KR102349052B1 - 전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템 - Google Patents

전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102349052B1
KR102349052B1 KR1020210063546A KR20210063546A KR102349052B1 KR 102349052 B1 KR102349052 B1 KR 102349052B1 KR 1020210063546 A KR1020210063546 A KR 1020210063546A KR 20210063546 A KR20210063546 A KR 20210063546A KR 102349052 B1 KR102349052 B1 KR 102349052B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
water treatment
flow data
real
unit
flow
Prior art date
Application number
KR1020210063546A
Other languages
English (en)
Inventor
정용준
조영만
Original Assignee
부산가톨릭대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 부산가톨릭대학교 산학협력단 filed Critical 부산가톨릭대학교 산학협력단
Priority to KR1020210063546A priority Critical patent/KR102349052B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102349052B1 publication Critical patent/KR102349052B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/027—Alarm generation, e.g. communication protocol; Forms of alarm
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

본 발명에 의하면, 복수의 단위 수처리 공정들이 각각 수행되는 복수개의 단위 공정 시설을 포함하는 수처리 시설에 대하여 상기 복수개의 단위 공정 시설들 각각에 대한 3차원 구조 모델 데이터가 저장되는 수처리 시설 데이터베이스; 상기 3차원 구조 모델 데이터를 기반으로 전산유체역학을 이용한 수치해석 작업을 수행하여 상기 복수의 단위 수처리 공정들 각각에서 운전 범위 내 복수의 설정 유량들 각각에 대한 유동 데이터를 시뮬레이션 유동 데이터로서 산출하는 전산유체 수치해석부; 상기 설정 유량이 아닌 유량에 대응하는 유동 데이터를 추정하여 추정 유동 데이터로 산출하는 유동데이터 추정 모델; 및 상기 복수의 단위 수처리 공정들 각각에서의 실측 유량에 대응하는 유동 데이터를 실시간으로 산출하여 실시간 유동 데이터로 결정하는 유동데이터 결정부를 포함하며, 상기 유동데이터 결정부는, 상기 실측 유량이 상기 설정 유량인 경우에 상기 시뮬레이션 유동 데이터로부터 상기 실시간 유동 데이터로 결정하고, 상기 실측 유량이 상기 설정 유량이 아닌 경우에 상기 유동데이터 추정 모델에서 산출되는 상기 추정 유동 데이터를 상기 실시간 유동 데이터로 결정하는, 전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템이 제공된다.

Description

전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템 {SYSTEM FOR REAL-TIME DIAGNOSING WATER TREATMENT PROCESS USING NUMERICAL ANALYSIS BY COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS}
본 발명은 수처리 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 수처리 공정의 진단 기술에 관한 것이다.
수처리 공정의 진단 평가와 관련된 선행특허문헌으로서 등록특허 제10-1701635호에는 유입수의 제1 추적자 농도 및 유입수의 제2 추적자 농도를 측정하고, 배출수의 제1 추적자 농도 및 배출수의 제2 추적자 농도를 측정한 후 측정된 유입수의 제1, 제2 추적자 농도 및 배출수의 제1, 제2 추적자 농도를 이용하여 수처리를 평가하는 기술이 기재되어 있다. 이와 같이, 추적자를 이용하는 종래의 수처리 평가법은 공정의 유동 상태를 평가하는 가장 확실한 기법이지만, 실제 공정에 적용이 까다롭고 진단 결과를 얻는데 시간이 걸리므로 진단 평가에 따른 신속한 대응이 어렵다는 문제가 있다.
대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-1701635호 "하수처리 평가방법" (2017.02.02.)
본 발명의 해결하고자 하는 과제는 수처리 공정은 실시간으로 진단할 수 있는 수처리 공정 진단 시스템을 제공하는 것이다.
상기한 본 발명의 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위하여, 복수의 단위 수처리 공정들이 각각 수행되는 복수개의 단위 공정 시설을 포함하는 수처리 시설에 대하여 상기 복수개의 단위 공정 시설들 각각에 대한 3차원 구조 모델 데이터가 저장되는 수처리 시설 데이터베이스; 상기 3차원 구조 모델 데이터를 기반으로 전산유체역학을 이용한 수치해석 작업을 수행하여 상기 복수의 단위 수처리 공정들 각각에서 운전 범위 내 복수의 설정 유량들 각각에 대한 유동 데이터를 시뮬레이션 유동 데이터로서 산출하는 전산유체 수치해석부; 상기 설정 유량이 아닌 유량에 대응하는 유동 데이터를 추정하여 추정 유동 데이터로 산출하는 유동데이터 추정 모델; 및 상기 복수의 단위 수처리 공정들 각각에서의 실측 유량에 대응하는 유동 데이터를 실시간으로 산출하여 실시간 유동 데이터로 결정하는 유동데이터 결정부를 포함하며, 상기 유동데이터 결정부는, 상기 실측 유량이 상기 설정 유량인 경우에 상기 시뮬레이션 유동 데이터로부터 상기 실시간 유동 데이터로 결정하고, 상기 실측 유량이 상기 설정 유량이 아닌 경우에 상기 유동데이터 추정 모델에서 산출되는 상기 추정 유동 데이터를 상기 실시간 유동 데이터로 결정하는, 전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템이 제공된다.
