Spatial distribution of water pollution in the Gap Stream was investigated from October to November, 2005. Sampling was conducted three times including effluents discharged from a wastewater treatment plant (WWTP) and a dam reservoir during the low-flow period. As a typical urban stream, total nitrogen and inorganic nitrogen concentrations increased toward downstream. Ammonia concentration was the highest in the treated water of the wastewater treatment plant and the lowest nitrate concentration was found in the effluent of the dam reservoir. A part of soluble reactive phosphorous (SRP) in total phosphorous was 22~54% in the upstream reach of WWTP in the Gap Stream whereas 68~73% in the downstream reach. Mean chlorophyll-a concentration ranged from 1.6 to $11.0{\mu}g/L$ and it tends to increase toward downstream except for WWTP effluent. As expected, untreated wastewater and WWTP effluent were suggested as the major sources of water pollution in the Gap Stream. In this study, the water pollution of the Gap Stream is a significant undergoing typical eutrophication, caused by excessive phosphorus and nitrogen nutrients from WWTP located in the watershed. As a result, the critical factor for the water pollution was evaluated to dissolved inorganic nitrogen and phosphorus nutrients. Particularly, SRP is a most important for the eutrophication. It suggest that may occur in the most urban streams of Korean peninsula. Therefore, because the necessity of water pollution management in the urban stream, inorganic N and P nutrients should be included as an essential component of water quality criteria in the advanced water quality project of Korean Government by enforcing of water quality assessment and total maximum daily loads (TMDLs).
Increasing energy prices and growing concerns about global warming address the need to improve energy self-sufficiency in many industrial and municipal sectors. Wastewater treatment plants (WWTPs) are representative of energy-consuming facilities in Korea, accounting for 5% of national energy consumption. We present renewable energy technologies and energy self-sufficiency scenarios in a municipal WWTP ($30,000m^3d^{-1}$) located in Yongin, South Korea. By employing photovoltaics (PV, 135 kW), small hydropower turbine (10 kW), and thermal energy from treated effluent (25 RT: refrigeration ton) within the WWTP, a total of 142 tonne of oil equivalent (toe) of energy was estimated to be generated, accounting for $365ton\;CO_2\;yr^{-1}$ of greenhouse gas emission reduction. Core renewable technologies under consideration include 1) hybrid solar PV system consisting of fixed PV, dual-axis PV, and building integrated PV, 2) low-head small hydropower plant specifically designed for treated effluent, 3) effluent heat recovery system for heating and air conditioning. In addition to these core technologies, smart operation and management scheme will be presented for enhancing overall energy savings and distribution within the WWTP.
Cho Sun-Ja;Jung Yong-Ju;Park Tae-Joo;Lee Sang-Joon
한국환경과학회지
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제14권9호
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pp.811-815
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2005
The activated sludge from the aeration basin of the Su-yeong municipal wastewater treatment plant which has operated by a standard activated sludge process in Busan, Korea was investigated during April 2004 and January 2005 with several bio-indicators. The number of bacteria and fungi per gram of dry weight of MLSS were estimated to be $3.1\times10^6\sim1.5\times10^8\;and\;l.1\times10^3\sim1.1\times10^5$ colony forming units, respectively, by the plate agar method. By cultivation-independent methods, such as 4',6-diamidino-2-phenylindole stain and fluorescence in situ hybridization, the ratio of eubacteria to the entire biomass was evaluated by more than $80\%$ (v/v). The ratio of ammonia-oxidizing bacteria and nitrite-oxidizing bacteria to the total eubacteria was detennined to be $7.0\sim9.8\%\;and\;3.3\sim6.2\%$ without heavy variation in spite of a period of relatively low temperature in the basin. It would be expected that the nitrification would occur or at least co-exist throughout the year in the sludge of many municipal WWTP with influents that contain the sufficient nitrogen sources although the WWTP does not have any specialized processes for the removal of nitrogen.
ASPEN PLUS, a steady-state simulator, was used in this study for predicting emissions of VOCs and tracing the fate of all compounds in biodegradation processes. Mathematical models for the processes such as volatilization, reaction and clarification were adopted from literatures. Unlike most previous simulations that various pollutants were considered as a single component, COD or BOD, four components of water, biomass, VOCs and COD were included in this simulation. Sensitivity analysis of several physical parameters on the performance of the WWTP was conducted. Model predictions of VOCs emissions agreed well with the plant data. The simulator could provide design conditions for a future WWTP as well as monitoring/control regimes to an existing WWTP.
Process modeling with activated sludge models (ASMs) is useful for the design and operational improvement of biological nutrient removal (BNR) processes. Effective utilization of ASMs requires the influent fraction analysis (IFA) of the wastewater treatment plant (WWTP). However, this is difficult due to the time and cost involved in the design and operation steps, thereby declining the simulation reliability. Harmony Search (HS) algorithm was utilized herein to determine the relationships between composite variables and state variables of the model IWA ASM1. Influent fraction analysis was used in estimating fractions of the state variables of the WWTP influent and its application to 9 wastewater treatment processes in South Korea. The results of influent $S_s$ and $Xs+X_{BH}$, which are the most sensitive variables for design of activated sludge process, are estimated within the error ranges of 8.9-14.2% and 3.8-6.4%, respectively. Utilizing the chemical oxygen demand (COD) fraction analysis for influent wastewater, it was possible to predict the concentrations of treated organic matter and nitrogen in 9 full scale BNR processes with high accuracy. In addition, the results of daily influent fraction analysis (D-IFA) method were superior to those of the constant influent fraction analysis (C-IFA) method.
하수처리 시스템에서의 생물학적 영양염류 기준이 강화됨에 따라, 표준활성슬러지공법으로 운전 중인 하수처리장의 고도처리 공법으로의 개보수 필요성이 증가하고 있다. 그러나 실제 하수처리 시스템에서의 다양한 유입조건 및 운전조건의 복잡한 반응 구성으로 인해 실험을 통하여 개보수된 고도처리공법의 최적조건을 찾는 것은 쉽지 않은 일이며, 이는 많은 시간과 비용을 소모하여 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 활성슬러지공정모델(ASMs)을 기반으로 한 하수처리장의 모델링 및 시뮬레이션 기법을 통하여 하수처리장의 고도처리공법으로의 upgrading 설계를 수행하며, 이를 통계적이며 체계적으로 접근하기 위해 반응표면분석법(Response surface method)을 통한 고도처리공법의 설계 최적화를 수행하였다. 또한 실규모 하수처리장에서의 운전 최적화를 위해서는 하수처리의 동력학적 매개변수에 대한 정확한 분석이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 다변량 통계분석 기법인 부분최소승자법(PLS)을 통하여 하수처리 시스템의 동력학적 매개변수 간의 상관관계를 파악하며, 고도처리공법 하수처리장의 운전 결과에 가장 큰 영향을 미치는 매개변수를 도출하였다. 본 연구를 통해 하수처리장의 고도처리공법 upgrading 설계 및 운전 최적화를 위한 방법론을 제시하였으며, 이를 통하여 설계시간 및 경비 절감 등 고도처리공법으로의 고효율적인 개보수가 가능할 것으로 예상된다.
In this study, 185 cefotaxime-resistant Escherichia coli were isolated from different stages of a wastewater treatment plant (WWTP) in Daegu in Korea. Among them, 99.5% (184 isolates) originated from raw sewage and 0.5% (1 isolates) from the final effluent. Cefotaxime-resistant E. coli were high resistant to ampicillin, piperacillin, cefazolin, cephalothin, cefachlor and cefamandole (99.5~100%). About 93% of the cefotaxime-resistant E. coli were extended-spectrum ${\beta}$-lactamases (ESBL)-producing E. coli. The $bla_{TEM+CTX}$ gene was the most predominant of the ESBL genes (72.5%), followed by $bla_{CTX-M}$ (16.2%), $bla_{TEM}$ (8.7%), $bla_{TEM+CTX+SHV}$ (1.1%), $bla_{TEM+SHV}$, $bla_{TEM+OXA}$, and $bla_{TEM+CTX+SHV}$ (respectvely 0.5%). Class 1 and 2 integron were found in 49.7% and class 3 integron was not found. All of integron positive isolates were multiresistant (i.e. resistant to four or more antibiotics). Our findings showed WWTP is contaminated with antibiotic resistant bacteria with resistance genes.
It is generally known that a wastewater treatment plant (WWTP) consumes immense energy even if it can produce energy. With an aim to increase the energy independence rate of WWTP from 3.5% in 2010 to 50% in 2030, the Korean government has invested enormous research funds. In this study, cost-effective operating alternatives were investigated by analyzing the energy efficiency and economic feasibility for biogas and power generation using new and renewable energy. Based on the US EPA Energy Conservation Measures and Korea ESCO projects, energy production and independence rate were also analyzed. The main energy consumption equipment in WWTP is the blower for aeration, discharge pump for effluent, and pump for influent. Considering the processes of WWTP, the specific energy consumption rate of the process using media and MBR was the lowest (0.549 kWh/㎥) and the highest (1.427 kWh/㎥), respectively. Energy-saving by enhancing anaerobic digester efficiency was turned out to be efficient when in conjunction with stable wastewater treatment. The result of economic analysis (B/C ratio) was 2.5 for digestive gas power generation, 0.86 for small hydropower, 0.49 for solar energy, and 0.15 for wind energy, respectively. Furthermore, it was observed that the energy independence rate could be enhanced by installing energy production facilities such as solar and small hydropower and reducing energy consumption via the replacement of high-efficiency operating.
The measurement and monitoring of the biochemical oxygen demand (BOD) play an important role in the planning and operation of wastewater treatment plants. The most basic method for determining biochemical oxygen demand is direct measurement. However, this method is both expensive and takes a long time. A five-day period is required to determine the biochemical oxygen demand. This study has been carried out in a wastewater treatment plant in Turkey (Hurma WWTP) in order to estimate the biochemical oxygen demand a shorter time and with a lower cost. Estimation was performed using artificial neural network (ANN) method. There are three different methods in the training of artificial neural networks, respectively, multi-layered (ML-ANN), teaching learning based algorithm (TLBO-ANN) and artificial bee colony algorithm (ABC-ANN). The input flow (Q), wastewater temperature (t), pH, chemical oxygen demand (COD), suspended sediment (SS), total phosphorus (tP), total nitrogen (tN), and electrical conductivity of wastewater (EC) are used as the input parameters to estimate the BOD. The root mean squared error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) values were used in evaluating performance criteria for each model. As a result of the general evaluation, the ML-ANN method provided the best estimation results both training and test series with 0.8924 and 0.8442 determination coefficient, respectively.
Wastewater treatment plant(WWTP) has been recognized as a high energy consuming plant. Usually many WWTPs has been operated in the excessive operation conditions in order to maintain stable wastewater treatment. The energy required at WWTPs consists of various subparts such as pumping, aeration, and office maintenance. For management of energy comes from process operation, it can be useful to operators to provide some information about energy variations according to the adjustment of operational variables. In this study, multiple regression analysis was used to establish an energy estimation model. The independent variables for estimation energy were selected among operational variables. The $R^2$ value in the regression analysis appeared 0.68, and performance of the electric power prediction model had less than ${\pm}5%$ error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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