JP2023081640A - 情報処理装置、運転支援方法、運転支援プログラム、および制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】複数のフロックが重なり合って写っている画像を用いて被処理液を処理するプラントの運転支援を行う、情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、固液分離前の複数のフロックが重なり合って写っている画像から、当該画像全体の色合いを示す指標値を算出する指標値算出部１０２と、指標値に基づいて制御システムの運転支援を行う運転支援部１０３とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、固体浮遊物を凝集させる薬剤を被処理液に添加してフロックを形成し、フロックが形成された被処理液の固液分離を行うプラントの運転支援を行う装置等に関する。

下水汚泥等の被処理液に凝集剤等の薬剤を添加して撹拌することにより固体浮遊物を凝集させてフロックを形成し、このフロックの集合体である凝集汚泥を固液分離することにより、脱水された固体浮遊物を得るという技術が従来から用いられている。上記のような処理を行うプラントにおいて、固液分離を安定して行うためには、フロックの形成状態を随時確認し、形成状態の変化に応じて薬剤の添加量等の処理条件を適切に調整する必要があるが、このような確認および調整は人的負荷が大きい。

このため、上記のようなプラントの運転支援を行う技術の開発が従来から進められている。例えば、下記の特許文献１には、フロックを形成するエアレーションタンク内を撮像した画像から個々のフロック部分を抽出し、抽出した個々のフロック部分の平均輝度値からフロック凝集状態指標を得てプラントの運転支援をする技術が開示されている。

特開平０６－０３１２９２

フロックを撮影した画像を解析してフロックの状態を把握する場合、複数のフロックが重なり合って写っていると、その状態を正確に把握することが難しいという問題がある。例えば、フロックの凝集槽にはその内部を観察するための覗き窓が設けられている。この覗き窓からフロック形成中の凝集槽内を撮影した場合、撮影された画像には多数のフロックが重畳して写るため、この画像から個々のフロック部分を抽出することは難しい。

この点、特許文献１の技術では、エアレーションタンクの液中に撮像装置を浸漬配置してフロックを撮影する。この構成では、撮像装置の位置を適切に調整すれば、個々のフロックを識別できるような画像を撮像することも可能と考えられる。しかし、撮像装置を浸漬配置した場合、撮像装置が汚泥やフロック等の付着により汚れるため、撮像装置の清掃という手間が生じる。

本発明の一態様は、複数のフロックが重なり合って写っている画像を用いて、被処理液を処理するプラントの運転支援を行うことができる情報処理装置等を提供することを目的としている。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成し、フロックが形成された前記被処理液の固液分離を行うプラントで撮影された、固液分離前の複数の前記フロックが重なり合って写っている画像から、当該画像全体の色合いを示す指標値を算出する指標値算出部と、前記指標値に基づいて前記プラントの運転支援を行う運転支援部と、を備える。

また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る運転支援方法は、１または複数の情報処理装置により実行される、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成し、フロックが形成された被処理液の固液分離を行うプラントの運転支援方法であって、前記プラントで撮影された、固液分離前の複数の前記フロックが重なり合って写っている画像から、当該画像全体の色合いを示す指標値を算出する指標値算出ステップと、前記指標値に基づいて前記プラントの運転支援を行う運転支援ステップと、を含む。

また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る制御システムは、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成させる機器と、フロックが形成された前記被処理液の固液分離を行う機器と、前記凝集槽内で形成された前記フロックを撮影する撮影装置と、前記撮影装置が撮影した、固液分離前の複数の前記フロックが重なり合って写っている画像から、当該画像全体の色合いを示す指標値を算出し、算出した当該指標値に基づいて前記機器の少なくとも何れかを制御する情報処理装置と、を含む。

本発明の一態様によれば、複数のフロックが重なり合って写っている画像を用いて、被処理液を処理するプラントの運転支援を行うことが可能になる。

本発明の実施形態１に係る情報処理装置の要部構成の一例を示すブロック図である。 上記情報処理装置を含む制御システムの構成例を示す図である。 フロック画像の平均輝度値と脱水ケーキ含水率との関係を説明する図である。 上記情報処理装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態２に係る情報処理装置の要部構成の一例を示すブロック図である。

〔実施形態１〕
（システム構成）
図２に基づいて本発明の一実施形態に係る制御システムの構成を説明する。図２は、制御システム１００の構成例を示す図である。制御システム１００は、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成し、フロックが形成された前記被処理液の固液分離を行うプラントで使用されるシステムである。以下では、被処理液が汚泥である例を説明するが、制御システム１００は汚泥以外の被処理液を処理するプラントにも適用可能である。なお、汚泥とは、排水処理などで生じる微細な固形物を含む液体であり、スラリーと呼ぶこともできる。

