JP7704595B2 - Floc state control device, sludge treatment facility, floc state control method, and program - Google Patents
Floc state control device, sludge treatment facility, floc state control method, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP7704595B2 JP7704595B2 JP2021108870A JP2021108870A JP7704595B2 JP 7704595 B2 JP7704595 B2 JP 7704595B2 JP 2021108870 A JP2021108870 A JP 2021108870A JP 2021108870 A JP2021108870 A JP 2021108870A JP 7704595 B2 JP7704595 B2 JP 7704595B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gap
- area
- sludge
- image
- areas
- 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
Images
Landscapes
- Treatment Of Sludge (AREA)
Description
本発明は、フロック状態制御装置、汚泥処理設備、フロック状態制御方法、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a flock state control device, a sludge treatment facility, a flock state control method, and a program.
汚泥等の被処理物の濃縮あるいは脱水を目的として固液分離装置が水処理場等の施設において用いられている。このような固液分離装置としては、例えば、汚泥に凝集剤が添加された被処理物を円筒状の濾過スクリーン内に供給し、濾過スクリーン内に配置されたスクリューを回転駆動させ被処理物を濾過して濾液を排出する濃縮装置がある。一般に、凝集剤を添加する量を増やすと、被処理物の固液分離が促進される傾向がある。
このような凝集剤の注入量を制御するにあたり、例えば、凝集混和槽等における汚泥を撮像し、その凝集された汚泥(例えばフロック)の形成状況(例えばフロックの面積)に応じて、凝集剤の注入量を制御する方法がある。
Solid-liquid separation devices are used in facilities such as water treatment plants for the purpose of concentrating or dehydrating materials such as sludge. One example of such a solid-liquid separation device is a concentrator that supplies the material, which is sludge to which a flocculant has been added, into a cylindrical filter screen, rotates a screw disposed in the filter screen to filter the material, and discharges the filtrate. In general, increasing the amount of flocculant added tends to promote solid-liquid separation of the material.
In order to control the amount of coagulant injected, for example, there is a method of capturing an image of the sludge in a coagulation mixing tank or the like and controlling the amount of coagulant injected depending on the formation state of the coagulated sludge (e.g., flocs) (e.g., the area of the flocs).
例えば、下記特許文献1には、凝集混和槽から出た配管ラインで懸濁物質のフロックを撮影し、凝集汚泥の評価を行う技術が開示されている。当該技術では、例えば、脱水機の原液供給管に含まれる懸濁物質を撮像し、撮像した画像に写るフロックの2値画像から数回分のフロックの平均面積、あるいはフロック1個当たりの平均面積を算出し、当該平均面積とあらかじめ設定したフロックの基準面積とを比較することで凝集剤の注入量の適正値を算出している。
For example, the following
しかしながら、特許文献1に記載の技術では、撮影した画像に写るフロックが他のフロックと重なっている場合には、各フロックの面積を正確に算出することができない。この場合、凝集剤の注入量が適切に算出されず、フロックの状態を適切に制御することができない。フロックの重なりを減らすために、汚泥の濃度を希釈することが考えられるが、希釈用の装置を別途設ける必要がある。あるいは、撮影した画像に写るフロックの重なりを減らすため、原液の配管ラインにテレビカメラを配設し、フロックの重なりが少なく、脈動のない適度な流速に下がる配管中でフロックの大きさを撮影する必要がある。
However, with the technology described in
上述の課題を鑑み、本発明の目的は、フロックの重なりを減らすために汚泥の濃度を希釈したり新たな装置を追加したりすることなく、後段の配管中より撮影が容易かつ、より凝集剤の調整を早期に行うことが可能な場所でフロックの状態を適切に制御することが可能なフロック状態制御装置、汚泥処理設備、フロック状態制御方法、及びプログラムを提供することにある。 In consideration of the above problems, the object of the present invention is to provide a flock state control device, sludge treatment equipment, flock state control method, and program that can appropriately control the state of flocks at a location where it is easier to photograph than in the downstream piping and where adjustments of the coagulant can be made earlier, without diluting the sludge concentration or adding new equipment to reduce the overlapping of flocks.
上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係るフロック状態制御装置は、凝集混和槽にて凝集剤によって汚泥が凝集されたフロックを含む凝集汚泥を撮像した凝集汚泥画像を取得する凝集汚泥画像取得部と、前記凝集汚泥画像における複数の前記フロック間に生じている間隙の領域と、前記間隙の領域以外とを判定する機械学習モデルを用いて、前記取得した凝集汚泥画像における前記間隙の領域と前記間隙の領域以外とを判定する領域判定部と、前記間隙の領域と判定された領域の面積を、前記間隙の面積を示す間隙面積として算出する間隙面積取得部と、前記取得した間隙面積が目標面積となるように、前記凝集剤の薬注率を制御する薬注率制御部と、を備え、前記機械学習モデルは、セマンティックセグメンテーションを用いて、入力された凝集汚泥画像の各画素が間隙の領域又は間隙の領域以外のいずれであるかを判定するように機械学習を行ったモデルである。 In order to solve the above-mentioned problems, a floc state control device according to one aspect of the present invention includes: a flocculated sludge image acquisition unit that acquires a flocculated sludge image obtained by capturing an image of flocculated sludge containing flocs formed by flocculating sludge with a flocculating agent in a flocculation mixing tank; an area determination unit that determines gap areas and other areas in the acquired flocculated sludge image using a machine learning model that determines gap areas and other areas between a plurality of the flocs in the flocculated sludge image; a gap area acquisition unit that calculates an area of the area determined to be the gap area as a gap area indicating the area of the gap; and a chemical injection rate control unit that controls a chemical injection rate of the flocculating agent so that the acquired gap area becomes a target area , and the machine learning model is a model that has been machine-learned to determine whether each pixel of an input flocculated sludge image is a gap area or a other area using semantic segmentation .
本発明の一態様に係る汚泥処理設備は、フロック状態制御装置を備える。 The sludge treatment facility according to one aspect of the present invention is equipped with a flock state control device.
本発明の一態様に係るフロック状態制御方法は、凝集汚泥画像取得部が、凝集混和槽にて凝集剤によって汚泥が凝集されたフロックを含む凝集汚泥を撮像した凝集汚泥画像を取得する凝集汚泥画像取得過程と、領域判定部が、前記凝集汚泥画像における複数の前記フロック間に生じている間隙の領域と、前記間隙の領域以外とを判定する機械学習モデルを用いて、前記取得した凝集汚泥画像における前記間隙の領域と前記間隙の領域以外とを判定する領域判定過程と、間隙面積取得部が、前記間隙の領域と判定された領域の面積を、前記間隙の面積を示す間隙面積として算出する間隙面積取得過程と、薬注率制御部が、前記取得した間隙面積が目標面積となるように、前記凝集剤の薬注率を制御する薬注率制御過程と、を含み、前記機械学習モデルは、セマンティックセグメンテーションを用いて、入力された凝集汚泥画像の各画素が間隙の領域又は間隙の領域以外のいずれであるかを判定するように機械学習を行ったモデルである。 A flock state control method according to one aspect of the present invention includes: a flocked sludge image acquisition step in which a flocked sludge image acquisition unit acquires a flocked sludge image containing flocks formed by flocculating sludge with a flocculating agent in a flocculation mixing tank ; an area determination step in which an area determination unit determines gap areas and other areas in the acquired flocked sludge image using a machine learning model that determines gap areas and other areas between a plurality of the flocks in the flocked sludge image; a gap area acquisition step in which a gap area acquisition unit calculates the area of the area determined to be the gap area as a gap area indicating the area of the gap; and a drug injection rate control step in which a drug injection rate control unit controls the drug injection rate of the flocking agent so that the acquired gap area becomes a target area, wherein the machine learning model is a model that has been machine-learned to determine whether each pixel of an input flocked sludge image is a gap area or a other area using semantic segmentation .
