JPH1015577A - 間欠曝気式活性汚泥法の制御方法 - Google Patents
間欠曝気式活性汚泥法の制御方法Info
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- JPH1015577A JPH1015577A JP8178805A JP17880596A JPH1015577A JP H1015577 A JPH1015577 A JP H1015577A JP 8178805 A JP8178805 A JP 8178805A JP 17880596 A JP17880596 A JP 17880596A JP H1015577 A JPH1015577 A JP H1015577A
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- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
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- Y02W10/10—Biological treatment of water, waste water, or sewage
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- Activated Sludge Processes (AREA)
- Purification Treatments By Anaerobic Or Anaerobic And Aerobic Bacteria Or Animals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】制御用のＯＲＰセンサを不要とし、なおかつ安
定した窒素、リン除去を示す２槽式間欠曝気法による下
水処理プロセスの制御方法を提供する。 【解決手段】処理装置の排水の流入系に連続測定が可能
な流量測定装置１０および水温測定装置１１を設置し、
従来の制御方法で装置を運転する。処理が良好に行われ
ている期間の第１曝気槽２ａ、第２曝気槽２ｂの曝気時
間および１サイクル時間と、その時の流入流量および水
温のデータを学習例として利用し、入力層を流入流量お
よび水温、出力層を第１曝気槽２ａ、第２曝気槽２ｂの
曝気時間および１サイクル時間としてニューラルネット
ワークを構築、学習させ、これに基づいて２つの曝気槽
の曝気時間および１サイクル時間を設定する。なお、あ
らかじめ流入流量および水温の基準値を設定しておき、
測定値との差または比を入力層としてもよい。
定した窒素、リン除去を示す２槽式間欠曝気法による下
水処理プロセスの制御方法を提供する。 【解決手段】処理装置の排水の流入系に連続測定が可能
な流量測定装置１０および水温測定装置１１を設置し、
従来の制御方法で装置を運転する。処理が良好に行われ
ている期間の第１曝気槽２ａ、第２曝気槽２ｂの曝気時
間および１サイクル時間と、その時の流入流量および水
温のデータを学習例として利用し、入力層を流入流量お
よび水温、出力層を第１曝気槽２ａ、第２曝気槽２ｂの
曝気時間および１サイクル時間としてニューラルネット
ワークを構築、学習させ、これに基づいて２つの曝気槽
の曝気時間および１サイクル時間を設定する。なお、あ
らかじめ流入流量および水温の基準値を設定しておき、
測定値との差または比を入力層としてもよい。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、下水や生活排水を
生物学的に処理する方法で、特に排水中の窒素およびリ
ンを除去するプロセスの制御方法に関する。
生物学的に処理する方法で、特に排水中の窒素およびリ
ンを除去するプロセスの制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】下水や生活排水の処理は有機物除去が主
体であり、活性汚泥法に代表される生物学的処理法が一
般に用いられてきた。しかし近年になって湖沼等の閉鎖
性水域では富栄養化が大きな問題となっており、この原
因となる窒素およびリンの除去が重要となってきた。そ
のため有機物に加えて窒素およびリンを除去できる処理
法が活性汚泥法の改良法として開発されてきており、代
表的な方法としてＡ2 Ｏ法（嫌気−無酸素−好気法）、
回分式活性汚泥法、間欠曝気式活性汚泥法（以下、間欠
曝気法と略称する）等があげられる。これらの方法で
は、微生物が好気条件、嫌気条件に交互におかれ、有機
物、窒素およびリンの除去がなされるのである。
体であり、活性汚泥法に代表される生物学的処理法が一
般に用いられてきた。しかし近年になって湖沼等の閉鎖
性水域では富栄養化が大きな問題となっており、この原
因となる窒素およびリンの除去が重要となってきた。そ
のため有機物に加えて窒素およびリンを除去できる処理
法が活性汚泥法の改良法として開発されてきており、代
表的な方法としてＡ2 Ｏ法（嫌気−無酸素−好気法）、
回分式活性汚泥法、間欠曝気式活性汚泥法（以下、間欠
曝気法と略称する）等があげられる。これらの方法で
は、微生物が好気条件、嫌気条件に交互におかれ、有機
物、窒素およびリンの除去がなされるのである。
【０００３】ここで、窒素およびリン除去を目的とした
下水処理について、その原理を簡単に述べておく。下水
中の有機物は活性汚泥を構成する微生物の食物となり分
