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J-GLOBAL ID：202102241265711063   整理番号：21A0240236

ハイブリッド人工ニューラルネットワーク(ANN)と応答曲面法(RSM)アプローチを用いたバイオ水素生産のための暗発酵の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of dark fermentation for biohydrogen production using a hybrid artificial neural network (ANN) and response surface methodology (RSM) approach

著者 (7件)： Wang Yunshan (Institute of Process Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Yang Gang (Institute of Process Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Sage Valerie (Energy Business Unit, The Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO), Perth, Australia) ,  Xu Jian (Biochemical Engineering Research Center, Anhui University of Technology, Ma’anshan, China) ,  Sun Guangzhi (Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, China) ,  He Jun (Department of Chemical and Environmental Engineering, University of Nottingham Ningbo China, Ningbo, China) ,  Sun Yong (Department of Chemical and Environmental Engineering, University of Nottingham Ningbo China, Ningbo, China)
資料名： Environmental Progress & Sustainable Energy  (Environmental Progress & Sustainable Energy)
巻： 40  号： 1  ページ： e13485  発行年： 2021年 
JST資料番号： E0814B  ISSN： 1944-7442  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： ここでは,暗発酵によるバイオ水素の生産をANNs(人工ニューラルネットワーク)とRSM(応答曲面法)を組み合わせた新しいハイブリッドアプローチを用いて最適化した。検証のための1つのクロスアウト法と共に訓練データセットとしてデータ(15ラン)の限られた数を用いて,十分に確立されたデータマトリックスの完全な29ランをRSM統計解析のためにANNsから作成し,臨界プロセスパラメータを水素生産性能と相関させた。この方法論は,ロバストで,費用対効果が高く,信頼性があり,また,酢酸,プロピオン酸,酪酸,吉草酸,およびエタノールなどの他の代謝産物の濃度とともに,水素生産における微生物の金属補因子Fe0,pH,および用量レベルなどの重要な操作パラメータを広範囲に分析できることを見出した。Box-Behnken設計を用いた確立されたANNs-RSMモデルは,いくつかの臨界操作パラメータの変化に起因する著しい変化を示した。得られたモデルは,非線形雑音過程に関して例外的に良好な結果を示した。暗水素発酵のための単一および多重目的最適化は,確立したハイブリッドANN-RSMシステムを使用することによって達成することができた。最適操作条件(澱粉6.2kg/m3,pH6.7,Fe011.7g/m3,スラッジ24.6g/m3)は,収率106.2(cm3/g)と代謝産物,すなわちプロピオン酸(2.8kg/m3),酪酸(2E-2kg/m3),吉草酸(4E-4kg/m3)酢酸(1.9kg/m3),およびエタノール(0.1kg/m3)の収率で,水素の生成に導くことができた。”,24.6g/m3,酪酸塩(2E-2kg/m3),酪酸(4E-4kg/m3),およびエタノール(0.1kg/m3),であると,水素の生成に通じることができた。また,プロピオン酸(2.8kg/m3),酪酸(2E-2kg/m3),酪酸(4E-4kg/m3)酢酸(1.9kg/m3),およびエタノール(0.1kg/m3)。Copyright 2021 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  微生物 ,  *水素 ,  *ニューラルネットワーク ,  代謝産物 ,  臨界 ,  プロセスパラメータ ,  *応答曲面法 ,  脂肪族カルボン酸 ,  脂肪族アルコール ,  脂肪酸 ,  薬物
準シソーラス用語： *水素製造 ,  *暗発酵 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオ水素 ,  暗水素発酵 ,  ハイブリッドAANS/RSM ,  最適化 ,  ジャガイモ皮廃澱粉

分類 (1件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

物質索引 (5件)： 吉草酸 ,  エタノール ,  プロピオン酸 ,  酢酸 ,  酪酸

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  応答曲面法 ,  バイオ水素生産 ,  暗発酵 ,  最適化