(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
排水処理プロセスをモデル化し、排水の水質因子とモデル定数を含む水質関数として格納する水質関数格納部と、排水の水質因子の実測値を用いて前記モデル定数の値を最適化する最適化演算手段を備えたモデル定数最適化手段と、を含んでなり、前記水質関数を用いて排水処理プロセスをシミュレートする排水処理プロセスシミュレータにおいて、
前記モデル定数最適化手段は複数種類の最適化演算手段を備えていることと、
与えられた計算時間指標と安定性指標とを基にして前記複数の最適化演算手段の優先順位を決定する最適化手段優先順位決定手段を備えたことと、を特徴とする排水処理プロセスシミュレータ。
【請求項２】
請求項１記載の排水処理プロセスシミュレータにおいて、
前記複数の最適化演算手段のうちの一つは、総あたり法によるものであることを特徴とする排水処理プロセスシミュレータ。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の排水処理プロセスシミュレータにおいて、
優先順位の高い該モデル定数最適化手段を先に用いてモデル定数の値を最適化演算する最適化手段制御装置と、
最適化計算の結果の妥当性をモデル定数の上下限との比較及びモデル定数相互の関係テーブルに基づいて判断し、妥当でない結果と妥当な結果を分類する計算結果判定手段と、
妥当な結果と妥当でない結果を同時に表示する最適化結果表示手段と、
を備えたことを特徴とする排水処理プロセスシミュレータ。
【請求項４】
請求項１乃至３のうちのいずれか１項に記載の排水処理プロセスシミュレータにおいて、
前記計算時間指標は、最適化演算に必要な時間の長短を規定する定性的あるいは定量的な指標であることを特徴とする排水処理プロセスシミュレータ。
【請求項５】
請求項１乃至４のうちのいずれか１項に記載の排水処理プロセスシミュレータにおいて、
水質因子の実測値に基づいて、モデル定数最適化演算に必要な排水の水質因子の値を推定する状態変数推定手段と、
推定した排水の水質因子の値を表示する推定水質因子表示手段と、
を備えたことを特徴とする排水処理プロセスシミュレータ。
【請求項６】
請求項５に記載の排水処理プロセスシミュレータにおいて、
前記状態変数推定手段は、水質因子の実測値に基づいて、モデル定数最適化演算に必要な排水の水質因子および制御に必要な排水の水質因子の値を推定するものであり、
排水の水質因子の実測値および推定値に基づいて排水処理プロセスを制御するプロセス制御手段を備えたことを特徴とする排水処理プロセスシミュレータ。
【請求項７】
請求項１乃至６のうちのいずれか１項に記載の排水処理プロセスシミュレータにおいて、
一般的なモデル定数の値および過去に最適化したモデル定数の値を記憶しているデータベースと、
前記モデル定数最適化手段を用いて決定したモデル定数の値を前記データベースに記憶されているモデル定数の値と比較し、論理的推論によって理論的に妥当な範囲内にあるか否かを判断し、決定したモデル定数の値が理論的に妥当でなければ、水質因子の測定機器が異常であると診断する機器異常診断手段と、
機器異常診断手段の診断結果を表示する異常診断結果表示手段と、
を備えたことを特徴とする排水処理プロセスシミュレータ。
【請求項８】
請求項１乃至７のうちのいずれか１項に記載の排水処理プロセスシミュレータにおいて、
ステップ入力あるいはインパルス入力あるいはランプ入力あるいはそれらの組み合わせから成る標準入力を生成する標準入力生成手段と、
該標準入力を前記水質関数格納部に入力して計算した応答出力から排水処理プロセスの伝達関数を推定する伝達関数推定手段と、
推定された排水処理プロセスの該伝達関数を用いてＰＩＤ制御装置のゲインを決定するＰＩＤゲイン決定手段と、
を備えたことを特徴とする排水処理プロセスシミュレータ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、下水処理など排水処理プロセスのシミュレータを応用した制御装置あるいは運転支援装置に係る。
【０００２】
【従来の技術】
現在の浄水処理プロセス、下水処理プロセス、排水処理プロセスなどは、一般的に経験や知識を持った操作員による状況の監視と判断によって運転管理されている。このようなプラントでは操作員の果たす役割が大きく、
（１）省力化が困難、
（２）ヒューマンエラーが入り易い、
（３）最適な運転条件である保証がない、
