都市固形廃棄物浸出水からの腐植物質抽出を予測するための人工ニューラルネットワークと動的吸着モデルの応用

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12421 (2023) この記事を引用

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持続可能な都市固形廃棄物浸出水 (MSWL) 管理には、汚染物質の除去から資源の効果的な回収と汚染物質の削減を同時に行うというパラダイムシフトが必要です。 本研究では、MSWLからフルボ酸（FA）とフミン酸（HA）の2種類のフミン物質を抽出しました。 HA は HCl および NaOH 溶液を使用して抽出され、続いて FA は流量、投入濃度、ベッド高さなどの多様な操作の下でカラムベッドを使用して抽出されました。 また、この研究は、FA を予測する際の人工ニューラル ネットワーク (ANN) と動的吸着モデルの効率を評価することを目的としています。 流速 0.3 mL/min、床高さ 15.5 cm、投入濃度 4.27 g/mL の場合、FA の最大容量は 23.03 mg/g でした。 HA および FA の FTIR 分析により、カルボン酸、フェノール、脂肪族、ケトンなどのいくつかの酸素含有官能基が明らかになりました。 ANN を使用すると、高い相関係数値 (R2) と低い平均二乗誤差値 (MSE) が得られました。これは、従来のモデリングと比較して、吸着容量を予測する ANN の優れた能力を示しています。

都市固形廃棄物埋め立て地 (MSWL) で生成される浸出水は、生分解性廃棄物の分解による副産物です1。 毎年、都市固形廃棄物 (MSW) 埋立地では、有機含有量の高い浸出液が数十万立方メートル発生します2。 現在、循環経済に向けた動きは、以前は廃棄物とみなされていた材料を貴重な資源として再利用することに焦点を当てています3。

MSWL から付加価値製品を回収するには、効率的なテクノロジーを利用する必要があります4。 従来の MSWL 処理は複雑なことが多く、その結果、環境に悪影響を及ぼし、コストが増大します5。 MSWL は、高付加価値製品を回収するための潜在的なリソースとなり得ます6,7。 MSWL から効率的に回収できる数多くの物質の中で、フミン物質 (HS) はその多方向の作用と広範な用途により最も重要です 8,9,10。

HS は、動植物の廃棄物の微生物分解によって生成されるポリマー酸、芳香族酸、および脂肪酸の組み合わせです。 さまざまな pH 値における水への HS の溶解度に従って、フルボ酸 (FA)、フミン酸 (HA)、およびフミン (Hu) の 3 つの部分に操作上分けることができます11、12、13。 HS はその構造と能力により、土壌調整、根の発達、栄養素の摂取、植物の成長を改善します14。 最近、これらの物質は有機汚染物質 (抗生物質、除草剤、殺菌剤、その他のフェノール化合物) および重金属を処理するものとして認識されています 15、16、17。 したがって、HS を高効率で抽出する方法を見つけることが必要です。 非イオン性またはイオン性樹脂の吸着、膜濾過などを含む、HS の多くの抽出技術が開発されています 18,19。 樹脂吸着技術は、そのシンプルさ、設計の容易さ、手頃な価格、低エネルギー消費により、FA 抽出で最も一般的なアプローチの 1 つです。

FA は、国際腐植物質協会が推奨する樹脂吸着によって、その疎水性に基づいてさまざまな化学基に抽出できます。 最も一般的に使用されている樹脂は、Suplite DAX-8 (以前は XAD-8 として知られていました) です。 いくつかの研究では、MSWL から FA を抽出するために DAX-8 樹脂が使用されています。 Baccot et al.20 土壌構造を改善するための有機改良剤として MSWL から HS を抽出しました。 同様の手順を使用して、DAX-8 カラムを使用して HA、FA、およびその他の有機物質を抽出しました 21。

動的吸着実験では、破過曲線 (BTC) を予測およびモデル化できます。 また、産業で使用するために簡単にスケールアップすることもできるため、研究室規模の実験と現実世界のアプリケーションの間の架け橋となります。 さらに、多くのソリューションを管理できるため、実際の使用では設計パラメータをより正確に特定できます22,23。 Thomas、Yoon-Nelson、Bed Depth Service Time (BDST) モデルなど、いくつかの伝統的な数学モデルが固定ベッド BTC 用に登場しました24。 これらのモデルは、実験的なセットアップを必要とせずに現実的な吸着効率を予測します。 さらに、コラムの実用的な設計情報も提供します25。 ただし、固定床を使用して MSWL から FA を抽出する場合のこれらのモデルの適用に関する情報が不足しています。