5th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Weather (AR5) predicts that recent severe hydrological events will affect the quality of water and increase water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed, and solar radiation) were compiled into a representative concentration curve (RC), defined using 8.5. AR5 and future use are calculated based on land use. Semi-distributed emission model Calculate emissions for each target period. Meteorological factors affecting water quality (precipitation, temperature, and flow) were input into a multiple linear regression (MLR) model and an artificial neural network (ANN) to analyze the data. Extensive experimental studies of flow properties have been carried out. In addition, an Acoustic Doppler Velocity (ADV) device was used to monitor the flow of a large open channel connection in a wastewater treatment plant in Ho Chi Minh City. Observations were made along different streams at different locations and at different depths. Analysis of measurement data shows average speed profile, aspect ratio, vertical position Measure, and ratio the vertical to bottom distance for maximum speed and water depth. This result indicates that the transport effect of the compound was considered when preparing the hazard analysis.
These studies carried out to know the effect of ammonium on the current generation in the microbial fuel cells (MFCs). MFCs used in the study were enriched with anaerobic digestion sludge and operated for 3 years using artificial wastewater (AWW). When the current was stably generated, ammonium ion with $27.0{\pm}0.0$, $51.5{\pm}0.0$, $103.5{\pm}0.0mg/L$ with acetate fed into the anode compartment. The current values under condition included ammonium were changed from its initial $6.30{\pm}0.06$ to $6.28{\pm}0.36$, $5.95{\pm}0.61$, $5.64{\pm}0.38mA$, respectively. The current value was slightly decreased to $5.64{\pm}0.38mA$ compared to $6.30{\pm}0.06mA$ generated from MFC without ammonium ion in the AWW. But After 3days operating under ammonium concentration with $103.5{\pm}0.0mg/L$, the current was unstably generated when artificial wastewater without ammonium was fed again. MFC enriched with AWW without ammonium ion was inhibited by high concentration of ammonium. At this time, the ammonium was removed 5.27~16.41 mg per day under all conditions.
In order to maintain constant residual chlorine in sedimentation basin, It is necessary to develop real time prediction model of residual chlorine considering water treatment plant data such as water qualities, weather, and plant operation conditions. Based on the operation data acquired from K water treatment plant, prediction models of residual chlorine in sediment basin were accomplished. The input parameters applied in the models were water temperature, turbidity, pH, conductivity, flow rate, alkalinity and pre-chlorination dosage. The multiple regression models were established with linear and non-linear model with 5,448 data set. The corelation coefficient (R) for the linear and non-linear model were 0.39 and 0.374, respectively. It shows low correlation coefficient, that is, these multiple regression models can not represent the residual chlorine with the input parameters which varies independently with time changes related to weather condition. Artificial neural network models are applied with three different conditions. Input parameters are consisted of water quality data observed in water treatment process based on the structure of auto-regressive model type, considering a time lag. The artificial neural network models have better ability to predict residual chlorine at sediment basin than conventional linear and nonlinear multi-regression models. The determination coefficients of each model in verification process were shown as 0.742, 0.754, and 0.869, respectively. Consequently, comparing the results of each model, neural network can simulate the residual chlorine in sedimentation basin better than mathematical regression models in terms of prediction performance. This results are expected to contribute into automation control of water treatment processes.
본 연구에서는 Lemna P.의 인공배양 조건을 파악하고 생산된 바이오매스의 영양적 가치에 관하여 조사하였다. Lemna P.의 배양을 위해 총용적 $2,630\;cm^3$, 유효용적 $2,240\;cm^3$의 생물배양조를 이용하였으며 인공광원 6,250 lux, 평균온도 $28^{\circ}C$ 조건에서 인공폐수를 이용하여 배양하였다. 물 유동여부가 Lemna P.의 생장에 미치는 영향을 분석한 결과 하부층의 물 유동이 없는 경우 일일 1.1 이상의 성장률을 보인반면 하부층 물 유동이 있는 경우에는 단지 $0.15\;d^{-1}$의 생장률을 보였다. 또한 인공 폐수내 $NH_4$-N 농도변화와 광 조사시간이 Lemna P. 성장에 마치는 영향을 분석한 결과 광주기 $16h\;d^{-1}$에서의 생장률이 8h 및 $24h\;d^{-1}$에서 보다 높았으며 Lemna P.의 생장은 초기 $NH_4$-N의 농도에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 초기 $NH_4$-N의 농도가 낮을수록 Lemna P.의 생장률은 높았으나 조단백질 함량은 초기$NH_4$-N 농도에 비례하였다. $NH_4$-N의 농도 2, 10, 50, $100\;mg\;L^{-1}$에서 배양한 후의 Lemna P.의 조단백질 함량은 각각 18, 24, 37, 43%로 50과 $100\;mg\;L^{-1}$ 농도에서 생장한 Lemna P. 바이오매스의 조단백질함량은 현재 단백질원으로 이용되고 있는 아마박(조단백질 함량 35%), 면실박(38%), 대두박(45%)과 비슷한 수준으로 나타났다. 광주기 $16h\;d^{-1}$ 초기 $NH_4$-N 농도 $2\;mg\;L^{-1}$ 이하에서 매우 높은 생장률로 증식한 Lemna P.의 조지방, 조단백질, 조섬유, 조회분, NDF 및 ADF 함량이 각각 2.77, 18.03, 27.02, 20.01, 41.00, 65.68%로 밝혀짐에 따라 우수한 단백질 또는 섬유질 대체자원의 대량 생산이 가능함을 알 수 있었다. 특히 Lemna P.는 식물성 지방보다 동물성 지방에서 검출되는 단일 및 다중 불포화 지방산들을 함유하고 있으며, 가능성 지방산으로 알려진 C18:1n9c, C18:2n6c, C20:5n3 및 C22:2 들을 지나고 있어 가축의 가능성 사료자원으로 활용가치가 높을 것으로 판단되었다.