본 발명에 의하면 앞서서 기재한 본 발명의 목적을 모두 달성할 수 있다. 구체적으로는, 본 발명에 따른 수처리 공정 진단 시스템이 전산유체 수치해석부에 의해 산출되는 시뮬레이션 유동 데이터와 센서에 의해 측정된 유량에 대응하는 유동 데이터가 추정되어서 실시간으로 이용되므로 단위 수처리 공정에 대한 평가 및 펌프의 진단도 실시간으로 이루어지고 이에 대응한 조치가 신속하게 이루어질 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수처리 공정 실시간 진단 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 수처리 공정 실시간 진단 시스템의 전산유체 수치해석부가 수치해석을 수행하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3은 도 1에 도시된 수처리 공정 실시간 진단 시스템의 수처리 평가부가 수처리 평가를 수행하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 4는 도 1에 도시된 수처리 공정 실시간 진단 시스템의 펌프 진단부가 펌프 진단을 수행하는 방법을 설명하는 순서도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성 및 작용을 상세히 설명한다.
도 1에는 본 발명의 일 실시예에 따른 수처리 공정 실시간 진단 시스템의 개략적인 구성이 블록도로서 도시되어 있다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 수처리 공정 실시간 진단 시스템(100)은, 수처리 공정 시설의 3차원 구조 모델 데이터가 저장된 수처리 시설 데이터베이스(110)와, 수처리 시설 데이터베이스(110)에 저장된 수처리 공정 시설의 3차원 구조 모델 데이터를 기반으로 전산유체 수치해석 작업을 수행하여 수처리 공정에서의 시뮬레이션 유동 데이터를 산출하는 전산유체 수치해석부(120)와, 전산유체 수치해석부(120)에 의해 산출되는 시뮬레이션 유동 데이터가 수치해석 결과 데이터로서 저장되는 수치해석 결과 저장부(130)와,수치해석 결과 저장부(130)에 저장되어 있지 않은 유동 데이터를 추정하여 추정 유동 데이터를 산출하는 유동데이터 추정 모델(140)과, 수처리 공정에서의 실제 유량 데이터를 측정하는 센서(150)와, 수처리 공정에서의 실시간 유동데이터를 결정하는 유동데이터 결정부(160)와, 유동데이터 결정부(160)에 의해 결정된 실시간 유동데이터를 기초로 수처리 공정에서 수행되는 수처리 상태를 실시간으로 평가하는 수처리 평가부(170)와, 유동데이터 결정부(160)에 의해 결정된 실시간 유동데이터를 기초로 수처리 공정에서 사용되는 펌프의 상태를 실시간으로 진단하는 펌프 진단부(180)를 포함한다.
수처리 시설 데이터베이스(110)는 하드웨어적으로 메모리 장치로 구성되며, 수처리 시설 데이터베이스(110)에는 수처리 공정 시설의 3차원 구조 모델 데이터가 저장된다. 수처리 시설 데이터베이스(110)에 저장되는 수처리 공정 시설의 3차원 구조 모델 데이터는 수처리의 단위 공정에서 사용되는 시설에 대한 데이터를 포함하는데, 단위 공정의 시설로는 예를 들어서 침사지, 침전지, 분배조 및 소독조가 있다. 즉, 수처리 시설 데이터베이스(110)에는 진단 대상 수처리 시설의 침사지에 대한 3차원 구조 모델 데이터, 침전지에 대한 3차원 구조 모델 데이터, 분배조에 대한 3차원 구조 모델 데이터 등이 저장되어 있다. 수처리 시설 데이터베이스(110)에 저장된 수처리 공정 시설의 3차원 구조 모델 데이터는 전산유체 수치해석부(120)로 제공되어서 전산유체 수치해석 작업의 수행에 활용된다. 또한, 수처리 시설 데이터베이스(110)에 저장된 수처리 공정 시설의 3차원 구조 모델 데이터는 수처리 시설의 관리자가 확인할 수 있도록 3차원 가시화되어서 모니터와 같은 출력장치를 통해 출력될 수 있다.
