JP2014136210A - 膜ファウリング診断・制御装置、膜ファウリング診断・制御方法及び膜ファウリング診断・制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】オンラインでファウリングの発生理由を予測することが可能な膜ファウリング診断・制御装置を提供する。
【解決手段】膜処理プロセスで利用される水を蛍光センサで計測することで得られるＥＥＭと、前記膜処理プロセスで用いられる膜を圧力センサで計測することで得られるＴＭＰとを取得する膜ファウリング診断・制御装置は、データベース及び制御部を具備する。データベースは、前記膜のファウリングの要因を推定するための推定基準データを予め記録する。制御部は、前記ＥＥＭ及び前記ＴＭＰと、前記推定基準データとを比較することで、前記膜のファウリングの要因を推定する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、膜処理による水処理プロセスで用いられる膜のファウリングを診断する膜ファウリング診断・制御装置と、この装置で用いられる膜ファウリング診断・制御方法及び膜ファウリング診断・制御プログラムとに関する。

近年、中国等の新興国を中心に、下水処理を行う膜処理プロセスであるＭＢＲ（Membrane Bio-Reactor）プロセスの導入が進んでいる。また、水資源の不足と偏在とに対応するため、海水淡水化を行う膜処理プロセスであるＲＯ（Reverse Osmosis）膜プロセスの導入が進んでいる。また、ＲＯ膜プロセスの前処理で用いられるＵＦ（Ultra Filtration）膜プロセス及びＭＦ（Micro Filtration）膜プロセスについても導入が進んでいる。さらに、シンガポール等の水資源の少ない国では、下水を再生して飲料水等として利用可能な再生水が生成されており、ＭＢＲプロセスとＲＯ膜プロセスとを組み合わせた再生水プロセスの導入が進んでいる。

膜処理プロセスは、用いる膜の粗さに応じた物質を完全に阻止することが可能である。そのため、粒径を基準として確実な水処理が行えるというメリットがある。また、膜処理プロセスは、下水処理等では重力沈降による沈殿池を不要として確実に固液分離することが可能である。これにより、微生物を高濃度で維持し、処理場の施設規模を小さくすることが可能となるため、イニシャルコストを抑制できるというメリットがある。以上のように、導入状況及びメリットを考慮すると、今後、水処理のメインストリームは、膜処理プロセスに移行していくことが予想される。

ところで、膜処理プロセスの導入を妨げる最大の要因は、他の水処理プロセスと比較して、ランニングコストが高いことである。例えば、ＭＢＲプロセスでは、高濃度で微生物を維持するため、通常の下水処理プロセスの数倍以上の曝気（空気供給）が必要になり、曝気に伴い電力コストが上昇する。そこで、空気を供給する曝気装置の散気効率を向上させることで、電力コストを抑えるようにしている。また、海水淡水化のＲＯ膜プロセスでは、ＲＯ膜における浸透圧に抗するため、６ＭＰａ程度に海水を昇圧する高圧ポンプが必要になり、高圧ポンプの駆動に伴う電力コストが上昇する。なお、膜面に無機物及び／又は有機物等が付着している場合には、さらに高圧に昇圧する必要があり、電力コストがさらに上昇することになる。そこで、ＲＯ膜から排出される濃縮水からエネルギーを回収する動力回収装置（ＥＲＤ：Energy Recovery Device）を導入することで、電力コストを抑えるようにしている。

高ランニングコストに対する解決策は、例えば上記のように提案されているが、高ランニングコストの要因は上記のみではなく、膜面に付着する有機物、無機物、又は、生物代謝物による膜の目詰まり現象であるファウリングの対策及び／又は防止にかかるコストも挙げられる。すなわち、ファウリングの対策及び／又は防止にかけるコストの低減が膜処理プロセスを普及させる鍵となると考えられる。

ファウリングの要因として、Ｃａ及びＭｇ等の無機物によるスケーリング、Ｃａ及びＭｇ以外の無機物による無機ファウリング、コロイド状の有機物による有機ファウリング、並びに、微生物の代謝物質であるＴＥＰ（Transparent Exopolymer Particles）及びＥＰＳ(Extracellular polymeric substances, Exopolysaccharides）
等と呼ばれる透明な粘着性の多糖類によるバイオファウリング等が考えられる。例えば、ＭＢＲプロセスでは、膜面を爆気し、膜面を空気で物理的に振動させることでバイオファウリングを防止することが行われている。なお、ＭＢＲプロセスでは、膜面への爆気を間欠曝気にすることで、ランニングコストを低減させることも可能である。また、海水淡水化のＲＯ膜プロセスでは、スケーリング、無機ファウリング、有機ファウリング及びバイオファウリング等の個別のファウリング要因を識別し、適切なファウリング対策をとるための様々な対策方法が考えられている。

しかしながら、ファウリング要因は、ファウリングが発生した後にオフラインで行われる様々な分析から明らかになるものである。このように、ファウリング現象のメカニズムは複雑であるため、ファウリングの発生理由をオンラインで知ることが困難である。

特開平１１−７７０４４号公報 特開２００３−１１２１８１号公報 特開２００８−２２９６１３号公報

C. Rosen, "Monitoring Wastewater Treatment Systems", Lic. Thesis, Dept. of Industrial Electrical Engineering and Automation, Lund University, Lund, Sweden, 1998.