などの問題がある。これらの問題に対する解決策の一つとして、数理モデルに基づいたシミュレータを用いた自動運転制御あるいは運転支援が提案されている。ここで言う数理モデルは、それぞれの処理水に含まれる物質が微生物や酸化剤によって変化する状態を模擬した生物・化学反応モデルと流入・流出による物質収支、場合によっては数値流体解析も含めた物理モデルを同時に計算するものを指している。このうち下水処理および排水処理の生物反応モデルとしては、ＩＡＷＱ（国際水質会議、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｗａｔｅｒ  Ｑｕａｌｉｔｙ）の提案しているＩＡＷＱモデルがよく知られている。このＩＡＷＱモデルを用いてプロセスを制御する方法としては、例えば特開平１０−２３５３３３号公報記載のものがある。この技術は、ＩＡＷＱモデルあるいはそれに準ずる数理モデルを用いて下水処理場のシミュレーション及び制御を実施するもので、各槽の結合状態や入出力項目、制御方式などを画面上で容易に設定できるようにしたものである。
【０００３】
実際の排水処理プロセスでは処理すべき流入水の水質や条件が季節、水温によって変動するから、排水処理プロセスを模擬した生物反応モデルにおいても、それに含まれる各種の定数（モデル定数）の値がそれぞれのプロセスあるいは季節、水温によって変動する。このため、上述した数理モデルに基づいたシミュレータを適用する際には、モデル定数の値を、季節、水温に応じて最適化する必要がある。従来は、各モデル定数を最適化するために詳細な実験を実施する必要があった。従って実験ノウハウが必要であり、実験データの解析も複雑であった。このため現場の計算機システムに備えられたプロセスシミュレータをオンラインで稼動することは困難であった。
【０００４】
この解決策として、実験することなしに、モデル定数の値をそれぞれの流入水水質（季節、水温）に合せて適切に最適化する手法（最適化演算手法）が色々と提案されている。例えば、第３６回下水道研究発表会講演集（平成１１年度）Ｐ．４７５には、モンテカルロ法を用いてモデル定数を最適化した結果が記載されている。また、特開平５−２５３５９０号公報、特開平１０−２３５３３３号公報には、シンプレックス法を用いてモデル定数を最適化することが提案されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
モンテカルロ法など総当たり的にモデル定数を最適化する方法は、局所最小値に落ち込まない点が長所である。しかし最適化するための計算量が多いため解が求まるまでに時間がかかり、さらに探索範囲あるいはモデル定数の個数を増加すると計算量が飛躍的に増大する。例えば最適化するモデル定数の個数が１０個であるとすると、探索範囲を２倍にすることで計算量は２の１０乗倍、すなわち１０２４倍になる。計算時間を短縮するためには探索範囲を狭めることが考えられる。しかし、探索範囲を必要以上に狭くすると、最適点がその範囲外に存在する可能性が高くなる。
【０００６】
これに対し、非線型計画法のシンプレックス法は直接最適解を求める手法の一つであり、総当たり的手法に比して計算量が少なく、解が求まるまでの時間が短い。しかし、局所平衡点があるとその点に向かって収束し、最適解に収束しない可能性がある。
【０００７】
シンプレックス法以外で直接最適解に向かって収束する代表的な手法として、最適レギュレータ法、最急降下法およびニュートン法があげられる。いずれもシンプレックス法より計算量が少なく、最適解を得るまでの時間が短いが、安定性（計算の収束性）が若干劣っていると特開平５−２５３５９０号公報に記載されている。
【０００８】
知識データベースに基づいたＡＩ的手法やニューラルネットワークを用いてモデル定数を最適化する手法は、一度推論体系が完成されると最適解を得るための有効な手法となる。計算時間はシンプレックス法などの手法より早いと考えられ、また過去のデータに基づいているので安定性も良好と考えられる。しかし、装置の新規立ち上げ時やデータが充分に蓄積されるまでは推論体系が不十分であり、一定の学習期間が必要となる。
【０００９】
このようにモデル定数を最適化するのに用いられる上記各手法には、それぞれ異なった特徴がある。代表的な特徴としては、計算時間の長短、精度の高低、安定性があげられる。つまり、排水処理プロセスシミュレータに上記各種の最適化手法のうちの一つしか装備されていない場合、要求される条件、すなわち計算時間や精度、安定性を満足できない可能性がある。場合によってはその手法では解が求まらない場合もありうる。
【００１０】
本発明は上記背景を考慮してなされたものであり、排水処理プロセスのモデル定数の最適化を、要求される（計算時間や精度、安定性の）条件に応じて実施することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明では、上記の目的を達成するために、まず、複数の種類の最適化演算手段を選択可能に設けた。次いで、これら複数の最適化演算手段の特徴を数値的に表現した。そして、与えられた選択条件に対する前記複数の最適化演算手段の前記数値に基づいて優先順位を決定する手段を設けた。
【００１２】
すなわち、上記目的を達成する本発明の第１の手段は、排水処理プロセスをモデル化し、排水の水質因子とモデル定数を含む水質関数として格納する水質関数格納部と、排水の水質因子の実測値を用いて前記モデル定数の値を最適化する最適化演算手段を備えたモデル定数最適化手段と、を含んでなり、前記水質関数を用いて排水処理プロセスをシミュレートする排水処理プロセスシミュレータにおいて、前記モデル定数最適化手段は複数種類の最適化演算手段を備えていることと、与えられた計算時間指標と安定性指標とを基にして前記複数の最適化演算手段の優先順位を決定する最適化手段優先順位決定手段を備えたことと、を特徴とする。
【００１３】
前記複数種類の最適化演算手段の一つは、例えばモンテカルロ法などの総当り法とするのが望ましい。
【００１４】
また、複数の種類の最適化演算手段で求めたモデル定数の値の妥当性をデル定数の上下限との比較及びモデル定数相互の関係テーブルに基づいて判断し、妥当でない結果と妥当な結果を分類する計算結果判定手段と、妥当な結果と妥当でない結果を同時に表示する最適化結果表示手段を設けるようにしてもよい。
【００１５】
計算時間指標は、最適化演算に必要な時間の長短を規定する定性的あるいは定量的な指標である。
【００１６】
最適演算に際しては、水質因子の実測値を用いるが、得られた実測値の数が少ない場合、モデル定数最適化演算に必要な排水の水質因子の値を推定する状態変数推定手段と、推定した排水の水質因子の値を表示する推定水質因子表示手段を設けるのが望ましい。推定した水質因子を、実際の排水処理プロセスの制御に用いるようにしてもよい。
【００１７】
さらに、一般的なモデル定数の値および過去に最適化したモデル定数の値を記憶しているデータベースを設けるとともに、前記モデル定数最適化手段を用いて決定したモデル定数の値を前記データベースに記憶されているモデル定数の値と比較し、論理的推論によって理論的に妥当な範囲内にあるか否かを判断し、決定したモデル定数の値が理論的に妥当でなければ、水質因子の測定機器が異常であると診断する機器異常診断手段を設けてもよい。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００１９】
図１に、本発明の第１の実施の形態である排水処理プロセスシミュレータの構成の要部を示す。図示の排水処理プロセスシミュレータ１００は、最適化手段優先順位決定手段１０１、最適化手段制御装置１０２、計算結果判定手段１０３、計算結果表示手段１０４、モデル定数最適化手段１０５、実測値入力部１０７、水質関数格納部１０８を含んで構成されている。
【００２０】
本実施の形態は、モデル定数の最適化を行う演算手法を複数用意しておき、最適化演算に対して要求される条件に最も適した演算手法を自動的に選択して最適化演算を実行させるものである。
【００２１】
以下、本実施の形態の各構成要素について説明する。
【００２２】
図１に示されたモデル定数最適化手段１０５は、モデル定数の最適化演算を行う最適化演算手段（以下、最適化演算手法という）を複数備えている。本実施の形態では、総当たり法とシンプレックス法およびニュートン法が備えられている。総当たり法は計算時間が多くかかるが安定性がよい。これに対してニュートン法は計算時間が短いが、計算対象が非線型であると安定性が不良となる場合がある。シンプレックス法は両者の中間的な特徴を持つ。
【００２３】
そのほかにも、モデル定数最適化手段１０５に利用できる最適化演算手法としては、例えば、遺伝子アルゴリズム法、最適レギュレータ法、最急降下法、モンテカルロ法などが採用可能であり、想定されるモデル定数最適化の条件に応じて、各手法の特徴を考慮して組み合わせればよい。モンテカルロ法に代表される総当り法に対し、シンプレックス法、ニュートン法などは傾斜法と呼ばれる。モデル定数最適化手段１０５に設けられる複数の最適化演算手法はそれぞれ異なる種類のものとするが、そのうちの一つは、総当り法とするのが望ましい。
【００２４】
最適化手段優先順位決定手段１０１には、モデル定数最適化手段１０５に関する選択条件１２１が外部から手動あるいは自動で入力されるようになっている。この場合の選択条件１２１は、例えば優先して用いる最適化演算手法、計算時間、安定性などである。計算時間とは、最適化演算を開始してから演算結果が収束するまでに必要な計算時間とその入出力に関連した処理に必要な時間である。計算時間は例えば１時間以内などと定量的に与えることが望ましいが、本実施の形態では、「短い」「長い」など定性的に与えられる。安定性は「良い」「普通」「良くない」などのように定性的に与えられる。最適化手段優先順位決定手段１０１は、上述の選択条件１２１を取り込んで、モデル定数最適化手段１０５に複数個備えている最適化演算手法に対する優先順位１０９を判定し、その優先順位１０９を最適化手段制御装置１０２に出力する。
【００２５】
ここで、優先順位１０９を判定する方法を簡単な一例で具体的に述べる。まず、選択条件１２１として計算時間と安定性が入力されるものとする。これらの選択条件１２１は最適化手段優先順位決定手段１０１に取り込まれ、まず計算時間指標ｔと安定性指標ｓに数値化される。いずれの指標も無次元化されており、１から１０までの値をとる。計算時間指標ｔが１に近いほど計算時間は短く、１０に近いほど計算時間が長いことを示す。安定性指標ｓは１に近いほど安定性が低く、１０に近いほど安定性が良いことを示す。例えば、選択条件が「計算時間はできるだけ短く、安定性は普通程度でかまわない」であれば、指標ｔの値に１、指標ｓの値に５が入るような変換が施される。
