(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態を判定する方法であって、
前記処理槽に存在する微生物群集を採取する工程；
該微生物群集中の微生物のヌクレオチド鎖に結合する第１の蛍光色素と、該微生物の細胞内の酵素により分解されて前記第１の蛍光色素とは異なる波長の蛍光を発する第２の蛍光色素とで該微生物群集を染色する工程；
染色された該微生物群集について、前記第１の蛍光色素に由来する第１の蛍光強度（Ｆ１）と前記第２の蛍光色素に由来する第２の蛍光強度（Ｆ２）とを測定する工程；
前記工程で得られた測定値について、第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）が、１〜２０の範囲内である場合に前記微生物群集の生理状態が良好であると判定し、該比の値（Ｆ１／Ｆ２）が、１未満又は２０よりも大きい場合に前記微生物群集の生理状態が悪いと判定する工程；
を有する微生物群集の生理状態判定方法。
【請求項２】
前記第１の蛍光色素が、プロピジウムイオダイド、エチジウムブロマイド、エチジウムホモダイマー、ＤＡＰＩ、７−アミノアクチノマイシンＤ、ＳＹＴＯＸ  Ｇｒｅｅｎ、からなる群から選択される１種であり、
前記第２の蛍光色素が、フルオレセインジアセテート、カルボキシフルオレセインジアセテート、スルホフルオレセインジアセテート、ジクロロフルオレセインジアセテート、カルセイン−ＡＭ、ＣＦＳＥからなる群から選択される１種である、請求項１に記載の微生物群集の生理状態判定方法。
【請求項３】
前記蛍光強度を測定する工程を、
染色された前記微生物群集の蛍光顕微鏡観察又はフローサイトメーターを用いた解析により行う、請求項１又は２に記載の微生物群集の生理状態判定方法。
【請求項４】
前記蛍光強度を測定する工程を、
染色された前記微生物群集を蛍光顕微鏡で観察し、その蛍光顕微鏡観察画像を画像処理ソフトを用いて、前記第１の蛍光色素及び第２の蛍光色素に由来する蛍光を、予め設定したシグナル強度の閾値に基づいてシグナル面積として数値化し、前記第１の蛍光色素と第２の蛍光色素とに由来するそれぞれのシグナル面積の比の値を求めることにより行う、請求項１〜３のいずれか１項に記載の微生物群集の生理状態判定方法。
【請求項５】
前記蛍光強度を測定する工程を、
染色された前記微生物群集を蛍光顕微鏡で観察し、その蛍光顕微鏡観察画像について画像処理ソフトを用いて輝度及びシグナル面積を算出し、蛍光色素に由来する蛍光総量（＝シグナル面積×輝度）を数値化し、前記第１の蛍光色素と第２の蛍光色素とに由来する蛍光総量の比の値（Ｓ１／Ｓ２）を求めることにより行う、請求項１〜３のいずれか１項に記載の微生物群集の生理状態判定方法。
【請求項６】
前記蛍光強度を測定する工程を、
フローサイトメーターを用いて、染色された前記微生物群集の第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）とを測定し、第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）を求めることにより行う、請求項１〜３のいずれか１項に記載の微生物群集の生理状態判定方法。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の微生物群集の生理状態判定方法を行う工程；及び、
該判定方法における判定により、微生物群集の生理状態が悪いと判定された場合には、更に、
（Ａ）処理槽に微生物製剤を投入すること、及び／又は
（Ｂ）処理槽の固形物滞留時間を制御すること、
を行い、前記微生物群集の生理状態が良好になるように、排水の生物処理設備の処理槽の運転状態を調整しながら排水処理を行う工程；
を含む、排水処理方法。
【請求項９】
前記（Ｂ）処理槽の固形物滞留時間を制御することを、
制御対象となる処理槽の固形物滞留時間が、下式（１）
固形物滞留時間（日）＝（Ｔ×Ｘ）／（（ａ×Ｃｉ）＋（ｂ×Ｓｉ）−（ｃ×Ｔ×Ｘ））    ．．．．．．（１）
［ただし、式（１）中の各符号は下記の意味である：
Ｔ：反応タンクの水理学的な滞留時間  Ｖ／Ｑｉ  （日）
Ｑｉ：排水量（ｍ３／日）
Ｃｉ：排水の溶解性ＢＯＤ値（ｍｇＯ／Ｌ）
Ｓｉ：排水のＳＳ濃度（ｍｇ／Ｌ）
Ｘ：反応タンク内のＭＬＳＳ（ｍｇ／Ｌ）
Ｖ：反応タンク容積（ｍ３）
ａ：溶解性ＢＯＤに対する汚泥転換率（ｇＭＬＳＳ／ｇＢＯＤ）
ｂ：ＳＳに対する汚泥転換率（ｇＭＬＳＳ／ｇＳＳ）
ｃ：活性汚泥微生物の内生呼吸による減量を表す係数（Ｌ／日）］
で算出された固形物滞留時間の±２日の範囲内となるように制御することによって行う請求項８に記載の排水処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態を迅速且つ正確に判定する微生物群集の生理状態の判定方法に関する。本発明は更に、該判定方法により判定した微生物群集の生理状態に基づいて、微生物群集の生理状態を良好に維持管理しながら、安定して排水処理を行うことができる排水処理方法に関する。本発明は、例えば活性汚泥法による排水処理設備の曝気槽や生物膜法による排水処理設備の反応タンクなどの各種の排水処理設備の処理槽に適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
活性汚泥法による排水処理設備では、活性汚泥を入れた処理槽（曝気槽）に空気を供給しつつ、生物処理するべき排水を該処理槽に供給し、好気性雰囲気下で活性汚泥を形成する微生物群集と排水とを接触させ、排水中の栄養成分を微生物群集が取り込み、増殖することで排水中の有機性汚濁を減少させている。処理槽から流出した排水は、沈殿槽などに導いて汚泥を沈降させ、処理水と分離している。このような活性汚泥法による排水処理プロセスにおいて、処理槽内には多種類の微生物が共存しており、それらは汚泥フロックを形成して曝気槽内の水中に浮遊、懸濁していることが多い。【０００３】
この種の排水処理設備では、処理を長期間、安定した状態で実施するために、処理槽内に存在している微生物群集の生理状態を把握し、管理することが求められている。
処理槽内の微生物群集の生理状態が悪い場合の一例として、汚泥フロックが嵩張った綿状になって水との比重差が小さくなり、沈殿槽において汚泥フロックの圧密性が低下して処理水と汚泥フロックとの分離が困難になるバルキングが発生する場合が挙げられる。このバルキングを生じると、沈殿槽において処理水と活性汚泥との分離が困難になることから、排水処理設備の運転効率が極端に低下してしまう。【０００４】
このバルキングを防ぐためには、処理槽内に存在している微生物群集の生理状態を正確に把握し、糸状細菌などのバルキング原因菌が優勢増殖しないように何らかの対策を行う必要がある。
しかしながら、これまでに処理槽に存在する微生物群集の生理状態を迅速且つ正確に判定するために有効な微生物群集の生理状態の判定方法は確立されておらず、バルキング等の不具合を未然に防止することは困難であった。【０００５】
