JP2011189285A - Knowledge storage for wastewater treatment process and method for control support device - Google Patents
Knowledge storage for wastewater treatment process and method for control support device Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011189285A JP2011189285A JP2010058123A JP2010058123A JP2011189285A JP 2011189285 A JP2011189285 A JP 2011189285A JP 2010058123 A JP2010058123 A JP 2010058123A JP 2010058123 A JP2010058123 A JP 2010058123A JP 2011189285 A JP2011189285 A JP 2011189285A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- water treatment
- water
- wastewater
- target value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 150
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 113
- 238000004065 wastewater treatment Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 238000003860 storage Methods 0.000 title abstract description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 195
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims abstract description 114
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 claims abstract description 32
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 15
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 76
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 49
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 49
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 42
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 38
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 30
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 27
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 13
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 7
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 5
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 claims description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 abstract 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 43
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 10
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 7
- HEMHJVSKTPXQMS-UHFFFAOYSA-M Sodium hydroxide Chemical compound [OH-].[Na+] HEMHJVSKTPXQMS-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 6
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 4
- 238000005273 aeration Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 238000010979 pH adjustment Methods 0.000 description 3
- 238000005054 agglomeration Methods 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- AXCZMVOFGPJBDE-UHFFFAOYSA-L calcium dihydroxide Chemical compound [OH-].[OH-].[Ca+2] AXCZMVOFGPJBDE-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 2
- 239000000920 calcium hydroxide Substances 0.000 description 2
- 235000011116 calcium hydroxide Nutrition 0.000 description 2
- 229910001861 calcium hydroxide Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 239000010842 industrial wastewater Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 235000011121 sodium hydroxide Nutrition 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 239000000701 coagulant Substances 0.000 description 1
- 238000005345 coagulation Methods 0.000 description 1
- 230000015271 coagulation Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000008394 flocculating agent Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 238000004659 sterilization and disinfection Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
- Y02A20/152—Water filtration
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、工場等から発生する各種の排水を河川や海洋に放流できる程度まで無害化処理するための排水処理プロセスに関する知識やノウハウをデータ化して蓄積し、これらの蓄積した知識等を駆使してユーザーが排水処理プロセスを制御することを支援する排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置に関する。 The present invention stores and accumulates knowledge and know-how related to wastewater treatment processes for detoxifying various types of wastewater generated from factories and the like to the extent that they can be discharged into rivers and oceans. The present invention relates to a wastewater treatment process knowledge accumulation and control support device that supports a user to control a wastewater treatment process.
一般産業向け工場の排水は適切な水質基準を満たすように処理された後に港湾や河川に放流されている。その排水処理設備については、工場の生産主体となる製品とは異なることや設備の保守、点検、交換に相当の費用がかかることなどの様々の理由により、一般には一度導入すると、その排水処理設備が適切に行えなくならない限り、ほとんど交換されることなく、導入時の設備が更新されることなく数十年間にわたって稼動し続けているのが実情である。近時、殊に、団塊の世代の大量退職により排水処理施設管理者を十分に確保できないことや、高齢のため不慣れな新しい装置を扱うことへの抵抗感があるなど人的原因により、設備の更新が行われない場合もある。 Wastewater from factories for general industries is discharged to ports and rivers after being treated to meet appropriate water quality standards. In general, once the wastewater treatment facility is introduced, the wastewater treatment facility is different from the products that are the main production units of the factory and the maintenance, inspection, and replacement of the facilities are expensive. Unless it can be properly performed, the actual situation is that the equipment at the time of introduction has been operated for several decades with almost no replacement, and without being renewed. Recently, due to human factors such as the lack of adequate management of wastewater treatment facilities due to the massive retirement of baby boomers and the resistance to handling new equipment that is unfamiliar with older people, In some cases, no update is performed.
そこで、このような人的な問題に対しては、最新の高度な情報システム技術を活用することにより、自動制御化すること、あるいは運用支援することが有効と考えられるとともに、設備更新においても専門知識をそれほど必要とすることなく、顧客のプロセスに個々に対応しうる適切な装置や容量の選定を行うことを外部から支援することは極めて意義がある。 Therefore, for such human problems, it is considered effective to automatically control or support operations by utilizing the latest advanced information system technology, and specialize in equipment renewal. It is extremely meaningful to support from the outside the selection of the appropriate equipment and capacity that can be individually adapted to the customer's process without requiring much knowledge.
このような背景のもと、例えば特許文献1に記載された設備管理システムにおいては、管理対象設備からの信号を収集して該管理対象設備の稼働状況を監視する監視センタにおいて、上記管理対象設備のメンテナンスの必要性を検出したとき、その旨の情報をメンテナンス作業者が携帯している携帯端末に通知し、この携帯端末からの応答を受けてメンテナンス作業者の現在位置の情報を取得する。そして、取得した現在位置と管理対象設備の設置場所の情報とから当該管理対象設備へのメンテナンス作業者の到着予定時刻を算出し、到着予定時刻とメンテナンス作業者の情報とを管理対象設備側の設備管理用端末に通知する装置を提案している。
Under such a background, for example, in the equipment management system described in
一方、特許文献2の水処理プラントの運転管理方法および装置においては、水処理プラントの過去の水処理量と過去の原単位とから回帰式を求め、現在の水処理量についての実測値をこの回帰式に代入して原単位の推定値を得るようにしている。得られた推定値を、実際の原単位と比較して、水処理プラント全体の異常の有無を判断する。同様に、水処理プラントを構成するプラント要素のそれぞれについて、水処理プラント全体の水処理量と各プラント要素の原単位(細目原単位)との相関関係を示す回帰式(細目原単位回帰式)に基づき、細目原単位の推定値を得る。さらに得られた細目原単位の推定値を実際の細目原単位と比較し、推定値と実測値との間に相違のあるプラント要素を異常のあるプラント要素として抽出するシステムを特許文献2は提案している。
On the other hand, in the operation management method and apparatus of the water treatment plant of
また、特許文献3は、多入力多出力系を具備する処理プラント設備の運転制御にニューラルネットワークを活用したプラントの予測モデル制御を導入し、応答性、制御性の変化を最適かつ自動的に更新し、習熟したオペレータによるパラメータ設定や再調整を実施することなく、長期間安定運転を維持し、制御目的及び性能を発揮することができる処理プラントの運転制御方法及び運転制御装置を提案している。 Patent Document 3 introduces plant predictive model control utilizing a neural network for operation control of a processing plant facility having a multi-input multi-output system, and updates changes in responsiveness and controllability optimally and automatically. In addition, it proposes an operation control method and an operation control device for a processing plant that can maintain stable operation for a long period of time without exerting parameter setting or readjustment by a trained operator and exhibit control objectives and performance. .
このような方法により、水処理施設から離れた遠隔地でもメンテナンスの要・不要がわかったり、オンラインデータと蓄積されたオンラインデータから統計的なモデルを作成することにより、プロセスの異常診断を行なったり、多入力多出力プロセスでの制御パラメータの自動更新を行なうことに寄与するものではあるが、いずれにしても薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定するものではない。また、工場から排水される水の種類に応じて、施設を更新する際に、適切な処理装置の選定や容量の決定には、熟練したエンジニアリング力が要求されるが、蓄積された水処理施設データから処理したい排水に応じて、適宜検討が行なえるよう支援するような装置は提案されていない。 In this way, it is possible to know whether maintenance is necessary even in remote locations away from water treatment facilities, and to diagnose process abnormalities by creating a statistical model from online data and accumulated online data. , Which contributes to the automatic update of control parameters in a multi-input multi-output process, but in any case, automatically determines control target values such as the amount of chemical injection and start / stop of devices such as pumps is not. In addition, when renewing facilities according to the type of water drained from the factory, skilled engineering skills are required to select appropriate treatment equipment and determine capacity, but accumulated water treatment facilities No device has been proposed that supports the appropriate examination according to the wastewater to be treated from the data.
