JPH04264235A

JPH04264235A - 沈殿状況計測システム

Info

Publication number: JPH04264235A
Application number: JP3024392A
Authority: JP
Inventors: Kenji Baba; 研二馬場; Shoji Watanabe; 昭二渡辺; Toshio Yahagi; 矢萩　捷夫; Ichirou Enbutsu; 伊智朗圓佛; Naoki Hara; 直樹原; Mikio Yoda; 幹雄依田
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1991-02-19
Filing date: 1991-02-19
Publication date: 1992-09-21

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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、下水処理プラント，浄
水処理プラント，産業排水処理プラントなどの水処理プ
ラント、並びに、微生物培養プラント，動植物細胞培養
プラント，発酵プラントなどのバイオプラント等におけ
る懸濁物沈殿状況の計測装置，評価装置，プラント全体
の監視制御装置、並びにプラント群の監視制御装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】懸濁物質を沈降させる池、例えば、沈殿
池は、固液分離プロセスで多数用いられている。沈殿池
で懸濁物質の沈殿状況を把握するには、沈殿物と上澄水
との境界，沈殿池の上澄水中で浮遊する浮遊粒子量，沈
殿物質の濃度などを知る必要がある。従来、沈殿物と上
澄水との境界を計測する方法として、超音波の送信手段
と受信手段とを一組向きあわせて、超音波の減衰率から
濃度を求め、この水深方向の濃度分布から沈殿物と上澄
水との境界を求める方法が知られている。他方、沈殿池
の水面から垂直下方に超音波を発信し、得られる反射受
信波から境界を求める方法も知られている。一方、沈殿
池の上澄水中を浮遊する浮遊粒子を計測するには、濁度
計などが知られている。さらに、沈殿物質の濃度を計測
するには、懸濁物質濃度計などが知られている。この他
に浮遊物質の沈降性を評価する方法は、浮遊物質の沈降
過程を画像処理する方法が知られている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】懸濁物質の沈殿状況を
知るには、■浮遊物質，■沈殿物質濃度，■沈殿物質と
上澄水との境界などを知る必要がある。しかし、これら
沈殿状況の全容を一つのセンサで多面的かつ総合的に同
時に計測することは不可能であった。このため、懸濁物
質の沈殿状況を監視して沈殿池を効率的に管理するには
、複数異種のセンサを設置する必要があるが、高額にな
り、かつ、センサのメンテナンスも繁雑になるなど、経
済的にこれを行うことは困難であった。特に、規模の小
さなプラントの沈殿池にセンサを過剰に設置することは
事実上不可能であった。複数のセンサを設置した場合で
も、素人が複数の計測値を評価して沈殿状況の全容を把
握することは困難であった。

【０００４】沈殿池から浮遊粒子が溢れ出す（キャリア
オーバ現象）と、処理水質が悪化するが、これを一つの
センサ（計測システム）で高精度に監視し、対策や制御
を行うことは困難であった。

【０００５】

【課題を解決するための手段】沈殿池の水面から垂直下
方に超音波を発信し、得られる反射受信波から沈殿物と
上澄水との境界を求める方法が知られているが、本発明
はこの方法をさらに発展させて、境界だけでなく、■浮
遊物質，■沈殿物質濃度なども同時に計測し、かつ、沈
殿状況を多面的・総合的に評価できるようにしたもので
ある。特に、これまで信号処理されていなかった反射受
信波を処理する波形処理手段を設け、前記■■■、並び
に、■■■に加えて沈殿物の濃度分布を計測し、さらに
は■では、未沈降浮遊粒子の量と大きさとを計測するよ
うにした。また、これらの計測結果により沈殿状況、あ
るいは、前段の反応槽での処理状況を評価し、この評価
結果を活用して水処理プラントの量的質的流入負荷，溶
存酸素濃度，汚泥濃度，返送汚泥濃度，汚泥日令、及び
余剰汚泥引き抜き量などを制御できるようにした。

【０００６】

【作用】従来、信号処理されていなかった反射受信波を
処理する波形処理手段を設け、これまで同時には計測困
難であった、沈殿物の濃度分布と、水面下に浮遊する粒
子と、沈殿物と上澄水との境界とを同時に計測できるよ
うにすると共に、この計測結果、あるいは、評価結果か
ら沈殿池の沈殿状況や水処理プラントの処理状況の良否
を判定表示することにより、高精度の監視と適切な制御
を可能とした。さらに、知識処理技術やニューラルネッ
トを活用して、非熟練オペレ−タにも判り易く表示し、
かつ、監視制御法をガイダンスできるようにして操作性
を向上させると共に、複数の水処理プラントの監視情報
を伝送する手段を付加して集中的な監視制御を可能にし
た。

