JP3231164B2 - 浄水場凝集プロセスの制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、浄水場において原水中
の不純物を沈澱、ろ過により分離するためにフロックと
して凝集、集塊させる浄水場凝集プロセスの制御装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】図１８は従来の凝集プロセスの一例を示
すもので、図において、浄水場の原水は着水井５１を通
った後、急速混和池５２に流入する。急速混和池５２で
は、凝集剤注入機５４から凝集剤５３が注入され、フラ
ッシュミキサ５５により急速撹拌を行うことで微小フロ
ックを形成し、このフロックに原水中の浮遊物質である
コロイド粒子、懸濁物質や微生物などを吸着させる。

【０００３】次いで、フロック形成池５６ではフロキュ
レータ５７により緩速撹拌を行うことでフロックを成長
させ、沈澱池５８において固体成分を沈澱させて固液分
離を行う。このため、フロック形成池５６の出口（沈澱
池５８の入口）において適切な大きさ、密度のフロック
が形成されていること、並びに沈澱処理後（沈澱池５８
の出口）の処理水濁度が適切な値となっていることが必
要である。

【０００４】なお、図において、５９は濁度センサとし
ての濁度計６４からの処理水濁度検出値と処理水濁度設
定値とが入力され、両者を一致させるように調節動作し
て凝集剤注入率を出力するＰＩＤ制御装置、６０は流量
計６１からの原水流量と凝集剤注入率とが入力され、凝
集剤注入機５４に対する凝集剤の注入量指令を出力する
比率設定器、６２はフラッシュミキサ５５の駆動モータ
を制御するフラッシュミキサ撹拌速度制御装置、６３は
フロキュレータ５７の駆動モータを制御するフロキュレ
ータ撹拌速度制御装置である。

【０００５】上記一連の処理を行うための操作量とし
て、凝集剤５３の原水に対する注入率、急速撹拌の強
度、緩速撹拌の強度が考えられる。このうち、急速撹拌
の強度、緩速撹拌の強度は、一般に前記各速度制御装置
６２，６３により適当な値に手動設定（固定）し、ＰＩ
Ｄ制御装置５９及び比率設定器６０を介し凝集剤注入率
を凝集プロセスの操作量として制御を行う。

【０００６】凝集剤の適正な注入率は原水の水質や浄水
施設により異なり、従来では次のような種々の方法によ
り決定されている。 方法（１）：処理すべき原水を試料としてとり、注入率
を段階的に変えて実験（ジャーテスト）により適正な注
入率を決定する。

【０００７】方法（２）：図１８に示したように、沈澱
処理後の濁度を計測し、これが設定値に一致するように
注入率を操作量としてフィードバック制御する。

【０００８】方法（３）：原水水質を説明変数とした注
入率式に基づき、注入率を決定する。原水濁度を説明変
数とするもの、原水濁度に加え、水温、ｐＨ値、アルカ
リ度などを説明変数とするものなどがある。何れも、何
通りかの原水に対し、ジャーテストで適切な注入率を決
定したデータをもとに注入率式を決める。図１９はこの
従来技術を示すもので、６６は着水井５１内に設置され
た水質センサとしての水質計、６５は原水水質に応じて
注入率式を演算する凝集剤注入率式演算装置である。

【０００９】方法（４）：方法（３）に加え、フロック
形成状態に対するオペレータの認識並びに注入率式の切
替えや補正をオペレータによる手動制御に近付けるよう
に、ファジィ制御、ニューロ、エキスパート制御などを
用いて適正な注入率を決定する。

【００１０】方法（５）：方法（４）におけるオペレー
タの認識の代わりに、フロック形成池５６のオンライン
画像情報に基づき算出された平均フロック粒径を用い
る。図２０はこの従来技術を示しており、６９はフロッ
ク形成池５６の内部を撮像するＩＴＶカメラ、６８は画
像処理装置、６７は原水水質、処理水濁度検出値、フロ
ック形成池５６内のフロック粒径分布に基づき適正な注
入率を演算して決定する凝集プロセス制御演算装置であ
る。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】方法（１）はテストに
時間がかかるので、降雨開始時のように原水濁度が急激
に変化する場合には間に合わない上に人手がかかり、制
御の自動化ができない。また、実際のプロセスそのもの
ではないので、フロックの形成状態を人間が常時、目で
監視し、適切な補正を行う必要がある。これは方法
（３）の場合も同様である。

【００１２】方法（２）から（５）によれば、制御をあ
る程度自動化することは可能である。但し、次のような
問題がある。方法（２）は操作入力である凝集剤注入か
ら制御出力である沈澱処理水の濁度検出までの無駄時間
が通常１時間以上あり、安定で良好な制御は不可能であ
る。方法（３）は前述の通り、フロックの形成状態を人
が目で監視する必要があり、また、方法（４）は本質的
にオペレータの介在が必要であるため、何れも全自動化
はできない。方法（５）では人による目視部分を画像処
理装置に置き換えるので、全自動化が可能となる。しか
しながら、操作量たる凝集剤注入からフロック形成池ま
での時間遅れ（水が到達するのに要する時間並びに滞留
時間）が数十分あり、単にある時点でのフロック粒径等
の大小を凝集剤注入率に反映させるだけでは、何らかの
急激な変動が生じた場合に安定で精度の良い制御は不可
能である。

【００１３】本発明は上記問題点を解決するためになさ
れたもので、その目的とするところは、制御の自動化を
可能にし、しかも制御に遅れ時間があっても安定かつ高
精度のプロセス制御が行えるようにした浄水場凝集プロ
セスの制御装置を提供することにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段及び作用】遅れ時間が大き
いため、安定で精度良い制御が不可能であるという解決
課題に対し、本発明は概略、次のような手段をその要旨
とする。 Ａ．沈澱処理後の処理水濁度とフロック形成池での成長
フロックの粒径とは相関があり、また、フロック形成池
での成長フロックの粒径と急速混和池での微小フロック
の粒径とにも相関がある。そこで、凝集剤注入からの遅
れ時間が短い急速混和池での凝集状態（微小フロックの
大きさ）を計測し、制御にフィードバックさせる。この
ためには、一般に１００〔μｍ〕以下である混和池での
微小フロックの粒径を、数〔μｍ〕以下の分解能で連続
的あるいは数分程度の時間間隔で計測できるセンサが必
要である。このような用途のセンサとしては、例えば特
願平２−４３０６４号にかかる「液体中に含まれる複数
成分の凝集過程を検出する方法とその装置」に記載され
たセンサがある。

【００１５】Ｂ．上記Ａの場合でも、ある程度（数分レ
ベル）の遅れ時間があり、かつ連続的に計測できない場
合は計測自体の時間遅れが生ずる。そこで、遅れ時間な
どの制御対象の動的特性を考慮して操作出力を決定する
制御アルゴリズムを用いる。このような制御アルゴリズ
ムとしては、モデル予測制御、スミス法などがある。モ
デル予測制御の代表的な方式としては、ＭＡＣ(Model A
lgorithmic Control)やＤＭＣ（Dynamic Matrix Contro
l）がある。

【００１６】 以上をまとめて、本発明は具体的には以
下のように構成される。 （１）第１の発明では、急速混和池の微小フロックの平
均粒径を適当な検出周期で計測してこれを制御量とし、
凝集剤注入率を操作量として、モデル予測制御により設
定値に保つようにする。制御アルゴリズムとしては、ス
ミス法などを用いてもよい。

