JP2003225650A - 水処理プロセスハイブリッド水質計測装置及びこれを有する水処理システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 被処理水の水質要素の特性を正確に特定する
ことができる水処理プロセスハイブリッド水質計測装置
およびこれを有する水処理システムを提供する。 【解決手段】 水処理システム１は、流入部２と、流入
部２からの被処理水の水処理を行う反応槽３と、水処理
プロセスハイブリッド水質計測装置と、被処理水の水質
要素の特性を提示する水質値提示手段６とを備えてい
る。水処理プロセスハイブリッド水質計測装置は、水処
理プロセスモデルを構築する水処理プロセスモデル供給
手段４と、所定の計測可能水質要素の特性を計測する水
質計測手段１１、１２、１３とを備えている。水質計測
手段１１、１２、１３には水質データ収集保持手段２
１、２２、２３が接続されている。水処理プロセスモデ
ル供給手段４および水質データ収集保持手段２１、２
２、２３は、計測不可能水質要素の特性を推定する水質
要素推定手段５が接続されている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、被処理水の水質要
素のうち水処理に関わる所定の水質要素の量を計測、推
定する水処理プロセスハイブリッド水質計測装置及びこ
れを有する水処理システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】汚染が進んだ下水、廃水等の被処理水
は、被処理水に含まれる水質要素を所定の水処理プロセ
スにおいて除去して浄化した後に、河川に放流される。

【０００３】このような被処理水の水処理は、化学的酸
素要求量(COD : Chemical Oxygen Demand)や生物化学的
酸素要求量(BOD : Biochemical Oxygen Demand)と呼ば
れる有機物量の測定値が法律等で定められた所定の基準
値以下となるように、管理され制御されている。

【０００４】被処理水の水処理は、微生物の代謝を利用
した通常活性汚泥法によって、被処理水のＣＯＤやＢＯ
Ｄの値を低下させることにより行われるのが一般的であ
る。

【０００５】この活性汚泥法は、微生物が有機物と酸素
を利用した呼吸により増殖することを利用して、被処理
水の有機物を微生物自身の細胞要素に変換し、この微生
物を汚泥として水処理プロセスから引き抜くことによっ
て行われる。この時、曝気と呼ばれる空気（酸素）の被
処理水への供給量を適切に管理および制御することによ
り、微生物の増殖を調整して、被処理水のＣＯＤやＢＯ
Ｄの値を低下させている。

【０００６】また、最近では、湖、沼、湾等の閉鎖性水
域において生じている赤潮等の原因となる窒素やリン等
の特定物質の除去が求められており、放流水の特定物質
の量が法規制されるようになってきている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上述のように、被処理
水から有機物や特定物質（窒素、リン等）等の水質要素
を適切に除去することが求められている。

【０００８】窒素やリン等の水質要素を被処理水から適
切に除去するためには、各水質要素の除去メカニズムを
詳しく把握することが必要である。例えば、窒素やリン
の除去は、有機物と酸素を利用した微生物の増殖という
プロセスの他に、様々なプロセスが相互に影響し合って
行われる。このため、単に曝気を行っても窒素やリンを
被処理水から適切に除去することはできない。従って、
窒素やリンの除去は、原理的には有機物と同様に微生物
の代謝を利用して行われるが、窒素やリンを適切に除去
するためには微生物の代謝メカニズムを詳細に知る必要
がある。

【０００９】このような背景の下で、窒素やリンの生物
学的除去メカニズムの研究から得られた知見を集約した
活性汚泥モデルNo.1〜No.3（ASM1〜ASM3）が、国際水環
境学会（IWA:International Water Association）で公
表されている。このASM1〜ASM3は、水処理プロセスへの
理解、設計の支援、シナリオシミュレーション、水処理
プロセスの異常／機能診断、水処理プロセスの挙動予測
による運転管理、水処理プロセス制御、等への利用が期
待されている。

【００１０】このように、水質要素の除去を対象とした
水処理プロセスの理解が進み、そのメカニズムを数式に
より表現したモデルが開発され、実プロセスに対するモ
デルの利用方法や適用範囲の検討が進展している。

【００１１】このような研究開発を背景に、実際にモデ
ルを利用する場合には、特定の水質要素の除去に関わる
各水質要素の同定、各水質要素の量の推定、といった水
質要素の特定を行う必要がある。特に、水処理によって
被処理水から効果的に水質要素を除去するためには、水
処理対象の被処理水の水質要素を正確に特定することが
非常に重要となる。なお、ここでいう「水質要素の量」
とは、水質要素の絶対量あるいは濃度を表す。

【００１２】例えば、被処理水から有機物、窒素、およ
びリンの除去を効果的に行うためには、以下の水質要素
の絶対量や濃度等の量をできる限り正確に知ることが好
ましい。すなわち、有機物、窒素、およびリンの除去に
関する（ａ）溶存酸素濃度（ＤＯ）、（ｂ）易生物分解
性非酢酸系有機物、（ｃ）易生物分解性酢酸系有機物、
（ｄ）難生物分解性有機物、（ｅ）非活性溶解性有機
物、（ｆ）非活性浮遊性有機物、（ｇ）アンモニア、
（ｈ）硝酸、（ｉ）窒素、（ｊ）リン酸、（ｋ）アルカ
リ度、（ｌ）硝化菌（独立栄養性細菌の一種）、（ｍ）
脱窒菌（従属栄養性細菌の一種）、（ｎ）リン蓄積菌
（従属栄養性細菌の一種）、（ｏ）ポリヒドロキシアル
カノエート（リン蓄積菌の体内貯蔵物質）、（ｐ）ポリ
リン酸（リン蓄積菌の体内貯蔵物質）、等の水質要素の
量をできる限り正確に知ることが好ましい。

【００１３】このように、被処理水の水質要素の量をで
きる限り正確に知ることによって、モデルを用いた実プ
ロセスの挙動解析をさらに精度良く行うことが可能とな
る。これにより、上述のASM1〜ASM3等のモデルを実プロ
セスに適切に適用することができる。また、被処理水の
水質要素の量を定量的に知ることができれば、モデルを
利用した解析を行わなくても、この水質要素の量のみに
よって、水処理プロセスの処理能力をある程度把握する
ことも可能となり、各水処理プロセスの運転管理を円滑
に行うことができる。

【００１４】従って、実際の水処理プロセスの運転管
理、制御、診断、設計等を適切に行うためには、被処理
水の水質要素の特定を適切に行うことが、非常に重要と
なる。このように、「特定の水質要素」の除去に着目し
た実際の水処理プロセスの運転管理等においては、この
「特定の水質要素」に関連する「複数の水質要素」の特
定が非常に重要となる。

【００１５】一般に、被処理水の水質要素の特定は、生
物学的・化学的な水質分析と、プロセスモデリングを利
用したシミュレーションと、によって行われている。例
えば、有機物量は、微生物の呼吸速度を計測する呼吸速
度計から求められる酸素消費測度を利用して特定される
ことが多い（J.Keppeler and W.Guijer, "Estimationof
Kinetic Parameters of Heterotrophic Biomass Under
Acrobic Conditionsand Characterization of Wastewa
ter for Activated Sludge Modelling", Wat. Sci. Tec
h., Vol.25, No.6, pp125-139(1992）（文献１））。ま
た、リンの除去に関わる酢酸系の有機物（揮発性脂肪
酸）の量は、ガスクロマトグラフィーを用いて計測され
ることが多い。また、生物学的・化学的な方法では計測
が難しい一部の水質要素（計測不可能水質要素）の量の
推定は、モデルを用いて、様々な値を設定したシミュレ
ーションを繰り返し行う。そして、生物学的・化学的な
方法で計測が可能な計測可能水質要素の量値は、上述の
シミュレーションにより得られる値と適合するようにし
て、推定されることが多い（文献１参照）。

【００１６】しかしながら、上述の水質要素分析方法に
よって被処理水の水質要素を特定する場合には、次のこ
とが考えられる。

【００１７】すなわち、上述の水質要素分析方法では、
水質要素の１回の分析に比較的長時間を要する。このた
め、時々刻々と変化する被処理水の水質要素をオンライ
ンで計測することが難しく、被処理水の水質要素の特定
をオンラインで行うことが難しい。他方、特に水処理プ
ロセスの運転管理を行う際には、ある固定された時刻に
おける水質要素の状態よりも、水質要素の時間的な状態
変化を知ることが重要な場合が多い。このため、被処理
水の水質要素の計測は、オンラインで行われることが好
ましい。

【００１８】また、上述の水質要素分析方法は、コスト
パフォーマンスの面で必ずしも優れてはいない。例え
ば、化学的な方法で分析する場合には、一サンプルの分
析に対しても相当なコストが必要となる。このため、連
続的に水質要素を計測する場合に、化学的な分析を用い
ることは、コストパフォーマンスの面から得策とは言え
ない。また、生物学的・化学的な方法で分析する場合に
は、基本的に、全ての水質要素を個別に特定する方法が
用いられる。しかしながら、例えば、目的が水処理プロ
セスの運転管理である場合には、全ての水質要素を同等
の精度で厳密に計測する必要はない。従って、このよう
な場合には、その目的に応じた水質要素のみを精度良く
厳密に計測することも可能である。このため、運転管理
に対して重要な情報を持つ水質要素については直接計測
し、他の水質要素については間接計測する等の工夫によ
って、水処理プロセスの運転管理に関するコストの低減
を図ることができる。

【００１９】また、上述の水質要素分析方法のうちシミ
ュレーションを繰り返して水質要素を特定する方法は、
試行錯誤的であるため、オンラインで水質要素の特定を
行う場合には、必ずしも好ましい方法であるとは言えな
い。また、原因と結果が一対一に対応していない場合に
は、特定の対象となっている被処理水の「特定の水質要
素」の計測値に影響を与える「複数の水質要素」を正確
に推定することができずに、「複数の水質要素」の互い
に異なる複数の推定値に対しても「特定の水質要素」の
計測値が同一となる場合がある。このため、「特定の水
質要素」のシミュレーション値と実測値との誤差が小さ
く、結果が正しいと思われる場合であっても、「特定の
水質要素」の計測値に影響を与える「複数の水質要素」
の推定値が真値に近いとは限らない。従って、このよう
な方法で「特定の水質要素」を特定することが適切でな
い場合も考え得る。

