JP2019098331A - 薬注制御装置、薬剤管理装置、水処理システム、薬注制御方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】水系統への薬剤の注入量を適正化する薬注制御装置、薬剤管理装置、水処理システム、薬注制御方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】薬注制御装置１１０は、水系統の水の水質に基づいて、成分の異なる複数の薬剤それぞれの水系統への注入量を決定する決定部を備える。決定部としては、禁止される薬剤の組み合わせを含む制約条件に基づいて、前記複数の薬剤それぞれの注入量を決定、またはコストが小さくなるように前記複数の薬剤それぞれの注入量を決定するものであってよい。【選択図】図１

Description

本発明は、薬注制御装置、薬剤管理装置、水処理システム、薬注制御方法、およびプログラムに関する。

発電プラントの循環水系統などの水系統においては、水系統に腐食、スケーリング、ファウリングなどの障害が生じないように、薬剤が注入されている。水系統に注入される薬剤は、予め水系統の最悪条件時の水質に基づいて調合される。そのため、水系統に所定の第１量の薬剤を注入し、かつ水系統から所定の第２量の水を排出することで、水系統の障害を防ぐことができる。

なお、特許文献１には、燃焼設備に供給する還元剤の最適供給量を求める技術が開示されている。特許文献１に記載の技術によれば、中央制御ユニットが、燃焼設備の状態量、運転条件、およびその他のパラメータの関数によって、還元剤の供給量を決定する。

特表平１１−５１２７９９号公報

ところで、コストの削減、および環境負荷の低減を鑑みて、水系統への薬剤の注入量を低減したいという要望がある。特許文献１に記載の技術のように、水系統の状態に基づいて薬剤の注入量を制御することで薬剤の注入量を低減することができる可能性がある。一方、上述したように、薬剤が最悪条件時の水質に基づいて調合されたものである場合、例えば、スケーリングを防止するための最低限の薬剤を注入した場合に、ファウリングに作用する成分が過剰に投入される可能性がある。
本発明の目的は、水系統への薬剤の注入量を適正化する薬注制御装置、薬剤管理装置、水処理システム、薬注制御方法、およびプログラムを提供することにある。

本発明の第１の態様によれば、薬注制御装置は、水系統への薬剤の注入を制御する薬注制御装置であって、前記水系統の水の水質に基づいて、成分の異なる複数の薬剤それぞれの前記水系統への注入量を決定する決定部を備える。

本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る薬注制御装置において、前記決定部は、禁止される薬剤の組み合わせを含む制約条件に基づいて、前記複数の薬剤それぞれの注入量を決定するものであってよい。

本発明の第３の態様によれば、第１または第２の態様に係る薬注制御装置において、前記複数の薬剤の少なくとも１つは、前記水系統の複数の障害因子に作用するものであってよい。

本発明の第４の態様によれば、第１から第３の何れかの態様に係る薬注制御装置において、前記決定部は、コストが小さくなるように前記複数の薬剤それぞれの注入量を決定するものであってよい。

本発明の第５の態様によれば、第４の態様に係る薬注制御装置が、前記水質に基づいて、前記複数の薬剤それぞれの注入量の複数の候補を特定する候補特定部と、各薬剤の単位注入量あたりのコストである単位コストに基づいて、前記候補特定部が特定した前記複数の候補それぞれのコストを特定するコスト特定部とをさらに備え、前記決定部は、前記複数の候補のうち前記コストが最も小さい候補を、前記複数の薬剤それぞれの注入量に決定するものであってよい。

本発明の第６の態様によれば、水処理システムは、水系統と、成分の異なる薬剤を貯留する複数の薬剤タンクと、前記複数の薬剤タンクそれぞれに貯留される前記薬剤を前記水系統に供給する複数の薬注ポンプと、第１から第５の何れかの態様に係る薬注制御装置とを備える。

本発明の第７の態様によれば、薬注制御方法は、水系統への薬剤の注入を制御する薬注制御方法であって、前記水系統の水の水質に基づいて、成分の異なる複数の薬剤それぞれの前記水系統への注入量を決定するステップを含む。

本発明の第８の態様によれば、プログラムは、水系統への薬剤の注入を制御する薬注制御装置のコンピュータに、前記水系統の水の水質に基づいて、成分の異なる複数の薬剤それぞれの前記水系統への注入量を決定するステップを実行させる。

上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、水質に応じて成分の異なる複数の薬剤の注入量を決定することで、薬剤を構成する成分の注入量を適正化することができる。

一実施形態に係る水処理システムの構成を示す概略ブロック図である。 一実施形態に係る薬注制御装置の構成を示す概略ブロック図である。 薬注モデルの学習に用いられる教師データの一例である。 水質指標値とプラントデータとある薬剤の注入量と一定時間後の水質指標値の関係を示す負荷変動モデルの例を示すグラフである。 一実施形態に係る薬注制御装置の動作を示すフローチャートである。 一実施形態に係る薬注制御装置の構成を示す概略ブロック図である。 一実施形態に係る薬注制御装置の動作を示すフローチャートである。 一実施形態に係る薬注制御装置の構成を示す概略ブロック図である。 一実施形態に係る薬注制御装置の動作を示すフローチャートである。 一実施形態に係る薬注制御装置の構成を示す概略ブロック図である。 標準コストと総コストの関係の例を示す図である。 一実施形態に係る薬注制御装置の動作を示すフローチャートである。 一実施形態に係る薬剤管理装置の構成を示す概略ブロック図である。 一実施形態に係る薬剤管理装置の動作を示すフローチャートである。 一実施形態に係る水処理システムの構成を示す概略ブロック図である。 少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。

〈第１の実施形態〉
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。

《水処理システムの構成》
図１は、一実施形態に係る水処理システムの構成を示す概略ブロック図である。
第１の実施形態に係る水処理システム１００は、発電プラント１０に設けられる。水処理システム１００は、発電プラント１０の循環水系統に薬剤を注入することで、循環水系統に生じる複数の障害因子（例えば、腐食、スケーリング、ファウリングなど）を抑制する。

発電プラント１０は、ボイラ１１、蒸気タービン１２、発電機１３、復水器１４、純水装置１５、および冷却塔１６を備える。
ボイラ１１は、水を蒸発させて蒸気を発生させる。蒸気タービン１２は、ボイラ１１が発生させた蒸気により回転する。発電機１３は、蒸気タービン１２の回転エネルギーを電力に変換する。復水器１４は、蒸気タービン１２から排出される蒸気と冷却水とを熱交換させ、蒸気を水に戻す。純水装置１５は、純水を生成する。冷却塔１６は、復水器１４で熱交換された冷却水を冷却する。

