초록 ▼

대도시 하수 처리장의 단위 공정별 하수 농도를 분석하여 하수처리장 내부 변동과 온도, 강우 등 계절별 변화를 확인하였다. 또한 유입 경향을 세밀하게 검토하기 위해 2시간간격으로 하수를 채취하였고, 유량과 농도를 고려한 부하율의 변화가 하루 내에서 7배 이상인 것으로 밝혀졌다. 이를 바탕으로 유입하수의 발생 현상을 수학적으로 모사하였는데, 유입하수의 발생, 침투수로 인한 희석, 초기 강우 효과를 수학적으로 표현하였고 측정한 자료를 이용하여 모델의 매개변수를 추정하였다. 보정된 모델을 표준 유입하수 모델을 작성하였다 그리고 하수 구성성

대도시 하수 처리장의 단위 공정별 하수 농도를 분석하여 하수처리장 내부 변동과 온도, 강우 등 계절별 변화를 확인하였다. 또한 유입 경향을 세밀하게 검토하기 위해 2시간간격으로 하수를 채취하였고, 유량과 농도를 고려한 부하율의 변화가 하루 내에서 7배 이상인 것으로 밝혀졌다. 이를 바탕으로 유입하수의 발생 현상을 수학적으로 모사하였는데, 유입하수의 발생, 침투수로 인한 희석, 초기 강우 효과를 수학적으로 표현하였고 측정한 자료를 이용하여 모델의 매개변수를 추정하였다. 보정된 모델을 표준 유입하수 모델을 작성하였다 그리고 하수 구성성분의 변화를 실시간으로 관측하기 위하여 300nm UV 파장에서 의 흡광도와 인공신경망을 이용한 온라인 모니터링 시스템을 제안하였다.
공정 제어의 기초연구를 위해 GPS-X를 이용한 동적 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어 Matlab/Simulink를 이용한 하수처리장의 모사 및 벤치마킹 시뮬레이션을 수행하였고 건기와 우기, 장기우기에 대해 반응조 내부 거동을 확인하고 적절한 운전 전략을 수립하였다.
본 연구에서는 장기 측정을 통한 하수처리장의 내, 외부 변동 요인을 분석하였고, 변동에 대한 하수처리장의 적절한 대응책을 시뮬레이션을 통하여 제안하였다. 본 연구는 하수처리장의 선진화를 추구하는 국내 하수처리장의 운영에 실질적이고 필수적인 정보를 제공할 것으로 기대된다.

Abstract ▼

Firstly, sewage disturbance caused by flow rates and total suspended solid (TSS) concentration was studied. Effects of sewage flow, rainfall, and seasonal variations were investigated by measuring the flow rates and sewage componentsat every single hour. And their model equations were developedunder

Firstly, sewage disturbance caused by flow rates and total suspended solid (TSS) concentration was studied. Effects of sewage flow, rainfall, and seasonal variations were investigated by measuring the flow rates and sewage componentsat every single hour. And their model equations were developedunder the several assumptions including defined profiles of diurnal variances of sewage production and consideration of the infiltration without the exfiltration. Calibrated with measurement, those models could give reasonable implications for estimation of measured data with 7.8% and 22.9% error for flow rate and TSS concentration, respectively. And standard input files were made for dry and wet weather scenarios, which would be used for the simulation of the plants.
Secondly, the combination of ultraviolet(UV) absorbance and neural network was suggested for an effective on-line measurement technology, which could provide reliable results for the total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) concentrations as well as TSS and total chemical oxygen demand concentrations. The prediction accuracies were always higher than those of a linear regression which was widely used by previous researches and the RMSE(root mean square error) of results were 12.8, 23.0, 4.1 and 0.4 for TSS, TCOD, TN and TP, respectively. From a result, more efficient operation, qualified effluent and cost reduction could be expected. However, the soluble nitrogen such as ammonia, which could not be determined using UV absorbance due to the interference of particle matters, was so dominant in TN composition, that the decreased accuracy in TN prediction was observed when ammonia concentration was abnormally high. Also it was a kind of bottlenecks that needs lots of accumulated data set for the application to different sites or plants.
Finally, plant operation was monitored by measuring the quality of sewage at each unit process for about ten months. Night soil, leachate of food waste as well as the return flow from sludge treatment processes made significant disturbances in sewage characteristics. It was found that the concentrations of major sewage components in primary clarifier increased by about higher than 30%, resulting in the effluent quality unstable.
For the deep understanding of plant behavior or finding the optimal operating conditions, simulation-aid study was carried out. The GPS-X program was adopted in simulation of the plant, of which size was reduced for fastercalculation. The influent characteristics, internal disturbances, and MLSS concentration in aerobic tank were measured for model calibration. When dry and wet standard influent file developed in this study were applied in simulation, TSS concentration in effluent was strongly related to the flow rate of incoming sewage, while the other components showed a time gap with flow rate. Significant variances were detected in DO concentration in aerobic tank.
In case of retrofitting plant for nutrient removal, anaerobic-anoxic-aerobic process was simulated by dividing the aerobic tank into three parts with the volume ratio of 1:1:3. And the internal recycle flow of nitrate-rich sludge(IRS), $k_La$ value, and dumping schedule of night soil were changed to find out optimal operating condition. As a result, IRS 50,000 $m^3/d,\;k_La$ 125 l/d, and night soil dumping at 03:00-07:00 were selected for the best combination for the highest nutrient removal efficiencies.
Furthermore, Benchmarking Simulation Model No. 1(BSM1) was developed using Matlab/Simulink. Six scenarios were evaluated by BSM1. They are control of $k_La$, control of nitrate flow, addition of extra-carbon source, and their combinations. The most effective way of plant control was the case of combinative control of $k_La$ and nitrate flow. It was the safest and the most economical way of plant control.

목차 Contents

• 표 지...1
• 제출문...2
• 보고서 초록...3
• 요약문...4
• SUMMARY...7
• CONTENTS...10
• 목 차...12
• 표 목차...14
• 그림 목차...16
• 제 1 장 연구개발과제의 개요...21
• 제 1 절. 연구 배경...21
• 제 2 절. 연구 목적 및 내용...24
• 제 3 절. 연차별 연구 범위...26
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황...27
• 제 1 절. 유입 정보의 효과적 수집 기술 개발...27
• 제 2 절. 미생물 정보 수집 기술...30
• 제 3 절. 유입 정보, 운전 조건과 유출 수질과의 상관 모델 구축...36
• 제 4 절. 국내외 유사기술과의 차별성...38
• 제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과...40
• 제 1 절. 유입하수의 발생 특성 평가...40
• 1. 연구 배경 및 기존 연구 내용...40
• 2. 연구 방법 및 재료...41
• 3. 유량 및 구성성분 농도의 변화 관찰...43
• 4. 변화 요인(External Disturbances) 평가...52
• 제 2 절. 유입 하수 예측 모델 개발...61
• 1. 연구 배경 및 기존 선행 연구...61
• 2. 연구 재료 및 방법...62
• 3. 유입 하수 유량의 모델링...63
• 4. 구성 성분 농도의 모델링...71
• 5. 표준 유입 하수 시뮬레이션...75
• 제 3 절. 하수 구성 성분의 온라인 모니터링 기법 개발...77
• 1. 연구 배경 및 기존의 연구 결과...77
• 2. 연구 재료 및 방법...78
• 3. 하수 구성성분의 농도와 UV 흡광도 및 유량과의 비교(상관관계 평가)...79
• 4. 하수 성상 예측 기법 개발...83
• 제 4 절. 하수처리장 일별 자료 조사...90
• 1. 연구 대상 하수처리장 선정 및 기본 사항...90
• 2. 연구 대상 하수종말처리장의 일반 현황 및 실험 방법...90
• 3. 대전 하수종말처리장 분석 결과...94
• 4. 천안 하수종말처리장 분석 결과...102
• 제 5 절. Lab-scale DNR 반응조의 시간대 별 분석...111
• 1. 반응조의 구성 및 실험 계획...111
• 2. 시간대 별 반응조의 거동...114
• 제 6 절. 시뮬레이션을 통한 운전 전략 결정...120
• 1. Plant-wide 시뮬레이션을 위한 보정 작업...120
• 2. 기존 표준활성슬러지 공정의 Plant-wide 시뮬레이션...124
• 3. 운전 개선을 위한 제안...132
• 제 7 절. COST BSM1을 이용한 시뮬레이션...137
• 1. 연구 배경 및 기존 연구 내용...137
• 2. Matlab/Simulink를 이용한 ASM1의 모사...144
• 3. Control Strategies...149
• 4. Simulation 결과와 scenario 평가 근거...153
• 5. 시뮬레이션 결과...154
• 6. 운전 전략(scenario)의 평가(evaluation)...167
• 제 8 절. 공개 세미나 개최...173
• 1. 공개 세미나 일정...173
• 2. 본 과제에 대한 질문 및 조언...174
• 제 4 장 목표 달성도 및 관련분야에의 기여도...176
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획...178
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보...179
• 제 7 장 참고문헌...180