JFE 技報 No. 14（2006 年 11 月）p. 65–70

下水処理プロセス運転管理シミュレータの開発
Development of a Simulator for the Operation Managementof Sewage Treatment Processes
周藤孝雄 SUDO Takao

大橋一聡

OHASHI Kazutoshi JFE エンジニアリング

JFE 技研小野俊郎

ONO Toshio

アクア・バイオ・ケミカル研究部

JFE 環境サービス

主任研究員（課長）水エンジニアリング事業部

水システム技術部第一技術室

津雲出事業所長

要旨
下水処理プロセスの運転管理を定量的，合理的に検証するシステムが求められている。筆者らは，実処理場を対象として，一年を通じて使えるパラメータと流入水質の推定式を実装し，処理場運転管理者の利用に適したシミュレータを開発した。本シミュレータを用いて実施設の運転操作条件を解析・検討し，通常運転時の計算結果（処理水質や処理プロファイル）と測定値との適合性を検証し，シミュレータの妥当性を実証した。また，本シミュレータを用いて新たに増設された高度処理施設をスムーズに立上げ，運転管理に本シミュレータを用いる有効性を実証した。さらには，反応タンクの運転方法の最適化を図ることで，処理水の窒素濃度低下と送風量削減の可能性があることを見出した。

Abstract:
A new simulator which verifies the operation management of sewage treatment processes is requested by users
to evaluate the performance quantitatively and rationally. Model parameters which can used throughout the year
and an estimating formula of influent quality have been introduced to the simulator to be easily adopted at actual
sewage treatment plants. Comparison of simulation results and sample data under normal operation conditions theadaptability and the validity of the simulator. A new advanced treatment plant has been successfully started bypredicting operation conditions by the simulator. Furthermore, the reduction of nitrogen concentration and theenergy consumption of blowers can be achieved by optimizing the operating method of reaction tanks.

ギー化が一層求められている。また，下水処理施設の運営

1. はじめにに関して，従来より地方自治体の職員が行っていたが，指定管理者制度や包括的民間委託制度の導入が始まりつつあ

下水処理の代表的プロセスである活性汚泥法は，適正な運転条件下では，有機物だけでなく富栄養化の原因物質で1）

り ，これを受託する民間業者としては処理場の運営を合理的・論理的に行える手法の確立が望まれている。

ある窒素（N），リン（P）も除去できるという優れた特色

一方，長年ブラックボックスとして扱われていた活性汚を有している。しかし，活性汚泥の挙動については，生物泥による生物反応の数式化は，コンピュータ演算処理能力反応であるためメカニズムが複雑であり，これまでブラッの 増 大 にともない，近 年 急 速 な 進 化をし，国 際 水 協 会クボックスとして扱わざるをえず，送風量や返送汚泥量，（IWA）の活性汚泥モデル（ASM） が事実上の標準モデル

汚泥引抜量などの運転操作因子がプロセスに与える影響をとなっている。これを適用したシミュレーション技術／ソ

定量的に判断することができなかった。そのため，これまフトが市販されつつあるが，処理場の運転管理者の利用に2）での下水処理場の設計・運転管理では主に経験則に基づい適したマンマシンインターフェースが優れ，パラメータのて余裕幅を持った施設設計や運転管理を行わざるをえず，オートチューニング機能を備えたシミュレータの開発が望

