JPH06312104A - 初沈汚泥引抜制御装置 - Google Patents
初沈汚泥引抜制御装置Info
- Publication number
- JPH06312104A JPH06312104A JP5102074A JP10207493A JPH06312104A JP H06312104 A JPH06312104 A JP H06312104A JP 5102074 A JP5102074 A JP 5102074A JP 10207493 A JP10207493 A JP 10207493A JP H06312104 A JPH06312104 A JP H06312104A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- withdrawal
- sludge
- function
- flow rate
- self
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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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)
- Treatment Of Sludge (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 汚泥流量分布の不均等を補正可能とし、汚泥
の腐敗などによる水質の悪化を防止し、耐久性を著しく
向上させ得ることができるようにしたものである。 【構成】 複数の最初沈殿池１1、１2を運用する運用シ
ステム１を制御する階層型ニューラルネットワーク２
は、引抜流量Ａと流入流量Ｃと平均化した引抜汚泥濃度
Ｂとを各最初沈殿池１1、１2の前回値として入力し、入
出力関数としてシグモイド関数を用いて、汚泥分布のア
ンバランスを修正するための制御パラメータを獲得し、
各最初沈殿池１1、１2の引き抜き時間及び引き抜きサイ
クル時間を出力する。さらに、学習速度を高速に実行さ
せるために、階層型ニューラルネットワーク２には、流
入流量と降雨関数及び季節関数に対する経験則を導入し
たのち、その出力と各最初沈殿池１1、１2の引抜流量Ａ
及び引抜汚泥濃度Ｂを自己評価して、学習データを自己
作成して供給される。
の腐敗などによる水質の悪化を防止し、耐久性を著しく
向上させ得ることができるようにしたものである。 【構成】 複数の最初沈殿池１1、１2を運用する運用シ
ステム１を制御する階層型ニューラルネットワーク２
は、引抜流量Ａと流入流量Ｃと平均化した引抜汚泥濃度
Ｂとを各最初沈殿池１1、１2の前回値として入力し、入
出力関数としてシグモイド関数を用いて、汚泥分布のア
ンバランスを修正するための制御パラメータを獲得し、
各最初沈殿池１1、１2の引き抜き時間及び引き抜きサイ
クル時間を出力する。さらに、学習速度を高速に実行さ
せるために、階層型ニューラルネットワーク２には、流
入流量と降雨関数及び季節関数に対する経験則を導入し
たのち、その出力と各最初沈殿池１1、１2の引抜流量Ａ
及び引抜汚泥濃度Ｂを自己評価して、学習データを自己
作成して供給される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、プロセスコントローラ
などにより、初沈汚泥引抜制御を行う際に、階層型ニュ
ーラルネットワーク（以下、ＮＮと呼ぶ）を用いて最適
な制御を実現する初沈汚泥引抜制御装置に関する。
などにより、初沈汚泥引抜制御を行う際に、階層型ニュ
ーラルネットワーク（以下、ＮＮと呼ぶ）を用いて最適
な制御を実現する初沈汚泥引抜制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、この種の初沈汚泥引抜制御装
置においては、複数の最初沈殿池に対し、引抜時間を固
定的に決定していると共に、サイクリックに順次引抜き
を行っており、結果的に累積された沈殿汚泥分布のアン
バランスを補正することが困難であった。
置においては、複数の最初沈殿池に対し、引抜時間を固
定的に決定していると共に、サイクリックに順次引抜き
を行っており、結果的に累積された沈殿汚泥分布のアン
バランスを補正することが困難であった。
【０００３】最初沈殿池では、流入下水に含まれるＳＳ
（Ｓｕｓｐｅｎｄｅｄ Ｓｏｌｉｄ：浮遊性固形物）分
が重力作用により、沈殿する。この沈殿汚泥は、ＳＳ分
が濃縮したものであり、粘性の高い泥状有機物を含み、
腐敗しやすいため、短時間で排除する必要がある。初沈
汚泥引抜制御装置は、このための制御装置である。
（Ｓｕｓｐｅｎｄｅｄ Ｓｏｌｉｄ：浮遊性固形物）分
が重力作用により、沈殿する。この沈殿汚泥は、ＳＳ分
が濃縮したものであり、粘性の高い泥状有機物を含み、
腐敗しやすいため、短時間で排除する必要がある。初沈
汚泥引抜制御装置は、このための制御装置である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の初沈汚泥引抜制御装置では、以下のような問題
があった。
た従来の初沈汚泥引抜制御装置では、以下のような問題
があった。
【０００５】（１）各最初沈殿池の汚泥分布状態とは無
関係に、固定的に引抜時間を決定しているため、流量分
布の不均等による補正ができず、結果的にそのアンバラ
ンスが累積してしまう。
関係に、固定的に引抜時間を決定しているため、流量分
布の不均等による補正ができず、結果的にそのアンバラ
ンスが累積してしまう。
【０００６】（２）汚泥分布のアンバランスにより、Ｓ
Ｓ分の平均濃度に差がでるため、送り先である汚泥処理
プロセスに負荷をかけることになる。また、池内の沈殿
汚泥を適格に排除できない場合には、汚泥の腐敗などに
より、水質の悪化を増長させることになる。
Ｓ分の平均濃度に差がでるため、送り先である汚泥処理
プロセスに負荷をかけることになる。また、池内の沈殿
汚泥を適格に排除できない場合には、汚泥の腐敗などに
より、水質の悪化を増長させることになる。
【０００７】（３）流入水質の降雨や季節による変動に
対応できる柔軟性ある制御装置ではないために、無駄な
汚泥引抜を行う可能性があり、引抜ポンプの運転時間が
多くなり省エネルギ化が困難となる。また、引抜ポンプ
や引抜弁の動作頻度が多くなり、耐久性を低下させる問
題があった。
対応できる柔軟性ある制御装置ではないために、無駄な
汚泥引抜を行う可能性があり、引抜ポンプの運転時間が
多くなり省エネルギ化が困難となる。また、引抜ポンプ
や引抜弁の動作頻度が多くなり、耐久性を低下させる問
題があった。
【０００８】そこで、本発明の第１の目的は、上記欠点
に鑑み、汚泥流量分布の不均等を補正可能とした初沈汚
泥引抜制御装置を提供することである。
に鑑み、汚泥流量分布の不均等を補正可能とした初沈汚
泥引抜制御装置を提供することである。
【０００９】また、本発明の第２の目的は、汚泥の腐敗
などによる水質の悪化を防止できる初沈汚泥引抜制御装
置を提供することである。
などによる水質の悪化を防止できる初沈汚泥引抜制御装
置を提供することである。
【００１０】さらに、本発明の第３の目的は、引抜ポン
プの運転時間を減少し省エネルギ化の要請に合致し、耐
久性を著しく向上させ得ることができる初沈汚泥引抜制
御装置を提供することである。
プの運転時間を減少し省エネルギ化の要請に合致し、耐
久性を著しく向上させ得ることができる初沈汚泥引抜制
御装置を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、複数の
最初沈殿池を運用する運用システムに係わる引き抜き時
間と引き抜きサイクル時間を制御する制御部を有する初
沈汚泥引抜制御装置であって、前記制御部は、前記複数
の最初沈殿池に係わる流入流量、汚泥引抜流量を積算
し、かつ引抜汚泥濃度を平均演算し、それぞれを最初沈
殿池の前回値として入力し、予め定められた降雨関数及
び季節関数に基づいて、汚泥分布のアンバランスを修正
するように、前記引き抜き時間及び引き抜きサイクル時
間を制御する階層型ニューラルネットワークを有するこ
とを特徴とするものである。
最初沈殿池を運用する運用システムに係わる引き抜き時
間と引き抜きサイクル時間を制御する制御部を有する初
沈汚泥引抜制御装置であって、前記制御部は、前記複数
の最初沈殿池に係わる流入流量、汚泥引抜流量を積算
し、かつ引抜汚泥濃度を平均演算し、それぞれを最初沈
殿池の前回値として入力し、予め定められた降雨関数及
び季節関数に基づいて、汚泥分布のアンバランスを修正
するように、前記引き抜き時間及び引き抜きサイクル時
間を制御する階層型ニューラルネットワークを有するこ
とを特徴とするものである。
【００１２】また、本発明によれば、前記初沈汚泥引抜
制御装置において、前記階層型ニューラルネットワーク
は、入出力関数としてジグモイド関数を用いることを特
徴とするものである。
制御装置において、前記階層型ニューラルネットワーク
は、入出力関数としてジグモイド関数を用いることを特
徴とするものである。
【００１３】また、本発明によれば、前記初沈汚泥引抜
制御装置において、前記流入流量と前記降雨関数及び前
記季節関数に対する経験則を導入し、その出力と前記各
最初沈殿池の前記引抜流量及び前記引抜汚泥濃度を自己
評価して、学習データを自己作成する自己作成ユニット
を設け、前記階層型ニューラルネットワークは、前記前
回値と前記自己作成された学習データとに基づいて、汚
泥分布のアンバランスを修正するように、前記引抜時間
及び引抜サイクル時間を制御する階層型ニューラルネッ
トワークを有することを特徴とするものである。
制御装置において、前記流入流量と前記降雨関数及び前
記季節関数に対する経験則を導入し、その出力と前記各
最初沈殿池の前記引抜流量及び前記引抜汚泥濃度を自己
評価して、学習データを自己作成する自己作成ユニット
を設け、前記階層型ニューラルネットワークは、前記前
回値と前記自己作成された学習データとに基づいて、汚
泥分布のアンバランスを修正するように、前記引抜時間
及び引抜サイクル時間を制御する階層型ニューラルネッ
トワークを有することを特徴とするものである。
【００１４】
【作用】本発明においては、汚泥分布のアンバランスを
引き抜き時間と引き抜きサイクル時間で修正するための
制御パラメータを、ＮＮの学習機能により獲得して、未
学習データに対する十分な汎化能力を得る。
引き抜き時間と引き抜きサイクル時間で修正するための
制御パラメータを、ＮＮの学習機能により獲得して、未
学習データに対する十分な汎化能力を得る。
【００１５】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して詳細
に説明する。図１は、本発明の１実施例を示すブロック
図である。１は１号，２号…の複数の最初沈殿池１1、
１2を運用する運用システムを示すもので、この運用シ
ステム１は最初沈殿池１1、１2の他に１号、２号引抜弁
１3、１4、汚泥引抜ポンプ１5、流量計１6、濃度計
１7、沈砂池１8から構成される。前記運用システム１は
階層型ニューラルネットワーク２により制御される。
に説明する。図１は、本発明の１実施例を示すブロック
図である。１は１号，２号…の複数の最初沈殿池１1、
１2を運用する運用システムを示すもので、この運用シ
ステム１は最初沈殿池１1、１2の他に１号、２号引抜弁
１3、１4、汚泥引抜ポンプ１5、流量計１6、濃度計
１7、沈砂池１8から構成される。前記運用システム１は
階層型ニューラルネットワーク２により制御される。
【００１６】まず、階層型ニューラルネットワーク２
は、図示しない入力ユニット、中間ユニット及び出力ユ
ニットの３層構造であり、入力ユニットは８個、出力ユ
ニットは３個から構成される。階層型ニューラルネット
ワーク２には、流量計１6からの出力を第１の積算器４
により積算した引抜流量Ａと、沈砂池１8に流入する流
量を第２の積算器５により積算した流入流量Ｃとを入力
し、さらに、濃度計１7の出力を平均演算器６により平
均化した引抜汚泥濃度Ｂを入力し、各最初沈殿池１1、
１2の前回値としてそれぞれ格納される。また、オペレ
ータにより設定された降雨関数Ｄ及び季節関数Ｅも階層
型ニューラルネットワーク２に入力される。
は、図示しない入力ユニット、中間ユニット及び出力ユ
ニットの３層構造であり、入力ユニットは８個、出力ユ
ニットは３個から構成される。階層型ニューラルネット
ワーク２には、流量計１6からの出力を第１の積算器４
により積算した引抜流量Ａと、沈砂池１8に流入する流
量を第２の積算器５により積算した流入流量Ｃとを入力
し、さらに、濃度計１7の出力を平均演算器６により平
均化した引抜汚泥濃度Ｂを入力し、各最初沈殿池１1、
１2の前回値としてそれぞれ格納される。また、オペレ
ータにより設定された降雨関数Ｄ及び季節関数Ｅも階層
型ニューラルネットワーク２に入力される。
【００１７】一方、流入流量Ｃと降雨関数Ｄ及び季節関
数Ｅを経験則部７に導入し、その出力と各最初沈殿池１
1、１2の引抜流量Ａ及び引抜汚泥濃度Ｂを自己評価して
自己評価部８に導入した後、学習データを自己作成する
自己作成ユニット９に導入し、このユニット９の出力が
階層型ニューラルネットワーク２に導入される。
数Ｅを経験則部７に導入し、その出力と各最初沈殿池１
1、１2の引抜流量Ａ及び引抜汚泥濃度Ｂを自己評価して
自己評価部８に導入した後、学習データを自己作成する
自己作成ユニット９に導入し、このユニット９の出力が
階層型ニューラルネットワーク２に導入される。
【００１８】階層型ニューラルネットワーク２は、上述
の入力データと自己作成ユニットにより作成された学習
データとに基づいて、入出力関数としてシグモイド関数
を用いて、汚泥分布のアンバランスを修正するための制
御パラメータを獲得し、各最初沈殿池１1、１2の引き抜
き時間及び引き抜きサイクル時間を出力する。なお、Ｎ
Ｎを構成する各ユニット間の結合強度は、誤差出伝搬学
習法により、調整されている。
の入力データと自己作成ユニットにより作成された学習
データとに基づいて、入出力関数としてシグモイド関数
を用いて、汚泥分布のアンバランスを修正するための制
御パラメータを獲得し、各最初沈殿池１1、１2の引き抜
き時間及び引き抜きサイクル時間を出力する。なお、Ｎ
Ｎを構成する各ユニット間の結合強度は、誤差出伝搬学
習法により、調整されている。
【００１９】さらに、階層型ニューラルネットワーク２
の学習速度を高速に実行させるために、流入流量Ａと降
雨関数Ｄ及び季節関数Ｅを経験則部７に導入し、その出
力と各最初沈殿池１1、１2の引抜流量Ａ及び引抜汚泥濃
度Ｂを自己評価部８で自己評価して、学習データを自己
作成ユニット９で作成する。自己作成ユニット９で作成
されたされた学習データは、階層型ニューラルネットワ
ーク２に入力され、未学習データに対する汎化能力を付
与する。
の学習速度を高速に実行させるために、流入流量Ａと降
雨関数Ｄ及び季節関数Ｅを経験則部７に導入し、その出
力と各最初沈殿池１1、１2の引抜流量Ａ及び引抜汚泥濃
度Ｂを自己評価部８で自己評価して、学習データを自己
作成ユニット９で作成する。自己作成ユニット９で作成
されたされた学習データは、階層型ニューラルネットワ
ーク２に入力され、未学習データに対する汎化能力を付
与する。
【００２０】
【発明の効果】以上のべたように、本発明によれば、汚
泥分布のアンバランスを補正する最適な制御パラメータ
をＮＮの学習機能により獲得し、引き抜き時間と引き抜
サイクル時間を自動的に修正できるから、以下の効果が
得られる。
泥分布のアンバランスを補正する最適な制御パラメータ
をＮＮの学習機能により獲得し、引き抜き時間と引き抜
サイクル時間を自動的に修正できるから、以下の効果が
得られる。
【００２１】（１）各最初沈殿池間の汚泥分布を均等化
できる。
できる。
【００２２】（２）後段における各種プロセスの負荷を
軽減すると共に、処理水質の向上に寄与できる。
軽減すると共に、処理水質の向上に寄与できる。
【００２３】（３）不要な汚泥引き抜きを排除できるた
め、汚泥ポンプの運転時間の短縮化が図れ、汚泥ポンプ
と引き抜き等の動作回数を低減できるから，長寿命化が
図れる。
め、汚泥ポンプの運転時間の短縮化が図れ、汚泥ポンプ
と引き抜き等の動作回数を低減できるから，長寿命化が
図れる。
【図１】本発明の１実施例を示すブロック図である。
１…運用システム ２…階層型ニューラルネットワーク ４、５…第２の積算器 ６…平均演算器 ７…経験則部 ８…自己評価部 ９…自己作成ユニット（学習データ）
Claims (3)
- 【請求項１】 複数の最初沈殿池を運用する運用システ
ムに係わる引き抜き時間と引き抜きサイクル時間を制御
する制御部を有する初沈汚泥引抜制御装置であって、 前記制御部は、前記複数の最初沈殿池に係わる流入流
量、汚泥引抜流量を積算し、かつ引抜汚泥濃度を平均演
算し、それぞれを各最初沈殿池の前回値として入力する
とともに、予め定められた降雨関数及び季節関数に基づ
いて、汚泥分布のアンバランスを修正するように、前記
引き抜き時間及び引き抜きサイクル時間を制御する階層
型ニューラルネットワークを有することを特徴とする初
沈汚泥引抜制御装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の初沈汚泥引抜制御装置に
おいて、 前記階層型ニューラルネットワークは、入出力関数とし
てジグモイド関数を用いることを特徴とする初沈汚泥引
抜制御装置。 - 【請求項３】 請求項２記載の初沈汚泥引抜制御装置に
おいて、 前記流入流量と前記降雨関数及び前記季節関数に対する
経験則を導入し、その出力と前記各最初沈殿池の前記引
抜流量及び前記引抜汚泥濃度を自己評価して、学習デー
タを自己作成する自己作成ユニットを設け、 前記階層型ニューラルネットワークは、前記前回値と前
記自己作成された学習データとに基づいて、汚泥分布の
アンバランスを修正するように、前記引抜時間及び引抜
サイクル時間を制御する階層型ニューラルネットワーク
を有することを特徴とする初沈汚泥引抜制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5102074A JPH06312104A (ja) | 1993-04-28 | 1993-04-28 | 初沈汚泥引抜制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5102074A JPH06312104A (ja) | 1993-04-28 | 1993-04-28 | 初沈汚泥引抜制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06312104A true JPH06312104A (ja) | 1994-11-08 |
Family
ID=14317628
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5102074A Pending JPH06312104A (ja) | 1993-04-28 | 1993-04-28 | 初沈汚泥引抜制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06312104A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107908111A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-04-13 | 北华大学 | 一种基于bp神经网络的污泥脱水系统的计算机控制方法 |
| CN109111030A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-01-01 | 重庆固润科技发展有限公司 | 一体化污水处理智能控制系统及控制方法 |
-
1993
- 1993-04-28 JP JP5102074A patent/JPH06312104A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107908111A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-04-13 | 北华大学 | 一种基于bp神经网络的污泥脱水系统的计算机控制方法 |
| CN109111030A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-01-01 | 重庆固润科技发展有限公司 | 一体化污水处理智能控制系统及控制方法 |
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