JPH06304546A

JPH06304546A - 上水道プラントの運用制御装置

Info

Publication number: JPH06304546A
Application number: JP5094111A
Authority: JP
Inventors: Shoji Watanabe; 昭二渡辺; Kenji Baba; 研二馬場; Mikio Yoda; 幹雄依田; Naoki Hara; 直樹原; Shigeo Shiono; 繁男塩野; Masahiko Ishida; 昌彦石田
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1993-04-21
Filing date: 1993-04-21
Publication date: 1994-11-01

Abstract

(57)【要約】【目的】浄水プラント及び高度処理プラントを水質と運
転コストを考慮して適正に管理する浄水場の運転管理制
御装置を提供する。【構成】水源の水質汚濁物質濃度を計測して臭気性物質
濃度を推定し、臭気性物質が取水源に到達する時間を予
測して浄水場の運転管理を行う。水質汚濁物質として植
物プランクトンの発生状態を監視する。【効果】取水から給水まで一貫した水質管理を行うこと
ができ、安全で、信頼性の高いおいしい水を常に安定し
て需要家に供給することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、浄水場の運転管理装置
に係り、特にオゾン処理プロセスや生物を成育させた活
性炭処理プロセスを有する浄水場の処理水を安定維持す
るのに好適な運転管理制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】水道水の異臭味障害は、水源である湖沼
やダム湖の富栄養化などにより異常増殖した植物プラン
クトンが発生するジオスミンやジメチルイソボルネオー
ル（２−ＭＩＢ）等の異臭味物質が原因とされている。
また、発癌性物質とされるトリハロメタン(ＴＨＭ)の前
駆物質などの微量有機化学物質の存在が明らかにされ、
窒素化合物やりん化合物などの栄養塩類が水道の原水に
含まれることが懸念されている。これらの物質は、浄水
プラントの凝集剤注入緩速濾過方式や急速濾過方式のみ
では除去が困難であり、新たな対応が求められている。

【０００３】これらの物質を処理し、安全でおいしい水
を供給するために、浄水場にはオゾン接触池と生物活性
炭塔を基本構成施設とする高度処理プラントが設置され
るようになってきた。

【０００４】オゾン接触池では、処理水量Ｑと残留する
オゾン濃度Ｃo ，オゾン化ガス量Ｇとそのオゾン濃度ｇ
_i，接触池から排出するガス中のオゾン濃度ｇ_oを計測
し、予め設定したオゾン注入率目標値と（１）式から得
られるオゾン注入率実測値Ｒとを比較し、処理水量の変
動に対応してオゾン発生機の原料ガス量、及び印加電圧
を調節してオゾン発生量を比例制御する。（２）式で示
される吸収効率η及び処理効果と残留オゾンの関係が判
れば、残留オゾン濃度を目標にオゾン注入制御を行うこ
とも可能である（浄水維持管理指針）。この方式と関連
するものとして、Ｒ＝Ｇ・ｇ_i／Ｑ …（１） η＝１００・(ｇ_i−ｇ_o)／ｇ_i…（２）オゾン化ガスオゾン濃度と排ガスオゾン濃度の比率から
オゾン生成量を調節する方式(特開昭58−20292 号)，オ
ゾン化ガスオゾン濃度を一定にし、排ガスオゾン濃度に
対応してオゾン化ガス量を調節する方式(特開昭56−898
95 号)がある。さらに、熟練したオペレータの判断基準
となる外部要因(事象)とその程度に対応するオゾン注入
率の補正値をファジィ設定して計算機に予め記憶させ、
この要因の程度をオペレータが入力して注入率の補正値
を求め、この補正値と基本注入率を加算した実際の注入
率をガイダンスし、ガイダンスされた注入率を参照して
オペレータが手動で実際の注入率を設定する方式(特開
昭60−161797号)がある。

【０００５】生物活性炭塔では、活性炭の表層部にそれ
より下方から撹拌水を噴射させて表層部に堆積した懸濁
物質を逆洗する方式(特開平2−233192号)がある。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】従来技術は、プラント
の各プロセスを個別に管理する方式である。しかし、水
質変化を加味し、また、各プロセスからの情報を取り入
れて運転を行うことが好ましいことは言うまでもない。

【０００７】本発明の目的は、浄水プラント及び高度処
理プラントを水質と運転コストを考慮して適正に管理
し、安全でおいしい水を安定して供給する、浄水場の運
転管理制御装置を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、広域水圏監視
手段，浄水プラント監視制御手段，高度処理プラント監
視制御手段、及び配水設備監視制御手段で構成される。

【０００９】広域水圏監視手段はプランクトン監視手段
と水質評価手段、及び流域水質予測手段からなり、植物
プランクトンの発生状態を監視し、その監視情報と自動
水質監視情報から水源地の水質汚濁を診断して浄化設備
を運転管理し、さらに、水源地水質情報と河川などの流
域水系の地理情報，排水施設や支流河川の水質情報から
取水地の水質状態をシミュレーション予測する。

【００１０】浄水プラント監視制御手段は、水質安全監
視手段，凝集剤注入制御手段からなり、取水した原水の
水質が異常であるか否かを判定するとともに、凝集剤注
入後のフロック形成状態を監視して凝集剤の適正注入量
を操作する。

【００１１】高度処理プラント監視制御手段は設備運用
管理手段，オゾン接触池制御手段，生物活性炭塔制御手
段からなり、高度処理の水量や設備運転台数制御，オゾ
ン有効消費量に基づくオゾン発生制御や注入オゾンを有
効に利用させるオゾン注入制御，排オゾン処理塔の充填
剤の状態を診断して交換操作する排オゾン処理塔制御、
及び生物や活性炭の状態を監視して逆洗操作を行う生物
活性炭塔逆洗制御を実行する。

【００１２】配水設備監視制御手段は、水需要予測手段
と広域水運用監視手段からなり、需要量予測に基づいて
取水量や配水池への水配分や残留塩素の診断と制御、及
び老朽管の診断と更新計画を実行する。

【００１３】

【作用】広域水圏監視手段において、プランクトン監視
手段は画像処理を利用して植物プランクトンの発生種類
とその量を監視し、水質評価手段はプランクトン監視手
段の監視情報とＤＯ，ｐＨ，水温，濁度，電気伝導度，
有機物や窒素，りん濃度等の水質監視情報から水源地の
水質汚濁を診断するとともに、水質汚濁状態に対応して
浄化設備を運転管理し、水源地水を浄化する。流域水質
予測手段は、水質評価手段で得られた水源地水質情報
と、浄水場の取水地に関連する水系の地理情報や気象情
報、並びに水質情報や水量情報から取水地の水質を予測
し、さらに、複数取水地における取水量配分を計画す
る。このように、広域水圏監視手段は、浄水場が取水す
る原水の水質情報や水系の保有水量を把握することがで
き、浄水場ではこれらの情報を利用して迅速な対応が行
える。

【００１４】浄水プラント監視制御手段において、水質
安全監視手段は取水した原水を魚飼育水槽に導き、この
魚の行動を画像処理で監視し、水質異常の有無を診断す
る。水質異常と判定した場合は、警報を発して水質分析
の徹底や取水停止などの対応策をガイダンスする。

【００１５】凝集剤注入制御手段は、凝集剤注入後のフ
ロック形成状態を水中カメラと画像処理で監視し、この
画像情報と水質計測情報の現在値と過去の履歴データを
ニューラルネットワークで解析し、基準値以下の濁度物
質となる凝集剤注入量を提示する。

【００１６】このように、浄水プラント監視制御手段
は、毒性物質などの生物に悪影響を与える物質の混入時
に素早く取水停止などの措置を構ずることにより、後段
に配置されている生物活性炭塔の成育生物を保護し、取
水再開時にも支障をきたすことなく生物処理を実施でき
る。

【００１７】また、浄水プラントから流出する濁度物質
を抑制することにより、高度処理プラントにおける生物
活性炭塔の目詰まりや、活性炭の劣化を軽減させ、逆洗
頻度を少なくし、また、活性炭の寿命を伸ばすことがで
きる。

【００１８】高度処理プラント監視制御手段において、
設備運用管理手段は、プラント計測情報，水系及び取水
地の水質情報を用いて高度処理と従来の凝集沈殿による
浄水処理のみの流量配分をし、配分結果に基づいて高度
処理設備を運用管理する。高度処理で除去対象となる水
質項目が基準値以下であれば、高度処理プラントを稼動
させないで、浄水プラントのみの処理とする。基準値以
上であれば、高度処理プラントと浄水プラントの流量配
分を、高度処理プラント後段の混合池での水質が基準値
を満たすことを条件に演算決定する。ここで決定された
高度処理流量に基づいて運転する系列数(複数系列のプ
ラント設備がある場合)、オゾン発生機の稼動台数や運
転条件を設定する。また、設備運用管理は後述のオゾン
有効消費量を求めて判定することもできる。

【００１９】オゾン接触池制御手段は、水質評価手段及
び水質予測手段で得られた水質情報と、オゾン物質収支
を基本として対象物質の酸化分解に利用されたオゾン有
効消費量から適正なオゾン注入量を求め、オゾン発生機
の印加電圧やガス流量，稼動台数を制御する。また、適
正オゾン注入量は、原水水質と処理水質、及びオゾン接
触池の計測値を入力因子として、過去の運転履歴データ
をニューラルネットワークで学習して求めることもでき
る。さらに、オゾン接触池に注入したオゾン化ガスの気
泡径を画像処理で監視し、オゾンの液中への溶解が最適
となるようにオゾン発生機及びオゾン接触池の圧力やガ
ス流量を調節する。