【００２０】他方、社会的には、より安全性が高く、よ
り質の高い水が求められている。このため、被処理水の
水質要素を正確に特定して水処理を行うことは、処理水
の安全性や質の向上を図る観点からは非常に重要であ
る。

【００２１】本発明はこのような点を考慮してなされた
ものであり、被処理水の水質要素の量を正確に特定する
ことができる水処理プロセスハイブリッド水質計測装置
およびこれを有する水処理システムを提供することを目
的とする。

【００２２】

【課題を解決するための手段】本発明は、被処理水の水
処理を行う反応槽を備えた水処理システムに使用される
水処理プロセスハイブリッド水質計測装置であって、被
処理水の水処理プロセスを表す水処理プロセスモデルを
構築する水処理プロセスモデル供給手段と、水処理プロ
セスモデルに関わる被処理水の水質要素のうち所定の計
測可能水質要素の量を計測する水質計測手段と、水質計
測手段が計測した計測可能水質要素計測データを収集保
持する水質データ収集保持手段と、水処理プロセスモデ
ル供給手段からの水処理プロセスモデルと、水質データ
収集保持手段に収集保持されている計測可能水質要素計
測データと、に基づいて、水処理プロセスモデルに関わ
る被処理水の水質要素のうち所定の計測不可能水質要素
の量を推定する水質要素推定手段と、を備えたことを特
徴とする水処理プロセスハイブリッド水質計測装置であ
る。

【００２３】本発明によれば、被処理水の水処理プロセ
スを表す水処理プロセスモデルに関わる水質要素のう
ち、計測可能水質要素の量は水質計測手段により計測さ
れ、計測不可能水質要素の量は水質要素推定手段により
推定される。

【００２４】本発明は、被処理水が流入する流入部と、
流入部からの被処理水の水処理を行う反応槽と、上記の
水処理プロセスハイブリッド水質計測装置と、水処理プ
ロセスハイブリッド水質計測装置の水質計測手段で計測
された計測可能水質要素の計測データ、および水質要素
推定手段で推定された計測不可能水質要素の推定デー
タ、のうち少なくともいずれか一方を提示する水質値提
示手段と、を備えたことを特徴とする水処理システムで
ある。

【００２５】本発明によれば、水処理プロセスハイブリ
ッド水質計測装置により計測され及び／又は推定された
被処理水の水質要素の計測データ及び／又は推定データ
が提示される。従って、提示された計測データ及び／又
は推定データを、反応槽における適切な水処理に役立て
ることが可能となる。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下、下水処理プロセスを行う水
処理システムを用いて本発明の実施の形態について説明
するが、本発明の実施の形態はこれに限定されるもので
はない。すなわち、本発明は、下水処理プロセスの他
に、廃水処理プロセス、上水処理プロセス等の様々な水
処理プロセスに対して応用することが可能である。

【００２７】第１の実施の形態 以下、図面を参照して本発明の第１の実施の形態につい
て説明する。

【００２８】図１は、本発明の第１の実施の形態を示す
図であり、下水処理プロセスを行う水処理システム全体
の構成を示す概略図である。

【００２９】図１に示すように、水処理システム１は、
下水（被処理水）が流入する流入部２と、流入部２の下
流側に接続され、流入部２からの下水を生物反応により
浄化処理（水処理）を行う生物反応槽（反応槽）３と、
を備えている。

【００３０】生物反応槽３には、反応槽用撹拌機３１お
よび反応槽水質量センサ１３が設置されている。反応槽
用撹拌機３１は、生物反応槽３内の下水を撹拌するよう
になっており、下水の生物浄化処理の均一化を促進して
いる。また、反応槽水質量センサ１３は、生物反応槽３
で浄化処理された下水に含まれる水質要素のうち計測可
能な一部の水質要素の絶対量や濃度（量）を示す反応槽
水質データを計測するものである。

【００３１】なお、反応槽水質量センサ１３で計測され
る水質要素は、後述する水処理プロセスモデル供給手段
４が下水処理プロセスモデルを構築する際に決定した関
連する水質要素のうち、計測可能な水質要素（計測可能
水質要素）に対応している。本実施の形態では、反応槽
水質量センサ１３が計測する反応槽水質データは溶存酸
素濃度（ＤＯ）に関するものとなっている。

【００３２】流入部２と生物反応槽３との間には流入下
水水量センサ１１および流入下水水質量センサ１２が設
けられている。流入下水水量センサ１１は、流入部２か
ら生物反応槽３へ流入する下水（流入下水）の流入量で
ある流入水量データを計測するようになっている。ま
た、流入下水水質量センサ１２は、流入下水が含む水質
要素のうち計測可能な一部の水質要素の絶対量および／
または濃度（量）を示す流入水質データを計測するもの
である。なお、反応槽水質量センサ１３で計測される水
質要素は、後述する水処理プロセスモデル供給手段４が
下水処理プロセスモデルを構築する際に決定した水質要
素に対応している。本実施の形態では、反応槽水質量セ
ンサ１３は、いずれの水質要素も計測しないようになっ
ている。

【００３３】反応槽水質量センサ１３は反応槽水質デー
タ収集保持手段２３に接続しており、この反応槽水質デ
ータ収集保持手段２３は、反応槽水質量センサ１３が計
測した反応槽水質データを、所定の計測周期で収集して
時系列的に保持している。また、流入下水水質量センサ
１２は流入水質データ収集保持手段２２に接続してお
り、この流入水質データ収集保持手段２２は、流入下水
水質量センサ１２が計測した流入水質データを、所定の
計測周期で収集して時系列的に保持している。また、流
入下水水量センサ１１は流入水量データ収集保持手段２
１に接続しており、この流入水量データ収集保持手段２
１は、流入下水水量センサ１１が計測した流入水量デー
タを、所定の計測周期で収集して時系列的に保持してい
る。なお、反応槽水質データ収集保持手段２３、流入水
質データ収集保持手段２２、流入水量データ収集保持手
段２１のそれぞれは、予め定められたそれぞれのフォー
マットに従って各種データを保持するようになってい
る。

【００３４】反応槽水質データ収集保持手段２３、流入
水質データ収集保持手段２２、流入水量データ収集保持
手段２１は、それぞれ、水質要素推定手段５に接続する
とともに、水質値提示手段６に接続している。また、水
質要素推定手段５には、当該水処理システム１において
行われる下水処理プロセスのモデルを構築する水処理プ
ロセスモデル供給手段４も接続している。

【００３５】水処理プロセスモデル供給手段４は、物理
化学的な知見に基づいて、当該水処理システム１の下水
処理プロセスに必要とされる水質要素を決定し、この決
定した水質要素に基づいて、下水処理プロセスを表す下
水処理プロセスモデルを構築するようになっている。な
お、当該下水処理プロセスモデルは、決定された各水質
要素を適切に相関させたものであり、通常、非線形の微
分方程式によって表される。

【００３６】水質要素推定手段５は、下水処理プロセス
モデルに関わる水質要素のうち、反応槽水質量センサ１
３および流入下水水質量センサ１２によって計測するこ
とができない水質要素（計測不可能水質要素）の量を推
定する。

【００３７】この時、水質要素推定手段５は、反応槽水
質データ収集保持手段２３、流入水質データ収集保持手
段２２、流入水量データ収集保持手段２１のそれぞれか
ら時系列的に送られてくる反応槽水質データ、流入水質
データ、流入水量データと、水処理プロセスモデル供給
手段４から送られてくる下水処理プロセスモデルと、に
基づいて、計測不可能水質要素の量を推定して推定デー
タを作成するようになっている。なお、水質要素推定手
段５による推定の詳細については後述する。

【００３８】水質要素推定手段５は水質値提示手段６に
接続しており、推定した計測不可能水質要素の量を推定
データとして時系列的に水質値提示手段６に送るように
なっている。

【００３９】水質値提示手段６は、水質要素推定手段５
から送られてくる推定データを提示するとともに、反応
槽水質データ収集保持手段２３、流入水質データ収集保
持手段２２、流入水量データ収集保持手段２１のそれぞ
れから時系列的に送られてくる反応槽水質データと流入
水質データと流入水量データを提示して、水処理システ
ム１の管理者や運転員等に知らせるようになっている。

【００４０】この時、水質値提示手段６は、ＣＲＴ等の
ディスプレイを介して管理者や運転員に各種データを提
示するようになっており、また、時系列データとして表
したトレンドグラフや数値表示等を利用して提示するこ
とも可能となっている。

【００４１】なお、流入下水水量センサ１１、流入下水
水質量センサ１２、反応槽水質量センサ１３は、各セン
サの測定部を被処理水に直接浸して計測するインライン
方式を採用している。

【００４２】そして、流入下水水量センサ１１と、流入
下水水質量センサ１２と、反応槽水質量センサ１３とに
より、本発明の水質計測手段が構成されている。また、
反応槽水質データ収集保持手段２３と、流入水質データ
収集保持手段２２と、流入水量データ収集保持手段２１
とにより、本発明の水質データ収集保持手段が構成され
ている。また、流入水量データと、流入水質データと、
反応槽水質データとにより、本発明の計測した計測可能
水質要素計測データが構成されている。更に、水処理プ
ロセスモデル供給手段と、流入下水水量センサ１１と、
流入下水水質量センサ１２と、反応槽水質量センサ１３
と、反応槽水質データ収集保持手段２３と、流入水質デ
ータ収集保持手段２２と、流入水量データ収集保持手段
２１と、水質要素推定手段５によって、本発明の水処理
プロセスハイブリッド水質計測装置が構成されている。

【００４３】次に、このような構成からなる本実施の形
態の作用について説明する。

【００４４】水処理プロセスモデル供給手段４は、水処
理システム１の下水処理プロセスにおいて必要とされる
水質要素を決定する。本実施の形態では、溶存酸素濃度
（ＤＯ）と化学的酸素要求量（ＣＯＤ）と微生物濃度と
を下水処理プロセスにおいて必要とされる水質要素とし
て決定する。

【００４５】そして、水処理プロセスモデル供給手段４
は、決定した水質要素から適切な下水処理プロセスモデ
ルを構築する。

【００４６】この時、水処理プロセスモデル供給手段４
は、「IAWQ Task Group on Mathematical Modeling for
Design and Operation of Biological Wastewater Tre
atment Processes, "Activated Sludge Model No.2", I
AWQ Scientific Technical Report No.3(1995)」（文献
２）、における記法に従って、下記の表１に示す生物反
応槽３における生物反応モデルを定義する。

