排水処理を遠隔監視で？必要とされる理由や用いられる画像認識AI技術、導入メリット、活用事例を徹底解説

私たちの生活に欠かせない水は、排水処理によって品質が守られています。しかし、排水処理の現場は人手不足や技術伝承といった課題があり、効率化・自動化が求められています。

そこで近年進められているのが、画像認識AIを活用した遠隔監視システムの導入です。

この記事では、排水処理で遠隔監視が必要とされる理由や用いられるAI技術、導入のメリットについて解説していきます。実際の導入事例も紹介しているので、ぜひ最後までご覧ください。

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排水処理で遠隔監視が必要とされる理由

工場や下水処理施設などの排水処理現場では、以下のような理由から遠隔監視が必要とされています。

• 現場の人手が慢性的に不足している
• 処理施設への常駐・巡回管理が必要
• 処理が不十分なまま放出されるリスクがある

従来の方法では人手による定期的な巡回や監視が必要でしたが、技術の進化とともに遠隔監視の重要性が高まっています。

現場の人手が慢性的に不足している

排水処理施設では、長年にわたり人手不足が深刻な課題となっています。施設の管理には専門知識を持つ作業員が必要ですが、労働力の高齢化や人材確保の難しさから、十分な人員を確保できないケースが増えています。

特に地方の施設では採用が難しく、既存のスタッフに業務が集中することで負担が大きくなっているのが現状です。

処理施設への常駐・巡回管理が必要

排水処理施設では、水質基準を維持するために設備の監視が不可欠です。多くの施設では作業員が常駐し、設備の運転状況や水質データを定期的に確認する体制をとっています。

しかし、人的リソースが大きく割かれることになり、労働負担が増加するという問題があります。広範囲にわたる施設や複数の処理プラントを管理する場合は、巡回の頻度が増し、効率的な運用が難しくなります。

処理が不十分なまま放出されるリスクがある

排水処理施設は、水質基準を満たさない排水が環境へ放出されるリスクをゼロにする役割があります。適切な処理が行われなかった場合、水質汚染を引き起こし、企業の社会的信用が損なわれてしまいます。

従来の排水処理では、作業員が定期的に水質を測定し、処理状況を確認するのが一般的です。しかし、人手不足によって目視点検や手作業による測定間隔が長くなると、異常の発見が遅れ、処理が不十分な状態で排水が放出されるリスクが高まります。

また、作業員の判断に依存するため、異常の兆候を見落とす可能性も否定できません。このような課題を解決する手段として、遠隔監視が必要とされるようになりました。

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排水処理で用いられるAI技術

AIを用いた技術の中でも、特に以下のような技術が排水処理での遠隔監視に活用されます。

• 異常検知
• 予測
• 最適化
• 画像認識

それぞれの技術と、排水処理に用いる効果について解説していきます。

異常検知

排水処理における異常検知は、水質管理の精度を高め、環境リスクを抑えるために重要な役割を果たします。

AIを活用した異常検知システムでは、水質センサーや流量計などのデータをリアルタイムで分析して異常値を検知します。従来の手動監視と比較して、より高い精度で検出できるため、処理が不十分なまま排水が放出されるリスクを低減できます。

関連記事：「AIを活用した異常検知について解説」

予測

排水処理施設では、IoTデバイスやセンサー技術を活用してリアルタイムデータを収集し、AIによるデータ分析で処理効率を高める取り組みが進んでいます。センサーネットワークにより流速、pH、温度、化学組成などの重要パラメータを常時監視します。

データをAIシステムに送信することで、水質の変化や処理効率の予測が可能になります。AIは過去のパターンから学習し、将来の水質変動を予測することで、処理場の運営者が事前に対策を講じることができます。

関連記事：「AIによる予測分析の仕組みから実際の応用事例をわかりやすく解説」

最適化

AIによるリアルタイムデータ分析は、排水処理プロセスの動的制御に不可欠です。システムは収集したデータに基づいて、空気吹き込み量や化学薬品の投入量などの処理条件を自動調整し、常に最適な処理状態を維持します。

