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활성슬러지 케이크의 분리막 오염 모델
Membrane Fouling Models for Activated Sludge Cakes 원문보기

멤브레인 = Membrane Journal, v.24 no.3, 2014년, pp.249 - 257  

김대천 (서울과학기술대학교 에너지환경대학원) ,  정건용 (서울과학기술대학교 화공생명공학과)

초록
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본 실험은 실험실적 규모의 침지식 평막형 분리막이 장착된 활성슬러지 생물반응기에 인공폐수를 사용하여 수행하였다. 분리막 운전은 MLSS 5,000 mg/L 활성슬러지 용액을 일정 유량으로 계속 투과시키는 방식과 주기적으로 10분여과/2분휴지 방식으로 구분하여 실시하였다. 산기량은 0.25 L/min로 일정하게 유지한 상태에서 투과유속을 10에서 $25L/m^2{\cdot}hr$까지 증가시키면서 막간차압을 측정하였다. 또한 분리막 오염 상태를 판단하기 위하여 완전막힘, 표준막힘, 중간막힘, 비압축성 케이크 및 선형압축성 케이크 오염 모델을 실험값에 적용하였다. 10분운전/2분휴지 운전방식에서는 매 주기마다 펄스형태로 막간차압이 변화하므로 최고점 및 최저점 연결선으로 구분하여 막오염 모델을 적용하였다. 활성슬러지 케이크 막오염은 이상의 5가지 오염 모델 중 선형압축성 케이크 오염 모델이 모든 투과실험 결과와 가장 잘 일치하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This experiment was carried out for a laboratory scale activated sludge bioreactor equipped with submerged flat sheet membrane using the synthetic wastewater. The membrane system for the activated sludge solution of MLSS 5,000 mg/L was operated with constant permeate flux by continuously permeating ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 실험실적 규모의 평막형 MBR 시스템을 사용하여 투과유속에 따른 TMP를 측정하고 여기에 적분형 오염모델(blocking models)을 활용하여 적절한 오염 모델을 제시하고, 모델 적용에 주요한 영향을 주는 활성슬러지의 입자 크기와 분리막의 세공에 대해서도 검토하고자 한다.

가설 설정

  • 본 연구에서는 정유량 투과에 대한 막오염 모델인 식 (3)에 Darcy 법칙에서 유도된 투과유속 식 (4)을 대입하고 아래에서 가정하는 각각의 투과모델을 적용하여 적분하면 Table 2와 같은 5가지 형태의 적분형 막오염 모델을 유도할 수 있다. 먼저 완전막힘은 모든 입자는 세공보다 크며 케이크층, 젤층과 같은 다중층이 형성되기 전에 첫 번째로 막힘이 발생되는 것을 가정했다. σ는 clogging coefficient (m2/m3)로써 구형 또는 타원형의 오염입자가 있는 용액에 대해서 실험적으로 계산되며, P0 막간차압의 초기 압력(kPa)이다.
  • Ks는 표준막힘 coefficient이며 구형 또는 타원형의 오염입자가 있는 용액에 대해서 실험적으로 계산된다. 중간막힘은 각각의 입자들이 세공보다 크며 분리막표면 위에서 직접적으로 입자들이 침작되거나 이미 침착된 입자 위에 다시 침착될 개연성을 가지는 것을 가정했다. 케이크 모델은 앞 3개 모델과 달리 각 세공에서 막힘 현상을 고려하지 않으며 막오염 형성과정에서 유체흐름에 의해서 발생되는 점성손실(viscous losses)과 케이크의 성장에 영향을 받는다는 것을 가정하였다.
  • 중간막힘은 각각의 입자들이 세공보다 크며 분리막표면 위에서 직접적으로 입자들이 침작되거나 이미 침착된 입자 위에 다시 침착될 개연성을 가지는 것을 가정했다. 케이크 모델은 앞 3개 모델과 달리 각 세공에서 막힘 현상을 고려하지 않으며 막오염 형성과정에서 유체흐름에 의해서 발생되는 점성손실(viscous losses)과 케이크의 성장에 영향을 받는다는 것을 가정하였다. 압력은 투과된 유량과 관련이 되며 식(5)와 같이 선형적인 관계를 이루나 식 (6)와 같이 높은 압력에 의해서 케이크 저항을 나타내는 α*는 압력에 대해서 선형의 관계를 가지며 변형될 수 있으며 이는 실험적으로 구할 수 있다[9,10].
  • σ는 clogging coefficient (m2/m3)로써 구형 또는 타원형의 오염입자가 있는 용액에 대해서 실험적으로 계산되며, P0 막간차압의 초기 압력(kPa)이다. 표준막힘은 원수의 모든 오염입자는 세공보다 작으며 투과초기에 세공벽면에 침착되는 것을 가정했다. Ks는 표준막힘 coefficient이며 구형 또는 타원형의 오염입자가 있는 용액에 대해서 실험적으로 계산된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
분리막 생물반응기의 장점은? 활성슬러지 하⋅폐수처리 공정에서 분리막을 기반으로 한 분리막 생물반응기(Membrane Bio-Reactor, MBR)를 적용할 경우 설치 면적당 처리용량이 높고 처리수질 또한 고도화가 가능하여 기존 시설 개선 또는 신규 처리장에서 많이 활용되고 있다[1,2]. 그럼에도 불구하고 MBR을 적용할 경우 불가피하게 발생하는 막오염으로 인하여 막모듈의 세척, 세정 및 분리막 교체주기가 문제점으로 대두되고 있다.
막오염에 대한 초기 모델의 변수 적용의 제약 문제를 개선 시킨 모델은? 막오염에 대한 초기 모델은 1935년 Hermans와 Bredee가 정압여과에 따른 세공막힘(pore sealing), 중간세공협착(internal pore constriction), 입자중첩에 의한 세공막힘(pore sealing with superposition) 및 케이크 여과(cake filtration) 형태의 모델을 제시하였지만, 콜로이드 또는 오염물질의 농도 및 운전시간과 같은 변수 적용에 제약이 있었다[4,5]. 이에 대한 개선으로 1982년 Hermia는 이 4종류의 막힘모델(blocking models)을 일반식으로 제안하였으며[6] Ho와 Zydney는 기존모델에서 입단증착(aggregate deposition)과 그 이후의 케이크 형성에 대한 개념을 확장시켰다[7]. Yuan 등은 수용액 상태의 휴믹산을 정밀여과 시키는 과정에서 휴믹산 입단형성(aggregates)으로 인한 세공침착의 여과오염에 대하여 기존 모델에서의 급격한 투과유속 감소를 적용할 수 있도록 Ho와 Zydney식을 확장시켰다[8]. Chllam과 Xu는 콜로이드를 이용하여 정밀여과 중 발생하는 오염현상에 적용할 수 있는 모델을 개발하였다[9]. 또한 Chellam과 Cogan은 Darcy 법칙을 근간으로 하여 기존의 정압조건에서 유도된 적분식과 미분식을 정유량 운전조건에서도 적용할 수 있는 통합모델을 제시하였다[10].
MBR의 문제점은? 활성슬러지 하⋅폐수처리 공정에서 분리막을 기반으로 한 분리막 생물반응기(Membrane Bio-Reactor, MBR)를 적용할 경우 설치 면적당 처리용량이 높고 처리수질 또한 고도화가 가능하여 기존 시설 개선 또는 신규 처리장에서 많이 활용되고 있다[1,2]. 그럼에도 불구하고 MBR을 적용할 경우 불가피하게 발생하는 막오염으로 인하여 막모듈의 세척, 세정 및 분리막 교체주기가 문제점으로 대두되고 있다. 따라서 이를 극복 또는 개선하기 위하여 막오염 관리지표인 막간차압(Trans-Membrane Pressure, TMP)에 대해 유체역학적 모델, 통계적 기법 및 두 형태가 결합된 방식을 적용하여 TMP를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다[3].
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참고문헌 (15)

  1. I. H. Cho and J. T. Kim, "Trends in the technology and market of membrane bioreactors (MBR) for wastewater treatment and reuse and development directions", Membrane Journal, 23, 24 (2013). 

  2. J. T. Kim, H. Hwang, B. Hong, and H. Byun, "The background and direction of R & D project for advanced technology of wastewater treatment and reuse", Membrane Journal, 21, 277 (2011). 

  3. H. Kaneko and K. Funatsu, "Physical and statistical model for predicting a transmembrane pressure jump for a membrane bioreactor", Chemometr. Intell. Lab., 121, 66 (2013). 

  4. P. H. Hermans and H. L. Bredee, "Principles of the mathematical treatment of constant pressure filtration", J. Soc. Chem. Ind., 55, 1 (1936). 

  5. J. M. Michael and C. Orr, "Filtration: principles and practices", pp. 135-139, Marcel Dekker Inc., New York (1987). 

  6. J. Hermia, "Constant pressure blocking filtration laws-application to power-law non-newtonian fluids", Trans. Inst. Chem. Eng., 60, 183 (1982). 

  7. C. C. Ho and A. L. Zydney, "Transmembrane pressure profiles during constant flux : microfiltration of bovine serum albumin", J. Membr. Sci., 209, 363 (2002). 

  8. W. Yuan, A. Kocic, and A. L. Zydney, "Analysis of humic acid fouling during microfiltration using a pore blockage-cake filtration model", J. Membr. Sci., 198, 51 (2002). 

  9. S. Chllam and W. Xu, "Blocking laws analysis of dead-end constant flux microfiltration of compressible cakes", J. Colloid. Interf. Sci., 301, 248 (2006). 

  10. S. Chellam and N. G. Cogan, "Colloidal and bacterial fouling during constant flux microfiltration: comparison of classical blocking laws with a unified model combining pore blocking and EPS secretion", J. Membr. Sci., 382, 148 (2011). 

  11. S. Judd, "The MBR book: principles and applications of membrane bioreactors in water and wastewater treatment, pp. 90-101, Elsevier Science, Oxford, UK (2008). 

  12. A. Shrestha and J. Pellegrino, S. M. Husson and S. R. Wickramasinghe, "A modified porometry approach towards characterization of MF membranes", J. Membr. Sci., 421-422, 145 (2012). 

  13. M. M. T. Khana, S. Takizawab, Z. Lewandowskic, W. L. Jonesc, A. K. Camperc, H. Katayamab, F. Kurisub, and S. Ohgakid, "Membrane fouling due to dynamic particle size changes in the aerated hybrid PAC-MF system", J. Membr. Sci., 371, 99 (2011). 

  14. S. T. Nam and M. J. Han, "Fouling behavior of bentonite colloidal suspensions in microfiltration", Membrane Journal, 18, 53 (2008). 

  15. A. Y. Olenko and T. K. Poganyb, "Time shifted aliasing error upper bounds for truncated sampling cardinal series", J. Math Anal. Appl., 324, 262 (2006). 

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