JP2021144516A - Lending proposal system for water treatment apparatus, lending proposal method for water treatment apparatus, prediction system, and prediction method - Google Patents

Lending proposal system for water treatment apparatus, lending proposal method for water treatment apparatus, prediction system, and prediction method Download PDF

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Abstract

To provide a lending proposal system for a water treatment apparatus and a lending proposal method for the water treatment apparatus, which predicts the necessity of expansion of temporary water treatment apparatus for each factory facility in advance and proposes lending of the water treatment apparatus.SOLUTION: A lending proposal system for a water treatment apparatus comprises: data analysis means for analyzing factor data at least including weather data in a factory facility; additional apparatus determination means for obtaining prediction information at least including a predicted flooded area from an analysis result by the data analysis means and determining a kind and number of additional water treatment apparatuses required for rainwater treatment of a water amount exceeding a normal level in consideration with the prediction information and current water treatment capability information of the water treatment apparatus owned by the factory facility; and lending proposal means for proposing temporary lending of the additional water treatment apparatuses to a person responsible for the factory facility.SELECTED DRAWING: None

Description

本発明は、水処理装置の貸出提案システム、水処理装置の貸出提案方法、予測システムおよび予測方法に関し、特に工場施設ごとに、一時的な水処理装置の拡充の必要性を事前に予測して、水処理装置の貸出を提案することができる水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法、ならびにその貸出提案システムおよび貸出提案方法に用いることができる予測システムおよび予測方法に関する。 The present invention relates to a water treatment equipment rental proposal system, a water treatment equipment rental proposal method, a prediction system and a prediction method, and predicts in advance the necessity of temporarily expanding the water treatment equipment, particularly for each factory facility. The present invention relates to a water treatment equipment lending proposal system and a water treatment equipment lending proposal method capable of proposing a lending of a water treatment device, and a prediction system and a prediction method that can be used for the lending proposal system and the lending proposal method.

各種の工場施設において、一時的に水処理装置を拡充する必要が生じることがある。例えば、製鉄所などでは、屋外に配置した原料などが豪雨時に、雨水に接触してその雨水に分散、溶解して排水が生じたり、製麺工場などでは、特定の時期に需要が増加する製品の製造によって排水の性質や量が変化したり、また、通常使用している水処理装置の老朽化により故障して残りの水処理装置では処理することができない排水が生じたりすることなどが挙げられる。 It may be necessary to temporarily expand water treatment equipment in various factory facilities. For example, in steel mills, raw materials placed outdoors come into contact with rainwater and disperse and dissolve in the rainwater to generate drainage, and in noodle factories, demand increases at specific times. The nature and amount of wastewater may change due to the production of wastewater, and the wastewater that cannot be treated by the remaining water treatment equipment may be generated due to aging of the water treatment equipment that is normally used. Be done.

このような場合に備えて、従来、各種の工場施設では、想定し得る最大の水処理量に合わせて水処理装置を設置したり、不足が生じるごとに水処理装置を増設したりしていることが多い。 In preparation for such cases, various factory facilities have conventionally installed water treatment equipment according to the maximum amount of water treatment that can be assumed, or added water treatment equipment every time a shortage occurs. Often.

しかしながら、このようにして想定される水処理量や過去の不足量に基づいて水処理装置を設置した場合に、余剰の水処理装置を抱えることとなり、使用頻度は低いにもかかわらずメンテナンスや保管場所など、費用が増大する可能性がある。 However, when the water treatment equipment is installed based on the assumed amount of water treatment and the amount of shortage in the past in this way, the surplus water treatment equipment is carried, and maintenance and storage are performed even though the frequency of use is low. Costs may increase, such as location.

そのため、近年では、水処理装置を貸出(レンタル)する業者も増えており、また、貸出のための水処理装置の小型化も進んでいる。例えば、特許文献1には、排水中に含まれる懸濁物質を除去するために、2つの撹拌反応槽を設け、一方の撹拌反応槽に凝集剤を添加して撹拌した後、加圧状態でもう一方の撹拌反応槽に搬送して撹拌し、次いでそこから加圧状態で排出する技術が開示されている。そして、このような水処理装置によれば、大型の沈殿槽が必要なく、少ない凝集剤でより多くの固形物を固液分離し、水処理装置の小型化にも寄与し得ることが開示されている。 Therefore, in recent years, the number of companies that rent (rent) water treatment equipment is increasing, and the miniaturization of water treatment equipment for rent is also progressing. For example, in Patent Document 1, in order to remove suspended solids contained in wastewater, two stirring reaction tanks are provided, a flocculant is added to one stirring reaction tank, and the mixture is stirred and then in a pressurized state. A technique is disclosed in which the mixture is conveyed to the other stirring reaction tank, stirred, and then discharged in a pressurized state from there. It is disclosed that such a water treatment device does not require a large settling tank, can separate more solids into solid and liquid with a small amount of coagulant, and can contribute to the miniaturization of the water treatment device. ing.

特開2008−296163号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2008-296163

さて、水処理装置を貸出(レンタル)する場合、基本的には、工場施設側で必要な水処理装置の種類や数を判断する必要がある。しかしながら、工場施設の多くは、水処理のノウハウに乏しいため、現在必要な水処理装置の種類や数を適正に見積もることができず、過不足が生じることがあった。特に、工場施設において、貯留槽が少ないなど排水を保管する能力が乏しい場合には、排水が多量に発生してから水処理装置を貸出するのでは十分ではなく、事前に排水が多量に発生することを予測して、水処理装置の貸出を提案するシステムが望まれている。 When renting a water treatment device, it is basically necessary for the factory facility to determine the type and number of water treatment devices required. However, since many factory facilities lack know-how on water treatment, it is not possible to properly estimate the type and number of water treatment equipment currently required, and there are cases where excess or deficiency occurs. In particular, in factory facilities, when the capacity to store wastewater is poor, such as when there are few storage tanks, it is not sufficient to rent a water treatment device after a large amount of wastewater is generated, and a large amount of wastewater is generated in advance. A system that anticipates this and proposes the lending of water treatment equipment is desired.

本発明は、以上の実情に鑑みてなされたものであり、工場施設ごとに、一時的な水処理装置の拡充の必要性を事前に予測して、水処理装置の貸出を提案する水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法、ならびにそれらに用いることができる予測システムおよび予測方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and is a water treatment apparatus that predicts in advance the necessity of temporarily expanding the water treatment apparatus for each factory facility and proposes the rental of the water treatment apparatus. It is an object of the present invention to provide a rental proposal system and a water treatment equipment rental proposal method, and a prediction system and a prediction method that can be used for them.

本発明者らは、以上の課題を解決するために鋭意検討を重ねた。その結果、特定の性質を有する工場施設ごとに、排水の量に影響を与える要因データを解析するデータ解析手段と、得られたデータ解析結果から、排水の量に関連する予測情報を得るとともに、少なくとも、その予測情報および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力を考慮して、必要となる種類および数の水処理装置を決定する装置決定手段と、決定した種類および数の水処理装置の一時的な貸出を工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備える水処理装置の貸出提案システムによれば、工場施設ごとに一時的な水処理装置の拡充の必要性を事前に予測して水処理装置の貸出を提案することができることを見出し、本発明を完成するに至った。具体的に、本発明は、以下のものを提供する。 The present inventors have made extensive studies to solve the above problems. As a result, for each factory facility having specific properties, a data analysis means for analyzing factor data that affects the amount of wastewater and the obtained data analysis results are used to obtain predictive information related to the amount of wastewater. At the very least, taking into account the forecast information and the current water treatment capacity of the water treatment equipment owned by the factory facility, the equipment determination means for determining the required type and number of water treatment equipment, and the determined type and number of water. According to the water treatment equipment rental proposal system, which is equipped with a rental proposal means for proposing temporary rental of treatment equipment to the person in charge of the factory facility, the need for temporary expansion of water treatment equipment for each factory facility is sought. We have found that it is possible to propose the lending of water treatment equipment in advance, and have completed the present invention. Specifically, the present invention provides the following.

(1)工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、前記データ解析手段による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、通常レベルを超える水量の雨水処理に必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定する追加装置決定手段と、前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備える、 水処理装置の貸出提案システム。 (1) From the data analysis means for analyzing the factor data including at least the meteorological data in the factory facility and the analysis result by the data analysis means, the prediction information including at least the predicted submerged area is obtained, and at least the prediction information, And additional equipment determination to determine the type and number of additional water treatment equipment required for rainwater treatment of water volumes above normal levels, taking into account the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility. A water treatment device lending proposal system comprising means and a lending proposing means for proposing a temporary lending of the additional water treatment device to the person in charge of the factory facility.

(2)前記要因データは、地理データおよび工場データをさらに含む、上記(1)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (2) The water treatment equipment rental proposal system according to (1) above, wherein the factor data further includes geographic data and factory data.

(3)前記予測情報は、冠水により生じる損失予測情報および貸出による提供メリット予測情報をさらに含む、上記(1)または(2)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (3) The lending proposal system for a water treatment device according to (1) or (2) above, wherein the forecast information further includes loss forecast information caused by flooding and provision merit forecast information by lending.

(4)前記追加装置決定手段は、他の工場施設の水処理実績情報もさらに考慮する、請上記(1)、(2)または(3)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (4) The water treatment device rental proposal system according to (1), (2) or (3) above, wherein the additional device determination means further considers water treatment record information of other factory facilities.

(5)前記追加装置決定手段は、前記予測情報に対応する、前記工場施設における実際の結果を収集して学習し、前記データ解析手段にフィードバックする、上記(1)〜(4)いずれかに記載の水処理装置の貸出提案システム。 (5) The additional device determining means collects and learns the actual results in the factory facility corresponding to the prediction information and feeds them back to the data analysis means in any of the above (1) to (4). The described water treatment equipment rental proposal system.

(6)複数の水処理装置を備える工場施設における前記水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による解析結果から、前記水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する前記複数の水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、更新すべき前記水処理装置を決定する更新装置決定手段と、更新すべき前記水処理装置に相当する水処理能力を有する代替の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備える、水処理装置の貸出提案システム。
(6) A data analysis means for analyzing factor data including at least individual device data relating to the individual use or installation of the water treatment device in a factory facility equipped with a plurality of water treatment devices.
From the analysis result by the data analysis means, the prediction information including at least the failure risk and the update priority of the water treatment device is obtained, and at least the prediction information and the current state of the plurality of water treatment devices owned by the factory facility are obtained. Temporary means of determining the renewal device for determining the water treatment device to be updated and an alternative water treatment device having a water treatment capacity equivalent to the water treatment device to be renewed in consideration of the water treatment capacity information of the above. A water treatment device lending proposal system including a lending proposing means for proposing lending to the person in charge of the factory facility.

(7)前記要因データは、前記水処理装置の仕様または統計的特徴に関する一般装置データおよび排水データをさらに含む、上記(6)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (7) The water treatment device rental proposal system according to (6) above, wherein the factor data further includes general device data and wastewater data relating to the specifications or statistical features of the water treatment device.

(8)前記予測情報は、前記水処理装置の故障により生じる損失予測情報および貸出による提供メリット予測情報をさらに含む、上記(6)または(7)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (8) The water treatment device rental proposal system according to (6) or (7) above, wherein the prediction information further includes loss prediction information caused by a failure of the water treatment device and provision merit prediction information by lending.

(9)前記予測情報に対応する、前記工場施設における実際の結果を収集して学習し、前記データ解析手段にフィードバックする、上記(6)、(7)または(8)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (9) The water treatment apparatus according to (6), (7) or (8) above, which collects and learns actual results in the factory facility corresponding to the prediction information and feeds them back to the data analysis means. Lending proposal system.

(10)時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する前記製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、前記データ解析手段による解析結果から、前記工場施設が保有する前記製造装置から排出される排水の水質および前記排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、前記時期が変わるときに必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定する追加装置決定手段と、前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備える、水処理装置の貸出提案システム。 (10) From the data analysis means for analyzing factor data including at least the past wastewater data in the manufacturing equipment of the product owned by the factory facility that manufactures the product whose demand fluctuates from time to time, and the analysis result by the data analysis means. , At least the forecast information including the water quality of the wastewater discharged from the manufacturing apparatus owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater, and at least the forecast information and the factory facility possess. In consideration of the current water treatment capacity information of the water treatment device, the additional device determination means for determining the type and number of additional water treatment devices required when the time changes, and the additional water treatment device. A water treatment device lending proposal system including a lending proposing means for proposing a temporary lending to the person in charge of the factory facility.

(11)前記要因データは、前記工場施設における気象データ、前記工場施設における現在の製造データおよび前記工場施設における過去の製造データをさらに含む、上記(10)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (11) The water treatment apparatus rental proposal system according to (10) above, wherein the factor data further includes meteorological data at the factory facility, current manufacturing data at the factory facility, and past manufacturing data at the factory facility. ..

(12)前記予測情報に対応する、前記工場施設における実際の結果を収集して学習し、前記データ解析手段にフィードバックする、上記(10)または(11)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (12) The water treatment device rental proposal system according to (10) or (11) above, which collects and learns actual results in the factory facility corresponding to the prediction information and feeds them back to the data analysis means. ..

(13)貯槽または沈殿槽を備える工場施設における前記貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、前記データ解析手段による解析結果から、前記貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、必要となる追加の水処理装置を決定する追加装置決定手段と、前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備える、水処理装置の貸出提案システム。 (13) From the data analysis means for analyzing the factor data including at least the inflow / outflow water data in the storage tank or the settling tank in the factory facility provided with the storage tank or the settling tank and the analysis result by the data analysis means, the storage tank or the settling Prediction information including at least the amount of sediment generated in the tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing it is obtained, and at least the prediction information and the water treatment apparatus owned by the factory facility are obtained. Propose to the person in charge of the factory facility an additional device determination means for determining the additional water treatment device required and a temporary rental of the additional water treatment device in consideration of the current water treatment capacity information of the above. A lending proposal system for water treatment equipment, which is equipped with a lending proposal means to be used.

(14)前記要因データは、前記貯槽または前記沈殿槽の仕様情報データおよび過去の沈殿物の洗浄データをさらに含む、上記(13)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (14) The water treatment apparatus rental proposal system according to (13) above, wherein the factor data further includes specification information data of the storage tank or the settling tank and cleaning data of past sediments.

