정화조 폐액은 분뇨 중에서 생물학적으로 분해되기 쉬운 성분의 일부가 이미 정화조 내에서 혐기성 소화에 의해 제거된 것으로 분뇨보다 생물학적 처리가 어려운 상태에 있으며 처리효율이 낮은 것으로 알려져 있다. 정화조 폐액의 처리방법 중 호기성 소화법, 하수와 혼합처리 또는 분뇨와 정화조 폐액을 혼합처리하는 방법이 있다. 그러나 정화조 폐액 처리시설의 운전인자에 대한 기준이 확립되어 있지 않은 실정으로 안정적인 처리수질을 유지하기 어려워 이에 대한 대책이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 정화조 폐액 처리시설(A/O공법)에 대한 ...
정화조 폐액은 분뇨 중에서 생물학적으로 분해되기 쉬운 성분의 일부가 이미 정화조 내에서 혐기성 소화에 의해 제거된 것으로 분뇨보다 생물학적 처리가 어려운 상태에 있으며 처리효율이 낮은 것으로 알려져 있다. 정화조 폐액의 처리방법 중 호기성 소화법, 하수와 혼합처리 또는 분뇨와 정화조 폐액을 혼합처리하는 방법이 있다. 그러나 정화조 폐액 처리시설의 운전인자에 대한 기준이 확립되어 있지 않은 실정으로 안정적인 처리수질을 유지하기 어려워 이에 대한 대책이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 정화조 폐액 처리시설(A/O공법)에 대한 모델링 수행을 통한 최적 운전인자를 도출함으로써 안정적인 처리수질을 확보하고자 하였다. 이를 위해서 우선적으로 정화조 폐액 처리시설의 최근 2년간(2014. 1. 1. ~ 2015. 12. 31.)의 운영자료를 확률도시위치법에 의한 빈도해석 후 정규분포와 대수정규분포 중 상관계수(R2)가 높은 확률분포형을 선정하고 비초과확률 및 빈도계수(Z)를 적용하여 계획유입유량 및 유입수질에 대한 일최대, 주간최대, 월최대 및 일평균값을 산정하였다. 유입수질 성상 분석은 일반적으로 회분식 실험을 통하여 미생물 호흡율을 측정하고 호흡율을 이용하여 구해지나, 본 연구에서는 정화조 폐액 관련 자료의 COD/BOD, S-BOD 비율, S-COD 비율, S-P 비율, S-N 비율 Ammonia-N 비율을 참고하고 과거 운영자료 및 reference를 통하여 GPS-X 모델링 유입수질 성상 입력자료를 작성하였다. GPS-X 모델링의 중요한 인자인 매개변수 값을 결정하기 위하여 민감도 분석을 실시하였으며, 분석대상 매개변수는 민감도가 높은 종속영양 미생물 생산계수(YH), 종속영양 미생물 최대비증식속도(μmax), 종속영양 미생물 사멸-재생산계수(bH), 탈질에 관여하는 종속영양 미생물 비율(η), 반포화상수(K)를 선정하였으며 그 결과 민감도는 μmax, bH, K, YH, η의 순으로 높게 나타났다. 모델 보정은 단계적 방법을 이용하여 실시하였고 1차 침전지의 경우 운영 자료상의 유입수 및 1차 처리수의 SS 농도를 적용하여 침전지 모델 변수를 보정하였으며, 생물반응조와 2차침전지는 운영자료상의 2차처리수 BOD와 SS농도 및 참고문헌상의 정화조오니 실험자료를 바탕으로 동력학계수와 침전지 모델변수를 보정하였다. 생물반응조의 경우 매개변수인 동력학계수는 일반하수와는 많은 차이를 보인 것을 알 수 있다. 종속영양미생물의 최대비증식속도(μmax)는 약 30% 정도이고, 반포화상수(KF, KA) 값은 default값의 50배에 해당하는 값으로 보정되었다. 이는 양병수 등(1979)에 의해 선행 연구 자료에서 제시된 반포화상수(K)=248과 비슷한 수치로 정화조 폐액의 특징이라고 볼 수 있다. 