JP2003080281A - 微生物活性状態の推定方法及びこれを用いた生物処理方法、並びに微生物活性状態推定プログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
微生物活性状態の推定方法及びこれを用いた生物処理方法、並びに微生物活性状態推定プログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体Info
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- JP2003080281A JP2003080281A JP2001280276A JP2001280276A JP2003080281A JP 2003080281 A JP2003080281 A JP 2003080281A JP 2001280276 A JP2001280276 A JP 2001280276A JP 2001280276 A JP2001280276 A JP 2001280276A JP 2003080281 A JP2003080281 A JP 2003080281A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 容易に運転管理でき、効率的に生物処理でき
る微生物活性状態の推定方法及びこれを用いた生物処理
方法、並びに微生物活性状態推定プログラム及び当該プ
ログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体
を提供すること。 【解決手段】 本発明は、完全混合型の生物処理槽２で
の微生物活性状態の推定方法であって、基質濃度Ｓinを
測定し、処理排水中の基質濃度Ｓを測定し、Ｓin、Ｓに
基づき、定常状態の時は（ｄＳ／ｄｔ）ｃ＝（Ｆ／Ｖ）
（Ｓin−Ｓ）（Ｖは生物処理槽２の容積、（ｄＳ／ｄ
ｔ）ｃは微生物活性パラメータ）より（ｄＳ／ｄｔ）ｃ
を算出し、非定常状態の時は、Ｓ´＝[（Ｆ／Ｖ）・Ｓ
in＋（ｄＳ／ｄｔ）ｃ−Ａ・ｅｘｐ（Ｆ・ｔ／Ｖ）]／
（Ｆ／Ｖ）（Ａは積分定数）よりＳ´を算出し、このＳ
´が、基質濃度の実測値Ｓと一致するまで（ｄＳ／ｄ
ｔ）ｃを変化させ、一致する時の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算
出する。
る微生物活性状態の推定方法及びこれを用いた生物処理
方法、並びに微生物活性状態推定プログラム及び当該プ
ログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体
を提供すること。 【解決手段】 本発明は、完全混合型の生物処理槽２で
の微生物活性状態の推定方法であって、基質濃度Ｓinを
測定し、処理排水中の基質濃度Ｓを測定し、Ｓin、Ｓに
基づき、定常状態の時は（ｄＳ／ｄｔ）ｃ＝（Ｆ／Ｖ）
（Ｓin−Ｓ）（Ｖは生物処理槽２の容積、（ｄＳ／ｄ
ｔ）ｃは微生物活性パラメータ）より（ｄＳ／ｄｔ）ｃ
を算出し、非定常状態の時は、Ｓ´＝[（Ｆ／Ｖ）・Ｓ
in＋（ｄＳ／ｄｔ）ｃ−Ａ・ｅｘｐ（Ｆ・ｔ／Ｖ）]／
（Ｆ／Ｖ）（Ａは積分定数）よりＳ´を算出し、このＳ
´が、基質濃度の実測値Ｓと一致するまで（ｄＳ／ｄ
ｔ）ｃを変化させ、一致する時の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算
出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、微生物活性状態の
推定方法及びこれを用いた生物処理方法、並びに微生物
活性状態推定プログラム及び当該プログラムを記録した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
推定方法及びこれを用いた生物処理方法、並びに微生物
活性状態推定プログラム及び当該プログラムを記録した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来技術】工場排水、下水、し尿の処理などにおい
て、微生物の浄化作用を用いた生物処理設備は欠かせな
いものである。中でも、設備の簡便さ、スケールアップ
の容易さなどから活性汚泥法、メタン発酵法、硝化脱窒
法において、いわゆる完全混合型の生物処理槽が主流を
占めている。
て、微生物の浄化作用を用いた生物処理設備は欠かせな
いものである。中でも、設備の簡便さ、スケールアップ
の容易さなどから活性汚泥法、メタン発酵法、硝化脱窒
法において、いわゆる完全混合型の生物処理槽が主流を
占めている。
【０００３】一方、微生物の挙動は複雑であり、まして
純粋培養系と違い様々な微生物が関与している排水の生
物処理においては、通常の動力学的な解析法ではなかな
か精密な解析ができず、結果として生物処理設備の運転
管理に関してほとんどが経験と勘に頼っているのが実情
である。
純粋培養系と違い様々な微生物が関与している排水の生
物処理においては、通常の動力学的な解析法ではなかな
か精密な解析ができず、結果として生物処理設備の運転
管理に関してほとんどが経験と勘に頼っているのが実情
である。
【０００４】この、経験と勘を頼りにする運転において
も、その時々の微生物活性状態を概略で知る、あるいは
推定することは大変有用である。即ち微生物活性状態を
概略で知る、あるいは推定することによって次回どこま
で負荷をかけられるか計画したり、トラブル時に何が起
き、何が原因になっているかを客観的に捉えることがで
きる。
も、その時々の微生物活性状態を概略で知る、あるいは
推定することは大変有用である。即ち微生物活性状態を
概略で知る、あるいは推定することによって次回どこま
で負荷をかけられるか計画したり、トラブル時に何が起
き、何が原因になっているかを客観的に捉えることがで
きる。
【０００５】微生物の活性状態を表すパラメータ（以
下、「微生物活性パラメータ」という）は数多くあり、
従来より研究者の努力により体系的にまとめられてい
る。例えば、比増殖速度μ、基質比消費速度νなどの比
速度、増殖収率ＹX/S呼吸速度、基質に対する飽和定数
Ｋｓ等が挙げられる。そして、これを用い、回分培養
系、完全混合型連続操作系、半回分操作系、プラグフロ
ー型反応装置のそれぞれについて、それぞれの培養・反
応系の特性をうまく表現するような物質収支式が提案さ
れ、かかる物質収支式により微生物活性パラメータが算
出される。
下、「微生物活性パラメータ」という）は数多くあり、
従来より研究者の努力により体系的にまとめられてい
る。例えば、比増殖速度μ、基質比消費速度νなどの比
速度、増殖収率ＹX/S呼吸速度、基質に対する飽和定数
Ｋｓ等が挙げられる。そして、これを用い、回分培養
系、完全混合型連続操作系、半回分操作系、プラグフロ
ー型反応装置のそれぞれについて、それぞれの培養・反
応系の特性をうまく表現するような物質収支式が提案さ
れ、かかる物質収支式により微生物活性パラメータが算
出される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述し
た従来の微生物活性パラメータの算出方法は、以下に示
すような課題を有する。
た従来の微生物活性パラメータの算出方法は、以下に示
すような課題を有する。
【０００７】即ち従来の算出方法では、物質収支式より
微生物活性パラメータを算出することができても、この
微生物活性パラメータが実際の実験値と良く一致するの
は、単一の微生物の培養系において例えば単一の基質を
用い、外乱のない一定の操作条件下で運転される場合で
あり、実際の排水処理の場合は、好気、嫌気にかかわら
ず、多種の微生物が混在している混合培養系であり、基
質も、取り扱う排水の種類によりまちまちでしかも単一
の基質であることはほとんどないため、物質収支式より
算出した微生物活性パラメータが実際の実験値と一致し
ないことが多い。しかも、実プラントは、処理槽温度変
化、水量の変化、基質の変化など、常に外乱に曝されて
おり、結局のところ、その運転管理については、オペレ
ータの経験と勘に頼ることがほとんどである。こうなる
と、経験や勘のないオペレータにとっては、運転管理が
困難となり、ひいては生物処理を効率よく行うことがで
きない。
微生物活性パラメータを算出することができても、この
微生物活性パラメータが実際の実験値と良く一致するの
は、単一の微生物の培養系において例えば単一の基質を
用い、外乱のない一定の操作条件下で運転される場合で
あり、実際の排水処理の場合は、好気、嫌気にかかわら
ず、多種の微生物が混在している混合培養系であり、基
質も、取り扱う排水の種類によりまちまちでしかも単一
の基質であることはほとんどないため、物質収支式より
算出した微生物活性パラメータが実際の実験値と一致し
ないことが多い。しかも、実プラントは、処理槽温度変
化、水量の変化、基質の変化など、常に外乱に曝されて
おり、結局のところ、その運転管理については、オペレ
ータの経験と勘に頼ることがほとんどである。こうなる
と、経験や勘のないオペレータにとっては、運転管理が
困難となり、ひいては生物処理を効率よく行うことがで
きない。
【０００８】本発明は、上記事情に鑑みてなされたもの
であり、オペレータの経験や勘に頼ることなく容易に運
転管理を行うことができ、生物処理を効率的に行うこと
ができる微生物活性状態の推定方法及びこれを用いた生
物処理方法、並びに微生物活性状態推定プログラム及び
当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体を提供することを目的とする。
であり、オペレータの経験や勘に頼ることなく容易に運
転管理を行うことができ、生物処理を効率的に行うこと
ができる微生物活性状態の推定方法及びこれを用いた生
物処理方法、並びに微生物活性状態推定プログラム及び
