JP2012213759A - 薬品注入制御方法及び薬品注入制御装置 - Google Patents

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【課題】処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集処理に要するコストを削減すること。
【解決手段】薬品注入制御装置18が、ニューラルネットワークを利用して複数の注入率条件でPAC及び粉末活性炭を注入した際の処理水の水質を予測し、予測された処理水の水質を用いて、複数の注入率条件について、PAC及び粉末活性炭の使用コストと処理水の水質の目標値に対する予測値の乖離度とをパラメータとして少なくとも含む評価関数の値を算出し、算出された評価関数の値に基づいて、PAC及び粉末活性炭の最適な注入率条件を決定し、決定した注入率条件でPAC及び粉末活性炭を原水に注入する。これにより、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集処理に要するコストを削減できる。
【選択図】図1

Description

本発明は、原水に対するPAC及び粉末活性炭の注入率を制御する薬品注入制御方法及び薬品注入制御装置に関するものである。
従来より、浄水場では、凝集剤として機能するPAC(ポリ塩化アルミニウム)及び吸着剤として機能する粉末活性炭を原水に注入し、膜ろ過によって原水から凝集フロックを除去することによって、色度等の処理水の水質を目標値にする凝集処理が行われている。このような凝集処理では、PACの注入率は、原水の濁度に応じて比例制御されている(特許文献1,2参照)。また、粉末活性炭の注入率は、毎日行われる水質検査及びジャーテストの結果に基づいて決定されている。
特開2007−61800号公報 特開2007−185610号公報
しかしながら、従来の凝集処理では、PACの注入率を原水の濁度に応じて比例制御しているために、大雨や藻類の増殖等に起因する突発的な原水の濁度変化に対応できず、処理水の水質を目標値に制御できないことがある。また、PACの注入率は水質の目標値に対し余裕を持たせた値に設定されるために、必要量より多くのPACが注入されてしまう。また、従来の凝集処理では、粉末活性炭の注入率は水質検査及びジャーテストの結果に基づいて決定されるために、PACの注入率と同様に、原水の濁度変化に対応できず、処理水の水質を目標値に制御できないことがある。さらには、水質検査及びジャーテストを行うための人員が必要となり、凝集処理に要するコストが増加する。
一方、粉末活性炭の単価はPACの単価の10倍以上と非常に高い。このため、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集処理に要するコストを抑えるためには、PAC及び粉末活性炭の単価や処理能力を考慮して処理水の水質を目標値に制御するために最低限必要なPAC及び粉末活性炭を注入するようにPAC及び粉末活性炭の注入率を制御する必要がある。しかしながら、従来の凝集処理では、上述のように、PAC及び粉末活性炭の注入率は個別に制御されているために、凝集処理に要するコストを削減することは困難である。このような背景から、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集処理に要するコストを削減可能な技術の提供が期待されていた。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集処理に要するコストを削減可能な薬品注入制御方法及び薬品注入制御装置を提供することにある。
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る薬品注入制御方法は、ニューラルネットワークを利用して複数の注入率条件でPAC及び粉末活性炭を注入した際の処理水の水質を予測する処理水水質予測ステップと、前記処理水水質予測ステップにおいて予測された処理水の水質を用いて、前記複数の注入率条件について、PAC及び粉末活性炭の使用コストと処理水の水質の目標値に対する予測値の乖離度とをパラメータとして少なくとも含む評価関数の値を算出する評価関数算出ステップと、前記評価関数算出ステップにおいて算出された評価関数の値に基づいて、PAC及び粉末活性炭の最適な注入率条件を決定する注入率決定ステップと、前記注入率決定ステップにおいて決定された注入率条件でPAC及び粉末活性炭を原水に注入する薬品注入ステップと、を含む。
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る薬品注入制御装置は、ニューラルネットワークを利用して複数の注入率条件でPAC及び粉末活性炭を注入した際の処理水の水質を予測する処理水水質予測部と、前記処理水水質予測部によって予測された処理水の水質を用いて、前記複数の注入率条件について、PAC及び粉末活性炭の使用コストと処理水の水質の目標値に対する予測値の乖離度とをパラメータとして少なくとも含む評価関数の値を算出し、算出された評価関数の値に基づいて、PAC及び粉末活性炭の最適な注入率条件を決定し、決定した注入率条件でPAC及び粉末活性炭を原水に注入する薬品注入率制御部と、を備える。
