(57)【要約】      （修正有）【課題】汚泥濃度をより高精度に測定可能で、かつ照射窓の汚れ除去対策をより適切に行える水質測定装置を提供する。【解決手段】測定水１１の流通路１０に設けられた照射窓１の上部の発光部２の発光が測定水１１を透過して、複数の受光素子群によるマトリクス構成の受光部３に入光し、この入光データを受信するデータ処理装置４の演算部４１は受光素子群の最大出力値に対して所定のしきい値以上の出力値の平均値を算出した総受光量で測定水１１の汚泥濃度を演算するとともに、所定のしきい値以下の出力をする受光素子群の座標を特定して、表示部９に出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定水の流通路に設けられた照射窓と、前記照射窓の上部に設けられて前記測定水に照射光を発光する発光部と、前記測定水からの入光を受信する複数の受光素子によってマトリクスに構成された受光部と、前記受光部からの入光のデータを受信するデータ処理装置と、表示部とが設けられた水質測定装置であって、
前記データ処理装置に設けられた演算部は、前記複数の受光素子の内の最大出力値に対して、所定のしきい値以上の出力値を有する複数の前記受光素子の出力の平均値を算出して、前記平均値に基づく総受光量で前記測定水の汚泥濃度を演算するとともに、前記複数の受光素子の内の最大出力値に対して、所定のしきい値以下の出力値を有する前記マトリクスに構成された受光素子の座標を特定し、前記受光部からの入光データと、前記汚泥濃度および前記特定された座標とを前記表示部に出力する水質測定装置。
【請求項２】
前記演算部は、所定の時間間隔毎に３回以上に渡って演算を行うものであり、前記時間間隔は３０秒〜６０秒とする請求項１に記載の水質測定装置。
【請求項３】
前記データ処理装置に設けられた検出部は、前記測定水の汚泥濃度が所定の管理基準値を超過した時、前記表示部に警報を出力する請求項１または請求項２に記載の水質測定装置。
【請求項４】
前記データ処理装置に設けられた検出部は、前記所定のしきい値以下の出力値を有する前記受光素子の数が所定の個数以上である時、前記表示部に警報を出力する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の水質測定装置。
【請求項５】
前記所定のしきい値は、前記測定水の汚れの実情に合わせて適宜設定される請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の水質測定装置。
【請求項６】
前記マトリクスは、Ｙ軸、Ｘ軸の双方が同数で計２５個以上の発光素子で構成されている請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の水質測定装置。
【請求項７】
前記照射窓の形状は方形または前記測定水の流通方向に長軸をおく長方形のいずれかとする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の水質測定装置。
【請求項８】
請求項１の水質測定装置が同一の水質管理施設内に既設設備として複数台設置されており、該水質管理施設に新設する水質測定装置には、請求項１に記載の水質測定装置の前記データ処理装置に加えて人工知能部が設けられており、前記人工知能部は、前記既設設備の前記水質測定装置の記憶部に格納されている同一の計測タイミングでの前記受光部の入光データと、前記総受光量と、前記汚泥濃度とを１セットとした複数のセットのデータを取得後、学習してその成果を格納し、前記新設の水質測定装置の前記データ処理装置の、前記受光部からの出力を入力すると前記人工知能部は、前記受光部からの入光データに基づき、前記学習の成果を用いて前記測定水の汚泥濃度と前記特定された座標とを創出し、前記受光部からの入光データとともに、前記表示部に出力する水質測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、水質測定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、流通管内の測定水に光を照射し、透過光および散乱光の少なくとも一方を検出器で受光して測定水の水質を測定する光学式水質測定装置において、流通管の管壁に設けた照射窓および受光窓と、流通管外部に設けた光源ランプおよび検出器等でなる光学系を備えたものが開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭５９−３４１３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に示された技術は、測定水に光を照射して透過光および散乱光を受光し、その光量によって測定水の汚泥濃度を算出するものであり、受光部分の照射窓には測定水の汚泥が時間とともに付着するため、入光する光量が減少し、測定誤差が生じるという問題点がある。