수온, 유량 및 수질변화에 따른 처리수질을 예측하기 위하여 4가지 시나리오로 구성하였다. 1차침전지 생슬러지 인발량을 80m3/일, 100m3/일, 200m3/일으로 변화시키면서 각 Case별 2차침전지 유출수질을 검토해 본 결과, 생슬러지 인발량이 작을 수록 잉여슬러지 및 MLSS 농도는 증가하고, 생슬러지 인발량이 많을수록 SS제거율이 높고 MLVSS/MLSS 비가 높아져 미생물 비율 상승으로 floc이 가벼워짐으로 2차침전지 침강성 및 유출수 SS 농도에 영향을 미치게 된다. 따라서 1차침전지의 SS 제거율은 너무 높거나 낮지 않은 값인 60%를 적용하였다. SRT(Sludge RetentionTime)를 3일, 5일, 7일로 변화시키면서 각 Case 별 2차침전지 유출수질을 예측한 결과, 수온 13℃이고 SRT 7일에서 SS와 질산염의 처리수질이 다른 Case보다 상대적으로 높으나 다른 항목의 처리수질은 대체로 양호하게 나타났다. 수온 20℃이고 SRT 7일에서 BOD를 제외한 수질항목에서 모두 높게 나왔으며, SRT가 3일과 5일에서는 처리수질이 거의 비슷하나 5일에서 질산화가 보다 잘 일어나는 것으로 나타났다. 수온이 높으면 질산화가 양호하나 NO3 농도가 높아져 인 방출에 악영향을 미쳐 유출수의 T-P 농도가 높게 된다. 따라서 SRT가 높지 않게 운전하는 것이 중요하므로 수온 13℃에서 SRT 7일, 수온 20℃에서 SRT 5일, 수온 20℃ 초과 시에는 SRT 3일로 적용하였다. 슬러지 반송율을 50%, 80%, 100%로 변화시키면서 각 Case별 2차침전지 유출수질 예측한 결과, 슬러지 반송율이 증가할수록 전반적으로 처리수질이 양호하게 나타났다. 수온이 높을수록 슬러지 발생량이 감소하므로 Case 2와 Case 4의 BOD 및 SS 처리수질이 Case 1과 Case 3 보다 낮게 나타났다.
정화조 폐액은 분뇨 중에서 생물학적으로 분해되기 쉬운 성분의 일부가 이미 정화조 내에서 혐기성 소화에 의해 제거된 것으로 분뇨보다 생물학적 처리가 어려운 상태에 있으며 처리효율이 낮은 것으로 알려져 있다. 정화조 폐액의 처리방법 중 호기성 소화법, 하수와 혼합처리 또는 분뇨와 정화조 폐액을 혼합처리하는 방법이 있다. 그러나 정화조 폐액 처리시설의 운전인자에 대한 기준이 확립되어 있지 않은 실정으로 안정적인 처리수질을 유지하기 어려워 이에 대한 대책이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 정화조 폐액 처리시설(A/O공법)에 대한 모델링 수행을 통한 최적 운전인자를 도출함으로써 안정적인 처리수질을 확보하고자 하였다. 이를 위해서 우선적으로 정화조 폐액 처리시설의 최근 2년간(2014. 1. 1. ~ 2015. 12. 31.)의 운영자료를 확률도시위치법에 의한 빈도해석 후 정규분포와 대수정규분포 중 상관계수(R2)가 높은 확률분포형을 선정하고 비초과확률 및 빈도계수(Z)를 적용하여 계획유입유량 및 유입수질에 대한 일최대, 주간최대, 월최대 및 일평균값을 산정하였다. 유입수질 성상 분석은 일반적으로 회분식 실험을 통하여 미생물 호흡율을 측정하고 호흡율을 이용하여 구해지나, 본 연구에서는 정화조 폐액 관련 자료의 COD/BOD, S-BOD 비율, S-COD 비율, S-P 비율, S-N 비율 Ammonia-N 비율을 참고하고 과거 운영자료 및 reference를 통하여 GPS-X 모델링 유입수질 성상 입력자료를 작성하였다. GPS-X 모델링의 중요한 인자인 매개변수 값을 결정하기 위하여 민감도 분석을 실시하였으며, 분석대상 매개변수는 민감도가 높은 종속영양 미생물 생산계수(YH), 종속영양 미생물 최대비증식속도(μmax), 종속영양 미생물 사멸-재생산계수(bH), 탈질에 관여하는 종속영양 미생물 비율(η), 반포화상수(K)를 선정하였으며 그 결과 민감도는 μmax, bH, K, YH, η의 순으로 높게 나타났다. 