Nitrilases are a hydrolase group of enzymes that catalyzes nitrile compounds and produce industrially important organic acids. The current objective is to optimize nitrilase production using statistical methods assisted with artificial intelligence (AI) tool from novel nitrile degrading isolate. A nitrile hydrolyzing bacteria Bacillus subtilis AGAB-2 (GenBank Ascension number- MW857547) was isolated from industrial effluent waste through an enrichment culture technique. The culture conditions were optimized by creating an orthogonal design with 7 variables to investigate the effect of the significant factors on nitrilase activity. On the basis of obtained data, an AI-driven support vector machine was used for the fitted regression, which yielded new sets of predicted responses with zero mean error and reduced root mean square error. The results of the above global optimization were regarded as the theoretical optimal function conditions. Nitrilase activity of 9832 ± 15.3 U/ml was obtained under optimized conditions, which is a 5.3-fold increase in compared to unoptimized (1822 ± 18.42 U/ml). The statistical optimization method involving Plackett Burman Design and Response surface methodology in combination with an AI tool created a better response prediction model with a significant improvement in enzyme production.
아산만 해역으로 방류수가 배출될 경우, 생태-유체역학모델을 이용하여 아산만 해역의 장기 수질변화를 예측하였다. 생태-유체역학 모델은 해수유동 시뮬레이션을 위한 다층모델과 수질시뮬레이션을 위한 생태계모델로 구성되어 있다. 생태-유체역학모델을 이용하여 아산만해역의 장기 수질을 예측한 결과, 5개 정점에서 화학적산소요구량, 용존무기질소 및 용존무기인의 농도분포는 현재 계산결과에서 6개월 동안 증가하였다. 수치실험 수행시간 1년에서 2년 사이에서는 화학적 산소요구랑, 용존무기질소, 용존무기인의 농도분포는 6개월 동안 증가한 농도분포가 차츰 감소하는 경향을 보였으며, 3년에서 10년 사이에서는 일정한 농도분포를 보였다. 화학적 산소요구량, 용존무기질소 및 용존무기인의 농도는 $11{\sim}67%$, $10{\sim}67%$ 및 0.57%의 범위로 증가하였다. 10년 동안의 수치 실험 결과 화학적산소요구량과 용존무기질소의 변화 폭이 크게 나타났으며 이는 하수처리장의 방류수 중 이 두 오염부하량이 많은 양을 차지하고 있기 때문이다. 아산만 연안해역에서 화학적산소요구량, 총질소, 총인의 농도는 해역수질환경기준 II등급으로 조사되었으나, 하수처리장의 방류수가 배출될 경우 사업지구 인근의 아산만 방조제 부근에서는 해역수질환경기준 III등급으로 나타났다.
허베이 스피리트호 기름유출사고와 같은 해양 유류유출사고에서 잘못된 초기대응은 경제 손실뿐만 아니라 생태계에 큰 피해를 입힌다. 하지만 다양한 변수가 존재하는 해양에서 유출유의 움직임을 예측하는 것은 매우 힘든일이다. 이를 해결하기 위해서 뜰개 데이터를 활용해서 바다위의 부유물의 이동을 연구하는 기존 연구인 입자예측을 확장하여 면단위로 예측을 하는 유출유 예측 가시화를 진행하였다. 해양 데이터 포맷인 HDF5에서 특정 위치의 해류, 풍속 데이터를 양선형 보간법을 이용해 추출한 뒤, 수많은 점들의 이동을 입자예측하여 그 결과를 폴리곤 및 히트맵을 이용해 가시화 하였다. 또한 뜰개데이터의 문제점인 데이터 부족과 유출유와 움직임이 다른 점을 해결 하기 위해 유출유로부터 입자 데이터를 얻어낼 수 있는 유출유 입자 매칭 알고리즘을 제안한다. 유출유 입자 매칭 알고리즘은 면단위 유출유의 모습을 입자화 하여 입자의 움직임을 추적하는 알고리즘이다. 주성분 분석을 이용하여 문제를 분할하고, 유출유의 이동 거리의 분산이 최소화 되는 지점으로 유전알고리즘을 이용해 매칭하였다. 유출유 가시화 결과 데이터로 검증한 결과 주성분 분석과 유전알고리즘을 이용한 입자매칭 알고리즘이 가장 성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었으며, 평균 데이터 오차는 3.2%로 의미있는 연구임을 확인하였다.
