WO2023163054A1

WO2023163054A1 - 情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び排水処理システム

Info

Publication number: WO2023163054A1
Application number: PCT/JP2023/006508
Authority: WO
Inventors: 中内田; 淳池下; 今田奈緒子中筋; 長谷川絵美大久保
Original assignee: 住友化学株式会社; 株式会社片岡バイオ研究所
Priority date: 2022-02-25
Filing date: 2023-02-22
Publication date: 2023-08-31
Also published as: TW202349289A; JP2023124658A

Abstract

活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける汚泥又は排水を最適化することができる情報処理方法等を提供する。　情報処理方法は、活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とに基づいて、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルを生成する処理をコンピュータが実行する。

Description

情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び排水処理システム

　本発明は、情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び排水処理システムに関する。

　食品工場、化学工場等から排出される排水や公共下水の処理システムとして、活性汚泥法を用いた排水処理システムが広く適用されている。活性汚泥法を用いた排水処理システムにおいては、処理槽内に処理対象の排水を流入させつつ、この処理槽内に存在する多種類の好気性微生物（活性汚泥）に対して酸素を供給する曝気処理を行う。処理槽内の排水中に含まれる有機汚濁物が好気性微生物の作用によって分解されることにより、排水が浄化される。排水処理に用いた活性汚泥の一部は処理槽へ返送され再び使用されるが、再使用量を超える余剰汚泥は、系外へ排出し処理される。

　排水中の有機汚濁物量は、季節や日間によって大きく変動する。このような活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水処理を効果的に行うよう、排水処理システムの運転を制御するための技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２０１８－１０３１１３号公報

　しかしながら、特許文献１に記載の活性汚泥処理装置は、排水処理システムにおける汚泥又は排水を最適化することに関して考慮されていない。

　本開示の目的は、活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける汚泥又は排水を最適化することができる情報処理方法等を提供することである。

　本開示の一態様に係る情報処理方法は、活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とに基づいて、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルを生成する処理をコンピュータが実行する。

　本開示の一態様に係る情報処理装置は、活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とに基づいて、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルを生成する生成部を備える。

　本開示の一態様に係るプログラムは、活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とに基づいて、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルを生成する処理をコンピュータに実行させる。

　本開示の一態様に係るプログラムは、活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とを取得し、排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報を入力した場合に前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する推算モデルに、取得した前記排水情報及び前記汚泥情報を入力して、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する処理をコンピュータに実行させる。

　本開示の一態様に係る情報処理方法は、活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とを取得し、排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報を入力した場合に前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する推算モデルに、取得した前記排水情報及び前記汚泥情報を入力して、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する処理をコンピュータが実行する。

　本開示の一態様に係る情報処理装置は、活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とを取得する取得部と、排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報を入力した場合に前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する推算モデルに、取得した前記排水情報及び前記汚泥情報を入力して、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する出力部とを備える。

　本開示の一態様に係る排水処理システムは、活性汚泥法を用いた排水処理を実行する排水処理装置と、前記排水処理装置を制御する情報処理端末とを備える排水処理システムであって、前記情報処理端末は、前記排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とを出力し、出力した前記排水情報及び前記汚泥情報に応じた前記排水処理システムにおける運転条件を取得し、取得した前記運転条件に基づく制御情報を前記排水処理装置へ出力し、前記排水処理装置は、前記情報処理端末から出力された前記制御情報に応じて排水処理を実行する排水処理システムである。

　本開示によれば、活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける汚泥又は排水を最適化することができる。

第１実施形態に係る情報処理システムの概要図である。情報処理システムの構成を示すブロック図である。排水処理システムＤＢのレコードレイアウトを例示する図である。排水・汚泥情報ＤＢのレコードレイアウトを例示する図である。特性グラフを説明する説明図である。情報処理システムにより実行される処理手順を示すフローチャートである。画面の表示例を示す説明図である。第２実施形態における特性グラフを説明する説明図である。第２実施形態の情報処理システムにより実行される処理手順を示すフローチャートである。第３実施形態における特性グラフを説明する説明図である。第３実施形態の情報処理システムにより実行される処理手順を示すフローチャートである。第４実施形態における特性グラフを説明する説明図である。第４実施形態の情報処理システムにより実行される処理手順を示すフローチャートである。第５実施形態の情報処理システムの構成を示すブロック図である。推算モデルの概要を示す説明図である。第５実施形態の情報処理システムにより実行される処理手順を示すフローチャートである。第６実施形態の情報処理システムにより実行される処理手順を示すフローチャートである。

　本発明の実施形態に係る情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び排水処理システムの具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。また、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
　以下に記載する実施形態に示すシーケンスは限定されるものではなく、矛盾の無い範囲で、各処理手順はその順序を変更して実行されてもよく、また並行して複数の処理が実行されてもよい。各処理の処理主体は限定されるものではなく、矛盾の無い範囲で、各装置の処理を他の装置が実行してもよい。

（第１実施形態）
　図１は、第１実施形態に係る情報処理システム１００の概要図である。情報処理システム１００は、情報処理装置１を主たる装置として備える。情報処理装置１は、インターネット等のネットワークＮを介し複数の排水処理システム２００と通信可能に接続されている。各排水処理システム２００は、情報処理端末２と、活性汚泥法を用いた排水処理を実行する排水処理装置３とを備える。

　情報処理装置１は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な装置であり、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、量子コンピュータ等である。情報処理装置１は、例えば情報処理システム１００により提供される排水処理システム管理サービスのサービス事業者により管理される。情報処理装置１は、排水処理システム管理サービスを利用するユーザ（排水処理事業者）の排水処理システム２００に関する情報を取得し、取得した情報に応じて排水処理システム２００の特性を示す特性モデルを生成する。情報処理装置１は、生成した特性モデルに基づいて、排水処理システム２００に応じた管理情報をユーザへ提供する。

　情報処理端末２は、ユーザが用いる情報処理端末２であり、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等である。情報処理端末２は、例えば排水処理装置３を含む工場内に設けられるローカルコンピュータである。情報処理端末２は、排水処理システム２００に関する各種情報を情報処理装置１へ送信し、排水処理システム２００に応じた管理情報を情報処理装置１から受信する。情報処理端末２は、排水処理装置３の運転を制御するための制御装置としての機能を有するものであってもよい。又は、排水処理装置３の運転を制御する制御装置は、情報処理端末２とは別個の装置として設けられ、情報処理端末２は通信部等を介して制御装置と通信することにより、当該制御装置を介して各種情報の送受信を実行し、運転を制御するものであってもよい。情報処理装置１は、排水処理システム管理サービスを利用する複数のユーザそれぞれに対応する複数の情報処理端末２と通信接続されていてよい。なお、情報処理装置１と情報処理端末２とは別個の装置である構成に限定されず、共通する１台の情報処理装置であってもよい。情報処理装置１が排水処理装置３を含む工場内に設けられていてもよい。

　排水処理装置３は、工場から排出される排水を処理するための処理装置を備える。排水処理システム２００は、細菌や原生動物、後生動物等を含む複合微生物系である活性汚泥（以下、単に汚泥とも称する）を用いて排水処理を行う。排水処理システム２００では、後述する余剰汚泥の問題を解消するため、処理工程において各種菌が添加される。なお排水処理システム２００の処理対象は工場排水に限定されず、例えば公共下水を処理するための処理システムであってもよい。

　排水処理装置３は、例えば処理槽３１、処理前沈殿槽３２ａ、処理後沈殿槽３２ｂを含む。以下の説明において、処理前沈殿槽３２ａ及び処理後沈殿槽３２ｂを区別して説明する必要がない場合には、単に沈殿槽３２とも記載する。なお排水処理装置３の構成は例示であり限定されるものではない。図１では、１つの処理槽３１を備える排水処理装置３を示したが、処理槽３１は複数段により構成されてもよい。処理前沈殿槽３２ａは省略されてもよい。また排水処理装置３にはさらに、処理槽３１の前に、不図示の前処理槽が備えられていてもよい。

　処理前沈殿槽３２ａは、有機汚濁物を含む排水（以下、原水とも称する）が流入される槽である。処理前沈殿槽３２ａは、原水を緩やかに流入させて、比較的粒子の小さいゴミなどを沈殿させる。処理前沈殿槽３２ａにより処理された被処理水は、送水ラインを通して処理槽３１へ送水される。被処理水は、その一定量が連続的に処理槽３１へ送水されてよい。

　処理槽３１は、不図示の曝気手段を備え、処理槽３１内に存在する汚泥により、処理前沈殿槽３２ａから送水される被処理水を好気処理する。処理槽３１には、各種菌を含む培養液が添加される。培養液は、例えばタンクに保持されており、ポンプを用いて連続的に所定量ずつ処理槽３１へ添加される。なお菌の形態は、液状に限定されず、粉体、製剤等であってもよい。また菌の添加態様も限定されず、排水処理装置３の系内において適宜添加されてよい。例えば、処理後沈殿槽３２ｂ又は送水ラインにおいて菌が添加されてもよく、排水処理装置３が不図示の前処理槽を備える場合には、前処理槽において菌が添加されてもよい。

　処理槽３１は、不図示のブロアが供給する空気や酸素等の気体を用いて、処理槽３１内に散気を行い、貯留されている汚泥を曝気する。汚泥中の菌を含む好気性微生物は、溶存酸素を水中から取り込み、餌として取り入れた被処理水中の有機汚濁物を酸化分解する。処理槽３１により処理された被処理水は、送水ラインを通して処理後沈殿槽３２ｂへ送水される。

　処理後沈殿槽３２ｂは、処理槽３１から送水される被処理水を所定時間静置し、汚泥を自然沈降させる。これにより、被処理水を上澄み液と汚泥とに固液分離させる。上澄み液は、最終的な処理水として放流される。沈降した汚泥の一部は、処理槽３１へ返送し循環使用される。汚泥の残部は、系外へ引き抜き、脱水や乾燥等が行われた後焼却して処分される、或いは土壌改質剤や土木建築材料等へリサイクルされるなどの処理が行われる。本明細書において、汚泥とは、排水処理システム２００における汚泥のうち、循環使用されず、系外へ引き抜かれる汚泥を意味する。なお、処理後沈殿槽３２ｂは沈殿槽形式に限定されず、例えば膜分離装置等であってもよい。