방향족화합물들로 오염되어있는 토양 및 산업폐수를 포함한 각종 시료로부터 phenol에 분해활성이 높은 56균주를 순수분리 하였으며, 이들 분리 균주 중 균체생육과 phenol 분해활성이 가장 높은 균주인 GN13을 선별하였다. 분리균주 GN13은 형태학적, 생리학적 및 생화학적 특성을 조사한 결과 Neisseria 속 세균과 유사한 것으로 판명되어 최종적으로 Neisseria sp. GN13으로 명명하였다. 분리균주 Neisseria sp. GN13의 균체생육 및 phenol 분해를 위한 최적온도와 최적 pH는 각각 $32^{\circ}C$와 7.0였다. 유일 탄소원으로 phenol 1,000 mg/l를 포함하여 최적화된 배지를 사용한 jar-fermentor 배지에서 배양 30시간에 균체생육이 최대에 이르렀으며 배양 27시간째 거의 모든 phenol이 분해되었으며, catechol deoxygenase 활성측정에 의하여 Neisseria sp. GN13은 meta-와 ortho-pathway를 통하여 catechol 분해가 일어났다. Neisseria sp. GN13은 phenol 함유 인공폐수에서의 phenol 분해율은 배양 30시간 만에 97%의 phenol이 분해되는 것으로 나타났으며, 인공폐수에 대한 Neisseria sp. GN13과 활성슬러지 처리구에서의 TOC 제거효율은 각각 83%와 78%였다. 석유화학폐수에 대한 Neisseria sp. GN13의 COD 제거율은 활성슬러지만을 포함한 대조구보다 약 1.3배 높은 효율을 나타내었다. 이러한 결과로 미루어 분리균주 Neisseria sp. GN13은 phenol을 함유하고 있는 여러 폐수에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
상하수처리과정에서 다량 발생하는 슬러지를 소성처리에 의해 생산한 인공토양의 자연에 안전한 환원가능성을 검토하기 위하여 인공토양의 이화학적 특성을 분석하여 밭토양과 비교하였다. 사용한 하수슬러지는 경기도지역의 하수종말처리장에서 그리고 상수슬러지는 경남지역에서 각각 수거하여 인공토양을 생산하였으며, 생산한 인공토양의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 인공토양의 입도분석에 의하면 모두 모래로 분류되었으며, pH는 첨가제인 석회의 영향으로 높아서 알카리성을 띠었고, 투수성은 매우 우수하였다. 이러한 특성들은 인공토양을 적절히 혼합사용할 경우에 산성토양의 중화나 배수불량지역의 투수성개선등의 토양개량효과를 기대할 수 있을 것이다. (2) 저온소성시킨 인공토양은 유기물성분, 질소성분, CEC등이 밭토양에 비하여 높았으며 인성분은 약간 높은 정도이었다. 입장의 크기는 굵은 모래정도이었으며 비중은 밭토양에 비하여 낮은 편이었다. 저온소성한 인공토양은 조경분야의 토양개량재나 매립장의 복토재등으로 사용을 검토중이다. (3) 고온소성시킨 인공토양은 소성과정에서 유기물과 질소성분등이 연소되어 유기물성분, CEC, 비중, 질소성분이 밭토양에 비하여 모두 낮았다. 입자의 크기는 조절이 가능한데 본 연구에서 생산한 크기는 난석(蘭石)정도의 굵기이었다. 고온소성한 인공토양은 난석(蘭石)이나 오염물질의 흡착재등으로 사용을 검토중이다. (4) 중금속성분의 분석결과에 의하면 저온소성한 인공토양에서 구리성분이 토양환경기준을 약간 상회하나 나머지는 모두 엄격한 농경지에 대한 기준치보다 낮았다. 따라서 인공토양만을 사용하여 농경지를 조성하여도 중금속에 의한 오염가능성이 작은데, 기존의 토양에 토양개량재로서 일부 혼합하였을 경우에는 기존토양의 낮은 중금속농도에 의하여 희석되어 중금속에 의한 환경오염 우려는 거의 없을 것으로 판단된다. (5) 본 연구방법에 의한 슬러지의 인공토양생산방법을 본격적으로 적용하기 위해서는 경제성 개선, 다양한 성분의 슬러지에서도 신뢰할 만한 안정성 확보, 그리고 작물실험을 통한 안정성 검증등의 추가연구가 계속되어야 할것으로 생각된다.
The pollution in closing water can be caused by not only artificial factor like sewage but also natural factor like elution from sediment. In this study we analyzed Sediment Oxygen Demand (SOD) for verification of sediment purification effect and sediment elution experiment as well as general items like COD, TN, TP, SS to complement and assess the effect of sediment and water quality. The experiment result showed that the release rate of OSD system were 4 times and 3 times as large as control for P and Fe respectively. SOD for operated OSD system and control were $12.18gO_2{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$ and $47.95gO_2{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$. From water qualities analyzed by COD, TN, TP, SS, chlorophyll-a, the removal efficiency increase of TN, TP, chlorophyll-a and COD were about 10~20%, 40~50% and 10% respectively. In conclusion, OSD can contribute to improvement of both the waterbody and the sediment environment effectively.
To control algal bloom in reservoirs in Korea, artificial circulation systems have been applied. Diffuser block aeration systems have been increasingly used in Korean reservoirs especially for shallow ones. However, there has been no sound theoretical background for the design and operation of the system. Also there has not been sufficient post-installation studies to validate the effectiveness of the system. As a result, it has been repeatedly reported that the success of the system is not certain. Proper consideration on thermal stratification regimes of reservoirs and flow dynamics induced by bubble plumes are essential elements in design processes of the aeration system. This paper discusses the current methods in the design of diffuser type aeration system and suggests a new design method based on fluid mechanical theory. Example calculations were discussed using observed data of the Yeoncho Dam and it seems that the results represent the current situation successfully.
This study investigates the prediction of daily water supply, which is a necessary for the efficient management of water distribution system. ANFIS, namely artificial intelligence, is a neural network into which fuzzy information is inputted and then processed. In this study, daily water supply was predicted through an application of network-based fuzzy inference system(ANFIS) for daily water supply prediction. This study was investigated methods for predicting water supply based on data about the amount of water which supplied in Kwangju city. For variables choice, four analyses of input data were conducted: correlation analysis, autocorrelation analysis, partial autocorrelation analysis, and cross-correlation analysis. Input variables were (a) the amount of water supply, (b) the mean temperature, and (c) the population of the area supplied with water. Variables were combined in an integrated model. Data of the amount of daily water supply only was modelled and its validity was verified in the case that the meteorological office of weather forecast is not always reliable. Proposed models include accidental cases such as a suspension of water supply. The maximum error rate between the estimation of the model and the actual measurement was 18.46% and the average error was lower than 2.36%. The model is expected to be a real-time estimation of the operational control of water works and water/drain pipes.
The study area investigated in this research is Hwaseong city, Gyeonggi-Do where small scale development is currently in progress. For the last three years, we carried out the environmental and ecological assessment by using data from The Ministry of Environment and Han River Basin Environmental Office. Most of development works in Hwaseong city, Gyeonggi-Do are small scale developments which are related with factory and distribution complex based on individual laws and regulations. However, environmental and ecological assessment is not being sufficiently reflected beforehand. Especially, because the development takes place mainly in the outskirts of the city, the fine forest is continuously being damaged. We analyzed changes in green zone caused by the developments. As a result, the percentage of original green zone was decreasing while the percentage of artificial green zone was increasing. We should maintain the percentage of the original green zone in order to conserve natural environment. In the past three years, the damage of the DGN (Degree of Green Naturality, 7) area that has high conservative value was little, but, there was serious damage in the area of DGN 6. In order to conserve natural environment, political and institutional investigation should be seriously carried out for mitigation of environmental and ecological damages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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