JP2632609B2 - 適応性調節用にｐＨ滴定曲線を見積る方法 - Google Patents
適応性調節用にｐＨ滴定曲線を見積る方法Info
- Publication number
- JP2632609B2 JP2632609B2 JP3144150A JP14415091A JP2632609B2 JP 2632609 B2 JP2632609 B2 JP 2632609B2 JP 3144150 A JP3144150 A JP 3144150A JP 14415091 A JP14415091 A JP 14415091A JP 2632609 B2 JP2632609 B2 JP 2632609B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gain
- titration curve
- data points
- titration
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000000954 titration curve Methods 0.000 title claims description 81
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 122
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 92
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 claims description 28
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims description 5
- 238000004448 titration Methods 0.000 claims description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 2
- 230000013011 mating Effects 0.000 claims 1
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 25
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 23
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 22
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 22
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 21
- 230000008859 change Effects 0.000 description 18
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 18
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 11
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 description 11
- 150000007513 acids Chemical class 0.000 description 10
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 10
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 9
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 9
- 238000010494 dissociation reaction Methods 0.000 description 8
- 230000005593 dissociations Effects 0.000 description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 5
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 5
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 4
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 4
- HEMHJVSKTPXQMS-UHFFFAOYSA-M Sodium hydroxide Chemical compound [OH-].[Na+] HEMHJVSKTPXQMS-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 3
- -1 hydrogen ions Chemical class 0.000 description 3
- RECVMTHOQWMYFX-UHFFFAOYSA-N oxygen(1+) dihydride Chemical compound [OH2+] RECVMTHOQWMYFX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000010979 pH adjustment Methods 0.000 description 3
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 3
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 3
- NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-N Phosphoric acid Chemical compound OP(O)(O)=O NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M Sodium chloride Chemical compound [Na+].[Cl-] FAPWRFPIFSIZLT-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-N Sulfuric acid Chemical compound OS(O)(=O)=O QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000002378 acidificating effect Effects 0.000 description 2
- 239000000337 buffer salt Substances 0.000 description 2
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 2
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 2
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- GPRLSGONYQIRFK-UHFFFAOYSA-N hydron Chemical compound [H+] GPRLSGONYQIRFK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009191 jumping Effects 0.000 description 2
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 2
- 230000029219 regulation of pH Effects 0.000 description 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 2
- 238000004065 wastewater treatment Methods 0.000 description 2
- 235000008733 Citrus aurantifolia Nutrition 0.000 description 1
- 206010013457 Dissociation Diseases 0.000 description 1
- 235000011941 Tilia x europaea Nutrition 0.000 description 1
- 230000004308 accommodation Effects 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 229910000147 aluminium phosphate Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 239000002585 base Substances 0.000 description 1
- 230000001914 calming effect Effects 0.000 description 1
- 230000015271 coagulation Effects 0.000 description 1
- 238000005345 coagulation Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 238000010924 continuous production Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 208000018459 dissociative disease Diseases 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 1
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000007062 hydrolysis Effects 0.000 description 1
- 238000006460 hydrolysis reaction Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-M hydroxide Chemical compound [OH-] XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004571 lime Substances 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000010841 municipal wastewater Substances 0.000 description 1
- 230000003472 neutralizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000005554 pickling Methods 0.000 description 1
- 238000004540 process dynamic Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000000376 reactant Substances 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 239000011780 sodium chloride Substances 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D11/00—Control of flow ratio
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N31/00—Investigating or analysing non-biological materials by the use of the chemical methods specified in the subgroup; Apparatus specially adapted for such methods
- G01N31/16—Investigating or analysing non-biological materials by the use of the chemical methods specified in the subgroup; Apparatus specially adapted for such methods using titration
- G01N31/162—Determining the equivalent point by means of a discontinuity
- G01N31/164—Determining the equivalent point by means of a discontinuity by electrical or electrochemical means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N31/00—Investigating or analysing non-biological materials by the use of the chemical methods specified in the subgroup; Apparatus specially adapted for such methods