当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明は、被処理排水を生物処理して処理排水とし
て排出する完全混合型の生物処理槽における微生物活性
状態を推定する微生物活性状態の推定方法であって、前
記生物処理槽に流入する被処理排水中の基質濃度
（Ｓin）を測定する入口濃度測定工程と、前記生物処理
槽から流出する処理排水中の基質濃度（Ｓ）を測定する
出口濃度測定工程と、前記入口濃度測定工程及び前記出
口濃度測定工程のそれぞれで測定された前記被処理排水
中の基質濃度及び前記処理排水中の基質濃度に基づき、
定常状態にある時は、下記式：
め、本発明は、被処理排水を生物処理して処理排水とし
て排出する完全混合型の生物処理槽における微生物活性
状態を推定する微生物活性状態の推定方法であって、前
記生物処理槽に流入する被処理排水中の基質濃度
（Ｓin）を測定する入口濃度測定工程と、前記生物処理
槽から流出する処理排水中の基質濃度（Ｓ）を測定する
出口濃度測定工程と、前記入口濃度測定工程及び前記出
口濃度測定工程のそれぞれで測定された前記被処理排水
中の基質濃度及び前記処理排水中の基質濃度に基づき、
定常状態にある時は、下記式：
【数５】
（上記式中、（ｄＳ／ｄｔ）ｃは微生物活性状態を表す
微生物活性パラメータ、Ｖは生物処理槽の容積、Ｆは、
前記被処理排水の流量を表す）より（ｄＳ／ｄｔ）ｃを
算出し、非定常状態にある時は、下記式：
微生物活性パラメータ、Ｖは生物処理槽の容積、Ｆは、
前記被処理排水の流量を表す）より（ｄＳ／ｄｔ）ｃを
算出し、非定常状態にある時は、下記式：
【数６】
（上記式中、Ａは積分定数、Ｓ´は処理排水中の基質濃
度の計算値を表す）に任意の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを代入し
てＳ´を算出し、このＳ´が、処理排水中の基質濃度の
実測値Ｓと一致するまで（ｄＳ／ｄｔ）ｃを変化させ、
一致する時の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出する算出工程とを
含むことを特徴とする。また、本発明は、上記微生物活
性状態の推定方法を用いて（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出し、
この（ｄＳ／ｄｔ）ｃに基づいて前記生物処理槽におけ
る微生物活性状態を調整する工程を含むことを特徴とす
る生物処理方法である。また、本発明は、被処理排水を
生物処理して処理排水として排出する完全混合型の生物
処理槽における微生物活性状態を推定する微生物活性状
態推定プログラムであって、コンピュータに、前記生物
処理槽に流入する被処理排水中の基質濃度（Ｓin）の実
測値と、前記生物処理槽から流出する処理排水中の基質
濃度（Ｓ）の実測値とに基づき、定常状態にある時は、
下記式：
度の計算値を表す）に任意の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを代入し
てＳ´を算出し、このＳ´が、処理排水中の基質濃度の
実測値Ｓと一致するまで（ｄＳ／ｄｔ）ｃを変化させ、
一致する時の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出する算出工程とを
含むことを特徴とする。また、本発明は、上記微生物活
性状態の推定方法を用いて（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出し、
この（ｄＳ／ｄｔ）ｃに基づいて前記生物処理槽におけ
る微生物活性状態を調整する工程を含むことを特徴とす
る生物処理方法である。また、本発明は、被処理排水を
生物処理して処理排水として排出する完全混合型の生物
処理槽における微生物活性状態を推定する微生物活性状
態推定プログラムであって、コンピュータに、前記生物
処理槽に流入する被処理排水中の基質濃度（Ｓin）の実
測値と、前記生物処理槽から流出する処理排水中の基質
濃度（Ｓ）の実測値とに基づき、定常状態にある時は、
下記式：
【数７】
（上記式中、（ｄＳ／ｄｔ）ｃは微生物活性状態を表す
微生物活性パラメータ、Ｖは生物処理槽の容積、Ｆは、
前記被処理排水の流量を表す）より（ｄＳ／ｄｔ）ｃを
算出し、非定常状態にある時は、下記式：
微生物活性パラメータ、Ｖは生物処理槽の容積、Ｆは、
前記被処理排水の流量を表す）より（ｄＳ／ｄｔ）ｃを
算出し、非定常状態にある時は、下記式：
【数８】
（上記式中、Ｖは生物処理槽２の容積、（ｄＳ／ｄｔ）
ｃは微生物活性状態を表す微生物活性パラメータ、ｔは
時間を表す）に任意の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを代入してＳ´
を算出し、このＳ´が、処理排水中の基質濃度の実測値
Ｓと一致するまで（ｄＳ／ｄｔ）ｃを変化させ、一致す
る時の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出する工程を実行させるこ
とを特徴とする。また、本発明は、上記微生物活性状態
推定プログラムを記録したことを特徴とするコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体である。
ｃは微生物活性状態を表す微生物活性パラメータ、ｔは
時間を表す）に任意の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを代入してＳ´
を算出し、このＳ´が、処理排水中の基質濃度の実測値
Ｓと一致するまで（ｄＳ／ｄｔ）ｃを変化させ、一致す
る時の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出する工程を実行させるこ
とを特徴とする。また、本発明は、上記微生物活性状態
推定プログラムを記録したことを特徴とするコンピュー
タ読み取り可能な記録媒体である。
【００１０】これらの発明によれば、定常状態であるか
どうかを問わず、生物処理槽における微生物活性状態を
ほぼ的確に推定することが可能となる。従って、生物処
理において様々な微生物が関与している場合であって
も、オペレータの経験や勘に頼ることなく容易に運転管
理を行うことができる。またこうして微生物活性状態が
推定されれば、これをもとに、微生物活性状態を適切な
状態に調整することができる。更に生物処理槽において
どの程度まで負荷をかけられるか計画でき、トラブル時
に生物処理槽において何が起きているか、あるいは何が
原因で処理排水中の基質濃度が増加しているかというこ
とを客観的に把握することもできる。
どうかを問わず、生物処理槽における微生物活性状態を
ほぼ的確に推定することが可能となる。従って、生物処
理において様々な微生物が関与している場合であって
も、オペレータの経験や勘に頼ることなく容易に運転管
理を行うことができる。またこうして微生物活性状態が
推定されれば、これをもとに、微生物活性状態を適切な
状態に調整することができる。更に生物処理槽において
どの程度まで負荷をかけられるか計画でき、トラブル時
に生物処理槽において何が起きているか、あるいは何が
原因で処理排水中の基質濃度が増加しているかというこ
とを客観的に把握することもできる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
説明する。
説明する。
【００１２】図１は、本発明の生物処理方法を実施する
生物処理設備を示すフロー図である。図１に示すよう
に、生物処理設備１は、被処理排水を生物処理して処理
排水として排出する完全混合型の生物処理槽２を備えて
いる。生物処理槽２は、生物処理を行う槽であればよ
く、例えば活性汚泥槽、メタン発酵槽、脱窒槽、硝化槽
又はこれらを改良した生物処理槽（即ちＵＡＳＢ法、担
体法又は膜分離法を適用した生物処理槽）等からなる。
生物処理設備を示すフロー図である。図１に示すよう
に、生物処理設備１は、被処理排水を生物処理して処理
排水として排出する完全混合型の生物処理槽２を備えて
いる。生物処理槽２は、生物処理を行う槽であればよ
く、例えば活性汚泥槽、メタン発酵槽、脱窒槽、硝化槽
又はこれらを改良した生物処理槽（即ちＵＡＳＢ法、担
体法又は膜分離法を適用した生物処理槽）等からなる。
【００１３】生物処理槽２には、生物処理槽２に被処理
排水を流入させる被処理排水流入ラインＬ１が接続さ
れ、被処理排水流入ラインＬ１には、流入ポンプ（図示
せず）が設けられている。従って、流入ポンプを作動さ
せると、被処理排水は生物処理槽２に流入される。ま
た、被処理排水流入ラインＬ１には、被処理排水の流量
（Ｆ）を測定する流量測定手段３及び被処理排水中の基
質濃度Ｓin（以下、「入口基質濃度」と言う）を測定す
る入口濃度測定手段４がそれぞれ設けられている。更に
生物処理槽２には、生物処理槽２から処理排水を流出さ
せる処理排水流出ラインＬ２が接続され、処理排水流出
ラインＬ２には、処理排水中の基質濃度Ｓ（以下、「出
口基質濃度」と言う）を測定する出口濃度測定手段５が
設けられている。なお、被処理排水の流量を一定にする
場合には、流量測定手段３は設けなくてもよい。
排水を流入させる被処理排水流入ラインＬ１が接続さ
れ、被処理排水流入ラインＬ１には、流入ポンプ（図示
せず）が設けられている。従って、流入ポンプを作動さ
せると、被処理排水は生物処理槽２に流入される。ま
た、被処理排水流入ラインＬ１には、被処理排水の流量
（Ｆ）を測定する流量測定手段３及び被処理排水中の基
質濃度Ｓin（以下、「入口基質濃度」と言う）を測定す
る入口濃度測定手段４がそれぞれ設けられている。更に
生物処理槽２には、生物処理槽２から処理排水を流出さ
せる処理排水流出ラインＬ２が接続され、処理排水流出
ラインＬ２には、処理排水中の基質濃度Ｓ（以下、「出
口基質濃度」と言う）を測定する出口濃度測定手段５が
設けられている。なお、被処理排水の流量を一定にする