コスト削減や省エネルギー化には限界があった。

まれている。

これに対し，昨今の公共工事費の低減や運転経費の節減，筆者らは，ASM を適用したシミュレーション技術／ソフ

CO2 排出量の削減などの必要性を受けて，下水処理場の設トの開発を手掛けてきた。本報では，処理場の運転管理者

計・運転管理では建設費の削減，運転の合理化・省エネルの利用に適した下水処理プロセス運転管理シミュレータに− 65 −

下水処理プロセス運転管理シミュレータの開発

Table 1

ついて紹介し，実処理場にて本シミュレータを用いた運転

Volume of reactor(m3)を行い，計算結果の妥当性と本シミュレータの有用性を実Total volume of reactor

証したので述べる。

2. シミュレータの紹介
2.1

従来のシミュレータ

Volume of each cell

下水処理施設の設計・運転管理への適用のためのシミュ3）

レータが市販されつつある 。これらは，下水処理施設の設計・運転管理の実務に精通し，かつシミュレータや ASM

5 120
1st cell

0 490

2nd cell

0 750

3rd cell0 750

4th cell0 790

5th cell0 790

6th cell0 790

7th cell0 760の知識を持つ技術者が下水処理施設の設計・運転管理の検討を行うためのツールとして有意義であった。しかし，下レーション計算を行うことができる。また，反応タンクの水処理施設の設計・運転管理の実務でシミュレータを用い複数区画に流入水を分けて注入させたり（ステップ流入るにはなお，以下のような課題があるのが実状である。

化），各区画への送風の有無や送風量を変更させてシミュ（1）「シミュレータ」の専門知識を持たない人が扱う場合がレーション計算を行うことができる。なお，本シミュレー

多く，パラメータのチューニング（調整）やプロセス

タでは，最終沈殿池の汚泥滞留部での生物反応も考慮したモデルの構築を必要とする汎用シミュレータでは，一計算を行っている。
本シミュレータの特長は以下のとおりである。

般的なユーザが機能を扱いきれない。
（2） 処理場で通常測定される流入水質（5 項目）に対して，（1） 一年を通じて使えるようにチューニングしたパラメー

計算に要する流入水質は 18 項目と多い。そのため，タのセットを実装した（64 個中 14 個を調整・固定）。

シミュレータに入力する流入水質を測定値より適正にそのため，ユーザがモデルパラメータの再調整を行わずに，一年を通じたシミュレーション計算を行うこと設定（推定）できる必要がある。

2.2ができる。

本シミュレータの特長（2） 処理場の分析データ（5 種類）から，ソフトに入力す

本シミュレータが対象とした雲出川左岸浄化センターは，る必要のある流入水質（18 種類）を季節・流入変動の標準活性汚泥法による処理系列（3 池），擬似嫌気好気法に要素を加味して推定する式を構築した。そのため，よる処理系列（2 池）と，新たに増設された嫌気（anaerobic）-ユーザが日常の測定データだけを用いてシミュレー無酸素（anoxic）- 好気（oxic）法による高度処理系列（2ション計算を行うことができる。

池）から構成されている。本シミュレータは，その中の「高（3）わかりやすいマンマシンインターフェース（Fig. 1）と，度処理系列」を対象に開発した「運転管理支援ソフト」で実用的な計算速度を発揮できるモデルを実装した。そあ る。 高 度 処 理 系 列 の 1 池 当 り の 反 応 タ ン ク 容 積 はのため，ユーザはストレスなく短時間でシミュレーショ

35 120 m で，隔壁によって 7 区画に分割されており，7 区ン計算を行うことができる。なお，CPU が Pentium M，画が直列に並んだ構造となっている（Table 1）。また，堰CPU クロックが 1.7 MHz，物理メモリが 768 MB の市により反応タンクの複数区画に流入水を分けて注入させる

販ノートパソコンを用いた場合，30 日分の計算に要す（ステップ流入）ことができる構造となっている。7 区画のすべてに水中エアレータが設置されているので，すべての区画で曝気することができる。処理場全体の流入水量は約
3

320 000 m /d で，現在はその約 2/3（13 000〜14 000 m /d）が高度処理系列で処理されている。
本シミュレータは，汎用パーソナルコンピュータ（PC）上で 使 用できる。活 性 汚 泥 モデルには，国際 水 協 会の4）ASM2d を用いて，積分方法は Runge-Kutta 法にて計算を行うこととしている。
本シミュレータでは，最初沈殿池の越流水質を反応タンクへの流入水質（以下，流入水質）として入力する。流入条件（反応タンクへの流入水量，流入水質，水温），運転操作条件（硝化液循環量，返送汚泥量，余剰汚泥引抜量，送風量）の変動（時間変動，日変動）を考慮してシミュ
JFE 技報 No. 14（2006 年 11 月）− 66 −

