JP6763831B2 - Control system and control method - Google Patents

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Description

本発明は、制御システム及び制御方法に関する。 The present invention relates to a control system and a control method.

従来から、下水処理の効率化を図るための下水処理プロセスモデルが提案されている。下水処理プロセスモデルには、例えば、活性汚泥モデル（ＡＳＭ：Ａｃｔｉｖａｔｅｄ Ｓｌｕｄｇｅ Ｍｏｄｅｌ）等がある。ＡＳＭは、流入水質への変動に対応し、嫌気無酸素好気（Ａ２Ｏ：Ａｎａｅｒｏｂｉｃ−Ａｎｏｘｉｃ−Ｏｘｉｃ）法等の下水処理方法における性能を十分に引き出すために国際水協会（ＩＷＡ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｗａｔｅｒ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）が提案したモデルである。モデルにより算出されるプロセスの予測値は、設備設計、運転支援、予測制御等に利用される。 Conventionally, a sewage treatment process model for improving the efficiency of sewage treatment has been proposed. Examples of the sewage treatment process model include an activated sludge model (ASM: Activated Sludge Model) and the like. ASM, with the variation of the inflow water, anaerobic anoxic aerobic (A 2 O: Anaerobic-Anoxic -Oxic) method International Water Association performance to bring out a sufficient in sewage treatment method (IWA: International Water This is a model proposed by Association). The predicted value of the process calculated by the model is used for equipment design, operation support, predictive control, and the like.

図９は、従来の下水処理システムの一例を示すブロック図である。図９に示す下水処理システムは、Ａ２Ｏ法による下水処理プロセスを制御対象とし、ＡＳＭに基づく制御を実行する。この下水処理プロセスでは、最初沈殿池Ｐ０１では、流入した汚水に含まれている固形物を沈殿除去させる。嫌気槽Ｐ０２には、最初沈殿池Ｐ０１からの上澄み水が流入し、最終沈殿池Ｐ０５から返送汚泥Ｐ１０が返送される。ここで、微生物が処理水中の酢酸や酪酸を摂取しリン酸を処理水中に排出する。無酸素槽Ｐ０３には、嫌気槽Ｐ０２から処理水が流入し、好気槽後段Ｐ０７から硝酸態窒素を含む返送水Ｐ０８（硝化液）が返送される。無酸素槽Ｐ０３では、微生物の呼吸により硝化液に含まれる硝酸と酸素を窒素に変化させ空中に放出する（脱窒）。好気槽Ｐ０４では、無酸素槽Ｐ０３からの処理水に対して曝気Ｐ１３がなされ、曝気Ｐ１３による溶存酸素と処理水中のアンモニア態窒素を硝酸態窒素に変化させる（硝化）。また、好気槽Ｐ０４において、微生物はリンを摂取し、最終沈殿池Ｐ０５では、好気槽Ｐ０４から流入した処理水からリンを摂取した微生物を含む活性汚泥が沈殿除去し（脱リン）、上澄み水を放出される（Ｐ０６）。最終沈殿池Ｐ０５から、沈殿した活性汚泥の一部が返送汚泥Ｐ１０として嫌気槽Ｐ０２に返送される。また、残りの活性汚泥は、余剰汚泥Ｐ１１として系外に排出される（Ｐ０６）。排出された余剰汚泥Ｐ１１に対する処理設備、例えば、汚泥濃縮設備は、本プロセスには含まれない。 FIG. 9 is a block diagram showing an example of a conventional sewage treatment system. Sewage treatment system shown in FIG. 9, the sewage treatment process by A 2 O process and a control target, and executes control based on the ASM. In this sewage treatment process, the solid matter contained in the inflowing sewage is first settled and removed in the settling basin P01. The supernatant water from the first settling basin P01 flows into the anaerobic tank P02, and the returned sludge P10 is returned from the final settling basin P05. Here, the microorganism ingests acetic acid and butyric acid in the treated water and discharges phosphoric acid into the treated water. The treated water flows into the oxygen-free tank P03 from the anaerobic tank P02, and the returned water P08 (nitrification liquid) containing nitrate nitrogen is returned from the aerobic tank rear stage P07. In the oxygen-free tank P03, nitric acid and oxygen contained in the nitrifying liquid are converted into nitrogen by the respiration of microorganisms and released into the air (denitrification). In the aerobic tank P04, aeration P13 is applied to the treated water from the anoxic tank P03, and the dissolved oxygen by the aeration P13 and the ammonia nitrogen in the treated water are changed to nitrate nitrogen (nitrification). Further, in the aerobic tank P04, the microorganisms ingested phosphorus, and in the final settling basin P05, the activated sludge containing the microorganisms ingesting phosphorus was precipitated and removed (dephosphorized) from the treated water flowing in from the aerobic tank P04, and the supernatant was removed. Water is released (P06). From the final settling basin P05, a part of the settled activated sludge is returned to the anaerobic tank P02 as the returned sludge P10. Further, the remaining activated sludge is discharged to the outside of the system as surplus sludge P11 (P06). Treatment equipment for the discharged excess sludge P11, for example, sludge concentration equipment, is not included in this process.

ＡＳＭは、下水処理の各機能（プロセス）毎に分割されたセルから構築される。非特許文献１に示すように、ＡＳＭは、セル毎に様々な形態の有機物、窒素、リン、関連する菌体量、沈殿物などを考慮したモデル演算が含まれる。また、プロセスの効率を維持するために、構築されたモデルは、下水処理プロセスの経年劣化、流入水質の経年変化等により、モデル演算に係るモデルパラメータを定期的に再調整する必要がある。 ASM is constructed from cells divided for each function (process) of sewage treatment. As shown in Non-Patent Document 1, ASM includes a model calculation considering various forms of organic matter, nitrogen, phosphorus, related cell abundance, precipitate, etc. for each cell. Further, in order to maintain the efficiency of the process, the constructed model needs to periodically readjust the model parameters related to the model calculation due to the aging deterioration of the sewage treatment process, the aging of the inflow water quality, and the like.

特開２０１７−９１０５６号公報JP-A-2017-91056

片山尚樹、伊熊信男、浅野卓哉、“活性汚泥モデルの構築と活用について”，横浜市環境科学研究所，横浜市環境科学研究所所報，第３２号２００８，ｐ．１２０−１２９，２００８．３Naoki Katayama, Nobuo Ikuma, Takuya Asano, "Construction and Utilization of Activated Sludge Model", Yokohama City Environmental Science Research Institute, Yokohama City Environmental Science Research Institute Bulletin, No. 32, 2008, p. 120-129, 2008.3.

ＡＳＭを用いて下水処理プロセスを運用するためには、高い運用能力が求められる。例えば、モデルパラメータを再調整するために多くの時間と作業量を要する。他方、ＡＳＭでは、施設や流入水質の経年変化により初期導入時と同様の精度を維持できないことがある。例えば、モデルパラメータやむだ時間などが実際に運用されるプロセスに適合しなくなる。この場合、モデル予測値によるプロセスの制御ができなくなるため多くのコストや労力を費やしてもモデルによる予測制御が機能しない場合がある。このことは、ＡＳＭが十分に活用されない一因となりうる。そのため、下水処理設備がモデルによる予測制御に代え、流入水量による比例曝気風量制御などの簡易な処理で運用されることがある。そのような場合には、放流水質を一定以上の水質に維持するよう安全を見込んだ制御にならざるを得ない。そのため、曝気に係るエネルギーの消費量やそのコストが過剰になりがちであり、エネルギーやコストの低減を目的とした運転を行うことができなかった。また、モデルパラメータの再調整などの作業を、プラント運用業者、製造業者などの機関に委託すると定期的に多くのコストが発生する。 In order to operate the sewage treatment process using ASM, high operational capacity is required. For example, it takes a lot of time and effort to readjust model parameters. On the other hand, ASM may not be able to maintain the same accuracy as at the time of initial introduction due to aging of facilities and inflow water quality. For example, model parameters and wasted time do not fit into the actual process. In this case, since the process cannot be controlled by the model predicted value, the predicted control by the model may not work even if a lot of cost and labor are spent. This can contribute to the underutilization of ASM. Therefore, the sewage treatment facility may be operated by simple treatment such as proportional aeration air volume control based on the inflow water amount instead of the predictive control by the model. In such a case, the control must be performed in anticipation of safety so that the discharged water quality is maintained at a certain level or higher. Therefore, the amount of energy consumed for aeration and its cost tend to be excessive, and the operation for the purpose of reducing the energy and cost cannot be performed. In addition, if work such as readjustment of model parameters is outsourced to an organization such as a plant operator or a manufacturer, a large amount of cost will be incurred on a regular basis.

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、プロセスの運用に係る負担を低減することができる制御システム及び制御方法を提供する。 The present invention has been made in view of the above points, and provides a control system and a control method capable of reducing a burden related to process operation.

（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、流入水に対するプロセスのモデルを用いて、入力変数として前記流入水の流入量、前記流入水の水質である流入水質及び前記プロセスの操作量から、出力変数として前記プロセスの管理指標及び前記プロセスからの放流水の水質である放流水質を演算し、前記操作量及び前記操作量に対する出力変数のセットのうち、所定の制約条件を満たす前記操作量及び前記操作量に対する出力変数のセットを定める制御演算部と、前記入力変数及び前記管理指標の測定値のそれぞれと前記放流水質の測定値との相関強度に基づいて前記入力変数に対する前記出力変数のむだ時間を算出し、前記入力変数に作用するむだ時間を、算出したむだ時間に変更するキャリブレーション部と、を備える制御システムである。 (1) The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and one aspect of the present invention uses the inflow amount of the inflow water and the inflow water as input variables using a model of a process for inflow water. From the inflow water quality which is the water quality of the above and the operation amount of the process, the control index of the process and the discharge water quality which is the water quality of the discharge water from the process are calculated as output variables, and the output variable for the operation amount and the operation amount is calculated. Among the sets, the control calculation unit that determines the set of the manipulated variable and the output variable for the manipulated variable satisfying a predetermined constraint condition, each of the measured values of the input variable and the control index, and the measured value of the discharged water quality. It is a control system including a calibration unit that calculates the waste time of the output variable with respect to the input variable based on the correlation strength and changes the waste time acting on the input variable to the calculated waste time.

（２）本発明の他の態様は、（１）の制御システムであって、前記キャリブレーション部は、前記制御演算部が演算した前記放流水質の演算値が、前記放流水質の測定値に近づくように前記モデルのパラメータを変更する。 (2) Another aspect of the present invention is the control system of (1). In the calibration unit, the calculated value of the discharged water quality calculated by the control calculation unit approaches the measured value of the discharged water quality. The parameters of the model are changed as described above.

（３）本発明の他の態様は、（２）の制御システムであって、変更前後それぞれにおける前記モデルのパラメータを用いて算出された前記放流水質の演算値の前記放流水質の測定値に対する適合度を示す確認画面を出力する運転支援部を備える。 (3) Another aspect of the present invention is the control system of (2), in which the calculated value of the discharged water quality calculated using the parameters of the model before and after the change is adapted to the measured value of the discharged water quality. It is equipped with a driving support unit that outputs a confirmation screen showing the degree.

（４）本発明の他の態様は、（３）の制御システムであって、前記運転支援部は、前記管理指標を示す運転管理画面をさらに出力する。 (4) Another aspect of the present invention is the control system of (3), in which the driving support unit further outputs a driving management screen showing the management index.

（５）本発明の他の態様は、（１）から（４）のいずれかの制御システムであって、前記制御演算部は、現時点における操作量から所定の範囲内の操作量について前記放流水質を算出し、算出した放流水質が所定の水質基準値以上となる操作量のうち最小となる操作量を定める。 (5) Another aspect of the present invention is the control system according to any one of (1) to (4), wherein the control calculation unit has the discharged water quality for the operation amount within a predetermined range from the operation amount at the present time. Is calculated, and the minimum operation amount among the operation amounts at which the calculated discharged water quality is equal to or higher than the predetermined water quality standard value is determined.

（６）本発明の他の態様は、（１）から（５）のいずれかの制御システムであって、前記操作量は、曝気における送風量であり、前記流入水質の指標は、濁度であり、前記管理指標は、溶存酸素濃度及びアンモニア性窒素濃度であり、前記放流水質の指標は、全窒素濃度、全リン濃度及び化学的酸素要求量の少なくともいずれかである。 (6) Another aspect of the present invention is the control system according to any one of (1) to (5), wherein the manipulated amount is the amount of air blown during exposure, and the index of the inflow water quality is turbidity. Yes, the control index is the dissolved oxygen concentration and the ammoniacal nitrogen concentration, and the discharged water quality index is at least one of the total nitrogen concentration, the total phosphorus concentration, and the chemical oxygen demand.

（７）本発明の他の態様は、上述した制御方法であって、流入水に対するプロセスのモデルを用いて、入力変数として前記流入水の流入量、前記流入水の水質である流入水質及び前記プロセスの操作量から、出力変数として前記プロセスの管理指標及び前記プロセスからの放流水の水質である放流水質を演算し、前記操作量及び前記操作量に対する出力変数のセットのうち、所定の制約条件を満たす前記操作量及び前記操作量に対する出力変数のセットを定める制御演算過程と、前記入力変数及び前記管理指標の測定値のそれぞれと前記放流水質の測定値との相関強度に基づいて前記入力変数に対する前記出力変数のむだ時間を算出し、前記入力変数に作用するむだ時間を、算出したむだ時間に変更するキャリブレーション過程と、を有する。 (7) Another aspect of the present invention is the control method described above, in which the inflow amount of the inflow water, the inflow water quality which is the water quality of the inflow water, and the inflow water quality which is the water quality of the inflow water are used as input variables by using the model of the process for the inflow water. From the operation amount of the process, the control index of the process and the discharge water quality, which is the water quality of the discharged water from the process, are calculated as output variables, and a predetermined constraint condition in the set of output variables for the operation amount and the operation amount. The input variable is based on the control calculation process that determines the manipulated variable and the set of output variables for the manipulated variable, and the correlation strength between each of the measured values of the input variable and the control index and the measured value of the discharged water quality. It has a calibration process of calculating the waste time of the output variable with respect to the above and changing the waste time acting on the input variable to the calculated waste time.

