上下水道管理

[VII-32] Water distribution systems data monitoring and residual chlorine concentration estimate by the neural network model

*荒井 康裕¹、中岡 祐輔¹、稲員 とよの¹、酒井 宏治¹、小泉 明¹、佐々木 史朗² (1. 首都大学東京、2. 水道技術研究センター)

Keywords:water distribution systems, residual chlorine concentration, data monitoring, neural network model

浄水場で清浄に処理された水道水は、管路を通じて配水される。消毒効果として必要な残留塩素（以下、残塩）濃度を維持するためには、送配水中の塩素の消費量を考慮し、浄水場における塩素の注入量を適切に管理する必要がある。筆者らは昨年度、K浄水場残塩と個人宅残塩の差を「残塩消費幅」と定義し、残塩の変動に影響を与えると考えられる水温や流量のデータを説明変数、残塩消費幅を目的変数とした重回帰モデルを推定した。本研究では、機械学習のひとつであるニューラルネットワーク（以下、NN）を用いた残塩濃度減少に関するモデル化を試み、従来モデルとNNモデルの推定精度を比較し、後者の適用可能性について考察する。