これにより、処理効率が向上するだけでなく、エネルギー消費の最適化も実現します。

さらに、AIは設備全体のエネルギー使用状況を分析し、ポンプやブロワーなどの機器の運転スケジュールを最適化することで、電力消費を削減します。この結果、運転コストの低減と同時に、排水処理に伴う環境負荷も軽減されます。

このようなAI技術の導入により、より効率的で持続可能な排水処理システムの構築が進んでいます。

関連記事：「数理最適化とは、導入のメリット、AIを用いた最適化のビジネスへの導入事例について解説」

画像認識

画像認識技術は、従来の水質管理を補完し、より精度の高い監視を実現するために活用されます。センサーのデータ分析や作業員による目視の必要がなくなるため、属人化を防ぎ、管理状況を維持することが可能です。

AIを活用するシステムは、カメラを使って排水の状態をリアルタイムで監視し、画像データを解析することで異常を検出します。排水の色の変化や濁り、浮遊物の有無などを自動的に識別し、異常時には管理人に通知することも可能です。

さらに、排水管の劣化、腐食を自動点検するAI技術も開発されています。

これにより、異常が発生する前の兆候を検出し、未然に対策を講じることもできます。

関連記事：「AIで画像認識を行う方法、AIモデルの種類をわかりやすく解説」

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排水処理システムにAIでの遠隔監視を導入するメリット

排水処理システムにAIを活用した遠隔監視を導入することで、以下のようなさまざまなメリットが期待されています。

• 効率的な監視・管理が可能
• 水質データの管理・分析の精度向上
• 予知保全を可能にする
• コスト削減
• トラブル時の迅速な対応が可能

上記のメリットについて解説していきます。

効率的な監視・管理が可能

排水処理にAIを活用した遠隔監視を導入することで、監視・管理業務の効率を向上させることが可能です。IoTセンサーやカメラがリアルタイムで排水の状態を監視し、AIがデータを解析することで、異常の兆候を早期に検出できます。

例えば、以下の項目の変動を監視し、基準を逸脱した際には即座にアラートを発することが可能です。

• pH値
• 濁度
• 化学物質の濃度

これにより、作業員が常駐しなくても、遠隔から設備の状態を詳細に把握できるため、人的リソースを削減しながら高精度な管理を実現します。

水質データの管理・分析の精度向上

監視や管理の効率化だけでなく、水質データの管理・分析の精度も飛躍的に向上させることができます。AIが水質データを収集し、クラウド上に自動保存することで、膨大なデータを一元管理しつつ、高精度での分析が可能です。

また、AIがデータの傾向を分析し、異常の兆候や水質の変化パターンを特定することで、より高度な管理が可能です。例えば、通常の水質変動と異なるパターンを検出し、問題が発生する前に警告を発することで、早期対応が可能になります。

予知保全を可能にする

排水処理システムにAIを活用した遠隔監視技術を導入することで、設備の予知保全が実現し、運用効率を大幅に向上させることができます。

従来の定期点検に基づくメンテナンス方式では、機器の実際の状態に関わらず一定間隔で点検を行います。そのため、必要以上の保守作業が発生したり、逆に故障の兆候を見逃したりするリスクがありました。

AIによる予知保全では、ポンプ、ブロワー、バルブなどの重要機器から収集された振動、温度、音響、電流値などのデータを継続的に分析します。AIはこれらのデータから正常な動作パターンを学習し、微細な異常の兆候を早期に検出できるようになります。

例えば、ポンプの振動パターンの微妙な変化や、モーターの温度上昇傾向などから、故障が発生する前に潜在的な問題を特定することが可能です。

このように故障を事前に予測できることで、計画的なメンテナンスが可能となり、突発的な設備停止によるシステム全体の機能低下や環境リスクを防止できます。また、部品交換や修理を適切なタイミングで実施することで、機器の寿命を延ばし、交換コストを削減することもできます。

