(57)【要約】【課題】処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集および攪拌の処理に要するコストを削減すること。【解決手段】制御装置が、複数の注入率条件で凝集剤を注入して急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の水質を予測し、予測された沈殿処理水の水質を用いて、複数の注入率条件について、凝集攪拌処理のコストと沈殿処理水の水質の目標値に対する予測値の偏差とをパラメータとして含む評価関数を用いて評価値を算出し、評価値に基づいて、凝集剤の最適な注入率条件を決定し、決定された注入率で凝集剤注入装置に凝集剤を注入させる。【選択図】図１
2014065030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
薬品混和池で使用する凝集剤の注入量または注入率を示す複数の異なる注入設定値と、フロック形成池に設けられたフロキュレータの回転数を制御するための複数の異なる攪拌強度設定値と、水処理施設に設けられた原水の特性を計測する第１の計測器から出力される計測値と、を組み合わせて生成される複数の入力データを決定し、前記入力データそれぞれを用いて、沈殿池で処理された処理水の水質を予測する予測部と、
予測した前記水質の予測値と決められた水質目標値とを用いて、前記入力データそれぞれに対して水質偏差を算出し、
算出した前記水質偏差と、前記沈殿池の沈殿処理水の水質が悪化することにより発生する損失をコストに換算するための第１の係数と、前記注入設定値と、前記注入設定値を評価関数で用いる値に変換するための第２の係数と、前記攪拌強度設定値と、前記攪拌強度設定値を前記評価関数で用いる値に変換するための第３の係数と、を用いて評価値を求める前記評価関数に、前記入力データを入力し、前記入力データそれぞれに対して前記評価関数により評価値を算出し、
算出した評価値のなかから決められた条件に一致する評価値を抽出し、抽出した前記決められた条件に一致する評価値に対応する前記注入設定値と前記攪拌強度設定値とを取得し、
取得した前記注入設定値と前記攪拌強度設定値とに応じて、前記薬品混和池に前記凝集剤を注入する凝集剤注入装置と、前記フロキュレータと、を制御する制御部と、
を備えることを特徴とする水処理制御装置。
【請求項２】
前記制御部は、
前記沈殿池に設けられている第２の計測器により計測された実測値と前記予測値との差あるいは偏差を算出し、
算出した前記差あるいは前記偏差を用いて、前記凝集剤の注入量あるいは注入率を補正するための注入補正値と、前記フロキュレータの回転数を補正するための攪拌強度補正値と、が前記差または前記偏差に関連付けられているフィードバック情報を参照し、前記凝集剤の注入量あるいは注入率および前記フロキュレータの回転数を補正する、
ことを特徴とする請求項１に記載の水処理制御装置。
【請求項３】
前記制御部は、
前記沈殿池に設けられている第２の計測器により計測された実測値と前記予測値との差あるいは偏差を算出し、
算出した前記差あるいは前記偏差が所定値以上である場合、前記水質目標値が前記予測値以上である時には前記水質目標値を小さくするように、予測誤差の所定割合に応じて前記水質目標値を補正する、
ことを特徴とする請求項１に記載の水処理制御装置。
【請求項４】
前記第１の計測器は、前記水処理施設に設けられている着水井の原水の濁度を計測する濁度計あるいは吸光度を計測する吸光度計と、さらに水温を計測する温度計、フロックの粒径を計測するフロックセンサ、集塊化開始時間を計測する集塊化開始時間計測装置のいずれか１つまたは組み合わせ、からなることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の水処理制御装置。
【請求項５】
ニューラルネットワークを前記予測部に適用することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の水処理制御装置。
【請求項６】
コンピュータが、
薬品混和池で使用する凝集剤の注入量または注入率を示す複数の異なる注入設定値と、フロック形成池に設けられたフロキュレータの回転数を制御するための複数の異なる攪拌強度設定値と、前記水処理施設に設けられた原水の特性を計測する第１の計測器から出力される計測値と、を組み合わせて生成される複数の入力データを決定し、前記入力データそれぞれを用いて、沈殿池で処理された処理水の水質を予測し、
予測した前記水質の予測値と決められた水質目標値とを用いて、前記入力データそれぞれに対して水質偏差を算出し、
算出した前記水質偏差と、前記沈殿池の沈殿処理水の水質が悪化することにより発生する損失をコストに換算するための第１の係数と、前記注入設定値と、前記注入設定値を評価関数で用いる値に変換するための第２の係数と、前記攪拌強度設定値と、前記攪拌強度設定値を前記評価関数で用いる値に変換するための第３の係数と、を用いて評価値を求める前記評価関数に、前記入力データを入力し、前記入力データそれぞれに対して前記評価関数により評価値を算出し、
算出した評価値のなかから決められた条件に一致する評価値を抽出し、抽出した前記決められた条件に一致する評価値に対応する前記注入設定値と前記攪拌強度設定値とを取得し、
取得した前記注入設定値と前記攪拌強度設定値とに応じて、前記薬品混和池に前記凝集剤を注入する凝集剤注入装置と、前記フロキュレータと、を制御する、
処理を実行することを特徴とする水処理制御方法。
【請求項７】
前記沈殿池に設けられている第２の計測器により計測された実測値と前記予測値との差あるいは偏差を算出し、
算出した前記差あるいは前記偏差を用いて、前記凝集剤の注入量あるいは注入率を補正するための注入補正値と、前記フロキュレータの回転数を補正するための攪拌強度補正値と、が前記差または前記偏差に関連付けられているフィードバック情報を参照し、前記凝集剤の注入量あるいは注入率および前記フロキュレータの回転数を補正する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項６に記載の水処理制御方法。
