JP7337294B1 - オゾン供給システム、制御方法および制御プログラム - Google Patents

Abstract

原水の流路である管路（２００）にオゾンガスを供給するオゾン供給システム（１００）は、オゾンガスを発生させるオゾン供給部（１）と、流路に生息する生物の生活環に関する情報を取得する情報取得部（３）と、生活環に基づいて、オゾン供給部（１）から流路へオゾンガスを供給する際の動作モードを決定し、決定した動作モードに応じてオゾン供給部（１）を制御する制御部（２）と、を備える。

Description

本開示は、原水が流れる導水管などの管路、貯水池などの貯水部にオゾンガスを供給するオゾン供給システム、制御方法および制御プログラムに関する。

原水が流れる管路は、原水に存在する生物が内壁に付着していない状態を維持する必要がある。生物が管路の内壁に付着すると水の流れが悪くなり、原水を利用する設備の運用に悪影響が生じる可能性がある。

管路を流れる原水に存在する生物が管路の内壁に付着するのを防止する技術の一つとして、オゾンガス（以下、オゾンと称する場合がある）を利用する方法が存在する。

例えば、特許文献１には、オゾンを管路の内部に間欠的に添加することで、オゾンの総添加量を所定の状態に維持すると共に、オゾンの最大濃度を抑制した状態に維持し、生物系付着物が淡水の配管の内壁に付着するのを抑制する技術が開示されている。

特開２０１７－１９２９０１号公報

特許文献１に記載の技術によれば、オゾンの最大濃度を抑制した状態に維持するため、オゾンが添加された原水の放流環境への影響を抑えつつ管路内壁に生物が付着することを抑制することができる。

ところで、生物には生存に適した条件が存在し、原水に存在する生物も同様である。例えば、特許文献１において生物系付着物とされているカワヒバリガイは、水温２０℃以上が生存に適するとされている。管路内壁への生物の付着数は水中に存在する生物の数に依存するため、カワヒバリガイの付着を抑制するためのオゾンの添加は水温２０℃以上の場合に実施するのが効果的と考えられる。換言すると、水温が２０℃未満の場合はオゾンを添加する必要性は低く、オゾンの添加による放流環境への影響が必要以上に大きくなるといった問題がある。また、運用コストも必要以上に増大する。一例としてカワヒバリガイについて記載したが、他の生物も同様に、生存に適した水温が存在し、一般的に、水温が低い場合は水中に存在する生物の数が減少する。

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、原水が流れる管路の内壁への生物の付着を、オゾンを効率的に利用して抑制することが可能なオゾン供給システムを得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、原水の流路にオゾンガスを供給するオゾン供給システムであって、オゾンガスを発生させるオゾン供給部と、流路に生息する生物の生活環に関する情報を取得する情報取得部と、生活環に基づいて、オゾン供給部から流路へオゾンガスを供給する際の動作モードを決定し、決定した動作モードに応じてオゾン供給部を制御する制御部と、を備える。動作モードは、生物を死滅させる濃度のオゾン水を生成する死滅モードを少なくとも含む。情報取得部が取得する情報は、生物の最盛期であるか否かを示す情報を含む。制御部は、生物の最盛期である場合は、生物の最盛期でない場合と比較して、流路に供給するオゾンガスの濃度が高くなるようにオゾン供給部を制御する。

本開示にかかるオゾン供給システムは、原水が流れる管路の内壁への生物の付着を、オゾンを効率的に利用して抑制することができる、という効果を奏する。

実施の形態にかかるオゾン供給システムの構成例を示す図 オゾン供給システムに適用される動作モードの一例を示す図 オゾン水生成部を構成する下方注入式接触槽の一例を示す図 オゾン水生成部を構成する下方注入式接触槽の他の例を示す図 オゾン水生成部を構成する下方注入式接触槽の他の例の概略構成を示す図 オゾン供給システムの全体動作の概要を示す図 オゾン供給システムの動作を示すフローチャート 機械学習を利用して判断処理を行う場合の状態判断部の構成例を示す図 ニューラルネットワークを説明するための図 モデル生成部の動作の一例を示すフローチャート 判断部の動作の一例を示すフローチャート オゾン供給システムの制御部を実現するハードウェアの一例を示す図

以下に、本開示の実施の形態にかかるオゾン供給システム、制御方法および制御プログラムを図面に基づいて詳細に説明する。

実施の形態．
図１は、実施の形態にかかるオゾン供給システム１００の構成例を示す図である。オゾン供給システム１００は、例えば水力発電を行う設備に適用され、水源から取り込まれた原水の流路である管路２００にオゾンガス（以下、オゾンと称する）を供給するシステムである。具体的には、オゾン供給システム１００は、管路２００に流れる原水の一部を引き込み、オゾンを注入して管路２００に戻すことで、管路２００を流れる原水にオゾンを添加する。これにより、管路２００に生息する生物が管路２００の内壁に付着するのを防止するとともに、内壁に付着している生物が存在する場合にはこれを剥離する。また、一度剥離した生物が、オゾン供給システム１００が適用された設備の外部に移動し、移動先の管路などに再度付着したり繁殖したりすることが無いよう、管路２００に生息する生物をオゾンにより死滅させる。