以上のように、ファウリング現象のメカニズムは複雑であるため、オンラインでファウリングの発生理由を予測することは困難である。

そこで、目的は、オンラインでファウリングの発生理由を予測することが可能な膜ファウリング診断・制御装置と、この装置で用いられる膜ファウリング診断・制御方法及び膜ファウリング診断・制御プログラムとを提供することにある。

実施形態によれば、膜処理プロセスで利用される水を蛍光センサで計測することで得られるＥＥＭと、前記膜処理プロセスで用いられる膜を圧力センサで計測することで得られるＴＭＰとを取得する膜ファウリング診断・制御装置は、データベース及び制御部を具備する。データベースは、前記膜のファウリングの要因を推定するための推定基準データを予め記録する。制御部は、前記ＥＥＭ及び前記ＴＭＰと、前記推定基準データとを比較することで、前記膜のファウリングの要因を推定する。

本実施形態に係る膜ファウリング診断・制御装置と膜処理プロセスとを示すブロック図である。 図１に示す制御部１１の機能構成を示すブロック図である。 ＥＥＭの例を示す図である。 図１に示す膜処理プロセスがＭＢＲプロセスである場合の図である。 図１に示す膜処理プロセスがＲＯ膜プロセスである場合の図である。 図１に示す膜処理プロセスが再生水プロセスである場合の図である。 図２に示す制御部の動作を示すフローチャートである。

以下、実施の形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態に係る膜ファウリング診断・制御装置１０と膜処理プロセス２０とを示すブロック図である。膜処理プロセス２０は、膜を用いて水を処理するプロセスである。膜処理プロセス２０には、蛍光センサ２１、圧力センサ２２及び対策実行部２３等が設置される。膜ファウリング診断・制御装置１０は、有線及び／又は無線により膜処理プロセス２０と接続する。

蛍光センサ２１は、励起波長を例えば５ｎｍピッチで変化させながら、励起光を膜処理プロセス２０における水へ照射し、水における発光を、蛍光波長を例えば５ｎｍピッチで変化させながら計測することで、ＥＥＭ（励起−蛍光マトリクス：Excitation Emission Matrix）を作成する。ＥＥＭは、Ｎ１（励起波長の数）×Ｎ２（蛍光波長の数）の行列上のデータであり、Ｎ１×Ｎ２個の変数の値で表現できる。蛍光センサ２１は、予め設定される周期又は膜ファウリング診断・制御装置１０の操作者からの指示に従い、ＥＥＭを作成する。蛍光センサ２１は、作成したＥＥＭを膜ファウリング診断・制御装置１０へ出力する。

なお、本実施形態では、蛍光センサ２１が、励起波長と蛍光波長とからＥＥＭを作成し、作成したＥＥＭを膜ファウリング診断・制御装置１０へ出力する場合を例に説明するが、これに限定されない。例えば、蛍光センサ２１は、膜ファウリング診断・制御装置１０へ励起波長及び蛍光波長を出力し、膜ファウリング診断・制御装置１０が蛍光センサ２１から出力される励起波長及び蛍光波長からＥＥＭを作成するようにしても構わない。

圧力センサ２２は、膜処理プロセス２０における膜へ流入する水の圧力と、膜から流出される水の圧力とを計測することで、ＴＭＰ（膜間差圧：Trans Membrane Pressure）を作成する。圧力センサ２２は、予め設定される周期又は膜ファウリング診断・制御装置１０の操作者からの指示に従い、ＴＭＰを作成する。圧力センサ２２は、作成したＴＭＰを膜ファウリング診断・制御装置１０へ出力する。

なお、本実施形態では、圧力センサ２２が、ＴＭＰを作成し、作成したＴＭＰを膜ファウリング診断・制御装置１０へ出力する場合を例に説明するが、これに限定されない。例えば、圧力センサ２２は、膜ファウリング診断・制御装置１０へ計測した入口圧力及び出口圧力を出力し、膜ファウリング診断・制御装置１０が圧力センサ２２から出力される入口圧力及び出口圧力からＴＭＰを作成するようにしても構わない。

対策実行部２３は、ファウリングの対策を実行する機能を予め有する。対策実行部２３は、膜ファウリング診断・制御装置１０からの指示に応じ、有する機能のうち、指示に応じた機能を実行する。

図１に示す膜ファウリング診断・制御装置１０は、蛍光センサ２１から出力されるＥＥＭと、圧力センサ２２から出力されるＴＭＰとを受け取り、ＥＥＭ及びＴＭＰに基づいて膜においてファウリングの兆候を検出し、若しくは、発生しているファウリングの要因を推定する。膜ファウリング診断・制御装置１０は、検出したファウリングの兆候、及び／又は、推定したファウリングの要因を解消するように、対策実行部２３へ指示を出力する。

膜ファウリング診断・制御装置１０は、制御部１１及びデータベース１２を備える。

制御部１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、並びに、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のＣＰＵが処理を実行するためのプログラムやデータの格納領域等を備える。制御部１１は、ＣＰＵにプログラムを実行させることで、図２に示す算出部１１１、判定部１１２、抽出部１１３、比較部１１４及び対策制御部１１５を備える。

算出部１１１は、蛍光センサ２１から出力されるＥＥＭと、圧力センサ２２から出力されるＴＭＰとを受信する。算出部１１１は、ＥＥＭ及びＴＭＰを、横軸を変数に取り、縦軸を所定周期の時間とする行列に格納する。この行列を＜Ｘ＞とする。＜Ｘ＞の行方向は変数でありその数は、ｎ＝Ｎ１×Ｎ２＋１個であり、列方向は時間でありそのサンプル数をｍ個とする。ＥＥＭが複数の蛍光センサにより取得される場合、算出部１１１は、複数の蛍光センサにより取得されるＥＥＭを各変数として行列＜Ｘ＞を生成しても良い。また、流入水側の蛍光センサにより取得されるＥＥＭと、処理水側の蛍光センサにより取得されるＥＥＭとの差分を取った後、行列＜Ｘ＞を生成しても良い。流入水側のＥＥＭと処理水側のＥＥＭとで差分を取ることで、処理水側のＥＥＭで検知される波長領域が流入起源なのか、内部生成物質なのかが判断可能となるため、流入水側のＥＥＭは、有効な補助情報となる。

