Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JPH07121398B2 - Bulking controller - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JPH07121398B2 - Bulking controller - Google Patents

Bulking controller

Info

Publication number
JPH07121398B2
JPH07121398B2 JP62044203A JP4420387A JPH07121398B2 JP H07121398 B2 JPH07121398 B2 JP H07121398B2 JP 62044203 A JP62044203 A JP 62044203A JP 4420387 A JP4420387 A JP 4420387A JP H07121398 B2 JPH07121398 B2 JP H07121398B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sludge
gmdh
volume index
amount
data
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.)
Expired - Lifetime
Application number
JP62044203A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPS63209790A (en
Inventor
孝夫 関根
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Meidensha Corp
Original Assignee
Meidensha Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Meidensha Corp filed Critical Meidensha Corp
Priority to JP62044203A priority Critical patent/JPH07121398B2/en
Publication of JPS63209790A publication Critical patent/JPS63209790A/en
Publication of JPH07121398B2 publication Critical patent/JPH07121398B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02WCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
    • Y02W10/00Technologies for wastewater treatment
    • Y02W10/10Biological treatment of water, waste water, or sewage

Landscapes

  • Activated Sludge Processes (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 A.産業上の利用分野 本発明は、活性汚泥処理プロセスのバルキング制御装置
に関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION A. Field of Industrial Application The present invention relates to a bulking control device for an activated sludge treatment process.

B.発明の概要 本発明は、活性汚泥処理プロセスのバルキング制御装置
において、上記活性汚泥処理プロセスのプロセス・デー
タを収集するデータ収集手段と、このデータ収集手段に
より収集したプロセス・データを用いて、汚泥容量指標
と少なくとも1つの操作因子を含む変動因子との関係を
GMDH(Group Method of Data Handling)によつて求め
るGMDH解析手段と、このGMDH解析手段により求めた上記
関係にもとづいて上記操作因子を変化させ、汚水の汚泥
容量指標値を制御する汚泥容量指標制御手段とを備える
ことにより、汚水の汚泥容量指標値を的確かつ迅速に、
しかも自動的に制御することを可能とするものである。
B. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention is, in a bulking control device for an activated sludge treatment process, using data collecting means for collecting process data of the activated sludge treatment process, and process data collected by the data collecting means, The relationship between sludge capacity index and variable factors including at least one operation factor
GMDH analysis means determined by GMDH (Group Method of Data Handling), and sludge volume index control means for controlling the sludge volume index value of wastewater by changing the operation factor based on the above relationship obtained by this GMDH analysis means. By providing and, the sludge capacity index value of sewage can be accurately and quickly,
Moreover, it is possible to control automatically.

C.従来の技術 微生物を利用し、有機物を酸化分解して清澄で安定した
処理水を生産する活性汚泥処理法は汚水処理において広
く用いられている。この種の処理プロセスは、第5図に
示すように、微生物反応槽であり、ブロワ10により空気
が送り込まれる曝気槽1と微生物を含む活性汚泥と清澄
水とを分離する最終沈澱池2とを持ち、沈澱した汚泥は
返送汚泥回路3から返送汚泥ポンプ4を用いて曝気槽1
に戻され、また、プロセス内で増殖した汚泥の一部は余
剰汚泥ポンプ5を用いてプロセス外へ排出される。
C. Conventional technology Activated sludge treatment method that uses microorganisms to oxidize and decompose organic matter to produce clear and stable treated water is widely used in wastewater treatment. This type of treatment process is, as shown in FIG. 5, a microbial reaction tank in which an aeration tank 1 into which air is sent by a blower 10 and a final settling tank 2 for separating activated sludge containing microorganisms and clear water are provided. The sludge that has been held and settled is returned to the aeration tank 1 using the return sludge pump 4 from the return sludge circuit 3.
And a part of the sludge grown in the process is discharged to the outside of the process by using the excess sludge pump 5.

このような処理プロセスにおいて、従来、種々の原因に
より活性汚泥の沈降性が悪化したり、汚泥自体が分散解
体するバルキング現象がしばしば発生し、微細SS(浮遊
物)の処理水への混入により水質の悪化が生じていた。
このバルキング現象の発生原因の究明および分類は近年
活発に行われているが、その具体的な対策はいまだ見い
出されていないのが現状である。例えば、オーフオード
(Orford)らは、0.17〜3.07kg/kg混合浮遊物濃度のBOD
(生化学的酸素要求量)−SS負荷では流入BOD濃度、曝
気槽出口の混合浮遊物濃度、DO(溶存酸素)濃度、水理
学的滞留時間の指数関数で汚泥容量指標を評価できると
している。これは、汚泥容量指標が変動した場合、その
程度に応じて曝気槽内への送風量、F/M比、返送汚泥量
等を制御することにより、一定の効果を期待できること
を示すものである。しかし、汚泥容量指標に影響を及ぼ
す種々の因子の中で、どの因子が大きい影響を与えるの
かは明らかではない。
In such treatment processes, the sedimentation of activated sludge has deteriorated due to various causes, and the bulking phenomenon in which sludge itself disperses and disintegrates often occurs, and water quality is improved by mixing fine SS (suspended matter) into treated water. Was getting worse.
Although the cause of occurrence of this bulking phenomenon has been actively investigated and classified in recent years, the present situation is that no specific countermeasure has been found yet. For example, Orford et al. Reported a BOD of 0.17-3.07 kg / kg mixed suspension concentration.
(Biochemical oxygen demand) -In SS load, the sludge volume index can be evaluated by exponential functions of inflow BOD concentration, mixed suspended matter concentration at aeration tank outlet, DO (dissolved oxygen) concentration, and hydraulic retention time. This shows that when the sludge capacity index fluctuates, a certain effect can be expected by controlling the amount of air blown into the aeration tank, the F / M ratio, the amount of returned sludge, etc. according to the degree. . However, it is not clear which of the various factors that affect the sludge capacity index has the greatest impact.

