(57)【要約】【課題】下水処理システムの運転状態を容易に判別する運転状態判別装置及び運転状態判別方法を提供すること。【解決手段】下水処理システムの運転状態判別装置であって、水質分析結果データに基づいた運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータを蓄積するデータ蓄積部と、運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成する学習入力データ生成部と、学習入力データから、半教師あり機械学習を用いて、学習モデルパラメータを生成する学習モデルパラメータ生成部と、学習モデルパラメータを記憶する学習モデルパラメータ記憶部と、データ蓄積部に蓄積されている他の下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成する判別入力データ生成部と、判別入力データと学習モデルパラメータとを使用して、下水処理システムの運転状態を判別する運転状態判別部と、を備えた。【選択図】図２
2019144631.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
下水処理システムの運転状態判別装置であって、
水質分析結果データに基づいた運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータを蓄積するデータ蓄積部と、
前記運転状態判別結果データ、及び、前記下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成する学習入力データ生成部と、
前記学習入力データから、半教師あり機械学習を用いて、前記学習モデルパラメータを生成する学習モデルパラメータ生成部と、
前記学習モデルパラメータを記憶する学習モデルパラメータ記憶部と、
前記データ蓄積部に蓄積されている他の下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成する判別入力データ生成部と、
前記判別入力データと前記学習モデルパラメータとを使用して、前記下水処理システムの運転状態を判別する運転状態判別部と、
を備えたこと、を特徴とする下水処理システムの運転状態判別装置。
【請求項２】
前記水質分析結果データは、下水中のアンモニア、リン酸、及び／又は、硝酸の濃度を示すデータであり、前記運転状態判別部は、前記下水処理システムの運転状態が、硝化促進運転と省エネ運転のいずれかであるかを判別すること、を特徴とする請求項１に記載の下水処理システムの運転状態判別装置。
【請求項３】
前記学習モデルパラメータ生成部は、新しい運転状態判別結果データ、及び／又は、新しい下水処理場トレンドデータが所定の数だけ蓄積されると、再度、学習モデルパラメータを生成し、古い学習モデルパラメータを更新すること、を特徴とする請求項１または２に記載の下水処理システムの運転状態判別装置。
【請求項４】
前記下水処理場トレンドデータの数は、前記運転状態判別結果データの数より多いこと、を特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の下水処理システムの運転状態判別装置。
【請求項５】
学習モデルパラメータ生成部は、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭを用いて、前記学習モデルパラメータを生成すること、を特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の下水処理システムの運転状態判別装置。
【請求項６】
学習モデルパラメータ生成部は、Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を用いて、前記学習モデルパラメータを生成すること、を特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の下水処理システムの運転状態判別装置。
【請求項７】
学習モデルパラメータ生成部は、Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを用いて、前記学習モデルパラメータを生成すること、を特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の下水処理システムの運転状態判別装置。
【請求項８】
下水処理システムの運転状態判別方法であって、
水質分析結果データに基づいた運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータを蓄積し、
前記運転状態判別結果データ、及び、前記下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成し、
前記学習入力データから、半教師あり機械学習を用いて、前記学習モデルパラメータを生成し、
前記学習モデルパラメータを記憶し、
他の下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成し、
前記判別入力データデータと前記学習モデルパラメータとを使用して、前記下水処理システムの運転状態を判別すること、
を含むこと、を特徴とする下水処理システムの運転状態判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、下水処理システムの運転状態を判別する、運転状態判別装置及び運転状態判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、下水処理施設では、汚泥を含む水に対して活性汚泥法を用いて汚泥と水とを分離している。また、下水処理施設では、下水中のアンモニア性窒素を減少させるため、積極的に反応槽の送風量を大きくする等して酸素濃度を上げて硝化を促す「硝化促進運転」と、硝化を抑制する代わりに、送風量を抑える等して消費電力を抑制する「省エネ運転」とを、水質に応じて変更する必要がある。
【０００３】
しかしながら、下水処理施設が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のどちらの状況にあるかは、現場にいる運転員の経験により判断しているのが実情であり、下水処理に対する経験が無くても、自動的に運転状態を判断する手法が求められている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、下水処理場の運転情報、下水処理プロセス内のセンサによって計測された水質情報、及び、オフラインで分析された水質分析結果情報に基づき、水質モデルのモデルパラメータの自動調整に必要なデータ、及び、流入水の水質評価に必要なデータを生成し、これらの情報、及び、データと、下水処理プロセスの設置状況、及び、運転状況に関して設定された各条件とに基づき、下水処理プロセスの水質、及び、運転コストを演算して、各モデルパラメータを最適化する下水処理場運転支援装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第５０２２６１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の下水処理場運転支援装置では、各モデルパラメータを最適化するため、アンモニア性窒素、硝酸性窒素、リン酸性リン等の水質データを測定する必要があり、そのための水質センサを設置する必要がある。しかしながら、これらの水質センサは高価なため、実際に備えている下水処理場はわずかあり、この様な下水処理場運転支援装置を設置できる下水処理場は限定される。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、下水処理システムの運転状態を容易に判別する運転状態判別装置及び運転状態判別方法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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明における下水処理システムの運転状態判別装置は、水質分析結果データに基づいた運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータを蓄積するデータ蓄積部と、前記運転状態判別結果データ、及び、前記下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成する学習入力データ生成部と、前記学習入力データから、半教師あり機械学習を用いて、前記学習モデルパラメータを生成する学習モデルパラメータ生成部と、前記学習モデルパラメータを記憶する学習モデルパラメータ記憶部と、前記データ蓄積部に蓄積されている他の下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成する判別入力データ生成部と、前記判別入力データと前記学習モデルパラメータとを使用して、前記下水処理システムの運転状態を判別する運転状態判別部と、を備えたこと、を特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一実施態様では、前記水質分析結果データは、下水中のアンモニア、リン酸、及び／又は、硝酸の濃度を示すデータであり、前記運転状態判別部は、前記下水処理システムの運転状態が、硝化促進運転と省エネ運転のいずれかであるかを判別すること、を特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一実施態様では、前記学習モデルパラメータ生成部は、新しい運転状態判別結果データ、及び／又は、新しい下水処理場トレンドデータが所定の数だけ蓄積されると、再度、学習モデルパラメータを生成し、古い学習モデルパラメータを更新すること、を特徴とする。