【００２６】
この計算時間指標ｔと安定性指標ｓの値をもとにして、図２に示すような折れ線関数を用いて総当たり法、シンプレックス法、ニュートン法のそれぞれに優先順位が付けられる。図２で、ｆｔは時間評価関数、ｆｓは安定性評価関数である。かっこ内の数字はモデル定数最適化手段１０５の最適化演算手法の別を表し、１がニュートン法、２がシンプレックス法、３が総当たり法に対応する。ｆｔの値とｆｓの値との和を総評価関数Ｊとし、Ｊの値が大きいほど優先順位が高いと評価する。
【００２７】
例えば、入力された選択条件が数値化され、（計算時間指標ｔ、安定性指標ｓ）＝（１，１）となったとする。図２に示した関数からｆｔ（１）＝１、ｆｔ（２）＝０．５、ｆｔ（３）＝０、ｆｓ（１）＝１、ｆｓ（２）＝０．５、ｆｓ（３）＝０となるので、それぞれの和から各手法についての総評価関数Ｊを求める。
ｆｔ（１）＋ｆｓ（１）  ＝Ｊ（１）＝２
ｆｔ（２）＋ｆｓ（２）  ＝Ｊ（２）＝１
ｆｔ（３）＋ｆｓ（３）  ＝Ｊ（３）＝０
この結果は、ニュートン法の優先順位が最も高く、シンプレックス法が二番目で、総当たり法の順位が最も低いことを示す。数値化された選択条件で、計算時間指標ｔが１、安定性指標ｓが１であることは、安定性が低くても良いから計算をすぐに完了したい場合に相当し、ニュートン法を優先して用いることは、入力された選択条件に照らして適切である。
【００２８】
数値化された選択条件が（計算時間指標ｔ、安定性指標ｓ）＝（１０，１０）とすると、ｆｔ（１）＝０、ｆｔ（２）＝０．５、ｆｔ（３）＝１、ｆｓ（１）＝０、ｆｓ（２）＝０．５、ｆｓ（３）＝１となる。総評価関数Ｊは、次ぎのようになる。
ｆｔ（１）＋ｆｓ（１）  ＝Ｊ（１）＝０
ｆｔ（２）＋ｆｓ（２）  ＝Ｊ（２）＝１
ｆｔ（３）＋ｆｓ（３）  ＝Ｊ（３）＝２
この結果は、総当たり法の優先順位が最も高く、次いでシンプレックス法となり、ニュートン法の順位が最も低いことを示す。計算時間指標ｔが１０、安定性指標ｓが１０であることは、「計算時間が長くかかっても良いから、安定して解を得たい」場合に相当し、総当たり法を優先して用いることは適切である。
【００２９】
さらに数値化された選択条件が（（計算時間指標ｔ、安定性指標ｓ）＝（１０，１）とすると、上記と同様にしてｆｔ（１）＝０、ｆｔ（２）＝０．５、ｆｔ（３）＝１、ｆｓ（１）＝１、ｆｓ（２）＝０．５、ｆｓ（３）＝０となり、総評価関数Ｊは、Ｊ（１）＝１、Ｊ（２）＝１、Ｊ（３）＝１となる。これは、「計算時間が長くても良く、かつ安定性が悪くてもかまわない」といった制限の弱い条件に相当するため、どのモデル定数最適化手段を用いても問題が無く、優劣付け難い。このように総評価関数Ｊの値が等しくなる場合には選択条件１２１の修正をオペレータに要求するのが望ましい。
【００３０】
（計算時間指標ｔ、安定性指標ｓ）＝（１，１０）とすると、ｆｔ（１）＝１、ｆｔ（２）＝０．５、ｆｔ（３）＝０、ｆｓ（１）＝０、ｆｓ（２）＝０．５、ｆｓ（３）＝１となるため、Ｊ（１）＝１、Ｊ（２）＝１、Ｊ（３）＝１となる。これは、「計算時間は短く、安定性も良いモデル定数最適化手段を選択する」といった制限の厳しい場合に相当するため、要求される条件を満足できるモデル定数最適化手段を選べず優劣付け難い。この場合も選択条件１２１の修正をオペレータに要求するのが望ましい。
【００３１】
（計算時間指標ｔ、安定性指標ｓ）＝（５，５）とすると、ｆｔ（１）＝０．５、ｆｔ（２）＝１、ｆｔ（３）＝０、ｆｓ（１）＝０、ｆｓ（２）＝１、ｆｓ（３）＝０．５となるのでＪ（１）＝０．５、Ｊ（２）＝２、Ｊ（３）＝０．５となる。これは、シンプレックス法の優先順位が最も高く、次いでシンプレックス法と総当たり法が続くことを示す。計算時間指標ｔが５、安定性指標ｓが５であることは、「計算時間はある程度短く、かつある程度安定した解を得たい」場合に相当し、シンプレックス法を優先して用いることは適切である。
【００３２】
以上の例に挙げたように、最適化手段優先順位決定手段１０１は、複数個備えている最適化演算手法に対する優先順位１０９を判定し、判定結果を出力する。
【００３３】
最適化手段制御装置１０２は最適化手段優先順位決定手段１０１の出力側に接続されるとともに、モデル定数最適化手段１０５と計算結果判定手段１０３に接続されている。最適化手段制御装置１０２は複数個の最適化演算手法を備えているモデル定数最適化手段１０５を、最適化手段優先順位決定手段１０１から入力された優先順位１０９に従って制御してモデル定数の最適化演算を実施し、その最適化結果１１２の総和である最適化結果一式１１０を計算結果判定手段１０３に出力する。
【００３４】
