[논문]제지공정 폐수 전처리 수질예측을 위한 실험적 모델과 통계적 모델 개발

손진식; 한지희; 이상호

doi:10.11001/jksww.2017.31.4.289

제지공정 폐수 전처리 수질예측을 위한 실험적 모델과 통계적 모델 개발
Development of Empirical and Statistical Models for Prediction of Water Quality of Pretreated Wastewater in Pulp and Paper Industry 원문보기

上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.31 no.4, 2017년, pp.289 - 296

손진식 (국민대학교 건설시스템공학부) , 한지희 (국민대학교 건설시스템공학부) , 이상호 (국민대학교 건설시스템공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Pulp and paper industry produces large volumes of wastewater and residual sludge waste, resulting in many issues in relation to wastewater treatment and sludge disposal. Contaminants in pulp and paper wastewater include effluent solids, sediments, chemical oxygen demand (COD), and biological oxygen demand (BOD), which should be treated by wastewater treatment processes such as coagulation and biological treatment. However, few works have been attempted to predict the treatment efficiency of pulp and paper wastewater. Accordingly, this study presented empirical models based on experimental data in laboratory-scale coagulation tests and compared them with statistical models such as artificial neural network (ANN). Results showed that the water quality parameters such as turbidity, suspended solids, COD, and UVA can be predicted using either linear or expoential regression models. Nevertheless, the accuracies for turbidity and UVA predictions were relatively lower than those for SS and COD. On the other hand, ANN showed higher accuracies than the emprical models for all water parameters. However, it seems that two kinds of models should be used together to provide more accurate information on the treatment efficiency of pulp and paper wastewater.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

, 2016; Kamali and Khodaparast, 2015; Pokhrel and Viraraghavan, 2004; Toczyłowska-Maminska, 2017). 따라서 본 연구는 이러한 제지폐수의 처리공정의 효율을 예측하기 위한 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 실제 제지폐수를 이용하여 다양한 조건하에서 실험실 규모의 응집실험을 수행하였으며, 이를 통하여 실험적 모델을 개발하였다.
따라서 최근에는 통계적 모델의 활용이 증가하고 있으며, 특히 ANN을 이용한 공정효율이나 성능예측에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 실험적 모델 외에도 통계적 모델인 ANN을 적용하고자 하였으며, 탁도, SS, COD, UVA₂₅₄ 값에 대하여 ANN 분석을 실시하였다. 훈련과정에 전체 데이터의 70%를 이용하고 나머지 30%를 모델검증에 사용하였다.
이를 위하여 실제 제지폐수를 이용하여 다양한 조건하에서 실험실 규모의 응집실험을 수행하였으며, 이를 통하여 실험적 모델을 개발하였다. 또한 개발한 모델을 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 이용한 예측결과와의 비교를 통하여 두 모델을 비교하고 그 적용가능성을 검토하고자 하였다.
본 연구에서는 그동안 예측모델 개발이 매우 제한적으로 이루어진 제지폐수의 전처리에 있어, 실험실 규모의 데이터를 이용하여 처리수질을 예측할 수 있는 실험적 모델을 개발하여 제시하였고, 인공신경망을 이용하여 그 적용성을 비교검토하였다. 본 연구결과를 정리하면 다음과 같다.