算出部１１１は、＜Ｘ＞に対して多変量解析又は機械学習等の様々な方法を適用することで、統計量データを生成する。＜Ｘ＞に適用する方法は、プロセス診断技術として良く使われている方法であり、ＭＳＰＣ（多変量統計的プロセス管理：Multi-Variate Statistical Process Control）と呼ばれる。算出部１１１は、ＭＳＰＣにおける通常主成分分析（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）を利用してＱ統計量及びＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２統計量と呼ばれる統計量データを生成する。ＰＣＡを用いると、＜Ｘ＞∈Ｒ^ｍ×ｎは以下の様に分解される。ただし、＜Ｘ＞は正規化されているとする。なお、（１）式では、＜Ｘ＞を、太文字のＸで記載する。

ここで、＜Ｔ_ａ＞（（１）式においては、太文字のＴ_ａ）∈Ｒ^ｍ×ｎは、ｍ個のサンプル（あるいは時系列データ）と、ｎ個の主成分数とからなるスコア行列と呼ばれる行列である。＜Ｐ_ａ＞（（１）式においては、太文字のＰ_ａ）∈Ｒ^ｎ×ｎは、ｎ個の構成変数と、ｎ個の主成分との関係を示すローディング行列と呼ばれる行列である。＜Ｔ＞（（１）式においては、太文字のＴ）∈Ｒ^ｍ×ｐは、ｐ＜＜ｎ個の主成分で打ち切った＜Ｔ_ａ＞の部分行列であり、通常はスコア行列と呼ばれる。同様に、＜Ｐ＞（（１）式においては、太文字のＰ）∈Ｒ^ｎ×ｐは、ｎ個の変量に対してｐ＜＜ｎ個で打ち切った主成分との関係を表す＜Ｐ_a＞の部分行列であり、通常はローディング行列と呼ばれる。また、＜Ｅ＞（（１）式においては、太文字のＥ）∈Ｒ^ｍ×ｎは、ｍ個のサンプル（あるいは時系列データ）とｎ個の変量からなる誤差行列であり、ｐ＜＜ｎで主成分を打ち切った場合の誤差を表す。

これらを用いて統計量データとして以下のＱ統計量とＴ^２統計量とを定義する。

ここで、＜Λ＞（（３）式においては、太文字のΛ）は主成分の分散を対角要素として持つ行列であり、分散を正規化していることを意味する。また、＜Ｉ＞（（２）式においては、太文字のＩ）は適当なサイズの単位行列である。また、ｘ（ｔ）は、行列＜Ｘ＞のｔ番目の要素である。なお、制御部１１によるファウリング診断の際には、このｘ（ｔ）に、オンラインで計測されるＥＥＭ及びＴＭＰが代入されて計算される。

判定部１１２は、（２）式で求められるＱ統計量と、（３）式で求められるＴ^２統計量とに対して異常と正常とを識別する判断基準としての閾値を設定する。過去のオフラインデータに対して事前情報がある場合、判定部１１２は、事前情報に基づいて閾値を設定する。一方、事前情報が何らない場合、判定部１１２は、デフォルトの設定法として、Ｑ統計量に関する統計的信頼限界値と、ＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２統計量に関する統計的信頼限界値とを用いることができる（非特許文献１参照）。Ｑ統計量に関する統計的信頼限界値と、ＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２統計量に関する統計的信頼限界値とは、以下の様に書くことができる。

ここで、ｐはモデルの中に残された変数の数である。ｃ_αは、信頼区間の限界が１−αである場合の標準正規分布の標準偏差のずれ（例：α＝０．０１の場合、ｃ_α＝２．５３であり、α＝０．０５の場合、ｃ_α＝１．９６）である。また、λ_ｉは、＜Λ＞の対角要素である（つまり、Θ_ｉは、誤差項に含まれる各成分のｉ乗和である。）。

ここで、ｐはモデルの中に残された変数の数であり、ｍは全変数の数である。Ｆ（ｐ，ｍ−ｐ，α）は、自由度が（ｐ，ｍ−ｐ）であり、信頼限界をαとした場合のＦ分布である。なお、α＝０．０１又は０．０５とすることが多い。

判定部１１２は、Ｑ統計量又はＴ^２統計量が設定した閾値を超える場合、その旨を抽出部１１３へ出力する。

抽出部１１３は、（２）式及び（３）式で定義された統計量データが設定した閾値を超える旨を通知されると、統計量データにおける各変数の寄与量を算出する。寄与量は、例えば、以下に示す定義式から算出される。

ここで、ｎはｎ番目のプロセス変数であることを意味し、ｔはある時刻を表す変数である。抽出部１１３は、寄与量が予め設定した値よりも大きい変数を抽出する。なお、抽出部１１３は、寄与量が大きい順に予め設定される数の変数を抽出する等、その他の方式により変数を抽出するようにしても構わない。

比較部１１４は、抽出された変数と、データベース１２に予め記録される推定基準データとを比較する。比較部１１４は、比較結果に基づき、ファウリングの兆候を検出し、又は、ファウリングの要因を推定する。ここで、推定基準データには、例えば、以下のような基準が含まれる。

第１の基準は、抽出部１１３によりＥＥＭにおけるいずれかの変数が抽出され、抽出された変数が、ＥＥＭにおいて予め設定された波長領域における変数のａ割に相当し、かつ、抽出部１１３によりＴＭＰが抽出されないことである。第１の基準を満たす場合、比較部１１４は、ＥＥＭの予め設定される波長領域で発光が検出されることで存在が予測される物質を原因とした、バイオファウリング又は有機ファウリングの兆候があると推定する。

