JP3343743B2 - イオン交換樹脂の洗浄装置 - Google Patents
イオン交換樹脂の洗浄装置Info
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- JP3343743B2 JP3343743B2 JP29017092A JP29017092A JP3343743B2 JP 3343743 B2 JP3343743 B2 JP 3343743B2 JP 29017092 A JP29017092 A JP 29017092A JP 29017092 A JP29017092 A JP 29017092A JP 3343743 B2 JP3343743 B2 JP 3343743B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、原子力発電所等に配置
されている復水脱塩塔内のイオン交換樹脂の洗浄装置に
関する。
されている復水脱塩塔内のイオン交換樹脂の洗浄装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、採水に使用されたイオン交換樹
脂は、再生のため再生塔に移され、ここで再生される。
そして、再生済みのイオン交換樹脂は、貯槽で待機さ
せ、しかるのち脱塩塔内に移送される。上記脱塩塔内に
移送されたイオン交換樹脂は、採水前のＳＳ、クラッド
及び溶存酸素の除去、更に再生工程で逆再生された樹脂
からの塩化物イオン（Ｃｌ- ）の除去を行うため、予め
洗浄される。この洗浄工程は、純水洗浄、回収洗浄及び
循環洗浄からなっており、約３時間の工程である。上記
洗浄において、特にＣｌ - の除去は重要で、この除去い
かんによって洗浄水量、洗浄時間が大きく左右される。
脂は、再生のため再生塔に移され、ここで再生される。
そして、再生済みのイオン交換樹脂は、貯槽で待機さ
せ、しかるのち脱塩塔内に移送される。上記脱塩塔内に
移送されたイオン交換樹脂は、採水前のＳＳ、クラッド
及び溶存酸素の除去、更に再生工程で逆再生された樹脂
からの塩化物イオン（Ｃｌ- ）の除去を行うため、予め
洗浄される。この洗浄工程は、純水洗浄、回収洗浄及び
循環洗浄からなっており、約３時間の工程である。上記
洗浄において、特にＣｌ - の除去は重要で、この除去い
かんによって洗浄水量、洗浄時間が大きく左右される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来は、イオン交換樹
脂の洗浄工程において、その洗浄性等は、運転管理者の
経験により判断されているだけで、予測する技術は存在
しなかった。本発明は、上記実情に鑑みなされたもの
で、逆再生樹脂過大時、樹脂の劣化等、その他何らかの
原因による洗浄不良を早期に予測し、洗浄工程全体への
影響を最小限に抑えるような対策を指示できるように
し、洗浄水の無駄な消費と、予測結果と実際の挙動との
誤差を抑えることができるイオン交換樹脂の洗浄装置を
提供することを目的とする。
脂の洗浄工程において、その洗浄性等は、運転管理者の
経験により判断されているだけで、予測する技術は存在
しなかった。本発明は、上記実情に鑑みなされたもの
で、逆再生樹脂過大時、樹脂の劣化等、その他何らかの
原因による洗浄不良を早期に予測し、洗浄工程全体への
影響を最小限に抑えるような対策を指示できるように
し、洗浄水の無駄な消費と、予測結果と実際の挙動との
誤差を抑えることができるイオン交換樹脂の洗浄装置を
提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明では、イオン交換樹脂によって採水を行う前
に、該イオン交換樹脂を洗浄するイオン交換樹脂の洗浄
装置において、前記洗浄時における洗浄流出水の水質の
初期挙動を計測する計測手段と、過去の計測データが蓄
積されたデータ蓄積手段と、前記計測手段で計測された
データと前記データ蓄積手段に蓄積された過去の計測デ
