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J-GLOBAL ID：201702249469117811   整理番号：17A1507549

DO制御とモデルシミュレーションに及ぼす嫌気性/好気性廃水処理プラントからのN_2O放出の低減と予測【Powered by NICT】

Reduction and prediction of N₂O emission from an Anoxic/Oxic wastewater treatment plant upon DO control and model simulation

著者 (14件)： Sun Shichang (College of Chemistry and Enviromental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Sun Shichang (College of Optoelectronic Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Bao Zhiyuan (Beijing Key Lab. for Source Control Technology of Water Pollution, Beijing Forestry University, Beijing, China) ,  Li Ruoyu (Beijing Key Lab. for Source Control Technology of Water Pollution, Beijing Forestry University, Beijing, China) ,  Sun Dezhi (Beijing Key Lab. for Source Control Technology of Water Pollution, Beijing Forestry University, Beijing, China) ,  Geng Haihong (College of Chemistry and Enviromental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Huang Xiaofei (College of Chemistry and Enviromental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Lin Junhao (College of Chemistry and Enviromental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Zhang Peixin (College of Chemistry and Enviromental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Ma Rui (College of Chemistry and Enviromental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Fang Lin (College of Chemistry and Enviromental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Zhang Xianghua (College of Chemistry and Enviromental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China) ,  Zhang Xianghua (Laboratory of Glasses and Ceramics, Institute of Chemical Science, University of Rennes 1, Rennes 35042, France) ,  Zhao Xuxin (College of Chemistry and Enviromental Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China)
資料名： Bioresource Technology  (Bioresource Technology)
巻： 244  号： P1  ページ： 800-809  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0390B  ISSN： 0960-8524  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： A/O廃水処理プラントにおけるN_2O放出特性のより良い理解をするために,フルスケールおよびパイロットスケール実験を行い,実験データに基づいた逆伝搬人工神経回路網モデルはN_2O放出の正確な予測を行うために構築した。結果は,異なるユニットからN_2Oフラックスは次の順,曝気沈砂タンク>酸化ゾーン≫無酸素ゾーン>最終クラリファイア>一次クラリファイアに従ったが,N_2O(N負荷の1.60%)の総排出量の99.4%はその大きな表面積のために,好気性ゾーンからモニターした。適切なDO制御はA/OプロセスにおけるN負荷の0.21%までN_2O発光を減少させることができ,4:3:9:1の最適化された構造を持つ二隠れ層バックプロパゲーションモデルはN_2O放出の良好なシミュレーション,廃水処理過程に於けるN_2O放出の予測のための新しい方法を提供することを達成できた。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： *好気性 ,  最適化 ,  貯槽 ,  排出量 ,  *廃水処理施設 ,  酸化 ,  表面積 ,  *廃水処理 ,  クラリファイア ,  *嫌気性 ,  エアレーション ,  *シミュレーション
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  窒素負荷 ,  神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： N_2O放出 ,  A/Oプロセス ,  DO ,  BPANNモデル ,  シミュレーション

分類 (1件)： 下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H)

タイトルに関連する用語 (7件)： DO ,  モデルシミュレーション ,  嫌気性 ,  好気性 ,  廃水処理プラント ,  放出 ,  予測