최근 국내에서는 관로 노후화 및 다양한 수질사고 발생으로 인해 상수도 분야에 대한 관심이 급증함에 따라, 상수도 서비스에 대한 이용자들의 수질민원 또한 증가하고 있다. 수질민원의 경우 실제 수질오염뿐만 아니라 소독을 위한 잔류염소농도에 대한 불편을 포함하고 있으며, 따라서 사용자에게 공급되는 잔류염소농도를 균등하게 유지하기 위해 재염소 처리와 같은 다양한 노력이 시도되고 있다. 본 연구에서는 상수관망 내 잔류염소농도 모의를 위해 적용 대상지역의 수질반응계수를 추정하였으며, 수질기준을 만족시키는 동시에 잔류염소농도 균등화를 고려하기 위한 염소 투입 및 재투입 최적화 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 국내 대규모 지방상수도를 대상으로 적용하였으며, 격자탐색법을 통해 다양한 염소 투입/재투입 계획을 비교 분석하고, 공급 잔류염소농도의 적합성 및 균등성을 중심으로 최적화한 결과를 제시하였다.
국내에서는 지속적인 상수도 수질사고 발생으로 인해 수돗물 수질에 대한 이용자 불신이 확산되고 있다. 특히, 수질사고 외에도 수돗물에 포함된 염소 성분 등으로 인해 맛, 냄새 등에 대한 이용자들의 수질민원 또한 지속적으로 발생하고 있다. 따라서 상수도 사업자들은 이용자에게 공급되는 잔류염소농도가 충분히 잔류하면서도 과도하게 유지되지 않도록, 시간적(Scheduling) 및 공간적(Rechlorination) 관점에서 상수관망 내 잔류염소농도가 균등하게 분포하도록 다양한 방법을 검토 및 적용하고 있다. 본 연구에서는 상수관망 해석을 통한 월별 잔류염소농도 최적 관리 방법의 일환으로, 대규모 상수관망시스템을 대상으로 Lab-scale 실험을 통한 수체반응계수, EPANET 수질해석을 통한 관체반응계수 등 관망 수질반응계 수를 온도별로 추정하고, 온도별 수질반응계수를 바탕으로 염소투입농도 조건에 따른 월별 잔류염소농도 분포 현황을 분석하였다. 분석 결과, 온도 조건이 달라짐에 따라 잔류염소농도 하한 및 상한기준을 만족시킬 수 있는 효율적인 염소투입농도 조건 또한 달라지므로, 월별 잔류염소농도의 공간적 분포를 고려하여 구체적이고 정량적인 염소투입 계획 수립이 필요한 것으로 판단된다.
유역에서의 하천 프랙탈은 본 연구의 목적은 상수도 배수시스템의 수질예측 모형인 EPANET의 수질보정을 위한 염소분해계수의 효율적인 적용을 평가하기 위한 것이다. 이를 위해 우선적으로 연구대상시스템의 특성에 따른 수질 및 관종별 염소분해계수를 실험에 의하여 분석하고, 대상블록에 대한 EPANET 모형의 수질보정을 위한 잔류염소분해계수의 3가지 적용방법을 검토하여 효율적인 적용방안을 도출하였다. 연구결과, 실험에 의한 염소분해계수는 계절적 특성과 관종 및 관경에 따른 다양한 결과를 보였으며, 각 방법에 따른 모의결과도 다양하게 나타났으며, 관종, 관경, 계절적 특성을 반영한 분해계수를 적용한 모의 결과가 현장분석된 잔류염소농도와 더 가깝게 예측되는 것으로 나타났다. 따라서 EPANET을 이용하여 잔류염소농도를 예측하기 위해서는 대상수질 및 관망의 특성을 반영한 잔류염소분해계수를 사용하는 방법이 가장 효율적일 것으로 사료된다.
본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 모형배수지를 이용하여 유출량의 변동여부와 도류벽의 설치여부에 따른 유출수의 잔류염소농도의 변화를 추적하였다. 모형배수지의 실험결과를 고찰해 보면, 유출량을 변동시킨 경우에 있어서 도류벽이 없을 때와 도류벽이 2개 있을 때, 유출수의 평균 잔류염소농도의 차이가 유출량을 일정하게 유지한 경우에 비하여 줄어 들었다. 이는 유출량 변동의 영향에 의한 것으로 유출량의 변동이 심한 배수지에 있어서는 유출량의 변동이 심하지 않은 정수지에서 보다는 도류벽 설치의 효과가 작은 것으로 판단된다.
정수장에서 사용되고 있는 원형 물탱크내의 물은 잔류염소농도 0.1 mg/L 이상을 유지하여야 한다. 일반적으로 잔류염소 농도는 물탱크의 구조, 크기 그리고 물의 유량에 따라 다르다. 잔류염소농도는 염소의 확산시간을 최대한 확보하는 것이 가장 중요하며, 그것을 위하여 일반적으로 원형 물탱크내의 격벽을 설치한다. 본 연구에서는 수치해석을 이용한 유동해석을 수행하여 물과 염소의 농도분포를 구하였다. 유동해석 결과 격벽사이에서 유동내 와류가 발생하였으며, 격벽의 수가 증가할수록 염소가 물에 확산되는 시간을 확보할 수 있었다.
