下水処理場でのAI活用の背景(事例1)

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AIは様々な分野において導入されており、大きく分けて画像診断、データ分析、将来予測の3つの事例に対して適用される傾向があるそうだ。

下水道の水処理分野でのAI技術の活用事例として、反応タンクにおける曝気風量制御技術や制御性能改善技術多変量統計的プロセス監視技術がある。

以下は国内における実践事例の紹介になる。

<背景>
処理場への雨天時流入下水量の予測が可能であれば効率的な下水処理が実現できる可能性があり、雨量と流入下水量の相関をAIにより見出すことができる可能性がある。

処理区が大きい合流式下水道を採用している自治体では、合流式下水道緊急改善対策(分流式下水道並みの汚濁負荷量の削減など)を完了させるよう取り組みを行っている。

しかし分流式下水道を採用している自治体では、雨天時侵入水を考慮した施設計画が認められていないため、雨天時の下水処理に苦慮している実態がある。

雨天時侵入水対策は、侵入箇所の特定が困難なうえ、自治体が直接対策を講じることが困難なケースもあるため、分流式における雨天時下水対策が進んでいない。

上記課題解決のために分流式下水処理場を対象とした効率的かつ安価な雨天時下水の処理を検討する必要があり、既設施設を活用した新しい処理技術が望まれる。

適切に処理するためには雨天時処理への運転切替を行う必要があり、その切替え判断を行ううえで事前に雨天時下水流入量を予測することが重要である。

従来からある流出解析モデルは、流出特性を表現するための各種パラメータの設定に多大な時間と労力を要することから、簡単で短時間に高精度な予測を実現するためAIの深層学習に着目し、流入下水量の予測が可能であるか検討を進めるべきと判断された。

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