【００１７】ここでは、モデル予測制御としてＭＡＣ方
式を使って説明する。ＭＡＣでは制御対象の入力（凝集
剤注入率）に対する出力（フロック粒径）のインパルス
応答モデルを必要とする。ある平衡状態からの変動に対
する入出力間の伝達関数は急速混和池で完全混合するも
のとすれば、一般的に数式１のように表すことができ
る。急速混和池が直列に何槽かに分かれている場合で
も、近似的に同様な表現で表すことができる。

【００１８】

【数１】

【００１９】ここで、Ｇ_P（ｓ）：伝達関数、ｙ：フロ
ック粒径、ｕ：凝集剤注入率、Ｋ：プロセスゲイン、
Ｌ：無駄時間、Ｔ：一次遅れ時定数である。Ｋ，Ｌ，Ｔ
の値はステップ応答試験などから決定することができ
る。インパルス応答モデルｈ_yは、数式１をラプラス逆
変換して数式２のように得られる。

【００２０】

【数２】

【００２１】数式２を時間間隔Δｔの応答時系列ｈ
_yi（ｉ＝１，２，…）で表すと、数式３のようになる。
但し、Ｂ＝Δｔ／Ｔ，ｔ＝ｉ・Δｔである。

【００２２】

【数３】

【００２３】インパルス応答系列を用いて、予測モデル
は数式４のようになる。但し、ｙ_M（ｋ＋ｊ）：現時刻
ｋからｊステップ先の制御量の予測モデル、ｕ（ｉ）：
ｉステップの操作量、ｙ_S：基準状態の制御量、ｕ_S：基
準状態の操作量、Ｎ：インパルス応答系列の打ち切り数
である。

【００２４】

【数４】

【００２５】Ｌ１ステップ先の時刻（ｋ＋Ｌ１）からＰ
１ステップに至るプロセスの出力の予測値ｙ_P（ｋ＋
ｊ）（ｊ＝Ｌ１〜Ｌ１＋Ｐ１−１）を、数式５のよう
に、現時刻でのモデルとのずれも考慮して与える。ここ
で、Ｐ１のことを制御量先読み個数（または制御ホライ
ズン）と呼ぶ。但し、ｙ（ｋ）：現時刻での制御量（計
測値）である。

【００２６】

【数５】 ｙ_P（ｋ＋ｊ）＝ｙ_M（ｋ＋ｊ）＋ｙ（ｋ）−ｙ_M（ｋ）

【００２７】目標値は現時刻での制御量から設定値ｒ_y
へ、数式６の参照軌道に沿ってもっていく。

【００２８】

【数６】 ｙ_R（ｋ＋ｊ）＝α^j・ｙ（ｋ）＋（１−α^j）・ｒ_y

【００２９】但し、ｙ_R（ｋ＋ｊ）：現時刻ｋからｊス
テップ先の制御量の目標値、ｒ_yは現時刻での設定値で
ある。０≦α≦１であり、αを１に近く設定する場合は
制御量をゆっくり設定値ｒ_yへもっていくことに、αを
０に近付ける場合は制御量をすばやく設定値ｒ_yにもっ
ていくことになる。

【００３０】Ｌ１ステップ先の時刻（ｋ＋Ｌ１）からＰ
１ステップに至るプロセスの出力の予測値が目標値にで
きるだけ近づくように、現時刻以降Ｍステップの操作量
を決定する。但し、Ｍステップ以降の操作量は一定とす
る。ここで、Ｍのことを操作量先読み個数（または操作
ホライズン）と呼ぶ。予測値と目標値の近さをユークリ
ッドノルムで定義した数式７の評価関数を最小にするよ
うに、ｕ_n：＝〔ｕ（ｋ），………，ｕ（ｋ＋Ｍ−
１）〕を決める。

【００３１】

【数７】

【００３２】数式４、数式５より数式８が成立し、更
に、簡単のためにＭ＝１とすると、数式９が得られる。

【００３３】

【数８】

【００３４】

【数９】

【００３５】但し、ｉ＞Ｎのとき、ｈ_yi＝０である。こ
こで、数式１０ないし数式１３を条件として、数式９は
数式１４のようになる。

【００３６】

【数１０】

【００３７】

【数１１】ｂ_yj＝〔ｈ_yj+1−ｈ_yl，ｈ_yj+2−ｈ_y2，…
…，ｈ_yj+N−ｈ_yN〕^T

【００３８】

【数１２】 ｕ₀＝〔ｕ（ｋ−１），……，ｕ（ｋ−Ｎ）〕^T

【００３９】

【数１３】ｙ_u（ｊ）＝ｂ_yj ^T・ｕ₀

【００４０】

【数１４】 ｙ_P（ｋ＋ｊ）＝ｙ（ｋ）＋ａ_yjｕ（ｋ）＋ｙ_u（ｊ）

【００４１】数式７に数式１４を代入すると数式１５が
得られ、Ｊを最小にするｕ（ｋ）は、最小２乗法により
数式１６のように求まる。但し、数式１６において、ｃ
_jは数式１７で表される。

【００４２】

【数１５】

【００４３】

【数１６】

【００４４】

【数１７】

【００４５】更に、数式１６に数式６を代入し整理する
と、数式１８のように表すこともできる。

【００４６】

【数１８】

【００４７】このようにして得られた凝集剤注入率の設
定値を、上下限値並びに前ステップからの変化量をもと
に、数式１９ないし数式２３のように修正する。

【００４８】

【数１９】ｕ（ｋ）＞ｕ₁のとき、ｕ（ｋ）＝ｕ₁

【００４９】

【数２０】ｕ（ｋ）＜ｕ₂のとき、ｕ（ｋ）＝ｕ₂

【００５０】

【数２１】ｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）＞ｕ₃のとき、ｕ
（ｋ）＝ｕ（ｋ−１）＋ｕ₃

【００５１】

【数２２】ｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）＜−ｕ₃のとき、ｕ
（ｋ）＝ｕ（ｋ−１）−ｕ₃

【００５２】

【数２３】｜ｕ（ｋ）−ｕ（ｋ−１）｜＜ｕ₄のとき、
ｕ（ｋ）＝ｕ（ｋ−１）

【００５３】但し、ｕ₁，ｕ₂，ｕ₃，ｕ₄はそれぞれ凝集
剤注入率の上限値、下限値、変化量上限値、不感帯であ
る。

【００５４】ここで、図７は上述した一連の処理を示す
フローチャートであり、この処理は制御周期ごとに繰り
返し実行される。なお、内部モデルを変更することなく
そのまま用いる場合には、図７におけるステップＳ５以
後の処理を繰り返し行う。また、修正後の注入率設定値
は、原水流量に対する比率を設定するために比率設定器
に送信される（Ｓ１１）。

【００５５】（２）第２の発明では、上記第１の発明に
加えて、原水の水質に基づく既存の注入率式を併用す
る。すなわち、従来からの原水水質に基づく注入率式を
フィードフォワード的に用い、これに第１の発明による
フロック粒径のフィードバック制御を加え合わせて凝集
剤注入率を決定する。つまり、この発明における凝集剤
注入率は数式２４のようになる。但し、数式２４におい
て、Ｆ：従来から存在する注入率式、ｄ_i：原水水質
（濁度、アルカリ度、ｐＨ値、水温など）であり、この
注入率式Ｆは凝集プロセスにとっての外乱量を計測し、
これに基づいて注入率を求める。

