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公開番号2025042398
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-27
出願番号2023149384
出願日2023-09-14
発明の名称汚泥含水率推定システム、汚泥含水率推定装置、汚泥含水率推定方法、汚泥含水率推定プログラム、データベース生成装置、データベース生成方法、および最適モデルデータベース
出願人株式会社石垣
代理人個人,個人,個人,個人
主分類C02F 11/121 20190101AFI20250319BHJP(水,廃水,下水または汚泥の処理)
要約【課題】任意の処理条件により脱水処理を実行した後の汚泥含水率を高い精度で推定するために用いる汚泥含水率推定システムを提供する。
【解決手段】汚泥含水率推定システム1は、第1ファイル記憶部621と最適モデル情報記憶部623と第1推定部614とを備える。第1ファイル記憶部621は、汚泥脱水機が汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率を推定するための複数種類の学習モデルのファイルを記憶する。最適モデル情報記憶部623は、汚泥の脱水処理条件ごとに最適学習モデルの識別情報を格納した最適モデルデータベースを記憶する。第1推定部614は、汚泥含水率の推定処理が要求されたときにこの推定処理に用いる最適学習モデルの識別情報を最適モデルデータベースから取得し、取得した識別情報に対応する最適学習モデルのファイルを取得し、脱水処理条件をこの最適学習モデルに入力することで推定処理を実行して汚泥含水率の推定値を取得する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
汚泥脱水機が任意の脱水処理条件により汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率を推定するための複数種類の学習モデルのファイルを記憶する第１ファイル記憶部と、
汚泥の脱水処理条件ごとに、前記複数種類の学習モデルの中から特定された最適学習モデルの識別情報を格納した最適モデルデータベースを記憶する最適モデル情報記憶部と、
汚泥含水率の推定処理が要求されたときに、この推定処理の実行条件である汚泥脱水処理の脱水処理条件を取得する推定要求処理部と、
前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件に基づいて、前記最適モデルデータベースから、この汚泥含水率の推定処理に用いる最適学習モデルの識別情報を取得し、取得した識別情報に対応する最適学習モデルのファイルを前記第１ファイル記憶部から取得し、前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件をこの最適学習モデルに入力することで前記汚泥含水率の推定処理を実行して、汚泥含水率の推定値を取得する第１推定部と、
前記第１推定部が取得した推定値を、出力装置から出力させる出力制御部と、を備える汚泥含水率推定システム。
続きを表示（約 3,200 文字）【請求項２】
前記最適モデル情報記憶部は、汚泥の脱水処理条件として設定された汚泥脱水機に関する脱水機情報と、汚泥の性状の種別を示す汚泥種別情報との組み合わせごとに、前記複数種類の学習モデルの中の最適学習モデルの識別情報を格納した最適モデルデータベースを記憶し、
前記推定要求処理部は、前記推定処理の実行条件である汚泥脱水処理の脱水処理条件として、この汚泥脱水処理の実行主体である汚泥脱水機に関する脱水機情報、この汚泥脱水機に関する運転データ、および脱水処理対象の汚泥の汚泥種別情報を取得し、
前記第１推定部は、前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件内の脱水機情報および汚泥種別情報に基づいて、前記最適モデルデータベースから、この汚泥含水率の推定処理に用いる最適学習モデルの識別情報を取得し、取得した識別情報に対応する最適学習モデルのファイルを前記第１ファイル記憶部から取得し、前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件をこの最適学習モデルに入力することで前記汚泥含水率の推定処理を実行して、汚泥含水率の推定値を取得する、請求項１に記載の汚泥含水率推定システム。