本発明の一態様によれば、プロセスの運用に係る負担を低減することができる。より具体的には、簡易なモデルを用いることで精度の維持と運用に係る労力の低減を両立することができる。また、本発明の他の態様によれば、制約条件として放流水質を維持しながらエネルギー消費量やコストを低減することができる。さらに、本発明の他の態様によれば、放流水質の演算値や管理指標を表示して、ユーザによるプロセスの運用を効率的かつ的確にすることができる。 According to one aspect of the present invention, the burden of operating the process can be reduced. More specifically, by using a simple model, it is possible to maintain accuracy and reduce the labor involved in operation at the same time. Further, according to another aspect of the present invention, energy consumption and cost can be reduced while maintaining the discharged water quality as a constraint condition. Further, according to another aspect of the present invention, it is possible to display the calculated value and the management index of the discharged water quality to make the process operation by the user efficient and accurate.

本実施形態に係る制御システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the control system which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る下水処理プロセスの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the sewage treatment process which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る簡易モデルの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the simple model which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るむだ時間変更処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the waste time change processing which concerns on this embodiment. 本実施形態に係るモデルパラメータ変更処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the model parameter change processing which concerns on this embodiment. 本実施形態に係る制御演算処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the control calculation process which concerns on this Embodiment. むだ時間の計算例を示す図である。It is a figure which shows the calculation example of the waste time. 本実施形態に係るキャリブレーション確認画面の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the calibration confirmation screen which concerns on this embodiment. 従来の下水処理システムの一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the conventional sewage treatment system.

以下、図面を参照し、本発明に係る制御システム及びデータ処理方法の実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the control system and data processing method according to the present invention will be described with reference to the drawings.

まず、本発明の実施形態に係る制御システムの一構成例について説明する。
図１は、本実施形態に係る制御システムＣＳ１の構成を示すブロック図である。
本実施形態に係る制御システムＣＳ１は、監視制御部Ｆ０２、データ保存部Ｆ０３及びモデル予測制御部Ｆ０４を備えるプロセス制御システムである。 First, a configuration example of the control system according to the embodiment of the present invention will be described.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a control system CS1 according to the present embodiment.
The control system CS1 according to the present embodiment is a process control system including a monitoring control unit F02, a data storage unit F03, and a model prediction control unit F04.

監視制御部Ｆ０２は、下水処理プロセスＦ０１の状態を監視もしくは制御する。監視制御部Ｆ０２には、下水処理プロセスからプロセス信号が逐次に（例えば、１〜１５分間隔）入力され、入力されるプロセス信号をデータ保存部Ｆ０３に記憶する。プロセス信号は、各時点において下水処理プロセスＦ０１において計測されたプロセス値のセットを示す。
監視制御部Ｆ０２には、モデル予測制御部Ｆ０４からの設定値として下水処理プロセスＦ０１への操作量が入力される。操作量は、本実施形態では、下水処理プロセスＦ０１を構成する曝気における送風量に相当する。監視制御部Ｆ０２は、操作量を示す制御信号を下水処理プロセスＦ０１に出力する。監視制御部Ｆ０２は、各時点における操作量のデータをプロセス値と対応付けてデータ保存部Ｆ０３に記憶してもよい。 The monitoring and control unit F02 monitors or controls the state of the sewage treatment process F01. Process signals are sequentially input from the sewage treatment process to the monitoring control unit F02 (for example, at intervals of 1 to 15 minutes), and the input process signals are stored in the data storage unit F03. The process signal indicates a set of process values measured in the sewage treatment process F01 at each time point.
The operation amount to the sewage treatment process F01 is input to the monitoring control unit F02 as a set value from the model prediction control unit F04. In the present embodiment, the operation amount corresponds to the amount of air blown in the aeration constituting the sewage treatment process F01. The monitoring control unit F02 outputs a control signal indicating the amount of operation to the sewage treatment process F01. The monitoring control unit F02 may store the operation amount data at each time point in the data storage unit F03 in association with the process value.

また、監視制御部Ｆ０２は、各時点におけるプロセス値からなる時系列を示す監視画面を表示する表示部（ディスプレイ）を備えてもよい。監視画面には、さらに各時点における操作量からなる時系列が表されてもよい。
監視制御部Ｆ０２は、下水処理プロセスＦ０１の規模に応じて、監視パネル（盤）、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、ＳＣＡＤＡ（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）、ＤＣＳ（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）などのいずれの形態で実現されてもよい。 Further, the monitoring control unit F02 may include a display unit (display) that displays a monitoring screen showing a time series consisting of process values at each time point. The monitoring screen may further display a time series consisting of the amount of operations at each time point.
Depending on the scale of the sewage treatment process F01, the supervisory control unit F02 may be a monitoring panel (panel), a PLC (Programmable Logic Controller), a SCADA (Supervision Control and Data Aquestion), a DCS (Distribution Control), or a DCS (Distribution Control). It may be realized.

下水処理プロセスＦ０１は、図９に示す下水処理プロセスＦ０１と同様の構成を有する。下水処理プロセスＦ０１において取得されるプロセス値には、例えば、流入量、濁度、ＤＯ（Ｄｉｓｓｏｌｖｅｄ Ｏｘｙｇｅｎ，溶存酸素濃度）、ＮＨ３（アンモニア態窒素濃度）、Ｔ−Ｎ（全窒素濃度）、Ｔ−Ｐ（全リン濃度）、ＣＯＤ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｏｘｉｇｅｎ Ｄｅｍａｎｄ，化学的酸素要求量）などが含まれうる。そのうち、流入量は、下水処理プロセスＦ０１に流入する流入水の単位時間当たりの流入量である。図２に示す例では、流入量Ｐ１４は、最初沈殿池Ｐ０１への流入口に設置されたセンサにより測定される。濁度は、処理水の濁り度合いを示す指標である。図２に示す例では、濁度Ｐ１５は、嫌気槽前段Ｐ１２に設置されたセンサにより計測される。この段階では、流入水に返送汚泥Ｐ１０が加えられた処理水が測定対象となる。 The sewage treatment process F01 has the same configuration as the sewage treatment process F01 shown in FIG. The process values obtained in the sewage treatment process F01 include, for example, inflow, turbidity, DO (Dissolved Oxygen, dissolved oxygen concentration), NH 3 (ammonia nitrogen concentration), TN (total nitrogen concentration), and T. -P (total phosphorus concentration), COD (Chemical Oxygen Demand, chemical oxygen demand) and the like can be included. Among them, the inflow amount is the inflow amount per unit time of the inflow water flowing into the sewage treatment process F01. In the example shown in FIG. 2, the inflow amount P14 is first measured by a sensor installed at the inflow port to the settling basin P01. Turbidity is an index showing the degree of turbidity of treated water. In the example shown in FIG. 2, the turbidity P15 is measured by a sensor installed in the anaerobic tank front stage P12. At this stage, the treated water to which the returned sludge P10 is added to the inflow water is the measurement target.

ＤＯ、ＮＨ３は、下水処理プロセスＦ０１の一工程である曝気の管理指標である。ＤＯは、曝気により供給された酸素の酸素量から処理水中の微生物により消費された酸素量の差に相当する。ＮＨ３は、処理水に含まれる窒素化合物の分解により増加し、増加したＮＨ３は曝気により供給された酸素と処理水中の微生物の活動により減少する。図２に示す例では、ＤＯ（Ｐ１７）、ＮＨ３（Ｐ１８）は、それぞれ好気槽Ｐ０４に設置されたセンサにより測定される。 DO and NH3 are control indexes of aeration, which is one step of the sewage treatment process F01. DO corresponds to the difference between the amount of oxygen supplied by aeration and the amount of oxygen consumed by microorganisms in the treated water. NH3 increases due to the decomposition of nitrogen compounds contained in the treated water, and the increased NH3 decreases due to the oxygen supplied by aeration and the activity of microorganisms in the treated water. In the example shown in FIG. 2, DO (P17) and NH3 (P18) are measured by sensors installed in the aerobic tank P04, respectively.

Ｔ−Ｎ、Ｔ−Ｐ、ＣＯＤは、下水処理プロセスＦ０１から放流される放流水の水質（放流水質）を示す指標である。Ｔ−Ｎは、放流水に含まれる窒素化合物全体の濃度である。Ｔ−Ｐは、放流水に含まれるリン酸化合物全体の濃度である。ＣＯＤは、放流水中の被酸化性物質を酸化するために必要とする酸素量を示す。本実施形態に係る制御システムＣＳ１では、Ｔ−Ｎ、Ｔ−Ｐ、ＣＯＤのうち、いずれか１つが採用されてもよいし、そのうちの２つもしくは全部が採用されてもよい。図２に示す例では、放流水質としてＴ−Ｎ（Ｐ１９）が、最終沈殿池Ｐ０５からの放出口に設置されたセンサにより測定される。 TN, T-P, and COD are indexes indicating the water quality (discharged water quality) of the discharged water discharged from the sewage treatment process F01. TN is the concentration of the entire nitrogen compound contained in the discharged water. T-P is the concentration of the entire phosphate compound contained in the discharged water. COD indicates the amount of oxygen required to oxidize an oxidizable substance in the discharged water. In the control system CS1 according to the present embodiment, any one of TN, T-P, and COD may be adopted, or two or all of them may be adopted. In the example shown in FIG. 2, TN (P19) is measured as the discharged water quality by a sensor installed at the discharge port from the final settling basin P05.

データ保存部Ｆ０３は、監視制御部Ｆ０２から逐次に提供されるプロセスデータを記憶する記憶媒体を備える。従って、データ保存部Ｆ０３には、各時刻におけるプロセス値と操作量を示すプロセスデータが累積される。データ保存部Ｆ０３は、監視制御部Ｆ０２とモデル予測制御部Ｆ０４のいずれか一方と一体化されてもよい。 The data storage unit F03 includes a storage medium for storing process data sequentially provided by the monitoring control unit F02. Therefore, the data storage unit F03 accumulates process data indicating the process value and the operation amount at each time. The data storage unit F03 may be integrated with either the monitoring control unit F02 or the model prediction control unit F04.

モデル予測制御部Ｆ０４は、データ保存部Ｆ０３から読み出したプロセスデータから下水処理プロセスＦ０１のモデルを生成する。また、モデル予測制御部Ｆ０４は、生成したモデルを用いて、その時点におけるプロセス値である流入量、流入水質である濁度及び下水処理プロセスＦ０１に対する操作量である送風量から管理指標であるＤＯならびにＮＨ３及び放流水質（例えば、Ｔ−Ｎ）を算出する。モデル予測制御部Ｆ０４は、算出した操作量、管理指標及び放流水質のセットが所定の制約条件を満たし、かつ、コストを最小とする送風量、ＤＯ、ＮＨ３及び放流水質のセットを定める。モデル予測制御部Ｆ０４は、定めた送風量を設定値として監視制御部Ｆ０２に出力し、管理指標であるＤＯ、ＮＨ３及び放流水質を運転支援部Ｆ０８に出力する。モデル予測制御部Ｆ０４は、モデル構築部Ｆ０５と、自動キャリブレーション部Ｆ０６と、制御演算部Ｆ０７と、運転支援部Ｆ０８と、を備える。 The model prediction control unit F04 generates a model of the sewage treatment process F01 from the process data read from the data storage unit F03. Further, the model prediction control unit F04 uses the generated model and uses the generated model to control the DO, which is a control index from the inflow amount which is the process value at that time, the turbidity which is the inflow water quality, and the blast amount which is the operation amount for the sewage treatment process F01. Also, NH 3 and effluent quality (eg, TN) are calculated. The model prediction control unit F04 determines a set of air volume, DO, NH 3, and discharged water quality in which the calculated operation amount, control index, and discharged water quality set satisfy predetermined constraints and minimize the cost. The model prediction control unit F04 outputs the determined air flow amount to the monitoring control unit F02 as a set value, and outputs the management indexes DO, NH 3 and the discharged water quality to the operation support unit F08. The model prediction control unit F04 includes a model construction unit F05, an automatic calibration unit F06, a control calculation unit F07, and a driving support unit F08.

モデル構築部Ｆ０５は、データ保存部Ｆ０３に保存されたプロセスデータを用いて下水処理プロセスＦ０１のモデルを構築する。本実施形態では、下水処理プロセスＦ０１の機能を示すモデルとして、反応槽への流入水の流入量Ｐ１４ならびに流入水質として濁度Ｐ１５と、操作量として送風量Ｐ１６が与えられているとき、反応槽における管理指標となるＤＯ（Ｐ１７）ならびにＮＨ３（Ｐ１８）と、目的値として放流水質（例えば、Ｔ−Ｎ）を算出する簡易モデルを仮定する（図３）。言い換えれば、図３に示す簡易モデルは、入力変数として流入量、流入水質及び操作量から、出力変数として管理指標及び放流水質を算出する数理モデルである。モデル構築部Ｆ０５は、測定された流入量、濁度（流入水質）及び送風量（操作量）からモデルパラメータを用いて算出されるＤＯならびにＮＨ３（管理指標）及び放流水質と、測定されたＤＯ、ＮＨ３及び放流水質との差をそれぞれ少なく（最小化）するようにモデルパラメータのセットを算出する。モデルパラメータの算出において、例えば、特許文献１に記載のプラントモデル作成方法が利用可能である。また、モデル構築部Ｆ０５は、測定された放流水質に対する、その他の変数のむだ時間を算出する。その他の変数は、前述の流入量、濁度、送風量、ＤＯ及びＮＨ３である。ここで、モデル構築部Ｆ０５は、各変数の時系列を遅延させた遅延時系列と放流水質の時系列との相関強度を遅延時間毎に算出し、相関強度が最も高くなる遅延時間をむだ時間として定める。 The model building unit F05 builds a model of the sewage treatment process F01 using the process data stored in the data storage unit F03. In the present embodiment, as a model showing the function of the sewage treatment process F01, when the inflow amount P14 of the inflow water to the reaction tank, the turbidity P15 as the inflow water quality, and the blast amount P16 as the operation amount are given, the reaction tank It is assumed that DO (P17) and NH3 (P18), which are the management indexes in the above, and a simple model for calculating the discharged water quality (for example, TN) as the target value (FIG. 3). In other words, the simple model shown in FIG. 3 is a mathematical model that calculates the management index and the discharged water quality as output variables from the inflow amount, the inflow water quality and the manipulated amount as input variables. The model building unit F05 has a DO calculated from the measured inflow amount, turbidity (inflow water quality) and air flow amount (manipulation amount) using model parameters, NH3 (control index) and discharged water quality, and the measured DO. , NH3, and the set of model parameters are calculated so as to minimize (minimize) the difference between the discharged water quality and the discharged water quality. In calculating the model parameters, for example, the plant model creation method described in Patent Document 1 can be used. In addition, the model building unit F05 calculates the wasted time of other variables with respect to the measured discharged water quality. Other variables are the above-mentioned inflow, turbidity, airflow, DO and NH3. Here, the model building unit F05 calculates the correlation strength between the delayed time series in which the time series of each variable is delayed and the time series of the discharged water quality for each delay time, and wastes the delay time at which the correlation strength becomes the highest. Determined as.

