[논문]하수처리공정에서 수온, C/N비, BOD부하량에 따른 SNR, SDNR의 통계적 연구

안상우; 민지은; 박재우

하수처리공정에서 수온, C/N비, BOD부하량에 따른 SNR, SDNR의 통계적 연구
A Statistical Study of SNR, SDNR on Water Temperature, C/N Ratio, and BOD Loads in Wastewater Treatment process 원문보기

안상우 (한양대학교 토목공학과) , 민지은 (한양대학교 토목공학과) , 박재우 (한양대학교 토목공학과)

본 연구에서는 변동적인 특성을 지닌 자료 분석에 효과적인 확률, 통계기법을 토입하여, 하수처리장의 SNR과 SDNR을 분석하고 그 결과를 운영에 반영할 수 있는 방법을 연구하였다. 기본적인 통계처리 결과를 바탕으로 다중회귀분석을 실시한 결과 SNR = 0.0219 + 0.000044BOD 부하량 - 0.00600C/N비와 SDNR = 0.0226 + 0.000044BOD 부하량 - 0.00602C/N비로 나타났다. 따라서 처리공정의 운전 시 각 공정이 갖고 있는 운전조건의 변동성을 반영하기 위해서는 통계적 접근이 필요하다.

Statistical methods were used in the analysis of data, which are the SNR and SDNR in describing the various natures, and the methodology relating the results with the operation was developed. Multiple regression analysis based on the results of statistics of data were SNR = 0.0219 + 0.000044BOD lording - 0.00600C/N ratio and SDNR = 0.0226 + 0.000044BOD lording - 0.00602C/N ratio. It were concluded that the variability of the process performance should be reflected to the operation condition procedure through the analysis based on the statistics methods.

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문제 정의

따라서 본 연구에서는 P시 하수처리장 내 간헐폭기공정의 데이터를 이용하여 수온, C/N비, BOD부하량에 따른 SNR과 SDNR을 통계적기법을 사용하여 분석하여 신뢰성 있는 설계와 성능평가를 실시함으로써 그 결과를 활용하는 방안에 대하여 살펴보았다.
본 연구에서는 P시 하수처리장 내 간헐폭기공정의 데이터를 이용하여 수온, C/N비, BOD부하량에 따른 SNR과 SDNR을 통계적기법을 사용하여 분석하여 신뢰성 있는 설계와 성능평가를 실시함으로써 그 결과를 활용하는 방안에 대하여 살펴보고자 하였다. 생물학적 하수처리공법 중 중요 운영인자인 수온, C/N비, BOD 부하량에 따른 SNR과 SDNR의 다중회귀분석 결과 SNR의 회귀방정식은 “SNR = 0.

가설 설정

다중선형회귀모형에서 필요로 하는 가정은 첫째, 독립변수는 고정된 상수이고 둘째, 오차항의 평균은 0, 분산은 표준편차의 제곱이며 서로 독립이며, 셋째, 오차항은 정규분포를 따른다.

제안 방법

또 Mallows C-P값이 예측 변수의 수와 비슷하면서 작은 모형을 선택해야하는데 R²(수정)값에서 선정한 모형과 일치함을 알 수 있다. 따라서 다중회귀분석은 SNR과 SDNR 모두 BOD부하량과 C/N비를 예측변수로 하여 분석하였다. SNR의 회귀방정식은 “SNR = 0.
수질항목의 screen 및 scoping을 위하여 데이터 상호간 독립변수들이 서로 상관관계가 없어야한다는 가정 하에 산점도나 산점도 행렬, 상관 분석을 통하여 변수들이 어떠한 관계를 가지고 있는가를 파악하는 단계인 자료의 탐색과 회귀분석 수행을 위하여 종속변수와 독립변수를 구분하고, 독립변수의 수나 종속변수의 형태에 적절한 분석 방법을 선택하여 분석하였다. 그리고 회귀하무의 적합성, 회귀계수에 대한 유의성 검정 및 추정, 반응변수의 변화와 밀접한 관련이 있는 독립변수를 선정한 후 추정된 모형이 타당한지를 검토하기 위해 잔차분석을 실시하였다.
본 연구에서 행한 수질측정법 및 항목은 다음과 같다. 시료채취는 생물 반응조에서 하루에 한번씩 128일간 채취하고 유입수와 방류수에 대하여 NH3-N, NO3-N, MLVSS, 유량 및 수온을 측정하였다. 분석은 모든 항목은 공정시험법을 이용하였다.
그리고 회귀하무의 적합성, 회귀계수에 대한 유의성 검정 및 추정, 반응변수의 변화와 밀접한 관련이 있는 독립변수를 선정한 후 추정된 모형이 타당한지를 검토하기 위해 잔차분석을 실시하였다. 회귀모형 및 계수들의 유의성이 입증된 후 추정된 회귀식을 통하여 모형을 해석하고, 독립변수의 값에 따른 종속변수의 값을 예측하였다.