【請求項８】
前記沈殿池に設けられている第２の計測器により計測された実測値と前記予測値との差あるいは偏差を算出し、
算出した前記差あるいは前記偏差が所定値以上である場合、前記水質目標値が前記予測値以上である時には前記水質目標値を小さくするように、予測誤差の所定割合に応じて前記水質目標値を補正する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項６に記載の水処理制御方法。
【請求項９】
前記第１の計測器は、前記水処理施設に設けられている着水井の原水の濁度を計測する濁度計あるいは吸光度を計測する吸光度計と、さらに水温を計測する温度計、フロックの粒径を計測するフロックセンサ、集塊化開始時間を計測する集塊化開始時間計測装置のいずれか１つまたは組み合わせ、からなることを特徴とする請求項６〜８のいずれか１つに記載の水処理制御装置。
【請求項１０】
前記予測にニューラルネットワークを適用することを特徴とする請求項６〜９のいずれか１つに記載の水処理制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、凝集沈澱を行う浄水処理における原水に対する凝集剤の注入率を制御する水処理制御方法及び水処理制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、凝集沈澱が採用されている浄水場は、原水に凝集剤を注入して急速撹拌する薬品混和池と、薬品混和池において生成された凝集体（マイクロフロック）を成長させるフロック形成池と、フロック形成池において成長したフロックを沈殿除去する沈殿池と、沈殿池において沈殿しきらなかった粒子やフロックを除去するろ過池と、を備えている。急速ろ過方式による浄水処理場合の重要なポイントは、原水の水質に応じて凝集剤注入率を適正な値に制御し、沈降性のよいフロックを形成することである。不適切な凝集剤注入率で浄水処理を行った場合、沈殿池からのフロックのキャリーオーバや凝集不良によって、ろ過池の損失水頭の上昇、逆洗頻度の増加、及びろ過池からの濁質が流出し、ろ過水濁度が上昇するなどの問題が発生する。しかしながら、適正な凝集剤注入率は、原水濁度および水温等の要因によって変化し、河川表流水毎に異なるので、原水濁度のみに基づいて適正な凝集剤注入率を一義的に決定することはできない。このため、急速ろ過方式を採用している浄水場では、ジャーテストや各種水質をパラメータとした注入率式、フロック粒径制御等の方法によって、凝集状況の判定や適正な凝集剤注入率の決定又は凝集攪拌制御を行っている（特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０２−１１４１７８号公報
【特許文献２】特許第３２０５４５０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、ジャーテストを利用した凝集攪拌制御方法には、熟練したオペレータが必要であり、さらにはオペレータによって異なるテスト結果になりやすいという問題がある。また、ジャーテストには３０分程度の時間を要するために、ジャーテストを頻繁に実施することは困難である。また、比例等の注入率式による凝集剤注入制御方法では、原水によって注入率式が異なり、浄水場毎に注入率式を管理しなければならない。また、豪雨により原水水質が大きく変化した場合には、最適な凝集剤注入率を決定できないことがある。撹拌強度については有用な制御方法の知見が得られていない。このため、従来の凝集攪拌制御方法には、凝集剤注入失敗リスクや浄水場コスト増加リスクがある。すなわち、凝集剤の注入量が不足することによって最適な浄水処理が行われず、濁度の高い水を含む水が各家庭に配水されてしまうリスクや、凝集剤を過剰に注入することによって、凝集剤のコスト増加や発生土の処理費用が増加し、水道経営を圧迫するリスクがある。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集攪拌処理に要するコストを削減可能な水処理制御方法及び水処理制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施の態様のひとつである水処理制御装置は、予測部、制御部を有する。
予測部は、薬品混和池で使用する凝集剤の注入量または注入率を示す複数の異なる注入設定値と、フロック形成池に設けられたフロキュレータの回転数を制御するための複数の異なる攪拌強度設定値と、水処理施設に設けられた水の特性を計測する第１の計測器から出力される計測値と、を組み合わせて生成される複数の入力データを決定し、入力データそれぞれを用いて、沈殿池で処理された処理水の水質を予測する。
【０００７】
続いて、制御部は、評価関数に、入力データを入力し、入力データそれぞれに対して評価関数により評価値を算出する。評価関数は、予測した水質の予測値と決められた水質目標値とを用いて入力データそれぞれに対して算出した水質偏差と、沈殿池の沈殿処理水の水質が低下することにより発生する損失をコストに換算するための第１の係数と、注入設定値と、注入設定値を評価関数で用いる値に変換するための第２の係数と、攪拌強度設定値と、攪拌強度設定値を評価関数で用いる値に変換するための第３の係数と、を用いて評価値を求める関数である。
【０００８】
続いて、制御部は、算出した評価値のなかから決められた条件に一致する評価値を抽出し、抽出した決められた条件に一致する評価値に対応する注入設定値と攪拌強度設定値とを取得し、取得した注入設定値と攪拌強度設定値とに応じて、薬品混和池に凝集剤を注入する凝集剤注入装置と、フロキュレータと、を制御する。
【発明の効果】
【０００９】
