KR102226602B1 - Device for drying foodwaste and the method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 음식물 쓰레기 건조장치 및 그 방법에 관한 것으로 상세하게는 음식물 쓰레기의 등급을 분류하고 분류된 등급에 최적화된 건조 조건에 따라 음식물 쓰레기를 건조하는 음식물 쓰레기 건조장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a food waste drying apparatus and a method thereof, and more particularly, to a food waste drying apparatus and a method for classifying the food waste and drying the food waste according to drying conditions optimized for the classified grade.
음식물 쓰레기는 악취와 침출수로 인해 환경오염의 주요 원인이며, 특히 하절기에는 각 처리기관 마다 음식물 쓰레기 처리에 많은 예산과 인력이 낭비되고 있다. 이러한 음식물 쓰레기 처리비용은 매년 증가 추세를 보이고 있으며, 지방자치단체의 음식물쓰레기 처리 위탁 사업체에서는 자원 재활용 등의 목적으로 음식물 쓰레기의 재활용을 위해 일부는 습식사료화 일부는 건식사료화를 하고 있다.Food waste is a major cause of environmental pollution due to odor and leachate. In particular, in the summer, a lot of budget and manpower are wasted on food waste disposal by each treatment facility. These food waste disposal costs are showing an increasing trend every year, and the food waste disposal consignment businesses of local governments are converting some of them into wet feed and some into dry feed for the purpose of recycling food waste for the purpose of recycling resources.
종래에도 음식물 쓰레기를 건조하고 이를 다양한 용도로 사용하도록 가공하였으나, 건조의 효율이 떨어지고, 요구되는 함수율을 달성하지 못하는 등 문제점이 존재하였다.Conventionally, food waste was dried and processed to be used for various purposes, but there were problems such as poor drying efficiency and inability to achieve the required moisture content.
따라서, 음식물 쓰레기의 건조효율을 향상시키고 단시간 내에 함수율을 요구하는 수준으로 맞출 수 있는 음식물 쓰레기 건조장치 및 그 방법에 대한 연구가 요구된다.Accordingly, there is a need for research on a food waste drying apparatus and method that can improve the drying efficiency of food waste and adjust the moisture content to a required level within a short time.
본 발명의 목적은, 음식물 쓰레기를 건조하기 위해 하이브리드파와 광파를 이용함으로써, 보다 짧은 시간 내에 함수율이 낮은 건조 음식물 쓰레기를 제조할 수 있는 음식물 쓰레기 제조장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a food waste manufacturing apparatus and method capable of producing dry food waste with a low moisture content within a shorter time by using hybrid waves and light waves to dry food waste.
또한, 음식물 쓰레기를 건조하기 위해 음식물 쓰레기의 등급을 분류하여 등급에 따라 최적화된 건조조건을 제공함으로써, 음식물 쓰레기 건조 효율을 향상시키고, 결과물을 다양한 용도로 활용하도록 건조와 동시에 분류할 수 있는 음식물 쓰레기 제조장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.In addition, food waste that can be sorted at the same time as drying so that food waste drying efficiency is improved and the resulting product can be used for various purposes by categorizing the grade of food waste to dry food waste and providing optimized drying conditions according to the grade. It is to provide a manufacturing apparatus and a method thereof.
본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 건조장치는, 음식물 쓰레기의 함수율, 무게 및 부피를 측정하는 기초정보 측정부, 상기 측정된 음식물 쓰레기의 함수율, 무게 및 부피 중 적어도 하나에 대응하여 건조를 위한 다수의 건조모듈 중 하나로 이송하는 이동부, 상기 이동된 음식물 쓰레기를 하이브리드파 및 광파를 이용하여 건조시키는 건조모듈 및 상기 건조모듈로부터 추출되는 음식물 쓰레기를 가금류의 사료 또는 고체연료로 성형하는 성형기를 포함할 수 있다.The food waste drying apparatus according to an embodiment of the present invention includes a basic information measuring unit for measuring the moisture content, weight and volume of the food waste, and for drying in response to at least one of the measured moisture content, weight and volume of the food waste. Including a moving unit that transfers to one of a plurality of drying modules, a drying module for drying the moved food waste using hybrid waves and light waves, and a molding machine for molding the food waste extracted from the drying module into poultry feed or solid fuel. can do.
