JP7502235B2 - 汚泥処理管理装置および汚泥処理管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、汚泥処理管理装置および汚泥処理管理方法に関する。

下記特許文献１は、下水処理場の運転支援を行う運転支援装置を開示する。この運転支援装置は、下水処理場ごとの下水処理機器のデータベースおよび所定の数値モデルを格納する記憶部と、下水処理場への流入条件、下水処理場の運転条件、記憶部のデータを参照して、所定期間における下水処理場からの放流水質予測値を算出する放流水質演算手段と、運転条件に基づいて下水処理場における下水処理の運転費予測値を算出する運転費演算手段と、放流水質予測値、運転費予測値および排出枠およびこの排出枠の購入または売却価格を含む排出枠条件に基づいて、下水処理場における排出汚濁負荷予測値の算出および排出枠の購入または売却による効果の指標である枠取引効果指標値の算出を行う処理効果演算手段と、を備える。

特開２００６－２１０８５号公報

しかしながら、上記特許文献１の運転支援装置は水処理に関する技術であり、汚泥処理に対する運転支援については何ら考慮されていない。下水処理および排水処理の過程で発生する汚泥は、容量および容積を下げる脱水処理などを経て産業廃棄物として搬出され、埋め立て処理、燃料および資源として再利用される。輸送費および引取費の搬出にかかる費用は一般的に容量単価で定められており、そのコスト低減のために固形分に対する水分の比率、すなわち含水率を脱水工程にて可能な限り下げることが望まれる。

一方で含水率を低減するための諸施策にはそれぞれコストが生じる。たとえば、汚泥の脱水性を上げるために薬品添加量を増やせば、薬品コストが増大する。したがって、含水率低減による搬出費用の低減と施策のためのコストはトレードオフの関係にある。汚泥処理の経済的運用のためには、これらトレードオフの関係を熟知し最適点での運用を続けることが望まれる。

ところが、汚泥の性状は下水および排水の性状変化に伴い刻々と変化すること、トレードオフの関係は非常に複雑で判断が容易でないことから、最適な運転点の判断をタイムリーに下すことは容易でない。また、判断基準も運転員の経験則に依存しているのが現状であり、技術継承の観点でも問題点が生じている。

本発明は、汚泥処理システムの適切な運転条件を提示することを目的とする。

本願において開示される発明の一側面となる汚泥処理管理装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置であって、前記プロセッサは、前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムを運転する運転員の労働時間を制約する制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、汚泥処理システムの適切な運転条件を提示することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、汚泥処理管理システムのシステム構成例を示す説明図である。 図２は、管理サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３は、単価管理テーブルの一例を示す説明図である。 図４は、凝集剤テーブルの一例を示す説明図である。 図５は、制約条件テーブルの一例を示す説明図である。 図６は、実測流入汚泥性状テーブルの一例を示す説明図である。 図７は、フロック形成条件テーブルの一例を示す説明図である。 図８は、実測脱水汚泥性状テーブルの一例を示す説明図である。 図９は、実測脱水汚泥量テーブルの一例を示す説明図である。 図１０は、汚泥圧入ポンプ実測テーブルの一例を示す説明図である。 図１１は、フロック形成槽実測テーブルの一例を示す説明図である。 図１２は、脱水機実測テーブルの一例を示す説明図である。 図１３は、脱水汚泥移送ポンプ実測テーブルの一例を示す説明図である。 図１４は、運転員実測テーブルの一例を示す説明図である。 図１５は、メンテナンス管理テーブルの一例を示す説明図である。 図１６は、汚泥流入出収支テーブルの一例を示す説明図である。 図１７は、脱水汚泥流入出収支テーブルの一例を示す説明図である。 図１８は、管理サーバによる汚泥処理計画策定処理手順例を示すフローチャートである。 図１９は、運転条件と総合コストとの関係を示すグラフである。

＜システム構成例＞
図１は、汚泥処理管理システムのシステム構成例を示す説明図である。汚泥処理管理システム１００は、管理サーバ１０１と、汚泥処理システム１０２と、を有する。管理サーバ１０１および汚泥処理システム１０２は、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１０３を介して通信可能に接続される。管理サーバ１０１は、汚泥処理システム１０２の系内を管理するコンピュータである。汚泥処理システム１０２は、水処理された汚泥１２０を処理するシステムである。

汚泥処理システム１０２は、汚泥貯留槽１２１を有する。汚泥貯留槽１２１は、水処理された汚泥１２０を貯留する。水位計１２２は、汚泥貯留槽１２１に貯留されている汚泥１２０の水位を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

水温センサ１２３は、汚泥貯留槽１２１に貯留されている汚泥１２０の水温を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。流量計１２４は、上流プロセスである水処理システムから流入される汚泥１２０の流量［ｍ^３／ｈ］を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

汚泥圧入ポンプ１３０は、汚泥貯留槽１２１の汚泥１２０を圧入し、フロック形成槽１５０に排出する。流量計１３１は、汚泥圧入ポンプ１３０から排出される汚泥１２０の流量を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

ペーハーセンサ１３２は、汚泥圧入ポンプ１３０から排出される汚泥１２０の水素イオン濃度を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

電気伝導度センサ１３３は、汚泥圧入ポンプ１３０から排出される汚泥１２０の電気伝導度を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

汚泥濃度センサ１３４は、汚泥圧入ポンプ１３０から排出される汚泥１２０の汚泥濃度を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

薬液ポンプ１４０は、凝集剤を汚泥１２０に注入する。流量計１４１は、汚泥１２０に注入される凝集剤の流量を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

フロック形成槽１５０は、汚泥１２０を吸入してフロックを形成し、形成したフロックを脱水機１６０に排出する。フロック形成槽１５０は、急速撹拌機１５１と、緩速撹拌機１５２と、モータ１５３，１５４と、圧力計１５５と、フロックセンサ１５６と、を有する。

急速撹拌機１５１は、フロック形成槽１５０内の汚泥を急速で撹拌する。緩速撹拌機１５２は、急速撹拌機１５１の撹拌速度よりも遅い撹拌速度でフロック形成槽１５０内の汚泥１２０を撹拌する。

モータ１５３は、急速撹拌機１５１を回転駆動し、急速撹拌機１５１の回転数を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

モータ１５４は、緩速撹拌機１５２を回転駆動し、緩速撹拌機１５２の回転数を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

圧力計１５５は、形成されたフロックを脱水機１６０に排出する排出圧力を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

フロックセンサ１５６は、フロック形成槽１５０内のフロックを撮影することで、フロックの直径［ｍｍ］を形成フロック性状として検出する。フロックの直径［ｍｍ］は、たとえば、フロックの直径分布の中央値が採用される。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

脱水機１６０は、フロック形成槽１５０からのフロックを脱水し、フロックから脱離液１６７Ａを分離して、脱水汚泥１６７Ｂとして脱水汚泥ホッパー１８０に排出する。脱水機１６０は、位置センサ１６１～１６４と、背圧付与板１６５と、脱水機駆動機１６６と、を有する。

位置センサ１６１～１６４は、背圧付与板１６５の位置を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

背圧付与板１６５は、脱水機１６０への背圧を制御する機構である。背圧付与板１６５が脱水機１６０の内部に接近すると背圧が高くなり、離間すると低くなる。

含水率センサ１６８は、脱水機１６０からの脱水汚泥１６７Ｂの含水率を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

流量計１６９は、脱水機１６０からの脱水汚泥１６７Ｂの流量を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

脱水汚泥移送ポンプ１７０は、脱水機１６０からの脱水汚泥１６７Ｂを吸入し、脱水汚泥ホッパー１８０に吐出する。

圧力計１７１は、脱水汚泥移送ポンプ１７０が脱水汚泥１６７Ｂを脱水汚泥ホッパー１８０に吐出する吐出圧力を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

脱水汚泥ホッパー１８０は、脱水機１６０からの脱水汚泥１６７Ｂを貯留する。重量センサ１８１は、脱水汚泥ホッパー１８０に貯留された脱水汚泥１６７Ｂの重量を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。流量計１８２は、脱水汚泥ホッパー１８０から排出される脱水汚泥１６７Ｂの流量を検出する。検出されたセンサデータは、管理サーバ１０１に送信される。

＜管理サーバ１０１のハードウェア構成例＞
図２は、管理サーバ１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。管理サーバ１０１は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ）２０５と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、管理サーバ１０１を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナ、マイクがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワーク１０３と接続し、データを送受信する。

＜テーブルの構成例＞
つぎに、図３～図１７を用いて、管理サーバ１０１が読み書き可能なテーブル群の構成例について説明する。これらテーブル群は、たとえば、記憶デバイス２０２に記憶される。なお、以下のテーブル群におけるフィールドの各々について、その値が固定値、実測値、または、固定値および実測値のいずれか、が採用されるが、対象物によっては固定値（ただし、任意に設定変更可能）にしか設定できないフィールド（たとえば、フロック形成槽容量、電気代単価など）もあれば、経時的に変動する実測値しか設定できないフィールド（たとえば、水温、汚泥濃度など）もあれば、固定値および実測値のいずれでもよいフィールド（たとえば、凝集剤注入量や急速撹拌機回転数など）がある。

