JPH07106357B2 - 水処理装置 - Google Patents
水処理装置Info
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- JPH07106357B2 JPH07106357B2 JP62044204A JP4420487A JPH07106357B2 JP H07106357 B2 JPH07106357 B2 JP H07106357B2 JP 62044204 A JP62044204 A JP 62044204A JP 4420487 A JP4420487 A JP 4420487A JP H07106357 B2 JPH07106357 B2 JP H07106357B2
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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)
- Purification Treatments By Anaerobic Or Anaerobic And Aerobic Bacteria Or Animals (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 A.産業上の利用分野 本発明は、活性汚泥を用いた水処理装置に関するもので
ある。
ある。
B.発明の概要 本発明は、有機性廃水及び活性汚泥の混合液を曝気槽内
で曝気し、この曝気槽内の溶存酸素濃度を制御する水処
理装置において、 基質除去や汚泥増殖に関する動力学的モデルを利用して
プロセス内の硝化菌体量または硝化率の目標値を求め、
この値にもとずいて溶存酸素濃度あるいは更に汚泥滞留
平均時間の制御を行うことによって、 良好な水処理が行えるようにしたものである。
で曝気し、この曝気槽内の溶存酸素濃度を制御する水処
理装置において、 基質除去や汚泥増殖に関する動力学的モデルを利用して
プロセス内の硝化菌体量または硝化率の目標値を求め、
この値にもとずいて溶存酸素濃度あるいは更に汚泥滞留
平均時間の制御を行うことによって、 良好な水処理が行えるようにしたものである。
C.従来の技術及び発明が解決しようとする問題点 活性汚泥処理プロセスにおいて溶存酸素濃度（以下「D
O」という）等の制御を行うためには、基質除去に関与
する各種菌体量（濃度）を考慮することが有効である。
従来こうした菌体量は混合液浮遊物（MLSS）濃度やアデ
ノシン３リン酸（ATP）濃度等にもどずいて推定されて
いた。しかしながらこのような推定方法は各種菌体の混
合濃度を知ることはできるが、菌体の種別毎に定量する
ことはできない。
O」という）等の制御を行うためには、基質除去に関与
する各種菌体量（濃度）を考慮することが有効である。
従来こうした菌体量は混合液浮遊物（MLSS）濃度やアデ
ノシン３リン酸（ATP）濃度等にもどずいて推定されて
いた。しかしながらこのような推定方法は各種菌体の混
合濃度を知ることはできるが、菌体の種別毎に定量する
ことはできない。
一方菌体の中でも硝化菌体は硝化率と不可分の関係にあ
ることから、これについての情報を知ることが重要であ
ると考えられる。この硝化菌体の定量は、選択培地によ
る長期間の培養を行えば可能であるが、この方法はプロ
セス制御に適用することができない。以上の理由から硝
化菌体については、処理施設にて処理水質の分析等を行
ってアンモニア性窒素が酸化分解され、亜硝酸性窒素や
硝酸性窒素が生成されるか否かの結果から硝化菌体を有
無を推定することにとどまっていた。
ることから、これについての情報を知ることが重要であ
ると考えられる。この硝化菌体の定量は、選択培地によ
る長期間の培養を行えば可能であるが、この方法はプロ
セス制御に適用することができない。以上の理由から硝
化菌体については、処理施設にて処理水質の分析等を行
ってアンモニア性窒素が酸化分解され、亜硝酸性窒素や
硝酸性窒素が生成されるか否かの結果から硝化菌体を有
無を推定することにとどまっていた。
本発明の目的はプロセス内の硝化菌体量または硝化率を
一定に維持し、これにより常に良好な処理水質が得られ
る装置を提供することにある。
