JP7444184B2 - 水処理システム、水処理方法および情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、水処理システム、水処理方法および情報処理装置に関する。

浄水場などで用いられる水処理システムは、非処理対象である水に対して直接的に作用を及ぼす４種類の機能を有するシステム（レベル０）の組み合わせによって構成される。なお、４種類の機能を実行する各デバイスは、物理的に水を濾過する処理を実行するデバイス（Membrane）、化学的に水を酸化または消毒する処理を実行するデバイス（UV/Cl/Ozone）、水を搬送制御する配管、ポンプ、バルブなどのデバイス（Mechanical Components）、水質、水量、水温、水圧等の制御に必要な計測装置及びソフトウェアを含むデバイス（Control H&S）である。

このような水処理システムでは、各デバイスより上位に位置するＰＬＣ（Programmable Logic Controller）を用いた制御単位のロジックにより、ＰＬＣから下位に位置する上記各デバイスへ各種命令を実行することで、安全操業が行われる。

特開２０２０－０２５９４３号公報 特開２０２０－０６５９６４号公報 特開２０１９－０１０６１４号公報

ところで、近年の水処理システムでは、人工知能（AI：Artificial Intelligence）を用いた運転制御が実現されている。例えば、ＡＩを用いた運転制御では、レベル０のシステムである各末端のデバイスから徐々に上位のシステムへ、構成的かつ入出力データとしても段階的に纏められ、最終的には、ＡＩエンジン（機械学習モデル）が人間の思考を模して、最適化した解を導出し、その解にしたがって、各デバイスへと命令が送信される。

しかしながら、上記水処理システムは、レベル１、レベル２以下で構成されたシステムであり、ＰＬＣによるシーケンス制御で制御され、そのシーケンス制御としてＰＩＤ（Ｐ:比例、Ｉ：積分、Ｄ：微分）制御が一般的に用いられている。この場合、システムが遭遇する負荷に対応した運転値の付与、運転の中断やトラブル回避の指令を実行することはできるが、一方で、ＡＩを活用した自動化運転を考慮した設計ではないことから、最適な自動化運転が実現されているとは言い難い。

本発明は、水処理システムの最適な自動化運転を実現することを目的とする。

本発明の一側面にかかる水処理システムは、水処理プロセスを実行する各水処理デバイスと、前記各水処理デバイスの制御を実行する制御装置と、を含む設備システムと、前記各水処理デバイスを仮想化した仮想システムを用いて、前記水処理プロセスの制御内容を決定し、前記設備システムの前記制御装置を介して、前記制御内容に基づき前記設備システムの前記水処理プロセスを制御する管理装置を含む管理システムと、を有する。

本発明の一側面にかかる水処理システムは、設備システムと管理システムとを含む水処理システムが実行する水処理方法において、前記設備システムの制御装置が、水処理プロセスを実行する各水処理デバイスの運転制御を実行し、前記管理システムの管理装置が、前記各水処理デバイスを仮想化した仮想システムを用いて、前記水処理プロセスの制御内容を決定し、前記設備システムの前記制御装置を介して、前記制御内容に基づき前記設備システムの前記水処理プロセスを制御する。

本発明の一側面にかかる情報処理装置は、設備システム内で水処理プロセスを実行する各水処理デバイスを仮想化した仮想システムを生成し、前記仮想システムを用いて前記水処理プロセスの制御内容を決定し、前記設備システム内で水処理プロセスを実行する各水処理デバイスの制御を実行する制御装置を介して、前記制御内容に基づき前記設備システムの前記水処理プロセスを制御する、制御部を有する。

一実施形態によれば、水処理システムの最適な自動化運転を実現することができる。

実施形態１にかかる水処理システムの全体構成を説明する図である。 参考技術の水処理システムのアーキテクチャを説明する図である。 実施形態１にかかる水処理システムの機能構成を示す機能ブロック図である。 設備システムが実行する処理の流れを示すフローチャートである。 管理システムにより実行される処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態２にかかる水処理システムのアーキテクチャを説明する図である。 実施形態３にかかる水処理システムのアーキテクチャを説明する図である。 ハードウェア構成例を説明する図である。

以下に、本願の開示する水処理システム、水処理方法および情報処理装置の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明は適宜省略する。各実施形態は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。

＜実施形態１＞
＜全体構成（アーキテクチャ）＞
図１は、実施形態１にかかる水処理システムの全体構成を説明する図である。図１に示す水処理システム１は、高度な水処理を実行して、下水や雨水などの排水から飲料水を生成するシステムの一例である。この水処理システム１は、大きく２つのカテゴリーに分類して構成されている。１つは、Plant－Level－System and Softwareに該当する管理システム５であり、もう一つは、実設備（実システム）を構成するEdge Device／Node Levelに該当する設備システム２である。

設備システム２は、水処理プロセスを実行する各水処理デバイスを有し、管理システム５とネットワークＮを介して接続される。なお、ネットワークＮには、専用線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＶＬＡＮ（Virtual Local Area Network）、インターネットなどの様々なネットワークを採用することができる。

設備システム２は、水処理デバイス群２０、ＰＬＣ３０、エッジコンピュータ４０を有する。水処理デバイス群２０は、ノードレベルのエッジデバイスを有する。ここで、ノードレベルのエッジデバイスには、Membranes２０ａ、UV/Cl/Ozone２０ｂ、Mechanical components２０ｃ、Control H&S２０ｄ、Filtration Systems２０ｅ、Disinfection Systems２０ｆ、Testing and Analysis２０ｇ、Advanced Testing２０ｈが含まれる。なお、これらのデバイスは、モジュール化されており、デバイスごとに制御が可能である。

