KR20180119183A - 막분리 모듈의 파울링을 판별하는 막여과 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템은 원수로부터 막분리에 의해 여과수를 생성하는 막분리 모듈 및 막분리 모듈로 원수를 공급시키는 펌프를 포함하는 막여과 시스템에서, 막여과 시스템에 설치되어 진동을 감지하는 진동 센서 및 진동 센서로부터 감지된 진동 데이터를 분석하여 막여과 시스템의 이상 상태를 판별하는 이상 상태 판별부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 상하수처리, 물 재이용, 해수담수와 등의 수처리 분야에 적용되는 막여과 시스템에서 막분리 모듈의 파울링과 같은 이상 상태를 판별할 수 있는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템에 관한 것이다.
막여과 시스템은 기후변화 등으로 인한 물 부족 현상을 해결하기 위한 최적의 기술로서, 상하수처리, 물 재이용, 해수 담수화 등 다양한 수처리 분야에서 활발히 적용되고 있다.
막여과 시스템에서 해결되어야 할 문제점 중 하나는 파울링(막오염 현상)이다. 파울링은 막여과 시스템의 에너지 소모량을 증가시키고 막 교체의 빈도를 증가시켜, 시스템 운영을 위한 경제성을 하락시키는 주요 원인으로 알려져 있다.
파울링을 저감시키기 위한 다양한 방법이 소개되어 있지만, 주로 랩스케일 규모의 연구에 한정되어 있었다. 또한, 막여과 시스템의 현장 운영자들이 가장 많이 요청하는 사항은 "파울링이 많이 진행된 경우에는 세정으로 회복이 되지 않기 때문에, 파울링 시작 시점을 최대한 빨리 파악하고 싶다."라는 것이다. 따라서, 도 1과 같이 파울링의 시작 시점에 적절히 막을 세정시킨다면, 파울링에 의한 에너지 효율의 감소 및 막 교체 비용과 관련된 영향을 최소화시킬 수가 있다.
하지만, 유량, 압력 수질과 같은 현장에서 수집되는 데이터 만으로는 파울링 시작 시점을 찾아내기가 매우 어렵다. 파울링이 일어나면 막의 투수율(단위 압력당 막 투과 플럭스)이 하락하지만, 투수율 하락의 원인은 파울링 뿐만 아니라 원수의 수온, 삼투압 등 다양하기 때문에, 단순한 투수율의 모니터링을 통해서 파울링의 발생 여부를 판단할 수는 없다.
이에 대한 해결방법으로 역삼투 막여과 공정의 경우 미국 ASTM에서는 파울링 외에 다른 영향을 배제시킨 표준화 지표를 제안하였고, 정밀여과/한외여과 공정의 경우 온도 영향이 보정된 표준화 지표를 사용하도록 하였다. 하지만, 표준화 지표들을 계산하기 위해 사용되는 막의 온도계수, 물의 점성, 삼투압 등과 관련되는 이론식들이 모든 현장에서 잘 맞는다는 보장이 없기 때문에, 표준화 지표를 사용하더라도 데이터의 변동이 심해서 파울링 시작 시점의 파악에 큰 어려움을 겪게 된다.
따라서, 본 발명의 목적은 이와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 막여과 시스템에 설치된 진동 센서로부터 획득한 진동 데이터를 분석하여 파울링과 같은 막여과 시스템의 이상 상태를 판별하고 이에 따라 막 세정과 같은 필요한 조치를 위할 수 있도록 함으로써, 파울링에 의한 에너지 효율의 감소 및 막 교체 비용 등과 관련되는 막여과 시스템의 운영비 효율을 향상시킬 수 있는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템을 제공함에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적은, 본 발명에 따라, 원수로부터 막분리에 의해 여과수를 생성하는 막분리 모듈 및 상기 막분리 모듈로 원수를 공급시키는 펌프를 포함하는 막여과 시스템에서, 상기 막여과 시스템에 설치되어 진동을 감지하는 진동 센서; 및 상기 진동 센서로부터 감지된 진동 데이터를 분석하여 상기 막여과 시스템의 이상 상태를 판별하는 이상 상태 판별부를 포함하는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템에 의해 달성될 수가 있다.
