Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.5
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pp.96-105
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2002
As an useful water purification system for non-point source pollution in rural watersheds, interests in constructed wetlands are growing at home and abroad. It is well known that constructed wetlands are easily installed, no special managemental needs, and more flexible at fluctuating influent loads. They have a capacity for purification against nutrient materials such as phosphorus and nitrogen causing eutrophication of lentic water bodies. The Constructed Wetland Design Model (CWDM), developed through this study is consisted mainly of Database System, Runoff-discharge Prediction Submodel, Water Quality Prediction Submodel, and Area Assessment Submodel. The Database System includes data of watershed, discharge, water quality, pollution source, and design factors for the constructed wetland. It supplies data when predicting water quality and calculating the required areas of constructed wetlands. For the assessment of design flow, the GWLF (Generalized Watershed Loading Function) is used, and for water quality prediction in streams estimating influent pollutant load, Water Quality Prediction Submodel, that is a submodel of DSS-WQMRA model developed by previous works is amended. The calculation of the required areas of constructed wetlands is achieved using effluent target concentrations and area calculation equations that developed from the monitoring results in the United States. The CWDM is applied to Bokha watershed to appraise its application by assessing design flow and predicting water quality. Its application is performed through two calculations: one is to achieve each target effluent concentrations of BOD, SS, T-N and T-P, the other is to achieve overall target effluent concentrations. To prove the validity of the model, a comparison of unit removal rates between the calculated one from this study and the monitoring result from existing wetlands in Korea, Japan and United States was made. As a result, the CWDM could be very useful design tool for the constructed wetland in rural watersheds and for the non-point source pollution management.
This study was conducted to evaluate the variation characteristics of influent and effluent quality from sewage treatment facilities using activated sludge processes and to assess the impact caused by discharge of treated sewage on the receiving water Monthly data of five water quality items (BOD, COD, SS, T-N, T-P) were used to understand the water quality at three sewage treatment plants in Seoul for five years from 1999 to 2003. Concentration differences of water quality parameters were observed between upstream and downstream site at the sewage treatment plant outfall to investigate the impact of discharge in Tan stream and Han river basin. 1. Due to the effect of continuous improvement in sewer system, the concentrations of influent went on increasing generally. 2. Effluent concentrations of BOD, COD and SS showed the trend of a little decreasing, but the trend of increasing in T-N and T-P. 3. In Tan stream basin, the impact of sewage treatment plant discharge was not observed directly, because concentration of discharge was lower than stream water's. But discharges from sewage treatment plants affected water quality at downstream site in Han river, concentration of T-P especially.
In the membrane process, it is important to improve water treatment efficiency to ensure water quality and minimize membrane fouling. In this study, a pilot study of membrane process using reservoir water was conducted for a long time to secure high flux operation technology capable of responding to influent turbidity changes. The raw water and DAF(Dissolved Air Flotation) treated water were used for influent water of membrane to analyze the effect of water quality on the TMP (Trans Membrane Pressure) and to optimize the membrane operation. When the membrane flux were operated at 70 LMH and 80 LMH under stable water quality conditions with an inlet turbidity of 10 NTU or less, the TMP increase rates were 0.28 and 0.24 kPa/d, respectively, with minor difference. When the membrane with high flux of 80 LMH was operated for a long time under inlet turbidity of 10 NTU or more, the TMP increase rate showed the maximum of 43.5 kPa/d. However, when the CEB(Chemically Enhanced Backwash) cycle was changed from 7 to 1 day, it was confirmed that the TMP increase rate was stable to 0.23 kPa/d. As a result of applying pre-treatment process(DAF) on unstability water quality conditions, it was confirmed that the TMP rise rates differed by 0.17 and 0.64 kPa/d according to the optimization of the coagulant injection. When combined with coagulation pretreatment, it was thought that the balance with the membrane process was more important than the emphasis on efficiency of the pretreatment process. It was considered that stable TMP can be maintained by optimizing the cleaning conditions when the stable or unstable water quality even in the high flux operation on membrane process.
In this study, we investigated influent and effluent water pollutants in 53 Public Sewage Treatment Works (PSTWs) where industrial wastewater or landfill leachate is combined four times for two years from 2014 to 2015. Also, we analyzed the characteristics of heavy metals and volatile organic carbons at influent and effluent of these PSTWs caused by sewage treatment combined with industrial wastewater or landfill leachate. As a result, six heavy metals such as barium, copper, iron, manganese, nickel and zinc, and four volatile organic carbons (VOCs) including phenols, di(2-)ethylhexyl phthalate (DEHP), formaldehyde and toluene were observed above detection limits in most of PSTWs. Also, it was revealed that six heavy metals such as hexavalent chromium, mercury, cadmium, chromium, nickel and selenium, and four VOCs including 1,1-dichloroethylene, vinyl chloride, naphthalene, and epichlorohydrin were observed more frequently according to precipitation. As a result of reviewing the monitoring data on "Water Quality Monitoring Networks" in lower watersheds of PSTWs, both heavy metals and VOCs were below detection limits, indicating that the effluent water had little influence on the watershed. Nevertheless for the better management of influent and effluent pollutants in PSTWs, it is necessary to establish the advanced management plans for water pollutants in PSTWs, which include a list of priority substances management, monitoring plans, and guidelines for industrial wastewater and landfill leachate combined in PSTWs.