【００１１】
また、本発明の一実施態様では、前記下水処理場トレンドデータの数は、前記運転状態判別結果データの数より多いこと、を特徴とする。
【００１２】
また、本発明の一実施態様では、学習モデルパラメータ生成部は、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭを用いて、前記学習モデルパラメータを生成すること、を特徴とする。
【００１３】
また、本発明の一実施態様では、学習モデルパラメータ生成部は、Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を用いて、前記学習モデルパラメータを生成すること、を特徴とする。
【００１４】
また、本発明の一実施態様では、学習モデルパラメータ生成部は、Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを用いて、前記学習モデルパラメータを生成すること、を特徴とする。
【００１５】
また、本発明における下水処理システムの運転状態判別方法は、水質分析結果データに基づいた運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータを蓄積し、前記運転状態判別結果データ、及び、前記下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成し、前記学習入力データから、半教師あり機械学習を用いて、前記学習モデルパラメータを生成し、前記学習モデルパラメータを記憶し、他の下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成し、前記判別入力データデータと前記学習モデルパラメータとを使用して、前記下水処理システムの運転状態を判別すること、を含むこと、を特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、水質分析結果データに基づいた運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから、半教師あり機械学習を用いて、学習モデルパラメータを生成し、下水処理システムの運転時に、オンラインで入手される下水処理場トレンドデータと学習モデルパラメータとを使用して、下水処理システムの運転状態を判別することができるという効果を奏する。
【００１７】
本発明によれば、下水処理システムの運転状態が、硝化促進運転と省エネ運転のいずれかであるかを判別することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の実施の形態に係る下水処理システムの概要を表す図である。
【図２】下水処理システムの運転状態判別装置の構成を表す図である。
【図３】第１の実施の形態に係る運転状態判別装置を用いた運転状態の学習処理フローを示すフローチャートである。
【図４】運転状態判別に、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭを適用した場合のイメージを示す図である。
【図５】第１の実施の形態に係る運転状態判別装置を用いた運転状態の判別処理フローを示すフローチャートである。
【図６】第２の実施の形態に係る下水処理システムの概要を表す図である。
【図７】下水処理システムの運転状態判別装置の構成を表す図である。
【図８】第２の実施の形態に係る運転状態判別装置を用いた運転状態の学習処理フローを示すフローチャートである。
【図９】運転状態判別に、Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を適用した場合のイメージを示す図である。
【図１０】第２の実施の形態に係る運転状態判別装置を用いた運転状態の判別処理フローを示すフローチャートである。
【図１１】第３の実施の形態に係る下水処理システムの概要を表す図である。
【図１２】下水処理システムの運転状態判別装置の構成を表す図である。
【図１３】第３の実施の形態に係る運転状態判別装置を用いた運転状態の学習処理フローを示すフローチャートである。
【図１４】学習モデルパラメータ生成部が行うＳｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇによる学習処理フローを示すフローチャートである。
【図１５】運転状態判別に、Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを適用した場合のイメージを示す図である。
【図１６】第３の実施の形態に係る運転状態判別装置を用いた運転状態の判別処理フローを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付図面を参照して、本発明による下水処理システムの運転状態判別装置及び運転状態判別方法を実施するための形態について、図面に基づいて説明する。
【００２０】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態について、添付図を参照して説明する。図１は、第１の実施の形態に係る下水処理システム１の概要を表す図である。
【００２１】
下水処理システム１は、最初沈殿池２、最初沈殿池計測器３、反応槽４、反応槽計測器５、最終沈殿池６、散気板７、ブロア８、ばっ気調整バルブ９、最終沈殿池計測器１０、返送汚泥ポンプ１１、返送汚泥計測器１２、汚泥引抜ポンプ１３、余剰汚泥計測器１４、運転状態判別装置１５、及び、配管Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５を備えている。
【００２２】
最初沈殿池２には、有機物を含む排水が原水として導入され、原水の大まかな固液分離が行われる。最初沈殿池計測器３は、最初沈殿池２内に設置され、最初沈殿池の原水流量、及び、最初沈殿池の原水流入濃度を計測する。計測された原水流量、及び、原水流入濃度は、運転状態判別装置１５へ送信される。配管Ｌ１は、最初沈殿池１からの流出水を反応槽４に送る。
【００２３】
反応槽４では、微生物により排水が生物処理され浄化される。このときに微生物が有機物を資化することに伴い増殖しこれが活性汚泥を形成する。反応槽計測器５は、反応槽４内に設置され、反応槽４のＤＯ（溶存酸素量）、及び、反応槽４のＭＬＳＳ（浮遊物質濃度）を計測する。計測されたＤＯ、及び、ＭＬＳＳは、運転状態判別装置１５へ送信される。配管Ｌ２は、反応槽４からの流出水を最終沈殿池６に送る。
【００２４】
反応槽４内の下部には、散気板７が複数設けられ、ブロア８から空気が供給されるようになっている。各散気板７に通じる配管Ｌ３には、ばっ気調整バルブ９が設けられ、そのバルブの開閉によりばっ気量を調整できるようになっている。ばっ気量を調整することにより反応槽４のＤＯが調整され、生物処理の進み具合が調整される。反応槽４への送風量、及び、ばっ気調整バルブ９の弁開度(バルブの開き具合)は、運転状態判別装置１５へ送信される。
【００２５】
最終沈殿池６では、反応槽４からの流出水に含まれる活性汚泥を沈殿させる。最終沈殿池計測器１０は、最終沈殿池６内に設置され、最終沈殿池６の汚泥濃度、及び、最終沈殿池６の汚泥界面（堆積汚泥と上澄みとの境界の水深位置）を計測する。計測された汚泥濃度、及び、汚泥界面は、運転状態判別装置１５へ送信される。最終沈殿池６での上澄みは処理水として系外に放流される。
【００２６】
最終沈殿池６で沈殿した汚泥の一部は、返送汚泥ポンプ１１により配管Ｌ４を通じて再び反応槽４に戻され、排水処理に再利用される。返送汚泥計測器１２は、配管Ｌ４内に設置され、返送汚泥濃度、及び、返送汚泥流量を計測する。計測された返送汚泥濃度、及び、返送汚泥流量は、運転状態判別装置１５へ送信される。また、返送汚泥ポンプ１１の回転数も、運転状態判別装置１５へ送信される。
【００２７】
一方、残りの汚泥は余剰汚泥として汚泥引抜ポンプ１３により汚泥処理施設等に送られ処理される。余剰汚泥計測器１４は、配管Ｌ５内に設置され、余剰汚泥濃度、及び、余剰汚泥引抜量を計測する。計測された返送汚泥濃度、及び、返送汚泥流量は、運転状態判別装置１５へ送信される。
【００２８】
