JP2008142704A - 生物学的水処理のシミュレーション方法およびシミュレーション装置 - Google Patents

Abstract

【課題】活性汚泥中に含まれる各種微生物の細菌数の変動、該微生物による一連の分解能などの変動などを反映させ、水処理プロセスの挙動および処理水質をより高い精度でシミュレーションすることを課題とする
【解決手段】活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション方法であり、該活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定し、該細菌の種類毎の細菌数から算出された細菌濃度、および該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から求められた活性から算出された活性パラメータと、水処理プロセスの条件成分値と、対象となる生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、該細菌の種類毎の細菌数とに基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションすることを特徴とする。
【選択図】なし

Description

本発明は、生物学的水処理のシミュレーション方法、およびシミュレーション装置に関する。さらに詳しくは、本発明は、生物学的水処理に有用な、生物学的水処理のシミュレーション方法、およびシミュレーション装置に関する。

現在、水処理、例えば、下水処理、工場排水処理などにおいて、処理の効率化、処理能力の高度化、水処理に用いられるエネルギーの省エネルギー化、水処理のコストの低コスト化などが進められている。例えば、経験に基づき、種々の条件下でのプロセスの挙動を予測し、水処理施設の運転条件の設定を行なう手法は、種々の条件下でのプロセスの挙動を定量的に予測することが困難であるため、水処理が非効率的であり、エネルギーの浪費、コストの増加をもたらすという欠点がある。このため、経験に基づく種々の条件下でのプロセスの挙動の予測に代えて、細菌群の増殖や死滅などの反応を計算するシミュレーションが導入され、より定量的な予測を行なうことが試みられている（例えば、特許文献１〜４を参照のこと）。

前記特許文献１には、循環式硝化脱窒法を用いた処理の反応プロセスに関与する物質の反応モデルマトリックスと、反応速度式、反応速度論定数および各係数値に基づいて処理状態を動力学モデルに基づいて計算し、その結果からプラントの運転を制御するための出力を得る循環式硝化脱窒法の水質シミュレーション装置とが開示されている。また、前記特許文献１に記載の発明では、動力学モデルの対象物質として、溶解性ＢＯＤ、硝酸性窒素、アンモニア性窒素、ＢＯＤ資化菌、硝化菌、溶存酸素およびアルカリ度が用いられている。しかしながら、引用文献１に記載の発明では、脱窒能を有する多種類の微生物をまとめて１種類の微生物（ＢＯＤ資化菌）とし、かつ硝化能を有する微生物についても１種類の微生物（硝化菌）として扱われているため、細菌の種類、細菌数、細菌の分解能力（具体的には、酸化能力および還元能力）、分解過程（具体的には、硝化過程および脱窒過程）で発生する亜硝酸などは、シミュレーションに反映されないという欠点がある。

また、前記特許文献２には、下水処理プロセスを構成する単位装置を部品としてモデル化するＩＡＷＱ（現「ＩＷＡ」）活性汚泥モデルＮｏ．２を有し、ＩＡＷＱ（現「ＩＷＡ」）活性汚泥モデルＮｏ．２によりモデル成分入力値に基づいて各部品毎にモデル成分出力値を求めるシミュレータと、下水処理プロセスへ流入する流入水の水質をオンラインで計測する計測手段と、計測値とモデル成分入力値を含む相関式を用いた変換手段を有し、計測手段からの計測値を変換手段の相関式を用いてモデル成分入力値に変換する演算手段とを備えた下水処理プロセスシミュレータシステムが開示されている。しかしながら、前記特許文献２に記載の発明は、流入水の水質と処理水質に基づき、反応速度論定数をキャリブレーションするものであるが、同じ処理施設を対象とした場合でも、硝化・脱窒過程の再現性が得られない場合がある。

さらに、前記特許文献３には、有機性廃水および活性汚泥の混合液を曝気槽内で曝気し、この曝気槽内の溶存酸素濃度を溶存酸素濃度制御要素の検出値および設定値の偏差に基づいて制御する水処理装置において、処理水質安定時の動力学的定数、炭素系および窒素系の各基質除去速度式、炭素系および窒素系の各菌体増殖速度式、溶存酸素濃度に関連する物質収支式およびプロセス内汚泥量の物質収支式を用いて数値計算によるシミュレーションを実施し、これにより定常状態のプロセス内硝化菌体量または硝化率の経時変化データを得、このデータのうち硝化菌体量または硝化率が安定した値を目標値として出力する第１のシミュレータ部と、前記動力学的定数を環境因子の関数で表して各時点の環境因子に応じた動力学的定数を用いると共に前記目標値を導入して上記の各式を用いて数値計算によるシミュレーションを実施し、これにより各時点の溶存酸素濃度制御要素の最適設定値を求める第２のシミュレータ部とを設けた水処理装置が開示されている。前記引用文献３に記載の発明では、シミュレーションにより、硝化菌体量または硝化率の経時変化データが求められ、該経時変化データのうち硝化菌体量または硝化率が安定した値が目標値として設定され、該目標値と動力学的定数の時系列データにより最適な溶存酸素設定値が得られ、該溶存酸素設定値と溶存酸素濃度実測値とに基づき、溶存酸素濃度が制御される。しかしながら、前記特許文献３に記載の発明では、処理水質を予測することができないという欠点がある。

さらに、前記特許文献４には、硝化反応に関与する硝化菌の基質摂取挙動、増殖挙動、および死滅挙動を菌近傍の酸素と基質の存在状態との関係でルール化し、仮想的領域に硝化菌、基質、および酸素の存在状態を硝化菌濃度、酸素濃度および基質濃度に基づいて設定し、前記ルールに従って前記設定した各硝化菌の挙動を演算し、その演算結果から、一定時間後の硝化菌数、酸素の存在状態、基質の存在状態の内の少なくとも一つを求める硝化反応シミュレーション方法が開示されている。しかしながら、前記特許文献４に記載の発明では、硝化反応がシミュレーションされているに過ぎず、硝化菌数、酸素濃度および基質濃度が得られるが、処理水質は予測できないという欠点がある。また、前記特許文献４に記載の発明では、硝化菌数、酸素濃度および基質濃度以外の要因が処理に影響を及ぼす場合には、シミュレーションに十分に反映できないという欠点がある。
特開平８−３２３３９３号公報 特開２０００−１０７７９６号公報 特公平７−１０６３５７号公報 特開平９−４７７８５号公報

本発明は、活性汚泥中に含まれる各種微生物の細菌数の変動、該微生物による一連の分解能などの変動などを反映させ、水処理プロセスの挙動および処理水質をより高い精度でシミュレーションすることができる、生物学的水処理のシミュレーション方法を提供することを１つの課題とする。また、本発明は、活性汚泥中に含まれる各種微生物の細菌数の変動、該微生物による一連の分解能などの変動などを反映させ、水処理プロセスの挙動および処理水質をより高い精度でシミュレーションすることができる、生物学的水処理のシミュレーション装置を提供することを他の課題とする。

すなわち、本発明の要旨は、
〔１〕 活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション方法であり、
（１）下記（１ａ）および（１ｂ）：
（１ａ） 該活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定し、該細菌の種類毎の細菌数から算出された細菌濃度、および
（１ｂ） 該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から求められた活性、
から算出された活性パラメータと、
（２）水処理プロセスの条件成分値と、
（３）対象となる生物反応槽の仕様と、
（４）生物反応槽の運転条件と、
（５）該細菌の種類毎の細菌数と、
に基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションすることを特徴とする、生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔２〕（Ａ）活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する工程、
（Ｂ）前記工程（１）で決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する工程、
（Ｃ）前記活性汚泥における処理対象物質の分解速度から活性を測定する工程、
（Ｄ）前記工程（Ｂ）で算出された細菌濃度と、前記工程（Ｃ）で算出された活性とから活性パラメータを算出する工程、および
（Ｅ）前記工程（Ｄ）で算出された活性パラメータと、水処理プロセスの条件成分値と、対象となる生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、前記工程（Ａ）で決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションする工程、
を含む、請求項１記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。
〔３〕 該活性汚泥モデルが、ＩＷＡ活性汚泥モデルＮＯ．３（ＡＳＭ３）に基づいて改良されたものである、前記〔１〕または〔２〕記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔４〕 該遺伝子解析法が、リアルタイムＰＣＲである、前記〔１〕〜〔３〕いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔５〕 該処理対象物質の分解に関与する細菌が、該処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌および／または該処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌であり、該細菌に対応して、処理対象物質の分解に関与する活性が、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および／または該処理対象物質の分解に関与する還元活性である、前記〔１〕〜〔４〕いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、〔６〕 該酸化活性として、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性を測定し、かつ該還元活性として、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する、前記〔５〕記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔７〕 被処理水が、窒素化合物を含有した排水である、前記〔１〕〜〔６〕いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法、
〔８〕 活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション装置であって、
活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する遺伝子解析手段と、
該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段と、
該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から活性を測定する活性測定手段と、
該細菌濃度と細菌の活性とから活性パラメータを算出する活性パラメータ算出手段と、
活性パラメータのデータが格納された活性パラメータデータベースと、
活性汚泥モデルを有し、活性パラメータデータベースに格納された活性パラメータのデータを参照し、入力された水処理プロセスの条件成分値と、生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、活性パラメータ算出手段により得られた活性パラメータと、該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、該活性汚泥モデルにより、処理水質を求める処理水質演算手段と
を備えたことを特徴とする、生物学的水処理のシミュレーション装置、
〔９〕 該活性汚泥モデルが、ＡＳＭ３に基づいて改良されたものである、前記〔８〕記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、
〔１０〕 該遺伝子解析手段が、リアルタイムＰＣＲにより、該細菌の種類毎の細菌数を決定する手段である、前記〔８〕または〔９〕記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、
〔１１〕 該活性測定手段が、該処理対象物質の分解に関与する活性として、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および／または該処理対象物質の分解に関与する還元活性を測定する手段である、前記〔８〕〜〔１０〕いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、
〔１２〕 該処理対象物質の分解に関与する酸化活性が、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性であり、該処理対象物質の分解に関与する還元活性が、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性である、前記〔１１〕記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、ならびに
〔１３〕 被処理水として、窒素化合物を含有した排水を処理する生物学的水処理をシミュレーションするためのものである、前記〔８〕〜〔１２〕いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション装置、
に関する。

