(57)【要約】【課題】冷却水のサンプリング箇所とリスクの高い箇所とが異なる場合においても、適切に冷却水の水処理を行う。【解決手段】計測結果取得部は、熱プラントの特定箇所における冷却水の水質に係る計測値を取得する。水温情報取得部は、熱プラントの特定箇所と異なる目的箇所の水温に係る情報を取得する。目的水質特定部は、水温に係る情報と計測値に基づいて、目的箇所の冷却水の水質を特定する。パラメータ決定部は、目的箇所の水質に基づいて冷却水の処理を行う水処理装置の制御パラメータを決定する。【選択図】図１
2019040430.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
熱プラントの特定箇所における冷却水の水質に係る計測値を取得する計測結果取得部と、
前記熱プラントの前記特定箇所と異なる目的箇所の水温に係る情報を取得する水温情報取得部と、
前記水温に係る情報と前記計測値に基づいて、前記冷却水の処理を行う水処理装置の制御パラメータを決定するパラメータ決定部と
を備える水質制御装置。
【請求項２】
前記水温に係る情報と前記計測値に基づいて、前記目的箇所の前記冷却水の水質を特定する目的水質特定部をさらに備え、
前記パラメータ決定部は、前記目的箇所の水質に基づいて前記制御パラメータを決定する
請求項１に記載の水質制御装置。
【請求項３】
前記目的水質特定部は、前記水温に係る情報と前記計測値に基づいて、前記目的箇所の所定時間後における前記冷却水の水質を特定する
請求項２に記載の水質制御装置。
【請求項４】
前記熱プラントの過去の運転履歴と前記熱プラントの環境データとに基づいて学習され、前記環境データの入力により前記熱プラントの所定時間後の負荷に係る情報を出力する負荷モデルをさらに備え、
水温情報取得部は、前記負荷モデルに前記環境データを入力することで前記目的箇所の水温に係る情報を取得する
請求項３に記載の水質制御装置。
【請求項５】
前記目的水質特定部は、
前記熱プラントの過去の運転履歴と前記目的箇所の前記冷却水の水質とに基づいて学習され、前記特定箇所の前記冷却水の水質と前記目的箇所の水温に係る情報との入力により前記目的箇所の前記冷却水の水質を出力する水質モデルをさらに備え、
前記目的水質特定部は、前記水質モデルに前記特定箇所の前記冷却水の水質と前記目的箇所の水温に係る情報とを入力することで前記目的箇所の前記冷却水の水質を特定する
請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の水質制御装置。
【請求項６】
前記水温に係る情報に基づいて、前記特定箇所からサンプリングされた前記冷却水の温度を変化させる調温装置に、前記目的箇所の水温に調温させる調温指示を出力する調温指示部をさらに備え、
前記計測結果取得部は、前記調温装置により調温された前記冷却水の水質に係る前記計測値を取得し、
前記目的水質特定部は、前記計測結果取得部が取得した前記計測値に基づいて、前記目的箇所における前記冷却水の水質を特定する
請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の水質制御装置。
【請求項７】
前記パラメータ決定部は、前記特定箇所における前記冷却水の水質と、前記目的箇所の前記冷却水の水質とに基づいて、前記制御パラメータを決定する
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の水質制御装置。
【請求項８】
前記特定箇所における前記目的箇所の前記冷却水の水質に基づいて、前記熱プラントに係るリスクの高さを推定するリスク推定部をさらに備え、
前記パラメータ決定部は、前記リスク推定部が推定したリスクの高さに基づいて、前記制御パラメータを決定する
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の水質制御装置。
【請求項９】
前記制御パラメータは、前記熱プラントの給水ポンプの動力、前記熱プラントのブロー弁の開度、および前記熱プラントの薬注ポンプの注入量の少なくとも１つを含む
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の水質制御装置。
【請求項１０】
冷却水を冷却する冷却塔と、
前記冷却水の処理を行う水処理装置と、
請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の水質制御装置と
を備える水処理システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の水処理システムと、
前記冷却水によって冷却された水を加熱する負荷装置と
を備える熱プラント。
【請求項１２】
請求項１０に記載の水処理システムと、
前記冷却水によって冷却された水を加熱する負荷装置と、
前記負荷装置によって稼働される発電機と
を備える発電プラント。
【請求項１３】
熱プラントの特定箇所における冷却水の水質に係る計測値を取得することと、
前記熱プラントの前記特定箇所と異なる目的箇所の水温に係る情報を取得することと、
前記水温に係る情報と前記計測値に基づいて、前記冷却水の処理を行う水処理装置の制御パラメータを決定することと
を有する水質制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、水質制御装置、水処理システム、熱プラント、発電プラント、および水質制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、冷却水やボイラ水の水質パラメータを測定し、測定された水質パラメータに対する水処理状況や対策を表示する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２０５２３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、冷却水による冷却がなされる熱プラント（例えば、ガスタービンプラント、ＧＴＣＣ（Gas Turbine Combined Cycle）プラント、原子力プラント、地熱プラントなど）において、冷却水が流れる個所によってその温度が異なり、温度によってスケーリング、腐食、ファウリングなどのリスクが異なる。
【０００５】
一方で、冷却水のサンプリングが可能な箇所はプラントの設計によって異なり、プラントによっては必ずしもリスクが高い箇所の冷却水を取得することができるとは言えない。
【０００６】