本発明は上述した課題を解決するためになされたものであり、一般産業向け工場の排水処理施設の薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定し、また設備更新もしくは新規導入に際し、工場から排水される水の種類に応じて適切な処理装置の選定や容量の検討が行なえる、排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and automatically determines a control target value such as a chemical injection amount of a wastewater treatment facility of a factory for general industry and a start / stop of a device such as a pump, It is an object of the present invention to provide a wastewater treatment process knowledge accumulation and control support device capable of selecting an appropriate treatment device and examining the capacity in accordance with the type of water drained from a factory upon renewal or new introduction.
本発明に係る排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置は、一般産業向け工場で使用した水または生産の途中で排出された排水の一部またはそのすべてを少なくとも法的規制に合致する水質まで処理し、処理水を河川、港湾、湖沼のいずれかへ放流するか、または処理水を工場内または工場外で再利用する一般産業向け工場の排水処理施設における水処理プロセスの知識を蓄積し、排水処理施設に備えられた水処理装置の制御を支援する装置において、水処理プロセスに用いられる消耗品が収容されたカートリッジ式の容器が前記水処理装置に対して着脱可能に取り付けられ、前記カートリッジ式の容器に備わる記録媒体によって前回のカートリッジ式の容器の交換から今回のカートリッジ式の容器の交換までの間に処理された水処理装置の挙動および水質データ、電力消費データおよび運転時間を含むプロセスデータが保存され、前記カートリッジ式の容器を回収することによって、前記記録媒体に保存されたプロセスデータも併せて収集されるデータ保存・移動手段と、前記データ保存・移動手段によって収集されたプロセスデータを恒久的に保存し、保存されている前記プロセスデータとその工場の排水に含まれる物質およびその量から各水処理装置の制御目標値と制御後のプロセスデータとの関係を解析し、さらに、処理すべき排水中に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な水処理装置のリストを保存する水質データベースと、を有することを特徴とする。 The wastewater treatment process knowledge accumulation and control support device according to the present invention treats water used in general industrial factories or part or all of wastewater discharged during production to at least water quality that meets legal regulations. Accumulate knowledge of water treatment processes at wastewater treatment facilities in general industrial factories that discharge treated water into rivers, harbors, lakes, or reuse treated water inside or outside the factory. In a device that supports control of a water treatment apparatus provided in a facility, a cartridge-type container containing consumables used in a water treatment process is detachably attached to the water treatment apparatus, and the cartridge-type container Water treatment equipment treated between the previous cartridge-type container replacement and the current cartridge-type container replacement by the recording medium provided in the container Process data including behavior and water quality data, power consumption data and operation time are stored, and by collecting the cartridge type container, the process data stored on the recording medium is also collected. And the process data collected by the data storage / transfer means are permanently stored, and the control target value of each water treatment device is determined from the stored process data, substances contained in the waste water of the factory, and the amount thereof. And a water quality database that stores a list of substances contained in the wastewater to be treated, the amount thereof, and a water treatment device capable of treating the substance. It is characterized by that.
本発明によれば、一般産業向け工場の排水処理施設の薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定することができ、また、設備更新または新規導入に際して、工場から排出される排水の種類に応じて、適切な処理装置の選定や容量を検討できる排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置を提供することができる。このような装置があると、深い専門知識をあまり必要とすることなく、適切な装置や容量の選定を行うことができるようになり、設備更新することや新規導入することが容易になる。 According to the present invention, it is possible to automatically determine a control target value such as a chemical injection amount of a wastewater treatment facility of a factory for general industries and a start / stop of a device such as a pump. It is possible to provide a wastewater treatment process knowledge accumulation and control support device capable of examining selection and capacity of an appropriate treatment device according to the type of wastewater discharged from the wastewater. With such a device, it is possible to select an appropriate device and capacity without requiring a lot of deep expertise, and it is easy to update equipment or introduce a new one.
以下、添付の図面を参照して本発明を実施するための種々の形態を説明する。 Hereinafter, various embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
(第1の実施形態)
まず、図1を用いて本発明の第1の実施形態を説明する。
(First embodiment)
First, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
一般産業向け工場で使用した水または生産の途中で排出された排水の一部またはそのすべてを少なくとも法的規制に合致する水質まで処理し、河川や港湾、湖沼へ放流、もしくは、処理水を工場内または工場外で再利用する一般産業向け工場の排水処理施設においては、排水の流入をコントロールする弁やゲートなどの制御や濁質を除去するための凝集剤の注入、凝集を適正に行なうために必要となるpH調整、微生物による処理を行なう場合に微生物に空気を供給する曝気装置の起動・停止ならびに空気風量調整といったさまざまな装置、機器における制御を行っている。こうした制御や水処理状態を監視する排水処理プロセスの制御装置のうちで、凝集装置や沈殿装置、pH調整装置といった排水処理装置ごとに制御ボードが組み込まれ、制御を行い、排水処理の関係上、前後に接続されている排水処理装置と連携が必要な場合に制御信号をやりとりする通信モジュールも必要に応じて備えている。 Treat some or all of the water used in factories for general industries or discharged during production to water quality that meets at least legal regulations, and discharge to rivers, harbors, lakes, or treated water In the wastewater treatment facility of a factory for general industries that is reused inside or outside the factory, in order to properly control the valves and gates that control the inflow of wastewater, and to inject and coagulate the flocculant to remove turbidity Control is performed in various devices and devices such as pH adjustment required for the start-up, start / stop of the aeration apparatus that supplies air to the microorganisms when the treatment with microorganisms is performed, and adjustment of the air flow rate. Among control devices for wastewater treatment processes that monitor such control and water treatment status, a control board is incorporated and controlled for each wastewater treatment device such as agglomeration device, precipitation device, and pH adjustment device. A communication module that exchanges control signals when necessary with the wastewater treatment apparatus connected to the front and rear is also provided as necessary.