【００５６】

【数２４】

【００５７】注入率式は、例えば、濁度をｄ₁とすると
数式２５のような式である。但し、数式２５のａ₀，ａ₁
は係数である。

【００５８】

【数２５】Ｆ＝ａ₀＋ａ₁ｄ₁ ^0.5

【００５９】このようにして得られた凝集剤注入率の設
定値を上下限値並びに前ステップからの変化量をもとに
修正するのは、第１の発明と同様である。

【００６０】図８は上記一連の処理を示すフローチャー
トである。この発明では、ステップＳＡ９により求めた
第１の発明による凝集剤注入率ｕ₁（ｋ）に、ステップ
ＳＡ１１において従来の注入率式Ｆにより求めた凝集剤
注入率ｕ₂（ｋ）を加えることにより、修正前の最終的
な注入率ｕ（ｋ）を決定する（ＳＡ１２）。

【００６１】（３）第３の発明は、原水の水質を内部モ
デルに含めるものである。数式４と同様にして、原水水
質（濁度、アルカリ度、ｐＨ値、水温など）の各要因を
入力とし、フロックの平均粒径を出力とするインパルス
応答系列ｇ_yiが得られたとする。このインパルス応答系
列を用いて、予測モデルは、次の数式２６のようにな
る。

【００６２】

【数２６】

【００６３】ここで、ｄ（ｉ）：ｉステップの原水水質
（ｄは複数の要因からなるベクトル量であるが、簡単の
ため、１変数の場合として表す）、ｄ_S：基準状態の原
水水質である。数式２６の右辺第１項と第２項のインパ
ルス応答系列の打ち切り数Ｎは必ずしも同一である必要
はないが、ここでは簡単のため、同一に表記した。数式
２６を数式４に代入することにより数式２７が得られ、
更に、簡単のためにＭ＝１とすると、数式２８が得られ
る。

【００６４】

【数２７】

【００６５】

【数２８】

【００６６】但し、数式２８において、ｉ＞Ｎのとき、
ｈ_yi＝ｇ_yi＝０である。また、数式２９ないし数式３１
のようにおくと、数式２８は数式３２のようになる。

【００６７】

【数２９】

【００６８】

【数３０】 ｄ₀＝〔ｄ（ｋ），ｄ（ｋ−１），…，ｄ（ｋ−Ｎ）〕^T

【００６９】

【数３１】ｙ_d（ｊ）＝ｅ_yj ^T・ｄ₀

【００７０】

【数３２】ｙ_P（ｋ＋ｊ）＝ｙ（ｋ）＋ａ_yjｕ（ｋ）＋
ｙ_u（ｊ）＋ｙ_d（ｊ）

【００７１】数式７に数式３２を代入すると、数式３３
が得られる。数式３３におけるＪを最小にするｕ（ｋ）
は、最小２乗法により、数式３４のように求まる。但
し、数式３４におけるｃ_jは数式１７による。

【００７２】

【数３３】

【００７３】

【数３４】

【００７４】更に、数式３４に数式６を代入し、整理す
ると数式３５のようになり、凝集剤注入率が求められ
る。このようにして得られた凝集剤注入率の設定値を上
下限値ならびに前ステップからの変化量をもとに修正す
るのは、第１の発明と同様である。

【００７５】

【数３５】

【００７６】図９は上記一連の処理を示すフローチャー
トである。図において、原水水質過去値系列のセット
（ＳＢ１０）及び原水水質過去値依存分行列の計算（Ｓ
Ｂ１１）により、数式３０、数式３１が実行される。そ
の他の処理については、原水水質計測値の入力（ＳＢ
６）が行われる以外は図７の処理と同様である。 （４）第４の発明は、急速攪拌強度（急速攪拌機として
のフラッシュミキサの回転速度）を操作量に含めるもの
である。数式４と同様にして急速攪拌機の回転速度を入
力とし、フロックの平均粒径を出力とするインパルス応
答系列ｆ_yiが得られたとする。このインパルス応答系列
を用いると、予測モデルは数式３６のようになる。な
お、原水水質の項は省略する。

【００７７】

【数３６】

【００７８】但し、数式３６において、ｖ(ｉ)：ｉステ
ップの急速攪拌機の回転速度、ｖ_S：基準状態の急速攪
拌機の回転速度である。右辺第１項と第２項のインパル
ス応答系列の打ち切り数Ｎは必ずしも同一である必要は
ないが、ここでは簡単のため、同一に表記した。予測値
と目標の近さと２つの制御量の基準値からの偏差をユー
クリッドノルムで定義した数式３７の評価関数を最小に
するように、ｕ_n：＝〔ｕ（ｋ），……，ｕ（ｋ＋Ｍ−
１）〕，ｖ_n：＝〔ｖ（ｋ），……，ｖ（ｋ＋Ｍ−
１）〕を決める。なお、数式３７において、λ₁，λ₂，
λ₃はそれぞれの重みを表す。

【００７９】

【数３７】

【００８０】数式３６を数式５に代入することにより数
式３８が得られ、更に、簡単のためにＭ＝１とすると、
数式３９が得られる。

【００８１】

【数３８】

【００８２】

【数３９】

【００８３】但し、数式３９において、ｉ＞Ｎのとき、
ｈ_yi＝ｆ_yi＝０である。また、数式４０ないし数式４３
とおくと、数式４４が得られる。

【００８４】

【数４０】

【００８５】

【数４１】ｑ_yj＝〔ｆ_yj+1−ｆ_y1，ｆ_yj+2−ｆ_y2，…
…，ｆ_yj+N−ｆ_yN〕

【００８６】

【数４２】 ｖ₀＝〔ｖ（ｋ−１），……，ｖ（ｋ−Ｎ）〕^T

【００８７】

【数４３】ｙ_uV（ｊ）＝ｂ_yj ^T・ｕ₀＋ｑ_yj ^T・ｖ₀

【００８８】

【数４４】ｙ_P（ｋ＋ｊ）＝ｙ（ｋ）＋ａ_yjｕ（ｋ）＋
ｐ_yjｖ（ｋ）＋ｙ_uV（ｊ）

【００８９】数式３７に数式４４を代入すると、数式４
５となり、Ｊを最小にするｕ（ｋ），ｖ（ｋ）は最小２
乗法により数式４６、数式４７のように求まる。

【００９０】

【数４５】

【００９１】

【数４６】 ｕ（ｋ）＝ｕ_S＋（Ｄ・Ｂ−Ｃ・Ｅ）／（Ａ・Ｂ−Ｃ²）

【００９２】

【数４７】 ｖ（ｋ）＝ｖ_S＋（Ａ・Ｅ−Ｃ・Ｄ）／（Ａ・Ｂ−Ｃ²）

【００９３】なお、数式４６、数式４７におけるＡ，
Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅはそれぞれ数式４８ないし数式５２のと
おりである。

【００９４】

【数４８】

【００９５】

【数４９】

【００９６】

【数５０】

【００９７】

【数５１】

【００９８】

【数５２】

【００９９】このようにして得られた凝集注入率及び急
速攪拌強度の設定値を上下限値並びに前ステップからの
変化量をもとに修正するのは、第１の発明と同様であ
る。

【０１００】図１０は上記一連の処理を示すフローチャ
ートである。図において、操作量ｕ（ｋ），ｖ（ｋ）を
求めるために演算定数Ａ〜Ｅの計算を行う（ＳＣ５，Ｓ
Ｃ１０）ほかは、図７の処理と同様である。

【０１０１】（５）第５の発明は、フロック形成池での
フロック平均粒径をも制御量に含めるものである。数式
４と同様にして凝集剤注入率を入力とし、フロック形成
池でのフロック平均粒径ｘを出力とするインパルス応答
系列ｈ_xiが得られたとする。このインパルス応答系列を
用いると、予測モデルは前記数式４及び数式５３のよう
になる。なお、原水水質並びに急速攪拌強度の項は省略
する。

【０１０２】

【数５３】

【０１０３】但し、数式５３において、ｘ_M（ｋ＋
ｊ）：現時刻ｋからｊステップ先のフロック形成池での
フロック平均粒径の予測モデル、ｘ_S：基準状態の制御
量である。数式５３のインパルス応答系列の打ち切り数
Ｎは必ずしも同一である必要はないが、ここでは簡単の
ため同一に表記した。数式５と同様にして、数式５４で
予測値を与える。

【０１０４】

【数５４】 ｘ_P（ｋ＋ｊ）＝ｘ_M（ｋ＋ｊ）＋ｘ（ｋ）−ｘ_M（ｋ）

【０１０５】数式５４において、ｘ（ｋ）：現時刻にお
けるフロック形成池でのフロック平均粒径（計測値）、
ｘ_P（ｋ＋ｊ）：ｊステップ先のフロック形成池でのフ
ロック平均粒径の予測値である。ｘの目標値ｘ_Rは、現
時刻での制御量から設定値ｒ_Xへ、数式５５の参照軌道
に沿ってもっていく。ｙ_Rは前出の数式６のとおりであ
る。

【０１０６】

【数５５】 ｘ_R（ｋ＋ｊ）＝β^j・ｘ（ｋ）＋（１−β^j）ｒ_X

【０１０７】但し、ｘ_R（ｋ＋ｊ）：現時刻ｋからｊス
テップ先の目標値、ｒ_Xは現時刻での設定値である。０
≦β≦１であり、βを１に近く設定すると制御量をゆっ
くり設定値ｒ_Xへもっていくことに、また、βを０に近
づけると制御量をすばやく設定値ｒ_Xへもっていくこと
になる。

【０１０８】Ｌ１ステップ先の時刻（ｋ＋Ｌ１）からＰ
１ステップに至るｙの予測値が目標値にできるだけ近付
くように、かつ、Ｌ２ステップ先の時刻（ｋ＋Ｌ２）か
らＰ２ステップに至るｘの予測値が目標値にできるだけ
近付くように、予測値と目標値の近さをユークリッドノ
ルムで定義した数式５６の評価関数を最小にするべくｕ
_n：＝〔ｕ（ｋ），……，ｕ（ｋ＋Ｍ−１）〕を決め
る。

【０１０９】

【数５６】

【０１１０】但し、λ₁，λ₂はそれぞれの重みを表す。
ここで、簡単のため、Ｍ＝１とすると、数式８〜数式１
５と同様にして数式５７のようになる。

【０１１１】

【数５７】

【０１１２】但し、数式５８ないし６０を条件とする。
ここで、ａ_yj，ｙ_u（ｊ），ｕ₀は前出である。

【０１１３】

【数５８】

【０１１４】

【数５９】ｘ_u（ｊ）＝ｂ_xj ^T・ｕ₀

【０１１５】

【数６０】ｂ_xj＝〔ｈ_xj+1−ｈ_x1，ｈ_xj+2−ｈ_x2，…
…，ｈ_xj+N−ｈ_xN〕^T

【０１１６】Ｊを最小にするｕ（ｋ）は、最小２乗法に
より数式６１のように求まる。なお、数式６１におい
て、Ａは数式６２のとおりである。

【０１１７】

【数６１】

【０１１８】

【数６２】

【０１１９】このようにして得られた凝集剤注入率及び
急速攪拌強度の設定値を上下限値並びに前ステップから
の変化量をもとに修正するのは、第１の発明と同様であ
る。図１１は上記一連の処理を示すフローチャートであ
る。この発明では、演算定数Ａの計算を行う（ＳＤ５）
ほかは図７の処理とほぼ同様である。

【０１２０】（６）第６の発明は、緩速撹拌強度（フロ
ック形成池における緩速撹拌機としてのフロキュレータ
の撹拌速度）を操作量に含めるものである。数式４と同
様にして緩速撹拌強度を入力とし、フロック形成池での
フロック平均粒径ｘを出力とするインパルス応答系列φ
_xiが得られたとする。このインパルス応答系列を用いる
と、予測モデルは前記数式４及び数式６３のようにな
る。なお、原水水質並びに急速攪拌強度の項は省略す
る。

【０１２１】

【数６３】

【０１２２】数式６３において、ｗ（ｉ）：ｉステップ
の緩速攪拌機の回転速度、ｗ_S：基準状態の緩速攪拌機
の回転速度である。数式６３の右辺第１項と第２項のイ
ンパルス応答系列の打ち切り数Ｎは必ずしも同一である
必要はないが、ここでは簡単のため、同一に表記した。
予測値と目標値の近さと２つの制御量の基準値からの偏
差をユークリッドノルムで定義した数式６４の評価関数
を最小にするように、ｕ_n：＝〔ｕ（ｋ），……，ｕ
（ｋ＋Ｍ−１）〕，ｗ_n：＝〔ｗ（ｋ），……，ｗ（ｋ
＋Ｍ−１）〕を決める。

【０１２３】

【数６４】

【０１２４】但し、数式６４において、λ₁，λ₂，
λ₃，λ₄はそれぞれの重みを表す。ここで、簡単のため
Ｍ＝１とすると、数式３８〜数式４５と同様にして数式
６５が得られる。

【０１２５】

【数６５】

【０１２６】但し、数式６６ないし数式６９を条件とす
る。

【０１２７】

【数６６】

【０１２８】

【数６７】ｘ_uw（ｊ）＝ｂ_xj ^T・ｕ₀＋σ_xj ^T・ｗ₀

【０１２９】

【数６８】σ_xj＝〔φ_xj+1−φ_x1，φ_xj+2−φ_x2，…
…，φ_xj+N−φ_xN〕^T

【０１３０】

【数６９】 ｗ₀＝〔ｗ（ｋ−１），……，ｗ（ｋ−Ｎ）〕^T

【０１３１】Ｊを最小にするｕ（ｋ），ｗ（ｋ）は、最
小２乗法により数式７０、数式７１のように求まる。

【０１３２】

【数７０】 ｕ（ｋ）＝ｕ_S＋（Ｄ・Ｂ−Ｃ・Ｅ）／（Ａ・Ｂ−Ｃ²）

【０１３３】

【数７１】 ｗ（ｋ）＝ｗ_S＋（Ａ・Ｅ−Ｃ・Ｄ）／（Ａ・Ｂ−Ｃ²）

【０１３４】なお、数式７０、数式７１におけるＡ，
Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅは数式７２ないし数式７６に示すとおり
である。このようにして得られた凝集剤注入率、急速撹
拌速度及び緩速撹拌速度の設定値を上下限値及び前ステ
ップからの変化量をもとに修正するのは第１の発明と同
様である。

