JP4537140B2 - BOD estimation apparatus and method - Google Patents

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Description

本発明は、水質汚濁計測技術に関し、特に下水のBOD値(Biochemical Oxygen Demand:生物化学的酸素要求量)を求めるBOD計測技術に関する。   The present invention relates to a water pollution measurement technique, and more particularly to a BOD measurement technique for obtaining a sewage BOD value (Biochemical Oxygen Demand).

下水道には、生活排水と雨水に対する処理方法の違いにより、合流式と分流式という2つの大きな方式がある。合流式とは、生活排水と雨水を一括して処理する方式であり、分流式とは、生活排水と雨水を分けて処理する方式である。合流式では、地下の下水管を生活排水と雨水で共用できるものの、下水処理施設では、生活排水だけでなく雨水も処理する必要があり下水処理負担が大きい。一方、分流式では、雨水専用の排水管を敷設する必要があるものの、下水処理施設では生活排水だけを下水処理すればよく、その処理負担を低減できる。   There are two major types of sewerage systems, a merging type and a diversion type, depending on the treatment method for domestic wastewater and rainwater. The combined type is a method for treating domestic wastewater and rainwater in a lump, and the diversion type is a method for treating domestic wastewater and rainwater separately. In the combined type, the underground sewage pipe can be shared with domestic wastewater and rainwater, but the sewage treatment facility has a heavy sewage treatment burden because it needs to treat not only domestic wastewater but also rainwater. On the other hand, in the diversion type, although it is necessary to construct a drainage pipe dedicated to rainwater, it is only necessary to sewage domestic wastewater at the sewage treatment facility, and the treatment burden can be reduced.

このうち、合流式下水処理施設については、合流式下水道改善の推進などを目的として下水道法施行令が改正(平成16年4月1日より施行)され、下水処理施設から河川や海洋へ放流する放流水に対する水質基準が強化されている。
この具体的内容は、所定の基準値以上の水質の下水を放流することを禁止するものであり、この放流水に対する水質汚濁の基準値の1つとしてBOD値(濃度)が用いられている(非特許文献1など参照)。したがって、下水放流の際には、その下水のBOD値が基準値を満足していることを確認する必要がある。
Of these, for the combined sewage treatment facility, the Sewerage Law Enforcement Order was revised (enforced from April 1, 2004) for the purpose of promoting the improvement of the combined sewage system and released from the sewage treatment facility to the rivers and oceans. Water quality standards for discharged water are being strengthened.
This specific content prohibits the discharge of sewage having a quality equal to or higher than a predetermined reference value, and a BOD value (concentration) is used as one of the reference values of water pollution for the discharged water ( (See Non-Patent Document 1, etc.). Therefore, when discharging sewage, it is necessary to confirm that the BOD value of the sewage satisfies the reference value.

放流水の水質基準に用いられるBOD値とは、国が定めた水質汚濁の指標項目の1つであり、温度20℃、日数5日間と限定し、この間に水中に好気性微生物が有機物を分解するとき、その増殖や呼吸作用によって好気性微生物が消費する酸素量の濃度を、mg/l単位で表したものである。これは、河川などで自然に行われている浄化現象を測定法に取り入れたもので、その意義は大きく、放流水の水質基準だけでなく、環境基準としても用いられている。   The BOD value used for the water quality standard for effluent water is one of the index items for water pollution established by the government. The temperature is limited to 20 ° C and 5 days a day. During this period, aerobic microorganisms decompose organic substances into the water. The concentration of the amount of oxygen consumed by aerobic microorganisms due to its growth and respiratory action is expressed in mg / l. This is a measure that incorporates the purification phenomenon that occurs naturally in rivers, etc., and has great significance, and is used not only as a quality standard for discharged water, but also as an environmental standard.

従来、このようなBOD値を計測する場合、手分析の標準測定法として標準希釈法がある。この方法は、前処理(pHの調整、残留塩素の換言、過飽和酸素の追い出し)を行った試料に、希釈または植種希釈水を加え、20℃5日間の酸素消費量が3.5〜6mg/lとなるものを含むように、希釈倍率を変えた数種類の希釈検水を調製し、この希釈検水について恒温槽に入れる前の溶存酸素量と、恒温槽に5日間放置した後の溶存酸素量とを分析し、その差から20℃5日間のBOD値を求めるものである。   Conventionally, when such a BOD value is measured, there is a standard dilution method as a standard measurement method for manual analysis. In this method, diluted or planted diluted water is added to a sample that has been pretreated (pH adjustment, residual chlorine replacement, supersaturated oxygen expelling), and the oxygen consumption for 5 days at 20 ° C. is 3.5 to 6 mg. Prepare several types of diluted test water with different dilution ratios so that the sample will contain 1 / l, and the dissolved oxygen amount before entering the thermostatic bath for this diluted test water and the dissolved oxygen after leaving it in the thermostatic bath for 5 days The amount of oxygen is analyzed, and the BOD value at 20 ° C. for 5 days is determined from the difference.

また、このような手分析を自動化したものもあり、例えば希釈なしで直接BOD値を求めるクーロメトリー法がある。これは、試料に植種物質および緩衝液を入れて連続撹拌するとともに二酸化炭素を吸収し、微生物活動により消費される試料中の溶存酸素による圧力低下を補うために供給した酸素を自動測定するものである。   There is also an automated version of such manual analysis, for example, a coulometric method for directly obtaining the BOD value without dilution. This is a method in which seed material and buffer solution are put into a sample and continuously stirred, carbon dioxide is absorbed, and the supplied oxygen is automatically measured to compensate for the pressure drop due to dissolved oxygen in the sample consumed by microbial activity. It is.

なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
「合流式下水道の雨天時放流水質基準についての水質検査マニュアル」,国土交通省都市・地域整備局下水道部下水道企画課,http://www.mlit.go.jp/crd/city/sewerage/info/seirei/040416_03.pdf
The applicant has not yet found prior art documents related to the present invention by the time of filing other than the prior art documents specified by the prior art document information described in this specification.
"Water quality inspection manual for the quality standards of sewage discharged from combined sewers", Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, Sewerage Department, Urban and Regional Development Bureau, http://www.mlit.go.jp/crd/city/sewerage/info /seirei/040416_03.pdf

しかしながら、このような従来のBOD計測技術では、下水に対して実際に好気性微生物を加えてその酸素消費量を測定しているため、計測結果が得られるまでに少なくとも5日間を必要とし、下水処理施設での水質管理運転で必要となるリアルタイムの運転データとして利用することができないという問題点があった。
例えば、従来のBOD計測技術を用いた場合には、下水を放流する際、当該下水のBOD値の計測結果を得て放流可否を確認するまで5日間も必要となるため、水質を管理しながら下水処理作業を滞りなく実施するのは難しく、また緊急で放流が必要となった場合には全く対応できないという問題点があった。
However, in such a conventional BOD measurement technique, since aerobic microorganisms are actually added to sewage and the oxygen consumption is measured, at least 5 days are required until the measurement result is obtained. There is a problem that it cannot be used as real-time operation data required for water quality management operation in a treatment facility.
For example, when the conventional BOD measurement technology is used, when discharging sewage, it takes five days to obtain the measurement result of the sewage BOD value and confirm whether it can be discharged. It was difficult to carry out the sewage treatment work without delay, and there was a problem that it was not possible to cope with any urgent discharge.

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、極めて短い時間で下水のBOD値が得られるBOD推定装置および方法を提供することを目的としている。   The present invention has been made to solve such problems, and an object thereof is to provide a BOD estimation apparatus and method that can obtain a BOD value of sewage in an extremely short time.

このような目的を達成するために、本発明にかかるBOD推定装置は、下水のBOD値(Biochemical Oxygen Demand:生物化学的酸素要求量)を推定するBOD推定装置において、下水から得られたCOD値(Chemical Oxygen Demand:化学的酸素要求量)、SS値(Suspended Solid:浮遊物質量)、および水温を含むモデル入力データと、当該下水から実測したBOD実測値からなるモデル出力データとの対からなる複数の履歴データに基づき作成された各履歴データのうち1つ以上の履歴データを代表する入力値と出力値との対からなる複数の事例を有する事例ベースからなる推定モデルと、推定対象となる下水から得られたCOD値、SS値、および水温を含む入力データと類似する入力値を持つ事例を、推定モデルの事例ベースから検索し、検索した類似事例の出力値に基づき当該下水のBOD値を算出出力する推定処理部とを備えるものである。 In order to achieve such an object, a BOD estimation apparatus according to the present invention is a BOD estimation apparatus that estimates a BOD value (Biochemical Oxygen Demand) of sewage, and a COD value obtained from sewage. (Chemical Oxygen Demand: chemical oxygen demand), SS value (Suspended Solid: suspended matter amount), and model input data including water temperature, and model output data consisting of measured BOD measured from the sewage and estimation model consisting of the case base having a plurality of cases comprising a pair of input and output values representative of one or more history data among the history data created based on a plurality of history data, the estimation target Cases with input values similar to the input data including COD values, SS values, and water temperatures obtained from sewage are searched from the case base of the estimation model, Those comprising an estimation processor for calculating output BOD value of the sewage on the basis of the output value of cases.

また、本発明にかかるBOD推定方法は、下水のBOD値(Biochemical Oxygen Demand:生物化学的酸素要求量)を推定するBOD推定方法において、下水から得られたCOD値(Chemical Oxygen Demand:化学的酸素要求量)、SS値(Suspended Solid:浮遊物質量)、および水温を含むモデル入力データと、当該下水から実測したBOD実測値からなるモデル出力データとの対からなる複数の履歴データに基づき作成された各履歴データのうち1つ以上の履歴データを代表する入力値と出力値との対からなる複数の事例を有する事例ベースからなる推定モデルを用いて、推定対象となる下水から得られたCOD値、SS値、および水温を含む入力データと類似する入力値を持つ事例を、推定モデルの事例ベースから検索し、検索した類似事例の出力値に基づき当該下水のBOD値を算出出力する推定処理ステップを備えるものである。 In addition, the BOD estimation method according to the present invention is a BOD estimation method for estimating the BOD value (Biochemical Oxygen Demand) of sewage, and the COD value (Chemical Oxygen Demand: chemical oxygen) obtained from the sewage. (Required amount), SS value (Suspended Solid: suspended matter amount), and model input data including water temperature, and created based on a plurality of historical data consisting of model output data consisting of measured BOD values measured from the sewage COD obtained from the sewage to be estimated using an estimation model consisting of a case base having a plurality of cases consisting of pairs of input values and output values representing one or more historical data among the respective historical data A case having an input value similar to the input data including the SS value, SS value, and water temperature is searched from the case base of the estimation model, and based on the output value of the searched similar case. Those comprising an estimation process step of calculating output BOD value of the sewage.

本発明によれば、下水から得られたCOD値、SS値、および水温を含むモデル入力データと、当該下水から実測したBOD実測値からなるモデル出力データとの対からなる複数の履歴データに基づき作成された各履歴データのうち1つ以上の履歴データを代表する入力値と出力値との対からなる複数の事例を有する事例ベースからなる推定モデルを用いて、推定対象となる下水から得られたCOD値、SS値、および水温を含む入力データと類似する入力値を持つ事例を、推定モデルの事例ベースから検索し、検索した類似事例の出力値に基づき当該下水のBOD値が推定される。この際、入力データが得られてから僅かな時間の演算処理で所望BODを推定できることから、結果として下水から入力データの取得に要する時間、実際には(出願時点で)1時間程度という極めて短い時間で、下水のBOD値を推定できることになる。また、入力データ取得所要時間は、将来にわたり短縮されることが期待され、より短い時間で下水のBOD値を推定可能となる。 According to the present invention, based on a plurality of history data consisting of pairs of model input data including COD values, SS values, and water temperatures obtained from sewage, and model output data consisting of BOD actual measurement values measured from the sewage. It is obtained from the sewage to be estimated using an estimation model consisting of a case base having a plurality of cases consisting of pairs of input values and output values that represent one or more historical data among the generated historical data. A case having an input value similar to the input data including the COD value, the SS value, and the water temperature is searched from the case base of the estimation model, and the BOD value of the sewage is estimated based on the output value of the searched similar case. . At this time, since the desired BOD can be estimated by a calculation process in a short time after the input data is obtained, as a result, the time required for acquiring the input data from the sewage is actually extremely short (about 1 hour at the time of application). With time, the sewage BOD value can be estimated. In addition, the time required for input data acquisition is expected to be shortened in the future, and the sewage BOD value can be estimated in a shorter time.