本発明の目的は、冷却水のサンプリング箇所とリスクの高い箇所とが異なる場合においても、適切に冷却水の水処理を行うことができる水質制御装置、水処理システム、熱プラント、発電プラント、および水質制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様によれば、水質制御装置は、熱プラントの特定箇所における冷却水の水質に係る計測値を取得する計測結果取得部と、前記熱プラントの前記特定箇所と異なる目的箇所の水温に係る情報を取得する水温情報取得部と、前記水温に係る情報と前記計測値に基づいて、前記冷却水の処理を行う水処理装置の制御パラメータを決定するパラメータ決定部とを備える。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る水質制御装置は、前記水温に係る情報と前記計測値に基づいて、前記目的箇所の前記冷却水の水質を特定する目的水質特定部をさらに備え、前記パラメータ決定部は、前記目的箇所の水質に基づいて前記制御パラメータを決定するものであってよい。
【０００９】
本発明の第３の態様によれば、第２の態様に係る水質制御装置は、前記目的水質特定部は、前記水温に係る情報と前記計測値に基づいて、前記目的箇所の所定時間後における前記冷却水の水質を特定するものであってよい。
【００１０】
本発明の第４の態様によれば、第３の態様に係る水質制御装置は、前記熱プラントの過去の運転履歴と前記熱プラントの環境データとに基づいて学習され、前記環境データの入力により前記熱プラントの所定時間後の負荷に係る情報を出力する負荷モデルをさらに備え、水温情報取得部は、前記負荷モデルに前記環境データを入力することで前記目的箇所の水温に係る情報を取得するものであってよい。
【００１１】
本発明の第５の態様によれば、第２から第４の何れかの態様に係る水質制御装置は、前記目的水質特定部は、前記熱プラントの過去の運転履歴と前記目的箇所の前記冷却水の水質とに基づいて学習され、前記特定箇所の前記冷却水の水質と前記目的箇所の水温に係る情報との入力により前記目的箇所の前記冷却水の水質を出力する水質モデルをさらに備え、前記目的水質特定部は、前記水質モデルに前記特定箇所の前記冷却水の水質と前記目的箇所の水温に係る情報とを入力することで前記目的箇所の前記冷却水の水質を特定するものであってよい。
【００１２】
本発明の第６の態様によれば、第４の態様に係る水質制御装置は、前記水温に係る情報に基づいて、前記特定箇所からサンプリングされた前記冷却水の温度を変化させる調温装置に、前記目的箇所の水温に調温させる調温指示を出力する調温指示部をさらに備え、前記計測結果取得部は、前記調温装置により調温された前記冷却水の水質に係る前記計測値を取得し、前記目的水質特定部は、前記計測結果取得部が取得した前記計測値に基づいて、前記目的箇所における前記冷却水の水質を特定する請求項２からものであってよい。
【００１３】
本発明の第７の態様によれば、第１から第６の何れかの態様に係る水質制御装置は、前記パラメータ決定部は、前記特定箇所における前記冷却水の水質と、前記目的箇所の前記冷却水の水質とに基づいて、前記制御パラメータを決定するものであってよい。
【００１４】
本発明の第８の態様によれば、第１から第７の何れかの態様に係る水質制御装置は、前記特定箇所における前記目的箇所の前記冷却水の水質に基づいて、前記熱プラントに係るリスクの高さを推定するリスク推定部をさらに備え、前記パラメータ決定部は、前記リスク推定部が推定したリスクの高さに基づいて、前記制御パラメータを決定するものであってよい。
【００１５】
本発明の第９の態様によれば、第１から第８の何れかの態様に係る水質制御装置は、前記制御パラメータは、前記熱プラントの給水ポンプの動力、前記熱プラントのブロー弁の開度、および前記熱プラントの薬注ポンプの注入量の少なくとも１つを含むものであってよい。
【００１６】
本発明の第１０の態様によれば、水処理システムは、冷却水を冷却する冷却塔と、前記冷却水の処理を行う水処理装置と、第１から第９の何れかの態様に係る水質制御装置とを備える。
【００１７】
本発明の第１１の態様によれば、熱プラントは、第１０の態様に係る水処理システムと、前記冷却水によって冷却された水を加熱する負荷装置とを備える。
【００１８】
本発明の第１２の態様によれば、発電プラントは、第１０の態様に係る水処理システムと、前記冷却水によって冷却された水を加熱する負荷装置と、前記負荷装置によって稼働される発電機とを備える。
【００１９】
本発明の第１３の態様によれば、水質制御方法は、熱プラントの特定箇所における冷却水の水質に係る計測値を取得することと、前記熱プラントの前記特定箇所と異なる目的箇所の水温に係る情報を取得することと、前記水温に係る情報と前記計測値に基づいて、前記冷却水の処理を行う水処理装置の制御パラメータを決定することとを有する。
【発明の効果】
【００２０】
上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、水質制御装置は、冷却水のサンプリング箇所とリスクの高い箇所とが異なる場合においても、適切に冷却水の水処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】第１の実施形態に係る発電プラントの構成を示す概略図である。
【図２】第１の実施形態に係る水質制御装置のソフトウェア構成を示す概略ブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る水質制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第４の実施形態に係る発電プラントの構成を示す概略図である。
【図５】第４の実施形態に係る水質制御装置のソフトウェア構成を示す概略ブロック図である。
【図６】第４の実施形態に係る水質制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
〈第１の実施形態〉
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係る発電プラントの構成を示す概略図である。
第１の実施形態に係る水処理システム１００は、発電プラント１０に設けられる。発電プラント１０は、ボイラ１１、蒸気タービン１２、発電機１３、復水器１４、純水装置１５、および冷却塔１６を備える。なお、他の実施形態に係る発電プラント１０の構成はこれに限られない。例えば、他の実施形態に係る発電プラント１０は、ガスタービンプラント、ＧＴＣＣプラント、原子力プラント、地熱プラントなどの他の熱プラントに発電機１３を設けたものであってもよい。熱プラントとは、エネルギーを生成するプラントである。また他の実施形態においては、水処理システム１００が発電機１３を備えない熱プラントに設けられていてもよい。
【００２３】