Membranes２０ａは、物理的に水を濾過する処理を実行するデバイスである。UV/Cl/Ozone２０ｂは、化学的に水を促進酸化または消毒する処理を実行するデバイスである。Mechanical components２０ｃは、水を搬送制御する配管、ポンプ、バルブなどのデバイスである。Control H&S２０ｄは、水質、水量、水圧、水温等の制御に必要な計測装置及びソフトウェアを含むデバイスである。

Filtration Systems２０ｅは、上記２０ａから２０ｄの各デバイスの任意組み合わせにより構成され、水に対して濾過を実行するデバイス（システム）である。Disinfection Systems２０ｆは、２０ａから２０ｄの各デバイスの任意組み合わせにより構成され、水に対して紫外線や熱などを用いて消毒を実行するデバイス（システム）である。Testing and Analysis２０ｇは、Filtration Systems２０ｅやDisinfection System２０ｆが、物理的または化学的な水処理を施すデバイス（システム）またはこれら水処理プロセスであるのに対して、ｐＨ、電気伝導率、濁度、水温、紫外線吸光光度、COD（Chemical Oxygen Demand）、窒素（アンモニア性窒素、硝酸性窒素、全窒素）などの一般的な検査および分析を実行するデバイスである。Testing and Analysis２０ｇは、機械的プロセス管理（例えば、ポンプのオンオフ、バルブの開閉）や、運転の品質管理（例えば水量、水圧、水質）に関わる計測およびアナログまたはデジタル信号の発信及び伝送機能を具備している。Advanced Testing２０ｈは、Filtration System２０ｅまたはDisinfection Systems２０ｆ若しくはその両方により濾過または消毒若しくはその両方の処理を施された水に対して、ＰＣＲ（Polymerase Chain Reaction）、ＴＯＣ（Total Organic Carbon）、ＡＴＰ（Adenosine Tri－Phosphate）などの高度な検査および分析を実行するデバイスである。Advanced Testing２０ｈは、運転の品質管理のうち人体に安全な水質を管理に関わる計測およびアナログまたはデジタル信号の発信及び伝送機能を具備している。

ＰＬＣ３０は、レベル０、レベル１、レベル２以下の各デバイスに対して上述したシーケンス制御を実施するコンピュータの一例である。また、ＰＬＣ３０は、より上位に位置するエッジコンピュータ４０からの指示にしたがって、各水処理デバイスへ各種命令を実行する。

エッジコンピュータ４０は、設備システム２内における水処理プロセスの運転制御を実行する。例えば、エッジコンピュータ４０は、ＰＬＣ３０から、水処理プロセスの制御状況、制御内容、制御結果、処理状況などのデータを受信し、当該データを用いたシミュレーションや当該データを用いた機械学習モデルによる予測を実行し、水処理プロセスの状態予測の結果などを取得する。そして、エッジコンピュータ４０は、水処理プロセスの状態予測の結果を用いて、水処理プロセスの改善、品質向上、コスト削減、生産量の調整などを行うために、ＰＬＣ３０に対して制御内容を通知する。

管理システム５は、設備システム２全体を制御することで、水処理プロセスを制御するコンピュータの一例であり、プラントレベルのシステムとソフトウェアを有する。この管理システム５は、管理装置５０を有し、管理装置５０には、実設備のレベルで構成されたシステムを模した仮想モジュール（仮想システム）を生成するデジタルツイン５０ａと、デジタルツイン５０ａを動作させ、実設備である設備システム２を制御するＡＩエンジン５０ｂが含まれる。なお、管理システム５は、メモリやプロセッサを有する物理マシンやクラウドコンピューティングなどにより実現することができる。管理装置５０は、物理マシンで実現することもでき、仮想技術を用いた仮想マシンやコンテナなどで実現することもできる。

デジタルツイン５０ａは、物理空間にある設備システム２および各装置から各種情報を収集し、収集された各種情報を用いて仮想空間で物理空間を再現する。すなわち、デジタルツイン５０ａは、実設備である設備システム２と同じ変動をシミュレートする仮想システムを仮想的に構成する。デジタルツイン５０ａがシミュレートする仮想システムは、それぞれの水処理デバイスの要素やそれを組み合せた仮想末端デバイスや仮想モジュールによって構成される。仮想モジュールは、実設備である設備システム２の各水処理デバイスに対応した仮想水処理デバイスによって構成される。

また、仮想システム上では、事前に収集した実設備のデータや実設備から逐次送られてくるデータに基づき、仮想末端デバイスや仮想モジュールに対して、入出力の因果関係を直接的または間接的に算出することができるパラメータを設定、更新することができる。このパラメータの設定、更新は、後述するＡＩエンジン５０ｂによって実行される。

なお、デジタルツイン５０ａは、モジュールの各仮想水処理デバイスや、仮想的にモジュールを自由に組み合わせて、仮想システムを形成することもできる。

ＡＩエンジン５０ｂは、デジタルツイン５０ａ上の仮想システムを、実設備を模した構成だけではなく、個々の仮想水処理デバイスから成るモジュールと仮想モジュールを照合させることで、さまざまな環境に最適な仮想運転条件を導出し、且つ入出力値を算出することができる。そして、ＡＩエンジン５０ｂは、最適な仮想運転条件や入出力値を管理者等に出力したり、エッジコンピュータ４０に通知してパラメータ更新を実行したりする。