- G01N31/16—Investigating or analysing non-biological materials by the use of the chemical methods specified in the subgroup; Apparatus specially adapted for such methods using titration
- G01N31/166—Continuous titration of flowing liquids
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D21/00—Control of chemical or physico-chemical variables, e.g. pH value
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10T—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER US CLASSIFICATION
- Y10T436/00—Chemistry: analytical and immunological testing
- Y10T436/11—Automated chemical analysis
- Y10T436/117497—Automated chemical analysis with a continuously flowing sample or carrier stream
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Control Of Non-Electrical Variables (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Investigating Or Analyzing Non-Biological Materials By The Use Of Chemical Means (AREA)
Description
【０００１】
【０００２】本発明は、一般にｐＨの調節方法に関し、
特に、ｐＨの適応調節においてｐＨ滴定曲線を見積り、
ｐＨの調節を行う方法に関する。
特に、ｐＨの適応調節においてｐＨ滴定曲線を見積り、
ｐＨの調節を行う方法に関する。
【０００３】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】ｐＨ調
節は、ボイラー水の処理、化学及び生物学的反応、都市
排水処理、酸洗／エッチング方法、冷却塔の水処理、電
気的加水分解、凝集／沈降方法、化学反応体供給原料及
び排水中性化を含む多くのプロセスに重要である。排水
処理は成分が未知で且つ経時的に変化するので特に困難
である。
節は、ボイラー水の処理、化学及び生物学的反応、都市
排水処理、酸洗／エッチング方法、冷却塔の水処理、電
気的加水分解、凝集／沈降方法、化学反応体供給原料及
び排水中性化を含む多くのプロセスに重要である。排水
処理は成分が未知で且つ経時的に変化するので特に困難
である。
【０００４】ｐＨの調節は極めて困難な問題である。ｐ
Ｈ滴定曲線は所定比の試薬を添加することによるｐＨを
示すプロットである。ｐＨ調節が困難な原因は二つの主
な因子に帰着する。それは任意の時点における滴定曲線
の非線形性と流入成分の変化に伴う滴定曲線の形の時間
的変化である。流入量、種々の酸、塩基及び緩衝塩の濃
度並びに温度が時間とともに変化する。
Ｈ滴定曲線は所定比の試薬を添加することによるｐＨを
示すプロットである。ｐＨ調節が困難な原因は二つの主
な因子に帰着する。それは任意の時点における滴定曲線
の非線形性と流入成分の変化に伴う滴定曲線の形の時間
的変化である。流入量、種々の酸、塩基及び緩衝塩の濃
度並びに温度が時間とともに変化する。
【０００５】滴定曲線の非線形性は非緩衝性の酸または
塩基に最も鋭敏である。このような場合、ｐＨ７に近い
ｐＨでは、比較的少量の酸または塩基を添加するとｐＨ
は著しく変化する。しかし、もしｐＨが酸性または塩基
性ならば、比較的大量の酸または塩基を加えてもｐＨは
少ししか変化しない。従って、ｐＨが７に近いときに
は、プロセスは極めて高いゲインを有し、ｐＨ７に余り
近くないときには、プロセスのゲインは極めて低い。強
酸または強塩基により通常の操作範囲を超えると、１
０、０００、０００、０００の係数によるプロセスのゲ
インの変化を有することが期待できないこともない。比
例積分（ＰＩ）調節器はプロセスが線形であると仮定す
るので、ｐＨ調節用の従来のＰＩ調節器を適用すること
は通常有効ではない。
塩基に最も鋭敏である。このような場合、ｐＨ７に近い
ｐＨでは、比較的少量の酸または塩基を添加するとｐＨ
は著しく変化する。しかし、もしｐＨが酸性または塩基
性ならば、比較的大量の酸または塩基を加えてもｐＨは
少ししか変化しない。従って、ｐＨが７に近いときに
は、プロセスは極めて高いゲインを有し、ｐＨ７に余り
近くないときには、プロセスのゲインは極めて低い。強
酸または強塩基により通常の操作範囲を超えると、１
０、０００、０００、０００の係数によるプロセスのゲ
インの変化を有することが期待できないこともない。比
例積分（ＰＩ）調節器はプロセスが線形であると仮定す
るので、ｐＨ調節用の従来のＰＩ調節器を適用すること
は通常有効ではない。
【０００６】ｐＨ調節が困難であるので、大混合容量、
回分式処理、または頻繁な操作者による混入を含む多く
の試案があるが、それらは経済的ではない。
回分式処理、または頻繁な操作者による混入を含む多く
の試案があるが、それらは経済的ではない。
【０００７】およそｐＨ７での中立帯域及びその外側で
異なる調節器ゲインを用いる非線形のＰＩＤのｐＨ調節
器が提供されてきた。この調節器は中和に関してＰＩＤ
調節を超える改善を示してきたが、それは以下の３つの
大きな制約を受ける。（１）それが中和用にのみ設計さ
れたこと、（２）低緩衝では、高非線形ｐＨ関数をその
ような単純な関数で適合するのが困難であること、
（３）最も重要なことして、滴定曲線の曲線が酸及び緩
衝塩の組成物の変化により変化するので、この方法はオ
ンラインで調整する設備は与えられていないけれども再
調整が要求されることである。
異なる調節器ゲインを用いる非線形のＰＩＤのｐＨ調節
器が提供されてきた。この調節器は中和に関してＰＩＤ
調節を超える改善を示してきたが、それは以下の３つの
大きな制約を受ける。（１）それが中和用にのみ設計さ
れたこと、（２）低緩衝では、高非線形ｐＨ関数をその
ような単純な関数で適合するのが困難であること、
（３）最も重要なことして、滴定曲線の曲線が酸及び緩
衝塩の組成物の変化により変化するので、この方法はオ
ンラインで調整する設備は与えられていないけれども再
調整が要求されることである。
【０００８】米国特許第３、８９９、２９４号は、主流
出流の後流を単に滴定することにより滴定曲線を同定す
る方法を開示している。次いで、滴定曲線を用いて試薬
の流量を選択して所望のｐＨを達成している。この操作
は、滴定曲線を得るために自動化滴定システムを用いな
ければならないので、比較的高価になる。加えて、かか
る自動化したシステム用の滴定時間はプロセスにおける
流体残留時間に比べてかなりの時間になり得る。従っ
て、プロセス流の組成変化が生じると、分析無駄時間が
調節器の有効性を減じることになる。
出流の後流を単に滴定することにより滴定曲線を同定す
る方法を開示している。次いで、滴定曲線を用いて試薬
の流量を選択して所望のｐＨを達成している。この操作
は、滴定曲線を得るために自動化滴定システムを用いな
ければならないので、比較的高価になる。加えて、かか
る自動化したシステム用の滴定時間はプロセスにおける
流体残留時間に比べてかなりの時間になり得る。従っ
て、プロセス流の組成変化が生じると、分析無駄時間が
調節器の有効性を減じることになる。
【０００９】いくつかの方法では、ｐＨコントロール
は、単一入力、単一出力及び容易にモデル化された１次
線形動力学により極めて簡単プロセスとなる。試薬流を
入ってくるプロセス流れに加え、二つの流れを混合し
て、次いでｐＨを測定する。然るべきｐＨは適当な割合
の試薬を加えることにより達成される。
は、単一入力、単一出力及び容易にモデル化された１次
線形動力学により極めて簡単プロセスとなる。試薬流を
入ってくるプロセス流れに加え、二つの流れを混合し
て、次いでｐＨを測定する。然るべきｐＨは適当な割合
の試薬を加えることにより達成される。
【００１０】難題はプロセスゲインである。ゲインは極
端に非線形であり、プロセス組成がわずかに変化しただ
けで著しく変化し得る。ゲインは極めて高くなり得るの
で、出力ｐＨは調節器作用のわずかのエラーに対してど
うしようもなく敏感になる。ｐＨ調節器の一般的な目的
はなかんづく３つの問題、非線形のゲイン、時間変化ゲ
イン及び極端に高いゲインを取り扱わねばならない。
端に非線形であり、プロセス組成がわずかに変化しただ
けで著しく変化し得る。ゲインは極めて高くなり得るの
で、出力ｐＨは調節器作用のわずかのエラーに対してど
うしようもなく敏感になる。ｐＨ調節器の一般的な目的
はなかんづく３つの問題、非線形のゲイン、時間変化ゲ
イン及び極端に高いゲインを取り扱わねばならない。
【００１１】
【発明の概要】本発明は、ある流量で流入する流れに試
薬を加えて得た滴定曲線から比例積分調節器のゲインが
決定される比例積分調節器を使用して溶液のｐＨを制御
する方法において、各々のｐＨ値がそれぞれ試薬流量対
流入流量の比に対応するような複数のｐＨ値を用意し、
前記用意された複数のｐＨ値での試薬流量と流入流量と
の比を各々表す複数のｐＨデータ点を収集し、複数のｐ
Ｈデータ点をｐＨに基づき記憶システム中に蓄積し、前
記蓄積されたデータ点からモデル滴定曲線を作成し、そ
して 前記モデル滴定曲線を使用して前記比例積分制御器
のゲインを操作するためのゲインスケジュールを確立す
ることにより前記試薬の添加を制御して前記ｐＨを制御
する方法である。本発明は特に、新たにデータ点を収集
し、各新たに収集したデータ点を以前に収集したデータ
点と比較して一致性を調べ、もしも新規データ点と以前
のデータ点が不一致ならば以前のデータを捨てる操作を
含む。この操作はヒューリスティック（学習的方法）と
称される。
薬を加えて得た滴定曲線から比例積分調節器のゲインが
決定される比例積分調節器を使用して溶液のｐＨを制御
する方法において、各々のｐＨ値がそれぞれ試薬流量対
流入流量の比に対応するような複数のｐＨ値を用意し、
前記用意された複数のｐＨ値での試薬流量と流入流量と
の比を各々表す複数のｐＨデータ点を収集し、複数のｐ
Ｈデータ点をｐＨに基づき記憶システム中に蓄積し、前
記蓄積されたデータ点からモデル滴定曲線を作成し、そ
して 前記モデル滴定曲線を使用して前記比例積分制御器
のゲインを操作するためのゲインスケジュールを確立す
ることにより前記試薬の添加を制御して前記ｐＨを制御
する方法である。本発明は特に、新たにデータ点を収集
し、各新たに収集したデータ点を以前に収集したデータ
点と比較して一致性を調べ、もしも新規データ点と以前
のデータ点が不一致ならば以前のデータを捨てる操作を
含む。この操作はヒューリスティック（学習的方法）と
称される。
【００１２】本発明は、高いゲイン特性のとき、さらに
しばしば起こるように滴定曲線が時間とともに変化する
ときでさえ、滴定曲線にぴったりと追従するような正確
且つ迅速なｐＨ調節を実行することがわかった。
しばしば起こるように滴定曲線が時間とともに変化する
ときでさえ、滴定曲線にぴったりと追従するような正確
且つ迅速なｐＨ調節を実行することがわかった。
【００１３】好ましい具体例の説明 本発明の適応性ｐＨ調節器は、ｐＨ調節の難題を解決し
ようとする革新的な試みである。以前の調節案は、典型
的には、プロセス流れを、保存調整されたＰＩ調節器を
備える大容量のタンクに迂回させていた。困難なプロセ
スは、別個の調節システムを備える２または３もの次第
に大容量になる一連のタンクを含み得る。
ようとする革新的な試みである。以前の調節案は、典型
的には、プロセス流れを、保存調整されたＰＩ調節器を
備える大容量のタンクに迂回させていた。困難なプロセ
スは、別個の調節システムを備える２または３もの次第
に大容量になる一連のタンクを含み得る。
【００１４】図１に示すように、本発明の適応性調節器
は、これらのタンクに代えて、試薬注入用のポンプ１
０、小さな混合要素１２及び要素１２の出力側のｐＨプ
ローブを含む小さくインラインのシステムを備える。複
数のタンク及び調節システムを減じることによる経費節
約は極めて大きく、インライン調節器発展の原動力であ
る。いくつかの問題はまだタンクを必要としているが、
それは標準的な調節器が要求するものよりもずっと少な
いであろう。図１は基本的な配置を示す。ＰＩ調節器１
６はループを完成させるのに用いている。流入（負荷）
変化を補償するのに、比調節器１７を用い、その流量は
流量計１８の前方に供給される。非線形システムのゲイ
ンを補償するために、プロセスモデルに基づく精巧なゲ
インスケジュールが用いられる。そしてプロセス変化に
適応するために、プロセスモデルが、有力な新規な見積
り技術によってプロセスデータから次々にオンラインで
鑑定される。一式の調節器は、ゲインスケジュールされ
たＰＩ調節器、概算器及び新しいデータポイントを収集
し、古いデータポイントを廃棄しそして矛盾するデータ
ポイントを調和させるための全組のヒューリスティック
を含む。図４及び図５はタンクを備えるインライン調節
器２０の配置を示し、図４は下流タンクを有し、図５は
上流タンクを有する。
は、これらのタンクに代えて、試薬注入用のポンプ１