대상 데이터

실제의 간헐폭기공법을 사용하는 하수처리장의 2006년 5월 11일부터 2006년 12월 30일까지의 128일간의 운영자료를 이용하여 분석 수행하였다. 각 항목들의 특성을 파악하기 위해 평균, 표준편차, 변동계수, 왜도, 첨도를 계산하였다.

데이터처리

실제의 간헐폭기공법을 사용하는 하수처리장의 2006년 5월 11일부터 2006년 12월 30일까지의 128일간의 운영자료를 이용하여 분석 수행하였다. 각 항목들의 특성을 파악하기 위해 평균, 표준편차, 변동계수, 왜도, 첨도를 계산하였다. 각기 다른 항목간의 비교를 위해서 변동계수를 보면 수온의 경우는 17.
수질항목의 screen 및 scoping을 위하여 데이터 상호간 독립변수들이 서로 상관관계가 없어야한다는 가정 하에 산점도나 산점도 행렬, 상관 분석을 통하여 변수들이 어떠한 관계를 가지고 있는가를 파악하는 단계인 자료의 탐색과 회귀분석 수행을 위하여 종속변수와 독립변수를 구분하고, 독립변수의 수나 종속변수의 형태에 적절한 분석 방법을 선택하여 분석하였다. 그리고 회귀하무의 적합성, 회귀계수에 대한 유의성 검정 및 추정, 반응변수의 변화와 밀접한 관련이 있는 독립변수를 선정한 후 추정된 모형이 타당한지를 검토하기 위해 잔차분석을 실시하였다. 회귀모형 및 계수들의 유의성이 입증된 후 추정된 회귀식을 통하여 모형을 해석하고, 독립변수의 값에 따른 종속변수의 값을 예측하였다.
다중회귀분석에서는 예측변수가 2개 이상이므로 우선 SNR과 SDNR에 관하여 최량 부분 집합 회귀 분석을 수행하였다. 예측변수인 수온, BOD부하량, C/N비를 가지고 최량 부분 집합 회귀분석을 각각의 SNR과 SDNR에 대하여 분석해본 결과는 Table6, 7과 같다.

이론/모형

시료채취는 생물 반응조에서 하루에 한번씩 128일간 채취하고 유입수와 방류수에 대하여 NH3-N, NO3-N, MLVSS, 유량 및 수온을 측정하였다. 분석은 모든 항목은 공정시험법을 이용하였다.

성능/효과

각 항목들의 특성을 파악하기 위해 평균, 표준편차, 변동계수, 왜도, 첨도를 계산하였다. 각기 다른 항목간의 비교를 위해서 변동계수를 보면 수온의 경우는 17.3으로 비교적 낮은 수치지만 나머지 BOD부하량, C/N비, SNR, SDNR의 경우는 27～28의 분포로 수온에 비해서 높은 수치가 나왔다. 이는 BOD부하량, C/N비, SNR, SDNR이 수온에 비하여 더 큰폭으로 변동되고 있음을 나타낸다.
예측변수인 수온, BOD부하량, C/N비를 가지고 최량 부분 집합 회귀분석을 각각의 SNR과 SDNR에 대하여 분석해본 결과는 Table6, 7과 같다. 그 결과를 살펴보면 SNR과 SDNR의 R²(수정)값이 BOD부하량과 C/N비의 예측변수만으로 분석한 결과가 가장 높음을 보이고 있다. 또 Mallows C-P값이 예측 변수의 수와 비슷하면서 작은 모형을 선택해야하는데 R²(수정)값에서 선정한 모형과 일치함을 알 수 있다.
생물학적 하수처리공법 중 중요 운영인자인 수온, C/N비, BOD 부하량에 따른 SNR과 SDNR의 다중회귀분석 결과 SNR의 회귀방정식은 “SNR = 0.0219 + 0.000044BOD부 하량 - 0.00600C/N비”이고 R2(수정)값은 65.6%로 관찰되었으며, SDNR의 회귀방정식은 “SDNR = 0.0226 +0.000044BOD부하량 - 0.00602C/N비”이고 R2(수정)값은 65.3%로 조사되었다.

후속연구

3%로 조사되었다. 따라서 하수처리장의 동적 변화에 적용하기 위해서는 하수처리 공정의 감시와 이를 통한 운영 제어와 함께 공정별 특성을 파악하기 위하여 통계적 기법을 적용함으로써 보다 신뢰성 있는 설계와 하수 내 질소제거성능평가가 가능할 것으로 사료된다.

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