図１に示すように、オゾン供給システム１００は、オゾンを発生させるオゾン供給部１と、オゾン供給部１を制御する制御部２と、管路２００を流れる原水の観測結果である観測結果情報を取得する情報取得部３と、オゾン供給部１から出力されるオゾンを原水に添加してオゾン水を生成するオゾン水生成部４と、管路２００から原水を引き込むポンプ５と、を備える。

オゾン供給部１は、酸素供給部１１、オゾン発生器１２、オゾン貯蔵部１３およびオゾン注入部１４を備える。酸素供給部１１は、酸素をオゾン発生器１２へ供給する。オゾン発生器１２は、制御部２により動作が制御され、酸素供給部１１から供給された酸素を用いてオゾンを発生させる。オゾン貯蔵部１３は、オゾン発生器１２において発生したオゾンを貯蔵する。オゾン注入部１４は、制御部２により制御され、オゾン貯蔵部１３に貯蔵されたオゾンを取り出して、管路２００から下方注入式接触槽４１に引き込まれた原水に注入する。

オゾン貯蔵部１３におけるオゾンの貯蔵方法はどのような方法が用いられてもよい。オゾン貯蔵部１３は、例えば、シリカゲルなどの吸着剤が充填された吸着筒を備え、吸着筒では、温度と圧力とが制御されることにより、吸着剤に対するオゾンと酸素の吸着および脱着特性の差異を利用し、オゾンと酸素を含んだ混合ガスからオゾンと酸素を分離する。オゾン貯蔵部１３は、低温に維持された吸着剤によりオゾンを選択的に吸着させて貯蔵するとともに、一方で、分離された酸素をオゾン発生器１２へ供給することにより、分離された酸素を再利用する。

制御部２は、情報取得部３で取得される観測結果情報に基づいて、オゾン供給部１を構成するオゾン発生器１２およびオゾン注入部１４を制御する。詳細には、制御部２は、情報取得部３で取得される観測結果情報に基づいて、原水に生存する生物が増加傾向であるか否かを判断し、判断結果に応じた動作モードに従ってオゾンを下方注入式接触槽４１に供給するよう、オゾン発生器１２およびオゾン注入部１４を制御する。情報取得部３が取得する観測結果情報の詳細については別途説明するが、観測結果情報の一例は水温である。

オゾン水生成部４は、構造物が有する高低差を利用して原水にオゾンを溶解させる下方注入式接触槽４１で構成される。下方注入式接触槽４１の詳細については別途説明する。

図２は、オゾン供給システム１００に適用される動作モードの一例を示す図である。生物には生活環が存在し、個体数が増加する繁殖期が周期的に現れることが知られている。すなわち、生物の個体数が増加する状態となる時期と個体数が維持または減少する状態となる時期とが繰り返される。この点に着目し、オゾン供給システム１００は、管路２００の内壁への付着を防止する対象生物の生活環に応じて動作モードを切り替えながらオゾンを供給する。例えば、オゾン供給システム１００は、図２に示すように、管路２００の内壁への付着が懸念される生物の個体数が増加する繁殖期に相当する最盛期と、繁殖期以外の非最盛期とに分け、期間ごとに異なる動作モードでオゾンを供給する。

図２に示す例では、最盛期では駆除モードで運転を行い、非最盛期では予防モードで運転を行う。駆除モードとは、オゾン供給部１からオゾン水生成部４に供給するオゾンの量を増加させ、オゾン水生成部４で高濃度のオゾン水を生成して管路２００に放流する動作モードである。駆除モードにおいて生成するオゾン水の濃度は、管路２００に付着した生物を、オゾンに対する忌避行動により剥離させ、その後、死滅に至らせる程度の値とする。一方、予防モードとは、駆除モードよりも少ない量のオゾンをオゾン供給部１からオゾン水生成部４に供給し、オゾン水生成部４で低濃度のオゾン水を生成して管路２００に放流する動作モードである。予防モードにおいて生成するオゾン水の濃度は、原水に存在する生物が、オゾンに対する忌避行動により管路２００の内壁に付着することなく下流に移動する程度の値とする。オゾン供給部１からオゾン水生成部４に供給するオゾンの量の調整は、オゾンを供給する第１期間とオゾンの供給を停止する第２期間とを設けてこれらの期間を交互に繰り返すようにし、第１期間の長さと第２期間の長さとの比を変更することで実現してもよい。なお、オゾン水の濃度とは、原水中のオゾンの濃度、すなわち、単位体積の原水に含まれるオゾンの量である。オゾン水生成部４が各動作モードで生成するオゾン水の濃度は、管路２００を流れる原水の量も考慮し、オゾン水が管路２００に放流された後の管路２００内の原水のオゾン濃度が所望の値となるように決定する。

