【手続補正書】
【提出日】平成17年6月15日(2005.6.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】
最初沈殿池、反応槽、最終沈殿池を有した下水処理場に設置され、処理場の土木構造等の施設の条件を設定する施設条件設定部と、水質予測に必要な流量、風量、気象データ、水質データ等を蓄積するデータ蓄積部と、下水プロセスの運転に必要な操作変数を設定する条件設定部と、シミュレーションに使用するモデルのパラメータを設定する正常時モデルパラメータ設定部と、前記施設条件設定部および前記データ蓄積部の出力を基に各部の水質を予測する予測処理部と、前記予測処理部の結果に基づきプラント運転の適否を判断する評価処理部と、前記評価処理部で求められた最適な操作変数を実プラントへ出力するための設定を行う操作変数設定部とを有した運転支援システムにおいて、
前記データ蓄積部からのデータをもとにプラントの異常状態を判定する状態判定部と、前記正常時モデルパラメータ設定部と並列に配置され前記データ蓄積部からのデータをもとに異常発生時のモデルパラメータの値を設定する異常時初期モデルパラメータ設定部とを備えていることを特徴とする運転支援システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
【従来の技術】都市下水処理、工場廃水などの処理プロセスは、微生物の動作状態、気候などから運転方法を決定する必要がある。図２は従来の運転支援システムとその周辺との接続状況を示すブロック図である。図において、１は施設条件設定部、２はデータ蓄積部、３は条件設定部、５は正常時モデルパラメータ設定部、８は予測処理部、９は評価処理部、１０は操作変数設定部である。まず、下水処理場の処理概要を説明する。下水処理場では、流入した下水は、最初沈殿池１００、反応槽１０１、最終沈殿池１０２の順に流れて処理される。汚濁物質を含む下水は、最初沈澱池１００に導入され、汚濁物質の中の沈降しやすいものを沈降分離して上澄水を反応槽１０１に流出する。反応槽１０１には最終沈澱池１０２の汚泥の一部が返送汚泥ポンプによって返送されており、反応槽１０１はその返送汚泥と最初沈殿池１００の上澄水を処理する。反応槽１０１では、ブロワー(図示せず)から圧送された空気が曝気槽内の散気管によって放出されており、汚濁物質は活性汚泥により吸着、分解されて最終沈澱池１０２に導かれる。最終沈澱池１０２では活性汚泥を沈降分離し、沈降汚泥は余剰汚泥ポンプ（図示せず）により汚泥処理系（図示せず）に排出され、清澄水は処理水として滅菌槽（図示せず）を経て放流される。つぎに、この運転支援システムの動作について説明する。
（イ）施設条件設定部１により、水質の予測に必要な反応槽の体積、管路などの処理場土木構造を設定し、予測処理部５へ出力する。
（ロ）データ蓄積部２により、図２の下水プロセスの各ポイントから反応槽、処理水の水質予測に必要な情報(流量、SS、pH、風量、気象データ、DOなど)を収集・蓄積し、予測処理部５へデータを出力する。ここで収集されるデータはリン酸態リン濃度、硝酸態窒素濃度、アンモニア態窒素濃度、Total-COD、溶解性CODなどの富栄養化問題の対象となっている水質である。
（ハ）条件設定部３により、空気量、返送汚泥量などの下水プロセスの運転に必要な操作変数をオペレータが手動で設定するか、またはオペレータが設定した値を基準に計算機が順番に設定する。すなわち、反応槽１０１の最終端のDO濃度を、例えば約3mg/Lから約0.5mg/Lまで減少させる。水質が維持できていれば、次に最終端のDO濃度を0.5mg/Lに固定し、１つ手前のタンクのDO濃度を、約3mg/Lから0.5mg/Lまで減少させ、水質の維持が可能なDO濃度まで下げる。このようにDO濃度を反応槽最終端から順番に設定する。返送汚泥量は、最終沈殿池１０２から反応槽１０１へ返送する汚泥量をポンプ能力の最大値から最小能力まで汚泥量を順次、変動させる。余剰汚泥量は、最終沈殿池１０２から引き抜く汚泥量をポンプ能力の最大値から最小能力まで汚泥量を順次、変動させる。