固定値および実測値のいずれでもよいフィールドについては、固定値で設定すれば計算効率が向上し、かつ、記憶デバイス２０２の使用容量の低減化を図ることができ、実測値で設定すれば、計算結果の高精度化を図ることができる。したがって、以下に示すテーブル群において、固定値および実測値のいずれでもよいフィールドについては、固定値および実測値のいずれか一方を用いて説明するが、他方で設定しもよい。

［単価管理テーブル］
図３は、単価管理テーブルの一例を示す説明図である。単価管理テーブル３００は、各種単価を管理するテーブルである。単価管理テーブル３００は、フィールドとして、人件費単価３０１と、運搬費単価３０２と、引取費単価３０３と、メンテナンス単価３０４と、電気代単価３０５と、を有する。

人件費単価３０１は、汚泥処理システム１０２に従事する運転員の１人当たりの１時間の労働単価である。運搬費単価３０２は、脱水汚泥１６７Ｂを汚泥処理システム１０２外に運搬する費用の単価である。引取費単価３０３は、運搬された脱水汚泥１６７Ｂの引取先に支払う費用の単価である。メンテナンス単価３０４は、汚泥処理システム１０２のメンテナンスに必要な費用の単価である。電気代単価３０５は、汚泥処理システム１０２での電気代の単価である。

［凝集剤テーブル］
図４は、凝集剤テーブルの一例を示す説明図である。凝集剤テーブル４００は、凝集剤に関する情報を規定するテーブルである。凝集剤テーブル４００は、フィールドとして、薬品単価４０１と、原液濃度４０２と、凝集剤注入量４０３と、を有する。薬品単価４０１は、凝集剤を構成する薬品の１キログラムあたりの価格である。原液濃度４０２は、水１リットル当たりの薬品原液の濃度である。凝集剤注入量４０３は、薬液ポンプ１４０で注入される凝集剤の１秒あたりの量である。薬品単価４０１、原液濃度４０２および凝集剤注入量４０３の値は、任意に設定可能である。

なお、凝集剤注入量４０３については、管理サーバ１０１が下記式（１）により所定時間ごとに算出してもよい。

凝集剤注入量［Ｌ/ｓ］
＝薬液ポンプストローク回数［回／ｓ］×薬液ポンプストローク長［Ｌ／回］…（１）

［制約条件テーブル］
図５は、制約条件テーブルの一例を示す説明図である。制約条件テーブル５００は、制約条件を規定するテーブルである。制約条件は、汚泥処理システム１０２の総合コストの算出に当たり遵守すべき条件である。制約条件テーブル５００は、フィールドとして、１人当たり最大労働時間５０１と、駆動機電流上限値５０２と、流入圧力上限値５０３と、流出圧力上限値５０４と、汚泥貯留槽容量５０５と、脱水汚泥ホッパー最大許容貯留重量５０６と、脱水汚泥の搬出予定時刻５０７と、を有する。

１人当たり最大労働時間５０１は、汚泥処理システム１０２に従事する運転員１人当たりの労働時間の最大値である。駆動機電流上限値５０２は、脱水機駆動機の駆動電流の上限値である。流入圧力上限値５０３は、脱水汚泥移送ポンプ１７０の流入圧力の上限値である。流出圧力上限値５０４は、脱水汚泥移送ポンプ１７０の流出圧力の上限値である。汚泥貯留槽容量５０５は、汚泥貯留槽１２１に汚泥１２０を貯留可能な容量である。脱水汚泥ホッパー最大許容貯留重量５０６は、脱水汚泥ホッパー１８０に脱水汚泥１６７Ｂを貯留可能な最大許容重量である。脱水汚泥の搬出予定時刻５０７は、脱水汚泥１６７Ｂを汚泥処理システム１０２から搬出する予定時刻である。

［実測流入汚泥性状テーブル］
図６は、実測流入汚泥性状テーブルの一例を示す説明図である。実測流入汚泥性状テーブル６００は、汚泥処理システム１０２に流入した汚泥の性状に関する実測値を記録するテーブルである。実測流入汚泥性状テーブル６００は、フィールドとして、運転日時６０１と、上流プロセス運転条件６０２と、水温６０３と、ｐＨ６０４と、電気伝導度６０５と、汚泥濃度６０６と、含水率６０７と、天候６０８と、季節６０９と、実測形成フロック性状６１０と、を有する。

運転日時６０１は、汚泥処理システム１０２を運転した日付時刻である。具体的には、たとえば、実測流入汚泥性状テーブル６００の各エントリの運転日時６０１を除く値は、その運転日時６０１から次のエントリの運転日時６０１までの時間間隔での実測値である。当該時間間隔中に実測値が複数得られる場合には、当該各エントリの値は、複数の実測値の代表値となる。代表値は、複数の実測値の平均値、中央値、最大値、最小値、または最頻値のいずれもよい（以降のテーブルでも同様。）。以下、代表値である場合も「実測値」として説明する。

上流プロセス運転条件６０２は、汚泥処理システム１０２の上流プロセスである水処理の運転条件である。具体的には、上流プロセス運転条件６０２は、運転日時６０１の水処理における流入汚泥性状に影響を与えると推定されるパラメータの代表値であり、たとえば、曝気風量、汚泥返送率、ＭＬＳＳ（活性汚泥浮遊物質（Ｍｉｘｅｄ Ｌｉｑｕｏｒ Ｓｕｓｐｅｎｄｅｄ Ｓｏｌｉｄｓ））濃度がある。

水温６０３は、水温センサ１２３で検出された汚泥処理システム１０２を流れる汚泥１２０の温度の実測値である。ｐＨ６０４は、ペーハーセンサ１３２で検出された汚泥処理システム１０２を流れる汚泥１２０の水素イオン濃度の実測値である。電気伝導度６０５は、電気伝導度センサ１３３で検出された汚泥処理システム１０２に流入された汚泥１２０の電気伝導度の実測値である。

汚泥濃度６０６は、汚泥濃度センサ１３４で検出された汚泥処理システム１０２に流入された汚泥１２０の濃度の実測値である。含水率６０７は、含水率センサ１６８で検出された脱水汚泥１６７Ｂに含まれる水分の割合の実測値である。天候６０８は、晴れ、曇り、雨、雪などの運転日時６０１における気象状態である。季節６０９は、春、夏、秋、冬など１年間を天候で区切った区間である。実測形成フロック性状６１０は、運転日時６０１において流量計１３１で検出された汚泥１２０の流量の実測値である。

［フロック形成条件テーブル］
図７は、フロック形成条件テーブルの一例を示す説明図である。フロック形成条件テーブル７００は、フロック形成条件を規定するテーブルである。フロック形成条件テーブル７００は、フィールドとして、運転日時６０１と、凝集剤注入率７０１と、急速撹拌機回転数７０２と、緩速撹拌機回転数７０３と、フロック形成槽容量７０４と、時間当たり処理量７０５と、を有する。フロック形成条件とは、脱水機がフロックを形成するために必要な条件であり、凝集剤注入率７０１、急速撹拌機回転数７０２、緩速撹拌機回転数７０３、フロック形成槽容量７０４および時間当たり処理量７０５により規定される。

凝集剤注入率７０１、急速撹拌機回転数７０２、緩速撹拌機回転数７０３、および時間当たり処理量７０５は、固定値または実測値のいずれで規定してもよいが、図７では、実測値を例に挙げて説明する。

凝集剤注入率７０１は、運転日時における凝集剤を注入する割合である。凝集剤注入率７０１は、原液濃度４０２と、凝集剤注入量４０３と、汚泥流量［ｍ^３／ｈ］と、に基づいて算出される。汚泥流量［ｍ^３／ｈ］は、フロック形成槽１５０に汚泥が流入する流量であり、たとえば、流量計１３１によって検出される。凝集剤注入率７０１は、下記式（２）により算出される。

凝集剤注入率［ｍｇ／Ｌ］＝原液濃度［ｍｇ／Ｌ］×凝集剤注入量［Ｌ／Ｓ］÷汚泥流量［ｍ３／ｈ］×単位換算係数…（２）

急速撹拌機回転数７０２は、運転日時６０１における急速撹拌機の回転数［ｒｐｍ］の実測値である。

緩速撹拌機回転数７０３は、運転日時６０１における緩速撹拌機の回転数［ｒｐｍ］の実測値である。

フロック形成槽容量７０４は、フロック形成槽１５０の容量を示す固定値である。

時間当たり処理量７０５は、フロック形成槽１５０に汚泥が流入する流量、すなわち、上述した汚泥流量であり、たとえば、流量計１３１によって検出される。また、管理サーバ１０１は、時間当たり処理量７０５を、脱水機駆動機回転数を用いて下記式（３）により算出してもよい。

