KR20140125329A - 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 프로그램을 통하여 인 농도를 예측하고, 그 결과를 기반으로 응집제의 양을 조절하여 주입함으로써 인 성분의 제거율을 향상시키는 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 처리수 내의 인 성분의 농도를 정확히 예측함에 따라 공정의 운전 상태를 파악할 수 있고, 그에 따라 적정량의 응집제를 주입하여 응집제의 과다 주입 등의 경제적 손해를 미연에 방지하는 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치를 제공한다.

Description

인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치{Optimized coagulant feeding devices based on the prediction of phosphorus concentrations}

본 발명은 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 프로그램을 통하여 인 농도를 예측하고, 그 결과를 기반으로 응집제의 양을 조절하여 주입함으로써 인 성분의 제거율을 향상시키는 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치에 관한 것이다.

1993년부터 2005년까지의 물관리정책으로 하수시설에 투자된 비용은 26조 원으로 같은 기간 사용된 예산의 91%에 달한다. 그 결과 BOD를 중심으로 4대강 및 하천의 유기물 오염부하량은 감소하였으나 영양염류 관련 대책소홀 등으로 총인(T-P) 등이 증가해 하천의 부영양화 현상이 가중되고 있다.

하천의 부영양화는 용존산소의 급격한 변동을 일으킨다. 낮에는 부착조류의 광합성으로 용존산소의 농도가 크게 증가하지만, 밤에는 반대로 부착조류가 물속의 산소를 사용하기 때문에 용존산소의 변동이 크다. 이러한 현상은 어류 등 물속 생물들에게 악영향을 끼친다.

조류의 번성은 정수처리를 어렵게 만들고 먹는 물에 맛과 냄새 등을 유발한다. 한강수계 최상류인 소양댐의 2007년 총인 농도는 0.032㎎/ℓ이며, 팔당댐은 0.056㎎/ℓ로 각각 3등급과 4등급으로 이미 부영양화 단계에 이르렀다. 이러한 우리나라 하천의 부영양화 현상의 원인으로 외국에 비해 매우 높은 하수처리장 방류수인 기준을 지적할 수 있다.

통상 부영양화는 호소와 같은 정수역에서 발생하지만 우리나라는 하천에서도 부영양화가 심각한데 갈수기 유속 감소와 체류시간이 증가한 탓도 있지만 인 농도 높은 하수처리장 방류수에 의한 원인도 무시할 수 없다.

우리나라의 방류수 인농도 기준은 2㎎/ℓ인 반면 미국, 독일, 일본 등 주요 국가의 기준과 상당히 큰 차이를 보이고 있다. 우리나라 방류수의 총인농도 기준 2㎎/ℓ는 부영양화 기준의 100배에 달하는 수치이며, 부영양화가 발생하는 수역에서는 0.1㎎/ℓ 이하로 강화해야 한다.

2007년 말 기준 전국에서 운영 중인 공공하수처리시설은 총 357개이다. 이중 질소제거 고도처리공법(A20, SBR 등)이 245개소로 전체의 69%에 이르고 BOD 제거를 위한 전통적인 공법(표준활성슬러지, 장기포기 등)은 31%인 112개소로 전반적으로 고도처리공법으로 전환되는 추세이다.

2006년, 2007년 우리나라 하수처리장의 평균 유입수질 및 평균 방류수질의 경우를 살펴보면, 각 항목의 제거율은 점차 증가하고 있으나 BOD, COD, SS의 제거율(2007년 기준 94.3%, 85.3%, 96.0%)과 T-N, T-P 제거율(2007년 기준 67.6%, 75.3%)과는 차이가 나고 있다. T-P의 평균 방류 수질은 2007년 1.2㎎/ℓ로 방류수질 기준(2㎎/ℓ) 이내지만 부영양화 기준을 50배 이상 넘는 수치이다. 전국 공공하수처리장 중 고도처리공법 적용시설이 69%인 것을 생각해보면 현재의 고도처리시설은 부영양화 방지를 위한 총인(T-P) 제거에는 큰 효과가 없는 것을 유추할 수 있다.

