JPH04180893A - 廃水処理診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、下水、産業廃水等の下廃水を生物学的に処理
する廃水処理装置の運転状態を診断する廃水処理診断装
置に関する。

（従来の技術） 従来より、下水や産業廃水等を処理するために活性汚泥
法や散水ろ床法等の生物学的廃水処理法が用いられてい
る。また、廃水処理の運転状態を安定化するために、廃
水処理槽内データの一定制御が採用されている。例えば
、ＭＬＳＳ制御、ＤＯ副制御である。

ＭＬＳＳ制御は、活性汚泥法の曝気槽内のＭＬＳＳを一
定範囲内に制御する方法であり、ＤＯ副制御、曝気槽内
の溶存酸素濃度（ＤＯ）を一定範凹円に制御する方法で
ある。

（発明が解決しようとする課題） しかしなから、廃水処理槽内のデータがその制御範囲内
にあって運転状態が正常であると判断して従来の一定制
御を継続したとしても、流入する廃水の量や性質や状態
等により廃水処理槽内に存在する生物相が大きく変化し
て運転状態が悪化することが予想される。運転状態が悪
化した場合、従来の一定制御だけでは、正常な運転がで
きなくなる。

また廃水処理槽内データ及び水質データ等の時系列の再
現性は無い場合が多いので、将来の水処理運転状態の予
測をすることが困難であった。

本発明は上記問題点を解決するためになされたものであ
り、その目的は、廃水処理槽の運転状態を正確に診断で
きるとともに、将来の運転状態をも予測でき、正常な運
転を支援する廃水処理運転診断装置を提供することにあ
る。

［発明の構成コ （課題を解決するための手段） 上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、
水質データ、廃水処理槽内データを診断するためのルー
ルが格納されたデータ診断用知識ベースと、前記廃水処
理槽内の生物相を固定・診断するためのルールか格納さ
れた生物相診断用知識ベースと、外部から入力したデー
タを前記各知識ベースと照合することにより廃水処理の
運転状態診断や運転予測を推論する推論処理手段と、推
論処理手段の推論結果を出力する出力手段とを具備する
ことを特徴とする。

また、請求項２に記載の発明では、前記生物相診断用知
識ベースが、現在の生物相データにより現在の運転状態
を診断するためのルールが格納された運転状態診断用知
識ベースと、生物相の時系列データにより将来の運転状
態を予測するためのルールが格納された運転状態予測用
知識ベースとから成ることを特徴とする。

（作用） したがって、請求項１の発明は、以上のような手段を講
したことにより、入力した水質データや廃水処理槽内デ
ータとデータ診断知識ベースを推論処理手段により照合
して廃水処理の運転状態を１次診断する。また、入力し
た生物相データと生物相診断データベースを推論処理手
段により照合し、前記１次診断結果を検証することによ
って廃水処理の運転状態を総合的に診断することができ
る。

次に、請求項２の発明では、入力した生物相データと運
転状態診断用知識ベースを推論処理手段により照合し廃
水処理の運転状態を診断し、入出力手段にて入力した生
物相データと前回の生物相データとの比較データと運転
状態予測知識ベースを推論処理手段により照合すること
によって、将来の運転状態を予測をすることができる。

（実施例） 以下、本発明の一実施例について図面を参照して説明す
る。

第１図は本発明の一実施例の構成を示しており、この例
は活性汚泥の運転状態を診断する廃水処理診断装置であ
る。

第１図において、計算機２０は、データ診断用知識ベー
ス２１と、生物相診断用知識ベース２２と、生物相デー
タファイル２３と、オンラインデータファイル２４と、
推論処理部２５と、入出力処理部２６とを備えている。

データ診断用知識ベース２１は、後述するように、オン
ラインあるいはオフラインで入力される水質データや廃
水処理槽内のデータを診断するために必要なルールやデ
ータを格納している。

