(57)【要約】      （修正有）【課題】排水処理施設の制御目標値を自動的に決定し、設備更新もしくは新規導入に際し、排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置を提供する。【解決手段】水処理プロセスに用いられる消耗品が収容されたカートリッジ式の容器が前記水処理装置に対して着脱可能に取り付けられ、前回のカートリッジ式の容器の交換から今回のカートリッジ式の容器の交換までの間に処理された水処理装置の挙動および水質データ、電力消費データおよび運転時間を含むプロセスデータが保存され、前記データ保存・移動手段によって収集されたプロセスデータを恒久的に保存し、保存されている前記プロセスデータとその工場の排水に含まれる物質およびその量から各水処理装置の制御目標値と制御後のプロセスデータとの関係を解析し、さらに、処理すべき排水中に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な水処理装置のリストを保存する水質データベースと、を有する。【選択図】図１
2011189285.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一般産業向け工場で使用した水または生産の途中で排出された排水の一部またはそのすべてを少なくとも法的規制に合致する水質まで処理し、処理水を河川、港湾、湖沼のいずれかへ放流するか、または処理水を工場内または工場外で再利用する一般産業向け工場の排水処理施設における水処理プロセスの知識を蓄積し、排水処理施設に備えられた水処理装置の制御を支援する装置において、
水処理プロセスに用いられる消耗品が収容されたカートリッジ式の容器が前記水処理装置に対して着脱可能に取り付けられ、前記カートリッジ式の容器に備わる記録媒体によって前回のカートリッジ式の容器の交換から今回のカートリッジ式の容器の交換までの間に処理された水処理装置の挙動および水質データ、電力消費データおよび運転時間を含むプロセスデータが保存され、前記カートリッジ式の容器を回収することによって、前記記録媒体に保存されたプロセスデータも併せて収集されるデータ保存・移動手段と、
前記データ保存・移動手段によって収集されたプロセスデータを恒久的に保存し、保存されている前記プロセスデータとその工場の排水に含まれる物質およびその量から各水処理装置の制御目標値と制御後のプロセスデータとの関係を解析し、さらに、処理すべき排水中に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な水処理装置のリストを保存する水質データベースと、
を有することを特徴とする排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置。
【請求項２】
前記水質データベースに保存されている過去の排水処理実績データと前記カートリッジの回収によって新たに得た排水処理採取データとを解析し、これらのデータ解析結果に基づいて排水処理のために必要な薬品注入量の目標値である薬品注入制御目標値が適切か否かを解析する水処理薬品注入異常診断・解析手段をさらに有することを特徴とする請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記水処理薬品注入異常診断・解析手段で異常と判定された場合に、制御目標値を適切な値にするために過去の排水処理実績データを検索し、その検索したなかから制御目標値を決定する制御目標値類似データ検索・調整手段をさらに有することを特徴とする請求項２記載の装置。
【請求項４】
プロセス諸条件にもとづいてプロセス挙動を模擬的に実行するプロセスシミュレーション手段をさらに有することを特徴とする請求項３記載の装置。
【請求項５】
水処理装置の更新または新規導入を検討するために排水中に含まれる物質およびその量と、プロセス条件から前記水質データベースに保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な水処理装置のリストとを照合し、照合した結果から一致度の高い水処理装置を選択して提示する水処理装置選定支援手段と、
排水中に含まれる物質およびその量、プロセス条件から前記水質データベースに保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な水処理装置に関して、前記プロセスシミュレーション手段を用いて前記水処理装置がどのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実施してみて、その結果が前記水処理薬品注入異常診断・解析手段により適切であるか否かを判定し、その判定結果が異常であれば、該水処理装置の制御目標値を制御目標値類似データ検索・調整手段にて過去のデータから検索して変更し、それでも適切とならない場合は他の水処理装置を前記水処理装置選定支援手段により選定し、前記一連の処理を同様に繰り返すことで、結果として適切な水処理装置を選定し、その結果、前記プロセスシミュレーション手段で模擬されたプロセス挙動にもとづいて導入後のランニングコストや予め保存されているその装置の単位処理量あたりの導入コストから導入にかかる費用を試算する導入コスト試算手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載の装置。
【請求項６】
前記導入コスト試算手段で試算された導入コスト等のデータを見積もり書として出力する見積もり結果出力手段をさらに有することを特徴とする請求項５記載の装置。
【請求項７】
