環境への取り組み
環境への取り組みEnvironment
関⻄国際空港熱供給の環境目標
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削減目標
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温室効果ガス削減計画
CO2排出係数：電気事業低炭素社会協議会公表値使⽤
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環境推進体制
当社は、関⻄国際空港の主要な建物へ冷暖房に使⽤する熱源を製造・供給しているため、他の空港施設と比較してエネルギーの使⽤量が非常に多いことが特徴です。
そのため、私たちの取り組みは空港全体の環境負荷低減のために重要な役割を担っています。関⻄エアポートグループ全体の目標達成に向けて環境推進体制の構築およびアクションプランを設定し、計画的に取り組みを進めています。
関⻄エアポートグループの環境計画
環境への取り組み
これまでの取り組み
| 〜2004年度 | ● 冷却塔連結による効率向上 |
|---|---|
| 2005年度 | ● 冷却⽔ポンプの内⾯コーティング |
| 2006年度 | ● 冷却⽔ポンプインペラのダウンサイジング |
| 2010年度 | ● 冷却塔ファン軽量化による電⼒削減 |
| 2011年度 | ● 中和装置による適切な排⽔処理 |
| 2013年度 | ● 吸収式冷凍機保管解除時の抽気⽅法変更 |
| 2014年度 | ● ⽔噴射式INV駆動コンプレッサーの導入 |
| 2016年度 | ● 照明のLED化 |
| 2017年度 | ● ドレンフィルターポンプの⾼効率化 |
| 2021年度 | ● 冷却塔の充填材清掃による消費電⼒の削減 |
| 2022年度 | ● 冬期蒸気供給圧⼒変更 ● 冬期冷⽔出⼝供給温度変更 |
これからの取り組み
| ● ⾼効率変圧器への更新 |
| ● 業務⽤⾞両のZEV転換 |
| ●● AI・IT技術を活⽤したプラント運転の最適化 |
●・・・脱炭素
●・・・環境共生
これまでの取り組み内容について
● 冷却塔連結による効率向上
運用開始時は一台の冷凍機に対して冷却塔を一台運転させる構造でしたが、一台の冷凍機に対して複数台の冷却塔を稼働させることができるよう冷却塔の連結工事を実施しました。
これにより冷却水の冷却効率が上がり、システムCOPが向上しました。
冷却塔行き配管バイパス管
冷却塔連通管
● 照明のLED化
管理する施設の照明は、2016年度までに100％LEDに変更しています。
2022年度はさらなる省エネのために、事務所棟廊下のLED照明の更新のタイミングで照度の適正化を行いました。
更新前はJIS照度基準に対して過大な照度であったため、適正な照度のLED照明に更新しました。
また、晴れの日には外光を取りいれ、必要最小限の照明とすることで更なる消費電力削減を行っています。
● 冬期冷⽔出⼝供給温度変更
冷凍機から吐出される冷⽔出口温度は、冷熱需要にあわせて6.0℃に設定しています。
冬期は冷房に使⽤する冷熱の需要が⼩さいため、6.0℃よりも⾼い温度で⼗分に冷房をすることができます。
冷⽔出口温度が⾼くなるにしたがって冷凍機の効率が向上することから、冬期の冷⽔出口温度設定を7.0℃に変更しました。これにより、冷凍機に使⽤する電⼒を削減することができました。
● 冷却塔ファン軽量化による電力削減
冷却塔の送風ファンを従来のファンより軽量なものに交換し、電力を削減しました。
旧送風ファン
- 羽根の内部に樹脂が充填されており非常に頑丈
- ボスが鉄製かつ大口径のため重い
新型送風ファン
- 羽根の内部は中空で軽量
- ボスはSUS製かつ小口径で軽量
これからの取り組み内容について
● 業務用車両のZEV転換
温室効果ガス排出量削減のための手法の一つとして、業務用車両を環境負荷の低い車両への更新を計画しています。年間の走行距離、燃料使用量、経過年数などを考慮した更新計画を策定し、順次入れ替えを行います。
特に、走行時にCO2を排出しないZEV※への転換を積極的に進めてまいります。2023年度には業務用車両を二台EVに更新しました。
※ZEV(zero emission vehicle)：電気自動車(EV)、燃料電池自動車(FCV)など
●● AI・IT技術を活⽤したプラント運転の最適化
熱供給プラントの運転は、技術の進歩により運⽤開始当初と比較して⾃動化が進んでいます。しかし、刻々と変化する熱需要に対して冷凍機の出⼒調整や機器の起動・停止のタイミングなどは、運転員が判断し操作しています。そのため、そのため、運転員の技量や経験により運⽤効率に差が出てしまいます。
技術や経験によらない、常に最適なプラント運転をめざして、以下のような取り組みを検討しています。
電⼒の⾒える化
冷凍機だけではなく、ポンプや冷却塔などの主要な補機にも電力量計を設置し、システム全体のCOPを見える化することにより、その時々にあった最適な運転機器を選定します。
需要予測に基づく運転の最適化
AI等を活⽤した需要予測に基づくプラント運転支援システムの導入を検討しています。機器の構成・特性と需要予測を組み合わせ、AIにより最適な運転パターンを判断し運転員を支援します。また、最適な運転パターンのデータを蓄積することでさらに精度をを上げてゆき、最終的には人の判断が介在しない⾃動化につなげることをめざします。
実績データ
総合エネルギー効率（1次エネルギー換算）
総合エネルギー効率は、熱供給システムの熱源製造から供給までのエネルギー効率を⽰す指標であり、数値が⾼いほど効率がよいことを表します。
2010年より以前は0.600程度であった総合効率は、大規模更新工事や供給区域の⾒直し等を経て、2022年度は0.854となり、省エネ法の事業者クラス分け評価制度においてSランクを取得することができています。
CO2排出量
2022年度の供給する熱源のCO2排出係数※1は0.0401[tCO2/GJ]でした。これは温対法※2で定められた蒸気(産業⽤を除く)、温⽔、冷⽔の基準排出係数の0.0570[tCO2/GJ]を大きく下回る値であり、販売熱量当たりのCO2排出量が少ないことを⽰します。
※1 CO2排出係数= CO2排出量[t-CO2] / 販売熱量[GJ]
※2地球温暖化対策の推進に関する法律。CO2を排出する事業者に、CO2排出量を算定し、国への報告を義務づけた法律
上⽔使⽤量
上⽔使⽤量のうち、冷却塔での冷却⽔の蒸発およびブローが使⽤量の大半を占めます。2019年度に実施した大規模更新工事で⾼効率の冷凍機を導入したことにより、冷却⽔使⽤量が減少し、約7％の削減効果がありました。