(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水処理装置の運転データを収集するデータ収集手段と、
モデルパラメータを変数とする数式により前記水処理装置の水処理プロセスを表現したパラメトリックな数学モデルと、
前記水処理プロセスについての、前記パラメトリックな数学モデルを補完する知識を備えた言語モデルと、
前記水処理装置を運転する運転手段と、
前記データ収集手段、前記パラメトリックな数学モデル、前記言語モデルおよび前記運転手段の作動を制御する制御手段とを備え、
前記制御手段の制御下で、
前記データ収集手段は前記水処理装置の運転データを収集し、
前記言語モデルは前記知識を用いて、前記収集された運転データに基づいて前記水処理装置の運転状況を判断し、その判断した運転状況に基づいて、前記モデルパラメータのうち校正すべきモデルパラメータの選択、前記選択されたモデルパラメータの校正、前記水処理装置の運転制御に用いる最適な目的関数の選択または構築、および前記水処理装置に対する複数の運転シナリオの立案を行い、
前記パラメトリックな数学モデルは、校正された前記モデルパラメータを用いて、前記複数の運転シナリオによる前記水処理装置の運転結果の各々を予測し、
前記言語モデルは、前記最適な目的関数を用いて、前記パラメトリックな数学モデルが予測した前記運転結果をそれぞれ評価して前記複数の運転シナリオの中から最適運転シナリオを選択し、
前記運転手段は、前記最適運転シナリオに基づいて前記水処理装置を運転することを特徴とする、水処理装置のモデル参照型自動制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、水処理装置の制御装置に関し、特に、モデル参照型自動制御装置に関する。
【０００２】
【関連する技術】
化学工学分野では、種々の制御手法が開発されており、例えば、モデル参照型制御による予測制御や最適制御が行われている。モデル参照型制御では、制御対象であるシステムが定常状態で運転される等の仮定の下で構築された定常線形数学モデルや、非定常運転が行われることを前提に構築された動力学的数学モデルが用いられている。そして、化学工学分野では、この様な制御を実施することにより、システム挙動の定量的把握や非定常状態での運転状況把握が可能になる等の成果を上げている。そこで、化学工学分野で開発された制御手法を、水処理装置の運転に適用する試みがなされているが、下記の理由で、好結果を得ることは困難である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
水処理では、処理対象である用水、排水等の原水の水質が大きく変動したり、温度、ｐＨ、異常降雨等に代表される水処理環境が様々に変化することが多く、これに伴って水処理系の特性が変化する。水処理プロセスの複雑さに照らして、水処理プロセスを表現するには、非定常状態をも表現できる動力学的数学モデルを用いることが有効であると考えられるが、動力学的数学モデルは、一般には、実際のプロセスを相当に単純化したものになっており、実プロセスに関与する全てのパラメータを含むわけではない。従って、複雑な水処理プロセス全体を忠実に表現することは動力学的数学モデルによっても困難である。例えば、国際学会（ＩＡＷＱ）で提案された活性汚泥処理の動力学的数学モデルは、実際の水処理で問題になるバルキングや発泡の現象に関するプロセスを内包していない。従来から、この様な現象を数学モデルに組み込む努力はなされてはいるが、バルキング現象などの理論的解明は実用に供し得るレベルには達していない。この様な不完全な動力学的数学モデルのみに基づく装置運転制御は実用性に乏しい。
【０００４】
化学工学分野では、数学モデルの不完全さを補う手法が開発されている。例えば、カルマンフィルタを用いて数学モデルを校正したり、時系列解析などのモデル同定作業を行うことにより、数学モデルによって把握した装置運転状況と実際の運転状況とに生じるずれを是正している。
従って、モデル校正を行うことにより、動力学的数学モデルに基づく水処理プロセス制御の適正化を図ることが考えられるが、この場合、モデル校正をリアルタイムで行う必要がある。その一方で、複雑なシステムについてのモデル校正を純粋に数理的な手法で行うことには、技術的な困難がある。例えば、化学工学分野でのモデル校正に利用されるカルマンフィルタは、装置が定常状態で運転されるという仮定の下で用いられるもので、水処理プロセスには有効でない。
