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J-GLOBAL ID：201702247164343280   整理番号：17A0513561

三次元不圧帯水層に有用な変数に汚染源の位置や数を考慮したシミュレーション-最適化式ウイルス汚染源特定モデル

Simulation-Optimization-Based Virus Source Identification Model for 3D Unconfined Aquifer Considering Source Locations and Number as Variable

著者 (3件)： GANDHI B. G. Rajeev (Indian Inst. of Technol. Guwahati, Assam, IND) ,  KUMAR BHATTACHARJYA Rajib (Indian Inst. of Technol. Guwahati, Assam, IND) ,  SATISH Mysore G. (Dalhousie Univ., NS, CAN)
資料名： Journal of Hazardous, Toxic, and Radioactive Waste  (Journal of Hazardous, Toxic, and Radioactive Waste)
巻： 21  号： 2  ページ： 04016019.1-04016019.12  発行年： 2017年04月 
JST資料番号： W0914A  ISSN： 2153-5493  CODEN： JHTRBP  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： 近年は淡水資源の需要量が漸増し,理由は世界全体の人口増加や工業開発が進展する為である。淡水資源に混入するウイルスの汚染源特定は伝染病の蔓延防止に重要活動で,ウイルスの汚染源は一般に逆最適化モデルで特定でき,実測値は現地調査で採取できる。環境シミュレーション濃度はウイルスの輸送シミュレーションモデルで推定できるが,計算量を低減するため一般に1や2次元シミュレーションモデルを汎用する。然し現実の環境シミュレーションは3次元のウイルス輸送プロセスモデルを利用する必要がある。変数に汚染源の位置や数を考慮し,3次元不圧帯水層に混入するウイルスの汚染源を特定した。パターン認識アルゴリズムを利用して最適化モデルを解析し,2種の仮想的問題を解析して計算機アルゴリズムの潜在的有効性を実証した。上記モデルは汚染源の位置や数が未詳の場合も,帯水層に混入するウイルスの汚染源を良好に特定した。

シソーラス用語： 地下水資源 ,  *地下水汚濁 ,  *微生物汚染 ,  ウイルス ,  汚染源 ,  予測モデル ,  環境シミュレーション ,  *計算機シミュレーション ,  シミュレーションモデル ,  不圧帯水層 ,  逆問題 ,  計算機アルゴリズム ,  パターン認識 ,  公衆衛生 ,  輸送現象 ,  現地調査 ,  プロセスシミュレーション ,  三次元モデル
準シソーラス用語： 逆モデル ,  最適化モデル ,  輸送プロセス

分類 (2件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 不圧帯水層 ,  変数 ,  汚染源 ,  数 ,  シミュレーション ,  最適化 ,  ウイルス ,  モデル