詳細は以下説明するが、制御システム１００は、汚泥の処理工程のうち、処理対象の汚泥中の固体浮遊物を凝集させてフロックを形成させることによって、処理対象の汚泥を凝集汚泥とする工程から、凝集汚泥を脱水して脱水汚泥（脱水ケーキとも呼ばれる）と脱水ろ液を得る工程までの各処理を行う。図２に示すように、制御システム１００は、情報処理装置１と、制御装置３と、フロキュレータ５と、脱水機９とを含む。

フロキュレータ５は、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加して適度に攪拌することでフロックを形成させる機器である。具体的には、フロキュレータ５は、汚泥を被処理液とし、汚泥中の固体浮遊物を凝集させてフロックを形成させ、凝集汚泥を生成する。図２のフロキュレータ５は、凝集槽５１と、撹拌翼５２と、モータ５３と、点検窓５４とを備えている。また、フロキュレータ５には、汚泥投入口５５と、薬品投入口５６と、排出口５７とが設けられている。

さらに、点検窓５４には、撮影装置７２と、撮影用の照明装置７１とが取り付けられている。撮影装置７２は、少なくとも静止画像が撮影できるものであればよい。制御システム１００の稼働中、フロックへの光の当たり方が変化しないように、凝集槽５１は光透過性のないものとすることが好ましい。また、撮影装置７２および照明装置７１は図示の例のように、点検窓５４側が開口した遮光性の暗箱に収容することが好ましい。

脱水機９は、フロックが形成された被処理液の固液分離を行う機器である。具体的には、脱水機９は、フロキュレータ５の後段に配設され、フロキュレータ５から排出される凝集汚泥を脱水して固液分離する。図２の脱水機９は、外胴スクリーン９１とスクリュー９２とを備えるスクリュープレス型脱水機である。また、脱水機９には、汚泥投入口９３と、ろ液排出口９４と、脱水ケーキ排出口９５とが設けられている。なお、図示していないが、脱水機９は、スクリュー９２を回転駆動するモータ等も備えている。無論、脱水機９は凝集汚泥を脱水できるものであればよく、スクリュープレス型に限られない。例えば、遠心脱水機、フィルタープレス型脱水機、またはベルトプレス脱水機等を適用することもできる。

制御システム１００において、処理対象の汚泥は、図示しない供給装置により、汚泥投入口５５からフロキュレータ５の凝集槽５１内に連続的あるいは断続的に供給される。汚泥の供給速度は、フロキュレータ５および脱水機９による汚泥の処理速度に応じて、供給装置あるいはその制御装置３が自動で制御する構成となっていてもよい。

そして、凝集槽５１内の汚泥に対して、薬品投入口５６から汚泥を凝集させるための薬品（少なくとも凝集剤を含む）が投入される。この状態でモータ５３を駆動させて撹拌翼５２を回転させ、汚泥と薬品を撹拌し、フロックを形成させる。形成されたフロックと、汚泥に含まれていた水との混合物である凝集汚泥は排出口５７から排出される。

続いて、この凝集汚泥は、脱水機９の汚泥投入口９３から外胴スクリーン９１内に供給される。脱水機９内において、上記凝集汚泥は、スクリュー９２による加圧下で脱水されて、ろ液がろ液排出口９４から排出され、脱水された凝集汚泥の固まりである脱水ケーキが脱水ケーキ排出口９５から排出される。

情報処理装置１は、撮影装置７２が撮影した、固液分離前の複数の前記フロックが重なり合って写っている画像（以下、フロック画像と称する）から、当該画像全体の色合いを示す指標値を算出する。そして、情報処理装置１は、算出した当該指標値に基づいて、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成させる機器であるフロキュレータ５および脱水機９の少なくとも何れかを制御する。なお、これらの制御範囲は図示しない汚泥／薬品供給装置からの供給量を含む。

情報処理装置１は、上記の制御を直接フロキュレータ５および脱水機９に対して行ってもよいが、本実施形態では制御装置３を介してこれらの機器の動作制御を行う例を説明する。制御装置３は、フロキュレータ５および脱水機９の少なくとも何れかの動作を制御する装置である。制御装置３は、例えばＰＬＣ（Programmable Logic Controller）であってもよい。

