Maintaining adequate chlorine residual is crucial in water treatment facilities, Treatment technique, newly promulgated regulation, requires sufficient disinfection in order to control more resistant microorganisms such as Viruses and Giardia lamblia. Each water treatment plant should report various water qualities including chlorine residual and disinfection by-products, thus plenty of data has been generated. Even though statistical analysis using these data are forced to investigate the status and effect of water qualities in water facilities very few researches have been performed in korea. This study performed statistical analysis of chlorine residual during three years in Korean drinking water. The average chlorine residual concentrations were 0.701mg/L, 0.738mg/L, 0.763mg/L in 2002, 2003, 2004, respectively. Monthly variations of chlorine residual was not significant. ANOVA result showed that yearly variance of chlorine residual is different in only less than $5000m^3/day$ of water treatment capacity. The statistical analysis can help government to establish new regulation with scientific basis.
This study attempts to draw factors for an analysis of the operation effect of a rechlorination facility and autodrain equipment for residual chlorine equalization by installing and operating a rechlorination facility and autodrain equipment in P City and analyzing the practical evaluation method and operation effect. For this purpose, this study selected three indicators for an analysis of the effectiveness of residual chlorine equalization and conducted a comparative analysis before and after the implementation of the residual chlorine equalization. As a result of estimation, (1) the reduction of the residual chlorine concentration range from a water treatment plant to the pipe end was 16.0%; (2) the total reduction of chlorination input was 18.0%; and (3) the reduction of the generation of disinfection by-products was 19.5%. In addition, this achieved enough residual chlorine equalization in the supply process and shows that it could successfully achieve the economic feasibility of investment in equipment and the reduction of the generation of disinfection by-products. Like this, it is judged that the three indicators suggested in this study will be used sufficiently as indicators of an analysis of the effectiveness of residual chlorine equalization according to the operations of the rechlorination facility and autodrain equipment.
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.
Chlorine is widely used as a disinfectant in drinking-water systems throughout the world. Chlorine residual was used as an indicator for prediction of water quality in water distribution systems. The variation of chlorine residual in drinking water distribution systems of Suwon city was simulated using EPANET. EPANET is a computerized simulation model which predicts the dynamic hydraulic and water quality behavior within a water distribution system operating over an extended time period. Sampling and analysis were performed to calibrated the computer model in 1999 (Aug. Summer). Water quality variables used in simulations are temperature, roughness coefficient, pipe diameter, pipe length, water demand, velocity and so on. Extended water residence time affected water quality due to the extended reaction time in some areas. All area showed the higher concentration of chlorine residual than 0.2mg/l(standard). So it can be concluded that any area in Suwon city is not in biological regrowth problem. Rechlorination turned out to be an useful method for uniform concentration of free chlorine residual in distribution system. The cost of disinfectant could be saved remarkably by cutting down the initial chlorine concentration to the level which guarantees minimum concentration (0.2mg/l) throughout the distribution system.
SPME (Soild phase microextraction) has been used in the analysis of many volatile organic compounds, such as geosmin and 2-methylisoborneol (2-MIB), trihalomethanes (THMs) in drinking water. SPME fiber is characterized by high adsorption capacity (DVB/CAR/PDMS, DVB/PDMS etc.). Although the highly active adsorption capacities of the SPME fiber are often to the chemical functional group, surface properties play a significant role in determining the surface adsorption capacities. The objectives of this study were to evaluate effect of residual chlorine on analysis of geosmin and 2-MIB. Image taken by SEM before preloaded with chlorine, the surface and porous media was almost perfect spherical shape and no clogging of pores. However, after preloaded with chlorine the surface was aggregated and pore was blocked. The recovery rate of geosmin and 2-MIB coexisting with chlorine was reduced by 35 to 62%. The recovery rate with preloaded with chlorine was reduced by 25 to 43%. The lower concentration of geosmin and 2-MIB and the higher concentration of chlorine existed in water, the lower the recovery rate was.
Kim, Jung-Hwan;Kang, Dong-Youl;Jung, Tae-Jun;Kim, Se-Young;Choi, Jong-Wook;Chu, Byeong-Gil
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.31
no.1
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pp.15-20
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2009
The concentration of residual chlorine should be kept at over 0.1 mg/L in the circular water tank used in a water purification system. Generally, the concentration of residual chlorine depends on the structure and the volume of water tank, and also the water flow rate. To secure the diffusion time is important to the concentration of residual chlorine. For that reason, the baffles are installed in the circular water tank. In the present study, the variations of water and chlorine concentration were obtained with time using the numerical analysis. And also, the streamlines were shown according to the number of baffles. As a results, the vortex flow appeared between baffles, and the diffusion time of chlorine increased with the more number of baffles.
The residual chlorine concentration is an essential factor to secure reliable water quality in the water distribution systems. The chlorine concentration decays along the pipeline system and the main processes of the reaction can be divided into the bulk decay and the wall decay mechanisms. Using EPANET 2.0, it is possible to predict the chlorine decay through bulk decay and wall decay based on the pipeline geometry and the hydraulic analysis of the water distribution system. In this study, we tried to verify the predictability of EPANET 2.0 using data collected from experimental practices. We performed chlorine concentration measurement according to various Reynolds numbers in a pilot-scale water distribution system. The chlorine concentration was predicted using both bulk decay model and wall decay model. As a result of the comparison between experimental data and simulated data, the performance of the limited $1^{st}$-order model was found to the best in the bulk decay model. The wall decay model simulated the initial decay well, but the overall chlorine decay cannot be properly predicted. Simulation also indicated that as the Reynolds number increased, the impact of the wall.
In water treatment plants supplying potable water, the management of chlorine concentration in water treatment processes involving pre-chlorination or intermediate chlorination requires process control. To address this, research has been conducted on water quality prediction techniques utilizing AI technology. This study developed an AI-based predictive model for automating the process control of chlorine disinfection, targeting the prediction of residual chlorine concentration downstream of sedimentation basins in water treatment processes. The AI-based model, which learns from past water quality observation data to predict future water quality, offers a simpler and more efficient approach compared to complex physicochemical and biological water quality models. The model was tested by predicting the residual chlorine concentration downstream of the sedimentation basins at Plant, using multiple regression models and AI-based models like Random Forest and LSTM, and the results were compared. For optimal prediction of residual chlorine concentration, the input-output structure of the AI model included the residual chlorine concentration upstream of the sedimentation basin, turbidity, pH, water temperature, electrical conductivity, inflow of raw water, alkalinity, NH3, etc. as independent variables, and the desired residual chlorine concentration of the effluent from the sedimentation basin as the dependent variable. The independent variables were selected from observable data at the water treatment plant, which are influential on the residual chlorine concentration downstream of the sedimentation basin. The analysis showed that, for Plant, the model based on Random Forest had the lowest error compared to multiple regression models, neural network models, model trees, and other Random Forest models. The optimal predicted residual chlorine concentration downstream of the sedimentation basin presented in this study is expected to enable real-time control of chlorine dosing in previous treatment stages, thereby enhancing water treatment efficiency and reducing chemical costs.
In South Korea, ongoing incidents related to drinking water quality have eroded consumer trust. Specifically, beyond quality incidents, there have been complaints about taste, odor, and other issues stemming from the presence of chlorine. To address this, water service operators are employing various management strategies from both temporal (scheduling) and spatial (rechlorination) perspectives to ensure uniform and safe distribution of chlorine residuals. In this study, we focus on the optimal monthly management of chlorine residuals, based on water distribution network analysis. Water quality reaction coefficients, including bulk fluid and wall reaction coefficients, were estimated through lab-scale tests and EPANET water quality simulations, respectively, accounting for temperature variations in a large-scale water distribution network. Utilizing these estimated coefficients, we examined the monthly variations in chlorine residual distribution under different chlorine injection conditions. The results indicate that the efficient concentration for chlorine injection, which satisfies the residual chlorine limit range, varies with temperature changes. Consequently, it is imperative to establish a specific and quantitative chlorine injection plan that considers the accurate spatial distribution of monthly chlorine residuals.
This aim of the work presented in this paper is to investigate the factors that affcet chlorine decay and to develop functional relationships that can be used to enhance the durability of network models. predictive relationships were established that correlated the rate of chlorine decay to the various water conditions such as DOC, N $H_3$-N, initial chlorine, contact time, temperature and pH values. Free chlorine residual decreased with increasing temperature, DOC, N $H_3$-N, reaction time and chlorine dose. At 2$0^{\circ}C$, pH 7, The initial chlorine demand per mg as DOC/L and mg as N $H_3$-N/L was about 0.43, 2.69 mg/$\ell$ respectively at 180 minutes contact time. The Reaction between chlorine and humic acids was lasted intil 48hr, but the reaction between chlorine and N $H_3$-N was almost completed in 180 min. When the temperature is raised by 1$0^{\circ}C$, chlorine is more consumed about 0.25 mg/$\ell$ in the absence of organic substances and it is more consumed about 3.4 mg/$\ell$ in the presence of humic acid (5 mg/$\ell$) in water at pH 7 for 180 min. Regression Analysis created the resulting prediction equation for the chlorine decay in a SPSS package of the computer system. The model is as follows; $C_{t}$=1.239+0.707(Co)-0.000529(Time)-0.0112(Temp)+0.02227(pH)-0.42(DOC)-2.132(N $H_3$-N).).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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