JP7286035B1 - 水処理制御システムおよび水処理装置の制御方法 - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施の形態1に係る水処理システムの構成の一例を模式的に示す図である。水処理システム100は、下水などの排水を活性汚泥による生物学的浄化技術によって浄化するシステムである。水処理システム100は、排水を活性汚泥と混合し、浄化させた処理水を得る水処理装置110と、水処理装置110を制御する水処理制御システム120と、を備える。
データ調整処理では、前処理部23は、各計測器から得られたデータの異常値または外れ値の除去、あるいは欠損値の補間等を行う。各計測器によって、状態観測部21へのデータ伝送頻度が異なる場合には、それぞれの計測器で見かけ上、データ伝送頻度が等しくなるように不要なデータの除去または補間を行って調整することもデータ調整処理に含まれる。必要なデータ頻度は、後の推定モデル生成部24において構築する処理水全窒素濃度の推定モデルの要求仕様を考慮して運転管理者が決めるのが望ましい。一例では、5分間隔で推定値を出力するモデルを構築、運用する場合には、各計測器データのデータ伝送頻度も5分間隔となるように調整するのが望ましい。
外れ値>第3四分位数+(1.5×四分位範囲) ・・・(2)
前述のように水処理制御システム120は、処理水中に含まれる全窒素濃度を、他の計測器のデータを使用して推定する。実施の形態1の水処理制御システム120は、流入水アンモニウムイオン濃度計11、好気槽アンモニウムイオン濃度計12、好気槽溶存酸素濃度計13および曝気量計14の計測値を前述の前処理を行った上で使用する。
T2=(Q1+Q2+Q3)/V2 ・・・(4)
水処理制御システム120で推定モデルを生成する処理を説明する。図5は、推定モデルの生成方法の手順の一例を示すフローチャートである。
次に、水処理制御システム120で処理水全窒素濃度推定値を推定する処理を説明する。図6は、処理水全窒素濃度推定値の推定方法の手順の一例を示すフローチャートである。
次に、水処理制御システム120で制御目標値を算出する処理を説明する。図7は、制御目標値の算出方法の手順の一例を示すフローチャートである。まず、制御目標値算出部26は、水質推定部25からの処理水全窒素濃度推定値と、処理水全窒素濃度推定値の推定対象の排水についての流入水アンモニウムイオン濃度値および好気槽アンモニウムイオン濃度値と、を取得する(ステップS51)。
図8は、実施の形態2に係る水処理システムの構成の一例を模式的に示す図である。なお、実施の形態1と同一の構成要素には同一の符号を付して、その説明を省略し、実施の形態1と異なる部分について説明する。
Claims (10)
- 排水を活性汚泥と混合し、浄化させた処理水を得る水処理装置を制御する水処理制御システムであって、
前記水処理装置に流入する前記排水中または前記水処理装置の無酸素槽内のアンモニウムイオン濃度値である第1アンモニウムイオン濃度値を計測する第1アンモニウムイオン濃度計と、前記排水の水量である流入水量を計測する流入水量計と、前記水処理装置の前記無酸素槽よりも下流側に設置される好気槽内のアンモニウムイオン濃度値である第2アンモニウムイオン濃度値を計測する第2アンモニウムイオン濃度計と、前記好気槽内の溶存酸素濃度値を計測する溶存酸素濃度計と、前記好気槽への空気の供給量である曝気量を計測する曝気量計と、を含む複数の計測器と、
前記計測器で計測された計測値を収集し、複数の時刻における前記計測値を時系列データとして蓄積する状態観測部と、
前記排水が流入してから前記処理水となるまでの処理経路内の各地点での滞留時間を用いて、前記複数の計測器のそれぞれで計測された前記計測値が同じ時期に流入した前記排水についての前記計測値となるように組み合わせ、前記計測値の組み合わせを1つのデータセットとする処理を行い、処理データを作成する前処理部と、
前記前処理部が作成した前記処理データと機械学習とを用い、前記処理水中の全窒素濃度を推論するための推定モデルを生成する推定モデル生成部と、
前記推定モデル生成部が生成した前記推定モデルを用いて前記処理水中の全窒素濃度の推定値である処理水全窒素濃度推定値を推定する水質推定部と、
を備え、
前記推定モデル生成部は、非恒久的に設置した全窒素濃度計で測定した前記処理水中の全窒素濃度または水質分析によって取得した前記処理水中の前記全窒素濃度を正解データとして、前記処理データとの組み合わせに基づいて前記機械学習を行い、
