In this study, raw ginseng water extract solutions were analyzed to set up the functional saponin content and quality optimization condition. The highest saponin content among the total raw ginseng water extracts was $74.6\;mg/100\;m{\ell}$ which was extracted at $75^{\circ}C$ for 24 hours. In addition, the saponin content decreased according to the increased extraction temperature and time. The highest total content of $Rb_2$ and Re was $19.9\;mg/100\;m{\ell}$ at $75^{\circ}C$ for 12 hours which decreased according to the increased extracted temperature and time. The highest prosapogenin ($Rg_2\;+\;Rg_3\;+\;Rh_1$) content among the total raw ginseng water extracts was $28.6\;mg/100\;m{\ell}$ which was extracted at $85^{\circ}C$ for 36 hours. The reducing sugar content, sweetness and turbidity were increased according to the increased extraction temperature and time. But pH were decreased according to the increased extracted time.
In order to determine the optimal water intake point, the distribution of blue-Green algae and water quality factors in relation to the depth of the Mulgum and Maeri stations located downstream of the Nakdong River were investigated from Jun. 2015 to Sep. 2016. When the current surface water intake system was converted to the deep water intake system, Chl-a concentration and blue-Green algae were reduced by 64.1% and 80.5%, respectively. Microcystin-LR was reduced by 50% to 100%, while geosmin and 2-MIB of the odorant substances were reduced by 42.9% and 11.8%, respectively. The water quality factors such as pH, water temperature, TOC and COD were gradually decreased by 30% in deep water. Therefore, if we used the deep water intake system selectively in the summer season when blue-Green algae masses occur, the concentration of the influx of blue-green algae and its by-products can be expected to decrease, leading to reduced operation costs in tap water production and improved of raw water quality.
본 연구에서는 낙동강 하류원수에 대한 응집제 주입율 자동화를 위해 stream current detector (SCD)와 charge analyzing system (CAS)의 적용성 비교 평가하였다. SCD 시스템을 이용한 경우, 원수 pH가 9.3에서 5.7로 낮아지면 pH 9.3에서 설정된 유동 전하값을 응집제 주입율로 사용할 수 없었고, pH 5.7에 맞는 유동 전하값의 재설정이 필요하였다. 원수의 pH 변화에 따른 SCD의 유동 전하값의 재설정을 하지 않을 경우, 후단의 모래여과 처리수 탁도가 증가하는 현상을 보였다. CAS 시스템의 경우는 원수 pH의 범위가 6.0~9.3의 범위일 때 polydadmac을 전하 중화제로 사용하는 것이 가능하였고, 고탁도 원수에도 poly-dadmac이 양호한 전하중화제로 평가되었다. 그러나 pH 5~11의 범위에서 polydadmac의 전하량은 거의 변화하지 않은 반면, 응집제로 사용되는 alum의 전하량은 6배 정도 차이가 발생하고, pH에 적합한 응집제 요구량을 보였다. 따라서 원수의 pH가 높은 경우는 전하 적정제로 정수장에서 사용하는 응집제를 직접 이용하는 것이 효율적이었다.
This is a study on the risk assessment of drinking water using mutagenicity testing. The tests have been carried with the raw water, treated water, and drinking water (tap water) in Kwangju and Mokpo areas. The Ames preincubation test was carried concentrating samples using by Sep-Pak PLUS cartriges in Salmonella typhimurium TA100 and TA98. The samples were tested with several chemical water quality analysis. The THMs have not been measured in raw water, but measured treated water and tap water at a value of 7.135-12.473 $\mu$g/l. It was observed that the number of revertants colonies increased in treated water and tap water on TA100 without S9 and showed weak mutagenicity on TA98 without S9. Indirect mutation was not seen in TA100 and TA98 with S9. The results indicated that formed substances of treatment process's of water that increased mutagenicity.
This study was estimated water quality to raw water quality management of the Maeri intake station in the Nakdong River using Multivariate Analysis. The results of Principle Component Analysis was explained up to 76.9% of total water quality by three principle components. The 1st, 2nd was explained 44.7%, 17.9% and third was explained 14.3%. Also, the three factors was derived from Factor Analysis. The 1st factor was estimated as the matabolism and organic matter pattern related to algal growth. The 2nd factor was judged as the pollution of pattern related to the discharge from stream of the Nakdong River and 3rd factor was viewed as the hydrological variation pattern related to particle matter. The results of Cluster Analysis were classified into three groups.