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、凝集混和槽にて凝集剤によって汚泥が凝集されたフロックを含む凝集汚泥を撮像した凝集汚泥画像を取得する凝集汚泥画像取得手段と、前記凝集汚泥画像における複数の前記フロック間に生じている間隙の領域と、前記間隙の領域以外とを判定する機械学習モデルを用いて、前記取得した凝集汚泥画像における前記間隙の領域と前記間隙の領域以外とを判定する領域判定手段と、前記間隙の領域と判定された領域の面積を、前記間隙の面積を示す間隙面積として算出する間隙面積取得手段と、前記取得した間隙面積が目標面積となるように、前記凝集剤の薬注率を制御する薬注率制御手段と、として機能させ、前記機械学習モデルは、セマンティックセグメンテーションを用いて、入力された凝集汚泥画像の各画素が間隙の領域又は間隙の領域以外のいずれであるかを判定するように機械学習を行ったモデルである。 A program according to one aspect of the present invention causes a computer to function as: a flocculated sludge image acquisition means for acquiring a flocculated sludge image obtained by capturing an image of flocculated sludge including flocs formed by flocculating sludge with a flocculant in a flocculation mixing tank; an area determination means for determining gap areas and other areas in the acquired flocculated sludge image using a machine learning model for determining gap areas and other areas between a plurality of flocs in the flocculated sludge image; a gap area acquisition means for calculating the area of the area determined to be the gap area as a gap area indicating the area of the gap; and a chemical injection rate control means for controlling the chemical injection rate of the flocculant so that the acquired gap area becomes a target area, wherein the machine learning model is a model that has been machine-learned to determine whether each pixel of an input flocculated sludge image is a gap area or a other area using semantic segmentation .
本発明によれば、汚泥の濃度を希釈したり新たな装置を追加したりすることなく、フロックの状態を適切に、かつ、より早期に制御することができる。 The present invention makes it possible to control the state of flocs appropriately and earlier without diluting the sludge concentration or adding new equipment.
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。 The following describes in detail an embodiment of the present invention with reference to the drawings.
<1.汚泥処理設備の構成>
まず、図1を参照して、本実施形態に係る汚泥処理設備の構成について説明する。図1は、本発明の実施形態に係る汚泥処理設備の構成の一例を示す図である。
<1. Configuration of sludge treatment facility>
First, the configuration of a sludge treatment facility according to this embodiment will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a sludge treatment facility according to an embodiment of the present invention.
図1に示すように、本実施形態の汚泥処理設備は、例えば、凝集混和槽1、濃縮機2、脱水機3、カメラ10、PC(Personal Computer)20、及びPLC(Programmable Logic Controller)を備える。
As shown in FIG. 1, the sludge treatment equipment of this embodiment includes, for example, a
(1)凝集混和槽1
凝集混和槽1は、例えば下水処理場から発生して供給された混合生汚泥等の下水汚泥のような汚泥Aに凝集剤Bを添加して凝集する設備である。
図1に示すように、凝集混和槽1には、高速ミキサ1Aから汚泥Aが供給される。高速ミキサ1Aには、凝集剤B(例えば高分子凝集剤)がポンプ1Bによって供給されて汚泥Aに添加、混合される。高速ミキサ1Aには、高速ミキサ1Aの中心軸に沿った回転軸1aに撹拌羽根1bが取り付けられ、上部にモーター1cが設けられている。高速ミキサ1Aでは、モーター1cによって回転軸1a及び撹拌羽根1bが回転することにより汚泥Aと凝集剤Bが撹拌され、混合される。
凝集混和槽1は、凝集剤Bと混合された汚泥Aが底部から供給されて保持される縦方向に延びる中心軸を有する有底円筒状の凝集槽1Cを備えている。この凝集槽1Cには、凝集槽1Cの中心軸に沿った回転軸1dに撹拌羽根1eが取り付けられて、凝集槽1Cの上部に設けられたモーター1fによって回転軸1dおよび撹拌羽根1eが回転することにより汚泥Aと凝集剤Bを撹拌、混合する撹拌手段1Dが設けられている。この撹拌手段1Dによって凝集剤Bと撹拌、混合されて凝集したフロックを含む凝集汚泥Cは、凝集槽1Cの上部から抜き出されて濃縮機2に供給される。
(1)
The
As shown in Fig. 1, sludge A is supplied to a
The
(2)濃縮機2
濃縮機2は、凝集混和槽1によって固形分がある程度凝集した凝集汚泥Cを濃縮する設備である。本実施形態における濃縮機2は縦型濾過濃縮機であって、凝集混和槽1から供給された凝集汚泥Cが保持される、凝集槽1Cと同様の縦方向に延びる中心軸を有する有底円筒状の濃縮槽2Aを備えており、凝集汚泥Cは濃縮槽2Aの上部から濃縮槽2A内に供給される。ただし、この濃縮槽2Aの胴部はウェッジワイヤーやパンチングメタル等によって形成された濃縮濾過スクリーン2aとされるとともに、この濃縮濾過スクリーン2aの外周はジャケット状の濾液室2bとされている。
(2)
The
また、この濃縮槽2Aには、濃縮槽2Aの中心軸に沿った回転軸2cにスクリュー2dが取り付けられて、濃縮槽2Aの上部に設けられたモーター2eによって回転軸2c及びスクリュー2dが回転することにより凝集汚泥Cを搬送する搬送手段2Bが設けられている。濃縮槽2Aの上部から供給された凝集汚泥Cは、この搬送手段2Bによって下方に搬送されつつ、濃縮濾過スクリーン2aによって水分が分離されて濃縮され、濃縮槽2Aの底部から抜き出されて濃縮汚泥Dとして濃縮汚泥供給路4に供給される。
The thickening
なお、この濃縮槽2Aと上記凝集槽1Cの底部は、下方に向かうに従い縮径する円錐台状に形成されている。また、濃縮濾過スクリーン2aによって凝集汚泥Cから分離された水分は濾液室2bに収容され、返流水Eとして処理される。
The bottoms of the
さらに、本実施形態では、上記濃縮機2に、50℃以上100℃未満の範囲の温度、望ましくは60℃以上90℃以下の範囲の温度の濃縮温水Fがポンプ2Cによって供給されて、凝集混和槽1から供給された凝集汚泥Cと混合される。濃縮機2には、例えば、図示されない濃縮温水供給手段によって濃縮温水Fが供給されてもよいし、脱水機3の排水管3Hから排出される排水Jが濃縮温水Fとして供給されてもよい。
Furthermore, in this embodiment, concentrated hot water F having a temperature in the range of 50°C or more and less than 100°C, preferably in the range of 60°C or more and 90°C or less, is supplied to the
