이 연구에서는 1997년부터 1999년 3년 간 대구광역시의 시간별 O$_3$ 농도 자료와 기상자료를 분석하여, 대구시의 고농도 오존 발생 일에 나타나는 기상학적 특성을 알아보고자 한다. 고농도 오존 발생 일의 선정은 우리나라 환경기준치인 1시간 평균 오존 농도 100ppb를 초과한 지점이 대구시의 6개 측정 지점 중 한 지점이라도 있는 경우로 정했다. 고농도 오존 발생 일은 13일이었으며, 5월과 9월이 가장 그 빈도가 높았다. 고농도 오존 발생 일의 하루 평균 최대 오존 농도는 81.6ppb이었으며, 8시간 평균 농도는 58.6ppb이었다. 이는 대구의 오존 오염이 연속적으로 그리고 광범위하게 일어났고 있음을 의미한다. 하루 최고 오존 농도는 일사량, 최고 온도와 양의 상관을 보였으며, 상대 습도, 풍속, 구름양과는 음의 상관을 보였다. 일사량과의 상관계수가 0.45로 가장 높았다. 고농도 오존 발생 일의 기상 값과 그 날을 포함하는 월평균 값과의 차이를 보면, +1.58hPa(해면 기압), +3.45${\circ}$C(최고 기온), -5.69%(상대 습도), -0.46ms$^{-1}$(풍속), -1.79(구름양), +3.97MJm$^{-2}$(일사량)을 각각 보였다. 이는 0700${\sim}$1100LST사이의 높은 일사량, 낮은 풍속, 무강수가 고농도 예측의 중요특징임을 나타낸다. 이는 이 시간의 정체와도 연관이 있다.
본 연구에서는 Air 및 Oxygen을 원료가스 사용하여 원통형 오존발생기의 오존생성농도를 측정하여 오존발생량 및 오존생성 수율을 계산하였다. 오존발생기에서 발생된 오존을 오존접촉조내의 원수 30[L]에 기상 오존주입량 3[g/$m^3$]를 투입하여 오존접촉 시간의 변화에 따른 오존접촉 실험 6일 후의 녹조 특성을 조사하였다. 오존생성특성 결과 원료가스가 Air인 경우, 최대오존생성 농도는 유량 1.0[$\ell$/min] 에서 5.5[g/$m^3$], 최대오존발생량은 유량 5.0[$\ell$/min] 에서 1.0[g/h]를 얻을 수 있었고, 원료가스가 Oxygen인 경우, 최대오존생성농도는 유량 1.0[$\ell$/min] 에서 51.5[g/$m^3$], 최대오존발생량은 유량 4.0[$\ell$/min] 에서 4.5[g/h]를 얻을 수 있었다. 오존접촉 실험 6일 후에서 원수와 오존접촉시간 1분에서 녹조 현상을 관찰할 수 있었고 나머지 오존접촉시간에 따른 오존 처리 수에서는 녹조 생성을 관찰할 수 없었다.
대기 환경중 아황산가스, 먼지와 같은 1차오염물질은 배출량의 감소에 따라 대기중의 농도도 감소하는 반면 오존과 같은 2차오염물질은 점차 증가하는 추세로 대도시 지역의 지표면 오존농도가 환경기준을 초과하는 빈도가 점차 증가하고 있다. (백성옥, 2000) 특히 서울시의 경우는 오존주의보를 발령하는 고농도 오존농도 0.12ppm을 초과한 횟수는 오존주의보를 시행한 이래로 96년 11회, 97년 19회, 98년도 18회, 99년도16회 2000년도엔 22회로 증가하고 있는 추세이다. (중략)
최근의 서울과 인근 수도권지역을 비롯하여 공장이 밀집되어 있는 산업도시나 교통량이 많은 대도시 지역에서 고농도의 오존이 종종 측정되고 있다. 일반적으로 대기중에 VOCs가 존재하지 않을 때 자연적으로 오존은 생성ㆍ소멸을 반복하여 순환하면서 일정한 농도를 유지하지만 오존생성 전구물질인 질소산화물(NOx), 휘발성유기화합물(VOCs)이 자외선을 흡수하여 산화되면서 오존의 농도를 증가시키는 것으로 알려져 있다. (중략)
도시/국지규모에서의 풍하측 오존농도 상승은 도심 및 인근지역 배출원 환경과 함께 국지풍(local wind)에 의해 크게 좌우된다. 즉 도심배출에 의한 오존의 광화학 생성과 국지풍에 따른 단거리수송 및 국지적 축적 효과가 결부되어 풍하측 고농도가 나타나게 되는 것이다. 기존 여러 연구에서 도심의 경우 지속적인 NOx 배출의 영향으로 오존농도가 상승하지 못하는 반면 (NOx titration), 상대적으로 배출원이 적은 풍하측지역은 오존 및 전구물질의 수송과 축적을 통해 고농도가 나타남을 밝히고 있다. (중략)