従来、微生物の生理活性状態を判定する方法として、例えば、特許文献１〜３に開示された従来技術が提案されている。
特許文献１には、微生物を含んだ検体を、第１の蛍光色素と、第１の蛍光色素とは波長の異なる第２の蛍光色素と、第１と第２の蛍光色素とは波長の異なる第３の蛍光色素とを用いて染色処理し、フローサイトメトリーまたはレーザスキャニングサイトメータにより蛍光を測定し、その結果から検体中における環境汚染化合物を分解、脱塩素等により浄化することができる微生物の細胞数、環境汚染化合物の浄化活性および生存状態を把握する方法が開示されている。
特許文献２には、微生物を濾過膜上に捕集して培養した後、該濾過膜の下面側から浸透させた蛍光染色液で前記濾過膜上の微生物を染色することを特徴とする微生物の生理活性判定方法が開示されている。
特許文献３には、細胞核を可視化する工程と、特定の細胞周期に特異的に発現する生体分子を可視化する工程と、前記細胞核を可視化することにより得られた細胞核の数値データと、前記生体分子を可視化することにより得られた生体分子の数値データとを利用して細胞集団中の前記特定の細胞周期割合を同定する工程とからなる細胞周期解析方法が開示されている。【０００６】
また、活性汚泥型排水処理工程の制御方法として、特許文献４には、活性汚泥中に最も頻繁に出現する微生物１種又は数種について、その量を継続的に監視する際に、活性汚泥及び／又は活性汚泥タンクの流入口からの典型的な試料中で、該微生物を、この微生物に対する蛍光標識抗体に対して結合させるか、又は該微生物の特異的な代謝能力によりフルオロゲン基質を変換させることにより、蛍光標識された微生物の量をフローサイトメトリーにより測定し、かつそれと同時に、該試料中に存在する微生物の全量を散乱光により及び／又はＤＮＡ染色により測定し、かつこのようにして得られた測定値に相応して特定の微生物１種又は数種の量及び／又は該微生物の成長条件を調節することにより微生物の量を監視することを特徴とする、好気性活性汚泥型の排水処理工程の制御法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−２８４５９２号公報
【特許文献２】特開２００７−９７５３２号公報
【特許文献３】特開２００８−９９６２５号公報
【特許文献４】特開平２−３１８９２号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】用水と廃水  第４８巻第一号  p48-52
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１〜３に開示された従来技術は、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態を判定するためのものではない。また、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集が、どのような状態であれば良好なのか、或いは生理状態が悪いのかを判定することに関して、全く記載されていない。従ってこれらの従来技術からは、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態を判定する方法を想到することはできない。
また特許文献４に開示された従来技術では、活性汚泥から純粋培養法で単離された微生物の中から、制御する主要な微生物１種または数種が選択されている。
しかし、今日では、環境中の微生物（細菌）の９０％以上（例えば、非特許文献１参照）、具体的に９０〜９９％については、一般的な培地では純粋培養できないことが知られている。
分子生物学的な手法による活性汚泥の菌相解析結果によれば、活性汚泥中には多種多様な細菌が存在し、特定の種類が特に多いというわけではなく、またこれまで知られている細菌とは異なる細菌が特に多数存在していることがわかっている（例えば、非特許文献１参照）。
また、特許文献４は、特定の微生物又は該微生物中のフルオロゲン基質を酵素活性により変換する微生物の成長条件の調節又は改良が、栄養素の供給量、ｐＨ値及び／又は温度を調節することで行うことができることを開示しているが、当業者らが実施できる程度に具体的な条件は開示されていない。
さらに、特許文献４には、フルオロゲン基質のカルボキシフルオロセインジアセテートとプロピジウムヨジドで染色することで、エステラーゼ活性と細胞への透過性により細菌の生死を判定できるとしているが、これは公知の技術である。
また、特許文献４では、これらの微生物を監視、制御することで活性汚泥処理においてどのような改善が得られるかについて明らかにしていない。
以上のことから、純粋培養で得られる微生物を１種又は数種を監視、制御する特許文献４に開示された従来技術は、活性汚泥処理の制御法としては不充分である。【００１０】
本発明は、前記事情に鑑みてなされ、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態を迅速且つ正確に判定する微生物群集の生理状態の判定方法、及び該判定方法により判定した微生物群集の生理状態に基づいて、微生物群集の生理状態を良好に維持管理しながら、安定して排水処理を行うことができる排水処理方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記目的を達成するため、本発明は、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態を判定する方法であって、
前記処理槽に存在する微生物群集を採取する工程；
該微生物群集中の微生物のヌクレオチド鎖に結合する第１の蛍光色素と、該微生物の細胞内の酵素により分解されて前記第１の蛍光色素とは異なる波長の蛍光を発する第２の蛍光色素とで該微生物群集を染色する工程；
染色された該微生物群集について、前記第１の蛍光色素に由来する第１の蛍光強度（Ｆ１）と前記第２の蛍光色素に由来する第２の蛍光強度（Ｆ２）とを測定する工程；
前記工程で得られた測定値について、第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）が予め設定した基準値と同等か又は高い場合には該微生物群集の生理状態が良好であると判定し、該比の値（Ｆ１／Ｆ２）が前記基準値よりも低い場合には該微生物群集の生理状態が悪いと判定する工程；
を有する微生物群集の生理状態判定方法を提供する。【００１２】
本発明の微生物群集の生理状態判定方法においては、前記第１の蛍光色素を、プロピジウムイオダイド、エチジウムブロマイド、エチジウムホモダイマー、ＤＡＰＩ、７−アミノアクチノマイシンＤ、ＳＹＴＯＸ  Ｇｒｅｅｎからなる群から選択される１種とすることができ、前記第２の蛍光色素を、フルオレセインジアセテート、カルボキシフルオレセインジアセテート、スルホフルオレセインジアセテート、ジクロロフルオレセインジアセテート、カルセイン−ＡＭ、ＣＦＳＥからなる群から選択される１種であるとすることができる。【００１３】
