The majority of the SKYBIO will be used in the treatment of water in food processing plants, swimming pools and cooling towers, in the manufacture fabric softeners in Australia. Most will eventually be released into domestic sewage system as a consequence of product use. The SKYBIO is not readily biodegradable (0% over 28 days), and is expected to have a low partition coefficient and high water solubility (285 g/L), all indicating that the material would be mobile in both aquatic and terrestrial compartment. The PEC/PNEC ratio for the aquatic environment is 56. This value is significantly greater than 1, indicating an immediate concern to the aquatic compartment. However as a consequence of it's cationic character, the SKYBIO will be expected to associate to negatively charged organic matter in soil and sediment.
기계적인 요소와 자연적인 요소를 연계한 마을하수처리 실증플랜트의 가동후 공정별 수질분석 및 자료수집개시: 2008년 9월20일에 착수하여 1주에 1회 간격으로 현재까지 공정별 26회의 현장방문과 수질 조사를 실시하였다. 질산화 전환율은 70~80%로 훌륭하나 탈질은 탄소원 부족으로 저조하였다. 그 이유는 유기물질은 전처리 단계인 바이오필터에서 대부분 제거되었기 때문으로 참여기업과 협의하여 바이오 필터 체류시간 감축방안 수립하여 운영한 결과 탈질효율을 향상시킬 수 있었다. 유기물질 제거효율은 상시적으로 90% 이상의 제거효율 달성할 수 있었다.
On the basis of sustainable long-term water resources planning, the development of ground water resources should be interlocked with the surface water development In considering the intertemporal equity, overpumping of groundwater may diminish or eliminate the groundwater resources stock of post-generations. Regulatory landuse zoning for groundwater resources recharge area is indispensable measures to prevent groundwater pollution. Adequate treatment of polluted water from various sources such as municipal sewage, industrial wastewater, landfill site leachate, and abandoned boring wells, is also necessary for groundwater protection. To preserve groundwater resources as common property goods, groundwater use tax should be imposed upon the large scale groundwater use. Finally, the establishment of groundwater development license system is recommended to achieve the social optimal production and to avoid external diseconomy.
In this paper, we suggest a optimal design method of Fuzzy-Neural Networks model for complex and nonlinear systems. FNNs have the stucture of fusion of both fuzzy inference with linguistic variables and Neural Networks. The network structure uses the simpified inference as fuzzy inference system and the BP algorithm as learning procedure. And we use a clustering algorithm to find initial parameters of membership function. The parameters such as membership functions, learning rates and momentum coefficients are easily adjusted using the genetic algorithms. Also, the performance index with weighted value is introduced to achieve a meaningful balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance index, we use the time series data for gas furnace and the sewage treatment process.
The purpose of this study was to analyze the water quality change when wastewater applied to study paddy fields. CREAMS-PADDY (Chemical, Runoff and Erosion from Agricultural Management System) model was used to estimate the field-scale water quality. Simulated results were compared with observed data monitored from Byeongjeom study paddy fields which is located near the Suwon sewage treatment plant in Gyeonggi-do. Significance analysis was performed for the three different irrigation water quality level and five fertilizer reduction scenarios using LSD (Least Significant Difference) and DMRT (Duncan's Multiple Range Test). Total nitrogen was found to be significant for both irrigation water quality level and fertilizer reduction while total phosphorus was not. Annual drainage load for total nitrogen was reduced by 66~92 % compared to irrigation load when treated wastewater irrigated to study paddy fields from 2002 to 2007. Total phosphorus was reduced by 70~86 %.
The objective of this study is to investigate the generation rates, composition, propertion and lower heating values of each material in the municipal solid wastes(MSW) as well as the effect of landfill leachate on the environment in Taejon. The results are as follows: 1. The annual average generation rate of MSW in Taejon is approximately 1.7kg/c.d. 2. The weight percent of combustible matters is on average 80 and the lower heating value of MSW is measured to be more than 1,700 kcal/kg after removing the briquette component. 3. It is necessary for us to take a proper management system for leachate treatment in the landfill because it has many problems in the sewage and groundwater. 4. It is recommeded that MSW be treated by multiple methods such as the sanitary landfill, resources and recovery, composting and incineration.
This paper presents an optimal identification method of nonlinear and complex system that is based on fuzzy-neural network(FNN). The FNN used simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. And we use a HCM Algorithm to find initial parameters of membership function. And then to obtain optimal parameters, we use the genetic algorithm. Genetic algorithm is a random search algorithm which can find the global optimum without converging to local optimum. The parameters such as membership functions, learning rates and momentum coefficients are easily adjusted using the genetic algorithms. Also, the performance index with weighted value is introduced to achieve a meaningful balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance of the FNN, we use the time series data for 9as furnace and the sewage treatment process.
오수처리시설물 제어하는 기존 제어장치는 PLC에 의한 것으로 조건제어, 유지관리, 기능확장에 따른 운영에 많은 어려움을 가지고 있다. 본 연구에서는 임베디드 시스템에 의한 제어장치를 개발하여 다양한 환경에 대한 유입수량, 농도상태에 따른 반응시간 및 전체 진행시간을 프로그램 하기 쉬운 구조로 하였다. 또한 효율적인 장비가동으로 설비보전을 할 수 있어 유지비용을 줄일 수 있다. 가장 큰 목적은 사용자와 관리자가 쉬운 유지관리를 위해 보다 더 신뢰할 수 있는 배출수 운영으로 하천 수질개선을 위함이다.
This paper suggest an optimal identification method to complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Network(FNN). The FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and optimal identification algorithm structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems, we use a HCM Clustering Algorithm to find initial parameters of membership function. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using optimal identification algorithm. The proposed optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregate objective function(performance index) with weighted value is proposed to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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