モデル構築部Ｆ０５は、流入量、濁度、送風量にモデルパラメータを作用して、放流水質を算出する際、流入量、濁度、送風量をそれぞれのむだ時間に相当する時間を遅延させる。また、流入量、濁度、送風量にモデルパラメータを作用して、ＤＯを算出する際、モデル構築部Ｆ０５は、流入量、濁度、送風量のそれぞれのむだ時間からＤＯのむだ時間を差し引いて得られる差分時間を遅延させる。差分時間は、流入量、濁度、送風量のそれぞれのＤＯに対するむだ時間に相当する。また、流入量、濁度、送風量にモデルパラメータを作用してＮＨ３を算出する際、モデル構築部Ｆ０５は、流入量、濁度、送風量のそれぞれのむだ時間からＮＨ３のむだ時間を差し引いて得られる差分時間を遅延させる。この差分時間は、流入量、濁度、送風量のそれぞれのＮＨ３に対するむだ時間に相当する。従って、流入量、濁度及び送風量からＤＯ、ＮＨ３及び放流水質を計算するためのモデル式が、算出されるモデルパラメータのセットとむだ時間のセットから構成される。モデル構築部Ｆ０５は、算出したモデルパラメータのセットを示すモデル定義ファイルと、むだ時間のセットを示すむだ時間定義ファイルを制御演算部Ｆ０７のモデル演算部Ｆ０７ａに出力する。従って、モデル構築部Ｆ０５が構築するモデルがモデル演算部Ｆ０７ａに設定される。 The model building unit F05 acts on the inflow amount, turbidity, and airflow amount with model parameters to delay the inflow amount, turbidity, and airflow amount corresponding to the respective waste times when calculating the discharged water quality. Further, when calculating DO by applying model parameters to the inflow amount, turbidity, and air flow amount, the model construction unit F05 subtracts the DO waste time from each of the inflow amount, turbidity, and air flow amount. Delay the difference time obtained. The difference time corresponds to the wasted time for each DO of the inflow amount, the turbidity, and the air flow amount. Further, when calculating NH3 by applying model parameters to the inflow amount, turbidity, and air flow amount, the model construction unit F05 subtracts the NH3 waste time from each of the inflow amount, turbidity, and air flow amount. Delay the resulting difference time. This difference time corresponds to the wasted time for each NH3 of the inflow amount, the turbidity, and the air flow amount. Therefore, the model formula for calculating DO, NH3 and discharged water quality from the inflow amount, turbidity and air flow amount is composed of a set of calculated model parameters and a set of waste time. The model construction unit F05 outputs a model definition file indicating a set of calculated model parameters and a waste time definition file indicating a set of waste time to the model calculation unit F07a of the control calculation unit F07. Therefore, the model constructed by the model construction unit F05 is set in the model calculation unit F07a.

自動キャリブレーション部Ｆ０６は、設定された学習期間内のプロセス値を示すプロセスデータを用いてモデル演算部Ｆ０７ａに設定されるモデルのキャリブレーション（校正）を行う。学習期間は、例えば、運転支援部Ｆ０８から通知される。自動キャリブレーション部Ｆ０６は、むだ時間変更部Ｆ０６ａと、パラメータ変更部Ｆ０６ｂと、を備える。
むだ時間変更部Ｆ０６ａは、データ保存部Ｆ０３から学習期間内のプロセスデータを読み出し、読み出したプロセスデータを用いて放流水質に対する他の変数のそれぞれとむだ時間を算出する。他の変数は、前述の流入量、濁度、送風量、ＤＯ及びＮＨ３が該当する。むだ時間を算出する手法は、モデル構築部Ｆ０５がむだ時間を算出する手法と同様であってもよい。より具体的には、むだ時間変更部Ｆ０６ａは、各変数の学習期間内の時系列を遅延させた遅延時系列と放流水質のその期間内の時系列との相関強度を遅延時間毎に算出し、相関強度が最も高くなる遅延時間をむだ時間として定める。 The automatic calibration unit F06 calibrates (calibrates) the model set in the model calculation unit F07a using the process data indicating the process value within the set learning period. The learning period is notified, for example, by the driving support unit F08. The automatic calibration unit F06 includes a waste time changing unit F06a and a parameter changing unit F06b.
The waste time changing unit F06a reads the process data within the learning period from the data storage unit F03, and calculates the waste time and each of the other variables for the discharged water quality using the read process data. Other variables correspond to the above-mentioned inflow amount, turbidity, air flow amount, DO and NH3. The method for calculating the dead time may be the same as the method for calculating the dead time by the model construction unit F05. More specifically, the waste time changing unit F06a calculates the correlation strength between the delayed time series in which the time series in the learning period of each variable is delayed and the time series in the discharged water quality within that period for each delay time. , The delay time at which the correlation strength is highest is defined as the wasted time.

むだ時間変更部Ｆ０６ａは、新たに定めたむだ時間が予め定めたむだ時間の設定範囲内であるか否かを判定する。むだ時間の設定範囲は、下水処理プロセスＦ０１が正常に稼働しているときに期待される範囲であり、変数の測定点に応じて異なりうる。むだ時間は、その変数の測定点から放流水質の測定点までの処理水の移動時間に相当するため、通常正の値をとる。むだ時間変更部Ｆ０６ａは、各変数について定めたむだ時間がいずれも設定範囲内である場合、むだ時間のセットを示すむだ時間定義ファイルをモデル演算部Ｆ０７ａに出力する。この場合、モデル演算部Ｆ０７ａに設定されるむだ時間定義ファイルが、むだ時間変更部Ｆ０６ａから入力されるむだ時間定義ファイルに変更される。むだ時間変更部Ｆ０６ａは、各変数について定めたむだ時間がいずれかが設定範囲を超える場合、むだ時間のセットを示すむだ時間定義ファイルをモデル演算部Ｆ０７ａに出力しない。この場合、モデル演算部Ｆ０７ａに設定されるむだ時間定義ファイルは更新されない。むだ時間の計算例については、後述する。 The waste time changing unit F06a determines whether or not the newly determined waste time is within the predetermined waste time setting range. The setting range of the waste time is the range expected when the sewage treatment process F01 is operating normally, and may differ depending on the measurement point of the variable. Since the waste time corresponds to the moving time of the treated water from the measurement point of the variable to the measurement point of the discharged water quality, it usually takes a positive value. The waste time changing unit F06a outputs a waste time definition file indicating a set of waste time to the model calculation unit F07a when all the waste times defined for each variable are within the set range. In this case, the waste time definition file set in the model calculation unit F07a is changed to the waste time definition file input from the waste time change unit F06a. The waste time changing unit F06a does not output the waste time definition file indicating the set of waste time to the model calculation unit F07a when any of the waste times defined for each variable exceeds the set range. In this case, the waste time definition file set in the model calculation unit F07a is not updated. An example of calculating the dead time will be described later.

パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、データ保存部Ｆ０３から学習期間内のプロセスデータを読み出し、読み出したプロセスデータを用いて下水処理プロセスＦ０１のモデルパラメータを算出する。パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、モデルパラメータを算出する手法は、モデル構築部Ｆ０５がモデルパラメータを算出する手法と同様であってもよい。ここで、パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、学習期間内に測定された流入量ならびに濁度及び送風量からモデルパラメータを用いて算出されるＤＯ、ＮＨ３及び放流水質と、学習期間内に測定されたＤＯ、ＮＨ３及び放流水質との差をそれぞれ少なくするようにモデルパラメータのセットを算出する。 The parameter changing unit F06b reads the process data within the learning period from the data storage unit F03, and calculates the model parameters of the sewage treatment process F01 using the read process data. The method for calculating the model parameters by the parameter changing unit F06b may be the same as the method for calculating the model parameters by the model building unit F05. Here, the parameter changing unit F06b includes DO, NH3 and discharged water quality calculated using model parameters from the inflow amount, turbidity and air flow measured during the learning period, and DO measured during the learning period. The set of model parameters is calculated so as to reduce the difference between NH3 and the discharged water quality.

パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、流入量、濁度、送風量にモデルパラメータを作用して、放流水質を算出する際、流入量、濁度、送風量のそれぞれの放流水質に対するむだ時間に相当する時間を遅延させる。また、流入量、濁度、送風量にモデルパラメータを作用して、ＤＯを算出する際、パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、流入量、濁度、送風量のそれぞれのＤＯに対するむだ時間に相当する時間を遅延させる。流入量、濁度、送風量にモデルパラメータを作用してＮＨ３を算出する際、パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、流入量、濁度、送風量のそれぞれのＮＨ３に対するむだ時間に相当する時間を遅延させる。これらのむだ時間として、むだ時間変更部Ｆ０６ａが算出した最新のむだ時間が用いられてもよい。 When the parameter changing unit F06b applies the model parameters to the inflow amount, turbidity, and airflow amount to calculate the discharged water quality, the time corresponding to the wasted time for each of the inflow amount, turbidity, and airflow amount is set. Delay. Further, when the model parameters are applied to the inflow amount, the turbidity, and the air flow amount to calculate the DO, the parameter changing unit F06b sets the time corresponding to the wasted time for each DO of the inflow amount, the turbidity, and the air flow amount. Delay. When the model parameters are applied to the inflow amount, the turbidity, and the air flow amount to calculate NH3, the parameter changing unit F06b delays the time corresponding to the wasted time of the inflow amount, the turbidity, and the air flow amount with respect to each NH3. As these waste times, the latest waste time calculated by the waste time changing unit F06a may be used.

パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、算出したモデルパラメータのセットについて、それらを流入量、濁度、送風量に作用して算出される放流水質と、学習期間内に測定された放流水質との適合度を示す評価値を算出する。かかる評価値として、例えば、ＭＡＰＥ（Ｍｅａｎ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ Ｅｒｒｏｒ；平均絶対パーセント誤差）、相関係数Ｒ、決定係数Ｒ２などいずれかが利用可能である。ＭＡＰＥは、その値が大きいほど適合度が低いことを示す。相関係数Ｒは、その値が大きいほど適合度が高いことを示す。決定係数Ｒ２は、その値が大きいほど適合度が高いことを示す。パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、算出した評価値が示す適合度が所定の適合度の閾値よりも高いとき、算出したモデルパラメータのセットを示すモデル定義ファイルをモデル演算部Ｆ０７ａに出力する。パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、算出した評価値が示す適合度が所定の適合度の閾値以下であるとき、算出したモデルパラメータのセットを示すモデル定義ファイルをモデル演算部Ｆ０７ａに出力しない。この場合、モデル演算部Ｆ０７ａに設定されるモデル定義ファイルは更新されない。モデルパラメータの算出方法の一例については、後述する。 The parameter change unit F06b indicates the goodness of fit between the discharged water quality calculated by acting on the inflow amount, turbidity, and air flow amount of the calculated model parameter set and the discharged water quality measured during the learning period. Calculate the evaluation value. As such an evaluation value, for example, MAPE (Mean Absolute Percentage Error), correlation coefficient R, coefficient of determination R2, or the like can be used. The larger the value of MAPE, the lower the goodness of fit. The larger the value of the correlation coefficient R, the higher the goodness of fit. The coefficient of determination R2 indicates that the larger the value, the higher the goodness of fit. When the goodness of fit indicated by the calculated evaluation value is higher than the threshold value of the predetermined goodness of fit, the parameter changing unit F06b outputs a model definition file indicating the calculated set of model parameters to the model calculation unit F07a. When the goodness of fit indicated by the calculated evaluation value is equal to or less than the threshold value of the predetermined goodness of fit, the parameter changing unit F06b does not output the model definition file indicating the calculated set of model parameters to the model calculation unit F07a. In this case, the model definition file set in the model calculation unit F07a is not updated. An example of the model parameter calculation method will be described later.

なお、自動キャリブレーション部Ｆ０６は、むだ時間定義ファイルとモデル定義ファイルの一方又は両方を変更するとき、運転支援部Ｆ０８に自動キャリブレーション確認画面を表示させてもよい。自動キャリブレーション確認画面には、流入量、濁度、送風量に変更前のむだ時間もしくはモデルパラメータを作用して算出される放流水質の適合度と、変更後のむだ時間もしくはモデルパラメータを作用して算出される放流水質との適合度とを表す画面である。自動キャリブレーション確認画面の例については、後述する。 The automatic calibration unit F06 may display the automatic calibration confirmation screen on the driving support unit F08 when changing one or both of the dead time definition file and the model definition file. On the automatic calibration confirmation screen, the goodness of fit of the discharged water quality calculated by applying the waste time before the change or the model parameter to the inflow amount, turbidity, and air flow amount, and the waste time or model parameter after the change are applied. It is a screen showing the degree of compatibility with the discharged water quality calculated by. An example of the automatic calibration confirmation screen will be described later.