ータとを比較する比較手段と、比較結果に基づき、前記
洗浄時における目標水質達成までに要する洗浄水量を予
測する予測手段とを具えたイオン交換樹脂の洗浄装置が
提供される。
め、本発明では、イオン交換樹脂によって採水を行う前
に、該イオン交換樹脂を洗浄するイオン交換樹脂の洗浄
装置において、前記洗浄時における洗浄流出水の水質の
初期挙動を計測する計測手段と、過去の計測データが蓄
積されたデータ蓄積手段と、前記計測手段で計測された
データと前記データ蓄積手段に蓄積された過去の計測デ
ータとを比較する比較手段と、比較結果に基づき、前記
洗浄時における目標水質達成までに要する洗浄水量を予
測する予測手段とを具えたイオン交換樹脂の洗浄装置が
提供される。
【０００５】
【作用】特定の間隔、回数でＣｌ- 濃度を測定し、この
測定データと過去の蓄積データとの比較を行い、上記洗
浄工程を全て行うことなく、洗浄工程時間内で目標水質
まで達成可能か（正常）、否か（異常）の判断、あるい
は今後の目標水質達成までの洗浄時間、水量を予測す
る。
測定データと過去の蓄積データとの比較を行い、上記洗
浄工程を全て行うことなく、洗浄工程時間内で目標水質
まで達成可能か（正常）、否か（異常）の判断、あるい
は今後の目標水質達成までの洗浄時間、水量を予測す
る。
【０００６】従って、洗浄工程の早期の段階で今後の予
測が可能になり、それに対する対策を迅速に行うことが
できる。
測が可能になり、それに対する対策を迅速に行うことが
できる。
【０００７】
【実施例】本発明の実施例を図１乃至図５の図面に基づ
き詳細に説明する。図１は、本発明に係るイオン交換樹
脂の洗浄装置の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。図において、脱塩塔１０内には、移送されたイオン
交換樹脂が収納されており、上記脱塩塔１０の上部から
は、イオン交換樹脂を洗浄するための洗浄水が流入し、
下部からは、洗浄後の洗浄流出水が流出している。セン
サ１１は、イオン濃度センサ、又は電導度センサ等から
なっており、洗浄が開始されると、上記脱塩塔１０から
流出する洗浄流出水中の塩化物イオン濃度、又は電導度
を、例えば数十分ごとに測定し、全体として３回程度測
定する。そして上記洗浄開始から所定時間および回数で
測定した測定データを初期拳動として演算部（ＣＰＵ）
１２に出力する。なお、上記測定間隔は、設定される洗
浄時間の間隔に応じて任意に変わり、またその測定回数
も任意に変更させることができる。
き詳細に説明する。図１は、本発明に係るイオン交換樹
脂の洗浄装置の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。図において、脱塩塔１０内には、移送されたイオン
交換樹脂が収納されており、上記脱塩塔１０の上部から
は、イオン交換樹脂を洗浄するための洗浄水が流入し、
下部からは、洗浄後の洗浄流出水が流出している。セン
サ１１は、イオン濃度センサ、又は電導度センサ等から
なっており、洗浄が開始されると、上記脱塩塔１０から
流出する洗浄流出水中の塩化物イオン濃度、又は電導度
を、例えば数十分ごとに測定し、全体として３回程度測
定する。そして上記洗浄開始から所定時間および回数で
測定した測定データを初期拳動として演算部（ＣＰＵ）
１２に出力する。なお、上記測定間隔は、設定される洗
浄時間の間隔に応じて任意に変わり、またその測定回数
も任意に変更させることができる。
【０００８】ＣＰＵ１２には、過去の洗浄時の塩化物イ
オン濃度又は電導度の推移データを登録するデータベー
ス１３と、診断知識であるプログラムデータを記憶する
データベース１４と、印刷部１５とが接続されている。
ＣＰＵ１２は、センサ１１から測定データが入力する
と、データベース１３，１４から過去の各推移データ及
びプログラムデータを読み出し、上記プログラムデータ
に基づき、測定データと各推移データとの比較を行い、
