ニュースリリース

AIを活用した放流水質予測技術を開発
～下水処理場における維持管理の効率化に貢献～

日新電機株式会社（本社：京都市右京区、社長：齋藤成雄）は、この度AIを活用して下水処理場の放流水質を予測する技術を開発しました。これにより、さらなる下水処理場における維持管理の効率化に貢献します。

下水処理場は、水質汚濁防止法により放流水の排水基準が定められており、化学的酸素要求量（COD）が管理対象となっています。加えて瀬戸内海などの特定地域内の下水処理場では、全窒素含有量（TN）、全りん含有量（TP）が規制の対象となっています。これらの規制により水質は、自動測定装置を使って監視を行っていますが、流入する汚水や下水処理工程の状況によっては水質が悪化することがあり、その水質を正常状態に戻すためには、一定の時間と維持管理者の経験や、ノウハウが求められるため労力を必要とします。

本技術は、下水処理場内の監視制御装置に保存されている過去の計測データを基に、AIで2時間後のCOD、TN、TPの濃度を予測します。水質が悪化することを2時間前に予知できるため、回避対応に必要な時間を十分に確保することができます。さらに、事前に放流水質の変化を察知し、維持管理者は異常発生前に運転変更などの対応を行うことができるため、労力も軽減でき、水質悪化を未然に防止することが可能です。

「放流水質のAI予測技術」イメージ図

当社は今後、下水処理場における維持管理の効率化に向けて、本技術を当社の下水処理場向けエネルギー管理システムであるENERGYMATE_®-Waterの機能拡張として製品化を行い、処理場の水質安定化による公共用水域の水質保全に貢献していきます。

【技術の特長】

・過去の計測データを基にしたAI予測

下水処理を模したシミュレーションではなく、過去の計測データをもとにしたAIによる予測を行います。

・特殊なセンサーは不要

一般的な下水処理場で設置されている流量計や濃度計等のデータを使用します。本機能のために特殊なセンサーを設置する必要はありません。

・予測精度90%以上を達成 ※1

深層学習の一手法であるLSTM（Long Short-Term Memory）を採用し、90％以上の高精度を実現します。

※1．実機場において実施した、当社実証試験における実測に対する予測の精度

【本機能の位置付け】

当社は、下水処理場の運転・維持管理の効率化に向けた技術開発を推進しています。本機能は、効率化に伴う水質への影響を担保する役割を担っています。ENERGYMATE-Waterの機能である「流入水量（流入負荷量）AI予測」技術や「硝化制御（送風量制御）」に加え、今回開発した「放流水質AI予測」技術を活用し、技術者の運転ノウハウのデータベース化から運転指南・ガイダンスを出す機能へ展開・システム化することで運転・維持管理の効率化と水質の安定化に貢献していきます。

「運転・維持管理の効率化」イメージ図

参考資料

【用語解説】

・水質汚濁防止法

公共用水域の水質汚濁の防止に関する法律。

・化学的酸素要求量（COD：Chemical Oxygen Demand）

汚濁の度合いを水中の被酸化性物質を酸化するために必要とする酸素量で示したもの。

値が大きいほど汚濁の度合いが高い。

【関連リンク】

SPSS-Water： https://nissin.jp/product/spss/water/index.html