본 연구에서는 배급수계통에서 잔류염소와 THMs의 분포를 예측하는 방안을 제시하였다. 잔류염소와 THMs의 등의 수질변화에 대해 현장조사를 실시하였고, 수체와 관벽에 대한 잔류염소 감소계수와 THMs의 생성계수를 산출하여 관망해석에 의한 수질모델링에 적용하였다. 병실험을 통해 잔류염소 병렬 1차 수체 반응계수를 구하고, 5개 관벽 감소 모델을 비교 평가하여 1차 관벽 감소계수 산출하고 적용했을 때 잔류염소 현장 측정값과 관망 수질모델링에 의한 예측간의 평균절대오차 및 평균제곱근오차가 각각 0.03, 0.037 mg/L로 가장 작았다. 또한 병실험에 의한 THMs생성량을 비선형 회귀분석으로 1차 생성계수를 구하고 현장 측정값과 비교하였다. 그 결과, 9월의 현장 측정값과 예측값의 결정계수$R^2$는 0.98, 11월에는 0.82로 예측이 가능하였다.
본 연구에서는 배급수계통에서 잔류염소와 THMs의 분포를 예측하는 방안을 제시하였다. 잔류염소와 THMs의 등의 수질변화에 대해 현장조사를 실시하였고, 수체와 관벽에 대한 잔류염소 감소계수와 THMs의 생성계수를 산출하여 관망해석에 의한 수질모델링에 적용하였다. 병실험을 통해 잔류염소 병렬 1차 수체 반응계수를 구하고, 5개 관벽 감소 모델을 비교 평가하여 1차 관벽 감소계수 산출하고 적용했을 때 잔류염소 현장 측정값과 관망 수질모델링에 의한 예측간의 평균절대오차 및 평균제곱근오차가 각각 0.03, 0.037 mg/L로 가장 작았다. 또한 병실험에 의한 THMs생성량을 비선형 회귀분석으로 1차 생성계수를 구하고 현장 측정값과 비교하였다. 그 결과, 9월의 현장 측정값과 예측값의 결정계수 $R^2$는 0.98, 11월에는 0.82로 예측이 가능하였다.
This study suggested a method for prediction of residual chlorine and THMs in water distribution system by measurement of residual chlorine, THMs, and other parameters, estimation of chlorine decay coefficients and THM formation coefficients, and simulation of water qualities using pipe network anal...
This study suggested a method for prediction of residual chlorine and THMs in water distribution system by measurement of residual chlorine, THMs, and other parameters, estimation of chlorine decay coefficients and THM formation coefficients, and simulation of water qualities using pipe network analysis. Bulk decay coefficients of parallel first-order were obtained by bottle tests, and pipe wall decay coefficients of first-order were estimated through evaluation of 5 models, which showed the lowest values of 0.03 for MAE(mean absolute error) and 0.037 MAE in comparison with the observed in field. And bottle tests were conducted to model first-order reaction of THM formation by nonlinear least square regression and the resultant coefficients were compared with the observed in field. As a result, the coefficients of determination$(R^2)$ for the observed and the predicted values were 0.98 in September and 0.82 in November, and the formation of THMs was predicted by modeling.
This study suggested a method for prediction of residual chlorine and THMs in water distribution system by measurement of residual chlorine, THMs, and other parameters, estimation of chlorine decay coefficients and THM formation coefficients, and simulation of water qualities using pipe network analysis. Bulk decay coefficients of parallel first-order were obtained by bottle tests, and pipe wall decay coefficients of first-order were estimated through evaluation of 5 models, which showed the lowest values of 0.03 for MAE(mean absolute error) and 0.037 MAE in comparison with the observed in field. And bottle tests were conducted to model first-order reaction of THM formation by nonlinear least square regression and the resultant coefficients were compared with the observed in field. As a result, the coefficients of determination$(R^2)$ for the observed and the predicted values were 0.98 in September and 0.82 in November, and the formation of THMs was predicted by modeling.
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제안 방법
2003년 3월부터 11월까지 격월로 총 5회에 걸쳐 오전 10 시부터 다음날 오전 10시까지 24시간 동안 1~2시간 간격으로 2인 1조로 구성하여 3팀이 지점을 나누어 순회하면서 현장 조사연구를 수행하였다. 잔류염소는 1~2시간 간격으로 측정하였고 THMs는 8시간마다 채수하여 냉장보관한 후 실험실에서 분석하였다.