近似している挙動を示すデータの推移に応じて推論時以
降の挙動を予測し、正常か異常か、あるいは目標水質達
成までの洗浄時間とその消費水量を判断する。また、近
似したパターンが複数、データベース１３内に存在する
場合には、上記プログラムによって誤差の少ないパター
ンを読み出す。上記判断結果は、印刷部１５に送られて
プリントアウトされる。また、ＣＰＵ１２は、学習機能
を有し、計測したデータをパターン化し、データベース
１３に登録され、過去の測定データとされる。従って、
データ蓄積手段には、予め計測され、登録されている過
去の計測データと、計測したデータを学習機能により登
録して過去の計測データとする機能がある。
オン濃度又は電導度の推移データを登録するデータベー
ス１３と、診断知識であるプログラムデータを記憶する
データベース１４と、印刷部１５とが接続されている。
ＣＰＵ１２は、センサ１１から測定データが入力する
と、データベース１３，１４から過去の各推移データ及
びプログラムデータを読み出し、上記プログラムデータ
に基づき、測定データと各推移データとの比較を行い、
近似している挙動を示すデータの推移に応じて推論時以
降の挙動を予測し、正常か異常か、あるいは目標水質達
成までの洗浄時間とその消費水量を判断する。また、近
似したパターンが複数、データベース１３内に存在する
場合には、上記プログラムによって誤差の少ないパター
ンを読み出す。上記判断結果は、印刷部１５に送られて
プリントアウトされる。また、ＣＰＵ１２は、学習機能
を有し、計測したデータをパターン化し、データベース
１３に登録され、過去の測定データとされる。従って、
データ蓄積手段には、予め計測され、登録されている過
去の計測データと、計測したデータを学習機能により登
録して過去の計測データとする機能がある。
【０００９】データベース１３は、図２(c) 〜(f) に示
すように、正常時の推移データのパターン（正常時パタ
ーン）、異常発生時の推移データのパターン（例えば、
樹脂劣化時パターン、逆再生樹脂過大時パターン、その
他各種の異常時パターン）が登録されている。次に、Ｃ
ＰＵ１２の洗浄時間とその消費水量を判断するアルゴリ
ズムについて説明する。なお、正常時の洗浄において
は、図３(a) に示すように、通常３時間程度で目標水質
（例えば脱塩塔出口の洗浄流出水のＣｌ- 濃度が３０
（ｐｐｔ））を達成でき、その洗浄水量は、１７００
（ｔ）程度である。また、異常時の洗浄においては、洗
浄時間が長くなるか、又は目標水質を達成できない。そ
こで、本実施例では、洗浄の目標時間を３時間とし、例
えば図３(b) に示すように、３０分毎にセンサ１１によ
る測定を行い、洗浄開始時から９０分経過後に上記目標
水質を達成するまでの洗浄時間ｘと消費水量の判断を行
うものとする。
すように、正常時の推移データのパターン（正常時パタ
ーン）、異常発生時の推移データのパターン（例えば、
樹脂劣化時パターン、逆再生樹脂過大時パターン、その
他各種の異常時パターン）が登録されている。次に、Ｃ
ＰＵ１２の洗浄時間とその消費水量を判断するアルゴリ
ズムについて説明する。なお、正常時の洗浄において
は、図３(a) に示すように、通常３時間程度で目標水質
（例えば脱塩塔出口の洗浄流出水のＣｌ- 濃度が３０
（ｐｐｔ））を達成でき、その洗浄水量は、１７００
（ｔ）程度である。また、異常時の洗浄においては、洗
浄時間が長くなるか、又は目標水質を達成できない。そ
こで、本実施例では、洗浄の目標時間を３時間とし、例
えば図３(b) に示すように、３０分毎にセンサ１１によ
る測定を行い、洗浄開始時から９０分経過後に上記目標
水質を達成するまでの洗浄時間ｘと消費水量の判断を行
うものとする。
【００１０】なお、実装置を考慮した場合は、測定開始
時点は循環洗浄となってからが良く、この場合は循環洗
浄の全時間により測定間隔を設定する。まず、ＣＰＵ１
２は、初期挙動の測定データがセンサ１１から入力する
と、測定値の推移について（図２(a) 参照）、その挙動