【００４７】

【表１】 表１において定義された生物反応モデルに、下水の流入
および流出を表す水理学的モデルを付加することによ
り、水処理プロセスモデル供給手段４は下水処理プロセ
スモデルを構築する。このように水処理プロセスモデル
供給手段４で構築される下水処理プロセスモデルは、以
下の式（１）〜（４）によって表される。

【００４８】

【数１】 なお、式（１）〜（４）において、Ｙ_ｈは収率を、μ
_ｍａｘは最大比増殖速度を、Ｋは酸素濃度に関する半飽
和定数を、ｂは死滅速度を、それぞれ表すパラメータで
あり、予め与えられている。なお、予め与えることがで
きない場合であっても、後述する適応則によって、これ
らのパラメータを推定することが可能である。

【００４９】また、Ｓ_Ｏ２は生物反応槽３の下水の溶存
酸素濃度を、Ｓ_ｃは生物反応槽３の下水の化学的酸素要
求量を、Ｘ_ｈは生物反応槽３の下水の微生物濃度を、そ
れぞれ表す状態変数である。また、各状態変数に添え字
の「ＩＮ」を付したものは、流入下水における各状態変
数（溶存酸素濃度、化学的酸素要求量、微生物濃度）を
表している。また、Ｖは生物反応槽３の水量を示し、一
定値であるとする。Ｑ（ｔ）は流入部２から生物反応槽
３への流入量を示す。また、ｙ（ｔ）は、反応槽水質量
センサ１３によって計測される水質要素を示し、本実施
の形態では、生物反応槽３の下水の溶存酸素濃度Ｓ_Ｏ２
に関して計測する（式（４）参照）。

【００５０】式（１）〜（４）で表される下水処理プロ
セスモデルは、水処理プロセスモデル供給手段４から水
質要素推定手段５に送られる。

【００５１】他方、図１に示すように、水処理システム
１に供給される下水は、まず流入部２に流入して、その
後、流入部２から生物反応槽３に送られる。

【００５２】この時、流入下水水量センサ１１により、
流入部２から生物反応槽３へ送られる流入下水の水量が
計測される。また、流入下水水質量センサ１２は、流入
下水に含まれるいずれの水質要素も計測しない。

【００５３】生物反応槽３に供給された下水は、反応槽
用撹拌機３１により撹拌され、曝気装置３３により曝気
される。これにより、生物反応槽３の下水は、生物反応
による水処理プロセスを経て浄化される。

【００５４】このように浄化された生物反応槽３の下水
は、水処理プロセスモデル供給手段４が下水処理プロセ
スモデルに関わる水質要素のうち、計測可能な水質要素
の量に関する反応槽水質データが、反応槽水質量センサ
１３により計測される。すなわち、下水処理プロセスモ
デルに関わる水質要素のうち、計測可能な水質要素であ
る生物反応槽３の下水の溶存酸素濃度Ｓ_Ｏ２のみが、反
応槽水質データとして計測される。

【００５５】生物反応槽３で浄化され反応槽水質量セン
サ１３により反応槽水質データが計測された下水は、生
物反応槽３から後段に送られ、他の処理槽に送られたり
河川に放流されたりしている。

【００５６】ところで、流入下水水量センサ１１によっ
て計測された流入水量データは、所定の周期で流入水量
データ収集保持手段２１に送られて、流入水量データ収
集保持手段２１に時系列的に収集保持される。また、反
応槽水質量センサ１３によって計測された反応槽水質デ
ータは、所定の周期で反応槽水質データ収集保持手段２
３に送られて、反応槽水質データ収集保持手段２３に時
系列的に収集保持される。なお、流入下水水質量センサ
１２は、何も計測していない旨を所定の周期で流入水質
データ収集保持手段２２に送って、流入水質データ収集
保持手段２２は、流入下水水質量センサ１２が何も計測
していない旨を時系列的に収集保持する。

【００５７】流入水量データ収集保持手段２１、反応槽
水質データ収集保持手段２３、流入水質データ収集保持
手段２２のそれぞれに保持されている流入水量データ、
反応槽水質データ、流入水質データは、水質要素推定手
段５に送られるとともに、水質値提示手段６に送られ
る。

【００５８】水質要素推定手段５は、流入水量データ収
集保持手段２１、反応槽水質データ収集保持手段２３、
流入水質データ収集保持手段２２のそれぞれから時系列
的に送られてくる流入水量データ、反応槽水質データ、
流入水質データと、水処理プロセスモデル供給手段４か
ら送られてくる下水処理プロセスモデルとに基づいて計
測不可能水質要素の量を推定する。

【００５９】この時、以下に示すＨ１〜Ｈ３の要件を満
たす場合、水質要素推定手段５は、水処理プロセスモデ
ル供給手段４から送られた下水処理プロセスモデルに基
づいて外乱オブザーバを構成する（「岩井善太他、”オ
ブザーバ”、コロナ社、１９８８」（文献３）参照）。

【００６０】（Ｈ１） 流入下水の未知な水質要素の数
は、計測している水質要素の数と同じかそれ以下であ
る。

【００６１】（Ｈ２） 未知な水質要素の変動の波形を
自律系の微分方程式で記述することができる。

【００６２】（Ｈ３） 計測可能水質要素とプロセスモ
デルに基づいてオブザーバを構成することができる。

【００６３】計測されている水質要素は、生物反応槽３
の下水の溶存酸素濃度（Ｓ_ｏ２）のみである。従って、
上記Ｈ１の要件を満たすためには、流入下水の未知な水
質要素は１つ以下でなければならない。通常、流入下水
の溶存酸素濃度（Ｓ_ｏ２ｉＮ）はゼロに近いので、Ｓ
_ｏ２ＩＮ＝０、とすることができる。また、微生物の流
入はほとんど無いと考えられため、流入下水の微生物濃
度（Ｘ_ｈＩＮ）もゼロに近く、Ｘ_ｈＩＮ＝０、とするこ
とができる。従って、本実施の形態では、下水処理プロ
セスモデルに関わる水質要素のうち、流入下水の未知な
水質要素の数は、化学的酸素要求量（Ｓ_ｃＩＮ）のみの
１つとなるため、Ｈ１の要件を満たす。

【００６４】また、流入下水の水質要素の変動があまり
ない場合、未知な水質要素である化学的酸素要求量（Ｓ
_ｃＩＮ）の変動はほぼ一定と考えられる。この場合、以
下の式（４ａ）が成立する。

【００６５】

【数２】 また、未知な水質要素である化学的酸素要求量（Ｓ
_ｃＩＮ）が周期的に変動することが分かっている場合
は、いくつかの正弦波の重ね合わせることにより、未知
の水質要素である化学的酸素要求量（Ｓ_ｃＩＮ）の変動
を記述することができる。この場合には、化学的酸素要
求量（Ｓ_ｃＩＮ）の変動を自律系の微分方程式で記述す
ることができる。従って、Ｈ２の要件を満たす。

【００６６】さらに、計測する水質要素を適切に選べば
プロセスモデルを可観測にすることができるので、計測
可能水質要素とプロセスモデルに基づいてオブザーバを
構成することができる。従って、Ｈ３の要件も満たす。
なお、非線形のプロセスモデルであっても、プロセスモ
デルの線形近似モデルを局所的に可観測にすることは比
較的容易であるため、少なくとも局所的にはオブザーバ
を構成することができる。

【００６７】このように、本実施のにおいて、上述のＨ
１〜Ｈ３の要件を満たすことは、具体的には下記の要件
ＨＨ１およびＨＨ２を満たすことに相当する。

【００６８】（ＨＨ１） 流入下水の未知な水質要素は
化学的酸素要求量（Ｓ_ｃＩＮ）のみであり、計測してい
る水質要素は生物反応槽３の下水の溶存酸素濃度（Ｓ
_ｏ２）のみである。

【００６９】（ＨＨ２） 流入下水の水質要素のうち化
学的酸素要求量（Ｓ_ｃＩＮ）の値は未知であるが一定値
であることが分かっている。

【００７０】水質要素推定手段５は、上述のＨＨ１、Ｈ
Ｈ２の要件の下で、以下の式（５）〜（８）で表される
非線形の外乱オブザーバを構成する。

【００７１】

【数３】 また、ｋ１〜ｋ４はオブザーバゲインであり、例えば、
式（５）〜（８）の線形近似モデルに対する最適オブザ
ーバやカルマンフィルタアルゴリズムなどを適用するこ
とによって設計することができる。

【００７２】

【数４】 なお、式（５）〜（８）ではｋ１〜ｋ４を定数ゲインと
しているが、これを定数ゲインとする必然性は無く、適
切な非線形オブザーバの構成方法によって非線形関数と
してｋ１〜ｋ４のゲインを設定してもよい。あるいは式
（５）〜（８）に対する推定誤差を用いてリアプノフ関
数の候補を構成し、このリアプノフ関数は候補の時間微
分が負になるように、Ｑ（ｔ）等の利用可能な信号と定
数を用いてｋ１〜ｋ４を時変ゲインとして設定してもよ
い。

【００７３】

【数５】 ただし、溶存酸素濃度Ｓ_ｏ２（ｔ）は、直接計測されて
いるので推定する必要はない。従って、計測されている
生物反応槽３の下水の溶存酸素濃度Ｓ_ｏ２（ｔ）を用い
ることにより、オブザーバの次数を一つ減らすことがで
き、低次元（最小次元）の外乱オブザーバを構成するこ
とも可能である。

【００７４】また、水質要素推定手段５は、特に、上述
の要件Ｈ１〜Ｈ３を満たしているが下水処理プロセスモ
デルを表す式（１）〜（３）に未知な項目を含む場合に
は、ロバスト適応外乱オブザーバを構成する。

【００７５】下水処理プロセスモデルに未知な項目を含
む状況は、現実の下水処理プロセスでは、例外的なもの
ではなく標準的なものである。例えば、現実の下水処理
プロセスにおける生物反応槽３における反応速度は、水
温、ｐＨやアルカリ度、微生物の代謝に用いられる物質
であって反応を促進あるいは阻害させる各種の基質、等
の各種要素が複雑に絡み合って決定されている。このた
め、実際の生物反応槽３における反応速度を、正確に認
識することが難しい場合もある。従って、表１に示す反
応速度は、例えば、表２や表３に示すようになっている
と考えられる。