場合には、流量測定手段３は設けなくてもよい。
【００１４】生物処理設備１における微生物活性パラメ
ータは、上記流量測定手段３で測定された被処理排水の
流量Ｆ、入口濃度測定手段４で測定された入口基質濃度
Ｓin、出口濃度測定手段５で測定された出口基質濃度Ｓ
及び生物処理槽２の容積Ｖをもとに演算システム６（図
２参照）を用いて算出される。
ータは、上記流量測定手段３で測定された被処理排水の
流量Ｆ、入口濃度測定手段４で測定された入口基質濃度
Ｓin、出口濃度測定手段５で測定された出口基質濃度Ｓ
及び生物処理槽２の容積Ｖをもとに演算システム６（図
２参照）を用いて算出される。
【００１５】ここで、演算システム６について図２、図
３を用いて説明する。図２は、演算システム６の斜視
図、図３は、演算システム６のシステム構成図である。
３を用いて説明する。図２は、演算システム６の斜視
図、図３は、演算システム６のシステム構成図である。
【００１６】図２及び図３に示すように、演算システム
６は、コンピュータ７と、コンピュータ７に接続される
キーボード８及びマウス９と、コンピュータ７に接続さ
れるディスプレイ１０とを備えている。また、コンピュ
ータ７は、記録媒体１１に記録された演算プログラムを
読み取る読み取り装置１２と、ＣＰＵ１３と、メインメ
モリ１４とを備えている。
６は、コンピュータ７と、コンピュータ７に接続される
キーボード８及びマウス９と、コンピュータ７に接続さ
れるディスプレイ１０とを備えている。また、コンピュ
ータ７は、記録媒体１１に記録された演算プログラムを
読み取る読み取り装置１２と、ＣＰＵ１３と、メインメ
モリ１４とを備えている。
【００１７】この演算システム６においては、記録媒体
１１がコンピュータ７の読み取り装置１２に挿入される
と、演算プログラムが記録媒体１１から読み取り装置１
２により読み取られ、メインメモリ１４上に格納され
る。一方、キーボード８又はマウス９によりＦ、Ｓin、
Ｓ及びＶが入力され、これらの入力データは、コンピュ
ータ７のメインメモリ１４内に格納される。そして、演
算プログラムが実行されると、入力されたＦ、Ｓin、Ｓ
及びＶをもとにして、ＣＰＵ１３により上記微生物活性
パラメータが算出される。
１１がコンピュータ７の読み取り装置１２に挿入される
と、演算プログラムが記録媒体１１から読み取り装置１
２により読み取られ、メインメモリ１４上に格納され
る。一方、キーボード８又はマウス９によりＦ、Ｓin、
Ｓ及びＶが入力され、これらの入力データは、コンピュ
ータ７のメインメモリ１４内に格納される。そして、演
算プログラムが実行されると、入力されたＦ、Ｓin、Ｓ
及びＶをもとにして、ＣＰＵ１３により上記微生物活性
パラメータが算出される。
【００１８】次に、前述した生物処理設備１における生
物処理方法について説明する。
物処理方法について説明する。
【００１９】先ず流入ポンプを作動し、被処理排水流入
ラインＬ１を経て生物処理槽２に被処理排水を流入して
生物処理する。そして、処理排水を処理排水流出ライン
Ｌ２を経て生物処理槽２から排出する。
ラインＬ１を経て生物処理槽２に被処理排水を流入して
生物処理する。そして、処理排水を処理排水流出ライン
Ｌ２を経て生物処理槽２から排出する。
【００２０】このとき、流量測定手段３により被処理排
水の流量（Ｆ）を測定し（流量測定工程）、入口濃度測
定手段４により被処理排水中の入口基質濃度Ｓinを測定
する（入口濃度測定工程）。また、出口濃度測定手段５
により処理排水中の出口基質濃度Ｓを測定する（出口濃
度測定工程）。
水の流量（Ｆ）を測定し（流量測定工程）、入口濃度測
定手段４により被処理排水中の入口基質濃度Ｓinを測定
する（入口濃度測定工程）。また、出口濃度測定手段５
により処理排水中の出口基質濃度Ｓを測定する（出口濃
度測定工程）。
【００２１】ここで、基質濃度としては、例えばＣＯＤ
Cr、ＴＯＣ、ＴＯＤ、ＢＯＤ等の濃度が挙げられる。こ
れらのうち、正確な基質濃度を測定するという観点から
は、ＣＯＤCr、ＴＯＣ、ＴＯＤの濃度が好ましい。ま
た、基質濃度は、被処理排水中の主体となる成分物質が
明らかでありその濃度測定が可能であればその成分の濃
度でよい。このような成分物質としては、例えばメタノ
ール、エタノール、糖質等があり、これらは液体クロマ
トグラフィーやガスクロマトグラフィーによる濃度測定
が可能である。また、生物処理槽２で硝化処理又は脱窒
処理を行う場合は、アンモニア、硝酸又は亜硝酸などを
基質として採用することも可能である。
Cr、ＴＯＣ、ＴＯＤ、ＢＯＤ等の濃度が挙げられる。こ
れらのうち、正確な基質濃度を測定するという観点から
は、ＣＯＤCr、ＴＯＣ、ＴＯＤの濃度が好ましい。ま
た、基質濃度は、被処理排水中の主体となる成分物質が
明らかでありその濃度測定が可能であればその成分の濃
度でよい。このような成分物質としては、例えばメタノ
ール、エタノール、糖質等があり、これらは液体クロマ
トグラフィーやガスクロマトグラフィーによる濃度測定
が可能である。また、生物処理槽２で硝化処理又は脱窒
処理を行う場合は、アンモニア、硝酸又は亜硝酸などを
基質として採用することも可能である。
【００２２】次に、上記のようにして測定された流量
Ｆ、入口基質濃度Ｓin、出口基質濃度Ｓ及び生物処理槽
２の容積Ｖをもとに、生物処理槽２における微生物活性
パラメータを算出する（算出工程）。
Ｆ、入口基質濃度Ｓin、出口基質濃度Ｓ及び生物処理槽
２の容積Ｖをもとに、生物処理槽２における微生物活性
パラメータを算出する（算出工程）。
【００２３】ここで、演算システム６を用いて微生物活
性パラメータを算出する方法について、図４のフローチ
ャートを用いて説明する。なお、微生物活性パラメータ
は、出口基質濃度変化速度、即ち基質の消費速度（ｄＳ
／ｄｔ）ｃで表すこととする。
性パラメータを算出する方法について、図４のフローチ
ャートを用いて説明する。なお、微生物活性パラメータ
は、出口基質濃度変化速度、即ち基質の消費速度（ｄＳ
／ｄｔ）ｃで表すこととする。
【００２４】先ず記録媒体１１をコンピュータ７の読み
取り装置１２に挿入する。すると、読み取り装置１２に
より記録媒体１１から演算プログラムが読み取られ、メ
インメモリ１４に格納される。次に、上記測定された流
量Ｆ、入口基質濃度Ｓin、出口基質濃度Ｓ及び生物処理
槽２の容積Ｖをキーボード８又はマウス９により入力す
る（ステップＳ１）。入力されたデータは、コンピュー
タ７のメインメモリ１４内に格納される。
取り装置１２に挿入する。すると、読み取り装置１２に
より記録媒体１１から演算プログラムが読み取られ、メ
インメモリ１４に格納される。次に、上記測定された流
量Ｆ、入口基質濃度Ｓin、出口基質濃度Ｓ及び生物処理
槽２の容積Ｖをキーボード８又はマウス９により入力す
る（ステップＳ１）。入力されたデータは、コンピュー
タ７のメインメモリ１４内に格納される。
【００２５】次に、生物処理槽２が非定常状態にあるか
否かが判断される（ステップＳ２）。ここで、生物処理
槽２が非定常状態にあるか否かは、具体的には出口基質
濃度Ｓに基づいて次のようにして判断する。即ち出口基
質濃度Ｓを少なくとも３回以上、適切な時間をおいて測
定し、その測定値が少なくとも２回以上連続して増加又
は減少するか否かによって判断し、２回以上連続して増
加又は減少しない場合には定常状態にあるとみなし、２
回以上連続して増加又は減少する場合には非定常状態と
みなす。
否かが判断される（ステップＳ２）。ここで、生物処理
槽２が非定常状態にあるか否かは、具体的には出口基質
濃度Ｓに基づいて次のようにして判断する。即ち出口基
質濃度Ｓを少なくとも３回以上、適切な時間をおいて測
定し、その測定値が少なくとも２回以上連続して増加又
は減少するか否かによって判断し、２回以上連続して増
加又は減少しない場合には定常状態にあるとみなし、２
回以上連続して増加又は減少する場合には非定常状態と
みなす。
【００２６】こうして生物処理槽２が非定常状態にない
と判断された場合には、下記式：
と判断された場合には、下記式：
【数９】
（上記式中、（ｄＳ／ｄｔ）ｃは微生物活性状態を表す
微生物活性パラメータ、Ｖは生物処理槽の容積、Ｆは前
記被処理排水の流量を表す）に基づき、微生物活性パラ
メータ（ｄＳ／ｄｔ）ｃが算出される（ステップＳ
８）。このとき、Ｓ、Ｓin、Ｆとしては、測定を始めて
から（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出する時点までに測定した測
定値の平均値が用いられる。容積Ｖは定数である。この
微生物活性パラメータは、Ｓ、Ｓin、Ｆに基づき、ＣＰ
Ｕ１３が演算プログラムの指令に従って演算処理を行う
ことにより算出される。
微生物活性パラメータ、Ｖは生物処理槽の容積、Ｆは前
記被処理排水の流量を表す）に基づき、微生物活性パラ
メータ（ｄＳ／ｄｔ）ｃが算出される（ステップＳ
８）。このとき、Ｓ、Ｓin、Ｆとしては、測定を始めて
から（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出する時点までに測定した測
定値の平均値が用いられる。容積Ｖは定数である。この
微生物活性パラメータは、Ｓ、Ｓin、Ｆに基づき、ＣＰ
Ｕ１３が演算プログラムの指令に従って演算処理を行う
ことにより算出される。
【００２７】上記式（１）は次のようにして導出された
ものである。即ち一般に完全混合型の生物処理槽２にお
いては、出口基質濃度Ｓに関して下記式（３）のような
物質収支式を立てることができる。
ものである。即ち一般に完全混合型の生物処理槽２にお
いては、出口基質濃度Ｓに関して下記式（３）のような
物質収支式を立てることができる。
【００２８】
【数１０】
【００２９】なお、基質の消費速度（ｄＳ／ｄｔ）ｃは
比消費速度νと菌体濃度Ｘを用いると、（ｄＳ／ｄｔ）
ｃ＝Ｘ・νで表される。
