Occurrence of process environment changes, such as influent load variances and process condition changes, can reduce treatment efficiency, increasing effluent water quality. In order to prevent exceeding effluent standards, it is necessary to manage effluent water quality based on process operation data including influent and process condition before exceeding occur. Accordingly, the development of the effluent water quality prediction system and the application of technology to wastewater treatment processes are getting attention. Therefore, in this study, through the multi-channel measuring instruments in the bio-reactor and smart multi-item water quality sensors (location in bio-reactor influent/effluent) were installed in The Seonam water recycling center #2 treatment plant series 3, it was collected water quality data centering around COD, T-N. Using the collected data, the artificial intelligence-based effluent quality prediction model was developed, and relative errors were compared with effluent TMS measurement data. Through relative error comparison, the applicability of the artificial intelligence-based effluent water quality prediction model in wastewater treatment process was reviewed.
This research analyzed the current situation and problems with an environmental impact assessment to provide a rational ocean physics assessment technique for power plant thermal effluent. This research also tried to create an improvement plan for heated effluent diffusion impact assessment by examining the reporting regulations for environmental impact assessment, national and international evaluation guidelines, etc. In the case of evaluating the oceanographic impact of heated effluent discharged from power plants, a pre-investigation is necessary before a full-scale presentence investigation, to accurately predict and minimize power plant construction effects on the surrounding environments. Before this presentence investigation, moreover, an integrated presentence plan, which agrees with the business plan, effect prediction, and post-investigation, needs to be established. A sufficient summit investigation must be made, which considers climate changes, and new and additional power plant construction. For accurate long-term oceanic environmental change prediction, the credibility of effect prediction must be elevated by presenting an evaluation method that is categorized by numerical organization models, verification methods, result presentation, and other things. Furthermore, unproductive conflicts between the people involved in heated effluent evaluation should be reduced by these improvement plans.
The objective of this study is to treat contaminated stream by using a UFBR(upflow fixed biofilm reactor) packed with waste-concrete media. This system was tested from June 1999 to January 2000. Over $20.0^{\circ}C$, $COD_{cr}$ removal efficiency did not affected with organic loading rate while, $COD_{cr}$ removal efficiency decreased about 7% with decrease of temperature from $27.0^{\circ}C$ to $8.7^{\circ}C$. Under $16^{\circ}C$, TKN removal efficiency was affected with TKN loading rate. The proposed model apply to mass balance equation of fixed biofilm reactor for predicting effluent was well satisfied with measured value($R^2=0.94$).
In this study, the influence of the control and operational parameters within a sewage treatment plant were reviewed by performing multiple regression analysis on the effluent quality of the sewage treatment. The data used for this review are based on the actual data from a sewage treatment plant using the media process within the year 2012. The prediction models of chemical oxygen demand ($COD_{Mn}$) and total nitrogen (T-N) within the effluent of the 2nd settling tank based on the multiple regression analysis yielded the prediction accuracy measurements of 0.93 and 0.84, respectively; and it was concluded that the model was accurately predicting the variances of the actual observed values. If the data on the energy spent on each operating condition can be collected, then the operating parameter that conserves energy without violating the effluent quality standards of COD and T-N can be determined using the regression model and the standardized regression coefficients. These results can provide appropriate operation guidelines to conserve energy to the operators at sewage treatment plants that consume a lot of energy.
As a basic study for developing a forecasting/estimating system that predicts water quality changes when Deep Sea Water (DSW) drains to the ocean after using it, this study was carried out as follows: 1) numerical simulation of the present state at DSW developing region in the East sea using SWEM, 2) numerical prediction of water quality changes by effluent DSW, 3) analysis of influence degree 'With defined DEI (DSW effect index) at F station. On the whole, when DSW drained to the ocean, Chl-a, COD and water-temperature were decreased and DIN, DIP and DO were increased by effluent DSW, and Salinity was steady. According to analysis of influence degree, the influence degree of DIN was the highest and it was high in order of Chl-a, COD, Water-temperature, DO, DIP and Salinity. The influence degree classified by DSW effluent position was predicted that suiface outflow was lower than bottom outflow. Ad When DSW discharge increased 10 times, the influence degree increased about $5{\sim}14$ times.
