JPH0238860A - 水質の推定方法 - Google Patents
水質の推定方法Info
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
- Y02W10/00—Technologies for wastewater treatment
- Y02W10/10—Biological treatment of water, waste water, or sewage
Landscapes
- Activated Sludge Processes (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
Ａ、産業上の利用分野
本発明は、例えば活性汚泥法により処理した処理水の水
質を微生物データにらとづいて推定する方法に関するも
のである。
質を微生物データにらとづいて推定する方法に関するも
のである。
Ｂ１発明の概要
本発明は被測定水の水質を水中に含まれる微生物データ
にもとづいて推定する方法において、水質に対応する例
えばＢＯＤ濃度帯域を指定し、指標性微生物毎に各ＢＯ
Ｄ濃度帯域における出現可能性を示すメンバーシップ値
を予め定義しておき、被測定水中に出現した微生物につ
いて各ＢＯＤ′ａ度帯域のメンバーシップ値を拾って、
その値にもとづいてＢＯＤ濃度を推定することによって
、微生物に関する知識を処理水質の予測に反映させなが
ら処理水質を具体的数値で表現できるようにしたもので
ある。
にもとづいて推定する方法において、水質に対応する例
えばＢＯＤ濃度帯域を指定し、指標性微生物毎に各ＢＯ
Ｄ濃度帯域における出現可能性を示すメンバーシップ値
を予め定義しておき、被測定水中に出現した微生物につ
いて各ＢＯＤ′ａ度帯域のメンバーシップ値を拾って、
その値にもとづいてＢＯＤ濃度を推定することによって
、微生物に関する知識を処理水質の予測に反映させなが
ら処理水質を具体的数値で表現できるようにしたもので
ある。
Ｃ１従来の技術
都市下水の処理に広く適用されている活性汚泥法は微生
物の代謝反応を利用して下水を浄化するシステムである
。ここに下水処理場はその放流水質（処理水質）によっ
て規制を受けており、従ってプロセス管理では処理水質
が最も重要な指標である。ところで、システムの処理効
率（処理水の水質）はシステム的に出現する微生物に大
きく依存している。従来より、処理場では操作員が顕微
鏡観察で指標性と呼ばれる微生物の出現頻度を調べ、処
理場状態の診断を行って来た。各指標性微生物は長年の
研究よりそれぞれどの様な水質で出現しやすいかが分か
っており、熟練した操作員は指標性微生物の出現頻度よ
りおおまかな処理水質を予測することができる。
物の代謝反応を利用して下水を浄化するシステムである
。ここに下水処理場はその放流水質（処理水質）によっ
て規制を受けており、従ってプロセス管理では処理水質
が最も重要な指標である。ところで、システムの処理効
率（処理水の水質）はシステム的に出現する微生物に大
きく依存している。従来より、処理場では操作員が顕微
鏡観察で指標性と呼ばれる微生物の出現頻度を調べ、処
理場状態の診断を行って来た。各指標性微生物は長年の
研究よりそれぞれどの様な水質で出現しやすいかが分か
っており、熟練した操作員は指標性微生物の出現頻度よ
りおおまかな処理水質を予測することができる。
Ｄ８発明が解決しようとする課題
しかし、その様な指標性微生物の出現頻度と処理水質と
を結び付ける知識は非常にあいまいな概念である。例え
ば、ある微生物は良い水質のとき出現することが分かっ
ている。ここで「良い水質」とは具体的な数値に裏付け
されたものでなく、あいまいで感覚的なものである。人
間の知識とは、−船釣に上鍔にも示されるようにあいま
いな表現なものが多いが、実際のシステム管理にはどう
しても具体的数値が必要である。本発明は微生物に関す
る知識を処理水質の予測に反映させながら、処理水質を
具体的数値で表現することができ、しかも将来的な水質
の予測をも可能にした水質の推定方法を提供することを
目的とする。
を結び付ける知識は非常にあいまいな概念である。例え
ば、ある微生物は良い水質のとき出現することが分かっ
ている。ここで「良い水質」とは具体的な数値に裏付け
されたものでなく、あいまいで感覚的なものである。人
間の知識とは、−船釣に上鍔にも示されるようにあいま