관로의 조도계수를 정확하게 실측하기 어렵기 때문에 문헌상의 값을 인용하였고17,18) 손실수두는 Hazen-Williams식을 적용하였다. A1과 A2, A3으로 연결되는 수계에서 도중에 분기하는 지역 에 대해서는 물 사용량과 물 사용계수를 입력하여 절점으로 간주하였다.
A1에서 정수를 채수하여 월별, 수온별로 THMs 생성실험을 10회 실시하였다. 여과수가 정수지로 유입될 때 후염소를 주입하고 있었으며 따라서 정수지에서 체류하면서 펌핑전에 THMs이 생성되었는데 이를 Table 4에 초기생성량(Co)으로 나 타냈다.
A3에서 A4와 B1을 통해 물이 공급되는데 유량계가 펌프 토출 측에 설치되어 있어 펌프가 가동할 때에만 유량이 기록되므로 배수구역의 물 수요량 패턴을 파악할 수 없었기 때문에 펌프 운전과 배수지 수위의 수지분석을 통해 물 수요량 패턴을 도출하였다.
여기서, A는 배수지 면적(nS)이고, h는 배수지 높이(m)이다. A4와 B1 배수구역의 수도계량기 검침량에 기초한 일평균물 사용량은 각각 260 m3/hr, 194 m'/hr이었으며, 현장 조사 기간에 A3의 평균 펌핑량이 수도계량기 검침량보다 A4 배 수지역이 1.2~1.3배, B1 배수지역은 1.4~ 1.5배 많았기 때문에 관망 수리해석에서 누수량 또는 불명수량이 배수구역 전체에 고르게 분포하는 것으로 간주하여 관망 수리해석을 실시하였다.
3에 A4와 B1 배수지 수위의 실측값과 예측값을 나타냈다. 가압장의 펌프 운전, 유량, 배수지 수위 데이터를 바탕으로 펌프 운전패턴을 반복 조정하여 실제 수위값에 근사시켰다. A4와 B1의 수위변화가 조금 다른 것은 물 수요에 따른 펌 핑량과 관계가 있었으며 A3에서 펌핑하는 양이 많을수록 B1과 같은 수위형태이었고 상대적으로 펌핑량이 작으면 A4와 같은 유형이 되었다.
국내에서는 배급수계통에서 THMs 생성특성에 대해 유기물, pH, 수온 등을 분석하여 생성 모델식을 제시하여13~15) 활발한 연구를 지속하여 왔으며, 더 나아가 배급수계통에서 THMs의 1차 생성계수를 산출하고 관망해석 소프트웨어에 적용하는데 있어 체계적인 접근방법이 필요하였다. 따라서 본 연구에서는 잔류염소와 THMs 등의 24시간 수질변화에 대해 현장조사를 실시하였고, 수체 와 관벽에 대한 잔류염소의 1차 감소계수와 THMs의 1차 생성계수를 산출하여 적용성을 평가하고 관망해석에 의한 수질모델링에 활용하였다.
수온이 가장 높았던 7월에 25 ㎍/L로 가장 큰 값을 보였다. 수온이 동일할 때 월별 수질변화에 따른 THMs의 생성량을 비교하기 위하여 수온 25℃에서 실험하였다(Fig. 9), 100시간이 경과했을 때 7월, 9월, 11월의 TUMs는 각각 26 ㎍/L, 23 μg/L, 19 μg/L이었다. 전체적으로 볼 때 TOC가 증가함에 따라 THMs 생성량도 증가하는 경향을 보였다.
관망해석 소프트웨어를 활용해 잔류염소 분포를 나타내기 위해서는 잔류염소의 관벽 감소계수를 구하여 식 (7)에 대입하여야 한다. 수체 감소계수만을 적용했을 때, 0차 및 1차 관벽 감소계수를 적용했을 때, 조도계수를 고려한 0차 및 1차 관벽 감소계수를 적용했을 때의 5개 모델을 비교하였다. 평균절대오차(mean absolute error)와 평균제곱근오차 (root mean square error)를 이용하여 잔류염소의 실측값과 예측값의 오차가 최소가 되는 값을 관벽 감소계수로 결정하였다.
실험온도는 시료 채수시의 수온과 5, 15, 25℃이었다. 실험 초기에는 시간간격이 1시간, 3시간, 6시간이었고 그 후 12시간, 24시간으로 시간간격을 두었다.16)
잔류염소 농도 변화를 예측하기 위해 연구대상지역으로 A1 정수장 수계의 관말지역을 선정하고 관로에 대한 24시간 현장 조사를 수행하고 잔류염소와 THMs의 수질모델링을 실 시하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
2003년 3월부터 11월까지 격월로 총 5회에 걸쳐 오전 10 시부터 다음날 오전 10시까지 24시간 동안 1~2시간 간격으로 2인 1조로 구성하여 3팀이 지점을 나누어 순회하면서 현장 조사연구를 수행하였다. 잔류염소는 1~2시간 간격으로 측정하였고 THMs는 8시간마다 채수하여 냉장보관한 후 실험실에서 분석하였다. A1과 A2의 잔류염소는 자동수질측정 데이터(서울시 상수도연구소, Seoul Water-Now System)를 활용하였다.
정수된 물이 상수도 배관을 통과하여 관말에 도달할 때까지 잔류염소의 변화를 조사하기 위해 A1 수계의 관말지역인 A3 배수지역에 대해 24시간 현장 조사를 실시하였다. Table 1의 샘플링 지점은 A1에서 A2의 유출지점까지 관 길이가 15 km, 체류시간은 17 hr, A3까지는 각각 25.
수체 감소계수만을 적용했을 때, 0차 및 1차 관벽 감소계수를 적용했을 때, 조도계수를 고려한 0차 및 1차 관벽 감소계수를 적용했을 때의 5개 모델을 비교하였다. 평균절대오차(mean absolute error)와 평균제곱근오차 (root mean square error)를 이용하여 잔류염소의 실측값과 예측값의 오차가 최소가 되는 값을 관벽 감소계수로 결정하였다. 잔류염소 1차 수체 감소계수와 1차 관벽 감소계수를 적용했을 때 평균 절대오 차와 평균제곱 근오 차가 0.
대상 데이터
잔류염소는 1~2시간 간격으로 측정하였고 THMs는 8시간마다 채수하여 냉장보관한 후 실험실에서 분석하였다. A1과 A2의 잔류염소는 자동수질측정 데이터(서울시 상수도연구소, Seoul Water-Now System)를 활용하였다.
B1은 표고가 113 이이고, 용량이 4, 000 n?이며 5, 400여 가구에 21, 900명이 거주하고 있다. Fig. 1에 나타낸 바와 같이 A4를 통해 공급되는 배수지역에는 4지점(A5, A6, A7, A8), B1의 배수지역에서는 3지점(B2, B3, B4)을 선정하였다.
4 m이고 길이가 4, 789 m의 터널이 2열로 설치되어 있다. 현장 조사지역은 서울시 북서쪽에 위치한 G가압장(A3) 배수지역으로 A2에서 물이 공급되며, A3은 J배수지(A4)와 S배수지(B1)를 통해 수돗물을 공급한다. 표고 100 m인 A4의 용량은 2, 700 n?이고 배수지역 내에 11, 941가구에 39, 700명이 거주하고 있다.
이론/모형
절점의 수는 752개, 관로의 수는 856개, 관 길이는 총 63 km이었다. 관로의 조도계수를 정확하게 실측하기 어렵기 때문에 문헌상의 값을 인용하였고17,18) 손실수두는 Hazen-Williams식을 적용하였다. A1과 A2, A3으로 연결되는 수계에서 도중에 분기하는 지역 에 대해서는 물 사용량과 물 사용계수를 입력하여 절점으로 간주하였다.
1) 잔류염소의 수체 실험값과 현장 측정값을 비교할 때, 송수관로에서는 두 값의 차이가 거의 없었으나 A3의 배수관로 통과하면서 현장의 잔류염소가 급격히 감소되었다. 이것은 송수관로는 보통 대형관로로서 유속이 1.
2) THMs 생성 실험값과 현장 측정값을 비교했을 때 수온 이 비슷했던 5월에는 현장 측정값과 실험값의 THMs가 유사하였지만 현장의 수온이 더 높았던 3월과 11월에는 현장 측정값이 더 컸고, 생성 실험시에 수온이 다소 높았던 7월과 9월에는 생성 실험값이 더 컸는데 이것은 물이 배급수관로를 통과하면서 토양환경의 영향을 받는 것으로 배급수계통의 평균적인 온도에서 실험한다면 현장 측정값과 생성 실험값이 매우 유사할 것으로 판단된다.
그러나 관로를 통과하면서 수중의 잔류염소는 천연유기물질(N0M), 수도관벽의 슬라임과 스케일, 수 도관 재질 등과 반응하고 관망과 저류시설에서의 체류시간이 증가함에 따라 감소하게 된다.2)염 소 주입량이 너무 작으면 배수관로의 관말지역에는 잔류염소가 부족하여 수인성 질병에 노출될 수 있고 반면 너무 많으면 맛 . 냄새를 유발시키 고 소독부산물 생성을 증가시키게 된다.
3) 병실험을 통해 잔류염소 병렬 1차 수체 반응계수를 구하고, 5개 관벽 감소 모델을 비교 평가하여 1차 관벽 감소계수 산출한 다음 관망해석 소프트웨어를 이용하여 잔류염소 분포를 예측한 결과, 연구대상지역에서 잔류염소 분포를 잘 나타낼 수 있었고, A4 배수지의 운영에 따른 잔류염소 변화를 확인할 수 있었다.
4) THMs의 1차 생성계수를 비선형 회귀분석으로 산출하여 현장 측정값과 비교한 결과, 9월의 현장 측정값과 예측값의 결정계수 IS는 0.98로 양호하였고, 11월에는 체류시간이 58시간인 A8 지점에서 실측값과 예측값의 차이가 4 μgL이고 9월의 결과보다는 결정계수(R2 = 0.82)가 다소 낮았지만 예측이 가능한 것으로 판단되었고, 관망해석 소프트웨어에 THMs 생성 인자를 입력하여 분포를 나타내어 연구대상지역에서 THMs 생성량을 파악할 수 있었다. 정수처리 공정에 큰 변화가 없고 정수처리수의 수질이 연중 큰 변화가 없다면 1차 생성 계수를 이용하여 배급수계통에서 THMs의 생성 분포와 예측 하는 데에 유용할 것으로 판단된다.
평균절대오차(mean absolute error)와 평균제곱근오차 (root mean square error)를 이용하여 잔류염소의 실측값과 예측값의 오차가 최소가 되는 값을 관벽 감소계수로 결정하였다. 잔류염소 1차 수체 감소계수와 1차 관벽 감소계수를 적용했을 때 평균 절대오 차와 평균제곱 근오 차가 0.03, 0.037 mg/L로 가장 작았다. 관벽 감소계수를 포함하기 전에는 관 말로 갈수록 측정값과 예측값의 오차가 컸으나 관벽 감소계수를 적용했을 때 오차를 줄일 수 있었다.
잔류염소 수체 감소계수를 구하기 위해 2002년 10월부터 2004년 2월까지 총 38회, A2 및 A3의 시료에 대해서는 실험을 4회 실험한 결과, Table 2와 Fig. 6에서와 같이 정수장에서 대배수지까지는 병렬 1차 빠른 반응식의 감소계수, 대 배수지 이후의 배급수계통에 대해서는 병렬 1차 느린 반응식의 감소계수를 적용하는 것이 가장 적합하였으며, 식 (6)으로 산출하여 Table 2에 나타냈다.16,22)
9), 100시간이 경과했을 때 7월, 9월, 11월의 TUMs는 각각 26 ㎍/L, 23 μg/L, 19 μg/L이었다. 전체적으로 볼 때 TOC가 증가함에 따라 THMs 생성량도 증가하는 경향을 보였다. Fig.
후속연구
5) 배급수계통에서 잔류염소의 적정관리를 위해서는 관로 내의 잔류염소 분포, 시간적인 잔류염소 변화를 조사하고 분석하여 감소요인을 파악하는 것이 중요하며, 결과에 따라 잔류염소 농도가 많이 감소하는 관로에 대해서 플러싱, 갱생, 관교체, 또는 퇴수 등의 적절한 대책을 실시해야 할 것으로 본다.
82)가 다소 낮았지만 예측이 가능한 것으로 판단되었고, 관망해석 소프트웨어에 THMs 생성 인자를 입력하여 분포를 나타내어 연구대상지역에서 THMs 생성량을 파악할 수 있었다. 정수처리 공정에 큰 변화가 없고 정수처리수의 수질이 연중 큰 변화가 없다면 1차 생성 계수를 이용하여 배급수계통에서 THMs의 생성 분포와 예측 하는 데에 유용할 것으로 판단된다.
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