生物相診断用知識ベース２２は、オフラインでオペレー
タ２７が入力する生物相のデータを診断するのに必要な
生物相診断用知識ベースであり、現在の運転状態を診断
する運転状態診断用知識ベース２２ａと、将来の運転状
態を予測する運転状態予測用知識ベース２２ｂから構成
されている。

これらの知識ベース２２ａ、２２ｂ内のルールについて
は後述する。

生物相データファイル２３は、オフラインでオペレータ
２７か人力する生物相時系列データを蓄積するファイル
である。

オンラインデータファイル２４は、通信製Ｗ３０てデジ
タル化した活性汚泥プロセス４０における廃水処理槽内
データや水質データを蓄積するファイルである。

推論処理手段２５はデータ診断用知識ベース２１および
生物相診断用知識ベース２２の各知識を解釈し必要な事
項を入出力処理部２６を介してオペレータ２７と対話し
ながら前向き推論および後向き推論等のあらかじめ定め
られた推論方法にもとづいて推論を実行する機能をもっ
ている。

一方、活性汚泥プロセス４０は、最初沈澱池４１と、曝
気槽（廃水処理槽）４２と、最終沈澱池４３から構成さ
れており、最初沈澱池４１は管４４を介して曝気槽４２
に連結され、曝気槽４２は管４５を介して最終沈澱池４
３と連結されている。

なお、管４６は廃水４７を供給する管であり、管４８は
処理水４９を放流する管である。

曝気＄１４２内の底部には、散気管５０が配貨されてお
り、この散気管５０は開閉弁５１を有する管５２を介し
て流量調整可能なブロア５３と連結されている。また、
最終沈澱池４３の底部には、余剰汚泥を返送する管５４
か配され、この管５４は管４４と連結されている。

前記最初沈澱池４１内には、ＳＳ測定計６０が液面より
下方に配設され、また、曝気槽４２内にはＭＬＳＳ測定
計６１とＤＯ計６２と水中テレビカメラ６３が配設され
ている。さらに、最終沈澱池４３内の出口付近には、Ｓ
Ｓ測定計６４が配設されている。前記ＳＳ測定計６０、
ＭＬＳＳ測定計６１、ＤＯ計６２、ＳＳ測定計６４はそ
れぞれケーブル７０．同７１、同７２、同７３を介して
通信装置３０に接続されている。また、水中テレビカメ
ラ６３はケーブル７４を介して通信装置７５に接続され
、この通信製［７５はモニタ７６に接続されている。

前記各知識ベース２１．２２ａ、２２ｂは、以下に示す
ような構成となっている。

（１）データ診断用知識ベース２］ この知識ベース２１は、処理水ＳＳと曝気槽４２内ＭＬ
ＳＳ、ＤＯの３つの入力データ事象により構成されてい
る。

ルー／ｌｚｌ＋ＩＰ　　（処理水ｓｓ＜１０ＩＩ１ｇｌ
１０ｌｌ１　（処理水は正常である。） ルール２：ＩＦ　　（１０ｍｇ／Ｉ≦処理水ＳＳ≦２０
ｍｇ／Ｉ）ＴＨＥＮ　（処理水は低下している。

汚泥の流出の可能性あり。） ルール３：ＩＰ　　（処理水ＳＳ＞２０　ｍｇ／Ｉ）Ｔ
ＨＥＮ　（処理水は悪化している。

汚泥の流出の可能性あり。） ルー　ル４：ＩＰ　　（ＭＬＳＳ＜１０００　ｓ＋ｇ／
Ｉ）ＴＨＥＮ　（余剰汚泥引抜比率を下げる必要がある
。） ルール５：ＩＦ　　（１０００ｗ＋ｇ／ｌｉ；ＭＬＳＳ
≦２０００ｍｇ／Ｉ）ＴＨＥＮ　（曝気槽内肛ＳＳは正
常である。）ルール［１：ＩＰ　　（肛ＳＳ＞２０００
　ｍｇｈ）ＴＨＥＮ　（余剰汚泥引抜比率を上げる必要
がある。） ルール７：ＩＦ　　（ＤＯｃ１ｍｇ／Ｉ）ＴＨＥＮ　（
嫌気ゾーンがあるが、高負荷である。曝気風量を上げる
必要が ある。） ルール８：ｌＦ　　（１ｍｇ／Ｉ≦ＤＯ≦４ｍｇ／Ｉ）
ＴＨＥＮ　（曝気槽内Ｄｏは正常である。）ルール９：
ＩＦ　　（Ｄｏ＞４訓ｇ／１）ＴＨＥＮ　（過曝気もし
くは低負荷であるので、曝気風量を下げるか、流入 廃水量を上げる必要がある。） （２）運転状態診断用知識ベース２２ａ　　　。