또한, 하천 또는 호소로 유입되는 유입수에 포함되는 오염물질은 점오염원(point source)과 비점오염원(non-point source)으로부터 유입되는 것이며, 이중 비점오염원에서 유입되는 오염물질이 전체의 60~70%를 차지한다. 비점오염물질은 강우에 의해 유출되어 하천 또는 호소로 유입되는데 점오염물질에 비하여 그 처리가 매우 까다롭다.

우리나라는 대부분 합류식 하수관거를 채용하고 있으며, 초기강우시 오염물질의 유출이 발생한다. 이를 CSO(Combined Sewer Overflow)라 하며, 초기강우에 의해 지표면의 오염물질과 합류식 하수관거 내에 침전되어 있던 오염물질이 동시에 유출되어 오염물질의 농도 및 부하가 매우 높다.

강우시 하수처리장으로 유입되는 하수량이 증가하게 되는데 이때 하수처리시설에서는 설계유량(Q)의 3배(3Q)에 해당하는 유량을 유입시켜 1차 침전지에서의 1차 침전을 한 다음 2Q는 그대로 방류하고 1Q만 생물학적 처리시설에서 처리하고 있다.

이 경우 1차 침전지에 유입되는 유량이 증가함에 따라 1차 침전지의 효율이 저하되며, 하수처리시설 슬러지 처리 계통에서 반송되는 고농도의 반송수가 유입하수로 유입되어 1차 처리수가 유입수에 비해 높은 농도를 나타내는 경우가 많아 하천 또는 호소 등의 수계로 유입되는 오염물질의 양이 저감되지 않고 오히려 증가하게 되는 역효과가 있다.

따라서, 종래에는 하수처리형 응집처리장치가 개발되어 있으며, 그 예로 (URC, Ultra Rapid Coagulation) 방식과, Actiflo(TM) 방식과, 부상여재를 이용한 상향류식 방식과, 무동력 응집 침전 방식 및, 일체형 고효율 응집 침전 방식이 있다.

종래의 URC 방식의 하수처리형 응집처리장치는 급속반응조와 응집조와 완속응집조 및 고속경사판침전조를 포함한다. URC 방식의 하수처리형 응집처리장치는 응집제와 함께 응집보조제를 투여하고 경사판 침전조를 사용하는 데 특징이 있다.

이러한 URC 방식의 하수처리형 응집처리장치는 기존의 응집 침전 방식의 장치에 비해 반응 및 침전시간을 10배 이상 줄일 수 있는 장점이 있다.

그러나, 상기 급속반응조는 처리대상수와 응집제를 고속으로 회전하는 교반기에 의해 급속 교반하여 혼화하는 것으로, 급속반응조에서의 처리대상수와 응집제의 혼화는 1분 이내에 이루어져야 하는데 실제로 시설규모가 큰 경우 급속혼화가 충분히 이루어지지 않는 문제점이 있다.

또한, 급속반응조와 응집조 및 완속응집조에서는 교반기를 이용하여 처리대상수와 응집제를 교반하여 혼화한 것으로, 각 조의 구석 부분에 데드 스페이스(dead space)가 형성되면서 회전류가 발생하게 되고, 이에 따라 교반 및 혼화효율이 저하되는 문제점이 있다.

이를 해결하기 위하여 응집제(약품) 사용량을 증가시키는 방법을 생각할 수 있으나, 이 경우 슬러지 발생량이 증가하여 공정의 경제성이 저하되는 문제점이 있으며, 약품과 슬러지의 처분에 관한 해결 방법이 추가적인 문제점을 드러나게 된다.

또한, 간헐적으로 운전되는 특징에 따라 경제적, 유지관리적 관점에서의 문제점이 있었다.

또한, 현탁물 응집에는 탁월하나 용존성 유기물질 및 특히, T-N은 제거효과가 떨어지는 문제점이 있었다.

KR 0986220 B1

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 PH 센서, 산화환전단위 센서, 전도도 센서 및 용존산소 센서를 통하여 측정된 데이터를 데이터 수집 보드와 랩뷰에서 수집하고, 수집된 데이터를 이용하여 인 성분의 농도를 예측하는 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치를 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 측정된 데이터를 실시간으로 저장한 후 인 농도를 예측하는 모델을 구축하여 응집제의 양을 판단하는 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치를 제공하는 것이다.

아울러, 본 발명의 목적은 예측된 인 농도를 통하여 응집제를 주입하여 인 성분을 효과적으로 제거하는 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치를 제공하는 것이다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치는 처리수가 유입되는 저장부; 상기 저장부에 배치되는 소프트 센서; 상기 소프트 센서와 연결되는 정보처리부; 및 상기 저장부에 처리수를 공급하는 펌프의 동작을 제어하는 제어부;를 포함하고, 상기 정보처리부는 상기 소프트 센서로부터 측정된 데이터를 수집하여 연산한 후 인 농도를 예측하고, 상기 제어부는 상기 예측된 인 농도의 양에 따라 상기 저장부에 주입되는 응집제의 양을 조절하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 소프트 센서는, 상기 저장부 내부의 처리수의 상기 인 농도를 측정하는 PH 센서, 산화환전단위 센서, 전도도 센서 및 용존산소 센서로 이루어진 그룹 중 어느 하나 이상인 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 인 농도의 연산은 상기 수집된 데이터가 입력층, 은닉층 및 출력층을 통하여 총 인(T-P)을 연산하고, 연산된 데이터는 누적되어 다시 연산됨에 따라 상기 인 농도를 예측하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 최적 응집제 주입장치는, 상기 PH 센서, 상기 산화환전단위센서, 상기 전도도 센서 및 상기 용존산소 센서를 포함하는 반응부를 포함하고, 상기 반응부는 상기 PH 센서, 상기 산화환전단위 센서, 상기 전도도 센서 및 상기 용존산소 센서로부터 측정된 데이터가 상기 제어부에 송신되는 경우 4~20mA의 전류로 출력되고, 그리고 상기 반응부에 장착되는 250Ω의 저항을 통하여 1~5V의 전압으로 환산한 후 아날로그 신호를 5분마다 상기 정보처리부에 저장하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 저장부는, 상기 PH 센서, 상기 산화환전단위 센서 및 상기 전도도 센서를 수용하는 무산소조; 상기 PH 센서 및 상기 산화환전단위 센서를 수용하는 혐기조; 상기 PH 센서, 상기 산화환전단위 센서 및 용존산소 센서를 수용하는 호기조; 및 상기 호기조와 인접한 응집제 주입조;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 반응부는, 상기 호기조 내부에 위치하는 멤브레인;을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 최적 응집제 주입장치는, 상기 무산소조, 상기 혐기조, 상기 호기조 및 상기 응집제 주입조 내부에 위치하여 회전 가능한 회전부재;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 최적 응집제 주입장치는, 상기 호기조 내의 처리수를 상기 무산소조로 이송하여 순환시키는 순환펌프;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기한 바와 같은 본 발명은 PH 센서, 산화환전단위 센서, 전도도 센서 및 용존산소 센서를 통하여 측정된 데이터를 데이터 수집 보드와 랩뷰에서 수집하고 인공신경망을 이용하여 인 성분의 농도를 예측함으로써 최적의 응집제 주입량을 제공하는 효과가 발생한다.

또한, 본 발명은 측정된 데이터를 실시간으로 저장한 후 인 농도를 예측하는 모델을 구축하여 응집제의 양을 판단하여 응집제를 주입함으로써 인 성분을 효과적으로 제거하는 효과가 발생한다.

아울러, 본 발명은 처리수 내의 인 성분의 농도를 정확히 예측함에 따라 공정의 운전 상태를 파악할 수 있고, 그에 따라 적정량의 응집제를 주입하여 응집제의 과다 주입 등의 경제적 손해를 미연에 방지하는 효과가 발생한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치의 개략도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치의 반응부에 적용한 인공신경망의 구조도, 및
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치에 인공신경망을 적용한 T-P의 학습 및 예측 수치를 나타낸 비교도이다.

본 발명의 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치를 이루는 구성요소들은 필요에 따라 일체형으로 사용되거나 각각 분리되어 사용될 수 있다. 또한, 사용 형태에 따라 일부 구성요소를 생략하여 사용 가능하다.

본 발명에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치(100)의 바람직한 실시 예를 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 기술되어야 할 것이다.

본 발명에서 '총인(T-P, Total Phosphrus)'라는 용어는 하천, 호소 등의 부영양화를 나타내는 지표의 하나로 물속에 포함된 인의 총량, 즉 인화합물의 합계를 의미한다.

또한, 본 발명에서 '총질소(T-N, Total Nitrogen)'라는 용어는 암모나아성 질소, 아질산성 질소 등의 무기성 질소 및 단백질, 요소, 아미노산 등의 유기성 질소의 질소량의 합계를 의미한다.

또한, 본 발명에서 소프트 센서는 PH 센서, 산화환전단위 센서, 전도도 센서 및 용존산소 센서 중 어느 하나 이상인 것을 의미한다.

이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치(100)를 설명하면 다음과 같다.

본 발명의 일 실시예에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치(100)는 처리수가 유입되는 저장부(110), 저장부(110)에 배치되는 PH 센서(121), 산화환전단위 센서(122), 전도도 센서(123) 및 용존산소 센서(124)를 포함하는 반응부, 회전부재(130), 저장부(110)에 응집제를 제공하는 펌프, PH 센서(121), 산화환전단위 센서(122), 전도도 센서(123) 및 용존산소 센서(124)와 연결되는 정보처리부(150) 및 펌프의 동작을 제어하는 제어부(160)를 포함한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치(100)는 최초 처리수가 무산소조(111)로 유입되는 통로인 처리수 유입관로(101), 무산소조(111)의 처리수가 혐기조(112)로 유입되는 통로인 제 1 이송관로(102), 혐기조의 처리수가 호기조(113)로 유입되는 통로인 제 2 이송관로(103), 호기조(113)의 처리수가 응집제 주입조(114)로 유입되는 통로인 제 3 이송관로(104), 응집제 주입조(114) 내의 처리수가 외부로 배출되는 통로인 정화수 배출관로(105) 및 응집수 주입조(114) 내의 처리수가 무산소조(111)로 순환되는 통로인 순환관로(106)를 포함한다.

저장부(110)는 도 1에 도시된 바와 같이 무산소조(111), 혐기조(112), 호기조(113) 및 응집제 주입조(114)를 포함한다.

무산소조(111)는 도 1에 도시된 바와 같이 최초로 처리수가 유입되는 저장조이며, 이러한 무산소조(111)의 내부에는 PH 센서(121), 산화환전단위 센서(122), 전도도 센서(123)가 위치한다.

혐기조(112)는 처리수가 유입되는 저장조이며, 무산소조(111)의 일측에 인접하여 위치한다.

이러한 혐기조(112)의 내부에는 PH 센서(121), 산화환전단위 센서(122) 및 후술되는 회전부재(130)가 위치한다.

호기조(113)는 혐기조(112)와 마찬가지로 처리수가 유입되는 저장조이며, 혐기조(112)의 일측에 위치한다.

이러한 호기조(113)의 내부에는 PH 센서(121), 산화환전단위 센서(122) 및 용존산소 센서(124) 및 후술되는 회전부재(130)가 위치한다.

응집제 주입조(114)는 처리수가 유입되는 저장조이며, 호기조(113)의 일측에 인접하여 위치한다.

이러한 응집제 주입조(114)에는 후술되는 펌프에 의해 응집제가 주입될 수 있고, 처리수와 응집제가 혼합된 혼합수가 외부로 배출될 수 있다.

반응부는 소프트 센서로부터 측정된 데이터가 제어부(160)에 송신되는 경우 4~20mA의 전류로 출력된다.