時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］＝脱水機駆動機回転数［ｒｐｍ］×脱水機特性係数
…（３）

脱水機駆動機回転数は、脱水機駆動機１６６の回転数であり、脱水機駆動機１６６により検出される。脱水機駆動機回転数は、固定値でもよく実測値でもよい。脱水機特性係数は、任意の値でもよい。また、管理サーバ１０１は、脱水機駆動機１６６から検出される脱水機駆動機回転数の実測値および流量計１３１から検出される汚泥流量［ｍ^３／ｈ］の実測値に基づいて機械学習により回帰式を生成し、当該回帰式における脱水機特性係数を上記式（３）に適用してもよい。

また、管理サーバ１０１は、実測流入汚泥性状テーブル６００およびフロック形成条件テーブル７００を用いて、形成フロック性状［ｍｍ］を予測する関数ｆ１を生成する（下記式（４）を参照。）。

形成フロック性状［ｍｍ］＝ｆ１（流入汚泥性状，フロック形成条件）…（４）

上記式（４）の流入汚泥性状は、たとえば、運転日時６０１の所定時間前に実測された、実測流入汚泥性状テーブル６００における上流プロセス運転条件６０２、水温６０３、ｐＨ６０４、電気伝導度６０５、汚泥濃度６０６、含水率６０７、天候６０８、季節６０９の値である。

管理サーバ１０１は、上記式（４）の左辺に運転日時６０１ごとの実測形成フロック性状６１０を正解データとして入力し、上記式（４）の右辺に、運転日時６０１ごとの上述した流入汚泥性状とフロック形成条件（凝集剤注入率７０１～時間当たり処理量７０５）を学習データとして入力し、機械学習により関数ｆ１を回帰式として生成する。

［実測脱水汚泥性状テーブル］
図８は、実測脱水汚泥性状テーブルの一例を示す説明図である。実測脱水汚泥性状テーブル８００は、汚泥処理システム１０２で脱水された脱水汚泥１６７Ｂの性状に関する実測値を記録するテーブルである。実測脱水汚泥性状テーブル８００は、フィールドとして、運転日時６０１と、実測形成フロック性状６１０と、脱水機運転条件８０１と、実測脱水汚泥性状８０２と、を有する。

脱水機運転条件８０１は、脱水機の運転に必要な条件であり、具体的には、たとえば、脱水機駆動機実測回転数８１１と、実測圧入圧力８１２と、実測付与背圧レベル８１３と、を有する。

脱水機駆動機実測回転数８１１は、運転日時６０１における脱水機駆動機の回転数の実測値である。

実測圧入圧力８１２は、運転日時６０１において脱水機に汚泥が圧入される圧力の実測値であり、圧力計１５５によって検出される。

実測付与背圧レベル８１３は、運転日時６０１における背圧付与板１６５の位置であり、位置センサ１６１～１６４によって検出される。

実測脱水汚泥性状８０２は、運転日時６０１における脱水機で脱水された脱水汚泥１６７Ｂの性状を示す実測値であり、具体的には、たとえば、運転日時６０１において含水率センサ１６８で検出された含水率６０７に所定の単位換算係数を乗じることで求められる。

管理サーバ１０１は、実測脱水汚泥性状テーブル８００を用いて、脱水汚泥性状［ｔ／ｍ^３］を予測する関数ｆ２を生成する（下記式（５）を参照。）。

脱水汚泥性状［ｔ／ｍ^３］＝ｆ２（形成フロック性状，脱水機運転条件）…（５）

管理サーバ１０１は、上記式（５）の左辺に運転日時６０１ごとの実測脱水汚泥性状８０２を正解データとして入力し、上記式（５）の右辺に、運転日時６０１ごとの実測形成フロック性状６１０および脱水機運転条件８０１を学習データとして入力し、機械学習により、関数ｆ２を回帰式として生成する。

［実測脱水汚泥量テーブル］
図９は、実測脱水汚泥量テーブルの一例を示す説明図である。実測脱水汚泥量テーブル９００は、汚泥処理システム１０２で脱水された脱水汚泥１６７Ｂの量に関する実測値を記録するテーブルである。実測脱水汚泥量テーブル９００は、フィールドとして、運転日９０１と、実測脱水汚泥量９０２と、を有する。

運転日９０１は、汚泥処理システム１０２を運転した年月日である。実測脱水汚泥量９０２は、運転日における脱水汚泥量の実測値であり、具体的には、たとえば、重量センサ１８１により検出される。

管理サーバ１０１は、実測脱水汚泥性状テーブル８００および実測脱水汚泥量テーブル９００を用いて、脱水汚泥量［ｔ／日］を予測する関数ｆ３を生成する（下記式（６）を参照。）。

脱水汚泥量［ｔ／日］
＝ｆ３（脱水汚泥性状［ｔ／ｍ^３］，計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］，脱水プロセス運転条件）…（６）

管理サーバ１０１は、上記式（６）の左辺に運転日９０１ごとの実測脱水汚泥量９０２を正解データとして入力し、上記式（６）の右辺に、運転日９０１ごとの実測脱水汚泥性状８０２、計画処理対象汚泥量および脱水プロセス運転条件を学習データとして入力し、機械学習により、関数ｆ３を回帰式として生成する。

上記式（６）の右辺の計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］とは、計画処理対象日における汚泥１２０の量である。関数ｆ３の生成時には、管理サーバ１０１は、過去の計画処理対象日における汚泥１２０の量を下記式（７）により算出する。

計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］
＝時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］×（汚泥処理終了時刻－汚泥処理開始時刻）…（７）

上記式（７）の時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］は、過去の計画処理対象日となる運転日時６０１の時間当たり処理量７０５である。汚泥処理終了時刻は、過去の計画処理対象日における汚泥処理の終了時刻であり、汚泥処理開始時刻は、過去の計画処理対象日における汚泥処理の開始時刻である。

上記式（７）は、過去の計画処理対象日の各々について適用されるが、時間当たり処理量７０５の実測値は、運転日時６０１ごとにフロック形成条件テーブル７００に格納されている。したがって、過去の計画処理対象日の各々の計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］は、当該日の時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］の代表値（平均値、中央値、最大値、最小値、または最頻値のいずれか）に、当該日の（汚泥処理終了時刻－汚泥処理開始時刻）を乗じた値となる。

また、上記式（６）の脱水プロセス運転条件は、脱水機運転条件８０１と、フロック形成条件（凝集剤注入率７０１、急速撹拌機回転数７０２、緩速撹拌機回転数７０３、フロック形成槽容量７０４および時間当たり処理量７０５）と、を含む実測値である。したがって、関数ｆ３の生成時には、管理サーバ１０１は、過去の計画処理対象日における脱水プロセス運転条件を上記式（６）に入力することになる。

［汚泥圧入ポンプ実測テーブル］
図１０は、汚泥圧入ポンプ実測テーブルの一例を示す説明図である。汚泥圧入ポンプ実測テーブル１０００は、汚泥圧入ポンプ１３０に関する実測値を記録するテーブルである。汚泥圧入ポンプ実測テーブルは、フィールドとして、運転日時６０１と、汚泥圧入ポンプ実測消費電力量１００１と、実測圧入圧力８１２と、汚泥圧入ポンプ実測回転数１００２と、を有する。

汚泥圧入ポンプ実測消費電力量１００１は、運転日時６０１において汚泥圧入ポンプ１３０が消費した電力量の実測値であり、不図示の電力量計により検出される。

汚泥圧入ポンプ実測回転数１００２は、運転日時６０１における汚泥圧入ポンプ１３０の回転数の実測値であり、汚泥圧入ポンプ１３０により検出される。

管理サーバ１０１は、汚泥圧入ポンプ実測テーブル１０００を用いて、汚泥圧入ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］を予測する関数ｆ４を生成する（下記式（８）を参照。）。

汚泥圧入ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］
＝ｆ４（圧入圧力、汚泥圧入ポンプ回転数、運転時間）…（８）

管理サーバ１０１は、上記式（８）の左辺に運転日時６０１ごとの汚泥圧入ポンプ実測消費電力量１００１を正解データとして入力し、上記式（８）の右辺に運転日時６０１ごとの実測圧入圧力８１２、汚泥圧入ポンプ実測回転数１００２および運転時間を学習データとして入力し、機械学習により、関数ｆ４を回帰式として生成する。なお、運転時間は、連続する運転日時６０１の値の時間間隔である。

［フロック形成槽実測テーブル］
図１１は、フロック形成槽実測テーブルの一例を示す説明図である。フロック形成槽実測テーブル１１００は、フロック形成槽１５０に関する実測値を記録するテーブルである。フロック形成槽実測テーブル１１００は、フィールドとして、運転日時６０１と、フロック形成槽実測消費電力量１１０１と、急速撹拌機実測回転数１１０２と、緩速撹拌機実測回転数１１０３と、実測形成フロック性状６１０と、を有する。

