(57)【要約】【課題】水処理における凝集フロック状態の判定を、水処理中でリアルタイムに行うことが可能な水処理方法を提供することにある。【解決手段】水処理方法は、凝集剤を原水に注入して凝集フロックを形成し、凝集フロックの画像データを画像取得装置により生成し、少なくとも凝集フロックの画像データを、機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルに入力し、凝集フロックの状態を示す判定結果をモデルから出力する。【選択図】図１
2020025943.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
凝集剤を原水に注入して凝集フロックを形成し、
前記凝集フロックの画像データを画像取得装置により生成し、
少なくとも前記凝集フロックの画像データを、機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルに入力し、
前記凝集フロックの状態を示す判定結果を前記モデルから出力する、水処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の水処理方法であって、
前記凝集フロックの画像データを画像取得装置により生成する工程は、前記凝集フロックを含む水を抽出してサンプリング容器内に導入し、前記サンプリング容器内の前記凝集フロックの画像データを画像取得装置により生成する工程である、水処理方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の水処理方法であって、
前記凝集フロックの画像データに加えて、水処理に関連する情報データを前記モデルに入力する、水処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の水処理方法であって、
前記凝集フロックの状態を示す判定結果は、凝集剤注入率の過不足を示す判定結果である、水処理方法。
【請求項５】
請求項４に記載の水処理方法であって、
前記判定結果は凝集剤注入率の制御に用いられる、水処理方法。
【請求項６】
請求項５に記載の水処理方法であって、
前記凝集フロックの状態とは無関係の、前記凝集剤注入率の基準値を基準値算定式により決定し、
前記基準値の補正値を、前記凝集剤注入率の過不足を示す前記判定結果に基づいて決定し、
前記基準値と前記補正値とから、前記凝集剤注入率を補正する工程をさらに含む、水処理方法。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の水処理方法であって、
前記画像データと、実際の凝集フロックの状態の良否を表す数値との組み合わせからなるデータセットを用いて、前記モデルを更新する工程をさらに含む、水処理方法。
【請求項８】
凝集剤が注入された原水を撹拌して凝集フロックを形成する撹拌槽と、
前記凝集フロックの画像データを生成する画像取得装置と、
機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルを有するコンピュータを備え、
前記コンピュータは、前記モデルが格納された記憶装置と、少なくとも前記画像データを前記モデルに入力し、前記凝集フロックの状態を示す判定結果を前記モデルから出力するための演算を実行する処理装置を備えている、水処理システム。
【請求項９】
入力層と、複数の隠れ層と、出力層とを有するニューラルネットワークからなるモデルの前記入力層に、少なくとも凝集フロックの画像データを入力するステップと、
前記ニューラルネットワークを構成する多層パーセプトロンのアルゴリズムに従って演算を実行することによって、前記出力層から、凝集フロックの状態の良否を表す数値を出力するステップをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械学習アルゴリズムを用いたモデルと、凝集フロックの静止画像又は連続画像から、凝集フロックの状態を判定する水処理方法および水処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータ計算能力の飛躍的向上や通信インフラ環境の整備、解析アルゴリズムの進化によって、第３次の人工知能ブームとなっている。通信インフラ環境の整備によって、大量のデータを容易に取得することが可能となり、これまでの人工知能ブームとは異なって、実社会での活用期待が高まっている。
【０００３】
機械学習／人工知能は、様々な分野への適用が期待されており、水処理分野でも、その活用方法の模索がなされている。機械学習／人工知能の水処理分野での活用方法の一つに、未知の環境、例えば、時間的に将来における目的変数の予測が挙げられる。未知の環境における目的変数の予測方法の一つに、解析的なアプローチがある。これは物理現象を理論的に解析し、それを方程式化するものである。一方で、機械学習／人工知能による未知の環境における目的変数の予測は、入力と出力間の自然法則に則った理論的な関係の解析を行わないままに、入力と出力間の相関関係を統計的に分析し、関係式の例として回帰式を作成するものである。
【０００４】
水処理分野では、起きている現象を理論的に解析することが難しい場合もあり、理論的な背景を解明しないままに、入力から出力を予測することができる機械学習／人工知能は、有効に活用できる局面が多くあることが予想される。
【０００５】