(15)前記予測情報に対応する、前記工場施設における実際の結果を収集して学習し、前記データ解析手段にフィードバックする、上記(13)または(14)に記載の水処理装置の貸出提案システム。 (15) The water treatment device rental proposal system according to (13) or (14) above, which collects and learns actual results in the factory facility corresponding to the prediction information and feeds them back to the data analysis means. ..

(16)工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、前記データ解析工程による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、通常レベルを超える水量の雨水処理に必要となる、種類および数の水処理装置を決定する装置決定工程と、前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備える、水処理装置の貸出提案方法。 (16) From the data analysis step for analyzing the factor data including at least the meteorological data in the factory facility and the analysis result by the data analysis step, the prediction information including at least the predicted submerged area is obtained, and at least the prediction information, In consideration of the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility, the equipment determination process for determining the type and number of water treatment equipment required for rainwater treatment of the amount of water exceeding the normal level, and A method for proposing a loan of a water treatment device, comprising a lending proposal process of proposing a temporary lending of the additional water treatment device to the person in charge of the factory facility.

(17)複数の水処理装置を備える工場施設における前記水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、前記データ解析工程による解析結果から、前記水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する前記複数の水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、更新すべき前記水処理装置を決定する更新装置決定工程と、更新すべき前記水処理装置に相当する水処理能力を有する代替の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備える、水処理装置の貸出提案方法。 (17) From the data analysis step of analyzing the factor data including at least the individual device data relating to the individual use or installation of the water treatment device in the factory facility equipped with a plurality of water treatment devices, and the analysis result by the data analysis step, the above Obtaining forecast information including at least the failure risk and update priority of the water treatment device, and at least considering the forecast information and the current water treatment capacity information of the plurality of water treatment devices owned by the factory facility. The person in charge of the factory facility is provided with a renewal device determination process for determining the water treatment device to be renewed and a temporary loan of an alternative water treatment device having a water treatment capacity equivalent to that of the water treatment device to be renewed. A method for proposing a loan of a water treatment device, which comprises a proposed lending proposal process.

(18)時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する前記製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、前記データ解析工程による解析結果から、前記工場施設が保有する製造装置から排出される排水の水質および前記排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、前記時期が変わるときに必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定する装置決定工程と、前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備える、水処理装置の貸出提案方法。 (18) From the data analysis process that analyzes factor data including at least past wastewater data in the manufacturing equipment of the product owned by the factory facility that manufactures the product whose demand fluctuates from time to time, and the analysis result by the data analysis process. , At least the forecast information including the quality of the wastewater discharged from the manufacturing apparatus owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater, and at least the forecast information and the water possessed by the factory facility. A device determination process for determining the type and number of additional water treatment devices required when the time changes, taking into account the current water treatment capacity information of the treatment device, and a temporary device determination process for the additional water treatment devices. A method for proposing a loan of a water treatment device, comprising a lending proposal process for proposing a new loan to the person in charge of the factory facility.

(19)貯槽または沈殿槽を備える工場施設における前記貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、前記データ解析工程による解析結果から、前記貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、必要となる追加の水処理装置を決定する装置決定工程と、前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備える、水処理装置の貸出提案方法。 (19) From the data analysis step of analyzing the factor data including at least the inflow / outflow water data in the storage tank or the settling tank in the factory facility provided with the storage tank or the settling tank, and the analysis result by the data analysis step, the storage tank or the settling Prediction information including at least the amount of sediment generated in the tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing it is obtained, and at least the prediction information and the water treatment apparatus owned by the factory facility are obtained. In consideration of the current water treatment capacity information of the above, the device determination process for determining the required additional water treatment device and the temporary rental of the additional water treatment device are proposed to the person in charge of the factory facility. A method for proposing a loan of a water treatment device, which comprises a loan proposal process.

(20)工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、前記データ解析手段による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備える、予測システム。 (20) Prediction including a data analysis means for analyzing factor data including at least meteorological data in a factory facility, and a prediction means for obtaining prediction information including at least the predicted submerged area from the analysis result by the data analysis means. system.

(21)複数の水処理装置を備える工場施設における前記水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、前記データ解析手段による解析結果から、前記水処理装置の故障リスクまたは更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備える、予測システム。 (21) From the data analysis means for analyzing factor data including at least individual device data relating to the individual use or installation of the water treatment device in a factory facility equipped with a plurality of water treatment devices, and the analysis result by the data analysis means, the above. A prediction system comprising a prediction means for obtaining prediction information including at least a failure risk or update priority of a water treatment apparatus.

(22)時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する前記製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、前記データ解析手段による解析結果から、前記工場施設が保有する前記製造装置から排出される排水の水質および前記排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備える、予測システム。 (22) From the data analysis means for analyzing factor data including at least the past wastewater data in the manufacturing equipment of the product owned by the factory facility that manufactures the product whose demand fluctuates from time to time, and the analysis result by the data analysis means. A prediction system comprising, a prediction means for obtaining prediction information including at least the quality of wastewater discharged from the manufacturing apparatus owned by the factory facility and an optimum treatment method for treating the wastewater.

(23)貯槽または沈殿槽を備える工場施設における前記貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、前記データ解析手段による解析結果から、前記貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備える、予測システム。 (23) From the data analysis means for analyzing factor data including at least the inflow / outflow data in the storage tank or the settling tank in the factory facility provided with the storage tank or the settling tank, and the analysis result by the data analysis means, the storage tank or the settling A prediction system comprising a prediction means for obtaining prediction information including at least an optimal treatment method for treating the amount of sediment generated in the tank and the washing wastewater generated by washing the sediment.

(24)工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、前記データ解析工程による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備える、予測方法。 (24) Prediction including a data analysis step for analyzing factor data including at least meteorological data in a factory facility and a prediction step for obtaining prediction information including at least the predicted submerged area from the analysis result by the data analysis step. Method.

(25)複数の水処理装置を備える工場施設における前記水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、前記データ解析工程による解析結果から、前記水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備える、予測方法。 (25) From the data analysis step for analyzing factor data including at least individual device data relating to the individual use or installation of the water treatment device in a factory facility equipped with a plurality of water treatment devices, and the analysis result by the data analysis step, the above A prediction method comprising a prediction step of obtaining prediction information including at least the failure risk and update priority of a water treatment apparatus.

(26)時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する前記製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、前記データ解析工程による解析結果から、前記工場施設が保有する前記製造装置から排出される排水の水質および前記排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備える、予測方法。 (26) From the data analysis process that analyzes factor data including at least past wastewater data in the manufacturing equipment of the product owned by the factory facility that manufactures the product whose demand fluctuates from time to time, and the analysis result by the data analysis process. A prediction method comprising, for obtaining prediction information including at least the quality of wastewater discharged from the manufacturing apparatus owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater.

(27)貯槽または沈殿槽を備える工場施設における前記貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、前記データ解析工程による解析結果から、前記貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備える、予測方法。 (27) The storage tank or sedimentation is based on a data analysis step for analyzing factor data including at least inflow / outflow data in the storage tank or sedimentation tank in a factory facility provided with a storage tank or sedimentation tank, and analysis results by the data analysis step. A prediction method comprising a prediction step of obtaining prediction information including at least an optimum treatment method for treating the amount of sediment generated in the tank and the washing wastewater generated by washing the sediment.

本発明によれば、特定の性質を有する工場施設ごとに、一時的な水処理装置の拡充の必要性を事前に予測して、水処理装置の貸出を提案する水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法を提供することができる。 According to the present invention, a water treatment device lending proposal system and a water treatment device lending proposal system that predicts in advance the need for temporary expansion of water treatment devices for each factory facility having specific properties and proposes the lending of water treatment devices. It is possible to provide a rental proposal method for water treatment equipment.

以下、本発明の具体的な実施形態について、特定の性質の工場施設ごとに、4つの具体的な実施形態に分けて詳細に説明するが、本発明は、以下の実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の目的の範囲内において、適宜変更を加えて実施することができる。 Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail by dividing them into four specific embodiments for each factory facility having a specific property, but the present invention is limited to the following embodiments. However, it can be carried out with appropriate modifications within the scope of the object of the present invention.

具体的に、4つの実施形態とは、以下のとおりである。
1.通常レベルを超える水量の雨水処理
2.水処理設備の更新予測と更新の際の水処理
3.季節ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設の排水処理
4.貯槽または沈殿槽の沈殿物清掃の際の排水処理
Specifically, the four embodiments are as follows.
1. 1. Treatment of rainwater with an amount of water exceeding the normal level 2. Prediction of renewal of water treatment equipment and water treatment at the time of renewal 3. 4. Wastewater treatment of factory facilities that manufacture products whose demand fluctuates from season to season. Wastewater treatment when cleaning sediment in storage tank or settling tank

なお、4つの実施形態のうち「1.通常レベルを超える水量の雨水処理」、「3.季節ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設の排水処理」および「4.貯槽または沈殿槽の沈殿物清掃の際の排水処理」の3つの項は、いずれも要因データおよび予測情報ならびにそれらの具体的な決定方法が異なるのみであり、それ以外の構成要素は共通する。そこで、「1.通常レベルを超える水量の雨水処理」の項において全ての構成要素を説明し、それ以外の「3.季節ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設の排水処理」および「4.貯槽または沈殿槽の沈殿物清掃の際の排水処理」の項では、要因データおよび予測情報ならびにそれらの具体的な決定方法以外の構成要素については記載を省略するが、この省略する部分については、「1.通常レベルを超える水量の雨水処理」の項の記載を援用することができるものとする。 Of the four embodiments, "1. Rainwater treatment with an amount of water exceeding the normal level", "3. Wastewater treatment of a factory facility that manufactures products whose demand fluctuates with the seasons", and "4. All three sections of "Wastewater treatment during sediment cleaning" differ only in factor data and prediction information and their specific determination methods, and other components are common. Therefore, all the components are explained in the section "1. Rainwater treatment of water volume exceeding the normal level", and other "3. Wastewater treatment of factory facilities that manufacture products whose demand fluctuates from season to season" and "Wastewater treatment". 4. In the section "Wastewater treatment when cleaning sediments in storage tanks or sedimentation tanks", description of factor data and prediction information and components other than their specific determination method will be omitted, but this omitted part will be omitted. Shall be able to refer to the description in the section "1. Treatment of rainwater with a water volume exceeding the normal level".

ここで、「水処理能力」とは、水処理を行う主体(例えば、以下に示す「製鉄所または製油所の雨水処理」の項における製鉄所または製油所)が、除去すべき対象ごとに分けて、特定の期間に処理できる最大の水の量(水処理を行う主体が有する特定の処理装置が処理することができる水の総量)をいう。 Here, the "water treatment capacity" is divided according to the object to be removed by the main body that performs water treatment (for example, the steel mill or refinery in the section of "rainwater treatment of a steel mill or refinery" shown below). The maximum amount of water that can be treated in a specific period (the total amount of water that can be treated by a specific treatment device owned by the entity that performs water treatment).

〔1.通常レベルを超える水量の雨水処理〕
本実施形態に係る水処理装置の貸出提案システムは、工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、データ解析手段による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、通常レベルを超える水量の雨水処理に必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定する追加装置決定手段と、追加の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備えることを特徴とするものである。
[1. Stormwater treatment with water volume exceeding normal level]
The water treatment device rental proposal system according to the present embodiment includes data analysis means for analyzing factor data including at least meteorological data in factory facilities, and prediction information including at least the submerged area predicted from the analysis results by the data analysis means. At a minimum, given the forecast information and the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility, the type and number of additional water required for the treatment of rainwater in excess of normal levels. It is characterized by comprising an additional device determining means for determining a treatment device and a loan proposing means for proposing a temporary loan of an additional water treatment device to the person in charge of the factory facility.

近年、日本では、梅雨前線の停滞や台風の接近などを原因する集中豪雨や、夏から初秋にかけて大気の不安定さなどを原因とする局地的大雨(いわゆるゲリラ豪雨)が多数発生し、各地に甚大な被害をもたらしている。このようにして発生した雨水は、例えば河川を通じて海へと流れたり、地面にしみ込んで地下へと流れたり、空気中に蒸散したりするなどして自然界の水循環へと戻る。 In recent years, torrential rains caused by the stagnation of the Baiu front and the approaching typhoons, and local heavy rains caused by atmospheric instability (so-called guerrilla rainstorms) have occurred in many places from summer to early autumn. Has caused enormous damage to Japan. The rainwater generated in this way returns to the natural water cycle by, for example, flowing to the sea through a river, permeating into the ground and flowing underground, or transpiring into the air.

一方、通常レベルを超える大量の降雨やそれによる浸水被害によって、一部の雨水は汚染され、そのまま水循環に戻すことが好ましくないものもある。例えば、製鉄所や石炭火力発電所では、ヤードに石炭が雨曝しの状態で置かれており、このヤードに雨水が流れ込むと、石炭を含んだ汚水が発生する。そして、既存の水処理能力がヤードに流れ込んだ雨水を短時間で処理するのに十分ではないと、ヤードに備えられた石炭を用いることができず、生産等を行うことができなくなることがある。 On the other hand, some rainwater is contaminated by a large amount of rainfall exceeding the normal level and the resulting flood damage, and it is not preferable to return it to the water cycle as it is. For example, in steelworks and coal-fired power plants, coal is placed in a yard exposed to rain, and when rainwater flows into this yard, sewage containing coal is generated. If the existing water treatment capacity is not sufficient to treat the rainwater that has flowed into the yard in a short time, the coal provided in the yard cannot be used, and production or the like may not be possible. ..