【０００５】
また、化学工学分野での制御手法にならって、系が大きく変化したときに、時系列解析などのモデル同定作業を行うことにより、モデル自体を修正することが考えられる。しかしながら、時系列解析は、一般には手作業で行われており、また、作業自体が複雑であり、しかも高度な工学的判断が要求される。ノンパラメトリックな時系列モデルにあっては、生のデータレベルからモデル同定作業を行う必要があり、作業をリアルタイムで行うのは困難である。また、パラメトリックなモデルについても、リアルタイム化の観点からみるとパラメータ数は依然として多すぎる。例えば、ＢＯＤ処理のみを対象とした活性汚泥処理の数学モデルでの、校正対象であるパラメータの数は１０を越える。このため、モデル修正をリアルタイムで行うことは困難である。
【０００６】
以上述べたように、数学モデルに基づく水処理プロセス制御の実用化は途上にある。
本発明は、数学モデルに基づく水処理プロセス制御の実用化を図れるモデル参照型自動制御装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の本発明に係る水処理装置のモデル参照型自動制御装置は、水処理装置の運転データを収集するデータ収集手段と、モデルパラメータを変数とする数式により前記水処理装置の水処理プロセスを表現したパラメトリックな数学モデルと、前記水処理プロセスについての、前記パラメトリックな数学モデルを補完する知識を備えた言語モデルと、前記水処理装置を運転する運転手段と、前記データ収集手段、前記パラメトリックな数学モデル、前記言語モデルおよび前記運転手段の作動を制御する制御手段とを備え、
前記制御手段の制御下で、前記データ収集手段は前記水処理装置の運転データを収集し、前記言語モデルは前記知識を用いて、前記収集された運転データに基づいて前記水処理装置の運転状況を判断し、その判断した運転状況に基づいて、前記モデルパラメータのうち校正すべきモデルパラメータの選択、前記選択されたモデルパラメータの校正、前記水処理装置の運転制御に用いる最適な目的関数の選択または構築、および前記水処理装置に対する複数の運転シナリオの立案を行い、前記パラメトリックな数学モデルは、校正された前記モデルパラメータを用いて、前記複数の運転シナリオによる前記水処理装置の運転結果の各々を予測し、前記言語モデルは、前記最適な目的関数を用いて、前記パラメトリックな数学モデルが予測した前記運転結果をそれぞれ評価して前記複数の運転シナリオの中から最適運転シナリオを選択し、前記運転手段は、前記最適運転シナリオに基づいて前記水処理装置を運転することを特徴としている。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の制御装置により運転制御される水処理装置（図１に参照符号１で示す）は、例えば回分式活性汚泥処理装置からなる。この水処理装置に原水および希釈水が供給され、処理槽では一定時間にわたって曝気が行われる。処理槽内の微生物は、溶存酸素の存在下で、原水のＢＯＤ成分（基質）を酸化、分解し、アンモニア態窒素を硝酸態窒素および亜硝酸態窒素へ酸化（硝化反応）する。硝化反応に伴うｐＨ低下は、処理槽へ投入される苛性ソーダにより抑制される。そして、曝気停止後に処理槽へ投入されるメタノールなどの水素供与体を利用して、硝酸態窒素および亜硝酸態窒素を窒素ガスに還元する脱窒素処理が行われる。次に、一定量の生物処理水が処理槽から引き抜かれ、後段の処理槽で生物処理水中の汚泥が濃縮され、その一部が処理槽へ返送される。生物処理水中の汚濁成分（ＳＳ）を除去して得た処理水は、水処理装置外部へ排出される。
【００１０】
水処理装置の運転にあたっては、処理槽内での汚泥負荷などが適正化される。より具体的には、処理槽への原水流入量、流入原水のＢＯＤ濃度などのプロセスパラメータ（運転データ）に応じて、ポンプ作動時間などの装置運転パラメータが制御装置により調節され、これにより、処理槽への希釈水流入量、処理槽における活性汚泥の平均滞留時間、曝気時間、処理槽からの生物処理水の引き抜き量、返送汚泥量、苛性ソーダ投入量、メタノールの投入量などが調節される。
【００１１】
以下、図１を参照して、本発明の一実施形態による、水処理装置のモデル参照型自動制御装置を説明する。