前記見積もり結果出力手段および前記水処理選定支援手段をそれぞれ公衆回線網で接続し、工場の設備導入担当者の面前で移動体通信端末から前記見積もり結果出力手段および前記水処理選定支援手段を呼び出して利用する見積もりデータ入出力手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工場等から発生する各種の排水を河川や海洋に放流できる程度まで無害化処理するための排水処理プロセスに関する知識やノウハウをデータ化して蓄積し、これらの蓄積した知識等を駆使してユーザーが排水処理プロセスを制御することを支援する排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般産業向け工場の排水は適切な水質基準を満たすように処理された後に港湾や河川に放流されている。その排水処理設備については、工場の生産主体となる製品とは異なることや設備の保守、点検、交換に相当の費用がかかることなどの様々の理由により、一般には一度導入すると、その排水処理設備が適切に行えなくならない限り、ほとんど交換されることなく、導入時の設備が更新されることなく数十年間にわたって稼動し続けているのが実情である。近時、殊に、団塊の世代の大量退職により排水処理施設管理者を十分に確保できないことや、高齢のため不慣れな新しい装置を扱うことへの抵抗感があるなど人的原因により、設備の更新が行われない場合もある。
【０００３】
そこで、このような人的な問題に対しては、最新の高度な情報システム技術を活用することにより、自動制御化すること、あるいは運用支援することが有効と考えられるとともに、設備更新においても専門知識をそれほど必要とすることなく、顧客のプロセスに個々に対応しうる適切な装置や容量の選定を行うことを外部から支援することは極めて意義がある。
【０００４】
このような背景のもと、例えば特許文献１に記載された設備管理システムにおいては、管理対象設備からの信号を収集して該管理対象設備の稼働状況を監視する監視センタにおいて、上記管理対象設備のメンテナンスの必要性を検出したとき、その旨の情報をメンテナンス作業者が携帯している携帯端末に通知し、この携帯端末からの応答を受けてメンテナンス作業者の現在位置の情報を取得する。そして、取得した現在位置と管理対象設備の設置場所の情報とから当該管理対象設備へのメンテナンス作業者の到着予定時刻を算出し、到着予定時刻とメンテナンス作業者の情報とを管理対象設備側の設備管理用端末に通知する装置を提案している。
【０００５】
一方、特許文献２の水処理プラントの運転管理方法および装置においては、水処理プラントの過去の水処理量と過去の原単位とから回帰式を求め、現在の水処理量についての実測値をこの回帰式に代入して原単位の推定値を得るようにしている。得られた推定値を、実際の原単位と比較して、水処理プラント全体の異常の有無を判断する。同様に、水処理プラントを構成するプラント要素のそれぞれについて、水処理プラント全体の水処理量と各プラント要素の原単位（細目原単位）との相関関係を示す回帰式（細目原単位回帰式）に基づき、細目原単位の推定値を得る。さらに得られた細目原単位の推定値を実際の細目原単位と比較し、推定値と実測値との間に相違のあるプラント要素を異常のあるプラント要素として抽出するシステムを特許文献２は提案している。
【０００６】
また、特許文献３は、多入力多出力系を具備する処理プラント設備の運転制御にニューラルネットワークを活用したプラントの予測モデル制御を導入し、応答性、制御性の変化を最適かつ自動的に更新し、習熟したオペレータによるパラメータ設定や再調整を実施することなく、長期間安定運転を維持し、制御目的及び性能を発揮することができる処理プラントの運転制御方法及び運転制御装置を提案している。
【０００７】
このような方法により、水処理施設から離れた遠隔地でもメンテナンスの要・不要がわかったり、オンラインデータと蓄積されたオンラインデータから統計的なモデルを作成することにより、プロセスの異常診断を行なったり、多入力多出力プロセスでの制御パラメータの自動更新を行なうことに寄与するものではあるが、いずれにしても薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定するものではない。また、工場から排水される水の種類に応じて、施設を更新する際に、適切な処理装置の選定や容量の決定には、熟練したエンジニアリング力が要求されるが、蓄積された水処理施設データから処理したい排水に応じて、適宜検討が行なえるよう支援するような装置は提案されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開2005-122541号公報
【特許文献２】特開2007-156653号公報
【特許文献３】特開2005-242524号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は上述した課題を解決するためになされたものであり、一般産業向け工場の排水処理施設の薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定し、また設備更新もしくは新規導入に際し、工場から排水される水の種類に応じて適切な処理装置の選定や容量の検討が行なえる、排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置は、一般産業向け工場で使用した水または生産の途中で排出された排水の一部またはそのすべてを少なくとも法的規制に合致する水質まで処理し、処理水を河川、港湾、湖沼のいずれかへ放流するか、または処理水を工場内または工場外で再利用する一般産業向け工場の排水処理施設における水処理プロセスの知識を蓄積し、排水処理施設に備えられた水処理装置の制御を支援する装置において、水処理プロセスに用いられる消耗品が収容されたカートリッジ式の容器が前記水処理装置に対して着脱可能