JP2011129046A - Water and sewage facility operation support equipment and program - Google Patents
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Abstract
【課題】一般的に周知されている運用決定因子に加えて地域特性や施設独自の運用規定を網羅した運用支援情報を自動で作成する。
【解決手段】上下水道施設3の運用時に、この施設を構成する特定の機器が出力する信号を運用データとしてリアルタイムで収集する運用データ収集部11と、収集された運用データを統計分析し、一定時間内において因果関係が認められる信号の組合せを求め、この信号の組合せから原因となる信号を運用決定因子として抽出する運用決定因子抽出部12と、特定の機器の運用によって生じるコストまたは環境負荷を評価する運用評価部15と、この運用評価部における評価結果を運用決定因子と共にランキング表示する運用支援情報提供部16と、を備えることを特徴とする上下水道施設運用支援装置。
【選択図】図1[PROBLEMS] To automatically create operation support information that covers regional characteristics and facility-specific operation regulations in addition to generally known operation determinants.
SOLUTION: When operating a water and sewage facility 3, an operation data collection unit 11 that collects in real time a signal output from a specific device constituting the facility as operation data, and statistically analyzing the collected operation data to obtain a constant An operation determinant extraction unit 12 that obtains a combination of signals for which causal relationship is recognized in time and extracts a causal signal as an operation determinant from the combination of signals, and a cost or environmental load caused by operation of a specific device. A water and sewage facility operation support apparatus comprising: an operation evaluation unit 15 to be evaluated; and an operation support information providing unit 16 that rank-displays the evaluation results in the operation evaluation unit together with operation determining factors.
[Selection] Figure 1
Description
本発明は、上下水道施設の運用を行うオペレータに対して運用支援情報を提供する上下水道施設運用支援装置およびプログラムに関する。 The present invention relates to a water and sewage facility operation support apparatus and program for providing operation support information to an operator who operates a water and sewage facility.
上下水道処理施設のプラントは、オペレータの経験則で運用されることが多い。このため、プラントを運用できるようになるまでに十分な経験が必要であること、運用が人によって異なるためコスト効率が低下すること、などの問題がある。これらの問題を回避するため、予めプラントの運用計画を立案しておき、オペレータに支援情報として提供する手法がある。 Water and sewage treatment facility plants are often operated according to the rules of thumb of operators. For this reason, there are problems such that sufficient experience is required before the plant can be operated, and that the cost efficiency decreases because the operation differs depending on the person. In order to avoid these problems, there is a method of preparing a plant operation plan in advance and providing it to the operator as support information.
例えば、特許文献1には、雨量情報、下水貯留施設の水位値などに基づき、プラントを制御して下水貯留施設の水位を設定値以下に保持しつつ、運転内容などを診断し、診断結果をオペレータに提示する総合監視診断装置が示されている。
For example, in
また、特許文献2には、ある区域の需要量予測パターンを基に、配水施設の配水パターンを作成し、抽出された配水流量値を各配水場の配水ポンプの運転を制御する水配計画装置および配水制御方法が示されている。 Further, Patent Document 2 discloses a water distribution planning device that creates a water distribution pattern of a water distribution facility based on a demand amount prediction pattern in a certain area, and controls the operation of a water distribution pump at each water distribution station based on the extracted water distribution flow value. And the water distribution control method is shown.
しかしながら、上記従来技術におけるプラントの運用計画の立案方法はいずれも、プラントで処理する必要のある量の予測結果に基づいており、その予測の手法は、一般的なモデル(例えば、遺伝的アルゴリズム。)であるため、その処理施設が管轄する地域特性や施設独自の運用規定を反映させるためには、過去の実績値を統計処理してモデルを調整する必要があった。したがって、これらのモデルは、完全に地域特性を反映できるとは限らなかった。 However, all of the above-described conventional plant operation plan planning methods are based on the prediction result of the amount that needs to be processed in the plant, and the prediction method is a general model (for example, a genetic algorithm). Therefore, in order to reflect the regional characteristics of the processing facility and the facility's own operational rules, it was necessary to statistically process past performance values and adjust the model. Therefore, these models could not fully reflect regional characteristics.
そこで、本発明は、上記従来技術の問題に鑑み、一般的に周知されている運用決定因子に加えて地域特性や施設独自の運用規定を網羅した運用支援情報を自動で作成できる上下水道施設運用支援装置およびプログラムを提供することを目的とする。 Therefore, in view of the above-described problems of the prior art, the present invention provides a water and sewage facility operation that can automatically create operation support information that covers regional characteristics and facility-specific operation regulations in addition to commonly known operation decision factors. An object is to provide a support device and a program.
本発明に係る上下水道施設運用支援装置は、上下水道施設の運用時に、この施設を構成する特定の機器が出力する信号を運用データとしてリアルタイムで収集する運用データ収集部と、前記収集された運用データを統計分析し、一定時間内において因果関係が認められる信号の組合せを求め、この信号の組合せから原因となる信号を運用決定因子として抽出する運用決定因子抽出部と、前記特定の機器の運用によって生じるコストまたは環境負荷を評価する運用評価部と、この運用評価部における評価結果を前記運用決定因子と共にランキング表示する運用支援情報提供部と、を備えることを特徴とする。 The water and sewage facility operation support device according to the present invention includes an operation data collection unit that collects in real time a signal output from a specific device constituting the facility as operation data when the water and sewage facility is operated, and the collected operation Statistical analysis of the data, obtaining a combination of signals for which a causal relationship is recognized within a certain period of time, and extracting the causal signal from the combination of signals as an operation determinant, and operation of the specific device An operation evaluation unit that evaluates the cost or environmental load caused by the operation, and an operation support information provision unit that rank-displays the evaluation results in the operation evaluation unit together with the operation determining factors.