また、図２に示す例において、最盛期に実行する駆除モードでは、２段目に示すように、管路２００の内壁に付着した生物を剥離させる程度の濃度である低濃度のオゾン水を生成する剥離モードと、生物を死滅させる程度の濃度である高濃度のオゾン水を生成する死滅モードとを組み合わせ、これらを周期的に繰り返す。また、剥離モードを先に実行する。剥離モードと死滅モードとを組み合わせて実行することにより、管路２００の内壁に付着した生物を剥離させてから死滅させることができる。すなわち、管路２００の内壁に付着した生物が付着した状態で死滅し、死骸が壁面に付着した状態となるのを防止できる。非最盛期に実行する予防モードでは、３段目に示すように、剥離モードと、オゾン水の生成を停止する状態とを組み合わせ、これらを周期的に繰り返す。なお、予防モードでは剥離モードを継続し、低濃度のオゾン水を生成し続けるようにしてもよい。予防モードでの動作がオゾン水の生成を停止する状態を含む場合、オゾン水の生成を停止する状態では管路２００から原水を引き込むポンプ５を停止させてもよい。予防モード内の剥離モードで生成するオゾン水の濃度は、駆除モード内の剥離モードで生成するオゾン水の濃度よりも低い値としてもよい。

オゾン供給システム１００において、最盛期であるか非最盛期であるかの判断は、制御部２が、情報取得部３で取得された観測結果情報に基づいて行う。すなわち、制御部２は、観測結果情報に基づいて、駆除および付着防止の対象生物の最盛期に該当するかを判断し、最盛期と判断した場合は動作モードを駆除モードに決定する。そして、制御部２は、高濃度のオゾン水の生成と低濃度のオゾン水の生成とを繰り返すよう、オゾン供給部１のオゾン発生器１２およびオゾン注入部１４を制御する。また、制御部２は、非最盛期と判断した場合は動作モードを予防モードに決定する。そして、制御部２は、低濃度のオゾン水の生成とオゾン水の生成停止とを繰り返すよう、または、低濃度のオゾン水の生成を継続するよう、オゾン供給部１のオゾン発生器１２およびオゾン注入部１４を制御する。

駆除および付着防止の対象生物の例は、カワヒバリガイおよびトビケラである。カワヒバリガイの生存に適した水温は２０℃以上であり、水温が２０℃以上になると繁殖が盛んになり個体数が増加する。また、トビケラの生存に適した水温は１０℃以上であり、水温が１０℃以上になると繁殖が盛んになり個体数が増加する。対象生物をカワヒバリガイおよびトビケラとする場合、制御部２は、例えば、水温が１０℃以上であれば最盛期と判断し、水温が１０℃未満であれば非最盛期と判断する。すなわち、制御部２は、対象生物が複数種類の場合、少なくとも１種類の対象生物の繁殖が盛んになる状態であれば最盛期と判断する。なお、カワヒバリガイおよびトビケラのそれぞれについて、最盛期か否かの判断を行うようにしてもよい。制御部２は、例えば、水温が２０℃以上であればカワヒバリガイの最盛期と判断し、水温が２０℃未満であればカワヒバリガイの非最盛期と判断し、水温が１０℃以上であればトビケラの最盛期と判断し、水温が１０℃未満であればトビケラの非最盛期と判断する。そして、制御部２は、カワヒバリガイの最盛期とトビケラの最盛期とで、異なる量のオゾンを原水に注入し、生成するオゾン水の濃度を異ならせてもよい。また、カワヒバリガイおよびトビケラ以外の生物を対象生物に加えてもよい。

次に、オゾン水生成部４を構成する下方注入式接触槽４１について説明する。図３は、オゾン水生成部４を構成する下方注入式接触槽４１の一例を示す図である。図３において、導水路２０１は、離れた２つの地点の間（例えば、Ａ地区とＢ地区との間）で、飲用水や各種用水のための水のやり取り（利水）を行う目的で、地下深くに設けられている。導水路２０１は、水の浄化のために水を移動させる際や河川の氾濫防止のために水を移動させる際にも用いられる。また、導水路２０１内には水を送るためのポンプ機場などが所定間隔で設置されており、ポンプ機場のポンプ５が導水路２０１から原水を引き抜き、ろ過などの処理を行い、深さ数十ｍの立坑の上部から導水路２０１に処理水を戻す運用が行われる。オゾン供給システム１００は、ポンプ機場などに設けられている既存の立坑を利用して下方注入式接触槽４１を実現する。既設の立坑を利用することでコストの抑制が可能となる。