　処理槽３１及び処理後沈殿槽３２ｂには、各槽内の排水や汚泥の状態を計測する各種計測器が設けられている。

　処理槽３１に設けられる計測器には、例えば温度計、ｐＨ計、ＯＲＰ計、ＤＯ計、ＭＬＳＳ計、ＴＯＣ計等が含まれる。温度計は、処理槽３１内の温度を計測する計測器である。ｐＨ計は、処理槽３１内における被処理水のｐＨを計測する計測器である。ＯＲＰ計は、処理槽３１内における被処理水のＯＲＰ（Oxidation Reduction Potential：酸化還元電位）を計測する計測器である。ＤＯ計は、処理槽３１内における被処理水のＤＯ（Dissolved Oxygen：溶存酸素）濃度を計測する計測器である。ＭＬＳＳ計は、処理槽３１内における処理水のＭＬＳＳ（Mixed Liquor Suspended Solids：活性汚泥浮遊物質)濃度を計測する計測器である。ＴＯＣ計は、処理槽３１内における被処理水のＴＯＣ（Total Organic Carbon：有機体炭素）を計測する計測器である。ＴＯＣは、処理槽３１内の処理水中に存在する有機汚濁物中の炭素の量を意味し、処理水中の有機汚濁物の程度の指標となる。

　処理槽３１にはまた、処理槽３１に流入する被処理水の状態を計測する計測器が設けられている。被処理水の状態を計測する計測器には、例えば流量計、温度計、ｐＨ計、窒素計、リン計等が含まれる。流量計は、被処理水の流量を計測する計測器である。温度計は、被処理水の温度を計測する計測器である。ｐＨ計は、被処理水のｐＨを計測する計測器である。窒素計は、被処理水における窒素濃度を計測する計測器である。リン計は、被処理水におけるリン濃度を計測する計測器である。これらの計測器は、処理槽３１に接続する送水ラインに設けられてもよい。

　処理後沈殿槽３２ｂに設けられる計測器には、例えば流量計、界面計、ＭＬＳＳ計等が含まれる。流量計は、処理後沈殿槽３２ｂにおける返送流量を計測する計測器である。流量計は、処理後沈殿槽３２ｂにおける余剰汚泥の引き抜き量を計測するものであってもよい。界面計は、処理後沈殿槽３２ｂの固液界面位置を計測する計測器である。ＭＬＳＳ計は、処理後沈殿槽３２ｂ内における処理水のＭＬＳＳ濃度を計測する計測器である。

　上述のように、処理後沈殿槽３２ｂにて発生する汚泥のうち、処理槽３１へ返送されない余剰汚泥は焼却処分される。余剰汚泥の処理には手間とコストを要する。余剰汚泥の状態に関する問題を解消し、余剰汚泥の状態を最適化することで、余剰汚泥の処理に要する手間とコストを低減することができる。本実施形態において、余剰汚泥の状態に関する問題とは余剰汚泥の量であり、余剰汚泥の量を低減することで、余剰汚泥の処理に要する手間とコストの低減を図る。

　余剰汚泥の状態に関する問題を解消する手法として、排水処理システム２００では、菌の添加を用いる。排水処理システム２００における排水に、余剰汚泥の状態に作用する菌を添加することで、余剰汚泥の状態を好適に変化させることができる。

　排水処理システム２００に添加される菌は、汚泥分解菌を含む。汚泥分解菌とは、余剰汚泥となりうる汚泥に対する分解能を有する菌を意味する。菌は、複合される菌の種類に応じて、複数種類に分類されてよい。例えば、汚泥分解菌Ｘ１、汚泥分解菌Ｘ２、…、の複数種類に分類される。汚泥分解菌を排水に添加することで、余剰汚泥の生成率を低減し、余剰汚泥の発生を抑制（余剰汚泥を削減）することができる。

　本実施形態では、汚泥分解菌を排水処理システム２００に添加する例を説明するが、排水処理システム２００に添加し得る菌は、汚泥分解菌に限定されない。菌は、汚泥又は排水の状態に関する問題に応じて複数用意され、適宜選択的に添加されてよい。菌は、１種を単独で又は２種以上を組み合せて用いてもよい。

　従来、このような菌を用いた排水処理システム２００においては、菌の添加による効果の評価が困難であり、菌の添加に関する各種条件の調整は、オペレータの経験や勘に委ねられていた。本情報処理システム１００では、汚泥又は排水の状態に対し上述のような菌添加の効果を定量的に評価することのできる特性モデルを生成する。生成した特性モデルを用いて菌添加の効果を定量的に評価し、評価結果に基づいて、菌添加の効果を好適に発揮させることのできる排水処理システム２００の運転条件を特定し、ユーザへ提供する。

　図２は、情報処理システム１００の構成を示すブロック図である。情報処理装置１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、表示部１４及び操作部１５等を備える。情報処理装置１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。

　制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等を備える演算処理装置である。制御部１１は、内蔵するＲＯＭ（Read Only Memory）又はＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを用い、ＲＯＭや記憶部１２に格納された各種コンピュータプログラムを実行し、上述したハードウェア各部の動作を制御する。制御部１１は、計測開始指示を与えてから計測終了指示を与えるまでの経過時間を計測するタイマ、数をカウントするカウンタ、日時情報を出力するクロック等の機能を備えていてもよい。

　記憶部１２は、ハードディスク又はＳＳＤ（Solid State Drive ）等の不揮発性記憶装置を備える。記憶部１２には各種のコンピュータプログラム及びデータが記憶される。記憶部１２は、複数の記憶装置により構成されていてもよく、情報処理装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。記憶部１２に記憶されるコンピュータプログラムには、特性モデルの生成に関する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム１Ｐが含まれる。

　記憶部１２に記憶されるデータには、特性モデル１２１が含まれる。特性モデル１２１は、排水処理システム２００の特性を示す特性モデルである。排水処理システム２００の特性とは、排水処理システム２００の余剰汚泥に係る特性であってよい。特性モデル１２１は、例えばモデル式又は近似線等により定義される。特性モデル１２１は、各特性に応じたパラメータを含む。特性モデル１２１は、パラメータを未定義の基本モデル式として記憶され、ユーザごとにパラメータが適宜決定されるものであってもよい。特性モデル１２１の詳細は後述する。

　記憶部１２にはまた、排水処理システムＤＢ（Data Base ：データベース）１２２、及び排水・汚泥情報ＤＢ１２３が記憶されている。

　記憶部１２に記憶されるコンピュータプログラム（コンピュータプログラム製品）は、当該コンピュータプログラムを読み取り可能に記録した非一時的な記録媒体１Ａにより提供されてもよい。記録媒体１Ａは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、ＳＤ（Secure Digital）カード等の可搬型メモリである。制御部１１は、図示しない読取装置を用いて、記録媒体１Ａから所望のコンピュータプログラムを読み取り、読み取ったコンピュータプログラムを記憶部１２に記憶させる。代替的に、上記コンピュータプログラムは通信により提供されてもよい。プログラム１Ｐは、単一のコンピュータ上で、または１つのサイトにおいて配置されるか、もしくは複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。

　通信部１３は、ネットワークＮを介した通信に関する処理を行うための通信デバイスを備える。制御部１１は通信部１３を通して、情報処理端末２との間で各種情報の送受信を行う。

　表示部１４は、液晶パネル、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイ装置を備える。表示部１４は、制御部１１からの指示に従い、各種の情報を表示する。

　操作部１５は、ユーザの操作を受け付けるインタフェースであり、例えばキーボード、ディスプレイ内蔵のタッチパネルデバイス、スピーカ及びマイクロフォン等を備える。操作部１５は、ユーザからの操作入力を受け付け、操作内容に応じた制御信号を制御部１１へ送出する。

　情報処理端末２は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、表示部２４、操作部２５及び入出力部２６等を備える。

　制御部２１は、ＣＰＵ、ＧＰＵ等を備える演算処理装置である。制御部１１は、内蔵するＲＯＭ又はＲＡＭ等のメモリを用い、ＲＯＭや記憶部２２に格納された各種コンピュータプログラムを実行し、上述したハードウェア各部の動作を制御することによって、排水処理システム２００における制御情報を取得する処理を実行する。

　記憶部２２は、ハードディスク又はＳＳＤ等の不揮発性記憶装置を備える。記憶部２２には各種のコンピュータプログラム及びデータが記憶される。記憶部２２に記憶されるコンピュータプログラムには、排水処理システム２００における運転条件の取得に関する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム２Ｐが含まれる。

　記憶部２２に記憶されるコンピュータプログラム（コンピュータプログラム製品）は、当該コンピュータプログラムを読み取り可能に記録した非一時的な記録媒体２Ａにより提供されてもよい。記録媒体２Ａは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等の可搬型メモリである。制御部２１は、図示しない読取装置を用いて、記録媒体２Ａから所望のコンピュータプログラムを読み取り、読み取ったコンピュータプログラムを記憶部２２に記憶させる。代替的に、上記コンピュータプログラムは通信により提供されてもよい。プログラム２Ｐは、単一のコンピュータ上で、または１つのサイトにおいて配置されるか、もしくは複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。

　通信部２３は、ネットワークＮを介した通信に関する処理を行うための通信デバイスを備える。制御部２１は通信部２３を通して、情報処理装置１との間で各種情報の送受信を行う。

　表示部２４は、液晶パネル、有機ＥＬディスプレイ等のディスプレイ装置を備える。表示部２４は、制御部２１からの指示に従い、各種の情報を表示する。

　操作部２５は、ユーザの操作を受け付けるインタフェースであり、例えば例えばキーボード、ディスプレイ内蔵のタッチパネルデバイス、スピーカ及びマイクロフォン等を備える。操作部２５は、ユーザからの操作入力を受け付け、操作内容に応じた制御信号を制御部２１へ送出する。

