[논문]전기산화공법을 이용한 고농도폐수 처리공정의 모델링 및 최적화

이홍민; 이상선; 황성원; 진동복

doi:10.9713/kcer.2016.54.3.340

전기산화공법을 이용한 고농도폐수 처리공정의 모델링 및 최적화
Modeling and Optimization of High Strength Wastewater Treatment Using the Electro Oxidation Process 원문보기

Korean chemical engineering research = 화학공학, v.54 no.3, 2016년, pp.340 - 349

이홍민 (인하대학교 화학.화학공학과 융합대학원) , 이상선 (인하대학교 화학.화학공학과 융합대학원) , 황성원 (인하대학교 화학.화학공학과 융합대학원) , 진동복 (SK에너지 공정기술팀)

초록
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본 연구에서는 정유산업의 유지 및 보수기간에 배출되는 고농도폐수의 COD (Chemical Oxygen Demand)를 효과적으로 제거하기 위해 전기산화공법을 적용하였다. 우선 산업에서 배출되는 실제 폐수를 처리하기 위하여 BDD전극을 개발하고, 개발된 전극을 이용하여 전류밀도, pH, 전해질농도, 반응시간 등과 같은 다양한 운전조건하에 실험을 진행하였다. 둘째, 이러한 실험결과를 이용하여 전기분해의 kinetic parameter를 산출한 후에, 이를 토대로 전기산화 처리설비를 수학적으로 모델링 하였다. 마지막으로, 기존에 정상운전 조건 시 사용하던 저 농도 폐수를 처리하는 공정의 유입조건에 맞추기 위하여 전기산화 처리설비의 설계 및 운전의 다양한 변수들을 최적화함으로써 보다 효율적인 폐수 전처리 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모델의 결정계수($R^2$)는 0.982로 상당히 작은 오차범위를 보여줌으로써 모델의 높은 정확도를 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Electro oxidation system was designed in this study for the reduction of COD (Chemical Oxygen Demand) from high-strength wastewater, produced during refinery turnaround period. First, BDD (Boron Doped Diamond) electrode was synthesized and electro oxidation system of actual industrial wastewater was developed by adopting the synthesized BDD electrode. The experiments were carried out under various operating conditions under certain range of current density, pH, electrolyte concentration and reaction time. Secondly, reaction kinetics were identified based on the experimental results, and the kinetics were embedded into a genetic mathematical model of the electro oxidation system. Lastly, design and operating parameters of the process were optimized to maximize the efficiency of the pretreatment system. The coefficient of determination ($R^2$) of the model was found to be 0.982, and it proved high accuracy of the model compared with experimental results.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러나, 실제 현장폐수를 직접 적용하여 실험한 예는 거의 없으며, 특히 원수를 이용한 전기분해 장치를 모델링하고, 다양한 설계 및 운전변수의 최적화를 진행한 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 정유공정의 유지, 보수 기간에 발생하는 오염도가 높은 폐수를 처리하기 위하여 전기화학을 이용한 처리 방법 중 전기분해를 이용한 폐수 처리 장치를 실험에 적용하고, 이 결과를 토대로 모델링 및 최적화하였다. 이를 위해서 우선 폐수처리 시 사용되는 다양한 양극 및 음극 전극 촉매를 개발하였다.
본 연구는 공장의 유지 및 보수 기간에 발생되는 고농도 폐수를 처리하기 위하여 전기분해 장치에 사용될 BDD전극을 개발하고, 개발된 전극을 이용하여 다양한 운전조건하에 실험을 진행하였다. 이 실험결과를 토대로 반응장치를 Comninellis kinetic 모델을 이용하여 수학적으로 모델링 하였으며, 시뮬레이션을 통해 얻은 결과를 실험결과와 비교하여 모델의 정확도를 검증하였다.

