比重」と「締固め率」の定期補正
体積から重量への換算に用いる「かさ比重」は、燃料の樹種、粒度、そして重機による締め固め度合いによって常に変動します。 特に、石炭やPKSはパイルの深部と表層部で締固め率が大きく異なるため、一律の係数適用は危険です。
当社では、入荷時のトラックスケール計量値と3D計測値を比較する**「定期的なキャリブレーション」**を実施することで、お客様のヤードに特化した精度の高い換算係数（締固め率）を設定します。これにより、計測結果の信頼性を担保します。
含水率、灰分、LHV（低位発熱量）をどう加味するか
燃料調達の観点からは、「重量」以上に**「発熱量」**が重要です。屋外燃料は降雨の影響を受け、含水率が増加します。これにより、同じ重量でも発熱量（LHV）が低下します。
3D計測で得られた体積情報と、サンプリングによる含水率・灰分データとを統合することで、在庫管理システムに対し**「現在ストックされている燃料の総発熱量（GJ）」**を報告することが可能です。これにより、調達担当者は「量」だけでなく「質」を考慮した調達戦略を立てることができます。
Chapter 4：導入事例と定量的なインパクト
事例1：国内火力発電所（月次棚卸し精度向上）
課題：月末の棚卸しで毎回2〜5%の在庫差異が発生。燃料調達計画の確度が低かった。
解決：ドローンと地上型スキャナを組み合わせた月次計測サービスを導入。ヤード内のパイル形状を毎月デジタル化。
効果：在庫差異を1%未満に抑え込み、実在庫とLHVに基づく調達計画の精度が向上。過剰在庫期間を平均20日短縮し、保管コストを削減。
事例2：バイオマス燃料輸入基地（過剰在庫の削減）
課題：屋外と屋内のバンカーを併用しており、バンカー内の残量が読めず、過度に安全在庫を確保していた。
解決：ハンディSLAMスキャナを用いた屋内バンカーの即時計測システムを導入。
効果：バンカー内の死角在庫を正確に把握。安全在庫水準を現実的な数値まで引き下げ、ヤードの占有面積を最適化。在庫回転率が1.5倍に改善した。
よくある質問（FAQ）
ボイラー停止リスクを解消する在庫管理へ
燃料在庫の不確実性は、調達コストと稼働リスクに直結します。
御社のヤード面積、燃料の種類、現行の棚卸し頻度をお聞かせいただければ、最短で最も正確な計測プランをご提案します。
3D計測技術とプラント保全の専門家として、安定稼働を支援します。