【請求項３】
複数の汚泥脱水機それぞれに関し、脱水機情報と、所定期間内に汚泥脱水処理を実行した際の運転データ、汚泥種別情報、および汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率とを取得し、取得した情報に基づいて前記複数種類の学習モデルを生成して前記第１ファイル記憶部に記憶させる学習モデル生成部をさらに備える、請求項１に記載の汚泥含水率推定システム。
【請求項４】
前記学習モデル生成部が生成した学習モデルそれぞれに関し、汚泥脱水機に関する脱水機情報と、汚泥種別情報との組み合わせごとに、汚泥含水率の推定精度を算出する推定精度算出部と、
汚泥脱水機に関する脱水機情報と汚泥種別情報との組み合わせごとに、前記推定精度算出部が算出した推定精度が最も高い学習モデルを最適学習モデルとして特定し、特定した学習モデルの識別情報を格納して前記最適モデルデータベースを生成し、前記最適モデル情報記憶部に記憶させる最適モデル情報生成部と、をさらに備える、請求項３に記載の汚泥含水率推定システム。
【請求項５】
前記学習モデル生成部は、前記複数の汚泥脱水機のいずれかで新たに汚泥含水率が計測される都度、この汚泥含水率が計測された汚泥脱水機に関する脱水機情報と、汚泥脱水処理を実行した際の汚泥脱水機に関する運転データ、汚泥の汚泥種別情報、および汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率とを取得し、取得した情報に基づいて前記複数種類の学習モデルを更新し、
前記推定精度算出部は、前記学習モデル生成部が前記複数種類の学習モデルを更新すると、更新後の学習モデルを用いて前記汚泥含水率の推定精度を更新し、
前記最適モデル情報生成部は、前記推定精度算出部が前記汚泥含水率の推定精度を更新すると、更新後の前記汚泥含水率の推定精度に基づいて汚泥脱水機に関する脱水機情報と汚泥種別情報との組み合わせごとの最適学習モデルを特定し、特定した最適学習モデルの識別情報を用いて前記最適モデルデータベースを更新する、請求項４に記載の汚泥含水率推定システム。
【請求項６】
前記最適モデル情報生成部は、汚泥脱水機に関する脱水機情報と汚泥種別情報との組み合わせごとに特定した最適学習モデルの識別情報を格納して前記最適モデルデータベースを生成し、前記推定精度算出部が前記汚泥含水率の推定精度を更新すると、更新後の前記汚泥含水率の推定精度に基づいて汚泥脱水機に関する脱水機情報と汚泥種別情報との組み合わせに対応する最適学習モデルを特定し、特定した最適学習モデルの識別情報を用いてこの汚泥脱水機に関する脱水機情報と汚泥種別情報との組み合わせに対応するすべての汚泥脱水機の最適学習モデルの識別情報を変更することで前記最適モデルデータベースを更新する、請求項５に記載の汚泥含水率推定システム。
【請求項７】
汚泥脱水機ごとの脱水機情報と、処理対象の汚泥種別情報とを記憶した脱水機情報記憶部をさらに備え、
前記学習モデル生成部は、前記複数の汚泥脱水機のいずれかから、汚泥脱水処理を実行した際の汚泥脱水機に関する運転データおよび汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率と、この汚泥脱水機に関する脱水機情報とを取得すると、前記脱水機情報記憶部に記憶した情報に基づいて、取得した情報に対応する汚泥脱水機に関する脱水機情報および汚泥種別情報を取得して前記複数種類の学習モデルの生成処理に用いる、請求項３に記載の汚泥含水率推定システム。
【請求項８】
前記第１推定部が取得した最適学習モデルのファイルを取得して記憶する第２ファイル記憶部と、
前記推定要求処理部と前記第１推定部との間の通信が切断されているときに汚泥含水率の推定処理が要求されると、前記第２ファイル記憶部に記憶した最適学習モデルのファイルに、要求された推定処理に対応する脱水処理条件を入力することで汚泥含水率の推定処理を実行して、汚泥含水率の推定値を取得する第２推定部と、をさらに備え、
前記出力制御部は、前記第２推定部が取得した推定値を、出力装置から出力させる、請求項１に記載の汚泥含水率推定システム。
【請求項９】
汚泥脱水機が任意の脱水処理条件により汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率を推定するための複数種類の学習モデルのファイルを記憶する第１ファイル記憶部と、
