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Field Studios of In-situ Aerobic Cometabolism of Chlorinated Aliphatic Hydrocarbons

  • Semprini, Lewts
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 2004년도 총회 및 춘계학술발표회
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    • pp.3-4
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    • 2004
  • Results will be presented from two field studies that evaluated the in-situ treatment of chlorinated aliphatic hydrocarbons (CAHs) using aerobic cometabolism. In the first study, a cometabolic air sparging (CAS) demonstration was conducted at McClellan Air Force Base (AFB), California, to treat chlorinated aliphatic hydrocarbons (CAHs) in groundwater using propane as the cometabolic substrate. A propane-biostimulated zone was sparged with a propane/air mixture and a control zone was sparged with air alone. Propane-utilizers were effectively stimulated in the saturated zone with repeated intermediate sparging of propane and air. Propane delivery, however, was not uniform, with propane mainly observed in down-gradient observation wells. Trichloroethene (TCE), cis-1, 2-dichloroethene (c-DCE), and dissolved oxygen (DO) concentration levels decreased in proportion with propane usage, with c-DCE decreasing more rapidly than TCE. The more rapid removal of c-DCE indicated biotransformation and not just physical removal by stripping. Propane utilization rates and rates of CAH removal slowed after three to four months of repeated propane additions, which coincided with tile depletion of nitrogen (as nitrate). Ammonia was then added to the propane/air mixture as a nitrogen source. After a six-month period between propane additions, rapid propane-utilization was observed. Nitrate was present due to groundwater flow into the treatment zone and/or by the oxidation of tile previously injected ammonia. In the propane-stimulated zone, c-DCE concentrations decreased below tile detection limit (1 $\mu$g/L), and TCE concentrations ranged from less than 5 $\mu$g/L to 30 $\mu$g/L, representing removals of 90 to 97%. In the air sparged control zone, TCE was removed at only two monitoring locations nearest the sparge-well, to concentrations of 15 $\mu$g/L and 60 $\mu$g/L. The responses indicate that stripping as well as biological treatment were responsible for the removal of contaminants in the biostimulated zone, with biostimulation enhancing removals to lower contaminant levels. As part of that study bacterial population shifts that occurred in the groundwater during CAS and air sparging control were evaluated by length heterogeneity polymerase chain reaction (LH-PCR) fragment analysis. The results showed that an organism(5) that had a fragment size of 385 base pairs (385 bp) was positively correlated with propane removal rates. The 385 bp fragment consisted of up to 83% of the total fragments in the analysis when propane removal rates peaked. A 16S rRNA clone library made from the bacteria sampled in propane sparged groundwater included clones of a TM7 division bacterium that had a 385bp LH-PCR fragment; no other bacterial species with this fragment size were detected. Both propane removal rates and the 385bp LH-PCR fragment decreased as nitrate levels in the groundwater decreased. In the second study the potential for bioaugmentation of a butane culture was evaluated in a series of field tests conducted at the Moffett Field Air Station in California. A butane-utilizing mixed culture that was effective in transforming 1, 1-dichloroethene (1, 1-DCE), 1, 1, 1-trichloroethane (1, 1, 1-TCA), and 1, 1-dichloroethane (1, 1-DCA) was added to the saturated zone at the test site. This mixture of contaminants was evaluated since they are often present as together as the result of 1, 1, 1-TCA contamination and the abiotic and biotic transformation of 1, 1, 1-TCA to 1, 1-DCE and 1, 1-DCA. Model simulations were performed prior to the initiation of the field study. The simulations were performed with a transport code that included processes for in-situ cometabolism, including microbial growth and decay, substrate and oxygen utilization, and the cometabolism of dual contaminants (1, 1-DCE and 1, 1, 1-TCA). Based on the results of detailed kinetic studies with the culture, cometabolic transformation kinetics were incorporated that butane mixed-inhibition on 1, 1-DCE and 1, 1, 1-TCA transformation, and competitive inhibition of 1, 1-DCE and 1, 1, 1-TCA on butane utilization. A transformation capacity term was also included in the model formation that results in cell loss due to contaminant transformation. Parameters for the model simulations were determined independently in kinetic studies with the butane-utilizing culture and through batch microcosm tests with groundwater and aquifer solids from the field test zone with the butane-utilizing culture added. In microcosm tests, the model simulated well the repetitive utilization of butane and cometabolism of 1.1, 1-TCA and 1, 1-DCE, as well as the transformation of 1, 1-DCE as it was repeatedly transformed at increased aqueous concentrations. Model simulations were then performed under the transport conditions of the field test to explore the effects of the bioaugmentation dose and the response of the system to tile biostimulation with alternating pulses of dissolved butane and oxygen in the presence of 1, 1-DCE (50 $\mu$g/L) and 1, 1, 1-TCA (250 $\mu$g/L). A uniform aquifer bioaugmentation dose of 0.5 mg/L of cells resulted in complete utilization of the butane 2-meters downgradient of the injection well within 200-hrs of bioaugmentation and butane addition. 1, 1-DCE was much more rapidly transformed than 1, 1, 1-TCA, and efficient 1, 1, 1-TCA removal occurred only after 1, 1-DCE and butane were decreased in concentration. The simulations demonstrated the strong inhibition of both 1, 1-DCE and butane on 1, 1, 1-TCA transformation, and the more rapid 1, 1-DCE transformation kinetics. Results of tile field demonstration indicated that bioaugmentation was successfully implemented; however it was difficult to maintain effective treatment for long periods of time (50 days or more). The demonstration showed that the bioaugmented experimental leg effectively transformed 1, 1-DCE and 1, 1-DCA, and was somewhat effective in transforming 1, 1, 1-TCA. The indigenous experimental leg treated in the same way as the bioaugmented leg was much less effective in treating the contaminant mixture. The best operating performance was achieved in the bioaugmented leg with about over 90%, 80%, 60 % removal for 1, 1-DCE, 1, 1-DCA, and 1, 1, 1-TCA, respectively. Molecular methods were used to track and enumerate the bioaugmented culture in the test zone. Real Time PCR analysis was used to on enumerate the bioaugmented culture. The results show higher numbers of the bioaugmented microorganisms were present in the treatment zone groundwater when the contaminants were being effective transformed. A decrease in these numbers was associated with a reduction in treatment performance. The results of the field tests indicated that although bioaugmentation can be successfully implemented, competition for the growth substrate (butane) by the indigenous microorganisms likely lead to the decrease in long-term performance.

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전염병의 경로 추적 및 예측을 위한 통합 정보 시스템 구현 (Implementation of integrated monitoring system for trace and path prediction of infectious disease)

  • 김은경;이석;변영태;이혁재;이택진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.69-76
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    • 2013
  • 세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.