본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 건조장치의 이동부는, 음식물 쓰레기의 함수율, 부피 및 무게 중 어느 하나에 따라 음식물 쓰레기의 등급을 분류하는 등급 분류부 및 상기 음식물 쓰레기의 등급에 따라 상기 다수의 건조모듈 중 하나로 상기 음식물 쓰레기를 이송하는 이송처리부를 포함할 수 있다.The moving unit of the food waste drying apparatus according to an embodiment of the present invention includes a grade classification unit for classifying a grade of food waste according to any one of a moisture content, a volume, and a weight of the food waste, and the plurality of One of the drying modules may include a transfer processing unit for transferring the food waste.
본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 건조장치의 상기 등급분류부는, 음식물 쓰레기에 대한 함수율, 무게 및 부피 중 하기 [수학식 1]에 따라 연산되는 신뢰오차값이 낮은 것을 기준으로 등급을 분류할 수 있다.The classifying unit of the food waste drying apparatus according to an embodiment of the present invention may classify a rating based on a low confidence error value calculated according to the following [Equation 1] among the moisture content, weight, and volume for the food waste. I can.
[수학식 1][Equation 1]
여기서, V는 신뢰오차값, A는 센서를 통해 측정한 함수율, 무게, 부피 중 하나, B는 음식물 쓰레기 제공업체에서 제시한 함수율, 무게, 부피 중 하나, R은 제공업체의 함수율, 무게, 부피 각각에 대한 데이터 신뢰도 중 하나임Where V is the confidence error value, A is one of the moisture content, weight, and volume measured by the sensor, B is one of the moisture content, weight, and volume suggested by the food waste provider, and R is the moisture content, weight, and volume of the provider. One of the data reliability for each
본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 건조장치의 상기 건조모듈은, 상기 분류된 등급에 따라 탈수시간, 하이브리드파 및 광파의 세기 및 조사 시간을 달리 설정할 수 있다.The drying module of the food waste drying apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention may differently set the dehydration time, the intensity of the hybrid wave and the light wave, and the irradiation time according to the classified grade.
본 발명에 의하면, 음식물 쓰레기를 건조하기 위해 하이브리드파와 광파를 이용함으로써, 보다 짧은 시간 내에 함수율이 낮은 건조 음식물 쓰레기를 제조할 수 있는 음식물 쓰레기 제조장치 및 그 방법을 제공할 수 있다.According to the present invention, by using hybrid waves and light waves to dry food waste, it is possible to provide a food waste manufacturing apparatus and method capable of producing dry food waste with a low moisture content within a shorter time.
또한, 음식물 쓰레기를 건조하기 위해 음식물 쓰레기의 등급을 분류하여 등급에 따라 최적화된 건조조건을 제공함으로써, 음식물 쓰레기 건조 효율을 향상시키고, 결과물을 다양한 용도로 활용하도록 건조와 동시에 분류할 수 있는 음식물 쓰레기 제조장치 및 그 방법을 제공할 수 있다.In addition, food waste that can be sorted at the same time as drying so that food waste drying efficiency is improved and the resulting product can be used for various purposes by categorizing the grade of food waste to dry food waste and providing optimized drying conditions according to the grade. A manufacturing apparatus and a method thereof can be provided.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 건조장치를 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시례에 따른 이송부의 세부구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 건조장치의 개념도를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 분류 및 건조 과정을 도시한 동작흐름도이다.1 is a block diagram showing a food waste drying apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing a detailed configuration of a transfer unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a view showing a conceptual diagram of a food waste drying apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is an operation flow diagram illustrating a process of sorting and drying food waste according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시례를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시례에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시례를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다. Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. However, the spirit of the present invention is not limited to the presented embodiments, and those skilled in the art who understand the spirit of the present invention can add, change, or delete other elements within the scope of the same idea. Other embodiments included within the scope of the inventive concept may be easily proposed, but this will also be said to be included within the scope of the inventive concept of the present application.
또한, 각 실시례의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.In addition, components having the same function within the scope of the same idea shown in the drawings of each embodiment will be described using the same reference numerals.
이하에서는 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일실시례를 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 4.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 건조장치를 도시한 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시례에 따른 이송부의 세부구성을 도시한 블록도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 건조장치의 개념도를 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시례에 따른 음식물 쓰레기 분류 및 건조 과정을 도시한 동작흐름도이다.1 is a block diagram showing a food waste drying apparatus according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is a block diagram showing a detailed configuration of a transfer unit according to an embodiment of the present invention, Figure 3 is A diagram showing a conceptual diagram of a food waste drying apparatus according to an embodiment, and FIG. 4 is an operation flow diagram illustrating a process of sorting and drying food waste according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참고하면, 음식물 쓰레기 건조장치(100)는 기초정보 측정부(110), 이동부(120), 건조모듈(130) 및 성형기(140)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the food
기초정보 측정부(110)는 건조하고자 하는 음식물 쓰레기의 함수율, 부피 및 무게를 측정할 수 있다. 즉, 음식물 쓰레기를 건조하기 위한 현장에서 건조를 위한 음식물 쓰레기가 유입되면, 유입되는 음식물 쓰레기의 기초정보인 함수율, 부피, 무게를 측정할 수 있다.The basic
이동부(120)는 상기 측정된 음식물 쓰레기의 함수율, 무게 및 부피 중 적어도 하나에 대응하여 건조를 위한 다수의 건조모듈 중 하나로 이송할 수 있다. 즉, 음식물 쓰레기의 함수율, 무게, 부피 중 하나의 팩터(factor)를 이용하여 해당 음식물 쓰레기의 등급을 분류하고 상기 분류된 등급에 따라 다수의 건조모듈 중 상기 등급에 대응한 최적의 건조가 이루어질 수 있는 건조모듈로 이송될 수 있다.The moving
이를 위해 이동부(120)는 도 2에 도시된 바와 같이, 등급 분류부(121) 및 이송 처리부(122)를 포함할 수 있다.To this end, the moving
여기서, 등급 분류부(121)는 음식물 쓰레기의 함수율, 부피 및 무게 중 어느 하나에 따라 음식물 쓰레기의 등급을 분류할 수 있다. Here, the
즉, 공급업체로부터 공급된 음식물 쓰레기는 등급 분류에 따라 건조 과정에서의 조건을 달리할 수 있으며, 상기 등급 분류는 함수율, 무게, 부피의 수치범위에 따라 구분될 수 있다.That is, the food waste supplied from the supplier may have different conditions in the drying process according to the grade classification, and the grade classification may be classified according to a numerical range of moisture content, weight, and volume.
일례로, 함수율 59% 이하의 음식물 쓰레기의 경우, 1등급 음식물 쓰레기로 분류하고, 함수율 60~69%의 경우, 2등급 음식물 쓰레기로 분류하며, 함수율 70~79%의 경우, 3등급 음식물 쓰레기로 분류하고, 함수율 80~89%의 경우, 4등급 음식물 쓰레기로 분류하며, 함수율 90~99%의 경우, 5등급 음식물 쓰레기로 분류하여 각 등급별로 탈수시간, 하이브리드파 및 광파의 세기, 조사 시간 등을 달리 설정하여 건조과정을 진행할 수 있다.For example, food waste with a moisture content of 59% or less is classified as first-class food waste, 60-69% moisture content is classified as a second-class food waste, and 70-79% moisture content is classified as a third-class food waste. In the case of 80-89% moisture content, it is classified as grade 4 food waste, and in the case of 90-99% moisture content, it is classified as grade 5 food waste, and the dehydration time, hybrid wave and light wave intensity, irradiation time, etc. for each grade You can set differently to proceed with the drying process.
마찬가지로, 무게를 기준으로 등급을 분류할 수 있으며 기설정된 부피당 무게가 10~19KG인 경우, 1등급 음식물 쓰레기로 분류하고, 20~29KG인 경우 2등급 음식물 쓰레기로 분류하고, 30~39KG의 경우, 3등급 음식물 쓰레기로 분류하고, 20~29KG의 경우, 4등급 음식물 쓰레기로 분류하며, 10~19KG 의 경우, 5등급 음식물 쓰레기로 분류하여 각 등급별로 탈수시간, 하이브리드파 및 광파의 세기, 조사 시간 등을 달리 설정하여 건조과정을 진행할 수 있다.Similarly, grades can be classified based on weight, and if the preset weight per volume is 10 to 19 KG, it is classified as Class 1 food waste, if it is 20 to 29 KG, it is classified as Class 2 food waste, and in the case of 30 to 39 KG, Class 3 food waste, 20~29KG, class 4 food waste, 10~19KG, class 5 food waste, dehydration time, hybrid wave and light wave intensity, and irradiation time for each class The drying process can be carried out by setting the lamp differently.