前記水質推定部は、前記推定モデル生成部が生成した前記推定モデルに、前記前処理部から出力される前記処理データのうち最も新しい処理データを入力して前記処理水全窒素濃度推定値を推定することを特徴とする水処理制御システム。 - 前記前処理部は、前記複数の計測器のそれぞれから得られた前記計測値の異常値または外れ値の除去、あるいは欠損値の補間を行うデータ調整処理と、前記時系列データを受け取った時刻から、前記複数の計測器のそれぞれの地点までの前記滞留時間を遡った時刻の前記計測値を抽出して、前記複数の計測器によるそれぞれの前記計測値が同じ時期に流入した排水について測定されたものとなる前記処理データを作成する遅れ時間補正処理と、を実施することを特徴とする請求項1に記載の水処理制御システム。
- 前記第2アンモニウムイオン濃度値と、前記第1アンモニウムイオン濃度値と前記処理水全窒素濃度推定値との差から算出される前記水処理装置での窒素除去量と、の組からなる複数のデータを用いて、前記第2アンモニウムイオン濃度値に対する前記窒素除去量の関係を示す近似式を算出し、前記近似式において前記窒素除去量が最大となる前記第2アンモニウムイオン濃度値を制御目標値として取得する制御目標値算出部と、
前記好気槽の前記第2アンモニウムイオン濃度値が前記制御目標値となるように、前記曝気量を制御する曝気量制御部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の水処理制御システム。 - 前記制御目標値算出部は、
前記処理水全窒素濃度推定値と、前記処理水全窒素濃度推定値の推定時刻から前記第1アンモニウムイオン濃度計の地点までの滞留時間分遡った時刻における前記第1アンモニウムイオン濃度値と、の差から前記窒素除去量を算出し、
前記第2アンモニウムイオン濃度値は、前記処理水全窒素濃度推定値の推定時刻から前記第2アンモニウムイオン濃度計までの滞留時間分遡った時刻における計測値であることを特徴とする請求項3に記載の水処理制御システム。 - 前記制御目標値算出部は、前記処理水全窒素濃度推定値の推定時刻から定められた期間内の前記データを用いて前記近似式を算出することを特徴とする請求項4に記載の水処理制御システム。
- 天候、水温、降雨量、日付、曜日、季節または曝気量の制御方式を運転情報として取得する運転情報記録部をさらに備え、
前記前処理部は、前記運転情報を基に前記状態観測部で収集された前記時系列データをカテゴリに分類し、
前記推定モデル生成部は、前記カテゴリごとの前記時系列データを用いて前記推定モデルを生成することを特徴とする請求項1に記載の水処理制御システム。 - 前記水質推定部は、前記処理水全窒素濃度推定値の推定時における前記運転情報が示すデータに対応するカテゴリの前記時系列データを用いて生成された前記推定モデルに、前記処理データを入力して前記処理水全窒素濃度推定値を推定することを特徴とする請求項6に記載の水処理制御システム。
- 排水を活性汚泥と混合し、浄化させた処理水を得る水処理装置を制御装置が制御する水処理装置の制御方法であって、
複数の計測器が、前記水処理装置に流入する排水中または前記水処理装置の無酸素槽内のアンモニウムイオン濃度値である第1アンモニウムイオン濃度値と、前記排水の水量である流入水量と、前記水処理装置の前記無酸素槽よりも下流側に設置される好気槽内のアンモニウムイオン濃度値である第2アンモニウムイオン濃度値と、前記好気槽内の溶存酸素濃度値と、前記好気槽への空気の供給量である曝気量と、を含む計測値を計測する計測工程と、
前記制御装置が、前記計測工程で計測された前記計測値を収集し、複数の時刻における前記計測値を時系列データとして蓄積する状態観測工程と、
前記制御装置が、前記排水が流入してから前記処理水となるまでの処理経路内の各地点での滞留時間を用いて、それぞれの前記時系列データの前記計測値が同じ時期に流入した前記排水についての前記計測値となるように組み合わせ、前記計測値の組み合わせを1つのデータセットとする処理を行い、処理データを作成する前処理工程と、
前記制御装置が、前記前処理工程で作成された前記処理データと機械学習とを用い、前記処理水中の全窒素濃度を推論するための推定モデルを生成する推定モデル生成工程と、
前記制御装置が、前記推定モデル生成工程で生成された前記推定モデルを用いて前記処理水中の全窒素濃度の推定値である処理水全窒素濃度推定値を推定する水質推定工程と、
を含み、
前記推定モデル生成工程では、前記制御装置が、非恒久的に設置した全窒素濃度計で測定した前記処理水中の全窒素濃度または水質分析によって取得した前記処理水中の前記全窒素濃度を正解データとして、前記処理データとの組み合わせに基づいて前記機械学習を行い、