また、ＡＩエンジン５０ｂは、デジタルツイン５０ａにより実現される仮想システム上において、突発的な変動に対して仮想システム上でシミュレートし、最適なシステム上の構成を特定する。そして、ＡＩエンジン５０ｂは、システム上の最適な構成への変更を管理者等に出力したり、エッジコンピュータ４０がシミュレーション等に使用するパラメータを更新したりする。

また、ＡＩエンジン５０ｂは、深層学習などを用いた機械学習モデルなどを利用することもできる。なお、管理装置５０は、クラウドシステムで実現されてもよく、モジュール内に配置されていてもよい。管理装置５０は、仮想システムの構成を表す模式図や、実システムの構成を表す模式図、各水処理デバイス、各モジュール、各仮想水処理デバイス、各水処理モジュールの入出力値やパラメータを表示する機能を有していてもよい。

（参考技術の説明、問題点）
ここで、一般的に利用されている水処理システムを参考技術として説明する。図２は、参考技術の水処理システム２００のアーキテクチャを説明する図である。図２に示すように、浄水場などの水処理システム２００は、レベル０の装置およびシステム、レベル０およびレベル１の高度水処理浄化システム、レベル１およびレベル２の制御システム、レベル３およびレベル３．５のプラントレベルのシステムとソフトウェアから構成される。

このような水処理システム２００は、被処理水や設置環境、処理の目的に応じたシステム全体の制御を行うために、これらレベル０のシステムを組み合わせ、Filtration Systems、Disinfection Systemsなどのレベル１およびレベル２のシステムとしてモジュール化した構成で構築される。

また、水処理システム２００では、これらモジュール化したレベル０のシステムまたは、レベル０およびレベル１のシステムに対して、それぞれ、検査および解析（Testing and Analysis）が行われる。さらに上位のシステムとなるレベル１およびレベル２のシステムは、センサーアレイ（Sensor Array）とネットワークインフラとデータの送受信を制御するサーバなどを有し、これらにより、モジュール化されたレベル０のシステムまたは、レベル０およびレベル１のシステムで実行された検査データや分析データを受信する。

さらに、レベル１およびレベル２のシステムには、レベル１およびレベル２の機能が一体化されたＰＬＣと、ＰＬＣから収集伝達された情報を纏めてシステム全体を人的に操作するためのＨＭＩ（Human Machine Interface）が含まれる。

近年では、ＨＭＩを介した人間による制御をさらに進化させ、さらに上位のレベル３およびレベル３．５のシステムとして、ＭＬ（Machine Learning：機械学習）を用いた人工知能（ＡＩ）エンジンを搭載したシステムを導入することによってさらなる安定した水処理システムの稼働を実現している。この場合、レベル１およびレベル２のシステムからレベル３およびレベル３．５のシステムへのインタフェース間には、Data Historianが設けられる。Data Historianを介することで、人間の経験に頼ってきた制御を、ＡＩに学習させることにより、人間に代わってＡＩが水処理システム全体の制御を行うことが実現されている。

上述したように、参考技術である水処理システム２００は、各末端のデバイス（レベル０のシステム）から、徐々に上位のシステムへ、構成的かつ入出力データとしても段階的に纏められる。水処理システム２００は、最終的に、ＡＩエンジンが人間の思考を模して、最適化した解を導出し、その解を用いて、各デバイス（レベル０のシステム）へと命令を送るというシステムである。

しかしながら、このような水処理システム２００は、レベル１やレベル２以下のシステムで構成されている。また、ＡＩを活用した自動化運転という発想でこれらシステムは設計されていない。ＭＬによるＡＩの発達以前は、コンピュータまたは人間が管理しきれるように、複雑なシステムを段階的にまとめ上げて階層的なシステムとなっている。すなわち、人間やデータ解析によって状態の把握や管理できるよう末端のレベル０のデバイスの信号や挙動を受信して、管理すべき項目を絞り込み、フィードバック等による制御方策を提案してきた。しかしながら、ＭＬを用いてＡＩによる最適化を、水処理システム全体で実施するためには、階層毎の制御ループの最適化を図る必要があり、各デバイスを総括的に制御し、全体最適化に至っていないのが現状である。

さらに、階層化しているが故に、低レベルのシステム、すなわちレベル０のデバイスの組み合わせを、デバイスの増設や階層間をまたいだ入れ替え等を考慮した水処理システム全体の最適化には程遠い。さらに複数の水処理システムの連携という観点からも、各デバイスのデータ流用が難しいことから、他施設での運転実績をＡＩにより学習や解析させるためのデータの蓄積が十分とは言えないものである。水処理システム（施設）における運転支援装置として、シミュレータを用いたものが提案されているが、あくまで実際の設備を模したシミュレータであり、実際の設備が全体最適されたものとは言い難い。

そこで、近年利用されている水処理システム２００の問題点を鑑み、実施形態１では、機械学習、シミュレーション、仮想化技術などを用いて、エッジコンピュータ４０に対して実設備の外部から水処理プロセスを制御することで、水処理システムの最適な自動化運転を実現することができる水処理システム１を説明する。

＜水処理システム１の機能構成＞
図３は、実施形態１にかかる水処理システム１の機能構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、水処理システム１は、設備システム２と管理システム５を有する。