本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法は、活性汚泥中に含まれる各種微生物の細菌数の変動、該微生物による一連の分解能などの変動などを反映させ、水処理プロセスの挙動および処理水質をより高い精度でシミュレーションすることができるという優れた効果を奏する。また、本発明の生物学的水処理のシミュレーション装置は、活性汚泥中に含まれる各種微生物の細菌数の変動、該微生物による一連の分解能などの変動などを反映させ、水処理プロセスの挙動および処理水質をより高い精度でシミュレーションすることができるという優れた効果を奏する。

本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法は、活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション方法であり、
（１）下記（１ａ）および（１ｂ）：
（１ａ） 該活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定し、該細菌の種類毎の細菌数から算出された細菌濃度、および
（１ｂ） 該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から求められる活性、
から算出された活性パラメータと、
（２）水処理プロセスの条件成分値と、
（３）対象となる生物反応槽の仕様と、
（４）生物反応槽の運転条件と、
（５）該細菌の種類毎の細菌数と、
に基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションすることを特徴とする。

本明細書において、前記「処理対象物質の分解速度から求められる活性」は、処理対象物質の分解に関与する活性と同義である。

本発明のシミュレーション方法では、細菌の一連の分解能を表すパラメータと、遺伝子解析法により決定された細菌の種類毎の細菌数とによって、活性汚泥の状態が表わされ、前記活性汚泥の状態が、活性汚泥モデルに組み込まれ、モデル式に従って処理水質が予測される。そのため、本発明のシミュレーション方法によれば、より正確に水処理プロセスをシミュレーションし、より高い精度で処理水質を予測することが可能になる。

本発明のシミュレーション方法は、排水に含まれる塩類や金属、水温、活性汚泥の引抜き、添加される薬剤などの要因によって変化しうる細菌の一連の分解能をシミュレーションに良好に反映できる。そのため、本発明のシミュレーション方法によれば、より正確に水処理プロセスをシミュレーションし、より高い精度で処理水質を予測することが可能になる。

また、本発明のシミュレーション方法によれば、活性汚泥について、細菌数と、細菌の一連の分解能力とにより表わしているため、処理水質の変動の原因が細菌数と、細菌の分解能力とのどちらにあるかなどの予測が容易になり、水質向上対策に有効である。

また、本発明のシミュレーション方法によれば、細菌の一連の分解能を表すパラメータと、遺伝子解析法により決定された細菌の種類毎の細菌数とによって、活性汚泥の状態が表わされるため、細菌の一連の分解能と細菌の種類毎の細菌数の時間変動履歴から処理水質の悪化をもたらす因子の検証を行なうことが可能になる。例えば、細菌数が少ないにもかかわらず、細菌の活性が高くて基準を達成する処理水質が得られた場合、従来の方法では、水処理後の結果である処理水質しか見ることができないので、処理が順調に進んでいると判断される。しかしながら、本発明のシミュレーション方法では、細菌数が減っている状況を把握できるので、活性が低下した場合に備えて、細菌数を増加させるような運転方法を選択することができる。また、リアルタイムの水質予測が出来るようシミュレータを拡張した場合、従来の方法では、水処理後の結果である処理水質しか見ることができないので、処理水質が悪化した際に対処しようとしても、水はすでに放流された後となり、十分な対応が困難であり、処理水質の悪化が一時的なものか、継続的なものか判断できないという欠点がある。しかしながら、本発明のシミュレーション方法によると、細菌群の状態が把握できているため、細菌群の状態の時間変動履歴から、水質悪化の対処を正確かつ迅速に行なうことができる。

さらに、本発明のシミュレーション方法では、遺伝子解析法により、活性汚泥中における細菌の種類毎の細菌数が決定されるため、例えば、従来のように、ＣＯＤに基づき決定されたものに比べ、活性汚泥中における細菌数が、より定量的に表される。そのため、本発明のシミュレーション方法によれば、高い精度で生物学的水処理のシミュレーションを行なうことができる。また、本発明のシミュレーション方法によれば、遺伝子解析法が用いられているため、例えば、従来のように、ＣＯＤに基づき決定されたものに比べ、細菌の種類に基づく、活性汚泥の状態をより反映させることができる。

前記被処理水としては、生物学的水処理により処理されうる排水であればよく、特に限定されないが、例えば生活排水、流域終末下水、都市下水、火力発電所排水、工場排水などが挙げられる。

前記水処理プロセスの条件成分値としては、特に限定されないが、例えば、被処理水の溶存酸素［ｍｇ−Ｏ₂／ｌ］、溶解性不活性有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、易分解性有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、アンモニア性窒素［ｍｇ−Ｎ／ｌ］、窒素ガス［ｍｇ−Ｎ／ｌ］、硝酸性窒素［ｍｇ−Ｎ／ｌ］、亜硝酸性窒素［ｍｇ−Ｎ／ｌ］、アルカリ度［ｍｏｌｅＨＣＯ₃ ^-／ｌ］、浮遊不活性有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、遅分解性有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、従属栄養細菌［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、従属栄養細菌の細胞内貯蔵有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、硝化細菌［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、浮遊物質［ｍｇ−ＳＳ／ｌ］などが挙げられる。

前記対象となる生物反応槽の仕様としては、特に限定されないが、例えば、反応槽容量、反応槽分画比などが挙げられる。

前記生物反応槽の運転条件としては、特に限定されないが、例えば、送風量、流入水量、返送汚泥量などが挙げられる。

本発明のシミュレーション方法は、具体的には、図１のフローチャートにも例示されるように、（Ａ）活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する工程〔遺伝子解析工程Ｓ１〕、
（Ｂ）前記工程（１）で決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する工程〔遺伝子解析ベース細菌濃度算出工程Ｓ２〕、
（Ｃ）前記活性汚泥における処理対象物質の分解に関与する活性を測定する工程〔活性測定工程Ｓ３〕、
（Ｄ）前記工程（Ｂ）で算出された細菌濃度と、前記工程（Ｃ）で算出された細菌の活性とから活性パラメータを算出する工程〔活性パラメータ算出工程Ｓ４〕、および
（Ｅ）前記工程（Ｄ）で算出された活性パラメータと、水処理プロセスの条件成分値と、対象となる生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、前記工程（Ａ）で決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションする工程〔処理水質演算工程Ｓ５〕、
を含む方法である。

前記処理対象物質の分解に関与する細菌としては、該処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌、該処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌などが挙げられる。かかる細菌は、単独であっても、組み合わせであってもよい。

前記処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌としては、特に限定されないが、例えば、硝化活性に関与する細菌であるアンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌等が挙げられ、アンモニア酸化細菌としては、具体的には、ニトロソモナス（Ｎｉｔｒｏｓｏｍｏｎａｓ）、ニトロソコッカス（Ｎｉｔｒｏｓｏｃｏｃｃｕｓ）などが挙げられ、亜硝酸酸化細菌としては、具体的には、ニトロバクター（Ｎｉｔｒｏｂａｃｔｅｒ）、ニトロスピラ（Ｎｉｔｒｏｓｐｉｒａ）などの亜硝酸酸化細菌などが挙げられる。

また、本発明においては、前記処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌として、活性汚泥に含まれ、被処理水中の処理対象物質である有機物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌をさらに用いてもよい。前記活性汚泥に含まれ、被処理水中の処理対象物質である有機物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌としては、具体的には、特に限定されないが、例えば、バチルス（Ｂａｃｉｌｌｕｓ）属細菌、ズーグレア（Ｚｏｏｇｌｏｅａ）属細菌、マイクロコッカス（Ｍｉｃｒｏｃｏｃｃｕｓ）属細菌などが挙げられる。