【０００７】

【実施例】図１を用いて本発明の実施例を説明する。沈
殿池３０は流入管２０Ｐから浮遊物質と水との混合液を
受ける。沈殿池３０内で、浮遊物質３０Ｐが沈殿して沈
殿物質３０Ｓとなり沈殿物引き抜き管３０Ｐ１から引き
抜かれ、上澄水３０Ｌは上澄水引き抜き管３０Ｐ２から
引き抜かれる。沈殿速度の遅い浮遊物質３０Ｐの一部は
上澄水に混入して上澄水引き抜き管３０Ｐ２から流出す
る。

【０００８】超音波センサ３０Ｍ１は沈殿池３０の水面
近くの水中に浸漬される。超音波センサ３０Ｍ１は、沈
殿池の水面近くから垂直下方に超音波を発信すると共に
、同時に発信直後に時系列として得られる反射波を受信
する。

【０００９】超音波送受信装置１００は超音波センサ３
０Ｍ１に超音波送信の駆動信号を送信し、超音波センサ
３０Ｍ１の圧電素子部（図示せず）がこの駆動信号を受
けて超音波を送信する。前述したように、超音波センサ
３０Ｍ１は送信直後から反射波を時系列として受信する
。この波形を１１０に示す。波形１１０はアナログ信号
かまたはデジィタル信号で、後者の場合には超音波送受
信装置１００の直後にＡ／Ｄ変換装置を付加する（図示
せず）。波形処理手段１２０は波形１１０を受けて、波
形の強度変化に基づいて■上澄水中を浮遊する物質の濃
度を示す信号と、■沈殿物質の濃度分布の信号，■沈殿
物と上澄水との境界の信号を出力する。沈殿状況評価手
段１３０は、波形処理手段１２０からこれらの信号を受
けて、■上澄水中の浮遊物質濃度と、■沈殿物質の濃度
分布と、■沈殿物と上澄水との境界値を演算する。推論
機構１３１はこれらの信号を受ける。他方、知識ベース
１３２には沈殿状況の知識が予め記号化されており、推
論機構１３１は知識ベース１３２の知識に基づいて沈殿
状況を評価する。以上の操作を一定の周期で繰り返す。また、評価結果は入出力手段１４０を通してオペレータ
１５０に伝えられる。なお、本発明で言う入出力手段１
４０は計測情報の出力機能ならびに必要情報の入力機能
をもつものと定義する。入出力媒体は、キーボード，マ
ウス，音声，ディスプレィ画面へのタッチ操作などであ
る。

【００１０】次に、図１を用いて本実施例の詳細操作を
説明する。

【００１１】沈殿池３０の水面近くに浸漬された超音波
センサ３０Ｍ１は、垂直下方に超音波を発信及び受信す
る。超音波センサ３０Ｍ１には、汚れの付着を抑制する
ために定期的または連続的な清掃手段を付加する（図示
省略）。清掃手段の方式は、ブラッシング方式，超音波
方式，水流方式などである。超音波の発信受信は周期的
かつ間欠的になされ、例えば、発信頻度は一秒間に十回
行う。

【００１２】波形１１０を次に説明する。横軸は距離（
波形受信時間と等価）で、縦軸は受信反射波の強度であ
る。超音波の伝搬する距離Ｌは，伝搬速度Ｖと時間Ｔと
の積であるので数１が成り立つ。

【００１３】

【数１】

【００１４】受信波は送信後物体に反射して戻ってきた
波であるので、受信時間は物体までの時間の二倍（距離
も二倍）を要する。したがって、物体までの距離を新た
にＬとするとＬは数２となる。

【００１５】

【数２】

【００１６】超音波の伝搬速度Ｖは水温の関数であるの
で、水温を計測（図示省略）して伝搬速度Ｖを補正する
。送信時を時刻０として反射波の時系列を数２で整理し
て波形１１０が得られる。