循環量は、反応槽１０１の最終端から無酸素槽へ循環する汚泥量を、ポンプ能力の最大値から最小能力まで汚泥量を順次、変動させる。
（ニ）正常時モデルパラメータ設定部５により、シミュレーションする際に使用するモデルのパラメータを手動、または遺伝子アルゴリズムなどにより自動で設定する。そのモデルには下水処理プロセスの生化学反応を数式によって表現した各種のものが提案されている。その数式は、下水や活性汚泥混合液中の汚濁成分をいくつかに分類し、それらの間の反応プロセスを表現してモデル化されたものである。このモデルは生物学的窒素、リン除去に加えて、リン除去に広く用いられている凝集沈殿も扱っており、広範な対象に適用が可能である。このモデルを使用するためには硝化菌の増殖速度など、約５０個ものパラメータを運転員または計算機が設定する。
（ホ）予測処理部8により水質予測を行う。施設条件設定部１で設定された土木構造などのプラント仕様データと、データ蓄積部２に蓄積された分析データのうち下水処理場の入口に流入する水質データと、モデルパラメータ設定部３で設定されたパラメータと、条件手動設定部８で設定された条件とを入力し、反応槽内、処理水の窒素・リンなどの水質予測を行う。その予測計算に用いる式は１０数個あり、その１つを例示すると、例えば発酵生成物濃度の計算は、つぎの(1)式を用いて行われる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
但し、
SA(i)：i時点の対象タンクで増殖・減少した発酵生成物(gCOD/m3)
ρ5：SAによる好気的増殖(gCOD/d)
ρ7：SAによる無酸素的増殖と脱窒(gCOD/d)
ρ8：発酵(gCOD/d)
ρ10：ポリヒドロキシアルカノエートの蓄積(gCOD/d)
ρ15：ポリヒドロキシアルカノエートの分解(gCOD/d)
データ蓄積部２から入力される分析データは以下の通りである。
SO2：溶存酸素濃度(gO2/m3)
SNH4：溶解性のアンモニア濃度(gN/m3)
SNO3：溶解性の硝酸性窒素濃度(gN/m3)
SPO4：無機溶解性リン酸性リン濃度(gP/m3)
SALK：アルカリ度(mole HCO3/m3)
SF：易分解性有機物濃度(gCOD/m3)
SA：発酵生成物濃度(gCOD/m3)
XAUT：硝化菌濃度(gCOD/m3)
XH：従属栄養微生物(gCOD/m3)
XPHA：ポリヒドロキシアルカノエート(gCOD/m3)
XPP：ポリリン酸(gP/m3)
XPAO：リン酸蓄積細菌(gCOD/m3)
正常時モデルパラメータ設定部５で設定されるモデルパラメータは以下の通りである。
uH：従属栄養細菌の最大増殖速度(1/d)
ηNO3：硝酸性窒素濃度の無酸素状態の加水分解による
減少係数(-)
KA：発酵生成物濃度飽和係数(gO2/m3)
KO2：酸素飽和係数(gO2/m3)
KF：易分解性基質増殖飽和係数(gCOD/m3)
KNO3：硝酸性窒素飽和係数(gN/m3) 注)このシミュレーションでは亜硝酸性窒素と硝酸性窒素を同じ物質として扱う。
KNH4：アンモニア飽和係数(gN/m3)
KP：リン酸性リン飽和係数(gP/m3)
KALK：アルカリ度飽和係数(mole HCO3/m3)
Kfe：SFの発酵飽和係数(gCOD/m3)
qfe：最大比発酵速度(1/d)
KPP：ポリリン酸の飽和係数(gPP/gPAO)
qPHA：ポリヒドロキシアルカノエート蓄積速度(gCOD/(gPAO・d)
bPHA：ポリヒドロキシアルカノエート分解速度(1/d)
予測処理部８では、上記のように硝酸性窒素だけでなく、リン酸性リン濃度、アルカリ度、アンモニア性窒素濃度なども同時に計算される。その予測結果を評価処理部９に出力する。