０、小さな混合要素１２及び要素１２の出力側のｐＨプ
ローブを含む小さくインラインのシステムを備える。複
数のタンク及び調節システムを減じることによる経費節
約は極めて大きく、インライン調節器発展の原動力であ
る。いくつかの問題はまだタンクを必要としているが、
それは標準的な調節器が要求するものよりもずっと少な
いであろう。図１は基本的な配置を示す。ＰＩ調節器１
６はループを完成させるのに用いている。流入（負荷）
変化を補償するのに、比調節器１７を用い、その流量は
流量計１８の前方に供給される。非線形システムのゲイ
ンを補償するために、プロセスモデルに基づく精巧なゲ
インスケジュールが用いられる。そしてプロセス変化に
適応するために、プロセスモデルが、有力な新規な見積
り技術によってプロセスデータから次々にオンラインで
鑑定される。一式の調節器は、ゲインスケジュールされ
たＰＩ調節器、概算器及び新しいデータポイントを収集
し、古いデータポイントを廃棄しそして矛盾するデータ
ポイントを調和させるための全組のヒューリスティック
を含む。図４及び図５はタンクを備えるインライン調節
器２０の配置を示し、図４は下流タンクを有し、図５は
上流タンクを有する。
【００１５】調節器は良好な試験結果を有するｐＨパイ
ロットプラントにおける一連の試験を満たした。
ロットプラントにおける一連の試験を満たした。
【００１６】ｐＨに関するプロセスゲインは滴定曲線に
より説明される。プロットは与えられた比率の試薬を添
加することによって生じるｐＨを示す。図２及び図３
は、本発明のｐＨ調節器を試験するのに用いた二つの化
学的処方に関する滴定曲線を示す。それらは広範囲の挙
動を示し、処方１は、例えば（図２）、中和点であるｐ
Ｈ７付近で低いゲインを示すが、中和点のいずれかの側
では一層高いゲインを示す。処方２（図３）はｐＨ７付
近で極めて高くなるのでグラフは直立して見えることを
示す。然るべき調節器の調整は滴定曲線に依存し、目標
値が曲線上のどこにあるかに依存する。プロセス滴定曲
線を与えると、ＰＩ調節器により良好な調節結果をもた
らすゲインスケジュールを導びくことができ、そして、
ゲインスケジュールされたＰＩ調節器は今や工業的標準
品である。しかし、ゲインスケジュールはそれが基づく
滴定曲線と同程度に良好であるにすぎず、多くの用途に
関して特に廃水の中性化に関して、プロセス曲線は大き
く変わり得る。
より説明される。プロットは与えられた比率の試薬を添
加することによって生じるｐＨを示す。図２及び図３
は、本発明のｐＨ調節器を試験するのに用いた二つの化
学的処方に関する滴定曲線を示す。それらは広範囲の挙
動を示し、処方１は、例えば（図２）、中和点であるｐ
Ｈ７付近で低いゲインを示すが、中和点のいずれかの側
では一層高いゲインを示す。処方２（図３）はｐＨ７付
近で極めて高くなるのでグラフは直立して見えることを
示す。然るべき調節器の調整は滴定曲線に依存し、目標
値が曲線上のどこにあるかに依存する。プロセス滴定曲
線を与えると、ＰＩ調節器により良好な調節結果をもた
らすゲインスケジュールを導びくことができ、そして、
ゲインスケジュールされたＰＩ調節器は今や工業的標準
品である。しかし、ゲインスケジュールはそれが基づく
滴定曲線と同程度に良好であるにすぎず、多くの用途に
関して特に廃水の中性化に関して、プロセス曲線は大き
く変わり得る。
【００１７】適応性調節器はプロセスデータを収集し
て、調節器ゲインスケジュールに関する新たなプロセス
モデルを見積る。その構造は次のようである。データの
収集→モデル見積り→ゲインスケジュール→ＰＩ調節
て、調節器ゲインスケジュールに関する新たなプロセス
モデルを見積る。その構造は次のようである。データの
収集→モデル見積り→ゲインスケジュール→ＰＩ調節
【００１８】ゲインスケジュール化とＰＩ調節部分は適
応性部分から隔たっている。それらはプロセス滴定曲線
に基づいて調節される。プロセス組成物が全く一定であ
るような用途に関して、例えば、化学品の生産において
は、滴定曲線はオフライン式で決定され、ゲインスケジ
ュール及びＰＩ調節部分だけがオンライン式で実行され
る。廃水の中和のような用途に関しては、プロセスは時
間単位でまたは日単位で変化し、データ収集及びモデル
見積りの区域は最新のプロセスモデルを備えるゲインス
ケジュールを提供するのに必要である。
応性部分から隔たっている。それらはプロセス滴定曲線
に基づいて調節される。プロセス組成物が全く一定であ
るような用途に関して、例えば、化学品の生産において
は、滴定曲線はオフライン式で決定され、ゲインスケジ
ュール及びＰＩ調節部分だけがオンライン式で実行され
る。廃水の中和のような用途に関しては、プロセスは時
間単位でまたは日単位で変化し、データ収集及びモデル
見積りの区域は最新のプロセスモデルを備えるゲインス
ケジュールを提供するのに必要である。
【００１９】滴定曲線をゲインスケジュールに変換する
のは簡単である。二つの点、すなわち、現操作点及び目
標点が曲線上に見出される。これらの点を結んで傾きを
を知ることでそれがプロセスゲインとなる。プロセスゲ
インを変換すると、所望の調節器ゲインが得られる。プ
ロセスを線形化するのに、避けるべき誤りは、現操作点
での曲線の傾きを採用することである。操作点が目標点
に余り近くないならば、線形化はほとんど一致しなくな
る。
のは簡単である。二つの点、すなわち、現操作点及び目
標点が曲線上に見出される。これらの点を結んで傾きを
を知ることでそれがプロセスゲインとなる。プロセスゲ
インを変換すると、所望の調節器ゲインが得られる。プ
ロセスを線形化するのに、避けるべき誤りは、現操作点
での曲線の傾きを採用することである。操作点が目標点
に余り近くないならば、線形化はほとんど一致しなくな
る。
【００２０】ゲインスケジューラは実際の滴定曲線を蓄
積しない。その代わりにそれはパラメータ化されたモデ
ルを蓄積しそしてパラメータから直接、ゲインを計算す
る。図６及び図７は、曲線からいかにしてゲインが導か
れるかを示し、そして処方１に関するモデル及び実際の
滴定曲線からのゲインスケジュールを示す。
積しない。その代わりにそれはパラメータ化されたモデ
ルを蓄積しそしてパラメータから直接、ゲインを計算す
る。図６及び図７は、曲線からいかにしてゲインが導か
れるかを示し、そして処方１に関するモデル及び実際の
滴定曲線からのゲインスケジュールを示す。
【００２１】滴定曲線の形を決定する二つのことは、プ
ロセスの組成及びそれ自体のｐＨの定義である。ｐＨは
酸性度を測るものであり、酸性度は溶液中の水素イオン
濃度［Ｈ+ ］として定義されるが、ｐＨは対数スケール
で次のように求められる。
ロセスの組成及びそれ自体のｐＨの定義である。ｐＨは
酸性度を測るものであり、酸性度は溶液中の水素イオン
濃度［Ｈ+ ］として定義されるが、ｐＨは対数スケール
で次のように求められる。
【数１】ｐＨ＝−ｌｏｇ10（［Ｈ+ ］） 従って、ｐＨは線形ではなく本質的に指数関数性を与え
る。
る。
【００２２】さらに、Ｈ+ 濃度は加えた試薬に対して非
線形であり、プロセス流のすべての化学的成分間で複雑
な平衡を示す。酸、塩基及び塩は、溶液へＨ+ を提供し
または溶液からのＨ+ を除去し、試薬を添加する作用と
競合しそして種々のｐＨ値でのプロセスゲインを減じる
緩衝を起こす。水自体はその成分たるＨ+ 及びＯＨ- イ
オンに分離する。包含される関係はおよそ指数関数的で
あるが、典型的には、実験的に決定しなければならない
経験的補正因子を含む。化学組成から滴定曲線を計算す
ることは極度に難しい作業である。滴定曲線から化学組
成を戻し計算しようとすることは不可能である。発明の
ｐＨ調節器は、単純な化学モデルを用いるが、それで
も、滴定曲線データからプロセスモデルを鑑定すること
は不可能である。モデルは単純に極めて非線形であり且
つ極めて多くのパラメーターを持つ。
線形であり、プロセス流のすべての化学的成分間で複雑
な平衡を示す。酸、塩基及び塩は、溶液へＨ+ を提供し
または溶液からのＨ+ を除去し、試薬を添加する作用と
競合しそして種々のｐＨ値でのプロセスゲインを減じる
緩衝を起こす。水自体はその成分たるＨ+ 及びＯＨ- イ
オンに分離する。包含される関係はおよそ指数関数的で
あるが、典型的には、実験的に決定しなければならない
経験的補正因子を含む。化学組成から滴定曲線を計算す
ることは極度に難しい作業である。滴定曲線から化学組
成を戻し計算しようとすることは不可能である。発明の
ｐＨ調節器は、単純な化学モデルを用いるが、それで
も、滴定曲線データからプロセスモデルを鑑定すること
は不可能である。モデルは単純に極めて非線形であり且
つ極めて多くのパラメーターを持つ。
【００２３】本発明の評価法はいくらか異なる試みであ
る。それは観測された滴定曲線を一層簡単な滴定曲線の
結合に分解する。すべての可能なプロセス特性を拡張し
ようとする滴定曲線のライブラリーが蓄積される。化学
モデルは、一組の蓄積されたパラメータを有する各ライ
ブラリー曲線により記載することができる。曲線を一次
結合して複合的な曲線を作ることができる。評価する者
は観測されたプロセスデータに最もうまく合うライブラ
リー滴定曲線の一次結合を見出す。
る。それは観測された滴定曲線を一層簡単な滴定曲線の
結合に分解する。すべての可能なプロセス特性を拡張し
ようとする滴定曲線のライブラリーが蓄積される。化学
モデルは、一組の蓄積されたパラメータを有する各ライ
ブラリー曲線により記載することができる。曲線を一次
結合して複合的な曲線を作ることができる。評価する者
は観測されたプロセスデータに最もうまく合うライブラ
リー滴定曲線の一次結合を見出す。
【００２４】個々のライブラリー滴定曲線は、各々、単
純化された化学モデルに基づく全っく合理的な滴定曲線
であり、モデルはまたそれらの任意の結合が合理的な滴
定曲線であることをまた保証する。もし、ライブラリー
曲線がうまく選択されるならば、結合がデータにうまく
一致することを見出すことができ、観測されたデータ点
の間を無事に外挿することができる。同じ化学モデルを
用いて任意のパラメーターの組み合わせを直接ゲインス
ケジュールに変換することができる。
純化された化学モデルに基づく全っく合理的な滴定曲線
であり、モデルはまたそれらの任意の結合が合理的な滴
定曲線であることをまた保証する。もし、ライブラリー
曲線がうまく選択されるならば、結合がデータにうまく
一致することを見出すことができ、観測されたデータ点
の間を無事に外挿することができる。同じ化学モデルを
用いて任意のパラメーターの組み合わせを直接ゲインス
ケジュールに変換することができる。
【００２５】最も良好に合致したパラメーターは、特異
値分解（ｓｖｄ）と呼ばれる最小二乗法を用いて見出さ
れる。ｓｖｄは極めて安定な解法であり、多くのパラメ
ータを２、３のデータ点に適合させることができ、そし
て適合にほとんど貢献しないパラメータを除去すること
ができる。
値分解（ｓｖｄ）と呼ばれる最小二乗法を用いて見出さ
れる。ｓｖｄは極めて安定な解法であり、多くのパラメ
ータを２、３のデータ点に適合させることができ、そし
て適合にほとんど貢献しないパラメータを除去すること
ができる。
【００２６】この見積り法は、広範な試験において、有
力で、柔軟性があり、丈夫で且つ支障のないことが証明
され、そして適応性調節法の心臓部である。図８はある
処方に関する実際の実験曲線データ及びそれに適合する
モデル滴定曲線を示す。５つのパラメータは良好に一致
し、それから誘導されたゲインスケジュールは良好に対
応する（図７）。
力で、柔軟性があり、丈夫で且つ支障のないことが証明
され、そして適応性調節法の心臓部である。図８はある
処方に関する実際の実験曲線データ及びそれに適合する
モデル滴定曲線を示す。５つのパラメータは良好に一致
し、それから誘導されたゲインスケジュールは良好に対
応する（図７）。
【００２７】見積りにおいて含まれる一層詳細な数学的
な説明を後に開示する。
な説明を後に開示する。
【００２８】良好な一組のデータ点が与えられると、評
価者は、プロセスモデルを見出すことができ、それをゲ
インスケジューラに進めることができる。しかし、プロ
セスが連続的にそして急速に変化するときに良好な一組
のデータ点を得ることは困難とある。新たなデータ点が
収集されると、すべての以前のデータ点は古いデータと
なり得る。適応性調節設計及びヒューリスティックは、
データをできるだけ早く集めそして過去のデータが現在
のデータと一致しているということを確認することによ
りこの問題を解決しようとしている。
価者は、プロセスモデルを見出すことができ、それをゲ
インスケジューラに進めることができる。しかし、プロ
セスが連続的にそして急速に変化するときに良好な一組
のデータ点を得ることは困難とある。新たなデータ点が
収集されると、すべての以前のデータ点は古いデータと
なり得る。適応性調節設計及びヒューリスティックは、
データをできるだけ早く集めそして過去のデータが現在
のデータと一致しているということを確認することによ
りこの問題を解決しようとしている。
【００２９】急速データ収集を可能にするために、イン
ラインの配置が用いられる。タンクによる一定の長時間
すなわち時間遅れがない。そのシステム速度はデータ収
集を可能にする。データ点を得る前に、システムを落ち
着かせる待ち時間を回避できる（システムのゲインは非
線形であり且つ未知であるので、システムが定常状態に
達する前にデータを採取することは、たとえ、プロセス
動力学が良く知られていても提示されない）。
ラインの配置が用いられる。タンクによる一定の長時間
すなわち時間遅れがない。そのシステム速度はデータ収
集を可能にする。データ点を得る前に、システムを落ち
着かせる待ち時間を回避できる（システムのゲインは非