【００２０】生物活性炭塔制御手段は、活性炭層前後の
圧力損失、あるいは圧損変化に伴う塔全体の通水量の減
少率を指標として逆洗する。逆洗は処理水と空気を併用
し、２段階の操作を実施する。第１段階は洗浄能力を高
めるために処理水と空気の両者を吹き込む。これによ
り、活性炭表面だけでなく、細孔の中の吸着物質の一部
も脱離される。第２段階は処理水だけで洗浄するもの
で、脱離物質の完全除去と活性炭表面で脱離しかかって
いる物質を除去する。なお、空気を用いない場合は、処
理水の逆洗流量や吹込み圧力を変化させて上記２段階の
逆洗操作を実施する。さらに、逆洗操作の指標として活
性炭から剥離した微生物の有無あるいは剥離量、及び池
入・出口の水質変化から活性炭の破過状態や微生物の活
性状態を監視し、それらの結果を利用する。

【００２１】微生物の監視は画像処理を応用して行う
が、微生物だけでなく、破砕した活性炭や吸着池の活性
炭層で濾過されていた懸濁物質の漏出監視も可能で、逆
洗時期や活性炭の寿命判定情報とする。

【００２２】このように、高度処理プラント監視制御手
段は、原水水質に対応してプラントを運用管理するた
め、設備を無駄に稼動させることなく、運転コストの低
減を図れる。

【００２３】また、対象物質の酸化分解に必要なオゾン
量を注入するため、水質の良好なおいしい水を必要最小
限のコストで作ることができる。さらに、生物活性炭塔
から流出する懸濁物質を監視して逆洗操作するため、微
生物や濁質のない安全で信頼できる水を提供することが
できる。

【００２４】配水設備監視制御手段において、水需要予
測手段は降水量，日照時間，気温，曜日、並びに現在及
び過去数時間の配水量等の入力因子と過去の運転履歴デ
ータからニューラルネットワークを用いて需要家(消費
者)の今後の水需要量を予測し、取水量に反映させる。
広域水運用監視手段は取水量，需要量、及び池容量の制
約下での水配分を計画して適正な水管理を行い、また、
管路データベースに基づく老朽管の診断と更新計画によ
り漏水や赤水発生を抑制するとともに、需要家への残留
塩素が適正か否かを管路網と配水流量から解析診断し、
基準値を満足する最小の残留塩素濃度となるように塩素
注入量をガイダンスする。このように、配水設備監視制
御手段は浄水場で作ったおいしい水を過不足なく、ま
た、変化させることなく需要家に供給する。

【００２５】本発明によれば、取水から給水まで一貫し
た水質管理を行うことができ、安全で、信頼性の高いお
いしい水を常に安定して需要家に供給することができ
る。

【００２６】

【実施例】以下、本発明を図１に示す実施例に基づいて
説明する。

【００２７】図１において、１は湖沼やダムなどの水源
地、２は水源地１を水源とする河川、２Ａ，２Ｂは河川
２に合流する支流河川、３は河川２を水源とする取水設
備、３Ａは取水設備３の制御装置、４は第１浄水プラン
ト、５は高度処理プラント、７は第２浄水プラント、８
は配水設備群、９は水道水利用施設、１００は広域水圏
監視手段、２００は浄水プラント監視制御手段、３００
は高度処理プラント監視制御手段、４００は配水設備監
視制御手段である。

【００２８】水源地１において、１１は水中懸濁物質撮
像装置、１２は浄化設備、１３は水センサー設備であ
る。河川２において、２１及び２２は水センサー設備で
ある。第１浄水プラント４において、４１は前処理設
備、４２は急速撹拌池、４３はフロック形成池、４４は
沈殿池、４５は生物飼育設備、４６は凝集剤注入設備、
４７は水センサー設備、４８は水中撮像装置である。高
度処理プラント５において、５１は水分配装置、５２は
オゾン接触池、５３は生物活性炭塔、５４は処理水貯留
槽、５５はオゾン発生設備、５５Ａはオゾン発生設備５
５の制御装置、５６は排オゾン処理設備、５７は生物活
性炭塔５３の逆洗設備、５７Ａは逆洗設備５７の制御装
置、５８は貯留水槽、５９は水分配装置５１の制御装
置、６０はバイパスライン、６１Ａ及び６１Ｂは撮像装
置、６２Ａ，６２Ｂ及び６２Ｃは水センサー設備、６３
Ａ，６３Ｂ及び６３Ｃはガスセンサー設備、６４は圧力
調整装置である。

【００２９】第２浄水プラント７において、７１は混合
調整池、７２は砂濾過池、７３は砂濾過池７２の逆洗設
備、７４は塩素混和池、７５は塩素注入設備、７３Ａは
逆洗設備７３の制御装置、７６Ａ及び７６Ｂは水センサ
ー設備である。配水設備群８において、８１は配水池、
８２Ａ，８２Ｂ，８２Ｃ及び８２Ｄは配水管路網、８３
Ａ，８３Ｂ，８３Ｃ及び８３Ｄは水センサー設備であ
る。

【００３０】広域水圏監視手段１００において、１１０
はプランクトン監視手段、１２０は水質評価手段、１３
０は流域水質予測手段である。

【００３１】浄水プラント監視制御手段２００におい
て、２１０は水質安全監視手段、220は凝集剤注入制御
手段で、水質安全監視手段２１０の２１２は撮像装置、
２１４は画像解析装置、２１６は計算機で、凝集剤注入
制御手段２２０の２２２は画像解析装置、２２４は計算
機である。

【００３２】高度処理プラント監視制御手段３００にお
いて、３１０は設備運用管理手段、３２０はオゾン接触
池制御手段、３３０は生物活性炭塔制御手段で、オゾン
接触池制御手段３２０の３２２は画像解析装置、３２４
は計算機，生物活性炭塔制御手段３３０の３３２は画像
解析装置、３３４は計算機である。

【００３３】配水設備監視制御手段４００において、４
１０は砂濾過池制御手段、４２０は広域水運用管理手
段、４３０は水需要予測手段である。

【００３４】取水設備３により河川２から取水された原
水は、第１浄水プラント４，高度処理プラント５，第２
浄水プラント７で所定の対象物質が処理された後、配水
設備群８を通じて家庭やビル，工場などの水道水利用施
設９給水される。ここで、各プラントの処理内容を以下
に簡単に示す。

【００３５】第１浄水プラント４では前処理設備４１で
原水中の粗大懸濁物質を沈殿除去した後、急速撹拌池４
２で凝集剤注入設備４６から注入された凝集剤と原水を
撹拌させ、フロック形成池４３でより微小な懸濁物質を
凝集してフロック化し、このフロックを沈殿池４４で沈
殿させて懸濁物質を除去する。高度処理プラント５で
は、オゾン発生設備５５からのオゾン化ガスがオゾン接
触池５２に吹き込まれ、流入水中のジオスミンやジメチ
ルイソボネオールなどの臭気物質が酸化分解除去される
とともに、微生物では分解されにくい難分解性有機物の
一部が生物易分解性有機物に変化する。オゾン接触池５
２の排ガスは、活性炭やマンガン触媒が充填された排オ
ゾン処理設備５６に導かれ、ガス中の残留オゾンが吸着
あるいは分解除去される。オゾン接触池５２から流出し
た処理水は生物活性炭塔５３に導入され、活性炭と、活
性炭に付着成育した微生物によりオゾン処理では除去で
きないアンモニア性窒素や易分解性有機物が処理され
る。

【００３６】生物活性炭塔５３の処理水は処理水貯留槽
５４を介して第２浄水プラント７に送られる。第２浄水
プラント７では、砂濾過池７２で濾過処理された後、塩
素混和池７４で塩素注入設備７５から注入された塩素に
より殺菌消毒されて配水池８１に送水される。

【００３７】以下、実施例の詳細内容を説明する。図２
に、広域水圏監視手段１００におけるプランクトン監視
手段１１０と水中懸濁物質撮像装置１１の詳細を示す。

【００３８】プランクトン監視手段１１０は画像処理装
置１１５とモニターテレビ１１６で構成され、水中懸濁
物質撮像装置１１の映像信号を画像処理し地１中で発生
しているプランクトンの種類と量を計測するものであ
る。水中懸濁物質撮像装置１１は撮像部１１１，現地操
作盤１１２、及び中央操作盤１１３で構成される。撮像
部１１１は水源地１の貯水中に浸漬配置され、プランク
トンやゴミなどの懸濁物質が撮像される。撮像部１１１
としては、例えば、特開平2−182630 号公報に示された
撮像装置を用いることができる。撮像部１１１で撮像さ
れた映像信号（濃淡画像）は現地操作盤１１２と中央操
作盤１１３を介して画像処理装置１１５に入力される。
現地操作盤１１２は撮像部１１１の近傍に設置され、撮
像部１１１の電源操作や内蔵の照明，洗浄，サンプリン
グ機構を現地で操作できる。中央操作盤１１３はプラン
クトン監視手段１１０の近傍に設置され、現地操作盤１
１２からの映像信号を受信し、画像処理装置１１５に送
信する機能と、現地操作盤１１２と同様の操作を遠隔で
実行できる機能を持つ。さらに、洗浄及びサンプリング
機構の操作は画像処理装置１１５からの制御信号により
実行できる。

【００３９】図３に画像処理装置１１５の構成を示す。
撮像部１１１からの映像信号をＡ／Ｄ変換して画像処理
部１５０の画像処理プロセッサ１５１に送信される。画
像処理プロセッサ１５１は受信した画像を処理し、認識
された物体一つ一つについて面積や形状係数などの特徴
量を算出する。ここで、物体とは水源地１の貯留水中に
生息するプランクトンや、ゴミのことである。また、画
像処理では、二値化処理やノイズ除去処理，ラベリング
処理などの画像処理方法を組合せてプランクトンの各種
計測が実行される。この方法には本発明者らが出願した
特願平4−64171号に記載の処理方法が利用できる。