一定に維持し、これにより常に良好な処理水質が得られ
る装置を提供することにある。
D.問題点を解決するための手段及び作用 （１）動力学的モデルについて 本発明では先ず処理水質安定時の動力学的モデル、即ち
水温やpH等の環境因子が安定している場合の定常モデル
を用いて数値計算によるシミュレーションを実施し、硝
化菌体量あるいは硝化率（η:NO3−N/NO3−Ｎ＋NH4−Ｎ
×100（Ｄ回路））の経時変化データを求める。ここに
上記のモデルは硝化反応速度に影響を及ぼす諸因子を考
慮に入れて作成される。以下に動力学的モデル式を記
す。
水温やpH等の環境因子が安定している場合の定常モデル
を用いて数値計算によるシミュレーションを実施し、硝
化菌体量あるいは硝化率（η:NO3−N/NO3−Ｎ＋NH4−Ｎ
×100（Ｄ回路））の経時変化データを求める。ここに
上記のモデルは硝化反応速度に影響を及ぼす諸因子を考
慮に入れて作成される。以下に動力学的モデル式を記
す。
（ａ）基質除去速度式 （炭素系について） dL/dt＝−Ｋ′Ｌ・Ｘ・Ｌ ……（１） Ｋ′Ｌ＝KL・C/KCL＋Ｃ ……（２） （窒素系について） dN/dt＝−Ｋ′Ｎ・XN ……（３） Ｋ′Ｎ＝KN・C/KCN＋Ｃ ……（４） （ｂ）汚泥増殖式 （炭素系について） dX/dt＝−YL・dL/dt−Kd・Ｘ ……（５） （窒素系について） dXN/dt＝−YN・dN/dt−KdN・XN ……（６） （ｃ）DOに関連する物質収支式 （DOについて） dC/dt＝KLa・（CS−Ｃ）−rr ……（７） （酸素消費速度（rr）について） rr＝aL（−dL/dt）＋aN（−dN/dt）＋ｂ・Ｘ……（８） （総括酸素移動係数（KLa）について） LLa＝KI・GS nI ……（９） （ｄ）プロセス内汚泥量（Ｍ）の物質収支式（SRT（プ
ロセス内平均汚泥滞留時間）制御の場合） dM/dt＝Ｇ＋Mi−Me−Mw ……（10） Mw＝VA・X/SRT ……（11） Ｇ＝−YL・dL/dt−Kd・Ｘ ……（12） ここで上記の式中の記号の意味は次の通りである。
ロセス内平均汚泥滞留時間）制御の場合） dM/dt＝Ｇ＋Mi−Me−Mw ……（10） Mw＝VA・X/SRT ……（11） Ｇ＝−YL・dL/dt−Kd・Ｘ ……（12） ここで上記の式中の記号の意味は次の通りである。
L:炭素系基質（COD）濃度（mg/） t:時間（ｄ） N:アンモニア性窒素濃度（mg/） X:MLSS濃度（mg/） XN:硝化菌濃度（mg/） C:溶存酸素濃度（mg/） CS:飽和溶存酸素濃度（mg/） KL:炭素系基質除去に関する反応速度定数（（mg/）-1
d-1） NN:NH4−Ｎ除去に関する反応速度定数（d-1） Ｋ′L:1次反応速度定数（（mg/）-1d-1） Ｎ′N:0次反応速度定数（d-1） YL:炭素系基質除去による有機物質化細菌の収率係数（m
g X/mg COD） YN:アンモニア性窒素除去による硝化菌の収率係数（mg
XN/mg NH4−Ｎ） Kd:汚泥の自己酸化速度定数（d-1） KdN:硝化菌の自己酸化速度定数（d-1） KCL:飽和定数（炭素系）（mg/） KCN:飽和定数（窒素系）（mg/） rr:酸素消費速度（mg O2/／時） aL:単位炭素基質除去量当たりの必要酸素量（mg O2/mg
COD） aN:単位NH4−Ｎ除去量当たりの必要酸素量（mg O2/mg N
H4−Ｎ） KLa:総括酸素移動係数（h-1） b:内生呼吸速度定数（d-1） M1:流入SS量（kg/日） Me:処理水SS量（kg/日） MW:余剰汚泥量（kg/日） K1,n1:定数 Ｇ（＝−YL・dL/dt−Kd・Ｘ）：正味の汚泥増殖量（kg/
日） GS:送風量（Nm3/時） また上記の動力学的モデル式に用いられている動力学的
定数は、流入水質や水温等の影響を受けるものが多く、
処理施設ごとにまた季節ごとに変化する場合がある。こ
のためそれに応じて定められた動力学的定数が用いられ
る。ある都市下水処理場で一定期間用いられる動力学的
定数（水温14℃）を下表に示す。
d-1） NN:NH4−Ｎ除去に関する反応速度定数（d-1） Ｋ′L:1次反応速度定数（（mg/）-1d-1） Ｎ′N:0次反応速度定数（d-1） YL:炭素系基質除去による有機物質化細菌の収率係数（m