本発明の微生物群集の生理状態判定方法においては、前記蛍光強度を測定する工程を、染色された前記微生物群集の蛍光顕微鏡観察又はフローサイトメーターを用いた解析により行うことができる。
本発明の微生物群集の生理状態判定方法においては、前記蛍光強度を測定する工程を、染色された前記微生物群集を蛍光顕微鏡で観察し、その蛍光顕微鏡観察画像を画像処理ソフトを用いて、前記第１の蛍光色素及び第２の蛍光色素に由来する蛍光を、予め設定したシグナル強度の閾値に基づいてシグナル面積として数値化し、前記第１の蛍光色素と第２の蛍光色素とに由来するそれぞれのシグナル面積の比の値を求めることにより行うことができる。【００１４】
本発明の微生物群集の生理状態判定方法においては、前記蛍光強度を測定する工程を、染色された前記微生物群集を蛍光顕微鏡で観察し、その蛍光顕微鏡観察画像について画像処理ソフトを用いて輝度及びシグナル面積を算出し、蛍光色素に由来する蛍光総量（＝シグナル面積×輝度）を数値化し、前記第１の蛍光色素と第２の蛍光色素とに由来する蛍光総量の比の値（Ｓ１／Ｓ２）を求めることにより行うこともできる。【００１５】
本発明の微生物群集の生理状態判定方法においては、前記蛍光強度を測定する工程を、フローサイトメーターを用いて、染色された前記微生物群集の第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）とを測定し、第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）を求めることにより行うこともできる。【００１６】
本発明の微生物群集の生理状態判定方法においては、第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）が、１〜２０の範囲内である場合に前記微生物群集の生理状態が良好であると判定し、該比の値（Ｆ１／Ｆ２）が、１未満又は２０よりも大きい場合に前記微生物群集の生理状態が悪いと判定することが好ましい。【００１７】
また本発明は、
本発明に係る微生物群集の生理状態判定方法を行う工程；及び、
該判定方法における判定により、微生物群集の生理状態が悪いと判定された場合には、更に、
（Ａ）処理槽に微生物製剤を投入すること、及び／又は
（Ｂ）処理槽の固形物滞留時間を制御すること、
を行い、微生物群集の生理状態が良好になるように、排水の生物処理設備の処理槽の運転状態を調整しながら排水処理を行う工程；
を含む排水処理方法を提供する。【００１８】
本発明の排水処理方法においては、前記（Ｂ）処理槽の固形物滞留時間を制御することを、制御対象となる処理槽の固形物滞留時間が、下式（１）
固形物滞留時間（日）＝（τ×Ｘ）／（（ａ×Ｃｉ）＋（ｂ×Ｓｉ）−（ｃ×τ×Ｘ））    ……（１）
［ただし、式（１）中の各符号は下記の意味である
τ：反応タンクの水理学的な滞留時間  Ｖ／Ｑｉ  （日）
Ｑｉ：排水量（ｍ３／日）
Ｃｉ：排水の溶解性ＢＯＤ値（ｍｇＯ／Ｌ）
Ｓｉ：排水のＳＳ濃度（ｍｇ／Ｌ）
Ｘ：反応タンク内のＭＬＳＳ（ｍｇ／Ｌ）
Ｖ：反応タンク容積（ｍ３）
ａ：溶解性ＢＯＤに対する汚泥転換率（ｇＭＬＳＳ／ｇＢＯＤ）
ｂ：ＳＳに対する汚泥転換率（ｇＭＬＳＳ／ｇＳＳ）
ｃ：活性汚泥微生物の内生呼吸による減量を表す係数（Ｌ／日）］
で算出された固形物滞留時間の±２日の範囲内となるように制御することによって行うことができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の微生物群集の生理状態の判定方法は、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態が良好か否かを迅速且つ正確に判定することができる。
本発明の排水処理方法は、本発明の判定方法により判定した微生物群集の生理状態に基づいて、微生物群集の生理状態を良好に維持管理しながら、安定して排水処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施例１において微生物製剤添加前のサンプルのＣＦＤＡ蛍光画像である。
【図２】図１で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像である。
【図３】図１で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像である。
【図４】図１で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ明視野画像である。
【図５】図１で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光画像である。
【図６】図１で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。
【図７】図１で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
【図８】実施例１において微生物製剤添加後９日目のサンプルのＣＦＤＡ蛍光画像である。
【図９】図８で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像である。
【図１０】図８で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像である。
【図１１】図８で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ明視野画像である。
【図１２】図８で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光画像である。
【図１３】図８で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。
【図１４】図８で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
【図１５】実施例２において固形物滞留時間の短縮処理前のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像である。
【図１６】図１５で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像である。
【図１７】図１５で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。
【図１８】図１５で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
【図１９】実施例２において固形物滞留時間の短縮処理後のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像である。
【図２０】図１９で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像である。