【００７６】

【数６】

【表２】

【表３】 本実施の形態では、表３に示すように反応速度の関数形
が未知であり、その他の条件は、上述した式（５）〜
（８）で表される外乱オブザーバを適用する場合を想定
する。

【００７７】

【数７】 このような場合、水質要素推定手段５はロバスト適応外
乱オブザーバを構成して適用することができる。推定パ
ラメータを含む下水処理プロセスモデルは、外乱である
流入下水の化学的酸素要求量を一つの状態変数とみなし
て拡大系によって表現すると、以下の式（９）〜（１
３）で表すことができる。

【００７８】

【数８】 このように、未知状態変数と未知パラメータを減らすこ
とができる理由は、次の（ａ）と（ｂ）による。

【００７９】（ａ）いくつかの水質要素を直接計測して
いるため、計測されているこれらの水質要素を推定する
必要が無い。

【００８０】（ｂ）下水処理プロセスの生物反応槽３に
おける生物反応モデルでは物質収支が保たれているた
め、この性質を利用できる。例えば、生成物質量と消費
物質量の和を表す変数Ｘ_ｔｃ（ｔ）（Ｘ_ｔｃ（ｔ）：＝
Ｘ_ｈ（ｔ）＋Ｓ_ｃ（ｔ）−Ｓ_ｏ２（ｔ））は、生物反応
によって不変であるため未知パラメータを含まない。従
って、このような状態変数の変換は未知パラメータを減
らすために有効である。

【００８１】式（１４）〜（１６）は、見かけ上、未知
パラメータを含む線形系として表現されているため、通
常の適応オブザーバの設計法を適用することができる。

【００８２】但し、未知パラメータは、表３からも分か
るように一定値であるとは考えられないので、各種のロ
バストな適応則を用いる必要がある。例えば、バックス
テッピングやハイオーダチューニングに代表される本質
的にロバストな適応則を用いることは一つの手段であ
る。

【００８３】

【数９】 水質要素推定手段５は、要件Ｈ１〜Ｈ３の条件の下で下
水処理プロセスモデルに未知な項目を含む場合にも、上
述の外乱オブザーバ、ロバスト適応外乱オブザーバを用
いて、計測不可能水質要素の量を推定することができ
る。すなわち、本実施の形態においては、水質要素推定
手段５は、流入下水の化学的酸素要求量を推定するとと
もに、生物反応槽３の下水の化学的酸素要求量、微生物
濃度を推定する。なお、流入下水中の溶存酸素濃度（Ｓ
_ｏ２ＩＮ）と微生物濃度（Ｘ_ｈＩＮ）は、Ｓ_ｏ２ＩＮ＝
Ｘ_ｈＩＮ＝０と仮定しているので、この流入下水中の溶
存酸素濃度（Ｓ_ｏ２ＩＮ）と微生物濃度（Ｘ_ｈＩＮ）を
推定する必要はない。

【００８４】このように推定された推定データは、水質
要素推定手段５から水質値提示手段６に時系列的に送ら
れる。

【００８５】水質値提示手段６は、水質要素推定手段５
から送られてくる全ての推定データと、流入水量データ
収集保持手段２１、反応槽水質データ収集保持手段２
３、流入水質データ収集保持手段２２から送られてくる
全ての流入水量データ、反応槽水質データ、流入水質デ
ータと、を当該水処理システム１の管理者や運転員に提
示する。

【００８６】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、水処理システム１の下水処理プロセスに関係する被
処理水の水質要素のうち、計測可能水質要素は流入下水
水量センサ１１と反応槽水質量センサ１３とによって計
測され、計測不可能水質要素は水質要素推定手段５によ
って推定される。このため、水処理システム１の下水処
理プロセスに関係する水質要素を精度良く求めることが
できる。特に、計測することが原理的に困難な場合や、
例えば化学分析等のために多大な時間を要する場合であ
って連続計測が困難な場合や、例えば下水が汚れすぎて
いてセンサーを実装することが困難である等の実装上の
問題がある場合であっても、比較的簡単に計測すること
ができる水質要素の量や下水処理プロセスモデルを用い
て、同定及び／又は推定が困難な水質要素の量を推定す
ることができる。そして、この水質要素の計測データお
よび推定データを下水処理プロセスモデルに入力するこ
とにより、各種水質要素の挙動を把握することができ
る。

【００８７】これにより、水質予測、プロセス監視、プ
ロセス異常診断、プロセス機能診断、プロセス制御等
を、定量的、効率的、かつ効果的に行うことが可能とな
る。

【００８８】また、下水処理プロセスの関連対象となる
各水質要素の性質が、下水処理プロセスモデルによっ
て、予めオフラインで十分に解析されている場合には、
本発明の水処理プロセスハイブリッド水質計測装置によ
って計測、推定された各水質要素の量計測データや量推
定データの時間変化を、単に監視することによってもプ
ロセスの運転管理等を行うことができる。

【００８９】また、水質要素推定手段が外乱オブザーバ
を構成して、これを適用することにより、流入下水が極
端に汚れている場合等であって水質要素の量の計測が難
しい状況であっても、流入下水に比べて比較的計測し易
い反応槽内の下水の水質要素の一部を計測するだけで、
流入水質に対する一定の事前情報が入手可能であるとい
う前提のもとで、流入下水の水質要素と反応槽内の下水
の計測されていない残りの水質要素を推定することがで
きる。従って、例えば「流入下水の水質要素の値は一定
値である」、「流入下水の水質要素は正弦波状に変化す
る」等の情報であって、一般に強制入力項を持たない自
由応答のみからなる自律系の微分方程式で記述すること
ができ、その微分方程式の形が分かっているという事前
情報が入手可能であるという前提のもとで、流入下水の
水質要素と反応槽内の下水の計測されていない残りの水
質要素を推定することができる。

【００９０】このため、下水処理の対象となる流入下水
の水質要素の量値を定量的に推定することができ、プロ
セス監視、プロセス異常診断、プロセス機能診断、プロ
セス制御等を行うための有益な情報源として活用するこ
とができる。

【００９１】また、水質要素推定手段がロバスト適応外
乱オブザーバを構成して、これを適用することにより、
現実の下水処理プロセスでは避けて通ることの出来ない
不確定要素の存在下においても、この不確定要素を推定
および／または補償しながら、流入下水の水質要素と反
応槽内の下水の計測されていない残りの水質要素を推定
することができる。

【００９２】また、水質要素推定手段が構成するオブザ
ーバに適応機能を持たせることにより、水処理プロセス
モデル供給手段が構築した下水処理プロセスモデルと現
実の下水処理プロセスのズレをオンラインで（実時間
で）修正することができる。これにより、水質要素の量
の推定精度を向上させることができる。

【００９３】また、計測したデータと推定したデータを
同時に提示することにより、ハイブリッドな装置を提供
することができる。さらに、本発明の水処理プロセスハ
イブリッド水質計測装置は、（１）プロセスの理解、
（２）設計の支援、（３）シナリオシュミレーション、
（４）プロセス異常／機能診断、（５）プロセス挙動予
測による運転管理、（６）プロセス制御、等に役立てら
れる。

【００９４】なお、下水処理プロセスモデルの構築の際
に必要とされる水質要素は、被処理水（下水）の水質要
素うち溶存酸素濃度（ＤＯ）、化学的酸素要求量（ＣＯ
Ｄ）、微生物濃度に限定されるものではない。すなわ
ち、水処理プロセスモデル供給手段４は、水処理システ
ム１に供給される下水の性状や反応槽３における下水の
浄化処理態様に応じて、他の水質要素に基づいて下水処
理プロセスモデルを構築することも可能である。

【００９５】従って、例えば、生物反応槽３における生
物反応モデルの定義方法が変わる等して生物反応槽の反
応態様が変わったり（表１〜表３参照）、被処理水（下
水）の含有する水質要素の種類や割合が変わった場合に
は、このような下水処理プロセスに適合した下水処理プ
ロセスモデルを構築することも可能であるこのため、計
測対象となる水質要素も、構築された下水処理プロセス
モデルに応じて変える必要がある。従って、溶存酸素濃
度（ＤＯ）の他に、ＭＬＳＳ、ＮＨ_４−Ｎ、ＮＯ_３−
Ｎ、ＰＯ_４−Ｐ等が計測される場合もある。

【００９６】更に、式（４）のｙ（ｔ）は、各センサで
計測する水質要素によって変形する。従って、例えば、
ＭＬＳＳ（ＳＳ）を計測する場合に、ＭＬＳＳ：＝Ｓｃ
＋Ｘｈ、で表されると仮定すると、ｙ（ｔ）は以下の式
（１７）で表すことができる。

【００９７】

【数１０】 なお、本実施の形態の下水処理プロセスでは、溶存酸素
濃度、化学的酸素要求量、微生物濃度のみが必要な水質
要素されており、比較的簡単な下水処理プロセスが想定
されている。しかしながら、推定すべき水質要素が比較
的多い場合（文献２参照）にも、本発明を適用すること
ができる。そして、本発明が本質的に威力を発揮するの
は、水処理システム１が、本実施の形態で説明した比較
的簡単な下水処理プロセスを行う場合よりも、推定すべ
き水質要素が比較的多い下水処理プロセスを行う場合で
ある。

【００９８】なお、上述のＨ１の要件は、厳密な意味で
は更に付加的な条件が必要となる（文献３参照）。

【００９９】次に、本実施の形態の第１の変形例につい
て説明する。

【０１００】上記の要件Ｈ１〜Ｈ３を満たさない場合に
は、水質要素推定手段５は、式（５）〜（８）で表され
る外乱オブザーバを構成することができない。

【０１０１】このような場合であって、以下の要件Ｈ
１’〜Ｈ３’を満たす場合について述べる。

【０１０２】（Ｈ１’） 生物反応槽３の下水のいくつ
かの水質要素と、流入下水のいくつかの水質要素とを計
測している。

【０１０３】（Ｈ２’） 流入下水の計測していない残
りの水質要素は、計測した水質要素の適当な比率（按
分）で与えられ、その比率は一定もしくは非常に緩やか
に変化する。

