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J-GLOBAL ID：202202233431555611   整理番号：22A0562162

産業廃水を処理する好気性粒状スラッジシステムからの廃水品質を評価するためのロバストなツールとしての定量的画像解析【JST・京大機械翻訳】

Quantitative image analysis as a robust tool to assess effluent quality from an aerobic granular sludge system treating industrial wastewater

著者 (9件)： Costa Joana G. (CEB, Centre of Biological Engineering, Universidade do Minho, Campus de Gualtar, 4710-057, Braga, Portugal) ,  Paulo Ana M.S. (Universidade Catolica Portuguesa, CBQF - Centro de Biotecnologia e Quimica Fina - Laboratorio Associado, Escola Superior de Biotecnologia, Rua Diogo Botelho 1327, 4169-005, Porto, Portugal) ,  Amorim Catarina L. (Universidade Catolica Portuguesa, CBQF - Centro de Biotecnologia e Quimica Fina - Laboratorio Associado, Escola Superior de Biotecnologia, Rua Diogo Botelho 1327, 4169-005, Porto, Portugal) ,  Amaral A. Luis (CEB, Centre of Biological Engineering, Universidade do Minho, Campus de Gualtar, 4710-057, Braga, Portugal) ,  Amaral A. Luis (Instituto Politecnico de Coimbra, ISEC, DEQB, Rua Pedro Nunes, Quinta da Nora, 3030-199, Coimbra, Portugal) ,  Amaral A. Luis (Instituto de Investigacao Aplicada, Laboratorio SiSus, Rua Pedro Nunes, Quinta da Nora, 3030-199, Coimbra, Portugal) ,  Castro Paula M.L. (Universidade Catolica Portuguesa, CBQF - Centro de Biotecnologia e Quimica Fina - Laboratorio Associado, Escola Superior de Biotecnologia, Rua Diogo Botelho 1327, 4169-005, Porto, Portugal) ,  Ferreira Eugenio C. (CEB, Centre of Biological Engineering, Universidade do Minho, Campus de Gualtar, 4710-057, Braga, Portugal) ,  Mesquita Daniela P. (CEB, Centre of Biological Engineering, Universidade do Minho, Campus de Gualtar, 4710-057, Braga, Portugal)
資料名： Chemosphere  (Chemosphere)
巻： 291  号： P2  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0843A  ISSN： 0045-6535  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： 定量的画像分析(QIA)は,プロセスモニタリングのための簡単で自動化された方法であり,化学分析に相補的であり,数学的モデリングと結合したとき,バイオマスの変化をいくつかの操作パラメータに関連付けることができる。QIAの使用に関する研究の大部分は,合成廃水を使用して行われ,活性スラッジシステムに適用されたが,好気性粒状スラッジ(AGS)システムのモニタリングにおけるQIAの適用に関する知識はまだ不足している。本研究では,化学酸素要求量(COD),アンモニウム(N-NH_4+),亜硝酸塩(N-NO_2-),硝酸塩(N-NO_3-),塩分(Cl-)および全懸濁固形物(TSS)濃度が,魚缶詰廃水を処理するAGSシステムの排水中に存在するが,部分最小二乗モデルによる懸濁および粒状バイオマス画分の両方からQIAデータにうまく関連していた。物理-化学的パラメータとQIAデータの間の相関は,COD(0.94のR2),N-NH_4+(R2が0.98),N-NO_2-(R2が0.96),N-NO_3-(R2が0.95),Cl-(R2が0.98),およびTSS(R2が0.94)の良好な評価結果を得ることを可能にした。CODとN-NO_2-評価モデルは粒状画分QIAデータとほとんど相関したが,懸濁画分はN-NH_4+評価に高度に関連していた。N-NO_3-,Cl-およびTSS評価は,バイオマス画分(懸濁および粒状)QIAデータの両方の使用から利益を得て,AGSシステムにおける懸濁および粒状画分とその分析の間のバランスの重要性を示した。本研究は,日常の物理化学的分析を避けながら,より費用対効果が高く環境に優しい手順で,廃水処理プラントモニタリングと制御を改良できる排水水質パラメータを評価するための補完的なアプローチを提供する。Copyright 2022 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： 懸濁液 ,  自動化 ,  *廃水 ,  排水 ,  活性汚泥法 ,  亜硝酸塩 ,  硝酸塩 ,  塩分 ,  アンモニウムイオン ,  バイオマス ,  画像分析 ,  *ロバスト性 ,  *産業廃水 ,  廃水処理施設 ,  部分最小二乗法

著者キーワード (5件)： 食品産業廃水 ,  塩分 ,  懸濁および粒状バイオマス画分 ,  部分最小二乗 ,  廃水品質パラメータ

分類 (3件)： その他の汚染原因物質  (SB05040W) ,  下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H) ,  重金属とその化合物一般  (SB05021R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 産業廃水 ,  好気性粒状スラッジ ,  廃水 ,  評価 ,  ロバスト ,  ツール ,  定量的画像解析