JP6994330B2

JP6994330B2 - Dehydration system

Info

Publication number: JP6994330B2
Application number: JP2017175941A
Authority: JP
Inventors: 倫也板山; 岳志山川
Original assignee: Swing Corp
Current assignee: Swing Corp
Priority date: 2017-09-13
Filing date: 2017-09-13
Publication date: 2022-01-14
Anticipated expiration: 2037-09-13
Also published as: JP2022001369A; JP7187644B2; JP2019051458A

Description

特に、汚泥またはスラリーなどの懸濁液を濁質と液体とに分離させる脱水装置を備えた脱水システムに関し、特に脱水装置の自動運転をさせることができる脱水システムに関するものである。 In particular, the present invention relates to a dehydration system provided with a dehydrator that separates a suspension such as sludge or slurry into a turbidity and a liquid, and more particularly to a dehydration system capable of automatically operating the dehydrator.

従来から、下水処理場、し尿処理場、産業排水処理場などの液体処理施設から排出される懸濁液（例えば汚泥）を圧搾して、該懸濁液から水を分離する（すなわち、脱水する）脱水機が使用されている。脱水機の一例であるスクリュープレスは、汚泥脱水機として知られている。このスクリュープレスは、スクリーン（多孔板）から形成されたろ過筒と、ろ過筒の内部に配置されたスクリューとを備えており、スクリューを回転させることにより、ろ過筒に投入された汚泥を圧搾し、脱水する。 Conventionally, a suspension (for example, sludge) discharged from a liquid treatment facility such as a sewage treatment plant, a sewage treatment plant, or an industrial wastewater treatment plant is squeezed to separate water from the suspension (that is, dehydrate). ) A dehydrator is used. A screw press, which is an example of a dehydrator, is known as a sludge dehydrator. This screw press includes a filter cylinder formed from a screen (perforated plate) and a screw arranged inside the filter cylinder, and by rotating the screw, sludge charged into the filter cylinder is squeezed. , Dehydrate.

ろ過筒の下流側開口端には、汚泥を堰き止める背圧板が配置され、この背圧板により、回転するスクリューにより送られてくるケーキ（脱水された汚泥）を滞留させ、ケーキからなるプラグ（栓）を形成する。このプラグは、後から送り込まれるケーキに背圧を加えて、ケーキをさらに圧搾する。プラグを形成するケーキは、後続のケーキに押されてろ過筒から少しずつ排出される。このようにして低含水率のケーキがスクリュープレスによって生成される。 A back pressure plate that dams up sludge is placed at the downstream end of the filter tube, and the back pressure plate holds the cake (dehydrated sludge) sent by the rotating screw, and a plug (plug) made of cake. ) Is formed. This plug applies back pressure to the cake that is delivered later, further squeezing the cake. The cake forming the plug is pushed by the subsequent cake and gradually discharged from the filter tube. In this way, a cake with a low water content is produced by a screw press.

特開２０１５－５４２８６号公報JP-A-2015-54286

最終的に得られるケーキの含水率を常に目標範囲内に収めるためには、現在の運転条件下でのケーキの含水率を予測し、その予測結果に基づいてスクリュープレスの運転条件を変更することが望ましい。しかしながら、ケーキの含水率は、スクリュープレスに投入される汚泥の状態や、スクリュープレスの運転状態などの様々な要因によって変わりうる。このため、ケーキの含水率を正確に予測すること、および目標含水率を維持することは難しかった。 In order to keep the moisture content of the final cake within the target range, predict the moisture content of the cake under the current operating conditions and change the operating conditions of the screw press based on the prediction result. Is desirable. However, the moisture content of the cake can vary depending on various factors such as the state of sludge charged into the screw press and the operating state of the screw press. For this reason, it was difficult to accurately predict the moisture content of the cake and maintain the target moisture content.

そこで、本発明は、濁質残渣の正確な状態予測値（例えばケーキの予測含水率）を算出して、目標含水率を維持することができる脱水システムを提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a dehydration system capable of calculating an accurate predicted value of a turbidity residue (for example, a predicted moisture content of a cake) and maintaining a target moisture content.