【図２１】図１５で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。
【図２２】図１５で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
【図２３】実施例３において微生物製剤添加・固形物滞留時間の短縮処理前のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像である。
【図２４】図２３で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像である。
【図２５】図２３で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。
【図２６】図２３で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
【図２７】実施例３において微生物製剤添加・固形物滞留時間の短縮処理２８日後のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像である。
【図２８】図２７で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像である。
【図２９】図２７で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。
【図３０】図２７で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
【図３１】実施例３において微生物製剤添加・固形物滞留時間の短縮処理７０日後のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像である。
【図３２】図３１で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像である。
【図３３】図３１で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。
【図３４】図３１で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
【図３５】実施例４において微生物製剤添加前のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像である。
【図３６】図３５で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像である。
【図３７】図３５で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。
【図３８】図３５で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
【図３９】実施例４において微生物製剤添加１７日後のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像である。
【図４０】図３９で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像である。
【図４１】図３５で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。
【図４２】図３５で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
活性汚泥は、その構成微生物群集が対数増殖期（増殖活性が高い、高負荷、短い固形物滞留時間）にあると、処理水質、固液分離性が悪く、定常期（ほとんど増殖しない、標準負荷、適切な固形物滞留時間）にあると、処理水質が良好で、固液分離性が良い。
本発明者らは、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態を判定する方法について鋭意研究を重ねた結果、細胞膜の透過性を指標として該微生物群集中の微生物のヌクレオチド鎖に結合する第１の蛍光色素と、微生物細胞内の酵素により分解されて前記第１の蛍光色素とは異なる波長の蛍光を発する第２の蛍光色素とで、処理槽から採取した汚泥フロックを二重染色し、これを蛍光顕微鏡で観察した時に、バルキングの原因となる分散増殖状態のバクテリアや増殖中の糸状細菌などが主に第２の蛍光色素で染色され、バルキングを起こしている汚泥フロックは第１の蛍光色素に由来の蛍光よりも、第２の蛍光色素に由来の蛍光が強く観察されることを確認した。一方、バルキングを生じておらず、良好な運転状態であると判断された処理槽から採取した汚泥フロックを同様に二重染色し、蛍光顕微鏡で観察すると、第２の蛍光色素に由来の蛍光よりも、第１の蛍光色素に由来の蛍光が強く観察されることを確認した。【００２２】
本発明者らはさらに、染色された前記微生物群集について、前記第１の蛍光色素に由来する第１の蛍光強度（Ｆ１）と前記第２の蛍光色素に由来する第２の蛍光強度（Ｆ２）とを測定し、得られた測定値を、予め設定した基準値と比較し、測定値の第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）が前記基準値と同等か又は高い場合には微生物群集の生理状態が良好であり、比の値（Ｆ１／Ｆ２）が前記基準値よりも低い場合には微生物群集の生理状態が悪いと判定することで、処理槽に存在する微生物群集の生理状態が良好か否かを迅速且つ正確に判定することができることを見出した。さらに、汚泥フロック全体を前記第１の蛍光色素と第２の蛍光色素とで二重染色し、第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）が１以上のときに、良好な処理水質や固液分離性が得られることを知見し、本発明を完成させた。【００２３】
すなわち、本発明の微生物群集の生理状態判定方法は、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態を判定する方法であって、
前記処理槽に存在する微生物群集を採取する工程；
該微生物群集中の微生物のヌクレオチド鎖に結合する第１の蛍光色素と、該微生物の細胞内の酵素により分解されて前記第１の蛍光色素とは異なる波長の蛍光を発する第２の蛍光色素とで該微生物群集を染色する工程；
染色された該微生物群集について、前記第１の蛍光色素に由来する第１の蛍光強度（Ｆ１）と前記第２の蛍光色素に由来する第２の蛍光強度（Ｆ２）とを測定する工程；
前記工程で得られた測定値について、第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）が予め設定した基準値と同等か又は高い場合には該微生物群集の生理状態が良好であると判定し、該比の値（Ｆ１／Ｆ２）が前記基準値よりも低い場合には該微生物群集の生理状態が悪いと判定する工程；
を有することを特徴とする。