【００１７】波形１１０には、特徴的ピ−クＰ１，Ｐ２
，Ｐ３，Ｐｋ，Ｐｓ，Ｐｂが観察される。ピークＰ１，
Ｐ２，Ｐ３　は上澄水３０Ｌの中を浮遊する浮遊物質３
０Ｐからの反射波であり、Ｐｋ　は沈殿物と上澄水との
境界を表わす。Ｐｓ　で表わされる波形は沈殿物質３０
Ｓの濃度に対応して強度が変化する。Ｐｓ　の立上り部
が境界Ｐｋ　に相当する。沈殿池３０の底部からの反射
波がＰｂ　である。各特徴までの距離を各々Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌｋ，Ｌｓ
，Ｌｂとして、図１に記入してある。

【００１８】波形処理手段１２０は、特徴Ｐ１，Ｐ２，
Ｐ３，Ｐｋ，Ｐｓ，Ｐｂの大きさと各距離Ｌ１，Ｌ２，
Ｌ３，Ｌｋ，Ｌｓ，Ｌｂとから、■上澄水中を浮遊する
物質と、■沈殿物質の濃度分布の信号，■沈殿物と上澄
水との境界を演算する。まず、■上澄水中を浮遊する物
質３０Ｐの定量化方法を説明する。波形１１０中に記載
されるように、反射強度Ｉがある値を超える値をしきい
値Ｉｔ　として、Ｉ≧Ｉｔ　の反射信号を物体からの反
射波とみなす。Ｐｋ　より前のピークをカウントして、単位容積当たり
の浮遊物質数Ｎを演算する。■沈殿物と上澄水との境界
までの距離はＬｋ　で出力される。■沈殿物質３０Ｓの
濃度分布の信号は、Ｐｋ　より後の波形Ｐｓ　から演算
する。距離Ｌにおける波形Ｐｓ　の強度をＩ（Ｌ）とす
ると、沈殿物質３０Ｓの濃度Ｃ（Ｌ）は反射波強度Ｉの
関数ｆｃ　として数３で表される。

【００１９】

【数３】

【００２０】予めこの関数形を求めておき、各距離Ｌで
の沈殿物質濃度Ｃ（Ｌ）を演算する。沈殿物質３０Ｓの
平均的濃度Ｃａ　は数４で表される。

【００２１】

【数４】

【００２２】Ｃ（Ｌ）の信号がデジィタル値のｎ点の時
系列信号Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，…Ｃｎとして得られる場合
には数４は数５になる。

【００２３】

【数５】

【００２４】以上の方法により、波形処理手段１２０は
、浮遊物質数Ｎ，沈殿物質３０Ｓの平均的濃度Ｃａ　、
及び、沈殿物と上澄水との境界までの距離Ｌｋ　を出力
する。このように、本実施例では、沈殿池での浮遊物質
の沈殿状況を、■上澄水中を浮遊する物質濃度，■沈殿
物質の濃度分布，■沈殿物と上澄水との境界、以上■■
■の三点から総合的にしかも一つの計測システムで評価
できる。また、沈殿池３０での浮遊物質の有無，沈殿後
あるいは沈殿途中の濃度，沈殿物質と上澄水との境界な
ど、沈殿状況の全容を多面的に把握出来るので沈殿池３
０をより効率よく管理できる。なお、波形がデジィタル
信号で得られる場合には波形処理手段１２０はマイクロ
プロセッサを用いる。

【００２５】次に、沈殿状況の具体的把握方法について
説明する。沈殿状況評価手段１３０は、波形処理手段１
２０から出力された、浮遊物質数Ｎ，沈殿物質の平均的
濃度Ｃａ　、及び、沈殿物質と上澄水との境界までの距
離Ｌｋ　に基づいて沈殿池３０の沈殿状態を評価して結
果を出力する。

【００２６】波形１１０と評価結果の具体例を以下に説
明する。波形１１０の具体例は図２（ａ）（ｂ）のよう
になる。正常状態では浮遊物質が沈降し濃縮されて高濃
度の沈殿物質が底に蓄積し、この状態の波形１１０は図
２（ａ）のようになる。したがって、Ｎが小、Ｃａ　が
大、Ｌｋ　が大となる。このような状態は表１に示すよ
うに正常である。

【００２７】

【表１】

【００２８】逆に異常状態では、浮遊物質が沈降しづら
く上澄水中に浮遊あるいはゆっくりと沈殿し、さらには
最悪の場合には沈殿池から溢れだす。このような異常状
態では沈殿物質の濃縮率が低く、波形１１０は図２（ｂ
）のようになる。従って、表１に示すようにＮが大、Ｃ
ａ　が小、Ｌｋ　が小となる。