いな表現なものが多いが、実際のシステム管理にはどう
しても具体的数値が必要である。本発明は微生物に関す
る知識を処理水質の予測に反映させながら、処理水質を
具体的数値で表現することができ、しかも将来的な水質
の予測をも可能にした水質の推定方法を提供することを
目的とする。
９４課題を解決するための手段
本発明は、人間の知識（あいまい表現）を具体的数値と
結び付ける数学的手法としてファジー理論が存在するこ
とに着目し、このファジー理論を用いて、微生物データ
にもとづいて例えば活性汚泥法の処理水の水質を推定し
ようとする着想である。
結び付ける数学的手法としてファジー理論が存在するこ
とに着目し、このファジー理論を用いて、微生物データ
にもとづいて例えば活性汚泥法の処理水の水質を推定し
ようとする着想である。
第１図は本発明方法におけるファジー推論の概略を示す
図である。このファジー推論は通常のファジー推論とは
若干異なっている。先ず処理水中の微生物種の中から水
質の指標となる指標性微生物を選択しておく。そして水
質を例えば「良い」。
図である。このファジー推論は通常のファジー推論とは
若干異なっている。先ず処理水中の微生物種の中から水
質の指標となる指標性微生物を選択しておく。そして水
質を例えば「良い」。
「悪い」、「その中間である」の３つに分けるために、
処理水の酸素要求型例えばＢＯＤａ度（生化学的酸素要
求量）を３つの帯域に区分して、各濃度帯域と水質とを
対応させる。指標性微生物としては説明の便宜上微生物
Ａ、Ｂ、Ｃを想定し、第２図に示すように微生物Ａは良
い処理水質のとき、微生物ＢとＣとは悪い処理水質のと
きに出現するものと仮定する。
処理水の酸素要求型例えばＢＯＤａ度（生化学的酸素要
求量）を３つの帯域に区分して、各濃度帯域と水質とを
対応させる。指標性微生物としては説明の便宜上微生物
Ａ、Ｂ、Ｃを想定し、第２図に示すように微生物Ａは良
い処理水質のとき、微生物ＢとＣとは悪い処理水質のと
きに出現するものと仮定する。
ここで本発明では、処理水の単位水量当たりの微生物の
出現個数を複数の出現ランク、例えば次のように０〜５
の６つに区分する。
出現個数を複数の出現ランク、例えば次のように０〜５
の６つに区分する。
出現ランク
５、かなり多い
４、多い
３、普通
２、やや少ない
１、少ない
０、出現せず
（Ｉ吐検体当たり）
・・・ ２０００個以上
・・・ １０００−１９９９
・・・ ４００−９９９
・・・ ＩＯｌ ３９９
・・・ １−９９
・・・ ０
（０，０５吐検体当たり）
１００個以上
一方過去のデータから微生物毎に各ＢＯＤ濃度帯域にて
出現する最大個数を把握しておくと共に、微生物毎に各
ＢＯＤｊ１度帯域における出現可能性を示すメンバーシ
ップ値を、少なくとも前記最大個数を因子として予め定
めておく。例えばこのメンバーシップ値は、対応する微
生物の前記最大個数の逆数で表される。第１図は、横軸
に処理水質（ＢＯＤ濃度（ｘｇ／ Ｌ ） ） 、縦軸
にメンバーシップ値をとった説明図であり、微生物Ａを
例に取ると、微生物Ａの出現する可能性は良いと仮定さ
れた水質（ＢＯＤ）範囲では常に一定の値（この値はＩ
／（微生物Ａの最大個数）で定義される）であるが、そ
れ以外の範囲では常にゼロである。微生物ＢやＣの出現
する可能性は、悪いと仮定された水質範囲で常に１／（
微生物最大個数）であるが、それ以外の水質範囲では常
にゼロである。メンバーシップ値は三角形や台形で定義
されるものが多いが、ここでは簡略化のため長方形のも
のを用いている。
出現する最大個数を把握しておくと共に、微生物毎に各
ＢＯＤｊ１度帯域における出現可能性を示すメンバーシ
ップ値を、少なくとも前記最大個数を因子として予め定
めておく。例えばこのメンバーシップ値は、対応する微
生物の前記最大個数の逆数で表される。第１図は、横軸
に処理水質（ＢＯＤ濃度（ｘｇ／ Ｌ ） ） 、縦軸
にメンバーシップ値をとった説明図であり、微生物Ａを
例に取ると、微生物Ａの出現する可能性は良いと仮定さ
れた水質（ＢＯＤ）範囲では常に一定の値（この値はＩ
／（微生物Ａの最大個数）で定義される）であるが、そ
れ以外の範囲では常にゼロである。微生物ＢやＣの出現
する可能性は、悪いと仮定された水質範囲で常に１／（
微生物最大個数）であるが、それ以外の水質範囲では常
にゼロである。メンバーシップ値は三角形や台形で定義
されるものが多いが、ここでは簡略化のため長方形のも
のを用いている。
今、処理水を観察した結果、微生物Ａ、Ｂ、Ｃが含まれ
ているとすると、微生物Ａ、Ｂ、Ｃの各々について単位
水量当たりの個数を測定して、各微生物について上記の
表に示した出現ランクの中から所属する出現ランクを求
める。例えば微生物Ａ、Ｂ、Ｃの個数（ｌｓＬ当たり）
が夫々４００〜９９９の間、１００〜３９９の間及び１
〜９９の間であれば、微生物Ａ、Ｂ、Ｃの出現ランクは
夫々３．２、ｌとなる。そして出現した微生物（ここで
はＡ、Ｂ、Ｃ）について各ＢＯＤａ度帯域のメンバーシ
ップ値を拾う。
ているとすると、微生物Ａ、Ｂ、Ｃの各々について単位
水量当たりの個数を測定して、各微生物について上記の
表に示した出現ランクの中から所属する出現ランクを求
める。例えば微生物Ａ、Ｂ、Ｃの個数（ｌｓＬ当たり）
が夫々４００〜９９９の間、１００〜３９９の間及び１
〜９９の間であれば、微生物Ａ、Ｂ、Ｃの出現ランクは
夫々３．２、ｌとなる。そして出現した微生物（ここで
はＡ、Ｂ、Ｃ）について各ＢＯＤａ度帯域のメンバーシ
ップ値を拾う。
次にこれらメンバーシップ値は微生物の出現ランクによ
って修正を受ける。微生物の出現ランクは０から５の６
段階で評価されるが、メンバーシップ値はこの出現ラン
クを５で割ったものを掛けることで修正される。第１図
の微生物Ａ、Ｂ、Ｃでは、各々ランク３、■、２で出現
していることより、各々のメンバーシップ値は３１５．
Ｉ１５．２１５倍されることになる。この修正の結果が
図中斜線で示された長方形である。これら一連の操作の
目的は、各微生物の重み付けである。各微生物はその出
現ランクが大きければ大きいほど、また出現可能な最大
個数が小さければ小さいほど、その微生物が指し示す水
質の確からしさが増すことになる。
って修正を受ける。微生物の出現ランクは０から５の６
段階で評価されるが、メンバーシップ値はこの出現ラン
クを５で割ったものを掛けることで修正される。第１図
の微生物Ａ、Ｂ、Ｃでは、各々ランク３、■、２で出現
していることより、各々のメンバーシップ値は３１５．
Ｉ１５．２１５倍されることになる。この修正の結果が
図中斜線で示された長方形である。これら一連の操作の
目的は、各微生物の重み付けである。各微生物はその出
現ランクが大きければ大きいほど、また出現可能な最大
個数が小さければ小さいほど、その微生物が指し示す水
質の確からしさが増すことになる。
次のステップとして先に修正を受けたメンバーシップ値
（斜線部）の重ね合わせ（合成）をＢＯＤ濃度帯域毎に
行う。これは単に図形的に斜線部を合成したものと考え
られる。結果は第１図の一番下の図形（斜線で塗られた
もの）となる。
（斜線部）の重ね合わせ（合成）をＢＯＤ濃度帯域毎に
行う。これは単に図形的に斜線部を合成したものと考え
られる。結果は第１図の一番下の図形（斜線で塗られた
もの）となる。
最後に合成したメンバーシップ値より、推論される処理
水質を計算する。これには重心計算を用いる。即ち、合
成されたメンバーシップ値の横軸方向（水質）の重心を
求め、この重心位置のＢＯＤ濃度を処理水質濃度として
推定する。これによってファジー推論による水質推論は
終了する。
水質を計算する。これには重心計算を用いる。即ち、合
成されたメンバーシップ値の横軸方向（水質）の重心を
求め、この重心位置のＢＯＤ濃度を処理水質濃度として
推定する。これによってファジー推論による水質推論は
終了する。
Ｆ、実施例
水質のファジー推論には例えば１８種類の指標微生物を
用いる。各々の微生物がどの様な水質で出現するかは第
２図に示されている。データは下水試験法８４年より取
った。図において、例えばテトラヒメナは良い一中間水
質の間から中間−悪い水質の間まで出現すると考えられ
ている。また、ヒルガタワムシなどは良い水質の時のみ
出現する。
用いる。各々の微生物がどの様な水質で出現するかは第
２図に示されている。データは下水試験法８４年より取
った。図において、例えばテトラヒメナは良い一中間水
質の間から中間−悪い水質の間まで出現すると考えられ
ている。また、ヒルガタワムシなどは良い水質の時のみ
出現する。
第２図の例では、良い水質はＸｌからＸｌの範囲、中間
水質はＸｌからＸ３の範囲、悪い水質はＸ３からＸ４の
範囲と定義されている。これら４点ＣＸＩ、Ｘ２．Ｘ３
．Ｘ４）の値は、生物相データとそれに対応する処理水
質（“廃水処理の生物学”（須藤）、“生物相からみた
処理機能の診断。
水質はＸｌからＸ３の範囲、悪い水質はＸ３からＸ４の
範囲と定義されている。これら４点ＣＸＩ、Ｘ２．Ｘ３
．Ｘ４）の値は、生物相データとそれに対応する処理水
質（“廃水処理の生物学”（須藤）、“生物相からみた
処理機能の診断。
（須藤・稲森））より最適化（シンプレツクス法）の手
法を用いて求めたところ、ＸＩ＝−７，１、Ｘ２＝３１
．６、Ｘ３＝５１．６、Ｘ４＝６３．８ｎＢＯＤ／Ｌで
あった。ＸＩの値はマイナスとなっているが、これは重
心計算で水質を計算するため避けられないものである。
法を用いて求めたところ、ＸＩ＝−７，１、Ｘ２＝３１
．６、Ｘ３＝５１．６、Ｘ４＝６３．８ｎＢＯＤ／Ｌで
あった。ＸＩの値はマイナスとなっているが、これは重
心計算で水質を計算するため避けられないものである。
例えば、ヒルガタワムシだけが出現している場合を考え
てみる。すると、合成メンバーシップ値はヒルガタワム
シのメンバーシップ値そのものである。これで重心を計
算してみると、重心はＸｌとＸｌの中間点となる。
てみる。すると、合成メンバーシップ値はヒルガタワム
シのメンバーシップ値そのものである。これで重心を計
算してみると、重心はＸｌとＸｌの中間点となる。
従って例えＸｌがマイナスであろうと重心（推定水質）
は＋２゜２５ｕＢＯＤ／Ｌ となる。
は＋２゜２５ｕＢＯＤ／Ｌ となる。
Ｇ１発明の効果
本発明によれば、被測定水の水質に対して例えばＢＯＤ
濃度帯域を指定し、指標性微生物毎に各Ｂ、ＯＤ濃度帯
域における出現可能性を示すメンバーノツプ値を予め定
義しておき、被測定水中に出現した微生物について各Ｂ
ＯＤ濃度帯域のメンバーシップ値を拾って、その値にも
とづいてＢＯＤ濃度を推定しているため、微生物に関す
る知識を水質の予測に反映させながら水質を具体的数値
で表現することができる。また実際の水質はシステム内
の微生物変動の結果として現れ、ここに本発明では、微
生物の出現をみて、微生物変動をデータとして用いてい
るため、水質の変動をいち早く捉えることができ、将来
的な水質を予測することができる。これに対して実際の
水質のみを監視する方法では、変化がみられたときには
対応が追いつかず、とり返しのつかない場合もあり得る
。
濃度帯域を指定し、指標性微生物毎に各Ｂ、ＯＤ濃度帯
域における出現可能性を示すメンバーノツプ値を予め定
義しておき、被測定水中に出現した微生物について各Ｂ
ＯＤ濃度帯域のメンバーシップ値を拾って、その値にも
とづいてＢＯＤ濃度を推定しているため、微生物に関す
る知識を水質の予測に反映させながら水質を具体的数値
で表現することができる。また実際の水質はシステム内
の微生物変動の結果として現れ、ここに本発明では、微
生物の出現をみて、微生物変動をデータとして用いてい
るため、水質の変動をいち早く捉えることができ、将来
的な水質を予測することができる。これに対して実際の
水質のみを監視する方法では、変化がみられたときには
対応が追いつかず、とり返しのつかない場合もあり得る
。
第１図は本発明方法の概念を示す概略図、第２図及び第
３図は指標性微生物出現水質範囲を示す説明図である。
３図は指標性微生物出現水質範囲を示す説明図である。
Claims (1)
- （１）水質の指標となる指標性微生物の単位水量当たり
の出現個数を複数の出現ランクに区分し、被測定水の水
質の指標である酸素要求量を複数帯域に区分して、指標
性微生物毎に各酸素要求量帯域にて出現する最大個数を
予め求めておくと共に、 前記指標性微生物毎に各酸素要求量帯域における出現可
能性を示すメンバーシップ値を、少なくとも前記最大個
数を因子として予め定めておき、被測定水中の単位水量
当たりの指標性微生物の個数を測定して、各指標性微生
物について前記複数の出現ランクの中から所属する出現
ランクを求め、出現した指標性微生物について各酸素要
求量帯域のメンバーシップ値を拾い、このメンバーシッ
プ値を当該指標性微生物の所属する出現ランクにより重
み付けして、これらメンバーシップ値を酸素要求量帯域
毎に合計し、 横軸に酸素要求量、縦軸に合計したメンバーシップ値を
とって、横軸方向におけるメンバーシップ値の重心を求
め、この重心位置の酸素要求量を被測定水の酸素要求量
として推定することを特徴とする水質の推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63188772A JP2661162B2 (ja) | 1988-07-28 | 1988-07-28 | 水質の推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63188772A JP2661162B2 (ja) | 1988-07-28 | 1988-07-28 | 水質の推定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0238860A true JPH0238860A (ja) | 1990-02-08 |
| JP2661162B2 JP2661162B2 (ja) | 1997-10-08 |
Family
ID=16229510
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63188772A Expired - Fee Related JP2661162B2 (ja) | 1988-07-28 | 1988-07-28 | 水質の推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2661162B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0669614U (ja) * | 1993-02-25 | 1994-09-30 | 憲人 須藤 | 暖房用床パネル |
| US5370416A (en) * | 1992-03-17 | 1994-12-06 | Ikeda Bussan Co., Ltd. | Airbag system for automotive vehicle including airbag mounting structure with high degree of airtightness |
| US5772687A (en) * | 1993-03-12 | 1998-06-30 | Saito; Yoshikuni | Hub for syringe, connecting structure of hub, syringe, syringe assembly and method of assembling syringe assembly |
| JP2008008752A (ja) * | 2006-06-29 | 2008-01-17 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 水質異常検出法 |
| CN111125607A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 储油库的挥发性有机物的排放控制方法及装置 |
-
1988
- 1988-07-28 JP JP63188772A patent/JP2661162B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5370416A (en) * | 1992-03-17 | 1994-12-06 | Ikeda Bussan Co., Ltd. | Airbag system for automotive vehicle including airbag mounting structure with high degree of airtightness |
| JPH0669614U (ja) * | 1993-02-25 | 1994-09-30 | 憲人 須藤 | 暖房用床パネル |
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| CN111125607A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 储油库的挥发性有机物的排放控制方法及装置 |
| CN111125607B (zh) * | 2019-12-16 | 2024-03-01 | 中国石油天然气股份有限公司 | 储油库的挥发性有机物的排放控制方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2661162B2 (ja) | 1997-10-08 |
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