권역별 하수도 최적 통합관리를 위한 모듈 기반 지능형 의사결정지원 시스템 개발 Development of module-based intelligent decision support system for optimization of integrated sewage management원문보기
연구개발 결과 - 대상 권역을 부산 권역으로 선정하였으며, 하수처리시설로 유입되는 하수 자료, 하수처리시설 방류수질 자료, 시설 운영 자료 및 방류수계의 자료를 수집함. - 유입하수, 하수처리시설 및 방류수계에 대한 수질 상태 진단할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 개발된 개별 알고리즘에 대한 화면 구성 및 프로그래밍을 통해 MIDAS 시스템에 탑재함. - 유입하수, 하수처리시설 방류수질 및 방류수계 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하였으며, 개발된 모델들을 최종성과물인 MIDAS 시스템에 탑재함. - 하수
연구개발 결과 - 대상 권역을 부산 권역으로 선정하였으며, 하수처리시설로 유입되는 하수 자료, 하수처리시설 방류수질 자료, 시설 운영 자료 및 방류수계의 자료를 수집함. - 유입하수, 하수처리시설 및 방류수계에 대한 수질 상태 진단할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 개발된 개별 알고리즘에 대한 화면 구성 및 프로그래밍을 통해 MIDAS 시스템에 탑재함. - 유입하수, 하수처리시설 방류수질 및 방류수계 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하였으며, 개발된 모델들을 최종성과물인 MIDAS 시스템에 탑재함. - 하수도 개별 부분에 대한 현재 상태 진단과 미래 수질 예측 및 진단 결과에 기반하여, 비정상상태를 제거할 수 있는 최적의 하수처리시설 운전 조건을 시나리오 분석을 통해 도출하였으며, 이와 같은 기능을 탑재한 최종 의사결정지원 기능을 최종성과물인 MIDAS 시스템에 탑재함. - 하수처리시설 관리 기능으로 환경영향평가, 에너지 소비 상태 진단, 약품 및 장비 상태 진단, 탈수 cake 발생량 진단 및 혐기성 소화조 관리 기능을 개발하였으며, 개발된 개별 기능별 화면 구성 및 프로그래밍을 통해 모듈화된 형태로 최종성과물인 MIDAS 시스템에 탑재함. - 개발된 수질 통합 관리 기능 및 시설 통합 관리 기능을 포함하여, 권역 전체 수질 및 시설 관리 요약 기능, 수집된 자료 조회 기능 및 예측 모델을 활용한 모의 기능을 추가적으로 시스템에 탑재하여, 자체 데이터베이스로 구동되는 프로토타입의 MIDAS 시스템을 성공적으로 개발함.
Abstract▼
Ⅳ. Results ◦ Selection of the target area and data collection - Busan area which able to collect data conveniently was selected as the target area. - Data for the system development were collected based on data analysis for entire processes from influent wastewater to receiving water body.<
Ⅳ. Results ◦ Selection of the target area and data collection - Busan area which able to collect data conveniently was selected as the target area. - Data for the system development were collected based on data analysis for entire processes from influent wastewater to receiving water body. ◦ Development of diagnosis algorithm for integrated management of water quality - The diagnosis algorithms were developed using data-driven modeling such as factor analysis, cluster analysis, discriminant analysis and so on. - The diagnosis algorithm for influent wastewater was developed using the calculation of loading and discriminant analysis. - The diagnosis algorithm for wastewater treatment plant was developed using removal rate for influent and effluent, the analysis of variance and cluster analysis. - The diagnosis algorithm for receiving water body was developed using factor analysis and discriminant analysis. ◦ Selection of model for water quality prediction and model optimization - The nearest neighbor method, ASM, ANN, QUAL2E and decision tree method were selected as mathematical and statistical models. - The prediction and validation for the influent wastewater were performed using the nearest neighbor method. - The prediction and validation for the effluent in wastewater treatment plant were performed using the ASM and ANN models. - The prediction and validation for water quality of receiving water body were performed using QUAL2E and decision tree method. ◦ Selection of essential operating items for integrated management of wastewater treatment plants and development of management function - The LCA (life cycle assessment) was used for evaluation of environmental effect in wastewater treatment plant and the management function was developed. - The function of energy management for evaluation of energy consumption state was developed using multivariate statistical analysis techniques. - The function of chemical and equipment management was developed using polynomial regression analysis and analysis of frequency. - The function of generation management for dehydrated cake was developed using cluster analysis. - The function of anaerobic digestor management for evaluation of generated digestion gas was developed using ANN model. ◦ Development of decision support function - The optimal decision support items were decided through the advisory conference for expert and survey. - The support function for decision making was developed based on scenario function for stable management of water quality in receiving water body. ◦ Development and validation of intelligent decision support system - The intelligent decision support system, MIDAS system (Module-based Intelligent Decision-support And Sewage system), was developed based on standardized database. - The diagnosis algorithms for influent wastewater, wastewater treatment plant and receiving water body was included in the MIDAS system. The developed prediction models was also included in the MIDAS system. The integrated management function for water quality which combined the decision support function was included in the MIDAS system. - LCA, energy, chemical, equipment, dehydrated cake and anaerobic digestor management functions were included in the MIDAS system as the type of independent modules. - The functions of the developed MIDAS system were validated using the collected data and the user manual was developed for system commercialization.