例えば、ＥＥＭでは、難分解性有機物の一種であるＮＯＭ（Natural Organic Matter）がある特定の波長領域に現れることが知られている。図３は、ＮＯＭと相関性を有するＥＥＭの波長領域を模式的に示した図である。水中にＮＯＭが存在する場合、図３に示すように波長領域Ａ１，Ａ２，Ａ３にピークが発生する。波長領域Ａ１，Ａ２，Ａ３は、ＮＯＭに分類される代表的な物質であるフルボ酸、フミン酸及びタンパク質状ＮＯＭにそれぞれ該当する。波長領域Ａ１，Ａ２，Ａ３に対応する変数が（６）式及び（７）式による寄与量計算の上位の要因変数に含まれ、かつ、ＴＭＰが要因変数に含まれない場合、比較部１１４は、ファウリングの要因がＮＯＭ等を原因とする有機ファウリングの兆候があると推定する。

また、バイオファウリングを引き起こすＴＥＰ及びＥＰＳ等もＥＥＭにおける特定の波長領域の値との相関性が高いらしいことが明らかになりつつある。ＥＥＭにおける波長領域と、ＴＥＰ及びＥＰＳとの相関性を継続的に評価することにより、ＥＥＭのどの波長領域と、ＴＥＰ及びＥＰＳ等との相関が高いかは、さらに明確になってくることが期待される。そこで、ＴＥＰ及びＥＰＳと相関が高い波長領域に対応する変数が（６）式や（７）式の寄与量計算の上位の要因変数に含まれ、かつ、ＴＭＰが要因変数に含まれない場合、比較部１１４は、ファウリングの要因がＴＥＰ及び／又はＥＰＳ等を原因とするバイオファウリングの兆候があると推定する。

第２の基準は、抽出部１１３によりＥＥＭにおけるいずれの変数も抽出されず、かつ、抽出部１１３によりＴＭＰが抽出されることである。第２の基準を満たす場合、比較部１１４は、有機ファウリング及びバイオファウリングは発生しておらず、スケーリング及び／又は無機ファウリングが発生していると推定する。

ここで、膜処理プロセス２０において、膜処理後の処理水からマグネシウム及び／又はカルシウムを検出する陽イオン電極を有する検出器２４が設置されていても良い。そして、検出器２４による検出結果を、ＭＳＰＣを利用する際の変数として用いる。マグネシウム及び／又はカルシウムが膜に付着してスケーリングが生じる際、検出器２４ではマグネシウム及び／又はカルシウムが検出されなくなる。そのため、上記第２の基準を満たし、かつ、検出器２４によりマグネシウム及び／又はカルシウムが検出されるとして検出結果が要因変数として抽出される場合、比較部１１４は、ファウリングの要因は、マグネシウム及び／又はカルシウム以外の無機物が原因となる無機ファウリングであると推定することが可能である。また、上記第２の基準を満たし、かつ、検出器２４によりマグネシウム及び／又はカルシウムが検出されず、検出結果が要因変数として抽出されない場合、比較部１１４は、ファウリングの要因は、マグネシウム及び／又はカルシウムによるスケーリングであると推定することが可能である。

第３の基準は、抽出部１１３によりＥＥＭにおけるいずれかの変数が抽出され、抽出された変数が、ＥＥＭにおいて予め設定された波長領域における変数のａ割に相当し、かつ、抽出部１１３によりＴＭＰが抽出されることである。第３の基準を満たす場合、比較部１１４は、ＥＥＭの予め設定される波長領域で発光が検出されることで存在が予測される物質を原因とした、バイオファウリング又は有機ファウリングが発生していると推定する。

なお、ＥＥＭと様々な有機物の相関はまだ十分に解明されていない部分も多いが、推定基準データと抽出された変数とを比較することでファウリングの要因を推定する仕組みを運用で用い、そのノウハウをデータベース１２に蓄積していくことにより、膜ファウリング診断・制御装置１０は、より信頼性の高いファウリング要因の推定が可能になる。

対策制御部１１５は、比較部１１４で推定されたファウリングの要因に応じた対策を実行するように、対策実行部２３に指示を出す。

次に、膜処理プロセス２０の構成を具体的に説明し、膜処理プロセス２０の具体的構成に対する膜ファウリング診断・制御装置１０の動作を説明する。図４乃至図６は、膜処理プロセス２０の具体例を示す図である。図４は膜処理プロセス２０がＭＢＲプロセス３０である場合の模式図を示し、図５は膜処理プロセス２０がＲＯ膜プロセス４０である場合の模式図を示し、図６は膜処理プロセス２０が再生水プロセス５０である場合の模式図を示す。なお、図４乃至図６において、圧力センサ２２及び対策実行部２３は、図の簡略化のため図示していない。また、図７は、制御部１１がファウリングの要因を推定し、推定した要因に応じた処理を対策実行部２３へ指示する際のフローチャートを示す。

図４に示すＭＢＲプロセス３０は、嫌気槽３１、好気槽３２、膜槽３３及びブロワ３４を備える。ＭＢＲプロセス３０には、流入下水のＥＥＭ ａを取得する蛍光センサ２１−１、好気槽３２内の水に対して前処理を施した前処理後水のＥＥＭ ｂを取得する蛍光センサ２１−２、膜処理後の処理水のＥＥＭ ｃを取得する蛍光センサ２１−３の少なくともいずれか一つが設置される。ここで、ＥＥＭ ａは、ＥＥＭ ｃで検出された物質が流入起源によるものか否かを判別する際の補助情報となり得る。また、ＥＥＭ ｂは、反応槽内におけるＴＥＰ及びＥＰＳ等の多糖類を検出するのに適している。また、ＥＥＭ ｃは、ＴＥＰ及びＥＰＳ等以外の有機物を検出するのに適している。また、蛍光センサ２１−３は、蛍光センサ２１−２よりも浮遊成分の影響を受けず、また、蛍光センサ２１−２のような前処理が不要である。このように、好ましくは、蛍光センサ２１−１〜２１−３全てが設置されていることが望ましい。

