KR20000000314A - A Water Treatment System using Mixing, Coagulation and Dissolved Air Floatation - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 수처리 시스템에 관한 것으로서, 좀더 자세히는 정수처리 및 하폐수 처리과정에 있어서 응집제에 의한 혼화 및 응집과 가압공기부상법을 이용하여 효율적으로 수처리를 수행할 수 있는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a water treatment system, and more particularly, to a system capable of efficiently carrying out water treatment by mixing and flocculation with flocculant and pressurized air flotation in water treatment and wastewater treatment.
정수처리과정 및 하폐수 처리과정 등에 있어서 수중의 부유물과 콜로이드성 물질의 플록을 형성하여 부상조에서의 효과적인 부상분리를 위한 혼화, 응집 처리는 후속공정의 처리효과를 결정짓는 매우 중요한 공정이다. 그러나 혼화공정은 응집제가 투입되어 원수내 오염물질과 반응하는데 걸리는 시간이 짧고 반응기작이 매우 복잡하여 아직까지도 정확한 혼화 기작이 규명되지 못하고 있다.In the water treatment and wastewater treatment processes, flotation of flotation and colloidal substances in the water to form flocculation and flocculation for effective flotation in flotation tanks is a very important process that determines the treatment effect of subsequent processes. However, in the mixing process, the time required for reacting with contaminants in raw water due to the addition of flocculant is short, and the reaction mechanism is very complicated. Therefore, the exact mixing mechanism has not yet been identified.
기존의 정수처리공정은 저수지의 물을 스크린조에 유입시켜 입자 크기가 큰 고형물들을 1차로 여과시키고, 급속혼화조에서 응집제와 원수를 혼화시키고, 플록형성조에서 완속교반을 수행함으로써 응집제가 혼화된 원수의 부유고형물, 콜로이드성 물질 등이 응집을 일으켜 거대한 플록을 형성하게 하고, 이 플록은 침전지에서 저면으로 침전되어 슬러지 처리기에 의하여 처리된다. 이후에는 다시 여과공정, 염소접촉공정 또는 오존에 의한 소독과정, 활성탄 흡착 등을 거치게 된다.Conventional water treatment process introduces the water of the reservoir into the screen tank to filter the solids having large particle size first, to mix the flocculant and the raw water in the rapid mixing tank, and to perform slow stirring in the floc forming tank. Suspended solids and colloidal substances in the coagulate to form a huge floc, which is settled to the bottom of the sedimentation basin and treated by a sludge treatment system. After that, the filtration process, chlorine contact process or ozone disinfection process, and activated carbon adsorption.
그런데, 상수원으로서 호소수를 40% 이상 이용하고 있는 우리나라는 탄소, 질소, 인 등의 영양물질의 다량유입에 의한 부영양화로 인하여 각종 조류가 호소수 표면에 번식함으로써 수중의 용존산소를 결핍시키고 호소수의 자정능력을 상실시키며, 물의 이취미를 발생시킨다. 이는 곧바로 과량의 염소 또는 오존 등에 의한 소독과정으로 이어지게 되므로 발암물질과 같은 부산물을 유발시키며, 지속적인 소독물질의 투여가 필요하여 비경제적이라는 문제점이 있었다.However, Korea, which uses more than 40% of lake water as a water source, lacks dissolved oxygen in the water by breeding various algae on the surface of lake water due to eutrophication due to the influx of nutrients such as carbon, nitrogen and phosphorus. And loses the taste of water. This immediately leads to a disinfection process by an excessive amount of chlorine or ozone, causing by-products such as carcinogens, and there is a problem that it is uneconomical because continuous administration of disinfectants is required.