人工知能ブーム自体は前記の通り、今回で３度目のブームを迎えている。１９８０年代後半に起きた第二次人工知能ブームの主役アルゴリズムは、ニューラルネットワークだった。第一次人工知能ブームの際には、入力層と出力層のみで構成されていたパーセプトロンに隠れ層を追加することと、「誤差逆伝播法」と呼ばれる学習方法の確立によって、第二次の人工知能ブームとなった。結局、第二次人工知能ブームは廃れることとなるが、課題によっては満足な予測精度を得られなかったことが要因の一つだったと言われている。今回の第三次の人工知能ブームは、ニューラルネットワークの隠れ層を多層化したディープラーニング（深層学習）が主役であり、学習アルゴリズムの進歩などによって、適用する課題によっては高い精度を発揮できるようになったことがブームの一因である。本明細書では、入力層と、二層以上の隠れ層と、出力層で構成されるニューラルネットワークを用いた機械学習をディープラーニングと称する。また、人工知能は、機械学習よりも広い概念であり、人工知能を作成するための手段の一つとして機械学習がある。
【０００６】
さて、水処理分野に話を戻すと、水処理においては、原水中の濁質などの懸濁成分、およびバイオポリマー、フミン酸などの溶解性成分を効率的に除去するために、アルミニウムや鉄といった多価カチオンを含む凝集剤を用いて、懸濁成分や溶解性成分を集塊させる、凝集処理を行うことが多くある。凝集により形成される汚れの塊は凝集フロックと称される。この凝集フロックは、凝集槽の後段に設けられた沈澱槽で沈澱されるか、あるいは、沈澱させずに、直接砂ろ過や膜ろ過に供される。
【０００７】
この時、凝集フロックの状態が各処理の処理性能に大きな影響を与える。例えば、沈澱処理においては、凝集フロックの大きさと密度が凝集フロックの沈降速度に影響を与える。また、ろ過処理においては、凝集フロックの形成が不十分で凝集フロックに取り込まれなかった微小な成分、例えばピコプランクトンや溶解性色度成分などは、ろ過水中にリークする。また、不完全な凝集フロックは、ろ過砂や膜細孔を閉塞させ、ろ過抵抗の上昇速度の増加や、深刻な膜ファウリングの発生を招くこともある。従って、凝集フロックの状態を監視することは、水処理においては極めて重要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平３−１７５３３９号公報
【特許文献２】特開２０１５−１９２９６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
この凝集フロックの状態を、水質からリアルタイムに判断することは困難である。すなわち、凝集剤を注入してから凝集フロックが形成され、沈澱やろ過を経て最終的に処理水が得られ、処理水の水質を測定するまで、凝集操作が適切であったか、つまり凝集フロック形成が良好であったかを判定することは困難である。
【００１０】
時に原水性状は台風やゲリラ豪雨の発生により、短期間に著しく変動することがある。例えば１０分の間に濁度が５度から１，０００度にまで急上昇する場合なども近年間々ある。このような状況では、前述のように処理水の水質の確認を行ってから、凝集剤の注入率の見直しを実施しても、凝集剤を注入してから処理水を得るまでに通常数十分〜数時間を要するため、時間的に間に合わない。
【００１１】
そこで、実際に原水変動が浄水場などで起こった場合は、原水水質に基づき、過去の知見などからベテランの運転員が凝集剤注入率を決定し、凝集槽のフロックの状態を目視で確認しながら、さらに決定した注入率が適性であったか否かを見極めて、必要があれば再度凝集剤注入率の見直しを行っている。あるいは、実際に原水を採取し、複数のビーカーに等量ずつ分取し、数種類の凝集剤注入率を設定して凝集試験、所謂ジャーテストを行い、現状の原水に対する適切な凝集剤注入率を決めている。
【００１２】
しかし、前者の場合は運転員の経験と技量に依るところが大きく、技術継承の課題を抱える水処理業界において、賢明な方法とは言い難い。また、後者の場合は、運転員によるムラは少なくなるが、手間がかかり、かつ、ジャーテストの結果が出るまでに１５分程度はかかるため、前述の原水の著しい変動には対応できない。
【００１３】
そこで、凝集フロックの状態をリアルタイムに把握し、凝集処理をより適切に行うための技術が求められている。
特許文献１には、水面下でフロックを撮像し、画像処理を行って、各フロックの粒径を数値化し、粒径分布を求めるフロック監視装置に関する記述がある。また、同装置を用いて運転制御を行うことに関する記述がある。
【００１４】
特許文献２には、フロック形成槽内、あるいは、混和槽およびフロック形成槽内でフロック粒径測定装置により、フロック形成過程における複数個所でフロック粒径を測定し、得られたフロック粒径の差または比から、フロック形成異常を検知する水処理システムに関する記述がある。
【００１５】
いずれの場合も、凝集フロックの粒径を基に、凝集状態の判断を行なっているが、現実には凝集フロックの良否はフロック粒径のみで判断することは難しい。例えば、凝集剤の最適注入率が４０ｍｇ／Ｌと判断される原水に対して、凝集剤注入率を１０、２０、３０、４０、５０、６０ｍｇ／Ｌとし、それぞれのフロック粒径を測定した場合、凝集剤注入率が４０ｍｇ／Ｌを超えると凝集剤過多となり、荷電中和が起こらず、フロック形成不良が起こりフロック粒径は小さくなる。そうすると、凝集剤注入率６０ｍｇ／Ｌのときのフロック粒径と凝集剤注入率３０ｍｇ／Ｌのときのフロック粒径がほぼ同じとなることがある。このような場合に、フロック粒径を基準とした制御を行なうと、凝集剤の注入率の見直しを誤る可能性がある。
【００１６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ディープラーニング等の機械学習アルゴリズムにより、凝集フロックの状態を、粒径を含む多様な要素を含めて学習し、ベテランの運転員と同等、あるいは同等以上の凝集フロック判定が可能なモデルを構築することで、水処理における凝集フロック状態の判定を、水処理中でリアルタイムに行うことが可能な水処理方法を提供することにある。また、本発明の目的は、そのような水処理方法を実行できる水処理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
