[논문]하수처리 전산모사 프로그램을 통한 연계처리시 하수처리장 영향 평가

김성지; 길경익

doi:10.17663/jwr.2020.22.4.321

하수처리 전산모사 프로그램을 통한 연계처리시 하수처리장 영향 평가
Evaluation of the impact of sewage treatment plants in the Linked treatment through the sewage treatment computer simulation program 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.22 no.4, 2020년, pp.321 - 327

김성지 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 길경익 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과)

초록
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산업발전과 인구증가, 생활수준의 향상으로 하·폐수 발생량 및 하수처리장 연계처리수가 매년증가 하고 있다. 연계처리수는 저유량 고농도의 특징을 가지고 있다. 따라서 하수처리장 운영에 큰 영향을 미치고 연계처리수를 처리하기 위해 많은 비용도 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 연계처리수의 유입 유량을 개별 반응조로 전량 유입시킬 경우 방류수 수질이 적게 상승한 시나리오를 도출했고, 모델링 결과 유입하수, 무산소조에 유입시킬 경우 방류수 수질이 가장 적게 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 연계처리수의 유입 유량을 유입하수와 무산소조로 분배하여 유입시킬 경우에 대하여 분배 비율에 대한 다양한 시나리오를 생성했다. 다양한 시나리오를 통해 모델링을 진행한 결과 유입하수(80%), 무산소조(20%)의 비율로 연계처리수의 유입유량을 분배 유입 시킬 경우 TN, TP의 수질이 가장 적게 상승하는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently The amount of wastewater and linked wastewater is being increased every year due to industrial development, population growth, and improvement in living standards. Linked wastewater shows the feature-low flow rate and high concentration. Therefore, it has been shown that it has a great impact on the operation of the sewage treatment plant and costs a lot for treating linked wastewater. In this study, a scenario with low increase of water quality when the total amount of the inflow of linked wastewater was entered into individual reactors is obtained. According to the result of modeling, The effluent water quality get the least increment once the water was introduced into the influent and anoxic tank. We generated the various scenarios Based on these results. scenarios are varying according to inflow from linked waste water's distribution ration. As a result of modeling through various scenarios, it was found that the increment of TN and TP were at the least when the inflow of linked water was distributed with ratio between sewage (80%) and oxygen-free tank (20%).

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Select sewage treatment plant for study based on sewage statistics analysis.
그림 Fig. 2. Schematic diagram of wastewater treatment process
표 Table 1. Facilities of Y STP(Sewage Treatment Plant)
표 Table 2. Characteristics of influent wastewater
표 Table 3. Simulation scenario
표 Table 4. Model compounds and wastewater compositions
그림 Fig. 3. STP effluent water quality prediction result.
그림 Fig. 4. Evaluation of the impact of individual reaction tank linked treatment
그림 Fig. 5. Impact assessment through distribution and inflow of Linked treatment.

AI 본문요약
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문제 정의

, 2019). 따라서 본 논문에서는 연계처리수를 공공하수처리장에 연계하여 처리 할 때 연계처리수 유입 유량 분배를 통해 영향인자를 조합하여 시나리오를 만들고 시나리오 중 최적의 효율을 나타내는 조건을 도출하고자 한다. 하지만 생물학적 공정이 적용된 하수처리장의 경우 실험적 연구에는 많은 시간과 비용이 소모된다(Rho and Gil, 2007).
연계처리수 전량 개별 반응조 유입시 방류수의 수질이 가장 적게 상승한 시나리오는 유입하수와 무산소조에 연계처리한 경우가 가장 적게 상승한 결과를 얻었다. 따라서 유입하수와 무산소조에 연계처리수 유입 유량 비율을 조정하면서 방류수 수질이 가장 적게 상승하는 조건을 알아보았다. 연계처리수 유입 유량은 시나리오 ⑤~⑩과 같이 분배했다.
본 연구에서는 모델링 프로그램을 활용하여 연계처리수를 분배하여 유입시킬 경우 방류수 수질에 미치는 영향을 알아보고, 이를 바탕으로 연계처리수 연계처리 최적 조건을 분석하는 연구를 진행했다. 연구결과를 정리하면 다음과 같다.
하지만 생물학적 공정이 적용된 하수처리장의 경우 실험적 연구에는 많은 시간과 비용이 소모된다(Rho and Gil, 2007). 이러한 실험적 연구의 단점을 극복하고자 생물학적 공정의 수학적 모델을 통한 연구를 진행하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 시간과 경제적 제약이 많은 실험적 방법보다는 짧은 시간에 최적 운전조건을 도출할 수 있으며, 실험을 위한 운전 비용도 불필요한 생물학적 공정의 활성슬러지 모델을 활용했다.

