CN116670076A - 膜间差压推测装置以及散气量控制装置 - Google Patents

膜间差压推测装置以及散气量控制装置 Download PDF

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小林拓之
铃木伸和
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Abstract

不拘泥于散气量控制的一般的想法，为了进行适当的膜过滤运行而适当地推测膜间差压的经时变化。推测装置(2)具有：输入数据获取部(21)，获取在膜过滤运行中被测量的、从包括膜过滤压以及散气量的运行数据导出的输入数据；以及推测部(23)，使输入数据中包含的数据的一部分不同而执行M(M为2以上的整数)次处理，所述处理是，对于使用回归模型(31)来推测规定时间后的膜间差压关联数据，并且通过将输入数据中包含的膜间差压关联数据变更为推测出的膜间差压关联数据来更新输入数据的处理的特定处理，执行N(N为2以上的整数)次的处理，由此，得到M个针对膜间差压的N×所述规定时间后为止的经时变化的推测结果。

Description

膜间差压推测装置以及散气量控制装置
技术领域
本发明涉及一种应用于对浸渍地配置于被处理水中的分离膜进行膜面散气并得到透过了分离膜的处理水的膜过滤处理中的膜间差压推测装置等。
背景技术
在专利文献1中公开了如下技术：在控制针对在膜过滤处理中使用的分离膜的散气量的控制时刻，基于来自某个过去的时间点的膜间差压的变化量、变化率或上升速度，与事先设定的阈值、根据有机物浓度选定的目标上升速度进行比较，来决定散气量。具体而言，公开了在计算出的膜间差压的上升速度大于目标上升速度的情况下，使散气量增加而实现膜间差压的上升速度的抑制的技术。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利第6342101号
发明内容
发明所要解决的问题
在膜过滤运行中的散气量控制中，一般认为“在分离膜的状态差的情况下，通过使散气量增加来抑制膜间差压的上升速度”。与此相对，本申请申请人发现，根据膜过滤运行的状况，有时通过减少散气量来抑制膜间差压的上升速度，另外，由于散气量增加，会导致膜间差压上升或产生污垢。即，申请人发现对于散气量与膜间差压之间的关系的一般观点并不总是正确的。
本发明的一个方式的目的在于，提供一种膜间差压推测装置等，其不拘泥于散气量控制的一般观点，为了进行适当的膜过滤运行而适当地推测膜间差压的经时变化。
解决问题的技术手段
为了解决上述问题，本发明的一个方式的膜间差压推测装置，具有：输入数据获取部，获取从包括膜过滤压以及散气量的运行数据导出的输入数据，所述运行数据是在膜分离装置中进行的膜过滤运行中所测量的数据，其中，所述膜分离装置具备浸漬地配置在被处理水中的分离膜和进行所述分离膜的膜面散气的散气装置，一边通过所述散气装置进行所述膜面散气一边得到透过了所述分离膜的处理水；以及推测部，执行推测处理，在所述推测处理中，使所述输入数据中包含的数据的一部分不同而执行M(M为2以上的整数)次处理，所述处理是，对于使用将所述输入数据作为自变量并将与该输入数据建立了对应的、规定时间后的与所述分离膜的膜间差压相关的所述膜间差压关联数据作为因变量的回归模型，来推测规定时间后的膜间差压关联数据，并且，通过将所述输入数据中包含的所述膜间差压关联数据变更为推测出的所述膜间差压关联数据来更新所述输入数据的特定处理，执行N(N为2以上的整数)次的处理，由此，得到M个针对所述膜间差压的到N×所述规定时间后为止的经时变化的推测结果。
另外，在本发明的一个方式的散气量控制装置中，所述散气量控制装置具有散气量获取部，所述散气量获取部获取所述膜间差压推测装置所确定的推测结果的推测中所使用的所述输入数据中包含的散气量关联数据，所述输入数据包括与所述散气装置的散气量相关的所述散气量关联数据，基于获取到的散气量关联数据控制所述散气装置散气。
本发明的各方式的膜间差压推测装置和散气量控制装置可以通过计算机来实现，在该情况下，通过使计算机作为所述膜间差压推测装置以及所述散气量控制装置所具备的各部(软件要素)动作，从而由计算机实现所述膜间差压推测装置以及所述散气量控制装置的所述膜间差压推测装置以及所述散气量控制装置的控制程序、以及记录其的计算机可读记录介质也属于本发明的范畴。
发明效果
本发明的一个方式，其不拘泥于散气量控制的一般观点，为了进行适当的膜过滤运行而适当地推测膜间差压的经时变化。
附图说明
图1是表示本发明的一个实施方式的膜间差压推测***的概要的图。
图2是表示从运行数据导出的输入数据的一个具体例的图。
图3是表示图1所示的推测装置所执行的推测处理的概要的图。
图4是表示在图1所示的膜分离装置所执行的膜过滤运行中被测量的膜过滤压的经时变化的图。
图5是表示图1所示的回归模型生成装置、推测装置以及散气量控制装置的主要部分结构的一例的框图。
图6是表示图5所示的推测装置所执行的推测处理以及图5所示的散气量控制装置所执行的散气量控制处理的流程的一例的流程图。
图7是表示散气量控制处理的具体例的图。
具体实施方式
＜分离膜的膜间差压推测***的概要＞
图1是表示本实施方式的分离膜的膜间差压推测***100的概要的图。膜间差压推测***100是使用通过机械学习生成的回归模型来推测用于膜过滤运行的分离膜93的膜间差压的经时变化的基础上，根据推测结果控制向分离膜93供给的散气量的***。关于膜间差压的详细将在后面说明。
膜间差压推测***100包括回归模型生成装置1、推测装置2(膜间差压推测装置)、存储装置3、运行数据获取装置4、输入数据计算装置5、散气量控制装置8、以及膜分离装置90，另外，还可以包括存储装置7。
