[논문]하수처리 모델링을 이용한 연계처리 시나리오별 운전조건 최적화

김성지; 길경익

doi:10.17663/jwr.2021.23.1.7

하수처리 모델링을 이용한 연계처리 시나리오별 운전조건 최적화
Optimization of Operating Conditions for Each Linked Treatment Scenario using Sewage Treatment Modeling 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.23 no.1, 2021년, pp.7 - 13

김성지 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 길경익 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과)

초록
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급속한 산업발전과 인구증가, 생활 수준의 향상으로 영양염류를 포함한 하·폐수 발생량이 매년 증가하고 있다. 증가하는 하·폐수 발생량과 더불어 미처리 연계처리수(분뇨, 가축분뇨, 산업폐수, 침출수, 음폐수)또한 발생량이 증가하고 있고, 연계처리수 상당 수가 인근 하수처리장으로 연계하여 연계처리되고 있다. 연계처리수는 기존 유입하수와 비교했을 때 저유량 고농도의 특징을 가지고 있기때문에 하수처리장에서는 방류수 수질 악화, 처리량 증가, 오염부하 증가, 충격부하 또는 중금속 유입 등과 같은 많은 문제점을 가지게 된다. 이와같은 문제를 해결하기 위해서 하수처리장에 연계 유입되는 연계처리수의 양 및 수질 등의 조사가 필요하고, 하수처리에 미치는 영향등에 관한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문은 연계처리수의 영향을 살펴보기 위해 4계절에 따른 수온조건을 고려했을 때 연계처리수의 영향 및 연계처리수 유입 유량 분배 등 영향인자를 고려하여 시나리오를 만들고 최적의 효율을 나타내는 조건을 분석하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Due to rapid industrial development, population growth, and improvement of living standards, the amount of sewage and wastewater, including nutrients, is increasing every year. In addition to the increasing amount of sewage and wastewater generation, untreated linked treated water (manure, livestock manure, industrial wastewater, leachate, food waste) is also increasing, and many of the linked treated water flows directly into nearby sewage treatment plants. The associated treated water causes many problems because of its own characteristics, low flow rate with high concentration compared to existing inflow sewage. In order to solve this problem, it is necessary to investigate the quantity and quality of the connected treated water whichh is flowed into the sewage treatment plant, and a study the effect on sewage treatment. Therefore, in this paper, we would like to examine the effect of the linked treated water. Seasonal effect associated with water pollution conditions was considered. In addition, a scenario was created through the distribution and inflow of connected treated water along with the water temperature conditions. Through scenario analysis, we intend to optimize the operating conditions of linked processing.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Sewage treatment plant selection process for research
표 Table 1. Sewage treatment plant facility information
표 Table 2. Sewage treatment plant optimization scenario
표 Table 3. Characteristics of influent wastewater
그림 Fig. 2. Simulator model verification
표 Table 4. Results of Kinetics parameter estimation
그림 Fig. 3. Effluent quality according to temperature conditions
표 Table 5. Effluent quality by scenario condition