뿐만 아니라, 우리나라는 기후 특성상 수온의 변화에 따라 20℃ 이상의 수온이 유지되면 조류가 다량으로 번식하게 되어 종래의 응집과 침전을 주요공정으로 하는 정수처리 시스템만으로는 조류를 호과적으로 처리하기가 어렵다는 문제점이 있다.In addition, in Korea, when the water temperature is maintained above 20 ℃ according to the change of water temperature, the algae grows in a large amount, and it is difficult to treat algae with only the water treatment system which uses the conventional flocculation and sedimentation as the main process. There is this.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 특허제174364호는 기존 정수처리공정 중의 침전공정 대신 가압부상방법을 이용한 정수처리장치를 제안하였다.In order to solve this problem, Patent No. 174364 proposed a water treatment apparatus using a pressure flotation method instead of a precipitation process in the existing water treatment process.
그러나, 상기 장치는 응집제 투여과정에 있어서 응집약품조에 저장된 응집제를 정량펌프로 일정량 유입시킴으로써 수온의 갑작스런 변화에 의한 조류의 대량 발생, 또는 폭우에 의한 부유물질의 대량 유입 등과 같은 수질의 변화에 적절하게 대응하지 못하여 응집 침전효과가 저하되거나 또는 역으로 응집제 과량투여로 인하여 응집 침전효과가 저하되는 문제점이 있다.However, the apparatus is suitably adapted to a change in water quality such as a large amount of algae caused by a sudden change in water temperature or a large inflow of suspended solids by heavy rain by introducing a certain amount of the flocculant stored in the flocculant chemical tank into the metering pump during the flocculant administration process. There is a problem in that the coagulation sedimentation effect is lowered or the coagulation sedimentation effect is lowered due to the coagulant overdose.
따라서, 본 발명은 상기 종래기술의 문제점을 극복하고 유입수 또는 응집제처리수의 수질을 측정하여 이에 따라 응집제 주입량을 결정함으로써 최적량의 응집제를 투여하는 장치를 제공하려는 것이다.Accordingly, the present invention is to overcome the problems of the prior art and to provide an apparatus for administering the optimal amount of flocculant by measuring the water quality of the influent or flocculant treated water and thus determine the amount of flocculant injection.
또한 본 발명은 가압부상조에서 부상되어 제거되는 부유물질의 처리에 있어서 부유물질의 고형분 함량을 측정하여 고형분이 일정함량 이상 농축되었을 때 제거되도록 하는 장치를 제공하려는 것이다.In another aspect, the present invention is to provide a device for removing the solids content by measuring the solids content of the suspended solids in the treatment of the suspended solids to be removed from the flotation tank.
도 1은 본 발명 시스템의 일 실시예에 의한 개략도.1 is a schematic diagram of one embodiment of a system of the present invention;
* 도면 부호의 간단한 설명* Brief description of reference numbers
10: 급속혼화조 20: 수질감지센서10: rapid mixing tank 20: water quality sensor
21: 약품주입량 제어장치 22: 약품주입펌프21: chemical injection amount control device 22: chemical injection pump
30: 플록형성조 40: 가압부상조30: floc forming tank 40: pressurized flotation tank
50: 부유물질 밀도 센서 51: 스크레이퍼 제어장치50: suspended solids density sensor 51: scraper control device
52: 스크레이퍼 53: 탈수장치52: scraper 53: dewatering device
60: 미세기포 발생장치 61: 가압수 분사장치60: micro bubble generator 61: pressurized water injection device
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 누적된 수치자료로부터 독립변수와 종속변수간의 관계를 추정하여 얻어진 약품주입량 제어장치를 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a drug injection amount control device obtained by estimating the relationship between the independent variable and the dependent variable from the accumulated numerical data.
또한, 본 발명은 가압부상조에서 부상된 부유물질의 고형분 함량을 측정하여 슬러지 제거장치의 구동속도를 조절하는 제어장치를 제공한다.In addition, the present invention provides a control device for controlling the drive speed of the sludge removal apparatus by measuring the solids content of the suspended solids floating in the pressure flotation tank.
이하에서 본 발명의 구성을 자세히 살펴 본다.Hereinafter, the configuration of the present invention will be described in detail.
본 발명은 유입수 또는 응집약품 처리수의 수질변화를 감지하는 수질감지센서(20), 센서에 의해 감지된 수질에 따라 응집약품 주입량을 제어하는 약품주입량 제어장치(21), 약품주입량 제어장치에 의하여 약품을 주입하는 약품주입펌프(22), 콜로이드와 현탁 고형물질입자 및 조류 등과 같은 부유물을 제거하기 위하여 유입수에 응집약품을 첨가하고 약품의 확산을 촉진시키는 급속혼화조(10), 응집약품을 급속히 분산시킨 물을 천천히 혼화시켜 입자의 충돌속도를 가속시킴으로서 전기적으로 불안정화된 부유물이 플록을 키워가는 플록형성조(30), 용존공기를 포함하는 미세기포를 발생시키는 미세기포 발생장치(60), 형성된 플록에 미세기포를 부착시켜 부상시켜 주는 가압부상조(40), 부상된 부유물질의 고형분 함량을 감지하는 부유물질 밀도 센서(50), 고형분 함량에 따라 스크레이퍼 구동 속도를 조절하는 스크레이퍼 제어장치(51), 스크레이퍼(52) 및 탈수장치(53)로 구성된다.The present invention by the water quality sensor 20 for detecting a change in the water quality of the influent or flocculated chemical treatment water, the chemical injection amount control device 21, the chemical injection amount control device for controlling the amount of coagulated drug injection according to the water quality detected by the sensor Chemical injection pump (22) for injecting drugs, rapid mixing tank (10) for adding flocculating chemicals to influent and promoting the diffusion of the chemicals to remove suspended solids such as colloids and suspended solid particles and algae, and rapidly flocculating chemicals Slow mixing of the dispersed water to accelerate the collision speed of the particles by the floc forming tank 30, the electrically unstable suspended solids to increase the floc, micro-bubble generator 60 for generating micro-bubbles containing dissolved air, Pressurized floatation tank (40) to float by attaching microbubbles to the floc, suspended solids density sensor (50) to detect the solid content of the suspended suspended solids, high It consists of a scraper control device 51, a scraper 52 and a dehydration device 53 for adjusting the scraper driving speed according to the mold content.
약품주입량 제어장치(21)는 조류, 콜로이드성 입자 등의 부유물질을 포함하고 있는 유입수의 수질 또는 응집제 처리수의 수질을 수질감지센서(20)로 측정하여 응집약품의 주입량을 결정하는 기능을 수행한다. 약품주입량 제어장치는 수질감지센서에 의해 측정된 유입수의 탁도, 알칼리도, 수온 및 pH 등을 독립변수로 하고, 응집약품 주입량을 종속변수로 하였다.The chemical injection amount control device 21 determines the injection amount of the flocculating drug by measuring the water quality of the inflow water containing the suspended substances such as algae and colloidal particles or the water quality of the flocculant treated water with the water quality sensor 20. do. The chemical injection control device used the turbidity, alkalinity, water temperature and pH of the influent measured by the water quality sensor as independent variables, and the flocculation chemical injection amount as the dependent variable.
유입수의 탁도 및 알칼리도는 응집제 주입량과 양의 상관관계를 나타낸다. 즉, 탁도와 알칼리도가 높은 경우에는 응집제 주입량이 많아지게 된다. 이와 반대로 유입수의 수온 및 pH는 응집제 주입량과 음의 상관관계를 가진다. 다시 말하여, 유입수의 수온이 낮거나 pH가 낮은 경우에는 응집제 주입량이 많아지고, 수온이 높거나 pH가 높은 경우에는 주입되는 응집제 양이 적어진다.Turbidity and alkalinity of the influent have a positive correlation with the flocculant injection amount. That is, when turbidity and alkalinity are high, the flocculant injection amount will increase. In contrast, the water temperature and pH of the influent have a negative correlation with the coagulant injection volume. In other words, when the water temperature of the influent water is low or the pH is low, the amount of flocculant injected increases, and when the water temperature is high or the pH is high, the amount of flocculant injected is small.