본 연구는 Media공법을 적용하고 있는 하수처리장의 실데이터를 활용하여 다중회귀분석을 통해 유출수질을 예측하는 모형을 구현하였다. 다중회귀분석은 2011년 1년간 데이터를 사용하였으며, 변수선택법 적용, 이상치와 영향치 제거, 변수의 로그변환에 따른 CASE별 연구를 수행하였다. 다중회귀분석으로 구축된 예측 모형으로 예측정확도를 검토한 결과, 2차침전지 유출수 $COD_{Mn}$는 0.87 이상, T-N은 0.81 이상으로 검토되었으며, 구축된 다중회귀모형을 이용하여 유출수가 방류수질기준을 초과하지 않는 운전조건의 범위를 설정할 수 있을 것으로 판단된다. 결론적으로 설정된 운전조건 범위 안에서 수질측면과 에너지 비용측면으로 하수처리장 운영시 운전자에게 적절한 운전 가이드를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
본 논문에서는 준설매립투기장에서 발생하는 부유물질의 유출농도를 예측하기 위하여 실내모형실험을 수행하고 실험결과를 기존의 설계방법에서 제시한 결과와 비교 분석하였다. 현장의 펌프준설선에 의한 준설토의 투기 상황을 모사하기 위하여 투기농도와 투기장의 길이를 변화시킨 실내 모형실험을 수행하고, 투기가 진행됨에 따른 부유물질 유출 농도의 시간에 따른 변화를 측정하였다. 컬럼을 사용한 침강압밀 실험결과를 바탕으로 한 미공병단(US Army COE, 1987)에서 제시한 설계방법에 의한 유출농도에 대한 분석결과와 모형실험 결과를 비교한 결과, 상호 유사한 경향을 나타냄을 확인하였다.
The established mathematical modeling methods have limitation to know the hydraulic characteristics at the wastewater treatment plant which are complex and nonlinear systems. So, an artificial neural network (ANN) model based on hydraulic characteristics is applied for modeling wastewater quality of a full-scale wastewater treatment plant using DNR (Daewoo nutrient removal) process. ANN was trained using data which are influents (TSS, BOD, COD, TN, TP) and effluents (COD, TN, TP) components in a year, and predicted the effluent results based on the training. To raise the efficiency of prediction, inputs of ANN are added the influent and effluent information that are in yesterday and the day before yesterday. The results of training data tend to have high accuracy between real value and predicted value, but test data tend to have lower accuracy. However, the more hydraulic characteristics are considered, the results become more accuracy.
Palm Oil Mill Effluent (POME) is the mixed organic wastewater generated from palm oil industry. In this study, kinetic analysis with treating POME in an anaerobic hybrid reactor (AHR) was performed. Therefore, the AHR was monitored for its performances with respect to the changes of COD concentrations and hydraulic retention time (HRT). Batch tests were performed to find out the substrate removal kinetics by granular sludge from POME. Modified Stover Kincannon, First-order, Monod, Grau second-order kinetic models were used to analyze the performance of reactor. The results from the batch test indicate that the substrate removal kinetics of granular sludge is corresponds to follow Monod's theory. However, Grau second-order model were the most appropriate models for the continuous test in the AHR. The second order kinetic constant, saturation value constant, maximum substrate removal rate, and first-order kinetic constant were 2.60/day, 41.905 g/L-day, 39.683 g/L-day, and 1.25/day respectively. And the most appropriate model was Grau second-order kinetic model comparing the model prediction values and measured COD concentrations of effluent, whereas modified Stover-Kincannon model showed the lowest correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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