以上のように、制御システム１００は、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成させる機器であるフロキュレータ５と、フロックが形成された被処理液の固液分離を行う機器である脱水機９と、凝集槽５１内で形成されたフロックを撮影する撮影装置７２と、撮影装置７２が撮影した、固液分離前の複数のフロックが重なり合って写っているフロック画像から、当該フロック画像全体の色合いを示す指標値を算出し、算出した指標値に基づいてフロキュレータ５および脱水機９の少なくとも何れかを制御する情報処理装置１と、を含む。

フロックの色合いには、フロックの形成状態や性状が反映される。また、複数のフロックが重なり合って写っているフロック画像においては、フロック画像全体の色合いがフロックの形成状態や性状を反映したものとなる。したがって、上記の構成によれば、複数のフロックが重なり合って写っているフロック画像を用いて、フロックの形成状態や性状に応じた運転支援を行うことができる。

上述のように、本実施形態では被処理液が汚泥である例を説明する。この汚泥は、例えば、下水処理場で発生する初沈汚泥と終沈汚泥（余剰汚泥）を合わせた混合生汚泥であってもよい。下水処理場で発生する混合生汚泥に薬剤を添加してフロックを形成させた場合、その色合いには、フロックの形成状態や性状が反映されることが、本発明の発明者らの実験により分かっている。よって、被処理液が混合生汚泥であれば、混合生汚泥から発生したフロックの形成状態や性状に応じた運転支援を行い、混合生汚泥を適切に処理することが可能になる。

（装置構成）
図１に基づいて情報処理装置１の構成を説明する。図１は、情報処理装置１の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、情報処理装置１は、情報処理装置１の各部を統括して制御する制御部１０と、情報処理装置１が使用する各種データを記憶する記憶部１１を備えている。また、情報処理装置１は、情報処理装置１が他の装置と通信するための通信部１２、情報処理装置１に対する各種データの入力を受け付ける入力部１３、および情報処理装置１が各種データを出力するための出力部１４を備えている。

また、制御部１０には、データ取得部１０１、指標値算出部１０２、運転支援部１０３、および学習部１０４が含まれている。そして、記憶部１１には、教師データ１１１と学習済みモデル１１２が記憶されている。なお、学習部１０４、教師データ１１１、および学習済みモデル１１２の詳細は、後記「含水率の推定方法について」で説明する。

データ取得部１０１は、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成し、フロックが形成された被処理液の固液分離を行うプラントで撮影された、固液分離前の複数のフロックが重なり合って写っている画像を取得する。具体的には、データ取得部１０１は、上述のフロック画像（撮影装置７２が凝集槽５１内の汚泥を撮影した画像）を取得する。フロック画像は入力部１３を介して入力されてもよいし、通信部１２を介して受信されてもよい。また、データ取得部１０１は、直接または制御装置３等の他の装置を介して撮影装置７２に撮影トリガを送信し、フロック画像を撮影させてもよい。

指標値算出部１０２は、データ取得部１０１が取得したフロック画像から、当該画像全体の色合いを示す指標値を算出する。ここで、色合いとは、色相、彩度、および明度を包括する概念である。つまり、指標値算出部１０２が算出する指標値は、フロック画像全体の色相を示すものであってもよいし、彩度を示すものであってもよいし、明度を示すものであってもよく、これらの組合せを示すものであってもよい。なお、指標値算出方法の詳細は後記「指標値について」で説明する。

運転支援部１０３は、指標値算出部１０２が算出した指標値に基づいて、制御システム１００内の各種機器、特に、フロキュレータ５および脱水機９の少なくとも何れかの運転支援を行う。一例として、運転支援部１０３は、指標値に基づき、脱水ケーキの含水率を推定する。そして、運転支援部１０３は、推定した脱水ケーキの含水率に基づき、フロキュレータ５に投入する薬剤の添加量を調整する。

以上のように、情報処理装置１は、フロック画像全体の色合いを示す指標値を算出する指標値算出部１０２と、指標値に基づいてプラントの運転支援を行う運転支援部１０３とを備えている。よって、複数のフロックが重なり合って写っているフロック画像を用いて、汚泥を処理するプラントの運転支援を行うことが可能になる。

（指標値について）
指標値算出部１０２は、フロック画像全体の色合いを示す指標値として、例えばフロック画像全体の平均輝度値を算出してもよい。これについて図３に基づいて説明する。図３は、フロック画像の平均輝度値と脱水ケーキ含水率との関係を説明する図である。

図３には、含水率が異なるフロックを撮影することにより得られたａ１～ａ３の３つのフロック画像を示している。フロック画像ａ１全体の平均輝度値は７６であり、フロック画像ａ２全体の平均輝度値は９７であり、フロック画像ａ３全体の平均輝度値は１１４である。このように、撮影されるフロックの含水率の相違は、平均輝度値の相違として表れる。なお、これらの平均輝度値は、フロック画像を構成する画素の輝度値を全て足し合わせて、そのフロック画像の画素数で割ることにより算出したものである。フロック画像は、カラー画像であってもグレースケール画像であってもよい。

