(57)【要約】【課題】高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動に的確に対応した最適な運転条件で水処理設備を運用できるようにする。【解決手段】本発明の水処理設備の制御方法は、被処理水の導電率とその導電率に対して因果関係がない被処理水のシリカ濃度との間に相関があるか否かを定期的に行う被処理水のサンプル分析の結果から判定する相関判定工程と、被処理水の導電率とシリカ濃度との間に相関があることを条件として、被処理水の直近一定期間における導電率計測値の分布を統計解析し、その統計解析の結果と、被処理水の導電率とシリカ濃度との間の相関に基づいて、被処理水のシリカ濃度を推定する第１汚濁成分濃度推定工程と、推定した被処理水のシリカ濃度に基づいて、被処理水を処理する水処理設備１０の運転条件を決定する運転条件決定工程と、を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
水質指標と前記水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との相関が被処理水にあるか否かを定期的に行う前記被処理水のサンプル分析の結果から判定する相関判定工程と、
前記相関があることを条件として、前記被処理水の直近一定期間における前記水質指標の計測値の分布を統計解析し、その統計解析の結果と前記相関に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第１汚濁成分濃度推定工程と、
推定した前記被処理水の前記汚濁成分の濃度に基づいて、前記被処理水を処理する水処理設備の運転条件を決定する運転条件決定工程と、を含む、水処理設備の制御方法。
【請求項２】
請求項１に記載の水処理設備の制御方法において、前記第１汚濁成分濃度推定工程は、前記被処理水のサンプル分析の結果を回帰分析して回帰直線及びその予測限界を求め、前記被処理水の直近一定期間における前記水質指標の計測値の分布の平均値と標準偏差を統計解析によって求め、その平均値と標準偏差に基づいて設定した出現確率に収まる前記水質指標の計測値の最大値を求め、前記回帰直線の予測限界及び前記水質指標の計測値の最大値に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する工程を含む、ことを特徴とする水処理設備の制御方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の水処理設備の制御方法において、前記相関がないことを条件として、過去の全ての前記被処理水のサンプル分析における前記汚濁成分の濃度の分布を統計解析し、その統計解析の結果に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第２汚濁成分濃度推定工程をさらに含む、ことを特徴とする水処理設備の制御方法。
【請求項４】
請求項３に記載の水処理設備の制御方法において、前記第２汚濁成分濃度推定工程は、過去の全ての前記被処理水のサンプル分析における前記汚濁成分の濃度の分布の平均値と標準偏差を統計解析によって求め、その平均値と標準偏差に基づいて設定した出現確率に収まる前記汚濁成分の濃度の最大値を求め、それを前記被処理水の前記汚濁成分の濃度と推定する工程を含む、ことを特徴とする水処理設備の制御方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の水処理設備の制御方法において、前記水質指標は前記被処理水の導電率である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれかに記載の水処理設備の制御方法において、前記水質指標は前記被処理水の濁度である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法。
【請求項７】
請求項１〜４のいずれかに記載の水処理設備の制御方法において、前記水質指標は前記被処理水の吸光度である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法。
【請求項８】
請求項１〜４のいずれかに記載の水処理設備の制御方法において、前記水質指標は前記被処理水の水素イオン指数である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法。
【請求項９】
請求項１〜４のいずれかに記載の水処理設備の制御方法において、前記水質指標は前記被処理水の酸化還元電位である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法。
【請求項１０】
水質指標と前記水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との相関が被処理水にあるか否かを定期的に行う前記被処理水のサンプル分析の結果から判定する相関判定手順と、
前記相関があることを条件として、前記被処理水の直近一定期間における前記水質指標の計測値の分布を統計解析し、その統計解析の結果と前記相関に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第１汚濁成分濃度推定手順と、