g X/mg COD） YN:アンモニア性窒素除去による硝化菌の収率係数（mg
XN/mg NH4−Ｎ） Kd:汚泥の自己酸化速度定数（d-1） KdN:硝化菌の自己酸化速度定数（d-1） KCL:飽和定数（炭素系）（mg/） KCN:飽和定数（窒素系）（mg/） rr:酸素消費速度（mg O2/／時） aL:単位炭素基質除去量当たりの必要酸素量（mg O2/mg
COD） aN:単位NH4−Ｎ除去量当たりの必要酸素量（mg O2/mg N
H4−Ｎ） KLa:総括酸素移動係数（h-1） b:内生呼吸速度定数（d-1） M1:流入SS量（kg/日） Me:処理水SS量（kg/日） MW:余剰汚泥量（kg/日） K1,n1:定数 Ｇ（＝−YL・dL/dt−Kd・Ｘ）：正味の汚泥増殖量（kg/
日） GS:送風量（Nm3/時） また上記の動力学的モデル式に用いられている動力学的
定数は、流入水質や水温等の影響を受けるものが多く、
処理施設ごとにまた季節ごとに変化する場合がある。こ
のためそれに応じて定められた動力学的定数が用いられ
る。ある都市下水処理場で一定期間用いられる動力学的
定数（水温14℃）を下表に示す。
以上において、シミュレーション解析を行う場合、曝気
槽及び最終沈澱池について、それぞれ流体モデルを確立
する必要があるが、曝気槽については、完全混合モデル
やタンクモデル（完全混合直列モデル）が、また、最終
沈澱池については、タンクモデルとそう列モデル、完全
混合モデルなどを適当に組み合わせて作る場合が多い。
これらのモデルの選択は、処理施設の形状、大きさ等に
よりそれぞれ最適なものが選択される。
槽及び最終沈澱池について、それぞれ流体モデルを確立
する必要があるが、曝気槽については、完全混合モデル
やタンクモデル（完全混合直列モデル）が、また、最終
沈澱池については、タンクモデルとそう列モデル、完全
混合モデルなどを適当に組み合わせて作る場合が多い。
これらのモデルの選択は、処理施設の形状、大きさ等に
よりそれぞれ最適なものが選択される。
（２）定常モデルによるプロセス内硝化菌体量（濃度）
の推定 一般に流入負荷量や処理水質が安定している場合、余剰
汚泥量の制御としてSRT制御を行って長期間運転する
と、そのSRT設定値に見合った汚泥量が確保され、上記
の（10）〜（12）式が成立する。これらの式と上記の
（ａ）〜（ｃ）にて示す式とを組み合わせると共に定め
られた動力学的定数を用いて数値計算によるシミュレー
ションを実施すると、有機物質化細菌（炭素系基質を利
用する菌）及び硝化菌の夫々の量（濃度）について経時
変化データが得られる。第２図は硝化菌について得られ
たデータを示す。ここではSRT設定値が夫々５日,6日,10
日の場合を示した。このデータより約10日目程度から夫
々のSRT設定値に見合った値でほぼ一定になることがわ
かる。そして本発明では、このように一定になった値を
硝化菌体量の理想値として捉え、これを目標値と決定す
る。
の推定 一般に流入負荷量や処理水質が安定している場合、余剰
汚泥量の制御としてSRT制御を行って長期間運転する
と、そのSRT設定値に見合った汚泥量が確保され、上記
の（10）〜（12）式が成立する。これらの式と上記の
（ａ）〜（ｃ）にて示す式とを組み合わせると共に定め
られた動力学的定数を用いて数値計算によるシミュレー
ションを実施すると、有機物質化細菌（炭素系基質を利
用する菌）及び硝化菌の夫々の量（濃度）について経時
変化データが得られる。第２図は硝化菌について得られ
たデータを示す。ここではSRT設定値が夫々５日,6日,10
日の場合を示した。このデータより約10日目程度から夫
々のSRT設定値に見合った値でほぼ一定になることがわ
かる。そして本発明では、このように一定になった値を
硝化菌体量の理想値として捉え、これを目標値と決定す
る。
ただし先述したように、条件として、処理水質が安定、
即ちアンモニア性窒素の除去率が安定していること（硝
化率ηが一定しているということもできる）が必要であ
る。従って、シミュレーションに入力する流入水量、流
入の炭素系基質濃度（例えばCOD,TOCなど）と流入の３
