[논문]스마트 하수처리장 도입에 필요한 운전제어기술에 관한 연구

이지원; 김유현; 길경익

doi:10.17663/jwr.2022.24.1.38

스마트 하수처리장 도입에 필요한 운전제어기술에 관한 연구
A Study on Operation Control Technology Required for Introduction of Intelligent Sewage Treatment Plant 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.24 no.1, 2022년, pp.38 - 43

이지원 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 김유현 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과) , 길경익 (서울과학기술대학교 건설시스템공학과)

초록
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스마트(Smart) 하수처리장은 하수처리 전 과정에 대한 ICT 기반의 실시간 모니터링, 원격 제어 관리 및 지능화 체계를 구축하여 안전하고 깨끗한 물환경을 조성하는 것을 의미한다. 이러한 스마트 하수처리장의 핵심이 되는 기술이 계측기를 활용한 운전제어 기술이라 할 수 있다. 본 연구진은 국내에서 진행중인 하수처리장 지능화 연구사업들을 참고하여 지능화사업 구축 시 필요한 운전제어 기술들을 분석하고 제시하였다. 분석 결과 규모별 제어, 반류수 제어, 연계처리수 제어, 약품량 제어, 동절기 운영제어, 총 유기탄소 제어까지 총 6개의 제거 기술에 대해 제시하였다. 규모별로는 소규모와 중규모 대규모로 구분할 수 있는 기준을 제시하였고, 반류수 제어의 경우 반류수를 관리할 수 있는 수질 및 유량 센서의 위치를 제시하였다. 연계처리수 제어의 경우 연계처리수가 하수처리장에 미치는 영향과 제어 지점을 제시하였으며, 약품주입량 제어의 경우 지능형 하수처리장 도입에 따라 약품 주입량을 최적화할 수 있는 시스템을 제시하였다. 동절기 운영의 경우 수온 저하에 따른 질산화 저하를 고려하였을 때 제어해야 하는 센서와 펌프를 제시하였다. 총 유기탄소 제어의 경우 향후 오염총량제를 고려한 연동 시스템을 제시하였다. 이러한 운전제어 시나리오들은 향후 지능형 하수처리 알고리즘과 시나리오에 사용될 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Smart sewage treatment plant means creating a safe and clean water environment by establishing an ICT-based real-time monitoring, remote control management and intelligent system for the entire sewage treatment process. The core technology of such a smart sewage treatment plant can be operation control technology using measuring instruments. This research team analyzed and suggested the operation control technologies necessary for the establishment of the intelligent business by referring to the intelligent research projects of the sewage treatment plant in progress in Korea. As a result of the analysis, a total of six removal technologies were presented, including control by scale, reflow water control, linked treated water control, chemical quantity control, winter operation control, and total organic carbon control. By size, standards that can be classified into small and medium-sized large-scale are presented, and in the case of reflow water control, the location of water quality and flow sensors capable of managing reflow water is suggested. In the case of the linked treated water control, the influence and control points of the linked treated water on the sewage treatment plant were presented, and in the case of the chemical injection volume control, a system capable of optimizing the amount of chemical injection according to the introduction of an intelligent sewage treatment plant was presented. In the case of winter operation, the sensors and pumps to be controlled are suggested when considering the decrease in nitrification due to the decrease in water temperature. In the case of total organic carbon control, an interlocking system considering the total amount of pollution in the future was proposed. These operation control scenarios are expected to be used as basic data to be used in intelligent sewage treatment algorithms and scenarios in the future.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. Energy consumption according to average daily sewage flow
표 Table 1. Smart Sewerage research status in Korea
그림 Fig. 2. Changes in the concentration of inflow sewage before and after the inflow of linked treated water
그림 Fig. 3. Annual coagulant use and cost
표 Table 2. Operating control scenario for smart sewage treatment plant

AI 본문요약
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문제 정의

미래에는 휴먼에러로 인한 하수처리장 방류수 수질이 기준을 초과하는 문제를 최소화하기 위해 지능형 하수처리장 도입이 필요하다. 본 연구에서는 국내 지능형 하수처리장을 성공적으로 도입하기 위한 운전제어 시나리오를 연구하였고, 총 6가지 운전제어 시나리오를 제안하였다. 먼저, 규모별로 제어시스템이 다르게 적용될 때 규모를 나누는 기준을 제시하였고, 반류수 제어의 필요성과 수질 및 유량 센서의 위치를 제시하였다.