推定した前記被処理水の前記汚濁成分の濃度に基づいて、前記被処理水を処理する水処理設備の運転条件を決定する運転条件決定手順と、をコンピュータに実行させる、水処理設備の制御プログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の水処理設備の制御プログラムにおいて、前記相関がないことを条件として、過去の全ての前記被処理水のサンプル分析における前記汚濁成分の濃度の分布を統計解析し、その統計解析の結果に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第２汚濁成分濃度推定手順をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする水処理設備の制御プログラム。
【請求項１２】
水処理設備と、
前記水処理設備で処理される被処理水の水質指標を計測する計測器と、
前記水処理設備を制御する制御装置と、を備え、
前記制御装置は、前記水質指標と前記水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との相関が被処理水にあるか否かを定期的に行う前記被処理水のサンプル分析の結果から判定する相関判定手段と、
前記相関があることを条件として、前記被処理水の直近一定期間における前記水質指標の計測値の分布を統計解析し、その統計解析の結果と前記相関に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第１汚濁成分濃度推定手段と、
推定した前記被処理水の前記汚濁成分の濃度に基づいて、前記水処理設備の運転条件を決定する運転条件決定手段と、を含む、ことを特徴とする水処理システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の水処理システムにおいて、前記制御装置は、前記相関がないことを条件として、過去の全ての前記被処理水のサンプル分析における前記汚濁成分の濃度の分布を統計解析し、その統計解析の結果に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第２汚濁成分濃度推定手段をさらに含む、ことを特徴とする水処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、水処理設備の制御方法及び制御プログラム並びに水処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
水処理設備を管理する従来技術の一例として、通信回線で水処理設備に接続された管理センタにおいて、水処理設備の稼働状態を監視するとともに、その稼働状態を評価し、その評価結果に基づいて稼働条件を変更する設備管理システムが公知である（例えば特許文献１を参照）。このような水処理設備の設備管理システムにおいて、水処理設備の稼働状態の評価は、水処理設備に設けられたセンサによる計測値等に基づいて行われる。
【０００３】
一般的に水処理設備に設置されるセンサとしては、一般的な工業計器が用いられる。具体的には被処理水の導電率を計測する導電率計、被処理水の濁度を計測する濁度計、被処理水の吸光度を計測する吸光光度計、被処理水の水素イオン指数（potential Hydrogen：ｐＨ）を計測するｐＨ計、被処理水の酸化還元電位（Oxidation-reduction Potential：ＯＲＰ）を計測する酸化還元電位計等の安価なセンサが一般的に用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３６２４９４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の一般的な工業計器（導電率計、濁度計、吸光光度計、ｐＨ計、酸化還元電位計等）では、水処理設備の運転に悪影響を及ぼす汚濁成分のうち、計測する水質指標（導電率、濁度、吸光度、ｐＨ、酸化還元電位等）との間に因果関係がない汚濁成分（例えばシリカ、カルシウム等の無機物等）の濃度を直接的に計測することができない。またこのような汚濁成分を直接的に計測可能な計測装置は、一般に極めて高価であるため、水処理設備に設置するのはコスト的な制約等から実際上困難な場合が多い。そのため上記のような汚濁成分の計測は、作業者の手作業によって、定期的に被処理水のサンプルを採取して分析することにより行われている。
【０００６】
しかしながら作業者の手作業による被処理水のサンプル採取及び分析は、その作業に要する手間や時間等を考慮すると、例えば週に一回あるいは月に一回程度の頻度で実施することしかできない。そのためサンプル採取した被処理水の分析結果だけでは、被処理水の水質変動を的確に把握することは困難であり、例えば被処理水の水質が短期間に変動したような場合に、対応が遅れて水処理設備に異常が生じてしまう虞がある。
【０００７】
このような状況に鑑み本発明はなされたものであり、その目的は、高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動に的確に対応した最適な運転条件で水処理設備を運用できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
