본 연구는 Y 정수장 혼화지의 응집효율을 향상시킬 목적으로 혼화지에서 생성되는 플럭을 실시간 온라인으로 평가하였다. 플럭크기를 평가하는 장비로는 온라인으로 플럭을 연속적으로 평가할 수 있는 응집플럭성장측정장치(iPDA)를 사용하였다. 플럭크기를 평가하기 위해 유기고분자 응집제인 폴리아민, 무기응집제 주입량, 원수의 탁도, pH같은 여러 가지 인자를 변수로 적용하였다. 현장실험 기간 동안 사용된 응집제는 폴리염화알루미늄(PACl)이었고, 응집보조재로 폴리아민이 사용되었다. 현장 테스트 기간 동안 원수의 탁도는 25~140 NTU 범위, pH는 7~9이었다. 원수의 탁도가 증가할수록 생성되는 플럭의 크기도 증가 하여 침전속도에 영향을 미쳤다. 회귀선분석으로 부터 FSI (Floc size index)와 탁도 T 값과의 관계식을 다음과 같이 얻었다. FSI = 0.9388logT - 0.3214 ($R^2$ = 0.8040, T : Turbidity) 또한 보조제로 사용된 폴리아민도 플럭크기값에 큰 영향을 주었고, 색도제거제로 사용된 활성탄(PAC)도 그 자체 입자로 작용하여 응집플럭크기 값에 영향을 상당히 주는 것으로 나타났다. 고탁도인 경우 FSI는 [PACl]과 [PAC]함수로 다음과 같은 식을 유도할 수 있었으며 $R^2$ = 0.9050이었다. FSI = $0.0407[T]^{0.324}[PACI]^{0.769}[PAC]^{0.178}$ [PACl] = PACl 주입농도, [PAC] = 활성탄 주입농도 상대적 응집속도 ${\Delta}FST/{\Delta}T$ 값은 응집제의 주입량보다는 활성탄의 주입량이 더 큰 영향을 주었다. 본 연구과정에서 활성탄주입량이 응집속도에 미치는 영향은 응집제의 주입농도가 미치는 것보다 ${\Delta}FST/{\Delta}T$ 값이 1.41 배 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 연구한 결과 플럭크기값 FSI는 여러 가지 영향인자에 상당한 영향을 받는 것으로 분석되었고, 집혼화 효율향상에 유익한 데이터를 얻을 수 있었다.
4차 산업혁명의 출현과 함께 스마트공장, 스마트시티, 스마트러닝 등이 등장하면서 스마트 물관리시스템과 그 평가지표의 연구개발이 주요 사회문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 물 관리시스템의 자동화 수준 평가지표를 제안하고자 한다. 그 세부 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 기존의 CMM과 SPICE 소프트웨어 프로세스 평가모델과 스마트공장의 평가지표를 검토하고, 스마트 정수처리장의 개념을 살펴본다. 둘째, 제안하는 스마트 물관리시스템의 평가지표에는 정수장의 주요 공정에 따라 착수 공정, 약품투입 공정, 혼화·응집 공정, 침전 공정, 여과 공정, 소독 공정의 6개 평가영역으로 세분화 하였고, 각 평가영역별로 0에서 4까지의 5단계 평가수준으로 구분하여 제안하였다.
압전 세라믹스를 이용하여 약품 분사용 초음파분사 노즐을 제작하였다. 정수장의 혼화 공정에 사용되는 약품(응집제)의 고효율 분산을 위해 분사 노즐을 설계하였으며 압전세라믹을 최적화하였다. 제작된 초음파 약품 분사 노즐을 패키징하여 정수장의 약품 혼화 과정에 적용하여 약품사용의 고 효율화와 사용량 저감을 위한 연구를 진행하였다. 압전체는 실리콘으로 마감처리를 하였으며 Al으로 패키징하였다. 본 초음파 분사 노즐 시스템을 적용하여 혼화지에 실험한 결과 약품의 순간 혼화를 촉진시키는 기술로 투입 약품량을 저감시킬 수 있을 것으로 판단된다. 초음파 발진 약품 분사시, 무발진과 비교하여 대장균 제거 효율에서 현저하게 높아졌다.
하수처리장 방류수의 재이용을 위해 2004년 1월$\~$12월까지 수질상태를 조사하였다. BOD, SS, 탁도, 총인과 색도의 월별로 조사한 연평균은 각각 4.1mg/L, 2.9mg/L, 0.8NTU, 1.3mg/L, 27unit이었다. 쟈테스트는 급속혼화 5분, 완속교반 15분, 침전 1시간의 조건하에서 오염물질의 제거율을 조사하였다. 사용된 응집제는 Alum과 폴리염화알루미늄이고, 방류수 중의 색도, 탁도, 총인, 총유기탄소 등을 제거하는데 효과가 있었다. 특히 폴리염화알루미늄을 사용시 탁도와 용존성인의 제거 효과가 좋았다. 응집공정과 연속한 정밀여과 공정에 의한 유기물의 제거효과를 조사한 결과, 분자량 1,000 Dalton 이상의 범위에 있는 물질의 제거가 잘 이루어진 반면, 소독부산물의 생성에 영향을 주는 분자량 500 Dalton 이하 물질의 제거율은 낮은 것으로 조사되었다. 따라서 복합공정에서 이 범위 분자량의 물질을 제거하기 위해 흡착공정 등의 추가공정이 필요할 것으로 본다.
현재 국내 정수시설은 정수공정별 감시제어-데이터수집시스템(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition)에 기반하여 감시제어 및 모니터링 위주로 운영·관리를 실시하고 있다. 또한, 주요 핵심 공정인 응집제 약품투입, 소독 및 여과 설비 공정의 운영방식에 있어서 선험적 운영지식에 의한 방식으로 운영되고 있기 때문에 지속적인 안정적 운영을 위해서는 표준적이고 체계적인 운영관리 수단이 필요하다. 국외에서는 다양한 운영 조건에 기반한 정수처리 효율을 예측할 수 있는 모의(simulation) 도구의 개발을 통해 기존 운영되고 있는 정수장의 효율을 예측하는 데 활용하고 있는 실정이다. 본 논문은 실시간 운영관리가 가능한 기반을 구축하여 정수처리의 효율을 예측할 수 있는 시뮬레이터 개발을 통해 정수처리 공정별 기본 및 조합의 공정 시뮬레이션 모의 모듈 기술을 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 또한 개발된 기술의 실증 운영을 통해 검증된 모듈을 반영한 정수장 시뮬레이터 시스템을 개발을 위한 연구를 수행하였다. 정수장 시뮬레이터는 수질정보, 물질수지, 수두손실등의 운영현황 데이터를 수집하는 기능, 착수-혼화-응집-침전-여과-소독 등 개별 공정별 주요 운전변수의 모니터링 및 제어를 통한 운영관리 기능, 원수 수질변화에 신속한 대응을 위한 정수처리 공정제어 의사결정지원 기능, 그리고 온라인 관망해석을 포함한 정수처리 전(단위)공정 시뮬레이터 기능 및 공정별 운영인자 최적화 기능 등으로 구성되어 있다. 현재 운영 중인 정수장의 공정별 운전 상태를 평가·관리하여 정수공정 운영 안정화 체계를 확보하고, 정수장의 유량과 수질의 갑작스런 변화에 따른 모의를 통한 수질예측으로 실시간 정수장 최적운영관리가 가능하다. 또한 원수 성상에 따른 적정 공정운영 자동화로 운영비 절감 및 효율적 인력 활용으로 정수장 운영 효율성을 제고함으로써 지속적이고 안정적인 정수장 운영 체계를 확보할 수 있다.
상수원수의 특성 변화와 갈수기 조류 발생으로 인한 원수 pH 상승 시기에 이산화탄소($CO_2$)를 주입하여 원수 pH를 조정함으로써 혼화·응집지의 응집 효율을 향상시켜 생산 정수 중의 잔류알루미늄, 탁도, 입자수 등의 농도를 낮추는 방법을 조사하고자 본 연구를 실시하였다. 원수 pH 8.0 이상이며 밤 낮의 pH 변화가 크지 않은 2월, 3월, 4월, 12월 중에 이산화탄소 주입 전 후의 정수 수질 변화를 고찰하였으며, 정수처리 공정수를 대상으로 정수 수질평가와 밀접한 관련이 있는 알루미늄, 탁도, 입자수, TOC, THMs, 2-MIB, geosmin 등의 농도 변화를 조사하였다. 조사결과, 혼화 응집지의 응집 효율 향상으로 입자수, 탁도, 알루미늄과 같은 입자성 물질과 무기물질은 감소하였으며 서울시 정수 목표수질값인 입자수 30개/mL 이하, 탁도 0.05 NTU 이하, 알루미늄 0.02 mg/L 이하의 양호한 정수 수질을 유지하기 위해서는 원수 pH 상승시기 이산화탄소를 주입하여 착수정원수 pH를 7.4 이하로 유지해야 하는 것으로 나타났다. 또한 THMs, CH, HAAs, HANs 등 소독부산물과 이취미 유발물질인 2-MIB, geosmin 농도는 원수 pH 변화와 무관함을 알 수 있었으며, 특히 이취미 유발물질인 2-MIB, geosmin는 pH 변화보다는 원수 중의 2-MIB, geosmin 농도가 정수 중의 농도 결정에 주요한 영향을 주는 것으로 나타났다.
급속 혼화공정에서 응집제의 동력학적 수화반응 특성을 고려하여 1초 이내의 순간혼합을 제시하고 있으며, 이러한 이론에 근거하여 설치된 Pump Diffusion Mixer(PDM)의 관내 응집제 확산 분포특성을 조사하였다. D=1,200mm 관경에서 압력수 유량비에 따라 응집제 주입지점으로부터 4.5D되는 지점에서 관 단면의 지점별 제타 전위를 측정하여 평가한 결과, 압력수의 유량비가 2%에서는 분사속도가 낮아 관 단면에 응집제가 골고루 분사되지 못하는 것으로 조사되었다. 그러나 압력수 유량비가 4% 이상이 되면 비교적 균등하게 혼합되며, 8%에서는 관 단면 전체에 균등하게 확산 분포되는 것으로 나타났다.