また、製油所では、場内に雨水が流れ込むと、場内の微量油分と混合して汚染水が発生することがある。そして、この製油所の水処理能力が、場内の微量油分と混合して生成した汚染水を短時間で処理するのに十分ではないと、汚染水をタンクに一時的に保存する必要が生じることがある。空のタンクの状況や水貯留の緊急性によっては、油分などを含むタンクに汚染水を投入することもあり、このような場合、高濃度の油分や硫化水素を処理する必要が生じ、処理コストの増大が起こるだけでなく、タンクの数が不足し、タンク繰りが逼迫する場合もある。 In addition, at a refinery, when rainwater flows into the site, it may be mixed with a trace amount of oil in the site to generate contaminated water. And if the water treatment capacity of this refinery is not sufficient to treat the contaminated water generated by mixing with the trace oil in the refinery in a short time, it will be necessary to temporarily store the contaminated water in the tank. There is. Depending on the condition of the empty tank and the urgency of water storage, contaminated water may be put into the tank containing oil, etc. In such a case, it becomes necessary to treat high concentration oil and hydrogen sulfide, and the treatment cost In addition to the increase in the number of tanks, the number of tanks may be insufficient and the tanks may be tight.

このような不測の事態に備えた水処理能力を担保すべく、通常の経済活動で必要な量よりも余剰に水処理装置を備えると、メンテナンスや保管場所などの費用が増大し、非経済的である。そこで、上述した水処理装置の貸出提案システムを用いて、事前にその工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析して、その解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得て、少なくとも、予測情報および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、通常レベルを超える水量の雨水処理に必要となる種類および数の追加の水処理装置を決定する。そして、この情報に基づいて、追加の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する。 If water treatment equipment is installed in excess of the amount required for normal economic activities in order to secure water treatment capacity in case of such an unforeseen situation, maintenance and storage costs will increase, making it uneconomical. Is. Therefore, using the above-mentioned water treatment equipment rental proposal system, factor data including at least meteorological data at the factory facility is analyzed in advance, and prediction information including at least the predicted submerged area is obtained from the analysis result. At a minimum, the forecast information and the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility are taken into consideration to determine the type and number of additional water treatment equipment required for the treatment of rainwater with a water volume exceeding the normal level. do. Then, based on this information, a temporary loan of additional water treatment equipment is proposed to the person in charge of the factory facility.

(データ解析手段)
データ解析手段は、工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するものである。
(Data analysis means)
The data analysis means analyzes factor data including at least meteorological data in factory facilities.

要因データの解析方法としては、特に限定されないが、各種シミュレーションを含む、IT技術や人工知能(AI)技術を用いることができる。 The method for analyzing the factor data is not particularly limited, but IT technology and artificial intelligence (AI) technology including various simulations can be used.

要因データとしての気象データは、工場施設における気象に関するデータであり、また、それらの周辺地域の気象データを含んでいてもよい。気象データとしては、特に限定されないが、気象衛星データに基づく天気予報、GSMAP(衛生全球降水マップ)に基づく降水量、WBGT(暑さ指数)に基づく降水確率、過去および現在の水リスクに関するデータ(降雪量、雨雲レーダー、最高気温、最低気温、湿度、風向、風速、日照時間、海水温)、SYNOP(地上実況気象通報)に基づく津波、台風、波浪、雷、豪雨および竜巻に関する注意報・警報などが挙げられる。これらは1つを単独で用いても、2つ以上を組み合わせて用いてもよい。 The meteorological data as the factor data is the data related to the meteorological conditions in the factory facilities, and may include the meteorological data of the surrounding areas thereof. Meteorological data is not particularly limited, but is related to weather forecasts based on meteorological satellite data, precipitation amount based on GSMAP (sanitary global precipitation map), precipitation probability based on WBGT (heat index), and past and present water risks ( Warnings / warnings regarding tsunamis, typhoons, waves, thunder, heavy rains and tornadoes based on snowfall, rain cloud radar, maximum temperature, minimum temperature, humidity, wind direction, wind speed, sunshine time, seawater temperature), SYNOP (ground-based live weather report) And so on. These may be used alone or in combination of two or more.

また、要因データとしては、上述した気象データ以外に、かかる製鉄所または製油所の地理に関する地理データおよびかかる製鉄所または製油所の個別の特徴に関する工場データを含むことが好ましい。 In addition to the meteorological data described above, the factor data preferably includes geographic data relating to the geography of the steelworks or refineries and factory data relating to the individual characteristics of the steelworks or refineries.

地理データとしては、特に限定されないが、かかる製鉄所もしくは製油所内またはそれらの周囲の等高線地図、標高地形図、水脈の位置(土壌中の地下水脈、地下水マップなど)、河川の位置、その他河川の情報(温暖化シミュレーションに基づく河川水量、地形データに基づく河川水温、潮汐データに基づく河川水位)、雨水側溝の位置、コンクリート舗装の位置などが挙げられる。これらは1つを単独で用いても、2つ以上を組み合わせて用いてもよい。 Geographical data is not particularly limited, but contour maps, elevation topographic maps, water vein locations (groundwater veins in soil, groundwater maps, etc.), river locations, and other rivers in or around such refineries or refineries. Information (river water volume based on warming simulation, river water temperature based on topographic data, river water level based on tidal data), location of rainwater side ditches, location of concrete pavement, etc. can be mentioned. These may be used alone or in combination of two or more.

工場データとしては、特に限定されないが、かかる製鉄所または製油所の製造データ(原料品目、生産品目、入荷量、出荷量、操業記録、操業計画、品質記録、トラブル事例、歩留り、製造原単位)、水処理能力、汚染水の貯留能力(タンクの数や配置など)、災害(洪水、浸水)の予測シミュレーション、災害(洪水、浸水)速報、災害(地震、噴火、洪水、浸水など)による過去被害データ、過去の災害または運転停止による損害情報などが挙げられる。これらは1つを単独で用いても、2つ以上を組み合わせて用いてもよい。 The factory data is not particularly limited, but the manufacturing data of such a steel mill or refinery (raw material item, production item, arrival quantity, shipment quantity, operation record, operation plan, quality record, trouble case, yield, manufacturing basic unit). , Water treatment capacity, Contaminated water storage capacity (number and arrangement of tanks, etc.), Disaster (flood, inundation) prediction simulation, disaster (flood, inundation) flash report, past due to disaster (earthquake, eruption, flood, inundation, etc.) Damage data, damage information due to past disasters or outages, etc. can be mentioned. These may be used alone or in combination of two or more.

なお、具体的な解析方法については、予測情報ごとに異なるため、追加装置決定手段の項において、予測情報ごとに具体的に説明する。 Since the specific analysis method differs for each prediction information, it will be specifically described for each prediction information in the section of additional device determining means.

(追加装置決定手段)
追加装置決定手段は、データ解析手段による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、通常レベルを超える水量の雨水処理に必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定するものである。
(Means for determining additional equipment)
The additional device determining means obtains the predicted information including at least the predicted submerged area from the analysis result by the data analysis means, and at least the predicted information and the current water treatment capacity information of the water treatment device owned by the factory facility. It takes into account the type and number of additional water treatment equipment required to treat rainwater with water volumes above normal levels.

予測情報は、上述したとおり、少なくとも予測される冠水エリアを含むものであり、上述した気象データから、IT技術や人工知能(AI)技術を用いて予測されるものである。 As described above, the prediction information includes at least the predicted submerged area, and is predicted from the above-mentioned meteorological data by using IT technology or artificial intelligence (AI) technology.

例えば製鉄所の場合には、予測された冠水エリアに原料ヤードが含まれるか否かを判断する。また、例えば製油所の場合には、油分を扱うエリア(浸水などが起こった場合の屋内も含む)が予測された冠水エリアに含まれるか否かを判断する。これらに例示されるような汚染水(水処理装置を用いて処理を施すことが必要な水)が生じ得るエリア(例えば、製鉄所の原料ヤードや製油所の油分を扱うエリア)が、冠水エリア内に含まれると判断される場合、この予測情報および工場施設が保有する水処理装置の現在の水処理能力を考慮して、通常レベルを超える水量の雨水処理に必要となる、種類および数(同種類内での処理量違いを含む)の追加の水処理装置を決定する。 For example, in the case of a steel mill, it is determined whether or not the predicted submerged area includes a raw material yard. Further, for example, in the case of a refinery, it is determined whether or not the area for handling oil (including indoors when flooding or the like occurs) is included in the predicted flooded area. Areas where contaminated water (water that needs to be treated using a water treatment device) as illustrated above can occur (for example, the raw material yard of a steel mill or the area that handles oil in a refinery) are submerged areas. If determined to be included, the type and number required for rainwater treatment of water volumes above normal levels, taking into account this forecast information and the current water treatment capacity of the water treatment equipment owned by the factory facility ( Determine additional water treatment equipment (including differences in treatment volume within the same type).

なお、「通常レベルを超える水量」とは、かかる工場施設が現在保有する水処理装置を設置した時点での想定雨量を超える場合の降雨量をいう。 The "water amount exceeding the normal level" means the amount of rainfall when the amount of rainfall exceeds the estimated amount of rainfall at the time when the water treatment equipment currently owned by the factory facility is installed.

冠水エリアは、上述した気象データのうち、工場設備内またはそれらの周囲の降水量および降水確率の少なくともいずれか1以上に基づき予測することが好ましい。また、これらの情報に加えて、地形データとして、工場設備内またはそれらの周囲の等高線地図、標高地形図、水脈の位置、河川の位置、その他河川の情報、雨水側溝の位置、コンクリート舗装の位置などの少なくとも1つ以上を考慮することが好ましい。このように工場施設内およびその周囲の地形と降水量を考慮して、かかる工場設備内(特に、汚染水が生じ得るエリア)に流入する水量も予測することにより、より正確に冠水エリアを予測することができる。 The submerged area is preferably predicted based on at least one or more of the precipitation amount and the probability of precipitation in or around the factory equipment among the above-mentioned meteorological data. In addition to this information, as topographic data, contour maps in or around factory equipment, elevation topographic maps, water vein positions, river positions, other river information, rainwater gutter positions, concrete pavement positions It is preferable to consider at least one or more such as. In this way, by considering the topography and precipitation in and around the factory facility and predicting the amount of water flowing into the factory facility (particularly the area where contaminated water can occur), the flooded area can be predicted more accurately. can do.

また、予測情報としては、予測される冠水エリア以外に、水処理量予測情報、水質予測情報、冠水により生じる損失予測情報、水処理の貸出による提供メリット情報のうち1以上を含むことが好ましい。 In addition to the predicted flooded area, the forecast information preferably includes one or more of water treatment amount prediction information, water quality prediction information, loss prediction information caused by flooding, and merit information provided by renting water treatment.

水処理量予測情報は、汚染水が発生し得るエリアに降雨するか、または、汚染水が発生し得るエリアに他のエリアから流れ込む水によって生じる汚染水の総量である。必要とされる水処理量は、例えば、上述した気象データのうち、工場施設内またはそれらの周囲の降水量および降水確率に基づき予測することが好ましい。また、これらの情報に加えて、地形データとして、工場施設内またはそれらの周囲の等高線地図、標高地形図、水脈の位置(土壌中の地下水脈、地下水マップなど)、河川の位置、その他河川の情報、雨水側溝の位置、コンクリート舗装の位置などを考慮することが好ましい。このように周囲の地形と降水量を考慮して、かかる工場設備(特に、汚染水が生じ得るエリア)に流入する水量も予測する。水処理量予測情報を考慮して、必要となる種類および数の追加の水処理装置を決定することにより、より正確な決定を行うことができる。 The water treatment amount prediction information is the total amount of contaminated water generated by water that rains in an area where contaminated water can occur or flows into an area where contaminated water can occur from another area. The required amount of water treatment is preferably predicted based on, for example, the amount of precipitation in or around the factory facility and the probability of precipitation in the above-mentioned meteorological data. In addition to this information, topographical data includes contour maps, elevation topographic maps, water vein locations (groundwater veins in soil, groundwater maps, etc.), river locations, and other rivers. It is preferable to consider information, the position of the gutter on the rainwater side, the position of the concrete pavement, and the like. In this way, the amount of water flowing into such factory equipment (particularly in areas where contaminated water can occur) is also predicted in consideration of the surrounding topography and precipitation. A more accurate decision can be made by determining the type and number of additional water treatment devices required, taking into account the water treatment volume prediction information.

水質予測情報(汚染物質の種類や濃度などの情報)は、工場施設内の汚染水が発生し得るエリアにおいて冠水などによって雨水に汚染物質が混合して汚染水が発生した場合の処理すべき対象である水質である。水質予測情報は、例えば上述した工場データのうち原料品目、生産品目などを考慮して汚染物質の種類や濃度を特定することができる。水質予測情報を考慮して、必要となる種類および数の追加の水処理装置を決定することにより、より正確な決定を行うことができる。 Water quality prediction information (information such as the type and concentration of pollutants) is a target to be treated when pollutants are mixed with rainwater due to flooding in areas where polluted water may occur in factory facilities. The water quality is. For the water quality prediction information, for example, the type and concentration of pollutants can be specified in consideration of raw material items, production items, etc. in the above-mentioned factory data. More accurate decisions can be made by taking into account the water quality forecast information and determining the type and number of additional water treatment equipment required.

損失予測情報は、冠水により生じる金銭的損失を主とする損失、具体的には水処理を行うことができず操業停止となった場合などの金銭的損失を含むものである。損失予測情報は、例えば上述した冠水エリアや水処理量予測情報を予測するとともに、工場データのうち災害(洪水、浸水など)の予測シミュレーション、災害速報、災害による過去被害データ(例えば、どの程度の降水でどの程度の冠水が起こったかなどのデータ)を用いて冠水により生じる現象を予測する。次いで、災害による過去被害データのうち、過去冠水や他の災害により生じた操業停止などによる金銭的損失のデータや、製造データ(製品単位数あたりの利益)などのうち1以上を基に金銭的損失を予測する。損失予測情報を考慮して、必要となる種類および数の追加の水処理装置を決定することにより、例えば、損失が最小となるか、または、損失の大きさにより優先度の高い順に処理を行うための種類および数の追加の水処理装置を貸し出すことができる。 The loss forecast information includes a loss mainly due to a monetary loss caused by flooding, specifically, a monetary loss in the case where water treatment cannot be performed and the operation is stopped. The loss prediction information includes, for example, the above-mentioned flooded area and water treatment amount prediction information, as well as prediction simulation of disasters (floods, inundation, etc.), disaster flash reports, and past damage data due to disasters (for example, how much) among the factory data. Predict the phenomenon caused by flooding using data such as how much flooding occurred due to precipitation). Next, among the past damage data due to disasters, monetary data based on one or more of the data of financial loss due to past flooding or shutdown caused by other disasters, manufacturing data (profit per product unit), etc. Predict losses. By determining the type and number of additional water treatment equipment required in consideration of the loss prediction information, for example, the treatment is performed in the order of the lowest loss or the highest priority according to the magnitude of the loss. Additional types and numbers of water treatment equipment can be rented.