線形であり且つ未知であるので、システムが定常状態に
達する前にデータを採取することは、たとえ、プロセス
動力学が良く知られていても提示されない）。
【００３０】各データ点は試薬流対流入流の比及びそれ
に基づく観測されたｐＨ値からなる。二つのデータ収集
モードがあり、開始時にまたは調節器がリセットされる
時に用いられるサーチモード及び通常の調節の際に用い
られる連続モードがある。
に基づく観測されたｐＨ値からなる。二つのデータ収集
モードがあり、開始時にまたは調節器がリセットされる
時に用いられるサーチモード及び通常の調節の際に用い
られる連続モードがある。
【００３１】サーチモードは初期の一組のデータ点を集
めるためにまたは主な妨害の後にすたれてしまったデー
タ点をすべて取り替えるのに用られる。調節器の出力の
全範囲に渡る２元サーチが実行される。連続的な段階が
常に目標値に向かってなされ、各段階は前の段階の大き
さを半分にする。サーチは、目標値が極めて近い範囲に
入ったときまたは段階の大きさが極めて小さくなるとき
を決定する。各段階の調節出力後に、調節器はｐＨが落
ち着くのを待ち、新たなデータを採取して、そして次の
段階を行う。
めるためにまたは主な妨害の後にすたれてしまったデー
タ点をすべて取り替えるのに用られる。調節器の出力の
全範囲に渡る２元サーチが実行される。連続的な段階が
常に目標値に向かってなされ、各段階は前の段階の大き
さを半分にする。サーチは、目標値が極めて近い範囲に
入ったときまたは段階の大きさが極めて小さくなるとき
を決定する。各段階の調節出力後に、調節器はｐＨが落
ち着くのを待ち、新たなデータを採取して、そして次の
段階を行う。
【００３２】調節器が運行されながら、連続的なデータ
収集が行われる。ｐＨを目標値に近づける重要な進展が
行われ毎に、あるいは小休止タイマーが終了する毎に、
新しいデータが集められる。調節出力は、ｐＨを落ち着
かせるのに足りる間、現流量比に凍結され、次いで新し
いデータが採取されて、調節が始まる。
収集が行われる。ｐＨを目標値に近づける重要な進展が
行われ毎に、あるいは小休止タイマーが終了する毎に、
新しいデータが集められる。調節出力は、ｐＨを落ち着
かせるのに足りる間、現流量比に凍結され、次いで新し
いデータが採取されて、調節が始まる。
【００３３】データ点が時間シーケンスではなくｐＨに
基づいてビンシステム中に蓄積されて全滴定曲線のモデ
ルを構築することを助け且つ加振(excitation)作用の不
足による問題を回避する。しかしながら、これは古い点
と新しい点との間の不一値による問題を起こす。この問
題を処理するための多くのヒューリステックがある。
基づいてビンシステム中に蓄積されて全滴定曲線のモデ
ルを構築することを助け且つ加振(excitation)作用の不
足による問題を回避する。しかしながら、これは古い点
と新しい点との間の不一値による問題を起こす。この問
題を処理するための多くのヒューリステックがある。
【００３４】１．新しい点が収集される毎に、古いデー
タ点が物理的に一致するかについてチェックされる。不
一値点が除去される。
タ点が物理的に一致するかについてチェックされる。不
一値点が除去される。
【００３５】２．もし調節が良好（ｐＨが目標値に近
い）ならば、古いモデルは良好と仮定される。古いデー
タポイントは同じゲインスケジュールがまだ用いられる
ようにしてシフトされる。これは、調節器を、ゲインス
ケジュールに影響を与えないプロセス変化に追従させ
る。かかる変化は、通常、例えば、試薬の強度変化また
はプロセス流に非緩衝性材料が加えられることによって
起こる。これは加振(excitation)が不足することによっ
て生じる問題をまた回避する。もし、調節が良好なら
ば、古いモデルは変わらない。
い）ならば、古いモデルは良好と仮定される。古いデー
タポイントは同じゲインスケジュールがまだ用いられる
ようにしてシフトされる。これは、調節器を、ゲインス
ケジュールに影響を与えないプロセス変化に追従させ
る。かかる変化は、通常、例えば、試薬の強度変化また
はプロセス流に非緩衝性材料が加えられることによって
起こる。これは加振(excitation)が不足することによっ
て生じる問題をまた回避する。もし、調節が良好なら
ば、古いモデルは変わらない。
【００３６】３．もし、調節が著しくゆるやかであり且
つｐＨが目標値よりも遠いならば、古いモデルは良くな
く、極めて低いゲインをもたらすと仮定される。次い
で、古いデータ点は、ゲインスケジュールが現下のｐＨ
で一層高いゲイン値を与えるようにシフトされる。これ
は調節器に、乏しいデータまたは乏しい調節器調節に関
して補償させ得る制限された自己調整能力を提供する。
つｐＨが目標値よりも遠いならば、古いモデルは良くな
く、極めて低いゲインをもたらすと仮定される。次い
で、古いデータ点は、ゲインスケジュールが現下のｐＨ
で一層高いゲイン値を与えるようにシフトされる。これ
は調節器に、乏しいデータまたは乏しい調節器調節に関
して補償させ得る制限された自己調整能力を提供する。
【００３７】４．データ点は時間によっては蓄積されず
または重みがかけられないけれども、それらはそれらが
採取される順序で印が付けられる。調節が目標値から離
れており、妨害または滴定曲線の変更を示すときは、最
も古いデータ点は新しいデータ点が収集されたときに除
去される。
または重みがかけられないけれども、それらはそれらが
採取される順序で印が付けられる。調節が目標値から離
れており、妨害または滴定曲線の変更を示すときは、最
も古いデータ点は新しいデータ点が収集されたときに除
去される。
【００３８】本発明の学習的な方法は、迅速で連続的な
プロセス変更への追従により起きる種々の問題をうまく
取り扱い、一方で広範囲のデータ点を蓄えて十分な滴定
曲線をモデル化し且つ良好な調節の間の見積法の不適合
を回避する。
プロセス変更への追従により起きる種々の問題をうまく
取り扱い、一方で広範囲のデータ点を蓄えて十分な滴定
曲線をモデル化し且つ良好な調節の間の見積法の不適合
を回避する。
【００３９】データ目標が変化する毎に、新しいプロセ
スモデルが見積もられる。評価者は全組のデータに加え
て、用いた試薬のパラメータ化されたモデルを受け取
る。評価者は、プロセス滴定曲線を分解するのに用いる
ブロック滴定曲線を構築するライブラリーもまた与えら
れなければならない。
スモデルが見積もられる。評価者は全組のデータに加え
て、用いた試薬のパラメータ化されたモデルを受け取
る。評価者は、プロセス滴定曲線を分解するのに用いる
ブロック滴定曲線を構築するライブラリーもまた与えら
れなければならない。
【００４０】ライブラリー滴定曲線の最良の選択は用途
に依存する。プロセス流が、常に、その可能性がはっき
りしているもの、例えば、化学プラントでは、構築ブロ
ック曲線はプロセスの実際の試料からパラメータ化する
ことができる。しかし、一般的な場合には、プロセスは
まったく任意であろう。多目的曲線群に関するひとつの
可能性は、緩衝をまったく示さない曲線であり、そして
すべての範囲のｐＨ（ｐＨ＝０〜ｐＨ＝１４）を横切っ
て、わずかに異なるｐＨ値で各々緩衝する曲線の組であ
る。
に依存する。プロセス流が、常に、その可能性がはっき
りしているもの、例えば、化学プラントでは、構築ブロ
ック曲線はプロセスの実際の試料からパラメータ化する
ことができる。しかし、一般的な場合には、プロセスは
まったく任意であろう。多目的曲線群に関するひとつの
可能性は、緩衝をまったく示さない曲線であり、そして
すべての範囲のｐＨ（ｐＨ＝０〜ｐＨ＝１４）を横切っ
て、わずかに異なるｐＨ値で各々緩衝する曲線の組であ
る。
【００４１】パイロットプラントに含まれた試験に選択
された組は、一の非緩衝曲線、各々の観測されたデータ
点のｐＨ値で緩衝する一組の曲線からなる。各々の曲線
は単一のパラメータで記載され得る。これは直観的な手
段を有し、少ない組のデータに関して、より少ないパラ
メータ及びより早い解法をもたらす。解は典型的には１
秒以下で見出される。
された組は、一の非緩衝曲線、各々の観測されたデータ
点のｐＨ値で緩衝する一組の曲線からなる。各々の曲線
は単一のパラメータで記載され得る。これは直観的な手
段を有し、少ない組のデータに関して、より少ないパラ
メータ及びより早い解法をもたらす。解は典型的には１
秒以下で見出される。
【００４２】評価者はライブラリー曲線のリストからな
るプロセスモデル、及び各曲線のモデル化学成分に関す
る濃度値に応答する。モデルは、ゲインスケジュールに
報告され、そして新たなモデルが計算されるまでゲイン
スケジュールを計算するのに用いられる。
るプロセスモデル、及び各曲線のモデル化学成分に関す
る濃度値に応答する。モデルは、ゲインスケジュールに
報告され、そして新たなモデルが計算されるまでゲイン
スケジュールを計算するのに用いられる。
【００４３】調節はＰＩ調節器１６及びプロセスモデル
から導かれたゲインスケジュールにより行われる。プロ
セスモデルは種々の方法で得ることができることを知る
ことが重要である。適応性のある配置では、評価者はモ
デルをオンラインで見出すが、適応性のない問題に関し
ては、モデルは実験室滴定データからオフラインで見出
し得るが、オンラインでの評価はされない。本発明の見
積り技術は任意の組の滴定データに関して用い得、上記
インライン調節システムはオンラインのデータを収集す
る方法を提供する。
から導かれたゲインスケジュールにより行われる。プロ
セスモデルは種々の方法で得ることができることを知る
ことが重要である。適応性のある配置では、評価者はモ
デルをオンラインで見出すが、適応性のない問題に関し
ては、モデルは実験室滴定データからオフラインで見出
し得るが、オンラインでの評価はされない。本発明の見
積り技術は任意の組の滴定データに関して用い得、上記
インライン調節システムはオンラインのデータを収集す
る方法を提供する。
【００４４】ＰＩ調節器は、流量比調節器であり、順方
向増幅器として１８でのプロセス流量を用いる。調節器
は、プロセスの物理的な動力学、すなわち、時定数及び
不動時間に対して調整されなければならない。これらは
プロセス流量の関数である。それらのいくつかの見積は
調節器に提供されなければならない。試験した配置に関
して、プロセス動力学は整定時間と呼ばれるひとつのパ
ラメータにひとまとめにされ、整定時間は高及び低流量
にて測定された値を通じて直線として適合する。時定数
と不動時間はインラインプロセスに関してほぼ等しいと
仮定される。整定時間は調節作用をどれだけ凍結するか
を決定するのに用いる。時定数と不動時間は、見積り用
ではなく、ＰＩ調整用に用いられ、それゆえ見積り方法
には重要ではない。
向増幅器として１８でのプロセス流量を用いる。調節器
は、プロセスの物理的な動力学、すなわち、時定数及び
不動時間に対して調整されなければならない。これらは
プロセス流量の関数である。それらのいくつかの見積は
調節器に提供されなければならない。試験した配置に関
して、プロセス動力学は整定時間と呼ばれるひとつのパ
ラメータにひとまとめにされ、整定時間は高及び低流量
にて測定された値を通じて直線として適合する。時定数
と不動時間はインラインプロセスに関してほぼ等しいと
仮定される。整定時間は調節作用をどれだけ凍結するか
を決定するのに用いる。時定数と不動時間は、見積り用
ではなく、ＰＩ調整用に用いられ、それゆえ見積り方法
には重要ではない。
【００４５】インラインの構成は、スピードが要求され
るので、適応性調節には本質的である。適応性でない調
節に関して、任意の配置が用いられ、ＰＩ調節器はシス
テムの動力学に適合される。インラインシステムはタン
クよりも大きい不動時間を有しているので、タンクは調
節が一層容易であり、本発明のゲインスケジュール化さ
れた調節器は通常のタンクの構成に一層適用性がある。
るので、適応性調節には本質的である。適応性でない調
節に関して、任意の配置が用いられ、ＰＩ調節器はシス
テムの動力学に適合される。インラインシステムはタン
クよりも大きい不動時間を有しているので、タンクは調
節が一層容易であり、本発明のゲインスケジュール化さ
れた調節器は通常のタンクの構成に一層適用性がある。
【００４６】インラインの配置は、また、図４及び図５
に示したようにタンクと一緒に用いられて一層良好な性
能を提供することができる。しかしながら、タンクは調
節された容器としては用いられない。それは調節器の下
流に配置されて短期のプロセス妨害の効果と出力ｐＨに
おける振動を除外し得る。それはまたｐＨ調節器の上流
に置くことができ、短期のプロセス妨害を除外し、そし
て出力ｐＨが仕様をはずれたときに循環用の場所を提供
し得る。
に示したようにタンクと一緒に用いられて一層良好な性
能を提供することができる。しかしながら、タンクは調
節された容器としては用いられない。それは調節器の下
流に配置されて短期のプロセス妨害の効果と出力ｐＨに
おける振動を除外し得る。それはまたｐＨ調節器の上流
に置くことができ、短期のプロセス妨害を除外し、そし
て出力ｐＨが仕様をはずれたときに循環用の場所を提供
し得る。
【００４７】調節器用の試験概要は、広範囲の「実界(r
eal world)」の条件をシミュレートし、そして従前の適
応性ｐＨ調節器が取り扱えない場合を作出するのに案出
された。
eal world)」の条件をシミュレートし、そして従前の適
応性ｐＨ調節器が取り扱えない場合を作出するのに案出
された。
【００４８】すべての試験は酸性の廃棄流を中和するこ
とを含む。アルカリ廃棄流の中和は本質的に同じ問題で
ある。非中性のｐＨに調節することは中和の問題の副題
である。試験結果は一般的な場合に有効にすべきであ
る。
とを含む。アルカリ廃棄流の中和は本質的に同じ問題で