【００２９】このような状況は、沈殿池３０への流入水
の状況（流量や基質負荷）などによって多様に変化する
ため、状況に応じて沈殿状況を評価し結論を出すには組
合せの数が多い。そこで、知識処理手法を用いて、推論
機構１３１と知識ベース１３２により沈殿状況を評価す
る。ここで、知識ベース１３２はプロダクション型ルー
ルとファジィ型ルールを含み、推論機構１３１で用いる
推論手法は前向き推論，後向き推論，定性推論，ファジ
ィ推論，事例推論を含む。知識ベース１３２には、表１
記載の知識などが格納されるが、知識の追加や削除、更
新は入出力手段１４０を通してオペレータ１５０が行な
える。

【００３０】このように、知識処理手法を適用すること
で、沈殿池の流量や負荷などの運転条件、あるいは、前
段の処理プロセスの運転状態を考慮して、沈殿池の状態
をきめこまかに評価でき、かつ、沈殿についての知識を
持たない非熟練オペレータに対しても状況を的確に示せ
る効果がある。なお、Ｎ，Ｃａ　、及び、Ｌｋ　の値を
そのまま入出力手段１４０に出力できることはいうまで
もない。

【００３１】図３に示す実施例は、図１の波形処理手段
１２０に、さらに高度の識別機能を付加して、沈殿状況
を評価する判断情報を詳細に出力する実施例である。こ
の判断情報は、■■■に加えて、■上澄水中の浮遊物質
の粒径分布と、■流入浮遊物質の沈降性である。

【００３２】■上澄水中の浮遊物質の粒径分布を求める
には、図４に示すように、浮遊物質の反射強度Ｉがしき
い値を超える幅を各々演算する。すなわち、Ｐ１，Ｐ２
，Ｐ３　に対応する幅Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３　を演算する。幅Ｄｉ　が大きいほど粒径が大きいことを示す。粒径ｄ
ｉ　はこの幅Ｄｉ　の関数ｆｄ　として数６で計算する
。

【００３３】

【数６】

【００３４】異なる時間で超音波を複数回送受信して得
られた受信波形から、数６を実行して平均的な粒径分布
を求める。さらに平均粒径を求める。求めた平均粒径値
をＤａ　とするとこれにより、上澄水中の浮遊物質の性
質が推定される。具体的に水処理プラントの例で説明す
ると、平均粒径値Ｄａ　が小さく微小粒子が多数検出さ
れれば、沈殿池で見られるピンポイントフロックが存在
することを示し、逆に、平均粒径値Ｄａ　が大きく大粒
子が検出される場合には密度の低いフロックが浮遊して
いることを示す。

【００３５】■流入浮遊物質の沈降性を求めるには、沈
殿物質３０Ｓの濃度分布から推定する。沈降性のよい浮
遊物質は図２（ａ）に示すように、Ｐｓ　部での反射波
強度Ｉの距離方向Ｌの変化（ｄＩ／ｄＬ）が大きい。一
方、沈降性の悪い浮遊物質は図２（ｂ）に示すようにｄ
Ｉ／ｄＬが小さい。これを評価する具体的手法を次に説
明する。説明では反射波強度Ｉの代りに沈殿物質濃度Ｃ
を用いる。まず、沈殿物質３０Ｓの沈降性Ａｓ　を濃度
Ｃの距離Ｌ方向の変化で評価し、数７で演算する。

【００３６】

【数７】

【００３７】信号がディジタル値の場合には数８（ただ
しｉ＜ｊ）となる。

【００３８】

【数８】

【００３９】前述のように、Ａｓ　が大であれば沈降性
は良好で、逆に小であれば沈降性は悪い。このように、
■■■に加えて■■を付加することで浮遊粒子の粒径や
沈殿途中の物質の沈降性など、浮遊物質の沈殿の特徴を
より的確に、しかも一つの計測システムで計測評価でき
る。

【００４０】■■で説明した手法は、■■■で説明した
のと同様の手法を適用し、推論機構１３１と知識ベース
１３２を用いて沈殿状況を評価することにより、入出力
手段１４０に理解しやすい表現で（例えば自然言語で）
オペレータ１５０に表示することができる。従って、沈
殿状況について知識を持たないオペレータに対しても、
適切な表現で沈殿状況を伝えられる効果がある。このこ
とは、沈殿状況の多面的かつ総合的な把握に基づいて沈
殿プロセスを効果的に制御することを可能とする。