ここで、濃縮機2の搬送手段2Bの回転軸2cは中空の円筒状とされるとともに、この回転軸2cの円筒壁部には多数(複数)の貫通孔が形成されている。そして、濃縮温水Fは、回転軸2cの下端から回転軸2c内に供給されて上記貫通孔から噴出させられ、凝集混和槽1から濃縮槽2A内に供給されて保持された凝集汚泥Cに供給されて混合される。これにより、本実施形態では、この濃縮機2において凝集汚泥Cが加熱されて蛋白質が熱変性し、保水されていた水分が分離して濃縮温水Fとともに返流水Eとして排出され、濃縮汚泥Dが所定の濃度に濃縮される。
Here, the rotating
こうして濃縮された濃縮汚泥Dが供給される濃縮汚泥供給路4には、濃縮汚泥Dを脱水機3に送り出すポンプ4Aが設けられているとともに、このポンプ4Aと脱水機3との間には高速ミキサ4Bが設けられている。この高速ミキサ4Bには、ポリ硫酸第二鉄(PFS)等の無機凝集剤や高分子凝集剤のような凝集剤Gがポンプ4Cによって供給されて濃縮汚泥Dに添加、混合される。
The thickened sludge D thus thickened is supplied to the thickened
(3)脱水機3
脱水機3は、濃縮機2によって濃縮され、凝集剤Gが添加、混合された濃縮汚泥Dを脱水する設備である。脱水機3においては、ケーシング3A内に濃縮汚泥Dを濾過する濾過スクリーン3Bが配置されており、この濾過スクリーン3Bによって分けられたケーシング3A内の複数の空間のうち、第1の空間3A1に濃縮汚泥Dが供給される。本実施形態における脱水機3は、縦型のスクリュープレスであって、しかもケーシング3Aと同軸の縦方向に延びる軸線を中心とした円筒状または円錐状をなしてケーシング3A内に配設される第2の上記濾過スクリーン3Bとしての内濾過スクリーン3aを備えている。また、脱水機3は、内濾過スクリーン3aと同軸の円筒状または円錐状をなして内濾過スクリーン3aの外側に間隔をあけてケーシング3A内に配設される外濾過スクリーン3bを備えている。また、脱水機3は、上記軸線回りに捩れる螺旋状をなして内濾過スクリーン3aと外濾過スクリーン3bとの間に収容され、モーター3cによって上記軸線を中心に内濾過スクリーン3aおよび外濾過スクリーン3bに対して相対的に回転させられるリボンスクリュー3dを備えている。
(3) Dehydrator 3
The dehydrator 3 is a facility for dehydrating the concentrated sludge D, which has been concentrated by the
そして、これら内濾過スクリーン3aと外濾過スクリーン3bとの間の空間が上記第1の空間3A1とされて濃縮汚泥Dが供給されるとともに、内濾過スクリーン3aの内側の空間と外濾過スクリーン3bの外側のケーシング3A内の空間とが第2の空間3A2とされている。この第2の空間3A2には、図示されない脱水温水供給手段から、50℃以上100℃未満の範囲、望ましくは60℃以上90℃以下の範囲の温度の脱水温水Hがポンプ3Pにより供給される。なお、これら内濾過スクリーン3aと外濾過スクリーン3bも、ウェッジワイヤーやパンチングメタル等によって形成される。
The space between the
ケーシング3Aは上記軸線を中心とした有底円筒状である。濃縮汚泥Dは、内濾過スクリーン3aと外濾過スクリーン3bの底部を連結する円環板状の連結板3eに接続された供給管3fを介して、上記第1の空間3A1にケーシング3Aの底部から供給される。供給された濃縮汚泥Dは、リボンスクリュー3dの相対的な回転によって上方に搬送されながら、内濾過スクリーン3aと外濾過スクリーン3bによって水分が分離される。
The
また、ケーシング3A内の上部には、円環板状の基板3Cが配設されて、外濾過スクリーン3bは、この基板3Cの内周部に取り付けられて固定される。さらに、この基板3Cよりも上方のケーシング3Aの上部開口部には蓋体3Dが配設され、内濾過スクリーン3aは、この蓋体3Dに取り付けられて固定されるとともに、上記モーター3cは、この蓋体3D上に配置され、内濾過スクリーン3aの上部を覆う円筒状のスクリュー支持体を介してリボンスクリュー3dを回転させる。なお、本実施形態では、このように内濾過スクリーン3aおよび外濾過スクリーン3bがケーシングに固定されて、リボンスクリュー3dがモーター3cにより回転されるが、逆にリボンスクリュー3dを固定して内濾過スクリーン3aおよび外濾過スクリーン3bを回転させてもよく、リボンスクリュー3dと内濾過スクリーン3aおよび外濾過スクリーン3bとを互いに逆方向に回転させるようにしてもよい。
In addition, a circular plate-shaped
さらに、これら基板3Cと蓋体3Dの間のケーシング3A内における上部の空間は排出室3Eとされるとともに、この排出室3Eにおける第1の空間3A1の円環状の上部開口部は排出口3Fとされる。この排出口3Fには、外周側に向かうに従い上方に向かう上記軸線を中心とした円錐台状の外周面を有する圧搾リング3Gが配設されている。リボンスクリュー3dによって第1の空間3A1を上方に搬送されつつ水分が分離して濃縮汚泥Dから脱水された脱水汚泥Iは、排出口3Fから圧搾リング3Gにより圧搾されながら排出室3Eに流出して排出される。
The upper space in the
また、脱水温水Hも、本実施形態ではケーシング3A底部からケーシング3A内の第2の空間3A2に供給される。こうして第2の空間3A2に供給された脱水温水Hは、第1の空間3A1内の濃縮汚泥Dを加熱し、これによって濃縮汚泥Dの蛋白質が熱変性することにより保水されていた水分が分離し、内濾過スクリーン3aと外濾過スクリーン3bによって濾過されて、濃縮汚泥Dを加熱することにより冷却された脱水温水Hとともに、第2の空間3A2から立ち上げられた排水管3Hから排水Jとして排出される。
In this embodiment, the dehydrated hot water H is also supplied from the bottom of the
(4)カメラ10
カメラ10は、凝集槽1Cにて凝集剤Bによって汚泥Aが凝集されたフロックを含む凝集汚泥Cを撮像した画像(静止画像又は動画像)を取得する。カメラ10は、PC20と通信可能に接続されており、撮像した凝集汚泥Cの画像(以下、「凝集汚泥画像」とも称される)をPC20へ送信する。
カメラ10が設けられる位置は、凝集汚泥Cを撮像可能であれば任意の位置であってよい。例えば、カメラ10は、図1に示すように凝集槽1Cの上部に凝集槽1Cの内部を撮像可能に設けられる。なお、カメラ10が設けられる位置は凝集槽1Cの上部に限定されない。また、カメラ10は、凝集槽1Cの内部を撮像可能であれば、凝集槽1Cの内側に設けられてもよいし、凝集槽1Cの外側に設けられてもよい。さらに、カメラ10は、凝集槽1Cに設けられた撹拌手段1Dの撹拌羽根1eが定点の位置にあるときを撮影タイミングとして凝集汚泥Cを撮像するようにしてもよい。この場合には、例えば、凝集槽1Cに設けられた撹拌手段1Dの撹拌羽根1eがカメラ10の撮影位置を通過した直後に撮影することにより、フロックが静止、あるいは、フロックの動きが緩慢である状態の画像を撮影しやすくなる。
(4)
The
The
(5)PC20
PC20は、凝集混和槽1にて形成される凝集汚泥Cにおけるフロックの状態を制御する装置であり、フロック状態制御装置の一例である。フロック状態制御装置は、例えばサーバ装置であってもよい。
PC20は、カメラ10が撮像した凝集汚泥画像をカメラ10から受信する。本実施形態に係るPC20は、一例として、カメラ10から受信した凝集汚泥画像に基づき、フロックの状態を判定し、制御する。
PC20は、PLC30と通信可能に接続されている。PC20は、フロックの状態を制御するための制御信号をPLC30へ送信する。本実施形態に係るPC20は、一例として、ポンプ1Bの回転数を制御する信号、又は、高速ミキサ1Aのモーター1cの回転数を制御する信号をPLC30へ送信する。
ポンプ1Bの回転数を制御することで、ポンプ1Bから高速ミキサ1Aへ供給される凝集剤Bの量を制御することができる。これにより、汚泥Aに添加される凝集剤Bの薬注率を制御することができる。
高速ミキサ1Aのモーター1cの回転数を制御することで、高速ミキサ1Aの回転軸1a及び撹拌羽根1bの回転を制御することができる。これにより、高速ミキサ1Aにおける汚泥Aと凝集剤Bの混合具合を制御することができる。
(5) PC20
The
The
The
By controlling the rotation speed of the
By controlling the rotation speed of the
なお、別の実施形態として、PC20は、撹拌手段1Dのモーター1fの回転数を制御する信号をPLC30へ送信するようにしてもよい。撹拌手段1Dのモーター1fの回転数を制御することで、撹拌手段1Dの回転軸1d及び撹拌羽根1eの回転を制御することができる。これにより撹拌手段1Dにおける汚泥Aと凝集剤Bの混合具合を制御することができる。
In another embodiment, the
(6)PLC30
PLC30は、制御対象の動作を制御する装置である。PLC30は、PC20から受信する制御信号に基づき、制御対象の動作を制御する。制御信号には、例えば、各制御対象の制御量を示す制御値が含まれる。制御対象は、例えば、ポンプ1Bと高速ミキサ1Aのモーター1cである。制御対象がポンプ1Bの場合、PLC30は、PC20から受信する制御信号に基づき、ポンプ1Bの回転数を制御する。また、制御対象が高速ミキサ1Aのモーター1cである場合、PLC30は、PC20から受信する制御信号に基づき、高速ミキサ1Aのモーター1cの回転数を制御する。
(6) PLC30
The
<2.PCの機能構成>
以上、図1を参照して、汚泥処理設備の構成について説明した。続いて、図2から図7を参照して、PC20の機能構成について説明する。図2は、本発明の実施形態に係るPCの機能構成の一例を示す図である。
図2に示すように、PC20は、入力部210、通信部220、記憶部230、出力部
240、及び制御部250を備える。
<2. Functional configuration of PC>
The configuration of the sludge treatment facility has been described above with reference to Fig. 1. Next, the functional configuration of the
As shown in FIG. 2, the
(1)入力部210
入力部210は、ユーザによる入力を受け付ける機能を有する。入力部210は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力装置によって実現される。当該入力装置は、PC20がハードウェアとして予め備える装置であってもよいし、PC20に外部接続される装置であってもよい。
(1)
The
(2)通信部220
通信部220は、各種情報の送受信を行う機能を有する。例えば、通信部220は、カメラ10から凝集汚泥画像を受信する。また、通信部220は、制御信号をPLC30へ送信する。
(2)
The
(3)記憶部230
記憶部230は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部230は、記憶媒体、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、NAS(Network Attached Storage)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、RAM(Random Access read/write Memory)、ROM(Read Only Memory)、またはこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
(3)
The
(4)出力部240
出力部240は、各種情報を出力する機能を有する。出力部240は、例えば、ディスプレイ等の表示装置などによって実現される。当該表示装置は、PC20がハードウェアとして予め備える装置であってもよいし、PC20に外部接続される装置であってもよい。
(4)
The
(5)制御部250
制御部250は、PC20全般の動作を制御する機能を有する。制御部250は、例えば、PC20がハードウェアとして備えるCPU(Central Processing Unit)にプログラムを実行させることによって実現される。
図2に示すように、制御部250は、凝集汚泥画像取得部251、画像選定部252、領域判定部253、間隙面積取得部254、薬注率制御部255、及び回転数制御部256を備える。
(5)
The
As shown in FIG. 2 , the
(5-1)凝集汚泥画像取得部251
凝集汚泥画像取得部251は、凝集汚泥画像を取得する機能を有する。例えば、凝集汚泥画像取得部251は、カメラ10が撮像してPC20へ送信し、PC20の通信部220が受信した凝集汚泥画像を取得する。
(5-1) Flocculated sludge
The flocculated sludge
ここで、図3から図5を参照して、フロックの状態と、フロック間に生じる間隙の面積との関係について説明する。図3から図5は、凝集汚泥画像の一例を示す図である。 Here, the relationship between the state of flocs and the area of the gaps between flocs will be described with reference to Figures 3 to 5. Figures 3 to 5 are diagrams showing examples of flocculated sludge images.
図3には、各間隙の面積の平均値が150である凝集汚泥画像40が示されている。凝集汚泥画像40に写る凝集汚泥に生じている間隙は、例えば、間隙41である。
図4には、各間隙の面積の平均値が600である凝集汚泥画像50が示されている。凝集汚泥画像50に写る凝集汚泥に生じている間隙は、例えば、間隙51である。
図5には、各間隙の面積の平均値が1000である凝集汚泥画像60が示されている。凝集汚泥画像60に写る凝集汚泥に生じている間隙は、例えば、間隙61である。
3 shows a flocculated sludge image 40 in which the average area of each gap is 150. The gaps occurring in the flocculated sludge shown in the flocculated sludge image 40 are, for example, gaps 41.
4 shows a flocculated sludge image 50 in which the average area of each gap is 600. The gaps occurring in the flocculated sludge shown in the flocculated sludge image 50 are, for example, gaps 51.
5 shows a flocculated sludge image 60 in which the average area of each gap is 1000. The gaps occurring in the flocculated sludge shown in the flocculated sludge image 60 are, for example, gaps 61.
凝集汚泥画像40、凝集汚泥画像50、及び凝集汚泥画像60をそれぞれ比較すると、凝集剤の注入量を上げると、各間隙の面積の平均値が大きくなり、凝集剤の注入量を下げると各間隙の面積の平均値が小さくなっていることが分かる。これより、フロックの面積ではなく間隙の面積(以下、「間隙面積」とも称される)に基づき、フロックの状態の良し悪しを判定することができる。
フロックが他のフロックと重なっている場合には、フロックの面積を正確に算出することができない。不正確なフロックの面積を用いると、フロックの状態を正確に把握することもできない。一方、間隙面積はフロックの重なり等の影響を受けることがないため、1つ1つの間隙の面積を精度高く算出することができる。よって、フロックの面積ではなく間隙面積を用いることで、フロックの状態の把握や制御をより精度高く行うことができる。
Comparing the flocculated sludge images 40, 50, and 60, it can be seen that increasing the amount of flocculant injected increases the average area of each gap, and decreasing the amount of flocculant injected decreases the average area of each gap. This makes it possible to judge the quality of the floc condition based on the gap area (hereinafter also referred to as "gap area") rather than the area of the flocs themselves.
When a floc overlaps with another floc, the area of the floc cannot be calculated accurately. If an inaccurate floc area is used, the state of the floc cannot be accurately understood. On the other hand, since the gap area is not affected by overlapping flocs, the area of each gap can be calculated with high accuracy. Therefore, by using the gap area instead of the floc area, the state of the floc can be understood and controlled with high accuracy.