이때, 등급 분류를 위한 최우선 기준을 함수율, 무게, 부피 중 어느 것으로 결정하느냐는 아래의 신뢰오차값에 따라 결정할 수 있으며, 이는 이하에서 보다 상세하게 설명한다.In this case, whether to determine which of the moisture content, weight, and volume as the highest priority criterion for classification may be determined according to the confidence error value below, which will be described in more detail below.
이를 위해서는 각 기초정보(함수율, 무게, 부피 등)에 대한 신뢰오차값을 계산하고, 상기 신뢰오차값이 작을수록 우선순위가 높게 설정될 수 있다.To this end, a confidence error value for each basic information (moisture content, weight, volume, etc.) is calculated, and the smaller the confidence error value, the higher the priority may be set.
여기서, 상기 신뢰오차값은 하기 [수학식 1]에 따라 연산될 수 있다.Here, the confidence error value may be calculated according to the following [Equation 1].
[수학식 1][Equation 1]
여기서, V는 신뢰오차값, A는 센서를 통해 측정한 함수율, B는 음식물 쓰레기 제공업체에서 제시한 함수율, R은 제공업체의 함수율 데이터 신뢰도이다.Here, V is the confidence error value, A is the moisture content measured through the sensor, B is the moisture content suggested by the food waste provider, and R is the reliability of the moisture content data of the provider.
일례로, 공급받은 음식물 쓰레기를 현장에 마련된 센서를 통해 함수율을 측정한 결과 함수율이 88%인 것으로 측정되고, 상기 음식물 쓰레기를 제공한 기관에서 제시한 함수율이 86%이며, 상기 제공 기관의 함수율 데이터 신뢰도가 95인 경우, 상기 [수학식 1]에 따른 신뢰오차값을 계산하면 신뢰오차값 V는 (2/88)*0.05=0.001이 된다.For example, as a result of measuring the moisture content of the supplied food waste through a sensor provided at the site, the moisture content is measured to be 88%, the moisture content suggested by the agency that provided the food waste is 86%, and the moisture content data of the providing agency When the reliability is 95, when the confidence error value according to [Equation 1] is calculated, the confidence error value V becomes (2/88)*0.05=0.001.
상기 [수학식 1]은 함수율 뿐만 아니라, 부피에 대해서도 적용할 수 있으며, 이 경우 V는 신뢰오차값, A는 센서를 통해 측정한 부피, B는 음식물 쓰레기 제공업체에서 제시한 부피, R은 제공업체의 부피 데이터 신뢰도이다.[Equation 1] above can be applied not only to the moisture content but also to the volume. In this case, V is the confidence error value, A is the volume measured through the sensor, B is the volume suggested by the food waste provider, and R is provided. It is the reliability of the company's volume data.
이 경우, 공급받은 음식물 쓰레기를 현장에 마련된 센서를 통해 부피를 측정한 결과 부피가 30L인 것으로 측정되고, 상기 음식물 쓰레기를 제공한 기관에서 제시한 부피가 28L이며, 상기 제공 기관의 부피 데이터 신뢰도가 90인 경우, 상기 [수학식 1]에 따른 신뢰오차값을 계산하면 신뢰오차값 V는 (2/30)*0.1=0.006이 된다.In this case, as a result of measuring the volume of the supplied food waste through a sensor provided at the site, the volume is measured to be 30L, the volume suggested by the agency that provided the food waste is 28L, and the reliability of the volume data of the providing agency is In the case of 90, when the confidence error value according to [Equation 1] is calculated, the confidence error value V becomes (2/30)*0.1=0.006.
마찬가지로, [수학식 1]은 함수율, 부피뿐만 아니라, 무게에 대해서도 적용할 수 있으며, 이 경우 V는 신뢰오차값, A는 센서를 통해 측정한 무게, B는 음식물 쓰레기 제공업체에서 제시한 무게, R은 제공업체의 무게 데이터 신뢰도이다.Similarly, [Equation 1] can be applied not only to moisture content, volume, but also to weight. In this case, V is the confidence error value, A is the weight measured through the sensor, B is the weight suggested by the food waste provider, R is the provider's confidence in the weight data.