【００４０】画像処理プロセッサ１５１によって処理さ
れた画像は、処理される前の拡大濃淡画像と共に、画像
メモリ１５２に入力され格納される。計測された物体の
個数や各々の面積や形状係数などの特徴量は、システム
バス１５３を経由して中央演算装置１５４へ送信する。
中央演算装置１５４は入力された計測情報に基づいてプ
ランクトンとゴミを識別し、プランクトンの面積とその
個数分布，形状に基づいてプランクトンの種類を同定診
断する機能を持つ。この診断機能は、補助メモリ１５６
に予め格納された推論ルールに基づいて物体の種類を同
定し、種類ごとに発生量を計数する。推論ルールは、例
えば「面積が一定値ａ₁以下かつ穴の面積割合が一定値
ａ₂以上であるならば、その物体はプランクトンＡであ
る。」などのプロダクションルール、「面積が大きくか
つ穴数が多く、かつ周囲長が長く、端点数が多ければ、
その物体はプランクトンＢである。」などのファジィル
ール、あるいは、面積，総面積／個数比，周囲長，穴
数，端点数や長短比などの画像特徴量とその判定基準値
を設定したフレームルールを適用できる。

【００４１】中央演算装置１５４で診断された情報及び
診断に用いた計測情報、さらに診断プログラムなどは主
メモリ１５５や補助メモリ１５６、あるいはディスク１
５７に記憶される。メモリ１５５，１５６やディスク１
５７に記憶された情報は、通信インタフェース１５８を
介して水質評価手段１２０及び設備運用管理手段310に
出力する。さらに、これらの記憶された情報と画像メモ
リ１５２の画像情報はモニターテレビ１１６に表示でき
る。なお、ここでは、知識工学手法を用いたプランクト
ン診断方法を適用したが、各種画像特徴量を入力層に、
プランクトンの種類ごとに判定基準となる特徴値を教師
データとするニューラルネットワーク手法を用いること
もできる。また、上記説明では、画像処理技術を応用し
たプランクトン監視手段１１０を一例として挙げたが、
クロロフィル計や光ファイバーを利用したプランクトン
計測方法を適用してもよい。

【００４２】水質評価手段１２０は、プランクトン監視
手段１１０からの入力情報及び水センサ−設備１３の計
測情報に基づいて水源地１の水質汚濁状況を評価すると
ともに、水質汚濁の状況に対応して浄化設備１２を稼動
させ、水源地１の貯留水を浄化する。水センサー設備１
３としては、ＤＯ，ｐＨ，水温，濁度，有機物濃度，ク
ロロフィル量，全窒素とアンモニア性窒素濃度，全りん
とりん酸態濃度，臭気濃度，色度，電気伝導度，流速，
臭気度及び水位等を対象とする。

【００４３】水質評価手段１２０の一構成例を図４に示
す。１２１は中央処理装置、１２２は主メモリ、１２３
は補助メモリ、１２４はディスク、１２５は印字装置、
126は推論装置、１２７は通信インタフェース、１２８
はシステムバスである。

【００４４】表示装置１２９Ａには内の情報を表示で
き、入力装置１２９Ｂはマウス，ライトペン，キーボー
ドなどから必要情報を水質評価手段１２０に送信する。
中央処理装置１２１は主メモリ１２２に格納されている
メインプログラムを実行し、水質評価手段１２０全体を
制御する。実行タイミングは入力装置１２９Ｂからの起
動指令信号，タイマー，通信インタフェース１２７から
の情報入力による。補助メモリ１２３には通信インタフ
ェース１２７を介して受信したプランクトン監視手段１
１０からのプランクトン情報、及び水センサー設備１３
の計測情報が格納される。推論装置１２６は補助メモリ
１２３のプランクトン及び計測情報と、主メモリ１２２
あるいは補助メモリ１２３に格納されている水質診断ル
ールと浄化対策ルールを呼び出して、特定地域あるいは
水域全体の総合的な水質の汚染状態とその要因を診断
し、浄化対策手段とその運転制御方式、及び水域に関連
する水施設への警報指令や運転ガイダンスなどを推論
し、表示装置１２９Ａに画面表示する。

【００４５】水質汚染状態とその要因診断は、例えば、
「プランクトンＹの個体数が一定値Ｎを越え、水温がＴ
℃以上、ＤＯが一定値Ｍ以上である時、水質汚濁物質は
臭気物質Ｓである」などのルールを予め水質診断ルール
として入力しておく。次に、この汚染物質の濃度Ｇ₀(mg
／ｌ）を予め主メモリ１２２あるいは補助メモリ123に
保存した関係式から演算予測する。（１）式は、プラン
クトンＹはかび臭の原因となるジオスミンを生成するプ
ランクトンの関係である。

【００４６】Ｇ₀＝αＢ …（３）ただし、 α：プランクトンＹのジオスミン生成係数Ｂ：水源地のプランクトンＹの濃度（cells／ｌ）この他に例えば、同じくかび臭の原因である臭気物質ジ
メチルイソボルネオール（２−ＭＩＢ）と、フォルミデ
ィウムやオシラトリアなどの藍藻類との関係式、あるい
は、水センサー計測情報とプランクトン画像情報に基づ
くフミン質などのトリハロメタン前駆物質濃度や有機物
濃度、あるいは窒素やりんなどの富栄養塩物質濃度の関
係を入力しておく。推論装置１２６は水センサー設備１
３の計測値とプランクトンの種類から用いる関係式を診
断し、選択する機能を有する。これらの診断内容及び結
果は主メモリ１２２あるいは補助メモリ１２３に保存さ
れるとともに、表示装置１２９Ａにガイダンス表示され
る。また、診断内容は臭気物質に限るものではなく、例
えば濾過閉塞などの浄水障害に至る前に対策を講じるよ
うガイダンスすることも可能である。すなわち、ハリケ
イソウやササノハケイソウは、浄水場の濾過閉塞の原因
となる代表的なプランクトンであるが、これらのプラン
クトンの濃度が一定値を上回った場合には、ガイダンス
表示する。さらに、推論装置１２６は、水質汚染物質の
種類や濃度、及びプランクトンの種類や濃度に対応して
浄化対策手段並びに浄化装置１２の稼動台数や時期など
の運転方式を判断し、その結果を表示装置１２９Ａにガ
イダンス表示したり、直接浄化装置１２の運転を支援す
ることができる。

【００４７】浄化装置１２は１つの水源地１に複数個設
備されているのが一般的で、また、様々な方式の浄化法
が適用されている。例えば、懸濁物質を含む汚濁液を直
接採取し、濾過により懸濁物質のみを分離除去したのち
濾液を浄化液として水域に返送する浄化方式がある。汚
濁液は、船あるいは懸濁物質が滞留する領域に固定した
導水管からポンプで採取しても良い。さらに、浄化方式
としては、水域内に設置した装置を直接稼動させる方法
も適用できる。この方法には、水面近くの液を撹拌して
水流を起こすとともに酸素を供給する撹拌方式や、水域
の底部近傍に中空筒を設けて連続的あるいは間欠的に空
気を流通させて水流を強制的に発生させる方式がある。
これらの浄化方式は異常出現した植物プランクトンの直
接浄化、さらに、汚染要因が水温，水流停滞や日射量が
影響している場合に有効である。また、汚染要因が有機
物，窒素やりん等の富栄養塩の場合、活性汚泥法などの
微生物を利用して富栄養塩を選択的に分解除去する方
式，凝集剤などの薬剤を添加して沈殿除去する方式，活
性炭や膜で物理的に除去する方式、さらに、オゾン注入
や紫外線照射による分解除去方式が適用できる。

【００４８】水質評価手段１２０の水源地１水質診断情
報と浄化対策情報は通信インタフェース１２７を介し
て、流域水質予測手段１３０と高度処理プラント監視制
御手段３００の設備運用管理手段３１０に出力される。
流域水質予測手段１３０は水質評価手段１２０の情報と
河川２の水センサー設備２１及び２２の計測情報に基づ
いて水源地１及び河川２の水質を予測し、さらに、取水
設備３で取水する浄水プラント全体の原水水質を予測す
る。流域水質予測手段１３０の一実施例を図５に示す。

【００４９】流域水質予測手段１３０は、水質評価手段
１２０からの水源地１内の水質情報や水質診断及び浄化
情報，水センサー設備２１及び２２からの河川２に関す
る水質計測情報、さらに、気象観測装置１８０からの気
象計測情報，水面観測装置１８５からの水面計測情報、
並びに降雨観測装置１９０からの降雨計測情報を連続的
に受信し、これらの情報に基づいて水域全体１，２の水
質及び水量を診断する。ここで、水質計測情報は水温，
濁度，ｐＨ，ＤＯ(溶存酸素濃度)，電気伝導度，有機物
濃度，富栄養塩(窒素，りん化合物)濃度，クロロフィル
量，水位，流速，臭気度などで、気象計測情報は気温，
風向，風力，日射量などで、水面計測情報は水の色度，
浮遊物質集積度などで、降雨計測情報は雨量，ｐＨ，Ｎ
Ｏｘ濃度，ＳＯｘ濃度などである。また、水センサー設
備は図１で２ヵ所に設置しているが、この数に限定され
るものでない。さらに、気象観測装置１８０，水面観測
装置１８５、及び降雨観測装置１９０は監視対象の地理
的条件などを考慮して監視に最適な位置に設置して直接
管理することもできるが、異なる管理部署の情報を利用
することもできる。なお、これらの情報は、水域を複数
の監視ブロックに分割し、各ブロック毎に設置した装置
から収集することが望ましい。この場合、流域水質予測
手段１３０は機能を分割させる分散システム方式でもよ
いが、各種情報を無線あるいは電話回線や光ファイバー
を利用した有線ネットワークを構築して送信させる１局
管理方式が運用上望ましい。流域水質予測手段１３０で
利用する情報は、通信インタフェース１３７を介してデ
ータベース１３５に格納される。

