KR20120104852A - 센서와 회귀모델을 이용한 응집제 주입량 결정방법과 그를 이용한 정수처리장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 센서와 회귀모델을 이용한 응집제 주입량 결정방법과 그를 이용한 정수처리장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 원수의 pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도 등의 수질데이터에 기반하여 각 관측치의 상호관계를 시계열 분석에 기초한 ARIMA모형(auto-regressive integrated moving average model; 자기회귀 통합 이동평균 모형)으로 분석함으로써 최적의 응집제 주입량을 결정하는 방법과 그를 이용한 정수처리장치에 관한 것이다.
본 발명은 정수처리과정에서 응집처리를 하기 위한 응집제의 주입량을 결정하는 방법에 있어서, 과거의 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도) 데이터 및 응집제 주입량 데이터로부터 응집제 주입량을 조절변수로, 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 제어변수로 하여 ARIMA모형을 이용한 시계열 분석을 통해 회귀식을 유추하는 단계; 상기 회귀식을 컴퓨터 연산자화하는 단계; 원수의 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 측정하는 단계; 원수의 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 컴퓨터 연산하여 응집제 주입량을 결정하는 단계; 응집제 주입 정량펌프의 속도를 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 염소제 주입량 결정방법을 제공한다.
본 발명은 실시간으로 응집제의 주입량을 결정할 수 있고 적정량의 응집제를 주입할 수 있도록 하여 응집제의 소비량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 종래의 수작업으로 행하던 일을 자동 시스템으로 대체하여 편리하고 저비용으로 시스템을 운영할 수 있는 효과가 있다.

Description

센서와 회귀모델을 이용한 응집제 주입량 결정방법과 그를 이용한 정수처리장치{Sensor and regression model based method of determining for injection amount of a coagulant, and purified-water treatment apparatus using the same}
본 발명은 센서와 회귀모델을 이용한 응집제 주입량 결정방법과 그를 이용한 정수처리장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 상수 원수의 pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도 등의 수질데이터에 기반하여 각 관측치의 상호관계를 시계열 분석에 기초한 ARIMA모형(auto-regressive integrated moving average model; 자기회귀 통합 이동평균 모형)으로 분석함으로써 최적의 응집제 주입량을 결정하는 방법과 그를 이용한 정수처리장치에 관한 것이다.
일반적인 정수처리과정이 도 1에 도시되어 있다.
착수정을 거친 상수 원수에 대하여 혼화지에서 응집제를 주입한다. 응집제는 원액을 희석하여 주입하는데 응집제가 보다 상수 원수와 골고루 섞이게 하기 위해서이다. 응집제가 주입된 이후 물은 응집지를 거친다. 응집지에서는 응집제와 미세 콜로이드물질이 뭉친 플록(Floc)이 자라나는 공간이다. 플록(Floc)이 충분히 성장하지 않으면 침전이 이루어지지 않게 되고, 이는 후속공정에 악영향을 미칠 수 있다. 응집지를 거친 물은 침전지에서 중력에 의한 고액분리의 과정을 거친다. 그 후 여과지에서 미처 분리되지 못한 부유물질들을 여과하여 수중으로부터 제거한다. 여과지까지 거친 물은 염소를 주입한 후 정수지에 머무르다가 송수펌프를 통해 소비자에게 공급된다.
정수처리에서의 응집공정은 콜로이드와 현탁고형물질입자의 표면전하를 응집제로 중화시키는 공정이다. 급속혼화는 응집을 달성하기 위한 필수적인 과정이다. 급속혼화 및 응집공정의 운전과 유지관리에서 가장 중요한 것은 원수의 수질과 처리수량이 계속 변동하더라도 적절한 성질의 약품을 선정하여 변동되는 원수의 수질과 정수 수량에 따라 적절한 양으로 주입해야 한다는 것이다.
이를 위해 Jar test, 제타(zeta)전위 측정, Database기반 마이크로 프로세서, SCD (Streaming Current Detector) 등의 다양한 방법이 이용되고 있다.
Jar-test는 응집, 플록형성, 침전공정을 평가하고 조절하는 시험방법으로 널리 행해지고 있는 방법이다. 이 Jar-test는 응집제의 최적화, 약품주입 순서, 혼화에너지와 혼화시간, 침전과 여과성능을 평가하고, 침전수의 부식특성을 평가할 수 있으며 재래식 공정에서 최적응집제 주입량을 결정하는데 유효하게 사용되어 왔다. 그러나 Jar-test는 급격한 수질변화 시 대처시간이 느리고, 응집제 주입시설의 완벽한 자동화가 어려운 단점이 있다. 또한 직접 여과법이나 인라인(in-line)공정에서 운전자에게 적절한 응집제의 주입량을 제공하지 못하므로, 이 응집제어방식을 이용한 정수장에서는 이 공정을 제대로 채택하지 못하는 한계가 있다.
Database기반 마이크로 프로세서를 이용한 방법은 응집제 주입량에 영향을 미치는 인자인 수온, 탁도, 알칼리도, pH등의 수질자료를 측정기로부터 공급받고, 최근 1년 이상의 수질자료를 데이터화하여 마이크로 프로세서의 연산에 의해 최적 응집제 주입량을 결정한 다음, 원수 유량계로부터 공급된 유량 신호와 최적 응집제 주입량을 재연산하여 최종적으로 연산된 응집제 주입량을 전기적 신호로 바꾸어 응집제 주입장치로 전송하는 방식이다. 이 방식은 수질변화가 심한 때에도 신속하게 응집제 주입량을 변화시켜 수질사고를 예방하고, 응집 최적화를 달성하여 정수효율을 향상시킬 수 있으며, 수질자료의 분석 및 축적이 용이하다. 그러나 응집제 최적화 시스템이 고가이고, 응집제 주입량을 결정하는 주요인자인 유량계, 탁도계, 알칼리도계, pH측정기 등에서 데이터가 부정확하게 입력될 경우 응집효율을 저하시키는 역효과가 발생할 수 있다.