此外，回归模型生成装置1、推测装置2、存储装置3、运行数据获取装置4、输入数据计算装置5、以及存储装置7的安装方法以及所处位置没有限定，但作为优选的典型例，运行数据获取装置4以及散气量控制装置8被安装为PLC(Programmable Logic Controller：可编程序逻辑控制器)，推测装置2、输入数据计算装置5、以及存储装置7是边缘计算，回归模型生成装置1以及存储装置3是云计算。
(膜分离装置90)
膜分离装置90是进行对被处理水中进行使用了分离膜的过滤并得到透过了分离膜的处理水的膜过滤运行的装置。该处理水也能够表现为通过过滤除去了杂质的被处理水。
膜分离装置90包括膜分离槽91、分离膜93、散气管94、散气装置95、过滤水配管96以及过滤泵97。膜分离槽91贮存被处理水92。分离膜93浸渍地配置在被处理水92中，过滤被处理水92。过滤水配管96经由分离膜93与膜分离槽91连接，使被处理水92通过分离膜93过滤后的处理水流通。过滤泵97经由过滤水配管96与分离膜93连接，使处理水流出。散气装置95供给用于剥离附着于分离膜93上的杂质的空气。换言之，散气装置95进行分离膜93的膜面散气。散气管94配置在分离膜93的正下方，通过从散气装置95供给的空气，供给从分离膜93的下方朝向上方流动的气泡。
膜分离槽91只要能够接受并存储流入膜分离槽91的被处理水92即可，由混凝土、不锈钢或树脂等不漏水的材质形成。另外，膜分离槽91的结构只要是不漏水的结构即可。
分离膜93只要是能够分离固体与液体的中空纤维膜、平膜等的膜即可。作为分离膜93，例如，可举出反渗透(RO：Reverse Osmosis)膜、纳米过滤(NF：Nano Filtration)膜、超级过滤(UF：Ultra Filtration)膜、精密过滤(MF：Micro Filtration)膜等，但不限于此。
散气管94只要具有能够供给气泡的能力即可，作为其材质，能够使用玻璃、不锈钢、烧结金属或树脂等。散气装置95只要是鼓风机等能够压送空气的装置即可。
(运行数据获取装置4)
运行数据获取装置4使用各种传感器等，获取在膜过滤运行中测量的运行数据，将该运行数据向输入数据计算装置5发送。本实施方式的运行数据至少包括膜过滤压、散气量、水温以及经过时间。膜过滤压例如从配置于分离膜93与过滤泵97之间的过滤水配管96的压力计获取。散气量是从散气装置95供给的空气量，从散气装置95直接获取。水温是被处理水92的水温，从配置于膜分离槽91中贮存的被处理水92内的温度计获取。经过时间是从进行了分离膜93的药洗的时间点起的经过时间，从计时器获取。该计时器在每次进行药洗时重置经过时间，配置位置没有特别限定。该计时器也可以作为应用程序而设置于运行数据获取装置4。另外，该计时器可以与输入数据计算装置5以能够通信的方式连接，也可以作为应用程序而设置于输入数据计算装置5。在该例的情况下，输入数据计算装置5不经由运行数据获取装置4而获取经过时间。此外，上述重置也可以由膜间差压推测***100的用户手动进行。
另外，药洗是指使用药剂对因膜过滤处理而被污染的分离膜93进行清洗。
另外，运行数据并不限定于该例。例如，运行数据也可以包括膜过滤流量。膜过滤流量例如从配置于过滤水配管96的流量计获取。
(输入数据计算装置5)
输入数据计算装置5根据接收到的运行数据，导出用于向回归模型生成装置1以及推测装置2输入的输入数据。输入数据是表示运行数据的特征量的数据，存在是运行数据本身的情况和对运行数据实施运算而得到的情况。然后，在生成回归模型的阶段，输入数据计算装置5将计算出的输入数据直接发送给回归模型生成装置1、或者发送给用于存储输入数据的存储装置7。另一方面，在推测膜间差压的阶段中，输入数据计算装置5将计算出的输入数据发送给推测装置2。此外，关于输入数据的详细将在后面说明。
(回归模型生成装置1)
回归模型生成装置1通过输入了所接收到的输入数据的机械学习，生成用于推定膜间差压的回归模型，并存储于存储装置3。关于回归模型生成的详细将在后面说明。
(推测装置2)
推测装置2访问存储于存储装置3中的回归模型，使用该回归模型，根据从输入数据计算装置5接收到的输入数据，推测膜间差压的经时变化。关于该经时变化的推测的详细将在后面说明。
(散气量控制装置8)
散气量控制装置8根据基于推测装置2的推测结果，来决定散气装置95的散气量的水平(以下简称为“散气量水平”)，以决定出的散气量水平进行散气的方式控制散气装置95。关于散气量控制的详细将在后面说明。
(输入数据的具体例)
图2是表示从运行数据导出的输入数据的一个具体例的图。输入数据计算装置5根据作为运行数据的膜过滤压，作为一例，计算膜过滤压的分散。膜过滤压的分散是膜过滤运行的某个循环(以下，表述为“关注循环”)中的膜过滤压的分散。此外，关于膜过滤运行的循环的详细将在后面说明。
膜间差压(TMP：Trans Membrane Pressure)是分离膜93中的、施加于被处理水92侧的压力与施加于处理水侧的压力的差值。膜间差压的变动速度(以下，有时简称为“变动速度”)是指从关注循环中的规定时间点开始的规定期间(以下，表述为“P”)中的膜间差压的斜率(ΔTMP/ΔT)来计算。需要说明的是，P在数小时到数天之间适当地选择。作为一例，变动速度可以计算为P处的膜间差压的经时变化的回归模型(线性回归)的斜率。此时，变动速度也可以不取负值。
另外，输入数据计算装置5根据作为运行数据的散气量，作为一例，计算散气量的累计值。散气量的累计值(以下，表述为累计散气量)是P中的散气量的累计值，作为一例，计算为P中的散气量的积分值。
如图2所示，输入数据可以包括P不同的多个变动速度以及累计散气量。在图2的例子中，P分别是最近1小时、最近3小时以及最近24小时。
另外，输入数据计算装置5根据作为运行数据的水温，作为一例计算水温的平均值。水温的平均值是关注循环中的水温的平均值。经过时间是包含在运行数据中的经过时间本身。