水処理システム１００は、蒸気循環ライン１０１、第１補給ライン１０２、第１排水ライン１０３、第１薬注ライン１０４、冷却水循環ライン１０５、第２補給ライン１０６、第２排水ライン１０７、第２薬注ライン１０８、排水処理装置１０９、薬注制御装置１１０、環境測定装置１１１および運転監視装置１１２を備える。

蒸気循環ライン１０１は、蒸気タービン１２、復水器１４、およびボイラ１１に水および蒸気を循環させるラインである。蒸気循環ライン１０１のうち復水器１４とボイラ１１との間には、第１給水ポンプ１０１１が設けられる。第１給水ポンプ１０１１は、復水器１４からボイラ１１へ向けて水を圧送する。

第１補給ライン１０２は、純水装置１５が生成する純水を蒸気循環ライン１０１に供給するためのラインである。第１補給ライン１０２には、第２給水ポンプ１０２１が設けられる。第２給水ポンプ１０２１は、復水器１４への水張り時に使用される。運転中において第１補給ライン１０２内の水は、復水器１４の減圧により純水装置１５から復水器１４へ向けて圧送される。

第１排水ライン１０３は、蒸気循環ライン１０１を循環する水の一部を、ボイラ１１から排水処理装置１０９へ排出するためのラインである。
第１薬注ライン１０４は、蒸気循環ライン１０１に防食剤、防スケール剤、スライムコントロール剤などの薬剤を供給するためのラインである。第１薬注ライン１０４は、薬剤を貯留する第１薬剤タンク１０４１と、第１薬剤タンク１０４１から蒸気循環ライン１０１へ薬剤を供給する第１薬注ポンプ１０４２とを備える。

冷却水循環ライン１０５は、復水器１４および冷却塔１６に冷却水を循環させるラインである。冷却水循環ライン１０５には、第３給水ポンプ１０５１および循環水質センサ１０５２が設けられる。第３給水ポンプ１０５１は、冷却塔１６から復水器１４へ向けて冷却水を圧送する。循環水質センサ１０５２は、冷却水循環ライン１０５を循環する冷却水の水質を検出する。センサによって検出される水質の例としては、電気伝導率、ｐＨ値、塩濃度、金属濃度、ＣＯＤ（Chemical Oxygen Demand）、ＢＯＤ（Biochemical Oxygen Demand）、微生物濃度、およびシリカ濃度、ならびにこれらの組み合わせが挙げられる。循環水質センサ１０５２は、検出した水質を示す循環水質指標値を薬注制御装置１１０に出力する。

第２補給ライン１０６は、水源から取水される原水を、補給水として冷却水循環ライン１０５に供給するためのラインである。第２補給ライン１０６には、第４給水ポンプ１０６１および補給水質センサ１０６２が設けられる。第４給水ポンプ１０６１は、水源から冷却塔１６へ向けて補給水を圧送する。補給水質センサ１０６２は、検出した水質を示す補給水質指標値を薬注制御装置１１０に出力する。
第２排水ライン１０７は、冷却水循環ライン１０５を循環する水の一部を排水処理装置１０９へ排出するためのラインである。第２排水ライン１０７には、ブロー弁１０７１および排水質センサ１０７２が設けられる。ブロー弁１０７１は、冷却水循環ライン１０５から排水処理装置１０９へブローする排水の量を制限する。排水質センサ１０７２は、第２排水ライン１０７から排出される排水の水質を検出する。排水質センサ１０７２は、検出した水質を示す排水質指標値を薬注制御装置１１０に出力する。

第２薬注ライン１０８は、冷却水循環ライン１０５に薬剤を供給するためのラインである。第２薬注ライン１０８は、異なる種類の薬剤を貯留する複数の第２薬剤タンク１０８１と、各第２薬剤タンク１０８１から冷却水循環ライン１０５へ薬剤を供給する複数の第２薬注ポンプ１０８２とを備える。複数の第２薬剤タンク１０８１に貯留される各薬剤は、複数の障害因子の少なくとも１つに作用する薬剤である。すなわち、薬剤は、防食剤、防スケール剤、スライムコントロール剤の何れかとして機能する。

排水処理装置１０９は、第１排水ライン１０３および第２排水ライン１０７から排出された排水に、酸、アルカリ、凝集剤、またはその他の薬剤を注入する。排水処理装置１０９は、薬剤により処理された排水を廃棄する。
薬注制御装置１１０は、循環水質センサ１０５２、補給水質センサ１０６２、および排水質センサ１０７２が検出した水質、および環境測定装置１１１が測定する発電プラント１０周辺の環境データに基づいて、第４給水ポンプ１０６１の動力、ブロー弁１０７１の開度、および第２薬注ポンプ１０８２の注入量（プランジャのストローク量またはストローク数）を決定する。

環境測定装置１１１は、発電プラント１０周辺の環境を測定し、環境データを生成する。環境データの例としては、発電プラント１０の周辺地域の天候、気温および湿度、ならびに補給水の水質（濁りレベルなど）が挙げられる。
運転監視装置１１２は、発電プラント１０の運転データを測定し、運転データを生成する。運転データの例としては、発電プラント１０の出力、各種（蒸気、水、冷却水、薬品など）流量、ボイラの温度や圧力、冷却水温度、冷却塔の風量などが挙げられる。

《薬剤について》
各第２薬剤タンク１０８１には、上述したように、循環水系統である冷却水循環ライン１０５の複数の障害因子の少なくとも１つに作用する薬剤が貯留される。
薬剤の例としては、防食剤、防スケール剤、スライムコントロール剤などが挙げられる。防食剤の例としては、リン酸塩、ホスホン酸塩、二価金属塩、カルボン酸系低分子ポリマー、亜硝酸塩、クロム酸塩、アミン・アゾール類などが挙げられる。防スケール剤の例としては、塩酸、硫酸、ホスホン酸、酸性ポリマーなどが挙げられる。スライムコントロール剤の例としては、次亜塩素酸塩、クロラミン、ハロゲン化合物などが挙げられる。

