지금까지 급속혼화는 정수처리 공정 중에서 매우 중요한 공정으로 인식되어 왔다. 특히, 응집제의 원수내 확산은 급속혼화 공정에 이어지는 flocculation이나 filtration 공정에 지대한 영향을 미치게 되므로 지금까지 많은 연구자들이 혼화장치의 개발이나 효율적인 혼화방식에 관해 연구를 해왔다. 그러나 선행 연구자들은 급속혼화에 있어서 중요한 변수로 응집제 주입량, pH, 임펠러의 회전속도, 그리고 G값만을 고려하였으나, 실제 응집제와 콜로이드입자와의 충돌기회에 지대한 영향을 미치는 급속혼화 공정상에서 발생되는 난류장을 간과하였다. 특히 급속혼화에서의 난류의 발생은 G값에 전적으로 의지하여 난류장의 평균값으로 혼화조내의 난류를 표현하여 왔으며, 혼화조의 형상에 따라 달라지는 난류장 해석은 연구가 미약한 실정이다. 이에 본 연구는 급속혼화에서 난류장 해석의 중요성을 인식하고 혼화조의 형상 변화에 따라 달라지는 난류장을 전산유체 프로그램을 통하여 해석하였다. 그리고 혼화조 형상을 달리하며 jar-test를 수행한 결과 배플이 없는 원형 jar의 경우가 배플이 장착된 원형 jar나 Hudson jar보다 응집제의 확산에 따른 탁도 제거효율이 좋은 것으로 나타났으며, 전산유체 프로그램을 이용하여 각각 모사한 결과 벽면효과나 사류지역의 발생 등으로 배플이 없는 원형 jar가 혼화에 효과적인 난류장이 분포되는 것으로 확인되었다. 이 결과를 통해 혼화조 형상이 응집제의 확산이나 난류장의 발생에 영향을 미치는 것으로 결론 내릴 수 있다.
응집-UF 정수공정시 응집 전처리 공정에 있어 완속혼합없이 급속혼화만으로 충분한 응집의 효과를 기대할 수 있으며, 급속혼화장치로 in-line static mixer를 사용한 경우가 기존의 back mixer를 사용 한 경우보다 롤은 DOC 제거효율을 얻을 수 있었다. 또한, 적정 주입량인 16 mg alum/L에서 막의 투과 flux 감소가 가장 적게 나타났으며 적정 주입량보다 너무 적거나 또는 너무 많은 경우 모두 막의 투과 fiux 감소가 크게 나타났다. 또한 막의 fouling에 크게 영향을 미치는 것은 hydrophobic 물질로 이는 응집 전처리시 효과적으로 제거되어짐으로써 막의 투과 flux 감소를 줄일 수 있었다.
With time, the stable management of turbidity is becoming more important in the water treatment process. So optimization of coagulation is important for the improvement of the sedimentation efficiency. we evaluated the mixing and hydrodynamic behavior in the coagulation basin using Computational Fluid Dynamics (CFD). The items for evaluation are a location and the speed of agitator and angle of an injection pipe. The results of the CFD simulation, the efficacy of mixing in the coagulation basin was not affected according to one or two injection pipe and angle of an injection pipe. If there is a agitator near outlet of coagulation basin, the efficacy of mixing don't improve even though the speed of agitator increase. So location of agitator is perfect when it locate center at the inlet stream. The coagulation basin at this study, the proper speed of agitator is form 20rpm to 30rpm.
십자형 응집-한외여과 막분리 공정 운전시 응집조건에 따른 영향을 살펴보면 급속교반-UF 공정과 응집-침전-UF 공정에서 투과 flux의 변화는 크게 나타나지 않았으며 UF막의 막오염 억제 측면에서는 응집전처리공정으로서 1분간의 짧은 급속혼화만으로도 충분한 것으로 나타났다. 교반강도에 따른 투과 flux의 변화결과 교반강도에 따라 형성되는 floc의 크기가 거의 유사하게 형성되어 교반강도에 따른 영향은 나타나지 않았다. 응집제 주입량에 따른 투과 flux변화를 살펴보면 응집제 주입량이 증가함에 따라 유기물의 제거가 크게 일어나 유기물 부하의 감소와 floc의 크기가 증가함에 따라 다공성 케이크층의 형성에 따른 막저항의 감소로 인하여 투과 flux가 향상되었다. 막의 재질과 전처리 응집공정적용에 따른 여과메카니즘 분석결과 막의 재질에 따라서는 친수성 재질의 막에 비하여 소수성 재질의 막의 경우 막의 공극속으로 입자의 침투가 발생하여 침적 흡착되는 현상과 막의 표면에서 형성되는 cake층에 의한 투과 flux 감소가 주원인이 되었으며 응집공정을 전처리공정으로 적용시 UF단독공정에 비하여 막오염 발생이 저감되었다.