図３に示すグラフｂ１は、フロキュレータ５および脱水機９の運転条件を概ね同一とした場合の、フロック画像の平均輝度値と、脱水ケーキの含水率との関係を表すグラフである。グラフｂ１に表されているように、フロック画像の平均輝度値が大きくなると、脱水ケーキの含水率が上昇する。このように、フロック画像の平均輝度値は、脱水ケーキの含水率に相関がある。また、脱水ケーキの含水率は、フロックの形成状態や性状によって決まるため、フロック画像の平均輝度値は、フロックの形成状態や性状を反映しているといえる。よって、フロック画像の平均輝度値は、脱水ケーキの含水率を予測するための指標値として用いることができると共に、フロックの形成状態や性状を予測するための指標値としても用いることができる。

また、図３に示すグラフｂ２は、フロキュレータ５および脱水機９の運転条件を概ね同一とした場合の、フロック画像の背景小領域の平均面積と、脱水ケーキの含水率との関係を表すグラフである。なお、背景小領域とは、フロック画像において、フロックに照明装置７からの光が届かない背景領域を構成する複数の連続領域である。図３に示すフロック画像ａ１～ａ３において、照明装置７１に照らされて白っぽく写るフロックに対し、重畳するフロック間の黒い部分が背景小領域である。

グラフｂ２に表されているように、背景小領域の平均面積が大きくなると、脱水ケーキの含水率が上昇する。このように、背景小領域の平均面積も脱水ケーキの含水率に相関がある。また、脱水ケーキの含水率は、フロックの形成状態や性状によって決まるため、背景小領域の平均面積もフロックの形成状態や性状を反映しているといえる。よって、背景小領域の平均面積も、脱水ケーキの含水率を予測するための指標値として用いることができると共に、フロックの形成状態や性状を予測するための指標値としても用いることができる。

このように、複数のフロックが重なり合って写っているフロック画像においては、フロックとその背景を含めたフロック画像全体の平均輝度値に、フロックの形成状態や性状が反映されることが分かった。よって、指標値算出部１０２は、フロック画像全体の平均輝度値を指標値として算出することにより、フロックの形成状態や性状が反映された妥当な指標値を簡易な計算で算出することができる。

なお、図３のフロック画像ａ１～ａ３は、それぞれ画像全体の色合いが異なっているともいえる。上述の平均輝度値は、画像全体の明度を示しているといえるから、平均輝度値を指標値として算出する構成は、色合いの差異を明度の差異として捉えて、明度を示す指標値を算出しているともいえる。無論、明度を示す指標値としては、平均輝度値以外にも種々のものが適用できる。例えば、指標値算出部１０２は、平均輝度値の代わりに輝度値の中央値を算出してもよい。

また、指標値算出部１０２は、フロック画像がカラー画像の場合、その色相を示す指標値を算出してもよい。例えば、フロック画像を構成する各画素のＲＧＢ（Red Green Blue）値をそれぞれ平均した値をフロック画像の色相を示す指標値として算出してもよい。同様に、指標値算出部１０２は、フロック画像の彩度を示す指標値を算出してもよい。

（運転支援について）
運転支援部１０３は、指標値算出部１０２が算出した指標値に基づいて、固液分離後の被処理液の含水率を推定することにより制御システム１００の運転支援を行ってもよい。なお、被処理液が汚泥の場合、固液分離後の被処理液の含水率は、脱水ケーキの含水率であるから、以下の説明における「脱水ケーキの含水率」は「固液分離後の被処理液の含水率」と読み替えることができる。

脱水ケーキの含水率は、汚泥の処理を適切に行うための重要な指標となる。したがって、指標値に基づいて脱水ケーキの含水率を推定する上記の構成によれば、プラントの運転支援を適切に行うことが可能になる。なお、推定結果をどのようにして運転支援に利用するかは任意である。例えば、推定結果を出力部１４に出力させることによりユーザに提示して運転支援を行うこともできるし、推定結果に応じてプラント内の各種機器を制御することにより運転支援を行うこともできる。

上記の制御について、例えば、運転支援部１０３は、推定した含水率に基づいて、脱水ケーキの含水率が所定の範囲内となるように、汚泥に対する薬剤の添加量の調整、および汚泥を処理する機器の運転条件の調整の少なくとも何れかを実行してもよい。この構成によれば、脱水ケーキの含水率を所定の範囲に収めるための制御を自動で行うので、プラントを自動で安定して稼働させることが可能になる。なお、所定の範囲は、正常な範囲と言い換えることもできる。