したがって、従来のように下水に実際に好気性微生物を加えてその酸素消費量を5日間にわたり測定してBOD値を得る場合と比較して、本実施の形態によれば、下水処理施設での水質管理運転で必要となるリアルタイムの運転データとして利用することができる。
これにより、流入下水を処理しあるいは放流する際、極めて短時間で当該下水のBOD値に基づき放流可否を確認することができ、水質を管理しながら下水処理作業を滞りなく実施することが可能となり、緊急で放流が必要となった場合にも十分対応することができる。
Therefore, compared with the case where an aerobic microorganism is actually added to sewage and the oxygen consumption is measured over 5 days to obtain a BOD value as in the conventional case, according to the present embodiment, in the sewage treatment facility, It can be used as real-time operation data required for water quality management operation.
As a result, when inflowing sewage is treated or discharged, it can be confirmed whether or not the sewage can be discharged based on the BOD value of the sewage in a very short time, and the sewage treatment work can be carried out without delay while managing the water quality. Even in case of emergency, it is possible to cope with the situation where it is necessary to release it.

次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
[BOD推定装置]
まず、図1を参照して、本発明の一実施の形態にかかるBOD推定装置について説明する。図1は本発明の一実施の形態にかかるBOD推定装置の構成を示すブロック図である。
このBOD推定装置10は、下水1から各種の計測機器2で計測された結果を入力データ3とし、予め生成しておいた推定モデルに基づき、当該入力データ3に対応する出力データすなわちBOD推定値4を推定して出力する装置である。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[BOD estimation device]
First, a BOD estimation apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a BOD estimation apparatus according to an embodiment of the present invention.
The BOD estimation device 10 uses the results measured from various measuring devices 2 from the sewage 1 as input data 3, and based on an estimation model generated in advance, output data corresponding to the input data 3, that is, a BOD estimated value. 4 is an apparatus that estimates and outputs 4.

本実施の形態では、BOD値の推定に用いる入力データ3として、下水のCOD値(Chemical Oxygen Demand:化学的酸素要求量[mg/l])、SS値(Suspended Solid:浮遊物質量[mg/l])、水温[℃]、水素イオン濃度[pH]、透視度[cm]、全りん[mg/l]、全窒素[mg/l]など、計測機器2や手作業で下水1から短時間で計測可能な入力パラメータ(入力変数)を用い、これら入力パラメータの組み合わせからなる入力データ3に基づき所望のBOD値を推定するようにしている。   In this embodiment, as the input data 3 used for estimating the BOD value, the COD value of sewage (Chemical Oxygen Demand: chemical oxygen demand [mg / l]), SS value (Suspended Solid: amount of suspended matter [mg / l] l]), water temperature [° C.], hydrogen ion concentration [pH], transparency [cm], total phosphorus [mg / l], total nitrogen [mg / l], etc. An input parameter (input variable) that can be measured in time is used, and a desired BOD value is estimated based on input data 3 that is a combination of these input parameters.

COD値とは、水中の有機物を酸化剤で化学的に酸化されるのに消費される酸素量のことで、過マンガン酸カリウム(酸化剤)により消費された酸素の量の濃度を示したものである。数値が高いほど有機物の量が多い。
SSとは、水中に混ざっている極小の浮遊物質のことで、プランクトン、生物体の死がい、破片、ふんやその分解物などがある。数値は、ろ紙でろ過した際にろ紙に残る物質の濃度を表しており、数値が高いほど有機物などを含み、濁りが強い。
The COD value is the amount of oxygen consumed when an organic substance in water is chemically oxidized with an oxidant, and indicates the concentration of the amount of oxygen consumed by potassium permanganate (oxidant) It is. The higher the number, the more organic matter.
SS is an extremely small suspended substance mixed in water, such as plankton, dead organisms, debris, dung and their decomposition products. The numerical value indicates the concentration of the substance remaining on the filter paper when filtered through the filter paper. The higher the numerical value, the higher the turbidity, including organic substances.

水素イオン濃度は、水の酸性(pH<7)、アルカリ性(pH>7)、中性(pH=7)を表す指数である。水の水素イオン濃度が著しく中性から離れている場合には、異物の混入等が考えられる。
透視度は、水の透明度の度合いを示すもので、透視度計底部の二重十字(または5号活字)をはじめて明らかに読み得るときの水層の高さ(cm)で表される。見た目の水のきれいさと関係し、SS値やBOD値とよい相関を持つことが多い。
The hydrogen ion concentration is an index representing the acidity (pH <7), alkalinity (pH> 7), and neutrality (pH = 7) of water. When the hydrogen ion concentration of water is far from neutrality, contamination of foreign matters is considered.
The degree of transparency indicates the degree of transparency of water, and is represented by the height (cm) of the water layer when the double cross (or No. 5 type) at the bottom of the transparency meter can be clearly read for the first time. In many cases, it has a good correlation with the SS value and BOD value in relation to the cleanness of the apparent water.

全りんは、水中のりん化合物の総量をりんの濃度で表したもので、富栄養化の指標として使用される。全りんの数値が高いほど、し尿、洗剤、肥料等が多く含まれていることになる。
全窒素は、水中の様々な形態の窒素化合物の窒素の合計量を表しており、富栄養化の指標として使用される。全窒素は、全りんとともに、プランクトンの異常発生限界値として用いられる。
これら入力パラメータは、いずれの場合も現用の計測機器を用いれば1時間前後で計測結果が得られる。
Total phosphorus is the total amount of phosphorus compounds in water expressed in terms of phosphorus concentration and is used as an indicator of eutrophication. The higher the value of total phosphorus, the more human waste, detergent, fertilizer, etc. are contained.
Total nitrogen represents the total amount of nitrogen of various forms of nitrogen compounds in water and is used as an indicator of eutrophication. Total nitrogen is used as an abnormal limit value of plankton together with total phosphorus.
In any case, a measurement result can be obtained in about one hour with these input parameters using the current measuring device.