関連記事：「予知保全とは、従来の予防保全や事後保全との違いを紹介」

コスト削減

AIによる遠隔監視を導入することで、作業員が現場に常駐する必要がなくなり、人的リソースの最適化が可能になります。また、AIが設備の運転状況を監視・制御を行うことで、無駄な電力消費や薬品の使用を抑え、運用コストの削減につながります。

データの蓄積と分析を活用することで、設備の劣化状況を把握し、計画的なメンテナンスを実施できるため、長期的なコスト管理も容易になるでしょう。

トラブル時の迅速な対応が可能

AIを活用した遠隔監視システムでは、トラブル発生時の対応を迅速にすることも可能です。作業員が定期的に設備を巡回し、現場で確認して対応する従来の手法では、トラブルの発見が遅れる可能性がありました。

しかし、AIを活用した遠隔監視では、センサーが自動で水質や設備を監視し、異常を検知すると管理者に通知されます。これにより、現場に駆けつける前に適切な対応を判断し、必要な対策を迅速に実施することが可能です。

また、設備の劣化や薬品の不足などの予兆も把握できるため、事前に対応策を講じることができます。これにより、緊急時の対応負担を軽減し、トラブルを最小限に抑えることが可能になります。

AIを活用した排水処理の遠隔監視事例

AIを活用した遠隔監視は、すでに多くの排水処理施設で導入されており、IoT技術と組み合わせた監視システムを実現しています。以下のAIを活用した排水処理の遠隔監視事例を説明します。

1. 【三菱ケミカル】IoTで工場の排水処理システムの試験をリモート化
2. 【栗田工業】異常検知の推論と異常時の状態推定を実施

【三菱ケミカル】IoTで工場の排水処理システムの試験をリモート化

三菱ケミカル株式会社では、株式会社ソラコムと株式会社KYOSOが開発したIoTゲートウェイ「MORAT GW」を実験装置として、工場の排水処理システムに導入しました。以下のデータをリアルタイムで取得し、AIが解析することでリモート化を目指した試験運用を実施しています。

• タンクの水位
• 配管内の流量
• 圧力
• ポンプの電流値

これにより、装置の不具合発生時に迅速な原因特定が可能となり、効率的な対応が実現されています。また、遠隔地からの装置停止も可能です。

【栗田工業】異常検知の推論と異常時の状態推定を実施

排水処理施設の沈殿槽における処理状態の監視と異常検知を目的として、栗田工業株式会社ではAI技術を活用した「S.sensing™ TS」という自動監視サービスを導入しています。東芝デジタルソリューションズの「Meister RemoteX™」と「SATLYS™」を活用し、以下の2つのAIモデルに構築されました。

• 異常検知AI：正常時のデータのみを用いた教師なし学習
• 状態推定AI：正常時および複数種類の異常状態のデータを用いた教師あり学習

これらのAIモデルは、現場に設置されたエッジ端末上で推論を行い、異常検知時にはアラートメールで担当者に通知するなど、迅速な対応が可能です。また、クラウド上でデータを収集・管理し、Web画面での閲覧やAIモデルの遠隔配信も実現しています。

排水処理における遠隔監視についてよくある質問まとめ

まとめ

AIを活用した排水処理の遠隔監視は、異常検知や画像認識技術を用いることで、水質データの管理・分析精度の向上や迅速な対応を可能にします。人材確保や技術伝承が難しい現代において、効率化や自動化が期待できるシステムと言えるでしょう。

実際に企業でもAIとIoTを活用した遠隔監視システムが導入されており、排水処理の効率化と安全性の向上を実現しています。

しかし、自社の排水処理施設に最適なシステムを構築し、その効果を最大限に引き出すためには、現場の状況や具体的な課題に合わせた技術選定やシステム設計が不可欠です。より詳細な適用方法や具体的な導入計画について検討される際には、AIや排水処理システムに関する専門的な知識を持つ専門家への相談が有効です。

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