이 경우, 공급받은 음식물 쓰레기를 현장에 마련된 센서를 통해 무게를 측정한 결과 무게가 50Kg인 것으로 측정되고, 상기 음식물 쓰레기를 제공한 기관에서 제시한 무게가 55Kg이며, 상기 제공 기관의 부피 데이터 신뢰도가 90인 경우, 상기 [수학식 1]에 따른 신뢰오차값을 계산하면 신뢰오차값 V는 (5/50)*0.1=0.01이 된다.In this case, as a result of measuring the weight of the supplied food waste through a sensor provided at the site, it is measured that the weight is 50Kg, the weight suggested by the agency that provided the food waste is 55Kg, and the reliability of the volume data of the providing agency is In the case of 90, when the confidence error value according to [Equation 1] is calculated, the confidence error value V becomes (5/50)*0.1=0.01.
따라서, 상기 함수율, 부피, 무게 중 가장 신뢰오차값이 작은 것은 함수율이므로, 음식물 쓰레기를 등급분류하기 위한 최우선 기준은 함수율이 된다.Therefore, the moisture content has the smallest confidence error value among the moisture content, volume, and weight, so the highest priority criterion for classifying food waste is moisture content.
다만, 이 경우라도 함수율 측정 센서에 고장발생이 감지된 경우에는 다음으로 신뢰오차값이 작은 부피가 음식물 쓰레기를 등급분류하기 위한 기준이 될 수 있다.However, even in this case, when a failure is detected in the moisture content measurement sensor, the next volume with a small confidence error value may serve as a standard for classifying food waste.
한편, 상기에서 언급한 신뢰도 R은 음식물 쓰레기를 공급하는 기관의 수치 오차를 누적하여 결정하며, 기존의 음식물 쓰레기 공급 시 수신하고 측정된 데이터를 모두 반영하여 결정될 수 있다.Meanwhile, the above-mentioned reliability R is determined by accumulating numerical errors of organizations that supply food waste, and may be determined by reflecting all data received and measured when supplying existing food waste.
즉, 아래 [수학식 2]와 같이 현장에서 센서를 통해 측정된 데이터와 음식물 쓰레기 공급업체에서 제공한 데이터의 차이값이 작을수록 신뢰도가 높도록 연산될 수 있다. That is, as shown in [Equation 2] below, the smaller the difference between the data measured through the sensor in the field and the data provided by the food waste supplier, the higher the reliability may be calculated.
[수학식 2][Equation 2]
여기서, Pn은 음식물 쓰레기 공급업체로부터 n회동안 제공된 수치값(함수율, 부피, 무게에 대한 수치값)의 총합, Sn은 현장 센서를 통해 n회동안 측정된 수치값의 총합Here, P n is the sum of numerical values (numeric values for moisture content, volume, and weight) provided for n times from the food waste supplier, and S n is the sum of numerical values measured for n times through the field sensor.
보다 상세하게는 '대한환경'이라는 음식물 쓰레기 공급업체로부터 지난 2년간 24회에 걸쳐 공급받은 음식물 쓰레기 무게(공급업체로부터 전달받은 무게)의 총합이 850Kg이고, 24회동안 현장 센서를 통해 측정한 음식물 쓰레기 무게의 총합이 810Kg이라면 R은 약 95.3%로 결정될 수 있다.In more detail, the total weight of food waste received 24 times in the past two years from a food waste supplier called'Daehan Environment' is 850Kg, and food measured through an on-site sensor for 24 times. If the total weight of the garbage is 810Kg, then R can be determined to be about 95.3%.
한편, '대한환경'으로부터 지난 2년간 24회에 걸쳐 공급받은 음식물 쓰레기 부피(공급업체로부터 전달받은 부피)의 총합이 800L이고, 24회동안 현장 센서를 통해 측정한 음식물 쓰레기 부피의 총합이 820L이라면 R은 약 97.5%로 결정될 수 있다.On the other hand, if the total volume of food waste received 24 times from'Daehan Environment' over the past two years (the volume received from the supplier) is 800L, and the total volume of food waste measured through the on-site sensor for 24 times is 820L, R can be determined to be about 97.5%.
따라서, 상기와 같이 신뢰도 및 이를 활용한 신뢰오차값을 통해 음식물 쓰레기의 등급분류 우선순위를 결정함으로써, 보다 정확한 음식물 쓰레기 분류 및 그에 따른 효율적인 건조가 진행될 수 있다.Accordingly, by determining the priority of food waste classification through the reliability and the reliability error value using the reliability as described above, more accurate food waste classification and efficient drying accordingly can be performed.
한편, 등급분류 결과에 따라 건조된 음식물 쓰레기는 분류된 각 등급마다 활용도가 다르게 성형될 수 있으며, 그 성질에 따라 가금류의 사료, 고체연료 등으로 구분되어 제조될 수 있다.On the other hand, the food waste dried according to the classification result may be molded differently for each class classified, and according to its properties, it may be classified into poultry feed, solid fuel, etc. and manufactured.
한편, 음식물 쓰레기를 건조하여 성형하고자 하는 결과물(ex. 가금류의 사료, 고체연료 등)에 대하여 현장 수요에 따라 특정 용도의 제품(ex. 고체연료)를 더 많이 생산해야 하는 경우가 발생하는데, 이러한 경우는 해당 용도를 생산하는데 요구되는 조건에 부합하도록 등급분류 기준(ex. 함수율, 무게, 부피) 결정에 가중치를 부여할 수 있다. On the other hand, there are cases where it is necessary to produce more products (ex. solid fuel) for specific purposes according to the demands of the site for the result of drying food waste (ex. poultry feed, solid fuel, etc.). In some cases, weights can be assigned to the determination of the grading criteria (ex. moisture content, weight, volume) to meet the conditions required to produce the intended use.
예를 들어, 고체연료를 생산하는데 가장 중요한 요소가 단위 부피당 무게값인 경우, 우선은 상기 [수학식 1], [수학식 2]에 따라 함수율, 무게, 부피에 대한 신뢰오차값을 산출한 후, 각 신뢰오차값에 가중치를 부여하여 최종 산출되는 가중신뢰오차값(WV)을 이용하여 등급분류를 수행할 수 있다.For example, if the most important factor in producing solid fuel is the weight per unit volume, first, after calculating the confidence error values for the moisture content, weight, and volume according to [Equation 1] and [Equation 2] above, , Rating classification can be performed using a weighted confidence error value (WV) that is finally calculated by assigning a weight to each confidence error value.
일례로, 상기 [수학식 1], [수학식 2]에 따라 함수율, 무게, 부피에 대한 신뢰오차값이 각각 0.1, 0.08, 0.07인 경우 함수율에 대한 가중치를 0.5 부여하고, 무게에 대한 가중치는 1, 부피에 대한 가중치를 1으로 각각 부여한 경우, 가중신뢰오차값은 각각 0.05, 0.08, 0.07이 되어 그 값이 가장 작은 것은 함수율이 된다.As an example, when the confidence error values for moisture content, weight, and volume are 0.1, 0.08, and 0.07 according to [Equation 1] and [Equation 2] above, a weight for the moisture content is given by 0.5, and the weight for the weight is When 1 and the weight for the volume are respectively given as 1, the weighted reliability error values are 0.05, 0.08, and 0.07, respectively, and the smallest value is the moisture content.
따라서, 이 경우는 함수율에 따른 등급분류를 통해 건조를 수행하고 그 결과에 따라 세분화된 결과물을 다양한 종류의 고체연료로 사용할 수 있게 된다.Therefore, in this case, drying is performed through classification according to the moisture content, and the resultant subdivided according to the result can be used as various types of solid fuels.
상기와 같이 등급분류된 음식물 쓰레기는 이송 처리부(122)에 의해 상기 등급에 따라 상기 다수의 건조모듈 중 하나로 이송될 수 있다.The food waste classified as described above may be transferred to one of the plurality of drying modules according to the grade by the
한편, 건조모듈(130)은 상기 이동된 음식물 쓰레기를 하이브리드파 및 광파를 이용하여 건조할 수 있으며, 함수율이 기설정된 기준보다 높은 음식물 쓰레기의 경우 탈수장치(미도시)를 통해 1차 탈수를 진행한 후, 하이브리드파 및 광파를 조사하여 2차 건조작업을 수행할 수 있다.On the other hand, the
상기 하이브리드파 및 광파를 이용하여 음식물 쓰레기를 건조시키는 경우 건조시간 20분 이내에 함수율 10% 이하의 건조 결과물을 생성할 수 있어, 본 발명의 일실시례에 따르면 신속하고 효율적인 음식물 쓰레기 건조장치가 제공될 수 있다.When the food waste is dried using the hybrid wave and the light wave, a drying result having a moisture content of 10% or less can be generated within 20 minutes of drying time.According to an embodiment of the present invention, a fast and efficient food waste drying apparatus can be provided. I can.
성형기(140)는 상기 건조모듈로부터 추출되는 음식물 쓰레기를 가금류의 사료 또는 고체연료로 성형할 수 있다.The
이때, 건조모듈에서 건조된 건조 결과물의 성질에 따라 그 용도를 달리하도록 성형할 수 있으며, 앞서 설명한 바와 같이, 현장 사정에 따라 대량 생산이 요구되는 성형물(ex. 고체 연료)에 대해서는 그 생산이 집중될 수 있도록 가중치를 부여하여 해당 성형물의 특성에 맞는 등급분류가 이루어지도록 제어할 수 있다.At this time, it can be molded so that its purpose is different according to the properties of the dried product dried in the drying module, and as described above, production is concentrated on molded products (ex. Weights are given so that it can be controlled so that the grade classification suitable for the characteristics of the molded product is made.
한편, 본 발명의 음식물 쓰레기 건조방법은 음식물 쓰레기 건조장치에 의해 수행될 수 있는데, 도 4의 일실시례와 같이 건조 과정이 진행될 수 있다.On the other hand, the food waste drying method of the present invention may be performed by a food waste drying apparatus, and the drying process may be performed as in the exemplary embodiment of FIG. 4.
도 4를 참고하면, 단계(S110)에서는 음식물 쓰레기의 함수율, 무게, 부피를 측정할 수 있다. Referring to FIG. 4, in step S110, the moisture content, weight, and volume of food waste may be measured.
단계(S120)에서는 측정된 함수율, 무게, 부피를 기 보유 중인 누적값에 합산하고, 단계(S130)에서는 합산된 누적값에 기초하여 각각의 신뢰오차값을 산출한다. 상기 합산된 누적값은 현장에서 센싱된 함수율, 무게, 부피 데이터뿐만 아니라, 공급업체에서 제공하는 함수율, 무게, 부피 데이터를 포함하는 것이며, 상기 누적값에 기초하여 신뢰오차값이 산출되면, 단계(S140)에서는 신뢰오차값에 따라 음식물 쓰레기를 등급 분류하여 최적의 건조모듈에서 건조될 수 있다.In step S120, the measured moisture content, weight, and volume are added to the accumulated value, and in step S130, each confidence error value is calculated based on the summed accumulated value. The summed cumulative value includes not only moisture content, weight, and volume data sensed in the field, but also moisture content, weight, and volume data provided by a supplier, and when a confidence error value is calculated based on the cumulative value, the step ( In S140), food waste is classified according to the confidence error value, and dried in an optimal drying module.
이후 단계(S150)에서는 건조된 결과물을 사용 용도에 따라 성형할 수 있으며, 특정 용도의 성형품이 많이 요구되는 경우에는 등급 분류시 가중치를 부여하여 해당 성형품의 활용에 유리하도록 등급 분류 기준을 조정할 수 있다. In a subsequent step (S150), the dried result may be molded according to the intended use, and if a large number of molded products for a specific purpose are required, a weight is assigned during classification, and the classification criteria can be adjusted to benefit the use of the molded product. .
상기와 같이, 본 발명의 일실시례에 따르면, 음식물 쓰레기를 건조하기 위해 하이브리드파와 광파를 이용함으로써, 보다 짧은 시간 내에 함수율이 낮은 건조 음식물 쓰레기를 제조할 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, by using hybrid waves and light waves to dry food waste, dry food waste having a low moisture content can be manufactured within a shorter time.
또한, 음식물 쓰레기를 건조하기 위해 음식물 쓰레기의 등급을 분류하여 등급에 따라 최적화된 건조조건을 제공함으로써, 음식물 쓰레기 건조 효율을 향상시키고, 결과물을 다양한 용도로 활용하도록 건조와 동시에 분류할 수 있다.In addition, in order to dry the food waste, it is possible to classify the food waste by providing an optimized drying condition according to the grade, thereby improving the drying efficiency of the food waste and to use the resultant product for various purposes simultaneously with drying.