一態様では、凝集剤を原水に注入して凝集フロックを形成し、前記凝集フロックの画像データを画像取得装置により生成し、少なくとも前記凝集フロックの画像データを、機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルに入力し、前記凝集フロックの状態を示す判定結果を前記モデルから出力する、水処理方法が提供される。
【００１８】
機械学習アルゴリズムとしては、ディープラーニング法（深層学習法）が好適である。ディープラーニング法は、隠れ層が多層化されたニューラルネットワークをベースとする学習法である。本明細書では、入力層と、二層以上の隠れ層と、出力層で構成されるニューラルネットワークを用いた機械学習をディープラーニングと称する。ディープラーニング法を用いることで、これまで人の目と経験を基に良否を判定していた凝集フロックの状態を、凝集フロックの画像データに基づいてコンピュータにより判定が可能となる。
【００１９】
例えば、凝集剤注入率６０ｍｇ／Ｌのときのフロック粒径と凝集剤注入率３０ｍｇ／Ｌのときのフロック粒径がほぼ同じとなることがある。しかしながら、実際の３０ｍｇ／Ｌと６０ｍｇ／Ｌのときのフロックの状態を比較すると、フロックの密度、所謂締まり具合や、色合い、形状などに細かな差がある。機械学習／ディープラーニングによれば、画像データとその画像データに対応する正解データの組み合わせを大量に繰り返しコンピュータに学習させることで、時に人間以上の精度で画像の判別を行うことが可能となる。
【００２０】
本明細書において、水処理とは、浄水処理、用水処理、排水処理を指し、特に、水に対してポリ塩化アルミニウム（ＰＡＣｌ）、硫酸ばんど、塩化第二鉄、ポリ鉄、ポリシリカ鉄（ＰＳＩ）、有機凝結剤、ポリマーなどの無機凝集剤または有機凝集剤を注入する凝集操作を伴う水処理を対象としている。
【００２１】
水処理システム内における現在の凝集フロックは、水処理中に画像取得装置により撮影される。凝集フロックの画像は、静止画像または連続画像のいずれであってもよい。
【００２２】
一態様では、前記凝集フロックの画像データを画像取得装置により生成する工程は、前記凝集フロックを含む水を抽出してサンプリング容器内に導入し、前記サンプリング容器内の前記凝集フロックの画像データを画像取得装置により生成する工程である。
【００２３】
後述する機械学習アルゴリズムのうちディープラーニング法を用いたモデルの構築においては、画像の特徴付けを人ではなくコンピュータが行うため、凝集フロック以外の情報、例えば背景や画像の明るさなども、モデルの構築に影響を与える可能性がある。それ故に、画像取得装置、例えばカメラを水槽の中に設置した場合、水槽の構造物の画像への映り込みや、天候による明るさの違いが発生することがある。そこで、上記の通り、凝集フロックを含む水を水処理領域から抽出し、背景および明るさが一定に保たれたサンプリング容器に導入し、サンプリング容器内の凝集フロックを撮影することにより、ディープラーニングに適した画像データを取得することが可能となる。
【００２４】
上記の手段で得られた凝集フロックの画像データを、機械学習アルゴリズムによって構築されたモデルに入力し、現在の凝集フロックの状態の良否、すなわち、水処理が適切に行われているか否かを凝集フロックの状態からリアルタイムに判定する。機械学習アルゴリズムは、凝集フロックの粒径を含む多様な要素を学習する。したがって、機械学習アルゴリズムによって構築されたモデル（すなわち学習済みモデル）は、従来の粒径を基にした凝集判定技術よりも、更に精度の高い凝集フロック状態の良否判定が可能である。
【００２５】
モデルの構築において、学習データの説明変数を凝集フロックの画像データ、学習データの目的変数を凝集フロックの状態の良否を表す数値、例えば、１：非常に悪い、２：悪い、３：やや良い、４：良い、５：非常に良いという５段階評価として与えることができる。一実施形態では、凝集フロックの状態の良否を表す数値を、凝集剤注入率の過不足を表す数値として与えることもできる。例えば、１：少ない、２：やや少ない、３：最適、４：やや多い、５：多いという５段階評価を、凝集剤注入率の過不足を表す数値に用いることができる。ただし、本発明は、５段階評価に限らず、例えば３段階評価、または１０段階評価であってもよい。
【００２６】
実際の凝集剤注入率が上記５段階評価のうちのどれに該当するかは、凝集処理の後段の沈澱処理での処理水の濁度や色度、ベテラン運転員の凝集フロックの見た目による判定、さらに後段の砂ろ過水の水質、砂ろ過等のろ過抵抗上昇速度、等から判定することが可能である。実際の凝集剤注入率の過不足を表す数値（上記例では１〜５）と、対応する凝集フロックの画像データとの組み合わせからなるデータセットは、モデルの構築および更新に使用される。実際の凝集剤注入率の過不足を表す数値は正解データであり、ディープラーニングなどの機械学習に使用される。一実施形態では、正解データは、実際の凝集フロックの状態の良否を示す数値（上記例では１〜５）であってもよい。
【００２７】
図１は、凝集フロックの状態を判定するモデルの一実施形態を示す模式図である。モデルは、入力層３０１と、複数の隠れ層（中間層ともいう）３０２と、出力層３０３を有したニューラルネットワークである。図１に示すモデルは、４つの隠れ層３０２を有しているが、モデルの構成は図１に示す実施形態に限られない。モデルの入力層３０１には凝集フロックの画像データが入力される。より具体的には、凝集フロックの画像データを構成する各ピクセルの数値が入力層３０１に入力される。一例では、凝集フロックの画像データがグレースケール画像データである場合は、各ピクセルのグレーレベル（通常は０〜２５５内の数値）がモデルの入力層３０１の各ノード（ニューロン）に入力される。凝集フロックの画像データがカラー画像データである場合は、各ピクセルの赤色、緑色、青色を表す数値がモデルの入力層３０１の対応するノード（ニューロン）に入力される。
【００２８】
図１に示す例では、モデルの出力層３０３は、凝集フロックの状態の良否の判定結果を表す数値を出力する。例えば、凝集フロックの状態の良否が、１：非常に悪い、２：悪い、３：やや良い、４：良い、５：非常に良いという５段階評価で表される場合では、モデルの出力層３０３は、１から５までのいずれかの数値を出力する。ただし、図１に示すモデルの構成は一例であって、本発明は、図１に示す例に限定されない。
【００２９】
上記のように構築されたモデルに、現在の凝集フロックの画像データを入力すると、コンピュータは、ニューラルネットワークを構成する多層パーセプトロンのアルゴリズムに従って演算を実行し、出力層３０３は、凝集フロックの状態の良否の判定結果を示す数値、または凝集剤注入率の過不足の判定結果を表す数値を出力する。運転員は判定結果に基づいて、水処理システムの運転の最適化を目指すことが可能となる。
【００３０】
一態様では、前記凝集フロックの画像データに加えて、水処理に関連する情報データを前記モデルに入力する。
【００３１】
図２は、凝集フロックの状態を判定するモデルの他の実施形態を示す模式図である。この実施形態では、学習データの説明変数は、凝集フロックの画像データに加えて、水処理に関連する情報データを含む。モデルの入力層３０１は、凝集フロックの画像データが入力されるノード（ニューロン）と、情報データが入力されるノード（ニューロン）を有する。本実施形態によれば、凝集フロックの画像データのみを説明変数としたモデルに比べて、判定精度を向上させることが可能である。
【００３２】
情報データは、水処理システムの運転条件を表すデータである。より具体的には、情報データは、原水の濁度、色度、ｐＨ、Ｍ−アルカリ度、全有機炭素（ＴＯＣ）、化学的酸素要求量（ＣＯＤ）、紫外線吸光度、水温、原水流量、天候、降雨量、凝集剤注入率のうちの少なくとも１つを含む。モデルを利用した水処理システムの自動制御を行うことに鑑みると、情報データに含まれる項目は、手分析で得られる項目よりも、自動的にセンサで取得できる項目であることが望ましい。
【００３３】
特に、凝集操作においては、ｐＨとＭ−アルカリ度が凝集の良否にとって重要である。例えば、凝集剤注入率が同等でも、ｐＨおよび／またはＭ−アルカリ度が異なると、凝集フロックの状態は異なる。そこで、上記の通り、凝集フロックの画像データのみではなく、原水のｐＨ、Ｍ−アルカリ度、凝集剤注入率なども含めた情報データを用いて、機械学習アルゴリズムに従ってモデルが構築される。実際の水処理中は、凝集フロックの画像データ、原水のｐＨ、Ｍ−アルカリ度、凝集剤注入率などの情報データは、学習済みのモデルに入力される。
【００３４】
一態様では、凝集フロックの状態を示す判定結果は、凝集剤注入率の過不足を示す判定結果である。
一態様では、前記判定結果は凝集剤注入率の制御に用いられる。
【００３５】
凝集剤注入率の過不足の判定結果から、水処理システムの運転を自動的に最適化することが可能となる。例えば、判定結果を所定の周期で、例えば１分毎に出力する。ある時刻Ｔにおいて、判定結果が１：「少ない」であれば、現在の凝集剤注入率を０．５分間で＋５０％だけ増加させ、２：「やや少ない」であれば、現在の凝集剤注入率を０．５分間で＋２５％だけ増加させ、３：「最適」であれば、現在の凝集剤注入率を不変とし、４：「やや多い」であれば、現在の凝集剤注入率を０．５分間で−２５％だけ低下させ、５：「多い」であれば、現在の凝集剤注入率を０．５分間で−５０％だけ低下させる。続いて、時刻Ｔ＋１において再度判定結果を出力し、凝集剤注入率を同様に調整する。このステップを最適の判定結果が出力されるまで繰り返し行う。
【００３６】
上記例では、凝集剤注入率の過不足の判定結果を表す数値は、１から５のいずれかであるが、本発明は上記例に限定されない。一実施形態では、凝集剤注入率の過不足の判定結果を表す数値は、＋５０％（「少ない」に対応）、＋２５％（「やや少ない」に対応）、０％（「最適」に対応）、−２５％（「やや多い」に対応）、−５０％（「多い」に対応）のいずれかであってもよい。
【００３７】
ここで、時刻０、つまり水処理システムにおける既往の制御から上記モデルに基づく制御に切り替えるとき、あるいは水処理システムの運転を新たに開始するときは、制御を開始する時刻における凝集剤注入率は、その水処理システムの過去の知見、熟練者の判断、ジャーテストなどの回分試験、などから決定される値とすればよい。ここで決定された凝集剤注入率により、水処理システムの制御は開始される。その後は、凝集剤が注入されてから、画像取得装置で撮影するポイントまでの水の流達時間を考慮した上で、上記モデルを用いた凝集剤注入率の最適化のための制御を開始すると良い。
【００３８】
一態様では、前記水処理方法は、前記凝集フロックの状態とは無関係の、前記凝集剤注入率の基準値を基準値算定式により決定し、前記基準値の補正値を、前記凝集剤注入率の過不足を示す前記判定結果に基づいて決定し、前記基準値と前記補正値とから、前記凝集剤注入率を補正する工程をさらに含む。
【００３９】
ゲリラ豪雨の発生時など、水処理システムに流入する原水水質が短時間で急激に変化した場合、制御に遅れが生じ、処理水の水質悪化を招く場合がある。そこで、コンピュータは、凝集剤注入率の基準値を凝集フロックの状態とは無関係に決定するための基準値算定式を有しており、この基準値算定式を用いて凝集剤注入率の基準値を決定する。さらに、コンピュータは、前記基準値の補正値を、凝集剤注入率の過不足を示す判定結果から決定する。
【００４０】
基準値算定式は、例えば、原水水質計にて常時監視している原水水質（濁度、色度、ｐＨ、Ｍ−アルカリ度など）の値から、凝集剤注入率の基準値（Ｄ０）を決定するための式である。この基準値算定式は、例えば、水処理システムにおける過去の運用実績のデータセット、つまり原水水質の値と、対応する凝集剤注入率から、統計学的な解析手法により、原水水質の値から、対応する凝集剤注入率を算出する回帰式とすることが可能である。このように得られた凝集剤注入率の基準値に基づいて凝集剤は注入され、凝集フロックが形成される。
【００４１】
この凝集フロックを前述の方法で撮像し、凝集フロックの画像データを前述のモデルに入力することより、凝集剤注入率の過不足を判定する。ここで、Ｄ０を凝集剤注入率の基準値（ｍｇ／Ｌ）、ｄを凝集剤注入率の過不足の判定結果を表す正または負のパーセンテージ（％）で表される補正値とすると、補正された凝集剤注入率（Ｄ、ｍｇ／Ｌ）は、次の補正式（１）で表される。
Ｄ＝Ｄ０×（１＋ｄ／１００）      （１）
【００４２】
補正値ｄは、凝集剤注入率の過不足の判定結果を表す、＋５０％（「少ない」場合）、＋２５％（「やや少ない」場合）、０％（「最適」の場合）、−２５％（「やや多い」場合）、−５０％（「多い」場合）のうちのいずれかである。例えば、Ｄ０＝２０ｍｇ／Ｌ、ｄ＝−２５％の場合、補正された凝集剤注入率Ｄは１５ｍｇ／Ｌとなる。以上に示す実施形態により、凝集フロックの画像データに基づいた凝集剤注入率の制御を、より迅速に行うことが可能である。
【００４３】
一態様では、前記水処理方法は、前記画像データと、実際の凝集フロックの状態の良否を表す数値との組み合わせからなるデータセットを用いて、前記モデルを更新する工程をさらに含む。
【００４４】
機械学習アルゴリズムを用いた上記モデルは、そのモデルを用いた運転を実施している水処理システムにおいて、新たに得られるデータを基に継続的に更新される。これによって、最初にモデルを構築した際から、水処理システムにおける原水の性状が大きく変化した場合や、あるいは運転方法を変更した場合であっても、実情に合わせて更新されていくモデルは、適切な判定結果を継続的に出力することが可能となる。
【００４５】
一態様では、凝集剤が注入された原水を撹拌して凝集フロックを形成する撹拌槽と、前記凝集フロックの画像データを生成する画像取得装置と、機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルを有するコンピュータを備え、前記コンピュータは、前記モデルが格納された記憶装置と、少なくとも前記画像データを前記モデルに入力し、前記凝集フロックの状態を示す判定結果を前記モデルから出力するための演算を実行する処理装置を備えている、水処理システムが提供される。
【００４６】
一態様では、入力層と、複数の隠れ層と、出力層とを有するニューラルネットワークからなるモデルの前記入力層に、少なくとも凝集フロックの画像データを入力するステップと、前記ニューラルネットワークを構成する多層パーセプトロンのアルゴリズムに従って演算を実行することによって、前記出力層から、凝集フロックの状態の良否を表す数値を出力するステップをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００４７】
本発明に係る水処理方法によれば、機械学習アルゴリズムにより構築されたモデルと、小型カメラなどの画像取得装置によって得られた凝集フロックの画像データから、従来、人の目で判定していた凝集フロックの状態を、自動的に高精度でリアルタイムに判定することができ、より最適な水処理システムの運転が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】凝集フロックの状態を判定するモデルの一実施形態を示す模式図である。
【図２】凝集フロックの状態を判定するモデルの他の実施形態を示す模式図である。
【図３】水処理システムの一実施形態を示す図である。
【図４】水処理システムの他の実施形態を示す図である。
【図５】サンプリング容器および画像取得装置を模式的に示す正面図である。
【図６】サンプリング容器および画像取得装置を模式的に示す側面図である。
【図７】図３および図４に示す演算システムの少なくとも一部を構成するコンピュータの一実施形態を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
図３は水処理システムの一実施形態を示す図である。この水処理システムでは、急速ろ過法を用いている水処理システムにおいて学習済みモデルを用いて、凝集フロックの状態（凝集剤注入率の過不足）を判定し、凝集剤注入率の制御を行う。「発明が解決しようとする課題」に記載したモデルの構築、モデルの構成などを含む全ての説明は、以下に説明する水処理システムの各実施形態に適用される。
【００５０】
水処理システムは、原水を受ける着水井１と、着水井１に連結された撹拌槽としての急速撹拌槽２および緩速撹拌槽３と、原水に凝集剤を注入する凝集剤注入ポンプ５を備えている。本実施形態では、凝集剤注入ポンプ５は、急速撹拌槽２に接続されており、凝集剤を急速撹拌槽２内の原水に注入するように配置されている。一実施形態では、凝集剤注入ポンプ５は、着水井１と急速撹拌槽２とを連結する配管に接続されてもよい。
【００５１】
急速撹拌槽２は着水井１に連結され、緩速撹拌槽３は急速撹拌槽２に連結されている。急速撹拌槽２は、凝集剤が注入された原水を撹拌し、原水中の懸濁物質を凝集させて凝集フロックを形成する撹拌槽である。緩速撹拌槽３は、凝集フロックを含む水を撹拌し、凝集フロックを粗大化させる撹拌槽である。
【００５２】
緩速撹拌槽３には沈澱槽７が連結されている。緩速撹拌槽３で成長した凝集フロックを含む水は、沈澱槽７に送られ、凝集フロックは沈澱槽７内で沈澱される。沈澱槽７の構造は特に限定されないが、その内部に、傾斜板又は傾斜管が設けられており、凝集フロックを傾斜板又は傾斜管上に沈降させて凝集フロックを除去するように構成される場合もある。沈澱槽７にはろ過槽８が連結されており、沈澱槽７の上澄水はろ過槽８に送られる。ろ過槽８では、凝集剤の残渣や微小フロック等の不純物が上澄水から除去され、浄水となる。ろ過槽８の構成は特に限定されないが、一般に、砂ろ過または膜ろ過によって不純物を除去するように構成される。浄水は、沈澱槽７から浄水槽９に送られる。一実施形態では、沈澱槽７を省略してもよく、さらに緩速撹拌槽３も省略してもよい。この場合は、凝集フロックを含む水はろ過槽８に送られ、ろ過槽８で凝集フロックなどの不純物が除去される。
【００５３】
水処理システムは、急速撹拌槽２で形成された凝集フロックの画像データを生成する画像取得装置１２と、少なくとも前記画像データを、機械学習アルゴリズムによって構築されたモデルに入力し、凝集フロックの状態の良否の判定結果をモデルから出力する演算システム１００をさらに備えている。演算システム１００は、モデルを構築および更新するためのプログラム、および上記モデルが格納された記憶装置１１０と、プログラムに従って演算を実行する処理装置１２０（ＧＰＵまたはＣＰＵなど）を備えている。処理装置１２０は、少なくとも前記画像データをモデルに入力し、凝集フロックの状態の良否の判定結果をモデルから出力するための演算を実行する。
【００５４】
演算システム１００は、少なくとも１台のコンピュータから構成されている。前記少なくとも１台のコンピュータは、１台のサーバまたは複数台のサーバであってもよい。少なくとも凝集フロックの画像データに基づいて凝集剤注入率の過不足（すなわち、凝集フロックの状態の良否）を判定する上記モデルは、演算システム１００の記憶装置１１０内に格納されている。さらに、上述した基準値算定式も、演算システム１００の記憶装置１１０内に格納されている。
【００５５】
演算システム１００は、画像取得装置１２に通信線で接続されたエッジサーバであってもよいし、インターネットなどのネットワークによって画像取得装置１２に接続されたクラウドサーバであってもよし、あるいは画像取得装置１２に接続されたネットワーク内に設置されたフォグコンピューティングデバイス（ゲートウェイ、フォグサーバ、ルーターなど）であってもよい。演算システム１００は、インターネットなどのネットワークにより接続された複数のサーバであってもよい。例えば、演算システム１００は、エッジサーバとクラウドサーバとの組み合わせであってもよい。
【００５６】
本実施形態においては、凝集剤注入後の急速撹拌槽２内の凝集フロックを画像取得装置１２にて撮影する。画像取得装置１２は、凝集フロックの画像データを生成し、この画像データを演算システム１００に送る。演算システム１００は、画像データを画像取得装置１２から取得し、記憶装置１１０に記憶する。画像取得装置１２は急速撹拌槽２の上部（水面より上）に設置されている。ＬＥＤライトなどの照明器で急速撹拌槽２内の凝集フロックを照らし、画像取得装置１２が凝集フロックを明瞭に撮像できるようにする。なお、画像取得装置１２の設置位置は凝集フロックが明瞭に撮像できるのであれば、急速撹拌槽２の内部（水面下）、または急速撹拌槽２と緩速撹拌槽３を繋ぐ配管内などでも構わない。
【００５７】
画像取得装置１２は、静止画像または連続画像を生成することができるイメージセンサ（例えばＣＣＤイメージセンサまたはＣＭＯＳイメージセンサ）を備えたデジタルカメラである。デジタルカメラの仕様としては、常に焦点距離を一定とさせるため、マニュアルフォーカス機能を備えたものが望ましく、画素数は５００万画素以上、望ましくは１，０００万画素以上のものが好適である。
【００５８】
本実施形態では、撮像の対象とする凝集フロックは、急速撹拌内の凝集フロックである。これは、制御遅れを短くすることができ、凝集剤注入率の制御の観点から好ましいからである。原水変動が乏しい浄水場などであれば、緩速撹拌槽３内の粗大化した凝集フロックを撮像の対象としてもよい。
【００５９】
演算システム１００は、モデルから出力された凝集剤注入率の過不足の判定結果に基づいて、凝集剤注入ポンプ５に指令を発して凝集剤の注入率を調整する。具体的には、現在の凝集剤注入率が低いことを判定結果が示している場合は、演算システム１００は凝集剤注入ポンプ５に指令を発して凝集剤注入率を増加させる。現在の凝集剤注入率が高いことを判定結果が示している場合は、演算システム１００は凝集剤注入ポンプ５に指令を発して凝集剤注入率を低下させる。このように、演算システム１００は、モデルから出力された判定結果に基づいて凝集剤注入ポンプ５の動作を制御することにより、凝集剤の注入率を最適化することができる。モデルを用いた凝集剤注入率の最適化の開始時点における、凝集剤の注入率は、水処理システムの過去の運転に基づく知見やジャーテスト結果から決定される。
【００６０】
図３に示すように、着水井１には、水処理に関連する情報データを取得するための濁度センサ２１、ｐＨセンサ２２、Ｍ−アルカリ度測定器２３が設置されている。濁度センサ２１、ｐＨセンサ２２、Ｍ−アルカリ度測定器２３は演算システム１００に接続されており、濁度の測定値、ｐＨの測定値、Ｍ−アルカリ度の測定値は演算システム１００に送られるようになっている。さらに、情報データとして、全有機炭素（ＴＯＣ）、化学的酸素要求量（ＣＯＤ）、紫外線吸光度、水温、原水流量、天候、降雨量、凝集剤注入率のうちの少なくとも１つが演算システム１００に入力されてもよい。情報データとして演算システム１００に入力される数値は、センサから送信された測定値、または作業員により演算システム１００に入力された値であってもよい。
【００６１】
一実施形態では、上述した情報データは、凝集フロックの画像データとともに、説明変数として前述の学習済みのモデルの入力層に入力される。モデルは、目的変数である凝集剤注入率の過不足の判定結果を出力する。凝集フロック撮影時に画像取得装置１２に流達している原水の水質と、その時点での着水井１での原水の水質は異なる可能性があるため、取得した凝集フロックの画像データに対応する原水水質は、着水井１から画像取得装置１２までの流達時間を考慮した値を採用することが望ましい。
【００６２】
前記モデルの構築は、ディープラーニング法などを用いて、モデルを用いた運用前に図３に示す水処理システムにて各種データを取得し行う。ここで、機械学習アルゴリズムを用いたモデルにおいては、基本的に経験したことのない入力データに対する予測精度は低くなるため、モデルの構築におけるデータは、季節変動による原水水質の変化を含んだものが望ましい。従って、好ましくは１年以上に亘って取得されたデータを用いてモデルを構築することが望ましい。但し、原水水質が安定している場合はデータ取得期間を短縮することも可能である。また、原水を同一にする近隣の水処理システム、あるいは類似した原水を処理する水処理システムにおいてすでにモデルが構築されている場合、そのモデルを流用することも可能である。
【００６３】
モデルから出力される凝集フロック情報は、凝集フロックの状態の良否、すなわち凝集剤注入率の過不足に関するものである。本情報を参考に、水処理システムの運転員が凝集剤注入率の見直しを行ってもよいが、図３の通り、本情報を凝集剤の制御に組み込めば、連続的に凝集剤注入率の最適化を図ることが可能である。このようにして、本水処理システムは、継続的に安定運転が可能となる。
【００６４】
しかしながら、水処理システムの運転が長期化すると、原水水質が変化したり、運転フローの一部が変更したりして、モデルは適切な判定結果を出力できなくなることがある。そこで、モデルの更新を適宜行う必要がある。凝集剤注入率の過不足の判定結果が正しかったか否かは、沈澱槽７の出口部での上澄水の濁度（沈澱水濁度）の値に基づいて判断することができる。凝集処理が適切に行われなかった場合、凝集フロックの沈降性が悪くなったり、凝集せずに上澄水に残存した懸濁物質が多くなったりして、沈澱水濁度は高くなる。
【００６５】
そこで、本実施形態では、モデルの運用中、沈澱水濁度の値を、濁度センサ３０で継続的に取得し、流達時間を考慮した上で、前述の説明変数と目的変数のデータセットに補足情報として加える。この補足情報と、モデルの出力結果を比較し、モデルの精度を定期的に検証する。モデルの精度が運用当初よりも下がった場合においては、前記データセットの目的変数に、正解データを、補足情報を基に与え直し、ディープラーニング法などにより、モデルの更新を行う。
【００６６】
演算システム１００が、水処理システムのエッジ（現場）においているエッジサーバと、ネットワーク（例えばインターネット）によってエッジサーバに連結されたクラウドサーバとを備えている場合には、モデルの更新作業はクラウドサーバで行い、その後、更新されたモデル（すなわち学習済みのモデル）をエッジサーバに送信し、エッジサーバ内に格納することが望ましい。
【００６７】
図４は水処理システムの他の実施形態を示す図である。特に説明しない本実施形態の構成は、図３に示す実施形態と同じであるので、その重複する説明を省略する。本実施形態は、上述の実施形態と同様に、急速ろ過法を用いている処理システムにおいて学習済みのモデルを用いて、凝集剤注入率の過不足を判定し、凝集剤注入率の制御を行う方法の一例である。
【００６８】
本実施形態では、凝集フロックの撮影を水処理システムの水処理領域内で行うのではなく、遮光ハウジング４０内に配置されたサンプリング容器４１内で行う。すなわち、凝集フロックを含む水は、水処理領域から抽出され、水処理領域から分岐する抽出管４３を通じてサンプリング容器４１に導入される。そして、画像取得装置１２は、サンプリング容器４１内の凝集フロックを撮像する。本実施形態では、抽出管４３の一端は、急速撹拌槽２と緩速撹拌槽３とを繋ぐ配管に接続されている。一実施形態では、抽出管４３の一端は、急速撹拌槽２、または緩速撹拌槽３、または緩速撹拌槽３と沈澱槽７とを繋ぐ配管に接続されてもよい。
【００６９】
図５は、サンプリング容器４１および画像取得装置１２を模式的に示す正面図であり、図６はサンプリング容器４１および画像取得装置１２を模式的に示す側面図である。サンプリング容器４１および画像取得装置１２は、遮光ハウジング４０内に配置されている。遮光ハウジング４０の内部には暗室が形成されている。サンプリング容器４１は、透明な側壁４１ａを有している。透明な側壁４１ａの材料としては、石英、透明なアクリル樹脂、または透明塩化ビニルなどを使用することができる。このようなサンプリング容器４１としてはフローセルを用いることができる。
【００７０】
遮光ハウジング４０内には、ＬＥＤライトなどの照明器４６が配置されている。この照明器４６は、サンプリング容器４１内の凝集フロックを照明し、画像取得装置１２が凝集フロックを明瞭に撮影できるようにする。照明器４６は、サンプリング容器４１の上方に配置されており、サンプリング容器４１を上から照明する。画像取得装置１２は、サンプリング容器４１の透明な側壁４１ａを向いて配置され、サンプリング容器４１内の凝集フロックを撮像する。
【００７１】
水処理領域からサンプリング容器４１に、凝集フロックを含む水を導入する動力としては、水位差を用いる方法が最も穏やかでフロックを破損することがないため望ましいが、凝集フロックを破損しないものであれば、モーノポンプ、容積式ポンプ、ペリスタルティックポンプなどを用いてもよい。
【００７２】
凝集フロックを含む水は、サンプリング容器４１の下部から流入し、越流堰４１ｂを越えてサンプリング容器４１から流出する。また、サンプリング容器４１に送られる水の流量はサンプリング容器４１内で凝集フロックが沈降しない程度とすればよい。サンプリング容器４１から流出した、凝集フロックを含む水は、急速撹拌槽２または緩速撹拌槽３に戻してもよいし、または廃棄してもよい。
【００７３】
本実施形態によれば、太陽光の影響や、撹拌槽などの構造物の映り込みをなくすことができる。また、照明器４６により暗室内の明るさを一定に保つことで、常に同じ条件下で凝集フロックを撮像することができる。さらに、画像取得装置１２のレンズクリーニングなどのメンテナンスを容易に実施することができる。
【００７４】