목차 Contents
표 지 ... 1
제 출 문 ... 3
요 약 서 ... 4
요 약 문 ... 7
SUMMARY ... 13
목 차 ... 19
표 목 차 ... 26
그 림 목 차 ... 34
제1장 서 론 ... 49
제1절 연구개발과제의 개요 ... 51
1. 연구개발의 중요성(필요성) ... 51
가. 권역별 하수도 통합관리 필요성 ... 51
나. 권역별 하수도 통합관리 중요성 ... 53
다. 권역별 하수도 통합관리를 위한 모듈 기반 지능형 의사결정지원시스템의 필요성 ... 55
라. 모듈 기반 지능형 의사결정지원시스템의 핵심성 ... 57
2. 연구개발의 국내외 현황 ... 59
가. 국내의 기술개발동향 ... 59
나. 해외의 기술개발동향 ... 62
3. 연구개발 대상 기술의 차별성 ... 65
제2절 연구개발의 목표 및 추진전략 ... 67
1. 연구개발의 목표 ... 67
가. 연구개발의 최종목표 ... 67
나. 연구개발의 연차별 목표 ... 71
2. 연구개발의 추진전략·체계 및 연구수행방법 ... 75
가. 연구개발의 추진전략 ... 75
나. 연차별 추진체계 ... 76
다. 연차별 연구수행방법 ... 77
제2장 연구개발 수행내용 및 결과 ... 91
제1절 대상권역 선정 및 Data 수집 ... 93
1. 부산권역 특징 및 Data 현황 ... 93
가. 부산권역 특징 ... 93
나. 부산시 수계 및 하천현황 ... 93
다. 공공수역의 수위현황 ... 93
라. 기상현황 ... 94
마. 낙동강 수질오염총량관리계획 및 수계환경관리계획 ... 95
바. 부산시 상수도현황 및 계획 ... 97
사. 부산시 하수처리시설 현황 ... 97
2. 데이터 발생 현황 ... 99
가. 하수관거 데이터 발생 현황 ... 99
나. 하수처리시설 데이터 발생 현황 ... 101
다. 하수처리시설 수질 및 운영 일지 현황 ... 102
라. 방류수계 수집 데이터의 종류 및 내용 ... 103
마. 방류수계 수질 측정 지점 선정 ... 106
3. 온라인/오프라인 데이터 수집 ... 107
가. 데이터의 종류 및 측정 항목 ... 107
나. 유입외란 수집 데이터의 상관도분석 ... 110
4. 모니터링 구조 분석 ... 136
제2절 데이터베이스 구조 확립 및 전처리 방안 ... 138
1. 데이터베이스 구조 확립 ... 138
2. 데이터 표준화 및 업데이트 형식 도출 ... 140
가. 데이터 전처리 방안 ... 140
나. 데이터 표준화 ... 145
다. 데이터 업데이트 형식 도출 ... 149
제3절 통합하수도 관리에 필요한 모듈 구조 도출 ... 150
1. 의사결정 항목 정의 ... 150
가. 자문회의 수행 목적 및 내용 ... 150
나. 통합운영관리를 위한 의사결정 정의 ... 150
다. 하수관거 의사결정 항목 정의 ... 152
라. 하수처리시설 의사결정 항목 정의 ... 153
마. 방류수계 의사결정 항목 정의 ... 154
2. 모듈 별 데이터 구조 도출 ... 155
가. 단위모듈 구도 내용 ... 155
나. 유입외란 모듈 및 설계구조 ... 156
다. 하수처리시설 모듈 및 설계구조 ... 158
라. 방류수계 모듈 및 설계구조 ... 159
마. 단위모듈 별 데이터 구조 도출 및 데이터 그룹 정의 ... 162
제4절 통합하수도 운영관리를 위한 선진운영기법 개발 ... 165
1. 효율적 하수도 유지관리를 위한 업무분석 ... 165
2. 통합하수도 운영관리를 위한 핵심 의사결정항목 분석 및 도출 ... 168
3. 통합하수도 운영관리를 위한 진단모듈 개발 ... 170
가. 하수처리시설 처리수질 통합진단 ... 170