第２薬剤タンク１０８１に貯留される薬剤は、単一成分の薬剤の原液であることが好ましい。複合成分の薬剤には、安定化剤、ｐＨ調整剤、溶媒など、障害因子に作用しない成分が含まれることがあるため、単一成分の薬剤の原液を用いることで障害因子に作用しない成分の注入を削減することができる。また、防食剤は、それぞれ異なる薬剤タンクに貯留されたリン酸塩、ホスホン酸塩、二価金属塩、カルボン酸系低分子ポリマー、亜硝酸塩、クロム酸塩、アミン・アゾール類などを混合したものであってもよい。防スケール剤は、それぞれ異なる薬剤タンクに貯留された塩酸、硫酸、ホスホン酸、酸性ポリマーなどを混合したものであってもよい。スライムコントロール剤は、それぞれ異なる薬剤タンクに貯留された次亜塩素酸塩、クロラミン、ハロゲン化合物などを混合したものであってもよい。

《薬注制御装置の構成》
図２は、一実施形態に係る薬注制御装置の構成を示す概略ブロック図である。
第１の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、水質指標値取得部１１０１、環境データ取得部１１０２、運転データ取得部１１０３、モデル記憶部１１０４、決定部１１０５、制御部１１０６を備える。

水質指標値取得部１１０１は、循環水質センサ１０５２、補給水質センサ１０６２、および排水質センサ１０７２から水質を示す水質指標値を取得する。水質指標値取得部１１０１は、循環水質センサ１０５２から循環水質指標値を取得し、補給水質センサ１０６２から補給水質指標値を取得し、排水質センサ１０７２から排水質指標値を取得する。循環水質指標値、補給水質指標値、および排水質指標値は、いずれも腐食に係る指標値、スケーリングに係る指標値、およびファウリングに係る指標値を含む。なお、指標値の例として、電気伝導率、ｐＨ値、塩濃度、金属濃度、ＣＯＤ、ＢＯＤ、微生物濃度、およびシリカ濃度が挙げられる。このうち、電気伝導率、ｐＨ値、塩濃度、金属濃度は、スケーリングに係る指標値の一例である。ＣＯＤ、ＢＯＤ、微生物濃度は、ファウリングに係る指標値の一例である。ｐＨ値は、腐食に係る指標値の一例である。他方、上記の各指標値の例は、１つの障害因子のみに影響を及ぼすものではなく、複数の障害因子のそれぞれに影響を及ぼし得る。例えば、電気伝導率が同じ値であっても、ＣＯＤの値によってスケーリングのリスクの大きさは変動し得る。

環境データ取得部１１０２は、環境測定装置１１１から発電プラント１０周辺の環境データ（天候、気温および湿度、補給水の水質など）をプラントデータとして取得する。
運転データ取得部１１０３は、運転監視装置１１２から発電プラント１０の運転データ（発電プラント１０の出力、ボイラの温度や圧力など）をプラントデータとして取得する。

モデル記憶部１１０４は、各水質指標値と各プラントデータ（環境データ及び運転データ）を入力し、各薬剤の注入量を出力するための薬注モデルを記憶する。
薬注モデルは、例えばニューラルネットワークなどの機械学習モデルである。薬注モデルは、予め、各水質指標値とプラントデータと、このときの各薬剤の注入量との組み合わせを教師データとして学習されたものである。図３は、薬注モデルの学習に用いられる教師データの一例である。教師データは、例えば、予め技術者によって作成される。また、教師データは、既知の情報から自動的に生成されたものであってもよい。例えば、予め機械学習等により、水質指標値とプラントデータと一定時間後の水質指標値との関係を表す負荷変動モデルを求めておくことで、水質指標値と各薬剤の注入量との既知の関係と、負荷変動モデルとに基づいて教師データを自動的に生成することができる。具体的には、水質指標値とプラントデータを乱数によって求め、これらを負荷変動モデルに入力することで一定時間後の水質指標値を得て、水質指標値に対する各薬剤の注入量を既知の計算式に当てはめて求めることで、水質指標値とプラントデータと各薬剤の注入量との組み合わせを得ることができる。
図４は、水質指標値とプラントデータとある薬剤の注入量と一定時間後の水質指標値の関係を示す負荷変動モデルの例を示すグラフである。図４に示すような負荷変動モデルが既知である場合、水質指標値とプラントデータの値が与えられたときに、一定時間後の水質指標値（すなわち一定時間後のリスク）を一定値以下に抑えるために必要なある薬剤の注入量を決定することができる。つまり、プラントデータと水質指標値を乱数によって決定し、負荷変動モデルに代入することで、必要な薬剤の注入量を得ることができる。これにより、負荷変動モデルを用いて水質指標値とプラントデータと薬剤の注入量との組み合わせである教師データを自動的に生成することができる。

決定部１１０５は、水質指標値取得部１１０１が取得した各水質指標値と、環境データ取得部１１０２が取得した環境データと、運転データ取得部１１０３が取得した運転データとをモデル記憶部１１０４が記憶する薬注モデルに代入することで、各薬剤の注入量を決定する。これにより、決定部１１０５は、複数の薬剤それぞれの水系統への注入量を、障害因子毎の水質指標値が障害因子毎の水質目標値に近づくように決定することができる。

制御部１１０６は、決定部１１０５が決定した注入量に基づいて、各第２薬注ポンプ１０８２に制御命令を出力する。

《薬注制御装置の動作》
次に、本実施形態に係る薬注制御装置１１０の動作について説明する。
図５は、一実施形態に係る薬注制御装置の動作を示すフローチャートである。
薬注制御装置１１０が起動すると、薬注制御装置１１０は、以下に示す処理を一定時間ごとに実行する。

水質指標値取得部１１０１は、循環水質センサ１０５２、補給水質センサ１０６２、および排水質センサ１０７２から水質を示す水質指標値を取得する。また、環境データ取得部１１０２は、環境測定装置１１１から環境データを取得する。同様に、運転データ取得部１１０３は、運転監視装置１１２から運転データを取得する。（ステップＳ１１１）。

次に、決定部１１０５は、水質指標値と環境データと運転データとをモデル記憶部１１０４が記憶する薬注モデルに代入することで、各薬剤の注入量を決定する（ステップＳ１２）。そして、制御部１１０６は、決定部１１０５が決定した注入量に基づいて、各第２薬注ポンプ１０８２に制御命令を出力する（ステップＳ１３）。