この知識ベース２２ａは、廃水処理槽内の現在の生物相
データの事象により構成されており、事象は、輪生、ミ
ミズ、繊毛虫、糸状細菌の４つである。

ルール１０：ＩＦ　　　（優占する生物相が、輪生もし
くはミミズである） ＴＨＥＮ　　（処理水水質は良好で、ＭＬＳＳが低く、
余剰汚泥の発生量が低 い。） ルール１１：ｌＦ　　　（優占する生物相が繊毛虫であ
る。） ＴＨＥＮ　　（処理水水質は良好で、ＭＬＳＳが高く、
余剰汚泥の発生量が高 い。） ルール１２：ｌＦ　　　（優占する生物相が、糸状細菌
である。） ＴＨＥＮ　　（処理水水質が悪化している。

流入負荷が高くなっている。

余剰汚泥引抜比率を下げる必 要がある。） （３）　　運転状態予測用知識ベース２２ｂこの知識ベ
ース２２ｂは、廃水処理槽内の生物相の時系列データの
事象によって構成されている。

事象は、輪生、ミミズ、繊毛虫、糸状細菌それぞれの増
減である。

ルール１３：ＩＰ　　　（輪生もしくはミミズが急激に
増加している。） ＴＨＥＮ　　（数日後に汚泥発生量は急激に減少するだ
ろう。したがって、 数日後に余剰汚泥引抜比率を 下げる必要がある。処理水水 質にそれらの生物が流出する 可能性があるので、流入水量 に注意か必要である。） ルール１４：ｌＦ　　　（輪生もしくはミミスが急激に
減少している。） ＴＨＥＮ　　（数日後に汚泥発生量は急激に増加するだ
ろう。したかって、 数日後に余剰汚泥引抜返送率 を上げる必要かある。また、 繊毛虫もしくは糸状細菌か優 占種になる可能性か大きいの で、処理水水質も低下する可 能性かあり、処理水の監視が 必要である。） ルール１５：ＩＰ　　　（繊毛虫が急激に増加している
。

ＴＨＥＮ　　（数日後に汚泥発生量が増加するだろう。

したかって、数日 後に余剰汚泥引抜返送率を上 げる必要がある。処理水は良 好に保てるたろう。） ルール１［１：ＩＦ　　　（糸状細菌が急激に増加して
いる。） ＴＨＥＮ　　（最終沈澱池の汚泥界面が上昇し、処理水
水質か悪化するだ ろう。バルキング状態になり つつある。流入負荷が高くな っている可能性かあるので、 排水量の増加もしくは、廃水 の有機物（ＢＯＤ　、　ＣＯＤ　）濃度を確認し、適正
負荷に調整す る必要がある。） ルール１７：ｌＦ　　　（糸状細菌が急激に減少してい
る。） ＴＨＥＮ　　（バルキング状態が解消しつつあり、処理
水水質が良好にな るであろう。このままの運転 状態を接続して回復するのを 待つ。） 以上のように構成された装置の作用について第１図の構
成図と第２図に示すフローチャートを用いて説明する。

活性汚泥プロセス４０内のオンライン計測データ、つま
りＳＳ測定計６０、ＭＬＳＳ計６１、ＤＯ計６２の３つ
のデータを通信装置３０を介して計算機２０内のオンラ
インデータファイル２４に適時あるいは常時取り込む（
ステップ５ＴＹ）。