제안 방법

다양한 조건에서 응집실험을 수행한 결과 총 80개의 실험데이터를 확보할 수 있었으며, 이를 이용하여 예측을 위한 모델식을 개발하였다. 먼저 회귀분석을 바탕으로 하여 개발한 실험적 모델식은 Table 3과 같다.
먼저 회귀분석을 바탕으로 하여 개발한 실험적 모델식은 Table 3과 같다. 다항식의 형태와 지수함수(멱급수)의 형태로 예측식을 도출하였다. 수질인자와 운전인자와의 관계는 도출된 수식에서 운전인자 변수의 앞에 나타난 상수의 부호에 따라 양의 관계를 가지는지 음의 관계를 가지는지 판단할 수 있다.
실험적 모델(Empirical based model)은 변수를 다중 선형 회귀분석을 하여 회귀다항식을 세우는 방법과 변수의 양변에 log 변환을 한 후 다중 선형 회귀분석을 하여 회귀지수식(멱급수)의 세우는 방법을 모두를 검토하였다.
150 rpm에서 1분 동안 급속교반 후, 40 rpm에서 10분동안 완속교반을 하였다. 완속교반 후 30분 동안 안정화시켜, 상등수를 분석하였다. 응집조건은 아래의 표에 나타내었다.
제지공정 폐수의 전처리 공정으로써 응집공정의 최적화를 위해 응집처리에 영향을 줄 수 있는 응집제의 양, pH, 온도를 변화시키면서 실험하였다. 응집제의 양 300 mg/L, pH 7, 25℃를 기준선으로 하였다. 응집실험은 PAC로 Jar-test를 실시하였다.
분석은 IBM SPSS statistical software (version 23)을 사용하였다. 응집제의 양, pH, 온도, 처리전 폐수의 탁도, SS, COD, UVA₂₅₄의 값을 독립변수로 하고 응집처리후 탁도, SS, COD, UVA₂₅₄의 값을 예측하는 모델을 도출하였다. 예측에 사용된 데이터 수는 80개 였다.
따라서 본 연구는 이러한 제지폐수의 처리공정의 효율을 예측하기 위한 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 실제 제지폐수를 이용하여 다양한 조건하에서 실험실 규모의 응집실험을 수행하였으며, 이를 통하여 실험적 모델을 개발하였다. 또한 개발한 모델을 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 이용한 예측결과와의 비교를 통하여 두 모델을 비교하고 그 적용가능성을 검토하고자 하였다.
제지공정 폐수의 전처리 공정으로써 응집공정의 최적화를 위해 응집처리에 영향을 줄 수 있는 응집제의 양, pH, 온도를 변화시키면서 실험하였다. 응집제의 양 300 mg/L, pH 7, 25℃를 기준선으로 하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 전체 데이터의 70%를 훈련과정에서 이용하고, 나머지 30%를 모델 검증에 사용하였다. 모델의 검증은 통계학적 지표로 가장 많이 사용되는 R²(결정계수)를 사용하였다.
ANN은 독립변수의 경계범위를 벗어나는 경우 적용되기 어려우므로 훈련과정에서 사용되는 데이터를 적절히 선정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 전체 데이터의 70%를 훈련과정에서 이용하고, 나머지 30%를 모델 검증에 사용하였다. 모델의 검증은 통계학적 지표로 가장 많이 사용되는 R²(결정계수)를 사용하였다.
실험에 사용된 시료는 제지공정 폐수 전처리 공정으로써 응집조건에 대해 검토하고자 사용되었다. 초지폐수와 칼라폐수가 혼합된 제지공정 폐수를 4회 취수하여 실험에 사용하였다.
응집제의 양, pH, 온도, 처리전 폐수의 탁도, SS, COD, UVA₂₅₄의 값을 독립변수로 하고 응집처리후 탁도, SS, COD, UVA₂₅₄의 값을 예측하는 모델을 도출하였다. 예측에 사용된 데이터 수는 80개 였다. 각각의 변수의 경계조건은 다음과 같다.
실험에 사용된 시료는 제지공정 폐수 전처리 공정으로써 응집조건에 대해 검토하고자 사용되었다. 초지폐수와 칼라폐수가 혼합된 제지공정 폐수를 4회 취수하여 실험에 사용하였다. 원수의 수질은 아래의 표와 같다.
훈련과정에 전체 데이터의 70%를 이용하고 나머지 30%를 모델검증에 사용하였다. 탁도는 1개의 은닉층, 3개의 노드를 사용하였으며, SS는 1개의 은닉층, 2개의 노드, COD는 1개의 은닉층, 3개의 노드, UVA₂₅₄는 1개의 은닉층, 4개의 노드를 사용하였다. 네 경우 모두 활성함수로는 쌍곡 탄젠트 함수를 사용하였다.
따라서 본 연구에서는 실험적 모델 외에도 통계적 모델인 ANN을 적용하고자 하였으며, 탁도, SS, COD, UVA₂₅₄ 값에 대하여 ANN 분석을 실시하였다. 훈련과정에 전체 데이터의 70%를 이용하고 나머지 30%를 모델검증에 사용하였다. 탁도는 1개의 은닉층, 3개의 노드를 사용하였으며, SS는 1개의 은닉층, 2개의 노드, COD는 1개의 은닉층, 3개의 노드, UVA₂₅₄는 1개의 은닉층, 4개의 노드를 사용하였다.