모델 보정은 단계적 방법을 이용하여 실시하였고 1차 침전지의 경우 운영 자료상의 유입수 및 1차 처리수의 SS 농도를 적용하여 침전지 모델 변수를 보정하였으며, 생물반응조와 2차침전지는 운영자료상의 2차처리수 BOD와 SS농도 및 참고문헌상의 정화조오니 실험자료를 바탕으로 동력학계수와 침전지 모델변수를 보정하였다. 생물반응조의 경우 매개변수인 동력학계수는 일반하수와는 많은 차이를 보인 것을 알 수 있다. 종속영양미생물의 최대비증식속도(μmax)는 약 30% 정도이고, 반포화상수(KF, KA) 값은 default값의 50배에 해당하는 값으로 보정되었다. 이는 양병수 등(1979)에 의해 선행 연구 자료에서 제시된 반포화상수(K)=248과 비슷한 수치로 정화조 폐액의 특징이라고 볼 수 있다. 수온, 유량 및 수질변화에 따른 처리수질을 예측하기 위하여 4가지 시나리오로 구성하였다. 1차침전지 생슬러지 인발량을 80m3/일, 100m3/일, 200m3/일으로 변화시키면서 각 Case별 2차침전지 유출수질을 검토해 본 결과, 생슬러지 인발량이 작을 수록 잉여슬러지 및 MLSS 농도는 증가하고, 생슬러지 인발량이 많을수록 SS제거율이 높고 MLVSS/MLSS 비가 높아져 미생물 비율 상승으로 floc이 가벼워짐으로 2차침전지 침강성 및 유출수 SS 농도에 영향을 미치게 된다. 따라서 1차침전지의 SS 제거율은 너무 높거나 낮지 않은 값인 60%를 적용하였다. SRT(Sludge Retention Time)를 3일, 5일, 7일로 변화시키면서 각 Case 별 2차침전지 유출수질을 예측한 결과, 수온 13℃이고 SRT 7일에서 SS와 질산염의 처리수질이 다른 Case보다 상대적으로 높으나 다른 항목의 처리수질은 대체로 양호하게 나타났다. 수온 20℃이고 SRT 7일에서 BOD를 제외한 수질항목에서 모두 높게 나왔으며, SRT가 3일과 5일에서는 처리수질이 거의 비슷하나 5일에서 질산화가 보다 잘 일어나는 것으로 나타났다. 수온이 높으면 질산화가 양호하나 NO3 농도가 높아져 인 방출에 악영향을 미쳐 유출수의 T-P 농도가 높게 된다. 따라서 SRT가 높지 않게 운전하는 것이 중요하므로 수온 13℃에서 SRT 7일, 수온 20℃에서 SRT 5일, 수온 20℃ 초과 시에는 SRT 3일로 적용하였다. 슬러지 반송율을 50%, 80%, 100%로 변화시키면서 각 Case별 2차침전지 유출수질 예측한 결과, 슬러지 반송율이 증가할수록 전반적으로 처리수질이 양호하게 나타났다. 수온이 높을수록 슬러지 발생량이 감소하므로 Case 2와 Case 4의 BOD 및 SS 처리수질이 Case 1과 Case 3 보다 낮게 나타났다.
Septic effluent is more difficult to be biologically treated than night soil because some components subject to biodegradation in night soil are already removed by anaerobic digestion in the septic tank. It is known that septic effluent shows low treatment efficiency. Treatment methods for septi...
Septic effluent is more difficult to be biologically treated than night soil because some components subject to biodegradation in night soil are already removed by anaerobic digestion in the septic tank. It is known that septic effluent shows low treatment efficiency. Treatment methods for septic effluent include aerobic digestion, combined treatment with sewage, and combined treatment with human waste and septic effluent. However, it is a fact that criteria for operating parameters of septic effluent treatment plants have yet to be established. There is a need to take measures against this because it is difficult to maintain stable treated water quality. Therefore, this study aimed to ensure stable treated water quality by deriving the optimal operating parameter of septic effluent treatment plants (A/O system) through performance modeling. To this end, the maximum daily, weekly, monthly and mean daily values of estimated inflow rate and influent water quality were selected by selecting a probability distribution type with high a high correlation coefficient(R2) from normal and log-normal distributions and applying the non-exceedance probability and frequency factor(Z) after frequency analysis of the operational data on septic effluent treatment plants during the last two years (January 1, 2014 to December 31, 2015) using probability plotting techniques. This study created input data on the properties of influent water quality with GPS-X modeling based on historical data and references with reference to COD/BOD, S-BOD, S-COD, S-P ratio, S-N ratio, and ammonia-N ratio of data related to septic effluent. In order to determine the parameters as an important factor for GPS-X modeling, this study performed a sensitivity analysis and selected the production coefficients of heterotrophic microorganisms with high sensitivity (YH), the maximum specific growth rate of heterotrophic microorganisms (μmax), death of heterotrophic microorganisms - reproduction coefficient (bH), ratio of heterotrophic microorganisms involved in denitrification (η), and half-saturation constant (K) as a parameter for the object of analysis. As a result, the sensitivity was μmax, bH, K, YH, and η, in that order. Model calibration was performed using a stepwise procedure. With regard to the primary settling tank, the variable of the settling tank model was calibrated by applying the influent water and SS concentration of the primary effluent of the operational data. In addition, with regard to the bioreactor and the secondary settling tank, the kinetic coefficient and variable of the settling tank model were calibrated based on BOD of the secondary effluent and SS concentration of the operational data and the experimental data on septage of references. As for the bioreactor, the kinetic coefficient as a parameter varied greatly from general sewage. The maximum specific growth rate of heterotrophic microorganisms reached approximately 30% of that of general sewage, and values of the half-saturation constant (KF, KA) were revised to 50 times of default value. This value is similar to the half-saturation constant value (K=248) shown in the previous study by Yang Byeong-su et al. (1979) and can be seen as a feature of septic effluent. In order to predict treated water quality according to water temperature, flow rate, and changes in water quality, four scenarios was developed. The outflow water quality from the secondary settling tank for each Case was examined by changing the withdrawal amount of raw sludge to 80, 100, and 200 m3/day. As a result, excess sludge and MLSS concentration increased with decreasing the withdrawal amount of raw sludge, and the removal efficiency of SS increases with increasing the withdrawal amount of raw sludge. Floc became lighter because the microorganism ratio increased with increasing MLVSS/MLSS ratio and affected the sedimentation property of the secondary settling tank and SS concentration of the outflow water. Therefore, 60% of SS removal efficiency was applied to the primary settling tank. The outflow water quality from the secondary settling tank for each Case was examined by changing sludge retention time (SRT) to 3, 5, and 7 days. As a result, its water temperature was 13℃, and the treated water quality of SS and nitrates were relatively higher than other Cases at SRT of 7 days. However, the treated water quality of other items was good in general. Treated water quality in all the water quality items excluding BOD was high at a water temperature of 20℃ and SRT of 7 days. Although the treated water quality was similar at SRT of 3 and 5 days, nitrification occurred more frequently at SRT of 5 days. High water temperature leads to good nitrification but raises T-P concentration of outflow water by negatively affecting phosphorus release due to increased NO3 concentration. Therefore, it is important to operate at low SRT. This study applied SRT of 7, 5, and 3 days at a water temperature of 13, 20, above 20℃, respectively. The outflow water quality from the secondary settling tank for each Case was predicted by changing the sludge return rate to 50, 80, and 100%. As a result, the treated water quality was good with increasing sludge return rate overall. BOD and treated water quality of SS in Cases 2 and 4 were lower than those in Cases 1 and 3 because the amount of sludge produced decreases with increasing water temperature.
Septic effluent is more difficult to be biologically treated than night soil because some components subject to biodegradation in night soil are already removed by anaerobic digestion in the septic tank. It is known that septic effluent shows low treatment efficiency. Treatment methods for septic effluent include aerobic digestion, combined treatment with sewage, and combined treatment with human waste and septic effluent. However, it is a fact that criteria for operating parameters of septic effluent treatment plants have yet to be established. There is a need to take measures against this because it is difficult to maintain stable treated water quality. Therefore, this study aimed to ensure stable treated water quality by deriving the optimal operating parameter of septic effluent treatment plants (A/O system) through performance modeling. To this end, the maximum daily, weekly, monthly and mean daily values of estimated inflow rate and influent water quality were selected by selecting a probability distribution type with high a high correlation coefficient(R2) from normal and log-normal distributions and applying the non-exceedance probability and frequency factor(Z) after frequency analysis of the operational data on septic effluent treatment plants during the last two years (January 1, 2014 to December 31, 2015) using probability plotting techniques. This study created input data on the properties of influent water quality with GPS-X modeling based on historical data and references with reference to COD/BOD, S-BOD, S-COD, S-P ratio, S-N ratio, and ammonia-N ratio of data related to septic effluent. In order to determine the parameters as an important factor for GPS-X modeling, this study performed a sensitivity analysis and selected the production coefficients of heterotrophic microorganisms with high sensitivity (YH), the maximum specific growth rate of heterotrophic microorganisms (μmax), death of heterotrophic microorganisms - reproduction coefficient (bH), ratio of heterotrophic microorganisms involved in denitrification (η), and half-saturation constant (K) as a parameter for the object of analysis. As a result, the sensitivity was μmax, bH, K, YH, and η, in that order. Model calibration was performed using a stepwise procedure. With regard to the primary settling tank, the variable of the settling tank model was calibrated by applying the influent water and SS concentration of the primary effluent of the operational data. In addition, with regard to the bioreactor and the secondary settling tank, the kinetic coefficient and variable of the settling tank model were calibrated based on BOD of the secondary effluent and SS concentration of the operational data and the experimental data on septage of references. As for the bioreactor, the kinetic coefficient as a parameter varied greatly from general sewage. The maximum specific growth rate of heterotrophic microorganisms reached approximately 30% of that of general sewage, and values of the half-saturation constant (KF, KA) were revised to 50 times of default value. This value is similar to the half-saturation constant value (K=248) shown in the previous study by Yang Byeong-su et al. (1979) and can be seen as a feature of septic effluent. In order to predict treated water quality according to water temperature, flow rate, and changes in water quality, four scenarios was developed. The outflow water quality from the secondary settling tank for each Case was examined by changing the withdrawal amount of raw sludge to 80, 100, and 200 m3/day. As a result, excess sludge and MLSS concentration increased with decreasing the withdrawal amount of raw sludge, and the removal efficiency of SS increases with increasing the withdrawal amount of raw sludge. Floc became lighter because the microorganism ratio increased with increasing MLVSS/MLSS ratio and affected the sedimentation property of the secondary settling tank and SS concentration of the outflow water. Therefore, 60% of SS removal efficiency was applied to the primary settling tank. The outflow water quality from the secondary settling tank for each Case was examined by changing sludge retention time (SRT) to 3, 5, and 7 days. As a result, its water temperature was 13℃, and the treated water quality of SS and nitrates were relatively higher than other Cases at SRT of 7 days. However, the treated water quality of other items was good in general. Treated water quality in all the water quality items excluding BOD was high at a water temperature of 20℃ and SRT of 7 days. Although the treated water quality was similar at SRT of 3 and 5 days, nitrification occurred more frequently at SRT of 5 days. High water temperature leads to good nitrification but raises T-P concentration of outflow water by negatively affecting phosphorus release due to increased NO3 concentration. Therefore, it is important to operate at low SRT. This study applied SRT of 7, 5, and 3 days at a water temperature of 13, 20, above 20℃, respectively. The outflow water quality from the secondary settling tank for each Case was predicted by changing the sludge return rate to 50, 80, and 100%. As a result, the treated water quality was good with increasing sludge return rate overall. BOD and treated water quality of SS in Cases 2 and 4 were lower than those in Cases 1 and 3 because the amount of sludge produced decreases with increasing water temperature.
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