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J-GLOBAL ID：202202275383221742   整理番号：22A0837126

不適切な廃水処理リスク軽減のための機械学習分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Machine learning classification algorithms for inadequate wastewater treatment risk mitigation

著者 (4件)： Elsayed Ahmed (INTERFACE Institute for Multi-hazard Systemic Risk Studies, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  Elsayed Ahmed (Irrigation and Hydraulics Department, Faculty of Engineering, Cairo University, Giza, Egypt) ,  Siam Ahmad (INTERFACE Institute for Multi-hazard Systemic Risk Studies, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) ,  El-Dakhakhni Wael (INTERFACE Institute for Multi-hazard Systemic Risk Studies, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada)
資料名： Process Safety and Environmental Protection  (Process Safety and Environmental Protection)
巻： 159  ページ： 1224-1235  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0232A  ISSN： 0957-5820  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： 廃水処理プロセスの連続モニタリングは,環境および公衆衛生に関する不適切な処理廃水のリスクを緩和するために重要である。しかし,廃水処理プロセスの効果的な制御は,多数の関連変数とそれらの複雑な物理化学的-生物学的相互依存性のために困難である。ほとんどの公表関連研究は,限られた数の廃水流入変数のみを用いて,化学的酸素要求量および/または懸濁固形物の排水濃度を相関させることに焦点を当てた。さらに,廃水処理システムにおける最近の機械学習(ML)ベースの研究は,異なるアルゴリズム性能間の比較を提供するよりも,むしろいくつかの個々の分類アルゴリズムを考慮した。本研究では,種々のアルゴリズムを開発し,複数の流入変数に基づく廃水処理排水特性の範囲を分類した。それらの応用を実証するために,23ML分類アルゴリズムを廃水処理反応器生成データセットに展開し,それらの性能を除去効率と排水品質に関連する2つの異なる基準群を考慮して評価した。解析結果は,すべての考慮されたアルゴリズムの中で,アンサンブル袋木アルゴリズムが,その全体的分類精度に関して,最も優れた性能を持つことを示した。さらに,入力と出力変数の間の相関を検出し,変数の重要性を評価するために,処理プロセス変数について解釈可能性解析を行った。実際に,開発したアルゴリズムは廃水処理プラントの最適操作と効果的管理を容易にすることができる。MLアルゴリズムはまた,典型的なサンプリングと実験室分析プロセスの代わりに排水特性を迅速に分類するための効率的なツールを提示する。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： *アルゴリズム ,  システム ,  *廃水 ,  *廃水処理 ,  排水 ,  COD【水質】 ,  懸濁物質 ,  反応器 ,  工程 ,  廃水処理水 ,  公衆衛生 ,  プロセス変数 ,  *機械学習 ,  廃水処理施設
準シソーラス用語： 懸濁固形物 ,  *分類アルゴリズム ,  廃水処理システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習アルゴリズム ,  廃水処理 ,  除去効率 ,  廃水品質 ,  バギングアルゴリズム ,  機械学習解釈可能性

分類 (2件)： 下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H) ,  その他の廃水処理・処分  (SC03070S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 廃水処理 ,  リスク軽減 ,  機械学習 ,  分類アルゴリズム