리스크 관리 대상 중 화재는 대형재해임과 동시에 물적 인적 손실을 동반하는 고위험군 항목에 속한다. 따라서 재난안전관리에서는 실천적 측면에서의 화재예방활동과 발생 가능한 화재위험성 예측, 화재 피해 최소화를 위한 안전관리비용 투자가 요구되며 인적피해 최소화를 위해 가스 유해성 시험(KS F 2271)기반 연소 독성에 대한 위험성 평가를 요구한다. 본 연구에서는 정량적 화재위험성평가 기법의 기초 데이터 확보를 위한 연구로, 두께 5~25 mm의 우레탄 시료를 대상으로 가스 유해성 시험을 실시하였다. 또한 실험동물에 노출되는 연소생성물은 적외선 분광분석기(FT-IR)로 분석하여 ISO 13344의 연소독성지수 Lethal Fractional Effective Dose ($L_{FED}$)를 산출하였다. 또한, $L_{FED}$에 기초하여 시료의 Lethal Concentration 50% ($LC_{50}$)을 산정한 결과, 일정치 이상의 화재하중을 가지는 우레탄 시료의 $LC_{50}$은 $118{\sim}129g/m^3$임을 확인하였다. 본 연구를 통하여 해당 기법이 우레탄 화재 위험성 분석에 적용 가능함을 확인하였으며, 본 기법의 적용으로부터 유해가스에 의한 인적피해 예측을 기반으로한 건축물 안전 확보 차원의 전략적 투자확대의 자료로 활용 가능케 하였다.
Swithenbank, J.;Nasserzadeh, V.;Ewan, B.C.R.;Delay, I.;Lawrence, D.;Jones, B.
청정기술
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제2권2호
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pp.100-125
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1996
After recycle of spent materials has been optimised, there remains a proportion of waste which must be dealt with in the most environmentally friendly manner available. For materials such as municipal waste, clinical waste, toxic waste and special wastes such as tyres, incineration is often the most appropriate technology. The study of incineration must take a process system approach covering the following aspects: ${\bullet}$ Collection and blending of waste, ${\bullet}$ The two stage combustion process, ${\bullet}$ Quenching, scrubbing and polishing of the flue gases, ${\bullet}$ Dispersion of the flue gases and disposal of any solid or liquid effluent. The design of furnaces for the burning of a bed of material is being hampered by lack of an accurate mathematical model of the process and some semi-empirical correlations have to be used at present. The prediction of the incinerator gas phase flow is in a more advanced stage of development using computational fluid dynamics (CFD) analysis, although further validation data is still required. Unfortunately, it is not possible to scale down many aspects of waste incineration and tests on full scale incinerators are essencial. Thanks to a close relationship between SUWIC and Sheffield Heat&Power Ltd., an extended research programme has been carried out ar the Bernard Road Incinerator plant in Sheffield. This plant consists of two Municipal(35 MW) and two Clinical (5MW) Waste Incinerators which provide district heating for a large part of city. The heat is distributed as hot water to commercial, domestic ( >5000 dwelling) and industrial buildings through 30km of 14" pipes plus a smaller pipe distribution system. To improve the economics, a 6 MW generator is now being added to the system.
This study aims to develop a sulfur-using denitrification process which is possible a renovation to advanced treatment plant submerging a simple module in activated sludge aeration tank. At first, the impact factor of sulfur-using denitrification was appreciated by the batch test. Secondly, reflecting a dissolved oxygen effect of sulfur-using denitrification that was confirmed by the batch test, in a continuous nitrification/sulfur-using denitrification, high-rate nitrogen removal reaction was induced at optimum condition controlling DO concentration according to phases. Also, inside and outside of sulfur-using denitrification module was covered with microfilter and the module was considered as an alternative of clarifier. Result of batch test for sulfur-using denitrification, $NO_2{^-}N$ was lower for consumption of alkalinity and sulfur than that of $NO_3{^-}-N$. These results revealed the accordance of theoretical prediction. In continuous nitrification/sulfur-using denitrification experiment, actual wastewater was used as a influent, and influent nitrogen loading rates were increased 0.04, 0.07, 0.11, $0.14kg\;N/m^3-day$ by changing hydraulic retention times. At this time, nitrogen loading rates of packed sulfur were increased 0.23, 0.46, 0.69, $0.93kg\;N/m^3-day$. As a result, nitrification efficiency was about 100% and denitrification efficiency was 93, 81, 79, 72%. Accordingly, nitrogen removal was a high-rate. Also the module of sulfur-using denitrification covered with microfilter did not make a fouling phenomena according to increased flux. And the module was achieved effluent suspended solids of below 10 mg/L without a clarifier. In conclusion, it is possible a renovation to advanced treatment plant submerging a simple module packed sulfur in activated sludge aeration tank of traditional facilities. And the plant used the module packed sulfur is expected as a effective facilities of high-rate and the smallest.
