製品技術紹介

し尿処理への活性汚泥モデルの適用

技術・開発本部 AM 技術部〒108‑0075 東京都港区港南 1‑7‑18
TEL 03‑6830‑9055(代)
FAX 03‑5479‑8592(代)₁.

はじめに行った。また、その結果を基に、実際のし尿処活性汚泥モデル（Activated Sludge Model,

理施設である大町市クリーンプラント（長野県ASM）は、都市下水を対象にした活性汚泥に大町市）において ASM シミュレーションを実おける生物反応を数式であらわしたもので、国施し、アンモニアセンサー導入による硝化脱窒

1）

際水協会（IWA）により提唱され 、日本国内の最適化の評価を行った。

でも運転方法の最適化や、増設・改築更新時の設計検討に活性汚泥モデル（ASM）を適用した報告が多くされている

2）3）。し尿処理へのASM 適用により、アンモニアセンサー導入による硝化脱窒の最適化や、脱窒用メタノール添

₂.

対象施設

（1）大町市クリーンプラント施設概要
・処理方式：膜分離高負荷脱窒素処理方式（UFデニパックプロセス）＋高度処理加量の最適化などが期待されるが、し尿は都市・処理能力：60kL/d

下水と比較して難分解性有機物が多いため流入（2）処理フロー

水の有機物分画の見直しが必要とされてい4）

図 1 に生物処理工程の処理フローを示す。

る 。本報告では、流入水について易分解性有アンモニアセンサーを設置している反応槽部分

機物と遅分解性有機物との有機物分画を行うこ（破線部分）を ASM 適用対象とし、後段の生とで、し尿処理への ASM 適用について検討を物処理水槽は検討対象外とした。

図₁

処理フロー

39

JEFMA No.68［2020.3］

₃.

アンモニアセンサー（図 2）

大幅に離れていた。反応槽好気部内での嫌気ゾ

アンモニアセンサーとして（株）堀場アドバーンの存在が確認されたため、反応槽好気部をンスドテクノの工業用アンモニア態窒素計嫌気ゾーン（N‑A）と好気ゾーン（N‑O）にHC‑200NH を使用した。

分割した。

既往の報告事例 5） より、アンモニアセンサ⑵

シミュレーション条件

ー値と分析値はおよそ一致しているため、アンシミュレーションは、水温：35℃、MLSS：

モニアセンサーの適用が可能であることは確認

10,000mg/L、12,000mg/L、15,000mg/L の 3している。

条件、N‑O の NH4‑N：0.7 〜 10mg/L、各水量
はし尿 1.26m3/h、浄化槽汚泥 0.62m3/h、硝化循環液量 41m3/h（硝化液循環比：21.8）で実施した。さらに、将来的に浄化槽汚泥の割合が増加した場合を想定した検討を行った。
⑶

原水分画、パラメーター
前処理後のし尿と浄化槽汚泥の混合物を流入水とした。ASM シミュレーション実施時の流入水の水質を CODCr：15,000 〜 15,900mg/L、
T‑N：1,500 〜 1,920mg/L、NH4‑N：773 〜
図2

アンモニアセンサー

816mg/L に設定した。また、都市下水の有機物分画として採用されている酸素利用速度法 4）₄.

し 尿処理への ASM シミュレーション適用

により、流入水の易分解性有機物（Ss）と遅分検証

解性有機物（Xs）の比率を Ss/Xs=0.57 と求め

4-1.
⑴

ASM シミュレーション条件

た。浄化槽汚泥の Ss は観察されなかったためSs/Xs=0.01 とした。

プロセスモデル各種パラメーターは ASM2d のデフォルト値

ASM シミュレーションを行うプロセスモデ
ル（処理フロー）を図 3 に示す。反応槽の容を使用した。

量は実際の水槽容量と等しく設定した。予備検討にて反応槽好気部を 1 槽としてシミュレーシ

4-2.

ョンを実施したところ、パラメーターを調整し⑴ても実際の処理結果とシミュレーション結果は

図340

ASM シミュレーション結果
シミュレーション結果の妥当性の確認

実測結果と計算結果を図 4 に示す。

ASM シミュレーションプロセスモデル

製品技術紹介

N-A槽（シミュレーション結果）
N-O槽（シミュレーション結果）
処理水（シミュレーション結果）
反応槽好気部（測定値）
処理水（測定値）の NH4‑N+NO3‑N を最少とする N‑O の NH4‑N
最適値：3 〜 5mg/L が存在した。また、MLSSが高くなると N‑O の NH4‑N+NO3‑N が低くなる傾向にあった。
水 温 3 5 ℃、M L S S：15,0 0 0 m g / L 、N ‑ O 槽
NH4‑N 設定値：4mg/L の条件での各工程の N濃度のシミュレーション結果を図 6 に示す。反応槽嫌気部→ N‑A 槽の減少は、N‑A 槽と N‑O
槽の内部循環による脱窒および希釈の効果、
N‑A 槽→ N‑O 槽の減少は、N‑O 槽の DO が 0.1〜 0.2mg/L と低いことによる N‑O 槽での硝化脱窒同時進行による効果であると考えられる。
⑶

浄化槽汚泥比率の検討
シミュレーション結果を図 7 に示す。N‑O

N03-NNH4-N

図4 実機データとシミュレーション結果の比較
N‑O 槽と処理水（膜透過水）の NH4‑N および NO3‑N の測定値はシミュレーション結果とおおよそ合致していた。この結果から、し尿処理にも ASM シミュレーションの適用が妥当であると判断できた。
図6

反応槽好気部好気ゾーンの運転条件の検討

各工程の N 濃度

シミュレーション結果を図 5 に示す。N-O
浄化槽汚泥 33%
浄化槽汚泥 50%
浄化槽汚泥 67%
浄化槽汚泥 100%

N-O槽NH4-N+NO3-N（mg/L）⑵

N-O槽NH4-N（mg/L）

図5

NH4-N最適値の検討

図7

浄化槽汚泥比率の検討

41

JEFMA No.68［2020.3］の NH4-N+NO3‑N を最少とする N‑O の NH4‑N【謝辞】

最適値が存在した。浄化槽汚泥比率が高まる

本報告掲載の調査内容にご協力いただいた大と、N‑O の NH4‑N 最適値が低くなる傾向にあ町市クリーンプラントならびに関係者各位に深った。浄化槽汚泥の受け入れ比率に応じた最適

く感謝の意を表します。

運転条件を ASM シミュレーションにより確認することが可能であった。

【参考文献】
1）Henze, M., Gujer, W., Mino, T., and van

4-3. ASM シミュレーション結果に基づくア

Loosdrecht:Activated sludge model ASM1,ンモニアセンサーを用いた運転

ASM2, ASM2d and ASM3, IWA scientific

ASM シミュレーション結果を踏まえて、反応槽好気ゾーンの NH4‑N：4mg/L を目安に投入量や空気量を調整する運転により、アンモニアセンサー導入後は後段の生物処理槽脱窒用メタノール使用量が導入前の 32% となり、大幅に削減することができた。

and technical reports No.9, IWA Publishing,London（2000）
2）下水道新技術推進機構 : 活性汚泥モデル利活用マニュアル（2010）
3）蒲池一将，本間康弘，鈴村悟 : アンモニアセンサーを使用した空気量制御運転の活性汚泥モデルによる最適化，環境システム計測制

5.

おわりに・UF デニパックプロセス反応槽を対象として

4）
味埜俊監訳 : 活性汚泥モデル，環境新聞社，

ASM シミュレーションを行い、流入水につ（2005）

いて易分解性有機物と遅分解性有機物との有5）本間康弘 : 第 39 回全国都市清掃研究・事

機物分画を行うことで、し尿処理への ASMシミュレーションの適用が可能であることを確認した。
・反応槽好気部の NH4‑N+NO3‑N を最少とする反応槽好気部 NH4‑N 最適値が存在した。
ASM シミュレーションの適用により、アンモニアセンサー導入による硝化脱窒の最適化やアンモニアセンサーによる空気量制御の最適化が可能であることが示された。
・将来想定される浄化槽汚泥比率増加について、浄化槽汚泥比率が高まると反応槽好気部
最適 NH4‑N 設定値が低くなることを ASM
シミュレーションにより確認できた。
・アンモニアセンサー導入後は、生物学的窒素除去処理の安定化により、脱窒用メタノール使用量を導入前の 32% に削減することができた。

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御学会誌，Vol.20，No.2/3，pp.3‑10（2015）

例発表会講演集 p.308‑310（2018）