For investigation of the food safety and influence of biofilm on the bacterial quality of tap water, it was detected by selective media, and identified by API kit and MIDI system. Biofilm and effluent showed much more colonies than influent. Although there were many presumptive positive colonies, no pathogenic bacterium detected. However opportunistic pathogens, such as Pseudomonas aeruginosa and Aeromonas species, and members of family Enterobacteriaceae were detected. Compared to influent, biofilm and effluent showed more diverse bacteria. This study implies that there would be the negative influence of biofilm on the bacterial qualities of tap water.
Kim Hyung Joong;Yoon Kyung Sup;An Yeoul;Lee Kwang Sik
KCID journal
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v.11
no.2
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pp.32-46
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2004
The water quality indexes of Lake Sapkyo in Asan city Korea, were investigated and analyzed to diagnose and assess the water environment. The 55 and T-P concentrations in influent streams were highly variable during the rainstorm event because of the firs
Park, Chae-Hong;Park, Myung-Hwan;Choi, Dong-Ho;Choi, Hyung-Joo;Lee, Joon-Heon;Lee, Myung-Hoon;Hwang, Soon-Jin
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.46
no.1
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pp.116-127
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2013
At weekly intervals, we monitored continuous changes in water quality by constructed floating wetland equipped with the four different filter media (sponge, volcanic stone, activated carbon and magnesium hydroxide) in a eutrophic lake from March 2011 to May 2012. We also investigated phyto- and zooplankton communities both in the influent and the effluent water through the floating wetland. Over a 10-month time period, average turbidity (66%), suspended solids (79%) and chlorophyll-a (80%) concentrations were remarkably reduced in the effluent water compared to the influent (P<0.001). The average removal rates of $NO_2-N$ and $NH_3-N$ were 24% and 20%, respectively (P<0.05). The average removal rates of $NO_3-N$ and TN were less than 10% (P>0.05). On the other hand, the average removal rates of $PO_4-P$ and TP were more than 65% (P<0.01). Interestingly, the abundance of phytoplankton in the effluent was decreased about 2.6 times compared to that of the influent, whereas the abundance of zooplankton in the effluent was increased about 3.5 times compared to that of the influent. Overall, particulate matters (SS, Chl-a and TP) and dissolved nutrients ($NO_2-N$, $NH_3-N$ and $PO_4-P$) were particularly reduced at high rates. Therefore, application of our constructed floating wetland in a eutrophic lake improved the water quality and demonstrated a potential for algal bloom mitigation.
Kim, Eun-Ae;Jo, Hun-Je;Park, Eun-Joo;Kim, Hyo-Jin;Kim, Jeong-Gyu;Jung, Jinho
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.22
no.1
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pp.145-149
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2006
Textile and pigment wastewater samples collected from an industrial complex showed toxic effect on Daphnia magna. For textile wastewater, 48 h acute toxicity of effluent was not detected while toxic unit (TU) of influent was 1.79. The toxicity of influent was completely disappeared by gamma-ray treatment at 10 kGy or by suspended solids (SS) removal. In case of pigment wastewater, both influent and effluent were toxic to D. magna though the effluent satisfied current water quality standards. Gamma-ray treatment had little effect on the toxicity reduction of pigment wastewater since the toxicity was mainly caused by metal ions, in particular, Cr(VI). This work suggests the bioassay technique for monitoring adverse effects of wastewater should be introduced, and also shows the usefulness of gamma-rays as an advanced treatment technique for textile wastewater.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.48
no.1
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pp.91-102
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2006
Most projects of tideland reclamation with dike construction produce estuarine reservoirs, which may result in water quality problems due to blocking of natural flow of stream water to the sea. External loadings to the reservoirs through tributaries are major concerns in a concerned water quality management. The water quality of a reservoir is greatly influenced by watershed drainage, and accurate estimation of pollutant is indispensable for in the reservoir management. Concentrations of the microorganisms in stream water and conventional parameters were monitored in the 13 water quality monitoring sites located in a rural watershed of Hwaong estuarine reservoir. The indicator of microorganisms showed strong correlation between them, and regression equations with $R^2\geq0.70$ may be used fur estimating one from other microorganisms. The relationships between water quality parameters obtained in this study may be used to infer one unknown pollutant concentrations from the measured pollutant loadings. This methodology could be applied to other areas where the watershed characteristics are not significantly different from the study area. High concentrations of nitrogen was observed in water quality monitoring sites affected by urban land uses and numbers of livestock in wet day as well as dry day, due to the influent of diffuse sources.
Considering pollution source is transferred by discharge, it is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. And temperature also influent to the water quality. In this paper, it is used water quality data that was measured DO (Dissolved Oxygen), TOC (Total Organic Carbon), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorus) at Dalchun real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water quality of rainy and nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water quality forecasting models were applied. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network), MDNN (MoDular Neural Network), and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN and MDNN model which are applied for DO, TN, TP forecasting shows better results than ANFIS. MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. If some data has periodical properties, it seems effective using qualitative data to forecast.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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