SCD(Streaming Current Detector)란 시료 중 콜로이드 입자의 표면전하를 연속적으로 온라인으로 측정하는 기기로서 제타(zeta)전위 측정기기와 같은 원리를 사용하고 있다. 이미 선진국에서는 SCD의 실용성 및 많은 장점에 관한 연구결과가 발표되었고, 실제 정수장에서 성공적으로 사용되고 있다. 이 장치는 원수에 응집제가 주입된 후 일정시간이 경과한 지점에서 샘플을 취수하여 원수 내 콜로이드 입자의 표면전하를 연속적으로 측정하여 현재의 응집상태를 출력하고, 응집제 주입설비는 이 전기적 출력신호를 기준삼아 응집제 주입량을 보정하고 연속조절하여 항상 최적 응집조건에 맞는 응집제 주입량을 자동조절한다.
이는 별도의 응집제 주입량을 지시할 필요가 없으므로, 원수 수질 측정시스템이 없는 정수장에 적합한 시스템이다 특히 급격한 수질변화가 많이 발생하는 정수장에서의 수질사고 예방 등에 효과적인 것으로 평가되고 있다. 또한 SCD에 의한 응집제 주입량 결정방식은 원수 유량계, 수질 측정기의 자료에 관계없이 독자적으로 SCD와 응집제 주입장치만으로 최적 응집조건을 달성할 수 있으므로 초기 시설비가 적게 들고, 시설이 간편해지는 등의 장점이 있다. 반면 원수에서의 탁질 문제로 샘플링 펌프에서의 막힘현상에 의한 오차가 발생할 수 있고, 신속한 반응을 유도하기 위하여 샘플링 펌프에서 SCD까지의 지연시간(Lag Time)을 최소화하여야 하며, 특히 샘플수의 취수지점 선정에 신중을 기해야 하는 등의 문제점이 있다.
본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 발명된 것으로, 원수의 pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도 등의 수질데이터에 기반하여 각 관측치의 상호관계를 시계열 분석에 기초한 ARIMA모형으로 분석함으로써, 실시간으로 모니터링하여 최적의 응집제 주입량을 산출할 수 있어, 시시각각 변화하는 원수의 성상에 따라 실시간으로 응집제의 주입량을 결정할 수 있도록 함에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 응집제의 주입량을 결정한 후, 결정된 양의 응집제를 정수처리공정의 혼화지에 자동주입할 수 있는 장치를 제공하여 편리하고 저비용으로 시스템을 운영할 수 있도록 함에 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위해서 본 발명은, 정수처리과정에서 응집제의 주입량을 결정하는 방법에 있어서, 과거의 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도) 데이터 및 응집제 주입량 데이터로부터 응집제 주입량을 조절변수로, 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 제어변수로 하여 ARIMA모형을 이용한 시계열 분석을 통해 회귀식을 유추하는 단계; 유추한 회귀식을 컴퓨터 연산자화하는 단계; 원수의 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 측정하는 단계; 원수의 수질을 컴퓨터 연산하여 응집제 주입량을 결정하는 단계; 응집제 주입 정량펌프의 속도를 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 염소제 주입량 결정방법을 제공한다.
다른 목적을 달성하기 위해서 본 발명은, 응집처리를 위한 응집제를 저장하는 응집제 저장조, 상기 응집처리가 진행되는 혼화지를 구비하는 정수처리장치에 있어서, 과거의 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도) 데이터 및 응집제 주입량 데이터로부터 응집제 주입량을 조절변수로, 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 제어변수로 하여 ARIMA모형을 이용한 시계열 분석을 통해 회귀식을 유추하고, 유추한 회귀식을 연산자화한 컴퓨터에, 현재 측정된 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)값을 도입하여 연산한 후, 연산된 응집제 주입량을 결정하여 필요한 양의 응집제를 공급할 수 있도록 정량펌프를 제어하는 응집제 주입량 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 정수처리장치를 제공한다.
본 발명에 의하면, 원수의 pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도 등의 수질데이터에 기반하여 각 관측치의 상호관계를 시계열 분석에 기초한 ARIMA모형으로 분석함으로써, 실시간으로 모니터링하여 최적의 응집제 주입량을 산출할 수 있어, 시시각각 변화하는 취수원수의 성상에 따라 실시간으로 응집제의 주입량을 결정할 수 있고, 적정한 양의 응집제를 주입할 수 있도록 하여, 응집제의 소비량을 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 응집제의 주입량을 결정한 후, 결정된 응집제를 자동으로 주입할 수 있는 장치를 제공하여 종래의 수작업으로 행하던 일을 자동시스템으로 대체하여, 편리하고 저비용으로 시스템을 운영할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 일반적인 정수처리공정 및 응집제 주입 위치
도 2는 pH가 탁도제거에 미치는 영향(2.4 ㎎/ℓ Al2O3주입)
도 3은 수온에 따른 응집효율의 변화 및 입자수의 변화
도 4는 고탁도 오차율 그래프
도 5은 중탁도 오차율 그래프
도 6은 저탁도 오차율 그래프
도 7은 응집제 주입량 결정 순서도
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 응집제 주입량 제어장치를 구비한 정수처리시스템의 장치 구성도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다.
ARIMA모형은 과거 시계열의 형태가 미래에도 같은 형태로 반복하리라는 기본 가정하에서 각 관측치의 상호관계를 분석하는 모델이다.
모형식별, 모형추정, 모형진단의 3단계로 구성된 ARIMA모형은 단기예측에 정확한 모형으로서 전환점에 대한 예측이 가능하고, 예측의 신뢰구간을 설정할 수 있으며, 모형의 적합성을 검증할 수 있는 통계적 검진이 가능하고, 새로운 데이터의 주입에 따라 모형의 모수를 쉽게 업데이트할 수 있으며, 정상적, 비정상적 시계열을 모두 다룰 수 있어 매우 융통성이 큰 장점이 있다.
