JP7775686B2 - 水処理プラントの運転管理支援システム及び運転管理支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、水処理プラントの運転管理支援システム及び運転管理支援方法に関する。

従来、下水処理又は廃水処理設備（以下、「下水又は廃水処理プラント」又は単に「水処理プラント」とも称する。）では、処理水槽（曝気槽）において、好気性微生物を使用して水質浄化を行う活性汚泥法が広く用いられている。活性汚泥法が用いられる水処理プラントでは、有機物を分解させる好気性微生物の呼吸に必要な空気や酸素を水中へ溶解させるため、散気装置が一般に使用されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１１－２３００６８号公報

水処理プラントにおいて、散気装置には、送風機などによって空気や酸素が送気され、散気装置から水中へ放出された空気や酸素は、気泡となって水中に拡散する。水中に拡散された気泡は、直径が小さい方が気泡の比表面積が大きくなり、より多くの酸素を水に溶解することができる。また、拡散された気泡は、曝気槽内で一様に分散することで、槽内の滞留時間が長くなり、より多くの酸素を水に溶解することができる。

しかし、散気装置が、劣化や外力などの原因によって破損すると、散気装置の一部から多量に直径の大きな気泡（粗大気泡）が発生する場合がある。粗大気泡が発生した場合、気泡の直径が大きくなるため、酸素の溶解効率は低くなる。また、一部から多量の気泡が槽内に放出されることから、槽内の気泡分布に偏りが生じ、気泡の滞留時間が短くなるため、酸素の溶解効率は著しく低下する。

また、散気装置は、性能維持や点検等のため運転（送気）が一時的に中断されることがある。散気装置に劣化や破損が生じている状態で空気や酸素の送気が止められた場合、固形物を含む汚水が、破損個所から散気装置や送気管を通じて逆流し、正常な散気装置にも到達してしまうことがある。散気装置は、何度も内部に汚水が侵入すると、固形物により内部から閉塞されて正常に気泡を発生させることができなくなってしまう。この場合、下水又は廃水の浄化が不十分になってしまうため、汚水が侵入した散気装置は、交換する必要に迫られる。

また、下水又は廃水処理プラント（水処理プラント）では多数の散気装置を有する曝気槽が使用されているが、曝気槽における日常の点検では、通常、目視で粗大気泡の確認等が行われる。しかし、曝気槽では、下水や廃水から発せられる臭いの抑制や槽内への転落防止等のため、上部がコンクリートスラブや覆蓋で覆われ、開口が小さい事も多く、日常の点検では、曝気槽の曝気水面全体を見渡すことが困難であり、運転状態の水位で異常気泡を目視で確認すること自体困難であった。そのため、日常の点検時に目視で散気装置の破損を発見することは難しく、散気装置が破損しても気付かないケースも多い。

このため、送風機による送風量の増加や処理水の水質の悪化などによって破損が懸念された場合に初めて、曝気槽から汚水を引き抜いて散気装置の上面付近まで水位を下げて、目視で粗大気泡等の異常発泡や散気装置の破損等の確認作業を行っていた。この場合、散気装置が破損したまま長期運転が行われ、破損個所から同一区画の他の正常な散気装置の内部に既に汚水が侵入した後であることも多いため、泥が詰まって使用不可と判断される散気装置があり、散気装置の交換を余儀なくされることがあった。

また、水位を下げるためには当該系列の汚水処理を停止する必要があり、運転管理上の負担も大きかった。さらに、一般の設備管理者（ユーザ）によっては、粗大気泡の発生（異常発泡）や散気装置の破損等の判断が難しく、散気装置提供元の技術者が現地へ赴いて確認作業を行う必要があった。

そこで、本件開示は、一般の設備管理者であっても、水処理プラントの運転中に散気装置の異常を検出することができる技術を提供することを目的とする。

一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムは、送風機から空気又は酸素が送気される空気供給管と、空気供給管に接続され、空気供給管から空気又は酸素が供給される散気装置と、処理水の水中に散気装置が配置され、散気装置から空気又は酸素が水中に放出される処理水槽と、処理水槽において、散気装置から放出された空気又は酸素により水中に形成された気泡によって発せられる振動情報を収集する振動情報収集装置と、振動情報収集装置によって収集された振動情報に対し、所定の情報処理を行う情報処理装置と、を備える水処理プラントの運転管理支援システムであって、情報処理装置は、振動情報収集装置から振動情報を取得し、取得された振動情報に対して所定の変換処理を行う振動情報取得部と、振動情報取得部によって所定の変換処理が行われた振動情報に対し、所定の判定アルゴリズムに基づく処理を実行する判定アルゴリズム実行部と、判定アルゴリズム実行部から出力された出力結果に基づいて、散気装置の異常を判定する振動情報判定部と、振動情報判定部によって判定された結果を通知する判定結果通知部と、を備え、前記所定の変換処理は、前記振動情報取得部によって取得された前記振動情報が所定時間で切り取られ、切り取られた前記振動情報に対して行われる短時間フーリエ変換であることを特徴とする。

なお、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、振動情報収集装置は、処理水槽における処理水の上部の空間に配置されてもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、振動情報収集装置は、処理水槽における処理水の水中に配置されてもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、振動情報収集装置は、空気供給管に近接又は当接して配置されてもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、振動情報は、気泡によって発せられる気泡の水中上昇音、破泡音、水流音、波しぶき音またはこれらの組み合わせ音の音響情報であり、振動情報収集装置は、音響情報を収集するマイクであり、振動情報取得部は、マイクによって収集された音響情報に対して所定の変換処理を行ってもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、振動情報は、気泡によって発せられる気泡の水中上昇による振動、破泡振動、水流振動、波しぶき振動またはこれらの組み合わせ振動の振動情報であり、振動情報収集装置は、振動情報を収集する振動センサであり、振動情報取得部は、振動センサによって収集された振動情報に対して所定の変換処理を行ってもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、判定アルゴリズム実行部は、振動情報取得部によって所定の変換処理が行われた振動情報について、周波数毎の振動強度の時間変化についての平均、標準偏差、又は変動係数を算出し、所定範囲の周波数又は収録された全周波数についての標準偏差、又は変動係数を積算した結果を出力し、振動情報判定部は、判定アルゴリズム実行部から出力された振動強度の時間変化についての数値が、所定の閾値よりも大きいときは、散気装置に異常ありと判定してもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、振動情報取得部は、所定の変換処理が行われた振動情報を、時間、周波数、及び振動強度の３次元情報に変換し、判定アルゴリズム実行部は、振動情報取得部によって変換された３次元情報と、事前に学習された正常時の振動情報に基づく３次元情報との乖離度を算出して出力し、振動情報判定部は、判定アルゴリズム実行部から出力された振動強度の時間変化についての数値が、所定の閾値よりも大きいときは、散気装置に異常ありと判定してもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、所定の閾値は、時期毎や所定時間帯毎に、曝気槽毎や曝気槽の区画毎に相違してもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、振動情報取得部は、所定の変換処理が行われた振動情報を、時間、周波数、及び振動強度の３次元情報に変換し、判定アルゴリズム実行部は、振動情報取得部によって変換された３次元情報を、事前に学習された振動情報に基づく３次元情報に基づいて分類し、振動情報判定部は、判定アルゴリズム実行部によって分類された振動強度の時間変化についての結果が、散気装置の異常を示す分類であったときは、散気装置に異常ありと判定してもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、振動情報取得部によって所定の変換処理を行われた振動情報に基づいて、所定の判定アルゴリズムを生成する判定アルゴリズム生成部をさらに備えてもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、判定アルゴリズム生成部は、所定期間毎や所定時間帯毎に所定の判定アルゴリズムを更新してもよい。

