JP2023038147A - プログラム、方法、情報処理装置、システム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の水処理プラントから収集したデータを、効果的に活用する。【解決手段】プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムである。プログラムは、プロセッサに、複数の水処理施設についての情報を記憶するステップと、複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得するステップと、取得した測定データを、測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積するステップと、所定の水処理施設の指定を受け付けるステップと、蓄積する情報に基づき、指定された水処理施設での水処理を分析するステップとを実行させる。【選択図】 図８

Description

本開示は、プログラム、方法、情報処理装置、システムに関する。

複数のプラント施設に監視局を設置し、監視局からの計測データを収集し、収集した計測データをサーバで管理する管理システムが存在している（特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、プラント施設を担当する部署は、サーバで管理されている計測データに基づき、自己のプラント施設の運転状況等を監視することが可能である。

特開２００２－１３３０４４号公報

特許文献１に記載の技術では、プラント施設についての計測データを、当該計測データが計測されたプラント施設を監視するのに活用している。しかしながら、このような使い方では、複数のプラント施設から取集したデータを有効に活用しているとは言い切れない。

本開示の目的は、複数の水処理プラントから収集したデータを、効果的に活用することである。

プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムである。プログラムは、プロセッサに、複数の水処理施設についての情報を記憶するステップと、複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得するステップと、取得した測定データを、測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積するステップと、所定の水処理施設の指定を受け付けるステップと、蓄積する情報に基づき、指定された水処理施設での水処理を分析するステップとを実行させる。

本開示によれば、複数の水処理プラントから収集したデータを、効果的に活用できる。

システム１の全体構成の例を示すブロック図である。 図１に示すセンサ装置１０を正面から見た外観を表す模式図である。 図１に示すセンサ装置１０の斜視図を表す模式図である。 図２及び図３に示すセンサ装置１０のセンサプローブに関する部材を表す模式図である。 図２及び図３に示すセンサ装置１０の配管系統図である。 図２及び図３に示すセンサ装置１０の機能構成を表すブロック図である。 ｐＨセンサ１１３の構成を表す模式図である。 サーバ２０の機能的な構成の例を示す図である。 プラントテーブル２０２１のデータ構造を示す図である。 設置テーブル２０２２のデータ構造を示す図である。 プラント環境テーブル２０２３のデータ構造を示す図である。 測定テーブル２０２４のデータ構造を示す図である。 校正テーブル２０２５のデータ構造を示す図である。 モデルテーブル２０２６のデータ構造を示す図である。 図１に示すセンサ装置１０がサーバ２０から校正に関する情報を取得する動作の例を説明する図である。 図２、３に示すセンサ装置１０が校正処理を実施する動作の例を表すフローチャートである。 図７に示すセンサの動作の例を表すフローチャートである。 図６に示すセンサ装置１０の動作の例を表すフローチャートである。 図８に示すサーバ２０の動作の例を表すフローチャートである。 ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。 ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。 ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。 図８に示すサーバ２０の動作の例を表すフローチャートである。 ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。 図８に示すサーバ２０の動作の例を表すフローチャートである。 ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。 図８に示すサーバ２０の動作の例を表すフローチャートである。 コンピュータ９０の基本的なハードウェア構成を示すブロック図である。

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。なお、以下の実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。また、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。

＜概略＞
本実施形態に係るサーバは、複数の水処理施設についての情報を、水に関する複数項目の測定データと共に蓄積する。サーバは、所定の水処理施設について指定されると、指定された水処理施設の水処理を、蓄積している情報に基づいて分析する。

＜１ システムの構成＞
図１は、システム１の全体構成の例を示すブロック図である。図１に示すシステム１は、例えば、水処理施設で測定された測定データを管理する。システム１は、例えば、センサ装置１０、サーバ２０、及び端末装置３０を含む。センサ装置１０、サーバ２０、及び端末装置３０は、例えば、ネットワーク８０を介して通信接続する。

図１に示すセンサ装置１０は、例えば、水処理施設における様々な位置に設置され、設置された位置における水に関する複数種類の項目を測定する情報処理装置である。本実施形態において、水処理施設は、例えば、地下水活用施設、下水処理施設、浄水処理施設等、様々な水処理施設が含まれ得る。センサ装置１０は、例えば、水処理施設を構成する処理器へ供給される水、処理器で処理されている水、処理器から排出される水のうち、少なくともいずれかの成分を検出する。

水処理施設を構成する処理器は、水処理施設が地下水活用施設である場合、例えば、原水槽、前ろ過器、膜ろ過器、処理水槽、又は受水槽等である。水処理施設が下水処理施設である場合、処理器は、例えば、沈砂池、最初沈殿池、反応タンク、最終沈殿池、又は消毒設備等である。水処理施設が浄水処理施設である場合、処理器は、例えば、着水井、フロック形成池、沈殿池、ろ過池、又は浄水池等である。

図１において、システム１は、３か所の水処理施設に設置されるセンサ装置１０について説明しているが、センサ装置１０が設置される水処理施設は、３か所に限定されない。センサ装置１０が設置される水処理装置は、３か所未満であってもよいし、３か所以上であってもよい。

また、センサ装置１０が取り付けられるのは水処理施設に限定されない。センサ装置１０は、所定規模の集落毎に設けられる水処理装置に取り付けられてもよいし、各個に設けられる水処理装置に取り付けられてもよい。

また、水に関する項目を測定するデバイスはセンサ装置１０に限定されない。例えば、システム１は、以下のデバイスを含んでもよい。
・処理器の稼働状況を検知するデバイス
・水の使用量を測定するデバイス
・汚染物質の排出量を測定するデバイス
・水の再利用量を測定するデバイス
・処理器での使用電力を検知するデバイス

サーバ２０は、例えば、水処理施設に係るデータ、及び水処理施設で測定された測定データ等を管理し、所定の水処理施設における水処理を評価する情報処理装置である。

本実施形態において、複数の装置の集合体を１つのサーバとしてもよい。１つ又は複数のハードウェアに対して本実施形態に係るサーバ２０を実現することに要する複数の機能の配分の仕方は、各ハードウェアの処理能力及び／又はサーバ２０に求められる仕様等に鑑みて適宜決定することができる。

端末装置３０は、例えば、サーバ２０により提供されるサービスを利用するユーザが操作する情報処理装置である。端末装置３０は、据え置き型のＰＣ（Personal Computer）、又はラップトップＰＣ等により実現される。端末装置３０は、例えば、スマートフォン、又はタブレット等の携帯端末により実現されてもよい。

各情報処理装置は演算装置と記憶装置とを備えたコンピュータにより構成されている。コンピュータの基本ハードウェア構成および、当該ハードウェア構成により実現されるコンピュータの基本機能構成は後述する。センサ装置１０、サーバ２０、及び端末装置３０のそれぞれについて、後述するコンピュータの基本ハードウェア構成およびコンピュータの基本機能構成と重複する説明は省略する。

＜１．１ センサ装置の構成＞
図２は、図１に示すセンサ装置１０を正面から見た外観を表す模式図である。図３は、図１に示すセンサ装置１０の斜視図を表す模式図である。図４は、図２及び図３に示すセンサ装置１０のセンサプローブに関する部材を表す模式図である。図５は、図２及び図３に示すセンサ装置１０の配管系統図である。図６は、図２及び図３に示すセンサ装置１０の機能構成を表すブロック図である。

センサ装置１０は、筐体１１に水質を測定するための部材が収納されている。筐体１１には、開閉自在の蓋１２が取り付けられている。

筐体１１は、１面が開放された略直方体形状をしている。筐体１１の１つの側面（第１側面）には、試料水を排水するための配管接続穴１１ａ、試料水を供給するための配管接続穴１１ｂ、電源入力及び信号出力のための配管接続穴１１ｃ（図３の例では３つ）、及び吸気口１１ｄが形成されている。筐体１１の第１側面と対向する側面（第２側面）には、排気口１１ｅ（図示せず）が形成されている。

配管接続穴１１ａには、バルブ１１１０が取り付けられている。配管接続穴１１ｂには、バルブ１１９が取り付けられている。吸気口１１ｄには、エアフィルター１１１８が取り付けられている。

筐体１１の内部には、各種センサ１１１～１１８、フローセル１１１１、制御ボックス１１１２、電源入力用の端子台１１１３、外部出力用の端子台１１１４、エア抜き弁１１１５、排水弁１１１６、及び流量調整弁１１１７が収納されている。

各種センサ１１１～１１８は、例えば、電気伝導率セルを備えた電気伝導率測定用のセンサ（以下ではＥＣセンサと称する）１１１を含む。各種センサ１１１～１１８は、例えば、塩素濃度を測定する残留塩素測定用のセンサ（以下ではＦＣＬセンサと称する）１１２を含む。各種センサ１１１～１１８は、例えば、ｐＨを測定するための電極（基準電極及び比較電極）を備えたｐＨ測定用のセンサ（以下ではｐＨセンサと称する）１１３を含む。各種センサ１１１～１１８は、例えば、酸化－還元電位を測定するための電極（基準電極及び比較電極）を備えた酸化－還元電位測定用のセンサ（以下ではＯＲＰセンサと称する）１１４を含む。各種センサ１１１～１１８は、例えば、硝酸イオンを測定する硝酸イオン測定用のセンサ（以下ではＮＯ３センサと称する）１１５を含む。各種センサ１１１～１１８は、例えば、センサ装置１０へ流入する水の流量を測定するためのセンサ（以下ではＦＬＯＷセンサと称する）１１６を含む。各種センサ１１１～１１８は、例えば、センサ装置１０へ流入する水の濁度を測定するためのセンサ（以下ではＴＵＲセンサと称する）１１７を含む。各種センサ１１１～１１８は、例えば、センサ装置１０へ流入する水の温度を測定するためのセンサ（以下ではＴＥＭＰセンサと称する）１１８を含む。

なお、センサ装置１０で使用される各種センサは、これらに限定されない。例えば、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、及びＮＯ３センサ１１５のいずれかに代えて他の項目を測定するセンサが搭載されてもよい。また、例えば、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、及びＮＯ３センサ１１５のいずれかが搭載されていなくてもよい。また、例えば、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、及びＮＯ３センサ１１５に加え、他の項目を測定するセンサが搭載されてもよい。このとき、例えば、センサを増加させる応じ、フローセル１１１１を増設してもよい。フローセル１１１１の増設に対しては、例えば、筐体１１の容量を大きくすることで対応してもよい。

例えば、センサ１１１～１１５は、以下に列挙する少なくともいずれかをセンシングしてもよい。また、上記のセンサの他に、以下に列挙する少なくともいずれかをセンシングするセンサを有してもよい。
（１）アルカリ度、イオン濃度、硬度
（２）色度、粘度、溶存酸素
（３）臭気、アンモニア態窒素・硝酸態窒素・亜硝酸態窒素・全窒素・全リン・全有機炭素・全無機炭素・全トリハロメタン
（４）微生物センサの検知結果、化学的酸素要求量、生物学的酸素要求量
（５）シアン、水銀、油分、界面活性剤
（６）光学センサの検知結果、ＴＤＳ（Total Dissolved Solids）センサの検知結果
（７）質量分析結果、微粒子、ゼータ電位、表面電位

センサ１１１～１１５、１１８は、フローセル１１１１に着脱自在に収容されている。ここでは、図４を参照し、例えば、ＮＯ３センサ１１５の形状について説明する。なお、センサ１１１～１１４、１１８の形状は、ＮＯ３センサ１１５の形状と同様である。

ＮＯ３センサ１１５は、把持部１１５ａ、鍔部１１５ｂ、及び測定部１１５ｃを有する。把持部１１５ａは、ＮＯ３センサ１１５がフローセル１１１１に装着されている際に、フローセル１１１１から突出する領域である。把持部１１５ａは、例えば、ユーザが把持しやすい形状に形成されている。把持部１１５ａの頂部には、給電、及びデータ送信のためのコードが接続されている。

鍔部１１５ｂは、ＮＯ３センサ１１５をフローセル１１１１に挿入した際に、ストッパーとなる領域である。鍔部１１５ｂの測定部１１５ｃ側の一部には、ネジとして機能するための溝が形成されている。

測定部１１５ｃは、水質を測定するための部材が格納される領域である。測定部１１５ｃは、フローセル１１１１に形成される測定口１１１１２に挿入される。測定部１１５ｃの外径は、測定口１１１１２の内径よりも小径となっている。

フローセル１１１１は、試料水をセンサ１１１～１１５、１１８の測定部と接触させ、センサ１１１～１１５、１１８に、正確に水質を測定させるための部材である。本実施形態では、フローセル１１１１－１は、センサ１１１～１１３を収容可能に形成されている。フローセル１１１１－２は、センサ１１４、１１５、１１８を収容可能に形成されている。なお、本実施形態では、フローセル１１１１－１、１１１１－２がそれぞれセンサを３台ずつ収容可能な構成を説明している。しかしながら、フローセルは、３台以上、又は３台未満のセンサを収容可能な構成であってもよい。

ここでは、図４を参照し、例えば、フローセル１１１１－２の形状について説明する。なお、フローセル１１１１－１の形状は、フローセル１１１１－２の形状と同様である。フローセル１１１１－２は、センサ１１４、１１５、１１８の把持部が筐体１１の開口部方向へ向くように形成されている。フローセル１１１１－２は、センサ１１４、１１５、１１８の把持部が上方を向くように形成されている。これにより、センサ装置１０を使用するユーザがセンサ１１４、１１５、１１８を収容しやすくなり、かつ、取り外しやすくなる。また、センサ１１４、１１５、１１８の取り外し時にフローセル１１１１－２から水が漏れるのを防ぐことが可能となる。

フローセル１１１１－２の内部には、測定口１１１１１、１１１１２、１１１１３、試料水の送水路１１１１４、エア抜き路１１１１５が形成されている。ここでは、図４を参照し、例えば、測定口１１１１２の形状について説明する。なお、測定口１１１１１、１１１１３の形状は、測定口１１１１２の形状と同様である。

測定口１１１１２は、第１円筒部１１１１２ａ、第２円筒部１１１１２ｂを有する。第１円筒部１１１１２ａは、筐体１１の正面に向かって所定の角度で開口するように形成されている。第１円筒部１１１１２ａの内径は、ＮＯ３センサ１１５の鍔部１１５ｂの外径と略同径となるように形成されている。第１円筒部１１１１２ａの内壁には円周方向に沿って溝が形成されている。当該溝は、鍔部１１５ｂに形成される溝とかみ合うことで、ＮＯ３センサ１１５を測定口１１１１２に対して固定することが可能である。

第２円筒部１１１１２ｂは、第１円筒部１１１１２ａの底部から第１円筒部１１１１２ａと同方向に形成されている。第２円筒部１１１１２ｂの内径は、第１円筒部１１１１２ａの内径よりも小径である。第２円筒部１１１１２ｂの内径は、ＮＯ３センサ１１５の測定部１１５ｃの外径よりもわずかに大径となっている。

第２円筒部１１１１２ｂは、第２円筒部１１１１２ｂの底部近傍において、送水路１１１１４と交差している。第２円筒部１１１１２ｂは、送水路１１１１４よりも開口方向に手前の位置でエア抜き路１１１１５と交差している。送水路１１１１４は、エア抜き路１１１１５よりも、フローセル１１１１－２の背面側で第２円筒部１１１１２ｂと交差する。また、送水路１１１１４は、エア抜き路１１１１５よりも、高い位置で第２円筒部１１１１２ｂと交差する。

測定口１１１１３の第２円筒部１１１１３ｂは、底部に孔１１１１３ｃが形成されている。孔１１１１３ｃには、継手１１２２が設置されている。継手１１２２は、例えば、排水弁１１１６とホースにより接続される。