ある。非中性のｐＨに調節することは中和の問題の副題
である。試験結果は一般的な場合に有効にすべきであ
る。
【００４９】試験は、種々のプロセス流れの範囲に関し
て開始すること、流れ変化、濃度変化及び一プロセスか
らの別のプロセスへの変化を含む。段階変化と早い勾配
変化及び遅い勾配変化との両方を用いる。比較のため
に、本発明の見積り技術を用いてそしてオフラインで誘
導されたゲインスケジュールを用いて、いくつかの試験
を行う。
て開始すること、流れ変化、濃度変化及び一プロセスか
らの別のプロセスへの変化を含む。段階変化と早い勾配
変化及び遅い勾配変化との両方を用いる。比較のため
に、本発明の見積り技術を用いてそしてオフラインで誘
導されたゲインスケジュールを用いて、いくつかの試験
を行う。
【００５０】典型的なＥＰＡ規格に基づき、公称調節バ
ンドを試験グラフ上に示す。もしｐＨがこのバンド内に
あると、調節は適当であると考えられる。
ンドを試験グラフ上に示す。もしｐＨがこのバンド内に
あると、調節は適当であると考えられる。
【００５１】試験のために、６つの種々のプロセス流れ
が用いられる。それらの二つに関する実験滴定曲線は図
２及び図３中に示される。それらの化学的処方及び特性
は以下の通りである。
が用いられる。それらの二つに関する実験滴定曲線は図
２及び図３中に示される。それらの化学的処方及び特性
は以下の通りである。
【００５２】処方１： ．０１０Ｍ Ｈ3 ＰＯ4 低ｐ
Ｈ、ｐＨ＝７で低（プロセス）ゲイン極端なゲイン変化 処方２： ．０１６Ｍ Ｈ2 ＳＯ4 ＋．０２２Ｍ Ｎ
ａＣｌ低ｐＨ、ｐＨ＝７で高ゲイン長いゼロゲイン区間
Ｈ、ｐＨ＝７で低（プロセス）ゲイン極端なゲイン変化 処方２： ．０１６Ｍ Ｈ2 ＳＯ4 ＋．０２２Ｍ Ｎ
ａＣｌ低ｐＨ、ｐＨ＝７で高ゲイン長いゼロゲイン区間
【００５３】始動は２元サーチにより始まり、そして調
節器は目標点を含む調節バンド中でデータ点を見出そう
とする。これを行うことは平坦で、緩衝された滴定曲線
上では容易である。広範囲の調節値は調節バンド内に入
る。急勾配の曲線に関しては、調整をわずかな範囲で行
わねばならず、サーチは一層長くかかり、そして続いて
起こることなく終了し得る。サーチが一旦行われると、
モデルが適合され、そしてＰＩ調節が始まる。
節器は目標点を含む調節バンド中でデータ点を見出そう
とする。これを行うことは平坦で、緩衝された滴定曲線
上では容易である。広範囲の調節値は調節バンド内に入
る。急勾配の曲線に関しては、調整をわずかな範囲で行
わねばならず、サーチは一層長くかかり、そして続いて
起こることなく終了し得る。サーチが一旦行われると、
モデルが適合され、そしてＰＩ調節が始まる。
【００５４】処方１： 処方１は、中和点では低いプロセスゲインを有し、より
高い調節器ゲインを可能にする（図２の滴定曲線を参照
のこと）。図９は始動を示す。２元のサーチは１０秒〜
７０秒だけ続く。次いで、ＰＩ調節器が働き、ｐＨは急
速に目標値に導かれる。追加のデータ点は途中で収集さ
れる。図９中、「ＣＯ％／２０」は、０〜１００％に規
格化されたレコーダーの調節出力（ＣＯ）が、２０％で
あることを示す。
高い調節器ゲインを可能にする（図２の滴定曲線を参照
のこと）。図９は始動を示す。２元のサーチは１０秒〜
７０秒だけ続く。次いで、ＰＩ調節器が働き、ｐＨは急
速に目標値に導かれる。追加のデータ点は途中で収集さ
れる。図９中、「ＣＯ％／２０」は、０〜１００％に規
格化されたレコーダーの調節出力（ＣＯ）が、２０％で
あることを示す。
【００５５】ここでの結果は良好であり、そしてプロセ
スゲインが全体的に低い典型的な調節器性能である。低
プロセスゲインは調節バンドを発見容易にし、それゆえ
２元サーチは早期に終る。低プロセスゲインはまた出力
ｐＨを小さな妨害に対して敏感にさせず、高い帰還ゲイ
ンを可能にして、大きな妨害に対する追従を良好にす
る。
スゲインが全体的に低い典型的な調節器性能である。低
プロセスゲインは調節バンドを発見容易にし、それゆえ
２元サーチは早期に終る。低プロセスゲインはまた出力
ｐＨを小さな妨害に対して敏感にさせず、高い帰還ゲイ
ンを可能にして、大きな妨害に対する追従を良好にす
る。
【００５６】比較のため、図１０は同じ処方に関する非
適応性の始動を示し、ゲインスケジュールはプロセス滴
定曲線からオフラインで決定される。調節は良好であ
り、ゲインシケジュール化されたＰＩ調節器は、実際
に、可変性の高い、高非線形のプロセスゲインに対して
補償することができる。
適応性の始動を示し、ゲインスケジュールはプロセス滴
定曲線からオフラインで決定される。調節は良好であ
り、ゲインシケジュール化されたＰＩ調節器は、実際
に、可変性の高い、高非線形のプロセスゲインに対して
補償することができる。
【００５７】処方２：処方１に比較して、処方２は中和
点で極めて高いプロセスゲインを有する（滴定曲線、図
３）。図１１は始動を示す。２元サーチは６０秒から３
１０秒に伸び、調節バンドを通って何度かｐＨを測定
し、最後はｐＨ＝４で終わる。ＰＩ調節が開始され、ｐ
Ｈが誘導される。いくつかのデータ点が途中で採取さ
れ、そして調節器ゲインはｐＨ４−５の領域で増大す
る。ｐＨは最終的に中性近くに導かれるが、系は現実に
は定着しない。
点で極めて高いプロセスゲインを有する（滴定曲線、図
３）。図１１は始動を示す。２元サーチは６０秒から３
１０秒に伸び、調節バンドを通って何度かｐＨを測定
し、最後はｐＨ＝４で終わる。ＰＩ調節が開始され、ｐ
Ｈが誘導される。いくつかのデータ点が途中で採取さ
れ、そして調節器ゲインはｐＨ４−５の領域で増大す
る。ｐＨは最終的に中性近くに導かれるが、系は現実に
は定着しない。
【００５８】ここでの結果は、プロセスゲインが高い
（滴定曲線が極めて急勾配）ときの典型的な性能であ
る。調節出力は極めて狭いバンド内に納まらねばなら
ず、従って、２元サーチプロセスは長く、そして調節信
号は両方向にて所望のバンドを飛び越えるながらいくつ
かわき道を持つ。プロセスはプロセス中または試薬流れ
中のわずかな変化、増幅ノイズ及びドリフトに対しても
極めて敏感である。帰還ゲインは低く、妨害に対して乏
しい追従性にする。
（滴定曲線が極めて急勾配）ときの典型的な性能であ
る。調節出力は極めて狭いバンド内に納まらねばなら
ず、従って、２元サーチプロセスは長く、そして調節信
号は両方向にて所望のバンドを飛び越えるながらいくつ
かわき道を持つ。プロセスはプロセス中または試薬流れ
中のわずかな変化、増幅ノイズ及びドリフトに対しても
極めて敏感である。帰還ゲインは低く、妨害に対して乏
しい追従性にする。
【００５９】調節出力が実際に正確な値に極めて近いこ
とを知るべきである。滴定曲線は、出力で１のｐＨのエ
ラーが調節入力での１％未満のエラーに相当することを
知るべきである。しかしながら、プロセスの感度はエラ
ーを過大視している。
とを知るべきである。滴定曲線は、出力で１のｐＨのエ
ラーが調節入力での１％未満のエラーに相当することを
知るべきである。しかしながら、プロセスの感度はエラ
ーを過大視している。
【００６０】図１２は、非適応性の始動を示す。調節器
はオフラインで求められたゲインスケジュールにより調
整される。この場合、ｐＨは最初に飛び出している。滴
定曲線は極めて早く急勾配になるので遅れ及び不動時間
はゲインスケジュールを侵略的にさせる。しかし、目標
値に戻る途中、逆のことが生じ、ｐＨはｐＨ＝９．５付
近で行きづまり、それ以上低下しない。これは、このｐ
Ｈでの調節器ゲインが極端に低く（図３参照）、そして
調節器が微細な流量の妨害に追従しようとするからであ
る。廃棄流はタンクからポンプで送られ、タンクレベル
が下がると、流量もまた下がる。妨害は調節器に報告さ
れる流量においては見られず、それはポンプの目標値か
ら導かれる。調節器ゲインは極めて低く流量は調節出力
よりも早く下がる。
はオフラインで求められたゲインスケジュールにより調
整される。この場合、ｐＨは最初に飛び出している。滴
定曲線は極めて早く急勾配になるので遅れ及び不動時間
はゲインスケジュールを侵略的にさせる。しかし、目標
値に戻る途中、逆のことが生じ、ｐＨはｐＨ＝９．５付
近で行きづまり、それ以上低下しない。これは、このｐ
Ｈでの調節器ゲインが極端に低く（図３参照）、そして
調節器が微細な流量の妨害に追従しようとするからであ
る。廃棄流はタンクからポンプで送られ、タンクレベル
が下がると、流量もまた下がる。妨害は調節器に報告さ
れる流量においては見られず、それはポンプの目標値か
ら導かれる。調節器ゲインは極めて低く流量は調節出力
よりも早く下がる。
【００６１】濃度変化は、流量につながり得（例えば、
雨水が下水に注がれると、流れを希釈して、流量を増加
する）、または流量と独立に起こり得る（例えば、廃棄
流の小さいが濃縮部分に起因してプロセスが挙動を変化
するとき）。主な問題は、ｐＨが目標と非常に異なるゲ
インを有する滴定曲線の部分にシフトし得ることであ
る。ゲインスケジュール化されていない調節器は行きづ
まるかまたは目標値を著しく飛び越えるであろう。ゲイ
ンスケジュールはこの問題をうまく処理する。他の困難
な点は濃度の変化に比例するプロセスゲイン変化及び新
しいデータを古いデータと一致させない滴定曲線のシフ
トを含む。処方１：処方１の滴定曲線はゲインの極端な
変化を示す（図２参照）のでこの処方を試験する。ｐＨ
の変化は、調節器を調節開始時と明らかに異なる滴定曲
線部分に進ませる。試験は３分間、５０％の濃度勾配の
低下を示し、次いで元の値に戻るステップを示す。
雨水が下水に注がれると、流れを希釈して、流量を増加
する）、または流量と独立に起こり得る（例えば、廃棄
流の小さいが濃縮部分に起因してプロセスが挙動を変化
するとき）。主な問題は、ｐＨが目標と非常に異なるゲ
インを有する滴定曲線の部分にシフトし得ることであ
る。ゲインスケジュール化されていない調節器は行きづ
まるかまたは目標値を著しく飛び越えるであろう。ゲイ
ンスケジュールはこの問題をうまく処理する。他の困難
な点は濃度の変化に比例するプロセスゲイン変化及び新
しいデータを古いデータと一致させない滴定曲線のシフ
トを含む。処方１：処方１の滴定曲線はゲインの極端な
変化を示す（図２参照）のでこの処方を試験する。ｐＨ
の変化は、調節器を調節開始時と明らかに異なる滴定曲
線部分に進ませる。試験は３分間、５０％の濃度勾配の
低下を示し、次いで元の値に戻るステップを示す。
【００６２】結果（図１３）は良好である。プロセスは
ｐＨ＝７付近で比較的鈍感であり、高い調節器ゲインは
調節器を困難なく勾配に追従させ得る。ステップはｐＨ
の突然の降下を起こすが、ゲインスケジュールは行きづ
まりまたは飛び出しの兆候を示すことなくｐＨ降下をう
まく処理する。
ｐＨ＝７付近で比較的鈍感であり、高い調節器ゲインは
調節器を困難なく勾配に追従させ得る。ステップはｐＨ
の突然の降下を起こすが、ゲインスケジュールは行きづ
まりまたは飛び出しの兆候を示すことなくｐＨ降下をう
まく処理する。
【００６３】試験の最終組は処方の変化を含む。処方の
変化はプロセスの挙動が全っく変化することを表す。単
一のゲインスケジュールは、試験の処方に見られるプロ
セスの変化を説明することができない。試験は、ステッ
プ変化、早い勾配及び遅い勾配を含んでいた。それらは
調節器に関する種々の問題を表す。
変化はプロセスの挙動が全っく変化することを表す。単
一のゲインスケジュールは、試験の処方に見られるプロ
セスの変化を説明することができない。試験は、ステッ
プ変化、早い勾配及び遅い勾配を含んでいた。それらは
調節器に関する種々の問題を表す。
【００６４】図１４及び１５は、調節された濃度により
処方１から処方２への遅い変化を示し、従って、調節器
の作用及び出力ｐＨが同じ状態に留まり、プロセスが変
化した痕跡を調節器に与えない。これは適応性調節に関
する厳しい試験である。
処方１から処方２への遅い変化を示し、従って、調節器
の作用及び出力ｐＨが同じ状態に留まり、プロセスが変
化した痕跡を調節器に与えない。これは適応性調節に関
する厳しい試験である。
【００６５】図１４は処方１の滴定曲線用に調整された
非適応性調節器用の試験を示す。２００秒で開始し、プ
ロセス間のゆっくりとした傾斜が作られ、滴定曲線はし
だいに急勾配になる。調節器を発振させる妨害はまった
くないが、傾斜が進むと小さな発振が始まり、最終的に
は調節できなくなる。
非適応性調節器用の試験を示す。２００秒で開始し、プ
ロセス間のゆっくりとした傾斜が作られ、滴定曲線はし
だいに急勾配になる。調節器を発振させる妨害はまった
くないが、傾斜が進むと小さな発振が始まり、最終的に
は調節できなくなる。
【００６６】図１５は、本発明の適応性調節器用の同じ
試験を示す。２元サーチは開始時に実行され、ｐＨが１
０．５に飛び出した後に、調節が確立される。
試験を示す。２元サーチは開始時に実行され、ｐＨが１
０．５に飛び出した後に、調節が確立される。
【００６７】本発明の適応性ｐＨ調節器は、極端なプロ
セス変化及び負荷変化に急速に適応し、極めてわずかな
調整で足り、そしてインライン調節器において前例のな
いｐＨ調節を達成する。
セス変化及び負荷変化に急速に適応し、極めてわずかな
調整で足り、そしてインライン調節器において前例のな
いｐＨ調節を達成する。
【００６８】 滴定曲線評価の数学 イオン溶液の化学理論に関するモデルは十分に開発され
ているが、複雑であり、典型的には、計算結果と観測結
果を一致させるために多くの実験的に誘導された補正因
子を含む。調節のためには、溶液の化学組成から溶液の
正確な挙動を計算する必要はない。単純化されたモデル
は観測されたプロセスの挙動に適切に一致させることが
できる。本文中で用いたモデルを式（１１）に記載す