제안 방법

이러한 실험적 연구의 단점을 극복하고자 생물학적 공정의 수학적 모델을 통한 연구를 진행하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 시간과 경제적 제약이 많은 실험적 방법보다는 짧은 시간에 최적 운전조건을 도출할 수 있으며, 실험을 위한 운전 비용도 불필요한 생물학적 공정의 활성슬러지 모델을 활용했다. 모델링 프로그램은 Hydromantis에서 개발한 모델링 프로그램 ‘GPS-X’를 사용하여 연계처리수 연계처리 최적 조건을 분석하고자 한다.
2) 연계처리로 발생하는 문제를 해결하기 위하여 연계처리수의 기본 자료조사와 더불어 하수처리에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전량 개별 반응조로 유입시키는 시나리오 4개와 4개의 시나리오 중 방류수 수질이 가장 적게 상승한 시나리오를 선정하여 연계처리수 유입 유량 분배를 통해 생성한 6개의 시나리오를 모델링을 활용하여 비교분석을 진행했다.
매개변수 추정을 위해 활성슬러지 모델에서 적용되는 매개변수 대푯값을 Table 4에 나타냈다. 매개변수 중 Y 하수처리장에 크게 영향을 미치는 매개변수를 도출한 뒤 기본값의 50~200%까지 변화를 시키면서 모델을 최적화시켰다. Fig.
모델링 프로그램은 Hydromantis에서 개발한 모델링 프로그램 ‘GPS-X’를 사용하여 연계처리수 연계처리 최적 조건을 분석하고자 한다.
시뮬레이션 시나리오 ①~④를 바탕으로 연계처리수가 전량 개별 반응조로 유입될 때 영양염류 지표인 TN, TP의 방류수 수질을 살펴보았다. 기존 Y하수처리장의 방류수 수질의 경우 평균 TP는 0.
연계처리수 연계처리 최적조건 도출을 위해서 온도조건 및 유입되는 연계처리수를 각 반응조에 분배하는 방법을 통해서 최적 조건을 도출하고자 한다. 이전 연구를 통해서 온도조건의 변화를 통해서 방류수의 최적 효율을 찾는 연구를 진행했다(Kim et al.
연구대상 하수처리장을 선정하기 위하여 하수도통계를 바탕으로 분석을 진행했다. 분석결과를 바탕으로 범용적으로 연계처리 최적조건을 적용할 수 있는 하수처리장을 선정하고자 했고 분석결과 Fig.
첫 번째 단계에서는 개별 반응조에 연계처리수를 유입했을 때의 영향을 살펴보기 위해서 개별 반응조에 전량을 유입한 경우를 모사했다. 이와 같은 결과를 바탕으로 유입수, 혐기조, 무산소조, 호기조에 연계처리수를 연계할시 최적의 처리효율을 나타내는 시나리오를 선정하고, 두 번째 단계에서는 연계처리수의 유입 분배조건을 조합했을 때 최적의 처리효율을 나타내는 시나리오 2개를 바탕으로 유입 비율을 다르게 하여 처리효율이 좋은 구간을 찾으려고 한다.
따라서 유입수에 유입되는 연계처리수를 생물반응조에 분배하여 유입시킨다면 처리효율이 상승할 것으로 판단되었고 Table 3와 같은 시나리오를 구성했다. 첫 번째 단계에서는 개별 반응조에 연계처리수를 유입했을 때의 영향을 살펴보기 위해서 개별 반응조에 전량을 유입한 경우를 모사했다. 이와 같은 결과를 바탕으로 유입수, 혐기조, 무산소조, 호기조에 연계처리수를 연계할시 최적의 처리효율을 나타내는 시나리오를 선정하고, 두 번째 단계에서는 연계처리수의 유입 분배조건을 조합했을 때 최적의 처리효율을 나타내는 시나리오 2개를 바탕으로 유입 비율을 다르게 하여 처리효율이 좋은 구간을 찾으려고 한다.

대상 데이터

02%로 조사되었다. 따라서 연구결과의 보편성을 가지기 위하여 시설용량 500m³/일 이상의 하수처리장 중 연계처리를 시행하는 하수처리장을 대상으로 연구대상 하수처리장을 선정했다.
연구대상 Y하수처리장은 A²/O공정 및 CNR 공정으로 운전하고 있다. Y공공하수처리장의 처리용량은 42,000m³/일이다.
/O 공법이 188개소 중 8%로 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 최종적으로 시설용량 500m³/일 이상 하수처리장중 연계처리를 시행하고, A²/O공법을 적용한 경상북도에 위치한 Y하수처리장을 연구대상 하수처리장으로 선정했다.