送水路１１１１４は、フローセル１１１１－２を上下方向に貫通するように形成されている。送水路１１１１４の上端には、継手１１２０が設置されている。継手１１２０は、例えば、フローセル１１１１－１の送水路１１１１４の下端に設置される継手１１２１とホースにより接続される。送水路１１１１４の下端には、継手１１２１が設置されている。継手１１２１は、例えば、配管接続穴１１ａ及び排水弁１１１６とホースにより接続される。

エア抜き路１１１１５は、測定口１１１１３を下端とし、フローセル１１１１－２を上方に抜けるように形成されている。エア抜き路１１１１５の上端には、エア抜き弁１１１５が設置されている。エア抜き弁１１１５は、つまみを操作することで、弁を開閉することが可能である。

ＦＬＯＷセンサ１１６は、配管接続穴１１ｂと、流量調整弁１１１７を介して接続されている。流量調整弁１１１７に設けられる流量調整つまみを回すことで、流量が増減する。ＦＬＯＷセンサ１１６は、配管接続穴１１ｂから供給される試料水の流量を測定する。

ＴＵＲセンサ１１７は、シェル１１７１に挿入されている。シェル１１７１は、ＦＬＯＷセンサ１１６から供給される試料水で満たされている。シェル１１７１を通過した試料水は、フローセル１１１１－１の上方に設けられている継手１１２０へ供給される。

センサ１１１～１１８は、図５に示す配管系統により、試料水が供給されている。

制御ボックス１１１２は、電源の制御、及びセンサ装置１０における各種の動作を制御する。制御ボックス１１１２は、例えば、ブレーカースイッチ、各種センサと接続するためのコネクタ、通信ＩＦと接続するためのコネクタ、ＣＰＵ冷却用のファン、各種センサ１１１～１１８へデータを送信し、又は各種センサ１１１～１１８からデータを受信するための接続用基板、及びＣＰＵを搭載するための基板等を備える。

蓋１２には、タッチパネル１１１９が設置されている。タッチパネル１１１９は、例えば、タッチ・センシティブ・デバイス１１１９１、及びディスプレイ１１１９２を備える。タッチ・センシティブ・デバイス１１１９１は、センサ装置１０を操作するユーザが指示、又は情報を入力するための入力装置の一例である。タッチ・センシティブ・デバイス１１１９１は、操作面へユーザが触れることで指示が入力され、ユーザからの入力を受け付け、ユーザから受け付けた入力を制御ボックス１１１２へ出力する。ディスプレイ１４１は、制御ボックス１１１２の制御に応じたデータを表示する出力装置の一例である。ディスプレイ１４１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、又は有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現される。

センサ装置１０は、図６に示すように、通信部１２０と、タッチパネル１１１９と、各種センサ１１１～１１８と、記憶部１８０と、制御部１９０とを備える。センサ装置１０は、自装置が設置された位置を自動的に検知するように、位置情報センサを有していてもよい。位置情報センサは、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）モジュールである。また、位置情報センサは、センサ装置１０が接続する無線基地局の位置から、センサ装置１０の現在の位置を検出してもよい。

通信部１２０は、センサ装置１０が他の装置と通信するための変復調処理等の処理を行う。通信部１２０は、制御部１９０で生成された信号に送信処理を施し、外部（例えば、サーバ２０）へ送信する。通信部１２０は、外部から受信した信号に受信処理を施し、制御部１９０へ出力する。

タッチパネル１１１９に備えられるタッチ・センシティブ・デバイス１１１９１は、入力装置の一例である。入力装置は、例えば、キーボード、マウス等により実現されてもよい。入力装置は、例えば、ユーザからの音声による入力に対応するように、マイクにより実現されてもよい。マイクは、音声入力を受け付けて、当該音声入力に対応する音声信号を制御部１９０へ与える。入力装置には、例えば、外部の入力機器から入力される電気信号を受け付ける受信ポートが含まれてもよい。

タッチパネル１１１９に備えられるディスプレイ１１１９２は、出力装置の一例である。ディスプレイ１１１９２は、制御部１９０の制御に応じたデータを表示する。出力装置は、センサ装置１０を操作するユーザへ情報を提示するための装置である。出力装置は、例えば、ユーザへの音声による出力に対応するように、スピーカーにより実現されてもよい。スピーカーは、制御部１９０から与えられる音声信号を音声に変換して当該音声をセンサ装置１０の外部へ出力する。

記憶部１８０は、センサ装置１０が使用するデータ、及びプログラム等を記憶する。記憶部１８０は、例えば、校正情報１８１、測定情報１８２、他センサ測定情報１８３、校正時測定情報１８４、及び学習済みモデル１８５を記憶する。

校正情報１８１は、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、及びＴＵＲセンサ１１７の校正に関する情報を記憶する。校正情報１８１は、例えば、サーバ２０から送信される、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、又はＴＵＲセンサ１１７についての校正に関する情報を記憶する。校正情報１８１は、例えば、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、又はＴＵＲセンサ１１７に対して実施される校正の結果得られる情報を記憶してもよい。校正情報１８１は、例えば、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、又はＴＵＲセンサ１１７に記憶される、校正に関する情報を読み出して記憶してもよい。
本実施形態において、校正に関する情報は、例えば、数値を算出する際に基準となる値、数値を算出する際の補正値等を含む。

測定情報１８２は、測定によって得られる情報を記憶する。測定によって得られる情報には、例えば、第１測定データ、第２測定データ、及び第３測定データが含まれる。

第１測定データは、例えば、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、ＦＬＯＷセンサ１１６、ＴＵＲセンサ１１７、又はＴＥＭＰセンサ１１８の測定機構によって測定されるデータを表す。

第２測定データは、例えば、各測定機構で測定された第１測定データが、センサ内に記憶される学習済みモデルによって補正されたデータを表す。

具体的には、例えば、ＥＣセンサ１１１の測定機構によって測定される第１測定データが、ＥＣセンサ１１１に記憶される学習済みモデルによって補正され、第２測定データとなる。また、例えば、ＦＣＬセンサ１１２の測定機構によって測定される第１測定データが、ＦＣＬセンサ１１２に記憶される学習済みモデルによって補正され、第２測定データとなる。また、例えば、ｐＨセンサ１１３の測定機構によって測定される第１測定データが、ｐＨセンサ１１３に記憶される学習済みモデルによって補正され、第２測定データとなる。また、例えば、ＯＲＰセンサ１１４の測定機構によって測定される第１測定データが、ＯＲＰセンサ１１４に記憶される学習済みモデルによって補正され、第２測定データとなる。また、例えば、ＮＯ３センサ１１５の測定機構によって測定される第１測定データが、ＮＯ３センサ１１５に記憶される学習済みモデルによって補正され、第２測定データとなる。また、例えば、ＦＬＯＷセンサ１１６の測定機構によって測定される第１測定データが、ＦＬＯＷセンサ１１６に記憶される学習済みモデルによって補正され、第２測定データとなる。また、例えば、ＴＵＲセンサ１１７の測定機構によって測定される第１測定データが、ＴＵＲセンサ１１７に記憶される学習済みモデルによって補正され、第２測定データとなる。また、例えば、ＴＥＭＰセンサ１１８の測定機構によって測定される第１測定データが、ＴＥＭＰセンサ１１８に記憶される学習済みモデルによって補正され、第２測定データとなる。

第３測定データは、各センサから出力される第２測定データと、各センサと対応する校正に関する情報とから算出されるデータを表す。例えば、第３測定データは、ＥＣセンサ１１１についてはＥＣ値を表す。第３測定データは、ＦＣＬセンサ１１２については、ＦＣＬ値を表す。第３測定データは、ｐＨセンサ１１３については、ｐＨ値を表す。第３測定データは、ＯＲＰセンサ１１４については、ＯＲＰ値を表す。第３測定データは、ＮＯ３センサ１１５については、硝酸濃度を表す。第３測定データは、ＴＵＲセンサ１１７については、濁度を表す。校正情報がないセンサについては、例えば、第３測定データは存在しない。

他センサ測定情報１８３は、例えば、同じ水源の水を測定する他のセンサ装置１０の測定によって得られる情報を記憶する。同じ水源の水を測定する他のセンサ装置１０は、同一の水処理施設の、異なる位置に設置されている他のセンサ装置１０と換言可能である。

校正時測定情報１８４は、センサについて校正処理を実施した際に測定された情報を記憶する。具体的には、例えば、校正時測定情報１８４は、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、及びＴＵＲセンサ１１７について校正処理を実施した際に測定された情報を記憶する。

学習済みモデル１８５は、モデル学習プログラムに従い、例えば、サーバ２０で機械学習モデルに機械学習を行わせることで生成されるモデルである。学習済みモデル１８５は、例えば、入力されるデータに基づき、所定の推論を実施する、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数である。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数及びパラメータの組合せにより定義される。本実施形態に係る学習済みモデルは、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であってもよい。

例えば、学習済みモデル１８５が順伝播型の多層化ネットワークを用いて生成される場合、パラメータ付き合成関数は、例えば、重み行列を用いた各層間の線形関係、各層における活性化関数を用いた非線形関係（又は線形関係）、及びバイアスの組み合わせとして定義される。重み付行列、及びバイアスは、多層化ネットワークのパラメータと呼ばれる。パラメータ付き合成関数は、パラメータをどのように選ぶかで、関数としての形を変える。多層化ネットワークでは、構成するパラメータを適切に設定することで、出力層から好ましい結果を出力することが可能な関数を定義することができる。

本実施形態に係る多層化ネットワークとしては、例えば、深層学習（Deep Learning）の対象となる多層ニューラルネットワークである深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network：ＤＮＮ）が用いられ得る。ＤＮＮとしては、例えば、時系列情報等を対象とする再帰型ニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：ＲＮＮ）を用いてもよい。

学習済みモデル１８５は、例えば、測定によって得られる情報が入力されると、当該情報を取得したセンサ中に異常が発生したセンサが含まれているか否かを出力するモデルである。具体的には、学習済みモデル１８５は、例えば、測定によって得られる情報が入力されると、当該情報を測定したセンサが故障しているか否かを出力するモデルである。学習済みモデル１８５は、例えば、複数のセンサにより所定周期で取得される複数の測定値を入力データとし、センサのいずれかに発生している故障の有無を正解出力データとして学習される。つまり、学習済みモデル１８５は、過去の測定情報を用いて学習されている。

学習済みモデル１８５は、例えば、水源を同じくする施設に設置される複数のセンサ装置１０により所定周期で取得される複数の測定値を入力データとし、センサ装置１０のセンサのいずれかに発生している故障の有無を正解出力データとして学習されてもよい。水源を同じくする施設とは、例えば、同一の水処理施設のことを表す。

センサが故障すると、そのセンサの測定値のみが急激に大きく変化する。そして、大きく変化したままの値が測定され続ける。学習済みモデル１８５によれば、このような傾向を掴み、故障の発生したセンサを検知することが可能である。

また、学習済みモデル１８５は、例えば、測定によって得られる情報が入力されると、当該情報を測定したセンサに、校正時からのずれが生じているか否かを出力するモデルである。学習済みモデル１８５は、例えば、複数のセンサにより所定周期で取得される複数の測定値を入力データとし、センサのいずれかに発生している校正時からのずれの有無を正解出力データとして学習される。つまり、学習済みモデル１８５は、過去の測定情報を用いて学習されている。

学習済みモデル１８５は、例えば、水源を同じくする施設に設置される複数のセンサ装置１０により所定周期で取得される複数の測定値を入力データとし、センサ装置１０のセンサのいずれかに発生している校正時からのずれの有無を正解出力データとして学習されてもよい。

校正時からのずれが生じると、そのセンサの測定値と他のセンサとの測定値との差は徐々に変化する。学習済みモデル１８５によれば、このような傾向を掴み、校正時からのずれが発生したセンサを検知することが可能である。

学習済みモデル１８５は、上記の内容の少なくともいずれかが組み合わされてトレーニングされてもよい。

学習済みモデル１８５は、例えば、新たに蓄積されたデータも参照し、サーバ２０で再学習される。

制御部１９０は、センサ装置１０の動作を制御する。例えば、制御部１９０は、記憶部１８０に記憶されるプログラムに従って動作することにより、操作受付部１９１、第１送受信部１９２、第２送受信部１９３、校正部１９４、算出部１９５、推定部１９６、補正部１９７、補完部１９８、及び提示制御部１９９としての機能を発揮する。

操作受付部１９１は、入力装置から入力される指示、又は情報を受け付けるための処理を行う。具体的には、例えば、操作受付部１９１は、タッチ・センシティブ・デバイス１３１等から入力される指示に基づく情報を受け付ける。

第１送受信部１９２は、センサ装置１０が、サーバ２０等の外部の装置と、通信プロトコルに従ってデータを送受信するための処理を行う。具体的には、例えば、第１送受信部１９２は、記憶部１８０に記憶される少なくともいずれかの情報をサーバ２０へ送信する。また、例えば、第１送受信部１９２は、校正に関する情報を、サーバ２０から受信する。

第２送受信部１９３は、制御部１９０が、センサ１１１～１１８に対してデータを送受信するための処理を行う。具体的には、例えば、第２送受信部１９３は、センサ１１１～１１８から出力されるデータを受信する。より具体的には、例えば、第２送受信部１９３は、センサ１１１～１１８から出力される第１測定データ、及び第２測定データを受信する。また、例えば、第２送受信部１９３は、サーバ２０から受信した情報をセンサ１１１～１１８へ送信する。サーバ２０から提供される情報は、例えば、センサ１１１～１１８それぞれについての学習済みモデルであってもよい。

校正部１９４は、各センサについての校正処理を行う。例えば、校正部１９４は、フローセル１１１１を共有するセンサ１１１～１１５についての校正を一括して実施する。センサ１１１～１１５の一括校正では、例えば、３種類の校正液それぞれでフローセル１１１１を満たすことで実施される。第１校正液は、例えば、ベースラインを把握するための超純水である。第２校正液は、例えば、光学系の成分が含まれる液体である。第３校正液は、例えば、化学的な影響を発生させる成分が含まれる液体である。校正部１９４は、センサ１１１～１１５の一括校正で得られた校正に関する情報を校正情報１８１に記憶する。

校正部１９４は、センサ１１１～１１５の校正処理が成功したか否かを、測定値の推移に基づいて推定する。校正処理では、校正液を用いた測定において、測定値が所定の範囲内に予め設定された期間入っている場合、校正処理が成功したと判断する。しかしながら、この仕様では、校正を開始してから終了するまで時間がかかってしまう。本実施形態に係る校正部１９４は、過去の測定記録に基づき、各センサにおいて、測定値が所定の範囲内に収まるまでの推移を記憶している。校正部１９４は、記憶している推移と、測定値の推移とを比較することで、校正処理が成功したか否かを推定する。校正部１９４は、測定値の推移を入力すると、校正処理が成功したか否かを出力するようにトレーニングされた学習済みモデルを用いてもよい。

校正部１９４は、ＴＵＲセンサ１１７の校正を実施する。校正部１９４は、例えば、ＴＵＲセンサ１１７の校正処理が成功したか否かを、測定値の推移に基づいて推定する。校正部１９４は、ＴＵＲ１１７の校正で得られた校正に関する情報を校正情報１８１に記憶する。

なお、校正に関する情報がサーバ２０から提供される場合、又は、校正に関する情報がセンサ１１１～１１５、１１７から読み出される場合、校正部１９４は、校正処理を実施しなくてもよい。
校正部１９４は、例えば、センサ装置１０での測定によって得られた情報に基づき、校正が必要な状態か否かを判断してもよい。校正部１９４は、例えば、時間の経過に伴い、他のセンサと異なる傾向で測定値が変化しているセンサがある場合、そのセンサについて校正が必要であると判断する。校正部１９４は、所定の期間が経過すると、校正が必要な状態であると判断してもよい。校正部１９４は、校正が必要であると判断すると、校正処理を自動で実施する。