図1において、BOD推定装置10は、全体としてコンピュータを有する情報処理装置からなり、入力インターフェース部(以下、入力I/F部という)11、操作入力部12、記憶部13、推定処理部14、画面表示部15、および出力インターフェース部(以下、出力I/F部という)16が設けられている。以下では、入力データ3からBOD値を推定するための推定モデルとして、多数の事例から入力データに近しい事例を検索して所望の推定値を得る事例ベースを用いた場合を例として説明する。   In FIG. 1, a BOD estimation apparatus 10 is composed of an information processing apparatus having a computer as a whole, and includes an input interface unit (hereinafter referred to as an input I / F unit) 11, an operation input unit 12, a storage unit 13, an estimation processing unit 14, A screen display unit 15 and an output interface unit (hereinafter referred to as an output I / F unit) 16 are provided. In the following, as an example of the estimation model for estimating the BOD value from the input data 3, a case base that retrieves a case close to the input data from a large number of cases and obtains a desired estimated value will be described as an example.

入力I/F部11は、通信回線を介して計測機器2などの外部装置と接続し、計測機器2からの入力データ3などの各種情報を受信して推定処理部14へ出力する回路部である。
操作入力部12は、キーボードやマウスなど、例えばBOD推定処理の開始指示、推定結果の表示指示、入力データ3の手入力などのオペレータの操作を検出して推定処理部14へ出力する入力装置である。
The input I / F unit 11 is a circuit unit that is connected to an external device such as the measurement device 2 via a communication line, receives various information such as input data 3 from the measurement device 2, and outputs the information to the estimation processing unit 14. is there.
The operation input unit 12 is an input device such as a keyboard or a mouse that detects an operator operation such as a BOD estimation process start instruction, an estimation result display instruction, or manual input of the input data 3 and outputs the detected operation to the estimation processing unit 14. is there.

記憶部13は、ハードディスクやメモリなどからなり、推定処理部14での処理動作に必要な各種情報やプログラムを記憶する記憶装置である。推定処理に用いる情報としては、入力データ3に基づき所望のBOD値を推定するための推定モデル13A(ブラックボックス推定モデル)が記憶部13に格納されている。また、プログラムとして推定処理部14で読み込まれて実行されるプログラム13Pが記憶部13に格納されている。これら推定モデル13Aやプログラム13Pは、入力I/F部11を介して他の装置や記憶媒体から記憶部13へ予め格納される。   The storage unit 13 includes a hard disk, a memory, and the like, and is a storage device that stores various types of information and programs necessary for processing operations in the estimation processing unit 14. As information used for the estimation process, an estimation model 13A (black box estimation model) for estimating a desired BOD value based on the input data 3 is stored in the storage unit 13. Further, a program 13 </ b> P that is read and executed by the estimation processing unit 14 as a program is stored in the storage unit 13. The estimation model 13A and the program 13P are stored in advance in the storage unit 13 from another device or storage medium via the input I / F unit 11.

推定処理部14は、記憶部13の推定モデル13Aを用いて、入力I/F部11や操作入力部12から入力された入力データ3に対応するBOD推定値4を推定出力する処理部である。この推定処理部14は、CPUなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部13のプログラム13Pを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム13Pとを協働させて各種機能手段を実現する。
推定処理部14で実現される機能手段としては、入力データ処理手段14A、類似事例検索手段14B、および出力算出手段14Cがある。
The estimation processing unit 14 is a processing unit that estimates and outputs the BOD estimated value 4 corresponding to the input data 3 input from the input I / F unit 11 or the operation input unit 12 using the estimation model 13A of the storage unit 13. . The estimation processing unit 14 includes a microprocessor such as a CPU and its peripheral circuits. By reading and executing the program 13P of the storage unit 13, the hardware and the program 13P cooperate with each other to perform various functional units. Realize.
Functional means realized by the estimation processing unit 14 include an input data processing means 14A, a similar case search means 14B, and an output calculation means 14C.

入力データ処理手段14Aは、入力I/F部11や操作入力部12から入力された入力データ3に対して所定の前処理を行う機能手段である。
類似事例検索手段14Bは、記憶部13の推定モデル13Aを参照して、入力データ処理手段14Aで前処理された入力データに類似する事例を検索する機能手段である。
出力算出手段14Cは、類似事例検索手段14Bで得られた事例の出力値に基づき、入力データに対応する出力値すなわちBOD推定値4を算出する機能手段である。
The input data processing unit 14A is a functional unit that performs predetermined preprocessing on the input data 3 input from the input I / F unit 11 or the operation input unit 12.
The similar case retrieval unit 14B is a functional unit that retrieves cases similar to the input data preprocessed by the input data processing unit 14A with reference to the estimation model 13A in the storage unit 13.
The output calculation unit 14C is a functional unit that calculates an output value corresponding to the input data, that is, the BOD estimated value 4, based on the output value of the case obtained by the similar case search unit 14B.

画面表示部15は、LCDやCRTなどからなり、推定処理部14からの指示に基づき、推定処理部14で得られた推定結果などの各種情報を画面表示する画面表示装置である。
出力I/F部16は、推定処理部14からの指示に基づき、推定処理部14で得られた推定結果などの各種情報を、通信回線を介して制御機器などの外部装置へ出力する回路部である。
The screen display unit 15 includes a LCD, a CRT, and the like, and is a screen display device that displays various information such as an estimation result obtained by the estimation processing unit 14 on the screen based on an instruction from the estimation processing unit 14.
The output I / F unit 16 is a circuit unit that outputs various information such as an estimation result obtained by the estimation processing unit 14 to an external device such as a control device via a communication line based on an instruction from the estimation processing unit 14. It is.

[推定モデル]
次に、図2および図3を参照して、本実施の形態にかかるBOD推定装置で用いる推定モデルについて説明する。図2は、本実施の形態にかかるBOD推定装置での推定動作を示す概略図である。図3は、推定モデルの生成に用いる時系列データの例である。
一般に、推定モデルとは、推定条件を示すモデル入力値と所望のモデル出力値との因果関係や推論過程をモデル化したものをいう。本実施の形態で扱う推定モデル13Aは、図2に示すように、入力データ3として例えば下水のCOD値、SS値、水温などの実測値が与えられた際、その入力データ3に対応する出力データとしてBOD推定値4を出力する。
[Estimated model]
Next, an estimation model used in the BOD estimation apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 2 and FIG. FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an estimation operation in the BOD estimation apparatus according to the present embodiment. FIG. 3 is an example of time-series data used for generating an estimation model.
In general, an estimation model is a model obtained by modeling a causal relationship or an inference process between a model input value indicating an estimation condition and a desired model output value. As shown in FIG. 2, the estimation model 13 </ b> A handled in the present embodiment has an output corresponding to input data 3 when an actual measurement value such as a COD value, an SS value, and a water temperature of sewage is given as input data 3. BOD estimated value 4 is output as data.

