Background: The occurrence of environmental disease is known to be associated with chronic exposure to toxic chemicals, including waterborne contaminants, air/indoor pollutants, asbestos, ingredients in humidifier disinfectants, etc. Objectives: In this study, we reviewed toxicological studies related to environmental disease as defined by the Environmental Health Act in Korea and toxic chemicals. We also suggested a direction for future toxicological research necessary for the prevention and management of environmental disease. Methods: Trends in previous studies related to environmental disease were investigated through PubMed and Web of Science. A detailed review was provided on toxicological studies related to the humidifier disinfectants. We identified adverse outcome pathways (AOPs) that can be linked to the induction of environmental diseases, and proposed a chemical screening system that uses AOP, chemical toxicity big data, and deep learning models to select chemicals that induce environmental disease. Results: Research on chemical toxicity is increasing every year, but there is a limitation to revealing a clear causal relationship between exposure to chemicals and the occurrence of environmental disease. It is necessary to develop various exposure- and effect-biomarkers related to disease occurrence and to conduct toxicokinetic studies. A novel chemical screening system that uses AOP and chemical toxicity big data could be useful for selecting chemicals that cause environmental diseases. Conclusions: From a toxicological point of view, developing AOP related to environmental diseases and a deep learning-based chemical screening system will contribute to the prevention of environmental diseases in advance.
Conventional wastewater treatment plants (WWTPs) do not fully remove micropollutants. Enhanced treatment of sewage effluents is being considered or implemented in some countries to minimize the discharge of problematic micropollutants from WWTPs. Representative enhanced sewage treatment technologies for micropollutant removal were reviewed, including their current status of research and development. Advanced oxidation processes (AOPs) such as ozonation and UV/H2O2 and adsorption processes using powdered (PAC) and granular activated carbon (GAC) were mainly discussed with focusing on process principles for the micropollutant removal, effect of process operation and water matrix factors, and technical and economic feasibility. Pilot- and full-scale studies have shown that ozonation, PAC, and GAC can achieve significant elimination of various micropollutants at economically feasible costs(0.16-0.29 €/m3). Considering the current status of domestic WWTPs, ozonation and PAC were found to be the most feasible options for the enhanced sewage effluent treatment. Although ozonation and PAC are all mature technologies, a range of technical aspects should be considered for their successful application, such as energy consumption, CO2 emission, byproduct or waste generation, and ease of system construction/operation/maintenance. More feasibility studies considering domestic wastewater characteristics and WWTP conditions are required to apply ozonation or PAC/GAC adsorption process to enhance sewage effluent treatment in Korea.
Kim, Geunhee;Kim, Jae Min;Shin, Ji Hyeon;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권10호
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pp.3620-3630
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2022
The diagnosis of abnormalities in a nuclear power plant is essential to maintain power plant safety. When an abnormal event occurs, the operator diagnoses the event and selects the appropriate abnormal operating procedures and sub-procedures to implement the necessary measures. To support this, abnormality diagnosis systems using data-driven methods such as artificial neural networks and convolutional neural networks have been developed. However, data-driven models cannot always guarantee an accurate diagnosis because they cannot simulate all possible abnormal events. Therefore, abnormality diagnosis systems should be able to detect their own potential misdiagnosis. This paper proposes a rulebased diagnostic validation algorithm using a previously developed two-stage diagnosis model in abnormal situations. We analyzed the diagnostic results of the sub-procedure stage when the first diagnostic results were inaccurate and derived a rule to filter the inconsistent sub-procedure diagnostic results, which may be inaccurate diagnoses. In a case study, two abnormality diagnosis models were built using gated recurrent units and long short-term memory cells, and consistency checks on the diagnostic results from both models were performed to detect any inconsistencies. Based on this, a re-diagnosis was performed to select the label of the second-best value in the first diagnosis, after which the diagnosis accuracy increased. That is, the model proposed in this study made it possible to detect diagnostic failures by the developed consistency check of the sub-procedure diagnostic results. The consistency check process has the advantage that the operator can review the results and increase the diagnosis success rate by performing additional re-diagnoses. The developed model is expected to have increased applicability as an operator support system in terms of selecting the appropriate AOPs and sub-procedures with re-diagnosis, thereby further increasing abnormal event diagnostic accuracy.
Background: The increasing need to minimize animal testing has sparked interest in alternative methods with more humane, cost-effective, and time-saving attributes. In particular, in silico-based computational toxicology is gaining prominence. Adverse outcome pathway (AOP) is a biological map depicting toxicological mechanisms, composed of molecular initiating events (MIEs), key events (KEs), and adverse outcomes (AOs). To understand toxicological mechanisms, predictive models are essential for AOP components in computational toxicology, including molecular structures. Objectives: This study reviewed the literature and investigated previous research cases related to AOP and in silico methodologies. We describe the results obtained from the analysis, including predictive techniques and approaches that can be used for future in silico-based alternative methods to animal testing using AOP. Methods: We analyzed in silico methods and databases used in the literature to identify trends in research on in silico prediction models. Results: We reviewed 26 studies related to AOP and in silico methodologies. The ToxCast/Tox21 database was commonly used for toxicity studies, and MIE was the most frequently used predictive factor among the AOP components. Machine learning was most widely used among prediction techniques, and various in silico methods, such as deep learning, molecular docking, and molecular dynamics, were also utilized. Conclusions: We analyzed the current research trends regarding in silico-based alternative methods for animal testing using AOPs. Developing predictive techniques that reflect toxicological mechanisms will be essential to replace animal testing with in silico methods. In the future, since the applicability of various predictive techniques is increasing, it will be necessary to continue monitoring the trend of predictive techniques and in silico-based approaches.
호소, 하천 등에 다량의 영양염류의 유입과 수문학적, 지리학적, 생물학적 요소 등으로 인해 남조류가 대량 발생하게 되며 대표적 독성물질인 마이크로시스틴-LR(MC-LR)이 증가한다. MC-LR이 포함된 지표수를 적절하게 처리하기 위하여 정수처리공정에서는 고도산화공정을 적용하고 있다. 다양한 고도산화공정 중 특히 UV, $UV/H_2O_2$, $UV/O_3$, $UV/TiO_2$ 등에 대한 연구는 꾸준히 되어왔다. 기존의 UV램프의 짧은 교체주기, 수은 폐기물 발생, 큰 열 손실 등의 단점을 보완한 UV-LED를 MC-LR제거에 적용하였다. MC-LR 초기농도 $100{\mu}g/L$을 280 nm의 파장인 LED-L ($0.024mW/cm^2$)와 LED-H ($2.18mW/cm^2$)를 이용하여 산화시켰을 때 각각 최대 약 30%, 95.9%의 MC-LR 제거율을 나타냈다. LED-H를 조사 시 자연유기물 변화는 휴믹물질, UVD, SUVA가 감소하는 경향을 보였고 방향족 유기물이 지방족 유기물로 분해되어 저분자 물질이 되었다. $LED-H/H_2O_2$($H_2O_2$: 1, 2, 5, 10 mg/L)산화반응에 의한 MC-LR제거율은 LED-H 단독에 의한 MC-LR 제거율과 유사하였다. 남조류가 발생한 낙동강 원수를 대상으로 LED-L산화를 적용하여 수질분석을 통하여 특성변화를 확인하였다. DOC 및 TOC의 변화는 거의 없었으나 SUVA와 $UV_{254}$의 감소로 인하여 유기물의 분해되었으며 조류유래물질인 용존 및 총 MC-LR, geosmin, 2-MIB농도가 시간이 지남에 따라 서서히 감소하였다.
Advanced oxidation processes(AOPs)는 강력한 산화제인 hydroxyl radical(${\cdot}OH$)를 생성하여 오염물질을 산화시키는 기법이다. 본 연구에서는 DNAPL인 trichloroethylene(TCE)과 tetrachloroethylene(PCE)의 수리학적 특성을 고려하여 우수한 고도산화처리기법($UV/Fe^{3+}$-chelating agent/$H_2O_2$기법, $UV/H_2O_2$기법)의 적용성 평가를 실시하였다. TCE, PCE 처리에 있어 가장 높은 분해효율을 보인 기법은 $UV/H_2O_2$기법으로 pH 6의 중성조건에서 TCE의 경우 150분 만에 99.92%의 TCE 분해를 나타내었고($[H_2O_2]$ = 147 mM, UV dose = 17.4 kwh/L), PCE의 경우 반응 2시간에 99.99%가 분해되었다($[H_2O_2]$ = 29.4 mM, UV dose = 52.2 kwh/L). 또한, $UV/Fe^{3+}$-chelating agent/$H_2O_2$기법을 적용하였을 경우, TCE는 90분 만에 99.9% (UV dose = 34.8 kwh/L, $[Fe^{3+}]$ = 0.1 mM, [Oxalate] = 0.6 mM, $[H_2O_2]$ = 147 mM) PCE는 반응시간 6시간 만에 99.81% (UV dose = 17.4 kwh/L, $[Fe^{3+}]$ = 0.1 mM, [Oxalate] = 0.6 mM, $[H_2O_2]$ = 29.4 mM)의 빠른 분해경향을 보였다. 이러한 결과는 기존의 고도산화처리기법 중 modified Fenton 반응에 UV를 적용함으로서 반응 중 $H_2O_2$의 재생산을 증가시킬 수 있음을 보여주고 있다. 또한, Fe(III) 이온의 Fe(II) 이온으로의 환원을 용이하게 하여 기존 Fenton 반응에 비해 처리시간의 단축 및 분해효율의 향상을 기대할 수 있을 것이다. 그리고, oxalate나 acetate같은 저분자 유기산 착제의 적용으로 pH의 안정성과 분해효율의 향상이 가능하고, 철이온 및 oxalate나 acetate와 같은 물질이 자연상에 존재함에 따라 보다 경제적이고 친환경적인 실용적 처리기법 도출이 가능할 것이다.
먹는 물 내에 존재하는 발암원인으로 의심되는 유기화학물질을 재래식 정수처리방법으로 제거한다는 것은 불가능하다. 이들을 AOP산화 & M/F membrane 혼성공정법을 이용하여 목적하는 처리수로 처리하고자 지하수를 반응조에 유효용량으로 유입하고 유기화학물질을 인위적으로 투입 혼합하여 충분히 희석시키고 이것을 효율적으로 처리하기 위해 최적운전조건을 도출하였다. 유기 화학물질 중 VOCs는 페놀과 톨루엔을 그리고 농약은 파라치온, 다이아지논과 카바닐을 대상으로 조사하였다. 실험은 각각 분류별 단일용액과 혼합용액으로 수행하였으며, 실험결과 충분한 분해 및 제거를 위한 운전조건은 $H_2O_2$는 150 mL로 정량 주입하고, pH는 $5.5{\sim}6.0$, 온도는 $12{\sim}16^{\circ}C$로 일정하게 유지하고, 용존오존량은 5.0 mg/L이상, 반응시간은 $30{\sim}40$분이 최적 조건이었으며 그리고 같은 반응기 내 분리막의 사용은 $0.45{\mu}m$ 공경크기의 M/F membrane을 이용하여 대량의 음용수를 얻기 위한 결정이었다.
화학세정폐수에 함유되어 있는 citric acid의 효율적인 처리방안을 수립하기 위해 $UV/H_2O_2,\;UV/TiO_2/H_2O_2$, Photo-Fenton 산화방법을 이용하여 각각 citric acid의 제거효율 및 그에 따른 전력소비량을 평가하였다. 그 결과 조사된 최적 처리조건에서 $UV/H_2O_2,\;UV/TiO_2/H_2O_2$, Photo-Fenton 산화방법을 이용한 citric acid 농도에 근거한 TOC 제거효율은 각각 95.5%, 92.3%, 91.5%로 조사되었으며, 그에 따른 전력소비량은 $11.26kWh/m^3,\;3.85kWh/m^3,\;0.799kWh/m^3$으로 조사되었다. 이 결과에 의하면 세가지 광화학적 산화방법 모두 유기물질이 90% 이상 제거되어 citric acid의 분해에 효과적인 것으로 판단되었다. 그러나 Photo-Fenton 산화방법이 다른 방법에 비해 처리에 소요되는 반응시간이 짧은 것으로 나타났다. 또한 광화학적 산화방법의 운영비를 결정짓는데 중요한 요소인 전력소모량 측면에서도 Photo-Fenton 산화방법이 다른 방법에 비해 우수한 것으로 조사되어 본 연구에서 비교하는 세가지 방법 중 citric acid 처리에는 Photo-Fenton 방법이 효율적인면과 경제성면에서 가장 적합한 처리기술로 결론지을 수 있었다.