County는 비용과 부지소요는 최소화하면서도 증가하는 지역적 물수요에 부합되는 높은 유량에서 정수장의 성능을 최대화해야하는 필요성에 직면해있다. 개선사항을 찾아내기 위하여 시설물에 대한 상세한 성능평가가 행해졌다. 성능평가는 여과와 소독공정이 운전방식의 조정과 함께 추가시설의 건설에 의하여 개선될 수 있음을 나타내었다. Pilot test는 실험된 여러 가지 대안들 중에서 혼화, 응집, 이중 여과방식이 입자의 제거와 정수 수질에 가장 좋은 것임을 보여주었다. 소독에 대한 분석 결과는 소독방법을 교정하고 추가적인 염소접촉시간을 주는 것이 소독의 안전성을 확보함과 동시에 정수의 소독부산물 농도를 최소한으로 하고 강화되는 규제치와 부합할 수 있는 최선의 방법이 될 것이라는 것을 보이고 있다. Pilot test는 저수두 자동역세척여과지가 1차여과지(roughing filter)로서 효과적이라는 것을 보여주었다. 실험결과는 이중여과가 최종유출수의 탁도를 평균 0.1NTU이하로 감소시키며 입자의 제거율을 3 log로 증가시킴을 나타내고 있다. 정수공정 전반에서의 입자의 제거는 여러 개의 공정의 개별적 성과의 합이 아니므로 시설물들을 건설하기 전에 정수장 전체적으로 예상되는 개선정도를 수량화하기 위하여 Pilot 실험이 필요하였다. Pilot test중에 탁도보다는 입자측정이 유량, 응집제의 주입량, 및 여타 운전조건의 변화에 훨씬 민감함을 보여주었다. 이러한 점이 입자측정이 특히 저탁도 원수에서 처리공정의 성능을 나타내 주는 적절한 추가적 수질인자라는 결론을 보강하여 주었다. 물수요에 부합하기 위하여 Freedom District 정수장을 성공적으로 개선하는 데는 원수의 수질, 단위공정의 성능, 활용가능한 수리학적 수두, 현시설의 배치, 운전양태 등과 같은 기술적 사항에 대한 고려가 필요하였다. 비록 모든 사항들이 각각 일정정도의 영향을 가지고 있으나, 상기의 모든 것들이 수질에 영향을 미쳤으며 수질의 성공적인 개선은 정수장 운전의 모든 부분을 파악할 수 있는 상세한 성능평가를 통하여 가장 잘 달성될 수 있다.
본 연구의 목적은 응집공정에서 생성되는 플럭의 성상을 가시화하여 PACC의 응집 특성을 고찰하였다. 인공 원수내탁질 입자의 제타전위는 pH 8~9에서 영으로 수렴하였고 이 영역에서 TDS와 전기전도도가 최소값을 나타내 주었다. 급속 및 완속 교반의 최적 혼화강도가 관측되었으며, 특히 탁도의 제거에 있어서는 급속교반의 속도경사가 가장 낮은 $95.1sec^{-1}$에서 최대의 제거율을 나타내었다. 급속교반 후에는 $3{\sim}5{\mu}m$의 작은 입자가 급격히 생성되었으며 교반강도가 클수록 더 많은 수의 입자가 생성되었다. 완속교반이 진행될수록 $3{\sim}5{\mu}m$의 작은 입자의 수는 급격히 감소하였고 $7{\sim}21{\mu}m$의 중간 크기의 입자는 증가하는 경향을 나타내주었다. $23{\mu}m$ 보다 큰 입자의 경우는 급속교반의 속도경사가 $95.1sec^{-1}$에서 가장 많은 수가 생성되었고, $3{\sim}5{\mu}m$의 작은 입자의 경우에는 급속교반의 속도경사가 $760.7sec^{-1}$에서 가장 많이 생성되었다.
The training and prediction modeling using an artificial neural network was implemented to predict the turbidity of treated water as well as to estimate the optimized feed concentration of polyaluminium chloride (PACl) in a water treatment plant. The parameters used in the input layers were pH, temperature, turbidity and alkalinity, while those in output layers were PACl and turbidity of treated water. Levenberg-Marquadt method of feedforward back-propagation perceptron in the neural network toolbox of MATLAB program was used in this study. Correlation coefficients of the training data with the measured data were 0.9997 for PACl and 0.6850 for turbidity and those of the testing data with measured data were 0.9140 for PACl and 0.3828 for turbidity, when four parameters at input layer, 12-12 nodes each at both the first and the second hidden layers, and two parameters(PACl and turbidity) at output layer were used. Although the predictability of PACl was improved, compared to that of the previous studies to use the only coagulant dose as output layer, turbidity in treated water could not be predicted well. Acquisition of more data through several years obtained with the advanced on-line measuring system could make the artificial neural network useful and practical in actual water treatment plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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