ボイラ燃焼状態と燃焼ガス腐食性の関係性を明らかにし，燃焼制御により燃焼ガス腐食性を低減する防食運転を実現するため，ボイラ燃焼状態から燃焼ガス腐食性を機械学習により推定する腐食ソフトセンシング技術を開発した．重回帰分析と主成分分析に基づく機械学習モデルを構築した上で，廃棄物発電プラントにおいて記録したボイラ燃焼状態（運転データ）と，当社が開発した腐食センサにより測定したボイラ燃焼ガス腐食性により，モデルパラメータを決定した．RMSE，MAE，本論文において新たに定義した時系列データ向け決定係数を指標とする交差検証により，本機械学習モデルが高い汎化性能を有することを示した．
