Statistical analysis between operating parameters and effluent quality on advanced wastewater treatment plant was performed. Through factor analysis four factors derived varimax rotation were selected each plant. Four components explained $80\%,\;82\%$ of the total variance of the process, respectively. The components on MLE plant were identified in the following order: 1) HRT increase and BOD load decrease by influent decrease, 2) Biomass, 3) SVI increase by internal return increase, 4) Microbial diversity by SRT increase. On $A_2O$ plant, we defined them as follows: factor 1, high MLSS by return rate increase, HRT increase by influent decrease; factor 2, biomass; factor 3, BOD of influent; factor 4 was relate to DO.
본 연구에서는 하수처리공정의 유출 수질을 안정적인 유지하기 위하여, 유입수 패턴을 이용한 모델 기반 $NH_4-N$ 예측 제어 알고리즘을 개발하고 $A^2/O$ 공정을 대상으로 적용 및 평가하였다. 평가에 사용된 자료는 B 시 S 하수처리장에 위치한 pilot 규모의 $A^2/O$ 공정 운전자료를 사용하였다. 생물학적 반응조를 모사하기 위해 수정된 ASM3+bio-P 모델(Lee, 2003)을 사용하였고, 침전조 농도 거동 모사를 위해 일차원 이중 지수 함수 모델(Takacs et al., 1991)을 사용하였다. 유입수 패턴을 이용하여 하루 뒤 유출수 $NH_4-N$ 농도를 예측하고, 사전 작성된 $NH_4-N$ 제어 schedule을 사용하여 pilot plant의 호기조 DO를 조절하는 제어 로직을 적용하였다. 제어 적용성을 평가하기 위해 제어를 적용하지 않은 경우와 적용한 경우를 비교하였고, 계절적 영향을 알아보기 위해 여름철과 겨울철에 $NH_4-N$ 제어 schedule을 적용한 실험을 하였다. 여름철 및 겨울철 모두 제어를 적용하지 않은 경우 수질기준을 초과하는 사례가 발생하였지만, 제어를 적용한 경우 목표수질 이내의 안정적인 유출수질이 방출됨을 확인하였다. 제어를 적용하지 않은 경우에 비교해서, 예측 제어를 적용한 경우에는 송풍기의 RPM이 약 9.1% 증가하였고, 유출수의 $NH_4-N$ 농도는 약 45.2% 감소하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발된 유출수 $NH_4-N$ 예측 제어 알고리즘 적용으로 인한 운영비용 증가 대비 수질 개선 효과가 크게 나타났기 때문에, 안정적인 유출수 확보를 위한 측면에서 효율적인 제어기법으로 판단된다.
The purpose of this study is to investigate the characteristics and performance of nitrogen and phosphorus removal system, Daewoo Nutrients Removal(DNR) system, and to find out the operating parameter for the system. During the study, $10m^3$ pilot plant was operated for the demonstration experiment and the primary effluent was taken from K domestic sewage treatment plant. The TN in the influent had been removed to approximately 70% through the nitrfication in the oxic tank and the denitrfication in the anoxic tank and the $PO_4-P$ and TP in the influent had been removed to 85% and 83% through anaerobic reaction and oxic reaction. The BOD and SS removal rate were 85 to 95% through the system. As the results, the values of effluent BOD, SS and slouble phosphorus were lower than A/O and $A^2/O$ processes. The SPRR (specific phosphorus release rate) at the anaerobic state of DNR system was ranged from 2.2 to 2.6mg SP/g VSS/h. The nutrient removal efficieny of the DNR system in view of the characteristics of the domestic sewage was higher than the pre-established A/O and $A^2/O$ processes. Finally, we believe that the DNR system was superior to the processes deveolped recently.
The biological nutrient removal from domestic wastewater with low C/N ratio is difficult. Therefore, this study was performed to increase influent C/N ratio by ammonia stripping without required carbon source and for improving treatment efficiencies of sewerage by the combination process of ammonia stripping and BNR (StripBNR). The results of this study were summarized as follows. BOD removal efficiencies of BNR and StripBNR were 95.3% and 93.2%, respectively. T-N and T-P removal efficiencies of BNR were 53.3% and 40.8%, respectively. T-N and T-P removal efficiencies of StripBNR were 72.8% and 62.9%, respectively. Concentrations of $NH_3-N$, $NO_2-N$ and $NO_3-N$ at BNR effluent were 0.03 mg/L, 0.08 mg/L and 9.12 mg/L, respectively. On the other hands, concentrations of $NH_3-N$, $NO_2-N$ and $NO_3-N$ at StripBNR effluent were 5.79 mg/L, 0.01 mg/L and 0.14 mg/L, respectively. Consequently, influent C/N ratio of BNR process was increased by ammonia stripping. Removal efficiency of T-N and T-P was improved about 20% by the process of StripBNR.
Developing two process models to simulate wastewater treatment process is needed to draw a comparison between measured BOD data and estimated process model data: a mathematical model based on the process mass-balance and an ANN (artificial neural network) model. Those two types of simulator can fit well in terms of effluent BOD data, which models are formulated based on the distinctive five parameters: influent flow rate, effluent flow rate, influent BOD concentration, biomass concentration, and returned sludge percentage. The structuralized mass-balance model and ANN modeI with seasonal periods can estimate data set more precisely, and changing optimization algorithm for the penalty could be a useful option to tune up the process behavior estimations. An complex model such as ANN model coupled with mass-balance equation will be required to simulate process dynamics more accurately.
Abatements of TN and ${NO_3}^-$-N in a horizontal subsurface-flow wetland with litter layer on its surface were compared with those without one. The wetland was constructed in 2001 on floodplain of the Gwangju Stream which flows through Gwangju City in Korea. Its dimensions were 29m in length, 9m in width and 0.65m in depth. A bottom layer of 45cm was filled with crushed granites (15~40mm in diameter) and a middle layer of 10cm had pea pebbles. An upper layer of 5cm contained coarse sands. Reeds (Phragmites australis) growing in natural wetlands were transplanted on its surface. Water of the stream was channelled into the wetland by gravity flow and its effluent was discharged back into the stream. Average Litter layer of 12.2cm was formed on its surface in 2007. The layer and above-ground parts of reeds were eliminated in April 2008. Volumes and water quality of influent and effluent of the wetland were analyzed from May to November in 2007 and 2008, respectively. Inflow into the wetland both in 2007 and 2008 averaged approximately 40$m^3$/day and hydraulic residence time both in 2007 and 2008 was about 1.5days. Influent TN concentration in 2007 and 2008 averaged 3.96 and 3.89mg/L, respectively and average influent ${NO_3}^-$-N concentration in 2007 and 2008 was 2.11 and 2.05mg/L, respectively. With a 0.05 significance level, influent concentrations of TN and ${NO_3}^-$-N, temperatures and pH of effluent, and heights and stem numbers of reeds showed no difference between the wetland with litter layer and without one. TN retention in the wetland with litter layer and without one averaged 64,76 and 54.69%, respectively and ${NO_3}^-$-N removal averaged 60.83 and 50.61%, respectively. Both TN and ${NO_3}^-$-N abatement rates in the wetland with litter layer were significantly high (TN abatement: p<0,001, ${NO_3}^-$-N abatement: p=0.001) when compared with those without one. The subsurface-flow wetland having litter layer on its surface was more efficient for TN and ${NO_3}^-$-N removal.
The response of environmental pollutants can be detected bioanalytically focusing on the source and matrices of concern. Cell culture bioassays are rapid and inexpensive, and thus have great potential for determination of environmental pollution. We have examined the estrogenic and dioxin-like activites of industrial wastewater using E-screen assay and EROD microbioassay. Influent and effluent wastewater were collected from four different industrial wastewater treatment plants, such as cosmetics, paints, textile producing and metal coating plant, and extracted using solid-phase extraction with Oasis@HLB plus cartridge. Pollutants adsorbed to the cartridge were eluted with MTBE. MCF-7 cells were treated with extracts showed various estrogenic potential. The textile wastewater showed strong estrogenic activity and the others showed weak estrogenic activity, No effect was observed in the wastewater from paints producing plant. All extracts showed CYPIA inducing effects, indicating these samples contain dioxin-like chemicals. Bioanalytical results of effluents compared with influents could give us information about the incomplete wastewater treatment and biological potency caused by pollutants. [Supported by a Grant from the Korea Science and Engineering Foundation]
Aydin, Senar;Aydin, Mehmet E.;Ulvi, Arzu;Kilic, Havva
Advances in environmental research
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제7권3호
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pp.201-212
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2018
In this study, conditions of solid phase extraction (SPE) for determination of some antibiotics such as trimethoprim, oxytetracycline, erythromycin, clarithromycin, azythromycin, doxycycline, sulfamethazine, ciprofloxacin, chlortetracycline, sulfamethoxazole in wastewaters were optimized. After the optimum volume and pH of the sample were determined, the effect of the concentration of the compounds and matrix were investigated. The highest recovery rates for antibiotic compounds were determined between 82% and 105% in 200 mL sample volume and pH 2.5. Then, antibiotic compounds were investigated in influent and effluent samples taken from Konya Urban Wastewater Treatment Plant. The concentration of the antibiotics was detected range of 0.11-101 ng/L in influent waters and
This work was performed to develop a model possible to predict the influent flow and influent components, which are one of main disturbances causing process problems at the operation of municipal wastewater treatment plant. In this study, artificial neural network (ANN) was used in order to develop a model that was able to predict the influent flow, $COD_{Mn}$, SS, TN 1 day-ahead, 2day-ahead and 3 day ahead. Multi-layer feed-forward back-propagation network was chosen as neural network type, and tanh-sigmoid function was used as activation function to transport signal at the neural network. And Levenberg-Marquart (LM) algorithm was used as learning algorithm to train neural network. Among 420 data sets except missing data, which were collected between 2005 and 2006 at field plant, 210 data sets were used for training, and other 210 data sets were used for validation. As result of it, ANN model for predicting the influent flow and components 1-3day ahead could be developed successfully. It is expected that this developed model can be practically used as follows: Detecting the fault related to effluent concentration that can be happened in the future by combining with other models to predict process performance in advance, and minimization of the process fault through the establishment of various control strategies based on the detection result.
Anaerobic Digestion Process is evaluated as efficient wastewater treatment process with the removal of high concentrations of organic waste and production of biogas. This study was performed using hybrid anaerobic hybrid reactor (AHR) which consists of anaerobic sludge blanket (UASB) and biofilm-coated filter media was applied for Palm Oil Mill Effluent (POME) for 80 days to know optimum removal efficiency and production of biogas by comparing each part which divided changing Organic Loading Rate (OLR). As a result of this study, the removal efficiency was 90.4 % when the organic loading rate of influent was 15 kg COD/$m^3$/day. Since organic loading rate was up to 20 kg COD/$m^3$/day, the removal rate declined 80.7%. Over loading of influent caused sludge expansion and overproduction of microorganism. Amount of biogas was collected 82.3 L/day and pH was remained 6.9 constantly with balance of alkalinity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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