態窒素（アンモニア性窒素，亜硝酸性窒素，硝酸性窒
素）、流入のSS濃度、炭素系基質除去率、アンモニア性
窒素除去率（または、硝化率）等は、１ケ月の平均値の
ような長期的データの平均値を使用することが重要であ
る。
即ちアンモニア性窒素の除去率が安定していること（硝
化率ηが一定しているということもできる）が必要であ
る。従って、シミュレーションに入力する流入水量、流
入の炭素系基質濃度（例えばCOD,TOCなど）と流入の３
態窒素（アンモニア性窒素，亜硝酸性窒素，硝酸性窒
素）、流入のSS濃度、炭素系基質除去率、アンモニア性
窒素除去率（または、硝化率）等は、１ケ月の平均値の
ような長期的データの平均値を使用することが重要であ
る。
（３）硝化反応に影響する環境因子 硝化菌濃度の従来予測シミュレーションを実施する場
合、硝化反応に影響する水温、DO、pH等の環境因子を考
慮しなければならない。水温については、反応速度定数
（KL,KN）や飽和DO（CS）その他の動力学的定数を温度
の関数としてモデルに組み込むことにより対処できる。
またDO濃度については、（２），（４）式に示したMono
dの式で対処できる。pH変動による影響は、反応速度定
数（KL,KN）のみ考慮すればよく、その方法は水温の場
合と同様にpHの関数として表すことにより対処できる。
合、硝化反応に影響する水温、DO、pH等の環境因子を考
慮しなければならない。水温については、反応速度定数
（KL,KN）や飽和DO（CS）その他の動力学的定数を温度
の関数としてモデルに組み込むことにより対処できる。
またDO濃度については、（２），（４）式に示したMono
dの式で対処できる。pH変動による影響は、反応速度定
数（KL,KN）のみ考慮すればよく、その方法は水温の場
合と同様にpHの関数として表すことにより対処できる。
ここでは、DO濃度による影響について具体例で示す。
第３図に種々の送風量制御について硝化菌濃度をシミュ
レーションした場合の一例を示す。ここで、RUN1は定風
量運転（6,000Nm3/時）、またRUN2,RUN3は、それぞれDO
定値（設定値3.0mg/）、硝化率一定（アンモニア除去
率一定条件：この場合50％）の場合である。ただし２日
目にSRT設定値を５日から10日に変更した。
レーションした場合の一例を示す。ここで、RUN1は定風
量運転（6,000Nm3/時）、またRUN2,RUN3は、それぞれDO
定値（設定値3.0mg/）、硝化率一定（アンモニア除去
率一定条件：この場合50％）の場合である。ただし２日
目にSRT設定値を５日から10日に変更した。
またこのときの曝気槽のDO変化を第４図に示す。第３図
及び第４図から明らかなように、制御方式により曝気槽
内のDO濃度変化パターンが夫々異なるため硝化菌濃度変
化も夫々異なったパターンを示す。
及び第４図から明らかなように、制御方式により曝気槽
内のDO濃度変化パターンが夫々異なるため硝化菌濃度変
化も夫々異なったパターンを示す。
（４）DO制御要素の最適設定値の演算 先述したように硝化反応速度は例えば水温によって変化
するため、DO定値制御やSRT制御の下でも硝化菌濃度は
変動してしまう。そこで例えば水温の長期予測が可能な
場合には、この変動パターンを利用して時系列的に動力
学的定数を求める。そしてこの動力学的定数と既に求め
た硝化菌濃度の目標値とを用い、上記の動力学的モデル
式にもとずくいわば非定常モデルのシミュレーションを
実施して、例えばDO定値制御の場合DOの最適値を求め
る。即ち水温変動の影響分を補正するようにDO設定値を
時系列的に変更する。ここで本発明は、DOを制御するた
めにはDO定値制御方式の他、送風量定値制御方式を行っ
てもよい。送風量定値制御について適用する場合には、
動力学的モデル式にもとずくシミュレーションによって
DO制御要素としての送風量の最適設定値が求められる。
するため、DO定値制御やSRT制御の下でも硝化菌濃度は
変動してしまう。そこで例えば水温の長期予測が可能な
場合には、この変動パターンを利用して時系列的に動力
学的定数を求める。そしてこの動力学的定数と既に求め
た硝化菌濃度の目標値とを用い、上記の動力学的モデル
式にもとずくいわば非定常モデルのシミュレーションを
