(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１曝気槽とこの第１曝気槽に直列に連結した第２曝気槽とを備え、排水を前記第１曝気槽へ流入させ、前記二つの曝気槽において曝気を行う好気状態と曝気を停止して行う嫌気状態とを交互に繰り返して処理を行ったのち、この処理水を最終沈澱池から放流させ、沈澱汚泥は曝気槽へ返送するとともに余剰汚泥として抜き出し、排水中の窒素、リンを除去する間欠曝気式活性汚泥法の制御方法において、あらかじめ流入側の条件と各曝気槽に設置したＯＲＰ計からの信号による各曝気槽の曝気時間および１サイクルの処理時間の関係をニューラルネットワークによって学習させ、その学習データに基づき、ＯＲＰ計からの信号を用いること無く、各処理サイクルにおける第１曝気槽および第２曝気槽の曝気時間および１サイクルの処理時間を調節することを特徴とする間欠曝気式活性汚泥法の制御方法。
【請求項２】
請求項１に記載の間欠曝気式活性汚泥法の制御方法において、流入流量および水温をニューラルネットワークの入力層の指標として用いることを特徴とする間欠曝気式活性汚泥法の制御方法。
【請求項３】
請求項１に記載の間欠曝気式活性汚泥法の制御方法において、あらかじめ流入流量および水温に基準値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそれぞれの基準値との差を求め、その差をニューラルネットワークの入力層の指標として用いることを特徴とする間欠曝気式活性汚泥法の制御方法。
【請求項４】
請求項１に記載の間欠曝気式活性汚泥法の制御方法において、あらかじめ流入流量および水温に基準値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそれぞれの基準値との比を求め、その比をニューラルネットワークの入力層の指標として用いることを特徴とする間欠曝気式活性汚泥法の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、下水や生活排水を生物学的に処理する方法で、特に排水中の窒素およびリンを除去するプロセスの制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
下水や生活排水の処理は有機物除去が主体であり、活性汚泥法に代表される生物学的処理法が一般に用いられてきた。しかし近年になって湖沼等の閉鎖性水域では富栄養化が大きな問題となっており、この原因となる窒素およびリンの除去が重要となってきた。そのため有機物に加えて窒素およびリンを除去できる処理法が活性汚泥法の改良法として開発されてきており、代表的な方法としてＡ2 Ｏ法（嫌気−無酸素−好気法）、回分式活性汚泥法、間欠曝気式活性汚泥法（以下、間欠曝気法と略称する）等があげられる。これらの方法では、微生物が好気条件、嫌気条件に交互におかれ、有機物、窒素およびリンの除去がなされるのである。
【０００３】
ここで、窒素およびリン除去を目的とした下水処理について、その原理を簡単に述べておく。下水中の有機物は活性汚泥を構成する微生物の食物となり分解除去される。窒素は好気性の条件下で硝化菌の働きによりＮＨ4 −Ｎ（アンモニア性窒素）がＮＯ3 −Ｎ（硝酸性窒素）に酸化され、ついで嫌気性の条件下で脱窒菌の働きによりＮＯ3 −ＮがＮ2 （窒素ガス）に還元されて除去される。硝化・脱窒の関係を整理すると表１のようになる。
【０００４】
【表１】
0003735952.tif 000002
リンは曝気槽の運転条件を好気性、嫌気性に交互に変えることにより、細胞内にリンを多量に蓄積する性質を持つ活性汚泥を作りだし、この活性汚泥を利用して除去するのである。即ち、この活性汚泥は嫌気性条件でリンを放出し、好気性条件でリンを吸収する性質があるため、好気性条件でリンの吸収を行い、リンを多量に吸収した活性汚泥を余剰汚泥として処理系から除くことにより脱リンを行う。この関係は表２のように整理できる。
【０００５】
【表２】
0003735952.tif 000003
このように窒素およびリン除去においては好気性、嫌気性の２条件が不可欠であるが、厳密には脱窒のための嫌気性条件と脱リンのための嫌気性条件は異なっており、間欠曝気法では脱窒が終了し槽内にＮＯ3 −Ｎに起因する酸素分子が無くなった後で活性汚泥からのリンの放出がおこり、これが次の曝気工程におけるリンの吸収につながっている。
