JP2020186987A - Water quality measurement device - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、水質測定装置に関するものである。 The present application relates to a water quality measuring device.
従来、流通管内の測定水に光を照射し、透過光および散乱光の少なくとも一方を検出器で受光して測定水の水質を測定する光学式水質測定装置において、流通管の管壁に設けた照射窓および受光窓と、流通管外部に設けた光源ランプおよび検出器等でなる光学系を備えたものが開示されている(例えば、特許文献1参照)。 Conventionally, in an optical water quality measuring device that irradiates the measurement water in the flow pipe with light and receives at least one of the transmitted light and the scattered light with a detector to measure the water quality of the measured water, it is provided on the pipe wall of the flow pipe. A device including an irradiation window and a light receiving window, and an optical system including a light source lamp and a detector provided outside the flow tube is disclosed (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、上記特許文献1に示された技術は、測定水に光を照射して透過光および散乱光を受光し、その光量によって測定水の汚泥濃度を算出するものであり、受光部分の照射窓には測定水の汚泥が時間とともに付着するため、入光する光量が減少し、測定誤差が生じるという問題点がある。また、上記入光する光量の減少による光量変動が、汚れに起因する変動か、測定水の汚泥濃度の変動か判別できない為、実際の汚れ付着よりも早めに照射窓のメンテナンスを行う必要があり、保全コスト高となるという問題点がある。さらに、メンテナンス期間を定めるため、照射窓の汚れ具合を確認する等の試行作業を繰り返す必要があり、加えてメンテナンス周期および洗浄時間を決定したとしても、季節の違いまたは測定水の水質変化等で、想定よりも早く汚れが付着して測定値の異常が発生することもあり、定常運転においてもメンテナンスの手間、それに伴うコスト高となるという問題点がある。
However, the technique shown in
本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、測定水の汚泥濃度を安定して精度良く測定できるとともに、照射窓のメンテナンスが適切に行えることで装置の維持管理の負担を軽減する水質測定装置を提供することを目的とする。 The present application discloses a technique for solving the above-mentioned problems, and can measure the sludge concentration of the measured water stably and accurately, and can maintain and manage the device by appropriately maintaining the irradiation window. It is an object of the present invention to provide a water quality measuring device that reduces the burden on the water quality.
本願に開示される水質測定装置は、
測定水の流通路に設けられた照射窓と、前記照射窓の上部に設けられて前記測定水に照射光を発光する発光部と、前記測定水からの入光を受信する複数の受光素子によってマトリクスに構成された受光部と、前記受光部からの入光のデータを受信するデータ処理装置と、表示部とが設けられた水質測定装置であって、
前記データ処理装置に設けられた演算部は、前記複数の受光素子の内の最大出力値に対して、所定のしきい値以上の出力値を有する複数の前記受光素子の出力の平均値を算出して、前記平均値に基づく総受光量で前記測定水の汚泥濃度を演算するとともに、前記複数の受光素子の内の最大出力値に対して、所定のしきい値以下の出力値を有する前記マトリクスに構成された受光素子の座標を特定し、前記受光部からの入光データと、前記汚泥濃度および前記特定された座標とを前記表示部に出力するものである。
The water quality measuring device disclosed in the present application is
An irradiation window provided in the flow path of the measurement water, a light emitting unit provided above the irradiation window to emit the irradiation light to the measurement water, and a plurality of light receiving elements for receiving the incoming light from the measurement water. It is a water quality measuring device provided with a light receiving unit configured in a matrix, a data processing device for receiving incoming light data from the light receiving unit, and a display unit.
The calculation unit provided in the data processing device calculates the average value of the outputs of the plurality of light receiving elements having an output value equal to or higher than a predetermined threshold value with respect to the maximum output value among the plurality of light receiving elements. Then, the sludge concentration of the measured water is calculated by the total light receiving amount based on the average value, and the output value having an output value equal to or less than a predetermined threshold value with respect to the maximum output value among the plurality of light receiving elements is obtained. The coordinates of the light receiving element configured in the matrix are specified, and the light input data from the light receiving unit, the sludge concentration, and the specified coordinates are output to the display unit.
本願に開示される水質測定装置は、上記のような構成を採用しているので、測定水の汚泥濃度を高精度で測定可能となり、また照射窓のメンテナンスに要する手間とコストを低減できるという効果がある。 Since the water quality measuring device disclosed in the present application adopts the above-mentioned configuration, it is possible to measure the sludge concentration of the measured water with high accuracy, and it is possible to reduce the labor and cost required for the maintenance of the irradiation window. There is.
実施の形態1.
