[논문]활성슬러지법에서 정유폐수처리의 동역학적 Simulation

이우범; 김종오

문제 정의

본 연구에서는 IAWQ의 Activated Sludge No.l, 2 모델을 기본으로 하여 정유폐수의 성상에 적합한 동역 학적 모델인 PRASIM(Petroleum Refinery Activated Sludge in Model)을 적용하였으며, 정유폐수를 활성슬러지법으로 처리할 경우, 이러한 모델의 적합성을 검토하기 위하여 실제 정유폐수 처리장 포기조 내의 환경인자의 변화와 유출수 특성을 비교하였다. 이러한 오염물질을 Simulation한 결과와 활성슬러지 포기조내 DO, pH, MLSS, COD에대한 실제 측정값과 비교함으로서 모델의 적합성을 검증하였다.

가설 설정

02. N₂, CO₂로 구성되어지며 모든 기체 물질들과 기체 혼합물들은 이상적인 기체로서 움직이게 된다는 가정을 하였다. 또한, 기상 및 액상 물질들은 완전히 혼합상태이며 부피는 항상 일정하다.
2 mg/L. Xs는 37.9 mg/L, Xbh는 2.1 mg/L, Xban(활성 독립영양 질산화 미생물)은 0.18 mg/L, Xbas(활성 독립영양 황산화 미생물)은 0.18 mg/L 로 가정하였으며 유출수 COD 환산은 분해가 어려운 물질(Inert Biomass)은 COD에서 제외시키고 이외의 물질인 Si와 &만을 COD 초기값으로 선정하였다. 또한 유입수 DO는 0.
또한. 입력값 중 COD는 Table 1에서 표현한 도시하수 처리시 COD를 구분하는 방법을 토대로 입력값을 산정하였는데 이는 특정폐수에 관한 세부적인 COD 분류 자료가 없어 Orhor#이 제시한 자료로 가정하여 이용하였다. Table 2는 A 정유회사 측정자료로서 유량균둥조를 거치고 난 후의 활성슬러지 공정상 유입수의 COD 값은 평균 72.

제안 방법

18 mg#L로 예측되었다. Simulation결과치 분석은 안정화 시점으로부터 최종시간까지로 구하였다. 안정화되는 시점을 기준으로 한 이유는 유기물이 큰 변화없이 일정하게 분해되는 시점을안정화 상태로 보고 그 시점에서 제거율을 산정하였다.
T2는 Ss와 Xs를 변동시킬 수 있는데 , 유입수에 일정하게 변동을 주고. T3에서 변화를 줄 수 있는 변수는 Ss로서 변동의 폭은 1.5시간마다 각각의 농도를 입력하여 Simulation하였다.
특히, 산소소비율은 Ss. nh3-n, hs의 영향을 받기 때문에 이것을 변화시킬 수 있는 조건을 가지고 있는 T2와 T3, 2가지 조건에 중점을 두었다. A 정유폐수 현장자료는 포기조내 평균 DO와 평균을 기준으로 한 변동폭은 각각 2.
표현하였다. 따라서, MLSS의 환산을 위해서 COD와 VSS 농도 비율인 1.48을 이용하여 미생 물량으로 추정하였다.
18 mg/L 로 가정하였으며 유출수 COD 환산은 분해가 어려운 물질(Inert Biomass)은 COD에서 제외시키고 이외의 물질인 Si와 &만을 COD 초기값으로 선정하였다. 또한 유입수 DO는 0.001 mg/L로 입력하고 초기 DO농도는 2 mg/L로 입력하여 Simulation 하였다. 현장자료로 이용된 A 정유회사에서 기본적인 활성슬러지법의 유량.
Simulation결과치 분석은 안정화 시점으로부터 최종시간까지로 구하였다. 안정화되는 시점을 기준으로 한 이유는 유기물이 큰 변화없이 일정하게 분해되는 시점을안정화 상태로 보고 그 시점에서 제거율을 산정하였다. 안정화된 시간은 Tl, T2.
Simulation 조건은 유입수의 특성이 일정한 경우(T1). 유입수의 특성이 Sin형태로변화하는 경우(T2), 유입수의 특성이 Random인경우(T3) 로 나누어 실시하며 포기조내 유출수의 변동이 어떻게 진행되는지를 파악하여 다음과 같은 결론에 도달하였다.
l, 2 모델을 기본으로 하여 정유폐수의 성상에 적합한 동역 학적 모델인 PRASIM(Petroleum Refinery Activated Sludge in Model)을 적용하였으며, 정유폐수를 활성슬러지법으로 처리할 경우, 이러한 모델의 적합성을 검토하기 위하여 실제 정유폐수 처리장 포기조 내의 환경인자의 변화와 유출수 특성을 비교하였다. 이러한 오염물질을 Simulation한 결과와 활성슬러지 포기조내 DO, pH, MLSS, COD에대한 실제 측정값과 비교함으로서 모델의 적합성을 검증하였다.
입력자료 중 동역학적 상수와 양론계수들은 Yuan이 제시한 값을 도입하여 프로그램을 운영하였다. COD 초기값 환산근거는 Table 1에 기술된 것처럼 OrhorP의 도시하수 처리장 측정자료를 토대로 A 정유회사 유입수 COD 농도를 7가지로 세분화 시켜서 S_i는 13.
정유폐수를 활성슬러지법으로 처리할 때 오염인자를 모델화시킨 PRASIM을 이용하여, 각종 유입수 농도 변화에 따른 활성슬러지 포기조 및 유출수에 대한 DO, pH, MLSS, COD의 처리시간에 따른변동상황을 Simulation한 예측값과 실제 측정한 값과 비교하였다. Simulation 조건은 유입수의 특성이 일정한 경우(T1).
체적. 포기조 수, 온도, 반송율 등을 이용하여 결과치를 분석하였다.

대상 데이터

여천 산업단지내 A 정유회사의 1994년 8월 1일부터 1994년 9월 13일까지 측정자료를 PRASIM에적용하였는데 포기조 용량, 유입유량. 반송율, 포기조 수, 운전온도는 각각 5085 m3.

데이터처리

DO. pH, MLSS 값을 비교하여 PRASIM 프로그램을 수행하였다.

이론/모형

Compile 하였다. Computer Simulation에서는 활성슬러지 공정의 운전기간온 L000시간으로운영하였고 z\t는 0.0이시간 간격으로 하였으며 모델의 시간당 변화량의 결과치를 예측하는 방법 중오차를 최소로 할 수 있는 방법 인 Runge-Kutta 4 차식으로 미분식을 풀었다.

성능/효과

Fig. 6에서 같이 MLSS Simulation 결과 T1, T2, T3이 모두 일정한 농도인 1, 518-1, 595 mg/L분포로 예측되었고 현장측정 자료는 1, 360~ 1, 780 mg/L로 미루어 보아 3가지 형태 모두가 Simulation 결과와 상당히 일치되는 것으로 예측되었다. 측정 MLSS와 예측 MLSS가 다른 변수에 비해 가장 잘 일치하는 것으로 검토되었으며 PRAS- IMe MLSS을 계산하는데 적합한 것으로 조사되었다.
PRASIM을 이용하여 A 정유폐수를 Simulation 한 결과, T2 경우에서 유출수 COD 평균이 19.0 mg/L이고 A정유회사에서 측정한 평균 COD값 23.1 mg/L로 약 4 mg/L의 오차를 나타내었고, DO는 T2에서 포기조내 평균이 2.4 mg/L로 예측되었는데 A정유회사의 포기조내 평균은 2.2 mg/L에잘 일치하여 PRASIM모델의 정유폐수 처리장의 적용 가능성이 검토되었다.
7 mg/L이었다. Simulation 예측 결과를 보면 T1일 때 유출수 평균 COD와 표준편차는 19.1 mg/L, 0.24 mg/L, T2(Variation: 30%) 일경우는 19.0 mg/L, 0.71 mg/L, T3인 경우는 19.4 mg/L, 0.18 mg#L로 예측되었다. Simulation결과치 분석은 안정화 시점으로부터 최종시간까지로 구하였다.
Simulation한 결과, 유출수 COD의 변화과정은 Fig. 3에 도시하였고, A 정유회사 현장자료를 분석하면 유입수 평균 COD와 표준편차는 각각 72.3mg/L, 16.4 mg/L, 유출수 경우는 각각 23.1 mg/L, 2.7 mg/L이었다. Simulation 예측 결과를 보면 T1일 때 유출수 평균 COD와 표준편차는 19.
2 mg/L, ±60%이었다. 안정화 상태에서 Simulation결과치를 보면 T1 일 때 포기조내 DO 평균은 2.5 mg/L, T2일 경우는 포기조내 평균 DO와 평균을 기준으로 한 변동폭은 2.4 mg/L, ±20%. T3일 경우는 1.
7 ng/L로서 상당한 변동이 있음을 알 수 있다. 유입수의 SS는 평균 14.1 mg/L이었으며, 유출수의 SS값은 35.6 mg/L로서 유입수보다는 유출수의 SS 값이 높은 것이 특징이었다. 운전중의 평균 MLSS와 DO는 각각 1, 560 mg/L, 2.
이 모델에서는 입자성물질을 미생물로 대표하는 것으로 모델화하였는데 모든 입자성물질의 합을 MLSS라고 표현하였다. 따라서, MLSS의 환산을 위해서 COD와 VSS 농도 비율인 1.
6에서 같이 MLSS Simulation 결과 T1, T2, T3이 모두 일정한 농도인 1, 518-1, 595 mg/L분포로 예측되었고 현장측정 자료는 1, 360~ 1, 780 mg/L로 미루어 보아 3가지 형태 모두가 Simulation 결과와 상당히 일치되는 것으로 예측되었다. 측정 MLSS와 예측 MLSS가 다른 변수에 비해 가장 잘 일치하는 것으로 검토되었으며 PRAS- IMe MLSS을 계산하는데 적합한 것으로 조사되었다.
T2일 경우는 유입수 DO 는 변동폭이 평균을 기준으로 해서 ±30%이고, 포기조내 DO는 ±20%로서 유입수 DO 변동폭보다 포기조내 변동폭이 적어져서 포기조가 문제점없이 운전되었다. 측정값와 예측치를 가지고 포기조내 DO의 평균값과 비교할 때 T2의 이용 가능성이 높고 변동을 증가시키면 거의 일치시킬 수 있을 것으로 본다. T3이 포기조내 DO가 낮게 형성되는 Simulation결과치가 나왔는데 그것은 유입수 시간당 Ss 입력값이 0.

후속연구

PRASIM을 이용하여 정유폐수 처리시 발생될 수 있는 오염물질들을 Simulation을 통하여 예측하였는데 이러한 오염물질의 예측결과를 자동화 시스템과 접목시킨다면 활성슬러지법에서 발생되는 운영 관리상의 문제점이나 해결 방안까지도 제시할 수 있을 것으로 생각된다.

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