下方注入式接触槽４１を図３に示す構成とする場合、すなわち、既設の立坑を下方注入式接触槽４１として利用する場合、オゾン供給システム１００は、立坑に処理水が流入する位置に向けてオゾンが放流されるよう、オゾン注入部１４を配置する。立坑には大量の処理水が流入するため、オゾン注入部１４から放流されたオゾンは処理水に吸引される形で、処理水とともに下方注入式接触槽４１である立坑に流れ込む。よって、オゾン注入のためのポンプの設置が不要となる。下方注入式接触槽４１に流れ込んだオゾンは、処理水とともにＵチューブ型の立坑内を循環し、処理水に溶解する。このように、既設の立坑を利用し、立坑に内管を追加してＵチューブを実現することで、下方注入式接触槽４１に相当するオゾン反応槽を新たに設ける必要が無くなり、システムの低コスト化を実現できる。また、立坑内でオゾンと処理水との接触時間が十分に確保され、処理水へのオゾンの高効率溶解が実現できる。このため、濃度が均一なオゾン水を生成して導水路２０１に送り出すことが可能となる。また、余剰オゾンの発生を抑制でき、余剰オゾンの処理設備が不要となるため、システムの小規模化を実現できるとともに、さらなる低コスト化を実現できる。

図４は、オゾン水生成部４を構成する下方注入式接触槽４１の他の例を示す図である。図４では、水力発電システムにオゾン供給システム１００を適用する場合の下方注入式接触槽４１の例を示している。図４に示す例においては、下方注入式接触槽４１を設置し、導水路２０２または水圧管路２０３から原水３０１を引き込むようにする。下方注入式接触槽４１の構成は図３に示す例の下方注入式接触槽４１と同様とする。また、図５に示すように、原水３０１が下方注入式接触槽４１に流入する位置に向けてオゾン注入部１４からオゾンガス３０２が放流されるようにする。図５は、オゾン水生成部４を構成する下方注入式接触槽４１の他の例の概略構成を示す図である。下方注入式接触槽４１で生成されたオゾン水３０３は、ポンプ６ａによって導水路２０２に送られて原水に混入されるとともに、ポンプ６ｂによって発電所内の水車軸冷却管および変圧器冷却管に送られて原水に混入される。オゾン水３０３を導水路２０２の原水に混入する位置は取水口付近とするのが望ましいが、導水路２０２のみに送られてオゾン水３０３が原水に混入される構成でもよく、また、発電所のみに送られる構成、すなわち、水車軸冷却管および変圧器冷却管に送られて原水に混入される構成でもよい。また、オゾン水３０３を導水路２０２の原水に混入する位置を複数設けてもよい。例えば、導水路２０２の取水口付近と、導水路２０２と水圧管路２０３との接続部付近とに設けてもよい。

次に、オゾン供給システム１００の全体動作について説明する。図６は、オゾン供給システム１００の全体動作の概要を示す図である。また、図７は、オゾン供給システム１００の動作を示すフローチャートである。なお、図６では、制御部２の構成例も併せて記載している。図６に示すように、制御部２は、状態判断部２１および動作制御部２２を備える。状態判断部２１は、情報取得部３で取得された観測結果情報４００に基づいて、図１に示す管路２００に生息する生物の状態を判断する。動作制御部２２は、状態判断部２１による判断結果に基づいて、オゾン供給部１のオゾン発生器１２およびオゾン注入部１４を制御する。

図７に示すように、オゾン供給システム１００は、まず、オゾンの供給動作を行うために必要な情報を取得する（ステップＳ１）。具体的には、情報取得部３が、図１に示す管路２００を流れる原水を解析するなどして観測結果情報４００を取得する。情報取得部３は、図６に示すように、観測結果情報４００として、水質、水温、水量（水深）、生態情報、画像などを取得する。水質の例は、ＤＯ（Dissolved Oxygen，溶存酸素量）、ＢＯＤ（Biochemical Oxygen Demand，生物学的酸素要求量）、ＴＯＣ（Total Organic Carbon，全有機体炭素量）などである。生態情報は、生物の生態、例えば、原水に生息する生物の個体数の情報などである。生態情報として生物由来のＤＮＡ（Deoxyribonucleic Acid，デオキシリボ核酸）を取得してもよい。また、生態情報は、生物の個体数の変化量、変化率などであってもよい。生物の個体数は、原水をサンプリングして目視等で調べる、原水をろ過装置などでフィルタリングして生物を抽出する、などの方法で取得する。生物の個体数の変化量、変化率などを観測結果情報４００とする場合、情報取得部３は、生物の個体数を取得するごとにこれを記憶し、記憶している過去の個体数と最新の個体数とに基づいて、変化量、変化率などを算出する。生物の個体数は、成虫の数ではなく、幼虫または卵の数としてもよい。成虫、幼虫および卵の数の合計を生物の個体数としてもよい。画像は、原水を拡大して撮像した画像など、原水に生息する生物の種類、個体数などを検知可能な画像とする。なお、情報取得部３は、図６に示した各種情報の一部を観測結果情報４００として取得してもよい。例えば、水温のみを観測結果情報４００として取得してもよいし、水温と水質とを観測結果情報４００として取得してもよい。

