JP7314571B2

JP7314571B2 - 水処理装置の管理システム

Info

Publication number: JP7314571B2
Application number: JP2019066939A
Authority: JP
Inventors: 哲清水
Original assignee: Kurita Water Industries Ltd
Current assignee: Kurita Water Industries Ltd
Priority date: 2019-03-29
Filing date: 2019-03-29
Publication date: 2023-07-26
Anticipated expiration: 2039-03-29
Also published as: JP2020163302A

Description

本発明は、水処理装置の管理システムに係り、特に水処理装置の運転管理に関するシミュレーションを行い、水処理装置に発生した異常の要因判定を支援する管理システムに関する。

水処理装置の運転管理技術として、数式モデルを用いたシミュレーション技術が知られている（例えば特許文献１参照）。また、現場装置の制御盤による運転制御と、現場データを受信した遠隔端末による遠隔監視とを併用することが知られている。

水処理装置の運転管理において、トラブル（処理水水質の悪化、膜差圧上昇など）が発生した際は、被処理水の水質や水量の状況、処理プロセスの槽内、機器類、汚泥性状などの状況を確認して、原因推定および対策立案することがある。しかし、トラブル発生時の状況について具体的に知ることは困難であった。

特開２００３－２４５６５３号公報

本発明は、水処理装置の異常発生に至るまでの状況を計算し、異常要因の判断を支援する管理システムを提供することを目的とする。

本発明の管理システムは、水処理装置に設置されたセンサの計測データに基づいて異常の発生を検知する異常検知部と、前記計測データに基づいて、前記異常の要因を推定する異常要因推定部と、前記水処理装置の水処理モデルを記憶する記憶部と、前記水処理モデル、前記推定された異常要因、及び前記計測データを用いたシミュレーション演算の結果と、前記検知された異常とを比較し、該異常要因の整合性を判定する演算部と、を備えるものである。

本発明の一態様では、前記推定された異常要因に応じた応急措置を表示する表示部をさらに備える。

本発明の一態様では、前記表示部は、複数の応急措置を優先順位と共に、又は優先順位の順番に並べて表示する。

本発明の一態様では、前記演算部は、整合性の判定結果に基づいて、前記応急措置の優先順位を補正し、前記表示部は、補正された優先順位に基づいて該応急措置又は該応急措置に対応する恒久措置を表示する。

本発明によれば、水処理装置の異常発生に至るまでの状況を計算し、異常要因の判断を支援することができる。

実施の形態に係る管理システムの概略構成図である。異常要因テーブルの例を示す図である。実施の形態に係る異常要因推定方法を説明するフローチャートである。

以下、図面を参照して実施の形態について説明する。

図１に示すように、本発明の実施形態に係る管理システム１は、客先工場２に設置された水処理装置２０の運転管理を行うものであり、水処理装置２０に異常が発生した際に、異常要因を推定して応急措置を提示すると共に、異常発生に至るまでの状況をシミュレーションし、推定した異常要因の正確性を判断するものである。

客先工場２に設置された水処理装置２０は、原水槽、反応槽、凝集槽、沈殿槽、濾過器などの水処理機器を有するものであり、センサ２２により水処理の処理条件（水質項目、運転項目）に関する様々なデータが計測される。センサ２２により計測されるデータの例を以下の表１に示す。表１の〇印が付いている項目が計測されるデータである。

センサ２２による計測データのうち、水処理装置２０の運転制御に必要なデータは、ローカル制御部２０４へ送信される。ローカル制御部２０４は、センサ２２から取得した計測データと、目標値入力部２０２を介して入力された目標値に基づいて、制御機器２４へ制御信号を出力する。制御機器２４は、ローカル制御部２０４からの制御信号に基づいて、水処理装置２０の運転調整を行う。制御機器２４の例を以下の表２に示す。例えば、薬品ポンプの出力を調整して、薬注条件を変更する。

データ収集部２０６は、センサ２２から計測データを定期的に収集する。データ収集部２０６は、センサ２２による計測データを加工した加工データを収集してもよい。加工データは、例えば、計測データを経時変化率に変換した値や、膜差圧や透過水量の振動を周波数に変換した値である。加工データも水処理条件（水質項目、運転項目）に該当する。