次に、オンラインデータか正常であるか否かを前記ルー
ル１〜ルール９を用いて判断する（ステップ５Ｔ２）。

オンラインデータが正常で、かつオフラインデータを入
力する場合には、ステップ２１〜ステツプ２５の推論処
理に移行する。

まず、オフラインデータ、例えば廃水ＢＯＤ、処理水Ｂ
ＯＤ、ＳＶＩ等をオペレータ２７が入力しくステップ５
Ｔ２１）、データ診断用知識ベース２１を用いて推論を
する（ステップ５Ｔ２２）。

ここで、推論結果を出力するために情報が不足している
場合は、さらに追加データを入力（ステップ５Ｔ２５）
してさらに推論した後、その推論結果を表示出力する（
ステップ５Ｔ２４）。

一方、取込まれたオンラインデータが正常てなければ、
異常値を出力してアラーム表示をしｔ：後（ステップ５
Ｔ４）、前記オフラインデータを入力し、同様にデータ
診断をする。

次に、生物相診断をする場合には、現在の運転状態を診
断するために生物相のデータを入力する（ステップＳＴ
５，６）。曝気槽４２内に配した水中テレビカメラ６３
の生物相データをケーブル７４、通信製Ｎ７５をそれぞ
れ介してモニタ７６に入力する。オペレータ２７はモニ
タ７６に出力された生物相画像を見ながら、生物相のデ
ータ、例えば、特定の生物相の有無、優占順位、その生
物の量等のデータを入力する。その人力した生物相デー
タと運転状態診断用知識ベース２２ａのルールを推論処
理部２５により照合することによって、推論を開始する
（ステップ５Ｔ７）。ここで、不足情報があれば、追加
の生物相データを入力して推論を継続する（ステップＳ
Ｔ８．１０）。推論が終了次第、運転状態結果を表示す
る（ステップ５Ｔ９）。入力した生物相データは、生物
相データファイル２３に保存される。

次に、将来の運転状態を予測する場合には、生物相デー
タファイル２３の時系列データを取り込む（ステップ５
ＴＩＩ、１２）。つまり、過去の生物相データと現在の
生物相データファイルを比較してその生物がどの程度増
減しているのかを値で示す。その生物相時系列データと
生物相予測用知識ベース２２ｂとを推論処理部２５によ
り照合することによって推論を開始する（ステップ５Ｔ
１３）。また、不足情報があれば追加の生物相時系列デ
ータを入力し、推論を継続しくステップ５Ｔ１４，１６
）、推論処理が終了次第、運転予測結果を表示出力する
（ステップ５Ｔ１５）。

以上の作用における診断の一例を次に示す。

“処理水ＳＳが５ｍｇ／ｌ、廃水処理槽内のＭＬＳＳが
１５００＋ａｇ／ｌでＤＯが２ｓｇ／ｌ”であるとのオ
ンラインデータに関しては、ルール１とルール５とルー
ル８によって、「正常である」と判断される。

次に、オペレータ２７が入力したオフラインデータが、
“廃水ＢＯＤが１００ｗ＋ｇ／ｌ、処理水Ｂ０Ｄが５ｍ
ｇ／ｌで、廃水処理槽内のＳＶＩが１００　ｔｎｇ　］
　／　ｇ　’である場合、このオフラインデータとデー
タ診断用知識ベース２１内のルールとを照合することに
よって推論をし、オフラインデータに関しても、「正常
である」と判断され、その結果が表示される。

次に、オペレータ２７が、現在の生物相データを″輪生
優占°と入力したとする。この生物相データに対しては
運転状態診断用知識ベース２２ｂのルール１０により、
「処理水水質は良好で、ＭＬＳＳが低く、余剰汚泥の発
生量が低い」という運転状態診断結果が表示出力される
。そして、生物相データファイル２３内に保存されてい
る過去の生物相データと現在の生物相データとを比較し
て、“輪生が先週に比べて急激に増加している”という
生物相の時系列データが出力され、運転状態予測用知識
ベースのルール１３によって、「数日後に汚泥発生率は
急激に減少するだろう。したがって、数日後に余剰汚泥
引抜比率を下げる必要がある。処理水水質にそれらの生
物か流出する可能性があるので、流入水量に注意が必要
である。」との予測結果が出力される。

