Total organic carbon(TOC) was introduced as the water quality index of the rivers and lakes in 2013. This paper evaluated factors affecting effluent TOC concentrations and treated and discharged loads of existing publicly owned treatment works(POTWs). For selected POTWs with greater treatment capaci...
Total organic carbon(TOC) was introduced as the water quality index of the rivers and lakes in 2013. This paper evaluated factors affecting effluent TOC concentrations and treated and discharged loads of existing publicly owned treatment works(POTWs). For selected POTWs with greater treatment capacity than $500m^3/day$, factorial analysis was used to consider effects of kinds of biological treatment processes, inflow of other types of wastewater(industrial, livestock, landfill leachate wastewater, etc.) with domestic wastewater, sewer separation rate, and effluent discharging zones in which different effluent criteria applied. As a result, those factors did not show significant effect on effluent TOC concentration of POTWs in effluent discharging zone I and II. However, In effluent discharging zone III and IV, kinds of biological treatment processes, the inclusion of other waste in influent of domestic wastewater, and the sewer separation rate were significant factors. The treated TOC load in POTWs was also not affected significantly by the variables set in this study. On the other hand, those three factors influenced significantly on the TOC load discharged to water bodies. The sum of factorial effects and the contribution rate of three factors to the discharged TOC load was 60.23 and 41%, 59.57 and 41%, and 42.04 and 18%, respectively.
Total organic carbon(TOC) was introduced as the water quality index of the rivers and lakes in 2013. This paper evaluated factors affecting effluent TOC concentrations and treated and discharged loads of existing publicly owned treatment works(POTWs). For selected POTWs with greater treatment capacity than $500m^3/day$, factorial analysis was used to consider effects of kinds of biological treatment processes, inflow of other types of wastewater(industrial, livestock, landfill leachate wastewater, etc.) with domestic wastewater, sewer separation rate, and effluent discharging zones in which different effluent criteria applied. As a result, those factors did not show significant effect on effluent TOC concentration of POTWs in effluent discharging zone I and II. However, In effluent discharging zone III and IV, kinds of biological treatment processes, the inclusion of other waste in influent of domestic wastewater, and the sewer separation rate were significant factors. The treated TOC load in POTWs was also not affected significantly by the variables set in this study. On the other hand, those three factors influenced significantly on the TOC load discharged to water bodies. The sum of factorial effects and the contribution rate of three factors to the discharged TOC load was 60.23 and 41%, 59.57 and 41%, and 42.04 and 18%, respectively.
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문제 정의
본 논문에서는 공공하수처리시설의 설계, 관리 및 운영요인 데이터의 규모 및 수준을 고려하여 실험계획법의 요인배치법을 사용하여 처리공법, 하수배제방식, 축산폐수나 침출수, 산업폐수 등의 연계처리의 영향 유무와 정도, 방류수역의 영향을 분석하여 그 정도에 대한 평가를 시도하고자 한다.
생물학적 처리공법과 연계처리 유무, 분류식화율, 방류지역이 하수처리시설의 방류수 TOC, TOC 처리부하량, TOC 방류부하량에 어느 정도의 영향을 주는지 살펴보았다. 그리고 각각의 교호작용에 대해서도 알아보았다. 이러한 요인들이 방류수 TOC 농도와 TOC 처리부하량에 미치는 효과는 유의미하지 않게 나타나거나 매우 미미한 영향을 주는 것으로 나타났다.
생물학적 처리공법과 연계처리 유무, 분류식화율, 방류지역이 하수처리시설의 방류수 TOC, TOC 처리부하량, TOC 방류부하량에 어느 정도의 영향을 주는지 살펴보았다. 그리고 각각의 교호작용에 대해서도 알아보았다.
제안 방법
또한, 반복수는 같으나 해당하는 처리시설이 1개씩 배치하였다. 2개의 요인과 2개의 수준을 고려한 22형 요인배치법의 형태로서, 각각의 실험 조건에 맞는 처리시설을 선별하여 2년간 총 6번(반복)의 TOC 수질 분석데이터의 평균 처리부하량 값을 구하여 요인을 배치하였다. 중·대규모(500 ㎥/일 이상)의 66개 공공하수처리시설에서 방류수지역별 요인배치를 위한 데이터가 부족하기 때문에 방류수지역은 따로 구분하지 않고 요치배치를 구성하였다.
