DeskRex.ai

open α

テーマ

データベース

自動化

発見

サインイン

リサーチの結果の保存、レポートの作成、共有が行えます。

サインイン
データベースに戻る

📀 出典のデータベース: 半導体 vs 公共下水:排水処理技術の工程別・物質別 徹底比較

処理工程・比較項目

11. 放流/再利用・運用最適化

🗓 更新日: 9/24/2025

公開中

項目

半導体工場排水の処理技術・特徴公共下水(自治体)の処理技術・特徴主要な対象物質・論点課題・トレードオフ出典URLすべての出典情報

半導体工場排水の処理技術・特徴

MBRやRO処理で得られた高品質な処理水を、さらに高度な処理を経て工場内で超純水などとして再利用する動きが活発です。AIやIoT技術を活用し、RO膜の洗浄タイミング最適化などにより、水回収率の向上と運転コスト削減、安定稼働を目指します。

https://www.kinki-shasej.org/upload/pdf/kankyou3743.pdf[1]. kinki-shasej.org
https://www.jstage.jst.go.jp/article/sfj1989/46/2/46_2_138/_pdf[2]. jst.go.jp
https://pdf.irpocket.com/C6368/xNh6/xsGP/CZhZ.pdf[3]. irpocket.com
https://pdf.irpocket.com/C6368/urNP/x10C/m8hD.pdf[4]. irpocket.com
https://www.nedo.go.jp/content/100979055.pdf[5]. nedo.go.jp

公共下水(自治体)の処理技術・特徴

RO膜処理水は工業用水などへの再利用が進められます。AIやIoT技術を活用し、生物反応槽への送風量を最適化することで消費電力を削減するなど、省エネ、水質改善、熟練技術者のノウハウ継承に貢献しています。

https://www.organo.co.jp/wp/wp-content/uploads/2020/04/CSRReport_2019.pdf[1]. organo.co.jp
https://pdf.irpocket.com/C6368/urNP/x10C/m8hD.pdf[2]. irpocket.com
https://www.mlit.go.jp/mizukokudo/sewerage/mizukokudo_sewerage_tk_000672.html[3]. mlit.go.jp
https://www.mlit.go.jp/mizukokudo/sewerage/content/001734456.pdf[4]. mlit.go.jp
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000014.000075296.html[5]. prtimes.jp
https://www.hitachihyoron.com/jp/pdf/2016/04/2016_04_06.pdf[6]. hitachihyoron.com
https://www.mlit.go.jp/mizukokudo/watersupply/content/001878074.pdf[7]. mlit.go.jp

主要な対象物質・論点

「水の再利用」と「AI/IoTによる運転最適化」が両分野の共通の論点です。半導体は工場内でのクローズドループ化、公共は省エネや運転効率化が主な目的です。

https://www.mlit.go.jp/mizukokudo/sewerage/content/001734456.pdf[1]. mlit.go.jp
https://www.hitachihyoron.com/jp/pdf/2016/04/2016_04_06.pdf[2]. hitachihyoron.com
https://www.nedo.go.jp/content/100979055.pdf[3]. nedo.go.jp

課題・トレードオフ

AI/IoT活用におけるデータ収集のハードルや既存システムとの連携、人とAIの適切な役割分担が新たな共通課題として挙げられます。

https://www.mlit.go.jp/mizukokudo/sewerage/mizukokudo_sewerage_tk_000672.html[1]. mlit.go.jp
https://www.mlit.go.jp/mizukokudo/sewerage/content/001734456.pdf[2]. mlit.go.jp
https://www.hitachihyoron.com/jp/pdf/2016/04/2016_04_06.pdf[3]. hitachihyoron.com
https://www.kinki-shasej.org/upload/pdf/kankyou3743.pdf[4]. kinki-shasej.org
https://www.nedo.go.jp/content/100979055.pdf[5]. nedo.go.jp
https://www.mlit.go.jp/mizukokudo/watersupply/content/001878074.pdf[6]. mlit.go.jp

出典URL

https://www.nedo.go.jp/content/100979055.pdf https://www.env.go.jp/content/000185566.pdf https://www.kinki-shasej.org/upload/pdf/kankyou3743.pdf

すべての出典情報

半導体 ・液晶工場における排水回収再利用技術
S KIRYU 著 · 1995 · 被引用数: 2 — 排水処理技術は処理後の排水は放流することを. 前提にしているため,処 理に伴い塩濃度を増加を. させ る方法が多い。一一方,水 回収を考えた場合で. は他の物質を増す方法 ...
jst.go.jpjst.go.jp
半導体工場で進む節水技術
図2 半導体工場における水処理システムの全体像(例). 3. 排水回収システム. 3.1 従来の排水回収システムにおける課題. 従来の排水回収システムを図3に示し ...
kinki-shasej.orgkinki-shasej.org
CSR REPORT 2019
最近では高効率な生物処理を可能とするグラニュール技術を利用した、工場から排出される窒素含有排水の高速処理シス. テムや、都市下水などの低濃度有機物含有排水処理 ...
organo.co.jporgano.co.jp
下水道革新的技術の実証テーマ等を募集します
国土交通省では平成23年度からB-DASHプロジェクトを実施しています。本プロジェクトでは、下水汚泥のエネルギー利用、下水熱利用、浸水対策、管渠マネジメント等に ...
mlit.go.jpmlit.go.jp
「AI最適運転」によるCO2排出量削減に関する環境省実証事業 ...
具体的には、「AI最適運転」ソリューションの適用で、従来の人手による運転方式と比較して、運転コストの約4割とCO2排出量の約1割を削減することが可能 ...
prtimes.jpprtimes.jp
オルガノ株式会社 個人投資家さま向け会社説明会資料
比較的利益率の高いソリューション・. 機能商品の伸長に加え、プラント部門の. 受注採算性改善やコストダウンが奏功。 ... エコクリスタ. フッ酸排水.
irpocket.comirpocket.com
オルガノグループは、 水で培った先端技術を駆使して
例えば、開発製品であるエコクリスタは、半導体の製造. 工程排水に含まれるフッ素を回収し、フッ酸原料に再利用する. サーキュラーエコノミー(循環型 ...
irpocket.comirpocket.com
新技術について
*(単なる「除去率」ではなく、)原水中のPFASの種類や時間経過による「除去性. 能(除去率など)や処理水のPFAS濃度」の変化は? *「粒状活性炭やイオン交換樹脂」の交換時期は ...
mlit.go.jpmlit.go.jp
⾼PFAS含有排⽔の 処理・分解・無害化・計測 技術の開発
① 短鎖PFAS処理の課題 (膜処理). 「膜処理」による除去率. コストダウンに向けた研究が必要. 膜処理であれば、C4でも高い除去率を達成できる. 0.0. 0.2.
nedo.go.jpnedo.go.jp
AIを活用した下水処理場 水処理運転操作の取組状況
国内において、下水道水処理施設を対象としたAI活用の実証研究として以下の5つの実証事例が挙げられる。 過去のデータで学習し、送風量などのガイダンスを表示することは ...
mlit.go.jpmlit.go.jp
水分野でのAI活用 運転履歴データを価値に変えた事例
近年,新たな進展が見られるAI(Artificial Intelligence:. 人工知能)技術は,水処理システムへの適用にも有効と期. 待されており,本稿ではその取り組みについて紹介する。 2.
hitachihyoron.comhitachihyoron.com

このデータベースが役に立ちましたか?

あなたの仕事で調べたい項目をワンボタンでデータベースにできます。

無料でリサーチ