被処理水の水質指標と汚濁成分の濃度との間に因果関係がない場合、理論的には、その水質指標から汚濁成分の濃度を直接的に推定することはできない。しかし例えば工業用水、上水、井水等の用水やこれらを処理した純水、これらが単に濃縮されるプロセスを経た冷却水、ボイラー水、ＲＯ濃縮水等、発生源が一定で成分変動が少ない被処理水では、その被処理水に含まれる複数の成分の比率が略一定である場合が多い。このことは例えば単一の食品や飲料品、鉄鋼、紙パルプ等を量産する工場の排水についても同じことが言える。さらに半導体製造工場や液晶パネル製造工場、化学コンビナート等、複数のプロセスが同時に稼働する工場の総合排水や主要製造プロセス系統排水等は、その排水の性状が概ね安定している場合が多く、その成分比率が略一定である場合が多い。
【０００９】
そして被処理水に含まれる複数の成分の成分比率が略一定である場合には、ある水質指標に対して因果関係がある成分と、その水質指標に対して因果関係がない成分との比率は、略一定になるはずである。したがって被処理水の成分比率が略一定である場合には、ある水質指標とある成分との間の因果関係を介して、その水質指標とその水質指標に対して因果関係がない他の成分との間に一定の相関関係が成立し得る。つまり被処理水の発生源や発生プロセスによっては、その被処理水の成分比率が略一定になる場合があり、そのような場合には、ある水質指標とその水質指標に対して因果関係がない汚濁成分との間に一定の相関関係が成立し得る。このような知見に基づいて本発明はなされたものである。
【００１０】
＜本発明の第１の態様＞
本発明の第１の態様は、水質指標と前記水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との相関が被処理水にあるか否かを定期的に行う前記被処理水のサンプル分析の結果から判定する相関判定工程と、前記相関があることを条件として、前記被処理水の直近一定期間における前記水質指標の計測値の分布を統計解析し、その統計解析の結果と前記相関に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第１汚濁成分濃度推定工程と、推定した前記被処理水の前記汚濁成分の濃度に基づいて、前記被処理水を処理する水処理設備の運転条件を決定する運転条件決定工程と、を含む、水処理設備の制御方法である。
【００１１】
まず定期的に行う被処理水のサンプル分析の結果から、ある水質指標とその水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との間に相関関係が成立するか否かを判定する。そして両者の間に相関関係が成立することを条件として、被処理水の直近一定期間における水質指標の計測値の分布を統計解析し、その統計解析の結果とその相関関係に基づいて、その汚濁成分の濃度を推定する。それによってある水質指標から、その水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度を高精度に推定することができるので、高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動を的確に把握することができる。そして推定したその汚濁成分の濃度に基づいて、その被処理水を処理する水処理設備の運転条件を決定する。それによって被処理水の水質変動に的確に対応した最適な運転条件で水処理設備を運用することができる。
【００１２】
これにより本発明の第１の態様によれば、高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動に的確に対応した最適な運転条件で水処理設備を運用できるという作用効果が得られる。
【００１３】
＜本発明の第２の態様＞
本発明の第２の態様は、前述した本発明の第１の態様において、前記第１汚濁成分濃度推定工程は、前記被処理水のサンプル分析の結果を回帰分析して回帰直線及びその予測限界を求め、前記被処理水の直近一定期間における前記水質指標の計測値の分布の平均値と標準偏差を統計解析によって求め、その平均値と標準偏差に基づいて設定した出現確率に収まる前記水質指標の計測値の最大値を求め、前記回帰直線の予測限界及び前記水質指標の計測値の最大値に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する工程を含む、ことを特徴とする水処理設備の制御方法である。
本発明の第２の態様によれば、被処理水の水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度を推定誤差の範囲内の最大値（最悪値）として推定することができるので、最適な運転条件での水処理設備の運用をより安全に行うことが可能になる。
【００１４】
＜本発明の第３の態様＞
本発明の第３の態様は、前述した本発明の第１の態様又は第２の態様において、前記相関がないことを条件として、過去の全ての前記被処理水のサンプル分析における前記汚濁成分の濃度の分布を統計解析し、その統計解析の結果に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第２汚濁成分濃度推定工程をさらに含む、ことを特徴とする水処理設備の制御方法である。
【００１５】
例えば被処理水の発生源や発生プロセスに一時的に何らかの変動が生ずると、被処理水の成分比率に変動が生ずる可能性があり、それによってある水質指標とその水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との間の相関関係が一時的に成立しなくなることもあり得る。そしてある水質指標とその水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との間に相関関係が成立しない場合には、その水質指標に基づいてその汚濁成分の濃度を推定することが困難になる。