《作用・効果》
このように、第１の実施形態によれば、薬注制御装置１１０は、循環水系統である冷却水循環ライン１０５の水の障害因子毎の水質指標値に基づいて、成分の異なる複数の薬剤それぞれの水系統への注入量を決定する。これにより、調合された１種類の薬剤を用いて水質を調整する場合と比較して、複数の障害因子のそれぞれに作用する成分の量を、必要最小限な量まで、低減することができる。
すなわち、防食剤と防スケール剤とスライムコントロール剤とを所定の割合で配合した１種類の薬剤を用いる場合、薬剤の注入量は、最もリスクが高い障害因子によって決定される。例えば、１種類の薬剤を用いる場合、腐食リスクが高く、スケーリングリスクが低いときに、腐食リスクに合わせて薬剤の注入量が決定されるため、スケーリングリスクが小さいにも関わらず多量の防スケール剤が注入されることとなる。
他方、第１の実施形態によれば、薬注制御装置１１０が異なる成分の複数の薬剤それぞれの注入量を決定することで、各障害因子に応じた各薬剤の最小限の注入量を決定することができる。例えば、第１の実施形態によれば、防食剤と防スケール剤の注入量を異ならせることができるため、薬注制御装置１１０は、腐食リスクが高く、スケーリングリスクが低いときに、防スケール剤が多量に注入されることを防ぐことができる。

〈第２の実施形態〉
薬剤の種類によっては、他の特定の薬剤と混ぜることで、障害因子を誘発するものがある。例えば、混ぜることで沈殿が生じ、スケーリングの発生に寄与する薬剤の組み合わせがある。したがって、薬注制御装置１１０は、このような薬剤の組み合わせを避けるように各薬剤の注入量を決定することが好ましい。
第２の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、これに鑑みて、禁止される薬剤の組み合わせを含む制約条件に基づいて、複数の薬剤それぞれの注入量を決定する。

第２の実施形態に係る薬注制御装置１１０の構成は、第１の実施形態と同様である。
他方、モデル記憶部１１０４が記憶する薬注モデルの学習方法が、第１の実施形態と異なる。具体的には、第２の実施形態に係る薬注モデルは、学習課程において、制約条件に基づくペナルティが加味される。
一般的なニューラルネットワークモデルにおいては、教師データに含まれる入力値から得られた出力値（暫定出力値）と教師データに含まれる出力値（正解出力値）とを比較し、その差が大きいほど大きくなるペナルティ値（回帰ペナルティ値）を算出し、これを最小化するように学習がなされる。
これに対し、第２の実施形態に係る薬注モデルの学習課程においては、上記の回帰ペナルティ値に加え、制約条件に基づく制約ペナルティ値を算出し、回帰ペナルティ値と制約ペナルティ値の和が最小になるように学習を行う。制約ペナルティ値は、例えば、暫定出力値が制約条件を満たさない場合（制約条件に含まれる薬剤の組み合わせに係る注入量が一定量以上である場合など）に正数をとり、暫定出力値が制約条件を満たす場合にゼロをとる。なお、教師データに含まれる出力値は制約条件を満たすものである。
これにより、第２の実施形態に係る薬注モデルは、制約条件に基づいて複数の薬剤それぞれの注入量を出力するものとなる。したがって、決定部１１０５は、当該薬注モデルを用いることで、制約条件に基づいて複数の薬剤それぞれの注入量を、複数の薬剤それぞれの水系統への注入量を、障害因子毎の水質指標値が障害因子毎の水質目標値に近づくように決定することができる。

《作用・効果》
このように、第２の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、禁止される薬剤の組み合わせを含む制約条件に基づいて、複数の薬剤それぞれの注入量を決定する。これにより、薬注制御装置１１０は、障害因子を誘発する組み合わせに係る薬剤の注入を抑制することができる。

《変形例》
なお、第２の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、薬注モデルの学習課程において制約条件に鑑みた学習がなされるが、他の実施形態においてはこれに限られない。例えば、他の実施形態に係る決定部１１０５は、薬注モデルに基づいて複数の薬剤の注入量の候補を生成し、このうち制約条件を満たすものを特定するものであってもよい。

〈第３の実施形態〉
薬剤の種類によっては、他の特定の薬剤と混ぜることで効果が相殺されるものや、相乗されるものがある。したがって、効果が相殺される組み合わせを避け、効果が相乗される組み合わせを採用することで、１つの薬剤を冷却水循環ライン１０５に注入する場合と比較してコストを抑えることができる可能性がある。
また、薬剤の種類によっては、単一の成分によって２つ以上の障害因子に作用するものや、一の障害因子に作用する一方で、副作用として他の障害因子を誘発するものがある。薬剤Ａ（特に単一成分の薬剤）が例えば腐食とスケーリングに作用する場合、当該薬剤を冷却水循環ライン１０５に注入することで、防食剤として作用する薬剤Ｂと防スケール剤として作用する薬剤Ｃとをそれぞれ冷却水循環ライン１０５に注入する場合と比較してコストを抑えることができる可能性がある。
また例えば、スケーリングに作用する一方で腐食を誘発しうる薬剤Ｄが、スケーリングに作用し腐食を誘発しない薬剤Ｅより安価である場合において、腐食のリスクが十分に小さい場合には、薬剤Ｅの注入量を減らし薬剤Ｄの注入量を増加させることでコストを抑えることができる可能性がある。

一方で、薬剤の組み合わせによる相乗効果や相殺効果や、また単一成分の副作用、およびこれらの度合いについては、必ずしも既知とは限らない。そのため、薬注制御装置１１０が薬注モデルに従って複数の薬剤を注入したときに、一定時間後の水質と目標水質とにずれが生じる可能性がある。第３の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、これに鑑みて、一定時間後の水質に基づいて薬注モデルを更新する。

《薬注制御装置の構成》
図６は、一実施形態に係る薬注制御装置の構成を示す概略ブロック図である。
第３の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、図６に示すように第１の実施形態の構成に加え、さらに更新部１１０７を備える。

更新部１１０７は、制御部１１０６による制御指令の出力の一定時間後に水質指標値取得部１１０１が取得した水質と、冷却水循環ライン１０５の目標水質との差が小さくなるように、モデル記憶部１１０４が記憶する薬注モデルを更新する。

《薬注制御装置の動作》
図７は、一実施形態に係る薬注制御装置の動作を示すフローチャートである。
水質指標値取得部１１０１、環境データ取得部１１０２、運転データ取得部１１０３は、それぞれ水質指標値、環境データ、および運転データを取得する。（ステップＳ３１）。次に、決定部１１０５は、水質指標値と環境データと運転データとをモデル記憶部１１０４が記憶する薬注モデルに代入することで、各薬剤の注入量を決定する（ステップＳ３２）。制御部１１０６は、決定部１１０５が決定した注入量に基づいて、各第２薬注ポンプ１０８２に制御命令を出力する（ステップＳ３３）。