Fig. 1

Sample of graphical user interface下水処理プロセス運転管理シミュレータの開発

Table 3

る時間は約 3 min であった。

3. 実施設でのシミュレータの適合性調査
3.1

Comparison between calculated and measured valuesof effluent, and MLSS of aeration tank (Simulationabout usual operation)(mg/l)

通常運転における処理状況の把握

CalculatedMeasuredBOD

22

本シミュレータを実務で利用するには，シミュレーショSS1.81.6

ン計算結果の妥当性を検証しておくことが必要である。そT-N

7.37.9のため，通常運転時のデータを用いてシミュレーション計

NH4-N

0.10.1

算を行い，予測計算結果と実績値を比較し，シミュレー

NO3-N

6.96.6

ション計算結果の妥当性を検証した。

T-P

1.00.6

入力データを Table 2 に示す。流入水質として用いた

PO4-P

0.90.5

データは，生物学的酸素要求量（BOD），過マンガン酸カMLSS

2 130

1 920量，流入水質）および運転操作条件（硝化液循環量，返送汚泥量，余剰汚泥引抜量，送風量）については時間変動を考慮し，反応タンク水温については時間変動がないものとしてシミュレーション計算を行った。なお，リン除去のための凝集剤の添加は行われていなかった。
予測計算結果と実績値を比較したところ，処理水の有機NO3-N(mg/l)

全リン（T-P），浮遊物質（SS）である。流入条件（流入水NH4-N(mg/l)，全窒素（T-N），リウムによる化学的酸素要求量（CODMn）

測値とほぼ一致しており（Table 3），一回の比較ではあるが，シミュレーション計算結果は処理実績を良好に表現できた。ここで，処理水の BOD の計算値は，生物分解性有PO4-P(mg/l)

物，窒素，リン濃度，および MLSS 濃度の予測計算値は実302420Calculated

18 219.1 11 9.4

10126.6 107.0
3.9

1.3 3.7 0.1 0.5 0.1 0.1 0.8 0.601086420

Calculated

6.9 6.7 6.9 6.6

Measured

5.8 5.4
3.6

0.2 0.0

0.0 0.0 0.0

2.41.7

1.3 0.715Calculated

8.44.9

6.4 6.3

機物濃度とアンモニア性窒素（NH4-N）の硝化にともなう

1.3AaAoAoInfluent 1st cell 2nd cell 3rd cellFig. 2

また，計算結果が示す反応タンク各区画における成分濃Measured

3.1 4.93.02.60

酸素要求量を含んだ値である。

2.1 2.20.4

1411105

MeasuredOx
4th cellOx
5th cell

0.9 1.0 0.9 0.0 0.9 0.5

Ox
6th cell

2.20.7Ox
Return
7th cell Effluent sludge

The profile of water quarity in each cell

度変化のプロファイル（Fig. 2）は実測のプロファイルと良く一致しており，各反応タンクでの反応の状況を良好に表ション計算結果は妥当であったといえる。
なお，送風量を 5％増加させると処理水の全窒素濃度の現できた。以上より，通常運転データを用いた本シミュレー

計 算 値 は 0.2 mg/l 上 昇 し た（ 硝 酸 性 窒 素（NO3-N） がTable 2

Input data of simulation about usual operation0.4 mg/l 上昇）。また，送風量を 5％減少させるとアンモニア性窒素（NH4-N）が 0.5 mg/l 上昇し，アンモニア性窒素

1st cellAa

2nd to 3rd cellAo

4th to 7th cellOx

これより，窒素除去を安定して行うことができる量の空気(m3/d)

7 500がおおむね供給されていることが分かった。

3(m /d)9 600

Return sludge flow3(m /d)3 000

Excess sludge flow(m3/d)

