JPH024499A - Controlling device for methane producing equipment - Google Patents
Controlling device for methane producing equipmentInfo
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- JPH024499A JPH024499A JP63151296A JP15129688A JPH024499A JP H024499 A JPH024499 A JP H024499A JP 63151296 A JP63151296 A JP 63151296A JP 15129688 A JP15129688 A JP 15129688A JP H024499 A JPH024499 A JP H024499A
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- Y02E50/30—Fuel from waste, e.g. synthetic alcohol or diesel
Landscapes
- Purification Treatments By Anaerobic Or Anaerobic And Aerobic Bacteria Or Animals (AREA)
- Treatment Of Sludge (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
［発明の目的］
（産業上の利用分野）
この発明は、有機性廃水を嫌気性処理するメタン製造装
置の制御装置に関し、特に２種以上の信号の時系列デー
タの相互関係を分析してメタン製造装置の運転状態を把
握し、必要な運転管理方法を指示することができるメタ
ン製造装置の制御装置に関する。[Detailed Description of the Invention] [Object of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention relates to a control device for a methane production device that anaerobically treats organic wastewater, and particularly relates to a control device for controlling time-series data of two or more types of signals. The present invention relates to a control device for a methane production device that can understand the operating state of the methane production device by analyzing interrelationships and instruct necessary operation management methods.
（従来の技術）
下水や産業廃水を嫌気的に処理し、介在するメタン醗酵
によって燃料として利用価値の高いメタンガスを製造す
ることは、処理コストの削減や発生汚泥量の低減などが
期待される有望な技術である。(Conventional technology) Anaerobically treating sewage and industrial wastewater and producing methane gas, which has high utility value as fuel, through methane fermentation is a promising method that is expected to reduce treatment costs and reduce the amount of sludge generated. It is a great technology.
介在するメタン醗酵は、これを司どるメタン菌が偏性の
嫌気性細菌のために空気の混入を非常に嫌い、さらに発
生するガスが可燃性気体であるために、装置全体を密閉
系としなければならない。In the methane fermentation that takes place, the methane bacteria that control this fermentation are obligate anaerobic bacteria and therefore dislike air contamination.Furthermore, the gas generated is flammable, so the entire device must be a closed system. Must be.
そのため、従来の好気性および通性の装置と比べ、醗酵
の状態の監視が非常にしにくいものである。Therefore, it is very difficult to monitor the fermentation status compared to conventional aerobic and facultative devices.
そこで、従来より、メタン製造装置に流入する廃水の流
量や有機物濃度および発生するガス量やその組成、さら
に流出する処理スイッチの水質を検知し、これらの値か
らメタン製造装置内部で生じている生物化学反応の状態
を解析する数理モデルが利用されてきた。Therefore, conventional methods have been used to detect the flow rate and organic matter concentration of wastewater flowing into the methane production equipment, the amount and composition of gas generated, and the quality of the water flowing out from the treatment switch. Mathematical models have been used to analyze the state of chemical reactions.
（発明が解決しようとする課題）
しかし、数理モデルによって演算できる生物化学反応は
極めて限定されたものであり、かつ検出可能な水質因子
もＰＨやＯＲＰ等種類が限られていること、およびそれ
らのプロセス計測器としての信頼性も好気性処理のもの
と比べてかなり低く、数理モデルを用いた制御システム
制御精度も極めて低く、はとんど実用に供し得ない状態
である。(Problem to be solved by the invention) However, the biochemical reactions that can be calculated using mathematical models are extremely limited, and the types of water quality factors that can be detected are also limited, such as PH and ORP. Its reliability as a process measuring instrument is also considerably lower than that for aerobic processing, and the control accuracy of the control system using a mathematical model is also extremely low, making it almost impossible to put it into practical use.
そのなめ、メタン製造装置の運転管理は従来、上記のよ
うな制御システムによらず、自ずと運転員の長年の経験
に基づく管理手法に委ねられ、従って手動運転か主に行
なわれており、汎用性のあるメタン製造装置の制御装置
の出現が望まれていた。For this reason, conventionally, the operational management of methane production equipment has not been based on the control system described above, but has naturally been entrusted to management methods based on the operator's long experience, and therefore has been mainly operated manually, which has limited versatility. It has been desired that a control device for a certain methane production device be developed.