본 논문에서는 공공하수처리시설의 설계, 관리 및 운영요인 데이터의 규모 및 수준을 고려하여 실험계획법의 요인배치법을 사용하여 처리공법, 하수배제방식, 축산폐수나 침출수, 산업폐수 등의 연계처리의 영향 유무와 정도, 방류수역의 영향을 분석하여 그 정도에 대한 평가를 시도하고자 한다. 500 ㎥/일 이상의 66개 공공하수처리시설에서 고려요인과 해당수준이 일치하는 처리시설들을 선별한 후 방류수 TOC 농도, TOC 처리부하량, TOC 방류 부하량의 영향분석을 위해 22형으로 요인배치법에 따른 분석을 수행하였다.
기본적으로 2개의 요인과 2개의 수준을 고려한 22형 요인배치법의 형태는 총 4가지의 처리조합을 가지게 되며, 이는 요인분석의 종속변수로 사용되는 방류수 TOC 농도에 대해 요인배치법에 따른 분석을 위한 데이터 matrix를 정리하였다. 본 논문에서는 각각의 실험 조건에 맞는 처리시설을 선별하여 2년간 총 6번의 TOC 수질 분석데이터의 평균값을 사용하였다.
데이터 요인을 선정한 후 요인배치법으로 분석하기 위해서 Table 1에 나타낸 바와 같이 3세트의 데이터를 동일한 2수준계로 각각 부유공법과 부착공법(처리공법), 연계처리의 실시여부(연계처리 유무), 분류식화율 0%와 100%로 고려하였다.
따라서, 처리부하량을 요인배치법의 처리조합으로 배치하기 위해 실제 처리량이 비슷한 처리시설을 선정하였다. 또한, 반복수는 같으나 해당하는 처리시설이 1개씩 배치하였다.
또한, 처리공법과 분류식화율이 TOC 방류 부하량에 미치는 주효과와 교호작용의 효과를 구하였다. 처리공법의 요인효과는 –37.
1과 같이 분류된 중·대규모(500 ㎥/일 이상)의 공공하수처리시설 66개소의 데이터를 기반으로 분석하였다. 선정된 요인은 처리공법의 계열, 연계처리 유무, 분류식화율, 방류수지역, 그리고 각 요인들의 교호작용도 요인배치 구성에 따라 고려하였으며, 데이터의 수준은 각각 2수준으로 일원화하였다. TOC의 데이터는 실험 설계에 고려된 66개 공공하수처리시설에서 2년간 총 6회로 나누어서 채수·분석된 값을 이용하였다.
TOC 처리부하량의 관점에서도 방류수 TOC 농도와 마찬가지로 ‘처리공법’, ‘연계처리’, ‘분류식화율’을 그대로 선정하였다. 수준의 수도 동일하게 2수준계로 각각 부유와 부착, 연계처리의 유무, 분류식화율 0%와 100%으로 고려하여 요인배치실험을 하였다. TOC 처리부하량은 식 (1)과 같이 나타낼 수 있다.
중·대규모(500 ㎥/일 이상)의 66개 공공하수처리시설 중에서 고려요인과 해당수준이 처리시설들을 선별한 후 Tables 2∼7과 같이 22형으로 요인을 배치하였고, 종속변수(방류수 TOC 농도)의 6차분의 평균값들도 함께 나타내었다.
중·대규모(500 ㎥/일 이상)의 66개 공공하수처리시설에서 방류수지역별 요인배치를 위한 데이터가 부족하기 때문에 방류수지역은 따로 구분하지 않고 요치배치를 구성하였다.
대상 데이터
TOC의 데이터는 실험 설계에 고려된 66개 공공하수처리시설에서 2년간 총 6회로 나누어서 채수·분석된 값을 이용하였다.
본 논문에서는 (NIER, 2014, 2015)의 상세 분류기준에 따라 Fig. 1과 같이 분류된 중·대규모(500 ㎥/일 이상)의 공공하수처리시설 66개소의 데이터를 기반으로 분석하였다.
형 요인배치법의 형태는 총 4가지의 처리조합을 가지게 되며, 이는 요인분석의 종속변수로 사용되는 방류수 TOC 농도에 대해 요인배치법에 따른 분석을 위한 데이터 matrix를 정리하였다. 본 논문에서는 각각의 실험 조건에 맞는 처리시설을 선별하여 2년간 총 6번의 TOC 수질 분석데이터의 평균값을 사용하였다.
앞의 경우와 마찬가지로 6회분의 데이터를 사용하였다. 하수처리시설의 규모가 작을수록 전문운영인력이 적어 처리가 잘 안 되는 경향이 있는데, 이런 영향을 제거하기 위해 Table 8과 같이 비슷한 처리용량을 가지는 처리시설을 선별하였다.
데이터처리
공공하수처리시설의 설계 및 운영 요인과 TOC 처리부하량간의 상관관계를 22요인배치법을 이용하여 분석하였다. 실험결과는 Table 13에 정리하였다.
공공하수처리시설의 설계 및 운영 요인과 방류수 TOC 농도간의 상관관계를 22요인배치법을 이용하여 분석하였다. 실험결과는 Table 12에 정리하였다.
성능/효과
29로써 처리공법과 분류식화율 각각의 주효과보다 크다. TOC 방류 부하량에 대한 처리공법과 분류식화율의 경우 F 검정 결과 처리공법, 분류식화율, 교호작용 모두 신뢰구간 99% 수준에서 유의하다. 순 변동(S′)에 대한 처리공법의 기여율을 보면 28.
TOC 방류부하량에 미치는 처리공법 요인효과의 절댓값의 합과 기여율의 합은 각각 60.23, 41%이고 연계처리 유무의 요인효과의 절댓값의 합과 기여율의 합은 각각 59.57, 41%이며 분류식화율 요인효과의 절댓값의 합과 기여율의 합은 각각 42.04, 18%이다. 따라서, 공공하수처리시설에서 TOC 방류부하량에 유의미한 영향을 미치는 요인은 처리공법, 연계처리 유무, 분류식 화율의 순으로 나타났다.
방류수 TOC 농도에 끼치는 영향요인은 방류수지역 Ⅰ, Ⅱ에서는 유의한 영향요인이 없었고, 방류수지역 Ⅲ, Ⅳ에서는 처리공법, 연계처리, 분류식화율 모두 유의한 영향요인으로 나타났다. TOC 처리부하량과 TOC 방류부하량에 미치는 영향 요인을 분석할 때에는 방류수지역 구분 없이 요인분석을 수행하였는데, TOC 처리부하량에 끼치는 유의미한 영향요인이 없었으나, TOC 방류부하량에 미치는 영향 요인으로 처리공법, 연계처리, 분류식화율 모두 유의한 것으로 나타났다.
Table 12에 나타낸 결과에 의하면, 방류수지역 Ⅰ,Ⅱ에 해당하는 공공하수처리시설에서는 방류수 TOC농도에 영향을 미치는 처리공법, 연계처리 유무, 분류식화율의 유의미한 요인을 확인할 수 없었던 반면, 방류수지역 Ⅲ, Ⅳ에 해당하는 공공하수처리시설에서는 방류수 TOC 농도에 영향을 미치는 처리공법, 연계처리 유무, 분류식화율 유의미성을 확인할 수 있었다.
04, 18%이다. 따라서, 공공하수처리시설에서 TOC 방류부하량에 유의미한 영향을 미치는 요인은 처리공법, 연계처리 유무, 분류식 화율의 순으로 나타났다. 특히, 처리공법과 연계처리 유무는 서로 큰 차이가 없는 영향을 미치며, 분류식 화율의 경우는 연계처리 유무와 함께 고려될 경우 TOC 방류부하량에 미치는 영향력이 미미하다고 할 수 있다.
10이다. 따라서, 방류지역 Ⅲ, Ⅳ의 공공하수처리시설에서 방류수 TOC 농도에 유의미한 영향을 많이 미치는 요인은 연계처리 유무와 처리공법이며, 연계처리 유무가 미치는 영향이 조금 더 크다고 할 수 있다. 최근 전국적으로 하수관로 정비 사업을 수행한 지역이 많다고 해도, 유입수/침입수를 완벽하게 차단하기 어려울 뿐 아니라, 넓은 처리구역의 하수관망에서 발생할 수 있는 문제의 다양성 (Zhang et al.
실험결과에 의하면 처리공법과 연계처리 유무의 교호작용, 연계처리 유무와 분류식화율의 교호작용은 95% 수준에서 TOC 처리부하량에 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한 처리공법과 분류식화율의 요인배치실험에서 처리공법과 교호작용은 유의하지 않았으며, 분류식화율이 95% 수준에서 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
방류수 TOC 농도에 끼치는 영향요인은 방류수지역 Ⅰ, Ⅱ에서는 유의한 영향요인이 없었고, 방류수지역 Ⅲ, Ⅳ에서는 처리공법, 연계처리, 분류식화율 모두 유의한 영향요인으로 나타났다. TOC 처리부하량과 TOC 방류부하량에 미치는 영향 요인을 분석할 때에는 방류수지역 구분 없이 요인분석을 수행하였는데, TOC 처리부하량에 끼치는 유의미한 영향요인이 없었으나, TOC 방류부하량에 미치는 영향 요인으로 처리공법, 연계처리, 분류식화율 모두 유의한 것으로 나타났다.
21로써 오히려 각각의 처리공법과 연계처리 유무보다 큰 것으로 나타났다. 분산분석 결과 TOC 방류 부하량에 대한 처리공법과 연계처리 유무의 경우 F 검정 결과 처리공법, 연계처리 유무, 교호작용 모두 신뢰구간 99% 수준에서 유의하다. 추가로 순 변동(S′)에 대한 처리공법의 기여율은 12.
실험 결과를 종합하여 보면 2가지의 교호작용과 분류식화율 모두 총 변동에 대한 기여율이 낮고 상대적으로 오차항의 기여율보다 많이 낮기 때문에 TOC 처리부하량에 미치는 영향은 미미하다고 할 수 있다.
실험결과에 의하면 처리공법과 연계처리 유무의 교호작용, 연계처리 유무와 분류식화율의 교호작용은 95% 수준에서 TOC 처리부하량에 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한 처리공법과 분류식화율의 요인배치실험에서 처리공법과 교호작용은 유의하지 않았으며, 분류식화율이 95% 수준에서 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
그리고 각각의 교호작용에 대해서도 알아보았다. 이러한 요인들이 방류수 TOC 농도와 TOC 처리부하량에 미치는 효과는 유의미하지 않게 나타나거나 매우 미미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 오히려 TOC 방류부하량에 영향을 주는 것으로 나타났다.
후속연구
생활하수와 연계처리되는 축산폐수, 산업폐수, 침출수 등이 공공하수처리시설에 유입되는 TOC에 영향을 줄 것은 의심의 여지가 없다. 이 때, 생분해 가능한 유기물, 난분해성 유기물, 무기오염물질 등으로 TOC에 직접 또는 간접적으로 영향을 줄 수 있는 다양한 인자를 하수처리시설별로 더 상세하게 연구할 필요가 있을 것이다.
이에 따라 처리공법을 크게 둘로 구분하여 방류수 TOC에 미치는 영향을 구하는 것이 그리 쉬운 일을 아닐 것이다. 하지만, 본 연구의 결과를 기반으로 앞으로 더 세부적인 공법별 특성을 고려한 방류수 TOC 영향에 대한 연구가 활발해지길 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
하수 내의 유기물의 구성은?
하수 내의 유기물은 단백질, 탄수화물, 지방과 휴믹물질 등 여러 가지 물질로 구성되어 있어 이를 개별적으로 측정하여 유기물의 농도를 구하는 것은 효율적이지 않기 때문에, 유기물이 산화될 때 소비되는 산소요구량(BOD5, CODMn, CODCr)을 사용하여 유기물의 농도를 간접적으로 판단하고 있다. 우리나라는 생분해성 유기물질을 대표하는 지표로 BOD5와 화학적인 산화에 의한 유기물질 지표로서 CODMn를 사용하고 있다.
BOD 중심의 유기물질 관리 정책에서 문제가 생겨 새로운 지표로 어떤 것이 부각되어 연구가 진행되었는가?
최근 국내에서는 최근 하천 및 호소 등 공공수역의 난분해성 유기물질의 증가와 처리시설의 방류에 따른 영향, 관리수단 고도화, 분석의 신속･편리성, 국제적 통용성 측면에서 과연 BOD 중심의 유기물질 관리 정책의 지속성 여부와 함께, 난분해성물질의 관리를 위한 CODMn 등 기존 유기물 지표의 적정성에 대한 부정적인 의견이 다수 있었고 새로운 지표에 대한 요구가 제기된 바 있다 (KEI, 2015; NIER, 2011). 이중 대표적인 대안 항목으로 TOC가 새롭게 부각되면서 이에 대한 적용가능성 및 타당성을 확인하기 위한 활발한 연구가 진행되기 시작하였다 (Jeong et al., 2014;NIER, 2011, 2014, 2015).
하수 내의 유기물의 농도를 측정하는 방법은 무엇인가?
하수 내의 유기물은 단백질, 탄수화물, 지방과 휴믹물질 등 여러 가지 물질로 구성되어 있어 이를 개별적으로 측정하여 유기물의 농도를 구하는 것은 효율적이지 않기 때문에, 유기물이 산화될 때 소비되는 산소요구량(BOD5, CODMn, CODCr)을 사용하여 유기물의 농도를 간접적으로 판단하고 있다. 우리나라는 생분해성 유기물질을 대표하는 지표로 BOD5와 화학적인 산화에 의한 유기물질 지표로서 CODMn를 사용하고 있다.
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