前記処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌としては、特に限定されないが、例えば、脱窒活性に関与する細菌、例えば、アルカリジェネス（Ａｌｃａｌｉｇｅｎｅｓ）属細菌、アゾアルカス（Ａｚｏａｒｃｕｓ）属細菌、パラッコッカス（Ｐａｒａｃｏｃｃｕｓ）属細菌、シュードモナス（Ｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ）属細菌などが挙げられる。

また、本発明においては、前記処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌として、活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌をさらに用いてもよい。前記活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌としては、具体的には、特に限定されないが、例えば、処理対象物質が有機ハロゲン化合物であれば、デハロコッコイデス（Ｄｅｈａｌｏｃｏｃｃｏｉｄｅｓ）属細菌などの脱ハロゲン能を持つ細菌、処理対象物質が硫酸などの硫黄化合物であれば、硫酸還元菌、例えば、デスルフォトマキュラム（Ｄｅｓｕｌｆｏｔｏｍａｃｕｌｕｍ）属細菌、デスルフォバクター（Ｄｅｓｕｌｆｏｂａｃｔｅｒ）属細菌、デスルフォバクテリウム（Ｄｅｓｕｌｆｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）属細菌、デスルフォヴィクリオ（Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｃｒｉｏ）属細菌などが挙げられる。

前記遺伝子解析法としては、特に限定されないが、例えば、リアルタイムＰＣＲ、競合ＰＣＲ、ＭＰＮ−ＰＣＲなどが挙げられる。なかでも、迅速性などの観点から、リアルタイムＰＣＲが好ましい。前記遺伝子解析法として、リアルタイムＰＣＲを行なう場合、プライマー対としては、アンモニア酸化細菌数定量用として、ＣＴＯ １８９ｆＡ／Ｂ〔GGAGRAAAGCAGGGGATCG（配列番号：１）〕およびＣＴＯ １８９ｆＣ〔GGAGGAAAGTAGGGGATCG（配列番号：２）〕をフォワードプライマー〔例えば、ＣＴＯ １８９ｆＡ／Ｂ：ＣＴＯ １８９ｆＣ＝２：１の混合物〕とし、ＲＴ１ｒ〔CGTCCTCTCAGACCARCTACTG（配列番号：３）〕をリバースプライマーとするプライマー対などが挙げられ、亜硝酸酸化細菌の一種であるニトロスピラ数定量用として、ＮＳＲ１１１３ｆ〔CCTGCTTTCAGTTGCTACCG（配列番号：５）〕とＮＳＲ１２６４ｒ〔GTTTGCAGCGCTTTGTACCG（配列番号：６）〕とのプライマー対などが挙げられ、硝酸還元細菌定量用として、ｎａｒＧ１９６０ｆ〔TAYGTSGGSCARGARAA（配列番号：８）〕とｎａｒＧ２６５０ｒ〔TTYTCRTACCABGTBGC（配列番号：９）〕とのプライマー対などが挙げられ、亜硝酸還元細菌定量用として、ｎｉｒＫ８７６ 〔ATYGGCGGVAYGGCGA（配列番号：１０）〕とｎｉｒＫ１０４０ 〔GCCTCGATCAGRTTRTGGTT（配列番号：１１）〕とのプライマー対、ｃｄ３ａＦ 〔GTSAACGTSAAGGARACSGG（配列番号：１２）〕とＲ３ｃｄ〔GASTTCGGRTGSGTCTTGA（配列番号：１３）〕とのプライマー対などが挙げられる。また、プローブとしては、アンモニア酸化細菌定量用として、ＴＭＰ１〔CAACTAGCTAATCAGRCATCRGCCGCTC（配列番号：４）〕などが挙げられ、亜硝酸酸化細菌の一種であるニトロスピラ数定量用として、ＮＳＲ１１４３Ｔａｑ〔AGCACTCTGAAAGGACTGCCCAGG（配列番号：７）〕などが挙げられる。

前記細菌の数は、例えば、遺伝子解析法が、リアルタイムＰＣＲである場合、プライマー対に基づき増幅された核酸の量に比例して増える蛍光シグナル強度を指標として、決定される。
また、前記細菌の種類毎の細菌数は、式（１）：

から導かれる。

細菌数からの遺伝子解析に基づく細菌濃度の算出は、特に限定されないが、例えば、式（２）：

により行なわれうる。前記換算係数は、細菌が酸化分解する際に消費する酸素量から算出されうる。

前記処理対象物質の分解に関与する活性としては、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性、該処理対象物質の分解に関与する還元活性などが挙げられる。かかる活性は、単独であっても、組み合わせであってもよい。

前記処理対象物質の分解に関与する酸化活性としては、前記細菌により発揮される酸化能力に基づくものであればよく、特に限定されないが、例えば、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性などが挙げられる。

前記処理対象物質の分解に関与する還元活性としては、前記細菌により発揮される還元能力に基づくものであればよく、特に限定されないが、例えば、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性などが挙げられる。

本発明のシミュレーション方法において、前記処理対象物質の分解に関与する活性として、酸化活性であるアンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性を測定し、かつ還元活性である硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する場合、硝化工程と脱窒工程とを含む生物学的水処理において、硝化工程がアンモニア酸化工程と亜硝酸酸化工程との２段階で評価され、脱窒工程が硝酸還元工程と亜硝酸還元工程との２段階で評価される。そのため、かかるシミュレーション方法では、より正確に水処理プロセスをシミュレーションし、より高い精度で処理水質を予測することが可能になる。

本発明のシミュレーション方法において、前記処理対象物質の分解に関与する活性として、酸化活性であるアンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性を測定し、かつ還元活性である硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する場合、窒素化合物（例えば、アンモニア、有機窒素化合物、ＮＯｘ化合物など）を含有した排水の生物学的水処理のシミュレーションをより高い精度で行なうことができる。

本発明のシミュレーション方法に用いられる活性汚泥モデルとしては、ＩＷＡの活性モデルであるＡＳＭ１、ＡＳＭ２、ＡＳＭ２ｄ、ＡＳＭ３などを改良したものが挙げられる。なかでも、モデルの拡張が容易であるという観点から、ＡＳＭ３に基づいて改良することが好ましい。

本発明のシミュレーション装置は、具体的には、図２に概略的に例示されるように、活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション装置であって、
活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質を分解する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する遺伝子解析手段１１と、
該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段１２と、
該活性汚泥における処理対象物質の分解に関与する活性を測定する活性測定手段１３と、該細菌濃度と細菌の活性とから活性パラメータを算出する活性パラメータ算出手段１４と、
活性パラメータのデータが格納された活性パラメータデータベース１５と、
活性汚泥モデルを有し、活性パラメータデータベース１５に格納された活性パラメータのデータを参照し、入力された水処理プロセスの条件成分値と、対象となる処理施設の仕様と、施設の運転条件と、活性パラメータ算出手段１４により得られた活性パラメータと、該遺伝子解析手段１１により決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、該活性汚泥モデルにより、処理水質を求める処理水質演算手段１６と
を備えたことを特徴とするシミュレーション装置１０である。

前記遺伝子解析手段１１としては、特に限定されないが、例えば、リアルタイムＰＣＲにより、細菌の種類毎の細菌数とを決定する手段、リアルタイムＰＣＲ装置としては、例えば、アプライドバイオシステムズ社の７３００などが挙げられる。前記遺伝子解析手段１１では、リアルタイムＰＣＲにより、活性汚泥中における細菌の種類毎の細菌数とが決定され、その情報が前記遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段１２などに出力される。

前記遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段１２では、前記遺伝子解析手段１１により決定された細菌の種類毎の細菌数の情報が入力され、入力された情報に基づき、遺伝子解析に基づく細菌濃度が算出され、その情報が前記活性パラメータ算出手段１４などに出力される。

前記活性測定手段１３としては、活性汚泥における処理対象物質の分解に関与する活性を測定し、その結果を出力する手段などが挙げられる。前記活性測定手段では、測定対象となる分解活性の種類に応じた活性測定法により、活性が測定され出力される。前記活性測定手段１３としては、特に限定されないが、例えば、処理対象物質の分解に関与する活性として、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および／または該処理対象物質の分解に関与する還元活性を測定する手段などが挙げられる。

前記活性測定手段１３は、生物学的水処理として、例えば、硝化工程と脱窒工程とを含む生物学的水処理をシミュレーションする場合、より良好にシミュレーションする観点から、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性、および硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する手段が好ましい。かかる態様の活性測定手段によれば、被処理水として、窒素化合物（例えば、アンモニア、有機窒素化合物、ＮＯｘ化合物など）を含有した排水を処理する生物学的水処理を良好にシミュレーションすることができる。

前記活性パラメータ算出手段１４では、前記遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段１２で算出された細菌濃度の情報と、前記活性測定手段１３で算出された細菌の活性の情報とが入力され、該細菌濃度と細菌の活性とから活性パラメータが算出され、その情報が前記活性パラメータデータベース１５、処理水質演算手段１６などに出力される。

前記活性パラメータデータベース１５では、前記活性パラメータ算出手段１４により、算出された活性パラメータのデータが、蓄積され、該活性パラメータデータベース１５に格納されたデータは、適宜、前記処理水質演算手段１６により参照される。

