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J-GLOBAL ID：202302275919499061   整理番号：23A1064907

機械学習を用いた3次元蛍光データに基づく飲用水と高度下水処理水の水質比較

DEEP SVDD BASED MODELING OF FLUORESCENCE FEATURE OF DRINKING WATERS FOR EVALUATION OF RECLAIMED WATER QUALITY

著者 (5件)： 大谷恭平 (金沢大学大学院 自然科学研究科環境デザイン学専攻) ,  原宏江 (金沢大学 理工研究域地球社会基盤学系) ,  山村寛 (中央大学 理工学部人間総合理工学科) ,  池本良子 (金沢大学 理工研究域地球社会基盤学系) ,  本多了 (金沢大学 理工研究域地球社会基盤学系)
資料名： 土木学会論文集 G(環境)(Web)  (環境工学研究論文集(Web))
巻： 78  号： 7  ページ： III_73-III_80(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： U0108A  ISSN： 2185-6648  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 下水処理水には既知・未知の様々な化学物質が低濃度で残留していることから,水の循環利用における安全・安心を確保するためには,包括的な水質の評価・監視が必要である.本研究では,高度下水処理水と飲用水の水質を比較することを目的として,機械学習に基づく異常検知手法を3次元蛍光データに適用し,蛍光特性に基づき飲用水水質をモデル化するとともに,飲用水と高度下水処理水の総合的な水質の類似性を定量的に比較した.全国各地から387検体の飲用水サンプルを収集し,Deep SVDDを用いた3次元蛍光データの学習により,飲用水が共通して有する蛍光特性のモデルを構築した.異常度(当該モデルとの乖離の程度)の算出結果から,飲用水水質も採水地や採水時期によって多様性があることがわかった.また,RO透過水の水質は,飲用水水質のばらつきの範囲内には収まらないものの,希釈したMBR処理水に比べはるかに飲用水水質に類似することが示唆された.インラインLC-EEMを用いた詳細な蛍光分析において,高度下水処理水中の蛍光物質は比較的小さい分子量を有することが明らかとなった.EEMスペクトルデータの活用に際し,機械学習に基づく異常検知手法の適用が有用である可能性が初めて示された.(著者抄録)

シソーラス用語： *下水処理水 ,  飲用水 ,  水質 ,  水質調査 ,  蛍光スペクトル ,  機械学習 ,  検出 ,  逆浸透 ,  メンブレンバイオリアクタ ,  *蛍光分析 ,  *水質管理 ,  三次元蛍光スペクトル ,  異常検出 ,  *管理
準シソーラス用語： 異常検知 ,  高度処理【下水】

著者キーワード (5件)： EEM ,  machine learning ,  membrane bioreactor ,  reverse osmosis ,  potable water reuse

分類 (1件)： 水質管理  (SB02050M)

引用文献 (10件)：

• 1) Garner, E., Zhu, N., Strom, L., Edward, M., Pruden, A. : A human exposome framework for guiding risk management and holistic assessment of recycled water quality, Environmental Science Water Research & Technology., Vol. 2, pp. 580-598, 2016.
• 2) 春日知昭,平林達也,北本靖子 : 水道水質管理における三次元蛍光分析の活用,水道協会雑誌,Vol. 89,No. 3,2020.
• 3) Sgroi, M., Roccaro, P., Korshin, G. V., Greco, V., Sciuto, S., Anumol, T., Snyder, S. A., Vagliasindi, F. G. A. : Use of fluorescence EEM to monitor the removal of emerging contaminants in full scale wastewater treatment plants, Journal of Hazardous Materials, Vol. 323, pp. 367-376, 2017.
• 4) Wells, M. J. M., Mullins, G. A., Bell, K. Y., Da Silva, A. K., Navarrete, E. M. : Fluorescence and Quenching Assessment (EEM-PARAFAC) of de Facto Potable Reuse in the Neuse River, North Carolina, United States, Environmental Science and Technology, Vol. 51, No. 23, pp. 13592-13602, 2017.
• 5) 野村 泰捻,深層学習を用いた異常検知技術,材料,Vol. 69, No. 9,pp. 650-656,2020.

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  3次元 ,  蛍光 ,  飲用水 ,  高度 ,  下水処理水 ,  水質