ところで、メタン製造装置から得ることの出来る信頼性
のある信号は、水質に関する信号よりら流量に関する信
号であり、流量信号の中でも下水や排水等の廃水の流入
流量（以下、流入量と称する）と発生するガスの流出量
（以下、ガス流量と称する）とは、容易に長期間安定し
て得ることの出来る信号である。By the way, reliable signals that can be obtained from methane production equipment are signals related to flow rate rather than signals related to water quality, and among flow rate signals, the inflow flow rate (hereinafter referred to as inflow amount) of wastewater such as sewage and wastewater is important. The outflow amount of generated gas (hereinafter referred to as gas flow rate) is a signal that can be easily and stably obtained over a long period of time.
そこで、発明者は、これらの安定して得られるメタン製
造装置の流量信号を入力信号とする制御システムに注目
し、その開発を試みた。Therefore, the inventor focused on a control system that uses these stably obtained flow rate signals of a methane production apparatus as an input signal, and attempted to develop it.
−数的に、流入量とガス流量との関係は、現行の手動運
転によるメタン製造装置の管理手法においても重要な監
視項目である。すなわち、運転員であるメタン製造装置
の専門家（エキスパート）は、流入量の特性およびカス
流量の応答特性に関し、相互に関係付ける規範を経験的
に蓄積しており、その規範に準拠して日常の運転管理を
行なっている。- Numerically speaking, the relationship between the inflow amount and the gas flow rate is an important monitoring item in the current manual management method for methane production equipment. In other words, the operators of methane production equipment (experts) have accumulated norms relating to each other regarding the characteristics of the inflow amount and the response characteristics of the waste flow rate through experience, and operate in accordance with these norms on a daily basis. The company is in charge of operational management.
しかしながら、専門家（エキスパート）が準拠する規範
はしばしば個々人によって異なっており、しかも使用す
る用語ら共通でない場合がある。そのため、従来の手動
による運転管理は実用的ではあるが体系的でなく、また
専門的ではあるが客観性に乏しいという問題点があった
。However, the standards that experts follow often differ from person to person, and even the terms they use may not be common. Therefore, although conventional manual operation management is practical, it is not systematic, and although it is specialized, it lacks objectivity.
さらに、メタン製造装置の形式や装置の規模、廃水の性
質の違いによってその判断かばらつく問いう問題点もあ
った。Furthermore, there was the problem that the judgment could vary depending on the type of methane production equipment, the scale of the equipment, and the nature of the wastewater.
この発明は、このような従来のメタン製造装置の制御装
置の問題点に鑑みてなされたもので、流入量とガス流量
という従来の経験的管理方法において重要であり、かつ
信頼性のある信号の時系列データを活用し、これら２種
類の信号を含む複数の信号の２階時間差分値間の相互関
係を分析して特徴を抽出し、運転操作員（エキスパート
）の経験的知識との特徴の比較により最適な運転管理方
法を見出だすことのできるメタン製造装置の制御装置を
堤供することを目的とする。This invention was made in view of the problems of the conventional control device for methane production equipment, and it is important in the conventional empirical management method of inflow amount and gas flow rate, and it is possible to obtain reliable signals. Utilizing time series data, we extract features by analyzing the correlation between the second-order time difference values of multiple signals, including these two types of signals, and compare them with the experiential knowledge of operating operators (experts). The purpose of this study is to provide a control device for methane production equipment that can find the optimal operation management method through comparison.
［発明の構成コ
（課題を解決するための手段）
この発明は、都市下水や工場排水等の有機性廃水を嫌気
性処理をしてメタンガスとして回収するメタン製造装置
の制御装置において、メタン製造装置に流入する流体に
関する信号と流出する流体に関する信号との双方を含む
複数の信号の時系列データを記憶するデータ記憶部と、
前記データ記憶部に記憶された複数の信号それぞれの２
階時間差分値を演算し、この各信号の２階時間差分値か
ら時間要素を消去して得られる相互関係からプロセスの
特徴を抽出する分析部と、前記複数の信号の相互関係の
特徴とメタン製造装置の運転管理方法との因果関係を定
めた知識ベースと、前記分析部の分析結果と前記知識ベ
ースに基づいて運転管理方法を決定する推論部とを備え
たものである。[Structure of the Invention (Means for Solving the Problems) The present invention provides a control device for a methane production device that performs anaerobic treatment on organic wastewater such as urban sewage or industrial wastewater and recovers it as methane gas. a data storage unit that stores time series data of a plurality of signals including both signals related to fluid flowing into the fluid and signals related to fluid flowing out;
2 of each of the plurality of signals stored in the data storage section
an analysis unit that calculates the second-order time difference value and extracts the characteristics of the process from the correlation obtained by eliminating the time element from the second-order time difference value of each signal; The apparatus includes a knowledge base that determines a causal relationship with an operation management method for manufacturing equipment, and an inference section that determines an operation management method based on the analysis result of the analysis section and the knowledge base.