本発明に係る上下水道施設運用支援プログラムは、上下水道施設の運用時に、この施設を構成する特定の機器が出力する信号を運用データとしてリアルタイムで収集する運用データ収集ステップと、前記収集された運用データを統計分析し、一定時間内において因果関係が認められる信号の組合せを求め、この信号の組合せから原因となる信号を運用決定因子として抽出する運用決定因子抽出ステップと、前記特定の機器の運用によって生じるコストまたは環境負荷を評価する運用評価ステップと、この運用評価ステップにおける評価結果を前記運用決定因子と共にランキング表示する運用支援情報提供ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。 The water and sewage facility operation support program according to the present invention includes an operation data collection step for collecting a signal output from a specific device constituting the facility in real time as operation data when the water and sewage facility is operated, and the collected operation Statistical analysis of the data, obtaining a combination of signals in which a causal relationship is recognized within a certain period of time, extracting the causal signal from this combination of signals as an operation determinant, and operation of the specific device An operation evaluation step for evaluating the cost or environmental load caused by the operation, and an operation support information providing step for ranking display of the evaluation result in the operation evaluation step together with the operation determining factor are executed by the computer.
本発明に係る上下水道施設運用支援装置およびプログラムによれば、一般的に周知されている運用決定因子に加えて地域特性や施設独自の運用規定を網羅した運用支援情報を自動で作成できる効果を奏する。 According to the water supply and sewage facility operation support apparatus and program according to the present invention, in addition to the generally known operation determination factors, it is possible to automatically create operation support information that covers regional characteristics and facility-specific operation regulations. Play.
以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る上下水道施設運用支援装置1の全体構成例を示す図である。上下水道施設運用支援装置1は、ネットワーク2を介して上下水道施設3に接続され、オペレータに上下水道施設3における運用支援情報を提供するコンピュータであり、運用データ収集部11、運用決定因子抽出部12、評価基準設定部13、データベース部14、運用評価部15および運用支援情報提供部16を備えている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an overall configuration example of a water and sewage facility
運用データ収集部11は、上下水道施設3を構成する特定の機器(例えば、放流ポンプや各種のセンサー)において日々の運用時に発生するアナログ信号およびパルス信号を運用データとしてリアルタイムで収集し、データベース部14への保存を行うプログラムである。収集・蓄積の対象となる運用データの具体例としては、浄水処理施設の取水ポンプの運転・停止信号、配水池の水位値、下水処理施設の流入渠の水位値、放流ポンプの運転・停止信号などのプラント運転データおよびセンサー信号が挙げられる。
The operation
運用決定因子抽出部12は、収集された運用データを統計分析し、一定時間(例えば1時間)内において因果関係が認められる信号の組合せを求め、この信号の組合せから原因となる信号を上下水道施設3における運用を決定づける因子(以下、「運用決定因子」という。)を抽出し、事象(運用データ)と紐付けしてデータベース部14への保存を行うプログラムである。ここでは、運用データの信号比較の結果を統計分析することによって因果関係のある複数の事象を自動で検知し、運用決定因子と事象(運用データ)との紐付けを行う。例えば、浄水処理施設の場合、河川からの取水ポンプの運転・停止(つまり、浄水場での浄水量)は、当日の天気や気温が運用決定因子として設定される。また、下水処理施設の場合、河川への放流ポンプの運転・停止は、上流の下水管の水位が運用決定因子として設定される。
The operation determining
本実施形態において運用決定因子抽出部12は、以下の3つの比較方法によって因果関係のある複数の事象を自動で検知し、運用決定因子と複数の事象(運用データ)との紐付けを行う。
(1)パルス比較
「パルス比較」とは、「ON」と「OFF」、「故障」と「復帰」などのようなパルス信号同士の事象を比較することをいう。
(2)アナログ比較
「アナログ比較」とは、例えば、貯水池の水位や、川からの取水量などのようなアナログ信号同士の事象を比較することをいう。
(3)パルス−アナログ比較
「パルス−アナログ比較」とは、例えば、「ON」と「OFF」のようなパルス信号と、貯水池の水位のようなアナログ信号の事象を比較することをいう。
In the present embodiment, the operation determining
(1) Pulse comparison
“Pulse comparison” refers to comparing events between pulse signals such as “ON” and “OFF”, “failure” and “recovery”, and the like.
(2) Analog comparison “Analog comparison” refers to comparing events between analog signals such as the water level of a reservoir or the amount of water taken from a river.
(3) Pulse-analog comparison “Pulse-analog comparison” refers to, for example, comparing an event of a pulse signal such as “ON” and “OFF” with an analog signal such as a water level in a reservoir.
評価基準設定部13は、特定の機器の運用によって生じる影響の度合い(例えばコストまたは環境負荷など)を評価するための評価基準を設定し、データベース部14への保存を行うプログラムである。例えば、浄水処理施設の場合、取水ポンプの運転・停止は、浄水に要したコストを評価基準としておく。また、下水処理施設の場合、放流ポンプの運転・停止は、放流水の環境負荷を評価基準としておく。
The evaluation
データベース部14は、運用データ、運用決定因子、評価基準および運用評価結果を記憶・管理するデータベースであり、運用データ収集部11で収集された運用データを記憶する運用データテーブル14a、信号発生元の設備毎に予め定義された信号の分類を記憶する信号グループ定義テーブル14b、一定時間内に検出された信号の組合せを記憶する検出信号グループテーブル14c、運用決定因子抽出部12で抽出された運用決定因子を記憶する運用決定因子テーブル14d、評価基準設定部13で設定された評価基準を記憶する評価基準テーブル14eおよび運用評価部15から出力された評価結果を記憶する評価結果テーブル14fを備えている。
The database unit 14 is a database that stores and manages operational data, operational determinants, evaluation criteria, and operational evaluation results. The operational data table 14 a that stores operational data collected by the operational
運用評価部15は、評価基準に基づいて特定の機器の運用によって生じる影響の度合い(コストまたは環境負荷など)を評価し、その評価結果をデータベース部14へ保存するプログラムである。例えば、浄水処理施設の取水ポンプの運用状況を、取水に要したコストを元に評価した場合、コストの低い順に高得点とする。また、下水処理施設の放流ポンプの運用状況を、放流水の環境負荷を元に評価した場合、放流水の臭気や濁度が低い程を高得点とする。
The
運用支援情報提供部16は、評価結果テーブル14fに蓄積されている過去の評価結果の中から評価点の高い評価結果データを取得して画面上で表示すると共に、画面上で選択された詳細結果データに対応する運用データを時系列で表示し、オペレータへ提供するプログラムである。
The operation support
本実施形態において運用支援情報提供部16は、以下の二種類の処理方法で過去の評価結果を整理し、運用支援情報としてオペレータへ提供する。
(1)ランキング処理
評価基準を元に、評価結果テーブル14fに保存されている過去の評価結果から、評価点の高い評価結果を選択する。そして、選択された結果を評価点の高い順にソートし、運用決定因子と共に、今後の運用方法として提供する。
(2)平均化処理
評価基準を元に、評価結果テーブル14fに保存されている過去の評価結果から、評価点の高い順に、所定の件数を選択する。そして、選択された結果の中で、同じ運用決定因子の運用データを平均化する。
In the present embodiment, the operation support
(1) Ranking process Based on the evaluation criteria, an evaluation result having a high evaluation score is selected from past evaluation results stored in the evaluation result table 14f. Then, the selected results are sorted in descending order of evaluation score, and provided as an operation method in the future together with operation determining factors.