データ収集部２０６が収集したデータはデータ保存部２０８に保存される。

異常検知部２２０は、データ収集部２０６が収集した計測データや加工データが所定範囲を逸脱していないか監視し、プロセス異常の発生を検知する。例えば、以下の表３に示すようなプロセス異常判定テーブルを事前に準備しておき、異常検知部２２０は、テーブルに定義された値と計測データや加工データとを比較し、テーブルに定義されている上限値や下限値を超えた場合にプロセス異常が発生したと判定する。

異常要因推定部２２２は、異常検知部２２０によりプロセス異常の発生が検知されると、プロセス異常の要因を推定する。例えば、図２に示すような、プロセス異常の種別毎に、異常要因の可能性がある項目及びその数値範囲を対応付けた異常要因テーブルを事前に準備しておき、異常要因推定部２２２は、テーブルに定義された値と計測データや加工データとを比較し、テーブルに定義されている上限値や下限値を超えた場合にプロセス異常要因であると推定する。

異常要因推定部２２２は、推定したプロセス異常要因に応じた対応措置を表示部２２４に表示する。例えば、以下の表４に示すような対応措置テーブルを事前に準備しておき、異常要因推定部２２２は、テーブルに定義された対応措置を表示部２２４に表示して現場作業員に提示する。対応措置として応急措置と恒久措置が定義されるが、表示部２２４には応急措置が表示される。対応措置テーブルには異常要因毎に複数の対応措置と、その優先順位が定義されている。異常要因推定部２２２は、対応措置と共に優先順位を表示するか、又は対応措置を優先順位の順番に並べて表示する。

異常検知部２２０が検知した異常検知情報、及び異常要因推定部２２２が推定した異常要因を示す異常要因推定情報はデータ保存部２０８に保存される。

データ転送部２１０は、データ保存部２０８に保存されているデータを定期的に、又は異常検知部２２０がプロセス異常の発生を検知した際に、管理コンピュータＭへ送信する。定期的に送信する場合は、全ての計測データや加工データを送信する。プロセス異常の発生検知時にデータを送信する場合は、全ての計測データや加工データを送信してもよいし、異常要因推定部２２２が推定した異常要因に応じた項目の計測データや加工データを送信してもよい。また、異常要因推定部２２２が推定した異常要因に応じた時間分の計測データや加工データを送信してもよい。

また、データ転送部２１０は、データ保存部２０８に保存されている異常検知部２２０が検知した異常検知情報、及び異常要因推定部２２２が推定した異常要因を示す異常要因推定情報を管理コンピュータＭへ送信する。

管理コンピュータＭは、客先工場２と管理契約している管理センタ等に設けられている。また、管理コンピュータＭと同じローカルエリアネットワーク、すなわち管理システム１に属する少なくとも１台の内部コンピュータ（計算機）Ｃが設けられている。

管理コンピュータＭは、演算部１０、データ受信部１２、データ保存部１４、データ転送部１８及び記憶部Ｓを有する。データ受信部１２は、客先工場２のデータ転送部２１０からデータ（センサ２２による計測データ（又は加工データ）、異常検知情報、異常要因推定情報）を受信する。データ受信部１２が受信したデータは、データ保存部１４に保存される。

記憶部Ｓは、水処理装置２０の処理フローやプロセスを数式モデル化した水処理のシミュレーションモデル（水処理モデル）を格納している。また、記憶部Ｓは、表４に示すような対応措置テーブルを格納する。記憶部Ｓとデータ保存部１４は、同一の記憶装置であってもよい。

演算部１０は、推定された異常要因の処理条件（水質項目、運転項目）を計算条件に設定してシミュレーション演算を行い、計算結果と、水処理装置２０で検知された異常とを比較し、推定された異常要因が正しいか否か判定する。

演算部１０は、計算負荷推定部１０２、ジョブ割当部１０４、及び整合性判定部１０６を有する。計算負荷推定部１０２、ジョブ割当部１０４、及び整合性判定部１０６の機能は、管理コンピュータＭのＣＰＵがプログラムを実行することで実現される。計算負荷推定部１０２は、水処理装置２０の処理条件を変更した場合の水質等の変化を計算するための計算負荷を推定する。例えば、計算負荷推定部１０２は、異常要因推定情報と、データ転送部２１０から受信した計測データや加工データと、記憶部Ｓ内のシミュレーションモデルとを用いてシミュレーション演算のプレ計算を行い、計算負荷を見積もる。

水処理装置２０の処理条件を変更した場合の水質変化の計算を行う場合は、まず、通常時（変更前）の運転条件での水処理能力の計算を行い、次いで１段階で、又は複数段階で処理条件を変更して、処理条件変更時の水質変化の計算を行い、比較できるようにすることが好ましい。