前記処理水質演算手段１６では、被処理水に含まれる塩類や金属、生物処理槽の水温、活性汚泥の引き抜き、添加される薬剤などのパラメータに基づいて、活性パラメータデータベース１５に格納された活性パラメータのデータが参照され、入力された水処理プロセスの条件成分値と、活性パラメータ算出手段１４により得られた活性パラメータと、該遺伝子解析法により決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質を求められる。

前記活性汚泥モデルは、前記したとおりでありモデルの拡張が容易であるという観点から、ＡＳＭ３が好ましい。

以下、本発明を、図を参照して詳細に説明するが、本発明は、かかる図などにより何ら限定されるものではない。

図３は、一例として、アンモニア含有排水処理プロセスである火力発電所の排水処理プロセスについて、本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法を適用した場合の実施態様を示す。

図３に示される火力発電所の排水処理プロセスは、硝化槽１、脱窒槽２、酸化槽３及び固液分離槽４とから構成されており、前記排水処理プロセスにおける硝化槽１の活性汚泥（硝化汚泥）と脱窒槽２の活性汚泥（脱窒汚泥）とを、採取し、硝化活性試験（アンモニア酸化速度試験および亜硝酸酸化速度試験）により、硝化槽１内におけるアンモニア酸化速度と亜硝酸酸化速度とを測定し、脱窒活性試験（硝酸還元速度試験および亜硝酸還元速度試験）により、脱窒槽２内における硝酸還元速度と亜硝酸還元速度とを測定する。

硝化汚泥中に含まれる細菌によるアンモニア酸化速度の測定（アンモニア酸化速度試験）は、以下のように行なう。

５００ｍｌ容三角フラスコに、希釈水［１ｌあたりの組成：炭酸水素ナトリウム ２４０ｍｇ、ＢＯＤ−Ａ液〔ＪＩＳ Ｋ ０１０２の２１の項に従う、緩衝液（ｐＨ７．２）〕１ｍｌ、ＢＯＤ−Ｂ液（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の２１の項に従う、硫酸マグネシウム溶液） １ｍｌ、ＢＯＤ−Ｃ液（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の２１の項に従う、塩化カルシウム溶液） １ｍｌ、ＢＯＤ−Ｄ液〔ＪＩＳ Ｋ ０１０２の２１の項に従う、塩化鉄（ＩＩＩ）溶液〕１ｍｌ、残部 水］ ３９０ｍｌを入れ、１０００ｍｇ−Ｎ／ｌの塩化アンモニウム水溶液 １０ｍｌを添加して、混合物Ａを調製する。ついで、５００ｍｌ容三角フラスコ内の混合物Ａを、恒温槽中、３０℃に維持し、撹拌しながら、１０分間以上曝気し、溶液Ａを得る。ここで、溶液ＡのｐＨを測定する。

硝化汚泥を５００ｍｌ採取し、遠心分離器によって固液分離する。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 ５０ｍｌに撹拌し、分散させる。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、１００ｍｌとなるように調整し、硝化汚泥試料を得る。

その後、得られた硝化汚泥試料 １００ｍｌを、前記５００ｍｌ容フラスコに入れ、前記溶液Ａと混合する。混合と同時に、５ｍｌ容シリンジで、前記混合により得られた試料 ５ｍｌをサンプリングし、フィルター（アドヴァンテック社製、商品名：ガラス繊維ろ紙ＧＦ−７５、孔径：０．３μｍ）で濾過する。なお、塩化アンモニウムに由来するアンモニア性窒素が消費されるまで（約２時間）、一定時間毎に、サンプリングを行なう。

また、前記硝化汚泥試料と前記溶液Ａとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、３０ｍｌの試料を採取し、ＪＩＳ Ｋ ０１０２の１４の項に従い、汚泥濃度を測定する。

塩化アンモニウムに由来するアンモニア性窒素が消費された後、残りの混合物のｐＨを測定すると共に、汚泥濃度を測定する。

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の４２．５の項に従う）を行なうことにより、アンモニア性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりのアンモニア性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、アンモニア酸化速度を求める。

一方、硝化汚泥中に含まれる細菌による亜硝酸酸化速度の測定（亜硝酸酸化速度試験）は、以下のように行なう。

５００ｍｌ容三角フラスコに、前記希釈水 ３９０ｍｌを入れ、１０００ｍｇ−Ｎ／ｌの亜硝酸ナトリウム水溶液 １０ｍｌを添加して、混合物Ｂを調製する。ついで、５００ｍｌ容三角フラスコ内の混合物Ｂを、恒温槽中、３０℃に維持し、撹拌しながら、１０分間以上曝気し、溶液Ｂを得る。ここで、溶液ＢのｐＨを測定する。

硝化汚泥を５００ｍｌ採取し、遠心分離器によって固液分離する。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 ５０ｍｌに撹拌し、分散させる。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、１００ｍｌとなるように調整し、硝化汚泥試料を得る。

その後、得られた硝化汚泥試料 １００ｍｌを、前記５００ｍｌ容フラスコに入れ、前記溶液Ｂと混合する。混合と同時に、５ｍｌ容シリンジで、前記混合により得られた試料 ５ｍｌをサンプリングし、フィルター（アドヴァンテック社製、商品名：ガラス繊維ろ紙ＧＦ−７５、孔径：０．３μｍ）で濾過する。なお、亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費されるまで（約２時間）、一定時間毎に、サンプリングを行なう。

また、前記硝化汚泥試料と前記溶液Ｂとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、３０ｍｌの試料を採取し、汚泥濃度を測定する。

亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費された後、残りの混合物のｐＨを測定すると共に、汚泥濃度を測定する。

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の４３．１．２の項に従う）を行なうことにより、亜硝酸性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりの亜硝酸性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、亜硝酸酸化速度を求める。

また、脱窒汚泥中に含まれる細菌による硝酸還元速度の測定（硝酸還元速度試験）は、以下のように行なう。

５００ｍｌ容三角フラスコに、前記希釈水３８０ｍｌを入れ、恒温槽中、３０℃に維持し、撹拌しながら、１０００ｍｇ−Ｎ／ｌの硝酸ナトリウム水溶液 １０ｍｌを添加し、ついで、メタノール水溶液〔５０００ｍｇメタノール／ｌ〕 １０ｍｌを添加して、混合物Ｃを調製する。その後、前記混合物Ｃに、散気球により窒素ガスを吹き込み、１０分間脱気する。ここで、前記混合物ＣのｐＨを測定する。前記５００ｍｌ容三角フラスコに、シリコン栓をし、撹拌しながら窒素ガスを吹き込み、該５００ｍｌ容三角フラスコ内の気相中の空気を除く。その後、１ｌ容テドラーバックに窒素ガスを吹き込み、前記５００ｍｌ容三角フラスコのシリコン栓に設置する。

脱窒汚泥を５００ｍｌ採取し、遠心分離器によって固液分離する。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 ５０ｍｌに撹拌し、分散させる。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、１００ｍｌとなるように調整し、脱窒汚泥試料を得る。

その後、得られた脱窒汚泥試料 １００ｍｌを、前記５００ｍｌ容フラスコに入れ、前記混合物Ｃと混合する。混合と同時に、５ｍｌ容シリンジで、前記混合により得られた試料 ５ｍｌをサンプリングし、フィルター（アドヴァンテック社製、商品名：ガラス繊維ろ紙ＧＦ−７５、孔径：０．３μｍ）で濾過する。なお、硝酸ナトリウムに由来する硝酸性窒素が消費されるまで（約２時間）、一定時間毎に、サンプリングを行なう。

また、前記脱窒汚泥試料と前記混合物Ｃとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、３０ｍｌの試料を採取し、汚泥濃度を測定する。

硝酸ナトリウムに由来する硝酸性窒素が消費された後、残りの混合物のｐＨを測定すると共に、汚泥濃度を測定する。

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の４３．２．５の項に従う）を行なうことにより、硝酸性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりの硝酸性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、硝酸還元速度を求める。

一方、脱窒汚泥中に含まれる細菌による亜硝酸還元速度の測定（亜硝酸還元速度試験）は、以下のように測定する。

５００ｍｌ容三角フラスコに、前記希釈水３８０ｍｌを入れ、恒温槽中、３０℃に維持し、撹拌しながら、１０００ｍｇ−Ｎ／ｌの亜硝酸ナトリウム水溶液 １０ｍｌを添加し、ついで、メタノール水溶液〔５０００ｍｇメタノール／ｌ〕 １０ｍｌを添加して、混合物Ｄを調製する。その後、前記混合物Ｄに、散気球により窒素ガスを吹き込み、１０分間脱気する。ここで、前記混合物ＤのｐＨを測定する。前記５００ｍｌ容三角フラスコに、シリコン栓をし、撹拌しながら窒素ガスを吹き込み、該５００ｍｌ容三角フラスコ内の気相中の空気を除く。その後、１ｌ容テドラーバックに窒素ガスを吹き込み、前記５００ｍｌ容三角フラスコのシリコン栓に設置する。

脱窒汚泥を５００ｍｌ採取し、遠心分離器によって固液分離する。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 ５０ｍｌに撹拌し、分散させる。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、１００ｍｌとなるように調整し、脱窒汚泥試料を得る。