전산유체 수치해석부(120)는 수처리 시설 데이터베이스(110)에 저장된 수처리 공정 시설의 3차원 구조 모델 데이터를 기반으로 전산유체수치해석 작업을 수행하여 수처리 공정에서의 시뮬레이션 유동 데이터를 산출한다. 전산유체 수치해석부(120)는 통상적인 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics) 프로그램으로 구현될 수 있다. 전산유체 수치해석부(120)에서 산출되는 시뮬레이션 유동 데이터는 진단 대상인 단위 공정 시설의 운전 범위의 유량에 대한 위치별 유속, 압력, 밀도, 온도 등의 데이터이다. 도 2에는 전산유체 수치해석부(120)에 의한 수치해석 방법을 설명하는 순서도가 도시되어 있다. 도 2를 참조하면, 전산유체 수치해석부(120)에 의한 수치해석 방법은, 유량 최초 설정 단계(S110)와, 유동 데이터 계산 단계(S120)와, 계산결과 저장 단계(S130)와, 설정 유량 비교 단계(S140)와, 유량 재설정 단계(S150)를 포함한다.
유량 최초 설정 단계(S110)에서는 전산유체 수치해석을 시작하기 위한 계산 시작 유량이 최초로 설정된다. 본 실시예에서는 유량 최초 설정 단계(S110)에서 설정되는 계산 시작 유량이 진단 대상 단위 수처리 공정의 운전 범위에서 최소 유량인 것으로 설명한다. 유량 최초 설정 단계(S110)에 의해 시작 유량이 설정된 후에는 유동 데이터 계산 단계(S120)가 수행된다.
유동 데이터 계산 단계(S120)에서는 유량 최초 설정 단계(S110) 또는 유량 재설정 단계(S150)에서 설정된 유량에 대한 진단 대상 단위 수처리 공정에서의 시뮬레이션 유동 데이터가 계산된다. 유동 데이터 계산 단계(S120)에서 계산되는 시뮬레이션 유동 데이터는 진단 대상 단위 수처리 공정 내 3차원 위치에서의 유속, 압력, 밀도, 온도 등의 데이터를 포함한다. 유동 데이터 계산 단계(S120)에서는 나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes equations)이 사용되는데, 이는 통상적인 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics) 프로그램에서 사용되는 것이므로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다. 즉, 유동 데이터 계산 단계(S120)에서는 단위 수처리 공정 내 3차원 위치(3차원 좌표)에서의 유속, 압력, 밀도, 온도 등의 값이 계산되어서 추출된다. 유동 데이터 계산 단계(S120)를 통해 설정 유량에 대한 유속, 압력, 밀도, 온도 등의 값이 계산된 후에는 계산결과 저장 단계(S130)가 수행된다.
계산결과 저장 단계(S130)에서는 유동 데이터 계산 단계(S120)를 통해 계산된 설정 유량에 대한 단위 수처리 공정 내 3차원 위치에서의 유속, 압력, 밀도, 온도 등의 값이 시뮬레이션 유동 데이터로서 수치해석 결과 저장부(130)에 저장된다. 계산결과 저장 단계(S130)를 통해 설정 유량에 대한 단위 수처리 공정 내 3차원 위치에서의 유속, 압력, 밀도, 온도 등의 값이 수치해석 결과 저장부(130)에 저장된 후에는 설정 유량 비교 단계(S140)가 수행된다.
설정 유량 비교 단계(S140)에서는 유동 데이터 계산 단계(S120)에서 사용된 설정 유량이 계산 최종 유량과 비교된다. 본 실시예에서 계산 최종 유량은 진단 대상 단위 수처리 공정의 운전 범위에서 최대 유량인 것으로 설명한다. 설정 유량 비교 단계(S140)에서 데이터 계산 단계(S120)에서 사용된 설정 유량이 진단 대상 단위 수처리 공정의 운전 범위에서 최대 유량과 동일한 경우에는 전산유체 수치해석부(120)에 의한 수치해석이 종료된다. 그렇지 않고 설정 유량 비교 단계(S140)에서 데이터 계산 단계(S120)에서 사용된 설정 유량이 진단 대상 단위 수처리 공정의 운전 범위에서 최대 유량과 동일하지 않은 경우에는 유량 재설정 단계(S150)가 수행된다.
유량 재설정 단계(S150)에서는 유동 데이터 계산 단계(S120)에서 사용되는 설정 유량이 재설정된다. 본 실시예에서 유량 재설정 단계(S150)에서는 직전 유동 데이터 계산 단계(S120)에서 사용된 설정 유량에 기 설정된 변화값(△유량)을 더하여 설정 유량을 재설정하는 것으로 설명하는데, 본 실시예에서 기 설정된 변화값(△유량)은 진단 대상 단위 수처리 공정의 운전 범위에서 최소 유량과 최대 유량을 포함하여 모두 10개의 설정 유량이 등간격으로 형성되도록 정해지는 것으로 설명하는데, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 유량 재설정 단계(S150)를 통해 재설정된 설정 유량이 유동 데이터 계산(S120)에 사용된다.