オゾン供給システム１００は、次に、最盛期に該当するか否かを判断する（ステップＳ２）。具体的には、制御部２の状態判断部２１が、ステップＳ１で情報取得部３が取得した観測結果情報４００に基づいて、上述した最盛期に該当するか否かを判断する。最盛期に該当するか否かを状態判断部２１が判断する方法について、いくつかの例を説明する。状態判断部２１は、例えば、水温が予め定められた値以上の場合に最盛期と判断する。状態判断部２１は、水温が予め定められた値以上の状態が一定時間継続した場合に最盛期と判断するようにしてもよい。状態判断部２１は、水温が予め定められた値以上、かつ水質の変化量が定められた値以上の場合に最盛期と判断するようにしてもよい。状態判断部２１は、定められた範囲に存在する生物の個体数が予め定められた数以上の場合に最盛期と判断するようにしてもよい。状態判断部２１は、定められた期間における生物の個体数の増加率が定められた値以上の場合に最盛期と判断するようにしてもよい。その他の方法で最盛期に該当するか否かを判断してもよい。このように、観測結果情報４００は、生物の生活環に含まれる繁殖期に相当する最盛期であるか否かを判断するために用いられるものであり、生物の生活環に関する情報である。なお、管路２００に流れる原水の状態および管路２００に生息する生物の状態は気温変化の影響を受けると考えられるため、情報取得部３は、観測結果情報４００として、天気予報の情報を取得するようにしてもよい。取得する天気予報の情報は、中期的な天気予報の情報、長期的な天気予報の情報であってもよい。

動作の説明に戻り、オゾン供給システム１００は、最盛期に該当する場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、駆除モードの動作を実行してオゾンを供給する（ステップＳ３）。具体的には、制御部２の動作制御部２２が、図２に示す駆除モードでの動作、すなわち、低濃度のオゾン水を生成する剥離モードの動作と、高濃度のオゾン水を生成する死滅モードの動作とを繰り返すよう、オゾン供給部１のオゾン発生器１２およびオゾン注入部１４を制御する。駆除モードの動作は、最盛期が終了するまで、すなわち、最盛期に該当しないと判断するまで、継続する。オゾン供給システム１００は、ステップＳ３を実行した後はステップＳ１に戻る。

また、オゾン供給システム１００は、最盛期に該当しない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、予防モードの動作を実行してオゾンを供給する（ステップＳ４）。具体的には、制御部２の動作制御部２２が、図２に示す予防モードでの動作、すなわち、低濃度のオゾン水を生成する剥離モードの動作を継続するよう、または、低濃度のオゾン水を生成する剥離モードの動作とオゾン水の生成動作の停止とを繰り返すよう、オゾン供給部１のオゾン発生器１２およびオゾン注入部１４を制御する。予防モードの動作は、非最盛期が終了するまで、すなわち、最盛期に該当すると判断するまで、継続する。オゾン供給システム１００は、ステップＳ４を実行した後はステップＳ１に戻る。

上記のステップＳ３またはＳ４を実行してから次にステップＳ１を実行するまでの期間は、数日～数週間とする。この期間の長さを可変としてもよい。例えば、水温に応じた長さ、具体的には、水温が高い場合は期間を短くし、水温が低い場合は期間を長くする、としてもよい。

上記のステップＳ２において、状態判断部２１は、最盛期に該当するか否かを判断する際に機械学習を利用してもよい。

図８は、機械学習を利用して判断処理を行う場合の状態判断部２１の構成例を示す図である。

図８に示す状態判断部２１は、モデル生成部２１１、学習済モデル記憶部２１２および判断部２１３を備える。

モデル生成部２１１は、情報取得部３で取得された情報に基づいて作成される学習用データを用いて、情報取得部３が取得する観測結果情報と最盛期との対応関係を学習する。すなわち、モデル生成部２１１は、学習用データに基づいて、情報取得部３が取得する観測結果情報から最盛期に該当するか否かを推論するための学習済モデルを生成する。

ここで、学習用データは、観測結果情報と最盛期か否かの判断結果とを互いに関連付けたデータである。学習用データに含ませる判断結果は、例えば、図１に示す管路２００に流れる原水の状態、管路２００の内壁の状態などを作業者が実際に確認し、最盛期に該当するか否かを判断することで生成する。この判断結果と、判断結果を生成した時に情報取得部３が取得した観測結果情報とを関連付けて学習用データを作成する。

モデル生成部２１１が用いる学習アルゴリズムは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムとすることができる。一例として、ニューラルネットワークを適用した場合について説明する。

モデル生成部２１１は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習により、観測結果情報と最盛期との対応関係を学習する。ここで、教師あり学習とは、入力と結果（ラベル）のデータの組を学習用データとしてニューラルネットワークに与えることで、学習用データが有する特徴を学習し、入力から結果を推論する手法をいう。

ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層(隠れ層)、及び複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層、又は２層以上でもよい。

図９は、ニューラルネットワークを説明するための図である。例えば、図９に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層Ｘ（Ｘ１－Ｘ３）に入力されると、その値に重みＷ１（ｗ１１－ｗ１６）を掛けて中間層Ｙ（Ｙ１－Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１－ｗ２６）を掛けて出力層Ｚ（Ｚ１－Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１および重みＷ２の値によって変わる。