ボイラ１１は、水を蒸発させて蒸気を発生させる。蒸気タービン１２は、ボイラ１１が発生させた蒸気により回転する。発電機１３は、蒸気タービン１２の回転エネルギーを電力に変換する。復水器１４は、蒸気タービン１２から排出される蒸気と冷却水とを熱交換させ、蒸気を水に戻す。純水装置１５は、純水を生成する。冷却塔１６は、復水器１４で熱交換された冷却水を冷却する。冷却塔１６には、冷却水を冷却するためのファン（図示せず）が設けられる。冷却塔１６には、貯留水質センサ１６１が設けられる。貯留水質センサ１６１は、冷却塔１６に貯留されている冷却水の水質を検出する。センサによって検出される水質の例としては、電気伝導率、ｐＨ値、塩濃度、金属濃度、ＣＯＤ（Chemical Oxygen Demand）、ＢＯＤ（Biochemical Oxygen Demand）、シリカ濃度、ＳＤＩ（Silt Density Index）、濁度、ＡＴＰ（Adenosine triphosphate）量、ＤＯ（Dissolved Oxygen）、残留塩素、分散剤の薬品濃度、ＴＯＣ（Total Organic Carbon）、硬度（Ｃａ、Ｍｇ、Ｔｏｔａｌ）ならびにこれらの組み合わせが挙げられる。調温水質センサ１１０１は、検出した水質を示す貯留水質指標値を水質制御装置１１２に出力する。冷却塔１６は、熱プラントの特定箇所の一例である。
【００２４】
水処理システム１００は、復水器１４、冷却塔１６、蒸気循環ライン１０１、第１補給ライン１０２、第１排水ライン１０３、第１薬注ライン１０４、冷却水循環ライン１０５、第２補給ライン１０６、第２排水ライン１０７、第２薬注ライン１０８、排水処理装置１１１、水質制御装置１１２、環境測定装置１１３、運転監視装置１１４を備える。
【００２５】
蒸気循環ライン１０１は、蒸気タービン１２、復水器１４、およびボイラ１１に水および蒸気を循環させるラインである。蒸気循環ライン１０１のうち復水器１４とボイラ１１との間には、第１給水ポンプ１０１１が設けられる。第１給水ポンプ１０１１は、復水器１４からボイラ１１へ向けて水を圧送する。
第１補給ライン１０２は、純水装置１５が生成する純水を蒸気循環ライン１０１に供給するためのラインである。第１補給ライン１０２には、第２給水ポンプ１０２１が設けられる。第２給水ポンプ１０２１は、復水器１４への水張り時に使用される。運転中において第１補給ライン１０２内の水は、復水器１４の減圧により純水装置１５から復水器１４へ向けて圧送される。
【００２６】
第１排水ライン１０３は、蒸気循環ライン１０１を循環する水の一部を、ボイラ１１から排水処理装置１１１へ排出するためのラインである。
第１薬注ライン１０４は、蒸気循環ライン１０１にｐＨ調整剤、脱酸素剤、またはその他の薬剤を供給するためのラインである。第１薬注ライン１０４は、薬剤を貯留する第１薬注タンク１０４１と、第１薬注タンク１０４１から蒸気循環ライン１０１へ薬剤を供給する第１薬注ポンプ１０４２とを備える。第１薬注ポンプ１０４２は、冷却水を処理する水処理装置の一例である。
蒸気循環ライン１０１、第１補給ライン１０２、第１排水ライン１０３、および第１薬注ライン１０４によって循環水系統が構成される。
【００２７】
冷却水循環ライン１０５は、復水器１４および冷却塔１６に冷却水を循環させるラインである。冷却水循環ライン１０５には、第３給水ポンプ１０５１が設けられる。第３給水ポンプ１０５１は、冷却塔１６から復水器１４へ向けて冷却水を圧送する。
【００２８】
第２補給ライン１０６は、水源から取水される原水を、補給水として冷却水循環ライン１０５に供給するためのラインである。第２補給ライン１０６には、第４給水ポンプ１０６１が設けられる。第４給水ポンプ１０６１は、水源から冷却塔１６へ向けて補給水を圧送する。
第２排水ライン１０７は、冷却水循環ライン１０５を循環する水の一部を排水処理装置１１１へ排出するためのラインである。第２排水ライン１０７には、ブロー弁１０７１が設けられる。ブロー弁１０７１は、冷却水循環ライン１０５から排水処理装置１１１へブローする排水の量を制限する。ブロー弁１０７１は、冷却水を処理する水処理装置の一例である。
【００２９】
第２薬注ライン１０８は、冷却水循環ライン１０５に防食材、防スケール剤、スライムコントロール剤、ｐＨ調整剤、またはその他の薬剤を供給するためのラインである。第２薬注ライン１０８は、薬剤を貯留する第２薬注タンク１０８１と、第２薬注タンク１０８１から冷却水循環ライン１０５へ薬剤を供給する第２薬注ポンプ１０８２とを備える。
冷却水循環ライン１０５、第２補給ライン１０６、第２排水ライン１０７、第２薬注ライン１０８によって循環水系統が構成される。第２薬注ポンプ１０８２は、冷却水を処理する水処理装置の一例である。
【００３０】
サンプリングライン１０９は、復水器１４から冷却水をサンプリングするためのラインである。サンプリングライン１０９の一端は復水器１４に接続され、他端は調温装置１１０に接続される。
調温装置１１０は、電熱ヒータやペルチェ素子を有し、サンプリングライン１０９によってサンプリングされた冷却水を、水質制御装置１１２が指示する温度に調温する。調温装置１１０には、調温水質センサ１１０１が設けられる。調温水質センサ１１０１は、調温装置１１０によって調温された冷却水の水質を検出する。センサによって検出される水質の例としては、電気伝導率、ｐＨ値、塩濃度、金属濃度、ＣＯＤ（Chemical Oxygen Demand）、ＢＯＤ（Biochemical Oxygen Demand）、およびシリカ濃度、ならびにこれらの組み合わせが挙げられる。調温水質センサ１１０１は、検出した水質を示す調温水質指標値を水質制御装置１１２に出力する。
【００３１】
排水処理装置１１１は、第１排水ライン１０３および第２排水ライン１０７から排出された排水に、酸、アルカリ、凝集剤、またはその他の薬剤を注入する。排水処理装置１１１は、薬剤により処理された排水を廃棄する。
水質制御装置１１２は、貯留水質センサ１６１が検出した貯留水質指標値、調温水質センサ１１０１が検出した調温水質指標値、環境測定装置１１３が測定する発電プラント１０周辺の環境データ、および運転監視装置１１４が測定する発電プラント１０の運転データに基づいて、第４給水ポンプ１０６１の動力、ブロー弁１０７１の開度、および第２薬注ポンプ１０８２の注入量（プランジャのストローク量またはストローク数）を決定する。第４給水ポンプ１０６１の動力、ブロー弁１０７１の開度、および第２薬注ポンプ１０８２の注入量は、水処理装置の制御パラメータの一例である。
【００３２】
環境測定装置１１３は、発電プラント１０の周辺の環境を測定し、環境データを生成する。環境データの例としては、発電プラント１０の周辺地域の天候、気温および湿度、ならびに補給水の水質（濁りレベルなど）が挙げられる。なお、環境測定装置１１３は、環境データとして発電プラント１０の付近を流れる川の上流における農耕作業の状況や、近傍のコミュニティの状況、休祝日の情報などの入力を受け付けてもよい。
運転監視装置１１４は、発電プラント１０の運転データを測定し、運転データを生成する。運転データの例としては、発電プラント１０の出力、各種（蒸気、水、冷却水、薬品など）流量、ボイラ１１の温度や圧力、冷却水温度、冷却塔１６の風量などが挙げられる。
【００３３】
図２は、第１の実施形態に係る水質制御装置のソフトウェア構成を示す概略ブロック図である。