【０１０４】（Ｈ３’） 計測可能水質要素とプロセス
モデルを用いてオブザーバを構成できる。

【０１０５】本変形例では、流入部２と生物反応槽３と
の間に下水のＵＶ値を計測するＵＶ計１５が設けられて
いる。このＵＶ計１５は、流入水質データ収集保持手段
２２に接続しており、ＵＶ計１５から流入水質データ収
集保持手段２２を介して水質要素推定手段５へ計測値が
送られるようになっている。水質要素推定手段５では、
送られてきたＵＶ計１５の計測値に基づいて、流入下水
の化学的酸素要求量が計算されるようになっている。ま
た、本変形例において、水質要素推定手段５は、後述す
るようにして計測不可能水質要素の量を推定する。他の
構成は図１に示す第１の実施の形態と略同一である。

【０１０６】本変形例において、図１に示す第１の実施
の形態と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省
略する。

【０１０７】上記のＨ１’〜Ｈ３’の要件は非常に現実
的なものである。すなわち、流入下水の有機物は化学的
酸素要求量で捕捉されることがあり、上述の文献２で
は、化学的酸素要求量で捕捉される有機物を更に細かく
分類したものを、被処理水の複数の水質要素として定義
している。流入下水の化学的酸素要求量はＵＶ値との相
関を用いて求められる。従って、流入部２から生物反応
槽３へ流れる流入下水のＵＶ値をＵＶ計１５で計測し
て、この計測値は流入水質データ収集保持手段２２を介
して水質要素推定手段５へ計測値が送られる。そして、
水質要素推定手段５は、送られてきたＵＶ計１５の計測
値に基づいて、流入下水の化学的酸素要求量を求める。
この場合、複数の水質要素を化学的酸素要求量に対する
比率で与えることが合理的であり、かつ現実的である。
また、流入下水の水質要素の比率（組成比率）はそれほ
ど劇的に変化するとは考えられず、一定あるいは非常に
緩やかな変化と考えて差し支えない場合も多い。従っ
て、このような場合には、上記の要件Ｈ１’とＨ２’を
満たす。すなわち、生物反応槽３の下水の水質要素のう
ち溶存酸素濃度（Ｓ_ｏ２）が上述の第１の実施の形態と
同様にして求められ、流入下水の水質要素のうち化学的
酸素要求量（Ｓ_ＣＩＮ）がＵＶ計１５を用いて水質要素
推定手段５において求められる。従って、上記の要件Ｈ
１’を満たす。また、本変形例では、流入下水の水質が
非常に安定している状態を想定しているので、流入下水
の水質要素の比率はあまり変化しておらず、その変化は
非常に緩やかなものとなっている。従って、上記の要件
Ｈ２’を満たす。

【０１０８】また、水質要素推定手段５は、計測可能水
質要素とプロセスモデルに基づいてオブザーバを構成す
ることができるので、上記の要件Ｈ３’も満たす。

【０１０９】このような本変形例において、上述のＨ
１’〜Ｈ３’を満たすことは、下記の要件ＨＨ１’およ
びＨＨ２’を満たすことに相当する。

【０１１０】（ＨＨ１’） 流入下水の浮遊固形物濃度
ＳＳ（Ｘ_ｓｓＩＮ）と、反応槽内の下水の化学的酸素要
求量（Ｓ_ｃ）と溶存酸素濃度（Ｓ_ｏ２）とが計測されて
いる。

【０１１１】（ＨＨ２’） 流入下水の溶存酸素濃度は
ゼロである。また、流入下水の化学的酸素要求量（Ｓ
_ｃＩＮ）と微生物濃度（Ｘ_ｈＩＮ）は、それぞれ、Ｓ
_ｃＩＮ＝αＸ_ｓｓＩＮ，Ｘ_ｈＩＮ＝（１−α）Ｘ
_ｓｓＩＮと表すことができ、αの値は未知であるが、一
定あるいは極めて緩やかに変化する。

【０１１２】水質要素推定手段５は、上述のＨ１’〜Ｈ
３’、ＨＨ１’、ＨＨ２’の要件の下で、以下の式（１
８）〜（２０）で表される非線形適応オブザーバを構成
する。

【０１１３】

【数１１】 ここで、ｋ１とｋ２はオブザーバゲインであり、適切な
方法によって設計される。また、式（２０）は適応則と
呼ばれるものであり、αの値を推定するために用いられ
る。

【０１１４】式（２０）におけるｇ（・）に古典的な適
応則を適用する場合には、勾配型適応則、最小二乗型適
応則、各種のロバスト適応則（σ−修正法、射影法、不
感帯付き適応則等）を用いることができる。また、適応
性を高めたい場合には、近年開発されたバックステッピ
ングやハイオーダーチューニング等の収束性とロバスト
性の高い適応則を用いることもできる。εは、古典的な
適応則を用いる場合には拡張誤差信号と呼ばれるものに
対応しており、一種の誤差信号を表す（上記文献４参
照）。

【０１１５】

【数１２】

【数１３】 ここで、ｋ１’とｋ２’は後に設計するパラメータであ
る。リアプノフ関数を以下の式（２７）で示すように選
択し、これを式（２２）〜（２４）の解軌道に沿って時
間微分を行うと、以下の式（２８）を得ることができ
る。

【０１１６】

【数１４】 また、流入下水が有界な信号であることを考慮すると、
ｅ_ｃ（ｔ）→０ ａｓｔ→∞、となり、また、ｅ
_ｓｓ（ｔ）→０ ａｓ ｔ→∞、となる。

【０１１７】このようなアドホック（adhoc）な方法
が、より一般的な複雑な水処理プロセスモデルに対して
いつでも適用できるわけではないが、そのような場合に
は、例えばバックステッピング等のシステマティックな
方法に基づいて、適応則を導出することができる。

【０１１８】以上のような方法によって、要件Ｈ１’〜
Ｈ３’が満たされているような状況下では、流入下水の
水質要素の比率αと生物反応槽３の下水の計測していな
い水質要素である微生物濃度Ｘ_ｈとを同時に推定するこ
とができる。流入下水の水質要素の比率αが分かれば、
計測している流入下水の水質要素にその比率を乗じるこ
とによって、流入下水の計測していない水質要素の値を
推定することができる。但し、αの値を正確に推定する
ためには、適応則に含まれる水質要素の時系列データ
が、時系列データを示す信号の変化のランダムさを表す
持続的励振性と呼ばれる条件であって、より詳しくは、
Ｎ個の推定すべきパラメータに対して２Ｎ次の持続的励
振性という条件を満たしている事が必要になる。

【０１１９】この持続的励振性と呼ばれる条件は、概説
すれば、適応則に含まれる水質要素の時系列データが、
ある程度ランダムに変動していることを要求している。
下水処理プロセスは、流入下水の水質によって駆動され
るシステムと考えることができる。従って、持続的励振
条件を保つためには、流入下水の水質要素がある程度激
しくランダムに変化している必要がある。この事は、水
質要素推定手段５が適応オブザーバを構成する場合の制
約になる。しかしながら、流入下水の水質があまり変化
しない場合は、上述の第１の実施の形態で説明した要件
Ｈ１〜Ｈ３が満たされていると考えられる。従って、こ
のような場合、水質要素推定手段５は、第１の実施の形
態のように外乱オブザーバを構成して、これを適用すれ
ばよい。

【０１２０】特に、下水処理プロセスモデルが表３に示
す未知な項目を含んでいる場合には、水質要素推定手段
５は、ロバスト適応オブザーバを構成して、これを適用
することができる。本変形例では、下水処理プロセスモ
デルが表３に示す未知な項目を含んでいる。このため、
水質要素推定手段５は、以下の式（３０）〜（３３）で
表されるロバスト適応オブザーバを構成することができ
る。

【０１２１】

【数１５】 ここで、ｋ１とｋ２はオブザーバゲインを示す。また、
適応則である式（３２）と式（３３）の右辺の関数の形
を、前記のstep1〜step3に従って決定すると、例えば、
以下の式（３４）および式（３５）を導くことができ
る。

【０１２２】

【数１６】 従って、step1〜step3を採用して非ロバストな通常の適
応則を用いると推定値が発散してしまう可能性がある。
このため、実際にはロバストな適応則を用いる必要があ
る。また、バックステッピング等のシステマティックか
つロバストな方法によって適応則を決定してもよい。

【０１２３】水質要素推定手段５は、上述の適応オブザ
ーバ、ロバスト適応オブザーバを用いて、要件Ｈ１’〜
Ｈ３’の条件の下で下水処理プロセスモデルに未知な項
目を含む場合にも、計測不可能水質の量を推定する。す
なわち、水質要素推定手段５は、流入下水の化学的酸素
要求量、微生物濃度を推定するとともに、生物反応槽３
の下水の微生物濃度を推定する。

【０１２４】この推定データは、水質要素推定手段５か
ら水質値提示手段６に送られる。

【０１２５】以上説明したように、本変形例によれば、
水質要素推定手段が適応オブザーバを構成して、これを
適用することにより、事前情報が得られない場合であっ
ても、一部の流入下水の水質要素の時間的変化が既知で
あるような状況では、適応オブザーバを用いることによ
り、流入下水の水質要素と反応槽内の下水の計測されて
いない残りの水質要素を推定することができる。例え
ば、流入下水が激しくランダムに変化して自律系の微分
方程式で記述できずに事前情報を得ることができない場
合であっても、下水処理プロセスの流入下水のＣＯＤ濃
度やＣＯＤと強い相関を持つＵＶが連続計測されている
場合が多い状況では、適応オブザーバを用いることによ
り、流入下水の水質要素と反応槽内の下水の計測されて
いない残りの水質要素を推定することができる。

【０１２６】また、水質要素推定手段がロバスト適応オ
ブザーバを構成して、これを適用することにより、現実
の下水処理プロセスでは不可避な不確定要素が存在する
場合であっても、ロバスト適応オブザーバを適用するこ
とにより、この不確定要素の推定および／または補償を
行いながら、流入下水の水質要素と反応槽内の下水の計
測されていない残りの水質要素を推定することができ
る。