【００５０】中央処理装置１３１は主記憶装置１３２に
格納されているメインプログラムを実行し、流域水質予
測手段１３０全体を制御する。実行タイミングは定期
的、あるいは入力装置１３９Ｂからの起動指令信号，水
質評価手段１２０からの診断結果に対応して行われる。
外部記憶装置１４０にはシミュレーション装置１３３で
用いる水源地１や河川２の地形及び地理データが格納さ
れ、また、シミュレーション結果や推論装置１３４の推
論結果が格納される。中央処理装置１３１には表示装置
１３９Ａと入力装置１３９Ｂが接続され、流域水質予測
手段１３０内の情報表示とマウス，ライトペン，キーボ
ードなどから必要情報が入力でき、各構成装置はシステ
ムバス１４１を介して情報が伝送される。

【００５１】シミュレーション装置１３３はデータベー
ス１３５に格納されている水質やプランクトン情報，気
象，水面，降雨情報、並びに外部記憶装置１４０に格納
されている地形及び地理データに基づいて水源地１と河
川２の水質と流量に関して現状状態と将来の予測を行
う。まず、流量シミュレーションは水源地１からの放流
水量と河川２に合流する支流河川２Ｂ、及び河川２ある
いは支流河川２Ｂを排水先とする施設（図示せず）の水
量から、放流あるいは排水される水が取水装置３に到達
する時間を予測する。水源地１の放流水量は、貯水量と
降雨量、及び貯水量と季節を考慮して決定される場合が
多く、放流水量の実測値だけでなく、貯水量を把握して
おくことが必要である。貯水量は水源地１の水位，地
形、及び集水対象となる地域の降雨量から演算される。
この貯水量に基づいて将来の放流水量を予測することが
できる。取水装置３までの到達時間は、放流水量と支流
河川２Ｂの水量、及び河川２に集水される降雨量や水
位、並びに地形情報から演算予測する。

【００５２】一方、水質シミュレーションは水源地１の
水質汚染状態、及び河川２の水質状態と、取水装置３の
取水水質を予測する。水源地１の水質状態は水質評価手
段１２０の水源地１内の水温，濁度，ｐＨ，ＤＯ(溶存
酸素濃度)，電気伝導度，有機物濃度，富栄養塩(窒素，
りん化合物)濃度，クロロフィル量，水位，流速，臭気
度など水質計測情報及びプランクトン画像計測情報，外
部観測装置１８０，１８５，１９０からの気象計測情
報，水面計測情報，降雨計測情報，外部記憶装置１４０
に格納されている水源地１の地形及び地理情報を用いて
予測される。この予測には、さらに、浄化設備１２の運
転による水質変化を考慮することができる。

【００５３】水源地１水質シミュレーションでは、水源
地１の平面及び水深方向の各種水質のレベル分布と、河
川２に放流される水の水質が求められる。河川２の水質
状態は水源地１の水質シミュレーション結果と、水セン
サー設備２１及び２２からの河川２に関する水質計測情
報、河川２に集水される降雨量情報及び外部記憶装置１
４０に格納されている河川２の地形及び地理情報から予
測される。ここで、河川２の地形及び地理情報とは位
置，長さ，幅，傾斜、及び河床を対象とする。この河川
水質シミュレーションでは、流れに伴う各種水質の混合
拡散、及び水温や季節を考慮した浄化モデルが加味され
ており、河川２の流下方向における水質分布と取水装置
３への流達時間と水質の関係が求められる。推論装置１
３４では、シミュレーション結果と知識ベース１３６に
格納されている取水源に関するルールと浄水プラントの
運転に関するルールを呼び出して、取水水質の汚染状態
とその要因、及び取水先の浄化対策状況、さらに、浄水
プラントの運転対策を診断する。この推論は、定期的に
実行することを基本とするが、シミュレーションにより
水源地１あるいは取水装置３における水質汚染レベルが
所定値を超えた場合に実行してもよい。推論装置１３４
は、まず、水質汚染レベルとその項目から浄水プラント
での対応が必要か否かを判定する。例えば、「プランク
トンＹの増殖速度が大きく、臭気物質濃度Ｃが上昇し、
臭気物質Ｃｓを発生するプランクトンＹ′が増殖す
る」，「水温Ｔが高く、かつ、富栄養塩濃度Ｅが高く、
取水原水が異臭味を持つ」，「水源地の有機物濃度が高
く、かつ、河川上流部の有機物濃度が高い」などのルー
ルの発効により、高度処理プラントの運転要否が判断さ
れる。また、逆に、高度処理プラントの運転停止の可否
を診断することもできる。さらに、この診断では、シミ
ュレーション結果に基づく水源地１の水質汚染が取水装
置３の設置水域に及ぼす度合いとその時期を提示する。

【００５４】浄水プラント監視制御手段２００におい
て、水質安全監視手段２１０は浄水プラントに流入する
原水の水質が正常か異常かを検知するもので、例えば、
魚類の行動を画像処理を用いて監視する方式が適用でき
る。取水設備３で取水した原水の一部が送水された生物
飼育設備４５には、１匹あるいは複数匹の魚を飼育す
る。生物飼育設備４５は、飼育されている魚体を外から
観察できる材質で形成し、一方から半透明材質を介して
照明をあてて生物飼育設備４５内の魚体を照らす（図示
せず）。

【００５５】撮像装置２１２は照らされた魚体を撮像す
るもので工業用テレビカメラなどが用いられる。撮像装
置２１２の映像信号は画像解析装置２１４に送信され
る。画像解析装置２１４は、図３と同様の構成を有し、
撮像装置２１２からの映像信号をＡ／Ｄ変換して画像処
理が実行される。実行手順の一実施例を図６に示す。

【００５６】まず、画像取り込み工程２１４ａで予め設
定された時間間隔ｈ毎に映像を取り込み、画像メモリに
格納する。魚体認識第１工程２１４ｂは画像取り込み工
程２１４ａに取り込んだ画像を所定の輝度レベルを閾値
として２値化処理し、魚体を認識する。魚体認識第２工
程２１４ｃは、画像取り込み工程２１４ａの最新画像と
時間ｈ前の取り込み画像を差分し、２つの画像間に存在
する魚体を合成して認識する。重心演算工程２１４ｄで
は、魚体認識第１及び第２工程２１４ｂ，ｃの処理画像
から各認識魚体の座標位置、すなわち魚体重心を求め
る。速度演算工程２１４ｅは、重心演算工程２１４ｄで
得た魚体認識第２工程２１４ｃ中の認識魚体間の座標位
置から時間ｈで変化した魚体の距離を演算する。魚体分
散度演算工程２１４ｆは重心演算工程２１４ｄで得た魚
体認識第１工程２１４ｂの各魚体重心間の中心位置を求
め、この中心位置と各魚体間の距離を演算する。これら
の魚体重心，魚体変化距離，中心位置、及び中心間距離
の演算結果は画像解析装置２１４のメモリに記憶され
る。上記画像処理及び演算を予め設定した計測時間Ｔあ
るいは回数Ｎを繰り返し、次に統計処理を実行する。位
置分布演算工程214gは設定時間Ｔあるいは回数Ｎに得た
全魚体重心の縦方向、すなわち生物飼育設備４５の水深
位置とその頻度から魚体の位置分布を求める。速度分布
演算工程214hは、魚体変化距離とその頻度から魚体の速
度分布を求める。さらに、分散度演算工程２１４ｉは、
中心位置並びに中心間距離とその頻度の関係を統計処理
して、複数魚体飼育時の魚体同士の中心位置分布と分散
度分布を求める。これらの位置分布，速度分布，中心位
置分布及び分散度分布は計測時間Ｔあるいは回数Ｎ毎に
画像解析装置２１４のメモリに記憶されるとともに、計
算機２１６に出力される。

【００５７】計算機２１６は入力された位置分布，速度
分布，中心位置分布及び分散度分布に基づいて魚体の行
動を解析し、原水の水質が正常か異常かを評価する。解
析評価法の一例を図７に示す。画像解析装置２１４から
出力された位置分布，速度分布，中心位置分布及び分散
度分布結果は、演算工程２１６ａで各々の平均値、及び
各分布毎の全面積に対する特定範囲の面積割合を演算す
る。特定範囲は、例えば位置分布の場合、水深の上部１
０％と任意に設定することができる。演算工程２１６ａ
で求められた平均値、及び特定範囲の面積割合は比較工
程２１６ｂに入力され、基準値設定工程２１６ｃからの
基準値と比較演算される。基準値は、魚体が異常行動を
とるときの観察者の経験あるいは過去の飼育監視結果に
基づいて設定される。比較工程２１６ｂで基準値を越え
た場合は、パターン評価工程216dで正常時の各種分布と
現在分布が比較され、行動の異常内容を診断する。診断
の一例を図８に示す。

【００５８】この診断結果から、鼻上げ，狂奔，錯乱に
よる異常かを把握できる。水質評価工程２１６ｅはパタ
ーン評価工程２１６ｄの行動異常内容、比較工程２１６
ｂにおける基準値との偏差、並びに行動異常と偏差方向
の継続性を評価し、水質の異常度合いを診断する。運転
判定工程２１６ｆは水質評価工程２１６ｅの診断結果に
基づいて浄水プラントの運転方式を判定する。例えば、
鼻上げをしているが、継続性がない場合はオペレータに
表示警報，継続している場合は音声警報，水質異常の程
度が大きい狂奔や錯乱状態では警報と同時に取水設備制
御装置３Ａや設備運用管理手段３１０に信号を出力し、
取水や高度処理プラント５への流入を停止する。この操
作により、浄水プラントへの異常水導入が阻止され、さ
らに高度処理プラント５の生物活性炭塔５３に生育した
微生物の活性低下あるいは死滅することを防止できる。

【００５９】凝集剤注入制御手段２２０は画像解析装置
２２２と計算機２２４で構成され、フロック形成池４３
に設置された水中撮像装置４８で撮像されたフロックの
映像が画像解析装置２２２に入力される。画像解析装置
２２２は、図３と同様の構成を有し、撮像装置２１２か
らの映像信号をＡ／Ｄ変換して画像処理が実行される。

【００６０】画像解析装置２２２の機能の概略を説明す
る。Ａ／Ｄ変換された濃淡画像を２値化処理して２値画
像にし、この２値画像からフロックの個数、及び各々の
フロックの面積，体積，代表粒径，形状などを計算す
る。次に、複数画像から得た粒径分布，個数，粒径分布
を統計処理して得られた代表的な粒径，粒径分布から得
られる標準偏差，フロックの形状特性，フロック形成
量，フロック及び背景の輝度，フロック密度などを計算
する。これらのフロック特徴量を、予め設定された計測
時間Ｔ１あるいは処理画面数Ｎ１から統計的代表値を時
間Ｔ１あるいは画面数Ｎ１が処理された毎に演算し、そ
の結果を計算機２２４に出力する。

【００６１】計算機２２４には、画像解析装置２２２か
らのフロック特徴量に加えて、水センサー設備４７から
各種計測情報が入力される。計測項目としては水温，濁
度，アルカリ度，ｐＨ，電気伝導度，水量、及び水位な
どである。これらの計測情報は所定の時間間隔（１分な
いし１時間）で入力される。計算機２２４はこれらの計
測情報に基づいて、凝集剤注入設備４６からの凝集剤注
入量の適正値を演算制御する。その演算制御方式の一実
施例を図９に示す。画像解析装置２２２からのフロック
特徴量と水センサー設備４７からの計測情報は注入量演
算工程２２４ａとデータベース２２４ｂに入力される。
データベース２２４ｂにはフロック特徴量及び計測情報
の過去の値も格納されている。教師データベース２２４
ｃには過去に成功した運転事例におけるフロック特徴
量，計測情報、及び凝集剤注入量の複数例が格納されて
いる。注入量演算工程２２４ａでは、フロック特徴量と
計測情報の現在値及び現在の運転に影響している過去の
これらの情報、並びに教師データベース２２４ｃの格納
データから操作すべき凝集剤注入量を演算する。演算に
は、発明者らがこれまで提案（例えば特開平3−15902
号）している図１０の如きニューラルネットワーク手法
を用いることができる。図１０は３層構造のネットワー
ク例で、入力層２２４Ａに計測情報及びフロック画像特
徴量の現在値と過去値、並びにこれらの時間偏差値を項
目数（ニューロンＡ₁〜Ａ_n）だけ与え、中間層２２４Ｂ
（ニューロンＢ_n＜Ａ_n）を介して出力層２２４Ｃに、各
々の重み係数Ｗ_i，Ｗ_jを基に凝集剤注入量の想起(シミ
ュレーション)結果が出力される。重み係数Ｗ_i，Ｗ
_jは、教師層２２４Ｄには運転成功時の情報を入力し、
入力層224Aの各種入力項目の過去情報を用いて演算した
出力層２２４Ｃの結果を比較層224Eで比較し、誤差が規
定値以下となるように逐次修正学習し、未学習の新たな
条件を入力して凝集剤注入量を想起する。誤差評価工程
２２４ｄは注入量演算工程２２４ａからの凝集剤注入量
出力結果と、この出力結果と同時点の凝集剤注入量操作
結果をデータベース２２４ｂから入力比較し、誤差が大
きいときはデータベース２２４ｂ中の条件を新たな運転
成功事例として教師データベース２２４ｃに追加あるい
は更新する。これらの学習を実行して誤差評価工程２２
４ｄで誤差が規定値以下となる凝集剤注入量を凝集剤注
入設備４６，設備運用管理手段３１０，沈降評価工程２
２４ｅに出力する。沈降評価工程２２４ｅでは計測情
報，フロック画像特徴量及び凝集剤注入量からフロック
形成量を判断し、沈殿池４４でのフロック沈降特性と第
１浄水プラント４の処理水に含まれる濁度物質量を予測
し、生物活性炭制御手段３３０に出力する。

【００６２】高度処理プラント監視制御手段３００は、
高度処理プラント５の流入水及び処理水の水質を監視，
診断して各種処理設備の運転条件を管理するもので、設
備運用管理手段３１０，オゾン接触池制御手段３２０，
生物活性炭塔制御手段３３０で構成される。設備運用管
理手段３１０は高度処理プラント５を構成する設備全体
の運用を管理する機能を有し、その一実施例を図１１を
用いて説明する。設備運用管理手段３１０にはプランク
トン監視手段１１０からのプランクトンの種類やその発
生量，水質評価手段１２０からの水センサー設備１３の
計測情報，水質診断情報、及び浄化対策情報，流域水質
予測手段１３０からの流達時間と、流達時間による遅れ
を考慮した取水水質予測値，浄水プラント監視制御手段
２００の計算機２１６，２２４からの水質判定情報と凝
集剤注入量，水センサー設備４７からの原水流量が入力
される。水質判定工程３５１は取水水質予測値と予め設
定された基準値とを比較し、予測値が大きい場合に高度
処理が必要であると判定し、その信号並びに予測値と基
準値の偏差を高度処理流量判定工程３５２に出力する。
ここで、水質予測値は臭気濃度（ジオスミン，２−ＭＩ
Ｂ），フミン質などのトリハロメタン前駆物質濃度，有
機物濃度，アンモニア性窒素濃度，色度、及び鉄やマン
ガン等の金属イオン等、高度処理プラント５で除去可能
な項目を対象とする。また、基準値は対象項目ごとに設
定される。高度処理流量判定工程352では、基準値を越
えた項目のうち、予測値と基準値の比が最も高い項目を
対象として、次式により全原水流量Ｑ(ｍ³／ｄ）に対す
る高度処理流量比率η(−)が判定される。

【００６３】 η＝(Ｃ₁−Ｃ）／（Ｃ₁−Ｃ₂） …（４）ここで、Ｃは対象項目の基準値(mg／ｌ)，Ｃ₁は水質予
測値(mg／ｌ），Ｃ₂は高度処理水の水質濃度(mg／ｌ）
である。水質濃度Ｃ₂は、高度処理プラント５での反応
(滞留)時間，オゾン接触池５２のオゾン注入量や吸収効
率，生物活性炭塔５３の吸着効率や微生物濃度及びその
活性などを加味したシミュレーションで得ることができ
る。

【００６４】また、高度処理プラント５で完全に除去で
きる物質が判定項目の場合、０に設定することもでき
る。実際の高度処理流量Ｑ′(ｍ³／ｄ）はηＱで求め、
流量配分工程３５３に出力される。流量配分工程３５３
はＱ′に対応した信号出力を制御装置５９に送り、制御
装置５９は水分配装置５１を操作し、高度処理プラント
５への流量をＱ′に維持する。水分配装置５１には、例
えば電動のゲート弁を用いる。なお、(１−η)Ｑは高度
処理プラント５を通らず、第１浄水プラント４での処理
を受け、バイパスライン６０を介して第２浄水プラント
７の混合調整池７１に送水される。高度処理運転判定工
程３５４は高度処理流量判定工程３５２から出力された
流量Ｑ′と処理すべき水質濃度(Ｃ₁−Ｃ）に基づき、オ
ゾン接触池５２及び生物活性炭塔５３の運転稼動台数，
オゾン発生設備５５の稼動台数及び運転条件を判定す
る。これは、１つの浄水場において、オゾン接触池５
２，生物活性炭塔５３、及びオゾン発生設備５５はそれ
ぞれ複数台設置されている場合で、全て１台の場合はオ
ゾン発生設備５５のガス流量やオゾン発生濃度などの運
転条件のみを判定する。オゾン接触池５２及び生物活性
炭塔５３の稼動台数は、流量Ｑ′に対して各々の反応
(滞留)時間が予め設定された所定値を満足することを基
本とする。オゾン発生設備５５の稼動台数はオゾン接触
池５２の稼動台数に対応させ、その運転条件は必要処理
水質濃度(Ｃ₁−Ｃ）から判定する。例えば（Ｃ₁−Ｃ)が
大きければ、オゾン注入量(ｇ／ｈ)が高まるように、ガ
ス流量あるいはオゾン発生濃度の運転条件を選定する。