【００１６】
したがってそのような場合には、暫定的に、過去の全ての被処理水のサンプル分析における汚濁成分の濃度の分布を統計解析し、その統計解析の結果に基づいて、その汚濁成分の濃度を推定する。つまり過去のサンプル分析におけるその汚濁成分の濃度の蓄積データに基づいて、その汚濁成分の濃度を統計的に推定する。それによって例えば被処理水の発生源や発生プロセスに一時的に何らかの変動が生じて、その水質指標とその汚濁成分の濃度との間の相関関係が一時的に成立しなくなったときでも、適切な運転条件を設定して水処理設備の運用を安全に継続することができる。
【００１７】
＜本発明の第４の態様＞
本発明の第４の態様は、前述した本発明の第３の態様において、前記第２汚濁成分濃度推定工程は、過去の全ての前記被処理水のサンプル分析における前記汚濁成分の濃度の分布の平均値と標準偏差を統計解析によって求め、その平均値と標準偏差に基づいて設定した出現確率に収まる前記汚濁成分の濃度の最大値を求め、それを前記被処理水の前記汚濁成分の濃度と推定する工程を含む、ことを特徴とする水処理設備の制御方法である。
本発明の第４の態様によれば、水質指標とその水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との間に相関関係が成立しない場合であっても、その被処理水の水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度を推定誤差の範囲内の最大値（最悪値）として推定することができるので、適切な運転条件での水処理設備の運用をより安全に行うことが可能になる。
【００１８】
＜本発明の第５の態様＞
本発明の第５の態様は、前述した本発明の第１〜第４の態様のいずれかにおいて、前記水質指標は前記被処理水の導電率である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法である。
【００１９】
被処理水に含まれるイオン性成分の濃度変動は、その被処理水の導電率に影響する。つまり被処理水の導電率とイオン性成分の濃度との間には因果関係がある。そして被処理水の成分比率が略一定になる場合には、被処理水の導電率と被処理水の導電率に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との間に一定の相関関係が成立し得る。したがって本発明の第５の態様によれば、その相関関係に基づいて、被処理水の導電率に対して因果関係がない汚濁成分の濃度をその被処理水の導電率から高精度に推定することができるので、高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動を的確に把握することができる。
【００２０】
＜本発明の第６の態様＞
本発明の第６の態様は、前述した本発明の第１〜第４の態様のいずれかにおいて、前記水質指標は前記被処理水の濁度である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法である。
【００２１】
被処理水に含まれる固形成分の濃度変動は、その被処理水の濁度に影響する。つまり被処理水の濁度と固形成分の濃度との間には因果関係がある。そして被処理水の成分比率が略一定になる場合には、被処理水の濁度と被処理水の濁度に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との間に一定の相関関係が成立し得る。したがって本発明の第６の態様によれば、その相関関係に基づいて、被処理水の濁度に対して因果関係がない汚濁成分の濃度をその被処理水の濁度から高精度に推定することができるので、高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動を的確に把握することができる。
【００２２】
＜本発明の第７の態様＞
本発明の第７の態様は、前述した本発明の第１〜第４の態様のいずれかにおいて、前記水質指標は前記被処理水の吸光度である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法である。
【００２３】
被処理水に含まれる有機・無機性の溶解成分及び固形成分の濃度変動は、その被処理水の吸光度に影響する。つまり被処理水の吸光度と有機・無機性の溶解成分及び固形成分の濃度との間には因果関係がある。そして被処理水の成分比率が略一定になる場合には、被処理水の吸光度と被処理水の吸光度に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との間に一定の相関関係が成立し得る。したがって本発明の第７の態様によれば、その相関関係に基づいて、被処理水の吸光度に対して因果関係がない汚濁成分の濃度をその被処理水の吸光度から高精度に推定することができるので、高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動を的確に把握することができる。
【００２４】
＜本発明の第８の態様＞
本発明の第８の態様は、前述した本発明の第１〜第４の態様のいずれかにおいて、前記水質指標は前記被処理水の水素イオン指数である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法である。