(5-2)画像選定部252
画像選定部252は、凝集汚泥画像取得部251が取得した凝集汚泥画像から、フロックの状態の制御により適した画像を選定する機能を有する。例えば、画像選定部252は、凝集汚泥画像取得部251が取得した凝集汚泥画像に対して、オプティカルフロー(OF)を使用し、フロックの速度ベクトルを検出するための画像処理を行う。そして、画像選定部252は、オプティカルフローによるフロックの速度ベクトルの検出結果に応じて、凝集汚泥画像を選定する。
(5-2)
The
具体的に、画像選定部252は、凝集汚泥画像取得部251が取得した凝集混和槽1内の凝集汚泥画像(複数の静止画像あるいは動画像)からオプティカルフローを使用しフロックの速度ベクトル(即ちフロックの動き)を検出し、検出したフロックの速度ベクトルのベクトル値が所定の閾値未満となった際の凝集汚泥画像を取得する。ベクトル値は、例えば、検出した複数の速度ベクトルのx成分又はy成分の合計値である。他にも、速度ベクトルの大きさ(絶対値)であってよく、また、速度ベクトルのx成分又はy成分の合計値だけでなく、平均値であってもよい。所定の閾値は、例えば、凝集混和槽1内におけるフロックが静止していると判定できる値、あるいは、フロックの動きが緩慢であると判定できる値であることが好ましい。
Specifically, the
かかる構成により、画像選定部252は、フロックが静止している時の凝集汚泥画像あるいはフロックの動きが緩慢である時の凝集汚泥画像を選定して取得することができる。即ち、画像選定部252は、凝集混和槽1における攪拌の影響により汚泥が流動的であり鮮明でない凝集汚泥画像を排除することができる。
これにより、PC20は、フロックの状態を制御するにあたり、フロックがより鮮明である凝集汚泥画像を用いることができるため、フロックが鮮明でない凝集汚泥画像を用いる場合と比較してフロックの状態の制御の精度を高めることができる。
With this configuration, the
This allows the
(5-3)領域判定部253
領域判定部253は、画像選定部252が取得した凝集汚泥画像における間隙の領域と間隙の領域以外を判定する機能を有する。例えば、領域判定部253は、凝集汚泥画像における間隙の領域と間隙の領域以外とを判定する機械学習モデルを用いて、画像選定部252は取得した凝集汚泥画像における間隙の領域と間隙の領域以外とを判定する。
(5-3)
The
領域判定部253が用いる機械学習モデルは、例えば、セマンティックセグメンテーション(SS)を用いて、入力された凝集汚泥画像の各画素が間隙の領域又は間隙の領域以外のいずれであるかを判定するように機械学習を行ったモデルである。当該モデルは、例えば、予め人が「間隙の領域」と「間隙の領域以外」を別々の色で塗った画像を教師データとして用いる。当該モデルは、原画像から教師データと同じように「間隙の領域」と「間隙の領域以外」を分類できるニューラルネットワークモデルを機械学習の手法によって学習し、分類するための特徴量を自動抽出して作成する。
The machine learning model used by the
領域判定部253は、セマンティックセグメンテーションを用いて機械学習を行った学習済みモデルに対して画像選定部252が取得した凝集汚泥画像を入力する。学習済みモデルは、入力された凝集汚泥画像の各画素を「間隙の領域」又は「間隙の領域以外」のいずれかに分類した結果を出力する。領域判定部253は、学習済みモデルが出力した結果を判定結果として取得する。
The
なお、領域判定部253は、上述の学習済みモデルを用いず、凝集汚泥画像を2値化することで凝集汚泥画像の各画素を「間隙の領域」又は「間隙の領域以外」のいずれかに分類してもよい。
In addition, the
(5-4)間隙面積取得部254
間隙面積取得部254は、凝集汚泥画像に基づき、複数のフロック間に生じている間隙の面積を示す間隙面積を取得する機能を有する。例えば、間隙面積取得部254は、領域判定部253が取得した判定結果に基づき、凝集汚泥画像において間隙の領域と判定された領域の面積を間隙面積として算出する。この時、間隙面積取得部254は、間隙の領域の総面積又は間隙の領域の平均面積を間隙面積として算出する。
なお、間隙面積取得部254は、複数の間隙が連続している場合、複数の間隙を1つの間隙とみなして間隙面積を算出する。
(5-4) Gap
The gap
When multiple gaps are adjacent to each other, the gap
間隙面積取得部254は、間隙の領域の面積のうち、面積の大きい順に少なくとも1つの面積又は面積の小さい順に少なくとも1つの面積を除いて、間隙の領域の総面積又は間隙の領域の平均面積を算出してもよい。複数の間隙が連続している場合、間隙面積取得部254は、複数の間隙を1つの間隙とみなした上で、面積の大きさの順位付けを行う。そして、間隙面積取得部254は、順位付けした間隙面積のうち上位にあるもの(面積が大きいもの)と下位にあるもの(面積が小さいもの)を除外して、間隙の領域の総面積又は間隙の領域の平均面積を算出する。
これにより、間隙面積取得部254は、凝集汚泥を撮像した際のノイズ(例えば汚泥中のごみや泡など)や揺らぎ(例えば撹拌の影響など)に起因する判定の誤差を減らすことができる。
The gap
This enables the gap
(5-5)薬注率制御部255
薬注率制御部255は、凝集剤の薬注率を制御する機能を有する。例えば、薬注率制御部255は、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が目標面積となるように、凝集剤の薬注率を制御する。例えば、薬注率制御部255は、凝集剤の薬注率と間隙面積の関係から、間隙面積を目標面積に近づけるためのポンプ1Bの回転数を決定する。そして、薬注率制御部255は、決定したポンプ1Bの回転数を示す制御信号を、通信部220からPLC30へ送信する。
(5-5) Chemical injection
The dosing
ここで、図6を参照して、凝集剤の薬注率と間隙面積の関係について説明する。図6は、本発明の実施形態に係る凝集剤の薬注率と間隙面積の関係の一例を示す図である。図6に示すグラフの横軸は凝集剤の薬注率(%)を示し、縦軸は間隙面積を示している。
図6に示すグラフより、薬注率が上昇するにつれて間隙面積も大きくなっていることが分かる。しかしながら、凝集剤の薬注率がある程度上昇すると、それ以上凝集剤の薬注率が上昇した場合には間隙面積が小さくなっていることが分かる。これは、過薬注によりフロックが分散してフロック径が小さくなったものと推測される。
Here, the relationship between the flocculant dosing rate and the gap area will be described with reference to Fig. 6. Fig. 6 is a diagram showing an example of the relationship between the flocculant dosing rate and the gap area according to an embodiment of the present invention. The horizontal axis of the graph shown in Fig. 6 indicates the flocculant dosing rate (%), and the vertical axis indicates the gap area.
From the graph shown in Figure 6, it can be seen that the gap area increases as the dosing rate increases. However, once the dosing rate of the flocculant reaches a certain level, the gap area decreases when the dosing rate of the flocculant increases further. This is presumably because the flocs are dispersed by overdosing, resulting in a smaller floc diameter.
薬注率制御部255は、図6に示したような凝集剤の薬注率と間隙面積の関係に基づき、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が目標面積となるように、凝集剤の薬注率を制御する。例えば、図6に示すように、目標面積が1300に設定されているとする。間隙面積取得部254が取得した間隙面積が1300よりも小さい場合、薬注率制御部255は、凝集剤の薬注率を上昇させることで間隙面積を目標面積に近づけることができる。一方、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が1300よりも大きい場合、薬注率制御部255は、凝集剤の薬注率を上昇させることで間隙面積を目標面積に近づけてもよいし、凝集剤の薬注率を低下させることで間隙面積を目標面積に近づけてもよい。
The drug injection
ここで、目標面積の設定について説明する。例えば、目標面積は、凝集混和槽1の後段にある設備における運転効率を考慮して設定される。一例として、目標面積は、運転効率が最大となるように設定される。
凝集混和槽1の後段の設備は、例えば図1に示す濃縮機2である。濃縮機2が一般的な濃縮機である場合、運転効率は濃縮機2における濃縮効率である。濃縮機2が加温濃縮機である場合、運転効率は濃縮機2における加温効率である。加温効率は、例えば、以下の(1)式によって算出される。
加温効率(%)=ΔTact/ΔTide×100 …(1)
上記(1)式において、
ΔTact=濃縮汚泥温度-原汚泥温度 …(2)
ΔTide=(T1×Q1+T2×Q2)/(Q1+Q2) …(3)
であり、上記(3)式において、T1は原汚泥温度(凝集汚泥温度)、T2は温水温度、Q1は濃縮汚泥流量、Q2は温水流量である。
Here, the setting of the target area will be described. For example, the target area is set in consideration of the operating efficiency of the equipment in the downstream stage of the
The equipment downstream of the
Heating efficiency (%) = ΔTact / ΔTide × 100 ... (1)
In the above formula (1),
ΔTact = thickened sludge temperature - raw sludge temperature ... (2)
ΔTide=(T1×Q1+T2×Q2)/(Q1+Q2)…(3)
In the above formula (3), T1 is the raw sludge temperature (flocculated sludge temperature), T2 is the hot water temperature, Q1 is the thickened sludge flow rate, and Q2 is the hot water flow rate.
ここで、図7を参照して、間隙面積と加温効率の関係について説明する。図7は、本発明の実施形態に係る間隙面積と加温効率の関係の一例を示す図である。図7に示すグラフの横軸は間隙面積を示し、縦軸は加温効率(%)を示している。
図7に示す各グラフの傾向より、間隙面積が大きくなるにつれて加温効率が上昇する傾向にあることが分かる。しかしながら、間隙面積がある程度大きくなると、それ以上間隙面積が大きくなった場合には加温効率が低下する傾向にあることが分かる。これは即ち、フロックが大きすぎても加温効率が低下することがあるといえる。
Here, the relationship between the gap area and the heating efficiency will be described with reference to Fig. 7. Fig. 7 is a diagram showing an example of the relationship between the gap area and the heating efficiency according to an embodiment of the present invention. The horizontal axis of the graph shown in Fig. 7 indicates the gap area, and the vertical axis indicates the heating efficiency (%).
From the trends of each graph shown in Figure 7, it can be seen that the heating efficiency tends to increase as the gap area increases. However, once the gap area becomes large to a certain extent, it can be seen that the heating efficiency tends to decrease if the gap area becomes larger than this. This means that the heating efficiency can decrease if the flocs are too large.
薬注率制御部255は、図7に示したような間隙面積と加温効率の関係に基づき、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が加温効率の最大となる面積となるように、凝集剤の薬注率を制御する。例えば、図7に示すグラフの例では、間隙面積が1250前後で加温効率が最大となる。即ち、目標面積が1250前後に設定される。そして、薬注率制御部255は、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が目標面積である1250前後に近づくように、図6の例の場合と同様にして凝集剤の薬注率を制御する。
The drug injection
また、目標面積は、汚泥の濃度に応じて設定されてもよい。例えば、薬注率制御部255は、汚泥の濃度に応じた目標面積を設定し、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が当該目標面積に近づくように凝集剤の薬注率を制御する。これにより、フロックの状態を制御するために、汚泥の濃度を調整する必要がなくなる。即ち、汚泥を希釈したり新たな装置を追加したりして汚泥の濃度を調整することなく、フロックの状態を制御することができる。
The target area may also be set according to the concentration of the sludge. For example, the drug injection
(5-6)回転数制御部256
回転数制御部256は、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が目標面積となるように、凝集混和槽1へ送る汚泥を攪拌する高速ミキサ1Aのモーター1cの回転数を制御する。例えば、回転数制御部256は、モーター1cの回転数と間隙面積との関係から、間隙面積を目標面積に近づけるためのモーター1cの回転数を決定する。そして、回転数制御部256は、決定したモーター1cの回転数を示す制御信号を、通信部220からPLC30へ送信する。
(5-6) Rotational
The rotation
なお、別の実施形態として、回転数制御部256は、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が目標面積となるように、凝集混和槽内の汚泥を攪拌する撹拌手段1Dのモーター1fの回転数を制御してもよい。この場合、例えば、回転数制御部256は、モーター1fの回転数と間隙面積との関係から、間隙面積を目標面積に近づけるためのモーター1fの回転数を決定する。そして、回転数制御部256は、決定したモーター1fの回転数を示す制御信号を、通信部220からPLC30へ送信する。
In another embodiment, the rotation
なお、本実施形態では、間隙面積を目標面積に近づけるために、回転数制御部256による制御よりも薬注率制御部255による制御を優先的に行う。これは、薬注率を制御する方が時間的な効率が良いためである。薬注率制御部255による制御のみで間隙面積を目標面積に近づけることができた場合、回転数制御部256は、制御を行わなくてもよい。一方、薬注率制御部255による制御のみで間隙面積を目標面積に近づけることができない場合、回転数制御部256は、制御を行う。
In this embodiment, in order to bring the gap area closer to the target area, control by the drug injection
<3.処理の流れ>
以上、図2から図7を参照して、PC20の機能構成について説明した。続いて、図8を参照して、PC20における処理の流れについて説明する。図8は、本発明の実施形態に係るPC20における処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図8には、一例として、回転数制御部256が高速ミキサ1Aのモーター1cの回転数を制御する例が示されている。
<3. Processing flow>
The functional configuration of the
図8に示すように、まず、PC20の凝集汚泥画像取得部251は、カメラ10が撮像してPC20へ送信し、PC20の通信部220が受信した凝集汚泥画像を取得する(ステップS101)。
As shown in FIG. 8, first, the flocculated sludge
次いで、PC20の画像選定部252は、凝集汚泥画像取得部251が取得した凝集汚泥画像に対して、オプティカルフローを使用しフロックの速度ベクトルを検出するための画像処理を行う(ステップS102)。
フロックの速度ベクトルの検出後、画像選定部252は、フロックの速度ベクトルの検出結果に応じて、凝集汚泥画像を選定する(ステップS103)。
Next, the
After detecting the velocity vectors of the flocs, the
次いで、PC20の領域判定部253は、機械学習モデルを用いて、画像選定部252が取得した凝集汚泥画像における間隙の領域と間隙の領域以外を判定する(ステップS104)。
Next, the
次いで、PC20の間隙面積取得部254は、領域判定部253が取得した判定結果に基づき、凝集汚泥画像において間隙の領域と判定された領域の面積を間隙面積として算出する(ステップS105)。
Next, the gap
次いで、PC20の薬注率制御部255は、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が目標面積となるように、凝集剤の薬注率を制御する(ステップS106)。
薬注率の制御後、間隙面積が目標面積に近づいて適正値となった場合(ステップS107/YES)、処理を終了する。一方、薬注率の制御後の間隙面積が適正値でない場合(ステップS107/NO)、処理をステップS108へ進める。
Next, the injection
If the gap area approaches the target area and becomes an appropriate value after controlling the drug injection rate (step S107/YES), the process ends. On the other hand, if the gap area after controlling the drug injection rate is not an appropriate value (step S107/NO), the process proceeds to step S108.
処理がステップS108へ進んだ場合、回転数制御部256は、間隙面積取得部254が取得した間隙面積が目標面積となるように、例えば、凝集混和槽1へ送る汚泥を攪拌する高速ミキサ1Aのモーター1cの回転数を制御し(ステップS108)、処理を終了する。
When the process proceeds to step S108, the rotation
<4.具体例>
以上、図8を参照して、PC20における処理の流れについて説明した。続いて、図9を参照して、具体例について説明する。図9は、本発明の実施形態に係る具体例を示す図である。
4. Specific Examples
The flow of processing in the
図9には、間隙面積が目標面積となるように薬注率を制御した際の、間隙面積と薬注率の時系列変化と、当該時系列変化に対応する加温効率の時系列変化の実測値が示されている。目標面積は、1250±100と設定されている。
図9に示すように、間隙面積が1250±100となるように薬注率を制御した結果、14:50~15:50までの結果が示すように、薬注率は0.40%~0.41%の範囲となり、加温効率は平均113%と高い水準を維持した。
また、薬注率の制御を行わず濃度変動により薬注率が0.37%まで低下したことを想定した実験も行った結果、15:55~16:20までの結果が示すように、間隙面積は800程度まで落ち込み、加温効率は100%を下回った。
以上より、薬注率の制御によって間隙面積を適正に保つことで、加温効率を高く保つことができるといえる。また、間隙面積を適正に保つことで、薬注量を最適化することが可能となり、濃縮機2の安全運転を行うことができ、かつ、薬注量の低減(コストの低減)を図ることもできる。
9 shows the time series changes in the gap area and the drug injection rate when the drug injection rate is controlled so that the gap area becomes the target area, and the actual measured values of the time series changes in the heating efficiency corresponding to the time series changes are shown. The target area is set to 1250±100.
As shown in FIG. 9, when the drug injection rate was controlled so that the gap area was 1250±100, as shown in the results from 14:50 to 15:50, the drug injection rate was in the range of 0.40% to 0.41%, and the heating efficiency was maintained at a high level of 113% on average.
In addition, an experiment was also conducted in which it was assumed that the drug injection rate was not controlled and that the drug injection rate had fallen to 0.37% due to concentration fluctuations. As shown in the results from 15:55 to 16:20, the gap area fell to about 800 and the heating efficiency fell below 100%.
From the above, it can be said that the heating efficiency can be kept high by controlling the drug injection rate to keep the gap area at an appropriate level. In addition, by keeping the gap area at an appropriate level, it is possible to optimize the drug injection amount, allowing the
以上説明したように、本実施形態に係るPC20(フロック状態制御装置)は、凝集汚泥画像取得部251と、間隙面積取得部254と、薬注率制御部255とを備える。
凝集汚泥画像取得部251は、凝集混和槽1にて凝集剤と汚泥が混和されたフロックを含む凝集汚泥を撮像した凝集汚泥画像を取得する。
間隙面積取得部254は、取得した凝集汚泥画像に基づき、複数のフロック間に生じている間隙の面積を示す間隙面積を取得する。
薬注率制御部255は、取得した間隙面積が目標面積となるように、凝集剤の薬注率を制御する。
As described above, the PC 20 (flock state control device) according to this embodiment includes the flocculated sludge
The flocculated sludge
The gap
The drug injection
かかる構成により、本実施形態に係るPC20は、フロックの重なり等の影響を受けない間隙面積を用いてフロックの状態の制御をより精度高く行うことができる。フロックの重なり等の影響を受けないため、汚泥を希釈したり新たな装置を追加したりして汚泥の濃度を調整することなく、フロックの状態を制御することができる。
With this configuration, the
よって、本実施形態に係るPC20は、フロックの重なりを減らすために汚泥の濃度を希釈したり新たな装置を追加したりすることなく、後段の配管中より撮影が容易かつ、より凝集剤の調整を早期に行うことが可能な場所でフロックの状態を適切に制御することを可能とする。
The
以上、本発明の実施形態について説明した。なお、上述した実施形態におけるPC20の一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、FPGA(Field Programmable Gate Array)等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
The above describes an embodiment of the present invention. Note that a part or all of the
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。 The above describes in detail an embodiment of the present invention with reference to the drawings, but the specific configuration is not limited to the above, and various design changes can be made without departing from the spirit of the present invention.
1…凝集混和槽、1a…回転軸、1A…高速ミキサ、1b…撹拌羽根、1B…ポンプ、1c…モーター、1C…凝集槽、1d…回転軸、1D…撹拌手段、1e…撹拌羽根、1f…モーター、2…濃縮機、2a…濃縮濾過スクリーン、2A…濃縮槽、2b…濾液室、2B…搬送手段、2c…回転軸、2C…ポンプ、2d…スクリュー、2e…モーター、3…脱水機、3a…内濾過スクリーン、3A…ケーシング、3A1…第1の空間、3A2…第2の空間、3b…外濾過スクリーン、3B…濾過スクリーン、3c…モーター、3C…基板、3d…リボンスクリュー、3D…蓋体、3e…連結板、3E…排出室、3f…供給管、3F…排出口、3G…圧搾リング、3H…排水管、3P…ポンプ、4…濃縮汚泥供給路、4A…ポンプ、4B…高速ミキサ、4C…ポンプ、10…カメラ、40…凝集汚泥画像、41…間隙、50…凝集汚泥画像、51…間隙、60…凝集汚泥画像、61…間隙、210…入力部、220…通信部、230…記憶部、240…出力部、250…制御部、251…凝集汚泥画像取得部、252…画像選定部、253…領域判定部、254…間隙面積取得部、255…薬注率制御部、256…回転数制御部 1...flocculation mixing tank, 1a...rotating shaft, 1A...high-speed mixer, 1b...mixing blade, 1B...pump, 1c...motor, 1C...flocculation tank, 1d...rotating shaft, 1D...mixing means, 1e...mixing blade, 1f...motor, 2...concentrator, 2a...concentration filtration screen, 2A...concentration tank, 2b...filtrate chamber, 2B...conveying means, 2c...rotating shaft, 2C...pump, 2d...screw, 2e...motor, 3...dehydrator, 3a...inner filtration screen, 3A...casing, 3A1...first space, 3A2...second space, 3b...outer filtration screen, 3B...filtration screen, 3c...motor, 3C...base, 3d...ribbon screw, 3D...Cover, 3e...Connecting plate, 3E...Discharge chamber, 3f...Supply pipe, 3F...Discharge port, 3G...Compression ring, 3H...Drain pipe, 3P...Pump, 4...Concentrated sludge supply path, 4A...Pump, 4B...High-speed mixer, 4C...Pump, 10...Camera, 40...Flocculated sludge image, 41...Gap, 50...Flocculated sludge image, 51...Gap, 60...Flocculated sludge image, 61...Gap, 210...Input unit, 220...Communication unit, 230...Storage unit, 240...Output unit, 250...Control unit, 251...Flocculated sludge image acquisition unit, 252...Image selection unit, 253...Area determination unit, 254...Gap area acquisition unit, 255...Drug injection rate control unit, 256...Rotation speed control unit
Claims (10)
前記凝集汚泥画像における複数の前記フロック間に生じている間隙の領域と、前記間隙の領域以外とを判定する機械学習モデルを用いて、前記取得した凝集汚泥画像における前記間隙の領域と前記間隙の領域以外とを判定する領域判定部と、
前記間隙の領域と判定された領域の面積を、前記間隙の面積を示す間隙面積として算出する間隙面積取得部と、
前記取得した間隙面積が目標面積となるように、前記凝集剤の薬注率を制御する薬注率制御部と、
を備え、
前記機械学習モデルは、セマンティックセグメンテーションを用いて、入力された凝集汚泥画像の各画素が間隙の領域又は間隙の領域以外のいずれであるかを判定するように機械学習を行ったモデルであるフロック状態制御装置。 a flocculated sludge image acquisition unit that acquires an image of flocculated sludge including flocs formed by flocculating sludge with a flocculant in the flocculation mixing tank;
an area determination unit that determines the gap areas and the areas other than the gap areas in the acquired flocculated sludge image by using a machine learning model that determines the gap areas and the areas other than the gap areas occurring between the plurality of flocs in the flocculated sludge image;
a gap area acquisition unit that calculates an area of the region determined to be the gap region as a gap area indicating the area of the gap;
A dosing rate control unit that controls the dosing rate of the flocculant so that the acquired gap area becomes a target area;
Equipped with
The flock state control device, wherein the machine learning model is a model that has been machine-learned to determine, using semantic segmentation, whether each pixel of an input flocculated sludge image is a gap region or a non-gap region .
をさらに備える請求項1に記載のフロック状態制御装置。 an image selection unit that detects a velocity vector of the flocs based on the flocculated sludge image by using an optical flow, and acquires an image of the flocculated sludge when a vector value of the detected velocity vector is less than a predetermined threshold value;
The flock state control device of claim 1 further comprising:
請求項1から請求項2のいずれか1項に記載のフロック状態制御装置。 The gap area acquisition unit calculates a total area of the gap region or an average area of the gap region as the gap area.
The flock state control device according to any one of claims 1 to 2 .
請求項3に記載のフロック状態制御装置。 The gap area acquisition unit calculates a total area of the gap regions or an average area of the gap regions by excluding at least one area in order of size from among the areas of the gap regions or at least one area in order of size from among the areas of the gap regions.
The flock state control device according to claim 3 .
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載のフロック状態制御装置。 The target area is set so as to maximize the operating efficiency of the equipment downstream of the flocculation mixing tank.
The flock state control device according to any one of claims 1 to 4 .
請求項1から請求項5のいずれか1項に記載のフロック状態制御装置。 The target area is set according to the concentration of the sludge.