【０１２７】次に、本実施の形態の第２の変形例につい
て説明する。

【０１２８】水処理プロセスモデル供給手段４は、以下
のstep 1'〜step 5' に従って、下水処理プロセスモデ
ルを構築してもよい。

【０１２９】（step1'） 計則可能な水質要素の種類と
数を調査し決定する。

【０１３０】（step2'） 適当な水処理プロセスモデル
を作成する。ここでは、上記文献２で提案されているＡ
ＳＭ２等の既存のモデルを用いてもよい。

【０１３１】（step3'） step1の水質要素を出力とす
るstep2のプロセスモデル、つまり出力付きのプロセス
モデルの可観測性を調べる。非線形のプロセスモデルを
用いる場合には、適当な動作点で線形化してもよいし、
可能であれば非線形プロセスのままで調べてもよい。

【０１３２】（step4'） もし可観測性が失われていれ
ば、いくつかの水質要素を一つにまとめるなどして水処
理モデルの簡単化を行う。例えば、ＡＳＭ２では水質要
素として、易生物分解性溶解性有機物を酢酸系のものＳ
_ａと非酢酸系のものＳ_ｆに分けているが、可観測性が失
われている場合には、Ｓ_ｓ＝Ｓ_ａ＋Ｓ_ｆ、として一つの
水質要素にまとめる。逆に可観測性が失われていない場
合には、さらに細かい水質要素を推定できるので、必要
に応じて、水質要素を更に細かく分類する。

【０１３３】（step5'） step4を繰り返すことによっ
て、プロセスモデルが不可観測になる場合と可観測にな
る場合の境界見つけ、この境界に最も近い可観測な下水
処理プロセスモデルを、水処理プロセスモデル供給手段
４のプロセスモデルとする。

【０１３４】上述の step1'〜step5' に従って下水処理
プロセスモデルを構築することにより、簡単な下水処理
プロセスだけでなく、様々な特定物質を除去する複雑な
下水処理プロセスを表す下水処理プロセスモデルを構築
することができる。

【０１３５】すなわち、水質要素を良好に推定可能か否
かは、モデル自身の信頼性だけではなく、計測している
水質要素の種類と数にも依存する。従って、水処理プロ
セスモデル供給手段４で供給する下水処理プロセスモデ
ルは、計測している水質要素の種類と数を併せて決定す
る必要がある。このため、例えば、上記の文献２で提案
されているＡＳＭ１〜ＡＳＭ３というモデルに含まれる
水質要素の数は１０〜２０程度になる。このＡＳＭ１〜
ＡＳＭ３が何らかの意味で信頼性が十分なものであった
としても、計測している水質要素の種類と数が適切なも
のでなければ、このＡＳＭ１〜ＡＳＭ３を水処理プロセ
スモデル供給手段４で直接用いることは必ずしも適切で
はない。

【０１３６】なお、水処理プロセスモデル供給手段４が
step1'〜step5' に従って構築した下水処理プロセスモ
デルは、可観測性が失われない範囲で最大の数の水質要
素を有している。しかしながら、可観測と不可観測の境
界である限界を基準とすると、推定精度が劣化する場合
がある。従って、例えば、非線形の場合は可観測量関数
で表される可観測グラミアンなどを調べることにより、
ある一定以上の強さの可観測性を持っている場合を規準
に、step1'〜step5'に従って下水処理プロセスモデルを
選択することができる。

【０１３７】従って、水処理プロセスモデル供給手段４
は、上述のstep1'〜step5'に従って、水質要素を良好に
推定するのに必要な水質要素の数および種類を決定し
て、下水処理プロセスモデルを構築することができる。

【０１３８】水質要素推定手段５は、このように構築し
た下水処理プロセスモデルを用いて精度良く計測不可能
水質要素の量を推定する。

【０１３９】以上説明したように、本変形例によれば、
水処理プロセスモデル供給手段は、可観測性という基準
を用いて、計測可能な水質要素の数や種類が少ない場合
はそれに応じて簡単な下水処理プロセスモデルを構築
し、計測可能な水質要素の数や種類が多い場合には複雑
な下水処理プロセスモデルを構築することができる。こ
のため、合理的な下水処理プロセスモデルの構築が可能
になり、水質要素推定手段は、必要かつ十分な範囲で水
質要素の量を推定することができる。このため、水質要
素の量を推定する際の不必要な計算を低減することがで
きるばかりでなく、水質要素の推定精度を向上させるこ
とも可能になる。

【０１４０】上述によれば、原理的には、推定すること
が可能であって信頼性の高い推定を行うことができる水
質要素を適切に定義するとができる。従って、結果的
に、水質要素の量の推定精度を向上させることができ、
推定データの信頼性も向上させることができる。

【０１４１】近年では、単なる有機物の他に、窒素やリ
ン、難分解性有機物、いわゆる環境ホルモン物質、等の
各種物質を被処理水から除去することが求められてお
り、このような要求を満たす下水処理プロセスモデル
は、一般に、かなり複雑なものとなる。しかしながら、
本変形例によれば、このような複雑な下水処理プロセス
モデルであっても適切に構築することが可能である。

【０１４２】なお、水処理プロセスモデル供給手段は、
計測可能水質要素の数および／または種類の可観測性に
基づくものであればよい。

【０１４３】次に、本実施の形態の第３の変形例につい
て説明する。

【０１４４】水質要素推定手段５は、以下の（Ｍ１）あ
るいは（Ｍ２）に基づいてオブザーバを構成し、計測不
可能水質要素の量を推定するとともに、計測可能水質要
素の量も推定することができる。

【０１４５】（Ｍ１）最小次元オブザーバを用いずに、
全状態オブザーバを用いることにより、計測していない
水質要素の推定を行うとともに、計測している水質要素
の推定も行う。

【０１４６】（Ｍ２）計測している水質要素の計測値に
重畳しているノイズの量が、ある程度わかる場合には、
その量を除去するようなフィルタを設計し、ある水質要
素の計測値にフィルタを通した値をその水質要素の推定
値とする。そして、この推定値を入力として、最小次元
オブザーバを構成する。

【０１４７】（Ｍ２）は、例えば、比較的高周波のノイ
ズが重畳されている場合や、定期的なセンサの洗浄によ
り水質要素の値が周期的な変動を持つ場合などに、移動
平均などの単純なローパスフィルタや、バターワースフ
ィルタやチェビシェフフィルタなどの古典的なプロトタ
イプフィルタから変換したフィルタを通した値を計測し
ている水質要素の推定値として、最小次元オブザーバを
構成することをいう。

【０１４８】水質要素推定手段５は、上述の（Ｍ１）や
（Ｍ２）に基づいてオブザーバを構成して、このオブザ
ーバを用いることにより、計測可能水質要素の量も推定
することができる。そして、このように推定された計測
不可能水質要素および計測可能水質要素の推定値は、推
定データとして、水質要素推定手段５から水質値提示手
段６に送られて、水質値提示手段６において運転員や管
理者に提示される。

【０１４９】水質要素推定手段５は、原理的には計測不
可能水質要素の量の推定を行えばよく、計測可能水質要
素の量をあえて推定する必要は無い。しかしながら、現
実の下水処理プロセスで計測される水質センサの信頼性
はあまり良いものとは言えず、各水質要素の量の計測値
には、かなりのノイズが重畳されている場合が多い。

【０１５０】従って、水質要素推定手段５が、上述の
（Ｍ１）や（Ｍ２）に基づいて、計測可能水質要素の量
を推定することにより、計測可能水質要素の計測値にノ
イズが重畳されているような場合であっても、計測可能
水質要素の量を精度良く求めることができる。

【０１５１】特に、計測値に重畳するノイズの量がある
程度分かるのであれば、求められる計測水質要素の量の
値の信頼性を向上させることができ、さらに、これから
推定される計測不可能水質要素および計測可能水質要素
の推定値の精度を向上させることができる。なお、直接
的には計測可能水質要素のノイズを除去することができ
るので計測可能水質要素の推定値の精度を向上させるこ
とができるが、計測不可能水質要素は、計測可能水質要
素の推定値を使って推定されるので、計測不可能水質要
素の推定値の精度も向上させることができる。

【０１５２】以上説明したように、本変形例によれば、
計測可能な水質要素の量を推定することにより、この計
則可能水質要素の量を計測して得られる時系列データに
ノイズが重畳されている場合であっても、水質要素を有
効に同定および／または推定することができる。すなわ
ち、計測可能水質要素の量に関する各センサ１１、１
２、１３の計測値にノイズが重畳されているような場合
であっても、水質要素推定手段５における計測可能水質
要素の推定データに基づいて適切にノイズを取り除くこ
とができる。これにより、より信頼性の高い水質要素の
量の同定および／または推定を行うことが可能となる。

【０１５３】次に、本実施の形態の第４の変形例につい
て説明する。

【０１５４】水質値提示手段６は、水質要素推定手段５
から送られてくる推定データと、流入水量データ収集保
持手段２１、反応槽水質データ収集保持手段２３、流入
水質データ収集保持手段２２から送られてくる流入水量
データ、反応槽水質データ、流入水質データとを、必ず
しもそのまま提示する必要はない。

【０１５５】すなわち、例えば、水質要素推定手段５で
推定すべき水質要素が比較的多い場合、全ての水質要素
の計測値、推定値を同時に表示すると、本水処理システ
ム１を監視している管理者や運転員にとって、却って分
かりにくい情報となる場合がある。

【０１５６】このような場合、水質要素の計測値、推定
値のうちのいくつかをピックアップして表示してもよい
が、ピックアップするのであれば、全ての水質要素を計
測、推定する意味が無くなる。また、例えば、画面（Ｗ
ＩＮＤＯＷ）を複数に分けて、計測、推定した水質要素
を複数のグループに分けて表示してもよいが、下水処理
プロセスの状態を一見で把握したい場合は、複数の画面
を用いた表示は好ましくない。

【０１５７】このため、水質値提示手段６は、以下のst
ep1''〜step3''に従って、本水処理システム１の下水処
理プロセスに関する情報を提示してもよい。

【０１５８】（step1''） 計則あるいは推定したＮ個
の水質要素の全ての時系列データに対して、主成分分析
（ＰＣＡ）を行いＮ個の主成分に変換する。

【０１５９】（step2''） step1''で得られた第１主成
分〜第Ｎ主成分のＮ個の主成分から、情報量の高いいく
つかの主成分を抽出する。抽出する基準は、主成分分析
の際に現れる特異値の値に適当な基準を設ければよい。