【００２５】
被処理水に含まれる酸成分及びアルカリ成分の濃度変動は、その被処理水の水素イオン指数（ｐＨ）に影響する。つまり被処理水の水素イオン指数と酸成分及びアルカリ成分の濃度との間には因果関係がある。そして被処理水の成分比率が略一定になる場合には、被処理水の水素イオン指数と被処理水の水素イオン指数に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との間に一定の相関関係が成立し得る。したがって本発明の第８の態様によれば、その相関関係に基づいて、被処理水の水素イオン指数に対して因果関係がない汚濁成分の濃度をその被処理水の水素イオン指数から高精度に推定することができるので、高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動を的確に把握することができる。
【００２６】
＜本発明の第９の態様＞
本発明の第９の態様は、前述した本発明の第１〜第４の態様のいずれかにおいて、前記水質指標は前記被処理水の酸化還元電位である、ことを特徴とする水処理設備の制御方法である。
【００２７】
被処理水に含まれる酸化還元物質の濃度変動は、その被処理水の酸化還元電位（ＯＲＰ）に影響する。つまり被処理水の酸化還元電位と酸化還元物質の濃度との間には因果関係がある。そして被処理水の成分比率が略一定になる場合には、被処理水の酸化還元電位と被処理水の酸化還元電位に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との間に一定の相関関係が成立し得る。したがって本発明の第９の態様によれば、その相関関係に基づいて、被処理水の酸化還元電位に対して因果関係がない汚濁成分の濃度をその被処理水の酸化還元電位から高精度に推定することができるので、高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動を的確に把握することができる。
【００２８】
＜本発明の第１０の態様＞
本発明の第１０の態様は、水質指標と前記水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との相関が被処理水にあるか否かを定期的に行う前記被処理水のサンプル分析の結果から判定する相関判定手順と、前記相関があることを条件として、前記被処理水の直近一定期間における前記水質指標の計測値の分布を統計解析し、その統計解析の結果と前記相関に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第１汚濁成分濃度推定手順と、推定した前記被処理水の前記汚濁成分の濃度に基づいて、前記被処理水を処理する水処理設備の運転条件を決定する運転条件決定手順と、をコンピュータに実行させる、水処理設備の制御プログラムである。
本発明の第１０の態様によれば、この制御プログラムを実行するコンピュータにより制御される水処理設備において、前述した本発明の第１の態様と同様の作用効果が得られる。
【００２９】
＜本発明の第１１の態様＞
本発明の第１１の態様は、前述した本発明の第１０の態様において、前記相関がないことを条件として、過去の全ての前記被処理水のサンプル分析における前記汚濁成分の濃度の分布を統計解析し、その統計解析の結果に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第２汚濁成分濃度推定手順をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする水処理設備の制御プログラムである。
本発明の第１１の態様によれば、この制御プログラムを実行するコンピュータにより制御される水処理設備において、前述した本発明の第３の態様と同様の作用効果が得られる。
【００３０】
＜本発明の第１２の態様＞
本発明の第１２の態様は、水処理設備と、前記水処理設備で処理される被処理水の水質指標を計測する計測器と、前記水処理設備を制御する制御装置と、を備え、前記制御装置は、前記水質指標と前記水質指標に対して因果関係がない汚濁成分の濃度との相関が被処理水にあるか否かを定期的に行う前記被処理水のサンプル分析の結果から判定する相関判定手段と、前記相関があることを条件として、前記被処理水の直近一定期間における前記水質指標の計測値の分布を統計解析し、その統計解析の結果と前記相関に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第１汚濁成分濃度推定手段と、推定した前記被処理水の前記汚濁成分の濃度に基づいて、前記水処理設備の運転条件を決定する運転条件決定手段と、を含む、ことを特徴とする水処理システムである。
本発明の第１２の態様によれば、水処理設備において、前述した本発明の第１の態様と同様の作用効果が得られる。
【００３１】
＜本発明の第１３の態様＞
本発明の第１３の態様は、前述した本発明の第１２の態様において、前記制御装置は、前記相関がないことを条件として、過去の全ての前記被処理水のサンプル分析における前記汚濁成分の濃度の分布を統計解析し、その統計解析の結果に基づいて、前記被処理水の前記汚濁成分の濃度を推定する第２汚濁成分濃度推定手段をさらに含む、ことを特徴とする水処理システムである。