このような推定モデル13Aを作成するには、下水の特性を示す時系列データ5が必要となる。時系列データ5は、図3に示すように、下水のCOD値[mg/l]、SS値[mg/l]、水温[℃]、水素イオン濃度[pH]、透視度[cm]などの予め得られたモデル入力データ51と、所望のBOD値[mg/l]であるモデル出力データ52との対からなる複数の履歴データ6で構成される。これら履歴データ6のモデル入力データ51とモデル出力データ52は、過去に下水から実測されたものである。   In order to create such an estimation model 13A, time series data 5 indicating the characteristics of sewage is required. As shown in FIG. 3, the time series data 5 includes sewage COD value [mg / l], SS value [mg / l], water temperature [° C.], hydrogen ion concentration [pH], transparency [cm], etc. It consists of a plurality of history data 6 consisting of pairs of model input data 51 obtained in advance and model output data 52 having a desired BOD value [mg / l]. The model input data 51 and model output data 52 of the history data 6 are actually measured from sewage in the past.

推定モデル13Aの構成としては、因果関係や推論過程が物理法則を用いた数式で表現される数式モデルではなく、因果関係や推論過程が数式で明らかにされていないブラックボックス推定モデルが用いられる。
このブラックボックス推定モデルとしては、事例ベース、ファジー推論ベース、さらにはニューラルネットワークなどを用いたモデルがある。特に、事例ベース推論モデルでは、位相(トポロジー)の概念に基づき、システムの入出力関係の連続性が成り立つ一般的な対象に適用可能な公知のモデリング技術である(例えば、特開平11−372898号公報など参照)。
As a configuration of the estimation model 13A, a black box estimation model in which the causal relationship and the inference process are not clarified by a mathematical formula is used instead of the mathematical model in which the causal relationship and the inference process are expressed by a mathematical formula using a physical law.
This black box estimation model includes a case base, a fuzzy inference base, and a model using a neural network. In particular, the case-based reasoning model is a well-known modeling technique that can be applied to general objects in which the continuity of the input / output relationship of the system is established based on the concept of topology (for example, JP-A-11-372898). (See publications).

[事例ベース]
次に、図4を参照して、本実施の形態にかかるBOD推定装置で用いる事例ベースについて詳細に説明する。図4は、本実施の形態にかかるBOD推定装置で用いる事例ベースの構成を示す説明図である。
事例ベース推論(CBR:Case-Based Reasoning)とは、入出力関係の定性的な意味づけを行うことなく、学習データから所定のアルゴリズムに則って入出力間の関係付けを行うブラックボックスモデリングの1つであり、与えられた問題に類似する過去の事例を直接利用して所望の解を導く手法である。
[Case base]
Next, with reference to FIG. 4, the case base used in the BOD estimation apparatus according to the present embodiment will be described in detail. FIG. 4 is an explanatory diagram showing a case-based configuration used in the BOD estimation apparatus according to the present embodiment.
Case-based reasoning (CBR) is a black box modeling that relates input / output relationships according to a predetermined algorithm from learning data without qualitative meaning of input / output relationships. This is a technique for deriving a desired solution by directly using past cases similar to a given problem.

本実施の形態では、このような事例ベース推論のうち、TCBM(Topological Case-Based Modeling)を用いる場合を例として説明する。
TCBMは、推論の対象における入出力関係に連続性が成り立つことを前提条件として、事例ベース推論の枠組みを用いるモデリング手法であり、その特徴として、数学の位相論(トポロジー)における連続写像の概念に基づいて、出力の解像度すなわち出力誤差許容幅に応じた事例ベースと、各事例間の関係を示す類似度とを定義した点にある。
In the present embodiment, a case where TCBM (Topological Case-Based Modeling) is used among such case-based reasoning will be described as an example.
TCBM is a modeling technique that uses the framework of case-based reasoning on the premise that continuity is established in the input / output relationship in the inference target. As a feature, TCBM is based on the concept of continuous mapping in mathematical topology (topology). Based on this, the case base corresponding to the output resolution, that is, the output error allowable range, and the similarity indicating the relationship between the cases are defined.

図4(a)に示すように、対象から過去に得られた履歴データとして、モデル入力データx1,x2とモデル出力データyとの組が複数得られた場合、これら履歴データは、図4(b)に示すように入力空間に配置される。
ここで、事例ベースに求められる推定誤差すなわち出力誤差許容幅εが与えられた場合、図4(c)に示すように、この出力誤差許容幅εを用いて入力空間をメッシュと呼ばれる部分区間に分割して量子化することにより、出力近傍の大きさに対応する入力近傍すなわち事例を定義できる。
As shown in FIG. 4A, when a plurality of sets of model input data x1, x2 and model output data y are obtained as history data obtained in the past from the target, these history data are shown in FIG. As shown in b), they are arranged in the input space.
Here, when the estimation error required for the case base, that is, the output error allowable width ε is given, as shown in FIG. 4C, the input space is divided into partial sections called meshes using the output error allowable width ε. By dividing and quantizing, it is possible to define an input neighborhood corresponding to the size of the output neighborhood, that is, a case.

したがって、各履歴データがそのモデル入力データx1,x2に基づいてそれぞれ各メッシュに振り分けられる。そして、各メッシュのうち1つ以上の履歴データが振り分けられたメッシュが事例として選択され、そのメッシュ内の履歴データを代表する入出値および出力値が算出される。   Accordingly, each history data is distributed to each mesh based on the model input data x1, x2. Then, a mesh to which one or more history data is distributed among the meshes is selected as an example, and an input / output value and an output value representing the history data in the mesh are calculated.

この際、図4(d)に示すように、同一メッシュに複数の履歴データが振り分けられた場合、当該事例を代表する出力値として各履歴データのモデル出力データyの平均値が用いられるとともに、当該事例を代表する入力値としてそのメッシュの中央値が用いられ、各履歴データが1つの事例として統合される。
これにより、すべての事例について、当該事例のメッシュに振り分けられた各履歴データのモデル出力データと当該事例の出力値との誤差が、出力誤差許容幅εを満足することになる。
At this time, as shown in FIG. 4D, when a plurality of history data is distributed to the same mesh, an average value of the model output data y of each history data is used as an output value representing the case, The median value of the mesh is used as an input value representing the case, and each history data is integrated as one case.
As a result, for all cases, the error between the model output data of each history data distributed to the mesh of the case and the output value of the case satisfies the output error allowable range ε.