状態判断部２１のモデル生成部２１１で用いるニューラルネットワークは、情報取得部３で取得される観測結果情報に基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、観測結果情報に対応する対象生物の状態、すなわち、対象生物の最盛期であるか非最盛期であるかを学習する。

学習済モデル記憶部２１２は、モデル生成部２１１で生成された学習済モデルを記憶する。

判断部２１３は、学習済モデル記憶部２１２が学習済モデルを記憶している状態で情報取得部３から観測結果情報を受け取ると、学習済モデルを利用して、対象生物の最盛期であるか否かを判断する。

つづいて、図１０を用いて、モデル生成部２１１が学習済モデルを生成する動作について説明する。図１０は、モデル生成部２１１の動作の一例を示すフローチャートである。

モデル生成部２１１は、まず、学習用データを取得する（ステップＳ１１）。具体的には、情報取得部３が取得した観測結果情報と対象生物の最盛期であるか否かの情報とが関連付けられた学習用データを取得する。学習用データは、例えば情報取得部３が生成してもよいし、学習用データを生成する処理部を状態判断部２１の内部に設けてもよい。

モデル生成部２１１は、次に、学習処理を行う（ステップＳ１２）。具体的には、モデル生成部２１１は、ステップＳ１１で取得した学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、観測結果情報と対象生物の状態との関係を学習し、学習済モデルを生成する。なお、ここでの教師データには、対象生物の状態、すなわち、対象生物の最盛期であるか非最盛期であるかを示すデータが該当する。

モデル生成部２１１は、学習済モデルの生成が完了すると、生成した学習済モデルを学習済モデル記憶部２１２に出力し、学習済モデル記憶部２１２はモデル生成部２１１から受け取った学習済モデルを記憶する（ステップＳ１３）。

つづいて、図１１を用いて、判断部２１３が対象生物の状態を判断する動作について説明する。図１１は、判断部２１３の動作の一例を示すフローチャートである。

判断部２１３は、まず、対象生物の状態の判断に用いる判断用データを取得する（ステップＳ２１）。具体的には、情報取得部３から出力される観測結果情報を判断用データとして取得する。

判断部２１３は、次に、ステップＳ２１で取得した判断用データを学習済モデル記憶部２１２が記憶している学習済モデルを利用して、対象生物の最盛期に該当するかを判断する（ステップＳ２２）。具体的には、判断部２１３は、ステップＳ２１で取得した観測結果情報を、学習済モデル記憶部２１２が記憶している学習済モデルに入力し、これに伴い学習済モデルから出力される、対象生物の最盛期か否かを示す情報を取得する。

なお、本実施の形態では、観測結果情報から対象生物の最盛期に該当するか否かを推論する学習済モデルをモデル生成部２１１が生成する例について説明したが、学習済モデルは、対象生物の最盛期に該当するか否かを推論する際に、オゾン供給部１がオゾン水生成部４に出力するオゾンガスの濃度（時間あたりに出力するオゾンガスの量）を併せて推論する構成としてもよいし、オゾン水生成部４が生成するオゾン水の濃度を併せて推論する構成としてもよい。また、学習済モデルは、対象生物の最盛期に実行する駆除モードを構成する剥離モードおよび死滅モードのそれぞれにおいて供給するオゾンガスまたはオゾン水の濃度を併せて推論する構成としてもよいし、剥離モードで動作する期間の長さおよび死滅モードで動作する期間の長さを併せて推論する構成としてもよい。同様に、学習済モデルは、対象生物の非最盛期に実行する予防モードを構成する剥離モードにおいて供給するオゾンガスまたはオゾン水の濃度を併せて推論する構成としてもよいし、剥離モードで動作する期間の長さを併せて推論する構成としてもよい。学習済モデルは、各動作モードにおいて供給するオゾンガスまたはオゾン水の濃度と、各動作モードで動作する期間の長さとを推論する構成としてもよい。

機械学習を利用せずに制御部２を実現する場合も同様に、制御部２は、情報取得部３が出力する観測結果情報から対象生物の最盛期に該当するか否かを判断する際に、オゾン供給部１がオゾン水生成部４に出力するオゾンガスの濃度を併せて決定する構成としてもよいし、オゾン水生成部４が生成するオゾン水の濃度を併せて決定する構成としてもよい。また、制御部２は、対象生物の最盛期に実行する駆除モードを構成する剥離モードおよび死滅モードのそれぞれにおいて供給するオゾンガスまたはオゾン水の濃度を併せて決定する構成としてもよいし、剥離モードで動作する期間の長さおよび死滅モードで動作する期間の長さを併せて決定する構成としてもよい。制御部２は、対象生物の非最盛期に実行する予防モードを構成する剥離モードにおいて供給するオゾンガスまたはオゾン水の濃度を併せて決定する構成としてもよいし、剥離モードで動作する期間の長さを併せて決定する構成としてもよい。制御部２は、各動作モードにおいて供給するオゾンガスまたはオゾン水の濃度と、各動作モードで動作する期間の長さとを決定する構成としてもよい。

