낙동강 상류지역의 점오염원에서 지속적으로 배출되는 오염물질의 가중과 수량의 부족 현상으로 갈수기에는 하천의 부영양화로 인하여 조류증가에 따른 수화(水花) 현상이 나타나 원수의 pH가 상승하여 응집장애를 야기시키고 있다. 조류에 의한 pH 상승은 정수처리시 적정 응집범위를 벗어나게 하여 응집제의 사용량 증가와 수산화알루미늄의 용해도를 상승시켜 정수중의 잔류알루미늄 증가와 같은 문제를 일으킨다. 따라서 본 연구에서는 황산을 이용하여 상수원수의 pH를 응집공정 전에 조절함으로써 응집제의 주입량 및 산화제 사용량을 줄이고, Jar test 결과 황산을 이용하여 pH를 8.1로 조절한 경우 매우 효과적이고 경제적으로 평가되었으며, 응집제 주입량을 약 30% 정도 저감시켜도 pH를 조절하지 않은 경우와 동일한 탁도 제거율을 보였으며 DOC 및 UV-254 같은 유기물 제거효과는 오히려 높은 것으로 조사되었다.
The purpose of this research was to investigate the efficiency of coagulants dose after backwashing. The turbidity of initial effluent was high after backwashing in the rapid sand filtration and the high turbidity was almost removed by coagulants dose into filter-sand after backwashing. It was found that the turbidity of initial effluent was well removed by all kinds of the coagulants used in this study. When filtration was performed input water with differentiated pH's, the turbidity of effluent was low at the range of pH 5 - pH 7. But the removal was not good about over pH 9. This result was considered into the existence forms of aluminium, $Al(OH)^{2+}\;and\;{Al(OH)_2}^+$ at pH 5. Cryptosporidiums of effluent were 4/ml for ten minutes immediately after back washing and 3/ml until sixty minutes. However, the case of coagulant dose after backwashing, Cryptosporidiums of effluent were 0.5/ml for ten minutes with no detection after twenty minutes.
Color removal of dyeing wastewater is becoming more important due to intensive limitation on color unit of effluent water, so this study was to investigate an efficient color removal of dyeing wastewater. We found that bittern+iron chloride(II) inorganic coagulant developed by Kabool research center is much higher than any other inorganic coagulants for color removal. Optimum pH of this coagulant was 10.5 and removed more than 90% for color removal efficiency. The results showed that COD and color unit of effluent water was average 60mg/L and 200~250 units when continuous activated sludge test after coagulation with this coagulant has done. From the results of the experiments, the application of bittern+iron chloride(II) inorganic coagulant can save the operating cost of wastewater treatment plants.
To develop the removal technique of algal bloom the efficiencies of algal flocculation/ autoflotation by the kinds of coagulant and oversaturated oxygen concentration were investigated. The summarized results are as follow. 1. In the algae flocculation test with alum[$Al_2(SO_4)_3{\cdot}18H_2O$], optimum pH was 5.5 and, with chitosan optimum pH was 7.0. 2. Chitosan which was natural polymer showed the 5~10 times higher algal biomass flocculation efficiency than alum in the condition of same algal concentration. 3. For the each coagulant, the higher ${\Delta}DO$(oversaturated dissolved oxygen concentration - saturated dissolved oxygen) was, the faster the rising velocity of the algal floc was. 4. In the condition of about 4mg/L ${\Delta}DO$, the rising velocity of chitosan is about 2 times higher than that of alum, and chitosan formed the stronger algal floc.
Different types of coagulant and characteristics of its concentration added in the process of making milk curd were compared in this study. The pH of whey decreased when the amount of coagulant increased. The turbidity of whey was decreased when 5% of acetic acid and lemon juice were put into as coagulants. The texture of milk curd made with cow's milk and skim milk was measured the highest when acetic acid and lemon juice were added at 3, 5% of their concentration. The fracturability of milk curd made only with cow's milk decreased as the concentration of each coagulant increased. The cohesiveness was decreased as concentration of coagulant increased. The springiness was slightly changed depending on its coagulant but didn't show much of difference. The gummminess of milk curd made with cow's milk was increased when 3, 5% of coagulant was added. The result of sensory evaluation of milk curd showed that preference of milk curd wasn't depending on types of milk nor its coagulant. Also, flavor preference showed better when lemon juice was added. Preference in texture of milk curd was the highest made with cow's milk and skim milk. Preference in taste was high when 10% of lemon juice was added to skim milk and preference in its appearance showed higher when the alum was added as a coagulant to both cow's milk and skim milk than other coagulants.
