令和６年度 B-DASHガイドライン説明会

三菱電機(株)・（大）東京大学・（公財）愛知水と緑の公社・愛知県共同研究体

目次

１

革新的技術の概要

２

技術の概要と特徴

３

技術の評価

４

導入検討

５

問い合わせ先革新的技術の概要
技術 の背景 と 目的

分流式下水道においても、「施設老朽化」「地震などの被災」「高強度降雨の増加」により雨天時浸入水に起因する維持管理上の課題を感じている自治体が増えている。
また、下水道職員数も年々減少しており雨天時運転管理に対する熟練ノウハウの継承が課題

課題なし
43%

維持管理上の課題あり
1,681処理区
57%

雨天時浸入水に関するアンケート調査結果
分流式下水道を採用する地方公共団体回答数：2,962処理区（H30年度、国土交通省）

下水道部門の職層別職員数の推移（「人口減少下における維持管理時代の下水道経営のあり方検討会」
報告書より）

技術の概要と特徴
下水処理場における雨天時運転操作の課題

熟練操作員が雨天時運転操作で考慮している事項①浸水・溢水リスクの低減
処理場が浸水しないように…揚水量を大きく…
②放流水質の確保
放流水質（総量値）を守り、汚泥界面を低くするために揚水量を下げて…
分流式処理場

熟練操作員③処理コストの低減
電気代を使い過ぎないよう、揚水量は抑えないと…

（現状）熟練操作員の経験・予測に基づき運転操作している⇒（解決案）AIを用いて３つの課題を解析し、最適な運転操作をガイダンス処理場におけるする。
3

技術の概要と特徴
システム構成・３つの課題（「浸水・溢水リスク低減」「放流水質確保」「処理コストの削減」）を解決する運転操作を実現するため、雨天時運転ガイダンスシステムを構築し、AI技術により操作員に運転ガイダンス値と各種予測値を提示する。

システム構成図ⅰ

AI技術により操作員に運転ガイダンス値と各種予測値を提示するシステム

ⅰ
ⅱ

ⅳ

雨天時運転ガイダンスシステム

ⅱ

XRAIN：降雨データ配信サービスⅲ

場内系監視制御設備
処理場内を監視制御するシステム
本装置より処理場内データを取得する

ⅲ
ⅳ

場内系監視制御設備
処理場内を監視制御するシステム
本装置より処理場内データを取得する

4

技術の概要と特徴提供機能①流入量予測機能

幹線流量データや降雨データから処理場内に流入する流入量を予測する機能②流入渠予測機能①で得られた流入量と揚水量から水位を予測する機能③水質予測機能活性汚泥モデル（ASM）から、処理水質を予測する機能

提供機能①流入量予測機能②流入渠水位予測機能④汚泥界面予測機能

Vesilind沈殿モデルに基づき最終沈殿池の汚泥界面高さを予測する機能⑤揚水ポンプ
運転計画作成機能「水位」「コスト」「水質」といった雨天時に考慮すべき事項を目的関数とし、AI技術である多目的最適化を適用し、最適な運転操作をガイダンスする機能⑤揚水ポンプ
運転計画作成機能

水処理フローベースの提供機能図③水質予測機能④汚泥界面予測機能
5

技術の概要と特徴
本技術を用いた運転操作の改善
本技術を活用した運転操作により、経験や予想に基づいていた運転操作が不要となり、AI技術によるガイダンス＋予測値の確認により誰もが安心した運転時運転ができるようになります。

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技術の概要と特徴
雨天時運転ガイダンスシステムの演算フロー
雨天時運転ガイダンスシステムは、以下演算フローで実行します。
雨天時運転ガイダンスシステム
処理１：雨量情報取得⑤運転パターン分類技術＆多目的最適化技術②流入渠水位予測技術④汚泥界面予測技術③水質予測技術

レーダ降雨データ（XRAIN）から処理場に到達する流入量を予測する
処理2：揚水ポンプ運転ガイダンス
得られた流入量予測値や、現在値などから処理場の状態を抽出し、事前にAI（多目的最適化）により作成された最適な運転ガイダンス値を抽出する【現地計算時間の短縮】①流入量予測技術