また、一態様に係る水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、判定結果通知部は、振動情報判定部によって判定された結果を、表示器又は情報処理端末によって情報処理装置の外部に通知してもよい。

一態様に係る水処理プラントの運転管理支援方法は、送風機から空気又は酸素が送気される空気供給管と、空気供給管に接続され、空気供給管から空気又は酸素が供給される散気装置と、処理水の水中に散気装置が配置され、散気装置から空気又は酸素が水中に放出される処理水槽と、処理水槽において、散気装置から放出された空気又は酸素により水中に形成された気泡によって発せられる振動情報を収集する振動情報収集装置と、を備える水処理プラントにおいて、振動情報収集装置から振動情報を取得し、取得された振動情報に対して所定の変換処理を行う振動情報取得ステップと、所定の変換処理が行われた振動情報に対し、所定の判定アルゴリズムに基づく処理を実行する判定アルゴリズム実行ステップと、判定アルゴリズム実行ステップによって出力された出力結果に基づいて、散気装置の異常を判定する振動情報判定ステップと、振動情報判定ステップによって判定された結果を通知する判定結果通知ステップと、を備え、前記所定の変換処理は、前記振動情報取得ステップによって取得された前記振動情報が所定時間で切り取られ、切り取られた前記振動情報に対して行われる短時間フーリエ変換であることを特徴とする。

本件開示によれば、一般の設備管理者であっても、水処理プラントの運転中に散気装置の異常を検出することができる。

水処理プラントの運転管理支援システム及び運転管理支援方法の一実施形態を示す図である。 図１に示す水処理プラントの運転管理支援システムにおける振動情報収集装置の配置方法の一例を示す図である。 図１に示す水処理プラントの運転管理支援システムにおける振動情報収集装置の配置方法の別の一例を示す図である。 図１に示す水処理プラントの運転管理支援システムにおける振動情報収集装置の配置方法の別の一例を示す図である。 図２から図４に示す情報処理装置の構成例を示す図である。 図２から図４に示す情報処理装置による振動情報処理の流れと処理方法の分類を示す図である。 一定時間で切り取られた振動情報を示す図である。 短時間フーリエ変換の結果がグレースケール画像に変換された状態を示す図である。 図８（ｂ）に示す画像の縦方向の筋が分かり易く示された図である。 図８（ａ）に示す正常発泡時における短時間フーリエ変換の結果を模式的に示した図である。 図８（ｂ）及び図９に示す異常発泡時における短時間フーリエ変換の結果を模式的に示した図である。 図２から図５に示す情報処理装置によって、機械学習無しの処理が行われた場合の処理の流れの例を示すフローチャートである。 図２から図５に示す情報処理装置によって、教師無し機械学習による処理が行われた場合の処理の流れの例を示すフローチャートである。 図２から図５に示す情報処理装置によって、教師有り機械学習による処理が行われた場合の処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１から図１４に示す実施形態に係る情報処理装置が有する処理回路のハードウェア構成例を示す概念図である。

以下、本件開示の水処理プラント１０の運転管理支援システム１及び運転管理支援方法の一実施形態について、図面を用いて説明する。

＜一実施形態の構成例＞
図１は、水処理プラント１０の運転管理支援システム１及び運転管理支援方法の一実施形態を示す図である。図１は、水処理プラント１０の運転管理支援システム１における水処理プラント１０の一例を模式的に示している。

図１に示すように、水処理プラント１０の運転管理支援システム１において、水処理プラント１０は、送風機１１と、空気供給管１２と、処理水槽２０と、散気装置３０と、振動情報収集装置４０とを有する。水処理プラント１０は、例えば、好気性微生物を使用して水質浄化を行う活性汚泥法が用いられている下水処理又は廃水処理設備、或いは、下水又は廃水処理プラントである。

送風機１１は、空気供給管１２を介して複数の散気装置３０と接続されている。送風機１１は、空気供給管１２を介して複数の散気装置３０に空気又は酸素を送気（供給）する。

空気供給管１２は、一端が送風機１１に接続され、途中で複数に分岐して、分岐先の複数の他端がそれぞれ散気装置３０に接続されている。空気供給管１２は、送風機１１から供給される空気又は酸素を他端で接続された複数の散気装置３０それぞれに供給する。

処理水槽２０は、下水、汚水、又は廃水等である処理水Ｗが貯留される水槽であり、処理水槽２０に貯留された処理水Ｗの水中には、複数の散気装置３０が配置されている。処理水槽２０は、例えば複数の水槽（区画）に分かれており、各水槽（区画）にそれぞれ複数の散気装置３０が配置される。処理水槽２０では、例えば、有機物を分解する好気性微生物を使用した活性汚泥法によって、処理水Ｗに対する水質浄化が行われる。なお、本明細書において、処理水槽２０は、「曝気槽２０」とも称される。

散気装置３０は、空気供給管１２を介して送風機１１と接続され、一つの曝気槽２０の処理水Ｗの水中に複数配置される。散気装置３０は、例えば、ゴム製又は樹脂製のシート又は膜や、セラミック粉末を焼結した多孔質体等からなる散気体と、当該散気体を保持するホルダと、当該散気体とホルダとの間の気密性を保ち、空気又は酸素の漏洩を防止するパッキンとを備える。散気体は、内外を連通する多数の散気孔を有し、空気供給管１２から供給される空気又は酸素が、当該多数の散気孔を通過して微細な気泡Ａとなり、曝気槽２０内の処理水Ｗ内へ供給（発泡）される。なお、散気装置３０は、内部に空間を有する管であり、当該管の側面に内外を連通する多数の散気孔が設けられていてもよい。

散気装置３０は、散気孔から排出される気泡Ａを処理水Ｗと接触させて水中に酸素を溶け込ませると共に、気泡Ａの動きにより曝気槽２０内に貯留された処理水Ｗを撹拌し、溶け込んだ酸素を曝気槽２０内全体へ供給する。これにより、散気装置３０は、曝気槽内の好気性微生物の呼吸に必要な酸素を処理水Ｗの水中に一様に拡散させて溶解させ、曝気槽２０内の好気性微生物を活性化させて、曝気槽２０内の処理水Ｗを浄化する。

振動情報収集装置４０は、例えば、マイク又は振動センサ等であり、散気装置３０から処理水Ｗの水中に発泡された気泡Ａによって発せられる音（音響、音声）又は空気の振動等の振動情報を定期的に又はリアルタイムに収集する。なお、例えば、振動情報収集装置４０がマイクであった場合、当該マイクは、散気装置３０から処理水Ｗの水中に発泡された気泡Ａによって発せられる音（音響）の音響情報を定期的に又はリアルタイムに収集する。振動情報収集装置４０は、後述の情報処理装置５０（図２～４参照）と接続されている。なお、マイク及び振動センサは、振動情報収集装置４０の一例であり、音響情報や振動情報が収集可能なものであれば、他の装置等であってもよい。なお、音（音響、音声）は、空気の振動を音圧レベルで検出しているものであり、広義では音（音響、音声）も空気の振動であるため、本明細書では、音響情報も、振動情報として説明する。

なお、本明細書において、気泡によって発せられる振動（音）には、気泡が水中を上昇する際に発せされる振動（音）と、気泡が破裂する際に発生される振動（音）と、気泡の上昇によって誘起される水流によって発せられる振動（音）と、気泡上昇によって誘起された水流によって発生した波しぶきによって発せられる振動（音）とが含まれるものとする。また、気泡によって発せられる振動（音）は、これらのいずれかの組み合わせによる振動（音）であってもよい。

図２は、図１に示す水処理プラント１０の運転管理支援システム１における振動情報収集装置４０の配置方法の一例を示す図である。図２では、水処理プラント１０における１つの曝気槽２０を側面から見た様子の一例が模式的に示されている。なお、空気供給管１２（図１参照）は、図示が省略されている。

曝気槽２０は、図示を省略した空気供給管１２（図１参照）と、複数の散気装置３０と、振動情報収集装置４０とが配置される。振動情報収集装置４０は、曝気槽２０の外部で情報処理装置５０と有線又は無線で接続される。曝気槽２０には、処理水Ｗが貯留されている。また、曝気槽２０は、上部を不図示の覆蓋（ふくがい）で覆われている。

複数の散気装置３０は、空気供給管１２から供給される空気又は酸素からなる気泡Ａを多数の散気孔から発泡する。例えば、散気装置３０の散気体や散気孔に破れや破損等が生じると、気泡Ａが直径の大きな粗大気泡Ｂとなって発泡される（異常発泡）。なお、本明細書において、粗大気泡Ｂは、「異常気泡Ｂ」とも称される。

振動情報収集装置（マイク、振動センサ）４０は、処理水Ｗの水中に発泡される気泡Ａや粗大気泡Ｂから発せられる音（振動）を収集する。振動情報収集装置４０がマイクである場合、振動情報収集装置４０は、気泡Ａや粗大気泡Ｂから発せられる音を収集して録音してもよい。また、振動情報収集装置４０が振動センサである場合、処理水Ｗの水中に発泡される気泡Ａや粗大気泡Ｂから発せられる振動を収集（及び記録）してもよい。振動情報収集装置４０は、録音（収集）した音（振動情報）を情報処理装置５０に出力する。

図２の例では、振動情報収集装置４０は、曝気槽２０の水面近くの気中に配置されている。振動情報収集装置４０は、例えば、１つの曝気槽２０に対して１つ配置される。なお、１つの曝気槽２０に対して区画毎に複数の振動情報収集装置４０が配置されても良く、１台の散気装置３０に対して１つの振動情報収集装置４０が配置されてもよい。

情報処理装置５０は、振動情報収集装置４０と接続され、振動情報収集装置４０から出力された振動情報を取得する。なお、音や振動の録音や記録は、マイク又は振動センサ等の振動情報収集装置４０ではなく、情報処理装置５０が行ってもよい。情報処理装置５０の詳細は、後述する。

図３は、図１に示す水処理プラント１０の運転管理支援システム１における振動情報収集装置４０の配置方法の別の一例を示す図である。図３では、図２と同様に、水処理プラント１０における一つの曝気槽２０を側面から見た様子の一例が模式的に示されている。なお、図３において、図２と同一又は同様の構成については同一の符号を付し、詳細な説明は省略又は簡略化する。

図３では、振動情報収集装置（マイク、振動センサ）４０は、処理水Ｗの水中に配置される。水中であっても、振動情報収集装置４０は、気泡Ａや粗大気泡Ｂから発せられる音（振動）を収集することができる。なお、その他の構成は、図２と同様であるため、説明は省略する。

図４は、図１に示す水処理プラント１０の運転管理支援システム１における振動情報収集装置４０の配置方法の別の一例を示す図である。図４では、図２及び図３と同様に、水処理プラント１０における一つの曝気槽２０を側面から見た様子の一例が模式的に示されている。なお、図４において、図２及び図３と同一又は同様の構成については同一の符号を付し、詳細な説明は省略又は簡略化する。

図４では、振動情報収集装置（マイク、振動センサ）４０は、空気供給管１２に近接又は当接するように配置される。例えば、散気装置３０から粗大気泡Ｂが発泡された場合、振動情報収集装置４０は、空気供給管１２を通じて、送風機１１から供給される空気の音（振動）とともに、当該粗大気泡Ｂが発泡された音（振動）を収集することができる。なお、振動情報収集装置４０は、図示が省略されている複数の空気供給管１２にそれぞれ近接又は当接するように配置されてもよい。なお、その他の構成は、図２及び図３と同様であるため、説明は省略する。

図５は、図２から図４に示す情報処理装置５０の構成例を示す図である。情報処理装置５０は、例えば、水処理プラント１０又は水処理プラント１０の遠隔地に設けられ、図中配線等は省略されているが、振動情報収集装置４０と、有線又は無線によって接続されている。なお、情報処理装置５０は、不図示の通信部、操作部、表示部、記憶部、及び制御部等を備えていてもよい。

情報処理装置５０は、例えば、プログラムを実行することにより動作するＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の後述のプロセッサ９１（図１５参照）を有する。情報処理装置５０は、例えば、後述のメモリ９２（図１５参照）を有し、メモリ９２に記憶された所定のプログラムを実行することによりプロセッサ９１を動作させて振動情報の処理を行う。

情報処理装置５０は、例えば、後述のメモリ９２（図１５参照）に記憶された所定のプログラムを実行することにより、以下の各部として機能する。情報処理装置５０は、振動情報取得部５１と、判定アルゴリズム実行部５２と、振動情報判定部５３と、判定結果通知部５４と、判定アルゴリズム生成部５５として機能する。なお、上記の各機能は、情報処理装置５０が有する不図示の演算処理装置が実行するプログラムにより実現されても、ハードウェアにより実現されてもよい。振動情報取得部５１と、判定アルゴリズム実行部５２と、振動情報判定部５３と、判定結果通知部５４と、判定アルゴリズム生成部５５とは、所定のプログラムを実行して、以下の処理を行う。