(2) Averaging process
Based on the evaluation criteria, a predetermined number is selected from the past evaluation results stored in the evaluation result table 14f in descending order of evaluation points. Then, the operation data of the same operation determining factor is averaged among the selected results.
図2は、本発明の一実施形態に係る上下水道施設運用支援装置1に適用されるコンピュータの構成例を示す図である。同図に示されるように、上下水道施設運用支援装置1に適用されるコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)41、ROM(Read Only Memory)42、RAM(Random Access Memory)43、入出力インターフェース44、システムバス45、入力装置46、表示装置47、補助記憶装置48および通信装置49から構成される。
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a computer applied to the water and sewage facility
CPU41は、ROM42やRAM43に格納されたプログラムやデータなどを用いて各種の演算処理を実行する処理装置である。ROM42は、コンピュータを機能させるための基本プログラムや環境ファイルなどを記憶する読み取り専用の記憶装置である。RAM43は、CPU41が実行するプログラムおよび各プログラムの実行に必要なデータを記憶する記憶装置であり、高速な読み出しと書き込みが可能である。入出力インターフェース44は、各種のハードウェアとシステムバス45との接続を仲介する装置およびプログラムである。システムバス45は、CPU41、ROM42、RAM43および入出力インターフェース44で共有される情報伝達路である。
The
また、入出力インターフェース44には、入力装置46、表示装置47、補助記憶装置48、および通信装置49などのハードウェアが接続されている。入力装置46は、オペレータからの入力を処理する装置であり、例えばキーボードやマウスなどである。表示装置47は、オペレータに対して演算結果や作成画面などを表示する装置であり、例えばCRT、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどである。補助記憶装置48は、プログラムやデータを蓄積する大容量の記憶装置であり、例えばハードディスク装置などである。
The input /
<運用データ収集>
図3は、図1に示す運用データ収集部11における処理の具体例を示すフローチャートである。
S301においては、上下水道施設3を構成する特定の機器からプラント運転信号およびセンサーデータなどの運用データをリアルタイムで取得する。図4は、下水処理施設における運用データ収集処理を説明する図である。ここでは、下水道処理施設の場合、施設への汚水の流入ゲートの開閉、流入渠の水位、放流ポンプの運転・停止、ポンプの吐出量を、リアルタイムで監視して収集する例が示されている。
<Operation data collection>
FIG. 3 is a flowchart showing a specific example of processing in the operational
In S301, operation data such as a plant operation signal and sensor data is acquired in real time from specific equipment constituting the water and sewage facility 3. FIG. 4 is a diagram for explaining operation data collection processing in a sewage treatment facility. Here, in the case of a sewerage treatment facility, an example is shown in which the opening and closing of the sewage inflow gate to the facility, the water level of the inflow trough, the operation / stop of the discharge pump, and the pump discharge amount are monitored and collected in real time .
S302においては、取得したプラント運転信号およびセンサーデータなどが予め指定された収集対象であるか否かを判定する。ここで、収集対象であると判定された場合には、S303へ進む。これに対し、収集対象ではないと判定された場合には、処理を終了する。
S303においては、取得された運用データに取得時間データを付加して運用データテーブル14aに蓄積し、処理を終了する。
In S302, it is determined whether or not the acquired plant operation signal and sensor data are collection targets designated in advance. If it is determined that the data is to be collected, the process proceeds to S303. On the other hand, if it is determined that it is not a collection target, the process is terminated.
In S303, the acquisition time data is added to the acquired operation data and accumulated in the operation data table 14a, and the process ends.
<運用決定因子設定>
図5は、図1に示す運用決定因子抽出部12における処理の具体例を示すフローチャートである。
S501においては、一定時間内に収集された運用データを運用データテーブル14aから取得する。
S502においては、S501で収集された運用データの内、パルス信号のみを取り出し、パルス比較処理を行い、パルス信号の組合せを抽出する。
<Operation determinant setting>
FIG. 5 is a flowchart showing a specific example of processing in the operation determining
In S501, operation data collected within a certain time is acquired from the operation data table 14a.
In S502, only the pulse signal is extracted from the operation data collected in S501, a pulse comparison process is performed, and a combination of pulse signals is extracted.
S503においては、S501で収集された運用データの内、アナログ信号のみを取り出し、アナログ比較処理を行い、アナログ信号の組合せを抽出する。
S504においてはS501で収集された運用データよりパルス−アナログ比較を行い、パルス信号とアナログ信号の組合せを抽出する。
S505においては、S502〜S504において抽出された信号の組合せの統計分析を行う。
In S503, only the analog signal is extracted from the operation data collected in S501, the analog comparison process is performed, and the combination of analog signals is extracted.
In S504, a pulse-analog comparison is performed from the operation data collected in S501, and a combination of a pulse signal and an analog signal is extracted.
In S505, statistical analysis of the combination of signals extracted in S502 to S504 is performed.
S506においては、S505における統計分析の結果、一定時間内に出現頻度の高い信号の組合せから上下水道処理施設3における運用決定因子を抽出し、これを運用決定因子テーブル14dへ保存し、処理を終了する。尚、信号の組合せから運用決定因子を抽出する方法としては、(i)信号の組合せから選択した一の信号を他の信号に対する運用決定因子として相互に設定する方法、(ii)予め信号間の因果関係を定義しておき、この定義を参照して信号の組合せから選択した一の信号を他の信号に対する運用決定因子として設定する方法、などが挙げられる。本実施形態では(i)の方法を用いることで信号間の未知の因果関係を抽出するが、(i)・(ii)の方法は任意に組合せ可能である。 In S506, as a result of the statistical analysis in S505, an operation determining factor in the water and sewage treatment facility 3 is extracted from a combination of signals having a high appearance frequency within a predetermined time, and is stored in the operation determining factor table 14d, and the processing is terminated. To do. In addition, as a method of extracting an operation determining factor from a combination of signals, (i) a method of mutually setting one signal selected from a combination of signals as an operation determining factor for other signals, There is a method in which a causal relationship is defined, and one signal selected from a combination of signals with reference to this definition is set as an operation determining factor for another signal. In this embodiment, an unknown causal relationship between signals is extracted by using the method (i), but the methods (i) and (ii) can be arbitrarily combined.
このように、各種の信号を自動で比較することにより、その処理施設が管轄する地域特性や施設独自の運用規定を反映させることや、オペレータ自身も意識していなかったような運用方法を抽出することができる。図6は、浄水処理施設における運用決定因子を説明する図である。例えば、浄水処理施設の場合には、当日の天候や気温により水の需要量が変動するため、それにより川からの取水量(浄水量)が決定される。すなわち、水の需要量が運用決定因子として抽出される。また、図7は、下水処理施設における運用決定因子を説明する図である。下水道処理施設の場合には、流入渠の水位の変動傾向により、送水ポンプの運転・停止を決定する。すなわち、流入渠の水位が運用決定因子として抽出される。図8は、運用決定因子の具体例を示す図である。 In this way, by automatically comparing various signals, it is possible to reflect the regional characteristics that the processing facility has jurisdiction over and the operation rules unique to the facility, or to extract operation methods that the operator himself was not aware of. be able to. FIG. 6 is a diagram for explaining operation determining factors in the water purification treatment facility. For example, in the case of a water purification facility, the amount of water demand varies depending on the weather and temperature of the day, and thus the amount of water taken from the river (the amount of water purified) is determined. That is, the amount of water demand is extracted as an operation determining factor. FIG. 7 is a diagram for explaining operation determining factors in the sewage treatment facility. In the case of sewerage treatment facilities, the operation / stop of the water pump is decided based on the fluctuation trend of the water level of the inflow dredger. That is, the water level of the inflow trough is extracted as an operation determining factor. FIG. 8 is a diagram illustrating a specific example of the operation determining factor.
上述したように、本実施形態において、運用決定因子抽出部12は運用データの比較をパルス比較、アナログ比較およびパルス−アナログ比較の3種類の方法によって行う。これらの比較処理は、1日1回、1週間に1回など、予め頻度を決定しておく。以下、各比較方法について詳述する。
As described above, in the present embodiment, the operation determining
(1)パルス比較
図9は、図1に示す運用決定因子抽出部12におけるパルス比較処理の具体例を示すフローチャートであり、図5のS502の処理を詳細に説明する図である。
S901においては、信号グループ定義テーブル14bを参照し、運用データ収集部11において収集対象となったパルス信号の分類を取得する。
S902においては、運用データテーブル14aから一定時間内における同分類のパルス信号の値をピックアップする。
(1) Pulse Comparison FIG. 9 is a flowchart showing a specific example of the pulse comparison process in the operation determining
In step S901, the signal group definition table 14b is referred to, and the operation
In S902, the value of the pulse signal of the same classification within a certain time is picked up from the operation data table 14a.
S903においては、同分類内の信号値を解析し、状態変化のあった信号の有無を判定する。ここで、状態変化のあったパルス信号が有りと判定された場合には、S904へ進む。これに対し、状態変化のあったパルス信号は無いと判定された場合には、S905へ進む。
S904においては、変化のあったパルス信号の組合せを抽出し、検出信号グループテーブル14cへ保存する。例えば、1号ポンプの故障信号と2号ポンプの運転信号が同グループに存在する頻度が高い場合、「1号ポンプの故障信号」と「2号ポンプの運転信号」を、組み合わせて自動で保持しておく。図10は、雨水ポンプ設備についてのパルス比較を説明する図である。
In step S903, signal values within the same category are analyzed to determine whether there is a signal whose state has changed. If it is determined that there is a pulse signal whose state has changed, the process proceeds to S904. On the other hand, if it is determined that there is no pulse signal whose state has changed, the process proceeds to S905.
In S904, a combination of pulse signals having changed is extracted and stored in the detection signal group table 14c. For example, when there is a high frequency that the failure signal of No. 1 pump and the operation signal of No. 2 pump are in the same group, “No. 1 pump failure signal” and “No. 2 pump operation signal” are automatically retained in combination. Keep it. FIG. 10 is a diagram illustrating pulse comparison for the rainwater pump facility.
S905においては、パルス信号についての他の分類の有無を判定する。ここで、他の分類が有ると判定された場合には、S901へ戻り、全ての分類について処理を完了するまでS901からS905の処理を繰り返す。これに対し、他の分類は無いと判定された場合には、処理を終了する。 In S905, the presence / absence of another classification for the pulse signal is determined. Here, when it is determined that there is another classification, the process returns to S901, and the processes from S901 to S905 are repeated until the process is completed for all the classifications. On the other hand, if it is determined that there is no other classification, the process is terminated.
(2)アナログ比較
図11は、図1に示す運用決定因子抽出部12におけるアナログ比較処理の具体例を示すフローチャートであり、図5のS503の処理を詳細に説明する図である。
S1101においては、信号グループ定義テーブル14bを参照し、運用データ収集部11において収集対象となったアナログ信号の分類を取得する。
S1102においては、運用データテーブル14aから一定時間内における同分類のアナログ信号の値をピックアップする。
(2) Analog Comparison FIG. 11 is a flowchart showing a specific example of the analog comparison process in the operation determining
In S1101, with reference to the signal group definition table 14b, the operation
In S1102, the value of the analog signal of the same classification within a predetermined time is picked up from the operation data table 14a.
S1103においては、各アナログ信号の最大値を抽出する。
S1104においては、最大値が閾値より大きい信号をグループ化し、これをグループAとして検出信号グループテーブル14cに保存する。図12は、浄水処理施設におけるアナログ比較を説明する図である。ここでは、貯水池の一日の最高水位が高いと、川からの取水量の最高値も高いといった場合には、「貯水池の水位」と「川からの取水量」の2つの信号を、組み合わせて保持しておくことが示されている。
In S1103, the maximum value of each analog signal is extracted.
In S1104, signals whose maximum values are larger than the threshold value are grouped and stored as group A in the detection signal group table 14c. FIG. 12 is a diagram for explaining analog comparison in a water purification treatment facility. Here, if the maximum daily water level of the reservoir is high and the maximum value of water intake from the river is also high, combine the two signals of “water level of the reservoir” and “water intake from the river” Shown to keep.
S1105においては、各アナログ信号の最小値を抽出する。
S1106においては、最小値が閾値より小さい信号をグループ化し、これをグループBとして検出信号グループテーブル14cに保存する。
S1107においては、各アナログ信号の移動平均の変化率を算出する。
S1108においては、変化率が閾値より大きい信号をグループ化し、これをグループCとして検出信号グループテーブル14cに保存する。
In S1105, the minimum value of each analog signal is extracted.
In step S1106, signals whose minimum value is smaller than the threshold value are grouped and stored as a group B in the detection signal group table 14c.
In step S1107, the moving average change rate of each analog signal is calculated.
In S1108, signals having a change rate larger than the threshold value are grouped, and stored as a group C in the detection signal group table 14c.
S1109においては、グループA、BおよびCを組み合わせて新たなグループを作成し、これをグループDとして検出信号グループテーブル14cに保存する。
S1110においては、アナログ信号についての他の分類の有無を判定する。ここで、他の分類が有ると判定された場合には、S1101へ戻り、全ての分類について処理を完了するまでS1101からS1109の処理を繰り返す。これに対し、他の分類は無いと判定された場合には、処理を終了する。
In S1109, a new group is created by combining groups A, B, and C, and this is stored as group D in detection signal group table 14c.
In S1110, the presence / absence of another classification for the analog signal is determined. If it is determined that there is another classification, the process returns to S1101, and the processes from S1101 to S1109 are repeated until the process is completed for all the classifications. On the other hand, if it is determined that there is no other classification, the process is terminated.
(3)パルス−アナログ比較
図13は、図1に示す運用決定因子抽出部12におけるパルス−アナログ比較処理の具体例を示すフローチャートであり、図5のS504の処理を詳細に説明する図である。
S1301においては、運用データテーブル14aから一定時間内で状態変化の無かったパルス信号を取得する。
S1302においては、検出信号グループテーブル14cからパルス信号と同じ時間についてのアナログ信号のグループを取得する。
(3) Pulse-Analog Comparison FIG. 13 is a flowchart showing a specific example of the pulse-analog comparison process in the operation determining
In S1301, a pulse signal whose state has not changed within a certain time is acquired from the operation data table 14a.
In S1302, a group of analog signals for the same time as the pulse signal is acquired from the detection signal group table 14c.
S1303においては、状態変化の無いパルス信号とS1302で取得されたアナログ信号のグループを組合せて新たなグループを作成し、検出信号グループテーブル14cに保存する。図14は、浄水処理施設におけるパルス−アナログ比較を説明する図である。ここでは、1号ポンプが運転である状態であり、電力量の平均値が高いという傾向がある場合は、「1号ポンプの運転信号」と「電力量」を組み合わせて自動で保持しておくことが示されている。 In S1303, a new group is created by combining the group of the pulse signal having no state change and the analog signal acquired in S1302, and stored in the detection signal group table 14c. FIG. 14 is a diagram for explaining a pulse-analog comparison in a water purification treatment facility. Here, when the No. 1 pump is in operation and there is a tendency that the average value of the electric energy is high, the “No. 1 pump operation signal” and the “electric energy” are automatically held in combination. It has been shown.
S1304においては、運用データテーブル14aから一定時間内で状態変化のあったパルス信号を取得する。
S1305においては、運用データテーブル14aから同時間におけるアナログ信号を取得すると共に、各アナログ信号についてパルス信号の状態変化の前後における移動平均の変化率を算出する。
In S1304, a pulse signal whose state has changed within a predetermined time is acquired from the operation data table 14a.
In step S1305, an analog signal at the same time is acquired from the operation data table 14a, and a moving average change rate before and after the state change of the pulse signal is calculated for each analog signal.
S1306においては、パルス信号の状態変化の前後でのアナログ信号の変化率に急激な変化が有ったか否かを判定する。ここで、アナログ信号の変化率に急激な変化が有りと判定された場合には、S1307へ進む。これに対し、アナログ信号の変化率に急激な変化は無いと判定された場合には、処理を終了する。 In S1306, it is determined whether or not there has been a rapid change in the rate of change of the analog signal before and after the state change of the pulse signal. If it is determined that there is a rapid change in the change rate of the analog signal, the process proceeds to S1307. On the other hand, if it is determined that there is no abrupt change in the change rate of the analog signal, the process ends.
S1307においては、一定時間内で状態変化のあったパルス信号とその状態変化の前後で移動平均の変化率に顕著な差がある各アナログ信号をそれぞれ組み合わせて新たな検出信号グループとして検出信号グループテーブル14cへ保存し、処理を終了する。図15は、浄水処理施設におけるパルス−アナログ比較を説明する図である。ここでは、1号ポンプの運転信号が「停止」から「運転」へ状態変化した際、それ以前の配水池水位の変化率が急激に増大傾向であった場合は、「1号ポンプの運転信号」と「配水池の水位」を紐付けることが示されている。すなわち、ある一定時間内のパルス信号の状態変化と、状態変化以前のアナログ信号の変化率を比較し、アナログ信号の変化率に突出したものがある場合は、運用と運用決定因子として自動で紐付ける。 In S1307, a detection signal group table is formed as a new detection signal group by combining a pulse signal whose state has changed within a certain period of time and each analog signal having a significant difference in moving average change rate before and after the state change. 14c, and the process ends. FIG. 15 is a diagram illustrating a pulse-analog comparison in a water purification treatment facility. Here, when the operation signal of the No. 1 pump changes from “stop” to “operation”, if the change rate of the water level in the previous reservoir has been increasing rapidly, ”And“ reservoir level ”are shown. That is, the state change of the pulse signal within a certain period of time is compared with the change rate of the analog signal before the change of state. wear.
このように、運用とそれを決定づける因子(事象)の紐付けを統計分析によって自動で行うことにより、一般的に周知されている因子以外にも、地域特性や施設独自の運用規定を網羅することができ、これまでオペレータ自身も気づかなかった因子を発見できる効果を奏する。例えば、下水処理施設の場合、流入渠の水位が上昇している際は、一般的には送水ポンプの運転台数を増やすが、ある特定の施設においては、送水ポンプの運転を停止して流入ゲートを閉じるという運用がある場合に有効である。 In this way, by automatically linking the operation and the factors (events) that determine it by statistical analysis, in addition to the generally known factors, it covers the regional characteristics and facility-specific operation regulations. It is possible to discover factors that the operator has not noticed before. For example, in the case of a sewage treatment facility, the number of water pumps is generally increased when the water level of the inflow trough is rising, but in certain facilities, the operation of the water pump is stopped and the inflow gate is stopped. This is effective when there is an operation of closing.
<評価基準設定>
図16は、図1に示す評価基準設定部13における処理の具体例を示すフローチャートである。
S1601においては、少なくとも評価基準名、点数指標および評価点を含む評価基準を設定する評価基準設定画面(図示省略する)を表示する。
S1602においては、評価基準設定画面において入力された評価基準を取得する。
<Evaluation standard setting>
FIG. 16 is a flowchart showing a specific example of processing in the evaluation
In S1601, an evaluation criterion setting screen (not shown) for setting an evaluation criterion including at least an evaluation criterion name, a score index, and an evaluation score is displayed.
In S1602, the evaluation criterion input on the evaluation criterion setting screen is acquired.
S1603においては、評価基準名をキーとして評価基準テーブル14eを参照し、同じ評価基準名の評価基準の有無を判定する。ここで、同じ評価基準名の評価基準が有ると判定された場合には、S1604へ進む。これに対し、同じ評価基準名の評価基準は無いと判定された場合には、S1605へ進む。
S1604においては、画面において入力された評価基準で評価基準テーブル14eを更新し、処理を終了する。
S1605においては、画面において入力された評価基準情報を評価基準テーブル14eに新規登録、処理を終了する。
In S1603, the evaluation criterion table 14e is referred to using the evaluation criterion name as a key, and the presence / absence of the evaluation criterion of the same evaluation criterion name is determined. If it is determined that there is an evaluation criterion with the same evaluation criterion name, the process advances to step S1604. On the other hand, if it is determined that there is no evaluation standard with the same evaluation standard name, the process proceeds to S1605.
In step S1604, the evaluation criterion table 14e is updated with the evaluation criterion input on the screen, and the process ends.
In step S1605, the evaluation standard information input on the screen is newly registered in the evaluation standard table 14e, and the process ends.
図17は、浄水処理施設における評価基準の設定例を示す図である。浄水にかかるコストは、水利権費、プラントの燃料費、使用電力量、注入薬品量から合計される。浄水コストを低くするためには、料金の安い夜間電力を使用することや、当日の水需要量に見合った量を浄水することが考えられる。したがって、浄水処理施設の場合、浄水にかかるコストが低いほど高評価となるように評価基準を設定している。 FIG. 17 is a diagram illustrating an example of setting evaluation criteria in a water purification facility. The cost for water purification is the sum of water rights, plant fuel, power consumption, and injected chemicals. In order to lower the cost of water purification, it is conceivable to use low-cost night electricity or to purify the amount of water that meets the water demand on the day. Therefore, in the case of a water purification facility, the evaluation standard is set so that the lower the cost for water purification, the higher the evaluation.
図18は、下水処理施設における評価基準の設定例を示す図である。合流式下水道の場合、降雨時に未処理の下水を放流する可能性があるが、その量が少ないほど、環境への負荷が小さくなる。未処理の下水の放流量を少なくするためには、施設への流入量を見極め、下水処理施設の貯留可能量を上限まで使用することが考えられる。したがって、下水処理施設の場合、川へ放流される処理水の環境負荷が小さいほど、高評価となるように評価基準を設定している。図19は、評価基準の具体例を示す図である。 FIG. 18 is a diagram illustrating an example of setting evaluation criteria in a sewage treatment facility. In the case of combined sewers, there is a possibility that untreated sewage will be discharged during rainfall, but the smaller the amount, the smaller the load on the environment. In order to reduce the discharge amount of untreated sewage, it is conceivable to determine the amount of inflow into the facility and to use the maximum storage capacity of the sewage treatment facility. Therefore, in the case of a sewage treatment facility, the evaluation standard is set so that the lower the environmental load of the treated water discharged into the river, the higher the evaluation. FIG. 19 is a diagram illustrating a specific example of evaluation criteria.
<運用評価>
図20は、図1に示す運用評価部15における処理の具体例を示すフローチャートである。
S2001においては、運用データテーブル14aより一定時間毎に運用データを取得する。
S2002においては、運用データが評価対象か否かを判定する。ここで、評価対象であると判定された場合には、S2003へ進む。これに対し、評価対象ではないと判定された場合には、処理を終了する。
<Operational evaluation>
FIG. 20 is a flowchart showing a specific example of processing in the
In S2001, operational data is acquired from the operational data table 14a at regular intervals.
In S2002, it is determined whether the operational data is an evaluation target. Here, if it is determined that it is an evaluation target, the process proceeds to S2003. On the other hand, if it is determined that it is not an evaluation target, the process is terminated.
S2003においては、評価基準テーブル14eから評価基準を取得する。
S2004においては、取得された評価基準に基づいて運用データを評価し、その評価基準に対する評価点を算出する。
S2005においては、評価基準テーブル14eを参照し、運用データの評価に使用していない他の評価基準の有無を判定する。ここで、他の評価基準有りと判定された場合には、S2003へ戻る。これに対し、他の評価基準は無いと判定された場合には、S2006へ進む。
In S2003, an evaluation criterion is acquired from the evaluation criterion table 14e.
In S2004, operation data is evaluated based on the acquired evaluation criteria, and an evaluation score for the evaluation criteria is calculated.
In S2005, the evaluation criterion table 14e is referred to and the presence / absence of another evaluation criterion that is not used for the evaluation of the operational data is determined. If it is determined that there is another evaluation criterion, the process returns to S2003. On the other hand, if it is determined that there is no other evaluation criterion, the process proceeds to S2006.
S2006においては、評価済みの運用データの運用パターンをキーとして運用決定因子テーブル14dを検索する。
S2007においては、検索の結果、運用パターンが一致するデータが存在するか否かを判定する。ここで、一致するデータが存在すると判定された場合には、S2008へ進む。これに対し、一致するデータは存在しないと判定された場合には、処理を終了する。
In S2006, the operation determining factor table 14d is searched using the operation pattern of the evaluated operation data as a key.
In S2007, it is determined whether there is data that matches the operation pattern as a result of the search. If it is determined that there is matching data, the process proceeds to S2008. On the other hand, if it is determined that there is no matching data, the process ends.
S2008においては、S2004における評価結果に運用パターンが一致した運用決定因子を紐付けて最終的な評価結果を求め、この評価結果を評価結果テーブル14fへ保存し、処理を終了する。図21は、浄水処理施設における評価結果の具体例を示す図である。 In S2008, a final evaluation result is obtained by associating an operation determining factor whose operation pattern matches the evaluation result in S2004, the evaluation result is stored in the evaluation result table 14f, and the process is terminated. FIG. 21 is a diagram illustrating a specific example of an evaluation result in a water purification treatment facility.
<運用情報提供>
図22は、図1に示す運用支援情報提供部16における処理の具体例を示すフローチャートである。
S2201においては、評価対象となる運用データの期間、運用データの評価基準、評価点および評価結果処理方法(ランキング処理/平均化処理)などを入力して運用支援情報の検索を行う運用支援情報検索画面(図示省略する)を表示する。
S2202においては、運用支援情報検索画面における入力情報を取得する。
<Provision of operation information>
FIG. 22 is a flowchart illustrating a specific example of processing in the operation support
In S2201, an operation support information search is performed in which operation support information is searched by inputting a period of operation data to be evaluated, an evaluation standard of operation data, an evaluation point, an evaluation result processing method (ranking process / average process), and the like. A screen (not shown) is displayed.
In S2202, input information on the operation support information search screen is acquired.
S2203においては、運用支援情報検索画面において指定された評価結果処理方法がランキング処理か否かを判定する。ここで、ランキング処理が指定されていると判定された場合には、S2204へ進む。これに対し、平均化処理が指定されていると判定された場合には、S2205へ進む。
S2204においては、評価基準をキーとして評価結果テーブル14fから評価点の高い評価結果データを抽出する。
S2205においては、評価基準をキーとして評価点が上位の評価結果データを抽出すると共に、運用決定因子毎に評価点および運用データの平均値を算出する。
In S2203, it is determined whether or not the evaluation result processing method designated on the operation support information search screen is a ranking process. If it is determined that the ranking process is designated, the process advances to step S2204. On the other hand, if it is determined that the averaging process is designated, the process advances to step S2205.
In S2204, evaluation result data having a high evaluation score is extracted from the evaluation result table 14f using the evaluation criterion as a key.
In S2205, the evaluation result data with the highest evaluation score is extracted using the evaluation criterion as a key, and the average value of the evaluation score and the operation data is calculated for each operation determining factor.
S2206においては、評価点の高い順に評価結果をソートし、運用情報提供画面に表示する。図23は、ランキング処理による運用情報の提供例を示す図である。浄水処理施設の場合、浄水コストを基準に評価した結果を、コストの低い順に並べ、そのときの運用決定因子(例えば、取水ポンプと送水ポンプの運転状況、薬注量など)と共に提供する例が示されている。また、画面内で運用決定因子(運転状況や薬注量)がそれぞれ選択されると、その運用決定因子にそれぞれ紐付けされている運用データが表示されている。図24は、平均化処理による運用情報の提供例を示す図である。下水処理施設において、環境負荷を基準に評価された結果は環境負荷の低いものから順に数件選択し、そのときの最近60分間の積算雨量とポンプの運転台数の平均を、今後の運用方法として提供する例が示されている。 In S2206, the evaluation results are sorted in descending order of evaluation points and displayed on the operation information provision screen. FIG. 23 is a diagram illustrating an example of providing operation information by ranking processing. In the case of a water treatment facility, the results of evaluation based on the cost of water purification are arranged in ascending order of cost, and provided with the operation determinants at that time (for example, the operation status of the intake pump and the water pump, the amount of chemical injection, etc.) It is shown. In addition, when an operation determining factor (an operating state or a chemical injection amount) is selected on the screen, operation data associated with the operation determining factor is displayed. FIG. 24 is a diagram illustrating an example of providing operation information by the averaging process. In the sewage treatment facility, the results evaluated on the basis of the environmental load are selected in order from the one with the lowest environmental load, and the average of the accumulated rainfall over the last 60 minutes and the number of pumps operated as the future operation method An example to provide is shown.
S2207においては、運用情報提供画面において評価点に対応する運用データの表示要求の有無を判定する。例えば、図23に示す運用情報提供画面では運用決定因子をマウスでクリックすることで詳細情報提供画面が表示される。ここで、運用データの表示要求有りと判定された場合には、S2208へ進む。これに対し、表示要求無しと判定された場合には、処理を終了する。 In S2207, it is determined whether or not there is a display request for operation data corresponding to the evaluation point on the operation information provision screen. For example, in the operation information providing screen shown in FIG. 23, the detailed information providing screen is displayed by clicking an operation determining factor with a mouse. If it is determined that there is a request to display operational data, the process advances to step S2208. On the other hand, if it is determined that there is no display request, the process ends.
S2208においては、運用情報提供画面上で選択された運用決定因子および評価点の組合せに関連する運用データを時系列で詳細情報提供画面として表示し、処理を終了する。 In S2208, the operation data related to the combination of the operation determining factor and the evaluation point selected on the operation information providing screen is displayed as the detailed information providing screen in time series, and the process is terminated.
上述したように、本実施形態に係る上下水道施設運用支援装置1によれば、因果関係のある複数の事象(プラントの運用)を、自動で検知することによって、一般的に周知されている因子以外に、地域特性や施設独自の運用規定を網羅することができ、これまでオペレータ自身も気づかなかった因子についても発見できる効果を奏する。
As described above, according to the water and sewage facility
また、運用評価の結果は、オペレータの教育に用いることができる。例えば、突発的な豪雨時の下水処理施設の運用について学習したい場合、過去の評価結果から評価の高いもの・低いものを検索でき、事例として参照できる。更に、運用評価の結果は、上下水道施設3の運用予算の立案にも有効である。例えば、評価結果の高い運用をした場合の、費用シミュレーションを行うことができる。 The result of operation evaluation can be used for operator training. For example, if you want to learn about the operation of sewage treatment facilities during sudden heavy rains, you can search for high and low evaluations from past evaluation results and refer to them as examples. Furthermore, the result of the operation evaluation is also effective for planning an operation budget for the water and sewage facility 3. For example, it is possible to perform a cost simulation when an operation with a high evaluation result is performed.
尚、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。以下、本発明の変形例について説明する。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Hereinafter, modifications of the present invention will be described.
<変形例>
図25は、本発明の他の実施形態に係る上下水道施設運用支援装置1の全体構成例を示すブロック図である。図1に示す上下水道施設運用支援装置1に運用データ編集部を更に設けた構成であり、一度評価された運用データ(実績値)を仮想値に修正し、運用評価部15において再評価することができるようにしたものである。再評価された結果は、実績値の評価と同様に評価結果として保存される。この結果、より良い運用をシミュレーションして再評価・保存することによって、提供される今後の運用方法情報の最適化も図ることができる。
<Modification>
FIG. 25 is a block diagram showing an example of the overall configuration of a water and sewage facility
1…上下水道施設運用支援装置
2…ネットワーク
3…上下水道施設
11…運用データ収集部
12…運用決定因子抽出部
13…評価基準設定部
14…データベース部
14a…運用データテーブル
14b…信号グループ定義テーブル
14c…検出信号グループテーブル
14d…運用決定因子テーブル
14e…評価基準テーブル
14f…評価結果テーブル
15…運用評価部
16…運用支援情報提供部
41…CPU
42…ROM
43…RAM
44…入出力インターフェース
45…システムバス
46…入力装置
47…表示装置
48…補助記憶装置
49…通信装置
DESCRIPTION OF
42 ... ROM
43 ... RAM
44 ... Input /
Claims (5)
前記収集された運用データを統計分析し、一定時間内において因果関係が認められる信号の組合せを求め、この信号の組合せから原因となる信号を運用決定因子として抽出する運用決定因子抽出部と、
前記特定の機器の運用によって生じるコストまたは環境負荷を評価する運用評価部と、
この運用評価部における評価結果を前記運用決定因子と共にランキング表示する運用支援情報提供部と、
を備えることを特徴とする上下水道施設運用支援装置。 An operational data collection unit that collects in real time as operational data the signals output by specific devices that make up the facility during operation of the water and sewage facilities;
Statistical analysis of the collected operational data, obtaining a combination of signals in which a causal relationship is recognized within a certain time, and an operational determinant extracting unit that extracts a causal signal from the combination of signals as an operational determinant;
An operation evaluation unit for evaluating the cost or environmental load caused by the operation of the specific device;
An operation support information providing unit for displaying the evaluation results in the operation evaluation unit together with the operation determining factors;
A water and sewage facility operation support device characterized by comprising:
前記収集された運用データを統計分析し、一定時間内において因果関係が認められる信号の組合せを求め、この信号の組合せから原因となる信号を運用決定因子として抽出する運用決定因子抽出ステップと、
前記特定の機器の運用によって生じるコストまたは環境負荷を評価する運用評価ステップと、
この運用評価ステップにおける評価結果を前記運用決定因子と共にランキング表示する運用支援情報提供ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする上下水道施設運用支援プログラム。 An operation data collection step for collecting in real time a signal output from a specific device constituting the facility during operation of the water and sewage facility as operation data;
Statistical analysis of the collected operational data, obtaining a combination of signals in which a causal relationship is recognized within a certain time, and extracting a causative signal as an operational determinant from this combination of signals,
An operation evaluation step for evaluating the cost or environmental load caused by the operation of the specific device;
An operation support information providing step for ranking display of the evaluation results in the operation evaluation step together with the operation determining factors;
Water supply and sewage facility operation support program characterized by having a computer execute.
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