に取り付けられ、前記カートリッジ式の容器に備わる記録媒体によって前回のカートリッジ式の容器の交換から今回のカートリッジ式の容器の交換までの間に処理された水処理装置の挙動および水質データ、電力消費データおよび運転時間を含むプロセスデータが保存され、前記カートリッジ式の容器を回収することによって、前記記録媒体に保存されたプロセスデータも併せて収集されるデータ保存・移動手段と、前記データ保存・移動手段によって収集されたプロセスデータを恒久的に保存し、保存されている前記プロセスデータとその工場の排水に含まれる物質およびその量から各水処理装置の制御目標値と制御後のプロセスデータとの関係を解析し、さらに、処理すべき排水中に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な水処理装置のリストを保存する水質データベースと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、一般産業向け工場の排水処理施設の薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定することができ、また、設備更新または新規導入に際して、工場から排出される排水の種類に応じて、適切な処理装置の選定や容量を検討できる排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置を提供することができる。このような装置があると、深い専門知識をあまり必要とすることなく、適切な装置や容量の選定を行うことができるようになり、設備更新することや新規導入することが容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】（ａ）は本発明に係る排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置の概要を示す構成ブロック図、（ｂ）は工場排水処理施設の一例を示す構成ブロック図。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置の要部を示す構成ブロック図。
【図３】本発明の第２の実施形態に係る排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置の要部を示す構成ブロック図。
【図４】（ａ）は水質データベースに時系列データとして保存される水質データや装置操作量制御データなどをリスト化した一覧表を示す図、（ｂ）は工場排水に含まれる物質とその除去装置ごとに時系列データとしてデータベースに保存される除去対象物質データや排出量データなどをリスト化した一覧表を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付の図面を参照して本発明を実施するための種々の形態を説明する。
【００１４】
（第１の実施形態）
まず、図１を用いて本発明の第１の実施形態を説明する。
【００１５】
一般産業向け工場で使用した水または生産の途中で排出された排水の一部またはそのすべてを少なくとも法的規制に合致する水質まで処理し、河川や港湾、湖沼へ放流、もしくは、処理水を工場内または工場外で再利用する一般産業向け工場の排水処理施設においては、排水の流入をコントロールする弁やゲートなどの制御や濁質を除去するための凝集剤の注入、凝集を適正に行なうために必要となるｐＨ調整、微生物による処理を行なう場合に微生物に空気を供給する曝気装置の起動・停止ならびに空気風量調整といったさまざまな装置、機器における制御を行っている。こうした制御や水処理状態を監視する排水処理プロセスの制御装置のうちで、凝集装置や沈殿装置、ｐＨ調整装置といった排水処理装置ごとに制御ボードが組み込まれ、制御を行い、排水処理の関係上、前後に接続されている排水処理装置と連携が必要な場合に制御信号をやりとりする通信モジュールも必要に応じて備えている。
【００１６】
本実施形態の排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置１は、専門的な知識や経験がない場合であっても、一般産業向け工場の排水処理施設の薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定し、また、設備更新または新規導入に際し、工場から排水される水の種類に応じて、適切な処理装置の選定や容量の検討が行なえるように顧客を支援するものであり、図１の（ａ）に示すように受注提案エンジニアリング支援機能やプロセス解析機能を顧客に提供するためのデータ保存・移動手段１１を有している。このデータ保存・移動手段１１は、水質データベース４に保存されている各種データを利用して受注提案エンジニアリング支援機能２やプロセス解析機能３を実行するためにプログラミングされた支援ソフトウエアが格納されたメモリカードやハードディスク等からなり、パッケージ化された記録媒体として顧客に提供できるようにしたものである。
【００１７】
提供を受けた顧客は、ユーザー端末１８を用いてデータ保存・移動手段１１に格納された支援ソフトウエアを起動させることができ、また、工場排水処理施設の各種コントローラ１２ａ〜１２ｆにデータ保存・移動手段１１を組み込み、実際に現場の各種装置Ｋ１〜Ｋ６を制御することができる。受注提案エンジニアリング支援機能２およびプロセス解析機能３としては各種機器の制御目標値や類似データの検索などを含む各種パラメータ等をあげることができる。
【００１８】