　入出力部２６は、外部装置を接続するための入出力Ｉ／Ｆ（インタフェース）である。入出力部２６には、上述の各種センサを備える排水処理装置３が接続されている。制御部２１は、入出力部２６を介し、排水処理装置３から出力される各種データを受け付けるとともに、排水処理装置３の運転を制御するための制御情報を排水処理装置３へ出力する。

　図３は、排水処理システムＤＢ１２２のレコードレイアウトを例示する図である。排水処理システムＤＢ１２２は、排水処理システム管理サービスにて管理する排水処理システム２００に関する情報を格納するデータベースである。排水処理システムＤＢ１２２には、例えば、排水処理システムＩＤ、ユーザＩＤ、排水種類、排水情報ＩＤ、汚泥情報ＩＤ、特性モデル情報、運転条件情報、及び管理情報等が関連付けられて格納されている。

　排水処理システムＩＤは、排水処理システム２００の識別情報である。ユーザＩＤは、排水処理システム２００のユーザの識別情報である。排水種類は、排水処理システムの処理対象となる排水の種類であり、例えば化学プラント、食品工場等を含む。排水情報ＩＤは、排水処理システム２００から受け付けた排水情報の識別情報である。汚泥情報ＩＤは、排水処理システム２００から受け付けた汚泥情報の識別情報である。特性モデル情報は、排水情報及び汚泥情報に基づいて生成された特性モデルに関する情報である。特性モデル情報は、例えばモデル式、特定されたパラメータの値を含む。

　運転条件情報は、特性モデルに応じて特定された排水処理システム２００の運転条件に関する情報を含む。運転条件には、排水処理システム２００の運転に係る各種操作内容、制御量（設定値）が含まれる。また運転条件には、排水処理システム２００に添加する菌に関する情報（例えば菌の種類及び添加量）が含まれてよい。運転条件情報には、例えば、添加する菌の種類、菌の添加量、排水処理システム２００における排水のＢＯＤ、ＴＯＣ、排水の流量、処理槽３１の汚泥濃度ＭＬＳＳ、処理槽３１への返送流量、余剰汚泥の引抜量、処理後沈殿槽３２ｂの界面位置等の制御量等が記憶される。

　管理情報は、排水処理システム２００を管理するための情報を含む。例えば管理情報には、排水処理システム２００における菌を管理するための情報が記憶される。図３に示す例において、管理情報には菌の在庫量、次回の発注日、発注量が含まれている。

　情報処理装置１は、情報処理端末２から受信した排水情報及び汚泥情報に基づいて特性モデル、運転条件情報、及び管理情報を導出する度、導出した各種情報を排水処理システムＤＢ１２２に記憶する。

　図４は、排水・汚泥情報ＤＢ１２３のレコードレイアウトを例示する図である。排水・汚泥情報ＤＢ１２３は、排水処理システム２００の排水情報及び汚泥情報を格納するデータベースである。排水・汚泥情報ＤＢ１２３には、例えば、排水情報を識別する排水情報ＩＤ、排水情報、汚泥情報を識別する汚泥情報ＩＤ、及び汚泥情報等が関連付けられて格納されている。なお排水処理システムＤＢ１２２と排水・汚泥情報ＤＢ１２３とは、両データベースに共に含まれる項目である排水情報ＩＤ及び汚泥情報ＩＤにより、関連付けが設定されている。

　排水情報は、排水処理システム２００における排水に関する情報であり、当該排水に添加される菌に関する情報を含む。排水情報には、例えば排水の採取日、流量、ＢＯＤ、ＴＯＣ、ＴＮ（Total nitrogen：全窒素）、ＴＰ（Total phosphorus：全リン）、ＳＳ（Suspended Solids：浮遊物質)、液比重、ＳＳ密度、悪臭物質濃度、難分解物質濃度、その他各成分等が含まれてよい。その他各成分とは、排水中の他の各成分に関する情報を含み、例えば排水中における固形分及び／又は固形分全体の濃度（量）、排水中における有機化合物及び／又は無機化合物の各成分の濃度等を含んでよい。排水中における有機化合物及び／又は無機化合物の各成分としては、例えば塩分（例えば塩化ナトリウム、硫酸マグネシウム、硫酸カルシウム、炭酸水素塩等）、アルコール（例えばメタノール、エタノール等）、有機酸、脂肪酸、糖類、タンパク質等が挙げられる。

　汚泥情報は、排水処理システム２００における汚泥（活性汚泥）に関する情報である。汚泥情報には、例えば、汚泥の採取日、ＭＬＳＳ、死菌率、酸素消費速度（例えば内生呼吸時の酸素消費速度、ＢＯＤ分解のための酸素消費速度等）、菌叢、ＳＶ（Sludge volume ：汚泥沈殿率）、ＳＶＩ（Sludge Volume Index ：汚泥容量指標）、糸状性細菌の含量、フロックサイズ、原生動物種・数、有機化合物／無機化合物比率、汚泥中における有機化合物及び／又は無機化合物の各成分の濃度等を含んでよい。汚泥中における有機化合物及び／又は無機化合物の各成分としては、例えば糖類、タンパク質、脂質等が挙げられる。

　上述の排水情報及び汚泥情報は、排水処理システム２００における各種センサの計測値及び運転条件の設定値、並びにこれらの解析データとして取得することができる。なお各データの測定方法及び算出方法は公知なので、本明細書ではこれ以上の詳細な説明を省略する。情報処理装置１は、情報処理端末２を介し排水情報及び汚泥情報を受信することにより、排水・汚泥情報ＤＢ１２３の排水情報及び汚泥情報を収集する。図４に示す排水情報及び汚泥情報は一例であり、排水・汚泥情報ＤＢ１２３に記憶される情報は限定されるものではない。排水情報及び汚泥情報にはそれぞれ、後述する特性モデルやその生成方法に応じ、適宜の項目に係るデータがそれぞれ記憶される。

　以下、本実施形態の特性モデル及びその生成方法について説明する。以下では、菌として汚泥分解菌を排水処理システム２００に添加した場合における、排水処理システム２００の汚泥引抜率を示す特性モデルについて説明する。

　汚泥分解菌を添加しない場合において、排水処理システム２００における余剰汚泥生成量（余剰汚泥量の変化）は、排水処理システム２００における汚泥の生成量（増殖量）から汚泥の分解量を差し引くことで得られる。すなわち、排水処理システム２００における余剰汚泥生成量ΔＭＬＳＳ×Ｖ[ｋｇ／ｄ]は、パラメータａ、ｂを用いて下記式（１）で表すことができる。

　式（１）中、ＭＬＳＳは処理槽３１の汚泥濃度[ｋｇ／ｍ³]、Ｖは処理槽３１の容積[ｍ³]、ΔＣは処理槽３１での処理炭素量[ｋｇ／ｄ]である。ａは汚泥転換率であり、排水処理システム２００により処理された有機汚濁物量に対する余剰汚泥の発生量を表す。ｂは汚泥自己酸化率[１／ｄ]である。

　処理槽３１に汚泥分解菌を添加した場合、処理槽３１における汚泥量は、汚泥分解菌の添加に応じてさらに分解量が増加（変化）する。ここで、新たなパラメータとして、汚泥分解菌の添加による効果を表す汚泥分解速度Ｂ[１／ｄ]を導入する。汚泥分解速度Ｂは、汚泥分解菌の添加による効果を加味した処理槽３１の汚泥自己酸化率に対応する。

　処理槽３１に汚泥分解菌を添加した場合における、処理槽３１の余剰汚泥生成量ΔＭＬＳＳ×Ｖ[ｋｇ]は、パラメータａ、Ｂを用いて、下記式（２）で表すことができる。

　式（２）中、ＭＬＳＳは処理槽３１の汚泥濃度[ｋｇ／ｍ³]、Ｖは処理槽３１の容積[ｍ³]、ΔＣは処理槽３１での処理炭素量[ｋｇ／ｄ]である。ａは汚泥転換率、Ｂは汚泥分解速度[１／ｄ]である。

　従って、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂが定まれば、式（２）で表される特性モデルを用いて余剰汚泥生成量を計算できる。

　ここで式（２）を変形すると、下記式（３）が得られる。

　式（３）中、ΔＭＬＳＳ×Ｖ／ΔＣは処理した炭素あたりの汚泥増加量、すなわち汚泥引抜率、ΔＣ／ＭＬＳＳ×Ｖは処理槽３１の汚泥あたりの負荷を示す。汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂが定まれば、式（３）で表される特性モデルを用いて汚泥引抜率を計算できる。

　図５は、特性グラフを説明する説明図である。図５に式（３）の特性グラフを実線で示す。特性グラフの縦軸は汚泥引抜率、横軸は処理槽３１の汚泥あたりの負荷である。比較として、汚泥分解菌を添加しない場合の特性グラフを破線で示す。汚泥分解菌を添加する場合、汚泥分解菌を添加しない場合よりも汚泥引抜率が低下する方向に特性グラフが移動する。汚泥引抜率の低下量は、汚泥分解菌の添加による効果に対応する。なお図５に示した特性グラフは単なる例示である。

　式（３）及び図５より、汚泥あたりの負荷（汚泥負荷）が小さい程、菌添加による汚泥削減効果（汚泥引抜率の減少割合）が大きくなることが分かる。従って、上記特性モデルにて示される汚泥引抜率と汚泥負荷との相関関係に基づいて、汚泥負荷を下げるよう、排水処理システム２００の運転条件を制御することにより、汚泥引抜率を低下させる（菌添加による効果を得る）ことができる。

　上述の通り、汚泥負荷に対する汚泥引抜率の変化を示す特性モデルは、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを用いて表すことができる。特性モデルにおける汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂは、排水処理システム２００における排水情報及び汚泥情報の実験データに基づいて算出することができる。以下、パラメータの算出方法の一例を説明する。