算出部１９５は、各センサから出力される第２測定データと、各センサと対応する校正に関する情報とから第３測定データを算出する処理を行う。

推定部１９６は、センサ１１１～１１８に異常が発生しているか否かを推定する処理を行う。例えば、推定部１９６は、センサ１１１～１１８の測定により得られる情報を学習済みモデル１８５へ入力し、測定された情報を検知したセンサに異常があるか否かを出力する。具体的には、例えば、推定部１９６は、センサ１１１～１１８の測定により得られる情報を学習済みモデル１８５へ入力し、測定された情報を検知したセンサに故障したセンサが含まれるか否か、及び、校正時からずれたセンサが含まれるか否かを出力する。

推定部１９６は、推定結果を提示制御部１９９からユーザに提示してもよい。

補正部１９７は、校正時からのずれが発生したセンサが含まれる場合、当該センサによる測定データを、過去に取得された複数のセンサの測定データと、今回測定された他のセンサの測定データとを用いて補正する処理を実行する。

補正部１９７は、校正時からのずれが発生したセンサが含まれる場合、当該センサによる測定データを、過去に取得された、水源を同じくする施設に設置される複数のセンサ装置１０により取得された測定データと、今回測定された測定データとを用いて補正してもよい。

補完部１９８は、故障が発生したセンサが含まれる場合、当該センサによる測定データを、過去に取得された複数のセンサの測定データと、今回測定された他のセンサの測定データとを用いて補完する処理を実行する。

補完部１９８は、故障が発生したセンサが含まれる場合、当該センサによる測定データを、過去に取得された、水源を同じくする施設に設置される複数のセンサ装置１０により取得された測定データと、今回測定された測定データとを用いて補完してもよい。

提示制御部１９９は、制御部１９０での処理に係る情報をユーザに提示する。具体的には、提示制御部１９９は、制御部１９０での処理に係る情報を、タッチパネル１１１９に表示させる。また、提示制御部１９９は、制御部１９０での処理に係る情報を、通信部１２０を介し、端末装置３０に提示させる。例えば、端末装置３０の表示部に表示させる。また、端末装置３０のスピーカーに音声を出力させる。

＜１．２ センサの構成＞
センサ１１１～１１５、１１７、１１８の構成について説明する。以下では、ｐＨセンサ１１３の構成を例に説明するが、他のセンサも、測定機構と基板とを有しており、ｐＨセンサ１１３と同様の構成となっている。

図７は、ｐＨセンサ１１３の構成を表す模式図である。図７に示すｐＨセンサ１１３は、ｐＨ電極１１３１、及び基板１１３２を有する。ｐＨ電極１１３１は、ｐＨセンサ１１３の測定機構の一例である。測定機構には、温度を検知するための素子が含まれていてもよい。

基板１１３２には、ＣＰＵ１１３２１、メモリ１１３２２、増幅器１１３２３、Ａ／Ｄ変換器１１３２４、入出力ＩＦ１１３２５、及び通信部１１３２６が設けられている。

メモリ１１３２２は、例えば、不揮発性メモリである。メモリ１１３２２は、ｐＨ電極１１３１で水質を測定する際のアルゴリズム、学習済みモデル１１３２２１、及び測定結果を記憶する。

学習済みモデル１１３２２１は、モデル学習プログラムに従い、例えば、サーバ２０で機械学習モデルに機械学習を行わせることで生成されるモデルである。学習済みモデル１１３２２１は、測定によって得られる情報が入力されると、入力された情報に含まれるノイズを軽減して出力するモデルである。学習済みモデル１１３２２１は、例えば、時系列に連続する複数の測定値であって、少なくとも一部に不連続な値を有する測定値を入力データとし、入力データに含まれる不連続な測定値の正しい値を正解出力データとして学習される。学習済みモデル１１３２２１は、過去の測定情報を用いて学習されてもよい。

学習済みモデル１１３２２１は、例えば、新たに蓄積されたデータにも基づき、サーバ２０で再学習される。再学習された学習済みモデル１１３２２１は、センサ装置１０に送信され、メモリ１１３２２に記憶される学習済みモデル１１３２２１と置き換えられる。

メモリ１１３２２には、ｐＨセンサ１１３の校正に関する情報が記憶されていてもよい。例えば、ｐＨセンサ１１３は、メモリ１１３２２に、学習済みモデル１１３２２１、及び校正に関する情報を記憶した状態で出荷されてもよい。メモリ１１３２２に記憶される校正に関する情報は、例えば、ｐＨセンサ１１３が制御ボックス１１１２に接続されるとメモリ１１３２２から読み出され、センサ装置１０の記憶部１８０に記憶される。

増幅器１１３２３は、ｐＨ電極１１３１で測定されたアナログ信号を増幅する。

Ａ／Ｄ変換器１１３２４は、増幅されたアナログ信号をデジタル信号へ変換する。デジタル信号は、上述の第１測定データを表す。

ＣＰＵ１１３２１は、ｐＨセンサ１１３における動作を統括的に制御する。ＣＰＵ１１３２１は、例えば、第１測定データをメモリ１１３２２に記憶する。ＣＰＵ１１３２１は、第１測定データに含まれる異常を補正する。言い換えると、ＣＰＵ１１３２１は、第１測定データに含まれるノイズを低減する。具体的には、例えば、ＣＰＵ１１３２１は、第１測定データを学習済みモデル１１３２２１に入力することで、突発的な変化が生じた測定値を、先の測定値から推定される値に置き換える。学習済みモデル１１３２２１により補正されたデータは、第２測定データを表す。ＣＰＵ１１３２１は、例えば、第２測定データをメモリ１１３２２に記憶する。

入出力ＩＦ１１３２５は、センサ装置１０の制御ボックス１１１２と接続するためのインタフェースである。入出力ＩＦ１１３２５は、例えば、第１測定データ、及び第２測定データを、制御ボックス１１１２へ送信する。入出力ＩＦ１１３２５は、メモリ１１３２２に校正に関する情報が記憶されている場合、校正に関する情報を制御ボックス１１１２へ送信する。入出力ＩＦ１１３２５は、制御ボックス１１１２から出力される情報、例えば、新たに更新された学習済みモデルを受信する。

通信部１１３２６は、ｐＨセンサ１１３が他の装置と通信するための変復調処理等の処理を行う。通信部１１３２６は、サーバ２０から送信される情報、例えば、新たに更新された学習済みモデルを受信する。

＜１．３ サーバの構成＞
図８は、サーバ２０の機能的な構成の例を示す図である。図８に示すように、サーバ２０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、制御部２０３としての機能を発揮する。

通信部２０１は、サーバ２０が外部の装置と通信するための処理を行う。

記憶部２０２は、例えば、プラントテーブル２０２１、設置テーブル２０２２、プラント環境テーブル２０２３、測定テーブル２０２４、校正テーブル２０２５、モデルテーブル２０２６、第１学習済みモデル２０２７、及び第２学習済みモデル２０２８等を有する。

プラントテーブル２０２１は、水処理施設についての情報を記憶するテーブルである。詳細は後述する。

設置テーブル２０２２は、センサ装置１０の設置場所を記憶するテーブルである。詳細は後述する。

プラント環境テーブル２０２３は、水処理施設が設立されるエリアの環境情報を記憶するテーブルである。詳細は後述する。

測定テーブル２０２４は、センサ装置１０により測定されたデータを記憶するテーブルである。詳細は後述する。

校正テーブル２０２５は、校正に関するデータを記憶するテーブルである。詳細は後述する。

モデルテーブル２０２６は、第１学習済みモデル２０２７、及び第２学習済みモデル２０２８のバージョンを管理するテーブルである。詳細は後述する。

第１学習済みモデル２０２７、及び第２学習済みモデル２０２８は、モデル学習プログラムに従い、例えば、サーバ２０で機械学習モデルに機械学習を行わせることで生成されるモデルである。第１学習済みモデル２０２７、及び第２学習済みモデル２０２８は、データが入力されると、入力されたデータに基づき、所定の情報を出力するように学習されたモデルである。第１学習済みモデル２０２７、及び第２学習済みモデル２０２８は、例えば、出力する情報に応じ、それぞれ別々の学習用データによりトレーニングされる別々の学習済みモデルである。

第１学習済みモデル２０２７は、例えば、所定の水処理施設に関する情報が入力されると、当該水処理施設での水処理についての分析結果を出力するためのモデルである。具体的には、第１学習済みモデル２０２７は、例えば、所定の水処理施設に関する情報が入力されると、当該水処理施設での水処理の評価を出力する。評価としての出力は、Ａ、Ｂ、Ｃ等のアルファベットによる順序でもよいし、１００点を満点としたスコアでもよい。第１学習済みモデル２０２７は、例えば、複数の水処理施設に関する情報を入力データとし、水処理施設に対する評価を正解出力データとして学習される。

第１学習済みモデル２０２７は、分析の基準に応じて、複数の種類が作成されていてもよい。例えば、水の使用量を基準として水処理を評価する場合、第１学習済みモデル２０２７は、水の使用量に対する評価を正解出力データとして学習される。また、例えば、汚染物質の排出量を基準として水処理を評価する場合、第１学習済みモデル２０２７は、汚染物質の排出量に対する評価を正解出力データとして学習される。また、例えば、水の再利用量を基準として水処理を評価する場合、第１学習済みモデル２０２７は、水の再利用量に対する評価を正解出力データとして学習される。また、例えば、環境配慮スコアのように、総合的に水処理を評価する場合、第１学習済みモデル２０２７は、水処理施設に関する情報を複数参照した総合的な評価を正解出力データとして学習される。

また、第１学習済みモデル２０２７は、水処理に求められる水質レベルが類似する分類に応じて、複数の種類が作成されていてもよい。例えば、病院、駅・空港、工場、ホテル、簡易水道等で水処理施設が設けられる場合、それぞれの水処理施設で求められる水処理での水質レベルは異なる。そのため、水処理施設は、設置場所、又は設置される施設に応じた分類が設定されていてもよい。水処理施設に分類が設定されている場合、第１学習済みモデル２０２７は、設置場所の分類が同じ複数の水処理施設に関する情報を入力データとし、水処理施設に対する評価を正解出力データとして学習される。

水処理施設に関する情報には、例えば、以下が含まれる。
・原水水質
・建設エリア
・プラント種別
・設けられている処理器、処理内容
・処理器の稼働状況
・水の使用量
・汚染物質の排出量
・水の再利用量
・使用薬品
・環境情報（天気、気温、湿度、風速、気圧、ちり）
・各種センサからの測定データ

第２学習済みモデル２０２８は、例えば、水処理施設の設計データ及び水質データが入力されると、当該水処理施設での水処理を推定するモデルである。具体的には、第２学習済みモデル２０２８は、例えば、水処理施設の設計データ及び水質データが入力されると、設計された水処理施設でどのような水処理が実施されるかを出力する。第２学習済みモデル２０２８は、例えば、複数の水処理施設に関する情報を入力データとし、類似する水処理施設を正解出力データとして学習される。

第２学習済みモデル２０２８に入力される水処理施設の設計データには、例えば、以下が含まれる。
・建設エリア
・プラント種別
・設けられる処理器、処理内容
・水処理施設の配管構造
・設置する処理器の位置、数
・単位処理水量
・使用薬剤

第１学習済みモデル２０２７、及び第２学習済みモデル２０２８は、例えば、新たに蓄積されたデータにも基づき、サーバ２０で再学習される。

制御部２０３は、記憶部２０２に記憶されるプログラムに従って動作することにより、受信制御モジュール２０３１、送信制御モジュール２０３２、記憶制御モジュール２０３３、分析モジュール２０３４、シミュレーションモジュール２０３５、校正設定モジュール２０３６、提案モジュール２０３７、学習モジュール２０３８、及び提示モジュール２０３９として示す機能を発揮する。

受信制御モジュール２０３１は、サーバ２０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。

送信制御モジュール２０３２は、サーバ２０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。例えば、送信制御モジュール２０３２は、学習済みモデルをセンサ装置１０へ送信する。

記憶制御モジュール２０３３は、受信したデータを、記憶部２０２の各種テーブルに記憶する処理を制御する。記憶制御モジュール２０３３は、例えば、サービス提供の契約時に、所定の水処理施設についての情報がサーバ２０に入力されると、入力された情報をプラントテーブル２０２１に記憶する。記憶制御モジュール２０３３は、水処理施設の設備が変更された旨の情報を受け付けると、プラントテーブル２０２１に記憶されている情報を更新する。

制御部２０３は、水処理施設におけるセンサ装置１０の取り付け位置についての情報を受け付ける。記憶制御モジュール２０３３は、センサ装置１０の取り付け位置についての情報が入力されると、入力された情報を設置テーブル２０２２に記憶する。

制御部２０３は、水処理施設が位置する周囲の環境についての情報を受け付ける。記憶制御モジュール２０３３は、周囲の環境についての情報が入力されると、入力された情報をプラント環境テーブル２０２３に記憶する。

制御部２０３は、センサ装置１０で測定された測定データを受信する。記憶制御モジュール２０３３は、センサ装置１０で測定された測定データが受信されると、受信した情報を測定テーブル２０２４に記憶する。

記憶制御モジュール２０３３は、校正設定モジュール２０３６により校正に関する情報が設定されると、設定された情報を設定日と関連付けて校正テーブル２０２５に記憶する。

記憶制御モジュール２０３３は、学習モジュール２０３８により、学習済みモデルが再学習されると、再学習されたモデルにモデルＩＤを割り当て、モデルＩＤを、バージョン情報、及び生成日と共にモデルテーブル２０２６に記憶する。

記憶制御モジュール２０３３は、例えば、水処理施設毎に、記憶部２０２の記憶領域を形成する。記憶制御モジュール２０３３は、記憶領域の容量を、水処理施設が結んでいる契約の内容に基づいて設定してもよい。例えば、記憶制御モジュール２０３３は、無料契約を結んでいる水処理施設に対しては、最大で第１容量を割り当てる。また、例えば、記憶制御モジュール２０３３は、有料契約を結んでいる水処理施設に対しては、第１容量よりも大きい第２容量を最大で割り当てる。また、例えば、記憶制御モジュール２０３３は、プレミアム契約を結んでいる水処理施設に対しては、記憶領域の容量を制限なく割り当てる。

記憶制御モジュール２０３３は、結んでいる契約によって、蓄積できる測定項目を制限してもよい。例えば、記憶制御モジュール２０３３は、無料契約を結んでいる水処理施設に対しては、ＮＯ３センサ１１５で測定されたデータを蓄積できないようにしてもよい。また、記憶制御モジュール２０３３は、結んでいる契約によって、データを蓄積できる期間を制限してもよい。例えば、記憶制御モジュール２０３３は、無料契約を結んでいる水処理施設に対しては、有料契約を結んでいる水処理施設よりも短い期間しかデータを蓄積できないようにしてもよい。また、記憶制御モジュール２０３３は、結んでいる契約によって、データを蓄積するサンプリング周期を制限してもよい。例えば、記憶制御モジュール２０３３は、無料契約を結んでいる水処理施設に対しては、有料契約を結んでいる水処理施設よりも長い周期でデータをサンプリングするようにしてもよい。

分析モジュール２０３４は、水処理施設における水処理を分析する処理を制御する。具体的には、分析モジュール２０３４は、例えば、所定の水処理施設が指定されると、指定された水処理施設に関する情報に基づき、指定された水処理施設における水処理を評価する。評価は、例えば、分析の一例である。より具体的には、例えば、分析モジュール２０３４は、指定された水処理施設に関する情報を、第１学習済みモデル２０２７に入力し、第１学習済みモデル２０２７から水処理についての評価を出力させる。