第１の実施形態に係る水質制御装置１１２は、水処理システム１００の腐食が発生しないように冷却水の水質を制御する。
水質制御装置１１２は、水質指標値取得部１１１１、環境データ取得部１１１２、運転データ取得部１１１３、負荷学習部１１１４、負荷モデル記憶部１１１５、負荷推定部１１１６、目的温度推定部１１１７、調温指示部１１１８、リスク推定部１１１９、パラメータ決定部１１２０を備える。
【００３４】
水質指標値取得部１１１１は、貯留水質センサ１６１から貯留水質指標値を取得し、調温水質センサ１１０１から、調温水質指標値を取得する。ここで、貯留水質指標値は、特定箇所における冷却水の水質に係る計測値の一例である。また、調温水質指標値は、目的箇所における冷却水の水質を表し、かつ特定箇所における冷却水の水質に係る計測値の一例でもある。つまり、第１の実施形態に係る水質指標値取得部１１１１は、特定箇所における冷却水の水質に係る計測値を取得する計測結果取得部の一例であり、目的箇所の冷却水の水質を特定する目的水質特定部の一例でもある。
【００３５】
環境データ取得部１１１２は、環境測定装置１１３から環境データを取得する。
運転データ取得部１１１３は、運転監視装置１１４から運転データを取得する。
【００３６】
負荷学習部１１１４は、過去に取得された環境データおよび運転データの時系列から教師データを生成し、当該教師データにより負荷モデル記憶部１１１５が記憶する負荷モデルを学習させる。つまり、負荷学習部１１１４による負荷モデルの学習は教師あり学習である。負荷学習部１１１４は、例えば一の時刻に係る環境データと運転データと、一の時刻から所定時間後の発電機１３の出力とを関連付けて教師データとする。所定時間後の出力は、過去に取得された運転データの時系列から特定することができる。
【００３７】
負荷モデル記憶部１１１５は、一の時刻における環境データおよび運転データの入力により、所定時間後の負荷を推定するためのモデルを記憶する。負荷モデルの例としては、ニューラルネットワークモデル、ディープラーニングモデル、隠れマルコフモデル、決定木モデル、ファジィ制御モデルなどが挙げられる。
【００３８】
負荷推定部１１１６は、負荷モデル記憶部１１１５が記憶する負荷モデルに環境データおよび運転データを入力することで、所定時間後の発電機１３の出力を予測する。復水器１４における熱交換量は、発電機１３の出力と正の相関を有する。したがって、発電機１３の出力は、熱プラントの目的箇所の水温に係る情報の一例である。つまり、負荷推定部１１１６は、水温情報取得部の一例である。
【００３９】
目的温度推定部１１１７は、運転データに含まれる発電機１３の出力と負荷推定部１１１６が予測した所定時間後の発電機１３の出力とに基づいて、所定時間後の復水器１４における冷却水の温度を算出する。復水器１４は、熱プラントの目的箇所の一例である。例えば、目的温度推定部１１１７は、運転データに基づいて熱プラントにおける熱収支を演算することで現在時刻における復水器１４における冷却水の温度を算出し、さらに一定時間後の発電機１３の出力に基づく熱収支を演算することで、所定時間後の所定時間後の復水器１４における冷却水の温度を算出する。なお、熱収支の演算には、酸化用空気ブロア、噴霧用エアコンプレッサなどによる処理熱量をも用いることができる。
【００４０】
調温指示部１１１８は、調温装置１１０に、サンプリングされた冷却水を目的温度に調温させる調温指示を出力する。
【００４１】
リスク推定部１１１９は、水質指標値取得部１１１１が取得した調温水質指標値および調温水質指標値に基づいて、腐食リスクの高さを推定する。例えば、リスク推定部１１１９は、腐食リスクの高さの推定方法として、ランゲリア指数を用いた推定方法、リズナー安定度指数を用いた推定方法など、薬品の性能に応じた様々な評価方法で評価することができる。ここでは、まず一例として、ランゲリア指数を用いて評価する方法について説明する。ランゲリア指数が０未満である場合に腐食リスクが低く、ランゲリア指数が０以上である場合に腐食リスクが生じる。ランゲリア指数ＳＩは、以下の式（１）に示すように、冷却水の実測ｐＨであるｐＨｍと、炭酸カルシウムの飽和ｐＨであるｐＨｓの差で表される。
ＳＩ＝ｐＨｍ−ｐＨｓ  ・・・（１）
また一例として、腐食リスクの高さをリズナー安定度指数を用いて評価する方法について説明する。リズナー安定度指数が７以下である場合に腐食リスクが低く、水質指標値が７より大きい場合に腐食リスクが生じる。リズナー安定度指数ＲＩは、以下の式（２）に示すように、冷却水の実測ｐＨであるｐＨｍと、炭酸カルシウムの飽和ｐＨであるｐＨｓの２倍の値との差で表される。
ＲＩ＝２ｐＨｓ−ｐＨｍ  ・・・（２）
【００４２】
パラメータ決定部１１２０は、リスク推定部１１１９が推定した腐食リスクの高さに基づいて、第４給水ポンプ１０６１の動力、ブロー弁１０７１の開度、および第２薬注ポンプ１０８２の防食剤の注入量（プランジャのストローク量またはストローク数）を決定する。
【００４３】
第１の実施形態に係る水質制御装置１１２の動作について説明する。
水質制御装置１１２による冷却水の水質制御を行う前に、負荷モデルに環境データおよび運転データを入力することで、一定時間後の発電機１３の出力の値を出力させるように、負荷モデルを学習させる。まず、負荷学習部１１１４は、環境データ取得部１１１２および運転データ取得部１１１３から、発電プラント１０における過去の環境データおよび運転データの時系列を取得し、これをマージする。これにより、複数の時刻について、その時刻における環境データと運転データとが関連付けられた時系列データが生成される。次に、負荷学習部１１１４は、生成された時系列データに、さらにその時刻の所定時間後における発電機１３の出力の値を関連付ける。所定時間後の発電機１３の出力は、運転データの時系列から特定することができる。負荷学習部１１１４は、生成された時系列データを教師データとして、負荷モデル記憶部１１１５が記憶する負荷モデルを学習させる。これにより、負荷モデルは学習済みモデルとなる。
【００４４】
図３は、第１の実施形態に係る水質制御装置の動作を示すフローチャートである。
水質制御装置１１２が冷却水の水質制御を開始すると、環境データ取得部１１１２は環境測定装置１１３から環境データを取得し、また運転データ取得部１１１３は運転監視装置１１４から運転データを取得する（ステップＳ１）。負荷推定部１１１６は、環境データおよび運転データを負荷モデル記憶部１１１５が記憶する負荷モデルに入力することで、発電機１３の出力を推定する（ステップＳ２）。
【００４５】
