JPH06312105A - 濾過池制御装置 - Google Patents
濾過池制御装置Info
- Publication number
- JPH06312105A JPH06312105A JP5102075A JP10207593A JPH06312105A JP H06312105 A JPH06312105 A JP H06312105A JP 5102075 A JP5102075 A JP 5102075A JP 10207593 A JP10207593 A JP 10207593A JP H06312105 A JPH06312105 A JP H06312105A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- filtration
- control device
- filter
- neural network
- purified water
- 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
Links
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- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical compound O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 44
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 17
- 239000008213 purified water Substances 0.000 claims abstract description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000005406 washing Methods 0.000 claims description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 abstract description 8
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
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Landscapes
- Filtration Of Liquid (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 複数の濾過池のマクロ的な運用を最適化し、
浄水を多量に使用する濾過池洗浄の回数を低減し、洗浄
ポンプなどの運転時間を低減して、省電力化と寿命期間
の長期化を可能とするものである。 【構成】 １号〜４号濾過池２１1〜２１4の運用システ
ム１において、階層型ニューラルネットワーク２は、濾
過池２１1〜２１4に係わる原水積算流量Ｉ１〜Ｉ４・損
失水頭ＬＬ１〜ＬＬ４・浄水地水位ＰＬおよび濾過中台
数２２を、入力データとして受ける。一方、学習データ
は、経験則５により規定された損失水頭ＬＬ１〜ＬＬ４
および浄水地２０から測定された浄水地水位ＰＬを入力
し、別途に濾過中台数２２を入力して、自己評価して学
習データを生成する。階層型ニューラルネットワーク２
では、入出力関数としてシグモイド関数を用いて、運用
システム１を最適化する原水弁目標流量指令ＳＰ１〜Ｓ
Ｐ４・濾過池洗浄指令２３および濾過池濾過台数指令２
４を出力する。
浄水を多量に使用する濾過池洗浄の回数を低減し、洗浄
ポンプなどの運転時間を低減して、省電力化と寿命期間
の長期化を可能とするものである。 【構成】 １号〜４号濾過池２１1〜２１4の運用システ
ム１において、階層型ニューラルネットワーク２は、濾
過池２１1〜２１4に係わる原水積算流量Ｉ１〜Ｉ４・損
失水頭ＬＬ１〜ＬＬ４・浄水地水位ＰＬおよび濾過中台
数２２を、入力データとして受ける。一方、学習データ
は、経験則５により規定された損失水頭ＬＬ１〜ＬＬ４
および浄水地２０から測定された浄水地水位ＰＬを入力
し、別途に濾過中台数２２を入力して、自己評価して学
習データを生成する。階層型ニューラルネットワーク２
では、入出力関数としてシグモイド関数を用いて、運用
システム１を最適化する原水弁目標流量指令ＳＰ１〜Ｓ
Ｐ４・濾過池洗浄指令２３および濾過池濾過台数指令２
４を出力する。
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、濾過池制御を行う際に、階層型ニューラル
ネットワークを用いて最適な制御を実現する濾過池制御
装置に関する。
などにより、濾過池制御を行う際に、階層型ニューラル
ネットワークを用いて最適な制御を実現する濾過池制御
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、この種の濾過池制御装置にお
いては、検出した損失水頭の瞬時値のみで濾過能力を判
定していた。浄水場における各種の処理プロセスにおい
て、沈殿プロセスでは除去が困難である小さなフロック
や浮遊物を濾過する処理プロセスとして濾過プロセスが
ある。この濾過プロセスでは、浮遊性物を除去すること
により、高度に浄化された処理水が得られることにな
る。また、比較的低濃度の浮遊性物資を除去する濾過プ
ロセスとしては、砂濾過等があり、濾過池が使用されて
いた。
いては、検出した損失水頭の瞬時値のみで濾過能力を判
定していた。浄水場における各種の処理プロセスにおい
て、沈殿プロセスでは除去が困難である小さなフロック
や浮遊物を濾過する処理プロセスとして濾過プロセスが
ある。この濾過プロセスでは、浮遊性物を除去すること
により、高度に浄化された処理水が得られることにな
る。また、比較的低濃度の浮遊性物資を除去する濾過プ
ロセスとしては、砂濾過等があり、濾過池が使用されて
いた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た濾過池を使用する従来の装置においては、不活性な濾
過材を充填した層に、適当な速度で水を通して、水中に
含まれる浮遊物を分離・保持するものであり、長時間使
用すると濾過層の付着物による汚れのため、適切な濾過
速度を維持できなくなり、濾過能力が低下することにな
る欠点があった。また、この濾過能力の低下を回避する
ためには、所定の濾過層の洗浄をしなければならないと
いう煩わしさがあった。さらに、従来、この洗浄のタイ
ミングを濾過速度および浮遊物の抑制量に比例する損失
水頭の瞬時値のみで実施しているため、以下の問題もあ
った。
た濾過池を使用する従来の装置においては、不活性な濾
過材を充填した層に、適当な速度で水を通して、水中に
含まれる浮遊物を分離・保持するものであり、長時間使
用すると濾過層の付着物による汚れのため、適切な濾過
速度を維持できなくなり、濾過能力が低下することにな
る欠点があった。また、この濾過能力の低下を回避する
ためには、所定の濾過層の洗浄をしなければならないと
いう煩わしさがあった。さらに、従来、この洗浄のタイ
ミングを濾過速度および浮遊物の抑制量に比例する損失
水頭の瞬時値のみで実施しているため、以下の問題もあ
った。
【０００４】（１）濾過池の能力を最大限に利用するこ
とが困難である。
とが困難である。
【０００５】（２）濾過池の能力を総合的に判定してい
ないために、複数の濾過池のマクロ的な運用について最
適な制御が困難であった。
ないために、複数の濾過池のマクロ的な運用について最
適な制御が困難であった。
【０００６】そこで、本発明の第１の目的は、上記欠点
に鑑み、濾過池の能力を最大限に利用でき、複数の濾過
池のマクロ的な運用を最適化できる濾過池制御装置を提
供することである。
に鑑み、濾過池の能力を最大限に利用でき、複数の濾過
池のマクロ的な運用を最適化できる濾過池制御装置を提
供することである。
【０００７】また、本発明の第２の目的は、浄水を多量
に使用する濾過池洗浄の回数を低減し、浄水の利用率の
向上を図る濾過池制御装置を提供することである。
に使用する濾過池洗浄の回数を低減し、浄水の利用率の
向上を図る濾過池制御装置を提供することである。
【０００８】また、本発明の第３の目的は、洗浄ポンプ
などの運転時間を低減して、省電力化と寿命期間の長期
化を可能とする濾過池制御装置を提供することである。
などの運転時間を低減して、省電力化と寿命期間の長期
化を可能とする濾過池制御装置を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、所定の
濾過池の運用システムを制御する濾過池制御装置であっ
て、所定の濾過池に係わる学習データを階層型ニューラ
ルネットワークに入力し、前記運用システムを最適化す
る原水弁目標流量指令・濾過池洗浄指令および濾過池濾
過台数指令を出力する前記階層型ニューラルネットワー
クを用いて、前記運用システムを制御することを特徴と
するものである。
濾過池の運用システムを制御する濾過池制御装置であっ
て、所定の濾過池に係わる学習データを階層型ニューラ
ルネットワークに入力し、前記運用システムを最適化す
る原水弁目標流量指令・濾過池洗浄指令および濾過池濾
過台数指令を出力する前記階層型ニューラルネットワー
クを用いて、前記運用システムを制御することを特徴と
するものである。
【００１０】また、本発明によれば、前記濾過池制御装
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、シグモイド関数を用いることを特徴と
するものである。
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、シグモイド関数を用いることを特徴と
するものである。
【００１１】また、本発明によれば、前記濾過池制御装
置において、前記学習データは、前記濾過池に係わる損
失水頭・浄水地水位および濾過中台数を含むことを特徴
とするものである。
置において、前記学習データは、前記濾過池に係わる損
失水頭・浄水地水位および濾過中台数を含むことを特徴
とするものである。
【００１２】また、本発明によれば、前記濾過池制御装
置において、前記損失水頭および浄水地水位は、所定の
経験則により規定されてなり、前記学習データは、前記
経験則により規定された損失水頭および浄水地水位と、
前記濾過中台数とを自己評価して生成されてなることを
特徴とするものである。
置において、前記損失水頭および浄水地水位は、所定の
経験則により規定されてなり、前記学習データは、前記
経験則により規定された損失水頭および浄水地水位と、
前記濾過中台数とを自己評価して生成されてなることを
特徴とするものである。
【００１３】
【作用】本発明においては、濾過池の濾過力を最大限に
利用することにより、複数の濾過池の運用を行うための
最適な制御パラメータを階層型ニューラルネットワーク
の学習機能により獲得し、未学習データに対する十分な
汎化能力を得る。
利用することにより、複数の濾過池の運用を行うための
最適な制御パラメータを階層型ニューラルネットワーク
の学習機能により獲得し、未学習データに対する十分な
汎化能力を得る。
【００１４】
【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４個の１号〜４号濾過池２１1〜２１4を
運用する運用システムを示す。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。まず、階
層型ニューラルネットワーク２は、濾過池２１1〜２１4
に係わる学習データ格納部３から学習データを、その入
力データとして受ける。一方階層型ニューラルネットワ
ーク２には濾過池２１1〜２１4に係わる原水積算流量Ｉ
１〜Ｉ４・損失水頭ＬＬ１〜ＬＬ４・浄水地水位ＰＬお
よび濾過中台数２２が入力データとして供給される。
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４個の１号〜４号濾過池２１1〜２１4を
運用する運用システムを示す。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。まず、階
層型ニューラルネットワーク２は、濾過池２１1〜２１4
に係わる学習データ格納部３から学習データを、その入
力データとして受ける。一方階層型ニューラルネットワ
ーク２には濾過池２１1〜２１4に係わる原水積算流量Ｉ
１〜Ｉ４・損失水頭ＬＬ１〜ＬＬ４・浄水地水位ＰＬお
よび濾過中台数２２が入力データとして供給される。
【００１５】前記学習データ格納部３には、自己評価部
４が接続されており、自己評価部４は、経験則５により
規定された損失水頭ＬＬ１〜ＬＬ４および浄水地２０か
ら測定された浄水地水位ＰＬが入力され、別途に濾過中
台数２２を入力して、自己評価して学習データを生成す
る。 階層型ニューラルネットワーク２では、学習デー
タ格納部３から学習データを入力し、入出力関数として
シグモイド関数を用いて、運用システム１を最適化する
原水弁目標流量指令ＳＰ１〜ＳＰ４・濾過池洗浄指令２
３および濾過池濾過台数指令２４を出力する。
４が接続されており、自己評価部４は、経験則５により
規定された損失水頭ＬＬ１〜ＬＬ４および浄水地２０か
ら測定された浄水地水位ＰＬが入力され、別途に濾過中
台数２２を入力して、自己評価して学習データを生成す
る。 階層型ニューラルネットワーク２では、学習デー
タ格納部３から学習データを入力し、入出力関数として
シグモイド関数を用いて、運用システム１を最適化する
原水弁目標流量指令ＳＰ１〜ＳＰ４・濾過池洗浄指令２
３および濾過池濾過台数指令２４を出力する。
【００１６】運用システム１は、原水弁目標流量指令Ｓ
Ｐ１〜ＳＰ４に基づいて、原水弁１０〜１４が制御さ
れ、沈殿ピット１５からの流量を制御して、１号〜４号
濾過池２１1〜２１4への流量を制御する。なお、原水弁
１０〜１４を経た原水量は、原水流量計１６〜１９によ
り測定され、積算されて、階層型ニューラルネットワー
ク２に、原水積算流量の実測値として入力される。
Ｐ１〜ＳＰ４に基づいて、原水弁１０〜１４が制御さ
れ、沈殿ピット１５からの流量を制御して、１号〜４号
濾過池２１1〜２１4への流量を制御する。なお、原水弁
１０〜１４を経た原水量は、原水流量計１６〜１９によ
り測定され、積算されて、階層型ニューラルネットワー
ク２に、原水積算流量の実測値として入力される。
【００１７】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、洗
浄のタイミングを損失水頭の瞬時値のみならず、他のパ
ラメータをも鑑みて、複数の濾過池の濾過力を最大限に
利用するように、最適な制御パラメータを階層型ニュー
ラルネットワークの学習機能により獲得するから、複数
の濾過池のマクロ的な運用を最適化でき、浄水を多量に
使用する濾過池洗浄の回数を低減し、浄水の利用率の向
上を図る濾過池制御装置を提供することができ、かつ、
洗浄ポンプなどの運転時間を低減して、省電力化と寿命
期間の長期化を可能とする。
浄のタイミングを損失水頭の瞬時値のみならず、他のパ
ラメータをも鑑みて、複数の濾過池の濾過力を最大限に
利用するように、最適な制御パラメータを階層型ニュー
ラルネットワークの学習機能により獲得するから、複数
の濾過池のマクロ的な運用を最適化でき、浄水を多量に
使用する濾過池洗浄の回数を低減し、浄水の利用率の向
上を図る濾過池制御装置を提供することができ、かつ、
洗浄ポンプなどの運転時間を低減して、省電力化と寿命
期間の長期化を可能とする。
【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 ３…学習データ格納部 ４…自己評価部 １０〜１４…原水弁 １５…沈殿ピット １６〜１９…原水流量計 ２０…浄水池
Claims (4)
- 【請求項１】 所定の濾過池の運用システムを制御する
濾過池制御装置であって、 所定の濾過池に係わる学習データを階層型ニューラルネ
ットワークに入力し、前記運用システムを最適化する原
水弁目標流量指令・濾過池洗浄指令および濾過池濾過台
数指令を出力する前記階層型ニューラルネットワークを
用いて、前記運用システムを制御することを特徴とする
濾過池制御装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の濾過池制御装置におい
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、シグモイド関数を用いることを特徴とする濾過池制
御装置。 - 【請求項３】 請求項２記載の濾過池制御装置におい
て、 前記学習データは、前記濾過池に係わる損失水頭・浄水
地水位および濾過中台数を含むことを特徴とする濾過池
制御装置。 - 【請求項４】 請求項３記載の濾過池制御装置におい
て、 前記損失水頭および浄水地水位は、所定の経験則により
規定されてなり、前記学習データは、前記経験則により
規定された損失水頭および浄水地水位と、前記濾過中台
数とを自己評価して生成されてなることを特徴とする濾
過池制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5102075A JPH06312105A (ja) | 1993-04-28 | 1993-04-28 | 濾過池制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5102075A JPH06312105A (ja) | 1993-04-28 | 1993-04-28 | 濾過池制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06312105A true JPH06312105A (ja) | 1994-11-08 |
Family
ID=14317659
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5102075A Pending JPH06312105A (ja) | 1993-04-28 | 1993-04-28 | 濾過池制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06312105A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012045448A (ja) * | 2010-08-24 | 2012-03-08 | Kobelco Eco-Solutions Co Ltd | ろ過処理施設の運転方法 |
| DE102012202112A1 (de) * | 2012-02-13 | 2013-08-14 | Krones Ag | Verfahren zur Steuerung und/oder Regelung von Filteranlagen mit einem Medienfilter |
| JP2022069175A (ja) * | 2020-10-23 | 2022-05-11 | 日立造船株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム |
-
1993
- 1993-04-28 JP JP5102075A patent/JPH06312105A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012045448A (ja) * | 2010-08-24 | 2012-03-08 | Kobelco Eco-Solutions Co Ltd | ろ過処理施設の運転方法 |
| DE102012202112A1 (de) * | 2012-02-13 | 2013-08-14 | Krones Ag | Verfahren zur Steuerung und/oder Regelung von Filteranlagen mit einem Medienfilter |
| JP2022069175A (ja) * | 2020-10-23 | 2022-05-11 | 日立造船株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム |
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