상기에서는 본 발명에 따른 실시례를 기준으로 본 발명의 구성과 특징을 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 사상과 범위 내에서 다양하게 변경 또는 변형할 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자에게 명백한 것이며, 따라서 이와 같은 변경 또는 변형은 첨부된 특허청구범위에 속함을 밝혀둔다.In the above, the configuration and features of the present invention have been described based on the embodiments according to the present invention, but the present invention is not limited thereto, and it is understood that various changes or modifications can be made within the spirit and scope of the present invention. It will be apparent to those skilled in the art, and therefore, such changes or modifications should be found to fall within the scope of the appended claims.
110: 기초정보 측정부
120 : 이송부
121 : 등급 분류부
122 : 이송 처리부
130: 건조모듈
140: 성형기110: basic information measurement unit
120: transfer unit
121: class classification unit
122: transfer processing unit
130: drying module
140: molding machine
Claims (4)
상기 측정된 음식물 쓰레기의 함수율, 무게 및 부피 중 적어도 하나에 대응하여 건조를 위한 다수의 건조모듈 중 하나로 이송하는 이동부;
상기 이동된 음식물 쓰레기를 하이브리드파 및 광파를 이용하여 건조시키는 건조모듈; 및
상기 건조모듈로부터 추출되는 음식물 쓰레기를 가금류의 사료 또는 고체연료로 성형하는 성형기를 포함하고,
상기 이동부는,
음식물 쓰레기의 함수율, 부피 및 무게 중 어느 하나에 따라 음식물 쓰레기의 등급을 분류하는 등급 분류부; 및
상기 음식물 쓰레기의 등급에 따라 상기 다수의 건조모듈 중 하나로 상기 음식물 쓰레기를 이송하는 이송 처리부를 포함하며,
상기 등급분류부는,
음식물 쓰레기에 대한 함수율, 무게 및 부피 중 하기 [수학식 1] 및 [수학식 2]에 따라 연산되는 신뢰오차값이 낮은 것을 기준으로 등급을 분류하는 것을 특징으로 하는 음식물 쓰레기 건조장치.
[수학식 1]
여기서, V는 신뢰오차값, A는 센서를 통해 측정한 함수율, 무게, 부피 중 하나, B는 음식물 쓰레기 제공업체에서 제시한 함수율, 무게, 부피 중 하나, R은 제공업체의 함수율, 무게, 부피 각각에 대한 데이터 신뢰도 중 하나임
[수학식 2]
여기서, Pn은 음식물 쓰레기 공급업체로부터 n회동안 제공된 수치값(함수율, 부피, 무게에 대한 수치값)의 총합, Sn은 현장 센서를 통해 n회동안 측정된 수치값의 총합Basic information measuring unit for measuring the moisture content, weight and volume of food waste;
A moving unit for transferring to one of a plurality of drying modules for drying in response to at least one of the measured moisture content, weight, and volume of the food waste;
A drying module for drying the moved food waste using hybrid waves and light waves; And
It includes a molding machine for molding the food waste extracted from the drying module into poultry feed or solid fuel,
The moving part,
A grade classification unit for classifying a grade of food waste according to any one of moisture content, volume, and weight of food waste; And
And a transfer processing unit for transferring the food waste to one of the plurality of drying modules according to the grade of the food waste,
The classification unit,
Food waste drying apparatus, characterized in that for classifying a grade based on a low confidence error value calculated according to the following [Equation 1] and [Equation 2] among the moisture content, weight, and volume of the food waste.
[Equation 1]
Here, V is the confidence error value, A is one of the moisture content, weight, and volume measured by the sensor, B is one of the moisture content, weight, and volume suggested by the food waste provider, and R is the moisture content, weight, and volume of the provider. One of the data reliability for each
[Equation 2]
Here, P n is the sum of numerical values (numeric values for moisture content, volume, and weight) provided for n times from the food waste supplier, and S n is the sum of numerical values measured for n times through the field sensor.
상기 건조모듈은,
상기 분류된 등급에 따라 탈수시간, 하이브리드파 및 광파의 세기 및 조사 시간을 달리 설정하는 것을 특징으로 하는 음식물 쓰레기 건조장치.The method of claim 1,
The drying module,
Food waste drying apparatus, characterized in that the dehydration time, hybrid wave and light wave intensity and irradiation time are set differently according to the classified grade.
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