また、本実施の形態では、状態判断部２１がモデル生成部２１１を備える例について説明したが、状態判断部２１の外部にモデル生成部２１１を設けて機械学習を行い、学習済モデルを生成するようにしてもよい。また、対象生物の最盛期に該当するか否かの判断に用いる学習済モデルの生成はオゾン供給システム１００の外部で行うようにして、生成された学習済モデルを通信ネットワークなどを介して取得してもよい。

また、本実施の形態では、モデル生成部２１１が用いる学習アルゴリズムに教師あり学習を適用した場合について説明したが、学習アルゴリズムをこれに限定するものではない。学習アルゴリズムについては、教師あり学習以外にも、強化学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Deep Learning）を用いることもでき、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を行うようにしてもよい。

続いて、オゾン供給システム１００の制御部２を実現するハードウェアについて説明する。図１２は、オゾン供給システム１００の制御部２を実現するハードウェアの一例を示す図である。制御部２は、図１２に示すプロセッサ９１、メモリ９２およびインタフェース回路９３により実現することができる。

プロセッサ９１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）、システムＬＳＩ（Large Scale Integration）などである。メモリ９２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ハードディスクドライブなどである。インタフェース回路９３は、制御部２がオゾン供給部１および情報取得部３との間でデータの受け渡しなどを行うための回路である。

制御部２の状態判断部２１および動作制御部２２は、これらの各部として動作するためのプログラムをプロセッサ９１が実行することにより実現される。状態判断部２１および動作制御部２２として動作するためのプログラムはメモリ９２に予め格納されている。プロセッサ９１は、上記プログラムをメモリ９２から読み出して実行することにより、状態判断部２１および動作制御部２２として動作する。

なお、状態判断部２１および動作制御部２２として動作するためのプログラムは、メモリ９２に予め格納されていることを想定するがこれに限定されない。上記のプログラムは、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭなどの記録媒体に書き込まれた状態で制御部２のユーザに供給され、ユーザが上記プログラムをメモリ９２にインストールする形態であってもよい。この場合、制御部２を実現するハードウェアは、記録媒体からプログラムを読み出すための読み取り装置を更に含む。インタフェース回路９３に読み取り装置を接続してプログラムをインストールする形態としてもよい。

なお、図１２に示すプロセッサ９１、メモリ９２およびインタフェース回路９３は、電子計算機を構成するハードウェアであってもよい。すなわち、オゾン供給システム１００の制御部２は、電子計算機と、電子計算機で実行されるプログラムとで実現される形態であってもよい。

以上説明したように、本実施の形態にかかるオゾン供給システム１００は、管路２００を流れる原水の観測結果に基づいて、管路２００の内壁への付着を防止する対象の生物の状態、具体的には、繁殖が盛んになり個体数が増加する状態である最盛期に該当するか否かを判断し、最盛期と非最盛期とで異なる動作モードでオゾンを供給する。最盛期では、管路２００内の原水が、管路２００の内壁に付着した生物を死滅せずに壁面から剥離させることが可能な濃度のオゾン水となるようにオゾンを供給する動作と、管路２００内の原水が、管路２００内の生物を死滅させることが可能な濃度のオゾン水となるようにオゾンを供給する動作とを交互に繰り返す。非最盛期では、管路２００内の原水が、管路２００の内壁への生物の付着を予防可能な濃度のオゾン水となるようにオゾンを供給する動作を継続して行う、または、管路２００内の原水が、管路２００の内壁への生物の付着を予防可能な濃度のオゾン水となるようにオゾンを供給する動作と、オゾンの供給停止とを交互に繰り返す。これにより、オゾンを効率的に利用して、管路２００の内壁に付着した生物を剥離させることができるとともに、管路２００の内壁への生物の付着を防止できる。また、付着した生物の剥離および生物の付着防止が可能となるため、管路２００の内壁に付着した生物を作業者が手作業で取り除くといった作業が不要となり、保守点検等を行う作業者の負荷を軽減できる。

以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１ オゾン供給部、２ 制御部、３ 情報取得部、４ オゾン水生成部、５，６ａ，６ｂ ポンプ、１１ 酸素供給部、１２ オゾン発生器、１３ オゾン貯蔵部、１４ オゾン注入部、２１ 状態判断部、２２ 動作制御部、４１ 下方注入式接触槽、１００ オゾン供給システム、２００ 管路、２０１，２０２ 導水路、２０３ 水圧管路、２１１ モデル生成部、２１２ 学習済モデル記憶部、２１３ 判断部、３０１ 原水、３０２ オゾンガス、３０３ オゾン水、４００ 観測結果情報。

Claims (10)