本発明の一態様は、懸濁液から液体を除去することで濁質残渣を生成する脱水装置と、前記懸濁液の状態を示す懸濁液データ、前記脱水装置の複数の運転パラメータを含む運転データ、および前記濁質残渣の状態を示す濁質残渣データに基づいて予め構築された計算モデルを記憶する解析装置と、前記懸濁液データ、前記運転データ、および前記濁質残渣データを用いて機械学習を実行して前記計算モデルを構築するためのプログラムが格納されたコンピュータと、前記懸濁液データ、前記運転データ、および前記濁質残渣データを統合してデータセットを作成するデータ統合装置を備え、前記解析装置は、前記懸濁液データに含まれるデータ項目の値が予め設定されたしきい値に等しくなったときに、前記データセットを前記データ統合装置から受け取り、前記懸濁液データの現在値と、前記運転パラメータの現在値を前記計算モデルに入力することによって、前記濁質残渣の状態予測値を算出し、前記コンピュータは、前記懸濁液データ、前記運転データ、および前記濁質残渣データを用いて機械学習を実行して新たな計算モデルを構築し、前記新たな計算モデルを前記解析装置に送り、前記解析装置は、記憶している前記計算モデルを前記新たな計算モデルに更新することを特徴とする脱水システムである。
本発明の一参考例は、懸濁液から液体を除去することで濁質残渣を生成する脱水装置と、前記懸濁液の状態を示す懸濁液データ、前記脱水装置の複数の運転パラメータを含む運転データ、および前記濁質残渣の状態を示す濁質残渣データに基づいて予め構築された計算モデルを記憶する解析装置と、前記懸濁液データ、前記運転データ、および前記濁質残渣データを用いて機械学習を実行して前記計算モデルを構築するためのプログラムが格納されたコンピュータと、前記懸濁液データ、前記運転データ、および前記濁質残渣データを統合してデータセットを作成するデータ統合装置を備え、前記解析装置は、予め設定した時間間隔で、または前記懸濁液データに含まれるデータ項目の値が予め設定されたしきい値に等しくなったときに、前記データセットを前記データ統合装置から受け取り、前記懸濁液データの現在値と、前記運転パラメータの現在値を前記計算モデルに入力することによって、前記濁質残渣の状態予測値を算出し、前記コンピュータは、前記懸濁液データ、前記運転データ、および前記濁質残渣データを用いて機械学習を実行して新たな計算モデルを構築し、前記新たな計算モデルを前記解析装置に送り、前記解析装置は、記憶している前記計算モデルを前記新たな計算モデルに更新することを特徴とする脱水システムである。
上記参考例の好ましい態様は、前記機械学習のアルゴリズムは、ディープラーニング、ランダムフォレスト、回帰木、サポートベクター回帰、部分的最小二乗回帰のうちのいずれか１つであることを特徴とする。
上記参考例の好ましい態様は、前記データ統合装置は、前記懸濁液データ、前記運転データ、および前記濁質残渣データの数値と、その数値が取得された時間とを結びつけ、前記懸濁液データ、前記運転データ、および前記濁質残渣データの数値と、対応する時間との関係を示す前記データセットを作成するように構成されていることを特徴とする。 One aspect of the present invention includes a dehydrator that produces a turbid residue by removing liquid from the suspension, suspension data indicating the state of the suspension, and a plurality of operating parameters of the dehydrator. Using the analysis device that stores the operation data and the calculation model pre-constructed based on the turbidity residue data indicating the state of the turbidity residue, the suspension data, the operation data, and the turbidity residue data. Data integration to create a dataset by integrating the suspension data, the operation data, and the turbidity residue data with a computer that stores a program for executing machine learning to build the calculation model. The analysis device includes the device, and the analysis device receives the data set from the data integration device when the value of the data item contained in the suspension data becomes equal to a preset threshold value, and the suspension device is provided. By inputting the current value of the turbid liquid data and the current value of the operation parameter into the calculation model, the state predicted value of the turbidity residue is calculated, and the computer uses the suspension data, the operation data, and the like. Then, machine learning is executed using the turbidity residue data to construct a new calculation model, the new calculation model is sent to the analysis device, and the analysis device stores the storage model in the new calculation device. It is a dehydration system characterized by updating to a simple calculation model.
One reference example of the present invention includes a dehydrator that produces a turbid residue by removing liquid from the suspension, suspension data indicating the state of the suspension, and a plurality of operating parameters of the dehydrator. An analyzer that stores a calculation model pre-constructed based on the operation data including the operation data and the turbidity residue data indicating the state of the turbidity residue, and the suspension data, the operation data, and the turbidity residue data. Data that integrates the suspension data, the operation data, and the turbidity residue data with a computer that stores a program for executing machine learning to build the calculation model. The analyzer comprises an integrated device, wherein the data set is subjected to the data set at a preset time interval or when the value of a data item contained in the suspension data becomes equal to a preset threshold value. By receiving from the data integration device and inputting the current value of the suspension data and the current value of the operating parameter into the calculation model, the state predicted value of the turbidity residue is calculated, and the computer performs the suspension. Using the turbid liquid data, the operation data, and the turbidity residue data, machine learning is executed to construct a new calculation model, the new calculation model is sent to the analysis device, and the analysis device stores the data. It is a dehydration system characterized by updating the above-mentioned calculation model to the new calculation model.
A preferred embodiment of the above reference example is that the machine learning algorithm is one of deep learning, random forest, regression tree, support vector regression, and partial least squares regression.
In a preferred embodiment of the reference example, the data integration device connects the numerical values of the suspension data, the operation data, and the turbidity residue data with the time when the numerical values are acquired, and the suspension data. , The data set is configured to show the relationship between the numerical values of the operation data and the turbidity residue data and the corresponding time.

上記参考例の好ましい態様は、前記解析装置は、前記状態予測値が目標範囲内に収まることができる前記運転パラメータの複数の数値パターンを決定することを特徴とする。
上記参考例の好ましい態様は、前記解析装置は、前記複数の数値パターンにそれぞれ対応する複数の評価指標値を算出し、前記複数の評価指標値のうち最適な１つの評価指標値を決定し、前記決定された評価指標値に対応する数値パターンの前記運転パラメータの数値を前記脱水装置に送ることを特徴とする。 A preferred embodiment of the reference example is characterized in that the analysis device determines a plurality of numerical patterns of the operation parameter in which the state prediction value can be within a target range.
In a preferred embodiment of the above reference example , the analysis device calculates a plurality of evaluation index values corresponding to the plurality of numerical patterns, determines an optimum evaluation index value among the plurality of evaluation index values, and determines the optimum evaluation index value. It is characterized in that the numerical value of the operation parameter of the numerical pattern corresponding to the determined evaluation index value is sent to the dehydrator.

本発明によれば、懸濁液データ、脱水装置の運転データ、および濁質残渣データに基づいて構築された計算モデルが使用されるので、解析装置は、懸濁液（例えば汚泥）から液体を除去した後に残る濁質残渣（例えばケーキ）の状態予測値を正確に算出することができる。 According to the present invention, a computational model constructed based on suspension data, dehydrator operation data, and turbidity residue data is used so that the analyzer can deplete a liquid from a suspension (eg, sludge). It is possible to accurately calculate the state prediction value of the turbidity residue (for example, cake) remaining after removal.

脱水システムの一実施形態を示す図である。It is a figure which shows one Embodiment of a dehydration system. 脱水システムの概念図である。It is a conceptual diagram of a dehydration system. ケーキの予測含水率が目標範囲内に収まることができる運転パラメータの３つのパターンの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of three patterns of the operation parameter which can keep the predicted moisture content of a cake within a target range.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、脱水システムの一実施形態を示す図である。脱水システムは、懸濁液の例である汚泥を脱水する、すなわち汚泥から液体を除去して濁質残渣を生成する脱水装置１と、脱水装置１の動作を制御する動作制御部５を備えている。本実施形態の脱水装置１は、汚泥を加圧して脱水するスクリュープレス２と、スクリュープレス２に汚泥を送る凝集混和槽３を含む。スクリュープレス２は、汚泥を脱水する加圧脱水機の一例である。加圧脱水機として、スクリュープレス以外にも、フィルタープレス、遠心分離機などの他のタイプのものを使用することもできる。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing an embodiment of a dehydration system. The dehydration system includes a dehydration device 1 that dehydrates sludge, which is an example of a suspension, that is, removes a liquid from the sludge to generate a turbid residue, and an operation control unit 5 that controls the operation of the dehydration device 1. There is. The dehydration device 1 of the present embodiment includes a screw press 2 that pressurizes and dehydrates sludge, and a coagulation / mixing tank 3 that sends sludge to the screw press 2. The screw press 2 is an example of a pressure dehydrator that dehydrates sludge. As the pressure dehydrator, other types such as a filter press and a centrifuge can be used in addition to the screw press.

