学会誌「EICA」

[研究発表] AIによる下水処理場の運転支援

内容

下水処理場の運転管理に係る職員の減少や技術継承などの対策が課題となっている。これらの課題解決を目的としてAIの予測アルゴリズムの1 つであるランダムフォレスト法を用いた水処理の制御設定値を予測する「水処理制御支援システム」を用いた実機実証試験を実施した。本研究では，第一段階として，過去の運転データからAIモデルを構築し，リアルタイムデータから予測値を算出，ガイダンスを行う経験ガイダンスを行った。本稿では，その結果と第二段階として予定している最適ガイダンスの方向性について報告する。

巻

28巻2/3号2023年

Page

74

題名

AIによる下水処理場の運転支援

Title

Operational Support for Sewage Treatment Plants using AI

著者

小野泰弘1)，平林和也2)，上野和博2)，占部正敏2)，藤原 翔2)

Authors

著者表記

Author attribution

Yasuhiro ONO, Kazuya HIRABAYASHI, Kazuhiro UENO, Masatoshi URABE, Sho FUJIWARA

著者勤務先名

1)北九州市上下水道局<br>2)安川オートメーション・ドライブ(株) システム技術本部

Office name

著者所属名

キーワード

人工知能，実証試験，ランダムフォレスト

Key Words

概要

下水処理場の運転管理に係る職員の減少や技術継承などの対策が課題となっている。これらの課題解決を目的としてAIの予測アルゴリズムの1 つであるランダムフォレスト法を用いた水処理の制御設定値を予測する「水処理制御支援システム」を用いた実機実証試験を実施した。本研究では，第一段階として，過去の運転データからAIモデルを構築し，リアルタイムデータから予測値を算出，ガイダンスを行う経験ガイダンスを行った。本稿では，その結果と第二段階として予定している最適ガイダンスの方向性について報告する。

Abstract