D.発明が解決しようとする問題点 このため、従来はバルキング現象が発生すると、各処理
場ごとにそれまでの経験にもとづいてそれぞれ異なつた
対策および実施方法を立案し、バルキングの発生状況に
応じて定性的に曝気槽内への送風量、F/M比、返送汚泥
量等の制御を行つていた。
D. Problems to be solved by the invention Therefore, when the bulking phenomenon occurs in the past, different treatment measures and implementation methods were drafted for each treatment plant based on the experience so far, depending on the occurrence of bulking. Qualitatively, the amount of air blown into the aeration tank, the F / M ratio, and the amount of returned sludge were controlled.

従つて、制御を的確に、しかも迅速に実施することが困
難であり、また人手の介入が必要であつた。
Therefore, it is difficult to perform control accurately and quickly, and manual intervention is required.

本発明の目的は、このような問題を解決し、バルキング
現象の一種である汚泥容量指標値を定量的に制御し、そ
の上昇を的確かつ迅速に、しかも人手を介することなく
抑制できるバルキング制御装置を提供することにある。
The object of the present invention is to solve such problems, to quantitatively control the sludge capacity index value, which is a type of bulking phenomenon, and to suppress its increase accurately and promptly, and also without human intervention. To provide.

E.問題点を解決するための手段 本発明のバルキング制御装置は上記問題を解決するた
め、活性汚泥処理プロセスのプロセス・データを収集す
るデータ収集手段と、上記データ収集手段により収集し
たプロセス・データを用いて、汚泥容量指標と少なくと
も1つの操作因子を含む変動因子との関係をGMDHによつ
て求めるGMDH解析手段と、このGMDH解析手段により求め
た上記関係にもとづいて上記操作因子を変化させ、汚水
の汚泥容量指標値を制御する汚泥容量指標制御手段とを
備えたことを特徴とする。
E. Means for Solving Problems In order to solve the above problems, the bulking control device of the present invention has a data collecting means for collecting process data of an activated sludge treatment process, and a process data collected by the data collecting means. By using GMDH analysis means for obtaining the relationship between the sludge volume index and the variable factors including at least one operation factor by GMDH, and changing the above operation factor based on the above relationship obtained by this GMDH analysis means, And a sludge volume index control means for controlling the sludge volume index value of the sewage.

F.作用 データ収集手段により収集したプロセス・データは、GM
DH解析手段に入力し、ここで汚泥容量指標と操作因子と
の関係をGMDHにより解析して求める。汚泥容量指標制御
手段は、GMDH解析手段で求めた上記関係にもとづいて上
記操作因子を変化させ、汚水の汚泥容量指標値を制御す
る。
F. Action The process data collected by the data collection means is GM
It is input to the DH analysis means, and the relationship between the sludge volume index and the operation factor is analyzed and obtained by GMDH. The sludge capacity index control means changes the operation factor based on the relationship obtained by the GMDH analysis means, and controls the sludge capacity index value of the wastewater.

G.実施例 次に本発明の一実施例について説明する。第1図に本実
施例のバルキング制御装置を用いた活性汚泥処理プロセ
スのブロック図を示す。このプロセスの汚水処理系16
は、微生物反応槽である曝気槽1と、最終沈澱池2とを
持つ。曝気槽1にはブロワ10により空気が送り込まれて
いる。曝気槽1に流入した汚水はここで微生物反応によ
り処理され、最終沈澱池2に送られる。曝気槽1からの
汚水は最終沈澱池2において微生物を含む活性汚泥と清
澄水とに分離され、清澄水は処理水として送り出され
る。一方、沈澱した汚泥は返送汚泥回路3を通じて返送
汚泥ポンプ4により曝気槽1に戻される。このときプロ
セス内で増殖した汚泥の一部は余剰汚泥ポンプ5により
プロセス外へ排出される。なお、上記ブロワ10、返送汚
泥ポンプ4、および余剰汚泥ポンプ5はいずれも後述す
るバルキング制御装置によつて制御される。
G. Example Next, an example of the present invention will be described. FIG. 1 shows a block diagram of an activated sludge treatment process using the bulking controller of this embodiment. Sewage treatment system of this process 16
Has an aeration tank 1 which is a microbial reaction tank, and a final settling tank 2. Air is sent to the aeration tank 1 by a blower 10. The wastewater that has flowed into the aeration tank 1 is treated here by a microbial reaction and sent to the final settling tank 2. The wastewater from the aeration tank 1 is separated into activated sludge containing microorganisms and clear water in the final settling tank 2, and the clear water is sent out as treated water. On the other hand, the sludge that has settled is returned to the aeration tank 1 by the return sludge pump 4 through the return sludge circuit 3. At this time, a part of the sludge grown in the process is discharged outside the process by the surplus sludge pump 5. The blower 10, the return sludge pump 4, and the surplus sludge pump 5 are all controlled by a bulking control device described later.

返送汚泥回路3には返送汚泥量を測定する流量計7と水
質計測器として返送汚泥濃度を測定する濃度計8とが設
けられ、汚水流入部には流入汚水の流量を測定する流量
計6が、余剰汚泥の流出部には余剰汚泥量を測定する流
量計9が設けられている。また、ブロワ10への空気供給
部には空気流量を測定する流量計11が設けられている。
これら流量計および濃度計はそれぞれの測定結果をプロ
セス・データとして後述するバルキング制御装置20に出
力する。
The return sludge circuit 3 is provided with a flow meter 7 for measuring the amount of return sludge and a concentration meter 8 for measuring the concentration of the return sludge as a water quality measuring instrument, and a flow meter 6 for measuring the flow rate of the inflowing wastewater is provided at the inflow part of the wastewater. A flow meter 9 for measuring the amount of excess sludge is provided at the outflow portion of the excess sludge. Further, a flow meter 11 for measuring the flow rate of air is provided in the air supply unit to the blower 10.
These flowmeters and densitometers output their measurement results as process data to the bulking controller 20 described later.

一方、曝気槽1には水質計測器としてDO計12、混合浮遊
物濃度計13、pH計14、汚泥容量指標計15等が設けられて
おり、水質データをプロセス・データとして後述するバ
ルキング制御装置20に送つている。
On the other hand, the aeration tank 1 is provided with a DO meter 12, a mixed suspended solids concentration meter 13, a pH meter 14, a sludge volume index meter 15, etc. as water quality measuring instruments, and a bulking control device, which will be described later as water quality data as process data. Sending to 20.

本実施例のバルキング制御装置20はデータ収集装置21、
GMDH解析装置22、ならびに汚泥容量指標制御装置である
ダイレクト・デイジタル・コントローラ(DDC)23によ
つて構成し、上記プロセス・データを入力して曝気槽1
内の汚泥容量指標値が所定の値となるように、ブロワ1
0、返送汚泥ポンプ4、および余剰汚泥ポンプ5を制御
する。
The bulking control device 20 of the present embodiment is a data collection device 21,
GMDH analyzer 22 and sludge capacity index controller, Direct Digital Controller (DDC) 23, is used to input the above process data and aeration tank 1
Blower 1 so that the sludge capacity index value in
0, return sludge pump 4, and excess sludge pump 5 are controlled.

データ収集装置21は上記流量計、水質計測器等からのプ
ロセス・データを収集し、GMDH解析装置22に入力するた
めのもので、例えばパーソナル・コンピュータやミニ・
コンピュータによつて構成する。データ収集は所定の周
期で(例えば、30分間隔)所定の期間(例えば、1年
間)実施し、収集結果はデータベースとしてフロツピー
デイスク等を介してGMDH解析装置22に入力する。なお、
データ収集装置21によつてDO値、混合浮遊物濃度、返送
汚泥量等、どのようなプロセス・データを収集するか
は、汚泥容量指標と関連が深いと考えられるものを人為
的に選択して決める。
The data collection device 21 is for collecting process data from the flowmeter, water quality measuring instrument, etc., and inputting it to the GMDH analysis device 22, for example, a personal computer or a mini-computer.
Configured by computer. Data collection is performed at a predetermined cycle (for example, every 30 minutes) for a predetermined period (for example, for one year), and the collection result is input to the GMDH analysis device 22 as a database via a Flotpies disk or the like. In addition,
What kind of process data such as DO value, mixed suspended solids concentration, and amount of returned sludge, etc. are collected by the data collection device 21 by artificially selecting what is considered to be closely related to the sludge volume index. Decide

GMDH解析装置22は曝気槽1内の汚水の汚泥容量指標値と
これに影響を与える変動因子との定量的な関係を、デー
タ収集装置21から入力されるプロセス・データを用い、
GMDHによつて解析して求めるもので、例えば、ミニコン
ピユータあるいは大形コンピユータによつて構成する。
The GMDH analysis device 22 uses the process data input from the data collection device 21 for the quantitative relationship between the sludge volume index value of the wastewater in the aeration tank 1 and the variable factors that affect it.
It is obtained by analysis using GMDH, and is composed of, for example, a mini computer or a large computer.

ここで、GMDHによる数学的なモデリングについて簡単に
説明する。入力変数をX1,X2,…出力変数をyとする
と、ゲーバーコルモゴロフ(Gabor-Kolmogoroff)の多
項式により出力変数yは次式によつて表される。
Here, a brief description will be given of mathematical modeling by GMDH. When the input variables are X 1 , X 2 , ..., And the output variables are y, the output variables y are represented by the following equation by the Gabor-Kolmogoroff polynomial.