また、センサ２２による測定項目にない影響因子について、あらかじめ優先順位設定したシミュレーションモデルを準備しておき、異常要因の影響を明確にするために、シミュレーションを実行してもよい。センサ２２による測定項目にない影響因子とは、例えば、フロック沈降速度や水の粘度のように、センサで直接的に測定できないか、又は大型／高コストのセンサを用いる必要があり、通常は計器を設置しない項目である。

計算負荷推定部１０２による計算負荷の見積もり例を以下の表５に示す。この例では、通常時の水処理条件でのシミュレーション（Ｒｕｎ１）、推定要因が水温変化であった場合のシミュレーション（Ｒｕｎ２）、センサ測定項目にないフロック沈降速度を変化させた場合のシミュレーション（Ｒｕｎ３）についてプレ計算を行っている。

ジョブ割当部１０４は、シミュレーション演算のジョブ毎に、計算を担当する内部コンピュータＣを選定し、演算ジョブを割り当てる。ジョブ割当部１０４は、内部コンピュータＣの現状のリソースが不足する場合、外部コンピュータ３を活用して計算を行う。外部コンピュータ３は、ローカルエリアネットワーク外にあり、例えば、１ライセンス以上の社外のクラウド型レンタルサーバである。

計算を行う内部コンピュータＣが１台であり、この内部コンピュータＣに、上記表６のＲｕｎ１～Ｒｕｎ３の演算ジョブを割り当てた場合のリソース占有率の例を以下の表６に示す。リソース占有率は、目標とする評価時間（演算終了時間）に対する計算機稼働時間の割合を示す。

表６に示す例では、Ｒｕｎ１～Ｒｕｎ３のリソース占有率の合計が１００％を超える。これは、目標とする評価時間内に全ての計算（Ｒｕｎ１～Ｒｕｎ３の計算）を終えることができないことを意味するため、ジョブ割当部１０４は、いずれかの演算ジョブを外部コンピュータ３に割り当てる。

ジョブ割当部１０４は、予め定められた優先順位に基づいて、演算ジョブを内部コンピュータＣ及び外部コンピュータ３に割り当てる。一般に、外部コンピュータ３は利用料金がかかり、使用を抑える方が好ましいため、外部コンピュータ３よりも内部コンピュータＣの優先順位が高く設定される。演算能力の異なる複数の内部コンピュータＣがある場合、現状のリソース占有状況や演算速度を踏まえて、演算能力の高いコンピュータの優先順位が高く設定される。利用料金の異なる複数の外部コンピュータ３がある場合は、利用料金の低いコンピュータの優先順位が高く設定される。

従って、ジョブ割当部１０４は、まず、ジョブを割り当てる内部コンピュータＣのそれぞれについて現状の演算能力を推定する。すなわち、例えば、コンピュータのスペック（初期の演算能力）に対し、コンピュータの経年的な演算速度の低下の状況や、コンピュータの現状のジョブ実行に伴うリソース占有率の増加の状況などを加味して、現状の演算能力を推定する。現状の演算能力を推定するために前述したシミュレーション演算のプレ計算を短時間だけ行ってもよい。次いで、演算能力の高い方から順に内部コンピュータＣに演算ジョブを割り当てる。内部コンピュータＣのみでは目標とする評価時間内に計算を終えることができない場合は、利用料金の低い方から順に外部コンピュータ３に演算ジョブを割り当てる。

このように、シミュレーション演算の計算負荷や各コンピュータの現状の演算能力を踏まえて、適したコンピュータを割り当てる。

ジョブ割当部１０４は、演算ジョブを割り当てた内部コンピュータＣや外部コンピュータ３から計算結果を取得し、データ保存部１４に格納する。

整合性判定部１０６は、シミュレーション計算結果と、水処理装置２０で検知された異常とを比較し、推定された異常要因（シミュレーションモデルに入力した設定値）が正しいか否か（異常要因である可能性の高さを）判定する。整合性判定部１０６は、対応措置テーブルを参照し、異常要因である可能性が低い項目については、対応措置の優先順位を低くするように補正したり、対応措置の作業は不要と判定したりする。

データ転送部１８は、整合性判定部１０６による判定結果を客先工場２へ送信する。例えば、データ転送部１８は、推定された異常要因の正確性や、優先順位補正後の対応措置等を客先工場２へ送信する。対応措置は恒久措置を含むものであってもよい。

