본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
안전한 수돗물 공급을 위해 정수처리장부터 최종 단계인 수도꼭지까지 일정 수준 이상의 잔류염소농도가 유지되어야 한다. 하지만 국내 문헌에 따르면 상수공급의 전체 과정 중에 30-60%의 잔류염소가 소실되고, 이에 대한 주요 원인으로 정수처리 과정에서 염소 사용량 감소 추세, 급수배관 내에서 염소분해 손실, 여름철의 높은 온도에 의한 잔류염소 분해 속도 증가, 급수배관의 노후화에 따른 잔류염소 손실, 저수조 내 저장 시 잔류염소 감소 발생 등이 파악되었다. 이러한 이유로 저수조를 거치는 급수 방식의 경우 최종 수도꼭지의 잔류염소 농도가 기준치보다 낮아질 개연성이 높고, 용량과 체류시간을 단순히 고려하는 기존의 저수조 설계 방식으로 인해서 수돗물 공급의 안전성에 대한 우려가 존재한다. 이의 개선 방안 도출을 위해서 본 연구에서는 저수조 내 잔류염소 감소에 관여하는 주요 기작들인 수체 내 잔류염소 분해, 벽체 표면 흡착, 그리고 증발에 의한 물질전달을 수학적으로 묘사하는 공식들과 계수 값들을 문헌을 통해서 획득하고, 일반적 저수조 조건에서 모델 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 저수조에 유입되는 수돗물 내 유기물 농도, 수돗물이 저수조에 유입되는 수리학적조건(난류 정도), 그리고 저수조 벽체 표면 재질의 흡착능 등이 저수조 내 잔류염소 감소에 주요 영향 인자들임을 알 수 있었다. 본 연구에서 획득된 결과들은 잔류염소 감소를 최소화하여 안전한 수돗물 공급을 가능하게 하는 새로운 저수조 설계기법이나 기술 개발에 유용하게 활용될 것이다.
흐름주입 분석법(FIA)에 의한 간접 요오드화 UV 검출법으로 총 잔류염소를 신속하게 정량하는 방법을 연구하였다. FIA장치를 최적화하기 위해 용리액의 pH, 요오드화 이온의 농도, 혼합 및 반응코일의 길이,시료주입량 및 유속, 온도 및 검출파장에 대한 변화를 관찰하였다. pH 8.3에서 하이포아염소산 이온은 요오드화 이온을 선택적으로 산화시키고 자신은 염화이온으로 환원되었다. 방해이온을 제거하기 위한 가리움제로서 에틸렌다이아민이 가장 좋은 효율을 나타내었다. 하이포아염소산 이온의 검정곡선은 0.03-0.3 mg/L의 농도 범위에서 0.999이상의 직선성을 나타내었고, 검출한계는 0.007 mg/L이었다. 이러한 분석조건하에서 몇몇 전주근교 상수중 총 잔류염소의 농도를 정량하였다.
본 연구에서는 모형배수지를 이용하여 유출량의 변동여부와 도류벽의 설치여부에 따른 유출수의 잔류염소농도의 변화를 추적하였다. 모형배수지의 실험결과를 고찰해 보면, 유출량을 변동시킨 경우에 있어서 도류벽이 없을 때와 도류벽이 2개 있을 때, 유출수의 평균 잔류염소농도의 차이가 유출량을 일정하게 유지한 경우에 비하여 줄어 들었다. 이는 유출량 변동의 영향에 의한 것으로 유출량의 변동이 심한 배수지에 있어서는 유출량의 변동이 심하지 않은 정수지에서 보다는 도류벽 설치의 효과가 작은 것으로 판단된다.
상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 이용자에게 양질의 상수도를 공급하기 위해 구축된 사회기반시설물로써, 정수된 물이 사용처에 도달하기까지 송수과정에서 발생 가능한 수질저하를 고려해야 한다. 일반적으로 정수장에서 염소처리를 한 후, 도달시간을 고려한 시스템 내 잔류 염소농도를 유지함으로써 수질저하를 예방한다. 여기서 상수도 내 잔류 염소농도는 미생물 번식 및 관내 부식물 등 다양한 생물 화학적 오염을 효과적으로 예방하는 반면, 과다할 경우 이용자의 음용성을 저해할 수 있어 시스템 전반에 걸쳐 염소농도의 적절한 관리가 요구된다. 특히, 상수관망에서는 공급경로 및 공급량에 따라 각 수요처의 도달 염소농도가 다르게 분포할 수 있으므로, 시설운영자는 균등하고 적절한 염소농도를 유지하기 위해 추가적인 염소 재투입시설을 설치하여 함께 관리하고 있다. 이 때, 염소투입 시설의 운영계획은 EPANET과 같은 상수관망 해석모형의 수질모의를 바탕으로 수립된다. 그러나 일반적으로 수질모의는 수리해석과는 달리 긴 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 특정 네트워크의 수질모의 결과를 학습시킨 인공신경망(ANN) 모형을 구축하고 이를 이용하여 상수관망 수질모의 계산시간을 단축하고자 하였다. 여기서 ANN모형의 학습은 EPANET을 통해 미리 선정된 다양한 염소 투입지점의 염소 투입농도와 용수 공급량 자료, 그리고 주요 관측지점에서 측정된 염소농도자료를 이용하였다. 학습된 ANN모형을 EPANET 수질모의 결과와 비교 및 검증을 실시한 결과, 사전에 소요된 학습시간을 제외하면 수질모의 소요시간 측면에서 큰 개선효과를 보였으며, 대표지점에서의 수질모의 결과가 유사하였다. 추가적으로, 본 연구에서는 학습된 ANN모형과 최적화 알고리즘인 GA(Genitic Algorithm)를 연계하여 상수관망에서의 염소 재투입 스케줄링을 최적화하는 프로그램을 개발함으로써, 안전하고 경제적인 상수관망의 수질운영에 기여하고자 하였다.
본 연구에서는 다양한 재질의 가정용 고무호스들(PVC 재질 4종, PE 재질 1종 및 SC 재질 1종)에서의 유해화학물질 용출 특성을 조사하였다. 고무호스 재질별 페놀류 용출 실험결과, PVC 재질의 고무호스들 4종에서 체류시간 96시간 동안 0.36~1.97 mg/L의 페놀류가 용출되는 것으로 나타나 PVC 재질의 고스 호스들에서 가장 많이 용출되는 것으로 나타났다. PE 재질의 경우 PVC 재질에 비해 매우 낮은 용출농도를 나타내었으며 실리콘 재질에서는 용출이 일어나지 않았다. 또한, 체류시간별 총 페놀의 용출 농도변화는 체류시간에 비례하여 직선적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 초기 잔류염소 농도에 따른 총 페놀의 용출 특성 비교에서는 초기 잔류염소가 0.5 mg/L로 존재할 경우가 잔류염소가 존재하지 않는 경우에 비해 3~3.2배 정도 높게 용출되었으며, 수온에 따른 총 페놀의 용출 특성 비교에서는 수온 $4^{\circ}C$에 비해 $25^{\circ}C$일 경우가 100~104배 정도 높은 용출 농도를 나타내었다. 페놀류 각각에 대한 용출농도를 조사한 결과에서 BPA의 용출농도가 가장 높은 것으로 나타났고, 다음으로 DEHP와 2-chlorophenol, 2,4,6-trichlorophenol, 2,4-dichlorophenol 순으로 나타났다.
Polychloinated biphenyls (PCBs) 및 유기염소계 농약은 UNEP에서 지속성유기오염물질(POPs)로 규정하고 있는 화합물로서 환경내 잔류성이 강하고 먹이사슬을 딸라 생물증폭되는 화합물로 알려지고 있다. 광양만의 유기염소계화합물의 오염현황을 파악하고자, 표층퇴적물, 생물, 해수 중의 농도를 정량ㆍ정성분석하였다. 해수의 용존상을 제외한 모든 매질에서 PCBs와 DDT 화합물이 주요 유기염소계 화합물로 검출되었다. 퇴적물 중의 총 PCBs, DDTs, CHLs(클로르단 화합물), HCHs (헥사클로르사이클로헥산)의 농도는 각 각 0.61-1.97 ng/g, 0.16-1.16 ng/g, nd-0.51 ng/g, 0.05-0.79 ng/g의 농도 범위를 나타냈다. 퇴적물 중의 유기염소계화합물의 농도수준은 우리나라 주요 만 (부산만, 영일만, 울산만, 경기만)에서 조사된 퇴적물 중의 농도와 비교할 때 낮은 수준이며, 저서생물에 독성학적 위해를 일으킬 수 있는 수준에 미치지 못한다. 이매패류 중의 유기염소계화합물의 농도는 총 PCBs (4.42-19.ng/g), 총 BBTs (7.54-22.6ng/g), CHLs (0.49-2.0ng/g), HCHs (0.82-7.32ng/g)의 범위를 나타었다. PCBs의 경우 산업시설 및 도시 주변에서 상대적으로 높았으나 전반적으로 비슷한 수준을 나타냈다. 해수 중의 PCBs 농도는 제철소 인근에서 상대적으로 높았으며, 해수의 용존상에서는 입자상에서와 달리 DDTs보다 HCHs가 상대적으로 높은 농도로 검출되었다. 이는 두 상에 분배되는 이들 화합물의 성향에 따르는 것으로 파악된다.
This paper presents the integrated technique of water quality analysis and Geographic Information System(GIS) for assessing the variation of free chlorine residuals by water temperature and supply distance in Sangri water supply system in Daegu. GIS was utilized for mapping projectmap, extraction of a pipeline route, and supply distance. Free chlorine residual is analyzed every month for appraising the seasonal variation. As a result, free chlorine residuals are affected both water temperature and water supply distance, and it becomes worse as water temperature and water supply distance is increased. To maintain 0.4mg/l of free chlorine residual, initial dose concentration should be over 1.85mg/l in summer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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