JP7621179B2 - Operation index calculation method and calculation device, biological treatment method and biological treatment device - Google Patents
Operation index calculation method and calculation device, biological treatment method and biological treatment device Download PDFInfo
- Publication number
- JP7621179B2 JP7621179B2 JP2021081412A JP2021081412A JP7621179B2 JP 7621179 B2 JP7621179 B2 JP 7621179B2 JP 2021081412 A JP2021081412 A JP 2021081412A JP 2021081412 A JP2021081412 A JP 2021081412A JP 7621179 B2 JP7621179 B2 JP 7621179B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- biological treatment
- water
- treatment tank
- gas
- water quality
- 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.)
- Active
Links
- 238000011282 treatment Methods 0.000 title claims description 183
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 61
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims description 34
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 195
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 144
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 71
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 71
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 50
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 claims description 39
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 claims description 36
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 claims description 25
- 238000005273 aeration Methods 0.000 claims description 17
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 11
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 9
- 230000033116 oxidation-reduction process Effects 0.000 claims description 5
- 230000020477 pH reduction Effects 0.000 claims description 3
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 68
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 22
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 12
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 12
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 11
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 9
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 9
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 7
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 7
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 7
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 5
- 239000010802 sludge Substances 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 4
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- KFZMGEQAYNKOFK-UHFFFAOYSA-N Isopropanol Chemical compound CC(C)O KFZMGEQAYNKOFK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- OKKJLVBELUTLKV-UHFFFAOYSA-N Methanol Chemical compound OC OKKJLVBELUTLKV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 3
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 3
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 3
- 150000002739 metals Chemical class 0.000 description 3
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-M Bicarbonate Chemical compound OC([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 2
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 2
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000003756 stirring Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 239000011573 trace mineral Substances 0.000 description 2
- 235000013619 trace mineral Nutrition 0.000 description 2
- 238000004065 wastewater treatment Methods 0.000 description 2
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 1
- FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N Magnesium Chemical compound [Mg] FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- IOVCWXUNBOPUCH-UHFFFAOYSA-M Nitrite anion Chemical compound [O-]N=O IOVCWXUNBOPUCH-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 229910019142 PO4 Inorganic materials 0.000 description 1
- ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N Potassium Chemical compound [K] ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N Urea Chemical compound NC(N)=O XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- HCHKCACWOHOZIP-UHFFFAOYSA-N Zinc Chemical compound [Zn] HCHKCACWOHOZIP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 229910052783 alkali metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000001340 alkali metals Chemical class 0.000 description 1
- 150000003863 ammonium salts Chemical class 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 1
- 239000004202 carbamide Substances 0.000 description 1
- 238000009833 condensation Methods 0.000 description 1
- 230000005494 condensation Effects 0.000 description 1
- 238000006477 desulfuration reaction Methods 0.000 description 1
- 230000023556 desulfurization Effects 0.000 description 1
- 239000010840 domestic wastewater Substances 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- GPRLSGONYQIRFK-UHFFFAOYSA-N hydron Chemical compound [H+] GPRLSGONYQIRFK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002209 hydrophobic effect Effects 0.000 description 1
- 229910001959 inorganic nitrate Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052749 magnesium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011777 magnesium Substances 0.000 description 1
- WPBNNNQJVZRUHP-UHFFFAOYSA-L manganese(2+);methyl n-[[2-(methoxycarbonylcarbamothioylamino)phenyl]carbamothioyl]carbamate;n-[2-(sulfidocarbothioylamino)ethyl]carbamodithioate Chemical compound [Mn+2].[S-]C(=S)NCCNC([S-])=S.COC(=O)NC(=S)NC1=CC=CC=C1NC(=S)NC(=O)OC WPBNNNQJVZRUHP-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 1
- 239000003595 mist Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- RECVMTHOQWMYFX-UHFFFAOYSA-N oxygen(1+) dihydride Chemical compound [OH2+] RECVMTHOQWMYFX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000021317 phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 150000003013 phosphoric acid derivatives Chemical class 0.000 description 1
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 1
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 1
- 229920005749 polyurethane resin Polymers 0.000 description 1
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011591 potassium Substances 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 1
- 239000011701 zinc Substances 0.000 description 1
- 229910052725 zinc Inorganic materials 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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)
Description
本発明は、有機性排水の生物処理に関し、特に、生物処理を行うときに用いる運転指標を算出する方法及び装置と、算出された運転指標に基づいて制御された生物処理を実行する方法及び装置とに関する。 The present invention relates to biological treatment of organic wastewater, and in particular to a method and device for calculating an operational index used when performing biological treatment, and a method and device for performing biological treatment controlled based on the calculated operational index.
有機物を含む排水すなわち有機性排水を環境中に放出する前に行う排水処理として、微生物を用いる生物処理が広く用いられている。生物処理では、微生物による有機物の分解活性を高く維持するために、水温、pHなどの環境条件を最適化するともに、窒素やリン、微量金属などの栄養物質を添加する必要がある。生活排水が流入する公共下水道での排水に比べ、工場からの排水では栄養物質が不足しやすい。特に、化学工場や半導体製造工場からの排水では、生物処理に必要となる栄養物質の不足が顕著である。 Biological treatment using microorganisms is widely used as a wastewater treatment method for wastewater containing organic matter, i.e., organic wastewater, before it is released into the environment. In biological treatment, in order to maintain a high level of activity in decomposing organic matter by the microorganisms, it is necessary to optimize environmental conditions such as water temperature and pH, as well as add nutrients such as nitrogen, phosphorus, and trace metals. Compared to wastewater from public sewerage systems into which domestic wastewater flows, wastewater from factories is more likely to be deficient in nutrients. In particular, wastewater from chemical plants and semiconductor manufacturing plants is noticeably deficient in the nutrients required for biological treatment.
有機性排水に対する栄養物質の添加量は、有機性排水での有機物濃度に比例させることが推奨されている。有機性排水における有機物濃度が生物化学的酸素要求量(BOD)で表されているとして、好気性微生物による排水処理すなわち好気処理における窒素(N)及びリン(P)の好ましい添加量は、質量基準で、例えば、BOD:N:P=100:5:1である。栄養物質の添加量を決定するためには、生物処理水槽への流入水あるいは生物処理水槽内の水のBOD値を取得することが必要となる。BOD測定をオンラインであるいは短時間で行うことは難しいが、水中の全有機炭素(TOC)濃度の測定はオンラインで行うことができるので、流入水におけるTOC濃度とBODとの相関を事前に取得しておき、オンラインのTOC濃度計によって流入水のTOC濃度をモニタリングした上でこれをBOD値に変換し、得られたBOD値に基づいて窒素及びリンの添加量を制御することが行われている。しかしながら、オンラインで測定したTOC濃度に基づいて栄養物質の添加量を制御する方法では、オンラインTOC濃度計の配管の内部において、懸濁物質(SS)や油分の蓄積、バイオフィルムの形成などによって目詰まりが生じ、測定値が不安定になる、という課題がある。 It is recommended that the amount of nutrients added to organic wastewater be proportional to the organic matter concentration in the organic wastewater. Assuming that the organic matter concentration in organic wastewater is expressed as biochemical oxygen demand (BOD), the preferred amount of nitrogen (N) and phosphorus (P) added in wastewater treatment by aerobic microorganisms, i.e., aerobic treatment, is, for example, BOD:N:P = 100:5:1 by mass. In order to determine the amount of nutrients to be added, it is necessary to obtain the BOD value of the inflow water to the biological treatment tank or the water in the biological treatment tank. Although it is difficult to measure BOD online or in a short time, the total organic carbon (TOC) concentration in water can be measured online, so the correlation between the TOC concentration and BOD in the inflow water is obtained in advance, and the TOC concentration of the inflow water is monitored with an online TOC concentration meter and converted to a BOD value, and the amount of nitrogen and phosphorus added is controlled based on the obtained BOD value. However, the method of controlling the amount of nutrients added based on the TOC concentration measured online has the problem that the inside of the piping of the online TOC concentration meter can become clogged due to the accumulation of suspended solids (SS) and oil, and the formation of biofilms, making the measurement unstable.