振動情報取得部５１は、振動情報収集装置４０から振動情報を取得し、取得された振動情報に対して所定の変換処理を行う。なお、振動情報取得部５１の処理の詳細は、後述する。

判定アルゴリズム実行部５２は、振動情報取得部５１によって所定の変換処理が行われた振動情報に対し、所定の判定アルゴリズムに基づく処理を行う。なお、判定アルゴリズム実行部５２の処理の詳細は、後述する。

振動情報判定部５３は、判定アルゴリズム実行部５２から出力された出力結果に基づいて、散気装置３０の異常を判定する。なお、振動情報判定部５３の処理の詳細は、後述する。

判定結果通知部５４は、振動情報判定部５３によって判定された結果を通知する。なお、判定結果通知部５４は、例えば、接点出力、電流値出力、電圧値出力を通じて、表示器に表示する方法によって結果を通知する。または、判定結果通知部５４は、例えば、電子メール等を通じて、パソコンやスマートフォンなどの情報処理端末に表示する方法によって結果を通知する。または、判定結果通知部５４は、例えば、情報処理装置５０に接続された表示器に表示する方法によって結果を通知する。なお、通知方法は、これらには限られない。また、判定結果通知部５４は、上記の表示器や情報処理端末などにより、情報処理装置５０の外部に結果を通知してもよい。

判定アルゴリズム生成部５５は、振動情報取得部５１によって所定の変換処理を行われた振動情報に基づいて、所定の判定アルゴリズムを生成する。判定アルゴリズム生成部５５は、所定期間毎や所定時間帯毎に、又はリアルタイムに所定の判定アルゴリズムを更新してもよい。季節の水温変化や下廃水の水質変化によって、曝気槽２０の処理水Ｗの水質が変化し、粘性等の物性が変化し、水面での気泡の破裂音の周波数と振動強度の特性が変化することが考えられるためである。

なお、図５において、判定アルゴリズム生成時の処理の流れは、白抜き矢印のとおりであり、振動情報判定時の処理の流れは、グレーの矢印のとおりである。情報処理装置５０に送られた振動情報は、判定アルゴリズム生成時には、白抜き矢印のとおり、判定アルゴリズム生成部５５へ送られて、判定アルゴリズムが生成される。

一方、情報処理装置５０に送られた振動情報は、振動情報判定時（判定アルゴリズム実行時）には、グレーの矢印のとおり、判定アルゴリズム実行部５２による処理を通じて振動情報判定部５３へ送られる。振動情報判定部５３によって判定された散気装置３０の健全性の結果は、判定結果通知部５４へ送られて、判定結果通知部５４によって、情報処理装置５０の外部へ通知される。

なお、判定アルゴリズム実行部５２は、判定アルゴリズム生成部５５によって生成された判定アルゴリズムに基づいて情報の処理を行うため、判定アルゴリズム実行部５２による処理と、判定アルゴリズム生成部５５による処理とは、通常は同時には行われない。しかし、判定アルゴリズム実行部５２による処理と、判定アルゴリズム生成部５５による処理とが、同時には行われてもよい。

なお、判定アルゴリズムは、振動情報（音響情報）が短時間フーリエ変換によって周波数に分解するものでもよく、深層学習を含めた機械学習するものでもよい。

＜一実施形態の処理例＞
以下、情報処理装置５０によって行われる情報処理の流れについて説明する。まず、情報処理装置５０は、曝気槽２０で記録（録音）された振動情報（音響情報）を、デジタルデータとして扱える状態にして、フーリエ変換や機械学習（深層学習）によって振動解析（音響解析）を行う。そして、情報処理装置５０は、当該振動解析（音響解析）の結果から、正常な発泡状態なのか、異常な発泡状態なのかを判定し、異常な発泡の場合は異常である旨を通知する。

図６は、図２から図４に示す情報処理装置５０による振動情報処理の流れと処理方法の分類を示す図である。図６では、情報処理装置５０によって行われる情報処理の方法について、３つの処理方法の例が示されている。すなわち、図６では、機械学習無しの処理、教師無し機械学習による処理、教師有り機械学習による処理の３つの処理方法の例が示されている。

図６において、機械学習無しの処理では、実線で囲まれた（１）→（２－１）→（３）の順に処理が行われる。教師無し機械学習による処理では、破線で囲まれた（１）→（２－２）→（２－２－１）→（３）の順に処理が行われる。教師有り機械学習による処理では、一点鎖線で囲まれた（１）→（２－２）→（２－２－２）の順に処理が行われる。

例えば、図６の（１）において、情報処理装置５０の振動情報取得部５１は、収録した振動情報を、所定時間（例えば、１０秒間）で切り取る。そして、振動情報取得部５１は、サンプリングレートの５０～５０００倍程度の時間について、例えば、収録時間全域にわたって短時間フーリエ変換を行う。

図７は、一定時間で切り取られた振動情報を示す図である。なお、図７は、出願人が振動情報収集装置４０としてマイクを用いて行った実験に基づいて作成された図である。図７において、横軸は時間を示しており、縦軸は音圧レベル（振動レベル）を示している。図７は、振動情報収集装置４０で録音（収集）された生の音響データ（振動データ）が、振動情報取得部５１によって１０秒間で切り取られたものである。図７に示される生の音響情報（振動情報）では、正常な発泡か異常な発泡かが区別できないため、振動情報取得部５１は、図７で示される生の音響情報（振動情報）について短時間フーリエ変換を行う。なお、本明細書において、振動レベル（音圧レベル）は、振動強度（音圧強度）とも称される。

図６に戻り、（２－１）において、情報処理装置５０の振動情報取得部５１は、周波数毎の振動レベル（音圧レベル）の時間変化について、平均、標準偏差、変動係数等を算出する。そして、振動情報取得部５１は、所定範囲の周波数、または収録された全周波数の、標準偏差または変動係数を積算する。

また、（２－２）において、情報処理装置５０の振動情報取得部５１は、短時間フーリエ変換の結果を、時間、周波数、振動レベル（音圧レベル）の３次元情報に変換する。

図８は、短時間フーリエ変換の結果がグレースケール画像に変換された状態を示す図である。図８（ａ）は、正常発泡時における短時間フーリエ変換の結果がグレースケール画像に変換された状態を示す図であり、図８（ｂ）は、異常発泡時における短時間フーリエ変換の結果がグレースケール画像に変換された状態を示す図である。なお、図８（ａ）、（ｂ）は、出願人が振動情報収集装置４０としてマイクを用いて行った実験に基づいて作成された図である。

