01분반 5조 NPC조

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 성읍구룡동 소규모하수처리시설을 모방한 HBR-II 공법의 피드백 방안 구축

영문 : Development of Feedback Strategies for HBR-II Method Modeling Small-Scale Sewage Treatment Facility in Sung-eup Guryong-dong

과제 팀명

NPC (Nitrogen Phosphorous Control)

지도교수

오희경 교수님

개발기간

2023년 9월 ~ 2023년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 환경공학부·과 2019890041 이서준(팀장)

서울시립대학교 환경공학부·과 2018890083 노준호

서울시립대학교 환경공학부·과 2020890014 김여경

서울시립대학교 환경공학부·과 2020890041 양현주

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

내용

개발 과제의 배경 및 효과

• 소규모 하수처리장의 TN, TP 제거 문제

하수도통계(2021)에 따르면 몇몇 제주특별자치도의 소규모 하수처리장에서 TP(총인, Total Phosphorus)과 TN(총질소, Total Nitrogen)의 배출량이 공공하수처리시설의 방류수수질기준을 초과하는 문제가 확인되었다. 이로 인해 수질 저하가 우려되며, 특히 TP와 TN의 과다 배출은 유기물질의 분해와 함께 악취물질의 생성을 촉진할 수 있어, 주변 지역에서 악취 문제가 발생할 가능성이 높아진다. 따라서 하수처리장에서 TP와 TN 배출을 최소화하는 노력을 더욱 강화할 필요가 있다.

• 악취 민원 현황

악취란 황화수소, 메르캅탄류, 아민류, 그 밖에 자극성이 있는 물질이 사람의 후각을 자극하여 불쾌감과 혐오감을 주는 냄새를 말한다.3 국민이 건강하고 쾌적한 환경에서 생활할 수 있도록 사업장 등에서 발생하는 악취를 방지하는 것은 매우 중요하다. 하수도통계(2021)에 따르면, 전국 악취민원현황에서 제주특별자치도 하수처리인구10만명당 악취민원건수는 47건으로 전국 5위를 차지하고 있다. 따라서, 제주도 내 하수처리장 악취원인의 철저한 조사와 대책이 필요할 것으로 보인다.

• 제주도 하수처리장의 현대화

제주특별자치도는 전통적으로 농어촌 위주의 소형 하수처리장을 운용하고 있다. 입도(入島)인구 증가에 따라 처리가 필요한 하수량이 증가하여 기존 하수처리장의 설계용량을 넘어 제대로 처리되지 않은 하수가 바다로 방류되고 있다. 증설을 위한 입찰을 시작해도 사업자를 선정하지 못하거나 주민의 반대로 진전을 보이지 못하다가 2023년 6월 현대화 사업이 개시되었다.

• 기대효과

본 과제를 통해 제주도 하수처리장 현대화사업의 타당성을 평가하고 개선점을 도출한다. 또한, 악취물질을 모니터링함과 동시에 방류수 수질 기준을 충족시킬 수 있는 스마트 하수처리장을 설계하여 제주도 시민에게 건강하고 쾌적한 환경을 제공하고 지역 사회에 긍정적인 영향을 줄 것으로 판단된다.

개발 과제의 목표 및 내용

• 제주도 하수처리장의 안정적 제거율 달성 방안 제안

제주도의 소규모 하수처리장에서 나타나는 고농도의 방류수 TP와 TN 인한 문제를 해결하기 위해, 여러 설계 인자를 조정하여 효율적인 TP와 TN 저감 방안을 구현한다. 또한 이러한 방안의 실제 효과를 검증하기 위해 시뮬레이션을 활용하는 과정을 수행한다.

• 제주도 하수처리장 현대화 사업의 적절성 검증

2028년 준공을 목표로 4000억의 국세가 제주도 하수처리장의 현대화를 위하여 투입되었다. 이 과정에서 많은 잡음이 있었던 만큼, 2023년 6월에 시작된 제주도하수처리장의 현대화 사업의 현재 방안을 분석하여 악취물질 추적과 하수 방류기준 충족을 위하여 적절한지 판단한다. 최신ICT기술을 이용하여 주민들의 걱정을 더는 친화적인 제주도 하수처리장 모델을 개발한다.