汚泥を処理する機器の運転条件の調整について、例えば、運転支援部１０３は、汚泥投入口５５への汚泥供給量、脱水機９のスクリュー９２の回転数、汚泥投入口への汚泥の投入圧、フロキュレータ５への薬剤の供給量、およびフロキュレータ５の撹拌翼５２の回転数の少なくとも何れかを制御してもよい。これらは何れも脱水ケーキの含水率に影響を与えるから、これらを調整することにより含水率を所定の範囲に収めることが可能である。運転支援部１０３は、何れの機器に対してどのような制御を行うかを、推定された含水率と、目標となる含水率の範囲との乖離度等に応じて決定してもよい。

（含水率の推定方法について）
運転支援部１０３は、指標値算出部１０２が算出した指標値に基づいて、統計学的手法により、脱水ケーキの含水率を推定してもよい。一例として、運転支援部１０３は、学習済みモデル１１２に、指標値算出部１０２が算出した指標値を入力して得られる出力値に基づき、脱水ケーキの含水率を推定してもよい。

学習済みモデル１１２は、指標値算出部１０２が算出する指標値を少なくとも含む複数の説明変数と、脱水ケーキの含水率を示す目的変数との関係を機械学習することにより構築された、脱水ケーキの含水率を推定するためのモデルである。このような学習済みモデル１１２を用いることにより、含水率を高精度に推定することが可能になる。

学習済みモデル１１２のアルゴリズムは特に限定されず、例えば、重回帰分析により生成した学習済みモデル１１２を用いてもよいし、ランダムフォレストやニューラルネットワーク、勾配ブースティング等により学習済みモデル１１２を生成してもよい。

学習済みモデル１１２は、学習部１０４が教師データ１１１を用いた機械学習により生成したものであってもよい。教師データ１１１は、指標値算出部１０２が算出する指標値を少なくとも含む複数の説明変数と、脱水ケーキの含水率を示す目的変数との関係を示すデータである。例えば、教師データ１１１は、制御システム１００を適用するプラントの過去の操業時に得られた脱水ケーキの含水率と、その脱水ケーキの元になった汚泥のフロックを撮影したフロック画像から算出された指標値とを対応付けたものであってもよい。また、脱水ケーキの含水率には、上記指標値以外にも、脱水ケーキの含水率に相関のある各種の説明変数が対応付けられていてもよい。

例えば、上記説明変数には、（１）フロック画像におけるフロックの背景を構成する複数の小領域の平均単位面積、（２）汚泥の凝集槽５１への供給量、（３）薬剤の添加量、（４）凝集槽５１に供給される汚泥の濃度、および（５）汚泥と薬剤とを撹拌する撹拌速度の少なくとも何れかが含まれてもよい。また、脱水機９のようなスクリュープレス型の脱水機を用いるプラントの場合には、さらに、（６）スクリューの回転数、および（７）スクリューによる圧搾時の投入圧の少なくとも一方が、上記説明変数に含まれていてもよい。なお、上記（１）は、図３に基づいて説明した「背景小領域の平均面積」と同義である。

本発明の発明者らの実験の結果、フロックの形成状態や性状が上記の（１）～（７）の値に反映されることが分かっている。よって、上記の（１）～（７）を、指標値算出部１０２が算出した指標値と共に説明変数とする学習済みモデル１１２を用いることにより、脱水ケーキの含水率の高精度な推定が可能になる。

なお、学習部１０４は情報処理装置１の必須の構成ではなく、例えば情報処理装置１は学習部１０４の機能を備えた他の装置が生成した学習済みモデル１１２を取得し、その学習済みモデル１１２を用いて処理を行ってもよい。情報処理装置１に学習部１０４を設けることの利点は、情報処理装置１単体で学習済みモデル１１２の再学習を行うことができる点にある。

例えば、情報処理装置１のユーザは、運転支援部１０３が各種の説明変数を学習済みモデル１１２に入力して含水率を推定した後、実際の含水率を測定してもよい。そして、ユーザは、実測した含水率と、入力された説明変数とを対応付けた教師データを教師データ１１１に追加し、学習部１０４に再学習を行わせてもよい。これにより、学習済みモデル１１２の推定精度を維持または向上させることが可能になる。

（処理の流れ）
図４に基づいて情報処理装置１が実行する処理（運転支援方法）の流れを説明する。図４は、情報処理装置１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