　情報処理装置１は、排水処理システム２００における実測データに基づき得られる複数点のそれぞれ異なる汚泥負荷と、各汚泥負荷に対する汚泥滞留時間とに基づいて、特性モデルのフィッティング計算を行うことにより、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを算出する。実測データは、実際の排水処理システム２００にて得られるものであってもよく、あるいは実機をスケールダウンしたラボ実験により得られるものであってもよい。

　まず、排水処理システム２００における排水情報を取得する。取得する排水情報には、例えば排水の流量、排水のＢＯＤ又はＴＯＣが含まれる。また、排水に添加される菌の種類（本実施形態では汚泥分解菌）及び添加量の設定情報を取得する。さらに汚泥情報として、複数点のそれぞれ異なる汚泥濃度ＭＬＳＳの設定情報を取得する。汚泥濃度ＭＬＳＳの設定は、汚泥負荷の設定に対応する。汚泥負荷は、排水のＢＯＤ又はＴＯＣに対し流量を乗じた値を、処理槽３１の汚泥濃度ＭＬＳＳで除算することにより得られる。排水処理システム２００におけるＢＯＤ又はＴＯＣ及び流量を一定とすると、処理槽３１の汚泥濃度ＭＬＳＳを変化させることで、複数点のそれぞれ異なる汚泥負荷を設定することができる。

　設定した菌添加条件下、各汚泥負荷となるよう排水処理システム２００による排水処理を実行し、処理時における実測データを収集する。収集される実測データには、例えば排水の流量、排水のＢＯＤ又はＴＯＣ、汚泥増加量（汚泥引抜量）、処理槽３１の汚泥濃度ＭＬＳＳ、汚泥密度、処理後沈殿槽３２ｂにおける汚泥体積等が含まれる。得られた実測データに基づいて、各汚泥負荷に対する汚泥滞留時間を算出する。各実測データの測定方法及び汚泥滞留時間の算出方法は公知の手法を用いてよい。

　各汚泥負荷に対する汚泥滞留時間に基づいて、上述した式（３）のフィッティング計算を行うことにより、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを算出する。このようにして、排水情報及び汚泥情報に応じた汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを含む特性モデルを生成することができる。

　上記では、排水情報及び汚泥情報を用いて特性モデルを生成したが、特性モデルの定義内容に応じては、特性モデルの生成にあたり排水情報のみが用いられるものであってもよい。また、式（２）の特性モデルに基づき生成される特性グラフは、汚泥あたりの負荷に対する汚泥引抜率の変化を示すものに限定されず、汚泥あたりの負荷に対する汚泥生成率の変化を示すものであってもよい。

　さらに、情報処理装置１は、生成した特性モデルを用いて、排水処理システム２００の特性が所定条件を満たす運転条件を特定する。詳細には、情報処理装置１は、生成した特性モデルに基づいて、排水処理システム２００の特性が所定条件を満たす汚泥負荷を特定する。情報処理装置１は、特定した汚泥負荷と、特定した汚泥負荷を満たすための運転条件（運転条件の操作内容、操作内容を満たすための各操作変数の制御量等）とを対応付けた運転条件テーブルに記憶する情報に基づいて、特定した汚泥負荷を満たすための運転条件を特定する。

　具体的には、情報処理装置１は、排水処理システム２００の汚泥引抜率又は汚泥生成率を所定値まで下げるための、排水処理システム２００の汚泥負荷の閾値（閾値の範囲）を特定する。情報処理装置１は、汚泥負荷を特定した閾値（閾値の範囲内）まで下げるための運転条件を特定する。

　排水処理システム２００の汚泥負荷を下げるための運転条件としては、例えば、系内汚泥保留量を上げる、排水ＢＯＤ又はＴＯＣを下げる、処理排水量を下げる等が挙げられる。情報処理装置１は、排水処理システム２００に応じた運転条件を適宜選択し、選択した運転条件に応じた制御量を導出する。例えば、系内汚泥保留量を上げる場合には、汚泥濃度ＭＬＳＳを上げればよい。情報処理装置１は、汚泥負荷の閾値に応じて決定される汚泥濃度ＭＬＳＳの目標値に基づいて、返送流量、引抜汚泥量、及び処理後沈殿槽３２ｂの界面位置等の制御量（設定値）を導出する。

　運転条件を特定するための汚泥負荷の下限値は、排水処理システム２００における制約条件に応じて設定されてよい。制約条件には、例えば、処理槽３１におけるブロア能力が含まれる。ブロア能力の上限に応じて汚泥濃度ＭＬＳＳの上限値が変化するため、汚泥濃度ＭＬＳＳの上限値に伴い汚泥負荷の下限値が定まる。

　情報処理装置１は、特性モデルに応じた運転条件を特定するための特定ルールや排水処理システム２００の制約条件を予め記憶部１２に記憶しておき、生成した特性モデルを用いて、排水処理システム２００の運転条件を特定する。

　情報処理装置１は、運転条件としてさらに、添加する菌の種類及び添加量を特定してもよい。この場合、特性モデルの生成時において、汚泥負荷に加え、添加する菌の種類及び添加量を変化させて実測データを取得する。実測データに基づいて、汚泥引抜率又は汚泥生成率をより低下させることができる菌の種類及び添加量を選択し、当該菌の種類及び添加量を用いた場合の特性モデルを適用することで、菌の種類及び添加量を特定する。なお、運転条件として、菌の種類又は添加量のいずれか一方を特定してもよい。

　図６は、情報処理システム１００により実行される処理手順を示すフローチャートである。以下の処理は、情報処理装置１の記憶部１２に記憶されるプログラム１Ｐに従って制御部１１により実行されるとともに、情報処理端末２の記憶部２２に記憶されるプログラム２Ｐに従って制御部２１により実行される。

　情報処理端末２の制御部２１は、運転条件の要求にあたり、排水処理システム２００の情報を情報処理装置１へ送信する（ステップＳ１０１）。排水処理システム２００の情報には、例えば、情報処理端末２に接続される排水処理システム２００に係る槽構成等の設備構成、各槽における設定値等の運転情報、排水処理システムＩＤ等が含まれる。

　情報処理装置１の制御部１１は、排水処理システム２００の情報を受信する（ステップＳ１０２）。なお制御部１１は、操作部１５を介し入力を受け付けることにより排水処理システム２００の情報を取得してもよい。

　また制御部１１は、排水情報を取得する（ステップＳ１０３）。排水情報には、例えば排水の流量、排水のＢＯＤ又はＴＯＣ、菌の種類及び添加量が含まれる。制御部１１は、例えば操作部１５を介し入力を受け付けることにより、ユーザの排水処理システム２００における実際の排水及び汚泥を分析して得られる排水情報を取得してよい。制御部１１はさらに、排水に添加される菌の種類及び添加量の設定情報の入力を受け付けることにより、菌の種類及び添加量を取得する。制御部１１は、実験施設のサーバ等との通信により排水情報を取得してもよい。

　制御部１１は、汚泥情報の設定を取得する（ステップＳ１０４）。制御部１１は、複数点のそれぞれ異なる汚泥濃度ＭＬＳＳの設定入力を受け付けることにより、汚泥情報を取得してよい。制御部１１は、後述する実測データを取得することで、汚泥情報の設定を取得してもよい。

　制御部１１は、取得した排水情報及び汚泥情報に応じた実測データを取得する（ステップＳ１０５）。制御部１１は、ラボ実験における実測データの入力を受け付けることにより、実測データを取得してよい。

　制御部１１は、取得した実測データを用いて、特性モデルにおけるパラメータを算出し（ステップＳ１０６）、算出したパラメータを含む特性モデルを生成する（ステップＳ１０７）。具体的には、制御部１１は、複数の汚泥負荷それぞれに対する汚泥滞留時間に基づいて、上述した基本モデル式である式（３）のフィッティング計算を行うことにより、パラメータとして汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを算出する。制御部１１は、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを含む、汚泥負荷に対する汚泥引抜率の変化を示す特性モデルを生成する。制御部１１は、汚泥負荷に対する汚泥生成率の変化を示す特性モデルを生成してもよい。

　制御部１１は、生成した特性モデルを用いて、排水処理システム２００の汚泥引抜率又は汚泥生成率が所定条件を満たす汚泥負荷を特定する（ステップＳ１０８）。詳細には、制御部１１は、特性モデルに基づいて、汚泥引抜率又は汚泥生成率が予め設定される閾値未満となる汚泥負荷の閾値を特定する。制御部１１は、排水処理システム２００の汚泥負荷が特定した閾値未満となる運転条件を特定する（ステップＳ１０９）。

　制御部１１は、排水情報、汚泥情報、特性モデル及び運転条件を排水処理システムＤＢ１２２及び排水・汚泥情報ＤＢ１２３にそれぞれ記憶する（ステップＳ１１０）。

　制御部１１は、生成した特性モデルを示す特性グラフ、及び特定した運転条件を含む画面を生成し、生成した特性グラフ及び運転条件を含む画面を、排水処理システム２００のユーザに対応する情報処理端末２へ出力する（ステップＳ１１１）。

　情報処理端末２の制御部２１は、特性グラフ及び運転条件を含む画面を受信する（ステップＳ１１２）。制御部２１は、受信した画面を表示部２４へ表示し（ステップＳ１１３）、ユーザへ提示する。

　制御部２１は、受信した運転条件に基づいて、運転条件を変更するための制御情報を排水処理装置３へ出力し（ステップＳ１１４）、一連の処理を終了する。排水処理装置３は、制御情報に応じて運転を行い、排水処理を実行する。

　上述のフローチャートにおける各処理の主体は限定されるものではなく、例えば情報処理装置１が実行する処理の一部を情報処理端末２が実行してもよい。

　図７は、画面の表示例を示す説明図である。情報処理端末２の制御部２１は、情報処理装置１から受信した画面情報に基づいて、図７に示す画面を表示する。画面には、例えば運転条件欄２４１、特性グラフ欄２４２、及び排水・汚泥情報欄２４３等が含まれる。