（作用）
一般に、メタン製造装置のようなプロセスの入出力時系
列信号を、専門家（エキスパート）の経験的知識を用い
る制御システムに利用する場合、しばしば時系列信号デ
ータは様々な手法でその応答特性が分析され、その分析
結果が制御システムにおけるプロセスに関する知識に変
換される。(Function) In general, when input/output time-series signals of a process such as a methane production device are used in a control system that uses the experiential knowledge of experts, the time-series signal data is often processed using various methods. Characteristics are analyzed and the results of the analysis are translated into knowledge about the processes in the control system.
そこで、この発明のメタン製造装置の制御装置では、２
種以上の信号の時系列データの２階時間差分データ間の
相互関係を求め、プロセス信号の変動の方向を知り、メ
タン製造装置の運転管理方法に反映させる。Therefore, in the control device for the methane production device of the present invention, two
The correlation between the second order time difference data of the time series data of more than one type of signal is determined, the direction of fluctuation of the process signal is known, and this is reflected in the operation management method of the methane production equipment.
つまり、２種の入出力信号、例えば廃水流入量信号とメ
タンガス排出量信号との時系列データＸ（ｔ）、Ｙ（ｔ
）は、次式により２省時間差分データに変換される。In other words, time series data X(t) and Y(t
) is converted into two time-saving difference data using the following equation.
まず、１階時間差分が次の式で得られる。First, the first-order time difference is obtained by the following formula.
文（ｔ）＝Ｘ（ｔ）−Ｘ（ｔ−１）・・・（１）室 （
ｔ）＝Ｙ（ｔ）−Ｙ（ｔ−１＞・・・ （２）２階時間
差分は、これらについてさらに時間差分を取ることによ
り求められ、次式のようになる。Sentence (t)=X(t)-X(t-1)...(1) Room (
t)=Y(t)-Y(t-1>... (2) The second-order time difference is obtained by further taking the time differences for these, and is as shown in the following equation.
又（ｔ）＝又（１）−文（ｔ−１＞
＝（Ｘ（ｔ）−Ｘ（ｔ−１））
−（Ｘ （ｔ−１） −Ｘ （ｔ−２＞ ）＝Ｘ（ｔ）
−２Ｘ（ｔ−１）＋ｘ（ｔ−２）同様にして、
’／（ｔ）
＝Ｙ （ｔ）−２Ｙ （ｔ−１）＋Ｙ （ｔ−２）・・
（４）
ここで、文（ｔ）、？（１）は１階時間差分値、Ｘ （
ｔ） 、 Ｙ （ｔ）は２階時間差分値である。また、
ｔ、ｔ−１，ｔ−２，・・・はサンプリング時刻を示し
ている。Also (t) = Also (1) - sentence (t-1> = (X(t)-X(t-1)) -(X (t-1) -X (t-2>) = X(t )
-2X(t-1)+x(t-2)Similarly, '/(t) =Y(t)-2Y(t-1)+Y(t-2)...
(4) Here, sentence (t), ? (1) is the first-order time difference value, X (
t) and Y(t) are second-order time difference values. Also,
t, t-1, t-2, . . . indicate sampling times.
ついで、２Ｐ！！の２階時間差分値の時系列データ間の
相互関係は、上記（３）、（４＞式より時間要素を消去
することにより得られる。そして、これは、（ｘ、ｙ）
座標上に（Ｘ （ｔ）、 Ｖ （ｔ） ）をプロットす
ることにより得られる図形として表現することができる
。Next, 2P! ! The correlation between the time series data of the second-order time difference values can be obtained by eliminating the time element from the above equations (3) and (4>.And this is expressed as (x, y)
It can be expressed as a figure obtained by plotting (X (t), V (t)) on the coordinates.
そして、この図形の性質は、プロセスの変化の方向を反
映しており、かつ運転操作の方法と直接関連している。The nature of this shape reflects the direction of change in the process and is directly related to the method of operation.