가설 설정

첫째, 전극표면에서의 유기물 흡착은 무시한다. 둘째, 폐수는 반응기 내에서 완벽하게 교반된다. 셋째, 유기물의 전기분해 반응은 빠른 반응이며, 전극표면의 유기물들은 물질전달의 영향을 받는다.
유기물 양극산화에 대한 수학적 모델링 연구는 가장 먼저 Comninellis에 의해서 시작되었다[11,12]. 이 모델은 직접산화와 hydroxyl radical을 이용한 유기물의 산화만을 고려 하였으며, 간접 산화는 일어나지 않는 가정하에 진행되었다. Canizares는 전기화학 반응기를 음극과 양극 반응 영역 그리고 간접산화가 일어나는 벌크영역 3가지 영역으로 나누어 모델링을 진행하였으며[13], Mascia는 BDD 전극에서의 hydroxyl radical과 유기물 확산에 의한 산화반응 모델링을 연구하였다[14].
본 연구는 위의 식을 이용하여 Comninellis kinetic 모델을 구현할 때 다음과 같은 3가지 가정을 기반으로 하였다. 첫째, 전극표면에서의 유기물 흡착은 무시한다. 둘째, 폐수는 반응기 내에서 완벽하게 교반된다.

제안 방법

2.1.1절과 2.1.2절에서 언급된 식들을 이용하여 시간에 따른 COD 농도를 예측하였다. 전기화학 공정에서 전류밀도의 세기는 반응기 내에서 반응속도를 조절할 수 있는 가장 중요한 변수이다.
는 각각 일차항, 이차항, 일차항들의 곱의 계수이다. 2차 다항식의 적합도를 평가하기 위해 결정계수인 R²값을 구하였으며, 3차원 그래프를 통하여 각 변수들의 경향성을 확인하였다.
Comninellis kinetic 모델을 이용하여 최적화를 진행하기에는 모든 변수를 한번에 고려하는데 어려움이 있어본 연구에서는 반응표면분석법의 중심합성계획법을 이용하여 각 변수들의 특성을 파악하고, 이를 분석하여 2차 회귀 다항식으로 도출하였다. 이를 통하여 COD 제거율과 다양한 설계 및 운전변수간의 상관관계를 보다 정확히 예측할 수 있었다.
이를 위해서 우선 폐수처리 시 사용되는 다양한 양극 및 음극 전극 촉매를 개발하였다. 다음으로는 개발된 촉매와 원수를 이용하여 다양한 조건하에 전기분해 실험을 진행하고, 반응 후의 잔류 질소의 총량(T-N, Total Nitrogen), COD 등의 농도를 측정하였다. 이를 통해 얻어진 실험결과를 바탕으로 Comninellis 모델에 적용하여 전류밀도, pH, 전해질 농도에 따른 COD 농도를 예측하였다.
C power supply를 사용하여 일정한 전류를 유지하도록 직류전원을 공급하며 전압의 변화를 측정하였다. 또한 반응조의 농도를 균일하게하며, 폐수가 전극사이를 잘 통과하여 반응이 일어나기 하기 위해 magnetic stirrer를 사용하였다. 시료의 샘플링은 30~60분 마다 채취하였으며, 반응시간은 20시간 진행하였다[27].
1에 나타내었다. 반응조에는 digital water bath를 설치하여 용액의 온도가 일정하게 유지되도록 하였다. 반응조의 용량은 750 ml이며, 각 전극의 면적은 반응조의 용량을 고려하여 40 mm×40 mm×2 mm의 크기로 일정하게 하였다.
독립변수의 수가 k라면 실험점의 수가 2^k이고 축점의 수가 2k, 그리고 중심점에서의 회수가 n_c인 경우 총 실험횟수는 2^k+2k+n_c가 된다[29]. 본 실험에서는 전류밀도, pH, 첨가제 투입량, 시간을 독립변수로 선택하였고, 중심점에서 반복횟수로 3개의 실험을 포함하여 총 29개의 실험을 행하였다.
실험은 회분식 반응기(batch reactor)에서 정전류(galvanostatic) 상태로 이루어지며, 크게 전류밀도의 영향을 받는 부분(jjlim)으로 나누어 kinetic 모델을 구현할 수 있다.