1. 原水の流路にオゾンガスを供給するオゾン供給システムであって、
   オゾンガスを発生させるオゾン供給部と、
   前記流路に生息する生物の生活環に関する情報を取得する情報取得部と、
   前記生活環に基づいて、前記オゾン供給部から前記流路へオゾンガスを供給する際の動作モードを決定し、決定した動作モードに応じて前記オゾン供給部を制御する制御部と、
   を備え、
   前記動作モードは、前記生物を死滅させる濃度のオゾン水を生成する死滅モードを少なくとも含み、
   前記情報取得部が取得する前記情報は、前記生物の最盛期であるか否かを示す情報を含み、
   前記制御部は、前記生物の前記最盛期である場合は、前記生物の前記最盛期でない場合と比較して、前記流路に供給する前記オゾンガスの濃度が高くなるように前記オゾン供給部を制御する、
   ことを特徴とするオゾン供給システム。
2. 前記制御部は、前記動作モードの決定において、前記オゾン供給部から前記流路へ供給するオゾンガスの濃度、供給頻度および連続供給時間の少なくとも１つを決定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のオゾン供給システム。
3. 前記制御部は、前記生物の前記最盛期である場合は、前記オゾンガスの濃度が前記生物の死滅を目指した濃度となるように前記オゾン供給部を制御し、前記生物の前記最盛期ではない場合は、前記オゾンガスの濃度が前記生物の前記流路への付着を抑制することを目指した濃度となるように前記オゾン供給部を制御する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のオゾン供給システム。
4. 原水の流路にオゾンガスを供給するオゾン供給システムであって、
   オゾンガスを発生させるオゾン供給部と、
   前記流路に生息する生物の生活環に関する情報を取得する情報取得部と、
   前記生活環に基づいて、前記オゾン供給部から前記流路へオゾンガスを供給する際の動作モードを決定し、決定した動作モードに応じて前記オゾン供給部を制御する制御部と、
   前記オゾンガスを前記流路から引き込まれた原水に添加してオゾン水を生成し、前記オゾン水を前記流路に放流するオゾン水生成部と、
   を備え、
   前記動作モードは、前記生物を死滅させる濃度のオゾン水を生成する死滅モードを少なくとも含み、
   前記情報取得部が取得する前記情報は、前記生物の最盛期であるか否かを示す情報を含み、
   前記制御部は、前記生物の前記最盛期である場合は、前記生物の前記最盛期でない場合と比較して、前記流路に供給する前記オゾンガスの濃度が高くなるように前記オゾン供給部を制御し、
   高低差を有し、前記高低差を利用して原水に前記オゾンガスを溶解させる下方注入式接触槽で前記オゾン水生成部を構成する、
   ことを特徴とするオゾン供給システム。
5. 前記流路に既設の立坑が存在する場合、前記立坑を前記下方注入式接触槽として利用する、
   ことを特徴とする請求項４に記載のオゾン供給システム。
6. 前記情報取得部が取得する前記情報は前記原水の温度を含む、
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載のオゾン供給システム。
7. 前記情報取得部が取得する前記情報は、前記原水の水質、前記原水の量、前記生物の個体数、前記生物の個体数の変化量および天気予報の情報のうち、少なくとも１つを更に含む、
   ことを特徴とする請求項６に記載のオゾン供給システム。
8. 前記制御部は、前記生活環に関する情報と前記動作モードとの対応関係を学習して生成された学習済モデルと、前記情報取得部が取得する前記情報とを用いて、前記動作モードを決定する、
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載のオゾン供給システム。
9. オゾン供給部が発生させたオゾンガスを原水の流路に供給するオゾン供給システムの制御部が前記オゾン供給部を制御する制御方法であって、
   前記流路に生息する生物の生活環に関する情報を取得する第１のステップと、
   前記生活環に基づいて、前記流路へオゾンガスを供給する際の動作モードを決定する第２のステップと、
   前記第２のステップで決定した動作モードに応じて前記オゾン供給部を制御する第３のステップと、
   を含み、
   前記動作モードは、前記生物を死滅させる濃度のオゾン水を生成する死滅モードを少なくとも含み、
   前記第１のステップで取得する前記情報は、前記生物の最盛期であるか否かを示す情報を含み、
   前記第３のステップでは、前記生物の前記最盛期である場合は、前記生物の前記最盛期でない場合と比較して、前記流路に供給する前記オゾンガスの濃度が高くなるように前記オゾン供給部を制御する、
   ことを特徴とする制御方法。
10. 原水の流路に生息する生物の生活環に関する情報を取得する第１のステップと、
    前記生活環に基づいて、オゾン供給部が前記流路へオゾンガスを供給する際の動作モードを決定する第２のステップと、
    前記第２のステップで決定した動作モードに応じて前記オゾン供給部を制御する第３のステップと、
    をコンピュータに実行させ、
    前記動作モードは、前記生物を死滅させる濃度のオゾン水を生成する死滅モードを少なくとも含み、
    前記第１のステップで取得する前記情報は、前記生物の最盛期であるか否かを示す情報を含み、
    前記第３のステップでは、前記生物の前記最盛期である場合は、前記生物の前記最盛期でない場合と比較して、前記流路に供給する前記オゾンガスの濃度が高くなるように前記オゾン供給部を制御する、
    ことを特徴とする制御プログラム。

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