오존 투입농도 $0.5{\sim}3\;mgO_3/mgDOC$에서 $UV_{254}$와 DOC가 각각 $23%{\sim}65%$, $2%{\sim}15%$의 제거율을 나타내었고, THMFP와 HAAFP의 제거율은 오존 투입농도 $0.5{\sim}3\;mgO_3/mgDOC$에서 각각 $17%{\sim}52%$, $9%{\sim}29%$로 나타났다. 오존 투입농도에 따른 수중 천연유기물질의 특성변화를 조사한 결과, 소수성 및 반친수성 유기물질은 오존 투입농도 $0.5{\sim}3\;mgO_3/mgDOC$에서 각각 $37%{\sim}68%$, $35%{\sim}64%$의 제거율을 나타내었으며, 반면 친수성 유기물질은 $40%{\sim}49%$의 증가율을 보였다. 오존처리에 의한 천연유기물질 특성변화에 따른 염소 소독부산물 생성능 변화를 조사한 결과, 소수성 및 반친수성 유기물질에서 생성되는 THMFP와 HAAFP는 오존 투입농도가 증가함에 따라 큰 폭으로 감소하였으나, 친수성 유기물질에서는 증가하는 경향을 나타내었다. 오존처리에 의한 단위 DOC당 THMFP와 HAAFP의 변화에서 두 물질 모두 오존처리에 의해 단위 DOC당 생성능의 감소를 보였고, 오존 투입농도가 증가할수록 반응성의 감소가 크게 나타났다. 그리고, 단위 DOC당 HAAFP 보다는 THMFP의 경우가 오존처리에 따른 제거율이 높은 것으로 조사되었다. 오존 투입농도별 천연유기물질 특성변화에 따른 단위 DOC당 THMFP 및 HAAFP 변화를 조사한 결과, 소수성, 반친수성 및 친수성 유기물질에서의 단위 DOC당 THMFP 및 HAAFP 모두 반응성이 감소하는 것으로 나타났다. Br-THMFP와 chloroformFP에 대한 오존 투입농도별 제거특성은 Br-THMFP의 경우 오존 투입농도에 따라 제거율 및 단위 DOC당 THMFP 제거율이 chloroformFP 보다 월등히 높은 것으로 나타났다. 또한, Br-HAAFP와 DCAAFP와 TCAAFP에 대한 오존 투입농도별 제거특성을 조사한 결과에서 TCAAFP는 오존 투입농도가 증가할수록 제거율 및 단위 DOC와의 반응성 감소율도 증가하였으나, DCAAFP는 오존처리 전 후로 제거율 및 단위 DOC와의 반응성에는 변화가 없었으며, Br-HAAFP의 경우는 $1\;mgO_3/mgDOC$ 이상의 오존 투입농도에서는 제거율의 상승은 나타나지 않았고, Br-THMFP에 비하여 오존처리에 의해 낮은 제거율을 나타내었다. 본 실험결과에서 소독부산물 생성능과 경제성을 고려하여 오존 투입농도를 결정한다면 $1\;mgO_3/mgDOC$가 적정 오존 투입농도로 조사되었다.
오존의 강력한 산화력은 돈사 내 공기중에 부유하는 세균에 대하여 큰 살균효과를 나타냈는데, 이는 $0.05{\sim}0.07ppm$의 작업자와 돼지에게 피해를 최소화 할 수 있는 오존 농도 범위여서 그 효과가 크다 하겠다. 본 실험에서 오존은 발생장치 내에서의 원료공기(산소)의 체류시간에 따라 각기 다른 발생농도를 나타냈으며, 풍량이 14.7m^3/min$ 일 때 가장 높은 오존 농도를 보임을 알 수 있었다. 또한 오존 발생기를 개방형에서 폐쇄형으로 변형함으로써 같은 조건에서 더 높은 오존발생농도(폐쇄형: 0.13ppm, 개방형: 0.08ppm)를 얻을 수 있었다.
대기환경에 대한 오존의 영향이 증대되면서 오존에 대한 관심이 증대되었다. 이에 따라 대기중 오존 농도를 정확히 측정할 수 있는 오존 측정기에 대한 관심도 고조되고 있는 실정이다. 오존을 측정하기 위한 방법은 분석하는 방법에 따라 Ion Chromatography, UV/Vis Spectrometer, Spectrofluorimeter, Spectrometer(reflection)방법 등을 들 수 있으며(Zhou and Smith, 1997, Geyh etal. 1997), 이들 중 Spectrometer(reflection)를 이용하는 방법이 비교적 간단하다. 이 방법은 대기 중 오존과 반응하여 색도가 변화하는 착색제를 사용하여 색도 변화를 관측하여 오존 농도를 평가하는 방법이다. (중략)
고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 탈색, 탈취 및 상 하수 정수처리에 많이 이용되고 있는 오존의 효과적인 발생을 위하여 세라믹을 이용하여 유전체 장벽 방전에 의한 오존생성특성을 연구하였다. 세라믹과 전극으로 구성된 전극 수와 오존생성을 위한 반응가스인 Air와 Oxygen의 투입량 변화에 따른 오존생성농도, 오존발생량 및 오존생성수율 특성을 분석하였다. 그 결과, 세라믹과 전극으로 구성된 전극 수가 많을수록 오존생성특성은 증가하였고, 원료가스를 Air와 Oxygen으로 사용한 경우 Oxygen을 원료가스로 사용했을 때 전극 수 5 및 10개에서 모두 오존생성특성이 우수하게 나타났으며, 그 결과 전극 수가 5개인 경우, 오존생성농도는 약 4.2배, 오존발생량은 2.5배, 오존생성수율은 2.5배 증가하였으며, 전극 수가 10개인 경우, 오존생성농도는 약 5.1배, 오존발생량은 3.8배, 오존생성수율은 3.4배 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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