本発明の第１３の態様によれば、水処理設備において、前述した本発明の第３の態様と同様の作用効果が得られる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、高価な計測装置を設けることなく、被処理水の水質変動に的確に対応した最適な運転条件で水処理設備を運用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】水処理装置の構成を図示したブロック図。
【図２】水処理装置の制御手順を図示したフローチャート。
【図３】被処理水の導電率とシリカ濃度とのサンプル分析データの散布図及び直近１ヶ月における被処理水の導電率計測値の度数分布図。
【図４】過去の全ての被処理水のサンプル分析におけるシリカ濃度の度数分布図。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
＜水処理装置の構成＞
「水処理設備」の一例として水処理装置１０の構成について、図１を参照しながら説明する。
図１は、水処理装置１０の構成を図示したブロック図である。
【００３５】
水処理装置１０は、ＲＯ（Reverse Osmosis）膜分離装置１１、導電率センサ１２、給水加温装置１３、温度センサ１４、高圧ポンプ１５、第１流量センサ１６、第２流量センサ１７及び制御装置２０を備える。
【００３６】
ＲＯ膜分離装置１１は、水は透過するが水以外の不純物は透過しない性質を有するＲＯ膜を用いた水濾過装置である。ここでＲＯ膜は、逆浸透膜を意味するが、いわゆるナノ濾過膜も含む。ＲＯ膜分離装置１１に供給される被処理水は、ＲＯ膜を透過した透過水とＲＯ膜を透過せずに濃縮された濃縮水とに分離される。
【００３７】
「計測器」としての導電率センサ１２は、ＲＯ膜分離装置１１へ被処理水を供給する流路（以下、「被処理水供給路」という。）に設けられており、被処理水の導電率を計測するセンサである。給水加温装置１３は、被処理水供給路に設けられており、ＲＯ膜分離装置１１に供給される被処理水の温度を調整する装置である。温度センサ１４は、被処理水供給路の給水加温装置１３より下流側に設けられており、給水加温装置１３から出力される被処理水の温度を検出するセンサである。高圧ポンプ１５は、被処理水供給路に設けられており、ＲＯ膜分離装置１１へ被処理水を加圧送出するポンプである。第１流量センサ１６は、ＲＯ膜分離装置１１から透過水が排出される流路に設けられており、ＲＯ膜分離装置１１から排出される透過水の流量を検出するセンサである。第２流量センサ１７は、ＲＯ膜分離装置１１から濃縮水が排出される流路に設けられており、ＲＯ膜分離装置１１から排出される濃縮水の流量を検出するセンサである。制御装置２０は、公知のマイコン制御装置であり、導電率センサ１２、温度センサ１４、第１流量センサ１６及び第２流量センサ１７の出力信号に基づいて、ＲＯ膜分離装置１１、給水加温装置１３及び高圧ポンプ１５を制御する。
【００３８】
＜水処理装置の制御＞
制御装置２０は、ＲＯ膜分離装置１１へ供給される被処理水の温度が所望の温度になるように、温度センサ１４の出力信号に基づいて給水加温装置１３を制御する。また制御装置２０は、ＲＯ膜分離装置１１による水回収率が所望の水回収率となるように、第１流量センサ１６及び第２流量センサ１７の出力信号に基づいて、ＲＯ膜分離装置１１及び高圧ポンプ１５を制御する。そして制御装置２０は、ＲＯ膜分離装置１１へ供給される被処理水の温度、ＲＯ膜分離装置１１による水回収率を、導電率センサ１２が検出する被処理水の導電率に基づいて最適な値に設定する。導電率センサ１２による被処理水の導電率の計測は、一定の周期で繰り返し行われ、その導電率計測値のデータは、制御装置２０の記憶装置（図示せず）に全て記憶されて蓄積される。
【００３９】
ところでＲＯ膜分離装置１１による水回収率は、高圧ポンプ１５による被処理水の供給圧力、あるいは供給する被処理水の温度によって変動する。そしてＲＯ膜分離装置１１による水回収率は、ＲＯ膜分離装置１１にスケールが発生するリスク（以下、「スケール発生リスク」という。）を一定の許容範囲に抑制しつつ、可能な限り高く設定するのが節水の観点からは望ましい。
【００４０】
しかしＲＯ膜分離装置１１による水回収率を高くしていくと、それに従ってスケール発生リスクは高まることになる。またＲＯ膜分離装置１１のスケール発生リスクは、供給される被処理水の温度も影響する。例えばカルシウム系のスケール生成成分は、被処理水の温度が高い方が発生リスクは高まり、逆にシリカ系のスケール生成成分は、被処理水の温度が低い方が発生リスクは高まる。つまりＲＯ膜分離装置１１へ供給する被処理水の温度は、スケール発生リスクを抑制する観点からすれば、ある一定の範囲に維持するのが望ましい。他方、節電の観点からすれば、ＲＯ膜分離装置１１へ供給する被処理水の温度は可能な限り低い方が望ましい。
【００４１】
そしてＲＯ膜分離装置１１のスケール発生リスクは、その被処理水に含まれるスケール生成成分（例えばシリカ、カルシウムイオン、マグネシウムイオン、炭酸水素イオン等の無機物質）の濃度によっても変動する。ここで例えば被処理水のシリカ濃度は、その被処理水の導電率との間には因果関係がないため、理論的には、被処理水の導電率から直接的に推定することはできない。しかし前述したように、被処理水の発生源や発生プロセスによっては、その被処理水の成分比率が略一定になる場合がある。そして被処理水に含まれる複数の成分の成分比率が略一定である場合には、被処理水の導電率に対して因果関係がある成分と、被処理水の導電率に対して因果関係がないシリカ等のスケール生成成分との比率は、略一定になるはずである。