比消費速度νと菌体濃度Ｘを用いると、（ｄＳ／ｄｔ）
ｃ＝Ｘ・νで表される。
【００３０】実際の生物処理設備１においては、理想的
な定常状態が得られ難いが、被処理排水の水質、水量等
がほとんど一定である状況下では、定常状態とみなすこ
とができ、精密な値でなくとも基本的には上記式（３）
で微生物活性パラメータ（ｄＳ／ｄｔ）ｃが算出され
る。ここで、生物処理槽２が定常状態にある時は、出口
基質濃度Ｓの時間変動がないと言える。このため、上記
（３）式においてｄＳ／ｄｔ＝０とおくことにより、上
記（１）式が導出される。
な定常状態が得られ難いが、被処理排水の水質、水量等
がほとんど一定である状況下では、定常状態とみなすこ
とができ、精密な値でなくとも基本的には上記式（３）
で微生物活性パラメータ（ｄＳ／ｄｔ）ｃが算出され
る。ここで、生物処理槽２が定常状態にある時は、出口
基質濃度Ｓの時間変動がないと言える。このため、上記
（３）式においてｄＳ／ｄｔ＝０とおくことにより、上
記（１）式が導出される。
【００３１】次に、上記のようにして算出された定常状
態の微生物活性パラメータ（ｄＳ／ｄｔ）ｃが演算プロ
グラムの指令に従ってディスプレイ１０に表示され、演
算システム６の処理が終了する（ステップＳ７）。
態の微生物活性パラメータ（ｄＳ／ｄｔ）ｃが演算プロ
グラムの指令に従ってディスプレイ１０に表示され、演
算システム６の処理が終了する（ステップＳ７）。
【００３２】一方、異常な負荷、温度の低下、阻害物質
の混入等の外乱により状態変化があった場合、特に異常
な負荷変動があった場合は、もはや定常状態とは言え
ず、生物処理槽２は非定常状態となるため、上記（１）
式によっては微生物の活性状態を的確に推定することが
できない。
の混入等の外乱により状態変化があった場合、特に異常
な負荷変動があった場合は、もはや定常状態とは言え
ず、生物処理槽２は非定常状態となるため、上記（１）
式によっては微生物の活性状態を的確に推定することが
できない。
【００３３】そこで、生物処理槽２が非定常状態にある
ときは、以下のようにして微生物活性パラメータ（ｄＳ
／ｄｔ）ｃが算出される（ステップＳ２）。
ときは、以下のようにして微生物活性パラメータ（ｄＳ
／ｄｔ）ｃが算出される（ステップＳ２）。
【００３４】即ち上記（１）式の微分方程式をＳについ
て解くと、下記（４）式のようになる。
て解くと、下記（４）式のようになる。
【００３５】
【数１１】
【００３６】ここで、積分定数Ａは次のようにして求め
られる（ステップＳ３）。即ち非定常状態になる前の
Ｆ、Ｓin、Ｓ、（ｄＳ／ｄｔ）ｃの値をｔ＝０における
値とし、これらの値に基づき、上記（４）式より積分定
数Ａが算出される。
られる（ステップＳ３）。即ち非定常状態になる前の
Ｆ、Ｓin、Ｓ、（ｄＳ／ｄｔ）ｃの値をｔ＝０における
値とし、これらの値に基づき、上記（４）式より積分定
数Ａが算出される。
【００３７】こうしてＡを算出したならば、このＡと、
上記Ｆ、Ｓin、Ｖを上記（４）式に代入する（ステップ
Ｓ４）。Ｆ、Ｓinとしては、非定常状態にある期間（以
下、「非定常期間」と称する）内で測定されたＦ、Ｓin
の平均値が用いられる。即ち、非定常期間においては、
Ｆ、Ｓinが定数とみなされる。そして、上記（４）式に
おいてＳをＳ´とおき、これを下記式（２）とする。
上記Ｆ、Ｓin、Ｖを上記（４）式に代入する（ステップ
Ｓ４）。Ｆ、Ｓinとしては、非定常状態にある期間（以
下、「非定常期間」と称する）内で測定されたＦ、Ｓin
の平均値が用いられる。即ち、非定常期間においては、
Ｆ、Ｓinが定数とみなされる。そして、上記（４）式に
おいてＳをＳ´とおき、これを下記式（２）とする。
【００３８】
【数１２】
【００３９】そして、（ｄＳ／ｄｔ）ｃとして任意の数
値が選択され、選択された数値が上記式（２）に代入さ
れてＳ´が算出される（ステップＳ５）。このＳ´は、
ＣＰＵ１３が演算プログラムの指令に従って演算処理を
行うことにより算出される。
値が選択され、選択された数値が上記式（２）に代入さ
れてＳ´が算出される（ステップＳ５）。このＳ´は、
ＣＰＵ１３が演算プログラムの指令に従って演算処理を
行うことにより算出される。
【００４０】次に、上記のようにして算出されたＳ´
が、出口基質濃度の実測値Ｓと比較され、これらが一致
するかどうか判断される（ステップＳ６）。ここで、
「一致」とは、推測結果が実情を反映し、的確な制御が
できる精度の範囲内にあることをいい、設備の規模、排
水の水質、水量などによって適切な精度を予め決めてお
く。一般に±２０％以内、好ましくは±１０％以内であ
れば十分な精度が得られる。そして、Ｓ´とＳとが一致
しない場合には、Ｓ´とＳとが一致するまで、ステップ
Ｓ５，Ｓ６の処理が繰り返し行われる。この間、（ｄＳ
／ｄｔ）ｃの値は試行錯誤的に変化させる。Ｓ´とＳと
が一致した場合には、そのときの（ｄＳ／ｄｔ）ｃが、
非定常期間における平均の微生物活性パラメータとされ
る。
が、出口基質濃度の実測値Ｓと比較され、これらが一致
するかどうか判断される（ステップＳ６）。ここで、
「一致」とは、推測結果が実情を反映し、的確な制御が
できる精度の範囲内にあることをいい、設備の規模、排
水の水質、水量などによって適切な精度を予め決めてお
く。一般に±２０％以内、好ましくは±１０％以内であ
れば十分な精度が得られる。そして、Ｓ´とＳとが一致
しない場合には、Ｓ´とＳとが一致するまで、ステップ
Ｓ５，Ｓ６の処理が繰り返し行われる。この間、（ｄＳ
／ｄｔ）ｃの値は試行錯誤的に変化させる。Ｓ´とＳと
が一致した場合には、そのときの（ｄＳ／ｄｔ）ｃが、
非定常期間における平均の微生物活性パラメータとされ
る。
【００４１】上記のようにしてＳ´とＳとが一致すると
きの微生物活性パラメータ（ｄＳ／ｄｔ）ｃが算出され
たならば、その値が演算プログラムの指令に従ってディ
スプレイ１０に表示され、こうして演算システム６の処
理が終了する（ステップＳ７）。
きの微生物活性パラメータ（ｄＳ／ｄｔ）ｃが算出され
たならば、その値が演算プログラムの指令に従ってディ
スプレイ１０に表示され、こうして演算システム６の処
理が終了する（ステップＳ７）。
【００４２】以上のようにして微生物活性パラメータが
算出され、この微生物活性パラメータに基づき、生物処
理槽２における微生物活性状態が推定される。このと
き、生物処理槽２が定常状態であるか非定常状態である
かどうかを問わず、微生物の活性状態をほぼ的確に推定
することが可能となる。従って、生物処理において様々
な微生物が関与している場合であっても、オペレータの
経験や勘に頼ることなく容易に運転管理を行うことがで
きる。
算出され、この微生物活性パラメータに基づき、生物処
理槽２における微生物活性状態が推定される。このと
き、生物処理槽２が定常状態であるか非定常状態である
かどうかを問わず、微生物の活性状態をほぼ的確に推定
することが可能となる。従って、生物処理において様々
な微生物が関与している場合であっても、オペレータの
経験や勘に頼ることなく容易に運転管理を行うことがで
きる。
【００４３】またこうして微生物活性状態が推定されれ
ば、これをもとに、生物処理槽２においてどの程度まで
負荷をかけられるか計画でき、トラブル時に生物処理槽
２において何が起きているか、あるいは何が原因で出口
基質濃度が増加しているかということを客観的に把握す
ることができる。
ば、これをもとに、生物処理槽２においてどの程度まで
負荷をかけられるか計画でき、トラブル時に生物処理槽
２において何が起きているか、あるいは何が原因で出口
基質濃度が増加しているかということを客観的に把握す
ることができる。
【００４４】更に、推定された微生物活性状態をもと
に、微生物活性状態を適切な状態に調整することがで
き、長期間にわたって生物処理を効率的に行うことがで
きる。
に、微生物活性状態を適切な状態に調整することがで
き、長期間にわたって生物処理を効率的に行うことがで
きる。
【００４５】例えば出口基質濃度Ｓが許容値を超えてし
まった場合、推定された微生物活性状態を基に生物処理
槽２における負荷を適切に調整することで微生物活性状
態を適切な状態とすることができる。生物処理槽２にお
ける負荷の調整は、例えば被処理排水の流量を調整する
ことにより行われ、被処理排水の流量は、流入ポンプの
回転数等を調整すること等により行われ、これにより出
口基質濃度Ｓが目標基質濃度まで低減される。流入ポン
プの回転数の調整は、手動で行っても良いが、制御装置
により自動的に行わせるようにしてもよい。
まった場合、推定された微生物活性状態を基に生物処理
槽２における負荷を適切に調整することで微生物活性状
態を適切な状態とすることができる。生物処理槽２にお
ける負荷の調整は、例えば被処理排水の流量を調整する
ことにより行われ、被処理排水の流量は、流入ポンプの
回転数等を調整すること等により行われ、これにより出
口基質濃度Ｓが目標基質濃度まで低減される。流入ポン
プの回転数の調整は、手動で行っても良いが、制御装置
により自動的に行わせるようにしてもよい。
【００４６】ここで、被処理排水の流量Ｆを調整するた
めには、目標とする出口基質濃度Ｓとその値に達するま
での時間ｔを設定すれば、上記（２）式より必要な被処
理排水の流量Ｆを決定することができる。このとき、Ｓ
in、（ｄＳ／ｄｔ）ｃとしては、Ｆを決定する事態にな
った時の値を用いる。
めには、目標とする出口基質濃度Ｓとその値に達するま
での時間ｔを設定すれば、上記（２）式より必要な被処
理排水の流量Ｆを決定することができる。このとき、Ｓ
in、（ｄＳ／ｄｔ）ｃとしては、Ｆを決定する事態にな
った時の値を用いる。
【００４７】このようにして被処理排水の流量Ｆを決定
し、この流量で生物処理を行うことにより、出口基質濃
度Ｓの調整を的確に行うことができ、長期間にわたって
生物処理を効率よく行うことができる。
し、この流量で生物処理を行うことにより、出口基質濃
度Ｓの調整を的確に行うことができ、長期間にわたって
生物処理を効率よく行うことができる。
【００４８】なお、微生物活性パラメータに基づく微生
物活性状態の調整は、被処理排水の流量Ｆの調整に限ら
れるものではない。例えば生物処理槽２の温度調整、ｐ
Ｈ調整、曝気量調整（生物処理槽２が活性汚泥槽の場
合）、汚泥濃度の調整、汚泥の入替え、ＣＯＤCr投入量
の調整等によっても行うことができる。
物活性状態の調整は、被処理排水の流量Ｆの調整に限ら
れるものではない。例えば生物処理槽２の温度調整、ｐ
Ｈ調整、曝気量調整（生物処理槽２が活性汚泥槽の場
合）、汚泥濃度の調整、汚泥の入替え、ＣＯＤCr投入量
の調整等によっても行うことができる。
【００４９】上記のうち汚泥濃度の調整によって微生物
活性状態の調整を行う場合、上記実施形態において生物
処理槽２を活性汚泥槽とし、活性汚泥槽にＭＬＳＳ汚泥
濃度計を設置する。この場合、先ず上述した方法で現状
の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出し、そのときのＭＬＳＳ汚泥
濃度ＸをＭＬＳＳ汚泥濃度計により測定する。そして、
下記式： （ｄＳ／ｄｔ）ｃ＝Ｘ・ν に（ｄＳ／ｄｔ）ｃ及びＸの値を代入して比消費速度ν
の値を計算する。次に、処理を正常に戻すのに必要な
（ｄＳ／ｄｔ）ｃを上記式（２）より算出し、これを上
記の計算で得られたνで割って必要なＭＬＳＳ汚泥濃度
Ｘを算出する。こうして処理を正常に戻すのに必要なＭ
ＬＳＳ汚泥濃度Ｘを算出できるようにしておけば、何ら
かの原因でνが低下した場合に、ＭＬＳＳ汚泥濃度をそ
の算出された値に設定することによりνを元の値に戻す
ことが可能となる。
活性状態の調整を行う場合、上記実施形態において生物
処理槽２を活性汚泥槽とし、活性汚泥槽にＭＬＳＳ汚泥
濃度計を設置する。この場合、先ず上述した方法で現状
の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出し、そのときのＭＬＳＳ汚泥
濃度ＸをＭＬＳＳ汚泥濃度計により測定する。そして、
下記式： （ｄＳ／ｄｔ）ｃ＝Ｘ・ν に（ｄＳ／ｄｔ）ｃ及びＸの値を代入して比消費速度ν
の値を計算する。次に、処理を正常に戻すのに必要な
（ｄＳ／ｄｔ）ｃを上記式（２）より算出し、これを上
記の計算で得られたνで割って必要なＭＬＳＳ汚泥濃度
Ｘを算出する。こうして処理を正常に戻すのに必要なＭ
ＬＳＳ汚泥濃度Ｘを算出できるようにしておけば、何ら
かの原因でνが低下した場合に、ＭＬＳＳ汚泥濃度をそ
の算出された値に設定することによりνを元の値に戻す
ことが可能となる。
【００５０】更に、上記実施形態では、入口濃度測定手
段４及び出口濃度測定手段５によって入口基質濃度及び
出口基質濃度のそれぞれを測定しているが、被処理排水
及び処理排水を採取して分析することにより入口基質濃
度及び出口基質濃度を算出するようにしてもよい。
段４及び出口濃度測定手段５によって入口基質濃度及び
出口基質濃度のそれぞれを測定しているが、被処理排水
及び処理排水を採取して分析することにより入口基質濃
度及び出口基質濃度を算出するようにしてもよい。
【００５１】更に、上記実施形態では、測定された流量
Ｆ、入口基質濃度Ｓin、出口基質濃度Ｓ及び生物処理槽
２の容積Ｖが演算システム６に入力され、演算プログラ
ムがコンピュータ７により実行されて微生物活性パラメ
ータが算出されているが、流量測定手段３、入口基質濃
度測定手段４、出口基質濃度測定手段５が通信ケーブル
などによって演算システム６に電気的に接続される場合
には、コンピュータ７において演算プログラムを立ち上
げた状態で、流量Ｆ、入口基質濃度Ｓin、出口基質濃度
Ｓ及び生物処理槽２の容積Ｖが通信ケーブル等によって
自動的にコンピュータ７に入力されるため、キーボード
やマウスによるコンピュータへの流量Ｆ、入口基質濃度
Ｓin、出口基質濃度Ｓ、生物処理槽２の容積Ｖの入力が
不要となる。
Ｆ、入口基質濃度Ｓin、出口基質濃度Ｓ及び生物処理槽
２の容積Ｖが演算システム６に入力され、演算プログラ
ムがコンピュータ７により実行されて微生物活性パラメ
ータが算出されているが、流量測定手段３、入口基質濃
度測定手段４、出口基質濃度測定手段５が通信ケーブル
などによって演算システム６に電気的に接続される場合
には、コンピュータ７において演算プログラムを立ち上
げた状態で、流量Ｆ、入口基質濃度Ｓin、出口基質濃度
Ｓ及び生物処理槽２の容積Ｖが通信ケーブル等によって
自動的にコンピュータ７に入力されるため、キーボード
やマウスによるコンピュータへの流量Ｆ、入口基質濃度
Ｓin、出口基質濃度Ｓ、生物処理槽２の容積Ｖの入力が
不要となる。
【００５２】また、上記実施形態では、微生物活性パラ
メータは、演算システム６によって算出されているが、
市販の表計算ソフトウェアを用いて算出してもよく、手
計算で算出してもよい。
メータは、演算システム６によって算出されているが、
市販の表計算ソフトウェアを用いて算出してもよく、手
計算で算出してもよい。
【００５３】以下、本発明の内容を、実施例を用いてよ
り具体的に説明する。
り具体的に説明する。
【００５４】
【実施例】（実施例１）以下、本発明の生物処理方法
を、工場排水のメタン発酵処理に適用した例を示す。
を、工場排水のメタン発酵処理に適用した例を示す。
【００５５】原水は、ＣＯＤCr濃度６，３００ｍｇ／
ｌ、ＢＯＤ濃度３，２００ｍｇ／ｌの排水とし、この原
水を容積Ｖ＝１．７Ｌのメタン発酵槽に導入し、メタン
発酵処理した後、処理排水を排出した。そして、ＣＯＤ
Crをその投入量を変えてメタン発酵槽に投入し、そのと
きの処理排水中のＣＯＤCr濃度の変化を測定した。この
とき、処理排水中のＣＯＤCr濃度は手分析で測定した。
その結果を図５に示す。図５において、「△」はＣＯＤ
Cr投入量[ｇ／日]を、「◆」は処理排水中のＣＯＤCr濃
度[ｍｇ／ｌ]を示している。なお、原水の流量は、処理
排水を処理水貯留容器に貯留し、その重量に基づいて計
算した。
ｌ、ＢＯＤ濃度３，２００ｍｇ／ｌの排水とし、この原
水を容積Ｖ＝１．７Ｌのメタン発酵槽に導入し、メタン
発酵処理した後、処理排水を排出した。そして、ＣＯＤ
Crをその投入量を変えてメタン発酵槽に投入し、そのと
きの処理排水中のＣＯＤCr濃度の変化を測定した。この
とき、処理排水中のＣＯＤCr濃度は手分析で測定した。
その結果を図５に示す。図５において、「△」はＣＯＤ
Cr投入量[ｇ／日]を、「◆」は処理排水中のＣＯＤCr濃
度[ｍｇ／ｌ]を示している。なお、原水の流量は、処理
排水を処理水貯留容器に貯留し、その重量に基づいて計
算した。
【００５６】図５に示す結果から分かるように、ＣＯＤ
Cr投入量を２５ｇ／日付近（容積負荷１５ｋｇ／ｍ3／
日）とした時は、処理排水中のＣＯＤCr濃度はおおむね
３００ｍｇ／ｌ前後で処理できた。しかし、ＣＯＤCr投
入量が３０ｇ／日（容積負荷１８ｋｇ／ｍ3／日）を超
えた時は、処理排水中のＣＯＤCr濃度は上昇していっ
た。そして、再びＣＯＤCrの投入量を２５ｇ／日前後に
落としたところ、処理排水中のＣＯＤCr濃度は３００ｍ
ｇ／ｌ前後に落ち着いた。その後再びＣＯＤCr投入量を
３０ｇ／日に上げると、処理排水中のＣＯＤCr濃度はそ
の前と同様に上昇したが、その後、ＣＯＤCr投入量を２
５ｇ／日まで下げないでいたところ、処理排水中のＣＯ
ＤCr濃度は更に上昇していき、ついにはＣＯＤCr投入量
を２３ｇ／日まで落としても処理排水中のＣＯＤCr濃度
は上昇し続けた。
Cr投入量を２５ｇ／日付近（容積負荷１５ｋｇ／ｍ3／
日）とした時は、処理排水中のＣＯＤCr濃度はおおむね
３００ｍｇ／ｌ前後で処理できた。しかし、ＣＯＤCr投
入量が３０ｇ／日（容積負荷１８ｋｇ／ｍ3／日）を超
えた時は、処理排水中のＣＯＤCr濃度は上昇していっ
た。そして、再びＣＯＤCrの投入量を２５ｇ／日前後に
落としたところ、処理排水中のＣＯＤCr濃度は３００ｍ
ｇ／ｌ前後に落ち着いた。その後再びＣＯＤCr投入量を
３０ｇ／日に上げると、処理排水中のＣＯＤCr濃度はそ
の前と同様に上昇したが、その後、ＣＯＤCr投入量を２
５ｇ／日まで下げないでいたところ、処理排水中のＣＯ
ＤCr濃度は更に上昇していき、ついにはＣＯＤCr投入量
を２３ｇ／日まで落としても処理排水中のＣＯＤCr濃度
は上昇し続けた。
【００５７】これが、何の根拠も計画もなく操作した良
い例であり、実際のプラントでは起きてはならないこと
である。
い例であり、実際のプラントでは起きてはならないこと
である。
【００５８】次に、上記のデータをもとに、メタン発酵
槽についての微生物活性パラメータを以下のようにして
算出した。
槽についての微生物活性パラメータを以下のようにして
算出した。
【００５９】即ち先ず処理排水中のＣＯＤCr濃度Ｓを複
数回測定し、メタン発酵槽が非定常状態にあるか否かを
判断し、定常状態にある場合には、上記式（１）に基づ
いて（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出し、非定常状態にある場合
には、上記（２）式に、（ｄＳ／ｄｔ）ｃとして任意の
数値を代入してＳ´の値を算出し、こうして算出したＳ
´が、処理排水中のＣＯＤCr濃度の実測値Ｓと一致する
まで（ｄＳ／ｄｔ）ｃを変化させ、一致した時の（ｄＳ
／ｄｔ）ｃを採用した。
数回測定し、メタン発酵槽が非定常状態にあるか否かを
判断し、定常状態にある場合には、上記式（１）に基づ
いて（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出し、非定常状態にある場合
には、上記（２）式に、（ｄＳ／ｄｔ）ｃとして任意の
数値を代入してＳ´の値を算出し、こうして算出したＳ
´が、処理排水中のＣＯＤCr濃度の実測値Ｓと一致する
まで（ｄＳ／ｄｔ）ｃを変化させ、一致した時の（ｄＳ
／ｄｔ）ｃを採用した。
【００６０】図６は、図５に示す処理排水中のＣＯＤCr
濃度の実測値Ｓに対して処理排水中のＣＯＤCr濃度の計
算値Ｓ´をプロットしたグラフであり、「◇」が処理排
水中のＣＯＤCr濃度の実測値Ｓを、「●」が処理排水中
のＣＯＤCr濃度の計算値Ｓ´を示している。
濃度の実測値Ｓに対して処理排水中のＣＯＤCr濃度の計
算値Ｓ´をプロットしたグラフであり、「◇」が処理排
水中のＣＯＤCr濃度の実測値Ｓを、「●」が処理排水中
のＣＯＤCr濃度の計算値Ｓ´を示している。
【００６１】図７は、図５に示すＣＯＤCr投入量の変動
に応じて比消費速度νが変動する様子を示すグラフであ
る。ここで、νは、次のようにして算出した。即ち、上
記計算で求めた（ｄＳ／ｄｔ）ｃについては、（ｄＳ／
ｄｔ）ｃ＝Ｘ・νの関係があるので、（ｄＳ／ｄｔ）ｃ
をＸで割ってνを算出した。ここで、Ｘはグラニュール
汚泥濃度であるが、グラニュール汚泥は沈降性が良好で
メタン発酵槽からの流出もほとんどないため一定値とし
た。但し、分析はオペレータによる一日一回のオフライ
ン分析であるため、比消費速度νはかなり大まかなもの
となっている。しかし、大まかであるとは言え、ＣＯＤ
Cr投入量を３０ｇ／日以上にし、その後も高いＣＯＤCr
投入量を維持してしまった１６日目を境に比消費速度ν
が減少しており、微生物活性が低下していることがはっ
きりと分かった。
に応じて比消費速度νが変動する様子を示すグラフであ
る。ここで、νは、次のようにして算出した。即ち、上
記計算で求めた（ｄＳ／ｄｔ）ｃについては、（ｄＳ／
ｄｔ）ｃ＝Ｘ・νの関係があるので、（ｄＳ／ｄｔ）ｃ
をＸで割ってνを算出した。ここで、Ｘはグラニュール
汚泥濃度であるが、グラニュール汚泥は沈降性が良好で
メタン発酵槽からの流出もほとんどないため一定値とし
た。但し、分析はオペレータによる一日一回のオフライ
ン分析であるため、比消費速度νはかなり大まかなもの
となっている。しかし、大まかであるとは言え、ＣＯＤ
Cr投入量を３０ｇ／日以上にし、その後も高いＣＯＤCr
投入量を維持してしまった１６日目を境に比消費速度ν
が減少しており、微生物活性が低下していることがはっ
きりと分かった。
【００６２】図８は、以上のようにして求めた処理排水
中のＣＯＤCr濃度と比消費速度νとの関係を示すグラフ
である。図８に示すように、比消費速度は、処理排水中
のＣＯＤCr濃度が増加するに従い、低下している。この
現象は、原水に含まれる物質が未分解で処理排水中に残
留して阻害を受けているいわゆる基質阻害か、あるいは
メタン発酵処理の結果生産される物質が完全にメタン発
酵せずに残留した生産物阻害のいずれかの現象が起きて
いることが推測される。一般に、メタン発酵においてこ
のような現象が起きる時は後者の場合が多く、メタン発
酵処理の結果生産される物質とは、酢酸、プロピオン酸
の如き有機酸である。しかし、処理排水について有機酸
の濃度をガスクロマトグラフィーで測定したところ、処
理排水中に有機酸は残留していないことが分かった。ま
た、メタン発酵槽においてはｐＨも制御されるので、有
機酸蓄積によるｐＨ低下が原因でもないことが分かっ
た。このことから、本ケースの場合、処理排水中のＣＯ
ＤCr濃度が増加するにつれて比消費速度が低下している
のは、ある成分による基質阻害が起こっているためと推
測される。
中のＣＯＤCr濃度と比消費速度νとの関係を示すグラフ
である。図８に示すように、比消費速度は、処理排水中
のＣＯＤCr濃度が増加するに従い、低下している。この
現象は、原水に含まれる物質が未分解で処理排水中に残
留して阻害を受けているいわゆる基質阻害か、あるいは
メタン発酵処理の結果生産される物質が完全にメタン発
酵せずに残留した生産物阻害のいずれかの現象が起きて
いることが推測される。一般に、メタン発酵においてこ
のような現象が起きる時は後者の場合が多く、メタン発
酵処理の結果生産される物質とは、酢酸、プロピオン酸
の如き有機酸である。しかし、処理排水について有機酸
の濃度をガスクロマトグラフィーで測定したところ、処
理排水中に有機酸は残留していないことが分かった。ま
た、メタン発酵槽においてはｐＨも制御されるので、有
機酸蓄積によるｐＨ低下が原因でもないことが分かっ
た。このことから、本ケースの場合、処理排水中のＣＯ
ＤCr濃度が増加するにつれて比消費速度が低下している
のは、ある成分による基質阻害が起こっているためと推
測される。
【００６３】以上の結果より、処理排水中のＣＯＤCr濃
度は、１０００ｍｇ／ｌ以下、好ましくは５００ｍｇ／
ｌ以下に維持するのがよいと分かった。一方、処理排水
中のＣＯＤCr濃度が１０００ｍｇ／ｌを超えるとその状
態に曝される時間によっては更に阻害現象が加速される
ことが分かった。従って、本実施例のようなケースで
は、オンライン又はオフラインで処理排水の水質を計測
し、常に処理排水中のＣＯＤCr濃度を１０００ｍｇ／ｌ
以下に維持することで、微生物活性状態の低下を防止で
きることが分かった。
度は、１０００ｍｇ／ｌ以下、好ましくは５００ｍｇ／
ｌ以下に維持するのがよいと分かった。一方、処理排水
中のＣＯＤCr濃度が１０００ｍｇ／ｌを超えるとその状
態に曝される時間によっては更に阻害現象が加速される
ことが分かった。従って、本実施例のようなケースで
は、オンライン又はオフラインで処理排水の水質を計測
し、常に処理排水中のＣＯＤCr濃度を１０００ｍｇ／ｌ
以下に維持することで、微生物活性状態の低下を防止で
きることが分かった。
【００６４】続いて上記の方法を用いて最適制御が可能
か確認した。即ちメタン発酵槽における比消費速度を推
測し、それをもとにＣＯＤCr投入量を制御した。また、
比消費速度の初期値は、ＣＯＤCr投入量３０ｇ／日とし
た時の処理排水中のＣＯＤCrを約１１００ｍｇ／ｌとし
て計算した。これによると、比消費速度は０．１６（１
／日）であり、この値を用いて４０時間以内にもとの状
態に戻すべくＣＯＤCr投入量を決定した。その結果、Ｃ
ＯＤCr投入量は２４ｇ／日以下にすべきであることが分
かった。そこで、ＣＯＤCr投入量を最大の２４ｇ／日に
した場合における処理排水中のＣＯＤCr濃度の計算値を
算出した。結果を図９に示す。なお、図９において、
「●」は計算値を表し、「□」はＣＯＤCr投入量を２４
ｇ／日前後に設定した時の処理排水中のＣＯＤCr濃度の
実測値を表す。また、図９においては、計算結果を理解
しやすくするために、計算値も実測値もそれぞれ３００
ｍｇ／ｌ差し引いた値をプロットしている。これは、通
常の排水中には、微生物的に難分解な成分が存在するこ
とはごく当たり前であり、本排水についても処理排水中
のＣＯＤCrは３００ｍｇ／ｌ程度残存してしまうからで
ある。
か確認した。即ちメタン発酵槽における比消費速度を推
測し、それをもとにＣＯＤCr投入量を制御した。また、
比消費速度の初期値は、ＣＯＤCr投入量３０ｇ／日とし
た時の処理排水中のＣＯＤCrを約１１００ｍｇ／ｌとし
て計算した。これによると、比消費速度は０．１６（１
／日）であり、この値を用いて４０時間以内にもとの状
態に戻すべくＣＯＤCr投入量を決定した。その結果、Ｃ
ＯＤCr投入量は２４ｇ／日以下にすべきであることが分
かった。そこで、ＣＯＤCr投入量を最大の２４ｇ／日に
した場合における処理排水中のＣＯＤCr濃度の計算値を
算出した。結果を図９に示す。なお、図９において、
「●」は計算値を表し、「□」はＣＯＤCr投入量を２４
ｇ／日前後に設定した時の処理排水中のＣＯＤCr濃度の
実測値を表す。また、図９においては、計算結果を理解
しやすくするために、計算値も実測値もそれぞれ３００
ｍｇ／ｌ差し引いた値をプロットしている。これは、通
常の排水中には、微生物的に難分解な成分が存在するこ
とはごく当たり前であり、本排水についても処理排水中
のＣＯＤCrは３００ｍｇ／ｌ程度残存してしまうからで
ある。
【００６５】図９に示す結果より、計算値と実測値との
一致が見られたことから、おおむね推測が間違っていな
かったことが分かる。また実測値の最後の点が４８時間
後に０つまり３００ｍｇ／ｌとなっているが、これもオ
フラインの測定値であるため、その前の測定との間のい
ずれかの時点で元の状態に復元できたと推測できる。
一致が見られたことから、おおむね推測が間違っていな
かったことが分かる。また実測値の最後の点が４８時間
後に０つまり３００ｍｇ／ｌとなっているが、これもオ
フラインの測定値であるため、その前の測定との間のい
ずれかの時点で元の状態に復元できたと推測できる。
【００６６】（実施例２）次に、本発明の生物処理方法
を工場排水の硝化脱窒に適用した例を示す。
を工場排水の硝化脱窒に適用した例を示す。
【００６７】窒素化合物を含む排水について硝化槽で硝
化反応を起こさせ、硝酸イオン濃度が６００ｍｇ／ｌで
ある排水を脱窒槽（容積Ｖ＝１７００（ｍ3））で脱窒
した。脱窒槽にはＭＬＶＳＳ計を設置して脱窒槽内のＭ
ＬＶＳＳ濃度を測定すると共に、脱窒槽の上流側及び下
流側にそれぞれＮＯ3−Ｎ濃度計を設置してＮＯ3−Ｎ濃
度の測定を行った。
化反応を起こさせ、硝酸イオン濃度が６００ｍｇ／ｌで
ある排水を脱窒槽（容積Ｖ＝１７００（ｍ3））で脱窒
した。脱窒槽にはＭＬＶＳＳ計を設置して脱窒槽内のＭ
ＬＶＳＳ濃度を測定すると共に、脱窒槽の上流側及び下
流側にそれぞれＮＯ3−Ｎ濃度計を設置してＮＯ3−Ｎ濃
度の測定を行った。
【００６８】また、脱窒槽には、脱窒反応を促進すべく
有機炭素源としてメタノールを添加した。本実施例では
プラント納入前に行った試験により、脱窒槽に流入する
Ｔ−Ｎ濃度の約３倍のメタノール添加が最適であるとし
た。
有機炭素源としてメタノールを添加した。本実施例では
プラント納入前に行った試験により、脱窒槽に流入する
Ｔ−Ｎ濃度の約３倍のメタノール添加が最適であるとし
た。
【００６９】図１０は、排水の流量、処理排水中の硝酸
イオン濃度及び脱窒槽におけるＭＬＶＳＳ濃度との関係