特許文献1は、有機性排水に対して生物処理を行って放流水を得るときに、生物処理によって発生した二酸化炭素の濃度を測定し、二酸化炭素濃度に基づいて放流水におけるBOD値を推定し、推定したBOD値を運転指標として例えば返送汚泥量を増加するなどして処理を調整することを開示している。 Patent Document 1 discloses that when organic wastewater is subjected to biological treatment to obtain effluent, the concentration of carbon dioxide generated by the biological treatment is measured, the BOD value of the effluent is estimated based on the carbon dioxide concentration, and the estimated BOD value is used as an operating index to adjust the treatment, for example by increasing the amount of returned sludge.
特許文献1に開示された方法は、生物処理によって発生する無機炭酸の発生速度が放流水における有機物濃度に比例することに基づいて、生物処理で生じた二酸化炭素発生速度に基づいてBOD値を推定し、推定したBOD値を運転指標として処理を調整する方法である。しかしながら、水中の無機炭酸は、その水のpHに応じて二酸化炭素(CO2)、炭酸水素イオン(HCO3 -)及び炭酸イオン(CO3 2-)とその形態が変化し、炭酸水素イオン及び炭酸イオンは水中に留まるので、二酸化炭素濃度を測定しただけでは生物処理で生じた二酸化炭素量を推定するのに不十分である。さらに、一般に溶存ガスの溶解度は温度に依存し、二酸化炭素の形態で水中に残存する無機炭酸成分もあってその量は温度に依存するので、気相中の二酸化炭素濃度を測定しただけでは生物処理で生じた二酸化炭素発生速度を正確に推定することは難しい。結局、特許文献1に記載された方法によっては正確なBOD値を求めることは難しく、運転指標の算出方法としては不適切である。 The method disclosed in Patent Document 1 is a method of estimating a BOD value based on the carbon dioxide generation rate generated in the biological treatment, based on the fact that the generation rate of inorganic carbon dioxide generated by the biological treatment is proportional to the organic matter concentration in the effluent, and adjusting the treatment using the estimated BOD value as an operation index. However, inorganic carbon dioxide in water changes its form into carbon dioxide (CO 2 ), bicarbonate ion (HCO 3 - ) and carbonate ion (CO 3 2- ) depending on the pH of the water, and bicarbonate ion and carbonate ion remain in the water, so that measuring the carbon dioxide concentration alone is insufficient to estimate the amount of carbon dioxide generated in the biological treatment. Furthermore, the solubility of dissolved gas generally depends on temperature, and there are inorganic carbonic acid components remaining in the water in the form of carbon dioxide, and the amount of these components depends on temperature, so that it is difficult to accurately estimate the carbon dioxide generation rate generated in the biological treatment by simply measuring the carbon dioxide concentration in the gas phase. In the end, it is difficult to obtain an accurate BOD value using the method described in Patent Document 1, and it is inappropriate as a method for calculating an operation index.
また特許文献1に記載された方法では、放流水のBOD値に基づき、例えば返送汚泥量を増加する手段を採用するなどの活性汚泥法の処理を調整している。しかしながら流入水のBOD値ではなく放流水のBOD値を推定しているため、活性汚泥法の処理を調整する際にタイムラグが発生する。結局、特許文献1に記載された方法で算出されるBOD値は、運転指標としては不適切である。さらに特許文献1に記載の方法では、放流水のBOD値に基づき、例えば曝気量を調整している。しかしながら曝気量を調整して増加させた場合、生物処理で生じた二酸化炭素が希釈されてしまい、生物処理で生じた二酸化炭素の増減を正確に推定することは難しくなる。この点でも特許文献1に記載された方法によっては正確なBOD値を求めることは難しく、運転指標の算出方法としては不適切である。 In addition, in the method described in Patent Document 1, the activated sludge process is adjusted based on the BOD value of the effluent, for example by adopting a means for increasing the amount of returned sludge. However, since the BOD value of the effluent is estimated instead of the BOD value of the influent, a time lag occurs when adjusting the activated sludge process. In the end, the BOD value calculated by the method described in Patent Document 1 is inappropriate as an operation index. Furthermore, in the method described in Patent Document 1, for example, the aeration volume is adjusted based on the BOD value of the effluent. However, if the aeration volume is adjusted to increase, the carbon dioxide generated in the biological treatment is diluted, making it difficult to accurately estimate the increase or decrease in the carbon dioxide generated in the biological treatment. In this respect, it is difficult to obtain an accurate BOD value using the method described in Patent Document 1, and it is inappropriate as a method for calculating an operation index.
本発明の目的は、生物処理により有機性排水の排水処理を行うときに、生物処理の制御に用いる正確な運転指標を迅速に推定することができる算出方法及び算出装置と、算出された運転指標に基づいて制御された生物処理を実行する生物処理方法及び生物処理装置とを提供することにある。 The object of the present invention is to provide a calculation method and calculation device that can quickly estimate accurate operating indices used to control the biological treatment when treating organic wastewater through biological treatment, and a biological treatment method and biological treatment device that executes biological treatment controlled based on the calculated operating indices.
本発明の算出方法は、生物処理水槽により有機性排水を生物処理するときに用いられる運転指標の算出方法であって、生物処理水槽内の水から放出される気体のプロセス量と生物処理水槽内の水の水質と生物処理水槽への流入水の水質とについての予め求められている関係に基づいて、気体のプロセス量の測定値と生物処理水槽内の水の水質の測定値とから運転指標を算出する。気体のプロセス量は、気体の濃度、流量、体積、圧力及び物質量の少なくとも1つであり、生物処理水槽内の水の水質は、水温、pH及び酸化還元電位(ORP)の少なくとも1つを含み、運転指標は、流入水における有機物濃度である。 The calculation method of the present invention is a method for calculating an operation index used when biologically treating organic wastewater in a biological treatment tank, and calculates an operation index from a measured value of the process amount of gas released from the water in the biological treatment tank and a measured value of the water quality in the biological treatment tank based on a predetermined relationship between the process amount of gas released from the water in the biological treatment tank, the water quality in the biological treatment tank, and the water quality of the inflow water to the biological treatment tank. The process amount of gas is at least one of gas concentration, flow rate, volume, pressure, and amount of substance, the water quality in the biological treatment tank includes at least one of water temperature, pH, and oxidation-reduction potential (ORP), and the operation index is the organic matter concentration in the inflow water.
本発明の算出装置は、生物処理水槽により有機性排水を生物処理するときに用いる運転指標を算出する算出装置であって、生物処理水槽内の水から放出される気体のプロセス量を測定する気体測定部と、生物処理水槽内の水の水質を測定する水質測定部と、生物処理水槽内の水から放出される気体のプロセス量と生物処理水槽内の水の水質と生物処理水槽への流入水の水質とについての予め求められている関係に基づいて、気体測定部での測定値と水質測定部での測定値とから運転指標を算出する演算手段と、を備える。気体のプロセス量は、気体の濃度、流量、体積、圧力及び物質量の少なくとも1つであり、生物処理水槽内の水の水質は、水温、pH及びORPの少なくとも1つを含み、運転指標は、流入水における有機物濃度である。 The calculation device of the present invention is a calculation device for calculating an operation index used when biologically treating organic wastewater in a biological treatment tank, and includes a gas measurement unit for measuring a process amount of gas released from the water in the biological treatment tank, a water quality measurement unit for measuring the quality of the water in the biological treatment tank, and a calculation means for calculating an operation index from a measurement value in the gas measurement unit and a measurement value in the water quality measurement unit based on a predetermined relationship between the process amount of gas released from the water in the biological treatment tank, the quality of the water in the biological treatment tank, and the quality of the inflow water to the biological treatment tank. The process amount of gas is at least one of gas concentration, flow rate, volume, pressure, and substance amount, the water quality of the water in the biological treatment tank includes at least one of water temperature, pH, and ORP, and the operation index is the organic matter concentration in the inflow water.
本発明の生物処理方法は、有機性排水を生物処理する生物処理方法であって、本発明の算出方法によって運転指標を算出し、算出された運転指標に応じて流入水に対する栄養物質の添加量の制御及び生物処理水槽に対する散気の制御の少なくとも一方を行なって、生物処理水槽において流入水に対する生物処理を行う。 The biological treatment method of the present invention is a biological treatment method for biologically treating organic wastewater, in which an operation index is calculated by the calculation method of the present invention, and at least one of the amount of nutrients added to the inflow water and the amount of aeration in the biological treatment tank is controlled in accordance with the calculated operation index, thereby performing biological treatment of the inflow water in the biological treatment tank.
本発明の生物処理装置は、有機性排水を生物処理する生物処理装置であって、本発明の算出装置と、流入水に栄養物質を添加する添加手段、及び/または、生物処理水槽内に散気する散気手段と、を備え、算出された運転指標に応じて添加手段及び散気手段の少なくとも一方が制御される。 The biological treatment device of the present invention is a biological treatment device that biologically treats organic wastewater, and is equipped with the calculation device of the present invention, an addition means that adds nutrients to the inflow water, and/or an aeration means that diffuses aeration into the biological treatment tank, and at least one of the addition means and the aeration means is controlled according to the calculated operation index.
本発明によれば、生物処理により有機性排水の排水処理を行うときに、生物処理の制御に用いる正確な運転指標を迅速に求めることができるようになり、これにより、例えば生物処理水槽に供給される流入水に栄養物質を添加する場合に、運転指標に基づく最適な添加量とすることが可能になる。 According to the present invention, when treating organic wastewater using biological treatment, it is possible to quickly determine accurate operating indices used to control the biological treatment. This makes it possible, for example, to add nutrients to the influent water supplied to a biological treatment tank in an optimal amount based on the operating indices.
次に、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。本発明は、有機性排水に対し生物処理水槽において微生物を用いる生物処理を行って有機物を分解除去するときの、生物処理の制御のために用いられる運転指標の算出に関連している。本発明が対象とする有機性排水は、生物処理が適用可能なものであれば特に制限されるものではなく、例えば、下水処理において排出される排水、食品工場、化学工場、半導体製造工場、液晶製造工場、紙パルプ工場などの各工場から排出される排水、さらには、これら以外の分野の事業所から排出される排水を含む。公共下水道での排水に比べて民間工場からの排水では、生物処理に用いる微生物が有する分解活性を高く維持するために必要な栄養物質が不足しやすく、特に、化学工場や半導体製造工場、液晶製造工場からの排水では、栄養物質の不足が顕著である。有機物を含まない無機硝酸排水(あるいは無機亜硝酸排水)に対してメチルアルコールなどの外部有機源を添加して脱窒処理を行うときの、外部有機源を加えた排水も本発明が対象とする有機性排水である。 Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The present invention relates to the calculation of an operating index used for controlling biological treatment when biological treatment using microorganisms is performed in a biological treatment tank on organic wastewater to decompose and remove organic matter. The organic wastewater targeted by the present invention is not particularly limited as long as biological treatment is applicable, and includes, for example, wastewater discharged in sewage treatment, wastewater discharged from various factories such as food factories, chemical factories, semiconductor manufacturing factories, liquid crystal manufacturing factories, and paper and pulp factories, and wastewater discharged from business establishments in other fields. Compared to wastewater from public sewerage systems, wastewater from private factories is more likely to lack nutrients necessary to maintain high decomposition activity of the microorganisms used in biological treatment, and the lack of nutrients is particularly noticeable in wastewater from chemical factories, semiconductor manufacturing factories, and liquid crystal manufacturing factories. When an external organic source such as methyl alcohol is added to inorganic nitrate wastewater (or inorganic nitrite wastewater) that does not contain organic matter and a denitrification treatment is performed, wastewater to which an external organic source has been added is also an organic wastewater targeted by the present invention.
本発明における生物処理には、好気処理、嫌気処理、脱窒処理などが含まれ、これらの生物処理は、活性汚泥法、膜分離活性汚泥法(MBR)、流動床または固定床による生物膜法、あるいはグラニュール法などにより実行される。 The biological treatment in this invention includes aerobic treatment, anaerobic treatment, denitrification treatment, etc., and these biological treatments are carried out by the activated sludge process, the membrane bioreactor (MBR) process, the biofilm process using a fluidized bed or fixed bed, or the granular process, etc.
図1は、本発明の実施の一形態の算出装置を説明する図であって、算出装置を備える生物処理装置を示している。図1に示す生物処理装置は、流入水として供給される有機性排水を貯えて好気条件にて有機性排水の生物処理を行う流動床型の生物処理水槽10を備えている。生物処理水槽10からは、生物処理によって有機物が分解除去された処理水が排出する。生物処理水槽10には、担体11が充填されており、、生物処理水槽10の底部には、酸素を供給するために生物処理水槽10内に空気を吹き込むすなわちエアレーションを行う散気装置12が設けられている。生物処理水槽10には、生物処理水槽10に流入水を供給する入口配管13が接続している。散気装置12には、散気装置12に空気を供給するための気体配管14が接続しており、気体配管14には、送気用のブロア15が設けられている。ここで使用できる担体11としては、例えば、プラスチック製担体、スポンジ状担体、ゲル状担体などが挙げられるが、これらの中では、コストや耐久性の観点から、スポンジ状担体を用いることが好ましい。反応槽10には担体11を撹拌する撹拌装置を設けてもよい。
Figure 1 is a diagram for explaining a calculation device according to an embodiment of the present invention, and shows a biological treatment device equipped with the calculation device. The biological treatment device shown in Figure 1 is equipped with a fluidized bed type
図1に示す生物処理装置では、生物処理により生物処理水槽10内の水から放出される特定の気体のプロセス量と、生物処理水槽10内の水の水質に関する1以上の測定値とに基づいて、生物処理の制御に用いられる運転指標を算出する。そのため生物処理水槽10には、生物処理水槽10内の水から放出される特定の気体のプロセス量を測定する気体測定部31と、生物処理水槽10内の水の水質を測定する水質測定部32が設けられている。生物処理水槽10が蓋16によって覆われているとして、気体測定部31は、生物処理水槽10内の気相部や、この気相部に接続した配管内などに設置される。気体測定部31の結露を避ける必要があるため、配管内に設置する場合には、配管の保温などを図るとともに、気体測定部31の直前の位置に、ミストセパレータを配置してもよい。また、腐食性ガスを除去する脱硫装置などを配置してもよい。生物処理水槽10が開放系である場合には、測定結果における外気による影響を軽減するために、生物処理水槽10の上部の開放部を極力小さくした上で、筒状の配管などを水面下まで挿入し、その配管において水面上となる位置に気体測定部31を配置することができる。
In the biological treatment apparatus shown in FIG. 1, an operation index used for controlling the biological treatment is calculated based on the process amount of a specific gas released from the water in the
生物処理において放出される特定の気体のプロセス量としては、例えば、特定の気体の濃度(単位は例えばppmあるいはmL/m3)、特定の気体の濃度を生物処理により生物処理水槽10内の水から放出される全気体の流量に乗じて得られる、特定の気体の流量(単位は例えばmL/h)、所定時間もしくは積算時間に流量に乗じて得られる気体の体積(単位は例えばmL)、特定の気体の濃度と生物処理により生物処理水槽10内の水から放出される気体の圧力から算出される特定の気体の分圧(単位は例えばPa)などのうちの少なくとも1つを用いることができる。また体積や分圧以外にも、質量(単位は例えばkg)や物質量(単位はmol)を任意に用いることができる。生物処理において発生し得る気体は種々のものが考えられるが、生物処理が好気処理である場合には、有機物を好気処理で分解したときの最終生成物である二酸化炭素についてのプロセス量を気体測定部31により測定することが好ましい。二酸化炭素のプロセス量として例えばその濃度を測定する場合、気体測定部31としては、例えば、光学式、電気化学式あるいは半導体式の二酸化炭素濃度センサを用いることができるが、特に、非分散型赤外線吸収法(NDIR)によるセンサを用いることが好ましい。気体のプロセス量の測定は、マニュアル(手動)で行ってもオンラインで行ってもよい。二酸化炭素に限られず気体のプロセス量として流量を測定する場合には、超音波式、電磁式、コリオリ式、カルマン渦式、浮き子式、熱式、羽根車式、差圧式などの流量センサを用いることができる。
The process amount of the specific gas released in the biological treatment can be, for example, at least one of the following: the concentration of the specific gas (units are, for example, ppm or mL/m 3 ); the flow rate of the specific gas (units are, for example, mL/h) obtained by multiplying the concentration of the specific gas by the flow rate of the total gas released from the water in the
生物処理水槽10内の水の水質として水質測定部32が測定する項目としては、例えば、pH(水素イオン濃度指数)、水温、溶存酸素濃度(DO)、酸化還元電位(ORP)、導電率、濁度などが挙げられ、水質測定部32は、これらの項目のうち、pH、水温及びORPの少なくとも1つを含む、1以上の項目について測定を行えるように構成されている。よく知られているように水中における無機炭酸の形態は、pHに応じてCO2、HCO3
-、CO3
2-と変化するので、pHは、好気処理である生物処理により生物処理水槽10内の水から放出される気体中の二酸化炭素濃度との関連が特に大きいと考えられる。また、水温に応じて二酸化炭素の溶解度が変化するので、水温も、生物処理水槽10内の水から放出される気体中の二酸化炭素濃度との関連が大きい。ORPやDOに応じて生物処理水槽10中の水の酸素の量や酸化還元傾向が把握でき、またORPやDOは放出される二酸化炭素の濃度との関連が大きい。水質測定部32における測定は、マニュアル式で行われてもよく、オンラインで行われてもよい。
The water quality of the water in the
オンラインで水中の全有機炭素(TOC)濃度を測定するオンラインTOC濃度計もあるが、オンラインTOC濃度計は、少量の試料水を測定装置に引き込むために細い配管を備えており、目詰まりが発生しやすく測定値が安定しない。一方、二酸化炭素濃度センサや気体の流量センサは水と接触することなく測定を行うので、測定値の安定性が非常に高い。また、pHや水温、ORPなどを測定する水質測定部33も、反応槽10に浸漬する形式のセンサであるので、その測定値の安定性が高い。
There are also online TOC concentration meters that measure the total organic carbon (TOC) concentration in water online, but these have thin pipes to draw in small amounts of sample water into the measuring device, which can easily become clogged and can lead to unstable measurements. On the other hand, carbon dioxide concentration sensors and gas flow sensors perform measurements without coming into contact with the water, so their measurements are very stable. In addition, the water
図1に示す生物処理装置では、気体測定部31により測定された気体のプロセス量の値と、水質測定部32で測定された水質の値とから、生物処理水槽10に供給される水すなわち流入水に関する運転指標が算出される。算出された運転指標は、例えば、流入水または生物処理水槽10内の水に添加される栄養物質の量を決定するために用いられたり、生物処理水槽10内に吹き込まれる空気や酸素の量や流量を決定するために用いられる。運転指標の算出を行うために、生物処理装置は演算装置40を備えている。演算装置40には気体測定部31及び水質測定部32からそれぞれ測定値が入力しており、演算装置40は、生物処理水槽10内の水から放出される気体のプロセス量と生物処理水槽10内の水の水質と流入水の水質とについての予め求められている関係に基づいて、気体測定部31での測定値と水質測定部32での測定値とから、運転指標を算出する。気体の濃度と水質と運転指標との予め求められている関係は、モデルあるいは関係式で表される。モデルや関係式の作成については後述する。演算装置40が算出する運転指標は、流入水に関する運転指標である。流入水に関する運転指標は、好ましくは、流入水での有機物濃度、窒素濃度、リン濃度、DO,ORPの少なくとも1つであり、より好ましくは、有機物濃度である流入水における全有機炭素(TOC)濃度、生物化学的酸素要求量(BOD)及び化学的酸素要求量(COD)の少なくとも1種類である。
In the biological treatment apparatus shown in FIG. 1, an operation index for the water supplied to the
図2は、図1に示す生物処理装置における流入水の有機物濃度を求める処理の手順を示すフローチャートである。まず、ステップ101において気体測定部31が、生物処理水槽10内の水から放出された気体(例えば二酸化炭素)のプロセス量(例えば濃度)を測定し、ステップ102において水質測定部32が、生物処理水槽10内の水の水質(例えばpH、水温またはORP)を測定する。図2はステップ101の実行後にステップ102を実行するように描かれているが、ステップ101に先行してステップ102を実行してもよいし、ステップ101とステップ102とを同時に実行してもよい。その後、ステップ103において演算装置40は、既に演算装置40内に既に格納されてモデルや関係式に対し、ステップ101で求めた気体のプロセス量とステップ102で求めた水質とを代入することにより、流入水に関連する運転指標(例えば有機物濃度)を算出する。
Figure 2 is a flowchart showing the procedure for determining the organic matter concentration of the inflow water in the biological treatment device shown in Figure 1. First, in