【００４２】
したがって被処理水の成分比率が略一定である場合には、被処理水の導電率とある成分との間の因果関係を介して、被処理水の導電率とシリカ等のスケール生成成分との間に一定の相関関係が成立し得る。このような被処理水の具体的な例としては、例えばイオン成分や有機酸等の有機性汚濁物質、塩化物イオン等の無機イオンを含有する工業用水、上水、井水等が挙げられる。
【００４３】
以下、水処理装置１０の制御手順について、図２〜図４を参照しながら説明する。
図２は、水処理装置１０の制御手順を図示したフローチャートである。
【００４４】
１．相関判定手順
まず被処理水の導電率とシリカ（ＳｉＯ2）濃度との間に相関があるか否かを定期的に行う被処理水のサンプル分析の結果から判定する。このサンプル分析は、例えば作業者が一日、一週間あるいは一ヶ月に一回程度の頻度で、被処理水のサンプルを採取し、その採取したサンプルの導電率の計測とシリカ濃度の分析を行う。そして一定数蓄積されたサンプル分析結果のデータから、被処理水の導電率とシリカ濃度との相関係数を算出し、その相関係数から両者の間に相関があるか否かを判定する（図２のステップＳ１）。
【００４５】
一般的には、相関係数の絶対値が０．２〜０．４でやや相関があり、０．４〜０．７でかなり相関があり、０．７〜１．０で強い相関があると言われている。本発明において、どの程度の相関を基準に相関の有無を判定するかは、水処理装置１０において、どの程度のリスクを許容できるか等に応じて適宜決定すればよい。例えば当該実施例において被処理水の導電率とシリカ濃度との間に相関があるか否かは、相関係数の絶対値が０．５以上であるか否かをもって判定する（図２のステップＳ２）。この相関係数の演算及び相関の有無の判定は、例えばサンプル分析結果のデータに基づいて作業者が手作業で行い、その結果を制御装置２０に入力してもよいし、サンプル分析結果のデータを制御装置２０に入力し、制御装置２０のコンピュータで実行されるプログラムによって演算処理するようにしてもよい。
【００４６】
２．第１汚濁成分濃度推定手順
図３は、被処理水の導電率とシリカ濃度とのサンプル分析データの一例を図示した散布図及び直近１ヶ月における被処理水の導電率計測値の度数分布を図示したものである。
【００４７】
被処理水の導電率とシリカ濃度との相関係数の絶対値が０．５以上であることを条件として（図２のステップＳ２でＹｅｓ）、被処理水の直近一定期間における導電率計測値（導電率センサ１２で計測した被処理水の導電率）の分布を統計解析する（図２のステップＳ３）。そしてその統計解析の結果と、被処理水の導電率とシリカ濃度との間の相関に基づいて、被処理水のシリカ濃度を推定する（図２のステップＳ４）。
【００４８】
より具体的には、まず被処理水のサンプル分析の結果を回帰分析して回帰直線（図３の実線Ａ）及びその予測限界（図３の波線Ｂ、Ｃ）を求める。次に被処理水の直近１ヶ月における導電率計測値の度数分布（図３の符合Ｄを付したグラフ）の平均値μと標準偏差σを統計解析によって求め、その平均値μと標準偏差σに基づいて設定した出現確率に収まる導電率計測値の最大値Ｘｍを求める。この出現確率は、例えば平均値μからのずれが２σの範囲に導電率計測値が含まれる確率とすると約９５．４４％となる。この場合、被処理水の実際の導電率が最大値Ｘｍを超えるリスクは約４．５６％ということになる。そして回帰直線Ａの上限の予測限界Ｂ及び導電率計測値の最大値Ｘｍに基づいて、被処理水の導電率計測値の最大値Ｘｍに対応するシリカ濃度の最大値（最悪値）Ｙｍを求め、これを被処理水のシリカ濃度と推定する。
【００４９】
上記説明した被処理水のサンプル分析の結果の回帰分析、被処理水の直近１ヶ月における導電率計測値の度数分布の統計解析、及びこの回帰分析と統計解析に基づいてシリカ濃度の最大値Ｙｍを求める手順は、例えば作業者が手作業で行ってもよいし、制御装置２０のコンピュータで実行されるプログラムによって演算処理するようにしてもよい。
【００５０】
３．第２汚濁成分濃度推定手順
例えば被処理水の発生源や発生プロセスに一時的に何らかの変動が生ずると、被処理水の成分比率に変動が生ずる可能性があり、それによって被処理水の導電率とシリカ濃度との間の相関関係が一時的に成立しなくなることもあり得る。そして被処理水の導電率とシリカ濃度との間に相関関係が成立しない場合には、前述した第１汚濁成分濃度推定手順によって、つまり被処理水の導電率に基づいて被処理水のシリカ濃度を推定することが困難になる。したがってそのような場合には、例えば被処理水の導電率とシリカ濃度との相関係数の絶対値が０．５未満であることを条件として（図２のステップＳ２でＮｏ）、暫定的に、過去の全ての被処理水のサンプル分析における被処理水のシリカ濃度の分布を統計解析する（図２のステップＳ５）。そしてその統計解析の結果に基づいて被処理水のシリカ濃度を推定する（図２のステップＳ６）。つまり過去のサンプル分析におけるシリカ濃度の蓄積データに基づいて、被処理水のシリカ濃度を統計的に推定する。
【００５１】
図４は、過去の全ての被処理水のサンプル分析における被処理水のシリカ濃度の度数分布を図示したグラフである。
【００５２】
より具体的には、まず過去の全ての被処理水のサンプル分析におけるシリカ濃度の度数分布の平均値μと標準偏差σを統計解析によって求め、その平均値μと標準偏差σに基づいて設定した出現確率に収まるシリカ濃度の最大値Ｙｍを求める。この出現確率は、例えば平均値μからのずれが２σの範囲にシリカ濃度が含まれる確率とすると約９５．４４％となる。この場合、被処理水の実際のシリカ濃度が最大値Ｙｍを超えるリスクは約４．５６％ということになる。そしてそのシリカ濃度の最大値Ｙｍを被処理水のシリカ濃度と推定する。
【００５３】
上記説明した過去の全ての被処理水のサンプル分析における被処理水のシリカ濃度の分布の統計解析、及びこの統計解析に基づいてシリカ濃度の最大値Ｙｍを求める手順は、例えば作業者が手作業で行ってもよいし、制御装置２０のコンピュータで実行されるプログラムによって演算処理するようにしてもよい。
【００５４】
４．運転条件決定手順
上記説明した第１汚濁成分濃度推定手順又は第２汚濁成分濃度推定手順のいずれかによって推定した被処理水のシリカ濃度に基づいて、被処理水を処理する水処理設備１０の運転条件を決定する（図２のステップＳ７）。より具体的には、被処理水のシリカ濃度の最大値Ｙｍに基づいて、例えばＲＯ膜分離装置１１の水回収率を設定し、例えばＲＯ膜分離装置１１へ供給する処理水の温度を設定する。このＲＯ膜分離装置１１の水回収率の設定、ＲＯ膜分離装置１１へ供給する処理水の温度の設定は、例えば作業者が手作業で行ってもよいし、制御装置２０のコンピュータで実行されるプログラムによって自動設定するようにしてもよい。
【００５５】
５．作用効果
上記説明した水処理装置の制御手順によれば、被処理水の導電率から、その導電率に対して因果関係がない被処理水のシリカ濃度を高精度に推定することができるので、高価な計測装置を設けることなく、被処理水のシリカ濃度の変動を的確に把握することができる。そして推定したそのシリカ濃度に基づいて、ＲＯ膜分離装置１１の水回収率やＲＯ膜分離装置１１へ供給する被処理水の温度を決定することによって、被処理水のシリカ濃度の変動に的確に対応した最適な運転条件で水処理装置１０を運用して大幅な節水を実現することができる。
【００５６】
また被処理水の導電率とシリカ濃度との間に相関関係が成立しない場合には、上記説明したように、過去のサンプル分析の蓄積データに基づいて、被処理水のシリカ濃度を統計的に推定するのが好ましい。それによって例えば被処理水の発生源や発生プロセスに一時的に何らかの変動が生じて、被処理水の導電率とシリカ濃度との間の相関関係が一時的に成立しなくなったときでも、適切な運転条件を設定して水処理設備１０の運用を安全に継続することができる。さらに被処理水のシリカ濃度は、上記説明したように、統計解析により被処理水のシリカ濃度の最大値（最悪値）を求め、これを被処理水のシリカ濃度と推定するのが好ましい。それによって最適な運転条件での水処理装置１０の運用をより安全に行うことが可能になる。
【００５７】
＜他の実施例、変形例＞
本発明は、上記説明した実施例に特に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内で種々の変形が可能であることは言うまでもない。
【００５８】
例えば上記の実施例では、被処理水の導電率に基づいてシリカ濃度を推定する例を挙げて説明したが、本発明は特にこれに限定されない。例えばカルシウム（Ｃａ）、マグネシウム（Ｍｇ）、鉄（Ｆｅ）等、シリカ以外の無機物の濃度を推定することもできる。また例えば生物化学的酸素要求量（Biochemical Oxygen Demand：ＢＯＤ）、化学的酸素要求量（Chemical Oxygen Demand：ＣＯＤ）、全有機炭素（Total Organic Carbon：ＴＯＣ）等が指標となる有機性汚濁物質の濃度を推定することもできる。また例えばアンモニウム態窒素（ＮＨ４−Ｎ）、亜硝酸態窒素（ＮＯ２−Ｎ）、硝酸態窒素（ＮＯ３−Ｎ）等の窒素系汚濁物質の濃度を推定することもできる。また例えばリン酸態リン（ＰＯ４−Ｐ）、全リン（Ｔ−Ｐ）等のリン系汚濁物質、工業生産に使われる原料物質等の排水中の化学物質等を推定することもできる。
【００５９】
また例えば上記の実施例では、被処理水の導電率を水質指標とする例を挙げて説明したが、本発明は特にこれに限定されない。例えば固形汚濁物質を含有する紙パルプ関連排水等においては、被処理水の濁度を水質指標とすることもできる。また例えば有機性汚濁物質を含有する排水全般、染色排水等の無機・有機着色排水全般、固形汚濁物質を含有する紙パルプ関連排水等においては、被処理水の吸光度を水質指標とすることもできる。また例えば無機・有機の酸・アルカリ性汚濁物質を含有する排水全般においては、被処理水の水素イオン指数（ｐＨ）を水質指標とすることもできる。また例えば酸化還元性汚濁物質を含有する排水全般、無機・有機の酸・アルカリ性汚濁物質を含有する排水全般においては、被処理水の酸化還元電位（ＯＲＰ）を水質指標とすることもできる。
【符号の説明】
【００６０】
１０  水処理装置
１１  ＲＯ膜分離装置
１２  導電率センサ
１３  給水加温装置
１４  温度センサ
１５  高圧ポンプ
１６  第１流量センサ
１７  第２流量センサ
２０  制御装置
【図１】
2014004550.tif 000003
【図２】
2014004550.tif 000004
【図３】
2014004550.tif 000005
【図４】
2014004550.tif 000006