【００４１】図５を用いて、本発明の別の実施例を説明
する。図５の実施例は、図１の実施例において、沈殿状
況評価手段１３０，推論機構１３１、及び知識ベース１
３２をニューラルネット１６０により実施する。この実
施例では、図３の波形処理手段１２０から五つの信号Ｎ
，Ｃａ，Ｌｋ，Ｄａ、及びＡｓを受けて、それらの値の
組合せパターンから沈殿状況を三つの指標（■キャリア
オーバ可能性，■沈降性，■濃縮性）で評価するもので
ある。そのために、信号Ｎ，Ｃａ，Ｌｋ，Ｄａ　、及び
Ａｓ　に対して評価指標■■■がどのようになるかとい
う事例を複数学習させるものである。以下に具体的動作
を説明する。

【００４２】ニューラルネット１６０は要素としてニュ
ーロン１６０Ｎ（○で図示）を複数もち、入力層１６１
，中間層１６２，出力層１６３，比較層１６４、及び教
師層１６５で構成される。学習工程では、これら五層す
べてを使用し、連想時には入力層１６１，中間層１６２
，出力層１６３のみを使用する。学習はラメルハートの
提案した誤差逆伝搬法（Ｂａｃｋ　ｐｒｏｐａｇａｔｉ
ｏｎ　法）が利用できる。

【００４３】学習方法を以下に具体例で説明する。この
実施例の各層のニューロン数は、入力層１６１が五つ、
中間層１６２が四つ、出力層１６３が三つである。入力
層１６１は、図３の波形処理手段１２０から特定の信号
Ｎ，Ｃａ，Ｌｋ，Ｄａ、及びＡｓ　を受ける。特に、こ
れらの値は最小値を０、最大値を１に基準化しておく。中間層１６２はこれらの信号を受けて、数９，数１０の
演算を実行する。

【００４４】

【数９】

【００４５】

【数１０】

【００４６】ここで、Ｗｐｍ（ｐ＝１〜４，ｍ＝１〜５
）は入力層１６１から中間層１６２への重み係数である
。ｍは入力層を表し、ｐは中間層を表す。中間層１６２の
四個のニューロンからは信号Ｊｐ（ｐ＝１〜４）が出力
層１６３の三個の各ニューロンに送信され、数９，数１
０と同様の演算を実行する。重み係数は図５中に示す中
間層１６２と出力層１６３との間のＷｑｐ（ｑ＝１〜３
，ｐ＝１〜４）を用いる。出力層１６３から出力される
結果をＫｑ（ｑ＝１〜３）とする。一方、特定の信号Ｎ
，Ｃａ，Ｌｋ，Ｄａ、及びＡｓに対応する評価指標■■
■の値が教師層１６５の信号となる。評価指標■■■の
具体的な値は、■はキャリアオーバ可能性、■は沈降性
、■は濃縮性を各々０から１までの値に数値化したもの
である。比較層１６４は信号Ｋｑ（ｑ＝１〜３）と教師層１６５
の信号Ｒｑ（ｑ＝１〜３）とを受けて両者の差を計算し
、この差を小さくするようにＷｐｍとＷｑｐの値を修正
する。

【００４７】特定の信号Ｎ，Ｃａ，Ｌｋ，Ｄａ及びＡｓ
に対応する評価指標■■■の値の代表的組合せを複数事
例用意し、これら複数の事例に対して上述した操作を繰
り返す。用意した事例に対して誤差を所定値以下にする
修正操作を学習という。学習終了後のニューラルネット
１６０に、ある入力信号Ｎ，Ｃａ，Ｌｋ，Ｄａ、及びＡ
ｓを与えると、それに対応する出力値■■■が得られる
。評価指標■■■は０から１までの数値であるので、こ
の数値を記号に変換する。変換方法は、例えば、値が０
．７〜１．０ならば大、０．３〜０．７なら普通、０〜
０．３　なら低い、とする。変換結果は入出力手段１４
０を通して記号，自然言語，音声などでオペレータ１５
０に報知する。■■■について以下に具体的表示例を示
す。

【００４８】■：「キャリアオーバの可能性はありませ
ん。」 ■：「沈降性は良好です。」 ■：「濃縮性は良好です。」ニューラルネットを使用する効果は、学習させなかった
未知の入力パターン（Ｎ，Ｃａ，Ｌｋ，Ｄａ，Ａｓ）に
対しても適切な出力を出すことができ、さらに、学習事
例を必要に応じて適時追加できることである。このこと
は、経年変化のある水処理プラントでは特に効果が大き
い。