약품주입량 제어장치의 다른 예로서는 응집약품 처리수의 제타전위 또는 스트림 커런트(Stream Current)를 측정하여 이를 독립변수로 하고, 이 독립변수의 변화에 따라 종속변수인 응집약품의 주입량을 결정할 수 있다.As another example of the drug injection amount control device, the zeta potential or stream current of the flocculated chemical treatment water may be measured as an independent variable, and the injection amount of the coagulated chemical, which is a dependent variable, may be determined according to the change of the independent variable.
또 다른 예로서 상기 유입수의 수질에 따라 약품주입량을 제어하는 피이드 포워드 제어방식과, 응집약품 처리수의 제타전위 또는 스트림 커런트에 따라 약품 주입량을 결정하는 피이드백 제어방식을 조합하여 최적의 약품 주입량을 결정할 수 있다.As another example, an optimal drug injection amount may be obtained by combining a feedforward control method for controlling the drug injection amount according to the quality of the inflow water, and a feedback control method for determining the drug injection amount according to the zeta potential or stream current of the flocculated drug treated water. You can decide.
약품주입펌프(22)는 상기 약품주입량 제어장치에 의하여 결정된 약품주입량에 따라 급속혼화조에 유기응집제 또는 무기응집제 등의 약품을 주입한다.The chemical injection pump 22 injects a chemical such as an organic coagulant or an inorganic coagulant into the rapid mixing tank according to the chemical injection amount determined by the chemical injection amount control device.
급속혼화조(10)는 상기 약품주입량 제어장치에 의하여 자동으로 투입된 응집약품과 유입수를 급속으로 혼화시킴으로써 조류 및 부유물질들이 응집하여 미세한 플럭을 형성하게 한다. 여기에서 급속 혼화는 교반장치를 이용하는 방법과 고압으로 약품을 분사시켜 주입하는 방법 중 하나를 선택하거나 두 방법을 동시에 적용할 수 있다.The rapid mixing tank 10 rapidly mixes the flocculating drug and the inflow water automatically input by the chemical injection amount control device so that the algae and suspended solids aggregate to form a fine floc. In this case, the rapid mixing may be selected from the method of using a stirring device and the method of injecting the chemical by high pressure injection, or may apply both methods simultaneously.
상기 급속혼화조를 거친 유입수는 플록형성조(30)에서 완속교반 또는 다수의 배플에 의해 형성되는 느린 흐름을 통하여 미세 플록들이 성장하여 거대한 플록을 형성하게 된다.The influent flowing through the rapid mixing tank is a fine floc grows through a slow flow formed by slow stirring or a plurality of baffles in the floc forming tank 30 to form a huge floe.
이와 같이 형성된 플록은 컴프레서 및 가압탱크를 포함하는 미세기포 발생장치(60)에 의하여 발생된 미세기포에 부착되어 가압부상조(40) 내에서 수면으로 떠오르게 된다. 즉, 유입원수 또는 처리수의 일부를 가압탱크로 끌어들여 여기에 컴프레서를 이용하여 3기압 이상의 압력, 바람직하게는 4∼7기압으로 가압하여 물과 공기를 충분히 접촉시킴으로써 수중에 용존공기를 충분히 포화시킨다. 가압부상조(40)에 상기 용존공기가 포화된 가압수를 가압수 분사장치(61)를 통하여 공급하는데 이때 가압수에 용존되어 있던 공기는 대기압 하로 급격히 방출됨으로써 미세한 공기방울을 형성하여 수중의 플록, 부유물질 등을 부착하고 수면 위로 떠오르게 된다.The floc formed as described above is attached to the microbubbles generated by the microbubble generator 60 including the compressor and the pressurized tank and floats on the water surface in the pressurized floatation tank 40. That is, a part of inflow water or treated water is drawn into a pressurized tank and pressurized to a pressure of 3 atm or higher, preferably 4 to 7 atm, using a compressor to sufficiently saturate dissolved air in water by sufficiently contacting water and air. Let's do it. The pressurized water 40 is supplied with pressurized water saturated with the dissolved air through the pressurized water injector 61. At this time, the air dissolved in the pressurized water is rapidly released under atmospheric pressure to form fine air bubbles, thereby causing flocs in the water. , Floating materials are attached and float on the surface of the water.