本実施形態の排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置1は、専門的な知識や経験がない場合であっても、一般産業向け工場の排水処理施設の薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定し、また、設備更新または新規導入に際し、工場から排水される水の種類に応じて、適切な処理装置の選定や容量の検討が行なえるように顧客を支援するものであり、図1の(a)に示すように受注提案エンジニアリング支援機能やプロセス解析機能を顧客に提供するためのデータ保存・移動手段11を有している。このデータ保存・移動手段11は、水質データベース4に保存されている各種データを利用して受注提案エンジニアリング支援機能2やプロセス解析機能3を実行するためにプログラミングされた支援ソフトウエアが格納されたメモリカードやハードディスク等からなり、パッケージ化された記録媒体として顧客に提供できるようにしたものである。
The wastewater treatment process knowledge accumulation and
提供を受けた顧客は、ユーザー端末18を用いてデータ保存・移動手段11に格納された支援ソフトウエアを起動させることができ、また、工場排水処理施設の各種コントローラ12a〜12fにデータ保存・移動手段11を組み込み、実際に現場の各種装置K1〜K6を制御することができる。受注提案エンジニアリング支援機能2およびプロセス解析機能3としては各種機器の制御目標値や類似データの検索などを含む各種パラメータ等をあげることができる。
The customer who has received the service can activate the support software stored in the data storage / transfer means 11 using the
水質データベース4は、データ保存・移動手段11によって収集された水質データなどのプロセスデータを恒久的に保存し、保存されている水質データなどのプロセスデータとその工場の排水原水に含まれる物質およびその量から各排水処理装置の制御目標値と制御後の水質データとの関係を解析し、さらに、処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置のリストを保存するものである。なお、顧客の装置やプロセスに特有の特殊な固有データは、実績ある水質データや制御目標値データを含むものであるため、顧客から必要最小限のものの提供を受け、それらを信号S1として水質データベース4に保存して活用を図るようにしている。
The
なお、提案者となる営業マンは、水質データベース4に公衆回線網19を介して接続された端末17を用いて受注提案エンジニアリング支援機能2やプロセス解析機能3を顧客に対してデモンストレーションすることができる。すなわち、提案者は、例えば図4の(a)(b)に示すような受注提案エンジニアリング支援機能やプロセス解析機能のデモンストレーション用のページを移動体通信端末17(ノート型パソコンや携帯電話)の画面上に表示し、これらのページを次々にめくって顧客に見せながらプロセスや装置について詳細な技術説明をすることができる。
In addition, the salesperson who becomes the proposer can demonstrate the order proposal
工場排水処理施設では、一般産業向け工場で使用した水または生産の途中で排出された排水の一部またはそのすべてを少なくとも法的規制に合致する水質まで浄化処理し、河川や港湾、湖沼へ放流するか、あるいは処理水を工場内または工場外で再利用するような、一般産業向け工場の排水処理施設において、排水の原水流入をコントロールする弁やゲートなどの制御や濁質を除去するための凝集剤の注入、凝集を適正に行なうために必要となるpH調整剤(苛性ソーダ、消石灰など)の添加、微生物による処理を行なう場合に微生物に空気を供給する曝気装置の起動・停止ならびに空気風量調整といった一連のさまざまな装置や機器における動作を制御している。 In industrial wastewater treatment facilities, some or all of the water used in general industrial factories or discharged during production is purified to a quality that meets at least legal regulations, and released into rivers, ports and lakes. Or control the valves and gates to control the inflow of raw water and remove turbidity in wastewater treatment facilities for general industrial factories where treated water is reused inside or outside the factory. Injection of coagulant, addition of pH adjusters (caustic soda, slaked lime, etc.) required for proper coagulation, start / stop of aeration equipment that supplies air to microorganisms when processing with microorganisms, and adjustment of air volume It controls the operation of a series of various devices and devices.
図1の(b)に示すように、上述した制御や水処理状態を監視する排水処理プロセスの制御装置のうちで、凝集装置K2、曝気装置K3、沈殿装置K4、pH調整装置、ろ過装置K5、消毒装置K6といった排水処理装置ごとに制御ボード12a,12b,12c,12d,12e,12fがそれぞれ組み込まれ、これらにより装置ごとに制御をそれぞれ行うようになっている。また、排水処理の関係上、前後に接続されている前処理装置および後処理装置との連携が必要な場合に、それらとの間で制御信号をやりとりする通信モジュール(図示せず)も必要に応じて任意に備えることができる。
As shown in FIG. 1 (b), among the above-described control devices for the wastewater treatment process for monitoring the water treatment state, the agglomeration device K2, the aeration device K3, the precipitation device K4, the pH adjustment device, and the filtration device K5.
工場排水処理施設においては凝集剤やpH調整剤(苛性ソーダ、消石灰)といった薬品などの消耗品容器にカートリッジ式に取り外し可能な構造が採用されており、カートリッジに備わるメモリカードやハードディスクなどの記録媒体によって、前回カートリッジ交換から今回のカートリッジ交換までの間に処理された排水処理装置の挙動や水処理データ、電力消費データ、運転時間等のプロセスデータが保存され、カートリッジ回収によって保存されたデータも回収されるようになっている。このように消耗品とともに回収可能なデータとして、メモリカードやハードディスクなどの記録媒体からなるデータ保存・移動手段11の形態がある。 In industrial wastewater treatment facilities, a cartridge-type removable structure is used for consumable containers for chemicals such as flocculants and pH adjusters (caustic soda, slaked lime). Depending on the recording media such as memory cards and hard disks provided in the cartridges Process data such as wastewater treatment equipment, water treatment data, power consumption data, operation time, etc., processed from the previous cartridge exchange to the current cartridge exchange are saved, and the data saved by cartridge collection is also collected It has become so. As such data that can be collected together with the consumables, there is a form of data storage / transfer means 11 formed of a recording medium such as a memory card or a hard disk.
受注提案時エンジニアリング支援機能2について説明する。
The
図2に示すように、受注提案時エンジニアリング支援機能2は、水処理装置選定支援手段21、導入コスト試算手段22、および見積もり結果出力手段23を有している。受注提案時エンジニアリング支援機能2およびプロセス解析機能3は、互いに信号のやりとりを行い、演算を実行し、その結果を各々がアウトプットする機能を有している。例えば受注提案時エンジニアリング支援機能2の見積もり結果出力手段23からは見積もり結果信号S5がアウトプットされ、プロセス解析機能3の制御目標値類似データ検索・調整手段33からは各機器制御目標値信号S13がアウトプットされる。
As shown in FIG. 2, the
水処理装置選定支援手段21は、排水処理装置の更新もしくは新規導入を検討するために排水原水に含まれる物質やその量、プロセス条件から水質データベース4に保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置のリストとを照合し、一致度の高い装置を提示する機能を備えている。
The water treatment device selection support means 21 is included in the wastewater to be treated, which is stored in the
導入コスト試算手段22は、排水原水に含まれる物質やその量、プロセス条件から水質データベースに保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置に関して、後述するプロセス解析機能3のプロセスシミュレーション手段31にて、どのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果を後述する水処理・薬品注入異常診断・解析手段32で適切か判定し、その結果が異常であれば、装置の制御目標値を後述する制御目標値類似データ検索・調整手段33にて過去のデータから検索して変更し、それでも適切とならない場合は別の処理装置を水処理装置選定支援手段21から選定し、同様の処理を繰り返すことで、結果として適切な水処理装置を選定し、その結果、プロセスシミュレーション手段31で模擬的に実行されたプロセス挙動にもとづいて導入後のランニングコストやあらかじめ保存されているその装置の単位処理量当たりの導入コストから導入にかかる費用を試算する機能を備えている。 The introduction cost estimation means 22 is a wastewater treatment apparatus capable of treating substances and amounts contained in the wastewater to be treated and stored in the water quality database from the process conditions and the substances and amounts contained in the raw wastewater. The process simulation means 31 of the process analysis function 3 to be described later executes a simulation of what process behavior is shown, and whether the result is appropriate for the water treatment / chemical injection abnormality diagnosis / analysis means 32 to be described later If the result of the determination is abnormal, the control target value of the apparatus is searched and changed from past data by the control target value similar data search / adjustment means 33 described later, and if it is still not appropriate, another process is performed. By selecting a device from the water treatment device selection support means 21 and repeating the same process, an appropriate water treatment device is selected as a result. And a function of estimated the cost of introducing the deployment costs per unit processing amount of simulatively executed after introduction based on process behavior running costs and pre conserved its device simulation means 31.
見積もり結果出力手段23は、導入コスト試算手段22で試算された導入コスト等のデータを見積もり書として出力する機能を備えている。見積もり結果出力手段23からは見積もり結果データを含む信号S5が出力される。この信号S5に含まれる見積り結果データは、図1に示すデータ保存・移動手段11に保存して顧客に提供されるようになっている。なお、後述するように図示しない公衆回線網または特定契約専用回線を介して見積り結果データをユーザーに直接配信するようにしてもよい。 The estimation result output means 23 has a function of outputting data such as the introduction cost calculated by the introduction cost estimation means 22 as an estimate. The estimation result output means 23 outputs a signal S5 including estimation result data. The estimation result data included in the signal S5 is stored in the data storage / transfer means 11 shown in FIG. 1 and provided to the customer. As will be described later, the estimation result data may be directly distributed to the user via a public line network (not shown) or a specific contract dedicated line.
次にプロセス解析機能3について説明する。 Next, the process analysis function 3 will be described.
プロセス解析機能3では、水質データベース4から得る各種データに基づいて適正な水処理が行えたかどうかを判断する。ここで「適正な水処理」とは、アウトプットとしての水質が単に法的規制の基準を満たしているばかりでなく、水処理プロセスの全体を総合的にみて判断したときに、その処理に常態から外れた異常な運転や操作が含まれていないことをいう。例えば、通常の運転では100kW/時の消費電力を使う機器が実際には120kW/時の消費電力を使っているようなケースは、たとえ水質が基準を満たしているとしても適正な水処理が行われているとは判断されない。また、例えば、必要な水質を維持するために薬品使用量が通常より多くなっているようなケースにおいても、適正な水処理が行われているとは判断されない。前者のケースでは、配管のどこかに何かが引っ掛かり流路が狭くなり、ポンプに過負荷がかかっている疑いがあるなどのアドバイスをすることができる。後者のケースでは、データには表われないか又は表われ難い何らかのプロセス条件を見落としているためにpHコントロールがうまくいかない疑いがあるなどのアドバイスをすることができる。このようにプロセス解析機能3を有する本発明装置は、顧客が気づかないか又は気がつき難いきめ細かなサービスを提供できるという利点がある。
In the process analysis function 3, it is determined whether appropriate water treatment has been performed based on various data obtained from the
図2に示すように、プロセス解析機能3は、プロセスシミュレーション手段31、水処理・薬品注入異常診断・解析手段32、および制御目標値類似データ検索・調整手段33を有している。
As shown in FIG. 2, the process analysis function 3 includes a
プロセスシミュレーション手段31は、水処理装置選定支援手段21からデータ信号S7が入力されると、その制御目標値で実際に制御した場合にどのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果をシミュレーションデータ信号S8として水処理・薬品注入異常診断・解析手段32に出力する機能を備えている。入力信号S7は、水質データ、薬品注入量データおよび水処理装置データなどを含むものである。制御目標値は、手段21によって選定された水処理装置を最適に制御するための目標値である。出力信号S8は、制御目標値を用いて模擬的にプロセスを実行したときの水質や薬品注入量などのシミュレーション結果のデータを含むものである。
When the data signal S7 is input from the water treatment device
水処理・薬品注入異常診断・解析手段32は、水質データベース4に保存されている過去の排水処理データとカートリッジ回収によって新たに回収された排水処理データとを解析し、新たに回収されたデータからその間の排水処理のための薬品注入制御目標値などが適切か否かを解析する機能を備えている。水処理・薬品注入異常診断・解析手段32は、プロセスシミュレーション手段31からデータ信号S8が入力されると、それに基づいてシミュレーションしたプロセスが上記の「適正な水処理」から逸脱しているかどうか、すなわち水質や薬品注入量などに異常が有るか無いかを診断・解析し、異常無し(正常)と診断した場合はそのデータ信号S3を導入コスト試算手段22に送り、異常有りと診断した場合は制御目標値変更指令信号S12を次の制御目標値類似データ検索・調整手段33に送る。また、異常有りと診断した場合に、水処理・薬品注入異常診断・解析手段32は、信号S6を水処理装置選定支援手段21に送り、水処理装置選定支援手段21において水処理装置を選定しなおし、別の選定した水処理装置について手段31により再度プロセスシミュレーションを実行し、その異常診断・解析を再度実行する。この手段21→手段31→手段32→手段21のループ動作は、水処理・薬品注入異常診断・解析手段32において異常無し(正常)と診断されるまで繰り返し実行される。
The water treatment / chemical injection abnormality diagnosis / analysis means 32 analyzes the past wastewater treatment data stored in the
制御目標値類似データ検索・調整手段33は、水処理・薬品注入異常診断・解析手段32で異常であると診断されたときに、制御目標値を適切な値にするために水質データベース4が保有する過去の実績データのうちから当該ケースに類似するデータを検索し、検索したデータのなかから最適のものを選び出してそれに決定する機能を備えている。すなわち、制御目標値類似データ検索・調整手段33は、制御目標値変更指令信号S12が入力されると、水質データベース4から水質データや薬品注入量データなどを含む実績データを呼び出し、これを信号S11として取り込み、信号S11,S12に含まれる各データを比較して総合評価することにより各機器の制御目標値を決定し、その制御目標値データを信号S13として送り、メモリカード等のデータ保存・移動手段11の書き込み領域に保存する。なお、後述するように図示しない公衆回線網または特定契約専用回線を介して制御目標値データをユーザーに直接配信するようにしてもよい。
The control target value similar data search / adjustment means 33 is stored in the
本実施形態によれば、プロセスシミュレーションを実行して得られた各種のデータをデータ保存・移動手段に記録保存して顧客に手渡しで直接提供することができるので、顧客が通信料金を負担しないでよいというメリットがある。 According to the present embodiment, since various data obtained by executing the process simulation can be recorded and stored in the data storage / transfer means and directly provided to the customer by hand, the customer does not incur communication charges. There is a merit that it is good.
本実施形態によれば、一般産業向け工場の排水処理施設の薬品注入量やポンプ等の装置の起動停止といった制御目標値を自動的に決定することができ、また、設備更新または新規導入に際して、工場から排出される排水の種類に応じて、適切な処理装置の選定や容量を検討できる。このような装置があると、深い専門知識をあまり必要とすることなく、適切な装置や容量の選定を行うことができるようになり、設備更新することや新規導入することが容易になる。 According to this embodiment, it is possible to automatically determine a control target value such as a chemical injection amount of a wastewater treatment facility of a factory for general industries and a start / stop of a device such as a pump, and when updating equipment or introducing a new one, Depending on the type of wastewater discharged from the factory, selection of appropriate treatment equipment and capacity can be considered. With such a device, it is possible to select an appropriate device and capacity without requiring a lot of deep expertise, and it is easy to update equipment or introduce a new one.
(第2の実施形態)
次に本発明の第2の実施形態について図3を参照して説明する。なお、本実施形態が上記の実施形態と共通する部分の説明は省略する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. In addition, description of the part which this embodiment is in common with said embodiment is abbreviate | omitted.