解除去される。窒素は好気性の条件下で硝化菌の働きに
よりＮＨ4 −Ｎ（アンモニア性窒素）がＮＯ3 −Ｎ（硝
酸性窒素）に酸化され、ついで嫌気性の条件下で脱窒菌
の働きによりＮＯ3 −ＮがＮ2 （窒素ガス）に還元され
て除去される。硝化・脱窒の関係を整理すると表１のよ
うになる。
下水処理について、その原理を簡単に述べておく。下水
中の有機物は活性汚泥を構成する微生物の食物となり分
解除去される。窒素は好気性の条件下で硝化菌の働きに
よりＮＨ4 −Ｎ（アンモニア性窒素）がＮＯ3 −Ｎ（硝
酸性窒素）に酸化され、ついで嫌気性の条件下で脱窒菌
の働きによりＮＯ3 −ＮがＮ2 （窒素ガス）に還元され
て除去される。硝化・脱窒の関係を整理すると表１のよ
うになる。
【０００４】
【表１】 リンは曝気槽の運転条件を好気性、嫌気性に交互に変え
ることにより、細胞内にリンを多量に蓄積する性質を持
つ活性汚泥を作りだし、この活性汚泥を利用して除去す
るのである。即ち、この活性汚泥は嫌気性条件でリンを
放出し、好気性条件でリンを吸収する性質があるため、
好気性条件でリンの吸収を行い、リンを多量に吸収した
活性汚泥を余剰汚泥として処理系から除くことにより脱
リンを行う。この関係は表２のように整理できる。
ることにより、細胞内にリンを多量に蓄積する性質を持
つ活性汚泥を作りだし、この活性汚泥を利用して除去す
るのである。即ち、この活性汚泥は嫌気性条件でリンを
放出し、好気性条件でリンを吸収する性質があるため、
好気性条件でリンの吸収を行い、リンを多量に吸収した
活性汚泥を余剰汚泥として処理系から除くことにより脱
リンを行う。この関係は表２のように整理できる。
【０００５】
【表２】 このように窒素およびリン除去においては好気性、嫌気
性の２条件が不可欠であるが、厳密には脱窒のための嫌
気性条件と脱リンのための嫌気性条件は異なっており、
間欠曝気法では脱窒が終了し槽内にＮＯ3 −Ｎに起因す
る酸素分子が無くなった後で活性汚泥からのリンの放出
がおこり、これが次の曝気工程におけるリンの吸収につ
ながっている。
性の２条件が不可欠であるが、厳密には脱窒のための嫌
気性条件と脱リンのための嫌気性条件は異なっており、
間欠曝気法では脱窒が終了し槽内にＮＯ3 −Ｎに起因す
る酸素分子が無くなった後で活性汚泥からのリンの放出
がおこり、これが次の曝気工程におけるリンの吸収につ
ながっている。
【０００６】間欠曝気法は好気条件、嫌気条件の比率を
時間的に設定でき、しかも既存の施設にも比較的容易に
適用できることから注目されている方法であり、本発明
者らは従来の間欠曝気法を大幅に改善する方法として、
排水が流入する第１曝気槽と、この第１曝気槽に直列に
連結した第２曝気槽の二つの曝気槽を用い、その後に最
終沈澱池を設けた装置と、その制御方法（以下、２槽式
間欠曝気法とする）を特開平６─５５１９０号により開
示している。
時間的に設定でき、しかも既存の施設にも比較的容易に
適用できることから注目されている方法であり、本発明
者らは従来の間欠曝気法を大幅に改善する方法として、
排水が流入する第１曝気槽と、この第１曝気槽に直列に
連結した第２曝気槽の二つの曝気槽を用い、その後に最
終沈澱池を設けた装置と、その制御方法（以下、２槽式
間欠曝気法とする）を特開平６─５５１９０号により開
示している。
【０００７】以下にその概要を図３と図４（ａ）、
（ｂ）を参照して説明する。図３は特開平６─５５１９
０号に記載の間欠曝気法および制御システムを説明する
ための要部構成を示す模式図であり、図３では、水およ
び空気の経路を実線の矢印、制御信号系統を点線の矢印
で表してあり、この装置は主として、下水１が流入し活
性汚泥によって有機物、窒素およびリンが除去される第
１曝気槽２ａと第２曝気槽２ｂ、重力沈降によって活性
汚泥が分離され処理水３が得られる最終沈澱池４、沈降
した活性汚泥を第１曝気槽２ａに返送する返送汚泥ポン
プ５から構成してある。
（ｂ）を参照して説明する。図３は特開平６─５５１９
０号に記載の間欠曝気法および制御システムを説明する
ための要部構成を示す模式図であり、図３では、水およ
び空気の経路を実線の矢印、制御信号系統を点線の矢印
で表してあり、この装置は主として、下水１が流入し活
性汚泥によって有機物、窒素およびリンが除去される第
１曝気槽２ａと第２曝気槽２ｂ、重力沈降によって活性
汚泥が分離され処理水３が得られる最終沈澱池４、沈降
した活性汚泥を第１曝気槽２ａに返送する返送汚泥ポン
プ５から構成してある。
【０００８】第１曝気槽２ａと第２曝気槽２ｂの容積比
はおよそ１：１であり、処理水の滞留時間の合計は最終
沈澱池４も含めて１６〜３２時間である。制御系は第１
曝気槽２ａ内の酸化還元電位を測定する第１ＯＲＰ計６
ａ、第２曝気槽２ｂ内の酸化還元電位を測定する第２Ｏ
ＲＰ計６ｂ、それらの値に基づいて第１曝気ブロワ７
ａ、第２曝気ブロワ７ｂ、第１攪拌ポンプ８ａ、第２攪
拌ポンプ８ｂへの制御信号を出力する制御装置９からな
っている。
はおよそ１：１であり、処理水の滞留時間の合計は最終
沈澱池４も含めて１６〜３２時間である。制御系は第１
曝気槽２ａ内の酸化還元電位を測定する第１ＯＲＰ計６
ａ、第２曝気槽２ｂ内の酸化還元電位を測定する第２Ｏ
ＲＰ計６ｂ、それらの値に基づいて第１曝気ブロワ７
ａ、第２曝気ブロワ７ｂ、第１攪拌ポンプ８ａ、第２攪
拌ポンプ８ｂへの制御信号を出力する制御装置９からな
っている。
【０００９】このような装置系における運転制御の基本
