JP7000063B2

JP7000063B2 - 洗浄風量制御装置及び洗浄風量制御方法

Info

Publication number: JP7000063B2
Application number: JP2017148570A
Authority: JP
Inventors: 諒難波; 法光阿部; 理山中; 智竹田; 勝史前田; 耕平田邉
Original assignee: Kubota Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Current assignee: Kubota Corp; Toshiba Infrastructure Systems and Solutions Corp
Priority date: 2017-07-31
Filing date: 2017-07-31
Publication date: 2022-01-19
Anticipated expiration: 2037-07-31
Also published as: JP2019025437A

Description

本発明の実施形態は、洗浄風量制御装置及び洗浄風量制御方法に関する。

水処理プロセスにおいて、沈殿やろ過等の固体及び液体を分離させる固液分離技術は頻繁に用いられる技術である。特に浄水処理分野では、クリプトスポリジウム等の原虫や細菌類などの確実な除去の点から膜を使用した膜分離処理の普及が進んでいる。膜分離処理は省スペース性や処理水質の安定性といった点で他の個液分離処理と比較して優位である。一方、コスト面で不利な側面がある。特に、イニシャルコストだけでなくランニングコストもかさむことが、膜分離処理普及の課題となっている。そのため、膜分離処理のランニングコストを低減する技術的ニーズは高くなっている。

膜分離処理における特徴的な現象として目詰まり（膜ファウリング現象）が挙げられる。膜ファウリング現象が進むことで、加圧又は吸引によるろ過するエネルギーが変化する。また、膜ファウリング現象を抑制するために、空気による物理的洗浄（散気）と薬品による化学的洗浄とが必要となる。したがって、ランニングコストにはこれらの電力費及び薬品費が含まれる。すなわち、運用や制御に応じて電力費及び薬品費は変化する。しかし、従来の制御では、膜のファウリングにより運用や制御が変化するが、ランニングコストが低減されていない場合があった。

特許第５６２４５９８号公報特許第５３６５５０９号公報特許第５０３４３３７号公報

本発明が解決しようとする課題は、ランニングコストを低減することができる洗浄風量制御装置及び洗浄風量制御方法を提供することである。

実施形態の洗浄風量制御装置は、膜ろ過装置と風量制御部とを持つ。膜ろ過装置は、液体に含まれる固体を前記液体から分離させる分離膜を備える。風量制御部は、前記分離膜を通過する液体の流れにくさを表す抵抗値の実績である実績抵抗値と、所定の時期における前記分離膜の抵抗値の目標を表す目標抵抗値と、に基づいて前記分離膜を洗浄する空気の量である洗浄風量を制御する。

実施形態の洗浄風量制御装置１を示す図。第１の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図。第１の実施形態の膜洗浄周期、目標抵抗曲線及び洗浄風量制御の実績の関係を表す図。第１の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャート。第２の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図。第２の実施形態の予測抵抗値及び実績抵抗値が推移する関係を表す図。第２の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャート。第３の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図。第３の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャート。第４の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図。第４の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャート。第５の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図。第５の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャート。第６の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図。第７の実施形態の洗浄風量制御装置１の運用費計算モデルを示す機能ブロック図。第７の実施形態の洗浄風量制御装置１の運用費計算モデル及び最適運用費算出部を示す機能ブロック図。第７の実施形態の式（１０）により得られる最適化の例を示した図。第８の実施形態の洗浄風量制御装置１の運用費計算モデル及び月間費用計算部を示す機能ブロック図。第８の実施形態の式（１１）により得られる最適化の例を示した図。

以下、実施形態の洗浄風量制御装置及び洗浄風量制御方法を、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は、実施形態の洗浄風量制御装置１を示す図である。洗浄風量制御装置１は、膜ろ過装置１００、水温計１０２、分離膜１０３、圧力計１０４、流量計１０５、洗浄ブロワ１０７を備える。

膜ろ過装置１００は、塩素、活性炭等の薬品が注入される前処理を実施した水（以下「前処理水１０１」という。）を通水させ、膜ろ過装置１００が備える分離膜１０３を通して膜ろ過水を得る装置である。膜をろ過する際の水の流れはポンプ（不図示）により発生させる。前処理水１０１は液体の一態様である。

水温計１０２は、前処理水１０１の水温を測定するためのセンサである。水温は分離膜１０３を通過する前処理水１０１の透過性能に影響する。

分離膜１０３は、膜ろ過装置１００内の前処理水１０１中に浸漬して配置される。分離膜１０３は、例えば平均孔径０．１［μｍ］の複数の透過流路を備えた多孔性の膜である。このため、基本的に平均孔径よりも大きな不純物は、分離膜１０３を通過できない。したがって、清澄な処理水が分離膜１０３を通過する。分離膜１０３は、膜の構造に応じて、吸引ろ過してもよいし、加圧ろ過してもよい。不純物は例えば、微生物や濁質等である。分離膜１０３は前処理水１０１を通過させると、不純物が孔径に目詰まりする現象（以下「膜ファウリング現象」という。）が発生する。