図７において、まず、制御部１１は、ＥＥＭ ａのＮ１×Ｎ２個の値、ＥＥＭ ｂのＮ１×Ｎ２個の値、ＥＥＭ ｃのＮ１×Ｎ２個の値及びＴＭＰを変数とし、ＰＣＡを利用してＱ統計量及びＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２統計量を生成する（ステップＳ７１）。なお、制御部１１は、ＥＥＭ ａと、ＥＥＭ ｃとの差分を取った後、これを変数としても構わない。

続いて、制御部１１は、Ｑ統計量に関する統計的信頼限界値と、ＨｏｔｅｌｌｉｎｇのＴ^２統計量に関する統計的信頼限界値とを閾値として算出する（ステップＳ７２）。制御部１１は、生成したＱ統計量又はＴ^２統計量が閾値以上となるか否かを判定する（ステップＳ７３）。

制御部１１は、生成したＱ統計量又はＴ^２統計量が閾値以上となる場合（ステップＳ７３のＹｅｓ）、生成したＱ統計量及びＴ^２統計量について各変数の寄与量を算出する（ステップＳ７４）。制御部１１は、複数の変数から、寄与量が予め設定した値より大きい変数を抽出する（ステップＳ７５）。

制御部１１は、抽出された変数と、データベース１２に記録される推定基準データとを比較する（ステップＳ７６）。抽出された変数が推定基準データのいずれかを満たす場合、制御部１１は、満たした基準に対応する要因のファウリングが発生していること、又は、満たした基準に対応するファウリングの兆候があると推定する（ステップＳ７７）。例えば、抽出された変数が、図３に示す波長領域Ａ１〜Ａ３におけるａ割に相当し、かつ、ＴＭＰを含む場合、制御部１１は、第３の基準を満たすと判断する。そして、制御部１１は、バイオファウリング又は有機ファウリングが発生していると推定する。

制御部１１は、推定したファウリングの兆候及び発生を解消するように、対策実行部２３を制御し（ステップＳ７８）、処理を終了させる。

例えば、ＭＢＲプロセス３０において、対策実行部２３は、膜の曝気量を制御する曝気制御機能、汚泥の引抜量を制御する引抜制御機能、ファウリングを抑制する抑制剤を注入する抑制剤注入機能を有する。ＴＥＰ及び／又はＥＰＳ等によるバイオファウリングの兆候がある場合、又は、ＴＥＰ及び／又はＥＰＳ等によるバイオファウリングが発生している場合、制御部１１は、曝気風量を上げて膜を振動させる、汚泥の引抜量を増やして汚泥滞留時間を減らすことでＥＰＳ又はＴＥＰを抑制する、若しくは、ファウリング抑制剤として、次亜塩素酸の逆洗注入量（頻度）を増やすように対策実行部２３へ指示を出す。これにより、膜ファウリング診断・制御装置１０は、バイオファウリングの発生を予防すること、及び、バイオファウリングを解消することが可能になる。

また、ＭＢＲプロセス３０において、対策実行部２３は、酸又はアルカリを注入する酸・アルカリ注入機能を有する。有機ファウリングの兆候がある場合、又は、有機ファウリングが発生している場合、制御部１１は、酸、例えば、次亜塩素酸の注入頻度を上げるように対策実行部２３へ指示を出す。また、制御部１１は、酸を所定回数注入すると、アルカリ洗浄を実施するため、アルカリを注入するように対策実行部２３へ指示を出す。これにより、膜ファウリング診断・制御装置１０は、有機ファウリングの発生を予防すること、及び、有機ファウリングを解消することが可能になる。

また、ファウリングの要因がスケーリングの場合、酸による洗浄が有効であることが知られている。そこで、ＭＢＲプロセス３０における対策実行部２３は、酸洗浄を実行することが可能な酸注入機能を有する。ファウリングの要因がスケーリングであると推定される場合、制御部１１は、酸、例えばシュウ酸を注入し、酸洗浄を実行するように対策実行部２３に対して指示を出す。これにより、膜ファウリング診断・制御装置１０は、スケーリングを解消することが可能になる。なお、制御部は、ＴＭＰが若干上昇しかけたが、ＥＥＭに何ら反応が見られない場合に、スケーリングを疑って酸注入制御を行う制御ロジックを準備しても良い。これにより、膜ファウリング診断・制御装置１０は、酸洗浄を行わなくても酸注入によりｐＨを酸性になる様に制御するだけで、スケーリングを防止することが可能になる。

また、ＭＢＲプロセス３０において、対策実行部２３は、シュウ酸又はクエン酸等の有機酸を注入する有機酸注入機能を有する。要因がケイ素系（シリカ）の無機ファウリングが発生している場合、制御部１１は、有機酸で膜を洗浄するように対策実行部２３へ指示を出す。このとき、対策実行部２３は、塩酸によりシリカを析出させた上で有機酸による洗浄を実行しても良いし、塩酸と有機酸とを混合させて洗浄を実行しても良い。

図５に示すＲＯ膜プロセス４０は、取水ポンプ４１、保安フィルタ４２、調整水槽４３、海水ポンプ４４、前処理膜４５、昇圧ポンプ４６、ＲＯ膜４７、動力回収装置４８及びブースターポンプ４９を備える。ＲＯ膜プロセス４０には、取水（前処理前供給海水）のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−４、前処理膜供給水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−５、ＲＯ膜供給水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−６、ＲＯ膜透過後の生産水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−７、及び、ＲＯ膜の濃縮水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−８の少なくともいずれか一つが設置される。