水質データベース４は、データ保存・移動手段１１によって収集された水質データなどのプロセスデータを恒久的に保存し、保存されている水質データなどのプロセスデータとその工場の排水原水に含まれる物質およびその量から各排水処理装置の制御目標値と制御後の水質データとの関係を解析し、さらに、処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置のリストを保存するものである。なお、顧客の装置やプロセスに特有の特殊な固有データは、実績ある水質データや制御目標値データを含むものであるため、顧客から必要最小限のものの提供を受け、それらを信号Ｓ１として水質データベース４に保存して活用を図るようにしている。
【００１９】
なお、提案者となる営業マンは、水質データベース４に公衆回線網１９を介して接続された端末１７を用いて受注提案エンジニアリング支援機能２やプロセス解析機能３を顧客に対してデモンストレーションすることができる。すなわち、提案者は、例えば図４の（ａ）（ｂ）に示すような受注提案エンジニアリング支援機能やプロセス解析機能のデモンストレーション用のページを移動体通信端末１７（ノート型パソコンや携帯電話）の画面上に表示し、これらのページを次々にめくって顧客に見せながらプロセスや装置について詳細な技術説明をすることができる。
【００２０】
工場排水処理施設では、一般産業向け工場で使用した水または生産の途中で排出された排水の一部またはそのすべてを少なくとも法的規制に合致する水質まで浄化処理し、河川や港湾、湖沼へ放流するか、あるいは処理水を工場内または工場外で再利用するような、一般産業向け工場の排水処理施設において、排水の原水流入をコントロールする弁やゲートなどの制御や濁質を除去するための凝集剤の注入、凝集を適正に行なうために必要となるｐＨ調整剤（苛性ソーダ、消石灰など）の添加、微生物による処理を行なう場合に微生物に空気を供給する曝気装置の起動・停止ならびに空気風量調整といった一連のさまざまな装置や機器における動作を制御している。
【００２１】
図１の（ｂ）に示すように、上述した制御や水処理状態を監視する排水処理プロセスの制御装置のうちで、凝集装置Ｋ２、曝気装置Ｋ３、沈殿装置Ｋ４、ｐＨ調整装置、ろ過装置Ｋ５、消毒装置Ｋ６といった排水処理装置ごとに制御ボード１２ａ，１２ｂ，１２ｃ，１２ｄ，１２ｅ，１２ｆがそれぞれ組み込まれ、これらにより装置ごとに制御をそれぞれ行うようになっている。また、排水処理の関係上、前後に接続されている前処理装置および後処理装置との連携が必要な場合に、それらとの間で制御信号をやりとりする通信モジュール（図示せず）も必要に応じて任意に備えることができる。
【００２２】
工場排水処理施設においては凝集剤やｐＨ調整剤（苛性ソーダ、消石灰）といった薬品などの消耗品容器にカートリッジ式に取り外し可能な構造が採用されており、カートリッジに備わるメモリカードやハードディスクなどの記録媒体によって、前回カートリッジ交換から今回のカートリッジ交換までの間に処理された排水処理装置の挙動や水処理データ、電力消費データ、運転時間等のプロセスデータが保存され、カートリッジ回収によって保存されたデータも回収されるようになっている。このように消耗品とともに回収可能なデータとして、メモリカードやハードディスクなどの記録媒体からなるデータ保存・移動手段１１の形態がある。
【００２３】
受注提案時エンジニアリング支援機能２について説明する。
【００２４】
図２に示すように、受注提案時エンジニアリング支援機能２は、水処理装置選定支援手段２１、導入コスト試算手段２２、および見積もり結果出力手段２３を有している。受注提案時エンジニアリング支援機能２およびプロセス解析機能３は、互いに信号のやりとりを行い、演算を実行し、その結果を各々がアウトプットする機能を有している。例えば受注提案時エンジニアリング支援機能２の見積もり結果出力手段２３からは見積もり結果信号Ｓ５がアウトプットされ、プロセス解析機能３の制御目標値類似データ検索・調整手段３３からは各機器制御目標値信号Ｓ１３がアウトプットされる。
【００２５】
水処理装置選定支援手段２１は、排水処理装置の更新もしくは新規導入を検討するために排水原水に含まれる物質やその量、プロセス条件から水質データベース４に保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置のリストとを照合し、一致度の高い装置を提示する機能を備えている。
【００２６】
導入コスト試算手段２２は、排水原水に含まれる物質やその量、プロセス条件から水質データベースに保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置に関して、後述するプロセス解析機能３のプロセスシミュレーション手段３１にて、どのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果を後述する水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２で適切か判定し、その結果が異常であれば、装置の制御目標値を後述する制御目標値類似データ検索・調整手段３３にて過去のデータから検索して変更し、それでも適切とならない場合は別の処理装置を水処理装置選定支援手段２１から選定し、同様の処理を繰り返すことで、結果として適切な水処理装置を選定し、その結果、プロセスシミュレーション手段３１で模擬的に実行されたプロセス挙動にもとづいて導入後のランニングコストやあらかじめ保存されているその装置の単位処理量当たりの導入コストから導入にかかる費用を試算する機能を備えている。
【００２７】
見積もり結果出力手段２３は、導入コスト試算手段２２で試算された導入コスト等のデータを見積もり書として出力する機能を備えている。見積もり結果出力手段２３からは見積もり結果データを含む信号Ｓ５が出力される。この信号Ｓ５に含まれる見積り結果データは、図１に示すデータ保存・移動手段１１に保存して顧客に提供されるようになっている。なお、後述するように図示しない公衆回線網または特定契約専用回線を介して見積り結果データをユーザーに直接配信するようにしてもよい。
