学会誌「EICA」

[研究発表] AIを活用した運転管理設定値予測ガイダンスシステムの下水処理場への適用

内容
筆者らは,平成30〜令和元年度の下水道革新的技術実証事業「AIを活用した下水処理運転管理支援技術に関する研究」において,AI技術(ランダムフォレスト) を用いて水処理の運転管理設定値の予測・ガイダンスを行う技術の開発・検証を行った。本技術を規模の異なる複数の下水処理場にオフラインで適用し,MAPE (平均絶対パーセント誤差) 等により予測性能を評価した。その結果,予測対象ごとにAIの設定パラメータ値等を調整することでMAPEの目標値 (10%以下) を達成し,本技術の汎用性が確認された。
25巻2/3号2020年
Page
26
題名
AIを活用した運転管理設定値予測ガイダンスシステムの下水処理場への適用
Title
Application of AI-based Guidance System of Operating Parameters for Municipal Wastewater Treatment Plants
著者
藤原 翔1),平林和也1),大場正隆1),綿引綾一郎2),石川 進2),張 亮2),グェンタンフォン2),糸川浩紀3),橋本敏一3),松橋 学4)
Authors
著者表記
Author attribution
Sho Fujiwara, Kazuya Hirabayashi, Masataka Oba, Ryoichiro Watabiki, Susumu Ishikawa, Liang Zhang, Nguyen Thanh Phong, Hiroki Itokawa, Toshikazu Hashimoto and Manabu Matsuhashi
著者勤務先名
1)(株)安川電機環境・社会システム事業部, 2)前澤工業(株) 環境事業本部, 3)日本下水道事業団技術戦略部, 4)国土技術政策総合研究所下水道研究部
Office name
著者所属名
キーワード
人工知能(AI),運転管理設定値,運転管理支援,ランダムフォレスト
Key Words
概要
筆者らは,平成30〜令和元年度の下水道革新的技術実証事業「AIを活用した下水処理運転管理支援技術に関する研究」において,AI技術(ランダムフォレスト) を用いて水処理の運転管理設定値の予測・ガイダンスを行う技術の開発・検証を行った。本技術を規模の異なる複数の下水処理場にオフラインで適用し,MAPE (平均絶対パーセント誤差) 等により予測性能を評価した。その結果,予測対象ごとにAIの設定パラメータ値等を調整することでMAPEの目標値 (10%以下) を達成し,本技術の汎用性が確認された。
Abstract

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