特性を解析してパターン化し、挙動パターンを生成する
（図２(b) 参照）。
時点は循環洗浄となってからが良く、この場合は循環洗
浄の全時間により測定間隔を設定する。まず、ＣＰＵ１
２は、初期挙動の測定データがセンサ１１から入力する
と、測定値の推移について（図２(a) 参照）、その挙動
特性を解析してパターン化し、挙動パターンを生成する
（図２(b) 参照）。
【００１１】次に、データベース１３に登録されている
過去の各推移データのパターン群（図２(c) 〜(f) 参
照）の中から最も近似した挙動を示しているパターンを
検索する。そして、マッチングした過去の推移データの
パターンと、測定値とを合成し、上記測定値を満足させ
ながら過去の推移データのパターン特性を持った挙動関
数を生成する。
過去の各推移データのパターン群（図２(c) 〜(f) 参
照）の中から最も近似した挙動を示しているパターンを
検索する。そして、マッチングした過去の推移データの
パターンと、測定値とを合成し、上記測定値を満足させ
ながら過去の推移データのパターン特性を持った挙動関
数を生成する。
【００１２】ここで、解析された挙動パターンが、正常
時以外の過去の推移データのパターンとマッチングした
場合は、イオン交換樹脂が異常と判断し、上記生成した
挙動関数に基づいて目標水質を達成するまでの洗浄時間
及びその水量を予測し、予測結果のデータを印刷部１５
に出力する。また、正常時の推移データのパターンとマ
ッチングした場合は、イオン交換樹脂が正常と判断し、
予測するまでもなく、洗浄時間は３時間、洗浄水量は１
７００（ｔ）と容易に判断される。そして、上記挙動関
数に基づいて生成された挙動パターン（図２(g) 参照）
は、学習機能によりデータベース１３に登録される。ま
た、予測データを印刷部１５に出力する以前に正常、異
常の判断結果を出力しても良い。
時以外の過去の推移データのパターンとマッチングした
場合は、イオン交換樹脂が異常と判断し、上記生成した
挙動関数に基づいて目標水質を達成するまでの洗浄時間
及びその水量を予測し、予測結果のデータを印刷部１５
に出力する。また、正常時の推移データのパターンとマ
ッチングした場合は、イオン交換樹脂が正常と判断し、
予測するまでもなく、洗浄時間は３時間、洗浄水量は１
７００（ｔ）と容易に判断される。そして、上記挙動関
数に基づいて生成された挙動パターン（図２(g) 参照）
は、学習機能によりデータベース１３に登録される。ま
た、予測データを印刷部１５に出力する以前に正常、異
常の判断結果を出力しても良い。
【００１３】なお、洗浄の目標時間である３時間以内に
目標水質に達しなくても、その後、数時間で達成できる
と予測できれば、これを正常と判断することも可能であ
る。これは、脱塩時間、再生時間、貯留時間の各工程の
時間のバランスによる。すなわち、採水までの時間が短
ければ、途中で洗浄を中止しなければならないが、この
時間が充分にあれば、その余裕の分だけ洗浄していても
かまわないためである。このように、各工程の時間を加
味して正常か否かを判断することも可能である。
目標水質に達しなくても、その後、数時間で達成できる
と予測できれば、これを正常と判断することも可能であ
る。これは、脱塩時間、再生時間、貯留時間の各工程の
時間のバランスによる。すなわち、採水までの時間が短
ければ、途中で洗浄を中止しなければならないが、この
時間が充分にあれば、その余裕の分だけ洗浄していても
かまわないためである。このように、各工程の時間を加
味して正常か否かを判断することも可能である。
【００１４】すなわち、今後どのくらい洗浄時間が必要
か予測し、その予測した洗浄時間と各工程の時間との関
係から正常・異常を判断させることも可能である。上述
のとおり、本実施例では、特定の間隔及び回数でＣｌ-
濃度を測定し、過去の蓄積データとの比較を行い、洗浄
工程を全て行うことなく、今後の目標水質達成までの洗
