■ 機械学習およびスマート制御
■ 技術概要
本技術は、水処理プロセスのデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現するものである。オンラインセンサーにより変動する流入水量および水質データを収集し、処理設備の運転パラメータと組み合わせて機械学習モデルの入力データとして活用する。AI モデルアルゴリズムにより最適な運転条件を算出し、その結果を設備へフィードバックすることでリアルタイム制御を実現する。高精度かつ適応的な運転により、放流水質の安定化、エネルギーおよび薬品使用量の削減、さらには人員負荷の大幅な低減を可能にする。
■ 技術特徴
▶ 水質予測技術
▶ 理論モデルとデータサイエンスモデルを統合したハイブリッドモデル
▶ 多変数運転条件の最適化探索
▶ スマートセンサー管理およびデータ前処理技術
▶ エッジ AI技術
▶ ソフトセンサー技術
■ 応用分野
▶ 流入水・放流水の水質予測
▶ 嫌気性生物処理
▶ 生物学的窒素・リン除去処理
▶ 化学沈殿処理
▶ 膜ろ過処理
▶ 高度酸化処理（AOP）
▶ FBC/Fenton のスマート制御
■ 導入実績
▶ サイエンスパーク排水処理場
• 新竹サイエンスパーク排水処理場における生物学的窒素除去および凝集沈殿工程のスマート制御
（2025 年環境部浄水サステナビリティ賞スマート低炭素下水道部門および2024 年台湾水務発展協会金質賞を受賞）
• 台南サイエンスパーク、后里サイエンスパークおよび銅鑼サイエンスパーク排水処理場におけるスマート制御
▶ 台湾自来水公司浄水場向け凝集沈殿薬品の精密注入制御
▶ 竹東再生水センターのスマート制御
▶ 産業排水再利用施設のスマート制御
▶ 石油化学工場排水処理設備向け水質予測・早期警報システム
■ 水処理分野における画像認識技術の応用
■ 技術概要
水処理プロセスでは、色調、外観、臭気など、人の感覚に依存した運転判断が必要となる工程が存在する。AI 画像認識技術を活用することで、画像情報をデジタルデータ化し、解析結果を水処理プロセスへ応用できる。当研究チームは、化学汚泥のフロック形成工程および水処理設備内の発泡監視にAI 画像認識技術を適用している。
■ 技術特徴
▶ 画像特徴量のデジタル化
▶ AI画像認識技術
▶ 機械学習入力データとしての画像特徴量抽出
■ 応用分野
▶ 石油化学産業
▶ 金属表面処理産業
▶ 半導体産業
▶ バイオ医薬品産業
▶ 食品産業
▶ その他各種製造業
■ 画像解析事例
■ 特許
「発泡検知システム」：台湾および日本において特許出願中
■ 技術開発ロードマップ
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Material and Chemical Research Laboratories
Dept. of Water Technology Research(Y000)
Wayne Lo
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