【０００６】
間欠曝気法は好気条件、嫌気条件の比率を時間的に設定でき、しかも既存の施設にも比較的容易に適用できることから注目されている方法であり、本発明者らは従来の間欠曝気法を大幅に改善する方法として、排水が流入する第１曝気槽と、この第１曝気槽に直列に連結した第２曝気槽の二つの曝気槽を用い、その後に最終沈澱池を設けた装置と、その制御方法（以下、２槽式間欠曝気法とする）を特開平６─５５１９０号により開示している。
【０００７】
以下にその概要を図３と図４（ａ）、（ｂ）を参照して説明する。
図３は特開平６─５５１９０号に記載の間欠曝気法および制御システムを説明するための要部構成を示す模式図であり、図３では、水および空気の経路を実線の矢印、制御信号系統を点線の矢印で表してあり、この装置は主として、下水１が流入し活性汚泥によって有機物、窒素およびリンが除去される第１曝気槽２ａと第２曝気槽２ｂ、重力沈降によって活性汚泥が分離され処理水３が得られる最終沈澱池４、沈降した活性汚泥を第１曝気槽２ａに返送する返送汚泥ポンプ５から構成してある。
【０００８】
第１曝気槽２ａと第２曝気槽２ｂの容積比はおよそ１：１であり、処理水の滞留時間の合計は最終沈澱池４も含めて１６〜３２時間である。
制御系は第１曝気槽２ａ内の酸化還元電位を測定する第１ＯＲＰ計６ａ、第２曝気槽２ｂ内の酸化還元電位を測定する第２ＯＲＰ計６ｂ、それらの値に基づいて第１曝気ブロワ７ａ、第２曝気ブロワ７ｂ、第１攪拌ポンプ８ａ、第２攪拌ポンプ８ｂへの制御信号を出力する制御装置９からなっている。
【０００９】
このような装置系における運転制御の基本的な考え方は、排水が流入する第１曝気槽２ａと、この第１曝気槽２ａに直列に連結した第２曝気槽２ｂの二つの曝気槽を用い、第１曝気槽２ａで硝化、脱窒を一定時間に制御することにより、確実にリン放出時間を確保し、第２曝気槽２ｂでは硝化、脱窒を行うとともに、リン放出を防止しつつ制御の１周期を所定の時間に維持し、高い窒素、リン除去率を得ることである。
【００１０】
具体的な方法を、制御に伴うＯＲＰの変化とともに、図４（ａ）、（ｂ）を併用参照して説明する。図４（ａ）、（ｂ）は、制御を実施中に、任意のタイミングで曝気開始時間を零点として、時間の経過に伴うＯＲＰの変化を示したものであり、図４（ａ）は第１曝気槽２ａのＯＲＰ、（ｂ）は第２曝気槽２ｂのＯＲＰのそれぞれの経過時間に対する関係線図である。
【００１１】
はじめに第１曝気槽２ａの制御法を説明すると、硝化とリン吸収を行う曝気時間をＴe 、脱窒時間をＴf とし、Ｔe とＴf の和である時間Ｔg があらかじめ設定した時間ＴgSと一致するように、曝気時間Ｔe を調節する。
ここで第１ＯＲＰ計６ａのＯＲＰの変化を見ると、脱窒終了後に屈曲点Ａが出現しており、Ａを検出することによって時間Ｔg を測定し、ＴgSとＴg の差に基づいて曝気時間Ｔe を調節するのである。その結果、後述のように１周期はほぼＴdS時間に維持されているため、リン放出時間がＴdS−ＴgSとして確保されることになる。
【００１２】
第２曝気槽２ｂの制御法を説明すると、硝化とリン吸収を行う曝気時間をＴb 、脱窒が進行する攪拌時間をＴc とし、Ｔb とＴc の和である時間Ｔd があらかじめ設定した時間ＴdSと一致するように、曝気時間Ｔb を調節し、併せて時間Ｔd 後１周期が終了したとして、第１曝気槽２ａ、第２曝気槽２ｂ同時に曝気状態に復帰させる。これは、第２ＯＲＰ計６ｂのＯＲＰの変化から屈曲点Ｂを検出して時間Ｔd を測定し、ＴdSとＴd の差に基づいて曝気時間Ｔb を調節することにより行う。
【００１３】
この結果、脱窒が終了すると直ちに曝気状態となるため、第２曝気槽２ｂにおいてリンが放出されず、高い窒素、リン除去率が得られる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
以上、本発明者らが特開平６─５５１９０号公報に記載の２槽式間欠曝気法について説明した。本方式は窒素およびリンの除去率が高く安定性も良いが、ＯＲＰ計の信号を制御に利用しているため、このセンサを良好な状態に維持管理するために、ＯＲＰ計の洗浄を１〜４週間に１回というかなりの高頻度で行う必要があり、例えば、管理者が常駐していない処理場に適用する場合には問題があることが、本発明者らのその後の研究で判明した。