【００２８】
次にプロセス解析機能３について説明する。
【００２９】
プロセス解析機能３では、水質データベース４から得る各種データに基づいて適正な水処理が行えたかどうかを判断する。ここで「適正な水処理」とは、アウトプットとしての水質が単に法的規制の基準を満たしているばかりでなく、水処理プロセスの全体を総合的にみて判断したときに、その処理に常態から外れた異常な運転や操作が含まれていないことをいう。例えば、通常の運転では１００ｋＷ／時の消費電力を使う機器が実際には１２０ｋＷ／時の消費電力を使っているようなケースは、たとえ水質が基準を満たしているとしても適正な水処理が行われているとは判断されない。また、例えば、必要な水質を維持するために薬品使用量が通常より多くなっているようなケースにおいても、適正な水処理が行われているとは判断されない。前者のケースでは、配管のどこかに何かが引っ掛かり流路が狭くなり、ポンプに過負荷がかかっている疑いがあるなどのアドバイスをすることができる。後者のケースでは、データには表われないか又は表われ難い何らかのプロセス条件を見落としているためにｐＨコントロールがうまくいかない疑いがあるなどのアドバイスをすることができる。このようにプロセス解析機能３を有する本発明装置は、顧客が気づかないか又は気がつき難いきめ細かなサービスを提供できるという利点がある。
【００３０】
図２に示すように、プロセス解析機能３は、プロセスシミュレーション手段３１、水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２、および制御目標値類似データ検索・調整手段３３を有している。
【００３１】
プロセスシミュレーション手段３１は、水処理装置選定支援手段２１からデータ信号Ｓ７が入力されると、その制御目標値で実際に制御した場合にどのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果をシミュレーションデータ信号Ｓ８として水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２に出力する機能を備えている。入力信号Ｓ７は、水質データ、薬品注入量データおよび水処理装置データなどを含むものである。制御目標値は、手段２１によって選定された水処理装置を最適に制御するための目標値である。出力信号Ｓ８は、制御目標値を用いて模擬的にプロセスを実行したときの水質や薬品注入量などのシミュレーション結果のデータを含むものである。
【００３２】
水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２は、水質データベース４に保存されている過去の排水処理データとカートリッジ回収によって新たに回収された排水処理データとを解析し、新たに回収されたデータからその間の排水処理のための薬品注入制御目標値などが適切か否かを解析する機能を備えている。水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２は、プロセスシミュレーション手段３１からデータ信号Ｓ８が入力されると、それに基づいてシミュレーションしたプロセスが上記の「適正な水処理」から逸脱しているかどうか、すなわち水質や薬品注入量などに異常が有るか無いかを診断・解析し、異常無し（正常）と診断した場合はそのデータ信号Ｓ３を導入コスト試算手段２２に送り、異常有りと診断した場合は制御目標値変更指令信号Ｓ１２を次の制御目標値類似データ検索・調整手段３３に送る。また、異常有りと診断した場合に、水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２は、信号Ｓ６を水処理装置選定支援手段２１に送り、水処理装置選定支援手段２１において水処理装置を選定しなおし、別の選定した水処理装置について手段３１により再度プロセスシミュレーションを実行し、その異常診断・解析を再度実行する。この手段２１→手段３１→手段３２→手段２１のループ動作は、水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２において異常無し（正常）と診断されるまで繰り返し実行される。
【００３３】
制御目標値類似データ検索・調整手段３３は、水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２で異常であると診断されたときに、制御目標値を適切な値にするために水質データベース４が保有する過去の実績データのうちから当該ケースに類似するデータを検索し、検索したデータのなかから最適のものを選び出してそれに決定する機能を備えている。すなわち、制御目標値類似データ検索・調整手段３３は、制御目標値変更指令信号Ｓ１２が入力されると、水質データベース４から水質データや薬品注入量データなどを含む実績データを呼び出し、これを信号Ｓ１１として取り込み、信号Ｓ１１，Ｓ１２に含まれる各データを比較して総合評価することにより各機器の制御目標値を決定し、その制御目標値データを信号Ｓ１３として送り、メモリカード等のデータ保存・移動手段１１の書き込み領域に保存する。なお、後述するように図示しない公衆回線網または特定契約専用回線を介して制御目標値データをユーザーに直接配信するようにしてもよい。
【００３４】
本実施形態によれば、プロセスシミュレーションを実行して得られた各種のデータをデータ保存・移動手段に記録保存して顧客に手渡しで直接提供することができるので、顧客が通信料金を負担しないでよいというメリットがある。
【００３５】