提供メリット予測情報は、損失予測情報として予測した損害が起こり得る場合において、さらに、所定の水処理の貸出を行った場合の損害の減少額であり、損失予測情報のうち、追加の水処理装置の貸出によって低減できる損失をいう。提供メリット予測情報を考慮して必要となる種類および数の水処理装置を決定することにより、例えば、提供メリットが最大となるか、または、損失の大きさにより優先度の高い順に処理を行うための種類および数の追加の水処理装置を貸し出すことができる。 The provided merit prediction information is the amount of reduction in damage when the damage predicted as the loss prediction information can occur, and when the predetermined water treatment is lent out, and the additional water treatment device in the loss prediction information. The loss that can be reduced by lending. By determining the type and number of water treatment equipment required in consideration of the provision merit prediction information, for example, in order to perform treatment in descending order of priority according to the maximum provision merit or the magnitude of loss. Additional types and numbers of water treatment equipment can be rented.

この追加装置決定手段においては、さらに他の工場施設の水処理実績情報を考慮して必要となる種類および数の追加水処理装置を決定してもよい。特に、同業種で、同様の製品を扱う工場施設の水処理実績情報は有用である。なお、工場施設の規模や降水量が相違する場合、これらの相違を考慮して追加水処理装置を決定してもよい。 In this additional device determining means, the required type and number of additional water treatment devices may be determined in consideration of the water treatment record information of other factory facilities. In particular, water treatment record information of factory facilities that handle similar products in the same industry is useful. If the scale of the factory facility and the amount of precipitation are different, the additional water treatment device may be determined in consideration of these differences.

追加装置決定手段は、上述した予測情報に対応する、工場施設における実際の結果を収集して学習し、データ解析手段にフィードバックすることが好ましい。ここでいう(予測情報に対応する)「実際の結果」とは、例えば、予測情報が冠水エリアである場合には、その予測対象の期間の実際の冠水エリアをいう。 It is preferable that the additional device determining means collects and learns the actual results in the factory facility corresponding to the above-mentioned prediction information and feeds them back to the data analysis means. The "actual result" (corresponding to the forecast information) referred to here means, for example, when the forecast information is a submerged area, the actual submerged area during the period to be predicted.

学習方法としては、特に限定されず、例えば機械学習などを用いることができる。学習の方法としては、例えば、予測情報が実際の結果と相違した場合には、その原因を特定しそれについて補正することができる。例えば、要因データに誤りがあった場合(例えば、気象予報が誤りであった場合)には要因データについて補正し、一方で、決定方法に誤りがあった場合には決定方法について補正することができる。 The learning method is not particularly limited, and for example, machine learning or the like can be used. As a learning method, for example, when the prediction information differs from the actual result, the cause can be identified and corrected for it. For example, if there is an error in the factor data (for example, if the weather forecast is incorrect), the factor data can be corrected, while if there is an error in the determination method, the determination method can be corrected. can.

学習の回数としては、特に限定されず、1回または2回以上であってよいが、回数を繰り返すほど、予測情報の精度は高まる。 The number of times of learning is not particularly limited and may be once or twice or more, but the accuracy of the prediction information increases as the number of times is repeated.

(貸出提案手段)
貸出提案手段は、上述した追加装置決定手段において、決定した種類および数の追加の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案するものである。
(Lending proposal means)
The loan proposing means proposes to the person in charge of the factory facility a temporary lending of the determined type and number of additional water treatment devices in the above-mentioned additional device determining means.

ここで、「工場施設の責任者」とは、かかる工場施設において、水処理装置の一時的な貸出の要否を判断および決定できる者をいう。 Here, the "responsible person of the factory facility" means a person who can judge and decide whether or not the temporary rental of the water treatment equipment is necessary in the factory facility.

工場施設の責任者への提案は、直接その責任者へ行ってもよいし、責任者に水処理装置の一時的な貸出について提案できる者(例えば、かかる工場施設の従業員など)を経由して間接的に行ってもよい。 Proposals to the person in charge of the factory facility may be made directly to the person in charge, or via a person who can propose to the person in charge a temporary loan of water treatment equipment (for example, an employee of such factory facility). It may be done indirectly.

なお、貸出する水処理装置としては、排水中に含まれる各成分のうち除去すべき成分(例えば排出基準が設けられている成分)を除去可能であるものを適宜選択することができ、例えば凝集沈殿装置、凝集加圧浮上装置、ろ過装置、脱水装置、好気生物処理装置、嫌気生物処理装置、イオン交換装置、MF膜分離装置、UF膜分離装置、RO膜分離装置、UV処理装置、オゾン処理装置、反応槽、処理水槽、原水槽などが挙げられる。これらは1つを単独で用いても、2つ以上を組み合わせて用いてもよい。 As the water treatment device to be rented, one that can remove the component to be removed (for example, the component for which the discharge standard is set) among the components contained in the wastewater can be appropriately selected, for example, aggregation. Precipitation device, coagulation and pressurization levitation device, filtration device, dehydration device, aerobic biological treatment device, anaerobic biological treatment device, ion exchange device, MF membrane separation device, UF membrane separation device, RO membrane separation device, UV treatment device, ozone Examples include treatment equipment, reaction tanks, treatment water tanks, and raw water tanks. These may be used alone or in combination of two or more.

(水処理装置の貸出提案方法)
本実施形態に係る水処理装置の貸出提案方法は、例えば上述した水処理装置の貸出提案システムを用いて行うことができる方法である。具体的に、この水処理装置の貸出提案方法は、工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、データ解析工程による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、通常レベルを超える水量の雨水処理に必要となる、種類および数の水処理装置を決定する装置決定工程と、追加の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備えることを特徴とする。各工程の具体的な操作などは上述したので、ここでの説明は省略する。
(Proposal method for lending water treatment equipment)
The method for proposing a loan of a water treatment device according to the present embodiment is, for example, a method that can be performed using the above-mentioned loan proposal system for a water treatment device. Specifically, this water treatment device rental proposal method includes a data analysis process that analyzes factor data including at least meteorological data in factory facilities, and prediction information that includes at least the submerged area predicted from the analysis results of the data analysis process. At least, considering the forecast information and the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility, the type and number of water treatment equipment required for the treatment of rainwater with a water volume exceeding the normal level. It is characterized by including a device determination process for determining the above and a loan proposal process for proposing a temporary loan of additional water treatment equipment to the person in charge of the factory facility. Since the specific operations of each step have been described above, the description thereof will be omitted here.

(予測システムおよび予測方法)
本実施形態に係る予測システムは、工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、データ解析手段による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備えることを特徴とする。また、本実施形態に係る予測方法は、工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、データ解析工程による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備えることを特徴とする。本実施形態に係る予測システムおよび予測方法は、データ解析手段およびデータ解析工程が、上述した水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法のデータ解析手段およびデータ解析工程と同一である。また、本実施形態に係る予測システムおよび予測方法は、予測手段および予測工程が、上述した水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法の装置決定手段および装置決定工程の予測情報を得る手段および工程と同一である。したがって、ここでの説明は省略する。
(Prediction system and prediction method)
The prediction system according to the present embodiment is a data analysis means for analyzing factor data including at least meteorological data in a factory facility, and a prediction means for obtaining prediction information including at least the predicted submerged area from the analysis result by the data analysis means. , It is characterized in that. Further, the prediction method according to the present embodiment is a prediction method for obtaining prediction information including at least the predicted submerged area from the data analysis step for analyzing factor data including at least meteorological data in the factory facility and the analysis result by the data analysis step. It is characterized by having a process. In the prediction system and the prediction method according to the present embodiment, the data analysis means and the data analysis step are the same as the data analysis means and the data analysis step of the above-mentioned water treatment device rental proposal system and water treatment device rental proposal method. .. Further, in the prediction system and the prediction method according to the present embodiment, the prediction means and the prediction process provide the prediction information of the device determination means and the device determination process of the above-mentioned water treatment device rental proposal system and water treatment device rental proposal method. It is the same as the means and process of obtaining. Therefore, the description here will be omitted.

なお、これらにより得られた予測結果は、水処理装置の貸出に使用してもよいし、他の用途に使用してもよい。水処理装置の貸出に使用する場合において、工場施設のオペレータなどが、得られた予測結果に基づきコンピュータなどを用いずに水処理装置のレンタルを検討してもよい。 The prediction results obtained by these may be used for renting a water treatment device or may be used for other purposes. When used for renting a water treatment device, an operator of a factory facility or the like may consider renting the water treatment device based on the obtained prediction result without using a computer or the like.

〔2.水処理設備の更新予測と更新の際の水処理〕
本実施形態に係る水処理装置の貸出提案システムは、複数の水処理装置を備える工場施設における水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、データ解析手段による解析結果から、水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する複数の水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、更新すべき水処理装置を決定する更新装置決定手段と、更新すべき水処理装置に相当する水処理能力を有する代替の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備えることを特徴とするものである。
[2. Prediction of renewal of water treatment equipment and water treatment at the time of renewal]
The water treatment device rental proposal system according to the present embodiment includes a data analysis means for analyzing factor data including at least individual device data relating to individual use or installation of water treatment devices in a factory facility provided with a plurality of water treatment devices. From the analysis result by the data analysis means, the prediction information including at least the failure risk and the update priority of the water treatment device is obtained, and at least the prediction information and the current water treatment capacity information of the plurality of water treatment devices owned by the factory facilities are obtained. It is the responsibility of the factory facility to temporarily rent an alternative water treatment device that has the water treatment capacity equivalent to the water treatment device to be renewed and the renewal device determination means that determines the water treatment device to be renewed. It is characterized by having a loan proposal means for proposing to a person.

例えば製鉄所や製油所などの工場施設は、複数の水処理装置を保有しているが、それらの水処理装置の多くは、現在老朽化が進行しており、突発的な故障が頻発している。このようにして水処理装置が故障すると、一時的に、その工場施設が保有する水処理設備の水処理能力が低下して、本来処理できていた量の水を処理できなくなることがある。一定期間に工場施設から排出される排水の量が、その工場施設が貯留できる水の量および処理できる水の量を超える場合などには、排水を抑えるため、工場などでは製品の製造を停止するなど、その工場施設の経済活動に深刻な損害をおよぼし得る。 For example, factory facilities such as steel mills and refineries have multiple water treatment equipment, but many of these water treatment equipment are currently aging and sudden failures occur frequently. There is. When the water treatment device fails in this way, the water treatment capacity of the water treatment facility owned by the factory facility may temporarily decrease, and the amount of water that could originally be treated may not be treated. If the amount of wastewater discharged from a factory facility in a certain period exceeds the amount of water that can be stored and the amount of water that can be treated by the factory facility, the production of products will be stopped at the factory, etc. in order to reduce the wastewater. It can cause serious damage to the economic activities of the factory facility.

このような突発的な故障を防止するためには、リスクの高い水処理装置を事前に更新することが好ましい。そこで、上述した水処理装置の貸出提案システムを用いて、事前にその工場施設における水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析して、その解析結果から、水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得て、少なくとも、予測情報および工場施設が保有する複数の水処理装置の現状の水処理能力を考慮して、更新すべき水処理装置を決定する。そして、この情報に基づいて、更新すべき水処理装置の停止による水処理能力を補うための代替の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する。 In order to prevent such a sudden failure, it is preferable to update the high-risk water treatment device in advance. Therefore, using the above-mentioned water treatment device rental proposal system, factor data including at least individual device data related to the individual use or installation of the water treatment device in the factory facility is analyzed in advance, and water is obtained from the analysis result. Water treatment equipment to be updated by obtaining forecast information including at least the failure risk and update priority of the treatment equipment, and at least considering the forecast information and the current water treatment capacity of multiple water treatment equipment owned by the factory facility. To determine. Then, based on this information, the person in charge of the factory facility is proposed to temporarily rent an alternative water treatment device to supplement the water treatment capacity due to the shutdown of the water treatment device to be renewed.

なお、本実施形態における水処理装置についての「更新」とは、水処理装置全体を更新(取り換え)するだけではなく、水処理装置を構成する特定の部品の更新(取り換え)も含まれる。 The "update" of the water treatment apparatus in the present embodiment includes not only updating (replacement) of the entire water treatment apparatus but also updating (replacement) of specific parts constituting the water treatment apparatus.

(データ解析手段)
データ解析手段は、複数の水処理装置を備える工場施設における水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するものである。
(Data analysis means)
The data analysis means analyzes factor data including at least individual device data relating to the individual use or installation of water treatment devices in a factory facility equipped with a plurality of water treatment devices.

要因データとしての個別装置データは、水処理装置個別の使用または設備に関するデータである。個別装置データとしては、特に限定されないが、設置時期、使用頻度および稼働負荷(発停回数(ON/OFFの切換え回数)、連続稼働時間、消費電力量(稼働における過酷さの指標)などをいう。また、振動計を設置し、それによる振動数から故障予測をする方法などを用いてもよい。)などのうち1以上が挙げられる。 Individual device data as factor data is data related to the use or equipment of individual water treatment devices. The individual device data is not particularly limited, but refers to the installation time, frequency of use, operating load (number of starts / stops (number of ON / OFF switching), continuous operation time, power consumption (index of severity in operation), etc. In addition, a method of installing a vibration meter and predicting a failure from the frequency of the vibration meter may be used.) One or more of them can be mentioned.

また、要因データとしては、上述した個別装置データ以外に、水処理装置の仕様または統計的特徴に関する一般装置データ、排水データ、工場データをさらに含むことが好ましい。 Further, as the factor data, in addition to the above-mentioned individual device data, it is preferable to further include general device data, wastewater data, and factory data relating to the specifications or statistical features of the water treatment device.

一般装置データは、複数の水処理装置(それらを構成する部品を含む)それぞれの仕様または統計的特徴に関するものである。一般装置データとしては、特に限定されないが、装置の仕様(例えば、耐用年数など)、ユーザーから得た統計的な使用年数、水処理装置メーカーなどにより提供される一般的な故障事例などのうち1以上が挙げられる。 General equipment data relates to the specifications or statistical characteristics of each of a plurality of water treatment equipment (including the components constituting them). The general equipment data is not particularly limited, but is one of equipment specifications (for example, useful life, etc.), statistical years of use obtained from users, general failure cases provided by water treatment equipment manufacturers, and the like. The above can be mentioned.

排水データは、複数の水処理装置それぞれによって処理を施す予定の排水およびこれまで処理を施した排水に関するものである。排水データとしては、特に限定されないが、それらの排水の種類(懸濁物質の粒径、形状、濃度及び硬度、溶存物質の濃度、並びに排水の水温、pH、腐食性及び酸化性/還元性)、流量、流速などのうち1以上が挙げられる。 The wastewater data relates to wastewater to be treated by each of the plurality of water treatment devices and wastewater that has been treated so far. The wastewater data is not particularly limited, but the types of wastewater (particle size, shape, concentration and hardness of suspended solids, concentration of dissolved substances, and water temperature, pH, corrosiveness and oxidizing / reducing property of wastewater). , Flow rate, flow velocity, and the like.

工場データとしては、特に限定されないが、かかる工場施設の製品の製造データ(原料品目、生産品目、入荷量、出荷量、操業記録、操業計画、品質記録、トラブル事例、歩留り、製造原単位)、水処理能力、汚染水の貯留能力(タンクの数や配置など)、過去の災害または運転停止による損害情報などが挙げられる。これらは1つを単独で用いても、2つ以上を組み合わせて用いてもよい。 The factory data is not particularly limited, but the manufacturing data of the products of the factory facility (raw material items, production items, arrival quantity, shipment quantity, operation record, operation plan, quality record, trouble case, yield, manufacturing basic unit), Water treatment capacity, storage capacity of contaminated water (number and arrangement of tanks, etc.), damage information due to past disasters or outages, etc. can be mentioned. These may be used alone or in combination of two or more.

なお、具体的な解析方法については、予測情報ごとに異なるため、更新装置決定手段の項において、予測情報ごとに具体的に説明する。 Since the specific analysis method differs for each prediction information, it will be specifically described for each prediction information in the section of the updating device determining means.

(更新装置決定手段)
更新装置決定手段は、データ解析手段による解析結果から、水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する複数の水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、更新すべき水処理装置を決定するものである。
(Renewal device determination means)
The update device determining means obtains prediction information including at least the failure risk of the water treatment device and the update priority from the analysis result by the data analysis means, and at least the prediction information and the plurality of water treatment devices owned by the factory facility. The water treatment equipment to be updated is determined in consideration of the current water treatment capacity information.

予測情報は、上述したとおり、少なくとも水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を含むものであり、上述した個別装置データから、IT技術や人工知能(AI)技術を用いて予測されるものである。 As described above, the prediction information includes at least the failure risk and update priority of the water treatment device, and is predicted from the above-mentioned individual device data using IT technology and artificial intelligence (AI) technology. ..

具体的に、水処理装置の故障リスクは、要因データとしての設置時期、使用頻度および稼働負荷などのうち1以上を考慮して、将来の所定の時点でどの程度高いかを予測する。この際、一般装置データとしてのユーザーから得た統計的な使用年数、水処理装置メーカーなどにより提供される一般的な故障事例や、排水データとしての、排水の種類、流量、流速などのうち1以上を用いて更新すべき水処理装置を決定することにより、より正確な決定を行うことができる。 Specifically, the failure risk of the water treatment device is predicted to be high at a predetermined time in the future by considering one or more of the installation time, the frequency of use, the operating load, etc. as factor data. At this time, one of the statistical years of use obtained from the user as general equipment data, general failure cases provided by water treatment equipment manufacturers, and the type, flow rate, flow velocity, etc. of wastewater as wastewater data. By determining the water treatment apparatus to be updated using the above, a more accurate determination can be made.

更新優先順位は、かかる工場施設が保有する複数の水処理装置それぞれについて、上述した手法により故障リスクを予測し、そのリスクの高い順に更新優先順位をつける。 As for the renewal priority, the failure risk is predicted for each of the plurality of water treatment devices owned by the factory facility by the above-mentioned method, and the renewal priority is given in descending order of the risk.

また、予測情報としては、水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位以外に、水処理装置の故障により生じる損失予測情報および代替の水処理装置の貸出による提供メリット予測情報のうち1以上を含むことが好ましい。 In addition to the failure risk and update priority of the water treatment device, the prediction information includes one or more of the loss prediction information caused by the failure of the water treatment device and the benefit prediction information provided by renting an alternative water treatment device. Is preferable.

損失予測情報は、水処理装置の故障により生じる金銭的損失を主とする損失、具体的には、現在工場施設が保有する水処理装置が突然故障した場合または代替の水処理装置を用いない場合であって、それらによってその工場施設の製造により排出される水の水処理を行うことができず(全部または一部)の製造が停止となった場合などの金銭的損失を含むものである。損失予測情報は、例えば上述した故障リスクを予測するとともに、工場データのうち災害時の操業停止による過去被害データ(例えば、どの程度の期間の製造の停止でどの程度の損失が起こったかなどのデータ)など考慮して金銭的損失を予測する。損失予測情報を考慮して更新すべき水処理装置を決定することにより、例えば、突然の故障による損失を最小限に抑える水処理装置の更新を行ったり、損失の大きさを考慮して優先度の高い順に水処理装置の更新を行ったりすることができる。 Loss prediction information is mainly the loss caused by the failure of the water treatment equipment, specifically, when the water treatment equipment currently owned by the factory facility suddenly fails or when an alternative water treatment equipment is not used. However, it includes financial loss in the case where the water discharged by the production of the factory facility cannot be treated by them (all or part of it) and the production is stopped. The loss prediction information includes, for example, the above-mentioned failure risk prediction, as well as past damage data due to the shutdown of operations in the event of a disaster (for example, data such as how long the production was stopped and how much loss occurred. ), Etc. to predict financial loss. By deciding the water treatment device to be updated in consideration of the loss prediction information, for example, the water treatment device that minimizes the loss due to a sudden failure can be updated, or the priority is taken in consideration of the magnitude of the loss. The water treatment equipment can be updated in descending order of.

提供メリット予測情報は、損失予測情報として予測した損害が起こり得る場合において、さらに、水処理装置の更新を事前に行い、かつ事前に代替の水処理装置の一時的な貸出を行った場合の損害の減少額であり、損失予測情報のうち、水処理装置の更新および代替の水処理装置の貸出によって低減できる損失をいう。このように提供メリット予測情報を基に必要な種類および数の水処理装置を決定することにより、例えば、提供メリットを最大限に得られる代替水処理装置の貸出を行ったり、提供メリットの大きさを考慮して優先度の高い順に代替水処理装置の貸出を行ったりすることができる。 The provided merit forecast information is the damage when the damage predicted as the loss forecast information may occur, and when the water treatment equipment is updated in advance and the alternative water treatment equipment is temporarily rented in advance. This is the amount of decrease in the loss forecast information, which means the loss that can be reduced by updating the water treatment equipment and lending an alternative water treatment equipment. By determining the required type and number of water treatment devices based on the provision merit prediction information in this way, for example, an alternative water treatment device that can maximize the provision merit can be rented, or the magnitude of the provision merit can be obtained. In consideration of the above, alternative water treatment equipment can be rented in descending order of priority.

更新装置決定手段は、上述した予測情報に対応する、工場施設における実際の結果を収集して学習し、データ解析手段にフィードバックすることが好ましい。 It is preferable that the update device determining means collects and learns the actual results in the factory facility corresponding to the above-mentioned prediction information and feeds them back to the data analysis means.

学習方法としては、特に限定されず、例えば機械学習などを用いることができる。学習の方法としては、例えば、予測情報が実際の結果と相違した場合には、その原因を特定しそれについて補正することができる。例えば、要因データに誤りがあった場合(例えば、気象予報が誤りであった場合)には要因データについて補正し、一方で、決定方法に誤りがあった場合には決定方法について補正することができる。 The learning method is not particularly limited, and for example, machine learning or the like can be used. As a learning method, for example, when the prediction information differs from the actual result, the cause can be identified and corrected for it. For example, if there is an error in the factor data (for example, if the weather forecast is incorrect), the factor data can be corrected, while if there is an error in the determination method, the determination method can be corrected. can.

学習の回数としては、特に限定されず、1回または2回以上であってよいが、回数を繰り返すほど、予測情報の精度は高まる。 The number of times of learning is not particularly limited and may be once or twice or more, but the accuracy of the prediction information increases as the number of times is repeated.

(貸出提案手段)
貸出提案手段は、上述した更新装置決定手段において、決定した更新すべき水処理装置に相当する水処理能力を有する代替の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案するものである。
(Lending proposal means)
The loan proposal means proposes to the person in charge of the factory facility a temporary loan of an alternative water treatment device having a water treatment capacity equivalent to the determined water treatment device to be renewed in the above-mentioned renewal device determination means. Is.

ここで、「工場施設の責任者」とは、かかる工場施設において、水処理装置の一時的な貸出の要否を判断および決定できる者をいう。 Here, the "responsible person of the factory facility" means a person who can judge and decide whether or not the temporary rental of the water treatment equipment is necessary in the factory facility.

工場施設の責任者への提案は、直接その責任者へ行ってもよいし、責任者に水処理装置の一時的な貸出について提案できる者(例えば、かかる工場施設の従業員など)を経由して間接的に行ってもよい。 Proposals to the person in charge of the factory facility may be made directly to the person in charge, or via a person who can propose to the person in charge a temporary loan of water treatment equipment (for example, an employee of such factory facility). It may be done indirectly.

なお、貸出する水処理装置としては、更新すべき水処理装置に相当する水処理能力を有するものを適宜選択することができ、例えば凝集沈殿装置、凝集加圧浮上装置、ろ過装置、脱水装置、好気生物処理装置、嫌気生物処理装置、イオン交換装置、MF膜分離装置、UF膜分離装置、RO膜分離装置、UV処理装置、オゾン処理装置、反応槽、処理水槽、原水槽などが挙げられる。これらは1つを単独で用いても、2つ以上を組み合わせて用いてもよい。 As the water treatment device to be rented, a water treatment device having a water treatment capacity equivalent to that of the water treatment device to be renewed can be appropriately selected. Examples include aerobic biological treatment equipment, anaerobic biological treatment equipment, ion exchange equipment, MF membrane separation equipment, UF membrane separation equipment, RO membrane separation equipment, UV treatment equipment, ozone treatment equipment, reaction tanks, treatment water tanks, raw water tanks, and the like. .. These may be used alone or in combination of two or more.

(水処理装置の貸出提案方法)
本実施形態に係る水処理装置の貸出提案方法は、例えば上述した水処理装置の貸出提案システムを用いて行うことができる方法である。具体的に、この貸出提案方法は、複数の水処理装置を備える工場施設における水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、データ解析工程による解析結果から、水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する複数の水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、更新すべき水処理装置を決定する更新装置決定工程と、更新すべき水処理装置に相当する水処理能力を有する代替の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備える。各工程の具体的な操作などは上述したので、ここでの説明は省略する。
(Proposal method for lending water treatment equipment)
The method for proposing a loan of a water treatment device according to the present embodiment is, for example, a method that can be performed using the above-mentioned loan proposal system for a water treatment device. Specifically, this loan proposal method is based on a data analysis step of analyzing factor data including at least individual device data relating to individual use or installation of water treatment devices in a factory facility equipped with a plurality of water treatment devices, and a data analysis step. From the analysis results, we obtain forecast information including at least the failure risk and update priority of water treatment equipment, and at least consider the forecast information and the current water treatment capacity information of multiple water treatment equipment owned by the factory facility. Propose to the person in charge of the factory facility the renewal device determination process to determine the water treatment device to be renewed and the temporary rental of an alternative water treatment device having the water treatment capacity equivalent to the water treatment device to be renewed. It is equipped with a loan proposal process. Since the specific operations of each step have been described above, the description thereof will be omitted here.

(予測システムおよび予測方法)
本実施形態に係る予測システムは、複数の水処理装置を備える工場施設における水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、データ解析手段による解析結果から、水処理装置の故障リスクまたは更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備えることを特徴とするものである。また、本実施形態に係る予測方法は、複数の水処理装置を備える工場施設における水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、データ解析工程による解析結果から、水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備える、ことを特徴とするものである。本実施形態に係る予測システムおよび予測方法は、データ解析手段およびデータ解析工程が、上述した水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法のデータ解析手段およびデータ解析工程と同一である。また、本実施形態に係る予測システムおよび予測方法は、予測手段および予測工程が、上述した水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法の装置決定手段および装置決定工程の予測情報を得る手段および工程と同一である。したがって、ここでの説明は省略する。
(Prediction system and prediction method)
The prediction system according to the present embodiment is a data analysis means for analyzing factor data including at least individual device data relating to individual use or installation of water treatment devices in a factory facility provided with a plurality of water treatment devices, and analysis by the data analysis means. It is characterized by comprising a prediction means for obtaining prediction information including at least a failure risk or update priority of a water treatment device from the result. Further, the prediction method according to the present embodiment includes a data analysis step for analyzing factor data including at least individual device data relating to individual use or installation of water treatment devices in a factory facility provided with a plurality of water treatment devices, and a data analysis step. It is characterized by including a prediction process for obtaining prediction information including at least the failure risk and update priority of the water treatment apparatus from the analysis result according to the above. In the prediction system and the prediction method according to the present embodiment, the data analysis means and the data analysis step are the same as the data analysis means and the data analysis step of the above-mentioned water treatment device rental proposal system and water treatment device rental proposal method. .. Further, in the prediction system and the prediction method according to the present embodiment, the prediction means and the prediction process provide the prediction information of the device determination means and the device determination process of the above-mentioned water treatment device rental proposal system and water treatment device rental proposal method. It is the same as the means and process of obtaining. Therefore, the description here will be omitted.

なお、これらにより得られた予測結果は、水処理装置の貸出に使用してもよいし、他の用途に使用してもよい。水処理装置の貸出に使用する場合において、工場施設のオペレータなどが、得られた予測結果に基づきコンピュータなどを用いずに水処理装置のレンタルを検討してもよい。 The prediction results obtained by these may be used for renting a water treatment device or may be used for other purposes. When used for renting a water treatment device, an operator of a factory facility or the like may consider renting the water treatment device based on the obtained prediction result without using a computer or the like.

〔3.季節ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設の排水処理〕
本実施形態に係る水処理装置の貸出提案システムは、時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、データ解析手段による解析結果から、工場施設が保有する製造装置から排出される排水の水質および排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、時期が変わるときに必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定する追加装置決定手段と、追加の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備えることを特徴とするものである。
[3. Wastewater treatment at factory facilities that manufacture products whose demand fluctuates from season to season]
The water treatment equipment rental proposal system according to the present embodiment is a data analysis means for analyzing factor data including at least past wastewater data in the product manufacturing equipment owned by a factory facility that manufactures products whose demand fluctuates from time to time. And, from the analysis result by the data analysis means, the forecast information including at least the water quality of the wastewater discharged from the manufacturing equipment owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater is obtained, and at least the forecast information and the factory. Additional equipment determination means and additional water treatment to determine the type and number of additional water treatment equipment required at different times, taking into account the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the facility. It is characterized in that it is provided with a loan proposal means for proposing a temporary loan of equipment to the person in charge of the factory facility.

例えば、コンビニエンスストア向けの麺類は、時期ごとに需要が大きく変動するものである。夏季は、うどん、そば、冷やし中華などのいわゆる冷やし麺の売上が増加する。この冷やし麺の製造により排出される排水では、水量は多いが、その中の油分の量は少ない。これに対し、冬季は、ラーメンの売上が増加する。このラーメンの製造により排出される排水では、水量は少ないが、その中の油分の量は多い。 For example, the demand for noodles for convenience stores fluctuates greatly from season to season. In summer, sales of so-called cold noodles such as udon, soba, and chilled Chinese noodles will increase. The wastewater discharged from the production of this cold noodle has a large amount of water, but the amount of oil in it is small. On the other hand, sales of ramen will increase in winter. The amount of wastewater discharged from the production of this ramen is small, but the amount of oil in it is large.

また、例えば洋菓子メーカーでは、1〜2月にはバレンタインデー向けのチョコレートの需要が、12月にはクリスマスケーキの需要がそれぞれ高まり、洋菓子メーカーはそれに合わせて製品を製造するので、そこから排出される排水の量や性質もそれぞれ異なる。 In addition, for example, the demand for chocolate for Valentine's Day will increase in January and February, and the demand for Christmas cake will increase in December, and the confectionery makers will manufacture products accordingly, so they will be discharged from there. The amount and properties of wastewater are also different.

以上のように、時期によって需要が変動し、それにともなって工場施設で製造する種類や量も変動し、これにより、その製造により排出される排水の量や性質が変動する製品は多い。以上の例では、食品の例を説明したが、他にはレジャー(プールの水など夏場のみ稼働)、土木工事(工事期間のみ掘った土を含む濁水発生)、農業排水(食品と同等)など多種の製品で見られる現象である。 As described above, there are many products in which the demand fluctuates depending on the season, and the type and amount of wastewater produced at the factory facility also fluctuates accordingly, and the amount and properties of wastewater discharged by the production fluctuate accordingly. In the above example, the example of food was explained, but other things such as leisure (operated only in summer such as pool water), civil engineering work (generation of muddy water including soil dug only during construction period), agricultural drainage (equivalent to food), etc. This is a phenomenon seen in various products.

そして、このように特定の工場施設から排出される排水の量や性質が時期によって変動することは、すなわち、特定の工場施設において必要な水処理装置の種類や数が時期によって変動することを意味する。 The fact that the amount and properties of wastewater discharged from a specific factory facility fluctuate depending on the time means that the type and number of water treatment devices required for the specific factory facility fluctuate depending on the time. do.

しかしながら、それぞれの最大需要時期に排出される排水の負荷に備えた水処理能力を担保すべく、通常の経済活動に必要な能力よりも過剰な能力の水処理装置を備えると、費用対効果面で好ましくない。そこで、上述した水処理装置の貸出提案システムを用いて、事前にその工場施設が保有する当該製品の製造装置から排出された過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析して、その解析結果から、工場施設が保有製造装置から排出される排水の水質および排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得て、少なくとも、予測情報および工場が保有する水処理装置の現状の水処理能力を考慮して、時期が変わるときに必要となる種類および数の追加の水処理装置を決定する。そして、この情報に基づいて、水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する。 However, in order to secure the water treatment capacity for the load of wastewater discharged at each maximum demand period, it is cost-effective to equip the water treatment equipment with a capacity exceeding the capacity required for normal economic activities. Is not preferable. Therefore, using the above-mentioned water treatment equipment rental proposal system, factor data including at least past wastewater data discharged from the manufacturing equipment of the product owned by the factory facility is analyzed in advance, and from the analysis result. Obtain forecast information including at least the quality of wastewater discharged from manufacturing equipment owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater, and at least the forecast information and the current water treatment of the water treatment equipment owned by the factory. Consider capacity to determine the type and number of additional water treatment equipment needed at different times. Then, based on this information, a temporary loan of water treatment equipment is proposed to the person in charge of the factory facility.

(データ解析手段)
データ解析手段は、時期ごとに需要が変動する製品を製造する製造装置を保有する工場施設における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するものである。
(Data analysis means)
The data analysis means analyzes factor data including at least past wastewater data in a factory facility having a manufacturing apparatus for manufacturing a product whose demand fluctuates from time to time.

要因データとしての過去の排水データは、かかる工場の時期または季節ごとの一定期間における排水データである。過去の排水データとしては、特に限定されないが、排水の量、水質(水処理を行う上で処理性能に影響し得る性質や物質濃度)、放流規制値、排水処理設備の運転条件(曝気量、DO、薬注量、pHなど)、発生汚泥量などのうち1以上が挙げられる。 Past wastewater data as factor data is wastewater data for a certain period of time or season of such a factory. The past wastewater data is not particularly limited, but the amount of wastewater, water quality (property and substance concentration that may affect the treatment performance in water treatment), discharge regulation value, operating condition of wastewater treatment equipment (aeration amount, DO, chemical injection amount, pH, etc.), 1 or more of the generated sludge amount, etc. can be mentioned.

また、要因データとしては、上述した過去の排水データ以外に、工場の商圏における気象データ、工場における現在の製造データおよび工場における過去の製造データのうちいずれか1以上をさらに含むことが好ましい。 Further, as the factor data, it is preferable to further include any one or more of the meteorological data in the trade area of the factory, the current manufacturing data in the factory, and the past manufacturing data in the factory, in addition to the past wastewater data described above.

気象データは、かかる工場の商圏における気象に関するデータであり、例えば上述したコンビニエンスストアの麺類などの、特に気象(例えば、温度や天候など)の影響を受けて需要が変動する製品の製造に有効である。気象データとしては、気象衛星データに基づく天気予報、GSMAP(衛生全球降水マップ)に基づく降水量、WBGT(暑さ指数)に基づく降水確率、過去および現在の水リスクに関するデータ(降雪量、雨雲レーダー、最高気温、最低気温、湿度、風向、風速、日照時間、海水温)、SYNOP(地上実況気象通報)に基づく津波、台風、波浪、雷、豪雨および竜巻に関する注意報・警報などのうち1以上が挙げられる。 Meteorological data is data related to the weather in the trade area of such a factory, and is effective for manufacturing products whose demand fluctuates due to the influence of the weather (for example, temperature and weather), such as the above-mentioned convenience store noodles. be. Meteorological data includes weather forecasts based on meteorological satellite data, precipitation based on GSMAP (sanitary global precipitation map), precipitation probability based on WBGT (heat index), and data on past and present water risks (snowfall, rain cloud radar). , Maximum temperature, minimum temperature, humidity, wind direction, wind speed, sunshine time, seawater temperature), tsunami based on SYNOP (ground live weather report), typhoon, wave, thunder, heavy rain and warning about tornado, etc. Can be mentioned.

工場における現在の製造データまたは工場における過去の製造データとしては、かかる工場において、現在製造しているか、過去製造した製品の種類、数、製造ラインの稼働状況(ON/OFFの頻度や、連続稼働時間など)などのうち1以上が挙げられる。 The current manufacturing data in the factory or the past manufacturing data in the factory includes the type and number of products currently manufactured or manufactured in the past in the factory, and the operating status of the manufacturing line (ON / OFF frequency and continuous operation). Time, etc.), etc., 1 or more.

なお、具体的な解析方法については、予測情報ごとに異なるため、追加装置決定手段の項において、予測情報ごとに具体的に説明する。 Since the specific analysis method differs for each prediction information, it will be specifically described for each prediction information in the section of additional device determining means.

(追加装置決定手段)
追加装置決定手段は、上述したデータ解析手段による解析結果から、工場施設が保有する製造装置から排出される排水の水質および排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、時期が変わるときに必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定するものである。
(Means for determining additional equipment)
The additional device determining means obtains predictive information including at least the water quality of the wastewater discharged from the manufacturing device owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater from the analysis result by the above-mentioned data analysis means, and at least. , Forecast information, and the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility, to determine the type and number of additional water treatment equipment required at different times.

予測情報は、上述したとおり、少なくとも製造装置から排出される排水の水質および排水を処理するための最適処理法を含むものであり、上述した過去の排水データから、IT技術や人工知能(AI)技術を用いて予測されるものである。 As mentioned above, the prediction information includes at least the quality of wastewater discharged from the manufacturing equipment and the optimum treatment method for treating the wastewater, and from the above-mentioned past wastewater data, IT technology and artificial intelligence (AI). It is predicted using technology.

かかる工場から排出される排水の水質は、過去の排水データとしての排水の量、水質(水処理を行う上で処理性能に影響し得る性質や物質濃度)、放流規制値、排水処理設備の運転条件(曝気量、DO、薬注量、pHなど)、発生汚泥量などのうち1以上を考慮して予測する。例えば、過去の同時期と同程度の製品を生産するならば、その過去の同時期と同じ排水の量、水質とすることができる。この際、かかる工場の商圏における気象データ、工場における現在の製造データ、工場における過去の製造データなどのうち1以上を用いて、時期が変わるときに必要となる種類および数の水処理装置を決定することにより、より正確な決定を行うことができる。 The quality of wastewater discharged from such factories includes the amount of wastewater as past wastewater data, water quality (property and substance concentration that can affect treatment performance in water treatment), discharge regulation values, and operation of wastewater treatment equipment. Prediction is made in consideration of one or more of the conditions (aeration amount, DO, chemical injection amount, pH, etc.), generated sludge amount, and the like. For example, if a product similar to the same period in the past is produced, the amount and quality of wastewater can be the same as the same period in the past. At this time, one or more of the weather data in the trade area of the factory, the current manufacturing data in the factory, the past manufacturing data in the factory, etc. are used to determine the type and number of water treatment equipment required when the time changes. By doing so, a more accurate decision can be made.

その排水を処理するための最適処理法は、上述とおり予測した工場から排出される排水の水質を考慮して決定することができる。 The optimum treatment method for treating the wastewater can be determined in consideration of the water quality of the wastewater discharged from the factory predicted as described above.

(水処理装置の貸出提案方法)
本実施形態に係る水処理装置の貸出提案方法は、例えば上述した水処理装置の貸出提案システムを用いて行うことができる方法である。具体的に、この水処理装置の貸出提案方法は、時期ごとに需要が変動する製品を製造する製造装置を保有する工場施設における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、データ解析工程による解析結果から、工場施設が保有する製造装置から排出される排水の水質および排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、時期が変わるときに必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定する装置決定工程と、追加の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備えることを特徴とするものである。各工程の具体的な操作などは上述したので、ここでの説明は省略する。
(Proposal method for lending water treatment equipment)
The method for proposing a loan of a water treatment device according to the present embodiment is, for example, a method that can be performed using the above-mentioned loan proposal system for a water treatment device. Specifically, this water treatment equipment rental proposal method includes a data analysis process that analyzes factor data including at least past wastewater data at a factory facility that owns a manufacturing equipment that manufactures products whose demand fluctuates from time to time. From the analysis results of the data analysis process, the forecast information including at least the water quality of the wastewater discharged from the manufacturing equipment owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater is obtained, and at least the forecast information and the factory facility A device determination process to determine the type and number of additional water treatment devices required at different times, taking into account the current water treatment capacity information of the water treatment equipment in possession, and temporary additional water treatment equipment. It is characterized by having a lending proposal process for proposing a typical lending to the person in charge of the factory facility. Since the specific operations of each step have been described above, the description thereof will be omitted here.

(予測システムおよび予測方法)
本実施形態に係る予測システムは、時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、データ解析手段による解析結果から、工場施設が保有する製造装置から排出される排水の水質および排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備える。また、本実施形態に係る予測方法は、時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、データ解析工程による解析結果から、工場施設が保有する製造装置から排出される排水の水質および排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備えることを特徴とするものである。本実施形態に係る予測システムおよび予測方法は、データ解析手段およびデータ解析工程が、上述した水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法のデータ解析手段およびデータ解析工程と同一である。また、本実施形態に係る予測システムおよび予測方法は、予測手段および予測工程が、上述した水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法の装置決定手段および装置決定工程の予測情報を得る手段および工程と同一である。したがって、ここでの説明は省略する。
(Prediction system and prediction method)
The prediction system according to the present embodiment is a data analysis means for analyzing factor data including at least past wastewater data in a product manufacturing apparatus owned by a factory facility that manufactures a product whose demand fluctuates from time to time, and a data analysis means. It is provided with a prediction means for obtaining prediction information including at least the water quality of the wastewater discharged from the manufacturing equipment owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater from the analysis result by the above. Further, the prediction method according to the present embodiment includes a data analysis process for analyzing factor data including at least past wastewater data in a product manufacturing apparatus owned by a factory facility that manufactures products whose demand fluctuates from time to time, and data. It is characterized by including a prediction process for obtaining prediction information including at least the optimum treatment method for treating the water quality and the wastewater discharged from the manufacturing equipment owned by the factory facility from the analysis result by the analysis process. Is. In the prediction system and the prediction method according to the present embodiment, the data analysis means and the data analysis step are the same as the data analysis means and the data analysis step of the above-mentioned water treatment device rental proposal system and water treatment device rental proposal method. .. Further, in the prediction system and the prediction method according to the present embodiment, the prediction means and the prediction process provide the prediction information of the device determination means and the device determination process of the above-mentioned water treatment device rental proposal system and water treatment device rental proposal method. It is the same as the means and process of obtaining. Therefore, the description here will be omitted.