데이터처리

결과변수를 예측하기 위한 모델을 도출하기 위해 각각의 설명변수 별로 단변수 선형 회귀분석을 수행하여 유의수준 0.2를 기준으로 통계적으로 유의한 변수들만 다변수 분석에 포함시켰다. 다중 선형 회귀분석은 단계적 변수선택법을 수행하여 최종 모델을 수립하였다.
응집제의 양 300 mg/L, pH 7, 25℃를 기준선으로 하였다. 응집실험은 PAC로 Jar-test를 실시하였다. 150 rpm에서 1분 동안 급속교반 후, 40 rpm에서 10분동안 완속교반을 하였다.
제지공정 폐수를 이용한 응집공정 처리효율 예측을 위해 회귀분석을 바탕으로 한 실험적 모델과 ANN 분석을 실시하였다. 분석은 IBM SPSS statistical software (version 23)을 사용하였다.

이론/모형

2를 기준으로 통계적으로 유의한 변수들만 다변수 분석에 포함시켰다. 다중 선형 회귀분석은 단계적 변수선택법을 수행하여 최종 모델을 수립하였다. p-value<0.

성능/효과

1) ANN 모델을 사용한 수질예측결과가 탁도, SS, COD, UVA 등 모든 수질항목에서 실험적 모델의 예측결과 보다 나은 결과를 나타내었다.
2) 실험적 모델에서는 COD와 SS에서 비교적 높은 예측정확도를 나타냈으며, 탁도와 UVA는 다소 낮은 정확도를 보여주었다. 실험적 모델에서 선형식과 지수함수 등 적용함수식에 따른 차이는 크지 않았다.
3) 본 연구에서 적용한 모든 수질항목의 예측에서 y절편이 크게 나타나고 있다. 이러한 결과는 낮은 농도하에서의 예측시 과다예측(over-predict)의 경향을 피하기가 어려운 것을 의미한다.
SS는 처리 전 SS 및 탁도와는 양의 관련성을 가지고, 온도와 pH와는 음의 관련성을 가지는 것으로 나타났다. COD의 경우에도 pH와 온도와는 음의 관련성을 가지고, 응집제의 양과는 양의 관련성을 가지는 것으로 나타났다. UVA₂₅₄는 처리전의 UVA₂₅₄의 값과 양의 관련성을 가지는 것으로 나타났다.
Table 3에 제시된 바와 같이 탁도는 회귀다항식, 회귀지수식 두가지 경우 모두 초기 탁도와는 양의 관련성을 가지고, pH와 온도와는 음의 관련성을 가지는 것으로 나타났다. SS는 처리 전 SS 및 탁도와는 양의 관련성을 가지고, 온도와 pH와는 음의 관련성을 가지는 것으로 나타났다. COD의 경우에도 pH와 온도와는 음의 관련성을 가지고, 응집제의 양과는 양의 관련성을 가지는 것으로 나타났다.
제지폐수의 응집을 이용한 전처리 수질예측에 있어 본 연구에서 평가한 탁도, SS, COD, UVA 등 모든 수질항목에 대하여 경험적 모델에 비하여 ANN을 사용한 경우가 보다 높은 상관관계를 보이고 있다. 또한, 경험식에 비교하여 ANN 예측 결과의 추세선 기울기가 1에 가깝고 y절편이 작게 나타나고 있어, 경험식에 ANN이 높은 정확도를 보여주고 있다.
실험적 모델에서 선형식과 지수함수 등 적용함수식에 따른 차이는 크지 않았다. 반면 ANN에서는 탁도와 COD에 대하여 높은 예측정확도를 나타내었으며, SS와 UVA에 대한 예측정확도는 상대적으로 낮은 편이었다. 두 모델에서 모두 UVA에 대한 예측정확도가 가장 낮게 나타난 것은 실험데이터의 특성이 이를 예측하는 것이 가장 어려웠기 때문으로 분석된다.
실험적 모델에서는 COD와 SS가 높은 예측정확도를 나타냈으나, 탁도와 UVA는 다소 낮은 정확도를 보여주었다. 실험적 모델에서 선형식과 지수함수 등 적용함수식에 따른 차이는 크지 않았다.
값을 비교하고 있다. 제지폐수의 응집을 이용한 전처리 수질예측에 있어 본 연구에서 평가한 탁도, SS, COD, UVA 등 모든 수질항목에 대하여 경험적 모델에 비하여 ANN을 사용한 경우가 보다 높은 상관관계를 보이고 있다. 또한, 경험식에 비교하여 ANN 예측 결과의 추세선 기울기가 1에 가깝고 y절편이 작게 나타나고 있어, 경험식에 ANN이 높은 정확도를 보여주고 있다.