そこで、この図形から特徴を抽出し、エキスパートの経
験的知識から得られた知識ベースと比較することにより
、プロセスの運転状態を把握できると共に、必要な運転
管理方法を自動的に見出だすことが出来る。Therefore, by extracting features from this figure and comparing them with the knowledge base obtained from the experiential knowledge of experts, it is possible to understand the operating status of the process and automatically find the necessary operation management method. I can do it.
（実施例） 以下、この発明の実施例を図に基づいて詳説する。(Example) Hereinafter, embodiments of the present invention will be explained in detail based on the drawings.
第１図はこの発明の一実施例を示すブロック図であり、
制御装置１は、データ記憶部２、分析部３、知識ベース
４および推論部５から構成されている。FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of the present invention,
The control device 1 includes a data storage section 2, an analysis section 3, a knowledge base 4, and an inference section 5.
そして、メタン製造装置６からのデータの入力＠７がデ
ータをデータ記憶部２に与えるようになっている。また
推論部５の出力はインタフェース部８を介して表示器９
に接続され、同時にメタン製造装置６の操作出力端１０
に接続されている。Data input @ 7 from the methane production device 6 provides data to the data storage section 2 . Further, the output of the inference section 5 is sent to the display device 9 via the interface section 8.
and at the same time the operation output terminal 10 of the methane production device 6
It is connected to the.
第２図に示すように前記分析部３は、線図化回路１１と
、この線図化回路１１がらの出力からプロセスの属性を
割り出す属性値演算回路１２と、属性値演算回路１２の
割り出した属性値を標準形と比較し、プロセスの特徴を
抽出する標準形選択回路１３とから構成されている。As illustrated in FIG. It is comprised of a standard form selection circuit 13 that compares attribute values with standard forms and extracts process characteristics.
上記の構成のメタン製造装置の制御装置の動作について
、次に説明する。The operation of the control device for the methane production apparatus having the above configuration will be described next.
制御装置１は、メタン製造装置６から入力端７を介して
メタン製造装置６に流入する廃水の流入量信号と流出す
るメタンガスの排出量信号とを取り込み、データ記憶部
２にメタン製造装置６の時系列データとして記憶する。The control device 1 takes in an inflow amount signal of waste water flowing into the methane production device 6 from the methane production device 6 via an input end 7 and an emission amount signal of methane gas flowing out, and stores the signals of the methane production device 6 in the data storage section 2. Store as time series data.
次に分析部３において、上記時系列データから入出力信
号間の相互関係の特徴リストが後述する手順で生成され
る。Next, in the analysis section 3, a feature list of the correlation between input and output signals is generated from the above-mentioned time series data in accordance with the procedure described later.
この特徴リストは、知識ベース４に送られ、知識ベース
４に格納されている知識データを修正する。This feature list is sent to the knowledge base 4 and modifies the knowledge data stored in the knowledge base 4.
この修正された知識ベース４内の知識データは、推論部
５に参照されて記号処理され、メタン製造装置６を制御
するための最適な運転管理方法を決定する。This corrected knowledge data in the knowledge base 4 is referred to by the inference unit 5 and subjected to symbolic processing to determine the optimal operation management method for controlling the methane production device 6.
そして、この推論部５による運転管理方法の決定内容が
、制御装置１の出力としてインタフェース部８を介して
表示器９と操（ｊ出力＠１０とに与えられる。The determination of the operation management method by the inference section 5 is then given as an output of the control device 1 to the display 9 and the operator (j output@10) via the interface section 8.
このような推論動作により、制御装置１内に取り込まれ
る時系列データを基にして最適な運転管理方法の自動決
定かなされるのであるが、前記分析部３における特徴リ
スト生成の演算動作について、第４図に示すフローチャ
ートを基に、さらに詳しく説明する。Through such inference operations, the optimal operation management method is automatically determined based on the time-series data taken into the control device 1. This will be explained in more detail based on the flowchart shown in FIG.
第２図の分析部３において、第１図に示したデータ記憶
部２に記憶されている少なくとも２種のプロセス信号の
時系列データ（Ｘ （ｔ） 、 Ｙ （ｔ））を読み込
み、線図化回路１１に入力される。The analysis section 3 shown in FIG. 2 reads time series data (X (t), Y (t)) of at least two types of process signals stored in the data storage section 2 shown in FIG. The signal is input to the conversion circuit 11.