【００１５】
本発明は上述の点に鑑みてなされたものであり、その目的は制御用のＯＲＰセンサを不要とし、なおかつ安定した窒素、リン除去を示す２槽式間欠曝気法による下水処理プロセスの制御方法を提供することにある。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、本発明の２槽式間欠曝気法の運転制御は次のようにして行う。２槽式間欠曝気法では、従来の技術で述べたように、各処理サイクルの曝気時間の設定および１サイクル時間の決定を各曝気槽に設置されたＯＲＰ計の信号を利用して適切な時間設定を行って、
従来の制御方法で装置を運転する。そして、処理が良好に行われている期間の入力層を流入側の条件、出力層を第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間としてニューラルネットワークを構築、学習させる。そしてこの構築したニューラルネットワークに基づき、第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間を設定する。
ここで、覚えさせる例を収集する期間は、従来方法通りＯＲＰ計は必要であるが、ニューラルネットワークが構築された後はＯＲＰ計が不要となる。
【００１７】
また、ニューラルネットワークとは、簡単に述べると人間の脳の神経細胞のニューロンをモデル化したものを接続したネットワークであり、様々な例を入れるとそれぞれのニューロン間での重み付けが決まり、徐々にその例を覚えていき、似た例を入力すると前の例と同じ答えを導き出すような演算処理を行うものである。
【００１８】
２槽式間欠曝気法では、上述の通り、各処理サイクルの曝気時間の設定および１サイクル時間の決定を各曝気槽に設置されたＯＲＰ計の信号を利用して適切な時間設定を行っているが、この曝気時間および１サイクル時間に影響を及ぼす主な因子は、流入流量および水温であり、これらの因子の変化に伴い各時間設定も様々に変化する。
【００１９】
そこで本発明の第１の方法では、まず、処理装置の排水の流入系に連続測定が可能な流量計および水温計を設置しておき、過去の処理が良好な状態で進行していた期間の様々なデータを学習例として、第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間と、その時の流入流量および水温のデータを上述したニューラルネットワークの例として覚えさせておく。この覚えさせたニューラルネットワークを使用すれば、ある流入流量および水温を入力すると、適切な各曝気槽の曝気時間および１サイクル時間を決定することができる。
【００２０】
第２の方法は、まず、処理装置の排水の流入系に連続測定が可能な流量計および水温計を設置しておき、またあらかじめ流入流量および水温の基準値を設定しておき、従来の制御方法で装置を運転する。そして、処理が良好に行われている期間の流入流量および水温の測定値とそれぞれの基準値との差を求め、第１曝気槽、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間と、その時の流入流量および水温の測定値と基準値との差のデータを学習例として利用し、入力層を流入流量および水温の測定値と基準値との差、出力層を第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間としてニューラルネットワークを構築、学習させる。そしてこの構築したニューラルネットワークに基づき、第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間を設定する。
【００２１】
第３の方法は、まず、処理装置の排水の流入系に連続測定が可能な流量計および水温計を設置しておき、またあらかじめ流入流量および水温の基準値を設定しておき、従来の制御方法で装置を運転する。そして、処理が良好に行われている期間の流入流量および水温の測定値とそれぞれの基準値との比を求め、第１曝気槽、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間と、その時の流入流量および水温の測定値と基準値との比のデータを学習例として利用し、入力層を流入流量および水温の測定値と基準値との比、出力層を第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間としてニューラルネットワークを構築、学習させる。そしてこの構築したニューラルネットワークに基づき、第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間を設定する。
【００２２】
以上の制御方法によれば、制御用のＯＲＰ計を不要とし、なおかつ安定した窒素、リン除去が可能となる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による制御方法の実施例を図面を参照して説明する。
はじめに、本発明の第１の方法について説明する。
図１は本発明の第１の方法が適用される２槽式間欠曝気法の装置および制御システムの要部構成を示す模式図である。図１の図３と共通する部分には同一符号を用いてあり、矢印線の扱いも図３と同じである。
【００２４】
図１において、この装置は図３に示した装置と基本的に同じであるが、異なる点は、自動的に連続測定を行うことができる流量測定装置１０と自動的に連続測定を行うことができる水温測定装置１１を備えていることにある。
第１の方法は、まず、従来の技術で述べた制御方法で装置を運転し、各成分の除去が良好な状態で進行している期間、例えば目標とする処理水質がＢＯＤ１０ｍｇ／Ｌ、全窒素１０ｍｇ／Ｌ、全リン１ｍｇ／Ｌ以下の場合、目標以下の処理水質が得られている期間の各処理サイクルにおける第１曝気槽２ａ、第２曝気槽２ｂの曝気時間および１サイクル時間とその時の流入流量および水温のデータを集める。この集めたデータを学習例としてニューラルネットワークを構築する。つぎにニューラルネットワークの構築方法を説明する。ニューラルネットワークの構築には一般的によく知られた構築を支援するソフトウェアを用いる。
【００２５】
図２は構築するニューラルネットワークの概要を示す説明図であるが、ニューラルネットワークは入力層、中間層、出力層から構成され、本方法では入力層を流入流量および水温、出力層を第１曝気槽２ａの曝気時間、第２曝気槽２ｂの曝気時間および１サイクル時間とする。
これに上述した様々な状態の学習例を入力すると、出力層が学習例と同様になるように図２の白丸で示したニューロンの間の重み付けが計算される。
【００２６】
中間層の層数とニューロン数は任意に設定することが出来るが、いくつかのパターンを設定し、出力層の学習例との差が最小となるパターンを選定すればよい。
また学習例として入力するデータ数については、水温は年間を通じて変動するので最低１年間のデータは必要であるが、データ数が多いほど精度が高くなるので多いほうが望ましい。
【００２７】
ここでニューラルネットワークの入力層に流入流量と水温を用いる理由を説明すると、流入流量および水温は第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間に影響を与える因子であり、これらの変化に伴って最適な第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間も変化する。また流入流量および水温は、通常下水処理場では常時測定監視されている項目であるので、本発明を実施する際に新たにセンサを設置する必要がないためである。
【００２８】
流入流量および水温以外に第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間に影響を与える因子については、各流入成分の濃度がある。これらの濃度は通常の排水では流入流量が多い場合には高く、少ない場合には低いことが知られているので、このうちいずれかを指標とすれば特に問題はないが、入力層に各成分の濃度を用いる場合には、新たにこれらの指標を測定するセンサを設置する必要があるため、ＯＲＰセンサを削減する効果がなくなってしまう。
【００２９】
このようにして構築したニューラルネットワークを図１の制御装置９内に持たせ、連続測定が可能な流量測定装置１０および水温測定装置１１から制御装置９に送られる流入流量の測定値Ｑおよび水温の測定値Ｔに対して、前回の処理工程における流入流量および水温をＱn-1 、Ｔn-1 として、このＱn-1 、Ｔn-1 を構築したニューラルネットワークの入力層に入力、計算させ、出力層より出力された第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間を次工程における設定値とする。