この制御装置は、水処理装置１の運転データを収集するデータ収集モジュール（データ収集手段）２と、水処理プロセスを表現した数学モデル７と、水処理プロセスについての知識を備えた言語モデル（知識ベース）３、４、６、８と、水処理装置１の運転条件を設定する運転条件設定モジュール９と、上記の要素２、３、４、６、８及び９をこの順序で作動させる順序制御モジュール（制御手段）５と、共有データ領域１０とを備えている。制御装置は、その機能を達成するプログラムを実装したコンピュータ等により構成できる。
【００１２】
データ収集モジュール２には、溶存酸素量を計測するＤＯ計、酸化還元電位を計測するＯＲＰ計、水素イオン指数を計測するｐＨ計などの各種オンライン計測器と、オンライン計測対象外の重要な計測項目についての自動分析を行うための各種自動分析装置と、手動入力装置とが接続されている。従って、データ収集モジュール２には、オンライン計測器からのトレンドデータと自動分析装置から定期的に送出される定期データとが入力され、また、水処理装置１で採取されたサンプルについて機器分析などによって求めた不定期データが、手動入力装置から入力される。
【００１３】
数学モデル７は、実際の水処理プロセスの要部を、モデルパラメータで記述された数式により好ましくは動力学的に表現したもので、当該要部に関するプロセス挙動の定量的な把握を可能とする。数学モデル７は、水処理装置１の運転結果（例えば処理水の水質、所要電力量、所要基質投入量など）を予測する。好ましくは、数学モデル７には、増殖速度や時定数などの意味付けが明確であるモデルパラメータにより表現されたパラメトリックな経験モデルまたは理論モデルが用いられる。意味付けがないパラメータで表現されるノンパラメトリックなモデルと異なり、パラメトリックな数学モデル７によれば、校正すべきモデルパラメータを水処理装置１の運転状況に応じて選択することが可能になる。
【００１４】
言語モデル３、４、６、８は、過去の経験的な情報を総合して水処理プロセスを定性的に表現するもので、プロセス挙動についての、理論化は困難であるが有用である定性的な理解を備え、プロセスについての総合的な判断を行う。言語モデルは、水処理プロセスの、数学モデル７により表現されていない性質についての知識（例えば、水処理装置１の処理槽における負荷変動に関する一般的知識など）を有し、数学モデル７を補完する機能を有している。
【００１５】
詳しくは、言語モデルは、データ収集モジュール２によって収集された運転データに基づいて水処理装置１の運転状況（原水の状態、水処理環境条件および水処理装置１の処理特性、ならびに、これらの変動など）を判断する状況判断モジュール３と、運転状況に応じて数学モデル７のモデルパラメータのうち校正すべきものを選択し、斯く選択されたモデルパラメータを校正する校正モジュール４と、運転状況に応じて目的関数を選択または構成する目的関数モジュール６と、運転状況に応じて複数の運転シナリオを立案し、各々の運転シナリオで水処理装置１を運転したときの、数学モデル７による予測運転結果を目的関数を用いて評価して最適運転シナリオを選択するシナリオ立案選択モジュール８とを有している。
【００１６】
上述の状況判断、モデル校正、目的関数の選択または構成、運転シナリオの立案、予測運転結果の評価および最適運転シナリオの選択は、好ましくはリアルタイムで行われる。
言語モデルおよびそのモジュール３、４、６、８は、エキスパートシステム、ファジィエキスパートシステム、ニューラルネットワーク、ファジィニューラルネットワーク、カテゴリ分類手法などにより構成されている。
【００１７】
順序制御モジュール５の実現方法は特に限定されず、分散協調システムの理論研究において提案されている種々の構成のものを順序制御モジュール５として用いることができる。
以下、図１に示した制御装置の作用を説明する。
順序制御モジュール５は、所定周期で、或いは、所定条件が成立したときに、データ収集モジュール２を作動させ、次いで、モジュール３、４、６、８及び９をこの順序で作動させる。
【００１８】
データ収集モジュール２は、水処理装置１の運転データを収集して共有データ領域１０に書き込む。状況判断モジュール３は、共有データ領域１０から読み出した運転データに基づいて水処理装置１の運転状況を判断し、この状況判断結果（「通常の環境条件での装置運転」、「異常降雨」、「バルキングの発生」、「発泡の発現」など）を共有データ領域１０に書き込む。
【００１９】