フロック形成槽実測消費電力量１１０１は、運転日時６０１においてフロック形成槽１５０が消費した電力量の実測値であり、不図示の電力量計により検出される。

急速撹拌機実測回転数１１０２は、運転日時６０１において実測された急速撹拌機１５１の回転数の実測値であり、モータ１５３で検出される。

緩速撹拌機実測回転数１１０３は、運転日時６０１において実測された緩速撹拌機１５２の回転数の実測値であり、モータ１５４で検出される。

管理サーバ１０１は、フロック形成槽実測テーブル１１００を用いて、フロック形成槽消費電力量［ｋＷｈ］を予測する関数ｆ５を生成する（下記式（９）を参照。）。

フロック形成槽消費電力量［ｋＷｈ］
＝ｆ５（急速撹拌機回転数、緩速撹拌機回転数、形成フロック性状、運転時間）…（９）

管理サーバ１０１は、上記式（９）の左辺に運転日時６０１ごとのフロック形成槽実測消費電力量１１０１を正解データとして入力し、上記式（９）の右辺に、運転日時６０１ごとの急速撹拌機実測回転数１１０２、緩速撹拌機実測回転数１１０３および運転時間を学習データとして入力し、機械学習により、関数ｆ５を回帰式として生成する。なお、運転時間は、連続する運転日時６０１の値の時間間隔である。

［脱水機実測テーブル］
図１２は、脱水機実測テーブルの一例を示す説明図である。脱水機実測テーブル１２００は、脱水機１６０に関する実測値を記録するテーブルである。脱水機実測テーブル１２００は、フィールドとして、運転日時６０１と、脱水機実測消費電力量１２０１と、脱水機駆動機実測回転数８１１と、実測付与背圧レベル８１３と、実測形成フロック性状６１０と、時間当たり処理量７０５と、を有する。

脱水機実測消費電力量１２０１は、運転日時６０１において脱水機が消費した電力量の実測値であり、不図示の電力量計により検出される。

管理サーバ１０１は、脱水機実測テーブル１２００を用いて、脱水機消費電力量［ｋＷｈ］を予測する関数ｆ６を生成する（下記式（１０）を参照。）。

脱水機消費電力量［ｋＷｈ］
＝ｆ６（脱水機駆動機回転数、付与背圧レベル、形成フロック性状、時間当たり処理量、運転時間）…（１０）

管理サーバ１０１は、上記式（１０）の左辺に運転日時６０１ごとの脱水機実測消費電力量１２０１を正解データとして入力し、上記式（１０）の右辺に、運転日時６０１ごとの脱水機実測消費電力量１２０１、脱水機駆動機実測回転数８１１、実測付与背圧レベル８１３、実測形成フロック性状６１０、時間当たり処理量７０５および運転時間を学習データとして入力し、機械学習により、関数ｆ６を回帰式として生成する。なお、運転時間は、連続する運転日時６０１の値の時間間隔である。

［脱水汚泥移送ポンプ実測テーブル］
図１３は、脱水汚泥移送ポンプ実測テーブルの一例を示す説明図である。脱水汚泥移送ポンプ実測テーブル１３００は、脱水汚泥移送ポンプ１７０に関する実測値を記録するテーブルである。脱水汚泥移送ポンプ実測テーブル１３００は、フィールドとして、運転日時６０１と、脱水汚泥移送ポンプ実測消費電力量１３０１と、実測脱水汚泥性状８０２と、脱水汚泥移送ポンプ実測回転数１３０２と、実測吐出圧力１３０３と、を有する。

脱水汚泥移送ポンプ実測消費電力量１３０１は、運転日時６０１において脱水汚泥移送ポンプ１７０が消費した電力量の実測値であり、不図示の電力量計により検出される。

脱水汚泥移送ポンプ実測回転数１３０２は、運転日時６０１における脱水汚泥移送ポンプ１７０の回転数の実測値であり、脱水汚泥移送ポンプ１７０により検出される。

実測吐出圧力１３０３は、運転日時６０１において脱水汚泥移送ポンプ１７０が脱水汚泥ホッパー１８０に脱水汚泥１６７Ｂを吐出する吐出圧力の実測値であり、圧力計１７１によって検出される。

管理サーバ１０１は、脱水汚泥移送ポンプ実測テーブル１３００を用いて、脱水汚泥移送ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］を予測する関数ｆ７を生成する（下記式（１１）を参照。）。

脱水汚泥移送ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］
＝ｆ７（脱水汚泥性状、脱水汚泥移送ポンプ回転数、運転時間）…（１１）

管理サーバ１０１は、上記式（１１）の左辺に運転日時６０１ごとの脱水汚泥移送ポンプ実測消費電力量１３０１を正解データとして入力し、上記式（１１）の右辺に運転日時６０１ごとの実測脱水汚泥性状８０２、脱水汚泥移送ポンプ実測回転数１３０２、および運転時間を学習データとして入力し、機械学習により、関数ｆ７を回帰式として生成する。なお、運転時間は、連続する運転日時６０１の値の時間間隔である。

また、管理サーバ１０１は、実測脱水汚泥量テーブル９００および脱水汚泥移送ポンプ実測テーブル１３００を用いて、汚泥移送ポンプ吐出圧力を予測する関数ｆ８を生成する（下記式（１２）を参照。）。

汚泥移送ポンプ吐出圧力＝ｆ８（脱水汚泥性状、脱水汚泥量）…（１２）

管理サーバ１０１は、上記式（１２）の左辺に運転日時６０１ごとの実測吐出圧力１３０３を正解データとして入力し、上記式（１２）の右辺に運転日時６０１ごとの実測脱水汚泥性状８０２および実測脱水汚泥量９０２を学習データとして入力し、機械学習により、関数ｆ８を回帰式として生成する。

［運転員実測テーブル］
図１４は、運転員実測テーブルの一例を示す説明図である。運転員実測テーブル１４００は、運転員に関する実測値を記録するテーブルである。運転員実測テーブル１４００は、フィールドとして、運転日９０１と、人数１４０１と、実労働時間１４０２と、を有する。

人数１４０１は、運転日９０１に汚泥処理システム１０２の運転に従事した運転員数である。実労働時間１４０２は、運転日９０１に汚泥処理システム１０２の運転に従事した運転員の労働時間である。人数１４０１および実労働時間１４０２は、たとえば、不図示の労務管理システムから取得される。

［メンテナンス管理テーブル］
図１５は、メンテナンス管理テーブルの一例を示す説明図である。メンテナンス管理テーブル１５００は、汚泥処理システム１０２のメンテナンス頻度を管理するテーブルである。メンテナンス管理テーブル１５００は、フィールドとして、運転期間１５０１と、メンテナンス回数１５０２と、を有する。

運転期間１５０１は、汚泥処理システム１０２が運転した一定の連続日数であり、当該連続日数の開始日および終了日で規定される。一定の連続日数は、たとえば、１ケ月、３か月、６か月、１年などである。

メンテナンス回数１５０２は、運転期間１５０１において実施された汚泥処理システム１０２のメンテナンスの回数である。

管理サーバ１０１は、メンテナンス管理テーブル１５００を用いて、メンテナンス頻度［回／運転期間］を予測する関数ｆ９を含む回帰式を生成する（下記式（１３）を参照。）。

メンテナンス頻度［回／運転期間］＝ｆ９（形成フロック性状（または流入汚泥性状），脱水汚泥性状）×機器運転時間…（１３）

管理サーバ１０１は、上記式（１３）の左辺に運転期間１５０１ごとのメンテナンス回数１５０２を正解データとして入力し、上記式（１３）の右辺に、運転期間１５０１ごとの運転日時６０１の実測形成フロック性状６１０の実測値、運転期間１５０１ごとの運転日時６０１の実測脱水汚泥性状８０２の実測値、および運転期間１５０１ごとの機器運転時間を学習データとして入力し、機械学習により、関数ｆ９を含む回帰式を生成する。

なお、機器運転時間は、下記式（１４）により、運転期間１５０１ごとに算出される。

機器運転時間［ｈ］＝計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］÷時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］×運転日数［日］…（１４）

過去の計画処理対象日の各々の計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］は、当該日の時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］の代表値（平均値、中央値、最大値、最小値、または最頻値のいずれか）に、当該日の（汚泥処理終了時刻－汚泥処理開始時刻）を乗じた値となる。

また、機器運転時間［ｈ］は、単純に、運転期間１５０１における稼働日数に１日当たりの稼働時間を乗じた値でもよい。

［汚泥流入出収支テーブル］
図１６は、汚泥流入出収支テーブルの一例を示す説明図である。汚泥流入出収支テーブル１６００は、汚泥処理システム１０２の汚泥流入出収支を管理するテーブルである。汚泥流入出収支テーブル１６００は、フィールドとして、運転日時６０１と、実測流入汚泥量１６０１と、実測流出汚泥量１６０２と、実測水位１６０３と、を有する。