その後、得られた脱窒汚泥試料 １００ｍｌを、前記５００ｍｌ容フラスコに入れ、前記混合物Ｄと混合する。混合と同時に、５ｍｌ容シリンジで、前記混合により得られた試料 ５ｍｌをサンプリングし、フィルター（アドヴァンテック社製、商品名：ガラス繊維ろ紙ＧＦ−７５、孔径：０．３μｍ）で濾過する。なお、亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費されるまで（約２時間）、一定時間毎に、サンプリングを行なう。

また、前記脱窒汚泥試料と前記混合物Ｄとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、３０ｍｌの試料を採取し、汚泥濃度を測定する。

亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費された後、残りの混合物のｐＨを測定すると共に、活性汚泥濃度を測定する。

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の４３．１．２の項に従う）を行なうことにより、亜硝酸性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりの亜硝酸性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、亜硝酸還元速度を求める。

また、リアルタイムＰＣＲ法により、硝化槽内のアンモニア酸化細菌の細菌数と亜硝酸酸化細菌の細菌数とを測定し、脱窒槽内の硝酸還元細菌の細菌数と亜硝酸還元細菌の細菌数とを測定する。

活性汚泥（硝化汚泥または脱窒汚泥）に含まれる細菌に由来するＤＮＡの抽出は、土壌からのＤＮＡの抽出に用いられる手法、例えば、活性汚泥中の細菌を物理的手段（ビーズなど）により破砕し、ＤＮＡを抽出することなどにより行なわれうる。ＤＮＡの単離には、特に限定されないが、例えば、商品名：ＦａｓｔＤＮＡ ＳＰＩＮ Ｋｉｔ ｆｏｒ Ｓｏｉｌ〔キュービオジェン（Ｑｂｉｏｇｅｎｅ）社製〕、商品名：ＩＳＯＩＬ ｆｏｒ Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｉｎｇ（株式会社ニッポンジーン製）などが用いられうる。具体的には、例えば、商品名：ＩＳＯＩＬ ｆｏｒ Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｉｎｇ（株式会社ニッポンジーン製）を用いた場合、以下のように活性汚泥からＤＮＡを単離することができる。

各反応槽から活性汚泥（硝化汚泥または脱窒汚泥）を採取し、２ｍｌ容のマイクロ遠心チューブに入れる。また、活性汚泥の固形物濃度（ＭＬＳＳ濃度）が、１５００〜２０００ｍｇ／ｌである場合、２ｍｌの活性汚泥、２０００〜３０００ｍｇ／ｌである場合、１．５ｍｌの活性汚泥、３０００〜５０００ｍｇ／ｌである場合、１ｍｌの活性汚泥、５０００〜７０００ｍｇ／ｌである場合、０．７ｍｌの活性汚泥、７０００〜１００００ｍｇ／ｌである場合、０．５ｍｌの活性汚泥を採取する。その後、前記マイクロ遠心チューブに入れた活性汚泥を、２０６３０×ｇ（１５００ｒｐｍ）、２分間、４℃の遠心分離および２０６３０×ｇ（１５０００ｒｐｍ）、３０秒間、４℃の遠心分離に供する。ついで、得られた活性汚泥を、予め６５℃に加温した４５０μｌのＬｙｓｉｓ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ ＢＢ〔商品名：ＩＳＯＩＬ ｆｏｒ Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｉｎｇ（株式会社ニッポンジーン製）に添付〕に懸濁させる。その後、得られた懸濁物を、Ｂｅａｄｓ Ｔｕｂｅ〔商品名：ＩＳＯＩＬ ｆｏｒ Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｉｎｇ（株式会社ニッポンジーン製）に添付〕に移す。また、元のチューブを、予め６５℃に加温した４５０μｌのＬｙｓｉｓ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ ＢＢで洗浄し、洗浄後に得られた懸濁物を前記Ｂｅａｄｓ Ｔｕｂｅに移す。前記Ｂｅａｄｓ Ｔｕｂｅ中の懸濁物に、５０μｌのＬｙｓｉｓ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ ２０Ｓ〔商品名：ＩＳＯＩＬ ｆｏｒ Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｉｎｇ（株式会社ニッポンジーン製）に添付〕を添加し、混和させる。その後、得られた混合物を、６５℃で１５分間維持し、ついで、ビーズ式破砕機〔商品名：Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｅｒ（株式会社ニッポンジーン製）〕に供して、３０００ｒｐｍで、９０秒間、Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｉｎｇを行なう。その後、得られた産物を、６５℃で４０分間、穏やかに混合しながら維持し、ついで、１２０００×ｇ、１分間、２０℃で遠心分離し、上清 約６６０μｌを２ｍｌのチューブに回収する。前記上清に、４４０μｌのＰｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ〔商品名：ＩＳＯＩＬ ｆｏｒ Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｉｎｇ（株式会社ニッポンジーン製）に添付〕を添加し、混和させる。その後、６００μｌのクロロホルムを添加し、穏やかに撹拌し、ついで、１２０００×ｇ、１５分間、２０℃の遠心分離にて、水層９００μｌを２ｍｌチューブに回収する。得られた産物に、等量（９００μｌ）のＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ〔商品名：ＩＳＯＩＬ ｆｏｒ Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｉｎｇ（株式会社ニッポンジーン製）に添付〕を添加し、混合する。得られた産物を遠心分離し、得られた沈殿物を、Ｗａｓｈ Ｓｏｌｕｔｉｏｎで洗浄する。その後、得られた沈殿物に１ｍｌの７０容量％ エタノールと２μｌの商品名：Ｅｔｈａｃｈｉｎｍａｔｅ（株式会社ニッポンジーン製）とを添加して、エタノール沈殿を行ない、ＤＮＡの沈殿物を得る。得られたＤＮＡの沈殿物に、２００μｌのＴＥ緩衝液（組成：１０ｍＭ Ｔｒｉｓ−ＨＣｌ（ｐＨ８．０）、０．１ｍＭ ＥＤＴＡ）を添加し、該ＤＮＡを溶解させ、ＰＣＲ用ＤＮＡ試料を得る。かかるＤＮＡ試料については、定量する。

活性汚泥（硝化汚泥または脱窒汚泥）中に含まれる各種細菌の細菌数は、例えば、リアルタイムＰＣＲに代表される各種の核酸検出方法により定量されうる。前記リアルタイムＰＣＲにより、活性汚泥中に含まれる各種細菌の細菌数を定量する場合、活性汚泥から抽出した核酸試料と、活性汚泥中に含まれる細菌に適したプライマー対およびプローブとを用いて、定量対象となる細菌の核酸の増幅に適したＰＣＲ条件（温度、時間、サイクル）で反応を行なうことにより、活性汚泥中に含まれる各種細菌および細菌数が定量される。前記プライマー対としては、例えば、アンモニア酸化細菌数定量用として、ＣＴＯ １８９ｆＡ／Ｂ、ＣＴＯ １８９ｆＣ、ＲＴ１ｒなど、亜硝酸還元細菌の一種であるＮｉｔｒｏｓｐｉｒａ数定量用として、ＮＳＲ１１１３ｆ、ＮＳＲ１２６４ｒなどが挙げられる。また、前記プローブとしては、アンモニア酸化細菌定量用として、ＴＭＰ１、亜硝酸酸化細菌の一種であるＮｉｔｒｏｓｐｉｒａ数定量用として、ＮＳＲ１１４３Ｔａｑなどが挙げられる。具体的には、例えば、アンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌および真正細菌それぞれの細菌数は、アンモニア酸化細菌について、ＣＴＯ １８９ｆＡ／Ｂ〔GGAGRAAAGCAGGGGATCG （配列番号：１）〕およびＣＴＯ １８９ｆＣ〔GGAGGAAAGTAGGGGATCG（配列番号：２）〕をフォワードプライマー〔例えば、ＣＴＯ １８９ｆＡ／Ｂ：ＣＴＯ １８９ｆＣ＝２：１の混合物〕とし、ＲＴ１ｒ〔CGTCCTCTCAGACCARCTACTG（配列番号：３）〕をリバースプライマーとするプライマー対と、ＴＭＰ１〔CAACTAGCTAATCAGRCATCRGCCGCTC（配列番号：４）〕プローブとを有するプライマー／プローブセット；亜硝酸酸化細菌について、ＮＳＲ１１１３ｆ〔CCTGCTTTCAGTTGCTACCG（配列番号：５）〕とＮＳＲ１２６４ｒ〔GTTTGCAGCGCTTTGTACCG（配列番号：６）〕とのプライマー対と、ＮＳＲ１１４３Ｔａｑ〔AGCACTCTGAAAGGACTGCCCAGG（配列番号：７）〕のプローブとを有するプライマー／プローブセットを用いたＴａｑＭａｎ法により定量化されうる。なお、それぞれのプローブとしては、５’末端をＦＡＭ（６−ｃａｒｂｏｘｙｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ）、３’末端をＴＡＭＲＡ（６−ｃａｒｂｏｘｙｔｅｔｒａｍｅｔｈｙｌｒｈｏｄａｍｉｎｅ）で標識したものが挙げられる。

