(57)【要約】【課題】      地域に降った雨を、安価なコストで効率よく集められる水供給システムを提供する。【解決手段】  上記課題は、各戸の屋根や路面等から集水した雨水を集水する複数の中規模貯留タンクを設け、該中規模タンクから送水される水処理装置前段に位置する大型貯留タンクを設けたことを特徴とする、雨水を利用した水供給システムによって解決される。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各戸の屋根や路面等から集水した雨水を集水する複数の中規模貯留タンクを設け、該中規模タンクから送水される水処理装置前段に位置する大型貯留タンクを設けたことを特徴とする、雨水を利用した水供給システム
【請求項２】
水処理装置が中水製造装置と、該中水をさらに浄化する上水製造装置を有している請求項１記載の水供給システム
【請求項３】
通信回線を介して接続された請求項１または請求項２の水供給システムの監視・制御を行うローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムの運転支援方法において、
前記運転支援提供システムは、
前記ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データを受取る受取段階と、
前記入力データと前記目標データからシミュレーションモデルを生成するモデル生成段階と、
前記生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果を前記ローカルシステムに送り出す送出段階とを備え、
前記入力データは過去の気象諸量を含むデータであり、
前記目標データは過去の雨水流入量を含むデータであることを特徴とする水供給システム運転支援方法。
【請求項４】
通信回線を介して接続された請求項１または請求項２の水供給システムの監視・制御を行うローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムの運転支援方法において、
前記運転支援提供システムは、
前記ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データを受取る受取段階と、
前記入力データと前記目標データからシミュレーションモデルを生成するモデル生成段階と、
前記生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果を前記ローカルシステムに送り出す送出段階とを備え、
前記入力データは過去の気象諸量を含むデータであり、
前記目標データは過去の雨水流入水質を含むデータであることを特徴とする水供給システム運転支援方法。
【請求項５】
通信回線を介して接続された請求項１または請求項２の水供給システムの監視・制御を行うローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムの運転支援方法において、
前記運転支援提供システムは、
前記ローカルシステムから、シミュレーションに使用される入力データと、シミュレーションの結果となるべき目標データを受取る受取段階と、
前記入力データと前記目標データからシミュレーションモデルを生成するモデル生成段階と、
前記生成したシミュレーションモデルを用いてシミュレーションした結果を前記ローカルシステムに送り出す送出段階とを備え、
前記入力データは過去の気象諸量を含むデータであり、
前記目標データは過去の上水需要量を含むデータであることを特徴とする水供給システム運転支援方法。
【請求項６】
請求項３または請求項４または請求項５記載の水供給システム運転支援方法において、
前記モデル生成段階は、遺伝的プログラミングを用いてシミュレーションモデルを生成することを特徴とする水供給システム運転支援方法。
【請求項７】
通信回線を介して接続された請求項１または請求項２の水供給システムの監視・制御を行うローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムの運転支援方法において、
前記運転支援提供システムは、
前記ローカルシステムから、水供給システムの状態を算出するための計算条件と、計算における運転操作内容を特定するための運転操作条件と、計算結果の良否を判定するための判定条件とを受取る受取段階と、
前記計算条件、運転操作条件及び判定条件から、最適な水供給システムの状態を示唆する最適運転条件を求める解析段階と、