分析モジュール２０３４は、水処理の分析の基準についての選択をユーザから受け付けるようにしてもよい。分析モジュール２０３４は、分析の基準がユーザから指定されると、指定された基準に対応した種類の第１学習済みモデル２０２７を選択し、選択した第１学習済みモデル２０２７に水処理施設に関する情報を入力し、第１学習済みモデル２０２７に評価を出力させる。

分析モジュール２０３４は、水処理施設の設置場所の分類についての選択をユーザから受け付けるようにしてもよい。分析モジュール２０３４は、分類がユーザから指定されると、指定された分類に対応した種類の第１学習済みモデル２０２７を選択し、選択した第１学習済みモデル２０２７に水処理施設に関する情報を入力し、第１学習済みモデル２０２７に評価を出力させる。

分析モジュール２０３４は、利用する第１学習済みモデル２０２７のバージョンを、水処理施設が結んでいる契約の内容に基づいて設定してもよい。例えば、分析モジュール２０３４は、無料契約を結んでいる水処理施設に対しては、最新のバージョンではない第１学習済みモデル２０２７を利用して水処理を分析する。最新のバージョンではない第１学習済みモデル２０２７とは、例えば、利用が開放されている、最新のバージョンから、数世代前のバージョンの第１学習済みモデル２０２７を表す。また、例えば、分析モジュール２０３４は、有料契約又はプレミアム契約を結んでいる水処理施設に対しては、最新のバージョンの第１学習済みモデル２０２７を利用して水処理を分析する。

また、分析モジュール２０３４は、例えば、所定の水処理施設が指定されると、指定された水処理施設に関する情報に基づき、指定された水処理施設における消費電力量を推定する。分析モジュール２０３４は、学習済みモデルを用いて消費電力量を推定してもよい。

シミュレーションモジュール２０３５は、想定される水処理施設での水処理を推定する処理を制御する。推定は、例えば、分析の一例である。具体的には、シミュレーションモジュール２０３５は、例えば、想定される水処理施設の設計データと、この水処理施設で処理される水の水質データとが入力されると、入力された設計データと水質データとに基づき、想定される水処理施設における水処理を推定する。より具体的には、例えば、シミュレーションモジュール２０３５は、想定される水処理施設の設計データと、この水処理施設で処理される水の水質データとを第２学習済みモデル２０２８に入力し、想定される水処理施設における水処理を推定する情報を第２学習済みモデル２０２８から出力させる。シミュレーションモジュール２０３５は、例えば、入力された設計データと水質データとに基づいて水処理施設についてのモデルを構築し、想定される水処理施設における水処理をシミュレーションしてもよい。

シミュレーションモジュール２０３５は、利用する第２学習済みモデル２０２８のバージョンを、水処理施設が結んでいる契約の内容に基づいて設定してもよい。例えば、シミュレーションモジュール２０３５は、無料契約を結んでいる水処理施設に対しては、最新のバージョンではない第２学習済みモデル２０２８を利用して水処理をシミュレーションする。最新のバージョンではない第２学習済みモデル２０２８とは、例えば、利用が開放されている、最新のバージョンから、数世代前のバージョンの第２学習済みモデル２０２８を表す。また、例えば、シミュレーションモジュール２０３５は、有料契約又はプレミアム契約を結んでいる水処理施設に対しては、最新のバージョンの第２学習済みモデル２０２８を利用して水処理を分析する。

校正設定モジュール２０３６は、センサ装置１０のセンサを校正する処理を制御する。具体的には、例えば、校正設定モジュール２０３６は、センサ装置１０のＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、及びＴＵＲセンサ１１７の校正に関する情報を設定する。

校正設定モジュール２０３６は、例えば、センサ装置１０での測定によって得られた情報に基づき、校正が必要な状態か否かを判断する。校正設定モジュール２０３６は、例えば、時間の経過に伴い、他のセンサと異なる傾向で測定値が変化しているセンサがある場合、そのセンサについて校正が必要であると判断する。校正設定モジュール２０３６は、所定の期間が経過すると、校正が必要な状態であると判断してもよい。

校正設定モジュール２０３６は、校正が必要な状態にあるセンサが存在する場合、当該センサについて、校正に関する情報を算出する。校正設定モジュール２０３６は、センサ装置１０からの要求に応じ、校正に関する情報を算出してもよい。具体的には、校正設定モジュール２０３６は、例えば、記憶部２０２に蓄積されている、センサ装置１０での測定情報と、過去に設定された校正に関する情報とから、校正に関する情報を算出する。校正設定モジュール２０３６は、例えば、学習済みモデルを用いて校正に関する情報を算出してもよいし、所定の傾向を把握し、把握した傾向を用いて校正に関する情報を算出してもよい。このとき、学習済みモデルは、例えば、過去に測定されたセンサ装置１０での測定情報を入力データとし、過去に設定された校正に関する情報を正解出力データとして学習される。

提案モジュール２０３７は、水処理施設の改善案を提案する処理を制御する。具体的には、例えば、提案モジュール２０３７は、分析モジュール２０３４で出力された、所定の水処理施設の水処理の評価を向上させるための改善案をユーザへ提案する。水処理の評価を向上させるための改善案は、例えば、以下を含む。
・センシングするべき新たな項目の提案
・センシングするべき新たな位置の提案
・運用制御の提案

センシングするべき新たな項目の提案は、例えば、水に関する項目のうち、新たに測定するべき項目を提案することを表す。また、センシングするべき新たな位置の提案は、例えば、水に関する項目を測定する新たな位置を提案することを表す。また、運用制御の提案は、例えば、水処理施設に設けられている処理器を運用する制御の変更を提案することを表す。運用制御の提案は、例えば、閾値の調整、トリガーとなる信号の変更等を含む。

提案モジュール２０３７は、例えば、学習済みモデルを用いて改善案を設定してもよいし、類似する水処理施設の構造に基づいて改善案を設定してもよい。このとき、学習済みモデルは、例えば、水処理施設に関する情報を入力データとし、所定の水処理施設に対して提案された、上記のような改善案を正解出力データとして学習される。

提案モジュール２０３７は、改善案の提案と共に、提案を実現するための見積もりをユーザへ提供してもよい。また、提案モジュール２０３７は、改善案の提案と共に、運用コストを試算し、試算した運用コストをユーザへ提供してもよい。

提案モジュール２０３７は、適切な測定データの推移を改善目標として提案してもよい。提案モジュール２０３７は、例えば、学習済みモデルを用いて改善目標を設定してもよいし、類似する水処理施設のうち、水処理の評価の高い水処理施設の測定データの推移に基づいて改善目標を設定してもよい。

また、例えば、提案モジュール２０３７は、シミュレーションモジュール２０３５で出力された水処理の推定結果を改善させるための改善案をユーザへ提案する。水処理の推定結果を改善させるための改善案は、例えば、以下を含む。
・センシングするべき新たな項目の提案
・センシングするべき新たな位置の提案
・運用制御の提案

また、例えば、提案モジュール２０３７は、分析モジュール２０３４で推定された消費電力量を低減させるための対策をユーザへ提案する。推定された消費電力量を低減させるための対策は、例えば、以下を含む。
・処理器を動作させるために駆動している機器（ポンプ、ブロワ、タービン等）の停止
・処理器を動作させるために駆動している機器の少数化
・処理器を動作させるために駆動している機器の出力低減
提案された対策に係る機器が、サーバ２０から直接制御可能である場合、対策が当該機器に自動的に適用されてもよい。

学習モジュール２０３８は、学習済みモデルを生成する処理を制御する。具体的には、学習モジュール２０３８は、例えば、モデル学習プログラムに従い、機械学習モデルに機械学習を行わせることで学習済みモデルを生成する。より具体的には、例えば、学習モジュール２０３８は、第１学習済みモデル２０２７、又は第２学習済みモデル２０２８を生成する。また、例えば、学習モジュール２０３８は、学習済みモデル１８５、又は学習済みモデル１１３２２１を生成し、通信部２０１を介してセンサ装置１０へ送信する。

また、学習モジュール２０３８は、例えば、学習済みモデルを所定の周期で再学習する。具体的には、例えば、学習モジュール２０３８は、第１学習済みモデル２０２７、又は第２学習済みモデル２０２８を再学習する。学習モジュール２０３８は、例えば、第１学習済みモデル２０２７、又は第２学習済みモデル２０２８を再学習した場合、再学習により生成した学習済みモデルを、再学習前のモデルと別のモデルとして記憶部２０２に記憶する。また、例えば、学習モジュール２０３８は、学習済みモデル１８５、又は学習済みモデル１１３２２１を再学習する。学習モジュール２０３８は、再学習した学習済みモデル１８５、又は学習済みモデル１１３２２１を、通信部２０１を介してセンサ装置１０へ送信する。

提示モジュール２０３９は、サーバ２０で管理されるデータをユーザに提示する処理を制御する。具体的には、例えば、提示モジュール２０３９は、所定の水処理施設を指定したユーザへ、分析モジュール２０３４により作成される分析結果を提示する。また、提示モジュール２０３９は、想定される水処理施設のシミュレーションを要求したユーザへ、シミュレーションモジュール２０３５により作成されたシミュレーション結果を提示する。

また、提示モジュール２０３９は、分析モジュール２０３４で推定された電力量に応じた警告（アラート）をユーザに提示する。アラートは、画像で表示されてもよいし、音声で出力されてもよい。提示モジュール２０３９は、アラートと共に、アラートに応じないことによる運用コストの増加を推測し、ユーザに提示する。

提示モジュール２０３９は、所定の水処理施設と関連するユーザが、当該水処理施設に関する情報のうち少なくともいずれかの情報を要求した場合、要求された情報をユーザへ提示する。提示モジュール２０３９は、要求された情報を、ユーザが所望する任意の態様で提示する。所望する態様とは、例えば、データの特徴を発見可能な所定の統計的な規則を利用した態様を含む。これにより、ユーザは、任意のデータを、任意の態様で確認することが可能となるため、データを活用しやすくなる。

提示モジュール２０３９は、受付可能なデータ提示の態様を、水処理施設が結んでいる契約の内容に基づいて設定してもよい。例えば、提示モジュール２０３９は、無料契約を結んでいる水処理施設に対しては、利用可能なツールを制限する。

＜２ データ構造＞
図９～図１４は、サーバ２０が記憶するテーブルのデータ構造を示す図である。なお、図９～図１４は一例であり、記載されていないデータを除外するものではない。また、同一のテーブルに記載されるデータであっても、記憶部２０２において離れた記憶領域に記憶されていることもあり得る。

図９は、プラントテーブル２０２１のデータ構造を示す図である。図９に示すプラントテーブル２０２１は、プラントＩＤをキーとして、プラント名、住所、契約内容、原水水質、種別、処理器、処理内容、及び使用薬品のカラムを有するテーブルである。プラントテーブル２０２１には、水処理施設が設けられる場所について割り当てられた分類のカラムが設定されてもよい。

プラントＩＤは、水処理施設（水処理プラント）を一意に識別するための識別子を記憶する項目である。プラント名は、水処理施設の名称を記憶する項目である。住所は、水処理施設が建てられている住所を記憶する項目である。契約内容は、無料、有料、プレミアム会員等の、水処理施設が結んでいる契約の内容を示す項目である。契約内容は、有料契約を解約した日付、つまり、無料契約となった日付も記憶する。原水水質は、水処理施設が建てられているエリアで水処理に用いられる水の質を記憶する項目である。種別は、水処理施設の種別を示す項目である。種別には、例えば、地下水活用施設、下水処理施設、又は浄水処理施設等が含まれる。処理器は、原水槽、前ろ過器等の、水処理施設に設置されている処理器を示す項目である。処理内容は、処理器において実施される処理の内容を示す項目である。使用薬品は、処理において使用される薬品の名称を示す項目である。

図１０は、設置テーブル２０２２のデータ構造を示す図である。図１０に示す設置テーブル２０２２は、センサＩＤをキーとして、プラントＩＤ、設置エリア、及び設置日のカラムを有するテーブルである。

センサＩＤは、センサ装置１０を一意に識別するための識別子を記憶する項目である。プラントＩＤは、センサ装置１０が設置される水処理施設を示す項目である。設置エリアは、水処理施設のうち、センサ装置１０が設置されるエリアを記憶する項目である。センサ装置１０が設置されるエリアは、例えば、水処理施設において処理器が設置されているエリアと関連付けられている。設置日は、センサ装置１０が設置された年月日を記憶する項目である。

図１１は、プラント環境テーブル２０２３のデータ構造を示す図である。図１１に示すプラント環境テーブル２０２３は、プラントＩＤをキーとして、測定日、天気、気温、湿度、風速、気圧、及びちりのカラムを有するテーブルである。

測定日は、水処理施設の周囲の環境情報を測定した年月日を記憶する項目である。天気は、測定日における天気を記憶する項目である。気温は、測定日における気温を記憶する項目である。湿度は、測定日における湿度を記憶する項目である。風速は、測定日における風速を記憶する項目である。気圧は、測定日における気圧を記憶する項目である。ちりは、測定日におけるちり、例えば黄砂の濃さ記憶する項目である。

図１２は、測定テーブル２０２４のデータ構造を示す図である。図１２に示す測定テーブル２０２４は、センサＩＤをキーとして、測定日時、センサ、第１測定値、第２測定値、及び第３測定値のカラムを有するテーブルである。

センサＩＤは、センサ装置１０を一意に識別するための識別子を記憶する項目である。測定日時は、センサ装置１０から、測定によって得られる情報を受信した日時を記憶する項目である。具体的には、測定日時は、センサ装置１０から、第１測定データ、第２測定データ、及び第３測定データを受信した日時を記憶する項目である。センサは、センサ装置１０に含まれる各種センサを識別するための名称を示す項目である。第１測定値は、各種センサ１１１～１１８で測定された第１測定データの値を記憶する項目である。第２測定値は、第１測定データが、例えば、センサ１１１～１１５、１１７、１１８に記憶される学習済みモデルで補正された第２測定データの値を記憶する項目である。第３測定値は、第２測定データと、各センサと対応する校正に関する情報とから算出された第３測定データの値を記憶する項目である。

センサには、例えば、ＥＣセンサ１１１を「ＥＣ」、ＦＣＬセンサ１１２を表す「ＦＣＬ」、ｐＨセンサ１１３を表す「ｐＨ」、ＯＲＰセンサ１１４を表す「ＯＲＰ」、ＮＯ３センサ１１５を表す「ＮＯ３」、ＦＬＯＷセンサ１１６を表す「ＦＬＯＷ」、ＴＵＲセンサ１１７を表す「ＴＵＲ」、及びＴＥＭＰセンサ１１８を表す「Ｔｅｍｐ」が示される。

図１３は、校正テーブル２０２５のデータ構造を示す図である。図１３に示す校正テーブル２０２５は、センサＩＤをキーとして、センサ、設定日、及び校正情報のカラムを有するテーブルである。

センサＩＤは、センサ装置１０を一意に識別するための識別子を記憶する項目である。センサは、センサ装置１０に含まれる各種センサを識別するための名称を示す項目である。設定日は、校正に関する情報を設定した日付を記憶する項目である。校正情報は、校正に関する情報を記憶する項目である。

図１４は、モデルテーブル２０２６のデータ構造を示す図である。図１４に示すモデルテーブル２０２６は、モデルＩＤをキーとして、バージョン情報、更新日、及び開放のカラムを有するテーブルである。

モデルＩＤは、学習済みモデルを一意に識別するための識別子を記憶する項目である。バージョン情報は、学習済みモデルのバージョンを記憶する項目である。更新日は、モデルＩＤで表される学習済みモデルが生成された日付を記憶する項目である。開放は、学習済みモデルが開放されているか否かを示す項目である。開放されている場合にはＴｒｕｅとなっており、開放されていない場合にはＦａｌｅｓとなっている。

