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J-GLOBAL ID：201702224057420397   整理番号：17A0699419

粒子群最適化を用いた嫌気性消化モデルの動力学的パラメータの推定【Powered by NICT】

Estimation of kinetic parameters of an anaerobic digestion model using particle swarm optimization

著者 (8件)： Yang Jixiang (Key Laboratory of Reservoir Aquatic Environment, Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing, 400714, China) ,  Lu Lunhui (Key Laboratory of Reservoir Aquatic Environment, Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing, 400714, China) ,  Ouyang Wenjuan (Key Laboratory of Reservoir Aquatic Environment, Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing, 400714, China) ,  Gou Yao (School of Urban Construction and Environmental Engineering, Chongqing University, Chongqing, 400030, China) ,  Chen Youpeng (Key Laboratory of Reservoir Aquatic Environment, Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing, 400714, China) ,  Ma Hua (School of Urban Construction and Environmental Engineering, Chongqing University, Chongqing, 400030, China) ,  Guo Jinsong (Key Laboratory of Reservoir Aquatic Environment, Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing, 400714, China) ,  Fang Fang (School of Urban Construction and Environmental Engineering, Chongqing University, Chongqing, 400030, China)
資料名： Biochemical Engineering Journal  (Biochemical Engineering Journal)
巻： 120  ページ： 25-32  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1014A  ISSN： 1369-703X  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： 嫌気性消化モデルのキャリブレーションパラメータはしばしば困難であり,時間がかかる。複雑な嫌気性消化モデルを調整することの複雑さを低減するために,パーティクルスワーム最適化に基づくスマートアルゴリズムは,嫌気性消化モデルのすべてのパラメータを推定するために開発した。グルコース嫌気性消化モデルは微細化し,適用スマートアルゴリズムの実現可能性を試験することであった。定常状態が達成されるまで反応器は連続的にグルコースを供給した。定常状態と反応器の過渡状態を同時にスマートアルゴリズムに含めた。結果は,アルゴリズムは活性スラッジ濃度と14種の高感度パラメータを推定し許容できることを示し,グルコースの嫌気性消化モデルは複雑であった。最も推定されたパラメータの値は,報告されたデータに近かったが,四種の高感度パラメータの値は,報告されたデータから少しずれていた。推定されたパラメータを適用することにより,グルコースの嫌気性消化モードは実験データと良く一致した。これはアルゴリズムの適用性と同様にモデル構造の妥当性を検証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高感度 ,  過渡現象 ,  *嫌気性処理 ,  精密化 ,  アルゴリズム ,  適応性 ,  活性汚泥 ,  *パラメータ推定 ,  反応器 ,  ヘキソース ,  アルドース
準シソーラス用語： 定常状態 ,  *嫌気性消化モデル ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アルゴリズム ,  嫌気性消化 ,  粒子 ,  パラメータ ,  モデル

分類 (1件)： 下水,廃水の生物学的処理  (SC03060H)

物質索引 (1件)： グルコース

タイトルに関連する用語 (5件)： 粒子群最適化 ,  嫌気性消化モデル ,  動力学 ,  パラメータ ,  推定