성능/효과

1) 급속한 산업 발전과 인구증가, 생활수준의 향상으로 하·폐수 발생량이 매년 증가하고 있다.
3) 전량 개별 반응조로 유입시키는 시나리오를 바탕으로 도출된 TN, TP의 방류수질을 분석한 결과 ①번 시나리오의 경우 평균 TP는 0.0682mg/L, 평균 TN는 8.23mg/L, ②번 시나리오는 평균 TP는 0.0692mg/L, 평균 TN는 8.37mg/L, ③번 시나리오 평균 TP는 0.0671mg/L, 평균 TN는 8.22mg/L, ④번 시나리오는 평균 TP는 0.0683mg/L, 평균 TN는 8.42mg/L를 나타났다.
4) ①번과 ③번 시나리오를 바탕으로 연계처리수 유입 유량 분배를 통해 생성한 6개의 시나리오 중 ⑥번 시나리오의 방류수 평균 TP는 0.0634mg/L, 평균 TN는 8.1495mg/L로 나타났고, ⑥번 시나리오의 방류수 TN, TP의 수질이 가장 적게 상승하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해서 연계처리수로 인한 하수처리장의 영향을 산정할 경우 중요한 인자로 사용될 것으로 보인다.
500m³/일 이상의 하수처리장 중 연계처리를 시행하는 하수처리장을 대상으로 공법에 따른 분류를 진행한 결과 A²/O 공법이 188개소 중 8%로 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 최종적으로 시설용량 500m³/일 이상 하수처리장중 연계처리를 시행하고, A²/O공법을 적용한 경상북도에 위치한 Y하수처리장을 연구대상 하수처리장으로 선정했다.
2063mg/L로 나타났다. ⑥번 시나리오의 경우를 적용했을 때 앞서 연구한 연계처리수를 전량 개별 반응조 및 유입하수에 연계한 경우의 결과 값과 비교한 결과 TP의 경우 약 6% 낮게 나타났고, TN의 경우 약 1%정도 낮게 나타나는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 Y 하수처리장의 유입수 대비 방류수의 저감효율은 TN 83.
1495mg/L로 나타났다. ⑦번 시나이로의 경우 평균 TP는 0.0819mg/L, 평균 TN는 9.2699mg/L, ⑧번 시나리오는 평균 TP는 0.0821mg/L, 평균 TN는 9.1630mg/L, ⑨번 시나리오는 평균 TP는 0.0774mg/L, 평균 TN는 9.2063mg/L로 나타났다. ⑥번 시나리오의 경우를 적용했을 때 앞서 연구한 연계처리수를 전량 개별 반응조 및 유입하수에 연계한 경우의 결과 값과 비교한 결과 TP의 경우 약 6% 낮게 나타났고, TN의 경우 약 1%정도 낮게 나타나는 결과를 얻을 수 있었다.
, 2109). 그 결과 25℃에서 가장 높은 처리효율을 보였다. 따라서 모든 조건에 25℃조건을 사용했다.
시뮬레이션 시나리오 ①~④를 바탕으로 연계처리수가 전량 개별 반응조로 유입될 때 영양염류 지표인 TN, TP의 방류수 수질을 살펴보았다. 기존 Y하수처리장의 방류수 수질의 경우 평균 TP는 0.0445mg/L로 나타났고, 평균 TN의 경우 7.58mg/L로 나타났다. 기존 Y하수처리장의 방류수 수질을 바탕으로 연계처리수가 유입수와 함께 유입되는 경우, 혐기조로 유입되는 경우, 무산소조로 유입되는 경우, 호기조로 유입되는 경우의 방류수 수질과 비교한 결과 Fig.
이와 같은 결과를 기반으로 평가했을 때, 민감도 분석과 매개변수 추정과정을 통해 대상 하수처리장인 Y 하수처리장 방류 수질을 예측하기 위한 모델링이 성공적으로 개발되었다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 온도 조건 및 유입분배 조건을 통해 연계처리수 처리 최적 조건을 산정하는데 있어 유용한 도구가 될 수 있을 것으로 판단되었다.
⑥번 시나리오의 경우를 적용했을 때 앞서 연구한 연계처리수를 전량 개별 반응조 및 유입하수에 연계한 경우의 결과 값과 비교한 결과 TP의 경우 약 6% 낮게 나타났고, TN의 경우 약 1%정도 낮게 나타나는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 Y 하수처리장의 유입수 대비 방류수의 저감효율은 TN 83.07%, TP 99.08%로 나타났고, 연계처리수를 전량 유입한 ⑤번 시나리오의 경우 TN 81.61%, TP 98.59% , ⑩번 시나리오의 경우 TN 81.63%, TP 98.61%로 나타났다. 방류수 수질의 상승이 가장 적었던 ⑥번 시나리오의 경우 TN 81.
