学会誌「EICA」

[特集：アナリティクス(Analytics) ―― 環境分野でのトレンドを追って――] 効率的な雨天時処理技術における深層学習による流入下水量予測の可能性

内容

アナリティクス(Analytics) ― 環境分野でのトレンドを追って―

巻

23巻4号2019年

Page

27

題名

効率的な雨天時処理技術における深層学習による流入下水量予測の可能性

Title

Possibility of Inflow Sewage Water Prediction in Effective Wet Weather Water Treatment System

著者

池田浩一，河内隆秀，細洞克己

Authors

Koichi IKEDA, Takahide KAWAUCHI, Katsumi HOSOBORA

著者表記

日本水工設計 (株)

Author attribution

著者勤務先名

Office name

著者所属名

キーワード

AI，深層学習，機械学習，流入下水量予測，時系列データ

Key Words

概要

本研究は，国土交通省の委託研究(平成29年度下水道応用研究) を通じて実施しており，AI(深層学習)，3W法と膜処理技術，紫外線消毒技術を組み合わせた「既存施設を活用した分流式・合流式下水道における効率的な雨天時下水処理システムの開発」を進めている。その中で，処理場への雨天時流入下水量の予測が出来れば効率的な下水処理に繫がると考え，雨量と流入下水量の相関をAIより見出すことを試みた。ここでは一般的に入手可能な雨量データと処理場の維持管理データとの相関に関する検討結果について報告する。

Abstract