또한, 반응부에 장착되는 250Ω의 저항을 통하여 1~5V의 전압으로 환산한 후 아날로그 신호를 5분마다 정보처리부(150)에 저장하게 된다.

이러한 반응부는 PH 센서(121), 산화환전단위 센서(122), 전도도 센서(123), 용존산소 센서(124) 및 멤브레인(125)을 포함한다.

PH 센서(121)는 무산소조(111), 혐기조(112) 및 호기조(113)의 내부에 위치함으로써 처리수의 수소이온지수를 측정하는 역할을 수행한다.

산화환전단위 센서(Oxidation-Reduction Potential)(122)는 무산소조(111),혐기조(112) 및 호기조(113)의 내부에 위치함으로써 전자의 교환으로 상호 간에 산화 또는 환원하는 물질을 함유한 용액의 표준 산화환원 전위와 산화체 및 환원체의 활량(근사적으로는 농도)에 의해 정해지는 산화력 또는 환원력의 강도를 측정한다.

전도도 센서(123)는 무산소조(111)의 내부에 위치함으로써 처리수의 전도도를 측정한다.

용존산소 센서(124)는 호기조(113)의 내부에 위치함으로써 응집제 주입조(114) 내부의 혼합수의 용존산소량을 측정한다.

멤브레인(125)은 호기조(113) 내부에 위치하며, 이러한 멤브레인(125)는 특정성분을 선택적으로 통과시킴으로써 혼합물을 분리한다.

회전부재(130)는 무산소조(111), 혐기조(112) 및 호기조(113) 내부에 위치하여 필요에 따라 회전 가능하다.

펌프는 무산소조(111), 혐기조(112), 호기조(113) 및 응집제 주입조(114)와 인접하여 위치하며, 이러한 펌프는 최초의 처리수를 무산소조(111)에 주입하는 처리수 주입펌프(141), 응집제 주입조(114)에 응집수를 주입하는 응집수 주입펌프(142), 호기조(113) 내의 처리수를 응집수 주입조(114)로 이송하는 이송펌프(143) 및 응집수 주입조(114) 내의 처리수를 무산소조(111)로 이송하여 순환시키는 순환펌프(144)를 포함한다.

여기서, 응집수 주입펌프(142)는 제어부(160)의 조절에 의해 응집제 주입조(114)에 응집제를 주입하게 된다.

한편, 순환펌프(144)는 미생물의 반송을 통하여 무산소조(111) 내에 일정농도 이상의 미생물이 체류할 수 있도록 한다.

또한, 유기물의 반송을 통하여 무산소조(111) 내의 탄소원을 공급하여 탈질율을 향상시켜 질소의 제거를 원활히 할 수 있도록 하며, 통성 미생물의 활동을 촉진시켜 더욱 효과적인 BOD의 제거를 돕는다.

정보처리부(150)는 PH 센서(121), 산화환전단위 센서(122), 전도도 센서(123) 및 용존산소 센서(124)로부터 측정된 데이터를 수집하여 연산한 후 인 농도를 예측하며, 이에 대한 설명은 후술하도록 한다.

제어부(160)는 예측된 인 농도의 양에 따라 저장조(110)에 주입되는 응집제의 양을 조절한다.

이하, 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치(100)의 인공신경망을 이용한 데이터 처리 구조를 설명한다.

도 2에 도시된 바와 같이 인공신경망 구조의 하위에는 PH 센서(121), 산화환전단위 센서(122), 전도도 센서(123) 및 용존산소 센서(124)로부터 측정된 데이터가 위치한다.

또한, 인 농도의 연산은 상기 수집된 데이터가 입력층, 은닉층 및 출력층을 통하여 총 인(T-P)을 연산하고, 연산된 데이터는 누적되어 다시 연산됨에 따라 상기 인 농도를 예측하게 되는 것이다.

보다 구체적으로 살펴보면 다음과 같으며, 데이터는 10분 간격으로 측정된 데이터를 의미한다.