校正モジュール４は、共有データ領域１０から読み出した状況判断結果に基づいて、組合せ爆発を来さない数（典型的には多くとも３つ程度）の、校正すべきモデルパラメータを選択し、また、可能であれば、選択したパラメータの各々の許容変化範囲を、経験的または理論的な知識を元に、現在の装置運転状況に即したモデル校正用の情報として提示する。
【００２０】
次に、校正モジュール４は、可能ならばパラメータ許容変化範囲を制約条件として利用しつつ、選択したパラメータについて、過去に実装置から得た数値情報と数学モデル７による予測値とのフィッティングを行い、これにより数学モデル７を校正する。このフィッティングには、制約条件付き非線形シンプレックス法に代表される数理的な手法を用いることができる。通常は、数学モデル７の校正の要否は、フィッティングを試みることにより明らかになる。なお、動力学的な指標の計測値に基づく状況判断結果として、システムの動力学定数が直接得られる場合などでは、モデル校正の必要性が明らかになることがある。
【００２１】
上述の校正手法は、意味付けが明確なパラメータにより表現されるパラメトリックな数学モデル７に対して特に有効である。すなわち、校正すべきパラメータの合理的選択が可能になる。また、純粋に数理的な手法では困難であった複雑な系のモデル校正を容易に行えるようになる。そして、モデル校正結果は、水処理プロセスについての定性的な理解に沿ったものになり、納得性がある。
【００２２】
目的関数モジュール６は、共有データ領域１０から読み出した状況判断結果に基づいて、現時点での装置運転結果評価に最適な目的関数を選択する。運転状況に応じた目的関数を選択することにより、運転結果評価が妥当なものになる。活性汚泥処理を例にとると、通常の環境条件であれば、「可能な限りランニングコストを抑えつつ、有機物成分を除去すること」が水処理の目的となる。一方、異常降雨時には、「極端な水量負荷による処理槽からの微生物の流出量を最小に食い止めつつ、処理水に含まれるＳＳ成分を低減すること」が水処理の目的になる。更に、バルキングの発生時には、「処理水質を一時的に悪化させても、バルキングを抑制して汚泥の流出を防ぐこと」が水処理の目的になる。
【００２３】
目的関数モジュール６は、想定される運転状況に対応づけて共有データ領域１０に予め格納しておいた複数の目的関数のうち、状況判断結果に適合するものを選択して、共有データ領域１０に書き込む。これに代えて、二乗和の形の目的関数を状況判断結果に応じてリアルタイムで自動的に構築し、構築した目的関数を共有データ領域１０に書き込むようにしても良い。
【００２４】
この様に、言語モデルを利用した総合的な判断の下で選択または構築された目的関数は合理的なものになり、また、目的関数を固定化しないので、非定常的な状況にも対処できる柔軟な制御が可能になる。
シナリオ立案選択モジュール８は、共有データ領域１０から読み出した状況判断結果に対応する運転状況の下で想定される運転シナリオを、合理的な範囲で複数立案する。例えば、トラブル発生が判断された場合には、「水処理装置に過大な負荷をかけている要素を緩和させる」という運転シナリオを条件を変えて複数立案する。また、通常運転状況の場合には、「余裕のある要素に対する負荷を高めて処理量を増大させる」というシナリオを条件を変えて複数立案する。言語モデルを利用した総合的な判断を制約条件としてシナリオが立案されるので、運転状況からかけ離れた無駄な運転シナリオの検討が未然に防止されて、最適なシナリオを選択するための、主に時間面でのコスト削減が可能になる。立案された運転シナリオの各々は、モデル校正を終えた数学モデル７に送出される。
【００２５】
数学モデル７は、各運転シナリオに従って水処理装置１を運転したときに得られる運転結果（例えば処理水質（ｐＨ、導電度など）や運転コスト）を定量的に予測する。水処理プロセスのうちの、経験的または理論的に明らかになっているプロセス部分は、数学モデル７により忠実に表現される。このため、数学モデル７による予測により、運転結果についての有益な情報が提供される。予測運転結果はシナリオ立案選択モジュール８へ送出される。
【００２６】
シナリオ立案選択モジュール８は、共有データ領域１０から読み出した目的関数を用いて、各運転シナリオでの数学モデル７による予測運転結果を評価し、次いで、立案された複数の運転シナリオのうち最適なもの（例えば、目的関数の値を最小にするもの）を選択する。運転状況に応じて選択または構築された目的関数を運転シナリオの評価に用いるので、運転状況に応じた最適運転シナリオを柔軟に選択できる。最適運転シナリオは、共有データ領域１０に書き込まれる。
