최근에 배출수를 고도 처리하여 재이용하는 기존의 방법에서 벗어나 공정 내에서 용수를 절약함과 동시에 생산 공정의 과학적이고 체계적인 분석을 통하여 용수의 이용률을 극대화한 후 최종 방류함으로써 물이용의 효율성을 높이고자 하는 용수재이용 기술이 많은 관심을 받고 있다. 이에 따라 제지, 석유화학 및 철강 산업 같이 용수를 많이 필요로 하는 용수 과소비 산업의 경우 공정수의 내부 재순환을 최적화 하여 유입되는 공업용수를 저감하는 동시에 재이용수의 사용으로 전체 용수 사용량을 줄이고 폐수의 방류량을 줄이고자 하는 워터핀치기술(water pinch technology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 기법은 공정수의 재이용을 최적화 시켜 주는 방법을 사용하기 때문에 폐수의 방류량을 줄이면서 전 생산 공정을 대상으로 최적의 공정용수 재이용 라인을 구축할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 총설에서는 공정 설계 단계에서 병목을 찾아 재이용 최적화를 통해 용수 및 폐수 최소화하는 워터핀치 기술과 국내외 산업체에서 용수 재이용 네트워크 설계의 사례연구를 소개하고자 한다. 또한 최근 각광을 받는 에너지와 용수 재이용 네트워크의 동시 설계와 생태산업단지에서 기업간 용수 재이용 네트워크 설계 같은 최신 연구 동향을 소개한다.
To evaluate carbon emission in water treatment processes, LCA (life cycle assessment) was applied to 8 multi-regional water treatment plants (WTPs) from intake to supply of tap water. Investigation of 8 WTPs revealed that average carbon emission for 1 $m^3$ of tap water was 221 g. Major carbon emission sources in water supply system were intake and supply processes. Meanwhile, mixing process was the main carbon emission source in unit water treatment processes. Carbon emission was proportional to the turbidity and COD of raw water. Intake of better raw water and minimization of energy consumption in unit processes are needed to reduce carbon emission in the WTPs. In addition, comparison of carbon emission among WTPs can be used as a parameter for optimization of operation and maintenance of water treatment processes.
The objective of this research is to develop the water quality management model to achieve the water quality goal and the minimization of the waste load abatement cost. Most of existing water quality management model can calculate BOD and DO. In addition to those variables, N and P are included in the management model of this study. With a genetic algorithm, calculation results from the mathematical water quality model can be used directly in this management model. Developed management model using genetic algorithm was applicated for the Youngsan River basin. To verify the management model, water quality and pollution source of the Youngsan River had been investigated. Treatment types and optimum treatment costs of the existing and planned WWTPs in the baisn were calculated from the model. The results of genetic algorithm indicate that Kwangju and Naju WWTP have to do the advanced treatment to achieve the water quality goal about BOD, DO and TP. Total annual treatment cost including the upgrade cost of existing WWTPs in the Youngsan River basin was about 50.3 billion Won.
An water-reuse network design has drawn attention as a systematic method of reducing fresh water usage and increasing water-using efficiency. The final goal of an eco-industrial park(EIP) is accomplishing industrial sustainability and constructing water-reuse network can be a solution. When designing water-reuse network connecting various processes which consume water, the water pinch technology can be used frequently, since it simultaneously minimize freshwater usage and wastewater discharge. In this research water pinch technology is applied to develop an effective water-reuse network in an EIP. Three scenarios based on different reusing strategies were developed. The results show that the final water-reuse network can reduce the total fresh water usage more than 30%, while the water expenses decrease by 20%. It can be concluded that water pinch technology is an effective tool to optimize water-reuse network among different industrial facilities.
This study was carried out to propose the managemental improvement of the purification plants and the distribution facilities which can minimize the formation of disinfection by-products in drinking water distribution system. The disinfection by-products were highly created in the water treatment plant that the organic matters were high and the chlorine dosage was excessive. The concentration of DSPs was shown the highest value in August and the lowest value in December, because of temperature and pre-chlorine dosage effect. From the result of tracer test, the travel time from the treatment plant to the end of pipeline was around 3-4 days in summer, 5-6 days in winter, respectively, and the DSPs concentration of the reservoir(end of pipe) was 2-3 times higher than that of the beginning point. The improvement of the chlorination process and structural reformation of distribution facility was demanded to minimize the DSPs increase from purification plant to the end of pipe.
This study was performed for minimization of excessive biofilm effects at the high strength organic wastewater treatment. As a results of biofilm attachment experiment using piggery wastewater, aggravation of water quality due to excessive biofilm showed after 15 days of operating times.4 excessive biofilm phase, the equivalent biofilm thickness and VSS contents per unit aura were observed in the range of 1,100 to $1,200{\mu}m$ and 2.5 to 3.0mg $VSS/cm^{2}$, respectively. In the aerobic fixed biofilm reactor/anoxic fixed biofilm reactor(AFBR/ANFBR) process with endogenous respiration phase, the BOD removal efficiency was obtained more than 90 percentage at the surface loading rate and volumetric loading rate of the AFBR maintained less than 17 g $BOD/m^{2}{\cdot}$day and 1.7kg $BOD/m^{3}{\cdot}$day, respectively. The removal efficiency of TKN and $NH_{3}$-N at the loading rates below 5.60g $NH_{3}-N/m^{2}{\cdot}day$ and 0.56kg $NH_{3}-N/m^{3}{\cdot}$day were above 76 percentage and 82 percentage, respectively. In order to reduced sludge production rate and aggravation of water quality, endogenous respiration phase was accepted at first AFBR reactor. As a results of this operating condition, sludge production was minimized and removal efficiency was maintained stability.
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.
It is essential to decrease energy consumption and excess sludge to economically operate sewage treatment plant. This becomes more important along with a ban on sea dumping and exhaustion of resource. Therefore, many researchers have been study on energy consumption reduction and strategies for minimization of excess sludge production from the activated sludge process. The aeration cost account for a high proportion of maintenance cost because sufficient air is necessary to keep nitrifying bacteria activity of which the oxygen affinity is inferior to that of heterotrophic bacteria. Also, additional costs are incurred to stabilize excess sludge and decrease the volume of sludge. There were anoxic, aerobic, membrane, deairation and concentration zone in this MBR process. Continuous aeration was provided to prevent membrane fouling in membrane zone and intermittent aeration was provided in aerobic zone through ammonia sensor. So, there was the minimum oxygen to remove $NH_4-N$ below limited quantity that could be eliminated in membrane zone. As the result of this control, energy consumption of aeration system declined by between 10.4 % and 19.1 %. Besides, we could maintain high MLSS concentration in concentration zone and this induced the microorganisms to be in starved condition. Consequentially, the amount of excess sludge decrease by about 15 %.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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