汚泥の脱水処理条件ごとに、前記複数種類の学習モデルの中から特定された最適学習モデルの識別情報を格納した最適モデルデータベースを記憶する最適モデル情報記憶部とに通信可能に接続され、
汚泥含水率の推定処理が要求されたときに、この推定処理の実行条件である汚泥脱水処理の脱水処理条件を取得する推定要求処理部と、
前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件に基づいて、前記最適モデルデータベースから、この汚泥含水率の推定処理に用いる最適学習モデルの識別情報を取得し、取得した識別情報に対応する最適学習モデルのファイルを前記第１ファイル記憶部から取得し、前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件をこの最適学習モデルに入力することで前記汚泥含水率の推定処理を実行して、汚泥含水率の推定値を取得する第１推定部と、
前記第１推定部が取得した推定値を、出力装置から出力させる出力制御部と、を備える汚泥含水率推定装置。
【請求項１０】
汚泥脱水機が任意の脱水処理条件により汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率を推定するための複数種類の学習モデルのファイルを記憶する第１ファイル記憶部と、
汚泥の脱水処理条件ごとに、前記複数種類の学習モデルの中から特定された最適学習モデルの識別情報を格納した最適モデルデータベースを記憶する最適モデル情報記憶部とに通信可能に接続された推定装置が、
汚泥含水率の推定処理が要求されたときに、この推定処理の実行条件である汚泥脱水処理の脱水処理条件を取得し、
取得した脱水処理条件に基づいて、前記最適モデルデータベースから、この汚泥含水率の推定処理に用いる最適学習モデルの識別情報を取得し、取得した識別情報に対応する最適学習モデルのファイルを前記第１ファイル記憶部から取得し、取得した脱水処理条件をこの最適学習モデルに入力することで前記汚泥含水率の推定処理を実行して、汚泥含水率の推定値を取得し、
取得した推定値を、出力装置から出力させる、汚泥含水率推定方法。
（【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、汚泥含水率推定システム、汚泥含水率推定装置、汚泥含水率推定方法、汚泥含水率推定プログラム、データベース生成装置、データベース生成方法、および最適モデルデータベースに関する。
続きを表示（約 2,600 文字）【背景技術】
【０００２】
下水処理場では、脱水機により汚泥を脱水することで、汚泥の嵩を減らしてその後の処理を容易にしている。汚泥を所望の嵩になるまで減らすためには、処理条件に基づいて予め脱水処理後の汚泥含水率を予測し、この予測結果に基づいて脱水機を制御する必要がある。
【０００３】
脱水処理後の汚泥含水率を予測するために、汚泥の性状と脱水機の運転データとから、脱水処理後の汚泥の含水率を予測する計算モデルを構築する技術がある。この計算モデルを用いることで、所定条件により脱水処理を行った際の汚泥含水率を精度良く予測することができる（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第７１８７６４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上述した計算モデルは特定の脱水機に関して構築されるものであり、他の脱水機を使用する場合等、任意の処理条件により脱水処理を行った場合の汚泥含水率を予測することができないという問題があった。
【０００６】
そこで本発明は、任意の処理条件により脱水処理を実行した後の汚泥含水率を、高い精度で推定するために用いる、汚泥含水率推定システム、汚泥含水率推定装置、汚泥含水率推定方法、汚泥含水率推定プログラム、データベース生成装置、データベース生成方法、および最適モデルデータベースを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る汚泥含水率推定システムは、汚泥脱水機が任意の脱水処理条件により汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率を推定するための複数種類の学習モデルのファイルを記憶する第１ファイル記憶部と、汚泥の脱水処理条件ごとに、前記複数種類の学習モデルの中から特定された最適学習モデルの識別情報を格納した最適モデルデータベースを記憶する最適モデル情報記憶部と、汚泥含水率の推定処理が要求されたときに、この推定処理の実行条件である汚泥脱水処理の脱水処理条件を取得する推定要求処理部と、前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件に基づいて、前記最適モデルデータベースから、この汚泥含水率の推定処理に用いる最適学習モデルの識別情報を取得し、取得した識別情報に対応する最適学習モデルのファイルを前記第１ファイル記憶部から取得し、前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件をこの最適学習モデルに入力することで前記汚泥含水率の推定処理を実行して、汚泥含水率の推定値を取得する第１推定部と、前記第１推定部が取得した推定値を、出力装置から出力させる出力制御部とを備える。
【０００８】
また本発明の一態様に係る汚泥含水率推定装置は、汚泥脱水機が任意の脱水処理条件により汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率を推定するための複数種類の学習モデルのファイルを記憶する第１ファイル記憶部と、汚泥の脱水処理条件ごとに、前記複数種類の学習モデルの中から特定された最適学習モデルの識別情報を格納した最適モデルデータベースを記憶する最適モデル情報記憶部とに通信可能に接続され、汚泥含水率の推定処理が要求されたときに、この推定処理の実行条件である汚泥脱水処理の脱水処理条件を取得する推定要求処理部と、前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件に基づいて、前記最適モデルデータベースから、この汚泥含水率の推定処理に用いる最適学習モデルの識別情報を取得し、取得した識別情報に対応する最適学習モデルのファイルを前記第１ファイル記憶部から取得し、前記推定要求処理部が取得した脱水処理条件をこの最適学習モデルに入力することで前記汚泥含水率の推定処理を実行して、汚泥含水率の推定値を取得する第１推定部と、前記第１推定部が取得した推定値を、出力装置から出力させる出力制御部と、を備える。
【０００９】
また本発明の一態様に係る汚泥含水率推定方法は、汚泥脱水機が任意の脱水処理条件により汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率を推定するための複数種類の学習モデルのファイルを記憶する第１ファイル記憶部と、汚泥の脱水処理条件ごとに、前記複数種類の学習モデルの中から特定された最適学習モデルの識別情報を格納した最適モデルデータベースを記憶する最適モデル情報記憶部とに通信可能に接続された推定装置が、汚泥含水率の推定処理が要求されたときに、この推定処理の実行条件である汚泥脱水処理の脱水処理条件を取得し、取得した脱水処理条件に基づいて、前記最適モデルデータベースから、この汚泥含水率の推定処理に用いる最適学習モデルの識別情報を取得し、取得した識別情報に対応する最適学習モデルのファイルを前記第１ファイル記憶部から取得し、取得した脱水処理条件をこの最適学習モデルに入力することで前記汚泥含水率の推定処理を実行して、汚泥含水率の推定値を取得し、取得した推定値を、出力装置から出力させる。
【００１０】
また本発明の一態様に係る汚泥含水率推定プログラムは、汚泥脱水機が任意の脱水処理条件により汚泥脱水処理を実行した後の汚泥含水率を推定するための複数種類の学習モデルのファイルを記憶する第１ファイル記憶部と、汚泥の脱水処理条件ごとに、前記複数種類の学習モデルの中から特定された最適学習モデルの識別情報を格納した最適モデルデータベースを記憶する最適モデル情報記憶部とに通信可能に接続された推定装置に、汚泥含水率の推定処理が要求されたときに、この推定処理の実行条件である汚泥脱水処理の脱水処理条件を取得する機能と、取得した脱水処理条件に基づいて、前記最適モデルデータベースから、この汚泥含水率の推定処理に用いる最適学習モデルの識別情報を取得し、取得した識別情報に対応する最適学習モデルのファイルを前記第１ファイル記憶部から取得し、取得した脱水処理条件をこの最適学習モデルに入力することで前記汚泥含水率の推定処理を実行して、汚泥含水率の推定値を取得する機能と、取得した推定値を、出力装置から出力させる機能と、を実行させる。
（【００１１】以降は省略されています）

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