　運転条件欄２４１は、運転条件の制御量（設定値）を一覧で示す一覧表を含む。一覧表には、特性モデルに基づいて推奨される運転条件、及び運転条件を実現するための各操作変数の設定値が含まれる。図７に示す例において、運転条件は汚泥濃度ＭＬＳＳの増加であり、汚泥濃度ＭＬＳＳを目標値まで増加させるために変更すべき設定値として、エアー流量、返送流量、界面位置、引抜量に係る設定値が表示されている。情報処理装置１は、特性モデルに基づいて特定した運転条件及び制御量を運転条件欄２４１に一覧表示する。

　図７の例では、添加する菌の種類及び量、排水の流量、並びにＴＯＣは変更されていないが、例えば汚泥濃度ＭＬＳＳの増加に加え、菌の添加条件や排水量の減少等の複数の操作に関する運転条件が導出された場合には、上記項目に係る設定値も変更されてよい。情報処理装置１は、導出した全ての運転条件を反映する一覧表を生成する。

　特性グラフ欄２４２は、生成した特性モデルに係る特性グラフを表示する。情報処理装置１は、算出した汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを適用した特性モデルを示す特性グラフを生成し、特性グラフ欄２４２に表示する。情報処理装置１は、制御目標として特定した汚泥負荷を特性グラフ上にプロットする。特性グラフ欄２４２には、生成した特性モデルのモデル式、算出した汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂがさらに表示されている。

　排水・汚泥情報欄２４３は、特性モデルの生成及び運転条件の特定に用いた排水情報及び汚泥情報を表示する。このように、現在の排水情報及び汚泥情報、特性モデル及び運転条件等が関連付けて画面に表示されることで、効率的に情報を認識できる。

　本実施形態によれば、排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報に基づいて生成される特性モデルにより、余剰汚泥の生成率を低減するための運転条件を特定することができる。特性モデルは、汚泥分解菌の添加による効果を表す汚泥分解速度Ｂを用いて定義され、汚泥分解菌の添加による排水処理システムの特性（効果）を示す。この特性モデルにより、排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報に対し、汚泥分解菌の添加による効果を定量的に評価することができる。特性モデルの評価に基づいて、菌添加による効果を発現させるための好適な運転条件を提示できる。ユーザは、情報処理端末２を用いて、提示される運転条件に従い排水処理を実行することで、効率的且つ効果的に排水処理システムを稼働させ、排水処理システムにおける余剰汚泥の状態を最適化することができる。

（第２実施形態）
　第２実施形態では、菌として沈降性向上菌を添加する場合の特性モデルについて説明する。以下では主に第１実施形態との相違点を説明し、第１実施形態と共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

　第２実施形態では、排水に添加される菌として沈降性向上菌を用いる。沈降性向上菌とは、汚泥の沈降性を向上又は維持する菌を意味する。汚泥分解菌の場合と同様に、沈降性向上菌の添加による効果を表すパラメータを含む特性モデルを用いて、沈降性向上菌の添加による効果を計算することができる。

　排水処理システム２００における汚泥の状態に関する問題として、汚泥の沈降性が挙げられる。汚泥の沈降性を向上することにより、処理後沈殿槽３２ｂにおける被処理水の固液分離を良好に進めることができ、処理槽３１へ返送される汚泥濃度を向上することができる。従って余剰汚泥量の削減、排水処理性の向上が可能となる。沈降性向上菌の添加により、汚泥の沈降性を好適に変化させることができる。

　情報処理装置１は、沈降性向上菌を添加した場合における、汚泥密度の変化を示す特性モデルを用いて、排水処理システム２００における沈降性向上菌の効果を評価する。汚泥密度が大きい程、汚泥の沈降性に優れることを意味する。

　沈降性向上菌が添加される排水処理システム２００における、汚泥あたりの有効菌量に対する汚泥密度の変化を示す特性モデルは、パラメータｋ２を用いて、下記式（４）で表すことができる。

　式（４）中、Δρは汚泥密度変化[ｋｇ／ｍ³]である。ｋ２は、処理槽３１における汚泥中の汚泥密度増加係数[ｋｇ／ｍ³]であり、沈降性向上菌の添加による効果を表す。汚泥密度増加係数ｋ２は、有効菌量に応じて変動する値であってもよい。

　上記特性モデルは、傾きを汚泥密度増加係数ｋ２とする特性グラフにて示される。図８は、第２実施形態における特性グラフを説明する説明図である。図８に、式（４）の特性グラフを実線で示す。特性グラフの縦軸は汚泥密度変化Δρ、横軸は汚泥あたりの沈降性向上菌の有効菌量である。なお図８に示した特性グラフは単なる例示であり、添加菌量と汚泥密度増加係数ｋ２との関係性は、沈降性向上菌の種類等に応じて異なることは勿論である。

　図８の例において、一定の有効菌量までは、有効菌量が大きい程汚泥密度変化Δρが大きくなることが分かる。一定の有効菌量を超えるとそれ以上は汚泥密度変化量が変わらない。ここで、汚泥密度ρが大きい程、余剰汚泥の沈降性が向上する。従って、有効菌量を前記一定の有効菌量に近い量となるよう、排水処理システム２００の運転条件を制御することにより、汚泥密度ρ（汚泥密度変化Δρ）を増加させ、汚泥の沈降性を向上させる（菌添加による効果を得る）ことができる。

　図９は、第２実施形態の情報処理システム１００により実行される処理手順を示すフローチャートである。図６と共通する処理については同一のステップ番号を付しその詳細な説明を省略する。

　情報処理システム１００は、ステップＳ１０１～ステップＳ１０７の処理を実行し、特性モデルを生成する。ステップＳ１０３において、情報処理装置１の制御部１１は、例えば、沈降性向上菌の種類及び添加量を含む排水情報を取得する。ステップＳ１０４において、制御部１１は、例えば、汚泥のＳＶ及びＳＶＩを含む汚泥情報を取得する。

　ステップＳ１０６において、制御部１１は、ユーザの排水処理システム２００における排水情報及び汚泥情報を用いて、複数の実測データに基づくフィッティング計算により、パラメータとして汚泥密度増加係数ｋ２を算出する。ステップＳ１０７において、制御部１１は、汚泥密度増加係数ｋ２を含む、汚泥あたりの有効菌量に対する汚泥密度変化Δρを示す特性モデルを生成する。

　制御部１１は、生成した特性モデルを用いて、排水処理システム２００の汚泥密度変化Δρが所定条件を満たす有効菌量を特定する（ステップＳ２０１）。詳細には、制御部１１は、汚泥密度変化Δρが予め設定される閾値以上となるよう、排水処理システム２００の有効菌量の閾値（閾値の範囲）を特定する。制御部１１は、汚泥密度ρが閾値以上となる有効菌量を特定してもよい。制御部１１は、排水処理システム２００の有効菌量が特定した閾値以上（閾値の範囲内）となる運転条件を特定する（ステップＳ１０９）。

　以降、情報処理システム１００は、ステップＳ１１０～ステップＳ１１４の処理を実行し、特定した運転条件に基づく排水処理システム２００の制御を行う。

　本実施形態によれば、排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報に基づいて、沈降性向上菌を添加した場合における、汚泥密度（汚泥の沈降性）を示す特性モデルを生成できる。特性モデルを用いて汚泥の沈降性を向上するための運転条件を特定することができ、特定された運転条件に応じて排水処理を実行することで、排水処理システムにおける汚泥の状態を最適化することができる。

（第３実施形態）
　第３実施形態では、菌として悪臭物質分解菌を添加する場合の特性モデルについて説明する。以下では主に第１実施形態との相違点を説明し、第１実施形態と共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

　第３実施形態では、排水に添加される菌として悪臭物質分解菌を用いる。悪臭物質分解菌とは、排水中の悪臭物質に対する分解能を有する菌を意味する。

　排水処理システム２００における排水（処理水）の状態に関する問題として、排水中の悪臭物質量が挙げられる。排水中の悪臭物質の分解率を向上することにより、排水中の悪臭物質量を低減することができる。情報処理装置１は、悪臭物質分解菌を添加した場合における、悪臭物質分解率を示す特性モデルを用いて、排水処理システム２００における悪臭物質分解菌の効果を評価する。悪臭物質分解率とは、排水処理システム２００における悪臭物質の分解率を意味する。悪臭物質分解率が大きい程、排水処理システム２００から流出する排水（処理水）中に含まれる悪臭物質量が少ないことを意味する。

　排水処理システム２００における悪臭物質分解率は、排水処理システム２００から流出する排水（処理水）中の悪臭物質分解菌量から、排水処理システム２００へ流入する排水中の悪臭物質分解菌量を差し引くことで得られる。悪臭物質分解菌が添加される排水処理システム２００における、悪臭物質分解菌の有効菌単位量あたりの負荷に対する悪臭物質分解率の変化を示す特性モデルは、パラメータｋ３を用いて、下記式（５）で表すことができる。

　式（５）中、Ｕ３ｏｕｔは排水処理システム２００から流出する排水中の悪臭物質濃度[ｍｏｌ／ｍ³]であり、Ｕ３ｉｎは排水処理システム２００に流入する排水中の悪臭物質濃度[ｍｏｌ／ｍ³]であり、ＭＬＳＳは汚泥濃度[ｋｇ／ｍ³]であり、Ｖは処理槽３１の容積[ｍ³]であり、Ｕ３は排水中の悪臭物質濃度[ｍｏｌ／ｍ³]であり、Ｔは滞留時間[ｈｒ]（＝処理槽３１の容積Ｖ[ｍ³]／排水量Ａ[ｍ³／ｈｒ]）である。ｋ３は、処理槽３１における悪臭物質分解反応係数[１／ｋｇ／ｈｒ]であり、悪臭物質分解菌の添加による効果を表す。悪臭物質分解反応係数ｋ３は、有効菌量に応じて変動する値であってもよい。悪臭物質分解率は、（Ｕ３ｏｕｔ－Ｕ３ｉｎ）Ａ／（Ｕ３ｉｎ）Ａで示される。

