高分解能質量分析と機械学習を用いた天然有機物由来消毒副生成物の予測モデル構築

抄録

　水中の天然有機物（NOM）は塩素消毒によって消毒副生成物（DBP）を生じうる．また，水処理プロセスはNOMの化学特性を変化させ，結果としてDBP生成に影響を及ぼす可能性がある．本研究では，超高分解能質量分析により異なる水処理操作を施したNOM試料の分子組成を同定し，NOMの分子特性変化とDBP生成への影響を解明することを目的とした．また，NOMの分子特性からDBP種の生成を予測する機械学習モデルを構築した．Pycaretを用いたモデル比較の結果，catboostが高い予測精度を示し，分子量とC/O比がDBP生成への影響が大きいことが示された．また，紫外線処理において十分にNOM除去がなされない場合，NOMの飽和度や芳香族性等の分子特性が生成されるDBPの種数に影響することが示唆された．