Ｓ１１では、データ取得部１０１が、撮影装置７２によりフロキュレータ５の凝集槽５１内を撮影して得られたフロック画像を取得する。データ取得部１０１は、取得したフロック画像を指標値算出部１０２へ出力する。なお、上述のように、データ取得部１０１は、撮影装置７２に撮影トリガを送信し、フロック画像を撮影させてもよい。例えば、データ取得部１０１は、撹拌翼５２によるフロックの流動が最も緩やかになる翼角度のタイミングで撮影トリガを送信してもよい。

Ｓ１２（指標値算出ステップ）では、指標値算出部１０２が、データ取得部１０１が取得したフロック画像から、当該フロック画像全体の色合いを示す指標値を算出する。一例として、指標値算出部１０２は、画像全体の平均輝度値を、当該指標値として算出する。指標値算出部１０２は、算出した指標値を運転支援部１０３へ出力する。

Ｓ１３では、運転支援部１０３は、Ｓ１２で算出された指標値に基づいて、脱水ケーキの含水率を推定する。例えば、運転支援部１０３は、学習済みモデル１１２を用いて脱水ケーキの含水率を推定してもよい。この場合、運転支援部１０３は、学習済みモデル１１２に入力すべき他の説明変数についても取得し、Ｓ１２で算出された指標値と共に学習済みモデル１１２に入力する。

Ｓ１４では、運転支援部１０３は、Ｓ１３の推定結果に基づいて、運転支援が必要か否かを判定する。一例として、運転支援部１０３は、推定した脱水ケーキの含水率が所定の範囲内にない場合には、運転支援が必要（Ｓ１４でＹｅｓ）と判断し、Ｓ１５の処理を実行する。一方、運転支援部１０３は、推定した脱水ケーキの含水率が所定の範囲内である場合には、運転支援不要（Ｓ１４でＮｏ）と判断し、処理を終了する。

Ｓ１５（運転支援ステップ）では、運転支援部１０３は、Ｓ１２で算出された指標値に基づいてプラントの運転支援を行う。例えば、運転支援部１０３は、Ｓ１２で算出された指標値を用いて推定した脱水ケーキの含水率が所定の範囲内となるように、運転支援を行ってもよい。一例として、運転支援部１０３は、推定した脱水ケーキの含水率が所定の範囲となるように、凝集槽５１に薬剤を供給する装置を制御することにより、汚泥に対する薬剤の添加量を調整してもよい。なお、この制御は当該装置に対して直接行ってもよいし、制御装置３を介して行ってもよい。Ｓ１５の処理の終了により、図４の処理は終了する。

以上のように、本実施形態に係る運転支援方法は、情報処理装置１により実行される、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽５１内の汚泥に添加してフロックを形成し、フロックが形成された汚泥の固液分離を行うプラントの運転支援方法である。そして、この運転支援方法は、プラントで撮影されたフロック画像から、当該フロック画像全体の色合いを示す指標値を算出する指標値算出ステップ（Ｓ１２）と、Ｓ１２で算出された指標値に基づいてプラントの運転支援を行う運転支援ステップ（Ｓ１５）と、を含む。この運転支援方法によれば、複数のフロックが重なり合って写っている画像を用いてプラントの運転支援を行うことができる。

〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

（装置構成）
本実施形態に係る情報処理装置１Ａの構成を図５に基づいて説明する。図５は、情報処理装置１Ａの構成を示すブロック図である。情報処理装置１Ａは、図１に示した情報処理装置１と比べて、運転支援部１０３および学習部１０４を備えた制御部１０の代わりに、運転支援部１０３Ａおよび学習部１０４Ａを備えた制御部１０Ａを備えている点で相違している。また、情報処理装置１Ａは、教師データ１１１および学習済みモデル１１２を記憶した記憶部１１を備える代わりに、教師データ１１１Ａおよび学習済みモデル１１２Ａを記憶した記憶部１１Ａを備えている点でも情報処理装置１と相違している。

運転支援部１０３Ａは、運転支援部１０３と同様に、指標値算出部１０２が算出する指標値に基づいてプラントの運転支援を行う。より詳細には、運転支援部１０３Ａは、指標値算出部１０２が算出する指標値に基づいて、凝集槽５１への薬剤の添加量を調整することにより、制御システム１００の運転支援を行う。一例として、運転支援部１０３Ａは、指標値算出部１０２が算出するフロック画像全体の平均輝度値に基づいて、制御システム１００のフロキュレータ５に添加する薬剤の添加量を調整する。

