A coagulation-flocculation (CF) process using aluminum sulfate as a coagulant was employed to treat highly suspended solids in tunnel wastewater. Response surface methodology (RSM) based on a Box-Behnken design was applied to evaluate the effects of three factors (coagulant dosage, pH and temperature) on total suspended solids (TSS) removal efficiency as well as to identify optimal values of those factors to maximize removal of TSS. Optimal conditions of coagulant dosage and pH for maximum TSS removal changed depending on the temperature ($4{\sim}24^{\circ}C$). As temperature increased, the amount of coagulant dosage and pH level decreased for maximum TSS removal efficiency during the CF process. Proper adjustment of optimal pH and coagulant dosage to accommodate temperature fluctuations can improve TSS removal performance of the CF process.
본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류를 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 불순물을 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로드맵에 기초한 데이터마이닝 기법을 이용하여 응집제를 선택할 수 있는 제어기를 개발하였다. 제어 규칙은 클러스터링 기법으로 도출하였는데, 군집의 초기 값과 개수는 통계적 지수 값을 사용하여 결정하였다.
The removal of protozoa in the coagulation process was evaluated under the different pH and turbidity using the jar test after the addition of polyaluminium chloride (PAC) as a coagulant. Two well-known protozoa of Cryptosporidium parvum and Giardia lamblia were tested at the same time with turbidity, the critical water quality parameter of the water treatment process. Both protozoa were removed about 1log (and up to 2log) at the optimum injection of PAC. The source water turbidity and pH affected the removal of protozoa and turbidity. At neutral and alkaline pH, 1.3-1.7log removal of protozoa for low turbid water with 5NTU, and 1.6-2.3log removal for high turbid water with 30NTU were achieved. However, at acidic pH, maximum 0.8-1.0log and 1.1-1.2log were removed for low and high turbid water, respectively, at the optimum PAC injection of 15mg/L. The relation of protozoa and turbidity removals were expressed as the 1st order equation (significantly positive relation) in the most of the tested conditions. In addition, the relation of protozoan removals with residual turbidity were also expressed the 1st order equation (significantly negative relation), although the significance of the equations were reduced at acidic pH. Therefore, residual turbidity could be a good index of efficient protozoan removal in the coagulation process, probably except at the low pH condition.
십자형 응집-한외여과 막분리 공정 운전시 응집조건에 따른 영향을 살펴보면 급속교반-UF 공정과 응집-침전-UF 공정에서 투과 flux의 변화는 크게 나타나지 않았으며 UF막의 막오염 억제 측면에서는 응집전처리공정으로서 1분간의 짧은 급속혼화만으로도 충분한 것으로 나타났다. 교반강도에 따른 투과 flux의 변화결과 교반강도에 따라 형성되는 floc의 크기가 거의 유사하게 형성되어 교반강도에 따른 영향은 나타나지 않았다. 응집제 주입량에 따른 투과 flux변화를 살펴보면 응집제 주입량이 증가함에 따라 유기물의 제거가 크게 일어나 유기물 부하의 감소와 floc의 크기가 증가함에 따라 다공성 케이크층의 형성에 따른 막저항의 감소로 인하여 투과 flux가 향상되었다. 막의 재질과 전처리 응집공정적용에 따른 여과메카니즘 분석결과 막의 재질에 따라서는 친수성 재질의 막에 비하여 소수성 재질의 막의 경우 막의 공극속으로 입자의 침투가 발생하여 침적 흡착되는 현상과 막의 표면에서 형성되는 cake층에 의한 투과 flux 감소가 주원인이 되었으며 응집공정을 전처리공정으로 적용시 UF단독공정에 비하여 막오염 발생이 저감되었다.
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.
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.
본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류를 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다. 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 불순물을 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히 정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 로드맵에 기초한 데이터마이닝 기법을 이용하여 응집제를 선택할 수 있는 제어기를 개발하였다. 제어 규칙은 클러스터링 기법으로 도출하였는데, 군집의 초기 값과 개수는 통계적 지수 값을 사용하여 결정하였다.
본 연구에서는 프리스트레스트 콘크리트용 고품질 그라우트를 개발하기 위한 기초 자료로 활용하기 위해 그라우트의 화학 혼화제로 고성능 감수제와 증점제의 양과 사용방법이 유동성, 블리딩률, 체적변화 및 압축강도에 미치는 영향에 대해 검토하였다. 증점제와 고성능 감수제가 유동성에 미치는 영향에 대해 검토한 결과, 증점제와 고성능 감수제를 조합사용한 경우에는 고성능 감수제의 사용량이 너무 적으면 응집현상이 발생하여 유동성이 저하되나, 고성능 감수제 사용량 0.1% 이상부터 유동성이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 증점제의 사용량이 증가할수록 블리딩률이 감소하며, 고성능 감수제는 0.05%까지 블리딩률이 증가하나, 0.1%부터 블리딩률이 감소하는 것으로 나타났다. 또한 고성능 감수제와 증점제를 각각 0.15%를 조합한 그라우트의 배합이 유하시간, 플로우, 블리딩 및 체적변화 측면에서 가장 양호한 것으로 분석되었다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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