【００４９】なお、ニューラルネット１６０は沈殿状況
評価手段１３０だけを代替し、推論機構１３１と知識ベ
ース１３２を併用することも可能である。この場合には
、図示は省略するが前述の表示結果例に加えて、予め知
識ベース１３２に入力した知識も用いて推論機構１３１
が結論を出す。

【００５０】また、図５の実施例では、入力層１６１に
信号Ｎ，Ｃａ，Ｌｋ，Ｄａ，Ａｓを入力したが、図１の
実施例の波形１１０を、直接、入力しても良い。この場
合には、まず、波形１１０を距離Ｌ方向に等間隔でｍ分
割し、この時に反射強度をＩ１，Ｉ２，Ｉ３，…，Ｉｍ
　とする。この信号　（入力パターン）　を入力層１６
１のｍ個のニューロンに入力する。以下、図５の実施例
と同様にして評価指標■■■を出力する。

【００５１】さらに、図６を用いて本発明の別の実施例
を説明する。図６の実施例は、図１の実施例を適用して
水処理プラントを制御する例である。

【００５２】まず、水処理プラントの概要を説明する。反応槽２０では、流入汚水が流入ポンプ１９により流入
すると共に、沈殿池３０の底部から引き抜かれた沈殿汚
泥（浮遊微生物）が汚泥返送ポンプ２１により流入する
。下水処理プラントの反応槽２０は微生物反応槽（曝気
槽）であるが、浄水処理プラントでは凝集槽，動植物細
胞培養プラントでは動植物細胞培養槽である。反応槽２
０では、さらに撹拌・酸素供給手段２２により汚水と浮
遊微生物が撹拌混合され、この混合液に空気（酸素含有
ガス）が大気からまたは空気供給手段（図示せず）から
供給される。反応槽２０の前段には汚水分配槽，沈砂池
，沈殿池などが設置される場合もあるが、図１では図示
を省略する。汚水中の有機物は浮遊微生物によって生物
的に分解されて汚水が浄化される。沈殿池３０は反応槽
２０の混合液を受け、浮遊微生物が沈殿して沈殿汚泥と
なり、上澄水は放流される。ただし、一部の浮遊微生物
は沈殿せずに上澄水に混入する。沈殿汚泥は、汚泥返送
ポンプ２１により反応槽２０に返送されるが、一部は余
剰汚泥引き抜きポンプ２３により引き抜かれて余剰汚泥
となる。余剰汚泥は汚泥処理または処分される。

【００５３】次に、監視制御について説明する。沈殿池
３０には超音波センサ３０Ｍ１が設置される。超音波セ
ンサ３０Ｍ１は、■上澄水中の浮遊物質濃度Ｎ，■沈殿
物質平均濃度Ｃａ　，■沈殿物質と上澄水との界面Ｌｋ
　を同時に計測する。計測結果は制御装置４０に入力さ
れ、必要な制御を実行する。Ｎが小さく、Ｃａ　が大き
く、Ｌｋ　が小さければ、沈殿池の状態は正常であり、
このことはとりもなおさず反応槽２０での空気供給量，
返送汚泥量，余剰汚泥量，流入流量，有機物負荷などの
操作条件が適切であることを示す。従って、この場合に
はこの条件でそのまま運転する。一方、Ｎが大きく、Ｃ
ａ　が小さく、Ｌｋ　が小さければ、沈殿池の状態は異
常である。この状態では浮遊物質の沈降性は悪く、この
ため浮遊物質が上澄水中に浮遊する。また、沈殿物質の
濃縮率も低い。このような状態は、例えば、汚泥がバル
キング状態になった時に発生する。この原因例としては
、溶存酸素濃度が低すぎるか、有機物負荷が高すぎるか
または低すぎる場合がある。この場合の操作としては、
撹拌・酸素供給手段２２を操作して溶存酸素濃度を高く
するか、または流入ポンプ１９を操作して有機物負荷を
適切にするか、両者を操作するかなどである。

【００５４】■上澄水中の浮遊物質濃度Ｎ，■沈殿物質
平均濃度Ｃａ　，■沈殿物質と上澄水との界面Ｌｋ　の
値の組合せは種々あり、この状況に応じて制御方策が異
なるので、推論機構１３１と知識ベース１３２を用いて
制御方策を自動的に選定するか、または、入出力手段１
４０に現況を表示してオペレータ１５０がマニュアルで
制御方策を決定するのを助ける。オペレータ１５０は、
入出力手段１４０に表示された制御方策を選択し、制御
指令を出し、撹拌・酸素供給手段２２や流入ポンプ１９
などを操作する。