なお、運転状態判別装置１５へ送信される、最初沈殿池の原水流量、最初沈殿池の原水流入濃度、反応槽４のＤＯ、反応槽４のＭＬＳＳ、反応槽４への送風量、ばっ気調整バルブ９の弁開度、最終沈殿池６の汚泥濃度、最終沈殿池６の汚泥界面、返送汚泥濃度、返送汚泥流量、返送汚泥ポンプ１１の回転数、余剰汚泥濃度、及び、余剰汚泥引抜量は、以後、下水処理場トレンドデータと称する。
【００２９】
（運転状態判別装置）
運転状態判別装置１５は、水質分析結果データに基づいた「硝化促進運転」及び「省エネ運転」の運転状態判別結果データと、下水処理システム１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータとから、現在の下水処理システム１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する。なお、水質分析結果データとは、アンモニアセンサ等の水質センサを用いて測定した、下水中のアンモニア、リン酸、硝酸等の濃度を示すデータである。
【００３０】
具体的には、運転状態判別装置１５は、運転状態判別結果データ、及び、予め蓄積しておいた下水処理場トレンドデータを用い、機械学習によって運転状態判別モデルの学習モデルパラメータを生成する。その後、運転状態判別装置１５は、学習モデルパラメータを使用して、下水処理システム１が実際に運転している時の下水処理場トレンドデータから下水処理システム１の運転状態を判別する。
【００３１】
本実施の形態では、機械学習に、半教師あり学習の手法の１つであるＴｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ）を適用する。
【００３２】
図２は、下水処理システム１の運転状態判別装置１５の構成を表す図である。運転状態判別装置１５は、データ蓄積部２１、学習入力データ生成部２２、学習モデルパラメータ生成部２３、学習モデルパラメータ記憶部２４、判別入力データ生成部２５、及び、運転状態判別部２６を備えている。
【００３３】
データ蓄積部２１は、水質分析結果データ等に基づいた「硝化促進運転」及び「省エネ運転」の運転状態判別結果データ（ラベル付きデータ、又は、教師データとも称する)、及び、下水処理システム１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータ（ラベルなしデータとも称する)を蓄積する。ここで、運転状態判別結果データは、水質分析により「硝化促進運転」、又は、「省エネ運転」の判別結果ラベルの付与されている少数の下水処理トレンドデータであり、これらの判別は、現場にいる運転員により行われる場合もある。
【００３４】
下水処理システム１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータは、判別結果の分からない大量の下水処理トレンドデータである。例えば、これらの下水処理トレンドデータは、下水処理システム１の運転開始後、１分ごとに更新される。なお、判別結果ラベルの付与されている下水処理トレンドデータの数は、日報ベースの履歴に基づく場合、年間約５０〜３００程度であり、判別結果の分からない下水処理トレンドデータの数は、データの利用方法にも依存するが、分単位で扱う場合、年間約５０万件、時間単位ならば約１万件にも及ぶ。
【００３５】
また、下水処理場トレンドデータは、運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成時に使用されるデータと、その後、下水処理システム１の運転状態を実際に判別する時に使用されるデータの両方が蓄積される。データ蓄積部２１は、例えば半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体である。
【００３６】
学習入力データ生成部２２は、データ蓄積部２１に蓄積されている運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成する。学習入力データ生成部２２は、場合によっては、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭを適用する前処理として主成分分析、因子分析、独立性分分析等により次元圧縮処理を行う。学習入力データ生成部２２は、例えばプロセッサーである。
【００３７】
学習モデルパラメータ生成部２３は、学習入力データ生成部２２の生成した学習入力データを使って、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭを適用して学習モデルパラメータを生成する。さらに、データ蓄積部２１に、新しい運転状態判別結果データ、及び／又は、新しい下水処理場トレンドデータが所定の数だけ蓄積されると、再度、学習モデルパラメータを生成し、古い学習モデルパラメータを更新する。学習モデルパラメータ生成部２３は、例えばプロセッサーである。
【００３８】
学習パラメータ記憶部２４は、生成した運転状態判別モデルの学習モデルパラメータを記憶する。学習モデルパラメータ記憶部２４は、例えば半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体である。
【００３９】
判別入力データ生成部２５は、データ蓄積部２１に蓄積されている、学習モデルパラメータの生成に使用されていない下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成する。多くの場合、判別入力データ生成部２５は、学習入力データ生成部２２と同様の処理を行う。判別入力データ生成部２５は、例えばプロセッサーである。
【００４０】
運転状態判別部２６は、判別入力データ生成部２５の生成した判別入力データと、学習モデルパラメータ記憶部２４に格納されている学習モデルパラメータとを使用して、現在の下水処理システム１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する。運転状態判別部２６は、例えばプロセッサーである。
【００４１】
（運転状態の学習処理フロー）
次に、本実施の形態に係る運転状態判別装置１５を用いた運転状態の学習処理フローについて説明する。図３は、第１の実施の形態に係る運転状態判別装置１５を用いた運転状態の学習処理フローを示すフローチャートである。
【００４２】
初めに、データ蓄積部２１が、水質分析結果データ等に基づいた「硝化促進運転」及び「省エネ運転」の運転状態判別結果データ、及び、下水処理システム１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータを蓄積する（ステップＳ１０１）。
【００４３】
次に、学習入力データ生成部２２が、データ蓄積部２１に蓄積されている運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成する（ステップＳ１０２）。
【００４４】
次に、学習入力データ生成部２２において生成した学習入力データを入力として、学習モデルパラメータ生成部２３において運転状態判別モデルの学習モデルパラメータを生成する（ステップＳ１０３）。本実施の形態では、学習モデルパラメータは、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭを適用して生成する。以下に、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭについて説明する。
【００４５】
（Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭ）
Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭは、データ蓄積部２１に蓄積される、水質分析により「硝化促進運転」、又は、「省エネ運転」の判別結果ラベルの付与されている少数の下水処理トレンドデータ（ラベル付きデータ）と、判別結果の分からない大量の下水処理トレンドデータ（ラベルなしデータ）に対して行われる。
【００４６】
学習データすべてにラベルが付与されている通常のＳＶＭでは、以下の学習データ
【数１】
2019144631.tif 000003
が与えられたとき、以下の最小化問題により分離境界面のパラメータｗ，ｂを決定する。
【数２】
2019144631.tif 000004
但し、ここで、||・||は、Ｅｕｃｌｉｄノルム、φはＳＶＭのカーネルによる決定される高次元空間への写像、Ｃはソフトマージンパラメータである。
【００４７】
一方、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭでは、最小化する関数は以下のようにラベルなしデータを含む形となる。
【数３】
2019144631.tif 000005
但し、ここで、
【数４】
2019144631.tif 000006
は、ラベル付きデータ、
【数５】
2019144631.tif 000007
は、ラベルなしデータであり、Ｃ１，Ｃ２は、ハイパーパラメータである。
【００４８】
上式において第３項
【数６】
2019144631.tif 000008