本実施形態の装置は、工場の設備導入担当者の面前で直接携帯端末17(ノートパソコンや携帯電話)から受注提案時エンジニアリング支援機能2の水処理装置選定支援手段21および見積り結果出力手段23にそれぞれ接続し、これらの手段21,23をユーザーが利用できるようにする見積もりデータ入出力手段41をさらに備えている。
The apparatus according to the present embodiment is directly sent from the portable terminal 17 (notebook PC or mobile phone) to the water treatment apparatus selection support means 21 and the estimation result output means 23 of the
見積もりデータ入出力手段41は、ユーザーの携帯端末17と接続可能なインターフェースを内蔵する通信機器からなり、公衆回線網19を介して水処理装置選定支援手段21および見積り結果出力手段23の各々と携帯端末17との間で送受信できるように接続する通信機能を有している。見積もりデータ入出力手段41は、各手段の出力をWeb配信し、ブラウザにより参照できるとともに、データ設定等を行い、各手段を操作するようになっている。
The estimated data input / output means 41 is composed of a communication device having an interface that can be connected to the user's
水質データベース4は、データ保存・移動手段11によって収集された水質データや薬品注入量データなどのプロセスデータを恒久的に保存し、保存されている水質データなどのプロセスデータとその工場の排水原水に含まれる物質およびその量から各排水処理装置の制御目標値と制御後の水質データとの関係を解析し、さらに、処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置のリストを保存するものである。上述の水処理装置選定支援手段21および見積り結果出力手段23の各々は、水質データベース4の保存データを直接または間接に利用できるようになっている。
The
受注提案時エンジニアリング支援機能2の水処理装置選定支援手段21は、水質データベース4から直接に保存データを呼び出すことができ、その呼び出したデータ信号S10に含まれるプロセスデータと端末17から見積りデータ入出力手段41を介して入力される信号S23に含まれるデータとを用いてユーザーのプロセスに適した水処理装置を暫定的に選定する機能を有している。
The water treatment device selection support means 21 of the
導入コスト試算手段22は、排水原水に含まれる物質やその量、プロセス条件から水質データベースに保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置に関して、プロセスシミュレーション手段31にて、どのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果を後述する水処理・薬品注入異常診断・解析手段32で適切か判定し、その結果が異常であれば、装置の制御目標値を後述する制御目標値類似データ検索・調整手段33にて過去のデータから検索して変更し、それでも適切とならない場合は別の処理装置を水処理装置選定支援手段21から選定し、同様の処理を繰り返すことで、結果として適切な水処理装置を選定し、その結果、プロセスシミュレーション手段31で模擬的に実行されたプロセス挙動にもとづいて導入後のランニングコストやあらかじめ保存されているその装置の単位処理量当たりの導入コストから導入にかかる費用を試算する機能を備えている。
The introduction cost estimation means 22 is a wastewater treatment apparatus capable of treating substances and amounts contained in the wastewater to be treated and stored in the water quality database from the process conditions and the substances and amounts contained in the raw wastewater. The process simulation means 31 simulates what kind of process behavior is shown, and the result is determined by the water treatment / chemical injection abnormality diagnosis / analysis means 32 described later, and the result is abnormal. If so, the control target value of the apparatus is searched and changed from past data by the control target value similar data search / adjustment means 33 to be described later. By selecting from the
見積もり結果出力手段23は、導入コスト試算手段22で試算された導入コスト等のデータを見積もり書として出力する機能を備えている。見積もり結果出力手段23からは見積もり結果データを含む信号S5が出力される。この信号S5に含まれる見積り結果データは、公衆回線網19および見積りデータ入出力手段41を介して見積り結果データの信号S25として携帯端末17に出力されるようになっている。
The estimation result output means 23 has a function of outputting data such as the introduction cost calculated by the introduction cost estimation means 22 as an estimate. The estimation result output means 23 outputs a signal S5 including estimation result data. The estimation result data included in the signal S5 is output to the
プロセス解析機能3のプロセスシミュレーション手段31は、水処理装置選定支援手段21からデータ信号S7が入力されると、その制御目標値で実際に制御した場合にどのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果をシミュレーションデータ信号S8として水処理・薬品注入異常診断・解析手段32に出力する機能を有している。 When the data signal S7 is input from the water treatment device selection support means 21, the process simulation means 31 of the process analysis function 3 simulates what kind of process behavior is exhibited when the control is actually performed with the control target value. And the result is output to the water treatment / chemical injection abnormality diagnosis / analysis means 32 as a simulation data signal S8.
水処理・薬品注入異常診断・解析手段32は、水質データベース4に保存されている過去の排水処理データとカートリッジ回収によって新たに回収された排水処理データとを解析し、新たに回収されたデータからその間の排水処理のための薬品注入制御目標値などが適切か否かを解析する機能を備えている。
The water treatment / chemical injection abnormality diagnosis / analysis means 32 analyzes the past wastewater treatment data stored in the
制御目標値類似データ検索・調整手段33は、水処理・薬品注入異常診断・解析手段32で異常であると診断されたときに、制御目標値を適切な値にするために水質データベース4が保有する過去の実績データのうちから当該ケースに類似するデータを検索し、検索したデータのなかから最適のものを選び出してそれに決定する機能を備えている。
The control target value similar data search / adjustment means 33 is stored in the
本実施形態の作用を説明する。 The operation of this embodiment will be described.
ユーザーは、携帯端末17を見積りデータ入出力手段41に接続し、見積りデータ入出力手段41および公衆回線網19を介して水処理装置選定支援手段21を呼び出し、水処理装置選定支援手段21の所定の入力ページを画面上に表示し、原水の水質や水量などのプロセス条件を必要な見積りデータとして入力する。見積もりデータ入出力手段41は、端末17からデータ信号S21が入力されると、それに基づいて必要な演算を実行して原水水質や水量などの各種プロセス条件をデータ信号S22として公衆回線網19に送るようになっている。さらに、公衆回線網19を通った信号S22はサーバーに達し、サーバーからは原水水質や水量などの各種プロセス条件のパケット信号S23が受注提案時エンジニアリング支援機能2の水処理装置選定支援手段21に送られ、この入力信号S23に基づいて上述したようにシミュレーション解析を実行し、見積もり結果を算出する。このようにして見積りデータは受注提案時エンジニアリング支援機能2の水処理装置選定支援手段21に入力される。
The user connects the
水処理装置選定支援手段21は、水質データベース4から直接に保存データを呼び出し、その呼び出したデータ信号S10に含まれるプロセスデータと入力信号S23に含まれるデータとを用いてユーザーのプロセスに適した水処理装置を暫定的に選定し、その信号S7をプロセスシミュレーション手段31に送る。
The water treatment device selection support means 21 calls the stored data directly from the
プロセスシミュレーション手段31は、水処理装置選定支援手段21からデータ信号S7が入力されると、その制御目標値で実際に制御した場合にどのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果をシミュレーションデータ信号S8として水処理・薬品注入異常診断・解析手段32に送る。
When the data signal S7 is input from the water treatment device
水処理・薬品注入異常診断・解析手段32は、水質データベース4に保存されている過去の排水処理データとカートリッジ回収によって新たに回収された排水処理データとを解析し、新たに回収されたデータからその間の排水処理のための薬品注入制御目標値などが適切か否かを解析する。水処理・薬品注入異常診断・解析手段32は、プロセスシミュレーション手段31からデータ信号S8が入力されると、それに基づいてシミュレーションしたプロセスが上記の「適正な水処理」から逸脱しているかどうかを診断・解析し、異常無し(正常)と診断した場合はそのデータ信号S3を導入コスト試算手段22に送り、異常有りと診断した場合は制御目標値変更指令信号S12を次の制御目標値類似データ検索・調整手段33に送る。また、異常有りと診断した場合に、水処理・薬品注入異常診断・解析手段32は、信号S6を水処理装置選定支援手段21に送り、水処理装置選定支援手段21において水処理装置を選定しなおし、別の選定した水処理装置について手段31により再度プロセスシミュレーションを実行し、その異常診断・解析を再度実行する。この手段21→手段31→手段32→手段21のループ動作は、水処理・薬品注入異常診断・解析手段32において異常無し(正常)と診断されるまで繰り返し実行される。
The water treatment / chemical injection abnormality diagnosis / analysis means 32 analyzes the past wastewater treatment data stored in the
導入コスト試算手段22は、排水原水に含まれる物質やその量、プロセス条件から水質データベースに保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な排水処理装置に関して、プロセスシミュレーション手段31にて、どのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実行し、その結果を水処理・薬品注入異常診断・解析手段32で適切か判定する。その判定結果が異常であれば、装置の制御目標値を後述する制御目標値類似データ検索・調整手段33にて過去のデータから検索して変更し、それでも適切とならない場合は別の処理装置を水処理装置選定支援手段21から選定し、同様の処理を繰り返すことで、結果として適切な水処理装置を選定し、その結果、プロセスシミュレーション手段31で模擬的に実行されたプロセス挙動にもとづいて導入後のランニングコストやあらかじめ保存されているその装置の単位処理量当たりの導入コストから導入にかかる費用を試算し、その結果を導入コスト試算データ信号S4として見積り結果出力手段23に送る。 The introduction cost estimation means 22 is a wastewater treatment apparatus capable of treating substances and amounts contained in the wastewater to be treated and stored in the water quality database from the process conditions and the substances and amounts contained in the raw wastewater. The process simulation means 31 simulates what kind of process behavior is shown, and the water treatment / chemical injection abnormality diagnosis / analysis means 32 determines whether the result is appropriate. If the determination result is abnormal, the control target value of the apparatus is searched and changed from past data by the control target value similar data search / adjustment means 33 to be described later. By selecting from the water treatment device selection support means 21 and repeating the same process, an appropriate water treatment device is selected as a result, and as a result, introduced based on the process behavior simulated by the process simulation means 31 The cost for introduction is estimated from the subsequent running cost and the pre-stored introduction cost per unit processing amount of the apparatus, and the result is sent to the estimation result output means 23 as the introduction cost trial calculation data signal S4.