（ヘ）評価価処理部９は、予測処理部8によって予測を行った結果を入力し、SRT、DOなどの操作変数変更時の水質、電気量、汚泥量などの評価を行う。水質については、予測処理部８の処理水質が基準値をクリアしているか否かを評価する。電気量については、予測処理部８による結果が水質基準値をクリアしているかチェックを行い、基準値をクリアした水質予測を導き出した操作変数設定値の中で最も低い電力量を検出し、操作変数設定部１０へ出力する。汚泥量については、予測処理部８による結果が水質基準値をクリアしているかチェックを行い、基準値をクリアした水質予測を導き出した操作変数設定値の中で最も低い汚泥発生量を検出し、操作変数設定部１０へ出力する。予測処理部8の結果が水質の基準値を超えたり、コストがかかるなど不満足なものであれば、条件設定部３の値を再設定し、再度予測処理部８にて水質予測を行う。
（ト）操作変数設定部１０により、評価処理部９で求められた最適な操作変数（送風量、ポンプ台数など）を実プラントへ出力する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図に基づいて説明する。図１は、本発明の運転支援システムの構成とその周辺との接続状況を示すブロック図である。図において、４は状態判定部、６は異常時初期モデルパラメータ設定部、７はモデルパラメータ変更部である。モデルパラメータ変更部７は、モデルパラメータ変化量演算処理部71、状態安定期間設定部72、モデルパラメータ演算部73、モデルパラメータ保存部74からなる。
その他の符号は、従来技術で述べたものと同じであるため省略する。つぎに、本発明の運転支援システムの動作について説明する。
[1]施設条件設定部１による処理、[2]データ蓄積部２による処理、[3]条件設定部３による処理は従来と同じである。
[4]状態判定部４により、データ蓄積部２から得られたデータをもとに窒素、リンなどの水質が正常値と大きく異なっているか否かを判定する。正常であれは、正常時モデルパラメータ設定部５にて正常状態のモデルパラメータを設定し、異常であれば、異常時初期モデルパラメータ設定部６にて異常状態のモデルパラメータを設定する。
[5]正常時モデルパラメータ設定部５による処理は、従来と同じである。
[6]異常時初期モデルパラメータ設定部６により、プラントから得られたデータをもとに異常発生時のモデルパラメータを決定する。モデルパラメータの値を求める方法としていくつか考えられる。１つは、微生物の増殖速度、死滅速度などのモデルパラメータを分析して決定する。もう１つは、予測値と実測値が合うようにモデルパラメータを手動または自動で設定することである。具体的には(4)式の計算式中のKA、KO2などのモデルパラメータを決めることになる。予測値ΔSAが異常時の水質ΔSAと一致するようにモデルパラメータKA、KO2などを手動または自動で変更する。
[7]モデルパラメータ変更部７により、異常状態から正常状態へのモデルパラメータ変化推移を計算する。この構成は、異常時と正常時のモデルパラメータの差を演算するモデルパラメータ変化量演算処理部７１と、異常発生時から正常状態に回復するまでの時間を設定する状態安定期間設定部７２と、モデルパラメータ変化量演算処理部７１のデータと状態安定期間設定部７２のデータをもとに各時刻のモデルパラメータの値を演算するモデルパラメータ演算部７３と、モデルパラメータ演算部７３で演算されたデータを保存するモデルパラメータ保存部７４からなる。モデルパラメータ変化量演算処理部７１は、異常時初期モデルパラメータ設定部６で設定された異常発生時のモデルパラメータと正常状態との差を以下の(10)式にて計算する。
μdiff = μaccident -  μnormal                                       (10)
μdiff：異常時と正常時のモデルパラメータの差
μaccident：異常時のモデルパラメータ値
μnormal：正常時のモデルパラメータ値
状態安定期間設定部７２は、異常の発生後、水質が正常状態に回復するまでの時間：Tを蓄積したデータをもとにオペレータまたは計算機が設定する。モデルパラメータ演算部７３は、異常発生時から正常時まで時間単位で変化するモデルパラメータの変化推移を以下の(11)式の計算式にて計算する。