本実施形態によれば、一般産業向け工場の排水処理施設の薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定することができ、また、設備更新または新規導入に際して、工場から排出される排水の種類に応じて、適切な処理装置の選定や容量を検討できる。このような装置があると、深い専門知識をあまり必要とすることなく、適切な装置や容量の選定を行うことができるようになり、設備更新することや新規導入することが容易になる。
【００３６】
（第２の実施形態）  
次に本発明の第２の実施形態について図３を参照して説明する。なお、本実施形態が上記の実施形態と共通する部分の説明は省略する。
【００３７】
本実施形態の装置は、工場の設備導入担当者の面前で直接携帯端末１７（ノートパソコンや携帯電話）から受注提案時エンジニアリング支援機能２の水処理装置選定支援手段２１および見積り結果出力手段２３にそれぞれ接続し、これらの手段２１，２３をユーザーが利用できるようにする見積もりデータ入出力手段４１をさらに備えている。
【００３８】
見積もりデータ入出力手段４１は、ユーザーの携帯端末１７と接続可能なインターフェースを内蔵する通信機器からなり、公衆回線網１９を介して水処理装置選定支援手段２１および見積り結果出力手段２３の各々と携帯端末１７との間で送受信できるように接続する通信機能を有している。見積もりデータ入出力手段４１は、各手段の出力をＷｅｂ配信し、ブラウザにより参照できるとともに、データ設定等を行い、各手段を操作するようになっている。
【００３９】
水質データベース４は、データ保存・移動手段１１によって収集された水質データや薬品注入量データなどのプロセスデータを恒久的に保存し、保存されている水質データなどのプロセスデータとその工場の排水原水に含まれる物質およびその量から各排水処理装置の制御目標値と制御後の水質データとの関係を解析し、さらに、処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置のリストを保存するものである。上述の水処理装置選定支援手段２１および見積り結果出力手段２３の各々は、水質データベース４の保存データを直接または間接に利用できるようになっている。
【００４０】
受注提案時エンジニアリング支援機能２の水処理装置選定支援手段２１は、水質データベース４から直接に保存データを呼び出すことができ、その呼び出したデータ信号Ｓ１０に含まれるプロセスデータと端末１７から見積りデータ入出力手段４１を介して入力される信号Ｓ２３に含まれるデータとを用いてユーザーのプロセスに適した水処理装置を暫定的に選定する機能を有している。
【００４１】
導入コスト試算手段２２は、排水原水に含まれる物質やその量、プロセス条件から水質データベースに保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置に関して、プロセスシミュレーション手段３１にて、どのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果を後述する水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２で適切か判定し、その結果が異常であれば、装置の制御目標値を後述する制御目標値類似データ検索・調整手段３３にて過去のデータから検索して変更し、それでも適切とならない場合は別の処理装置を水処理装置選定支援手段２１から選定し、同様の処理を繰り返すことで、結果として適切な水処理装置を選定し、その結果、プロセスシミュレーション手段３１で模擬的に実行されたプロセス挙動にもとづいて導入後のランニングコストやあらかじめ保存されているその装置の単位処理量当たりの導入コストから導入にかかる費用を試算する機能を備えている。
【００４２】
見積もり結果出力手段２３は、導入コスト試算手段２２で試算された導入コスト等のデータを見積もり書として出力する機能を備えている。見積もり結果出力手段２３からは見積もり結果データを含む信号Ｓ５が出力される。この信号Ｓ５に含まれる見積り結果データは、公衆回線網１９および見積りデータ入出力手段４１を介して見積り結果データの信号Ｓ２５として携帯端末１７に出力されるようになっている。
【００４３】
プロセス解析機能３のプロセスシミュレーション手段３１は、水処理装置選定支援手段２１からデータ信号Ｓ７が入力されると、その制御目標値で実際に制御した場合にどのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果をシミュレーションデータ信号Ｓ８として水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２に出力する機能を有している。
【００４４】
水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２は、水質データベース４に保存されている過去の排水処理データとカートリッジ回収によって新たに回収された排水処理データとを解析し、新たに回収されたデータからその間の排水処理のための薬品注入制御目標値などが適切か否かを解析する機能を備えている。
【００４５】
制御目標値類似データ検索・調整手段３３は、水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２で異常であると診断されたときに、制御目標値を適切な値にするために水質データベース４が保有する過去の実績データのうちから当該ケースに類似するデータを検索し、検索したデータのなかから最適のものを選び出してそれに決定する機能を備えている。
【００４６】
本実施形態の作用を説明する。
【００４７】