수면으로 부상된 플록은 스크레이퍼(52)에 의해서 수집되어 탈수장치(53)에 의해서 탈수된 후 처리된다.The floc floating on the water surface is collected by the scraper 52 and dewatered by the dehydrator 53 and then processed.
가압부상조에서 부상되어 제거되는 부유물질의 처리과정에 있어서 본 발명은 부유물질의 밀도를 측정하여 밀도가 높은 경우에는 슬러지를 수거하는 스크레이퍼의 구동속도를 높이고, 부유물질의 밀도가 낮은 경우에는 구동속도를 낮춤으로써 농축된 상태의 부유물질을 처리할 수 있게 하는 스크레이퍼 제어장치(51)를 구성요소로서 채택하였다.In the process of treating the suspended solids floating in the pressure flotation tank, the present invention measures the density of the suspended solids to increase the driving speed of the scraper to collect the sludge when the density is high, and when the density of the suspended solids is low. A scraper control device 51 has been adopted as a component that allows processing of suspended solids in a concentrated state by lowering the speed.
종래 가압부상법에서 일반적으로 채택되던 슬러지 처리장치는 슬러지의 농도나 양에 관계없이 일정한 구동속도로 작동한다. 그리하여 대량으로 슬러지가 형성되는 경우에는 완벽한 처리를 할 수 없으며, 슬러지의 농도가 낮은 경우에는 수분이 많이 포함된 슬러지를 처리하게 되어 후속공정인 슬러지 탈수장치의 효율성이 떨어진다.The sludge treatment apparatus generally adopted in the conventional pressure flotation method operates at a constant driving speed regardless of the concentration or amount of sludge. Therefore, when sludge is formed in large quantities, perfect treatment cannot be performed, and when the sludge concentration is low, sludge containing a lot of water is treated, thereby reducing the efficiency of the sludge dehydration apparatus, which is a subsequent process.
그리하여, 본 발명에서는 가압부상조의 상층으로 떠오른 슬러지의 농도를 부유물질 밀도 센서(50)로 측정하여 이를 독립변수로 하고, 슬러지 처리장치의 구동속도를 종속변수로 하는 스크레이퍼 제어장치를 채택하였다. 본 발명의 스크레이퍼 제어장치(51)는 스크레이퍼(52)와 연계되어 있으며, 수온변화에 따른 조류의 대량 발생 및 폭우로 인한 부유물질의 대량 유입과 같은 상황변화에 적절히 대처할 수 있다. 또한, 부상되는 부유물질의 양이 적은 경우에는 스크레이퍼의 구동속도를 낮춤으로써 탈수장치의 부하를 줄여준다.Therefore, in the present invention, the concentration of the sludge rising to the upper layer of the pressure flotation tank was measured by the suspended solids density sensor 50, and this was used as an independent variable, and a scraper control device was adopted in which the driving speed of the sludge treatment apparatus was the dependent variable. The scraper control device 51 of the present invention is associated with the scraper 52, and can appropriately cope with a situation change such as a large amount of algae caused by a change in water temperature and a large inflow of suspended substances due to heavy rain. In addition, when the amount of floating material is small, the load of the dewatering device is reduced by lowering the driving speed of the scraper.
본 발명의 약품주입량 제어장치 및 스크레이퍼 제어장치는 정수처리 뿐만 아니라 하수처리, 폐수처리 등에도 응용될 수 있다.The chemical injection amount control device and the scraper control device of the present invention can be applied to not only water treatment but also sewage treatment, wastewater treatment and the like.
아래에서는 본 발명의 약품주입량 제어장치와 관련된 제어시스템에 관하여 구체적으로 설명한다. 그러나, 아래의 실시예는 약품주입량 제어시스템의 일 실시예에 불과한 것으로서 본 발명의 범위가 아래의 실시예에 의하여 한정되는 것은 아니다.Hereinafter will be described in detail with respect to the control system associated with the drug injection amount control apparatus of the present invention. However, the following embodiment is only one embodiment of the chemical injection amount control system and the scope of the present invention is not limited by the following embodiment.