があることにより、ラベルなしデータに対しては判別関数の出力
【数７】
2019144631.tif 000009
が１もしくは−１に近づくようにパラメータが決定される。すなわち、ラベルの分からないデータについては判定結果がなるべく明確に分離されるように分離境界面パラメータｗ，ｂが決定される。これにより、ラベル付きデータについてはラベルを正しく判別し、ラベルなしデータについてはその分布を反映した判別を得ることが可能となる。
【００４９】
Ｃ１，Ｃ２はそれぞれラベル付きデータ、ラベルなしデータをどの程度重視するのかを調整するハイパーパラメータであり、Ｃ１の値を大きくするとラベル付きデータの判別を、Ｃ２を大きくするとラベルなしデータの分布を重視した判別が行われることになる。
【００５０】
図４は、運転状態判別に、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭを適用した場合のイメージを示す図である。図の（ａ）は、運転状態の判別結果が分かっている少数のラベル付きデータのみを考慮した「硝化促進運転」と「省エネ運転」の判別境界面を示す。少数のラベル付きデータのみでは、判別境界面がはっきりとしないことがわかる。これに対して、図の（ｂ）は、Ｔｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭを適用し、運転状態の判別結果が分かっている少数のラベル付きデータだけでなく、大量のラベルなしデータも考慮した「硝化促進運転」と「省エネ運転」の判別境界面を示す。機械学習により、判別境界面がはっきりとしていることがわかる。
【００５１】
最後に、学習モデルパラメータ生成部２３は、生成した学習モデルパラメータを学習モデルパラメータ記憶部２４に記憶する（ステップＳ１０４）。これにより、運転状態の学習処理フローは終了するが、この後、新しい運転状態判別結果データ、及び／又は、新しい下水処理場トレンドデータがデータ蓄積部２１に所定の数だけ蓄積された場合、改めて、運転状態の学習処理フローを行う。これにより、古い学習モデルパラメータは、新しい学習モデルパラメータに更新される。
【００５２】
（運転状態の判別処理フロー）
次に、本実施の形態に係る運転状態判別装置１５を用いた運転状態の判別処理フローについて説明する。図５は、第１の実施の形態に係る運転状態判別装置１５を用いた運転状態の判別処理フローを示すフローチャートである。
【００５３】
下水処理システム１の運転が開始すると、初めに、データ蓄積部２１が、下水処理システム１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータを蓄積する（ステップＳ２０１）。
【００５４】
次に、判別入力データ生成部２５が、データ蓄積部２１に蓄積されている下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成する（ステップＳ２０２）。
【００５５】
次に、運転状態判別部２６は、判別入力データ生成部２５の生成した判別入力データと、学習モデルパラメータ記憶部２４に格納されている学習モデルパラメータとを使用して、現在の下水処理システム１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する（ステップＳ２０３）。一例として、判別入力データが、図４の（ｂ）の判別境界面の硝化促進運転側と省エネ運転側のどちら側にあるのかを判別する。
【００５６】
これにより、運転状態の判別処理フローは終了するが、この判別結果は、ディスプレイ等の表示部（図示せず）に表示される。現場にいる運転員は、この判別結果を確認することにより、現在の下水処理システム１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のどちらであるかを認識する。
【００５７】
現在の下水処理システム１の運転状態と、運転員が予期していた運転状態が違っていた場合は、運転員は下水処理場トレンドデータの数値が変わる様に、すなわち、最初沈殿池の原水流量、最初沈殿池の原水流入濃度、反応槽４のＤＯ、反応槽４のＭＬＳＳ、反応槽４への送風量、ばっ気調整バルブ９の弁開度、最終沈殿池６の汚泥濃度、最終沈殿池６の汚泥界面、返送汚泥濃度、返送汚泥流量、返送汚泥ポンプ１１の回転数、余剰汚泥濃度、及び、余剰汚泥引抜量の少なくとも１つが変わる様に、下水処理システム１の各構成要素を制御する。
【００５８】
例えば、運転員は、反応槽４への送風量を変更することにより、反応槽４のＤＯを変化させる。その後、下水処理システム１の運転状態を運転員が希望する状態に変更されたか否かを、運転状態判別装置１５を用いて再度判別する。
【００５９】
一方、現在の下水処理システム１の運転状態と、運転員が予期していた運転状態が同じ場合は、運転員はその段階では何もしないが、一定の時間の経過後、運転状態判別装置１５を用いて再度判別し、運転員が希望する状態に維持されているかを確認する。
【００６０】
さらに、現在の下水処理システム１の運転状態を変更したいと運転員が考えた場合、運転員は下水処理場トレンドデータの数値が変わる様に、下水処理システム１の各構成要素を制御し、一定の時間の経過後、運転状態判別装置１５を用いて再度判別し、運転員が希望する状態に変更されているかを確認し、その判別結果に応じた作業を行う。
【００６１】
このように、機械学習に基づいた運転状態の判別結果と現場で想定される運転員の運転意図とを照らし合わせ、異なる場合は、運転員の運転意図に沿うように、下水処理システム１に対する制御値に変更を加えていく。
【００６２】
下水処理のプロセスは複雑であり、これを数値化すると非線形の多変数のモデルとなる。例えば、代表的な操作量である反応槽４のＤＯを増減させると、反応槽４内の処理水の有機物、りん、窒素は単純に増減する訳ではなく、それぞれが非線形的な増減を示す。また、最初沈殿池の原水流量、最初沈殿池の原水流入濃度、反応槽４のＭＬＳＳ、反応槽４への送風量、ばっ気調整バルブ９の弁開度、最終沈殿池６の汚泥濃度、最終沈殿池６の汚泥界面、返送汚泥濃度、返送汚泥流量、返送汚泥ポンプ１１の回転数、余剰汚泥濃度、及び、余剰汚泥引抜量など反応槽４のＤＯ以外の操作量を変化させても反応槽４のＤＯと同様に、処理水の有機物、りん、窒素は非線形的な変動を示す。
【００６３】
これらの操作量は、相互に複雑に関係しており、運転員の決定した運転操作値が運転員の意図どおりに機能しているのかを運転操作値のみから判断するのは難しい。運転操作が「硝化促進運転」又は「省エネ運転」の運転員の意図したものであるかの判別は、結果的に得られる放流水質に基づくのが最も合理的であると考えられるが、一般に水質分析はコスト、時間を要する。
【００６４】
下水処理場によっては水質の分析結果は年間を通して数十程度しか得ることができず、学習データ数としては圧倒的に不足している。一方で、運転操作やそれに伴う送風量等のオンラインデータは分単位で大量に取得することが可能である。本実施の形態では、半教師あり学習を適用することで、大量のオンラインデータを有効に活用し、数少ない運転判別結果から、高精度でかつリアルタイムな運転操作の判別が可能となる。
【００６５】
このように、第１の実施の形態に係る下水処理システムの運転状態判別装置によれば、予め蓄えられていた、水質分析結果データに基づいた運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから、半教師あり機械学習であるＴｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭを用いて、学習モデルパラメータを生成し、下水処理システムの運転時に、オンラインで入手される下水処理場トレンドデータと学習モデルパラメータとを使用して、下水処理システムの運転状態を判別することが可能である。
【００６６】
また、第１の実施の形態に係る下水処理システムの運転状態判別装置によれば、水質分析結果データが、下水中のアンモニア、リン酸、及び／又は、硝酸の濃度を示すデータである場合、下水処理システムの運転状態が、硝化促進運転と省エネ運転のいずれかであるかを判別することが可能である。
【００６７】
（第２の実施の形態）
次に、本発明に係る下水処理システムの運転状態判別装置の第２の実施の形態について説明する。なお、以下に説明する第２の実施の形態においては、第１の実施の形態と共通する構成については図中に同符号を付してその説明を省略する。第２の実施の形態では、機械学習に、半教師あり学習の手法の１つであるＧｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を用いて、下水処理システムの運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する。
【００６８】
