JPH06328091A - 生物学的処理装置の制御システムにおける汚泥容量指標推定方法 - Google Patents
生物学的処理装置の制御システムにおける汚泥容量指標推定方法Info
- Publication number
- JPH06328091A JPH06328091A JP5121798A JP12179893A JPH06328091A JP H06328091 A JPH06328091 A JP H06328091A JP 5121798 A JP5121798 A JP 5121798A JP 12179893 A JP12179893 A JP 12179893A JP H06328091 A JPH06328091 A JP H06328091A
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- Japan
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- sludge
- capacity index
- mlss
- biological treatment
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- Prior art date
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-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
- Y02W10/00—Technologies for wastewater treatment
- Y02W10/10—Biological treatment of water, waste water, or sewage
Landscapes
- Activated Sludge Processes (AREA)
- Control Of Non-Electrical Variables (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 活性汚泥の沈降特性をリアルタイムで推定で
きるようにした。 【構成】 流入水量ＱS，返送汚泥量ＱR，活性汚泥浮遊
物質量ＭＬＳＳおよび返送または余剰汚泥濃度ＣRを階
層型ニューラルネットワークモデル２１の入力層２２ａ
〜２２ｄに格別に入力する。入力されたＱS，ＱR，ＭＬ
ＳＳおよびＣRは中間層２３ａ〜２３ｄで情報処理され
て出力層２４からリアルタイムで汚泥容量指標ＳＶＩが
送出される。
きるようにした。 【構成】 流入水量ＱS，返送汚泥量ＱR，活性汚泥浮遊
物質量ＭＬＳＳおよび返送または余剰汚泥濃度ＣRを階
層型ニューラルネットワークモデル２１の入力層２２ａ
〜２２ｄに格別に入力する。入力されたＱS，ＱR，ＭＬ
ＳＳおよびＣRは中間層２３ａ〜２３ｄで情報処理され
て出力層２４からリアルタイムで汚泥容量指標ＳＶＩが
送出される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は生物学的処理装置の制御
システムにおける汚泥容量指標推定方法に関する。
システムにおける汚泥容量指標推定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、排水は、活性汚泥微生物により
好気的（脱窒、脱リンは必要な場合等、一部に嫌気的プ
ロセスを含む）に処理される。そしてこの処理時におい
て、上記の活性汚泥微生物が増殖するため、処理系を安
定（定常）に維持するため、活性汚泥の一部を余剰汚泥
として処理系外部に排出する必要がある。
好気的（脱窒、脱リンは必要な場合等、一部に嫌気的プ
ロセスを含む）に処理される。そしてこの処理時におい
て、上記の活性汚泥微生物が増殖するため、処理系を安
定（定常）に維持するため、活性汚泥の一部を余剰汚泥
として処理系外部に排出する必要がある。
【０００３】この場合における排出量の制御である余剰
汚泥量制御（余剰汚泥制御）としては、現在まで、以下
のようなものが提案されており、また一部は実用化され
ている。
汚泥量制御（余剰汚泥制御）としては、現在まで、以下
のようなものが提案されており、また一部は実用化され
ている。
【０００４】（１）１日当たりの目標引き抜き汚泥量を
設定し、余剰の積算流量がその目標値になるまで引き抜
く方法（定量引き抜き制御） （２）曝気槽内における汚泥量の一定割合を毎日引き抜
く方法（汚泥日令（ＳＡ））制御） （３）処理系内における汚泥量の一定割合を毎日引き抜
く方法（平均汚泥滞留時間（ＳＲＴ）制御 上記の余剰汚泥量制御のうちで、現在、最も良好な管理
方法はＳＲＴ制御であることが知られている。
設定し、余剰の積算流量がその目標値になるまで引き抜
く方法（定量引き抜き制御） （２）曝気槽内における汚泥量の一定割合を毎日引き抜
く方法（汚泥日令（ＳＡ））制御） （３）処理系内における汚泥量の一定割合を毎日引き抜
く方法（平均汚泥滞留時間（ＳＲＴ）制御 上記の余剰汚泥量制御のうちで、現在、最も良好な管理
方法はＳＲＴ制御であることが知られている。
【０００５】図２にこのＳＲＴ制御を行うための構成の
一例を示した。図２において、曝気槽１の出力付近に設
置された汚泥容量（ＳＶ）計２、並びに活性汚泥浮遊物
質量（ＭＬＳＳ）計３の検出値をそれぞれ汚泥容量指標
（ＳＶＩ）計４に導入して、汚泥容量指標ＳＶＩを算出
する。この算出された汚泥容量指標ＳＶＩの値、流入水
量（ＱS）計５による流入水量ＱS、並びに返送（余剰）
汚泥濃度（ＣR）計１２により求められる返送汚泥量な
どから、演算処理（ＷＳ）部７によって、最終沈殿池１
０内における汚泥量を演算する。またこの演算された最
終沈殿池内汚泥量ＭＦ、余剰汚泥流量（ＱW）計１１か
らの余剰汚泥流量ＱW、並びに上記の返送（余剰）濃度
ＣRをＳＲＴ制御部８に入力する。そしてこれらの入力
に基づいてＳＲＴ制御部８により余剰汚泥量を求め、こ
の余剰汚泥量に応じて余剰汚泥引き抜き用の余剰汚泥ポ
ンプ９をＯＮ／ＯＦＦ制御して所定量の余剰汚泥を排出
することで、処理系を安定に維持している。
一例を示した。図２において、曝気槽１の出力付近に設
置された汚泥容量（ＳＶ）計２、並びに活性汚泥浮遊物
質量（ＭＬＳＳ）計３の検出値をそれぞれ汚泥容量指標
（ＳＶＩ）計４に導入して、汚泥容量指標ＳＶＩを算出
する。この算出された汚泥容量指標ＳＶＩの値、流入水
量（ＱS）計５による流入水量ＱS、並びに返送（余剰）
汚泥濃度（ＣR）計１２により求められる返送汚泥量な
どから、演算処理（ＷＳ）部７によって、最終沈殿池１
０内における汚泥量を演算する。またこの演算された最
終沈殿池内汚泥量ＭＦ、余剰汚泥流量（ＱW）計１１か
らの余剰汚泥流量ＱW、並びに上記の返送（余剰）濃度
ＣRをＳＲＴ制御部８に入力する。そしてこれらの入力
に基づいてＳＲＴ制御部８により余剰汚泥量を求め、こ
の余剰汚泥量に応じて余剰汚泥引き抜き用の余剰汚泥ポ
ンプ９をＯＮ／ＯＦＦ制御して所定量の余剰汚泥を排出
することで、処理系を安定に維持している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】図２に示したＳＲＴ制
御部を用いた余剰汚泥制御装置において、水質を決定す
るのはＳＶＩである。このＳＶＩは活性汚泥の沈降性，
濃縮性を表す指標で、上述のようにＳＶ計２とＭＬＳＳ
計３を用いて算出される。従って、両計器の保守点検を
怠ると、活性汚泥の沈降性が劣化し、計測に誤差が生じ
て水質の低下につながるため、ＳＶＩは常にリアルタイ
ムに計測することが要望されている。
御部を用いた余剰汚泥制御装置において、水質を決定す
るのはＳＶＩである。このＳＶＩは活性汚泥の沈降性，
濃縮性を表す指標で、上述のようにＳＶ計２とＭＬＳＳ
計３を用いて算出される。従って、両計器の保守点検を
怠ると、活性汚泥の沈降性が劣化し、計測に誤差が生じ
て水質の低下につながるため、ＳＶＩは常にリアルタイ
ムに計測することが要望されている。
【０００７】本発明は上記の事情に鑑みてなされたもの
で、活性汚泥の沈降特性をリアルタイムで推定でき得る
ようにした生物学的処理装置の制御システムにおける汚
泥容量指標推定方法を提供することを目的とする。
で、活性汚泥の沈降特性をリアルタイムで推定でき得る
ようにした生物学的処理装置の制御システムにおける汚
泥容量指標推定方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するために、生物学的処理装置による処理系の制御を
行う階層型ニューラルネットワークの入力層に、流入水
量ＱS，返送汚泥量ＱR，活性汚泥浮遊物質量ＭＬＳＳ及
び返送または余剰汚泥濃度ＣRの入力変数を与え、これ
ら変数を前記ニューラルネットワークで処理して出力層
に汚泥容量指標ＳＶＩを得るようにしたことを特徴とす
るものである。
成するために、生物学的処理装置による処理系の制御を
行う階層型ニューラルネットワークの入力層に、流入水
量ＱS，返送汚泥量ＱR，活性汚泥浮遊物質量ＭＬＳＳ及
び返送または余剰汚泥濃度ＣRの入力変数を与え、これ
ら変数を前記ニューラルネットワークで処理して出力層
に汚泥容量指標ＳＶＩを得るようにしたことを特徴とす
るものである。
【０００９】また、本発明はＱS，ＱR，ＭＬＳＳ及びＣ
Rの入力変数の一部を用いたことを特徴とするものであ
る。
Rの入力変数の一部を用いたことを特徴とするものであ
る。
【００１０】
【作用】ＱS，ＱR，ＭＬＳＳ，ＣRの時系列データを階
層型ニューラルネットワークに入力したので、その出力
に活性汚泥の沈降特性（ＳＶＩ）がリアルタイムで推定
できるようになる。
層型ニューラルネットワークに入力したので、その出力
に活性汚泥の沈降特性（ＳＶＩ）がリアルタイムで推定
できるようになる。
【００１１】
【実施例】以下本発明の実施例を図面に基づいて説明す
る。図１において、２１は階層型ニューラルネットワー
クモデルで、入力層２２ａには流入水量ＱS，入力層２
２ｂには返送汚泥量，入力層２２ｃには活性汚泥浮遊物
質ＭＬＳＳ，入力層２２ｄには返送または余剰汚泥濃度
量ＣRがそれぞれ供給される。入力層２２ａ〜２２ｄを
経た各量は中間層２３ａ〜２３ｄで処理された後、出力
層２４にＳＶＩの時系列データが推定されて送出され
る。
る。図１において、２１は階層型ニューラルネットワー
クモデルで、入力層２２ａには流入水量ＱS，入力層２
２ｂには返送汚泥量，入力層２２ｃには活性汚泥浮遊物
質ＭＬＳＳ，入力層２２ｄには返送または余剰汚泥濃度
量ＣRがそれぞれ供給される。入力層２２ａ〜２２ｄを
経た各量は中間層２３ａ〜２３ｄで処理された後、出力
層２４にＳＶＩの時系列データが推定されて送出され
る。
【００１２】上記のように構成された階層型ニューラル
ネットワークモデル２１は図２に示す汚泥容量指標計４
に代えて設ける。このように構成することにより、活性
汚泥の沈降特性（ＳＶＩ）をリアルタイムで演算処理部
７に入力でき、これにより水質の低下を防ぐことができ
るようになる。
ネットワークモデル２１は図２に示す汚泥容量指標計４
に代えて設ける。このように構成することにより、活性
汚泥の沈降特性（ＳＶＩ）をリアルタイムで演算処理部
７に入力でき、これにより水質の低下を防ぐことができ
るようになる。
【００１３】なお、活性汚泥の沈降特性を得るために、
ＱS，ＭＬＳＳ，ＣR，ＱRの４項目を選定した理由とし
ては、流入水量ＱSはＭＬＳＳ，ＣR等の外乱因子となる
こと、また、返送汚泥量ＱRは返送汚泥濃度ＣR，ＭＬＳ
Ｓ等への外乱因子となること、さらに、従来よりＳＶＩ
が変動する（汚泥の沈降特性が変化する）と、ＭＬＳＳ
濃度や返送汚泥濃度ＣRが変動（影響を受ける）するこ
とが知られているからである。
ＱS，ＭＬＳＳ，ＣR，ＱRの４項目を選定した理由とし
ては、流入水量ＱSはＭＬＳＳ，ＣR等の外乱因子となる
こと、また、返送汚泥量ＱRは返送汚泥濃度ＣR，ＭＬＳ
Ｓ等への外乱因子となること、さらに、従来よりＳＶＩ
が変動する（汚泥の沈降特性が変化する）と、ＭＬＳＳ
濃度や返送汚泥濃度ＣRが変動（影響を受ける）するこ
とが知られているからである。
【００１４】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、活
性汚泥の沈降特性（ＳＶＩ）をリアルタイムで推定でき
る利点があるとともに、水質計測項目を最大で４項目と
することができる。
性汚泥の沈降特性（ＳＶＩ）をリアルタイムで推定でき
る利点があるとともに、水質計測項目を最大で４項目と
することができる。
【図１】本発明の実施例を示す階層型ニューラルネット
ワークモデルの概略構成図。
ワークモデルの概略構成図。
【図２】従来のＳＶＩ制御装置の構成図。
２１…階層型ニューラルネットワークモデル ２２ａ〜２２ｄ…入力層 ２３ａ〜２３ｄ…中間層 ２４…出力層
Claims (2)
- 【請求項１】 生物学的処理装置による処理系の制御を
行う階層型ニューラルネットワークの入力層に、流入水
量ＱS，返送汚泥量ＱR，活性汚泥浮遊物質量ＭＬＳＳ及
び返送または余剰汚泥濃度ＣRの入力変数を与え、これ
ら変数を前記ニューラルネットワークで処理して出力層
に汚泥容量指標ＳＶＩを得るようにしたことを特徴とす
る生物学的処理装置の制御システムにおける汚泥容量指
標推定方法。 - 【請求項２】 ＱS，ＱR，ＭＬＳＳ及びＣRの入力変数
の一部を用いたことを特徴とする請求項１記載の生物学
的処理装置の制御システムにおける汚泥容量指標推定方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5121798A JPH06328091A (ja) | 1993-05-25 | 1993-05-25 | 生物学的処理装置の制御システムにおける汚泥容量指標推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5121798A JPH06328091A (ja) | 1993-05-25 | 1993-05-25 | 生物学的処理装置の制御システムにおける汚泥容量指標推定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06328091A true JPH06328091A (ja) | 1994-11-29 |
Family
ID=14820187
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5121798A Pending JPH06328091A (ja) | 1993-05-25 | 1993-05-25 | 生物学的処理装置の制御システムにおける汚泥容量指標推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06328091A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103606006A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-02-26 | 北京工业大学 | 基于自组织t-s模糊神经网络的污泥沉降指数软测量方法 |
| CN107025338A (zh) * | 2017-03-27 | 2017-08-08 | 北京工业大学 | 一种基于递归rbf神经网络的污泥膨胀故障辨识方法 |
-
1993
- 1993-05-25 JP JP5121798A patent/JPH06328091A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103606006A (zh) * | 2013-11-12 | 2014-02-26 | 北京工业大学 | 基于自组织t-s模糊神经网络的污泥沉降指数软测量方法 |
| CN103606006B (zh) * | 2013-11-12 | 2017-05-17 | 北京工业大学 | 基于自组织t‑s模糊神经网络的污泥沉降指数软测量方法 |
| CN107025338A (zh) * | 2017-03-27 | 2017-08-08 | 北京工业大学 | 一种基于递归rbf神经网络的污泥膨胀故障辨识方法 |
| CN107025338B (zh) * | 2017-03-27 | 2020-04-03 | 北京工业大学 | 一种基于递归rbf神经网络的污泥膨胀故障辨识方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040930 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Effective date: 20070822 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070904 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Effective date: 20071228 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 |