凝集剤注入率制御を目的としたニューラルネットワークによる膜炉過抵抗変化のモデル化

摘要

凝集剤注入を前処理とする膜炉過プロセスにおいて、濁度、紫外線吸光度、水温、凝集剤注入 率から炉過抵抗の変化を推定するため、ニューラルネットワークを用いたモデルを開発した。／卜型実験 装置で原水水質と操作条件を変えた72回のRunの実験を行い、それらのデータをもとにLeave－One Out 法でモデルの推定性能を評価した。炉過抵抗上昇のパターンを4つの指標で類型化してモデル化した結 果、逆洗直後の炉過抵抗の変化を良好に推定でき、平均誤差は実測値の7．9％となった。また、入力と してもっとも重要な因子は紫外線吸光度であり、そのほかの濁度、水温、凝集剤注入率の重要性は同程 度であることが分かった。