濁質残渣は、懸濁液から液体を除去した後に残る低含水率の物質である。汚泥から液体を除去した後に残る濁質残渣は、一般に、ケーキと呼ばれる。以下の説明では、懸濁液を汚泥と呼び、濁質残渣をケーキと呼び、懸濁液から分離された液体をろ液と呼ぶ。汚泥の具体例としては、下水またはし尿の処理時に発生する汚泥が挙げられる。また、汚泥以外の懸濁液の例としては、食料品、化粧品、紙などの工業製品の製造時に発生する産業廃棄物、またはスラリーが挙げられる。 The turbid residue is a substance with a low water content that remains after removing the liquid from the suspension. The turbid residue that remains after removing the liquid from the sludge is commonly referred to as cake. In the following description, the suspension is referred to as sludge, the turbid residue is referred to as cake, and the liquid separated from the suspension is referred to as filtrate. Specific examples of sludge include sludge generated during the treatment of sewage or manure. Examples of suspensions other than sludge include industrial wastes or slurries generated during the production of industrial products such as foods, cosmetics, and paper.

凝集混和槽３は、汚泥を収容する容器６と、容器６内の汚泥を攪拌するための攪拌機８を備えている。攪拌機８は、容器６内に配置された攪拌羽根９と、攪拌羽根９に連結された攪拌モータ１０を備えている。容器６は汚泥導入管１４に接続されており、ポンプ１２が汚泥導入管１４に設けられている。汚泥はポンプ１２により汚泥導入管１４を通じて凝集混和槽３に移送される。 The coagulation mixing tank 3 includes a container 6 for accommodating sludge and a stirrer 8 for stirring the sludge in the container 6. The stirrer 8 includes a stirrer blade 9 arranged in the container 6 and a stirrer motor 10 connected to the stirrer blade 9. The container 6 is connected to the sludge introduction pipe 14, and the pump 12 is provided in the sludge introduction pipe 14. The sludge is transferred to the coagulation mixing tank 3 through the sludge introduction pipe 14 by the pump 12.

凝集混和槽３への汚泥の流量は、ポンプ１２の運転によって調整することが可能である。ポンプ１２は動作制御部５に接続されており、ポンプ１２の動作、すなわち凝集混和槽３への汚泥の流量は、動作制御部５によって制御される。汚泥の流量は、図示しない別の制御装置で制御してもよい。汚泥導入管１４には温度センサ２２が取り付けられている。この温度センサ２２は、凝集混和槽３に導入される汚泥の温度を測定するように構成されている。さらに、汚泥導入管１４には汚泥濃度計２４が取り付けられており、凝集混和槽３に導入される汚泥中の懸濁物質の濃度は汚泥濃度計２４によって測定される。 The flow rate of sludge to the coagulation mixing tank 3 can be adjusted by operating the pump 12. The pump 12 is connected to the operation control unit 5, and the operation of the pump 12, that is, the flow rate of sludge to the coagulation / mixing tank 3 is controlled by the operation control unit 5. The sludge flow rate may be controlled by another control device (not shown). A temperature sensor 22 is attached to the sludge introduction pipe 14. The temperature sensor 22 is configured to measure the temperature of sludge introduced into the coagulation / mixing tank 3. Further, a sludge concentration meter 24 is attached to the sludge introduction pipe 14, and the concentration of suspended solids in the sludge introduced into the coagulation mixing tank 3 is measured by the sludge concentration meter 24.

凝集混和槽３内の汚泥には凝集剤が注入される。汚泥は凝集剤とともに攪拌機８によって攪拌される。凝集混和槽３内で凝集剤と汚泥を攪拌することにより、汚泥内の懸濁物質が集合した凝集フロックが形成される。図１に示される凝集混和槽３は１段の槽であるが、凝集混和槽３は、複数段の槽であってもよい。汚泥の攪拌強度は、攪拌機８の回転速度によって調整することができる。攪拌機８は動作制御部５に接続されており、攪拌機８の動作、すなわち汚泥の攪拌強度は、動作制御部５によって制御される。 A flocculant is injected into the sludge in the coagulation mixing tank 3. The sludge is agitated by the stirrer 8 together with the flocculant. By stirring the flocculant and the sludge in the coagulation mixing tank 3, a coagulation floc in which the suspended solids in the sludge are aggregated is formed. The coagulation-mixing tank 3 shown in FIG. 1 is a one-stage tank, but the coagulation-mixing tank 3 may be a multi-stage tank. The stirring strength of sludge can be adjusted by the rotation speed of the stirrer 8. The stirrer 8 is connected to the motion control unit 5, and the motion of the stirrer 8, that is, the agitation strength of sludge is controlled by the motion control unit 5.

凝集混和槽３は、汚泥移送管１８によってスクリュープレス２の汚泥投入口２０に連結されている。凝集混和槽３内で攪拌された汚泥は、汚泥移送管１８を通ってスクリュープレス２に移送される。一実施形態では、凝集混和槽３とスクリュープレス２との間に濃縮機を設けてもよい。 The coagulation mixing tank 3 is connected to the sludge inlet 20 of the screw press 2 by a sludge transfer pipe 18. The sludge stirred in the coagulation mixing tank 3 is transferred to the screw press 2 through the sludge transfer pipe 18. In one embodiment, a concentrator may be provided between the coagulation mixing tank 3 and the screw press 2.

スクリュープレス２は、ろ過筒３０と、ろ過筒３０内に同心状に配置されたスクリュー軸３５と、スクリュー軸３５の外面に固定されたスクリュー羽根３６と、スクリュー軸３５およびスクリュー羽根３６を回転させて汚泥を排出室４１に向かって送るスクリューモータ３８とを有している。ろ過筒３０は、パンチングメタルなどの多孔板から構成されている。ろ過筒３０の一端は閉塞壁４０によって密封されており、ろ過筒３０の他端は排出室４１に接続されている。ろ過筒３０には、閉塞壁４０に隣接する汚泥投入口２０が形成されている。 The screw press 2 rotates a filter cylinder 30, a screw shaft 35 concentrically arranged in the filter cylinder 30, a screw blade 36 fixed to the outer surface of the screw shaft 35, a screw shaft 35, and a screw blade 36. It has a screw motor 38 that sends sludge toward the discharge chamber 41. The filtration tube 30 is made of a perforated plate such as punching metal. One end of the filtration tube 30 is sealed by a closing wall 40, and the other end of the filtration tube 30 is connected to the discharge chamber 41. The filter tube 30 is formed with a sludge inlet 20 adjacent to the closed wall 40.

スクリュー軸３５は、ろ過筒３０内を貫通して延びている。スクリュー軸３５は、下流側に向かってその径が徐々に大きくなる円錐台形状を有している。スクリュー軸３５は閉塞壁４０を貫通して延びており、スクリュー軸３５の端部はスクリューモータ３８に連結されている。スクリューモータ３８は動作制御部５に接続されており、スクリューモータ３８の動作、すなわちスクリュー羽根３６の回転速度は、動作制御部５によって制御される。 The screw shaft 35 extends through the inside of the filtration tube 30. The screw shaft 35 has a truncated cone shape whose diameter gradually increases toward the downstream side. The screw shaft 35 extends through the closing wall 40, and the end of the screw shaft 35 is connected to the screw motor 38. The screw motor 38 is connected to the motion control unit 5, and the motion of the screw motor 38, that is, the rotation speed of the screw blade 36 is controlled by the motion control unit 5.

スクリュー羽根３６は、スクリュー軸３５の長手方向に沿って螺旋状に延びる一枚羽根である。ろ過筒３０の内面とスクリュー羽根３６との間には微小な隙間が形成されており、スクリュー羽根３６はろ過筒３０に接触することなく回転することができる。汚泥投入口２０からろ過筒３０内に投入された汚泥は、回転するスクリュー羽根３６によりろ過筒３０内を排出室４１に向かって移送される。 The screw blade 36 is a single blade extending spirally along the longitudinal direction of the screw shaft 35. A minute gap is formed between the inner surface of the filter cylinder 30 and the screw blade 36, and the screw blade 36 can rotate without contacting the filter cylinder 30. The sludge charged into the filter cylinder 30 from the sludge inlet 20 is transferred into the filter cylinder 30 toward the discharge chamber 41 by the rotating screw blade 36.

汚泥がろ過筒３０内で移送される空間は、ろ過筒３０の内面と、スクリュー羽根３６と、スクリュー軸３５とによって形成される。この空間の容積は、汚泥の進行方向に沿って漸次減少する。したがって、この空間をスクリュー羽根３６によって移動されるに従って、汚泥は圧搾され、脱水される。ろ過筒３０を通過したろ液は、ろ過筒３０の下方に配置されたろ液受け４５によって回収された後に、排出される。 The space in which sludge is transferred in the filter cylinder 30 is formed by the inner surface of the filter cylinder 30, the screw blade 36, and the screw shaft 35. The volume of this space gradually decreases along the direction of sludge travel. Therefore, as the sludge is moved through this space by the screw blades 36, the sludge is squeezed and dehydrated. The filtrate that has passed through the filter cylinder 30 is collected by the filtrate receiver 45 arranged below the filtration cylinder 30, and then discharged.

ろ過筒３０の下流側端部に対向して環状の背圧板５０が配置されている。この背圧板５０は、ろ過筒３０内を移送された脱水汚泥を受けるためのテーパー面を有する円錐台の形状を有している。背圧板５０の中央部には、スクリュー軸３５が貫通する貫通孔が形成されており、背圧板５０はスクリュー軸３５と同心状に配置されている。背圧板５０はスクリュー軸３５に固定されておらず、背圧板５０は回転しない。 An annular back pressure plate 50 is arranged facing the downstream end of the filtration tube 30. The back pressure plate 50 has the shape of a truncated cone having a tapered surface for receiving the dehydrated sludge transferred in the filtration tube 30. A through hole through which the screw shaft 35 penetrates is formed in the central portion of the back pressure plate 50, and the back pressure plate 50 is arranged concentrically with the screw shaft 35. The back pressure plate 50 is not fixed to the screw shaft 35, and the back pressure plate 50 does not rotate.

背圧板５０は、背圧板駆動装置５１に連結されている。この背圧板駆動装置５１は、背圧板５０を、スクリュー軸３５の軸方向に移動させるように構成されている。背圧板５０とろ過筒３０の下流側端部との間の隙間は、背圧板５０によって調整される。背圧板駆動装置５１は、例えば油圧シリンダーまたは電動シリンダーなどから構成されている。背圧板駆動装置５１は動作制御部５に接続されており、背圧板駆動装置５１の動作、すなわち背圧板５０の軸方向の位置は、動作制御部５によって制御される。 The back pressure plate 50 is connected to the back pressure plate drive device 51. The back pressure plate drive device 51 is configured to move the back pressure plate 50 in the axial direction of the screw shaft 35. The gap between the back pressure plate 50 and the downstream end of the filter tube 30 is adjusted by the back pressure plate 50. The back pressure plate drive device 51 is composed of, for example, a hydraulic cylinder or an electric cylinder. The back pressure plate drive device 51 is connected to the operation control unit 5, and the operation of the back pressure plate drive device 51, that is, the axial position of the back pressure plate 50 is controlled by the operation control unit 5.

次に、スクリュープレス２の動作について説明する。汚泥は、汚泥投入口２０からろ過筒３０内に投入される。汚泥は、回転するスクリュー羽根３６によりろ過筒３０内を排出室４１に向かって移送される。ろ過筒３０内を移動されるに従って、汚泥は圧搾され、脱水される。ろ過筒３０を通過したろ液は、ろ液受け４５によって回収され、排出される。汚泥は、ろ過筒３０内で脱水されてケーキを形成する。洗浄装置５５は、予め設定された時間間隔で、ろ過筒３０の外周面に洗浄液を供給する。 Next, the operation of the screw press 2 will be described. The sludge is charged into the filter tube 30 from the sludge input port 20. The sludge is transferred into the filtration tube 30 toward the discharge chamber 41 by the rotating screw blade 36. As it is moved through the filter tube 30, the sludge is squeezed and dehydrated. The filtrate that has passed through the filter tube 30 is collected by the filtrate receiver 45 and discharged. The sludge is dehydrated in the filter tube 30 to form a cake. The cleaning device 55 supplies the cleaning liquid to the outer peripheral surface of the filtration tube 30 at preset time intervals.

ろ過筒３０内を移動してきたケーキは、背圧板５０に押し付けられる。ケーキは、その移動を背圧板５０によって妨げられることで圧縮される。この圧縮されたケーキは、ろ過筒３０の下流側端部をシールするプラグ５２を形成する。プラグ５２は、後続のケーキに背圧を加えることにより、ろ過筒３０内のケーキの含水率を低下させる。ケーキは、ろ過筒３０内でプラグ５２を形成しながら、後続のケーキにより押されて背圧板５０とろ過筒３０の下流側端部との間の隙間を通過して、少しずつ排出室４１に排出される。ケーキは、排出室４１の下部に設けられたシュート５３を通って排出室４１から排出される。このようにして、汚泥から液体が除去されて、低含水率のケーキが生成される。 The cake that has moved in the filter tube 30 is pressed against the back pressure plate 50. The cake is compressed by hindering its movement by the back pressure plate 50. The compressed cake forms a plug 52 that seals the downstream end of the filter tube 30. The plug 52 reduces the water content of the cake in the filter tube 30 by applying back pressure to the subsequent cake. While forming the plug 52 in the filter tube 30, the cake is pushed by the subsequent cake, passes through the gap between the back pressure plate 50 and the downstream end of the filter tube 30, and gradually enters the discharge chamber 41. It is discharged. The cake is discharged from the discharge chamber 41 through a chute 53 provided at the bottom of the discharge chamber 41. In this way, the liquid is removed from the sludge to produce a cake with a low water content.

