[논문]모델링기법을 이용한 A2O 하수처리공정에서 주요 공정관리에 관한 연구

박정수; 김성덕; 도현승

doi:10.21729/ksds.2020.13.2.65

모델링기법을 이용한 A2O 하수처리공정에서 주요 공정관리에 관한 연구
The Process Control Using Modeling Technique in A2O Sewage Treatment Process 원문보기

한국방재안전학회논문집 = Journal of Korean Society of Disaster and Security, v.13 no.2, 2020년, pp.65 - 75

박정수 (청주대학교 토목환경공학과) , 김성덕 (청주대학교 토목환경공학과) , 도현승 (청주대학교 토목환경공학과)

초록
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본 연구에서는 A₂O 공정을 적용하여 운영중인 하수처리시설의 운영데이타를 바탕으로 현재 운영중인 하수처리장의 효율성을 통계적기법을 이용하여 분석하였으며, GPS-X 공정모델프로그램을 활용하여 최적의 운영조건을 도출하였다. 하수처리장의 운영인자는 기초통계분석과 상관관계분석, 일원분산분석을 실시하였다. 기초통계 분석결과 연구대상 하수처리장의 유입량은 여름철에 가장 높게 분석되었으며, 다른 계절에 비해서 유입량의 변동성이 가장 크게 나타났다. 다원변량 분석의 결과 유출 T-N 및 NH₄⁺-N은 C/N비와 통계적으로 유의한 수준이 도출되지 않았다(p-value : > 0.05). A₂O하수운영의 각 영향인자중에서 질소 성분의 제거는 유입 수온, HRT, SRT, DO에 주로 영향을 받고, BOD의 경우 모든 운영 인자, COD는 항목은 HRT, SRT, DO 운영인자에 영향을 받았다. GPS-X를 A₂O 공정의 이용한 시뮬레이션에서 매개변수는 최대 침전 속도, 종속영양미생물 수율(무산소성), 인 반포화계수, 종속영양미생물 사멸율, 종속영양미생물 최대 성장률, 독립영양미생물 최대 성장률, 최대 침전 속도로 나타나 이러한 매개변수가 시뮬레이션에 주요 영향을 미치는 인자로 확인되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The efficiency of sewage treatment was ananlyzed selecting a sewage treatment plant in Gyeonggi-do where A2O process was applied. Statistical techniques based on the operation data of the sewage treatment were used. The main factors directly affecting the efficiency of the treatment process were analyzed using a GPS-X model. The correlation analysis and one-way ANOVA were performed. The T-N and NH4+-N values of the effluent did not generate statistically significant level (p-value:>0.05) when compared with C/N ration values. Removel of nitrogen components form sewage treatment plants were affected by temperature, HRT, SRT and DO. In the case of BOD, all operating factors were affected, while COD was affecte by factors of HRT, STR and DO. In simulations using GPS-X, the parameters that greatly influence was included the maximum sedimentation rate, the dependent nutrient microbial yield (anoxic), the phosphorus saturation coefficient, the dependent nutrient microbial killing rate, the dependent nutrient microbial maximum growth rate, and the independent trophic microorganisms. The maximum growth rate and the maximum setting rate were identified.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Schematic layout of A₂O Process Simulation
표 Table 1. Normal operation status of study plant
그림 Fig. 2. Water quality of influent and effluent on A2O process. Red line: water temperature; (a) Influent BOD; (b) Influent COD; (c) Influent T-N; (d) Influent NH₄⁺-N; (e) Effluent BOD; (f) Effluent COD; (g) Effluent T-N; (h) Effluent NH₄⁺-N
표 Table 2. Basic statistical analysis of influent and effluent on A₂O (W: Winter, Sp: Spring, Sm: Summer, F: Fall)
표 Table 3. Multi-way ANOVA analysis of parameter and effluent factor
표 Table 3. Multi-way ANOVA analysis of parameter and effluent factor (Continued)
표 Table 4. One-way ANOVA analysis of parameter and effluent factor
표 Table 5. COD of influent on $A_2$O process
표 Table 6. Model parameter of influent quality for unit process
표 Table 7. Variable of optimization for season
표 Table 8. The error analysis of model optimization for season

AI 본문요약
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문제 정의

또한, GPS-X를 활용하여 주요 영향인자를 파악하였으며, 실제 운영데이터와 비교하여 모델링의 타당성을 검토하였다. 본 연구결과를 통해 A₂O공정이 적용된 하수처리장 운영의 적성성을 평가하고 처리장의 효율을 과학적으로 분석하고자 하였다. 본 연구를 통해 도출한 결과는 다음과 같다.

제안 방법

Table 5와 Table 6의 결과에서 보았듯이 기존 운영자료 적용이 통계적으로 유의하기 때문에 최근1년치 유입유량 및 유입 수질(BOD, COD, SS, T-N, T-P를 대상으로 최적의 운영조건을 찾기위해 GPS-X로 시뮬레이션을 수행하였다. 이와는 별개 로, GPS-X의 layout은 기존 처리시설의 공정도와 같이 구성하였다(Fig.
GPS-X에서 유출인자에 영향을 미치는 변수값들은 매우 다양하지만, 모든 인자를 대상으로 최적화를 진행할 경우, 최적 화 진행에서 상당한 시간이 소요되고, 최적화의 정밀도가 떨어진다고 알려져 있다(Vanrolleghem, 2014). 따라서, 각 단계에 서 목표로하는 유출인자에 주요 영향을 미치는 변수값들을 민감도 분석을 통해 도출하고, 주요 인자들을 대상으로 최적화를 진행하였다. 민감도 분석의 목적은 시뮬레이션의 전후 관계에서 시뮬레이션 모델의 출력 변수 (종속 변수)의 민감도를 매개 변수(독립 변수)의 변경에 대해 결정 하였다(Hvala et al.
Ltd, Canada)의 Carbon – Nitrogen – Phosphorus (CNP) library를 적용하 여 모델을 구동하였다. 또한 Analyze mode를 이용하여 유출수의 BOD, COD, SS, T-N, T-P인자에 영향을 미치는 인자들을 도출하였다. 또한, 연구대상 처리시설의 처리계통도 및 시설제원을 Fig.
이러한 통계기법을 활용하여 운영 중인 처리장의 처리성능을 과학적으로 평가할 수 있었다. 또한, GPS-X를 활용하여 주요 영향인자를 파악하였으며, 실제 운영데이터와 비교하여 모델링의 타당성을 검토하였다. 본 연구결과를 통해 A₂O공정이 적용된 하수처리장 운영의 적성성을 평가하고 처리장의 효율을 과학적으로 분석하고자 하였다.
본 연구에서는 A₂O 공정으로 운영 중인 공공하수처리시실의 운영데이타 및 기초 문헌을 기반으로 하여 기초통계분석 및 상관성분석, 일원분산분석 등을 실시하였다. 이러한 통계기법을 활용하여 운영 중인 처리장의 처리성능을 과학적으로 평가할 수 있었다.
, 2004). 연구대상 처리장은 주로 가정하수가 유입되는 되며, 유입수의 특성을 파악하기 위하여 유입수의 유기물 성상을 파악 및 분석하여 공정 모델을 위한 기초 인자로서 사용하 였다.

대상 데이터

본 연구에서는 GPS-X 7.0(hydromantis Co. Ltd, Canada)의 Carbon – Nitrogen – Phosphorus (CNP) library를 적용하 여 모델을 구동하였다.
본 연구에서는 국내 처리시설에에 많이 적용되어 있는 A₂O의 운영 데이터를 A처리장으로부터 확보하였다(Park, 2019). 이를 바탕으로 운영의 과학적인 분석을 위하여 통계기법중 하나인 일원분산분석(Aanalysis of variance(ANOVA))을 실시 하였으며, 또한, 운영상의 주요 영향인자를 동적(dynamic state), 정적(steady state)으로 모사할 수 있는 모델링 프로그램 GPS-X를 활용하여 최적 운영인자를 도출하여 하수처리 운영의 기초자료를 사용하고자 하였다.
연구대상의 공공하수처리시설은 대한민국 Y시에 위치하였으며, 대표적 고도처리공법인 A₂O공정으로 운전되고 있다. HRT(Hydraulic Retention Time, 수리학적 체류시간)은 6.

데이터처리

Aanalysis of variance(ANOVA)을 실시하여, 주요 공정인자가 방류수 수질에 영향을 주는지 검토하였다. 일반적인 운영 조건에서 운영인자가 방류수질에 미치는 영향평가를 위해 유입수질의 통계적 이상치(mean±3σ)를 평가하였다.
방류수질이 계절적으로 어떠한 영향을 받는지 파악하기 위해 방류 BOD, COD, SS, T-N, T-P항목을 계절을 독립변수로 하여 일원분산분석(ANOVA test)으로 분석하였다. 일원분산분석 결과는 Table 4와 같으며, 방류수질항목과 계절에 대한 분 산분석결과 p-value < 0.
연구대상 처리시설의 운영 데이터 중 유입수 및 방류수 주요 수질항목(BOD, COD, TN, NH₄-N) 측정 값을 Fig. 2에 나타 냈으며, 이 자료를 바탕으로 기초 통계분석을 진행하였으며 Table 2에 나타내었다. 통계분석 결과, 본 연구에서 선정한 처리 시설의 운영 data가 정규분포 범위에서 벗어나지 않았다.
O의 운영 데이터를 A처리장으로부터 확보하였다(Park, 2019). 이를 바탕으로 운영의 과학적인 분석을 위하여 통계기법중 하나인 일원분산분석(Aanalysis of variance(ANOVA))을 실시 하였으며, 또한, 운영상의 주요 영향인자를 동적(dynamic state), 정적(steady state)으로 모사할 수 있는 모델링 프로그램 GPS-X를 활용하여 최적 운영인자를 도출하여 하수처리 운영의 기초자료를 사용하고자 하였다.
일반적인 운영 조건에서 운영인자가 방류수질에 미치는 영향평가를 위해 유입수질의 통계적 이상치(mean±3σ)를 평가하였다. 이상치의 수질이 유입했던 시기는 외부요인이 크게 작용한 것으로 판단하여 발생 기간을 제외하고 ANOVA test를 실시하였다. ANOVA 결과는, p-value < 0.
일반적인 운영 조건에서 운영인자가 방류수질에 미치는 영향평가를 위해 유입수질의 통계적 이상치(mean±3σ)를 평가하였다.