ただしaは係数である。(1)式は項数が多くなるの
で、適当な変数の組み合わせ(Xi,Xj)について、次式
で示される中間変数z(Xi,Xj)をkC2通りつくる。
However, a is a coefficient. (1) Since the equation becomes large number of terms, the combination of a suitable variable (X i, X j) for produce the intermediate variable z (X i, X j) to k C 2 kinds represented by the following formula.

z(Xi,Xj)=b0+b1xi+b2xj +b3xi 2+b4xj 2+b5xixj …(2) (i,j=1,2,…,k) (2)式の回帰係数bは実データを用いて最小2乗法で
決定する。この中間変数の選択を繰り返すことにより、
2乗平均誤差が最小の中間変数を予測式として考える。
z (X i , X j ) = b 0 + b 1 x i + b 2 x j + b 3 x i 2 + b 4 x j 2 + b 5 x i x j (2) (i, j = 1 , 2, ..., k) The regression coefficient b in the equation (2) is determined by the method of least squares using actual data. By repeating the selection of this intermediate variable,
Consider the intermediate variable with the smallest mean square error as the prediction formula.

GMDH解析装置22はこのような解析によつて、汚泥容量指
標とプロセス・データとの定量的な関係として次のよう
な関係式を決定する。
Based on such an analysis, the GMDH analysis device 22 determines the following relational expression as a quantitative relation between the sludge capacity index and the process data.

SVI=f(QR,QW,DO,…) (3) ここで、SVIは汚泥容量指標値、QRは返送汚泥量(m3/
h)、QWは余剰汚泥量(m3/d)、DOは溶存酸素濃度(mg/
l)である。なお、GMDH解析装置22は解析に先立ち、デ
ータ収集装置21からのプロセス・データを再編集し、必
要な因子の選択を行う。このとき、返送汚泥量、余剰汚
泥量、送風量等の可制御因子、すなわち操作因子が少な
くとも1つ含まれるように選択する。
SVI = f (Q R, Q W, DO, ...) (3) where, SVI Sludge volume index value, Q R is the return sludge quantity (m 3 /
h), Q W is excess sludge amount (m 3 / d), DO is dissolved oxygen concentration (mg /
l). Prior to the analysis, the GMDH analysis device 22 re-edits the process data from the data collection device 21 and selects the necessary factors. At this time, the controllable factors such as the amount of returned sludge, the amount of excess sludge, and the amount of blown air, that is, the operation factors are selected to be included at least one.

(3)式は汚泥容量指標とこの指標に強い影響を与える
因子との関係を示す回帰式である。従つて、例えば返送
汚泥量QRと汚泥容量指標値SVIとの関係は、(3)式に
おいて返送汚泥量QR以外の因子を一定値に固定し、返送
汚泥量QRを操作範囲内で変化させることにより得られ
る。第2図にこのようにして得られた汚泥容量指標値SV
Iと返送汚泥量QRとの関係を表すグラフを示す。このグ
ラフにおいて横軸は返送汚泥量QR、縦軸は汚泥容量指標
値SVIを示す。曲線a1,a2,a3はそれぞれ他の因子を異な
る値に固定した場合の関係を示しており、いずれの曲線
も返送汚泥量QRを増大させるほど、汚泥容量指標値SVI
は減少することを示している。
Equation (3) is a regression equation showing the relationship between the sludge volume index and the factors that strongly affect this index. Accordance connexion, for example the relationship between the return sludge quantity Q R and sludge volume index value SVI is (3) the factors other than the return sludge quantity Q R is fixed to a constant value in the expression, in the operating range of the return sludge quantity Q R It is obtained by changing. Fig. 2 shows the sludge capacity index value SV thus obtained.
A graph showing the relationship between I and the amount of returned sludge Q R is shown. Return horizontal axis in this graph sludge quantity Q R, the vertical axis represents the sludge volume index value SVI. Curve a 1, a 2, a 3 shows the relationship in the case of each fixed to a different value of the other factors, enough to also increase the return sludge quantity Q R any curve, the sludge volume index SVI
Indicates a decrease.

GMDH解析装置22はこのような関係式から、DDC23におい
て各操作因子を制御するとき直接用いることのできる関
係式を求める。(4)式はこのような関係式の一例であ
り、汚泥容量指標値SVIが変動したとき、返送汚泥量QR
をどれだけ変化させればよいかを示すものである。
From such a relational expression, the GMDH analysis device 22 obtains a relational expression that can be directly used when controlling each operation factor in the DDC 23. (4) is an example of such a relationship, when the sludge volume index value SVI varies, return sludge quantity Q R
It shows how much should be changed.

QRf(SVI,k1,k2,…) …(4) ただし、k1,k2,…は定数である。この式をグラフで表
すと、第3図の特性曲線b1〜b3のようになる。なお、こ
のグラフの横軸および縦軸はそれぞれ返送汚泥量QR、汚
泥容量指標値SVIを表す。曲線が複数となるのは返送汚
泥量QR以外の因子の固定値をどのように設定するかによ
つて特性が異なるためである。ここで、例えば汚泥容量
指標値SVIが200ml/gから徐々に320ml/gまで上昇したと
し、特性曲線b3を用いたりすると、操作因子である返送
汚泥量QRはDDC23により110m3/hから190m3/hまで徐々に
増加するよう制御されることになる。
Q R = f (SVI, k 1, k 2, ...) ... (4) However, k 1, k 2, ... it is constants. Expressing this equation graphically, so the characteristic curve b 1 ~b 3 of Figure 3. Note that each return sludge quantity horizontal axis and the vertical axis of the graph Q R, represents a sludge volume index value SVI. There are multiple curves because the characteristics differ depending on how the fixed values of factors other than the amount of returned sludge Q R are set. Here, for example, the sludge volume index value SVI is a rose from 200 ml / g to gradually 320 ml / g, when or using a characteristic curve b 3, the return sludge quantity Q R is an operation factor of 110m 3 / h by DDC23 It will be controlled to gradually increase to 190 m 3 / h.