水処理制御方法および水処理制御装置によれば、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集および攪拌に要するコストを削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の一実施形態である凝集攪拌制御方法及び凝集攪拌制御装置が適用される浄水処理システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、図１に示す制御装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態である凝集フィードフォワード制御処理の流れを示すフロー図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態であるニューラルネットワークの構成を示す模式図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態である凝集フィードバック制御処理の流れを示すフロー図である。
【図６】図６は、図５に示す凝集フィードバック制御処理の変形例の流れを示すフロー図である。
【図７】図７は、実施形態２の制御装置の一実施例を示す図である。
【図８】図８は、凝集剤の注入量あるいは注入率を求める方法の一実施例を示す図である。
【図９】図９は、制御装置の動作の一実施例を示すフロー図である。
【図１０】図１０は、実施形態３の制御装置の一実施例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態３の制御装置の動作の一実施例を示すフロー図である。
【図１２】図１２は、フィードバック情報のデータ構造の一実施例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、水処理制御方法および水処理制御装置について説明する。なお、実施形態１〜３では説明を分かり易くするために処理水の水質の悪化を濁度の上昇として説明するが、水質を表す指標は濁度に限定されるものではなく、例えば吸光度などを用いてもよい。
［実施形態１］
［水処理システムの構成］
始めに、図１を参照して、実施形態である水処理制御方法および水処理制御装置が適用される水処理システムの構成について説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態である水処理制御方法および水処理制御装置が適用される水処理システムの構成を示す図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である水処理制御方法および水処理制御装置が適用される水処理システム１は、河川等から原水を取水して貯留する着水井１０と、着水井１０から取水された原水に凝集剤を注入して急速撹拌する薬品混和池２０と、貯留槽３０ａ〜３０ｃのそれぞれに設けられたフロキュレータ３１ａ〜３１ｃを利用して原水を緩速攪拌することにより薬品混和池２０において生成された凝集体を成長させるフロック形成池３０と、フロック形成池３０において成長したフロックを沈殿除去する沈殿池４０と、沈殿除去したフロックを脱水する脱水機４０ａと、沈殿池４０において沈殿しきらなかった粒子やフロックを除去するろ過池５０と、を備えている。
【００１３】
図１に示す水処理システム１は、制御系として、水質検査装置１０１と、ｐＨ計１０２と、濁度計（又は色度計、ＵＶ計）１０３と、制御装置１０４と、凝集剤注入装置１０５と、を備えている。水質検査装置１０１は、着水井１０から原水を一部採水し、採取された原水に対してバッチ式の急速攪拌処理を実行することによって、原水の濁度及び水温、急速攪拌処理によって原水内の粒子の平均粒径が増加し始める時間（以下、集塊化開始時間と表記）、および急速攪拌処理時における粒子の平均粒径のピーク値（以下、最大粒径と表記）に関する情報を取得し、取得した情報を制御装置１０４に出力するものである。ｐＨ計１０２は、薬品混和池２０に貯留されている原水のｐＨを検出し、検出されたｐＨ値を制御装置１０４に出力するものである。ただし、ｐＨ計１０２はなくてもよい。
【００１４】
濁度計１０３は、沈殿池４０から排出された沈殿処理水の濁度を検出し、検出された濁度値を制御装置１０４に出力するものであり、色度計やＵＶ計を使用してもよい。なお、濁度の代わりに吸光度を測る場合には、濁度計１０３の代わりに吸光度を計測する吸光度計を用いることが考えられる。
【００１５】
制御装置１０４は、マイクロコンピュータ等の演算処理装置によって構成され、情報処理装置内のＣＰＵがコンピュータプログラムを実行することによって図２に示す凝集フィードフォワード制御部１０４ａ及び凝集フィードバック制御部１０４ｂとして機能する。これら各部の機能については後述する。凝集剤注入装置１０５は、制御装置１０４からの制御信号に従って薬品混和池２０に凝集剤を注入する。
【００１６】
このような構成を有する浄水処理システム１では、制御装置１０４が、以下に示す凝集フィードフォワード制御処理及び凝集フィードバック制御処理を実行することによって、沈殿処理水の水質を目標値に制御しつつ急速攪拌処理に要するコストを削減する。以下、図３及び図５に示すフロー図を参照して、凝集フィードフォワード制御処理及び凝集フィードバック制御処理を実行する際の制御装置１０４の動作について説明する。
［凝集フィードフォワード制御処理］
図３は、本発明の一実施形態である凝集フィードフォワード制御処理の流れを示すフロー図である。図３に示すフロー図は、浄水処理システム１の稼働が開始したタイミングで開始となり、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ１の処理に進む。凝集フィードフォワード制御処理は所定の制御周期毎に繰り返し実行される。
【００１７】
ステップＳ１の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、沈殿水の濁度を予測するための入力データを取得する。具体的には、凝集フィードフォワード制御部１０４ａは、図４に示すニューラルネットワークの入力データを取得する。図４に示すニューラルネットワークは、６個のニューロンＸ１〜Ｘ６を有する入力層、６個のニューロンＹ１〜Ｙ６を有する中間層、及び１個のニューロンＺ１を有する出力層からなる階層構造になっており、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムとして誤差逆伝搬法を採用している。