도 2에 도시된 전산유체 수치해석부(120)에 의한 수치해석 방법에 의해 진단 대상 단위 수처리 공정의 운전 범위에서 최소 유량과 최대 유량을 포함하여 모두 10개의 유량에 대한 위치별 유속, 압력, 밀도, 온도 등을 포함하는 시뮬레이션 유동 데이터가 추출되고, 추출된 시뮬레이션 유동 데이터는 수치해석 결과 저장부(130)에 저장된다.
수치해석 결과 저장부(130)에는 전산유체 수치해석부(120)에서 계산되어서 추출된 유속, 압력, 밀도, 온도 등을 포함하는 시뮬레이션 유동 데이터가 수치해석 결과 데이터로서 저장된다. 수치해석 결과 저장부(130)에 저장되는 시뮬레이션 유동 데이터는 진단 대상 단위 수처리 공정의 운전 범위에서 최소 유량과 최대 유량을 포함하여 모두 10개의 유량에 대한 위치별 유속, 압력, 밀도, 온도 등의 데이터로서, 좌표 순서에 의해 일정한 크기로 배열되는 선형 리스트의 형태로 저장된다. 수치해석 결과 저장부(130)에 저장된 수치해석 결과 데이터는 유동데이터 추정 모델(140)와 유동데이터 결정부(160)에 제공된다.
유동데이터 추정 모델(140)은 진단 대상 단위 수처리 공정에서 수치해석 결과 저장부(130)에 저장되어 있지 않은 유량에 대응하는 유동 데이터를 추정하여 추정 유동 데이터로서 산출한다. 유동데이터 추정 모델(140)은 1차선형모델(First order Linear Model)로서, 수치해석 결과 저장부(130)에 저장된 수치해석 결과 데이터를 이용하여 추정 유동 데이터를 산출한다. 유동데이터 추정 모델(140)는 유동데이터 결정부(160)로부터 추정 대상 유량 정보를 제공받는다. 유동데이터 추정 모델(140)에 의해 진단 대상 단위 수처리 공정에서 수치해석 결과 저장부(130)에 저장되어 있지 않은 유량에 대응하는 위치별 유속, 압력, 밀도, 온도 등을 포함하는 유동데이터가 추정되어서 산출된다. 유동데이터 추정 모델(140)에 의해 추정된 유동데이터는 유동데이터 결정부(160)로 제공된다. 유동데이터 추정 모델(140)에 의한 유동 데이터 추정을 예를 들어서 설명하면 다음과 같다.
Q1, Q3는 수치해석 결과 저장부(130)에 저장된 유량 데이터이고, Q2가 수치해석 결과 저장부(130)에 저장되지 않은 유량이라면 각각의 유량별 좌표값에 대한 유속, 압력, 밀도, 온도는 아래 표 1과 같이 표현될 수 있다. 아래 표 1에서 n1(x,y,z), U1n(x,y,z), P1n(x,y,z), D1n(x,y,z), T1n(x,y,z)은 유량 Q1에 대응하는 위치, 유속, 압력, 밀도, 온도이고, n3(x,y,z), U3n(x,y,z), P3n(x,y,z), D3n(x,y,z), T3n(x,y,z)는 유량 Q3에 대응하는 위치, 유속, 압력, 밀도, 온도이며, n2(x,y,z), U2n(x,y,z), P2n(x,y,z), D2n(x,y,z), T2n(x,y,z)는 Q2에 대응하는 위치, 유속, 압력, 밀도, 온도이다.
Q1 Q2 Q3
a1(x,y,z)=U1a(x,y,z), P1a(x,y,z), D1a(x,y,z), T1a(x,y,z) a2(x,y,z)=U2a(x,y,z), P2a(x,y,z), D2a(x,y,z), T2a(x,y,z) a3(x,y,z)=U3a(x,y,z), P3a(x,y,z), D3a(x,y,z), T3a(x,y,z)
b1(x,y,z)=U1b(x,y,z), P1b(x,y,z), D1b(x,y,z), T1b(x,y,z) b2(x,y,z)=U2b(x,y,z), P2b(x,y,z), D2b(x,y,z), T2b(x,y,z) b3(x,y,z)=U3b(x,y,z), P3b(x,y,z), D3b(x,y,z), T3b(x,y,z)
c1(x,y,z)=U1c(x,y,z), P1c(x,y,z), D1c(x,y,z), T1c(x,y,z) c2(x,y,z)=U2c(x,y,z), P2c(x,y,z), D2c(x,y,z), T2c(x,y,z) c3(x,y,z)=U3c(x,y,z), P3c(x,y,z), D3c(x,y,z), T3c(x,y,z)
. . .
n1(x,y,z)=U1n(x,y,z), P1n(x,y,z), D1n(x,y,z), T1n(x,y,z) n2(x,y,z)=U2n(x,y,z), P2n(x,y,z), D2n(x,y,z), T2n(x,y,z) n3(x,y,z)=U3n(x,y,z), P3n(x,y,z), D3n(x,y,z), T3n(x,y,z)
여기서 실측 유량 Q2에 대응하는 유속, 압력, 밀도 온도 값은 Q1과 Q2의 데이터를 기초로 1차선형모델을 활용하여 다음 수학식 1, 2, 3, 4와 같이 계산된다.
[수학식 1]
U2a(x,y,z)=U1a(x,y,z)+[(U3a(x,y,z)-U1a(x,y,z))×(Q2-Q1)/(Q3-Q1)]
[수학식 2]
P2a(x,y,z)=P1a(x,y,z)+[(P3a(x,y,z)-P1a(x,y,z))×(Q2-Q1)/(Q3-Q1)]
[수학식 3]
D2a(x,y,z)=D1a(x,y,z)+[(D3a(x,y,z)-D1a(x,y,z))×(Q2-Q1)/(Q3-Q1)]
[수학식 4]
T2a(x,y,z)=T1a(x,y,z)+[(T3a(x,y,z)-T1a(x,y,z))×(Q2-Q1)/(Q3-Q1)]
수학식 1, 2, 3, 4는 추정되는 유속(압력, 밀도, 온도)은 유속(압력, 밀도, 온도)변화량에 유량변화율을 곱한 값을 이전 유속(압력, 밀도, 온도) 값에 더한다는 것을 의미한다.
센서(150)는 진단 대상 단위 수처리 공정에서의 실제 유량 데이터를 측정하여 유동데이터 결정부(160)로 전송한다.
유동데이터 결정부(160)는 진단 대상 단위 수처리 공정에서의 위치별 유속, 압력, 밀도 온도 등을 포함하는 실시간 유동데이터를 결정한다. 구체적으로, 센서(150)로부터 전송된 진단 대상 단위 수처리 공정에서의 실제 실시간 유량값이 수치해석 결과 저장부(130)에 저장된 값인 경우에, 유동데이터 결정부(160)는 실측 유량값에 대응하는 진단 대상 단위 수처리 공정에서의 위치별 유속, 압력, 밀도, 온도 등을 포함하는 실시간 유동데이터를 수치해석 결과 저장부(130)에 저장된 시뮬레이션 유동데이터로 결정한다. 그렇지 않고, 센서(150)로부터 전송된 진단 대상 단위 수처리 공정에서의 실제 실시간 유량값이 수치해석 결과 저장부(130)에 저장된 값이 아닌 경우에, 유동데이터 결정부(160)는 유동데이터 추정 모델(140)에서 산출된 실측 유량값에 대응하는 유속, 압력, 밀도, 온도 등을 포함하는 추정 유동데이터를 진단 대상 단위 수처리 공정에서의 위치별 유속, 압력, 밀도, 온도 등을 포함하는 실시간 유동데이터로 결정한다.
수처리 평가부(170)는 유동데이터 결정부(160)에 의해 결정된 실시간 유동데이터 중 유속 데이터를 기초로 진단 대상 단위 수처리 공정에서 수행되는 수처리 상태를 실시간으로 평가한다. 도 3에는 수처리 평가부(170)에 의한 수처리 평가 방법을 설명하는 순서도가 도시되어 있다. 도 3을 참조하면, 수처리 평가부(170)에 의한 수처리 평가 방법은, 추적자 시뮬레이션 단계(S210)와, 모릴 분산 지수 계산 단계(S230)와, 용량 효율 계산 단계(S240)를 포함한다.
추적자 시뮬레이션 단계(S210)에서는 수처리 공정에서 공정 유동 상태를 평가하는 기법의 하나인 추적자 테스트(tracer test)가 컴퓨터 프로그램을 통해 시뮬레이션된다. 추적자 시뮬레이션 단계는 유동데이터 결정부(160)를 통해 결정된 실시간 유속, 압력, 밀도, 온도 등의 데이터를 기반으로 전산유체 수치해석부(도 1의 120)를 통해 수행될 수도 있다. 추적자 시뮬레이션 단계에서 일정 농도의 추적자가 주입되고 단위 공정 출구에서 시간 별로 추적자의 농도가 수집된다.
모릴 분산 지수 계산 단계(S230)에서는 추적자 시뮬레이션 단계(S210)를 통해 수집되는 추적자의 농도 데이터를 이용하여 모릴 분산 지수(MDI : Morrill Dispersion Index)가 실시간으로 계산된다. 모릴 분산 지수(MDI)는 아래 수학식 3과 같이 계산된다.
[수학식 3]
MDI = P90/P10
여기서, P90는 추작자가 90% 유출되는 시간이고, P10는 추적자가 10% 유출되는 시간이다.
용량 효율 계산 단계(S240)에서는 모릴 분산 지수 계산 단계(S230)를 통해 실시간으로 계산되는 모릴 분산 지수를 이용하여 진단 대상 단위 공정에 대한 용량 효율(Volumetric efficiency)가 실시간으로 계산된다. 용량 효율은 아래 수학식 4와 같이 계산된다.
[수학식 4]
용량효율(%) = (1/MDI)×100
이상적인 관형흐름 단위공정에서 모릴 분산 지수는 1이고, 완전혼합 단위공정에서 모릴 분산 지수는 약 22이이다. 실제 단위공정에서 모릴 분산 지수는 2 이하가 바람직하며 따라서 단위 공정의 용량 효율은 50% 이상이 요구된다. 수처리 단위 공정인 혼화, 침전, 여과, 생물반응, 소독 및 펌프 등의 공정에서 펌프 공정을 제외한 모든 수처리 유동 공정인 혼화, 침전, 여과, 생물반응 및 소독 등의 공정 상태는 수처리 평가부(170)에 의해 용량 효율이 실시간으로 계산되어서 진단될 수 있다.
펌프 진단부(180)는 유동데이터 결정부(160)에 의해 결정된 실시간 유동데이터 중 압력 데이터를 기초로 수처리 공정에서 사용되는 펌프의 상태를 실시간으로 진단한다. 수처리 공정에서 펌프는 물을 수송하고 이동시키는 기본적이고 중요한 장치이다. 즉, 펌프는 정수처리에서 취수, 송수, 배급수, 처리장 내 중계 펌프, 양수장 등 대부분의 공정에서 활용되고 있고 하수처리 역시 우수, 중계 펌프장, 처리장 유입펌프장 등에서 필수적으로 사용되고 에너지 소비의 대부분을 차지한다. 따라서 펌프의 효율적인 관리 운영은 수처리 공정에서 중요한 과제이다. 유량 변화에 따른 펌프 내 압력 변화를 정확히 알 수 있다면 펌프의 소음, 수명, 고정 예측 등을 진단할 수 있다. 따라서 펌프의 상태를 진단하기 위해서는 펌프의 압력 변화를 계산해야 한다. 펌프 내 유동압력은 유동데이터 결정부(160)를 통해 실시간으로 파악될 수 있다. 펌프의 관리는 기본적으로 공동현상 즉 캐비테이션(cavitation)을 예방하는 것이 가장 중요한 운전 목표이다. 펌프의 공동현상은 공기고임현상이라고도 하며 펌프 흡입구에서 유로 변화로 인하여 압력강하가 발생하여 그 부분의 압력이 포화증기압(Pumping 액체의 Vapour Pressure)보다 낮아지면 표면에 증기가 발생하여 액체와 분리되어 기포가 발생한다. 공동현상은 필요흡입양정보다 유효흡입양정이 적을 때 발생한다. 필요흡입양정은 펌프 제작시 펌프의 고유 특성에 의해 결정되며 유효흡입양정은 다음 수학식 5와 같이 계산된다.
[수학식 5]
유효흡입양정(NPSHav) = Ha + Hs - Hv - Hi
여기서, Ha : 대기압 수두, Hs : 흡입양정, Hv : 액체포화증기압, Hi : 흡입손실 수두이다.
공동현상이 발생하면 소음, 진동, 효율 감소는 물론 임펠러의 파손 등 물리적 손상뿐만 아니라 에너지 소비효율을 크게 떨어뜨릴 수 있다. 본 실시예에서는 펌프 진단부(180)를 이용하여 펌프 진단 방법을 수행한다. 도 4에는 펌프 진단부(180)에 의한 펌프 진단 방법의 일 실시예를 설명하는 순서도가 도시되어 있다. 도 4를 참조하면, 펌프 진단부(180)에 의한 수처리 평가 방법은, 압력 결정 단계(S310)와, 유효흡입양정 계산 단계(S320)와, 유효흡입양정 비교 단계(S330)와, 경보 단계(S340)를 포함한다.
압력 결정 단계(S310)에서는 진단 대상 펌프 내 유동 압력이 결정된다. 압력 결정 단계(S310)는 유동데이터 결정부(도 1의 160)를 통해 결정된 실시간 압력 데이터를 이용한다.
유효흡입양정 계산 단계(S320)에서는 압력 결정 단계(S310)를 통해 결정된 진단 대상 펌프 내 유동 압력을 기초로 진단 대상 펌프에 대한 유효흡입양정이 수학식 5와 같이 실시간으로 계산된다.
유효흡입양정 비교 단계(S330)에서는 유효흡입양정 계산 단계(S320)를 통해 산출된 유효흡입양정이 필요흡입양정과 실시간으로 비교된다. 구체적으로 유효흡입양정이 필요흡입양정의 1.3배보다 큰지가 확인된다. 만일, 유효흡입양정 비교 단계(S330)에서 유효흡입양정이 필요흡입양정의 1.3배보다 큰 것으로 확인되면 압력 결정 단계(S310)가 반복 수행되고, 유효흡입양정 비교 단계(S330)에서 유효흡입양정이 필요흡입양정의 1.3배보다 작은 것으로 확인되면 경보 단계(S340)가 수행된다. 필요흡입양정의 1.3배는 필요흡입양정에 30%의 안전지수를 부여한 것이다.
경보 단계(S340)에서는 소리 또는 시각적 수단 등의 알림 수단을 이용하여 관리자에게 알려서 공동현상이 발생하기 전에 펌프 상태를 점검하고 조치하도록 한다.
이상 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 이에 제한되는 것은 아니다. 상기 실시예는 본 발명의 취지 및 범위를 벗어나지 않고 수정되거나 변경될 수 있으며, 본 기술분야의 통상의 기술자는 이러한 수정과 변경도 본 발명에 속하는 것임을 알 수 있을 것이다.
100 : 수처리 공정 실시간 진단 시스템
110 : 수처리 시설 데이터베이스
120 : 전산유체 수치해석부
130 : 수치해석 결과 저장부
140 : 유동데이터 추정 모델
150 : 센서
160 : 유동데이터 결정부
170 : 수처리 평가부
180 : 펌프 진단부

Claims (8)

  1. 복수의 단위 수처리 공정들이 각각 수행되는 복수개의 단위 공정 시설을 포함하는 수처리 시설에 대하여 상기 복수개의 단위 공정 시설들 각각에 대한 3차원 구조 모델 데이터가 저장되는 수처리 시설 데이터베이스;
    상기 3차원 구조 모델 데이터를 기반으로 전산유체역학을 이용한 수치해석 작업을 수행하여 상기 복수의 단위 수처리 공정들 각각에서 운전 범위 내 복수의 설정 유량들 각각에 대한 유동 데이터를 시뮬레이션 유동 데이터로서 산출하는 전산유체 수치해석부;
    상기 설정 유량이 아닌 유량에 대응하는 유동 데이터를 추정하여 추정 유동 데이터로 산출하는 유동데이터 추정 모델; 및
    상기 복수의 단위 수처리 공정들 각각에서의 실측 유량에 대응하는 유동 데이터를 실시간으로 산출하여 실시간 유동 데이터로 결정하는 유동데이터 결정부를 포함하며,
    상기 유동데이터 결정부는, 상기 실측 유량이 상기 설정 유량인 경우에 상기 시뮬레이션 유동 데이터로부터 상기 실시간 유동 데이터로 결정하고, 상기 실측 유량이 상기 설정 유량이 아닌 경우에 상기 유동데이터 추정 모델에서 산출되는 상기 추정 유동 데이터를 상기 실시간 유동 데이터로 결정하는,
    전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 유동 데이터는 위치별 유속, 압력, 밀도 및 온도를 포함하는,
    전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 설정 유량들은 상기 운전 범위에서 최소 유량과 최대 유량을 포함하는,
    전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 유동데이터 추정 모델은 1차선형모델이고, 상기 시뮬레이션 유동 데이터를 이용하여 상기 추정 유동 데이터를 산출하는,
    전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 실시간 유동 데이터를 이용하여 상기 단위 수처리 공정에 대한 수처리 상태를 평가하는 수처리 평가부를 더 포함하는,
    전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 수처리 평가부는 상기 실시간 유동 데이터를 기초로 상기 단위 수처리 공정에서의 추적자 시뮬레이션을 수행하며,
    상기 추적자 시뮬레이션은 일정 농도의 추적자가 주입되고 상기 단위 수처리 공정의 출구에서의 시간 별 추적자 농도가 수집되는 시뮬레이션을 수행하는,
    전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 실시간 유동 데이터를 이용하여 상기 단위 수처리 공정에 사용되는 펌프의 상태를 진단하는 펌프 진단부를 더 포함하는,
    전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 유동 데이터는 상기 펌프 내 유동압력을 포함하며,
    상기 펌프 진단부는 상기 유동 데이터를 기초로 상기 펌프에서의 유효흡입양정과 필요흡입양정을 비교하여 상기 펌프의 상태를 진단하는,
    전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템.