第２の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。図６は、第２の実施の形態に係る下水処理システムの概要を表す図である。下水処理システム３１は、最初沈殿池２、最初沈殿池計測器３、反応槽４、反応槽計測器５、最終沈殿池６、散気板７、ブロア８、ばっ気調整バルブ９、最終沈殿池計測器１０、返送汚泥ポンプ１１、返送汚泥計測器１２、汚泥引抜ポンプ１３、余剰汚泥計測器１４、運転状態判別装置３２、及び、配管Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５を備えている。
【００６９】
最初沈殿池２には、有機物を含む排水が原水として導入され、原水の大まかな固液分離が行われる。最初沈殿池計測器３は、最初沈殿池２内に設置され、最初沈殿池の原水流量、及び、最初沈殿池の原水流入濃度を計測する。計測された原水流量、及び、原水流入濃度は、運転状態判別装置３２へ送信される。配管Ｌ１は、最初沈殿池１からの流出水を反応槽４に送る。
【００７０】
反応槽４では、微生物により排水が生物処理され浄化される。反応槽計測器５は、反応槽４内に設置され、反応槽４のＤＯ、及び、反応槽４のＭＬＳＳを計測する。計測されたＤＯ、及び、ＭＬＳＳは、運転状態判別装置３２へ送信される。配管Ｌ２は、反応槽４からの流出水を最終沈殿池６に送る。
【００７１】
反応槽４内の下部には、散気板７が複数設けられ、ブロア８から空気が供給されるようになっている。各散気板７に通じる配管Ｌ３には、ばっ気調整バルブ９が設けられ、そのバルブの開閉によりばっ気量を調整できるようになっている。反応槽４への送風量、及び、ばっ気調整バルブ９の弁開度は、運転状態判別装置３２へ送信される。
【００７２】
最終沈殿池６では、反応槽４からの流出水に含まれる活性汚泥を沈殿させる。最終沈殿池計測器１０は、最終沈殿池６内に設置され、最終沈殿池６の汚泥濃度、及び、最終沈殿池６の汚泥界面を計測する。計測された汚泥濃度、及び、汚泥界面は、運転状態判別装置３２へ送信される。最終沈殿池６での上澄みは処理水として系外に放流される。
【００７３】
最終沈殿池６で沈殿した汚泥の一部は、返送汚泥ポンプ１１により配管Ｌ４を通じて再び反応槽４に戻され、排水処理に再利用される。返送汚泥計測器１２は、配管Ｌ４内に設置され、返送汚泥濃度、及び、返送汚泥流量を計測する。計測された返送汚泥濃度、及び、返送汚泥流量は、運転状態判別装置３２へ送信される。また、返送汚泥ポンプ１１の回転数も、運転状態判別装置３２へ送信される。
【００７４】
一方、残りの汚泥は余剰汚泥として汚泥引抜ポンプ１３により汚泥処理施設等に送られ処理される。余剰汚泥計測器１４は、配管Ｌ５内に設置され、余剰汚泥濃度、及び、余剰汚泥引抜量を計測する。計測された返送汚泥濃度、及び、返送汚泥流量は、運転状態判別装置３２へ送信される。
【００７５】
（運転状態判別装置）
運転状態判別装置３２は、水質分析結果データに基づいた「硝化促進運転」及び「省エネ運転」の運転状態判別結果データと、下水処理システム３１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータとから、現在の下水処理システム３１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する。
【００７６】
具体的には、運転状態判別装置３２は、運転状態判別結果データ、及び、予め蓄積しておいた下水処理場トレンドデータを用い、機械学習によって運転状態判別モデルの学習モデルパラメータを生成する。その後、運転状態判別装置３２は、学習モデルパラメータを使用して、下水処理システム３１が実際に運転している時の下水処理場トレンドデータから下水処理システム３１の運転状態を判別する。
【００７７】
本実施の形態では、機械学習に、半教師あり学習の手法の１つであるＧｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を適用する。
【００７８】
図７は、下水処理システム３１の運転状態判別装置３２の構成を表す図である。運転状態判別装置３２は、データ蓄積部２１、学習入力データ生成部３３、学習モデルパラメータ生成部３４、学習モデルパラメータ記憶部３５、判別入力データ生成部３６、及び、運転状態判別部３７を備えている。
【００７９】
データ蓄積部２１は、水質分析結果データ等に基づいた「硝化促進運転」及び「省エネ運転」の運転状態判別結果データ、及び、下水処理システム３１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータを蓄積する。データ蓄積部２１は、例えば半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体である。
【００８０】
学習入力データ生成部３３は、データ蓄積部２１に蓄積されている運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成する。学習入力データ生成部３３は、場合によっては、Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を適用する前処理を行う。学習入力データ生成部３３は、例えばプロセッサーである。
【００８１】
学習モデルパラメータ生成部３４は、学習入力データ生成部３３の生成した学習入力データを使って、Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を適用して学習モデルパラメータを生成する。さらに、データ蓄積部２１に、新しい運転状態判別結果データ、及び／又は、新しい下水処理場トレンドデータが所定の数だけ蓄積されると、再度、学習モデルパラメータを生成し、古い学習モデルパラメータを更新する。学習モデルパラメータ生成部３４は、例えばプロセッサーである。
【００８２】
学習パラメータ記憶部３５は、生成した運転状態判別モデルの学習モデルパラメータを記憶する。学習モデルパラメータ記憶部２４は、例えば半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体である。
【００８３】
判別入力データ生成部３６は、データ蓄積部２１に蓄積されている、学習モデルパラメータの生成に使用されていない下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成する。多くの場合、判別入力データ生成部３６は、学習入力データ生成部３３と同様の処理を行う。判別入力データ生成部３６は、例えばプロセッサーである。
【００８４】
運転状態判別部３７は、判別入力データ生成部３６の生成した判別入力データと、学習モデルパラメータ記憶部３５に格納されている学習モデルパラメータとを使用して、現在の下水処理システム３１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する。運転状態判別部３７は、例えばプロセッサーである。
【００８５】
（運転状態の学習処理フロー）
次に、本実施の形態に係る運転状態判別装置３２を用いた運転状態の学習処理フローについて説明する。図８は、第２の実施の形態に係る運転状態判別装置３２を用いた運転状態の学習処理フローを示すフローチャートである。
【００８６】
初めに、データ蓄積部２１が、水質分析結果データ等に基づいた「硝化促進運転」及び「省エネ運転」の運転状態判別結果データ、及び、下水処理システム３１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータを蓄積する（ステップＳ３０１）。
【００８７】
次に、学習入力データ生成部３３が、データ蓄積部２１に蓄積されている運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成する（ステップＳ３０２）。
【００８８】
次に、学習入力データ生成部３３において生成した学習入力データを入力として、学習モデルパラメータ生成部３４において運転状態判別モデルの学習モデルパラメータを生成する（ステップＳ３０３）。本実施の形態では、Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を適用して生成する。以下に、Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習について説明する。
【００８９】
（Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習）
Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習は、第１の実施の形態で説明したＴｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭと同じく、データ蓄積部２１に蓄積される、水質分析により「硝化促進運転」、又は、「省エネ運転」の判別結果ラベルの付与されている少数の下水処理トレンドデータ（ラベル付きデータ）と、判別結果の分からない大量の下水処理トレンドデータ（ラベルなしデータ）に対して行われる。
【００９０】