성능/효과

1. A₂O 공정 운전자료(방류량 및 수질)를 절기별로 구분하여 통계 분석한 결과, 방류수질 항목은 계절적 영향을 크게 받는 것으로 평가되었다. 특히 봄철기간이 다른 절기에 비해 BOD, COD, SS, T-N, T-P 항목의 방류농도가 높은 것으로 확인 되었다.
2. 계절에 따른 운영자료 분석결과, 여름철에 가장 높은 유입유량을 보였으며, 다른 계절보다 변동성이 큰 것으로 나타났다. 이는 강우 유입 또는 여름철 물사용량의 증가 영향으로 파악된다.
3. 상관분석결과 BOD항목은 모든 대상인자와 통계적 유의수준을 만족하고, COD항목은 HRT, SRT, DO인자와 통계적 유의수준을 만족하는 것으로 나타났다. 또한, 질소성분은 유입 수온, HRT, SRT, DO인자에 영향 받는 것으로 나타났다.
4. GPS-X를 이용한 시뮬레이션에서 A₂O 공정에 주요 영향을 미치는 매개변수는 최대 침전 속도, 종속영양미생물 수율 (무산소성), 인 반포화계수, 종속영양미생물 사멸율, 종속영양미생물 최대 성장률, 독립영양미생물 최대 성장률, 최대 침전 속도로 나타나 이러한 매개변수가 시뮬레이션에 주요 영향을 미치는 인자로 확인되었다.
05를 만족하였다. BOD항목은 모든 대상인자와 통계적 유의수준을 만족하고, COD항목은 HRT, SRT, DO인자와 통계 적 유의수준을 만족하는 것으로 나타났다. 즉, 질소 성분 제거는 유입 수온, HRT, SRT, DO인자에 영향 받으며, BOD 항목의 경우 모든 운영인자, COD 항목은 HRT, SRT, DO 운영인자에 영향을 받는 것을 확인 할 수 있었다.
HRT(Hydraulic Retention Time, 수리학적 체류시간)은 6.5시간이었으며, SRT(Solid Rtention Time, 고형물 체류시간)은 연평균 9.5일로 조사되었다.
상관분석결과 BOD항목은 모든 대상인자와 통계적 유의수준을 만족하고, COD항목은 HRT, SRT, DO인자와 통계적 유의수준을 만족하는 것으로 나타났다. 또한, 질소성분은 유입 수온, HRT, SRT, DO인자에 영향 받는 것으로 나타났다.
BOD와 COD는 계절에 따른 수질의 차이가 크게 나타나지 않았다. 반면, T-N 및 NH₄⁺-N와 같은 질소 성분은 유입수온이 낮아질수록 제거효율도 낮아지는 현상을 보였다. 질산화 및 탈질미생물은 낮은 수온에서 활성도가 저감된다고 알려져 있는데[7] 유입수온이 낮은 동절기에 질소 성분의 제거효율이 떨어진 것으로 판단된다.
따라서, 수집한 운영자료를 모델 최적화를 위한 대상인자 값으로 적용하는 문제가 없는 것으로 판단된다. 분석기간 동안, A₂O의 유입 C/N은 연평균 4.4로 조사되었으며, 하절기 평균 5.0, 동 절기 평균 3.9로 나타났다. BOD와 COD는 계절에 따른 수질의 차이가 크게 나타나지 않았다.
BOD항목은 모든 대상인자와 통계적 유의수준을 만족하고, COD항목은 HRT, SRT, DO인자와 통계 적 유의수준을 만족하는 것으로 나타났다. 즉, 질소 성분 제거는 유입 수온, HRT, SRT, DO인자에 영향 받으며, BOD 항목의 경우 모든 운영인자, COD 항목은 HRT, SRT, DO 운영인자에 영향을 받는 것을 확인 할 수 있었다.
A₂O 공정 운전자료(방류량 및 수질)를 절기별로 구분하여 통계 분석한 결과, 방류수질 항목은 계절적 영향을 크게 받는 것으로 평가되었다. 특히 봄철기간이 다른 절기에 비해 BOD, COD, SS, T-N, T-P 항목의 방류농도가 높은 것으로 확인 되었다.

후속연구

최적화 대상 인자를 최소화 하면서 다른 영향 변수들을 고려하지 못하였기 때문에, 일부 방류수질항목에서 10%를 초과하 는 오차가 발생한 것으로 판단된다. 하지만, 전체적인 경향은 실측치와 계산값이 유사한 것으로 나타나 GPS-X 프로그램을 활용한 주요 영향인자 도출이 타당하다고 판단되며, 이러한 자료를 기초로 하여 향후 하수처리시설의 공정 운영 예측 및 최적운영인자 설정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	국내 및 해외 하수처리시설에서 많이 운영하고 있는 생물학적 고도 처리공정은?	현재 국내의 대부분 하수처리시설에서는 생물학적 고도 처리공정이 도입되어 운영중이며, 기존의 표준활성슬러지 공법이 생물학적 고도처리공법으로 개량 또는 증설되고 있다 (NSTINS). 현재까지 국내 및 해외 하수처리시설에서 많이 운영하고 있는 고도처리공법은 A2O(anaerobic/anoxic/oxic)계열, SBR(sequencing batch reactor)계열, MBR(membrane bioreactor)계열, 담체(media) 및 특수 미생물계열 등이 있다 (National Sewage Treatment Information System, 2019).
	무엇 때문에 국내외적으로 다양한 수처리 공법이 개발되어 오고 있는가?	국내외적으로 점차강화되는 수질기준을 달성하기 위하여 다양한 수처리 공법이 개발되어 오고 있다. 우리나라의 생활하수는 단백질, 탄수화물, 유지 등이 다량 함유되어 있는 유기물질이 대부분을 차지하고 있으며, 수질오염의 원인 중 가장 많은 부분을 차지하고 있다.
	우리나라 생활하수는 어떤 물질이 다량 함유되어 있는가?	국내외적으로 점차강화되는 수질기준을 달성하기 위하여 다양한 수처리 공법이 개발되어 오고 있다. 우리나라의 생활하수는 단백질, 탄수화물, 유지 등이 다량 함유되어 있는 유기물질이 대부분을 차지하고 있으며, 수질오염의 원인 중 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 그러나 단순한 생물학적 처리공정은 수계 부영양화의 주요 원인인 질소 및 인을 적절히 제거할 수가 없다.