制御部１１０６が制御命令を出力してから一定時間が経過した後、水質指標値取得部１１０１は、水質指標値を再度取得する（ステップＳ３４）。更新部１１０７は、ステップＳ３１で取得した水質指標値（実指標値）と目標水質に係る水質指標値（目標指標値）との差が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３５）。薬注モデルが適切に学習されている場合、実指標値は目標指標値とほぼ同じ値を示す。すなわち、実指標値と目標指標値との差が閾値以上である場合、薬注モデルの学習が不十分である可能性がある。

実指標値と目標指標値との差が閾値以上である場合（ステップＳ３５：ＹＥＳ）、更新部１１０７は、実指標値と目標指標値との差に基づいて、ステップＳ３２で決定部１１０５が決定した薬剤の注入量を補正する（ステップＳ３６）。例えば、スケーリングに係る実指標値が目標指標値より大きい場合、更新部１１０７は、実指標値と目標指標値との差に応じて主にスケーリングに作用する薬剤の注入量を増加させる。他方、スケーリングに係る実指標値が目標指標値より小さい場合、更新部１１０７は、実指標値と目標指標値との差に応じて主にスケーリングに作用する薬剤の注入量を減少させる。腐食やファウリングなど、他の障害因子についても同様である。

更新部１１０７は、ステップＳ３１で取得した水質指標値、環境データ、および運転データと、ステップＳ３６で補正した注入量とに基づいて、モデル記憶部１１０４が記憶する薬注モデルを更新する（ステップＳ３７）。例えば、薬注モデルがニューラルネットワークである場合、更新部１１０７は、水質指標値、環境データ、および運転データと、ステップＳ３６で補正した注入量とに基づくバックプロパゲーションにより、薬注モデルを更新する。他方、実指標値と目標指標値との差が閾値未満である場合（ステップＳ３５：ＮＯ）、更新部１１０７は、薬注モデルを更新しない。

《作用・効果》
このように、第３の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、一定時間後の水質に基づいて薬注モデルを更新する。これにより、薬注制御装置１１０は、薬剤の組み合わせによる相乗効果または相殺効果や、薬剤が有する副作用の影響を加味して薬剤の注入量を制御することができる。以下に、第３の実施形態により、相乗効果、相殺効果、および副作用の影響を加味して薬剤の注入量を制御することができる理由を説明する。

薬剤の組み合わせによる相乗効果がある場合、薬注モデルに基づいて決定された薬剤の注入量が過剰である可能性がある。この場合、一定時間後の水質が目標水質より良好な状態となるため、更新部１１０７は、決定部１１０５が決定した注入量を下方修正して、薬注モデルを更新する。これにより、更新部１１０７は、薬剤の組み合わせによる相乗効果がある場合に、単体の薬剤を注入する場合と比較して少ない注入量が出力されるように薬注モデルを更新することができる。

薬剤の組み合わせによる相殺効果がある場合、薬注モデルに基づいて決定された薬剤の注入量が過少である可能性がある。この場合、一定時間後の水質が目標水質より不良な状態となるため、更新部１１０７は、決定部１１０５が決定した注入量を上方修正して、薬注モデルを更新する。これにより、更新部１１０７は、薬剤の組み合わせによる相殺効果がある場合に、単体の薬剤を注入する場合と比較して多い注入量が出力されるように薬注モデルを更新することができる。

薬剤が障害因子について好ましい副作用を有する場合、一定時間後の水質が目標水質より良好な状態となるため、更新部１１０７は、決定部１１０５が決定した注入量のうち他の薬剤の注入量を下方修正して、薬注モデルを更新する。他方、薬剤が障害因子について好ましくない副作用を有する場合、一定時間後の水質が目標水質より不良な状態となるため、更新部１１０７は、決定部１１０５が決定した注入量のうち他の薬剤の注入量を上方修正して、薬注モデルを更新する。これにより、更新部１１０７は、薬剤が副作用を有する場合に、適切な注入量が出力されるように薬注モデルを更新することができる。

〈第４の実施形態〉
薬剤のコストは、常に同じではなく、原油価格などの情勢等に応じて変化する可能性がある。第４の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、薬剤のコストが変化する場合に、これに鑑みてコストが小さくなるように薬剤の注入量を決定する。

《薬注制御装置の構成》
図８は、一実施形態に係る薬注制御装置の構成を示す概略ブロック図である。
第４の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、図８に示すように第１の実施形態の構成に加え、さらにコスト記憶部１１０８、候補特定部１１０９、コスト特定部１１１０を備える。

コスト記憶部１１０８は、第２薬剤タンク１０８１に貯留される各薬剤の単位量あたりのコストを記憶する。コスト記憶部１１０８が記憶するコストは、管理者等によって書き換えが可能である。
候補特定部１１０９は、薬注モデルに基づいて、複数の薬剤の注入量の候補を特定する。
コスト特定部１１１０は、コスト記憶部１１０８が記憶する情報に基づいて、各候補について薬剤の総コストを算出する。

第４の実施形態に係る決定部１１０５は、候補特定部１１０９が特定した複数の候補のうち、コスト特定部１１１０が特定した総コストが最も小さいものを特定する。

《薬注制御装置の動作》
図９は、一実施形態に係る薬注制御装置の動作を示すフローチャートである。
水質指標値取得部１１０１、環境データ取得部１１０２、運転データ取得部１１０３は、それぞれ水質指標値、環境データ、および運転データを取得する。（ステップＳ４１）。次に、候補特定部１１０９は、水質指標値と環境データと運転データとをモデル記憶部１１０４が記憶する薬注モデルに代入することで、各薬剤の注入量に係る複数の候補を生成する（ステップＳ４２）。

コスト特定部１１１０は、コスト記憶部１１０８が記憶する情報に基づいて、候補特定部１１０９が特定した各候補について総コストを算出する（ステップＳ４３）。すなわち、コスト特定部１１１０は、各候補について、単位量あたりのコストに基づく各薬剤の注入量の加重和を算出する。決定部１１０５は、複数の候補のうち、総コストが最も小さいものを特定する（ステップＳ４４）。制御部１１０６は、決定部１１０５がステップＳ４４で特定した候補に係る注入量に基づいて、各第２薬注ポンプ１０８２に制御命令を出力する（ステップＳ４５）。

《作用・効果》
このように、第４の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、コスト記憶部が記憶するコストに基づいて、コストが小さくなるように複数の薬剤それぞれの注入量を決定する。これにより、薬注制御装置１１０は、薬剤のコストの変化によらず、コストが小さくなるように薬剤の注入量を決定することができる。

〈第５の実施形態〉
第１から第４の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、所定の目標水質になるように薬剤の注入量を決定する。他方、第５の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、薬剤の費用対効果が大きくなるように、薬剤の注入量を決定する。

《薬注制御装置の構成》
図１０は、一実施形態に係る薬注制御装置の構成を示す概略ブロック図である。
第５の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、図１０に示すように第４の実施形態の構成に加え、さらに標準コスト特定部１１１１を備える。

標準コスト特定部１１１１は、水質の改善度と薬剤の標準コストとの関係を示す予め定められたコストモデルに基づいて、複数の目標水質について標準コストを特定する。

第５の実施形態に係る候補特定部１１０９は、薬注モデルに基づいて、目標水質別に複数の薬剤の注入量の候補を特定する。
第５の実施形態に係る決定部１１０５は、候補特定部１１０９が特定した複数の候補のうち、標準コスト特定部１１１１が特定した標準コストからコスト特定部１１１０が特定した総コストを減じたコスト差が最も大きいものを特定する。

図１１は、標準コストと総コストの関係の例を示す図である。
図１１に示すように、コストモデルＭは、目標水質と標準コストとの関係を示すモデルである。ここで、候補特定部１１０９が目標水質別に候補Ｃを生成し、コスト特定部１１１０が各候補の総コストを算出することで、目標水質ごとの総コストが得られる。決定部１１０５は、目標水質ごとに、標準コストから総コストを減算することで、目標水質ごとのコスト差Ｄを算出する。決定部１１０５は、コスト差Ｄが最も大きい候補Ｃを、薬剤の注入量に決定する。

《薬注制御装置の動作》
図１２は、一実施形態に係る薬注制御装置の動作を示すフローチャートである。
水質指標値取得部１１０１、環境データ取得部１１０２、運転データ取得部１１０３は、それぞれ水質指標値、環境データ、および運転データを取得する。（ステップＳ５１）。次に、候補特定部１１０９は、水質指標値と環境データと運転データとをモデル記憶部１１０４が記憶する薬注モデルに代入し、目標水質別に、各薬剤の注入量に係る候補を生成する（ステップＳ５２）。

コスト特定部１１１０は、コスト記憶部１１０８が記憶する情報に基づいて、候補特定部１１０９が特定した各候補について総コストを算出する（ステップＳ５３）。標準コスト特定部１１１１は、コストモデルに基づいて各候補に係る目標水質ごとに標準コストを特定する（ステップＳ５４）。標準コスト特定部１１１１は、例えば、ステップＳ５１で取得した水質指標値と各目標水質の差に基づいて水質の改善度を求め、各改善度に係る標準コストを、目標水質ごとの標準コストとして特定する。

決定部１１０５は、複数の候補のうち、標準コストと総コストとのコスト差が最も大きいものを特定する（ステップＳ５５）。制御部１１０６は、決定部１１０５がステップＳ５５で特定した候補に係る注入量に基づいて、各第２薬注ポンプ１０８２に制御命令を出力する（ステップＳ５６）。

《作用・効果》
このように、第５の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、コストモデルに基づいて複数の目標水質について標準コストを特定し、コスト差が最も大きい候補を、薬剤の注入量に決定する。これにより、薬注制御装置１１０は、薬剤の費用対効果が大きくなるように、薬剤の注入量を決定することができる。

〈第６の実施形態〉
第５の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、薬剤の費用対効果が大きくなるように、薬剤の注入量を決定する。これに対し、第６の実施形態に係る薬剤管理装置は、薬剤の費用対効果が大きくなるように、薬剤の購入タイミングおよび購入量を決定する。

《薬剤管理装置の構成》
図１３は、一実施形態に係る薬剤管理装置の構成を示す概略ブロック図である。
第６の実施形態に係る発電プラント１０は、第５の実施形態に係る構成に加え、図１３に示す薬剤管理装置２００を備える。薬剤管理装置２００は、図１３に示すように、環境予測データ取得部２００１、運転計画取得部２００２、水質指標値予測部２００３、モデル記憶部２００４、薬注量予測部２００５、決定部２００６、出力部２００７を備える。

環境予測データ取得部２００１は、現在を起点とする所定期間（例えば２か月）の間の発電プラント１０周辺の環境データの予測値をプラントデータとして取得する。環境予測データ取得部２００１は、例えば過去の同じ日付における環境データの平均値や、気象予報などの値を、環境データの予測値として取得する。

運転計画取得部２００２は、現在を起点とする所定期間の間における発電プラント１０の運転計画をプラントデータとして取得する。運転計画は、例えば、発電プラント１０の運転開始時期、運転期間、運転停止時期、定期点検のタイミングやその期間、運転期間における運用効率等の情報を含むものであってよいし、発電プラント１０の出力、各種（蒸気、水、冷却水、薬品など）流量、ボイラの温度や圧力、冷却水温度、冷却塔の風量などを時系列に表したものであってもよい。

水質指標値予測部２００３は、現在を起点とする所定期間の間の循環水、補給水、および排水の水質指標値を予測する。水質指標値予測部２００３は、例えば環境予測データ取得部２００１が取得した環境データの予測値および運転計画取得部２００２が取得した運転計画に基づいて発電プラント１０の運転をシミュレートすることで、循環水、補給水、および排水の水質指標値を予測する。

モデル記憶部２００４は、薬注モデルと購入モデルとを記憶する。薬注モデルは、第１から第５の実施形態に係る薬注モデルと同様のものである。すなわち、薬注モデルは、水質指標値とプラントデータとの組み合わせから各薬剤の注入量を求めるモデルである。

購入モデルは、所定期間の間の薬剤の使用量および保管量の推移と各薬剤のコストに関する情報とが入力されることで、各薬剤の購入量を出力するモデルである。各薬剤のコストに関する情報は、例えば単位量あたりの価格、単位量あたりの効率、タンクの大きさまたは法律等で定められる保管許容量、使用期限などが挙げられる。なお、単位量あたりの価格は、計算時点の値を用いてもよいし、予測された価格変動に基づいて決定されるものであってもよい。
購入モデルは、例えばニューラルネットワークなどの機械学習モデルである。購入モデルは、強化学習により、所定期間の間の薬剤の使用量および保管量の推移と各薬剤のコストに関する情報との組み合わせから、薬剤の購入コストが最小となり、かつ所定期間内に薬剤が不足せず、かつ所定期間内に各薬剤の許容保管量を超えないように各薬剤の購入タイミングおよび購入量を出力するように学習されたものである。つまり、購入モデルは、所定期間の間の薬剤の購入コストが小さいほど報酬が高くなり、所定期間の間に薬剤が不足したとき、および許容保管量を超えたときにペナルティが与えられるように学習される。購入モデルの学習は、薬注モデルを用いて所定期間の間の薬注量を繰り返し計算することで所定期間の間の薬剤の使用量および薬剤の保管量を特定し、当該計算結果に基づいて報酬を計算することで行われる。

薬注量予測部２００５は、環境予測データ取得部２００１が取得した環境データの予測値、運転計画取得部２００２が取得した運転計画、および水質指標値予測部２００３が予測した水質指標値を、薬注モデルに入力することで、所定期間の間の薬剤の使用量および保管量の推移を予測する。このとき、薬注量予測部２００５は、第５の実施形態と同様に標準コストに基づいてコスト差が最も大きくなるように薬剤の使用量を予測する。

決定部２００６は、薬注量予測部２００５が予測した所定期間の間の薬剤の使用量および保管量の推移と、各薬剤のコストに関する情報とを、購入モデルに入力することで、各薬剤の購入タイミングおよび購入量を決定する。

出力部２００７は、決定部２００６が決定した各薬剤の購入タイミングおよび購入量を、図示しないディスプレイなどの出力装置に出力させる。なお、他の実施形態においては、出力部２００７は、各薬剤の購入タイミングおよび購入量に基づいて、薬剤の販売者へ薬剤の購入リクエストを出力してもよい。

《薬注制御装置の動作》
図１４は、一実施形態に係る薬剤管理装置の動作を示すフローチャートである。
環境予測データ取得部２００１および運転計画取得部２００２は、それぞれ現在を起点とする所定期間の間の発電プラント１０周辺の環境データの予測値および発電プラント１０の運転計画を取得する（ステップＳ６１）。水質指標値予測部２００３は、ステップＳ６１で取得した環境データの予測値および運転計画に基づいて発電プラント１０の運転をシミュレートすることで、循環水、補給水、および排水の水質指標値を予測する（ステップＳ６２）。

薬注量予測部２００５は、ステップＳ６１で取得した環境データの予測値および運転計画、ならびにステップＳ６２で予測した水質指標値を、薬注モデルに入力することで、所定期間の間の薬剤の使用量および保管量の推移を予測する（ステップＳ６３）。決定部２００６は、ステップＳ６３で予測した所定期間の間の薬剤の使用量および保管量の推移と、各薬剤のコストに関する情報とを購入モデルに入力することで、各薬剤の購入タイミングおよび購入量を決定する（ステップＳ６４）。出力部２００７は、決定部２００６が決定した各薬剤の購入タイミングおよび購入量を、出力する（ステップＳ６５）。

《作用・効果》
このように、第６の実施形態に係る薬剤管理装置２００は、所定期間の間の薬剤の注入量を予測し、予測された薬剤の注入量の推移に基づいて、コストが低くなるように薬剤の購入量および購入タイミングを決定する。これにより、薬剤管理装置２００は、薬剤の費用対効果が大きくなるように、薬剤の購入量および購入タイミングを決定することができる。なお、他の実施形態においては、薬剤管理装置２００は、各薬剤の購入量を決定し、購入タイミングについて考慮しないものであってよい。また他の実施形態において、薬剤の保管量が規制されない場合、薬剤管理装置２００は、許容保管量に鑑みずに各薬剤の購入量を決定してもよい。また、他の実施形態に係る薬剤管理装置２００は、薬剤を保管するタンクまたは倉庫の増減にさらに鑑みて、各薬剤の購入量を決定してもよい。

〈他の実施形態〉
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
上述した実施形態に係る薬注制御装置１１０は、発電プラントの循環水系統に薬剤を注入するが、これに限られない。他の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、発電プラント以外の様々なプラント設備、例えば、石油、化学、製鉄プラントなどの各種産業用プラントに適用されるものであってもよい。
上述した実施形態に係る薬注制御装置１１０は、冷却水循環ライン１０５の薬剤の注入を制御するが、これに限られない。
図１５は、一実施形態に係る水処理システムの構成を示す概略ブロック図である。
例えば、図１５に示すように、他の実施形態に係る水処理システム１００が複数の第１薬剤タンク１０４１と複数の第１薬注ポンプ１０４２を備える場合、薬注制御装置１１０は、循環水系統である蒸気循環ライン１０１への薬剤の注入を制御してもよい。また、他の実施形態に係る薬注制御装置１１０は、空調機などの水冷熱交換器などの水系統において薬剤の注入を制御してもよい。

上述した実施形態に係る薬注制御装置１１０は、機械学習によって学習された薬注モデルに基づいて薬剤の注入量を制御するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る薬注モデルは、機械学習によらずに生成されたものであってもよい。

上述した実施形態に係る薬注モデルは、水質指標値、環境データ、および運転データを入力し、各薬剤の注入量を出力するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る薬注モデルは、水質指標値から各薬剤の注入量を出力するものであってもよい。この場合、薬注制御装置１１０は、環境データおよび運転データによらずに各薬剤の注入量を求めてもよいし、水質指標値、環境データ、および運転データから一定時間後の水質指標値を求め、一定時間後の水質指標値を薬注モデルに代入して各薬剤の注入量を求めてもよい。

〈コンピュータ構成〉
図１６は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、インタフェース９０４を備える。
上述の薬注制御装置１１０または薬剤管理装置２００は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置９０２および補助記憶装置９０３に確保する。

補助記憶装置９０３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。補助記憶装置９０３は、コンピュータ９００のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９０４または通信回線を介してコンピュータ９００に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の記憶媒体である。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

１１０ 薬注制御装置
１１０１ 水質指標値取得部
１１０２ 環境データ取得部
１１０３ 運転データ取得部
１１０４ モデル記憶部
１１０５ 決定部
１１０６ 制御部
１１０７ 更新部
１１０８ コスト記憶部
１１０９ 候補特定部
１１１０ コスト特定部
１１１１ 標準コスト特定部

Claims (15)

1. プラントの水系統への薬剤の注入を制御する薬注制御装置であって、
   前記水系統の複数の障害因子毎の水質指標値を取得する水質指標値取得部と、
   前記プラントに関する環境データを取得する環境データ取得部と、
   前記プラントに関する運転データを取得する運転データ取得部と、
   前記水質指標値、前記環境データ、及び前記運転データに基づいて、少なくとも一つの前記障害因子に作用し、且つ、互いに成分の異なる複数の薬剤それぞれの前記水系統への注入量を、前記障害因子毎の前記水質指標値が前記障害因子毎の水質目標値に近づくように決定する決定部と、
   前記注入量に基づき、前記水系統への薬剤の注入命令を出力する制御部と、
   を備える薬注制御装置。
2. 薬注モデルを記憶するモデル記憶部を更に備え、
   前記薬注モデルは、前記水質指標値、前記環境データ、及び前記運転データを入力データ、前記注入量を出力データとしたときの前記入力データと前記出力データとの関係性に基づいて、機械学習で生成されたものである
   請求項１に記載の薬注制御装置。
3. 前記決定部は、禁止される薬剤の組み合わせを含む制約条件に基づいて、前記複数の薬剤それぞれの注入量を決定する
   請求項１または請求項２に記載の薬注制御装置。
4. 前記複数の薬剤の少なくとも１つは、前記水系統の複数の障害因子に作用する
   請求項１から請求項３の何れか１項に記載の薬注制御装置。
5. 前記決定部は、コストが小さくなるように前記複数の薬剤それぞれの注入量を決定する
   請求項１から請求項４の何れか１項に記載の薬注制御装置。
6. 前記水質指標値に基づいて、前記複数の薬剤それぞれの注入量の複数の候補を特定する候補特定部と、
   各薬剤の単位注入量あたりのコストである単位コストに基づいて、前記候補特定部が特定した前記複数の候補それぞれのコストを特定するコスト特定部と
   をさらに備え、
   前記決定部は、前記複数の候補のうち前記コストが最も小さい候補を、前記複数の薬剤それぞれの注入量に決定する
   請求項５に記載の薬注制御装置。
7. 水質の改善度と薬剤の標準コストとの関係を示す予め定められたコストモデルに基づいて、複数の目標水質について標準コストを特定する標準コスト特定部をさらに備え、
   前記候補特定部は、前記水質に基づいて、前記目標水質別に、前記複数の薬剤それぞれの注入量の複数の候補を特定し、
   前記決定部は、前記複数の候補のうち、前記標準コスト特定部が特定した標準コストから前記コスト特定部が特定したコストを減算した値が最も大きいものを、前記複数の薬剤それぞれの注入量に決定する
   請求項６に記載の薬注制御装置。
8. 前記決定部は、前記複数の障害因子のそれぞれに作用する成分の量が必要最小限となるように前記複数の薬剤それぞれの注入量を決定する
   請求項１から請求項４の何れか１項に記載の薬注制御装置。
9. 前記複数の障害因子は、前記水系統の腐食、スケーリング、及びファウリングを含む
   請求項１から請求項８の何れか１項に記載の薬注制御装置。
10. 水系統と、
    成分の異なる薬剤を貯留する複数の薬剤タンクと、
    前記複数の薬剤タンクそれぞれに貯留される前記薬剤を前記水系統に供給する複数の薬注ポンプと、
    請求項１から請求項９の何れか１項に記載の薬注制御装置と
    を備える水処理システム。
11. プラントの水系統への薬剤の注入を制御する薬注制御方法であって、
    前記水系統の複数の障害因子毎の水質指標値を取得するステップと、
    前記プラントに関する環境データを取得するステップと、
    前記プラントに関する運転データを取得するステップと、
    前記水質指標値、前記環境データ、及び前記運転データに基づいて、少なくとも一つの前記障害因子に作用し、且つ、互いに成分の異なる複数の薬剤それぞれの前記水系統への注入量を、前記障害因子毎の前記水質指標値が前記障害因子毎の水質目標値に近づくように決定するステップと、
    前記注入量に基づき、前記水系統への薬剤の注入命令を出力するステップと、
    を含む薬注制御方法。
12. プラントの水系統への薬剤の注入を制御する薬注制御装置のコンピュータに、
    前記水系統の複数の障害因子毎の水質指標値を取得するステップと、
    前記プラントに関する環境データを取得するステップと、
    前記プラントに関する運転データを取得するステップと、
    前記水質指標値、前記環境データ、及び前記運転データに基づいて、少なくとも一つの前記障害因子に作用し、且つ、互いに成分の異なる複数の薬剤それぞれの前記水系統への注入量を、前記障害因子毎の前記水質指標値が前記障害因子毎の水質目標値に近づくように決定するステップと、
    前記注入量に基づき、前記水系統への薬剤の注入命令を出力するステップと、
    を実行させるためのプログラム。
13. プラントの水系統へ注入する薬剤の購入量を決定する薬剤管理装置であって、
    所定期間の間の前記プラントに関する環境データの予測値を取得する環境予測データ取得部と、
    前記所定期間の間の前記プラントの運転計画を取得する運転計画取得部と、
    前記所定期間の間の前記水系統の水質指標値を予測する水質指標値予測部と、
    前記環境データの予測値、前記運転計画、および予測された前記水質指標値に基づいて、前記所定期間の間の少なくとも一つの前記障害因子に作用し、且つ、互いに成分の異なる複数の薬剤それぞれの使用量の推移を予測する薬注量予測部と、
    予測された前記薬剤の使用量の推移に基づいて、薬剤の購入コストが小さくなるように、前記複数の薬剤それぞれの購入量を決定する決定部と
    を備える薬剤管理装置。
14. 前記薬注量予測部は、前記所定期間の間の薬剤の保管量の推移をさらに予測し、
    前記決定部は、薬剤の購入コストが小さくなり、かつ薬剤の保管量が許容保管量を超えないように、前記複数の薬剤それぞれの購入量を決定する
    請求項１３に記載の薬剤管理装置。
15. 前記決定部は、薬剤の購入コストが小さくなるように前記複数の薬剤それぞれの購入量および購入タイミングを決定する
    請求項１３または請求項１４に記載の薬剤管理装置。

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