＜３ 動作＞
システム１に設けられるセンサ装置１０及びサーバ２０の動作について説明する。

＜３．１ センサ装置１０の動作）
まず、センサ装置１０のユーザは、運転の準備をする。具体的には、ユーザは、センサ装置１０の配線、配管に間違いがないかを確認する。ユーザは、制御ボックス１１１２に設けられたブレーカースイッチをオンにする。ユーザは、エア抜き弁１１１５が閉まっていることを確認する。ユーザは、バルブ１１９、１１１０を開き、試料水をセンサ装置１０内に導入する。これにより、バルブ１１９から試料水が供給され、フローセル１１１１、シェル１１７１が試料水で満たされる。

ユーザは、ＦＬＯＷセンサ１１６で測定される流量を、タッチパネル１１１９で確認しながら、流量調整弁１１１７に設けられる流量調整つまみを回す。ユーザは、流量調整つまみを回すことで、試料水の流量を調節する。

ユーザは、エア抜き弁１１１５の上部に設けられる差込口１１１５１にエア抜き用チューブを挿入する。ユーザは、エア抜き弁１１１５を開いて空気を抜く。フローセル１１１１の測定口１１１１１、１１１１２、１１１１３は、開口部が上方を向くように形成され、開口部の近傍にエア抜き路１１１１５が設けられているため、測定口１１１１１、１１１１２、１１１１３内の空気を一括で抜くことが可能である。空気を抜くと、ユーザは、エア抜き弁１１１５を閉じる。

センサ装置１０に取り付けられているＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、及びＴＵＲセンサ１１７についての校正に関する情報は、例えば、記憶部１８０に記憶されている。センサ装置１０は、記憶部１８０に記憶されている情報を利用し、試料水を測定する。

なお、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、及びＴＵＲセンサ１１７についての校正に関する情報は、センサそれぞれのメモリに予め書き込まれていてもよい。制御部１９０は、各センサに記憶されている校正に関する情報を、第２送受信部１９３により受信する。制御部１９０は、受信した情報を、記憶部１８０に記憶する。なお、センサの交換時に、各センサに記憶されている校正に関する情報を、第２送受信部１９３により受信してもよい。

校正に関する情報がサーバ２０から提供される場合、センサ装置１０の記憶部１８０、及びセンサそれぞれのメモリは、校正に関する情報を記憶していなくてもよい。ユーザは、センサ装置１０に対し、校正に関する情報をサーバ２０へ問い合わせる旨の指示を入力する。

（校正に関する情報の取得）
図１５は、図１に示すセンサ装置１０がサーバ２０から校正に関する情報を取得する動作の例を説明する図である。

制御部１９０の第１送受信部１９２は、サーバ２０に対し、校正に関する情報を問い合わせる（ステップＳ１１）。具体的には、第１送受信部１９２は、例えば、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、又はＴＵＲセンサ１１７についての校正に関する情報があるか否かをサーバ２０に問い合わせる。

サーバ２０の制御部２０３は、校正設定モジュール２０３６により、問い合わせがあったセンサ装置１０について、センサ装置１０へ送信する情報があるか否かを確認する（ステップＳ１２）。例えば、サーバ２０の記憶部２０２には、センサ装置１０のＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、ＮＯ３センサ１１５、及びＴＵＲセンサ１１７についての校正に関する情報が記憶されている。校正設定モジュール２０３６は、センサ装置１０へ送信する情報があると判断し、校正に関する情報を、記憶部２０２の校正テーブル２０２５から読み出す（ステップＳ１３）。サーバ２０は、送信制御モジュール２０３２により、読み出した情報を、センサ装置１０へ送信する（ステップＳ１４）。

制御部１９０の第１送受信部１９２は、サーバ２０から送信される情報を受信し、受信した校正に関する情報を記憶部１８０の校正情報１８１に記憶させる（ステップＳ１５）。

なお、校正に関する情報の提供は、センサ装置１０からの要求に応じた提供に限定されない。校正設定モジュール２０３６は、センサ装置１０の所定のセンサが、校正が必要な状態であると判断した場合、当該センサについての校正に関する情報をセンサ装置１０へ送信してもよい。

また、センサ装置１０からの問い合わせに対し、新たな校正に関する情報が設定されていない場合がある。この場合、校正設定モジュール２０３６は、センサ装置１０へ送信する情報がない旨をセンサ装置１０へ返す。送信する情報がない旨の応答に対し、センサ装置１０から校正の要求がある場合、校正設定モジュール２０３６は、校正に関する情報を算出する。
図１５についての説明では、センサ装置１０の起動時における動作を説明した。サーバ２０から校正に関する情報を取得する動作は、センサ装置１０の起動時に実施されることに限定されない。第１送受信部１９２は、センサの交換時に校正に関する情報を取得してもよい。

（センサ装置１０での校正処理）
校正処理は、センサ装置１０で実施されてもよい。

図１６は、図２、３に示すセンサ装置１０が校正処理を実施する動作の例を表すフローチャートである。

校正処理を実施する際、まずユーザは、バルブ１１９、１１１０を閉じ、試料水の流入を止める。ユーザは、排水弁１１１６に水抜き用チューブを取り付ける。ユーザは、排水弁１１１６を開き、試料水をセンサ装置１０の外部に排出する。なお、センサ装置１０の校正処理は、センサ装置１０に試料水を供給する前に実施してもよい。

ユーザは、センサ１１１～１１５、１１８をフローセル１１１１から取り出して水滴を拭き取り、フローセル１１１１に再度挿入する。ユーザは、試料水が排出されたフローセル１１１１－１、１１１１－２に第１校正液を供給する。ユーザは、フローセル１１１１－１、１１１１－２を第１校正液で満たすと、エア抜き弁１１１５を開いてフローセル１１１１－１、１１１１－２内の空気を抜く。

センサ装置１０は、タッチパネル１１１９に、校正処理を実施するための「校正開始」オブジェクトを表示させる。ユーザは、タッチパネル１１１９に表示される「校正開始」オブジェクトを押下する。センサ装置１０は、「校正開始」オブジェクトが押下されると、校正対象となるセンサの選択を受け付ける（ステップＳ２１）。例えば、センサ装置１０は、タッチパネル１１１９に、センサの選択画面を表示させ、ユーザからのセンサの選択を受け付ける。

ユーザは、選択画面に表示される複数のセンサのうち、一括して校正を実施するセンサを選択する。例えば、ユーザは、ＥＣセンサ１１１、ＦＣＬセンサ１１２、ｐＨセンサ１１３、ＯＲＰセンサ１１４、及びＮＯ３センサ１１５を選択する。

センサ装置１０は、センサが選択されると、校正液の選択を受け付ける（ステップＳ２２）。例えば、センサ装置１０は、タッチパネル１１１９に、校正液の選択画面を表示させ、ユーザからの校正液の選択を受け付ける。ユーザは、選択画面に表示される複数の校正液のうち、第１校正液を選択する。

センサ装置１０は、校正液が選択されると、校正処理の開始の指示を受け付ける（ステップＳ２３）。例えば、センサ装置１０は、タッチパネル１１１９に、「開始」オブジェクトを表示させ、ユーザからの開始指示を受け付ける。ユーザは、校正処理を開始させるため、「開始」オブジェクトを押下する。

校正処理が開始されると、センサ装置１０は、第２送受信部１９３により、選択されたセンサから第１測定データを受信する（ステップＳ２４）。センサ装置１０は、受信した第１測定データを、記憶部１８０の校正時測定情報１８４に記憶する。

センサ装置１０は、校正部１９４により、センサ１１１～１１５の校正処理が成功したか否かを推定する（ステップＳ２５）。具体的には、例えば、校正部１９４は、測定値の推移を監視する。校正部１９４は、各センサについて記憶している、校正成功時において想定される測定値の推移と、取得した測定値の推移とを比較する。校正部１９４は、例えば、取得した測定値の推移が、想定される推移の所定の範囲内に収まる場合、校正は成功したと判断する。

校正が成功すると、校正部１９４は、想定される校正液を用いた測定が完了したか否かを判断する（ステップＳ２６）。想定される校正液を用いた測定が完了していない場合（ステップＳ２６のＮｏ）、校正部１９４は、処理をステップＳ２２に移行させる。

ユーザは、例えば、フローセル１１１１－１、１１１１－２から第１校正液を排出し、フローセル１１１１－１、１１１１－２に第２校正液を供給する。校正部１９４は、第２校正液で満たされたフローセル１１１１－１、１１１１－２において、センサの校正処理を実施する。校正部１９４は、第２校正液を用いたセンサの校正処理が成功すると、処理をステップＳ２２に移行させる。

ユーザは、例えば、フローセル１１１１－１、１１１１－２から第２校正液を排出し、フローセル１１１１－１、１１１１－２に第３校正液を供給する。校正部１９４は、第３校正液で満たされたフローセル１１１１－１、１１１１－２において、センサの校正処理を実施する。校正部１９４は、第３校正液を用いたセンサの校正処理が成功すると、例えば、処理をステップＳ２７へ移行させる。

想定される校正液を用いた測定が完了した場合（ステップＳ２６のＹｅｓ）、校正部１９４は、各センサについて測定された情報に基づき、各センサについての校正に関する情報を作成する（ステップＳ２７）。校正部１９４は、作成した校正に関する情報を、記憶部１８０の校正情報１８１に記憶する。

センサ装置１０は、第１送受信部１９２により、所定のタイミングで、校正情報１８１に記憶されている校正に関する情報をサーバ２０へ送信する。センサ装置１０は、第１送受信部１９２により、所定のタイミングで、校正時測定情報１８４に記憶されている情報をサーバ２０へ送信する。所定のタイミングは、例えば、以下である。
・所定の周期
・所定の時刻
・校正処理が完了したとき
・情報を記憶したとき

（試料水の測定：センサでの処理）
センサ装置１０は、センサ１１１～１１８を用い、試料水の水質を測定する。具体的には、例えば、フローセル１１１１の測定口に挿入されたセンサ１１１～１１５、１１８、及びシェル１１７１に挿入されたＴＵＲセンサ１１７を用い、試料水の水質を測定する。

図１７は、図７に示すセンサの動作の例を表すフローチャートである。

図７に示すｐＨセンサ１１３は、ｐＨ電極１１３１により、フローセル１１１１－１に充填された試料水の電位を、例えば、予め設定した周期で測定する（ステップＳ３１）。ｐＨセンサ１１３は、取得した電位を第１測定データとしてメモリ１１３２２に記憶する。

ｐＨセンサ１１３は、第１測定データに含まれる異常を補正する（ステップＳ３２）。具体的には、ｐＨセンサ１１３は、第１測定データに含まれるノイズを、例えば、学習済みモデル１１３２２１を用いて低減する。具体的には、例えば、ｐＨセンサ１１３は、第１測定データを学習済みモデル１１３２２１に入力することで、突発的な変化が生じた測定値を、先の測定値から推定される値に置き換える。突発的な変化が生じていない測定値は、学習済みモデル１１３２２１からそのまま出力される。ｐＨセンサ１１３は、学習済みモデル１１３２２１から出力されたデータを、第２測定データとしてメモリ１１３２２に記憶する。

ｐＨセンサ１１３は、入出力ＩＦ１１３２５を介し、所定のタイミングで、第１測定データ及び第２測定データをセンサ装置１０へ送信する。所定のタイミングは、例えば、以下である。
・所定の周期
・情報を取得したとき
・情報を記憶したとき

センサ１１１～１１５、１１８、及びシェル１１７１に挿入されたＴＵＲセンサ１１７についても、ｐＨセンサ１１３と同様に動作する。

（試料水の測定：センサ装置１０での処理）
図１８は、図６に示すセンサ装置１０の動作の例を表すフローチャートである。

制御部１９０は、第２送受信部１９３により、センサ１１１～１１５、１１７、１１８から第１測定データ及び第２測定データを受信する（ステップＳ４１）。制御部１９０は、受信した第１測定データ及び第２測定データを、記憶部１８０の測定情報１８２に記憶する。

制御部１９０は、算出部１９５により、センサ１１１～１１５、１１７から受信した第２測定データと、各センサと対応する校正に関する情報とから第３測定データを算出する（ステップＳ４２）。

具体的には、算出部１９５は、例えば、ＥＣセンサ１１１から受信する第２測定データと、ＥＣセンサ１１１についての校正に関する情報とから、第３測定データとしてのＥＣ値を算出する。また、算出部１９５は、例えば、ＦＣＬセンサ１１２から受信する第２測定データと、ＦＣＬセンサ１１２についての校正に関する情報とから、第３測定データとしてのＦＣＬ値を算出する。また、算出部１９５は、例えば、ｐＨセンサ１１３から受信する第２測定データと、ｐＨセンサ１１３についての校正に関する情報とから、第３測定データとしてのｐＨ値を算出する。また、算出部１９５は、例えば、ＯＲＰセンサ１１４から受信する第２測定データと、ＯＲＰセンサ１１４についての校正に関する情報とから、第３測定データとしてのＯＲＰ値を算出する。また、算出部１９５は、例えば、ＮＯ３センサ１１５から受信する第２測定データと、ＮＯ３センサ１１５についての校正に関する情報とから、第３測定データとしての硝酸濃度を算出する。また、算出部１９５は、例えば、ＴＵＲセンサ１１７から受信する第２測定データと、ＴＵＲセンサ１１７についての校正に関する情報とから、第３測定データとしての濁度を算出する。

制御部１９０は、推定部１９６により、センサ１１１～１１８に異常が発生しているか否かを推定する（ステップＳ４３）。例えば、推定部１９６は、センサ１１１～１１５、１１７についてそれぞれ算出された第３測定データと、ＦＬＯＷセンサ１１６で測定された第１測定データと、ＴＥＭＰセンサ１１８で測定された第２測定データとを学習済みモデル１８５へ入力する。測定データを入力したセンサのいずれかに異常が発生している場合、学習済みモデル１８５からは、異常が発生していると推定されるセンサと、当該センサに対して発生していると推定される異常とが出力される。

具体的には、測定データを入力したセンサのいずれかに故障したセンサがある場合、学習済みモデル１８５からは、例えば、故障が発生していると推定されるセンサと、当該センサについて故障が発生していることが出力される。また、測定データを入力したセンサのいずれかに校正時からのずれが発生しているセンサがある場合、学習済みモデル１８５からは、例えば、校正時からのずれが発生していると推定されるセンサと、当該センサについて校正時からのずれが発生していることが出力される。

推定部１９６は、推定結果を提示制御部１９９からユーザに提示してもよい。

制御部１９０は、補完部１９８により、故障が発生したセンサが含まれているか否かを判断する（ステップＳ４４）。故障が発生したセンサが含まれている場合（ステップＳ４４のＹｅｓ）、補完部１９８は、故障が発生したセンサによる測定データを、過去に取得された複数のセンサの測定データと、今回測定された他のセンサの測定データとを用いて補完する（ステップＳ４５）。

具体的には、例えば、補完部１９８は、ｐＨセンサ１１３に故障が発生したと推定された場合、ｐＨセンサ１１３の測定に基づいて算出された第３測定データを破棄する。補完部１９８は、過去に取得されたセンサ１１１～１１５、１１７の第３測定データ、ＦＬＯＷセンサ１１６の第１測定データ、及びＴＥＭＰセンサ１１８の第２測定データと、今回測定されたセンサ１１１、１１２、１１４、１１５、１１７の第３測定データ、ＦＬＯＷセンサ１１６の第１測定データ、及びＴＥＭＰセンサ１１８の第２測定データとを用い、ｐＨセンサ１１３の補完測定データを算出する。補完部１９８は、算出した補完測定データを第３測定データとして記憶部１８０に記憶する。