AI 본문요약
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문제 정의

J하수처리장을 모사하는 시뮬레이터를 완성하고, 연계처리 시 적용할 수 있는 최적수온을 도출하고자 했다. J 하수처리장의 4계절의 수온을 조사한 결과 평균적으로 봄 15℃, 여름 25℃, 가을 20℃, 겨울 10℃의 분포를 보였다.
진행하려고 한다. 따라서 다양한 시나리오를 적용하여 시나리오별 연계처리 최적화를 진행하고자 한다. 시나리오 구성 시 주요 고려 인자는 수온, 생물반응조 개별 연계처리 수 전량 유입, 생물반응조 연계처리수 분배 유입과 같은 조건을 활용하여 시나리오를 구성하고자 한다.
‘하수도통계 2018’을 바탕으로 연계처리를 실시 여부에 따라서 분류한 결과 500m³/d 이상의 하수처리 장중 연계처리를 시행하는 하수처리장은 188개소로 조사되었고, 500m³/d 이하의 하수처리장 중 연계처리를 시행하는 하수처리장은 1개소로 조사되었다. 따라서 본 연구는 연계처리를 시행할 때를 모사하기 때문에 연계처리를 시행하는 하수처리장 중 연구대상 하수처리장을 선정하고자 했다. 따라서 국내 하수처리장 4, 111개소 중 500m³/d이상의 하수처리장 조건과 연계처리를 시행하는 하수처리장 조건을 적용했을 때 188개소의 하수처리장이 조사되었다.
연계처리수의 영향을 살펴보기 위해서 4계절에 따른 수온 조건을 고려했을 때 연계처리 시 방류수의 수질을 살펴보고자 했다. 방류수 수질이 가장 적게 상승하는 수온 조건을 고려하여 연계처리 수 유입 유량 분배를 통해 영향인자를 조합하여 시나리오를 만들고 시나리오 중 최적의 효율을 나타내는 조건을 분석하고자 한다.
, 2019). 본 연구를 진행하기 위해서 시간과 경제적 제약이 많은 실험적 방법보다는 수학적 활성슬러지 모델을 이용하려는 연구가 이루어지고 있고, 수학적 모델을 통한 생물학적 공정의 해석은 짧은 시간에 최적 운전조건을 도출할 수 있으며, 반응기를 적절하게 운전하기 위한 비용도 불필요한 활성슬러지 모델을 활용하고자 한다(Chung et al., 2004). 모델링 프로그램은 Hydromantis에서 개발한 모델링 프로그램 ‘GPS-X’를 사용했다.
본 연구에서는 모델링을 이용하여 연계처리시 하수처리장에 미치는 영향 및 연계처리시 연계처리 최적 조건분석을 진행하려고 한다. 따라서 다양한 시나리오를 적용하여 시나리오별 연계처리 최적화를 진행하고자 한다.
, 2001). 본 연구에서는 활성슬러지 모델을 기초로 한 프로그램 중 GPS-X 를 이용하여 J하수처리장의 A²O 공정을 모사하고자 했다 (Rho and Gil, 2007). J하수처리장을 모사하는 시뮬레이터를 제작하기 위해서 유입수 성상 분류, Lay-Out구성, 1 차 시뮬레이션 평가(Default Value), 민감도 분석(ASM2d 를 구성하는 매개변수 중 대상 처리장에 크게 영향을 미치는 매개변수 도출), 매개변수 추정(민감도 분석을 통해 도출된 매개변수의 값 추정을 통한 모델의 최적화), 모델 검증(모델 최적화에 사용되지 않은 데이터를 사용하여 예측성능 평가)와 같은 과정을 통해 시뮬레이터를 제작했다.
모델링 프로그램은 Hydromantis에서 개발한 모델링 프로그램 ‘GPS-X’를 사용했다. 연계처리수의 영향을 살펴보기 위해서 4계절에 따른 수온 조건을 고려했을 때 연계처리 시 방류수의 수질을 살펴보고자 했다. 방류수 수질이 가장 적게 상승하는 수온 조건을 고려하여 연계처리 수 유입 유량 분배를 통해 영향인자를 조합하여 시나리오를 만들고 시나리오 중 최적의 효율을 나타내는 조건을 분석하고자 한다.