的な考え方は、排水が流入する第１曝気槽２ａと、この
第１曝気槽２ａに直列に連結した第２曝気槽２ｂの二つ
の曝気槽を用い、第１曝気槽２ａで硝化、脱窒を一定時
間に制御することにより、確実にリン放出時間を確保
し、第２曝気槽２ｂでは硝化、脱窒を行うとともに、リ
ン放出を防止しつつ制御の１周期を所定の時間に維持
し、高い窒素、リン除去率を得ることである。
的な考え方は、排水が流入する第１曝気槽２ａと、この
第１曝気槽２ａに直列に連結した第２曝気槽２ｂの二つ
の曝気槽を用い、第１曝気槽２ａで硝化、脱窒を一定時
間に制御することにより、確実にリン放出時間を確保
し、第２曝気槽２ｂでは硝化、脱窒を行うとともに、リ
ン放出を防止しつつ制御の１周期を所定の時間に維持
し、高い窒素、リン除去率を得ることである。
【００１０】具体的な方法を、制御に伴うＯＲＰの変化
とともに、図４（ａ）、（ｂ）を併用参照して説明す
る。図４（ａ）、（ｂ）は、制御を実施中に、任意のタ
イミングで曝気開始時間を零点として、時間の経過に伴
うＯＲＰの変化を示したものであり、図４（ａ）は第１
曝気槽２ａのＯＲＰ、（ｂ）は第２曝気槽２ｂのＯＲＰ
のそれぞれの経過時間に対する関係線図である。
とともに、図４（ａ）、（ｂ）を併用参照して説明す
る。図４（ａ）、（ｂ）は、制御を実施中に、任意のタ
イミングで曝気開始時間を零点として、時間の経過に伴
うＯＲＰの変化を示したものであり、図４（ａ）は第１
曝気槽２ａのＯＲＰ、（ｂ）は第２曝気槽２ｂのＯＲＰ
のそれぞれの経過時間に対する関係線図である。
【００１１】はじめに第１曝気槽２ａの制御法を説明す
ると、硝化とリン吸収を行う曝気時間をＴe 、脱窒時間
をＴf とし、Ｔe とＴf の和である時間Ｔg があらかじ
め設定した時間ＴgSと一致するように、曝気時間Ｔe を
調節する。ここで第１ＯＲＰ計６ａのＯＲＰの変化を見
ると、脱窒終了後に屈曲点Ａが出現しており、Ａを検出
することによって時間Ｔg を測定し、ＴgSとＴg の差に
基づいて曝気時間Ｔe を調節するのである。その結果、
後述のように１周期はほぼＴdS時間に維持されているた
め、リン放出時間がＴdS−ＴgSとして確保されることに
なる。
ると、硝化とリン吸収を行う曝気時間をＴe 、脱窒時間
をＴf とし、Ｔe とＴf の和である時間Ｔg があらかじ
め設定した時間ＴgSと一致するように、曝気時間Ｔe を
調節する。ここで第１ＯＲＰ計６ａのＯＲＰの変化を見
ると、脱窒終了後に屈曲点Ａが出現しており、Ａを検出
することによって時間Ｔg を測定し、ＴgSとＴg の差に
基づいて曝気時間Ｔe を調節するのである。その結果、
後述のように１周期はほぼＴdS時間に維持されているた
め、リン放出時間がＴdS−ＴgSとして確保されることに
なる。
【００１２】第２曝気槽２ｂの制御法を説明すると、硝
化とリン吸収を行う曝気時間をＴb、脱窒が進行する攪
拌時間をＴc とし、Ｔb とＴc の和である時間Ｔd があ
らかじめ設定した時間ＴdSと一致するように、曝気時間
Ｔb を調節し、併せて時間Ｔ d 後１周期が終了したとし
て、第１曝気槽２ａ、第２曝気槽２ｂ同時に曝気状態に
復帰させる。これは、第２ＯＲＰ計６ｂのＯＲＰの変化
から屈曲点Ｂを検出して時間Ｔd を測定し、ＴdSとＴd
の差に基づいて曝気時間Ｔb を調節することにより行
う。
化とリン吸収を行う曝気時間をＴb、脱窒が進行する攪
拌時間をＴc とし、Ｔb とＴc の和である時間Ｔd があ
らかじめ設定した時間ＴdSと一致するように、曝気時間
Ｔb を調節し、併せて時間Ｔ d 後１周期が終了したとし
て、第１曝気槽２ａ、第２曝気槽２ｂ同時に曝気状態に
復帰させる。これは、第２ＯＲＰ計６ｂのＯＲＰの変化
から屈曲点Ｂを検出して時間Ｔd を測定し、ＴdSとＴd
の差に基づいて曝気時間Ｔb を調節することにより行
う。
【００１３】この結果、脱窒が終了すると直ちに曝気状
態となるため、第２曝気槽２ｂにおいてリンが放出され
ず、高い窒素、リン除去率が得られる。
態となるため、第２曝気槽２ｂにおいてリンが放出され
ず、高い窒素、リン除去率が得られる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】以上、本発明者らが特
開平６─５５１９０号公報に記載の２槽式間欠曝気法に
ついて説明した。本方式は窒素およびリンの除去率が高
く安定性も良いが、ＯＲＰ計の信号を制御に利用してい
るため、このセンサを良好な状態に維持管理するため
に、ＯＲＰ計の洗浄を１〜４週間に１回というかなりの
高頻度で行う必要があり、例えば、管理者が常駐してい
ない処理場に適用する場合には問題があることが、本発
明者らのその後の研究で判明した。
開平６─５５１９０号公報に記載の２槽式間欠曝気法に
ついて説明した。本方式は窒素およびリンの除去率が高
く安定性も良いが、ＯＲＰ計の信号を制御に利用してい
るため、このセンサを良好な状態に維持管理するため
に、ＯＲＰ計の洗浄を１〜４週間に１回というかなりの
高頻度で行う必要があり、例えば、管理者が常駐してい
ない処理場に適用する場合には問題があることが、本発
明者らのその後の研究で判明した。
【００１５】本発明は上述の点に鑑みてなされたもので
あり、その目的は制御用のＯＲＰセンサを不要とし、な
おかつ安定した窒素、リン除去を示す２槽式間欠曝気法
による下水処理プロセスの制御方法を提供することにあ
る。