（設備システム２の構成）
設備システム２は、水処理プロセスを実行するシステムであり、水処理デバイス群２０、ＰＬＣ３０、エッジコンピュータ４０を有する。この設備システム２は、階層化された機能的システム構成ではなく、個々の水処理デバイス及びエッジコンピュータ４０を含んだ最低限の運転制御を行うモジュールを成している。このモジュールは、管理システム５（Plant－Level－System and Software）から直接制御可能なように、配置され、組み合わされた構成とすることもできる。

水処理デバイス群２０は、濾過、消毒、配管、計測などを含む水処理プロセスを実行する各水処理デバイスを有する。例えば、水処理デバイス群２０は、Membranes UF－RO２０ａ、UVAOP Ozone２０ｂ、Mechanical components２０ｃ、Control H&S２０ｄなどを有する。なお、個々の水処理デバイスは、モジュール内で、並列に組み合わせたり、直列に組み合わせたり、複数配置したりなど自由に配置することができる。さらに、モジュールは、水処理デバイスだけでなく、サンプリングや水質や性能を分析し解析できる解析デバイスを含んでいてもよい。

ＰＬＣ３０は、水処理デバイス群２０内の各デバイスへ各種命令やシーケンス制御を実行する装置の一例である。例えば、ＰＬＣ３０は、水処理システム１の設計段階や運転開始段階など初期段階で予め定められた、ＰＩＤなどの制御を含むロジック（制御ロジック）にしたがって、各水処理デバイスに対して、水温の変更、バルブの開閉制御、水量の制御などの水処理プロセスに関する各種制御を実行し、その結果（デバイス情報）をエッジコンピュータ４０に送信する。

また、ＰＬＣ３０は、より上位に位置するエッジコンピュータ４０からの指示にしたがって、ロジック等の修正、追加、変更、削除を実行する。そして、ＰＬＣ３０は、更新後のロジック等にしたがって、水温の変更、バルブの開閉制御、水量の制御などの各種制御を実行する。

エッジコンピュータ４０は、水処理プロセスの制御単位で実行された各水処理デバイスの運転の結果に基づき、設備システム２内における水処理プロセスの運転制御を実行する装置の一例である。このエッジコンピュータ４０は、通信部４１、記憶部４２、制御部４３を有する。

通信部４１は、他の装置との間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースなどにより実現される。例えば、通信部４１は、水処理デバイス群２０内の各水処理デバイスから、状態や制御結果などの水処理プロセスに関するデータを受信し、管理装置５０から、各種データを受信する。また、通信部４１は、ＰＬＣ３０に対して、制御命令等を含む各種データを送信し、管理装置５０に対して、水処理プロセスに関する各種データやＰＬＣ３０の制御に関する各種データを送信する。

記憶部４２は、各種データや制御部４３が実行するプログラムなどを記憶する処理部の一例であり、例えばメモリやハードディスクなどにより実現される。

制御部４３は、エッジコンピュータ４０全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどにより実現される。具体的には、制御部４３は、属する設備システム２内の各水処理デバイスの運転状況に関するデバイス情報を用いて、属する設備システム２内の水処理プロセスの最適化を実行する。

例えば、デバイス情報の一例としては、水処理デバイスごとに正常運転中か否かを示す情報、水処理デバイスごとに現在の設定値（例えば水量、温度、バルブの開閉度など）による処理の内容、水処理デバイスごとにＰＬＣ３０から指示された制御内容などを含む情報が挙げられる。

そして、制御部４３は、各デバイス情報に基づき、設備システム２内の水処理プロセスに関連する第１条件を生成する。その後、制御部４３は、第１条件にしたがって、ＰＬＣ３０に対して、処理の実行や処理の変更などを出力する。なお、第１条件の例としては、設備システム２の設計段階においてクライアントの条件等にしたがった仕様の範囲であって、水質、消毒時間、生産量などのように設備システム２内で制御可能な運転条件が含まれる。

具体例を挙げると、制御部４３は、各水処理デバイスから、水処理プロセスの状況、各水処理デバイスの運転状況などを取得する。また、制御部４３は、ＰＬＣ３０から、ＰＬＣ３０によるロジック等の実行結果などを取得する。そして、制御部４３は、取得した各データを用いて、シミュレーションの実行や機械学習モデルによる予測を実行し、水処理プロセスの状態、危険度、コストなど予め指定した項目の予測結果を取得する。その後、制御部４３は、予測結果にしたがって、ＰＬＣ３０に制御内容の変更等を実行する。

より詳細には、制御部４３は、生産量が減少すると予測された場合に生産量を増量させるためにバルブの開度を大きくしたり、数時間後に異常高温のアラーム出力が予測された温度調整デバイスを起動させたりする。

すなわち、制御部４３（エッジコンピュータ４０）は、設備システム２内の設計時に予め定めた仕様の範囲内で、生産量の維持、コスト削減や安定運転を行うために、水処理システム１の最適化運転のための制御を実行することができる。

また、制御部４３は、管理システム５（Plant－Level－System and Software）からの指示にしたがって、属する設備システム２内の水処理プロセスの最適化を実行することで、ＰＬＣ３０が有するロジック等の変更や追加等を実行することもできる。例えば、制御部４３は、生産量を増量させるために水量を増加するロジック等を追加したり、既存のロジック等に設定されている温度異常の閾値を管理システム５側で新たに設定された新閾値に変更したり、コスト削減のために一部のロジック等を削減したりする。