【００５５】図６の実施例は、■Ｎ，■Ｃａ，■Ｌｋに
応じて制御する方法を説明したが、この他に、■上澄水
中の浮遊物質の平均粒径Ｄａ　，　■流入浮遊物質の沈
降性Ａｓ　を加えて、計測情報数を増やせばさらに精度
良く沈殿状況を把握することができるので、制御方策も
より適切に実行することができる。

【００５６】図６の本実施例は、沈殿池での沈殿状況を
総合的に把握して、その原因となった前段の反応槽２０
の運転状況を類推し、対策を施すものである。従って、
沈殿池からの汚泥のキャリアオーバや処理水質の悪化な
どを超音波センサ３０Ｍ１によりキャッチし、これらを
未然に防ぐことができる。

【００５７】なお、図６の本実施例では、一般に反応槽
としてオキシデーションディッチ法、あるいは、長時間
曝気法を想定して説明したが、この反応槽２０の反応方
式は長時間曝気法、または、オキシデーションディッチ
法、または、回転円板法、または、活性汚泥法、または
、硝化法、または、脱窒法、または、脱リン法、または
、好気性消化法、または、嫌気性消化法、または、浄水
処理における凝集反応法など、沈殿池が後続に配置され
る水処理プラント全般に適用できる。従って、本発明は
、下水処理プラント，浄水処理プラント，産業排水処理
プラントなどの水処理プラント、並びに、微生物培養プ
ラント，動植物細胞培養プラント，発酵プラントなどの
バイオプラント等における懸濁物沈殿状況の計測装置，
評価装置，プラント全体の監視制御装置、並びにプラン
ト群の監視制御装置に適用できる。

【００５８】図７の実施例は、複数の水処理プラントの
沈殿池の状況を通信手段により把握し、各水処理プラン
トに適切な制御指令を発する例である。水処理プラント
２００Ｐ１，２００Ｐ２，２００Ｐ３をもち、これらの
水処理プラントの各沈殿池について、状況■上澄水中の
浮遊物質濃度，■沈殿物質の平均濃度，■沈殿物と上澄
水との境界，■上澄水中の浮遊物質の平均粒径，■流入
浮遊物質の沈降性を計測する。この計測結果が電話回線
Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３などの通信手段により集中監視制御手
段３００に伝送される。集中監視制御手段３００の中で
推論機構１３１は伝送結果を受け、かつ、知識ベース１
３２の知識に基づいて各水処理プラントの沈殿状況を評
価する。評価結果は入出力手段１４０を通してオペレー
タ１５０に伝えられる。

【００５９】オペレータ１５０は入出力手段１４０を通
して制御指令を入力し、各水処理プラントの流入水量，
流入負荷，溶存酸素濃度，有機物負荷，汚泥濃度，返送
汚泥濃度，汚泥日例，余剰汚泥引き抜き量など、操作因
子を制御する。勿論、オペレータ１５０の介在なしに自
動制御することも効果的である。一方、制御手段が設置
されていない水処理プラント群の場合には、オペレータ
１５０に水処理プラント２００Ｐ１，２００Ｐ２，２０
０Ｐ３を巡回するよう指示する。

【００６０】図７の実施例は、水処理でトラブルになり
やすい沈殿池のキャリアオーバ現象を、プラントの規模
にかかわらず水処理プラント群について適切に監視，制
御，巡回指示を行うことができる。特に、キャリアオー
バ現象以外のトラブルは発生しても大事に到らず、結果
的にはキャリアオーバ現象となって表れるため、沈殿状
況の監視は極めて重要である。このため、沈殿状況の監
視に注力することで管理労力を低減することが可能で、
少ない人員で複数の水処理プラントを管理することがで
きる。

【００６１】

【発明の効果】本発明は、一つの超音波センサ３０Ｍ１
により沈殿池での浮遊物質の沈殿状況を、■上澄水中を
浮遊する物質濃度，■沈殿物質の濃度分布（平均濃度）
，■沈殿物と上澄水との境界、さらには■上澄水中の浮
遊物質の平均粒径，■流入浮遊物質の沈降性を計測でき
る。従って、沈殿池３０での浮遊物質の濃度や平均粒径
，沈殿後あるいは沈殿途中の浮遊物質の濃度や沈降性，
沈殿物質と上澄水との境界など、沈殿状況の全容を多面
的、かつ、総合的に把握出来るので沈殿池３０をより効
率よく管理できる。

【００６２】また、沈殿状況の評価に知識処理手法を適
用することで、沈殿池の流量や負荷などの運転条件、あ
るいは、前段の処理プロセスの運転状態を考慮して、少
ない人員で沈殿池の状態を適切に評価でき、かつ、沈殿
についての知識を持たない非熟練オペレータに対しても
沈殿池の運転状況を報知させて制御できる。

【００６３】ニューラルネットを使用する効果は、学習
させなかった未知の状況をも適切に状況判断することが
でき、また、学習事例を必要に応じて適時追加できるの
で、状況変化に追随して、常時、適切な制御が可能にな
る。

【００６４】複数の水処理プラント群の場合には、少な
い人員で管理できる。最後に、沈殿池での沈殿状況を一
つの計測システムにより総合的に把握して、前段の処理
槽の処理状況の類推や、沈殿池からの汚泥のキャリアオ
ーバや処理水質の悪化などをキャッチすることにより、
対策や制御を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の説明図。

【図２】本発明の実施例の詳細の説明図。

【図３】本発明の実施例の詳細の説明図。

【図４】本発明の実施例の詳細の説明図。

【図５】本発明の別の実施例の説明図。

【図６】本発明の別の実施例の説明図。

【図７】本発明の別の実施例の説明図。

【符号の説明】

１９…流入ポンプ、２０…反応槽、２１…汚泥返送ポン
プ、２２…撹拌・酸素供給手段、３０…沈殿池、３０Ｌ
…上澄水、３０Ｍ１…超音波センサ、３０Ｐ…浮遊物質
、３０Ｓ…沈殿物質、１００…超音波送受信装置、１１
０…波形、１２０…波形処理手段、１３０…沈殿状況評
価手段、１３１…推論機構、１３２…知識ベース、１４
０…入出力手段、１５０…オペレータ。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】沈殿池の水面から垂直下方に超音波を発信
及び受信する超音波送受信手段と、前記超音波送受信手
段で得られる反射受信波を処理する波形処理手段とを含
み、前記波形処理手段で反射受信波の強度変化に基づい
て水面下に浮遊する物質量、及び／または、沈殿物の濃
度分布を計測することを特徴とする沈殿状況計測システ
ム。
【請求項２】請求項１において、前記波形処理手段は水
面下に浮遊する物質と沈殿物の濃度分布との少なくとも
一方と、沈殿物と上澄水との境界とを計測することを特
徴とする沈殿状況計測システム。
【請求項３】請求項１または請求項２において、前記計
測結果を受けて前記浮遊物質の沈殿状況の評価結果を出
力する沈殿状況評価手段を設けた、沈殿状況計測システ
ム。
【請求項４】請求項３において、前記沈殿状況評価手段
は、記号で表現された経験的知識と、前記経験的知識に
基づいて推論する推論機構とを用いる沈殿状況計測シス
テム。
【請求項５】請求項３において、前記沈殿状況評価手段
は、多層型ニューラルネットを用いる沈殿状況計測シス
テム。
【請求項６】請求項５において、前記多層型ニューラル
ネットは入力層と、少なくとも一つの中間層と、出力層
と含み、前記入力層には前記計測結果を入力し、前記出
力層には沈殿状況の評価結果を出力させる沈殿状況計測
システム。
【請求項７】請求項１または２において、前記沈殿状況
計測システムを前記沈殿池に配置し、前記波形処理手段
の計測結果または前記沈殿状況評価手段の評価結果に基
づいて反応槽の操作因子を制御する水処理プラント制御
装置。
【請求項８】請求項７において、前記反応槽の反応方式
は長時間曝気法，オキシデーションディッチ法，回転円
板法，活性汚泥法，硝化法，脱窒法，脱リン法，好気性
消化法，嫌気性消化法、または、凝集反応法である水処
理プラント制御装置。
【請求項９】請求項７において、前記操作因子は、流入
水量，流入基質負荷，溶存酸素濃度，汚泥濃度，返送汚
泥濃度，汚泥日令、および、余剰汚泥引き抜き量の中か
ら選ばれた一つまたは複数である水処理プロセス制御装
置。
【請求項１０】請求項９において、複数の水処理プラン
トに前記沈殿状況計測システムを設置し、前記沈殿状況
計測システムの出力情報を通信回線で集約し、前記各水
処理プラントの運転状況を監視及び制御する集中監視制
御手段を設け、前記集中監視制御手段は監視結果に基づ
き、前記通信回線を通して制御指令を伝送する水処理プ
ラント制御装置。