線図化回路１１においては、２種の時系列データは、そ
れぞれ前記（３）、（４）式に従って２階時間差分され
（ステップＳ１）、さらにこの２階時間差分時系列デー
タ父（ｔ）、’／（ｔ）が次式に従って規格化される（
ステップＳ２）。In the diagramming circuit 11, the two types of time series data are subjected to second-order time difference according to equations (3) and (4), respectively (step S1), and further this second-order time difference time series data father (t) , '/(t) is normalized according to the following equation (
Step S2).
父（１）−父Ｔ
叉５（ｔ）＝
・・・ （２）
σ Ｘ
’ｉ’（ｔ）−Ｖ”
！５（ｔ）＝ ・・・
（３）σｙ
ここで、父（ｔ）、■（ｔ）は２階時間差分時系列デー
タ、σ父、σｙは標準偏差、父Ｔ、ＹＴは２階時間差分
時系列データ×（ｔ）、’ｉ’（ｔ）の期間Ｔの間の平
均値である。Father (1) - Father T 5 (t) = ... (2) σ X 'i' (t) - V" !5 (t) = ...
(3) σy Here, father (t), ■ (t) are second-order time difference time series data, σ father, σy are standard deviation, father T, YT are second-order time difference time series data × (t), It is the average value of 'i'(t) during period T.
さらに、規格化された２階時間差分時系列データ叉ｓ
（ｔ） 、 Ｓ’ｓ （ｔ）は、第３図に示すように（
ｘ、ｙ）座標上にプロットすることにより時間要素を消
去した相互関係を示す線図として表わされる（ステップ
３３）。尚、この第３図の２階時間差分時系列データの
線図は、その期間Ｔとして２４時間の毎時間ごとの信号
を用いたものである。Furthermore, standardized second-order time difference time series data or s
(t), S's (t) are (
x, y) coordinates to represent the interrelationships with time elements removed (step 33). The diagram of the second-order time difference time series data in FIG. 3 uses a signal every hour for 24 hours as the period T.
このようにして得られた線区は、ついで属性値演算回路
１２に伝送される。属性値演算回路１２では、−時的な
特徴パラメータリストが演算され、その演算結果が標準
形選択回路１３に入力される（ステップＳ４）。The line segment thus obtained is then transmitted to the attribute value calculation circuit 12. The attribute value calculation circuit 12 calculates a -temporal feature parameter list, and the calculation result is input to the standard form selection circuit 13 (step S4).
標準形選択回路１３では、予め記憶されている標準類型
の特徴リストとの照合がなされ、最も近似している標準
類型が選択される（ステップ３５゜３６）。In the standard form selection circuit 13, a comparison is made with a pre-stored feature list of standard types, and the most similar standard type is selected (steps 35 and 36).
この後、得られた最適な特徴リストが作成され、推論部
５に出力される（ステップ３７．Ｓ８）。Thereafter, the obtained optimal feature list is created and output to the inference section 5 (step 37.S8).
このようにして生成された特徴リストは、属性と属性値
一対の集合としてメタン製造装置６の期間Ｔにおける特
徴を表わしており、属性リスト、すなわち（属性、属性
値）の集合として推論部５における推論演算によって知
識ベース４の知識データと対照され、メタン製造装置６
の運転管理方法の決定に利用される。The feature list generated in this way represents the features of the methane production device 6 during the period T as a set of pairs of attributes and attribute values, and is used in the inference unit 5 as an attribute list, that is, a set of (attributes, attribute values). It is compared with the knowledge data of the knowledge base 4 by inference calculation, and the methane production equipment 6
It is used to determine the operation management method.
前記知識ベース４には、第５図の特徴リストにおける上
記の属性リストの集合とメタン製造装置６の運転管理指
標との関係を予め定めた知識データが記憶させである。The knowledge base 4 stores knowledge data that predetermines the relationship between the above attribute list set in the feature list of FIG. 5 and the operation management index of the methane production device 6.
推論部５の推論によって決定されたメタン製造装置６の
運転管理指標は、制御装！１から出力され、推論部５で
の決定の内容および推論に用いられた知識ベース４内の
知識データおよび、推論の筋道等が表示部９に表示され
て運転員に知らせると共に、決定された運転管理指標の
内容がメタン製造装置６の操作出力＠１０に伝送される
。The operation management index of the methane production device 6 determined by the reasoning of the reasoning section 5 is the control device! 1, the content of the decision made by the inference unit 5, the knowledge data in the knowledge base 4 used for the inference, the logic of the inference, etc. are displayed on the display unit 9 to inform the operator, and the determined operation is displayed on the display unit 9. The contents of the management index are transmitted to the operation output @10 of the methane production device 6.