연계처리수를 연계처리하면서 평균적으로 기존 Y하수처리장의 방류수 수질 대비 TN과 TP 각각 약10%, 53% 정도의 농도가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 중앙값 기준으로 오염물질 농도의 증가가 가장 적게 나타난 시나리오는 ①번 시나리오와 ③번 시나리오로 나타났다.
하수처리장의 시설용량 500m³/일 이상, 미만으로 분류한 결과 500m³/일 이상 시설 671개소, 시설용량 500m³/일 미만 시설 3,440개소로 조사되었다. 시설용량 500m³/일 미만 시설 중 연계처리를 진행하는 하수처리장은 0.03%로 조사되었고, 시설 용량 500m³/일 이상 시설 중 연계처리를 진행하는 하수처리장은 28.02%로 조사되었다. 따라서 연구결과의 보편성을 가지기 위하여 시설용량 500m³/일 이상의 하수처리장 중 연계처리를 시행하는 하수처리장을 대상으로 연구대상 하수처리장을 선정했다.
따라서 모든 조건에 25℃조건을 사용했다. 연계처리수가 기존에 유입수를 통해서 많이 유입되는 것으로 확인되었다. 따라서 유입수에 유입되는 연계처리수를 생물반응조에 분배하여 유입시킨다면 처리효율이 상승할 것으로 판단되었고 Table 3와 같은 시나리오를 구성했다.
42mg/L로 나타났다. 연계처리수를 연계처리하면서 평균적으로 기존 Y하수처리장의 방류수 수질 대비 TN과 TP 각각 약10%, 53% 정도의 농도가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 중앙값 기준으로 오염물질 농도의 증가가 가장 적게 나타난 시나리오는 ①번 시나리오와 ③번 시나리오로 나타났다.
⑤번과 ⑩번 시나리오의 경우 유입하수 및 무산소조에 연계처리수를 전량 유입한 결과로 앞서 도출한 결과와 동일하게 나타났다. 연계처리수의 유입 유량을 분배할 결과를 나타내는 ⑥~⑨번 시나리오의 결과를 살펴보면 ⑥번 시나리오의 경우 평균 TP는 0.0634mg/L, 평균 TN는 8.1495mg/L로 나타났다. ⑦번 시나이로의 경우 평균 TP는 0.
3을 통해 확인할 수 있듯이 최적화된 매개변수 값을 적용했을 때 처리장의 방류수 변화 거동을 잘 묘사하는 것을 확인할 수 있다. 이때 TN, TP의 방류수 수질과 모델링 결과값을 바탕으로 자료의 적합도를 판단하기 위해 결정계수(coefficient of determination)를 활용한 결과 TN의 경우 R²=0.9059, TP의 경우 R²=0.9423로 나타났다. 이와 같은 결과를 기반으로 평가했을 때, 민감도 분석과 매개변수 추정과정을 통해 대상 하수처리장인 Y 하수처리장 방류 수질을 예측하기 위한 모델링이 성공적으로 개발되었다는 것을 확인할 수 있다.
9423로 나타났다. 이와 같은 결과를 기반으로 평가했을 때, 민감도 분석과 매개변수 추정과정을 통해 대상 하수처리장인 Y 하수처리장 방류 수질을 예측하기 위한 모델링이 성공적으로 개발되었다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 온도 조건 및 유입분배 조건을 통해 연계처리수 처리 최적 조건을 산정하는데 있어 유용한 도구가 될 수 있을 것으로 판단되었다.
국내 하수처리장 총 개소 수는 2018년도 기준 4,111개소로 조사되었다. 하수처리장의 시설용량 500m³/일 이상, 미만으로 분류한 결과 500m³/일 이상 시설 671개소, 시설용량 500m³/일 미만 시설 3,440개소로 조사되었다. 시설용량 500m³/일 미만 시설 중 연계처리를 진행하는 하수처리장은 0.

후속연구

2) 연계처리로 발생하는 문제를 해결하기 위하여 연계처리수의 기본 자료조사와 더불어 하수처리에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전량 개별 반응조로 유입시키는 시나리오 4개와 4개의 시나리오 중 방류수 수질이 가장 적게 상승한 시나리오를 선정하여 연계처리수 유입 유량 분배를 통해 생성한 6개의 시나리오를 모델링을 활용하여 비교분석을 진행했다.
1495mg/L로 나타났고, ⑥번 시나리오의 방류수 TN, TP의 수질이 가장 적게 상승하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해서 연계처리수로 인한 하수처리장의 영향을 산정할 경우 중요한 인자로 사용될 것으로 보인다.

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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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