ここで、前記第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）は、生理状態を判定する汚泥フロック中の、細胞膜が不完全な非増殖性の細菌に対する、細胞膜が完全な増殖性を持つ細菌の比の値と見なすことができる。【００２４】
一般的に、対数増殖期や定常期といった活性汚泥増殖相を制御するには、固形物滞留時間がパラメータとして用いられる。
適切な固形物滞留時間は、処理設備、排水の水質、処理環境によって異なるので、前記の蛍光染色結果に基づいて、固形物滞留時間を操作することで、最適な固形物滞留時間を見出すことができ、処理水質の良好な活性汚泥処理を維持することが可能になる。【００２５】
本発明に用いる第１の蛍光色素としては、細胞膜の透過性に基づいて、細胞内で核酸と結合する蛍光試薬が用いられる。具体的には、プロピジウムイオダイド（以下、ＰＩと記す）、エチジウムブロマイド、エチジウムホモダイマーなどのフェナンスリジウム（Phenanthridium）系蛍光試薬やＤＡＰＩ、７−アミノアクチノマイシンＤ、ＳＹＴＯＸ  Ｇｒｅｅｎからなる群から選択される１種とすることができ、特にＰＩが好ましい。
また前記第２の蛍光色素としては、細胞内で酵素の作用により蛍光性を示す蛍光試薬が用いられる。具体的には、フルオレセインジアセテート（ＦＤＡ）、カルボキシフルオレセインジアセテート（以下、ＣＦＤＡと記す）、スルホフルオレセインジアセテート（ＳＦＤＡ）、ジクロロフルオレセインジアセテート（ＤＣＦＤＡ）、カルセイン−ＡＭ、ＣＦＳＥからなる群から選択される１種とすることができ、特にＣＦＤＡが好ましい。
なお、第１の蛍光色素に由来する蛍光の波長域と、第２の蛍光色素に由来する蛍光の波長域とは、波長選択フィルタ等で明確に分離可能なように異なった波長域である必要があり、この点からも、第１の蛍光色素としてＰＩを用い、第２の蛍光色素としてＣＦＤＡを用いることが好ましい。【００２６】
この第１の蛍光色素は、細菌の細胞膜が不完全な場合にのみ浸透し、前記第２の蛍光色素は、細菌の細胞膜が完全又は不完全な場合に浸透する。この作用機序により前記の判定が可能となる。
一般に、細菌の細胞膜の完全性が失われている状態は、その細菌が死んでいると解釈されているが、本発明者らが実際に処理槽内から採取した多くの汚泥フロックを調べた結果から、細胞膜の不完全な細菌が優占している活性汚泥であっても、ＢＯＤ分解率が高く、良い処理水質が得られ、固液分離性も良いなど、活性汚泥中の細胞膜の不完全な細菌が生きている可能性が示唆される。
また、細胞膜の不完全な活性汚泥において、呼吸活性が高かったり、タンパク質合成などの代謝が行われている証拠が得られおり、細胞膜の不完全な細菌で構成されている活性汚泥は、増殖しない（余剰汚泥が少ない）が、代謝、呼吸を行って汚濁物質を分解する理想的な活性汚泥である。【００２７】
前記蛍光強度を測定する工程は、染色された前記微生物群集の蛍光顕微鏡観察又はフローサイトメーターを用いた解析により行うことができる。
蛍光顕微鏡観察で行う場合には、
（ａ）染色された前記微生物群集を蛍光顕微鏡で観察し、その蛍光顕微鏡観察画像について画像処理ソフトを用いて、前記第１の蛍光色素及び第２の蛍光色素に由来する蛍光を、予め設定したシグナル強度の閾値に基づいてシグナル面積として数値化し、前記第１の蛍光色素と第２の蛍光色素とに由来するそれぞれのシグナル面積の比の値を求める方法、
（ｂ）染色された前記微生物群集を蛍光顕微鏡で観察し、その蛍光顕微鏡観察画像について画像処理ソフトを用いて輝度及びシグナル面積を算出し、蛍光色素に由来する蛍光総量（＝シグナル面積×輝度）を数値化し、前記第１の蛍光色素と第２の蛍光色素とに由来する蛍光総量の比の値（Ｓ１／Ｓ２）を求める方法、
などによって行うことができる。
前記（ａ）、（ｂ）の方法においては、第１の蛍光色素に由来するシグナル面積又は蛍光総量が第１の蛍光強度（Ｆ１）となり、第２の蛍光色素に由来するシグナル面積又は蛍光総量が第２の蛍光強度（Ｆ２）となり、これらの比の値（Ｆ１／Ｆ２）を算出することになる。【００２８】
前記（ａ）、（ｂ）の方法において、第１の蛍光色素に由来する蛍光強度（Ｆ１）と、第２の蛍光色素に由来する蛍光強度（Ｆ２）を数値化するには、例えば、以下の手法を用いることができる。
二重染色した前記微生物群集（以下、サンプルと記す場合がある）を蛍光顕微鏡で観察する。第１の蛍光色素に由来する蛍光（以下、第１の蛍光と記す）は、この蛍光の波長域を透過するフィルタを通して監察し、また第２の蛍光色素に由来する蛍光（以下、第２の蛍光と記す）は、この蛍光の波長域を透過するフィルタを通して監察する。第１の蛍光と、第２の蛍光とのそれぞれの蛍光顕微鏡画像を撮影し、それぞれの蛍光顕微鏡観察画像について、画像処理ソフトを用いて二値化処理を行い、それぞれのシグナル領域を面積（pixel）、および蛍光総量（pixel×輝度）として数値化する。
得られた数値は、「第１の蛍光のシグナル面積／第２の蛍光のシグナル面積」および「第１の蛍光の蛍光総量／第２の蛍光の蛍光総量」として計算を行い、それぞれの比の値を求める。【００２９】
また、フローサイトメーターを用いる場合には、二重染色したサンプルの第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）とをフローサイトメーターを用いて測定し、第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）を求めることにより行うことができる。【００３０】
本発明の微生物群集の生理状態判定方法において、前記第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）を基に、処理槽の微生物群集の生理状態を判定する場合、その基準値は、判定すべき処理槽のサイズ、運転状況（排水の種類や量、ＢＯＤ濃度など）などに応じて適宜変更可能であるが、通常は第１の蛍光強度（Ｆ１）と第２の蛍光強度（Ｆ２）との比の値（Ｆ１／Ｆ２）が１．０を基準とし、比の値（Ｆ１／Ｆ２）が１．０未満である場合には、微生物群集の生理状態が悪いと判定し、比の値（Ｆ１／Ｆ２）が１．０を超える場合には、微生物群集の生理状態が良好であると判定することができる。この良好であると判定できる場合の比の値（Ｆ１／Ｆ２）は、１〜２０の範囲内が好ましい。【００３１】
また本発明は、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態を判定し、その判定結果に基づいて微生物群集の生理状態が良好になるように、前記処理槽の運転状態を調整しながら排水処理を行う方法を提供する。
具体的には、本発明に係る微生物群集の生理状態判定方法によって前記処理槽に存在する微生物群集の生理状態を判定し、微生物群集の生理状態が悪かった場合には、更に、前記処理槽の運転状態を、
（Ａ）処理槽に微生物製剤を投入すること、
（Ｂ）処理槽の固形物滞留時間を制御すること、のいずれか一方又は両方を行って微生物群集の生理状態が良好になるように、処理槽の運転状態を調整しながら排水処理を行う排水処理方法を提供する。【００３２】