【００６５】コスト診断工程３５５は高度処理運転判定
工程３５４で判定されたオゾン発生設備５５の稼動台数
とその運転条件、及びオゾン接触池５２の稼動にともな
う排オゾン処理設備５６の運転に要するコストと、凝集
剤注入制御手段２２０の計算機２２４から出力された凝
集剤注入量に要するコストを演算する。運転実行判定工
程３５６はコスト診断工程３５５で演算された運転コス
トの良否を診断し、良好な場合は高度処理運転判定工程
３５４にオゾン接触池５２，生物活性炭塔５３、及びオ
ゾン発生設備５５の稼動台数と運転条件をオゾン接触池
制御手段３２０と生物活性炭塔制御手段３３０の計算機
３２４，計算機３３４に出力する。コストが高過ぎる場
合は、後述するオゾン接触池５２でのオゾン有効消費量
に基づいて原水水質濃度Ｃ₁を補正する。処理流量補正
工程３５７は補正水質濃度に対応した流量Ｑ″を求め、
流量配分工程３５３の出力信号を補正する。また、高度
処理運転判定工程３５４の判定要素である流量を補正す
る。なお、本実施例では、コスト診断を実行して高度処
理運転判定工程３５４及び流量配分工程３５３の出力信
号を補正したが、水質の改善が前提となる浄水場ではコ
スト診断工程３５５以降を省くことができる。さらに、
高度処理プラント監視制御手段３００に入力された各種
計測，診断，予測情報は記憶装置３５８に格納し、適宜
表示装置（図示せず)に表示し、取水池上流の水質状況
を参照できる。

【００６６】オゾン接触池制御手段３２０は画像解析装
置３２２と計算機３２４で構成され、オゾン発生設備５
５と排オゾン処理設備５６の運転状況を診断し、制御す
る。画像解析装置３２２は図３と同様の構成にあり、処
理手順の一実施例を図１２に示す。オゾン接触池５２の
内部あるいはオゾン接触池５２の一部を改造して設置さ
れた撮像装置６１Ａで撮像したオゾン化ガス気泡の映像
信号をＡ／Ｄ変換工程３２２ａでディジタル化し、得ら
れた濃淡画像を濃淡強調工程３２２ｂで輝度(明るさ)の
変化が大きい領域の輝度差をさらに明確にする処理を行
う。この処理工程により、画像内に存在するガス気泡の
輪郭部が強調され、ガス気泡が鮮明化される。気泡認識
工程３２２ｃで強調した濃淡画像を２値化処理して２値
画像を得る。この第１の２値画像は、気泡の輪郭部が良
好に抽出され、気泡が穴の開いた物体として認識され
る。次に、第１の２値画像において輪郭部内の穴を埋
め、輪郭内全体が物体、すなわち気泡とする処理をし、
第２の２値画像を得る。さらに、第１と第２の２値画像
を差分し、穴埋め処理が実行された物体のみを認識す
る。この差分画像で抽出された物体と同じ領域にある第
２の２値画像内の物体を気泡とし、差分画像で消去され
た第２の２値画像内の物体と識別して認識する。特徴量
演算工程３２２ｄでは、気泡認識工程３２２ｃで識別さ
れた物体の個数、及び各々の物体の面積，体積，代表粒
径，形状などを計算する。特徴量統計演算工程３２２ｅ
は、特徴量演算工程３２２ｄから出力された単画面ごと
の上記特徴量を複数画面収集して統計処理を行い、気泡
の粒径分布，総個数，平均粒径，粒径の標準偏差などを
計算する。なお、気泡認識工程３２２ｃで、気泡と識別
された物体に関しても同様の演算を実行するが、粒径が
所定値以下の物体は演算対象から除外すると良い。これ
は、気泡であっても、粒径が小さすぎると第１の２値画
像で内部に穴のある物体と認識されず、気泡以外の物体
と区別できないためである。これらの物体特徴量を、予
め設定された計測時間Ｔ２あるいは処理画面数Ｎ２から
統計的代表値を時間Ｔ２あるいは画面数Ｎ２が処理され
た毎に演算し、その結果を計算機３２４に出力する。

【００６７】計算機３２４は、オゾン発生設備５５及び
排オゾン処理設備５６の運転条件を設定するもので、オ
ゾン発生設備制御工程３２４ａと排オゾン処理設備運転
支援工程３２４ｂで構成する。具体的な一実施例を図１
３を用いて説明する。オゾン発生設備制御工程３２４ａ
において、３６０は台数判定工程、３６１は設備運転計
画工程、３６２は運転設備設定工程、３６３はデータ記
憶工程、３６４は方式設定工程、３６５はデータ選択工
程、３６６はオゾン注入量演算工程、３６７は発生設備
条件設定工程である。排オゾン処理設備運転支援工程３
２４ｂにおいて、３７０は吸収効率判定工程、３７１は
圧力判定工程、３７２は吸着効率判定工程、３７３は破
過状態判定工程である。

【００６８】オゾン発生設備制御工程３２４ａでは、ま
ず、台数判定工程３６０に設備運用管理手段３１０から
送信されたオゾン接触池５２、及びオゾン発生設備５５
の稼動台数と、オゾン発生設備５５の運転条件が入力さ
れる。台数判定工程３６０では、入力された台数と条件
が操作可能か否かを判定し、可能な場合は入力情報を直
接設備運転計画工程３６１に出力し、不可能な場合は運
転可能な最大値に変換して出力する。設備運転計画工程
３６１は複数ある設備のうち、入力条件に対してどの設
備を稼動あるいは停止するかを計画する。この計画に
は、設備ごとの過去の運転履歴や現状の管理状態（例え
ば、故障中あるいは修理点検中），オゾン化ガス流量や
そのオゾン濃度が入力条件に該当する仕様にあるか、等
を診断要因に用いる。運転設備設定工程３６２は設備運
転計画工程３６１で選択されたオゾン接触池５２、及び
オゾン発生設備５５の名称と運転条件をガイダンス表示
し、運転管理者に提示する。運転設備設定工程３６２に
は入力ポートが用意されており、運転管理者がガイダン
ス内容を承認あるいは変更することができる。承認ある
いは変更された内容は発生設備条件設定工程３６７に出
力される。

【００６９】データ記憶工程３６３には、水センサー設
備６２及び６２Ａから水温，濁度，ｐＨ，ＤＯ(溶存酸
素濃度)，ＯＲＰ(酸化還元電位)，電気伝導度，有機物
濃度，富栄養塩(窒素，りん化合物)濃度，流量，臭気
度，色度などのオゾン接触池５２前後の水質計測情報，
水センサー設備６１ＡからのｐＨ，ＤＯ，ＯＲＰ、及び
電気伝導度，ガスセンサー設備６３Ａからのオゾン化ガ
ス流量及びオゾン濃度，流域水質予測手段１３０からの
処理対象物質予測値，画像解析装置３２２からの物体特
徴量が入力され、格納される。方式選択工程３６４はオ
ゾン注入量の調節方式を選択し、指示するもので、運転
管理者が入力ポート(図示せず)から設定できる。データ
選択工程３６５は、方式選択工程３６４で設定されたオ
ゾン注入量調節方式に対応してデータ記憶工程３６３か
ら必要なデータ項目とその情報の送信を指令する。オゾ
ン注入量演算工程３６６は方式選択工程３６４の設定方
式に基づいて選択されたオゾン注入量演算方式と、デー
タ選択工程３６５からの入力データによりオゾン注入量
が演算される。次に、オゾン注入量演算方式について説
明する。図１４は、ニューラルネットワーク方式を用い
た一実施例である。入力層３６ａに水質及びオゾン関係
の計測情報並びに気泡画像特徴量とこれらの時間偏差値
を与え、中間層３６ｂを介して出力層３６ｃに、各々の
重み係数Ｗ_i，Ｗ_jを基にオゾン注入量の想起(シミュレ
ーション)結果が出力される。教師層３６ｅは運転成功
時の情報を入力し、入力層の各種入力項目の過去情報を
用いて演算した出力層の結果を比較層３６ｄで比較し、
誤差が規定値以下となるように逐次修正学習し、未学習
の新たな条件を入力してオゾン注入量を想起し、発生設
備条件設定工程３６７に出力される。

【００７０】図１５はオゾン接触池５２に注入されたオ
ゾンの消費量を判定して、操作量を演算する方式であ
る。消費量判定工程３７ａは、まず、オゾン有効消費量
Ｕを物質収支に基づく次式から演算する。

【００７１】Ｕ＝(注入量)−(排ガス残留量)−(処理水残留量)−(溶存酸素分解量)…（５）ここで、溶存酸素分解量はオゾンが自己分解して酸素に
変換されるオゾン量で、水温と滞留時間に対応した分解
係数を設定することにより求めることができる。このオ
ゾン有効消費量Ｕは除去対象物質の分解除去に消費され
たと判断することができる。従って、組成の明らかな物
質、例えばジオスミンや２−ＭＩＢは、単位物質量当た
りを分解するためのオゾン必要量ａ(mgオゾン／mg物質)
を規定することができる。このオゾン必要量ａとオゾン
有効消費量Ｕ(オゾンｇ／ｈ)からオゾン消費物質濃度Ｃ
ｓ(mg／ｌ)を次式で求めることができる。

【００７２】Ｃｓ＝Ｕ／ａ・Ｑ …（６）ここで、Ｑは処理水量(ｍ³／ｈ）である。水質判定工程
３７ｂは流域水質予測手段１３０からの処理対象物質予
測値とオゾン消費物質濃度Ｃｓから処理水に残留するオ
ゾン消費物質濃度を判定する。注入量補正工程３７ｃは
処理対象物質予測値と残留オゾン消費物質濃度の割合に
対応して、オゾン注入量を補正し、発生設備条件設定工
程３６７に出力される。発生設備条件設定工程３６７は
オゾン注入量演算工程３６６からのオゾン注入量と、設
備運転計画工程３６１からの出力信号によりオゾン接触
池５２、及びオゾン発生設備５５の台数変更とオゾン発
生設備５５の運転条件を設定する。オゾン発生設備５５
の運転条件は、入力されたオゾン注入量となるようにオ
ゾン発生設備５５から送られるオゾン化ガス流量、ある
いはオゾン化ガス中のオゾン濃度をオゾン発生設備５５
への供給風量，電圧，放電周波数などを設定する。これ
らの設定量はオゾン発生設備制御装置５５Ａに送信され
る。このように、処理対象物質を考慮してオゾン接触池
５２、及びオゾン発生設備５５を稼動させることにより
良好な水質の処理水を安定して供給でき、また、必要オ
ゾン量を注入するためにオゾン発生設備の運転コストを
低減することができる。