原水性状に依存するが、１日〜数日のうちにサンプリング容器４１の透明な側壁４１ａに汚れが付着し、凝集フロック画像撮影の障害となる。これを防止するため、１日に１回、人の手により清掃あるいはサンプリング容器４１の交換を行う。あるいは、自動的に硫酸溶液や次亜塩素酸ナトリウム溶液などの、汚れを取り除くための薬剤をサンプリング容器４１に、汚れに応じた頻度（例えば３時間に１回）で流し、透明な側壁４１ａの汚れを除去してもよい。また、透明な側壁４１ａをスポンジやワイパーなどの物理的手段で自動的に洗浄する機構を設けてもよい。
【００７５】
図７は、図３および図４に示す演算システム１００の少なくとも一部を構成するコンピュータの一実施形態を示す模式図である。コンピュータは、プログラムやデータなどが格納される記憶装置１１０と、記憶装置１１０に格納されているプログラムに従って演算を行うＣＰＵ（中央処理装置）またはＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）などの処理装置１２０と、データ、プログラム、および各種情報を記憶装置１１０に入力するための入力装置１３０と、処理結果や処理されたデータを出力するための出力装置１４０と、インターネットなどのネットワークに接続するための通信装置１５０を備えている。
【００７６】
記憶装置１１０は、処理装置１２０がアクセス可能な主記憶装置１１１と、データおよびプログラムを格納する補助記憶装置１１２を備えている。主記憶装置１１１は、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であり、補助記憶装置１１２は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などのストレージ装置である。
【００７７】
入力装置１３０は、キーボード、マウスを備えており、さらに、記録媒体からデータを読み込むための記録媒体読み込み装置１３２と、記録媒体が接続される記録媒体ポート１３４を備えている。記録媒体は、非一時的な有形物であるコンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、光ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ）や、半導体メモリー（例えば、ＵＳＢフラッシュドライブ、メモリーカード）である。記録媒体読み込み装置１３２の例としては、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブなどの光学ドライブや、カードリーダーが挙げられる。記録媒体ポート１３４の例としては、ＵＳＢポートが挙げられる。記録媒体に記憶されているプログラムおよび／またはデータは、入力装置１３０を介してコンピュータに導入され、記憶装置１１０の補助記憶装置１１２に格納される。出力装置１４０は、ディスプレイ装置１４１、印刷装置１４２を備えている。
【００７８】
機械学習アルゴリズムにより構築された学習済みモデルは記憶装置１１０に格納されている。この学習済みモデルは、図１または図２に示すように、入力層３０１と、複数の隠れ層（中間層ともいう）３０２と、出力層３０３を有したニューラルネットワークである。コンピュータは、記憶装置１１０に電気的に格納されたプログラムに従って動作する。すなわち、コンピュータは、凝集フロックの画像データを画像取得装置１２から取得するステップと、少なくとも画像データを、機械学習アルゴリズムにより構築された学習済みモデルに入力するステップと、ニューラルネットワークを構成する多層パーセプトロンのアルゴリズムに従って演算を実行することによって、出力層３０３から、凝集フロックの状態の良否の判断結果または凝集剤の過不足の判断結果を表す数値を出力するステップを実行する。さらに、コンピュータは、上記モデルを構築するステップ、および上記モデルを更新するステップを実行する。これらステップをコンピュータに実行させるためのプログラムは、非一時的な有形物であるコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され、記録媒体を介してコンピュータに提供される。または、プログラムおよび上記モデルは、インターネットなどの通信ネットワークを介して通信装置１５０からコンピュータに入力されてもよい。
【００７９】
上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。
【符号の説明】
【００８０】
１      着水井
２      急速撹拌槽
３      緩速撹拌槽
５      凝集剤注入ポンプ
７      沈澱槽
８      ろ過槽
９      浄水槽
１２      画像取得装置
２１      濁度センサ
２２      ｐＨセンサ
２３      Ｍ−アルカリ度測定器
３０      濁度センサ
４０      遮光ハウジング
４１      サンプリング容器
４３      抽出管
４６      照明器
１００    演算システム
１１０    記憶装置
１１１    主記憶装置
１１２    補助記憶装置
１２０    処理装置
１３０    入力装置
１３２    記録媒体読み込み装置
１３４    記録媒体ポート
１４０    出力装置
１４１    ディスプレイ装置
１４２    印刷装置
１５０    通信装置
３０１    入力層
３０２    隠れ層
３０３    出力層
【図１】
2020025943.tif 000003
【図２】
2020025943.tif 000004
【図３】
2020025943.tif 000005
【図４】
2020025943.tif 000006
【図５】
2020025943.tif 000007
【図６】
2020025943.tif 000008
【図７】
2020025943.tif 000009