96

323 800

条件下での処理状況を，通常の処理状況や経験則に基づい(°C)

20て定量的に予測することは，極めて困難である。そのため，

BOD

140

過去に運転を経験していない新しい仕様の増設施設の立上

CODMn

70

げ運転は，運転管理者にとって非常に不安であり，事前にT-N

30

シミュレーション解析を行い，運転操作手順を論理的に計

T-P

4.2

画できることは有効である。そこで，シミュレーション解SS54

析を行い，結果に基づいて選定した運転方法を増設系列のOperation
Influent flow
Circuration flow

Air flow(Nm /d)Temperature

Influent quality(Daily average)

Aa: Anaerobic
Ao: Anoxic
Ox: Oxic(mg/l)の酸化反応（硝化反応）が不安定になることが分かった。

3.2

増設系列の立上げ運転方法の検討・実証

変動の大きい処理状況あるいは通常実施していない運転立上げに適用した。さらに，処理水質の予測計算値と実績値を比較して，シミュレーション解析結果の有効性・妥当− 67 −

JFE 技報 No. 14（2006 年 11 月）

下水処理プロセス運転管理シミュレータの開発

Table 5性を検証した。
シミュレーションにより，処理水質を満足する反応タンComparison between calculated and measured valuesof effluent, and MLSS of aeration tank (Simulationabout start-up operation of enlargement)

クの嫌気・好気配列パターンとして，反応タンク 7 区画の(mg/l)

うちの第 3，4，6，7 区画に送気し，「嫌気（Aa）- 無酸素

After 1day

After 15days（Ao）- 好気（Ox）- 無酸素（Ao）- 好気（Ox）」（AAOOAOO）

Days*という配列で運転することとした。複数の運転条件についBODて検討し，「高度処理」を「短期間で順調に」立上げるたSS2424めに，以下の運転方法を選定した。なお，シミュレーショ

T-N

5.68.65.86.9ンを行うための流入水質データには，過去の当該時期の水NH4-N0.1

0.80.10.1

質データを用いた（Table 4）。反応タンク水温も過去の当NO3-N

5.3

6.1

5.4

4.7

Calculated

Measured

Calculated

Measured

1.2

3.8

1.7

3.4

該時期の 18°C に設定した。

T-P

0.5

0.3

0.4

0.3

ステップ 1：稼働中の高度処理系列の送風量を増やさずに

PO4-P

0.4

0.1

0.3

0.1

MLSS 濃度を 2 400 mg/l まで高めても，処理水質が悪MLSS

990

1 100

1 800

2 100化（BOD や NH4-N が上昇）する可能性は低いことが* Days after starting of continuous operation

分かった。したがって，既存系列の MLSS 濃度を事前に 2 400 mg/l まで高め，一部を増設系列の種汚泥とす液の循環と汚泥の返送を行って連続通水を開始するる。と，処理水の全窒素，全リン濃度は一時的に高くなる

ステップ 2：流入水と種汚泥を所定の比率で供給し，5 日間が，その濃度レベルは低いことが分かった（T-N 濃度かけて増設系列の反応タンクを満水にする。曝気は種は 8 mg/l 未満，T-P 濃度は 1 mg/l 未満）。したがって，汚泥供給と同時に反応タンク全 7 区画で開始する。こ硝化液の循環と汚泥の返送を行いながら送風量を適正の際に，送風量を適正に調整しないと汚泥の生物活性に調整して連続通水し，高度処理運転を開始する。連が低下することが，シミュレーション解析結果から示続通水開始から 4 日間は流入水量を 3 000 m /d として，唆された。したがって，解析結果を参考に送風量を適

次の 4 日間は 4 000 m /d，次の 3 日間は 5 000 m /d と正に調整する。

段階的に増やし，それ以降は 6 000 m /d で連続通水運

3333

ステップ 3：流入水量と送風量を適正に調整すれば，連続転する。
3通水開始直後でも処理水質が悪化（BOD や NH4-N が連続通水開始 1 日後（流入水量 3 000 m /d）および同 15上昇）する可能性は低いことが分かった。また，硝化日後（流入水量を 6 000 m /d に増やして 4 日後）の処理水