を示すグラフであり、図１１は、処理排水中のメタノー
ル残存濃度及びＣＯＤMn濃度との関係を示すグラフであ
る。図１０、図１１においては、連続して操業している
脱窒槽のある期間の解析スタート時間を０時とした。図
１０では、解析初期の段階で、ＭＬＶＳＳが低めで０時
にすでに硝酸イオンが１１５ｍｇ／ｌ残存している。そ
こから徐々に硝酸イオン濃度が上昇し、２３０ｍｇ／ｌ
で安定した。これは、脱窒速度が窒素の流入速度に比べ
低いためである。一方、メタノールは、脱窒槽に流入す
るＴ−Ｎ濃度の３倍量を添加しているので、図１１に示
すように処理排水中に残存している状態である。
イオン濃度及び脱窒槽におけるＭＬＶＳＳ濃度との関係
を示すグラフであり、図１１は、処理排水中のメタノー
ル残存濃度及びＣＯＤMn濃度との関係を示すグラフであ
る。図１０、図１１においては、連続して操業している
脱窒槽のある期間の解析スタート時間を０時とした。図
１０では、解析初期の段階で、ＭＬＶＳＳが低めで０時
にすでに硝酸イオンが１１５ｍｇ／ｌ残存している。そ
こから徐々に硝酸イオン濃度が上昇し、２３０ｍｇ／ｌ
で安定した。これは、脱窒速度が窒素の流入速度に比べ
低いためである。一方、メタノールは、脱窒槽に流入す
るＴ−Ｎ濃度の３倍量を添加しているので、図１１に示
すように処理排水中に残存している状態である。
【００７０】ここで、図１０において、原水の投入量が
比較的安定していて且つ硝酸イオンが１１５から２３０
ｍｇ／ｌに上昇した期間（４８〜９６時間）について、
実施例１と同様にして、処理排水中の基質濃度（ＮＯ3
−Ｎ）を計算した。結果を図１２に示す。なお、図１２
には、処理排水中のＮＯ3−Ｎ濃度の実測値もプロット
した。図１２において、ＮＯ3−Ｎ濃度の計算値は
「◆」で表し、実測値は「□」で表した。
比較的安定していて且つ硝酸イオンが１１５から２３０
ｍｇ／ｌに上昇した期間（４８〜９６時間）について、
実施例１と同様にして、処理排水中の基質濃度（ＮＯ3
−Ｎ）を計算した。結果を図１２に示す。なお、図１２
には、処理排水中のＮＯ3−Ｎ濃度の実測値もプロット
した。図１２において、ＮＯ3−Ｎ濃度の計算値は
「◆」で表し、実測値は「□」で表した。
【００７１】図１２に示すように、処理排水中のＮＯ3
−Ｎ濃度の計算値と、処理排水中のＮＯ3−Ｎ濃度の実
測値はほとんど一致することが分かった。そして、この
ときの硝酸イオン消費速度（脱窒速度）を算出したとこ
ろ、その値は１８ｋｇ−Ｎ／ｈであった。原水中のＴ−
Ｎ濃度はおおむね安定して６００ｍｇ／ｌ、原水の流量
（平均原水流量）は５３．７ｍ3／ｈなので、脱窒槽に
流入してくる窒素量（ＮＯ3−Ｎ流入速度）は３２．２
ｋｇ／ｈであった。これより脱窒速度が窒素の流入速度
に追いついていないことは明白である。一方、図１１に
示すように、メタノールは残存傾向にあることから、脱
窒速度の低下は炭素源不足によるものではないことが分
かる。
−Ｎ濃度の計算値と、処理排水中のＮＯ3−Ｎ濃度の実
測値はほとんど一致することが分かった。そして、この
ときの硝酸イオン消費速度（脱窒速度）を算出したとこ
ろ、その値は１８ｋｇ−Ｎ／ｈであった。原水中のＴ−
Ｎ濃度はおおむね安定して６００ｍｇ／ｌ、原水の流量
（平均原水流量）は５３．７ｍ3／ｈなので、脱窒槽に
流入してくる窒素量（ＮＯ3−Ｎ流入速度）は３２．２
ｋｇ／ｈであった。これより脱窒速度が窒素の流入速度
に追いついていないことは明白である。一方、図１１に
示すように、メタノールは残存傾向にあることから、脱
窒速度の低下は炭素源不足によるものではないことが分
かる。
【００７２】そこで、複数ある他の脱窒槽より汚泥を投
入し、ＭＬＶＳＳ濃度を増やしたのが１１４時間目であ
り（図１０参照）、それを境に処理排水中のメタノール
濃度が急激に低下した（図１１参照）。そして２日ほど
の遅れ時間（生物の生理的遅れと、脱窒槽滞留時間によ
る濃度変化に必要な時間の合計）をもって、処理排水中
の硝酸イオン濃度は低下し始め、２１６から２４０時間
の間の時点で０ｍｇ／ｌとなった（図１０参照）。
入し、ＭＬＶＳＳ濃度を増やしたのが１１４時間目であ
り（図１０参照）、それを境に処理排水中のメタノール
濃度が急激に低下した（図１１参照）。そして２日ほど
の遅れ時間（生物の生理的遅れと、脱窒槽滞留時間によ
る濃度変化に必要な時間の合計）をもって、処理排水中
の硝酸イオン濃度は低下し始め、２１６から２４０時間
の間の時点で０ｍｇ／ｌとなった（図１０参照）。
【００７３】この期間（２１６から２４０時間までの間
の期間）も実施例１と同様にして処理排水中のＮＯ3−
Ｎ濃度を算出した。結果を図１３に示す。図１３の結果
より、ＮＯ3−Ｎの分析誤差と分析時間間隔（２４時
間）から、実測値と計算値とで若干ずれが生じている
が、このフィッティングで得られた脱窒速度は３２ｋｇ
−Ｎ／ｈであり、汚泥を投入する前に比べ飛躍的に増大
していることが分かった。この脱窒速度は当然、流入窒
素量２８．２ｋｇ／ｈ（３日間の流入窒素量の平均）を
上回っており、汚泥の増加と残存メタノール、投入メタ
ノールの関係で脱窒反応が改善されたことは明らかであ
る。
の期間）も実施例１と同様にして処理排水中のＮＯ3−
Ｎ濃度を算出した。結果を図１３に示す。図１３の結果
より、ＮＯ3−Ｎの分析誤差と分析時間間隔（２４時
間）から、実測値と計算値とで若干ずれが生じている
が、このフィッティングで得られた脱窒速度は３２ｋｇ
−Ｎ／ｈであり、汚泥を投入する前に比べ飛躍的に増大
していることが分かった。この脱窒速度は当然、流入窒
素量２８．２ｋｇ／ｈ（３日間の流入窒素量の平均）を
上回っており、汚泥の増加と残存メタノール、投入メタ
ノールの関係で脱窒反応が改善されたことは明らかであ
る。
【００７４】そして、図１１に示すように、硝酸イオン
濃度が０ｍｇ／ｌになってから後は、投入される硝酸量
以上に脱窒する必要が無いため、メタノールが急激に増
加している。なお、この期間の物質の収支関係を表１に
示す。
濃度が０ｍｇ／ｌになってから後は、投入される硝酸量
以上に脱窒する必要が無いため、メタノールが急激に増
加している。なお、この期間の物質の収支関係を表１に
示す。
【００７５】
【表１】
【００７６】以上のように、本実施例によれば、脱窒反
応のように複雑な系においても、脱窒速度をシミュレー
ションで導き出し、そのときのメタノール残量、ＭＬＶ
ＳＳなどから汚泥の比速度が低下しているのか、ＭＬＶ
ＳＳが不足しているのか、メタノール添加量が少ないの
か判断でき、更にＭＬＶＳＳ添加による復調後の脱窒速
度とメタノールの変化及び脱窒が完全に行われている時
のメタノールの過剰添加を指摘することができ、最適メ
タノール添加量を推測することが可能となることが分か
った。即ち、プラント納入時の条件から変化した状態に
おいても、新たに実験室レベルの試験を行って微生物の
特性値（比速度など）や最適運転条件（ここではメタノ
ール添加量）を導き出さなくても、プラントを運転しな
がらそれらを推測し、最適運転方策を設定することがで
きることが分かった。
応のように複雑な系においても、脱窒速度をシミュレー
ションで導き出し、そのときのメタノール残量、ＭＬＶ
ＳＳなどから汚泥の比速度が低下しているのか、ＭＬＶ
ＳＳが不足しているのか、メタノール添加量が少ないの
か判断でき、更にＭＬＶＳＳ添加による復調後の脱窒速
度とメタノールの変化及び脱窒が完全に行われている時
のメタノールの過剰添加を指摘することができ、最適メ
タノール添加量を推測することが可能となることが分か
った。即ち、プラント納入時の条件から変化した状態に
おいても、新たに実験室レベルの試験を行って微生物の
特性値（比速度など）や最適運転条件（ここではメタノ
ール添加量）を導き出さなくても、プラントを運転しな
がらそれらを推測し、最適運転方策を設定することがで
きることが分かった。
【００７７】本実施例によって、複雑な反応系の実プラ
ントにおいても本発明の生物処理方法が有効であり、専
門知識と特殊技術が必要なラボ試験を行うことなく、ユ
ーザーレベルで排水の変化に応じた最適運転方策を採る
ことができることが分かった。
ントにおいても本発明の生物処理方法が有効であり、専
門知識と特殊技術が必要なラボ試験を行うことなく、ユ
ーザーレベルで排水の変化に応じた最適運転方策を採る
ことができることが分かった。
【００７８】
【発明の効果】以上説明したように本発明の微生物活性
状態の推定方法及びこれを用いた生物処理方法、並びに
微生物活性状態推定プログラム及び当該プログラムを記
録したコンピュータ読取り可能な記録媒体によれば、処
理排水中の基質濃度が定常状態にあると否とにかかわら
ず、生物処理槽における微生物活性状態を、ほぼ的確に
推定することが可能となる。従って、生物処理において
様々な微生物が関与している場合であっても、オペレー
タの経験や勘に頼ることなく容易に運転管理を行うこと
ができる。またこうして推定される微生物活性状態をも
とに、生物処理槽においてどの程度まで負荷をかけられ
るか計画でき、トラブル時に生物処理槽において何が起
きているか、あるいは何が原因で処理排水中の基質濃度
が増加しているかということを客観的に把握することが
できる。更に、微生物活性状態が推定されれば、これを
もとに微生物活性状態を適切な状態に調整することがで
き、長期間にわたって生物処理を効率的に行うことがで
きる。
状態の推定方法及びこれを用いた生物処理方法、並びに
微生物活性状態推定プログラム及び当該プログラムを記
録したコンピュータ読取り可能な記録媒体によれば、処
理排水中の基質濃度が定常状態にあると否とにかかわら
ず、生物処理槽における微生物活性状態を、ほぼ的確に
推定することが可能となる。従って、生物処理において
様々な微生物が関与している場合であっても、オペレー
タの経験や勘に頼ることなく容易に運転管理を行うこと
ができる。またこうして推定される微生物活性状態をも
とに、生物処理槽においてどの程度まで負荷をかけられ
るか計画でき、トラブル時に生物処理槽において何が起
きているか、あるいは何が原因で処理排水中の基質濃度
が増加しているかということを客観的に把握することが
できる。更に、微生物活性状態が推定されれば、これを
もとに微生物活性状態を適切な状態に調整することがで
き、長期間にわたって生物処理を効率的に行うことがで
きる。
【図１】図１は、本発明の生物処理方法を実施する生物
処理設備の一例を示すフロー図である。
処理設備の一例を示すフロー図である。
【図２】図２は、演算システムを示す斜視図である。
【図３】図３は、演算システムのシステム構成図であ
る。
る。
【図４】図４は、演算システムを用いて微生物活性パラ
メータを算出する方法を示すフローチャートである。
メータを算出する方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は、実施例１に係るＣＯＤCr投入量と処理
排水中のＣＯＤCr濃度との関係を示すグラフである。
排水中のＣＯＤCr濃度との関係を示すグラフである。
【図６】図６は、実施例１に係る処理排水中のＣＯＤCr
濃度の実測値と計算値との関係を示すグラフである。
濃度の実測値と計算値との関係を示すグラフである。
【図７】図７は、図４に示すＣＯＤCr投入量の変動に応
じて比消費速度νが変動する様子を示すグラフである。
じて比消費速度νが変動する様子を示すグラフである。
【図８】図８は、実施例１に係る比消費速度と処理排水
中のＣＯＤCr濃度との関係を示すグラフである。
中のＣＯＤCr濃度との関係を示すグラフである。
【図９】図９は、実施例１において、微生物活性状態を
制御した場合における処理排水中のＣＯＤCr濃度の実測
値と計算値との関係を示すグラフである。
制御した場合における処理排水中のＣＯＤCr濃度の実測
値と計算値との関係を示すグラフである。
【図１０】図１０は、実施例２に係る排水の流量、ＮＯ
3−Ｎ濃度及びＭＬＶＳＳ濃度の関係を示すグラフであ
る。
3−Ｎ濃度及びＭＬＶＳＳ濃度の関係を示すグラフであ
る。
【図１１】図１１は、実施例２に係る処理排水中のメタ
ノール残存濃度と、ＣＯＤMn濃度との関係を示すグラフ
である。
ノール残存濃度と、ＣＯＤMn濃度との関係を示すグラフ
である。
【図１２】図１２は、実施例２に係る処理排水中のＮＯ
3−Ｎ濃度の実測値と計算値との関係を示すグラフであ
る。
3−Ｎ濃度の実測値と計算値との関係を示すグラフであ
る。
【図１３】図１３は、実施例２においてＭＬＶＳＳ濃度
を増やした場合における処理排水中のＮＯ3−Ｎ濃度の
実測値と計算値との関係を示すグラフである。
を増やした場合における処理排水中のＮＯ3−Ｎ濃度の
実測値と計算値との関係を示すグラフである。
１…生物処理設備、２…生物処理槽、３…流量測定手
段、４…入口濃度測定手段、５…出口濃度測定手段、６
…演算システム。
段、４…入口濃度測定手段、５…出口濃度測定手段、６
…演算システム。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 4B065 BC18
4D027 CA00 CA07
4D040 AA01 AA24 AA31 AA61 BB02
BB24 BB42 BB52 BB82 BB91
5B056 BB03 DD01
Claims (4)
- 【請求項１】 被処理排水を生物処理して処理排水とし
て排出する完全混合型の生物処理槽における微生物活性
状態を推定する微生物活性状態の推定方法であって、 前記生物処理槽に流入する被処理排水中の基質濃度（Ｓ
in）を測定する入口濃度測定工程と、 前記生物処理槽から流出する処理排水中の基質濃度
（Ｓ）を測定する出口濃度測定工程と、 前記入口濃度測定工程及び前記出口濃度測定工程のそれ
ぞれで測定された前記被処理排水中の基質濃度及び前記
処理排水中の基質濃度に基づき、定常状態にある時は、
下記式： 【数１】 （上記式中、（ｄＳ／ｄｔ）ｃは微生物活性状態を表す
微生物活性パラメータ、Ｖは生物処理槽の容積、Ｆは、
前記被処理排水の流量を表す）より（ｄＳ／ｄｔ）ｃを
算出し、非定常状態にある時は、下記式： 【数２】 （上記式中、Ａは積分定数、Ｓ´は処理排水中の基質濃
度の計算値を表す）に任意の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを代入し
てＳ´を算出し、このＳ´が、処理排水中の基質濃度の
実測値Ｓと一致するまで（ｄＳ／ｄｔ）ｃを変化させ、
一致する時の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出する算出工程と、
を含むことを特徴とする微生物活性状態の推定方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の微生物活性状態の推定
方法を用いて（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出し、この（ｄＳ／
ｄｔ）ｃに基づいて前記生物処理槽における微生物活性
状態を調整する工程を含むことを特徴とする生物処理方
法。 - 【請求項３】 被処理排水を生物処理して処理排水とし
て排出する完全混合型の生物処理槽における微生物活性
状態を推定する微生物活性状態推定プログラムであっ
て、 コンピュータに、 前記生物処理槽に流入する被処理排水中の基質濃度（Ｓ
in）の実測値と、前記生物処理槽から流出する処理排水
中の基質濃度（Ｓ）の実測値とに基づき、定常状態にあ
る時は、下記式： 【数３】 （上記式中、（ｄＳ／ｄｔ）ｃは微生物活性状態を表す
微生物活性パラメータ、Ｖは生物処理槽の容積、Ｆは、
前記被処理排水の流量を表す）より（ｄＳ／ｄｔ）ｃを
算出し、非定常状態にある時は、下記式： 【数４】 （上記式中、Ａは積分定数を表し、Ｓ´は処理排水中の
基質濃度の計算値を表す）に任意の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを
代入してＳ´を算出し、このＳ´が、処理排水中の基質
濃度の実測値Ｓと一致するまで（ｄＳ／ｄｔ）ｃを変化
させ、一致する時の（ｄＳ／ｄｔ）ｃを算出する工程、
を実行させることを特徴とする微生物活性状態推定プロ
グラム。 - 【請求項４】 請求項３に記載の微生物活性状態推定プ
ログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み
取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001280276A JP2003080281A (ja) | 2001-09-14 | 2001-09-14 | 微生物活性状態の推定方法及びこれを用いた生物処理方法、並びに微生物活性状態推定プログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001280276A JP2003080281A (ja) | 2001-09-14 | 2001-09-14 | 微生物活性状態の推定方法及びこれを用いた生物処理方法、並びに微生物活性状態推定プログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003080281A true JP2003080281A (ja) | 2003-03-18 |
Family
ID=19104305
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001280276A Withdrawn JP2003080281A (ja) | 2001-09-14 | 2001-09-14 | 微生物活性状態の推定方法及びこれを用いた生物処理方法、並びに微生物活性状態推定プログラム及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003080281A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006041128A1 (ja) * | 2004-10-13 | 2006-04-20 | Ebara Corporation | 有機性廃水の処理方法及び処理装置 |
| JP2017159243A (ja) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | 荏原実業株式会社 | 有機性排水の生物処理装置及び生物処理方法 |
| CN115132285A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-09-30 | 山东臻智行环保科技有限公司 | 一种实现污水处理好氧池所需曝气量实时预测的模型方法 |
-
2001
- 2001-09-14 JP JP2001280276A patent/JP2003080281A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006041128A1 (ja) * | 2004-10-13 | 2006-04-20 | Ebara Corporation | 有機性廃水の処理方法及び処理装置 |
| JP2017159243A (ja) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | 荏原実業株式会社 | 有機性排水の生物処理装置及び生物処理方法 |
| CN115132285A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-09-30 | 山东臻智行环保科技有限公司 | 一种实现污水处理好氧池所需曝气量实时预测的模型方法 |
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