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.
영남육괴 지리산지구의 산청지역은 선캠브리아기 지리산 변성암복합체와 이를 관입하는 산청 회장암복합체(이하, 회장암체) 그리고 이들을 관입하는 중생대 화성암류 등으로 구성되어 있고, 연구지역은 암주상 산청 회장암체의 서부에 위치한다. 본 연구는 산청 회장암체에 산출하는 산청 회장암(이하, SA)과 철-티탄 광체(이하, FTO)를 중심으로 노두별 상세한 야외지질조사를 수행하였으며, SA와 FTO의 엽리, 전단대, 산상 등으로부터 FTO 엽리의 성인과 이들 사이의 발생적 관계를 새롭게 해석하였다. 지금까지 밝혀진 SA와 FTO 사이의 구조적 특징은 다음과 같다: FTO의 다중 층상구조, SA의 세립화와 관련된 직선상, 혈관상, 요철상, 직각형 블록구조의 파생세맥, 점이적이고 불규칙한 SA 블록과 FTO 사이의 설상 또는 둥근 열편상 잠입 경계면 구조, 연성전단변형이 아닌 유동적 산상의 FTO 엽리와 FTO 엽리면상의 선상배열, SA 내에 발달하는 불연속전단대, SA 블록의 경계면에 평행한 FTO 엽리의 방향성, SA 블록의 경계면을 향한 FTO 엽리의 우세한 발달, 사장석 포획결정과 포획된 SA 블록의 종횡비에 비례하는 FTO 엽리의 우세성, FTO 엽리의 유동 습곡구조. 이러한 구조적 특징으로부터 FTO가 용융체로 존재할 당시에 SA가 완전히 고화되지 않았으며, 부분 고화된 SA의 단열작용은 FTO의 파생세맥과 SA의 세립화를 초래하였음을 알 수 있다. 또한 SA 블록과 FTO 사이에 점이적이고 불규칙한 경계면은 완전히 응결되지 않은 SA 블록와 FTO 용융체 사이의 상호반응에 의해 형성되었으며, FTO 엽리는 마그마 엽리로서 FTO 용융체와 부분 고결된 SA 블록 사이에 상호운동의 결과로 형성되었음을 알 수 있다. 이는 SA와 FTO는 성인과 시대를 달리하는 서로 다른 마그마의 관입관계가 아니라 동일시대의 동일기원 마그마의 다단계 분별정출작용에 의해 형성되었음을 의미하고, FTO는 관입적인 (암)맥상과 같이 규칙적인 산상이 아니라 불규칙한 단열을 따라 주입된 매우 불규칙한 산상을 보인 것으로 해석되며, Fe-Ti 광물자원 탐사 시에 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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