JP2006021085A - Sewage treatment operation support apparatus, sewage treatment operation support system, sewage treatment operation support method, and sewage treatment operation support program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、下水中の有機物、窒素、りん等を下水処理場で処理するシステムの施設計画および運転支援に関する。 The present invention relates to facility planning and operation support for a system that treats organic matter, nitrogen, phosphorus, and the like in sewage at a sewage treatment plant.
下水処理場では、下水中の有機物に加えて、窒素やりんも除去できる高度処理方式の導入が進んでいる。また、下水処理場からの放流水質の管理に加えて、省エネルギーや運転費の低減の面からも適正な運転管理が求められ、下水処理場の施設計画や運転支援のためのシステムの重要性が増している。
そこで、下水処理場へ流入する水量、流入有機物濃度、流入窒素濃度、流入りん濃度等の条件から下水処理場の放流水質を予測し、その結果を運転支援に活用する技術が考案されている(特許文献1参照)。
In sewage treatment plants, advanced treatment methods that can remove nitrogen and phosphorus in addition to organic matter in sewage are being introduced. In addition to managing the quality of discharged water from sewage treatment plants, proper operation management is also required in terms of energy saving and reduction of operating costs, and the importance of systems for sewage treatment plant facility planning and operation support is important. It is increasing.
Therefore, a technology has been devised that predicts the effluent quality of the sewage treatment plant from conditions such as the amount of water flowing into the sewage treatment plant, the concentration of inflowing organic matter, the concentration of inflowing nitrogen, the concentration of inflowing phosphorus, etc. Patent Document 1).
ところで、二酸化炭素(CO2)増加による地球温暖化防止のため、各事業者にCO2の排出権を設定し、この排出権を取引可能とするCO2排出権取引制度の導入が検討されている。これを受けて、下水処理事業においても、流域における汚濁負荷量のコントロールを目的とした汚濁物の排出権取引制度の導入が検討されている。
下水処理事業における排出権取引制度とは、所定の排出汚濁物量の許容量を示した排出権を設定し、この許容量を超えた場合は、下水処理事業者自らが排出量を削減するか、排出枠(排出権)を買い取るかの選択をしなければならないという制度である。
ちなみに、前記したCO2の排出権取引制度を支援する技術として、特許文献2に記載の温室効果ガス削減最適化システムがある。
The emission trading system in the sewage treatment business is to set an emission right that indicates the allowable amount of the pollutant discharged, and if the allowable amount is exceeded, the sewage treatment company will reduce the emission amount itself, This is a system where you have to choose whether to buy emission allowances (emission credits).
Incidentally, there is a greenhouse gas reduction optimization system described in Patent Document 2 as a technology for supporting the above-described CO 2 emission trading system.
しかし、特許文献1に開示された技術は、前記したような下水処理の排出枠を考慮したものではない。
また、各下水処理場が下水処理場への流入水を処理するときには、活性汚泥と呼ばれる微生物を用いて窒素やりんの除去を行うが、活性汚泥は水中の有機物を利用してこれらの除去を行うため、流入水の有機物濃度によって汚濁物の除去率((下水処理場への流入水の汚濁物の濃度−下水処理場からの放流水の汚濁物の濃度)/(下水処理場への流入水の汚濁物の濃度)×100)が変化する。さらに、微生物は水温によっても活性が変わるため、季節により除去率が変化する場合が多い。
このように、下水処理場での汚濁物の除去は、流入水の窒素やりんの濃度に加えて、有機物濃度、水温等の条件(流入条件)により、汚濁物の除去をしやすく低運転費となる期間と、汚濁物を除去し難く高運転費となる期間とがある。つまり、下水処理場の排出枠を取引するための運転支援には除去率や運転費の把握が重要である。
ところが、前記した技術のいずれもが、汚濁物質の除去率や運転費を把握したり、低コストの運転条件を提示したりするものでもない。
However, the technique disclosed in Patent Document 1 does not consider the discharge frame for sewage treatment as described above.
In addition, when each sewage treatment plant treats the inflow water to the sewage treatment plant, nitrogen and phosphorus are removed using microorganisms called activated sludge, and activated sludge removes these using organic substances in the water. The pollutant removal rate depends on the organic matter concentration of the influent water ((concentration of influent water to the sewage treatment plant-concentration of effluent water discharged from the sewage treatment plant) / (inflow to the sewage treatment plant) The concentration of water contaminants) × 100) varies. Furthermore, since the activity of microorganisms varies depending on the water temperature, the removal rate often changes depending on the season.
In this way, the removal of pollutants at the sewage treatment plant is easy to remove the pollutants according to the conditions (inflow conditions) such as the organic matter concentration and water temperature in addition to the nitrogen and phosphorus concentrations of the inflow water. And a period during which it is difficult to remove pollutants and a high operating cost. In other words, it is important to understand the removal rate and operating cost for operation support for trading the sewage treatment plant emission allowance.
However, none of the above-described techniques grasps the removal rate of pollutants and the operating cost, nor presents low-cost operating conditions.
本発明は、前記した問題を解決し、下水処理の排出枠、汚濁物質の除去率(排出汚濁物質の累積値)および運転費を考慮した低コストの運転条件を提示する下水処理場の運転支援システム等を提供することを課題とする。 The present invention solves the above-mentioned problems, and supports operation of a sewage treatment plant that presents low-cost operating conditions that take into account the sewage treatment allowance, the removal rate of pollutants (cumulative value of discharged pollutants), and operating costs. It is an object to provide a system and the like.
前記した課題を解決するため、本発明は、下水処理場の運転支援を行う下水処理運転支援装置であって、各種情報の入出力を受け付けるインターフェース部と、前記各下水処理場における下水処理機器の仕様情報を格納したデータベースおよび前記下水処理場からの放流水質予測値を算出するための数値モデルを格納する記憶部と、前記インターフェース部経由で入力され前記記憶部に記憶された、前記下水処理場への流入水量、流入水質および流入温度を含む流入条件と、前記下水処理場における処理水量、薬品注入量および送風量のうち少なくとも1つの情報からなる運転条件の範囲と、前記記憶部のデータベースおよび数値モデルと、を参照して、所定期間における前記下水処理場からの放流水質予測値を算出する放流水質演算手段と、前記運転条件に基づいて、前記下水処理場における下水処理の運転費予測値を算出する運転費演算手段と、前記算出した放流水質予測値と、前記算出した運転費予測値と、前記インターフェース部経由で入力された、前記所定期間における前記下水処理場からの排出汚濁物質許容量を示す排出枠およびこの排出枠の購入価格または売却価格を含む排出枠条件とに基づいて、前記下水処理場における排出汚濁負荷予測値の算出と前記排出枠の購入または売却による効果の指標である枠取引効果指標値とを算出する処理効果演算手段とを備える構成とした。その他の構成については、後記する実施の形態で述べる。 In order to solve the above-described problems, the present invention is a sewage treatment operation support device that supports operation of a sewage treatment plant, and includes an interface unit that receives input and output of various information, and a sewage treatment device in each sewage treatment plant. A database that stores specification information and a storage unit that stores a numerical model for calculating a predicted quality of discharged water from the sewage treatment plant, and the sewage treatment plant that is input via the interface unit and stored in the storage unit An inflow condition including an inflow water amount, an inflow water quality and an inflow temperature, a range of operating conditions comprising at least one piece of information among the treated water amount, the chemical injection amount and the blast amount in the sewage treatment plant, the database of the storage unit, and A discharged water quality calculation means for calculating a predicted value of discharged water quality from the sewage treatment plant in a predetermined period with reference to a numerical model; Based on the operating conditions, operating cost calculating means for calculating an operating cost predicted value of the sewage treatment at the sewage treatment plant, the calculated discharged water quality predicted value, the calculated operating cost predicted value, and via the interface unit The emission at the sewage treatment plant based on the emission allowance including the purchase allowance or sale price of the emission allowance and the emission allowance that indicates the allowable amount of pollutants discharged from the sewage treatment plant for the predetermined period. A processing effect calculation means for calculating a predicted pollutant load value and calculating a frame transaction effect index value that is an index of the effect of purchasing or selling the emission allowance is provided. Other configurations will be described in the embodiments described later.
本発明によれば、下水処理の排出枠、排出汚濁物質の累積値および運転費を考慮した低コストの運転条件を提示できる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the low-cost driving | running condition which considered the discharge frame of the sewage treatment, the accumulated value of discharge | emission pollutant, and operation cost can be shown.
以下、本発明を実施するための最良の形態(以下、実施の形態という)について、図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention (hereinafter referred to as an embodiment) will be described in detail with reference to the drawings.
《第1の実施の形態》
図1(a)を用いて、本発明の実施の形態である下水処理運転支援装置100の説明をする(適宜図1(b)参照)。
図1(a)は本発明の実施の形態である下水処理運転支援装置(運転支援装置)の構成を示すブロック図である。図1(b)は、図1(a)の運転支援装置の処理部の構成および動作を示した図である。
<< First Embodiment >>
A sewage treatment operation support
FIG. 1A is a block diagram showing a configuration of a sewage treatment operation support apparatus (operation support apparatus) according to an embodiment of the present invention. FIG. 1B is a diagram illustrating the configuration and operation of the processing unit of the driving support apparatus of FIG.