る。それは酸性度係数を無視し、すべての化学反応がｐ
Ｈ測定前に平衡に達すると仮定している。
ているが、複雑であり、典型的には、計算結果と観測結
果を一致させるために多くの実験的に誘導された補正因
子を含む。調節のためには、溶液の化学組成から溶液の
正確な挙動を計算する必要はない。単純化されたモデル
は観測されたプロセスの挙動に適切に一致させることが
できる。本文中で用いたモデルを式（１１）に記載す
る。それは酸性度係数を無視し、すべての化学反応がｐ
Ｈ測定前に平衡に達すると仮定している。
【００６９】ｐＨは溶液中の水素イオンの活動度または
有効濃度を測る。有効濃度は実際の濃度とは異なるであ
ろうが、希釈溶液中ではその効果を無視することができ
る。ｐＨは水素イオン濃度の対数として求められ、固有
非線形性を示す。
有効濃度を測る。有効濃度は実際の濃度とは異なるであ
ろうが、希釈溶液中ではその効果を無視することができ
る。ｐＨは水素イオン濃度の対数として求められ、固有
非線形性を示す。
【数２】ｐＨ＝−ｌｏｇ10（［Ｈ+ ］）
（１）式中、［Ｈ+ ］は水素イオン濃度であり、モル／
リットルで表される。
（１）式中、［Ｈ+ ］は水素イオン濃度であり、モル／
リットルで表される。
【００７０】モデルは水素イオンを含むすべての化学反
応に関して書くことができる。これらの反応は、酸、塩
基、塩及び水の解離を含む。
応に関して書くことができる。これらの反応は、酸、塩
基、塩及び水の解離を含む。
【００７１】水は解離して平衡度定数を保つ。
【数３】ＫW ＝［Ｈ+ ］［ＯＨ- ］ （２） ｐＫW ＝−ｌｏｇ10（ＫW ） 式中、ＫW は水のイオン積あり（２４℃にて１０
-14 ）、［ＯＨ- ］は水酸イオン濃度（モル／リット
ル）である。単純な酸及び塩基は水中でいくらか解離し
てイオンを生成する。解離の程度は酸に関してはＫa 、
塩基に関してはＫb によって求められる。単純な酸ＨＡ
及び単純な塩基ＢＯＨに関して、それら次のように定義
される。
-14 ）、［ＯＨ- ］は水酸イオン濃度（モル／リット
ル）である。単純な酸及び塩基は水中でいくらか解離し
てイオンを生成する。解離の程度は酸に関してはＫa 、
塩基に関してはＫb によって求められる。単純な酸ＨＡ
及び単純な塩基ＢＯＨに関して、それら次のように定義
される。
【００７２】
【数４】Ｋa ＝［Ｈ+ ］［Ａ］／［ＨＡ］
（３） ｐＫa ＝−ｌｏｇ10（Ｋa ） Ｋb ＝［Ｂ+ ］［ＯＨ］／［ＢＯＨ］
（４） ｐＫb ＝−ｌｏｇ10（ＫＢb ） 式（３）及び（４）とｐＨ（１）及びＫW （２）の定義
とを組み合わせると、与えられたｐＨにおける解離度を
与える。
（３） ｐＫa ＝−ｌｏｇ10（Ｋa ） Ｋb ＝［Ｂ+ ］［ＯＨ］／［ＢＯＨ］
（４） ｐＫb ＝−ｌｏｇ10（ＫＢb ） 式（３）及び（４）とｐＨ（１）及びＫW （２）の定義
とを組み合わせると、与えられたｐＨにおける解離度を
与える。
【００７３】
【数５】酸：Ｃa ＝１／（１＋１０pKa-pH）
（５） 塩基：Ｃb ＝１／（１＋１０pKb+pH-pKw） （６） 式中、Ｃa 及びＣb は０（解離しない）から１（完全に
解離する）に及ぶ。解離しない状態から完全に解離する
までの変化は、酸に関してはｐＨ＝ｐＫa で、塩基に関
してはｐＨ＝ｐＫw −ｐＫb を中心とする狭いｐＨ範囲
に渡って生じる。解離は添加された試薬を中和するよう
にイオンを提供し、ｐＨ＝ｐＫa またはｐＨ＝ｐＫw −
ｐＫb にて滴定曲線の緩衝を生じる。
（５） 塩基：Ｃb ＝１／（１＋１０pKb+pH-pKw） （６） 式中、Ｃa 及びＣb は０（解離しない）から１（完全に
解離する）に及ぶ。解離しない状態から完全に解離する
までの変化は、酸に関してはｐＨ＝ｐＫa で、塩基に関
してはｐＨ＝ｐＫw −ｐＫb を中心とする狭いｐＨ範囲
に渡って生じる。解離は添加された試薬を中和するよう
にイオンを提供し、ｐＨ＝ｐＫa またはｐＨ＝ｐＫw −
ｐＫb にて滴定曲線の緩衝を生じる。
【００７４】二酸Ｈ2 Ａ（例えば、硫酸、Ｈ2 ＳＯ4 ）
は二度解離することができ、第１及び第２解離は別々の
解離定数を有する。
は二度解離することができ、第１及び第２解離は別々の
解離定数を有する。
【数６】Ｋa1＝［Ｈ+ ］［ＨＡ］／［Ｈ2 Ａ］
（７） ｐＫa1＝−ｌｏｇ10（Ｋa1） Ｋa2＝［Ｈ+ ］［Ａ- ］／［ＨＡ］ （８） ｐＫa2＝−ｌｏｇ10（Ｋa1） Ｃa について得られる式は一層複雑である。
（７） ｐＫa1＝−ｌｏｇ10（Ｋa1） Ｋa2＝［Ｈ+ ］［Ａ- ］／［ＨＡ］ （８） ｐＫa2＝−ｌｏｇ10（Ｋa1） Ｃa について得られる式は一層複雑である。
【００７５】
【数７】Ｃa ＝（１＋５* １０pKa1-pH ）／（１＋１０
pKa2-pH （１＋１０pKa-pH))(9)
pKa2-pH （１＋１０pKa-pH))(9)
【００７６】石灰、Ｃａ（ＯＨ）2 のような複雑な塩基
に関する式は同様であり、そして式は三酸及び三塩基
（例えば、リン酸、Ｈ3 ＰＯ4 ）にまで拡張することが
できる。酸及び塩基の反応から得られる塩は、例えば、
次式で表される。
に関する式は同様であり、そして式は三酸及び三塩基
（例えば、リン酸、Ｈ3 ＰＯ4 ）にまで拡張することが
できる。酸及び塩基の反応から得られる塩は、例えば、
次式で表される。
【数８】ＨＣｌ＋ＮａＯＨ ←→ ＮａＣｌ＋Ｈ2 Ｏ 塩は、酸と塩基成分の混合物としてモデル化される。最
終的には、すべての溶液は電気的に中性であり、そし
て、電荷均衡式はすべてのイオン成分の寄与の総和とし
て書くことができる。
終的には、すべての溶液は電気的に中性であり、そし
て、電荷均衡式はすべてのイオン成分の寄与の総和とし
て書くことができる。
【００７７】
【数９】（酸イオン）＋（塩基イオン）＋（水イオン）
＝０ （１０）
＝０ （１０）
【００７８】上に展開した定義を用いて、この式は次の
ようになる。
ようになる。
【数１０】−Ｃa1Ｎa1・・・・＋Ｃb1Ｎb1・・・・＋１
０-pH −１０pH-pKw＝０ (11) 式中、Ｎa1は酸１の規定度であり、同様にＮa は各酸の
規定度であり、Ｎb1は塩基１の規定度であり、同様にＮ
a は各塩基の規定度である。
０-pH −１０pH-pKw＝０ (11) 式中、Ｎa1は酸１の規定度であり、同様にＮa は各酸の
規定度であり、Ｎb1は塩基１の規定度であり、同様にＮ
a は各塩基の規定度である。
【００７９】式（１１）はｐＨの評価に用いられる基本
的な式である。
的な式である。
【００８０】すべての観測したプロセスデータ点は、プ
ロセス成分及び添加試薬を含む系の種々の化学平衡を表
す。評価の際の問題は、同定が未知のすべての現実のプ
ロセスパラメータに関して系の式を解明するに等しい。
ｐＨが測定され、ｐＫw （−ｌｏｇ10（［Ｈ+ ］［Ｏ
Ｈ］））がわかり、そして上式（１１）でわかるように
見出すべきすべてのＣa 及びＮa 及びすべてのＣb 及び
Ｎb がまだ残されていると仮定する。Ｃa 及びＣb は真
のパラメータ、ｐＫa 及びｐＫb の非線形な関数であ
る。更に、現実のプロセスにおける成分の数は未知であ
る。系を直接解明することは明らかに期待できない。
ロセス成分及び添加試薬を含む系の種々の化学平衡を表
す。評価の際の問題は、同定が未知のすべての現実のプ
ロセスパラメータに関して系の式を解明するに等しい。
ｐＨが測定され、ｐＫw （−ｌｏｇ10（［Ｈ+ ］［Ｏ
Ｈ］））がわかり、そして上式（１１）でわかるように
見出すべきすべてのＣa 及びＮa 及びすべてのＣb 及び
Ｎb がまだ残されていると仮定する。Ｃa 及びＣb は真
のパラメータ、ｐＫa 及びｐＫb の非線形な関数であ
る。更に、現実のプロセスにおける成分の数は未知であ
る。系を直接解明することは明らかに期待できない。
【００８１】その問題を線形化する案は、未知のプロセ
スのｐＫa 及びｐＫb を前もって仮定することである。
これは、プロセスが、あらかじめ選択された種々の単純
な酸及び塩基の混合物であるとしてモデル化することが
できると仮定することと同様のことである。各々、別の
ｐＫa またはｐＫb は、関連したｐＨ値にてモデル滴定
曲線への緩衝をもたらす。もし、ｐＫを混合したものが
ｐＨ全域を覆うならば、任意の所望のｐＨにて任意の所
望の緩衝の程度により滴定曲線を構築することが可能で
あり且つ実際のプロセス滴定曲線をほとんど近似するこ
とが可能である。
スのｐＫa 及びｐＫb を前もって仮定することである。
これは、プロセスが、あらかじめ選択された種々の単純
な酸及び塩基の混合物であるとしてモデル化することが
できると仮定することと同様のことである。各々、別の
ｐＫa またはｐＫb は、関連したｐＨ値にてモデル滴定
曲線への緩衝をもたらす。もし、ｐＫを混合したものが
ｐＨ全域を覆うならば、任意の所望のｐＨにて任意の所
望の緩衝の程度により滴定曲線を構築することが可能で
あり且つ実際のプロセス滴定曲線をほとんど近似するこ
とが可能である。
【００８２】単純な酸及び塩基の組が選択されたなら
ば、見積りの問題は簡単な線形の問題になる。Ｃa 及び
Ｃb は下記式により知られた定数である。
ば、見積りの問題は簡単な線形の問題になる。Ｃa 及び
Ｃb は下記式により知られた定数である。
【００８３】
【数１１】Ｃa ＝１／（１＋１０pKa-pH） Ｃb ＝１／（１＋１０pKb+pH-pKw） なぜなら、ｐＫa またはｐＫb は仮定され、ｐＫwはわ
かっており、そしてｐＨは測定されるからである。加え
た試薬の量はわかっており、そして対応するｐＫa 及び
ｐＫb もまた知られており、そうして、加えた試薬に対
応する下記式における項もまたは定数である。見積りの
問題は、以下の形の系の式に対する解を見出すことであ
る。
かっており、そしてｐＨは測定されるからである。加え
た試薬の量はわかっており、そして対応するｐＫa 及び
ｐＫb もまた知られており、そうして、加えた試薬に対
応する下記式における項もまたは定数である。見積りの
問題は、以下の形の系の式に対する解を見出すことであ
る。
【００８４】
【数１２】Ｃa1Ｎa1＋・・＋ＣanＮan・・＋Ｃb1Ｎb1＋
・・・＋ＣbnＮbn＝Ｄ 式中、Ｃa1〜Ｃanは各々あらかじめ選択された酸の解離
度である。Ｎa1〜Ｎanは各々の酸の未知の規定度であ
る。Ｃb1〜Ｃbnは各々あらかじめ選択された塩基の解離
度であり、Ｎb1〜Ｎbnは各々の塩基の未知の規定度であ
る。Ｄは既知の源（水、試薬）に由来するイオンを一括
する一定の項である。
・・・＋ＣbnＮbn＝Ｄ 式中、Ｃa1〜Ｃanは各々あらかじめ選択された酸の解離
度である。Ｎa1〜Ｎanは各々の酸の未知の規定度であ
る。Ｃb1〜Ｃbnは各々あらかじめ選択された塩基の解離
度であり、Ｎb1〜Ｎbnは各々の塩基の未知の規定度であ
る。Ｄは既知の源（水、試薬）に由来するイオンを一括
する一定の項である。
【００８５】最もうまく合致したモデルにおいて仮定さ
れた混合物である酸及び塩基に対応する規定度だけが見
出される必要があり、これは線形の問題である。必要な
すべてのものは系を解くのに十分なデータ点である。
れた混合物である酸及び塩基に対応する規定度だけが見
出される必要があり、これは線形の問題である。必要な
すべてのものは系を解くのに十分なデータ点である。
【００８６】コンピュータソフトウエアーはデータポイ
ント及び予備選択されたｐＫを式の形に変換することが
できる。そして問題は、ｓｖｄ技術を用いて、最小二乗
法の問題として解決される。ｓｖｄは未知数よりも少な
い式がある場合でさえも、解を見出すことを可能にす
る。式の未決定の系に対する特異の解が存在しないけれ
ども、最小量の解が存在し、ｓｖｄを用いてそれを見出
すことができる。結果は、その問題に対して安定した解
であり、たとえ、どのようなデータセットが提供されよ
うとも、合理的な答を与えることを信頼できるものであ
る。遭遇する唯一の問題は、化学成分の規定度を強制的
に明らかにすることである。反復操作が用いられて無用
の規定度の解は除去される。解は素早く且つ収斂するこ
とが保証される。
ント及び予備選択されたｐＫを式の形に変換することが
できる。そして問題は、ｓｖｄ技術を用いて、最小二乗
法の問題として解決される。ｓｖｄは未知数よりも少な
い式がある場合でさえも、解を見出すことを可能にす
る。式の未決定の系に対する特異の解が存在しないけれ
ども、最小量の解が存在し、ｓｖｄを用いてそれを見出
すことができる。結果は、その問題に対して安定した解
であり、たとえ、どのようなデータセットが提供されよ
うとも、合理的な答を与えることを信頼できるものであ
る。遭遇する唯一の問題は、化学成分の規定度を強制的
に明らかにすることである。反復操作が用いられて無用
の規定度の解は除去される。解は素早く且つ収斂するこ
とが保証される。
【００８７】更に、解が観測データに最も合致するプロ
セスの化学モデルであるので、解は実際の滴定曲線のよ
うにふるまうことを保証できる。プロセスの化学に基づ
き見積られたモデルの結合、及びｓｖｄによる最小の大
きさの解は、見積り操作を極めて良好に行わせる。通常
の見積りの問題のほとんど、例えば、不十分なデータ、
うまく条件化されてないデータ組による途方もないパラ
メータまたはデータ範囲を超える不安定な外挿は、完全
に除去された。
セスの化学モデルであるので、解は実際の滴定曲線のよ
うにふるまうことを保証できる。プロセスの化学に基づ
き見積られたモデルの結合、及びｓｖｄによる最小の大
きさの解は、見積り操作を極めて良好に行わせる。通常
の見積りの問題のほとんど、例えば、不十分なデータ、
うまく条件化されてないデータ組による途方もないパラ
メータまたはデータ範囲を超える不安定な外挿は、完全
に除去された。
【００８８】所望のプロセスゲインは定常状態ゲインで