あり、その目的は制御用のＯＲＰセンサを不要とし、な
おかつ安定した窒素、リン除去を示す２槽式間欠曝気法
による下水処理プロセスの制御方法を提供することにあ
る。
【００１６】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、本発明の２槽式間欠曝気法の運転制御は次のよう
にして行う。第１の方法は、まず、処理装置の排水の流
入系に連続測定が可能な流量計および水温計を設置して
おき、従来の制御方法で装置を運転する。そして、処理
が良好に行われている期間の第１曝気槽、第２曝気槽の
曝気時間および１サイクル時間と、その時の流入流量お
よび水温の測定値のデータを学習例として利用し、入力
層を流入流量および水温、出力層を第１、第２曝気槽の
曝気時間および１サイクル時間としてニューラルネット
ワークを構築、学習させる。そしてこの構築したニュー
ラルネットワークに基づき、第１、第２曝気槽の曝気時
間および１サイクル時間を設定する。
めに、本発明の２槽式間欠曝気法の運転制御は次のよう
にして行う。第１の方法は、まず、処理装置の排水の流
入系に連続測定が可能な流量計および水温計を設置して
おき、従来の制御方法で装置を運転する。そして、処理
が良好に行われている期間の第１曝気槽、第２曝気槽の
曝気時間および１サイクル時間と、その時の流入流量お
よび水温の測定値のデータを学習例として利用し、入力
層を流入流量および水温、出力層を第１、第２曝気槽の
曝気時間および１サイクル時間としてニューラルネット
ワークを構築、学習させる。そしてこの構築したニュー
ラルネットワークに基づき、第１、第２曝気槽の曝気時
間および１サイクル時間を設定する。
【００１７】ここでニューラルネットワークとは、簡単
に述べると人間の脳の神経細胞のニューロンをモデル化
したものを接続したネットワークであり、様々な例を入
れるとそれぞれのニューロン間での重み付けが決まり、
徐々にその例を覚えていき、似た例を入力すると前の例
と同じ答えを導き出すような演算処理を行うものであ
る。
に述べると人間の脳の神経細胞のニューロンをモデル化
したものを接続したネットワークであり、様々な例を入
れるとそれぞれのニューロン間での重み付けが決まり、
徐々にその例を覚えていき、似た例を入力すると前の例
と同じ答えを導き出すような演算処理を行うものであ
る。
【００１８】２槽式間欠曝気法では、従来の技術で述べ
たように、各処理サイクルの曝気時間の設定および１サ
イクル時間の決定を各曝気槽に設置されたＯＲＰ計の信
号を利用して適切な時間設定を行っているが、この曝気
時間および１サイクル時間に影響を及ぼす主な因子は、
流入流量および水温であり、これらの因子の変化に伴い
各時間設定も様々に変化する。
たように、各処理サイクルの曝気時間の設定および１サ
イクル時間の決定を各曝気槽に設置されたＯＲＰ計の信
号を利用して適切な時間設定を行っているが、この曝気
時間および１サイクル時間に影響を及ぼす主な因子は、
流入流量および水温であり、これらの因子の変化に伴い
各時間設定も様々に変化する。
【００１９】そこで本発明では過去の処理が良好な状態
で進行していた期間の様々な第１、第２曝気槽の曝気時
間および１サイクル時間と、その時の流入流量および水
温のデータを上述したニューラルネットワークの例とし
て覚えさせておく。この覚えさせたニューラルネットワ
ークを使用すれば、ある流入流量および水温を入力する
と、適切な各曝気槽の曝気時間および１サイクル時間を
決定することができる。
で進行していた期間の様々な第１、第２曝気槽の曝気時
間および１サイクル時間と、その時の流入流量および水
温のデータを上述したニューラルネットワークの例とし
て覚えさせておく。この覚えさせたニューラルネットワ
ークを使用すれば、ある流入流量および水温を入力する
と、適切な各曝気槽の曝気時間および１サイクル時間を
決定することができる。
【００２０】覚えさせる例を収集する期間は、従来方法
通りＯＲＰ計は必要であるが、ニューラルネットワーク
が構築された後はＯＲＰ計は不要となるのである。第２
の方法は、まず、処理装置の排水の流入系に連続測定が
可能な流量計および水温計を設置しておき、またあらか
じめ流入流量および水温の基準値を設定しておき、従来
の制御方法で装置を運転する。そして、処理が良好に行
われている期間の流入流量および水温の測定値とそれぞ
れの基準値との差を求め、第１曝気槽、第２曝気槽の曝
気時間および１サイクル時間と、その時の流入流量およ
び水温の測定値と基準値との差のデータを学習例として
利用し、入力層を流入流量および水温の測定値と基準値
との差、出力層を第１、第２曝気槽の曝気時間および１
サイクル時間としてニューラルネットワークを構築、学
習させる。そしてこの構築したニューラルネットワーク
に基づき、第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイク
ル時間を設定する。
通りＯＲＰ計は必要であるが、ニューラルネットワーク
が構築された後はＯＲＰ計は不要となるのである。第２
の方法は、まず、処理装置の排水の流入系に連続測定が
可能な流量計および水温計を設置しておき、またあらか
じめ流入流量および水温の基準値を設定しておき、従来
の制御方法で装置を運転する。そして、処理が良好に行
われている期間の流入流量および水温の測定値とそれぞ
れの基準値との差を求め、第１曝気槽、第２曝気槽の曝