本発明に係る薬品注入率制御方法及び薬品注入率制御装置によれば、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集処理に要するコストを削減することができる。
図1は、本発明の一実施形態である薬品注入制御システム及びこの薬品注入制御システムが適用される浄水場の構成を示す模式図である。 図2は、図1に示す薬品注入制御装置の内部構成を示す機能ブロック図である。 図3は、本発明の一実施形態であるニューラルネットワークの構成を示す模式図である。 図4は、本発明の一実施形態である薬品注入制御処理の流れを示すフローチャートである。
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である薬品注入制御システムの構成及びその動作について説明する。
〔浄水場の構成〕
始めに、図1を参照して、本発明の一実施形態である薬品注入制御システムが適用される浄水場の構成について説明する。図1は、本発明の一実施形態である薬品注入制御システム及びこの薬品注入制御システムが適用される浄水場の構成を示す模式図である。図1に示すように、本発明の一実施形態である薬品注入制御システムが適用される浄水場は、原水槽2,薬品混和槽4,及び膜ろ過装置5を主な構成要素として備えている。
原水槽2は、河川等から取水された原水を貯留するためのものである。薬品混和槽4は、原水とPAC及び粉末活性炭とを急速攪拌することによって混和水を生成し、混和水を緩速攪拌することによって凝集フロックの合体,粗大化を図るものである。膜ろ過装置5は、薬品混和槽4を通過した原水を処理水と凝集フロックとに分離し、処理水を排出するものである。
〔薬品注入制御システムの構成〕
次に、図1〜図3を参照して、本発明の一実施形態である薬品注入制御システムの構成について説明する。図1に示すように、本発明の一実施形態である薬品注入制御システム1は、原水色度センサ10,原水アンモニア濃度センサ11,原水濁度センサ12,原水pHセンサ13,塩素濃度センサ14,混和水水温センサ15,混和水pHセンサ16,処理水水質センサ17,薬品注入制御装置18,端末装置20,PAC注入装置21,及び粉末活性炭注入装置22を主な構成要素として備えている。
原水色度センサ10は、原水槽2に貯留される原水(取水)の色度(UV)を検出し、検出値を薬品注入制御装置18に出力するものである。原水アンモニア濃度センサ11は、原水中のアンモニア濃度を検出し、検出値を薬品注入制御装置18に出力するものである。原水濁度センサ12は、原水槽2から排出された原水の濁度を検出し、検出値を薬品注入制御装置18に出力するものである。原水pHセンサ13は、原水槽2から排出された原水のpHを検出し、検出値を薬品注入制御装置18に出力するものである。
塩素濃度センサ14は、原水中の塩素濃度を検出し、検出値を薬品注入制御装置18に出力するものである。混和水水温センサ15は、薬品混和槽4内の混和水の水温を検出し、検出値を薬品注入制御装置18に出力するものである。混和水pHセンサ16は、薬品混和槽4内の混和水のpHを検出し、検出値を薬品注入制御装置18に出力するものである。処理水水質センサ17は、膜ろ過装置5から排出された処理水の水質を検出し、検出値を薬品注入制御装置18に出力するものである。
薬品注入制御装置18は、ワークステーション等の汎用の情報処理装置によって構成され、後述する薬品注入制御処理を実行することによって薬品注入制御システム1全体の動作を制御する。図2は、薬品注入制御装置18の内部構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、薬品注入制御装置18は、CPU等の内部の演算処理装置がROM等の内部の記憶装置に予め記憶されているコンピュータプログラムを実行することによって、処理水水質予測部181及び薬品注入率制御部182として機能する。
処理水水質予測部181は、ニューラルネットワークを利用して処理水の水質を予測する。図3は、本発明の一実施形態であるニューラルネットワークの構成を示す模式図である。図3に示すように、本発明の一実施形態であるニューラルネットワークは、薬品注入制御装置18に入力される各センサの検出値とPAC及び粉末活性炭の注入率とを入力データ、処理水の水質を出力データとし、10個のニューロンX〜Xを有する入力層L,10個のニューロンY〜Yを有する中間層L,及び1個のニューロンZを有する出力層Lからなる階層構造となっている。また、本実施形態では、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムとして誤差逆伝搬法を採用した。
