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J-GLOBAL ID：202202214734503703   整理番号：22A0754466

浄水処理における深層学習を用いた凝集後濁度予測手法の比較

A Study of Turbidity Prediction Method after Flocculation in Water Purification Process by Machine Learning

著者 (5件)： 鈴木昭弘 (北海道科大) ,  川上敬 (北海道科大) ,  山村寛 (中央大) ,  根本雄一 (前澤工業) ,  大江亮介 (北海道科大)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 84th  号： 2  ページ： 2.39-2.40  発行年： 2022年02月17日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・本研究では,深層畳み込みNNを用いて,凝集剤を注入しフロックが形成され始めた初期のフロック画像から最終的な凝集後濁度を予測するモデルを提案。
・目的は,常に過不足の無い適切量の凝集剤の注入を制御する仕組み(凝集プロセス制御システム)を提供するため。
・提案手法の有効性検証のため,化学的パラメータを用いて機械学習を行い,比較実験の結果,フロック画像には凝集後濁度を予測するための特徴が含まれていることを明確化。
・また,提案手法の方がいずれのベースライン手法よりも精度が高く,有効性が高いことを明示。

シソーラス用語： *用水処理 ,  機械学習 ,  凝集 ,  *混濁度 ,  *予測技法 ,  ニューラルネットワーク ,  凝集剤 ,  フロック ,  プロセス制御 ,  有効性
準シソーラス用語： *深層学習 ,  深層畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  用水の化学的処理  (SC02040E)

引用文献 (3件)：

• Chan Moon Kim, Manukid Parnichkun: MLP, ANFIS, and GRNN based real-time coagulant dosage determination and accuracy comparison using full-scale data of a water treatment plant, Journal of Water Supply: Research and Technology-Aqua, 66-1, 49/61, 2017
• 鈴木昭弘,川上敬,山村寛,根本雄一,大江亮介:浄水プロセス制御のための深層学習による凝集濁度予測, 第21回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会,2G2-02, 2020
• Karen Simonyan, Andrew Zisserman : Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, arXiv, vol. 1409.1556, pp.1-14, 2015

タイトルに関連する用語 (5件)： 浄水処理 ,  深層学習 ,  凝集 ,  濁度 ,  予測手法