気時間および１サイクル時間と、その時の流入流量およ
び水温の測定値と基準値との差のデータを学習例として
利用し、入力層を流入流量および水温の測定値と基準値
との差、出力層を第１、第２曝気槽の曝気時間および１
サイクル時間としてニューラルネットワークを構築、学
習させる。そしてこの構築したニューラルネットワーク
に基づき、第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイク
ル時間を設定する。
【００２１】第３の方法は、まず、処理装置の排水の流
入系に連続測定が可能な流量計および水温計を設置して
おき、またあらかじめ流入流量および水温の基準値を設
定しておき、従来の制御方法で装置を運転する。そし
て、処理が良好に行われている期間の流入流量および水
温の測定値とそれぞれの基準値との比を求め、第１曝気
槽、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間と、そ
の時の流入流量および水温の測定値と基準値との比のデ
ータを学習例として利用し、入力層を流入流量および水
温の測定値と基準値との比、出力層を第１、第２曝気槽
の曝気時間および１サイクル時間としてニューラルネッ
トワークを構築、学習させる。そしてこの構築したニュ
ーラルネットワークに基づき、第１、第２曝気槽の曝気
時間および１サイクル時間を設定する。
入系に連続測定が可能な流量計および水温計を設置して
おき、またあらかじめ流入流量および水温の基準値を設
定しておき、従来の制御方法で装置を運転する。そし
て、処理が良好に行われている期間の流入流量および水
温の測定値とそれぞれの基準値との比を求め、第１曝気
槽、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間と、そ
の時の流入流量および水温の測定値と基準値との比のデ
ータを学習例として利用し、入力層を流入流量および水
温の測定値と基準値との比、出力層を第１、第２曝気槽
の曝気時間および１サイクル時間としてニューラルネッ
トワークを構築、学習させる。そしてこの構築したニュ
ーラルネットワークに基づき、第１、第２曝気槽の曝気
時間および１サイクル時間を設定する。
【００２２】以上の制御方法によれば、制御用のＯＲＰ
計を不要とし、なおかつ安定した窒素、リン除去が可能
となる。
計を不要とし、なおかつ安定した窒素、リン除去が可能
となる。
【００２３】
【発明の実施の形態】以下、本発明による制御方法の実
施例を図面を参照して説明する。はじめに、本発明の第
１の方法について説明する。図１は本発明の第１の方法
が適用される２槽式間欠曝気法の装置および制御システ
ムの要部構成を示す模式図である。図１の図３と共通す
る部分には同一符号を用いてあり、矢印線の扱いも図３
と同じである。
施例を図面を参照して説明する。はじめに、本発明の第
１の方法について説明する。図１は本発明の第１の方法
が適用される２槽式間欠曝気法の装置および制御システ
ムの要部構成を示す模式図である。図１の図３と共通す
る部分には同一符号を用いてあり、矢印線の扱いも図３
と同じである。
【００２４】図１において、この装置は図３に示した装
置と基本的に同じであるが、異なる点は、自動的に連続
測定を行うことができる流量測定装置１０と自動的に連
続測定を行うことができる水温測定装置１１を備えてい
ることにある。第１の方法は、まず、従来の技術で述べ
た制御方法で装置を運転し、各成分の除去が良好な状態
で進行している期間、例えば目標とする処理水質がＢＯ
Ｄ１０ｍｇ／Ｌ、全窒素１０ｍｇ／Ｌ、全リン１ｍｇ／
Ｌ以下の場合、目標以下の処理水質が得られている期間
の各処理サイクルにおける第１曝気槽２ａ、第２曝気槽
２ｂの曝気時間および１サイクル時間とその時の流入流
量および水温のデータを集める。この集めたデータを学
習例としてニューラルネットワークを構築する。つぎに
ニューラルネットワークの構築方法を説明する。ニュー
ラルネットワークの構築には一般的によく知られた構築
を支援するソフトウェアを用いる。
置と基本的に同じであるが、異なる点は、自動的に連続
測定を行うことができる流量測定装置１０と自動的に連
続測定を行うことができる水温測定装置１１を備えてい
ることにある。第１の方法は、まず、従来の技術で述べ
た制御方法で装置を運転し、各成分の除去が良好な状態
で進行している期間、例えば目標とする処理水質がＢＯ
Ｄ１０ｍｇ／Ｌ、全窒素１０ｍｇ／Ｌ、全リン１ｍｇ／
Ｌ以下の場合、目標以下の処理水質が得られている期間
の各処理サイクルにおける第１曝気槽２ａ、第２曝気槽
２ｂの曝気時間および１サイクル時間とその時の流入流
量および水温のデータを集める。この集めたデータを学
習例としてニューラルネットワークを構築する。つぎに
ニューラルネットワークの構築方法を説明する。ニュー
ラルネットワークの構築には一般的によく知られた構築
を支援するソフトウェアを用いる。
【００２５】図２は構築するニューラルネットワークの
概要を示す説明図であるが、ニューラルネットワークは
入力層、中間層、出力層から構成され、本方法では入力
層を流入流量および水温、出力層を第１曝気槽２ａの曝
気時間、第２曝気槽２ｂの曝気時間および１サイクル時
間とする。これに上述した様々な状態の学習例を入力す
ると、出力層が学習例と同様になるように図２の白丸で
示したニューロンの間の重み付けが計算される。
概要を示す説明図であるが、ニューラルネットワークは