【００１８】
本実施形態では、（１）水質検査装置１０１が測定した原水の濁度、（２）水質検査装置１０１が測定した原水の水温、（３）水質検査装置１０１が測定した、異なる凝集剤の注入設定値における急速攪拌処理を行った際の集塊化時間、（４）水質検査装置１０１が測定した、異なる凝集剤の注入設定値における急速攪拌処理を行った際の最大粒径、（５）フロック形成池３０の貯留槽３０ａに設けられたフロキュレータ３１ａの攪拌強度、および（６）凝集剤の注入率を入力データとして用いた。また、出力データは、沈殿処理水の濁度とした。但し、入力データは上記項目に限定されることはなく、例えば主成分分析を行うことによって沈殿処理水の濁度と関係性がある項目を入力データとして適宜選択してもよい。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ３の処理に進む。
【００１９】
ステップＳ２の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、ステップＳ１の処理によって取得した入力データを図４に示すニューラルネットワークに入力することによって、入力データとして入力した注入率で凝集剤を注入した場合の沈殿処理水の濁度を予測する。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ３の処理に進む。
【００２０】
ステップＳ３の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、ステップＳ２の処理において入力した凝集剤の注入率および攪拌強度とステップＳ２の処理によって予測された沈殿処理水の濁度（濁度予測値）とを以下に示す評価関数（式１）に代入することにより、評価値を算出する。
【００２１】
評価値Ｆ＝  ａ１×凝集剤注入率＋ａ２×攪拌強度
＋ｂ×（濁度目標値−濁度予測値）＾２        式１
式１の（濁度目標値−濁度予測値）＾２を濁度偏差と呼ぶ。式１の「＾２」は２乗を示す。なお、本例では水質指標として濁度を用いているが濁度に限定されるものではない。
【００２２】
また、係数ａ１は凝集剤の購入単価を使用してもよいし、評価における凝集剤の注入量あるいは注入率による薬品費を考慮した係数および経験から決定する重みを使用してもよい。係数ａ２は撹拌に関する電力単価を使用してもよいし、フロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転速度による電力費・保守費を考慮した係数および経験から決定する重みを使用してもよい。係数ｂは沈殿処理水の濁度が上昇することにより発生する損失をコストに換算する係数を使用する。
【００２３】
また、係数ａ１と係数ａ２との和に対して係数ｂの値を小さくすることによってコスト削減を重視した制御が可能となり、係数ａ１と係数ａ２との和に対して係数ｂの値を大きくすることにより沈殿処理水の水質を重視した制御が可能となる。
【００２４】
また、係数ｂの値は、濁度予測値が濁度目標値以下である場合は０、濁度予測値が濁度目標値以上である場合には正の所定値（ペナルティ値）を示す。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ４の処理に進む。
【００２５】
ステップＳ４の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、凝集剤の注入率を変更しながらステップＳ２およびステップＳ３の処理を繰り返し実行する。そして、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、各処理において算出された評価値に基づいて最適な凝集剤の注入率を決定する。
【００２６】
本実施形態では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａは、コストのバランスが悪い場合、評価値は大きくなり、各コスト全体のバランスが取れると評価値が小さくなるため、評価値が最小になる場合の凝集剤の注入率を最適な凝集剤注入率として決定することが好ましい。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ５の処理に進む。
【００２７】
ステップＳ５の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、ステップＳ４の処理によって決定した注入率で凝集剤を注入するように凝集剤注入率の動作を制御する。
これにより、ステップＳ５の処理は完了し、一連の凝集フィードフォワード制御処理は終了する。
【００２８】
実施形態１の凝集フィードフォワード処理によれば、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、ニューラルネットワークを利用して複数の注入率条件で凝集剤を注入して急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の濁度を予測し、予測された沈殿処理水の濁度を用いて、複数の注入率条件について、凝集攪拌処理のコストと沈殿処理水の濁度目標値に対する濁度予測値の濁度偏差とをパラメータとして含む評価値を算出し、評価値に基づいて、凝集剤の最適な注入率条件を決定し、決定された注入率条件で凝集剤を原水に注入して急速攪拌処理を行うので、沈殿処理水の濁度を目標値に制御しつつ急速攪拌処理に要するコストを削減することができる。
［凝集フィードバック制御処理１］
図５は、本発明の一実施形態である凝集フィードバック制御処理１の流れを示すフロー図である。図５に示すフロー図は、浄水処理システム１の稼働が開始したタイミングで開始となり、凝集フィードバック制御処理はステップＳ１１の処理に進む。凝集フィードバック制御処理は所定の制御周期毎に繰り返し実行される。
