特許 7494668 下水処理プラントの処理水質予測方法及び装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-05-27

(45)【発行日】2024-06-04

(54)【発明の名称】下水処理プラントの処理水質予測方法及び装置

(51)【国際特許分類】

   C02F 3/12 20230101AFI20240528BHJP

【ＦＩ】

C02F3/12 Z

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2020152229

(22)【出願日】2020-09-10

(65)【公開番号】P2022046280

(43)【公開日】2022-03-23

【審査請求日】2023-02-27

(73)【特許権者】

【識別番号】000004123

【氏名又は名称】ＪＦＥエンジニアリング株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002963

【氏名又は名称】弁理士法人ＭＴＳ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】冨田 洋平

(72)【発明者】

【氏名】戸村 啓二

(72)【発明者】

【氏名】江川 拓也

【審査官】田中 雅之

(56)【参考文献】

【文献】特開平０３－０８１６４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０３－１３４７０６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－０４３５６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０３２３９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０５２９８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－２１５７４３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｃ０２Ｆ ３／００－ ３／３４

Ｇ０６Ｑ ５０／００－５０／２０

Ｇ０６Ｑ ５０／２６－９９／００

Ｇ１６Ｚ ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

生物反応槽における活性汚泥画像の特徴量と最終沈殿池での固形物除去率の相関を予め機械学習して相関データベース化し、
該機械学習による相関データベースを用いて、前記生物反応槽から採取した活性汚泥画像から抽出した前記特徴量に対応する固形物除去率を求め、
求められた固形物除去率を用いて処理水質を予測することを特徴とする下水処理プラントの処理水質予測方法。

【請求項2】

前記活性汚泥画像の特徴量が、フロックサイズ、糸状菌とフロックの割合及び細かいフロックと大きなフロックの割合を含むことを特徴とする請求項１に記載の下水処理プラントの処理水質予測方法。

【請求項3】

前記固形物除去率を下水処理シミュレータに入力して処理水質を計算することを特徴とする請求項１又は２に記載の下水処理プラントの処理水質予測方法。

【請求項4】

プラント操作と最終沈殿池での固形物除去率の相関を機械学習することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の下水処理プラントの処理水質予測方法。

【請求項5】

糸状菌が繁殖した場合にＤＯ及び／又はＢＯＤ負荷の調整を行い汚泥や水質の時間変化を把握し、この把握したデータを数式化することによって将来の固形物除去率の変化を予測することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の下水処理プラントの処理水質予測方法。

【請求項6】

生物反応槽における活性汚泥画像の特徴量を求める手段と、
求められた活性汚泥画像の特徴量と最終沈殿池での固形物除去率の相関を機械学習して保存した相関データベースと、
該機械学習による相関データベースを用いて、前記生物反応槽から採取した活性汚泥画像から抽出した前記特徴量に対応する固形物除去率を求める手段と、
求められた固形物除去率を用いて処理水質を予測する手段と、
を備えたことを特徴とする下水処理プラントの処理水質予測装置。

【請求項7】

前記活性汚泥画像の特徴量が、フロックサイズ、糸状菌とフロックの割合及び細かいフロックと大きなフロックの割合を含むことを特徴とする請求項６に記載の下水処理プラントの処理水質予測装置。

【請求項8】

前記固形物除去率が入力されて処理水質を計算する下水処理シミュレータを更に備えたことを特徴とする請求項６又は７に記載の下水処理プラントの処理水質予測装置。

【請求項9】

プラント操作と最終沈殿池での固形物除去率の相関を機械学習する手段を更に備えたことを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の下水処理プラントの処理水質予測装置。

