＜IWA/ICA2005 報告＞
Session 2-2

Respirometry for control & monitoring石川 隆章 ＊（株）明電舎TAKAAKI ISHIKAWA ＊Meidensha Corporation
はじめに
5 月 30 日の午後に行われた Session 2-2 の概要について報告する．本セッションでは制御やモニタリングへ

すなわち OUR を指標とすることで SBR におけるEBPR システム立ち上げを容易に行うことができるという可能性が示唆された．の酸素利用速度(OUR)測定の応用に関する以下の 4 編の発表があった．

2. Monitoring biodegradation of diesel fuel inbioventing processes using in-situ respiration rate

1. Improving the start-up of an EBPR system(Korea)using OUR to control the aerobic phase length : aT. H. Lee, I. G. Byun, Y. O. Kim, I. S. Hwang and T.

simulation study(Spain)

J. ParkA. Guisasola, M. Pijuan, J.A. Baeza, J. Carrera, J.
Lafuente

石油性炭化水素は様々な経路から土壌や地表水に流入している．石油性炭化水素に汚染された土壌の修復

生物学的リン除去プロセス（Enhanced biological

技術としては，蒸気抽出，加熱脱着，焼却，土壌水洗・phosphorus removal : EBPR）はリン酸蓄積細菌が洗浄，溶媒抽出がある．しかし，これらの物理・化学多く存在する汚泥を対象としているが，リン酸蓄積細的処理は高価だが完全な汚染修復には至らない．

菌はリン除去を考えなくていいような一般的な汚泥で一方，汚染物質を分解・転換できる微生物を用いたはほとんど存在しない．それ故に，EBPR システムの生物修復技術は安価で、汚染物質を完全に無害のもの立ち上げにはこの菌の増殖のために非常に長い時間とに分解できる．近年，石油性炭化水素汚染への In-situ

高度な技術が要求される．

技術適用によるコスト削減効果が注目されている．

ここでは SBR（回分法）における EBPR システム

In-situ 技術は汚染土壌の採掘なしでその場で汚染修立ち上げに関しシミュレーションを用いて最適な手法復できる．汚染物質分解活性をもつ微生物を増殖促進を検証した．モデルには ASM（活性汚泥モデル）2dさせるためには、土壌に酸素を供給する bioventingを用いた．

が有効である．

今回の検証においてリン酸塩濃度と OUR との関係

本論文では，bioventing 実験用の土壌カラムを連に着目したところ，OUR の測定により曝気時におけ続，間欠(６時間通気/６時間休止)の２系列に分け，そるリン酸塩濃度の減少し始めるタイミングを把握できれぞれ TPH（全石油性炭水化物）8000mg/kg-土壌をることがわかった．このタイミングに合わせて曝気時含んだ 5kg の土壌で行った．栄養素は C:N:P =間間隔を操作して槽内のリン酸塩濃度を維持すること100:10:1 の濃度比のものを加えた．TPH の生分解速で，従属栄養細菌中のリン酸蓄積細菌の割合を 95%ま度は，ディーゼル燃料の生分解過程での酸素消費モニで高め，さらに最終的に汚泥中のリン酸蓄積細菌の菌タリングにより求めた呼吸速度式から計算した．

体量を 30%増加させることができた．

各系列の酸素濃度変化から，ディーゼル燃料の生分解速度は３０日までは増加し，それ以降は減少した．

respiration and sheduling control (Slovenia)

これはディーゼル燃料の生分解性成分が微生物により

S. Gerksie, D. Vrecko, N. Hvala

３０日の間に除去されたからだと思われる．
また，間欠 venting での TPH 除去は連続のそれよDO 指示値と送風量の信号を元にして呼吸速度のオンりもやや高く，間欠エアレーションは土壌のディーゼ

ライン予測を行うモデルベースド理論の効果についての

ル燃料を生分解するのに，連続のそれよりも効率的で報告である．DO 制御における最大の外乱は呼吸であるコストがかからないことが示唆された．とみなせるので，呼吸速度を即時に同定できると効果的

In situ 呼吸速度に基づき計算された生分解速度かな制御ができることになる．そこで呼吸速度の変動を見ら予想した TPH 濃度は，実測値とよく一致した．こ込んだパラメータスケジューリング PI 制御を提案した．

れらの結果より，呼吸速度のオンライン測定システム

スケジュール制御のために，曝気プロセスの（もともとを石油汚染土壌の生物修復としての bioventing プロ非線形な）動力学モデルを局所線形化して計算を行った．

セスに応用できることが示唆された．

PI 制御パラメータのスケジューリングには，その計算に基づき呼吸速度を予測する「ソフトセンサー」を使用し3. Automatic detection of exogenous respiration

た．シミュレーションソフトウェア COST によるベンチ

end-point

マークに加えてパイロットプラント実験でも，従来の PI

usingartificialneuralnetwork(Netherlands)制御との比較を行った．

I. Bisschops, H. Spanjers, K. Keesman

シミュレーションでは，PI 制御パラメータのスケジューリングに本手法を適用し安定な結果を得られた．パイ

好気性バクテリアが廃水のような生物分解性物質を受ロットプラント実験では，予想通りの結果が得られたもけ取ると，内生呼吸から外生呼吸へと代謝工程が変化すのの実践的な問題がいくつか生じた．

る．これは生物分解が完了すると逆になる．呼吸速度測使用したアルゴリズムは単純であり，工業用プログラマ

定法を使うと，呼吸速度経過グラフで，呼吸速度が変化

ブルコントローラへの組み込みにも適している．既存のを示すところを記録できる．熟練者なら呼吸が変化する

PI 制御と比べると，明確で直接的な削減効果などは期待瞬間を捉えることは難しくない．グラフ上で外生呼吸にできない．だがより効率的かつ一定の性能が見込めるの相当する面積は，短期の BOD または BOD ST とも呼ばれで，応答時間の短縮効果がカスケード制御システムなどる生物易分解性分画の分量に相当する．COD の値と併せでは役立つ．本結果を定量的に評価するにはさらに調査て，得られた BOD ST は廃水の処理性の決定に用いるこが必要である．とができる．
呼吸速度測定法は廃水のオンライン測定への適用の可能性がある．しかしながら，外生呼吸の終点の自動検出は難しい．廃水の処理性の連続測定へ向けての第一段階は，終点の自動検出を可能にすることである．
この研究では，終点の検出にニューラルネットワークの利用を調査した．この研究の結果から言えることは，外生呼吸の終点すなわち廃水サンプルの BOD ST の検出にニューラルネットワークを適用できるということである．最も重要な結論のひとつは，ニューラルネットワー
クの訓練は近似データがあれば可能な点である．いくつかのケースではニューラルネットワークは重要なミスを起こしうるが，終点が大きく違っても必ずしも BOD STは大きく違わないからである．訓練が適正であることが、信頼性のある出力を得る唯一の方法といえる．
4. Improving oxygen concentration control in
activatedsludgeprocesswith

estimationof