実測流入汚泥量１６０１は、運転日時６０１における水処理システムから汚泥貯留槽１２１への汚泥１２０の流入量の実測値である。当該実測値は、たとえば、運転日時６０１において流量計１２４によって検出された汚泥流量の代表値に当該運転日時６０１の時間間隔を乗じた値である。

実測流出汚泥量１６０２は、運転日時６０１における汚泥貯留槽１２１からの汚泥１２０の流出量の実測値である。当該実測値は、たとえば、運転日時６０１において流量計１３１によって検出された汚泥流量の代表値に当該運転日時６０１の時間間隔を乗じた値である。

実測水位１６０３は、運転日時６０１における汚泥貯留槽１２１の水位の実測値であり、水位計１２２により検出される。

また、管理サーバ１０１は、汚泥流入出収支テーブル１６００を用いて、今後ｔ時間の汚泥流出入収支を予測する関数ｆ１０を生成する（下記式（１５）、（１６）を参照。）。

今後ｔ時間の汚泥流出入収支
＝ｆ１０（流入汚泥量，計画処理対象汚泥量，ｔ）…（１５）

流入汚泥量＝ｆ１１（ｔ時間前の流入汚泥性状）…（１６）

管理サーバ１０１は、上記式（１６）の左辺に運転日時６０１ごとの実測流入汚泥量１６０１を正解データとして入力し、上記式（１６）の右辺に運転日時６０１よりもｔ時間前の運転日時６０１における流入汚泥性状（運転日時６０１のｔ時間前に実測された、実測流入汚泥性状テーブル６００における上流プロセス運転条件６０２、水温６０３、ｐＨ６０４、電気伝導度６０５、汚泥濃度６０６、含水率６０７、天候６０８、季節６０９）を学習データとして入力し、機械学習により、流入汚泥量を予測する関数ｆ１１を回帰式として生成する。

また、管理サーバ１０１は、上記式（１５）の左辺に運転日時６０１ごとの（実測流入汚泥量１６０１－実測流出汚泥量１６０２）を正解データとして入力し、上記式（１６）の右辺に運転日時６０１よりもｔ時間前の運転日時６０１における実測流入汚泥量１６０１および運転日時６０１よりもｔ時間前の計画処理対象汚泥量（上記式（７）で算出）を学習データとして入力し、機械学習により、今後ｔ時間の汚泥流出入収支を予測する関数ｆ１０を回帰式として生成する。

［脱水汚泥流入出収支テーブル］
図１７は、脱水汚泥流入出収支テーブルの一例を示す説明図である。脱水汚泥流入出収支テーブル１７００は、汚泥処理システム１０２の脱水汚泥流入出収支を管理するテーブルである。脱水汚泥流入出収支テーブル１７００は、フィールドとして、運転日時６０１と、実測流入脱水汚泥量１７０１と、実測流出脱水汚泥量１７０２と、を有する。

実測流入脱水汚泥量１７０１は、運転日時６０１における脱水汚泥ホッパー１８０への脱水汚泥１６７Ｂの流入量の実測値である。当該実測値は、たとえば、運転日時６０１において流量計１６９によって検出された脱水汚泥流量の代表値に当該運転日時６０１の時間間隔を乗じた値である。

実測流出脱水汚泥量１７０２は、運転日時６０１における脱水汚泥ホッパー１８０からの脱水汚泥１６７Ｂの流出量の実測値である。当該実測値は、たとえば、運転日時６０１において流量計１８２によって検出された脱水汚泥流量の代表値に当該運転日時６０１の時間間隔を乗じた値である。

実測貯留重量１７０３は、運転日時６０１において脱水汚泥ホッパー１８０が貯留する脱水汚泥１６７Ｂの重量の実測値であり、重量センサ１８１により検出される。

また、管理サーバ１０１は、脱水汚泥流入出収支テーブル１７００を用いて、今後ｔ時間の脱水汚泥流出入収支を予測する関数ｆ１２を生成する（下記式（１７）を参照。）。

今後ｔ時間の脱水汚泥流出入収支
＝ｆ１２（実測脱水汚泥性状，計画処理対象汚泥量，ｔ）…（１７）

管理サーバ１０１は、上記式（１７）の左辺に運転日時６０１ごとの（実測流入脱水汚泥量１７０１－実測流出脱水汚泥量１７０２）を正解データとして入力し、上記式（１７）の右辺に運転日時６０１よりもｔ時間前の運転日時６０１における実測脱水汚泥性状８０２および運転日時６０１よりもｔ時間前の計画処理対象汚泥量（上記式（７）で算出）を学習データとして入力し、機械学習により、今後ｔ時間の脱水汚泥流出入収支を予測する関数ｆ１２を回帰式として生成する。

＜汚泥処理計画策定処理手順＞
図１８は、管理サーバ１０１による汚泥処理計画策定処理手順例を示すフローチャートである。管理サーバ１０１は、たとえば、ユーザからの入力により、予測条件を取得する（ステップＳ１８０１）。予測条件とは、総合コストの予測に必要なパラメータであり、具体的には、たとえば、予測対象期間、予測対象期間の天候および季節、予測対象期間の運転者の人数、予測対象期間の脱水汚泥の搬出予定時刻５０７である。

予測対象期間は、汚泥処理計画を策定したい期間であり、たとえば、日付が特定される１日（たとえば、翌日）や１週間、１か月である。予測対象期間の最小単位は、運転日時６０１の時間幅と同一の所定時間（たとえば、１０分、３０分、１時間、１日（汚泥処理開始時刻から汚泥処理終了時刻まで））である。

つぎに、管理サーバ１０１は、汚泥処理システム１０２の固定条件を、記憶デバイス２０２から読み出すことにより取得する（ステップＳ１８０２）。固定条件とは、上述した各テーブル３００、４００，５００，６００，７００，８００，９００，１０００，１１００，１２００，１３００，１４００，１５００，１６００，１７００に含まれている固定値であり、たとえば、単価管理テーブル３００、凝集剤テーブル４００、制約条件テーブル５００、フロック形成槽容量７０４が読み込まれる。

つぎに、管理サーバ１０１は、予測対象期間のうち未選択でかつ最古の時間帯（以下、対象時間帯という。対象時間帯の時間幅は上述した所定時間。）についてのセンサデータを取得する（ステップＳ１８０３）。具体的には、たとえば、管理サーバ１０１は、対象時間帯と同一時間帯、同一季節、および同一天候の実測値の集合を、実測流入汚泥性状テーブル６００、フロック形成条件テーブル７００、実測脱水汚泥性状テーブル８００、実測脱水汚泥量テーブル９００、汚泥圧入ポンプ実測テーブル１０００、フロック形成槽実測テーブル１１００、脱水機実測テーブル１２００、脱水汚泥移送ポンプ実測テーブル１３００、運転員実測テーブル１４００、メンテナンス管理テーブル１５００、汚泥流入出収支テーブル１６００、脱水汚泥流入出収支テーブル１７００から抽出し、センサデータとして読み込む。

同一時間帯、同一季節、および同一天候の実測値の集合が複数存在する場合は、管理サーバ１０１は、いずれか１つの実測値の集合を選択する。具体的には、たとえば、管理サーバ１０１は、最も直近の実測値の集合を選択してもよい。また、管理サーバ１０１は、同種の実測値群の平均値の集合を、センサデータとして取得してもよい。

つぎに、管理サーバ１０１は、複数の運転条件を設定する（ステップＳ１８０４）。運転条件とは、汚泥処理システム１０２の運転に必要な変動パラメータの集合である。すなわち、運転条件とは、上記式（１）～（１７）の右辺の説明変数群に入力される値の組み合わせの集合である。

具体的には、たとえば、運転条件を構成する説明変数群は、時間当たり処理量、脱水機駆動機回転数、圧入圧力、付与背圧レベル、凝集剤注入率、急速撹拌機回転数、緩速撹拌機回転数、脱水汚泥移送ポンプ回転数、汚泥処理開始時刻、汚泥処理終了時刻である。運転条件となる説明変数群の値の組み合わせは、複数通り設定される。

つぎに、管理サーバ１０１は、複数の運転条件の各々について、対象時間帯の総合コストＣを算出する（ステップＳ１８０５）。総合コストＣは、たとえば、下記式（１８）により算出される。

総合コストＣ＝脱水汚泥搬出コストＣａ＋脱水コストＣｂ…（１８）

［脱水汚泥搬出コストＣａ］
ここで、脱水汚泥搬出コストＣａの詳細について説明する。脱水汚泥搬出コストＣａは、下記式（１９）により算出される。

脱水汚泥搬出コストＣａ
＝脱水汚泥量［ｔ／日］×(運搬費単価［円／ｔ］＋引取費単価［円／ｔ］)…（１９）

運搬費単価３０２および引取費単価３０３は固定値であり、ステップＳ１８０２で取得された値が代入される。

脱水汚泥量［ｔ／日］の予測値は、上記式（６）により算出される。上記式（６）の右辺の脱水汚泥性状［ｔ／ｍ^３］の予測値は、上記式（５）により算出される。上記式（５）の右辺の形成フロック性状の予測値は、上記式（４）により算出される。

すなわち、管理サーバ１０１は、対象時間帯のセンサデータとして取得した、流入汚泥性状（上流プロセス運転条件６０２、水温６０３、ｐＨ６０４、電気伝導度６０５、汚泥濃度６０６、含水率６０７、天候６０８、季節６０９）の実測値と、フロック形成条件と、を、上記式（４）の右辺に代入する。フロック形成条件のうち、凝集剤注入率７０１、急速撹拌機回転数７０２、緩速撹拌機回転数７０３、および時間当たり処理量７０５は運転条件、フロック形成槽容量７０４は固定値として代入される。これにより、形成フロック性状の予測値が算出され、上記式（５）に代入される。

また、管理サーバ１０１は、運転条件である脱水機運転条件８０１（脱水機駆動機回転数、圧入圧力、付与背圧レベル）を上記式（５）に代入する。これにより、脱水汚泥性状の予測値が算出され、上記式（６）に代入される。

また、計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］の予測値は、上記式（７）により算出される。上記式（７）の右辺の時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］、汚泥処理終了時刻および汚泥処理開始時刻は、運転条件である。これにより、計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］の予測値が算出され、上記式（６）に代入される。

また、上記式（６）の脱水プロセス運転条件には、運転条件である脱水機運転条件８０１と、運転条件および固定値であるフロック形成条件（凝集剤注入率７０１、急速撹拌機回転数７０２、緩速撹拌機回転数７０３、フロック形成槽容量７０４および時間当たり処理量７０５）と、が代入される。これにより、上記式（１９）において脱水汚泥量［ｔ／日］の予測値が算出される。

［脱水コストＣｂ］
ここで、脱水コストＣｂの詳細について説明する。脱水コストＣｂは、下記式（２０）により算出される。

脱水コストＣｂ
＝凝集剤コストＣｂ１＋機器駆動コストＣｂ２＋運転員人件費Ｃｂ３＋機器メンテナンス費Ｃｂ４
…（２０）

［凝集剤コストＣｂ１］
凝集剤コストＣｂ１は、下記式（２１）により算出される。

凝集剤コストＣｂ１＝薬品単価［円／ｋｇ］×凝集剤注入率［ｍｇ／Ｌ］×時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］×単位換算係数（固定値）…（２１）

薬品単価４０１および単位換算係数は固定値であり、ステップＳ１８０２で取得された値が代入される。また、管理サーバ１０１は、運転条件である凝集剤注入率７０１および時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］を、上記式（２１）に代入することにより、凝集剤コストＣｂ１の予測値を算出する。

［機器駆動コストＣｂ２］
機器駆動コストＣｂ２は、下記式（２２）により算出される。

機器駆動コスト［円］＝電力消費量［ｋＷｈ］×電気代単価［円／ｋＷｈ］…（２２）

電気代単価３０５は固定値であり、ステップＳ１８０２で取得された値が代入される。電力消費量［ｋＷｈ］の予測値は、下記式（２３）により算出される。

電力消費量［ｋＷｈ］＝汚泥圧入ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］＋フロック形成槽消費電力量［ｋＷｈ］＋脱水機消費電力量［ｋＷｈ］＋脱水汚泥移送ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］…（２３）

汚泥圧入ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］の予測値は、上記式（８）により算出される。上記式（８）の右辺の説明変数群のうち、圧入圧力は、運転条件で規定された値である。運転時間も、運転条件である汚泥処理開始時刻と汚泥処理終了時刻との差分により算出される値である。管理サーバ１０１は、対象時間帯のセンサデータとして取得した、汚泥圧入ポンプ実測回転数１００２の実測値を上記式（８）に代入して、汚泥圧入ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］の予測値を算出する。

フロック形成槽消費電力量［ｋＷｈ］の予測値は、上記式（９）により算出される。上記式（９）の右辺の説明変数群のうち、急速撹拌機回転数および緩速撹拌機回転数は、運転条件で規定された値である。運転時間も、運転条件である汚泥処理開始時刻と汚泥処理終了時刻との差分により算出される値である。

一方、形成フロック性状の予測値は、上記式（４）により算出される。すなわち、管理サーバ１０１は、対象時間帯のセンサデータとして取得した、流入汚泥性状（上流プロセス運転条件６０２、水温６０３、ｐＨ６０４、電気伝導度６０５、汚泥濃度６０６、含水率６０７、天候６０８、季節６０９）の実測値と、フロック形成条件（凝集剤注入率７０１、急速撹拌機回転数７０２、緩速撹拌機回転数７０３、フロック形成槽容量７０４および時間当たり処理量７０５）を、上記式（４）の右辺に代入する。

これにより、形成フロック性状の予測値が算出され、上記式（９）に代入される。このようにして、管理サーバ１０１は、汚泥圧入ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］の予測値を算出する。

脱水機消費電力量［ｋＷｈ］の予測値は、上記式（１０）により算出される。上記式（１０）の右辺の説明変数群のうち、脱水機駆動機回転数、付与背圧レベルおよび時間当たり処理量は、運転条件で規定された値である。運転時間も、運転条件である汚泥処理開始時刻と汚泥処理終了時刻との差分により算出される値である。形成フロック性状は、フロック形成槽消費電力量［ｋＷｈ］の場合と同様、上記式（４）により算出され、上記式（１０）に代入される。このようにして、管理サーバ１０１は、脱水機消費電力量［ｋＷｈ］の予測値を算出する。

脱水汚泥移送ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］の予測値は、上記式（１１）により算出される。上記式（１１）の右辺の説明変数群のうち脱水汚泥移送ポンプ回転数は、運転条件で規定された値である。運転時間も、運転条件である汚泥処理開始時刻と汚泥処理終了時刻との差分により算出される値である。

脱水汚泥性状は、上記式（５）により算出される。上記式（５）中の形成フロック性状は、上記式（４）により算出され、上記式（５）に代入される。また、管理サーバ１０１は、運転条件である脱水機運転条件８０１（脱水機駆動機回転数、圧入圧力、付与背圧レベル）を上記式（５）に代入する。このようにして、管理サーバ１０１は、脱水汚泥移送ポンプ消費電力量［ｋＷｈ］の予測値を算出する。

［運転員人件費Ｃｂ３］
１日当たりの運転員人件費は、下記式（２３）により算出される。

１日当たりの運転員人件費［円］＝人件費単価［円／人／ｈ］×人数［人］×労働時間［ｈ］ …（２３）

人件費単価３０１は固定値であり、ステップＳ１８０２で取得された値が上記式（２３）に代入される。人数［人］は、ステップＳ１８０１で取得された予測条件の値であり、上記式（２３）に代入される。

労働時間［ｈ］の予測値は、下記式（２４）により算出される。

労働時間＝計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］×時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］…（２４）

上記式（２４）の時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］は、運転条件である。また、計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］の予測値は、上記式（７）により算出される。上記式（７）の右辺の時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］、汚泥処理終了時刻および汚泥処理開始時刻は、運転条件である。これにより、計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］の予測値が算出され、上記式（２４）に代入される。

管理サーバ１０１は、上記式（２３）で算出された１日当たりの運転員人件費を対象時間帯の時間幅（所定時間）で割ることにより、対象時間帯の運転員人件費Ｃｂ３を算出する。

［機器メンテナンス費Ｃｂ４］
運転期間における機器メンテナンス費は、下記式（２５）により算出される。

運転期間における機器メンテナンス費［円］
＝メンテナンス単価［円／回］×メンテナンス頻度（回／運転期間）…（２５）

メンテナンス単価３０４は固定値であり、ステップＳ１８０２で取得された値が上記式（２５）に代入される。

メンテナンス頻度（回／運転期間）の予測値は、上記式（１３）により算出される。

上記式（１３）の右辺の説明変数群のうち、形成フロック性状の予測値は、上記式（４）により算出される。すなわち、管理サーバ１０１は、対象時間帯のセンサデータとして取得した、流入汚泥性状（上流プロセス運転条件６０２、水温６０３、ｐＨ６０４、電気伝導度６０５、汚泥濃度６０６、含水率６０７、天候６０８、季節６０９）の実測値と、運転条件および固定値であるフロック形成条件（凝集剤注入率７０１、急速撹拌機回転数７０２、緩速撹拌機回転数７０３、フロック形成槽容量７０４および時間当たり処理量７０５）とを、上記式（４）の右辺に代入する。

また、上記式（１３）の右辺の説明変数群のうち、機器運転時間の予測値は、上記式（１４）により算出される。上記式（１４）の時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］は、運転条件である。また、計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］の予測値は、上記式（７）により算出される。また、上記式（１４）の運転日数は、予測対象期間の日数とする。

管理サーバ１０１は、上記式（２５）で算出された、運転期間における機器メンテナンス費［円］を、予測対象期間の日数で割り、かつ、対象時間帯の時間幅（所定時間）で割ることにより、対象時間帯の機器メンテナンス費Ｃｂ４を算出する。

管理サーバ１０１は、上記式（２０）により、凝集剤コストＣｂ１、機器駆動コストＣｂ２、運転員人件費Ｃｂ３および機器メンテナンス費Ｃｂ４の総和により、対象時間帯の脱水コストＣｂを算出する。そして、管理サーバ１０１は、上記式（１８）により、上記式（１９）で算出した脱水汚泥搬出コストＣａと上記式（２０）で算出した脱水コストＣｂとを加算することにより、対象時間帯の総合コストＣを算出する。

管理サーバ１０１は、ステップＳ１８０５のあと、ステップＳ１８０７で未選択でかつ総コストが最小の運転条件があるか否かを判断する（ステップＳ１８０６）。未選択でかつ総コストが最小の運転条件があれば（ステップＳ１８０６：Ｙｅｓ）、管理サーバ１０１は、未選択でかつ最小総合コストの運転条件を選択する（ステップＳ１８０７）。

そして、管理サーバ１０１は、選択運転条件が下記制約条件（Ａ）～（Ｆ）を遵守しているか否かを判定し、判定結果（遵守または違反）を選択運転条件に関連付けて（ステップＳ１８０８）、ステップＳ１８０６に戻る。ステップＳ１８０７では、未選択でかつ最小総合コストの運転条件を選択しているため、選択運転条件が、下記制約条件（Ａ）～（Ｆ）をすべて順守した時点で、ステップＳ１８０６では、未選択でかつ総コストが最小の運転条件がないことになり（ステップＳ１８０６：Ｎｏ）、ステップＳ１８０９に移行する。これにより、無駄な制約条件の遵守判定を抑制することができる。

［制約条件（Ａ）］
管理サーバ１０１は、運転員人件費Ｃｂ３の算出に際し、上記式（２４）で算出した労働時間［ｈ］の予測値が、制約条件テーブル５００における１人当たり最大労働時間５０１以下であるか否かを判定する。１人当たり最大労働時間５０１以下であれば、当該選択運転条件は制約条件（Ａ）を遵守し、そうでなければ制約条件（Ａ）に違反する。

［制約条件（Ｂ）］
管理サーバ１０１は、下記式（２６）により、ステップＳ１８０１で取得した脱水汚泥の搬出予定時刻５０７に関する制約を遵守しているか否かを判定する。

対象時間帯の時刻＋（計画処理対象汚泥量－時間当たり処理量×経過処理時間）／時間当たり処理量＜脱水汚泥の搬出予定時刻…（２６）

上記式（２６）の左辺のうち、対象時間帯の時刻は、対象時間帯内のある時刻であり、たとえば、対象時間帯内の最古の時刻、最新の時刻でもよい。また、経過処理時間は、対象時間帯において汚泥処理が経過した時間であり、この場合は、対象時間帯の時間幅（所定時間）となる。上記式（２６）を充足していれば、当該選択運転条件は制約条件（Ｂ）を遵守し、そうでなければ制約条件（Ｂ）に違反する。

［制約条件（Ｃ）］
管理サーバ１０１は、対象時間帯における各モータ１５３、１５４、１６６の予測電流値が制約条件テーブル５００の駆動機電流上限値５０２以下であるか否かを判定する。各モータ１５３、１５４、１６６の電流値は、図示しない電流計により運転日時６０１ごとに計測されているものとする。

管理サーバ１０１は、たとえば、過去の運転日時６０１ごとのモータ１５３、１５４の電流値と、過去の運転日時６０１ごとのフロック形成槽消費電力量［ｋＷｈ］とを用いて、機械学習により回帰式を作成しておき、当該回帰式に対象時間帯のフロック形成槽消費電力量［ｋＷｈ］を代入することにより、対象時間帯におけるモータ１５３、１５４の予測電流値を算出する。

同様に、管理サーバ１０１は、たとえば、過去の運転日時６０１ごとの脱水機駆動機１６６の電流値と、過去の運転日時６０１ごとの脱水機消費電力量［ｋＷｈ］とを用いて、機械学習により回帰式を作成しておき、当該回帰式に対象時間帯の脱水機消費電力量［ｋＷｈ］を代入することにより、対象時間帯における脱水機駆動機１６６の予測電流値を算出する。対象時間帯における各モータ１５３、１５４、１６６の予測電流値がすべて制約条件テーブル５００の駆動機電流上限値５０２以下であれば、当該選択運転条件は制約条件（Ｃ）を遵守し、そうでなければ制約条件（Ｃ）に違反する。

［制約条件（Ｄ）］
管理サーバ１０１は、選択運転条件である汚泥圧入ポンプ１３０の圧入圧力が制約条件テーブル５００の流入圧力上限値５０３以下であるか否かを判断する。また、管理サーバ１０１は、対象時間帯のセンサデータとして取得した脱水汚泥移送ポンプ１７０の実測吐出圧力１３０３が、制約条件テーブル５００の流出圧力上限値５０４以下であるか否かを判断する。選択運転条件の圧入圧力が流入圧力上限値５０３以下でかつ、脱水汚泥移送ポンプ１７０の実測吐出圧力１３０３が流出圧力上限値５０４以下であれば、当該選択運転条件は制約条件（Ｄ）を遵守し、そうでなければ制約条件（Ｄ）に違反する。

［制約条件（Ｅ）］
管理サーバ１０１は、下記式（２７）により、ステップＳ１８０２で取得した制約条件テーブル５００の汚泥貯留槽容量５０５に関する制約を遵守しているか否かを判定する。

対象時間帯の水位＋今後ｔ時間の汚泥流出入収支＜汚泥貯留槽容量…（２７）

上記式（２７）の左辺の対象時間帯の水位は、対象時間帯のセンサデータとして取得した実測水位１６０３である。今後ｔ時間の汚泥流出入収支は、上記式（１５）により算出される。上記式（１５）における計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］の予測値は、上記式（７）により算出される。上記式（７）の右辺の時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］、汚泥処理終了時刻および汚泥処理開始時刻は、選択運転条件である。

また、上記式（１５）の流入汚泥量の予測値を算出する上記式（１６）の流入汚泥性状（上流プロセス運転条件６０２、水温６０３、ｐＨ６０４、電気伝導度６０５、汚泥濃度６０６、含水率６０７、天候６０８、季節６０９）の実測値は、ステップＳ１８０３で対象時間帯のセンサデータとして取得されたデータである。上記式（２７）を充足していれば、当該選択運転条件は制約条件（Ｅ）を遵守し、そうでなければ制約条件（Ｅ）に違反する。

［制約条件（Ｆ）］
管理サーバ１０１は、下記式（２８）により、ステップＳ１８０２で取得した制約条件テーブル５００の脱水汚泥ホッパー最大許容貯留重量５０６に関する制約を遵守しているか否かを判定する。

対象時間帯の貯留重量＋今後ｔ時間の脱水汚泥流出入収支＜最大許容貯留重量…（２８）

上記式（２８）の左辺の対象時間帯の貯留重量は、対象時間帯のセンサデータとして取得した実測貯留重量１７０３である。今後ｔ時間の脱水汚泥流出入収支は、上記式（１７）により算出される。上記式（１７）における実測脱水汚泥性状は、ステップＳ１８０３で対象時間帯のセンサデータとして取得した、実測脱水汚泥性状テーブル８００の実測脱水汚泥性状８０２である。

上記式（１７）における計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］の予測値は、上記式（７）により算出される。上記式（７）の右辺の時間当たり処理量［ｍ^３／ｈ］、汚泥処理終了時刻および汚泥処理開始時刻は、選択運転条件である。上記式（２８）を充足していれば、当該選択運転条件は制約条件（Ｆ）を遵守し、そうでなければ制約条件（Ｆ）に違反する。

図１９は、運転条件と総合コストＣとの関係を示すグラフである。図１９では、条件４が総合コストＣが最小となる運転条件であるが、制約条件（Ａ）～（Ｆ）を遵守していない。したがって、条件３が、制約条件（Ａ）～（Ｆ）を遵守し、かつ、総合コストＣが最小となる運転条件である。

図１８に戻り、ステップＳ１８０６において、未選択の運転条件がない場合（ステップＳ１８０６：Ｎｏ）、管理サーバ１０１は、探索終了か否かを判断する（ステップＳ１８０９）。すなわち、未処理の対象時間帯があれば探索終了ではないため（ステップＳ１８０９：Ｎｏ）、ステップＳ１８０３に移行し、未処理の対象時間帯がなければ探索終了であるため（ステップＳ１８０９：Ｙｅｓ）、ステップＳ１８１０に移行する。

管理サーバ１０１は、対象時間帯ごとに汚泥処理計画を策定する（ステップＳ１８１０）。具体的には、たとえば、管理サーバ１０１は、制約条件（Ａ）～（Ｆ）をすべて順守した運転条件の中で総合コストが最小の運転条件（以下、最適運転条件）に基づいて、汚泥処理計画を対象時間帯ごとに策定する。

汚泥処理計画とは、対象時間帯における、脱水プロセス運転条件と、計画処理対象汚泥量と、を含む情報である。対象時間帯における計画処理対象汚泥量は、上記式（１７）を用いて算出された対象時間帯における計画処理対象汚泥量［ｍ^３／日］の予測値である。

また、脱水プロセス運転条件とは、対象時間帯における、脱水機運転条件と、フロック形成条件である。対象時間帯における脱水機運転条件は、最適運転条件である。対象時間帯におけるフロック形成条件は、最適運転条件である凝集剤注入率７０１、急速撹拌機回転数７０２、緩速撹拌機回転数７０３、および時間当たり処理量７０５と、固定値のフロック形成槽容量７０４である。

また、管理サーバ１０１は、対象時間帯ごとに汚泥処理計画から、予測対象期間の各日の汚泥処理開始時刻および汚泥処理終了時刻を特定する。具体的には、たとえば、管理サーバ１０１は、各日の対象時間帯の最古の時間帯の開始時刻を、汚泥処理開始時刻に決定する。また、管理サーバ１０１は、各日の対象時間帯の最新の時間帯の終了時刻を、汚泥処理終了時刻に決定する。

また、管理サーバ１０１は、対象時間帯ごとに、最適運転条件に対応する総合コストＣ、脱水汚泥搬出コストＣａ、脱水コストＣｂ、凝集剤コストＣｂ１、機器駆動コストＣｂ２、運転員人件費Ｃｂ３、機器メンテナンス費Ｃｂ４を出力対象に設定する。

そして、管理サーバ１０１は、対象時間帯ごとの演算結果（汚泥処理計画、最適運転条件、各種コストのうち少なくとも１つ）を表示可能に出力する（ステップＳ１８１１）。具体的には、たとえば、管理サーバ１０１は、出力デバイス２０４の一例であるディスプレイに表示したり、ネットワーク１０３を介して通信可能な他のコンピュータに表示可能に送信したりする。

なお、管理サーバ１０１は、図１８の処理を実行しなかった場合の総合コスト、脱水汚泥搬出コスト、脱水コスト、凝集剤コスト、機器駆動コスト、運転員人件費、機器メンテナンス費を算出して、出力対象に設定してもよい。具体的には、たとえば、管理サーバ１０１は、図１８の処理を適用しない場合の運転条件で、脱水汚泥搬出コスト、脱水コスト、凝集剤コスト、機器駆動コスト、運転員人件費、機器メンテナンス費を算出する。これにより、図１８の処理を適用した場合と適用しなかった場合とのコストの比較結果（グラフや表）を表示可能に出力することができる。これにより、運転員はより客観的な観点をもって、出力された運転条件を採択するか否かを判断することが可能となる。

このように、本実施例によれば、管理サーバ１０１は、制約条件（Ａ）～（Ｆ）を満たしつつも総合コストＣで優れている汚泥処理計画を策定する。これによって、運転員は、含水率低減による脱水汚泥搬出コストＣａの低減と脱水コストＣｂの増加との複雑なトレードオフ関係の理解や瞬間的な計算を問われることなく、どの運転条件が最適にあるかを判断できるようになる。

そのため、これまでは様々な事情から総合コストＣの最適点で汚泥処理システム１０２の運転ができていなかったが、より総合コストＣで有利な運転条件で、汚泥処理システム１０２の運転が可能になる。また、誰もが客観的に汚泥処理計画を参照できるようになるため、熟練運転員の経験則に依存する必要性が軽減される。したがって、技術継承が比較的容易になり、持続的なリソース確保の実現に寄与する。また、汚泥搬出費用が削減され、下水処理の経済性が向上する。

本実施例の汚泥処理管理システム１００は、たとえば、有機系工業廃水処理における脱水プロセス運転維持管理に適用可能である。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。たとえば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、たとえば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１００ 汚泥処理管理システム
１０１ 管理サーバ
１０２ 汚泥処理システム
１２０ 汚泥
１２１ 汚泥貯留槽
１２２ 水位計
１２３ 水温センサ
１２４ 流量計
１３０ 汚泥圧入ポンプ
１３１ 流量計
１３２ ペーハーセンサ
１３３ 電気伝導度センサ
１３４ 汚泥濃度センサ
１４０ 薬液ポンプ
１４１ 流量計
１５０ フロック形成槽
１５１ 急速撹拌機
１５２ 緩速撹拌機
１５３，１５４ モータ
１５５ 圧力計
１５６ フロックセンサ
１６０ 脱水機
１６５ 背圧付与板
１６６ 脱水機駆動機
１６７Ａ 脱離液
１６７Ｂ 脱水汚泥
１６８ 含水率センサ
１６９ 流量計
１７０ 脱水汚泥移送ポンプ
１７１ 圧力計
１８０ 脱水汚泥ホッパー
１８１ 重量センサ
１８２ 流量計
２０１ プロセッサ
２０２ 記憶デバイス
３００ 単価管理テーブル
４００ 凝集剤テーブル
５００ 制約条件テーブル
６００ 実測流入汚泥性状テーブル
７００ フロック形成条件テーブル
８００ 実測脱水汚泥性状テーブル
９００ 実測脱水汚泥量テーブル
１０００ 汚泥圧入ポンプ実測テーブル
１１００ フロック形成槽実測テーブル
１２００ 脱水機実測テーブル
１３００ 脱水汚泥移送ポンプ実測テーブル
１４００ 運転員実測テーブル
１５００ メンテナンス管理テーブル
１６００ 汚泥流入出収支テーブル
１７００ 脱水汚泥流入出収支テーブル

Claims (13)

1. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
   前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムを運転する運転員の労働時間を制約する制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
   前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
   前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする汚泥処理管理装置。
2. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
   前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出予定時刻を遵守すべき制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
   前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
   前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする汚泥処理管理装置。
3. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
   前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムの運転で動作するモータの電流量を制約する制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
   前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
   前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする汚泥処理管理装置。
4. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
   前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムにおける系内の圧力を制約する制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
   前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
   前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする汚泥処理管理装置。
5. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
   前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムでの前記汚泥の流出入を前記汚泥の貯留槽の容量から制約する制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
   前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
   前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする汚泥処理管理装置。
6. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
   前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムでの前記脱水汚泥の流出入を前記汚泥の貯留槽の容量から制約する制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
   前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
   前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする汚泥処理管理装置。
7. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
   前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムの運転に関する制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
   前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
   前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、
   を実行し、
   前記制約条件を入力する画面が表示される、
   ことを特徴とする汚泥処理管理装置。
8. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
   前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムの運転に関する制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
   前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
   前記決定処理によって決定された特定の運転条件の運転コストと任意の運転条件の運転コストとの比較結果と、を出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする汚泥処理管理装置。
9. 請求項１から８のいずれか一項に記載の汚泥処理管理装置であって、
   前記判定処理では、前記プロセッサは、前記複数の運転条件のうち前記総合コストが最小の運転条件について、前記制約条件を遵守するか否かを判定し、
   前記出力処理では、前記プロセッサは、前記制約条件を遵守する前記総合コストが最小の運転条件を出力する、
   ことを特徴とする汚泥処理管理装置。
10. 請求項１から９のいずれか一項に記載の汚泥処理管理装置であって、
    前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件は、前記汚泥処理システム内のフロック形成槽でフロックを形成するための前記フロック形成槽における複数の運転条件である、
    ことを特徴とする汚泥処理管理装置。
11. 請求項１から９のいずれか一項に記載の汚泥処理管理装置であって、
    前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件は、前記汚泥処理システム内のフロック形成槽で形成されたフロックを脱水する脱水機における複数の運転条件である、
    ことを特徴とする汚泥処理管理装置。
12. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置による汚泥処理管理方法であって、
    前記プロセッサは、
    前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
    前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムを運転する運転員の労働時間を制約する制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
    前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
    前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、
    を実行することを特徴とする汚泥処理管理方法。
13. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、汚泥を処理する汚泥処理システムにアクセス可能な汚泥処理管理装置による汚泥処理管理方法であって、
    前記プロセッサは、
    前記汚泥処理システムを運転する複数の運転条件の各々について、前記運転条件に基づいて、前記汚泥処理システムで前記汚泥を脱水する脱水コストと、前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出コストと、を算出し、前記搬出コストと前記脱水コストとを加算した総合コストを算出する算出処理と、
    前記複数の運転条件の各々について、前記運転条件で前記汚泥処理システムを運転した場合に前記汚泥処理システムから脱水汚泥を搬出する搬出予定時刻を遵守すべき制約条件を遵守するか否かを判定する判定処理と、
    前記制約条件を遵守した運転条件ごとの前記総合コストに基づいて、特定の運転条件を決定する決定処理と、
    前記決定処理によって決定された特定の運転条件を出力する出力処理と、
    を実行することを特徴とする汚泥処理管理方法。

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