The flock state control device according to any one of claims 1 to 5 .
をさらに備える請求項1から請求項6のいずれか1項に記載のフロック状態制御装置。 a rotation speed control unit that controls at least one of the rotation speed of a mixer that stirs the sludge to be sent to the flocculation mixing tank and the rotation speed of an agitator that stirs the flocculated sludge in the flocculation mixing tank so that the acquired gap area becomes the target area;
The flock state control device according to any one of claims 1 to 6 , further comprising:
領域判定部が、前記凝集汚泥画像における複数の前記フロック間に生じている間隙の領域と、前記間隙の領域以外とを判定する機械学習モデルを用いて、前記取得した凝集汚泥画像における前記間隙の領域と前記間隙の領域以外とを判定する領域判定過程と、
間隙面積取得部が、前記間隙の領域と判定された領域の面積を、前記間隙の面積を示す間隙面積として算出する間隙面積取得過程と、
薬注率制御部が、前記取得した間隙面積が目標面積となるように、前記凝集剤の薬注率を制御する薬注率制御過程と、
を含み、
前記機械学習モデルは、セマンティックセグメンテーションを用いて、入力された凝集汚泥画像の各画素が間隙の領域又は間隙の領域以外のいずれであるかを判定するように機械学習を行ったモデルであるフロック状態制御方法。 a flocculated sludge image acquisition step in which a flocculated sludge image acquisition unit acquires an image of flocculated sludge including flocs formed by flocculating sludge with a flocculant in a flocculation mixing tank;
an area determination step in which an area determination unit determines the gap areas and other areas in the acquired flocculated sludge image by using a machine learning model that determines gap areas occurring between the plurality of flocs in the flocculated sludge image and other areas;
a gap area acquisition step in which a gap area acquisition unit calculates an area of the region determined to be the gap region as a gap area indicating the area of the gap;
A dosing rate control process in which a dosing rate control unit controls the dosing rate of the flocculant so that the acquired gap area becomes a target area;
Including,
The flock state control method, wherein the machine learning model is a model that has been machine-learned to use semantic segmentation to determine whether each pixel of an input flocculated sludge image is a gap region or a non-gap region .
凝集混和槽にて凝集剤によって汚泥が凝集されたフロックを含む凝集汚泥を撮像した凝集汚泥画像を取得する凝集汚泥画像取得手段と、
前記凝集汚泥画像における複数の前記フロック間に生じている間隙の領域と、前記間隙の領域以外とを判定する機械学習モデルを用いて、前記取得した凝集汚泥画像における前記間隙の領域と前記間隙の領域以外とを判定する領域判定手段と、
前記間隙の領域と判定された領域の面積を、前記間隙の面積を示す間隙面積として算出する間隙面積取得手段と、
前記取得した間隙面積が目標面積となるように、前記凝集剤の薬注率を制御する薬注率制御手段と、
として機能させ、
前記機械学習モデルは、セマンティックセグメンテーションを用いて、入力された凝集汚泥画像の各画素が間隙の領域又は間隙の領域以外のいずれであるかを判定するように機械学習を行ったモデルであるためのプログラム。 Computer,
a flocculated sludge image acquisition means for acquiring an image of flocculated sludge including flocs formed by flocculation of sludge with a flocculant in the flocculation mixing tank;
an area determination means for determining the gap areas and the non-gap areas in the acquired flocculated sludge image by using a machine learning model for determining the gap areas and the non-gap areas occurring between the plurality of flocs in the flocculated sludge image;
a gap area acquisition means for calculating an area of the region determined to be the gap region as a gap area indicating the area of the gap;
A chemical injection rate control means for controlling the chemical injection rate of the flocculant so that the acquired gap area becomes a target area;
Functioning as a
The machine learning model is a program that uses semantic segmentation to perform machine learning to determine whether each pixel of an input flocculated sludge image is a gap area or a non-gap area .
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021108870A JP7704595B2 (en) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | Floc state control device, sludge treatment facility, floc state control method, and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021108870A JP7704595B2 (en) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | Floc state control device, sludge treatment facility, floc state control method, and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023006326A JP2023006326A (en) | 2023-01-18 |
| JP7704595B2 true JP7704595B2 (en) | 2025-07-08 |
Family
ID=85107120
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021108870A Active JP7704595B2 (en) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | Floc state control device, sludge treatment facility, floc state control method, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7704595B2 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019136664A (en) | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 株式会社明電舎 | Water quality analyzer and water quality analysis method |
| WO2021053984A1 (en) | 2019-09-17 | 2021-03-25 | オルガノ株式会社 | Water treatment system, control device, water treatment method, and program |
| JP2021096093A (en) | 2019-12-13 | 2021-06-24 | 株式会社クボタ | Threshold update device, learning device, control device, threshold update method, and control program |
-
2021
- 2021-06-30 JP JP2021108870A patent/JP7704595B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019136664A (en) | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 株式会社明電舎 | Water quality analyzer and water quality analysis method |
| WO2021053984A1 (en) | 2019-09-17 | 2021-03-25 | オルガノ株式会社 | Water treatment system, control device, water treatment method, and program |
| JP2021096093A (en) | 2019-12-13 | 2021-06-24 | 株式会社クボタ | Threshold update device, learning device, control device, threshold update method, and control program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2023006326A (en) | 2023-01-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7530318B2 (en) | Drying equipment control system | |
| JP7300380B2 (en) | Threshold update device, learning device, control device, threshold update method, and control program | |
| CN112441654A (en) | Control system and method suitable for coagulating sedimentation | |
| JP6770949B2 (en) | Control method of rapid stirrer and rapid stirrer | |
| JP2020146614A (en) | Sludge treatment system and sludge treatment method | |
| JP4238983B2 (en) | Flocculant injection control method and control apparatus therefor | |
| JPH0483504A (en) | Flocculant injection controlling apparatus | |
| JP2021103146A (en) | Information processing device, information processing method, control device, water treatment system, and control program | |
| JP7704595B2 (en) | Floc state control device, sludge treatment facility, floc state control method, and program | |
| JPS6345000A (en) | Device for flocculating sludge of water treatment | |
| JP2024083901A (en) | Floc state control device, sludge treatment equipment, sludge flocculation equipment, sludge concentration equipment, floc state control method, and program | |
| JP2005007338A5 (en) | ||
| JP2023163696A (en) | Floc state control device, sludge treatment equipment, sludge coagulation equipment, sludge thickening equipment, floc state control method, and program | |
| JP7554068B2 (en) | Machine learning device, data processing system, and machine learning method | |
| JP2023163695A (en) | Floc state control device, sludge treatment equipment, sludge coagulation equipment, sludge thickening equipment, floc state control method, and program | |
| JP7845953B2 (en) | System for determining operating conditions of a dewatering device and method for operating a dewatering device | |
| JP6701251B2 (en) | Flocculant addition amount control device, sludge concentration system, flocculant addition amount control method | |
| JP7265395B2 (en) | Coagulation-sedimentation treatment equipment and method of operating the coagulation-sedimentation treatment equipment | |
| JPH08187405A (en) | Coagulating sedimentation equipment | |
| JP2023163691A (en) | Floc state control device, sludge treatment equipment, sludge coagulation equipment, sludge thickening equipment, floc state control method, and program | |
| JP5271942B2 (en) | Sludge treatment method | |
| JP3136554B2 (en) | Sludge coagulation equipment | |
| JPH10216411A (en) | Coagulation sedimentation equipment | |
| KR102791774B1 (en) | Apparatus for water treatment autonomous driving based on deep reinforcement learning using real-time particulate matter monitoring and method thereof | |
| JP7554067B2 (en) | Machine learning device, data processing system, and machine learning method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20230518 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240408 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20241213 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20250107 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20250226 |
|
| 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: 20250603 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20250626 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7704595 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |