혐기성소화조와 공급저장조 및 바이오가스저장조에 설치된 복수의 센서로부터 정보를 전달받아 상기 혐기성소화조로 공급되는 공급물 및 상기 혐기성소화조를 모니터링하여 생성되는 모니터링 인자의 정보 및 상기 혐기성소화조로부터 바이오가스를 전달받은 상기 바이오가스저장조에서 배출되는 배출물의 정보를 데이터화하는 데이터부;상기 데이터부로부터 데이터를 전달받고 상기 모니터링 인자의 정보와 상기 배출물의 정보를 이용하여 학습모델을 생성하는 학습부;상기 모니터링 인자의 정보를 이용하여 상기 배출물에 대한 예측을 수행하는 예측부; 및상기 배출물에 대한 예측 정보를 이용하여 상기 모니터링 인자에 대한 제어를 수행하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 장치.

청구항 1에 있어서,상기 모니터링 인자는 상기 혐기성소화조 내 pH, Ammonia 농도, 온도 및 압력, FOS/TAC, 바이오가스 생산량, 메탄농도, 상기 혐기성소화조 공급물 중 TN농도 또는 유기물 부하(OLR)인 것을 특징으로 하는 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 장치.

청구항 1에 있어서,상기 학습부는 LSTM(Long Short Term Memory) 알고리즘에 상기 모니터링 인자를 입력 인자로 설정하고, 상기 배출물인 메탄의 생성속도를 출력 인자로 설정하여 상기 학습모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 장치.

청구항 1에 있어서,상기 제어부는 기준 메탄 생성속도 범위에 대한 정보를 저장하고, 상기 배출물인 메탄의 예측 생성속도가 상기 기준 메탄 생성속도 범위를 벗어난다고 판단되는 경우, 상기 모니터링 인자에 대한 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 장치.

청구항 1에 있어서,상기 데이터부는, 복수의 모니터링 인자 각각의 데이터에 대한 데이터 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 장치.

청구항 5에 있어서,상기 데이터부는 데이터 정규화를 위해 최대-최소 정규화 (Min-Max Normalization) 기법을 수행하는 것을 특징으로 하는 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 장치.

청구항 1에 있어서,상기 학습부는, 3일 이상인 소정의 기간 간의 상기 모니터링 인자의 정보와 상기 배출물의 정보를 하나의 데이터세트로 하는 것을 특징으로 하는 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 장치.

청구항 1 내지 7 중 선택되는 어느 하나의 항에 의한 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 장치;상기 혐기성소화조;상기 바이오가스저장조; 및상기 공급물을 공급하는 공급 장치;를 포함하고,상기 배출물인 메탄을 제조하는 메탄 제조 시스템.

청구항 1의 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 장치를 이용한 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 방법에 있어서,상기 혐기성소화조와 공급저장조 및 바이오가스저장조에 설치된 복수의 센서로부터 정보를 전달받아 상기 혐기성소화조로 공급되는 공급물 및 상기 혐기성소화조를 모니터링하여 생성되는 모니터링 인자의 정보 및 상기 혐기성소화조로부터 바이오가스를 전달받은 상기 바이오가스저장조에서 배출되는 배출물의 정보를 데이터화하는 데이터단계;상기 데이터부로부터 데이터를 전달받고 상기 모니터링 인자의 정보와 상기 배출물의 정보를 이용하여 학습모델을 생성하는 학습단계;상기 모니터링 인자의 정보를 이용하여 상기 배출물에 대한 예측을 수행하는 예측단계; 및상기 배출물에 대한 예측 정보를 이용하여 상기 모니터링 인자에 대한 제어를 수행하는 제어단계;를 포함하는 것을 특징으로 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 방법.

청구항 9에 있어서,혐기성소화를 통한 메탄 생성을 위해 유기성 폐기물을 수집하고 저장하는 준비단계를 더 포함하는 것을 특징으로 신경망 모델을 이용한 혐기성 소화조 거동 모니터링과 예측 방법.