求められた最適運転操作条件を含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出段階とを備え、
前記計算条件は過去、現在及び予測の上水需要量、雨水流入量及び雨水流入水質を含むシミュレーションデータであり、
前記運転操作条件は運転操作対象設備、運転操作量を含む運転操作特定データであり、
前記判定条件は判定対象設備、判定基準値を含む判定データであることを特徴とする水供給システム運転支援方法。
【請求項８】
通信回線を介して接続された請求項１または請求項２の水供給システムの監視・制御を行うローカルシステムと、前記ローカルシステムに運転支援情報を提供する運転支援提供システムとを備えた運転情報支援システムの運転支援方法において、
前記運転支援提供システムは、
前記ローカルシステムから、水供給システムの状態を算出するための計算条件と、計算における設計操作内容を特定するための設計操作条件と、計算結果の良否を判定するための判定条件とを受取る受取段階と、
前記計算条件、設計条件及び判定条件から、最適な水供給システムの設計操作量を示唆する最適設計条件を求める解析段階と、
求められた最適設計条件を含む支援情報を前記ローカルシステムに送り出す送出段階とを備え、
前記計算条件は過去の上水需要量、雨水流入量及び雨水流入水質を含むシミュレーションデータであり、
前記設計操作条件は設計操作対象設備、設計操作量を含む設計操作特定データであり、
前記判定条件は判定対象設備、判定基準値を含む判定データであることを特徴とする水供給システム運転支援方法。
【請求項９】
請求項７または請求項８記載の水供給システム運転支援方法において、
前記解析段階は、遺伝的アルゴリズムを用いることを特徴とする水供給システム運転支援方法。
【請求項１０】
請求項７または請求項８記載の水供給システム運転支援方法において、
前記解析段階は、粒子群最適化法を用いることを特徴とする水供給システム運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雨水を中水あるいは飲料水として利用するシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
雨水を集めて灌漑用水などに利用する方法は種々開発されている。
例えば、特許文献１には、屋根などに降った雨水を雨樋から地下に設けた集水ピットに溜め、この集水ピット内に設けた水中ポンプで雨水タンクに送水して貯留できるシステムが開発されている。ポンプの能力を越える雨水は従来の雨水処理系へ流水する。
【０００３】
特許文献２には、公園等の広い区域に降った雨水を集めて放水する放水経路の途中に、雨水抽出経路を接続して浄化し、これを利用する雨水利用システムが開示されている。
【０００４】
特許文献３には、屋根などに降った雨水を集めて下の貯水槽に落し、これを浄化する雨水回収処理装置が開示されている。
【０００５】
また、特許文献４には、雨水を各戸から集めるとともに地域に発生する排熱を組み合わせて中水とそれを加熱した温水を供給する複合装置が開示されている。
【０００６】
特許文献５には、雨水や河川、池、生活廃水などを集めて浄化し、中水または上水を製造する装置が開示されている。
【０００７】
特許文献６には、対象地域の過去の気象データを参照し、水の有効利用をする装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】オーストラリア特許出願第２００７２３１８１２Ａ１号明細書
【特許文献２】特開２００５−３５０８６７号公報
【特許文献３】特開平１０  −２１６７３４号公報
【特許文献４】特開２００２−２０６７６５号公報
【特許文献５】特開平  ９  −２３４４９６号公報
【特許文献６】特開２００２−２０６７６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
各戸の雨水を集めて水処理する例は、特許文献４に示されているが、これは各戸の雨水を直接大型貯留タンクに集めており、豪雨時に対処するために、大型貯留タンク付近の配管にかなり大径のものを使用せざるを得ず、さらにポンプも大型になり、それでも、収容できない雨水は放流せざるを得ない、という問題があった。
【００１０】
