国立研究開発法人 産業技術総合研究所（以下「産総研」という）環境創生研究部門 羽部 浩 副研究部門長、環境機能活用研究グループ 佐藤 由也 主任研究員ら、株式会社 富士クリーン（以下「富士クリーン」という）町川 和倫 企画開発部長、金城 寿人 再生エネルギー部長、八代 直久 企画開発部課長代理、香川県産業技術センター （以下「香川産技セ」という）長谷見 健太郎 主任研究員らの研究チームは、国内最大規模の乾式メタン発酵施設（3,000 m3）を用いて、さまざまな廃棄物からのバイオガスの発生に関して、２年間の運転研究を実施しました。運転条件および装置内での微生物組成の変動とバイオガス発生量の関係の解析結果をもとに、廃棄物の種類や投入量の因子に加えて気温を考慮することで、バイオガス発生量を高精度に予測する手法（予測精度R 2=0.975）を開発しました。
水分含有率が低い固形廃棄物は湿式メタン発酵では処理しにくいため、乾式メタン発酵が用いられます。乾式メタン発酵は廃水処理を必要としない利点がある一方、期待したバイオガス量が得られないことも多く、熟練者が施設の運転データなどに基づき、投入する各種廃棄物の種類や量、混合比などを経験的に判断しながら運転しているのが現状でした。また、これまで報告のある湿式メタン発酵用のバイオガス発生量予測モデルは、そのまま乾式に適用するのが難しいため、乾式メタン発酵での予測モデルの開発が望まれていました。この問題に取り組むため、産総研では、さまざまな運転条件で装置内の菌叢（きんそう）を解析し、投入する廃棄物の種類を変えた時やバイオガスの発生量が変わった時でも、微生物組成の変動が少ないことを明らかにしました。微生物組成の変化はバイオガス発生量の予測を難しくする不確定要素であるため、各種の微生物量の安定性によりガス発生量の予測の不確実性が減ります。次に、廃棄物投入量などのデータを用いて、統計的手法である重回帰分析によりバイオガス発生量の予測モデルを作成しました。今回開発した予測モデルでは、商業プラントにおいて目的と
各種廃棄物の投入量とバイオガス発生量の関係性を可視化したところ、投入量がゼロの日（施設の運休日）もバイオガス発生量はゼロではないことや、投入量が多い日にバイオガス発生量も多いとは限らない、といった特徴が確認されました（図3A）。 そこで、2019年の実施設運転データを用いた重回帰分析により、特定の日（0日前）から６日前までに投入した廃棄物量でバイオガス発生量を予測するモデルを作成しました。その予測モデルが2020年の実際の値をどれだけ正しく予測できたかを、予測精度の各種指標を用いて評価しました。さらに、予測モデルの誤差に季節性があるような傾向が示唆されたため調べたところ、地域の平均気温に対してある程度の相関がみられることがわかりました（図3B）。そこで気温の要素を重回帰分析に取り入れた「気温考慮モデル」を作成したところ、先の予測モデルの評価指標（R 2=0.942）よりもさらに予測精度を向上させることができました（R 2=0.
論文タイトル：Assessing microbial stability and predicting biogas production in full-scale thermophilic dry methane fermentation of municipal solid waste
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