【０１６０】（step3''） step2''で抽出した主要な主
成分を水質値提示手段のディスプレイ等に表示する。

【０１６１】上述のstep1''〜step3''における主成分分
析は、一般には互いに相関を持つＮ個の時系列データ
を、相関を持たないＮ個の時系列データに変換して、さ
らにＮ個よりも少ないいくつかの主成分を得る方法であ
る。このため、主要ないくつかの主成分は運転管理にと
って主要な情報源となる。従って、運転員や管理者は、
この少ない数の主成分データを監視しているだけで、下
水処理プロセスの状態を把握することができる。

【０１６２】以上説明したように、本変形例によれば、
計則あるいは推定したＮ個の水質要素の全ての時系列デ
ータは、主成分分析によって、Ｎ個よりも少ない主成分
に変換され、このＮ個よりも少ない主成分が水質値提示
手段において提示される。従って、計測あるいは推定し
た水質要素が多数存在し、全ての水質要素を提示対象と
すると、これを見た運転管理者等が却って混乱をする様
な場合であっても、主成分分析を用いて数がより少ない
主要な情報を表す主成分を提示する。これにより、計測
および／または推定した水質要素に関するデータを、運
転管理者等にとって有効な情報として役立てることがで
き、容易にかつ効果的に、現実の水処理システムの管理
を行うことができる。

【０１６３】第２の実施の形態 次に、図２を用いて本発明の第２の実施の形態について
説明する。

【０１６４】図２は、本発明の第２の実施の形態を示す
図であり、下水処理プロセスを行う水処理システム１全
体の構成を示す概略図である。

【０１６５】図２に示す第２の実施の形態では、流入部
２と生物反応槽３の間に採水装置４１と採水槽４２とが
設けられている。

【０１６６】採水装置４１は、流入部２から生物反応槽
３へ送られる下水の一部を採水して、採水した下水を採
水槽４２へ送るようになっている。

【０１６７】採水槽４２には、採水槽４２内の下水を撹
拌する採水槽用撹拌機３２と、採水槽水質センサ類１４
とが設けられている。採水槽水質センサ類１４は、採水
槽４２内の下水の各水質要素の量からなる採水槽水質デ
ータを計測するものである。採水槽水質センサ類１４
は、具体的には、溶存酸素濃度（ＤＯ）を計測する溶存
酸素濃度センサと、浮遊固形物量（ＭＬＳＳ）を計測す
る浮遊固形物濃度センサとを具備している。

【０１６８】そして、採水槽水質センサ類１４は、採水
槽水質データ収集保持手段２４に接続している。

【０１６９】採水槽水質データ収集保持手段２４は、予
め定められたフォーマットに従って、採水槽水質センサ
類１４が計測した採水槽水質データを、所定の周期で収
集して時系列的に保持している。この採水槽水質データ
収集保持手段２４は、水質要素推定手段５に接続すると
ともに、水質値提示手段６に接続している。

【０１７０】このように、本実施の形態では、採水装置
４１と、採水槽４２と、採水槽用撹拌機３２と、採水槽
水質センサ類１４とから、本発明の採水部が構成されて
いる。また、採水槽水質センサ類１４によって本発明の
水質計測手段が構成され、採水槽水質データによって本
発明の計測可能水質要素計測データが構成されている。
さらに、採水槽水質データ収集保持手段２４によって本
発明の水質データ収集保持手段が構成されている。

【０１７１】他の構成は図１に示す第１の実施の形態と
略同一である。ただし、本実施の形態の水処理システム
１は、第１の実施の形態の流入下水水量センサ１１と、
流入下水水質量センサ１２と、反応槽水質量センサ１３
と、流入水量データ収集保持手段２１と、流入水質デー
タ収集保持手段２２と、反応槽水質データ収集保持手段
２３とを具備していない。

【０１７２】図２において、図１に示す第１の実施の形
態と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略す
る。

【０１７３】図２に示す第２の実施の形態において、水
処理プロセスモデル供給手段４は、本水処理システム１
で行われる下水処理プロセスにおいて必要とされる水質
要素を決定する。具体的には、溶存酸素濃度（ＤＯ）と
化学的酸素要求量（ＣＯＤ）と微生物濃度とを、本水処
理システム１の下水処理プロセスに必要な水質要素とし
て決定する。

【０１７４】そして、水処理プロセスモデル供給手段４
は、決定した水質要素に基づいて、下水処理プロセスモ
デルを構築する。上記の表１によって生物反応槽３にお
ける生物反応モデルが定義されている場合、水処理プロ
セスモデル供給手段４は、微分方程式を用いて以下の式
（３６）〜（３８）で示される下水処理プロセスモデル
を構築する。

【０１７５】

【数１７】 このように構築された式（３６）〜（３８）で表される
下水処理プロセスモデルは、水処理プロセスモデル供給
手段４から水質要素推定手段５に送られる。

【０１７６】他方、本水処理システム１に供給される下
水は、まず、流入部２に流入する。流入部２の下水は、
その一部が、採水装置４１によって採水されて採水槽４
２に送られ、その他は、生物反応槽３に送られる。

【０１７７】採水槽４２に送られた下水は、採水槽用撹
拌機３２によって撹拌されて均一化される。そして、採
水槽水質センサ類１４の溶存酸素濃度センサによって溶
存酸素濃度が計測され、浮遊固形物濃度センサによって
浮遊固形物濃度が計測される。このように、溶存酸素濃
度センサおよび浮遊固形物濃度センサからなる採水槽水
質センサ類１４により計測された採水槽水質データは、
採水槽水質データ収集保持手段２４に送られて時系列的
に収集保持される。そして、採水槽水質データ収集保持
手段２４に保持されている採水槽水質データは、水質要
素推定手段５に送られるとともに、水質値提示手段６に
送られる。

【０１７８】採水槽水質センサ類１４による計測を終え
た下水は、採水槽４２から生物反応槽３に戻される。そ
して、下水は、生物反応槽３で生物反応による浄化処理
が施された後に、本水処理システム１の後段に送られ
る。

【０１７９】ところで、採水装置４１は、予め定められ
た所定の周期Ｔ１で、流入部２からの下水を採水して採
水槽４２に送るようになっている。また、採水槽水質セ
ンサ類１４は、採水装置４１の採水周期Ｔ１よりも非常
に短い周期Ｔ２で、採水槽４２内の下水の水質要素を計
測するようになっている。さらに、採水槽水質データ収
集保持手段２４は、採水装置４１の採水周期Ｔ１よりも
非常に短い周期であって、採水槽水質センサ類１４の計
測周期Ｔ２以上の周期Ｔ３で、採水槽水質データを収集
保持するようになっている。従って、Ｔ１〜Ｔ３の各周
期は、Ｔ２≦Ｔ３＜＜Ｔ１、という関係を有している。

【０１８０】このため、採水装置４１が採水する１周期
（Ｔ１）の間、採水槽４２に新たな下水が流入すること
はない。従って、採水装置４１が採水する１周期（Ｔ
１）の間、採水槽水質センサ類１４は、外乱とみなされ
る採水槽４２への下水の流入がない状態で、採水槽４２
の下水の水質要素を計測することができる。

【０１８１】このため、水処理プロセスモデル供給手段
４は、上記の式（３６）〜（３８）で表されるような自
律系の微分方程式を用いて、下水処理プロセスモデルを
構築することができる。

【０１８２】水質要素推定手段５は、水処理プロセスモ
デル供給手段４から送られてくる下水処理プロセスモデ
ルと、採水槽水質データ収集保持手段２４から送られて
くる採水槽水質データと、に基づいて、下水処理プロセ
スモデルを構築する際に決定した水質要素のうち計測不
可能な水質要素の量を推定する。

【０１８３】この時、以下に示すＡ１の要件を満たす場
合には、水質要素推定手段５は、自律系に対するオブザ
ーバを構成する。

【０１８４】（Ａ１） 計測可能な水質要素のデータと
プロセスモデルを用いてオブザーバを構成することがで
きる。

【０１８５】Ａ１の要件は、前述の第１の実施の形態に
おける要件Ｈ１〜Ｈ３と比較して、極めて緩い要件であ
る。つまり、プロセスモデルに計測している水質要素を
表す出力方程式を付加した出力付きプロセスモデルが可
観測／可検出になるように水質要素を計測して、オブザ
ーバを構成することができれば、他の水質要素を必ず推
定することができる。

【０１８６】この要件Ａ１の下で、水質要素推定手段５
は、計測可能な水質要素のデータである採水槽水質デー
タと、水処理プロセスモデル供給手段からの下水処理プ
ロセスモデルとを用いてオブザーバを構成する。この
時、水質要素推定手段５は、例えば以下の式（３９）〜
（４１）で表される非線形性のオブザーバを構成するこ
とができる。

【０１８７】

【数１８】 ここで、ｋ１１〜ｋ３２はオブザーバゲインであり、前
述の第１の実施の形態におけるオブザーバゲインｋ１〜
ｋ４と同様に、式（３９）〜（４１）の線形近似モデル
に対する最適オブザーバやカルマンフィルタアルゴリズ
ム等を適用することにより設計することができるが、特
に、以下の点に注意する必要がある。

【０１８８】すなわち、本実施の形態では、所定の周期
Ｔ１で採水した下水に含まれる計測不可能水質要素を推
定しているため、周期Ｔ１毎に、推定する水質要素が変
化する。従って、周期Ｔ１内で水質要素の推定を終了す
る必要がある。そのためには、できる限りオブザーバゲ
インをハイゲインにして誤差の収束性を高めておくこと
が好ましい。もし、計測可能水質要素の計測値にノイズ
が重畳されていて、オブザーバゲインをハイゲインとす
ることが好ましくないような場合には、周期Ｔ１内に推
定が終了するようなデッドビート（有限制定）オブザー
バなどを構成してもよい。また、式（３９）〜（４１）
は全状態オブザーバであり、３次の微分方程式から構成
されているが、本実施の形態では、採水槽水質センサ類
１４によって２つの水質要素（ＤＯ、ＭＬＳＳ）を計測
しているので、１次の最小次元オブザーバとして構成す
ることもできる。

【０１８９】このようにして、水質要素推定手段５は、
採水槽４２に採水された下水の計測不可能な水質要素の
値を推定することができる。

【０１９０】また、水質要素推定手段５は、特に、上述
の要件Ａ１を満たしているが、下水処理プロセスモデル
が表２や表３に示されている未知な項目を含む場合に、
自律系に対するロバスト適応オブザーバを構成する。こ
こで、下水処理プロセスモデルが表３に示す未知な項目
を含む場合を想定すると、以下の式（４２）〜（４４）
で表され未知パラメータを含むロバスト適応オブザーバ
が構成される。