なお、これらにより得られた予測結果は、水処理装置の貸出に使用してもよいし、他の用途に使用してもよい。水処理装置の貸出に使用する場合において、工場施設のオペレータなどが、得られた予測結果に基づきコンピュータなどを用いずに水処理装置のレンタルを検討してもよい。 The prediction results obtained by these may be used for renting a water treatment device or may be used for other purposes. When used for renting a water treatment device, an operator of a factory facility or the like may consider renting the water treatment device based on the obtained prediction result without using a computer or the like.

〔4.貯槽または沈殿槽の沈殿物清掃の際の排水処理〕
本実施形態に係る水処理装置の貸出提案システムは、貯槽または沈殿槽を備える工場施設における貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、データ解析手段による解析結果から、貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、必要となる追加の水処理装置を決定する追加装置決定手段と、追加の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備えることを特徴とするものである。
[4. Wastewater treatment when cleaning sediment in storage tank or settling tank]
The water treatment device rental proposal system according to the present embodiment is a data analysis means for analyzing factor data including at least inflow / outflow data in the storage tank or settling tank in a factory facility provided with a storage tank or settling tank, and a data analysis means. Prediction information including at least the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing the sediment is obtained, and at least the prediction information and the factory facility are obtained. In consideration of the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the company, additional equipment determination means for determining the additional water treatment equipment required and temporary rental of the additional water treatment equipment are provided for the factory facilities. It is characterized by having a loan proposal means to propose to the person in charge.

各種の水や溶液などを貯留するための貯槽や、汚水中の懸濁物質を凝集沈殿するために用いる沈殿槽の底部には沈殿物が堆積している。これらの槽の機能を維持するために、沈殿物は少なくとも一定量が堆積された時点で除去する必要がある。この沈殿物の除去に際しては、これらの槽を洗浄するための洗浄水が多量に排出されるため、一時的に、工場施設が通常の経済活動のために備える水処理能力を超えてその洗浄水を処理する必要が生じることもある。 Sediments are deposited at the bottom of the storage tank for storing various types of water and solutions, and the settling tank used for coagulating and precipitating suspended solids in sewage. In order to maintain the function of these tanks, the sediment needs to be removed at least when a certain amount has been deposited. When removing this precipitate, a large amount of wash water for washing these tanks is discharged, so that the wash water temporarily exceeds the water treatment capacity that the factory facility has for normal economic activities. May need to be processed.

このような槽の清掃は、通常、内部の沈殿物量にかかわらず略一定の期間を置いて定期的に、決まった種類や量の水処理装置を借りるか、または、かかる工場施設が有する水処理設備の空きを調整するなどして行っている。ただし、所定の期間に堆積した沈殿物の量が通常よりも多い場合などには、予想外に多くの量の水処理が必要となることもある。 Cleaning of such tanks usually involves renting a fixed type and amount of water treatment equipment on a regular basis at approximately regular intervals, regardless of the amount of sediment inside, or the water treatment of such factory facilities. We are adjusting the availability of equipment. However, when the amount of sediment deposited in a predetermined period is larger than usual, an unexpectedly large amount of water treatment may be required.

しかしながら、このような不測の事態に備えた水処理能力を担保すべく水処理装置を、通常の経済活動で必要な量よりも余剰に備えると、メンテナンスや保管場所など、費用が増大し、非経済的である。なお、所定の期間に堆積した沈殿物の量が通常よりも少なく、その時点では必ずしも清掃が必要ない場合もあり、この場合でも非経済的である。そこで、上述した水処理装置の貸出提案システムを用いて、事前に貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む要因データを解析して、水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得て、少なくとも、予測情報および工場施設の水処理能力に基づき、必要な種類および数の水処理装置を決定する。そして、この情報に基づいて、水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する。 However, if water treatment equipment is provided in excess of the amount required for normal economic activities in order to secure water treatment capacity in case of such an unforeseen situation, costs such as maintenance and storage space will increase, and it will not be possible. It is economical. It should be noted that the amount of sediment deposited in a predetermined period is smaller than usual, and cleaning may not always be necessary at that time, which is also uneconomical. Therefore, factor data including at least the optimum treatment method for treating the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the washing wastewater generated by cleaning the sediment using the above-mentioned water treatment equipment rental proposal system. To obtain predictive information including at least the failure risk and update priority of water treatment equipment, and determine the required type and number of water treatment equipment, at least based on the forecast information and the water treatment capacity of the factory facility. .. Then, based on this information, a temporary loan of water treatment equipment is proposed to the person in charge of the factory facility.

(データ解析手段)
データ解析手段は、貯槽または沈殿槽を備える工場施設における貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するものである。
(Data analysis means)
The data analysis means analyzes factor data including at least inflow / outflow data in a storage tank or a settling tank in a factory facility equipped with a storage tank or a settling tank.

要因データとしての貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データは、かかる貯槽に貯留する水または沈殿槽内で沈殿処理を施す水の流入水および流出水に関するデータである。流入・流出水データとしては、特に限定されないが、流入水および流出水中に含まれる懸濁物質の化学種、懸濁物質の濃度、流入・流出水量、貯槽内の形状、貯槽の有効容積、貯槽内の流入水の滞留時間、貯槽内の流速分布、貯槽内の温度分布などのうち1以上が挙げられる。 The inflow / outflow water data in the storage tank or the settling tank as the factor data is the data on the inflow water and the outflow water of the water stored in the storage tank or the water to be settled in the settling tank. The inflow / outflow data is not particularly limited, but the chemical species of suspended solids contained in the inflow and outflow water, the concentration of suspended solids, the amount of inflow / outflow water, the shape in the storage tank, the effective volume of the storage tank, and the storage tank. One or more of the residence time of the inflow water in the storage tank, the flow velocity distribution in the storage tank, the temperature distribution in the storage tank, and the like can be mentioned.

また、要因データとしては、上述した流入・流出水データ以外に、貯槽または沈殿槽の仕様情報データ、過去の沈殿物の洗浄データのうちいずれか1以上をさらに含むことが好ましい。 Further, as the factor data, in addition to the above-mentioned inflow / outflow data, it is preferable to further include any one or more of the specification information data of the storage tank or the settling tank and the cleaning data of the past sediment.

貯槽または沈殿槽の仕様情報データは、貯槽または沈殿槽の仕様に関するデータである。貯槽または沈殿槽の仕様情報データとしては、特に限定されないが、槽の形状、槽の大きさ、流入水の滞留時間、槽内の流速分布などのうち1以上を含むものである。 The specification information data of the storage tank or the settling tank is the data related to the specifications of the storage tank or the settling tank. The specification information data of the storage tank or the settling tank is not particularly limited, but includes one or more of the shape of the tank, the size of the tank, the residence time of the inflow water, the flow velocity distribution in the tank, and the like.

過去の沈殿物の洗浄データとしては、貯槽または沈殿槽の特定の期間において、過去にかかる貯槽または沈殿槽の内部に堆積した沈殿物(汚泥など)の量や化学種、含水率、それを清掃するために発生した洗浄排水の量などのうち1以上が挙げられる。 Cleaning data of past sediments includes the amount, chemical species, water content, and cleaning of sediments (sludge, etc.) accumulated inside the storage tank or sedimentation tank in the past during a specific period of the storage tank or sedimentation tank. One or more of the amount of cleaning wastewater generated for this purpose can be mentioned.

なお、具体的な解析方法については、予測情報ごとに異なるため、追加装置決定手段の項において、予測情報ごとに具体的に説明する。 Since the specific analysis method differs for each prediction information, it will be specifically described for each prediction information in the section of additional device determining means.

(追加装置決定手段)
追加装置決定手段は、上述したデータ解析手段による解析結果から、貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、必要となる追加の水処理装置を決定するものである。
(Means for determining additional equipment)
From the analysis result by the above-mentioned data analysis means, the additional device determining means provides predictive information including at least the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing the sediment. At the same time, at least the forecast information and the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility are taken into consideration to determine the additional water treatment equipment required.

予測情報は、上述したとおり、少なくとも貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を含むものであり、上述した流入・流出水データから、IT技術や人工知能(AI)技術を用いて予測されるものである。 As described above, the prediction information includes at least the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing the sediment, and the above-mentioned inflow / outflow data. Therefore, it is predicted by using IT technology and artificial intelligence (AI) technology.

貯槽または沈殿槽内に発生する堆積物量は、流入・流出水データとしての流入水および流出水中に含まれる懸濁物質の化学種、懸濁物質の濃度、水量などを考慮して予測される。具体的には、懸濁物質の化学種、懸濁物質の濃度および流入・流出水量について、量的関係から、貯槽または沈殿槽内に堆積している沈殿物の量が予測できる。 The amount of deposits generated in the storage tank or settling tank is predicted in consideration of the chemical species of suspended solids contained in the inflow and outflow data as inflow / outflow data, the concentration of suspended solids, the amount of water, and the like. Specifically, the amount of sediment deposited in the storage tank or the settling tank can be predicted from the quantitative relationship between the chemical species of the suspended solid, the concentration of the suspended solid, and the amount of inflow and outflow water.

また、洗浄排水を処理するための最適処理法は、流入水および流出水中に含まれる処理対象物質(懸濁物質、有機物、重金属など)の化学種、その量及びその濃度を考慮して特定できる。なお、流入水に含まれる懸濁物質について、何らかの化学反応が生じ得る場合、それによる化学変化を考慮してもよい。 In addition, the optimum treatment method for treating the washing wastewater can be specified in consideration of the chemical species of the substances to be treated (suspended solids, organic substances, heavy metals, etc.) contained in the inflow water and the outflow water, their amounts and their concentrations. .. If any chemical reaction may occur with respect to the suspended solids contained in the inflow water, the chemical change due to the chemical reaction may be taken into consideration.

なお、以上のような水処理装置の貸出提案システムによれば、堆積物の量を予測できるので、貯槽または沈殿槽の掃除を行う適時なタイミングも予測できる。これにより、清掃費用を低減することもできる。 According to the above-mentioned water treatment equipment rental proposal system, the amount of sediment can be predicted, so that the timely timing for cleaning the storage tank or the settling tank can also be predicted. As a result, the cleaning cost can be reduced.

(水処理装置の貸出提案方法)
本実施形態に係る水処理装置の貸出提案方法は、例えば上述した水処理装置の貸出提案システムを用いて行うことができる方法である。具体的に、この水処理装置の貸出提案方法は、貯槽または沈殿槽を備える工場施設における貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、データ解析工程による解析結果から、貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、予測情報、および工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、必要となる追加の水処理装置を決定する装置決定工程と、追加の水処理装置の一時的な貸出を、工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備えることを特徴とするものである。各工程の具体的な操作などは上述したので、ここでの説明は省略する。
(Proposal method for lending water treatment equipment)
The method for proposing a loan of a water treatment device according to the present embodiment is, for example, a method that can be performed using the above-mentioned loan proposal system for a water treatment device. Specifically, this water treatment device rental proposal method includes a data analysis step for analyzing factor data including at least inflow / outflow data in the storage tank or settling tank in a factory facility equipped with a storage tank or settling tank, and a data analysis step. Prediction information including at least the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing the sediment is obtained, and at least the prediction information and the factory facility are obtained. It is the responsibility of the factory facility to take into account the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the company, the equipment determination process to determine the additional water treatment equipment required, and the temporary rental of the additional water treatment equipment. It is characterized by having a lending proposal process for proposing to a person. Since the specific operations of each step have been described above, the description thereof will be omitted here.

(予測システムおよび予測方法)
本実施形態に係る予測システムは、貯槽または沈殿槽を備える工場施設における貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、データ解析手段による解析結果から、貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備えることを特徴とするものである。また、本実施形態に係る予測方法は、貯槽または沈殿槽を備える工場施設における貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、データ解析工程による解析結果から、貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備えるものである。本実施形態に係る予測システムおよび予測方法は、データ解析手段およびデータ解析工程が、上述した水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法のデータ解析手段およびデータ解析工程と同一である。また、本実施形態に係る予測システムおよび予測方法は、予測手段および予測工程が、上述した水処理装置の貸出提案システムおよび水処理装置の貸出提案方法の装置決定手段および装置決定工程の予測情報を得る手段および工程と同一である。したがって、ここでの説明は省略する。
(Prediction system and prediction method)
The prediction system according to the present embodiment is based on data analysis means for analyzing factor data including at least inflow / outflow data in the storage tank or settling tank in a factory facility provided with a storage tank or settling tank, and analysis results by the data analysis means. It is characterized by comprising a prediction means for obtaining prediction information including at least an optimum treatment method for treating the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the washing wastewater generated by washing the sediment. Further, the prediction method according to the present embodiment includes a data analysis step for analyzing factor data including at least inflow / outflow data in the storage tank or settling tank in a factory facility provided with a storage tank or settling tank, and an analysis result by the data analysis step. It is provided with a prediction step of obtaining prediction information including at least an optimum treatment method for treating the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the washing wastewater generated by washing the sediment. In the prediction system and the prediction method according to the present embodiment, the data analysis means and the data analysis step are the same as the data analysis means and the data analysis step of the above-mentioned water treatment device rental proposal system and water treatment device rental proposal method. .. Further, in the prediction system and the prediction method according to the present embodiment, the prediction means and the prediction process provide the prediction information of the device determination means and the device determination process of the above-mentioned water treatment device rental proposal system and water treatment device rental proposal method. It is the same as the means and process of obtaining. Therefore, the description here will be omitted.