図８（ａ）、（ｂ）において、横軸は時間を示し、図８の例では、１０秒間録音された音響データ（振動データ）を短時間フーリエ変換した様子を示している。縦軸は、周波数であり、図８中上側は周波数が高い音（振動）を示し、図８中下側は周波数が低い音（振動）を示す。色の違いは音圧レベル（振動レベル）の違いを示しており、色が濃い方が、音圧レベル（振動レベル）が低いことを示しており、色が薄い方が、音圧レベル（振動レベル）が高いことを示している。

例えば、静水すなわち綺麗な水で発泡が行われると、例えばプチプチ又はシュワシュワなどの泡の破裂音が聞こえてくるが、図７で示されるように、生の音響データ（振動データ）では、正常な発泡の音（振動）か異常な発泡の音（振動）かが区別できない。このため、短時間フーリエ変換が行われ、図８で示されるように、短時間フーリエ変換の結果がグレースケール画像として示され、解析が行われる。

例えば公知の文献（Donald E. Spiel “Acoustical Measurements of Air Bubbles Bursting at a Water Surface: Bursting Bubbles as Helmholtz Resonators” J. Geophysical Research, 97, 11443-11452, 1992）では、気泡の半径により、気泡の破裂音の周波数が異なることが示されている。上記の論文では、気泡の破裂は、ヘルムホルツ共鳴に基づいていることが示されており、ヘルムホルツ共鳴の原理に基づいて、気泡が破裂するときの音の周波数が計算できる旨が示されている。

図８において、正常発泡時における短時間フーリエ変換の結果を示す図８（ａ）と、異常発泡時における短時間フーリエ変換の結果を示す図８（ｂ）とでは、横方向の縞模様はほとんど変わらない。一方、正常発泡時における短時間フーリエ変換の結果を示す図８（ａ）とは異なり、異常発泡時における短時間フーリエ変換の結果を示す図８（ｂ）では、ひっかき傷のような縦方向の筋（縦線）がランダムに散見される。上記の論文では、例えば直径４ミリ以下程度の小さな泡までしか実験が行われていないが、出願人の実験により、散気装置３０が破損したときのように直径十ミリ～数十ミリ程度の粗大気泡Ｂが発生した場合、図８（ｂ）に示すような結果となることが分かった。

図９は、図８（ｂ）に示す画像の縦方向の筋が分かり易く示された図である。図９は、異常発泡時における短時間フーリエ変換の結果を示す図８（ｂ）において、縦方向の筋を楕円で囲っている。図９によれば、上述したとおり、異常発泡時には、ひっかき傷のような縦方向の筋（縦線）がランダムに散見されることがわかる。すなわち、図８（ｂ）及び図９によれば、正常発泡時（図８（ａ））には見られない、音圧強度（音圧レベル）の時間変化が見られることが分かる。これは、異常時には、粗大気泡Ｂが不連続（ランダム）に発生していることから、不連続（ランダム）に粗大気泡Ｂの音が発生していることによるものである。

また、図８（ｂ）及び図９に示すように、曝気槽２０において、粗大気泡Ｂ等の異常発泡が生じたときは、およそ３千ヘルツから２万ヘルツにわたる非常に幅広い周波数の範囲で音が聞こえている（音圧が分布している）ことがわかる。すなわち、幅広い周波数帯において、音量の変化や音圧の時間変化というものを検出することが出来れば、正常な発泡なのか、異常な発泡なのかを検出することができる。少なくとも、所定の周波数帯において、音圧強度（音圧レベル）の時間変化というものを検出することが出来れば、正常な発泡なのか、異常な発泡なのかを検出することができる。

図１０は、図８（ａ）に示す正常発泡時における短時間フーリエ変換の結果を模式的に示した図である。図１０において、図８と同様に、横軸（Ｘ軸方向）は時間を示し、縦軸（Ｙ軸方向）は周波数を示す。そして、高さ方向（Ｚ軸方向）は、音圧（振動）強度を示す。Ｚ軸方向は、図８ではグレースケールの明るさ（濃淡）で示されていたものを高さの高低で示したものである。すなわち、図１０は、時間、周波数、音圧（振動）強度の３次元グラフが示されている。

図１０では、図８（ａ）における横方向の縞模様の時間による変化が少なく、ほぼ一定であることが模式的に示されている。すなわち、図１０によれば、正常発泡時には、音圧（振動）強度の分布は、時間による変化（時間変化）が少なく、ほぼ一定であることがわかる。

図１１は、図８（ｂ）及び図９に示す異常発泡時における短時間フーリエ変換の結果を模式的に示した図である。図１１は、図１０と同様に、時間、周波数、音圧（振動）強度の３次元グラフが示されている。

図１１では、図８（ｂ）におけるひっかき傷のような縦方向の筋（縦線）が、粗大気泡破裂時の音圧分布として矢印で示されているように、ランダムに散見される旨が模式的に示されている。すなわち、図１１によれば、異常発泡時には、音圧（振動）強度の分布は、時間によって変化（時間変化）することがわかる。

図８～図１１では、グレースケール画像又は３次元グラフが示されているが、実際は、これらは、時間、周波数、及び振動強度からなる３次元情報の数値である。このため、情報処理装置５０は、所定の周波数帯（又は幅広い周波数帯）において、音圧強度の時間変化が所定値以上であれば、異常発泡であると判定する（機械学習無し）。なお、情報処理装置５０は、３次元情報について、正常な発泡状態の情報を機械学習によって学習し、異常な発泡状態との特徴量（又は時間変化）の差というものを算出して、算出された差が所定値以上であれば、異常発泡であると判定してもよい（教師無し機械学習）。あるいは、情報処理装置５０は、正常な発泡状態の３次元情報と異常な発泡状態の３次元情報とを機械学習によって学習し、３次元情報の特徴量（又は時間変化）等により異常な発泡状態の種類を判定してもよい（教師有り機械学習）。

図６に戻り、（２－２－１）において、情報処理装置５０の判定アルゴリズム実行部５２は、図８（ａ）に示される正常発泡時における３次元情報とされた振動情報を学習データとして、深層学習などの機械学習アルゴリズムを用いて学習する。そして、判定アルゴリズム実行部５２は、事前に学習された学習済みのアルゴリズムに、新たに習得した振動情報を入力して、学習済み画像情報との乖離度を算出する。

また、（２－２－２）において、情報処理装置５０の判定アルゴリズム実行部５２は、図８（ａ）（ｂ）に示される正常発泡時と異常発泡時における３次元情報とされた振動情報を教師データとして、深層学習などの機械学習アルゴリズムを用いて学習する。そして、判定アルゴリズム実行部５２は、事前に学習された学習済みのアルゴリズムに、新たに習得した振動情報を入力する。そして、情報処理装置５０の振動情報判定部５３は、判定アルゴリズム実行部５２によって出力された結果に基づき、異常の種類を識別する。なお、判定アルゴリズム実行部５２によって出力された結果は、正常と異常とにそれぞれ分けてまとめたテーブルであってもよい。

また、（３）において、情報処理装置５０の振動情報判定部５３は、（２－１）又は（２－２－１）によって得られた値が、予め設定された閾値（所定の閾値）より大きい場合は、異常ありと判定する。

＜機械学習無しの処理例＞
以下、情報処理装置５０による機械学習無しの処理例について説明する。

図１２は、図２から図５に示す情報処理装置５０によって、機械学習無しの処理が行われた場合の処理の流れの例を示すフローチャートである。図１２に示すフローチャートは、情報処理装置５０が、図６において実線で囲まれた（１）→（２－１）→（３）の順に処理を行った場合の例を示している。

ステップＳ１１において、振動情報取得部５１は、振動情報収集装置４０（マイク又は振動センサ）から送られてきた振動情報を受信する。

ステップＳ１２において、振動情報取得部５１は、受信した振動情報（音響情報）を一定時間で切り取る（例えば、図７参照）。

ステップＳ１３において、振動情報取得部５１は、切り取られた振動情報（音響情報）に対して短時間フーリエ変換を実施する。なお、短時間とは、例えば、２ミリ秒～５０ミリ秒程度である。

ステップＳ１４において、判定アルゴリズム実行部５２は、周波数毎の振動強度（音圧強度）の時間変化について、平均、標準偏差、変動係数等を算出する。

ステップＳ１５において、判定アルゴリズム実行部５２は、一定範囲の周波数、または収録された全周波数の標準偏差または変動係数を積算する。

ステップＳ１６において、振動情報判定部５３は、判定アルゴリズム実行部５２から判定アルゴリズムによって出力された数値と予め設定された閾値（所定の閾値）とを比較する。なお、所定の閾値は、季節の水温変化や下廃水の水質変化に応じた時期毎や所定時間帯毎に、曝気槽２０毎や曝気槽２０の区画毎に相違してもよい。

ステップＳ１７において、振動情報判定部５３は、判定アルゴリズムによって出力された数値が、所定の閾値よりも大きい場合は、異常と判定する。

ステップＳ１８において、判定結果通知部５４は、判定アルゴリズムによって出力された結果と、振動情報判定部５３によって判定された結果とを通知する。なお、判定結果通知部５４は、振動情報判定部５３によって判定された結果を通知してもよく、振動情報判定部５３によって異常と判定された場合のみ結果を通知してもよい。

＜教師無し機械学習による処理例＞
次に、情報処理装置５０による教師無し機械学習による処理例について説明する。

図１３は、図２から図５に示す情報処理装置５０によって、教師無し機械学習による処理が行われた場合の処理の流れの例を示すフローチャートである。図１３に示すフローチャートは、情報処理装置５０が、図６において破線で囲まれた（１）→（２－２）→（２－２－１）→（３）の順に処理を行った場合の例を示している。

ステップＳ２１において、振動情報取得部５１は、振動情報収集装置４０（マイク又は振動センサ）から送られてきた振動情報を受信する。

ステップＳ２２において、振動情報取得部５１は、受信した振動情報（音響情報）を一定時間で切り取る（例えば、図７参照）。

ステップＳ２３において、振動情報取得部５１は、切り取られた振動情報（音響情報）に対して短時間フーリエ変換を実施する。なお、短時間とは、例えば、２ミリ秒～５０ミリ秒程度である。

ステップＳ２４において、振動情報取得部５１は、短時間フーリエ変換の結果を、時間、周波数、振動レベル（音圧レベル）の３次元情報として出力する。なお、時間を幅、周波数を高さ、振動レベル（音圧レベル）を明るさとしたグレースケール画像に変換して示したのが図８である。

ステップＳ２５において、判定アルゴリズム実行部５２は、短時間フーリエ変換によって得られた、時間、周波数、振動強度（音圧強度）の３次元情報を、機械学習によって学習された判定アルゴリズムに入力する。なお、判定アルゴリズムは、例えば上記の所定期間毎に、判定アルゴリズム生成部５５によって更新される。

ステップＳ２６において、判定アルゴリズム実行部５２は、学習済みの正常時の振動情報と比較して、誤差の大きさを出力する。教師無し機械学習では、正常時の振動情報が機械学習によって学習されているため、入力された３次元情報が正常時の振動情報とどの程度近いのかが数値化される。

ステップＳ２７において、振動情報判定部５３は、判定アルゴリズム実行部５２から判定アルゴリズムによって出力された数値と予め設定された閾値（所定の閾値）とを比較する。なお、所定の閾値は、季節の水温変化や下廃水の水質変化に応じた時期毎や所定時間帯毎に、曝気槽２０毎や曝気槽２０の区画毎に相違してもよい。

ステップＳ２８において、振動情報判定部５３は、判定アルゴリズムによって出力された数値が、所定の閾値よりも大きい場合は、異常と判定する。

ステップＳ２９において、判定結果通知部５４は、判定アルゴリズムによって出力された結果と、振動情報判定部５３によって判定された結果とを通知する。なお、判定結果通知部５４は、振動情報判定部５３によって判定された結果を通知してもよく、振動情報判定部５３によって異常と判定された場合のみ結果を通知してもよい。

＜教師有り機械学習による処理例＞
最後に、情報処理装置５０による教師有り機械学習による処理例について説明する。

図１４は、図２から図５に示す情報処理装置５０によって、教師有り機械学習による処理が行われた場合の処理の流れの例を示すフローチャートである。図１３に示すフローチャートは、情報処理装置５０が、図６において一点鎖線で囲まれた（１）→（２－２）→（２－２－２）の順に処理を行った場合の例を示している。

ステップＳ３１において、振動情報取得部５１は、振動情報収集装置４０（マイク又は振動センサ）から送られてきた振動情報を受信する。

ステップＳ３２において、振動情報取得部５１は、受信した振動情報（音響情報）を一定時間で切り取る（例えば、図７参照）。

ステップＳ３３において、振動情報取得部５１は、切り取られた振動情報（音響情報）に対して短時間フーリエ変換を実施する。なお、短時間とは、例えば、２ミリ秒～５０ミリ秒程度である。

ステップＳ３４において、振動情報取得部５１は、短時間フーリエ変換の結果を、時間、周波数、振動レベル（音圧レベル）の３次元情報として出力する。なお、時間を幅、周波数を高さ、振動レベル（音圧レベル）を明るさとしたグレースケール画像に変換して示したのが図８である。

ステップＳ３５において、判定アルゴリズム実行部５２は、短時間フーリエ変換によって得られた、時間、周波数、振動強度（音圧強度）の３次元情報を、機械学習によって学習されたアルゴリズムに入力する。なお、判定アルゴリズムは、例えば上記の所定期間毎に、判定アルゴリズム生成部５５によって更新される。