각 그래프에서 x축은 실측값이고 y축은 예측값이며, 예측결과와 실험값과의 부합성을 나타내기 위하여 추세선과 이를 나타내는 수식을 도출하였다. 회귀다항식에 대하여 내적검증을 했을 때 결정계수는 탁도 0.5454, SS 0.6882, COD 0.8829, UVA254 0.6145이었다. 반면에 회귀지수 식에 대하여 내적검증을 했을 때 결정계수는 탁도 0.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	펄프공업 폐수는 어떤 과정에서 발생하는가?	, 2015). 펄프공업 폐수는 분쇄, 소화, 세척, 표백, 농축, 잉크제거, 섬유제거 과정 등에서 발생하며, 제지공업 폐수는 물이 스크린, 세척기, 제지기, 조절탱크, 혼합탱크, 스크린 등을 통과할 때 발생한다(Toczyłowska-Maminska, 2017). 제지폐수는 일반적으로 BOD, COD의 오염부하가 높고, 다양한 화학물질을 포함하고 있으며, 경우에 따라서는 미세섬유와 충전재 등의 입자성 물질을 포함할 수 있다(Ashrafi et al.
	제지산업에서 발생하는 폐수가 갖는 문제점은 무엇인가?	경제성장과 산업발전에 따라 우리나라 뿐 아니라 전 세계적으로 산업폐수의 발생량이 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 제지산업에서 발생하는 폐수의 경우 그 발생량이 크며, 높은 오염부하를 가지고 있을 뿐 아니라, 난분해성 오염물질을 포함하고 있기 때문에 처리에 어려움이 발생하고 있다(Cho, J.H.
	제지산업에서 발생하는 폐수는 어떻게 분류되는가?	, 2008; Toczyłowska-Maminska, 2017) . 종이를 만드는 첫 단계는 나무로부터 펄프를 제조하는 것이고 두 번째 단계는 펄프로부터 종이를 만드는 단계이다. 따라서 폐수도 크게 펄프공장에서 생기는 폐수와 제지공장에서 생기는 폐수로 분류할 수 있다(Ashrafi et al., 2015).

참고문헌 (11)

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상세보기
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Kamali, M., Khodaparast, Z. (2015) Review on recent developments on pulp and paper mill wastewater treatment, Ecotoxicol. Environ. Saf., 114, 326-342.

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Pokhrel, D., Viraraghavan, T. (2004) Treatment of pulp and paper mill wastewater: a review, Sci. Total Environ., 333, 1-3, 37-58.

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Toczylowska-Maminska, R. (2017) Limits and perspectives of pulp and paper industry wastewater treatment - A review, Renewable Sustainable Energy Rev., 78, 764-772.

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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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