図1に示すように、運転支援装置100は、各種情報の入出力を司るインターフェース部10と、記憶部20と、処理部30と、メモリ40とを含んで構成される。
記憶部20は、所定領域にデータベース21および下水処理運転支援プログラム(運転支援プログラム)を格納し、例えばハードディスク等により実現される。データベース21は、例えば、各下水処理場ごとのブロアやポンプ等の機器仕様、運転条件ごとの動力費、薬品消費量等の運転費、下水処理場からの放流水質の予測値を算出するための数値モデル等を記憶する。なお、これらの情報は、インターフェース部10経由で記憶部20へ入力されるものとする。
処理部30は、放流水質演算手段31と、運転費演算手段32と、排出枠条件入力手段33と、処理効果演算手段34とを含んで構成される。これらの構成要素は、記憶部20に記憶された運転支援プログラムをメモリ40上にロードし、CPU(図示せず)が演算処理を実行することにより実現されるものとする。
この運転支援装置100は、コンピュータにより実現され、キーボードやマウス等の入力手段や、モニタ等の表示手段が接続されていてもよい。
なお、運転支援装置100の演算結果(後記する推奨運転条件)は、前記した表示手段へ表示させるようにしてもよい。このようにすることで、下水処理の管理者等が低コストな運転条件を確認しやすくなる。もちろん、この演算結果を所定のネットワーク経由で下水処理場へ送信し、直接、下水処理場の運転制御を行うようにしてもよい。
As shown in FIG. 1, the
The
The
The
In addition, you may make it display the calculation result (recommended driving | running condition mentioned later) of the
放流水質演算手段31は、インターフェース部10経由で、下水処理場への下水の流入条件や下水処理場での運転条件の入力を受けると、下水処理に関わる活性汚泥の生物反応の統計モデルや数値モデル(放流水質の予測値を算出するための数値モデル)に基づき、下水処理場からの放流水の水量および有機物、窒素、りんの濃度等の予測値(放流水質予測値)を算出する。
ここでの数値モデルには、IWA(International Water Association、国際水学会)が提案している活性汚泥モデル等の公知のモデルを適用してもよいし、化学反応式から作成したモデルや、実験から求めたモデルを適用してもよい。また、生物反応槽や沈殿池の水理モデルとして、完全混合槽列モデルや汚泥移流モデルを適用してもよいし、これらのモデルを組み合わせてシミュレータを構築し、放流水質を試算するようにしてもよい。
When the effluent quality calculation means 31 receives the input of the sewage inflow condition to the sewage treatment plant and the operating condition at the sewage treatment plant via the
As the numerical model here, a known model such as an activated sludge model proposed by IWA (International Water Association) may be applied, or a model created from a chemical reaction formula or an experiment The obtained model may be applied. In addition, as a hydraulic model for biological reaction tanks and sedimentation basins, a complete mixing tank array model or a sludge advection model may be applied, and a simulator may be constructed by combining these models to estimate the discharged water quality. Also good.
運転費演算手段32は、インターフェース部10経由で、下水処理場の送風量、流入水量、薬品注入量等の運転条件の入力を受けると、これらの条件およびデータベース21のデータを参照して、運転条件毎の動力費や薬品消費量等を求める。そして、これらを合計した運転費(運転費予測値)を算出する。
When the operating cost calculation means 32 receives input of operating conditions such as the amount of air blown from the sewage treatment plant, the amount of inflow water, and the amount of chemical injection via the
排出枠条件入力手段33は、インターフェース部10経由で、排出権(排出枠)の排出汚濁物の排出量の許容量(汚濁物質の排出許容量)、排出枠の売却価格および購入価格の入力を受け付ける。また、排出枠条件入力手段33は、インターフェース部10経由で、所定期間ごとに最新の排出枠の情報を取得するようにしてもよい。
The emission allowance condition input means 33 inputs, via the
処理効果演算手段34は、放流水質演算手段31、運転費演算手段32および排出枠条件入力手段33からの情報を元に、下水処理場の排出総量負荷(排出汚濁物質の累積値)、排出枠の購入価格等を含む処理費用を算出する。
なお、前記した流入条件および運転条件は、下水処理場の管理者等がキーボード等の入力手段を用いて手動で入力してもよいし、運転支援装置100が接続されるネットワーク(図示せず)経由で、他の管理サーバ等から取得するようにしてもよい。
前記した各構成要素の詳細は、後記する処理手順の項で説明する。
The processing effect calculation means 34 is based on the information from the discharged water quality calculation means 31, the operating cost calculation means 32 and the discharge frame condition input means 33, and the total discharge amount of wastewater treatment plant (cumulative value of discharged pollutants), discharge frame The processing cost including the purchase price, etc. is calculated.
The inflow conditions and operation conditions described above may be manually input by a sewage treatment plant manager or the like using an input means such as a keyboard, or a network (not shown) to which the
Details of each component described above will be described in the section of the processing procedure described later.
(処理手順)
次に、図2を用いて、本実施の形態の運転支援装置100による、下水処理運転支援方法の処理手順(具体的には、CPUによる運転支援プログラムの実行手順)を説明する(適宜図1参照)。図2は、図1の運転支援装置の処理手順を示した図である。
(Processing procedure)
Next, the processing procedure of the sewage treatment operation support method (specifically, the execution procedure of the operation support program by the CPU) by the
まず、運転支援装置100は、インターフェース部10で、所定期間における下水処理場の生物反応槽への流入水量、有機物濃度、窒素濃度、りん濃度、水温等の流入条件の設定入力を受け付け、この流入条件の情報を放流水質演算手段31および運転費演算手段32へ受け渡す(流入条件設定工程、ステップS201)。
なお、このときの設定値は、過去の実測値や、降雨量や気温等の気象予報を元に設定するとよい。また、流入条件の設定には、数値モデルを組み合わせた生物反応槽への流入量予測モデルや流入濃度予測モデルにより流入量や濃度を予測する予測手段を用いてもよい。
なお、これらのモデルは、記憶部20に記憶されているものとする。
First, the driving
Note that the setting value at this time may be set based on past actual measurement values or weather forecasts such as rainfall and temperature. In addition, the inflow condition may be set by using a predicting means for predicting the inflow amount or concentration by using an inflow amount prediction model into the biological reaction tank combined with a numerical model or an inflow concentration prediction model.
Note that these models are stored in the
次に、運転支援装置100は、インターフェース部10で、下水処理場の生物反応槽や沈殿池等の土木構造や、標準活性汚泥法、嫌気−好気法、嫌気−無酸素−好気法等の処理方式の設定入力を受け付ける。また、このとき溶存酸素濃度、送風量、返送汚泥量、硝化液循環量等の運転条件の範囲の設定入力も受け付け、この運転条件の範囲を放流水質演算手段31および運転費演算手段32へ受け渡す(運転条件設定工程、ステップS202)。
Next, the
そして、前記した流入条件設定工程(ステップS201)および運転条件設定工程(ステップS202)で設定入力された条件を元に、放流水質演算手段31で下水処理場からの放流水の水量、有機物濃度、窒素濃度、りん濃度等(放流水質予測値)を算出する(処理水質演算工程、ステップS203)。そして、放流水質演算手段31は、この算出結果を処理効果演算手段34へ受け渡す。 Then, based on the conditions set and input in the inflow condition setting step (step S201) and the operation condition setting step (step S202), the amount of discharged water from the sewage treatment plant, the organic matter concentration, Nitrogen concentration, phosphorus concentration, etc. (predicted value of discharged water quality) are calculated (treated water quality calculation step, step S203). Then, the discharged water quality calculation means 31 passes this calculation result to the processing effect calculation means 34.
また、流入条件設定工程(ステップS201)および運転条件設定工程(ステップS202)で入力された条件を元に、運転費演算手段32で下水処理場での下水処理に必要な消費エネルギー量と薬品費との合計値を運転費(運転費予測値)として算出する(運転費演算工程、ステップS204)。そして、運転費演算手段32は、この運転費予測値を処理効果演算手段34へ受け渡す。 Further, based on the conditions input in the inflow condition setting step (step S201) and the operation condition setting step (step S202), the operation cost calculation means 32 uses the energy consumption and the chemical cost necessary for sewage treatment at the sewage treatment plant. Is calculated as an operating cost (operating cost predicted value) (operating cost calculating step, step S204). Then, the operating cost calculation means 32 passes this predicted operating cost value to the processing effect calculation means 34.
さらに、運転支援装置100は、インターフェース部10で、所定期間における排出汚濁物の排出量の許容量、排出枠の購入価格(売却価格)等の排出枠条件の設定入力を受け付けると、これらの情報(排出枠基準)を排出枠条件入力手段33へ受け渡す。そして、排出枠条件入力手段33は、設定入力された排出枠基準を、処理効果演算手段34へ受け渡す(排出枠基準設定工程、ステップS205)。
なお、ステップS201、ステップS202およびステップS205で設定された条件値および算出結果はメモリ40(または記憶部20)に記憶されるものとする。
Further, when the driving
Note that the condition values and calculation results set in step S201, step S202, and step S205 are stored in the memory 40 (or the storage unit 20).
次に、運転支援装置100は、(1)処理水質演算工程(ステップS203)で算出された放流水質予測値、(2)運転費演算工程(ステップS204)で算出された運転費、(3)排出枠基準設定工程(ステップS205)で設定入力された所定期間(例えば、1年間)における排出汚濁物の排出量の許容量および排出枠の購入価格(売却価格)に基づき、処理効果演算手段34で、下水処理場における下水処理の効果の指標(枠取引効果指標値α)を算出する(処理効果演算工程、ステップS206)。
Next, the driving
このときの枠取引効果指標値αは、例えば、以下の式(1)および式(2)に基づき算出される。
なお、ここでは、前記した処理水質演算工程(ステップS203)において算出した有機物濃度は、COD(化学的酸素要求量、Chemical Oxygen Demand)濃度とする。
まず、処理効果演算手段34は、処理水質演算工程(ステップS203)で算出された処理水質予測値(放流水量、有機物濃度、窒素濃度、りん濃度等の予測値)を用いて、以下の式(1)に基づき、排出総量負荷L[mg/日]を算出する。
The frame transaction effect index value α at this time is calculated based on, for example, the following formulas (1) and (2).