【００２９】
ステップＳ１１の処理では、凝集フィードバック制御部１０４ｂが、凝集フィードフォワード制御処理によって得られた濁度予測値と、凝集フィードフォワード制御処理によって決定した凝集剤の注入率で急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の濁度（濁度実測値）と、の偏差を算出し、算出された偏差が所定値以上であるか否かを判別する。判別の結果、偏差が所定値（または閾値）以上でない場合、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集フィードバック制御処理を終了する。一方、偏差が所定値以上である場合には、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集フィードバック制御処理をステップＳ１２の処理に進める。
【００３０】
ステップＳ１２の処理では、凝集フィードバック制御部１０４ｂが、凝集フィードフォワード制御処理において図４に示すニューラルネットワークに入力される凝集剤の注入率を補正し、補正された注入率を出力する。具体的には、凝集フィードバック制御部１０４ｂは、水質等の条件下における沈殿処理水の濁度予測値と濁度実測値との差あるいは偏差と、注入率と、の関係を予め伝達関数として定義しておき、差あるいは偏差とが所定値以上である場合、伝達関数を用いて凝集剤の注入率を変更することによってどれだけ差あるいは偏差が減少するかを予測演算し、差あるいは偏差が減少するように凝集剤の注入率を決定することで凝集剤の注入率を修正し、修正された注入率を出力する。すなわち、差あるいは偏差が減少するように凝集剤の現在の注入率を補正するための注入補正値を決定し、現在の注入率をその注入補正値を用いて補正する。これにより、ステップＳ１２の処理は完了し、一連の凝集フィードバック制御処理は終了する。
【００３１】
なお、伝達関数は制御装置１０４に設けられている記憶部に記憶されている。
［凝集フィードバック制御処理２］
本実施形態では、濁度予測値と濁度実測値との差あるいは偏差が所定値以上である場合、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集剤の注入率を補正したが、図６のフロー図に示すように、評価値における濁度目標値を補正してもよい。
【００３２】
ステップＳ２１の処理では、凝集フィードバック制御部１０４ｂが濁度予測値と濁度実測値との偏差が所定値以上であるか否かを判別する。判別の結果、差あるいは偏差が所定値（または閾値）以上でない場合、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集フィードバック制御処理を終了する。一方、差あるいは偏差が所定値以上である場合には、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集フィードバック制御処理をステップＳ２２の処理に進める。
【００３３】
ステップＳ２２の処理では、濁度目標値が濁度予測値以上である時には濁度目標値を小さくするように、凝集フィードバック制御部１０４ｂが濁度の予測誤差の所定割合に応じて濁度目標値を補正する。所定割合は、例えば０〜１．０の値が考えられる。
【００３４】
濁度目標値の目標値補正値は、例えば式２を用いて計算することが考えられる。
濁度目標値＝濁度目標値−（濁度実測値−濁度予測値）×所定割合      式２
例えば、現在の濁度目標値が０．４５度で所定割合を１．０とした場合、濁度計１０３の計測した濁度実測値が０．５度でニューラルネットワークの予測した濁度予測値が０．６度であった場合に、濁度実測値と濁度予測値に基づく差が所定値以上である場合について説明する。
【００３５】
式２を用いて、濁度実測値と濁度予測値との差０．１に所定割合１．０を乗算した値を求め、現在の濁度目標値０．４５度から差し引いて、新しい濁度目標値０．３５度を求める。そうすると、現在の濁度目標値０．４５度を０．１度下げて、濁度目標値を０．３５度とすれば、濁度予測値も０．３５度以上の値となるため、濁度目標値と濁度予測値との濁度偏差が変化するので、濁度計１０３の計測する濁度実測値も変化して、その濁度実測値と濁度予測値に基づく偏差が所定値より小さくなる。このように、濁度目標値を補正することで注入率や攪拌強度が変更となり、水質基準を守り（当初の濁度目標値に近づける）運転が可能となる。
【００３６】
凝集フィードバック処理２では、凝集フィードバック制御部１０４ｂが、凝集フィードフォワード制御処理において決定された注入率条件で凝集剤を原水に注入して急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の濁度を計測し、計測された沈殿処理水の濁度と凝集フィードフォワード制御処理において決定された注入率条件で凝集剤を原水に注入して急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の濁度予測値との差あるいは偏差が所定値以上であるか否かを判別する。差あるいは偏差が所定値以上である場合（濁度計１０３の計測した濁度実測値とニューラルネットワークの予測した濁度予測値に何らかの差異が生じた時）に、評価関数における沈殿処理水の濁度の目標値を補正するので、沈殿処理水の水質の予測誤差を補正し、制御を安定化させることができる。
【００３７】
実施形態１について説明したが、実施形態１に開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、実施形態１に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
［実施形態２］
以下図面に基づいて、実施形態２について詳細を説明する。なお、実施形態２では説明を分かり易くするために処理水の水質を濁度として説明するが、水質を表す指標は濁度に限定されるものではなく、例えば吸光度などを用いてもよい。
【００３８】
制御装置について説明をする。
図７は、実施形態２の制御装置の一実施例を示す図である。制御装置１０４は、記憶部７０１、予測部７０２、制御部７０３を有している。記憶部７０１は、例えばRead Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）などのメモリやハードディスクなどが考えられる。なお、記憶部７０１にはパラメータ値、変数値などのデータを記録してもよいし、実行時のワークエリアとして用いてもよい。なお、外部に設けたデータベースなどの記憶装置でもよい。
【００３９】
予測部７０２は、水処理システム１(例えば、浄水処理施設）の薬品混和池２０で使用する凝集剤の注入量または注入率を示す複数の異なる注入設定値（凝集剤注入率）と、浄水処理システム１のフロック形成池３０に設けられたフロキュレータの回転数を制御するための複数の異なる攪拌強度設定値（攪拌強度）と、水処理システム１に設けられた水の特性を計測する水質検査装置１０１（第１の計測器）から出力される計測値と、を組み合わせて生成される複数の入力データを決定する。
【００４０】
続いて、予測部７０２は入力データそれぞれを用いて、浄水処理システム１に設けられている沈殿池４０で処理された処理水の濁度を予測する。
凝集剤は、例えば、ポリ塩化アルミニウム（ＰＡＣ）と硫酸アルミニウム（硫酸バンド）などが考えられるが、凝集剤は上記に限定されるものではない。凝集剤の注入設定値は、例えば、薬品各々の注入量または注入率の下限値、上限値、下限値と上限値の間の１つ以上の値で、実験、シミュレーションなどにより決定することが考えられる。なお、注入設定値と攪拌強度設定値は記憶部７０１に予め生成して記憶しておいてもよい。
【００４１】
水質検査装置１０１は、着水井１０の濁度を計測する濁度計あるいは吸光度を計測する吸光度計などが考えられる。また、濁度計または吸光度計に加えて、水温を計測する温度計、フロックの粒径を計測するフロックセンサ、集塊化開始時間を計測する集塊化開始時間計測装置のうちいずれか１つまたはこれらを組み合わせて用いてもよい。
【００４２】
また、薬品混和池２０のｐＨを計測するｐＨ計１０２が計測した値を計測値として用いてもよい。ｐＨ計１０２の計測値を用いることでさらに予測精度および評価制度を向上させることができる。
【００４３】
なお、浄水処理システム１では各部では水処理に時間がかかるため（各部での水の滞留時間が長いため）、設置位置により水質検査装置１０１と濁度計１０３が計測する時間が異なる。従って、水が流れてくる時間に応じて計測値を取得する時間を調整することが望まれる。例えば、水質検査装置１０１と濁度計１０３ごとに、調整する時間を設定し記憶部７０１に記憶する。すなわち、予測部７０２は遅れ時間分遡って計測値を取得する。
【００４４】
入力データについて説明する。
入力データは、注入設定値と攪拌強度設定値と計測値を組み合わせて生成する。例えば、図８の表８０１に示す組み合わせが考えられる。図８は、凝集剤の注入量あるいは注入率を求める方法の一実施例を示す図である。
【００４５】
表８０１では注入設定値［ｍｇ／ｌ］として、例えば「２０」「３０」「４０」「５０」「６０」「７０」が記憶されている。また、攪拌強度設定値［％］として、例えば「１００」「１２０」「１３０」「１４０」が記憶されている。そうすると、表８０１の注入設定値と攪拌強度設定値の組み合わせは２４通り（「パターンＮｏ．」１〜２４）となる。
【００４６】
計測値は、水質検査装置１０１が計測した濁度、水温、集塊化開始時間を用いる。なお、最大粒径値、ｐＨ計１０２の計測した値を用いてもよい。
図８の表８０２には、２４パターンの入力データごとに予測した水質値（予測値：ｚ１〜ｚ２４）が示されている。例えば、予測値ｚ１にはパターンＮｏ．１を用いて予測した処理水の濁度予測値が示されている。
【００４７】
予測方法について説明する。
予測方法は、水質値それぞれに対して予測モデルとしてニューラルネットワークを用いることが考えられる。例えば、処理水の濁度に対して予測モデルを用意する。
【００４８】
続いて、ニューラルネットワークの入力層に入力データが設定されると、学習により結合強度が更新される中間層の複数のノードに入力データが入力される。入力データが入力されると、中間層の複数のノードにより処理水の予測値が求められ、出力層に出力される。
【００４９】
なお、予測部７０２に予測モデルとしてニューラルネットワークを用いた場合の中間層の複数のノードに対する学習には、濁度計１０３の計測した処理水の濁度を用いて学習させる。
【００５０】
また、予測モデルはニューラルネットワークに限定されるものではなく、回帰分析などを用いた他の予測モデルを用いてもよい。
ここで、濁度計１０３は処理水の濁度を決められた時間間隔または連続で計測できる計測器である。また、連続して濁度が計測可能な計測器を用いることで、従来に比べて多くの学習に用いる情報を取得することができるため、予測モデルの予測精度を向上させることができる。
【００５１】
なお、濁度の代わりに吸光度を測る場合には、濁度計１０３の代わりに吸光度を計測する吸光度計を用いることが考えられる。
制御部について説明する。
【００５２】
制御部７０３は、予測部７０２で予測した濁度予測値と決められた濁度目標値とを用いて、入力データそれぞれに対して濁度偏差を算出する。濁度目標値は、例えば、水質基準値より低い値で実験やシミュレーションなどにより決められる値である。
【００５３】
制御部７０３は、算出した濁度偏差と、係数ｂ（第１の係数）と、注入設定値と、係数ａ１（第２の係数）と、攪拌強度設定値と、係数ａ２（第３の係数）と、を用いて、評価関数（式１）により入力データそれぞれに対する評価値を算出する。
【００５４】
続いて、算出した評価値のなか決められた条件に一致する評価値を抽出し、決められた条件に一致する評価値に対応する入力データの設定値が示す凝集剤の注入量あるいは注入率を取得する。図８の表８０４を参照。例えば、決められた条件が最小値であれば評価値が最小になる入力データ（パターンＮｏ．）の凝集剤の注入量あるいは注入率および攪拌強度を取得する。