ユーザーは、携帯端末１７を見積りデータ入出力手段４１に接続し、見積りデータ入出力手段４１および公衆回線網１９を介して水処理装置選定支援手段２１を呼び出し、水処理装置選定支援手段２１の所定の入力ページを画面上に表示し、原水の水質や水量などのプロセス条件を必要な見積りデータとして入力する。見積もりデータ入出力手段４１は、端末１７からデータ信号Ｓ２１が入力されると、それに基づいて必要な演算を実行して原水水質や水量などの各種プロセス条件をデータ信号Ｓ２２として公衆回線網１９に送るようになっている。さらに、公衆回線網１９を通った信号Ｓ２２はサーバーに達し、サーバーからは原水水質や水量などの各種プロセス条件のパケット信号Ｓ２３が受注提案時エンジニアリング支援機能２の水処理装置選定支援手段２１に送られ、この入力信号Ｓ２３に基づいて上述したようにシミュレーション解析を実行し、見積もり結果を算出する。このようにして見積りデータは受注提案時エンジニアリング支援機能２の水処理装置選定支援手段２１に入力される。
【００４８】
水処理装置選定支援手段２１は、水質データベース４から直接に保存データを呼び出し、その呼び出したデータ信号Ｓ１０に含まれるプロセスデータと入力信号Ｓ２３に含まれるデータとを用いてユーザーのプロセスに適した水処理装置を暫定的に選定し、その信号Ｓ７をプロセスシミュレーション手段３１に送る。
【００４９】
プロセスシミュレーション手段３１は、水処理装置選定支援手段２１からデータ信号Ｓ７が入力されると、その制御目標値で実際に制御した場合にどのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果をシミュレーションデータ信号Ｓ８として水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２に送る。
【００５０】
水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２は、水質データベース４に保存されている過去の排水処理データとカートリッジ回収によって新たに回収された排水処理データとを解析し、新たに回収されたデータからその間の排水処理のための薬品注入制御目標値などが適切か否かを解析する。水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２は、プロセスシミュレーション手段３１からデータ信号Ｓ８が入力されると、それに基づいてシミュレーションしたプロセスが上記の「適正な水処理」から逸脱しているかどうかを診断・解析し、異常無し（正常）と診断した場合はそのデータ信号Ｓ３を導入コスト試算手段２２に送り、異常有りと診断した場合は制御目標値変更指令信号Ｓ１２を次の制御目標値類似データ検索・調整手段３３に送る。また、異常有りと診断した場合に、水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２は、信号Ｓ６を水処理装置選定支援手段２１に送り、水処理装置選定支援手段２１において水処理装置を選定しなおし、別の選定した水処理装置について手段３１により再度プロセスシミュレーションを実行し、その異常診断・解析を再度実行する。この手段２１→手段３１→手段３２→手段２１のループ動作は、水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２において異常無し（正常）と診断されるまで繰り返し実行される。
【００５１】
導入コスト試算手段２２は、排水原水に含まれる物質やその量、プロセス条件から水質データベースに保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置に関して、プロセスシミュレーション手段３１にて、どのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果を水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２で適切か判定する。その判定結果が異常であれば、装置の制御目標値を後述する制御目標値類似データ検索・調整手段３３にて過去のデータから検索して変更し、それでも適切とならない場合は別の処理装置を水処理装置選定支援手段２１から選定し、同様の処理を繰り返すことで、結果として適切な水処理装置を選定し、その結果、プロセスシミュレーション手段３１で模擬的に実行されたプロセス挙動にもとづいて導入後のランニングコストやあらかじめ保存されているその装置の単位処理量当たりの導入コストから導入にかかる費用を試算し、その結果を導入コスト試算データ信号Ｓ４として見積り結果出力手段２３に送る。
【００５２】
見積もり結果出力手段２３は、導入コスト試算データ信号Ｓ４に基づいて導入コスト試算手段２２で試算された導入コスト等のデータを見積もり書として出力する。この出力信号Ｓ５に含まれる見積り結果データは、公衆回線網１９および見積りデータ入出力手段４１を介して見積り結果データの信号Ｓ２５として携帯端末１７に出力される。これにより携帯端末１７の画面上に見積り結果が表示される。
【００５３】
次に図４を参照して、携帯端末１７の画面に表示される入力ページおよび出力ページについてそれぞれ説明する。
【００５４】
データ保存・移動手段１１またはカートリッジ回収によって収集された水質データや各装置の操作量（制御目標値）等の制御データは、図４の（ａ）に示すように装置ごとに項目Ａから項目ｎまでの時系列データとして一覧表にして水質データベース４に保存される。このように時系列でリスト化したデータ一覧表を見ることにより、現場のオペレータは排水処理システム全体の経時変化を容易に把握することができる。
【００５５】
同様に、工場排水に含まれる物質とそれを除去する装置についても、図４の（ｂ）に示すように装置ごとに除去対象物質、排出量、処理量あたりの設置コスト、必要な付随装置、装置定格等の情報を関連付けて水質データベース４に保存し、これを排水処理装置のリストとすることができる。