합성 고분자 화합물의 생산과 ethanolamine(ETA, 원자력발전소에서 사용하는 pH 조절제)는 수질을 오염시키는 폐수를 발생한다. 본 연구는 유기물에 의해 유발된 COD를 감소시키기 위한 물리 화학적 처리법과 처리 약품을 개발하였다. $FeCl_2$와 $MgCl_2$를 1/1로 혼합하여 혼합응집제를 사용함이 COD 제거효율이 가장 좋은 결과를 얻었다. 유기물을 함유한 폐수처리에 복합응집제를 주입함으로써 COD제거율이 80%이상으로 나타났다.
본 연구에서는 상용 응집제와 동일한 응집 성능을 확보할 수 있는 대체 응집제(황산알루미늄 용액)의 제조 가능성을 평가하였다. 사용된 대체 응집제 원료는 폴리머 제조 공정에서 발생하는 폐촉매 부산물(Waste activated alumina)이며, 대체 응집제는 1) 강열 및 분쇄, 2) 황산과의 화학적 중합 및 치환 반응, 3) 용해 및 희석, 4) 침전 및 분리과정을 거쳐 제조되었다. 실험실 규모의 autoclave 및 용해조에서의 최적 운전 조건을 도출하기 위해 황산 순도, 반응 온도, 황산 주입비 및 용해조에서의 물 주입비의 변화 등에 따른 대체 응집제 내 $Al_2O_3$ 함량이 분석되었다. 연구 결과, 황산 순도 50%, 반응 온도 $120^{\circ}C$, 황산 주입비 5배 및 용해조 물 주입비 2.5배의 조건하에서, 7~8% 범위의 $Al_2O_3$ 함량을 가지는 대체 응집제가 제조된다는 것이 확인되었다. 대체 응집제의 응집 성능을 평가하기 위해 호기조 유출수를 대상으로 Jar-test를 수행한 결과, Al/P의 몰비를 1.5 및 2.0으로 주입한 두 가지 경우 모두에서 기존 응집제의 인 제거 성능과 유사하거나 더 높은 제거 성능이 확인되었다. 추가적으로 경제성 평가를 통해 상용 응집제와 비교했을 때 50% 이상의 생산 단가 절감이 가능하였고, 생태독성 평가를 통해 환경적 문제없이 대체 응집제가 실제 하수처리장 또는 폐수처리장에 적용될 수 있는 것이 확인되었다.
A coagulation process for RO (reverse osmosis) membrane pretreatment system was an effective technology to remove colloidal and particulate matters. However, coagulant residuals from the pretreatment process may negatively affect RO membrane performance. The bench-scale coagulant exposure study was performed to investigate the effect of their residual on adsorbed mass which related to the membrane performance. Coagulant addition in this study ranged from 0 to 5mg/L ferric chloride, alum, and 2mg/L cationic polymer(poly-di-methyldiallyl ammonium chloride) as coagulant aids. This results showed that adsorbed mass is not significantly increased during short-time period, however, accumulated mass of coagulants on the membrane surface is significantly increased during long-time experimental period. The effect of pH on coagulants adsorption characteristics was significantly differed due to the electrostatic repulsive interactions between soluble coagulants and membrane surface charge. This data suggest that the RO membrane performance of drinking water treatment plant could be decreased by adsorption of residual coagulants when applied for the coagulant pretreatment process.
As recently raw water quality has been polluted as well as its quality has been remarkably varied according to season and region, the precise control of coagulant dosage is being keenly required in water treatment plants. The amount of coagulant is closely related to raw water quality such as turbidity, alkalinity, water temperature, pH, electrical conductivity, etc. Since the optimum quantity of chemicals is not yet finalized, so dosage rate must be decided by using jar test that takes one or two hours. Hereupon, the output signal of stream current and multi-regression on historical data were proposed to be applied to the coagulant dosing control. In consequence of applying the scheme to automatic determination of the dosage rate, it was testified that the determination of dosage rate was very effective in case it is performed as to real-time sensing of water quality and the output signal of stream current.
Coagulation process is one of the most important processes in water treatment procedures for stable and economical operation, and coagulant dosing of this process for most plants is generally determined by the jar test. However, this method does not only take a long time to analyze and get the result but also has difficulties in applying to automatic control. This paper shows the feasibility of applying neural network to control the coagulant dosing automatically in water treatment plant. To be specific, the predicted results of the neural network model is shown to be similar to that of jar test. The input variables for learning the neural network are turbidity, water temperature, pH, and alkalinity. Combining the neural network and SCD(Streaming Current Detector) for feedforward and feedback control of injecting coagulant, a rapid change of the raw water quality can be accommodated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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