【０１９１】

【数１９】 水質要素推定手段５は、上述の自律系に対するオブザー
バ、自律系に対するロバスト適応オブザーバを用いて、
周期Ｔ１毎に、計測不可能水質要素の量を推定する。す
なわち、周期Ｔ１毎に、水質要素推定手段５は、流入下
水の化学的酸素要求量と、微生物濃度とを推定する。

【０１９２】このようにして推定された計測不可能水質
要素の量は、推定データとして、水質要素推定手段５か
ら水質値提示手段６に送られる。

【０１９３】水質値提示手段６は、水質要素推定手段５
から送られてくる推定データと、採水槽水質データ収集
保持手段２４から送られてくる採水槽水質データとを、
当該水処理システム１の管理者や運転員に提示する。こ
のとき、水質値提示手段６は、周期Ｔ１毎に、推定デー
タと採水槽水質データとを提示して、例えば、周期Ｔ１
毎の時系列データとしてトレンドグラフにプロットする
ようになっている。

【０１９４】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、流入下水の一部を周期Ｔ１毎に、間欠的に採水した
採水槽４２内の下水の水質要素を計測しており、この１
周期（Ｔ１）内では、採水槽４２には連続的な下水の流
入がない。このように、連続的にあるいは非常に短い周
期で水質要素の量を推定するということを行わずに、所
定の周期毎の間欠的な推定方法を採用することにより、
各周期内には外乱要素である下水の流入が存在しない環
境を作りだすことができる。これにより、水質要素推定
手段５は、外乱オブザーバよりも精度の面で各段に信頼
の高い自律系のオブザーバを用いることができ、水質要
素の推定精度を向上させることができる。

【０１９５】また、水質要素推定手段５がロバスト適応
オブザーバを構成して、これを適用することにより、現
実の下水処理プロセスでは不可避な不確定要素が存在す
る場合であっても、ロバスト適応オブザーバを適用する
ことにより、この不確定要素の推定および／または補償
を行いながら、流入下水の水質要素と反応槽内の下水の
計測されていない残りの水質要素を推定することができ
る。

【０１９６】なお、本実施の形態では、オンライン方式
を採用している。オンライン方式とは、流路を流れる被
処理水を採水して、この被処理水の水質要素の量をセン
サ等で計測した後に、再度、被処理水を流路に戻すよう
な仕組みをいう。本実施の形態では、流入部２から生物
反応槽３への流路を流れる下水を採水して、計測した
後、再度、流路に戻すオンライン方式を採用している。
なお、この時、被処理水の水質要素の量を測定するセン
サをオンラインセンサといい、本実施の形態では採水槽
水質センサ類１４がオンラインセンサとして働いてい
る。

【０１９７】なお、採水槽水質センサ類１４は、水処理
プロセスモデル供給手段４が下水処理プロセスモデルを
構築する際に決定する水質要素に応じて可変となってい
る。従って、採水槽水質センサ類１４は、溶存酸素濃度
センサ、浮遊固形物濃度センサに限定されるものでな
く、下水処理プロセスモデルを構築する際に決定した水
質要素に応じて各種センサを加えたり削除したりするこ
とも可能である。

【０１９８】また、特に第１の実施の形態の第２の変形
例〜第４の変形例のそれぞれを、本実施の形態に適用す
ることも可能である。

【０１９９】すなわち、水処理プロセスモデル供給手段
は、可観測性という基準を用いて様々な下水処理プロセ
スモデルを構築することができ、水質要素の量を推定す
る際の不必要な計算を低減し、水質要素の推定精度を向
上させることが可能になる（第１の実施の形態の第２の
変形例を参照）。また、水質要素推定手段５によって計
測可能な水質要素の量を推定することにより、この計則
可能水質要素の量を計測して得られる時系列データにノ
イズが重畳されている場合であっても、水質要素推定手
段５における計測可能水質要素の推定データに基づいて
適切にノイズを取り除いて、信頼性の高い同定および／
または推定を行うことができる（第１の実施の形態の第
３の変形例を参照）。さらに、計則あるいは推定したＮ
個の水質要素の全ての時系列データに対して主成分分析
を行って得られる、より数の少ない主要な情報を表す主
成分を提示して、運転管理者等にとって有効な情報とし
て役立てることができる（第１の実施の形態の第４の変
形例を参照）。

【０２００】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の水処理プ
ロセスハイブリッド水質計測装置によって被処理水の水
質要素の量を正確に特定することができる。また、本発
明の水処理システムは、水処理プロセスハイブリッド水
質計測装置によって特定された水質要素の量を利用して
被処理水を効率的に水処理することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態を示す図であり、下
水処理プロセスを行う水処理システム全体の構成を示す
概略図である。

【図２】本発明の第２の実施の形態を示す図であり、下
水処理プロセスを行う水処理システム１全体の構成を示
す概略図である。

【符号の説明】

１ 水処理システム ２ 流入部 ３ 生物反応槽 ４ 水処理プロセスモデル供給手段 ５ 水質要素推定手段 ６ 水質値提示手段 １１ 流入下水水量センサ １２ 流入下水水質量センサ １３ 反応槽水質量センサ １４ 採水槽水質センサ類 １５ ＵＶ計 ２１ 流入水量データ収集保持手段 ２２ 流入水質データ収集保持手段 ２３ 反応槽水質データ収集保持手段 ２４ 採水槽水質データ収集保持手段 ３１ 反応槽用撹拌機 ３２ 採水槽用撹拌機 ３３ 曝気槽 ４１ 採水装置 ４２ 採水槽

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 長 岩 明 弘 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 (72)発明者 堤 正 彦 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 (72)発明者 小 原 卓 巳 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 (72)発明者 本 木 唯 夫 東京都港区芝浦一丁目１番１号 株式会社 東芝本社事務所内

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】被処理水の水処理を行う反応槽を備えた水
   処理システムに使用される水処理プロセスハイブリッド
   水質計測装置であって、 被処理水の水処理プロセスを表す水処理プロセスモデル
   を構築する水処理プロセスモデル供給手段と、 水処理プロセスモデルに関わる被処理水の水質要素のう
   ち所定の計測可能水質要素の量を計測する水質計測手段
   と、 水質計測手段が計測した計測可能水質要素計測データを
   収集保持する水質データ収集保持手段と、 水処理プロセスモデル供給手段からの水処理プロセスモ
   デルと、水質データ収集保持手段に収集保持されている
   計測可能水質要素計測データと、に基づいて、水処理プ
   ロセスモデルに関わる被処理水の水質要素のうち所定の
   計測不可能水質要素の量を推定する水質要素推定手段
   と、を備えたことを特徴とする水処理プロセスハイブリ
   ッド水質計測装置。
2. 【請求項２】水質計測手段は、水処理システムの反応槽
   内の被処理水に関する水質要素を計測対象としており、 水質要素推定手段は、水処理プロセスモデル供給手段に
   よって構築された水処理プロセスモデルに基づいて外乱
   オブザーバを構成して適用することを特徴とする請求項
   １記載の水処理プロセスハイブリッド水質計測装置。
3. 【請求項３】水質計測手段は、水処理システムの反応槽
   に流入する前の被処理水に関する水質要素と、反応槽内
   の被処理水に関する水質要素とを計測対象としており、 水質要素推定手段は、水処理プロセスモデル供給手段に
   よって構築された水処理プロセスモデルに基づいて適応
   オブザーバを構成して適用することを特徴とする請求項
   １記載の水処理プロセスハイブリッド水質計測装置。
4. 【請求項４】水質要素推定手段の構成する外乱オブザー
   バは、ロバスト適応外乱オブザーバであることを特徴と
   する請求項２記載のハイブリッド水質計測装置。
5. 【請求項５】水質要素推定手段の構成する適応オブザー
   バは、ロバスト適応オブザーバであることを特徴とする
   請求項３記載のハイブリッド水質計測装置。
6. 【請求項６】計測対象の被処理水を所定の周期で採水す
   る採水部をさらに備え、 水質計測手段は、採水部に採水された被処理水を計測対
   象とすることを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれ
   か１項に記載の水処理プロセスハイブリッド水質計測装
   置。
7. 【請求項７】水質要素推定手段は、水処理プロセスモデ
   ル供給手段によって構築された水処理プロセスモデルに
   基づいて自律系に対するオブザーバを構成して適用する
   ことを特徴とする請求項６記載の水処理プロセスハイブ
   リッド水質計測装置。
8. 【請求項８】水質要素推定手段が構成するオブザーバ
   は、ロバスト適応オブザーバであることを特徴とする請
   求項７記載の水処理プロセスハイブリッド水質計測装
   置。
9. 【請求項９】水処理プロセスモデル供給手段は、計測可
   能水質要素の数および種類のうち少なくともいずれか一
   方に関する可観測性に基づいて、水処理プロセスモデル
   を構築することを特徴とする請求項１乃至８のうちいず
   れか１項に記載の水処理プロセスハイブリッド水質計測
   装置。
10. 【請求項１０】水質要素推定手段は、さらに、所定の計
    測可能水質要素を推定することを特徴とする請求項１乃
    至９のうちいずれか１項に記載の水処理プロセスハイブ
    リッド水質計測装置。
11. 【請求項１１】水質値提示手段は、水質計測手段で計測
    された計測可能水質要素の計測データ、および水質要素
    推定手段で推定された被処理水の計測不可能水質要素の
    推定データのうち少なくともいずれか一方に対して主成
    分分析を行い、前記主成分分析によって得られる主成分
    を提示することを特徴とする請求項１乃至１０のうちい
    ずれか１項に記載の水処理プロセスハイブリッド水質計
    測装置。
12. 【請求項１２】被処理水が流入する流入部と、 流入部からの被処理水の水処理を行う反応槽と、 請求項１乃至１１のうちいずれか１項に記載の水処理プ
    ロセスハイブリッド水質計測装置と、 水処理プロセスハイブリッド水質計測装置の水質計測手
    段で計測された計測可能水質要素の計測データ、および
    水質要素推定手段で推定された計測不可能水質要素の推
    定データ、のうち少なくともいずれか一方を提示する水
    質値提示手段と、を備えたことを特徴とする水処理シス
    テム。