본 연구에서는 stainless steel로 재질로 된 금속평막모듈을 이용하여 고플럭스가 유지되면서 처리수의 안정화 방안을 모색하였다. 이 모듈은 기공사이즈가 13 ㎛ 단위여서 플럭스가 60 LMH에서 100 LMH까지 고플럭스로 운전이 가능하다 그러나 SS가 초기 운전 시 30~50 ppm 정도 유출되지만 SS가 응집핵으로 작용하므로 응집이 가능하게 된다. 기존 고분자막 여과수는 응집핵이 없어서 coagulation은 되지만 floculation이 안되므로 추가적으로 응집보조제인 clay나 벤토나이트를 투여하게 되는데 본 연구에서는 이런 응집보조제 필요 없이 SS 누출만으로 floculation이 되므로 총인처리와 처리수질이 안정성을 도모하고자 하였다. 최종적으로 안정적인 처리수에 고플럭스가 가능한 Metal필터 운전이 MBR 시스템에서 적용가능한지 타당성을 연구하고자 하였다.
In the water purification plant, chemicals are injected for quick purification of raw water. It is clear that the amount of chemicals intrinsically depends on water quality such as turbidity, temperature, pH and alkalinity. However, the process of chemical reaction to improve water quality (e.g., turbidity) by chemicals is not yet fully clarified nor quantified. The feedback signal in the process of coagulant dosage, which should be measured (through the sensor of the plant) to compute the appropriate amount of chemicals, is also not available. Most traditional methods focus on judging the conditions of purifying reaction and determine the amounts of chemicals through manual operation of field experts using Jar-test data. In this paper, a systematic control strategy is proposed to derive the optimum dosage of coagulant, PAC(Polymerized Aluminium Chloride), using Jar-test results. A neural network model is developed for coagulant dosing and purifying process by means of six input variables (turbidity, temperature, pH, alkalinity of raw water, PAC feed rate, turbidity in flocculation) and one output variable, while considering the relationships to the reaction of coagulation and flocculation. The model is utilized to derive the optimum coagulant dosage (in the sense of minimizing turbidity of water in flocculator). The ability of the proposed control scheme validated through the field test has proved to be of considerable practical value.
최근에 경제성장과 생활향상에 따른 물수요량이 급증함과 동시에 소비자의 질적요구가 강화되고 있는 실정이다. 기존 상수원인 하천의 수질오염으로 인하여 소비자의 요구사항을 충족시키기 위해서는 기존 정수처리법의 개선이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기존 급속여과법의 전염소 처리공정 및 응집.침전 공정의 개선을 통하여 음용수 수질을 개선하고자 하였다. 전염소 대신에 적용한 생물막여과 공정(BAF)의 처리효과 및 응집.침전 공정의 경우는 교반강도에 따른 침전효과에 따른 수질특성을 조사하였다. BAF공정은 탁월한 $NH_4$-N의 제거를 통하여 후속공정에 대한 오염부하량을 저감시킬수 있었고, 응집.침전의 경우 본 연구에서 제안한 응집제 주입량에 따른 교반강도의 실험식인에 의하여 구한 최적교반강도용 용집공정에 적용시 응집.침전의 효과를 향상시킨 수 있어 음용수 수질 향상을 기대 할 수 있었다.
This study was conducted to evaluate the feasibility of ammonia removal by zeolite adsorption in drinking water treatment. In generally, drinking water treatment process is conducted coagulation/flocculation, sedimentation, sand filtration and disinfection. We tested feasibility with two method, one is powdered zeolite dosing to coagulation tank and the other is to substitute granular zeolite for sand of sand filter. In powdered zeolite test, raw water is used tap water with putting of 2 mg/l of NH$_4$$\^$+/-N. Filtration of granular zeolite was conducted with 80 cm of effective column high and 120 m/d of flow rate. At above 100 mg/1 of zeolite dosage, ammonia concentration was decreased below 0.5 mg/l of NH$_4$$\^$+/-N in powdered zeolite test. But, turbidity was increased to 30 NTU by powdered zeolite dosage. That turbidity was scarcely decreased in generally coagulant using condition in drinking water treatment. In granular zeolite test, ammonia was not detected in treated water until 8 days. This result suggest that using of granular zeolite in sand filter could be removal ammonia in winter. But we need regeneration at zeolite filtration for ammonia removal. So, it is to make clear that zeolite regeneration ability was compared KCl with NaCl. The result reveal that KCl was more excellent than NaCl. Optimum regeneration concentration of KCl was revealed 100 mM. Regeneration efficient was not increased at pH range 10∼12.5.
Wastewater from crude oil reserve base usually contains large amount of non-biodegradable contaminants. The conventional wastewater treatment progress can hardly meet the regulation of wastewater effluent quality. This study investigated the removal of non-biodegradable organic contaminants in wastewater from crude oil reserve base using a pulse UV treatment. The modified process incorporating pulse UV process was set up to treat the wastewater from crude oil reserve base. The treatment process is composed with coagulation and flocculation, micro-bubble flotation, sand filter, pulse UV system, and GAC filter. The results show CODMn was effectively removed by the process with pulse UV system and it can meet the wastewater effluent regulation. The single effect of pulse UV process in CODMn removal was not significant(9~15% based on sand filtered effluent), however with the subsequent activated carbon filter the removal ratio CODMn was increased up to 28% compared to the process without pulse UV syetem.