あり、次式で表される。
あり、次式で表される。
【数１３】ＫP ＝［ｐＨ（目標）−ｐＨ（現状）］／
［レシオ（目標）−レシオ（現状）］
［レシオ（目標）−レシオ（現状）］
【００８９】ｐＨの目標値は知られており、そして現状
のｐＨは測定される。必要なことはモデル滴定曲線上の
対応するフローレシオである（測定されたフローレシオ
は用いるべきでない。実際の滴定曲線とモデルの滴定曲
線との間のミスマッチは不合理なゲイン値をもたらすこ
とになる）。
のｐＨは測定される。必要なことはモデル滴定曲線上の
対応するフローレシオである（測定されたフローレシオ
は用いるべきでない。実際の滴定曲線とモデルの滴定曲
線との間のミスマッチは不合理なゲイン値をもたらすこ
とになる）。
【００９０】電荷の均衡式は再び次のようになる。
【数１４】（酸イオン）＋（塩基イオン）＋（水イオ
ン）＝０
ン）＝０
【００９１】ｐＨは知られている。混合されていない試
薬及び廃棄流の規定度及びｐＫ値は共に知られている。
未知のものは式を解く二つの流れの相対比である。希釈
因子は次の通りである。
薬及び廃棄流の規定度及びｐＫ値は共に知られている。
未知のものは式を解く二つの流れの相対比である。希釈
因子は次の通りである。
【００９２】ＤW ＝ｗ／（ｗ＋ｒ）（廃棄流） Ｄr ＝ｒ／（ｗ＋ｒ）（廃棄流） 式中、ｒは試薬のフローレシオ（ｇ／ｍ）であり、ｗは
廃棄物のフローレシオ（ｇ／ｍ）である。
廃棄物のフローレシオ（ｇ／ｍ）である。
【００９３】全電荷の均衡式中、廃棄流成分の規定度の
係数はＤW を乗じなければならず、試薬成分の各規定度
係数はＤr を乗じなければならない。
係数はＤW を乗じなければならず、試薬成分の各規定度
係数はＤr を乗じなければならない。
【００９４】電荷の均衡式は次のようになる。
【数１５】ＤW （酸イオン）＋Ｄr （塩基イオン）＋
（水イオン）＝０ これは、ＤW 及びＤr に関する式を希釈因子で置き換え
てそして、現ｐＨ及び目標値ｐＨで見積られた係数を持
つ該式を解くことによって、比ｒ／ｗに関して簡単に解
かれる。ゲインはＫp に関する式によって求められる。
（水イオン）＝０ これは、ＤW 及びＤr に関する式を希釈因子で置き換え
てそして、現ｐＨ及び目標値ｐＨで見積られた係数を持
つ該式を解くことによって、比ｒ／ｗに関して簡単に解
かれる。ゲインはＫp に関する式によって求められる。
【００９５】本発明の特定の具体例を詳細に示して本発
明の原理の応用を説明してきたが、本発明の原理を離れ
ないで別の方法で本発明を具体化し得ることが理解され
よう。
明の原理の応用を説明してきたが、本発明の原理を離れ
ないで別の方法で本発明を具体化し得ることが理解され
よう。
【図１】 本発明の適応性ｐＨ調節器の概念的なブロッ
クダイヤグラムを示す。
クダイヤグラムを示す。
【図２】 本発明に従い用いられる第１の処方の滴定曲
線のグラフを示す。
線のグラフを示す。
【図３】 本発明に従い用いられる第１の処方の滴定曲
線のグラフを示す。
線のグラフを示す。
【図４】 下流タンクを備える本発明の調節器の使用を
示すブロックダイヤグラムである。
示すブロックダイヤグラムである。
【図５】 上流タンクを備える本発明の調節器の使用を
示すブロックダイヤグラムである。
示すブロックダイヤグラムである。
【図６】 適応性調節器において使用するためのゲイン
を得るための技術を示すグラフである。
を得るための技術を示すグラフである。
【図７】 本発明の最初の処方から得られる調節ゲイン
案を表すグラフである。
案を表すグラフである。
【図８】 実際の滴定曲線と本発明を用いて得られるモ
デル滴定曲線との関係を示すグラフである。
デル滴定曲線との関係を示すグラフである。
【図９】 始動期間の本発明の結果を示す図である。
【図１０】 実際のプロセス滴定曲線用いて得られた結
果を示す図９と同様のグラフである。
果を示す図９と同様のグラフである。
【図１１】 第２の処方を用いたときに得られる結果を
示す図９と同様の図である。
示す図９と同様の図である。
【図１２】 第２の処方を用いたときの結果を示す図１
０と同様の図である。
０と同様の図である。
【図１３】 本発明に関して、濃度の急速な変化を含む
試験結果を示す。
試験結果を示す。
【図１４】 処方１を用いる非適応性調節器の結果を示
し、それはサイクルの終わり近くで不安定な調節を生じ
る。
し、それはサイクルの終わり近くで不安定な調節を生じ
る。
【図１５】 本発明を用いた適応性調節器の結果を示
す。
す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ケネス・ロパロ 米国オハイオ州チェスタランド、ケイブ ズ・ロード12310 (72)発明者 トマス・ジェイ・シャイブ 米国オハイオ州チェスタランド、ウッド サイド・ドライブ12865 (56)参考文献 特開 平１−218692（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−40902（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−74263（ＪＰ，Ａ) 実開 昭63−148099（ＪＰ，Ｕ)
Claims (10)
- 【請求項１】 ある流量で流入する流れに試薬を加えて
得た滴定曲線から比例積分調節器のゲインが決定される
比例積分調節器を使用して溶液のｐＨを制御する方法に
おいて、 各々のｐＨ値がそれぞれ試薬流量対流入流量の比に対応
するような複数のｐＨ値を用意し、前記用意された複数の ｐＨ値での試薬流量対流入流量の
比を各々表す複数のｐＨデータ点を収集し、 複数のｐＨデータ点をｐＨに基づき記憶システム中に蓄
積し、 前記蓄積されたｐＨデータ点からモデル滴定曲線を作成
し、そして前記モデル滴定曲線を使用して前記比例積分制御器のゲ
インを操作するためのゲインスケジュールを確立するこ
とにより前記試薬の添加を制御して前記ｐＨを制御する
方法 。 - 【請求項２】 新たにデータ点を収集し、各新たに収集
したデータ点を以前に収集したデータ点と比較して一致
性を調べ、もしも新規データ点と以前のデータ点が不一
致ならば以前のデータを捨てる工程を含む、請求項１の
方法。 - 【請求項３】 流入する流れは混合要素を通して流れ、
前記収集されるｐＨ値は混合要素から取られるものであ
る請求項１の方法。 - 【請求項４】 別々のプロセスに関して各々生じた複数
のモデル滴定曲線を蓄積して、蓄積された滴定曲線のラ
イブラリーを生じさせ、 そして、前記蓄積された滴定曲線の一つを、収集された
データ点に対して適合させて、プロセスのｐＨを調節す
るのに用いるための複合滴定曲線を生じさせることを含
む請求項１の方法。 - 【請求項５】 収集したデータ点を特異値分解法に供し
て、収集したデータ点に最も近い蓄積された滴定曲線の
結合を捜し出すことを含む請求項４の方法。 - 【請求項６】 新たにデータ点を収集し、各新たに収集
したデータ点を、前記モデル滴定曲線から作成されたゲ
インスケジュールであって、測定点と前記目標点の間の
曲線の傾きを含むゲインスケジュールにより確立した目
標点と比較し、もしも新たに収集したデータ点との一致
が良好ならば、記憶システムの前記モデ ルを維持するこ
とを含む、請求項１の方法。 - 【請求項７】 各データ点は、新たなデータ点と以前の
データ点とを区別するために、データ点が採取された時
間を指示する順次の印を有する請求項６の方法。 - 【請求項８】 前記比例積分制御器のゲインを操作する
ためのゲインスケジュールを確立する前記モデル滴定曲
線により前記試薬の前記混合要素への添加を制御するに
当たり、前記ゲインスケジュールは、実際の動作点とモ
デル滴定曲線上の所望の目標点の間の傾斜である、請求
項６の方法。 - 【請求項９】 前記比例積分調節器のゲインは前記混合
要素の下流側で制御される請求項８の方法。 - 【請求項１０】 前記比例積分調節器のゲインは前記混
合要素の下流側で制御される請求項８の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US526416 | 1990-05-21 | ||
| US07/526,416 US5132916A (en) | 1990-05-21 | 1990-05-21 | Methodology for ph titration curve estimation for adaptive control |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04232515A JPH04232515A (ja) | 1992-08-20 |
| JP2632609B2 true JP2632609B2 (ja) | 1997-07-23 |
Family
ID=24097250
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3144150A Expired - Lifetime JP2632609B2 (ja) | 1990-05-21 | 1991-05-21 | 適応性調節用にｐＨ滴定曲線を見積る方法 |
Country Status (9)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5132916A (ja) |
| EP (1) | EP0457989B1 (ja) |
| JP (1) | JP2632609B2 (ja) |
| KR (1) | KR910020534A (ja) |
| CN (1) | CN1028569C (ja) |
| AU (1) | AU633994B2 (ja) |
| DE (1) | DE69011851T2 (ja) |
| MX (1) | MX173341B (ja) |
| NO (1) | NO904807L (ja) |
Families Citing this family (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5291418A (en) * | 1991-07-05 | 1994-03-01 | Eastman Kodak Company | Adjustment of electric potential by automatic titration |
| US5282130A (en) * | 1992-05-20 | 1994-01-25 | Elsag International B.V. | Method and apparatus for obtaining process characteristics in a self-tuning controller |
| US5696696A (en) * | 1994-10-11 | 1997-12-09 | Betzdearborn, Inc. | Apparatus and method for automatically achieving and maintaining congruent control in an industrial boiler |
| US5923571A (en) * | 1994-10-11 | 1999-07-13 | Betzdearborn, Inc. | Apparatus and method for automatic congruent control of multiple boilers sharing a common feedwater line and chemical feed point |
| US5640330A (en) * | 1995-04-18 | 1997-06-17 | Ibm Corporation | Method for analyzing pH titration data |
| US6072576A (en) * | 1996-12-31 | 2000-06-06 | Exxon Chemical Patents Inc. | On-line control of a chemical process plant |
| AU7709700A (en) * | 1999-09-23 | 2001-04-24 | Chroma Graphics, Inc. | Method and apparatus for describing and simulating complex systems |
| US8859295B2 (en) * | 2010-08-23 | 2014-10-14 | Avia Biosystems, Llc | System and method to measure dissociation constants |
| CN102890516A (zh) * | 2012-10-09 | 2013-01-23 | 荣捷生物工程（苏州）有限公司 | 可生成线性pH梯度溶液的控制系统及其方法 |
| US10545482B2 (en) * | 2014-07-23 | 2020-01-28 | Honeywell International Inc. | Robust control design approach for chemical processing industries and other industries |
| FR3042596B1 (fr) * | 2015-10-14 | 2017-11-03 | Bioentech | Procede d'estimation de la concentration de composes d'interet de substrat ou de digestat de methaniseur |