나. 약품 및 장비 운영진단 ... 173
다. 에너지 소비현황 진단 ... 178
라. 슬러지 처리설비 운영진단 ... 190
4. 데이터마이닝 기법을 활용한 업무의사결정지원 기술 개발 ... 192
제5절 최적 방류수계 수질 유지를 위한 진단 모듈 개발 ... 194
1. 유입하수 진단모듈 개발 ... 194
가. N 하수처리시설 (합류식관거) ... 195
나. H 하수처리시설 (합류식관거) ... 206
다. 유입하수 진단 모듈의 진단 알고리즘 개발 ... 217
2. 방류수계 진단모듈 개발 ... 218
가. 수질측정망(구포지점)의 수질항목에 따른 방류수계 수질유형 분석 ... 219
나. 방류수계 진단 모듈의 진단 알고리즘 개발 ... 228
3. 하수처리시설 진단모듈 개발 ... 229
가. 하수처리시설의 수질항목에 따른 진단유형 분석 ... 229
나. 하수처리시설 진단 모듈의 진단 알고리즘 개발 ... 233
제6절 최적 방류수계 수질유지를 위한 예측모듈 개발 ... 234
1. 데이터 기반 모델링에 의한 예측모듈 개발 ... 234
2. 유입외란 예측모듈 개발 및 성능 검증 ... 236
가. 최근린법 적용 배경, 개념 및 방법 ... 236
나. 비점오염원 (CSOs) 및 하수관거의 모니터링 결과 ... 238
다. NB 처리구역 유입 하수 예측모듈 개발 및 검증 ... 251
라. SB 처리구역 유입 하수 예측모듈 개발 및 검증 ... 265
3. 하수처리시설 처리성능 예측모듈 개발 및 성능 검증 ... 278
가. ASM2d 개념 및 적용 방법 ... 278
나. ANN 개념 및 적용 방법 ... 280
다. ASM2d를 적용한 NB 처리구역 하수처리시설 예측모듈 개발 및 검증 ... 282
라. ANN를 적용한 NB 처리구역 하수처리시설 예측모듈 개발 및 검증 ... 290
마. ASM2d를 적용한 SC 처리구역 하수처리시설 예측모듈 개발 및 검증 ... 297
바. ANN을 적용한 SC 처리구역 하수처리시설 예측모듈 개발 및 검증 ... 304
사. ANN을 적용한 SB 처리구역 하수처리시설 예측모듈 개발 및 검증 ... 311
4. 방류수계 수질 예측모듈 개발 및 성능 검증 ... 316
가. QUAL2E 개념 및 적용 방법 ... 316
나. 의사결정나무 개념 및 적용 방법 ... 318
다. QUAL2E를 적용한 SY 처리구역 하수처리시설 예측모듈 개발 및 검증 ... 319
라. 의사결정나무를 적용한 SY 처리구역 하수처리시설 예측모듈 개발 및 검증 ... 333
제7절 예측모듈과 진단모듈의 범용화 ... 363
1. 국내 대형 하수처리시설 공법 및 운영관리 인자 분류 ... 363
가. 서울 권역 처리공법 및 운영인자 분류 ... 363
나. 부산 권역 처리공법 및 운영인자 분류 ... 364
다. 울산 권역 처리공법 및 운영인자 분류 ... 366
라. 대구 권역 처리공법 및 운영인자 분류 ... 368
2. 국내 대형 하수처리시설의 처리구역 형태, 유입외란 발생 영향인자 분류 ... 370
가. 서울 권역 처리구역 및 유입외란 영향인자 분류 ... 370
나. 부산 권역 처리구역 및 유입외란 영향인자 분류 ... 372
다. 울산 권역 처리구역 및 유입외란 영향인자 분류 ... 374
라. 대구 권역 처리구역 및 유입외란 영향인자 분류 ... 376
마. 인천 권역 처리구역 및 유입외란 영향인자 분류 ... 378
3. 대형 하수처리시설의 공법 분류별 처리성능 예측을 위한 모델 개발 ... 380
가. 표준 활성슬러지 공정의 모델 및 코드 내용 ... 380
나. A2/O 공정의 모델 및 코드 내용 ... 381
다. MLE 공정의 모델 및 코드 내용 ... 382
라. SBR 공정의 모델 및 코드 내용 ... 383
4. 공법별 운영관리 및 예측을 위한 인자를 반영한 데이터베이스 표준화 ... 385
가. 데이터베이스 구조 소개 ... 385
나. 서울 권역의 데이터베이스 표준화 및 세부항목 설정 ... 386
다. 부산 권역의 데이터베이스 표준화 및 세부항목 설정 ... 387
라. 울산 권역의 데이터베이스 표준화 및 세부항목 설정 ... 387
마. 대구 권역의 데이터베이스 표준화 및 세부항목 설정 ... 388
바. 인천 권역의 데이터베이스 표준화 및 세부항목 설정 ... 389
제8절 최적 의사결정지원 항목 분석 및 도출 ... 390
1. 최적 의사결정지원 항목에 대한 유관기관 업무 종사자 대상 설문 조사 ... 393
2. 최적 의사결정지원 항목 선정을 위한 자문 회의 수행 ... 395
3. 최적 의사결정지원 항목 도출 ... 399
제9절 예측모듈과 진단모듈의 통합 구조 도출 ... 400
1. 최적 의사결정지원 항목을 위한 진단모듈과 예측모듈의 조합 선정 ... 400
2. 최적 방류수계 수질관리를 위한 예측모듈 및 진단모듈 사이의 data flow 정의 ... 402
3. 하수도 통합운영을 위한 선진 운영관리기술 및 지능형 하수도 통합운영 시스템의 통합안 도출 ... 405
4. 프로그래밍 언어를 활용한 모듈 코딩 ... 412
제10절 최종 의사결정지원모듈 개발 ... 413
1. 최종 의사결정지원기능 개발 및 탑재 ... 413
가. 의사결정지원기능 개발 ... 413
나. 최종 의사결정지원기능 탑재 ... 415
2. 하수처리시설 요구 방류수질을 달성하기 위한 시나리오 기능 탑재 ... 419
가. 시나리오 분석 대상 ... 419
나. 조절변수의 조절범위 설정 ... 419
다. 시나리오 우선순위 개발 ... 421
라. 의사결정지원 항목 제어를 위한 시나리오 조절변수 조합 및 범위 설정 ... 423
마. 최적 의사결정지원을 위한 시나리오 기능 탑재 ... 433
3. 안정적 하수처리 성능을 유지하기 위한 약품 및 슬러지 관리 기능 탑재 ... 435
가. 약품 관리 기능 개발 및 시스템 탑재 ... 435
나. 탈수 cake 관리 기능 개발 및 시스템 탑재 ... 444
다. 소화조 관리 기능 개발 및 시스템 탑재 ... 450
4. 권역 내 하수처리시설의 에너지 소비 최적화를 위한 관리 기능 탑재 ... 456
가. 하수처리시설 에너지 관리 현황 ... 456
나. 에너지 소비 관리 기능 개발 ... 457
다. 에너지 소비 관리 기능 시스템 탑재 ... 467
5. LCA 기법을 활용한 권역 시설 통합 진단 기능 탑재 ... 468
가. 전과정평가 (LCA) 소개 ... 468
나. 전과정평가 (LCA) 수행 절차 ... 469
다. 권역 하수처리시설에 대한 LCA 활용 ... 473
라. LCA 관리 기능 시스템 탑재 ... 496
6. 프로그래밍 언어를 활용한 모듈 코딩 ... 497
제11절 MIDAS 시스템의 프로토타입 프로그램 제작 ... 498
1. 개발된 기술의 프로토타입 프로그램 개발 ... 498
가. 권역 요약 ... 503
나. 자료 조회 ... 504
다. 수질 관리 ... 507
라. 시설 관리 ... 511
마. 모의 기능 ... 517
2. 모듈 기반 선택적 조합에 의한 프로그램 구성 ... 518
3. 사용자 편의를 도모한 User Interface 구성 ... 520
4. 환경부의 하수도 통합운영시스템과 별개로 구동되는 데이터베이스 구현 및 연계 ... 522
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