Abstract
In genral, the water process facilities include the purification plant, the waste water plant and the process of this purification plant is consisted of the intake, coagulation, settling, filtration, disinfection. The coagulation is very important in filtration processing plant and is very related to process of turbidity. The coagulation to the turbidity is, however, not yet to be clarified and the amount of coagulant can not be easily calculated. Moreover the coagulant dosing amount has to be decided adaptively according to the qualities of the raw water. So, the automation of chemicals dosing process and the supervisory system were needed to improve the performance of facilities. In this paper, a neural network is employed to model the coagulation to the turbidity of the treated water and the historical jar-test data are used to train the neural network. And also, an automation system to support the coagulant dosing process using the neural network was implemented and was shown by the field test. This automation system for the operator support system was constructed the environment to supervise the state an management of facilities for the maintenance.
일반적으로 수처리시설은 상수처리장, 하수처리장 등을 포함하며, 이중에서 상수처리공정은 취수, 응집, 침전, 여파, 살균소독처리 과정으로 구성되어 있다. 그리고, 응집.침선 처리공정은 상수처리시스템에서 가장 핵심부분 으로, 탁도의 처리에 가장 크게 영향을 주게 되며, 이에 따른 응집제의 주입공정을 개선하기 위한 노력이 필요하다. 응집제 주입공정은 응집 반응과정에 관여하는 여러 외부요소들과 탁도와의 관계가 명확히 규정되어 있지 않고, 외부환경조건에 따라 다양하게 변하는 원수로부터 적절한 응집제의 양을 간단하게 결정할 수 없는 상황이다. 따라서, 전반적인 원수처리 공정의 자동화를 위해서는 응집제 주입공정 자동화와 수처과시설의 유지관리기 능을 갖춘 운용지원시스템을 관리자에게 제공하는 것이 요구되었다. 본 논문에서는 수처리시설의 설비유지관리와 응집제 주입공정을 자동화하는 운용지원시스템의 프로토타입올 구현하고자 한다. 응집제 주업공정의 자동화를 위해서 실제 수처리공정에서 1년간 수행된 웅집제 투입양과 원수 의 수질을 결정하는 여러 요소들과의 데이터를 이용하여 신경회로망을 학습시카고, 이를 이용하여 응집제 주업량을 결정하도록 하였다. 이렇게 구축된 웅집제 주입공정 자동화는 운영지원 시스템내 에서 운영되며, 운영지원 시스템은 상수처리설비의 유지분수뜰 위한 설비관리와 상태감시를 하는 환경을 구축하였다.
