Global fitting functions for Fe-selective chlorination in ilmenite($FeTiO_2$) and successive chlorination of beneficiated $TiO_2$ are proposed and validated based on a comparison with experimental data collected from the literature. The Fe-selective chlorination reaction is expressed by the unreacted shrinking core model, which covers the diffusion-controlling step of chlorinated Fe gas that escapes through porous materials of beneficiated $TiO_2$ formed by Fe-selective chlorination, and the chemical reaction-controlling step of the surface reaction of unreacted solid ilmenite. The fitting function is applied for both chemical controlling steps of the unreacted shrinking core model. The validation shows that our fitting function is quite effective to fit with experimental data by minimum and maximum values of determination coefficients of $R^2$ as low as 0.9698 and 0.9988, respectively, for operating parameters such as temperature, $Cl_2$ pressure, carbon ratio and particle size that change comprehensively. The global fitting functions proposed in this study are expressed simply as exponential functions of chlorination rate(X) vs. time(t), and each of them are validated by a single equation for various reaction conditions. There is therefore a certain practical merit for the optimal process design and performance analysis for field engineers of chlorination reactions of ilmenite and $TiO_2$.
최적의 염소 소독 전략을 구축하기 위해 8개의 연립 준선형 편미분방정식으로 구성된 수학적 모형이 제안되었다. 다차원 수치 프로그램을 개발하기 위해 상류 가중 유한요소법을 사용하였다. 프로그램은 세 가지 유형의 반응기에서 측정된 농도에 대해 검증되었다. 16개의 실험 결과에 대해 경계 조건 및 반응 속도를 보정하여 측정된 값을 재생시켰다. 모델링 결과로부터 8개의 반응 속도계수가 추정되었다. 반응 속도계수는 pH 및 온도로 표현되었다. 반응 속도계수를 추정하기 위해 수치 오차의 제곱의 합을 최소화하는 자동 최적 알고리즘의 프로그램을 개발하고 모형에 결합하였다. 최종 사용지에서 염소 및 오염물의 농도를 최소화하기 위해서는 정수장의 염소소독공정으로부터 최종 사용지까지의 수질 변화를 모형에 의해 예측하고 이를 기반으로 유입수 수질에 따라 염소소독공정을 운영하는 실시간 예측 제어 시스템이 필요하다. 본 모형을 이용하여 정수장에 이러한 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
This paper describes several computational results on the various energy and environmental problems using Patankar's SIMPLE method. The specific problems included in this study are : pollutant and flammable material dispersions in open and confined areas, buoyancy-driven flow in a lake, primary clarifier for water and waste water treatment, hood ventilation in workplace. cyclone combustor and Dow chlorination reactor. A control-volume based finite-difference method is employed together with the power-law scheme. The pressure-velocity coupling is resolved by the use of the revised version of SIMPLE, says SIMPLER and SIMPLEC. The Reynolds stresses are closed using the standard or RNG κ-ε models. A nonequilibrium turbulent reaction model is developed for the application of the chlorination process in the Dow thermal reactor. Other important empirical models and physical insights appeared in this study are presented and discussed in a brief note. The computational method developed in this study is considered, in general, as a viable tool for the design and determination of the optimal operating condition of various environmental engineering system of interest.
This paper describes computational efforts on the various energy and environmental problems using Patankar's SIMPLE method. The specific problems included in this study are : pollutant and flammable material dispersions in open and confined areas, aerator-induced flow in a lake for DO(dissolved oxygen) concentration, primary clarifier for water and waste water treatment, hood ventilation in workplace, cyclone and LNG combustors and Dow chlorination reactor. A control-volume based finite-difference method is employed together with the power-law scheme. The pressure-velocity coupling is resolved by the use of the revised version of SIMPLE, says SIMPLER and SIMPLEC. The Reynolds stresses are closed using the standard or the RNG $k-{\varepsilon}$ models. Turbulent reaction is modeled using two fast chemistry methods such as eddy breakup and conserved scalar models. Further, a nonequilibrium model is developed for the application of the chlorination process in the Dow reactor. Other important empirical models and physical insights appeared in this study are presented and discussed in a brief note. The computational method developed in this study is considered, in general, as a viable tool for the design and determination of the optimal condition of various engineering system of interest.
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.
Adsorption process using granular activated carbon(GAC) has been considered as one of the most effective water treatment technologies to remove humic acid which is recon- niEed as trihalomethane(THM) precursor in chlorination. To design the most effective GAC process, it is necessary to conduct the test of adsor- ption performance by means of isothem, batch rate and column studies and to select the most effective activated carbon according to raw materials of GAC - lignite and coconut shell. The objective of this study is to investigate the adsorption performance of humid acid on two activated carbons - lignite activated carbon(LAC) and coconut shell activated car- bon(CAC) made in Korea. It is available to represent UV-abs and trihalomethane formation potential(THMFP) as concentration of humic acid due to good relationship. The adsorption capacity of humid acid is not concerned with surface area of activated carbon but with pore size related to about $100{\AA}$, and then LAC forming at the extent of mesopore is found to be eight times more effective in adsorption capacity than CAC forming at micropore. The adsorption capacity of LAC and CAC is better at pH 5.5 than at pH 7. Pore and surface diffusion coefficients calculated from the diffusion model are $7.61\times10^{-13}m^2/sec$, $3.52\times10^{-15}m^2/sec$ for CAC, and $3.38\times10^{-12}m^2$/sec and $Ds=1.48{\times}10^{-15}m^2/sec$ for GAC respectively. From the results of column test it shows that the performance of LAC is also better than CAC and the optimal EBCT(Empty Bed Contact Time) is 4.52min. and activated carbon removes selectively the components of humic acid to be easily formed to THM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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