此外，输入数据不限于图2的例子。输入数据例如作为根据膜过滤压计算出的数据，也可以包括膜过滤压的最大值、膜过滤压的最小值、膜过滤压的标准偏差值、膜过滤压的平均值、膜间差压、膜间差压的变动速度、膜间差压的变动量、以及膜间差压的变动率。
膜过滤压的最大值是关注循环中的膜过滤压的最大值。膜过滤压的最小值是关注循环中的膜过滤压的最小值。膜过滤压的标准偏差值是关注循环中的膜过滤压的标准偏差值。膜过滤压的平均值是关注循环中的膜过滤压的平均值。
另外，输入数据例如也可以包括膜间差压的变动量、变动率。膜间差压的变动量(以下，简称为“变动量”)是指P中的变动量。作为一例，将变动量作为规定时间点的TMP的值与经过了P的时间点的TMP的值的差值来计算。膜间差压的变动率(以下，简称为“变动率”)是指P中的变动率。作为一例，通过将变动速度除以膜间差压来计算变动率(ΔTMP/(TMP×ΔT))。
另外，输入数据例如也可以包括作为根据散气量计算出的数据的散气量的平均值。散气量的平均值是关注循环中的散气量的平均值。
另外，输入数据例如也可以包括作为根据膜过滤流量计算出的数据的膜过滤流量的平均值以及膜过滤流量的累计值。膜过滤流量的平均值是关注循环中的膜过滤流量的平均值。膜过滤流量的累计值是P中的膜过滤流量的累计值，作为一例，作为P的平均膜过滤流量的积分值而被计算。
此外，虽然未图示，但也可以在输入数据中与时刻信息建立对应，其中，时刻信息表示获取作为输入数据的导出源的运行数据的时刻。
另外，输入数据作为根据各种运行数据并基于P计算出的数据，也可以包括变动速度以及累计散气量以外的数据。例如，输入数据也可以包括P中的水温的平均值。
＜推测处理的概要＞
在本实施方式的膜间差压的推测处理(以下，简称为“推测处理”)中，通过执行改变参数并同时进行迭代的模拟，进行基于回归分析的长期推测。
〔处理1〕图3是表示推测处理的概要的模式图。参照图3，首先，对基于回归分析的长期推测进行概述。
本实施方式的回归分析将从输入数据计算装置5或存储装置7得到的输入数据作为自变量，将与输入数据建立了对应的时刻起规定的n小时后(n为正的整数)的分离膜93的膜间差压所相关的数据(以下，表述为“膜间差压关联数据”)作为因变量。作为示例，膜间差压关联数据是上述的膜间差压本身、膜间差压的变动速度、膜间差压的变动量、以及膜间差压的变动率中的至少任一个。需要说明的是，在本实施方式中，膜间差压关联数据是上述变动速度。通过该回归分析，进行推测维持散气量的当前值时的n小时后的膜间差压的处理。然后，使用推测出的n小时后的变动速度来生成更新了输入数据中的变动速度的数据(以下，表述为“更新数据”)，对更新数据再次进行回归分析。重复该处理N次(N为2以上的整数)。即，执行N次“通过回归分析来推测n小时后的变动速度，并且通过将输入数据中包含的变动速度变更为n小时后的膜间差压关联数据来更新输入数据”这样的处理。
具体而言，作为迭代的第一次，通过将输入数据作为自变量的回归分析，在推测与输入数据建立了对应的时刻起n小时后的变动速度的基础上，使用该变动速度来更新输入数据中的变动速度，生成更新数据U(1，1)。
作为迭代的第X次(X为2以上且小于N的整数)，通过将更新数据U(1，X-1)作为自变量的回归分析，在推测与输入数据建立了对应的时刻起X×n小时后的变动速度的基础上，使用该变动速度更新更新数据U(1，X-1)中的变动速度，生成更新数据U(1，X)。
作为迭代的第N次，通过将更新数据U(1，N-1)作为自变量的回归分析，推测与输入数据建立了对应的时刻起N×n小时后的变动速度。也可以使用该变动速度来更新更新数据U(1，N-1)中的变动速度，生成更新数据U(1，N)。
根据以上，推测与输入数据建立了对应的时刻起n小时后、2n小时后、···N×n小时后的合计N个膜间差压。根据以上，推测维持散气量的当前值时的N×n小时后的膜间差压的经时变化。
〔处理2〕接着，使用变更了输入数据中的与散气量相关的数据(数据的一部分，以下表述为“散气量关联数据”)的数据(以下，表述为“模拟数据”)，进行上述处理1。散气量关联数据是指上述的散气量、散气量的平均值以及散气量的累计值中的至少任一个。需要说明的是，在本实施方式中，散气量关联数据设为散气量。改变散气量并进行M次(M为2以上的整数)该处理。即，对相互不同的M个数据(输入数据以及M-1个模拟数据)进行上述处理1。即，在处理2中，通过使输入数据中包含的数据的一部分不同而执行M次上述处理1，针对膜间差压的到N×n小时后为止的经时变化得到M个推测结果。
M次中的第一次的处理是针对输入数据的上述处理1，具体而言，如上所述。
作为M次中的第Y次的处理(Y为2以上且M以下的整数)，对输入数据中的变更了散气量的模拟数据SY进行上述处理1。具体而言，作为上述处理1中的迭代的第一次，通过将模拟数据SY作为自变量的回归分析，推测与模拟数据SY建立了对应的时刻起n小时后的变动速度之后，使用该变动速度更新模拟数据SY中的变动速度，生成更新数据U(Y，1)。作为上述处理1中的迭代的第X次，通过将更新数据U(Y，X-1)作为自变量的回归分析，推测与模拟数据SY建立了对应的时刻起X×n小时后的变动速度之后，使用该变动速度更新更新数据U(Y，X-1)中的变动速度，生成更新数据U(Y，X)。作为上述处理1中的迭代的第N次，通过将更新数据U(Y，N-1)作为自变量的回归分析，推测与模拟数据SY建立了对应的时刻起N×n小时后的变动速度。
通过进行以上的处理1以及处理2，能够针对M个散气量的每一个推测在维持散气量的当前值时的N×n小时后为止的膜间差压的经时变化。
＜膜过滤运行的循环＞
图4是表示在膜分离装置90所执行的膜过滤运行中测量的膜过滤压的经时变化的图。使用图4对膜过滤运行的循环进行说明。膜过滤运行的循环由执行膜过滤运行的运行期间(例如约5分钟)、和在该运行期间之后的不执行膜过滤运行的休止期间(例如约1分钟)构成。膜过滤运行是重复该循环而构成的间歇运行。需要说明的是，在本说明书中，有时将膜过滤运行的循环表述为“单位期间”。