上流側に位置する蛍光センサにより取得されたＥＥＭは、下流側に位置する蛍光センサにより取得されたＥＥＭで検出された物質が流入起源によるものか否かを判別する際の補助情報となり得る。例えば、蛍光センサ２１−４により取得されるＥＥＭは、蛍光センサ２１−５により取得されるＥＥＭに対する補助情報となり、蛍光センサ２１−５により取得されるＥＥＭは、蛍光センサ２１−６により取得されるＥＥＭに対する補助情報となり、蛍光センサ２１−６により取得されるＥＥＭは、蛍光センサ２１−７，２１−８により取得されるＥＥＭに対する補助情報となり得る。また、蛍光センサ２１−８により取得されるＥＥＭは、ＲＯ膜４７におけるＴＥＰ及びＥＰＳ等の多糖類を検出するのに適している。また、蛍光センサ２１−７により取得されるＥＥＭは、ＴＥＰ及びＥＰＳ等以外の有機物を検出するのに適している。このため、好ましくは、蛍光センサ２１−４〜２１−８全てが設置されていることが望ましい。

制御部１１は、図７に示す処理に従い、ファウリングの要因を推定する（ステップＳ７１〜ステップＳ７７）。そして、制御部１１は、推定したファウリングの兆候及び発生を解消するように、対策実行部２３を制御する（ステップＳ７８）。

例えば、ＲＯ膜プロセス４０において、対策実行部２３は、有機酸注入機能、酸・アルカリ注入機能及び酸注入機能に加え、微生物を殺すようにＵＶを照射するＵＶ照射機能、餌である有機物を強制的に酸化分解するオゾンを注入するオゾン注入機能、餌である有機物をさらに強力に酸化分解するＯＨラジカルを注入するＯＨラジカル注入機能、及び、動力回収装置による水の回収率を調整する回収率調整機能を備える。「回収率」は、回収率＝透過水量／取水量で定義され、０から１の値をとる。取水した水のうち、ＲＯ膜を透過しなかった部分が濃縮水となるため、取水量＝透過水量＋濃縮水量である。透過水（＝生産水）量を所定の値に保つ場合（なお、通常、利用する生産水をどのくらい必要かという計算から生産水量を決めておく。）、「回収率」が低い方が一般的にはファウリングは起こりにくい。これは、回収率が低いことは濃縮水量が多い事を意味し、濃縮水の流れが膜面のせん断力として働くためである。つまり、回収率を低くすると、膜面を濃縮水で洗い流す力が強くなる。すなわち、ファウリングの兆候が現れた場合、制御部１１は、「回収率」を下げるように対策実行部２３を制御することにより、兆候の要因がＥＰＳ及びＴＥＰ等の粘着質でなければ、ファウリングの兆候を解消することが可能となる。

図６に示す再生水プロセス５０は、嫌気槽５１、好気槽５２、膜槽５３、ブロワ５４、取水ポンプ５５、保安フィルタ５６、調整水槽５７、下水ポンプ５８、前処理膜５９、昇圧ポンプ５１０及びＲＯ膜５１１を備える。再生水プロセス５０には、流入下水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−９、好気槽３２内の水に対して前処理を施した前処理後水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−１０、有機物除去後の処理水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−１１、前処理膜供給水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−１２、ＲＯ膜供給水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−１３、ＲＯ膜透過後の生産水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−１４、及び、ＲＯ膜の濃縮水のＥＥＭを取得する蛍光センサ２１−１５の少なくともいずれか一つが設置される。好ましくは、蛍光センサ２１−９〜２１−１５全てが設置されていることが望ましいがこれに限定される訳ではない。

制御部１１は、図７に示す処理に従い、ファウリングの要因を推定する（ステップＳ７１〜ステップＳ７７）。再生水プロセス５０において、対策実行部２３は、ＵＶ照射機能、オゾン注入機能、ＯＨラジカル注入機能、酸・アルカリ注入機能及び酸注入機能を有する。制御部１１は、推定したファウリングの兆候及び発生を解消するように、対策実行部２３を制御する（ステップＳ７８）。

以上のように、上記実施形態では、制御部１１は、蛍光センサ２１により計測した膜処理プロセス２０の計測結果に基づくＥＥＭを取得する。また、制御部１１は、圧力センサ２２により計測した膜処理プロセス２０の計測結果に基づくＴＭＰを取得する。制御部１１は、データベース１２に予め記録されている推定基準データと、取得したＥＥＭ及びＴＭＰとを比較し、ファウリングの要因を推定するようにしている。これにより、膜ファウリング診断・制御装置１０は、オンラインにより取得可能なＥＥＭ及びＴＭＰに基づいて、膜処理プロセス２０におけるファウリングの要因を推定することが可能となる。

したがって、本実施形態に係る膜ファウリング診断・制御装置１０によれば、ファウリングの発生理由をオンラインで推定することができる。

また、本実施形態では、制御部１１は、算出部１１１、判定部１１２、抽出部１１３及び比較部１１４を備えるようにしている。算出部１１１は、ＥＥＭ及びＴＭＰの各値を変数とし、ＭＳＰＣを用いて統計量データであるＱ統計量及びＴ^２統計量を算出する。判定部１１２は、算出されたＱ統計量及びＴ^２統計量の閾値を取得し、Ｑ統計量及びＴ^２統計量が閾値を超えるか否かを判定する。抽出部１１３は、ＥＥＭ及びＴＭＰにおける変数についての、Ｑ統計量及びＴ^２統計量についての寄与量を算出し、寄与量が大きい変数を抽出する。比較部１１４は、データベースに記録されている推定基準データと、抽出された変数とを比較し、ファウリングの要因を推定する。これにより、制御部１１は、ＭＳＰＣを用いてオンラインでファウリングの要因を推定することが可能となる。

また、本実施形態では、制御部１１は、推定したファウリングの要因に対応する処理を、膜処理プロセス２０に設置された対策実行部２３へ指示するようにしている。これにより、オンラインで推定されたファウリング要因に応じた処理を、膜処理プロセス２０に対して実行することが可能となる。すなわち、膜処理プロセス２０におけるファウリングを、オンラインで解消することが可能となる。