3の有機物，窒素，リン濃度は処理目標値よりも低く，シミュ
レーション解析結果から予測されたとおり，連続通水開始
Table 4

Input data of simulation about start-up operation ofenlargement

初期から安定して高度処理が行われていた（Table 5）。また，予測計算結果と実績値を比較したところ，処理水の有

1st cellAa

2nd cellAo

3rd to 4th cellOx

5th cellAo

6th to 7th cell

Ox転という過去に経験のない非定常的な処理状況の予測シ(m3/d)

6 000

ミュレーションにおいても，その解析結果は妥当であった

Circuration flow3(m /d)8 300といえる。また，運転管理の実務に本シミュレータを用い

Return sludge flow

(m3/d)

2 200

ることの有効性を示すことができた。

Excess sludge flow3(m /d)72

3

25 000(°C)

18Operation of each cell

Influent flow

Air flow(Nm /d)Temperature

Influent quality(Daily average)(mg/l)

機物，窒素，リン，MLSS の予測計算値は実測値とよく一致しており（Table 5），シミュレーション計算結果は処理実績を良好に表現できた。以上より，増設施設の立上げ運4. 省エネルギー・高度処理化へのシミュレータ適用の有用性調査

BOD

100

CODMn60

現在，本処理場は処理目標値を満足しているが，機器のT-N

27増設･増強やエネルギー投入量の増加（送風量の増加）なT-P

3.4

しに処理水の汚濁成分濃度を下げられれば，環境負荷の低SS55減，処理の安定化を図ることができるため有益である。

Aa: Anaerobic
Ao: Anoxic
Ox: Oxic
JFE 技報 No. 14（2006 年 11 月）

そこで，現有の施設を利用した運転条件の変更による処理コスト低減を目指して，シミュレーション解析による運− 68 −

下水処理プロセス運転管理シミュレータの開発

転条件の検討を行った。具体的には，反応タンク 7 区画へ

Table 7の送気を変えることで嫌気 - 無酸素 - 好気タンクの配列パ

Comparison between calculated and measured valuesof effluent, and MLSS of aeration tank (Simulationabout operation for improvement of nutrient removal)

ターンのシミュレーション解析を行い，送風量を同等もしくは減少させた上で処理水の全窒素濃度を下げられる配列について検討した。
本検討事例では，高度処理系列を対象に検討を行った。
検討した構成は嫌気 - 無酸素 - 好気 - 無酸素 - 好気という配列（AAOOAOO），比較対照の構成は嫌気 - 無酸素 - 好気という現在の配列（計画設計時の構成：AAAOOOO）とした。

Contrasted

Examined(%)

97

94

BOD(mg/l)

5.4

5.4

T-N(mg/l)

7.4

6.6

NH4-N(mg/l)

0.6

0.7

NO3-N(mg/l)

6.2

5.4

Air flow rate

T-P(mg/l)

0.3

0.3

水量，汚泥量，流入水質は Table 6 に示したとおりである。

MLSS(mg/l)

2 500

2 500

反応タンクの水温は，月平均値の最低値の 16°C に設定しAir flow rate: Air flow at simulation/ Air flow at normal operation

た。
送風量を減らし，処理水の NH4-N が 1 mg/l 以下で全窒濃度を低下させ（現構成に比べて 0.8 mg/l 低下，処理水の素濃度が最低となる時の送風量および処理水質を比較しT-N は 6.6 mg/l），かつ送風量を削減させる（基準送風量にた。好気タンクの送風量のバランスは，全送風量に対して，対して 6％減，設計時の構成に対して 3％減）ことが可能

好気タンク 1〜4 の順に 25％，25％，24％，26％となるよであることが分かった。これにより，本シミュレータにてうに設定した。表中の送風率は，データ採取時の送風量