目的温度推定部１１１７は、負荷推定部１１１６が推定した発電機１３の出力と運転データとに基づいて、所定時間後の復水器１４における冷却水の水温を推定する（ステップＳ３）。調温指示部１１１８は、サンプリングライン１０９からサンプリングされた冷却水の温度を、目的温度推定部１１１７が推定した水温に調温させる調温指示を、調温装置１１０に出力する（ステップＳ４）。これにより、調温装置１１０は、サンプリングライン１０９からサンプリングされた冷却水の温度を、目的温度推定部１１１７が推定した水温に調温する。つまり、調温装置１１０は、冷却塔１６からサンプリングされた冷却水の温度を復水器１４における冷却水の温度に調温する。なお、調温装置１１０が調温する温度は、必ずしも指示された温度と完全に一致する温度でなくてもよいが、調温装置１１０は、調温する温度が指示された温度より低くならないように調温する。これにより、腐食リスクを見逃す可能性を低減することができる。
【００４６】
次に、水質指標値取得部１１１１は、貯留水質センサ１６１から貯留水質指標値を取得し、調温水質センサ１１０１から調温水質指標値を取得する（ステップＳ５）。ステップ４において、調温装置１１０がサンプリングされた冷却水の温度を復水器１４における冷却水の温度に調温しているため、調温水質指標値は、復水器１４における冷却水の水質を表しているといえる。
【００４７】
リスク推定部１１１９は、貯留水質指標値および調温水質指標値から、冷却塔１６における現時点の腐食リスクの高さと復水器１４における将来的な腐食リスクの高さとを推定する（ステップＳ６）。腐食リスクの高さは、ランゲリア指数またはリズナー安定度指数により表すことができる。
【００４８】
次に、パラメータ決定部１１２０は、冷却水の水質が熱プラントの排水制約を満たすか否かを判定する（ステップＳ７）。排水制約は、熱プラントが設けられる自治体等において指定される制約であり、例えばリン、窒素、ＴＤＳ（Total Dissolved Solid）、ＣＯＤ（Chemical Oxygen Demand）の値についての制約である。水質が排水制約を満たす場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、パラメータ決定部１１２０は、リスク推定部１１１９が推定した冷却塔１６における現時点の腐食リスクの高さに基づいて、腐食リスクの高さを目標値にするための第２薬注ポンプ１０８２による薬注量を算出する（ステップＳ８）。例えば、パラメータ決定部１１２０は、冷却塔１６における現時点の腐食リスクの高さを表すランゲリア指数が１である場合に、ランゲリア指数を０（目標値）にするための薬注量を算出する。つまり、目標値としては、腐食リスクがなくなる閾値、または当該閾値に安全率を乗算した値が設定される。
【００４９】
パラメータ決定部１１２０は、復水器１４における将来的な腐食リスクが、現時点の腐食リスクより高いか否かを判定する（ステップＳ９）。将来的な腐食リスクが現時点の腐食リスクより高い場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）、パラメータ決定部１１２０は、将来的な腐食リスクの高さと現時点の腐食リスクの高さとの差の大きさに応じて、ステップＳ７で算出した薬注量を増加させ、この薬注量を第２薬注ポンプ１０８２による薬注量に決定する（ステップＳ１０）。他方、将来的な腐食リスクの高さが現時点の腐食リスクの高さ以下である場合（ステップＳ９：ＮＯ）、パラメータ決定部１１２０は、ステップＳ８で算出した薬注量を、第２薬注ポンプ１０８２による薬注量に決定する。
【００５０】
他方、水質が排水制約を満たさない場合（ステップＳ７：ＮＯ）、パラメータ決定部１１２０は、リスク推定部１１１９が推定した冷却塔１６における現時点の腐食リスクの高さに基づいて、腐食リスクの高さを目標値にするための冷却水のブロー量を算出する（ステップＳ１１）。パラメータ決定部１１２０は、復水器１４における将来的な腐食リスクが、現時点の腐食リスクより高いか否かを判定する（ステップＳ１２）。将来的な腐食リスクが現時点の腐食リスクより高い場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、パラメータ決定部１１２０は、将来的な腐食リスクと現時点の腐食リスクとの差の大きさに応じて、ステップＳ１１で算出したブロー量を増加させ、このブロー量をブロー弁１０７１によるブロー量に決定し、当該ブロー量に基づいて第４給水ポンプ１０６１の注入量を決定する（ステップＳ１３）。他方、将来的な腐食リスクの高さが現時点の腐食リスクの高さ以下である場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、パラメータ決定部１１２０は、ステップＳ１３で算出したブロー量をブロー弁１０７１によるブロー量に決定し、当該ブロー量に基づいて第４給水ポンプ１０６１の注入量を決定する。
【００５１】
パラメータ決定部１１２０は、決定した第２薬注ポンプ１０８２による薬注量、ブロー弁１０７１の開度および第４給水ポンプ１０６１の注入量を、それぞれ第２薬注ポンプ１０８２、ブロー弁１０７１、第４給水ポンプ１０６１に出力する（ステップＳ１４）。これにより、第２薬注ポンプ１０８２、ブロー弁１０７１および第４給水ポンプ１０６１は、水質制御装置１１２の指示に従って動作する。
【００５２】
このように、第１の実施形態に係る水質制御装置１１２は、熱プラントの特定箇所（冷却塔１６）に設けられた貯留水質センサ１６１と、発電機１３の出力とに基づいて、特定箇所より腐食リスクが高い目的箇所における冷却水の水質を特定することができる。これにより、水質制御装置１１２は、目的箇所の水質に基づいて水処理装置の制御パラメータを決定することで、冷却水のサンプリング箇所とリスクの高い箇所とが異なる場合においても、適切に冷却水の水処理を行うことができる。なお、本実施形態において、目的箇所の水温に係る情報として発電機１３の出力が用いられるが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る目的箇所の水温に係る情報は、目的箇所の水温そのものであってもよいし、蒸気タービン１２の回転数やボイラ１１の蒸気流量など、他の情報であってもよい。
【００５３】
また、第１の実施形態に係る水質制御装置１１２は、水温に係る情報と計測値に基づいて、目的箇所の所定時間後における冷却水の水質を予測する。これにより、水質制御装置１１２は、フィードバック制御と比較して水質の変化に対する制御の遅れを小さくすることができる。水質変化に対する水処理の追従の遅れによって、腐食リスクが累積的に高まるため、フィードバック制御のみを実施する場合には、あるときに腐食リスクが急に高まり、薬剤を急遽投入する必要が生じる可能性がある。これに対し、水質制御装置１１２は、水質変化に対する水処理の追従の遅れを小さくすることで、腐食リスクを低減することができる。したがって、本実施形態に係る水質制御装置１１２によれば、薬剤を急遽投入する必要性が低くなる。なお、他の実施形態においてはこれに限られず、目的箇所の現在時刻における冷却水の水質を予測してもよい。この場合にも、水質制御装置１１２は、冷却水のサンプリング箇所とリスクの高い箇所とが異なる場合においても、適切に冷却水の水処理を行うことができるという効果を奏することができる。
