[논문]역삼투 공정 파울링 지표로서 SDI(Silt Density Index)의 적합성 검증

김수한; 김충환; 강석형; 이원태; 임재림

역삼투 공정 파울링 지표로서 SDI(Silt Density Index)의 적합성 검증
Verification of Silt Density Index (SDI) as a fouling index for reverse osmosis (RO) feed water 원문보기

上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.25 no.4, 2011년, pp.489 - 495

김수한 (부경대학교 토목공학과) , 김충환 (한국수자원공사 K-water연구원 상하수도연구소) , 강석형 (한국수자원공사 K-water연구원 상하수도연구소) , 이원태 (한국건설기술연구원 건설환경연구실) , 임재림 (한국수자원공사 K-water연구원 상하수도연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

Silt Density Index (SDI) has been used as a fouling index for reverse osmosis (RO) processes for decades. In order to decrease RO fouling, feed water should meet SDI standard, which was used to select a proper pretreatment system for RO processes. However, SDI is supposed to be sensitive only to particles larger than 0.45 ${\mu}m$ in terms of diameters while nanoparticles and dissolved organic matter can be potent foulants for RO processes. Our study started from the suspected performance of SDI as a RO fouling index. SDI data from pilot plants located world wide including South Korea were collected and analyzed. Suspended partcle concentration (i.e., turbidity and particle counts), and dissolved organic matter concentration (i.e., dissolved orgnaic carbon (DOC) concentration) data were also collected and compared to SDI values of same water samples. We found that SDI values were not only affected by suspended particle concentration but also by dissolved organic matter concentration. Therefore SDI can be used as a reasonable fouling index for RO feed water because the main foulants for RO processes are suspended particle and dissolved organic matter.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 서로 상반되는 다음 두 가지 질문으로 SDI를 고찰하고자 한다. 첫째, S이는 RO 파울링 지표로서 본질적인 약점이 있지만 마땅한 대안이 없어서 사용되는 인자에 불과한가? 둘째, S이는 이론적인 한계가 있지만, 실용적인 측면에서 유용하게 활용될 수 있는 지표인가? 두 질문에 대한 답변을 이끌어내기 위해 S이와 RO파울링에 영향을 주는 주요 수질 인자들과의 관계를 통계적으로 분석하였다.
사용되기에는 부족한 점이 많은 것으로 보인다. 본 연구에서는 위와 같은 일반적인 인식에 대해서 정량적인 검증을 실시하였다. 그 결과, SDI 값은 RO의 주요 파울링 유발물질인 부유성 입자뿐 아니라 용존성 유기물의 농도도 반영하고 있다는 사실을 밝혀냈다.
상관계수 r이 1에 가까울수록 X, Y 의상관 관계가 높다는 것을 의미한다. 회귀분석은 두 개 이상의 수질인자가 복합적으로 S이에 영향을 주는 경향을 분석하기 위해 수행되었다. F-검정, t-검정을 통해 도출된 회귀식을 검정하여, 통계적으로 적합한 회귀 모델 식을 도출하였다(김수한, 2003).

제안 방법

유용하게 활용될 수 있는 지표인가? 두 질문에 대한 답변을 이끌어내기 위해 S이와 RO파울링에 영향을 주는 주요 수질 인자들과의 관계를 통계적으로 분석하였다.
용존성 무기물은 RO의 스케일링에 영향을 주는 인자로 S이와의 연관성이 떨어진다. 따라서, 용존성 유기물 농도 (DOC)와 S이의 상관관계를 분석하였다. 만약 S이가 유기물 농도에 전혀 영향을 받지 않는다면 RO의 파울링 지표로서 본질적인 약점이 있다고 할 수 있다.
용존성 유기물과 S이를 함께 측정한 데이터가 통계분석을 실시할 만큼 많지 않아서 참고문헌에서 제시한 데이터를 조사하여 함께 분석하였다. Table 1은 다양한 원수, 전처리공정 조건에서 SDI 및 RO 파울링에 영향을 주는 주요 수질인자(탁도, 입자수, DOC)를 정리한 것이다.
침적형 파울링 관련 수질 인자는 크게는 부유성 입자 농도와 유기물 농도로 나눌 수 있다. 좀더 세부적으로 들어가면, 바이오파울링에 영향을 주는 미생물 농도, 친수성 물질, 소수성 물질 등 다양한 항목이 제안될 수 있지만(Kim and Hoek, 2007), 다양한 사례에 대해 통계분석을 하기 위해서는 가장 일반적인 항목이 선택되어야 하므로 본 연구에서는 부유성 입자 농도를 대표하는 탁도와 유기물 농도를 대표하는 DOC (Dissolved Organic Carbon)를 주요 수질인자로 선정하였고, 추가적으로 입자 수의 영향도 함께 분석하였다.
탁도와 DOC 가 SM에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위해 다중회귀모델을 도출하였다. 모델 선정 기준은 회귀식의 F-검정, t-검정 결과가 모두 신뢰기준 95% 범위에서 만족되고, 결정계수(R2)가 1에 가까운 회귀식 중에 가장 단순한 형태이다.
2008; 한국수자원공사, 2009). 통계 분석의 신뢰성을 높이기 위해 해수담수화, 하수재이용 등 해외 사례를 일부 추가하여 데이터를 다양화하였다(Halpern et al., 2005; Mosset et al., 2008; Qin et al., 2004; Gilron et al., 2000; Zhang et al., 2006; Mitrouli et al., 2008).

대상 데이터

SDI 데이터는 주로 한국수자원공사에서 수행된 RO 관련 프로젝트를 통해 직접 측정된 값을 활용하였다(한국수자원공사, 2008; 한국수자원공사, 2009). 통계 분석의 신뢰성을 높이기 위해 해수담수화, 하수재이용 등 해외 사례를 일부 추가하여 데이터를 다양화하였다(Halpern et al.

데이터처리

회귀분석은 두 개 이상의 수질인자가 복합적으로 S이에 영향을 주는 경향을 분석하기 위해 수행되었다. F-검정, t-검정을 통해 도출된 회귀식을 검정하여, 통계적으로 적합한 회귀 모델 식을 도출하였다(김수한, 2003).
상관분석과 회귀분석을 활용하였다. 상관분석은 S 이에 가장 큰 영향을 미치는 수질 인자를 알아보기 위해 수행되었으며, S이와 각 수질인자의 Pearson 상관계수(r)를 식 2와 같이 구하였다.
탁도 입자수, 유기물 농도 등 각 수질인자와 S이의 통계적 상관관계를 분석하기 위해 널리 알려져 있는 통계 기법인 상관분석과 회귀분석을 활용하였다. 상관분석은 S 이에 가장 큰 영향을 미치는 수질 인자를 알아보기 위해 수행되었으며, S이와 각 수질인자의 Pearson 상관계수(r)를 식 2와 같이 구하였다.

이론/모형

SDI 측정은 미국 ASTM에 제시된 표준 방법을 따른다 (D 4189-95 ASTM). Fig.

성능/효과

3.1 절에서 논의되었듯이 부유성 물질 외의 수질 인자가SDI 값에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 부유성 물질 외의 수질인자는 넓게 용존성 유기물과 용존성 무기물로 나뉜다.
89라는 결정계수 값도 충분히 의미 있다고 볼 수 있다. F-검정 결과, 식 3이 회귀식으로 성립할 확률이 99.2%이었고, t-검정 결과, DOC의 계수 및 Turbidity의 계수가 통계적으로 의미가 있을 확률이 각각 96.0%, 97.0%이었다. 비록 식 3이 모든경우에 대해 S이를 예측할 수 있는 모델은 아니지만, 적어도 DOC 와 탁도가 동시에 SM에 영향을 미친다는 결론을 도출하는 데는 큰 무리가 없다.
본 연구에서는 위와 같은 일반적인 인식에 대해서 정량적인 검증을 실시하였다. 그 결과, SDI 값은 RO의 주요 파울링 유발물질인 부유성 입자뿐 아니라 용존성 유기물의 농도도 반영하고 있다는 사실을 밝혀냈다. 따라서, S이라는 파울링 지표는 비록 최선의 지표는 아닐지라도, RO 공급수의 수질기준을 평가하기에는 큰 문제가 없는 지표라는 결론을 내릴 수 있었다.
67이 되고, 이 경우는 예측을 위한 데이터 분석에서 배제하였다. 데이터 분석 시, 우선적으로 RO 공급수 S이의 기준치 상한인 5를 넘지 않는 부유성 입자 농도 중 최대값을 도출하였고, 이를 각 수질인자에 따라 한계 탁도, 한계 입자수로 명명하였다.
둘째, S이는 이론적인 한계가 있지만, 실용적인 측면에서 유용하게 활용될 수 있는 지표인가? 두 질문에 대한 답변을 이끌어내기 위해 S이와 RO파울링에 영향을 주는 주요 수질 인자들과의 관계를 통계적으로 분석하였다.
그 결과, SDI 값은 RO의 주요 파울링 유발물질인 부유성 입자뿐 아니라 용존성 유기물의 농도도 반영하고 있다는 사실을 밝혀냈다. 따라서, S이라는 파울링 지표는 비록 최선의 지표는 아닐지라도, RO 공급수의 수질기준을 평가하기에는 큰 문제가 없는 지표라는 결론을 내릴 수 있었다.
위 결론으로부터 0.45 μm보다 작은 크기의 용존성 유기물이 SDI 필터의 공극 내부에 침적하여 높은 SM값을 유발할 수 있다는 논리를 도출할 수 있다. 단, Fig.
고찰하고자 한다. 첫째, S이는 RO 파울링 지표로서 본질적인 약점이 있지만 마땅한 대안이 없어서 사용되는 인자에 불과한가? 둘째, S이는 이론적인 한계가 있지만, 실용적인 측면에서 유용하게 활용될 수 있는 지표인가? 두 질문에 대한 답변을 이끌어내기 위해 S이와 RO파울링에 영향을 주는 주요 수질 인자들과의 관계를 통계적으로 분석하였다.

후속연구

5에 별도로 나타낸 바와 같이 MF/UF 막분리를 이용한 전처리에서는 DOC 의 변화가 S이값의 변화에 미치는 영향이 미미했다. MF/UF 전처리를 거친 물은 다른 전처리 공정을 거친 물에 비해 SDI 필터 공극 내부에 침적하는 미세 입자 수가 적을 것으로 예상할 수 있고, 이에 의해 Fig. 5와 같은 MF/UF 전처리에서의 SDI 값 경향이 나온 것으로 조심스럽게 예측할 수 있지만, 추후 좀더 많은 데이터를 이용해 분석해 볼 필요가 있는 것으로 판단된다.
그러나, 본 연구 결과로부터 알 수 있듯이 S이는 탁도 외에 용존성 유기물 농도 등의 영향을 받는 지표이기 때문에, 탁도만으로는 SM를 추정하기가 어렵다. 그 대안으로, RO 플랜트 현장의 특성에 따라달라지는 한계 탁도(SDI 기준치를 만족시키는 탁도 중 최대값; 본 논문 3장 참조)를 자체적으로 확보하고, 그 값을 기준으로 전처리 생산수의 수질을 모니터링하는 방안이 추천된다. 탁도가 한계 탁도 미만이면 S이도 기준치를 만족하는 것으로 간주하고, 탁도가 한계 탁도를 초과하면 현장에서 즉시 S이를 측정하여 전처리 생산수의 수질을 확인하는 방법이다.
추가로 언급하자면, RO 플랜트의 운영자들 입장에서는 현장에서 측정하기가 번거로운 S이보다는 온라인 측정이 간편한 탁도를 모니터링하여 전처리 공정의 운영 적합성을 평가하는 편이 선호될 것이다. 그러나, 본 연구 결과로부터 알 수 있듯이 S이는 탁도 외에 용존성 유기물 농도 등의 영향을 받는 지표이기 때문에, 탁도만으로는 SM를 추정하기가 어렵다.

참고문헌 (20)

김수한 (2003) Polydispersity 조건에서 Crossflow 방식 정밀여과의 케이크 형성 특성 및 제어방안에 관한 연구, KAIST 건설및환경공학과 박사논문
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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