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J-GLOBAL ID：201502252176277856   整理番号：15A0291308

気相硫化水素とアンモニアを扱う固定化細胞バイオフィルタの性能の予測についての逆位伝搬法ニューラルネットワークモデル

Back Propagation Neural Network Model for Predicting the Performance of Immobilized Cell Biofilters Handling Gas-Phase Hydrogen Sulphide and Ammonia

著者 (4件)： RENE Eldon R. (UNESCO-IHE Inst. for Water Education, Delft, NLD) ,  LOPEZ M. Estefania (Univ. La Coruna, La Coruna, ESP) ,  KIM Jung Hoon (Univ. Ulsan, Ulsan, KOR) ,  PARK Hung Suck (Univ. Ulsan, Ulsan, KOR)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2013  号： Biotechnology  ページ： 463401 (WEB ONLY)  発行年： 2013年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ラボスケール研究を,気相からの硫化水素(H₂S)とアンモニア(NH₃)を除去する二つの同時運用固定化細胞バイオリアクタ(ICB)の性能を評価するために実施した。H₂Sを処理するバイオフィルタの除去効率(RE)は,13g H₂S/m³・hまで変化する注入負荷速度(ILR)で50~100%と変化したが,NH₃バイオフィルタは0.5~5.5g NH₃/m³・hと変化するILRで60~100%の範囲のREを示した。性能パラメータ,即ち本実験データで使用するRE(%)を予見するための逆伝搬法ニューラルネットワークの応用を提示する。ネットワークへの入力パラメータはそれぞれ単位流(1分あたり)と注入濃度(ppmv)だった。BPNNに基づくモデル予測の精度を試験データセットでの訓練済みネットワークトポロジーの供給,および回帰係数(R²)値の計算によっても評価した。本予測モデリングネットワークの結果は,BPNNが両ICBのREを効率的に予測可能であることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *硫化水素 ,  *アンモニア ,  *固定化細胞 ,  *生物濾過 ,  *フィルタ ,  ニューラルネットワーク ,  逆伝搬法 ,  パラメータ推定 ,  *排ガス処理 ,  *有害ガス ,  Nitrosomonas europaea ,  硫黄菌属
準シソーラス用語： Thiobacillus thioparus ,  ニューラルネットワークモデル ,  *バイオフィルタ ,  除去効率

分類 (1件)： 有害ガス処理法  (SC04030H)

タイトルに関連する用語 (9件)： 気相 ,  硫化水素 ,  アンモニア ,  固定化細胞 ,  バイオフィルタ ,  予測 ,  逆位 ,  伝搬 ,  ニューラルネットワークモデル