도 2의 C그룹으로 도시된 바와 같이 최초 측정된 데이터는 산소 결핍-전도도(Anoxic-cond)(t-2), 산소 결핍-pH(Anoxic-pH)(t-2), 산소 결핍-산화환전단위(Anoxic-ORP)(t-2), 무산소성-pH(Anaerobic-pH)(t-2), 무산소성-산화환전단위(Anaerobic-ORP)(t-2), 호기성-pH(Aerobic-pH)(t-2), 호기성-산화환전단위(Aerobic-ORP)(t-2), 호기성-용존산소량(Aerobic-DO)(t-2)로서 입력층(input layer)에 입력된다.

또한, T-N(t-2), T-P(t-2)의 데이터 역시 입력층에 입력된다.

다음, 은닉층(hidden layer) 1, 2 및 출력층(output layer)를 통하여 데이터가 누적된다.

다음, 도 2의 B그룹으로 도시된 바와 같이 산소 결핍-전도도(Anoxic-cond)(t-1), 산소 결핍-pH(Anoxic-pH)(t-1), 산소 결핍-산화환전단위(Anoxic-ORP)(t-1), 무산소성-pH(Anaerobic-pH)(t-1), 무산소성-산화환전단위(Anaerobic-ORP)(t-1), 호기성-pH(Aerobic-pH)(t-1), 호기성-산화환전단위(Aerobic-ORP)(t-1), 호기성-용존산소량(Aerobic-DO)(t-1)의 데이터가 입력층에 다시 입력되어 누적된다.

이때, T-N(t-1), T-P(t-1)의 데이터 역시 입력층에 입력되어 누적된다.

다음, 도 2의 A그룹으로 도시된 바와 같이 산소 결핍-전도도(Anoxic-cond)(t), 산소 결핍-pH(Anoxic-pH)(t), 산소 결핍-산화환전단위(Anoxic-ORP)(t), 무산소성-pH(Anaerobic-pH)(t), 무산소성-산화환전단위(Anaerobic-ORP)(t), 호기성-pH(Aerobic-pH)(t), 호기성-산화환전단위(Aerobic-ORP)(t), 호기성-용존산소량(Aerobic-DO)(t)의 데이터가 입력층에 다시 입력된다.

전술한 과정을 통하여 최종적으로 T-P(t)을 연산하게 되고, 그 결과에 따라 인 농도를 예측하여 응집제의 양을 조절하여 주입하게 된다.

이하, 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치의 인공신경망 데이터 처리 구조를 적용한 T-P의 학습 및 예측 수치를 비교하여 설명한다.

학습과 예측은 모두 인공신경망을 이용한다.

또한, 각 층은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다.

인공신경망을 이용한 모델의 경우 초기 일정 구간의 학습 결과를 토대로 그 경향성에 따른 예측을 수행한다. 그에 따라 도 3의 그래프는 25일간의 데이터를 학습하는데 이용되었고, 25일에서 45일까지의 학습에 따른 예측의 결과를 나타낸 그래프이다.

도 3의 그래프에서 점으로 표현된 값(측정된 T-P)은 실제 실험을 통한 인의 농도를 나타낸 것이고, 선으로 표현된 값(계산된 T-P)은 모델의 구축에 따른 시뮬레이션 값이다.

결과적으로 학습 구간에서는 모델을 통해 정확히 일치하는 값을 얻을 수 있었고, 예상 구간에서도 실험값(측정된 T-P)과 예측값(계산된 T-P)의 경향이 유사한 것으로 확인되었다.

즉, 본 발명은 실제로 측정된 T-P와 계산된 T-P의 비교를 통하여 응집제의 주입량을 최적으로 조절할 수 있으며, 그에 따라 경제적 효과를 이룰 수 있다.

전술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치(100)는 예측된 인 농도에 따른 각 응집제의 최적 응집량 계산식을 입력해 두면, 그 값에 따라 데이터 수집 보드를 통해 디지털 신호로 펌프에 전송하여 펌프에서 자동으로 응집제를 투입한다.