KR1020210063546A 2020-11-25 2021-05-17 전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템 KR102349052B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210063546A KR102349052B1 (ko) 2020-11-25 2021-05-17 전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200159506A KR102256352B1 (ko) 2020-11-25 2020-11-25 수처리 공정 실시간 진단 시스템
KR1020210063546A KR102349052B1 (ko) 2020-11-25 2021-05-17 전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200159506A Division KR102256352B1 (ko) 2020-11-25 2020-11-25 수처리 공정 실시간 진단 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102349052B1 true KR102349052B1 (ko) 2022-01-07

Family

ID=76145303

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200159506A KR102256352B1 (ko) 2020-11-25 2020-11-25 수처리 공정 실시간 진단 시스템
KR1020210063546A KR102349052B1 (ko) 2020-11-25 2021-05-17 전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200159506A KR102256352B1 (ko) 2020-11-25 2020-11-25 수처리 공정 실시간 진단 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR102256352B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240066805A (ko) 2022-11-08 2024-05-16 한국생산기술연구원 스마트 수처리를 위한 설비 상태 진단 장치 및 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102557665B1 (ko) * 2021-11-09 2023-07-21 주식회사 테크로스 전기분해용 전극 상태 판단 기능을 포함하는 선박평형수 처리 장치

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101701635B1 (ko) 2015-09-25 2017-02-02 롯데케미칼 주식회사 하수처리 평가방법
KR101718755B1 (ko) * 2015-09-23 2017-03-23 동남이엔씨(주) 홍수발생시 도로 및 하천으로 유입되는 빗물의 흐름을 모의하기 위한 3차원 유체 시뮬레이션 시스템 및 이를 이용한 시뮬레이션 방법

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100701439B1 (ko) * 2005-06-27 2007-03-30 (주)대우건설 마을 하수 처리 시설 통합 관리 방법 및 그 시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101718755B1 (ko) * 2015-09-23 2017-03-23 동남이엔씨(주) 홍수발생시 도로 및 하천으로 유입되는 빗물의 흐름을 모의하기 위한 3차원 유체 시뮬레이션 시스템 및 이를 이용한 시뮬레이션 방법
KR101701635B1 (ko) 2015-09-25 2017-02-02 롯데케미칼 주식회사 하수처리 평가방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240066805A (ko) 2022-11-08 2024-05-16 한국생산기술연구원 스마트 수처리를 위한 설비 상태 진단 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102256352B1 (ko) 2021-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102349052B1 (ko) 전산유체역학 수치해석을 이용한 수처리 공정 실시간 진단 시스템
EP3336425B1 (en) Water quality management device, water treatment system, water quality management method, and water treatment system optimization program
KR102189649B1 (ko) 냉각탑 시스템의 동적 모니터링, 진단 및 제어
CN108508863A (zh) 一种基于灰色模型的机电设备故障诊断方法
CN111287951B (zh) 检测装置、检测方法及计算机可读非临时性存储介质
JP5164954B2 (ja) 機器診断方法及び機器診断装置
CN112096693B (zh) 水下生产液压控制系统在线诊断与校验方法、存储介质和控制终端
CN115552150A (zh) 确定静液压机当前磨损状况的方法
JP5253218B2 (ja) 機器診断方法
CN112136088A (zh) 成套设备诊断系统以及方法
US6795795B2 (en) Probabilistic map for a building
JP6676737B2 (ja) 薬注制御装置、薬剤管理装置、水処理システム、薬注制御方法、およびプログラム
Li et al. Fault detection in the closed-loop system using one-class support vector machine
JP2019133360A (ja) 保守支援装置
CN111707795B (zh) 一种地表水生化需氧量bod的监测方法及系统
KR20240045505A (ko) 인공지능을 이용한 펌프 유량을 산출하는 엣지 컴퓨터를 포함하는 시스템
US20230350875A1 (en) Data processing apparatus, data processing method, and recording medium
CN118502375B (zh) 一种光模块锌合金压铸外壳质量在线控制方法及系统
KR102345245B1 (ko) 원전 시설의 감시 진단 시스템 및 방법
JP5164432B2 (ja) 流量計測装置
Borriello et al. A Comprehensive Approach for Predicting Remaining Useful Life in Electric External Gear Pumps
CN118673429A (zh) 掘进机主驱动密封温度预测方法和装置、介质和程序产品
JP2024061364A (ja) 回帰モデル生成装置および漏洩量推定システム
CN117332232A (zh) 一种基于马尔可夫过程特征统计的故障检测方法
CN116451161A (zh) 大坝变形监测数据异常值自适应识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant