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하수처리장의 유입/유출 수질 데이터 및 공정운영 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 하수처리장의 혐기성 소화조의 운전에 필요한 데이터를 호출하는 데이터호출부;상기 데이터호출부로부터 호출된 데이터를 전달받아 상기 호출된 데이터와, 혐기성 소화조의 최적의 운전범위들과 비교하여 현재 운전 중인 혐기성 소화조의 운영상태에 대한 진단결과를 도출하는 소화조 상태 진단부;상기 소화조 상태 진단부로부터 도출된 혐기성 소화조의 운영상태에 대해 인공신경망 모델을 적용하여 혐기성 소화조에서 발생되는 소화가스의 발생량을 증감시킬 수 있는 혐기성 소화조의 운전조건으로 변경하여 소화가스의 발생량을 예측할 수 있는 소화가스 발생량 예측부; 및상기 소화가스 발생량 예측부에 의해 변경된 운전조건을 하수처리장의 각 구동기(actuator)에 적용하는 소화가스 증감 운전조건 적용부;를 포함하는 하수처리장의 혐기성 소화조의 운영상태의 진단 및 소화가스의 발생량의 예측시스템
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제 1항에 있어서,상기 데이터호출부는 개별 하수처리장에서 별도로 운영되고 있는 데이터베이스에 축적되는 과거의 모든 데이터 중 하수처리장의 혐기성 소화조의 운전과 연관성이 있는 주요 데이터들을 자동으로 호출하는 것을 특징으로 하는 하수처리장의 혐기성 소화조의 운영상태의 진단 및 소화가스의 발생량의 예측시스템
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제 2항에 있어서,상기 하수처리장의 혐기성 소화조의 운전과 연관성이 있는 주요 데이터들은 소화조 유입유량, 유입 총슬러지, 유출 총슬러지, 소화 온도, 알칼리도, 유입 휘발성슬러지, 유출 휘발성슬러지, 유기산, 유기물 부하 및 체류시간 중에서 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 하는 하수처리장의 혐기성 소화조의 운영상태의 진단 및 소화가스의 발생량의 예측시스템
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제 1항에 있어서,상기 소화조 상태 진단부의 혐기성 소화조의 최적의 운전범위는 다수의 하수처리장의 혐기성 소화조들로부터 혐기성 소화조의 운전과 연관된 운전변수들을 추출하여 도출되며, 상기 소화조 상태 진단부는 현재 운전 중인 혐기성 소화조의 운전변수가 상기 혐기성 소화조의 최적의 운전범위에 해당하는 운전변수들의 범위를 적어도 하나 이상 벗어나는지를 판단하여 혐기성 소화조의 운영상태를 진단하는 것을 특징으로 하는 하수처리장의 혐기성 소화조의 운영상태의 진단 및 소화가스의 발생량의 예측시스템
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제 1항에 있어서,상기 소화가스 발생량 예측부의 인공신경망 모델은 상기 소화조 상태 진단부로부터 도출된 혐기성 소화조의 운영상태에 해당하는 운전변수를 입력값으로 하여 인공신경망에 대입하여 은닉층을 통한 신호전달을 반복적으로 행하고, 오차를 최소화하기 위한 학습을 행하여 연결 가중치를 조절하며, 상기 연결 가중치에 따라 운전변수를 입력하여 소화가스의 발생량을 예측하는 것을 특징으로 하는 하수처리장의 혐기성 소화조의 운영상태의 진단 및 소화가스의 발생량의 예측시스템
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하수처리장의 유입/유출 수질 데이터 및 공정운영 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 소화조 유입유량, 유입 총슬러지, 유출 총슬러지, 소화 온도, 알칼리도, 유입 휘발성슬러지, 유출 휘발성슬러지, 유기산, 유기물 부하 및 체류시간 중에서 적어도 하나 이상으로 구성되는 하수처리장의 혐기성 소화조의 운전에 필요한 데이터를 자동으로 호출하는 데이터호출단계;상기 호출된 데이터를 전달받아 상기 호출된 데이터와, 혐기성 소화조의 최적의 운전범위들과 비교하여 현재 운전 중인 혐기성 소화조의 운영상태에 대한 진단결과를 도출하는 소화조 상태 진단단계;상기 도출된 혐기성 소화조의 운영상태에 대해 인공신경망 모델을 적용하여 혐기성 소화조에서 발생되는 소화가스의 발생량을 증감시킬 수 있는 혐기성 소화조의 운전조건으로 변경하여 소화가스의 발생량을 예측할 수 있는 소화가스 발생량 예측단계; 및상기 소화가스 발생량 예측단계에 의해 변경된 운전조건을 하수처리장의 각 구동기(actuator)에 적용하는 소화가스 증감 운전조건 적용단계;를 포함하는 하수처리장의 혐기성 소화조의 운영상태의 진단 및 소화가스의 발생량의 예측방법
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제 6항에 있어서,상기 소화조 상태 진단단계의 혐기성 소화조의 최적의 운전범위는 다수의 하수처리장의 혐기성 소화조들로부터 혐기성 소화조의 운전과 연관된 운전변수들을 추출하여 도출되며, 상기 소화조 상태 진단단계는 현재 운전 중인 혐기성 소화조의 운전변수가 상기 혐기성 소화조의 최적의 운전범위에 해당하는 운전변수들의 범위를 적어도 하나 이상 벗어나는지를 판단하여 혐기성 소화조의 운영상태를 진단하는 것을 특징으로 하는 하수처리장의 혐기성 소화조의 운영상태의 진단 및 소화가스의 발생량의 예측방법
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제 6항에 있어서,상기 소화가스 발생량 예측단계의 인공신경망 모델은 상기 소화조 상태 진단단계로부터 도출된 혐기성 소화조의 운영상태에 해당하는 운전변수를 입력값으로 하여 인공신경망에 대입하여 은닉층을 통한 신호전달을 반복적으로 행하고, 오차를 최소화하기 위한 학습을 행하여 가중치를 조절하며, 상기 가중치에 따라 운전변수를 입력하여 소화가스의 발생량을 예측하는 것을 특징으로 하는 하수처리장의 혐기성 소화조의 운영상태의 진단 및 소화가스의 발생량의 예측방법
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