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J-GLOBAL ID：202502288554850274   整理番号：25A1789194

浄水場ビッグデータを用いた原水のかび臭濃度予測モデルの構築

Development of a Prediction Model for Musty Odor Concentration in raw water Using big data from water treatment plants

著者 (4件)： LING Hai (前澤工業) ,  根本雄一 (前澤工業) ,  石井崇晃 (中央大 大学院) ,  山村寛 (中央大 理工)
資料名： 日本水環境学会年会講演集  (日本水環境学会年会講演要旨集)
巻： 59th  ページ： 73  発行年： 2025年03月10日 
JST資料番号： S0264B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.はじめに.浄水場では、原水及び各処理工程に水質計器を設置し、リアルタイムで水質をモニタリングするとともに、水質の変動や異常時には即座に対応できる管理が行われている。また、これらの水質データは、ビッグデータとして浄水場に保存されている。近...【本文一部表示】

シソーラス用語： 電気伝導率 ,  水質 ,  水位 ,  水温 ,  水源 ,  取水 ,  同調 ,  平滑化 ,  *浄水施設 ,  *モデル ,  混濁度 ,  *予測モデル ,  予測精度 ,  *ビッグデータ ,  *かび臭

分類 (2件)： 水質調査測定一般  (SB02060X) ,  用水の物理的処理  (SC02030T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 浄水場 ,  ビッグデータ ,  原水 ,  かび臭 ,  予測モデル ,  構築