【００２７】
運転条件設定モジュール９は、共有データ領域１０から読み出した最適運転シナリオに従って水処理装置１の運転条件を設定する。運転条件設定モジュール９と共に運転手段を構成する水処理装置１のコントローラは、モジュール９に設定された運転条件で、水処理装置１の各種作動部（ポンプなど）を作動させる。この結果、水処理装置１は、その運転状況に即した水処理の目的に適合する条件で自動運転される。
【００２８】
本発明は、上記実施形態に限定されず、種々に変形可能である。
例えば、上記実施形態では、複数の運転シナリオを言語モデルにより立案し、各運転シナリオによる装置運転結果を校正済みの数学モデルにより予測し、更に、予測運転結果を目的関数を用いて言語モデルにより評価して複数の運転シナリオから最適運転シナリオを選択するようにしたが、例えば、校正済みの数学モデルによる装置運転結果の予測を、モデルパラメータ値を修正しつつ予測運転結果が所要のものになるまで繰り返し実行し、所要の予測運転結果を与えるモデルパラメータ値に基づいて最適運転シナリオを求めても良い。
【００２９】
また、本発明は、活性汚泥処理装置以外の水処理装置にも適用可能である。
【００３０】
【発明の効果】
モデルパラメータを変数とする数式により水処理プロセスを表現した数学モデルを用いて水処理装置の運転結果を予測し、この予測運転結果に応じて前記水処理装置を運転制御する制御装置において、請求項１に記載の本発明による水処理装置のモデル参照型自動制御装置は、前記水処理プロセスについての、前記数学モデルを補完する知識を備えた言語モデルを備え、前記言語モデルは、前記水処理装置の運転状況に応じて、前記モデルパラメータのうち校正すべきものの選択、および、前記選択されたモデルパラメータの校正を行うので、数学モデルをリアルタイムで適切に校正できる。従って、非定常な条件下で運転されることの多い水処理装置を、数学モデルに基づいて適正かつ自動的に運転制御できる。
【００３１】
請求項２に記載の本発明による水処理装置のモデル参照型自動制御装置は、水処理装置の運転データを収集するデータ収集手段と、モデルパラメータを変数とする数式により水処理プロセスを表現した数学モデルと、前記水処理プロセスについての、前記数学モデルを補完する知識を備えた言語モデルと、前記水処理装置を運転する運転手段と、前記データ収集手段、前記数学モデル、前記言語モデルおよび前記運転手段の作動を制御する制御手段とを備え、前記制御手段の制御下で、前記データ収集手段は前記運転データを収集し、前記言語モデルは、前記収集された運転データに基づいて判断した前記水処理装置の運転状況に応じて、複数の運転シナリオの立案、前記モデルパラメータのうち校正すべきものの選択、前記選択されたモデルパラメータの校正、および、目的関数の選択または構築を行い、前記数学モデルは、前記モデルパラメータの校正の後に、前記複数の運転シナリオによる前記水処理装置の運転結果の各々を予測し、前記言語モデルは、前記目的関数を用いて各前記予測運転結果を評価して前記複数の運転シナリオから最適運転シナリオを選択し、前記運転手段は、前記最適運転シナリオに基づいて前記水処理装置を運転するので、数学モデルをリアルタイムで適切に校正でき、運転シナリオの候補の立案および評価を的確に行える。このため、数学モデルが提供する定量性を最大限利用しつつ、種々に変化する装置運転状況に常に適合した運転シナリオを適切かつ柔軟に作成できる。従って、非定常な条件下で運転されることの多い水処理装置の運転制御を、数学モデルに基づいて適正かつ自動的に行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態によるモデル参照型自動制御装置を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  水処理装置
２  データ収集モジュール
３  状況判断モジュール
４  校正モジュール
５  順序制御モジュール
６  目的関数モジュール
７  数学モデル
８  シナリオ立案選択モジュール
９  運転条件設定モジュール
１０  共有データ領域
【図１】
0004700145.tif 000002