このようにGMDH解析を行うことにより汚泥容量指標値と
操作因子との定量的な関係を把握でき、特に他の操作因
子を固定することによりある特定の操作因子と汚泥容量
指標値との関係が明瞭となる。
By performing the GMDH analysis in this way, it is possible to grasp the quantitative relationship between the sludge volume index value and the operation factor, and in particular by fixing other operation factors, the relationship between a certain operation factor and the sludge volume index value can be obtained. Be clear.

GMDH解析装置22は(4)式のような汚泥容量指標値SVI
と操作因子との関係式を例えば返送汚泥量QR、余剰汚泥
量QW、ならびに溶存酸素濃度DOの各操作因子ごとに求
め、そのデータをDDC23にオンラインで出力する。
The GMDH analyzer 22 uses the sludge capacity index value SVI as shown in equation (4).
And operation factors and relationship, for example, return sludge quantity Q R, excess sludge amount Q W, and determined for each operation factor of the dissolved oxygen concentration DO, outputs online the data to DDC23.

DDC23は目標値設定部231、送風量制御部232、返送汚泥
量制御部233、余剰汚泥量制御部234によつて構成されて
いる。ここで操作因子として返送汚泥量QRを用いるとす
ると、目標値設定部231および返送汚泥量制御部233は、
GMDH解析装置22から入力される汚泥容量指標値SVIと返
送汚泥量QRとの関係式を表す上記データにもとづいて返
送汚泥量QRを操作し、汚泥容量指標値を制御する。具体
的には、汚泥容量指標計15から入力される汚泥容量指標
値に応じて返送汚泥量QRの目標値を返送汚泥制御部233
に出力する。返送汚泥量制御部233はこの目標値に従つ
て返送汚泥ポンプ4の回転数を制御して返送汚泥量を操
作する。目標値設定部231は余剰汚泥量制御部234および
送風制御部232には、この間目標値として一定の値を出
力する。従つて、余剰汚泥ポンプ5およびブロワ10の回
転数は固定される。
The DDC 23 is composed of a target value setting unit 231, a blown air amount control unit 232, a returned sludge amount control unit 233, and an excess sludge amount control unit 234. When used herein, the return sludge quantity Q R as an operation factor, target value setting unit 231 and the return sludge amount control unit 233,
Based on the data representing the relationship between the sludge volume index SVI input and return sludge quantity Q R by operating the return sludge quantity Q R from GMDH analyzer 22 controls the sludge volume index value. Specifically, return the target value of the return sludge quantity Q R in accordance with the sludge volume index value input from the sludge volume index apparatus 15 Sludge controller 233
Output to. The returned sludge amount control unit 233 controls the rotation speed of the returned sludge pump 4 according to this target value to operate the returned sludge amount. The target value setting unit 231 outputs a constant value as the target value to the surplus sludge amount control unit 234 and the air blowing control unit 232. Therefore, the rotation speeds of the excess sludge pump 5 and the blower 10 are fixed.

次に、このように構成したバルキング制御装置の動作に
ついて、第4図に示したフローチャートを用いて説明す
る。まずデータ収集装置21は、流量計6,7,9,11、水質計
測器8、12〜15からのプロセス・データを収集する(ス
テツプ401)。収集すべきプロセス・データは汚泥容量
指標と関連が深いと考えられるものを人為的に選択す
る。また、データ収集は例えば30分間隔で1年間に渡つ
て行い、収集したデータはデータ・ベースとしてフロツ
ピーデイスク等を介してGMDH解析装置22に入力する。
Next, the operation of the bulking control device thus configured will be described with reference to the flow chart shown in FIG. First, the data collecting device 21 collects process data from the flow meters 6, 7, 9, 11 and the water quality measuring instruments 8, 12 to 15 (step 401). The process data to be collected is artificially selected as it is considered to be closely related to the sludge capacity index. In addition, data collection is performed, for example, at intervals of 30 minutes for one year, and the collected data is input to the GMDH analysis device 22 as a data base via a Flotpies disk or the like.

GMDH解析装置22は、この、データ収集装置21から入力さ
れるプロセス・データを用い、(3)式のような曝気槽
1内の汚水の汚泥容量指標値とこれに影響を与える因子
との定量的な関係を、すでに詳述したようにGMDHによる
解析によつて求める(ステツプ402)。GMDH解析装置22
はさらに、制御に直接用いることのできる(4)式のよ
うな汚泥容量指標値SVIと操作因子との関係式を返送汚
泥量QR、余剰汚泥量QW、ならびに溶存酸素濃度DOの各操
作因子ごとに求め、そのデータをDDC23にオンラインで
出力する(ステツプ403)。
The GMDH analysis device 22 uses the process data input from the data collection device 21 to quantify the sludge volume index value of the wastewater in the aeration tank 1 as shown in equation (3) and the factors affecting it. The physical relationship is obtained by analysis by GMDH as described in detail above (step 402). GMDH analyzer 22
Further, can be used directly to control (4) Sludge volume index SVI and operation factors return sludge amount relational expression between Q R as formula, excess sludge amount Q W, and the operation of the dissolved oxygen concentration DO Obtain each factor and output the data online to the DDC 23 (step 403).

