초록
하천과 호수의 부영양화로 인하여 남조류가 대량으로 증식하게 되면 고유의 생물독소로 인한 위해뿐만 아니라 정수처리 과정에서 경제적 손실을 야기할 가능성이 있다. 현재 상용화되어있는 천연조류제거제인 M사의 W.H. 응집제(이하 W.H.)는 참나무 유래 성분의 살조 및 타감작용을 이용한 응집.부상공정을 통하여 조류를 사전에 제거함으로써 정수공정에 미치는 영향을 효과적으로 저감할 수 있다. 그러나, W.H.를 활용한 응집 부상공정은 정수처리의 전처리공정으로 적용된 사례가 없기 때문에 최적주입농도의 결정기법에 대한 보고 또한 전무한 실정이다. 본 연구에서는 (1) 한강에서 채취한 복합 조류와 (2) 남조류를 선택적으로 대량 배양하여 광조건 하에서 W.H. 투여량 및 조류농도 등의 여러 조건을 변화시키면서 Jar-test를 시행하여 응집 부상공정에서의 조류의 제거기작을 검토하였다. Jar-test 결과를 바탕으로 IBM-SPSS를 활용한 다중회귀분석을 실시하여 최적 W.H. 주입농도를 결정하기 위한 Chl-a 농도와 탁도를 변수로 하는 두 가지 선형식을 도출하였다. 또한 유입수질의 변동에 따라 W.H. 주입농도를 신속하게 결정하고 자동화할 수 있는 자동제어 로직의 프로토타입(Prototype)을 제시하였다.
Algal blooms of cyanobacteria (blue-green Algae) due to the eutrophication of rivers and lakes can cause not only the damage by its biological toxins but also the economic loss in drinking water treatment. The natural algae coagulant, a commercial product known as W.H. containing the algicidal and allelopathic material derived from oak, can control algal problems proactively through the coagulation flotation process. However, because there have been no applications of the process for pre-treatment in drinking water plants, we could find no report on the optimum injection dose of W.H.. In this study, we have conducted several sets of jar-tests while changing W.H. dose and concentration of chl-a for (1) Han-river samples and (2) subcultured cyanobacteria samples, and monitored the removal mechanisms of algae intensively. Based on these jar-test results, two linear equations with variables of chl-a and turbidity have been deduced to predict the optimal W.H. dose after the multiple regression analysis using IBM-SPSS. Also, prototypes of automatic control logic have been suggested to inject the optimal W.H. dose promptly in response to the variation of water quality.