実施して、例えばDO定値制御の場合DOの最適値を求め
る。即ち水温変動の影響分を補正するようにDO設定値を
時系列的に変更する。ここで本発明は、DOを制御するた
めにはDO定値制御方式の他、送風量定値制御方式を行っ
てもよい。送風量定値制御について適用する場合には、
動力学的モデル式にもとずくシミュレーションによって
DO制御要素としての送風量の最適設定値が求められる。
（５）硝化率についての適用 本発明では、定常モデルを用いて数値計算によるシミュ
レーションを実施し、これにもとずいて硝化菌体量の経
時変化を求める代わりに各時点のNO3−Ｎ及びNH4−Ｎの
濃度を求めて硝化率の経時変化を求め、その安定値を硝
化率の目標値として決定し、この目標値を用いて非定常
モデルのシミュレーションを実施して時系列的にDO制御
要素の最適設定値を求めてもよい。硝化菌体量と硝化率
とは対応関係にあることから、この場合も同様の効果が
得られる。
レーションを実施し、これにもとずいて硝化菌体量の経
時変化を求める代わりに各時点のNO3−Ｎ及びNH4−Ｎの
濃度を求めて硝化率の経時変化を求め、その安定値を硝
化率の目標値として決定し、この目標値を用いて非定常
モデルのシミュレーションを実施して時系列的にDO制御
要素の最適設定値を求めてもよい。硝化菌体量と硝化率
とは対応関係にあることから、この場合も同様の効果が
得られる。
（６）本発明の具体的手段 本発明は、有機性廃水及び活性汚泥の混合液を曝気槽内
で曝気し、この曝気槽内の溶存酸素濃度を溶存酸素濃度
制御要素の検出値及び設定値の偏差にもとずいて制御す
る水処理装置において、 処理水質安定時の動力学的定数、炭素系及び窒素系の各
基質除去速度式、炭素系及び窒素系の各菌体増殖速度
式、溶存酸素濃度に関連する物質収支式及びプロセス内
汚泥量の物質収支式を用いて数値計算によるシミュレー
ションを実施し、これにより定常状態のプロセス内硝化
菌体量または硝化率の経時変化データを得、このデータ
のうち硝化菌体量または硝化率が安定した値を目標値と
して出力する第１のシミュレータ部と、前記動力学的定
数を環境因子の関数で表して各時点の環境因子に応じた
動力学的定数を用いると共に前記目標値を導入して上記
の各式を用いて数値計算によるシミュレーションを実施
し、これにより各時点の設定値となる最適の溶存酸素濃
度制御要素の値を求める第２のシミュレータ部とを設け
たものである。
で曝気し、この曝気槽内の溶存酸素濃度を溶存酸素濃度
制御要素の検出値及び設定値の偏差にもとずいて制御す
る水処理装置において、 処理水質安定時の動力学的定数、炭素系及び窒素系の各
基質除去速度式、炭素系及び窒素系の各菌体増殖速度
式、溶存酸素濃度に関連する物質収支式及びプロセス内
汚泥量の物質収支式を用いて数値計算によるシミュレー
ションを実施し、これにより定常状態のプロセス内硝化
菌体量または硝化率の経時変化データを得、このデータ
のうち硝化菌体量または硝化率が安定した値を目標値と
して出力する第１のシミュレータ部と、前記動力学的定
数を環境因子の関数で表して各時点の環境因子に応じた
動力学的定数を用いると共に前記目標値を導入して上記
の各式を用いて数値計算によるシミュレーションを実施
し、これにより各時点の設定値となる最適の溶存酸素濃
度制御要素の値を求める第２のシミュレータ部とを設け
たものである。
E.実施例 第１図は本発明の実施例を示す構成図である。第１図中
1Aは曝気槽であり、この中で有機性廃水及び活性汚泥の
混合液が曝気され、その後最終沈澱池1Bに送られる。２
は第１のシミュレータ部、３は第２のシミュレータ部、
４は動力学的定数の推定部、５はDO定値制御部、６はSR
T制御部、７はDO計、８は送風ポンプである。
1Aは曝気槽であり、この中で有機性廃水及び活性汚泥の
混合液が曝気され、その後最終沈澱池1Bに送られる。２
は第１のシミュレータ部、３は第２のシミュレータ部、
４は動力学的定数の推定部、５はDO定値制御部、６はSR
T制御部、７はDO計、８は送風ポンプである。
このような実施例では、前記推定部４から対象となる処
理施設に応じた動力学的定数が第１のシミュレータ部２
に出力され、このシミュレータ部２にて先述した（１）