すなわち、制御部４３（エッジコンピュータ４０）は、管理システム５（Plant－Level－System and Software）の指示に従って、設備システム２内の設計時に予め定めた仕様の範囲を超えて、水処理システム１の最適化運転のための制御を実行することもできる。もっとも、あくまで一例であり、管理システム５（Plant－Level－System and Software）からの指示が、設備システム２内の設計時に予め定めた仕様の範囲内であってもよい。

（管理システム５の構成）
図３に示すように、管理システム５は、物理マシンもしくは仮想マシンで実現される管理装置５０を有する。管理装置５０は、通信部５１、記憶部５２、制御部５３を有する。

通信部５１は、他の装置との間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースなどにより実現される。例えば、通信部５１は、エッジコンピュータ４０から、ＰＬＣ３０による制御内容や設備システム２内で発生する各種データを受信する。また、通信部５１は、エッジコンピュータ４０に対して、制御部５３により生成された各種データを送信する。

記憶部５２は、各種データや制御部５３が実行するプログラムなどを記憶する処理部の一例であり、例えばメモリやプロセッサにより実現される。

制御部５３は、管理装置５０全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどにより実現される。具体的には、制御部５３は、仮想処理部５３ａと制御管理部５３ｂを有し、エッジコンピュータ４０を介して、設備システム２内における水処理プロセスの運転制御を実行する。

仮想処理部５３ａは、設備システム２内における水処理プロセスの運転状況に関するデータをエッジコンピュータ４０から取得し、仮想化技術を用いて仮想化した各水処理デバイスと取得されたデータとを用いて水処理プロセスのシミュレーションを実行する処理部である。すなわち、仮想処理部５３ａは、図１のデジタルツイン５０ａに対応し、実設備である設備システム２と同じ変動をシミュレートする仮想システムを仮想的に構成する。

制御管理部５３ｂは、エッジコンピュータ４０を介して、設備システム２内における前処理プロセスの制御を実行する処理部である。具体的には、制御管理部５３ｂは、図１のＡＩエンジン５０ｂに対応し、設備システム２の仕様変更、要求変更、生成される水総量の需要変更などが発生した場合に、仮想処理部５３ａによるシミュレーションを実行する。そして、制御管理部５３ｂは、シミュレーション結果に基づき、ＰＬＣ３０で現在実行されているロジック等の変更等を実行する。

例えば、制御管理部５３ｂは、設備システム２のエッジコンピュータ４０から、水処理プロセスの運転状況に関するプロセス情報を取得し、取得されたプロセス情報に基づき、設備システム２全体を最適化する制御内容を生成する。そして、制御管理部５３ｂは、設備システム２のエッジコンピュータ４０に、制御内容を出力する。なお、プロセス情報の例としては、エッジコンピュータ４０がＰＬＣ３０へ指示した制御内容、その制御内容により実行された水処理プロセスの実行状況、仮想処理部５３ａ（デジタルツイン５０ａ）により実行されたシミュレーションの内容等が含まれる。

制御管理部５３ｂは、最適化の一例として、訓練済みの機械学習モデルなどを用いて、設備システム２内の水処理プロセスに関する各種予測を実行することができる。例えば、制御管理部５３ｂは、仮想処理部５３ａ（デジタルツイン５０ａ）により取得、生成、シミュレーションされた各種データを用いて、水処理プロセスに関連する第２条件を生成する。そして、制御管理部５３ｂは、第２条件にしたがって、エッジコンピュータ４０に制御内容を通知する。この結果、エッジコンピュータ４０が、ＰＬＣ３０を介して制御内容の変更等を実行する。

なお、第２条件としては、設備システム２の外部から指定等された情報にしたがった運転内容等が含まれる。例えば、制御管理部５３ｂは、設備システム２の仕様範囲外であって、クライアントの仕様変更が発生した場合やコスト等などを含めたクライアントへの改善提案などを行う場合に、仮想処理部５３ａ（デジタルツイン５０ａ）を用いてシミュレーションを実行する。その後、クライアント等によりシミュレーション結果が許可されると、制御管理部５３ｂは、シミュレーションの結果にしたがってロジック等の変更の指示や変更後のロジック等を、エッジコンピュータ４０に出力する。

＜処理の流れ＞
次に、設備システム２で実行される処理の流れの一例と管理システム５で実行される処理の流れの一例とについて説明する。

（設備システム２の処理）
図４は、設備システム２が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図４に示すように、予め定めた制御タイミングに到達すると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、ＰＬＣ３０が、設定済みのロジック等に基づき水処理プロセスの制御を実行する（Ｓ１０２）。すると、エッジコンピュータ４０が、ＰＬＣ３０による制御結果を取得し（Ｓ１０３）、ＰＬＣ３０による制御結果に基づき、異常検出や正常値からの離脱などの発生を検出して、制御変更か否かを判定する（Ｓ１０４）。

ここで、エッジコンピュータ４０は、制御変更が必要と判定すると（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、シミュレーション等を実行し（Ｓ１０５）、対応策として実行する制御内容を決定する（Ｓ１０６）。

そして、エッジコンピュータ４０は、制御内容をＰＬＣ３０に通知し（Ｓ１０７）、ＰＬＣ３０は、通知された制御内容に基づき、設定されているロジック等の変更などを行って、水処理プロセスの制御を実行する（Ｓ１０８）。