前記水質推定工程では、前記制御装置が、前記推定モデル生成工程で生成された前記推定モデルに、前記前処理工程で出力される前記処理データのうち最も新しい処理データを入力して前記処理水全窒素濃度推定値を推定することを特徴とする水処理装置の制御方法。 - 排水を活性汚泥と混合し、浄化させた処理水を得る水処理装置を制御する水処理制御システムであって、
第1アンモニウムイオン濃度計によって計測される前記水処理装置に流入する流入水中のアンモニウムイオン濃度値である第1アンモニウムイオン濃度値と、流入水量計によって計測される前記流入水の水量である流入水量と、第2アンモニウムイオン濃度計によって計測される前記水処理装置の好気槽内のアンモニウムイオン濃度値である第2アンモニウムイオン濃度値と、溶存酸素濃度計によって計測される前記好気槽内の溶存酸素濃度値と、曝気量計によって計測される前記好気槽への空気の供給量である曝気量と、を計測値として収集し、複数の時刻における前記計測値を時系列データとして蓄積する状態観測部と、
前記排水が流入してから前記処理水となるまでの処理経路内の各地点での滞留時間を用いて、それぞれの前記時系列データの前記計測値が同じ時期に流入した前記排水についての前記計測値となるように組み合わせ、前記計測値の組み合わせを1つのデータセットとする処理を行い、処理データを作成する前処理部と、
前記前処理部が作成した前記処理データと機械学習とを用いて生成された前記処理水中の全窒素濃度を推論するための推定モデルに、前記前処理部で処理された前記処理データを入力して前記処理水中の全窒素濃度の推定値である処理水全窒素濃度推定値を推定する水質推定部と、
前記処理水全窒素濃度推定値の推定時刻から前記第2アンモニウムイオン濃度計までの滞留時間分遡った時刻における前記第2アンモニウムイオン濃度値と、前記処理水全窒素濃度推定値の推定時刻から前記第1アンモニウムイオン濃度計の地点までの滞留時間分遡った時刻における前記第1アンモニウムイオン濃度値と前記処理水全窒素濃度推定値との差から算出される前記水処理装置での窒素除去量と、の組からなる複数のデータを用いて、前記第2アンモニウムイオン濃度値に対する前記窒素除去量の関係を示す近似式を算出し、前記近似式において前記窒素除去量が最大となる前記第2アンモニウムイオン濃度値を制御目標値として取得する制御目標値算出部と、
前記好気槽の前記第2アンモニウムイオン濃度値が前記制御目標値となるように、前記曝気量を制御する曝気量制御部と、
を備えることを特徴とする水処理制御システム。 - 排水を活性汚泥と混合し、浄化させた処理水を得る水処理装置を制御装置が制御する水処理装置の制御方法であって、
前記制御装置が、第1アンモニウムイオン濃度計によって計測される前記水処理装置に流入する流入水中のアンモニウムイオン濃度値である第1アンモニウムイオン濃度値と、流入水量計によって計測される前記流入水の水量である流入水量と、第2アンモニウムイオン濃度計によって計測される前記水処理装置の好気槽内のアンモニウムイオン濃度値である第2アンモニウムイオン濃度値と、溶存酸素濃度計によって計測される前記好気槽内の溶存酸素濃度値と、曝気量計によって計測される前記好気槽への空気の供給量である曝気量と、を計測値として収集し、複数の時刻における前記計測値を時系列データとして蓄積する状態観測工程と、
前記制御装置が、前記排水が流入してから前記処理水となるまでの処理経路内の各地点での滞留時間を用いて、それぞれの前記時系列データの前記計測値が同じ時期に流入した前記排水についての前記計測値となるように組み合わせ、前記計測値の組み合わせを1つのデータセットとする処理を行い、処理データを作成する前処理工程と、
前記制御装置が、前記前処理工程で作成された前記処理データと機械学習とを用いて生成された前記処理水中の全窒素濃度を推論するための推定モデルに、前記前処理工程で処理された前記処理データを入力して前記処理水中の全窒素濃度の推定値である処理水全窒素濃度推定値を推定する水質推定工程と、
前記制御装置が、前記処理水全窒素濃度推定値の推定時刻から前記第2アンモニウムイオン濃度計までの滞留時間分遡った時刻における前記第2アンモニウムイオン濃度値と、前記処理水全窒素濃度推定値の推定時刻から前記第1アンモニウムイオン濃度計の地点までの滞留時間分遡った時刻における前記第1アンモニウムイオン濃度値と前記処理水全窒素濃度推定値との差から算出される前記水処理装置での窒素除去量と、の組からなる複数のデータを用いて、前記第2アンモニウムイオン濃度値に対する前記窒素除去量の関係を示す近似式を算出し、前記近似式において前記窒素除去量が最大となる前記第2アンモニウムイオン濃度値を制御目標値として取得する制御目標値算出工程と、