　上記特性モデルは、傾きが悪臭物質分解反応係数ｋ３に依存する特性グラフにて示される。図１０は、第３実施形態における特性グラフを説明する説明図である。図１０に、式（５）の特性グラフを実線で示す。特性グラフの縦軸は悪臭物質分解率、横軸は汚泥あたりの負荷である。比較として、悪臭物質分解菌を添加しない場合の特性グラフを破線で示す。悪臭物質分解菌を添加する場合、悪臭物質分解菌を添加しない場合よりも悪臭物質分解率が大きくなる方向に特性グラフが移動する。なお図１０に示した特性グラフは単なる例示である。

　式（５）及び図１０より、汚泥あたりの負荷が小さい程、悪臭物質分解率が大きくなることが分かる。従って、汚泥あたりの負荷を下げるよう、排水処理システム２００の運転条件を制御することにより、悪臭物質分解率を向上させ、悪臭物質量を低減させる（菌添加による効果を得る）ことができる。

　なお、処理槽３１が複数段により構成される場合においては、第１段目（第１槽目）から順に、各段（各槽）における悪臭物質分解率を算出するとよい。この場合において、汚泥を含まない槽を備えるときは、当該汚泥を含まない槽における悪臭物質分解率は、式（５）における汚泥濃度ＭＬＳＳを省略した式により算出できる。処理槽３１の前に設けられる前処理槽に悪臭物質分解菌を添加する場合にも同様に、特性モデルは、式（５）における汚泥濃度ＭＬＳＳを省略した式で定義できる。

　図１１は、第３実施形態の情報処理システム１００により実行される処理手順を示すフローチャートである。図６と共通する処理については同一のステップ番号を付しその詳細な説明を省略する。

　情報処理システム１００は、ステップＳ１０１～ステップＳ１０７の処理を実行し、特性モデルを生成する。ステップＳ１０３において、情報処理装置１の制御部１１は、例えば、悪臭物質分解菌の種類、悪臭物質分解菌の添加量、排水の流量、及び排水中の悪臭物質濃度を含む排水情報を取得する。ステップＳ１０４において、制御部１１は、例えば、汚泥濃度ＭＬＳＳを含む汚泥情報を取得する。

　ステップＳ１０６において、制御部１１は、ユーザの排水処理システム２００における排水情報及び汚泥情報を用いて、複数の実測データに基づくフィッティング計算により、パラメータとして悪臭物質分解反応係数ｋ３を算出する。ステップＳ１０７において、制御部１１は、悪臭物質分解反応係数ｋ３を含む、汚泥あたりの負荷に対する悪臭物質分解率の変化を示す特性モデルを生成する。

　制御部１１は、生成した特性モデルを用いて、排水処理システム２００の悪臭物質分解率が所定条件を満たす汚泥あたりの負荷を特定する（ステップＳ３０１）。詳細には、制御部１１は、悪臭物質分解率が予め設定される閾値以上となるよう、排水処理システム２００の負荷の閾値（閾値の範囲）を特定する。制御部１１は、排水処理システム２００の負荷が特定した閾値未満（閾値の範囲内）となる運転条件を特定する（ステップＳ１０９）。

　本実施形態によれば、排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報に基づいて、悪臭物質分解菌を添加した場合における、悪臭物質分解率を示す特性モデルを生成できる。特性モデルを用いて排水中の悪臭物質量を低減するための運転条件を特定することができ、特定された運転条件に応じて排水処理を実行することで、排水処理システムにおける排水の状態を最適化することができる。

（第４実施形態）
　第４実施形態では、菌として難分解物質分解菌を添加する場合の特性モデルについて説明する。以下では主に第１実施形態との相違点を説明し、第１実施形態と共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

　第４実施形態では、排水に添加される菌として難分解物質分解菌を用いる。難分解物質分解菌とは、排水中の難分解性物質に対する分解能を有する菌を意味する。

　排水処理システム２００における排水（処理水）の状態に関する問題として、排水中の難分解物質量が挙げられる。情報処理装置１は、難分解物質分解菌を添加した場合における、難分解物質分解率を示す特性モデルを用いて、排水処理システム２００における難分解物質分解菌の効果を評価する。難分解物質分解率とは、排水処理システム２００における難分解物質の分解率を意味する。難分解物質分解率が大きい程、排水処理システム２００から流出する排水（処理水）中に含まれる難分解物質量が少ないことを意味する。

　排水処理システム２００における難分解物質分解率は、排水処理システム２００から流出する排水（処理水）中の難分解物質分解菌量から、排水処理システム２００へ流入する排水中の難分解物質分解菌量を差し引くことで得られる。難分解物質分解菌が添加される排水処理システム２００における、難分解物質分解菌の有効菌単位量あたりの負荷に対する難分解物質分解率の変化を示す特性モデルは、パラメータｋ４を用いて、下記式（６）で表すことができる。

　式（６）中、Ｕ４ｏｕｔは排水処理システム２００から流出する排水中の難分解物質濃度[ｍｏｌ／ｍ³]であり、Ｕ４ｉｎは排水処理システム２００に流入する排水中の難分解物質濃度[ｍｏｌ／ｍ³]であり、ＭＬＳＳは汚泥濃度[ｋｇ／ｍ³]であり、Ｖは処理槽３１の容積[ｍ3]であり、Ｕ４は排水中の難分解物質濃度[ｍｏｌ／ｍ³]であり、Ｔは滞留時間[ｈｒ]（＝処理槽３１の容積Ｖ[ｍ³]／排水量Ａ[ｍ³／ｈｒ]）である。ｋ４は、処理槽３１における汚泥中の有効菌単位量あたりの難分解物質分解反応係数[１／ｋｇ／ｈｒ]であり、難分解物質分解菌の添加による効果を表す。難分解物質分解反応係数ｋ４は、有効菌量に応じて変動する値であってもよい。難分解物質分解率は、（Ｕ４ｏｕｔ－Ｕ４ｉｎ）Ａ／（Ｕ４ｉｎ）Ａで示される。

　上記特性モデルは、その傾きが難分解物質分解反応係数ｋ４に依存する特性グラフにて示される。図１２は、第４実施形態における特性グラフを説明する説明図である。図１２に、式（６）の特性グラフを実線で示す。特性グラフの縦軸は難分解物質分解率、横軸は汚泥あたりの負荷である。比較として、難分解物質分解菌を添加しない場合の特性グラフを破線で示す。難分解物質分解菌を添加する場合、難分解物質分解菌を添加しない場合よりも難分解物質分解率が大きくなる方向に特性グラフが移動する。なお図１２に示した特性グラフは単なる例示である。

　式（６）及び図１２より、汚泥あたりの負荷が小さい程、難分解物質分解率が大きくなることが分かる。従って、汚泥あたりの負荷を下げるよう、排水処理システム２００の運転条件を制御することにより、難分解物質分解率を向上させ、難分解物質量を低減させる（菌添加による効果を得る）ことができる。

　図１３は、第４実施形態の情報処理システム１００により実行される処理手順を示すフローチャートである。図６と共通する処理については同一のステップ番号を付しその詳細な説明を省略する。

　情報処理システム１００は、ステップＳ１０１～ステップＳ１０７の処理を実行し、特性モデルを生成する。ステップＳ１０３において、情報処理装置１の制御部１１は、例えば、難分解物質分解菌の種類、難分解物質分解菌の添加量、排水の流量、及び排水中の難分解物質濃度を含む排水情報を取得する。ステップＳ１０４において、制御部１１は、例えば、汚泥濃度ＭＬＳＳを含む汚泥情報を取得する。

　ステップＳ１０６において、制御部１１は、ユーザの排水処理システム２００における排水情報及び汚泥情報を用いて、複数の実測データに基づくフィッティング計算により、パラメータとして難分解物質分解反応係数ｋ４を算出する。ステップＳ１０７において、制御部１１は、難分解物質分解反応係数ｋ４を含む、汚泥あたりの負荷に対する難分解物質分解率の変化を示す特性モデルを生成する。

　制御部１１は、生成した特性モデルを用いて、排水処理システム２００の難分解物質分解率が所定条件を満たす汚泥あたりの負荷を特定する（ステップＳ４０１）。詳細には、制御部１１は、難分解物質分解率が予め設定される閾値以上となるよう、排水処理システム２００の負荷の閾値（閾値の範囲）を特定する。制御部１１は、排水処理システム２００の負荷が特定した閾値未満（閾値の範囲内）となる運転条件を特定する（ステップＳ１０９）。

　本実施形態によれば、排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報に基づいて、難分解物質分解菌を添加した場合における、難分解物質分解率を示す特性モデルを生成できる。特性モデルを用いて、排水中の難分解物質量を低減するための運転条件を特定することができ、特定された運転条件に応じて排水処理を実行することで、排水処理システムにおける排水の状態を最適化することができる。

　上述の各実施形態にて説明した複数の特性モデルは、適宜組み合わせて用いることができる。排水処理システム２００には、汚泥又は排水の状態に応じ、汚泥分解菌、沈降性向上菌、悪臭物質分解菌及び難分解物質分解菌から選択される複数の菌を添加し得る。この場合、情報処理装置１は、添加される菌の種類に応じた複数の特性モデルそれぞれを用いて、複数の特性モデルそれぞれにおける排水処理システム２００の特性が所定条件を満たすような運転条件を特定する。特定した運転条件を総合して、最適な運転条件を導出する。

　例えば、情報処理装置１は、第１の特性モデルに基づいて排水処理システム２００の特性が所定条件を満たす第１の運転条件を特定する。また、情報処理装置１は、第２の特性モデルに基づいて排水処理システム２００の特性が所定条件を満たす第２の運転条件を特定する。情報処理装置１は、第１の運転条件及び第２の運転条件の両方を満たす操作内容、制御量等を含む運転条件を決定する。複数の運転条件を提案する場合、予め設定される各運転条件（操作内容、操作変数等）の優先順位に従い、運転条件を順次決定してもよい。これにより、各菌の添加態様に応じた統合的な評価が可能となる。