| US11397171B2 (en) * | 2017-09-18 | 2022-07-26 | Ecolab Usa Inc. | Adaptive range flow titration systems and methods with sample conditioning |
| CN112041675B (zh) | 2018-04-09 | 2023-06-09 | 埃科莱布美国股份有限公司 | 用于比色终点检测的方法和多种分析物滴定系统 |
| US11397170B2 (en) * | 2018-04-16 | 2022-07-26 | Ecolab Usa Inc. | Repetition time interval adjustment in adaptive range titration systems and methods |
| CN111382874B (zh) * | 2018-12-28 | 2024-04-12 | 第四范式（北京）技术有限公司 | 实现线上机器学习模型的更新迭代的方法和装置 |
| JP7415437B2 (ja) * | 2019-10-25 | 2024-01-17 | 三浦工業株式会社 | ボイラ水のｐＨ調整方法 |
| CN113087301B (zh) * | 2021-04-08 | 2021-12-07 | 常州康绿环保科技有限公司 | 一种河道污水的异位微生物修复方法 |
| CN113884619B (zh) * | 2021-09-30 | 2024-02-02 | 眉山博雅新材料股份有限公司 | 一种滴定方法 |
| CN113880155B (zh) * | 2021-10-11 | 2023-05-05 | 九江七所精密机电科技有限公司 | 一种低压锅炉炉水水质在线调节方法 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3730685A (en) * | 1971-02-24 | 1973-05-01 | Du Pont | Computer controlled method of titration |
| US3769178A (en) * | 1972-04-27 | 1973-10-30 | Rothermel Ass Inc | Method and apparatus for end point detection in potentiometric titration |
| US4053743A (en) * | 1976-02-18 | 1977-10-11 | Antti Johannes Niemi | Method for controlling the ph and other concentration variables |
| FI55414C (fi) * | 1977-06-07 | 1979-07-10 | Niemi Antti Johannes | Foerfarande och anordning foer reglering av ph |
| JPS5489687A (en) * | 1977-12-27 | 1979-07-16 | Mitsubishi Chem Ind | Titration controlling method |
| FR2504680A1 (fr) * | 1981-04-28 | 1982-10-29 | Tacussel Jacques | Procede et appareillage pour les analyses et les titrages electrochimiques automatiques |
| JPS57208445A (en) * | 1981-06-19 | 1982-12-21 | Rikagaku Kenkyusho | Buffer power titration method and apparatus therefor |
| US4465593A (en) * | 1982-03-23 | 1984-08-14 | Environmental Technology (U.S.), Inc. | Recovery of metal from waste water by chemical precipitation |
| FR2561782B1 (fr) * | 1984-03-23 | 1987-09-04 | Inst Rech Hydrographiques | Procede et dispositif d'analyse physico-chimique automatique d'une solution a flux continu |
| JPS63148099U (ja) * | 1987-03-17 | 1988-09-29 | ||
| US4907167A (en) * | 1987-09-30 | 1990-03-06 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Process control system with action logging |
| JPH01218692A (ja) * | 1988-02-26 | 1989-08-31 | Nkk Corp | 活性汚泥法における操業管理方法 |
| US4975865A (en) * | 1989-05-31 | 1990-12-04 | Mitech Corporation | Method and apparatus for real-time control |
-
1990
- 1990-05-21 US US07/526,416 patent/US5132916A/en not_active Expired - Fee Related
- 1990-11-05 NO NO90904807A patent/NO904807L/no unknown
- 1990-11-14 AU AU66605/90A patent/AU633994B2/en not_active Ceased
- 1990-11-20 DE DE69011851T patent/DE69011851T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1990-11-20 EP EP90312628A patent/EP0457989B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1990-11-20 CN CN90109264A patent/CN1028569C/zh not_active Expired - Fee Related
-
1991
- 1991-03-30 KR KR1019910005069A patent/KR910020534A/ko not_active Abandoned
- 1991-04-25 MX MX2551991D patent/MX173341B/es unknown
- 1991-05-21 JP JP3144150A patent/JP2632609B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE69011851D1 (de) | 1994-09-29 |
| EP0457989B1 (en) | 1994-08-24 |
| DE69011851T2 (de) | 1994-12-15 |
| CN1028569C (zh) | 1995-05-24 |
| MX173341B (es) | 1994-02-17 |
| EP0457989A1 (en) | 1991-11-27 |
| US5132916A (en) | 1992-07-21 |
| AU633994B2 (en) | 1993-02-11 |
| AU6660590A (en) | 1991-11-21 |
| NO904807D0 (no) | 1990-11-05 |
| CN1056756A (zh) | 1991-12-04 |
| JPH04232515A (ja) | 1992-08-20 |
| KR910020534A (ko) | 1991-12-20 |
| NO904807L (no) | 1991-11-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2632609B2 (ja) | 適応性調節用にｐＨ滴定曲線を見積る方法 | |
| Williams et al. | In-line process-model-based control of wastewater pH using dual base injection | |
| Julien et al. | Performance assessment using a model predictive control benchmark | |
| Dewasme et al. | State estimation and predictive control of fed-batch cultures of hybridoma cells | |
| CN113325702B (zh) | 一种曝气控制方法及装置 | |
| US4940551A (en) | Method for pH control | |
| Ogunnaike et al. | An alternative structure for next generation regulatory controllers: Part I: Basic theory for design, development and implementation | |
| Mahuli et al. | Experimental demonstration of non-linear model-based in-line control of pH | |
| US5175502A (en) | Method and apparatus for determining acid concentration | |
| EP3270240A2 (en) | Adaptive control techniques for ph control or control of other industrial processes | |
| EP0768589B1 (en) | Method for controlling phosphate bath constituents | |
| Sung et al. | Adaptive control for pH systems | |
| Lukasse et al. | A recursively identified model for short-term predictions of NH4/NO3–concentrations in alternating activated sludge processes | |
| Pisa et al. | LSTM-based IMC approach applied in Wastewater Treatment Plants: performance and stability analysis | |
| JP3115101B2 (ja) | 液体中和装置 | |
| CA1223943A (en) | Method and installation enabling, on the one hand, the knowledge in advance at a given moment of the result to which a given developing chemical medium necessarily leads and, on the other hand, the regulation of this medium to arrive at a particular | |
| Narayanan et al. | Use of alternate process variables for enhancing pH control performance | |
| JPH05317643A (ja) | 湿式排ガス脱硫装置の吸収液循環流量制御方法および装置 | |
| Mwembeshi et al. | Flexible on‐line Modeling and Control of pH in Waste Neutralization Reactors | |
| Lee et al. | In-line mixer for feedforward control and adaptive feedback control of pH processes | |
| Choi et al. | Internal adaptive-model control of wastewater pH | |
| Mhamdi et al. | On-line optimization of MSF desalination plants | |
| Zhang et al. | A Robust Multi-Goal Exploration Aided Tracking Policy | |
| Johnston et al. | How far ahead can an EWMA model be extrapolated? | |
| Young et al. | Robust control of a nonlinear process with system uncertainty and delay using variable structure |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19970218 |