背圧板５０の軸方向の位置によって背圧板５０とろ過筒３０の下流側端部との間の隙間が変わり、結果として、ろ過筒３０内の汚泥に加わる圧縮力が変わる。より具体的には、背圧板５０とろ過筒３０の下流側端部との間の隙間が小さくなると、プラグ５２を押し出すのにより大きな力が必要となるので、ろ過筒３０内の汚泥に加わる圧縮力が増加する。よって、スクリュー羽根３６の回転速度のみならず、背圧板５０の位置によっても、汚泥に加わる圧縮力を調整することができる。 The axial position of the back pressure plate 50 changes the gap between the back pressure plate 50 and the downstream end of the filter cylinder 30, and as a result, the compressive force applied to the sludge in the filter cylinder 30 changes. More specifically, when the gap between the back pressure plate 50 and the downstream end of the filter cylinder 30 becomes smaller, a larger force is required to push out the plug 52, so that the compression applied to the sludge in the filter cylinder 30 is applied. Power increases. Therefore, the compressive force applied to the sludge can be adjusted not only by the rotation speed of the screw blade 36 but also by the position of the back pressure plate 50.

脱水装置１で生成されるケーキの含水率は、脱水装置１に投入される汚泥の状態、および脱水装置１（スクリュープレス２および凝集混和槽３を含む）の運転状態に依存して変わる。脱水システムは、汚泥の状態、および脱水装置１の運転状態に基づいて、脱水装置１で生成されるケーキの予測含水率を算出する解析装置６２を備えている。本実施形態では、濁質残渣は脱水装置１で生成されるケーキであり、濁質残渣の状態予測値はケーキの予測含水率である。 The water content of the cake produced by the dehydrating device 1 varies depending on the state of sludge charged into the dehydrating device 1 and the operating state of the dehydrating device 1 (including the screw press 2 and the coagulation mixing tank 3). The dewatering system includes an analysis device 62 that calculates the predicted water content of the cake produced by the dewatering device 1 based on the sludge state and the operating state of the dewatering device 1. In the present embodiment, the turbid residue is a cake produced by the dehydrator 1, and the predicted state value of the turbid residue is the predicted water content of the cake.

解析装置６２は、脱水装置１に投入される汚泥の状態を示す汚泥データ（懸濁液データ）、脱水装置１の運転状態を示す運転データ、および脱水装置１で生成されたケーキの状態を示すケーキデータ（濁質残渣データ）に基づいて予め構築された計算モデルを内部に予め記憶している。解析装置６２はこの計算モデルを用いてケーキの予測含水率を算出する。汚泥データ、運転データ、およびケーキデータに含まれるデータ項目は、以下の通りである。 The analysis device 62 shows sludge data (suspension data) indicating the state of sludge charged into the dehydrating device 1, operating data indicating the operating state of the dehydrating device 1, and the state of the cake generated by the dehydrating device 1. A calculation model constructed in advance based on cake data (turbidity residue data) is stored in advance. The analyzer 62 calculates the predicted moisture content of the cake using this calculation model. The data items included in the sludge data, operation data, and cake data are as follows.

汚泥データ
（１）汚泥の温度
（２）気温
（３）汚泥中の懸濁物質の濃度
（４）汚泥に含まれる繊維材の割合（例えば重量パーセントで表される）
（５）汚泥に含まれる有機物の割合（例えば重量パーセントで表される） Sludge data (1) Sludge temperature (2) Air temperature (3) Concentration of suspended solids in sludge (4) Percentage of fiber material contained in sludge (for example, expressed in weight percent)
(5) Percentage of organic matter contained in sludge (for example, expressed in weight percent)

運転データ
（ａ）凝集混和槽３に導入される汚泥の流量
（ｂ）凝集混和槽３に注入される凝集剤の注入率
（ｃ）凝集混和槽３の攪拌機８の回転速度
（ｄ）スクリュー羽根３６の回転速度
（ｅ）背圧板５０の位置
（ｆ）洗浄液の圧力
（ｇ）洗浄頻度
（ｈ）スクリュー羽根３６のトルク
（ｉ）スクリュープレス２のろ過筒３０内の圧力 Operation data (a) Flow rate of sludge introduced into the coagulation / mixing tank 3 (b) Injection rate of coagulant injected into the coagulation / mixing tank 3 (c) Rotation speed of the stirrer 8 of the coagulation / mixing tank 3 (d) Screw blade Rotational speed of 36 (e) Position of back pressure plate 50 (f) Pressure of cleaning liquid (g) Cleaning frequency (h) Torque of screw blade 36 (i) Pressure in filter tube 30 of screw press 2

ケーキデータ
（Ｉ）含水率 Cake data (I) Moisture content

脱水システムは、上述した汚泥データ、運転データ、およびケーキデータを統合して、データセットを作成するデータ統合装置６５をさらに備えている。上述した汚泥データ、運転データ、およびケーキデータに含まれるデータ項目は例であって、本発明は上述した例に限定されない。 The dehydration system further comprises a data integration device 65 that integrates the sludge data, operation data, and cake data described above to create a dataset. The data items included in the sludge data, operation data, and cake data described above are examples, and the present invention is not limited to the above examples.

上記データ項目（１）である汚泥の温度は、上述した温度センサ２２によって測定される。汚泥の温度の測定値は、データ統合装置６５に送られる。
上記データ項目（２）である気温は、スクリュープレス２の近傍に設置された温度計７０によって測定される。気温の測定値は、データ統合装置６５に送られる。
上記データ項目（３）である濃度は、汚泥濃度計２４によって測定される。濃度の測定値はデータ統合装置６５に送られる。
上記データ項目（４），（５）の各数値は、定期的に測定され、データ統合装置６５に入力される。 The sludge temperature, which is the data item (1), is measured by the temperature sensor 22 described above. The measured value of the sludge temperature is sent to the data integration device 65.
The air temperature, which is the data item (2), is measured by a thermometer 70 installed in the vicinity of the screw press 2. The measured value of the air temperature is sent to the data integration device 65.
The concentration, which is the data item (3), is measured by the sludge densitometer 24. The concentration measurement is sent to the data integration device 65.
The numerical values of the above data items (4) and (5) are periodically measured and input to the data integration device 65.