Here, the organic substance concentration calculated in the treated water quality calculation step (step S203) is a COD (Chemical Oxygen Demand) concentration.
First, the treatment effect calculation means 34 uses the treatment water quality prediction values (prediction values of discharged water, organic substance concentration, nitrogen concentration, phosphorus concentration, etc.) calculated in the treatment water quality calculation step (step S203), using the following formula ( Based on 1), the total emission load L [mg / day] is calculated.
L=Q(a・CC+b・CN+c・CP)…式(1) L = Q (a · C C + b · C N + c · C P ) (1)
この式(1)で、Qは放流水量予測値[l/日]を示し、CCは放流水のCOD濃度予測値[mg/l]を示し、CNは放流水の窒素濃度予測値[mg/l]、CPは放流水のりん濃度予測値[mg/l]を示す。a、b、cは所定の定数である。 なお、式(1)に用いる有機物濃度CCはBOD(生物化学的酸素要求量、Biochemical Oxygen Demand)でもよい。 In this formula (1), Q represents a discharged water amount predicted value [l / day], C C represents the COD concentration predicted value of effluent [mg / l], C N is the nitrogen concentration estimated value of effluent [ mg / l], C P represents a phosphorus concentration predicted value of effluent [mg / l]. a, b, and c are predetermined constants. The organic substance concentration C C used in the formula (1) may be BOD (Biochemical Oxygen Demand).
次に、処理効果演算手段34は、ステップS204で算出された運転費と、ステップS205で設定入力された所定期間の排出汚濁物許容量および排出枠(排出許容量単価)の値と、式(1)で算出された排出総量負荷Lとを用いて、以下の式(2)に基づき、枠取引効果指標値α(下水処理における排出枠購入または売却の費用対効果)を算出する。 Next, the processing effect calculating means 34 calculates the operating cost calculated in step S204, the allowable value of discharge pollutant and discharge allowance (permissible discharge unit price) for the predetermined period set and input in step S205, and the formula ( Based on the following formula (2) using the total emission load L calculated in 1), the frame transaction effect index value α (cost / benefit of emission allowance purchase or sale in sewage treatment) is calculated.
α=k(F−ΣL)−ΣM…式(2) α = k (F−ΣL) −ΣM Equation (2)
この式(2)において、kは排出許容量単価[円/mg]を示し、Fは排出汚濁物許容量[mg]を示し、Mは運転費[円]を示す。ΣLは、ステップS205で設定した所定期間を分割し、ステップS201で設定した流入条件の変化に応じて試算した排出総量負荷Lの合計値である。ΣMは、ΣLと同様に、ステップS205で設定した所定期間を分割し、ステップS202で設定した運転条件に応じて試算した運転費Mの合計値である。
例えば、ステップS205で設定した所定期間が1年間で、1ヶ月毎に流入条件を変更させる場合、排出総量負荷Lの合計値(ΣL)や運転費Mの合計値(ΣM)は1ヶ月毎の排出総量負荷Lと運転費Mの12ヶ月分の合計値とする。
In this equation (2), k represents the allowable discharge unit price [yen / mg], F represents the allowable discharge pollutant [mg], and M represents the operating cost [yen]. ΣL is the total value of the total discharge amount load L calculated by dividing the predetermined period set in step S205 and changing the inflow conditions set in step S201. Like ΣL, ΣM is the total value of the operating cost M calculated by dividing the predetermined period set in step S205 and according to the operating conditions set in step S202.
For example, when the predetermined period set in step S205 is one year and the inflow condition is changed every month, the total value (ΣL) of the total emission load L and the total value (ΣM) of the operating cost M are set every month. A total value for 12 months of the total discharge load L and the operating cost M is used.
なお、式(2)において、処理効果演算手段34は(F−ΣL)が正か負かにより排出許容量単価kの値を変えるのが好ましい。例えば、排出総量負荷Lの合計値(ΣL)が排出汚濁物許容量Fを超えたとき、すなわち(F−ΣL)が負になるときには、新たに排出枠を購入する必要があるので、排出許容量単価kには排出枠購入用の値を用いる。一方、排出総量負荷Lの合計値(ΣL)が排出汚濁物許容量Fを超えないとき、すなわち(F−ΣL)が正になるときには、排出枠を売却できるので、排出許容量単価kには排出枠売却用の値を用いる。
ちなみに、これらの排出許容量単価kの値は、所定期間ごとにまたは排出許容量単価kの値が変更されたタイミングで、運転支援装置100がインターフェース部10経由で取得し、メモリ40(または記憶部20)に記憶しておくものとする。
In the expression (2), it is preferable that the processing effect calculating means 34 changes the value of the allowable discharge unit price k depending on whether (F−ΣL) is positive or negative. For example, when the total value (ΣL) of the total emission load L exceeds the discharge pollutant allowance F, that is, when (F−ΣL) becomes negative, it is necessary to purchase a new allowance. A value for purchasing emission allowance is used as the unit capacity k. On the other hand, when the total value (ΣL) of the total emission load L does not exceed the discharge pollutant allowable amount F, that is, when (F−ΣL) becomes positive, the emission allowance can be sold. Use the value for selling allowances.
Incidentally, the value of the allowable discharge unit price k is acquired by the driving
下水処理場の管理者は、この枠取引効果指標値αの値により排出枠購入(排出枠売却)のコストパフォーマンス(費用対効果)を把握することができる。つまり、枠取引効果指標値αの値が高ければ排出枠購入(排出枠売却)による下水処理の費用対効果は高く、枠取引効果指標値αの値が低ければ排出枠購入(排出枠売却)による下水処理の費用対効果は低いと判断できる。 The manager of the sewage treatment plant can grasp the cost performance (cost-effectiveness) of emission allowance purchase (discharge allowance sale) from the value of this frame transaction effect index value α. That is, if the value of the quota transaction effect index value α is high, the cost-effectiveness of sewage treatment by purchasing allowances (sale of allowances) is high, and if the value of the quota transaction effect index value α is low, purchasing allowances (sale of allowances) It can be judged that the cost-effectiveness of the sewage treatment by is low.
さらに、前記した式(2)を用いることで、下水処理場における月ごとの最適な運転条件を求めることができる。
すなわち、処理効果演算手段34が、ステップS202で設定した運転条件の範囲の中から、枠取引効果指標値αが最大となる運転条件(推奨運転条件)を検索(選択)することで、毎月変化する下水処理場への流入条件に応じて、排出総量負荷Lおよび運転費Mの適正化を図ることができる。つまり、排出総量負荷Lおよび運転費Mを考慮した低コストの運転を実現しやすくなる。
Furthermore, the optimal operating condition for every month in a sewage treatment plant can be calculated | required by using above-described Formula (2).
That is, the processing effect calculation means 34 searches for (selects) an operating condition (recommended operating condition) that maximizes the frame transaction effect index value α from the operating condition range set in step S202, and changes monthly. The total discharge load L and the operation cost M can be optimized according to the inflow conditions to the sewage treatment plant. That is, it becomes easy to realize low-cost operation considering the total discharge load L and the operation cost M.
また、処理効果演算手段34が推奨運転条件で試算した所定期間の排出総量負荷Lの合計値(ΣL)や運転費Mの合計値(ΣM)と、従来の排出総量負荷Lの合計値(ΣL)や運転費Mの合計値(ΣM)とを時系列で比較したデータを作成し、このデータをモニタ等の表示手段に出力するようにしてもよい。このようにすることで、推奨運転条件で下水処理を行った場合の効果を下水処理の管理者等が把握しやすくなる。 Further, the total value (ΣL) of the total emission load L and the total value (ΣM) of the operating cost M for the predetermined period calculated by the processing effect calculation means 34 under the recommended operating conditions, and the total value (ΣL) of the conventional total emission load L ) And the total value (ΣM) of the operating cost M may be generated in time series, and this data may be output to a display means such as a monitor. By doing in this way, it becomes easy for the administrator etc. of a sewage treatment to grasp | ascertain the effect at the time of performing a sewage treatment on a recommended driving | running condition.
なお、前記した推奨運転条件の算出には、遺伝アルゴリズム等の最適化手法を活用するとよい。
ちなみに、式(2)においてFを水質総量規制値とし、処理効果演算手段34が(F−ΣL)が正になるΣLを求めることで、水質総量規制に対応した水質(放流水量、有機物、窒素、りん濃度)および当該水質に対応した運転費を算出することができる。
It should be noted that an optimization method such as a genetic algorithm may be used for the calculation of the recommended operating conditions.
Incidentally, in equation (2), F is the total water quality regulation value, and the processing effect calculation means 34 obtains ΣL that makes (F−ΣL) positive, so that the water quality corresponding to the total water quality regulation (the amount of discharged water, organic matter, nitrogen) , Phosphorus concentration) and the operating cost corresponding to the water quality can be calculated.
《第2の実施の形態》
図3は、本発明の第2の実施の形態である下水処理場の運転支援装置の処理部の構成を示すブロック図である。前記した第1の実施の形態と同様の構成要素は同じ符号を付して、説明を省略する。
図3に示すように、第2の実施の形態の運転支援装置100は、第1の実施の形態の運転支援装置100の構成に下水処理場における放流水質や運転費の実測値を測定する実績計測手段35が加わった構成となっている。
<< Second Embodiment >>
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the processing unit of the operation support apparatus for the sewage treatment plant according to the second embodiment of the present invention. Constituent elements similar to those in the first embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
As shown in FIG. 3, the
この実績計測手段35は、水質等の自動計測器等から構成される。具体的には、所定期間(所定時間)ごとに下水処理場における放流水の水量、有機物、窒素、りん濃度等(放流水質実測値)を計測する放流水質計測手段と、消費エネルギー量、薬品費等の運転費を計測する運転費計測手段とを含む。また運転費計測手段は、計測した消費エネルギー量、薬品費等の情報に基づき運転費実績値を算出する。
実績計測手段35は計測した放流水質実測値および運転費実績値を、処理効果演算手段34へ受け渡す。また、実績計測手段35は、下水処理場の管理者等が入力手段から入力した値を受け付けるようにしてももちろんよい。このときには、計測時刻も併せて入力されるものとする。
The actual result measuring means 35 is composed of an automatic measuring instrument such as water quality. Specifically, effluent water quality measuring means for measuring the amount of effluent water, organic matter, nitrogen, phosphorus concentration, etc. (actually measured effluent quality) at a sewage treatment plant every predetermined period (predetermined time), energy consumption, chemical cost Operating cost measuring means for measuring operating costs such as Further, the operating cost measuring means calculates an actual operating cost value based on information such as the measured energy consumption and chemical cost.
The actual result measurement means 35 delivers the measured discharge water quality actual measurement value and the actual operating cost actual value to the processing effect calculation means 34. Of course, the result measuring means 35 may accept a value input from the input means by an administrator of the sewage treatment plant or the like. At this time, the measurement time is also input.
(処理手順)
次に、図4を用いて、本実施の形態の運転支援装置100による、運転支援方法の処理手順(具体的には、CPUによる運転支援プログラムの実行手順)を説明する(適宜図1から図3参照)。図4は、第2の実施の形態の運転支援装置の処理手順を示した図である。
(Processing procedure)
Next, the processing procedure of the driving support method (specifically, the execution procedure of the driving support program by the CPU) by the driving
図4のステップS401からステップS405までの処理は、図2のステップS201からステップS205までの処理と同様であるので説明を省略し、ステップS406から説明する。 The processing from step S401 to step S405 in FIG. 4 is the same as the processing from step S201 to step S205 in FIG. 2 and will not be described, and will be described from step S406.
ステップS406では、図3の実績計測手段35の運転費計測手段が、運転費実績値m2を算出する。また処理効果演算手段34が実績計測手段35で計測した所定期間における放流水質(放流水質実測値)に基づき、排出総量負荷実績値Lrを算出する(実績値演算工程)。ここで、排出総量負荷実績値Lrは、前記した第1の実施の形態の排出総量負荷Lの算出と同様に以下の式(3)に基づき算出する。 In step S406, the operating costs measuring means actual measuring means 35 of FIG. 3, to calculate the operating costs Actual m 2. The processing effect calculation means 34 calculates the total discharge load actual value Lr based on the discharged water quality (discharged water quality measured value) in a predetermined period measured by the result measuring means 35 (actual value calculating step). Here, the actual emission total load value Lr is calculated based on the following equation (3), similarly to the calculation of the total emission load L in the first embodiment.
Lr=Qr(a・CCr+b・CNr+c・CPr)…式(3) Lr = Qr (a · C Cr + b · C Nr + c · C Pr ) (3)
この式(3)において、Lrは排出総量負荷実績値を示し、Qrは放流水量実測値[l/日]を示し、CCrは放流水のCOD濃度実測値を示し、CNrは放流水の窒素濃度実測値[mg/l]を示し、CPrは放流水のりん濃度実測値[mg/l]を示す。a、b、cは所定の定数である。 In this equation (3), Lr indicates the actual discharge total load value, Qr indicates the actual discharge amount [l / day], C Cr indicates the actual COD concentration of the discharge water, and C Nr indicates the discharge water. Nitrogen concentration measured value [mg / l] is indicated, and C Pr represents the phosphorus concentration measured value [mg / l] of discharged water. a, b, and c are predetermined constants.
次に、処理効果演算手段34は、運転費演算工程(ステップS404)で算出された運転費M2と、枠基準設定工程(ステップS405)で設定入力された所定期間における排出汚濁物許容量および排出枠(排出許容量単価)の値kと、実績値演算工程(ステップS406)で算出された運転費実績値m2と、前記式(3)で算出された排出総量負荷実績値Lrとを用いて、以下の式(4)に基づき、枠取引効果指標値α1を算出する(処理効果演算工程、ステップS407)。 Next, the processing effect calculating means 34 calculates the operating cost M 2 calculated in the operating cost calculating step (step S404), the discharge pollutant allowable amount in the predetermined period set and input in the frame reference setting step (step S405), and The value k of the emission allowance (permitted discharge unit price), the actual operating cost value m 2 calculated in the actual value calculation step (step S406), and the actual total emission load actual value Lr calculated in the above equation (3). The frame transaction effect index value α1 is calculated based on the following formula (4) (processing effect calculation step, step S407).
α1=k(F−ΣL2−Lr)−ΣM2−m2…式(4) α1 = k (F−ΣL 2 −Lr) −ΣM 2 −m 2 Formula (4)
この式(4)において、α1は枠取引効果指標値(下水処理における費用対効果)を示し、kは排出許容量単価[円/mg]を示し、Fは排出汚濁物許容量[mg]を示し、L2は今後の排出汚濁負荷予測値[mg]を示し、M2は今後の運転費予測値[円]を示す。
なお、L2およびM2は、それぞれ実績計測手段35での実績値の計測後、所定期間内の予測値である。
また、前記した式(2)の(F−ΣL)の場合と同様に(F−ΣL2−Lr)が正になるか負になるかにより排出許容量単価kの値を変えるのが好ましい。
処理効果演算手段34が、運転条件設定工程(ステップS402)で設定し、メモリ40等に記憶した運転条件の中から、式(4)の枠取引効果指標値α1が最大となる運転条件を選択(検索)することで、今後の排出汚濁物質の累積値(排出総量負荷)および運転費を考慮した低コストの運転条件を提示できる。
In this formula (4), α1 indicates the frame transaction effect index value (cost-effectiveness in sewage treatment), k indicates the allowable unit price [yen / mg], and F indicates the allowable amount of discharged pollutant [mg]. L 2 indicates a predicted emission pollution load value [mg] in the future, and M 2 indicates a predicted operation cost value [yen] in the future.
L 2 and M 2 are predicted values within a predetermined period after the actual value is measured by the actual result measuring means 35.
Moreover, it is preferable to change the value of the allowable emission unit price k depending on whether (F-ΣL 2 -Lr) becomes positive or negative, similarly to the case of (F-ΣL) in the above-described formula (2).
The processing effect calculation means 34 selects the driving condition that maximizes the frame transaction effect index value α1 of Expression (4) from the driving conditions set in the driving condition setting step (step S402) and stored in the
《第3の実施の形態》
次に、本発明の第3の実施の形態について図5を用いて説明する(適宜図1から図4参照)。図5は、第3の実施の形態の運転支援装置の処理手順を示した図である。第3の実施の形態における運転支援装置の構成は、前記した第2の実施の形態の運転支援装置100の構成と同様であるので説明を省略する。
<< Third Embodiment >>
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 5 (see FIGS. 1 to 4 as appropriate). FIG. 5 is a diagram illustrating a processing procedure of the driving support apparatus according to the third embodiment. Since the configuration of the driving support device in the third embodiment is the same as the configuration of the driving
第3の実施の形態は、運転支援装置100が、設定された流入条件を実際の流入水量や流入水質に近い値(適正な値)となるよう修正して、より正確な放流水質等算出を行うことを特徴とする。
In the third embodiment, the driving
具体的には、図5に示すように、まず運転支援装置100が、図4のステップS401からステップS406までの処理と同様に、ステップS501からステップS506までの演算処理を実行する。そして、ステップS507において、(1)処理水質演算工程(ステップS503)で算出した放流水質予測値(放流水量予測値、COD濃度予測値、窒素濃度予測値、りん濃度予測値等)と、(2)実績値演算工程(ステップS506)で算出した放流水質の実測値(放流水質実測値)とを比較する。そして、(1)の値と(2)の値との比の値が所定の範囲外だったとき、流入条件設定工程(ステップS501)で設定する流入条件を変更して再度ステップS502以降の処理を実行する。
なお、本実施の形態における放流水質予測と放流水質実測値との比の値の範囲(後記する誤差の上限値および下限値)はいずれもメモリ40(または記憶部20)に記憶されているものとする。
Specifically, as shown in FIG. 5, first, the driving
Note that the range of the ratio between the discharge water quality prediction and the discharge water quality actual measurement value (the upper limit value and the lower limit value of errors described later) in the present embodiment are all stored in the memory 40 (or the storage unit 20). And
このときの処理効果演算手段34による処理効果演算工程(ステップS507)の処理の詳細を、図6を用いて説明する(適宜図1から図5参照)。図6は、図5のステップS507の処理の詳細を示すフローチャートである。 Details of the processing effect calculation step (step S507) by the processing effect calculation means 34 at this time will be described with reference to FIG. 6 (see FIGS. 1 to 5 as appropriate). FIG. 6 is a flowchart showing details of the process in step S507 of FIG.