【００５４】
また、第１の実施形態に係る水質制御装置１１２は、発電プラント１０の過去の運転履歴と環境データとに基づいて学習され、環境データの入力により発電プラント１０の所定時間後の発電機１３の出力の値を出力する負荷モデルを備える。これにより、水質制御装置１１２は、環境データに基づいて精度よく所定時間後の目的箇所の水温を推定することができる。
【００５５】
第１の実施形態に係る水質制御装置１１２は、発電機１３の負荷を予測し、これに基づいて復水器１４における冷却水の温度を特定するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る水質制御装置１１２は、直接的に復水器１４における冷却水の温度を推定してもよいし、蒸気タービン１２の回転数など、目的箇所の水温に係る他の情報を取得してもよい。
【００５６】
〈第２の実施形態〉
第１の実施形態に係る水質制御装置１１２は、水処理システム１００の腐食が発生しないように冷却水の水質を制御する。これに対し、第２の実施形態に係る水質制御装置１１２は、水処理システム１００にスケーリングが発生しないように冷却水の水質を制御する。
第２の実施形態に係る発電プラント１０の構成は第１の実施形態と同じである。
【００５７】
第２の実施形態に係る水質制御装置１１２のリスク推定部１１１９は、水質指標値取得部１１１１が取得した調温水質指標値および調温水質指標値に基づいて、スケーリングリスクの高さを推定する。例えば、リスク推定部１１１９は、スケーリングリスクの高さをランゲリア指数として算出することができる。ランゲリア指数が０未満である場合にスケーリングリスクが低く、ランゲリア指数が０以上である場合にスケーリングリスクが生じる。
また例えば、リスク推定部１１１９は、スケーリングリスクをリズナー安定度指数として算出することができる。リズナー安定度指数が６以上である場合にスケーリングリスクが低く、水質指標値が６未満である場合にスケーリングリスクがある。
【００５８】
パラメータ決定部１１２０は、リスク推定部１１１９が推定したスケーリングリスクに基づいて、第４給水ポンプ１０６１の動力、ブロー弁１０７１の開度、および第２薬注ポンプ１０８２のスケーリング防止剤の注入量を決定する。
【００５９】
このように、第２の実施形態に係る水質制御装置１１２は、熱プラントの特定箇所（冷却塔１６）に設けられた貯留水質センサ１６１と、発電機１３の出力とに基づいて、特定箇所よりスケーリングリスクが高い目的箇所における冷却水の水質を特定することができる。これにより、水質制御装置１１２は、目的箇所の水質に基づいて水処理装置の制御パラメータを決定することで、冷却水のサンプリング箇所とリスクの高い箇所とが異なる場合においても、適切に冷却水の水処理を行うことができる。
【００６０】
なお、第１の実施形態では腐食リスクの高さに基づいて制御パラメータを計算し、第２の実施形態ではスケーリングリスクの高さに基づいて制御パラメータを計算するが、他の実施形態ではこの両方を鑑みて制御パラメータを計算してもよい。この場合、パラメータ決定部１１２０は、リズナー安定度指数が６以上７以下になるように（好ましくは６．５以上７以下となるように）、第４給水ポンプ１０６１の動力、ブロー弁１０７１の開度、および第２薬注ポンプ１０８２のスケーリング防止剤の注入量を決定するとよい。
【００６１】
〈第３の実施形態〉
第１の実施形態に係る水質制御装置１１２は、水処理システム１００の腐食が発生しないように冷却水の水質を制御し、第２の実施形態に係る水質制御装置１１２は、水処理システム１００にスケーリングが発生しないように冷却水の水質を制御する。これに対し、第３の実施形態に係る水質制御装置１１２は、水処理システム１００にファウリングが発生しないように冷却水の水質を制御する。
第３の実施形態に係る発電プラント１０の構成は第１の実施形態と同じである。
【００６２】
第３の実施形態に係る水質制御装置１１２のリスク推定部１１１９は、水質指標値取得部１１１１が取得した調温水質指標値および調温水質指標値ならびに冷却水の温度に基づいてファウリングリスクの高さを推定する。ファウリングリスクの推定方法としては、ＡＴＰの計測による推定方法や、Ｎ（窒素）、Ｐ（リン）、Ｃ（炭素）の含有量による推定方法や、生物の自家蛍光の強度を用いた推定方法などが挙げられる。ファウリングリスクは、ある生物の増殖に関与する物質（例えば、窒素、リン、炭素）の濃度が多いほど高くなり、また冷却水の温度がその生物の至適温度に近いほど高くなる。なお、至適温度は生物によって異なる（耐冷性を有する生物や耐熱性を有する生物がいる）ため、リスク推定部１１１９は、例えば冷却水の温度に最も近い指摘温度を有する生物に基づいてファウリングリスクの高さを推定してもよい。なお、ファウリングリスクは、水源の急激な汚染により、生物の増殖に関与する物質の濃度が増加することで生じることとなる。なお、一般的に、窒素およびリンが必要な微生物の場合、窒素とリンと炭素の比率がおおよそ定まっており、窒素またはリンの値から炭素の値を推測することができる。
【００６３】
パラメータ決定部１１２０は、リスク推定部１１１９が推定したファウリングリスクの高さに基づいて、第４給水ポンプ１０６１の動力、ブロー弁１０７１の開度、および第２薬注ポンプ１０８２の生物繁殖防止薬（抗生物質や防藻剤など）の注入量を決定する。
【００６４】
このように、第３の実施形態に係る水質制御装置１１２は、熱プラントの特定箇所（冷却塔１６）に設けられた貯留水質センサ１６１と、発電機１３の出力とに基づいて、特定箇所よりファウリングリスクが高い目的箇所における冷却水の水質を特定することができる。これにより、水質制御装置１１２は、目的箇所の水質に基づいて水処理装置の制御パラメータを決定することで、冷却水のサンプリング箇所とリスクの高い箇所とが異なる場合においても、適切に冷却水の水処理を行うことができる。
【００６５】
なお、他の実施形態ではファウリングリスクのみならず、腐食リスクおよびスケーリングリスクの一方または両方を鑑みて制御パラメータを計算してもよい。
【００６６】
〈第４の実施形態〉
第１−第３の実施形態に係る発電プラント１０は、調温装置１１０によって冷却塔１６からサンプリングされた冷却水を調温することで、復水器１４における冷却水の状態を再現する。これに対し、第４の実施形態に係る発電プラント１０は、貯留水質指標値、環境データ、および運転データに基づいて、復水器１４における冷却水の水質を推定する。
【００６７】
図４は、第４の実施形態に係る発電プラントの構成を示す概略図である。
第４の実施形態に係る発電プラント１０は、図４に示すように、第１の実施形態の構成のうち、サンプリングライン１０９、調温装置１１０および調温水質センサ１１０１を備えなくてよい。一方、第４の実施形態に係る水質制御装置１１２は、貯留水質指標値、環境データ、および運転データに基づいて、復水器１４における冷却水の水質を推定する。