【請求項10】

糸状菌が繁殖した場合にＤＯ及び／又はＢＯＤ負荷の調整を行い汚泥や水質の時間変化を把握する手段と、
この把握したデータを数式化することによって将来の固形物除去率の変化を予測する手段と、
を備えたことを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の下水処理プラントの処理水質予測装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、下水処理プラントの処理水質予測方法及び装置に係り、特に、最終沈殿池での固液分離性を含めた予測が可能な、下水処理プラントの処理水質予測方法及び装置に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、微生物の生物化学反応を利用した活性汚泥法による下水処理が一般的に行われている。これは、曝気によって下水中の溶存酸素濃度を高めることにより、汚泥中の微生物を活性化させ、摂取した溶存酸素を使用して下水中の物質を炭酸ガスと水に酸化分解しながら増殖を繰り返す微生物の活動により、下水を浄化する方法である。

【0003】

このような活性汚泥法による下水処理プラントの基本的な下水処理フローを図１に示す。この下水処理プラントは、下水ラインから流入する下水からトイレットペーパーなどの固形性汚濁物や砂等を除去するための最初沈殿池１０と、微生物群の働きにより有機物や窒素（アンモニア）、リン酸を除去するための生物反応槽２０と、活性汚泥と処理水を自然沈降により固液分離するための最終沈殿池３０とを主に備えている。

【0004】

下水処理プラントの主要な処理対象物と項目は、有機物は、生物学的酸素要求量ＢＯＤ５、化学的酸素要求量ＣＯＤ、浮遊状固形物ＳＳであり、窒素関係は、全窒素（有機体窒素＋無機窒素）Ｔ－Ｎ、アンモニア性窒素ＮＨ₄－Ｎ、硝酸性窒素ＮＯ₃－Ｎ、亜硝酸性窒素ＮＯ₂－Ｎであり、リンは、全リン（有機体リン＋無機リン）Ｔ－Ｐ、リン酸性リンＰＯ₄－Ｐである。

【0005】

このような下水処理プラントにおいて、従来は、特許文献１に示されるように、生物反応を活性汚泥モデルによって数式化し、窒素、リンや有機物（ＢＯＤ、ＣＯＤ）の処理状況を予測するという取り組みがなされていた。生物反応式に流入水質や運転条件（各種のポンプ流量、ブロワ空気量）を入力することで、これらの水質は予測が可能であった。

【0006】

図１において、６０は下水処理シミュレータであり、生物反応槽２０では、活性汚泥モデルを用いて生物反応を数式化して、ポンプ流量やブロワ空気量より、有機物（菌体合成やＣＯ₂生成）や窒素、リンの分解、菌体合成は計算可能であった。

【0007】

しかしながら、最終沈殿池３０に関しては、活性汚泥モデル内に固液分離性（固形物除去率又はＳＳ除去率）を連続的に計算できる数式がなく、従来は、（１）固定値あるいは（２）汚泥沈降性ＳＶＩ（Sludge Volume Index）分析結果を元にした計算値を採用していた。
ＳＶＩ（ｍＬ／ｇ）＝ＳＶ３０（ｍＬ）／ＭＬＳＳ（ｍｇ／Ｌ）×１０，０００

【0008】

ここで、ＳＶ３０は、１Ｌのメスシリンダに活性汚泥を投入したときの３０分後の目盛である活性汚泥沈殿率、ＭＬＳＳは、活性汚泥１Ｌに含まれる汚泥乾燥重量（ｍｇ）である。

【0009】

なお、ＳＶＩ分析は、常時行うことは不可能である。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0010】

【文献】特開２０１９－１４１７６３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0011】

下水処理では最終沈殿池での固液分離性によって、大きく処理水質が変化するが、その固液分離性に関する数式やパラメータはなく、これまでは、例えば（ｉ）固液分離効率を固定値として入力したり、（ii）汚泥沈降性（ＳＶＩ）による固液分離性（固形物（ＳＳ）除去率）の評価がなされていた。

【0012】

しかしながら、この方法では、処理水質を予測するにあたり、時々刻々と変化する状況における最終沈殿池での固液分離性（ＳＳ除去率の設定）を含めた予測が困難であった。

【0013】

本発明は、前記従来の問題点を解決するべくなされたもので、活性汚泥の沈降性をリアルタイムで評価可能とし、固液分離性を算出して、処理水質をリアルタイムで計算可能とすることを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0014】

本発明は、前記従来の問題点を解決するべくなされたもので、生物反応槽における活性汚泥画像の特徴量と最終沈殿池での固形物除去率の相関を予め機械学習して相関データベース化し、該機械学習による相関データベースを用いて、前記生物反応槽から採取した活性汚泥画像から抽出した前記特徴量に対応する固形物除去率を求め、求められた固形物除去率を用いて処理水質を予測することを特徴とする下水処理プラントの処理水質予測方法により、前記課題を解決するものである。

【0015】

ここで、前記活性汚泥画像の特徴量は、フロックサイズ、糸状菌とフロックの割合及び細かいフロックと大きなフロックの割合を含むことができる。

【0016】

又、前記固形物除去率を下水処理シミュレータに入力して処理水質を計算することができる。

【0017】

又、プラント操作と最終沈殿池での固形物除去率の相関を機械学習することができる。
又、糸状菌が繁殖した場合にＤＯ及び／又はＢＯＤ負荷の調整を行い汚泥や水質の時間変化を把握し、この把握したデータを数式化することによって将来の固形物除去率の変化を予測することができる。

【0018】

本発明は、又、生物反応槽における活性汚泥画像の特徴量を求める手段と、求められた活性汚泥画像の特徴量と最終沈殿池での固形物除去率の相関を機械学習して保存した相関データベースと、該機械学習による相関データベースを用いて、前記生物反応槽から採取した活性汚泥画像から抽出した前記特徴量に対応する固形物除去率を求める手段と、求められた固形物除去率を用いて処理水質を予測する手段と、を備えたことを特徴とする下水処理プラントの処理水質予測装置により、同様に前記課題を解決するものである。

【発明の効果】

【0019】

本発明によれば、活性汚泥の沈降性をリアルタイムで評価して、最終沈殿池での固液分離性を算出し、リアルタイムで処理水質が計算可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】従来の基本的な下水処理フローを示す図

【図2】本発明の実施形態の構成を示す図

【図3】実施形態で活性汚泥画像から得られる特徴量の例を示す図

【図4】前記実施形態における（Ａ）学習時と（Ｂ）実際の処理手順を示す図

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に記載した内容により限定されるものではない。また、以下に記載した実施形態における構成要件には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。更に、以下に記載した実施形態で開示した構成要素は適宜組み合わせてもよいし、適宜選択して用いてもよい。

【0022】

本発明の実施形態の構成を図２に示す。

【0023】

本実施形態は、従来と同様の、下水ライン８から下水が流入する最初沈殿池１０と、該最初沈殿池１０と流入ライン１２を介して接続された生物反応槽２０と、最終沈殿池３０とを主に備えている。

【0024】

なお、最初沈殿池１０の入側に、大きな重い夾雑物を除去して、ポンプ等を保護するための沈砂池（図示省略）が設けられる。

【0025】

前記生物反応槽２０は、細胞内のリンを放出し、ＰＨＡを細胞内に合成するための嫌気槽２２と、硝酸内の酸素を用いて有機物を酸化分解し、硝酸を窒素ガスに還元するための無酸素槽２４と、溶存酸素を用いて有機物を酸化分解し、アンモニアを硝酸化、ＰＨＡを分解して、リン酸を細胞内に過剰蓄積させることによってリンを除去するための好気槽２６とを備えている。

【0026】

前記最終沈殿池３０の出側には、処理水を消毒して河川等に放流するための処理水ライン３２と、汚泥の一部を生物反応槽２０の入側に返送するための汚泥返送ライン３４と、余剰汚泥を脱水して排出するための余剰汚泥ライン３６とが設けられている。

【0027】

前記汚泥返送ライン３４には、返送ポンプ３８及び流量計３９が設けられており、最終沈殿池３０に蓄積した汚泥の一部が生物反応槽２０の入側に戻される。この返送ポンプ３８による返送汚泥量は、ＭＬＳＳ（汚泥濃度）の維持や調整に用いられる。

【0028】

前記余剰汚泥ライン３６には、余剰汚泥ポンプ４０及び流量計４１が設けられており、余剰汚泥は脱水されて排出される。この余剰汚泥ポンプ４０による余剰汚泥量は、系内の汚泥量の調整、汚泥の新陳代謝を整えて、汚泥滞留時間を制御するために用いられる。

【0029】

前記好気槽２６には、空気ブロワ４２と空気量計４３が設けられ、空気を吹き込むようにされている。この空気ブロワ４２の空気量は、ＤＯ（溶存酸素濃度）の維持及び制御に用いられる。

【0030】

前記生物反応槽２０の好気槽２６の出側には、硝化液を無酸素槽２４に循環させるための硝化液循環ライン４４が設けられており、この硝化液循環ライン４４には、硝化液循環ポンプ４６が設けられている。この硝化液循環ポンプ４６による硝化液循環量は、無酸素槽２４への硝酸性窒素の供給量を調整して、窒素を除去するために用いられる。

【0031】

前記流入ライン１２には水量センサ１４が設けられ、前記嫌気槽２２にはＯＲＰ（酸化還元電位）センサ５２が設けられ、前記無酸素槽２４には、例えばｐＨセンサ及びＯＲＰセンサからなるセンサ５４が設けられ、前記好気槽２６には、例えばＯ₂センサ、ＭＬＳＳ（汚泥濃度）センサ、ｐＨセンサからなるセンサ５６が設けられ、処理水ライン３２には水質センサ５８が設けられている。

【0032】

前記各センサ１４、５２、５４、５６、５８の出力は、下水処理シミュレータ６０に入力され、下水処理シミュレータ６０による演算処理結果に基づいて、各ポンプやブロワなどのアクチュエータが制御される。本実施形態では、前記下水処理シミュレータ６０に相関データベース６２が接続されている。

【0033】

ここで、ｐＨは、環境条件の管理に用いられ、嫌気槽２２と無酸素槽２４では例えばｐＨ７～８、好気槽２６では例えばｐＨ６～７に保たれる。

【0034】

又、前記ＯＲＰ（酸化還元電位）に関しても、やはり環境条件の管理に用いられ、嫌気槽２２では例えば－３００～－４００ｍＶ未満に維持され、無酸素槽２４では例えば０～－２００ｍＶ未満に維持される。

【0035】

又、前記ＤＯ（溶存酸素濃度）に関しても、やはり環境条件の管理に用いられ、嫌気槽２２や無酸素槽２４では例えば０．２ｍｇ／Ｌ未満、好気槽２６では例えば１．０～２．０ｍｇ／Ｌに保たれる。

【0036】

又、前記ＭＬＳＳ（汚泥濃度）は、活性汚泥中の微生物量の管理に用いられ、遠心分離汚泥の乾燥重量で全体的に例えば２，０００～３，０００ｍｇ／Ｌに保たれる。

【0037】

汚泥性状としては、例えば前記ＭＬＳＳ、ＳＶ３０、ＳＶＩが分析される。

【0038】

処理水の固形物除去率が悪化するときには、糸状菌の繁殖やフロックサイズの小型化等の活性汚泥の顕微鏡画像に変化が表れると予想できる。

【0039】

糸状菌の繁殖が見られた場合に、ＤＯ調整やＢＯＤ負荷の調整や微生物調整剤の投入を行い、活性汚泥画像の変化や最終沈殿池３０の固形物除去率の回復に関する時間変化のデータを入手する。この取得データを機械学習により数式化し、下水処理シミュレータ６０に保有させることで、将来の固形物除去率の変化を予測させることができる。

【0040】

そこで、本実施形態では、図２に示したような下水処理プラントにおいて、図４（Ａ）に示す如く、まず生物反応槽２０の活性汚泥画像と、最終沈殿池３０の処理水質のデータを用いて、活性汚泥画像の特徴量と最終沈殿池３０での固形物除去率の相関を機械学習し、その結果を相関データベース６２に保存する（ステップ１００）。

【0041】

本実施形態で活性汚泥を顕微鏡やカメラで観察して得られる活性汚泥画像の特徴としては、図３に例示する如く、フロックの大きさ、フロックの色、フロックの数、フロックの形状、糸状菌の数、糸状菌の長さ、水の色、フロック近傍の水の色、原生生物の種類、原生生物の数などがあるが、学習に用いる特徴量としては、活性汚泥中の微生物（群）が形成するフロックのサイズや、糸状菌とフロックの割合、細かいフロックと大きなフロックの割合等を含むフロックの状態を用いることができる。

【0042】

図４（Ａ）のように学習した後、実際には、図４（Ｂ）に示す如く、生物反応槽２０の活性汚泥画像データから画像の特徴量を抽出する（ステップ２００）。

【0043】

次いで、学習工程で作成した相関データベース６２と画像の特徴量から活性汚泥の沈降性をリアルタイムで評価して固形物除去率を算出する（ステップ２１０）。

【0044】

次いで、下水処理シミュレータ６０に算出結果を入力することで、リアルタイムに処理水質を計算可能とする（ステップ２２０）。

【0045】

下水処理シミュレータ６０は、生物反応に加えて、汚泥性状に合わせた最終沈殿池３０での固形物除去率を用いて処理水質を予測する（ステップ２３０）。

【0046】

なお、下水処理シミュレータ６０によらず、機械学習のようなＡＩによる処理水質予測に反映することも可能である。

【0047】

活性汚泥の連続撮影を行うことで、時々刻々と変化する固形物除去率を入力することで、常に最新の状況を計算することができる。

【0048】

又、画像の特徴量（フロックの状態）と固形物除去率の相関に加えて、プラント操作と固形物除去率の経時変化を機械学習させることにより、現在のプラント操作に対応する将来の固形物除去率が予測できるようになり、将来の処理水質が予測可能となる。

【0049】

なお、前記実施形態においては、本発明が、嫌気－無酸素－好気法により有機物、窒素、リンを除去するための、生物反応槽２０が嫌気槽２２、無酸素槽２４及び好気槽２６を備えた下水処理プラントに適用されていたが、本発明の適用対象はこれに限定されず、例えば無酸素－好気法（循環式硝化脱窒素法）により有機物と窒素を除去するための、生物反応槽が嫌気槽を含まない下水処理プラントや、嫌気－好気法により有機物とリンを除去するための、生物反応槽が無酸素槽を含まず、嫌気槽と好気槽を備えた下水処理プラントや、標準活性汚泥法により有機物を除去するための、生物反応槽が好気槽のみからなる下水処理プラントにも適用できることは明らかである。

【符号の説明】

【0050】

８…下水ライン
１０…最初沈殿池
１２…流入ライン
１４…水量センサ
２０…生物反応槽
２２…嫌気槽
２４…無酸素槽
２６…好気槽
３０…最終沈殿池
３２…処理水ライン
３４…汚泥返送ライン
３６…余剰汚泥ライン
３８…返送ポンプ
３９、４１…流量計
４０…余剰汚泥ポンプ
４２…空気ブロワ
４３…空気量計
４４…硝化液循環ライン
４６…硝化液循環ポンプ
５２…ＯＲＰセンサ
５４…ｐＨセンサ＋ＯＲＰセンサ
５６…Ｏ₂センサ＋ＭＬＳＳセンサ＋ｐＨセンサ
５８…水質センサ
６０…下水処理シミュレータ
６２…相関データベース

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】