制御演算部Ｆ０７は、モデル演算部Ｆ０７ａと、最適化演算部Ｆ０７ｂと、切替部Ｆ０７ｃと、を備える。
モデル演算部Ｆ０７ａには、モデル構築部Ｆ０５もしくはパラメータ変更部Ｆ０６ｂかモデル定義ファイルが入力され、モデル構築部Ｆ０５もしくはむだ時間変更部Ｆ０６ａからむだ時間定義ファイルが入力される。モデル演算部Ｆ０７ａは、モデル定義ファイルが示すモデルパラメータのセットとむだ時間定義ファイルが示すむだ時間のセットから構成されるモデル式を用いて、現時点の流入量、濁度及び予め設定された操作範囲内の送風量から、放流水質、ＤＯ及びＮＨ３を算出する。モデル演算部Ｆ０７ａは、現時点の流入量及び濁度を、データ保存部Ｆ０３に記憶されたプロセスデータから読み出す。現時点とは、その時点までの最新の時点を意味し、その時点の時刻と厳密に一致していなくてもよい。操作範囲は、送風量として実現可能もしくは許容される送風量の下限から上限の範囲であればよい。また、操作範囲は、その時点における送風量を基準として所定の比率だけ低い値と曝気設備の最小出力のうちいずれか高い方を下限とし、その基準から所定の比率だけ高い値と最大出力のうちいずれか低い方を上限としてもよい。モデル演算部Ｆ０７ａは、送風量と、その送風量に基づいて算出した放流水質、ＤＯならびにＮＨ３を対応付けてなる演算値のセットを最適化演算部Ｆ０７ｂに出力する。 The control calculation unit F07 includes a model calculation unit F07a, an optimization calculation unit F07b, and a switching unit F07c.
The model construction unit F05 or the parameter change unit F06b or the model definition file is input to the model calculation unit F07a, and the waste time definition file is input from the model construction unit F05 or the waste time change unit F06a. The model calculation unit F07a uses a model formula composed of a set of model parameters indicated by the model definition file and a set of waste time indicated by the waste time definition file, and uses a current inflow amount, turbidity, and a preset operation range. The discharged water quality, DO and NH3 are calculated from the amount of air blown inside. The model calculation unit F07a reads the current inflow amount and turbidity from the process data stored in the data storage unit F03. The current time means the latest time point up to that time point, and does not have to exactly match the time point at that time point. The operating range may be a range from the lower limit to the upper limit of the air volume that can be realized or allowed as the air volume. In addition, the operating range is set to the lower limit of the value that is lower by a predetermined ratio or the minimum output of the aeration equipment based on the air volume at that time, and the value that is higher by a predetermined ratio than the standard and the maximum output. The lower limit may be the upper limit. The model calculation unit F07a outputs to the optimization calculation unit F07b a set of calculation values in which the amount of air blown, the discharged water quality calculated based on the amount of air blown, DO and NH3 are associated with each other.

最適化演算部Ｆ０７ｂは、モデル演算部Ｆ０７ａから入力された演算値のセットのうち、予め設定された制約条件を満たす演算値のセットからコスト値を最小とする演算値のセットを定める。制約条件は、例えば、放流水質が所定の放流水質の基準値よりも良好な値であるという条件である。放流水質の指標がＴ−Ｎ、Ｔ−Ｐ又はＣＯＤである場合には、いずれもその値が小さいほど放流水質が良好であることを示す。制約条件には、さらにＤＯが所定のＤＯの基準値よりも良好な値（即ち、大きい値）である条件と、ＮＨ３が所定のＮＨ３の基準値よりも良好な値（即ち、小さい値）である条件の一方又は両方が含まれてもよい。また、最適化演算部Ｆ０７ｂは、曝気に係るコスト値として、例えば、送風量を用いることができる。最適化演算部Ｆ０７ｂは、コスト値に代えて、その送風量を得るための消費エネルギー、エネルギーコスト（費用）ならびにＣＯ２排出量のいずれか、又はそれらの所定の組み合わせを用いて算出される指標値が用いられてもよい。最適化演算部Ｆ０７ｂは、定めた演算値のセットに含まれる送風量を操作量として切替部Ｆ０７ｃに出力し、そのセットに含まれるＤＯとＮＨ３を管理指標として運転支援部Ｆ０８に出力する。 The optimization calculation unit F07b determines a set of calculation values that minimizes the cost value from a set of calculation values that satisfy a preset constraint condition among the set of calculation values input from the model calculation unit F07a. The constraint condition is, for example, a condition that the discharged water quality is a value better than a predetermined reference value of the discharged water quality. When the index of the discharged water quality is TN, T-P or COD, the smaller the value is, the better the discharged water quality is. The constraint conditions include a condition in which DO is a value better than a predetermined reference value of DO (that is, a larger value) and a value in which NH3 is better than a predetermined reference value of NH3 (that is, a smaller value). One or both of certain conditions may be included. Further, the optimization calculation unit F07b can use, for example, the amount of air blown as the cost value related to aeration. The optimization calculation unit F07b is an index calculated by using any one of the energy consumption, the energy cost (cost), and the CO 2 emission amount for obtaining the amount of air blown, or a predetermined combination thereof, instead of the cost value. Values may be used. The optimization calculation unit F07b outputs the amount of air blown included in the set of determined calculation values to the switching unit F07c as an operation amount, and outputs DO and NH3 included in the set to the operation support unit F08 as management indexes.

切替部Ｆ０７ｃは、最適化演算部から入力される操作量の出力先を、運転支援部Ｆ０８から入力される操作信号に応じて監視制御部Ｆ０２とするか、運転支援部Ｆ０８とするかを切り替える。切替部Ｆ０７ｃは、入力信号が自動設定を示す場合、入力された操作量を監視制御部Ｆ０２に出力し、入力された操作量を設定値として運転支援部Ｆ０８に出力する。 The switching unit F07c switches whether the output destination of the operation amount input from the optimization calculation unit is the monitoring control unit F02 or the operation support unit F08 according to the operation signal input from the operation support unit F08. .. When the input signal indicates automatic setting, the switching unit F07c outputs the input operation amount to the monitoring control unit F02, and outputs the input operation amount to the operation support unit F08 as a set value.

運転支援部Ｆ０８は、ユーザによる下水処理プロセスＦ０１の運転を支援するための機能を備える。運転支援部Ｆ０８には、情報を表示するための表示部（図示せず、例えば、ディスプレイ）、操作入力部（図示せず、例えば、タッチセンサ、マウス、ボタン、等）と入出力可能に接続される。本実施形態では、運転支援部Ｆ０８は、最適化演算部Ｆ０７ｂから入力される管理指標の時系列を示す管理画面を表示部に出力し、管理画面を表示させる。最適化演算部Ｆ０７ｂから切替部Ｆ０７ｃを介して操作量が入力される場合には、運転支援部Ｆ０８は、入力される操作量をさらに管理画面に含めて表示させてもよい。管理画面に接したユーザは、算出された操作量に対する管理指標に接することで算出される操作量の妥当性を判断することができる。管理画面には、管理指標であるＤＯ、ＮＨ３それぞれの予め設定した基準値をさらに表示させてもよい。 The operation support unit F08 has a function for assisting the user in operating the sewage treatment process F01. The driving support unit F08 is connected to a display unit (not shown, for example, a display) and an operation input unit (not shown, for example, a touch sensor, a mouse, a button, etc.) for input / output. Will be done. In the present embodiment, the driving support unit F08 outputs a management screen showing the time series of the management index input from the optimization calculation unit F07b to the display unit, and displays the management screen. When the operation amount is input from the optimization calculation unit F07b via the switching unit F07c, the operation support unit F08 may further include the input operation amount in the management screen and display it. The user who comes into contact with the management screen can judge the validity of the calculated operation amount by touching the management index for the calculated operation amount. On the management screen, preset reference values for each of the management indexes DO and NH3 may be further displayed.

また、運転支援部Ｆ０８は、入力部から操作量の適用を示す操作信号を入力するとき、入力される操作量を監視制御部Ｆ０２に出力する。運転支援部Ｆ０８は、ユーザが指定した操作量を示す操作信号が入力されるとき、その操作量を設定値として監視制御部Ｆ０２に出力してもよい。
その他、運転支援部Ｆ０８は、操作信号によりキャリブレーション設定が指示されるとき、自動キャリブレーション確認画面を表示部に出力する。運転支援部Ｆ０８は、学習期間を示す操作信号が入力されるとき、入力される操作信号を自動キャリブレーション部Ｆ０６に出力する。また、運転支援部Ｆ０８は、キャリブレーションによる変更前後のパラメータセットもしくはむだ時間の変更前後に基づいて算出される放流水質の時系列、上述の適合度の指標値を自動キャリブレーション確認画面に含めて表示部に出力してもよい。 Further, when the operation support unit F08 inputs an operation signal indicating application of the operation amount from the input unit, the operation support unit F08 outputs the input operation amount to the monitoring control unit F02. When the operation signal indicating the operation amount specified by the user is input, the operation support unit F08 may output the operation amount as a set value to the monitoring control unit F02.
In addition, the driving support unit F08 outputs an automatic calibration confirmation screen to the display unit when the calibration setting is instructed by the operation signal. When the operation signal indicating the learning period is input, the driving support unit F08 outputs the input operation signal to the automatic calibration unit F06. In addition, the operation support unit F08 includes the time series of discharged water quality calculated based on the parameter set before and after the change due to calibration or the change of waste time, and the index value of the above-mentioned goodness of fit in the automatic calibration confirmation screen. It may be output to the display unit.

（自動キャリブレーション）
次に、自動キャリブレーションの処理フローの例について説明する。自動キャリブレーションは、むだ時間変更処理とモデルパラメータ変更処理の一方又は両方を有する。
図４は、本実施形態に係るむだ時間変更処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ０１）自動キャリブレーション部Ｆ０６は、ユーザの操作に応じて運転支援部Ｆ０８を介して学習期間が入力され、計算の実行が指示される。その後、ステップＳ１１の処理に進む。
（ステップＳ１１）むだ時間変更部Ｆ０６ａは、データ保存部Ｆ０３から学習期間内のプロセスデータを取得する。その後、ステップＳ１２の処理に進む。
（ステップＳ１２）むだ時間変更部Ｆ０６ａは、流入量、濁度、送風量、ＤＯ及びＮＨ３のそれぞれ変数について学習期間内の時系列を遅延させた遅延時系列と放流水質のその期間内の時系列との相関強度を遅延時間毎に計算する。むだ時間変更部Ｆ０６ａは、それぞれの相関強度が最も高くなる遅延時間をむだ時間として定める。その後、ステップＳ１３の処理に進む。 (Automatic calibration)
Next, an example of the processing flow of automatic calibration will be described. The automatic calibration has one or both of the waste time change process and the model parameter change process.
FIG. 4 is a flowchart showing an example of the waste time change process according to the present embodiment.
(Step S01) The automatic calibration unit F06 is instructed to execute the calculation by inputting the learning period via the driving support unit F08 according to the operation of the user. After that, the process proceeds to step S11.
(Step S11) The waste time changing unit F06a acquires the process data within the learning period from the data storage unit F03. After that, the process proceeds to step S12.
(Step S12) The waste time changing unit F06a delays the time series within the learning period for the variables of inflow, turbidity, airflow, DO, and NH3, and the time series of the discharged water quality within that period. The correlation strength with is calculated for each delay time. The waste time changing unit F06a defines the delay time at which the respective correlation strengths are highest as the waste time. After that, the process proceeds to step S13.

（ステップＳ１３）むだ時間変更部Ｆ０６ａは、計算結果である各変数のむだ時間が所定の設定範囲内の値であるか否かを確認する。その後、ステップＳ１４の処理に進む。
（ステップＳ１４）むだ時間変更部Ｆ０６ａは、各変数について定めたむだ時間がいずれも設定範囲内である場合、むだ時間を変更すると判定し（ステップＳ１４ ＹＥＳ）、ステップＳ１５の処理に進む。むだ時間変更部Ｆ０６ａは、各変数について定めたむだ時間のいずれかが設定範囲を超える場合、むだ時間を変更しないと判定し（ステップＳ１４ ＮＯ）、図４の処理を終了する。
（ステップＳ１５）むだ時間変更部Ｆ０６ａは、定めたむだ時間のセットを示すむだ時間定義ファイルをモデル演算部Ｆ０７ａに出力する。その後、図４の処理を終了する。 (Step S13) The waste time changing unit F06a confirms whether or not the waste time of each variable, which is the calculation result, is within a predetermined setting range. After that, the process proceeds to step S14.
(Step S14) The waste time changing unit F06a determines that the waste time is changed when all the waste times determined for each variable are within the set range (step S14 YES), and proceeds to the process of step S15. When any of the waste times determined for each variable exceeds the set range, the waste time changing unit F06a determines that the waste time is not changed (step S14 NO), and ends the process of FIG.
(Step S15) The waste time changing unit F06a outputs a waste time definition file indicating a set of the determined waste time to the model calculation unit F07a. After that, the process of FIG. 4 is completed.

図５は、本実施形態に係るモデルパラメータ変更処理の一例を示すフローチャートである。図５に示す処理は、ステップＳ０１とステップＳ２１〜Ｓ２５の処理を有する。ステップＳ０１が終了した後、ステップＳ２１の処理に進む。なお、図４の処理が並行して実行される場合には、ステップＳ１２（図４）の処理の後にステップＳ２１の処理が開始されもよい。 FIG. 5 is a flowchart showing an example of the model parameter change process according to the present embodiment. The process shown in FIG. 5 includes the processes of steps S01 and S21 to S25. After the end of step S01, the process proceeds to step S21. When the processes of FIG. 4 are executed in parallel, the process of step S21 may be started after the process of step S12 (FIG. 4).

（ステップＳ２１）パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、データ保存部Ｆ０３から学習期間内のプロセスデータを取得する。その後、ステップＳ２２の処理に進む。
（ステップＳ２２）パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、取得したプロセスデータから算出される管理指標及び放流水質と、取得したプロセスデータで示される管理指標及び放流水質との差がそれぞれ少なくなるようにモデルパラメータのセットを算出する。その後、ステップＳ２３の処理に進む。 (Step S21) The parameter changing unit F06b acquires the process data within the learning period from the data storage unit F03. After that, the process proceeds to step S22.
(Step S22) The parameter changing unit F06b sets the model parameters so that the difference between the control index and the discharged water quality calculated from the acquired process data and the control index and the discharged water quality indicated by the acquired process data is small. Is calculated. After that, the process proceeds to step S23.

（ステップＳ２３）パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、計算結果であるモデルパラメータのセットから算出される放流水質と、取得したプロセスデータで示される放流水質との適合度を算出する。その後、ステップＳ２４の処理に進む。
（ステップＳ２４）パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、算出した適合度が所定の閾値以下と判定するとき、モデルパラメータを変更すると判定し（ステップＳ２４ ＹＥＳ）、ステップＳ２５の処理に進む。パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、算出した適合度が所定の閾値よりも大きいと判定するとき、モデルパラメータを変更しないと判定し（ステップＳ２４ ＮＯ）、図５に示す処理を終了する。
（ステップＳ２５）パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、定めたモデルパラメータのセットを示すモデル定義ファイルをモデル演算部Ｆ０７ａに出力する。その後、図５に示す処理を終了する。 (Step S23) The parameter changing unit F06b calculates the goodness of fit between the discharged water quality calculated from the set of model parameters which is the calculation result and the discharged water quality indicated by the acquired process data. After that, the process proceeds to step S24.
(Step S24) When the parameter changing unit F06b determines that the calculated goodness of fit is equal to or less than a predetermined threshold value, it determines that the model parameter is changed (step S24 YES), and proceeds to the process of step S25. When the parameter changing unit F06b determines that the calculated goodness of fit is larger than a predetermined threshold value, it determines that the model parameter is not changed (step S24 NO), and ends the process shown in FIG.
(Step S25) The parameter changing unit F06b outputs a model definition file indicating a defined set of model parameters to the model calculation unit F07a. After that, the process shown in FIG. 5 is completed.

（制御演算）
次に制御演算の処理フローの一例について説明する。図６は、本実施形態に係る制御演算処理の一例を示すフローチャートである。
制御演算部Ｆ０７は、図６に示す制御演算処理を一定時間（例えば、１〜１５分）間隔で実行する。 (Control calculation)
Next, an example of the processing flow of the control operation will be described. FIG. 6 is a flowchart showing an example of the control calculation process according to the present embodiment.
The control calculation unit F07 executes the control calculation process shown in FIG. 6 at regular time intervals (for example, 1 to 15 minutes).

（ステップＳ３１）モデル演算部Ｆ０７ａは、現時点の流入量及び濁度を示すプロセスデータをデータ保存部Ｆ０３から読み出す。その後、ステップＳ３２の処理に進む。
（ステップＳ３２）モデル演算部Ｆ０７ａは、自部に設定されたモデル定義ファイルが示すモデルパラメータのセットとむだ時間定義ファイルが示すむだ時間のセットからモデル式を構成する。むだ時間変更部Ｆ０６ａが、むだ時間を変更した場合には、変更後のむだ時間が用いられ、変更しない場合には、モデル構築部Ｆ０５が生成した当初のむだ時間が用いられる。モデル演算部Ｆ０７ａが、モデルパラメータを変更した場合には、変更後のモデルパラメータが用いられ、変更しない場合には、モデル構築部Ｆ０５が生成した当初のモデルパラメータが用いられる。モデル演算部Ｆ０７ａは、構成したモデル式を用いて、現時点の流入量、濁度及び予め設定された操作範囲内の送風量のそれぞれから、放流水質、ＤＯ及びＮＨ３を算出する（モデル演算）。その後、ステップＳ３３の処理に進む。 (Step S31) The model calculation unit F07a reads out the process data indicating the current inflow amount and turbidity from the data storage unit F03. After that, the process proceeds to step S32.
(Step S32) The model calculation unit F07a constitutes a model formula from a set of model parameters indicated by the model definition file set in the own unit and a set of waste time indicated by the waste time definition file. When the waste time changing unit F06a changes the waste time, the changed waste time is used, and when it does not change, the initial waste time generated by the model construction unit F05 is used. When the model calculation unit F07a changes the model parameter, the changed model parameter is used, and when the model parameter is not changed, the original model parameter generated by the model construction unit F05 is used. The model calculation unit F07a calculates the discharged water quality, DO, and NH3 from each of the current inflow amount, turbidity, and air flow amount within the preset operation range using the constructed model formula (model calculation). After that, the process proceeds to step S33.

（ステップＳ３３）最適化演算部Ｆ０７ｂは、算出された流入量、濁度、送風量、ＤＯ、ＮＨ３、放流水質からなる演算値のセットのうち、予め設定された制約条件を満たす演算値のセットを選択する。そして、最適化演算部Ｆ０７ｂは、選択した演算値のセットからコスト値を最小とする演算値のセットを最適な演算値のセットとして定める（最適化演算）。その後、ステップＳ３４の処理に進む。その後、ステップＳ３４の処理に進む。
（ステップＳ３４）最適化演算部Ｆ０７ｂは、最適化演算の成否を判定する。例えば、制約条件を満たす演算値のセットが存在する場合には、最適化演算部Ｆ０７ｂは、最適化演算に成功と判定する。そのような演算値のセットが存在しない場合には、最適化演算部Ｆ０７ｂは、最適化演算に失敗と判定する。最適化演算に成功と判定とする場合（ステップＳ３４ ＹＥＳ）、ステップＳ３５の処理に進む。最適化演算に失敗と判定とする場合（ステップＳ３４ ＮＯ）、ステップＳ３６の処理に進む。 (Step S33) The optimization calculation unit F07b sets the calculation values satisfying the preset constraint conditions among the set of calculation values including the calculated inflow amount, turbidity, air flow amount, DO, NH3, and discharged water quality. Select. Then, the optimization calculation unit F07b defines a set of calculation values that minimizes the cost value from the set of selected calculation values as a set of optimum calculation values (optimization calculation). After that, the process proceeds to step S34. After that, the process proceeds to step S34.
(Step S34) The optimization calculation unit F07b determines the success or failure of the optimization calculation. For example, when there is a set of calculation values satisfying the constraint condition, the optimization calculation unit F07b determines that the optimization calculation is successful. If such a set of calculated values does not exist, the optimization calculation unit F07b determines that the optimization calculation has failed. When it is determined that the optimization operation is successful (YES in step S34), the process proceeds to step S35. When it is determined that the optimization operation has failed (step S34 NO), the process proceeds to step S36.

（ステップＳ３５）最適化演算部Ｆ０７ｂは、自動設定がなされている場合には、最適な演算値のセットをなす送風量（操作量）を設定値として監視制御部Ｆ０２に出力する。最適化演算部Ｆ０７ｂは、手動設定がなされている場合には、その送風量を運転支援部Ｆ０８に出力する。運転支援部Ｆ０８においてユーザによる操作入力に応じて、送風量が監視制御部Ｆ０２に設定されうる。また、最適化演算部Ｆ０７ｂは、演算結果としてＤＯならびにＮＨ３と、放流水質の演算値（予測値）とを運転支援部Ｆ０８に出力する。その後、図６に示す処理を終了する。
（ステップＳ３６）最適化演算部Ｆ０７ｂは、新たに演算された演算値のセットを出力しない。従って、出力先となる運転支援部Ｆ０８及び監視制御部Ｆ０２では、前回出力された演算値のセットが保持される。その後、図６に示す処理を終了する。 (Step S35) When the automatic setting is made, the optimization calculation unit F07b outputs the air blowing amount (operation amount) forming the optimum set of calculation values to the monitoring control unit F02 as the set value. The optimization calculation unit F07b outputs the amount of air blown to the operation support unit F08 when the manual setting is made. In the operation support unit F08, the amount of air blown can be set in the monitoring control unit F02 in response to an operation input by the user. Further, the optimization calculation unit F07b outputs DO and NH3 and the calculated value (predicted value) of the discharged water quality to the operation support unit F08 as the calculation result. After that, the process shown in FIG. 6 is terminated.
(Step S36) The optimization calculation unit F07b does not output a newly calculated set of calculation values. Therefore, the operation support unit F08 and the monitoring control unit F02, which are the output destinations, hold the set of the calculated values output last time. After that, the process shown in FIG. 6 is terminated.

（むだ時間）
次に、むだ時間の計算例について説明する。むだ時間変更部Ｆ０６ａは、各変数の学習期間内の時系列を遅延させた遅延時系列と放流水質のその期間内の時系列との相関強度を遅延時間毎に算出し、相関強度が最も高くなる遅延時間をむだ時間として定める。相関強度は、相関値の絶対値である。図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）は、それぞれ流入量、濁度、ＮＨ３、送風量に対するＴ−Ｎの相関値を示す。図７（ａ）−（ｄ）の縦軸、横軸は、それぞれ相関値、遅延時間（単位：ｈ（時間））である。図７（ａ）−（ｄ）に示す例では、相関値は２４時間周期となる。 (Waste time)
Next, an example of calculating the dead time will be described. The waste time changing unit F06a calculates the correlation strength between the delayed time series in which the time series in the learning period of each variable is delayed and the time series in the discharged water quality within that period, and the correlation strength is the highest for each delay time. The delay time is defined as the wasted time. The correlation strength is the absolute value of the correlation value. 7 (a), (b), (c), and (d) show the correlation values of TN with respect to the inflow amount, turbidity, NH3, and air flow amount, respectively. The vertical and horizontal axes of FIGS. 7 (a) and 7 (d) are the correlation value and the delay time (unit: h (time)), respectively. In the example shown in FIGS. 7 (a)-(d), the correlation value has a 24-hour cycle.

図７（ａ）に示す例では、流入量とＴ−Ｎとの相関値の最小値が−０．４６となり、この最小値を与える遅延時間は１３時間となる。また、流入量は、Ｔ−Ｎに対して負の相関をとるため、むだ時間変更部Ｆ０６ａは、算出した相関値の正負を反転した値を相関強度とする。むだ時間変更部Ｆ０６ａには、相関値の正負を反転させるか否かを算出対象の変数値の組毎に予め設定しておく。むだ時間変更部Ｆ０６ａは、その最大値をとる遅延時間である１３時間をむだ時間として定める。
図７（ｂ）に示す例では、濁度とＴ−Ｎとの相関値の最大値が０．５０となり、この最大値を与える遅延時間は７時間となる。また、濁度は、Ｔ−Ｎに対して正の相関をとるため、むだ時間変更部Ｆ０６ａは、算出した相関値の正負を反転せずにそのまま相関強度とする。むだ時間変更部Ｆ０６ａは、その最大値をとる遅延時間である７時間をむだ時間として定める。 In the example shown in FIG. 7A, the minimum value of the correlation value between the inflow amount and TN is −0.46, and the delay time for giving this minimum value is 13 hours. Further, since the inflow amount has a negative correlation with respect to TN, the waste time changing unit F06a sets the value obtained by reversing the positive and negative of the calculated correlation value as the correlation strength. In the waste time changing unit F06a, whether or not to invert the sign of the correlation value is set in advance for each set of variable values to be calculated. The waste time changing unit F06a defines 13 hours, which is the delay time at which the maximum value is taken, as the waste time.
In the example shown in FIG. 7B, the maximum value of the correlation value between the turbidity and TN is 0.50, and the delay time for giving this maximum value is 7 hours. Further, since the turbidity has a positive correlation with TN, the waste time changing unit F06a uses the calculated correlation value as it is as the correlation strength without inverting the positive / negative. The waste time changing unit F06a defines 7 hours, which is the delay time at which the maximum value is taken, as the waste time.

図７（ｃ）に示す例では、ＮＨ３とＴ−Ｎとの相関値の最大値が０．８０となり、この最大値を与える遅延時間は４時間となる。また、ＮＨ３は、Ｔ−Ｎに対して正の相関をとるため、むだ時間変更部Ｆ０６ａは、算出した相関値の正負を反転せずにそのまま相関強度とする。むだ時間変更部Ｆ０６ａは、その最大値をとる遅延時間である４時間をむだ時間として定める。
図７（ｄ）に示す例では、送風量とＴ−Ｎとの相関値の最大値が０．５８となり、この最大値を与える遅延時間は５時間となる。また、送風量は、Ｔ−Ｎに対して正の相関をとるため、むだ時間変更部Ｆ０６ａは、算出した相関値の正負を反転せずにそのまま相関強度とする。むだ時間変更部Ｆ０６ａは、その最大値をとる遅延時間である５時間をむだ時間として定める。
なお、図７に示すむだ時間は、流入量、濁度、送風量、ＮＨ３の順に短くなる。この順序は、下水処理プロセスＦ０１において、それぞれの測定点もしくは操作点を処理水が通過する順序に相当する。 In the example shown in FIG. 7C, the maximum value of the correlation value between NH3 and TN is 0.80, and the delay time for giving this maximum value is 4 hours. Further, since NH3 has a positive correlation with TN, the waste time changing unit F06a uses the calculated correlation value as it is as the correlation strength without inverting the positive / negative. The waste time changing unit F06a defines 4 hours, which is the delay time at which the maximum value is taken, as the waste time.
In the example shown in FIG. 7D, the maximum value of the correlation value between the air flow amount and TN is 0.58, and the delay time for giving this maximum value is 5 hours. Further, since the amount of air blown has a positive correlation with TN, the waste time changing unit F06a uses the calculated correlation value as it is as the correlation strength without reversing the positive / negative. The waste time changing unit F06a defines 5 hours, which is the delay time at which the maximum value is taken, as the waste time.
The waste time shown in FIG. 7 becomes shorter in the order of inflow amount, turbidity, air flow amount, and NH3. This order corresponds to the order in which the treated water passes through each measurement point or operation point in the sewage treatment process F01.

（キャリブレーション確認画面）
次に、キャリブレーション確認画面の例について説明する。図８は、キャリブレーション確認画面の一例を示す図である。
図８に示す例では、キャリブレーション確認画面は、最上段において制御システムの名称である「３系」の文字と、２種類の設定欄と、４種類のボタンが配置されている。「学習期間」の文字に隣接した設定欄（学習期間設定欄）は、操作により学習期間を設定するための設定欄である。設定可能とする期間は、現時点までの間にプロセスデータが蓄積された期間であればよい。
「評価期間」の文字に隣接した設定欄（評価期間設定欄）は、操作により評価期間を設定するための設定欄である。評価期間とは、モデルの適合性を評価するために、モデルパラメータとむだ時間に基づく放流水質の計算期間を意味する。 (Calibration confirmation screen)
Next, an example of the calibration confirmation screen will be described. FIG. 8 is a diagram showing an example of a calibration confirmation screen.
In the example shown in FIG. 8, on the calibration confirmation screen, the characters "3 system", which is the name of the control system, two types of setting fields, and four types of buttons are arranged at the top. The setting field (learning period setting field) adjacent to the characters of "learning period" is a setting field for setting the learning period by operation. The period that can be set may be any period during which process data has been accumulated up to the present time.
The setting column (evaluation period setting column) adjacent to the characters of "evaluation period" is a setting column for setting the evaluation period by operation. The evaluation period means the calculation period of the discharged water quality based on the model parameters and the dead time in order to evaluate the suitability of the model.

「モデルパラメータ計算」の文字が付されたボタン（モデルパラメータ計算ボタン）は、押下によりモデルパラメータの計算を指示するためのボタンである。以下の説明では「押下」とは、操作信号によりその表示領域内の座標が指示されるという意味を含む。このボタンの枠が、他のボタンと異なる態様で表示されているのは、その時点において、モデルパラメータ計算ボタンが押下された状態であることを示す。
「むだ時間計算」の文字が付されたボタン（むだ時間計算ボタン）は、押下によりむだ時間の計算を指示するためのボタンである。その時点においては、むだ時間計算ボタンは押下されていない。むだ時間計算ボタンが押下されるとき、自動キャリブレーション部Ｆ０６は、変数毎の相関値の時系列とむだ時間（図７）を含む画面を表示させてもよい。 The button with the characters "model parameter calculation" (model parameter calculation button) is a button for instructing the calculation of the model parameter by pressing. In the following description, "pressing" includes the meaning that the coordinates in the display area are indicated by the operation signal. The fact that the frame of this button is displayed in a manner different from that of the other buttons indicates that the model parameter calculation button is in the pressed state at that time.
The button with the characters "waste time calculation" (waste time calculation button) is a button for instructing the calculation of waste time by pressing. At that time, the dead time calculation button has not been pressed. When the waste time calculation button is pressed, the automatic calibration unit F06 may display a screen including a time series of correlation values for each variable and waste time (FIG. 7).

「モデル更新」の文字が付されたボタン（モデル更新ボタン）は、押下により新たに計算されたモデルパラメータのセットとむだ時間のセットの一方又は両方の変更を指示するためのボタンである。その時点においては、モデル更新ボタンは、押下されていない。モデル更新ボタンが押下されるとき、むだ時間変更部Ｆ０６ａは、計算したむだ時間のセットを示すむだ時間定義ファイルをモデル演算部Ｆ０７ａに出力し、パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、計算したモデルパラメータのセットを示すモデル定義ファイルをモデル演算部Ｆ０７ａに出力する。なお、むだ時間変更部Ｆ０６ａは、ステップＳ１５（図４）の処理を、モデル更新ボタンが押下された後に行ってもよい。同様に、パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、ステップＳ２５（図５）の処理を、モデル更新ボタンが押下された後に行ってもよい。 The button with the characters "model update" (model update button) is a button for instructing to change one or both of the newly calculated model parameter set and the dead time set by pressing. At that time, the model update button has not been pressed. When the model update button is pressed, the waste time changing unit F06a outputs a waste time definition file indicating the calculated waste time set to the model calculation unit F07a, and the parameter change unit F06b outputs the calculated model parameter set. The model definition file shown is output to the model calculation unit F07a. The waste time changing unit F06a may perform the process of step S15 (FIG. 4) after the model update button is pressed. Similarly, the parameter changing unit F06b may perform the process of step S25 (FIG. 5) after the model update button is pressed.

キャリブレーション確認画面の上段の左方は、モデル調整前（モデルパラメータ変更前）における評価期間内のＴ−Ｎの実績値（測定値）と推定値（計算値）の時系列と、ＭＡＰＥを示す。この例では、ＭＡＰＥは、６．０４％である。キャリブレーション確認画面の上段の右方は、各時刻における推定値、実績値をそれぞれ縦軸、横軸にプロットした散布図と、相関係数を示す。この例では、相関係数は、０．８４４８である。
キャリブレーション確認画面の下段の左方は、モデル調整後（モデルパラメータ変更後）における評価期間内のＴ−Ｎの実績値と推定値の時系列と、ＭＡＰＥを示す。ＭＡＰＥは、５．９０％である。キャリブレーション確認画面の上段の右方は、各時刻における推定値、実績値をそれぞれ縦軸、横軸にプロットした散布図と、相関係数を示す。この例では、相関係数は、０．８４８５である。この画面に接したユーザは、新たにモデルパラメータを算出することで、適合度が高くなったことを確認することができる。 The left side of the upper part of the calibration confirmation screen shows the time series of the actual value (measured value) and estimated value (calculated value) of TN within the evaluation period before model adjustment (before changing the model parameter) and MAPE. .. In this example, the MAPE is 6.04%. The upper right side of the calibration confirmation screen shows a scatter plot in which estimated values and actual values at each time are plotted on the vertical and horizontal axes, respectively, and the correlation coefficient. In this example, the correlation coefficient is 0.8448.
The lower left side of the calibration confirmation screen shows the time series of the actual and estimated values of TN within the evaluation period after model adjustment (after changing the model parameters), and MAPE. MAPE is 5.90%. The upper right side of the calibration confirmation screen shows a scatter plot in which estimated values and actual values at each time are plotted on the vertical and horizontal axes, respectively, and the correlation coefficient. In this example, the correlation coefficient is 0.8485. The user who comes into contact with this screen can confirm that the goodness of fit has been improved by newly calculating the model parameters.

次に、モデル構築部Ｆ０５、パラメータ変更部Ｆ０６ｂが行うモデルパラメータの算出方法の例について説明する。特許文献１に記載のモデルパラメータの算出処理は、次のステップＳ５１−Ｓ５７を有する。
本実施形態では、ＤＯ、ＮＨ３、放流水質を目的変数として算出するため、モデル構築部Ｆ０５、パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、例えば、次のベクトル値（１）〜（３）を構成する。（１）流入量、濁度、操作量及びＤＯからなるベクトル値、（２）流入量、濁度、操作量及びＮＨ３からなるベクトル値、（３）流入量、濁度、操作量及び放流水質、からなるベクトル値。ベクトル値（１）には、流入量、濁度及び操作量のＤＯに対するむだ時間だけＤＯを算出しようとする時点（対象時点）からそれぞれ先行した時点の流入量、濁度及び操作量と、対象時点のＤＯとが含まれる。ベクトル値（２）には、流入量、濁度及び操作量のＮＨ３に対するむだ時間だけ対象時点からそれぞれ先行した時点の流入量、濁度及び操作量と、対象時点のＮＨ３とが含まれる。（３）において、流入量、濁度及び操作量の放流水質に対するむだ時間だけ先行した時点の流入量、濁度及び操作量と、対象時点の放流水質を用いる。モデル構築部Ｆ０５、パラメータ変更部Ｆ０６ｂは、各対象時点についてベクトル値（１）〜（３）のそれぞれについて、次のステップＳ５１〜Ｓ５７の処理を行う。以下、これらのベクトル値を、単にベクトル値と総称する。 Next, an example of a model parameter calculation method performed by the model building unit F05 and the parameter changing unit F06b will be described. The model parameter calculation process described in Patent Document 1 includes the following steps S51-S57.
In the present embodiment, since DO, NH3, and the discharged water quality are calculated as objective variables, the model building unit F05 and the parameter changing unit F06b form, for example, the following vector values (1) to (3). (1) Vector value consisting of inflow, turbidity, manipulated amount and DO, (2) Vector value consisting of inflow, turbidity, manipulated amount and NH3, (3) Inflow, turbidity, manipulated amount and discharged water quality A vector value consisting of ,. The vector value (1) includes the inflow amount, the turbidity, and the manipulated amount at the time preceding the time (target time point) when the DO is to be calculated by the dead time with respect to the DO of the inflow amount, the turbidity, and the manipulated amount. The DO at the time point is included. The vector value (2) includes the inflow amount, the turbidity, and the manipulated amount at the time points preceding the target time point by the dead time with respect to the NH3 of the inflow amount, the turbidity, and the manipulated amount, and the NH3 at the target time point. In (3), the inflow amount, turbidity, and manipulated amount at the time when the inflow amount, turbidity, and manipulated amount precede the discharged water quality by the dead time, and the discharged water quality at the target time point are used. The model building unit F05 and the parameter changing unit F06b perform the following steps S51 to S57 for each of the vector values (1) to (3) at each target time point. Hereinafter, these vector values are simply collectively referred to as vector values.

（ステップＳ５１）外れ値除去： 学習期間内の各ベクトル値ｘｉの平均値μと分散・共分散行列Ｖを算出する。そして、学習期間内の各時点のベクトル値ｘｉを平均値μと分散・共分散行列Ｖを用いて、平均値μからのマハラノビス距離Ｄ（ｘｉ）を算出する（式（１））。 (Step S51) Outlier removal: The mean value μ of each vector value x i and the variance / covariance matrix V in the learning period are calculated. Then, the Mahalanobis distance D (x i ) from the average value μ is calculated by using the average value μ and the variance / covariance matrix V for the vector value x i at each time point in the learning period (Equation (1)).

Figure 0006763831
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式（１）において、Ｔは、ベクトル又は行列の転置を示す。Ｖ−１は、分散・共分散行列の逆行列を示す。
その後、０から正規化値までの確率分布としてχ２乗分布Ｐ（Ｄ）（式（２））を積分して得られる累積値を算出する。 In equation (1), T represents the transpose of a vector or matrix. V -1 represents the inverse matrix of the variance / covariance matrix.
Then, the cumulative value obtained by integrating the chi-square distribution P (D) (Equation (2)) as the probability distribution from 0 to the normalized value is calculated.

Figure 0006763831
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累積値が、所定の閾値ＴＨ０（例えば、０．９５〜０．９８）を超える累積値を与えるベクトル値を外れ値として除去する。そして、除去されずに残されたベクトル値を保存する。その後、ステップＳ５２の処理に進む。 A vector value whose cumulative value exceeds a predetermined threshold value TH0 (for example, 0.95 to 0.98) is removed as an outlier. Then, the vector value left without being removed is saved. After that, the process proceeds to step S52.

（ステップＳ５２）クラスタリング： 保存されたベクトル値のセットを、例えば、混合ガウス分布モデル（ＧＭＭ：Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｍｉｘｔｕｒｅ Ｍｏｄｅｌ）を用いて各クラスタ内で共通の傾向やパターンを示す複数のクラスタに分類する。例えば、各クラスタ内のベクトル値の分布を近似する直線からのベクトル値のマハラノビス距離の平方和が全体として最小となるように分類される。ここで、分割して得られる領域の数が予め定めた最大分割数（例えば、８〜１６）に達するまで、ベクトル値のセットが分布する領域を分割する処理を繰り返す。その後、ステップＳ５３の処理に進む。 (Step S52) Clustering: A set of stored vector values is classified into a plurality of clusters showing a common tendency or pattern within each cluster using, for example, a mixture Gaussian distribution model (GMM: Gaussian Mixture Model). For example, it is classified so that the sum of squares of the Mahalanobis distances of the vector values from the straight line that approximates the distribution of the vector values in each cluster is minimized as a whole. Here, the process of dividing the region in which the set of vector values is distributed is repeated until the number of regions obtained by the division reaches a predetermined maximum number of divisions (for example, 8 to 16). After that, the process proceeds to step S53.

（ステップＳ５３）主成分リスト生成： クラスタ毎に分類したベクトル値からなるプロセスデータＸｄａｔａを平均値ｍ、標準偏差ｓで正規化して得られる正規化データＸ’ｄａｔａに対して主成分分析（ＰＣＡ；Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）を行い、主成分Ｃ’Ｎ（Ｃ’１，Ｃ’２，…，Ｃ’ｎ）と各主成分ｊの寄与率ＣＲ（ｊ）を式（４）に従って算出する。主成分の順序を、寄与率ＣＲの降順とする。
ここで、プロセスデータＸｄａｔａは、式（３）のように表される。 (Step S53) main component list generation: principal component analysis process data X data consisting of vector values classified by cluster with respect to the average value m, the normalized data X 'data obtained by normalizing the standard deviation s (PCA ; perform Principal Component Analysis), the main component C 'N (C'1, C'2, ..., C'n) and contribution of each principal component j CR a (j) is calculated according to equation (4). The order of the principal components is the descending order of the contribution rate CR.
Here, the process data X data is expressed as in the equation (3).

Figure 0006763831
Figure 0006763831

式（３）において、ｎは、変数の個数を示す。Ｉは、クラスタリングされたクラスタの個数、即ち最大分割数を示す。 In equation (3), n represents the number of variables. I indicates the number of clustered clusters, that is, the maximum number of divisions.

Figure 0006763831
Figure 0006763831

式（４）において、λjは、第ｊ主成分の固有値を示す。この固有値は、第ｊ主成分の分散を示す。その後、ステップＳ５４の処理に進む。 In equation (4), λ j represents the eigenvalue of the jth principal component. This eigenvalue indicates the variance of the j-th principal component. After that, the process proceeds to step S54.

（ステップＳ５４）累積寄与率算出： 各主成分ｊについて、式（５）に示すように第１主成分Ｃ’１の寄与率ＣＲ（１）から第ｊ主成分Ｃ’ｊの寄与率ＣＲ（ｊ）までの和を累積寄与率ＣＣＲ（ｊ）として算出する。その後、ステップＳ５５の処理に進む。 (Step S54) Cumulative Contribution Rate Calculation: For each principal component j, the contribution rate CR (1) of the first principal component C'1 to the contribution rate CR of the j principal component C'j (1) as shown in the equation (5). The sum up to j) is calculated as the cumulative contribution rate CCR (j). After that, the process proceeds to step S55.

Figure 0006763831
Figure 0006763831

（ステップＳ５５）主成分破棄： 累積寄与率ＣＣＲ（ｊ）が所定の累積寄与率の閾値ＴＨ１（例えば、０．９５〜０．９８）に満たない主成分を破棄する。これにより、寄与率ＣＲの高い主成分が破棄され、破棄されずに残された寄与率が相対的に低い主成分を主成分リストに記憶する。その後、ステップＳ５６の処理に進む。 (Step S55) Discarding the principal component: The principal component whose cumulative contribution rate CCR (j) is less than the predetermined cumulative contribution rate threshold TH1 (for example, 0.95 to 0.98) is discarded. As a result, the principal component having a high contribution rate CR is discarded, and the principal component having a relatively low contribution rate left without being discarded is stored in the principal component list. After that, the process proceeds to step S56.

（ステップＳ５６）特性式算出： 残されたｋ個の主成分Ｃ’Ｋ（Ｃ’１，Ｃ’２，…，Ｃ’ｋ）を法線ベクトルとする平面の方程式を特性式として算出する。算出される特性式は、式（６）のように表される。 (Step S56) characteristic equation calculation: left the k principal components C 'K (C' was 1, C '2, ..., C' k) to calculate the equation of a plane having a normal vector as a characteristic expression. The calculated characteristic formula is expressed as in the formula (6).

Figure 0006763831
Figure 0006763831

式（６）において、ｃ’ｋ，１〜ｃ’ｋ，ｎは、第ｋ主成分の第１〜第ｎ次元の成分を示す。ｘ’１〜ｘ’ｎは、正規化されたベクトル値の第１〜第ｎ次元の成分を示す。
生成されるモデルでは、寄与率が低い主成分を法線ベクトルとする平面に多くのプロセス値が多く分布する。生成される特性式は、右辺を０とする制約条件式の形をとる。例えば、設備における入出力関係式の他、各種の物質の収支などの相関関係式、その他、不明な物理関係を示す関係式を含みうる。従って、生成される特性式により、下水処理プロセスＦ０１に設置された特性が示される。
生成された特性式は正規化されているため、各ベクトル値ｘｉの平均値、分散・共分散を用いて、式（７）に示すように生成された特性式を逆正規化して実量に戻した特性式に変換する。 In the formula (6), c'k , 1 to c'k , n represent the first to nth dimensional components of the kth principal component. x '1 ~x'n shows a first to an n-dimensional component of the normalized vector value.
In the generated model, many process values are distributed in a plane whose normal vector is a principal component having a low contribution rate. The generated characteristic expression takes the form of a constraint expression with the right side as 0. For example, in addition to input / output relational expressions in equipment, correlation equations such as the balance of various substances and other relational expressions indicating unknown physical relationships may be included. Therefore, the generated characteristic formula indicates the characteristics installed in the sewage treatment process F01.
Since the generated characteristic formula is normalized, the generated characteristic formula is inversely normalized as shown in the formula (7) using the average value of each vector value x i and the variance / covariance, and the actual amount. Convert to the characteristic formula returned to.

Figure 0006763831
Figure 0006763831

式（７）において、ｃｋ，１〜ｃｋ，ｎは、それぞれｃ’ｋ，１〜ｃ’ｋ，ｎに標準偏差ｓで除算して算出される。ｍ１〜ｍｎは、それぞれ平均値ｍの第１〜第ｎ成分を示す。ｂｋは、−ｃｋ，１・ｍ１〜−ｃｋ，ｎ・ｍｎの総和である。
そして、変換した特性式から、目的変数としてＤＯ、ＮＨ３（管理指標）又は放流水質を左辺に移項し、その他の項を右辺に移項してなる、これらの目的変数を算出するためのモデル式を得る。得られたモデル式において、流入水量、濁度（流入水質）及び送風量（操作量）にそれぞれ作用されるパラメータが上述のモデルパラメータに相当する。 In equation (7), kk, 1 to kk, n are calculated by dividing c'k , 1 to c'k , n by the standard deviation s, respectively. m 1 to mn represent the first to nth components having an average value m, respectively. b k is the sum of −c k, 1 · m 1 to −c k , n · mn .
Then, from the converted characteristic formula, DO, NH3 (control index) or discharged water quality is transferred to the left side as the objective variable, and the other terms are transferred to the right side, and a model formula for calculating these objective variables is obtained. obtain. In the obtained model formula, the parameters affected by the inflow water amount, the turbidity (inflow water quality) and the air flow amount (manipulation amount) correspond to the above-mentioned model parameters.

なお、モデル演算に基づいて算出される目的変数と測定された目的変数との適合度が、所定の適合度の閾値よりも低い場合には、さらに領域分割数を１多くして（インクリメント）、上述したモデル式の算出を繰り返してもよい。また、各目的変数間で特性式が複数個存在する場合には、特性式間で直交性が維持されるように制約条件を定めてもよい。制約条件として、例えば、各変数の上限値及び下限値、モデル誤差などのいずれか又はそれらの組み合わせを定める。 If the degree of conformity between the objective variable calculated based on the model calculation and the measured objective variable is lower than the threshold value of the predetermined degree of conformity, the number of region divisions is further increased by 1 (increment). The calculation of the model formula described above may be repeated. Further, when a plurality of characteristic expressions exist between the objective variables, constraint conditions may be set so that orthogonality is maintained between the characteristic expressions. As the constraint condition, for example, any one of the upper limit value and the lower limit value of each variable, the model error, etc., or a combination thereof is defined.

以上に説明したように、本実施形態に係る制御システムＣＳ１は、制御演算部Ｆ０７と自動キャリブレーション部Ｆ０６を備える。制御演算部Ｆ０７のモデル演算部Ｆ０７ａは、流入水に対するプロセスのモデルを用いて、入力変数として流入水の流入量、流入水の水質である流入水質及びプロセスの操作量から、出力変数としてプロセスの管理指標及びプロセスからの放流水の水質である放流水質を演算する。また、制御演算部Ｆ０７の最適化演算部Ｆ０７ｂは、操作量及び操作量に対する出力変数のセットのうち、所定の制約条件を満たす操作量及び操作量に対する出力変数のセットを定める。自動キャリブレーション部Ｆ０６のむだ時間変更部Ｆ０６ａは、入力変数及び管理指標の測定値のそれぞれと放流水質の測定値との相関強度に基づいて入力変数に対する出力変数のむだ時間を算出し、入力変数に作用するむだ時間を、算出したむだ時間に変更する。 As described above, the control system CS1 according to the present embodiment includes a control calculation unit F07 and an automatic calibration unit F06. The model calculation unit F07a of the control calculation unit F07 uses the model of the process for the inflow water, and uses the inflow amount of the inflow water as the input variable, the inflow water quality which is the water quality of the inflow water, and the operation amount of the process as the output variable. Calculate the discharged water quality, which is the water quality of the discharged water from the control index and the process. Further, the optimization calculation unit F07b of the control calculation unit F07 determines a set of output variables for the operation amount and the operation amount satisfying a predetermined constraint condition among the set of output variables for the operation amount and the operation amount. The waste time change unit F06a of the automatic calibration unit F06 calculates the waste time of the output variable with respect to the input variable based on the correlation strength between each of the measured values of the input variable and the control index and the measured value of the discharged water quality, and the input variable. Change the wasted time acting on to the calculated wasted time.

この構成により、流入量と流入水質から、プロセスの操作量、管理指標及び放流水質を定めるために、流入量、流入水質及びプロセスの操作量に対して管理指標及び放流水質を定める簡易モデルが利用可能である。さらに、プロセスからの測定値に基づいてむだ時間が更新されるため、施設や流入水質の経年変化による出力変数の精度の低下の要因となるむだ時間の変化が補償される。そのため、出力変数の精度の低下を低減するともに、モデルの調整に係る作業量を軽減することができる。従って、プロセスのモデルの有用性が向上するので、プロセスの運用コストが低減する。 With this configuration, in order to determine the process operation amount, control index and discharge water quality from the inflow amount and inflow water quality, a simple model that determines the control index and discharge water quality for the inflow amount, inflow water quality and process operation amount is used. It is possible. In addition, since the dead time is updated based on the measured values from the process, the change in the dead time that causes the accuracy of the output variable to decrease due to the aging of the facility and the inflow water quality is compensated. Therefore, it is possible to reduce the decrease in the accuracy of the output variable and the amount of work involved in adjusting the model. Therefore, the usefulness of the process model is improved, and the operating cost of the process is reduced.

また、自動キャリブレーション部Ｆ０６のパラメータ変更部Ｆ０６ｂは、制御演算部Ｆ０７が演算した前記放流水質の演算値が放流水質の測定値に近づくように、モデルパラメータを変更する。
この構成により、入力変数の測定値から演算される放流水質が、現実のプロセスから測定される放流水質に近似するので、演算される放流水質の精度を維持することができる。 Further, the parameter changing unit F06b of the automatic calibration unit F06 changes the model parameters so that the calculated value of the discharged water quality calculated by the control calculation unit F07 approaches the measured value of the discharged water quality.
With this configuration, the discharged water quality calculated from the measured value of the input variable approximates the discharged water quality measured from the actual process, so that the accuracy of the calculated discharged water quality can be maintained.

また、制御システムＣＳ１は、変更前後それぞれにおけるモデルパラメータを用いて算出された放流水質の演算値の放流水質の測定値に対する適合度を示す確認画面としてキャリブレーション確認画面を出力する運転支援部Ｆ０８を備える。
この構成により、ユーザは、変更前後それぞれにおけるモデルパラメータに係る適合度を比較することができる。そのため、ユーザは、モデルパラメータの変更の可否を容易に判定できる。従って、ユーザによるモデルの運用能率や、モデルの的確性を向上することができる。 In addition, the control system CS1 outputs a calibration confirmation screen as a confirmation screen indicating the degree of conformity of the calculated value of the discharged water quality with respect to the measured value of the discharged water quality calculated by using the model parameters before and after the change. Be prepared.
With this configuration, the user can compare the goodness of fit of the model parameters before and after the change. Therefore, the user can easily determine whether or not the model parameters can be changed. Therefore, it is possible to improve the operational efficiency of the model by the user and the accuracy of the model.

また、運転支援部Ｆ０８は、演算された管理指標を示す運転管理画面を出力する。
この構成により、ユーザは、演算された管理指標に接することでプロセスに対する操作の効果を把握することができる。そのため、ユーザは、操作量の変更の要否や、操作量の調整量を容易に判定できる。従って、ユーザによるモデルの運用能率や、モデルの的確性を向上することができる。 Further, the driving support unit F08 outputs a driving management screen showing the calculated management index.
With this configuration, the user can grasp the effect of the operation on the process by coming into contact with the calculated management index. Therefore, the user can easily determine whether or not the operation amount needs to be changed and the adjustment amount of the operation amount. Therefore, it is possible to improve the operational efficiency of the model by the user and the accuracy of the model.

また、最適化演算部Ｆ０７ｂは、現時点における操作量から所定の範囲内の操作量について放流水質を算出し、算出した放流水質が所定の水質基準値以上となる操作量のうち最小となる操作量を定める。
この構成により、放流水質を所定の水質基準値以上としながら、操作量を極力小さくすることができる。そのため、プロセスへの操作量の増加に伴う消費エネルギー量、エネルギーコスト、エネルギーの消費により生じる二酸化炭素の排出量を低減することができる。 Further, the optimization calculation unit F07b calculates the discharge water quality for the operation amount within a predetermined range from the operation amount at the present time, and the operation amount is the smallest among the operation amounts in which the calculated discharge water quality is equal to or higher than the predetermined water quality reference value. To determine.
With this configuration, the amount of operation can be minimized while keeping the discharged water quality at or above the predetermined water quality reference value. Therefore, it is possible to reduce the amount of energy consumed, the energy cost, and the amount of carbon dioxide emitted due to the consumption of energy due to the increase in the amount of operation to the process.

以上、図面を参照してこの発明の実施形態について説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
上述した例では、主に操作量が曝気における送風量であり、流入水質の指標は、濁度であり、管理指標は、ＤＯ及びＮＨ３である場合を例にしたが、これには限られない。
例えば、操作量は、送風量に代えて、曝気設備に供給する電力量、曝気設備のモータの出力などであってもよい。また、操作量は、流入水に対するプロセスにおける操作を実現するために入力されるエネルギーに係る量であればよい。例えば、プロセスにおける操作が撹拌である場合には、操作量は、撹拌設備に供給する電力量、撹拌設備のモータの出力などであってもよい。管理指標は、その操作により増加もしくは減少する物質の量であればよい。例えば、プロセスにおける操作が撹拌である場合には、管理指標は、撹拌により減少するリン酸態リン濃度であればよい。 Although the embodiments of the present invention have been described above with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to the above, and various design changes and the like are made without departing from the gist of the present invention. It is possible.
In the above-mentioned example, the operation amount is mainly the amount of air blown in aeration, the index of inflow water quality is turbidity, and the control index is DO and NH3, but the control index is not limited to this. ..
For example, the operating amount may be the amount of electric power supplied to the aeration equipment, the output of the motor of the aeration equipment, or the like, instead of the amount of air blown. Further, the operation amount may be an amount related to the energy input to realize the operation in the process for the inflow water. For example, when the operation in the process is stirring, the operation amount may be the amount of electric power supplied to the stirring equipment, the output of the motor of the stirring equipment, or the like. The control index may be the amount of substance that increases or decreases depending on the operation. For example, if the operation in the process is agitation, the control index may be a phosphate phosphorus concentration that decreases with agitation.

また、上述の簡易モデルでは、流入量、流入水質として濁度及び操作量として送風量を入力変数とし、管理指標としてのＤＯならびにＮＨ３及び放流水質としてＴ−Ｎを出力変数とする場合を例にしたが、これには限られない。モデルで扱われる入力変数、出力変数として扱われる変数がより多くても、少なくてもよい。例えば、操作量として送風量に対して、最終沈殿池Ｐ０５から嫌気槽Ｐ０２に返送される返送汚泥の返送量がさらに加わってもよい。管理指標としてＤＯとＮＨ３のいずれか一方が省略されてもよい。放流水質として、Ｔ−ＮにさらにＴ−Ｐ、ＣＯＤ、ＯＲＰ（Ｏｘｉｄａｔｉｏｎ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）、ｐＨ（ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ｈｙｄｒｏｇｅｎ）が、プロセスから入力される測定値（センサ入力）として加えられてもよい。 Further, in the above-mentioned simple model, an example is obtained in which the input variable is the turbidity as the inflow amount and the inflow water quality, and the airflow amount is used as the manipulated amount, and DO and NH3 are used as the management indexes and TN is used as the output variable as the discharged water quality. However, it is not limited to this. There may be more or less input variables and output variables treated in the model. For example, the amount of returned sludge returned from the final settling basin P05 to the anaerobic tank P02 may be further added to the amount of air blown as the operation amount. Either DO or NH3 may be omitted as the management index. As the discharged water quality, TP, COD, ORP (Oxidation Reduction Potential), and pH (potential Hydrogen) may be further added to TN as measured values (sensor input) input from the process.

また、モデル構築部Ｆ０５、パラメータ変更部Ｆ０６ｂ及びモデル演算部Ｆ０７ａは、プロセスにおける入力変数と出力変数との関係を示すモデルとして、上述した簡易モデルに代えて、簡易モデルを直列にして形成される多段のモデルを用いてもよい。例えば、嫌気槽Ｐ０２への返送汚泥の返送量を操作量とする第１モデルと、第１モデルからの出力変数を入力変数とし、好気槽Ｐ０４における曝気の送風量を操作量とする第２モデルとを直列にしたモデルが用いられてもよい。
また、かかるモデルは、Ａ２Ｏ法が採用された下水処理プロセスに限らず、その他の方式、例えば、嫌気好気（ＡＯ：Ａｎａｅｒｏｂｉｃ−Ｏｘｉｃ）法、嫌気硝化内生脱窒法（ＡＯＡＯ：Ａｎａｅｒｏｂｉｃ−Ｏｘｉｃ−Ａｎｏｘｉｃ−Ｏｘｉｃ）法などが採用された下水処理プロセスに応用されてもよい。 Further, the model building unit F05, the parameter changing unit F06b, and the model calculation unit F07a are formed by connecting simple models in series instead of the above-mentioned simple model as a model showing the relationship between the input variable and the output variable in the process. A multi-stage model may be used. For example, the first model whose operation amount is the amount of sludge returned to the anaerobic tank P02, and the second model whose input variable is the output variable from the first model and whose aeration amount in the aerobic tank P04 is the operation amount. A model in which the model is connected in series may be used.
Further, such a model is not limited to the sewage treatment process in which the A2O method is adopted, and other methods such as an anaerobic-Oxy (AO) method and an anaerobic nitrification endogenous denitrification method (AOAO: Anaerobic-Oxic-) are used. It may be applied to a sewage treatment process in which an anaerobic-oxy) method or the like is adopted.

なお、制御システムＣＳ１において、監視制御部Ｆ０２を備える監視装置と、データ保存部Ｆ０３ならびにモデル予測制御部Ｆ０４を備えるモデル予測制御装置は、それぞれ別個の装置として実現されてもよい。また、モデル予測制御部Ｆ０４は、監視制御部Ｆ０２とデータ保存部Ｆ０３と一体化して制御装置として実現されてもよい。さらに、モデル予測制御部Ｆ０４から運転支援部Ｆ０８が省略され、運転支援部Ｆ０８が別個の運転支援装置として実現されてもよい。
また、モデル演算部Ｆ０７ａが、初期のモデルパラメータのセットを示すモデル定義ファイルと、むだ時間のセットを示すむだ時間定義ファイルを取得できれば、モデル構築部Ｆ０５が省略されてもよい。例えば、モデル演算部Ｆ０７ａは、プロセスデータに基づいて算出したモデルパラメータのセットを示すモデル定義ファイルと、むだ時間のセットを示すむだ時間定義ファイルを系外に設置されたサーバ装置から取得してもよい。 In the control system CS1, the monitoring device including the monitoring control unit F02 and the model prediction control device including the data storage unit F03 and the model prediction control unit F04 may be realized as separate devices. Further, the model prediction control unit F04 may be realized as a control device by integrating the monitoring control unit F02 and the data storage unit F03. Further, the driving support unit F08 may be omitted from the model prediction control unit F04, and the driving support unit F08 may be realized as a separate driving support device.
Further, if the model calculation unit F07a can acquire the model definition file indicating the initial set of model parameters and the waste time definition file indicating the set of waste time, the model construction unit F05 may be omitted. For example, even if the model calculation unit F07a acquires a model definition file indicating a set of model parameters calculated based on process data and a waste time definition file indicating a set of waste time from a server device installed outside the system. Good.

各装置は、コンピュータで実現されてもよい。その場合、それぞれの制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、ＣＰＵ等の演算処理回路により実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、各装置に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。また、上述したコンピュータシステムは、ネットワークを介して相互に各種のデータを送受信可能とするクラウドコンピューティングシステムの構成要素であるコンピューティングリソースとして構成されていてもよい。
また、上各装置の一部、又は全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現されてもよい。各装置の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。 Each device may be realized by a computer. In that case, the program for realizing each control function is recorded on a computer-readable recording medium, the program recorded on the recording medium is read by the computer system, and the program is executed by an arithmetic processing circuit such as a CPU. It may be realized by. The term "computer system" as used herein is a computer system built into each device, and includes hardware such as an OS and peripheral devices. Further, the "computer-readable recording medium" refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, or a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. Furthermore, a "computer-readable recording medium" is a medium that dynamically holds a program for a short period of time, such as a communication line when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In that case, a program may be held for a certain period of time, such as a volatile memory inside a computer system serving as a server or a client. Further, the above-mentioned program may be a program for realizing a part of the above-mentioned functions, and may be a program for realizing the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system. Further, the above-mentioned computer system may be configured as a computing resource which is a component of a cloud computing system capable of transmitting and receiving various data to and from each other via a network.
Further, a part or all of the above devices may be realized as an integrated circuit such as an LSI (Large Scale Integration). Each functional block of each device may be made into a processor individually, or a part or all of them may be integrated into a processor. Further, the method of making an integrated circuit is not limited to LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor. Further, when an integrated circuit technology that replaces an LSI appears due to advances in semiconductor technology, an integrated circuit based on this technology may be used.

ＣＳ１…制御システム、Ｆ０１…下水処理プロセス、Ｆ０２…監視制御部、Ｆ０３…データ保存部、Ｆ０５…モデル構築部、Ｆ０６…自動キャリブレーション部、Ｆ０６ａ…むだ時間変更部、Ｆ０６ｂ…パラメータ変更部、Ｆ０７…制御演算部、Ｆ０７ａ…モデル演算部、Ｆ０７ｂ…最適化演算部、Ｆ０７ｃ…切替部、Ｆ０８…運転支援部 CS1 ... Control system, F01 ... Sewage treatment process, F02 ... Monitoring control unit, F03 ... Data storage unit, F05 ... Model construction unit, F06 ... Automatic calibration unit, F06a ... Waste time change unit, F06b ... Parameter change unit, F07 ... control calculation unit, F07a ... model calculation unit, F07b ... optimization calculation unit, F07c ... switching unit, F08 ... operation support unit

Claims (7)

流入水に対するプロセスのモデルを用いて、入力変数として前記流入水の流入量、前記流入水の水質である流入水質及び前記プロセスの操作量から、出力変数として前記プロセスの管理指標及び前記プロセスからの放流水の水質である放流水質を演算し、
前記操作量及び前記操作量に対する出力変数のセットのうち、所定の制約条件を満たす前記操作量及び前記操作量に対する出力変数のセットを定める制御演算部と、
前記入力変数及び前記管理指標の測定値のそれぞれと前記放流水質の測定値との相関強度に基づいて、前記放流水質に対する前記入力変数及び前記管理指標の測定値のそれぞれのむだ時間を算出し、前記入力変数及び前記管理指標のそれぞれに作用するむだ時間を、算出したそれぞれのむだ時間に変更するキャリブレーション部と、を備える
制御システム。 Using the process model for the inflow water, the inflow amount of the inflow water, the inflow water quality which is the water quality of the inflow water, and the operation amount of the process are used as input variables, and the control index of the process and the operation amount of the process are used as output variables. Calculate the discharged water quality, which is the quality of the discharged water,
Of the set of output variables for the operation amount and the operation amount, a control calculation unit that determines the operation amount and the set of output variables for the operation amount satisfying a predetermined constraint condition.
Based on the correlation strength between each of the measured values of the input variable and the control index and the measured value of the discharged water quality, the dead time of each of the input variable and the measured value of the control index with respect to the discharged water quality is calculated. A control system including a calibration unit that changes the wasted time acting on each of the input variable and the management index to each calculated wasted time. 前記キャリブレーション部は、
前記制御演算部が演算した前記放流水質の演算値が、前記放流水質の測定値に近づくように前記モデルのパラメータを変更する
請求項１に記載の制御システム。 The calibration unit
The control system according to claim 1, wherein the parameters of the model are changed so that the calculated value of the discharged water quality calculated by the control calculation unit approaches the measured value of the discharged water quality. 変更前後それぞれにおける前記モデルのパラメータを用いて算出された前記放流水質の演算値の前記放流水質の測定値に対する適合度を示す確認画面を出力する運転支援部
を備える請求項２に記載の制御システム。 The control system according to claim 2, further comprising an operation support unit that outputs a confirmation screen showing the degree of conformity of the calculated value of the discharged water quality with respect to the measured value of the discharged water quality calculated by using the parameters of the model before and after the change. .. 前記運転支援部は、
前記管理指標を示す運転管理画面をさらに出力する
請求項３に記載の制御システム。 The driving support unit
The control system according to claim 3, further outputting an operation management screen showing the management index. 前記制御演算部は、
現時点における操作量から所定の範囲内の操作量について前記放流水質を算出し、算出した放流水質が所定の水質基準値以上となる操作量のうち最小となる操作量を定める
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の制御システム。 The control calculation unit
Claims 1 to claim that the discharge water quality is calculated for the operation amount within a predetermined range from the operation amount at the present time, and the minimum operation amount is determined among the operation amounts at which the calculated discharge water quality is equal to or higher than the predetermined water quality reference value. The control system according to any one of 4. 前記操作量は、曝気における送風量であり、
前記流入水質の指標は、濁度であり、
前記管理指標は、溶存酸素濃度及びアンモニア性窒素濃度であり、
前記放流水質の指標は、全窒素濃度、全リン濃度及び化学的酸素要求量の少なくともいずれかである
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の制御システム。 The manipulated amount is the amount of air blown during aeration.
The index of inflow water quality is turbidity.
The control indicators are the dissolved oxygen concentration and the ammoniacal nitrogen concentration.
The control system according to any one of claims 1 to 5, wherein the discharged water quality index is at least one of total nitrogen concentration, total phosphorus concentration, and chemical oxygen demand. 制御システムにおける制御方法であって、
流入水に対するプロセスのモデルを用いて、入力変数として前記流入水の流入量、前記流入水の水質である流入水質及び前記プロセスの操作量から、出力変数として前記プロセスの管理指標及び前記プロセスからの放流水の水質である放流水質を演算し、
前記操作量及び前記操作量に対する出力変数のセットのうち、所定の制約条件を満たす前記操作量及び前記操作量に対する出力変数のセットを定める制御演算過程と、
前記入力変数及び前記管理指標の測定値のそれぞれと前記放流水質の測定値との相関強度に基づいて、前記放流水質に対する前記入力変数及び前記管理指標の測定値のそれぞれのむだ時間を算出し、前記入力変数及び前記管理指標のそれぞれに作用するむだ時間を、算出したそれぞれのむだ時間に変更するキャリブレーション過程と、を有する
制御方法。 A control method in a control system
Using the process model for the inflow water, the inflow amount of the inflow water, the inflow water quality which is the water quality of the inflow water, and the operation amount of the process are used as input variables, and the control index of the process and the operation amount of the process are used as output variables. Calculate the discharged water quality, which is the quality of the discharged water,
Of the set of output variables for the manipulated amount and the manipulated amount, a control calculation process for determining the manipulated amount and a set of output variables for the manipulated amount satisfying a predetermined constraint.
Based on the correlation strength between each of the measured values of the input variable and the control index and the measured value of the discharged water quality, the dead time of each of the input variable and the measured value of the control index with respect to the discharged water quality is calculated. A control method comprising a calibration process of changing the wasted time acting on each of the input variable and the control index to each of the calculated wasted times.
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