（管理システム５の処理）
図５は、管理システム５により実行される処理の流れを示すフローチャートである。図５に示すように、管理システム５は、エッジコンピュータ４０を介して、設備システム２から、水処理プロセスに関する状態や処理結果などのデータを取得すると（Ｓ２０１：Ｙｅｓ）、取得データを蓄積する（Ｓ２０２）。

そして、管理システム５は、需要変更、設定変更、要求変更、異常事態などを含む制御変更が発生すると（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）、取得データを用いた、仮想処理部５３ａ（デジタルツイン５０ａ）により生成された水処理プロセスの仮想システムによるシミュレーションを実行する（Ｓ２０４）。

その後、管理システム５は、シミュレーション結果と設計変更等を対応付けたテーブルなどを用いて、設備システム２の水処理プロセスの改善や設計変更を行うための制御内容を決定する（Ｓ２０５）。

そして、管理システム５は、設備システム２のエッジコンピュータ４０に、制御内容を通知する（Ｓ２０６）。この結果、エッジコンピュータ４０がＰＬＣ３０のロジック変更等を実行し、ＰＬＣ３０が新たなロジック等で処理を実行することで、水処理プロセスの変更等が実行される。なお、管理システム５は、シミュレーション等により生成された制御内容を、管理装置、ディスプレイ等に出力することもできる。

＜効果＞
上述したように、実施形態１にかかる水処理システム１は、需要に応じたデバイスの増設要求に対して、モジュール増設を柔軟に実施できる。水処理システム１は、水処理デバイスの構成に依存せず、様々な水処理施設で利用されている個々の水処理デバイスから収集したデータを互いに流用することができるので、最適な制御を実現できる。

水処理システム１は、エッジコンピュータ４０を活用しモジュールレベルでの管理を行うことにより、稼働するモジュールまたは組み合わせを経験などによらず瞬時に算出し、自動的に提案することができる。水処理システム１は、環境変動の少ない設備において、突発的な環境変動に対する対処方法を、仮想システム上でシミュレートすることで、実設備での試験を行わずに入出力値を推定することができる。

＜実施形態２＞
ところで、実施形態１では、設備システム２内において、１つのエッジコンピュータ４０がＰＬＣ３０を介して、水処理デバイス群２０全体を制御する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、水処理デバイス群２０内の各水処理デバイスに対してエッジコンピュータを設置し、水処理デバイス個々に対して、管理システム５が制御することもできる。そこで、実施形態２では、管理システム５が実設備における各水処理デバイスや構成されるモジュールに対して直接制御する例を説明する。

図６は、実施形態２にかかる水処理システム１のアーキテクチャを説明する図である。図６に示すように、実施形態２にかかる水処理システム１は、実施形態１と同様、設備システム２と管理システム５を有する。

実施形態１と異なる点は、設備システム２内のＰＬＣ３０、水処理デバイス群２０のデバイスＡ、デバイスＢ、デバイスＣのそれぞれに対して、エッジコンピュータ４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄが設けられている点である。なお、エッジコンピュータ４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄは、実施形態１で説明したエッジコンピュータ４０と同様の機能を有する。

例えば、管理システム５は、各エッジコンピュータ４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄから、ＰＬＣ３０または各水処理デバイスの状態、制御状況、制御結果などのデータを取得する。そして、管理システム５は、仮想システムやＡＩ（機械学習モデル）などを用いて、各水処理デバイスの運転に関する制御内容を生成する。そして、管理システム５は、生成した制御内容を、各エッジコンピュータ４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄに対して通知する。

この結果、各エッジコンピュータ４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄが、ＰＬＣやデバイスごとに、管理システム５から通知された制御内容にしたがった制御を実行する。このように、管理システム５（ＡＩエンジン５０ｂ）が最小単位の水処理デバイスをモジュール単位で直接制御することで、より最適な制御を高速で行うことができる。

また、管理システム５は、処理システム全体最適化となる解が得ることができるので、モジュールを構成する各エッジコンピュータによる水処理デバイス単位で最適運転を図り、モジュールの組み合わせを図ることができる。また、管理システム５は、水処理デバイスに直接命令を送ることができるので、水処理デバイスへの操作速度が向上する。また、水処理デバイス間の組み合わせの自由度の向上、パラメータ組み合わせの自由度の向上、末端デバイス間における因果関係の考察が可能となる。管理システム５は、想定外の変動に対する対応策を迅速かつ適切に導出できる。

＜実施形態３＞
ところで、実施形態１や実施形態２では、１つの管理システム５で１つの水処理システム（設備システム２）を管理制御する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、１つの管理システム５が、水処理デバイスを複数組み合わせた統合システムを１つの水処理デバイスとして管理することで、水処理システム全体を俯瞰的に制御することができる。

図７は、実施形態３にかかる水処理システム１のアーキテクチャを説明する図である。図７に示すように、実施形態３にかかる水処理システム１は、管理システム５と複数の設備システム２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄとを有する。

ここで、管理システム５は、実施形態１で説明した管理システム５と同様の機能を有し、設備システム２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄそれぞれは、実施形態１で説明した設備システム２と同様の機能を有する。

また、設備システム２ａは、水処理デバイス群２０ａ、ＰＬＣ３０ａ、エッジコンピュータ４０ａを有し、設備システム２ｂは、水処理デバイス群２０ｂ、ＰＬＣ３０ｂ、エッジコンピュータ４０ｂを有する。また、設備システム２ｃは、水処理デバイス群２０ｃ、ＰＬＣ３０ｃ、エッジコンピュータ４０ｃを有し、設備システム２ｄは、水処理デバイス群２０ｄ、ＰＬＣ３０ｄ、エッジコンピュータ４０ｄを有する。