客先工場２のデータ受信部２１２は、データ転送部１８からデータを受信し、データ保存部２１４に保存する。判定結果表示部２１６は、推定異常要因の正確性の判定結果や、優先順位補正後の対応措置を表示する。顧客は、判定結果を確認して、対応措置を決定する。判定結果表示部２１６と表示部２２４とは同じものであってもよい。

次に、このような管理システム１を用いて異常要因の推定及び推定要因の確度判定を行う方法を図３に示すフローチャートに沿って説明する。

データ収集部２０６が、センサ２２から計測データを、また、必要に応じて計測データを加工した加工データを収集する（ステップＳ１）。

計測データがプロセス異常判定テーブルに定義された範囲を逸脱している場合（ステップＳ２＿Ｎｏ）、異常検知部２２０がプロセス異常の発生を検知する。例えば、沈殿槽濁度の計測値が１５度となっている場合、異常検知部２２０はプロセス異常が発生したと判定する。

異常要因推定部２２２が、異常要因テーブルを参照し、検知したプロセス異常に対応する複数の要因について、要因毎の計測値が所定範囲内にあるか判定し、プロセス異常の要因を推定する（ステップＳ３）。例えば、沈殿槽濁度異常に対応する複数の要因のうち、水温変化が２℃／ｈｒであり、所定範囲を逸脱している場合、異常要因であると推定する。

異常要因推定部２２２が、推定したプロセス異常要因に応じた対応措置（応急措置）を表示部２２４に表示する（ステップＳ４）。例えば、沈殿槽濁度異常の要因である水温変化に対する応急措置として、「ポリマーなどの薬品添加量を増やす」「汚泥返送量を増やす」「原水槽水位を増やす」「処理水を原水槽にリターンする」などを現場作業員に提示する。これらの措置を優先順位と共に表示してもよいし、優先順位の順番に並べて表示してもよい。

データ転送部２１０が、計測データや加工データ、異常検知情報及び異常要因推定情報を管理コンピュータＭへ送信する（ステップＳ５）。

管理コンピュータＭが、計測データや加工データを用いて水処理のシミュレーション演算を行う（ステップＳ６）。例えば、沈殿槽の固液分離のＣＦＤ（シミュレーションモデル）で入力値に水温変化２℃／ｈｒを設定し、沈殿槽濁度を計算する。また、フロック沈降速度や汚泥界面の影響など、他の要因についても計算する。

整合性判定部１０６が、シミュレーション結果と異常推定要因とを比較し、異常推定要因が正しいか否か判定する（ステップＳ７）。例えば、シミュレーション結果が実際の濁度推移と一致（近似）するか否か判定する。

客先工場２の判定結果表示部２１６に、推定異常要因の正確性の判定結果や、対応措置が表示される（ステップＳ８）。現場作業員は、表示された対応措置を確認して、応急措置や恒久措置を施す。例えば、現場作業員は、水温変化が異常要因として可能性が高いことを再確認する。

このように、本実施形態によれば、推定異常要因を入力値に設定してシミュレーション演算を行い、計算結果と検知されたプロセス異常とを比較し、推定異常要因が正しいか否か判定することができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１管理システム（ローカルエリアネットワーク）
２客先工場
３外部コンピュータ
１０演算部
１２データ受信部
１４データ保存部
１８データ転送部
２０水処理装置
１０２計算負荷推定部
１０４ジョブ割当部
１０６整合性判定部

Claims

水処理装置に設置されたセンサの計測データに基づいて異常の発生を検知する異常検知部と、
前記計測データに基づいて、前記異常の要因を推定する異常要因推定部と、
前記推定された異常要因に応じた複数の応急措置を優先順位と共に、又は優先順位の順番に並べて表示する表示部と、
前記水処理装置の水処理モデルを記憶する記憶部と、
前記水処理モデル及び前記計測データを用い、前記推定された異常要因を該水処理モデルの計算条件に設定してシミュレーション演算を行い、該シミュレーション演算の結果と、前記検知された異常とを比較し、該推定された異常要因の整合性を判定する演算部と、
を備え、
前記演算部は、整合性の判定結果に基づいて、前記応急措置の優先順位を補正し、
前記表示部は、補正された優先順位に基づいて該応急措置又は該応急措置に対応する恒久措置を表示することを特徴とする管理システム。