| 研究課題/領域番号 |
12450331
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
小林 猛 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (10043324)
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| 研究分担者 |
入谷 英司 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (60144119)
本多 裕之 名古屋大学, 工学研究科, 助教授 (70209328)
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| キーワード | 活性汚泥法 / 変動予測モデル / 硝化・脱窒 / バルキング原因微生物 / 人工ニューラルネットワーク / 赤潮 / 選択的凝集剤 |
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| 研究概要 |
生活排水の処理は通常、活性汚泥による生物的処理が行われているが、厳しくなるばかりの環境規制をクリアするためには多くの問題点を解決する必要がある。本研究では、人工ニューラルネットワークなどの高度情報処理手法とバイオテクノロジー技術を有機的に結合させて、1)排水処理プロセスの処理能力の的確な推定モデルの構築、2)バルキングなどの菌相動態変化の予測とソフトウエア制御、3)特定の微生物識別分子を組み合わせて凝集分離を利用した硝化脱窒過程の高速化、4)閉鎖系水域あるいは閉鎖的な海域での微生物相あるいは赤潮の動態・発生を予測するモデルの導出、5)閉鎖系水域の水が都市部の水源として利用できるように水処理プロセスからの放流水の質的向上、などについて研究し、排水処理プロセスの高度化と高速化および都市部の生活水の確保に関する基礎研究を行った。
具体的には、実際の排水処理プラントでの操作条件と処理能力に関するデータを用いて、人工ニューラルネットワークなどの高度情報処理手法を用いて処理能力の正確な推定モデルの構築を行った。キトサン包括マグネタイトが硝化菌を選択的に凝集することを見出し、さらにバルキング原因微生物を特異的に認識するような選択的凝集剤を開発し、磁気分離を組み合わせ、バルキング微生物を積極的に排除するシステムを構築した。また、かなり閉鎖的な水域における赤潮発生を正確に予測できるモデルを構築した。これによって、漁業被害が回避できるばかりでなく、生活資源水再生利用のための水処理プロセスの最適化がしやすくなった。
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