なお、水処理デバイス群２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄは、実施形態１で説明した水処理デバイス群２０と同様の構成を有する。ＰＬＣ３０ａ、３０ｂ、３０ｃ、３０ｄは、実施形態１で説明したＰＬＣ３０と同様の機能を有する。エッジコンピュータ４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄは、実施形態１で説明したエッジコンピュータ４０と同様の機能を有する。

このような構成において、管理システム５は、１つの水処理システムからだけではなく、複数の水処理システムからデータを収集する。例えば、管理システム５は、各設備システム２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄから、水処理プロセスに関する各種データを取得する。そして、管理システム５は、複数の設備システムそれぞれの水処理プロセスの運転状況等に基づき、複数の設備システムの統合的な運転指標に関する制御内容を生成する。その後、管理システム５は、制御内容にしたがって、各設備システムの各エッジコンピュータが実行する水処理プロセスの運転制御を実行する。

例えば、各設備システム２が同じ地域に設置される水処理システムを想定する。この状態で、管理システム５は、システム全体の生産量の増量が指示された場合であっても、生産量に余裕がある設備システム２ｂの稼働率を向上させる制御内容に変更することができる。この結果、管理システム５は、水処理システム全体の負荷を分散させて生産量を増大させることができるので、いずれかの水処理システムの停止に伴うリスク回避を行うことができる。

また、上記状態で、管理システム５は、設備システム２ａの生産量の増量が指示された場合であっても、運用コストが最も小さい設備システム２ｃの稼働率を向上させる制御内容に変更することができる。この結果、管理システム５は、水処理システム全体のコスト削減を実行しつつ、生産量の増量を実現することができる。

また、管理システム５は、各設備システム２の運用状況、設備投資、コストなどを収集して統合的に管理することができる。この結果、管理システム５は、ある設備システムの運用負荷が異様に高い場合に、他の設備システムを利用することを、クライアントに提案することもできる。

また、管理システム５は、クライアントの要求を満たす設備システム２ａと設備システム２ｂとを製造して、水処理プロセスを実行する。その後、管理システム５は、クライアントの要求変更に伴い、新たな設備システムを生成する必要が生じた場合でも、同じ構成を有する設備システム２ｄの使用を提案することで、新たなシステム生成のコストを削減しつつ、クライアントの要求に対応することができる。

上述したように、実施形態３にかかる水処理システム１では、個々の水処理システム（設備システム）によらず、複数の水処理システムから収集したデータを相互に流用し、最適化することができる。

＜実施形態４＞
さて、これまで本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

（数値等）
上記実施形態で説明した水処理デバイスの数、設備システムの数、制御内容の具体例などは、あくまで一例であり、任意に変更することができる。また、実施形態で説明したフローチャートも、矛盾のない範囲内で処理の順序を変更することができる。

（システム）
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、水処理システム１は、管理システム５（Plant－Level－System and Software）により算出された最適化した仮想システム構成を、実設備が自動的に模すように構成されていてもよい。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散および統合して構成することができる。

さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

（ハードウェア）
次に、実施形態で説明したコンピュータのハードウェア構成例を説明する。なお、管理装置５０とエッジコンピュータ４０は同様のハードウェア構成とするので、ここでは、情報処理装置１００として説明する。図８は、ハードウェア構成例を説明する図である。図８に示すように、情報処理装置１００は、通信装置１００ａ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１００ｂ、メモリ１００ｃ、プロセッサ１００ｄを有する。また、図８に示した各部は、バス等で相互に接続される。

通信装置１００ａは、ネットワークインタフェースカードなどであり、他のサーバとの通信を行う。ＨＤＤ１００ｂは、図３に示した機能を動作させるプログラムやＤＢを記憶する。

プロセッサ１００ｄは、図３に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１００ｂ等から読み出してメモリ１００ｃに展開することで、図３等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。例えば、管理装置５０を例にして説明すると、このプロセスは、管理装置５０が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、プロセッサ１００ｄは、仮想処理部５３ａ、制御管理部５３ｂ等と同様の機能を有するプログラムをＨＤＤ１００ｂ等から読み出す。そして、プロセッサ１００ｄは、仮想処理部５３ａ、制御管理部５３ｂ等と同様の処理を実行するプロセスを実行する。

このように、情報処理装置１００は、プログラムを読み出して実行することで水処理方法を実行する情報処理装置として動作する。また、情報処理装置１００は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施形態と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施形態でいうプログラムは、情報処理装置１００によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。

このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto－Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。

１ 水処理システム
２ 設備システム
５ 管理システム
２０ 水処理デバイス群
３０ ＰＬＣ
４０ エッジコンピュータ
４１ 通信部
４２ 記憶部
４３ 制御部
５０ 管理装置
５１ 通信部
５２ 記憶部
５３ 制御部
５３ａ 仮想処理部
５３ｂ 制御管理部

Claims (7)

1. 水処理プロセスを実行する各水処理デバイスと、前記各水処理デバイスの最適化運転のための制御を実行する制御装置と、エッジコンピュータと、を含む設備システムと、
   前記各水処理デバイスを仮想化した仮想システムを用いて、前記水処理プロセスの制御内容を決定し、前記設備システムの前記制御装置を介して、前記制御内容に基づき前記設備システムの前記水処理プロセスを制御する管理装置を含む管理システムと、を有し、
   前記設備システムの前記エッジコンピュータは、
   前記各水処理デバイスの運転状況に関するデバイス情報に基づき、設計段階で定められた仕様の範囲内である第１条件にしたがって制御内容を決定し、前記第１条件にしたがった制御内容を前記設備システムの前記制御装置に指示し、
   前記管理システムの管理装置は、
   前記仮想システムを用いて、前記設計段階で定められた仕様の範囲外であって前記設備システムの外部から指定された第２条件にしたがって制御内容を決定し、前記第２条件にしたがった制御内容を前記エッジコンピュータを介して前記設備システムの前記制御装置に指示し、
   前記設備システムの前記制御装置は、
   前記エッジコンピュータから指示された前記第１条件にしたがった制御内容、または前記管理装置から前記エッジコンピュータを介して指示された前記第２条件にしたがった制御内容を用いて、制御ロジックを更新し、
   更新後の制御ロジックに基づいて、前記各水処理デバイスの最適化運転のための制御を実行する、
   水処理システム。
2. 前記水処理システムは、
   それぞれが前記各水処理デバイスと前記制御装置を有する複数の設備システムを有し、
   前記複数の設備システムの各制御装置は、
   属する前記設備システム内の前記各水処理デバイスの運転状況に関するデバイス情報を用いて、属する前記設備システム内の前記水処理プロセスの最適化を実行する制御部、
   を有する請求項１に記載の水処理システム。
3. 前記管理システムの前記管理装置は、
   前記複数の設備システムそれぞれの前記各制御装置から、前記水処理プロセスの運転状況に関するプロセス情報を取得し、
   前記複数の設備システムそれぞれの前記プロセス情報に基づき、前記複数の設備システム全体を最適化する制御内容を生成し、
   前記複数の設備システムの各制御装置に、前記制御内容を出力する、制御部を有し、
   前記複数の設備システムの各制御装置は、
   前記管理装置から出力された前記制御内容にしたがって、属する前記設備システム内の前記水処理プロセスの最適化を実行する、
   請求項２に記載の水処理システム。
4. 前記設備システムは、
   前記各水処理デバイスごとに前記制御装置を有し、
   前記管理システムの前記管理装置は、
   各制御装置を介して、前記各水処理デバイスの運転制御を実行する制御部、
   を有する請求項１に記載の水処理システム。
5. 前記管理装置は、
   前記水処理プロセスの運転状況に関するプロセス情報を前記制御装置から取得し、
   前記仮想システムと前記プロセス情報とを用いて、前記水処理プロセスのシミュレーションを実行し、
   前記制御装置を介して、前記シミュレーションの結果に基づいた前記水処理プロセスの制御を実行する、
   制御部を有する請求項１に記載の水処理システム。
6. 水処理プロセスを実行する各水処理デバイスと、前記各水処理デバイスの最適化運転のための制御を実行する制御装置と、エッジコンピュータと、を含む設備システム、および、前記各水処理デバイスを仮想化した仮想システムを用いて、前記水処理プロセスの制御内容を決定し、前記設備システムの前記制御装置を介して、前記制御内容に基づき前記設備システムの前記水処理プロセスを制御する管理装置を含む管理システム、有する水処理システムが実行する水処理方法において、
   前記設備システムの前記エッジコンピュータは、
   前記各水処理デバイスの運転状況に関するデバイス情報に基づき、設計段階で定められた仕様の範囲内である第１条件にしたがって制御内容を決定し、前記第１条件にしたがった制御内容を前記設備システムの前記制御装置に指示し、
   前記管理システムの管理装置は、
   前記仮想システムを用いて、前記設計段階で定められた仕様の範囲外であって前記設備システムの外部から指定された第２条件にしたがって制御内容を決定し、前記第２条件にしたがった制御内容を前記エッジコンピュータを介して前記設備システムの前記制御装置に指示し、
   前記設備システムの前記制御装置は、
   前記エッジコンピュータから指示された前記第１条件にしたがった制御内容、または前記管理装置から前記エッジコンピュータを介して指示された前記第２条件にしたがった制御内容を用いて、制御ロジックを更新し、
   更新後の制御ロジックに基づいて、前記各水処理デバイスの最適化運転のための制御を実行する、
   水処理方法。
7. 水処理プロセスを実行する各水処理デバイスと、前記各水処理デバイスの最適化運転のための制御を実行する制御装置と、前記各水処理デバイスの運転状況に関するデバイス情報に基づき、設計段階で定められた仕様の範囲内である第１条件にしたがって制御内容を決定し、前記第１条件にしたがった制御内容を前記制御装置に指示し、前記制御装置に制御ロジックを更新させるエッジコンピュータと、を含む、設備システム内の前記各水処理デバイスを仮想化した仮想システムを生成し、
   前記仮想システムを用いて前記水処理プロセスの制御内容を決定し、
   前記設備システム内で水処理プロセスを実行する各水処理デバイスの制御を実行する制御装置を介して、前記制御内容に基づき前記設備システムの前記水処理プロセスを制御する、制御部を有し、
   前記制御部は、
   前記仮想システムを用いて、前記設計段階で定められた仕様の範囲外であって前記設備システムの外部から指定された第２条件にしたがって制御内容を決定し、前記第２条件にしたがった制御内容を前記エッジコンピュータを介して前記設備システムの前記制御装置に指示し、前記制御装置に制御ロジックを更新させる、
   情報処理装置。

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