여기서, 상기 진동 센서는 상기 펌프, 상기 막분리 모듈 또는 상기 펌프와 상기 막분리 모듈 사이의 배관 중 적어도 어느 하나에 설치되는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 진동 센서는 감지된 진동 신호를 상기 이상 상태 판별부에 무선으로 송신할 수가 있다.
여기서, 상기 이상 상태 판별부는 정상 상태에서 상기 펌프에서 공급되는 원수의 유량 또는 압력에 따른 진동 데이터와 실시간으로 감지된 진동 데이터를 비교하여 상기 이상 상태를 판별할 수가 있다.
여기서, 상기 이상 상태 판별부는 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 막여과 시스템의 이상 상태를 판별할 수가 있다.
여기서, 상기 기계학습 알고리즘은 의사결정트리(Decision tree), 유전 알고리즘(Genetic algorithm), 인공 신경망(Artificial neural network) 중 어느 하나일 수가 있다.
여기서, 상기 이상 상태 판별부는 상기 막분리 모듈의 파울링 상태를 판별할 수가 있다.
여기서, 상기 이상 상태 판별부는 상기 펌프의 이상 상태를 판별할 수가 있다.
여기서, 상기 이상 상태 판별부에 의한 판별 결과를 관리자에게 무선으로 송신하는 시스템 상태 알림부를 더 포함할 수가 있다.
상기한 바와 같은 본 발명의 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템에 따르면 시스템에 설치된 진동 센서를 이용하여 파울링과 같은 막여과 시스템의 이상 상태를 빠르게 진단하여 막 세정과 같은 조치를 취함으로써 시스템 운영비를 절감시킬 수가 있다는 장점이 있다.
또한, 진동 센서를 이용하여 막분리 모듈로 원수를 공급시키는 펌프의 이상도 실시간으로 파악하여 비정상적인 시스템의 중단 상황을 방지할 수 있다는 장점도 있다.
도 1은 파울링의 시작 시점에 막 세정을 수행하여 막여과 시스템의 최적 운영 상태를 도시하는 그래프이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템을 도시하는 도면이다.
도 3은 펌프를 통과하는 원수의 유량과 압력에 따른 진동 데이터를 각각 도시하는 그래프이다.
도 4는 카올린에 의한 파울링 발생시 역삼투 시스템의 펌프에서 측정한 진동 속도의 변화를 도시하는 그래프이다.
도 5는 역삼투 해수 담수화 시스템에서 소요되는 에너지 비중을 도시하는 그래프이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템을 도시하는 도면이다.
도 3은 펌프를 통과하는 원수의 유량과 압력에 따른 진동 데이터를 각각 도시하는 그래프이다.
도 4는 카올린에 의한 파울링 발생시 역삼투 시스템의 펌프에서 측정한 진동 속도의 변화를 도시하는 그래프이다.
도 5는 역삼투 해수 담수화 시스템에서 소요되는 에너지 비중을 도시하는 그래프이다.
실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다
이하, 본 발명의 실시예들에 의하여 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템을 도시하는 도면이고, 도 3은 펌프를 통과하는 원수의 유량과 압력에 따른 진동 데이터를 각각 도시하는 그래프이고, 도 4는 카올린에 의한 파울링 발생시 역삼투 시스템의 펌프에서 측정한 진동 속도의 변화를 도시하는 그래프이고, 도 5는 역삼투 해수 담수화 시스템에서 소요되는 에너지 비중을 도시하는 그래프이다.
본 발명에서의 막여과 시스템은 상하수처리, 물 재이용, 해수담수화 등의 수처리 분야에 적용되는 시스템으로 막분리 모듈(110) 및 펌프(120)를 포함하여 구성될 수가 있다.
막분리 모듈(110)은 원수를 공급 받아 원수로부터 여과수 또는 농축수를 추출하도록 한다. 이때, 막분리 모듈(110)은 정삼투 막모듈 또는 역삼투 막모듈일 수 있다. 또한, 도면에서는 단일의 막분리 모듈(110)을 도시하고 있으나, 막여과 시스템에 사용되는 막분리 모듈(110)은 복수 개를 직렬 또는 병렬로 연결하여 사용할 수가 있다.
