Application of Particle Swarm Optimisation to achieve simultaneous nitrification and denitrification removal in the aerobic biological treatment process

ある都市の廃水処理施設を、汚れた水がメインの食材である、巨大で忙しいキッチンだと想像してみてください。目標は、この「スープ」を、川に戻しても誰にも害を与えないほど綺麗に調理することです。このキッチンにおいて最も重要なシェフの一つは、目に見えないほど小さな細菌のチームです。彼らには特定の仕事があります。それは、アンモニア（人間の排泄物由来の厄介な化学物質）を食べて、別のものに変えることです。しかし、ここにひねりがあります。細菌が仕事を終えたとき、彼らは硝酸塩という新しい食材を残してしまうのです。アンモニアも悪いですが、川に硝酸塩が多すぎても人間や動物にとって危険です。伝統的に、もし処理施設が硝酸塩を作りすぎてしまった場合、それを掃除するために全く別のキッチンを丸ごと作る必要があり、それは非常に高価で複雑なことでした。科学者たちは、細菌がアンモニアを食べているのと同時に、硝酸塩の掃除も両方こなせるようにできるのではないか――まるで、スプーンを落とすことなく、野菜を刻みながら同時にスープをかき混ぜることができる熟練のシェフのように――と考えてきました。

これこそが、研究者であるM. Muloiwa氏とCM Zvinowanda氏が取り組んだパズルです。彼らは、「粒子群最適化（Particle Swarm Optimisation: PSO）」と呼ばれる巧妙なコンピュータの手法を使って、細菌のための完璧なレシピを見つけられるかどうかを確かめたいと考えました。PSOを、最高のベリーの茂みを探している鳥の群れだと考えてみてください。各鳥（あるいは各粒子）は、温度、空気の流れ、時間のさまざまな組み合わせを試しながら飛び回ります。もし一羽の鳥がおいしい場所を見つけたら、他の鳥たちもその方へ向かいますが、彼らは自分自身のアイデアも保持し続けます。最終的に、群れ全体が絶対的な最高地点へと収束していきます。研究者たちは、このデジタルの群れを使用して、実験室における何千もの設定をテストし、細菌がアンモニアを除去している最中に硝酸塩も除去できるようにできるかどうかを確認しました。

チームは、南アフリカのDaspoort処理場から採取した実際の廃水を用いて、実験室での実験を設定しました。彼らは、小さな制御された「曝気チャンバー」（細菌が呼吸するのを助けるために空気が送り込まれるタンク）を作成し、それを54日間稼働させました。彼らは、滞留時間、空気の吹き込み量、温度、食物量（COD）、アンモニア量、細菌量（バイオマス）、および溶存酸素量の7つの異なる成分に関するデータを収集しました。この乱雑なデータを整理するために、彼らは「多層パーセプトロン（MLP）」と呼ばれる、一種の人工ニューラルネットワークを用いた「デジタル脳」を構築しました。これは、324もの異なるデータポイントを観察し、細菌がどのように振る舞うかという秘密のパターンを学習した、非常に賢い学生のようなものです。

デジタル脳がルールを理解すると、次は「鳥の群れ」（PSOアルゴリズム）を働かせました。目標はシンプルでした。残った硝酸塩の量をできる限り低くする特定の条件を見つけることです。コンピュータ・シミュレーションは驚くほど成功しました。それは「グローバル最適解」、つまり完璧なレシピを見つけ出し、その結果、硝酸塩濃度はわずか 0.5744 mg/L になりました。これは非常に低い数値であり、水当局が設定した安全基準内に収まっています。

この魔法のような数字を達成するために、コンピュータは非常に具体的な条件を提案しました：

• 曝気期間： 水がタンク内に留まる時間は約 1.514 時間（およそ1時間31分）であること。
• 空気流量： エアポンプが水中に送り込む空気は 2.6911 L/min であること。
• 温度： 水は 30.5270°C と温かく保たれる必要があること。
• 溶存酸素（DO）： 水中の酸素量は 5.5768 mg/L であること。

これらの完璧な条件下では、システムは他の汚染物質も効果的に浄化し、COD（有機廃棄物）はわずか 35.8187 mg/L、アンモニアは 2.9126 mg/L に抑えられました。

研究者たちはまた、「もし一つの要素だけを変えたらどうなるか？」と問いかける「感度分析」も行いました。彼らは、2つの要因が硝酸塩レベルを支配する真のボスであることを発見しました。温度が最大の要因であり、変化の 54.2% を占めていました。次いで、曝気期間が 22.5% でした。これは、もし硝酸塩の残留量をコントロールしたいのであれば、主に温度計と時計を監視すればよいということを意味しています。興味深いことに、この研究では、電気を使用したり新しい特殊なリアクターを設計したりといった、人々がこれまで試してきた他の手法は、しばしばコストがかかりすぎたり、全く新しいプラントを建設する必要があったりすることが分かりました。この研究は、古いプラントを取り壊して新しいものを建てる代わりに、今あるプラントの設定を微調整するだけでよいことを示唆しています。

結局のところ、この論文は、スマートなコンピュータ最適化を用いることで、細菌に同時硝化・脱窒を行わせることが確かに可能であることを示唆しています。結果は、適切な温度とタイミングがあれば、細菌がアンモニアと硝酸塩を同時に浄化できることを示しており、水処理施設が将来的に高価な追加設備を必要としなくなる可能性を示しています。著者らは、自分たちのコンピュータモデルが実世界のデータと非常に高い精度で一致したことから、この結果に自信を持っていますが、これはあらゆる状況に対する魔法の特効薬ではなく、既存のプロセスの成功した最適化として提示しています。