入力層、中間層、出力層から構成され、本方法では入力
層を流入流量および水温、出力層を第１曝気槽２ａの曝
気時間、第２曝気槽２ｂの曝気時間および１サイクル時
間とする。これに上述した様々な状態の学習例を入力す
ると、出力層が学習例と同様になるように図２の白丸で
示したニューロンの間の重み付けが計算される。
【００２６】中間層の層数とニューロン数は任意に設定
することが出来るが、いくつかのパターンを設定し、出
力層の学習例との差が最小となるパターンを選定すれば
よい。また学習例として入力するデータ数については、
水温は年間を通じて変動するので最低１年間のデータは
必要であるが、データ数が多いほど精度が高くなるので
多いほうが望ましい。
することが出来るが、いくつかのパターンを設定し、出
力層の学習例との差が最小となるパターンを選定すれば
よい。また学習例として入力するデータ数については、
水温は年間を通じて変動するので最低１年間のデータは
必要であるが、データ数が多いほど精度が高くなるので
多いほうが望ましい。
【００２７】ここでニューラルネットワークの入力層に
流入流量と水温を用いる理由を説明すると、流入流量お
よび水温は第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイク
ル時間に影響を与える因子であり、これらの変化に伴っ
て最適な第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル
時間も変化する。また流入流量および水温は、通常下水
処理場では常時測定監視されている項目であるので、本
発明を実施する際に新たにセンサを設置する必要がない
ためである。
流入流量と水温を用いる理由を説明すると、流入流量お
よび水温は第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイク
ル時間に影響を与える因子であり、これらの変化に伴っ
て最適な第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル
時間も変化する。また流入流量および水温は、通常下水
処理場では常時測定監視されている項目であるので、本
発明を実施する際に新たにセンサを設置する必要がない
ためである。
【００２８】流入流量および水温以外に第１、第２曝気
槽の曝気時間および１サイクル時間に影響を与える因子
については、各流入成分の濃度がある。これらの濃度は
通常の排水では流入流量が多い場合には高く、少ない場
合には低いことが知られているので、このうちいずれか
を指標とすれば特に問題はないが、入力層に各成分の濃
度を用いる場合には、新たにこれらの指標を測定するセ
ンサを設置する必要があるため、ＯＲＰセンサを削減す
る効果がなくなってしまう。
槽の曝気時間および１サイクル時間に影響を与える因子
については、各流入成分の濃度がある。これらの濃度は
通常の排水では流入流量が多い場合には高く、少ない場
合には低いことが知られているので、このうちいずれか
を指標とすれば特に問題はないが、入力層に各成分の濃
度を用いる場合には、新たにこれらの指標を測定するセ
ンサを設置する必要があるため、ＯＲＰセンサを削減す
る効果がなくなってしまう。
【００２９】このようにして構築したニューラルネット
ワークを図１の制御装置９内に持たせ、連続測定が可能
な流量測定装置１０および水温測定装置１１から制御装
置９に送られる流入流量の測定値Ｑおよび水温の測定値
Ｔに対して、前回の処理工程における流入流量および水
温をＱn-1 、Ｔn-1 として、このＱn-1 、Ｔn-1 を構築
したニューラルネットワークの入力層に入力、計算さ
せ、出力層より出力された第１、第２曝気槽の曝気時間
および１サイクル時間を次工程における設定値とする。
ワークを図１の制御装置９内に持たせ、連続測定が可能
な流量測定装置１０および水温測定装置１１から制御装
置９に送られる流入流量の測定値Ｑおよび水温の測定値
Ｔに対して、前回の処理工程における流入流量および水
温をＱn-1 、Ｔn-1 として、このＱn-1 、Ｔn-1 を構築
したニューラルネットワークの入力層に入力、計算さ
せ、出力層より出力された第１、第２曝気槽の曝気時間
および１サイクル時間を次工程における設定値とする。
【００３０】従って、ニューラルネットワークを構築す
るためのデータの収集期間については、従来どおりＯＲ
Ｐ計が必要であるが、構築後は測定した流入流量および
水温によって適切な第１、第２曝気槽の曝気時間および
１サイクル時間を決定することができるため、ＯＲＰ計
は不要となり、維持管理の負担が軽減される。なお、流
量測定装置１０および水温測定装置１１の測定は、少な
くとも制御の１周期に一度は必要であり、常時測定の場
合はその平均値を用いてもよい。
るためのデータの収集期間については、従来どおりＯＲ
Ｐ計が必要であるが、構築後は測定した流入流量および
水温によって適切な第１、第２曝気槽の曝気時間および
１サイクル時間を決定することができるため、ＯＲＰ計
は不要となり、維持管理の負担が軽減される。なお、流
量測定装置１０および水温測定装置１１の測定は、少な
くとも制御の１周期に一度は必要であり、常時測定の場
合はその平均値を用いてもよい。
【００３１】次に本発明の第２の方法を説明する。第２
の方法は基本的に第１の方法と同様であり、構築するニ
ューラルネットワークの入力層に用いる指標が異なるの