運転データに含まれるデータ項目のうち、データ項目（ａ）～（ｈ）は、脱水装置１の運転状態を決定する運転パラメータであり、可変パラメータである。
上記データ項目（ｂ）である凝集剤の注入率は、特開２０１７－１２１６０１号公報に記載されているような公知の技術により求めることができる。または、凝集剤の注入率は、汚泥濃度計２４によって測定される濃度に比例した値としてもよい。凝集剤の注入率は、図示しない凝集剤注入ポンプを制御することにより調整することができる。
上記データ項目（ｈ）は、スクリューモータ３８に供給される電流または電力から算出することができる。
上記データ項目（ｉ）は、ろ過筒３０内の汚泥に加わる圧力を表す。この圧力は、ろ過筒３０内に配置された圧力センサ７１によって測定される。ろ過筒３０内の圧力の測定値は圧力センサ７１からデータ統合装置６５に送られる。 Among the data items included in the operation data, the data items (a) to (h) are operation parameters for determining the operation state of the dehydration device 1 and are variable parameters.
The injection rate of the flocculant, which is the data item (b), can be obtained by a known technique as described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2017-121601. Alternatively, the injection rate of the flocculant may be a value proportional to the concentration measured by the sludge densitometer 24. The coagulant injection rate can be adjusted by controlling a flocculant injection pump (not shown).
The data item (h) can be calculated from the current or electric power supplied to the screw motor 38.
The data item (i) represents the pressure applied to the sludge in the filtration tube 30. This pressure is measured by a pressure sensor 71 arranged in the filtration tube 30. The measured value of the pressure in the filter tube 30 is sent from the pressure sensor 71 to the data integration device 65.

上記データ項目（Ｉ）は、脱水装置１で生成されたケーキの含水率（％）であり、実測値である。 The data item (I) is the water content (%) of the cake produced by the dehydrating apparatus 1, and is an actually measured value.

上述した全てのデータ項目（１）～（５），（ａ）～（ｉ），（Ｉ）の数値は、データ統合装置６５に送られる。データ統合装置６５は、汚泥データ、運転データ、およびケーキデータを統合して、データセットを作成する。より具体的には、データ統合装置６５は、各データ項目の数値と、その数値が取得された時間とを結びつけ、各データ項目の数値と、対応する時間との関係を示すデータセットを作成する。データセットは、例えば、ＣＳＶファイルとして作成される。データ統合装置６５は、上述した解析装置６２からの指令を受けてデータセットを作成し、データセットを解析装置６２に送るように構成されている。データ統合装置６５には、データロガーなどが使用される。データ統合装置６５と動作制御部５は、単一の装置として構成されてもよい。 The numerical values of all the above-mentioned data items (1) to (5), (a) to (i), and (I) are sent to the data integration device 65. The data integration device 65 integrates sludge data, operation data, and cake data to create a data set. More specifically, the data integration device 65 links the numerical value of each data item and the time when the numerical value is acquired, and creates a data set showing the relationship between the numerical value of each data item and the corresponding time. .. The dataset is created, for example, as a CSV file. The data integration device 65 is configured to create a data set in response to a command from the analysis device 62 described above and send the data set to the analysis device 62. A data logger or the like is used for the data integration device 65. The data integration device 65 and the operation control unit 5 may be configured as a single device.

解析装置６２は、データセットに含まれる汚泥データのデータ項目（１）～（５）の現在値および運転パラメータ（ａ）～（ｈ）の現在値を計算モデルに入力することによって、ケーキの予測含水率を算出する。脱水システムは、データセットに基づいて計算モデルを構築するコンピュータ８０をさらに備えている。コンピュータ８０は、インターネットなどのネットワークを介して解析装置６２に接続されている。 The analysis device 62 predicts the cake by inputting the current values of the data items (1) to (5) and the current values of the operation parameters (a) to (h) of the sludge data included in the data set into the calculation model. Calculate the water content. The dehydration system further comprises a computer 80 that builds a computational model based on the dataset. The computer 80 is connected to the analysis device 62 via a network such as the Internet.

コンピュータ８０は、データセットを解析装置６２から受け取り、ケーキの予測含水率を算出するための計算モデルを構築するように構成されている。コンピュータ８０は、データセットをデータ統合装置６５から受け取ってもよい。コンピュータ８０は、記憶装置８１を備えており、コンピュータ８０に計算モデルを構築させるためのプログラムは記憶装置８１内に格納されている。このプログラムがコンピュータ８０に実行させるアルゴリズムは、機械学習である。すなわち、プログラムは、データセットを用いた機械学習をコンピュータ８０に実行させて、データセットから導かれる計算モデルを構築する。機械学習のアルゴリズムの具体例としては、ディープラーニング、ランダムフォレスト、回帰木、サポートベクター回帰、部分的最小二乗回帰などが挙げられる。単純な重回帰分析は、説明変数間に共線性があると、得られる回帰式が安定せず、予測精度が上がらないため、本実施形態では使用しない。 The computer 80 receives the data set from the analyzer 62 and is configured to build a computational model for calculating the predicted moisture content of the cake. The computer 80 may receive the data set from the data integration device 65. The computer 80 includes a storage device 81, and a program for causing the computer 80 to build a calculation model is stored in the storage device 81. The algorithm that this program causes the computer 80 to execute is machine learning. That is, the program causes the computer 80 to execute machine learning using the data set, and constructs a calculation model derived from the data set. Specific examples of machine learning algorithms include deep learning, random forest, regression tree, support vector regression, and partial least squares regression. Simple multiple regression analysis is not used in this embodiment because the obtained regression equation is not stable and the prediction accuracy is not improved if there is co-linearity between the explanatory variables.

脱水装置１の運転前に使用される計算モデルは、凝集剤の注入率を決めるためのジャーテストや脱水試験などで得られたデータを用いて、コンピュータ８０により構築される。脱水装置１の運転が開始されると、汚泥データ、運転データ、およびケーキデータからなるデータセットが定期的または不定期にコンピュータ８０に送られる。コンピュータ８０は、データセットを受け取るたびに、新たな計算モデルを構築し、構築した新たな計算モデルを解析装置６２に送る。解析装置６２は、記憶している計算モデルを新たな計算モデルに更新する。解析装置６２またはデータ統合装置６５から送られたデータセットは、記憶装置８１に格納され、記憶装置８１内にデータベースを構築する。 The calculation model used before the operation of the dehydrating device 1 is constructed by the computer 80 using the data obtained in the jar test for determining the injection rate of the flocculant, the dehydration test, and the like. When the operation of the dehydrator 1 is started, a data set consisting of sludge data, operation data, and cake data is sent to the computer 80 periodically or irregularly. Each time the computer 80 receives a data set, it constructs a new calculation model and sends the constructed new calculation model to the analysis device 62. The analysis device 62 updates the stored calculation model with a new calculation model. The data set sent from the analysis device 62 or the data integration device 65 is stored in the storage device 81, and a database is constructed in the storage device 81.