指標値算出部１０２が算出する指標値には、フロックの形成状態や性状が反映されている。したがって、運転支援部１０３Ａが、当該指標値に基づき薬剤の添加量を調整することにより、フロックの形成状態や性状に応じた薬剤の添加量の自動調整が実現できる。

例えば、運転支援部１０３Ａは、学習済みモデル１１２Ａに、指標値算出部１０２が算出した指標値を入力して得られる出力値に基づき、薬剤の添加量を調整してもよい。学習済みモデル１１２Ａは、指標値算出部１０２が算出する指標値を少なくとも含む複数の説明変数と、薬剤の適切な添加量を示す目的変数との関係を機械学習することにより構築された、薬剤の適切な添加量を推定するためのモデルである。このような学習済みモデル１１２Ａを用いることにより、薬剤の添加量を適切に調整することが可能になる。なお、学習済みモデル１１２と同様に、学習済みモデル１１２Ａのアルゴリズムも特に限定されない。

学習済みモデル１１２Ａは、学習部１０４Ａが教師データ１１１Ａを用いた機械学習により生成したものであってもよい。教師データ１１１Ａは、指標値算出部１０２が算出する指標値を少なくとも含む複数の説明変数と、薬剤の適切な添加量を示す目的変数との関係を示すデータである。例えば、教師データ１１１Ａは、制御システム１００を適用するプラントの過去の操業時に脱水ケーキの含水率が適正範囲内であった期間の薬剤の添加量と、その脱水ケーキの元になった汚泥のフロックを撮影したフロック画像から算出された指標値とを対応付けたものであってもよい。また、薬剤の添加量には、上記指標値以外にも、薬剤の適切な添加量に相関のある各種の説明変数が対応付けられていてもよい。

例えば、上記説明変数には、学習済みモデル１１２と同様に、（１）フロック画像におけるフロックの背景を構成する複数の小領域の平均単位面積、（２）汚泥の凝集槽５１への供給量、（３）薬剤の添加量、（４）凝集槽５１に供給される汚泥の濃度、および（５）汚泥と薬剤とを撹拌する撹拌速度の少なくとも何れかが含まれてもよい。また、脱水機９のようなスクリュープレス型の脱水機を用いるプラントの場合には、さらに、（６）スクリューの回転数、および（７）スクリューによる圧搾時の投入圧の少なくとも一方が、上記説明変数に含まれていてもよい。さらに、上記説明変数には、脱水ケーキの含水率が含まれていてもよい。

なお、上記のような説明変数に対する目的変数は薬剤の添加量に限られない。例えば、汚泥投入口５５への適切な汚泥供給量、脱水機９のスクリュー９２の適切な回転数、汚泥投入口への汚泥の適切な投入圧、およびフロキュレータ５の撹拌翼５２の適切な回転数の少なくとも何れかを目的変数としてもよい。このように、本実施形態の構成は、フロックの正常に影響を与える任意の機器に対する任意の制御内容の決定に適用できる。

（処理の流れ）
情報処理装置１Ａが実行する処理（運転支援方法）の流れは、実施形態１の運転支援方法（図４参照）と同様である。主な相違点は、本実施形態の運転支援方法では、Ｓ１３で含水率を推定する代わりに薬剤の適切な添加量を推定する点にある。また、本実施形態の運転支援方法では、Ｓ１４において、Ｓ１３の推定結果に基づいて運転支援の要否が判定される。例えば、運転支援部１０３Ａは、現行の添加量とＳ１３で推定した添加量との差が閾値以上である場合に運転支援要と判定し、閾値未満である場合に運転支援不要と判定してもよい。そして、Ｓ１５では、運転支援部１０３Ａは、Ｓ１３で推定した添加量で薬剤を添加するように、凝集槽５１に薬剤を供給する装置を制御する。

〔変形例〕
上述の各実施形態における運転支援は、プラントの運転支援のための他の処理と組み合わせることもできる。例えば、情報処理装置１または１Ａは、フロック画像を解析してフロックの粒径を算出し、粒径に応じた速度でフロキュレータ５の撹拌翼５２を回転させる処理を実行すると共に、上述の運転支援を行ってもよい。これにより、撹拌翼５２の回転速度の調整のみでは適正な含水率の脱水ケーキが得られないような場合でも、運転支援部１０３または１０３Ａにより適正な含水率の脱水ケーキが得られるようにすることが可能になる。

なお、複数のフロックが重なり合って写っているフロック画像からは、個々のフロックの粒径を算出することが難しい場合も想定される。この場合、個々のフロックの粒径を示す指標値として、上述した背景小領域の平均面積を用いてもよい。背景小領域の平均面積は、個々のフロックの粒径と相関があるため、個々のフロックの粒径を示す指標値として使用することができる。