故障が発生したセンサが含まれていない場合（ステップＳ４４のＮｏ）、補完部１９８は、処理をステップＳ４６へ移行させる。

制御部１９０は、補正部１９７により、校正時からのずれが発生したセンサが含まれているか否かを判断する（ステップＳ４６）。校正時からのずれが発生したセンサが含まれている場合（ステップＳ４６のＹｅｓ）、補正部１９７は、校正時からのずれが発生したセンサによる測定データを、過去に取得された複数のセンサの測定データと、今回測定された他のセンサの測定データとを用いて補正する（ステップＳ４７）。

具体的には、例えば、補正部１９７は、校正時からのずれがｐＨセンサ１１３に発生したと推定された場合、ｐＨセンサ１１３の測定に基づいて算出された第３測定データを補正する。このとき、補正部１９７は、過去に取得されたセンサ１１１～１１５、１１７の第３測定データ、ＦＬＯＷセンサ１１６の第１測定データ、及びＴＥＭＰセンサ１１８の第２測定データと、今回測定されたセンサ１１１、１１２、１１４、１１５、１１７の第３測定データ、ＦＬＯＷセンサ１１６の第１測定データ、及びＴＥＭＰセンサ１１８の第２測定データとを用い、ｐＨセンサ１１３の測定に基づいて算出された第３測定データを補正する。補正部１９７は、補正した第３測定データを記憶部１８０に記憶する。

校正時からのずれが発生したセンサがない場合（ステップＳ４６のＮｏ）、制御部１９０は、処理を終了させる。

なお、図１８に示すフローチャートでは、補完部１９８は、ステップＳ４４において、故障が発生したセンサが含まれているか否かを判断している。この判断において、補完部１９８は、故障が発生したセンサが１つだけ存在するか否かを判断してもよい。補完部１９８は、故障が発生したセンサが１つだけ存在する場合、故障が発生したセンサによる測定データを、過去に取得された複数のセンサの測定データと、今回測定された他のセンサの測定データとを用いて補完する。補完部１９８は、２つ以上のセンサで故障が発生している場合、センサ装置１０による測定を停止させる。

また、図１８に示すフローチャートでは、補正部１９７は、ステップＳ４６において、校正時からのずれが発生したセンサが含まれているか否かを判断している。この判断において、補正部１９７は、校正時からのずれが発生したセンサが１つだけ存在するか否かを判断してもよい。補正部１９７は、校正時からのずれが発生したセンサが１つだけ存在する場合、校正時からのずれが発生したセンサによる測定データを、過去に取得された複数のセンサの測定データと、今回測定された他のセンサの測定データとを用いて補正する。補正部１９７は、２つ以上のセンサで校正時からのずれが発生している場合、センサ装置１０による測定を停止させる。

また、図１８に示すフローチャートでは、補完部１９８は、ステップＳ４５において、故障が発生したセンサによる測定データを、過去に取得された複数のセンサの測定データと、今回測定された他のセンサの測定データとを用いて補完するようにしている。ステップＳ４５において、補完部１９８は、故障が発生したセンサによる測定データを、過去に取得された、水源を同じくする施設に設置される複数のセンサ装置１０により取得された測定データと、今回測定された測定データとを用いて補完してもよい。

また、図１８に示すフローチャートでは、補正部１９７は、ステップＳ４７において、校正時からのずれが発生したセンサによる測定データを、過去に取得された複数のセンサの測定データと、今回測定された他のセンサの測定データとを用いて補正するようにしている。ステップＳ４７において、補正部１９７は、校正時からのずれが発生したセンサによる測定データを、過去に取得された、水源を同じくする施設に設置される複数のセンサ装置１０により取得された測定データと、今回測定された測定データとを用いて補正してもよい。

第１送受信部１９２は、通信部１２０を介し、所定のタイミングで、第１測定データ、第２測定データ、及び第３測定データをサーバ２０へ送信する。また、第１送受信部１９２は、通信部１２０を介し、所定のタイミングで、第１測定データ、第２測定データ、及び第３測定データを、同一の水処理施設に設置されている他のセンサ装置１０へ送信する。所定のタイミングは、例えば、以下である。
・所定の周期
・情報を取得したとき
・情報を記憶したとき

＜３．２ サーバ２０の動作）
サーバ２０は、センサ装置１０で測定されたデータ等を蓄積し、蓄積するデータを活用したサービスを提供する。

（サーバ２０でのデータ活用：分析処理１）
図１９は、図８に示すサーバ２０の動作の例を表すフローチャートである。

制御部２０３は、所定のユーザから、当該ユーザと関連する水処理施設の指定、及び指定した水処理施設についての分析の指示を受け付ける（ステップＳ５１）。このとき、ユーザは、分析の種類を選択してもよい。また、制御部２０３は、所定のユーザからの水処理施設の指定と共に、当該水処理施設についての情報を取得してもよい。

制御部２０３は、分析モジュール２０３４により、指定された水処理施設についての情報を記憶部２０２から読み出す。分析モジュール２０３４は、読み出した情報に基づき、指定された水処理施設が所定の契約を結んでいるか否かを判断する（ステップＳ５２）。所定の契約とは、例えば、有料の契約、又は有料に相当する契約を表す。本実施形態に係る例によれば、所定の契約とは、例えば、有料契約又はプレミアム契約を表す。

水処理施設が所定の契約を結んでいる場合、分析モジュール２０３４は、例えば、最新のバージョンの第１学習済みモデル２０２７を用い、水処理施設における水処理を分析する（ステップＳ５３）。具体的には、分析モジュール２０３４は、指定された水処理施設に関する情報を、最新のバージョンの第１学習済みモデル２０２７に入力し、第１学習済みモデル２０２７から水処理についての評価を出力させる。

分析モジュール２０３４は、例えば、水処理施設について読み出した情報に基づき、指定された水処理施設と類似する水処理施設を抽出する。分析モジュール２０３４は、例えば、指定された水処理施設と、原水水質が類似し、水処理施設の種別が同じであり、同様の処理器を有し、同様の処理を実施し、同様の薬品を使用している水処理施設を、類似する水処理施設として抽出する。分析モジュール２０３４は、例えば、原水水質、水処理施設の種別、有している処理器、実施する処理、及び使用薬品等に基づき、指定された水処理施設との類似度を算出する。

分析モジュール２０３４は、水処理施設の環境も考慮して類似する水処理施設を抽出してもよい。例えば、分析モジュール２０３４は、天気、気温、湿度、風速、気圧、ちり等の遷移を参照し、類似した環境に置かれている水処理施設を抽出する。分析モジュール２０３４は、例えば、水処理施設が置かれている周囲の環境の遷移にも基づき、指定された水処理施設との類似度を算出する。

分析モジュール２０３４は、指定された水処理施設と、抽出した水処理施設とを比較する。

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、ステップＳ５３で作成された分析結果をユーザに提示する（ステップＳ５４）。具体的には、提示モジュール２０３９は、分析モジュール２０３４により取得された評価と、類似する水処理施設との比較結果とを、ユーザが操作する端末装置３０に表示させる。

図２０は、ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。

図２０に示す表示例は、指定された水処理施設についての情報を表示する第１表示領域３１と、類似する水処理施設についての情報を表示する第２表示領域３２とを含む。第１表示領域３１には、水処理施設の水処理についての評価３１１、表示オブジェクト３１２、３１３、及び指示オブジェクト３１４が含まれる。表示オブジェクト３１２には、水処理施設の詳細情報が表示される。表示オブジェクト３１３には、測定データの推移を表す情報が表示される。測定データの推移を表す情報は、任意の態様で表示可能である。本実施形態では、例えば、グラフで表示されている。指示オブジェクト３１４は、指定された水処理施設についての改善案を要求するためのオブジェクトである。

第２表示領域３２には、水処理施設の水処理についての評価３２１、指定された水処理施設との類似度３２２、表示オブジェクト３２３、指示オブジェクト３２４が含まれる。表示オブジェクト３２３には、水処理施設の詳細情報が表示される。指示オブジェクト３２４は、水処理施設についてさらに詳細な情報を表示させるためのオブジェクトである。

提示モジュール２０３９は、第２表示領域３２において、水処理施設を、任意の順序で表示する。例えば、提示モジュール２０３９は、プラントＩＤ順、評価の高い順、類似度が高い順等で水処理施設を表示する。

提示モジュール２０３９は、ユーザから類似する水処理施設の詳細が要求されると、当該水処理施設についての測定データの推移を表示する。

図２１は、ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。図２１に示す表示例では、第２表示領域３２に、測定データの推移が表示される表示オブジェクト３２５が表示されている。

制御部２０３は、ユーザから改善案が要求されると、提案モジュール２０３７により、水処理の評価を向上させるための提案を作成する（ステップＳ５５）。具体的には、例えば、提案モジュール２０３７は、水処理施設に関する情報を学習済みモデルへ入力し、水処理の評価を向上させるための改善案を出力させる。

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、水処理の評価を向上させるための提案をユーザに提示する（ステップＳ５６）。具体的には、提示モジュール２０３９は、水処理の評価を向上させるための提案をユーザが操作する端末装置３０に表示させる。

図２２は、ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。

図２２に示す表示例は、第１表示領域３１と、水処理施設の改善案を表す第３表示領域３３とを含む。第３表示領域３３には、表示オブジェクト３３１～３３４、及び指示オブジェクト３３２１が含まれる。表示オブジェクト３３１には、改善目標としての測定データの推移が表示される。表示オブジェクト３３２～３３４には、改善のための提案が表示される。指示オブジェクト３３２１は、提案を採用するのにかかる費用の見積もりを要求するためのオブジェクトである。

提示モジュール２０３９は、表示オブジェクト３３２～３３４に、改善の提案として、例えば、センシングするべき新たな項目の提案、センシングするべき新たな位置の提案、センサ装置１０を新たに取り付けるべき新たな位置の提案、又は運用制御の提案等を表示する。また、提示モジュール２０３９は、それぞれの提案と共に改善される運用コストも表示する。具体的には、例えば、提示モジュール２０３９は、表示オブジェクト３３４に、排水モニタリングを提案し、排水モニタリングによる排水コストの削減を表示する。

提案モジュール２０３７は、ユーザから見積りが要求されると、提案に応じた見積書を作成する。提示モジュール２０３９は、作成した見積書をユーザへ提示する。

ステップＳ５２において、水処理施設が所定の契約を結んでいない場合、分析モジュール２０３４は、例えば、開放されているバージョンの第１学習済みモデル２０２７を用い、水処理施設における水処理を分析する（ステップＳ５７）。具体的には、分析モジュール２０３４は、指定された水処理施設に関する情報を、開放されているバージョンの第１学習済みモデル２０２７に入力し、第１学習済みモデル２０２７から水処理についての評価を出力させる。また、分析モジュール２０３４は、例えば、水処理施設について読み出した情報に基づき、指定された水処理施設と類似する水処理施設を抽出する。

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、ステップＳ５７で作成された分析結果をユーザに提示する（ステップＳ５８）。具体的には、提示モジュール２０３９は、分析モジュール２０３４により取得された評価と、類似する水処理施設との比較結果とを、ユーザが操作する端末装置３０に表示させる。

制御部２０３は、ユーザから改善案が要求されると、提案モジュール２０３７により、水処理の評価を向上させるための提案を作成する（ステップＳ５９）。具体的には、例えば、提案モジュール２０３７は、水処理施設に関する情報を学習済みモデルへ入力し、水処理の評価を向上させるための改善案を出力させる。このときの学習済みモデルは、ステップＳ５５で使用される学習済みモデルよりもバージョンが古いものであってもよい。

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、水処理の評価を向上させるための提案をユーザに提示する（ステップＳ５１０）。具体的には、提示モジュール２０３９は、水処理の評価を向上させるための提案をユーザが操作する端末装置３０に表示させる。

図２０～２２に示す例では、所定のエリアに取り付けられるセンサ装置１０により取得された測定データを表示しているが、測定データを取得するセンサ装置１０は、任意に選択可能としてもよい。また、複数のエリアに取り付けられるセンサ装置１０により取得された測定データを表示してもよい。

（サーバ２０でのデータ活用：分析処理２）
図２３は、図８に示すサーバ２０の動作の例を表すフローチャートである。

制御部２０３は、所定のユーザから、当該ユーザと関連する水処理施設の指定、及び指定した水処理施設についての監視の指示を受け付ける（ステップＳ６１）。

制御部２０３は、分析モジュール２０３４により、水処理施設における消費電力量を推定する（ステップＳ６２）。具体的には、例えば、分析モジュール２０３４は、指定された水処理施設に設けられる処理器の稼働状況、及び各種センシング情報等を、消費電力量を算出するための関数に入力し、消費電力量を算出する。分析モジュール２０３４は、水処理施設全体の消費電力を推定してもよいし、水処理施設に設けられる各処理器の消費電力を推定してもよい。

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、ステップＳ６２で算出された消費電力量をユーザに提示する（ステップＳ６３）。

提示モジュール２０３９は、算出された消費電力量が予め設定した閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ６４）。算出された消費電力量が予め設定した閾値を超える場合（ステップＳ６４のＹｅｓ）、提示モジュール２０３９は、端末装置３０に消費電力量が閾値を超えたことを表すアラートを提示させる（ステップＳ６５）。また、算出された消費電力量が予め設定した閾値を超える場合、分析モジュール２０３４は、この消費電力量が維持された場合に予想される影響を推定する。提示モジュール２０３９は、推定した影響をユーザに提示する。

制御部２０３は、提案モジュール２０３７により、分析モジュール２０３４で推定された消費電力量を低減させるための対策を作成する（ステップＳ６６）。

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、推定された消費電力量を低減させるための対策をユーザに提示する（ステップＳ６７）。具体的には、提示モジュール２０３９は、推定された消費電力量を低減させるための対策をユーザが操作する端末装置３０に表示させる。

図２４は、ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。

図２４に示す表示例は、表示オブジェクト３４１～３４４を含む。表示オブジェクト３４１には、水処理施設を構成する処理器が表示される。表示オブジェクト３４２には、水処理施設を構成する処理器それぞれの消費電力量が表示される。消費電力量が閾値を超える表示オブジェクト３４２には、他と識別可能なエフェクトがかかっている。図２４に示す例では、「消費電力量：Ｗ３」に、ボールド処理がかかっている。表示オブジェクト３４３には、消費電力量が閾値を超えている旨を表すアラートが表示される。また、表示オブジェクト３４３には、アラートに対する対策を取らないと発生する影響が表示される。表示オブジェクト３４４には、消費電力量を低減させるための対策が表示される。

（サーバ２０でのデータ活用：シミュレーション）
図２５は、図８に示すサーバ２０の動作の例を表すフローチャートである。

制御部２０３は、水処理施設の指定として、所定のユーザから、ユーザが想定する水処理施設の設計データ、及びこの水処理施設で処理される水の水質データの入力と、シミュレーションの指示とを受け付ける（ステップＳ７１）。

制御部２０３は、シミュレーションモジュール２０３５により、シミュレーションを要求したユーザが、所定の契約を結んでいるか否かを判断する（ステップＳ７２）。ユーザが所定の契約を結んでいる場合、シミュレーションモジュール２０３５は、例えば、最新のバージョンの第２学習済みモデル２０２８を用い、想定される水処理施設における水処理を推定する（ステップＳ７３）。具体的には、シミュレーションモジュール２０３５は、想定される水処理施設の設計データと、この水処理施設で処理される水の水質データとを、最新のバージョンの第２学習済みモデル２０２８に入力し、第２学習済みモデル２０２８から水処理を推定する情報を出力させる。水処理を推定する情報は、例えば、以下を含む。
・水処理施設の所定位置における測定データ
・処理器の稼働状況
・水の使用量
・汚染物質の排出量
・水の再利用量
・運用コスト

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、ステップＳ７３で作成された推定結果をユーザに提示する（ステップＳ７４）。具体的には、提示モジュール２０３９は、シミュレーションモジュール２０３５により取得された推定結果を、ユーザが操作する端末装置３０に表示させる。