참고문헌 (15)

Ahn, S. J.. Park, T. S., and Cho, J. H. (2010). Validity Evaluation of Wastewater Treatment System Applying Advanced Treatment Processes. Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society. 11(10): 4055-4068.

원문보기 상세보기
Chang, H. J. and Kim, S. D. (2019). The Study on the Non-Point Pollutant Reduction Using Friendly Bank Protection Anaerobic/Aerobic Contact Filteraion Zon. J Korean Soc Disaster Secur. 12(1): 23-34.

원문보기 상세보기
Choi, L. K. and Chung, J. D. (2019). Analytical Evaluation of Influent Depending on the Occurrence of Rainfall by Case Study of Wastewater Treatment Facility. J Korean Soc Disaster Secur. 12(3): 35-49.

원문보기 상세보기
Germany, K. V., van Loosdrecht, M. C. M., Henze, M., Lind, M., and Jorgensen, S. B. (2004). Activated Sludge Wastewater Treatment Plant Modeling and Simulation : State of the Art. Environmental Modeling & Software, 19(9): 763-783.
Hvala, N., Vrecko, D., Burica, O., Strazar, M., and Levstek, M. (2002). Simulation Study Supporting Wastewater Treatment Plant Upgrading, Water Science and Technology. 46(4-5): 325-332.

상세보기
Isaka, K., Sumino, T., and Tsuneda, S. (2007). High Nitrogen Removal Performance at Moderately Low Temperature Utilizing Anaerobic Ammonium Oxidation Reactions. Journal of Bioscience and Bioengineering. 103(5): 486-490.

상세보기
Jeon, E. C., Sa. J. H., Kim. S. T., Hong. J. H., and Kim. K. H. (2005). Odorous Emmision from Household-related Sources: A Case Study on a Sewage Treatment Plat. J. KOASE. 22(3): 337-351.
MOE (2016). Korean Sewage Plant Development. No. 1. Sejong: Korea Environment Corporation.
Nasr, M. S., Moustafa, M. A., Seif, H. A., and El Kobrosy, G. (2011). Modelling and Simulation of German BIOGEST/EL-AGAMY Wastewater Treatment Plants-Egypt Using GPS-X simulator. Alexandria Engineering Journal. 50(4): 351-357.

상세보기
National Sewage Treatment Information System. https:www.hasudoinfo.or.kr (accessed 2019.3.11).
Nguyen, T. N. P., Chao, S. J., Chen, P. C., and Huang, C. (2017). Effects of C/N Ratio on Nitrate Removal and Floc Morphology of Autohydrogenotrophic Bacteria in a Nitrate-containing Wastewater Treatment Process. Journal of Environmental Sciences. 69: 52-60.
Park, J. S. (2019). Optimization of Sewage Treatment Plant Using Modeling and Statistical Analysis (focus on $A_{2}O$ process). PhD Thesis. Cheongju University.
Pereira, S. F. (2014). Modelling of a Wastewater Treatment Plant Using GPS-X. Doctoral Dissertation. Faculdade de Ciencias e Tecnologia. 24-29.
Scrimshaw, M. D. and Lester, J. N. (2002). Fate and Behaviour of Endocrine Disrupters in Sludge Treatment and Disposal. Endocrine Disrupters in Wastewater and Sludge Treatment. 145-176.
Vanrolleghem, P., Flores-Alsina, X., Guo, L., Solon, K., Ikumi, D., Batstone, D., and Jeppsson, U. (2014). Towards BSM2-GPS-X: A Plant-Wide Benchmark Simulation Model Not Only for Carbon and Nitrogen, but Also for Greenhouse Gases (G), Phosphorus (P), Sulphur (S) and Micropollutants (X), All within the Fence of WWTPs/WRRFs. In Proceedings 4th IWA/WEF Wastewater Treatment Modelling Seminar (WWTmod). 30-03.

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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