前記リアルタイムＰＣＲには、濃度が１０⁷、１０⁶、１０⁵、１０⁴、１０³、または１０²コピー／５μｌ／１反応であるサンプルを用いて作成された検量線が用いられる。具体的には、前記検量線は、リアルタイムＰＣＲの対象となる遺伝子に対応する核酸をＰＣＲにより増幅し、その後、プラスミドベクターにクローニングした組み換えプラスミドを用いて作成されたものである。例えば、亜硝酸酸化細菌の場合、ＮＳＲ１１１３ｆとＮＳＲ１２６４ｒとのプライマー対を用いて、亜硝酸酸化細菌に特異的な１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子を増幅させ、得られた産物をプラスミドベクターにクローニングして得られた組み換えプラスミドを検量線作成用のスタンダードとして用いた。前記リアルタイムＰＣＲは、濃度（遺伝子数）が既知のスタンダードサンプルと、試料から精製したＤＮＡ（１ｎｇ、若しくは、１０ｎｇ）を鋳型として用いて行なわれる。通常、前記リアルタイムＰＣＲは、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子や水質の浄化に係わる酵素をコードする遺伝子、例えば、アンモニア酸化細菌の１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子〔Ａｐｐｌ．Ｅｎｖｉｒｏｎ．Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ．、２００１年発行、第６７巻、第９７２頁〜第９７６頁〕、亜硝酸酸化細菌の一種であるニトロスピラの１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝子〔Ｅｎｖｉｒｏｎ．Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．、２００３年発行、第３７巻、第３４３頁〜第３５１頁〕、硝酸還元細菌のｎａｒＧ（硝酸還元酵素）遺伝子〔Ａｐｐｌ．Ｅｎｖｉｒｏｎ．Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ．、２００２年発行、第６８巻、第６１２１頁〜第６１２８頁〕、亜硝酸還元細菌のｎｉｒＳ（シトクロムｃｄ１タイプの亜硝酸還元酵素）遺伝子〔ＦＥＭＳ Microbiology Ecology 2004年発行、第４９巻、第４０１頁〜第４１７頁〕、ｎｉｒＫ（銅含有タイプの亜硝酸還元酵素）遺伝子〔Ｊ．Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ．Ｍｅｔｈｏｄｓ．、２００４年発行、第５９巻、第３２７頁〜第３３５頁〕などをターゲットとして行なわれる。

スタンダードサンプルそれぞれの濃度のＣｔ値（閾値とＰＣＲの増幅曲線が交わる点）を算出し、Ｃｔ値と濃度との関係から検量線を作成する。一方、試料ＤＮＡについてもＣｔ値を求め、スタンダードサンプルから作成した検量線に当てはめることにより、リアルタイムＰＣＲに使用した試料ＤＮＡ １ｎｇ若しくは、１０ｎｇあたりの前記遺伝子のコピー数を求める。最終的に、例えば、活性汚泥１ｍｌあたりの細菌数は、下記式（１）：

から導かれる。

なお、リアルタイムＰＣＲのターゲットとする遺伝子は、細菌の種類により１個の細菌細胞に存在する数が異なるので、上記式（１）から求めた細菌数を遺伝子数で割ることにより、正確な細菌数を算出することができる。

リアルタイムＰＣＲ法により得られた細菌数から、式（２）：

に基づき、細菌（アンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌、硝酸還元細菌または亜硝酸還元細菌）の濃度［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］を求める。なお、前記１細菌あたりの乾燥重量には、測定値あるいは文献値〔文献値の例：０．２８ｐｇ／細胞、Ａｐｐｌ．Ｅｎｖｉｒｏｎ．Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ（２００２），６８，２４５−２５３）などの値が用いられる。また、前記換算係数は、式（３）：

から、細菌の酸素消費量（５×３２）を分子量（１１３）で割ることにより計算できる。この場合、前記の換算係数は、１．４１６である。

その後、アンモニア酸化、亜硝酸酸化、硝酸還元および亜硝酸還元のそれぞれに対応して、活性パラメータηを、式（４）：

で求める。アンモニア酸化、亜硝酸酸化、硝酸還元および亜硝酸還元のそれぞれに対応して、一定期間を通じて評価した活性パラメータηを蓄積し、データベースを構築する。

活性汚泥モデルに、活性パラメータηと、前記遺伝子解析法により得られた細菌数とを導入する。具体的には、例えば、硝化細菌の増殖（硝化）と従属栄養細菌（脱窒菌）の増殖（脱窒）の反応速度式に、活性パラメータと遺伝子解析によって得られた細菌数とを導入する。なお、活性汚泥モデルにおける硝化または脱窒の反応速度ρは、式（５）：

（式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度［ｈｒ-1］であり、Ｃは基質濃度、Ｋは飽和定数であり、ｎは反応に関与する基質の数であり、Ｘ（Ｃｅｌｌ）は細菌数から求められた細菌の濃度［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］を示す。）により求められる。ここで、前記飽和定数Ｋは、各基質に対して与えられるものであり、各基質と同じ単位を持つ。前記最大比増殖速度［ｈｒ-1］μmaxとして、実験値、文献値、理論値が用いられる。

また、活性汚泥中または排水中に反応阻害物質がある場合は、脱窒の反応速度ρ’は、
式（６）：

（式中、ηは活性パラメータ、μmaxは最大比増殖速度［ｈｒ-1］であり、Ｃは基質濃度であり、Ｋは飽和定数であり、ｎは反応に関与する基質の数であり、Ｘ（Ｃｅｌｌ）は細菌数から求められた細菌の濃度［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］であり、Ｐは反応阻害物質の濃度であり、ｍは、反応阻害物質の数を示す。）
により求められる。

前記反応阻害物質としては、特に限定されないが、例えば、塩素などが挙げられる。

次に、反応槽条件（容量、反応槽温度）と運転条件（送風量、返送活性汚泥量および活性汚泥引抜き量）とを、水質演算装置入力部に入力する。

ついで、流入量と流入水質とを、水質演算装置入力部に入力する。前記流入水質は、溶存酸素［ｍｇ−Ｏ₂／ｌ］、溶解性不活性有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、易分解性有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、アンモニア性窒素［ｍｇ−Ｎ／ｌ］、窒素ガス［ｍｇ−Ｎ／ｌ］、硝酸性窒素［ｍｇ−Ｎ／ｌ］、亜硝酸性窒素［ｍｇ−Ｎ／ｌ］、アルカリ度［ｍｏｌｅＨＣＯ₃ ^-／ｌ］、浮遊不活性有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、遅分解性有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、従属栄養細菌［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、従属栄養細菌の細胞内貯蔵有機物質［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、硝化細菌［ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ］、浮遊物質［ｍｇ−ＳＳ／ｌ］である。

その後、炭種を、水質演算装置入力部に入力する。反応阻害物質の種類および濃度は、前記炭種に依存するため、前記炭種の入力により、活性パラメータを、より正確に反映させることができる点で有利である。

リアルタイムＰＣＲ法によって得られた細菌数から細菌重量を算出し、反応槽の活性汚泥の初期値とする。

前記炭種などの運転条件などから、活性パラメータηのデータベースを参照して活性パラメータを決定し、ＡＳＭ３またはＡＳＭ３に基づいて変形した活性汚泥モデルの硝化・脱窒に関与するプロセスの反応速度式に、式（６）を組み込んだ活性汚泥モデルを用いた演算装置により、シミュレーションを行なって活性汚泥中の細菌数と処理水質とを求める。

図４は、一例として、下水処理場の水処理プロセスについて、本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法を適用した場合の実施態様を示す。

図４に示す下水処理場の水処理プロセス（標準活性汚泥法を採用した反応槽５ａ、５ｂ、５ｃ、５ｄ、５ｅ及び固液分離槽６）における反応槽５ｅの活性汚泥を採取し、前記と同様に、硝化活性試験（アンモニア酸化速度試験および亜硝酸酸化速度試験）により、アンモニア酸化速度と亜硝酸酸化速度とを測定し、脱窒活性試験（硝酸還元速度試験および亜硝酸還元速度試験）により、硝酸還元速度と亜硝酸還元速度とを測定する。また、前記と同様に、遺伝子解析法として、リアルタイムＰＣＲ法により、アンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌、硝酸還元細菌、亜硝酸還元細菌それぞれの細菌数を測定する。

前記と同様に、式（６）に基づき、活性パラメータηを求める。また、一定期間を通じて評価した活性パラメータηを蓄積し、データベースを構築する。

また、前記と同様に、活性汚泥モデルに活性パラメータηと前記遺伝子解析法により得られた細菌数とを導入する。

また、前記と同様に、反応槽条件、運転条件、流入量、流入水水質、反応槽活性汚泥などの初期値を、水質演算装置入力部に入力する。ついで、運転条件などから、活性パラメータηのデータベースを参照して、活性パラメータを決定し、ＡＳＭ３またはＡＳＭ３に基づいて変形した活性汚泥モデルの硝化・脱窒に関与するプロセスの反応速度式に、式（６）を組み込んだ活性汚泥モデルを用いた演算装置により、シミュレーションを行なって、活性汚泥中の細菌数と処理水質とを求める。

流量：７５００ｍ³／日、全５槽の反応槽の有効容量：２８００ｍ³、その分画比（容量比）＝１：１：１：１：０．７である下水処理施設を対象とした。標準活性汚泥法を採用しており、第１槽（反応槽５ａ）のエアレーション（曝気）は停止しており、第２槽から第５槽（反応槽５ｂ、５ｃ、５ｄ、５ｅ）はエアレーションされている。前記下水処理施設は、図４に概略的に示される施設である。前記下水処理施設の最初沈殿池越流水（流入水）と固液分離槽越流水（処理水）とを、それぞれ１時間コンポジットで採水し、流入水と処理水の水質を分析した。結果を表１に示す。

また、第５槽（反応槽５ｅ）の活性汚泥（硝化汚泥）を、２週間に１回採取した。

採取した活性汚泥（硝化汚泥）のアンモニア酸化速度と亜硝酸酸化速度とを、以下のように、下水道試験法の活性速度試験方法に従って行なった。

５００ｍｌ容三角フラスコに、希釈水［１ｌあたりの組成：炭酸水素ナトリウム ２４０ｍｇ、ＢＯＤ−Ａ液〔ＪＩＳ Ｋ ０１０２の２１の項に従う、緩衝液（ｐＨ ７．２）〕１ｍｌ、ＢＯＤ−Ｂ液（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の２１の項に従う、硫酸マグネシウム溶液）１ｍｌ、ＢＯＤ−Ｃ液（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の２１の項に従う、塩化カルシウム溶液）１ｍｌ、ＢＯＤ−Ｄ液（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の２１の項に従う、塩化鉄（ＩＩＩ）溶液）１ｍｌ、残部 水］ ３９０ｍｌを入れ、１０００ｍｇ−Ｎ／ｌの塩化アンモニウム水溶液 １０ｍｌを添加して、混合物Ａを調製した。ついで、５００ｍｌ容三角フラスコ内の混合物Ａを、恒温槽中、２０℃に維持し、撹拌しながら、１０分間以上曝気し、溶液Ａを得た。ここで、溶液ＡのｐＨを測定した。

硝化汚泥を５００ｍｌ採取し、遠心分離器によって硝化汚泥の固液分離を行った。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 ５０ｍｌに撹拌し、分散させた。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、１００ｍｌとなるように調整し、硝化汚泥試料を得た。得られた硝化汚泥試料 １００ｍｌを、前記５００ｍｌ容フラスコに入れ、前記溶液Ａと混合した。混合と同時に、５ｍｌ容シリンジで、前記混合により得られた試料 ５ｍｌをサンプリングし、フィルター（アドヴァンテック社製、商品名：ガラス繊維ろ紙ＧＦ−７５、孔径：０．３μｍ）で濾過した。なお、塩化アンモニウムに由来するアンモニア性窒素が消費されるまで（約２時間）、一定時間毎に、サンプリングを行なった。

また、前記硝化汚泥試料と前記溶液Ａとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、３０ｍｌの試料を採取し、ＪＩＳ Ｋ ０１０２の１４の項に従い、汚泥濃度を測定した。

塩化アンモニウムに由来するアンモニア性窒素が消費された後、残りの混合物のｐＨを測定すると共に、汚泥濃度を測定した。

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の４２．５の項に従う）を行なうことにより、アンモニア性窒素の量を測定する。分析結果より単位時間あたりのアンモニア性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、アンモニア酸化速度を求めた。

一方、５００ｍｌ容三角フラスコに、前記希釈水３９０ｍｌを入れ、１０００ｍｇ−Ｎ／ｌの亜硝酸ナトリウム水溶液 １０ｍｌを添加して、混合物Ｂを調製した。ついで、５００ｍｌ容三角フラスコ内の混合物Ｂを、恒温槽中、３０℃に維持し、撹拌しながら、１０分間以上曝気し、溶液Ｂを得た。ここで、溶液ＢのｐＨを測定した。

硝化汚泥を５００ｍｌ採取し、遠心分離器によって硝化汚泥の固液分離を行った。得られた産物から、上澄み液を除去し、前記希釈水 ５０ｍｌに撹拌し、分散させた。得られた産物の全容量を、前記希釈水を用いて、１００ｍｌとなるように調整し、硝化汚泥試料を得た。

その後、得られた硝化汚泥試料 １００ｍｌを、前記５００ｍｌ容フラスコに入れ、前記溶液Ｂと混合した。混合と同時に、５ｍｌ容シリンジで、前記混合により得られた試料 ５ｍｌをサンプリングし、フィルター（アドヴァンテック社製、商品名：ガラス繊維ろ紙ＧＦ−７５、孔径：０．３μｍ）で濾過した。なお、亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費されるまで（約２時間）、一定時間毎に、サンプリングを行なった。

また、前記硝化汚泥試料と前記溶液Ｂとの混合直後に、前記サンプリングとは別に、３０ｍｌの試料を採取し、汚泥濃度を測定した。

亜硝酸ナトリウムに由来する亜硝酸性窒素が消費された後、残りの混合物のｐＨを測定すると共に、汚泥濃度を測定した。

各サンプリング時点での試料を、イオンクロマトグラフ分析法（ＪＩＳ Ｋ ０１０２の４３．１．２の項に従う)を行なうことにより、亜硝酸性窒素の量を測定した。分析結果より単位時間あたりのアンモニア性窒素の量の変化を算出し、これを分解速度として、亜硝酸酸化速度を求めた。

また、活性汚泥中に含まれる細菌について、以下のように、リアルタイムＰＣＲで解析を行なった。全ＤＮＡの精製は、商品名：ＩＳＯＩＬ ｆｏｒ Ｂｅａｄｓ Ｂｅａｔｉｎｇ（株式会社ニッポンジーン製）を用いて行なった。リアルタイムＰＣＲ法によりアンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌それぞれの菌数解析を行なった。アンモニア酸化細菌数の定量は、ＣＴＯ １８９ｆＡ／ＢとＣＴＯ １８９ｆＣとＲＴ１ｒとＴＭＰ１からなるプライマー／プローブセットを用いたＴａｑＭａｎ法により行なった。亜硝酸酸化細菌数の定量は、ＮＳＲ１１１３ｆとＮＳＲ１２６４ｒとＮＳＲ１１４３Ｔａｑとからなるプライマー／プローブセットを用いたＴａｑＭａｎ法により行なった。

図５に下水処理場の水処理プロセスにおける、各測定日におけるアンモニア酸化速度と亜硝酸酸化速度を示す。図中、丸印は、アンモニア酸化速度、三角印は、亜硝酸酸化速度を示す。また、図６に下水処理場の水処理プロセスにおける硝化に関与する細菌数（遺伝子解析法に基づく）および活性汚泥濃度を示す。図中、丸印は、アンモニア酸化細菌、三角印は、亜硝酸酸化細菌、四角印は活性汚泥濃度である。図７にアンモニア酸化細菌の濃度、図８に亜硝酸酸化細菌の濃度を示す．図中、丸印は、活性試験に基づく細菌濃度（ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ）、四角印は、遺伝子解析法に基づく細菌濃度（ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ）を示す。なお、文献〔フルマイ（Ｈ．Ｆｕｒｕｍａｉ）ら、Ｉｎｄｉａｎ Ｊ．Ｅｎｇ．Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｓｃｉ．、第５巻、第１７３頁〜第１８１頁（１９９８）〕に基づき、アンモニア酸化に関する最大比増殖速度／増殖収率は、０．０６７［ｍｇ−Ｎ／ｍｇ−ＣＯＤ／ｈｒ］、亜硝酸酸化に関する最大比増殖速度／増殖収率は０．２９［ｍｇ−Ｎ／ｍｇ−ＣＯＤ／ｈｒ］とした。

図５より、アンモニア酸化速度の最大値と最小値の差は２．１ｍｇ−Ｎ／ｌ／ｈｒ、亜硝酸酸化速度では１．６ｍｇ−Ｎ／ｌ／ｈｒであり、測定日によりばらつきが見られる。
一方、細菌数を見ると、アンモニア酸化細菌は１０⁸オーダーで推移している。また、亜硝酸酸化細菌は１０⁷オーダー後半から１０⁸オーダーで推移している。以上から、各測定日において、それぞれの速度と細菌数は必ずしも対応していなかった。すなわち、最大の酸化速度は細菌数だけに依存しないことが分かった。さらに、図６に示されるように、活性汚泥濃度の変化と細菌数の変化とは対応していないため、活性汚泥濃度が細菌数を反映していないことがわかる。

また、図７および図８に示されるように、活性試験に基づく細菌濃度（ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ）の大小と、遺伝子解析法に基づく細菌濃度（ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ）とが対応していないことが分かる。

