JP6074340B2 - Water treatment control method and water treatment control device - Google Patents
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Description
本発明は、凝集沈澱を行う浄水処理における原水に対する凝集剤の注入率を制御する水処理制御方法及び水処理制御装置に関する。 The present invention relates to a water treatment control method and a water treatment control device for controlling an injection rate of a flocculant with respect to raw water in water purification treatment for performing coagulation precipitation.
一般に、凝集沈澱が採用されている浄水場は、原水に凝集剤を注入して急速撹拌する薬品混和池と、薬品混和池において生成された凝集体（マイクロフロック）を成長させるフロック形成池と、フロック形成池において成長したフロックを沈殿除去する沈殿池と、沈殿池において沈殿しきらなかった粒子やフロックを除去するろ過池と、を備えている。急速ろ過方式による浄水処理場合の重要なポイントは、原水の水質に応じて凝集剤注入率を適正な値に制御し、沈降性のよいフロックを形成することである。不適切な凝集剤注入率で浄水処理を行った場合、沈殿池からのフロックのキャリーオーバや凝集不良によって、ろ過池の損失水頭の上昇、逆洗頻度の増加、及びろ過池からの濁質が流出し、ろ過水濁度が上昇するなどの問題が発生する。しかしながら、適正な凝集剤注入率は、原水濁度および水温等の要因によって変化し、河川表流水毎に異なるので、原水濁度のみに基づいて適正な凝集剤注入率を一義的に決定することはできない。このため、急速ろ過方式を採用している浄水場では、ジャーテストや各種水質をパラメータとした注入率式、フロック粒径制御等の方法によって、凝集状況の判定や適正な凝集剤注入率の決定又は凝集攪拌制御を行っている（特許文献１、２参照）。 In general, a water purification plant that employs coagulation sedimentation is a chemical mixing pond in which a flocculant is injected into raw water and rapidly stirred, a floc formation pond in which aggregates (micro flocs) generated in the chemical mixing pond are grown, A sedimentation basin that settles and removes flocs grown in the floc formation pond, and a filtration basin that removes particles and flocs that did not settle in the sedimentation basin are provided. The important point in the case of the water purification process by the rapid filtration system is to control the flocculant injection rate to an appropriate value according to the quality of the raw water and to form a floc with good sedimentation. When water treatment is performed at an inappropriate flocculant injection rate, the loss of head of the filtration basin, the increase of backwash frequency, and turbidity from the filtration basin are caused by carryover of floc from the sedimentation basin and poor flocculation. Problems such as spillage and increased filtrate turbidity occur. However, the appropriate coagulant injection rate varies depending on factors such as raw water turbidity and water temperature, and differs for each river surface water. Therefore, the appropriate coagulant injection rate must be uniquely determined based only on the raw water turbidity. I can't. For this reason, in water treatment plants that employ a rapid filtration method, the flocculation condition is determined and the appropriate flocculant injection rate is determined by methods such as jar test, injection rate formulas with various water qualities as parameters, and floc particle size control. Or the aggregation stirring control is performed (refer patent document 1, 2).
しかしながら、ジャーテストを利用した凝集攪拌制御方法には、熟練したオペレータが必要であり、さらにはオペレータによって異なるテスト結果になりやすいという問題がある。また、ジャーテストには３０分程度の時間を要するために、ジャーテストを頻繁に実施することは困難である。また、比例等の注入率式による凝集剤注入制御方法では、原水によって注入率式が異なり、浄水場毎に注入率式を管理しなければならない。また、豪雨により原水水質が大きく変化した場合には、最適な凝集剤注入率を決定できないことがある。撹拌強度については有用な制御方法の知見が得られていない。このため、従来の凝集攪拌制御方法には、凝集剤注入失敗リスクや浄水場コスト増加リスクがある。すなわち、凝集剤の注入量が不足することによって最適な浄水処理が行われず、濁度の高い水を含む水が各家庭に配水されてしまうリスクや、凝集剤を過剰に注入することによって、凝集剤のコスト増加や発生土の処理費用が増加し、水道経営を圧迫するリスクがある。 However, the coagulation agitation control method using the jar test requires a skilled operator, and further has a problem that test results easily vary depending on the operator. In addition, since the jar test takes about 30 minutes, it is difficult to frequently perform the jar test. In addition, in the coagulant injection control method based on the proportional injection rate formula, the injection rate formula differs depending on the raw water, and the injection rate formula must be managed for each water treatment plant. In addition, when the raw water quality changes greatly due to heavy rain, the optimal flocculant injection rate may not be determined. Regarding the stirring intensity, knowledge of a useful control method has not been obtained. For this reason, the conventional coagulation stirring control method has a risk of coagulant injection failure and a risk of water purification plant cost increase. In other words, the optimal water purification treatment is not performed due to the insufficient amount of the flocculant injected, and there is a risk that water containing highly turbid water will be distributed to each household, or by excessive injection of the flocculant, There is a risk of increasing the cost of the chemicals and increasing the cost of processing the generated soil, putting pressure on water supply management.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集攪拌処理に要するコストを削減可能な水処理制御方法及び水処理制御装置を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and its object is to provide a water treatment control method and a water treatment control apparatus capable of reducing the cost required for coagulation stirring treatment while controlling the quality of treated water to a target value. Is to provide.
実施の態様のひとつである水処理制御装置は、予測部、制御部を有する。
予測部は、薬品混和池で使用する凝集剤の注入量または注入率を示す複数の異なる注入設定値と、フロック形成池に設けられたフロキュレータの回転数を制御するための複数の異なる攪拌強度設定値と、水処理施設に設けられた水の特性を計測する第１の計測器から出力される計測値と、を組み合わせて生成される複数の入力データを決定し、入力データそれぞれを用いて、沈殿池で処理された処理水の水質を予測する。
The water treatment control apparatus which is one of the embodiments includes a prediction unit and a control unit.
The forecasting unit has several different injection setting values indicating the injection amount or injection rate of the flocculant used in the chemical mixing basin, and multiple different stirring strengths for controlling the rotation speed of the flocculator provided in the floc formation pond A plurality of input data generated by combining the set value and the measurement value output from the first measuring instrument that measures the characteristics of water provided in the water treatment facility are determined, and each of the input data is used. Predict the quality of treated water treated in the sedimentation basin.
続いて、制御部は、評価関数に、入力データを入力し、入力データそれぞれに対して評価関数により評価値を算出する。評価関数は、予測した水質の予測値と決められた水質目標値とを用いて入力データそれぞれに対して算出した水質偏差と、沈殿池の沈殿処理水の水質が低下することにより発生する損失をコストに換算するための第１の係数と、注入設定値と、注入設定値を評価関数で用いる値に変換するための第２の係数と、攪拌強度設定値と、攪拌強度設定値を評価関数で用いる値に変換するための第３の係数と、を用いて評価値を求める関数である。 Subsequently, the control unit inputs input data to the evaluation function, and calculates an evaluation value for each of the input data using the evaluation function. The evaluation function calculates the water quality deviation calculated for each input data using the predicted value of the predicted water quality and the determined water quality target value, and the loss caused by the deterioration of the quality of the settling water in the settling basin. A first coefficient for conversion to cost, an injection setting value, a second coefficient for converting the injection setting value to a value used in the evaluation function, an agitation intensity setting value, and an agitation intensity setting value are evaluated functions. 3 is a function for obtaining an evaluation value using a third coefficient for conversion to a value used in the above.
続いて、制御部は、算出した評価値のなかから決められた条件に一致する評価値を抽出し、抽出した決められた条件に一致する評価値に対応する注入設定値と攪拌強度設定値とを取得し、取得した注入設定値と攪拌強度設定値とに応じて、薬品混和池に凝集剤を注入する凝集剤注入装置と、フロキュレータと、を制御する。 Subsequently, the control unit extracts an evaluation value that matches the determined condition from the calculated evaluation values, and an injection setting value and a stirring intensity setting value that correspond to the evaluation value that matches the extracted determined condition, The flocculant injection device for injecting the flocculant into the chemical mixing basin and the flocculator are controlled according to the acquired injection setting value and the stirring intensity setting value.
水処理制御方法および水処理制御装置によれば、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集および攪拌に要するコストを削減することができる。 According to the water treatment control method and the water treatment control device, it is possible to reduce the cost required for aggregation and stirring while controlling the quality of the treated water to the target value.
以下、図面を参照して、水処理制御方法および水処理制御装置について説明する。なお、実施形態１〜３では説明を分かり易くするために処理水の水質の悪化を濁度の上昇として説明するが、水質を表す指標は濁度に限定されるものではなく、例えば吸光度などを用いてもよい。
［実施形態１］
［水処理システムの構成］
始めに、図１を参照して、実施形態である水処理制御方法および水処理制御装置が適用される水処理システムの構成について説明する。
Hereinafter, a water treatment control method and a water treatment control device will be described with reference to the drawings. In addition, in Embodiments 1 to 3, the deterioration of the quality of the treated water is described as an increase in turbidity in order to make the explanation easy to understand, but the index representing the water quality is not limited to turbidity, for example, the absorbance or the like. It may be used.
[Embodiment 1]
[Configuration of water treatment system]
First, a configuration of a water treatment system to which a water treatment control method and a water treatment control apparatus according to an embodiment are applied will be described with reference to FIG.