前記制御装置が、前記好気槽の前記第2アンモニウムイオン濃度値が前記制御目標値となるように、前記曝気量を制御する曝気量制御工程と、
を含むことを特徴とする水処理装置の制御方法。
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---|---|---|---|---|
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005125229A (ja) * | 2003-10-23 | 2005-05-19 | Toshiba Corp | 下水処理システム |
JP2005246136A (ja) * | 2004-03-01 | 2005-09-15 | Kurita Water Ind Ltd | アンモニア性窒素含有水の硝化方法及び処理方法 |
JP2006015180A (ja) * | 2004-06-30 | 2006-01-19 | Hitachi Ltd | 水処理運転支援装置及び水処理運転支援ソフトウェア、水処理プラント |
JP2015054271A (ja) * | 2013-09-11 | 2015-03-23 | メタウォーター株式会社 | 排水の処理装置および排水の処理方法 |
JP2017127813A (ja) * | 2016-01-20 | 2017-07-27 | 株式会社日立製作所 | 水処理システム |
JP2019013858A (ja) * | 2017-07-03 | 2019-01-31 | 横河電機株式会社 | 制御システム及び制御方法 |
WO2020021687A1 (ja) * | 2018-07-26 | 2020-01-30 | 三菱電機株式会社 | 水処理プラント |
JP2021026617A (ja) * | 2019-08-07 | 2021-02-22 | 横河電機株式会社 | 制御システム及び制御方法 |
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---|---|---|---|---|
JP6877255B2 (ja) * | 2017-06-14 | 2021-05-26 | 三菱電機株式会社 | 廃水処理システム及び廃水処理方法 |
JP6818951B1 (ja) * | 2020-03-25 | 2021-01-27 | 三菱電機株式会社 | 水処理装置および水処理方法 |
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005125229A (ja) * | 2003-10-23 | 2005-05-19 | Toshiba Corp | 下水処理システム |
JP2005246136A (ja) * | 2004-03-01 | 2005-09-15 | Kurita Water Ind Ltd | アンモニア性窒素含有水の硝化方法及び処理方法 |
JP2006015180A (ja) * | 2004-06-30 | 2006-01-19 | Hitachi Ltd | 水処理運転支援装置及び水処理運転支援ソフトウェア、水処理プラント |
JP2015054271A (ja) * | 2013-09-11 | 2015-03-23 | メタウォーター株式会社 | 排水の処理装置および排水の処理方法 |
JP2017127813A (ja) * | 2016-01-20 | 2017-07-27 | 株式会社日立製作所 | 水処理システム |
JP2019013858A (ja) * | 2017-07-03 | 2019-01-31 | 横河電機株式会社 | 制御システム及び制御方法 |
WO2020021687A1 (ja) * | 2018-07-26 | 2020-01-30 | 三菱電機株式会社 | 水処理プラント |
JP2021026617A (ja) * | 2019-08-07 | 2021-02-22 | 横河電機株式会社 | 制御システム及び制御方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118092364A (zh) * | 2024-04-22 | 2024-05-28 | 青岛海湾中水有限公司 | 一种基于a2o生物池工艺的数学模型辅助控制方法 |
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