なお、これらにより得られた予測結果は、水処理装置の貸出に使用してもよいし、他の用途に使用してもよい。水処理装置の貸出に使用する場合において、工場施設のオペレータなどが、得られた予測結果に基づきコンピュータなどを用いずに水処理装置のレンタルを検討してもよい。 The prediction results obtained by these may be used for renting a water treatment device or may be used for other purposes. When used for renting a water treatment device, an operator of a factory facility or the like may consider renting the water treatment device based on the obtained prediction result without using a computer or the like.

Claims (27)

工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、通常レベルを超える水量の雨水処理に必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定する追加装置決定手段と、
前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備える、
水処理装置の貸出提案システム。
Data analysis means for analyzing factor data including at least meteorological data in factory facilities,
From the analysis result by the data analysis means, the prediction information including at least the predicted submerged area is obtained, and at least the prediction information and the current water treatment capacity information of the water treatment apparatus owned by the factory facility are taken into consideration. With additional equipment determination means to determine the type and number of additional water treatment equipment required for rainwater treatment of water volumes above normal levels,
It is provided with a loan proposal means for proposing a temporary loan of the additional water treatment device to the person in charge of the factory facility.
Water treatment equipment rental proposal system.
前記要因データは、地理データおよび工場データをさらに含む、請求項1に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The water treatment device rental proposal system according to claim 1, wherein the factor data further includes geographic data and factory data. 前記予測情報は、冠水により生じる損失予測情報および貸出による提供メリット予測情報をさらに含む、請求項1または2に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The loan proposal system for a water treatment device according to claim 1 or 2, wherein the forecast information further includes loss forecast information caused by flooding and benefit forecast information provided by lending. 前記追加装置決定手段は、他の工場施設の水処理実績情報もさらに考慮する、請求項1、2または3に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The water treatment device rental proposal system according to claim 1, 2 or 3, wherein the additional device determination means further considers water treatment record information of other factory facilities. 前記追加装置決定手段は、前記予測情報に対応する、前記工場施設における実際の結果を収集して学習し、前記データ解析手段にフィードバックする、請求項1〜4いずれか1項に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The water treatment according to any one of claims 1 to 4, wherein the additional device determining means collects and learns an actual result in the factory facility corresponding to the prediction information and feeds it back to the data analysis means. Equipment rental proposal system. 複数の水処理装置を備える工場施設における前記水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による解析結果から、前記水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する前記複数の水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、更新すべき前記水処理装置を決定する更新装置決定手段と、
更新すべき前記水処理装置に相当する水処理能力を有する代替の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備える、
水処理装置の貸出提案システム。
A data analysis means for analyzing factor data including at least individual device data relating to the individual use or installation of the water treatment device in a factory facility equipped with a plurality of water treatment devices.
From the analysis result by the data analysis means, the prediction information including at least the failure risk and the update priority of the water treatment device is obtained, and at least the prediction information and the current state of the plurality of water treatment devices owned by the factory facility are obtained. Renewal device determination means for determining the water treatment device to be updated in consideration of the water treatment capacity information of
It is provided with a lending proposal means for proposing a temporary lending of an alternative water treatment device having a water treatment capacity equivalent to the water treatment device to be renewed to the person in charge of the factory facility.
Water treatment equipment rental proposal system.
前記要因データは、前記水処理装置の仕様または統計的特徴に関する一般装置データおよび排水データをさらに含む、請求項6に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The water treatment device lending proposal system according to claim 6, wherein the factor data further includes general device data and wastewater data relating to the specifications or statistical features of the water treatment device. 前記予測情報は、前記水処理装置の故障により生じる損失予測情報および貸出による提供メリット予測情報をさらに含む、請求項6または7に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The water treatment device lending proposal system according to claim 6 or 7, wherein the prediction information further includes loss prediction information caused by a failure of the water treatment device and provision merit prediction information by lending. 前記予測情報に対応する、前記工場施設における実際の結果を収集して学習し、前記データ解析手段にフィードバックする、請求項6、7または8に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The water treatment device rental proposal system according to claim 6, 7 or 8, which collects and learns actual results in the factory facility corresponding to the prediction information and feeds them back to the data analysis means. 時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する前記製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による解析結果から、前記工場施設が保有する前記製造装置から排出される排水の水質および前記排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、前記時期が変わるときに必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定する追加装置決定手段と、
前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備える、
水処理装置の貸出提案システム。
A data analysis means for analyzing factor data including at least past wastewater data in the manufacturing equipment of the product owned by a factory facility that manufactures a product whose demand fluctuates from time to time.
From the analysis result by the data analysis means, prediction information including at least the water quality of the wastewater discharged from the manufacturing apparatus owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater is obtained, and at least the prediction information is obtained. , And additional equipment determining means for determining the type and number of additional water treatment equipment required when the time changes, taking into account the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility. ,
It is provided with a loan proposal means for proposing a temporary loan of the additional water treatment device to the person in charge of the factory facility.
Water treatment equipment rental proposal system.
前記要因データは、前記工場施設における気象データ、前記工場施設における現在の製造データおよび前記工場施設における過去の製造データをさらに含む、請求項10に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The water treatment device rental proposal system according to claim 10, wherein the factor data further includes meteorological data at the factory facility, current manufacturing data at the factory facility, and past manufacturing data at the factory facility. 前記予測情報に対応する、前記工場施設における実際の結果を収集して学習し、前記データ解析手段にフィードバックする、請求項10または11に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The water treatment device rental proposal system according to claim 10 or 11, which collects and learns actual results in the factory facility corresponding to the prediction information and feeds them back to the data analysis means. 貯槽または沈殿槽を備える工場施設における前記貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による解析結果から、前記貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、必要となる追加の水処理装置を決定する追加装置決定手段と、
前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案手段と、を備える、
水処理装置の貸出提案システム。
A data analysis means for analyzing factor data including at least inflow / outflow data in the storage tank or settling tank in a factory facility equipped with a storage tank or settling tank, and a data analysis means.
From the analysis result by the data analysis means, predictive information including at least the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing the sediment is obtained, and at least the above. Additional device determination means for determining the required additional water treatment device in consideration of the prediction information and the current water treatment capacity information of the water treatment device owned by the factory facility.
It is provided with a loan proposal means for proposing a temporary loan of the additional water treatment device to the person in charge of the factory facility.
Water treatment equipment rental proposal system.
前記要因データは、前記貯槽または前記沈殿槽の仕様情報データおよび過去の沈殿物の洗浄データをさらに含む、請求項13に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The lending proposal system for a water treatment apparatus according to claim 13, wherein the factor data further includes specification information data of the storage tank or the settling tank and cleaning data of past sediments. 前記予測情報に対応する、前記工場施設における実際の結果を収集して学習し、前記データ解析手段にフィードバックする、請求項13または14に記載の水処理装置の貸出提案システム。 The water treatment device rental proposal system according to claim 13 or 14, which collects and learns actual results in the factory facility corresponding to the prediction information and feeds them back to the data analysis means. 工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、
前記データ解析工程による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、通常レベルを超える水量の雨水処理に必要となる、種類および数の水処理装置を決定する装置決定工程と、
前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、
を備える、水処理装置の貸出提案方法。
A data analysis process that analyzes factor data including at least meteorological data in factory facilities,
From the analysis result by the data analysis step, the prediction information including at least the predicted submerged area is obtained, and at least the prediction information and the current water treatment capacity information of the water treatment apparatus owned by the factory facility are taken into consideration. A device determination process that determines the type and number of water treatment devices required for rainwater treatment of water volumes above normal levels,
A loan proposal process that proposes a temporary loan of the additional water treatment equipment to the person in charge of the factory facility, and
Proposal method for lending water treatment equipment.
複数の水処理装置を備える工場施設における前記水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、
前記データ解析工程による解析結果から、前記水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する前記複数の水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、更新すべき前記水処理装置を決定する更新装置決定工程と、
更新すべき前記水処理装置に相当する水処理能力を有する代替の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備える、
水処理装置の貸出提案方法。
A data analysis step for analyzing factor data including at least individual device data relating to the individual use or installation of the water treatment device in a factory facility equipped with a plurality of water treatment devices.
From the analysis result by the data analysis step, the prediction information including at least the failure risk and the update priority of the water treatment device is obtained, and at least the prediction information and the current state of the plurality of water treatment devices owned by the factory facility are obtained. The renewal device determination step of determining the water treatment device to be updated in consideration of the water treatment capacity information of
A lending proposal process for proposing a temporary lending of an alternative water treatment device having a water treatment capacity equivalent to the water treatment device to be renewed to the person in charge of the factory facility is provided.
Proposal method for lending water treatment equipment.
時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する前記製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、
前記データ解析工程による解析結果から、前記工場施設が保有する前記製造装置から排出される排水の水質および前記排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、前記時期が変わるときに必要となる、種類および数の追加の水処理装置を決定する装置決定工程と、
前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備える、
水処理装置の貸出提案方法。
A data analysis process that analyzes factor data including at least past wastewater data in the manufacturing equipment of the product owned by a factory facility that manufactures products whose demand fluctuates from time to time.
From the analysis result by the data analysis step, prediction information including at least the water quality of the wastewater discharged from the manufacturing apparatus owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater is obtained, and at least the prediction information is obtained. , And the equipment determination process to determine the type and number of additional water treatment equipment required when the time changes, taking into account the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility.
A loan proposal process for proposing a temporary loan of the additional water treatment device to the person in charge of the factory facility is provided.
Proposal method for lending water treatment equipment.
貯槽または沈殿槽を備える工場施設における前記貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、
前記データ解析工程による解析結果から、前記貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得るとともに、少なくとも、前記予測情報、および前記工場施設が保有する水処理装置の現状の水処理能力情報を考慮して、必要となる追加の水処理装置を決定する装置決定工程と、
前記追加の水処理装置の一時的な貸出を、前記工場施設の責任者に提案する貸出提案工程と、を備える、
水処理装置の貸出提案方法。
A data analysis step for analyzing factor data including at least inflow / outflow data in the storage tank or settling tank in a factory facility equipped with a storage tank or settling tank, and a data analysis step.
From the analysis result by the data analysis step, predictive information including at least the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing the sediment is obtained, and at least the above. A device determination process for determining additional water treatment equipment required, taking into account the forecast information and the current water treatment capacity information of the water treatment equipment owned by the factory facility.
A loan proposal process for proposing a temporary loan of the additional water treatment device to the person in charge of the factory facility is provided.
Proposal method for lending water treatment equipment.
工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備える、
予測システム。
Data analysis means for analyzing factor data including at least meteorological data in factory facilities,
It is provided with a prediction means for obtaining prediction information including at least the predicted flooded area from the analysis result by the data analysis means.
Prediction system.
複数の水処理装置を備える工場施設における前記水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による解析結果から、前記水処理装置の故障リスクまたは更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備える、
予測システム。
A data analysis means for analyzing factor data including at least individual device data relating to the individual use or installation of the water treatment device in a factory facility equipped with a plurality of water treatment devices.
A prediction means for obtaining prediction information including at least a failure risk or update priority of the water treatment apparatus from the analysis result by the data analysis means.
Prediction system.
時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する前記製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による解析結果から、前記工場施設が保有する前記製造装置から排出される排水の水質および前記排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備える、
予測システム。
A data analysis means for analyzing factor data including at least past wastewater data in the manufacturing equipment of the product owned by a factory facility that manufactures a product whose demand fluctuates from time to time.
It is provided with a prediction means for obtaining prediction information including at least the quality of wastewater discharged from the manufacturing apparatus owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater from the analysis result by the data analysis means.
Prediction system.
貯槽または沈殿槽を備える工場施設における前記貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析手段と、
前記データ解析手段による解析結果から、前記貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測手段と、を備える
予測システム。
A data analysis means for analyzing factor data including at least inflow / outflow data in the storage tank or settling tank in a factory facility equipped with a storage tank or settling tank, and a data analysis means.
From the analysis result by the data analysis means, a prediction means for obtaining prediction information including at least the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing the sediment. Prediction system to prepare.
工場施設における気象データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、
前記データ解析工程による解析結果から、予測される冠水エリアを少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備える、
予測方法。
A data analysis process that analyzes factor data including at least meteorological data in factory facilities,
It includes a prediction step of obtaining prediction information including at least the predicted submerged area from the analysis result by the data analysis step.
Prediction method.
複数の水処理装置を備える工場施設における前記水処理装置の個別の使用または設置に関する個別装置データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、
前記データ解析工程による解析結果から、前記水処理装置の故障リスクおよび更新優先順位を少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、
を備える、
予測方法。
A data analysis step for analyzing factor data including at least individual device data relating to the individual use or installation of the water treatment device in a factory facility equipped with a plurality of water treatment devices.
A prediction step of obtaining prediction information including at least the failure risk and update priority of the water treatment apparatus from the analysis result of the data analysis step.
To prepare
Prediction method.
時期ごとに需要が変動する製品を製造する工場施設が保有する前記製品の製造装置における過去の排水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、
前記データ解析工程による解析結果から、前記工場施設が保有する前記製造装置から排出される排水の水質および前記排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備える、
予測方法。
A data analysis process that analyzes factor data including at least past wastewater data in the manufacturing equipment of the product owned by a factory facility that manufactures products whose demand fluctuates from time to time.
A prediction step for obtaining prediction information including at least the quality of wastewater discharged from the manufacturing apparatus owned by the factory facility and the optimum treatment method for treating the wastewater from the analysis result by the data analysis step is provided.
Prediction method.
貯槽または沈殿槽を備える工場施設における前記貯槽または沈殿槽内の流入・流出水データを少なくとも含む要因データを解析するデータ解析工程と、
前記データ解析工程による解析結果から、前記貯槽または沈殿槽内に発生する沈殿物量およびそれを洗浄して発生する洗浄排水を処理するための最適処理法を少なくとも含む予測情報を得る予測工程と、を備える、
予測方法。
A data analysis step for analyzing factor data including at least inflow / outflow data in the storage tank or settling tank in a factory facility equipped with a storage tank or settling tank, and a data analysis step.
From the analysis result by the data analysis step, a prediction step of obtaining prediction information including at least the amount of sediment generated in the storage tank or the settling tank and the optimum treatment method for treating the washing wastewater generated by washing the sediment tank. Prepare, prepare
Prediction method.
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