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J-GLOBAL ID：202102230286347733   整理番号：21A3410925

時間依存Cox回帰モデルと組み合わせたマルチヘッド注意ベース畳込みニューラルネットワークを用いるCTS@AgBCによる水処理におけるネオニコチノイド除去の正確な予測と更なる解剖【JST・京大機械翻訳】

Accurate prediction and further dissection of neonicotinoid elimination in the water treatment by CTS@AgBC using multihead attention-based convolutional neural network combined with the time-dependent Cox regression model

著者 (10件)： Zhang Chao (School of Civil Engineering & Transportation, South China University of Technology, Guangzhou 510640, PR China) ,  Li Xiaoyong (SCNU Environmental Research Institute, Guangdong Provincial Key Laboratory of Chemical Pollution and Environmental Safety & MOE Key Laboratory of Theoretical Chemistry of Environment, School of Environment, South China Normal University, Guangzhou 510006, PR China) ,  Li Feng (School of Civil Engineering & Transportation, South China University of Technology, Guangzhou 510640, PR China) ,  Li Gugong (School of Civil Engineering & Transportation, South China University of Technology, Guangzhou 510640, PR China) ,  Niu Guoqiang (SCNU Environmental Research Institute, Guangdong Provincial Key Laboratory of Chemical Pollution and Environmental Safety & MOE Key Laboratory of Theoretical Chemistry of Environment, School of Environment, South China Normal University, Guangzhou 510006, PR China) ,  Chen Hongyu (School of Civil Engineering & Transportation, South China University of Technology, Guangzhou 510640, PR China) ,  Ying Guang-Guo (SCNU Environmental Research Institute, Guangdong Provincial Key Laboratory of Chemical Pollution and Environmental Safety & MOE Key Laboratory of Theoretical Chemistry of Environment, School of Environment, South China Normal University, Guangzhou 510006, PR China) ,  Huang Mingzhi (SCNU Environmental Research Institute, Guangdong Provincial Key Laboratory of Chemical Pollution and Environmental Safety & MOE Key Laboratory of Theoretical Chemistry of Environment, School of Environment, South China Normal University, Guangzhou 510006, PR China) ,  Huang Mingzhi (School of Resources and Environmental Sciences, Quanzhou Normal University, Quanzhou, Fujian 362000, PR China) ,  Huang Mingzhi (SCNU Qingyuan Institute of Science and Technology Innovation Co, Ltd, Qingyuan 511517, China)
資料名： Journal of Hazardous Materials  (Journal of Hazardous Materials)
巻： 423  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0362A  ISSN： 0304-3894  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： 最も広く使われるネオニコチノイド殺虫剤としてのイミダクロプリド(IMI)は,従来の水処理における非効率的な除去のため,水生態系に深刻な脅威をもたらす。キトサン(CTS)安定化バイオチャー(BC)担持Agナノ粒子(CTS@AgBC)を適用して,水処理におけるIMIを効果的に除去した。バッチ実験は,CTSとAgナノ粒子によるBCの改質がその吸着性能を著しく改善することを示した。擬2次およびElovichモデルは,CTS@AgBCおよびBCの吸着プロセスのシミュレーションにおいて,良好な性能を有した。これは,実際の表面上の化学吸着が,CTS@AgBCとBCによるIMIの吸着において支配的な役割を果たすことを示す。さらに,時間依存Cox回帰モデルと組み合わせたマルチヘッド注意(MHA)ベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を,CTS@AgBCによるIMIの吸着除去プロセスを予測し,分析するために最初に適用した。提案したMHA-CNNモデルは,従来のモデルよりもIMIのより正確な濃度予測を達成した。MHAモジュールによる重量の影響に従って,バイオ炭カテゴリー,pH,および処理温度を,IMI除去プロセスを決定する3つの主要な環境変数と考えた。本研究は,CTS@AgBCによるIMIの除去における環境変数の役割とIMI濃度の正確な予測に関する洞察を提供する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 化学吸着 ,  殺虫剤 ,  *水処理 ,  時間依存性 ,  キトサン ,  生態系 ,  *回帰モデル ,  *ネオニコチノイド系殺虫剤
準シソーラス用語： 環境変数 ,  銀ナノ粒子 ,  吸着能力 ,  バイオチャー ,  バッチ実験 ,  吸着除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ネオニコチノイド ,  キトサン安定化バイオチャー担持Agナノ粒子 ,  マルチヘッド注意機構 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  Cox回帰モデル

分類 (2件)： 下水,廃水の物理的処理  (SC03040L) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W)

タイトルに関連する用語 (8件)： 回帰モデル ,  マルチヘッド ,  注意 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  水処理 ,  ネオニコチノイド ,  予測 ,  解剖