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다목적 최적화기법을 활용한 상수도 공급계통 잔류염소농도 최적운영 모델 개발
Development of optimization model for booster chlorination in water supply system using multi-objective optimization method 원문보기

上下水道學會誌 = Journal of Korean Society of Water and Wastewater, v.34 no.5, 2020년, pp.311 - 321  

김기범 (서울시립대학교 환경공학과) ,  서지원 (한국상하수도협회) ,  형진석 (서울시립대학교 환경공학과) ,  김태현 (서울시립대학교 환경공학과) ,  최태호 (한국수자원공사 연구원) ,  구자용 (서울시립대학교 환경공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, a model to optimize residual chlorine concentrations in a water supply system was developed using a multi-objective genetic algorithm. Moreover, to quantify the effects of optimized residual chlorine concentration management and to consider customer service requirements, this study de...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 두 번째로, 개발한 모델을 실제 상수도관망에 적용한 뒤 적용하기 전과의 비교를 통해 어떤 효과를 얻을 수 있는지를 정량화하고자 하였다. 이를 위해 몇 가지 성과지표를 제안하고 실제 연구대상지역에 최적화 모델을 적용하기 전·후의 효과분석을 실시하였다.
  • 한편, 실제 관망에서의 잔류염소농도는 수용가의 물 사용량의 변동에 따라 변화하게 된다. 따라서 본 연구에서는 관망 내의 잔류염소농도 변화 폭을 파악하고 이를 보정에 활용하기 위하여 24시간 연속 잔류염소 측정기기를 관말지역(Fig. 1의 Point 5)에 설치하였다.
  • 그러나 재염소시설은 한번 설치하면 이동시킬 수 없는 장치이다. 따라서 본 연구에서는 재염소시설의 위치를 선행적으로 결정하기 위하여 정수장 운영상 최악의 조건일 때를 기준으로 재염소시설의 위치를 결정하였다.
  • 본 연구에서는 선행연구의 한계점으로 지적된 잔류 염소농도의 시·공간적 편차를 최소화하면서 소비자의 만족도를 최대화할 수 있음과 동시에 비용적인 측면에서 최적의 잔류염소농도 관리방안을 마련할 수 있는 다목적 유전알고리즘 기반의 잔류염소농도 최적화모델을 개발하였다.
  • 따라서 주어진 조건에서 최적의 해로 도출된 해집합 중 연구자의 판단에 의해 최적의 해를 선정할 필요성이 있다. 본 연구에서는 연구대상 지역에 최악의 운영조건이 발생하여도, 80% 이상의 수량에 대해 소비자가 요구하는 잔류염소농도 범위를 만족시킬 수 있는 해를 최적의 해로 선정하였다. 그 결과 연구대상지역에는 2개의 재염소시설을 설치하여야 한다는 결과가 도출되었다.
  • 선행 연구의 한계점들을 고려하여 본 연구에서는 2가지 연구목적을 설정하였다. 첫 번째로, 상수도 공급 과정에서 잔류염소농도를 최적으로 관리함과 동시에 소비자의 수돗물 만족도를 최대화하기 위한 방안을 마련하고자 하였다. 이를 위해 공급과정 중 잔류염소 농도의 유지관리를 위한 정수지 염소 주입량, 재염소가 필요한 경우 최적의 재염소 설치지점과 재염소 투입량을 도출할 수 있는 모델을 개발하였다.
  • 이를 위해 몇 가지 성과지표를 제안하고 실제 연구대상지역에 최적화 모델을 적용하기 전·후의 효과분석을 실시하였다. 최종적으로 본 연구에서는 분석된 효과가 도출되기 위한 가장 경제적인 운영방안을 도출하고자 하였다.

가설 설정

  • 따라서 잔류염소 최적화를 위한 모델에서는 미리 선정된 재염소지점에서 재염소 투입량을 설계변수로 한다. 여기서 재염소시설은 공기밸브, 제수밸브 등 밸브실에 설치하되, 밸브실 상부가 점유되어 있지 않은 곳에만 설치가 가능한 것으로 가정하였다. 이에 따라 W광역상수도에 재염소시설 설치가 가능한 밸브실은 14곳으로 선정되었으며, 선정된 14곳은 Fig.
  • 재염소시설 설치비용은 재염소시설의 규모에 따라 다음 Table 2의 값을 적용하였다. 재염소시설 설치비용은 재염소시설의 내용연수를 20년으로 가정하고, 필요한 비용을 하루 단위로 나누어 지불한다는 전제하에 적용하였다. 이는 재염소시설의 초기투자비용이 운영비용에 비하여 매우 커 해를 도출하는 과정에서 재염소시설을 최대한 설치하지 않는 방향으로 목적해가 도출되기 때문이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
적정한 잔류염소농도를 유지해야 하는 이유는? 상수도 공급과정에서 수돗물을 화학적, 미생물학적으로 안전하게 유지하기 위해서는 적정한 잔류염소농도를 유지해야한다. 그러나 상수도관로의 노후화로 대두되는 다양한 문제와 상수도관망 내 체류시간 증가로 인하여 잔류염소 농도가 규정치 이하로 검출되는 문제가 종종 발생하고 있다 (Kim et al.
최근 상수도 공급과정에서 적절한 잔류염소농도를 유지하기 위해 제시되고 있는 방안은? 최근 상수도 공급과정에서 적정한 잔류염소농도를 유지하기 위해 상대적으로 잔류염소농도 조정이 용이한 정수장에서 잔류염소의 농도를 소독능 CT값 만족을 위한 최소농도로 유지하도록 하고, 관망에서 부족한 잔류염소농도는 재염소(Booster chlorination)를 통하여 추가할 수 있도록 하는 방안이 다수 검토되고 있다. 그리고 이와 관련된 연구들은 어디에 재염소시설을 설치하는 것이 가장 적절한지, 재염소시설에서의 재염소투입량은 얼마가 최적인지를 찾기 위한 문제를 풀기 위한 것으로 요약할 수 있다.
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참고문헌 (13)

  1. Ayvaz, M.T. and Kentel, E. (2014). Identification of the best booster station network for a water distribution system, J. Water Res. Plan. Manag., 141(5), 04014076. 

  2. Boccelli, D., Tryby, M., Uber, J. and Summers, S. (2003). A reactive species model for chlorine decay and THM formation under rechlorination conditions, Water Res., 37(11), 2654-2666. 

  3. Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S. and Meyarivan, T.A.M.T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm : NSGA-II, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197. 

  4. Kim, K., Hyung, J., Seo, J., Shin, H. and Koo, J. (2017). Development of an optimal operation model of residual chlorine concentration in water supply system, J. Korean Soc. Water Wastewater, 31(6), 491-501. 

  5. Lansey, K., Pasha, F., Pool, S., Elshorbagy, W., and Uber, J. (2007). Locating satellite booster disinfectant stations, J. Water Res. Plan. Manag., 133(4), 372-376. 

  6. Munavalli, G.R., and Mohan Kumar, M.S. (2003). Optimal scheduling of multiple chlorine sources in water distribution systems, J. Water Res. Plan. Manag., 129(6), 493-504. 

  7. Ohar, Z. and Ostfeld, A. (2014). Optimal design and operation of booster chlorination layout in water distribution systems, Water Res., 58, 209-220. 

  8. Powell, J., West, J., Hallam, N., Forster, C., and Simms, J. (2000). Performance of Various Kinetic Models for Chlorine Decay, J. Water Res. Plan. Manag., 126(1), 13-20. 

  9. Prasad, T., Walters, G. and Savic, D. (2004). Booster disinfection of water supply networks : Multiobjective approach, J. Water Res. Plan. Manag., 130(1), 53-62. 

  10. Seo, J., Kim, K., Hyung, J., Kim, T. and Koo, J. (2019). Optimization model for location and operation schedule of chlorine booster stations in water distribution networks, Desalin. Water Treat., 140, 91-102. 

  11. Shokoohi, M., Tabesh, M., Nazif, S. and Dini, M. (2017). Water quality based multi-objective optimal design of water distribution systems, Water Resour. Manag., 31, 93-108. 

  12. Tryby, M.E., Bocelli, D.L., Uber, J.G., and Rossman, L.A. (2002). Facility location model for booster disinfection of water supply networks, J. Water Res. Plan. Manag., 128(5), 322-333. 

  13. Yoo, D., Lee, S., Lee H., Choi, Y. and Kim, J. (2018). Optimizing re-chlorination injection points for water supply networks using harmony search algorithm, Water, 10, 547. 

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