本実施形態では、原水が原水槽2内に貯留されてから膜ろ過装置5を通過するまでの時間を考慮して、(1)原水槽滞留時間前の原水の色度(取水UV),(2)原水槽滞留時間前の原水アンモニア濃度(原水アンモニア),(3)途中配管の滞留時間前の原水の濁度,(4)途中配管の滞留時間前の原水のpH,(5)途中配管の滞留時間前の混和水中の塩素濃度(混和水残留塩素),(6)現在の混和水の水温,(7)現在の混和水のpH(混和水pH),(8)PAC注入率,及び(9)粉末活性炭注入率を入力データとして用いた。また、出力データは(10)薬品混和槽及び膜ろ過装置の滞留時間先の処理水の水質(処理水水質(色度、UV等))とした。
薬品注入率制御部182は、処理水水質予測部181によって算出された処理水の水質に基づいてPAC及び粉末活性炭の注入率を決定し、決定したPAC及び粉末活性炭の注入率となるようにPAC注入装置21及び粉末活性炭注入装置22の動作を制御する。PAC及び粉末活性炭の注入率の決定方法については後述する。端末装置20は、パーソナルコンピュータ等の汎用の情報処理装置によって構成され、ニューラルネットワークの学習動作を実行する。PAC注入装置21は、薬品注入制御装置18からの制御信号に従って薬品混和槽4内に指定量のPACを注入するものである。粉末活性炭注入装置22は、薬品注入制御装置18からの制御信号に従って薬品混和槽4内に指定量の粉末活性炭を注入するものである。
〔薬品注入制御処理〕
このような構成を有する薬品注入制御システム1においては、薬品注入制御装置18が以下に示す薬品注入制御処理を実行することによって、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集処理に要するコストを低減する。以下、図4に示すフローチャートを参照して、この薬品注入制御処理を実行する際の薬品注入制御装置18の動作について説明する。
図4は、本発明の一実施形態である薬品注入制御処理の流れを示すフローチャートである。図4に示すフローチャートは、浄水場の稼働が開始されたタイミングで開始となり、薬品注入制御処理はステップS1の処理に進む。薬品注入制御処理は所定の制御周期毎に繰り返し実行される。
ステップS1の処理では、処理水水質予測部181が、図3に示すニューラルネットワークの入力データを取得する。これにより、ステップS1の処理は完了し、薬品注入制御処理はステップS2の処理に進む。
ステップS2の処理では、処理水水質予測部181が、ステップS1の処理によって取得した入力データを図3に示すニューラルネットワークに入力することによって、入力した注入率でPAC及び粉末活性炭を注入した場合の処理水の水質を予測する。これにより、ステップS2の処理は完了し、薬品注入制御処理はステップS3の処理に進む。
ステップS3の処理では、薬品注入率制御部182が、ステップS2の処理において入力したPAC注入率及び粉末活性炭注入率及びステップS2の処理によって算出された処理水の水質(処理水水質予測値)を以下に示す数式(1)に代入することによって、評価関数Fの値を算出する。数式(1)中、係数a,bはa+b=1を満たす値である。係数aの値を係数bの値より大きくすることによってコスト削減を重視した制御が可能となり、係数aの値を係数bの値より小さくすることによって処理水の水質を重視した制御が可能となる。また、数式(1)中、係数αは粉末活性炭の単価をPACの単価で除算した値等の重み係数であり、cは任意のペナルティ係数である。これにより、ステップS3の処理は完了し、薬品注入制御処理はステップS4の処理に進む。
Figure 2012213759
ステップS4の処理では、処理水水質予測部181及び薬品注入率制御部182がPAC注入率及び粉末活性炭注入率を変更しながらステップS2及びステップ3の処理を繰り返し実行する。そして、薬品注入率制御部182が、各処理において算出された評価関数Fの値に基づいて最適なPAC注入率及び粉末活性炭注入率を決定する。本実施形態では、薬品注入率制御部182は、評価関数Fの値が最大になった時のPAC注入率及び粉末活性炭注入率を最適なPAC注入率及び粉末活性炭注入率として決定する。これにより、ステップS4の処理は完了し、薬品注入制御処理はステップS5の処理に進む。
ステップS5の処理では、薬品注入率制御部182が、ステップS4の処理によって決定した注入率でPAC及び粉末活性炭を注入するようにPAC注入装置21及び粉末活性炭注入装置22の動作を制御する。これにより、ステップS5の処理は完了し、一連の薬品注入制御処理は終了する。
