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公開番号2024037034
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-03-18
出願番号2022141661
出願日2022-09-06
発明の名称情報処理装置、含水率予測方法、および含水率予測プログラム
出願人株式会社クボタ
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類C02F 11/12 20190101AFI20240311BHJP(水,廃水,下水または汚泥の処理)
要約【課題】脱水ケーキの含水率の手作業分析における作業者の負荷を増やすことなく、含水率を精度よく予測する。
【解決手段】情報処理装置(1)では、取得部(101)が取得した測定データの測定時点から脱水機内で液体が滞留する滞留時間が経過した経過時点において脱水機から排出される脱水ケーキの含水率を、予測部(102)が測定データから予測モデル(111)を用いて予測する。予測モデル(111)は、測定データを説明変数とし、経過時点における脱水ケーキの含水率についての推定モデル(112)による推定値を目的変数として学習されている。推定モデル(112)は、脱水機の運転に関する測定データを説明変数とし、測定時点における脱水ケーキの含水率を目的変数として学習されている。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
浮遊固形物を含む液体に前記浮遊固形物を凝集させる薬剤が加えられる凝集槽に供給される前記液体に関する測定データ、前記凝集槽に供給される前記薬剤に関する測定データ、前記凝集槽内の前記液体に関する測定データ、前記凝集槽の運転に関する測定データ、および、前記凝集槽から排出された前記液体を搬送しながら脱水する脱水機の運転に関する測定データの少なくともいずれかを取得する取得部と、
予測モデルを用いて、前記取得部が取得した測定データから、当該測定データの測定時点から前記脱水機内で前記液体が滞留する滞留時間が経過した時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率を予測する予測部とを備え、
前記予測モデルは、前記取得部が取得した前記測定データを説明変数とし、当該測定データの測定時点から前記滞留時間が経過した時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率についての推定モデルによる推定値を目的変数として学習された予測モデルであり、
前記推定モデルは、前記脱水機の運転に関する測定データを説明変数とし、当該測定データの測定時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率を目的変数として学習された推定モデルである、
情報処理装置。
続きを表示(約 1,600 文字)【請求項2】
前記凝集槽に供給される前記液体に関する測定データは、当該液体の単位時間当たりの供給流量、および当該液体の濃度の少なくともいずれかである、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記凝集槽に供給される前記薬剤に関する測定データは、当該薬剤の単位時間当たりの供給流量である、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記凝集槽内の前記液体に関する測定データは、フロックの平均濃淡値、および、フロック間の隙間の平均単位面積、の少なくともいずれかである、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項5】
前記凝集槽の運転に関する測定データは、前記凝集槽における撹拌翼の回転速度である、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項6】
前記脱水機はスクリュープレス型脱水機であり、
前記予測モデルの説明変数としての前記脱水機の運転に関する測定データは、前記脱水機の運転時間、前記脱水機への前記液体の単位時間当たりの供給流量、前記脱水機のスクリューの回転速度、および、前記脱水機へ投入される前記液体の投入圧、の少なくともいずれかである、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記脱水機はスクリュープレス型脱水機であり、
前記推定モデルの説明変数としての前記脱水機の運転に関する測定データは、前記脱水機の運転時間、前記脱水機のスクリューの回転速度、前記スクリューの駆動電流値またはトルク値、前記脱水機の排出部に設けられ前記液体を圧搾する背圧板による背圧、および、前記背圧板と前記排出部との開度、の少なくともいずれかである、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記予測部は、前記取得部が新たな前記測定データを取得する毎に前記予測モデルを用いた予測を実行する、請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記脱水機の運転期間において前記取得部が取得した測定データと、当該測定データの測定時点から前記滞留時間が経過した時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率についての前記推定モデルによる推定値との組を教師データとして、前記脱水機の運転停止期間において前記予測モデルを更新する更新部をさらに備える、
請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項10】
1または複数の情報処理装置により実行される含水率予測方法であって、
浮遊固形物を含む液体に前記浮遊固形物を凝集させる薬剤が加えられる凝集槽に供給される前記液体に関する測定データ、前記凝集槽に供給される前記薬剤に関する測定データ、前記凝集槽内の前記液体に関する測定データ、前記凝集槽の運転に関する測定データ、および、前記凝集槽から排出された前記液体を搬送しながら脱水する脱水機の運転に関する測定データの少なくともいずれかを取得する取得ステップと、
予測モデルを用いて、前記取得ステップにて取得された測定データから、当該測定データの測定時点から前記脱水機内で前記液体が滞留する滞留時間が経過した時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率を予測する予測ステップとを含み、