본 연구의 목적은 응집공정에서 생성되는 플럭의 성상을 가시화하여 PACC의 응집 특성을 고찰하였다. 인공 원수내탁질 입자의 제타전위는 pH 8~9에서 영으로 수렴하였고 이 영역에서 TDS와 전기전도도가 최소값을 나타내 주었다. 급속 및 완속 교반의 최적 혼화강도가 관측되었으며, 특히 탁도의 제거에 있어서는 급속교반의 속도경사가 가장 낮은 $95.1sec^{-1}$에서 최대의 제거율을 나타내었다. 급속교반 후에는 $3{\sim}5{\mu}m$의 작은 입자가 급격히 생성되었으며 교반강도가 클수록 더 많은 수의 입자가 생성되었다. 완속교반이 진행될수록 $3{\sim}5{\mu}m$의 작은 입자의 수는 급격히 감소하였고 $7{\sim}21{\mu}m$의 중간 크기의 입자는 증가하는 경향을 나타내주었다. $23{\mu}m$ 보다 큰 입자의 경우는 급속교반의 속도경사가 $95.1sec^{-1}$에서 가장 많은 수가 생성되었고, $3{\sim}5{\mu}m$의 작은 입자의 경우에는 급속교반의 속도경사가 $760.7sec^{-1}$에서 가장 많이 생성되었다.
The training and prediction modeling using an artificial neural network was implemented to predict the turbidity of treated water as well as to estimate the optimized feed concentration of polyaluminium chloride (PACl) in a water treatment plant. The parameters used in the input layers were pH, temperature, turbidity and alkalinity, while those in output layers were PACl and turbidity of treated water. Levenberg-Marquadt method of feedforward back-propagation perceptron in the neural network toolbox of MATLAB program was used in this study. Correlation coefficients of the training data with the measured data were 0.9997 for PACl and 0.6850 for turbidity and those of the testing data with measured data were 0.9140 for PACl and 0.3828 for turbidity, when four parameters at input layer, 12-12 nodes each at both the first and the second hidden layers, and two parameters(PACl and turbidity) at output layer were used. Although the predictability of PACl was improved, compared to that of the previous studies to use the only coagulant dose as output layer, turbidity in treated water could not be predicted well. Acquisition of more data through several years obtained with the advanced on-line measuring system could make the artificial neural network useful and practical in actual water treatment plants.
하수처리장 방류수의 재이용을 위해 2004년 1월$\~$12월까지 수질상태를 조사하였다. BOD, SS, 탁도, 총인과 색도의 월별로 조사한 연평균은 각각 4.1mg/L, 2.9mg/L, 0.8NTU, 1.3mg/L, 27unit이었다. 쟈테스트는 급속혼화 5분, 완속교반 15분, 침전 1시간의 조건하에서 오염물질의 제거율을 조사하였다. 사용된 응집제는 Alum과 폴리염화알루미늄이고, 방류수 중의 색도, 탁도, 총인, 총유기탄소 등을 제거하는데 효과가 있었다. 특히 폴리염화알루미늄을 사용시 탁도와 용존성인의 제거 효과가 좋았다. 응집공정과 연속한 정밀여과 공정에 의한 유기물의 제거효과를 조사한 결과, 분자량 1,000 Dalton 이상의 범위에 있는 물질의 제거가 잘 이루어진 반면, 소독부산물의 생성에 영향을 주는 분자량 500 Dalton 이하 물질의 제거율은 낮은 것으로 조사되었다. 따라서 복합공정에서 이 범위 분자량의 물질을 제거하기 위해 흡착공정 등의 추가공정이 필요할 것으로 본다.
Effects of alum dosage on the particle growth were investigated by monitoring particle counts in a rapid mixing process. Kaolin was used for turbid water sample and several other chemicals were added to adjust pH and ionic strength. The range of velocity gradient and mixing time applied for rapid mixing were $200{\sim}300sec^{-1}$ and 30~180 sec, respectively. Particle distribution in the synthetic water sample was close to the natural water where their turbidity was same. The number of particles in the range of $10.0{\sim}12.0{\mu}m$ increased rapidly with rapid mixing time at alum dose of 20mg/L, however, the number of $8.0{\sim}9.0{\mu}m$ particles increased at alum dose of 50mg/L. The number of $14.0{\sim}25.0{\mu}m$ particles at alum dose of 20mg/L was 10 times higher than them at alum dose of 50mg/L. Dominant particle growth was monitored at the lower alum dose than the optimum dose from a jar test at an extended rapid mixing time(about 120 sec). The number of $8.0{\sim}14.0{\mu}m$ particles was lower both at a higher alum doses and higher G values. At G value of $200sec^{-1}$ and at alum dose of 10-20mg/L, residual turbidity was lower as the mixing time increased. But at alum dose above 40mg/L and at same G value, lower residual turbidity occurred in a short rapid mixing time. Low residual turbidity at G value of $300sec^{-1}$ occurred both at lower alum doses and at shorter mixing time comparing to the results at G value of $200sec^{-1}$.
An improving example for traditional rapid mix system was studied in the base of mechanisms of alum coagulation. Local status of the major water treatment plants was also investigated and evaluated for upgrading these plants. A new design and operating criterium for rapid mix system was proposed to velocity gradient, G of $1,000-1,500sec^{-1}$ and detention time, t of 1 sec from the results of experiments and literature reviews. Comparing the present rapid mix system to this criterium, apparent difference existed between them. In this study, for improving Seongnam water treatment plant, a design criterium of velocity gradient, and detention time was set to $1,100sec^{-1}$, 1 sec, respectively. A new rapid mix system adopted the nozzle injection countcurrently cross the inlet pipe to the whole area. The injection velocity was 17m/s, nozzle diameter was 1.0mm, and number of nozzle was 70. The new modified system without running present four 75 HP agitators was able to improve water quality(based on sedimentation effluent) by 15-35% and to reduce electrical energy by 98%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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