処理3：予測値出力
各種予測値を出力する
7

技術の概要と特徴
技術の適用条件
本技術を適用するためには必要となる過去データがあるため、各要素技術ごとに「必須条件」「推奨条件」を整理

条件整理表
条件レベル 必須条件

推奨条件

要素技術
流入量予測技術

・下水処理場内流入側に水位計（流量計）がある

・下水処理場外に流量計がある
・計画処理区域図が整備されている

水質予測技術・水質に関する以下データを計測している

・「ガイドライン表2.5」に記載のデータを計測している（反応槽MLSS、DO、揚水量、水温、曝気風量、放流の全窒素・全リン・COD）

・処理方式による注意点は資料編に記載

・汚泥界面を計測している・手分析等でSVIを計測している

・中央監視制御装置に１分間隔の監視制
御データが蓄積されている・危険管理水位、非常時警戒態勢水位等の運転管理基準値が存在する。

汚泥界面予測技術
運転パターン分類技術・
多目的最適化技術

・主ポンプが手動にて運用されている※全データは１分間隔で概ね４か月以上のデータが必要（放流水質データに関しては１時間間隔）

8技術の評価技術の評価
技術の評価は「運転ガイダンス」「各予測技術」それぞれに評価を実施

第２章第４節 第１項
流入量予測技術の評価

第２章第４節 第２項
水質予測技術の評価

浸入水割合

第２章第４節 第３項
汚泥界面予測技術の評価

第２章第４節 第４項
多目的最適化技術の評価

9技術の評価技術の評価（流入予測技術）
流入量予測技術はタイムエリア法により予測を実施

浸入水割合

汚水量：晴天時汚水量から算出
雨水量：「浸入水割合（降雨量の内、汚水幹線に流入する流量）」「到達時間遅れ（その地点の降雨がどれだけの時間遅れで処理場（計測点）に到達するか）」を加味し、流入量を予測（※）浸入水割合 =

浸入水量
雨水流入高
は、浸入率=とは異なる
雨量
降雨量総量

タイムエリア法の原理図
10技術の評価技術の評価（流入予測技術）
流入量予測技術はタイムエリア法により予測を実施

流出時間（時間遅れ）

浸入水割合
阿久比8号接続点エリア
37セル
阿久比7号計測点エリア
36セル

藤江計測点エリア
82セル

阿久比3号計測点エリア
68セル
阿久比2号接続点エリア

乙川計測点エリア

32セル

68セル
阿久比1号接続点エリア
衣浦1-2接続点エリア

50セル

47セル
衣浦2-1接続点エリア

浸入水割合の一定性を確認

衣浦1-1接続点エリア

102セル

24セル
衣浦2-2接続点エリア
48セル

衣浦2-3接続点エリア
178セル

処理区域図
降雨メッシュ毎に流出時間（処理場までの到達時間）を設定

粒子フィルタによる補正

各パラメータの調整・設定方法は第３章第２節第１項に記載

エリア毎に浸入水割合（降雨量のうち幹線に流入する割合）を設定

汚水量の変動等流入予測に必要なパラメータを補正する

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技術の評価技術の評価（流入予測技術）

実証結果
基準流量超過を予測できている

評価結果：〇①NS係数：0.912 ＞0.7
流入量予測のカーブ（立ち上がり部を重視）が適正に再現できているかを表現する統計学的手法。0.7以上で良とされる

基準流量超過を予測できていない②失報率：6.3%（16例中1例） ≦ 10%
基準流量超過を予測できなかった割合を評価する指標。実証期間中に基準流量超過を予測できなかった事例
は１例のみ
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技術の評価技術の評価（水質予測技術）
水質予測技術は活性汚泥モデル（ASM）により予測を実施

例）窒素に対する収支計算構造モデル
窒素化合物に対する化学反応等が記載されており、本モデルに基づき窒素に関する量的変動（処理水質）を予測する

処理場における反応槽をモデル化し、処理水質を予測する

各パラメータの調整・設定方法は第３章第２節第２項に記載

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技術の評価技術の評価（水質予測技術）

実証結果
実測値（オレンジ）と予測値（青）COD

全期間の平均絶対誤差率[%]

COD

TN

TP

11.3

13.4

34.5

TN

TP

評価結果：△
TPのみ目標誤差率 30%以下 を達成しなかったが、水質事故までにつながるような重大な誤差ではなかったため、△とした
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技術の評価技術の評価（汚泥界面予測技術）
汚泥界面予測技術は最終沈澱池における汚泥の沈降を表現する「Vesilindモデル」を用いて汚泥界面高さを予測

最終沈殿池の構造各パラメータの調整・設定方法は第３章第２節第３項に記載

最終沈殿池の物質収支モデル（Vesilindモデル）（最終沈澱池を縦方向に“層”として分割し、汚泥の沈降を表現するモデル）

15技術の評価技術の評価（汚泥界面予測技術）

汚泥界面高（m）

実証結果

実測値カウント

予測値カウント（実測値超過時のカウント）

失報率

660%

評価結果：〇
失報率：0%（6例中0例） ≦ 10%
汚泥界面高の閾値超過を確実に予測できた
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技術の評価技術の評価（多目的最適化：運転ガイダンス）
運転ガイダンスは多目的最適化により、運転ガイダンスを作成・評価

目的関数の設定方法等は第３章第２節第４項に記載

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技術の評価技術の評価（多目的最適化：運転ガイダンス）
実証結果（例）

流域平均雨量（mm/h）

10000

70

9000

60

揚水量（m3/h）
流入量（m3/h）

8000

50

①14:00まで

7000
6000

30

4000
3000

20

2000

02022/9/23 9:00
7

水位（m）

流入量

コスト重視運転

流域平均雨量

水位重視運転実証期間においてAIガイダンスの事例と実際の運転を評価（実証期間中の全事例は資料編１．「実証結果（ガイダンス事例集）」に記載）

10

1000

5

水質重視運転

40

5000

6

実際の運転

2022/9/23 12:00

2022/9/23 15:00

2022/9/23 18:00

02022/9/23 21:00

基準水位

9/23の事例考察：
・9/23 14:00までは概ねコスト重視の運転ガイダンスを参考にした運
転実績→水位に異常なし
・9/23 14:00ごろ流入量の増加に伴いガイダンス値は揚水量増加を指示するも、オペレータは5,000m3/hをキープ（公社許可が必要な揚水量）

432⇒結果、実績水位は5.8mを超過

102022/9/23 9:00
-12022/9/23 12:00

2022/9/23 15:00

2022/9/23 18:00

2022/9/23 21:00

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技術の評価技術の評価（多目的最適化：運転ガイダンス）

運転ガイダンスの評価

評価結果：〇
各運転ガイダンスモードに対して目標値達成（雨天時制約を考慮した運転が可能）

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導入検討
導入効果の検証
今回システムで得られる導入効果を検証

革新的技術により得られる便益①年平均浸水被害軽減額

5,283千円

他機場に展開する場合の「費用対効果算出ツール」は資料編２．に記載
概算必要費用
①初期コスト
建設費47,000千円

水質モデル構築用計装センサ（初年度レンタルと想定）

2,500千円② ランニングコスト
通信費（XRAIN利用料含む）

960千円（年間）「下水道事業における費用対効果分析マニュアル」により作成② 年平均維持管理費軽減期待額
水位管理基準値超過回数の低減による職員の呼び出し回数の低減

400千円
年間４回

（参考）雨天時電力量削減による電力コストの低減
38.5kW ×1,650円/月 ×12か月

762千円

得られる便益 5,683千円 / 年20問い合わせ先
ガイドラインに対する問い合わせ

国土交通省
国土技術政策総合研究所

下水道研究部 下水道研究室〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地
TEL:029-864-3933 FAX:029-864-2817
URL: http://www.nilim.go.jp/lab/ecg/index.htm

実証技術に対する問い合わせ三菱電機(株)（大）東京大学（公財）愛知水と緑の公社
愛知県

三菱電機株式会社 社会環境事業部 社会システム第一部 第一課〒100-8310 東京都千代田区丸の内二丁目7番3号
TEL 03-3218-1156 FAX 03-3218-2893
URL https://www.mitsubishielectric.co.jp/
東京大学経営企画部 国際戦略課東京カレッジチーム〒113-8654 東京都文京区本郷7-3-1
TEL 03(3812)2111
URL https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/index.html
愛知水と緑の公社 下水道部管理課〒460-0002 名古屋市中区丸の内三丁目19-30
TEL 052-971-3045 FAX 052-971-3053
URL http://aichi-mizutomidori.or.jp/
愛知県 知多建設事務所 都市施設整備課〒475-0828 愛知県半田市瑞穂町2-2-1
TEL 0569-21-3314
URL https://www.pref.aichi.jp/21