学習モデルパラメータ生成部３４において、ラベル付きデータ、ラベルなしデータに関係なくすべてのデータに対して、データ間の類似度を計算する。Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習では、データ間の類似度が判別モデルのパラメータとなる。
【００９１】
類似度の算出には、様々な計算方法が考えられるが、代表的なものを以下に示す。学習入力データ生成部３３より取得した２つのベクトル
【数８】
2019144631.tif 000010
【数９】
2019144631.tif 000011
に対し、類似度ｗijを以下で定義する。
【数１０】
2019144631.tif 000012
ここでσｄ（１≦ｄ≦Ｄ）は、ハイパーパラメータである。
【００９２】
上記のように学習の段階で得られた類似度を用いて、ラベル付きデータのラベル情報をラベルなしデータに伝播させることにより、ラベルなしデータのラベルを推定する。具体的には、
【数１１】
2019144631.tif 000013
をラベル付きデータ、
【数１２】
2019144631.tif 000014
をラベルなしデータとし、類似度を表す行列Ｗと対角行列Ｄを、
【数１３】
2019144631.tif 000015
【数１４】
2019144631.tif 000016
とするとき、ラベルなしデータのラベルは以下で推定される。
【００９３】
【数１５】
2019144631.tif 000017
但し、
【数１６】
2019144631.tif 000018
はラベル付きデータからなるｌ次元ベクトルである。
【００９４】
特に２値の判定の場合、ｆｕの正負により判別が行われる。
これは、以下を最小化することで導かれる。
【数１７】
2019144631.tif 000019
すなわち、ラベル付きデータおよびラベルなしデータを合わせたデータ全体として類似度の高いデータ同士はなるべく同じラベルを持つようラベルなしデータのラベルが決定される。
【００９５】
図９は、運転状態判別に、Ｇｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を適用した場合イメージを示す図である。図の（ａ）は、大量のラベルなしデータのラベルを推定する前を示す。図の（ｂ）は、少数のラベル付きデータのラベル情報を大量のラベルなしデータに伝播し、ラベルなしデータのラベルを全て「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかに推定した後を示す。
【００９６】
最後に、学習モデルパラメータ生成部３４は、生成した学習モデルパラメータを学習モデルパラメータ記憶部２４に記憶する（ステップＳ３０４）。これにより、運転状態の学習処理フローは終了するが、この後、新しい運転状態判別結果データ、及び／又は、新しい下水処理場トレンドデータがデータ蓄積部２１に所定の数だけ蓄積された場合、改めて、運転状態の学習処理フローを行う。これにより、古い学習モデルパラメータは、新しい学習モデルパラメータに更新される。
【００９７】
（運転状態の判別処理フロー）
次に、本実施の形態に係る運転状態判別装置３２を用いた運転状態の判別処理フローについて説明する。図１０は、第２の実施の形態に係る運転状態判別装置３２を用いた運転状態の判別処理フローを示すフローチャートである。
【００９８】
下水処理システム３１の運転が開始すると、初めに、データ蓄積部２１が、下水処理システム３１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータを蓄積する（ステップＳ４０１）。
【００９９】
次に、判別入力データ生成部３６が、データ蓄積部２１に蓄積されている下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成する（ステップＳ４０２）。
【０１００】
次に、運転状態判別部３７は、判別入力データ生成部３６の生成した判別入力データと、学習モデルパラメータ記憶部３５に格納されている学習モデルパラメータとを使用して、現在の下水処理システム３１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する（ステップＳ４０３）。一例として、判別入力データが、図９の（ｂ）のどの部分に位置するかにより判別する。
【０１０１】
これにより、運転状態の判別処理フローは終了するが、この判別結果は、ディスプレイ等の表示部（図示せず）に表示される。現場にいる運転員は、この判別結果を確認することにより、現在の下水処理システム３１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のどちらであるかを認識する。
【０１０２】
現在の下水処理システム３１の運転状態と、運転員が予期していた運転状態が違っていた場合は、運転員は下水処理場トレンドデータの数値が変わる様に、すなわち、最初沈殿池の原水流量、最初沈殿池の原水流入濃度、反応槽４のＤＯ、反応槽４のＭＬＳＳ、反応槽４への送風量、ばっ気調整バルブ９の弁開度、最終沈殿池６の汚泥濃度、最終沈殿池６の汚泥界面、返送汚泥濃度、返送汚泥流量、返送汚泥ポンプ１１の回転数、余剰汚泥濃度、及び、余剰汚泥引抜量の少なくとも１つが変わる様に、下水処理システム３１の各構成要素を制御する。
【０１０３】
例えば、運転員は、反応槽４への送風量を変更することにより、反応槽４のＤＯを変化させる。その後、下水処理システム１の運転状態を運転員が希望する状態に変更されたか否かを、運転状態判別装置３２を用いて再度判別する。
【０１０４】
一方、現在の下水処理システム１の運転状態と、運転員が予期していた運転状態が同じ場合は、運転員はその段階では何もしないが、一定の時間の経過後、運転状態判別装置３２を用いて再度判別し、運転員が希望する状態に維持されているかを確認する。
【０１０５】
さらに、現在の下水処理システム３１の運転状態を変更したいと運転員が考えた場合、運転員は下水処理場トレンドデータの数値が変わる様に、下水処理システム１の各構成要素を制御し、一定の時間の経過後、運転状態判別装置３２を用いて再度判別し、運転員が希望する状態に変更されているかを確認し、その判別結果に応じた作業を行う。
【０１０６】
このように、第２の実施の形態に係る下水処理システムの運転状態判別装置によれば、予め蓄えられていた、水質分析結果データに基づいた運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから、半教師あり機械学習であるＧｒａｐｈ−ｂａｓｅｄ半教師あり学習を用いて、学習モデルパラメータを生成し、下水処理システムの運転時に、オンラインで入手される下水処理場トレンドデータと学習モデルパラメータとを使用して、下水処理システムの運転状態を判別することが可能である。
【０１０７】
また、第２の実施の形態に係る下水処理システムの運転状態判別装置によれば、水質分析結果データが、下水中のアンモニア、リン酸、及び／又は、硝酸の濃度を示すデータである場合、下水処理システムの運転状態が、硝化促進運転と省エネ運転のいずれかであるかを判別することが可能である。
【０１０８】
（第３の実施の形態）
次に、本発明に係る下水処理システムの運転状態判別装置の第３の実施の形態について説明する。なお、以下に説明する第３の実施の形態においては、第１の実施の形態と共通する構成については図中に同符号を付してその説明を省略する。第３の実施の形態では、機械学習に、半教師あり学習の手法の１つであるＳｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを用いて、下水処理システムの運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する。
【０１０９】
図１１は、第３の実施の形態に係る下水処理システムの概要を表す図である。下水処理システム４１は、最初沈殿池２、最初沈殿池計測器３、反応槽４、反応槽計測器５、最終沈殿池６、散気板７、ブロア８、ばっ気調整バルブ９、最終沈殿池計測器１０、返送汚泥ポンプ１１、返送汚泥計測器１２、汚泥引抜ポンプ１３、余剰汚泥計測器１４、運転状態判別装置４２、及び、配管Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５を備えている。
【０１１０】
最初沈殿池２には、有機物を含む排水が原水として導入され、原水の大まかな固液分離が行われる。最初沈殿池計測器３は、最初沈殿池２内に設置され、最初沈殿池の原水流量、及び、最初沈殿池の原水流入濃度を計測する。計測された原水流量、及び、原水流入濃度は、運転状態判別装置４２へ送信される。配管Ｌ１は、最初沈殿池１からの流出水を反応槽４に送る。
【０１１１】
反応槽４では、微生物により排水が生物処理され浄化される。反応槽計測器５は、反応槽４内に設置され、反応槽４のＤＯ、及び、反応槽４のＭＬＳＳを計測する。計測されたＤＯ、及び、ＭＬＳＳは、運転状態判別装置４２へ送信される。配管Ｌ２は、反応槽４からの流出水を最終沈殿池６に送る。
【０１１２】