【００５６】
各排水処理装置の制御目標値（薬品注入量など）とある水質項目に関する処理水濃度との関係は水質データベース４からそれぞれを軸とする２次元プロットを描画し、２項目間の近似曲線を重回帰式により算出することで特性式を求める。これにより、ある水質項目に関する処理水濃度にしたい場合の各排水処理装置の制御目標値（薬品注入量）が過去のデータから提示できる。
【００５７】
次に水処理・薬品注入異常診断・解析手段３２において制御目標値を求める際に用いられる種々の算出方法を説明する。
【００５８】
［重回帰分析法］
本発明では各排水処理装置の制御目標値（例えば薬品注入量）を重回帰分析法により求めることができる。重回帰分析法では１つの目的変数を複数の説明変数で予測することを考える。このような手続きをとることによって、どの説明変数がどの程度だけ目的変数に影響を与えているかを知ることができる。
【００５９】
各排水処理装置の制御目標値（薬品注入量）とある水質項目に関する処理水濃度との関係は水質データベースからそれぞれを軸とする２次元プロットを描画し、２項目間の近似曲線を重回帰分析することにより特性式を算出することで求められる。例えば３つの独立変数がある場合は、重回帰分析の特性式として下記ｎ個の連立式（１-１）〜（１-ｎ）を用いて各排水処理装置への薬品注入量Ｃ１，Ｃ２，…Ｃｎをそれぞれ求めることができる。但し、記号ｃ1，ｃ2，ｃ3は独立変数を、記号ｂ1，ｂ2，ｂ3，ｅ1，ｅ2，ｅ3，ｎ1，ｎ2，ｎ3は偏回帰係数をそれぞれ示す。
【００６０】
Ｃ１＝ａ1＋ｂ1ｃ1＋ｂ2ｃ2＋ｂ3ｃ3    …（１-１）
Ｃ２＝ｄ1＋ｅ1ｃ1＋ｅ2ｃ2＋ｅ3ｃ3    …（１-２）
Ｃｎ＝ｍ1＋ｎ1ｃ1＋ｎ2ｃ2＋ｎ3ｃ3    …（１-ｎ）
ここで、重回帰分析する際には、計測誤差や異常値をあらかじめ除去しておき、異常判定のための閾値をあらかじめ設定しておくことで、それを逸脱可否によって、異常か否かを判断する。
【００６１】
［クラスタリング法］
本発明では各排水処理装置の制御目標値（例えば薬品注入量）をクラスタリングの手法を用いて求めることができる。クラスタリング法とは、分類対象の集合を内的結合と外的分離が達成されるような部分集合に分割するデータ解析の一手法をいう。クラスタリング法には、最短距離法のような階層的手法と、k-means法のような分割最適化手法とがある。
【００６２】
各排水処理装置の制御目標値（薬品注入量）とある水質項目に関する処理水濃度との関係は水質データベースからそれぞれを軸とする２次元プロットに対し、クラスタリング法により、制御目標値（薬品注入量）とある水質項目に関する処理水濃度との関係をいくつかのブロックに分割する。水質項目に関する処理水濃度に応じて、対応する制御目標値（薬品注入量）を得るというものである。本発明ではクラスタリング法として分割最適化手法に分類されるk-means法または群平均法を適用することが好ましい。
【００６３】
次にk-means法および群平均法について説明する。
【００６４】
［k-means法］
k-means法は、クラスタリング法の一種であり、セントロイドCi（クラスタの重心点）をクラスタの代表点とし、ｋ個の代表点C1〜Ckについての所定の評価関数を最小化するようにｋ個のクラスタを分割するデータ解析手法の１つをいい、ｋ平均法とも呼ばれるデータ解析手法をいう。最適解の探索は、対象クラスタへの割り当てと代表点の再計算を交互に繰り返して行う。このk-means法は、いわゆる山登り法であり、局所最適解のみが求められてしまうという短所があるので、これを補うためにランダムに初期値を変更して、評価関数を最小にする結果を選択する。
【００６５】
［群平均法］
群平均法は、クラスタリング法の一種であり、任意の対象間の距離が与えられている場合に用いることができる。対象が数値ベクトルで記述されているものと仮定できる場合は、ベクトル間のユークリッド距離などを求めることで群平均法を適用することができる。
【００６６】
［モデリングシミュレーション法］
プロセスシミュレーション手段３１では、処理したい排水、水量、処理装置、目標水質に対し、これらの物理モデルもしくは過去のデータから得た特性式、例えば、先述の各排水処理装置の制御目標値（薬品注入量）とある水質項目に関する処理水濃度との関係は水質データベースからそれぞれを軸とする２次元プロットを描画し、２項目間の近似曲線を重回帰式により特性式を算出する方法等により、モデリングを行い、それをシミュレータとするものである。
【００６７】
本実施形態によれば、更新対象プロセスや装置に関する診断・解析データなどを携帯端末により顧客に手軽に紹介することができるメリットがある。
【符号の説明】
【００６８】
１…排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置、
１１…データ保存・移動手段（メモリカード等の記録媒体）、
１２ａ〜１２ｆ…コントローラ、
１７…携帯端末（ノート型パソコンや携帯電話等の移動体通信端末）、
１８…ユーザー端末、１９…公衆回線網、
２…受注提案時エンジニアリング支援機能、
２１…水処理装置選定支援手段、２２…導入コスト試算手段、
２３…見積もり結果出力手段、
３…プロセス解析機能、
３１…プロセスシミュレーション手段、３２…水処理薬品注入異常診断・解析手段、
３３…制御目標値類似データ検索・調整手段、
４…水質データベース、
４１…見積もりデータ入出力手段、
Ｓ１〜Ｓ２５…信号。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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