【００７３】注入オゾンの効率化を図るには、オゾン接
触池５２の気泡径を小さくし、接触表面積を大きくする
方式も有効である。しかし、極度に小径の気泡を形成さ
せるのは、圧力損失を大きくし、オゾン発生設備５５の
動力費を増大させることになる。したがって、溶け込み
効率とコスト面から適正な粒径が存在する。ここに、画
像解析装置３２２で得た気泡の平均粒径ｄと予め設定し
た粒径目標値Ｄを比較し、平均粒径が目標値となるよう
に、オゾン発生設備５５からのオゾン化ガス流量あるい
は吹き込み圧力を操作することもできる。さらに、オゾ
ン注入量演算方式として、流入原水流量に対して比例さ
せる、オゾン接触池５２から排出される排オゾン化ガス
中のオゾン濃度を一定値に維持する、さらには、オゾン
接触池５２から流出する処理水中に残留するオゾン濃度
を一定値に維持することもできる。また、これら流量比
例，オゾン濃度一定値制御方式を基本とし、処理対象物
質濃度及びオゾン消費量に基づいて補正する併用方式を
適用することもできる。排オゾン処理設備運転支援工程
３２４ｂでは、まず、吸収効率判定工程３７０で入力さ
れたオゾン発生設備５５からのオゾン化ガス中のオゾン
濃度と、オゾン接触池５２の排オゾンガス中のオゾン濃
度を比較し、偏差が所定値より大きい場合には注入オゾ
ンの吸収効率が悪化している情報を圧力判定工程３７１
に出力する。圧力判定工程３７１では、オゾン接触池５
２内の現状圧力とオゾン発生設備５５の許容圧力を比較
し、許容圧力に余裕があると判定された場合に圧力調整
装置６４に信号を出力し、オゾン接触池５２内の圧力を
操作して吸収効率を高める。偏差が所定値以下の場合、
オゾン発生設備５５に負担をかけ、運転コストを高めて
いることから、オゾン接触池５２内の圧力を減少させる
ように圧力調整装置６４を操作する。この操作により、
オゾン吸収効率の安定化と運転コスト低減を図ることが
できる。吸着効率判定工程３７２には、排オゾンガス中
のオゾン濃度と排オゾン処理設備５６の排出ガス中のオ
ゾン濃度が入力され、その偏差量が破過状態判定工程３
７３に出力される。破過状態判定工程３７３では偏差量
を診断し、偏差量が大きい、すなわち排オゾン処理設備
５６のオゾン処理能力が悪化した場合には吸着剤が破
過、あるいは劣化したと判定し、吸着剤交換などのガイ
ダンスを表示装置(図示せず)に表示する。このガイダン
スよって吸着剤の交換が迅速に実施されることにより、
高濃度のオゾンガスが排出されることがなく、作業者の
安全が確保される。

【００７４】生物活性炭塔制御手段３３０は画像解析装
置３３２と計算機３３４で構成され、生物活性炭塔５３
の運転状況を診断し、逆洗開始・停止制御を実行する。
画像解析装置３３２は図３と同様の構成にあり、処理手
順の一実施例を図１６に示す。撮像装置６１Ｂで撮像し
た生物活性炭塔５３の流出液の映像信号は画像解析装置
３３２に送られる。撮像装置６１Ｂは、例えば、前述し
た水中懸濁物質撮像装置１１の構造をし、図１に示すよ
うに、貯留水槽５８に浸漬される方式、あるいは図１６
に示す構造のものを用いることができる。図１６におい
て、撮像装置６１Ｂは導水管６１１の一部に導水管６１
１中を流れる生物活性炭塔５３の流出液と接触している
窓ガラス６１１Ａ，６１１Ｂの一方が上下動し、その間
の液を拡大レンズ６１２で拡大し、テレビカメラ６１３
で拡大像を撮影する。拡大レンズ６１２と対向して照明
装置が６１４設置されている。導水管６１１には、切り
替え装置６１５により、生物活性炭塔５３の処理水及び
逆洗排液の一部を導くことができる。画像解析装置３３
２では、まず、撮像装置６１Ｂからのアナログ映像信号
がＡ／Ｄ変換工程３３２ａでディジタル化し、得られた
濃淡画像を濃淡強調工程３３２ｂで輝度(明るさ)の変化
を明確にする処理を行う。この処理工程により、画像内
に存在する懸濁物質の輪郭部あるいは全体が強調され、
懸濁物質が鮮明化される。物体認識工程３３２ｃで強調
した濃淡画像を２値化処理して２値画像を得る。２値画
像は物体部が“１”領域，液部が“０”領域に識別され
る。特徴量演算工程３３２ｄでは、物体認識工程３３２
ｃで識別された物体の個数、及び各々の物体の面積，形
状，輝度などを計算する。物体判定工程３３２ｅでは各
々の物体の面積，形状，輝度などから、物体が微生物か
活性炭かを判定する。漏出物評価工程３３２ｆは、物体
判定工程３３２ｅから出力された単画面ごとの上記判定
結果を複数画面収集して統計処理を行い、生物活性炭塔
５３からの漏出物の判定評価とその量を計算する。これ
らの漏出物を、予め設定された計測時間Ｔ２あるいは処
理画面数Ｎ２から統計的代表値を時間Ｔ２あるいは画面
数Ｎ２が処理された毎に演算し、その結果を計算機３２
４に出力する。

【００７５】計算機３２４の機能を図１７を用いて説明
する。水質比較工程３８０は、通水時すなわち水処理時
には水センサー設備６２Ａと６２Ｂとの水質計測情報を
比較し、逆洗時には水センサー設備６２Ｂと６２Ｃとの
水質計測情報を比較してその偏差を演算する。活性炭判
定工程３８１では、通水時の偏差が所定値より小さけれ
ば活性炭が破過したと判定する。また、逆洗時には偏差
が所定値より小さければ洗浄が完了したと判定する。な
お、この判定は、通水時の水センサー設備62Ａからの水
質計測情報が所定値以上の場合に実行される。判定結果
は運転操作判定工程３８５に出力される。差圧比較工程
３８２は通水時のみに実行されるもので、水センサー設
備６２Ａと６２Ｂとの水圧を比較し、その圧力損失を求
めて目詰り判定工程３８３に出力する。目詰り判定工程
３８３では圧力損失が所定値以上の場合、活性炭充填部
の目詰りが激しいと判定し、運転操作判定工程３８５に
出力する。漏出物判定工程３８４では漏出物の内容によ
り、微生物剥離、あるいは活性炭または濁質流出を判定
する。通水時の場合は漏出物の有無で微生物剥離あるい
は濁質流出を判定し、逆洗時には漏出物量が所定値より
小さいかで洗浄が終了したと判定する。運転操作判定工
程３８５では、これらの判定結果に基づいて、生物活性
炭塔５３の逆洗開始，停止、及び通水開始を判定し、逆
洗設備制御装置５７Ａに操作信号を出力する。この信号
により、逆洗設備５７が運転操作される。なお、図中に
は示していないが、逆洗操作は処理水を利用するのが原
則であるが、空気を併用することもできる。また、圧損
及び圧損変化に伴う通水量の減少率を指標として逆洗操
作の有無とその時期を判断できる。空気を併用している
場合は、逆洗操作を２段階に分けて実施することができ
る。第１段階は洗浄能力を高めるために処理水と空気の
両者を吹き込む。これにより、活性炭表面だけでなく、
細孔の中の吸着物質の一部も脱離される。第２段階は処
理水だけで洗浄するもので、脱離物質の完全除去と活性
炭表面で脱離しかかっている物質を除去する。なお、空
気を用いない場合は、処理水の逆洗流量や吹込み圧力を
変化させて上記２段階の逆洗操作を実施することができ
る。さらに、活性炭充填層の表面を水中カメラなどで撮
影し、懸濁物質堆積状態の監視結果から逆洗操作を実施
することもできる。また、これらの判定及び監視結果の
バックアップとしてタイマー設定による逆洗打切りを実
行することができる。

【００７６】配水設備監視制御手段４００は第２浄水プ
ラント７の運転管理，浄水場全体の処理量や水道水利用
施設９への配水量を支援するものである。砂濾過池制御
手段４１０は水センサー設備７６Ａと７６Ｂの圧力ある
いは水位を比較し、その偏差が所定値以上の場合目詰り
が大きいと判断し、逆洗設備制御装置７３Ａに指令を出
し、逆洗設備７２を駆動させて砂濾過池７２を洗浄す
る。

【００７７】広域水運用管理手段４２０は、配水池８１
に設置された水センサー設備８５，配水管路網８２Ａ，
８２Ｂ，８２Ｃ及び８２Ｄの任意位置に設置された水セ
ンサー設備８３Ａ，８３Ｂ，８３Ｃ及び８３Ｄからの残
留塩素濃度や生物の有無により塩素注入設備７５を制御
し、水道水利用施設９での残留塩素濃度が必要最小限に
なるようにする。