また、上記入光する光量の減少による光量変動が、汚れに起因する変動か、測定水の汚泥濃度の変動か判別できない為、実際の汚れ付着よりも早めに照射窓のメンテナンスを行う必要があり、保全コスト高となるという問題点がある。さらに、メンテナンス期間を定めるため、照射窓の汚れ具合を確認する等の試行作業を繰り返す必要があり、加えてメンテナンス周期および洗浄時間を決定したとしても、季節の違いまたは測定水の水質変化等で、想定よりも早く汚れが付着して測定値の異常が発生することもあり、定常運転においてもメンテナンスの手間、それに伴うコスト高となるという問題点がある。
【０００５】
本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、測定水の汚泥濃度を安定して精度良く測定できるとともに、照射窓のメンテナンスが適切に行えることで装置の維持管理の負担を軽減する水質測定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に開示される水質測定装置は、
測定水の流通路に設けられた照射窓と、前記照射窓の上部に設けられて前記測定水に照射光を発光する発光部と、前記測定水からの入光を受信する複数の受光素子によってマトリクスに構成された受光部と、前記受光部からの入光のデータを受信するデータ処理装置と、表示部とが設けられた水質測定装置であって、
前記データ処理装置に設けられた演算部は、前記複数の受光素子の内の最大出力値に対して、所定のしきい値以上の出力値を有する複数の前記受光素子の出力の平均値を算出して、前記平均値に基づく総受光量で前記測定水の汚泥濃度を演算するとともに、前記複数の受光素子の内の最大出力値に対して、所定のしきい値以下の出力値を有する前記マトリクスに構成された受光素子の座標を特定し、前記受光部からの入光データと、前記汚泥濃度および前記特定された座標とを前記表示部に出力するものである。
【発明の効果】
【０００７】
本願に開示される水質測定装置は、上記のような構成を採用しているので、測定水の汚泥濃度を高精度で測定可能となり、また照射窓のメンテナンスに要する手間とコストを低減できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１による水質測定装置を示す図である。
【図２】実施の形態１による汚れが付着していない照射窓を示す図である。
【図３】実施の形態１による汚れが付着した照射窓を示す図である。
【図４】実施の形態１による受光量を示す図である。
【図５】実施の形態１による選択後の受光素子の受光量を示す図である。
【図６】実施の形態１による検量線を示す図である。
【図７】実施の形態２によるｔ＝０における照射窓の汚れを示す図である。
【図８】実施の形態２によるｔ＝ｔｏ＋１における照射窓の汚れを示す図である。
【図９】実施の形態２によるｔ＝ｔｏ＋２における照射窓の汚れを示す図である。
【図１０】実施の形態２によるｔ＝ｔｏ＋３における照射窓の汚れを示す図である。
【図１１】実施の形態３による水質測定装置を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
実施の形態１を図に基づいて説明する。図１は上下水道処理設備、工場の排水処理設備、湖沼、河川等の水質管理設備における水質の汚泥濃度を測定する水質測定装置１００を示す。この水質測定装置１００は、例えば下水道処理設備における処理水であって、測定対象の測定水１１の流通路１０に設置される。水質測定装置１００は、流通路１０に設けられた照射窓１、発光部２、受光部３、データ処理装置４および表示部９とで構成されており、データ処理装置４には演算部４１、記憶部４２、検出部４３が設けられる。上記表示部９は下水道処理設備を管理する技術員が所有する端末装置に設けられ、データ処理装置４の出力が表示部９に表示される。尚、これに限られることはなく、表示部９は、水質測定装置１００の近傍に設けられてもよい。
【００１０】
発光部２が出力する照射光７は測定水１１を通過して入光８として受光部３で受信される。この場合、測定水１１中の汚泥粒子５により散乱を受けた散乱光のうち、後方に散乱する後方散乱光の一部は照射窓１を透過して受光部３に入る。この入光を受信する受光部３は、データ処理装置４に送信し、データ処理装置４に設けられている演算部４１において受光量および汚泥濃度に演算、変換される。
尚、図１には測定水１１中の汚泥粒子５と、この汚泥粒子５に起因した汚れ６が受光部３の近傍の照射窓１に付着した状態も示している。
【００１１】
次に、受光部３は、図２に示すように縦（Ｙ軸、Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４、Ｙ５）５個、横（Ｘ軸、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５）５個の計２５個の受光素子３Ａのマトリクスから構成された受光素子群３０Ａとしている。尚、図２は図１の矢印Ａの方向から見た照射窓１の平面と、この照射窓１の上部に設置された受光部３の受光素子３Ａを示したものであり、照射窓１の上下面にはマトリクス網の表示は施されていない。
【００１２】
図２に示した照射窓１は、汚れ６が付着していない状態を示す図であるが、図３に示すように時間の経過に伴い汚れ６が付着して受光部３の一部分が覆われている場合について説明する。
図３、図４において受光部３の受光素子３Ａの（Ｘ１、Ｙ１〜Ｙ５）の５個、および（Ｘ５、Ｙ１〜Ｙ３）の３個の大部分と、（Ｘ２、Ｙ１〜Ｙ４）の４個、（Ｘ４、Ｙ１）の１個、（Ｘ５、Ｙ４）の１個の小部分近傍の照射窓１に汚れ６が付着している。受光部３が出力する汚れ６の影響を受けた受光素子３Ａからの入光データを受信する演算部４１は、受光部３の３４％が覆われ、実効的な受光面積は６６％と演算する。
【００１３】
次に、データ処理装置４の演算部４１による演算処理について説明する。演算部４１は受光素子群３０Ａを構成する各受光素子３Ａ中の最大出力値に対して所定のしきい値内の出力を有する複数の受光素子３Ａの近傍の照射窓１が汚れ６の影響を受けていないものと選択し、これらをサンプルデータとして採用の上、前記サンプルデータ出力の平均値を求め、この平均値に基づいて総受光量を演算するものであり、上記所定のしきい値以下を出力する受光素子３Ａのデータを除外している。その演算処理の具体例を以下に示す。
【００１４】
位置（Ｘ、Ｙ）における或る受光素子３Ａの受光量をＬＸＹ、受光素子群３０Ａを構成する受光素子３Ａの内の最大値を示す受光素子３Ａの受光量をＬｍａｘ、所定のしきい値係数をＫとしてＬＸＹ≧Ｋ×Ｌｍａｘを満足する複数の受光素子３Ａを採用する。この実施の形態１では、しきい値係数Ｋを０．９５としているが、必ずしもこの値に固定されるものではなく、この水質測定装置１００を運用する設備の測定水の実情に合わせて変更されるものである。
【００１５】
図３、図４に示す例では、（Ｘ２、Ｙ５）の１個、（Ｘ３、Ｙ１〜Ｙ５）の５個、（Ｘ４、Ｙ３〜Ｙ５）の３個、（Ｘ５、Ｙ５）の１個の計１０個の受光素子３Ａの出力値が、最大値の９５％以内に収まっている、つまり汚れ６の影響を受けていないとして演算する。この演算処理を行うベースとなる選択後の受光素子３Ａの分布を図５に示す。図４は入光した実値の受光量の分布図であり、この図４は表示部９に出力される。図５は前記９５％以内の受光素子３Ａであると選択された受光量を示すものである。そしてこの際、最大値の９５％以内に収まっていない、汚れ６の影響を受けている他の受光素子３Ａは、当該受光素子３Ａの座標が記憶部４２に記憶される。
【００１６】
さらに、演算部４１は、上記１０個の受光素子３Ａの出力値の平均値、図５から明らかなように１０（ａ．ｕ．）を算出し、この平均値に基づく総受光量（平均値×素子数）で測定水１１の汚泥濃度を演算部４１に格納された図６に示す検量線に基づき演算し、その時点の汚泥濃度値として表示部９に出力する。さらに、表示部９には、汚れ６の影響を受けている受光素子３Ａの座標が表示される。表示部９では管理基準値の汚泥濃度を超過した場合、アラーム信号を発生する。尚、上記演算部４１で処理された経過、結果はデータ処理装置４の記憶部４２に記憶される。
【００１７】
上記実施の形態１に対して、受光部が、マトリクスを形成しない１個の受光素子で形成されている比較例の場合、汚れが付着していない場合の受光量を１０（ａ．ｕ．）とすると、６（ａ．ｕ．）程度となり、この結果図６で後述するように測定水１１の汚泥濃度は実際の汚泥濃度より過大に測定されることになる。
【００１８】
図６の検量線に示すように、実施の形態１では汚れの影響を除外した信頼性の向上した汚泥濃度の測定が可能であるが、比較例では汚れ付着による誤差を含むため汚泥濃度が高く算出されることになる。
【００１９】
尚、上記実施の形態１では、受光部３が縦（Ｙ軸）５個、横（Ｘ軸）５個の２５個の受光素子３Ａのマトリクスで構成の受光素子群３０Ａの例を示したが、これに限られることはなく、例えば、縦（Ｙ軸）５０個、横（Ｘ軸）５０個等のマトリクスでもよく、さらに増加させてもよい。
【００２０】
また、照射窓１の形状は方形としたが、測定水１１の流通方向に長軸をおく長方形としてもよい。加えて、データ処理装置４に設けられた検出部４３は演算部４１の演算によって受光量が減少して汚れが付着している可能性のある受光素子３Ａが管理基準の所定の個数、例えば総数２５個の内の１５個に達した場合に、表示部９にアラーム信号を出力することで、適切なタイミングで照射窓１のメンテナンスを実施することが可能となり、余分な汚れ具合の確認作業の実施を少なくし、その確認作業実施の為の水質測定の運用停止を行うことがなくなり、コスト低減、設備の高い信頼性運転が可能となるという効果がある。
【００２１】
実施の形態２．
実施の形態２は、汚れ６の変動を時系列的に検出可能とするものである。受光部３は前述した実施の形態１で示した２５個の受光素子３Ａのマトリクスで構成された受光素子群３０Ａとしており、ｔ＝０からｔ＝ｔｏ＋３における時系列における汚れ変動を測定するものである。図７では測定開始時点のｔ＝ｔｏにおいて、受光部３の３個の受光素子３Ａの近傍の照射窓１に汚れ６Ａが付着しているものとしており、その受光素子３Ａの座標を（Ｘ１、Ｙ２）、（Ｘ１、Ｙ５）、（Ｘ５、Ｙ５）とする。
【００２２】
すなわち図７で、上記座標における照射窓１に汚れ６Ａが付着し、これら３個の受光素子３Ａ近傍の照射窓１をハッチングを施して示している。この汚れ６Ａは照射窓１に付着して固着した状態であり、この図８〜図１０に示す汚れ６Ｂは測定水１１中の汚泥粒子５が時間とともに流動している状態を示している。時系列順に図８は図７のｔ＝ｔｏから３０秒〜１分経過後のｔ＝ｔｏ＋１の時点における照射窓１の汚れ６Ａ、６Ｂを、図９は図８から３０秒〜１分経過後のｔ＝ｔｏ＋２の、図１０は図９から３０秒〜１分経過後のｔ＝ｔｏ＋３の時点にわたるタイムフレーム状態での照射窓１の汚れ６Ａ、６Ｂを示している。
【００２３】
図８のｔ＝ｔｏ＋１の状態では、測定水１１中の汚泥粒子５により照射窓１への透過が妨げられ、受光量が減少した受光素子３Ａが２個存在するため、その座標の（Ｘ２、Ｙ４）、（Ｘ３、Ｙ１）の照射窓１には汚れ６Ｂが付着したような状態となる。図９のｔ＝ｔｏ＋２の状態では、測定水１１中の汚泥濃度に変化がないとすると、汚泥粒子５が移動して座標の（Ｘ３、Ｙ４）、（Ｘ４、Ｙ２）の照射窓１に汚れ６Ｂが付着したような状態となる。次に、図１０のｔ＝ｔｏ＋３の状態では同様に汚泥粒子５が移動して座標の（Ｘ４、Ｙ４）、（Ｘ５、Ｙ３）に汚れ６Ｂが付着したような状態となる。
【００２４】
上記のように、図７〜図１０に示した座標（Ｘ１、Ｙ２）、（Ｘ１、Ｙ５）、（Ｘ５、Ｙ５）の汚れ６Ａは照射窓１に固着しており、各受光素子３Ａの受光量には時間変化が生じない。一方、図８〜図１０に示した汚れ６Ｂによる座標（Ｘ２、Ｙ４）、（Ｘ３、Ｙ１）、（Ｘ３、Ｙ４）、（Ｘ４、Ｙ２）、（Ｘ４、Ｙ４）、（Ｘ５、Ｙ３）の各受光素子３Ａの受光量は、時間変化を含む。
【００２５】
従って、演算部４１では時間間隔毎の比較により、受光量が減少して変動しない受光素子３Ａの特定を行ってサンプルデータから除外し、残る他の受光素子３Ａの受光量から実施の形態１で示したものと同様に、汚泥濃度への変換を行うことで高信頼性のある汚泥濃度の測定が可能となる。
【００２６】
また、さらにこの実施の形態２では、演算部４１はｔ＝ｔｏからｔ＝ｔｏ＋３に渡る数分間におけるタイムフレーム間の比較から、受光量が減少して変動しない受光素子３Ａを特定して表示部９に出力するとともに、検出部４３はこの特定された受光素子３Ａの個数が管理基準の所定の個数例えば２５個の内の１５個に達した場合に表示部９にアラーム信号を出力することで、技術員は特定された個数、箇所の照射窓１のメンテナンスが容易に行えるという効果がある。さらにまた、時間間隔毎の比較から、汚泥濃度の低下が、固着した汚れ６に基づくものか、あるいは測定水１１中の汚泥粒子５によるものかの判定が容易となり、照射窓１のメンテナンスのタイミングをより適切に定めることが可能となり、高精度で経済的な運用が実現可能となる。
【００２７】
尚、上記時間間隔を３０秒〜１分としたが、この水質測定装置１００を運用する設備における測定水の水質に対応して、例えば３分〜５分間隔等、適宜変更してもよい。
【００２８】
実施の形態３．
次に、実施の形態３として、人工知能部４４を用いた水質測定装置１００を図に基づいて説明する。図１１に示すように、この実施の形態３のデータ処理装置４Ａは、実施の形態１で示したデータ処理装置４に人工知能部４４を追加して設けたものである。図１１は下水道処理設備内で運用されている既設の複数、例えば機場Ａ、機場Ｂに加えて機場Ｃに増設する場合を示す。上記機場Ａ、機場Ｂには、実施の形態１による水質測定装置１００が運用されている。
【００２９】
次に、機場Ｃに設置される水質測定装置１００のデータ処理装置４の人工知能部４４は、予め機場Ａ、機場Ｂのデータ処理装置４の記憶部４２に格納されている同種類の各種データから、図１１の機場Ａ、機場Ｂに示すデータを取得する。尚、以下は図１１の機場Ａについて詳述するが機場Ｂについても同様である。
【００３０】
実施の形態１で示した図３と同様の、汚れあり２０Ｊ、汚れなし２０Ｈに関する測定時刻の異なるＣＡ１、ＣＡ２、ＣＡ３、図４の受光量２１Ｒに関するＣＡ１〜ＣＡ３、選択後の受光量２１Ｎに関するＣＡ１〜ＣＡ３、および汚泥濃度２２Ｇに関するＣＡ１〜ＣＡ３を取得する。同様に機場Ｂの各ＣＢ１、ＣＢ２、ＣＢ３についても取得する。
【００３１】
人工知能部４４は、図１１に示された汚れあり２０Ｊ、汚れなし２０Ｈ、受光量２１Ｒ、選択後の受光量２１Ｎ、汚泥濃度２２Ｇの各ＣＡ毎のセット、つまりＣＡ１毎、ＣＡ２毎、ＣＡ３毎のセットのデータについて学習を行う。この学習は、例えば汚れあり２０Ｊの図形パターンに基づいて実施の形態１で述べた演算部４１が行う処理を模擬したマトリクス配置の受光素子３Ａからしきい値に達していない受光素子３Ａの除外以降の動作を行うものである。学習の成果は人工知能部４４内に格納される。
【００３２】
次に、機場Ｃにおける水質測定装置１００の動作を述べる。図１１に示す照射窓１に付着した汚れ６の影響を受ける受光部３の出力はデータ処理装置４Ａに入力されると、人工知能部４４は格納された学習の成果を用いて、例えば上記受光部３からの入光データがセットされたＣＡ１と同一であると判断すると、その結果の汚泥濃度と特定された座標を創出して表示部９に出力する。尚、機場Ａ、機場Ｂの２機場に加え、他機場のデータも学習対象のデータとすることで、上記判断がより高精度となる。
【００３３】
以上のように、この実施の形態３の水質測定装置１００によると、実施の形態１での効果に加え、データ処理装置４の演算部４１の負荷が低減されるという効果がある。
【００３４】
実施の形態４．
上記各実施の形態では、水質測定に光照射を用い、受光部３を設ける例を示したが、光照射に代替して音波、超音波、マイクロ波のいずれかを用い、受光部３に代替して測音素子を用いても、上記各実施の形態と同様に行うことができ、同様の効果を奏することができる。
【００３５】
本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
【符号の説明】
【００３６】
１  照射窓、２  発光部、３  受光部、３Ａ  受光素子、４，４Ａ  データ処理装置、
５  汚泥粒子、６，６Ａ，６Ｂ  汚れ、７  照射光、８  入光、９  表示部、
１０  流通路、１１  測定水、４１  演算部、４２  記憶部、４３  検出部、
４４  人工知能部、１００  水質測定装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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