【００６８】
図５は、第４の実施形態に係る水質制御装置のソフトウェア構成を示す概略ブロック図である。
第４の実施形態に係る水質制御装置１１２は、水質指標値取得部１１１１、環境データ取得部１１１２、運転データ取得部１１１３、水質学習部１１２１、水質モデル記憶部１１２２、水質推定部１１２３、リスク推定部１１１９、パラメータ決定部１１２０を備える。
【００６９】
水質指標値取得部１１１１は、貯留水質センサ１６１から貯留水質指標値を取得する。ここで、貯留水質指標値は、特定箇所における冷却水の水質に係る計測値の一例である。つまり、第４の実施形態に係る水質指標値取得部１１１１は、特定箇所における冷却水の水質に係る計測値を取得する計測結果取得部の一例である。
【００７０】
環境データ取得部１１１２は、環境測定装置１１３から環境データを取得する。
運転データ取得部１１１３は、運転監視装置１１４から運転データを取得する。復水器１４における冷却水の温度は、発電プラント１０の運転によって変化するため、運転データに基づく熱収支演算により復水器１４における冷却水の温度を算出することができる。つまり、運転データ取得部１１１３は、水温情報取得部の一例である。
【００７１】
水質学習部１１２１は、過去に取得された環境データおよび運転データの時系列、ならびに復水器１４における冷却水の水質指標値の時系列から教師データを生成し、当該教師データにより水質モデル記憶部１１２２が記憶する水質モデルを学習させる。つまり、水質学習部１１２１による水質モデルの学習は教師あり学習である。水質学習部１１２１は、例えば実地試験等において、上記の教師データを得ることができる。
【００７２】
水質モデル記憶部１１２２は、一の時刻における環境データおよび運転データの入力により、所定時間後の復水器１４における冷却水の水質指標値を推定するためのモデルを記憶する。水質モデルの例としては、ニューラルネットワークモデル、ディープラーニングモデル、隠れマルコフモデル、決定木モデル、ファジィ制御モデルなどが挙げられる。
【００７３】
水質推定部１１２３は、水質モデル記憶部１１２２が記憶する水質モデルに環境データおよび運転データを入力することで、所定時間後の復水器１４における冷却水の水質指標値を予測する。つまり、水質推定部１１２３は、目的水質特定部の一例である。
【００７４】
リスク推定部１１１９は、水質指標値取得部１１１１が取得した調温水質指標値および調温水質指標値に基づいて、腐食リスク、スケーリングリスク、またはファウリングリスクの高さを推定する。
パラメータ決定部１１２０は、リスク推定部１１１９が推定したリスクの高さに基づいて、第４給水ポンプ１０６１の動力、ブロー弁１０７１の開度、および第２薬注ポンプ１０８２の薬剤の注入量を決定する。
【００７５】
第１の実施形態に係る水質制御装置１１２の動作について説明する。
水質制御装置１１２による冷却水の水質制御を行う前に、負荷モデルに環境データ、運転データ、冷却塔１６における冷却水の水質指標値、および復水器１４における冷却水の水質指標値を含む教師データを入力することで、一定時間後の復水器１４における冷却水の水質指標値を出力させるように、水質モデルを学習させる。まず、水質学習部１１２１は、発電プラント１０における過去の環境データ、運転データ、貯留水質指標値の時系列を取得し、これをマージする。これにより、複数の時刻について、その時刻における環境データと運転データと貯留水質指標値が関連付けられた時系列データが生成される。次に、水質学習部１１２１は、生成された時系列データに、さらにその時刻の所定時間後における復水器１４における冷却水の水質指標値を関連付ける。水質学習部１１２１は、生成された時系列データを教師データとして、水質モデル記憶部１１２２が記憶する水質モデルを学習させる。これにより、水質モデルは学習済みモデルとなる。
【００７６】
図６は、第４の実施形態に係る水質制御装置の動作を示すフローチャートである。
水質制御装置１１２が冷却水の水質制御を開始すると、環境データ取得部１１１２は環境測定装置１１３から環境データを取得し、運転データ取得部１１１３は運転監視装置１１４から運転データを取得し、水質指標値取得部１１１１は、貯留水質センサ１６１から貯留水質指標値を取得する（ステップＳ１０１）。水質推定部１１２３は、環境データ、運転データおよび貯留水質指標値を水質モデル記憶部１１２２が記憶する水質モデルに入力することで、復水器１４における冷却水の水質指標値を推定する（ステップＳ１０２）。以下、水質推定部１１２３が推定した水質指標値を目的水質指標値とよぶ。
【００７７】
リスク推定部１１１９は、貯留水質指標値および目的水質指標値から、冷却塔１６における現時点のリスクの高さと復水器１４における将来的なリスクの高さとを推定する（ステップＳ１０３）。
【００７８】
次に、パラメータ決定部１１２０は、冷却水の水質が熱プラントの排水制約を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０４）。水質が排水制約を満たす場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、パラメータ決定部１１２０は、リスク推定部１１１９が推定した冷却塔１６における現時点のリスクの高さに基づいて、リスクの高さを目標値にするための第２薬注ポンプ１０８２による薬注量を算出する（ステップＳ１０５）。
【００７９】
パラメータ決定部１１２０は、復水器１４における将来的なリスクが、現時点のリスクより高いか否かを判定する（ステップＳ１０６）。将来的なリスクが現時点のリスクより高い場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、パラメータ決定部１１２０は、将来的なリスクの高さと現時点のリスクの高さとの差の大きさに応じて、ステップＳ１０５で算出した薬注量を増加させ、この薬注量を第２薬注ポンプ１０８２による薬注量に決定する（ステップＳ１０７）。他方、将来的なリスクの高さが現時点のリスクの高さ以下である場合（ステップＳ９：ＮＯ）、パラメータ決定部１１２０は、ステップＳ１０５で算出した薬注量を、第２薬注ポンプ１０８２による薬注量に決定する。
【００８０】
