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J-GLOBAL ID：201702214294810288   整理番号：17A1380953

限外ろ過によるウイルス除去:Bayes解析の適用による理解長期性能変化【Powered by NICT】

Virus removal by ultrafiltration: Understanding long-term performance change by application of Bayesian analysis

著者 (11件)： Carvajal Guido (UNSW Water Research Centre, School of Civil & Environmental Engineering, University of New South Wales, New South Wales, 2052, Australia) ,  Branch Amos (UNESCO Centre for Membrane Science and Technology, University of New South Wales, New South Wales, 2052, Australia) ,  Sisson Scott A. (School of Mathematics & Statistics, University of New South Wales, New South Wales, 2052, Australia) ,  Roser David J. (UNSW Water Research Centre, School of Civil & Environmental Engineering, University of New South Wales, New South Wales, 2052, Australia) ,  van den Akker Ben (Department of Environmental Health, School of Environment, Flinders University, Adelaide, South Australia, 5042, Australia) ,  van den Akker Ben (Australian Water Quality Centre, Adelaide, South Australia, 5000, Australia) ,  Monis Paul (South Australian Water Corporation, South Australia, 5000, Australia) ,  Reeve Petra (South Australian Water Corporation, South Australia, 5000, Australia) ,  Keegan Alexandra (South Australian Water Corporation, South Australia, 5000, Australia) ,  Regel Rudi (South Australian Water Corporation, South Australia, 5000, Australia) ,  Khan Stuart J. (UNSW Water Research Centre, School of Civil & Environmental Engineering, University of New South Wales, New South Wales, 2052, Australia)
資料名： Water Research  (Water Research)
巻： 122  ページ： 269-279  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0760A  ISSN： 0043-1354  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： 限外濾過は,ウイルスを含む水性病原体に対する効果的な障壁である。チャレンジ試験は,そのようなシステムの固有の信頼性を試験するために使用されている。性能検証は,処理システムの適切な信頼性を実証した。適切なと厳密なデータ解析を検証試験の重要な側面である。本研究では,五年間の運転後に検証し,確認したフルスケールの限外ろ過システムの性能を評価するためのBayes解析を用いた。階層的ベイズモデルは二検証期間中に並列で作動する類似した限外ろ過膜スキッドの数を分析した。この手法は,性能変動の正確な推定を得るための我々の能力を増強し,いくつかのシステムスキッドのサンプルサイズは限定的であった。この方法論は,これらの不確実性を組み込んだ予測分布の性能パラメータと発生における不確実性の定量的推定を可能にした。結果は五年間約1logの減少値(LRV)の手術の後の平均すべり性能が減少することを示した。興味深いことに,LRVの変動も減少し,元の検証データと比較して平均0.37LRVにより減少して再検証データからの標準偏差であった。モデルは,同じ年間内の並列スキッドの運転性能を比較するのに有効であった。差の証拠膜スキッドの一つのために2015年に得られた。検証データの階層的Bayes解析は,性能のロバスト推定と包括的定量的リスク評価目的のためにますます重要な確率論的解析の導入を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測 ,  ロバスト推定 ,  スキッド ,  データ解析 ,  *限外濾過 ,  病原体 ,  モデル ,  不確実性 ,  信頼性 ,  走行性能
準シソーラス用語： 確率解析 ,  定量的リスク評価 ,  限外濾過膜 ,  Bayes法 ,  *ウイルス除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayes階層モデル ,  Validation ,  限外ろ過 ,  MS2バクテリオファージ ,  ログ減少値

分類 (5件)： 河川汚濁  (SB02020F) ,  上水道工学・用水処理一般  (SC02010X) ,  用水の物理的処理  (SC02030T) ,  微生物検査法  (EG02020G) ,  滅菌法  (EG02040C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 限外ろ過 ,  ウイルス除去 ,  解析 ,  理解 ,  長期性能