이와 더불어 효율적인 전기분해 장치를 개발하기 위하여, 장치의 설계 및 운전과 관련된 다양한 인자들을 반응표면분석법을 이용하여 최적화를 진행하였다. 이러한 공정변수로는 전류밀도, pH, 전해질농도, 반응시간을 선정하여 최적화를 진행하였다. 전류밀도의 경우 높은 전류밀도에서 빠른 COD 분해속도를 나타냈지만, 전류효율과 에너지 소비 측면에서 효율이 비교적 낮음을 보였다.
따라서 본 연구에서는 정유공정의 유지, 보수 기간에 발생하는 오염도가 높은 폐수를 처리하기 위하여 전기화학을 이용한 처리 방법 중 전기분해를 이용한 폐수 처리 장치를 실험에 적용하고, 이 결과를 토대로 모델링 및 최적화하였다. 이를 위해서 우선 폐수처리 시 사용되는 다양한 양극 및 음극 전극 촉매를 개발하였다. 다음으로는 개발된 촉매와 원수를 이용하여 다양한 조건하에 전기분해 실험을 진행하고, 반응 후의 잔류 질소의 총량(T-N, Total Nitrogen), COD 등의 농도를 측정하였다.
다음으로는 개발된 촉매와 원수를 이용하여 다양한 조건하에 전기분해 실험을 진행하고, 반응 후의 잔류 질소의 총량(T-N, Total Nitrogen), COD 등의 농도를 측정하였다. 이를 통해 얻어진 실험결과를 바탕으로 Comninellis 모델에 적용하여 전류밀도, pH, 전해질 농도에 따른 COD 농도를 예측하였다. 또한 response surface method를 이용하여 COD 제거율과 다양한 설계 및 운전변수의 상관관계를 구현하기 위한 실험계획을 진행하였고, 이 결과를 2차 다항식으로 회귀분석(regression) 하였다.
이 실험결과를 토대로 반응장치를 Comninellis kinetic 모델을 이용하여 수학적으로 모델링 하였으며, 시뮬레이션을 통해 얻은 결과를 실험결과와 비교하여 모델의 정확도를 검증하였다. 이와 더불어 효율적인 전기분해 장치를 개발하기 위하여, 장치의 설계 및 운전과 관련된 다양한 인자들을 반응표면분석법을 이용하여 최적화를 진행하였다. 이러한 공정변수로는 전류밀도, pH, 전해질농도, 반응시간을 선정하여 최적화를 진행하였다.
2에 나타내었다. 전극간 거리는 18 mm로 유지하였으며, digital regulated D.C power supply를 사용하여 일정한 전류를 유지하도록 직류전원을 공급하며 전압의 변화를 측정하였다. 또한 반응조의 농도를 균일하게하며, 폐수가 전극사이를 잘 통과하여 반응이 일어나기 하기 위해 magnetic stirrer를 사용하였다.
pH는 전기화학 공정의 성능에 영향을 주는 인자로 알려져 있다. 전기화학 공정에서 COD 제거에 대한 pH의 영향을 고찰하기 위하여 전류밀도 15 mA/cm², 온도 25 ^oC, Na₂SO₄ 농도 5 g/L로 고정한 조건에서 모델링을 진행하였다. 실험에서는 pH의 영향이 매우 적은 것으로 나타났다.
3에는 전류밀도를 변화시켰을 때 시간에 따른 COD 변화량 및 전류효율을 실험값과 함께 나타내었다. 전류밀도의 영향을 고찰하기 위하여 온도 25 ^oC, pH 5.5, Na₂SO₄ 농도 5g/L로 고정한 조건에서 모델링을 진행하였다. 전류밀도 5 mA/cm²에서 20시간이 지났을 때 100%의 제거율을 보였으며, 25 mA/cm²에서 15시간이 지났을 때 100%의 제거율을 나타냈다.
중심합성계획법에 따라 29개의 결과값을 이용하여 최적화를 진행하였고, 실험에서 나온 값들과 예측된 모델 식을 바탕으로 MATLAB 소프트웨어로 선택된 변수들이 어떻게 영향을 끼치고 어떤 조건이 최적의 조건인지 분석하였다
전기화학 공정의 최적 조건을 얻기 위하여 반응표면분석법의 중심합성계획법(CCD)방법을 적용하였다. 최적화된 조건을 얻기 위해서는 많은 변수들이 영향을 주지만 그 중에서도 가장 큰 영향을 미치는 변수라고 판단되는 전류밀도, pH, 전해질 농도, 반응시간을 독립변수로 선택하였다. 위의 변수를 각각 x₁(전류밀도), x₂(pH), x₃(전해질농도), x₄(반응시간)으로 하였으며 Table 9과 같이 부호화하였다.

데이터처리

MATLAB 소프트웨어를 이용하여 2차 회귀 방정식을 계산하였고, 각 변수들의 경향성을 파악하기 위하여 3차원 반응표면 곡선을 Fig. 6에 나타내었다. 각각의 그래프들은 4가지의 독립변수 중에서 2개의 독립변수를 고정시킨 후 나머지 2개의 독립변수에 대한 COD 제거율을 나타낸다.
이를 통해 얻어진 실험결과를 바탕으로 Comninellis 모델에 적용하여 전류밀도, pH, 전해질 농도에 따른 COD 농도를 예측하였다. 또한 response surface method를 이용하여 COD 제거율과 다양한 설계 및 운전변수의 상관관계를 구현하기 위한 실험계획을 진행하였고, 이 결과를 2차 다항식으로 회귀분석(regression) 하였다. 마지막으로 COD 제거율의 최대값을 구하기 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다.
실험 자료는 MATLAB 소프트웨어를 사용하여 분석하였고 2차 다항식으로 구하였다. 각 실험변수에 대한 중심합성계획법 코드를 Table 5에 나타내었으며[30], 다음의 식은 종속변수와 독립변수 사이의 상관관계를 얻기 위해 적용하였다.
본 연구는 공장의 유지 및 보수 기간에 발생되는 고농도 폐수를 처리하기 위하여 전기분해 장치에 사용될 BDD전극을 개발하고, 개발된 전극을 이용하여 다양한 운전조건하에 실험을 진행하였다. 이 실험결과를 토대로 반응장치를 Comninellis kinetic 모델을 이용하여 수학적으로 모델링 하였으며, 시뮬레이션을 통해 얻은 결과를 실험결과와 비교하여 모델의 정확도를 검증하였다. 이와 더불어 효율적인 전기분해 장치를 개발하기 위하여, 장치의 설계 및 운전과 관련된 다양한 인자들을 반응표면분석법을 이용하여 최적화를 진행하였다.