본 논문에서는 발암물질 저감을 위하여 정수장 염소투입공정 중 전염소 주입에 따른 침전지의 염소 증발량이 주야간, 계절별 현격한 차이가 발생함에 따라 시간대별/계절별/날씨별 유입목표 잔류염소를 변경하고자 운영자의 경험에 기반한 퍼지 모델링 기법을 도입하였다. 퍼지에 의해 설정된 목표 잔류염소농도를 유지하기 위하여 침전지 유입부에 잔류염소 계측기를 추가 설치하여 피드백 Loop 시간을 최소화하였고 지연시간이 긴 시스템에 적용되는 이중 피드백 제어시스템인 캐스케이드 제어를 병행 실시하였다. 이를 통해 소독공정의 고유특성인 시간지연에 대한 선제적 대응 및 침전지 잔류염소농도 변화폭을 7.3배가량 안정화를 시키고 염소소모량을 저감하여 안정적이고 경제적인 물 공급이 가능하도록 하였다.
상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 이용자에게 양질의 상수도를 공급하기 위해 구축된 사회기반시설물로써, 정수된 물이 사용처에 도달하기까지 송수과정에서 발생 가능한 수질저하를 고려해야 한다. 일반적으로 정수장에서 염소처리를 한 후, 도달시간을 고려한 시스템 내 잔류 염소농도를 유지함으로써 수질저하를 예방한다. 여기서 상수도 내 잔류 염소농도는 미생물 번식 및 관내 부식물 등 다양한 생물 화학적 오염을 효과적으로 예방하는 반면, 과다할 경우 이용자의 음용성을 저해할 수 있어 시스템 전반에 걸쳐 염소농도의 적절한 관리가 요구된다. 특히, 상수관망에서는 공급경로 및 공급량에 따라 각 수요처의 도달 염소농도가 다르게 분포할 수 있으므로, 시설운영자는 균등하고 적절한 염소농도를 유지하기 위해 추가적인 염소 재투입시설을 설치하여 함께 관리하고 있다. 이 때, 염소투입 시설의 운영계획은 EPANET과 같은 상수관망 해석모형의 수질모의를 바탕으로 수립된다. 그러나 일반적으로 수질모의는 수리해석과는 달리 긴 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 특정 네트워크의 수질모의 결과를 학습시킨 인공신경망(ANN) 모형을 구축하고 이를 이용하여 상수관망 수질모의 계산시간을 단축하고자 하였다. 여기서 ANN모형의 학습은 EPANET을 통해 미리 선정된 다양한 염소 투입지점의 염소 투입농도와 용수 공급량 자료, 그리고 주요 관측지점에서 측정된 염소농도자료를 이용하였다. 학습된 ANN모형을 EPANET 수질모의 결과와 비교 및 검증을 실시한 결과, 사전에 소요된 학습시간을 제외하면 수질모의 소요시간 측면에서 큰 개선효과를 보였으며, 대표지점에서의 수질모의 결과가 유사하였다. 추가적으로, 본 연구에서는 학습된 ANN모형과 최적화 알고리즘인 GA(Genitic Algorithm)를 연계하여 상수관망에서의 염소 재투입 스케줄링을 최적화하는 프로그램을 개발함으로써, 안전하고 경제적인 상수관망의 수질운영에 기여하고자 하였다.
상수도 관망은 비정상상황에서도 안전한 물을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 따라서 상수도 관망의 최적 설계는 수리학적 제약조건 (i.e., 절점의 압력, 관의 유속)을 만족하는 설계안을 제시한다. 하지만 점차 커지는 도시 규모에 따라 수질적으로 안전한 물을 공급하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 상수도시스템의 형식 (i.e., 수지상식, 혼합식, 순환식)에 따라 용수의 체류 시간, 절점의 압력 등이 상이하다. 따라서, 본 연구에서는 도시 규모 및 형식과 잔류염소 농도를 고려한 상수도시스템 최적 설계를 진행하였다. 절점의 개수에 따라 도시의 규모를 분류하였으며, BI(BI; Branch Index) 지수를 통해 상수도시스템의 형식을 분류하였다. 또한, 수리학적 제약조건(i.e., 절점의 압력)과 수질적 제약조건 (i.e., 잔류염소 농도)을 설정하여 수리-수질을 동시에 만족하는 최적 설계안을 도출하였다. 비상시에도 물을 안정하게 공급하기 위하여 시스템의 탄력성과 설계비용을 목적함수로 설정하여 다목적 최적 설계를 진행하였다. 이러한 연구는 압력만을 고려한 기존 설계단계에서 수질적 측면을 동시에 고려하여 수질 측면의 안전성을 향상할 수 있다. 또한, 시스템의 탄력성을 고려하여 비정상상황에서도 물을 공급하여 사용성을 향상하는 설계안을 도출하여 수리학적 안정성을 만족하며, 경제적 측면도 향상할 수 있다.
상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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