前記（Ａ）で用いる微生物製剤としては、例えば、星光ＰＭＣ株式会社の商品名ＭＣ−００３，ＭＣ−００４，ＭＣ−００５，ＭＣ−００８、ＭＣ−０３８、ＭＣ−Ｃａｐが挙げられる。【００３３】
また前記（Ｂ）処理槽の固形物滞留時間を制御することを実施する場合には、制御対象となる処理槽の固形物滞留時間が、下式（１）
固形物滞留時間（日）＝（τ×Ｘ）／（（ａ×Ｃｉ）＋（ｂ×Ｓｉ）−（ｃ×τ×Ｘ））    ……（１）
［ただし、式（１）中の各符号は下記の意味である
τ：反応タンクの水理学的な滞留時間  Ｖ／Ｑｉ  （日）
Ｑｉ：排水量（ｍ３／日）
Ｃｉ：排水の溶解性ＢＯＤ値（ｍｇＯ／Ｌ）
Ｓｉ：排水のＳＳ濃度（ｍｇ／Ｌ）
Ｘ：反応タンク内のＭＬＳＳ（ｍｇ／Ｌ）
Ｖ：反応タンク容積（ｍ３）
ａ：溶解性ＢＯＤに対する汚泥転換率（ｇＭＬＳＳ／ｇＢＯＤ）
ｂ：ＳＳに対する汚泥転換率（ｇＭＬＳＳ／ｇＳＳ）
ｃ：活性汚泥微生物の内生呼吸による減量を表す係数（Ｌ／日）］
で算出された固形物滞留時間の±２日の範囲内となるように制御することによって行うことができる。【００３４】
以下、実施例によって本発明の効果を実証する。
なお、以下の実施例において使用する用語の意味は次の通りとする。
「固形物滞留時間」とは、処理槽内に活性汚泥が滞在している期間を意味する。
「ＣＯＤ低減率改善値」とは、試験後の排水のＣＯＤ低減率から、試験前の排水のＣＯＤ低減率を減じた値（単位：％）である。この値がプラスであれば、試験前よりＣＯＤ低減率が改善していることを意味する。
「ＳＶＩ」とは、活性汚泥１ｇが占める容積（ｍｌ）であり、活性汚泥のバルキングの度合を表している。
「ＳＶＩ改善値」とは、試験後のＳＶＩから、試験前のＳＶＩを減じた値である（単位：ｍｌ／ｇ）。この値がマイナスであれば、試験前よりＳＶＩが改善していることを意味する。
「透視度」とは、メスシリンダー底部の二重十字が目視できる液面高さである。３０ｃｍ以上が良い透視度の目安である。
「ＳＶ３０」とは、活性汚泥を容器に入れて３０分静置し、沈殿した汚泥容積を、活性汚泥総量に対する百分率で表した値である。
「ＳＶ３０改善値」とは、試験後のＳＶ３０から、試験前のＳＶ３０を減じた値である。この値がマイナスであれば、試験前よりＳＶ３０が、すなわち活性汚泥の沈降性が改善していることを意味する。
【実施例１】
【００３５】
［活性汚泥系への微生物製剤添加による改善例］
産業排水の活性汚泥処理設備において、活性汚泥のバルキング（ＳＶＩ値）の改善を目的として、汚泥構成微生物群集の蛍光顕微鏡観察像に基づいて、微生物製剤の添加による対策を行った。
対象とした活性汚泥処理設備の容積負荷は１．４ｋｇ−ＢＯＤ／ｍ３／日である。【００３６】
［活性汚泥の蛍光染色］
この活性汚泥処理設備の曝気槽出口より採取した活性汚泥サンプルに対し、第１の蛍光色素としてＰＩ（終濃度１ｍｇ／Ｌ）と、第２の蛍光色素としてＣＦＤＡ（終濃度１０ｍｇ／Ｌ）とで二重染色を行った。
なお、ＰＩとＣＦＤＡは次のものを用いた。
・ＰＩ（Propidium iodide、和光純薬工業社製、160-16723）。
・ＣＦＤＡ（6-Carboxyfluorescein diacetate、シグマ（Sigma）社製、C5041）。【００３７】
［蛍光顕微鏡観察に基づく汚泥構成微生物群集の生理状態の判定］
蛍光顕微鏡（オリンパス社製の蛍光顕微鏡ＢＸ５１）を用いて前記サンプルを観察し、４００倍の倍率でＰＩおよびＣＦＤＡの蛍光画像の撮影を行った。
ＰＩの蛍光観察は、ミラーユニット：Ｕ−ＭＷＩＧ３、励起フィルタ：ＢＰ−５３０−５５０、吸収フィルタ：ＢＡ５７５ＩＦを用いて行った。
ＣＦＤＡの蛍光観察は、ミラーユニット：Ｕ−ＭＮＩＢＡ３、励起フィルタ：ＢＰ−４７０−４９５、吸収フィルタ：ＢＡ５１０−５５０を用いて行った。
撮影した画像は、画像解析ソフト（三谷商事株式会社製のＷｉｎＲｏｏｆ）を用いて二値化処理を行い、それぞれのシグナル領域を面積（pixel）、および蛍光総量（pixel×輝度）として数値化した。【００３８】
得られた数値は、「ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積」および「ＰＩ蛍光総量／ＣＦＤＡ蛍光総量」として計算を行い、それぞれ比の値を求めた。前記比の値はいずれも１．０を境とし、それ以上であれば活性汚泥の構成微生物群集の生理状態が良好であり、それ未満であれば改善を必要とする状態であると判定する。以下は「ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積」についてのみ記載する。【００３９】
図１〜図７は、試験開始前（添加前）の汚泥フロックを二重染色したサンプルのＰＩとＣＦＤＡの蛍光染色画像である。図１は微生物製剤添加前のサンプルのＣＦＤＡ蛍光画像であり、図２は図１で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像であり、図３は図１で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像であり、図４は図１で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ明視野画像であり、図５は図１で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光画像であり、図６は図１で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像であり、図７は図１で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
前記の手法に基づいてそれぞれのシグナル面積を数値化したところ、ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値は０．６６という値が得られた。
活性汚泥を形成する微生物群集においては、ＰＩにより染色される細胞集団は非増殖の細胞で、活性汚泥の凝集性向上に寄与している傾向があり、ＣＦＤＡにより染色される細胞集団は、バルキングの原因となる分散増殖状態のバクテリアや増殖中の糸状細菌などが多い。図１〜図７に示した微生物製剤添加前のサンプルの場合は、増殖中の糸状細菌に由来するＣＦＤＡシグナルが多く認められ、ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡ面積＝０．６６となり、バルキングの指標として設定した１．０よりも低く、活性汚泥を構成する微生物群集の生理状態改善が必要な状態であると判定された。【００４０】
［微生物製剤の添加による汚泥形成微生物群集の凝集性の改善］
前記活性汚泥処理設備において、８日間曝気槽への微生物製剤（星光ＰＭＣ株式会社、商品名ＭＣ−００８）の添加を行い、活性汚泥の生理状態の改善を目指した。微生物製剤の投入量は１１ｋｇ／日とした。