浄時間、消費水量を早期に予測することができ、これに
より、作業者は、洗浄の早い時期に、上記洗浄を中断し
て新品のイオン交換樹脂と交換したり、再度再生する等
の対応策を実施することができる。また、本実施例で
は、実際に測定された過去のデータ群を利用して予測を
行うので、予測結果と実際の挙動との誤差を減少させる
ことができる。
か予測し、その予測した洗浄時間と各工程の時間との関
係から正常・異常を判断させることも可能である。上述
のとおり、本実施例では、特定の間隔及び回数でＣｌ-
濃度を測定し、過去の蓄積データとの比較を行い、洗浄
工程を全て行うことなく、今後の目標水質達成までの洗
浄時間、消費水量を早期に予測することができ、これに
より、作業者は、洗浄の早い時期に、上記洗浄を中断し
て新品のイオン交換樹脂と交換したり、再度再生する等
の対応策を実施することができる。また、本実施例で
は、実際に測定された過去のデータ群を利用して予測を
行うので、予測結果と実際の挙動との誤差を減少させる
ことができる。
【００１５】なお、上記実施例では、脱塩塔が１つの場
合を説明したが、上記脱塩塔を実際に配置する場合は、
図４に示すように、通常複数設けられている。このよう
なイオン濃度センサをセンサ１１として、複数の上記脱
塩塔１０Ａ〜１０Ｎが存在する状況で用いる場合には、
例えば、上記イオン濃度センサを洗浄流出水が流出する
各配管２０Ａ〜２０Ｎに対応して、複数設けることが考
えられる。ところが、本発明に係るイオン濃度センサ
は、水の分析機能も有しているので、このように複数設
けると、製作コストが高価になってしまう。そこで、図
４に示すように、配管２０Ａ〜２０Ｎに接続された分枝
管２１Ａ〜２１Ｎと、該分枝管２１Ａ〜２１Ｎと接続さ
れた切り換えバルブ２２と、分枝管２３を介して指定さ
れた脱塩塔からの洗浄流出水を、順次一のイオン濃度セ
ンサ１１に取り込み、洗浄流出水中のＣｌ- 濃度を検出
して、洗浄水の無駄な消費と、予測結果と実際の挙動と
の誤差を抑えるとともに、製作コストを削減する洗浄装
置が考えられる。
合を説明したが、上記脱塩塔を実際に配置する場合は、
図４に示すように、通常複数設けられている。このよう
なイオン濃度センサをセンサ１１として、複数の上記脱
塩塔１０Ａ〜１０Ｎが存在する状況で用いる場合には、
例えば、上記イオン濃度センサを洗浄流出水が流出する
各配管２０Ａ〜２０Ｎに対応して、複数設けることが考
えられる。ところが、本発明に係るイオン濃度センサ
は、水の分析機能も有しているので、このように複数設
けると、製作コストが高価になってしまう。そこで、図
４に示すように、配管２０Ａ〜２０Ｎに接続された分枝
管２１Ａ〜２１Ｎと、該分枝管２１Ａ〜２１Ｎと接続さ
れた切り換えバルブ２２と、分枝管２３を介して指定さ
れた脱塩塔からの洗浄流出水を、順次一のイオン濃度セ
ンサ１１に取り込み、洗浄流出水中のＣｌ- 濃度を検出
して、洗浄水の無駄な消費と、予測結果と実際の挙動と
の誤差を抑えるとともに、製作コストを削減する洗浄装
置が考えられる。
【００１６】しかし、このような装置では、例えば脱塩
塔１０Ａからの洗浄流出水の測定が終了し、切り換えバ
ルブ２２を切り換えて次の脱塩塔１０Ｂからの洗浄流出
水の測定に移行した場合、分枝管２３内には、当初、前
回検出した脱塩塔１０Ａからの洗浄流出水が残留してい
る。このため、イオン濃度センサ１１は、図５に示すよ
うに、第１回目の脱塩塔１０Ｂからの洗浄流出水中のＣ
ｌ- 濃度の測定値として、上記分枝管２３内に残ってい
る脱塩塔１０Ａからの残留水中のＣｌ- 濃度を測定して
採用してしまうことがある。すなわち、脱塩塔１０Ａか
らの残留水中のＣｌ- 濃度の測定値は、洗浄終了時点の
水であるため、Ｃｌ- 濃度の低いものであるので、この
測定値が、脱塩塔１０Ｂの第１回目の測定値となると、
ＣＰＵ１２が行うこれ以降のパターンマッチングに支障
をきたし、洗浄の水質予測等ができなくなることがあ
る。
塔１０Ａからの洗浄流出水の測定が終了し、切り換えバ
ルブ２２を切り換えて次の脱塩塔１０Ｂからの洗浄流出
水の測定に移行した場合、分枝管２３内には、当初、前
回検出した脱塩塔１０Ａからの洗浄流出水が残留してい
る。このため、イオン濃度センサ１１は、図５に示すよ
うに、第１回目の脱塩塔１０Ｂからの洗浄流出水中のＣ
ｌ- 濃度の測定値として、上記分枝管２３内に残ってい
る脱塩塔１０Ａからの残留水中のＣｌ- 濃度を測定して
採用してしまうことがある。すなわち、脱塩塔１０Ａか
らの残留水中のＣｌ- 濃度の測定値は、洗浄終了時点の
水であるため、Ｃｌ- 濃度の低いものであるので、この
測定値が、脱塩塔１０Ｂの第１回目の測定値となると、
ＣＰＵ１２が行うこれ以降のパターンマッチングに支障
をきたし、洗浄の水質予測等ができなくなることがあ
る。
【００１７】そこで、本発明の他の実施例では、製作コ
ストの安価な電導度センサの測定値が、Ｃｌ- 濃度との
間に相関関係があることを利用し、上記電導度センサの
測定値を用いて、上記イオン濃度センサ１１からの測定
値を補正する。すなわち、本実施例では、上記配管２０
Ａ〜２０Ｎに補正手段である電導度センサ２４Ａ〜２４
Ｎをそれぞれ設け、Ｃｌ- 濃度の測定が、次の脱塩塔に
移行した場合に、当該脱塩塔の配管に設けられた電導度
センサが初期の洗浄流出水中の電導度を確実に測定して
測定値をＣＰＵ１２に出力する。ＣＰＵ１２は、仮にイ
オン濃度センサ１１が脱塩塔１０Ａからの残留水中のＣ
ｌ- 濃度を測定しても、取り込んだ上記電導度から初期
の洗浄流出水中のＣｌ- 濃度を算出し、この算出値を、
例えば図５に示す１回目のＣｌ- 濃度の補正値とする。
そして、ＣＰＵ１２は、上記補正値に対して、図１の実
施例と同様に、図示しない診断知識データ及び過去デー
タパターンを用いてパターンマッチングを行い、洗浄に
おける目標水質達成までの洗浄時間及びその水量の予測
を行う。
ストの安価な電導度センサの測定値が、Ｃｌ- 濃度との
間に相関関係があることを利用し、上記電導度センサの
測定値を用いて、上記イオン濃度センサ１１からの測定
値を補正する。すなわち、本実施例では、上記配管２０
Ａ〜２０Ｎに補正手段である電導度センサ２４Ａ〜２４
Ｎをそれぞれ設け、Ｃｌ- 濃度の測定が、次の脱塩塔に
移行した場合に、当該脱塩塔の配管に設けられた電導度
センサが初期の洗浄流出水中の電導度を確実に測定して
測定値をＣＰＵ１２に出力する。ＣＰＵ１２は、仮にイ
オン濃度センサ１１が脱塩塔１０Ａからの残留水中のＣ
ｌ- 濃度を測定しても、取り込んだ上記電導度から初期
の洗浄流出水中のＣｌ- 濃度を算出し、この算出値を、
例えば図５に示す１回目のＣｌ- 濃度の補正値とする。
そして、ＣＰＵ１２は、上記補正値に対して、図１の実
施例と同様に、図示しない診断知識データ及び過去デー
タパターンを用いてパターンマッチングを行い、洗浄に
おける目標水質達成までの洗浄時間及びその水量の予測
を行う。
【００１８】従って、本実施例では、脱塩塔が複数存在
する場合でも、各配管に電導度センサを設けて、上記電
導度センサからの測定値に応じて洗浄流出水中のＣｌ-
濃度を補正するので、製作コストを高価にすることな
く、パターンマッチングの精度を向上させることができ
る。なお、本実施例では、データベースに正常時のパタ
ーンも登録して、正常・異常もあわせて比較判断してい
るが、本発明はこれに限らず、例えば異常時のみのパタ
ーンをデータベースに登録しておき、３回目の最終測定
時間を目標時間（３時間目）とし、この最終測定時間に
水質が目標水質に達しているか否か判断させることも可
能である。この場合には、目標水質に達している時に
は、正常と判断し、異常の時には、パターンマッチング
を行い、目標水質達成までの洗浄時間及びその水量を予
測することができる。
する場合でも、各配管に電導度センサを設けて、上記電
導度センサからの測定値に応じて洗浄流出水中のＣｌ-
濃度を補正するので、製作コストを高価にすることな
く、パターンマッチングの精度を向上させることができ
る。なお、本実施例では、データベースに正常時のパタ
ーンも登録して、正常・異常もあわせて比較判断してい
るが、本発明はこれに限らず、例えば異常時のみのパタ
ーンをデータベースに登録しておき、３回目の最終測定
時間を目標時間（３時間目）とし、この最終測定時間に
水質が目標水質に達しているか否か判断させることも可
能である。この場合には、目標水質に達している時に
は、正常と判断し、異常の時には、パターンマッチング
を行い、目標水質達成までの洗浄時間及びその水量を予
測することができる。
【００１９】更に、本発明は、脱塩塔での洗浄を例とし
たが、樹脂貯槽で洗浄する場合でも良い。
たが、樹脂貯槽で洗浄する場合でも良い。
【００２０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明では、イオ
ン交換樹脂によって採水を行う前に、該イオン交換樹脂
を洗浄するイオン交換樹脂の洗浄装置において、前記洗
浄時における洗浄流出水の水質の初期挙動を計測する計
測手段と、過去の計測データが蓄積されたデータ蓄積手
段と、前記計測手段で計測されたデータと前記データ蓄
積手段に蓄積された過去の計測データとを比較する比較
手段とを具えたので、何らかの原因による洗浄不良を早
期に予測し、余裕をもって早めに対策が立てられ対処可
能であるとともに、洗浄水の無駄な消費を抑えられる。
さらに、予測結果と実際の挙動との誤差を学習機能が働
くことにより運用期間に応じて小さくしていくことがで
きる。
ン交換樹脂によって採水を行う前に、該イオン交換樹脂
を洗浄するイオン交換樹脂の洗浄装置において、前記洗
浄時における洗浄流出水の水質の初期挙動を計測する計
測手段と、過去の計測データが蓄積されたデータ蓄積手
段と、前記計測手段で計測されたデータと前記データ蓄
積手段に蓄積された過去の計測データとを比較する比較
手段とを具えたので、何らかの原因による洗浄不良を早
期に予測し、余裕をもって早めに対策が立てられ対処可
能であるとともに、洗浄水の無駄な消費を抑えられる。
さらに、予測結果と実際の挙動との誤差を学習機能が働
くことにより運用期間に応じて小さくしていくことがで
きる。
【図１】本発明に係るイオン交換樹脂の洗浄装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。
施例の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示したＣＰＵが洗浄時間とその水量を判
断するアルゴリズムを説明するための図である。
断するアルゴリズムを説明するための図である。
【図３】本発明を実施するための前提条件を説明するた
めの図である。
めの図である。
【図４】本発明に係るイオン交換樹脂の洗浄装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。
施例の構成を示すブロック図である。
【図５】図４の洗浄装置で測定されるＣｌ- 濃度と測定
時間の関係を示す図である。
時間の関係を示す図である。
１０ 脱塩塔１０ １１ センサ １２ 演算部（ＣＰＵ） １３ ，１４ データベース １５ 印刷部 ２０Ａ〜２０Ｎ 配管 ２１Ａ〜２１Ｎ，２３ 分枝管 ２２ 切り換えバルブ ２４Ａ〜２４Ｎ 電導度センサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 熊谷 稔生 東京都新宿区西新宿３丁目４番７号 栗 田工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平４−220562（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) B01J 47/14 B01J 49/00 C02F 1/42 G21F 9/12
Claims (2)
- 【請求項１】 イオン交換樹脂によって採水を行う前
に、該イオン交換樹脂を洗浄するイオン交換樹脂の洗浄
装置において、前記洗浄時における洗浄流出水の水質の
初期挙動を計測する計測手段と、過去の計測データが蓄
積されたデータ蓄積手段と、前記計測手段で計測された
データと前記データ蓄積手段に蓄積された過去の計測デ
ータとを比較する比較手段と、この比較結果に基づき前
記洗浄時における目標水質達成までに要する洗浄水量を
予測する予測手段とを具えたことを特徴とするイオン交
換樹脂の洗浄装置。 - 【請求項２】 イオン交換樹脂によって採水を行う前
に、該イオン交換樹脂を洗浄するイオン交換樹脂の洗浄
装置において、前記洗浄時における洗浄流出水の水質の
初期挙動を計測する計測手段と、前記計測手段の計測値
を補正する補正手段と、過去の計測データが蓄積された
データ蓄積手段と、前記計測手段および補正手段で計測
されたデータと前記データ蓄積手段に蓄積された過去の
計測データとを比較する比較手段と、この比較結果に基
づき前記洗浄時における目標水質達成までに要する洗浄
水量を予測する予測手段とを具えたことを特徴とするイ
オン交換樹脂の洗浄装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29017092A JP3343743B2 (ja) | 1991-10-31 | 1992-10-28 | イオン交換樹脂の洗浄装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3-285954 | 1991-10-31 | ||
| JP28595491 | 1991-10-31 | ||
| JP29017092A JP3343743B2 (ja) | 1991-10-31 | 1992-10-28 | イオン交換樹脂の洗浄装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05212299A JPH05212299A (ja) | 1993-08-24 |
| JP3343743B2 true JP3343743B2 (ja) | 2002-11-11 |
Family
ID=26556101
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29017092A Expired - Fee Related JP3343743B2 (ja) | 1991-10-31 | 1992-10-28 | イオン交換樹脂の洗浄装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3343743B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3624940B2 (ja) * | 2000-03-17 | 2005-03-02 | 栗田工業株式会社 | 設備管理システム |
| JP3624941B2 (ja) * | 2000-03-17 | 2005-03-02 | 栗田工業株式会社 | 設備管理システム |
| JP5413587B2 (ja) * | 2009-10-22 | 2014-02-12 | 栗田工業株式会社 | イオン交換樹脂精製装置用の超純水製造方法及び製造装置 |
| JP7080617B2 (ja) * | 2017-10-25 | 2022-06-06 | オルガノ株式会社 | イオン交換装置、イオン交換樹脂の交換時期予測方法、及びイオン交換樹脂の交換時期予測装置 |
-
1992
- 1992-10-28 JP JP29017092A patent/JP3343743B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05212299A (ja) | 1993-08-24 |
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