ARIMA모형은 시계열의 안정성 및 계절적 안정성 검증과 자기회귀 및 이동평균의 형태를 결정하는 '모형의 식별단계'; 식별된 모형의 모수를 비선형 극우추정법으로 추정하는 '모수의 추정단계'; 모형의 추정과정에서 산출된 여러가지 통계적인 기법을 사용하여 모형의 설명력을 검증하는 '모형의 적합성 검증단계'; 설정된 모형을 이용하여 향후 일정기간 동안의 시계열 움직임을 예측하는 '예측단계'로 이루어져 있다.
ARIMA모형의 종류에는 과거의 예측값을 기반으로 미래를 예측하는 자기회귀모형(autoregressive; AR)이 있고 다음과 같이 표현된다.
Figure pat00001
(1)
yt는 종속변수, yt -1,yt -2,yt -p는 독립변수
Ф1, Ф2, Фp는 자기회귀계수, εt는 잔차, 차수는 p
또한, 자기회귀모형과 달리 과거의 오차값을 기반으로 미래를 예측하는 이동평균모형(moving average; MA)이 있으며 다음과 같이 표현된다.
Figure pat00002
(2)
yt는 종속변수, εt는 잔차, εt-1, εt-2, εt-q는 잔차의 이전값
θ1, θ2, θq는 이동평균계수, 차수는 q
또한, 자기회귀모형, 이동평균모형을 혼합시켜 놓은 것으로 과거의 실제값의 오차값을 동시에 고려하여 미래를 예측하는 자기회귀이동평균모형(autoregressive moving average; ARIMA)이 있으며 차수가 p와 q인 경우에는 다음과 같이 표현된다.
Figure pat00003
(3)
yt는 종속변수, yt -1,yt -2,yt -p는 독립변수, Ф1, Ф2, Фp는 자기회귀계수
εt는 잔차, εt-1, εt-2, εt-q는 잔차의 이전값, θ1, θ2, θq는 이동평균계수
본 발명의 실시예에 따른 ARIMA모형에 기반한 응집제 주입량 자동제어는 시계열 분석에 기초한 모형으로서 원수의 pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도의 수질데이터에 기반하여 각 관측치의 상호관계를 분석, 최적의 응집제 주입량을 산출하는 방식이다.
응집공정의 자동제어를 위해서 주어진 인자는 위에서 언급한 바와 같이 pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도이며 이들 각 수질데이터가 응집공정에 미치는 영향은 다음과 같다.
pH란, 간단하게 수식으로 나타내면 pH = -log[H+] 이다. 이것은 수중 수소이온의 농도를 나타내주는 지표로 물이 산성인지 중성인지 염기성인지를 나타내주는 지표이다. pH는 log함수를 이용하기 때문에 pH가 1 변화하는 것은 수소이온의 농도가 10배 줄거나 늘어나는 것을 의미한다. pH 센서는 일종의 농도차 전지로서 유리전극 안의 용액 또는 물질과 유리전극 밖의 시료의 수소이온 농도차에 의해 유리전극에 전류가 흐르며 이 세기를 측정하여 나타내주는 장치가 pH 미터이다.
도 2를 보면 pH 5.5~7.5사이의 물에서 응집제에 의한 플럭형성이 잘 이루어짐을 알 수 있다. 하지만 응집제 주입량에 따라 최적 pH가 변하기 때문에 응집제 주입량을 변경할 때마다 최적의 pH를 다시 찾아야 한다.
알칼리도는 산을 중화시킬 수 있는 능력으로 알칼리도가 증가 할수록 응집제의 소모량이 증가하고, 용존유기탄소(DOC; Dissolved Oxygen Carbon)의 제거율이 감소한다.
수온이란, 물의 온도로서, 온도는 대상물질의 내부에너지를 나타내는 것으로 보통 화학반응의 속도에 영향을 미치는 인자로 작용한다. 도 3을 보면 수온이 올라갈수록 응집효율이 좋아지는 것을 볼 수 있다.
탁도는 물의 탁한 정도를 나타내는 지표로서, 탁도계는 빛의 분산정도를 파악하는 방식과 빛의 막힘정도를 파악하는 방식 두 가지가 있으며 탁도가 높을수록 분산이 높고, 막힘이 크다. 때문에 깨끗한 물에서는 탁도가 매우 낮다.
전기전도도가 낮을수록 수중 이온이나 용해성 염의 양이 적다는 것을 나타낸다. 전기전도도는 수중 이온의 수와 비례한다고 할 수 있다. 주입된 응집제가 수중 콜로이드 물질과 충분히 반응하였는지에 대한 평가를 할 수 있다.
이 ARIMA모형을 이용, 뚝도 정수장의 최근 5년(2003~2008)간의 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도) 데이터 및 응집제 주입량 데이터를 받아 응집제 주입량을 조절변수로, 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 제어변수로 하여 시계열 분석을 통해 회귀식을 유추하고 이를 컴퓨터 연산자로 활용하여 응집제 주입량을 예측한 실험예를 들어 본 발명을 설명한다.
상기 5년간의 데이터중 응집제 주입량에 가장 큰 영향을 주는 탁도를 기준으로 고탁도, 중탁도, 저탁도로 구분하여 표본을 추출하였다.
상기 5년간의 데이터중 탁도가 100 이상인 고탁도인 날짜를 취합하여 시계열 회귀계수를 유추하여 표 1을 얻은 바, 회귀방법에 의한 결과값과 실제값의 차이인 오차율 5% 미만인 데이터는 표 2와 같이 2개로서(도 4 참조), 오차율 5% 미만인 데이터수가 작은 것은 고탁도 시의 데이터 부족에 의한 것으로 생각된다.
표 1은 고탁도에서의 시계열 분석 회귀 계수이다.
시계열 분석 회귀 계수
전기 전도도 알칼리도 pH 수온 탁도
㎲/㎠ ㎎/ℓ pH ℃ NTU
0.027139 -0.17345 1.677499 0.659006 0.032503
-0.03515 -0.12888 1.376799 1.019096 0.030026
-0.04071 -0.12987 1.386558 1.042293 0.029923
-0.06456 -0.07131 1.131737 1.189446 0.028888
-0.05084 -0.02927 0.932506 1.068083 0.036591
-0.04194 -0.02578 0.923554 1.018141 0.03632
-0.0244 -0.00132 0.811977 0.88414 0.042457
표 2는 고탁도에서의 ARIMA모형에 따른 응집제 주입량 변화이다.
회귀식에 의한 응집제 주입량 오차율(%) 5%이내 오차 개수
40.24 23.63 2
30.50 3.36
24.27 18.75
26.14 25.66
26.94 1.54
28.53 24.78
32.75 16.53
상기 5년간의 데이터 중 최근 1년간의 데이터에서 탁도가 중탁도인 1이상 100 미만을 나타내는 날짜를 취합하여 시계열 회귀계수를 유추하여 표 3을 얻고 응집제 주입량을 예측하여 실제 주입량과 비교한 바, 표 4와 같이 67개의 데이터 중에 18개의 데이터 만이 실제 주입량과 회귀방법에 의한 결과값이 5%이내의 오차율을 보이는데(도 5 참조), 오차율 5% 미만인 데이터수가 작은 것은 중탁도 시의 데이터 개수도 충분하지 않기 때문으로 생각된다.
표 3은 중탁도에서의 시계열 분석 회귀 계수이다.
시계열 분석 회귀 계수
전기전도도 알칼리도 pH 수온 탁도
㎲/㎠ ㎎/ℓ pH ℃ NTU
-0.09481 0.071554 -6.03755 2.805628 0.149795
-0.05121 -0.12666 -4.67565 2.44324 0.14483
-0.04584 -0.21621 -1.86024 1.70413 0.0121703
-0.04916 -0.021323 -1.84426 1.71007 0.122778
-0.03739 -0.21657 -2.25818 1.781308 0.122928
-0.04615 -0.14114 -3.75216 2.146082 0.147638
-0.05969 -0.10261 -3.36433 2.037325 0.150751
-0.05986 -0.0991 -3.17419 1.980962 0.148129
-0.0581 -0.11564 -3.07231 1.963006 0.146856
-0.05845 -0.13701 -2.77268 1.893062 0.147686
-0.05656 -0.13485 -2.90137 1.911164 0.150651
-0.09344 -0.17558 -1.14019 1.667367 0.134143
-0.09728 -0.18931 -0.94214 1.671262 0.126147
-0.09449 -0.19396 -0.82016 1.623713 0.125159
0.00638 -0.66778 7184111 -0.5584 0.015278
-0.0217 -0.70111 9.463104 -1.03978 -0.00849
-0.0417 -0.66922 10.51496 -1.27848 -0.02731
0.050843 -0.68824 6.178262 -0.4562 0.020745
0.048684 -0.67755 6.166686 -0.46343 0.023971
0.097023 -0.73317 3.839719 0.07292 0.035285
0.098818 -0.72842 3.728366 0.079247 0.040644
0.098464 -0.72142 3.689357 0.083789 0.041147
0.094939 -0.67765 3.470109 0.111732 0.043082
0.085931 -0.58496 2.995335 0.176909 0.050062
0.068954 -0.41581 2.221395 0.279059 0.055594
0.069462 -0.39386 2.072767 0.264343 0.066156
0.069559 -0.37292 1.95814 0.261849 0.068625
0.07748 -0.38325 1.975126 0.192771 0.078171
0.077834 -0.36813 1.893587 0.182943 0.082584
0.084736 -0.36817 1.858303 0.151577 0.09364
0.099621 -0.48273 2.26436 0.049214 0.131216
0.095357 -0.38371 1.837666 0.027949 0.162016
0.06863 -0.1484 0.909047 0.177462 0.135483
0.064298 -0.11208 0.766655 0.201358 0.126999
0.076884 -0.18412 1.024423 0.104696 0.161964
0.085508 -0.26441 1.309864 0.034521 0.201437
0.091063 -0.30032 1.431335 -0.02726 0.242069
0.090709 -0.27026 1.307454 -0.03896 0.2621
0.083668 -0.20106 1.029839 0.013099 0.265387
0.069085 -0.09014 0.590926 0.133612 0.259046
0.047089 0.030902 0.111006 0.347601 0.233436
-0.00135 0.243469 -0.74133 0.858754 0.145044
0.005617 0.260322 -0.78506 0.781834 0.135113
0.006692 0.26188 -0.7886 0.769599 0.134871
-0.00558 0.24472 -0.74507 0.911486 0.133065
-0.01164 0.219023 -0.66057 0.984543 0.127303
-0.02694 0.221561 -0.68559 1.124727 0.113962
-0.4957 0.050593 -0.53676 4.877533 0.086808
-0.49662 0.05507 -0.55006 4.87031 0.085045
0.118077 0.001535 -0.38339 2.88075 0.117853
0.01073 0.015833 -0.4083 3.138783 0.108592
-0.20487 0.059214 -0.44319 3.335226 0.091536
-0.15172 0.040821 -0.37688 3.139226 0.09524
-0.13133 0.068296 -0.38271 2.62254 0.095508
-0.14935 0.079922 -0.39643 2.540259 0.094925
-0.08909 0.085696 -0.39411 2.206179 0.099332
-0.03053 0.097998 -0.41078 1.862352 0.102726
0.020801 0.100497 -0.40963 1.632153 0.105776
0.055194 0.105385 -0.41783 1.471633 0.107073
0.054872 0.10963 -0.4247 1.427283 0.107522
0.106499 0.108174 -0.42291 1.268372 0.109945
0.162773 0.110485 -0.42093 1.027624 0.112657
0.138782 0.114795 -0.42654 1.054603 0.112274
0.017681 0.129282 -0.45627 1.34502 0.10772
-0.11058 0.137939 -0.46888 1.679849 0.102905
0.029681 0.153383 -0.48871 1.065639 0.105486
0.106833 0.151926 -0.48271 0.810473 0.107993
표 4는 중탁도에서의 ARIMA모형에 따른 응집제 주입량 변화이다.
응집제 주입량 오차율(%) 5%이내 오차 개수
19.53 39.65 18
16.67 36.11
19.42 11.80
20.61 12.55
17.54 4.32
14.04 18.63
13.38 11.62
14.02 2.94
14.47 16.53
14.83 20.52
21.14 30.05
21.52 10.34
21.67 1.50
-1.13 105.34
17.86 15.37
18.78 8.84
13.70 51.25
21.32 4.50
75.07 218.23
26.35 14.58
19.56 2.96
22.17 16.68
24.24 61.63
24.88 77.68
21.31 63.91
18.50 42.33
18.06 38.91
17.73 36.40
19.10 59.16
19.20 59.98
20.89 74.11
21.23 76.96
15.62 20.17
15.38 28.14
15.14 26.20
13.80 6.18
13.09 0.72
14.48 20.67
13.67 13.93
12.81 1.43
28.81 52.82
10.37 4.42
12.90 0.77
10.37 4.36
26.42 10.26
22.32 18.53
21.81 22.81
18.11 1.59
14.29 9.80
12.97 0.35
11.84 13.31
12.96 1.67
13.52 2.61
12.64 7.21
12.86 16.24
12.17 19.12
11.86 9.71
11.34 4.67
11.46 7.69
11.30 7.25
11.54 8.68
11.77 8.47
11.32 6.36
10.95 5.49
11.00 4.80
11.13 4.00
11.41 2.73
상기 5년간의 데이터중 최근 1년간의 데이터에서 탁도가 저탁도인 10 미만을 나타내는 날짜를 취합하여 시계열 회귀계수를 유추하여 표 5를 얻고 응집제 주입량을 예측하여 실제 주입량과 비교한 바, 표 6과 같이 172개의 데이터중 152개의 데이터가 실제 주입량과 회귀방법에 의한 결과값이 5% 이내의 오차율을 보였다(도 6 참조).
표 5는 저탁도에서의 시계열 분석 회귀 계수이다.
시계열 분석 회귀 계수
전기 전도도 알칼리도 pH 수온 탁도
㎲/㎠ ㎎/ℓ pH ℃ NTU
0.067978 -0.07865 0.127803 -0.09602 0.333085
0.067929 -0.07636 0.12611 -0.11367 0.351187
0.068308 -0.07559 0.126777 -0.12881 0.353118
0.068642 -0.07521 0.126646 -0.14033 0.35729
0.069288 -0.07626 0.126579 -0.15003 0.358772
0.07118 -0.08266 0.125988 -0.1604 0.362876
0.0727 -0.08776 0.125627 -0.1703 0.368111
0.072838 -0.08729 0.125581 -0.17801 0.372033
0.072991 -0.08684 0.12604 -0.18526 0.372766
0.073119 -0.08636 0.126442 -0.1919 0.373435
0.073601 -0.08761 0.125753 -0.19832 0.379781
0.074199 -0.08977 0.124442 -0.20496 0.392365
0.074921 -0.09258 0.123156 -0.21092 0.40468
0.07495 -0.09181 0.123804 -0.21611 0.403159
0.074949 -0.09104 0.124421 -0.22068 0.401803
0.074917 -0.0899 0.126151 -0.22646 0.395974
0.074974 -0.08924 0.127906 -0.23208 0.390644
0.074598 -0.08677 0.130221 -0.23844 0.384728
0.074282 -0.08475 0.131488 -0.24238 0.380708
0.074469 -0.0853 0.130835 -0.24552 0.386279
0.074239 -0.08363 0.132398 -0.24887 0.379937
0.073948 -0.08185 0.133466 -0.25214 0.376682
0.073006 -0.07698 0.137684 -0.25773 0.362361
0.071751 -0.07087 0.141494 -0.26166 0.347868
0.071482 -0.06854 0.147827 -0.26893 0.324758
0.070621 -0.06434 0.151646 -0.273 0.312367
0.069295 -0.05825 0.155114 -0.27611 0.300655
0.068334 -0.05373 0.159362 -0.28152 0.289387
0.066812 -0.04712 0.163274 -0.2878 0.283699
0.065113 -0.03975 0.166918 -0.29196 0.27583
0.063834 -0.03428 0.170521 -0.29597 0.268552
0.063389 -0.0323 0.171741 -0.29824 0.266909
0.063378 -0.03202 0.171763 -0.29938 0.266834
0.064401 -0.03554 0.177153 -0.30411 0.246285
0.06401 -0.03443 0.177828 -0.3088 0.258729
0.063997 -0.03423 0.177711 -0.30959 0.259309
0.064202 -0.03488 0.177171 -0.31036 0.260785
0.064026 -0.03399 0.177431 -0.3116 0.260649
0.0639 -0.03332 0.17764 -0.31271 0.260587
0.063885 -0.03308 0.176767 -0.31253 0.26238
0.063804 -0.03259 0.176553 -0.31278 0.262533
0.06378 -0.03239 0.176575 -0.31337 0.262588
0.063707 -0.03196 0.176209 -0.3133 0.262997
0.063671 -0.03168 0.175593 -0.3129 0.26386
0.063934 -0.03257 0.17418 -0.31227 0.266657
0.064125 -0.03317 0.173506 -0.3119 0.267096
0.064087 -0.03292 0.173246 -0.3118 0.267328
0.064078 -0.03282 0.173226 -0.31206 0.267397
0.064236 -0.03334 0.172535 -0.31154 0.268064
0.063992 -0.03227 0.171852 -0.31058 0.26914
0.063998 -0.03228 0.171888 -0.31075 0.269169
0.064188 -0.03305 0.172318 -0.31173 0.26854
0.064255 -0.03331 0.172596 -0.31247 0.268394
0.064483 -0.03426 0.173179 -0.31374 0.267724
0.064584 -0.03455 0.172691 -0.31274 0.266996
0.064563 -0.03442 0.172244 -0.3119 0.267235
0.064535 -0.03427 0.172128 -0.31162 0.267018
0.064543 -0.03426 0.172032 -0.31149 0.266938
0.064592 -0.03441 0.17201 -0.31145 0.266452
0.064631 -0.03452 0.17197 -0.31127 0.265927
0.064695 -0.03489 0.172129 -0.31273 0.268194
0.064703 -0.03491 0.172157 -0.31298 0.268365
0.064689 -0.03482 0.172093 -0.31297 0.268371
0.064692 -0.03479 0.172081 -0.31318 0.268403
0.064756 -0.03496 0.171849 -0.313 0.268362
0.064692 -0.03466 0.171993 -0.31353 0.268338
0.064668 -0.03453 0.172193 -0.31435 0.26851
0.064877 -0.03534 0.172971 -0.31709 0.268368
0.064859 -0.03518 0.173086 -0.31771 0.268151
0.064813 -0.0349 0.173214 -0.31845 0.268093
0.06536 -0.03691 0.174456 -0.32128 0.264167
0.065395 -0.03681 0.175138 -0.32233 0.260674
0.065397 -0.03674 0.175035 -0.32283 0.261402
0.065766 -0.03797 0.175988 -0.32545 0.257828
0.065791 -0.03792 0.176273 -0.32688 0.257216
0.065878 -0.03817 0.176474 -0.32899 0.258095
0.066004 -0.03861 0.176627 -0.33127 0.25959
0.066122 -0.03901 0.176841 -0.33329 0.260365
0.066083 -0.03874 0.176899 -0.33379 0.260188
0.066022 -0.0384 0.176931 -0.3344 0.260289
0.065937 -0.03796 0.176915 -0.33508 0.260785
0.066107 -0.0385 0.177359 -0.33537 0.258349
0.067032 -0.04229 0.177835 -0.33755 0.259936
0.066827 -0.04082 0.179778 -0.33583 0.243104
0.065157 -0.03436 0.178029 -0.33514 0.253153
0.065173 -0.03446 0.178298 -0.3358 0.253157
0.065058 -0.03398 0.178781 -0.3362 0.251764
0.06518 -0.03445 0.179817 -0.33719 0.248892
0.065587 -0.03611 0.180934 -0.33882 0.246717
0.065356 -0.03508 0.181507 -0.33872 0.243652
0.065543 -0.03585 0.182471 -0.33984 0.24155
0.06564 -0.03623 0.183343 -0.34071 0.239452
0.064663 -0.03241 0.182315 -0.34054 0.245072
0.063997 -0.02977 0.181941 -0.34019 0.247215
0.063433 -0.02758 0.18108 -0.34018 0.251551
0.06298 -0.02583 0.180273 -0.34009 0.255303
0.062981 -0.02585 0.180124 -0.34014 0.255958
0.063023 -0.02603 0.179797 -0.34008 0.257006
0.06292 -0.02558 0.179813 -0.33912 0.256177
0.062862 -0.02534 0.179537 -0.3384 0.256481
0.062885 -0.02538 0.179467 -0.33771 0.255479
0.062856 -0.02524 0.179344 -0.33703 0.255041
0.062732 -0.02469 0.179518 -0.33601 0.253308
0.06262 -0.02415 0.179946 -0.33489 0.250265
0.062543 -0.02375 0.180343 -0.33395 0.247233
0.061717 -0.02033 0.180651 -0.33108 0.244133
0.060743 -0.0164 0.181254 -0.32833 0.242143
0.059632 -0.01386 0.178528 -0.33527 0.286636
0.058116 -0.00968 0.176076 -0.34149 0.32997
0.061439 -0.01755 0.181007 -0.32517 0.215877
0.061995 -0.01902 0.182146 -0.32346 0.199021
0.061922 -0.01864 0.182328 -0.32328 0.19708
0.061779 -0.01811 0.182733 -0.32344 0.196724
0.061658 -0.0176 0.182991 -0.32338 0.195713
0.061315 -0.01649 0.183027 -0.32421 0.200553
0.061212 -0.01598 0.182971 -0.3239 0.199146
0.061052 -0.01546 0.183575 -0.32438 0.19973
0.061017 -0.01548 0.184944 -0.32545 0.199346
0.060856 -0.0149 0.18614 -0.32546 0.197125
0.060662 -0.0142 0.186477 -0.32565 0.197709
0.06056 -0.01378 0.186604 -0.32564 0.197337
0.060458 -0.01333 0.186422 -0.32544 0.19718
0.060504 -0.01357 0.187161 -0.32586 0.196093
0.060607 -0.01397 0.187091 -0.32591 0.196145
0.060487 -0.01353 0.18728 -0.32625 0.196573
0.060442 -0.01339 0.187374 -0.32655 0.197082
0.060387 -0.0131 0.186686 -0.32545 0.197721
0.060357 -0.01293 0.186352 -0.3247 0.197485
0.060442 -0.01327 0.186304 -0.32469 0.197421
0.060405 -0.01305 0.185883 -0.32375 0.197174
0.060339 -0.01271 0.185359 -0.32259 0.196993
0.060429 -0.01296 0.184619 -0.3214 0.19719
0.060543 -0.01329 0.18435 -0.32051 0.195744
0.060493 -0.01305 0.18413 -0.31989 0.195462
0.060499 -0.01307 0.184145 -0.31993 0.19545
0.060523 -0.01309 0.183889 -0.31914 0.194658
0.060101 -0.01132 0.183082 -0.31737 0.195545
0.0601 -0.01132 0.183112 -0.31745 0.195609
0.060332 -0.01229 0.183607 -0.31856 0.195102
0.060469 -0.01289 0.183931 -0.31943 0.195177
0.060826 -0.01439 0.184646 -0.3212 0.194711
0.060804 -0.01415 0.184479 -0.31997 0.192394
0.060696 -0.01365 0.184154 -0.31898 0.191979
0.060649 -0.01341 0.183948 -0.31831 0.191458
0.060668 -0.01345 0.183805 -0.31793 0.191151
0.060747 -0.01369 0.183638 -0.31732 0.190099
0.060809 -0.01384 0.183409 -0.31638 0.188647
0.060963 -0.01458 0.183243 -0.3174 0.19128
0.06099 -0.01461 0.182895 -0.31641 0.190367
0.060922 -0.01423 0.182307 -0.31476 0.189426
0.060761 -0.01344 0.181305 -0.31219 0.188574
0.060096 -0.0104 0.178169 -0.3045 0.187723
0.059752 -0.00876 0.175687 -0.29906 0.187633
0.059785 -0.00886 0.175251 -0.2984 0.18781
0.060237 -0.01073 0.17568 -0.30105 0.188763
0.060248 -0.01077 0.175622 -0.30107 0.188712
0.060242 -0.01075 0.175563 -0.30121 0.18906
0.06114 -0.01425 0.176906 -0.30418 0.184537
0.061413 -0.01512 0.177322 -0.30423 0.179589
0.061436 -0.01521 0.177243 -0.30403 0.179688
0.062181 -0.01801 0.177974 -0.30628 0.175343
0.062366 -0.01868 0.177857 -0.30675 0.174749
0.062654 -0.01985 0.177813 -0.30844 0.176038
0.062981 -0.0212 0.17777 -0.31037 0.177867
0.063299 -0.02249 0.177774 -0.31196 0.178755
0.063321 -0.02253 0.177639 -0.31139 0.177975
0.063324 -0.0225 0.177431 -0.31085 0.177542
0.063319 -0.02245 0.177197 -0.31044 0.177518
0.063591 -0.02343 0.177796 -0.30974 0.17326
0.064582 -0.02765 0.179542 -0.31269 0.172674
0.064697 -0.02681 0.179822 -0.30583 0.146788
0.062696 -0.01903 0.175036 -0.30221 0.164451
표 6은 저탁도에서의 ARIMA모형에 따른 응집제 주입량 변화이다.
응집제 주입량 오차율(%) 5%이내 오차 개수
10.91 9.12 152
11.01 8.26
11.09 7.57
11.15 7.12
11.19 6.75
11.24 6.31
11.29 5.95
11.29 5.90
11.30 5.86
11.27 6.09
11.29 5.94
11.30 5.87
11.31 5.73
11.37 5.21
11.38 5.21
11.43 4.78
11.44 4.71
11.44 4.64
11.48 4.31
11.48 4.32
11.46 4.49
11.45 4.58
11.48 4.31
11.52 3.98
11.52 4.03
11.53 3.91
11.57 3.62
11.60 3.32
11.61 3.26
11.66 2.87
11.67 2.71
11.66 2.86
11.68 2.66
11.67 2.71
11.73 2.21
11.67 2.74
11.66 2.83
11.70 2.54
11.74 2.16
11.76 2.02
11.79 1.75
11.80 1.65
11.82 1.48
11.81 1.57
11.84 1.32
11.86 1.18
11.88 1.03
11.86 1.15
11.94 0.53
11.96 0.33
11.93 0.56
11.92 0.64
11.97 0.27
12.00 0.01
12.01 0.11
11.97 0.22
11.96 0.36
11.93 0.56
11.96 0.32
11.96 0.37
11.94 0.51
11.93 0.61
11.88 1.01
11.86 1.18
11.84 1.32
11.82 1.52
11.80 1.67
11.75 2.10
11.71 2.44
11.68 2.63
11.67 2.77
11.65 2.92
11.65 2.95
11.63 3.06
11.64 3.00
11.64 3.02
11.65 2.96
11.66 2.86
11.65 2.91
11.64 2.98
11.65 2.90
11.66 2.84
11.34 3.12
11.41 3.69
11.19 1.75
11.30 2.70
11.38 3.47
11.35 3.14
11.33 2.98
11.35 3.16
11.35 3.17
11.38 3.48
11.33 3.04
11.19 1.74
11.11 0.98
10.97 0.29
10.84 1.44
10.81 1.75
10.75 2.31
10.76 2.14
10.78 1.99
10.84 1.44
10.89 0.97
10.93 0.66
10.92 0.76
10.93 0.63
11.00 0.03
11.27 2.41
11.46 4.18
11.36 3.31
11.29 2.60
11.30 2.73
11.28 2.58
11.32 2.89
11.28 2.58
11.30 2.70
11.28 2.56
11.28 2.59
11.27 2.46
11.24 2.20
11.19 1.69
11.09 0.79
11.08 0.76
11.04 0.33
10.94 0.59
10.87 1.16
10.84 1.42
10.82 1.62
10.81 1.73
10.86 1.30
10.90 0.91
10.93 0.66
10.95 0.48
11.00 0.01
11.03 0.29
11.03 0.30
11.02 0.22
11.06 0.58
11.04 0.36
11.05 0.46
11.04 0.39
10.96 0.35
10.88 1.13
10.83 1.58
10.66 3.06
10.60 3.59
10.59 3.68
10.51 4.44
10.40 5.45
10.32 8.78
10.34 20.46
10.47 19.46
10.64 5.62
10.79 1.90
10.91 0.81
10.95 0.49
10.95 0.49
10.88 1.13
10.85 1.33
10.77 2.13
10.68 2.87
10.78 1.96
10.76 2.17
10.76 2.20
10.71 2.65
10.69 2.84
10.71 2.61
10.71 2.60
10.68 2.87
10.63 3.37
10.64 3.23
10.63 3.33
오차율 5% 미만인 데이터수가 많은 것은 저탁도로 갈수록 데이터의 수가 많아지므로 회귀식이 정확해지는 것을 의미하고, 데이터의 수가 많을 경우(통상 표본은 100개 이상의 경우 정규분포를 형성하므로 데이터의 수가 100개 이상인 것이 바람직하다) 본 발명에 따른 ARIMA모형을 이용하여 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도) 데이터 및 응집제 주입량 데이터로부터 응집제 주입량을 조절변수로, 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 제어변수로 하여 시계열 분석을 통해 회귀식을 유추하고, 이를 컴퓨터 연산자로 활용하여 응집제 주입량을 신뢰성있게 예측할 수 있음을 의미한다.
이러한 시계열 분석 기반 모델은 일반적으로 피드포워드(Feed Forward) 제어를 통해 응집제 주입량을 제어하게 되는데 피드포워드 제어는 일종의 예측제어로서 원인을 검출하여 잘못된 결과를 미연에 방지하도록 움직여 주는 제어인 바, 측정치(Process Value: PV)와 제어하고자 하는 설정치(Set Point: SP)를 비교하여 그 차이에 따른 양 만큼을 조작단으로 보내고 수정된 결과를 다시 검출단 센서에서 측정하는 피드백(Feed Back)제어와는 비교된다.
본 발명에 따른 응집제 제어방식은 도 7과 같이 응집제 주입 감시장치를 통해 큰 수질변화에 대해서 감시하고, 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 측정하여 응집제 주입량을 컴퓨터로 연산한 후, 연산된 응집제 주입량에 따라서 응집제 주입 펌프속도를 조절하는 것으로 이루어진다.
따라서 본 발명에 따른 ARIMA모형을 이용하여 응집제 주입량을 결정하는 방법은 우선 과거의 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도) 데이터 및 응집제 주입량 데이터로부터 응집제 주입량을 조절변수로, 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 제어변수로 하여 ARIMA모형을 이용한 시계열 분석을 통해 회귀식을 유추하는 단계; 상기 회귀식을 컴퓨터 연산자화하는 단계; 원수의 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 측정하는 단계; 원수의 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 컴퓨터 연산하여 응집제 주입량을 결정하는 단계; 응집제 주입 정량펌프의 속도를 조절하는 단계로 이루어질 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 응집제 주입량 제어방식을 적용한 정수처리시스템의 장치 구성도이다.
본 발명의 실시예에 따른 응집제 주입량 제어방식을 적용한 정수처리시스템(100)은 혼화지(110), 응집제 주입량 제어부(120), 응집제 저장조(130), 수질측정기(140), 정량펌프(150), 교반기(160)를 포함하여 구성된다.
응집제 주입량 제어부(120)는 앞에서 설명한 바와 같이 측정된 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)값을 컴퓨터에 도입하여 연산한 후, 연산된 응집제 주입량을 결정하여, 필요한 양의 응집제를 공급할 수 있도록 정량펌프(150)를 제어한다.
수질측정기(650)는 상수 원수의 pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도를 각각 측정할 수 있는 측정기로 이루어져 있다.
응집제 주입량 제어부(120)의 제어신호에 의해 정량펌프(150)가 작동하면, 일정한 양의 응집제가 응집제 저장조(130)로부터 혼화지(110)로 공급되며, 교반기(160)에 의해 상수 원수와 응집제가 섞여서 급속교반이 일어나고 충분히 혼합되어 다음 정수과정으로 이동한다.
이상의 설명은 본 발명의 기술사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 갖는 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이런 실시예에 의하여 본 발명의 기술사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 정수처리시스템 110: 혼화지
120: 응집제 주입량 제어부 130: 응집제 저장조
140: 수질측정기 150: 정량펌프
160: 교반기

Claims (2)

  1. 정수처리과정에서 응집처리를 하기 위한 응집제의 주입량을 결정하는 방법에 있어서,과거의 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도) 데이터 및 응집제 주입량 데이터로부터 응집제 주입량을 조절변수로, 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 제어변수로 하여 ARIMA모형을 이용한 시계열 분석을 통해 회귀식을 유추하는 단계;
    상기 회귀식을 컴퓨터 연산자화하는 단계;
    원수의 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 측정하는 단계;
    원수의 수질을 컴퓨터 연산하여 응집제 주입량을 결정하는 단계;
    응집제 주입 정량펌프의 속도를 조절하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 응집제 주입량 결정방법.
  2. 응집처리를 위하여 응집제를 저장하는 응집제 저장조, 상기 응집처리가 진행되는 혼화지를 구비하는 정수처리장치에 있어서,
    과거의 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도) 데이터 및 응집제 주입량 데이터로부터 응집제 주입량을 조절변수로, 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도)을 제어변수로 하여 ARIMA모형을 이용한 시계열 분석을 통해 회귀식을 유추하고, 유추한 회귀식을 컴퓨터 연산자화한 컴퓨터에 현재 측정된 원수 수질(pH, 알칼리도, 수온, 탁도, 전기전도도) 값을 도입하여 연산한 후, 연산된 응집제 주입량을 결정하여 필요한 양의 응집제를 공급할 수 있도록 정량펌프를 제어하는 응집제 주입량 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 정수처리장치.
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