【００７８】水需要予測手段４３０は水センサー設備８
３Ａ，８３Ｂ，８３Ｃ及び８３Ｄからの流速あるいは流
量から水需要量を予測し、取水設備制御装置３Ａを出力
して取水設備３からの取水量を操作する。さらに、操作
される取水量予測値は設備運用管理手段３１０にも出力
される。水需要量の予測は降水量，日照時間，気温，曜
日等の入力因子と過去の運転履歴データからニューラル
ネットワークを用いる方式が適用できる。また、取水
量，需要量、及び配水池容量の制約下での水配分計画、
管路データベースに基づく老朽管の診断と更新計画、需
要家への残留塩素が適正か否かを地理情報を用いてシミ
ュレーションし、浄水場で作ったおいしい水を過不足な
く需要家に供給することもできる。

【００７９】このように、取水から給水まで一貫した水
質管理により、常に安定しておいしい水を供給すること
ができる。

【００８０】

【発明の効果】本発明によれば、原水水質に対応してプ
ラントを運用管理するため、設備を無駄に稼動させるこ
となく、運転コストの低減を図れる。また、対象物質の
酸化分解に必要なオゾン量を注入するため、水質の良好
なおいしい水を必要最小限のコストで作ることができ
る。さらに、生物活性炭塔から流出する懸濁物質を監視
して逆洗操作するため、微生物や濁質のない安全で信頼
できる水を提供することができる。また、需要家への残
留塩素が適正か否かを管路網と配水流量から解析診断
し、基準値を満足する最小の残留塩素濃度となるように
塩素注入量をガイダンスされ、浄水場で作ったおいしい
水を過不足なく、また、変化させることなく需要家に供
給することが可能である。このように、本発明は、取水
から給水まで一貫した水質管理を行うことができ、安全
で、信頼性の高いおいしい水を常に安定して需要家に供
給することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による上水道プラントの運用制御装置の
全体構成を示す一実施例。

【図２】プランクトン監視手段の一例を説明する構成
図。

【図３】画像処理装置のハードウェアを示す構成図。

【図４】水質評価手段のハードウェアを示す構成図。

【図５】流域水質予測手段の一実施例を説明する構成
図。

【図６】魚体画像認識のための画像処理実行手順の一例
を示す構成図。

【図７】魚体の行動を解析評価法の一例を説明する構成
図。

【図８】魚体行動の異常を診断する方法を示す構成図。

【図９】凝集剤注入量演算制御方式の一例を説明する構
成図。

【図１０】ニューロによる凝集剤注入支援の一例を説明
する構成図。

【図１１】高度処理プラント設備の運用管理方法の一実
施例を示す構成図。

【図１２】オゾン接触池の気泡画像監視の実行手順を示
す構成図。

【図１３】オゾン発生設備と排オゾン処理設備の運転条
件設定の一例を示す構成図。

【図１４】ニューロによるオゾン注入量演算方式の一例
を示す構成図。

【図１５】消費量判定によるオゾン注入量演算方式の一
例を示す構成図。

【図１６】生物活性炭塔漏出物監視の実行手順を示す構
成図。

【図１７】生物活性炭塔の逆洗診断方式の一例を示す構
成図。

【符号の説明】１…湖沼やダムなどの水源地、２…河川、３…取水設
備、４…第１浄水プラント、５…高度処理プラント、７
…第２浄水プラント、８…配水設備群、９…水道水利用
施設、１１，４８…水中懸濁物質撮像装置、１２…浄化
設備、１３，２１，２２，４７，６２Ａ，６２Ｂ，６２
Ｃ…水センサー設備、４３…フロック形成池、４５…生
物飼育設備、４６…凝集剤注入設備、５１…水分配装
置、５２…オゾン接触池、５３…生物活性炭塔、５５…
オゾン発生設備、５６…排オゾン処理設備、５７…生物
活性炭塔逆洗設備、６１Ａ，６１Ｂ，２１２…撮像装
置、63A,６３Ｂ，６３Ｃ…ガスセンサー設備、７４…塩
素混和池、７５…塩素注入設備、１００…広域水圏監視
手段、１１０…プランクトン監視手段、１２０…水質評
価手段、１３０…流域水質予測手段、２００…浄水プラ
ント監視制御手段、２１０…水質安全監視手段、２２０
…凝集剤注入制御手段、２１４，２２２，３２２，３３
２…画像解析装置、２１６，２２４，３２４，３３４…
計算機、３００…高度処理プラント監視制御手段、３１
０…設備運用管理手段、３２０…オゾン接触池制御手
段、３３０…生物活性炭塔制御手段、４００…配水設備
監視制御手段、４１０…砂濾過池制御手段、４２０…広
域水運用管理手段、４３０…水需要予測手段。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｇ０１Ｎ 33/18 Ａ 7055−2Ｊ (72)発明者原直樹茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者塩野繁男茨城県日立市国分町一丁目１番１号株式会社日立製作所国分工場内 (72)発明者石田昌彦茨城県日立市大みか町七丁目１番１号株式会社日立製作所日立研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】湖沼やダム湖などを水源とする河川の水を
取水源とする浄水場に設置された上水道プラントの運用
制御装置であって、前記水源の水質汚濁物質の濃度を計測する手段、該計測手段で得られた水質汚濁物質濃度から臭気性物質
濃度を判定する手段、該判定手段から得られた臭気性物質濃度を有する水源地
水の前記取水源に流達する時間を予測する手段、該予測手段の流達時間に基づいて前記浄水場を運転管理
する手段、とを有することを特徴とする上水道プラント
の運用制御装置。
【請求項２】湖沼やダム湖などを水源とする河川の水を
取水源とする浄水場に設置された上水道プラントの運用
制御装置であって、前記水源の水質汚濁物質の濃度を計測する手段、該計測手段で得られた水質汚濁物質濃度から臭気性物質
濃度を判定する手段、該判定手段から得られた臭気性物質濃度を有する水源地
水の前記取水源に流達する時間と臭気性物質濃度を予測
する手段、該予測手段の流達時間と臭気性物質濃度に基づいて前記
浄水場を運転管理する手段、とを有することを特徴とす
る上水道プラントの運用制御装置。
【請求項３】請求項２において、前記予測手段の流達時
間と臭気性物質濃度に基づいて前記浄水場の運転方式を
設定する手段を更に有することを特徴とする上水道プラ
ントの運用制御装置。
【請求項４】湖沼やダム湖などを水源とする河川の水を
取水源とする浄水場に設置された上水道プラントの運用
制御装置であって、前記水源の水質汚濁物質の濃度を計測する手段、該計測手段で得られた水質汚濁物質濃度から臭気性物質
濃度及び／またはフミン質濃度を判定する手段、該判定手段から得られた臭気性物質濃度及び／またはフ
ミン質濃度を有する水源地水の前記取水源に流達する時
間と臭気性物質濃度及び／またはフミン質濃度を予測す
る手段、該予測手段の流達時間と臭気性物質濃度及び／またはフ
ミン質濃度に基づいて前記浄水場の運転方式を設定する
手段、とを有することを特徴とする上水道プラントの運
用制御装置。
【請求項５】前記浄水場に凝集沈殿処理プロセスと、オ
ゾン反応槽と生物活性炭槽で構成される高度処理プロセ
スを有し、前記予測手段の流達時間と臭気性物質濃度及びまたはフ
ミン質濃度に基づいて高度処理プロセスの運転可否を判
定する手段を有することを特徴とする請求項１〜４記載
の上水道プラントの運用制御装置。
【請求項６】請求項５において、前記判定手段でオゾン
反応槽と生物活性炭槽の運転台数が設定されることを特
徴とする上水道プラントの運用制御装置。
【請求項７】請求項５において、前記判定手段でオゾン
反応槽とオゾン発生機の運転台数が設定されることを特
徴とする上水道プラントの運用制御装置。
【請求項８】請求項５において、凝集沈殿処理プロセス
と高度処理プロセスへの原水流量を調節する手段を有
し、前記予測手段の流達時間と臭気性物質濃度及び／ま
たはフミン質濃度に基づいて高度処理プロセスの流量を
判定する手段を有することを特徴とする上水道プラント
の運用制御装置。
【請求項９】請求項５〜８において、前記オゾン反応槽
の処理対象物質に消費されたオゾン量を演算する手段、
該演算手段のオゾン消費量に基づいてオゾン注入量を調
節する手段を有することを特徴とする上水道プラントの
運用制御装置。
【請求項１０】請求項５〜８において、前記オゾン反応
槽の処理対象物質に消費されたオゾン量を演算する手
段，前記判定手段から得られた臭気性物質濃度及び／ま
たはフミン質濃度を有する水源地水の前記取水源に流達
する時間と臭気性物質濃度及び／またはフミン質濃度を
予測する手段，前記の演算手段のオゾン消費量と前記予
測手段の流達時間と臭気性物質濃度及び／またはフミン
質濃度に基づいてオゾン注入量を調節する手段、を有す
ることを特徴とする上水道プラントの運用制御装置。
【請求項１１】請求項１〜９において、前記計測手段で
得られた水質汚濁物質濃度が植物プランクトン発生量で
あることを特徴とする上水道プラントの運用制御装置。
【請求項１２】請求項５〜８において、前記オゾン反応
槽の液中のオゾン化ガス気泡を監視する手段、該監視手
段からの気泡粒径に基づいてオゾン発生機の操作量を調
節する手段を有することを特徴とする上水道プラントの
運用制御装置。
【請求項１３】請求項５〜１２において、前記生物活性
炭槽の処理水中の懸濁物質を監視する手段、該監視手段
からの懸濁物質監視結果に基づいて前記生物活性炭槽の
逆洗、洗浄を実行する手段を有することを特徴とする上
水道プラントの運用制御装置。