【００５５】
続いて、取得した凝集剤の注入量あるいは注入率に応じて凝集剤注入装置１０５から薬品混和池２０へ注入する凝集剤の注入量あるいは注入率を、制御部７０３が制御する。
また、取得した攪拌強度に応じてフロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転速度を、制御部７０３が制御する。本例では、３つのフロキュレータを示したが、１つ以上のフロキュレータの回転速度を個別に制御してもよい。
【００５６】
評価値の求め方について説明する。
式３に示す条件である場合には、濁度偏差を０とする。
濁度予測値(予測値）＜濁度目標値                  式３
濁度偏差＝０
式４に示す条件である場合には、濁度偏差は処理水の予測値と処理水の濁度目標値との差を２乗したものとする。
【００５７】
濁度目標値＜濁度予測値＜上限値（水質基準値）      式４
濁度偏差＝（濁度予測値−濁度目標値）＾２
式５に示す条件である場合には、濁度予測値と処理水の濁度目標値との差を２乗した値から、ペナルティ値を加えた値を、濁度偏差とする。ペナルティ値は、評価関数が、通常取りえる値よりも大きな数字になるように設定する。
【００５８】
濁度予測値＞処理水の上限値（水質基準値）          式５
濁度偏差＝（（濁度予測値−濁度目標値）＾２）＋ペナルティ値
なお、式４、５の「＾２」は２乗を示す。
【００５９】
続いて、算出した濁度偏差と、濁度偏差ごとに決められる水質が良好であるかを判定するための係数ｂと、を用いて入力データ各々に対して評価値それぞれを、式１を用いて算出する。
【００６０】
また、係数ｂは、計測値の単位が異なるため、そのままの値では比較できないため、計測値の単位を統一した単位に変換するために用いる。さらに、評価における計測値のバランスを取るためのものである。
【００６１】
図８の表８０３には、２４パターンの入力データごとに評価した評価値（Ｆ１〜Ｆ２４）が示されている。例えば、評価値Ｆ１は入力データＮｏ．１を用いて導かれた評価値である。
【００６２】
係数ａ１は凝集剤の購入単価を使用してもよいし、評価における凝集剤の注入量あるいは注入率による薬品費を考慮した係数および経験から決定する重みを使用してもよい。係数ａ２は撹拌に関する電力単価を使用してもよいし、フロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転速度による電力費・保守費を考慮した係数および経験から決定する重みを使用してもよい。
【００６３】
実施形態２によれば、水処理システム１(例えば、浄水処理施設）のような水の滞留時間が長い場合に、予測部７０２と制御部７０３とに関する説明で示したフィードフォワード制御をすることで、薬品混和池２０に注入する凝集剤の過剰な注入を抑制することができる。
【００６４】
また、過剰な凝集剤の注入を抑制することができるため、凝集剤の使用量を削減することができるとともに凝集剤費を削減することができる。
さらに、フロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの過剰に高速な回転を抑制することができるため、電力費の上昇、回転部摩耗による保守費の増加を抑制することができる。
【００６５】
なお、本例では水質指標として濁度を用いて説明しているが濁度に限定されるものではない。
実施形態２の動作について説明をする。
【００６６】
図９は、制御装置の動作の一実施例を示すフロー図である。ステップＳ９０１では、制御装置１０４（コンピュータ）が記憶部７０１に記憶した水質検査装置１０１の計測した計測値を取得する。例えば、濁度、水温、集塊化開始時間、最大粒径値などを遅れ時間分を遡って取得する。
【００６７】
ステップＳ９０２では、記憶部７０１に記憶されている注入設定値（凝集剤注入率）と攪拌強度設定値（攪拌強度）とステップＳ９０１で取得した計測値とを用いて、制御装置１０４が入力データ（評価パターン）を作成する。図８の表８０１を参照。
【００６８】
ステップＳ９０３では、制御装置１０４の予測モデルに入力データを入力する。例えば、ニューラルネットワークの入力層に入力データを設定する。
ステップＳ９０４では制御装置１０４が予測処理を行い、濁度予測値（予測値）を算出する。例えば、図８の表８０２の予測値ｚ１〜ｚ２４を参照。また、ニューラルネットワークを用いた場合であれば中間層で処理を実行して、出力層に処理結果である濁度予測値を記憶する。
【００６９】
ステップＳ９０５では、制御装置１０４が濁度偏差を算出する。
ステップＳ９０６では、入力データ各々に対して制御装置１０４が評価値を算出する。評価関数（式１）を参照。また、図８の表８０３の評価値Ｆ１〜Ｆ２４を参照。
【００７０】
ここで、ステップＳ９０３〜Ｓ９０６の処理は、入力データそれぞれに対して並列に処理をして評価値を算出してもよい。または、入力データそれぞれを順次処理をして評価値を算出してもよい。
【００７１】
ステップＳ９０７では、例えば、制御装置１０４がステップＳ９０６で算出した評価値のなかから決められた条件に一致する評価値を抽出し、抽出した決められた条件に一致する評価値に対応する入力データを抽出する。例えば、評価値の最小を抽出することにより、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集および攪拌に要するコストを削減することができる注入設定値（凝集剤注入率）と攪拌強度設定値（攪拌強度）とを抽出することが可能な評価関数を用いてもよい。
【００７２】
ステップＳ９０８では、制御装置１０４が抽出した入力データの注入設定値（凝集剤注入率）と攪拌強度設定値（攪拌強度）を抽出する。その後、抽出した注入設定値（凝集剤注入率）に従い、制御装置１０４が凝集剤注入装置１０５を制御して薬品混和池２０に凝集剤を注入させる。また、攪拌強度設定値（攪拌強度）に従いフロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転数を制御する。