在膜间差压推测***100中，作为一例，优选在休止期间，使用运行数据获取装置4在运行期间中获取到的运行数据，输入数据计算装置5导出输入数据，接着，优选推测装置2推测膜间差压的经时变化，根据该推测结果控制散气装置95。在膜间差压推测***100中，周期性地执行该一系列的处理。具体而言，推测装置2以单位期间的L(L为1以上的整数)倍的周期(以下，表述为“单位周期”)从输入数据计算装置5获取输入数据，每当获取输入数据时执行上述的推测处理。由此，在膜间差压推测***100中，在每单位周期的休止期间推测了膜间差压的经时变化之后，能够适当地控制散气装置95的散气量。需要说明的是，L的典型值为“1”。即，优选地，推测装置2在每次的休止期间中，从输入数据计算装置5获取输入数据，执行上述的推测处理。
＜各装置的主要部分结构＞
图5是表示本实施方式的回归模型生成装置1、推测装置2以及散气量控制装置8的主要部分结构的一例的框图。
(回归模型生成装置1)
回归模型生成装置1具备控制部10。控制部10统一控制回归模型生成装置1的各部，作为一例，由处理器以及存储器实现。在该例中，处理器访问存储空间(未图示)，将存储在存储空间中的程序(未图示)加载到存储器中，并执行该程序中包括的一系列的命令。由此，构成控制部10的各部。
作为该各部，控制部10包括输入数据获取部11、建立对应部12以及回归模型生成部13。
输入数据获取部11从输入数据计算装置5或存储装置7获取输入数据，并将获取到的输入数据向建立对应部12输出。
建立对应部12将与输入数据建立对应的时刻起n小时后的变动速度与该输入数据的每一个建立对应。N的值例如为12或24，但不限定于该例。
建立对应部12将与n小时后的变动速度建立对应后的输入数据向回归模型生成部13输出。需要说明的是，n小时后的变动速度尚不存在，因此，还未与变动速度建立对应的输入数据在能够获取变动速度之前只要保持在建立对应部12中即可。
回归模型生成部13将输入数据作为自变量，生成将n小时后的变动速度作为因变量的回归模型31，并存储到存储装置3中。
(推测装置2)
推测装置2具有控制部20以及输出部27。控制部20统一控制推测装置2的各部，作为一例，由处理器以及存储器来实现。在该例中，处理器访问存储空间(未图示)，将存储在存储空间中的程序(未图示)加载到存储器中，并执行该程序所包含的一系列的命令。由此，构成控制部20的各部。
作为该各部，控制部20包括输入数据获取部21、访问部22、寿命确定部24(期间确定部)、成本计算部25以及推测结果选择部26(确定部)。
输入数据获取部21每当经过单位周期时从输入数据计算装置5获取输入数据，并向访问部22输出。优选该输入数据是最近的从膜过滤运行中测量的运行数据导出的数据。
访问部22访问存储于存储装置3中的回归模型31。访问部22包括推测部23。
推测部23使用访问部22访问的回归模型31，进行使用从输入数据获取部21获取到的输入数据的推测处理。具体而言，推测部23首先进行上述的处理1。具体而言，推测部23通过向访问部22访问的回归模型31输入输入数据获取部21获取到的输入数据，从而从回归模型31获取n小时后的变动速度。接着，推测部23将使用获取到的n小时后的变动速度而更新了输入数据的更新数据输入到回归模型31，从而从回归模型31获取2n小时后的变动速度。重复N次该处理，获取直到N×n小时后为止的变动速度。
然后，推测部23进行上述的处理2。具体而言，推测部23针对输入数据和模拟数据进行基于上述的处理1的回归模型31的推测，分别获取到N×n小时后为止的变动速度。由此，推测部23能够针对直到N×n小时后为止的膜间差压的经时变化，得到M个推测结果。推测部23将推测源的输入数据或模拟数据与M个推测结果分别建立对应地输出至寿命确定部24。以后，将推测结果与输入数据或模拟数据的组合表述为“推测数据”。
寿命确定部24针对推测部23推测出的M个推测结果、即M个的膜间差压的经时变化，确定分离膜93的寿命。在此，寿命是指分离膜93的膜间差压达到预先设定的上限值为止的期间，换言之，是分离膜93需要药洗的期间。该上限值例如为12kPa，但并不限定于此。作为一例，寿命确定部24在各推测数据中包含的膜间差压的经时变化中，将膜间差压达到上限值的时间点确定为分离膜93的寿命。寿命确定部24将确定出的各个寿命与确定源的推测数据建立对应地输出到成本计算部25。
成本计算部25计算直到分离膜93的寿命为止的、膜过滤运行所花费的运行成本。即，成本计算部25针对M个推测数据计算上述运行成本。
在此，运行成本是指达到上述寿命为止的散气装置95的散气所花费的能量的成本和达到上述寿命的分离膜93的药洗所花费的成本的合计。药洗所需的成本包括用于药洗的药品的采购费和进行药洗的作业人员的人工费。
成本计算部25针对M个推测数据的每一个，计算达到分离膜93的寿命为止的每单位膜过滤流量的散气量。作为一例，成本计算部25根据各推测数据中包含的输入数据或模拟数据中包含的散气量以及累计散气量以及与各推测数据建立了建立的对应的寿命，来计算分离膜93达到寿命的时间点的散气量的合计值。接着，成本计算部25通过将计算出的各合计值除以分离膜93达到寿命为止的总膜过滤流量，来计算每单位膜过滤流量的散气量。该总膜过滤流量例如能够通过预先确定每单位时间的膜过滤流量，并将该膜过滤流量乘以分离膜93达到寿命为止的时间来计算。
接着，成本计算部25根据计算出的每单位膜过滤流量的散气量(以下，简称为“散气量”)，计算每单位膜过滤流量的消耗电力。作为一例，成本计算部25通过将作为规定值的每单位散气量的消耗电力乘以计算出的散气量，计算每单位膜过滤流量的消耗电力。
接着，成本计算部25根据计算出的每单位膜过滤流量的消耗电力(以下，简称为“消耗电力”)，计算每单位膜过滤流量的电费。该电费是上述能量的成本。作为一例，成本计算部25通过将作为规定值的每单位消耗电力的电费乘以计算出的消耗电力，计算每单位膜过滤流量的电费。
接着，成本计算部25通过对计算出的每单位膜过滤流量的电费加上作为规定值的每单位膜过滤流量的药洗所花费的成本，从而计算运行成本。成本计算部25将计算出的运行成本与计算源的寿命以及与推测数据建立对应地输出到推测结果选择部26。
推测结果选择部26从获取到的M个推测数据中选择满足预先设定的条件的推测数据。该条件是与推测数据建立对应后的寿命相关的期间条件和与运行成本相关的成本条件中的至少一方，在本实施方式中，对作为成本条件的例子进行说明。作为一例，成本条件为“运行成本最少”。推测结果选择部26将所选择的推测数据、即建立对应后的运行成本最少的推测数据中包含的输入数据或模拟数据的散气量输出到输出部27。
输出部27是将从推测结果选择部26获取到的散气量向散气量控制装置8输出(发送)的通信设备。
(散气量控制装置8)
散气量控制装置8具备散气量获取部81以及散气量控制部82。散气量获取部81获取从推测装置2接收到的散气量，并向散气量控制部82输出。
散气量控制部82以基于获取到的散气量进行散气的方式控制散气装置95。
＜推测处理以及散气量控制处理的流程＞
图6是表示推测装置2所执行的推测处理以及散气量控制装置8所执行的散气量控制处理的流程的一例的流程图。
输入数据获取部21待机直到经过单位周期为止(S1)。若经过单位周期(S1为“是”)，则输入数据获取部21从输入数据计算装置5获取输入数据(S2)。将该输入数据向访问部22输出。
当获取输入数据时，访问部22访问存储在存储装置3中的回归模型31。接着，推测部23执行回归分析处理(S3)。具体而言，推测部23通过将输入数据获取部21获取到的输入数据输入到访问部22访问的回归模型31，从而从回归模型31获取n小时后的变动速度。
接着，推测部23判定作为回归分析处理的执行次数的回归分析次数是否达到N次(S4)。在未达到N次的情况下(S4为“否”)，推测部23执行数据更新处理(S5)。具体而言，推测部23使用获取到的n小时后的变动速度，生成更新了输入数据中的变动速度的更新数据。然后，推测部23使用更新数据再次执行S3的处理。需要说明的是，此后的S3的处理的执行对象是最近的在S5的处理中生成的更新数据。即，推测部23将生成的更新数据向回归模型31输入。推测部23反复执行S5的处理和接下来的S3的处理，直到在S4的处理中判定为回归分析次数达到N次为止。当回归分析次数达到N次时，推测部23针对输入数据获取维持散气量的当前值时的直到N×n小时后为止的变动速度。
在回归分析次数达到N次的情况下(S4为“是”)，推测部23判定模拟数据的生成次数是否达到M-1次(S6)。需要说明的是，在首次达到S6时，该生成次数为0次，因此，推测部23判定为该生成次数未达到M-1次。
在模拟数据的生成次数未达到M-1次的情况下(S6为“否”)，推测部23执行模拟数据生成处理(S7)。具体而言，推测部23变更输入数据中的散气量，生成模拟数据。然后，推测部23对生成的模拟数据执行S3至S5的处理。由此，推测部23针对所生成的模拟数据，获取维持散气量的当前值时的N×n小时后的变动速度。另外，推测部23反复执行S7的处理和接下来的S3至S5的处理，直到在S6的处理中判定为模拟数据的生成次数为M-1次为止。当该生成次数达到M-1次时，推测部23获取M个直到N×n小时后为止的变动速度。
在模拟数据的生成次数达到M-1次的情况下(S6为“是”)，推测部23根据直到N×n小时后为止的变动速度的每一个，生成膜间差压的经时变化。然后，推测部23将(A)输入数据、(B)基于输入数据而推测出的直到N×n小时后为止的膜间差压的经时变化、(C)模拟数据S2～SM、(D)基于模拟数据S2～SM的每一个推测出的直到N×n小时后为止的膜间差压的经时变化输出达到寿命确定部24。(A)和(B)的组合、以及(C)和(D)的组合是上述的推测数据。
接着，寿命确定部24执行寿命确定处理(S8)。具体而言，寿命确定部24根据基于从推测部23获取到的输入数据推测出的经时变化、以及基于模拟数据推测出的经时变化，来确定分离膜93的寿命。寿命确定部24将确定的M个寿命的每一个与包含确定源的经时变化的推测数据建立对应地输出到成本计算部25。
接着，成本计算部25执行运行成本计算处理(S9)。具体而言，成本计算部25基于与各推测数据建立了对应的寿命、和各推测数据中包含的输入数据或模拟数据中所包含的累计散气量，来计算运行成本。成本计算部25将计算出的M个运行成本的每一个与包括计算源的输入数据或模拟数据的推测数据以及寿命建立对应地向推测结果选择部26输出。
接着，推测结果选择部26执行推测结果选择处理(S10)。具体而言，推测结果选择部26选择获取到的M个推测数据中的、与建立了对应的运行成本最少的推测数据。推测结果选择部26将选择出的推测数据中包含的输入数据或模拟数据的散气量向输出部27输出。
接着，输出部27执行散气量输出处理(S11)。具体而言，输出部27将推测结果选择部26选择出的散气量向散气量控制装置8发送。
接着，散气量控制装置8执行散气量控制处理(S12)。具体而言，散气量控制部82以散气量获取部81接收到的散气量进行散气的方式控制散气装置95。步骤S12即散气量控制处理的结束后，推测处理返回步骤S1。
＜散气量控制的具体例＞
图7是表示散气量控制处理的具体例的图。具体而言，图7是表示来自最近的散气量的散气量的操作量的经时变化的曲线图。在此，操作量是指，上一次的单位周期中的散气量与本次的单位周期中的散气量之差，具体而言，是从本次的单位周期中的散气量减去上一次的循环中的散气量之后的值。另外，该曲线图中的点是各单位周期中的操作量。
在图7的例子中，上述操作量为-0.5、-0.1、0、0.1、0.5、1(L/min)。负值的操作量(-0.5和-0.1)表示比上一次的单位周期减少了散气量。另外，正值的操作量(0.1、0.5、1)表示比上一次的单位周期增加了散气量。需要说明的是，操作量的值不限定于该例。
操作量为0是表示未从上一次的单位周期变更散气量，另外，表示推测装置2的推测结果选择部26选择了包含输入数据的推测数据。另外，0以外的操作量表示推测结果选择部26选择了包含模拟数据的推测数据中的任一个。
这样，本实施方式的散气量控制装置8按照每个单位周期，进行基于推测装置2选择出的散气量的散气量控制。由此，在膜过滤处理中，能够以满足预先设定的条件(在本实施方式中，运行成本最少的条件)的方式进行散气量控制。
＜效果＞
如上所述，本实施方式的推测装置2具备：输入数据获取部21，其获取输入数据；以及推测部23，其对膜间差压的经时变化执行得到M个推测结果的推测处理。
根据该结构，在基于回归分析的膜间差压的长期推测中，能够执行变更输入数据的一部分并同时进行迭代的模拟，得到M个推测结果。对于M个推测结果，由于输入数据的一部分分别不同，因此，成为膜间差压的经时变化不同的推测结果。因此，推测装置2的用户能够从M个推测结果中选择适当的推测结果，并基于该推测结果进行膜过滤运行。
另外，在推测处理中，由于能够以输入数据的各种模式执行模拟，因此能够实现适当的膜过滤运行，其考虑了不沿用“如果分离膜的状态不好则增加散气量以抑制膜间差压的上升”这样的一般观点的状况。
另外，输入数据获取部21每当经过单位周期时获取输入数据，推测部23每当输入数据获取部21获取输入数据时执行推测处理。
根据该结构，每经过单位周期时就执行推测处理，因此，能够按单位周期得到M个推测结果。因此，推测装置2的用户能够在每个单位周期时选择最佳的推测结果，因此能够长期地持续适当的膜过滤运行。
另外，推测装置2还具备寿命确定部24，所述寿命确定部24针对推测部23推测出的经时变化的每一个，确定分离膜93的寿命。
根据该结构，能够针对M个推测结果的每一个确定分离膜93的寿命。由此，推测装置2的用户从M个推测结果选择分离膜93的寿命适当的推测结果，能够基于该推测结果进行膜过滤运行。
另外，推测装置2还具备成本计算部25，该成本计算部25计算直到分离膜93的寿命为止的膜过滤运行的运行成本。
根据该结构，能够针对M个推测结果的每一个，计算到药洗为止所花费的运行成本。由此，推测装置2的用户能够从M个推测结果中选择运行成本适当的推测结果，并基于该推测结果进行膜过滤运行。
另外，推测装置2还具备推测结果选择部26，该推测结果选择部26选择M个推测结果中的、成本计算部25计算出的运行成本满足预先设定的成本条件的推测结果。
根据该结构，从M个推测结果中选择满足预先设定的成本条件的推测结果，因此，能够减少用户选择适当的推测结果的工夫。
另外，成本计算部25计算达到分离膜93的寿命为止的散气装置95的散气所花费的能量的成本和分离膜93的药洗所花费的成本的合计作为运行成本。
根据该结构，能够计算考虑了能量的成本和药洗所花费的成本的运行成本。
另外，本实施方式的散气量控制装置8具备：散气量获取部81，其接收推测装置2选择的推测结果的作为推测源的输入数据或模拟数据中包含的散气；以及散气量控制部82，以基于该散气量进行散气的方式控制散气装置95。
根据该结构，能够基于推测装置2的推测结果来控制散气装置95的散气量。另外，该散气量基于满足条件的推测结果的推测所使用的输入数据或模拟数据中包含的散气量，因此能够实现以用户所期望的散气量进行散气的目的。
推测结果选择部26用于推测数据的选择的条件可以仅为期间条件。该期间条件例如也可以是“分离膜93的寿命最长”。即，在该例中，推测结果选择部26选择M个推测数据中的分离膜93的寿命最长的。
根据该结构，由于从M个推测结果确定满足预先设定的期间条件的推测结果，因此，能够减少用户选择适当的推测结果的工夫。需要说明的是，在本例中，控制部20也可以不包括成本计算部25。
另外，推测结果选择部26用于推测数据的选择的条件也可以是期间条件以及成本条件。该例中的推测结果选择部26选择获取到的M个推测数据中的、建立了对应的寿命满足预先设定的期间条件且建立了对应的运行成本满足预先设定的成本条件的推测数据。作为一例，期间条件是“寿命在规定的数值范围内”，成本条件可以是“运行成本在规定的数值范围内”。关于这些数值范围，推测装置2的用户设定期望的数值范围即可。
在该例中，推测结果选择部26在满足期间条件的寿命与满足成本条件的运行成本建立对应后的推测数据为多个的情况下，选择任一个推测数据。作为一例，推测结果选择部26选择规定的目标天数与寿命的误差、以及规定的目标值与运行成本的误差的合计最少的推测数据。
根据该结构，由于从M个推测结果确定满足预先设定的期间条件以及成本条件的推测结果，因此，能够减少用户选择适当的推测结果的工夫。
推测装置2也可以不具备寿命确定部24、成本计算部25以及推测结果选择部26，代替这些结构而具备将M个推测数据显示在显示装置(未图示)的结构。该显示装置可以与推测装置2一体而成，也可以与推测装置2分体。
在该例中，推测装置2的用户从M个推测数据中选择一个。输出部27将用户选择出的推测数据中包含的输入数据或模拟数据的散气量向散气量控制装置8发送。
另外，推测装置2除了寿命确定部24、成本计算部25以及推测结果选择部26以外，也可以具备输出部27。在该例中，推测装置2的用户将选择出的推测数据中包含的输入数据或模拟数据的散气量向散气量控制装置8输入。
另外，成本计算部25计算的运行成本不限于上述的例子。运行成本例如可以是能量的成本本身。
另外，代替散气量或者除了散气量以外，输入数据以及模拟数据也可以包括散气量的操作量。在代替散气量而包括该操作量的例子的情况下，该操作量成为在模拟数据生成处理中被变更的数据。另外，在除了散气量以外还包括该操作量的例子的情况，散气量以及该操作量成为在模拟数据生成处理中被变更的数据。
在输入数据以及模拟数据包括散气量的操作量的例子中，输入数据中的该操作量为0。另外，模拟数据中的该操作量取0以外的值。在图7的例子即M＝6的例子的情况下，各模拟数据中的该操作量是-0.5、-0.1、0.1、0.5以及1。
另外，也可以预先设定能够作为散气量而取得的数值范围。换言之，散气量控制装置8也可以在该数值范围内控制散气量。在该例中，当散气量控制装置8接收到的散气量超过该数值范围的上限值或低于下限值的情况下，散气量控制装置8也可以维持当前的散气量(即，数值范围的上限值或下限值)。
＜附记＞
本发明的一个方式的膜间差压推测装置，具有：输入数据获取部，获取从包括膜过滤压以及散气量的运行数据导出的输入数据，所述运行数据是在膜分离装置中进行的膜过滤运行中所测量的数据，其中，所述膜分离装置具备浸漬地配置在被处理水中的分离膜和进行所述分离膜的膜面散气的散气装置，一边通过所述散气装置进行所述膜面散气一边得到透过了所述分离膜的处理水；以及推测部，执行推测处理，在所述推测处理中，使所述输入数据中包含的数据的一部分不同而执行M(M为2以上的整数)次处理，所述处理是，对于使用将所述输入数据作为自变量并将与该输入数据建立了对应的、规定时间后的与所述分离膜的膜间差压相关的所述膜间差压关联数据作为因变量的回归模型，来推测规定时间后的膜间差压关联数据，并且，通过将所述输入数据中包含的所述膜间差压关联数据变更为推测出的所述膜间差压关联数据来更新所述输入数据的特定处理，执行N(N为2以上的整数)次的处理，由此，得到M个针对所述膜间差压的到N×所述规定时间后为止的经时变化的推测结果。
根据该结构，在基于回归分析的膜间差压的长期推测中，能够执行变更输入数据的一部分并进行迭代的模拟，得到M个推测结果。M个推测结果分别是输入数据的一部分不同，因此，成为膜间差压的经时变化不同的推测结果。因此，推测装置2的用户能够从M个推测结果中选择适当的推测结果，并基于该推测结果进行膜过滤运行。
另外，在上述推测处理中，由于能够以输入数据的各种模式执行模拟，因此能够实现适当的膜过滤运行，其考虑了不沿用“如果分离膜的状态不好则增加散气量以抑制膜间差压的上升”这样的一般观点的状况。
另外，在本发明的一个方式的膜间差压推测装置中，所述膜过滤运行是间歇运行，所述输入数据从由运行期间和在该运行期间之后的休止期间构成的单位期间内的所述运行数据导出，所述输入数据获取部以所述单位期间的L(L为1以上的整数)倍的周期获取所述输入数据，每当所述输入数据获取部获取所述输入数据时，所述推测部执行所述推测处理。
根据所述结构，由于以单位期间的L倍的周期执行推测处理，因此，能够按每个该周期得到M个推测结果。因此，膜间差压推测装置的用户能够对每个该周期选择最佳的推测结果，因此能够长期地持续适当的膜过滤运行。
另外，本发明的一个方式的膜间差压推测装置，也可以还具有期间确定部，所述期间确定部针对所述推测部推测出的所述经时变化的每一个，确定膜间差压达到预先设定的上限值为止的期间。
根据所述结构，能够针对M个推测结果的每一个，确定分离膜的药洗所需的期间(换言之，分离膜的寿命)。由此，膜间差压推测装置的用户能够从M个推测结果中选择分离膜的寿命适当的推测结果，能够基于该推测结果进行膜过滤运行。
另外，本发明的一个方式的膜间差压推测装置，也可以还具有成本计算部，所述成本计算部计算到所确定的期间为止的、所述膜过滤运行所花费的运行成本。
根据所述结构，能够针对M个推测结果的每一个，计算到药洗为止所花费的运行成本。由此，膜间差压推测装置的用户能够从M个推测结果中选择运行成本适当的推测结果，并基于该推测结果进行膜过滤运行。
另外，本发明的一个方式的膜间差压推测装置，也可以还具有确定部，所述确定部确定所述M个推测结果中的、所述期间确定部所确定的所述期间满足预先设定的期间条件的推测结果。
根据所述结构，从M个推测结果中选择满足预先设定的期间条件的推测结果，因此，能够减少用户选择适当的推测结果的工夫。
另外，本发明的一个方式的膜间差压推测装置，也可以还具有确定部，所述确定部确定所述M个推测结果中的、所述成本计算部计算出的所述运行成本满足预先设定的成本条件的推测结果。
根据所述结构，从M个推测结果中确定满足预先设定的成本条件的推测结果，因此，能够减少用户选择适当的推测结果的工夫。
另外，本发明的一个方式的膜间差压推测装置，也可以还具有确定部，所述确定部确定所述M个推测结果中的、所述期间确定部所确定的所述期间满足预先设定的期间条件且所述成本计算部计算出的所述运行成本满足预先设定的成本条件的推测结果。
根据所述结构，从M个推测结果中确定满足预先设定的期间条件以及成本条件的推测结果，因此，能够减少用户选择适当的推测结果的工夫。
另外，在本发明的一个方式的膜间差压推测装置中，所述成本计算部也可以计算到所确定的期间为止的所述散气装置进行的散气所花费的能量的成本和所述分离膜的药洗所花费的成本的合计，作为所述运行成本。
根据所述结构，能够计算考虑到能量的成本和药洗所需的成本的运行成本。
另外，在本发明的一个方式的散气量控制装置中，所述散气量控制装置具有散气量获取部，所述散气量获取部获取所述膜间差压推测装置所确定的推测结果的推测中所使用的所述输入数据中包含的散气量关联数据，所述输入数据包括与所述散气装置的散气量相关的所述散气量关联数据，基于获取到的散气量关联数据控制所述散气装置散气。
根据所述结构，能够基于膜间差压推测装置的推测结果控制散气装置的散气量。另外，由于该散气量基于满足条件的推测结果的推测所使用的输入数据中包含的散气量关联数据，因此能够实现以用户所期望的散气量的方式实现散气。
〔基于软件的实现例〕
回归模型生成装置1、推测装置2以及散气量控制装置8的控制模块(特别是控制部10和20、以及散气量控制部82)可以通过形成于集成电路(IC芯片)等的逻辑电路(硬件)来实现，也可以通过软件来实现。
在后者的情况下，回归模型生成装置1、推测装置2以及散气量控制装置8具备执行实现各功能的软件即程序的命令的计算机。该计算机具备例如一个以上的处理器，并且具备存储有上述程序的计算机可读的记录介质。而且，在上述计算机中，上述处理器从上述记录介质读取上述程序并执行，从而实现本发明的目的。作为上述处理器，例如能够使用CPU(Central Processing Unit)。作为上述记录介质，“非暂时的有形的介质”，例如除了ROM(Read Only Memory)等以外，还能够使用带、盘、卡、半导体存储器、可编程逻辑电路。另外，也可以还具备展开上述程序的RAM(Random Access Memory)等。另外，上述程序也可以经由能够传输该程序的任意的传输介质(通信网络或广播波等)提供给上述计算机。需要说明的是，本发明的一个方式也可以以上述程序通过电子传输来具象化的、嵌入载波的数据信号的方式来实现。
本发明并不限定于上述各实施方式，在权利要求所示的范围内可以进行各种变更，将在不同的实施方式中分别公开的技术手段适当组合而得到的实施方式也包含在本发明的技术范围内。
附图标记说明2推测装置(膜间差压推测装置)8散气量控制装置
21输入数据获取部
23推测部24寿命确定部(期间确定部)
25成本计算部26推测结果选择部(确定部)
31回归模型
90膜分离装置
92被处理水
93分离膜95散气装置。

Claims (9)

1.一种膜间差压推测装置，其中，
具有：
输入数据获取部，获取从包括膜过滤压以及散气量的运行数据导出的输入数据，所述运行数据是在膜分离装置中进行的膜过滤运行中所测量的数据，其中，所述膜分离装置具备浸漬地配置在被处理水中的分离膜和进行所述分离膜的膜面散气的散气装置，一边通过所述散气装置进行所述膜面散气一边得到透过了所述分离膜的处理水；以及
推测部，执行推测处理，在所述推测处理中，使所述输入数据中包含的数据的一部分不同而执行M(M为2以上的整数)次处理，所述处理是，对于使用将所述输入数据作为自变量并将与该输入数据建立了对应的、规定时间后的与所述分离膜的膜间差压相关的所述膜间差压关联数据作为因变量的回归模型，来推测规定时间后的膜间差压关联数据，并且，通过将所述输入数据中包含的所述膜间差压关联数据变更为推测出的所述膜间差压关联数据来更新所述输入数据的特定处理，执行N(N为2以上的整数)次的处理，由此，得到M个针对所述膜间差压的到N×所述规定时间后为止的经时变化的推测结果。
2.如权利要求1所述的膜间差压推测装置，其中，
所述膜过滤运行是间歇运行，
所述输入数据从由运行期间和在该运行期间之后的休止期间构成的单位期间内的所述运行数据导出，
所述输入数据获取部以所述单位期间的L(L为1以上的整数)倍的周期获取所述输入数据，
每当所述输入数据获取部获取所述输入数据时，所述推测部执行所述推测处理。
3.如权利要求1或2所述的膜间差压推测装置，其中，
还具有：期间确定部，针对所述推测部推测的所述经时变化的每一个，确定膜间差压达到预先设定的上限值为止的期间。
4.如权利要求3所述的膜间差压推测装置，其中，
还具有：成本计算部，计算到所确定的期间为止的、所述膜过滤运行所花费的运行成本。
5.如权利要求3所述的膜间差压推测装置，其中，
还具有：确定部，确定所述M个推测结果中的、所述期间确定部所确定的所述期间满足预先设定的期间条件的推测结果。
6.如权利要求4所述的膜间差压推测装置，其中，
还具有：确定部，确定所述M个推测结果中的、所述成本计算部计算出的所述运行成本满足预先设定的成本条件的推测结果。
7.如权利要求4所述的膜间差压推测装置，其中，
还具有：确定部，确定所述M个推测结果中的、所述期间确定部所确定的所述期间满足预先设定的期间条件且所述成本计算部计算出的所述运行成本满足预先设定的成本条件的推测结果。
8.如权利要求4所述的膜间差压推测装置，其中，
所述成本计算部计算到所确定的期间为止的所述散气装置进行的散气所花费的能量的成本和所述分离膜的药洗所花费的成本的合计，作为所述运行成本。
9.一种散气量控制装置，其中，
所述散气量控制装置具有散气量获取部，所述散气量获取部获取权利要求5至7中任一项所述的膜间差压推测装置所确定的推测结果的推测中所使用的所述输入数据中包含的散气量关联数据，
所述输入数据包括与所述散气装置的散气量相关的所述散气量关联数据，
基于获取到的散气量关联数据控制所述散气装置散气。
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JP2024082841A (ja) * 2022-12-09 2024-06-20 株式会社クボタ 膜洗浄風量制御システム、膜洗浄風量制御方法および膜洗浄風量制御プログラム

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10286567A (ja) * 1997-04-16 1998-10-27 Nkk Corp 膜分離方法
JP4497406B2 (ja) * 2004-07-06 2010-07-07 オルガノ株式会社 浸漬型膜モジュールの洗浄方法及び洗浄装置
JP5841473B2 (ja) * 2012-03-28 2016-01-13 株式会社クボタ 膜分離装置の運転方法及び膜分離装置
KR101542617B1 (ko) * 2012-12-03 2015-08-06 삼성에스디아이 주식회사 분리막 세정 시스템 및 이를 이용한 분리막 세정 방법
JP6342101B1 (ja) 2017-03-23 2018-06-13 三菱電機株式会社 膜分離装置および膜分離方法
JP7378972B2 (ja) * 2019-06-12 2023-11-14 東芝インフラシステムズ株式会社 膜処理制御システム及び膜処理制御方法
CN110668562B (zh) * 2019-10-25 2022-05-13 中信环境技术（广州）有限公司 实时消除膜生物反应器污染的控制方法、***及存储介质

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