In the water purification plant, chemicals are injected for quick purification of raw water. It is clear that the amount of chemicals intrinsically depends on the water quality such as turbidity, temperature, pH and alkalinity etc. However, the process of chemical reaction to improve water quality by the chemicals is not yet fully clarified nor quantified. The feedback signal in the process of coagulant dosage, which should be measured (through the sensor of the plant) to compute the appropriate amount of chemicals, is also not available. Most traditional methods focus on judging the conditions of purifying reaction and determine the amounts of chemicals through manual operation of field experts or jar-test results. This paper presents the method of deriving the optimum dosing rate of coagulant, PAC(Polymerized Aluminium Chloride) for coagulant dosing process in water purification system. A neural network model is developed for coagulant dosing and purifying process. The optimum coagulant dosing rate can be derived the neural network model. Conventionally, four input variables (turbidity, temperature, pH, alkalinity of raw water) are known to be related to the process, while considering the relationships to the reaction of coagulation and flocculation. Also, the turbidity in flocculator is regarded as a new input variable. And the genetic algorithm is utilized to identify the neural network structure. The ability of the proposed scheme validated through the field test is proved to be of considerable practical value.
Flocculation and flotation are used as pretreatment steps prior to the reverse osmosis (RO) process. During seawater treatment, high temperature can change the water chemistry of seawater during the process of coagulation. It also affects bubble volume concentration (BVC) and bubble characteristics. Coagulants such as alum and ferric salts at $40^{\circ}C$ can also change flux rates in the seawater reverse osmosis (SWRO) process. In this study, the bubble characteristics in dissolved air flotation (DAF), used as a SWRO pretreatment process, were studied in synthetic seawater at $20^{\circ}C$ and $40^{\circ}C$. The flux of an RO membrane was monitored after dosing the synthetic seawater with coagulants at different temperatures. Results showed that BVC increases as the operating pressure increases and as the salt concentration decreases. The bubble size released at $40^{\circ}C$ is far smaller than that at $20^{\circ}C$The addition of a ferric salt is effective for turbidity removal in synthetic seawater at $20^{\circ}C$; it is more effective than alum. When synthetic seawater was dosed with a ferric salt, the RO membrane flux increased by 27 % at $40^{\circ}C$.
In the water purification plant, the raw water is promptly purified by injecting chemicals. The amount of chemicals is directly related to water quality such as turbidity, temperature, pH and alkalinity. At present, however, the process of chemical reaction to the turbidity has not been clarified as yet. Since the process of coagulant dosage has no feedback signal, the amount of chemical can not be calculated from water quality data which were sensed from the plant. Accordingly, it has to be judged and determined by Jar-Test data which were made by skilled operators. In this paper, it is concerned to model and control the coagulant dosing process using jar-test results in order to predict optimum dosage of coagulant, PAC(Polymerized Aluminium Chloride). The considering relations to the reaction of coagulation and flocculation, the five independent variables(turbidity, temperature, pH, Alkalinity of the raw water, PAC feed rate) are selected out and they are put into calculation to develope a neural network model and a fuzzy model for coagulant dosing process in water purification system. These model are utilized to predict optimum coagulant dosage which can minimize the water turbidity in flocculator. The efficacy of the proposed control schemes was examined by the field test.
자성기반 가중응집제를 적용한 새로운 응집/침전법을 정수처리공정에 적용하기 위한 기초연구로써 반응표면분석법(RSM)을 이용하여 반응에 큰 영향을 주는 것으로 알려진 pH, 일반 응집제 사용량, 가중 응집제 사용량에 관한 최적의 반응조건을 도출하고자 하였다. 이때, 일반 응집제는 Poly aluminium chloride (PAC)를 사용하였고 가중응집제는 Magnetite 기반의 자성체를 사용하였으며, Kaolin으로 제조한 합성원수를 Jar-tester를 이용하여 응집실험을 실시하였다. 사전에 Box-Behnken design에 의하여 계획된 17가지 실험조건으로 상기 3개의 독립변수들이 반응변수(탁도 제거율 및 플럭의 평균 침강속도)에 미치는 영향과 최적 반응을 유도하기 위한 독립변수의 최적치를 얻고자 하였다. 실험 후에는 2가지 반응변수의 이차 회귀모델을 도출하였으며, 이를 이용하여 독립변수와 반응변수 간의 상관관계를 도출하고자 반응표면분석을 실시하였다. 반응표면 분석결과 탁도 제거율 및 플럭의 평균 침강속도에 대한 $R^2$값은 0.9909, 0.8295이었고 두 가지 반응변수를 모두 고려한 최적의 반응조건은 pH 7.4, PAC 사용량 38 mg/L, 가중응집제 사용량 1,000 mg/L이었으며 이때 탁도 제거율 97%, 평균 침강속도가 35 m/h 이상의 효율에 도달하였다.
Cake resistance is influenced by floc size deposited on membrane surface. Enlarging floc size can reduce cake resistance. The small particles are enlarged by coagulation and flocculation process in conventional mixing tank at membrane filtration system. Fully-grown flocs for reducing the cake resistance, however, are ruptured while passing through a pump. In light of this fact, this study aims to experimentally look at the reaggregation phenomenon of mixing system. In addition, reaggregation phenomenon of mixing system is compared with first-aggregation of in-line injection system in which coagulant is injected just before a pump. These results suggest that first-aggregation of in-line injection system is better than reaggregation of mixing system for G-value above $3100sec^{-1}$. Since G-value in pipe of actual membrane filtration system are usually larger than $3100sec^{-1}$. The performance of in-line injection system is expected to be better than the conventional mixing tank system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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