제안 방법

먼저, 규모별로 제어시스템이 다르게 적용될 때 규모를 나누는 기준을 제시하였고, 반류수 제어의 필요성과 수질 및 유량 센서의 위치를 제시하였다. 그리고 연계처리수가 하수처리장에 미치는 영향과 제어 지점을 제시하였으며, 지능형 하수처리장 도입에 따라 약품 주입량을 최적화할 수 있는 시나리오를 제시하였다. 동절기 운영을 고려하였을 때 제어해야 하는 센서와 펌프를 제시하였고, 향후 총 유기탄소를 관리해야 할 때 같이 고려해야 하는 점들을 제시하였다.
하지만, 일평균유량 500톤 이상의 하수처리장 내에서도 규모의 범위는 500톤/일~1,630,000톤/일 정도까지 매우 넓다. 따라서, 500톤 이상의 하수처리장은 중규모와 대규모를 구분할 필요가 있다고 판단하여 규모별 전력량을 분석하였다. Fig.
본 연구에서는 국내 지능형 하수처리장을 성공적으로 도입하기 위한 운전제어 시나리오를 연구하였고, 총 6가지 운전제어 시나리오를 제안하였다. 먼저, 규모별로 제어시스템이 다르게 적용될 때 규모를 나누는 기준을 제시하였고, 반류수 제어의 필요성과 수질 및 유량 센서의 위치를 제시하였다. 그리고 연계처리수가 하수처리장에 미치는 영향과 제어 지점을 제시하였으며, 지능형 하수처리장 도입에 따라 약품 주입량을 최적화할 수 있는 시나리오를 제시하였다.
주로 환경부(한국환경산업기술원 포함)와 한국정보화 진흥원 등에서 주관하여 진행 중에 있으며, 일부 지자체에 시범 성격으로 설치가 되어 파일럿 운전 중인 곳도 있으나 계측기 데이터를 자동으로 수집하는 것에 그치고 있는 실정이다. 본 연구에서는 해당 연구사업들의 연차보고서와 최종보고서 등을 참고하여 계측기의 종류와 운전제어 기술들을 검토 후 운전제어 시나리오를 작성하였다.
지능형 하수처리장의 핵심이 되는 운전시나리오를 제시하기 위하여 규모별 운영, 반류수 여부에 따른 운영, 연계처리수 운영, 동절기 운영, 총 유기탄소 운영에 대한 시나리오를 분석하였고 해당 연구 결과는 다음과 같다.

성능/효과

이를 중앙값을 기준으로 구분하였을 때 약 일평균유량 50,000톤을 기점으로 나누어지는 것을 확인할 수 있다. 분석 결과 50,000톤 미만인 하수처리장들은 1kg의 BOD를 제거 시 약 7.6kWh의 전력이 소비되나, 50,000톤 이상인 하수처리장들은 약 1.1kWh가 소비되어 전력소모량이 약 7배나 차이 나는 것으로 나타났다.
정리하면 일평균유량 500톤 미만인 소규모 하수처리장들은 규모에 맞는 계측기와 연동시스템을 도입하는 것이 타당하며, 일평균유량 500톤 이상인 하수처리장은 다시 중규모와 대규모로 구분하여 운전제어 기술을 도입할 필요가 있다. 특히, 전력소모량이 큰 5만톤 미만의 하수처리장들을 대상으로 지능화 사업을 도입할 경우 사업효과가 극대화될 수 있을 것으로 판단된다.