〜（２）式を用いてシミュレーションを実施し、これに
より定常状態のプロセス内硝化菌体量の経時変化データ
を得、このデータのうち硝化菌体量が安定した値を目標
値として第２のシミュレータ部３に出力する。そして前
記推定部４に予め長期的に予測された水温やpH等の環境
因子の経時変化データを入力すると、動力学的定数が水
温やpH等の関数で表されていることから、動力学的定数
の時系列データが第２のシミュレータ部３に出力され
る。第２のシミュレータ部３では上記の（１）〜（12）
式、硝化菌体量の目標値及び動力学的定数の時系列デー
タを用いて非定常モデルによるシミュレーションを行
い、最適なDO設定値及びSRT設定値を夫々DO定値制御部
５及びSRT制御部６に出力する。DO定値制御部５は、こ
の設定値とDO計７からの検出値とにもとずいて送風ポン
プ８を制御する。そしてDO設定値が上限または下限値か
ら外れた場合には、SRT制御部６は第２のシミュレータ
部３から出力されたSRT設定値を今までの設定値に代え
て用い、これにもとずいてSRT制御を行う。なお硝化菌
体量の目標値は第２図に示すようにSRTの設定値毎に求
められるが、DO設定値が大きく変化してSRT設定値を例
えば６日から10日に変えた場合、SRT設定値変更後にお
ける硝化菌体量の目標値はもとのSRT設定値の６日に対
応する値、即ち今までのままである。このようにDO設定
値の変更をSRT設定値の変更に対して優先させる理由
は、DO設定値の変更の方がSRT設定値の変更よりも速効
性があるためである。SRT設定値は一旦変更したらその
設定値の１〜３倍の日数は変更しないようにする。
理施設に応じた動力学的定数が第１のシミュレータ部２
に出力され、このシミュレータ部２にて先述した（１）
〜（２）式を用いてシミュレーションを実施し、これに
より定常状態のプロセス内硝化菌体量の経時変化データ
を得、このデータのうち硝化菌体量が安定した値を目標
値として第２のシミュレータ部３に出力する。そして前
記推定部４に予め長期的に予測された水温やpH等の環境
因子の経時変化データを入力すると、動力学的定数が水
温やpH等の関数で表されていることから、動力学的定数
の時系列データが第２のシミュレータ部３に出力され
る。第２のシミュレータ部３では上記の（１）〜（12）
式、硝化菌体量の目標値及び動力学的定数の時系列デー
タを用いて非定常モデルによるシミュレーションを行
い、最適なDO設定値及びSRT設定値を夫々DO定値制御部
５及びSRT制御部６に出力する。DO定値制御部５は、こ
の設定値とDO計７からの検出値とにもとずいて送風ポン
プ８を制御する。そしてDO設定値が上限または下限値か
ら外れた場合には、SRT制御部６は第２のシミュレータ
部３から出力されたSRT設定値を今までの設定値に代え
て用い、これにもとずいてSRT制御を行う。なお硝化菌
体量の目標値は第２図に示すようにSRTの設定値毎に求
められるが、DO設定値が大きく変化してSRT設定値を例
えば６日から10日に変えた場合、SRT設定値変更後にお
ける硝化菌体量の目標値はもとのSRT設定値の６日に対
応する値、即ち今までのままである。このようにDO設定
値の変更をSRT設定値の変更に対して優先させる理由
は、DO設定値の変更の方がSRT設定値の変更よりも速効
性があるためである。SRT設定値は一旦変更したらその
設定値の１〜３倍の日数は変更しないようにする。
ここでSRTを制御することは余剰汚泥を制御するための
一方法であるが、上述実施例では、余剰汚泥制御方法と
してSRT制御以外にSA（汚泥日令）、定量引抜き制御に
対しても同様に適用でき、この場合には余剰汚泥制御要
素としてのSAの設定値あるいは引抜き量の設定値を変更
する。
一方法であるが、上述実施例では、余剰汚泥制御方法と
してSRT制御以外にSA（汚泥日令）、定量引抜き制御に
対しても同様に適用でき、この場合には余剰汚泥制御要
素としてのSAの設定値あるいは引抜き量の設定値を変更
する。
また上述実施例の構成要素において、例えば動力学的定
数の推定部４としてはオフラインの計算機、シミュレー
タ部2,3としてはミニコンピュータやパーソナルコンピ
ュータ、DO定値制御部５及びSRT制御部６としてはロー
カルのDDC（ダイレクトディジタルコントローラ）が夫
々用いられる。この場合前記ミリコンピュータやパーソ
ナルコンピュータでは動力学的パラメータの推定、種々
の条件下での硝化菌体量の推定等が可能である。またシ
ミュレータ部2,3及び推定部４を１つの計算機内に組み
込むことも可能である。
数の推定部４としてはオフラインの計算機、シミュレー
タ部2,3としてはミニコンピュータやパーソナルコンピ
ュータ、DO定値制御部５及びSRT制御部６としてはロー
カルのDDC（ダイレクトディジタルコントローラ）が夫
々用いられる。この場合前記ミリコンピュータやパーソ
ナルコンピュータでは動力学的パラメータの推定、種々
の条件下での硝化菌体量の推定等が可能である。またシ
ミュレータ部2,3及び推定部４を１つの計算機内に組み
込むことも可能である。
更に上述実施例では、例えばDO設定値に固定して、その
値と推定部４からの環境因子を考慮した動力学的定数の
時系列データとを第２のシミュレータ部３に入力し、シ
ミュレータを実施すれば既に第３図に示すように長期的
に硝化菌濃度の値を予測することができる。即ち曝気槽
1A内の硝化菌濃度を計測するためには従来数十日を必要
としていたが、第２のシミュレータ３を利用すれば、種
々の環境因子とDO制御要素及び余剰汚泥制御要素等の操
作因子とを用いて決定することができる。
値と推定部４からの環境因子を考慮した動力学的定数の
時系列データとを第２のシミュレータ部３に入力し、シ
ミュレータを実施すれば既に第３図に示すように長期的
に硝化菌濃度の値を予測することができる。即ち曝気槽
1A内の硝化菌濃度を計測するためには従来数十日を必要
としていたが、第２のシミュレータ３を利用すれば、種
々の環境因子とDO制御要素及び余剰汚泥制御要素等の操
作因子とを用いて決定することができる。
F.発明の効果 以上のように本発明によれば、硝化反応速度に影響を及
ぼす諸因子を考慮に入れた硝化菌増殖モデルを用いて数
値計算によるシミュレーションを実施し、定常モデルか
ら硝化菌体量または硝化率の目標値を求め、非定常モデ
ルにより硝化菌体量や硝化率がその目標値となるように
DOを制御しているため、水温やpH等の環境因子（外乱）
が変動するような場合にも硝化菌体量あるいは硝化率が
目標値に維持されるから、常に良好な水処理を行うこと
ができる。
ぼす諸因子を考慮に入れた硝化菌増殖モデルを用いて数
値計算によるシミュレーションを実施し、定常モデルか
ら硝化菌体量または硝化率の目標値を求め、非定常モデ
ルにより硝化菌体量や硝化率がその目標値となるように
DOを制御しているため、水温やpH等の環境因子（外乱）
が変動するような場合にも硝化菌体量あるいは硝化率が
目標値に維持されるから、常に良好な水処理を行うこと
ができる。
第１図は本発明の実施例を示す構成図、第２図及び第３
図は夫々定常モデル，非定常モデルにおける硝化菌濃度
の経時変化を示すグラフ、第４図は非定常モデルにおけ
るDOの経時変化を示すグラフである。 1A……曝気槽、1B……最終沈澱池、２……第１のシミュ
レータ部、３……第２のシミュレータ部、４……動力学
的定数の推定部、５……DO定値制御部、６……SRT制御
部。
図は夫々定常モデル，非定常モデルにおける硝化菌濃度
の経時変化を示すグラフ、第４図は非定常モデルにおけ
るDOの経時変化を示すグラフである。 1A……曝気槽、1B……最終沈澱池、２……第１のシミュ
レータ部、３……第２のシミュレータ部、４……動力学
的定数の推定部、５……DO定値制御部、６……SRT制御
部。
Claims (1)
- 【請求項１】有機性廃水及び活性汚泥の混合液を曝気槽
内で曝気し、この曝気槽内の溶存酸素濃度を溶存酸素濃
度制御要素の検出値及び設定値の偏差にもとずいて制御
する水処理装置において、 処理水質安定時の動力学的定数、炭素系及び窒素系の各
基質除去速度式、炭素系及び窒素系の各菌体増殖速度
式、溶存酸素濃度に関連する物質収支式及びプロセス内
汚泥量の物質収支式を用いて数値計算によるシミュレー
ションを実施し、これにより定常状態のプロセス内硝化
菌体量または硝化率の経時変化データを得、このデータ
のうち硝化菌体量または硝化率が安定した値を目標値と
して出力する第１のシミュレータ部と、前記動力学的定
数を環境因子の関数で表して各時点の環境因子に応じた
動力学的定数を用いると共に前記目標値を導入して上記
の各式を用いて数値計算によるシミュレーションを実施
し、これにより各時点の溶存酸素濃度制御要素の最適設
定値を求める第２のシミュレータ部とを設けたことを特
徴とする水処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62044204A JPH07106357B2 (ja) | 1987-02-27 | 1987-02-27 | 水処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62044204A JPH07106357B2 (ja) | 1987-02-27 | 1987-02-27 | 水処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63209796A JPS63209796A (ja) | 1988-08-31 |
| JPH07106357B2 true JPH07106357B2 (ja) | 1995-11-15 |
Family
ID=12685031
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62044204A Expired - Fee Related JPH07106357B2 (ja) | 1987-02-27 | 1987-02-27 | 水処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07106357B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2008156151A1 (ja) | 2007-06-19 | 2008-12-24 | Kobelco Eco-Solutions Co., Ltd. | シミュレーション方法、シミュレーション装置、生物処理方法、ならびに、生物処理装置 |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0636920B2 (ja) * | 1990-02-13 | 1994-05-18 | 建設省土木研究所長 | 排水処理装置 |
| CN113698029B (zh) * | 2021-07-14 | 2022-07-22 | 河海大学 | 一种闸控非恒定水位河口水质净化系统及其运行方法 |
| CN116562412B (zh) * | 2022-11-16 | 2024-02-20 | 广州市净水有限公司 | 一种污水生物处理低碳运行优化方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61111193A (ja) * | 1984-11-06 | 1986-05-29 | Toshiba Corp | 曝気槽の溶存酸素濃度制御方法 |
| JPS61118190A (ja) * | 1984-11-13 | 1986-06-05 | Toshiba Corp | 活性汚泥水処理プラントの制御装置 |
-
1987
- 1987-02-27 JP JP62044204A patent/JPH07106357B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2008156151A1 (ja) | 2007-06-19 | 2008-12-24 | Kobelco Eco-Solutions Co., Ltd. | シミュレーション方法、シミュレーション装置、生物処理方法、ならびに、生物処理装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63209796A (ja) | 1988-08-31 |
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|---|---|---|---|
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