好気性グラニュラー汚泥の構造的不安定性の予測：畳み込みニューラルネットワークと蛍光フィンガープリント特徴を統合したインテリジェント早期警戒フレームワーク

科学分野:

• 環境バイオテクノロジー
• 廃水処理
• 微生物生態学

背景:

• 好気性グラニュラー汚泥（AGS）は活性汚泥よりも利点がありますが、構造的不安定性に悩まされており、廃水処理におけるAGS技術の信頼性の高い実装を妨げる、クリティカル状態の早期警戒システムが欠如しています。
• 既存の方法では不安定化イベントを予測できず、廃水処理におけるAGS技術の信頼性の高い実装が妨げられています。

主な方法:

• マルチビュー畳み込みニューラルネットワークを利用した早期警戒モデル（EPS-ResNet）の開発。
• 緩い/密に結合した細胞外高分子物質（LB-EPS/TB-EPS）の励起発光マトリックススペクトル（EEMs）における蛍光特性の分析。
• オクルージョン感受性分析、蛍光領域セグメンテーション、微生物群集分析、およびマンテル検定の統合。

結論:

• 開発されたEPS-ResNetモデルは、AGS構造的不安定化のための信頼性が高く正確な早期警戒システムを提供します。
• このフレームワークは、蛍光分析と微生物群集の動態を統合し、AGS不安定性に関するメカニズム的な洞察を提供します。
• この早期警戒フレームワークは、他の生物処理システムにも拡張可能であり、インテリジェントな運用と保守を促進します。