Chemoinformatics of disinfection byproducts

• Project/Area Number: 24K01013
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22060:Environmental systems for civil engineering-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 越後 信哉 京都大学, 地球環境学堂, 教授 (70359777)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 多田 悠人 京都大学, 地球環境学堂, 助教 (70943611)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,070,000 (Direct Cost: ¥13,900,000、Indirect Cost: ¥4,170,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2024: ¥10,790,000 (Direct Cost: ¥8,300,000、Indirect Cost: ¥2,490,000)
• Keywords: 消毒副生成物 / 機械学習 / 多段反応 / 予測モデル

Outline of Research at the Start

水中の溶存有機物の構成要素のうち，塩素処理における消毒副生成物として重要な化学構造を判定する方法を，実験手法のハイスループット化と機械学習モデルへの反応論情報の付加を組み合わせて確立する。2024年度は，対象とする物質群を定義するとともに，消毒副生成物生成能試験のハイスループット化を行う。2025年度は，この新しい生成能評価系を駆使して，世界最大規模の消毒副生成物生成能データベースを構築するとともに，反応論情報を機械学習モデルに組み込む手法を確立する。2026年度は，確立したモデル化手法を構築したデータベースに適用し，ある化学構造が消毒副生成物前駆体として重要な化学構造か判定する方法を示す。