실시예 1Example 1
A. 학습 및 검증자료A. Learning and Verification Materials
본 발명의 일 실시예로서 인공신경회로망(Artificial Neural Network)의 학습 및 검증에 사용한 자료는 C 정수장의 95, 96년의 2년간 운전자료를 이용하였다. 혼화조로 들어오는 유입수의 탁도, 온도, 수소이온농도, 알칼리도를 수질항목으로 정하였다. 유입수 수질에 따라 쟈-테스트(Jar-test) 등을 통해 구한 응집제 주입률을 기준으로 침전조 유출수의 수질이 운전조건에 적합한 주입률을 최적 응집제 주입률로 간주하였다. 수온의 경우는 4∼30℃의 범위에서 계절에 따른 변화를 보이며, 수소이온농도는 6.9∼7.9로 큰 변화를 보이지 않았다. 알칼리도는 26∼37 mg/L(CaCO3로서)의 범위를 보이고 탁도는 1∼130 NTU사이의 큰 변화를 보였는데 연중 1에서 약 10사이의 범위를 보이다가 7, 8월의 장마기간에 큰 변동범위를 보이는 경향이 있다. 정수장 운전에서 응집제 주입률 결정시 탁도의 변화가 심한 7, 8월이 가장 힘들고 어려운 시기가 된다.As an embodiment of the present invention, the data used for learning and verifying the Artificial Neural Network was used for operation data of 95 years and 96 years at the C water purification plant. The turbidity, temperature, hydrogen ion concentration, and alkalinity of the influent flowing into the mixing tank were determined as water quality items. Based on the coagulant injection rate obtained through Jar-test according to the inflow water quality, the optimum coagulant injection rate was considered to be an injection rate suitable for the operating conditions of the sedimentation tank effluent. In the case of water temperature, the seasonal variation was shown in the range of 4 to 30 ° C., and the hydrogen ion concentration was not significantly changed to 6.9 to 7.9. The alkalinity ranged from 26 to 37 mg / L (as CaCO 3 ) and the turbidity varied greatly between 1 and 130 NTU, ranging from 1 to about 10 throughout the year, and large during the rainy season in July and August. There is a tendency to show fluctuation ranges. Determination of flocculant injection rate in water purification plant operation is the most difficult and difficult time in July and August, when turbidity changes are severe.
B. 다변수회귀식 도출B. Multivariate Regression
유입수의 4개 수질항목을 독립변수로하고 응집제 주입률을 종속변수로 하여 다변수회귀식(Multi Variable Regression Formular)을 구하였다. 다변수회귀식을 구하기 위해 2년간 운전자료중 매달 6개씩 뽑아 142개의 자료를 사용하고, 통계프로그램인 미니탭(Minitab)을 사용하여 구한 다변수회귀식의 예측성능을 확인하기 위한 예측단계에서는 매달 3개씩 뽑아 72개의 자료를 사용하였다.Multivariate regression formular was obtained with four water quality items of influent as independent variable and coagulant injection rate as dependent variable. In order to find the multivariate regression equation, 142 pieces of data were used every month for 6 years, and 142 data were used every month for 2 years. 72 pieces of data were used.
C. 인공신경회로망 학습 및 검증C. Neural Network Learning and Verification
본 연구에서 사용한 인공신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층의 3층으로 구성되고 입력층은 4개의 절점, 은닉층은 10개의 절점, 출력층은 1개의 절점을 할당하였다. 인공신경회로망의 학습단계에서는 2년간 운전자료중 매달 6개씩 뽑아 142개의 자료를 학습에 사용하고, 학습된 인공신경회로망의 검증을 위해 계산단계에서는 매달 3개씩 뽑아 72개의 자료를 사용하였다. 활성화 함수가 0과 1사이의 값을 내는 시그모이드 펑션(Sigmoid Function)임을 감안하여 응집제 주입률은 0과 1사이의 값으로 표준화시켜서 다변수회귀 및 인공신경회로망 학습에 이용하였다.The artificial neural network used in this study consists of three layers of input layer, hidden layer, and output layer. The input layer has 4 nodes, the hidden layer has 10 nodes, and the output layer has one node. In the learning phase of the artificial neural network, 142 data were used for learning every month for 6 years from the operation data, and 72 data were used in the computational phase for the verification of the learned artificial neural network. Considering that the activation function is a sigmoid function that produces a value between 0 and 1, the coagulant injection rate was normalized to a value between 0 and 1 and used for multivariate regression and artificial neural network learning.