• 소규모 하수처리장 대상 현대화의 기본틀 마련 기여

본 과제에서 설계한 하수처리장 모델을 기반으로, 제주도 외의 해당 시설용량과 비슷한 소규모 하수처리장(1일 처리용량이 500㎥/일 미만)에 적용할 수 있는지 평가한다.

관련 기술의 현황

추진목표

• 하수처리장의 비전- 인간과 환경이 공존하기 위한 인위적 수질 오염의 처리
• 최종목표- 다양한 유입수 부하에 따른 소규모하수처리장의 안정적 수질 배출
• 전략목표- HBR-II 공정 시뮬레이션과 아두이노 프로토타입 구성을 통한 공정 피드백 모사
• 세부목표- 배출수 암모니아 최소화에 따른 방류수 독성 최소화, 온실가스 배출 최적화, 방류수 인산염 최소화

기술 로드맵

• (1970년대) 개별적인 정화조로 오수를 처리, 인구 증가와 산업 발전으로 인해 대규모

하수처리시설이 필요. 국내 최초의 공공하수처리장인 청계천 하수처리장이 건설.

• (1980년대) 전국적으로 공공하수처리장이 확대되기 시작하였으며, 고도처리공법 등 새로운 기술들이 도입.
• (1990년대) 대형화, 현대화 추세가 이어졌으며, 질소와 인 등의 영양염류를 제거하는 고도처리공법이 보편화 됨
• (2000년대) 수처리 분야에서의 IT 기술 활용이 증가하였고, 에너지 절약 및 친환경적인 공법 개발. 또한, 악취 방지와 주민 친화적인 시설 조성에도 많은 노력을 기울이는 추세.
• (2010년대) 수처리 분야에서 AI 기술의 활용을 통해 문제를 미리 예측하고 조치함으로써 용이한 시설 관리와 수처리 공정의 개선을 위한 발전.

특허 조사

• 하수처리시설을 관리하기 위한 방법 및 이를 수행하는 스마트 중앙제어 분석시스템 (공개특허 10-2022-0021323 )
• 빅데이터 및 인공지능 기반의 하수처리시설의 유입수 환경 정보 관리 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능 기록매체 (10-2022-0002536)
• 웹 기반 스마트 수질원격감시 데이터 분석 시스템 (10-2015-0179971)
• 스마트 하폐수 처리 운영시스템 (10-2020-0066370)
• 강화학습을 이용한 하수처리장 모델 자율 보정시스템과, 그 시스템을 이용한 공정 운영 다중 최적화시스템 (10-2022-0025288)

특허 전략

• 틈새시장전략: 제주특별자치도 서귀포시의 문제점(예: TN, TP 배출량 문제)을 중점적으로 해결하는 특화된 기술 개발. 이를 통해 해당 지역의 특수한 문제에 대응하는 기술로서 경쟁 우위 확보
• 기술 결합 전략: 이미 공개된 특허 중에서 관련된 기술들을 조합하여 새로운 목적이나 효과를 만들어내 특허의 진보성 요건 극복
• 지속적 기술 업데이트 전략: 하수처리 기술과 관련된 최신 연구와 트렌드를 지속적으로 모니터링하여, 새로운 기술 동향에 빠르게 대응하고 기술을 업데이트

관련 시장에 대한 분석

경쟁제품 조사 비교

• 대구시 스마트 하수처리장 선도사업 - ICT계측장비를 통한 하수처리 공정 진단
• 전북시 스마트 하수처리장 선도사업 - 지능화 등 스마트 하수처리장 관리체계 구축
• 청호환경개발, 소규모 공공하수처리 - IoT 기반의 스마트 유역물관리 기술, 악취발생이 없고 화학약품을 사용하지 않는 친환경 하수처리공법

마케팅 전략

• 소규모 하수처리장에 적용된 공정별 스마트 피드백 방안 제시로 범용성 추구
• 기업의 ESG 달성을 위한 수단으로써 홍보
• 독성이 최소화된 처리수임을 홍보하여 주민 만족도 향상 추구

경제성 분석

1) 편익비용비 (B/C ratio)

• 총편익과 총비용의 할인된 금액비율
• B/C ratio가 1보다 크거나 같으면 경제성이 있다고 판단

2) 편익 (Benefit)

• 스마트 피드백 이전에 비하여 감소된 전기 사용량과, 온실가스 배출량, 과태료의 합이다.

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• 유입유량이 120 m3/d인 공공하수처리시설의 방류수 수질기준은 TN (T-N) 20 ㎎/L TP(T-P) 2㎎/L이다.
• 모의한 HBR-II 처리장의 시나리오1 (낮은 MLSS조건)에서 TN은 21.38 mg/L로 수질기준을 초과하고 있다.
• 모의한 HBR-II 처리장의 시나리오3 (낮은 C/N비 유입수 조건)에서 TP는 2.72 mg/L로 수질기준을 초과하고 있다.
• 하수도법 제80조(과태료) ②항 1호에 의하여 방류수 수질기준을 위반하여 방류한 자에게는 500만원 이하의 과태료가 부과된다.

3) 비용 (Cost)

• 스마트 피드백 이후 증가한 온실가스 배출량과 증가한 전기사용 비용 합이다.

표1. 시나리오별 편익과 비용 항목

• 전기요금의 계산

그림 2. 전기요금표 (kWh당 전력량요금)

산업용전력(갑)Ⅰ - 고압전력A(표준전압 3,300V이상 66,000V이하 고객) - 선택(Ⅱ)요금 기준

(∵ 시간대와 상관없이 전기요금이 일정, 선택II요금은 항상 가동하는 시설에 유리)

• 온실가스 배출량 비용의 계산

거래되고 있는 온실가스 배출권(KAU23)의 시가(\10,750/CO2 ton)으로 계산

그림 3. 2023년 온실가스 배출권(KAU23) 판매가격

표2. 시나리오별 편익과 비용의 구체적 계산

표3. 90일 기준 시나리오별 편익과 비용 계산

• 90일을 기준으로 할 때 편익/비용 비율이 모두 >1을 넘어가므로 경제성이 있음을 확인하였다

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

• 안정적인 수질의 처리수 방류 달성
• 동일 처리 효율에 대한 온실가스 저감 최적화 제어 제안
• 유입수 부하 변동에 대한 탄력적 대응
• 수질 기준 달성을 통한 약품 및 기타 비용 저감
• 메탄 최소화, 수질 기준 달성을 통한 주민 친화성 향상

경제적 및 사회적 파급효과

• 온실가스 배출 저감과 안정적인 방류수 수질로 환경친화성을 향상
• 비점오염물질 등 특수 상황에 대한 시설의 탄력적 대응으로 하수처리 비용 감소
• 트러블 슈팅에 대한 빠른 복구를 통한 가동 중단 최소화와 주민 만족도 향상
• ESG에 걸맞은 하수처리장 운영

구성원 및 추진체계

개발일정

표 삽입

구성원 및 추진체계

• 이서준 : 조장, 과제 총괄
• 노준호 : 특허 및 연구 배경 조사, 제안서 작성
• 양현주 : 프로토타입 구성
• 김여경 : 프로토타입 구성

설계

설계사양

제품의 요구사항

번호	요구사항	D or W	비고
1	방류수 TN, TP 농도 감축	D	25%
2	유입 유량, C/N비, 반응조 MLSS 최적화	D	20%
3	소규모하수처리장 유동적 대응능력 확보	W	20%
4	최적 운영 방안의 데이터베이스 구축	W	15%
5	온실가스 배출량 저감	W	10%
6	방류수의 암모니아 최적화	W	10%

※D : Design, W : Wish

평가 내용

1) TN, TP 배출량 줄이기의 달성 여부

• 현재와 개선 후의 TN, TP 배출량을 측정하여 목표치와 비교
• 배출량 감소의 효율성 및 지속성 검토

2) 하수처리시설 운영 인자 최적화의 성과

• 유입 유량, C/N비, 반응조 MLSS의 현재 값과 개선 후 값을 비교
• 운영 인자별 최적화의 효과 및 장기 안정성 평가

3) 온실가스 배출량 감소의 달성 여부

• 현재와 개선 후의 온실가스 배출량을 측정하여 목표치와 비교
• 감소된 배출량의 지속성 및 장기 효과 검토

개념설계안

• 성읍구룡동 소규모하수처리시설을 모방한 HBR-II 공법의 피드백 방안 구축

시뮬레이션 프로그램 EQPS(dynamita, France, sumo4N)를 통해 진행

가. 성읍구룡동 소규모하수처리시설의 문제를 모방하여 시나리오 식별

세 가지 시나리오 진행

1) 저농도 MLSS 조건

2) 낮은 유입 유량 조건

3) 낮은 C/N비 유입수 조건

나. 각 시나리오별 발생 문제 분석

다. 스마트 피드백 진행

기존의 하수처리장에 적용가능한 운영 인자를 변경하여 발생 문제 해결

• 생물반응조 온실가스 배출 분석

각 시나리오별로 온실가스 배출량 분석

아산화질소와 메탄 배출량을 통해 직접 배출량 계산

시나리오별 환경 영향을 평가

• 아두이노 모형 제작

 :시각화를 위한 아두이노 모형 제작 계획

이론적 계산 및 시뮬레이션

HBR-II 처리장 설계 내용

• ‘2021 하수도통계’에 따라 방류수 TN, TP가 공공하수처리시설 방류수 수질 기준에 만족 못하는 “성읍구룡동 소규모하수처리시설”과 유사하게 설계.
• 모방하는 하수처리장은 낮은 생물 반응조의 MLSS 농도와 동절기 고농도 유입수에 대해 대응성이 약함. 시뮬레이션을 통해 해결 방법을 탐구할 것.
• 유입 유량은 계획하수량의 일 최대에 해당하는 120 m3/d 적용.
• 유입수 수질과 목표 수질은 표 4와 같음.

표 4. HBR-II 처리장 설계 수질 기준

그림 4. . HBR-II 공법 처리공정도

• HBR-II 공법의 처리 공정도는 그림 4와 같음.
• 시뮬레이션 프로그램 상 침사지와 유량조정조는 반영하지 않음.

표 5. HBR-II 공정의 운전 인자와 설계의 적정 범위

표 6. HBR-II 처리장의 시뮬레이션 상 설계 내용

• HBR 공법의 일반적인 설계 내용은 표5와 같음. 이에 따라 표 6과 같이 설계를 진행.
• 폭기 시간은 2시간, 비포기 시간은 1시간으로 한 주기 당 3시간으로 간헐포기조를 일당 8주기로 가상 운영.
• 일반타가영양미생물의 화학양론적 생산계수는 일반적으로 0.4 g COD/ gCOD이며, EQPS Sumo4N 모델 상 무산소 조건에 대해 일부 화학양론적 계수를 0.4 g COD/ gCOD로 적용한 것 외 모든 모델 계수는 일반 값을 지정.
• 미국 일부 지역은 동절기에 방류수 암모니아 기준을 4.0 mg/L로 적용, 시뮬레이션 상 설계에 있어 동일한 값을 기준으로 함.

EQPS를 이용한 HBR-II 처리장 설계 내용

• 시뮬레이션 프로그램 EQPS (Effluent Quality Prediction System, Dynamita, France)에 Sumo4N Model을 적용하여 시뮬레이션을 진행.

그림 5. EQPS 상 HBR-II 모식도

• 표 4과 표 5의 내용을 만족함.
• 그림 5와 같이 HBR-II 처리장을 EQPS를 통해 구현.

그림 6. 설계 수질 유입에 따른 방류수 수질 변화

표 7. 설계 수질 유입에 따른 방류수 수질 범주

• 그림 6, 표 7와 같은 방류수 수질, 표 8과 같은 전력 수요량을 보임.
• “성읍구룡동 소규모하수처리시설”을 모방하여 구성한 HBR-II 처리장은 방류수 수질 기준 등을 만족하는 가상 하수처리시설로써의 성능 측면에서 타당성을 가짐.

표 8. 설계 수질 유입에 따른 전력 수요량

HBR-II 저농도 MLSS 조건 시뮬레이션

1) 스마트 피드백 전

표9. 성읍구룡동 소규모하수처리시설 유입수 수질

• ‘2021 하수도통계’에 따른 “성읍구룡동 소규모하수처리시설”의 유입수 수질을 표9처럼 적용.
• 설계 수질에 비해 유입수 C/N 비는 높고 SS, TP는 낮음.
• ‘2018 제주특별자치도 광역 하수도정비 기본계획’에 따라 생물반응조 MLSS를 1400 mg/L 수준으로 설정해 설계 값보다 저농도의 MLSS 조건을 반영.
• 저농도 MLSS에도 처리장 효율이 유지되는지 확인하기 위함.

표 10. 저농도 MLSS 조건, 운영 수질 유입에 따른 방류수 수질 범주

그림 7. 저농도 MLSS 조건, 운영 수질 유입에 따른 방류수 수질 변화

• 그림 7, 표 10과 같은 방류수 수질을 보임.
• 저농도 MLSS로 인해 질산화가 잘 일어나지 않고 점차 암모니아가 상승.
• 폭기량 증가에 따른 DO 상승과 외부 반송량 증가에 따른 MLSS 상승이 요구됨.

표 11. 설계 수질 유입에 따른 생물반응조 온실가스 직접 배출

• 아산화질소의 GWP는 273, 메탄의 GWP는 28을 적용.
• 표 11과 같이 생물반응조 온실가스 직접 배출은 16.5 kg eq CO2/d로 예측됨.
• 직접 배출의 90 %는 아산화질소가 차지.

표 8. 저농도 MLSS 조건, 운영 수질 유입에 따른 폭기 총 전력 수요량과 전체전력 수요량

• 표 8에 비하여 저농도 MLSS 조건에서 폭기 총 전력 수요량과 전체 전력 수요량이 감소

2) 스마트 피드백 후

표 9. 저농도 MLSS 조건에 대한 스마트 피드백에 따른 운영 조건 변화

• 표 13과 같이 간헐포기의 주기 조건과 외부반송률을 변경.
• 이를 통해 MLSS를 2400 mg/L 수준으로 향상

표 10. 저농도 MLSS 조건 스마트 피드백 적용 후 방류수 수질 범주

• 스마트 피드백 적용 후 방류수 BOD5, TOC, TP에는 큰 변화가 없음.
• 방류수 암모니아가 4미만으로 대폭 감소.
• 방류수 TN도 10 mg/L 수준을 계속 유지하며 상당히 개선됨.
• 스마트 피드백 적용을 통한 안정적 방류수 수질 달성이 기대됨.

표 11. 저농도 MLSS 조건 스마트 피드백 적용 후 생물반응조 온실가스 직접 배출

• 표 11, 표 15와 같이 온실가스 배출량은 스마트 피드백 적용 이전에 비해 0.8 kg eq CO2/d 감축되었으며, 아산화질소의 비중이 증가함.

표 12. 저농도 MLSS 조건 스마트 피드백 적용 후 전력 수요량

• 스마트 피드백 적용 전의 전력 수요량 표7-1과 비교한 경우 폭기 총 전력 수요량은 6.6kWh/d, 전체 전력 수요량은 9.7kWh/d 증가.

낮은 유입 유량 조건 시뮬레이션

1) 스마트 피드백 전

• 유입수 수질을 표4처럼 적용.
• 설계 수질에 비해 유입수 C/N 비는 높고 SS, TP는 낮음.
• ‘하수도통계 2021’에 따라 낮은 유입 유량인 30.6 m3/d를 적용

표 13. 낮은 유입 유량 조건, 운영 수질 유입에 따른 방류수 수질 범주

그림 9. 낮은 유입 유량 조건, 운영 수질 유입에 따른 방류수 수질 변화

• 그림 9, 표 14과 같은 방류수 수질을 보임.
• 방류수 수질 기준은 모두 만족하나, 질산성 질소가 상당히 높음.

그림 10. 낮은 유입 유량 조건, 운영 수질 유입에 따른 DO 변화

• 그림 10과 같이 무산소 주기 시간에 과폭기로 인한 DO 상승으로 무산소를 잘 달성하지 못함.
• 폭기 시간 조정을 통한 DO 제어가 필요.

표 14. 낮은 유입 유량 조건에 따른 생물반응조 온실가스 직접 배출

• 낮은 유입수 유량에 따라 온실가스 배출량은 표 18과 같이 예측됨.
• 유입 유량이 낮은 만큼 온실가스 배출량은 적음.

표 15. 낮은 유입 유량 조건에서 전력 수요량

2) 스마트 피드백 후

표 16. 낮은 유입 유량 조건에 대한 스마트 피드백에 따른 운영 조건 변화

• 표 20과 같이 간헐포기의 운영 조건을 변경

그림 11. 낮은 유입 유량 조건 스마트 피드백 적용 후 방류수 수질 변화

표 17. 낮은 유입 유량 조건 스마트 피드백 적용 후 방류수 수질 범주

• 방류수 TN이 4 수준으로 대폭 감소.
• 스마트 피드백 적용을 통한 방류수 수질 개선이 기대됨.

그림 12. 낮은 유입 유량 조건 스마트 피드백 적용 후 DO 변화

• 그림 12와 같이 무산소 조건을 길게하여 과폭기와 불완전 탈질을 줄임.
• 확보된 무산소 조건으로 NOx가 대폭 줄어든 것이 주요 TN 효율 개선 원인이 됨.

표 18. 낮은 유입 유량 스마트 피드백 적용 후 생물반응조 온실가스 직접 배출

• 표 22와 같이 온실가스 배출량이 감소할 것으로 예측됨.
• 배출수 수질 개선과 동시에 에너지 소모량을 줄였기에 적합한 운영 방안.

표 19. 낮은 유입 유량 스마트 피드백 적용 후 전력 수요량

• 표 19와 비교할 경우 폭기 총 전력 수요량에서 4kWh/d 감소, 전체 전력 수요량은 23kWh/d 증가. 폭기 총 전력 수요량은 피드백 전 4.5kWh/d였으므로 약 89%의 감소효율 보임.

HBR-II 처리장 낮은 C/N비 유입수 조건

1) 스마트 피드백 전

표 20. 성읍구룡동 소규모하수처리시설 낮은 C/N 비의 유입수 수질

• 유입수 수질을 표 24처럼 적용하여 임의로 낮은 C/N 비를 유도.

그림 13. 낮은 C/N비 유입수에 따른 방류수 수질 변화

표 21. 낮은 C/N비 유입수에 따른 방류수 수질 범주

• 낮은 C/N 비에 따라 P가 제거가 덜 되면서 방류수 TP 기준을 만족하지 못함.

표 22. 낮은 C/N비 유입수에 따른 생물반응조 온실가스 직접 배출

• 낮은 C/N비 유입수에 따라 온실가스 배출량은 표 26과 같이 예측됨.

표 23. 낮은 C/N비 유입수에 따른 전력 수요량

2) 스마트 피드백 후

표 24. 낮은 C/N비 유입수에 대한 스마트 피드백에 따른 운영 조건 변화

• 표 28과 같이 간헐포기의 운영과 배양조 유입량 조건을 변경.
• 혐기조에서의 인 방출을 줄이기 위해 배양조로의 유입량을 증가.
• 호기 조건에서 인의 과잉 섭취를 늘리기 위해 DO를 높이고 호기 조건의 비중을 높임.

표 25. 낮은 C/N비 유입수 대비 스마트 피드백 적용 후 방류수 수질 범주

그림 14. 낮은 C/N비 유입수 대비 스마트 피드백 적용 후 방류수 수질 변화

• 방류수 TP가 약품 투여 없이 2.0 mg/L 미만으로 감소.
• 스마트 피드백 적용을 통한 방류수 TP 제어가 가능.

표 26. 낮은 C/N비 유입수 대비 스마트 피드백 적용 후 생물반응조 온실가스 직접 배출

• 표 30과 같이 온실가스 배출량이 7.98 kg eq CO2/d로 증가할 것으로 예측됨.
• 방류수 수질 개선의 운영법, 온실가스 배출량은 큰 차이가 없음.

표 27. 낮은 C/N비 유입수 대비 스마트 피드백 적용 후 전력 수요량

• 표27과 비교 시 폭기 총 전력 수요량은 1.3kWh/d 증가. 전체전력 수요량은 1.6kWh/d 증가

각 시나리오별 전력 수요량 비교

표 28. 시나리오와 피드백 적용별 전력 수요량

• 낮은 MLSS 조건은 설계 조건보다 낮은 폭기 총 전력 수요량과 전체 전력 수요량을 가졌고, 낮은 유입 유량 조건과 낮은 C/N비 조건에서도 설계조건보다 낮은 전력 수요량을 가졌다. 스마트 피드백 적용결과 낮은 MLSS 조건에서는 폭기 총 전력 수요량과 전체 전력 수요량이 증가하였고, 낮은 유입 유량조건에서는 폭기 총 전력 수요량과 전체 전력 수요량이 감소하였으며, 낮은 C/N비 조건에서는 폭기 총 전력 수요량과 전체 전력 수요량이 약간 증가하였다.

각 시나리오별 인(P)과 질소(N) 농도 비교

표 29. 낮은 MLSS조건에서 피드백 전후의 인(P)과 질소(N) 농도 비교

• 변화량을 볼 때 스마트 피드백 적용 후 간헐폭기조에서 인산염의 농도는 폭기와 무산소 모두 감소하였으나, 혐기조와 배양조에서는 증가하였다. 총 암모니아의 농도는 간헐폭기조와 혐기조, 배양조 모두에서 감소함으로써 스마트 피드백이 적절했음을 알 수 있다.

표 30. 낮은 유입량 조건에서 피드백 전후의 인(P)과 질소(N) 농도 비교

• 변화량을 볼 때 낮은 유입량 조건에서 인산염의 농도는 폭기와 무산소 조건 모두 약간 감소하였으나 혐기조에서의 농도는 증가하였다. 배양조에서의 인산염농도에는 변화가 없었다. 또한 총 암모니아 농도는 폭기와 무산소 조건 모두에서 간헐폭기조, 혐기조, 배양조 모두 증가하였다.

표 31. 낮은 C/N비 조건에서 피드백 전후의 인(P)과 질소(N) 농도 비교

• 낮은 C/N비 조건에서는 피드백 후 폭기와 무산소 조건 모두 간헐폭기조와 혐기조 배양조에서의 인산염농도가 감소하였다. 특히 배양조에서의 인산염 농도가 상당히 감소되었다. 총 암모니아 농도는 폭기와 무산소 조건에서 간헐폭기조와 혐기조에서는 변화가 없었으나 배양조에서는 두 조건 모두 상당한 양의 감소를 나타내었다.

조립도

• 성읍구룡동 하수처리장을 모방한 HBR-II 하수처리장의 전체적인 모습을 모형으로 제작.
• 실제 설계사양의 1/42배 스케일로 제작.

(유입유량 120 m3/d, 간헐폭기조 체류시간 6.0hr 일 때 1.87m를 45mm로 나타냄)

그림 15. HBR-II 하수처리장의 모형도

그림 16. HBR-II 하수처리장의 모형도 (3D입체)

부품도

표 32. 모형의 구성요소

• 아두이노와 WS2812B LED스트랩을 이용하여 내부 반송과 유입수의 흐름을 파란색 LED 점등의 연속적인 이동으로 표현.
• 처리수가 질소와 인의 배출기준을 만족하는 경우 2’와 3’ 초록색 램프에 불이 들어오게끔 설계.
• 질소(N) 배출기준 불만족시 4’ 노랑 램프 점등.
• 인(P) 배출기준 불만족시 5’ 빨강 램프 점등.
• 폭기량을 6’ 파란색 램프의 개수로 표기.

제어부 및 회로설계

그림 17. 제어부 및 회로설계 부분

소프트웨어 설계

• 시나리오 1과 2,3의 피드백 전/후 아두이노 코드를 링크로 기재

https://drive.google.com/drive/folders/1barLSfTxdd31QOBcUDL6kB0E4MOqJ7iD?usp=sharing

• 시나리오 1의 스마트 피드백 전 시연코드를 기재하였음.

#define LEDGreen1 3
#define LEDGreen2 2
#define LEDYello 5
#define LEDRed 4
void setup() {
pinMode(LEDGreen1, OUTPUT);
pinMode(LEDGreen2, OUTPUT);
pinMode(LEDYello, OUTPUT);
pinMode(LEDRed, OUTPUT);
for(int i = 6; i <= 11; i++){
pinMode(i, OUTPUT);
}

void loop() {
int valueTN; valueTN = 21.38;
int valueTP; valueTP = 0.47;

// LED 제어 로직
if (valueTN >= 20 && valueTP >= 2) {
digitalWrite(LEDGreen1, LOW);
digitalWrite(LEDGreen2, LOW);
digitalWrite(LEDYello, HIGH);
digitalWrite(LEDRed, HIGH);
} else if (valueTN >= 20 && valueTP < 2 && valueTP >= 1.7) {
digitalWrite(LEDGreen1, LOW);
digitalWrite(LEDGreen2, LOW);
digitalWrite(LEDYello, HIGH);
digitalWrite(LEDRed, LOW);
} else if (valueTN >= 20 && valueTP < 1.7) {
digitalWrite(LEDGreen1, LOW);
digitalWrite(LEDGreen2, HIGH);
digitalWrite(LEDYello, HIGH);
digitalWrite(LEDRed, LOW);
} else if (valueTN < 20 && valueTN >= 17 && valueTP >= 2) {
digitalWrite(LEDGreen1, LOW);
digitalWrite(LEDGreen2, LOW);
digitalWrite(LEDYello, LOW);
digitalWrite(LEDRed, HIGH);
} else if (valueTN < 20 && valueTN >= 17 && valueTP < 2 && valueTP >= 1.7) {
    digitalWrite(LEDGreen1, LOW);
    digitalWrite(LEDGreen2, LOW);
    digitalWrite(LEDYello, LOW);
    digitalWrite(LEDRed, LOW);
  } else if (valueTN < 20 && valueTN >= 17 && valueTP < 1.7) {
    digitalWrite(LEDGreen1, LOW);
    digitalWrite(LEDGreen2, HIGH);
    digitalWrite(LEDYello, LOW);
    digitalWrite(LEDRed, LOW);
  } else if (valueTN < 17 && valueTP >= 2) {
    digitalWrite(LEDGreen1, HIGH);
    digitalWrite(LEDGreen2, LOW);
    digitalWrite(LEDYello, LOW);
    digitalWrite(LEDRed, HIGH);
  } else if (valueTN < 17 && valueTP < 2 && valueTP >= 1.7) {
    digitalWrite(LEDGreen1, HIGH);
    digitalWrite(LEDGreen2, LOW);
    digitalWrite(LEDYello, LOW);
    digitalWrite(LEDRed, LOW);
  } else if (valueTN < 17 && valueTP < 1.7){
    digitalWrite(LEDGreen1, HIGH);
    digitalWrite(LEDGreen2, HIGH);
    digitalWrite(LEDYello, LOW);
    digitalWrite(LEDRed, LOW);
  }

  // 간헐폭기조 파란색 LED_켜기(호기 2h_4초)
  for(int c=6; c<=9; c++){
    digitalWrite(c, HIGH);
  }
  delay(4000); 

  // 간헐폭기조 파란색 LED_끄기(무산소 1h_2초)
  for(int c=6; c<=9; c++){
    digitalWrite(c, LOW);
  }
  delay(2000);

자재소요서

표 33. 자재소요서

결과 및 평가

완료 작품 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

• 시나리오 1 (낮은 MLSS 농도) 피드백 전, 후 모형

그림 18. 시나리오 1 스마트 피드백 전 / 그림 19. 시나리오 1 스마트 피드백 후

• 시나리오 2 (낮은 유입 유량) 피드백 전, 후 모형

그림 20. 시나리오 2 스마트 피드백 전 / 그림 21. 시나리오 2 스마트 피드백 후

• 시나리오 3 (낮은 C/N비 유입) 피드백 전, 후 모형

그림 22. 시나리오 3 스마트 피드백 전 / 그림 23. 시나리오 3 스마트 피드백 후

포스터

그림 18. 포스터

개발사업비 내역서

표 34. 개발사업비 내역서

완료작품의 평가

표 39. 완료 작품의 평가

향후 평가

• 본 설계에서는 성읍구룡동 하수처리장을 모의한 HBR-II 하수처리장을 대상으로 피드백을

진행하였음. 피드백 결과에 따른 하수처리장 운영인자 조작을 직접 실행에 옮겨 봄으로써 유효한 TN, TP 개선방안인지를 검증.

• 성읍구룡동 외의 다른 소규모 하수처리장에도 EQPS를 이용하여 이와 같은 피드백을 진행할 수 있는지 추가적인 연구.