Generally, Sewage Treatment Plants(STPs) are complexes systems in which a range of physical, chemical and biological processes occur. However, their performance strongly depends on the know-how acquired by the field-engineer. Recently, in order to solve this situations, various operation and management technologies based on the Instrumentation, Control and Automation(ICA) have been developed. As a economies-environmental affect point of view, this study was for the performance evaluation and assessment of results from the Smart Operation System(SOS) in full-scale STP. The SOS in STP consisted of the process monitoring module, including real-time influent prediction and effluent simulation, and the Smart Air Control(SAC) module. According to the results from field test for 2 years, the results of economical evaluation, amount of benefits and cost saving by the SOS have shown to be much higher than that of traditional operation. Nevertheless, the removal load(kg/yr) of BOD 13.3 %, COD 28.2 %, TN 44.4 % and TP 20.8 % were increased, respectively. Remarkable improvement of removal load could be achieved after the SOS was adapted. It was concerned that the SOS offer a user friendly functionalities and cost saving needed by the field-engineers. In addition, it was expected that the results of this study would supply helpful information for design and cost saving for the SOS in full-scale STP.
It is necessary to evaluate performances hitherto carried out in the management of Total Maximum Daily Loads (TMDLs) and to set up direction so that this system can be improved continuously in the future. This study was investigated load allocation achievement ratio, water quality goal achievement ratio and interrelation between water quality goal and load allocation for the first period (2004~2010). Load allocation achievement and BOD water quality goal achievement ratio were 50% and 73% in Guem River Basin, respectively. The main reason for excess of load allocation and shortfall of water quality goal were unfulfilled reduction plan and pollution sources increment. Therefore, it is necessary to develop enhanced pollution sources prediction method and make a list realizable reduction plan. 63% of the unit watershed was not interrelation between water quality goal and load allocation. The reason why water quality goal and load allocation had not correlation were water quality of upper unit watershed, increment of inflow quantity, effluent water quality of wastewater treatment plant affected the unit watershed, increment of inner productivity by algae, water quality deterioration during the specific period, river management flow, etc.
Park, Jung-Hye;Sohn, Jun-Il;Yang, Hyun-Sook;Chung, Young-Ryun;Lee, Minho;Koh, Sung-Cheol
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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제5권5호
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pp.355-361
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2000
A recycling reactor system operated under sequential anoxic and oxic conditions for the treatment of swine wastewater has been developed, in which piggery slurry is fermentatively and aerobically treated and then part of the effluent is recycled to the pigsty. This system significantly removes offensive smells (at both the pigsty and the treatment plant), BOD and others, and may be cost effective for small-scale farms. The most dominant heterotrophic were, in order, Alcaligenes faecalis, Brevundimonas diminuta and Streptococcus sp., while lactic acid bacteria were dominantly observed in the anoxic tank. We propose a novel monitoring system for a recycling piggery slurry treatment system through the use of neural networks. In this study, we tried to model the treatment process for each tank in the system (influent, fermentation, aeration, first sedimentation and fourth sedimentation tanks) based upon the population densities of the heterotrophic and lactic acid bacteria. Principal component analysis(PCA) was first applied to identify a relationship between input and output. The input would be microbial densities and the treatment parameters, such as population densities of heterotrophic and lactic acid bacteria, suspended solids(SS), COD, NH$_4$(sup)+-N, ortho-phosphorus (o-P), and total-phosphorus (T-P). then multi-layer neural networks were employed to model the treatment process for each tank. PCA filtration of the input data as microbial densities was found to facilitate the modeling procedure for the system monitoring even with a relatively lower number of imput. Neural network independently trained for each treatment tank and their subsequent combined data analysis allowed a successful prediction of the treatment system for at least two days.
Flow-through aquaculture systems generate large amounts of wastewater containing compounds such as solids that can settle near aquafarms and cause eutrophication. The settled solids are often reintroduced into flow-through systems, and aquatic animals can be affected by the solids and pathogens associated with these solids. For a sustainable aquaculture operation, adequate wastewater treatment is required. Hydrocyclones are one of the most promising technologies for the removal of solids in aquaculture wastewater. In this study, a model for performance prediction of hydrocyclones was investigated under three different operating conditions: water temperature, solids concentration, and water inlet velocity. The synthetic solids solution was prepared using settled solids from abalone aquaculture farms. The daily solids removal rates of the tested hydrocyclones ranged from 0.18 to 26.0 g solids-m-3-day-1, and removal efficiency ranged from 5.1 to 34.4%. The inlet water velocity had the greatest effect on solids removal and hydrocyclone efficiencies. The following multiregression model equation was derived from the daily solids removal rate (g solids-m-3-day-1) results for water temperature (T, ℃), solids concentration (SS, mg-L-1), and tangential inlet water velocity (TIV, m-sec-1): daily solids removal rate: f(z)=4.465+0.809TIV-0.375T+0.217SS (r2=0.976).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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