제안 방법

2) 하수처리장에 미치는 영향 및 연계처리 최적 조건분석을 진행하기 위해서 다양한 시나리오를 구성 및 적용했다. 먼저 4계절 수온의 영향을 살펴보기 위해 J 하수처리장의 수온 조건을 분석한 결과 각 계절 마다 10℃, 15℃, 20℃, 25℃로 대표성을 나타냈다.
본 연구에서는 활성슬러지 모델을 기초로 한 프로그램 중 GPS-X 를 이용하여 J하수처리장의 A²O 공정을 모사하고자 했다 (Rho and Gil, 2007). J하수처리장을 모사하는 시뮬레이터를 제작하기 위해서 유입수 성상 분류, Lay-Out구성, 1 차 시뮬레이션 평가(Default Value), 민감도 분석(ASM2d 를 구성하는 매개변수 중 대상 처리장에 크게 영향을 미치는 매개변수 도출), 매개변수 추정(민감도 분석을 통해 도출된 매개변수의 값 추정을 통한 모델의 최적화), 모델 검증(모델 최적화에 사용되지 않은 데이터를 사용하여 예측성능 평가)와 같은 과정을 통해 시뮬레이터를 제작했다. 민감도 분석 및 매개변수 추정을 위해 사용되는 생물학전인 자의 기본 값은 IWA Task Group에 의해 제시된 기본 (Default)값을 50-200%의 범위에서 변화를 측정했다.
각시나 리오는 유입하수, 무산소조에 전량 유입하는 경우로 연계 처리 수 유입 유량 비율을 조정하면서 시나리오 ⑤~⑩ 를 선정했다. ⑤번 시나리오의 경우 방류수질 평균 T-N 8.
J 하수처리장의 4계절의 수온을 조사한 결과 평균적으로 봄 15℃, 여름 25℃, 가을 20℃, 겨울 10℃의 분포를 보였다. 따라서 각 계절을 대표하는 수온을 시뮬레이터에 적용하고, 방류수의 T-N, T-P의 수질을 살펴보았다. 10℃조건에서 T-N 7.
민감도 분석 및 매개변수 추정을 위해 사용되는 생물학전인 자의 기본 값은 IWA Task Group에 의해 제시된 기본 (Default)값을 50-200%의 범위에서 변화를 측정했다. 또한 매개변수 추정 및 모델검증 과정은 1년간의 J 하수처리장의 유입수질 및 방류수질을 바탕으로 진행했고, 181일까지의 값을 매개변수 추정 181일 이후의 값은 모델 검증을 위해 사용되었다.
시나리오 구성 시 주요 고려 인자는 수온, 생물반응조 개별 연계처리 수 전량 유입, 생물반응조 연계처리수 분배 유입과 같은 조건을 활용하여 시나리오를 구성하고자 한다. 모델링을 활용하여 J하수처리장을 모사하는 시뮬레이터를 완성한 뒤 4계절의 영향을 고려할 수 있는 수온조건을 설정하고자 한다. 수온 조건은 10℃, 15℃, 20℃, 25℃로 설정했고, 설정한 결과를 바탕으로 하수처리장 방류수 수질에 적합한 조건을 사용하여 아래 Table 3의 시나리오를 적용하여 연계처리수연계처리 최적화를 진행하고자 한다.
J하수처리장을 모사하는 시뮬레이터를 제작하기 위해서 유입수 성상 분류, Lay-Out구성, 1 차 시뮬레이션 평가(Default Value), 민감도 분석(ASM2d 를 구성하는 매개변수 중 대상 처리장에 크게 영향을 미치는 매개변수 도출), 매개변수 추정(민감도 분석을 통해 도출된 매개변수의 값 추정을 통한 모델의 최적화), 모델 검증(모델 최적화에 사용되지 않은 데이터를 사용하여 예측성능 평가)와 같은 과정을 통해 시뮬레이터를 제작했다. 민감도 분석 및 매개변수 추정을 위해 사용되는 생물학전인 자의 기본 값은 IWA Task Group에 의해 제시된 기본 (Default)값을 50-200%의 범위에서 변화를 측정했다. 또한 매개변수 추정 및 모델검증 과정은 1년간의 J 하수처리장의 유입수질 및 방류수질을 바탕으로 진행했고, 181일까지의 값을 매개변수 추정 181일 이후의 값은 모델 검증을 위해 사용되었다.
모델링을 활용하여 J하수처리장을 모사하는 시뮬레이터를 완성한 뒤 4계절의 영향을 고려할 수 있는 수온조건을 설정하고자 한다. 수온 조건은 10℃, 15℃, 20℃, 25℃로 설정했고, 설정한 결과를 바탕으로 하수처리장 방류수 수질에 적합한 조건을 사용하여 아래 Table 3의 시나리오를 적용하여 연계처리수연계처리 최적화를 진행하고자 한다.
따라서 다양한 시나리오를 적용하여 시나리오별 연계처리 최적화를 진행하고자 한다. 시나리오 구성 시 주요 고려 인자는 수온, 생물반응조 개별 연계처리 수 전량 유입, 생물반응조 연계처리수 분배 유입과 같은 조건을 활용하여 시나리오를 구성하고자 한다. 모델링을 활용하여 J하수처리장을 모사하는 시뮬레이터를 완성한 뒤 4계절의 영향을 고려할 수 있는 수온조건을 설정하고자 한다.
하수처리 모델링을 이용한 연계처리 시나리오별 운전조건 최적화를 위해 온도 및 다양한 시나리오를 적용하여 연구를 진행했다. 연구결과를 정리하면 다음과 같다.

대상 데이터

따라서 국내 하수처리장 4, 111개소 중 500m³/d이상의 하수처리장 조건과 연계처리를 시행하는 하수처리장 조건을 적용했을 때 188개소의 하수처리장이 조사되었다. 188개소의 하수처리장 중 공법별로 분류한 결과 A²O공법을 적용한 하수처리장이 많이 존재하는 것으로 조사되었고, 이와 같은 결과를 바탕으로 연구대상 하수처리장을 선정했다.
/d로 조사되었다. 연구결과의 보편적 적용을 위해서 연구조건에 적합한 하수처리장을 선정하기 위해 하수도 통계를 바탕으로 도출한 조건에 부합하는 것으로 판단되었고, 최종적으로 경상북도 칠곡군에 위치한 J 하수처리장을 연구대상 하수처리장으로 선정했다. 연구대상 하수처리장에 적용된 A²O공법은 혐기조(Anaerobic), 무산소조 (Anoxic), 호기조(Aerobic)로 구성된 생물반응조로 운전이 되고 있으며, 내부반송 및 침전지 슬러지 반송등으로 질소 및 인을 제거하는 공정이다.

이론/모형

, 2004). 모델링 프로그램은 Hydromantis에서 개발한 모델링 프로그램 ‘GPS-X’를 사용했다. 연계처리수의 영향을 살펴보기 위해서 4계절에 따른 수온 조건을 고려했을 때 연계처리 시 방류수의 수질을 살펴보고자 했다.

성능/효과

1) 급속한 산업발전과 인구증가, 생활 수준의 향상으로 영양염류를 포함한 하·폐수 발생량이 매년 증가하고 있다. 증가하는 하·폐수 발생량과 더불어 미처리 연계처리 수(분뇨, 가축분뇨, 산업폐수, 침출수, 음폐수) 또한 발생량이 증가하고 있고, 연계처리수 상당 수가 인근 하수처리장으로 연계하여 연계처리되고 있다.
3) 앞서 도출한 최적수온 조건 20℃를 적용하여 생물 반응조 개별 연계처리수를 유입했을 때를 모사하기 위한 시나리오①~④를 진행한 결과 연계처리수가 가장 적게 영향을 미치는 조건은 시나리오 ①, 시나리오 ③ 로 나타났다. 이를 바탕으로 ⑤~⑩ 시나리오는 유입 하수, 무산소조에 전량 유입하는 경우로 연계처리수유입 유량 비율을 조정하면서 시나리오 ⑤~⑩를 선정했다.
4) 연계처리 최적 조건을 분석한 결과 기존 J 하수처리장의 방류수 수질값을 기준으로 비교했을 때, T-P의 경우 시나리오 ⑥, 시나리오 ⑩, 시나리오 ⑤ 각각 42%, 51%, 53% 상승하는 것을 보였고, 시나리오 ⑥이 가장 적게 방류수 수질값이 상승하는 것으로 나타났다. T-N의 경우 시나리오 ⑤, 시나리오 ⑥, 시나리오 ⑩ 각각 6%, 8%, 8% 상승하는 것으로 나타났고, 시나리오 ⑤이 가장 적게 상승하는 것으로 나타났다.
시나리오 ⑤~⑩의 결과를 바탕으로 연계처리수 연계처리 최적 조건을 분석한 결과 기존 J하수처리장의 방류 수수 질값을 기준으로 비교했을 때, T-P의 경우 시나리오 ⑥, 시나리오 ⑩, 시나리오 ⑤ 각각 42%, 51%, 53% 상승하는 것을 보였고, 시나리오 ⑥이 가장 적게 방류수 수질값이 상승하는 것으로 나타났다. T-N의 경우 시나리오 ⑤, 시나리오 ⑥, 시나리오 ⑩ 각각 6%, 8%, 8% 상승하는 것으로 나타났고, 시나리오 ⑤이 가장 적게 상승하는 것으로 나타났다. 이에 Y하수처리장의 경우 개별로 방류수 수질을 조절할 경우 T-P의 경우 시나리오 ⑥과 같이 T-N의 경우 시나리오 ⑤같이 운전하는 것을 고려해 볼 필요가 있는 것으로 나타났고, T-N과 T-P의 방류수 수질을 조절할 경우 시나리오 ⑥을 통해서 운전하는 것을 고려해 볼 필요가 있다는 것을 확인할 수 있다.
0681mg/L)로 나타났다. 결과를 바탕으로 연계처리 최적수온을 분석한 결과 20℃ 조건에서 방류수 평균 T-N 8.02mg/L, 방류수 평균 T-P 0.0729mg/L로 나타났고, 다른 수온 조건에 비해서 낮은 방류수 수질을 나타냈다. 이를 통해 연계처리를 위해 최적 수온을 도출할 수 있었다.
Table 5와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 시나리오에 적용하기 위해서 앞서 도출한 최적수온 조건 20℃를 적용하여 수온조건, 생물반응조 개별 연계처리수 유입, 생물 반응조 분배 유입과 같은 조건을 적용할 수 있었다. 연계처리 시 하수처리장에 미치는 영향을 살펴보기 위해서 시나리오①~④과 같은 결과를 얻을 수 있었다.
먼저 4계절 수온의 영향을 살펴보기 위해 J 하수처리장의 수온 조건을 분석한 결과 각 계절 마다 10℃, 15℃, 20℃, 25℃로 대표성을 나타냈다. 따라서 앞의 수온조건을 적용했고, 수온의 의한 영향을 살펴본 결과 20℃ 조건에서 T-N 8.
0683mg/L로 나타났다. 시나리오 ⑤~⑩의 결과를 바탕으로 연계처리수 연계처리 최적 조건을 분석한 결과 기존 J하수처리장의 방류 수수 질값을 기준으로 비교했을 때, T-P의 경우 시나리오 ⑥, 시나리오 ⑩, 시나리오 ⑤ 각각 42%, 51%, 53% 상승하는 것을 보였고, 시나리오 ⑥이 가장 적게 방류수 수질값이 상승하는 것으로 나타났다. T-N의 경우 시나리오 ⑤, 시나리오 ⑥, 시나리오 ⑩ 각각 6%, 8%, 8% 상승하는 것으로 나타났고, 시나리오 ⑤이 가장 적게 상승하는 것으로 나타났다.
시나리오①~④중 연계 처리 수가 가정 적게 영향을 미치는 조건은 시나리오 ①(유입하수 전량 유입), 시나리오 ③(무산소조 전량 유입) 으로 나타났다. 연계처리수를 연계처리하면서 평균적으로 기존 J하수처리장의 방류수 수질 대비 T-N과 T-P 각각 약 10%, 53% 정도의 농도가 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
T-N의 경우 시나리오 ⑤, 시나리오 ⑥, 시나리오 ⑩ 각각 6%, 8%, 8% 상승하는 것으로 나타났고, 시나리오 ⑤이 가장 적게 상승하는 것으로 나타났다. 이에 Y하수처리장의 경우 개별로 방류수 수질을 조절할 경우 T-P의 경우 시나리오 ⑥과 같이 T-N의 경우 시나리오 ⑤같이 운전하는 것을 고려해 볼 필요가 있는 것으로 나타났고, T-N과 T-P의 방류수 수질을 조절할 경우 시나리오 ⑥을 통해서 운전하는 것을 고려해 볼 필요가 있다는 것을 확인할 수 있다.

참고문헌 (12)

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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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