実施の形態1を図に基づいて説明する。図1は上下水道処理設備、工場の排水処理設備、湖沼、河川等の水質管理設備における水質の汚泥濃度を測定する水質測定装置100を示す。この水質測定装置100は、例えば下水道処理設備における処理水であって、測定対象の測定水11の流通路10に設置される。水質測定装置100は、流通路10に設けられた照射窓1、発光部2、受光部3、データ処理装置4および表示部9とで構成されており、データ処理装置4には演算部41、記憶部42、検出部43が設けられる。上記表示部9は下水道処理設備を管理する技術員が所有する端末装置に設けられ、データ処理装置4の出力が表示部9に表示される。尚、これに限られることはなく、表示部9は、水質測定装置100の近傍に設けられてもよい。
The first embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 shows a water
発光部2が出力する照射光7は測定水11を通過して入光8として受光部3で受信される。この場合、測定水11中の汚泥粒子5により散乱を受けた散乱光のうち、後方に散乱する後方散乱光の一部は照射窓1を透過して受光部3に入る。この入光を受信する受光部3は、データ処理装置4に送信し、データ処理装置4に設けられている演算部41において受光量および汚泥濃度に演算、変換される。
尚、図1には測定水11中の汚泥粒子5と、この汚泥粒子5に起因した汚れ6が受光部3の近傍の照射窓1に付着した状態も示している。
The
Note that FIG. 1 also shows a state in which the
次に、受光部3は、図2に示すように縦(Y軸、Y1、Y2、Y3、Y4、Y5)5個、横(X軸、X1、X2、X3、X4、X5)5個の計25個の受光素子3Aのマトリクスから構成された受光素子群30Aとしている。尚、図2は図1の矢印Aの方向から見た照射窓1の平面と、この照射窓1の上部に設置された受光部3の受光素子3Aを示したものであり、照射窓1の上下面にはマトリクス網の表示は施されていない。
Next, as shown in FIG. 2, the
図2に示した照射窓1は、汚れ6が付着していない状態を示す図であるが、図3に示すように時間の経過に伴い汚れ6が付着して受光部3の一部分が覆われている場合について説明する。
図3、図4において受光部3の受光素子3Aの(X1、Y1〜Y5)の5個、および(X5、Y1〜Y3)の3個の大部分と、(X2、Y1〜Y4)の4個、(X4、Y1)の1個、(X5、Y4)の1個の小部分近傍の照射窓1に汚れ6が付着している。受光部3が出力する汚れ6の影響を受けた受光素子3Aからの入光データを受信する演算部41は、受光部3の34%が覆われ、実効的な受光面積は66%と演算する。
The
In FIGS. 3 and 4, the five light receiving
次に、データ処理装置4の演算部41による演算処理について説明する。演算部41は受光素子群30Aを構成する各受光素子3A中の最大出力値に対して所定のしきい値内の出力を有する複数の受光素子3Aの近傍の照射窓1が汚れ6の影響を受けていないものと選択し、これらをサンプルデータとして採用の上、前記サンプルデータ出力の平均値を求め、この平均値に基づいて総受光量を演算するものであり、上記所定のしきい値以下を出力する受光素子3Aのデータを除外している。その演算処理の具体例を以下に示す。
Next, the arithmetic processing by the
位置(X、Y)における或る受光素子3Aの受光量をLXY、受光素子群30Aを構成する受光素子3Aの内の最大値を示す受光素子3Aの受光量をLmax、所定のしきい値係数をKとしてLXY≧K×Lmaxを満足する複数の受光素子3Aを採用する。この実施の形態1では、しきい値係数Kを0.95としているが、必ずしもこの値に固定されるものではなく、この水質測定装置100を運用する設備の測定水の実情に合わせて変更されるものである。
Position (X, Y) receiving amount L XY of certain light receiving
図3、図4に示す例では、(X2、Y5)の1個、(X3、Y1〜Y5)の5個、(X4、Y3〜Y5)の3個、(X5、Y5)の1個の計10個の受光素子3Aの出力値が、最大値の95%以内に収まっている、つまり汚れ6の影響を受けていないとして演算する。この演算処理を行うベースとなる選択後の受光素子3Aの分布を図5に示す。図4は入光した実値の受光量の分布図であり、この図4は表示部9に出力される。図5は前記95%以内の受光素子3Aであると選択された受光量を示すものである。そしてこの際、最大値の95%以内に収まっていない、汚れ6の影響を受けている他の受光素子3Aは、当該受光素子3Aの座標が記憶部42に記憶される。
In the examples shown in FIGS. 3 and 4, one of (X2, Y5), five of (X3, Y1 to Y5), three of (X4, Y3 to Y5), and one of (X5, Y5). The calculation is performed assuming that the output values of the total of 10
さらに、演算部41は、上記10個の受光素子3Aの出力値の平均値、図5から明らかなように10(a.u.)を算出し、この平均値に基づく総受光量(平均値×素子数)で測定水11の汚泥濃度を演算部41に格納された図6に示す検量線に基づき演算し、その時点の汚泥濃度値として表示部9に出力する。さらに、表示部9には、汚れ6の影響を受けている受光素子3Aの座標が表示される。表示部9では管理基準値の汚泥濃度を超過した場合、アラーム信号を発生する。尚、上記演算部41で処理された経過、結果はデータ処理装置4の記憶部42に記憶される。