なお、上記実施形態では、ＥＥＭ及びＴＭＰを、ＭＳＰＣを利用する際の変数として用いる場合を例に説明した。しかしながら、これに限定される訳ではない。例えば、膜処理プロセス２０に、水温、水量、ＴＯＣ（Total Organic Carbon）、ＣＯＤ、ＴＮ、ＴＰ、ＮＨ４−Ｎ、ＮＯ３−Ｎ、ＮＯ２−Ｎ、ＰＯ４−Ｐ、ＳＳ、ＥＣ、ＰＨ、吸光スペクトルを測定する測定器が設置される。そして、算出部１１１は、ＥＥＭ及びＴＭＰに加え、水温、水量、ＴＯＣ、ＣＯＤ、ＴＮ、ＴＰ、ＮＨ４−Ｎ、ＮＯ３−Ｎ、ＮＯ２−Ｎ、ＰＯ４−Ｐ、ＳＳ、ＥＣ、ＰＨ、吸光スペクトルの少なくともいずれかをＭＳＰＣを利用する際の変数として用いるようにしても構わない。これらの測定値のＱ統計量及びＴ^２統計量についての寄与量を把握することで、ファウリングの要因を同定する際の精度が向上することになる。

また、上記実施形態では、膜処理プロセス２０には、シリカ系の無機物を検出する光学式の検出計が設置されていても構わない。算出部１１１は、この検出計の検出結果を、ＭＳＰＣを利用する際の変数として用いる。この測定値のＱ統計量及びＴ^２統計量についての寄与量が高い場合、マグネシウム及び／又はカルシウムを原因とするスケーリングによりファウリングが発生した可能性が高くなる。

また、上記実施形態では、算出部１１１は、ＭＳＰＣにおけるＰＣＡを利用してＱ統計量及びＴ^２統計量を算出する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定される訳ではない。例えば、算出部１１１は、回帰の一種であり、ロバストな回帰を可能とするＰＬＳ（潜在変数射影法：Projection to Latent Structure）ベースのＭＳＰＣを適用しても構わない。ＰＬＳを適用する場合、算出部１１１は、ＴＭＰを出力変数として行列＜Ｙ＞（＜Ｙ＞は太文字のＹ）に格納し、その他の変数を入力変数として行列＜Ｘ＞（＜Ｘ＞は太文字のＸ）に格納する。そして、算出部１１１は、ＰＬＳの手法を用いて回帰モデルを作成する。この際、生成されるスコア行列＜Ｔ＞（＜Ｔ＞は太文字のＴ）と呼ばれるものを利用してＰＣＡの場合と同様にＴ^２統計量を定義することができる。また、Ｑ統計量に相当するものとして、実際に計測されるＴＭＰとＰＬＳモデルで計算されるＴＭＰの推定値との予測誤差の２乗和（ＳＰＥ）を用いる。判定部１１２は、ＳＰＥ及びＴ^２統計量に対して閾値を設定し、ＳＰＥ及びＴ^２統計量が閾値を超えるか否かを判定する。抽出部１１３は、ＳＰＥ及びＴ^２統計量についての各変数の寄与量を算出し、寄与量の高い変数を抽出する。比較部１１４は、抽出された寄与量と、データベース１２に記録される推定基準データとを比較することで、ファウリングの要因を推定する。

また、上記実施形態では、データベース１２に記録される推定基準データに第１乃至第３の基準が含まれており、抽出された変数が、第１乃至第３の基準を満たすか否かによってファウリングの要因を推定する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定される訳ではない。例えば、推定基準データには、ファウリングが発生する際における、ＥＥＭについての特徴的なパターンが含まれていても構わない。

ただし、特徴的なパターンと、対策が決められているファウリングの要因とが、一意に対応しない場合も想定される。一つは、特徴的なパターンの数とファウリング要因の数が合わない場合である。また、もう一つは、特徴的なパターンが必ずしも一つのファウリング要因に対応しない場合である。実際には、この２つが混在することが考えられる。このような場合には、ファウリングの特徴的なＬ個のパターンと、ファウリング要因Ｐ個について、確率的な対応を与える。例えば、Ｌ個のパターンの１番目のパターンの要因は、バイオファウリングである確率が０．６、有機ファウリングである確率が０．２、無機ファウリングである確率が０．１、スケーリングである確率が０．１等の対応を与えておく。そして、比較部１１４が、抽出された変数が属する波長領域が１番目のパターンのようになると判断する場合、対策制御部１１５は、可能性の最も高いバイオファウリングの対策をとるように、膜処理プロセス２０の対策実行部２３へ指示を出す。膜処理プロセス２０における対策が成功した場合、対策制御部１１５は、予め設定されていた確率を増加させ、例えば、バイオファウリングである確率を０．７５とし、有機ファウリングである確率を０．１５、無機ファウリングである確率を０．０５、スケーリングである確率を０．０５のように変化させる。逆に、膜処理プロセス２０における対策が失敗した場合、対策制御部１１５は、バイオファウリングである確率を０．５とし、有機ファウリングである確率を０.３、無機ファウリングである確率を０．１、スケーリングである確率を０．１のように変化させる。このような学習は確率ネットワークの学習問題として、例えばベイジアンネット等の学習方法（ビリーフプロパゲーション等）を用いて学習させることが可能である。

また、制御部１１で実行される膜ファウリング診断・制御プログラムは、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録されるようにしても構わない。

