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J-GLOBAL ID：202202278456210989   整理番号：22A0796238

地下水中のウラン濃度を予測するための水化学パラメータからのパターン認識法【JST・京大機械翻訳】

Pattern recognition method from hydrochemical parameters to predict uranium concentrations in groundwater

著者 (4件)： Khurelbaatar Luvsanbat (Department of Chemistry, School of Arts and Sciences, National University of Mongolia, Ulaanbaatar, 14201, Mongolia) ,  Batdelger Ankhnybayar (Central Geological Laboratory, Ulaanbaatar, 18080, Mongolia) ,  Khinayat Tsookhuu (Department of Physics, School of Arts and Sciences, National University of Mongolia, Ulaanbaatar, 14201, Mongolia) ,  Oyuntsetseg Bolormaa (Department of Chemistry, School of Arts and Sciences, National University of Mongolia, Ulaanbaatar, 14201, Mongolia)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 222  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  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： 地下水中のウランを定量する伝統的方法は,時間,金銭,および経験した化学者を必要とする分光学的方法である。ウランに関係するいくつかの水化学的パラメータを用いてウラン濃度を予測する予測法を本研究で開発した。本研究では,ウラン,水化学パラメータ,およびモンゴルのウランバタバー周辺の地下水の微量元素を測定した。誘導結合プラズマ質量分析を用いて135試料中のウラン濃度を測定した。ウラン濃度と水化学パラメータ間の関係を調べ,地下水中の濃度がいくつかの水化学パラメータに基づくケモメトリックス法を用いて予測できるかを決定した。Pythonプログラミング言語を用いてケモメトリックス法を実施した。特定の閾値ウラン濃度による地下水試料の分類のためのパターン認識法は主成分分析(PCA)とサポートベクトルマシン(SVM)を用いる。分類モデルの平均精度は88.21%であった。PCAを用いてウラン濃度による分類を可視化し,水化学パラメータがウラン濃度の予測に重要であることを示した。本研究では,PCA-SVM組合せ法により選択した水化学パラメータを用いて地下水中のウラン濃度を予測する回帰モデルを開発した。回帰法は多項式回帰と多重線形回帰の組合せを用いる。この複合回帰法は,選択した水化学パラメータに基づくウラン濃度の予測に良好な結果を示した。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： 予測技法 ,  多項式 ,  *パターン認識 ,  プログラミング言語 ,  *ウラン ,  可視化 ,  微量元素 ,  多重回帰分析 ,  回帰モデル ,  主成分分析 ,  水試料 ,  ケモメトリックス ,  ICP-MS分析 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： Python ,  多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： パターン認識法 ,  ウランの予測 ,  水化学パラメータ ,  多変量回帰 ,  サポートベクトルマシン

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地下水 ,  ウラン ,  予測 ,  水化学 ,  パラメータ ,  パターン認識