図２６は、ユーザが利用する端末装置３０の表示例を表す模式図である。

図２６に示す表示例は、表示オブジェクト３５１～３５３、指示オブジェクト３５４、３５５を含む。表示オブジェクト３５１には、想定されるプラントの設計データが表示される。表示オブジェクト３５２には、水処理施設を構成する処理器が表示される。表示オブジェクト３５３には、水処理施設を構成する処理器それぞれの消費電力量が表示される。指示オブジェクト３５４は、想定される水処理施設に取り付けられるセンサ装置１０により取得される測定データを要求するためのオブジェクトである。指示オブジェクト３５５は、想定される水処理施設についての改善案を要求するためのオブジェクトである。

制御部２０３は、ユーザから改善案が要求されると、提案モジュール２０３７により、水処理の推定結果を改善させるための提案を作成する（ステップＳ７５）。具体的には、例えば、提案モジュール２０３７は、センシングするべき新たな項目の提案、センシングするべき新たな位置の提案、センサ装置１０を新たに取り付けるべき新たな位置の提案、又は運用制御の提案等を作成する。

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、水処理の推定結果を改善させるための提案をユーザに提示する（ステップＳ７６）。具体的には、提示モジュール２０３９は、水処理の推定結果を改善させるための提案をユーザが操作する端末装置３０に表示させる。提示モジュール２０３９は、それぞれの提案と共に改善される運用コストも表示する。

ステップＳ７２において、ユーザが所定の契約を結んでいない場合、シミュレーションモジュール２０３５は、例えば、開放されているバージョンの第２学習済みモデル２０２８を用い、想定される水処理施設における水処理を推定する（ステップＳ７７）。具体的には、シミュレーションモジュール２０３５は、想定される水処理施設の設計データと、この水処理施設で処理される水の水質データとを、開放されているバージョンの第２学習済みモデル２０２８に入力し、第２学習済みモデル２０２８から水処理を推定する情報を出力させる。

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、ステップＳ７７で作成された推定結果をユーザに提示する（ステップＳ７８）。具体的には、提示モジュール２０３９は、シミュレーションモジュール２０３５により取得された推定結果を、ユーザが操作する端末装置３０に表示させる。

制御部２０３は、ユーザから改善案が要求されると、提案モジュール２０３７により、水処理の推定結果を改善させるための提案を作成する（ステップＳ７９）。

制御部２０３は、提示モジュール２０３９により、水処理の推定結果を改善させるための提案をユーザに提示する（ステップＳ７１０）。具体的には、提示モジュール２０３９は、水処理の推定結果を改善させるための提案をユーザが操作する端末装置３０に表示させる。提示モジュール２０３９は、それぞれの提案と共に改善される運用コストも表示する。
（サーバ２０でのデータ活用：校正処理）
図２７は、図８に示すサーバ２０の動作の例を表すフローチャートである。

制御部２０３は、校正設定モジュール２０３６により、校正が必要なセンサを有するセンサ装置１０があるか否かを判断する（ステップＳ８１）。具体的には、校正設定モジュール２０３６は、例えば、センサ装置１０での測定によって得られた情報に基づき、センサが、校正が必要な状態か否かを判断する。つまり、校正設定モジュール２０３６は、例えば、時間の経過に伴い、他のセンサと異なる傾向で測定値が変化しているセンサがある場合、そのセンサについて校正が必要であると判断する。校正設定モジュール２０３６は、先に校正してから所定の期間が経過したセンサがある場合、当該センサが、校正が必要な状態であると判断してもよい。校正設定モジュール２０３６は、センサ装置１０から校正の要求がある場合、当該センサ装置１０に設けられたセンサが、校正が必要な状態であると判断してもよい

校正が必要な状態にあるセンサを有するセンサ装置１０が存在する場合（ステップＳ８１のＹｅｓ）、校正設定モジュール２０３６は、当該センサについて、校正に関する情報を算出する（ステップＳ８２）。具体的には、校正設定モジュール２０３６は、例えば、測定テーブル２０２４に蓄積されている、センサ装置１０で取得された第１測定データ、第２測定データ、及び第３測定データと、校正テーブル２０２５に蓄積されている、過去に設定された校正に関する情報とから、校正に関する情報を算出する。例えば、校正設定モジュール２０３６は、過去に測定されたセンサ装置１０での測定情報を入力データとし、過去に設定された校正に関する情報を正解出力データとして学習された学習済みモデルに、最新の第１測定データ、第２測定データ、及び第３測定データを入力し、校正に関する情報を取得する。

制御部２０３は、送信制御モジュール２０３２により、算出した校正に関する情報を、校正が必要と判断されたセンサを有するセンサ装置１０へ送信する（ステップＳ８３）。

以上のように、上記実施形態では、制御部２０３は、記憶制御モジュール２０３３により、複数の水処理施設についての情報を記憶部２０２に記憶する。制御部２０３は、受信制御モジュール２０３１により、複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得する。制御部２０３は、記憶制御モジュール２０３３により、取得した測定データを、測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて記憶部２０２に蓄積する。制御部２０３は、分析モジュール２０３４により、所定の水処理施設の指定を受け付ける。制御部２０３は、分析モジュール２０３４により、蓄積する情報に基づき、指定された水処理施設での水処理を分析する。これにより、制御部２０３は、複数の水処理施設について蓄積されたデータを、水処理施設の水処理を分析するのに利用することが可能となる。つまり、水処理施設について蓄積されているデータを、水処理施設の効率的な運用に役立たせることが可能となる。

したがって、本実施形態に係る装置によれば、複数の水処理プラントから収集したデータを、効果的に活用できる。

また、上記実施形態では、分析モジュール２０３４は、複数の水処理施設のうちのいずれかが指定される。これにより、情報が蓄積されている水処理施設のいずれかについての水処理が分析される。このため、蓄積されている情報を有効に活用することが可能となる。

また、上記実施形態では、分析モジュール２０３４は、水の使用量、汚染物質の排出量、水の再利用量、又は使用電力量に基づき、指定された水処理施設での水処理を評価する。これにより、制御部２０３は、様々な観点から、他の水処理施設と比較しながら、所定の水処理施設の水処理を分析することが可能となる。このため、水処理施設の管理者は、自己の水処理施設について、客観的な評価を受けることが可能となる。

また、上記実施形態では、制御部２０３は、提案モジュール２０３７により、指定された水処理施設に対し、分析の結果を向上させる変更を提案する。これにより、水処理施設の管理者は、分析結果に基づき、水処理の改善を図ることが可能となる。

また、上記実施形態では、提案モジュール２０３７は、水に関する複数項目のうち、新たに測定するべき項目を提案する。また、提案モジュール２０３７は、水に関する項目を測定する新たな位置を提案する。また、提案モジュール２０３７は、水処理施設に設けられる処理器を運用する制御の変更を提案する。これにより、水処理施設の管理者は、水処理を改善させるための具体的な方策を認識することが可能となる。これらの方策は、類似する他の水処理施設での水処理に基づいて策定されるため、水処理施設にとって効果のある方策となる。

また、上記実施形態では、提案モジュール２０３７は、変更に関する見積もりと、変更を採用した際の運用コストとを算出する。これにより、水処理施設の管理者は、提案された変更がどれだけ意味のあるものかをすぐに把握することが可能となる。

また、上記実施形態では、制御部２０３は、シミュレーションモジュール２０３５により、水処理施設の指定として、水処理施設の設計データと、当該水処理施設で処理される水の水質データとを受け付ける。シミュレーションモジュール２０３５は、設計データ及び水質データと、蓄積する情報とに基づき、水処理施設の水処理を推定する。これにより、例えば、建設が予定される水処理施設の水処理を推定することが可能となる。

また、上記実施形態では、制御部２０３は、提案モジュール２０３７により、指定された水処理施設に対し、推定の結果を向上させる変更を提案する。これにより、水処理施設の管理者は、推定結果に基づいて、建設が予定される水処理施設の改善を検討することが可能となる。

また、上記実施形態では、分析モジュール２０３４、又はシミュレーションモジュール２０３５は、蓄積する情報に基づいて水処理施設での分析結果を出力するように学習された学習済みモデルに、所定の水処理施設に関する情報を入力することで、当該水処理施設についての分析結果を出力する。これにより、制御部２０３は、蓄積されるビッグデータを活用し、水処理施設の水処理を分析することが可能となる。

また、上記実施形態では、制御部２０３は、学習モジュール２０３８により、蓄積する情報に基づいて学習済みモデルを再学習させる。これにより、新たに蓄積されるデータをさらに参照し、学習済みモデルを生成することが可能となる。このため、分析の精度が向上することになる。

また、上記実施形態では、分析モジュール２０３４、又はシミュレーションモジュール２０３５は、再学習に応じた複数のバージョンの学習済みモデルを管理し、指定された水処理施設での水処理を、水処理施設との契約に対応したバージョンの学習済みモデルを用いて分析する。これにより、上位の契約を結んでいる水処理施設に対しては、より精度の高い分析が可能な学習済みモデルが用いられるようになる。

また、上記実施形態では、受信制御モジュール２０３１は、複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水処理施設の周囲の環境に関する環境データを取得する。記憶制御モジュール２０３３は、取得した環境データを、取得した測定データ、及び測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて記憶部２０２に蓄積する。これにより、水処理施設の周囲の環境も考慮した分析が可能となるため、水処理の分析精度が向上することになる。

また、上記実施形態では、分析モジュール２０３４は、指定された水処理施設で消費される電力量を推定する。これにより、制御部２０３は、複数の水処理施設について蓄積されたデータを、水処理施設で消費される電力量を推定するのに利用することが可能となる。

また、上記実施形態では、提示モジュール２０３９は、推定した電力量に応じた警告を提示する。これにより、水処理施設の管理者は、水処理施設での消費電力が所定の電力量を超えている場合に警告を受けることになり、電力量に注意を払うことが可能となる。このため、水処理施設は、電力量が不要に高くなることを避けることが可能となる。

また、上記実施形態では、制御部２０３は、提案モジュール２０３７により、指定された水処理施設に対し、電力量を低減させるための対策を提案する。これにより、水処理施設の管理者は、消費電力の改善を図ることが可能となる。

また、上記実施形態では、提示モジュール２０３９は、警告に応じないことによる運用コストの増加を提示する。これにより、水処理施設の管理者は、警告を無視した場合のデメリットを認識することが可能となり、電力量についての警告により注意を払うことになる。

また、上記実施形態では、記憶制御モジュール２０３３は、水処理施設毎に記憶領域を割り当てて情報を蓄積する。これにより、制御部２０３は、必要に応じて水処理施設毎に記憶領域を増設することが可能となる。また、制御部２０３は、水処理施設毎のセキュリティを向上させることが可能となる。

また、上記実施形態では、記憶制御モジュール２０３３は、水処理施設との契約に応じて水処理施設に割り当てる記憶領域に制限を与える。これにより、例えば、上位の契約を結んでいる水処理施設に対しては、より大容量の記憶領域が割り当てられることになり、より多くの情報を蓄積することが可能となる。また、上位の契約を結んでいる水処理施設に対しては、より長期のデータが記憶されることになる。また、上位の契約を結んでいる水処理施設に対しては、より短いサンプリング周期でデータが記憶されることになる。

また、上記実施形態では、制御部２０３は、校正設定モジュール２０３６により、蓄積する情報に基づき、水処理施設に設けられるセンサの校正に関する情報を算出する。これにより、センサ装置１０での校正処理を実施せずに、センサの校正に関する情報が算出されることになる。

また、上記実施形態では、制御部２０３は、送信制御モジュール２０３２により、算出した校正に関する情報を、対応するセンサへ送信する。これにより、センサ装置１０での校正処理を実施せずに、センサ装置１０へセンサの校正に関する情報が提供されることになる。

＜４ 変形例＞
上記実施形態に係る例では、センサ装置１０は、タッチパネル１１１９を有する場合を説明している。しかしながら、センサ装置１０は、タッチパネル１１１９を有さなくてもよい。制御部１９０は、第１送受信部１９２により、制御部１９０での処理に係る情報をユーザが操作する端末装置３０へ送信してもよい。端末装置３０は、センサ装置１０から送信された情報を端末装置３０のディスプレイに表示する。また、センサ装置１０は、第１送受信部１９２により、ユーザからの操作を、端末装置３０を介して受信してもよい。

端末装置３０は、例えば、センサ装置１０と連携するためのアプリケーションをインストールする。これにより、端末装置３０において、制御部１９０での処理に係る情報をディスプレイに表示する機能、及びセンサ装置１０への操作をユーザから受け付ける機能が実現される。

上記実施形態で説明される学習済みモデルは、説明の有無によらず、契約によって使用されるバージョンが異なってもよい。また、第１学習済みモデル２０２７は、分析の基準に応じて、複数の種類が作成されている場合がある。第１学習済みモデル２０２７は、契約によって使用される種類が異なっていてもよい。

上記実施形態に係る例では、センサ装置１０は、それぞれ異なる項目を測定可能なセンサを有する場合を説明した。しかしながら、センサ装置１０が有するセンサのいずれかは、同じ項目を測定可能とするようにしてもよい。センサ装置１０は、例えば、一方のセンサの値が変化し、他方のセンサの値と同一でなくなった場合、一方のセンサに異常が発生したと判断する。これにより、センサに異常が発生したか否かをより正確に判断することが可能となる。

上記実施形態において、センサ装置１０は、推定部１９６により、測定された情報を検知したセンサに、校正時からずれたセンサが含まれると推定した場合、サーバ２０に対し、当該センサについて校正に関する情報を要求してもよい。このとき、校正時からのずれは、測定値を補正する場合と、校正に関する情報を要求する場合とで異なるようにしてもよい。例えば、校正に関する情報を要求する場合の方が、測定値を補正する場合よりもずれが大きくなるように設定する。このように、推定部１９６は、複数のセンサのうち、校正が必要なセンサを、複数のセンサから取得した複数項目の測定データと、過去に取得した複数項目の測定データとに基づいて推定する。そして、第１送受信部１９２は、推定した校正が必要なセンサの校正に関する情報をサーバ２０に要求する。これにより、センサ装置１０で校正の要否が自動的に判断され、校正に関する情報がサーバへ要求される。

＜５ コンピュータの基本ハードウェア構成＞
図２８は、コンピュータ９０の基本的なハードウェア構成を示すブロック図である。コンピュータ９０は、プロセッサ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、通信ＩＦ９９（インタフェース、Interface）を少なくとも備える。これらはバスにより相互に電気的に接続される。

プロセッサ９１とは、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアである。プロセッサ９１は、演算装置、レジスタ、周辺回路等から構成される。

主記憶装置９２とは、プログラム、及びプログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものである。例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。

補助記憶装置９３とは、データ及びプログラムを保存するための記憶装置である。例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等である。

通信ＩＦ９９とは、有線又は無線の通信規格を用いて、他のコンピュータとネットワークを介して通信するための信号を入出力するためのインタフェースである。
ネットワークは、インターネット、ＬＡＮ、無線基地局等によって構築される各種移動通信システム等で構成される。例えば、ネットワークには、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ移動通信システム、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、所定のアクセスポイントによってインターネットに接続可能な無線ネットワーク（例えばWi-Fi（登録商標））等が含まれる。無線で接続する場合、通信プロトコルとして例えば、Ｚ－Ｗａｖｅ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が含まれる。有線で接続する場合は、ネットワークには、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブル等により直接接続するものも含む。

なお、各ハードウェア構成の全部または一部を複数のコンピュータ９０に分散して設け、ネットワークを介して相互に接続することによりコンピュータ９０を仮想的に実現することができる。このように、コンピュータ９０は、単一の筐体、ケースに収納されたコンピュータ９０だけでなく、仮想化されたコンピュータシステムも含む概念である。