また、上記各実施形態では、情報処理装置１と制御装置３をそれぞれ独立した装置とした例を説明したが、これらを１つまたは２つの装置にまとめてもよい。また、これらの各装置が実行する処理の一部を、これらの装置とは別の他の情報処理装置に実行させてもよい。このように、上記各実施形態で説明した各処理の実行主体は適宜変更することができ、本発明に係る制御システム１００は、様々なシステム構成で実現することが可能である。例えば、図４に示した運転支援方法の各処理を、複数の情報処理装置に分担させる形で実行することもできる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１および１Ａ（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１０または１０Ａに含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラム（運転支援プログラム）により実現することができる。

この場合、上記装置は、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラムを実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。

上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。

また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１、１Ａ 情報処理装置
５ フロキュレータ（機器）
９ 脱水機（機器）
７２ 撮影装置
１００ 制御システム
１０２ 指標値算出部
１０３、１０３Ａ 運転支援部
１１２、１１２Ａ 学習済みモデル

Claims (12)

1. 固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成し、フロックが形成された前記被処理液の固液分離を行うプラントで撮影された、固液分離前の複数の前記フロックが重なり合って写っている画像から、当該画像全体の色合いを示す指標値を算出する指標値算出部と、
   前記指標値に基づいて前記プラントの運転支援を行う運転支援部と、を備える情報処理装置。
2. 前記指標値算出部は、前記画像全体の平均輝度値を前記指標値として算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記運転支援部は、前記指標値に基づいて前記薬剤の添加量を調整することにより前記プラントの運転支援を行う、請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記運転支援部は、前記指標値に基づいて固液分離後の前記被処理液の含水率を推定することにより前記プラントの運転支援を行う、請求項１または２に記載の情報処理装置。
5. 前記運転支援部は、推定した前記含水率に基づいて、固液分離後の前記被処理液の含水率が所定の範囲内となるように、前記薬剤の添加量の調整、および前記被処理液を処理する機器の運転条件の調整の少なくとも何れかを実行する、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記運転支援部は、前記指標値を少なくとも含む複数の説明変数と前記薬剤の適切な添加量を示す目的変数との関係を機械学習することにより構築された学習済みモデルに、前記指標値算出部が算出した前記指標値を入力して得られる出力値に基づき、前記薬剤の添加量を調整する、請求項３に記載の情報処理装置。
7. 前記運転支援部は、前記指標値を少なくとも含む複数の説明変数と固液分離後の被処理液の含水率を示す目的変数との関係を機械学習することにより構築された学習済みモデルに、前記指標値算出部が算出した前記指標値を入力して得られる出力値に基づき、固液分離後の前記被処理液の含水率を推定する、請求項４または５に記載の情報処理装置。
8. 前記学習済みモデルの説明変数には、（１）前記画像におけるフロックの背景を構成する複数の小領域の平均単位面積、（２）前記被処理液の前記凝集槽への供給量、（３）前記薬剤の添加量、（４）前記凝集槽に供給される前記被処理液の濃度、および（５）前記被処理液と前記薬剤とを撹拌する撹拌速度の少なくとも何れかが含まれる、請求項６または７に記載の情報処理装置。
9. 前記被処理液は、下水処理場で発生する混合生汚泥である、請求項１から８の何れか１項に記載の情報処理装置。
10. １または複数の情報処理装置により実行される、固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成し、フロックが形成された被処理液の固液分離を行うプラントの運転支援方法であって、
    前記プラントで撮影された、固液分離前の複数の前記フロックが重なり合って写っている画像から、当該画像全体の色合いを示す指標値を算出する指標値算出ステップと、
    前記指標値に基づいて前記プラントの運転支援を行う運転支援ステップと、を含む運転支援方法。
11. 請求項１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるための運転支援プログラムであって、前記指標値算出部および前記運転支援部としてコンピュータを機能させるための運転支援プログラム。
12. 固体浮遊物を凝集させる薬剤を凝集槽内の被処理液に添加してフロックを形成させる機器と、
    フロックが形成された前記被処理液の固液分離を行う機器と、
    前記凝集槽内で形成された前記フロックを撮影する撮影装置と、
    前記撮影装置が撮影した、固液分離前の複数の前記フロックが重なり合って写っている画像から、当該画像全体の色合いを示す指標値を算出し、算出した当該指標値に基づいて前記機器の少なくとも何れかを制御する情報処理装置と、を含む制御システム。

Images