本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０…膜ファウリング診断・制御装置、１１…制御部、１１１…算出部、１１２…判定部、１１３…抽出部、１１４…比較部、１１５…対策制御部、１２…データベース、２０…膜処理プロセス、２１，２１−１〜２１−１４…蛍光センサ、２２…圧力センサ、２３…対策実行部、３０…ＭＢＲプロセス、３１…嫌気槽、３２…好気槽、３３…膜槽、３４…ブロワ、４０…ＲＯ膜プロセス、４１…取水ポンプ、４２…保安フィルタ、４３…調整水槽、４４…海水ポンプ、４５…前処理膜、４６…昇圧ポンプ、４７…ＲＯ膜、４８…動力回収装置、４９…ブースターポンプ、５０…再生水プロセス、５１…嫌気槽、５２…好気槽、５３…膜槽、５４…ブロワ、５５…取水ポンプ、５６…保安フィルタ、５７…調整水槽、５８…下水ポンプ、５９…前処理膜、５１０…昇圧ポンプ、５１１…ＲＯ膜

Claims (11)

1. 膜処理プロセスで利用される水を蛍光センサで計測することで得られるＥＥＭ（励起−蛍光マトリクス：Excitation Emission Matrix）と、前記膜処理プロセスで用いられる膜を圧力センサで計測することで得られるＴＭＰ（膜間差圧：Trans Membrane Pressure）とを取得する膜ファウリング診断・制御装置において、
   前記膜のファウリングの要因を推定するための推定基準データを予め記録するデータベースと、
   前記ＥＥＭ及び前記ＴＭＰと、前記推定基準データとを比較することで、前記膜のファウリングの要因を推定する制御部と
   を具備する膜ファウリング診断・制御装置。
2. 前記制御部は、
   前記ＥＥＭにおける励起波長及び蛍光波長から特定される複数の第１の変数と、前記ＴＭＰによる第２の変数とから統計量データを算出する算出部と、
   前記統計量データの閾値を設定し、前記統計量データが前記閾値を超えるか否かを判定する判定部と、
   前記統計量データが前記閾値を超える場合、前記閾値を超えることについての前記第１及び第２の変数それぞれの寄与量を算出し、前記寄与量が相対的に高い変数を抽出する抽出部と、
   前記抽出された変数と、前記データベースに記録される推定基準データとを比較し、前記膜のファウリングの要因を推定する比較部と
   を備える請求項１記載の膜ファウリング診断・制御装置。
3. 前記比較部は、膜処理プロセスで利用される水からマグネシウム及び／又はカルシウムを検出する検出器から検出結果を取得し、前記検出結果に基づき、ファウリングの要因がスケーリングであるか、無機ファウリングであるかを推定する請求項２記載の膜ファウリング診断・制御装置。
4. 前記制御部は、
   前記推定されたファウリングの要因に対応した処理を、前記膜処理プロセスに設けられた対策実行部に実行させる対策制御部をさらに備える請求項２記載の膜ファウリング診断・制御装置。
5. 前記算出部は、ＭＳＰＣ（多変量統計的プロセス管理：Multi-Variate Statistical Process Control）手法におけるＰＣＡ（通常主成分分析：Principal Component Analysis）を利用して、前記統計量データを算出する請求項２記載の膜ファウリング診断・制御装置。
6. 前記算出部は、ＭＳＰＣ（多変量統計的プロセス管理：Multi-Variate Statistical Process Control）手法におけるＰＬＳ（潜在変数射影法：Projection to Latent Structure）を利用して、前記統計量データを算出する請求項２記載の膜ファウリング診断・制御装置。
7. 前記膜処理プロセスは、ＭＢＲ（Membrane Bio-Reactor）プロセスである請求項１記載の膜ファウリング診断・制御装置。
8. 前記膜処理プロセスは、海水淡水化のＲＯ（Reverse Osmosis）プロセスである請求項１記載の膜ファウリング診断・制御装置。
9. 前記膜処理プロセスは、再生水プロセスである請求項１記載の膜ファウリング診断・制御装置。
10. 膜処理プロセスで利用される水を蛍光センサで計測することで得られるＥＥＭ（励起−蛍光マトリクス：Excitation Emission Matrix）と、前記膜処理プロセスで用いられる膜を圧力センサで計測することで得られるＴＭＰ（膜間差圧：Trans Membrane Pressure）とを取得する膜ファウリング診断・制御装置で用いられる膜ファウリング診断・制御方法において、
    前記ＥＥＭにおける励起波長及び蛍光波長から特定される複数の第１の変数と、前記ＴＭＰによる第２の変数とから統計量データを算出し、
    前記統計量データの閾値を設定し、前記統計量データが前記閾値を超えるか否かを判定し、
    前記統計量データが前記閾値を超える場合、前記閾値を超えることについての前記第１及び第２の変数それぞれの寄与量を算出し、
    前記寄与量が相対的に高い変数を抽出し、
    前記抽出した変数と、データベーブに予め記録され、前記膜のファウリングの要因を推定するための推定基準データとを比較し、前記膜のファウリングの要因を推定する膜ファウリング診断・制御方法。
11. 膜処理プロセスで利用される水を蛍光センサで計測することで得られるＥＥＭ（励起−蛍光マトリクス：Excitation Emission Matrix）と、前記膜処理プロセスで用いられる膜を圧力センサで計測することで得られるＴＭＰ（膜間差圧：Trans Membrane Pressure）とを取得する膜ファウリング診断・制御装置で用いられる膜ファウリング診断・制御プログラムにおいて、
    前記ＥＥＭにおける励起波長及び蛍光波長から特定される複数の第１の変数と、前記ＴＭＰによる第２の変数とから統計量データを算出する処理と、
    前記統計量データの閾値を設定し、前記統計量データが前記閾値を超えるか否かを判定する処理、
    前記統計量データが前記閾値を超える場合、前記閾値を超えることについての前記第１及び第２の変数それぞれの寄与量を算出し、前記寄与量が相対的に高い変数を抽出する処理と、
    前記抽出した変数と、データベーブに予め記録され、前記膜のファウリングの要因を推定するための推定基準データとを比較し、前記膜のファウリングの要因を推定する処理と
    を前記膜ファウリング診断・制御装置のコンピュータに実行させる膜ファウリング診断・制御プログラム。

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