＜コンピュータ９０の基本機能構成＞
図２８に示すコンピュータ９０の基本ハードウェア構成により実現されるコンピュータの機能構成を説明する。コンピュータは、制御部、記憶部、通信部の機能ユニットを少なくとも備える。

なお、コンピュータ９０が備える機能ユニットは、それぞれの機能ユニットの全部または一部を、ネットワークで相互に接続された複数のコンピュータ９０に分散して設けても実現することができる。コンピュータ９０は、単一のコンピュータ９０だけでなく、仮想化されたコンピュータシステムも含む概念である。

制御部は、プロセッサ９１が補助記憶装置９３に記憶された各種プログラムを読み出して主記憶装置９２に展開し、当該プログラムに従って処理を実行することにより実現される。制御部は、プログラムの種類に応じて様々な情報処理を行う機能ユニットを実現することができる。これにより、コンピュータは情報処理を行う情報処理装置として実現される。

記憶部は、主記憶装置９２、補助記憶装置９３により実現される。記憶部は、データ、各種プログラム、各種データベースを記憶する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置９２または補助記憶装置９３に確保することができる。また、制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９１に、記憶部に記憶されたデータの追加、更新、削除処理を実行させることができる。

データベースは、リレーショナルデータベースを指し、行と列によって構造的に規定された表形式のテーブルと呼ばれるデータ集合を、互いに関連づけて管理するためのものである。データベースでは、表をテーブル、表の列をカラム、表の行をレコードと呼ぶ。リレーショナルデータベースでは、テーブル同士の関係を設定し、関連づけることができる。
通常、各テーブルにはレコードを一意に特定するためのキーとなるカラムが設定されるが、カラムへのキーの設定は必須ではない。制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９１に、記憶部に記憶された特定のテーブルにレコードを追加、削除、更新を実行させることができる。

通信部は、通信ＩＦ９９により実現される。通信部は、ネットワークを介して他のコンピュータ９０と通信を行う機能を実現する。通信部は、他のコンピュータ９０から送信された情報を受信し、制御部へ入力することができる。制御部は、各種プログラムに従ってプロセッサ９１に、受信した情報に対する情報処理を実行させることができる。また、通信部は、制御部から出力された情報を他のコンピュータ９０へ送信することができる。

以上、本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものとする。

＜付記＞
以上の各実施形態で説明した事項を以下に付記する。

（付記１）
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、プログラムは、プロセッサに、複数の水処理施設についての情報を記憶するステップと、複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得するステップと、取得した測定データを、測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積するステップと、所定の水処理施設の指定を受け付けるステップと、蓄積する情報に基づき、指定された水処理施設での水処理を分析するステップとを実行させるプログラム。
（付記２）
指定を受け付けるステップにおいて、指定される水処理施設は、複数の水処理施設のうちのいずれかである（付記１）に記載のプログラム。
（付記３）
分析するステップにおいて、水の使用量、汚染物質の排出量、水の再利用量、又は使用電力量に基づき、指定された水処理施設での水処理を評価する（付記１）又は（付記２）に記載のプログラム。
（付記４）
指定された水処理施設に対し、分析の結果を向上させる変更を提案するステップを、プロセッサに実行させる（付記１）乃至（付記３）のいずれかに記載のプログラム。
（付記５）
提案するステップにおいて、水に関する複数項目のうち、新たに測定するべき項目を提案する（付記４）記載のプログラム。
（付記６）
提案するステップにおいて、水に関する項目を測定する新たな位置を提案する（付記４）又は（付記５）に記載のプログラム。
（付記７）
提案するステップにおいて、水処理施設に設けられる処理器を運用する制御の変更を提案する（付記４）乃至（付記６）のいずれかに記載のプログラム。
（付記８）
提案するステップにおいて、変更に関する見積もりと、変更を採用した際の運用コストとを算出する（付記４）乃至（付記７）のいずれかに記載のプログラム。
（付記９）
指定を受け付けるステップにおいて、水処理施設の指定として、水処理施設の設計データと、当該水処理施設で処理される水の水質データとを受け付け、分析するステップにおいて、設計データ及び水質データと、蓄積する情報とに基づき、水処理施設の水処理を推定する（付記１）に記載のプログラム。
（付記１０）
指定された水処理施設に対し、推定の結果を向上させる変更を提案するステップを、プロセッサに実行させる（付記９）に記載のプログラム。
（付記１１）
分析するステップにおいて、蓄積する情報に基づいて水処理施設での分析結果を出力するように学習された学習済みモデルに、所定の水処理施設に関する情報を入力することで、当該水処理施設についての分析結果を出力する（付記１）乃至（付記１０）のいずれかに記載のプログラム。
（付記１２）
蓄積する情報に基づいて学習済みモデルを再学習させるステップを、プロセッサに実行させる（付記１１）に記載のプログラム。
（付記１３）
分析するステップにおいて、再学習に応じた複数のバージョンの学習済みモデルを管理し、指定された水処理施設での水処理を、水処理施設との契約に対応したバージョンの学習済みモデルを用いて分析する（付記１２）に記載のプログラム。
（付記１４）
取得するステップにおいて、複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水処理施設の周囲の環境に関する環境データを取得し、蓄積するステップにおいて、取得した環境データを、取得した測定データ、及び測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積する（付記１）乃至（付記１３）のいずれかに記載のプログラム。
（付記１５）
分析するステップにおいて、指定された水処理施設で消費される電力量を推定する（付記１）乃至（付記１４）のいずれかに記載のプログラム。
（付記１６）
推定した電力量に応じた警告を提示するステップをプロセッサに実行させる（付記１５）に記載のプログラム。
（付記１７）
指定された水処理施設に対し、電力量を低減させるための対策を提案するステップを、プロセッサに実行させる（付記１５）又は（付記１６）に記載のプログラム。
（付記１８）
提示するステップにおいて、警告に応じないことによる運用コストの増加を提示する（付記１６）に記載のプログラム。
（付記１９）
蓄積するステップにおいて、水処理施設毎に記憶領域を割り当てて情報を蓄積する（付記１）乃至（付記１８）のいずれかに記載のプログラム。
（付記２０）
蓄積するステップにおいて、水処理施設との契約に応じて水処理施設に割り当てる記憶領域に制限を与える（付記１９）に記載のプログラム。
（付記２１）
蓄積する情報に基づき、水処理施設に設けられるセンサの校正に関する情報を算出するステップをプロセッサに実行させる（付記１）乃至（付記２０）のいずれかに記載のプログラム。
（付記２２）
算出した校正に関する情報を、対応するセンサへ送信するステップをプロセッサに実行させる（付記２１）に記載のプログラム。
（付記２３）
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行される方法であって、プロセッサが、複数の水処理施設についての情報を記憶するステップと、複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得するステップと、取得した測定データを、測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積するステップと、所定の水処理施設の指定を受け付けるステップと、蓄積する情報に基づき、指定された水処理施設での水処理を分析するステップとを実行する方法。
（付記２４）
制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、制御部が、複数の水処理施設についての情報を記憶部に記憶するステップと、複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得するステップと、取得した測定データを、測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて記憶部に蓄積するステップと、所定の水処理施設の指定を受け付けるステップと、蓄積する情報に基づき、指定された水処理施設での水処理を分析するステップとを実行する情報処理装置。
（付記２５）
複数の水処理施設についての情報を記憶する手段と、複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得する手段と、取得した測定データを、測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積する手段と、所定の水処理施設の指定を受け付ける手段と、蓄積する情報に基づき、指定された水処理施設での水処理を分析する手段とを具備するシステム。

１…システム
１０…センサ装置
１１…筐体
１１ａ…配管接続穴
１１ｂ…配管接続穴
１１ｃ…配管接続穴
１１ｄ…吸気口
１１ｅ…排気口
１１１…ＥＣセンサ
１１２…ＦＣＬセンサ
１１３…ｐＨセンサ
１１３１…ｐＨ電極
１１３２…基板
１１３２１…ＣＰＵ
１１３２２…メモリ
１１３２２１…学習済みモデル
１１３２３…増幅器
１１３２４…変換器
１１３２５…入出力ＩＦ
１１３２６…通信部
１１４…ＯＲＰセンサ
１１５…ＮＯ３センサ
１１５ａ…把持部
１１５ｂ…鍔部
１１５ｃ…測定部
１１６…ＦＬＯＷセンサ
１１７…ＴＵＲセンサ
１１７１…シェル
１１８…ＴＥＭＰセンサ
１１９…バルブ
１１１０…バルブ
１１１１…フローセル
１１１１１～１１１１３…測定口
１１１１２ａ…筒部
１１１１２ｂ…筒部
１１１１３ｂ…筒部
１１１１３ｃ…孔
１１１１４…送水路
１１１１５…エア抜き路
１１１２…制御ボックス
１１１３…端子台
１１１４…端子台
１１１５…エア抜き弁
１１１５１…差込口
１１１６…排水弁
１１１７…流量調整弁
１１１８…エアフィルター
１１１９…タッチパネル
１１１９１…タッチ・センシティブ・デバイス
１１１９２…ディスプレイ
１１２０～１１２２…継手
１２…蓋
１２０…通信部
１３１…タッチ・センシティブ・デバイス
１４１…ディスプレイ
１８０…記憶部
１８１…校正情報
１８２…測定情報
１８３…センサ測定情報
１８４…測定情報
１８５…学習済みモデル
１９０…制御部
１９１…操作受付部
１９２…第１送受信部
１９３…第２送受信部
１９４…校正部
１９５…算出部
１９６…推定部
１９７…補正部
１９８…補完部
１９９…提示制御部
２０…サーバ
２０１…通信部
２０２…記憶部
２０２１…プラントテーブル
２０２２…設置テーブル
２０２３…プラント環境テーブル
２０２４…測定テーブル
２０２５…校正テーブル
２０２６…モデルテーブル
２０２７…第１学習済みモデル
２０２８…第２学習済みモデル
２０３…制御部
２０３１…受信制御モジュール
２０３２…送信制御モジュール
２０３３…記憶制御モジュール
２０３４…分析モジュール
２０３５…シミュレーションモジュール
２０３６…校正設定モジュール
２０３７…提案モジュール
２０３８…学習モジュール
２０３９…提示モジュール
３０…端末装置
８０…ネットワーク
９０…コンピュータ
９１…プロセッサ
９２…記憶装置
９３…補助記憶装置
９９…通信ＩＦ

Claims (25)

1. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、
   複数の水処理施設についての情報を記憶するステップと、
   前記複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得するステップと、
   前記取得した測定データを、前記測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積するステップと、
   所定の水処理施設の指定を受け付けるステップと、
   前記蓄積する情報に基づき、前記指定された水処理施設での水処理を分析するステップと
   を実行させるプログラム。
2. 前記指定を受け付けるステップにおいて、前記指定される水処理施設は、前記複数の水処理施設のうちのいずれかである請求項１記載のプログラム。
3. 前記分析するステップにおいて、水の使用量、汚染物質の排出量、水の再利用量、又は使用電力量に基づき、前記指定された水処理施設での水処理を評価する請求項１又は２に記載のプログラム。
4. 前記指定された水処理施設に対し、前記分析の結果を向上させる変更を提案するステップを、前記プロセッサに実行させる請求項１乃至３のいずれかに記載のプログラム。
5. 前記提案するステップにおいて、前記水に関する複数項目のうち、新たに測定するべき項目を提案する請求項４記載のプログラム。
6. 前記提案するステップにおいて、前記水に関する項目を測定する新たな位置を提案する請求項４又は５に記載のプログラム。
7. 前記提案するステップにおいて、前記水処理施設に設けられる処理器を運用する制御の変更を提案する請求項４乃至６のいずれかに記載のプログラム。
8. 前記提案するステップにおいて、前記変更に関する見積もりと、変更を採用した際の運用コストとを算出する請求項４乃至７のいずれかに記載のプログラム。
9. 前記指定を受け付けるステップにおいて、前記水処理施設の指定として、水処理施設の設計データと、当該水処理施設で処理される水の水質データとを受け付け、
   前記分析するステップにおいて、前記設計データ及び前記水質データと、前記蓄積する情報とに基づき、前記水処理施設の水処理を推定する請求項１記載のプログラム。
10. 前記指定された水処理施設に対し、前記推定の結果を向上させる変更を提案するステップを、前記プロセッサに実行させる請求項９記載のプログラム。
11. 前記分析するステップにおいて、前記蓄積する情報に基づいて水処理施設での分析結果を出力するように学習された学習済みモデルに、所定の水処理施設に関する情報を入力することで、当該水処理施設についての分析結果を出力する請求項１乃至１０のいずれかに記載のプログラム。
12. 前記蓄積する情報に基づいて前記学習済みモデルを再学習させるステップを、前記プロセッサに実行させる請求項１１記載のプログラム。
13. 前記分析するステップにおいて、再学習に応じた複数のバージョンの学習済みモデルを管理し、前記指定された水処理施設での水処理を、前記水処理施設との契約に対応したバージョンの学習済みモデルを用いて分析する請求項１２記載のプログラム。
14. 前記取得するステップにおいて、前記複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水処理施設の周囲の環境に関する環境データを取得し、
    前記蓄積するステップにおいて、前記取得した環境データを、前記取得した測定データ、及び前記測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積する請求項１乃至１３のいずれかに記載のプログラム。
15. 前記分析するステップにおいて、前記指定された水処理施設で消費される電力量を推定する請求項１乃至１４のいずれかに記載のプログラム。
16. 前記推定した電力量に応じた警告を提示するステップを前記プロセッサに実行させる請求項１５記載のプログラム。
17. 前記指定された水処理施設に対し、前記電力量を低減させるための対策を提案するステップを、前記プロセッサに実行させる請求項１５又は１６に記載のプログラム。
18. 前記提示するステップにおいて、前記警告に応じないことによる運用コストの増加を提示する請求項１６記載のプログラム。
19. 前記蓄積するステップにおいて、水処理施設毎に記憶領域を割り当てて情報を蓄積する請求項１乃至１８のいずれかに記載のプログラム。
20. 前記蓄積するステップにおいて、前記水処理施設との契約に応じて前記水処理施設に割り当てる記憶領域に制限を与える請求項１９記載のプログラム。
21. 前記蓄積する情報に基づき、前記水処理施設に設けられるセンサの校正に関する情報を算出するステップを前記プロセッサに実行させる請求項１乃至２０のいずれかに記載のプログラム。
22. 前記算出した校正に関する情報を、対応するセンサへ送信するステップを前記プロセッサに実行させる請求項２１記載のプログラム。
23. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行される方法であって、前記プロセッサが、
    複数の水処理施設についての情報を記憶するステップと、
    前記複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得するステップと、
    前記取得した測定データを、前記測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積するステップと、
    所定の水処理施設の指定を受け付けるステップと、
    前記蓄積する情報に基づき、前記指定された水処理施設での水処理を分析するステップと
    を実行する方法。
24. 制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、前記制御部が、
    複数の水処理施設についての情報を前記記憶部に記憶するステップと、
    前記複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得するステップと、
    前記取得した測定データを、前記測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて前記記憶部に蓄積するステップと、
    所定の水処理施設の指定を受け付けるステップと、
    前記蓄積する情報に基づき、前記指定された水処理施設での水処理を分析するステップと
    を実行する情報処理装置。
25. 複数の水処理施設についての情報を記憶する手段と、
    前記複数の水処理施設の少なくともいずれかから、水に関する複数項目の測定データを取得する手段と、
    前記取得した測定データを、前記測定データが測定された水処理施設についての情報と関連付けて蓄積する手段と、
    所定の水処理施設の指定を受け付ける手段と、
    前記蓄積する情報に基づき、前記指定された水処理施設での水処理を分析する手段と
    を具備するシステム。
    
    
    

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