【０１３５】図１２は上記一連の処理を示すフローチャ
ートである。この処理は、操作量がｕ（ｋ），ｗ（ｋ）
になることを除けば、図１０の処理とほぼ同様である。

【０１３６】（７）第７の発明は、沈殿池出口での処理
水濁度をも制御量に含めるものである。数式４と同様に
して、凝集剤注入率を入力とし、沈殿池出口での処理水
濁度ｚを出力とするインパルス応答系列ｈ_ziが得られた
とする。このインパルス応答系列ｈ_ziを用いると、予測
モデルは前記数式４、数式５３及び数式７７のようにな
る。なお、原水水質及び急速撹拌速度、緩速撹拌速度の
項は省略する。

【０１３７】

【数７７】

【０１３８】数式７７において、ｚ_M（ｋ＋ｊ）：現時
刻ｋからｊステップ先の沈殿池出口での処理水濁度の予
測モデル、ｚ_S：基準状態の制御量である。数式７７の
インパルス応答系列の打ち切り数Ｎは必ずしも同一であ
る必要はないが、ここでは簡単のため同一に表記した。
数式５と同様に、数式７８で予測値を与える。

【０１３９】

【数７８】 ｚ_P（ｋ＋ｊ）＝ｚ_M（ｋ＋ｊ）＋ｚ（ｋ）−ｚ_M（ｋ）

【０１４０】但し、ｚ（ｋ）：現時刻における沈殿池出
口での処理水濁度（計測値）、ｚ_P（ｋ＋ｊ）：ｊステ
ップ先の沈殿池出口での処理水濁度の予測値である。ｚ
の目標値ｚ_Rは、現時刻での制御量から設定値ｒ_zへ数式
７９の参照軌道に沿ってもっていく。ｙの目標値ｙ_Rは
前出の数式６である。

【０１４１】

【数７９】 ｚ_R（ｋ＋ｊ）＝γ^j・ｚ（ｋ）＋（１−γ^j）ｒ_z

【０１４２】但し、ｚ_R（ｋ＋ｊ）：現時刻ｋからｊス
テップ先の目標値、ｒ_zは現時刻での設定値である。０
≦γ≦１であり、γを１に近く設定すると制御量をゆっ
くり設定値ｒ_zへもっていくことに、また、γを０に近
付けると制御量をすばやく設定値にもっていくことにな
る。数式５０と同様にして、予測値と目標値の近さをユ
ークリッドノルムで定義した数式８０の評価関数を最小
にするように、ｕ_n：＝〔ｕ（ｋ），……，ｕ（ｋ＋Ｍ
＋１）〕を決める。

【０１４３】

【数８０】

【０１４４】数式８０において、λ₁，λ₂，λ₃はそれ
ぞれの重みを示す。ここで、簡単のためＭ＝１とする
と、数式８ないし数式１５と同様にして数式８１のよう
になる。但し、数式８２ないし８４を条件とし、ａ_yj，
ｙ_u（ｊ），ａ_xj，ｘ_u（ｊ），ｕ₀は前出である。

【０１４５】

【数８１】

【０１４６】

【数８２】

【０１４７】

【数８３】ｚ_u（ｊ）＝ｂ_zj ^T・ｕ₀

【０１４８】

【数８４】ｂ_zj＝〔ｈ_zj+1−ｈ_z1，ｈ_zj+2−ｈ_z2，…
…，ｈ_zj+N−ｈ_zN〕^T

【０１４９】数式８１におけるＪを最小にするｕ（ｋ）
は最小２乗法により、数式８５のように求まる。なお、
数式８５におけるＡは数式８６に示すとおりである。こ
のようにして得られた凝集剤注入率、急速撹拌速度及び
緩速撹拌速度の設定値を上下限値及び前ステップからの
変化量をもとに修正するのは第１の発明と同様である。

【０１５０】図１３は上記一連の処理を示すフローチャ
ートであり、その内容は処理水濁度ｚに関する予測モデ
ルをも用いる点を除けば、図１１とほぼ同様である。

【０１５１】（８）第８の発明は、沈殿池出口での処理
水濁度、フロック形成池でのフロック平均粒径、急速混
和池での微小フロックの平均粒径をカスケード的に制御
するものである。数式４と同様にして、急速混和池の微
小フロックの平均粒径を入力とし、フロック形成池での
フロック平均粒径ｘを出力とするインパルス応答系列ｈ
_xyi、及び、同じくフロック形成池でのフロック平均粒
径を入力とし、沈殿池出口での処理水濁度ｚを出力とす
るインパルス応答系列ｈ_zxiが得られたとする。これら
のインパルス応答系列を用いると、予測モデルは前記数
式４、数式８７及び数式８８のようになる。なお、原水
水質、急速撹拌強度、緩速撹拌強度の項は省略する。

【０１５２】

【数８７】

【０１５３】

【数８８】

【０１５４】Ｌ３ステップ先の時刻（ｋ＋Ｌ３）からＰ
３ステップに至る沈殿池出口での処理水濁度の予測値が
目標にできるだけ近付くように、予測値と目標値の近さ
をユークリッドノルムで定義した数式８９の評価関数を
最小にするように、ｘ_n：＝〔ｘ（ｋ），…ｘ（ｋ＋Ｍ
−１）〕を決める。

【０１５５】

【数８９】

【０１５６】ここで、簡単のためにＭ＝１とすると、数
式８ないし数式１５と同様にして数式９０のようにな
る。

【０１５７】

【数９０】

【０１５８】ただし、数式９１ないし数式９４を条件と
する。

【０１５９】

【数９１】

【０１６０】

【数９２】ｚ_x（ｊ）＝ｂ_Zxj ^T・ｘ₀

【０１６１】

【数９３】ｂ_Zxj＝〔ｈ_Zxj+1−ｈ_Zx1，ｈ_Zxj+2−
ｈ_Zx2，……，ｈ_Zxj+N−ｈ_ZxN〕^T

【０１６２】

【数９４】 ｘ₀＝〔ｘ（ｋ−１），……，ｘ（ｋ−Ｎ）〕^T

【０１６３】Ｊを最小にするｘ（ｋ）は最小２乗法によ
り、数式９５のように求まる。ただし、ｘ（ｋ）は制御
量であって直接操作はできないので、これを設定値ｒ_x
（ｋ）とする。なお、数式９５におけるｃ_Zxjは数式９
６に示すとおりである。

【０１６４】

【数９５】

【０１６５】

【数９６】

【０１６６】このとき、目標値ｘ_Rは数式９７のように
する。

【０１６７】

【数９７】 ｘ_R（ｋ＋ｊ）＝β^j・ｘ（ｋ）＋（１−β^j）ｒ_X（ｋ）

【０１６８】次に、Ｌ２ステップ先の時刻（ｋ＋Ｌ２）
からＰ２ステップに至るフロック形成池でのフロック平
均粒径の予測値が目標値にできるだけ近付くように、予
測値と目標値の近さをユークリッドノルムで定義した数
式９８の評価関数を最小にするべくｙ_n：＝〔ｙ
（ｋ），……，ｙ（ｋ＋Ｍ−１）〕を決める。

【０１６９】

【数９８】

【０１７０】数式９０ないし数式９６と同様にして、数
式９８のＪを最小にするｙ（ｋ）は、最小２乗法により
数式９９のように求まる。ただし、ｙ（ｋ）は制御量で
あり、直接操作はできないので、これを設定値ｒ
_y（ｋ）とする。

【０１７１】

【数９９】

【０１７２】ただし、数式１００ないし数式１０４を条
件とする。

【０１７３】

【数１００】

【０１７４】

【数１０１】

【０１７５】

【数１０２】ｘ_y（ｊ）＝ｂ_xyj ^T・ｙ₀

【０１７６】

【数１０３】ｂ_xyj＝〔ｈ_xyj+1−ｈ_xy1，ｈ_xyj+2−ｈ
_xy2，……，ｈ_xyj+N−ｈ_xyN〕^T

【０１７７】

【数１０４】 ｙ₀＝〔ｙ（ｋ−１），……，ｙ（ｋ−Ｎ）〕^T

【０１７８】このとき、目標値ｘ_Rは数式１０５のよう
にする。

【０１７９】

【数１０５】 ｙ_R（ｋ＋ｊ）＝α^j・ｙ（ｋ）＋（１−α^j）ｒ_y（ｋ）

【０１８０】更に、Ｌ１ステップ先の時刻（ｋ＋Ｌ１）
からＰ１ステップに至る混和池でのフロック平均粒径の
予測値が目標値にできるだけ近付くように、予測値と目
標値の近さをユークリッドノルムで定義した数式７の評
価関数を最小にするべくｕ_n：＝〔ｕ（ｋ），……，ｕ
（ｋ＋Ｍ−１）〕を決める。数式８〜１６と同様にし
て、Ｊを最小にするｕ（ｋ）は最小２乗法により、前記
数式１６のように求まる。

【０１８１】このようにして得られた凝集剤注入率、急
速撹拌強度並びに緩速撹拌強度の設定値を上下限値並び
に前ステップからの変化量をもとに修正するのは、第１
の発明と同様である。なお、この方法ではフロック形成
池平均フロック粒径の目標値を求めるステップ、混和池
平均フロック粒径の目標値を求めるステップ、凝集剤注
入率の設定値を求めるステップの制御周期を同一として
説明したが、一般的に時間遅れのスケールがこれらの順
に小さくなっていくので、制御周期もこれらに応じて
大、中、小と変えてもよい。

【０１８２】図１４、図１５は上記一連の処理を示すフ
ローチャートであり、フロック形成池平均フロック粒径
の設定値を求めるためのステップＳＧ６〜ＳＧ１０、混
和池平均フロック粒径の設定値を求めるためのステップ
ＳＧ１１〜ＳＧ１５及び沈殿池出口での処理水濁度を設
定値に近付けるような凝集剤注入率の設定値を求めるた
めのステップＳＧ１６〜ＳＧ２１とがカスケード的に実
行される。

【０１８３】（９）第９の発明は、制御に用いる内部モ
デルを逐次、同定し、プロセスの変動に適応させるため
のものである。簡単のため、制御量が急速混和池のフロ
ック平均粒径であり、操作量が凝集剤注入率の場合につ
いて説明する。予測モデルとして、数式４を変形し、数
式１０６のように表す。但し、数式１０６におけるｈ_y0
は数式１０７に示すとおりである。

【０１８４】

【数１０６】

【０１８５】

【数１０７】

【０１８６】ｙ_M（ｋ）の計測値ｙ（ｋ）が得られたと
き、カルマンフィルタの原理を用いると、ｋ時点のイン
パルス応答系列Ｈ（ｋ）の推定値は（ｋ−１）時点の推
定値Ｈ（ｋ−１）から数式１０８、数式１０９のように
計算できる。

【０１８７】

【数１０８】Ｐ（ｋ）＝Ｐ（ｋ−１）＋｛σ²＋Ｍ
^T（ｋ）Ｐ（ｋ−１）Ｍ（ｋ）｝^-1Ｐ（ｋ−１）Ｍ
（ｋ）Ｍ^T（ｋ）Ｐ（ｋ−１）

【０１８８】

【数１０９】Ｈ（ｋ）＝Ｈ（ｋ−１）＋σ^-2｛ｙ（ｋ）
−ｙ_M（ｋ）｝Ｐ（ｋ）Ｍ（ｋ）

【０１８９】但し、数式１１０、数式１１１を条件とす
る。

【０１９０】

【数１１０】 Ｈ（ｋ）＝〔ｈ_y0，ｈ_y1，……，ｈ_yN〕^T（ｋ）

【０１９１】

【数１１１】Ｍ（ｋ）＝〔１，ｕ（ｋ−１），ｕ（ｋ−
２），……，ｕ（ｋ−Ｎ）〕^T

【０１９２】数式１０８、数式１０９において、σ²は
ｙ（ｋ）の観測誤差分散、Ｐ（ｋ）はＨ（ｋ）の推定誤
差分散行列を表す。上記により、モデルパラメータをΔ
ｔ時間ごとあるいはｎ・Δｔ時間（ｎは適当な整数）ご
とにモデルを変更する。

【０１９３】更に、上記の方法による予測値は計測デー
タをフィルタリングする効果がある。そこで、数式５、
数式６を数式１１２、数式１１３のようにする。

【０１９４】

【数１１２】ｙ_P（ｋ＋ｊ）＝ｙ_M（ｋ＋ｊ）

【０１９５】

【数１１３】 ｙ_R（ｋ＋ｊ）＝α^j・ｙ_M（ｋ）＋（１−α^j）ｒ_y

【０１９６】簡単のため、Ｍ＝１とすると、数式１１２
は数式１１４のようになる。

【０１９７】

【数１１４】

【０１９８】但し、数式１１５ないし数式１１７を条件
とする。

【０１９９】

【数１１５】

【０２００】

【数１１６】ｙ_u（ｊ）＝ｂ_yj ^T・Ｍ（ｋ）

【０２０１】

【数１１７】 ｂ_yj＝〔ｈ_y0，ｈ_yj+1，ｈ_yj+2，…，ｈ_yj+N〕^T

【０２０２】数式１１４を数式７に代入すると数式１１
８が得られ、Ｊを最小にするｕ（ｋ）は最小２乗法によ
り、数式１１９のように求まる。但し、数式１１９のｃ
_jは数式１７による。

【０２０３】

【数１１８】

【０２０４】

【数１１９】

【０２０５】このようにして得られた凝集剤注入率、急
速撹拌強度並びに緩速撹拌強度の設定値を上下限値並び
に前ステップからの変化量をもとに修正するのは、第１
の発明と同様である。図１６は上記一連の処理を示すフ
ローチャートである。この発明では、例えば混和池フロ
ック粒径の推定値ｙ_M（ｋ）を計算し（ＳＨ２）、その
計測値ｙ（ｋ）が得られたら操作量過去値系列Ｍ（ｋ）
をセットし（ＳＨ３）、推定誤差分散行列Ｐ（ｋ）の更
新（ＳＨ５）、及びインパルス応答系列Ｈ（ｋ）の更新
（ＳＨ６）を行う。

【０２０６】（１０）第１０の発明は、内部モデルのプ
ロセスゲインのみを逐次、同定し、プロセスの変動に適
応させるものである。簡単のため、制御量が混和池のフ
ロック平均粒径であり、操作量が凝集剤注入率の場合に
ついて説明する。数式１の伝達関数モデルでプロセスゲ
インの変動が大きいとすると、基準のプロセスゲインを
Ｋとし、変動の比率をＫ₁で表すものとして、伝達関数
を数式１２０のように表す。

【０２０７】

【数１２０】

【０２０８】このとき、インパルス応答系列を用いて、
予測モデルは数式１２１のようになる。

【０２０９】

【数１２１】

【０２１０】ここで、数式１２２、数式１２３とおくこ
とにより、数式１２４を得る。

【０２１１】

【数１２２】

【０２１２】

【数１２３】

【０２１３】

【数１２４】ｙ_M（ｋ）＝Ｋ₀＋Ｋ₁ｙ_H（ｋ）

【０２１４】ｙ_M（ｋ）の計測値ｙ（ｋ）が得られたと
き、カルマンフィルタの原理を用いてＫ₀，Ｋ₁を推定す
る。ｋ時点の推定値Ｈ（ｋ）は、前記数式１０８、数式
１０９により、（ｋ−１）時点の推定値Ｈ（ｋ−１）か
ら計算することができる。但し、数式１２５、数式１２
６を条件とする。

【０２１５】

【数１２５】Ｈ（ｋ）＝〔Ｋ₀，Ｋ₁〕^T（ｋ）

【０２１６】

【数１２６】Ｍ（ｋ）＝〔１，ｙ_H（ｋ）〕^T

【０２１７】上記により、モデルパラメータをΔｔ時間
ごと、あるいはｎ・Δｔ時間（ｎは適当な整数）ごとに
モデルを変更する。以降の処理は第９の発明の場合と全
く同様である。しかし、変化するモデルパラメータはわ
ずかであるので、次のような方法により、毎ステップで
の制御演算量を少なくすることができる。

【０２１８】すなわち、数式５に数式１２１を代入する
ことにより、Ｍ＝１として、数式１４と同様に数式１２
７を得る。但し、数式１２７のａ_yj，ｙ_u（ｊ）は数式
１０ないし数式１３による。

【０２１９】

【数１２７】ｙ_P（ｋ＋ｊ）＝ｙ（ｋ）＋Ｋ₁ａ_yjｕ
（ｋ）＋Ｋ₁ｙ_u（ｊ）

【０２２０】数式１２７を数式７に代入すると、数式１
２８が得られ、Ｊを最小にするｕ（ｋ）は最小２乗法に
より、数式１２９のように求まる。

【０２２１】

【数１２８】

【０２２２】

【数１２９】

【０２２３】但し、数式１２９におけるｃ_jは数式１７
による。このようにして得られた凝集剤注入率、急速撹
拌強度並びに緩速撹拌強度の設定値を上下限値並びに前
ステップからの変化量をもとに修正するのは、第１の発
明と同様である。図１７は、上記一連の処理を示すフロ
ーチャートであり、ステップＳＩ６ないしＳＩ８により
プロセスゲインが逐次、更新される。

【０２２４】

【実施例】以下、図に沿って各発明の実施例を説明す
る。図１は第１の発明の実施例であり、図１８ないし図
２０と同一の構成要素には同一の番号を付してある。急
速混和池５２内に設置した第１の凝集センサ７０により
微小フロック平均粒径を計測し、その値が設定値に一致
するように、図７の処理手順で凝集プロセス制御演算装
置６７が凝集剤注入率を演算し、その演算値を比率設定
器６０に伝送する。比率設定器６０では、流量計６１か
らの原水流量に凝集剤注入率を乗じて凝集剤注入量指令
を生成し、これを凝集剤注入機５４に送る。凝集剤注入
機５４は、注入ポンプの回転速度を調節して指令された
注入量の凝集剤５３を急速混和池５２に注入する。

【０２２５】なお、フラッシュミキサ撹拌速度制御装置
６２及びフロキュレータ撹拌速度制御装置６３は手動設
定となっている。上記構成により、急速混和池５２の微
小フロック平均粒径が設定値に一致するように凝集剤注
入率が制御される。

【０２２６】図２は第２及び第３の発明の実施例であ
る。すなわちこの実施例では、図１の構成に加えて、原
水の濁度、アルカリ度、ｐＨ値、水温などを水質センサ
としての水質計６６、温度計（図示せず）等によって計
測し、これらの信号を凝集プロセス制御演算装置６７に
送って図８、図９における凝集剤注入率の演算に用い
る。なお、この実施例でも、フラッシュミキサ撹拌速度
制御装置６２及びフロキュレータ撹拌速度制御装置６３
は手動設定となっている。

【０２２７】このように構成することにより、凝集プロ
セスにとっての外乱量である原水水質に基づく既知の注
入率式や、原水水質よる影響を含めた内部モデルに基づ
く予測制御が制御演算装置６７により行われ、凝集剤注
入率が適切な値に制御される。

【０２２８】図３は第４の発明の実施例である。この実
施例では、図２の構成に加えて、急速撹拌機としてのフ
ラッシュミキサ５５の撹拌速度の設定値を凝集プロセス
制御演算装置６７が演算し、フラッシュミキサ撹拌速度
制御装置６２を介して駆動モータの速度が設定値になる
ように制御する。すなわち、凝集剤注入率のほかに急速
撹拌強度（フラッシュミキサ撹拌速度）をも操作量とし
て、図１０に示した処理手順により各操作量の設定値を
決定する。この実施例では、フロキュレータ撹拌速度制
御装置６３のみが手動設定となっている。

【０２２９】図４は第５の発明の実施例である。図３の
構成に加え、フロック形成池５６のフロック粒径を第２
の凝集センサ７１により計測し、これが設定値に一致す
るように、凝集プロセス制御演算装置６７は図１１の処
理手順に従って凝集剤注入率及びフラッシュミキサ撹拌
速度の設定値を演算する。この実施例でも、フロキュレ
ータ撹拌速度制御装置６３のみが手動設定となってい
る。

【０２３０】図５は第６の発明の実施例である。図４の
構成に加え、凝集プロセス制御演算装置６７は、緩速撹
拌機としてのフロキュレータ５７の撹拌速度の設定値を
演算する。そして、フロキュレータ撹拌速度制御装置６
３を介しフロキュレータ５７の駆動モータの速度を設定
値に一致させるように制御する。その演算制御手順は図
１２に示したとおりであり、凝集剤注入率及び緩速撹拌
強度を操作量として制御を行う。なお、フロック形成池
５６が多段となっている場合には、各フロキュレータ５
７の撹拌速度はそれぞれの基準速度に対して比例的に変
化させる。

【０２３１】図６は第７及び第８の発明の実施例であ
る。すなわち、図５の構成に加え、沈殿処理後の処理水
濁度を濁度センサとしての濁度計６４により計測し、そ
の計測値が設定値に一致するように図１３または図１
４、図１５の処理手順で凝集剤注入率、フラッシュミキ
サ撹拌速度及びフロキュレータ撹拌速度の設定値を演算
する。

【０２３２】なお、第９及び第１０の発明は、実施例の
構成としては図１から図６の何れにも適用可能であり、
図１６または図１７の処理手順に従って内部モデルまた
はモデルパラメータを実データに基づき逐次、変更する
ことにより、プロセスの変動に適応した制御を行うこと
ができる。

【０２３３】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、原水の水
質や処理水量によらず、また、これらの急激な変動に対
しても急速混和池における微小フロックの大きさを望ま
しい大きさにすることができる。これにより、または直
接、フロック形成池における成長フロックの大きさを望
ましい大きさにすることができる。更に、これにより、
または直接、沈殿池における固液分離がスムースに行わ
れ、沈殿後の処理水の濁度を望ましい値に保つことがで
きる。また、フロックの形成状態を人為的に監視する必
要がなく、制御の全自動化が可能であると共に、凝集剤
注入からフロック形成に至るまで遅れ時間の間にプロセ
スが変動しても安定した高精度の制御を行うことができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の発明の実施例を示す構成図である。

【図２】第２及び第３の発明の実施例を示す構成図であ
る。

【図３】第４の発明の実施例を示す構成図である。

【図４】第５の発明の実施例を示す構成図である。

【図５】第６の発明の実施例を示す構成図である。

【図６】第７及び第８の発明の実施例を示す構成図であ
る。

【図７】第１の発明による制御演算手順を示すフローチ
ャートである。

【図８】第２の発明による制御演算手順を示すフローチ
ャートである。

【図９】第３の発明による制御演算手順を示すフローチ
ャートである。

【図１０】第４の発明による制御演算手順を示すフロー
チャートである。

【図１１】第５の発明による制御演算手順を示すフロー
チャートである。

【図１２】第６の発明による制御演算手順を示すフロー
チャートである。

【図１３】第７の発明による制御演算手順を示すフロー
チャートである。

【図１４】第８の発明による制御演算手順の一部を示す
フローチャートである。

【図１５】第８の発明による制御演算手順の一部を示す
フローチャートである。

【図１６】第９の発明による制御演算手順を示すフロー
チャートである。

【図１７】第１０の発明による制御演算手順を示すフロ
ーチャートである。

【図１８】従来の技術を示す構成図である。

【図１９】従来の技術を示す構成図である。

【図２０】従来の技術を示す構成図である。

【符号の説明】

５１ 着水井 ５２ 急速混和池 ５３ 凝集剤 ５４ 凝集剤注入機 ５５ フラッシュミキサ ５６ フロック形成池 ５７ フロキュレータ ５８ 沈殿池 ６０ 比率設定器 ６１ 流量計 ６２ フラッシュミキサ撹拌速度制御装置 ６３ フロキュレータ撹拌速度制御装置 ６４ 濁度計 ６６ 水質計 ６７ 凝集プロセス制御演算装置 ７０，７１ 凝集センサ

【数７２】

【数７３】

【数７４】

【数７５】

【数７６】

【数８５】

【数８６】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大戸 時喜雄 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 伊藤 晴夫 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 丹保 憲仁 北海道札幌市北区屯田２条４丁目10−33 (72)発明者 松井 佳彦 北海道札幌市東区北16条東13丁目98 ヒ ュース北16Ａ201号 (56)参考文献 特開 昭62−250919（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−139109（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−252512（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−168308（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−266107（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−278509（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) B01D 21/00 - 21/34 C02F 1/52 - 1/56

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原水流量に対する凝集剤注入率に基づき
   急速混和池内の原水に凝集剤を注入して急速攪拌するこ
   とにより微小フロックを形成させ、緩速攪拌を行う後段
   のフロック形成池内で前記微小フロックを成長させて原
   水中の固体成分を凝集させると共に、後段の沈殿池内で
   固液分離する浄水場凝集プロセスにおいて、 前記急速混和池における微小フロックの平均粒径を制御
   量として計測する第１の凝集センサと、操作量としての凝集剤注入率のインパルス応答系列と基
   準状態の制御量とを用いた予測モデルによって予測され
   る将来の制御量に、現時刻における実際の制御量と現時
   刻における予測モデルによる制御量とのずれを加算して
   将来の制御量予測値を求め、この制御量予測値が制御量
   目標値に近付くように現時刻以降の 凝集剤注入率の設定
   値を求める制御演算装置と、 を備えたことを特徴とする浄水場凝集プロセスの制御装
   置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の浄水場凝集プロセスの制
   御装置において、 凝集プロセスにとっての外乱量として原水水質を計測す
   る水質センサを備え、 制御演算装置は、水質センサによる計測値に基づく凝集
   剤の注入率式を併用して操作量としての凝集剤注入率の
   設定値を求めることを特徴とする浄水場凝集プロセスの
   制御装置。
3. 【請求項３】 請求項１記載の浄水場凝集プロセスの制
   御装置において、 凝集プロセスにとっての外乱量として原水水質を計測す
   る水質センサを備え、 制御演算装置は、水質センサによる計測値の影響を内部
   モデルに含めて予測制御を行うことを特徴とする浄水場
   凝集プロセスの制御装置。
4. 【請求項４】 請求項１，２または３記載の浄水場凝集
   プロセスの制御装置において、 制御演算装置は、急速混和池での急速撹拌強度をも操作
   量として凝集剤注入率及び急速撹拌強度の設定値を求め
   ることを特徴とする浄水場凝集プロセスの制御装置。
5. 【請求項５】 請求項１，２，３または４記載の浄水場
   凝集プロセスの制御装置において、 フロック形成池内でのフロックの平均粒径を計測する第
   ２の凝集センサを備え、 制御演算装置は、第２の凝集センサによる計測値をも設
   定値になるように内部モデルに基づく予測制御を行うこ
   とを特徴とする浄水場凝集プロセスの制御装置。
6. 【請求項６】 請求項５記載の浄水場凝集プロセスの制
   御装置において、 制御演算装置は、フロック形成池での緩速攪拌強度をも
   操作量として凝集剤注入率及び緩速撹拌強度の設定値を
   求めることを特徴とする浄水場凝集プロセスの制御装
   置。
7. 【請求項７】 請求項１，２，３，４，５または６記載
   の浄水場凝集プロセスの制御装置において、 沈澱池出口での処理水濁度を計測する濁度センサを備
   え、 制御演算装置は、濁度センサによる計測値をも設定値に
   なるように内部モデルに基づく予測制御を行うことを特
   徴とする浄水場凝集プロセスの制御装置。
8. 【請求項８】 請求項７記載の浄水場凝集プロセスの制
   御装置において、 制御演算装置は、沈澱池出口での処理水濁度、フロック
   形成池でのフロックの平均粒径、混和池での微小フロッ
   クの平均粒径を、それぞれカスケード的に内部モデルに
   基づき予測制御することを特徴とする浄水場凝集プロセ
   スの制御装置。
9. 【請求項９】 請求項１，２，３，４，５，６，７また
   は８記載の浄水場凝集プロセスの制御装置において、 制御演算装置は、制御に用いる内部モデルを実データに
   基づき逐次、同定し更新してプロセスの変動に適応させ
   ることを特徴とする浄水場凝集プロセスの制御装置。
10. 【請求項１０】 請求項９記載の浄水場凝集プロセスの
    制御装置において、 制御演算装置は、内部モデルのうちプロセスゲインを実
    データをもとに逐次、同定し更新してプロセスの変動に
    適応させることを特徴とする浄水場凝集プロセスの制御
    装置。