図１は、本発明の一実施形態である水処理制御方法および水処理制御装置が適用される水処理システムの構成を示す図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である水処理制御方法および水処理制御装置が適用される水処理システム１は、河川等から原水を取水して貯留する着水井１０と、着水井１０から取水された原水に凝集剤を注入して急速撹拌する薬品混和池２０と、貯留槽３０ａ〜３０ｃのそれぞれに設けられたフロキュレータ３１ａ〜３１ｃを利用して原水を緩速攪拌することにより薬品混和池２０において生成された凝集体を成長させるフロック形成池３０と、フロック形成池３０において成長したフロックを沈殿除去する沈殿池４０と、沈殿除去したフロックを脱水する脱水機４０ａと、沈殿池４０において沈殿しきらなかった粒子やフロックを除去するろ過池５０と、を備えている。 FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a water treatment system to which a water treatment control method and a water treatment control apparatus according to an embodiment of the present invention are applied. As shown in FIG. 1, a water treatment system 1 to which a water treatment control method and a water treatment control apparatus according to an embodiment of the present invention are applied includes a landing well 10 that takes in raw water from a river or the like and stores it. Slowly stirring the raw water using the chemical mixing basin 20 in which the flocculant is poured into the raw water taken from the well 10 and rapidly stirring, and the flocculators 31a to 31c provided in the storage tanks 30a to 30c, respectively. , A floc formation pond 30 for growing aggregates produced in the chemical mixing basin 20; a sedimentation basin 40 for precipitating and removing flocs grown in the floc formation pond 30; a dehydrator 40a for dewatering the flocs removed by precipitation; And a filtration basin 50 for removing particles and flocs that have not settled in the pond 40.
図１に示す水処理システム１は、制御系として、水質検査装置１０１と、ｐＨ計１０２と、濁度計（又は色度計、ＵＶ計）１０３と、制御装置１０４と、凝集剤注入装置１０５と、を備えている。水質検査装置１０１は、着水井１０から原水を一部採水し、採取された原水に対してバッチ式の急速攪拌処理を実行することによって、原水の濁度及び水温、急速攪拌処理によって原水内の粒子の平均粒径が増加し始める時間（以下、集塊化開始時間と表記）、および急速攪拌処理時における粒子の平均粒径のピーク値（以下、最大粒径と表記）に関する情報を取得し、取得した情報を制御装置１０４に出力するものである。ｐＨ計１０２は、薬品混和池２０に貯留されている原水のｐＨを検出し、検出されたｐＨ値を制御装置１０４に出力するものである。ただし、ｐＨ計１０２はなくてもよい。 A water treatment system 1 shown in FIG. 1 includes, as a control system, a water quality inspection device 101, a pH meter 102, a turbidity meter (or chromaticity meter, UV meter) 103, a control device 104, and a flocculant injection device 105. And. The water quality inspection apparatus 101 collects a part of raw water from the landing well 10 and executes a batch-type rapid stirring process on the collected raw water, whereby the turbidity and water temperature of the raw water, Acquire information on the time when the average particle size starts increasing (hereinafter referred to as agglomeration start time) and the peak value of the average particle size during rapid stirring (hereinafter referred to as the maximum particle size) The acquired information is output to the control device 104. The pH meter 102 detects the pH of the raw water stored in the chemical mixing basin 20 and outputs the detected pH value to the control device 104. However, the pH meter 102 may not be provided.
濁度計１０３は、沈殿池４０から排出された沈殿処理水の濁度を検出し、検出された濁度値を制御装置１０４に出力するものであり、色度計やＵＶ計を使用してもよい。なお、濁度の代わりに吸光度を測る場合には、濁度計１０３の代わりに吸光度を計測する吸光度計を用いることが考えられる。 The turbidimeter 103 detects the turbidity of the sedimentation water discharged from the sedimentation basin 40, and outputs the detected turbidity value to the control device 104, using a chromaticity meter or a UV meter. Also good. When measuring the absorbance instead of the turbidity, it is conceivable to use an absorptiometer that measures the absorbance instead of the turbidimeter 103.
制御装置１０４は、マイクロコンピュータ等の演算処理装置によって構成され、情報処理装置内のＣＰＵがコンピュータプログラムを実行することによって図２に示す凝集フィードフォワード制御部１０４ａ及び凝集フィードバック制御部１０４ｂとして機能する。これら各部の機能については後述する。凝集剤注入装置１０５は、制御装置１０４からの制御信号に従って薬品混和池２０に凝集剤を注入する。 The control device 104 is configured by an arithmetic processing device such as a microcomputer, and functions as the aggregating feedforward control unit 104a and the aggregating feedback control unit 104b illustrated in FIG. 2 when a CPU in the information processing device executes a computer program. The functions of these units will be described later. The flocculant injection device 105 injects the flocculant into the chemical mixing basin 20 in accordance with a control signal from the control device 104.
このような構成を有する浄水処理システム１では、制御装置１０４が、以下に示す凝集フィードフォワード制御処理及び凝集フィードバック制御処理を実行することによって、沈殿処理水の水質を目標値に制御しつつ急速攪拌処理に要するコストを削減する。以下、図３及び図５に示すフロー図を参照して、凝集フィードフォワード制御処理及び凝集フィードバック制御処理を実行する際の制御装置１０４の動作について説明する。
［凝集フィードフォワード制御処理］
図３は、本発明の一実施形態である凝集フィードフォワード制御処理の流れを示すフロー図である。図３に示すフロー図は、浄水処理システム１の稼働が開始したタイミングで開始となり、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ１の処理に進む。凝集フィードフォワード制御処理は所定の制御周期毎に繰り返し実行される。
In the water purification system 1 having such a configuration, the control device 104 performs the agglomeration feedforward control process and the agglomeration feedback control process described below, thereby rapidly stirring the water quality of the precipitated treated water to a target value. Reduce processing costs. Hereinafter, with reference to the flowcharts shown in FIGS. 3 and 5, the operation of the control device 104 when executing the aggregation feedforward control process and the aggregation feedback control process will be described.
[Aggregation feedforward control processing]
FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the aggregation feedforward control process according to the embodiment of the present invention. The flowchart shown in FIG. 3 starts at the timing when the operation of the water purification system 1 is started, and the aggregation feedforward control process proceeds to the process of step S1. The aggregation feedforward control process is repeatedly executed every predetermined control cycle.
ステップＳ１の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、沈殿水の濁度を予測するための入力データを取得する。具体的には、凝集フィードフォワード制御部１０４ａは、図４に示すニューラルネットワークの入力データを取得する。図４に示すニューラルネットワークは、６個のニューロンＸ１〜Ｘ６を有する入力層、６個のニューロンＹ１〜Ｙ６を有する中間層、及び１個のニューロンＺ１を有する出力層からなる階層構造になっており、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムとして誤差逆伝搬法を採用している。 In the process of step S1, the aggregation feedforward control unit 104a acquires input data for predicting the turbidity of precipitated water. Specifically, the aggregation feedforward control unit 104a acquires the input data of the neural network shown in FIG. The neural network shown in FIG. 4 has a hierarchical structure composed of an input layer having six neurons X1 to X6, an intermediate layer having six neurons Y1 to Y6, and an output layer having one neuron Z1. The back propagation method is adopted as a neural network learning algorithm.
本実施形態では、（１）水質検査装置１０１が測定した原水の濁度、（２）水質検査装置１０１が測定した原水の水温、（３）水質検査装置１０１が測定した、異なる凝集剤の注入設定値における急速攪拌処理を行った際の集塊化時間、（４）水質検査装置１０１が測定した、異なる凝集剤の注入設定値における急速攪拌処理を行った際の最大粒径、（５）フロック形成池３０の貯留槽３０ａに設けられたフロキュレータ３１ａの攪拌強度、および（６）凝集剤の注入率を入力データとして用いた。また、出力データは、沈殿処理水の濁度とした。但し、入力データは上記項目に限定されることはなく、例えば主成分分析を行うことによって沈殿処理水の濁度と関係性がある項目を入力データとして適宜選択してもよい。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ３の処理に進む。 In this embodiment, (1) the turbidity of raw water measured by the water quality inspection apparatus 101, (2) the temperature of the raw water measured by the water quality inspection apparatus 101, and (3) injection of different coagulants measured by the water quality inspection apparatus 101 Agglomeration time when the rapid stirring process is performed at the set value, (4) Maximum particle diameter when the rapid stirring process is performed at the injection setting value of different flocculants measured by the water quality test apparatus 101, (5) The stirring strength of the flocculator 31a provided in the storage tank 30a of the flock formation pond 30 and (6) the flocculant injection rate were used as input data. The output data was the turbidity of the precipitated treated water. However, the input data is not limited to the above items, and for example, an item having a relationship with the turbidity of the precipitated treated water may be appropriately selected as the input data by performing principal component analysis. Thereby, the process of step S1 is completed and the aggregation feedforward control process proceeds to the process of step S3.
ステップＳ２の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、ステップＳ１の処理によって取得した入力データを図４に示すニューラルネットワークに入力することによって、入力データとして入力した注入率で凝集剤を注入した場合の沈殿処理水の濁度を予測する。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ３の処理に進む。 In the process of step S2, when the aggregation feedforward control unit 104a inputs the input data acquired by the process of step S1 to the neural network shown in FIG. 4 and injects the flocculant at the injection rate input as input data. Predict the turbidity of the sediment treated water. Thereby, the process of step S2 is completed and the aggregation feedforward control process proceeds to the process of step S3.
ステップＳ３の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、ステップＳ２の処理において入力した凝集剤の注入率および攪拌強度とステップＳ２の処理によって予測された沈殿処理水の濁度（濁度予測値）とを以下に示す評価関数（式１）に代入することにより、評価値を算出する。 In the process of step S3, the flocculation feedforward control unit 104a inputs the flocculating agent injection rate and the stirring intensity input in the process of step S2 and the turbidity of the precipitated treated water predicted by the process of step S2 (turbidity predicted value). Is substituted into the evaluation function (Equation 1) shown below to calculate an evaluation value.
評価値Ｆ＝ ａ１×凝集剤注入率＋ａ２×攪拌強度
＋ｂ×（濁度目標値−濁度予測値）＾２ 式１
式１の（濁度目標値−濁度予測値）＾２を濁度偏差と呼ぶ。式１の「＾２」は２乗を示す。なお、本例では水質指標として濁度を用いているが濁度に限定されるものではない。
Evaluation value F = a1 × flocculating agent injection rate + a2 × stirring strength
+ B × (turbidity target value−turbidity prediction value) ^ 2 Equation 1
The (turbidity target value−turbidity prediction value) ^ 2 in Equation 1 is called a turbidity deviation. “^ 2” in Equation 1 indicates square. In this example, turbidity is used as a water quality index, but is not limited to turbidity.
また、係数ａ１は凝集剤の購入単価を使用してもよいし、評価における凝集剤の注入量あるいは注入率による薬品費を考慮した係数および経験から決定する重みを使用してもよい。係数ａ２は撹拌に関する電力単価を使用してもよいし、フロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転速度による電力費・保守費を考慮した係数および経験から決定する重みを使用してもよい。係数ｂは沈殿処理水の濁度が上昇することにより発生する損失をコストに換算する係数を使用する。 The coefficient a1 may use the unit price of the flocculant, or may use a coefficient that takes into account the chemical cost depending on the injection amount or injection rate of the flocculant in the evaluation and a weight determined from experience. The coefficient a2 may be a power unit price related to stirring, or may be a coefficient that takes into account power costs and maintenance costs depending on the rotation speeds of the flocculators 31a, 31b, and 31c and a weight determined from experience. As the coefficient b, a coefficient for converting the loss generated when the turbidity of the precipitation-treated water is increased into a cost is used.
また、係数ａ１と係数ａ２との和に対して係数ｂの値を小さくすることによってコスト削減を重視した制御が可能となり、係数ａ１と係数ａ２との和に対して係数ｂの値を大きくすることにより沈殿処理水の水質を重視した制御が可能となる。 In addition, by making the value of the coefficient b smaller with respect to the sum of the coefficient a1 and the coefficient a2, it is possible to control with an emphasis on cost reduction, and the value of the coefficient b is made larger than the sum of the coefficient a1 and the coefficient a2. Therefore, it is possible to control with emphasis on the water quality of the precipitation treated water.
また、係数ｂの値は、濁度予測値が濁度目標値以下である場合は０、濁度予測値が濁度目標値以上である場合には正の所定値（ペナルティ値）を示す。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ４の処理に進む。 Further, the value of the coefficient b indicates 0 when the predicted turbidity value is equal to or less than the turbidity target value, and indicates a positive predetermined value (penalty value) when the predicted turbidity value is equal to or greater than the turbidity target value. Thereby, the process of step S3 is completed and the aggregation feedforward control process proceeds to the process of step S4.
ステップＳ４の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、凝集剤の注入率を変更しながらステップＳ２およびステップＳ３の処理を繰り返し実行する。そして、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、各処理において算出された評価値に基づいて最適な凝集剤の注入率を決定する。 In the process of step S4, the aggregation feedforward control unit 104a repeatedly executes the processes of step S2 and step S3 while changing the injection rate of the coagulant. The agglomeration feedforward control unit 104a determines an optimal aggregating agent injection rate based on the evaluation value calculated in each process.
本実施形態では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａは、コストのバランスが悪い場合、評価値は大きくなり、各コスト全体のバランスが取れると評価値が小さくなるため、評価値が最小になる場合の凝集剤の注入率を最適な凝集剤注入率として決定することが好ましい。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、凝集フィードフォワード制御処理はステップＳ５の処理に進む。 In the present embodiment, the aggregation feedforward control unit 104a increases the evaluation value when the cost balance is bad, and decreases the evaluation value when the overall cost is balanced. It is preferable to determine the injection rate of the agent as the optimum flocculant injection rate. Thereby, the process of step S4 is completed, and the aggregation feedforward control process proceeds to the process of step S5.
ステップＳ５の処理では、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、ステップＳ４の処理によって決定した注入率で凝集剤を注入するように凝集剤注入率の動作を制御する。
これにより、ステップＳ５の処理は完了し、一連の凝集フィードフォワード制御処理は終了する。
In the process of step S5, the coagulation feedforward control unit 104a controls the operation of the coagulant injection rate so as to inject the coagulant at the injection rate determined by the process of step S4.
Thereby, the process of step S5 is completed and a series of aggregation feedforward control processes are complete | finished.
実施形態１の凝集フィードフォワード処理によれば、凝集フィードフォワード制御部１０４ａが、ニューラルネットワークを利用して複数の注入率条件で凝集剤を注入して急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の濁度を予測し、予測された沈殿処理水の濁度を用いて、複数の注入率条件について、凝集攪拌処理のコストと沈殿処理水の濁度目標値に対する濁度予測値の濁度偏差とをパラメータとして含む評価値を算出し、評価値に基づいて、凝集剤の最適な注入率条件を決定し、決定された注入率条件で凝集剤を原水に注入して急速攪拌処理を行うので、沈殿処理水の濁度を目標値に制御しつつ急速攪拌処理に要するコストを削減することができる。
［凝集フィードバック制御処理１］
図５は、本発明の一実施形態である凝集フィードバック制御処理１の流れを示すフロー図である。図５に示すフロー図は、浄水処理システム１の稼働が開始したタイミングで開始となり、凝集フィードバック制御処理はステップＳ１１の処理に進む。凝集フィードバック制御処理は所定の制御周期毎に繰り返し実行される。
According to the flocculation feedforward process of the first embodiment, the flocculation feedforward control unit 104a uses the neural network to inject the flocculant under a plurality of injection rate conditions and perform the rapid agitation process. The turbidity is predicted, and the estimated turbidity of the precipitated treated water is used to calculate the turbidity deviation of the estimated turbidity relative to the target turbidity of the precipitated treated water and the cost of the agglomeration stirring treatment for a plurality of injection rate conditions. Is calculated as a parameter, and based on the evaluation value, the optimum injection rate condition of the flocculant is determined, and the flocculant is injected into the raw water under the determined injection rate condition to perform the rapid stirring treatment. The cost required for the rapid stirring treatment can be reduced while controlling the turbidity of the precipitation treated water to the target value.
[Aggregation feedback control process 1]
FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the aggregation feedback control process 1 according to the embodiment of the present invention. The flowchart shown in FIG. 5 starts at the timing when the operation of the water purification system 1 is started, and the aggregation feedback control process proceeds to the process of step S11. The aggregation feedback control process is repeatedly executed every predetermined control period.
ステップＳ１１の処理では、凝集フィードバック制御部１０４ｂが、凝集フィードフォワード制御処理によって得られた濁度予測値と、凝集フィードフォワード制御処理によって決定した凝集剤の注入率で急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の濁度（濁度実測値）と、の偏差を算出し、算出された偏差が所定値以上であるか否かを判別する。判別の結果、偏差が所定値（または閾値）以上でない場合、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集フィードバック制御処理を終了する。一方、偏差が所定値以上である場合には、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集フィードバック制御処理をステップＳ１２の処理に進める。 In the process of step S11, the aggregation feedback control unit 104b performs the rapid stirring process at the turbidity prediction value obtained by the aggregation feedforward control process and the injection rate of the coagulant determined by the aggregation feedforward control process. A deviation between the turbidity (turbidity measurement value) of the precipitation treated water is calculated, and it is determined whether or not the calculated deviation is equal to or greater than a predetermined value. As a result of the determination, if the deviation is not equal to or greater than the predetermined value (or threshold value), the aggregation feedback control unit 104b ends the aggregation feedback control process. On the other hand, when the deviation is equal to or greater than the predetermined value, the aggregation feedback control unit 104b advances the aggregation feedback control process to the process of step S12.
ステップＳ１２の処理では、凝集フィードバック制御部１０４ｂが、凝集フィードフォワード制御処理において図４に示すニューラルネットワークに入力される凝集剤の注入率を補正し、補正された注入率を出力する。具体的には、凝集フィードバック制御部１０４ｂは、水質等の条件下における沈殿処理水の濁度予測値と濁度実測値との差あるいは偏差と、注入率と、の関係を予め伝達関数として定義しておき、差あるいは偏差とが所定値以上である場合、伝達関数を用いて凝集剤の注入率を変更することによってどれだけ差あるいは偏差が減少するかを予測演算し、差あるいは偏差が減少するように凝集剤の注入率を決定することで凝集剤の注入率を修正し、修正された注入率を出力する。すなわち、差あるいは偏差が減少するように凝集剤の現在の注入率を補正するための注入補正値を決定し、現在の注入率をその注入補正値を用いて補正する。これにより、ステップＳ１２の処理は完了し、一連の凝集フィードバック制御処理は終了する。 In the process of step S12, the aggregation feedback control unit 104b corrects the injection rate of the flocculant input to the neural network shown in FIG. 4 in the aggregation feedforward control process, and outputs the corrected injection rate. Specifically, the agglomeration feedback control unit 104b previously defines the relationship between the injection rate and the difference or deviation between the predicted turbidity value and the measured turbidity value of the precipitated treated water under conditions such as water quality. If the difference or deviation is greater than or equal to the specified value, the transfer function is used to predict how much the difference or deviation will decrease by changing the injection rate of the flocculant, and the difference or deviation will decrease. Thus, the injection rate of the flocculant is corrected by determining the injection rate of the flocculant, and the corrected injection rate is output. That is, an injection correction value for correcting the current injection rate of the flocculant is determined so that the difference or deviation decreases, and the current injection rate is corrected using the injection correction value. Thereby, the process of step S12 is completed and a series of aggregation feedback control processes are complete | finished.
なお、伝達関数は制御装置１０４に設けられている記憶部に記憶されている。
［凝集フィードバック制御処理２］
本実施形態では、濁度予測値と濁度実測値との差あるいは偏差が所定値以上である場合、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集剤の注入率を補正したが、図６のフロー図に示すように、評価値における濁度目標値を補正してもよい。
The transfer function is stored in a storage unit provided in the control device 104.
[Aggregation feedback control process 2]
In this embodiment, when the difference or deviation between the predicted turbidity value and the measured turbidity value is greater than or equal to a predetermined value, the aggregation feedback control unit 104b corrects the injection rate of the aggregating agent. In this way, the turbidity target value in the evaluation value may be corrected.
ステップＳ２１の処理では、凝集フィードバック制御部１０４ｂが濁度予測値と濁度実測値との偏差が所定値以上であるか否かを判別する。判別の結果、差あるいは偏差が所定値（または閾値）以上でない場合、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集フィードバック制御処理を終了する。一方、差あるいは偏差が所定値以上である場合には、凝集フィードバック制御部１０４ｂは凝集フィードバック制御処理をステップＳ２２の処理に進める。 In the process of step S21, the aggregation feedback control unit 104b determines whether or not the deviation between the predicted turbidity value and the measured turbidity value is equal to or greater than a predetermined value. If the difference or deviation is not equal to or greater than the predetermined value (or threshold value) as a result of determination, the aggregation feedback control unit 104b ends the aggregation feedback control process. On the other hand, if the difference or deviation is greater than or equal to the predetermined value, the aggregation feedback control unit 104b advances the aggregation feedback control process to the process of step S22.
ステップＳ２２の処理では、濁度目標値が濁度予測値以上である時には濁度目標値を小さくするように、凝集フィードバック制御部１０４ｂが濁度の予測誤差の所定割合に応じて濁度目標値を補正する。所定割合は、例えば０〜１．０の値が考えられる。 In the process of step S22, when the turbidity target value is equal to or higher than the turbidity predicted value, the aggregation feedback control unit 104b causes the turbidity target value to be reduced according to a predetermined ratio of the turbidity prediction error so as to decrease the turbidity target value. Correct. As the predetermined ratio, for example, a value of 0 to 1.0 can be considered.
濁度目標値の目標値補正値は、例えば式２を用いて計算することが考えられる。
濁度目標値＝濁度目標値−（濁度実測値−濁度予測値）×所定割合 式２
例えば、現在の濁度目標値が０．４５度で所定割合を１．０とした場合、濁度計１０３の計測した濁度実測値が０．５度でニューラルネットワークの予測した濁度予測値が０．６度であった場合に、濁度実測値と濁度予測値に基づく差が所定値以上である場合について説明する。
The target value correction value of the turbidity target value can be calculated using, for example, Equation 2.
Turbidity target value = turbidity target value− (turbidity measured value−turbidity predicted value) × predetermined ratio Equation 2
For example, when the current turbidity target value is 0.45 degrees and the predetermined ratio is 1.0, the turbidity measured value measured by the turbidimeter 103 is 0.5 degrees and the turbidity predicted value predicted by the neural network A case where the difference between the measured turbidity value and the predicted turbidity value is equal to or greater than a predetermined value when the angle is 0.6 degrees will be described.
式２を用いて、濁度実測値と濁度予測値との差０．１に所定割合１．０を乗算した値を求め、現在の濁度目標値０．４５度から差し引いて、新しい濁度目標値０．３５度を求める。そうすると、現在の濁度目標値０．４５度を０．１度下げて、濁度目標値を０．３５度とすれば、濁度予測値も０．３５度以上の値となるため、濁度目標値と濁度予測値との濁度偏差が変化するので、濁度計１０３の計測する濁度実測値も変化して、その濁度実測値と濁度予測値に基づく偏差が所定値より小さくなる。このように、濁度目標値を補正することで注入率や攪拌強度が変更となり、水質基準を守り（当初の濁度目標値に近づける）運転が可能となる。 Using Equation 2, a value obtained by multiplying the difference 0.1 between the measured turbidity value and the predicted turbidity value by a predetermined ratio of 1.0 is subtracted from the current turbidity target value of 0.45 degrees to obtain a new turbidity value. A target value of 0.35 degrees is obtained. Then, if the current turbidity target value of 0.45 degrees is lowered by 0.1 degree and the turbidity target value is set to 0.35 degrees, the predicted turbidity value also becomes a value of 0.35 degrees or more. Since the turbidity deviation between the target turbidity value and the predicted turbidity value changes, the measured turbidity value measured by the turbidimeter 103 also changes, and the deviation based on the measured turbidity value and the predicted turbidity value is a predetermined value. Smaller. In this way, by correcting the turbidity target value, the injection rate and the stirring intensity are changed, and it is possible to operate while keeping the water quality standard (approaching the original turbidity target value).
凝集フィードバック処理２では、凝集フィードバック制御部１０４ｂが、凝集フィードフォワード制御処理において決定された注入率条件で凝集剤を原水に注入して急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の濁度を計測し、計測された沈殿処理水の濁度と凝集フィードフォワード制御処理において決定された注入率条件で凝集剤を原水に注入して急速攪拌処理を行った際の沈殿処理水の濁度予測値との差あるいは偏差が所定値以上であるか否かを判別する。差あるいは偏差が所定値以上である場合（濁度計１０３の計測した濁度実測値とニューラルネットワークの予測した濁度予測値に何らかの差異が生じた時）に、評価関数における沈殿処理水の濁度の目標値を補正するので、沈殿処理水の水質の予測誤差を補正し、制御を安定化させることができる。 In the flocculation feedback process 2, the flocculation feedback control unit 104b measures the turbidity of the precipitated treated water when the flocculant is injected into the raw water under the injection rate condition determined in the flocculation feedforward control process and the rapid stirring process is performed. The measured turbidity of the pretreated water and the predicted turbidity of the pretreated water when the flocculant was injected into the raw water under the injection rate conditions determined in the coagulation feedforward control process It is determined whether or not the difference or deviation is greater than or equal to a predetermined value. When the difference or deviation is greater than or equal to a predetermined value (when there is some difference between the measured turbidity measured by the turbidimeter 103 and the predicted turbidity predicted by the neural network), the turbidity of the precipitated treated water in the evaluation function Since the target value of the degree is corrected, the prediction error of the water quality of the precipitation treated water can be corrected and the control can be stabilized.
実施形態１について説明したが、実施形態１に開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、実施形態１に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
［実施形態２］
以下図面に基づいて、実施形態２について詳細を説明する。なお、実施形態２では説明を分かり易くするために処理水の水質を濁度として説明するが、水質を表す指標は濁度に限定されるものではなく、例えば吸光度などを用いてもよい。
Although the first embodiment has been described, the present invention is not limited to the description and the drawings that are part of the disclosure of the first embodiment. That is, all other embodiments, examples, operational techniques, and the like made by those skilled in the art based on the first embodiment are all included in the scope of the present invention.
[Embodiment 2]
Details of the second embodiment will be described below with reference to the drawings. In the second embodiment, the water quality of the treated water is described as turbidity in order to make the description easy to understand. However, the index indicating the water quality is not limited to turbidity, and for example, absorbance may be used.
制御装置について説明をする。
図７は、実施形態２の制御装置の一実施例を示す図である。制御装置１０４は、記憶部７０１、予測部７０２、制御部７０３を有している。記憶部７０１は、例えばRead Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）などのメモリやハードディスクなどが考えられる。なお、記憶部７０１にはパラメータ値、変数値などのデータを記録してもよいし、実行時のワークエリアとして用いてもよい。なお、外部に設けたデータベースなどの記憶装置でもよい。
The control device will be described.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the control device according to the second embodiment. The control device 104 includes a storage unit 701, a prediction unit 702, and a control unit 703. The storage unit 701 may be a memory such as a read only memory (ROM) or a random access memory (RAM), a hard disk, or the like. The storage unit 701 may record data such as parameter values and variable values, or may be used as a work area at the time of execution. A storage device such as an external database may be used.
予測部７０２は、水処理システム１(例えば、浄水処理施設）の薬品混和池２０で使用する凝集剤の注入量または注入率を示す複数の異なる注入設定値（凝集剤注入率）と、浄水処理システム１のフロック形成池３０に設けられたフロキュレータの回転数を制御するための複数の異なる攪拌強度設定値（攪拌強度）と、水処理システム１に設けられた水の特性を計測する水質検査装置１０１（第１の計測器）から出力される計測値と、を組み合わせて生成される複数の入力データを決定する。 The prediction unit 702 includes a plurality of different injection setting values (coagulant injection rate) indicating the injection amount or injection rate of the flocculant used in the chemical mixing basin 20 of the water treatment system 1 (for example, a water purification treatment facility), and water purification treatment. A water quality test for measuring a plurality of different stirring intensity setting values (stirring intensity) for controlling the rotation speed of the flocculator provided in the flock formation pond 30 of the system 1 and water characteristics provided in the water treatment system 1 A plurality of input data generated by combining the measurement value output from the device 101 (first measuring instrument) is determined.
続いて、予測部７０２は入力データそれぞれを用いて、浄水処理システム１に設けられている沈殿池４０で処理された処理水の濁度を予測する。
凝集剤は、例えば、ポリ塩化アルミニウム（ＰＡＣ）と硫酸アルミニウム（硫酸バンド）などが考えられるが、凝集剤は上記に限定されるものではない。凝集剤の注入設定値は、例えば、薬品各々の注入量または注入率の下限値、上限値、下限値と上限値の間の１つ以上の値で、実験、シミュレーションなどにより決定することが考えられる。なお、注入設定値と攪拌強度設定値は記憶部７０１に予め生成して記憶しておいてもよい。
Subsequently, the prediction unit 702 predicts the turbidity of the treated water treated in the sedimentation basin 40 provided in the water purification system 1 using each of the input data.
Examples of the flocculant include polyaluminum chloride (PAC) and aluminum sulfate (sulfuric acid band), but the flocculant is not limited to the above. The injection setting value of the flocculant is, for example, a lower limit value, an upper limit value, or one or more values between the lower limit value and the upper limit value of the injection amount or injection rate of each drug, and may be determined by experiment, simulation, or the like. It is done. The injection setting value and the stirring intensity setting value may be generated and stored in the storage unit 701 in advance.
水質検査装置１０１は、着水井１０の濁度を計測する濁度計あるいは吸光度を計測する吸光度計などが考えられる。また、濁度計または吸光度計に加えて、水温を計測する温度計、フロックの粒径を計測するフロックセンサ、集塊化開始時間を計測する集塊化開始時間計測装置のうちいずれか１つまたはこれらを組み合わせて用いてもよい。 The water quality inspection apparatus 101 may be a turbidimeter that measures the turbidity of the landing well 10 or an absorptiometer that measures the absorbance. In addition to the turbidimeter or the absorptiometer, any one of a thermometer that measures the water temperature, a flock sensor that measures the floc particle size, and an agglomeration start time measurement device that measures the agglomeration start time Alternatively, these may be used in combination.
また、薬品混和池２０のｐＨを計測するｐＨ計１０２が計測した値を計測値として用いてもよい。ｐＨ計１０２の計測値を用いることでさらに予測精度および評価制度を向上させることができる。 Moreover, you may use the value which the pH meter 102 which measures pH of the chemical mixing basin 20 measured as a measured value. By using the measured value of the pH meter 102, the prediction accuracy and the evaluation system can be further improved.
なお、浄水処理システム１では各部では水処理に時間がかかるため（各部での水の滞留時間が長いため）、設置位置により水質検査装置１０１と濁度計１０３が計測する時間が異なる。従って、水が流れてくる時間に応じて計測値を取得する時間を調整することが望まれる。例えば、水質検査装置１０１と濁度計１０３ごとに、調整する時間を設定し記憶部７０１に記憶する。すなわち、予測部７０２は遅れ時間分遡って計測値を取得する。 In addition, since the water treatment takes time in each part in the water purification system 1 (because the residence time of water in each part is long), the time measured by the water quality inspection apparatus 101 and the turbidimeter 103 differs depending on the installation position. Therefore, it is desired to adjust the time for acquiring the measurement value according to the time when the water flows. For example, the time to be adjusted is set and stored in the storage unit 701 for each of the water quality inspection apparatus 101 and the turbidimeter 103. That is, the prediction unit 702 acquires the measurement value by going back the delay time.
入力データについて説明する。
入力データは、注入設定値と攪拌強度設定値と計測値を組み合わせて生成する。例えば、図８の表８０１に示す組み合わせが考えられる。図８は、凝集剤の注入量あるいは注入率を求める方法の一実施例を示す図である。
The input data will be described.
The input data is generated by combining the injection set value, the stirring intensity set value, and the measured value. For example, the combinations shown in Table 801 in FIG. 8 can be considered. FIG. 8 is a diagram showing an embodiment of a method for obtaining the injection amount or injection rate of the flocculant.
表８０１では注入設定値［ｍｇ／ｌ］として、例えば「２０」「３０」「４０」「５０」「６０」「７０」が記憶されている。また、攪拌強度設定値［％］として、例えば「１００」「１２０」「１３０」「１４０」が記憶されている。そうすると、表８０１の注入設定値と攪拌強度設定値の組み合わせは２４通り（「パターンＮｏ．」１〜２４）となる。 In the table 801, for example, “20” “30” “40” “50” “60” “70” is stored as the injection set value [mg / l]. For example, “100” “120” “130” “140” is stored as the stirring intensity setting value [%]. Then, there are 24 combinations of injection setting values and stirring intensity setting values in Table 801 (“Pattern No.” 1 to 24).
計測値は、水質検査装置１０１が計測した濁度、水温、集塊化開始時間を用いる。なお、最大粒径値、ｐＨ計１０２の計測した値を用いてもよい。
図８の表８０２には、２４パターンの入力データごとに予測した水質値（予測値：ｚ１〜ｚ２４）が示されている。例えば、予測値ｚ１にはパターンＮｏ．１を用いて予測した処理水の濁度予測値が示されている。
As the measurement value, turbidity, water temperature, and agglomeration start time measured by the water quality inspection apparatus 101 are used. The maximum particle size value or the value measured by the pH meter 102 may be used.
A table 802 in FIG. 8 shows water quality values (predicted values: z1 to z24) predicted for each of 24 patterns of input data. For example, the predicted value z1 includes a pattern No. The turbidity prediction value of the treated water estimated using 1 is shown.
予測方法について説明する。
予測方法は、水質値それぞれに対して予測モデルとしてニューラルネットワークを用いることが考えられる。例えば、処理水の濁度に対して予測モデルを用意する。
A prediction method will be described.
As a prediction method, it is conceivable to use a neural network as a prediction model for each water quality value. For example, a prediction model is prepared for the turbidity of treated water.
続いて、ニューラルネットワークの入力層に入力データが設定されると、学習により結合強度が更新される中間層の複数のノードに入力データが入力される。入力データが入力されると、中間層の複数のノードにより処理水の予測値が求められ、出力層に出力される。 Subsequently, when input data is set in the input layer of the neural network, the input data is input to a plurality of nodes in the intermediate layer whose connection strength is updated by learning. When input data is input, predicted values of treated water are obtained by a plurality of nodes in the intermediate layer and output to the output layer.
なお、予測部７０２に予測モデルとしてニューラルネットワークを用いた場合の中間層の複数のノードに対する学習には、濁度計１０３の計測した処理水の濁度を用いて学習させる。 Note that the learning for a plurality of nodes in the intermediate layer when the neural network is used as the prediction model in the prediction unit 702 is learned using the turbidity of the treated water measured by the turbidimeter 103.
また、予測モデルはニューラルネットワークに限定されるものではなく、回帰分析などを用いた他の予測モデルを用いてもよい。
ここで、濁度計１０３は処理水の濁度を決められた時間間隔または連続で計測できる計測器である。また、連続して濁度が計測可能な計測器を用いることで、従来に比べて多くの学習に用いる情報を取得することができるため、予測モデルの予測精度を向上させることができる。
The prediction model is not limited to the neural network, and other prediction models using regression analysis or the like may be used.
Here, the turbidimeter 103 is a measuring instrument that can measure the turbidity of treated water at a predetermined time interval or continuously. In addition, by using a measuring instrument that can continuously measure turbidity, it is possible to acquire more information used for learning than in the past, so that the prediction accuracy of the prediction model can be improved.
なお、濁度の代わりに吸光度を測る場合には、濁度計１０３の代わりに吸光度を計測する吸光度計を用いることが考えられる。
制御部について説明する。
When measuring the absorbance instead of the turbidity, it is conceivable to use an absorptiometer that measures the absorbance instead of the turbidimeter 103.
The control unit will be described.
制御部７０３は、予測部７０２で予測した濁度予測値と決められた濁度目標値とを用いて、入力データそれぞれに対して濁度偏差を算出する。濁度目標値は、例えば、水質基準値より低い値で実験やシミュレーションなどにより決められる値である。 The control unit 703 calculates a turbidity deviation for each input data using the predicted turbidity value predicted by the prediction unit 702 and the determined turbidity target value. The turbidity target value is, for example, a value lower than the water quality reference value and determined by experiments or simulations.
制御部７０３は、算出した濁度偏差と、係数ｂ（第１の係数）と、注入設定値と、係数ａ１（第２の係数）と、攪拌強度設定値と、係数ａ２（第３の係数）と、を用いて、評価関数（式１）により入力データそれぞれに対する評価値を算出する。 The control unit 703 calculates the calculated turbidity deviation, the coefficient b (first coefficient), the injection setting value, the coefficient a1 (second coefficient), the stirring intensity setting value, and the coefficient a2 (third coefficient). ) And the evaluation value for each input data is calculated by the evaluation function (Equation 1).
続いて、算出した評価値のなか決められた条件に一致する評価値を抽出し、決められた条件に一致する評価値に対応する入力データの設定値が示す凝集剤の注入量あるいは注入率を取得する。図８の表８０４を参照。例えば、決められた条件が最小値であれば評価値が最小になる入力データ（パターンＮｏ．）の凝集剤の注入量あるいは注入率および攪拌強度を取得する。 Subsequently, an evaluation value that matches the determined condition is extracted from the calculated evaluation values, and the injection amount or injection rate of the flocculant indicated by the set value of the input data corresponding to the evaluation value that matches the determined condition is calculated. get. See Table 804 in FIG. For example, if the determined condition is the minimum value, the injection amount or injection rate of the flocculant and the stirring intensity of the input data (pattern No.) that minimizes the evaluation value are acquired.
続いて、取得した凝集剤の注入量あるいは注入率に応じて凝集剤注入装置１０５から薬品混和池２０へ注入する凝集剤の注入量あるいは注入率を、制御部７０３が制御する。
また、取得した攪拌強度に応じてフロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転速度を、制御部７０３が制御する。本例では、３つのフロキュレータを示したが、１つ以上のフロキュレータの回転速度を個別に制御してもよい。
Subsequently, the control unit 703 controls the injection amount or injection rate of the flocculant injected from the flocculant injection device 105 into the chemical mixing basin 20 according to the acquired injection amount or injection rate of the flocculant.
Moreover, the control part 703 controls the rotational speed of the flocculators 31a, 31b, and 31c according to the acquired stirring intensity. In this example, three flocculators are shown, but the rotational speed of one or more flocculators may be individually controlled.
評価値の求め方について説明する。
式３に示す条件である場合には、濁度偏差を０とする。
濁度予測値(予測値）＜濁度目標値 式３
濁度偏差＝０
式４に示す条件である場合には、濁度偏差は処理水の予測値と処理水の濁度目標値との差を２乗したものとする。
A method for obtaining the evaluation value will be described.
In the case of the condition shown in Equation 3, the turbidity deviation is set to zero.
Turbidity predicted value (predicted value) <turbidity target value Equation 3
Turbidity deviation = 0
In the case of the condition shown in Expression 4, the turbidity deviation is obtained by squaring the difference between the predicted value of treated water and the target turbidity value of treated water.
濁度目標値＜濁度予測値＜上限値（水質基準値） 式４
濁度偏差＝（濁度予測値−濁度目標値）＾２
式５に示す条件である場合には、濁度予測値と処理水の濁度目標値との差を２乗した値から、ペナルティ値を加えた値を、濁度偏差とする。ペナルティ値は、評価関数が、通常取りえる値よりも大きな数字になるように設定する。
Turbidity target value <turbidity prediction value <upper limit value (water quality standard value) Equation 4
Turbidity deviation = (Turbidity prediction value-Turbidity target value) ^ 2
In the case of the condition shown in Expression 5, a value obtained by adding a penalty value from a value obtained by squaring the difference between the predicted turbidity value and the target turbidity value of treated water is defined as a turbidity deviation. The penalty value is set so that the evaluation function becomes a larger number than a normal value.
濁度予測値＞処理水の上限値（水質基準値） 式５
濁度偏差＝（（濁度予測値−濁度目標値）＾２）＋ペナルティ値
なお、式４、５の「＾２」は２乗を示す。
Turbidity prediction value> Upper limit value of treated water (water quality standard value) Equation 5
Turbidity deviation = ((turbidity prediction value−turbidity target value) ^ 2) + penalty value Note that “^ 2” in equations 4 and 5 indicates the square.
続いて、算出した濁度偏差と、濁度偏差ごとに決められる水質が良好であるかを判定するための係数ｂと、を用いて入力データ各々に対して評価値それぞれを、式１を用いて算出する。 Subsequently, each of the evaluation values for each of the input data using the calculated turbidity deviation and the coefficient b for determining whether the water quality determined for each turbidity deviation is good is expressed using Equation 1. To calculate.
また、係数ｂは、計測値の単位が異なるため、そのままの値では比較できないため、計測値の単位を統一した単位に変換するために用いる。さらに、評価における計測値のバランスを取るためのものである。 The coefficient b is used to convert the unit of the measurement value into a unified unit because the unit of the measurement value is different and cannot be compared as it is. Furthermore, it is for balancing the measured value in evaluation.
図８の表８０３には、２４パターンの入力データごとに評価した評価値（Ｆ１〜Ｆ２４）が示されている。例えば、評価値Ｆ１は入力データＮｏ．１を用いて導かれた評価値である。 Table 803 in FIG. 8 shows the evaluation values (F1 to F24) evaluated for each of the 24 patterns of input data. For example, the evaluation value F1 is the input data No. This is an evaluation value derived using 1.
係数ａ１は凝集剤の購入単価を使用してもよいし、評価における凝集剤の注入量あるいは注入率による薬品費を考慮した係数および経験から決定する重みを使用してもよい。係数ａ２は撹拌に関する電力単価を使用してもよいし、フロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転速度による電力費・保守費を考慮した係数および経験から決定する重みを使用してもよい。 As the coefficient a1, the unit price of the flocculant may be used, or a weight determined from the coefficient and the experience considering the chemical cost depending on the injection amount or injection rate of the flocculant in the evaluation may be used. The coefficient a2 may be a power unit price related to stirring, or may be a coefficient that takes into account power costs and maintenance costs depending on the rotation speeds of the flocculators 31a, 31b, and 31c and a weight determined from experience.
実施形態２によれば、水処理システム１(例えば、浄水処理施設）のような水の滞留時間が長い場合に、予測部７０２と制御部７０３とに関する説明で示したフィードフォワード制御をすることで、薬品混和池２０に注入する凝集剤の過剰な注入を抑制することができる。 According to Embodiment 2, when the residence time of water like the water treatment system 1 (for example, water purification treatment facility) is long, feedforward control shown by the description regarding the prediction part 702 and the control part 703 is performed. Further, excessive injection of the flocculant injected into the chemical mixing basin 20 can be suppressed.
また、過剰な凝集剤の注入を抑制することができるため、凝集剤の使用量を削減することができるとともに凝集剤費を削減することができる。
さらに、フロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの過剰に高速な回転を抑制することができるため、電力費の上昇、回転部摩耗による保守費の増加を抑制することができる。
Moreover, since injection | pouring of an excessive flocculant can be suppressed, the usage-amount of a flocculant can be reduced and a flocculant cost can be reduced.
Furthermore, since excessively high-speed rotation of the flocculators 31a, 31b, and 31c can be suppressed, an increase in power cost and an increase in maintenance cost due to wear of the rotating part can be suppressed.
なお、本例では水質指標として濁度を用いて説明しているが濁度に限定されるものではない。
実施形態２の動作について説明をする。
In this example, turbidity is used as the water quality index, but the turbidity is not limitative.
The operation of the second embodiment will be described.
図９は、制御装置の動作の一実施例を示すフロー図である。ステップＳ９０１では、制御装置１０４（コンピュータ）が記憶部７０１に記憶した水質検査装置１０１の計測した計測値を取得する。例えば、濁度、水温、集塊化開始時間、最大粒径値などを遅れ時間分を遡って取得する。 FIG. 9 is a flowchart showing an embodiment of the operation of the control device. In step S901, the measurement value measured by the water quality inspection apparatus 101 stored in the storage unit 701 by the control apparatus 104 (computer) is acquired. For example, the turbidity, the water temperature, the agglomeration start time, the maximum particle size value, etc. are acquired retroactively for the delay time.
ステップＳ９０２では、記憶部７０１に記憶されている注入設定値（凝集剤注入率）と攪拌強度設定値（攪拌強度）とステップＳ９０１で取得した計測値とを用いて、制御装置１０４が入力データ（評価パターン）を作成する。図８の表８０１を参照。 In step S902, the control device 104 uses the injection set value (flocculating agent injection rate), the stirring intensity setting value (stirring intensity), and the measured value acquired in step S901 stored in the storage unit 701 to input data ( Create an evaluation pattern. See Table 801 in FIG.
ステップＳ９０３では、制御装置１０４の予測モデルに入力データを入力する。例えば、ニューラルネットワークの入力層に入力データを設定する。
ステップＳ９０４では制御装置１０４が予測処理を行い、濁度予測値（予測値）を算出する。例えば、図８の表８０２の予測値ｚ１〜ｚ２４を参照。また、ニューラルネットワークを用いた場合であれば中間層で処理を実行して、出力層に処理結果である濁度予測値を記憶する。
In step S903, input data is input to the prediction model of the control device 104. For example, input data is set in the input layer of the neural network.
In step S904, the control device 104 performs a prediction process to calculate a turbidity predicted value (predicted value). For example, see predicted values z1 to z24 in Table 802 of FIG. If a neural network is used, the process is executed in the intermediate layer, and the predicted turbidity value as the processing result is stored in the output layer.
ステップＳ９０５では、制御装置１０４が濁度偏差を算出する。
ステップＳ９０６では、入力データ各々に対して制御装置１０４が評価値を算出する。評価関数（式１）を参照。また、図８の表８０３の評価値Ｆ１〜Ｆ２４を参照。
In step S905, the control device 104 calculates a turbidity deviation.
In step S906, the control device 104 calculates an evaluation value for each input data. See evaluation function (Equation 1). Also, see evaluation values F1 to F24 in Table 803 of FIG.
ここで、ステップＳ９０３〜Ｓ９０６の処理は、入力データそれぞれに対して並列に処理をして評価値を算出してもよい。または、入力データそれぞれを順次処理をして評価値を算出してもよい。 Here, the processing of steps S903 to S906 may be performed in parallel with respect to each input data to calculate the evaluation value. Alternatively, the evaluation value may be calculated by sequentially processing each input data.
ステップＳ９０７では、例えば、制御装置１０４がステップＳ９０６で算出した評価値のなかから決められた条件に一致する評価値を抽出し、抽出した決められた条件に一致する評価値に対応する入力データを抽出する。例えば、評価値の最小を抽出することにより、処理水の水質を目標値に制御しつつ凝集および攪拌に要するコストを削減することができる注入設定値（凝集剤注入率）と攪拌強度設定値（攪拌強度）とを抽出することが可能な評価関数を用いてもよい。 In step S907, for example, the control device 104 extracts an evaluation value that matches the condition determined from the evaluation values calculated in step S906, and inputs input data corresponding to the extracted evaluation value that matches the determined condition. Extract. For example, by extracting the minimum evaluation value, it is possible to reduce the cost required for flocculation and stirring while controlling the quality of the treated water to the target value, and the stirring setting value (flocculating agent injection rate) and stirring strength setting value ( An evaluation function capable of extracting (stirring intensity) may be used.
ステップＳ９０８では、制御装置１０４が抽出した入力データの注入設定値（凝集剤注入率）と攪拌強度設定値（攪拌強度）を抽出する。その後、抽出した注入設定値（凝集剤注入率）に従い、制御装置１０４が凝集剤注入装置１０５を制御して薬品混和池２０に凝集剤を注入させる。また、攪拌強度設定値（攪拌強度）に従いフロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転数を制御する。 In step S908, the injection setting value (flocculating agent injection rate) and the stirring strength setting value (stirring strength) of the input data extracted by the control device 104 are extracted. Thereafter, the control device 104 controls the flocculant injection device 105 according to the extracted injection setting value (coagulant injection rate) to inject the flocculant into the chemical mixing basin 20. Further, the rotational speeds of the flocculators 31a, 31b, and 31c are controlled according to the stirring intensity setting value (stirring intensity).
このように、浄水処理システム１のような水の滞留時間が長い場合に、実施形態２で説明したフィードフォワード制御をすることで、過剰な凝集剤の注入を抑制することができる。 Thus, when the residence time of water like the water purification system 1 is long, injection of excess flocculant can be suppressed by performing the feedforward control described in the second embodiment.
また、過剰な凝集剤の注入を抑制することができるため、凝集剤の使用量を削減することができるとともに凝集剤費を削減することができる。
［実施形態３］
実施形態３について説明をする。
Moreover, since injection | pouring of an excessive flocculant can be suppressed, the usage-amount of a flocculant can be reduced and a flocculant cost can be reduced.
[Embodiment 3]
The third embodiment will be described.
実施形態３は、実施形態２のフィードフォワード制御にフィードバック制御を組み合わせることで、さらに凝集剤の注入量または注入率を抑制するものである。予測モデルで予測した濁度予測値（予測値）と、濁度計１０３で実際に計測した濁度実測値（実測値）と、に決められた値以上の差が生じた場合に、フィードフォワード制御からフィードバック制御を利用した制御に切り替えることで、制御の安定性を高めることができる。 In the third embodiment, the feedforward control of the second embodiment is combined with feedback control to further suppress the injection amount or injection rate of the flocculant. When the difference between the predicted turbidity value (predicted value) predicted by the prediction model and the measured turbidity value (actual value) actually measured by the turbidimeter 103 exceeds a predetermined value, feed forward By switching from control to control using feedback control, control stability can be improved.
図１０は、実施形態３の制御装置の一実施例を示す図である。制御装置１０４は、記憶部７０１、予測部７０２、制御部１００１、を有している。
制御部１００１は、処理水の濁度を計測する濁度計１０３が計測した濁度実測値と予測部７０２で予測した濁度予測値との差あるいは偏差を算出し、算出した差あるいは偏差に応じて、薬品混和池２０への凝集剤の注入量あるいは注入率を補正する。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the control device according to the third embodiment. The control device 104 includes a storage unit 701, a prediction unit 702, and a control unit 1001.
The control unit 1001 calculates a difference or deviation between the measured turbidity value measured by the turbidimeter 103 that measures the turbidity of the treated water and the predicted turbidity value predicted by the prediction unit 702, and calculates the difference or deviation. Accordingly, the injection amount or injection rate of the flocculant into the chemical mixing basin 20 is corrected.
実施形態３の制御装置の動作について説明する。
図１１は、実施形態３の制御装置の動作の一実施例を示すフロー図である。ステップＳ１１０１では、制御装置１０４（コンピュータ）が記憶部７０１に記憶した水質検査装置１０１と濁度計１０３が計測した計測値を取得する。
The operation of the control device according to the third embodiment will be described.
FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of the operation of the control device according to the third embodiment. In step S1101, the measurement value measured by the water quality inspection device 101 and the turbidimeter 103 stored in the storage unit 701 by the control device 104 (computer) is acquired.
図１１に示すステップＳ９０２〜Ｓ９０４で行う処理は、実施形態２と同じであるので説明を省略する。
ステップＳ１１０２では制御装置１０４が濁度予測値と濁度実測値の差を算出する。
Since the processing performed in steps S902 to S904 illustrated in FIG. 11 is the same as that in the second embodiment, description thereof is omitted.
In step S1102, the control device 104 calculates the difference between the predicted turbidity value and the measured turbidity value.
ステップＳ１１０３では制御装置１０４がステップＳ１１０２で算出した差あるいは偏差が決められた閾値より大きいか否かを判定し、閾値より大きい場合（Ｙｅｓ）にはステップＳ１１０４に移行し、閾値以下の場合（Ｎｏ）にはステップＳ９０５に移行する。閾値それぞれは、実験またはシミュレーションにより決めることが考えられる。 In step S1103, the control device 104 determines whether or not the difference or deviation calculated in step S1102 is larger than a predetermined threshold value. If the difference is larger than the threshold value (Yes), the process proceeds to step S1104. ) Goes to Step S905. Each threshold value may be determined by experiment or simulation.
図１１に示すステップＳ９０５〜Ｓ９０９で行う処理は、実施形態２と同じであるので説明を省略する。
ステップＳ１１０４では、濁度の予測値と実測値の差を用いて、制御装置１０４がフィードバック情報を参照し、凝集剤の注入量または注入率と攪拌強度を選択する。その後、選択した凝集剤の注入量または注入率と攪拌強度に従い、制御装置１０４が凝集剤注入装置１０５とフロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃを制御する。
Since the processes performed in steps S905 to S909 shown in FIG. 11 are the same as those in the second embodiment, the description thereof is omitted.
In step S1104, using the difference between the predicted value of turbidity and the actual measurement value, control device 104 refers to feedback information and selects the injection amount or injection rate of the flocculant and the stirring intensity. Thereafter, the control device 104 controls the flocculant injection device 105 and the flocculators 31a, 31b, and 31c according to the injection amount or injection rate of the selected flocculant and the stirring intensity.
図１２は、フィードバック情報のデータ構造の一実施例を示す図である。図１２のフィードバック情報１２０１は、「濁度の差」「注入補正値」「攪拌強度補正値」に記憶される情報を有している。 FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the data structure of the feedback information. The feedback information 1201 in FIG. 12 includes information stored in “turbidity difference”, “injection correction value”, and “stirring intensity correction value”.
「濁度の差」には濁度の予測値と実測値の差を示す情報「ｓｕｂ１」「ｓｕｂ２」「ｓｕｂ３」「ｓｕｂ４」「ｓｕｂ５」が示されている。「注入補正値」には凝集剤の注入率を補正するための情報「ｉｎｊ１」「ｉｎｊ２」「ｉｎｊ３」「ｉｎｊ４」「ｉｎｊ５」が示されている。「攪拌強度補正値」にはフロキュレータ３１ａ、３１ｂ、３１ｃの回転数を補正するための情報「ｍｉｘ１」「ｍｉｘ２」「ｍｉｘ３」「ｍｉｘ４」「ｍｉｘ５」が示されている。 In “turbidity difference”, information “sub1,” “sub2,” “sub3,” “sub4,” and “sub5” indicating the difference between the predicted value of turbidity and the actual measurement value is shown. In the “injection correction value”, information “inj1”, “inj2”, “inj3”, “inj4”, and “inj5” for correcting the injection rate of the flocculant is shown. In the “stirring intensity correction value”, information “mix1,” “mix2,” “mix3,” “mix4,” and “mix5” for correcting the rotational speeds of the flocculators 31a, 31b, and 31c are shown.
このように、フィードフォワード制御からフィードバック制御を利用した制御に切り替えて、凝集剤の注入率または注入量と攪拌強度を補正する。
実施形態３によれば、濁度の予測値と実測値との差あるいは偏差が決められた値以上生じた場合に、フィードフォワード制御からフィードバック制御を利用した制御に切り替えることで、制御の安定性を高めることができる。
As described above, the control is switched from the feedforward control to the control using the feedback control, and the injection rate or injection amount of the flocculant and the stirring intensity are corrected.
According to the third embodiment, when the difference or deviation between the predicted value of turbidity and the actual measurement value exceeds a predetermined value, the control stability is controlled by switching from feedforward control to control using feedback control. Can be increased.
また、浄水処理システム１のような水の滞留時間が長い場合に、実施形態３で説明した制御をすることで、過剰な凝集剤の注入を抑制することができる。
また、過剰な凝集剤の注入を抑制することができるため、凝集剤の使用量を削減することができるとともに凝集剤費を削減することができる。
Moreover, when the residence time of water like the water purification system 1 is long, injection | pouring of excess flocculant can be suppressed by performing control demonstrated in Embodiment 3. FIG.
Moreover, since injection | pouring of an excessive flocculant can be suppressed, the usage-amount of a flocculant can be reduced and a flocculant cost can be reduced.
また、本発明は、上記実施の形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変更が可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various improvements and modifications can be made without departing from the gist of the present invention.
１ 水処理システム、
１０ 着水井、
２０ 薬品混和池、
３０ フロック形成池、
３０ａ、３０ｂ、３０ｃ 貯留槽、
３１ａ、３１ｂ、３１ｃ フロキュレータ、
４０ 沈殿池、
４０ａ 脱水機、
５０ ろ過池、
１０１ 水質検査装置、
１０２ ｐＨ計、
１０３ 濁度計、
１０４ 制御装置、
１０４ａ 凝集フィードフォワード制御部、
１０４ｂ 凝集フィードバック制御部、
１０５ 凝集剤注入装置、
７０１ 記憶部、
７０２ 予測部、
７０３、１００１ 制御部、
１２０１ フィードバック情報、
1 Water treatment system,
10 Landing well,
20 Chemical mixing pond,
30 flock formation pond,
30a, 30b, 30c storage tank,
31a, 31b, 31c flocculator,
40 Sedimentation basin,
40a dehydrator,
50 Filtration pond,
101 water quality inspection equipment,
102 pH meter,
103 Turbidimeter,
104 control device,
104a agglomeration feedforward control unit,
104b Aggregation feedback control unit,
105 flocculant injection device,
701 storage unit,
702 predictor,
703, 1001 control unit,
1201 feedback information,
Claims (10)
予測した前記水質の予測値と決められた水質目標値とを用いて、前記入力データそれぞれに対して水質偏差を算出し、
算出した前記水質偏差と、前記沈殿池の沈殿処理水の水質が悪化することにより発生する損失をコストに換算するための第１の係数と、前記注入設定値と、前記注入設定値を評価関数で用いる値に変換するための第２の係数と、前記攪拌強度設定値と、前記攪拌強度設定値を前記評価関数で用いる値に変換するための第３の係数と、を用いて評価値を求める前記評価関数に、前記入力データを入力し、前記入力データそれぞれに対して前記評価関数により評価値を算出し、
算出した評価値のなかから決められた条件に一致する評価値を抽出し、抽出した前記決められた条件に一致する評価値に対応する前記注入設定値と前記攪拌強度設定値とを取得し、
取得した前記注入設定値と前記攪拌強度設定値とに応じて、前記薬品混和池に前記凝集剤を注入する凝集剤注入装置と、前記フロキュレータと、を制御する制御部と、
を備えることを特徴とする水処理制御装置。 A plurality of different injection setting values indicating the injection amount or injection rate of the flocculant used in the chemical mixing pond, a plurality of different stirring intensity setting values for controlling the rotation speed of the flocculator provided in the flock formation pond, A plurality of input data generated by combining the measurement values output from the first measuring instrument that measures the characteristics of the raw water provided in the water treatment facility are determined, and each of the input data is used to set a settling basin A prediction unit for predicting the quality of treated water treated in
Using the predicted value of the predicted water quality and the determined water quality target value, a water quality deviation is calculated for each of the input data,
The calculated water quality deviation, the first coefficient for converting the loss caused by the deterioration of the quality of the settling water in the settling basin into cost, the injection set value, and the injection set value are evaluated functions. a second coefficient for converting the value to be used in, and the stirring intensity set value, and a third coefficient for converting the stirring intensity set value to a value to be used in the evaluation function, the evaluation value by using the The input data is input to the evaluation function to be calculated, and an evaluation value is calculated by the evaluation function for each of the input data,
Extracting the evaluation value that matches the determined condition from the calculated evaluation value, obtaining the injection setting value and the stirring intensity setting value corresponding to the evaluation value that matches the extracted determined condition,
A control unit that controls the flocculant injection device that injects the flocculant into the chemical mixing basin according to the acquired injection setting value and the stirring intensity setting value; and the flocculator;
A water treatment control device comprising:
前記沈殿池に設けられている第２の計測器により計測された実測値と前記予測値との差あるいは偏差を算出し、
算出した前記差あるいは前記偏差を用いて、前記凝集剤の注入量あるいは注入率を補正するための注入補正値と、前記フロキュレータの回転数を補正するための攪拌強度補正値と、が前記差または前記偏差に関連付けられているフィードバック情報を参照し、前記凝集剤の注入量あるいは注入率および前記フロキュレータの回転数を補正する、
ことを特徴とする請求項１に記載の水処理制御装置。 The controller is
Calculating the difference or deviation between the actual value measured by the second measuring instrument provided in the settling basin and the predicted value;
Using the calculated difference or deviation, an injection correction value for correcting the injection amount or injection rate of the flocculant and an agitation intensity correction value for correcting the rotational speed of the flocculator are the difference. Or referring to feedback information associated with the deviation, correcting the injection amount or injection rate of the flocculant and the rotation speed of the flocculator,
The water treatment control device according to claim 1.
前記沈殿池に設けられている第２の計測器により計測された実測値と前記予測値との差あるいは偏差を算出し、
算出した前記差あるいは前記偏差が所定値以上である場合、前記水質目標値が前記予測値以上である時には前記水質目標値を小さくするように、予測誤差の所定割合に応じて前記水質目標値を補正する、
ことを特徴とする請求項１に記載の水処理制御装置。 The controller is
Calculating the difference or deviation between the actual value measured by the second measuring instrument provided in the settling basin and the predicted value;
When the calculated difference or the deviation is equal to or greater than a predetermined value, the water quality target value is set according to a predetermined ratio of a prediction error so as to reduce the water quality target value when the water quality target value is equal to or greater than the predicted value. to correct,
The water treatment control device according to claim 1.
薬品混和池で使用する凝集剤の注入量または注入率を示す複数の異なる注入設定値と、フロック形成池に設けられたフロキュレータの回転数を制御するための複数の異なる攪拌強度設定値と、前記水処理施設に設けられた原水の特性を計測する第１の計測器から出力される計測値と、を組み合わせて生成される複数の入力データを決定し、前記入力データそれぞれを用いて、沈殿池で処理された処理水の水質を予測し、
予測した前記水質の予測値と決められた水質目標値とを用いて、前記入力データそれぞれに対して水質偏差を算出し、
算出した前記水質偏差と、前記沈殿池の沈殿処理水の水質が悪化することにより発生する損失をコストに換算するための第１の係数と、前記注入設定値と、前記注入設定値を評価関数で用いる値に変換するための第２の係数と、前記攪拌強度設定値と、前記攪拌強度設定値を前記評価関数で用いる値に変換するための第３の係数と、を用いて評価値を求める前記評価関数に、前記入力データを入力し、前記入力データそれぞれに対して前記評価関数により評価値を算出し、
算出した評価値のなかから決められた条件に一致する評価値を抽出し、抽出した前記決められた条件に一致する評価値に対応する前記注入設定値と前記攪拌強度設定値とを取得し、
取得した前記注入設定値と前記攪拌強度設定値とに応じて、前記薬品混和池に前記凝集剤を注入する凝集剤注入装置と、前記フロキュレータと、を制御する、
処理を実行することを特徴とする水処理制御方法。 Computer
A plurality of different injection setting values indicating the injection amount or injection rate of the flocculant used in the chemical mixing pond, a plurality of different stirring intensity setting values for controlling the rotation speed of the flocculator provided in the flock formation pond, Determining a plurality of input data generated by combining the measurement values output from the first measuring instrument that measures the characteristics of the raw water provided in the water treatment facility, and using each of the input data, precipitation Predict the quality of the treated water in the pond,
Using the predicted value of the predicted water quality and the determined water quality target value, a water quality deviation is calculated for each of the input data,
The calculated water quality deviation, the first coefficient for converting the loss caused by the deterioration of the quality of the settling water in the settling basin into cost, the injection set value, and the injection set value are evaluated functions. The evaluation value is calculated using the second coefficient for converting to the value used in the above, the stirring intensity setting value, and the third coefficient for converting the stirring intensity setting value to the value used in the evaluation function. The input data is input to the evaluation function to be calculated, and an evaluation value is calculated by the evaluation function for each of the input data,
Extracting the evaluation value that matches the determined condition from the calculated evaluation value, obtaining the injection setting value and the stirring intensity setting value corresponding to the evaluation value that matches the extracted determined condition,
In accordance with the acquired injection setting value and the stirring intensity setting value, a flocculant injection device for injecting the flocculant into the chemical mixing pond and the flocculator are controlled.
The water treatment control method characterized by performing a process.
算出した前記差あるいは前記偏差を用いて、前記凝集剤の注入量あるいは注入率を補正するための注入補正値と、前記フロキュレータの回転数を補正するための攪拌強度補正値と、が前記差または前記偏差に関連付けられているフィードバック情報を参照し、前記凝集剤の注入量あるいは注入率および前記フロキュレータの回転数を補正する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項６に記載の水処理制御方法。 Calculating the difference or deviation between the actual value measured by the second measuring instrument provided in the settling basin and the predicted value;
Using the calculated difference or deviation, an injection correction value for correcting the injection amount or injection rate of the flocculant and an agitation intensity correction value for correcting the rotational speed of the flocculator are the difference. Or referring to feedback information associated with the deviation, correcting the injection amount or injection rate of the flocculant and the rotation speed of the flocculator,
The water treatment control method according to claim 6, wherein the computer executes the treatment.
算出した前記差あるいは前記偏差が所定値以上である場合、前記水質目標値が前記予測値以上である時には前記水質目標値を小さくするように、予測誤差の所定割合に応じて前記水質目標値を補正する、
処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項６に記載の水処理制御方法。 Calculating the difference or deviation between the actual value measured by the second measuring instrument provided in the settling basin and the predicted value;
When the calculated difference or the deviation is equal to or greater than a predetermined value, the water quality target value is set according to a predetermined ratio of a prediction error so as to reduce the water quality target value when the water quality target value is equal to or greater than the predicted value. to correct,
The water treatment control method according to claim 6, wherein the computer executes the treatment.
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