表１は、実施例１において、試験期間中に採取した活性汚泥の蛍光染色画像の数値化データと処理槽の操業パラメーターを併記したものである。また、図８は実施例１において微生物製剤添加後９日目のサンプルのＣＦＤＡ蛍光画像であり、図９は図８で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像であり、図１０は図８で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像であり、図１１は図８で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ明視野画像であり、図１２は図８で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光画像であり、図１３は図８で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像であり、図１４は図８で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。【００４１】
【表１】
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【００４２】
表１より、微生物製剤の添加前はＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が０．６６とバルキング傾向であったものが、微生物製剤添加後９日目の時点で、二重染色したサンプルのＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が２．２６と目標値の１．０を上回り、汚泥構成微生物群集の生理状態に大きな変化が生じていることが分かる。また、添加後９日目の時点でＳＶＩ値が添加前と比較して１６３ｍｌ／ｇ低減され、汚泥のバルキングが改善された。
【実施例２】
【００４３】
［活性汚泥系における固形物滞留時間の短縮操作による改善例］
産業排水の活性汚泥処理設備において、処理水の透視度の改善を目的として、汚泥構成微生物群集の蛍光顕微鏡観察像に基づいて、固形物滞留時間の短縮操作を行った。
本実施例で対象とした活性汚泥処理設備の容積負荷は１．２ｋｇ−ＢＯＤ／ｍ３／日である。
活性汚泥サンプルの二重染色法、観察法、およびサンプルの生理状態の判定基準は、前記実施例１の場合と同様に行った。【００４４】
［固形物滞留時間の短縮操作による汚泥形成微生物群集の凝集性の改善］
固形物滞留時間の短縮操作前の活性汚泥サンプルについて、蛍光顕微鏡観察を行った。
その結果を図１５〜図１８に示す。図１５は実施例２において固形物滞留時間の短縮処理前のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像であり、図１６は図１５で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像であり、図１７は図１５で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像であり、図１８は図１５で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
このサンプルについてＰＩシグナル面積とＣＦＤＡシグナル面積を数値化した。このサンプルでは、ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が０．３７となり、改善が必要であると判定した。この活性汚泥サンプルは、主にバルキングの原因となる糸状細菌の増殖性が高く、ＣＦＤＡで強く染色されている傾向があったため、汚泥の引き抜きを増やすことによる固形物滞留時間の短縮操作による改善を試みた。【００４５】
［固形物滞留時間の短縮操作による改善］
この活性汚泥処理設備において、固形物滞留時間を１２．６日から６．７日に短縮する操作を行い、処理開始から３５日後に再度汚泥の蛍光顕微鏡観察を行った。
表２は、実施例２において、試験期間中に採取した活性汚泥の蛍光染色画像の数値化データと処理槽の操業パラメーターを併記したものである。また、図１９は実施例２において固形物滞留時間の短縮処理後のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像であり、図２０は図１９で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像であり、図２１は図１９で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像であり、図２２は図１９で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。【００４６】
【表２】
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【００４７】
表２より、固形物滞留時間の短縮操作前はＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が０．３７とバルキング傾向であったものが、固形物滞留時間を１２．６日から６．７日に短縮する操作を行い、処理開始から３５日後にはＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が２．７４となり、汚泥構成微生物群集の生理状態の変化が認められた。主に、ＣＦＤＡ染色により蛍光を示していた糸状細菌の増殖が抑制されたことにより、汚泥の凝集性が改善され、目的としていた処理水の透視度が２０ｃｍから３０ｃｍへと大幅に改善された。
【実施例３】
【００４８】
［活性汚泥系への微生物製剤の添加、固形物滞留時間短縮操作による改善例］
産業排水の活性汚泥処理設備において、汚泥の沈降性の改善およびＣＯＤ低減率の向上を目的として、汚泥構成微生物群集の蛍光顕微鏡観察像に基づいて、微生物製剤の添加、固形物滞留時間の短縮操作を行った。
本実施例で対象とした活性汚泥処理設備の容積負荷は２．２ｋｇ−ＢＯＤ／ｍ３／日である。
活性汚泥サンプルの二重染色法、観察法、およびサンプルの生理状態の判定基準は、前記実施例１の場合と同様に行った。【００４９】
［微生物製剤の添加、固形物滞留時間短縮操作による改善］
操作前の活性汚泥サンプルについて、蛍光顕微鏡観察を行った。その結果を図２３〜図２６に示す。図２３は実施例３において固形物滞留時間の短縮処理前のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像であり、図２４は図２３で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像であり、図２５は図２３で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像であり、図２６は図２３で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