みであるから、この点についてのみ説明する。第２の方
法では、あらかじめ流入流量および水温に基準値を設定
しておき、測定した流入流量および水温とそれぞれの基
準値との差を求め、その差をニューラルネットワークの
入力層として使用する。
の方法は基本的に第１の方法と同様であり、構築するニ
ューラルネットワークの入力層に用いる指標が異なるの
みであるから、この点についてのみ説明する。第２の方
法では、あらかじめ流入流量および水温に基準値を設定
しておき、測定した流入流量および水温とそれぞれの基
準値との差を求め、その差をニューラルネットワークの
入力層として使用する。
【００３２】次に本発明の第３の方法を説明する。第３
の方法についても基本的に第１の方法と同様であり、構
築するニューラルネットワークの入力層に用いる指標が
異なるのみであるから、この点についてのみ説明する。
第３の方法では、あらかじめ流入流量および水温に基準
値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそれ
ぞれの基準値との比を求め、その比をニューラルネット
ワークの入力層として使用する。
の方法についても基本的に第１の方法と同様であり、構
築するニューラルネットワークの入力層に用いる指標が
異なるのみであるから、この点についてのみ説明する。
第３の方法では、あらかじめ流入流量および水温に基準
値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそれ
ぞれの基準値との比を求め、その比をニューラルネット
ワークの入力層として使用する。
【００３３】
【発明の効果】２槽式間欠曝気法は、窒素およびリンの
除去率が高く安定性も良いが、ＯＲＰ計の信号を制御に
利用しているため、このセンサを良好な状態に維持管理
するためには、ＯＲＰ計の洗浄を１〜４週間に１回とい
うかなりの高頻度で行う必要があり、例えば管理者が常
駐していない処理場に適用する場合には問題がある。
除去率が高く安定性も良いが、ＯＲＰ計の信号を制御に
利用しているため、このセンサを良好な状態に維持管理
するためには、ＯＲＰ計の洗浄を１〜４週間に１回とい
うかなりの高頻度で行う必要があり、例えば管理者が常
駐していない処理場に適用する場合には問題がある。
【００３４】本発明の方法は、この問題に対処するため
になされたものであり、以下の利点を有する。本発明
は、あらかじめ流入側の条件と各曝気槽の曝気時間およ
び１サイクルの処理時間の関係をニューラルネットワー
クによって学習させ、その学習データに基づき、各処理
サイクルにおける第１曝気槽、第２曝気槽の曝気時間お
よび１サイクルの処理時間を調節する。
になされたものであり、以下の利点を有する。本発明
は、あらかじめ流入側の条件と各曝気槽の曝気時間およ
び１サイクルの処理時間の関係をニューラルネットワー
クによって学習させ、その学習データに基づき、各処理
サイクルにおける第１曝気槽、第２曝気槽の曝気時間お
よび１サイクルの処理時間を調節する。
【００３５】この流入側の条件として、第１の方法は、
流入流量および水温を使用する。第２の方法では、あら
かじめ流入流量および水温に基準値を設定しておき、測
定した流入流量および水温とそれぞれの基準値との差を
使用する。また、第３の方法では、あらかじめ流入流量
および水温に基準値を設定しておき、測定した流入流量
および水温とそれぞれの基準値との比を使用する。
流入流量および水温を使用する。第２の方法では、あら
かじめ流入流量および水温に基準値を設定しておき、測
定した流入流量および水温とそれぞれの基準値との差を
使用する。また、第３の方法では、あらかじめ流入流量
および水温に基準値を設定しておき、測定した流入流量
および水温とそれぞれの基準値との比を使用する。
【００３６】この結果、制御用センサであるＯＲＰ計が
不要となり、維持管理の負担が軽減される。また、各設
定時間も適切に設定されるため、従来どうり高い窒素、
リン除去率を維持することができる。
不要となり、維持管理の負担が軽減される。また、各設
定時間も適切に設定されるため、従来どうり高い窒素、
リン除去率を維持することができる。
【図１】本発明の制御方法が適用される下水処理装置の
要部構成を示す模式図。
要部構成を示す模式図。
【図２】本発明において構築されるニューラルネットワ
ークの概要を示す説明図。
ークの概要を示す説明図。
【図３】本発明者らが出願中の間欠曝気法の制御方法が
適用される下水処理装置の要部構成を示す図。
適用される下水処理装置の要部構成を示す図。
【図４】本発明者らが出願中の間欠曝気法の制御方法に
おける第１曝気槽、第２曝気槽のＯＲＰの変化を示し、
（ａ）は第１曝気槽のＯＲＰ、（ｂ）は第２曝気槽のＯ
ＲＰのそれぞれ時間経過に対する関係線図。
おける第１曝気槽、第２曝気槽のＯＲＰの変化を示し、
（ａ）は第１曝気槽のＯＲＰ、（ｂ）は第２曝気槽のＯ
ＲＰのそれぞれ時間経過に対する関係線図。
１…下水、２ａ…第１曝気槽、２ｂ…第２曝気槽、３…
処理水、４…最終沈澱池、５…返送汚泥ポンプ、６ａ…
第１ＯＲＰ計、６ｂ…第２ＯＲＰ計、７ａ…第１曝気ブ
ロワ、７ｂ…第２曝気ブロワ、８ａ…第１攪拌ポンプ、
８ｂ…第２攪拌ポンプ、９…制御装置、１０…流量測定
装置、１１…水温測定装置。
処理水、４…最終沈澱池、５…返送汚泥ポンプ、６ａ…
第１ＯＲＰ計、６ｂ…第２ＯＲＰ計、７ａ…第１曝気ブ