(水量の誤差の修正)
まず、運転支援装置100は、処理効果演算手段34は、図5のステップS503で算出された放流水量予測値Q0とステップS506で算出された放流水量実測値Qとの比の値(Q0/Q)を求め、この値が所定の閾値a(水量誤差の下限値a)よりも大きいか否かを判断する(ステップS611)。
(Correction of water volume error)
First, in the driving
ここで、Q0/Qの値が水量誤差の下限値aよりも大きくないとき(ステップS611の“N”)、すなわちQ0/Qの値が水量誤差の下限値a以下であるときには、メモリ40等から前回設定した流入条件の水量の値を読み出し、この値よりも流入条件の水量の値を増加させ(ステップS612)、この増加後の値でステップS502以降の再計算を行う(ステップS691)。そして、ステップS611に戻る。
つまり、処理効果演算手段34が、放流水量予測値Q0が放流水量実測値Qよりも極めて小さいと判断したとき、流入条件の水量の値を増加させて、ステップS502以降の演算処理を再実行する。
Here, when the value of Q 0 / Q is not larger than the lower limit value a of the water amount error (“N” in step S611), that is, when the value of Q 0 / Q is less than or equal to the lower limit value a of the water amount error, the memory The value of the water amount of the inflow condition set last time is read from 40, etc., the value of the water amount of the inflow condition is increased from this value (step S612), and recalculation after step S502 is performed with the increased value (step S691). ). Then, the process returns to step S611.
That is, when the processing
一方、Q0/Qの値が水量誤差の下限値aよりも大きいとき(ステップS611の“Y”)は、次のステップ(ステップS621)へ進む。
なお、ここでの水量誤差の下限値aは、例えば、0.5〜0.8程度である。また、ステップS612における流入条件の水量の値の増加は、水量の経時変化パターンを同じにして、全体を平均的に増加させるようにしてもよい。
On the other hand, when the value of Q 0 / Q is larger than the lower limit value a of the water amount error (“Y” in step S611), the process proceeds to the next step (step S621).
In addition, the lower limit a of the water amount error here is, for example, about 0.5 to 0.8. Further, the increase in the amount of water in the inflow condition in step S612 may be made to increase on average by making the temporal change pattern of the amount of water the same.
次に、処理効果演算手段34は、Q0/Qが、所定の閾値b(水量誤差の上限値b)よりも小さいか否かを判断する(ステップS621)。ここで、Q0/Qの値が水量誤差の上限値bよりも小さくないとき(ステップS621の“N”)、すなわちQ0/Qの値が水量誤差の上限値b以上であるとき、メモリ40等から前回設定した流入条件の水量の値を読み出し、この値よりも流入条件の水量の値を減少させ(ステップS622)、この減少後の値でステップS502以降の再計算を行う(ステップS691)。つまり、処理効果演算手段34で、放流水量予測値Q0が放流水量実測値Qよりも極めて大きいと判断したとき、流入条件の水量の値を減少させてステップS502以降の演算処理を再実行する。そして、ステップS611に戻る。
一方、Q0/Qの値が水量誤差の上限値bよりも小さいとき(ステップS621の“Y”)、次のステップ(ステップS631)へ進む。
なお、ここでの水量誤差の上限値bは、例えば、1.2〜1.5程度にする。また、ステップ622での水量の値の減少は、前記したステップS612の場合と同様に、水量の経時変化パターンを同じにして、全体を平均的に減少させるようにしてもよい。
Next, the processing
On the other hand, when the value of Q 0 / Q is smaller than the upper limit value b of the water amount error (“Y” in step S621), the process proceeds to the next step (step S631).
The upper limit b of the water amount error here is, for example, about 1.2 to 1.5. In addition, the amount of water in step 622 may be reduced by averaging the water amount with time pattern in the same manner as in step S612 described above.
この後、処理効果演算手段34は、流入条件におけるCOD濃度、窒素濃度およびりん濃度についても、前記したステップS611からステップS622までの手順と同様の手順で修正を行い(ステップS631からステップS682)、ステップS502以降の演算処理を再実行する(ステップS691)。以下、具体的に説明する。 Thereafter, the processing effect calculating means 34 corrects the COD concentration, the nitrogen concentration, and the phosphorus concentration in the inflow conditions in the same procedure as the procedure from step S611 to step S622 described above (step S631 to step S682). The arithmetic processing after step S502 is executed again (step S691). This will be specifically described below.
(COD濃度誤差の修正)
まず、処理効果演算手段34は、流入条件のCOD濃度の修正を行う。すなわち、放流水のCOD濃度予測値CC0とCOD濃度実測値CCとの比の値(CC0/CC)を算出し、このCC0/CCの値がCOD濃度誤差の下限値cよりも大きいか否かを判断する(ステップS631)。そして、CC0/CCの値がCOD濃度誤差の下限値cよりも大きくないとき(ステップS631の“N”)、すなわち、下限値c以下のとき、メモリ40から前回設定した流入条件のCOD濃度の値を読み出し、この値よりも流入条件のCOD濃度の値を増加させ(ステップS632)、この増加後の値でステップS502以降の演算処理を再実行する(ステップS691)。
一方、CC0/CCの値がCOD濃度誤差の下限値cよりも大きいとき(ステップS631の“Y”)、次のステップ(ステップS641)へ進む。ここでの下限値cは、例えば0.5〜0.8程度である。
次に、処理効果演算手段34は、CC0/CCが、COD濃度誤差の上限値dよりも小さいか否かを判断し(ステップS641)、CC0/CCの値が上限値dよりも小さくないとき(ステップS641の“N”)、すなわち上限値d以上のとき、メモリ40等から前回設定した流入条件のCOD濃度の値を読み出し、この値よりも流入条件のCOD濃度の値を減少させ(ステップS642)、この減少後の値でステップS502以降の演算処理を再実行する(ステップS691)。一方、CC0/CCの値が上限値dよりも小さいとき(ステップS641の“Y”)、次のステップ(ステップS651)へ進む。ここでのCOD濃度誤差の上限値dも、例えば1.2〜1.5程度である。
(Cod error correction)
First, the processing
On the other hand, when the value of C C0 / C C is larger than the lower limit value c of the COD density error (“Y” in step S631), the process proceeds to the next step (step S641). The lower limit value c here is, for example, about 0.5 to 0.8.
Next, the processing effect calculation means 34 determines whether C C0 / C C is smaller than the upper limit value d of the COD density error (step S641), and the value of C C0 / C C is higher than the upper limit value d. Is not smaller (“N” in step S641), that is, when the value is equal to or greater than the upper limit value d, the value of the COD concentration of the inflow condition set last time is read from the
(窒素濃度誤差の修正)
続いて、処理効果演算手段34は、流入条件の窒素濃度の修正を行う。すなわち、放流水の窒素濃度予測値CN0と窒素濃度実測値CNとの比の値(CN0/CN)を算出し、このCN0/CNの値が窒素濃度誤差の下限値eよりも大きくないとき(ステップS651の“N”)、すなわち下限値e以下のとき、メモリ40等から前回設定した流入条件の窒素濃度の値を読み出し、この値よりも流入条件の窒素濃度の値を増加させ(ステップS652)、この増加後の値でステップS502以降の演算処理を再実行する(ステップS691)。
一方、CN0/CNの値が窒素濃度誤差の下限値eよりも大きいとき(ステップS651の“Y”)、次のステップ(ステップS661)へ進む。ここでの下限値eも、例えば0.5〜0.8程度である。
次に、処理効果演算手段34は、CN0/CNが、窒素濃度誤差の上限値fよりも小さいか否かを判断し(ステップS661)、CN0/CNの値が上限値fよりも小さくないとき(ステップS661の“N”)、すなわち上限値f以上のとき、メモリ40等から前回設定した流入条件の窒素濃度の値を読み出し、この値よりも流入条件の窒素濃度の値を減少させ(ステップS662)、この減少後の値でステップS502以降の演算処理を再実行する(ステップS691)。一方、CN0/CNの値が上限値fよりも小さいとき(ステップS661の“Y”)、次のステップ(ステップS671)へ進む。ここでの窒素濃度誤差の上限値fも、例えば1.2〜1.5程度である。
(Correction of nitrogen concentration error)
Subsequently, the processing effect calculation means 34 corrects the nitrogen concentration of the inflow condition. That is, calculate the ratio of the value of the nitrogen concentration estimated value C N0 the nitrogen concentration measured value C N of discharged water (C N0 / C N), the C N0 / C N lower limit e value of the nitrogen concentration error of If not (“N” in step S651), that is, when the value is equal to or lower than the lower limit value e, the value of the nitrogen concentration of the inflow condition set last time is read from the
On the other hand, when the value of C N0 / C N is larger than the lower limit value e of the nitrogen concentration error (“Y” in step S651), the process proceeds to the next step (step S661). The lower limit e here is also about 0.5 to 0.8, for example.