【００７３】
このように、浄水処理システム１のような水の滞留時間が長い場合に、実施形態２で説明したフィードフォワード制御をすることで、過剰な凝集剤の注入を抑制することができる。
【００７４】
また、過剰な凝集剤の注入を抑制することができるため、凝集剤の使用量を削減することができるとともに凝集剤費を削減することができる。
［実施形態３］
実施形態３について説明をする。
【００７５】
実施形態３は、実施形態２のフィードフォワード制御にフィードバック制御を組み合わせることで、さらに凝集剤の注入量または注入率を抑制するものである。予測モデルで予測した濁度予測値（予測値）と、濁度計１０３で実際に計測した濁度実測値（実測値）と、に決められた値以上の差が生じた場合に、フィードフォワード制御からフィードバック制御を利用した制御に切り替えることで、制御の安定性を高めることができる。
【００７６】
図１０は、実施形態３の制御装置の一実施例を示す図である。制御装置１０４は、記憶部７０１、予測部７０２、制御部１００１、を有している。
制御部１００１は、処理水の濁度を計測する濁度計１０３が計測した濁度実測値と予測部７０２で予測した濁度予測値との差あるいは偏差を算出し、算出した差あるいは偏差に応じて、薬品混和池２０への凝集剤の注入量あるいは注入率を補正する。
【００７７】
実施形態３の制御装置の動作について説明する。
図１１は、実施形態３の制御装置の動作の一実施例を示すフロー図である。ステップＳ１１０１では、制御装置１０４（コンピュータ）が記憶部７０１に記憶した水質検査装置１０１と濁度計１０３が計測した計測値を取得する。
【００７８】
図１１に示すステップＳ９０２〜Ｓ９０４で行う処理は、実施形態２と同じであるので説明を省略する。
ステップＳ１１０２では制御装置１０４が濁度予測値と濁度実測値の差を算出する。
【００７９】
ステップＳ１１０３では制御装置１０４がステップＳ１１０２で算出した差あるいは偏差が決められた閾値より大きいか否かを判定し、閾値より大きい場合（Ｙｅｓ）にはステップＳ１１０４に移行し、閾値以下の場合（Ｎｏ）にはステップＳ９０５に移行する。閾値それぞれは、実験またはシミュレーションにより決めることが考えられる。
【００８０】
図１１に示すステップＳ９０５〜Ｓ９０９で行う処理は、実施形態２と同じであるので説明を省略する。
ステップＳ１１０４では、濁度の予測値と実測値の差を用いて、制御装置１０４がフィードバック情報を参照し、凝集剤の注入量または注入率と攪拌強度を選択する。その後、選択した凝集剤の注入量または注入率と攪拌強度に従い、制御装置１０４が凝集剤注入装置１０５とフロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃを制御する。
【００８１】
図１２は、フィードバック情報のデータ構造の一実施例を示す図である。図１２のフィードバック情報１２０１は、「濁度の差」「注入補正値」「攪拌強度補正値」に記憶される情報を有している。
【００８２】
「濁度の差」には濁度の予測値と実測値の差を示す情報「ｓｕｂ１」「ｓｕｂ２」「ｓｕｂ３」「ｓｕｂ４」「ｓｕｂ５」が示されている。「注入補正値」には凝集剤の注入率を補正するための情報「ｉｎｊ１」「ｉｎｊ２」「ｉｎｊ３」「ｉｎｊ４」「ｉｎｊ５」が示されている。「攪拌強度補正値」にはフロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転数を補正するための情報「ｍｉｘ１」「ｍｉｘ２」「ｍｉｘ３」「ｍｉｘ４」「ｍｉｘ５」が示されている。
【００８３】
このように、フィードフォワード制御からフィードバック制御を利用した制御に切り替えて、凝集剤の注入率または注入量と攪拌強度を補正する。
実施形態３によれば、濁度の予測値と実測値との差あるいは偏差が決められた値以上生じた場合に、フィードフォワード制御からフィードバック制御を利用した制御に切り替えることで、制御の安定性を高めることができる。
【００８４】
また、浄水処理システム１のような水の滞留時間が長い場合に、実施形態３で説明した制御をすることで、過剰な凝集剤の注入を抑制することができる。
また、過剰な凝集剤の注入を抑制することができるため、凝集剤の使用量を削減することができるとともに凝集剤費を削減することができる。
【００８５】
また、本発明は、上記実施の形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変更が可能である。
【符号の説明】
【００８６】
１  水処理システム、
１０  着水井、
２０  薬品混和池、
３０  フロック形成池、
３０ａ、３０ｂ、３０ｃ  貯留槽、
３１ａ、３１ｂ、３１ｃ  フロキュレータ、
４０  沈殿池、
４０ａ  脱水機、
５０  ろ過池、
１０１  水質検査装置、
１０２  ｐＨ計、
１０３  濁度計、
１０４  制御装置、
１０４ａ  凝集フィードフォワード制御部、
１０４ｂ  凝集フィードバック制御部、
１０５  凝集剤注入装置、
７０１  記憶部、
７０２  予測部、
７０３、１００１  制御部、
１２０１  フィードバック情報、
【図２】
2014065030.tif 000003
【図３】
2014065030.tif 000004
【図４】
2014065030.tif 000005
【図５】
2014065030.tif 000006
【図６】
2014065030.tif 000007
【図７】
2014065030.tif 000008
【図９】
2014065030.tif 000009
【図１０】
2014065030.tif 000010
【図１１】
2014065030.tif 000011
【図１２】
2014065030.tif 000012
【図１】
2014065030.tif 000013
【図８】
2014065030.tif 000014