오존산화공정에서 수산화라디칼(OH.)의 생성속도가 다양한 실험조건(오존의 주입농도, 니트로벤젠의 농도, scavenger, pH, 과산화수소)에서 측정되었다. 니트로벤젠은 오존과의 직접적인 반응보다는 수산화라디칼에 의해 분해되었으며 분해속도는 오존과 니트로벤젠의 농도의 함수로 표현되었다. 또한 수산화라디칼 scavenger의 농도가 증가할수록 반응속도는 감소하였다. 실험상에서 얻은 모든 결과는 일차반응속도식을 따랐다. Probe compound와 scavenger를 이용한 경쟁적 방법을 사용하여 수산화라디칼을 측정하였는데, 그 결과 수산화라디칼의 생성속도는 오존의 농도에 선형적으로 비례하였으며, 오존 1몰당 수산화라디칼은 0.24몰이 생성되었다. 동일 오존농도에서 pH의 변화에 따른 수산화라디칼의 생성속도가 측정되었으며, (pH 10.2 ($0.91Ms^{-1}$) > pH 7.3($0.72Ms^{-1}$) > pH 5.6($0.67Ms^{-1}$) > pH 3.4($0.63Ms^{-1}$)) 중성이하의 pH에서보다 알칼리성 pH에서 수산화라디칼은 많이 발생됨을 알 수 있다. 또한 과산화수소의 첨가도 수산화라디칼의 생성속도를 증진시키는 결과를 낳았다. pH의 조절과 과산화수소의 첨가시 발생속도를 비교해보면 과산화수소를 첨가했을 때 수산화라디칼의 발생속도는 1.6배정도 더 크게 측정되었는데 이는 수산화라디칼을 발생시키는 데 있어서 과산화수소의 첨가가 pH의 조절보다는 더 좋은 증진제로써 작용할 수 있다는 것을 설명해준다. 이러한 결과들은 오염된 토양이나 지하수를 처리하기 위한 오존을 이용한 고급산화공정에 충분히 적용될 수 있을 것이라 판단된다.
페니실린(PEN) 항생제의 분해를 위하여 오존, 과산화수소, 자외선으로 구성된 고도산화공정(AOP)을 적용하였다. 항생물질 분해효율은 흡광도(ABS) 및 총유기탄소(TOC) 분석으로 평가하였다. $O_3/H_2O_2/UV$와 $O_3/UV$ 조합이 ABS (9 min 동안 100%) 및 TOC 감소(60 min 동안 70%)에 가장 효과가 좋았으나 사용한 실험조건에서 항생제의 무기질화 및 독성제거는 완전하지 않았다. 항생물질에 의한 생독성은 Escherichia coli 민감도 및 Vibrio fischeri 생체형광 활성평가를 이용하였으며 $O_3/UV$에 의해 민감도는 9 min 동안 100% 감소, $O_3/H_2O_2/UV$에 의한 생체형광에 대한 독성은 60 min 동안 57% 감소하였다. 생물학적 분해를 위한 AOP 조합으로 $O_3/UV$ 조합을 선정하였으며 $BOD_5/COD$ 비율로 생분해도의 개선 여부를 간접 측정한 결과 $O_3/UV$로 30 min 처리함으로 $BOD_5/COD$ 비율이 약 4배 증가하였다. 페니실린 20 mg/L를 포함하는 인공폐수에 대하여 AOP 처리 후 Pseudomonas putida를 이용하여 호기적 생물학적 분해를 진행한 결과, $O_3/UV$ 전처리한 경우 페니실린의 완전 무기질화가 가능하였으며 전처리하지 않은 경우에 비하여 분해속도가 55% 증진되었다. 결론으로, 호기성 생물학적 처리를 위한 AOP 전처리로써 $O_3/UV$ 조합이 추천되며 페니실린의 완전 분해를 촉진할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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