ここで、特徴リストの属性リストと知識ベース４内の知
識データとの対照により推論動作によって運転管理方法
を決定する例を示してみると、次のようになる。Here, an example in which an operation management method is determined by an inference operation based on a comparison between the attribute list of the feature list and the knowledge data in the knowledge base 4 is as follows.
ＩＦ［平均値父が６０で、平均値ｙが２０で、かつ線図
の形が十字形である。］
ＴＨＥＮ ［有機物負荷を２０％増加させるという運転
管理方法を採れ。１
このようにして、メタン製造装置６への廃水の流入量信
号とメタン製造装置６内で発生したメタンガスの流出量
信号とを含む少なくとも２種間のプロセス信号の時系列
データに対して、分析部３においてそれらの２階時間差
分時系列データを求め、これらの入出力信号の２階時間
差分データから時間要素を消去して相互関係を求め、Ｂ
単形と照合することにより特徴リストを抽出し、さらに
得られた特徴リストを推論部５において知識データと比
較することによりメタン製造装置６の実際の運転特性を
推論し、標準運転に復帰するために必要な運転管理方法
を指示することによって、エキスパートの判断に近い適
確な運転管理を自動的に行なうことができるのである。IF [The average value is 60, the average value y is 20, and the shape of the diagram is a cross. ] THEN [Adopt an operation management method that increases the organic load by 20%. 1 In this way, analysis is performed on time series data of at least two types of process signals, including the inflow amount signal of wastewater to the methane production device 6 and the outflow amount signal of methane gas generated in the methane production device 6. In part 3, the second-order time difference time series data of these input and output signals is obtained, and the time element is deleted from the second-order time difference data of these input and output signals to find the mutual relationship.
To extract a feature list by comparing it with the single form, and further compare the obtained feature list with knowledge data in the inference unit 5 to infer the actual operating characteristics of the methane production device 6 and return to standard operation. By instructing the operator on the necessary operation management method, it is possible to automatically perform accurate operation management similar to that of an expert.
尚、上記の実施例では入出力信号として、メタン製造装
置６に流入する廃水の流入量信号と、メタン製造装置６
内で発生するメタンガスの排出量信号との２種類につい
て相互関係を求めるようにしているが、３種類以上のプ
ロセス信号について、それらの２階時間差分時系列デー
タを算出し、各データ間で時間要素を消去することによ
り相互関係を求め、特徴リストを作成して運転管理方法
を決定するようにすることも無論出来るものである。In the above embodiment, the input/output signals include the inflow amount signal of wastewater flowing into the methane production device 6 and the input/output signal of the methane production device 6.
We are trying to find the correlation between two types of process signals and the methane gas emission amount signal generated in Of course, it is also possible to determine mutual relationships by deleting elements, create a feature list, and determine the operation management method.
［発明の効果］
以上のようにこの発明によれば、メタン製造装置のプロ
セス信号の２階時間差分時系列データから時間要素を消
去して複数の信号相互の関係を求め、その相互間の特性
を知識ベースと比較して推論し、必要な運転管理方法を
決定するものであるため、メタン製造装置の変動特性を
も考慮した運転管理方法が決定でき、専門家（エキスパ
ート）の経験に基づく判断に近い判断が自動的に実行で
き、極めて適確な運転管理を行なうことができる。[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, the time element is removed from the second-order time difference time series data of the process signals of the methane production equipment, and the mutual relationships between a plurality of signals are determined, and the mutual characteristics are determined. This method makes inferences based on the knowledge base and determines the necessary operation management method, so it is possible to determine the operation management method that also takes into account the fluctuation characteristics of the methane production equipment, and makes judgments based on the experience of experts. Judgments similar to those can be automatically executed, and extremely accurate operation management can be performed.
第１図はこの発明の一実釉例のブロック図、第２図は上
記実施例における分析部の詳しい構成を示すブロック図
、第３図は上記実施例により得られた特性線図、第４図
は上記実施例の分析部の動作を説明するフローチャート
、第５図は上記分析部で作成される特徴リストの一例を
示す構造図である。
１・・・制御装置 ２・・・データ記憶部３・・
・分析部 ４・・・知識記憶部５・・・推論部
６・・・メタン製造装置１１・・・線図化回
路 １２・・・属性値演算回路１３・・・標準形選択
回路
ｒ−一一一一ニー一一Fig. 1 is a block diagram of an example of a glaze according to the present invention, Fig. 2 is a block diagram showing the detailed configuration of the analysis section in the above embodiment, Fig. 3 is a characteristic diagram obtained by the above embodiment, and Fig. 4 The figure is a flowchart explaining the operation of the analysis section of the above embodiment, and FIG. 5 is a structural diagram showing an example of a feature list created by the analysis section. 1...Control device 2...Data storage unit 3...
- Analysis section 4... Knowledge storage section 5... Reasoning section 6... Methane production device 11... Diagramming circuit 12... Attribute value calculation circuit 13... Standard form selection circuit r-1 111 nee 11
Claims (2)
をしてメタンガスとして回収するメタン製造装置の制御
装置において、 メタン製造装置に流入する流体に関する信号と流出する
流体に関する信号との双方を含む複数の信号の時系列デ
ータを記憶するデータ記憶部と、前記データ記憶部に記
憶された複数の信号それぞれの２階時間差分値を演算し
、この各信号の２階時間差分値から時間要素を消去して
得られる相互関係からプロセスの特徴を抽出する分析部
と、前記複数の信号の相互関係の特徴とメタン製造装置
の運転管理方法との因果関係を定めた知識ベースと、前
記分析部の分析結果と前記知識ベースに基づいて運転管
理方法を決定する推論部とを備えて成るメタン製造装置
の制御装置。(1) In a control device for a methane production equipment that performs anaerobic treatment on organic wastewater such as urban sewage or industrial wastewater and recovers it as methane gas, both a signal related to the fluid flowing into the methane production equipment and a signal related to the fluid flowing out of the methane production equipment are transmitted. a data storage unit that stores time-series data of a plurality of signals including a second order time difference value of each of the plurality of signals stored in the data storage unit, and calculates a time difference value from the second order time difference value of each signal. an analysis unit that extracts characteristics of a process from the correlation obtained by eliminating elements; a knowledge base that determines a causal relationship between the characteristics of the correlation of the plurality of signals and the operation management method of the methane production equipment; and the analysis 1. A control device for a methane production equipment, comprising: an inference section that determines an operation management method based on analysis results of the section and the knowledge base.
機性廃水の流入量信号とメタン製造装置で発生するメタ
ンガスの排出量信号とを含むことを特徴とする請求項１
記載のメタン製造装置の制御装置。(2) The time-series data stored in the data storage unit includes an inflow amount signal of organic wastewater and an emission amount signal of methane gas generated in the methane production device.
A control device for the methane production device described above.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63151296A JPH024499A (en) | 1988-06-21 | 1988-06-21 | Controlling device for methane producing equipment |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63151296A JPH024499A (en) | 1988-06-21 | 1988-06-21 | Controlling device for methane producing equipment |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH024499A true JPH024499A (en) | 1990-01-09 |
| JPH0463758B2 JPH0463758B2 (en) | 1992-10-12 |
Family
ID=15515582
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63151296A Granted JPH024499A (en) | 1988-06-21 | 1988-06-21 | Controlling device for methane producing equipment |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH024499A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005111344A (en) * | 2003-10-06 | 2005-04-28 | Fuji Electric Holdings Co Ltd | Methane fermentation apparatus |
| JP2006026461A (en) * | 2004-07-12 | 2006-02-02 | Toray Ind Inc | Method and apparatus for controlling anaerobic water treatment plant generating methane gas |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JPS59179198A (en) * | 1983-03-30 | 1984-10-11 | Hitoshi Nakamori | Controlling apparatus for anaerobic digestion tank |
| JPS59225796A (en) * | 1983-05-23 | 1984-12-18 | ヘキスト・セラニーズ・コーポレーション | Control for anaerobic reactor |
| JPS6031898A (en) * | 1983-08-03 | 1985-02-18 | Toshiba Corp | Control apparatus of digestion tank |
| JPS61287497A (en) * | 1985-06-13 | 1986-12-17 | Toshiba Corp | Anaerobic digester |
-
1988
- 1988-06-21 JP JP63151296A patent/JPH024499A/en active Granted
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0463758B2 (en) | 1992-10-12 |
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