実測値入力部１０７は入力側を廃水処理プロセス１１９に接続され、出力側をモデル定数最適化手段１０５に接続されている。実測値入力部１０７は排水処理プロセス１１９の水質因子のうち少なくとも溶解性有機物濃度の実測値１２０を取り込み、場合によっては測定誤差や測定ミスなどに関する加工・補正を実施して補正済み実測値１１６を生成してモデル定数最適化手段１０５に与える。
【００３５】
モデル定数最適化手段１０５は、最適化手段制御装置１０２、実測値入力部１０７、水質関数格納部１０８に接続されている。モデル定数最適化手段１０５は、最適化手段制御装置１０２に制御されて、指示された最適化演算手法を用いて、水質関数格納部１０８から入力された水質因子計算値１１８が、実測値入力部１０７から入力された補正済み実測値１１６に一致するようモデル定数１１７を調整し、水質関数格納部１０８に出力する。
【００３６】
水質関数格納部１０８はモデル定数最適化手段１０５に接続され、モデル定数最適化手段１０５で最適化するモデル定数の含まれる数理モデル（排水処理プロセスを数式モデル化したもの）を備えている。水質関数格納部１０８に備えられる数理モデルとしては、ＩＡＷＱが提案しているＡＳＭ  Ｎｏ．２が代表的であるが、これ以外の数理モデルでも使用することができる。水質関数格納部１０８はまず、備えられた数理モデルにより水質因子計算値１１８を算出してモデル定数最適化手段１０５に出力し、次いでモデル定数最適化手段１０５から与えられたモデル定数１１７を取り込み、そのモデル定数１１７を用いて計算した水質因子計算値１１８をモデル定数最適化手段１０５に出力する。
【００３７】
計算結果判定手段１０３は入力側を最適化手段制御装置１０２に接続され、出力側を最適化結果表示手段１０４に接続されている。計算結果判定手段１０３は最適化手段制御装置１０２から出力された最適化結果一式１１０をとりこみ、結果が妥当な値であるか否かを判断してその最適化判定結果１１５を最適化結果表示手段１０４に出力する。
【００３８】
妥当性の判断は、例えば次ぎのような方法で行われる。
（１）最適化したモデル定数の値を、予め設定しておいた上下限範囲と比較し、その範囲内であれば妥当であるとする。例えば、溶存酸素の飽和定数の値は理論的に０以下にはならず、またある一定値以上にはなり得ない。最適化したモデル定数の値がこの範囲内にあれば妥当であると判断する。
（２）最適化したモデル定数の値のうち、一部のモデル定数を、予め設定した関連テーブルに基づいて比較する。モデル定数相互の関係が関連テーブルのルールに整合していれば、得られたモデル定数は妥当であると判断する。例えば、好気性微生物の増殖量は増殖速度と死滅速度の差で求められる。溶存酸素の多い槽であれば、理論的には増殖速度が死滅速度よりも大きい。最適化したモデル定数の値がこの傾向を満たしていれば、モデル定数は妥当であると判断する。
【００３９】
妥当性を判断した結果、最適化手段制御装置１０２から出力された最適化結果一式１１０が妥当でない場合、計算結果判定手段１０３は最適化手段制御装置１０２にその旨を通知する。この通知を受けた最適化手段制御装置１０２は、次ぎの優先順位の最適化演算手法により前述の手順で最適化演算を行わせ、得られた結果を再び計算結果判定手段１０３に出力する。計算結果判定手段１０３は前述の手順で、入力された最適化結果一式１１０の妥当性を判断する。この手順が妥当な結果が得られるまで、繰り返される。
【００４０】
なお、最適化手段制御装置１０２が、計算結果判定手段１０３による妥当性判断を待つことなく、優先順位の高い最適化演算手法を順に用いてモデル定数の最適化演算を行わせるようにしてもよい。
【００４１】
最適化結果表示手段１０４は入力側を計算結果判定手段１０３に接続され、計算結果判定手段１０３から入力された最適化判定結果１１５及び最適化計算に用いたモデル定数最適化手段（手法）を、操作員に分かるように計装盤あるいはモニタ上に表示する。ここで表示する内容は、最適化演算に用いた最適化演算手法名および最適化演算の結果求められた妥当なモデル定数であるが、場合によってはそれぞれの最適化演算手法の性能を比較するため、妥当でない結果も同時に表示するようにしてもよい。
【００４２】
本実施の形態によれば、指定された選択条件に合致した最適化演算手法が選定され、選定された最適化演算手法によりモデル定数の最適化演算が行われるから、所望の計算時間、精度、安定性などの条件でモデル定数の最適化を行うことが可能になる。また、最適化演算の結果を、妥当でない結果を含めて表示することにより、経験の少ない操作員が、最適化結果が妥当であるかどうかを学習し、判断することが可能になる。
【００４３】
