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J-GLOBAL ID：201702214666232832   整理番号：17A1425123

近赤外分光法によるH_2生産のための嫌気性バイオリアクタにおけるアルコールおよび揮発性有機酸の定量【Powered by NICT】

Determination of alcohols and volatile organic acids in anaerobic bioreactors for H₂ production by near infrared spectroscopy

著者 (5件)： Nespeca Maurilio Gustavo (Center for Monitoring and Research of the Quality of Fuels, Biofuels, Crude Oil, And Derivatives (Cempeqc), Institute of Chemistry, Sao Paulo State University (UNESP), Prof. Francisco Degni 55, Zip Code, 14800-060, Araraquara, SP, Brazil) ,  Rodrigues Caroline Varella (Biotechnology Department, Institute of Chemistry, Sao Paulo State University (UNESP), Prof. Francisco Degni 55, Zip Code, 14800-060, Araraquara, SP, Brazil) ,  Santana Kamili Oliveira (Biotechnology Department, Institute of Chemistry, Sao Paulo State University (UNESP), Prof. Francisco Degni 55, Zip Code, 14800-060, Araraquara, SP, Brazil) ,  Maintinguer Sandra Imaculada (Bioenergy Research Institute - IPBEN, Sao Paulo State University (UNESP), Zip Code, 13550-230, Rio Claro, SP, Brazil) ,  de Oliveira Jose Eduardo (Center for Monitoring and Research of the Quality of Fuels, Biofuels, Crude Oil, And Derivatives (Cempeqc), Institute of Chemistry, Sao Paulo State University (UNESP), Prof. Francisco Degni 55, Zip Code, 14800-060, Araraquara, SP, Brazil)
資料名： International Journal of Hydrogen Energy  (International Journal of Hydrogen Energy)
巻： 42  号： 32  ページ： 20480-20493  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0192B  ISSN： 0360-3199  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： 近年,近赤外(NIR)分光法は,嫌気性消化槽をモニタリングするためのツールとして検討されているが,その適用におけるいくつかの逆境が報告されている。H_2生産バイオリアクタからのアルコール及び揮発性有機酸の定量のためのNIRの応用を提案し,予測モデルを最適化するための種々の方法を評価した。部分最小隊(PLS)モデルは,廃水処理のための粗グリセロールを供給した嫌気性回分反応器からのサンプルを用いて開発した。予測された検体はメタノール,エタノール,1 ブタノール,酢酸,プロピオン酸,酪酸,イソカプロン及び総揮発性有機酸(VFA)。モデルの予測能力の最適化は,直交信号補正(OSC)前処理と遺伝的アルゴリズム(GA)による変数の選択によって達成された。提案したモデルの適用は,指数:正確度,精度,直線性,検出限界と定量,測定間隔,感度,選択性,信号対雑音比とバイアスの以下の図に基づいていた。低選択性(最大0.12%)にもかかわらず,モデルは少なくとも0.93で高感度(γ~ 1=0.19(mg/L~( 1))~ 1],低いLOQ(1mg/L~( 1))と参照値と予測値の間の相関(r)を示し,プロパン酸(r_pred=0.85)であった。F-テストでは,GAによる変数の選択は,メタノール,酢酸,イソカプロン酸とVFAの予測モデルの精度と直線性を有意に改善することを明らかにした。NIR分光法はH_2生産バイオリアクタを監視するための強力なツールであることが証明されているので高速,低コストおよび多成分情報を提供する。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： *バイオリアクタ ,  *近赤外線 ,  *アルコール ,  線形性 ,  *近赤外分光分析 ,  回分反応器 ,  *揮発性 ,  予測モデル ,  *嫌気性 ,  *有機酸 ,  SN比 ,  最適化 ,  脂肪酸 ,  薬物 ,  脂肪族アルコール

著者キーワード (6件)： 嫌気性発酵モニタリング ,  水素生産 ,  近赤外分光法 ,  アルコール ,  揮発性脂肪酸 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 気体燃料の製造  (YE02030F)

物質索引 (3件)： プロピオン酸 ,  酢酸 ,  メタノール

タイトルに関連する用語 (7件)： 近赤外分光法 ,  嫌気性 ,  バイオリアクタ ,  アルコール ,  揮発性 ,  有機酸 ,  定量