이에 따라, 예측된 데이터를 기반으로 최적의 제거율을 나타내는 응집제의 양을 판단하여 응집제 주입 및 인 성분을 제거할 수 있는 장점이 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 당업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 이하의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

100 : 인 농도 예측을 통한 최적 응집제 주입장치
101 : 처리수 유입관로
102 : 제 1 이송관로
103 : 제 2 이송관로
104 : 제 3 이송관로
105 : 정화수 배출관로
106 : 순환관로
110 : 저장부
111 : 무산소조
112 : 혐기조
113 : 호기조
114 : 응집제 주입조
121 : PH 센서
122 : 산화환전단위 센서
123 : 전도도 센서
124 : 용존산소 센서
125 : 멤브레인
130 : 회전부재
141 : 처리수 주입펌프
142 : 응집수 주입펌프
143 : 이송펌프
144 : 순환펌프
150 : 정보처리부
160 : 제어부

Claims (8)

1. 처리수가 유입되는 저장부;
   상기 저장부에 배치되는 소프트 센서;
   상기 소프트 센서와 연결되는 정보처리부; 및
   상기 저장부에 처리수를 공급하는 펌프의 동작을 제어하는 제어부;를 포함하고,
   상기 정보처리부는 상기 소프트 센서로부터 측정된 데이터를 수집하여 입력층, 은닉층 및 출력층의 각각에 순차적으로 입력함으로써 총 인(T-P)을 연산하고,
   상기 제어부는 상기 연산된 총 인(T-P)의 데이터가 누적되어 다시 연산되도록 상기 정보처리부를 제어하여 다시 연산된 총 인(T-P)의 농도의 양에 따라 상기 저장부에 주입되는 응집제의 양을 조절하는 것을 특징으로 하는,
   최적 응집제 주입장치.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 소프트 센서는, 상기 저장부 내부의 처리수의 상기 인 농도를 측정하는 PH 센서, 산화환전단위 센서, 전도도 센서 및 용존산소 센서로 이루어진 그룹 중 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는,
   최적 응집제 주입장치.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 데이터의 처리는 인공신경망을 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는,
   최적 응집제 주입장치.
   
4. 제 2 항에 있어서,
   상기 최적 응집제 주입장치는,
   상기 PH 센서, 상기 산화환전단위 센서, 상기 전도도 센서 및 상기 용존산소 센서를 포함하는 반응부를 더 포함하고,
   상기 반응부는 상기 PH 센서, 상기 산화환전단위 센서, 상기 전도도 센서 및 상기 용존산소 센서로부터 측정된 데이터가 상기 제어부에 송신되는 경우 4~20mA의 전류로 출력되고, 그리고
   상기 반응부에 장착되는 250Ω의 저항을 통하여 1~5V의 전압으로 환산한 후 아날로그 신호를 5분마다 상기 정보처리부에 저장하는 것을 특징으로 하는,
   최적 응집제 주입장치.
   
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 저장부는,
   상기 PH 센서, 상기 산화환전단위 센서 및 상기 전도도 센서를 수용하는 무산소조;
   상기 PH 센서 및 상기 산화환전단위 센서를 수용하는 혐기조;
   상기 PH 센서, 상기 산화환전단위 센서 및 용존산소 센서를 수용하는 호기조; 및
   상기 호기조와 인접한 응집제 주입조;를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   최적 응집제 주입장치.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 반응부는,
   상기 호기조 내부에 위치하는 멤브레인;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
   최적 응집제 주입장치.
   
7. 제 5 항에 있어서,
   상기 최적 응집제 주입장치는,
   상기 무산소조, 상기 혐기조, 상기 호기조 및 상기 응집제 주입조 내부에 위치하여 회전 가능한 회전부재;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
   최적 응집제 주입장치.
   
8. 제 5 항에 있어서,
   상기 최적 응집제 주입장치는,
   상기 호기조 내의 처리수를 상기 무산소조로 이송하여 순환시키는 순환펌프;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
   최적 응집제 주입장치.

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