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J-GLOBAL ID：201502261845152826   整理番号：15A0248389

都市下水を処理するシーケンシャル回分反応器の多層パーセプトロンや放射基底関数人工神経回路網によるモデリング

Modeling of a sequencing batch reactor treating municipal wastewater using multi-layer perceptron and radial basis function artificial neural networks

著者 (4件)： BAGHERI Majid (Dep. of Civil Engineering, K.N. Toosi Univ. of Technol., Tehran, IRN) ,  MIRBAGHERI S.A. (Dep. of Civil Engineering, K.N. Toosi Univ. of Technol., Tehran, IRN) ,  EHTESHAMI Majid (Dep. of Civil Engineering, K.N. Toosi Univ. of Technol., Tehran, IRN) ,  BAGHERI Zahra (Dep. and Fac. of Basic Sciences, PUK Univ., Kermanshah, IRN)
資料名： Process Safety and Environmental Protection  (Process Safety and Environmental Protection)
巻： 93  ページ： 111-123  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： W0232A  ISSN： 0957-5820  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多層パーセプトロンや放射基底関数人工神経回路網(順にMLPANN,RBFANN)を利用し,シーケンシャル回分反応器をモデリングした。廃水処理水内のTSS(総懸濁物質)やTP(総リン),COD,アンモニア態窒素濃度を実測し,廃水内の濃度や充填時間,反応時間,エアレーション強度,SRT(スラッジ滞留時間),MLVSS(混合液揮発性懸濁物質)濃度が及ぼす影響を評価した。充填時間が1h,反応時間が6h,エアレーション強度が0.88m³/分,SRTが30日の場合に最高の除去率が実現した。廃水内の濃度が上昇するとCODやTSSは除去率が漸減するが,TPやアンモニア態窒素は除去率が殆ど変化しなかった。TSS/TP/COD/アンモニア態窒素の除去率は86/79/94/93%で,廃水処理水内のTSSやTP,COD,アンモニア態窒素濃度は実測と上記モデルのシミュレーションデータが殆ど完全に一致した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 都市下水 ,  廃水処理 ,  *回分反応器 ,  モデリング ,  *多層パーセプトロン ,  *動径基底関数ネットワーク ,  シーケンシャル処理 ,  COD【水質】 ,  アンモニア態窒素 ,  懸濁物質 ,  エアレーション ,  接触曝気法 ,  滞留時間 ,  プロセス解析 ,  廃水処理水 ,  プロセスシミュレーション ,  *活性汚泥法
準シソーラス用語： *活性スラッジ法 ,  人工神経回路網 ,  多層パーセプトロンニューラルネットワーク ,  放射基底関数ニューラルネットワーク

分類 (4件)： 下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H) ,  研究開発  (SA01040R) ,  反応工学,反応速度論  (XE01020M) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 都市下水 ,  シーケンシャル ,  回分反応器 ,  多層パーセプトロン ,  放射基底関数 ,  人工神経回路網 ,  モデリング