他方、水質が排水制約を満たさない場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、パラメータ決定部１１２０は、リスク推定部１１１９が推定した冷却塔１６における現時点のリスクの高さに基づいて、リスクの高さを目標値にするための冷却水のブロー量を算出する（ステップＳ１０８）。パラメータ決定部１１２０は、復水器１４における将来的なリスクが、現時点のリスクより高いか否かを判定する（ステップＳ１０９）。将来的なリスクが現時点のリスクより高い場合（ステップＳ１０９：ＹＥＳ）、パラメータ決定部１１２０は、将来的なリスクと現時点のリスクとの差の大きさに応じて、ステップＳ１０８で算出したブロー量を増加させ、このブロー量をブロー弁１０７１によるブロー量に決定し、当該ブロー量に基づいて第４給水ポンプ１０６１の注入量を決定する（ステップＳ１１０）。他方、将来的なリスクの高さが現時点のリスクの高さ以下である場合（ステップＳ１０９：ＮＯ）、パラメータ決定部１１２０は、ステップＳ１３で算出したブロー量をブロー弁１０７１によるブロー量に決定し、当該ブロー量に基づいて第４給水ポンプ１０６１の注入量を決定する。
【００８１】
パラメータ決定部１１２０は、決定した第２薬注ポンプ１０８２による薬注量、ブロー弁１０７１の開度および第４給水ポンプ１０６１の注入量を、それぞれ第２薬注ポンプ１０８２、ブロー弁１０７１、第４給水ポンプ１０６１に出力する（ステップＳ１１１）。これにより、第２薬注ポンプ１０８２、ブロー弁１０７１および第４給水ポンプ１０６１は、水質制御装置１１２の指示に従って動作する。
【００８２】
このように、第４の実施形態に係る目的水質特定部は、熱プラントの過去の運転履歴と目的箇所の冷却水の水質とに基づいて学習された水質モデルに基づいて、目的箇所の冷却水の水質を特定する。これにより、第４の実施形態に係る目的水質特定部は、第１−第３の実施形態のように冷却水を調温することなく、目的箇所の冷却水の水質を特定することができる。これにより、調温に要する時間を削減することができるため、水質制御装置１１２は、水質の変化に対する水処理装置の制御の追従性を高めることができる。
【００８３】
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述した実施形態に係る水質制御装置１１２は、水質指標値に基づいてリスクを評価し、当該リスクに基づいて水処理装置の制御パラメータを生成するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係る水質制御装置１１２は、水質指標値から直接制御パラメータを決定してもよいし、環境データ、運転データ、および貯留水質指標値を入力として、制御パラメータを出力する学習済みモデルに基づいて水処理装置の制御パラメータを生成してもよい。また他の実施形態に係る水質制御装置１１２は、環境データ、運転データ、および貯留水質指標値を入力として、リスクの高さを出力する学習済みモデルに基づいてリスクの高さを算出してもよい。
【００８４】
上述した実施形態では、特定箇所が冷却塔１６であり目的箇所が復水器１４である場合について説明したが、これに限られない。例えば、特定箇所は、復水器１４または、冷却水循環ライン１０５および第２排水ライン１０７の任意の箇所であってもよい。また目的箇所も、冷却塔１６または、冷却水循環ライン１０５および第２排水ライン１０７の任意の箇所であってもよい。
【００８５】
上述した実施形態では、水質制御装置１１２は、発電プラント１０の特定箇所における冷却水の水質に係る計測値と、目的箇所の水温に係る情報とに基づいて、目的箇所の冷却水の水質を特定したうえで、水処理装置の制御パラメータ（薬注量など）を決定するが、これに限られない。例えば、他の実施形態においては、水質制御装置１１２が、特定箇所における冷却水の水質に係る計測値と目的箇所の水温に係る情報の組み合わせを入力として、水処理装置の制御パラメータを出力する学習済みモデルを用いて、制御パラメータを決定してもよい。すなわち、他の実施形態においては、発電プラント１０の負荷等の情報と薬注量等の情報との関係をモデルに直接的に学習させてもよい。
【００８６】
図７は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、ＣＰＵ９１、主記憶装置９２、補助記憶装置９３、インタフェース９４を備える。
上述の水質制御装置１１２は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９３に記憶されている。ＣＰＵ９１は、プログラムを補助記憶装置９３から読み出して主記憶装置９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
また、コンピュータ９０は、量子コンピュータであってもよい。量子コンピュータは、機械学習をより高速に処理することができるため、コンピュータ９０が量子コンピュータであることで、学習時間を大幅に短縮することができる。量子コンピュータを用いる場合、コンピュータ９０には、機械学習に適した量子アニーリング方式の量子コンピュータを採用することが望ましい。
【００８７】
補助記憶装置９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。補助記憶装置９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムを主記憶装置９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。
【００８８】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置９３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００８９】
１０  発電プラント
１１  ボイラ
１２  蒸気タービン
１３  発電機
１４  復水器
１５  純水装置
１６  冷却塔
１００  水処理システム
１０１  蒸気循環ライン
１０２  第１補給ライン
１０３  第１排水ライン
１０４  第１薬注ライン
１０５  冷却水循環ライン
１０６  第２補給ライン
１０７  第２排水ライン
１０８  第２薬注ライン
１０９  サンプリングライン
１１０  調温装置
１１０１  調温水質センサ
１１１  排水処理装置
１１２  水質制御装置
１１３  環境測定装置
１１４  運転監視装置
１６１  貯留水質センサ
１１１１  水質指標値取得部
１１１２  環境データ取得部
１１１３  運転データ取得部
１１１４  負荷学習部
１１１５  負荷モデル記憶部
１１１６  負荷推定部
１１１７  目的温度推定部
１１１８  調温指示部
１１１９  リスク推定部
１１２０  パラメータ決定部
１１２１  水質学習部
１１２２  水質モデル記憶部
１１２３  水質推定部
９０  コンピュータ
９１  ＣＰＵ
９２  主記憶装置
９３  補助記憶装置
９４  インタフェース
【図１】
2019040430.tif 000003
【図２】
2019040430.tif 000004
【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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