本発明の目的は、これらの問題を解決し、地域に降った雨を、安価なコストで効率よく集められる水供給システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、上記課題を解決するべくなされたものであり、複数の中規模タンクを設けて集水した雨水をそこに集めてから大型貯留タンクに送るシステムを採用することによってかかる目的を達成したものである。さらに、本発明は、雨水流入量、雨水流入水質及び上水需要の予測、並びにポンプ運転制御方法、残留塩素を低減する設備運転方法、集水配管径・ポンプ能力・貯留槽容量の最適化に人工知能を用いることにより、処理エネルギーの低減、雨水有効利用率の向上、処理設備の小型化などを達成したものである。
【００１２】
すなわち、本発明は、各戸の屋根や路面等から集水した雨水を集水する複数の中規模貯留タンクを設け、該中規模貯留タンクから送水される水処理装置前段に位置する大型貯留タンクを設けたことを特徴とし、さらに人工知能を活用した雨水を利用した水供給システムを提供するものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、大型貯留タンク近傍でも大径の配管を使用する必要がなく、配管系縮小による建設費を低減できる。また、ポンプにも大型のものを使用する必要がない。豪雨にも雨水を効率よく集水でき、無駄な放流をなくすことができる。灌漑時に対応した水利用が可能となる。適切な残留塩素濃度の安全でおいしい水の供給が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の雨水利用システムを説明する系統図である。
【図２】その水処理装置で中水処理と上水処理を行うフローを示した図である。
【図３】人工知能を活用した運転制御、設計支援システムの概要である。
【図４】人工知能を活用した別の運転制御、設計支援システムの概要である。
【図５】人工知能を活用した別の運転制御、設計支援システムの概要である。
【図６】人工知能を活用した別の運転制御、設計支援システムの概要である。
【図７】人工知能を活用した別の運転制御、設計支援システムの概要である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明で集水される雨水には、屋根雨水や路面雨水など地域に降る雨である。
従来、雨水は各戸や路面から配管を通じて、あるいは図３に示すように雨水ピットを通じて、水処理設備の大型貯留タンクに集められていた。雨水ピットの容積は０．１ＫＬ〜１０ＫＬ程度である。その結果、雨水が集まるにつれて、配管は大径になり、例えば、外径３００ｍｍ〜２ｍ程度になっていた。
【００１６】
本発明においては、中規模タンクの設置場所や容積、大型貯留タンクの容積、各ポンプの大きさや動作タイミング、処理設備の規模や運転方法などを人工知能を用いたシミュレーションを行い決定することが出来る。
【００１７】
本発明では雨水を一旦中規模タンクに集める。以下の条件はシミュレーションにより最適化されるが、おおむね以下の範囲となる。
【００１８】
中規模タンクは、地域条件にもよるが、例えば、３〜５０戸分と、その戸の存在する地域の路面雨水を分担し、容積は１０ＫＬ〜１０００ＫＬ程度とする。この中規模タンクの容積は、各中規模タンクの容積の総和と最終的に雨水を貯留する大型貯留タンクの容積の比で１０：１〜１：１０程度、好ましくは５：１〜１：３程度が適当である。また、各中規模タンク容積と各中規模タンクが分担する集水エリアの面積の比率では、降雨パターンを含む地域条件に大きく依存するが１ｍ３／ｍ２〜５０ｍ３／ｍ２程度、特に各中規模タンク容積と各中規模タンクが分担する該集水エリアにおける屋根面積の比率では１ｍ３／ｍ２〜５０ｍ３／ｍ２程度が適当である。
【００１９】
この中規模貯留タンクは、各戸の屋根雨水や地域の路面雨水を自然流下で集められるよう、原則として地下に設ける。構造は、密閉式でもよいが、点検や清掃の便宜上、開放式のものがよく、塵埃等が入らないよう蓋を設ける。また、大型貯留タンクへの送水のためのポンプも必要であるが、中規模貯留タンクと大型貯留タンクの間に充分な高度差があればポンプを設けないで自然流下させることもできる。また、水位計測装置を設けて大型貯留タンクへの送水ポンプの動作を１箇所の集中管理システムで制御できるようにすることも好ましい。
【００２０】
大型貯留タンクは、水処理装置の前段として設けられるもので、容積は地域特性（集水面積、降雨パターン、需要量）に大きく依存するが、１００ＫＬ〜５０ＭＬ程度になる。
【００２１】