前記予測モデルは、前記取得ステップにて取得された前記測定データを説明変数とし、当該測定データの測定時点から前記滞留時間が経過した時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率についての推定モデルによる推定値を目的変数として学習された予測モデルであり、
前記推定モデルは、前記脱水機の運転に関する測定データを説明変数とし、当該測定データの測定時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率を目的変数として学習された推定モデルである、
含水率予測方法。
(【請求項11】以降は省略されています)

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、浮遊固形物を含む液体を脱水機で脱水することにより得られる脱水ケーキの含水率を予測する技術に関する。
続きを表示(約 2,200 文字)【背景技術】
【0002】
下水処理場などの排水処理施設において実施される汚泥処理には汚泥を脱水機で脱水する工程が含まれている。効率的な汚泥処理のためには脱水により得られる脱水ケーキの含水率を所定の範囲内で維持することが重要である。しかし、脱水機の運転条件を一定にして脱水処理した場合には、供給される汚泥の性状が一定しない等の原因によって脱水ケーキの含水率は変動するため、脱水ケーキの含水率を所定の範囲内で維持することは容易ではない。
【0003】
このため、脱水ケーキの含水率を予測する技術の開発が従来から進められている。含水率を予測できれば、フィードフォワード制御により含水率を所定の範囲内で維持することが可能になる。例えば、下記の特許文献1には、遠心式の脱水機に供給される汚泥の量や、当該脱水機の遠心効果に関する値等の複数のパラメータを用いて含水率推定モデルを生成し、含水率を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
特開2020-114569号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上記のような含水率推定モデルを生成するための教師データに関して、説明変数は、脱水機に供給される汚泥や各種機器の運転条件等に関する種々のパラメータである。また、目的変数は、上記パラメータの測定時点から、上記脱水機内で上記汚泥が滞留する滞留時間が経過した時点において上記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率である。
【0006】
しかしながら、上記含水率を自動的に測定する場合、上記測定を頻繁に行うことができるが、上記測定の誤差が大きい。一方、上記含水率を手作業で分析して測定する場合、上記測定の誤差は小さいが、上記測定を頻繁に(例えば1日10回以上)行うことは、作業者の負荷を増やすことになる。上記測定の回数が少ないと、上記教師データの数も少なくなり、その結果、上記教師データを用いて学習された含水率推定モデルの精度が低下する。
【0007】
本発明の一態様は、上記含水率の手作業分析における作業者の負荷を増やすことなく、上記含水率を精度よく予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、浮遊固形物を含む液体に前記浮遊固形物を凝集させる薬剤が加えられる凝集槽に供給される前記液体に関する測定データ、前記凝集槽に供給される前記薬剤に関する測定データ、前記凝集槽内の前記液体に関する測定データ、前記凝集槽の運転に関する測定データ、および、前記凝集槽から排出された前記液体を搬送しながら脱水する脱水機の運転に関する測定データの少なくともいずれかを取得する取得部と、予測モデルを用いて、前記取得部が取得した測定データから、当該測定データの測定時点から前記脱水機内で前記液体が滞留する滞留時間が経過した時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率を予測する予測部とを備え、前記予測モデルは、前記取得部が取得した前記測定データを説明変数とし、当該測定データの測定時点から前記滞留時間が経過した時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率についての推定モデルによる推定値を目的変数として学習された予測モデルであり、前記推定モデルは、前記脱水機の運転に関する測定データを説明変数とし、当該測定データの測定時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率を目的変数として学習された推定モデルである。
【0009】
また、本発明の一態様に係る含水率予測方法は、1または複数の情報処理装置により実行される含水率予測方法であって、浮遊固形物を含む液体に前記浮遊固形物を凝集させる薬剤が加えられる凝集槽に供給される前記液体に関する測定データ、前記凝集槽に供給される前記薬剤に関する測定データ、前記凝集槽内の前記液体に関する測定データ、前記凝集槽の運転に関する測定データ、および、前記凝集槽から排出された前記液体を搬送しながら脱水する脱水機の運転に関する測定データの少なくともいずれかを取得する取得ステップと、予測モデルを用いて、前記取得ステップにて取得された測定データから、当該測定データの測定時点から前記脱水機内で前記液体が滞留する滞留時間が経過した時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率を予測する予測ステップとを含み、前記予測モデルは、前記取得ステップにて取得された前記測定データを説明変数とし、当該測定データの測定時点から前記滞留時間が経過した時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率についての推定モデルによる推定値を目的変数として学習された予測モデルであり、前記推定モデルは、前記脱水機の運転に関する測定データを説明変数とし、当該測定データの測定時点において前記脱水機から排出される脱水ケーキの含水率を目的変数として学習された推定モデルである。
【発明の効果】
【0010】
本発明の一態様によれば、上記含水率の手作業分析における作業者の負荷を増やすことなく、上記含水率を精度よく予測することができる。
【図面の簡単な説明】
(【0011】以降は省略されています)

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