DDC23の目標値設定部231は、GMDH解析装置22から入力さ
れる汚泥容量指標値SVIと返送汚泥量QRとの関係式を表
す上記データにもとづいて返送汚泥量QRを操作し、汚泥
容量指標値を制御する。具体的には、汚泥容量指標値15
から入力される汚泥容量指標値に応じて返送汚泥量QR
目標値を返送汚泥量制御部233に出力する。返送汚泥量
制御部233はこの目標値に従つて返送汚泥ポンプ4の回
転数を制御して返送汚泥量を操作する。目標値設定部23
1は余剰汚泥量制御部234および送風制御部232には、こ
の間目標値として一定の値を出力する。従つて、余剰汚
泥ポンプ5およびブロワ10の回転数は固定される(ステ
ップ404)。
Target value setting portion 231 of DDC23, based on the data representing the relationship between the sludge volume index SVI input and return sludge quantity Q R by operating the return sludge quantity Q R from GMDH analyzer 22, the sludge capacity Control the index value. Specifically, the sludge capacity index value 15
Outputs the target value of the return sludge quantity Q R in the return sludge amount control unit 233 in response to the sludge volume index value input from. The returned sludge amount control unit 233 controls the rotation speed of the returned sludge pump 4 according to this target value to operate the returned sludge amount. Target value setting unit 23
1 outputs a constant value to the surplus sludge amount control unit 234 and the blower control unit 232 as the target value during this period. Therefore, the rotation speeds of the excess sludge pump 5 and the blower 10 are fixed (step 404).

ここで、DDC23の動作について、第3図を再び用いてさ
らに具体的に説明する。第3図はすでに説明したよう
に、汚泥容量指標値SVIと返送汚泥量QRとの関係を示す
(4)式をグラフにより表したものである。また、関係
式である(4)式のデータは上述したようにGMDH解析装
置22から目標設定部231に与えられている。例えば汚泥
容量指標値SVIが200ml/gから320ml/gまで徐々に上昇し
たとすると、汚泥容量指標計15はこれを検出し、目標値
設定部231に送る。目標値設定部231は、上記関係式、つ
まり第3図のグラフより汚泥容量指標値SVIが320ml/gの
場合の返送汚泥量の目標値190m3/h(特性曲線b3を用い
た場合)を求め、これを返送汚泥量制御部233に与え
る。返送汚泥量制御部233はこの目標値を受け、返送汚
泥量を110m3/hから190m3/hまで徐々に増加するよう制御
する。これにより汚泥容量指標値は適正範囲内となるよ
うに制御される。
Here, the operation of the DDC 23 will be described more specifically using FIG. 3 again. As Figure 3 has already been described, shows the relationship between the return sludge quantity Q R sludge volume index value SVI to (4) were graphically represented. Further, the data of the relational expression (4) is given from the GMDH analysis device 22 to the target setting unit 231 as described above. For example, if the sludge volume index value SVI gradually increases from 200 ml / g to 320 ml / g, the sludge volume index meter 15 detects this and sends it to the target value setting unit 231. The target value setting unit 231 uses the above relational expression, that is, the target sludge volume target value of 190 m 3 / h (when the characteristic curve b 3 is used) when the sludge volume index value SVI is 320 ml / g from the graph of FIG. Is given to the returned sludge amount control unit 233. The return sludge amount control unit 233 receives this target value and controls the return sludge amount to gradually increase from 110 m 3 / h to 190 m 3 / h. As a result, the sludge volume index value is controlled to be within the proper range.

このようにして曝気槽1内の汚泥容量指標値は的確かつ
迅速に、しかも自動的に適正範囲内となるよう制御され
る。
In this way, the sludge volume index value in the aeration tank 1 is controlled accurately, quickly, and automatically within the proper range.

ところで、流入負荷量や水質の経年的な変化等により汚
水処理系は変化するので、GMDH解析装置22により得られ
た上記関係式は処理系の変化に応じて更新する必要があ
る。そこで必要に応じてプロセス・データの再収集を行
い、汚泥容量指標値とプロセス・データとの関係式を処
理系の現状に適合したものに更新する(ステツプ40
5)。
By the way, since the sewage treatment system changes due to changes in the inflow load and water quality over time, the above relational expression obtained by the GMDH analyzer 22 needs to be updated according to the change in the treatment system. Therefore, if necessary, process data will be recollected and the relational expression between the sludge capacity index value and the process data will be updated to one that is compatible with the current state of the treatment system (Step 40).
Five).

なお、本実施例では返送汚泥量、余剰汚泥量、送風量を
操作因子としたが、返送汚泥量、余剰汚泥量、送風量等
についてすでに制御を行つているプロセスの場合には、
これらの制御設定値を操作因子とすることもできる。こ
の場合にはGMDH解析によつて得られる(3)式に相当す
る関係式は次のようなものとなる。
In this example, the amount of sludge to be returned, the amount of excess sludge, and the amount of air blow were used as operating factors, but in the case of a process in which the amount of returned sludge, the amount of excess sludge, and the amount of air blow have already been controlled,
These control set values can also be used as the operating factors. In this case, the relational expression corresponding to the expression (3) obtained by the GMDH analysis is as follows.

SVI=f(rset,SRTset,DOset…) …(5) ここで、rsetは返送汚泥量制御における返送率、SRTset
は余剰汚泥量のSRT制御における設定値、DOsetは送風量
制御によりDO定値制御を実施している場合のDO設定地で
ある。また、このとき(4)式に相当する関係式は次の
ようになり、DDC23は汚泥容量指標値が変動したとき、
この式にもとづいて返送率rsetを変化させる rset=f(SVI,K1,K2,…) (6) ただし、K1,K2,…は定数である。
SVI = f (r set , SRT set , DO set …) (5) where r set is the return rate in the return sludge amount control, SRT set
Is the set value of the excess sludge amount in SRT control, and DO set is the DO setting place when the DO constant value control is performed by the air flow rate control. Further, at this time, the relational expression corresponding to the expression (4) is as follows, and when the sludge capacity index value changes in the DDC23,
Change the return rate r set based on this formula r set = f (SVI, K 1 , K 2 , ...) (6) where K 1 , K 2 , ... Are constants.

また、GMDH解析装置22からDDC23への関係式データの入
力はオンラインによるとしたが、これは頻繁に行うもの
ではないのでオフラインによつて行うことも可能であ
る。
Further, although the relational expression data is input from the GMDH analysis device 22 to the DDC 23 online, this is not frequently performed, so it can be performed offline.

さらに、上記実施例ではDDC23は返送汚泥量を操作因子
としたが、感度解析によつて最も汚泥容量指標値変動に
影響を与える因子を選択し、その因子を操作因子とする
ことにより効果的に制御を行える。
Further, in the above-mentioned example, the returned sludge amount was used as the operating factor in the DDC23, but by selecting the factor that most affects the sludge volume index value fluctuation by the sensitivity analysis, it becomes effective by using that factor as the operating factor. You can control.

また、操作因子に順位を付け、その順位に従つて操作因
子を順次切り替えて制御を行うことも可能である。すな
わち複数の操作因子を感度解析し、汚泥容量指標値変動
への影響度に応じてこれら操作因子に順位を付ける。そ
して、順位の高いものから順次制御を行い、それが上限
または下限に達したら次の順位の操作因子に切り替えて
制御を行う。このような制御は1つの操作因子だけでは
汚泥容量指標値を十分に制御できない場合に特に有効で
ある。
Further, it is also possible to rank the operation factors and sequentially control the operation factors in accordance with the order. That is, a plurality of operating factors are subjected to sensitivity analysis, and the operating factors are ranked according to the degree of influence on the fluctuation of the sludge volume index value. Then, control is performed in order from the highest rank, and when it reaches the upper limit or the lower limit, control is performed by switching to the operation factor of the next rank. Such control is particularly effective when the sludge volume index value cannot be sufficiently controlled with only one operation factor.

上述した実施例ではDDC23の制御対象はポンプまたはブ
ロワの回転数としたが、汚泥量あるいは送風量の制御が
目的であるから、バルブを設けて、これを制御すること
によつも目的を達成できる。
In the above-mentioned embodiment, the control target of the DDC 23 is the rotation speed of the pump or the blower, but since the purpose is to control the sludge amount or the blown air amount, it is also possible to achieve the purpose by providing a valve and controlling this. .

H.発明の効果 以上説明したように本発明のバルキング制御装置は、デ
ータ収集手段により収集した活性汚泥処理プロセスのプ
ロセス・データを用いて、汚泥容量指標と操作因子を含
む変動因子との関係をGMDHによつて求めるGMDH解析手段
を備えている。
H. Effects of the Invention As described above, the bulking control device of the present invention uses the process data of the activated sludge treatment process collected by the data collecting means to determine the relationship between the sludge volume index and the variable factors including the operating factor. It is equipped with a GMDH analysis means that is obtained by GMDH.

従つて、汚泥容量指標と操作因子との定量的な関係を求
めることができ、そして1つの操作因子を選定し、他の
操作因子は固定とすることによつて汚泥容量指標値と特
定の操作因子との明瞭な関係を表すデータを得ることが
できる。その結果、汚泥容量指標制御手段はこのデータ
をもとに、例えば汚泥容量指標値が上昇してきた場合に
は、操作因子の目標値をどの程度修正すればよいかを定
量的に求め、的確な制御を実施できる。
Therefore, it is possible to obtain a quantitative relationship between the sludge volume index and the operation factor, and by selecting one operation factor and fixing the other operation factors, the sludge volume index value and the specific operation can be determined. Data can be obtained that represents a clear relationship with the factors. As a result, based on this data, the sludge capacity index control means quantitatively determines how much the target value of the operation factor should be corrected, for example, when the sludge capacity index value has risen, and an accurate Control can be implemented.