Further, the
上記実施の形態1に対して、受光部が、マトリクスを形成しない1個の受光素子で形成されている比較例の場合、汚れが付着していない場合の受光量を10(a.u.)とすると、6(a.u.)程度となり、この結果図6で後述するように測定水11の汚泥濃度は実際の汚泥濃度より過大に測定されることになる。
In the case of the comparative example in which the light receiving portion is formed of one light receiving element that does not form a matrix with respect to the first embodiment, the amount of light received when no dirt is attached is 10 (au). Then, it becomes about 6 (au), and as a result, the sludge concentration of the measured
図6の検量線に示すように、実施の形態1では汚れの影響を除外した信頼性の向上した汚泥濃度の測定が可能であるが、比較例では汚れ付着による誤差を含むため汚泥濃度が高く算出されることになる。 As shown in the calibration curve of FIG. 6, in the first embodiment, it is possible to measure the sludge concentration with improved reliability excluding the influence of dirt, but in the comparative example, the sludge concentration is high because an error due to dirt adhesion is included. It will be calculated.
尚、上記実施の形態1では、受光部3が縦(Y軸)5個、横(X軸)5個の25個の受光素子3Aのマトリクスで構成の受光素子群30Aの例を示したが、これに限られることはなく、例えば、縦(Y軸)50個、横(X軸)50個等のマトリクスでもよく、さらに増加させてもよい。
In the first embodiment, an example of the light
また、照射窓1の形状は方形としたが、測定水11の流通方向に長軸をおく長方形としてもよい。加えて、データ処理装置4に設けられた検出部43は演算部41の演算によって受光量が減少して汚れが付着している可能性のある受光素子3Aが管理基準の所定の個数、例えば総数25個の内の15個に達した場合に、表示部9にアラーム信号を出力することで、適切なタイミングで照射窓1のメンテナンスを実施することが可能となり、余分な汚れ具合の確認作業の実施を少なくし、その確認作業実施の為の水質測定の運用停止を行うことがなくなり、コスト低減、設備の高い信頼性運転が可能となるという効果がある。
Further, although the shape of the
実施の形態2.
実施の形態2は、汚れ6の変動を時系列的に検出可能とするものである。受光部3は前述した実施の形態1で示した25個の受光素子3Aのマトリクスで構成された受光素子群30Aとしており、t=0からt=to+3における時系列における汚れ変動を測定するものである。図7では測定開始時点のt=toにおいて、受光部3の3個の受光素子3Aの近傍の照射窓1に汚れ6Aが付着しているものとしており、その受光素子3Aの座標を(X1、Y2)、(X1、Y5)、(X5、Y5)とする。
In the second embodiment, the fluctuation of the
すなわち図7で、上記座標における照射窓1に汚れ6Aが付着し、これら3個の受光素子3A近傍の照射窓1をハッチングを施して示している。この汚れ6Aは照射窓1に付着して固着した状態であり、この図8〜図10に示す汚れ6Bは測定水11中の汚泥粒子5が時間とともに流動している状態を示している。時系列順に図8は図7のt=toから30秒〜1分経過後のt=to+1の時点における照射窓1の汚れ6A、6Bを、図9は図8から30秒〜1分経過後のt=to+2の、図10は図9から30秒〜1分経過後のt=to+3の時点にわたるタイムフレーム状態での照射窓1の汚れ6A、6Bを示している。
That is, in FIG. 7,
図8のt=to+1の状態では、測定水11中の汚泥粒子5により照射窓1への透過が妨げられ、受光量が減少した受光素子3Aが2個存在するため、その座標の(X2、Y4)、(X3、Y1)の照射窓1には汚れ6Bが付着したような状態となる。図9のt=to+2の状態では、測定水11中の汚泥濃度に変化がないとすると、汚泥粒子5が移動して座標の(X3、Y4)、(X4、Y2)の照射窓1に汚れ6Bが付着したような状態となる。次に、図10のt=to+3の状態では同様に汚泥粒子5が移動して座標の(X4、Y4)、(X5、Y3)に汚れ6Bが付着したような状態となる。
In the state of t = to + 1 in FIG. 8, since the
上記のように、図7〜図10に示した座標(X1、Y2)、(X1、Y5)、(X5、Y5)の汚れ6Aは照射窓1に固着しており、各受光素子3Aの受光量には時間変化が生じない。一方、図8〜図10に示した汚れ6Bによる座標(X2、Y4)、(X3、Y1)、(X3、Y4)、(X4、Y2)、(X4、Y4)、(X5、Y3)の各受光素子3Aの受光量は、時間変化を含む。
As described above, the
従って、演算部41では時間間隔毎の比較により、受光量が減少して変動しない受光素子3Aの特定を行ってサンプルデータから除外し、残る他の受光素子3Aの受光量から実施の形態1で示したものと同様に、汚泥濃度への変換を行うことで高信頼性のある汚泥濃度の測定が可能となる。
Therefore, in the
また、さらにこの実施の形態2では、演算部41はt=toからt=to+3に渡る数分間におけるタイムフレーム間の比較から、受光量が減少して変動しない受光素子3Aを特定して表示部9に出力するとともに、検出部43はこの特定された受光素子3Aの個数が管理基準の所定の個数例えば25個の内の15個に達した場合に表示部9にアラーム信号を出力することで、技術員は特定された個数、箇所の照射窓1のメンテナンスが容易に行えるという効果がある。さらにまた、時間間隔毎の比較から、汚泥濃度の低下が、固着した汚れ6に基づくものか、あるいは測定水11中の汚泥粒子5によるものかの判定が容易となり、照射窓1のメンテナンスのタイミングをより適切に定めることが可能となり、高精度で経済的な運用が実現可能となる。
Further, in the second embodiment, the
尚、上記時間間隔を30秒〜1分としたが、この水質測定装置100を運用する設備における測定水の水質に対応して、例えば3分〜5分間隔等、適宜変更してもよい。
Although the time interval is set to 30 seconds to 1 minute, it may be appropriately changed to, for example, an interval of 3 minutes to 5 minutes, depending on the water quality of the measured water in the equipment operating the water
実施の形態3.
次に、実施の形態3として、人工知能部44を用いた水質測定装置100を図に基づいて説明する。図11に示すように、この実施の形態3のデータ処理装置4Aは、実施の形態1で示したデータ処理装置4に人工知能部44を追加して設けたものである。図11は下水道処理設備内で運用されている既設の複数、例えば機場A、機場Bに加えて機場Cに増設する場合を示す。上記機場A、機場Bには、実施の形態1による水質測定装置100が運用されている。
Next, as the third embodiment, the water
次に、機場Cに設置される水質測定装置100のデータ処理装置4の人工知能部44は、予め機場A、機場Bのデータ処理装置4の記憶部42に格納されている同種類の各種データから、図11の機場A、機場Bに示すデータを取得する。尚、以下は図11の機場Aについて詳述するが機場Bについても同様である。
Next, the
実施の形態1で示した図3と同様の、汚れあり20J、汚れなし20Hに関する測定時刻の異なるCA1、CA2、CA3、図4の受光量21Rに関するCA1〜CA3、選択後の受光量21Nに関するCA1〜CA3、および汚泥濃度22Gに関するCA1〜CA3を取得する。同様に機場Bの各CB1、CB2、CB3についても取得する。 Similar to FIG. 3 shown in the first embodiment, CA1, CA2, CA3 having different measurement times for 20J with dirt and 20H without dirt, CA1 to CA3 for the light receiving amount 21R in FIG. 4, and CA1 for the light receiving amount 21N after selection. ~ CA3, and CA1 to CA3 for sludge concentration 22G. Similarly, each CB1, CB2, and CB3 of the airport B is also acquired.
人工知能部44は、図11に示された汚れあり20J、汚れなし20H、受光量21R、選択後の受光量21N、汚泥濃度22Gの各CA毎のセット、つまりCA1毎、CA2毎、CA3毎のセットのデータについて学習を行う。この学習は、例えば汚れあり20Jの図形パターンに基づいて実施の形態1で述べた演算部41が行う処理を模擬したマトリクス配置の受光素子3Aからしきい値に達していない受光素子3Aの除外以降の動作を行うものである。学習の成果は人工知能部44内に格納される。
The
次に、機場Cにおける水質測定装置100の動作を述べる。図11に示す照射窓1に付着した汚れ6の影響を受ける受光部3の出力はデータ処理装置4Aに入力されると、人工知能部44は格納された学習の成果を用いて、例えば上記受光部3からの入光データがセットされたCA1と同一であると判断すると、その結果の汚泥濃度と特定された座標を創出して表示部9に出力する。尚、機場A、機場Bの2機場に加え、他機場のデータも学習対象のデータとすることで、上記判断がより高精度となる。
Next, the operation of the water
以上のように、この実施の形態3の水質測定装置100によると、実施の形態1での効果に加え、データ処理装置4の演算部41の負荷が低減されるという効果がある。
As described above, according to the water
実施の形態4.