Objective: The aim of this study was to investigate antioxidant activities of cinnamon (Cinnamomum cassia) extracts (extracted with different solvents) at various concentrations and to determine product quality of raw chicken patties added with different levels of cinnamon powder (CP) and oyster mushroon powder (OMP) during storage. Methods: After cinnamon was made into oven dried CP and extracted with water and different levels (50%, 80%, and 100%) of ethanol, antioxidant activities of these extracts were determined. CP and OMP were combined at different levels and added to raw chicken patties. Physicochemical properties and microbial counts were measured during refrigerated storage. Results: Cinnamon ethanol (80%) extract showed the highest (p<0.05) by 2,2-diphenyl-1picrylhydrazyl-radical scavenging activity and reducing power. Cinnamon water extract (CWE) had the highest iron chelating ability (p<0.05), while CP 100% ethanol extract had the highest content of total phenolic compound. Then, CP and OMP were applied to chicken patties at different levels (0.1% to 0.2%). After the addition of CPs, pH, L* (lightness), 2-thiobarbituric acid reactive substance, and volatile basic nitrogen values were decreased, whereas a* (redness) and b* (yellowness) values were increased. Microbial counts of total bacteria and Enterobacteriaceace were decreased with the addition of CP 0.2% regardless of the OMP level. Conclusion: The addition of CP in combination with OMP can increase the shelf-life of chicken patties during storage.
In the water purification plant, chemicals are injected for quick purification of raw water. It is clear that the amount of chemicals intrinsically depends on the water quality such as turbidity, temperature, pH and alkalinity etc. However, the process of chemical reaction to improve water quality by the chemicals is not yet fully clarified nor quantified. The feedback signal in the process of coagulant dosage, which should be measured (through the sensor of the plant) to compute the appropriate amount of chemicals, is also not available. Most traditional methods focus on judging the conditions of purifying reaction and determine the amounts of chemicals through manual operation of field experts or jar-test results. This paper presents the method of deriving the optimum dosing rate of coagulant, PAC(Polymerized Aluminium Chloride) for coagulant dosing process in water purification system. A neural network model is developed for coagulant dosing and purifying process. The optimum coagulant dosing rate can be derived the neural network model. Conventionally, four input variables (turbidity, temperature, pH, alkalinity of raw water) are known to be related to the process, while considering the relationships to the reaction of coagulation and flocculation. Also, the turbidity in flocculator is regarded as a new input variable. And the genetic algorithm is utilized to identify the neural network structure. The ability of the proposed scheme validated through the field test is proved to be of considerable practical value.
In the water purification plant, the raw water is promptly purified by injecting chemicals. The amount of chemicals is directly related to water quality such as turbidity, temperature, pH and alkalinity. At present, however, the process of chemical reaction to the turbidity has not been clarified as yet. Since the process of coagulant dosage has no feedback signal, the amount of chemical can not be calculated from water quality data which were sensed from the plant. Accordingly, it has to be judged and determined by Jar-Test data which were made by skilled operators. In this paper, it is concerned to model and control the coagulant dosing process using jar-test results in order to predict optimum dosage of coagulant, PAC(Polymerized Aluminium Chloride). The considering relations to the reaction of coagulation and flocculation, the five independent variables(turbidity, temperature, pH, Alkalinity of the raw water, PAC feed rate) are selected out and they are put into calculation to develope a neural network model and a fuzzy model for coagulant dosing process in water purification system. These model are utilized to predict optimum coagulant dosage which can minimize the water turbidity in flocculator. The efficacy of the proposed control schemes was examined by the field test.
Membrane system has been increasingly considered as a safe and cost-effective water treatment process especially in case of small scale water works. This research is a basis of membrane application in water works through a long period test with obtaining operation skills and evaluation of water quality and cost competitiveness. For the research, the UF membrane system was installed in small water treatment plant that uses river-bed water as raw water. The system was consisted of 2 stage membrane and operated in constant flow mode (Flux: 1.5, 1.0, 0.9, 0.6). In each different flux condition, TMP trends were showed better results at lower flux condition. And through the high flux condition test, it is certified that membrane system could deal with breakdown of one stage. Water quality of permeate was satisfied the water quality standards especially turbidity. To know what mainly causes fouling on membrane, the test by membrane with several cleaning agents and EDX analysis have done in lab. Through the tests, ferrous concentration in raw water, backwashing water and membrane surface etc. was high and it causes fouling inside and outside of membrane. So acid cleaning using organic acid such as oxalic acid is necessary in Chemical in Place (CIP). At the economical aspect the electrical cost of membrane system is higher than that of slow sand filtration but labor cost can be reduced by automation. However, the use of labor should be determined considering effectiveness and stability of operation. Because during the operation, there are several breakdown such as electrical shock by lightning, water drop in summer, etc.
Coagulant feeding control is very important in the water treatment process. Coagulant feeding is related to the raw water quality such as turbidity, alkalinity, water temperature, pH and so on. However, since the process of chemical reaction has not been clarified so far, coagulant dosing rate has been decided by jar-test. In order to overcome the difficulty mentioned above, Fuzzy Neural Network to fuse fuzzy logic and neural network was proposed, and the scheme was applied to the automatic determination of coagulant dosing rate. This algorithm can automatically identify the if-then rules, tune the membership functions by utilizing expert's experimental data. The proposed scheme is evaluated by computer simulation and interfaced with coagulant feeder operated by magnetic flowmeter, control valve and PLC. It is shown that coagulant feeding according to real time sensing of water quality is very effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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