貯留タンクに集めた水を浄化する水処理装置は、浄化した水を上水として用いるか、中水として用いるか、および当該地域の水質基準により選択される。上水の場合の一例としては、ミクロフィルター（ＭＦ）膜や限外濾過（ＵＦ）膜で濾過し、塩素滅菌の後、上水道に送られる。水処理装置への流入水質は、屋根の材質やタンクの材質、地域特性（屋根に降り積もる埃の類や雨水自体の水質）の影響を受け、また、上水として使用する場合の水質基準も地域、国などによって異なったものとなるので、処理プロセスは流入水質、要求処理水質に応じて最適な方法を選択する必要がある。上述のＭＦ膜やＵＦ膜で濾過や塩素滅菌のほか、凝集処理、沈澱処理、ｐＨ調整、イオン交換、逆浸透膜法、オゾン処理法、紫外線照射法、活性炭吸着法などを適宜組み合わせて使用する。一方、中水として用いる場合においても処理プロセスは流入水質、要求処理水質に応じて最適な方法を選択する必要がある。通常、中水の使用目的はトイレ用水や灌漑用水であるので、要求水質はそれほど厳しくはない。ＭＦ膜での濾過と塩素滅菌でほとんどの場合は要求水質を満足できる。その他、凝集処理、沈澱処理、ｐＨ調整、イオン交換、逆浸透膜法、オゾン処理法、紫外線照射法、活性炭吸着法などを適宜組み合わせて使用する。
【００２２】
水処理装置において、上水と中水を製造する意義は次の通りである。
すなわち、現在、上水が飲料、調理、食器洗い、洗濯、トイレ、灌漑に使われている。そこで、同量の水量を仮定すればその分低水質トイレ・灌漑用水を供給すれば上水利用量低減効果がある。この上水使用量低減効果はコスト削減効果が同等であれば、リソースがふんだんにある場合を除き、低コストで作れる低水質トイレ・灌漑用水を供給した方が得になる。そこで、集水した雨水を、中水基準まで処理を行い、その一部を高度処理して飲料水として供給するのがよい。そこで、トイレ、灌漑用水（中水）とキッチン、湯沸かし器、風呂等（上水）の製造比率（各処理量）を最適化し、水道水使用量あるいはトータルコストを最小化する具体方法としては、雨水貯槽貯水量、中水貯槽貯水量、飲料水貯槽貯水量、中水処理装置能力、飲料水処理装置能力、中水（トイレ等）使用量（現在値、予測値）、飲料水（キッチン等）使用量（現在値、予測値）降雨予測などの情報の中から必要な情報を取り込み演算して最適化する。
【００２３】
各種情報を利用しての設備の設計の最適化、設備運転の最適化は以下のようになされる。
【００２４】
雨水流入量に関しては、本発明では、降雨と雨水流入量の実績データを人工知能技術により学習し、雨水流入量予測モデルを自動生成する。生成されたモデルに対して実況及び予報降雨を入力データとして与え、数時間先の雨水流入量をリアルタイムで予測する。これまでの手法では、詳細な物理モデルを構築するためには地形や土地利用状況等の膨大なデータが必要となり、また物理メカニズムの解明に多大な人的コストが必要となるが、本手法では降雨と雨水流入量の因果関係をブラックボックスとみなして学習することにより、簡便に高精度なモデルを構築可能である。また、最新データを定期的に再学習することにより、流出特性の経時変化に追従することが可能となり、予測精度を高い状態に維持することが可能となる。
【００２５】
雨水の水質の予測に関しては、降雨と雨水水質の実績データを人工知能技術により学習し、雨水水質予測モデルを自動生成する。生成されたモデルに対して実況及び予報降雨を入力データとして与え、数時間先の雨水水質をリアルタイムで予測する。これまでの手法では詳細な物理モデルを構築するためには地形や土地利用状況等の膨大なデータが必要となり、また物理メカニズムの解明に多大な人的コストが必要となるが、本手法では降雨と雨水水質の因果関係をブラックボックスとみなして学習することにより、簡便に高精度なモデルを構築可能である。また、最新データを定期的に再学習することにより、流出特性の経時変化に追従することが可能となり、予測精度を高い状態に維持することが可能となる。
【００２６】
中規模貯留タンクのポンプの運転最適化に関しては、各集水エリアの雨水流入量及び水質の予測データを境界条件とし、ポンプ起動時刻および起動台数を操作パラメータとする水供給システム状態量解析シミュレータと人工知能技術を組み合わせることにより、大型貯留タンクへの送出水量を平準化しつつ、かつ、最大の水利用効率（歩留り）が得られる最適なポンプ起動時刻および起動台数を自動算出する。最適化計算は境界条件が更新される度に実行される。
【００２７】
中規模貯留タンクのポンプの運転制御パラメーターについては、各集水エリアの雨水流入量及び水質の予測データを境界条件とし、ポンプ制御設定値を操作パラメータとする水供給システム状態量解析シミュレータと人工知能技術を組み合わせることにより、大型貯留タンクへの送出水量を平準化する最適なポンプ制御設定値を自動算出する。通常運用では制御設定値に基いてポンプの起動停止が行われるが、流出特性の変化や想定外の現象が発生した場合には、最新データを用いた制御設定値の最適化を実施する。
【００２８】
上水需要予測に関しては、気温・湿度・降水量等の気象条件、季節・曜日・時間帯等の時間条件と、上水需要量の実績データを人工知能技術により学習し、上水需要予測モデルを自動生成する。生成されたモデルに対して気象条件、時間条件を入力データとして与え、数時間先の上水需要量をリアルタイムで予測する。上水需要量を予測するためには、そのエリア内の各住宅住民の人間心理や生活パターンをモデル化する必要がある。つまり、気象や時間帯、曜日等の条件に対してどのような行動を選択し、結果としてどのような上水需要を示すかをモデル化する必要がある。このようなモデルを物理的なメカニズムを明らかにした上で定式化することは困難であり、仮にある期間において可能であったとしても、例えば節水志向の高まりや人口増加等に起因するモデルの経時変化に即応的に対応することは困難である。本手法では気象条件、時間条件と上水需要量との因果関係をブラックボックスとみなして学習することにより、簡便に高精度なモデルを構築可能である。また、最新データを定期的に再学習することにより、需要特性の経時変化に追従することが可能となり、予測精度を高い状態に維持することが可能となる。
【００２９】
さらに、おいしい水の供給のための残留塩素濃度の制御も可能とする。安全性の面から、ほとんどの場合、使用側最下流である蛇口水においても、所定の濃度の残留塩素が検出されることが規定されている。しかしながら、残留塩素濃度が高い場合には、臭い、味の問題がある。おいしい水を需要家に届けるためには、各需要ポイントにおける残留塩素濃度を規制下限値付近に近づける必要がある。原水貯留槽への流入量と、処理水貯留槽からの送出量を境界条件とし、塩素投入量を操作パラメータとする管路網シミュレータと人工知能技術を組み合わせることにより、最適な塩素投入量を特定する。
【００３０】
また、本発明では設計の最適化も達成する。各集水エリアの雨水流入量、水質、送出水量を境界条件とし、原水貯留槽容量、処理水貯留槽容量、ポンプ動力、配管径を操作パラメータとする水供給システム状態量解析シミュレータと人工知能技術を組み合わせることにより、所定の操業条件下における目標流入量、水質、送出量を満たすための最も低コスト、すなわちオーバースペックでない設備を特定する。
【００３１】
以上の技術およびその組み合わせ利用により、水利用効率（歩留り）向上、エネルギー使用量最小化、造水コスト最小化、将来の水需要に応じた配水・貯水計画、設備規模や設備コスト最小化、おいしい水の供給などが可能となる。
【００３２】
本発明の一実施態様である雨水利用システムの概略構想を図１に示す。
同図に示すように、雨水は各戸から中規模貯留タンクに集められる。戸数は３〜５０戸である。雨水は、そのまま各戸から中規模貯留タンクに直接配管されることもあり、雨水ピットが設けられていることもある。中規模貯留タンクの数は３〜５０槽であり、容積は１０ＫＬ〜１０００ＫＬで、全中規模貯留タンクの容積の総和は３０ＫＬ〜１００ＭＬ程度である。
【００３３】
大型貯留タンクは容積が１００ＫＬ〜５０ＭＬであり、その付近の配管の内径は配管系等の集合度にもよるが１００ｍｍ〜５００ｍｍ程度である。
【００３４】
この貯留タンクから雨水が水処理装置に送られ、そこで、上述の処理が施され上水として利用される。
【００３５】
図２は、この水処理装置の別の構成を示すものである。この装置においては、まず、上述の中水処理が行われ、中水貯槽からは一部が中水として抜き出され、残部は、さらに、飲料水処理が行われて上水として利用される。
【００３６】
図３〜７は、人工知能を活用した運転制御、設計支援システムの概要である。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
本発明のシステムは、雨水を全体的に有効利用できることから、特に、河川等から離れた地域での利用価値が大きい。
【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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