【００３０】
従って、ニューラルネットワークを構築するためのデータの収集期間については、従来どおりＯＲＰ計が必要であるが、構築後は測定した流入流量および水温によって適切な第１、第２曝気槽の曝気時間および１サイクル時間を決定することができるため、ＯＲＰ計は不要となり、維持管理の負担が軽減される。
なお、流量測定装置１０および水温測定装置１１の測定は、少なくとも制御の１周期に一度は必要であり、常時測定の場合はその平均値を用いてもよい。
【００３１】
次に本発明の第２の方法を説明する。
第２の方法は基本的に第１の方法と同様であり、構築するニューラルネットワークの入力層に用いる指標が異なるのみであるから、この点についてのみ説明する。
第２の方法では、あらかじめ流入流量および水温に基準値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそれぞれの基準値との差を求め、その差をニューラルネットワークの入力層として使用する。
【００３２】
次に本発明の第３の方法を説明する。
第３の方法についても基本的に第１の方法と同様であり、構築するニューラルネットワークの入力層に用いる指標が異なるのみであるから、この点についてのみ説明する。
第３の方法では、あらかじめ流入流量および水温に基準値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそれぞれの基準値との比を求め、その比をニューラルネットワークの入力層として使用する。
【００３３】
【発明の効果】
２槽式間欠曝気法は、窒素およびリンの除去率が高く安定性も良いが、ＯＲＰ計の信号を制御に利用しているため、このセンサを良好な状態に維持管理するためには、ＯＲＰ計の洗浄を１〜４週間に１回というかなりの高頻度で行う必要があり、例えば管理者が常駐していない処理場に適用する場合には問題がある。
【００３４】
本発明の方法は、この問題に対処するためになされたものであり、以下の利点を有する。
本発明は、あらかじめ流入側の条件と各曝気槽の曝気時間および１サイクルの処理時間の関係をニューラルネットワークによって学習させ、その学習データに基づき、各処理サイクルにおける第１曝気槽、第２曝気槽の曝気時間および１サイクルの処理時間を調節する。
【００３５】
この流入側の条件として、第１の方法は、流入流量および水温を使用する。第２の方法では、あらかじめ流入流量および水温に基準値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそれぞれの基準値との差を使用する。また、第３の方法では、あらかじめ流入流量および水温に基準値を設定しておき、測定した流入流量および水温とそれぞれの基準値との比を使用する。
【００３６】
この結果、制御用センサであるＯＲＰ計が不要となり、維持管理の負担が軽減される。また、各設定時間も適切に設定されるため、従来どうり高い窒素、リン除去率を維持することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の制御方法が適用される下水処理装置の要部構成を示す模式図。
【図２】本発明において構築されるニューラルネットワークの概要を示す説明図。
【図３】本発明者らが出願中の間欠曝気法の制御方法が適用される下水処理装置の要部構成を示す図。
【図４】本発明者らが出願中の間欠曝気法の制御方法における第１曝気槽、第２曝気槽のＯＲＰの変化を示し、（ａ）は第１曝気槽のＯＲＰ、（ｂ）は第２曝気槽のＯＲＰのそれぞれ時間経過に対する関係線図。
【符号の説明】
１…下水、２ａ…第１曝気槽、２ｂ…第２曝気槽、３…処理水、４…最終沈澱池、５…返送汚泥ポンプ、６ａ…第１ＯＲＰ計、６ｂ…第２ＯＲＰ計、７ａ…第１曝気ブロワ、７ｂ…第２曝気ブロワ、８ａ…第１攪拌ポンプ、８ｂ…第２攪拌ポンプ、９…制御装置、１０…流量測定装置、１１…水温測定装置。
【図１】
0003735952.tif 000004
【図２】
0003735952.tif 000005
【図３】
0003735952.tif 000006
【図４】
0003735952.tif 000007