후속연구

따라서 이러한 반류수를 제어하기 위해서는 농축조, 소화조, 탈수기 전후에 계측기를 달아 반류수의 양과 농도를 데이터화하고 추후 모델링의 요소로 분석하여 관리하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 계측기와 인발펌프를 연계시킬 수 있도록 제어한다면 슬러지처리 계통을 보다 최적화하여 운전할 수 있고, 이는 소화가스 발생량 및 탈수케이크 발생량을 최적화할 수 있을 것으로 기대된다. 물론 슬러지처리 공정이 없는 소규모 시설이나, 농축 탈수의 과정만 거치고 처리되는 간단한 슬러지처리 공정시설인 경우는 반류수 영향 분석이 크게 상관은 없으나, 소화조시설이 있는 비교적 중규모 이상의 하수처리장에서는 반류수가 수처리공정에 미치는 영향을 검토하려면, 최소한 반류수가 합류되는 지점(일반적으로 1차 침전지 전)에 수질 및 유량 센서를 설치하는 것이 적절할 것으로 판단된다.
7%까지 연계처리수에 의하여 유입 부하가 증가하는 것으로 나타났으나, 대부분 유입하수와 혼합되어 들어오거나 소화조로 직 투입되기 때문에 연계처리수가 수처리 공정에 미치는 영향을 정확하게 파악하기 어렵다. 따라서 연계처리수가 하수처리장에 유입되는 지점에 수질 및 유량 센서를 설치하여 하수처리장 내 연계처리수의 물질 수지를 파악하는 것이 하수처리장 운영에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
반류수(Sidestream)는 하수처리장 유입하수와 비교하였을 때 그 유량은 매우 적으나(약 1 ~ 3%) 고농도의 오염물질(질소의 경우 최대 70%)을 함유하고 있어 수처리공정의 오염물 부하증가 및 충격 부하를 유발하기 때문에 수처리공정 효율에 악영향을 미치는 것으로 알려져 있다(Gil and Im, 2011, 2012). 따라서 이러한 반류수를 제어하기 위해서는 농축조, 소화조, 탈수기 전후에 계측기를 달아 반류수의 양과 농도를 데이터화하고 추후 모델링의 요소로 분석하여 관리하는 것이 필요할 것으로 판단된다. 계측기와 인발펌프를 연계시킬 수 있도록 제어한다면 슬러지처리 계통을 보다 최적화하여 운전할 수 있고, 이는 소화가스 발생량 및 탈수케이크 발생량을 최적화할 수 있을 것으로 기대된다.
2020년 공공폐수처리시설 방류수 수질기준에는 이미 COD 대신 TOC가 유기물질 측정 지표로 도입되었고, 공공하수처리시설도 2021년도부터 적용될 예정이다. 따라서, 방류지점의 TOC의 농도 센서를 통한 데이터가 유량 데이터와 함께(또는 부하 지표로) 국내 수질 오염 총량 시스템과 연동되도록 제어시스템이 구축된다면 향후 지자체에서 오염총량제 관리가 수월할 것으로 기대된다. 즉, 하수처리장에서의 TOC 제어가 실시간으로 수질 오염 총량 시스템에 반영되도록 한다면 스마트 하수처리를 넘어 스마트 행정 효율화가 될 것으로 판단된다.
먼저 송풍기, 인발펌프등을 최적화하여 운전한다면 인의 생물학적처리 제거효율이 향상될 때 총인처리시설에서의 응집제 투입량이 자동으로 조절되도록 제어 시스템을 구축할 필요가 있다. 또한, 유입수의 C/N 비와 생물반응조에서의 탈질 효율을 파악해 외부탄소원(메탄올 등) 공급량도 조절될 수 있도록 제어한다면 지능화 이전과 비교하였을 때 약품에 드는 경비가 많이 절감될 것으로 기대된다.
지능형 하수처리에서 약품 사용량을 절감하기 위한 제어 기술은 다음과 같이 정리할 수 있다. 먼저 송풍기, 인발펌프등을 최적화하여 운전한다면 인의 생물학적처리 제거효율이 향상될 때 총인처리시설에서의 응집제 투입량이 자동으로 조절되도록 제어 시스템을 구축할 필요가 있다. 또한, 유입수의 C/N 비와 생물반응조에서의 탈질 효율을 파악해 외부탄소원(메탄올 등) 공급량도 조절될 수 있도록 제어한다면 지능화 이전과 비교하였을 때 약품에 드는 경비가 많이 절감될 것으로 기대된다.
동절기 운영을 고려하였을 때 제어해야 하는 센서와 펌프를 제시하였고, 향후 총 유기탄소를 관리해야 할 때 같이 고려해야 하는 점들을 제시하였다. 본 연구 결과는 향후 지능형 하수처리 알고리즘과 시나리오에 사용될 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
다만, 아직까지는 자동화에 그치고 있어 이를 지능화 단계까지 가기 위해서는 고도화된 계측기와 더불어 계측기의 제어기술을 어떻게 관리할 것인지 다양한 제어 시나리오를 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 지능형 하수처리장에 도입할 수 있는 다양한 운전제어 시나리오를 제시하는 바이며, 향후 지능형 하수처리 알고리즘과 시나리오에 사용될 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
따라서, 방류지점의 TOC의 농도 센서를 통한 데이터가 유량 데이터와 함께(또는 부하 지표로) 국내 수질 오염 총량 시스템과 연동되도록 제어시스템이 구축된다면 향후 지자체에서 오염총량제 관리가 수월할 것으로 기대된다. 즉, 하수처리장에서의 TOC 제어가 실시간으로 수질 오염 총량 시스템에 반영되도록 한다면 스마트 하수처리를 넘어 스마트 행정 효율화가 될 것으로 판단된다.

참고문헌 (10)

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Lee, YH, Oa, SW, Kim, YS, Park, JH(2014). Assessment of TOC Analysis Method for Livestock Manure including High Strength Solid Organics. J. of Korean Society on Water Environment, 30(5), pp.512-516. [Korea literature]

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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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