また、汚泥容量指標制御手段は上記データをもとに目標
値を機械的に求めることができる。従つて、制御を迅速
に、そして人手を介することなく実行でき、従来、処理
が遅れたために汚泥容量指標値が異常に高くなるといつ
た事態を回避できる。
Further, the sludge capacity index control means can mechanically obtain the target value based on the above data. Therefore, control can be executed quickly and without human intervention, and it is possible to avoid a situation where the sludge volume index value becomes abnormally high due to the delay in processing in the past.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は本発明の一実施例を示すブロツク図、第2図、
第3図は同実施例のGMDH解析装置による解析結果を示す
グラフ、第4図は同実施例の動作を説明するフローチャ
ート、第5図は従来のバルキング制御装置を示すブロツ
ク図である。 20……バルキング制御装置、21……データ収集装置、22
……GMDH解析装置、23……DDC、231……目標値設定部、
232……送風量制御部、233……返送汚泥量制御部、234
……余剰汚泥量制御部。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, FIG.
FIG. 3 is a graph showing an analysis result by the GMDH analyzer of the same embodiment, FIG. 4 is a flow chart for explaining the operation of the same embodiment, and FIG. 5 is a block diagram showing a conventional bulking controller. 20 ... bulking control device, 21 ... data collection device, 22
…… GMDH analyzer, 23 …… DDC, 231 …… Target value setting unit,
232 …… Blower control unit, 233 …… Return sludge control unit, 234
...... Excess sludge amount control unit.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】活性汚泥処理プロセスのバルキング制御装
置において、上記活性汚泥処理プロセスのプロセス・デ
ータを収集するデータ収集手段と、上記データ収集手段
により収集したプロセス・データを用いて、汚泥容量指
標と少なくとも1つの操作因子を含む変動因子との関係
を、入力変数をX1,X2…Xm、出力変数をyとし、係数を
aとしたとき、 の演算によって求める解析手段と、この解析手段により
求めた上記関係にもとづいて上記操作因子を変化させ、
汚水の汚泥容量指標値を制御する汚泥容量指標制御手段
とを備えたことを特徴とするバルキング制御装置。
1. A bulking control device for an activated sludge treatment process, comprising a data collection means for collecting process data of the activated sludge treatment process, and a sludge capacity index using process data collected by the data collection means. Assuming that the input variable is X 1 , X 2 ... X m , the output variable is y, and the coefficient is a, the relationship with the fluctuation factor including at least one operation factor is By changing the operation factor based on the analysis means obtained by the calculation of and the relationship obtained by this analysis means,
A bulking control device comprising: a sludge volume index control means for controlling a sludge volume index value of wastewater.
JP62044203A 1987-02-27 1987-02-27 Bulking controller Expired - Lifetime JPH07121398B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP62044203A JPH07121398B2 (en) 1987-02-27 1987-02-27 Bulking controller

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP62044203A JPH07121398B2 (en) 1987-02-27 1987-02-27 Bulking controller

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPS63209790A JPS63209790A (en) 1988-08-31
JPH07121398B2 true JPH07121398B2 (en) 1995-12-25

Family

ID=12685003

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP62044203A Expired - Lifetime JPH07121398B2 (en) 1987-02-27 1987-02-27 Bulking controller

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH07121398B2 (en)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4410163B2 (en) * 1997-05-30 2010-02-03 三菱電機株式会社 Waste water ozone treatment method and ozone treatment apparatus
JP4821799B2 (en) * 2008-05-21 2011-11-24 日新電機株式会社 Wastewater treatment method, instrumentation control device used therefor, and wastewater treatment equipment
JP5597948B2 (en) * 2009-07-09 2014-10-01 株式会社Ihi Organic wastewater treatment method and equipment
CN103337000B (en) * 2013-07-18 2016-06-15 中国石油化工股份有限公司 A kind of safe monitoring and pre-alarming method of oil-gas gathering and transportation system

Also Published As

Publication number Publication date
JPS63209790A (en) 1988-08-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11709463B2 (en) Control method based on adaptive neural network model for dissolved oxygen of aeration system
Hulsbeek et al. A practical protocol for dynamic modelling of activated sludge systems
CN115793471A (en) Adjustable control method and system based on sewage treatment monitoring
Jeppsson et al. Reduced order models for on-line parameter identification of the activated sludge process
CN121559862A (en) Agricultural pollution treatment control method based on Internet of things
CN118551886A (en) Sewage treatment method and system based on Internet of things and deep learning
JPH07121398B2 (en) Bulking controller
US6811706B1 (en) Activated sludge process optimization
KR19980053273A (en) Apparatus and method for automatic calculation of coagulant injection rate in a water treatment system
CN120208333B (en) A water treatment agent dosing control method and control system
Samsudin et al. Improvement of activated sludge process using enhanced nonlinear PI controller
JP3603182B2 (en) Wastewater treatment process simulator
JP2025009595A (en) Water quality management index output device and water quality management index output method
US6569335B1 (en) Wastewater treatment control method and apparatus
Sklarz et al. Mathematical model for analysis of recirculating vertical flow constructed wetlands
JPH0852458A (en) Operation support equipment for sewage treatment plants
JP4038718B2 (en) Sewage treatment process simulation method and sewage treatment process simulator
CN119376255A (en) Industrial wastewater treatment control method and system based on digital twin
CN119025844A (en) Optimization method of flocculation flotation algae removal process based on machine learning
JP3460211B2 (en) Sewage treatment control device
JP3381749B2 (en) Measurement device abnormality detection method and device
Holenda Development of modelling, control and optimization tools for the activated sludge process
JP2002336889A (en) Water quality simulation device
JPH04367795A (en) Operation supporting device of sewage treatment station
JPS649077B2 (en)