펌프(120)는 막분리 모듈(110)에 원수를 공급시키도록 한다.
상기와 같은 막여과 시스템에서 본 발명에 따른 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템은 진동 센서(130) 및 이상 상태 판별부(140)를 더 포함하여 구성될 수가 있다.
진동 센서(130)는 막여과 시스템에 설치되어 진동을 감지하고, 감지한 진동 데이터는 후술하는 이상 상태 판별부(140)로 전송한다. 이때, 진동 센서(130)로부터 획득한 진동 데이터는 무선 네트워크를 이용하여 무선으로 이상 상태 판별부(140)로 송신될 수가 있다.
진동 센서(130)는 막여과 시스템의 막분리 모듈(110), 펌프(120), 펌프(120)와 막분리 모듈(110) 사이의 배관 등에 적어도 하나 설치되어 각 단위 부품에서 발생하는 진동을 실시간으로 감지할 수가 있다. 상기 막분리 모듈(110), 펌프(120) 및 펌프(120)와 막분리 모듈(110) 사이의 배관은 파울링 등과 같은 막여과 시스템의 이상 상태가 발생하였을 때 발생하는 진동의 변화를 효과적으로 감지할 수 있는 위치이다.
이상 상태 판별부(140)는 컴퓨터와 같은 연산 장치로 형성되어 전술한 바와 같이 진동 센서(130)로부터 진동 데이터를 수신하여 이를 분석함으로써 막여과 시스템의 이상 상태를 판별한다. 이때, 막여과 시스템의 이상 상태라고 하면 막분리 모듈(110)에서의 파울링, 펌프(120)의 노후나 손상 등을 의미할 수가 있다.
막여과 시스템의 운전은 펌프(120)에 의해 이루어지게 되는데, 이때 펌프(120)에서 발생하는 진동이 전술한 펌프(120), 막분리 모듈(110), 배관 등의 구성 부품에 나타날 수가 있다. 또한, 각 구성 부품에서 발생하는 진동은 도 3의 (a)와 (b)에 각각 도시되어 있는 것과 같이 펌프(120)에 의해 공급되는 원수의 유량과 압력에 따라 달라질 수가 있다.
만약 파울링으로 인해 막분리 모듈(110)의 막 표면에 오염물질이 축적된다면, 유체 저항이 바뀌기 때문에 펌프(120)에서 공급되는 유체의 유량과 압력이 동일한 조건이라도 도 4에 도시되어 있는 것과 같이 진동이 바뀌게 된다.
따라서, 이상 상태 판별부(140)는 정상 상태에서 펌프(120)에서 공급되는 원수의 유량과 압력에 따른 진동 데이터와 실시간으로 감지한 진동 데이터를 비교하여 막여과 시스템의 이상 상태를 판별할 수가 있다.
이때, 진동 데이터를 실시간으로 파악하는 것만으로는 막여과 시스템의 이상 상태를 정확하게 진단할 수가 없다. 도 3 및 도 4의 그래프의 진동 데이터에 나타난 것과 같이 동일한 유량과 압력의 운전 조건에서도 시간에 따라서 진동이 일정하지가 않기 때문에, 이러한 진동 데이터를 대표할 수 있는 평균이나 표준편차와 같은 통계적 수치를 이용한 분석이 필요하다.
이에, 본 발명의 이상 상태 판별부(140)에서는 진동 데이터 분석의 신뢰성을 높이기 위해 기계학습(machine learning) 알고리즘 이용하여 이상 상태를 판별할 수 있도록 한다.
이때, 사용할 수 있는 기계학습 알고리즘으로 의사결정트리(Decision tree), 유전 알고리즘(Genetic algorithm), 인공 신경망(Artificial neural network) 중 어느 하나를 사용할 수가 있는데, 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 전술한 바와 같이 본 발명에 따른 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템은 막여과 시스템의 구성 부품의 진동을 감지하여 파울링의 발생을 감지할 수 있을 뿐만 아니라, 펌프(120)의 노후나 손상과 같은 이상 상태를 감지할 수도 있다. 도 5는 역삼투 해수담수화 시스템에서 에너지 소모 비율을 도시하고 있는데, 막분리 모듈(110)로 원수를 공급하는 펌프(120)에 의한 에너지 소모 비욜이 80% 이상으로 매우 큼을 알 수 있다. 또한, 펌프(120)의 정지는 전체 시스템의 정지를 의미하므로 전체 막여과 시스템에서 펌프(120)를 정상적으로 작동시키는 것이 아주 중요함을 알 수가 있다.
이에, 이상 상태 판별부(140)는 진동 센서(130)로부터 수신한 진동 데이터를 분석하여 전술한 방법과 동일하게 정상 상태의 진동 데이터와 실시간으로 수신한 진동 데이터를 비교하여 펌프(120)의 이상 상태도 감지함으로써, 펌프(120)의 이상에 따른 전체 막여과 시스템의 비정상적인 운전 상황을 방지할 수가 있다.
시스템 상태 알림부는 이상 상태 판별부(140)에 의한 판별 결과를 막여과 시스템의 관리자에게 전달하도록 하는데, 예를 들어 이상 상태의 판별 결과를 무선으로 관리자의 무선 단말기(150)에 송신할 수가 있다. 이에, 관리자는 막여과 시스템의 이상 상태를 인지하여, 막 세정, 시스템 중단, 펌프(120)의 교체 등의 적절한 조치를 취할 수가 있다.
본 발명의 권리범위는 상술한 실시예에 한정되는 것이 아니라 첨부된 특허청구범위 내에서 다양한 형태의 실시예로 구현될 수 있다. 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 변형 가능한 다양한 범위까지 본 발명의 청구범위 기재의 범위 내에 있는 것으로 본다.
110: 막분리 모듈
120: 펌프
130: 진동 센서
140: 이상 상태 판별부
150: 무선 단말기
120: 펌프
130: 진동 센서
140: 이상 상태 판별부
150: 무선 단말기
Claims (9)
- 원수로부터 막분리에 의해 여과수를 생성하는 막분리 모듈 및 상기 막분리 모듈로 원수를 공급시키는 펌프를 포함하는 막여과 시스템에서,
상기 막여과 시스템에 설치되어 진동을 감지하는 진동 센서; 및
상기 진동 센서로부터 감지된 진동 데이터를 분석하여 상기 막여과 시스템의 이상 상태를 판별하는 이상 상태 판별부를 포함하는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 진동 센서는 상기 펌프, 상기 막분리 모듈 또는 상기 펌프와 상기 막분리 모듈 사이의 배관 중 적어도 어느 하나에 설치되어 진동을 감지하는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 진동 센서는 감지된 진동 신호를 상기 이상 상태 판별부에 무선으로 송신하는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 이상 상태 판별부는 정상 상태에서 상기 펌프에서 공급되는 원수의 유량 또는 압력에 따른 진동 데이터와 실시간으로 감지된 진동 데이터를 비교하여 상기 이상 상태를 판별하는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템. - 제 4 항에 있어서,
상기 이상 상태 판별부는 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 막여과 시스템의 이상 상태를 판별하는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템. - 제 5 항에 있어서,
상기 기계학습 알고리즘은 의사결정트리(Decision tree), 유전 알고리즘(Genetic algorithm), 인공 신경망(Artificial neural network) 중 어느 하나인 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 이상 상태 판별부는 상기 막분리 모듈의 파울링 상태를 판별하는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 이상 상태 판별부는 상기 펌프의 이상 상태를 판별하는 시스템의 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 이상 상태 판별부에 의한 판별 결과를 관리자에게 무선으로 송신하는 시스템 상태 알림부를 더 포함하는 이상 상태를 판별하는 막여과 시스템.
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| KR1020170052250A KR102041670B1 (ko) | 2017-04-24 | 2017-04-24 | 막분리 모듈의 파울링을 판별하는 막여과 시스템 |
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- 2017-04-24 KR KR1020170052250A patent/KR102041670B1/ko active IP Right Grant
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