図２は、脱水システムの概念図である。図２に示すように、汚泥データ、運転データ、およびケーキデータは、データ統合装置６５に送られ、データ統合装置６５はこれらのデータを統合して、データセットを作成する。解析装置６２は、定期的または不定期にデータセットをデータ統合装置６５から受け取り、汚泥データの現在値および運転パラメータの現在値を計算モデルに入力することによって、ケーキの予測含水率を算出する。例えば、解析装置６２は、予め設定した時間間隔（例えば、３０分～１２０分）でデータセットをデータ統合装置６５から受け取り、ケーキの予測含水率を算出してもよいし、または汚泥データに含まれる、あるデータ項目の数値が予め設定されたしきい値に等しくなったときに、データセットをデータ統合装置６５から受け取り、ケーキの予測含水率を算出してもよい。図２に示す例では、解析装置６２は、汚泥データに含まれる濃度の数値が予め設定されたしきい値に等しくなったときに、データセットをデータ統合装置６５から受け取り、ケーキの予測含水率を算出する。 FIG. 2 is a conceptual diagram of a dehydration system. As shown in FIG. 2, sludge data, operation data, and cake data are sent to the data integration device 65, and the data integration device 65 integrates these data to create a data set. The analysis device 62 receives the data set from the data integration device 65 periodically or irregularly, and inputs the current value of the sludge data and the current value of the operation parameter into the calculation model to calculate the predicted water content of the cake. For example, the analyzer 62 may receive the data set from the data integration device 65 at preset time intervals (eg, 30-120 minutes) and calculate the predicted water content of the cake, or it may be included in the sludge data. When the numerical value of a certain data item becomes equal to a preset threshold value, the data set may be received from the data integration device 65 and the predicted water content of the cake may be calculated. In the example shown in FIG. 2, the analysis device 62 receives the data set from the data integration device 65 when the numerical value of the concentration contained in the sludge data becomes equal to the preset threshold value, and the predicted moisture content of the cake is obtained. Is calculated.

本実施形態では、解析装置６２は、常にデータセットをデータ統合装置６５から受け取ってケーキの予測含水率を算出しているのではなく、ある時間間隔で、または不定期にデータセットをデータ統合装置６５から受け取っているので、データ送信の負荷を低くできる。さらに、解析装置６２に必要とされる処理能力（計算能力）は低くて済み、安価な計算機を解析装置６２に使用することができる。 In the present embodiment, the analysis device 62 does not always receive the data set from the data integration device 65 to calculate the predicted water content of the cake, but rather collects the data set at a certain time interval or irregularly. Since it is received from 65, the load of data transmission can be reduced. Further, the processing capacity (calculation capacity) required for the analysis device 62 is low, and an inexpensive computer can be used for the analysis device 62.

本実施形態によれば、汚泥データ、脱水装置１の運転データ、およびケーキデータに基づいて構築された計算モデルが使用されるので、解析装置６２は、ケーキの正確な予測含水率を算出することができる。解析装置６２とコンピュータ８０との間の通信が遮断されたときは、解析装置６２は計算モデルを更新することはできないが、記憶している現在の計算モデルを用いてケーキの予測含水率を算出することはできる。したがって、脱水装置１はその運転を継続することができる。 According to the present embodiment, since the calculation model constructed based on the sludge data, the operation data of the dehydrating device 1, and the cake data is used, the analysis device 62 calculates the accurate predicted water content of the cake. Can be done. When the communication between the analysis device 62 and the computer 80 is interrupted, the analysis device 62 cannot update the calculation model, but calculates the predicted water content of the cake using the current calculation model that is stored. Can be done. Therefore, the dehydrating device 1 can continue its operation.

一実施形態では、解析装置６２は、脱水装置１（スクリュープレス２および凝集混和槽３）が設置されている工場内に配置されたエッジサーバであり、コンピュータ８０は工場の外に配置されたホストサーバである。コンピュータ８０は、遠隔地に設置されてもよい。さらに、一実施形態では、ホストサーバは、複数の工場内に配置された複数のエッジサーバに接続されてもよく、これらのエッジサーバに新たに構築した計算モデルをそれぞれ送るようにしてもよい。 In one embodiment, the analyzer 62 is an edge server located inside the factory where the dehydrator 1 (screw press 2 and coagulation mixing tank 3) is installed, and the computer 80 is a host located outside the factory. It is a server. The computer 80 may be installed in a remote location. Further, in one embodiment, the host server may be connected to a plurality of edge servers arranged in a plurality of factories, and a newly constructed calculation model may be sent to each of these edge servers.

解析装置６２は、ケーキの予測含水率が目標範囲内に収まることができる運転パラメータの複数の数値パターンを決定するように構成されている。目標範囲は予め定められた数値範囲であり、例えば、ケーキの含水率が７０％以下であることを示す数値範囲である。通常、ケーキの予測含水率が目標範囲内に収まることができる運転パラメータの数値にはいくつかの組み合わせが存在する。例えば、スクリュープレス２で生成されるケーキの含水率を７０％以下とすることができる汚泥の流量（データ項目（ａ）の運転パラメータ）、凝集剤の注入率（データ項目（ｂ）の運転パラメータ）、およびスクリュー羽根３６の回転速度（データ項目（ｄ）の運転パラメータ）の組み合わせは、複数パターン存在する。 The analyzer 62 is configured to determine a plurality of numerical patterns of operating parameters in which the predicted moisture content of the cake can be within the target range. The target range is a predetermined numerical range, for example, a numerical range indicating that the water content of the cake is 70% or less. Usually, there are several combinations of operating parameter values that allow the predicted moisture content of the cake to fall within the target range. For example, the flow rate of sludge (operating parameter of data item (a)) and the injection rate of coagulant (operating parameter of data item (b)) can make the water content of the cake produced by the screw press 2 70% or less. ) And the combination of the rotation speed of the screw blade 36 (the operation parameter of the data item (d)), there are a plurality of patterns.

そこで、解析装置６２は、汚泥データの現在値および運転パラメータの現在値を計算モデルに入力することによってケーキの予測含水率を算出するとともに、ケーキの予測含水率が目標範囲内に収まることができる運転パラメータの複数の数値パターンを決定する。図２では、解析装置６２は、３つ数値パターン、すなわち数値パターンＡ，数値パターンＢ，数値パターンＣを決定する。 Therefore, the analysis device 62 can calculate the predicted water content of the cake by inputting the current value of the sludge data and the current value of the operation parameter into the calculation model, and can keep the predicted water content of the cake within the target range. Determine multiple numerical patterns of operating parameters. In FIG. 2, the analysis device 62 determines three numerical patterns, that is, a numerical pattern A, a numerical pattern B, and a numerical pattern C.

図３は、ケーキの予測含水率が目標範囲内に収まることができる運転パラメータの３つの数値パターンの一例を示す模式図である。運転パラメータを構成する数値の組み合わせは、数値パターン間で異なっているが、いずれの数値パターンにおいても、算出されたケーキの予測含水率は、目標範囲内である。解析装置６２は、各数値パターンにおける運転パラメータで脱水装置１（スクリュープレス２および凝集混和槽３）を運転したときに予想されるコスト試算値を計算するように構成されている。コスト試算値は、複数の数値パターンから１つの数値パターンを選択するための評価指標値であり、数値パターンごとに計算される。本実施形態では、コスト試算値は、処理すべき汚泥の単位体積当たりのコスト［円／ｍ^３］である。 FIG. 3 is a schematic diagram showing an example of three numerical patterns of operating parameters in which the predicted moisture content of the cake can be within the target range. The combination of numerical values constituting the operation parameter differs between the numerical patterns, but in any of the numerical patterns, the calculated predicted moisture content of the cake is within the target range. The analysis device 62 is configured to calculate the estimated cost value expected when the dehydration device 1 (screw press 2 and coagulation mixing tank 3) is operated with the operation parameters in each numerical pattern. The estimated cost value is an evaluation index value for selecting one numerical pattern from a plurality of numerical patterns, and is calculated for each numerical pattern. In the present embodiment, the estimated cost is the cost [yen / m ³ ] per unit volume of sludge to be treated.

解析装置６２は、運転パラメータの複数の数値パターンにそれぞれ対応する複数の評価指標値を算出し、複数の評価指標値のうち最適な１つの評価指標値を決定し、決定された評価指標値に対応する数値パターンの運転パラメータの数値を脱水装置１に送る。より具体的には、解析装置６２は、運転パラメータの複数の数値パターンにそれぞれ対応する複数のコスト試算値を算出し、複数のコスト試算値のうち最も小さいコスト試算値を決定し、決定されたコスト試算値に対応する数値パターンの運転パラメータの数値を脱水装置１に送る。コスト試算値は、電気料金、凝集剤費を使用して算出することができる。 The analysis device 62 calculates a plurality of evaluation index values corresponding to each of the plurality of numerical patterns of the operation parameter, determines the optimum evaluation index value among the plurality of evaluation index values, and uses the determined evaluation index value as the determined evaluation index value. The numerical value of the operation parameter of the corresponding numerical pattern is sent to the dehydrator 1. More specifically, the analysis device 62 calculates a plurality of estimated cost values corresponding to each of a plurality of numerical patterns of the operation parameter, and determines and determines the smallest estimated cost value among the plurality of estimated cost values. The numerical value of the operation parameter of the numerical pattern corresponding to the estimated cost value is sent to the dehydrator 1. The estimated cost can be calculated using the electricity charge and the coagulant cost.

図３に示す例では、数値パターンＢのコスト試算値が最も低い。したがって、解析装置６２は、コスト試算値の最も低い数値パターンＢを決定し、数値パターンＢの運転パラメータの数値を脱水装置１の動作制御部５に送る。脱水装置１の運転パラメータの現在の数値は、数値パターンＢの運転パラメータの数値に置き換えられるか、あるいは脱水装置１の図示しない表示装置に表示される。 In the example shown in FIG. 3, the estimated cost value of the numerical pattern B is the lowest. Therefore, the analysis device 62 determines the numerical value pattern B having the lowest estimated cost value, and sends the numerical value of the operation parameter of the numerical value pattern B to the operation control unit 5 of the dehydration device 1. The current numerical value of the operating parameter of the dehydrating device 1 is replaced with the numerical value of the operating parameter of the numerical pattern B, or is displayed on a display device (not shown) of the dehydrating device 1.

上述した実施形態では、脱水装置１は加圧脱水機としてスクリュープレス２を備えるが、一実施形態では脱水装置１は加圧脱水機としてスクリュープレス以外のタイプ、例えばフィルタープレス、遠心分離機を備えてもよい。また、凝集混和槽３は、混和槽と凝集槽の２つの槽から構成されてもよい。 In the above-described embodiment, the dehydrator 1 includes a screw press 2 as a pressure dehydrator, but in one embodiment, the dehydrator 1 includes a type other than the screw press, such as a filter press and a centrifuge, as a pressure dehydrator. You may. Further, the coagulation mixing tank 3 may be composed of two tanks, a coagulation tank and a coagulation tank.

上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。 The above-described embodiments have been described for the purpose of allowing a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention belongs to carry out the present invention. Various modifications of the above embodiment can be naturally made by those skilled in the art, and the technical idea of the present invention can be applied to other embodiments. Accordingly, the invention is not limited to the described embodiments, but is to be construed in the broadest range in accordance with the technical ideas defined by the claims.

１脱水装置
２スクリュープレス
３凝集混和槽
５動作制御部
６容器
８攪拌機
９攪拌羽根
１０攪拌モータ
１２ポンプ
１４汚泥導入管
１８汚泥移送管
２０汚泥投入口
２２温度センサ
２４汚泥濃度計
３０ろ過筒
３５スクリュー軸
３６スクリュー羽根
３８スクリューモータ
４０閉塞壁
４１排出室
４５ろ液受け
５０背圧板
５１背圧板駆動装置
５２プラグ
５３シュート
５５洗浄装置
６２解析装置
６５データ統合装置
７１圧力センサ
８０コンピュータ
８１記憶装置 1 Dehydrator 2 Screw press 3 Coagulation mixing tank 5 Operation control unit 6 Container 8 Stirrer 9 Stirrer blade 10 Stirrer motor 12 Pump 14 Sludge introduction pipe 18 Sludge transfer pipe 20 Sludge inlet 22 Temperature sensor 24 Sludge concentration meter 30 Filter tube 35 Screw Shaft 36 Screw blade 38 Screw motor 40 Closure wall 41 Discharge chamber 45 Filtrator 50 Back pressure plate 51 Back pressure plate drive device 52 Plug 53 Chute 55 Cleaning device 62 Analytical device 65 Data integration device 71 Pressure sensor 80 Computer 81 Storage device

Claims

A dehydrator that produces a turbid residue by removing the liquid from the suspension,
Stores a calculation model pre-constructed based on suspension data indicating the state of the suspension, operation data including a plurality of operation parameters of the dehydrator, and turbidity residue data indicating the state of the turbidity residue. Analytical device and
A computer containing a program for executing machine learning using the suspension data, the operation data, and the turbidity residue data to construct the calculation model.
A data integration device for integrating the suspension data, the operation data, and the turbidity residue data to create a data set is provided.
The analysis device receives the data set from the data integration device when the value of the data item included in the suspension data becomes equal to a preset threshold value, and the analysis device receives the data set from the data integration device and of the suspension data. By inputting the current value and the current value of the operation parameter into the calculation model, the state predicted value of the turbidity residue is calculated.
The computer performs machine learning using the suspension data, the operation data, and the turbidity residue data to construct a new calculation model, and sends the new calculation model to the analysis device.
The analysis device is a dehydration system characterized in that the stored calculation model is updated with the new calculation model.