以上説明したように本実施例によれば、以下のような効
果が得られる。

（１）生物相のモニタリングに水中テレビカメラ６３に
よるオンラインデータの取り込みを採用したので、オペ
レータ２７か常時計算機２０の側で監視でき、常時運転
状態の診断もしくは予測が可能である。

（２）廃水処理槽もしくは処理水水質んデータの取り込
みをオンラインおよびオフラインでできるので、異常値
の検出が自動でき、監視もしくはメンテナンスの簡略化
が可能となる。

（３）生物相データの取り込みを手入力で行うので、生
物相固定や定量に関して画像解析を行う必要がなくなり
、廃水処理診断装置のコンパクト化、低コスト化が可能
となる。

なお、本発明は第１図、第２図の実施例に限定されるも
のではなく、例えば、以下のような種々の態様で実施で
きる。

（１）生物相データを計算機２ｏ内に取り込む方法は、
オペレータ２７が適時手入方する方法を採用しているが
、生物相データを画像解析、画像認識してオンラインで
取り込むことも可能である。つまり、輪生やミミズや繊
毛虫等の生物をパターン認識して固定し、定量すること
が可能である。

（２）データの取り込みは、オンライン、オフライン、
あるいはその組み合わせいずれても採用することができ
る。

（３）オペレータ２７介在型の対話方式の推論を採用し
ているが、オペレータ非介在型の計算機のみで、かつ、
完全にオンラインで推論し、制御することも可能である
。

（４）廃水処理槽と処理水水質のデータを知識ベースに
用いたが、廃水流量、余剰汚泥返送流量、その他廃水処
理システム全般の計測データすべてを使用することがで
きる。

（５）生物相のデータは輪生、ミミズ、繊毛虫、糸状細
菌の４つを使用したが、その他の生物あるいは生物の種
レベルを知識ベースの中に組み込むことか可能である。

例えば、ズーグレアとアメーバを知識ベースの中に組み
込んだり、輪生の中のｐｈ＋＋ｏｄｉｎａ　ｓｐ、とＲ
ｏｔａｒｊａ　ｓｐ　　を分類して別々に知識ベースの
中に組み込むことが可能である。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、従来計測した廃水
処理槽や処理水水質のデータの他に生物相データを知識
ベースに組み込むことによって、廃水処理槽の運転状態
を正確に診断し、将来の運転状態が予測できる廃水処理
運転診断装置を提供でき、このため、常時正常な運転状
態を維持することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による廃水処理運転診断装置の一実施例
を示す構成図、第２図は同実施例における運転工程を示
す作用説明用のフローチャート図である。 ２１・・・・・・・・・・データ診断用知識ベース２２
・・・・・・・・・・生物相診断用知識ベース２２ｍ・
・・・・・・・運転状態診断用知識ベース２２ｂ・・・
・・・・・運転状態予測用知識ベース２５・・・・・・
・・・・推論処理部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）水質データ、廃水処理槽内データを診断するため
   のルールが格納されたデータ診断用知識ベースと、 前記廃水処理槽内の生物相を固定・診断するためのルー
   ルが格納された生物相診断用知識ベースと、 外部から入力されたデータを前記各知識ベースと照合す
   ることにより廃水処理の運転状態診断や運転予測を推論
   する推論処理手段と、 推論処理手段の推論結果を出力する出力手段と、を具備
   することを特徴とする廃水処理診断装置。
2. （２）前記生物相診断用知識ベースは、 現在の生物相データにより現在の運転状態を診断するた
   めのルールが格納された運転状態診断用知識ベースと、 生物相の時系列データにより将来の運転状態を予測する
   ためのルールが格納された運転状態予測用知識ベースと
   、 から成ることを特徴とする請求項（１）記載の廃水処理
   診断装置。