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J-GLOBAL ID：201002256718158904   整理番号：10A1003383

廃水処理施設モデル化に下水道オンライン全固形物データの利用

Use of sewer on-line total solids data in wastewater treatment plant modelling

著者 (4件)： POUTIAINEN H. (Univ. Eastern Finland, Kuopio, FIN) ,  NISKA H. (Univ. Eastern Finland, Kuopio, FIN) ,  HEINONEN-TANSKI H. (Univ. Eastern Finland, Kuopio, FIN) ,  KOLEHMAINEN M. (Univ. Eastern Finland, Kuopio, FIN)
資料名： Water Science & Technology  (Water Science & Technology)
巻： 62  号： 4  ページ： 743-750  発行年： 2010年 
JST資料番号： A0070A  ISSN： 0273-1223  CODEN： WSTED4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市下水処理施設(WWTP)の運転の最適化のためのWWTPモデルで,下水道オンライン全固形物(TS)データの有無の条件での予測性能の比較を行った。フィンランドのKuopio下水道の屠殺場近くのポンプ場にマイクロ波オンラインTS測定器を設置し,WWTPモデルに適用した。オンラインデータ有無の比較は,従来の線形多重回帰(MLR)モデルと神経回路網ベース多層識別(MLP)モデルを用いて行った。オンラインTSデータはモデル精度を向上し,オンライン測定の拡大が有用であることを示した。処理排水のTSの予測はMLPモデルの方がMLRモデルより優れていた。非線形性で動的なWWTPや下水道プロセスの処理には,非線形性の神経回路網モデルが有効であることを示した。

シソーラス用語： *廃水処理施設 ,  *予測モデル ,  下水道 ,  *分析 ,  オンライン処理 ,  *蒸発残分 ,  運転 ,  最適制御 ,  センサ ,  線形系 ,  回帰モデル ,  多重回帰分析 ,  ニューラルネットワーク ,  精度 ,  非線形性 ,  モデリング
準シソーラス用語： *オンライン分析 ,  マイクロ波センサ ,  最適運転 ,  神経回路網モデル ,  線形回帰モデル ,  予測精度

分類 (1件)： 下水・廃水処理施設  (SC03020P)

タイトルに関連する用語 (5件)： 廃水処理施設 ,  モデル化 ,  下水道 ,  オンライン ,  全固形物