このサンプルについてＰＩシグナル面積とＣＦＤＡシグナル面積を数値化した。このサンプルでは、ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が０．５６となり、改善が必要であると判定した。この活性汚泥サンプルは、主にバルキングの原因となる糸状細菌の増殖性が高くＣＦＤＡで強く染色されている傾向があったため、微生物製剤の添加および固形物滞留時間の短縮による改善を試みた。【００５０】
この活性汚泥処理設備において、８日間曝気槽への微生物製剤（星光ＰＭＣ株式会社、商品名ＭＣ−００８）の添加、及び固形物滞留時間を１２．４日から１２．０日に短縮する操作を行い、改善を試みた。微生物製剤の投入量は５．７ｋｇ／日とした。
微生物製剤の添加、固形物滞留時間短縮操作の開始から２８日後に再度汚泥の蛍光顕微鏡観察を行った。図２７は、実施例３において微生物製剤添加・固形物滞留時間の短縮処理２８日後のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像であり、図２８は図２７で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像であり、図２９は図２７で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像であり、図３０は図２７で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
この２８日後のサンプルについてＰＩシグナル面積とＣＦＤＡシグナル面積を数値化した。このサンプルでは、ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が０．９２となり、汚泥構成微生物群集の生理状態に改善傾向が認められ、ＣＯＤ低減率の向上も見られた。しかしながら、目標の一つであるＳＶ３０で示される汚泥の沈降性は改善されなかった。【００５１】
そこで、更に汚泥の引抜き量を増加させることにより固形物滞留時間を６．２日まで短縮させる操作を追加した。
表３は、実施例３において、試験期間中に採取した活性汚泥の蛍光染色画像の数値化データと処理槽の操業パラメーターを併記したものである。また、図３１は実施例３において微生物製剤添加・固形物滞留時間の短縮処理７０日後のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像であり、図３２は図３１で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像であり、図３３は図３１で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像であり、図３４は図３１で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。【００５２】
【表３】
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【００５３】
表３に記した通り、操作後７０日のサンプルでは、ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が１．３１となり、汚泥構成微生物群集の生理状態に更なる改善が認められ、またＳＶ３０の値にも６％の改善が見られた。
【実施例４】
【００５４】
［生物膜系への微生物製剤添加による改善例］
産業排水の生物膜処理設備において、処理水のＣＯＤ低減率の改善を目的として、生物膜構成微生物群集の蛍光顕微鏡観察像に基づいて、微生物製剤の添加による対策を行った。生物膜サンプルの二重染色法、観察法、およびサンプルの生理状態の判定基準は、前記実施例１の場合と同様に行った。
本実施例で対象とした生物膜処理設備は、処理槽内の担体に微生物を付着させて排水処理を行う設備であり、担体は通常系外に流出しないため、返送の必要はない。本実施例で対象とした生物膜処理設備の容積負荷は３．０ｋｇ−ＢＯＤ／ｍ３／日である。【００５５】
［微生物製剤の添加によるＣＯＤ低減率の改善］
前記生物膜処理設備より、生物膜を採取して蛍光顕微鏡観察を行った。図３５は実施例４において微生物製剤添加前のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像であり、図３６は図３５で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像であり、図３７は図３５で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像であり、図３８は図３５で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。
このサンプルについてＰＩシグナル面積とＣＦＤＡシグナル面積を数値化した。このサンプルでは、ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が０．４５となり、改善が必要であると判定した。生物膜処理槽に微生物製剤の添加を行い改善を試みた。【００５６】
前記生物膜処理設備において、生物膜処理槽に微生物製剤（星光ＰＭＣ株式会社、商品名ＭＣ−００８）の添加を行い、活性汚泥の生理状態の改善を目指した。微生物製剤の投入量は５．４ｋｇ／日とした。
微生物製剤の添加から１７日後に再び生物膜を採取して、蛍光顕微鏡観察を行った。
表４は、実施例４において、試験期間中に採取した活性汚泥の蛍光染色画像の数値化データと処理槽の操業パラメーターを併記したものである。また、図３９は実施例４において微生物製剤添加１７日後のサンプルのＣＦＤＡ蛍光総量計測画像であり、図４０は図３９で用いた同じサンプルのＣＦＤＡ二値化画像であり、図４１は図３９で用いた同じサンプルのＰＩ蛍光総量計測画像である。図４２は図３９で用いた同じサンプルのＰＩ二値化画像である。【００５７】
【表４】
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【００５８】
表４に記した通り、添加後１７日のサンプルでは、ＰＩシグナル面積／ＣＦＤＡシグナル面積の比の値が２．３１となり、生物膜構成微生物群集の生理状態に大きな変化が見られた。また、処理槽のＣＯＤ低減率に２７％の向上が見られた。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明の微生物群集の生理状態の判定方法は、排水の生物処理設備の処理槽に存在する微生物群集の生理状態が良好か否かを迅速且つ正確に判定することができる。
本発明の排水処理方法は、本発明の判定方法により判定した微生物群集の生理状態に基づいて、微生物群集の生理状態を良好に維持管理しながら、安定して排水処理を行うことができる。
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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