本発明の第２の実施の形態を、図３を参照して説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態におけるモデル定数最適化手段１０５の最適化演算手法の一つに、現代制御理論における最適レギュレータ法３０を用いたものである。最適レギュレータ法３０による最適化演算のフローを図３に示す。この手法を簡単に述べると、まず水質関数（数理モデル）の複数の水質因子に関する微分行列Ａと複数のモデル定数に関する微分行列Ｂとを数値的に生成する。微分行列ＡとＢの値から適切な状態フィードバック行列Ｆを求め、モデル定数の値を逐次的に調整して最適化する。状態フィードバック行列Ｆは、適度な安定性と収束速度を持つゲインＱとＲを与えたリカッチ型行列方程式を解いて求める。
【００４４】
本実施の形態の排水処理プロセスシミュレータを用いて実際に最適化計算を実施した。計算の対象は、２槽の嫌気槽Ｒ１，Ｒ２、２槽の無酸素槽Ｒ３，Ｒ４、および４槽の好気槽Ｒ５〜Ｒ８からなる、実下水を処理する小型実験装置である。この装置のフローを図４に示す。各槽の容量は２７Ｌである。好気槽Ｒ５〜Ｒ８は、その底部から空気の泡が吹き出されて処理水中を上昇するように構成され、最下流の好気槽Ｒ８の出側には沈澱池が接続されている。沈澱池の沈澱汚泥の一部は返送汚泥として嫌気槽Ｒ１に循環されるようになっている。また、好気槽Ｒ８からは、被処理水の一部が循環液として無酸素槽Ｒ３に循環されるようになっている。
【００４５】
図示の装置において、被処理水は、まず嫌気槽Ｒ１に導入され、嫌気槽Ｒ１から好気槽Ｒ８に向かって順に各槽を通過する。被処理水は、各槽を通過しつつ浄化処理され、好気槽Ｒ８から沈澱池へ導かれる。沈澱池で汚泥が分離されたあと、被処理水が排出される。
【００４６】
上記構成の装置の数理モデルにつき、各槽別々にモデル定数の最適化を実施した。モデル定数を最適化したのち、シミュレーションにより得られた水質のうち、アンモニア性窒素に関する結果を、モデル定数最適化前のシミュレーションで得られた値および目標値（実測値）と対比して図５に示す。横軸は槽の番号である。モデル定数最適化前の計算値は、他の下水処理場で最適化したモデル定数を用いて求めた。この図のように、最適化前の計算値は大きく目標値からずれているが、最適レギュレータ法３０によってモデル定数を最適化した結果、シミュレーションで得られた水質計算値は、目標値にほぼ一致している。
【００４７】
本実施の形態の最適レギュレータ法は、微分勾配に基づいて最適解を直接的に求める方法なので、モデル定数の最適化に要する時間が短い。また、最適レギュレータ法は、リカッチ型行列方程式で与えるゲインを変更することにより、安定性の面でニュートン法よりも良好な結果が得られる。参考に、図２に、最適レギュレータ法３０の時間評価関数ｆｔ、安定性評価関数ｆｓを、破線で示した。
【００４８】
次ぎに図６を参照して本発明の第３の実施の形態を説明する。本実施の形態が図１に示す実施の形態と異なるのは、実測値入力部１０７に接続して状態変数推定手段４１が設けられ、この状態変数推定手段４１の出力側に接続して推定水質因子表示手段４２が設けられている点である。他の構成は前期第１の実施の形態と同じなので、同一の構成に同じ符号を付して説明を省略する。状態変数推定手段４１は、補正済み実測値１１６をとりこみ、実測されていない水質因子のうち推定可能な項目の値を推定する機能を持ち、推定した結果は推定水質因子表示手段４２によって計装盤あるいはモニタ上に表示される。
【００４９】
現実の排水処理プロセスでは、ＩＡＷＱ  ＡＳＭ  Ｎｏ．２のような下水処理微生物反応モデル（数理モデル）に含まれる水質因子の全てが下水処理場で測定される場合は少なく、一部の水質因子の実測値しか与えられない場合が多い。その結果、最適レギュレータ法３０その他の最適化演算手法を用いてモデル定数の最適化を行う場合に支障をきたす可能性がある。状態変数推定手段４１は補正済み実測値１１６をとりこみ、測定されていない水質因子のうち推定可能な項目の値を推定する。推定した結果（水質因子推定値４３）は推定水質因子表示手段４２によって計装盤あるいはモニタ上に表示される。推定値と補正済み実測値一式４０はともにモデル定数最適化手段１０５にとりこまれ、最適化演算に用いられる。
【００５０】
操作員が推定水質因子表示手段４２を介して状態変数推定手段４１の推定結果を確認し、水質因子推定値４３が妥当でない場合には最適化計算に使用しないように設定可能とする。水質因子推定値４３が妥当であるかどうかは、先に述べたモデル定数の妥当性判断の場合と同じように、水質因子の上下限値や水質因子相互間の関連に基づいて判断してもよいし、また、モデル定数の実測値の組合せに対して推定値が妥当かどうかを検証して判断してもよい。なお、推定値が妥当でないと判断された場合は、推定値を使用せず、以前に使用した推定値を用いるのが望ましい。
【００５１】
本実施の形態によれば、前記第１の実施の形態による効果に加え、モデル定数最適化に必要な水質因子のうち測定されていないものがあっても、モデル定数の最適化の際に与える水質条件を見かけ上増やすことができ、最適化演算の安定性と信頼性を向上させる効果がある。また、推定した水質因子の値が表示されるため、推定された水質因子の値を操作員が確認することができる。したがって、推定した水質因子の値が操作員の想定する範囲外である場合、該当する水質因子の値を、モデル定数の最適化演算に使用しないように指示できるから、水質因子の誤った推定値を用いることで演算が望ましくない方向へ進むことが防がれる。
【００５２】
本発明の第４の実施の形態を図７を参照して説明する。本実施の形態が前記第３の実施の形態と相違するのは、排水処理プロセス１１９を制御するプロセス制御手段５０の入力側に、実測値入力部１０７から出力される水質因子推定値と補正済み実測値一式４０が、入力されるように構成されている点である。他の構成は前記第３の実施の形態と同じであるので、同一の符号を付して説明を省略する。
【００５３】
第３の実施の形態で述べたように、下水処理微生物反応モデルに含まれる水質因子の全てが測定される場合は少なく、一部の水質因子の実測値しか与えられない場合が多い。その結果、この排水処理プロセスシミュレータ１００を制御に用いるためには不足している実測値を推測する必要が出てくる場合がある。そこで、状態変数推定手段４１を排水処理プロセスシミュレータに組み込み、この状態変数推定手段４１に補正済み実測値１１６をとりこんで測定されていない水質因子のうち推定可能な項目の値を推定する。推定された水質因子推定値４３は推定水質因子表示手段４２によって計装盤あるいはモニタ上に表示されるとともに、水質因子推定値と補正済み実測値一式４０はモデル定数最適化手段１０５にとりこまれ、最適化計算のために用いられる。本実施の形態では、水質因子推定値と補正済み実測値一式４０は同時に排水処理プロセス１１９を制御するプロセス制御手段５０に出力される。操作員が推定水質因子表示手段４２を介してその結果を確認し、水質因子推定値４３が妥当でない場合には、モデル定数の最適化演算あるいは制御に使用しないように設定可能とするのが望ましい。
【００５４】
本実施の形態によれば、前記第３の実施の形態における効果に加え、計測機器が不充分な施設であっても見かけ上の実測値を増やすことができ、より適切な制御が可能になるという効果がある。
【００５５】
本発明の第５の実施の形態を図８を参照して説明する。本実施の形態が前記第１の実施の形態と異なるのは、計算結果判定手段１０３に代えて計算結果判定手段１０３に機器異常診断機能を付加した計算結果判定手段１０３Ａを設け、計算結果判定手段１０３Ａに接続してデータベース６０、および機器異常診断結果表示手段６２を設けた点である。他の構成は第１の実施の形態と同じであるので同一の符号を付して説明を省略する。
【００５６】
データベース６０は、一般的なモデル定数の値および過去の最適化演算で得られたモデル定数の値を格納している。計算結果判定手段１０３Ａの機器異常診断機能は、データベース６０に蓄積された過去のデータ６１と最適化演算で得られたモデル定数の値を比較し、論理的推論により、前記最適化演算で得られたモデル定数（最適化結果一式１１０）が予測される範囲内にあるか、あるいはモデル定数の値の組み合わせが正常運転時には起こり得る組合せかを評価する。その結果、最適化したモデル定数の値が予測される範囲外であれば、あるいはモデル定数の値の組み合わせが正常運転時には起こり得ない状態であれば、水質を測定する測定機器あるいは被処理水に空気を吹き込むブロワなどの機器が異常であると判定する。計算結果判定手段１０３Ａの機器異常診断機能の判定結果は、異常診断結果６３として機器異常診断結果表示手段６２にとりこまれ、ある機器が機器異常と判断された場合、その機器の名称が計装盤あるいはモニタに、異常機器として表示される。
【００５７】
本実施の形態によれば、それぞれの機器に異常検出のための検出器を備えなくても、機器の異常診断が可能になる。また、それぞれのモデル定数が取り得る上下限の値の他に、複数の相関するモデル定数値の比率や組合せについても、モデル定数の許容範囲として設定できるから、機器の異常診断を詳細かつ適切な条件に基づいて行うことが可能になる。
【００５８】
本発明の第６の実施の形態を図９を参照して説明する。本実施の形態が前記第１の実施の形態と異なるのは、出力側を水質関数格納部１０８および実測値入力部１０７に接続した標準入力生成手段８０と、水質関数格納部１０８に入力側を接続した伝達関数推定手段８１と、伝達関数推定手段８１に入力側を接続したＰＩＤゲイン決定手段８２と、を設け、ＰＩＤゲイン決定手段８２の出力側を排水処理プロセス１１９を制御するプロセス制御手段５０に接続した点である。他の構成は第１の実施の形態と同じであるので、同一の符号を付して説明を省略する。
【００５９】
標準入力生成手段８０で生成されたパルス入力あるいはステップ入力あるいはランプ入力あるいはそれらの複数の組合せなどの標準入力８３は水質関数格納部１０８に入力される。この標準入力は、被処理水の水質データと排水処理プロセス１１９を制御するための制御データである。水質関数格納部１０８ではそれらの標準入力８３に対応する応答出力（水質因子計算値）８４を伝達関数推定手段８１に出力する。伝達関数推定手段８１では、標準入力８３とそれに対する応答出力８４から、排水処理プロセス１１９の伝達関数を推定する。推定された推定プロセス伝達関数８５は、ＰＩＤゲイン決定手段８２に入力される。ＰＩＤゲイン決定手段８２は、入力された推定プロセス伝達関数８５に基づいて、安定でかつ即応性のある適切なＰＩＤゲイン８６を計算し、プロセス制御手段５０に出力する。プロセス制御手段５０ではＰＩＤゲイン８６に基づいて制御機器のゲインを設定し、制御量８７を排水処理プロセス１１９に与える。なお、ここではＰＩＤ制御を想定しているが、Ｐ，Ｉ，Ｄいずれかの制御要素を備えた制御系であれば同様にして適切なゲインを与えることができる。
【００６０】
本実施の形態によれば、ＰＩＤ制御を行う制御装置の制御ゲインを、短時間で、適切な値に設定できる。
【００６１】
なお、前記各実施の形態は、いずれもそのいくつかを互いに組み合わせた構成としても本発明の目的を達成するものであることは云うまでもない。
【００６２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、排水処理プロセスの数理モデルのモデル定数の値を最適化するに際し、各選択条件に応じて適切に選択した最適化手段によって最適化することができる。したがって、実際の排水処理作業において要求される条件、つまり、精度を多少犠牲にしても早く処理を開始したい、あるいは時間に余裕があるからできるだけ目標に近い水質になるように制御したいなどの条件に対応した排水処理が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る排水処理プロセスシミュレータの機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における優先順位を計算するための関数の一例を示すグラフである。
【図３】本発明の第３の実施の形態に係るモデル定数最適化演算の手順を示すフロー図である。
【図４】本発明の第３の実施の形態に係るよるモデル定数最適化計算対象実験装置の概略構成を示す系統図である。
【図５】本発明の第３の実施の形態によるモデル定数最適化演算を行った場合の水質を目標値およびモデル定数最適化前の数理モデルによる計算の水質に比較して示すグラフである。
【図６】本発明の第４の実施の形態に係る排水処理プロセスシミュレータの機能構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第５の実施の形態に係る排水処理プロセスシミュレータの機能構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第６の実施の形態に係る排水処理プロセスシミュレータの機能構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第７の実施の形態に係る排水処理プロセスシミュレータの機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
４０      推定値と補正済み実測値一式
４１      状態変数推定手段
４２      推定水質因子表示手段
４３      水質因子推定値
５０      プロセス制御手段
６０      データベース
６１      過去のデータ
６２      機器異常診断結果表示手段
６３      異常診断結果
８０      標準入力生成手段
８１      伝達関数推定手段
８２      ＰＩＤゲイン決定手段
８３      標準入力
８４      応答出力
８５      推定プロセス伝達関数
８６      ＰＩＤゲイン
８７  制御量
１００      排水処理プロセスシミュレータ
１０１      最適化手段優先順位決定手段
１０２      最適化手段制御装置
１０３、１０３Ａ      計算結果判定手段
１０４      最適化結果表示手段
１０５      モデル定数最適化手段（複数）
１０７      実測値入力部
１０８      水質関数格納部
１０９      優先順位
１１０      最適化結果一式
１１１      実行信号
１１２      最適化結果
１１５      最適化判定結果
１１６      補正済み実測値
１１７      モデル定数
１１８      水質因子計算値
１１９      排水処理プロセス
１２０      実測値
１２１      選択条件
【図１】
0003603182.tif 000002
【図２】
0003603182.tif 000003
【図３】
0003603182.tif 000004
【図４】
0003603182.tif 000005
【図５】
0003603182.tif 000006
【図６】
0003603182.tif 000007
【図７】
0003603182.tif 000008
【図８】
0003603182.tif 000009
【図９】
0003603182.tif 000010