ロワ、７ｂ…第２曝気ブロワ、８ａ…第１攪拌ポンプ、
８ｂ…第２攪拌ポンプ、９…制御装置、１０…流量測定
装置、１１…水温測定装置。
Claims (4)
- 【請求項１】第１曝気槽とこの第１曝気槽に直列に連結
した第２曝気槽とを備え、排水を前記第１曝気槽へ流入
させ、前記二つの曝気槽において曝気を行う好気状態と
曝気を停止して行う嫌気状態とを交互に繰り返して処理
を行ったのち、この処理水を最終沈澱池から放流させ、
沈澱汚泥は曝気槽へ返送するとともに余剰汚泥として抜
き出し、排水中の窒素、リンを除去する間欠曝気式活性
汚泥法の制御方法において、あらかじめ流入側の条件と
各曝気槽の曝気時間および１サイクルの処理時間の関係
をニューラルネットワークによって学習させ、その学習
データに基づき、各処理サイクルにおける第１曝気槽お
よび第２曝気槽の曝気時間および１サイクルの処理時間
を調節することを特徴とする間欠曝気式活性汚泥法の制
御方法。 - 【請求項２】請求項１に記載の間欠曝気式活性汚泥法の
制御方法において、流入流量および水温をニューラルネ
ットワークの入力層の指標として用いることを特徴とす
る間欠曝気式活性汚泥法の制御方法。 - 【請求項３】請求項１に記載の間欠曝気式活性汚泥法の
制御方法において、あらかじめ流入流量および水温に基
準値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそ
れぞれの基準値との差を求め、その差をニューラルネッ
トワークの入力層の指標として用いることを特徴とする
間欠曝気式活性汚泥法の制御方法。 - 【請求項４】請求項１に記載の間欠曝気式活性汚泥法の
制御方法において、あらかじめ流入流量および水温に基
準値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそ
れぞれの基準値との比を求め、その比をニューラルネッ
トワークの入力層の指標として用いることを特徴とする
間欠曝気式活性汚泥法の制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17880596A JP3735952B2 (ja) | 1996-07-09 | 1996-07-09 | 間欠曝気式活性汚泥法の制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17880596A JP3735952B2 (ja) | 1996-07-09 | 1996-07-09 | 間欠曝気式活性汚泥法の制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1015577A true JPH1015577A (ja) | 1998-01-20 |
| JP3735952B2 JP3735952B2 (ja) | 2006-01-18 |
Family
ID=16054968
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17880596A Expired - Fee Related JP3735952B2 (ja) | 1996-07-09 | 1996-07-09 | 間欠曝気式活性汚泥法の制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3735952B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006043542A (ja) * | 2004-08-02 | 2006-02-16 | Sumitomo Heavy Ind Ltd | オキシデーションディッチの運転制御方法及びオキシデーションディッチの運転制御装置 |
| JP2008036514A (ja) * | 2006-08-04 | 2008-02-21 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 排水処理方法 |
| CN103936145A (zh) * | 2014-04-12 | 2014-07-23 | 北京工业大学 | 一种mbr用于启动canon工艺的方法 |
-
1996
- 1996-07-09 JP JP17880596A patent/JP3735952B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006043542A (ja) * | 2004-08-02 | 2006-02-16 | Sumitomo Heavy Ind Ltd | オキシデーションディッチの運転制御方法及びオキシデーションディッチの運転制御装置 |
| JP2008036514A (ja) * | 2006-08-04 | 2008-02-21 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 排水処理方法 |
| CN103936145A (zh) * | 2014-04-12 | 2014-07-23 | 北京工业大学 | 一种mbr用于启动canon工艺的方法 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3735952B2 (ja) | 2006-01-18 |
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