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である薬品注入制御処理によれば、処理水水質予測部181が、ニューラルネットワークを利用して複数の注入率条件でPAC及び粉末活性炭を注入した際の処理水の水質を予測し、薬品注入率制御部182が、処理水水質予測部181によって予測された処理水の水質を用いて、複数の注入率条件について、PAC及び粉末活性炭の使用コストと処理水の水質の目標値に対する予測値の乖離度とをパラメータとして少なくとも含む評価関数の値を算出し、算出された評価関数の値に基づいて、PAC及び粉末活性炭の最適な注入率条件を決定し、決定した注入率条件でPAC及び粉末活性炭を原水に注入するので、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集処理に要するコストを削減することができる。
なお、本実施形態では、評価関数は、PAC及び粉末活性炭の使用コストと処理水の水質の目標値に対する予測値の乖離度とをパラメータとして有しているが、膜ろ過装置5の洗浄コストをパラメータとして評価関数に加えてもよい。この場合、評価関数は以下に示す数式(2)のように表される。数式(2)中、係数a1,a2,bはa1+a2+b=1を満たす値である。係数a1,a2の和を係数bの値より大きくすることによってコスト削減を重視した制御が可能となり、係数a1,a2の和を係数bの値より小さくすることによって処理水の水質を重視した制御が可能となる。また、係数a1の値を係数a2の値より大きくすることによりPAC及び粉末活性炭の使用コスト削減を重視した制御が可能となり、係数a1の値を係数a2の値より小さくすることにより膜ろ過装置5の洗浄コスト削減を重視した制御が可能となる。また、数式(2)中、係数αは粉末活性炭の単価をPACの単価で除算した値等の重み係数であり、cは任意のペナルティ係数である。
Figure 2012213759
一般に、膜ろ過装置5の膜差圧は膜ろ過装置5の運転時間に応じて増加し、膜差圧が所定値以上になると膜ろ過装置5を特殊洗浄しなければならなくなる。また、膜ろ過装置5の洗浄コストは、膜ろ過の条件(原水水質、反応条件、PAC及び粉末活性炭の注入率等)から膜差圧を予測し、特殊洗浄費を膜差圧が所定値以上になるまでの時間で除算等することによって、見積もることができる。膜ろ過装置5の膜差圧の予測方法としては、例えば非特許文献1(“凝集剤注入率制御を目的としたニューラルネットワークによる膜濾過抵抗変化のモデル化”、陰山晃治ほか、水道協会雑誌、第80巻、第9号、9〜21頁)に開示されている方法を例示できる。
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
1 薬品注入制御システム
2原水槽
4 薬品混和槽
5 膜ろ過装置
10 原水色度センサ
11 原水アンモニア濃度センサ
12 原水濁度センサ
13 原水pHセンサ
14 混和水塩素濃度センサ
15 混和水水温センサ
16 混和水pHセンサ
17 処理水水質センサ
18 薬品注入制御装置
20 端末装置
21 PAC注入装置
22 粉末活性炭注入装置
181 処理水水質予測部
182 薬品注入率制御部

Claims (4)

  1. ニューラルネットワークを利用して複数の注入率条件でPAC及び粉末活性炭を注入した際の処理水の水質を予測する処理水水質予測ステップと、
    前記処理水水質予測ステップにおいて予測された処理水の水質を用いて、前記複数の注入率条件について、PAC及び粉末活性炭の使用コストと処理水の水質の目標値に対する予測値の乖離度とをパラメータとして少なくとも含む評価関数の値を算出する評価関数算出ステップと、
    前記評価関数算出ステップにおいて算出された評価関数の値に基づいて、PAC及び粉末活性炭の最適な注入率条件を決定する注入率決定ステップと、
    前記注入率決定ステップにおいて決定された注入率条件でPAC及び粉末活性炭を原水に注入する薬品注入ステップと、
    を含むことを特徴とする薬品注入制御方法。
  2. 前記評価関数は、処理水を膜ろ過する膜ろ過装置の洗浄コストをパラメータとして含むことを特徴とする請求項1に記載の薬品注入制御方法。
  3. ニューラルネットワークを利用して複数の注入率条件でPAC及び粉末活性炭を注入した際の処理水の水質を予測する処理水水質予測部と、
    前記処理水水質予測部によって予測された処理水の水質を用いて、前記複数の注入率条件について、PAC及び粉末活性炭の使用コストと処理水の水質の目標値に対する予測値の乖離度とをパラメータとして少なくとも含む評価関数の値を算出し、算出された評価関数の値に基づいて、PAC及び粉末活性炭の最適な注入率条件を決定し、決定した注入率条件でPAC及び粉末活性炭を原水に注入する薬品注入率制御部と、
    を備えることを特徴とする薬品注入制御装置。
  4. 前記評価関数は、処理水を膜ろ過する膜ろ過装置の洗浄コストをパラメータとして含むことを特徴とする請求項3に記載の薬品注入制御装置。
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