さらに、アンモニア酸化および亜硝酸酸化のそれぞれに対応して、活性パラメータηを、式（４）：

で求めた。その結果を図９に示す。

その結果、図９に示されるように、活性パラメータは、活性の変化および細菌数の変化を反映することがわかる。

（試験例１）
活性パラメータの効果のみを確認するため、亜硝酸プロセスを追加せず、脱窒プロセスについては、従来の活性汚泥モデルの式（具体的には、活性パラメータを導入しない式）を使用し、硝化プロセスにのみ活性パラメータを導入して計算を行なった。対象は下水処理場であり、ベースとなる活性汚泥モデルとしてＡＳＭ３を用い、反応速度論定数にはＡＳＭ３の水温２０℃における推奨値を使用した。

対象とした下水処理場は、実施例１に記載と同じく、流入水量７５００ｍ³／日、全５槽の反応槽の有効容量は、２８００ｍ³であり、その分画比は、１：１：１：１：０．７であった。前記下水処理場では、標準活性汚泥法が採用されているが、第１槽（図４の反応槽５ａ）のエアレーションを停止させた。返送汚泥引抜き量を３５００ｍ³／日、余剰汚泥引抜き量は１２０ｍ³／日として計算した。ＭＬＳＳは、約１５００ｍｇ／ｌであり、溶存酸素量は約１．０ｍｇ／ｌであった。

硝化プロセスは、亜硝酸酸化プロセスに律速されるとして、実施例１の５月１１日（第１日）の実験で得られた亜硝酸酸化速度２．６ｍｇ−Ｎ／ｌ／ｈrと、亜硝酸酸化細菌数２．６×１０¹⁰細胞／ｌと、最大比増殖速度０．０４２ｈｒ^-1と、増殖収率０．２４ｍｇ−ＣＯＤ／ｍｇ−Ｎを用いて、活性パラメータηを、式（７）：

で算出した。

流入水質は、溶存酸素０ｍｇ−Ｏ₂／ｌ、溶解性不活性有機物質１５ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ、易分解性有機物質３０ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ、アンモニア性窒素８．３ｍｇ−Ｎ／ｌ、窒素ガス０ｍｇ−Ｎ／ｌ、硝酸性窒素０ｍｇ−Ｎ／ｌ、アルカリ度３０ｍｏｌｅＨＣＯ₃ ^-／ｌ、浮遊不活性有機物質１２ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ、遅分解性有機物質５０ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ、従属栄養細菌１５ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ、従属栄養細菌の細胞内貯蔵有機物質０ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ、硝化細菌０ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ、浮遊物質１００ｍｇ−ＳＳ／ｌとした。活性パラメータを導入した場合の結果（実施例２）、ＡＳＭ３の推奨値を使用した場合の結果（比較例１）、および測定結果（５月平均）（参照例１）それぞれを表２に示す。

その結果、表２に示されるように、比較例１（ＡＳＭ３の推奨値を使用）の場合、測定結果と比較してＮＨ₄−Ｎが低いため、硝化反応が進みすぎている結果が得られた。このように、従来であれば、測定結果（参照例１）に合致するように、トライアンドエラーで最大比増殖速度などの反応速度論定数を調整するが、実施例２のように、前記活性パラメータを導入した場合、少ない試行回数で予測精度を向上させることができる。さらに、少ない試行回数で反応速度論定数を決定できるため、作業効率が高くなる効果がある。また、従来であれば、反応速度論定数を調整するキャリブレーションにも経験が必要であったが、遺伝子解析を用いることで、経験が少ない技術者であっても、高精度なシミュレーションを行なうことができる。

本発明により、より効率的で、低コストでの生物学的水処理の実施が可能になる。

図１は、本発明の生物学的水処理のシミュレーション方法の一態様を示すフローチャートである。 図２は、本発明の生物学的水処理のシミュレーション装置の一態様を示すフローチャートである。 図３は、火力発電所の排水処理のプロセスの概略図である。 図４は、下水処理場の水処理のプロセスの概略図である。 図５は、下水処理場の水処理のプロセスにおける、各測定日における硝化速度を示す図である。図中、丸印は、アンモニア酸化速度、三角印は、亜硝酸酸化速度を示す。 図６は、下水処理場の水処理のプロセスにおける、各測定日における硝化に関与する細菌数を示す図である。図中、丸印は、アンモニア酸化細菌、三角印は、亜硝酸酸化細菌、四角印は、活性汚泥濃度を示す。 図７は、各測定日におけるアンモニア酸化細菌濃度を示す図である。図中、丸印は、活性試験に基づく細菌濃度（ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ）、四角印は、遺伝子解析法に基づく細菌濃度（ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ）を示す。 図８は、各測定日における亜硝酸酸化細菌濃度硝化速度を示す図である。図中、丸印は、活性試験に基づく細菌濃度（ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ）、四角印は、遺伝子解析法に基づく細菌濃度（ｍｇ−ＣＯＤ／ｌ）を示す。 図９は、各測定日における活性パラメータを示す図である。図中、丸印は、アンモニア酸化活性、四角印は、亜硝酸酸化活性を示す。

符号の説明

１ 硝化槽
２ 脱窒槽
３ 酸化槽
４、６ 固液分離槽
５ 反応槽

Claims (13)

1. 活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション方法であり、
   （１）下記（１ａ）および（１ｂ）：
   （１ａ） 該活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定し、該細菌の種類毎の細菌数から算出された細菌濃度、および
   （１ｂ） 該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から求められた活性、
   から算出された活性パラメータと、
   （２）水処理プロセスの条件成分値と、
   （３）対象となる生物反応槽の仕様と、
   （４）生物反応槽の運転条件と、
   （５）該細菌の種類毎の細菌数と、
   に基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションすることを特徴とする、
   生物学的水処理のシミュレーション方法。
2. （Ａ）活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する工程、
   （Ｂ）前記工程（１）で決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する工程、
   （Ｃ）前記活性汚泥における処理対象物質の分解速度から活性を測定する工程、
   （Ｄ）前記工程（Ｂ）で算出された細菌濃度と、前記工程（Ｃ）で算出された活性とから活性パラメータを算出する工程、および
   （Ｅ）前記工程（Ｄ）で算出された活性パラメータと、水処理プロセスの条件成分値と、対象となる生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、前記工程（Ａ）で決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、活性汚泥モデルにより、処理水質をシミュレーションする工程、
   を含む、請求項１記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。
3. 該活性汚泥モデルが、ＩＷＡ活性汚泥モデルＮＯ．３（ＡＳＭ３）に基づいて改良されたものである、請求項１または２記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。
4. 該遺伝子解析法が、リアルタイムＰＣＲである、請求項１〜３いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。
5. 該処理対象物質の分解に関与する細菌が、該処理対象物質の分解に関与して酸化能力を発揮する細菌および／または該処理対象物質の分解に関与して還元能力を発揮する細菌であり、該細菌に対応して、処理対象物質の分解に関与する活性が、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および／または該処理対象物質の分解に関与する還元活性である、請求項１〜４いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。
6. 該酸化活性として、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性を測定し、かつ該還元活性として、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性を測定する、請求項５記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。
7. 被処理水が、窒素化合物を含有した排水である、請求項１〜６いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション方法。
8. 活性汚泥と被処理水とを含有した被処理水相を有する生物反応槽中で、該活性汚泥により該被処理水を処理する工程を含む生物学的水処理をシミュレーションするシミュレーション装置であって、
   活性汚泥に含まれ、かつ該被処理水中の処理対象物質の分解に関与する細菌の種類毎の細菌数を遺伝子解析法により決定する遺伝子解析手段と、
   該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数から、遺伝子解析に基づく細菌濃度を算出する遺伝子解析ベース細菌濃度算出手段と、
   該活性汚泥における処理対象物質の分解速度から活性を測定する活性測定手段と、
   該細菌濃度と細菌の活性とから活性パラメータを算出する活性パラメータ算出手段と、
   活性パラメータのデータが格納された活性パラメータデータベースと、
   活性汚泥モデルを有し、活性パラメータデータベースに格納された活性パラメータのデータを参照し、入力された水処理プロセスの条件成分値と、生物反応槽の仕様と、生物反応槽の運転条件と、活性パラメータ算出手段により得られた活性パラメータと、該遺伝子解析手段により決定された細菌の種類毎の細菌数とに基づき、該活性汚泥モデルにより、処理水質を求める処理水質演算手段と
   を備えたことを特徴とする、生物学的水処理のシミュレーション装置。
9. 該活性汚泥モデルが、ＡＳＭ３に基づいて改良されたものである、請求項８記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。
10. 該遺伝子解析手段が、リアルタイムＰＣＲにより、該細菌の種類毎の細菌数を決定する手段である、請求項８または９記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。
11. 該活性測定手段が、該処理対象物質の分解に関与する活性として、該処理対象物質の分解に関与する酸化活性および／または該処理対象物質の分解に関与する還元活性を測定する手段である、請求項８〜１０いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。
12. 該処理対象物質の分解に関与する酸化活性が、アンモニア酸化活性と亜硝酸酸化活性とを含む硝化活性であり、該処理対象物質の分解に関与する還元活性が、硝酸還元活性と亜硝酸還元活性とを含む脱窒活性である、請求項１１記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。
13. 被処理水として、窒素化合物を含有した排水を処理する生物学的水処理をシミュレーションするためのものである、請求項８〜１２いずれか１項に記載の生物学的水処理のシミュレーション装置。

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