D. 예측 성능 비교지수D. Forecast Performance Comparison Index
다변수회귀식과 인공신경회로망의 예측성능을 비교하기 위한 지표로 수학식 1과 같은 제곱근 평균 오차값(Mean Square Root Error : MSRE)을 사용하였다.Mean square root error (MSRE) is used as an index for comparing the predictive performance of the multivariate regression and artificial neural networks.
여기서, N은 자료수, op는 예측값, od는 실제 주입률을 나타낸다.Where N is the number of data, op is the predicted value, and od is the actual injection rate.
인공신경회로망의 학습단계에 사용한 142개의 혼화조 운전자료를 이용하여 통계프로그램 미니탭에서 구한 다변수회귀식은 수학식 2와 같다.The multivariate regression equation obtained from the statistical program minitab using 142 miscellaneous tank operation data used in the learning phase of the artificial neural network is shown in Equation 2.
수학식 2는 응집제 주입률이 탁도의 0.00237배에 알칼리도 0.0488배를 더하고 수온의 0.00708배, 그리고 수소이온농도의 0.0824배를 빼서 상수 0.242를 빼준 것과 같음을 보여준다. 즉 응집제 주입률과 탁도 및 알칼리도는 양의 상관성을 지니고 수온과 수소이온농도에 대해서는 음의 상관성을 지님을 보여준다. 다변수회귀식을 얻기 위해 사용한 자료에 대해 예측값과 실제 운전값 사이의 제곱근 평균오차는 0.0143이었다.Equation 2 shows that the coagulant injection rate is equal to the constant 0.242 by subtracting the 0.0488 times the alkalinity, the 0.00708 times the water temperature, and the 0.0824 times the hydrogen ion concentration by adding 0.00237 times the turbidity. In other words, the flocculant injection rate, turbidity and alkalinity have a positive correlation and have a negative correlation with water temperature and hydrogen ion concentration. For the data used to obtain the multivariate regression equation, the square root mean error between the predicted value and the actual operating value was 0.0143.
다변수회귀식 유도에 사용되지 않은 자료에 대해 다변수회귀식의 예측성능을 비교한 결과 예측값과 실제 운전값 사이의 제곱근 평균오차는 0.0193이었다.As a result of comparing the predictive performance of the multivariate regression equation with respect to the data that was not used to derive the multivariate regression equation, the square root mean error between the predicted value and the actual operating value was 0.0193.
제곱근 평균오차값을 비교했을 때 회귀식 유도에 사용되지 않은 자료에 대해서도 회귀식의 예측능은 유사한 수준을 보여 주었다.Comparing the root mean squared error, the predictive power of the regression equation was similar for the data that was not used to derive the regression equation.
인공신경회로망의 학습단계에서 142개의 운전자료를 사용하여 신경망을 학습시키고 그 예측값과 실제 운전값을 비교한 결과 신경망 학습에 사용된 자료에 대한 예측값과 실제 운전값 사이의 제곱근 평균오차는 0.0058이었다.In the learning phase of the artificial neural network, the neural network was trained using 142 operation data and compared with the prediction value and the actual operation value. The mean root mean error between the prediction value and the actual operation value for the data used in the neural network learning was 0.0058.
신경망 학습에 사용되지 않은 운전자료에 대해 학습된 신경망의 예측성능을 비교한 결과 예측값과 실제 운전값 사이의 제곱근 평균오차는 0.0092였다.As a result of comparing the predicted performance of the trained neural network against the driving data not used for neural network learning, the root mean square error between the predicted value and the actual operating value was 0.0092.
인공신경회로망을 통한 응집제 주입률 결정이 다변수회귀 방법에 의한 예측값보다 제곱근평균오차의 비교나 잔차범위 비교에서 예측성능이 우수함을 알 수 있다. 즉 제곱근평균오차를 비교했을 때, 인공신경회로망이 학습자료에 대해서는 예측오차를 약 59% 감소시키고, 학습에 사용되지 않은 자료에 대해서는 예측오차를 약 52% 감소시켰다.Determination of the coagulant injection rate through the neural network showed better predictive performance in comparison of root mean square error and residual range comparison than predicted by multivariate regression method. That is, when comparing the root mean error, the artificial neural network reduced the prediction error about 59% for the learning data and the 52% for the data not used for the learning.
본 발명의 약품주입량 제어장치는 이상과 같이 인공신경회로망의 향상된 예측능 또는 다변수회귀식을 이용하여 응집제 주입률을 피이드 포워드 방식으로 결정하는 방식 외에도 응집제 주입 후의 수질의 상태를 스트림 커런트 측정기(Stream Current Detector)나 제타전위를 측정하여 바람직한 범위의 제타전위를 얻을 수 있도록 응집제 주입량을 조절하는 피이드백 방식을 채택할 수도 있으며, 피이드 포워드 방식과 피이드백 방식을 조합하여 응집약품의 주입량을 결정할 수도 있다.The drug injection amount control device of the present invention uses the improved predictive power of the artificial neural network or the method of determining the coagulant injection rate by a feedforward method by using the multivariate regression as described above. It is also possible to adopt a feedback method that adjusts the amount of coagulant injected to obtain a zeta potential within a desired range by measuring a current detector or a zeta potential, or determine the amount of coagulant injected by combining a feed forward method and a feedback method. .
본 발명의 수처리 시스템은 정수처리 뿐만 아니라 하수 및 폐수의 처리에도 널리 응용될 수 있다.The water treatment system of the present invention can be widely applied to treatment of sewage and wastewater as well as water treatment.
본 발명은 유입수 수질 변화 및/또는 응집약품 처리수의 전위 변화 등에 따라 최적의 응집제 주입량을 실시간으로 제어해 줌으로서 응집제 과소 혹은 과다 주입에 따른 응집 효율 저하를 방지할 수 있다.According to the present invention, the optimum flocculant injection amount is controlled in real time according to the inflow water quality change and / or the potential change of the flocculant treatment water, thereby preventing the flocculation efficiency from being reduced or caused by the excessive flocculant injection.
본 발명은 최적의 응집제 주입량을 실시간으로 제어해 줌으로서 응집제의 과다 주입에 따른 응집제 낭비를 막아줄 수 있다.The present invention can prevent the flocculant waste due to the over-injection of the flocculant by controlling the optimum amount of flocculant injection in real time.
본 발명은 응집제 주입량을 실시간으로 제어하여 응집 및 플록형성의 효과를 최적화시켜 줌으로서 이후에 따르는 공정인 가압부상조에 의한 플록 부상을 촉진시킨다.The present invention optimizes the effects of flocculation and flocculation by controlling the flocculant injection amount in real time, thereby promoting floc flotation due to pressure flotation.
본 발명은 또한 가압부상조의 부상슬러지의 고형분 함량을 실시간으로 측정하여 스크레이퍼 속도를 제어해 줌으로서 고형분 함량이 높은 슬러지를 액상으로부터 제거함으로써 분리된 슬러지의 후속공정인 슬러지 농축이나 탈수와 같은 과정을 효과적으로 진행할 수 있어 슬러지 처리비용을 절감할 수 있다.The present invention also controls the scraper speed by measuring the solids content of the flotation sludge in a pressurized floatation tank in real time to effectively remove the sludge having a high solids content from the liquid phase, thereby effectively eliminating the processes such as sludge concentration or dewatering, which is a subsequent process of the separated sludge. This can reduce the cost of sludge treatment.
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