Then, the processing
(りん濃度誤差の修正)
次に、処理効果演算手段34は、流入条件のりん濃度の修正を行う。すなわち、放流水のりん濃度予測値CP0とりん濃度実測値CPとの比の値(CP0/CP)を算出し、このCP0/CPの値がりん濃度誤差の下限値gよりも大きくないとき(ステップS671の“N”)、すなわち下限値g以下のとき、メモリ40から前回設定した流入条件のりん濃度の値を読み出し、この値よりも流入条件のりん濃度の値を増加させ(ステップS672)、この増加後の値でステップS502以降の演算処理を再実行する(ステップS691)。
一方、CP0/CPの値が、りん濃度誤差の下限値gよりも大きいとき(ステップS671の“Y”)、次のステップ(ステップS681)へ進む。ここでの下限値gも、例えば0.5〜0.8程度である。
次に、処理効果演算手段34は、CP0/CPが、りん濃度誤差の上限値hよりも小さいか否かを判断し(ステップS681)、CP0/CPの値が上限値hよりも小さくないとき(ステップS681の“N”)、すなわち上限値h以上のとき、メモリ40から前回設定した流入条件のりん濃度の値を読み出し、この値よりも流入条件の窒素濃度の値を減少させ(ステップS682)、この減少後の値でステップS502以降の演算処理を再実行する(ステップS691)。
一方、CP0/CPの値が上限値hよりも小さいとき(ステップS661の“Y”)、枠取引効果指標値を算出し、処理を終了する。ここでのりん濃度誤差の上限値hも、例えば1.2〜1.5程度である。
(Correction of phosphorus concentration error)
Next, the processing effect calculation means 34 corrects the phosphorus concentration of the inflow condition. That is, a ratio value (C P0 / C P ) between the predicted phosphorus concentration C P0 of the discharged water and the measured phosphorus concentration C P (C P0 / C P ) is calculated, and the value of C P0 / C P is the lower limit g of the phosphorus concentration error. Is not greater than “N” in step S671, that is, when it is less than or equal to the lower limit value g, the value of the phosphorus concentration of the inflow condition set last time is read from the
On the other hand, when the value of C P0 / C P is larger than the lower limit g of the phosphorus concentration error (“Y” in step S671), the process proceeds to the next step (step S681). The lower limit g here is also about 0.5 to 0.8, for example.
Next, the processing effect calculating means 34 determines whether or not C P0 / C P is smaller than the upper limit value h of the phosphorus concentration error (step S681), and the value of C P0 / C P is higher than the upper limit value h. Is not smaller ("N" in step S681), that is, when the value is equal to or greater than the upper limit h, the phosphorus concentration value of the inflow condition previously set is read from the
On the other hand, when the value of C P0 / C P is smaller than the upper limit value h (“Y” in step S661), the frame transaction effect index value is calculated, and the process ends. The upper limit value h of the phosphorus concentration error here is also about 1.2 to 1.5, for example.
このように運転支援装置100は、放流水質実測値に応じて、流入条件を修正し、この修正後の流入条件に基づき、今後の放流水質を予測するので、排出総量負荷の累積値や運転費の予測精度が向上する。
In this way, the
なお、ステップS502以降の演算処理の再実行(再計算)は、実績計測手段35により放流水質が計測されるたびに行われるものとする。また、放流水質の値が所定範囲内の値に収束しない場合もあるので、再計算の回数や時間数は、例えば1日(24時間)以内等、予め設定しておくことが好ましい。さらに、大雨等、流入条件の変化が一時的なものであることが明らかな場合には、再計算を行わないようにしてもよい。このようにすることで、排出総量負荷の累積値や運転費の予測値をより正確なものとすることができる。
また、前記した実施の形態では流入条件の放流水量、COD濃度、窒素濃度、りん濃度についての修正を行うようにしたが、これらの処理に加えて流入条件の水温の修正を行うようにしてももちろんよい。
It is assumed that the re-execution (recalculation) of the arithmetic processing after step S502 is performed every time the quality of the discharged water is measured by the result measurement means 35. Moreover, since the value of the discharged water quality may not converge to a value within a predetermined range, it is preferable to set the number of recalculations and the number of hours in advance, for example, within one day (24 hours). Furthermore, when it is clear that the change in inflow conditions is temporary, such as heavy rain, recalculation may not be performed. By doing in this way, the accumulated value of the total emission load and the predicted value of the operating cost can be made more accurate.
In the embodiment described above, the amount of discharged water, COD concentration, nitrogen concentration, and phosphorus concentration in the inflow conditions are corrected. However, in addition to these processes, the water temperature in the inflow conditions is corrected. Of course.
《第4の実施の形態》
次に、本発明の第4の実施の形態について説明する。第4の実施の形態は、運転支援装置100が複数の下水処理場の運転制御(運転管理)を行うことを特徴とする。この第4の実施の形態を、図7を用いて説明する(適宜図1から図6参照)。図7は、第4の実施の形態である運転制御システムの構成を示すブロック図である。なお、本実施の形態の運転支援装置100の構成は、前記した実施の形態と同様であるので、説明を省略する。
<< Fourth Embodiment >>
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. The fourth embodiment is characterized in that the
運転制御システムは、運転支援装置100と、下水処理場(処理場)72(72a〜72c)の各機器の運転制御を行う制御手段75(75a〜75c)と、これらを接続するネットワーク70とを含んで構成される。この運転支援装置100は、例えば複数の処理場72(72a〜72c)を管理する管理センタ71に設置される。またネットワーク70は、例えば、インターネットである。ここでは、運転支援装置100が3つの処理場72(72a〜72c)の運転制御を行う場合を例に説明するが、もちろんこれ以外の数(1、2または4以上)の下水処理場72の運転制御を行うようにしてもよい。
The operation control system includes an
運転支援装置100の処理効果演算手段34(図1参照)は、運転条件を算出(検索)し決定すると、この条件をインターフェース部10およびネットワーク70経由で、制御手段75(75a〜75c)へ送信する。
このとき処理効果演算手段34は、下水処理場72(72a〜72c)ごとに設定された流入条件を用いて、排出汚濁負荷(排出総量負荷)Lと運転費Mとを算出する。また、処理場72(72a〜72c)の枠取引効果指標値の合計値α2を、以下の式(5)に基づき算出する。
When the processing effect calculation unit 34 (see FIG. 1) of the driving
At this time, the treatment effect calculation means 34 calculates the discharge pollution load (discharge total amount load) L and the operating cost M using the inflow conditions set for each sewage treatment plant 72 (72a to 72c). Further, the total value α2 of the frame transaction effect index values of the treatment plant 72 (72a to 72c) is calculated based on the following formula (5).
α2=k(F−ΣL72a−ΣL72b−ΣL72c)−ΣM72a−ΣM72b−ΣM72c…式(5) α2 = k (F-ΣL 72a -ΣL 72b -ΣL 72c) -ΣM 72a -ΣM 72b -ΣM 72c ... formula (5)
この式(5)において、α2は処理場72(72a〜72c)の枠取引効果指標値の合計値を示し、kは排出許容量単価[円/mg]を示し、Fは排出汚濁物許容量[mg]を示し、ΣL72a、ΣL72bおよびΣL72cは、それぞれ処理場72a〜72cの排出総量負荷を示し、ΣM72a、ΣM72bおよびΣM72cそれぞれ処理場72a〜72cの運転費を示す。
ここで、処理効果演算手段34が、式(5)の枠取引効果指標の合計値α2が最大になる運転条件を選択すると、所定の排出総量負荷(排出汚濁物質量)および運転費が低い運転条件となる。すなわち、処理場72(72a〜72c)は流入条件や運転方式の違いにより汚濁物の除去率等が異なるが、これらの特性を考慮して処理場72(72a〜72c)全体として効率のよい運転条件を選択できる。すなわち、複数の下水処理場72を管理する場合においても、排出汚濁物質量の累積値と運転費の両方を考慮し、低コストな運転条件を提示できる。
In this formula (5), α2 represents the total value of the frame transaction effect index values of the treatment plant 72 (72a to 72c), k represents the unit price of allowable emission amount [yen / mg], and F represents the allowable amount of discharged pollutant. [Mg], ΣL 72a , ΣL 72b, and ΣL 72c indicate the total discharge amount of the treatment plants 72 a to 72 c, respectively, and indicate the operating costs of the treatment plants 72 a to 72 c, respectively.
Here, when the processing effect calculating means 34 selects an operating condition that maximizes the total value α2 of the frame transaction effect index in the formula (5), an operation with a predetermined total emission load (discharged pollutant amount) and low operating cost is performed. It becomes a condition. That is, although the treatment site 72 (72a to 72c) has different contaminant removal rates depending on the inflow conditions and the operation method, the operation of the treatment site 72 (72a to 72c) as a whole is efficient in consideration of these characteristics. You can select conditions. That is, even when managing a plurality of sewage treatment plants 72, it is possible to present low-cost operating conditions in consideration of both the accumulated amount of discharged pollutants and the operating costs.
なお、処理場72(72a〜72c)はそれぞれ、実績計測手段35(図3参照)をさらに備えるようにしてもよい。すなわち、運転支援装置100がネットワーク70経由で、放流水質実測値や運転費実績値を取得し、流入条件の修正をしつつ、今後の排出汚濁物質量や運転費を低減する運転条件(推奨運転条件)を算出できるようにしてもよい。
In addition, you may make it each processing field 72 (72a-72c) further provide the performance measurement means 35 (refer FIG. 3). That is, the
《第5の実施の形態》
次に、本発明の第5の実施の形態について図8および図9を用いて説明する(適宜図1から図7参照)。図8は、第5の実施の形態の運転支援装置の処理部の構成および動作を示した図である。図9は、第5の実施の形態の運転支援装置の処理手順を示した図である。前記した実施の形態と同様の構成要素は同じ符号を付して、説明を省略する。
第5の実施の形態は、前記した運転支援装置100の処理部30が、施設改造費演算手段36をさらに備えることを特徴とする。この施設改造費演算手段36は、施設(下水処理場)の改造費に関する条件、例えば、施設の建設費、補助金、金利、返済期間等の入力を受けて、設定した所定期間(返済期間)内での返済総額等を演算する手段である。この施設改造費演算手段36は、CPUが記憶部20(図1参照)に記憶された所定のプログラムを実行することにより実現されるものとする。
<< Fifth Embodiment >>
Next, a fifth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 8 and 9 (see FIGS. 1 to 7 as appropriate). FIG. 8 is a diagram illustrating the configuration and operation of the processing unit of the driving support apparatus according to the fifth embodiment. FIG. 9 is a diagram illustrating a processing procedure of the driving support apparatus according to the fifth embodiment. Constituent elements similar to those of the above-described embodiment are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
The fifth embodiment is characterized in that the
まず、運転支援装置100は、前記した図2のステップS201と同様に流入条件の設定入力を受け付け、これらの流入条件を放流水質演算手段31および運転費演算手段32へ受け渡す(流入条件設定工程、ステップS900)。ここで設定する所定期間は、前記した施設の改造費用の返済期間と同じ値にする。
First, the driving
次に、運転支援装置100は、改造前の施設における運転条件の設定(運転条件設定工程、ステップS901)を受け付ける。そして、この改造前の施設における運転条件に基づき、処理効果演算手段34が放流水質の演算を行う(処理水質演算工程、ステップS902)。また、この改造前の施設における運転条件に基づき、運転費演算手段32が改造前の施設における運転費の演算を行う(運転費演算工程、ステップS903)。そして、これらの演算結果を処理効果演算手段34へ受け渡す。
Next, the driving
また、運転支援装置100は、改造後の施設における運転条件の設定(運転条件設定工程、ステップS904)を受け付ける。そして、この改造後の施設における運転条件に基づき、処理効果演算手段34が放流水質の演算を行う(処理水質演算工程、ステップS905)。また、この改造後の施設における運転条件に基づき、運転費演算手段32が改造後の施設における運転費の演算を行う(運転費演算工程、ステップS906)。そして、これらの演算結果を処理効果演算手段34へ受け渡す。
なお、前記した各ステップでの設定項目および演算内容は、前記した第1の実施の形態の運転条件設定工程、処理水質演算工程および運転費演算工程と同様であるので詳細な説明は省略する。
Moreover, the driving
The setting items and calculation contents in each step described above are the same as the operation condition setting process, the treated water quality calculation process, and the operation cost calculation process in the first embodiment described above, and detailed description thereof will be omitted.
次に、運転支援装置100は、前記した排出枠基準設定工程(図2のステップS205参照)と同様に、インターフェース部10で、所定期間の排出汚濁物の排出量の許容量、排出枠の設定入力を受け付けると、これらの情報(排出枠基準)を排出枠条件入力手段33へ受け渡す。そして、排出枠条件入力手段33は、設定入力された排出枠基準を、処理効果演算手段34へ受け渡す(排出枠基準設定工程、ステップS907)。なお、ここで設定する所定期間も、施設の改造費用の返済期間と同じ値にする。
Next, in the same way as the above-described emission allowance reference setting process (see step S205 in FIG. 2), the driving
そして、運転支援装置100は、インターフェース部10経由で施設(下水処理場)の改造費に関する条件(例えば、建設費、補助金、金利、返済期間等)の入力を受けると、施設改造費演算手段36で、設定した所定期間(返済期間)内での返済総額等を演算する(改造費演算工程、ステップS908)。そして、この演算結果を処理効果演算手段34へ受け渡す。
When the driving
このあと、処理効果演算手段34は、ステップS907(排出枠基準設定工程)で設定された排出枠基準を元に、(1)改造前の施設における枠取引効果指標値と、(2)改造後の施設における枠取引効果指標値とを算出し(処理効果演算工程、ステップS909)、いったん処理を終了する。 Thereafter, the processing effect calculation means 34, based on the emission allowance standard set in step S907 (emission allowance reference setting step), (1) the frame transaction effect index value in the facility before remodeling, and (2) after remodeling The frame transaction effect index value in the facility is calculated (processing effect calculation step, step S909), and the process is temporarily terminated.
運転支援装置100がこのように施設の改造前および改造後における枠取引効果指標値を算出することで、下水処理場の管理者等が施設の改造をすべきか否かの判断をしやすくなる。
すなわち、前記した枠取引効果指標値のうち、(1)改造前の施設における枠取引効果指標値よりも、(2)改造後の施設における枠取引効果指標値の方が大きければ、下水処理場の管理者等は施設の改造が有効である可能性が高く、(1)改造前の施設における枠取引効果指標値よりも、(2)改造後の施設における枠取引効果指標値の方が小さければ、施設の改造が有効である可能性が低いと判断できる。
なお、(1)改造前の施設における枠取引効果指標値よりも、(2)改造後の施設における枠取引効果指標値の方が小さいときには、流入条件設定工程(ステップS900)で流入条件を修正したり、排出枠基準設定工程(ステップS907)の排出汚濁物許容量や排出枠の売却や購入といった設定条件を変更し、再計算するとよい。このようにすることで、下水処理場の管理者等は、今後どのような流入条件や排出枠取引をすれば、施設改造による効果が得られるかを把握しやすくなる。
The
That is, among the above-mentioned frame transaction effect index values, if (1) the frame transaction effect index value at the facility after remodeling is larger than (1) the frame transaction effect index value at the facility before remodeling, the sewage treatment plant There is a high possibility that the remodeling of the facilities is effective, and (2) the frame transaction effect index value at the facility after remodeling is smaller than (1) the frame transaction effect index value at the facility before remodeling Therefore, it can be judged that the possibility that the facility modification is effective is low.
In addition, when the frame transaction effect index value in the facility after the remodeling is smaller than (1) the frame transaction effect index value in the facility before the remodeling, the inflow condition is corrected in the inflow condition setting step (step S900). Or change the setting conditions such as the discharge pollutant allowable amount and the sale or purchase of the emission allowance in the emission allowance reference setting step (step S907), and recalculate. In this way, it becomes easier for the manager of the sewage treatment plant to understand what inflow conditions and discharge allowance transactions will be effective in the future from the facility modification.
なお、前記した実施の形態において、1ヶ月分の排出総量負荷L(排出汚濁物質の累積値)を求める場合には、日々の排出総量負荷Lを1ヶ月分合計した値を求めればよく、1年分の排出総量負荷Lを求める場合には、日々の排出総量負荷Lを1年分合計するか、放流水質(濃度)の年平均値と当該平均値と放流水量の年平均値との積を求めるようにすればよい。その他に関しても、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変形可能である。 In the above-described embodiment, when obtaining the total emission load L for one month (cumulative value of the discharged pollutant), a value obtained by summing the daily total emission load L for one month may be obtained. When calculating the total emission load L for the year, total the daily discharge load L for one year, or the product of the annual average value of the discharged water quality (concentration) and the average value and the annual average value of the discharged water amount. Should be requested. Other modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
本実施の形態に係る運転支援装置は、前記したような処理を実行させる運転支援プログラムによって実現することができ、このプログラムをコンピュータによる読み取り可能な記憶媒体(CD−ROM等)に記憶して提供することが可能である。また、そのプログラムを、ネットワークを通して提供することも可能である。 The driving support apparatus according to the present embodiment can be realized by a driving support program for executing the processing as described above, and this program is stored in a computer-readable storage medium (CD-ROM or the like) and provided. Is possible. It is also possible to provide the program through a network.
10 インターフェース部
20 記憶部
21 データベース
30 処理部
31 放流水質演算手段
32 運転費演算手段
33 排出枠条件入力手段
34 処理効果演算手段
35 実績計測手段
36 施設改造費演算手段
70 ネットワーク
71 管理センタ
72(72a〜72c) 下水処理場(処理場)
75(75a〜75c) 制御手段
100 運転支援装置(下水処理運転支援装置)
DESCRIPTION OF
75 (75a-75c) Control means 100 Operation support device (sewage treatment operation support device)
Claims (9)
各種情報の入出力を受け付けるインターフェース部と、
前記下水処理場における下水処理機器の仕様情報を格納したデータベースおよび前記下水処理場からの放流水質予測値を算出するための数値モデルを格納する記憶部と、
前記インターフェース部経由で入力された、前記下水処理場への流入水量、流入水質および流入温度を含む流入条件と、前記下水処理場における処理水量、薬品注入量および送風量のうち少なくとも1つの情報からなる運転条件の範囲と、前記記憶部のデータベースおよび数値モデルと、を参照して、所定期間における前記下水処理場からの放流水質予測値を算出する放流水質演算手段と、
前記運転条件に基づいて、前記下水処理場における下水処理の運転費予測値を算出する運転費演算手段と、
前記算出した放流水質予測値と、前記算出した運転費予測値と、前記インターフェース部経由で入力された、前記所定期間における前記下水処理場からの排出汚濁物質許容量を示す排出枠およびこの排出枠の購入価格または売却価格を含む排出枠条件とに基づいて、前記下水処理場における排出汚濁負荷予測値の算出と前記排出枠の購入または売却による効果の指標である枠取引効果指標値とを算出する処理効果演算手段と、
を備えることを特徴とする下水処理運転支援装置。 A sewage treatment operation support device for supporting operation of a sewage treatment plant,
An interface unit for receiving and inputting various information;
A database that stores specification information of sewage treatment equipment in the sewage treatment plant and a storage unit that stores a numerical model for calculating a predicted quality of discharged water from the sewage treatment plant;
From the inflow conditions including the amount of inflow water to the sewage treatment plant, the quality of the inflow water and the inflow temperature, and information on at least one of the treated water amount, the chemical injection amount and the blast amount input in the sewage treatment plant, which are input via the interface unit. A discharge water quality calculating means for calculating a predicted value of the discharged water quality from the sewage treatment plant in a predetermined period with reference to the range of operating conditions and the database and the numerical model of the storage unit,
Based on the operating conditions, operating cost calculating means for calculating an operating cost predicted value of sewage treatment in the sewage treatment plant,
The calculated discharge water quality prediction value, the calculated operation cost prediction value, and the discharge allowance that indicates the allowable amount of pollutants discharged from the sewage treatment plant in the predetermined period, which is input via the interface unit, and the discharge allowance Based on the emission allowance conditions including the purchase price or sale price, the calculation of the estimated emission pollution load at the sewage treatment plant and the frame transaction effect index value that is an indicator of the effect of the purchase or sale of the emission allowance Processing effect calculating means to perform,
A sewage treatment operation support device comprising:
前記処理効果演算手段は、前記記憶部に記憶された運転条件の範囲から、前記枠取引効果指標値が最大となる運転条件である推奨運転条件を検索するよう構成されていることを特徴とする請求項1に記載の下水処理運転支援装置。 The frame transaction effect index value is calculated by calculating the estimated operating cost from the value obtained by subtracting the calculated emission pollution load prediction value from the emission pollutant allowable amount and the purchase price or sale price of the emission allowance. Minus the value,
The processing effect calculating means is configured to search for a recommended operating condition that is an operating condition that maximizes the frame transaction effect index value from a range of operating conditions stored in the storage unit. The sewage treatment operation support device according to claim 1.
前記下水処理場が下水処理を行った際に消費した消費エネルギー量および前記下水処理に用いた薬品量を計測し、前記計測した消費エネルギー量および薬品量に基づき運転費実績値を算出する運転費計測手段とをさらに備え、
前記処理効果演算手段は、前記計測した放流水質実測値と、前記算出した運転費実績値とに基づいて、前記下水処理場における排出汚濁負荷の実績値である排出汚濁負荷実績値の算出と、前記枠取引効果指標値の算出と、前記推奨運転条件の検索とを行うよう構成されていることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の下水処理運転支援装置。 The effluent water quality measuring means for measuring the amount of effluent water of the sewage treatment plant and the measured value of the effluent quality including the concentration of organic matter, nitrogen and phosphorus,
The operating cost for measuring the amount of energy consumed when the sewage treatment plant performs sewage treatment and the amount of chemical used in the sewage treatment, and calculating the actual operating cost based on the measured amount of energy consumed and the amount of chemical A measuring means,
The treatment effect calculation means, based on the measured discharge water quality actual measurement value and the calculated operating cost actual value, calculation of the discharge pollution load actual value that is the actual value of the discharge pollution load in the sewage treatment plant, The sewage treatment operation support device according to claim 1 or 2, wherein the frame transaction effect index value is calculated and the recommended operation condition is searched.
前記処理効果演算手段は、前記記憶部に記憶された運転条件の範囲から、前記枠取引効果指標値が最大となる推奨運転条件を検索するよう構成されていることを特徴とする請求項3に記載の下水処理運転支援装置。 The frame transaction effect index value is calculated by the discharge water quality calculation means, and is calculated from the measured discharge water quality measured value by the discharge water quality measurement means and a predicted discharge pollution load value in a predetermined period, and the calculated discharge pollution load actual value. The total value is subtracted from the emission pollutant allowance multiplied by the purchase price or sale price of the emission allowance, and from this value, the calculated operating cost actual value and the discharge calculated by the operating cost measuring means are calculated. A value obtained by subtracting the total value of the operation cost predicted value in the predetermined period from the time when the water quality measuring means measured the discharged water quality measured value,
The said processing effect calculating means is comprised so that the recommended driving condition in which the said frame transaction effect index value becomes the maximum may be searched from the range of the driving condition memorize | stored in the said memory | storage part. The sewage treatment operation support device described.
前記処理効果演算手段は、前記計測した放流水質実測値と前記算出した放流水質予測値との比の値を算出し、この値が前記記憶部に記憶された比の値の範囲内の値でなかったとき、前記計測した放流水質実測値と前記放流水質予測値との比の値が前記範囲内の値となるように前記記憶部に記憶された流入条件を変更し、前記変更後の流入条件に基づき、前記推奨運転条件の検索および前記枠取引効果指標値の算出をさらに行うよう構成されていることを特徴とする請求項3または請求項4に記載の下水処理運転支援装置。 The storage unit further stores a range of a value of a ratio between the measured discharge water quality actual measurement value and the calculated discharge water quality prediction value,
The processing effect calculation means calculates a value of a ratio between the measured discharge water quality actual measurement value and the calculated discharge water quality prediction value, and this value is a value within a range of ratio values stored in the storage unit. When there is no change, the inflow condition stored in the storage unit is changed so that a ratio value between the measured discharge water quality actual measurement value and the discharge water quality prediction value becomes a value within the range, and the changed inflow 5. The sewage treatment operation support apparatus according to claim 3, wherein the recommended operation condition is searched and the frame transaction effect index value is further calculated based on a condition.
前記放流水質演算手段は、前記施設改造後の下水処理場における放流水質予測値の算出をさらに行うよう構成され、
前記処理効果演算手段は、前記算出された施設改造費に基づき、前記枠取引効果指標値および前記推奨運転条件の検索をさらに行うよう構成されていることを特徴とする請求項1ないし請求項5のいずれか1項に記載の下水処理運転支援装置。 A facility remodeling cost calculating means for calculating a facility remodeling cost of the sewage treatment plant,
The discharged water quality calculation means is configured to further calculate a predicted value of discharged water quality in a sewage treatment plant after the facility modification,
The said processing effect calculating means is comprised so that the search of the said frame transaction effect index value and the said recommended driving | running condition may be further performed based on the calculated facility remodeling cost. The sewage treatment operation support device according to any one of the above.
前記下水処理運転支援装置の放流水質演算手段は、前記下水処理場ごとの放流水質予測値の算出を行い、前記運転費演算手段は、前記下水処理場ごとの運転費予測値の算出を行い、前記処理効果演算手段は、前記算出した放流水質予測値および前記運転費予測値に基づき、前記下水処理場ごとの推奨運転条件の検索を行い、前記検索した推奨運転条件を前記ネットワーク経由で前記各下水処理場へ送信するよう構成され、
前記下水処理場は、前記ネットワーク経由で、前記推奨運転条件を受信し、この推奨運転条件に基づき下水処理の運転制御を行う制御手段を備えることを特徴とする下水処理運転支援システム。 A sewage treatment operation support system comprising the sewage treatment operation support device according to any one of claims 1 to 5 and one or more sewage treatment plants connected to a network,
The discharge water quality calculation means of the sewage treatment operation support device calculates a discharge water quality prediction value for each of the sewage treatment plants, and the operation cost calculation means calculates an operation cost prediction value for each of the sewage treatment plants, The treatment effect calculation means searches for recommended operating conditions for each of the sewage treatment plants based on the calculated discharge water quality predicted value and the operating cost predicted value, and the searched recommended operating conditions are obtained via the network. Configured to send to the sewage treatment plant,
The said sewage treatment plant is provided with the control means which receives the said recommended operation condition via the said network, and performs operation control of a sewage treatment based on this recommended operation condition, The sewage treatment operation support system characterized by the above-mentioned.
前記下水処理運転支援装置が、
前記インターフェース部経由で、前記下水処理場への流入水量、流入水質および流入温度を含む流入条件の入力を受け付けるステップと、
前記インターフェース部経由で、前記下水処理場における処理水量、薬品注入量および送風量のうち少なくとも1つの情報からなる運転条件の範囲の入力を受けるステップと、
前記インターフェース部経由で、所定期間における前記下水処理場からの排出汚濁物質許容量を示す排出枠および前記排出枠の購入価格または売却価格を含む排出枠条件の入力を受け付けるステップと、
前記入力された流入条件、前記入力された運転条件および前記記憶部のデータベースおよび数値モデルを参照して、所定期間における前記下水処理場から放流水質予測値を算出し、この算出された前記放流水質予測値と、前記入力された運転条件および前記入力された排出枠条件に基づき、前記排出汚濁負荷予測値を算出し、前記入力された排出枠条件の排出汚濁物許容量から前記算出した排出汚濁負荷予測値を差し引いた値に、前記排出枠の購入価格また売却価格を乗じた値を算出し、この値から前記入力された運転条件に基づいて算出される運転費予測値を差し引いた値である枠取引効果指標値が最大になる運転条件を前記入力された運転条件から検索するステップと、を実行することを特徴とする下水処理運転支援方法。 Stores an interface unit that inputs and outputs various types of information, a processing unit, a database that stores specification information of sewage treatment equipment in a sewage treatment plant, and a numerical model for calculating a predicted quality of discharged water from the sewage treatment plant A sewage treatment operation support method using a sewage treatment operation support device including a storage unit,
The sewage treatment operation support device,
Receiving an input of inflow conditions including the amount of inflow water to the sewage treatment plant, the inflow water quality, and the inflow temperature via the interface unit;
Via the interface unit, receiving an input of a range of operating conditions comprising at least one piece of information among the amount of treated water, the amount of chemicals injected and the amount of blast in the sewage treatment plant;
Via the interface unit, receiving an input of an emission allowance condition including an emission allowance indicating an allowable amount of pollutants discharged from the sewage treatment plant in a predetermined period and a purchase price or a sale price of the emission allowance;
With reference to the input inflow condition, the input operation condition, the database of the storage unit and the numerical model, a discharge water quality prediction value is calculated from the sewage treatment plant in a predetermined period, and the calculated discharge water quality Based on the predicted value, the input operating condition and the input emission allowance condition, the predicted emission pollutant load value is calculated, and the calculated emission pollutant from the allowable emission pollutant amount of the input emission allowance condition. A value obtained by subtracting the predicted cost of operation calculated based on the input operating condition from the value obtained by subtracting the predicted load value and the purchase price or sale price of the emission allowance. And a step of searching from the inputted operating conditions for an operating condition that maximizes a certain frame transaction effect index value.
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