反応槽４内の下部には、散気板７が複数設けられ、ブロア８から空気が供給されるようになっている。各散気板７に通じる配管Ｌ３には、ばっ気調整バルブ９が設けられ、そのバルブの開閉によりばっ気量を調整できるようになっている。反応槽４への送風量、及び、ばっ気調整バルブ９の弁開度は、運転状態判別装置４２へ送信される。
【０１１３】
最終沈殿池６では、反応槽４からの流出水に含まれる活性汚泥を沈殿させる。最終沈殿池計測器１０は、最終沈殿池６内に設置され、最終沈殿池６の汚泥濃度、及び、最終沈殿池６の汚泥界面を計測する。計測された汚泥濃度、及び、汚泥界面は、運転状態判別装置４２へ送信される。最終沈殿池６での上澄みは処理水として系外に放流される。
【０１１４】
最終沈殿池６で沈殿した汚泥の一部は、返送汚泥ポンプ１１により配管Ｌ４を通じて再び反応槽４に戻され、排水処理に再利用される。返送汚泥計測器１２は、配管Ｌ４内に設置され、返送汚泥濃度、及び、返送汚泥流量を計測する。計測された返送汚泥濃度、及び、返送汚泥流量は、運転状態判別装置４２へ送信される。また、返送汚泥ポンプ１１の回転数も、運転状態判別装置４２へ送信される。
【０１１５】
一方、残りの汚泥は余剰汚泥として汚泥引抜ポンプ１３により汚泥処理施設等に送られ処理される。余剰汚泥計測器１４は、配管Ｌ５内に設置され、余剰汚泥濃度、及び、余剰汚泥引抜量を計測する。計測された返送汚泥濃度、及び、返送汚泥流量は、運転状態判別装置４２へ送信される。
【０１１６】
（運転状態判別装置）
運転状態判別装置４２は、水質分析結果データに基づいた「硝化促進運転」及び「省エネ運転」の運転状態判別結果データと、下水処理システム４１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータとから、現在の下水処理システム４１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する。
【０１１７】
具体的には、運転状態判別装置４２は、運転状態判別結果データ、及び、予め蓄積しておいた下水処理場トレンドデータを用い、機械学習によって運転状態判別モデルの学習モデルパラメータを生成する。その後、運転状態判別装置４２は、学習モデルパラメータを使用して、下水処理システム４１が実際に運転している時の下水処理場トレンドデータから下水処理システム４１の運転状態を判別する。
【０１１８】
本実施の形態では、機械学習に、半教師あり学習の手法の１つであるＳｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを適用する。
【０１１９】
図１２は、下水処理システム４１の運転状態判別装置４２の構成を表す図である。運転状態判別装置４２は、データ蓄積部２１、学習入力データ生成部４３、学習モデルパラメータ生成部４４、学習モデルパラメータ記憶部４５、判別入力データ生成部４６、及び、運転状態判別部４７を備えている。
【０１２０】
データ蓄積部２１は、水質分析結果データ等に基づいた「硝化促進運転」及び「省エネ運転」の運転状態判別結果データ、及び、下水処理システム４１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータを蓄積する。データ蓄積部２１は、例えば半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体である。
【０１２１】
学習入力データ生成部４３は、データ蓄積部２１に蓄積されている運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成する。学習入力データ生成部４３は、場合によっては、Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを適用する前処理を行う。学習入力データ生成部４３は、例えばプロセッサーである。
【０１２２】
学習モデルパラメータ生成部４４は、学習入力データ生成部４３の生成した学習入力データを使って、Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを適用して学習モデルパラメータを生成する。さらに、データ蓄積部２１に、新しい運転状態判別結果データ、及び／又は、新しい下水処理場トレンドデータが所定の数だけ蓄積されると、再度、学習モデルパラメータを生成し、古い学習モデルパラメータを更新する。学習モデルパラメータ生成部４４は、例えばプロセッサーである。
【０１２３】
学習パラメータ記憶部４５は、生成した運転状態判別モデルの学習モデルパラメータを記憶する。学習モデルパラメータ記憶部４５は、例えば半導体メモリや磁気ディスク等の記録媒体である。
【０１２４】
判別入力データ生成部４６は、データ蓄積部２１に蓄積されている、学習モデルパラメータの生成に使用されていない下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成する。多くの場合、判別入力データ生成部４６は、学習入力データ生成部４３と同様の処理を行う。判別入力データ生成部４６は、例えばプロセッサーである。
【０１２５】
運転状態判別部４７は、判別入力データ生成部４６の生成した判別入力データと、学習モデルパラメータ記憶部４５に格納されている学習モデルパラメータとを使用して、現在の下水処理システム４１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する。運転状態判別部４７は、例えばプロセッサーである。
【０１２６】
（運転状態の学習処理フロー）
次に、本実施の形態に係る運転状態判別装置４２を用いた運転状態の学習処理フローについて説明する。図１３は、第３の実施の形態に係る運転状態判別装置４２を用いた運転状態の学習処理フローを示すフローチャートである。
【０１２７】
初めに、データ蓄積部２１が、水質分析結果データ等に基づいた「硝化促進運転」及び「省エネ運転」の運転状態判別結果データ、及び、下水処理システム４１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータを蓄積する（ステップＳ５０１）。
【０１２８】
次に、学習入力データ生成部４３が、データ蓄積部２１に蓄積されている運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから運転状態判別モデルの学習モデルパラメータの生成に必要な学習入力データを生成する（ステップＳ５０２）。
【０１２９】
次に、学習入力データ生成部４３において生成した学習入力データを入力として、学習モデルパラメータ生成部４４において運転状態判別モデルの学習モデルパラメータを生成する（ステップＳ５０３）。本実施の形態では、Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを適用して生成する。以下に、Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇについて説明する。
【０１３０】
（Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇ）
Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇは、第１の実施の形態で説明したＴｒａｎｓｄｕｔｉｖｅ  ＳＶＭと同じく、データ蓄積部２１に蓄積される、水質分析により「硝化促進運転」、又は、「省エネ運転」の判別結果ラベルの付与されている少数の下水処理トレンドデータ（ラベル付きデータ）と、判別結果の分からない大量の下水処理トレンドデータ（ラベルなしデータ）に対して行われる。
【０１３１】
Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇでは、判別結果と同時にその判定結果の信頼性を表す確度を出力する分類器により判別を行うことを前提とし、確度
【数１８】
2019144631.tif 000020
が一定以上のデータを逐次学習データに取り込みながら、再帰的に判別を繰り返す。
【０１３２】
例えば２値の判別で、モデルとしてロジスティック回帰モデルを選択した場合、
【数１９】
2019144631.tif 000021
は、以下のように表される。
【数２０】
2019144631.tif 000022
【数２１】
2019144631.tif 000023
【数２２】
2019144631.tif 000024
が設定した閾値以上の場合はクラス１のデータとして学習データに追加し、
【数２３】
2019144631.tif 000025
が閾値以上の場合はクラス−１のデータとして学習データに追加する。
【０１３３】
このように確度の高いデータを学習データに追加し再学習を繰り返すことにより、学習初期には少ない学習データから生成していた判別モデルが、学習完了時には多くの学習データから生成された信頼性の高いモデルとなる。
【０１３４】