現有施設のままで，より省エネルギー・高度処理化を行え（基準送風量）を 100％とした時の設定送風量の割合である。

ることが確認できた。

余剰汚泥引抜き量は，MLSS が 2 500 mg/l となるように調5. まとめ整した。
処理水の全窒素濃度が最低となる時の送風量および処理水質を Table 7 に示した。本検討での流入負荷は，計画負処理場運転管理者の利用に適したシミュレータを目指し，荷に対して BOD が 1.2 倍，SS が 0.7 倍，T-N が同等，T-P

実処理場を対象とした下水処理プロセス運転管理シミュが 0.8 倍であったが，検討した構成では，処理水の全窒素レータを開発した。このシミュレータは，モデルパラメータの再調整を行わず日常の測定データだけを用いて，短時間で一年を通じたシミュレーション計算を行うことができ

Table 6

Input data of simulation about operation forimprovement of nutrient removal

Operation of cell

Contrasted

Examined

1st cell

Aa

Aa

2nd cellAo

Ao

3rd cellAoOx

4th cellOx

Ox

5th cellOx

Ao

6th cellOxOx7th cell

Ox

Ox

るという特長を有している。
実施設の運転条件の検討では，通常運転および過去に経験がない非定常的な運転（増設施設の立上げ運転）の予測シミュレーション解析を行い，計算結果が妥当であることを実証した。増設施設の立上げでは，シミュレーション解析結果より選定した運転方法を適用して当初から安定した高度処理を行い，運転管理の実務に本シミュレータを用いる有効性を示した。また，反応タンク 7 区画の配列（嫌気−無酸素−好気タンクの配列）を変更することで，処理水(m3/d)

7 000の全窒素濃度の低下と送風量の削減の可能性があることを

Circuration flow3(m /d)10 000

見出した。

Return sludge flow

(m3/d)

2 800

筆者らは，運転管理の利便性の追求と環境負荷の低減のExcess sludge flow3(m /d)96

ため，引き続き，本シミュレータの発展を続けていきたい。

321 300

具体的には，運転操作量を流入水量・流入水質の変動に対(°C)

16

して，自動的に解析するシステムを構築したいと考えていBOD

140

る。

CODMn

62

Influent flow

Air flow(Nm /d)Temperature

Influent quality
T-N(Daily average) (mg/l)
T-P

29

本シミュレーションシステムを開発するにあたり，実施

3.7

設における数々の貴重なデータをご提供いただくと同時に，

SS

57

調査実験の遂行にあたっては多大なご協力をいただきまし

Aa: Anaerobic
Ao: Anoxic
Ox: Oxic

た。ご協力いただきました三重県下水道公社，ならびに，雲出川左岸浄化センターの関係諸氏の方々に深甚の謝意を− 69 −

JFE 技報 No. 14（2006 年 11 月）

下水処理プロセス運転管理シミュレータの開発

Sci. Tech. vol. 39, no. 1, 1999, p. 165–182.

表します。

参考文献
1） 国土交通省公表．性能発注の考え方に基づく民間委託のためのガイド
ライン．2001-04．
2） Henze, M.; Gujer, W.; Mino, T.; van Loosdrecht, M.C.M (IWA Task
Group on Mathematical Modelling for Design and Operation of
Biological Wastewater Treatment). Activated sludge models ASM1,ASM2, ASM2d and ASM3. Scientific and Technical Report. no. 9, IWA
Publishing, London, 2000.
3） 産業用水調査会発行．特集／活性汚泥モデルの実務への展開．用水と廃水．vol. 46，no. 10，2004．
4） Henze, M.; Gujer, W.; Mino, T.; Matsuo, T.; Wentzel, M.C.; Marais, G.v.R.;
van Loosdrecht, M.C.M. Activated sludge model No. 2d, ASM2d. Wat.

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周藤 孝雄

大橋 一聡

小野 俊郎