ステップＳ３６において、判定アルゴリズム実行部５２は、入力された振動情報（音響情報）を、機械学習アルゴリズム（判定アルゴリズム）によって分類する。教師有り機械学習では、正常時の振動情報に加え様々な異常時の振動情報が機械学習によって学習されているため、入力された３次元情報が学習されたいずれのカテゴリに属するかが分類される。

ステップＳ３７において、振動情報判定部５３は、判定アルゴリズムによって分類された結果が、異常を示す分類であった場合、異常と判定する。すなわち、教師有り機械学習の場合、ステップＳ３６で数値が出力されるわけではなく、正常か異常かの種類が分類されるので、異常の場合は、振動情報判定部５３は、分類された出力結果によってそのまま（所定の閾値と比較等することなく）判定する。

ステップＳ３８において、判定結果通知部５４は、判定アルゴリズムによって出力された結果と、振動情報判定部５３によって判定された結果とを通知する。なお、判定結果通知部５４は、振動情報判定部５３によって判定された結果を通知してもよく、振動情報判定部５３によって異常と判定された場合のみ結果を通知してもよい。

＜ハードウェア構成例＞
図１５は、図１から図１４に示す実施形態に係る情報処理装置５０が有する処理回路のハードウェア構成例を示す概念図である。上述した各機能は処理回路により実現される。一態様として、処理回路は、少なくとも１つのプロセッサ９１と少なくとも１つのメモリ９２とを備える。他の態様として、処理回路は、少なくとも１つの専用のハードウェア９３を備える。

処理回路がプロセッサ９１とメモリ９２とを備える場合、各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、メモリ９２に格納される。プロセッサ９１は、メモリ９２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各機能を実現する。

処理回路が専用のハードウェア９３を備える場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、又はこれらを組み合わせたものである。各機能は処理回路で実現される。

情報処理装置５０が有する各機能は、それぞれ一部又は全部がハードウェアによって構成されてもよく、プロセッサが実行するプログラムとして構成されてもよい。すなわち、情報処理装置５０は、コンピュータとプログラムとによっても実現可能であり、プログラムは、記憶媒体に記憶されることも、ネットワークを通して提供されることも可能である。

＜一実施形態の作用効果＞
以上、図１から図１５に示す実施形態によれば、処理水槽２０において、散気装置３０から放出された空気又は酸素により処理水Ｗの水中に形成された気泡によって発せられる振動情報（音響情報）に基づいて、散気装置３０の異常や破損が検出される。これにより、処理水Ｗの水質が悪化する前に粗大気泡Ｂの発泡等の異常発泡を検出することができるため、散気装置３０の異常や破損を早期に発見することができる。また、これにより、点検のために曝気槽２０の処理水Ｗを抜いたり、水処理プラント１０の運転を止めたりすることなく、散気装置３０の異常や破損を発見することができる。

また、図１から図１５に示す実施形態によれば、散気装置３０の異常や破損を早期に発見することができるため、処理水槽２０における処理水Ｗの水質の悪化を未然に防止することができる。これにより、同系統の他の散気装置３０への汚泥の逆流を抑制することができ、その結果、散気装置３０の異常や破損が拡大することを抑制することができる。

また、図１から図１５に示す実施形態によれば、振動情報収集装置４０から取得された振動情報（音響情報）に対し、短時間フーリエ変換等の所定の変換処理が行われる。これにより、生の振動情報（音響情報）からは判別できない周波数毎の振動強度（音圧強度）の時間変化を判別することができる。

また、図１から図１５に示す実施形態によれば、所定の変換処理が行われた振動情報（音響情報）に対し、所定の判定アルゴリズムに基づく処理が実行されることにより、異常発泡等が発見され、散気装置３０の異常や破損が発見される。これにより、散気装置３０の運転中に、汎用のコンピュータを用いることによって散気装置３０の異常や破損を検出することができる。

また、図１から図１５に示す実施形態によれば、汎用のコンピュータによって散気装置３０の異常や破損が検出され、その旨が通知される。これにより、専門の技術者ではなく一般の設備管理者等であっても、散気装置３０の運転中に、散気装置３０の異常や破損を検出することができる。また、これにより、対象の水処理プラント１０が遠隔地であっても、当該通知を参照することにより、専門の技術者等が現地に赴くことなく、散気装置３０の異常や破損を検出することができる。

また、図１から図１５に示す実施形態によれば、判定アルゴリズム生成部５５によって、上記の所定期間毎や所定時間帯毎に判定アルゴリズムが更新される。これにより、季節の水温変化や下廃水の水質変化に応じた時期や時間帯が異なる場合や、曝気槽２０や曝気槽２０の区画が異なる場合であっても、対象の水処理プラント１０に適した適切な判定アルゴリズムに基づいて散気装置３０の異常や破損を検出することができる。

＜実施形態の補足事項＞
以上、図１～図１５に示す実施形態によれば、情報処理装置５０による処理を、図１２に示す機械学習無しの処理例と、図１３に示す教師無し機械学習による処理例と、図１４に示す教師有り機械学習による処理例とに分けて説明したが、これには限られない。情報処理装置５０によって、これらの一部又は全部が、直列又は並列に組み合わされて処理されてもよい。これらの処理が組み合わされることにより、組み合わされた処理は、組み合わされる前の各処理によって奏される各作用効果を奏することができる。

また、図１～図１５に示す実施形態によれば、本件開示の一態様として、水処理プラント１０の運転管理支援システム１を例に説明したが、水処理プラント１０の運転管理支援システム１における情報処理装置５０としても実現可能である。また、水処理プラント１０の運転管理支援方法としても、水処理プラント１０の運転管理支援システム１における情報処理方法としても、実現可能である。

また、本件開示は、水処理プラント１０の運転管理支援方法における処理ステップをコンピュータに実行させる水処理プラント１０の運転管理支援プログラムとしても実現可能である。又は、本件開示は、水処理プラント１０の運転管理支援システム１における情報処理方法における処理ステップをコンピュータに実行させる情報処理プログラムとしても実現可能である。

また、本件開示は、上記の運転管理支援プログラム又は情報処理プログラムが記憶された記憶媒体（非一時的なコンピュータ可読媒体）としても実現可能である。運転管理支援プログラム又は情報処理プログラムは、例えば、ＣＤ（Compact Disc）あるいはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等のリムーバブルディスク等に記憶して頒布することができる。なお、運転管理支援プログラム又は情報処理プログラムは、情報処理装置５０等が有する不図示のネットワークインタフェース等を介してネットワーク上にアップロードされてもよく、ネットワークからダウンロードされ、メモリ９２等に格納されてもよい。

以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲がその精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずである。したがって、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物に拠ることも可能である。

１…運転管理支援システム；１０…水処理プラント（下水処理又は廃水処理設備、下水又は廃水処理プラント）；１１…送風機；１２…空気供給管；２０…処理水槽（曝気槽）；３０…散気装置；４０…振動情報収集装置（マイク、振動センサ）；５０…情報処理装置；５１…振動情報取得部；５２…判定アルゴリズム実行部；５３…振動情報判定部；５４…判定結果通知部；５５…判定アルゴリズム生成部；９１…プロセッサ；９２…メモリ；９３…ハードウェア；Ａ…気泡；Ｂ…粗大気泡（異常気泡）；Ｗ…処理水

Claims (14)

1. 送風機から空気又は酸素が送気される空気供給管と、
   前記空気供給管に接続され、前記空気供給管から前記空気又は酸素が供給される散気装置と、
   処理水の水中に前記散気装置が配置され、前記散気装置から前記空気又は酸素が前記水中に放出される処理水槽と、
   前記処理水槽において、前記散気装置から放出された前記空気又は酸素により前記水中に形成された気泡によって発せられる振動情報を収集する振動情報収集装置と、
   前記振動情報収集装置によって収集された前記振動情報に対し、所定の情報処理を行う情報処理装置と、
   を備える水処理プラントの運転管理支援システムであって、
   前記情報処理装置は、
   前記振動情報収集装置から前記振動情報を取得し、取得された前記振動情報に対して所定の変換処理を行う振動情報取得部と、
   前記振動情報取得部によって前記所定の変換処理が行われた前記振動情報に対し、所定の判定アルゴリズムに基づく処理を実行する判定アルゴリズム実行部と、
   前記判定アルゴリズム実行部から出力された出力結果に基づいて、前記散気装置の異常を判定する振動情報判定部と、
   前記振動情報判定部によって判定された結果を通知する判定結果通知部と、
   を備え、
   前記所定の変換処理は、前記振動情報取得部によって取得された前記振動情報が所定時間で切り取られ、切り取られた前記振動情報に対して行われる短時間フーリエ変換であることを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
2. 請求項１に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
   前記振動情報収集装置は、前記処理水槽における前記処理水の上部の空間に配置される
   ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
3. 請求項１に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
   前記振動情報収集装置は、前記処理水槽における前記処理水の水中に配置される
   ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
4. 請求項１に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
   前記振動情報収集装置は、前記空気供給管に近接又は当接して配置される
   ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
   前記振動情報は、前記気泡によって発せられる気泡の水中上昇音、破泡音、水流音、波しぶき音またはこれらの組み合わせ音の音響情報であり、
   前記振動情報収集装置は、前記音響情報を収集するマイクであり、
   前記振動情報取得部は、前記マイクによって収集された前記音響情報に対して前記所定の変換処理を行う
   ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
6. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
   前記振動情報は、前記気泡によって発せられる気泡の水中上昇による振動、破泡振動、水流振動、波しぶき振動またはこれらの組み合わせ振動の振動情報であり、
   前記振動情報収集装置は、前記振動情報を収集する振動センサであり、
   前記振動情報取得部は、前記振動センサによって収集された前記振動情報に対して前記所定の変換処理を行う
   ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
7. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
   前記判定アルゴリズム実行部は、前記振動情報取得部によって前記所定の変換処理が行われた前記振動情報について、周波数毎の振動強度の時間変化についての平均、標準偏差、又は変動係数を算出し、所定範囲の周波数又は収録された全周波数についての標準偏差、又は変動係数を積算した結果を出力し、
   前記振動情報判定部は、前記判定アルゴリズム実行部から出力された振動強度の時間変化についての数値が、所定の閾値よりも大きいときは、前記散気装置に異常ありと判定する
   ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
8. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
   前記振動情報取得部は、前記所定の変換処理が行われた前記振動情報を、時間、周波数、及び振動強度の３次元情報に変換し、
   前記判定アルゴリズム実行部は、前記振動情報取得部によって変換された前記３次元情報と、事前に学習された正常時の振動情報に基づく前記３次元情報との乖離度を算出して出力し、
   前記振動情報判定部は、前記判定アルゴリズム実行部から出力された振動強度の時間変化についての数値が、所定の閾値よりも大きいときは、前記散気装置に異常ありと判定する
   ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
9. 請求項７又は請求項８に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
   前記所定の閾値は、時期毎や、曝気槽毎や曝気槽の区画毎に相違してもよい
   ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
10. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
    前記振動情報取得部は、前記所定の変換処理が行われた前記振動情報を、時間、周波数、及び振動強度の３次元情報に変換し、
    前記判定アルゴリズム実行部は、前記振動情報取得部によって変換された前記３次元情報を、事前に学習された振動情報に基づく前記３次元情報に基づいて分類し、
    前記振動情報判定部は、前記判定アルゴリズム実行部によって分類された振動強度の時間変化についての結果が、前記散気装置の異常を示す分類であったときは、前記散気装置に異常ありと判定する
    ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
11. 請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
    前記振動情報取得部によって所定の変換処理を行われた前記振動情報に基づいて、前記所定の判定アルゴリズムを生成する判定アルゴリズム生成部をさらに備える
    ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
12. 請求項１１に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
    前記判定アルゴリズム生成部は、所定期間毎や所定時間帯毎に前記所定の判定アルゴリズムを更新する
    ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
13. 請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の水処理プラントの運転管理支援システムにおいて、
    判定結果通知部は、前記振動情報判定部によって判定された結果を、表示器又は情報処理端末によって前記情報処理装置の外部に通知する
    ことを特徴とする水処理プラントの運転管理支援システム。
14. 送風機から空気又は酸素が送気される空気供給管と、
    前記空気供給管に接続され、前記空気供給管から前記空気又は酸素が供給される散気装置と、
    処理水の水中に前記散気装置が配置され、前記散気装置から前記空気又は酸素が前記水中に放出される処理水槽と、
    前記処理水槽において、前記散気装置から放出された前記空気又は酸素により前記水中に形成された気泡によって発せられる振動情報を収集する振動情報収集装置と、
    を備える水処理プラントにおいて、
    前記振動情報収集装置から前記振動情報を取得し、取得された前記振動情報に対して所定の変換処理を行う振動情報取得ステップと、
    前記所定の変換処理が行われた前記振動情報に対し、所定の判定アルゴリズムに基づく処理を実行する判定アルゴリズム実行ステップと、
    前記判定アルゴリズム実行ステップによって出力された出力結果に基づいて、前記散気装置の異常を判定する振動情報判定ステップと、
    前記振動情報判定ステップによって判定された結果を通知する判定結果通知ステップと、
    を備え、
    前記所定の変換処理は、前記振動情報取得ステップによって取得された前記振動情報が所定時間で切り取られ、切り取られた前記振動情報に対して行われる短時間フーリエ変換であることを特徴とする水処理プラントの運転管理支援方法。