圧力計１０４は、膜の状態を監視するためのセンサである。圧力計の計測値は、膜差圧を得るために用いられる。膜差圧ΔＰは、流体粘度μ、膜抵抗Ｒ及び膜ろ過流束Ｊ（洗浄風量と膜ろ過流量を膜表面積で割った値）により表される式（１）の関係にあることが知られている。

流体粘度μは水温に基づいて決定される。流体粘度μは温度補正係数ＴＣＦ(Temperature Correction Factor）としてもよい。式（１）を用いて膜抵抗Ｒを算出する場合、流体粘度μ又はＴＣＦは水温計１０２の計測値から算出され、膜ろ過流束Ｊは流量計１０５の計測値から算出される。流量計１０５は、膜ろ過水の処理量である膜ろ過流量を計測するためのセンサである。膜抵抗Ｒは膜ファウリング現象により変化する。膜抵抗Ｒは水質や前処理で注入する薬品の作用等に影響される。

洗浄ブロワ１０７は、膜ろ過装置１００と洗浄ブロワ１０７をつなぐ配管を通じて、空気を膜ろ過装置１００内の前処理水１０１に供給する装置である。これにより、膜ろ過装置１００内の前処理水１０１中に気泡１０６が放出される。気泡１０６により分離膜１０３の表面は洗浄散気される。

図２は、第１の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図である。洗浄風量制御装置１は、実績抵抗算出部１０８、目標抵抗算出部１０９及び風量制御部１１０を備える。第１の実施形態では、分離膜１０３を通過する液体の流れにくさを表す抵抗値の実績である実績抵抗値と、所定の時期における分離膜１０３の抵抗値の目標を表す目標抵抗値と、に基づいて分離膜１０３を洗浄する風量が決定される。実績抵抗値はフィードバック入力される。所定の時期は、分離膜１０３を薬品で洗浄する膜洗浄周期であれば、どのような時期であってもよい。

実績抵抗算出部１０８は実績抵抗値を算出する。実績抵抗値は式（２）に基づいて算出される。実績抵抗値は単位系によって、桁数が大きくなる場合がある。実績抵抗算出部１０８は、数値演算上でそれが問題となる場合、係数を乗じて換算してもよい。

膜差圧ΔＰ及び膜ろ過流束Ｊは、圧力計１０４及び流量計１０５の計測値から算出される。流体粘度μは、純水の水温と粘度との関係に基づいて決定してもよいし、水温に対するＴＣＦの変化を収集する膜の透水性能試験を実施し、試験結果に基づいて算出しても良い。圧力計１０４、流量計１０５及び水温計１０２を使用することにより、実績抵抗算出部１０８は式（２）に基づいて膜抵抗の実績抵抗値を算出する。

目標抵抗算出部１０９は時間に応じた目標抵抗値を算出する。
目標抵抗値は式（３）に基づいて算出される。算出された目標抵抗値は、図３に示される目標抵抗曲線に従う。

図３は、第１の実施形態の膜洗浄周期、目標抵抗曲線及び洗浄風量制御の実績の関係を表す図である。横軸は分離膜１０３を薬品で洗浄する期間示す膜洗浄周期である。縦軸は膜洗浄周期における分離膜１０３の膜抵抗の値である。分離膜１０３は経時的に膜ファウリング現象が進む。そのため、膜抵抗の実績抵抗値は単調増加する。実績抵抗値が増加すると、膜ろ過流束Ｊ又は流体粘度μに変化がない限り、膜差圧ΔＰも増加する。膜抵抗が膜差圧上限時の膜抵抗となると、薬品洗浄により機能回復し、膜抵抗を再び低下させる場合、膜洗浄周期毎に目標抵抗の曲線を算出して制御する。

図２に戻り、目標抵抗算出部１０９の説明を続ける。式（３）における未知変数はＡ、ｋ及び初期値Ｒsv（０）である。式（３）の初期値は、分離膜１０３が洗浄された直後の実績抵抗を表すＲsv（０）＝Ｒpv（０）とする。ｋは、分離膜１０３の閉塞の進行度合いを表す変数である。ｋ＝０の時はいわゆるケーキろ過に対応して膜抵抗が線形に上昇する。分離膜１０３に膜ファウリング現象が発生する膜閉塞現象により、ｋ＝１は中間閉塞、ｋ＝１．５は標準閉塞、ｋ＝２．０は完全閉塞と呼ばれる現象に対応する。ｋ＝１の場合、式（３）は、Ｒsvが指数関数的に増加する関数となる。ｋ＞１の場合、有限時間での値が無限大に発散する関数となる。膜閉塞現象は原水中の粒子径と分離膜の孔径の関係とに基づいて分類された現象である。したがって、前処理水１０１が分離膜１０３を通過する膜ろ過処理開始前に、事前に処理する原水と小規模な分離膜等とを利用して決定してもよい。ｋの値と図３中の膜洗浄周期と膜差圧上限時の膜抵抗とが決定されると、未知変数Ａは式（４）及び式（５）により算出される。

式（４）と式（５）では予め定められる膜洗浄周期と膜差圧上昇時の膜抵抗とに対し、未知変数Ａ及びｋを変更した際の曲線を図３に図示して、その曲線の形に基づいて未知変数Ａ、ｋを探索的に決定してもよい。例えば、ｔ＝０における初期値Ｒsv（０）、ｔ＝Ｌにおける膜洗浄周期到達時の膜差圧上限時の膜抵抗Ｒsv（Ｌ）の２点に加え、中間時点ｔ＝τの膜抵抗Ｒsv（τ）を加えた３点を決めれば、未知変数Ａ、ｋを連立方程式を解くことで求めることができる。あるいは、３点以上の膜抵抗値の組に対して、２乗誤差最小基準とした回帰により、未知変数Ａ、ｋを求めてもよい。目標抵抗算出部１０９は、膜洗浄する際に決められた未知変数Ａ及びｋに基づいて、時間に応じた目標抵抗値を出力する。なお、膜差圧上限時の膜抵抗を求める際、水温は洗浄期間後の水温を利用して水温に対応する流体粘度μを利用するか、膜の透水性能試験で得られたＴＣＦを用いて設定する。

風量制御部１１０は、得られた実績抵抗値と目標抵抗値の偏差に基づいて洗浄ブロワ１０７の風量を制御する風量指令を決定する。風量指令は実績抵抗値が目標抵抗値に近接するように決定される。風量制御部１１０は、例えばＰＩＤ制御、Ｉ－ＰＤ制御、２自由度ＰＩＤ制御等のフィードバック制御を利用してもよい。風量制御部１１０は、実績抵抗値と目標抵抗値に基づいて風量指令を決定するならばどのような制御方式でもよい。

図４は第１の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャートである。洗浄風量制御装置１の実績抵抗算出部１０８は、水温、圧力及び膜ろ過流量に基づいて実績抵抗値を算出する（ステップＳ１０１）。目標抵抗算出部１０９は、膜差圧上限、膜洗浄周期及び洗浄期間後の水温に基づいて目標抵抗値を算出する（ステップＳ１０２）。風量制御部１１０は、算出された目標抵抗値及び実績抵抗値に基づいて風量指令を決定する（ステップＳ１０３）。洗浄ブロワ１０７は、風量指令により指定された空気量に基づいて、膜ろ過装置１００内に気泡１０６を放出する（ステップＳ１０４）。

このように構成された洗浄風量制御装置１では、膜ファウリング現象の進行を定量的に表した膜抵抗を扱って制御することにより、膜差圧の制御を安定的に行なうことができる。また、膜洗浄周期を予め計画したとおり運転ができるようになるため、メンテナンスの省力化や電力費及び薬品費等のランニングコストが低減される。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態における洗浄風量制御装置について説明する。図５は、第２の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図である。第２の実施形態における洗浄風量制御装置は、抵抗変化予測部１１１をさらに備える点で第１の実施形態とは異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第１の実施形態と異なる点について説明する。

抵抗変化予測部１１１は、実績抵抗値から所定期間後の膜抵抗の変化量を表す予測抵抗変化値を決定する。所定期間は、実績抵抗値が算出されたタイミングから抵抗値が予測されるタイミングまでの期間を表す。予測抵抗変化値は、膜ろ過流束及び洗浄風量によって算出される。例えば、抵抗変化予測部１１１は式（６）により予測抵抗変化値を決定する。この場合、所定期間をΔＴとすると、所定期間後の予測抵抗Ｒ（ｔ＋ΔＴ）は式（７）により決定される。

式（６）では、入力値として膜ろ過流束及び洗浄風量が使用されているが、他の計測値が使用されてもよい。膜ろ過流束は、分離膜１０３の膜面へ膜ファウリング現象の要因となる物質（例えば、不純物）を届ける作用を示す。洗浄風量は分離膜１０３の膜面の膜ファウリング現象を抑制する作用を示す。すなわち、膜ろ過流束及び洗浄風量は、物理的に膜ろ過抵抗の変化に寄与する。膜ろ過流束及び洗浄風量は膜分離処理にて計測される。

膜分離処理を運用する前にこれら入力と膜抵抗の変化を示すデータを収集してもよい。ユーザは、収集されたデータを用いて、オフラインにて式（６）の未知変数ａ_i、ｎ_iを決定してもよい。

未知変数ａ_i、ｎ_iを決定する際に、最小二乗法、ＰＬＳ（Partial Least Square）回帰、リッジ回帰又はラッソ回帰等を用いられてもよい。オンライン最小二乗法などオンラインで未知変数を更新されてもよい。未知変数を決定するために、どのような方法が用いられてもよい。

図６は、第２の実施形態の予測抵抗値及び実績抵抗値が推移する関係を表す図である。横軸及び縦軸は図３と同じである。図６では、現在の実績抵抗値から将来の抵抗値が予測される。予測された予測抵抗値と目標抵抗値との偏差から風量が制御される。

図７は第２の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャートである。洗浄風量制御装置の実績抵抗算出部１０８は、水温、圧力及び膜ろ過流量に基づいて実績抵抗値を算出する（ステップＳ２０１）。抵抗変化予測部１１１は、膜ろ過流束及び洗浄風量に基づいて予測抵抗変化値を算出する。抵抗変化予測部１１１は、予測抵抗変化値及び実績抵抗値に基づいて、予測抵抗値を算出する（ステップＳ２０２）。目標抵抗算出部１０９は、膜差圧上限、膜洗浄周期及び洗浄期間後の水温に基づいて目標抵抗値を算出する（ステップＳ２０３）。風量制御部１１０は、算出された目標抵抗値及び予測抵抗値に基づいて風量指令を決定する（ステップＳ２０４）。洗浄ブロワ１０７は、風量指令により指定された空気量に基づいて、膜ろ過装置１００内に気泡１０６を放出する（ステップＳ２０５）。

このように構成された洗浄風量制御装置では、予測抵抗Ｒ（ｔ＋ΔＴ）と目標抵抗Ｒｓｖ（ｔ＋ΔＴ）との偏差を用いたフィードバック制御を行うことにより、風量の変化が実績抵抗に反映されるまでの遅延が大きい膜分離処理に対しても目標抵抗値に沿うように風量を制御できる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態における洗浄風量制御装置について説明する。図８は、第３の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図である。第３の実施形態における洗浄風量制御装置は、抵抗変化予測部１１１の代わりに抵抗変化予測部１１１ａを備え、前処理装置１１２をさらに備える点で第２の実施形態とは異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第２の実施形態と異なる点について説明する。

抵抗変化予測部１１１ａは、実績抵抗値から所定期間後の膜抵抗の変化量を表す予測抵抗変化値を決定する。予測抵抗変化値は、ｐＨ、残留塩素、ｐＨ調整剤注入率、塩素注入率、オゾン注入率、凝集剤注入率、活性炭注入率のうち少なくともいずれか１つの値を含む薬品注入指標と膜ろ過流束と洗浄風量とによって算出される。抵抗変化予測部１１１ａは式（８）により予測抵抗変化値を決定する。

式（８）の未知変数ａi、ｎi、ｘｉを決定する際に、最小二乗法、ＰＬＳ（Partial Least Square）回帰、リッジ回帰又はラッソ回帰等を用いられてもよい。オンライン最小二乗法などオンラインで未知変数を更新されてもよい。未知変数を決定するために、どのような方法が用いられてもよい。

前処理装置１１２は、原水に前処理を行う。前処理装置１１２に流れ込んだ原水には、必要に応じて、ｐＨが測定されたり、ｐＨ調整剤、塩素、オゾン、活性炭又は凝集剤等の薬品が投入される。これにより、原水に含まれる臭気物質、濁質、塩素消費物質等の膜ファウリング現象の原因となりうる物質が処理される。さらに塩素等の薬品は膜差圧を低下させる。前処理装置１１２は、前処理が行われた前処理水１０１を膜ろ過装置１００へ排出する。前処理装置１１２は、前処理で用いられたｐＨ、ｐＨ調整剤、塩素、オゾン、活性炭及び凝集剤を薬品注入指標として、抵抗変化予測部１１１ａへ送信する。原水は例えば、導水管から、沈砂池及び凝集沈澱池等を経て供給される液体である。

前処理装置１１２は、例えば、塩素が投入される塩素槽、活性炭が投入される活性炭槽のように、投入される薬品毎に槽で仕切られてもよいし、全ての薬品が同じ槽で投入されてもよい。投入される薬品はどのような順番で投入されてもよい。なお、膜ろ過装置１００及び前処理装置１１２は異なるメーカーの装置であってもよいし、同じメーカーの装置であってもよい。

図９は第３の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャートである。洗浄風量制御装置の実績抵抗算出部１０８は、水温、圧力及び膜ろ過流量に基づいて実績抵抗値を算出する（ステップＳ２０１）。抵抗変化予測部１１１ａは、膜ろ過流束、洗浄風量及び薬品注入指標に基づいて予測抵抗変化値を算出する。抵抗変化予測部１１１ａは、予測抵抗変化値及び実績抵抗値に基づいて、予測抵抗値を算出する（ステップＳ２０２ａ）。目標抵抗算出部１０９は、膜差圧上限、膜洗浄周期及び洗浄期間後の水温に基づいて目標抵抗値を算出する（ステップＳ２０３）。風量制御部１１０は、算出された目標抵抗値及び予測抵抗値に基づいて風量指令を決定する（ステップＳ２０４）。洗浄ブロワ１０７は、風量指令により指定された空気量に基づいて、膜ろ過装置１００内に気泡１０６を放出する（ステップＳ２０５）。

このように構成された洗浄風量制御装置では、前処理装置１１２から送信される薬品注入指標を抵抗変化予測部１１１ａが抵抗の予測変化に加えることにより余分なセンサを追加することなく、膜ファウリング現象による膜抵抗の予測を実施できる。さらに前処理において、薬品を投入することで、膜差圧を低下させることができる。

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態における洗浄風量制御装置について説明する。図１０は、第４の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図である。第４の実施形態における洗浄風量制御装置は、抵抗変化予測部１１１ａの代わりに抵抗変化予測部１１１ｂを備え、前処理装置１１２の代わりに前処理装置１１２ａをさらに備える点で第３の実施形態とは異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第３の実施形態と異なる点について説明する。

抵抗変化予測部１１１ｂは、実績抵抗値から所定期間後の膜抵抗の変化量を表す予測抵抗変化値を決定する。予測抵抗変化値は、薬品注入指標と膜ろ過流束と洗浄風量とに加えて、濁度、色度、ＳＳ（Suspended Substance:懸濁物質）、ＳＤＩ（Silt Density Index：シルト密度指数）、ＦＩ（Fouling Index：汚れ指数）、紫外線吸光度(Ｅ２６０)、蛍光強度又は全有機炭素(Total Organic Carbon)のうち少なくともいずれか１つの値を含む有機物指標とによって算出される。抵抗変化予測部１１１ｂは式（８）により予測抵抗変化値を決定する。

前処理装置１１２ａは、原水に前処理を行う。前処理装置１１２ａに流れ込んだ原水には、必要に応じて、ｐＨが測定されたり、塩素、活性炭又は凝集剤が投入される。さらに、前処理装置１１２ａは、濁度、Ｅ２６０、蛍光強度又は全有機炭素のうち少なくともいずれか１つの値を含む有機物指標を測定する。前処理装置１１２ａは、前処理が行われた前処理水を膜ろ過装置１００へ排出する。前処理装置１１２ａは、前処理で用いたｐＨ、ｐＨ調整剤、塩素、オゾン、活性炭及び凝集剤を薬品注入指標として、抵抗変化予測部１１１ａへ送信する。前処理装置１１２ａは、測定された有機物指標を抵抗変化予測部１１１ａへ送信する。前処理装置１１２ａに投入される薬品はどのような順番で投入されてもよい。前処理装置１１２ａで測定される有機物指標はどのような順番で測定されてもよい。有機物指標の測定及び薬品の投入は、どのような順番で行われてもよい。なお、膜ろ過装置１００及び前処理装置１１２ａは異なるメーカーの装置であってもよいし、同じメーカーの装置であってもよい。

図１１は第４の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャートである。第４の実施形態のフローチャートは、ステップＳ２０２ａの代わりにステップＳ２０２ｂを行い、それ以外のステップは第３の実施形態のフローチャートと同じである。洗浄風量制御装置の実績抵抗算出部１０８は、水温、圧力及び膜ろ過流量に基づいて実績抵抗値を算出する（ステップＳ２０１）。抵抗変化予測部１１１ｂは、膜ろ過流束、洗浄風量、薬品注入指標及び有機物指標に基づいて予測抵抗変化値を算出する。抵抗変化予測部１１１ｂは、予測抵抗変化値及び実績抵抗値に基づいて、予測抵抗値を算出する（ステップＳ２０２ｂ）。目標抵抗算出部１０９は、膜差圧上限、膜洗浄周期及び洗浄期間後の水温に基づいて目標抵抗値を算出する（ステップＳ２０３）。風量制御部１１０は、算出された目標抵抗値及び予測抵抗値に基づいて風量指令を決定する（ステップＳ２０４）。洗浄ブロワ１０７は、風量指令により指定された空気量に基づいて、膜ろ過装置１００内に気泡１０６を放出する（ステップＳ２０５）。

このように構成された洗浄風量制御装置では、有機物指標を式（８）などに加えることで、第１～第３の実施形態よりも膜ファウリング現象の予測精度を向上させることができる。

（第５の実施形態）
次に、第５の実施形態における洗浄風量制御装置について説明する。図１２は、第５の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図である。第５の実施形態における洗浄風量制御装置は、前処理後の溶解性有機物(Dissolved Organic Carbon)の残存量に基づいて抵抗変化を予測する。第５の実施形態における洗浄風量制御装置は、抵抗変化予測部１１１ｂの代わりに抵抗変化予測部１１１ｃを備え、有機物濃度算出部１１３及び有機物除去率算出部１１４をさらに備える点で第４の実施形態とは異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第４の実施形態と異なる点について説明する。

抵抗変化予測部１１１ｃは実績抵抗値から所定期間後の膜抵抗の変化量を表す予測抵抗変化値を決定する。予測抵抗変化値は、膜ろ過流束、洗浄風量、ｐＨ、塩素注入率及び溶解性有機物の残存量によって算出される。溶解性有機物の残存量は、有機物濃度算出部１１３により算出される有機物濃度と、有機物除去率算出部１１４により算出される有機物残存率と、に基づいて算出される。抵抗変化予測部１１１ｃは式（８）により予測抵抗変化値を決定する。

有機物濃度算出部１１３は、有機物濃度を算出する。有機物濃度は、有機物指標と溶解性有機物との相関に基づいて算出される。具体的には、有機物濃度算出部１１３は、有機物指標Ｃに対して、有機物濃度を式（９）により算出する。ここで、未知変数α及びβは有機物指標と溶解性有機物との関係に基づいて事前に決定される。

有機物除去率算出部１１４は、有機物除去率を算出する。有機物除去率は、活性炭注入率、凝集剤注入率及び滞留時間に対する溶解性有機物の関係に基づいて算出される。

図１３は第５の実施形態の風量指令を決定する際の処理の流れを表すフローチャートである。第５の実施形態のフローチャートは、ステップＳ３０１からステップＳ３０３を行うこと、ステップＳ２０２ｂの代わりにステップＳ２０２ｃを行うこと、が第４の実施形態のフローチャートとは異なり、それ以外のステップは第３の実施形態のフローチャートと同じである。有機物濃度算出部１１３は、有機物指標と溶解性有機物との相関に基づいて有機物濃度を算出する（ステップＳ３０１）。有機物除去率算出部１１４は、活性炭注入率、凝集剤注入率及び滞留時間に対する溶解性有機物の関係に基づいて有機物除去率を算出する（ステップＳ３０２）。抵抗変化予測部１１１ｃは、有機物濃度及び有機物除去率に基づいて溶解性有機物の残存量を算出する（ステップＳ３０３）。実績抵抗算出部１０８は、水温、圧力及び膜ろ過流量に基づいて実績抵抗値を算出する（ステップＳ２０１）。抵抗変化予測部１１１ｃは、膜ろ過流束、洗浄風量、ｐＨ、塩素注入率及び溶解性有機物の残存量に基づいて予測抵抗変化値を算出する。抵抗変化予測部１１１ｃは、予測抵抗変化値及び実績抵抗値に基づいて、予測抵抗値を算出する（ステップＳ２０２ｃ）。目標抵抗算出部１０９は、膜差圧上限、膜洗浄周期及び洗浄期間後の水温に基づいて目標抵抗値を算出する（ステップＳ２０３）。風量制御部１１０は、算出された目標抵抗値及び予測抵抗値に基づいて風量指令を決定する（ステップＳ２０４）。洗浄ブロワ１０７は、風量指令により指定された空気量に基づいて、膜ろ過装置１００内に気泡１０６を放出する（ステップＳ２０５）。

このように構成された洗浄風量制御装置では、前処理後の溶解性有機物の残存量を考慮して抵抗変化を予測することで、第１～４の実施形態よりも膜ファウリング現象による膜抵抗の予測を精度よく実施することができる。

（第６の実施形態）
次に、第６の実施形態における洗浄風量制御装置について説明する。図１４は、第６の実施形態の洗浄風量制御装置１の形態を示す構成図である。第６の実施形態における洗浄風量制御装置は、予測情報記憶部１１５及びパラメータ調整部１１６をさらに備える点で第５の実施形態とは異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第５の実施形態と異なる点について説明する。

予測情報記憶部１１５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。予測情報記憶部１１５は、実績抵抗値の履歴、抵抗変化予測部１１１ｃへの入力信号の時系列データ及び調整パラメータを記憶する。調整パラメータは、各式に含まれる未知変数の決定に用いられる。

パラメータ調整部１１６は、予測情報記憶部１１５に記憶される情報を用いて、予測抵抗値の算出に用いられる未知変数の決定に用いられるパラメータを調整する。例えば、パラメータの調整にはオンライン最小二乗法が用いられてもよいし、他の方法が用いられてもよい。パラメータ調整部１１６は過去の一定期間の調整パラメータの平均値や分散から、所定の差がある場合、パラメータを更新しない等の条件を設けてもよい。所定の差とは、過去の一定期間の調整パラメータの平均値から１０％以上差がある場合などであってもよい。また、調整パラメータが予め設定した上下限範囲内にない場合や、調整パラメータの変化率が上下限範囲内にない場合にパラメータを更新しない等の条件でもよい。このように構成されることで、調整パラメータが不適切な場合にも対応でき、処理の変化に応じた緩やかなパラメータ変更が可能となる。

このように構成された洗浄風量制御装置では、過去の調整パラメータ、実績抵抗値、抵抗変化予測部１１１ｃの入力信号の履歴に基づいて、プロセスの変化により生じるパラメータ更新にも対応できる。したがって、第１～５の実施形態よりも膜ファウリング現象による膜抵抗の予測を精度よく実施することができる。

（第７の実施形態）
次に、第７の実施形態における洗浄風量制御装置の運用費計算モデル２００について説明する。図１５は、第７の実施形態の洗浄風量制御装置１の運用費計算モデルを示す機能ブロック図である。第７の実施形態における運用費計算モデル２００は、実績抵抗算出部１０８、目標抵抗算出部１０９、抵抗変化予測部１１１ｃ、有機物濃度算出部１１３、有機物除去率算出部１１４、電力費算出部２０１、薬品費算出部２０２及び運用費算出部２０３を備える。このうち電力費算出部２０１、薬品費算出部２０２及び運用費算出部２０３は第６の実施形態とは異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第６の実施形態と異なる点について説明する。

電力費算出部２０１は、洗浄風量、機器の電力量及び電力の単価に基づいて、電力費を算出する。薬品費算出部２０２は、活性炭注入率、凝集剤注入率、膜ろ過流量及び薬品の単価に基づいて、薬品費を算出する。運用費算出部２０３は、算出された電力費と薬品費との和を運用費とする。

図１６は、第７の実施形態の洗浄風量制御装置１の運用費計算モデル及び最適運用費算出部を示す機能ブロック図である。図１６の最適運用費算出部は、式（１０）に基づいて、最適運用費を算出する。最適運用費は、式（１０）に基づいて最適化された運用費である。式（１０）の変数ｙは運用費、ｘ_１は活性炭注入率、ｘ_２は凝集剤注入率、ｘ_３は洗浄風量、ｘ_５は抵抗偏差、ｘ_６は有機物残存濃度、ε_１は抵抗偏差許容幅、ε_２は有機物残存濃度許容幅を表す。このとき、膜差圧上限、洗浄期間、洗浄期間後水温、現在の水温、圧力及び膜ろ過流量は運用費計算モデル２００において運用費、抵抗偏差を求める関数ｆ、関数ｇおよび関数ｈを決めるパラメータとなる。第７の実施形態では、式（１０）を解くことにより得られる、活性炭注入率、凝集剤注入率及び洗浄風量を使用する。

図１７は、第７の実施形態の式（１０）により得られる最適化の例を示した図である。図１７では、活性炭注入率を３．５、凝集剤注入率を５．０、洗浄風量を１０３とすることにより、運用費を図１６中で最小の１７．８にすることができる。このように薬品費及び電力費を算出する計算を追加した運用費計算モデルを利用して最適化問題を解くことにより、運用費を低減する制御を実現できる。最適化問題の解法としては、最急降下法や準ニュートン法といった一般的な最適化問題の解法アルゴリズムであってもＣＭＡ－ＥＳ（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy）などのアルゴリズムを用いてもよい。また、遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化、焼きなまし法、自己組織化写像などのメタヒューリスティックな手法を使用してもよい。

（第８の実施形態）
次に、第８の実施形態における洗浄風量制御装置の運用費計算モデル２００ａ及び月間費用算出部３００について説明する。第８の実施形態では、膜洗浄周期を変数として運用費の低減を図る。図１８は、第８の実施形態の洗浄風量制御装置１の運用費計算モデル及び月間費用計算部を示す機能ブロック図である。第８の実施形態では、運用費計算モデル２００の代わりに運用費計算モデル２００ａを備える点、月間費用算出部３００をさらに備える点で第７の実施形態と異なるが、それ以外の構成は同じである。以下、第７の実施形態と異なる点について説明する。

運用費計算モデル２００ａは、運用費算出部２０３の代わりに運用費算出部２０３ａ（不図示）を備える。運用費算出部２０３ａは、運用費を膜洗浄周期分計算する。

月間費用算出部３００は、式（１１）に基づいて月間費用を算出する。月間費用は、最小化された月間あたりの運用費である。月間費用は、膜洗浄周期分の運用費に基づき、月間当たりの平均費用を算出し、さらに平均費用を最小化することで求められる。式（１１）の変数ｙは運用費、ｘ_１は活性炭注入率、ｘ_２は凝集剤注入率、ｘ_３は洗浄風量、ｘ_４は膜洗浄周期、ｘ_５は抵抗偏差、ｘ_６は有機物残存濃度、ε_１は抵抗偏差許容幅、ε_２は有機物残存濃度許容幅を表す。このとき、膜差圧上限、洗浄期間、洗浄期間後水温、現在の水温、圧力及び膜ろ過流量は関数ｆ、関数ｇおよび関数ｈを決めるパラメータとなる。第８の実施形態では、膜洗浄周期は、式（１１）を解くことにより得られた値が使用される。

図１９は、第８の実施形態の式（１１）により得られる最適化の例を示した図である。図１９では、膜洗浄周期を１３、活性炭注入率を３．５、凝集剤注入率を５．０、洗浄風量を１０３とすることにより、運用費を図１９中で最小の４，３１４にすることができる。このように薬品費及び電力費を算出する計算を追加した運用費計算モデルを利用して最適化問題を解くことにより、運用費を低減し、かつ膜洗浄周期の最適化を実現できる。最適化問題の解法としては、最急降下法や準ニュートン法といった一般的な最適化問題の解法アルゴリズムであってもＣＭＡ－ＥＳなどのアルゴリズムを用いてもよい。また、遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化、焼きなまし法、自己組織化写像などのメタヒューリスティックな手法を使用してもよい。

（第９の実施形態）
次に、第９の実施形態における、洗浄風量制御装置の運用費計算モデルについて説明する。第９の実施形態における運用費計算モデルでは、原水の有機物指標に基づいて活性炭注入率の下限が設定される。活性炭注入率の下限は、測定された原水の有機物指標に基づいて設定される。

このように原水の有機物指標に基づいて活性炭注入率の下限を設定されることで、第７又は第８の実施形態のように、活性炭注入率が低くなり、水質を担保できない状況を防ぐ。したがって、処理水質が担保されつつ、可能な限り運用費が低減される。

（第１０の実施形態）
次に、第１０の実施形態における、洗浄風量制御装置の運用費計算モデルについて説明する。第１０の実施形態における運用費計算モデルでは、オフラインの水質分析結果に基づいて活性炭注入率の下限が設定される。オフラインで水質分析される項目は、例えば２－ＭＩＢ、ジェオスミンなどの臭気物質や色度、トリハロメタン前駆物質などの水質分析項目であれば、どのような項目であってもよい。

このようにオフライン水質分析結果に基づいて活性炭注入率の下限を設定されることで、処理水質が担保されつつ、可能なかぎり運用費が低減される。なお、第９の実施形態による有機物指標による下限値も設定される場合は、下限値の大きい方を採用してもよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、実績抵抗値と目標抵抗値とに基づいて洗浄風量を制御することにより、膜ろ過装置１００のランニングコストを低減できる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…洗浄風量制御装置、１００…膜ろ過装置、１０１…前処理水、１０２…水温計、１０３…分離膜、１０４…圧力計、１０５…流量計、１０６…気泡、１０７…洗浄ブロワ、１０８…実績抵抗算出部、１０９…目標抵抗算出部、１１０…風量制御部、１１１…抵抗変化予測部、１１１ａ…抵抗変化予測部、１１２…前処理装置、１１１ｂ…抵抗変化予測部、１１２ａ…前処理装置、１１１ｃ…抵抗変化予測部、１１３…有機物濃度算出部、１１４…有機物除去率算出部、１１５…予測情報記憶部、１１６…パラメータ調整部、２００…運用費計算モデル、２０１…電力費算出部、２０２…薬品費算出部、２０３…運用費算出部、２００ａ…運用費計算モデル、２０３ａ…運用費算出部、３００…月間費用算出部

Claims

液体に含まれる固体を前記液体から分離させる分離膜を備える膜ろ過装置と、
前記分離膜を通過する液体の流れにくさを表す抵抗値の実績である実績抵抗値と、所定の時期における前記分離膜の抵抗値の目標を表す目標抵抗値と、に基づいて前記分離膜を洗浄する空気の量である洗浄風量を制御する風量制御部と、
膜ろ過流量を膜表面積で割った値である膜ろ過流束値と前記洗浄風量とに基づいて前記分離膜の将来の抵抗値を表す予測抵抗値を算出する抵抗変化予測部と、
自装置の運用費が所定の条件を満たし、且つ、前記予測抵抗値と前記目標抵抗値との偏差及び有機物残存濃度が所定の条件を満たすように活性炭注入率、凝集剤注入率及び洗浄風量を算出する運用費算出部と、
を備え、
前記風量制御部は、前記運用費算出部によって算出された前記洗浄風量を用いて制御を行う、洗浄風量制御装置。
前記洗浄風量制御装置の運用費と膜洗浄周期とが所定の条件を満たすように前記活性炭注入率、前記凝集剤注入率及び前記洗浄風量を算出する運用費算出部をさらに備える、
請求項１に記載の洗浄風量制御装置。
前記運用費算出部は前記活性炭注入率が所定の下限値より低くならないように前記活性炭注入率、前記凝集剤注入率及び前記洗浄風量を算出する請求項２に記載の洗浄風量制御装置。
前記条件は原水の水質に基づいて決定される請求項３に記載の洗浄風量制御装置。
液体に含まれる固体を前記液体から分離させる分離膜を備える膜ろ過装置が実行する膜ろ過ステップと、
前記分離膜を通過する液体の流れにくさを表す抵抗値の実績である実績抵抗値と、所定
の時期における前記分離膜の抵抗値の目標を表す目標抵抗値と、に基づいて前記分離膜を洗浄する空気の量である洗浄風量を制御する風量制御ステップと、
膜ろ過流量を膜表面積で割った値である膜ろ過流束値と前記洗浄風量とに基づいて前記分離膜の将来の抵抗値を表す予測抵抗値を算出する抵抗変化予測ステップと、
自装置の運用費が所定の条件を満たし、且つ、前記予測抵抗値と前記目標抵抗値との偏差及び有機物残存濃度が所定の条件を満たすように活性炭注入率、凝集剤注入率及び洗浄風量を算出する運用費算出ステップと、
を備え、
前記風量制御ステップにおいて、前記運用費算出ステップによって算出された前記洗浄風量を用いて制御を行う、洗浄風量制御装置が実行する洗浄風量制御方法。