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유입하수 변동의 예측 모델 개발과 활성 슬러지 공정에 미치는 영향 평가
Reports NRF is supported by Research Projects( 유입하수 변동의 예측 모델 개발과 활성 슬러지 공정에 미치는 영향 평가 | 2004 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 정형석(한국과학기술원) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number D00032
Year(selected) 2004 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2006년 08월 01일
Year type 결과보고
Year(final report) 2006년
Research Summary
  • Korean
  • 2004년 말 기준 한국의 하수처리장은 264개로서, 전체 인구 대비 처리 비율이 80%를 넘어서는 하수처리 선진국 반열에 들어서게 되었다. 그러나, 2004년 초 국내 하수처리장을 대상으로 한 설문조사의 결과, 하수처리 현장에서 유출 수질에 영향을 주는 주요한 요소는 운전 과정에서 발생하는 다양한 환경 변화 (온도, 유입유량, 유입수질, 미생물 상태 등)와 운전자의 경험에 기초한 운전 전략의 결정인 것으로 나타났다. 이는 하수처리 공정이 연구, 개발될 때 공정이 적용되는 현장의 조건이 고려되지 않기 때문인 것으로 판단된다. 결론적으로 연구실 규모와 실증 규모에서 실험된 우수한 공정이 현장에 적용되어 좋은 효율을 보이기 위해서는 새로운 정보가 추가적으로 고려되어야 하며, 여기에는 다양한 환경 변수가 필수적일 것으로 판단된다. 그러나 현재까지 국내에서는 참고할 수 있는 체계적인 환경 자료 및 해석 기법이 개발되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 하수처리장의 설계 및 운전시에 기초 자료로 활용할 수 있는 다양한 환경 정보 중, 유입되는 하수의 발생 특성을 파악하고 유입수의 특성이 활성슬러지 공정의 거동에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 또한 하수의 변동을 측정할 수 있는 실시간 측정 기법을 개발하는 것을 연구 목적으로 하였다.
    이를 위해 대전광역시 하수종말처리장을 연구 대상으로 하여 2004년 10월부터 2005년 7월까지 4회/1주 간격으로 처리공정 각 단계에서 시료를 채취하여 분석하였다. 더불어, 2005년 8월부터 11월까지 시간대 별로 채취하여 유입 하수의 성상을 분석하였다. 시간대 별 유량의 평균값을 계산한 결과 하루에 최대 62% 정도의 증감량을 보이는 것으로 알 수 있었다. 또한 각 구성 성분 농도는 최대 120%의 정도의 증감량을 보였는데, 유량과 농도를 고려하여 부하율을 계산한 결과 오전과 오후의 부하율 차이가 7배 이상인 것으로 밝혀졌다. 유입 발생 특성을 해석하기 위해 가정에서 발생하는 하수가 침투수와 우수에 희석되어 하수처리장으로 유입되는 가정을 세웠고, 이를 바탕으로 하수발생량과 구성성분의 농도를 동시에 고려한 하수 발생 특성 모델을 개발하였다. 개발된 모델에는 총 9개의 상수가 사용되었는데, 측정된 유량과 총부유물질 농도를 이용하여 모델 상수와 변수의 초기값를 추정한 결과 유량에 대해서 7.8%, 그리고 총부유물 농도에 대해 22.9% 의 오차를 보이는 것을 확인하였다. 보정된 모델과 강우 자료를 이용하여 건기와 우기에 대해 표준 유입 파일을 작성하였다.
    또한, 300nm 자외선 파장에서의 흡광도는 하수의 총 부유물질, 화학적 산소 요구량뿐 아니라 총인의 농도와도 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 기존의 연구에서는 자외선 파장의 흡광도와 구성성분 농도와의 1차 회귀분석을 이용하여 총 부유물질과 유기물 농도를 예측하였는데, 본 연구에서는 앞선 연구에서 밝혀진 하수 발생 경향을 통계적으로 해석하여 보다 높은 예측 능력을 얻을 수 있었다. 통계적 해석 기법은 인공 신경망을 사용하였고, 입력 자료로는 300nm에서의 흡광도와 유량, 그리고 유입 시간을 사용하였다. 예측값과 측정값과의 오차제곱의 평균 제곱근이 각각 총 부유물, 화학적 산소 소모량, 총 질소, 총 인의 경우 각각 14.4, 25.1, 4.1, 0.39로서, 모든 항목에 대해 흡광도법을 이용한 예측보다 향상된 측정능력을 보였다.
    대전 하수종말처리장으로 유입되는 하수는 일차 침전조를 통과한 뒤 모든 구성성분의 농도가 증가하는 것으로 나타났는데, 이는 잉여 오니 처리 계통에서 발생하는 처리수가 침사조로 유입되고 분뇨와 음식 쓰레기 침출수가 침전조로 유입되어 병행 처리되기 때문인 것으로 밝혀졌다. 이러한 변동으로 인하여 1일 1회 분석 자료로는 하수처리장의 거동을 정확하게 이해할 수 없는 것으로 나타났고, 이에 본 연구에서는 GPS-X 프로그램을 이용하여 하수처리장의 거동을 모사하였다. 기존의 표준활성오니 공정과 추후 개선될 고도처리 공정을 모사하였고, 본 연구에서 개발된 유입 자료를 사용하여 현실감 있게 유출수의 변화를 관찰하였다. 더불어, 고도처리 공정으로 전환되었을 때 최적의 운전 조건을 도출하기 위해, 다양한 내부 반송률, 호기조의 송풍량, 분뇨 및 음식 쓰레기 침출수의 유입 시간에 대한 모사를 수행하였는데, 적절한 운전을 통하여 질소와 인의 제거 효율이 각각 8%, 7%정도 향상되고 유출수의 안정성도 확보할 수 있음을 알 수 있었다.
    본 연구에서 개발된 유입수 모델과 공정 모사 기법은 다양한 환경 변화에 대해 공정의 거동을 이해하고 적절한 제어 기법을 결정하는데 중요한 역할을 감당할 것으로 판단된다. 또한 특정 상황에서 적절한 운전 조건을 제시하는데 중요한 자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
  • English
  • Various external and internal disturbances were known as the most difficult factors in operating the wastewater treatment plants (WWTPs) in good condition. In Korea, lack of reliable information about the behaviors of WWTPs under various disturbances left field operators with little choice but to operate plants mainly with their own experience.
    This research was aimed to investigate the dynamic behaviors of an activated sludge process under various conditions. 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 components at every single hour. And their model equations were developed under 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 faster calculation. 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), kLa value, and dumping schedule of night soil were changed to find out optimal operating condition. As a result, IRS 50,000 m3/d, kLa 125 1/d, and night soil dumping at 03:00-07:00 were selected for the best combination for the highest nutrient removal efficiencies.
Research result report
  • Abstract
  • Various external and internal disturbances were known as the most difficult factors in operating the wastewater treatment plants (WWTPs) in good condition. In Korea, lack of reliable information about the behaviors of WWTPs under various disturbances left field operators with little choice but to operate plants mainly with their own experience.
    This research was aimed to investigate the dynamic behaviors of an activated sludge process under various conditions. 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 components at every single hour. And their model equations were developed under 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 faster calculation. 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), kLa value, and dumping schedule of night soil were changed to find out optimal operating condition. As a result, IRS 50,000 m3/d, kLa 125 1/d, and night soil dumping at 03:00-07:00 were selected for the best combination for the highest nutrient removal efficiencies.
  • Research result and Utilization method
  • 1. 광역 하수처리장으로 유입되는 하수의 시간대별 발생 특성을 효과적으로 모델링 함
    (활용방안) 유입 하수의 변동을 평가하고 예측할 수 있음
    2. 건기와 우기에 대해 표준 유입 특성 자료를 제작함
    (활용방안) 하수처리장 공정 모사의 현실감 있는 유입 자료로 활용 가능함
    3. UV를 측정하고 인공 신경망으로 해석하는 새로운 측정 기법을 개발함
    TSS, TCOD, TN, TP 농도를 측정가능하며 기존의 방법의 정확도를 10% 이상 향상하였음
    (활용방안) 현장에 직접적인 적용이 가능
    4. 2절에서 제작된 표준 유입 자료를 바탕으로 실제 하수처리공정을 시뮬레이션하고 최적 운전 조건을 도출함
    (활용방안) 유입수 변동에 따른 하수처리 공정의 변동을 이해하고 적절한 제어에 활용할 수 있음
    4.
  • Index terms
  • Incoming sewage disturbance, UV monitoring, Activated sludge process, Modeling
  • List of digital content of this reports
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