（第５実施形態）
　第５実施形態では、推算モデルを用いて特性モデルにおけるパラメータを出力する。以下では主に第１実施形態との相違点を説明し、第１実施形態と共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

　図１４は、第５実施形態の情報処理システム１００の構成を示すブロック図である。第５実施形態の情報処理装置１は、記憶部１２に、推算モデル１２４を記憶している。推算モデル１２４は、機械学習により生成された機械学習モデルである。推算モデル１２４は、人工知能ソフトウェアの一部を構成するプログラムモジュールとしての利用が想定される。情報処理装置１は、推算モデル１２４を用いて特性モデルにおけるパラメータを出力する。

　図１５は、推算モデル１２４の概要を示す説明図である。推算モデル１２４は、所定の訓練データを学習済みのモデルである。推算モデル１２４は、排水処理システム２００における排水情報及び汚泥情報を入力として、排水処理システム２００の特性を示す特性モデルのパラメータを出力する。推算モデル１２４は予め、情報処理装置１又は外部装置において、ニューラルネットワークを用いた深層学習によって構築される。記憶部１２には、例えば特性モデルの種類ごとに生成された複数の推算モデル１２４が記憶されている。

　以下では、菌として汚泥分解菌を排水処理システム２００に添加した場合における、排水処理システム２００の汚泥生成率を示す特性モデルにおけるパラメータ、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを出力する推算モデル１２４について説明する。

　情報処理装置１は、所定の訓練データを学習する機械学習を行って推算モデル１２４を事前に生成しておく。そして情報処理装置１は、情報処理端末２から取得した排水情報及び汚泥情報を推算モデル１２４に入力し、特性モデルのパラメータを出力する。

　推算モデル１２４は、排水情報及び汚泥情報を入力する入力層と、パラメータを出力する出力層と、特徴量を抽出する中間層（隠れ層）とを備える。中間層は、入力データの特徴量を抽出する複数のノードを有し、各種パラメータを用いて抽出された特徴量を出力層に受け渡す。入力層に、検出値が入力された場合、学習済みパラメータによって中間層で演算が行なわれ、出力層から、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂに関する出力情報が出力される。

　推算モデル１２４へ入力される入力情報は、ユーザの排水処理システム２００における排水情報及び汚泥情報である。排水情報は、排水処理システム２００における排水を構成する排水構成物の組成に関する情報を含む。推算モデル１２４の入力となり得る排水情報には、図４に示した排水情報と同様のデータが挙げられるが、これらに限定されるものではない。本実施形態において、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを出力する推算モデル１２４へ入力される排水情報は、ＴＮ、ＴＰ、ＳＳ、その他各成分を含んでよい。

　汚泥情報は、排水処理システム２００における汚泥を構成する汚泥構成物の組成に関する情報を含む。推算モデル１２４の入力となり得る汚泥情報には、図４に示した汚泥情報と同様のデータが挙げられるが、これらに限定されるものではない。本実施形態において、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを出力する推算モデル１２４へ入力される汚泥情報は、死菌率、菌叢、ＳＶ、ＳＶＩ、糸状性細菌の含量、フロックサイズ、原生動物種・数、有機化合物／無機化合物比率、糖／タンパク質含量を含んでよい。

　推算モデル１２４から出力される出力情報は、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂである。出力層は、設定されている汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂに各々対応するノードを含み、各汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂに対する確度をスコアとして出力する。情報処理装置１は、スコアが最も高い汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂ、あるいはスコアが閾値以上である汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを出力層の出力値とすることができる。なお出力層は、それぞれの汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂの確度を出力する複数の出力ノードを有する代わりに、最も確度の高い汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを出力する１個の出力ノードを有してもよい。

　情報処理装置１の制御部１１は、過去に収集した大量の排水情報及び汚泥情報に、既知のパラメータが付与された情報群を訓練データとして予め収集して推算モデル１２４を学習する。情報処理装置１は、例えば排水処理システムＤＢ１２２及び排水・汚泥情報ＤＢ１２３に蓄積した情報に基づいて訓練データを生成してよい。情報処理装置１は、排水情報ＩＤ及び汚泥情報ＩＤに基づいて、排水・汚泥情報ＤＢ１２３に記憶する排水情報及び汚泥情報に対し、排水処理システムＤＢ１２２に記憶する実測データに基づくパラメータをラベル付けすることで生成される訓練データを取得する。

　情報処理装置１は、取得した訓練データに基づいて、排水情報及び汚泥情報を入力した場合に、排水情報及び汚泥情報に応じたパラメータを出力するよう、例えば誤差逆伝播法を用いて、推算モデル１２４を構成する各種パラメータ及び重み等を学習する。このようにして、排水情報及び汚泥情報に対し、排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを適切に推算可能に学習された推算モデル１２４を構築することができる。

　情報処理装置１は、他の各特性モデルにおけるパラメータについても同様に推算モデル１２４を構築する。すなわち、情報処理装置１は、排水情報及び汚泥情報を入力した場合に、汚泥密度増加係数ｋ２、悪臭物質分解反応係数ｋ３、難分解物質分解反応係数ｋ４それぞれを出力する推算モデル１２４を構築する。なお推算モデル１２４へ入力される排水情報及び汚泥情報は、予測対象のパラメータに応じて適宜に変更され得る。

　推算モデル１２４はさらに、ユーザの排水処理システム２００に応じて複数用意されることが好ましい。具体的には、推算モデル１２４は、排水処理システム２００の処理対象となる排水の種類に応じて複数用意されるとよい。例えば、化学プラントにおける排水と、食品工場における排水とでは、排水構成物の組成が大きく異なる。従って、排水の種類ごとに推算モデル１２４を構築することで、より好適にパラメータを推算することができる。

　また推算モデル１２４は、ユーザの排水処理システム２００ごとに、個々に用意されてもよい。情報処理装置１は、例えば、上述のような訓練データを用いて排水の種類ごとに推算モデル１２４を構築した後、各ユーザの排水処理システム２００における排水情報及び汚泥情報を用いてさらにファインチューニングを行う。情報処理装置１は、排水処理システム２００の排水処理システムＩＤと、個々の推算モデル１２４とを対応付けて記憶部１２に記憶する。これにより、効率的且つ好適に、個々の排水処理システム２００に対するパラメータを推算することができる。

　推算モデル１２４の構成は限定されるものではなく、排水情報及び汚泥情報に応じたパラメータを認識可能であればよい。推算モデル１２４は、サポートベクタマシン、回帰木等、他の学習アルゴリズムで構築された学習モデルであってよい。推算モデル１２４は、時系列で取得した排水情報及び汚泥情報を入力とするのもであってもよい。時系列データを用いる場合、推算モデル１２４は、ＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）、Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ等であってもよい。推算モデル１２４は、ルールベースの手法によりパラメータを出力するものであってもよい。

　図１６は、第５実施形態の情報処理システム１００により実行される処理手順を示すフローチャートである。以下では、菌として汚泥分解菌を排水処理システム２００に添加した場合における、排水処理システム２００の汚泥生成率を示す特性モデルを生成する。

　情報処理端末２の制御部２１は、排水処理システム２００の情報、排水情報、及び汚泥情報を情報処理装置１へ送信する（ステップＳ５０１）。排水情報及び汚泥情報には、特性モデルの生成に必要な各項目に対するデータが含まれる。

　情報処理装置１の制御部１１は、排水処理システム２００の情報、排水情報、及び汚泥情報を受信する（ステップＳ５０２）。

　制御部１１は、記憶部１２に記憶する複数の推算モデル１２４のうち、生成する特定モデルに応じた推算モデル１２４を選択する（ステップＳ５０３）。なお排水の種類ごとに推算モデル１２４が用意されている場合には、制御部１１は、排水処理システムＤＢ１２２に記憶する情報に基づいて、排水処理システム２００の情報に含まれる排水処理システムＩＤに対応付けられる排水種類を特定する。制御部１１は、特定した排水種類に応じた推算モデル１２４を選択する。また、ユーザの排水処理システム２００ごとに推算モデル１２４が用意されている場合には、制御部１１は、排水処理システムＩＤに対応付けられる推算モデル１２４を選択する。

　制御部１１は、受信した排水情報及び汚泥情報を推算モデル１２４に入力する（ステップＳ５０４）。制御部１１は、推算モデル１２４から出力される特性モデルのパラメータ、汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを取得する（ステップＳ５０５）。制御部１１は、取得した汚泥転換率ａ及び汚泥分解速度Ｂを含む特性モデルを生成する（ステップＳ５０６）。

　制御部１１は、生成した特性モデルを用いて、排水処理システム２００の汚泥生成率又は汚泥引抜率が所定条件を満たす汚泥負荷の閾値を特定し（ステップＳ５０７）、汚泥負荷が特定した閾値未満（閾値の範囲内）となる運転条件を特定する（ステップＳ５０８）。制御部１１は、排水情報、汚泥情報、特性モデル及び運転条件を排水処理システムＤＢ１２２及び排水・汚泥情報ＤＢ１２３にそれぞれ記憶する（ステップＳ５０９）。

　以降、情報処理システム１００は、図６に示すステップＳ１１１～ステップＳ１１４の処理を実行し、特定した運転条件に基づく排水処理システム２００の制御を行う。

　上記では、情報処理装置１によりパラメータの導出等を実行する例を説明したが、各処理の主体は限定されるものではない。例えば、情報処理端末２に推算モデル１２４が記憶され、情報処理端末２側でパラメータを導出してもよい。

　情報処理システム１００は、定期的な間隔で上述の処理を繰り返し実行することにより、排水情報及び汚泥情報を定期的に収集し、特性モデルにおけるパラメータを適宜更新することが好ましい。情報処理装置１は、所定期間ごとに情報処理端末２から排水情報及び汚泥情報を取得し、排水・汚泥情報ＤＢ１２３に記憶する。情報処理装置１は、所定期間ごとの排水情報及び汚泥情報に基づいて、所定期間ごとのパラメータを導出する。また情報処理装置１は、導出した所定期間ごとのパラメータを適用した特性モデルに基づいて、所定期間ごとの運転条件を特定し、情報処理端末２へ送信する。排水処理システム２００における排水や、排水を処理する処理槽３１等の装置の状態は、季節要因があり、処理時期によって大きく変化する。従って、所定期間ごとにパラメータを更新し、運転条件を見直すことで、長期間に亘り継続して排水処理システム２００の状態を好適に維持することができる。

　本実施形態によれば、推算モデル１２４を用いて、特性モデルのパラメータを容易に取得することができる。排水情報及び汚泥情報を取得するのみで、ラボ実験等を行う必要なく、ユーザの排水処理システム２００に応じた特性モデルを生成することができるため、特性モデルの生成に係る工数を低減し、情報処理システム１００の利便性を高めることができる。

（第６実施形態）
　第６実施形態では、菌の管理情報を出力する。以下では主に第１実施形態との相違点を説明し、第１実施形態と共通する構成については同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

　図１７は、第６実施形態の情報処理システム１００により実行される処理手順を示すフローチャートである。

　情報処理端末２の制御部２１は、排水処理システム２００に添加する菌の使用状況を情報処理装置１へ送信する（ステップＳ６０１）。菌の使用状況には、例えば菌の使用日及び使用量が含まれる。制御部２１は、排水処理システム２００に菌が添加される度、使用状況を送信してもよく、所定間隔ごとに、当該期間における使用状況を送信してもよい。

　情報処理装置１の制御部１１は、菌の使用状況を受信する（ステップＳ６０２）。制御部１１は、受信した菌の使用状況に基づいて、ユーザの排水処理システム２００における菌の使用量が所定値以上であるか否かを判定する（ステップＳ６０３）。制御部１１は、例えば所定の基準日（例えば前回の菌の発注日、充填日等）以降における菌の使用量の合計が、予め設定される所定値以上であるか否かを判定する。制御部１１は、菌の使用量に基づく在庫量が予め設定される所定値未満であるか否かを判定してもよい。

　使用量が所定値未満であると判定した場合（ステップＳ６０３：ＮＯ）、制御部１１は、ステップＳ６０７に処理を進める。使用量が所定値以上であると判定した場合（ステップＳ６０３：ＹＥＳ）、制御部１１は、使用量が所定値以上である旨を報知するための使用情報を情報処理端末２へ送信する（ステップＳ６０４）。

　情報処理端末２の制御部２１は、使用情報を受信する（ステップＳ６０５）。制御部２１は、受信した使用情報を表示部２４へ表示する（ステップＳ６０６）。制御部２１は、音声アラート等により使用情報を出力してもよい。

　情報処理装置１の制御部１１は、菌の使用状況に基づいて、次回の菌の発注日、発注量等を含む菌の発注情報を特定する（ステップＳ６０７）。制御部１１は、特性モデルを用いて特定した運転条件における菌に関する情報を加味して、菌の使用量を推定し、発注情報を特定するとよい。制御部１１は、特定した菌の発注情報を情報処理端末２へ送信する（ステップＳ６０８）。なお制御部１１は、菌の使用量が所定値以上となったタイミングにて、上記発注情報を情報処理端末２へ送信してもよい。

　情報処理端末２の制御部２１は、菌の発注情報を受信する（ステップＳ６０９）。制御部２１は、受信した菌の発注情報を表示部２４へ表示し（ステップＳ６１０）、一連の処理を終了する。

　本実施形態によれば、情報処理装置１により、菌の使用状況が管理される。菌の発注に関する情報に加え、菌の使用量が多い場合には通知が出力されることで、菌の在庫切れを防止することができる。排水処理システム２００のオペレーションに加え、菌の管理を行うことで、排水処理システム２００の状態をより好適に維持することができる。

　１００　情報処理システム
　１　情報処理装置
　１１　制御部
　１２　記憶部
　１３　通信部
　１４　表示部
　１５　操作部
　１２１　特性モデル
　１２２　排水処理システムＤＢ
　１２３　排水・汚泥情報ＤＢ
　１Ｐ　プログラム
　１Ａ　記録媒体
　２　情報処理端末
　２１　制御部
　２２　記憶部
　２３　通信部
　２４　表示部
　２５　操作部
　２６　入出力部
　２Ｐ　プログラム
　２Ａ　記録媒体
　３　排水処理装置（排水処理システム）
　３１　処理槽
　３２ａ（３２）　処理前沈殿槽
　３２ｂ（３２）　処理後沈殿槽

Claims

　活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とに基づいて、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルを生成する
　処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
　前記特性モデルに基づいて、前記特性が所定条件を満たす前記排水処理システムにおける運転条件を特定する
　請求項１に記載の情報処理方法。
　前記排水情報は前記排水を構成する排水構成物の組成を含むか及び／又は前記汚泥情報は前記汚泥を構成する汚泥構成物の組成を含む
　請求項１又は請求項２に記載の情報処理方法。
　排水処理システムにおける余剰汚泥を削減する汚泥分解菌が前記菌として添加される前記排水処理システムにおける、汚泥あたりの負荷に対する汚泥引抜率又は汚泥生成率の変化を示す前記特性モデルを生成する
　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
　前記特性モデルは、下記式で表される

　[式中、ＭＬＳＳは汚泥濃度であり、Ｖは槽容積であり、ΔＣは処理炭素量であり、ａは汚泥転換率であり、Ｂは汚泥分解速度である。]
　請求項４に記載の情報処理方法。
　排水処理システムにおける汚泥の沈降性を向上する沈降性向上菌が前記菌として添加される前記排水処理システムにおける、汚泥あたりの有効菌量に対する汚泥密度の変化を示す前記特性モデルを生成する
　請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報処理方法。
　前記特性モデルは、下記式で表される

　[式中、Δρは汚泥密度変化であり、ｋ２は汚泥密度増加係数である。]
　請求項６に記載の情報処理方法。
　排水処理システムにおける排水中の悪臭物質を分解する悪臭物質分解菌が前記菌として添加される前記排水処理システムにおける、汚泥あたりの負荷に対する悪臭物質分解率の変化を示す前記特性モデルを生成する
　請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
　前記特性モデルは、下記式で表される

　[式中、Ｕ３ｏｕｔは排水処理システムから流出する排水中の悪臭物質濃度であり、Ｕ３ｉｎは排水処理システムに流入する排水中の悪臭物質濃度であり、ＭＬＳＳは汚泥濃度であり、Ｖは槽容積であり、Ｕ３は排水中の悪臭物質濃度であり、Ｔは滞留時間であり、ｋ３は悪臭物質分解反応係数である。]
　請求項８に記載の情報処理方法。
　排水処理システムにおける排水中の難分解物質を分解する難分解物質分解菌が前記菌として添加される前記排水処理システムにおける、汚泥あたりの負荷に対する難分解物質分解率の変化を示す前記特性モデルを生成する
　請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の情報処理方法。
　前記特性モデルは、下記式で表される

　[式中、Ｕ４ｏｕｔは排水処理システムから流出する排水中の難分解物質濃度であり、Ｕ４ｉｎは排水処理システムに流入する排水中の難分解物質濃度であり、ＭＬＳＳは汚泥濃度であり、Ｖは槽容積であり、Ｕ４は排水中の難分解物質濃度であり、Ｔは滞留時間であり、ｋ４は難分解物質分解反応係数である。]
　請求項１０に記載の情報処理方法。
　複数の前記特性モデルに基づいて、複数の前記特性モデルそれぞれにおける特性が所定条件を満たす前記排水処理システムにおける運転条件を特定する
　請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
　活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とに基づいて、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルを生成する生成部を備える
　情報処理装置。
　活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とに基づいて、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルを生成する
　処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
　活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とを取得し、
　排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報を入力した場合に前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する推算モデルに、取得した前記排水情報及び前記汚泥情報を入力して、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する
　処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
　出力された前記パラメータを適用した前記特性モデルに基づいて、前記排水処理システムにおける運転条件を特定する
　請求項１５に記載のプログラム。
　前記パラメータは、前記排水処理システムにより処理された有機汚濁物量に対する余剰汚泥の発生量を表す汚泥転換率、及び汚泥分解菌の添加による効果を表す汚泥分解速度を含み、
　前記特性モデルは、下記式で表される

　[式中、ＭＬＳＳは汚泥濃度であり、Ｖは槽容積であり、ΔＣは処理炭素量であり、ａは汚泥転換率であり、Ｂは汚泥分解速度である。]
　請求項１５又は請求項１６のいずれか１項に記載のプログラム。
　前記排水処理システムにおける前記菌の使用量を取得し、
　取得した前記菌の使用量が所定値以上となった場合、前記菌の使用量に関する使用情報を出力する
　請求項１５から請求項１７のいずれか１項に記載のプログラム。
　活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とを取得し、
　排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報を入力した場合に前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する推算モデルに、取得した前記排水情報及び前記汚泥情報を入力して、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する
　処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
　活性汚泥法を用いた排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とを取得する取得部と、
　排水処理システムにおける排水情報及び汚泥情報を入力した場合に前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する推算モデルに、取得した前記排水情報及び前記汚泥情報を入力して、前記排水処理システムの特性を示す特性モデルのパラメータを出力する出力部とを備える
　情報処理装置。
　活性汚泥法を用いた排水処理を実行する排水処理装置と、前記排水処理装置を制御する情報処理端末とを備える排水処理システムであって、
　前記情報処理端末は、
　前記排水処理システムにおける排水及び前記排水に添加される菌の情報を含む排水情報と、前記排水処理システムにおける汚泥の汚泥情報とを出力し、
　出力した前記排水情報及び前記汚泥情報に応じた前記排水処理システムにおける運転条件を取得し、
　取得した前記運転条件に基づく制御情報を前記排水処理装置へ出力し、
　前記排水処理装置は、
　前記情報処理端末から出力された前記制御情報に応じて排水処理を実行する
　排水処理システム。