汚泥処理設備における機械学習を活用した自動制御に関する研究

Abstract

室蘭工業大学Muroran Institute of Technology博士（工学）わが国の下水道事業は，財政面および運転の体制面において様々な問題を抱えている．特に職員数の問題に対して，5年後にベテランオペレータの大量退職が予想されており，現在の運転体制を維持できない恐れがある．この問題に対して，国土交通省は下水道に関するAIを活用した運転操作デジタルトランスフォーメーション検討会を行うなど，運転操作の自動化や効率化に向けた取り組みを積極的に推進している． 本研究では，機械学習やディープラーニングを活用し，汚泥処理設備における自動運転を目指す．具体的には，これまで経験を積んだオペレータによる運転操作を完全自動化し，目標値に対する制御性能および資源使用量の効率化の面から評価を行った．対象とする設備は，脱水設備と焼却設備が一体となった創エネルギー型脱水焼却システムであり，それぞれの設備において手動介入が必要な運転箇所の自動化および効率化を試みた． 脱水設備では，適切なフロック状態を維持するため，オペレータがフロックを目視確認することでポリマー注入量を調整し，設備を安定化させていた．これに対して，画像からフロック状態を推定し，最適なポリマー注入量を制御するシステムの開発を行った．具体的には，セマンティックセグメンテーションを用いてフロック間の間隙面積を算出し，間隙面積をフロック状態の推定値とした．この間隙面積を使用したポリマー注入量の自動制御を実現し，オペレータの運転実績と比較したところ，制御性能およびユーティリティ使用の効率性の両面において優れていることを明らかにした． 一方，焼却設備は焼却炉内温度の安定化を目指した手動運転が行われている．炉内温度の安定化は，脱水汚泥の搬送・滞留時間を考慮した上で，焼却炉に適した含水率となるよう脱水機を運転する必要がある．これに対して，焼却炉の燃焼傾向を予測するモデル予測制御と脱水汚泥の含水率を機械学習によって予測し，脱水機を制御するシステムを組み合わせたカスケード型制御を構築した．本カスケード型制御は，炉内温度の傾向を予測するとともに燃焼に適した含水率を出力し，出力された含水率となるように脱水機の制御を行うシステムとなっている．ここでは有用性を検証するため，オペレータの運転実績と比較 を行った．結果として，制御性能の面とユーティリティの使用面において優れていることを明らかにしたOur country’s sewage works are facing various problems in terms of financial and operational management. Particularly regarding the problem of operator numbers, a mass retirement of veteran operators is anticipated in five years, raising concerns about the ability to maintain the current operational system. Particularly regarding the problem of operator numbers, a mass retirement of veteran operators is anticipated in five years, raising concerns about the ability to maintain the current operational structure. For this problem, the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism is actively promoting initiatives aimed at automating and streamlining operational management, including conducting a study group on digital transformation utilizing AI related to sewage plant. In this study, we aim to achieve automated operation of sludge treatment plants by utilizing machine learning and deep learning techniques. Specifically, the study evaluated the full automation of operational management previously performed by experienced operators, assessing control performance against set values and the efficiency of resource usage. The experimental plant is an innovative energy-generating sludge treatment system that combines dewatering and incineration process. Efforts were made to automate and optimize the points that require manual operation in each piece of process. In the dewatering process, to maintain an appropriate floc condition, operators adjusted the polymer dosage based on visual confirmation of the floc, thereby stabilizing the plant. We developed a system that estimates the floc condition from images and controls the optimal polymer dosage. Specifically, we calculated the area of gap between flocs using semantic segmentation and constructed an automated polymer dosing system based on the gap area. When compared to manual operation by operators, this system achieved superior results in terms of control performance and efficiency of utility usage. On the other hand, manual operation of the incineration process is conducted with the aim of stabilizing the internal temperature of the incinerator. To stabilize the internal temperature of the incinerator, the dewatering process must be operated to achieve a moisture content appropriate for the incinerator, taking into account the transport and retention time of the dewatered sludge. We constructed a cascaded control system that combines model predictive control for predicting the combustion tendencies of the incinerator with a system that controls the dewatering equipment based on the moisture content of the dewatered sludge predicted by machine learning. The system was compared to manual operation by the operator and was superior in terms of control performance and utility usage.doctoral thesi