次に、図1に示す生物処理装置において用いられるモデルあるいは関係式の作成について説明する。モデルあるいは関係式は、生物処理水槽10内の水から発生する気体のプロセス量と、生物処理水槽10内の水質と、生物処理水槽10への流入水における運転指標に関連した水質との関係を事前に調べることによって作成されるものである。モデルや関係式の作成のために、図1に示す生物処理装置には、生物処理水槽10に流入水を供給する入口配管13に対し、運転指標としての流入水の水質を測定する流入水質測定部33が設けられている。流入水質測定部33で測定される水質は、好ましくは有機物濃度、窒素濃度、リン濃度、DO及びORPのうちの少なくとも1つであり、より好ましくは有機物濃度であるTOC、BOD及びCODのいずれかである。そして演算装置40は、流入水質測定部33で測定された流入水の水質と、流入水の水質の測定時点での気体測定部31での測定値及び水質測定部32での測定値とに基づいて、モデルや関係式を作成する。気体のプロセス量の測定値、水質測定部32で測定された生物処理水槽10内の水の水質の測定値及び流入水質測定部33で測定された流入水の水質の測定値からなる組み合わせを一定数(例えば数十から百セット)取得し、これらの組のデータに基づいて重回帰分析(関係式を導出する場合)あるいはニューラルネットワークの学習(モデルを作成する場合)を行う。なお、気体のプロセス量や水質は、生物処理水槽10の構成や大きさ、生物処理水槽10における気相部の大きさ、生物処理の種類などによって変動するから、モデルや関係式は、生物処理水槽10ごとに作成してもよい。さらに、流入水の種類あるいは出所によっても流入水の水質と、測定される気体のプロセス量や生物処理水槽10内の水の水質との関係が変動する可能性があるから、流入水の種類や出所ごとにモデルを作成してもよい。
Next, the creation of a model or a relational expression used in the biological treatment apparatus shown in FIG. 1 will be described. The model or the relational expression is created by investigating in advance the relationship between the process amount of gas generated from the water in the
図3は、気体のプロセス量の測定値、生物処理水槽10内の水の水質の測定値及び流入水の水質の測定値からなる組を格納したデータベースの例を示している。ここでは気体のプロセス量として二酸化炭素濃度が測定され、生物処理水槽10内の水の水質として水温及びpHが測定され、流入水の水質としてTOC濃度が測定されるものとしている。そして、このようなデータベースに対して重回帰分析を実行することにより、以下に示すような、運転指標としての有機物濃度を算出するための関係式が得られる。
C=b1X+b2Y+b0
ここでCは運転指標としての有機物濃度、Xは気体のプロセス量としての気体濃度、Yは生物処理水槽10内の水の水質、b0,b1,b2は重回帰分析で得られた定数である。
3 shows an example of a database that stores sets of measured values of the gas process quantity, measured values of the water quality in the
C=b 1 X+b 2 Y+b 0
Here, C is the organic matter concentration as an operation index, X is the gas concentration as the gas process amount, Y is the water quality in the
ニューラルネットワークによるモデルを生成するときは、図3に示されるようなデータベースに基づき、気体のプロセス量Xnと水質Ynを入力値(Xn,Yn)とし、運転指標としての有機物濃度Cnを出力値(Cn)として、教師あり学習によりニューラルネットワークの学習を行えばよい。重回帰分析による関係式よりも、適切に学習を行ったニューラルネットワークによるモデルの用いた方が、より正確な運転指標としての有機物濃度を与える。 When generating a model using a neural network, the neural network can be trained using supervised learning based on a database such as that shown in Figure 3, with the gas process volume Xn and water quality Yn as input values (Xn, Yn) and the organic matter concentration Cn as an operation index as the output value (Cn). A model using a properly trained neural network provides a more accurate organic matter concentration as an operation index than a relational equation based on multiple regression analysis.
図4は、図1に示す生物処理装置において、流入水に対して栄養物質を添加するための機構を追加した生物処理装置を示している。例えば好気処理などの生物処理において微生物がその有する分解活性を高く維持しつつ増殖するためには、栄養物質が必要であり、生物処理水槽10への流入水において栄養物質が不足する場合には、生物処理水槽10内または生物処理水槽10の前段において流入水に栄養物質を添加する必要がある。図4に示す生物処理装置では、栄養物質の溶液(すなわち栄養液)を貯える栄養物質貯槽21が設けられており、栄養物質貯槽21と入口配管13とは栄養液配管22を介して接続している。栄養液配管22には、栄養液を給送するポンプ23が設けられている。したがってこの生物処理装置では、入口配管13を流れて生物処理水槽10に供給される流入水に対して栄養物質を添加することが可能であり、ポンプ23を制御することにより流入水に対する栄養物質の添加量を制御することができる。栄養物質は、大別すると、窒素やリンを含む栄養塩と、窒素やリンに比べて必要量の少ない微量元素とに分けられる。微量元素には、ナトリウム、カリウム、カルシウム及びマグネシウムなどのアルカリ金属類、鉄、マンガン及び亜鉛などの金属類などが含まれる。窒素源としては、尿素やアンモニウム塩を用いることができる。リン源としては、リン酸やリン酸塩を用いることができる。
Figure 4 shows a biological treatment device in which a mechanism for adding nutrients to the inflow water has been added to the biological treatment device shown in Figure 1. For example, in biological treatment such as aerobic treatment, nutrients are necessary for microorganisms to grow while maintaining their high decomposition activity, and when nutrients are insufficient in the inflow water to the
次に、図4に示す生物処理装置における栄養物質の添加量の制御について説明する。生物処理水槽への流入水に栄養物質(栄養塩及び微量金属)を添加するときの添加量は、流入水における有機物濃度に比例させることが推奨されている。例えば、運転指標としてBODを使用することとして、好気処理における窒素(N)及びリン(P)の添加量を、質量基準で、BOD:N:P=100:5:1とすることが推奨されている。そこで図4に示す生物処理装置では、演算装置40において求めた運転指標に基づいてポンプ23での吐出量制御や稼働時間制御を行ない、流入水への栄養物質の添加の有無や添加量を制御する。これにより、流入水における有機物濃度(例えばBOD)を測定しなくても、流入水に対し、最適な添加量で栄養物質を添加することができる。
Next, the control of the amount of added nutrients in the biological treatment device shown in FIG. 4 will be described. It is recommended that the amount of added nutrients (nutrients and trace metals) when added to the inflow water to the biological treatment tank be proportional to the organic matter concentration in the inflow water. For example, it is recommended that the amount of added nitrogen (N) and phosphorus (P) in aerobic treatment be BOD:N:P=100:5:1 by mass, using BOD as the operating index. Therefore, in the biological treatment device shown in FIG. 4, the discharge amount and operating time of the
図1に示した生物処理装置では生物処理水槽10に空気を吹き込んでいるが、大気には、通常、400ppm程度の二酸化炭素が含まれている。生物処理によって発生した二酸化炭素量を見積もるために二酸化炭素濃度を測定するときには、吹き込まれた空気に最初から含まれている二酸化炭素量を考慮する必要がある。吹き込まれる空気における二酸化炭素量の変動が小さい場合は、上述したように作成したモデルには、吹き込まれる空気に含まれる二酸化炭素の寄与が既に含まれているから、吹き込まれる空気での二酸化炭素濃度を測定することなく、そのモデルを使用して栄養物質の添加量を定めることができる。しかしながら、工場などにおいてボイラの排ガスが混入する空気が吹き込まれる場合など、吹き込む空気中の二酸化炭素濃度が変動するときは、生物処理水槽10に吹き込まれる気体における二酸化炭素濃度に応じた補正を行って栄養物質の添加量を定める必要がある。図5は、そのように生物処理水槽10に吹き込まれる二酸化炭素濃度に応じた補正を行う生物処理装置を示している。
In the biological treatment apparatus shown in FIG. 1, air is blown into the
図5に示した生物処理装置は、図1に示した生物処理装置と同様のものであるが、吹き込まれる空気における二酸化炭素濃度を測定するために気体配管14においてブロア15の出口側の位置に二酸化炭素濃度センサ35が設けられている点で、図1に示したものと異なっている。気体配管14に設けられている二酸化炭素濃度センサ35での測定値も制御装置40に送られる。制御装置40は、二酸化炭素濃度センサ35での測定値と気体測定部31での測定値の差と水質測定部32で得られた測定値とをモデルに適用して流入水のBODを算出し、BODに基づいてポンプ23を制御する。
The biological treatment device shown in FIG. 5 is similar to the biological treatment device shown in FIG. 1, but differs from that shown in FIG. 1 in that a carbon
次に、実施例及び比較例により、本発明をさらに詳しく説明する。 Next, the present invention will be explained in more detail with reference to examples and comparative examples.
[試験条件]
まず、各実施例及び各比較例について共通の試験条件について説明する。容積が19Lである一段の生物処理水槽を使用し、有機性排水である流入水の好気処理による生物処理を行った。好気性微生物を疎水性ポリウレタン樹脂からなるスポンジ担体に担持し、このようなスポンジ担体を、生物処理水槽の容積に対して嵩体積として30%で生物処理水槽に充填した。生物処理水槽における滞留時間を8時間とした。流入水として、イソプロピルアルコール含有排水を使用した。流入水中の窒素(N)濃度は2mg/L以下であり、リン(P)濃度は0.1mg以下であった。生物処理水槽内の水のpHは5.6~7.8であった。エアレーションにおける空気流量は10L/minに設定したが、実際には9.7~10.3L/minの間で変動した。
[Test conditions]
First, the common test conditions for each Example and Comparative Example will be described. A single-stage biological treatment tank with a volume of 19 L was used, and biological treatment was performed by aerobic treatment of influent water, which was organic wastewater. Aerobic microorganisms were supported on a sponge carrier made of hydrophobic polyurethane resin, and such sponge carriers were filled in the biological treatment tank at a bulk volume of 30% of the volume of the biological treatment tank. The residence time in the biological treatment tank was 8 hours. Wastewater containing isopropyl alcohol was used as the influent water. The nitrogen (N) concentration in the influent water was 2 mg/L or less, and the phosphorus (P) concentration was 0.1 mg or less. The pH of the water in the biological treatment tank was 5.6 to 7.8. The air flow rate in the aeration was set to 10 L/min, but actually fluctuated between 9.7 and 10.3 L/min.
流入水に対して栄養塩(窒素(N)及びリン(P))を十分に添加し、生物処理水槽内の水から排出される二酸化炭素濃度と、生物処理水槽内の水のpHと水温とORPをモニタリングした。このようなモニタリングを、流入水におけるTOCを50mg/L~350mg/Lの範囲で変化させながら繰り返し実行した。 Nutrients (nitrogen (N) and phosphorus (P) ) were added to the inflow water, and the carbon dioxide concentration discharged from the water in the biological treatment tank, as well as the pH, water temperature, and ORP of the water in the biological treatment tank were monitored. This monitoring was repeated while changing the TOC in the inflow water in the range of 50 mg/L to 350 mg/L.
[比較例1]
二酸化炭素濃度とTOC濃度の各々の測定値を用いて単回帰分析を行い、二酸化炭素濃度からTOC濃度を求める関係式を導いた。そしてこの関係式を用いて二酸化炭素濃度からTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.770であった。
[Comparative Example 1]
A simple regression analysis was performed using the measured values of carbon dioxide concentration and TOC concentration to derive a relational equation for calculating the TOC concentration from the carbon dioxide concentration. The TOC concentration was then estimated from the carbon dioxide concentration using this relational equation, and the coefficient of determination R2 with the measured TOC concentration was calculated to be 0.770.
[実施例1]
二酸化炭素濃度と水温とTOC濃度の各々の測定値を用いて重回帰分析を行い、二酸化炭素濃度及び水温からTOC濃度を求める関係式を導いた。そしてこの関係式を用いて二酸化炭素濃度及び水温からTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.801であった。
[Example 1]
A multiple regression analysis was performed using the measured values of carbon dioxide concentration, water temperature, and TOC concentration, and a relational equation was derived to calculate the TOC concentration from the carbon dioxide concentration and water temperature.The TOC concentration was then estimated from the carbon dioxide concentration and water temperature using this relational equation, and the coefficient of determination R2 with the measured TOC concentration was calculated to be 0.801.
[実施例2]
二酸化炭素濃度とORPとTOC濃度の各々の測定値を用いて重回帰分析を行い、二酸化炭素濃度及びORPからTOC濃度を求める関係式を導いた。そしてこの関係式を用いて二酸化炭素濃度及びORPからTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.836であった。
[Example 2]
A multiple regression analysis was performed using the measured values of the carbon dioxide concentration, ORP, and TOC concentration, and a relational equation was derived for calculating the TOC concentration from the carbon dioxide concentration and ORP. The TOC concentration was then estimated from the carbon dioxide concentration and ORP using this relational equation, and the coefficient of determination R2 with the actually measured TOC concentration was calculated to be 0.836.
[実施例3]
二酸化炭素濃度とpHとTOC濃度の各々の測定値を用いて重回帰分析を行い、二酸化炭素濃度及びpHからTOC濃度を求める関係式を導いた。そしてこの関係式を用いて二酸化炭素濃度及びpHからTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.858であった。
[Example 3]
A multiple regression analysis was performed using the measured values of the carbon dioxide concentration, pH, and TOC concentration, and a relational equation was derived for calculating the TOC concentration from the carbon dioxide concentration and pH. The TOC concentration was then estimated from the carbon dioxide concentration and pH using this relational equation, and the coefficient of determination R2 with the actually measured TOC concentration was calculated to be 0.858.
[実施例4]
二酸化炭素濃度と水温とpHとTOC濃度の各々の測定値を用いて重回帰分析を行い、二酸化炭素濃度、水温及びpHからTOC濃度を求める関係式を導いた。そしてこの関係式を用いて二酸化炭素濃度、水温及びpHからTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.859であった。
[Example 4]
A multiple regression analysis was performed using the measured values of carbon dioxide concentration, water temperature, pH, and TOC concentration, and a relational equation was derived to calculate the TOC concentration from the carbon dioxide concentration, water temperature, and pH.The TOC concentration was then estimated from the carbon dioxide concentration, water temperature, and pH using this relational equation, and the coefficient of determination R2 with the actually measured TOC concentration was calculated to be 0.859.
[実施例5]
二酸化炭素濃度と水温の各測定値を入力とし、TOC濃度の測定値を出力とする教師あり学習を行って、ニューラルネットワークによるモデルを構成した。この学習済みのモデルを用いて二酸化炭素濃度及び水温からTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.927であった。
[Example 5]
A model was constructed using a neural network by performing supervised learning using the measured values of carbon dioxide concentration and water temperature as inputs and the measured values of TOC concentration as output. The TOC concentration was estimated from the carbon dioxide concentration and water temperature using this trained model, and the coefficient of determination R2 with the measured TOC concentration was calculated to be 0.927.
[実施例6]
二酸化炭素濃度とORPの各測定値を入力とし、TOC濃度の測定値を出力とする教師あり学習を行って、ニューラルネットワークによるモデルを構成した。この学習済みのモデルを用いて二酸化炭素濃度及びORPからTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.933であった。
[Example 6]
A model was constructed using a neural network by performing supervised learning using the measured values of carbon dioxide concentration and ORP as inputs and the measured value of TOC concentration as output. The TOC concentration was estimated from the carbon dioxide concentration and ORP using this trained model, and the coefficient of determination R2 with the actually measured TOC concentration was calculated to be 0.933.
[実施例7]
二酸化炭素濃度とpHの各測定値を入力とし、TOC濃度の測定値を出力とする教師あり学習を行って、ニューラルネットワークによるモデルを構成した。この学習済みのモデルを用いて二酸化炭素濃度及びpHからTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.927であった。
[Example 7]
A model was constructed using a neural network by performing supervised learning using the measured values of carbon dioxide concentration and pH as input and the measured value of TOC concentration as output. The TOC concentration was estimated from the carbon dioxide concentration and pH using this trained model, and the coefficient of determination R2 with the measured TOC concentration was calculated to be 0.927.
[実施例8]
二酸化炭素濃度と水温とpHの各測定値を入力とし、TOC濃度の測定値を出力とする教師あり学習を行って、ニューラルネットワークによるモデルを構成した。この学習済みのモデルを用いて二酸化炭素濃度、水温及びpHからTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.926であった。
[Example 8]
A model was constructed using a neural network by performing supervised learning using the measured values of carbon dioxide concentration, water temperature, and pH as inputs and the measured value of TOC concentration as output. The TOC concentration was estimated from the carbon dioxide concentration, water temperature, and pH using this trained model, and the coefficient of determination R2 with the actually measured TOC concentration was calculated to be 0.926.
[実施例9]
二酸化炭素濃度とORPと水温とpHの各測定値を入力とし、TOC濃度の測定値を出力とする教師あり学習を行って、ニューラルネットワークによるモデルを構成した。この学習済みのモデルを用いて二酸化炭素濃度、ORP及び水温からTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.949であった。
[Example 9]
A model was constructed using a neural network by performing supervised learning using the measured values of carbon dioxide concentration, ORP, water temperature, and pH as inputs and the measured value of TOC concentration as output. The TOC concentration was estimated from the carbon dioxide concentration, ORP, and water temperature using this trained model, and the coefficient of determination R2 with the actually measured TOC concentration was calculated to be 0.949.
[実施例10]
二酸化炭素濃度とエアレーション流量を掛け合わせて二酸化炭素の流量とした。この二酸化炭素流量とORPと水温とpHの各測定値を入力とし、TOC濃度の測定値を出力とする教師あり学習を行って、ニューラルネットワークによるモデルを構成した。この学習済みのモデルを用いて二酸化炭素流量、ORP及び水温からTOC濃度を推算し、実測のTOC濃度との決定係数R2を算出したところ、0.971であった。
[Example 10]
The carbon dioxide flow rate was calculated by multiplying the carbon dioxide concentration by the aeration flow rate. The measured values of the carbon dioxide flow rate, ORP, water temperature, and pH were input, and the measured value of the TOC concentration was output, and supervised learning was performed to construct a model using a neural network. The TOC concentration was estimated from the carbon dioxide flow rate, ORP, and water temperature using this trained model, and the coefficient of determination R2 with the measured TOC concentration was calculated to be 0.971.
10 生物処理水槽
11 担体
12 散気装置
13 入口配管
14 気体配管
15 ブロワ
16 蓋
21 栄養物質貯槽
22 栄養液配管
23 ポンプ
31 気体測定部
32 水質測定部
33 流入水質測定部
35 二酸化炭素濃度センサ
40 演算装置
REFERENCE SIGNS
Claims (8)
前記生物処理水槽内の水から放出される気体のプロセス量と前記生物処理水槽内の水の水質と前記生物処理水槽への流入水の水質とについての予め求められている関係に基づいて、前記気体のプロセス量の測定値と前記生物処理水槽内の水の前記水質の測定値とから前記運転指標を算出し、
前記気体のプロセス量は、前記気体の濃度、流量、体積、圧力及び物質量の少なくとも1つであり、
前記生物処理水槽内の水の前記水質は、水温、pH及び酸化還元電位の少なくとも1つを含み、
前記運転指標は、前記流入水における有機物濃度である、
算出方法。 A method for calculating an operation index used when biologically treating organic wastewater in a biological treatment tank, comprising:
calculating the operation index from the measured value of the process amount of gas released from the water in the biological treatment tank and the measured value of the water quality of the water in the biological treatment tank based on a predetermined relationship between the process amount of gas released from the water in the biological treatment tank, the water quality of the water in the biological treatment tank, and the water quality of the water inflowing into the biological treatment tank;
The process quantity of the gas is at least one of a concentration, a flow rate, a volume, a pressure, and an amount of substance of the gas;
The water quality of the water in the biological treatment tank includes at least one of water temperature, pH, and oxidation-reduction potential,
The operating indicator is an organic matter concentration in the influent;
Calculation method.
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の算出方法によって前記運転指標を算出し、
算出された前記運転指標に応じて前記流入水に対する栄養物質の添加量の制御及び前記生物処理水槽内に対する散気の制御の少なくとも一方を行なって、前記生物処理水槽において前記流入水に対する生物処理を行う、生物処理方法。 A biological treatment method for biologically treating organic wastewater, comprising:
Calculating the driving index by the calculation method according to any one of claims 1 to 3,
A biological treatment method in which at least one of controlling the amount of nutrients added to the inflow water and controlling aeration in the biological treatment tank is performed in accordance with the calculated operating index, thereby performing biological treatment on the inflow water in the biological treatment tank.
前記生物処理水槽内の水から放出される気体のプロセス量を測定する気体測定部と、
前記生物処理水槽内の水の水質を測定する水質測定部と、
前記生物処理水槽内の水から放出される気体のプロセス量と前記生物処理水槽内の水の水質と前記生物処理水槽への流入水の水質とについての予め求められている関係に基づいて、前記気体測定部での測定値と前記水質測定部での測定値とから前記運転指標を算出する演算手段と、
を備え、
前記気体のプロセス量は、前記気体の濃度、流量、体積、圧力及び物質量の少なくとも1つであり、
前記生物処理水槽内の水の前記水質は、水温、pH及び酸化還元電位の少なくとも1つを含み、
前記運転指標は、前記流入水における有機物濃度である、
算出装置。 A calculation device for calculating an operation index used when biologically treating organic wastewater in a biological treatment tank,
A gas measurement unit that measures a process amount of gas released from the water in the biological treatment tank;
A water quality measuring unit for measuring the water quality in the biological treatment tank;
a calculation means for calculating the operation index from the measurement values of the gas measurement unit and the measurement values of the water quality measurement unit based on a predetermined relationship between the process amount of gas released from the water in the biological treatment tank, the water quality of the water in the biological treatment tank, and the water quality of the inflow water to the biological treatment tank;
Equipped with
The process quantity of the gas is at least one of a concentration, a flow rate, a volume, a pressure, and an amount of substance of the gas;
The water quality of the water in the biological treatment tank includes at least one of water temperature, pH, and oxidation-reduction potential,
The operating indicator is an organic matter concentration in the influent;
Calculation device.
前記演算手段は、前記気体測定部の測定値と前記水質測定部の測定値とを入力値とし前記流入水質測定部の測定値を出力値とするデータセットによってニューラルネットワークを学習し、学習により得られたニューラルネットワークモデルによって前記関係を表す、請求項5または6に記載の算出装置。 Further, an inflow water quality measuring unit is provided for measuring the water quality of the inflow water,
The calculation device according to claim 5 or 6, wherein the calculation means trains a neural network using a data set in which the measurement values of the gas measurement unit and the measurement values of the water quality measurement unit are input values and the measurement values of the inflow water quality measurement unit are output values, and represents the relationship using a neural network model obtained by training.
請求項5乃至7のいずれか1項に記載の算出装置と、
前記流入水に栄養物質を添加する添加手段、及び/または、前記生物処理水槽内に散気する散気手段と、
を備え、
算出された前記運転指標に応じて前記添加手段及び前記散気手段の少なくとも一方が制御される、生物処理装置。 A biological treatment device for biologically treating organic wastewater,
A calculation device according to any one of claims 5 to 7,
An adding means for adding nutrients to the inflow water, and/or an aeration means for diffusing aeration into the biological treatment tank;
Equipped with
At least one of the adding means and the aeration means is controlled in accordance with the calculated operation index.
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021081412A JP7621179B2 (en) | 2021-05-13 | 2021-05-13 | Operation index calculation method and calculation device, biological treatment method and biological treatment device |
| TW111116901A TW202306911A (en) | 2021-05-13 | 2022-05-05 | Calculation method and calculation device for operation indicator, wastewater treatment method, and wastewater treatment device |
| CN202210484687.5A CN115340173B (en) | 2021-05-13 | 2022-05-06 | Operation index calculation method and device, and drainage treatment method and device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021081412A JP7621179B2 (en) | 2021-05-13 | 2021-05-13 | Operation index calculation method and calculation device, biological treatment method and biological treatment device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2022175195A JP2022175195A (en) | 2022-11-25 |
| JP7621179B2 true JP7621179B2 (en) | 2025-01-24 |
Family
ID=84145621
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021081412A Active JP7621179B2 (en) | 2021-05-13 | 2021-05-13 | Operation index calculation method and calculation device, biological treatment method and biological treatment device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7621179B2 (en) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7813662B2 (en) * | 2022-06-14 | 2026-02-13 | オルガノ株式会社 | Wastewater treatment method and wastewater treatment device |
| JP2025506592A (en) * | 2023-09-12 | 2025-03-13 | 南京大学 | Method and system for reconstructing wastewater biological treatment process based on machine learning |
| JP7605517B1 (en) | 2023-10-11 | 2024-12-24 | Wota株式会社 | Biological tank management system, biological tank management method, and biological tank management program |
| JP7641655B1 (en) * | 2023-10-11 | 2025-03-07 | Wota株式会社 | Biological activity management system |
| JP7641055B1 (en) | 2024-04-12 | 2025-03-06 | Wota株式会社 | Liquidity determination system and liquidity determination method |
| CN120369905B (en) * | 2025-04-09 | 2025-10-10 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | Automatic monitoring system and distribution prediction method for greenhouse gas concentration in inland water bodies |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005013957A (en) | 2003-06-30 | 2005-01-20 | Hitachi Ltd | Biological water treatment facility operation support device |
| US20150001149A1 (en) | 2013-03-14 | 2015-01-01 | Kuehnle Agrosystems, Inc. | Wastewater treatment systems and methods |
| CN106573807B (en) | 2014-07-18 | 2019-12-31 | 川崎重工业株式会社 | Aeration air volume calculation device and water treatment system |
| WO2020170364A1 (en) | 2019-02-20 | 2020-08-27 | 三菱電機株式会社 | Water treatment apparatus and water treatment method |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5544332A (en) * | 1978-09-26 | 1980-03-28 | Hitachi Ltd | Control method of activated sludge water treating apparatus |
-
2021
- 2021-05-13 JP JP2021081412A patent/JP7621179B2/en active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005013957A (en) | 2003-06-30 | 2005-01-20 | Hitachi Ltd | Biological water treatment facility operation support device |
| US20150001149A1 (en) | 2013-03-14 | 2015-01-01 | Kuehnle Agrosystems, Inc. | Wastewater treatment systems and methods |
| CN106573807B (en) | 2014-07-18 | 2019-12-31 | 川崎重工业株式会社 | Aeration air volume calculation device and water treatment system |
| WO2020170364A1 (en) | 2019-02-20 | 2020-08-27 | 三菱電機株式会社 | Water treatment apparatus and water treatment method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2022175195A (en) | 2022-11-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7621179B2 (en) | Operation index calculation method and calculation device, biological treatment method and biological treatment device | |
| CA2989452A1 (en) | Process and device for the treatment of a fluid containing a contaminant | |
| JP2001252691A (en) | Sewage treatment plant water quality control equipment | |
| JP5143003B2 (en) | Denitrification process and denitrification device | |
| JP7621180B2 (en) | Wastewater treatment method and wastewater treatment device | |
| JP7653309B2 (en) | Wastewater treatment method and wastewater treatment device | |
| KR101016394B1 (en) | Real-time sewage treatment plant inflow sewage component analysis device combining rapid microbial respiration rate measuring device, S.S. | |
| CN106573807B (en) | Aeration air volume calculation device and water treatment system | |
| Jiang et al. | Applying mass flow analysis and aeration optimization strategy to reduce energy consumption of a full-scale anaerobic/anoxic/oxic system | |
| JP2004188268A (en) | Water quality monitoring and control device and sewage treatment system | |
| JP7853731B2 (en) | Biological treatment system, biological treatment apparatus, water purification system, biological treatment method, and water purification method | |
| JP7813662B2 (en) | Wastewater treatment method and wastewater treatment device | |
| CN115340173B (en) | Operation index calculation method and device, and drainage treatment method and device | |
| CN118427626B (en) | Aeration time determining method and system for sewage treatment tank | |
| JP2022046281A (en) | Method and apparatus for predicting parameter value of wastewater treatment simulator and control method and apparatus for sewage treatment plant | |
| JP2013215680A (en) | Wastewater treatment method and wastewater treatment apparatus | |
| US20260001793A1 (en) | Wastewater treatment method and wastewater treatment apparatus | |
| JP2024168077A (en) | Method for treating organic matter-containing water and treatment device for organic matter-containing water | |
| JP2024526113A (en) | Control of ozone dosing using bioelectrochemical sensors. | |
| González-Hernández et al. | Stoichiometry and kinetics of hospital wastewater treatment in a submerged membrane bioreactor | |
| JP3585905B2 (en) | Test method for activated sludge activity and wastewater degradability | |
| Hedegärd et al. | An online method for estimation of degradable substrate and biomass in an aerated activated sludge process | |
| US20250042788A1 (en) | Ammonia-containing wastewater treatment method and apparatus thereof | |
| JP2024168088A (en) | Anomaly detection device, anomaly detection method, an apparatus for treating organic matter-containing water, and a method for treating organic matter-containing water | |
| WO2024219081A1 (en) | Water treatment method and water treatment apparatus |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240201 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240925 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20241001 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20241128 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20241217 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20250114 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7621179 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |