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정수장 약품 최적 주입률 결정을 위한 지능형 제어기 개발
Intelligent Controller for Optimal Coagulant Dosage Rate in Water Treatment Process 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.25 no.4, 2015년, pp.369 - 376  

이호현 (충북대학교 제어로봇공학과) ,  신강욱 (K-water 연구원) ,  홍성택 (K-water 연구원) ,  전명근 (충북대학교 제어로봇공학과)

초록
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정수장 유입수에 포함된 다양한 유기물을 제거하기 위하여 약품을 주입하고 있으나 적정 주입률 결정은 4~7시간 후에나 탁도를 통하여 확인 가능함에 따라 실시간 피드백 제어가 불가하다. 또한 실험실에서 실시하는 Jar-Test 및 운영자의 경험에 따른 수동운전은 유기물 특성 및 수질 변화로 인하여 실험 및 휴먼에러가 발생할 수 있다. 특히 야간/주말 등에는 실험을 실시할 수 없어 운영자 판단에 의한 간헐적 변경만이 이루어지고 있다. 따라서 지능제어 알고리즘을 이용한 적정 약품 주입률을 학습하여 실시간 약품 주입과 주입량 감소로 원가절감을 달성코자 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Chemicals are injected in order to remove a variety of organic substances contained in the water purification plant influent. It can be determined with measuring sedimentation turbidity 4~7 hours later, whether the chemical dosage rate is proper or not, which make the real-time feedback control impo...

주제어

#퍼지시스템   #지능제어   #정수장   #응집제 주입률  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 원수 약품제어를 위하여 독립변수들에 대한 통계학적 분석을 선행하고, 운영자의 Know How를 접목한 Fuzzy와 뉴로퍼지 모델을 비교분석하여 정수처리공정의 경제적인 운영을 도모코자 하였다.
  • 위와 같은 문제점을 극복하고자 정수장 과거자료를 분석하고 운영형태를 모사하고자 하였다. 그림 2에서는 정수처리공정 중 착수정에 계측되는 수질 5항목(탁도, 수온, 알카리도, pH, 전도도)과 약품(응집제) 주입률 관계를 분석하기 위한 모식도이며 SCD는 참고자료로 활용하기 위하여 설치 운영 중이다.
  • 정수장에서 약품 주입률 결정은 원수에 유입되는 수질에 영향을 받고 있어 과거 누적된 자료를 통하여 약품주입률을 예측하고자 하였다. 예측 알고리즘으로는 Neuro Fuzzy 알고리즘을 선정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
수돗물은 무엇을 원수로 하는가? 수돗물은 대개 하천수 등을 원수로 하여 여러 가지 물리적, 화학적, 생물학적 처리방법을 이용하여 정수 처리되며, 이때 화학적인 처리방법에 사용되는 약품을 수처리제라고 한다. 그 중에서도 응집제와 소독제는 정수처리에 있어서 가장 중요한 역할을 한다.
수돗물을 화학 처리하는 데 쓰이는 약품은? 수돗물은 대개 하천수 등을 원수로 하여 여러 가지 물리적, 화학적, 생물학적 처리방법을 이용하여 정수 처리되며, 이때 화학적인 처리방법에 사용되는 약품을 수처리제라고 한다. 그 중에서도 응집제와 소독제는 정수처리에 있어서 가장 중요한 역할을 한다.
수돗물을 정수처리 함에 있어 가장 중요한 역할을 하는 것은? 수돗물은 대개 하천수 등을 원수로 하여 여러 가지 물리적, 화학적, 생물학적 처리방법을 이용하여 정수 처리되며, 이때 화학적인 처리방법에 사용되는 약품을 수처리제라고 한다. 그 중에서도 응집제와 소독제는 정수처리에 있어서 가장 중요한 역할을 한다.
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참고문헌 (16)

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  16. B.H Wang, Short-term electrical load forecasting using neuro-Fuzzy model with error compensation, Journal of korean institute of intelligent systems, vol. 9 no.4, pp. 327-332, 2009. 

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