이론/모형

또한 MALTAB optimization tool을 이용하여 COD 제거에 대한 최적화된 실험조건을 얻어 낼 수 있다. 2차회귀다항식의 최적 조건을 찾기 위하여 MATLAB optimization tool의 fsolve 기능을 이용하였다. 대부분 의최소값, 최대값을구하는 알고리즘으로는 fminsearch의 Nelermead 알고리즘을 이용한다.
fsolve에는 trust region dogleg, trust region reflective, Levenberg-Marquardt 3가지의 알고리즘이 있으며, 이 중에서도 Levenberg-Marquardt를 사용하여 최적화를 진행하였다. Levenberg-Marquardt 방법은 다른 알고리즘보다 안정적으로 해를 찾을 수 있으며, 비교적 빠르게 해에 수렴하기 때문에 비선형회귀문제에 있어서는 대부분 Levenberg-Marquardt 방법이 사용된다.
2차회귀다항식의 최적 조건을 찾기 위하여 MATLAB optimization tool의 fsolve 기능을 이용하였다. 대부분 의최소값, 최대값을구하는 알고리즘으로는 fminsearch의 Nelermead 알고리즘을 이용한다. 하지만 여러 가지 알고리즘을 이용하여 최적화를 진행한 결과 fsolve의 결과값이 가장 정확성이 높은 것으로 확인하였다.
또한 response surface method를 이용하여 COD 제거율과 다양한 설계 및 운전변수의 상관관계를 구현하기 위한 실험계획을 진행하였고, 이 결과를 2차 다항식으로 회귀분석(regression) 하였다. 마지막으로 COD 제거율의 최대값을 구하기 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다.
전기화학 공정의 최적 조건을 얻기 위하여 반응표면분석법의 중심합성계획법(CCD)방법을 적용하였다. 최적화된 조건을 얻기 위해서는 많은 변수들이 영향을 주지만 그 중에서도 가장 큰 영향을 미치는 변수라고 판단되는 전류밀도, pH, 전해질 농도, 반응시간을 독립변수로 선택하였다.