上記各実施の形態では、水質測定に光照射を用い、受光部3を設ける例を示したが、光照射に代替して音波、超音波、マイクロ波のいずれかを用い、受光部3に代替して測音素子を用いても、上記各実施の形態と同様に行うことができ、同様の効果を奏することができる。
In each of the above embodiments, an example is shown in which light irradiation is used for water quality measurement and the
本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、1つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも1つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも1つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
Although the present application describes various exemplary embodiments and examples, the various features, embodiments, and functions described in one or more embodiments are applications of a particular embodiment. It is not limited to, but can be applied to embodiments alone or in various combinations.
Therefore, innumerable variations not illustrated are envisioned within the scope of the techniques disclosed in the present application. For example, it is assumed that at least one component is modified, added or omitted, and further, at least one component is extracted and combined with the components of other embodiments.
1 照射窓、2 発光部、3 受光部、3A 受光素子、4,4A データ処理装置、
5 汚泥粒子、6,6A,6B 汚れ、7 照射光、8 入光、9 表示部、
10 流通路、11 測定水、41 演算部、42 記憶部、43 検出部、
44 人工知能部、100 水質測定装置。
1 irradiation window, 2 light emitting part, 3 light receiving part, 3A light receiving element, 4, 4A data processing device,
5 sludge particles, 6,6A, 6B dirt, 7 irradiation light, 8 incoming light, 9 display unit,
10 flow path, 11 measurement water, 41 calculation unit, 42 storage unit, 43 detection unit,
44 Artificial intelligence department, 100 Water quality measuring device.
Claims (8)
前記データ処理装置に設けられた演算部は、前記複数の受光素子の内の最大出力値に対して、所定のしきい値以上の出力値を有する複数の前記受光素子の出力の平均値を算出して、前記平均値に基づく総受光量で前記測定水の汚泥濃度を演算するとともに、前記複数の受光素子の内の最大出力値に対して、所定のしきい値以下の出力値を有する前記マトリクスに構成された受光素子の座標を特定し、前記受光部からの入光データと、前記汚泥濃度および前記特定された座標とを前記表示部に出力する水質測定装置。 An irradiation window provided in the flow path of the measurement water, a light emitting unit provided above the irradiation window to emit the irradiation light to the measurement water, and a plurality of light receiving elements for receiving the incoming light from the measurement water. It is a water quality measuring device provided with a light receiving unit configured in a matrix, a data processing device for receiving incoming light data from the light receiving unit, and a display unit.
The calculation unit provided in the data processing device calculates the average value of the outputs of the plurality of light receiving elements having an output value equal to or higher than a predetermined threshold value with respect to the maximum output value among the plurality of light receiving elements. Then, the sludge concentration of the measured water is calculated by the total light receiving amount based on the average value, and the output value having an output value equal to or less than a predetermined threshold value with respect to the maximum output value among the plurality of light receiving elements is obtained. A water quality measuring device that specifies the coordinates of a light receiving element configured in a matrix and outputs the incoming light data from the light receiving unit, the sludge concentration, and the specified coordinates to the display unit.
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5141281A (en) * | 1974-10-04 | 1976-04-07 | Yamakawa Denshi Kk | KYODOHOJISOCHI |
JPS5934135A (en) * | 1982-08-20 | 1984-02-24 | Mitsubishi Electric Corp | Optical type apparatus for measuring water quality |
JP2020134306A (en) * | 2019-02-19 | 2020-08-31 | 株式会社日立製作所 | Water quality meter, analysis unit and flow cell |
-
2019
- 2019-05-14 JP JP2019091145A patent/JP7190232B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5141281A (en) * | 1974-10-04 | 1976-04-07 | Yamakawa Denshi Kk | KYODOHOJISOCHI |
JPS5934135A (en) * | 1982-08-20 | 1984-02-24 | Mitsubishi Electric Corp | Optical type apparatus for measuring water quality |
JP2020134306A (en) * | 2019-02-19 | 2020-08-31 | 株式会社日立製作所 | Water quality meter, analysis unit and flow cell |
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