2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of composting diagnosis method using microbial activity evaluated by numerical analysis of compost temperature
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19K12377
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| Research Institution | Obihiro University of Agriculture and Veterinary Medicine |
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Principal Investigator |
宮竹 史仁 帯広畜産大学, 畜産学部, 准教授 (70450319)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 堆肥化 / 発酵診断 / 温度 / 熱発生速度 / 昇温時間 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
堆肥化は、家畜排せつ物を有機肥料に変換するリサイクル技術である。良質な堆肥生産には科学原理と適切な方法に関する知識が不可欠である。しかし、実際の生産現場では知識が十分に浸透していないため、「堆肥化がうまくいかない」といった事例も散見される。また、規模拡大や人手不足などにより、熟練した堆肥生産者が少ない状況にもある。それ故、本研究では、専門的な知識を有していなくても、堆肥化の科学的原理に基づき発酵の良否を自動で判定することができる発酵診断技術を開発することを目的とした。具体的には、ラボスケールの堆肥化データを用いて発酵診断モデルを開発した後、実際に稼働している実規模の堆肥化施設で検証した。
ラボスケールの堆肥化データを用いた発酵診断モデルの開発では、ヒトの経験的評価（堆肥化のどこを見て良し悪しを決めているのか）に寄与する要因をAI（人工知能）で分析し，中温菌の熱発生速度のピーク値と高温菌の熱発生速度のピーク値および40℃から60℃に到達するまでの昇温時間の3つの指標から発酵診断モデル作成した。その結果、中・高温菌の熱発生速度のしきい値から発酵の良否を判定することが可能であり、さらに昇温時間の要因を加えることで発酵診断の精度向上が図られた。
次に、実規模の堆肥化施設のデータを使用した結果、熱発生速度のピーク値が不明瞭の場合が多かったため、昇温時の温度を5℃ずつに区切り、それらの平均熱発生速度を算出しAIを用いて発酵診断に寄与する温度範囲を分析した。その結果、40～45 ℃ならびに55～60 ℃間の平均熱発生速度の寄与度が高く、さらに堆肥化初期の温度上昇の円滑さの指標として35 ℃以上の到達時間を加えることで、80.9%の精度をもつ堆肥化の初期発酵診断が可能であることが示された。この成果は、堆肥化施設の管理の一助となるとともに科学的に裏打ちされた堆肥化技術の創出が図られる。
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