[本実施の形態の動作]
次に、図5を参照して、本発明の一実施の形態にかかるBOD推定装置の推定動作について説明する。図5は、本発明の一実施の形態にかかるBOD推定装置の推定処理を示すフローチャートである。
BOD推定装置10の推定処理部14は、任意の下水のBOD値を推定する際、図5の推定処理を実行する。
[Operation of this embodiment]
Next, the estimation operation of the BOD estimation apparatus according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing an estimation process of the BOD estimation apparatus according to the embodiment of the present invention.
The estimation processing unit 14 of the BOD estimation apparatus 10 performs the estimation process of FIG. 5 when estimating the BOD value of arbitrary sewage.

まず、計測機器2で推定対象となる下水1から計測された各種入力パラメータの組み合わせからなる新たな入力データ3を、入力I/F部11や操作入力部12から取り込み(ステップ100)、入力データ処理手段14Aにより、所定の前処理を行う(ステップ101)。
この前処理としては、個々の入力パラメータについて、時系列で得られた複数の入力データ値を用いた移動平均値などの統計値を算出することにより、入力データに含まれる計測誤差を除去する処理や、入力データを時間軸上でシフトさせることにより出力データとの相関が強いデータに変換する処理など、各種のデータ加工処理が必要に応じて行われる。
First, new input data 3 consisting of a combination of various input parameters measured from the sewage 1 to be estimated by the measuring device 2 is fetched from the input I / F unit 11 and the operation input unit 12 (step 100), and the input data. A predetermined pre-process is performed by the processing means 14A (step 101).
As this preprocessing, for each input parameter, a process for removing measurement errors included in the input data by calculating a statistical value such as a moving average value using a plurality of input data values obtained in time series Various data processing processes such as a process of converting input data to data having a strong correlation with output data by shifting the input data on the time axis are performed as necessary.

次に、類似事例検索手段14Bにより、類似度をゼロに初期化した後(ステップ102)、記憶部13に格納されている推定モデル(事例ベース)13Aを参照して、入力データ処理手段14Aで前処理された入力データに類似する類似事例を検索する(ステップ103)。この際、類似事例検索手段14Bでは、前述したTCBMの類似度に基づき類似事例が検索される。図6は、類似度に基づく事例検索処理を示す説明図である。   Next, after the similarity is initialized to zero by the similar case search means 14B (step 102), the input data processing means 14A refers to the estimated model (case base) 13A stored in the storage unit 13 and A similar case similar to the preprocessed input data is searched (step 103). At this time, the similar case search unit 14B searches for similar cases based on the above-described TCBM similarity. FIG. 6 is an explanatory diagram showing case search processing based on similarity.

類似度とは、事例ベースが持つ入力空間に設けられた各メッシュのうち、各事例が新規の予測条件すなわち入力データに対応するメッシュとどの程度の類似性を有しているか示す尺度である。
図6には、入力データx1,x2に対応するメッシュが中央に位置する中央メッシュの場合が例として示されている。この中央メッシュに事例が存在すれば、その事例と入力データとは「類似度=0」であると定義されている。また、中央メッシュの1つ隣に存在する事例とは「類似度=1」となり、以降、中央メッシュから1メッシュずつ離れていくごとに類似度が1ずつ増加していく。
The degree of similarity is a scale indicating how much similarity each case has with a new prediction condition, that is, a mesh corresponding to input data, among the meshes provided in the input space of the case base.
FIG. 6 shows an example in which the mesh corresponding to the input data x1, x2 is a central mesh located at the center. If a case exists in the center mesh, the case and the input data are defined as “similarity = 0”. In addition, the example existing next to the center mesh is “similarity = 1”, and thereafter, the degree of similarity increases by 1 each time the mesh is separated from the center mesh.

したがって、推定を行う場合、類似度iの事例による推定値は、(i+1)×出力誤差許容幅ε以内の精度を持つことになる。このとき、推定を行う入力データに対してうまく両側の事例が使用された場合は、(i+1)×出力誤差許容幅εよりも良い精度の出力値である場合が予想される。また、推定を行う値に対して片側の事例のみが使用された場合は、(i+1)×出力誤差許容幅ε程度の精度であることが、入出力関係の連続性のもとに予想される。   Therefore, when estimation is performed, the estimated value based on the case of similarity i has an accuracy within (i + 1) × output error allowable width ε. At this time, when the cases on both sides are successfully used for the input data to be estimated, it is expected that the output value has an accuracy better than (i + 1) × output error allowable width ε. In addition, when only one case is used for the value to be estimated, it is expected based on the continuity of the input / output relationship that the accuracy is about (i + 1) × output error tolerance ε. .

図5では、類似事例検索手段14Bにより、類似度が示す範囲に類似事例があるか判断し(ステップ104)、類似事例がなければ(ステップ104:NO)、類似度を+1して検索範囲を拡張した後(ステップ105)、ステップ103へ戻って類似事例を検索する。   In FIG. 5, the similar case search means 14B determines whether there is a similar case in the range indicated by the similarity (step 104). If there is no similar case (step 104: NO), the similarity is incremented by 1 and the search range is set. After expansion (step 105), the process returns to step 103 to search for similar cases.

そして、類似度が示す範囲に類似事例があった場合は(ステップ104:YES)、出力算出手段14Cにより、得られたすべての事例の出力値からこれらを代表する1つの出力値を算出し(ステップ106)、入力データ3に対応する所望のBOD推定値4として出力し(ステップ107)、一連の推定処理を終了する。
これにより、出力算出手段14Cで算出されたBOD推定値4が、画面表示部15に表示出力され、あるいは出力I/F部16から外部機器へ出力される。
If there are similar cases in the range indicated by the similarity (step 104: YES), the output calculation unit 14C calculates one output value representing these from the output values of all the obtained cases ( Step 106), a desired BOD estimated value 4 corresponding to the input data 3 is output (Step 107), and the series of estimation processes is terminated.
As a result, the estimated BOD value 4 calculated by the output calculation unit 14C is displayed on the screen display unit 15 or output from the output I / F unit 16 to the external device.

図7は、本実施の形態にかかるBOD推定装置10の推定結果を示す説明図であり、横軸は従来のBOD計測方法により実測されたBOD実測値、縦軸は本実施の形態にかかるBOD推定装置10により推定されたBOD推定値である。
この推定では、入力パラメータ(入力変数)として、COD値、SS値、および水温を用いて、実在する下水処理施設に流入する下水のBOD値を推定した。一部で多少の推定誤差はあるものの、両者の相関係数は0.98505と極めて高く、良好な推定結果が得られている。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing an estimation result of the BOD estimation apparatus 10 according to the present embodiment, in which the horizontal axis represents the actual BOD value measured by the conventional BOD measurement method, and the vertical axis represents the BOD according to the present embodiment. This is a BOD estimated value estimated by the estimating apparatus 10.
In this estimation, the BOD value of sewage flowing into an existing sewage treatment facility was estimated using the COD value, SS value, and water temperature as input parameters (input variables). Although there are some estimation errors in some cases, the correlation coefficient between them is as extremely high as 0.985505, and a good estimation result is obtained.

また、図8は、本実施の形態にかかるBOD推定装置10の推定動作例を示す説明図であり、横軸は観測日、縦軸は従来のBOD計測方法により実測されたBOD実測値と、縦軸は本実施の形態にかかるBOD推定装置10により推定されたBOD推定値である。
この推定結果は、入力パラメータ(入力変数)として、COD値、SS値、および水温を用いて、下水処理施設に流入する下水のBOD値を1週間にわたり連続して推定したものである。下水のBODが大きく急峻に変化しているにもかかわらず、BOD実測値(図中破線表示)とBOD推定値(図中実線表示)とはほとんど誤差がなく、連続して推定動作させた場合でも、極めて良好な推定結果が得られている。
FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of the estimation operation of the BOD estimation apparatus 10 according to the present embodiment, in which the horizontal axis is the observation date, the vertical axis is the BOD actual measurement value measured by the conventional BOD measurement method, The vertical axis represents the BOD estimated value estimated by the BOD estimating apparatus 10 according to the present embodiment.
This estimation result is obtained by continuously estimating the BOD value of the sewage flowing into the sewage treatment facility over one week using the COD value, the SS value, and the water temperature as input parameters (input variables). Despite the fact that the BOD of the sewage is large and steeply changed, there is almost no error between the measured BOD value (shown by the broken line in the figure) and the estimated BOD value (shown by the solid line in the figure), However, very good estimation results are obtained.

このように、本実施の形態では、下水から得られたCOD値、SS値、および水温を含むモデル入力データと、当該下水から実測したBOD実測値からなるモデル出力データとの対からなる複数の履歴データに基づき作成された非線形のブラックボックス推定モデルを用いて、推定対象となる下水から入力データとして得られたCOD値、SS値、および水温に対応する当該下水のBOD値を推定するようにしたものである。この際、入力データが得られてから僅かな時間の演算処理で所望BODを推定できることから、結果として下水から入力データの取得に要する時間、実際には(出願時点で)1時間程度という極めて短い時間で、下水のBOD値を推定できることになる。また、入力データ取得所要時間は、将来にわたり短縮されることが期待され、より短い時間で下水のBOD値を推定可能となる。   As described above, in the present embodiment, a plurality of pairs of model input data including the COD value, SS value, and water temperature obtained from sewage and model output data including BOD actual measurement values measured from the sewage are provided. A non-linear black box estimation model created based on historical data is used to estimate the COD value, SS value obtained as input data from the sewage to be estimated, and the BOD value of the sewage corresponding to the water temperature. It is a thing. At this time, since the desired BOD can be estimated by a calculation process in a short time after the input data is obtained, as a result, the time required for acquiring the input data from the sewage is actually extremely short (about 1 hour at the time of filing). With time, the sewage BOD value can be estimated. In addition, the time required for input data acquisition is expected to be shortened in the future, and the sewage BOD value can be estimated in a shorter time.

したがって、従来のように下水に実際に好気性微生物を加えてその酸素消費量を5日間にわたり測定してBODを得る場合と比較して、本実施の形態によれば、下水処理施設での水質管理運転で必要となるリアルタイムの運転データとして利用することができる。
これにより、流入下水を処理しあるいは放流する際、極めて短時間で当該下水のBOD値に基づき放流可否を確認することができ、水質を管理しながら下水処理作業を滞りなく実施することが可能となり、緊急で放流が必要となった場合にも十分対応することができる。
Therefore, compared to the case where an aerobic microorganism is actually added to sewage and the oxygen consumption is measured over 5 days to obtain BOD as in the prior art, according to this embodiment, the water quality in the sewage treatment facility is as follows. It can be used as real-time operation data required for management operation.
As a result, when inflowing sewage is treated or discharged, it can be confirmed whether or not the sewage can be discharged based on the BOD value of the sewage in a very short time, and the sewage treatment work can be carried out without delay while managing the water quality. Even in case of emergency, it is possible to cope with the situation where it is necessary to release it.

また、下水のCOD値、SS値、および水温のみを入力パラメータ(入力変数)として用いるようにしたので、前述の図7および図8に示したような実用に十分な推定精度を、推定対象となる下水から僅か3種類の入力データを取得するだけで得られる。これにより、入力データの取得に必要な作業を大幅に削減でき、BOD推定に要する作業負担を大幅に削減できる。なお、BOD値の推定に際し、これら以外の入力パラメータ、例えば水素イオン濃度、透視度、全りん、全窒素などのパラメータを加えてBOD値を推定するようにしてもよく、より推定精度を高めることができる。   Since only the COD value, SS value, and water temperature of sewage are used as input parameters (input variables), the estimation accuracy sufficient for practical use as shown in FIGS. It can be obtained by acquiring only three types of input data from the sewage. As a result, the work required for acquiring the input data can be greatly reduced, and the work load required for BOD estimation can be greatly reduced. When estimating the BOD value, the BOD value may be estimated by adding other input parameters such as hydrogen ion concentration, transparency, total phosphorus, total nitrogen, etc. Can do.

なお、以上では、BOD推定装置10において、予め履歴データから生成された推定モデル13Aを用いる場合を例として説明したが、BOD推定装置10で推定モデル13Aを生成し、さらには更新するようにしてもよい。
この場合は、推定処理部14に、例えば前述した図4の事例ベース生成過程を実行するモデル生成手段を設け、外部から入力された履歴データに基づき推定モデル13Aを生成すればよい。また、推定処理部14に、事例更新手段を設け、下水から実測されたBOD実測値をそのときの入力データとの対からなる履歴データに基づき、対応する事例データの出力データを再計算するようにしてもよく、その際、忘却計数による時間的重みを考慮して出力データを再計算するようにしてもよい。
In the above description, the case where the BOD estimation apparatus 10 uses the estimation model 13A previously generated from the history data has been described as an example. However, the BOD estimation apparatus 10 generates the estimation model 13A and updates it. Also good.
In this case, the estimation processing unit 14 may be provided with model generation means for executing the above-described case base generation process of FIG. 4, for example, and the estimation model 13A may be generated based on the history data input from the outside. In addition, case update means is provided in the estimation processing unit 14 so that the output data of the corresponding case data is recalculated based on the history data consisting of pairs of the BOD actual measurement values actually measured from the sewage and the input data at that time. In this case, the output data may be recalculated in consideration of the time weight due to the forgetting count.

本発明の一実施の形態にかかるBOD推定装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the BOD estimation apparatus concerning one embodiment of this invention. 本実施の形態にかかるBOD推定装置での推定動作を示す概略図である。It is the schematic which shows the estimation operation | movement with the BOD estimation apparatus concerning this Embodiment. 本実施の形態にかかるBOD推定装置の推定モデル生成に用いる時系列データの例である。It is an example of the time series data used for the estimation model production | generation of the BOD estimation apparatus concerning this Embodiment. 本実施の形態にかかるBOD推定装置で用いる事例ベースの構成を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example base structure used with the BOD estimation apparatus concerning this Embodiment. 本発明の一実施の形態にかかるBOD推定装置の推定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the estimation process of the BOD estimation apparatus concerning one embodiment of this invention. 類似度に基づく事例検索処理を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the case search process based on similarity. 本実施の形態にかかるBOD推定装置の推定結果を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the estimation result of the BOD estimation apparatus concerning this Embodiment. 本実施の形態にかかるBOD推定装置の推定動作例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the estimation operation example of the BOD estimation apparatus concerning this Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

1…下水、2…計測機器、3…入力データ、4…出力データ、5…時系列データ、51…モデル入力データ、52…モデル出力データ、6…履歴データ、10…BOD推定装置、11…入力I/F部、12…操作入力部、13…記憶部、13A…推定モデル(事例ベース)、13B…プログラム、14…推定処理部、14A…入力データ処理手段、14B…類似事例検索手段、14C…出力算出手段、15…画面表示部、16…出力I/F部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Sewage, 2 ... Measuring equipment, 3 ... Input data, 4 ... Output data, 5 ... Time series data, 51 ... Model input data, 52 ... Model output data, 6 ... History data, 10 ... BOD estimation apparatus, 11 ... Input I / F unit, 12 ... operation input unit, 13 ... storage unit, 13A ... estimation model (case base), 13B ... program, 14 ... estimation processing unit, 14A ... input data processing unit, 14B ... similar case search unit, 14C: Output calculation means, 15: Screen display unit, 16: Output I / F unit.

Claims (2)

下水のBOD値(Biochemical Oxygen Demand:生物化学的酸素要求量)を推定するBOD推定装置において、
下水から得られたCOD値(Chemical Oxygen Demand:化学的酸素要求量)、SS値(Suspended Solid:浮遊物質量)、および水温を含むモデル入力データと、当該下水から実測したBOD実測値からなるモデル出力データとの対からなる複数の履歴データに基づき作成された、各履歴データのうち1つ以上の履歴データを代表する入力値と出力値との対からなる複数の事例を有する事例ベースからなる推定モデルと、
推定対象となる下水から得られたCOD値、SS値、および水温を含む入力データと類似する入力値を持つ事例を、前記推定モデルの前記事例ベースから検索し、検索した類似事例の出力値に基づき当該下水のBOD値を算出出力する推定処理部とを備えることを特徴とするBOD推定装置。
In the BOD estimation device for estimating the BOD value (Biochemical Oxygen Demand) of sewage,
Model consisting of COD values (Chemical Oxygen Demand: chemical oxygen demand), SS values (Suspended Solid), and water temperature obtained from sewage, and BOD measured values measured from the sewage Created based on a plurality of history data consisting of pairs with output data, comprising a case base having a plurality of cases consisting of pairs of input values and output values representing one or more history data of each history data An estimation model;
Cases having input values similar to the input data including the COD value, SS value, and water temperature obtained from the sewage to be estimated are searched from the case base of the estimation model, and the output values of the searched similar cases are obtained. And an estimation processing unit that calculates and outputs the BOD value of the sewage based on the BOD estimation device.
下水のBOD値(Biochemical Oxygen Demand:生物化学的酸素要求量)を推定するBOD推定方法において、
下水から得られたCOD値(Chemical Oxygen Demand:化学的酸素要求量)、SS値(Suspended Solid:浮遊物質量)、および水温を含むモデル入力データと、当該下水から実測したBOD実測値からなるモデル出力データとの対からなる複数の履歴データに基づき作成された各履歴データのうち1つ以上の履歴データを代表する入力値と出力値との対からなる複数の事例を有する事例ベースからなる推定モデルを用いて、推定対象となる下水から得られたCOD値、SS値、および水温を含む入力データと類似する入力値を持つ事例を、前記推定モデルの前記事例ベースから検索し、検索した類似事例の出力値に基づき当該下水のBOD値を算出出力する推定処理ステップを備えることを特徴とするBOD推定方法。
In the BOD estimation method for estimating the BOD value (Biochemical Oxygen Demand) of sewage,
Model consisting of COD values (Chemical Oxygen Demand: chemical oxygen demand), SS values (Suspended Solid), and water temperature obtained from sewage, and BOD measured values measured from the sewage Estimate consisting of a case base having a plurality of cases consisting of pairs of input values and output values representing one or more history data among each history data created based on a plurality of history data consisting of pairs of output data Using the model, a case having an input value similar to the input data including the COD value, the SS value, and the water temperature obtained from the sewage to be estimated is searched from the case base of the estimation model, and the similarities searched. A BOD estimation method comprising an estimation process step of calculating and outputting a BOD value of the sewage based on an output value of the case .
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