図１４は、学習モデルパラメータ生成部４４が行うＳｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇによる学習処理フローを示すフローチャートである。初めに、学習入力データが入力され（ステップＳ７０１）、次に、学習入力データの中に、ラベルなしデータがあるか否かを判断する（ステップＳ７０２）。ラベルなしデータがある場合（ステップＳ７０２：Ｙｅｓ）、全てのラベルなしデータの運転状態を判別する（ステップＳ７０３）。
【０１３５】
次に、運転状態を判別したラベルなしデータの中に、判別確度が閾値以上のラベルなしデータがあるか否かを判断する（ステップＳ７０４）。判別確度が閾値以上のラベルなしデータがある場合（ステップＳ７０４：Ｙｅｓ）、当該データにラベルを付与する（ステップＳ７０５）。この結果、ラベルなしデータが、「硝化促進運転」と「省エネ運転」の判別結果が付与されたラベル付きデータに変更される。その後、ラベル付きデータを用いて学習モデルパラメータを生成する（ステップＳ７０６）。
【０１３６】
その後、ステップＳ７０２に戻り、ラベルなしデータがまだある場合は、ステップＳ７０３以降の処理を続けるが、ラベルなしデータがない場合（ステップＳ７０２：Ｎｏ）、処理を終了する。
【０１３７】
また、ステップＳ７０４で、判別確度が閾値以上のラベルなしデータがない場合（ステップＳ７０４：Ｎｏ）、現在、データ蓄積部２１に蓄積されたデータのみでは、当該ラベルなしデータが、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかが判別できないため、処理を終了する。
【０１３８】
そして、データ蓄積部２１に新たなデータが所定の数だけ蓄積されると、学習処理が再開される。
【０１３９】
図１５は、運転状態判別に、Ｓｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを適用した場合のイメージを示す図である。図では、全てのラベルなしデータが「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかに判別された場合を示す。この様に、初期状態に存在した大量のラベルなしデータは、学習を繰り返すことにより、最終的には「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかに判別される。
【０１４０】
最後に、学習モデルパラメータ生成部４４は、生成した学習モデルパラメータを学習モデルパラメータ記憶部２４に記憶する（ステップＳ５０４）。これにより、運転状態の学習処理フローは終了するが、この後、新しい運転状態判別結果データ、及び／又は、新しい下水処理場トレンドデータがデータ蓄積部２１に所定の数だけ蓄積された場合、改めて、運転状態の学習処理フローを行う。これにより、古い学習モデルパラメータは、新しい学習モデルパラメータに更新される。
【０１４１】
（運転状態の判別処理フロー）
次に、本実施の形態に係る運転状態判別装置４２を用いた運転状態の判別処理フローについて説明する。図１６は、第３の実施の形態に係る運転状態判別装置４２を用いた運転状態の判別処理フローを示すフローチャートである。
【０１４２】
下水処理システム４１の運転が開始すると、初めに、データ蓄積部２１が、下水処理システム４１の各構成要素から送信された下水処理場トレンドデータを蓄積する（ステップＳ６０１）。
【０１４３】
次に、判別入力データ生成部４６が、データ蓄積部２１に蓄積されている下水処理場トレンドデータから運転状態の判別に必要な判別入力データを生成する（ステップＳ６０２）。
【０１４４】
次に、運転状態判別部４７は、判別入力データ生成部４６の生成した判別入力データと、学習モデルパラメータ記憶部４５に格納されている学習モデルパラメータとを使用して、現在の下水処理システム４１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかであるかを判別する（ステップＳ６０３）。一例として、判別入力データが、図１５の学習完了時のどの部分に位置するかにより判別する。
【０１４５】
これにより、運転状態の判別処理フローは終了するが、この判別結果は、ディスプレイ等の表示部（図示せず）に表示される。現場にいる運転員は、この判別結果を確認することにより、現在の下水処理システム４１の運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のどちらであるかを認識する。
【０１４６】
現在の下水処理システム４１の運転状態と、運転員が予期していた運転状態が違っていた場合は、運転員は下水処理場トレンドデータの数値が変わる様に、すなわち、最初沈殿池の原水流量、最初沈殿池の原水流入濃度、反応槽４のＤＯ、反応槽４のＭＬＳＳ、反応槽４への送風量、ばっ気調整バルブ９の弁開度、最終沈殿池６の汚泥濃度、最終沈殿池６の汚泥界面、返送汚泥濃度、返送汚泥流量、返送汚泥ポンプ１１の回転数、余剰汚泥濃度、及び、余剰汚泥引抜量の少なくとも１つが変わる様に、下水処理システム４１の各構成要素を制御する。
【０１４７】
例えば、運転員は、反応槽４への送風量を変更することにより、反応槽４のＤＯを変化させる。その後、下水処理システム１の運転状態を運転員が希望する状態に変更されたか否かを、運転状態判別装置４２を用いて再度判別する。
【０１４８】
一方、現在の下水処理システム１の運転状態と、運転員が予期していた運転状態が同じ場合は、運転員はその段階では何もしないが、一定の時間の経過後、運転状態判別装置４２を用いて再度判別し、運転員が希望する状態に維持されているかを確認する。
【０１４９】
さらに、現在の下水処理システム４１の運転状態を変更したいと運転員が考えた場合、運転員は下水処理場トレンドデータの数値が変わる様に、下水処理システム１の各構成要素を制御し、一定の時間の経過後、運転状態判別装置４２を用いて再度判別し、運転員が希望する状態に変更されているかを確認し、その判別結果に応じた作業を行う。
【０１５０】
このように、第３の実施の形態に係る下水処理システムの運転状態判別装置によれば、予め蓄えられていた、水質分析結果データに基づいた運転状態判別結果データ、及び、下水処理場トレンドデータから、半教師あり機械学習であるＳｅｌｆ−Ｔｒａｉｎｉｎｇを用いて、学習モデルパラメータを生成し、下水処理システムの運転時に、オンラインで入手される下水処理場トレンドデータと学習モデルパラメータとを使用して、下水処理システムの運転状態を判別することが可能である。
【０１５１】
また、第３の実施の形態に係る下水処理システムの運転状態判別装置によれば、水質分析結果データが、下水中のアンモニア、リン酸、及び／又は、硝酸の濃度を示すデータである場合、下水処理システムの運転状態が、硝化促進運転と省エネ運転のいずれかであるかを判別することが可能である。
【０１５２】
なお、第１〜第３の実施の形態では、運転状態判別装置は、下水処理システムの運転状態が、「硝化促進運転」と「省エネ運転」のいずれかを判別しているが、これに限られない。例えば、水質分析結果データが、下水中のりん濃度を示すデータである場合、下水処理システムの運転状態が、「硝化促進運転」、「省エネ運転」以外に「りん除去調整運転」を含めた多値分類の判別することも可能である。
【０１５３】
以上、本発明の実施形態を説明したが、上記の説明は本発明を限定するものではなく、本発明の技術的範囲において、構成要素の削除、追加、置換を含む様々な変形例が考えられる。
【符号の説明】
【０１５４】
１、３１、４１  下水処理システム
２  最初沈殿池
３  最初沈殿池計測器
４  反応槽
５  反応槽計測器
６  最終沈殿池
７  散気板
８  ブロア
９  ばっ気調整バルブ
１０  最終沈殿池計測器
１１  返送汚泥ポンプ
１２  返送汚泥計測器
１３  汚泥引抜ポンプ
１４  余剰汚泥計測器
１５、３２、４２  運転状態判別装置
２１  データ蓄積部
２２、３３、４３  学習入力データ生成部
２３、３４、４４  学習モデルパラメータ生成部
２４、３５、４５  学習モデルパラメータ記憶部
２５、３６、４６  判別入力データ生成部
２６、３７、４７運転状態判別部
Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５  配管
【図１】
2019144631.tif 000026
【図２】
2019144631.tif 000027
【図３】
2019144631.tif 000028
【図４】
2019144631.tif 000029
【図５】
2019144631.tif 000030
【図６】
2019144631.tif 000031
【図７】
2019144631.tif 000032
【図８】
2019144631.tif 000033
【図９】
2019144631.tif 000034
【図１０】
2019144631.tif 000035
【図１１】
2019144631.tif 000036
【図１２】
2019144631.tif 000037
【図１３】
2019144631.tif 000038
【図１４】
2019144631.tif 000039
【図１５】
2019144631.tif 000040
【図１６】
2019144631.tif 000041