성능/효과

Fig. 6(c)는 pH와 전해질 농도를 고정하였을 때 그래프를 나타내었는데, 전류밀도와 반응시간이 증가할수록 COD 제거율이 급격하게 증가하는 것을 확인하였다. Fig.
6(a)는 전해질 농도와 반응시간을 고정하였을 때, 전류밀도와 pH가 COD 제거에 어떤 영향을 미치는지 나타낸 그래프이다. 그래프에서 보듯이 전류밀도가 증가하면 COD 제거율이 급격하게 증가하고, pH 역시 증가하면 COD 제거율이 증가하지만 전류밀도가 증가할 때보다 완만하게 증가한다. Fig.
982로 비교적 높은 값을 나타내었다. 따라서 2차 회귀 다항식 모델이 적절함을 검증할 수 있었다.
또한 MALTAB optimization tool을 이용하여 COD 제거에 대한 최적화된 실험조건을 얻어 낼 수 있다. 2차회귀다항식의 최적 조건을 찾기 위하여 MATLAB optimization tool의 fsolve 기능을 이용하였다.
중심합성계획법을 이용한 3차원 그래프에서 전류밀도, pH, 전해질 농도, 반응시간이 증가할수록 COD 제거율이 증가하는 경향을 나타내었으며, 전류밀도와 반응시간이 COD 제거에 직접적인 영향을 주는 요인으로 간주되었다. 마지막으로 MATLAB 소프트웨어의 최적화 기능을 이용하여 구한 최적 반응 조건은 전류밀도 17.72 mA/cm², pH 7, 전해질 농도 5.6 g/L, 반응시간 11 h로 나타냈으며, 이 조건에서 예측된 이론적인 COD 제거율은 100%로 예상되었다.
반면에 pH와 전해질 농도의 영향은 다른 변수에 비해 상당히 낮았다. 반응시간 역시 전류밀도와 마찬가지로 증가할수록 COD 제거율이 증가함을 알 수 있었다.
비록 pH의 영향이 미미한 것으로 나타났지만 왼쪽 그래프에서 보듯이 산성 영역의 pH에서의 COD 제거율이 가장 낮았고, pH가 증가함에 따라 COD 제거율이 증가되어 염기성 영역에서 최대 제거율을 나타내는 경향을 보였다. 본 연구 결과 전기화학을 이용한 COD 제거에서 미미한 차이는 있지만 pH의 영향은 비교적 적은 것으로 판단되었다.
5에 나타내었다. 본 연구결과 다른 연구들과 비슷하게 Na₂SO₄ 농도가 1 g/L에서 10 g/L로 증가시켰을 때 COD 제거율이 미미한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 그러나 실험을 통해 측정된 전압값은 전해질 농도가 1 g/L일 때 13~14 V, 5 g/L일 때 9~10 V, 10 g/L일 때 7~8 V로 측정되었다.
이를 통하여 COD 제거율과 다양한 설계 및 운전변수간의 상관관계를 보다 정확히 예측할 수 있었다. 본 연구에서 모델의 결정계수(R²)는 0.982로 1에 가까운 값으로 적은 오차범위를 보여줌으로써, 이 모델의 정확도가 높음을 검증하였다. 중심합성계획법을 이용한 3차원 그래프에서 전류밀도, pH, 전해질 농도, 반응시간이 증가할수록 COD 제거율이 증가하는 경향을 나타내었으며, 전류밀도와 반응시간이 COD 제거에 직접적인 영향을 주는 요인으로 간주되었다.
모델링결과 역시 pH의 차이에 의한 변화는 거의 없었다. 비록 pH의 영향이 미미한 것으로 나타났지만 왼쪽 그래프에서 보듯이 산성 영역의 pH에서의 COD 제거율이 가장 낮았고, pH가 증가함에 따라 COD 제거율이 증가되어 염기성 영역에서 최대 제거율을 나타내는 경향을 보였다. 본 연구 결과 전기화학을 이용한 COD 제거에서 미미한 차이는 있지만 pH의 영향은 비교적 적은 것으로 판단되었다.
둘째, 폐수는 반응기 내에서 완벽하게 교반된다. 셋째, 유기물의 전기분해 반응은 빠른 반응이며, 전극표면의 유기물들은 물질전달의 영향을 받는다. 3가지 가정을 기반으로 일반적인 유기물 산화반응식과 이에 대한 한계전류밀도를 식 (4), (5)에 나타내었다[11].
전기화학 공정에서 COD 제거에 대한 pH의 영향을 고찰하기 위하여 전류밀도 15 mA/cm², 온도 25 ^oC, Na₂SO₄ 농도 5 g/L로 고정한 조건에서 모델링을 진행하였다. 실험에서는 pH의 영향이 매우 적은 것으로 나타났다. 모델링결과 역시 pH의 차이에 의한 변화는 거의 없었다.
Comninellis kinetic 모델을 이용하여 최적화를 진행하기에는 모든 변수를 한번에 고려하는데 어려움이 있어본 연구에서는 반응표면분석법의 중심합성계획법을 이용하여 각 변수들의 특성을 파악하고, 이를 분석하여 2차 회귀 다항식으로 도출하였다. 이를 통하여 COD 제거율과 다양한 설계 및 운전변수간의 상관관계를 보다 정확히 예측할 수 있었다. 본 연구에서 모델의 결정계수(R²)는 0.
5, Na₂SO₄ 농도 5g/L로 고정한 조건에서 모델링을 진행하였다. 전류밀도 5 mA/cm²에서 20시간이 지났을 때 100%의 제거율을 보였으며, 25 mA/cm²에서 15시간이 지났을 때 100%의 제거율을 나타냈다. 왼쪽 그래프를 통해 알 수 있듯이 더 높은 전류밀도를 사용할 때 동일한 제거효율을 얻는데 시간이 더 짧음을 알 수 있다.
이러한 공정변수로는 전류밀도, pH, 전해질농도, 반응시간을 선정하여 최적화를 진행하였다. 전류밀도의 경우 높은 전류밀도에서 빠른 COD 분해속도를 나타냈지만, 전류효율과 에너지 소비 측면에서 효율이 비교적 낮음을 보였다. 따라서 반응시간, 전류효율, 에너지소비, 목표 COD 제거율 간의 적절한 타협이필요하다는 것을 알 수 있다.
중심합성계획법을 이용하여 구한 2차 회귀 다항식 모델의 일반적인 유효성 및 정확성을 판단하는 결정계수(R²)가 0.982로 비교적 높은 값을 나타내었다. 따라서 2차 회귀 다항식 모델이 적절함을 검증할 수 있었다.
982로 1에 가까운 값으로 적은 오차범위를 보여줌으로써, 이 모델의 정확도가 높음을 검증하였다. 중심합성계획법을 이용한 3차원 그래프에서 전류밀도, pH, 전해질 농도, 반응시간이 증가할수록 COD 제거율이 증가하는 경향을 나타내었으며, 전류밀도와 반응시간이 COD 제거에 직접적인 영향을 주는 요인으로 간주되었다. 마지막으로 MATLAB 소프트웨어의 최적화 기능을 이용하여 구한 최적 반응 조건은 전류밀도 17.
따라서 초기값은 가능한 실제 해에 가까운 값일수록 좋은 결과를 얻을 수 있다. 중심합성계획법을 이용해 얻은 2차 회귀 방정식을 이용하여 계산된 최적화된 조건은 전류밀도 17.72 mA/cm², pH 7, 전해질 농도 5.6 g/L, 반응시간 11 h로 나타냈으며, 이 조건에서 예측된 이론적인 COD 제거율은 100%에 달하였으며, COD가 대부분 제거되는 것을 확인하였다.
대부분 의최소값, 최대값을구하는 알고리즘으로는 fminsearch의 Nelermead 알고리즘을 이용한다. 하지만 여러 가지 알고리즘을 이용하여 최적화를 진행한 결과 fsolve의 결과값이 가장 정확성이 높은 것으로 확인하였다. 사용한 식 및 각 변수의 범위는 아래 식과 같다.

후속연구

이 그래프를 보면 pH가 증가하면 반응 값이 완만하게 증가하고, 반응시간이 증가할 때는 반응 값이 급격한 증가를 보인다. 그림 6를 종합해 보면 전류밀도와 반응시간이 COD 제거에 큰 영향력을 가지는 것을 알 수 있고, 4개의 변수를 종합적으로 고려하여 최적화를 진행해야 할 것으로 판단된다.
최근 산업의 발전으로 인해 폐수의 발생원이 다양해지고, 각종 환경규제 강화로 인하여 폐수처리 설비의 증가와 제거율 증대에 따른 폐수처리 비용이 계속해서 상승하고 있다. 특히 석유화학공장에서 배출되는 폐수는 난 분해성 물질과 독성물질을 포함하고 있어서 보다 효과적인 처리공정기술을 개발하는 것이 시급하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전기분해를 이용한 전처리 공정에는 어떤 방식이 있는가?	전기분해를 이용한 전처리 공정에서 유기물 및 오염물질은 직접 산화반응 및 간접 산화반응에 의해 제거된다. 직접 산화반응은 폐수 중의 오염물질과 전극 계면 사이에서 전자교환이 직접적으로 이루어지는전기화학적반응이다. 간접산화반응은전극표면에 hydroxyl, hypochlorite, 오존과과산화수소와같은산화제가발생하여폐수중의 오염물질과 2차반응을진행한다. 모든산화제들은반응기내(in site)에서 생성되어이용된다[4].
	석유화학공장에서 배출되는 폐수에는 무엇이 포함되어 있는가?	최근 산업의 발전으로 인해 폐수의 발생원이 다양해지고, 각종 환경규제 강화로 인하여 폐수처리 설비의 증가와 제거율 증대에 따른 폐수처리 비용이 계속해서 상승하고 있다. 특히 석유화학공장에서 배출되는 폐수는 난 분해성 물질과 독성물질을 포함하고 있어서 보다 효과적인 처리공정기술을 개발하는 것이 시급하다.
	전기화학적 처리에는 어떤 방법이 있는가?	이 중에서도 최근 전기화학적 공정이 다양한 산업분야에서 적용되고 있으며, 수 처리 분야에서 전기화학적 방법에 대한 연구가 증가하고 있다. 전기화학적 처리는 폐수와 접촉한 전극에 전기에너지를 가하여 오염물을 처리하는 방법으로 전기분해, 전기응집, 전기부상 및 전위차 생성 등이 있다[2].

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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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