見積もり結果出力手段23は、導入コスト試算データ信号S4に基づいて導入コスト試算手段22で試算された導入コスト等のデータを見積もり書として出力する。この出力信号S5に含まれる見積り結果データは、公衆回線網19および見積りデータ入出力手段41を介して見積り結果データの信号S25として携帯端末17に出力される。これにより携帯端末17の画面上に見積り結果が表示される。
The estimation result output means 23 outputs data such as the introduction cost calculated by the introduction cost trial calculation means 22 based on the introduction cost trial calculation data signal S4 as an estimate. The estimation result data included in the output signal S5 is output to the
次に図4を参照して、携帯端末17の画面に表示される入力ページおよび出力ページについてそれぞれ説明する。
Next, an input page and an output page displayed on the screen of the
データ保存・移動手段11またはカートリッジ回収によって収集された水質データや各装置の操作量(制御目標値)等の制御データは、図4の(a)に示すように装置ごとに項目Aから項目nまでの時系列データとして一覧表にして水質データベース4に保存される。このように時系列でリスト化したデータ一覧表を見ることにより、現場のオペレータは排水処理システム全体の経時変化を容易に把握することができる。
Control data such as the water quality data collected by the data storage / transfer means 11 or cartridge recovery, and the operation amount (control target value) of each device, as shown in FIG. Is stored in the
同様に、工場排水に含まれる物質とそれを除去する装置についても、図4の(b)に示すように装置ごとに除去対象物質、排出量、処理量あたりの設置コスト、必要な付随装置、装置定格等の情報を関連付けて水質データベース4に保存し、これを排水処理装置のリストとすることができる。
Similarly, for substances contained in factory wastewater and devices for removing them, as shown in FIG. 4B, for each device, substances to be removed, emissions, installation cost per processing amount, necessary associated devices, Information such as device ratings can be associated and stored in the
各排水処理装置の制御目標値(薬品注入量など)とある水質項目に関する処理水濃度との関係は水質データベース4からそれぞれを軸とする2次元プロットを描画し、2項目間の近似曲線を重回帰式により算出することで特性式を求める。これにより、ある水質項目に関する処理水濃度にしたい場合の各排水処理装置の制御目標値(薬品注入量)が過去のデータから提示できる。
As for the relationship between the control target value of each wastewater treatment device (chemical injection amount, etc.) and the concentration of treated water for a certain water quality item, a two-dimensional plot is drawn from the
次に水処理・薬品注入異常診断・解析手段32において制御目標値を求める際に用いられる種々の算出方法を説明する。 Next, various calculation methods used when the control target value is obtained in the water treatment / chemical injection abnormality diagnosis / analysis means 32 will be described.
[重回帰分析法]
本発明では各排水処理装置の制御目標値(例えば薬品注入量)を重回帰分析法により求めることができる。重回帰分析法では1つの目的変数を複数の説明変数で予測することを考える。このような手続きをとることによって、どの説明変数がどの程度だけ目的変数に影響を与えているかを知ることができる。
[Multiple regression analysis]
In this invention, the control target value (for example, chemical | medical agent injection amount) of each waste water treatment apparatus can be calculated | required by the multiple regression analysis method. In the multiple regression analysis method, one target variable is predicted with a plurality of explanatory variables. By taking such a procedure, it is possible to know to what extent the explanatory variable affects the objective variable.
各排水処理装置の制御目標値(薬品注入量)とある水質項目に関する処理水濃度との関係は水質データベースからそれぞれを軸とする2次元プロットを描画し、2項目間の近似曲線を重回帰分析することにより特性式を算出することで求められる。例えば3つの独立変数がある場合は、重回帰分析の特性式として下記n個の連立式(1-1)〜(1-n)を用いて各排水処理装置への薬品注入量C1,C2,…Cnをそれぞれ求めることができる。但し、記号c1,c2,c3は独立変数を、記号b1,b2,b3,e1,e2,e3,n1,n2,n3は偏回帰係数をそれぞれ示す。 The relationship between the control target value (chemical injection amount) of each wastewater treatment device and the treated water concentration for a certain water quality item is drawn from the water quality database as a two-dimensional plot with each axis as the axis, and multiple regression analysis of the approximate curve between the two items To calculate the characteristic formula. For example, when there are three independent variables, the following n simultaneous equations (1-1) to (1-n) are used as characteristic equations for the multiple regression analysis, and chemical injection amounts C1, C2, ... Cn can be obtained respectively. However, symbols c 1 , c 2 , and c 3 indicate independent variables, and symbols b 1 , b 2 , b 3 , e 1 , e 2 , e 3 , n 1 , n 2 , and n 3 indicate partial regression coefficients, respectively. .
C1=a1+b1c1+b2c2+b3c3 …(1-1)
C2=d1+e1c1+e2c2+e3c3 …(1-2)
Cn=m1+n1c1+n2c2+n3c3 …(1-n)
ここで、重回帰分析する際には、計測誤差や異常値をあらかじめ除去しておき、異常判定のための閾値をあらかじめ設定しておくことで、それを逸脱可否によって、異常か否かを判断する。
C1 = a 1 + b 1 c 1 + b2c2 + b 3 c 3 ... (1-1)
C2 = d 1 + e 1 c 1 + e2c2 + e 3 c 3 ... (1-2)
Cn = m 1 + n 1 c 1 + n2c2 + n 3 c 3 ... (1-n)
Here, when performing multiple regression analysis, measurement errors and abnormal values are removed in advance, and a threshold for abnormality determination is set in advance to determine whether or not there is an abnormality based on whether or not the deviation can be made. To do.
[クラスタリング法]
本発明では各排水処理装置の制御目標値(例えば薬品注入量)をクラスタリングの手法を用いて求めることができる。クラスタリング法とは、分類対象の集合を内的結合と外的分離が達成されるような部分集合に分割するデータ解析の一手法をいう。クラスタリング法には、最短距離法のような階層的手法と、k-means法のような分割最適化手法とがある。
[Clustering method]
In this invention, the control target value (for example, chemical injection amount) of each waste water treatment apparatus can be calculated | required using the method of clustering. The clustering method is a data analysis method for dividing a set to be classified into subsets that achieve internal coupling and external separation. Clustering methods include a hierarchical method such as the shortest distance method and a partition optimization method such as the k-means method.
各排水処理装置の制御目標値(薬品注入量)とある水質項目に関する処理水濃度との関係は水質データベースからそれぞれを軸とする2次元プロットに対し、クラスタリング法により、制御目標値(薬品注入量)とある水質項目に関する処理水濃度との関係をいくつかのブロックに分割する。水質項目に関する処理水濃度に応じて、対応する制御目標値(薬品注入量)を得るというものである。本発明ではクラスタリング法として分割最適化手法に分類されるk-means法または群平均法を適用することが好ましい。 The relationship between the control target value (chemical injection amount) of each wastewater treatment device and the concentration of treated water for a certain water quality item is obtained from the water quality database by using a clustering method to control the target value (chemical injection amount). ) And the treated water concentration for a certain water quality item is divided into several blocks. A corresponding control target value (chemical injection amount) is obtained in accordance with the treated water concentration relating to the water quality item. In the present invention, it is preferable to apply the k-means method or the group average method classified as the division optimization method as the clustering method.
次にk-means法および群平均法について説明する。 Next, the k-means method and the group average method will be described.
[k-means法]
k-means法は、クラスタリング法の一種であり、セントロイドCi(クラスタの重心点)をクラスタの代表点とし、k個の代表点C1〜Ckについての所定の評価関数を最小化するようにk個のクラスタを分割するデータ解析手法の1つをいい、k平均法とも呼ばれるデータ解析手法をいう。最適解の探索は、対象クラスタへの割り当てと代表点の再計算を交互に繰り返して行う。このk-means法は、いわゆる山登り法であり、局所最適解のみが求められてしまうという短所があるので、これを補うためにランダムに初期値を変更して、評価関数を最小にする結果を選択する。
[K-means method]
The k-means method is a kind of clustering method, in which the centroid C i (cluster barycentric point) is a representative point of the cluster, and a predetermined evaluation function for k representative points C 1 to C k is minimized. Thus, it is one of data analysis methods for dividing k clusters, and is a data analysis method called a k-average method. The search for the optimal solution is performed by alternately repeating assignment to the target cluster and recalculation of the representative points. This k-means method is a so-called hill-climbing method and has the disadvantage that only a local optimal solution is required.To compensate for this, the initial value is randomly changed to minimize the evaluation function. select.
[群平均法]
群平均法は、クラスタリング法の一種であり、任意の対象間の距離が与えられている場合に用いることができる。対象が数値ベクトルで記述されているものと仮定できる場合は、ベクトル間のユークリッド距離などを求めることで群平均法を適用することができる。
[Group average method]
The group average method is a kind of clustering method and can be used when a distance between arbitrary objects is given. When it can be assumed that the target is described by a numerical vector, the group average method can be applied by obtaining the Euclidean distance between the vectors.
[モデリングシミュレーション法]
プロセスシミュレーション手段31では、処理したい排水、水量、処理装置、目標水質に対し、これらの物理モデルもしくは過去のデータから得た特性式、例えば、先述の各排水処理装置の制御目標値(薬品注入量)とある水質項目に関する処理水濃度との関係は水質データベースからそれぞれを軸とする2次元プロットを描画し、2項目間の近似曲線を重回帰式により特性式を算出する方法等により、モデリングを行い、それをシミュレータとするものである。
[Modeling simulation method]
In the process simulation means 31, for the waste water to be treated, the amount of water, the treatment device, and the target water quality, characteristic formulas obtained from these physical models or past data, for example, the control target value (chemical injection amount) of each waste water treatment device described above ) And the treated water concentration for a certain water quality item, draw a two-dimensional plot with each axis as an axis from the water quality database and perform modeling by a method such as calculating the characteristic equation by multiple regression equation between approximate curves between the two items And use it as a simulator.
本実施形態によれば、更新対象プロセスや装置に関する診断・解析データなどを携帯端末により顧客に手軽に紹介することができるメリットがある。 According to the present embodiment, there is an advantage that diagnosis / analysis data related to the update target process and device can be easily introduced to the customer by the mobile terminal.
1…排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置、
11…データ保存・移動手段(メモリカード等の記録媒体)、
12a〜12f…コントローラ、
17…携帯端末(ノート型パソコンや携帯電話等の移動体通信端末)、
18…ユーザー端末、19…公衆回線網、
2…受注提案時エンジニアリング支援機能、
21…水処理装置選定支援手段、22…導入コスト試算手段、
23…見積もり結果出力手段、
3…プロセス解析機能、
31…プロセスシミュレーション手段、32…水処理薬品注入異常診断・解析手段、
33…制御目標値類似データ検索・調整手段、
4…水質データベース、
41…見積もりデータ入出力手段、
S1〜S25…信号。
1 ... Wastewater treatment process knowledge accumulation and control support device,
11: Data storage / transfer means (recording medium such as a memory card),
12a-12f ... controller,
17 ... mobile terminal (mobile communication terminal such as a notebook computer or mobile phone),
18 ... User terminal, 19 ... Public network,
2 ... Engineering support function at the time of order proposal,
21 ... Water treatment device selection support means, 22 ... Introduction cost estimation means,
23 ... Estimated result output means,
3 ... Process analysis function,
31 ... Process simulation means, 32 ... Water treatment chemical injection abnormality diagnosis / analysis means,
33 ... Control target value similar data search / adjustment means,
4 ... Water quality database,
41 ... Estimated data input / output means,
S1 to S25: Signal.
Claims (7)
水処理プロセスに用いられる消耗品が収容されたカートリッジ式の容器が前記水処理装置に対して着脱可能に取り付けられ、前記カートリッジ式の容器に備わる記録媒体によって前回のカートリッジ式の容器の交換から今回のカートリッジ式の容器の交換までの間に処理された水処理装置の挙動および水質データ、電力消費データおよび運転時間を含むプロセスデータが保存され、前記カートリッジ式の容器を回収することによって、前記記録媒体に保存されたプロセスデータも併せて収集されるデータ保存・移動手段と、
前記データ保存・移動手段によって収集されたプロセスデータを恒久的に保存し、保存されている前記プロセスデータとその工場の排水に含まれる物質およびその量から各水処理装置の制御目標値と制御後のプロセスデータとの関係を解析し、さらに、処理すべき排水中に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な水処理装置のリストを保存する水質データベースと、
を有することを特徴とする排水処理プロセス知識蓄積および制御支援装置。 Treat some or all of the water used in factories for general industries or discharged during production to a quality that meets at least legal regulations, and discharge the treated water to rivers, ports, and lakes In a device that accumulates knowledge of the water treatment process in the wastewater treatment facility of a general industrial factory that reuses treated water inside or outside the factory, and supports the control of the water treatment device provided in the wastewater treatment facility ,
A cartridge-type container containing consumables used in the water treatment process is detachably attached to the water treatment apparatus, and this time from the previous replacement of the cartridge-type container by the recording medium provided in the cartridge-type container. Process data including the water treatment device behavior and water quality data, power consumption data and operating time that have been processed until the replacement of the cartridge-type container is saved, and the record is obtained by collecting the cartridge-type container. A data storage / transfer means for collecting process data stored on the medium,
The process data collected by the data storage / transfer means is permanently stored, and the control target value and control value of each water treatment device are determined from the stored process data, substances contained in the waste water of the factory, and the amount thereof. A water quality database that stores a list of substances contained in the wastewater to be treated, their amounts and the water treatment equipment capable of treating them,
A wastewater treatment process knowledge accumulation and control support device characterized by comprising:
排水中に含まれる物質およびその量、プロセス条件から前記水質データベースに保存されている処理すべき排水に含まれる物質およびその量とそれを処理することの可能な水処理装置に関して、前記プロセスシミュレーション手段を用いて前記水処理装置がどのようなプロセス挙動を示すかを模擬的に実施してみて、その結果が前記水処理薬品注入異常診断・解析手段により適切であるか否かを判定し、その判定結果が異常であれば、該水処理装置の制御目標値を制御目標値類似データ検索・調整手段にて過去のデータから検索して変更し、それでも適切とならない場合は他の水処理装置を前記水処理装置選定支援手段により選定し、前記一連の処理を同様に繰り返すことで、結果として適切な水処理装置を選定し、その結果、前記プロセスシミュレーション手段で模擬されたプロセス挙動にもとづいて導入後のランニングコストや予め保存されているその装置の単位処理量あたりの導入コストから導入にかかる費用を試算する導入コスト試算手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項記載の装置。 Substances and amounts contained in wastewater to consider the renewal or new introduction of water treatment equipment, and substances and amounts contained in wastewater to be treated stored in the water quality database based on process conditions and their treatment A list of water treatment devices that can be used, and a water treatment device selection support means for selecting and presenting a water treatment device having a high degree of coincidence from the collation results;
Substances contained in waste water, amount thereof, process conditions, substance contained in waste water to be treated stored in the water quality database, amount thereof, and water treatment apparatus capable of treating the substance, the process simulation means It is determined whether or not the result is appropriate by the water treatment chemical injection abnormality diagnosis / analysis means by simulating the process behavior of the water treatment apparatus using If the determination result is abnormal, the control target value of the water treatment device is searched and changed from the past data by the control target value similar data search / adjustment means. By selecting the water treatment device selection support means and repeating the series of treatments in the same manner, as a result, an appropriate water treatment device is selected, and as a result, the process And an introduction cost calculation means for calculating the cost of introduction from the running cost after introduction based on the process behavior simulated by the simulation means and the introduction cost per unit processing amount of the device stored in advance. An apparatus according to any one of claims 1 to 4, characterized in that
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010058123A JP2011189285A (en) | 2010-03-15 | 2010-03-15 | Knowledge storage for wastewater treatment process and method for control support device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010058123A JP2011189285A (en) | 2010-03-15 | 2010-03-15 | Knowledge storage for wastewater treatment process and method for control support device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011189285A true JP2011189285A (en) | 2011-09-29 |
Family
ID=44794777
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010058123A Withdrawn JP2011189285A (en) | 2010-03-15 | 2010-03-15 | Knowledge storage for wastewater treatment process and method for control support device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2011189285A (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2566195A1 (en) | 2011-08-31 | 2013-03-06 | Yamaha Corporation | Speaker apparatus |
CN103745403A (en) * | 2013-12-05 | 2014-04-23 | 铸神科技无锡有限公司 | Wastewater electrochemical treatment database establishment method and device thereof |
CN103744303A (en) * | 2013-12-05 | 2014-04-23 | 铸神科技无锡有限公司 | Wastewater electrochemical treatment control system based on database technology |
EP2772467A4 (en) * | 2011-10-28 | 2015-07-08 | Asahi Kasei Chemicals Corp | Chemical injection control method and chemical injection controller |
CN107219779A (en) * | 2016-03-22 | 2017-09-29 | 周楠 | The addition method and device of a kind of water treatment agent |
-
2010
- 2010-03-15 JP JP2010058123A patent/JP2011189285A/en not_active Withdrawn
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2566195A1 (en) | 2011-08-31 | 2013-03-06 | Yamaha Corporation | Speaker apparatus |
EP2772467A4 (en) * | 2011-10-28 | 2015-07-08 | Asahi Kasei Chemicals Corp | Chemical injection control method and chemical injection controller |
US9517954B2 (en) | 2011-10-28 | 2016-12-13 | Asahi Kasei Chemicals Corporation | Chemical injection control method and chemical injection controller |
CN103745403A (en) * | 2013-12-05 | 2014-04-23 | 铸神科技无锡有限公司 | Wastewater electrochemical treatment database establishment method and device thereof |
CN103744303A (en) * | 2013-12-05 | 2014-04-23 | 铸神科技无锡有限公司 | Wastewater electrochemical treatment control system based on database technology |
CN107219779A (en) * | 2016-03-22 | 2017-09-29 | 周楠 | The addition method and device of a kind of water treatment agent |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5284433B2 (en) | Process monitoring / diagnosis / support equipment | |
US8918217B2 (en) | Method and system for optimizing membrane cleaning process | |
Choi et al. | Multiblock PLS-based localized process diagnosis | |
Ferrero et al. | Automatic control systems for submerged membrane bioreactors: A state-of-the-art review | |
JP2011189285A (en) | Knowledge storage for wastewater treatment process and method for control support device | |
CN110324168A (en) | Anomalous event monitoring method and device and electronic equipment | |
CN107949814A (en) | System and method for waste water treatment process control | |
Maere et al. | Membrane bioreactor fouling behaviour assessment through principal component analysis and fuzzy clustering | |
CN105027014A (en) | Process monitoring and diagnosis device | |
KR20110068817A (en) | Prediction, evaluation and control method of chemical cleaning of membrane process using genetic algorithm and programming in water treatment system | |
US20240069513A1 (en) | Information processing device for optimizing filters that purify wastewater | |
KR101963124B1 (en) | Remote diagnosing and managing system for small-scaled desalination equipment being separately installed in island area, and method for the same | |
JP5167667B2 (en) | Separation membrane element management system and separation membrane element management method | |
JP4718873B2 (en) | Control device for membrane filtration equipment | |
JP2020144640A (en) | Collaborative learning system and monitoring system | |
WO2014141837A1 (en) | Know-how visualization device, and know-how visualization method | |
Dologlu et al. | Data driven identification of industrial reverse osmosis membrane process | |
JP2009294731A (en) | Plant controller automatically extracting operation know-how | |
WO2015198898A1 (en) | Plant abnormality predicting device, abnormality predicting device, display device and display method | |
CN114868018A (en) | Using artificial intelligence to assess quality of cooking medium in a fryer | |
Cámara et al. | Neural network modelling and prediction of an Anaerobic Filter Membrane Bioreactor | |
JP2021159870A (en) | Water treatment system, operation and management support system for water treatment system, and operation method for water treatment system | |
JP5541790B2 (en) | Plant operation monitoring device, system and program | |
EP4157495A1 (en) | Apparatus and methods for cleaning reverse osmosis systems | |
Deng et al. | Process modeling and analysis of an industrial fresh water desalination system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20130604 |