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표제지

要約

목차

1. 서론 14

1.1. 연구배경 및 목적 14

1.2. 연구내용 및 범위 16

2. 이론적 고찰 20

2.1. 멤브레인의 기본 개요 20

2.1.1. 멤브레인의 종류 20

2.1.2. 멤브레인의 여과방식 23

2.1.3. 멤브레인 여과영향 인자 25

2.2. 멤브레인 파울링 및 세정 29

2.2.1. 멤브레인 파울링 29

2.2.2. 멤브레인 세정 33

2.3. 한외여과(UF)와 역삼투(RO) 공정 36

2.3.1. 한외여과(ultrafiltration, UF) 36

2.3.2. 역삼투(reverse osmosis, RO) 38

2.4. UF/RO 공정을 이용한 수처리 44

2.4.1. 공정개요 44

2.4.2. 하수처리수로의 이용 47

2.4.3. 국외 하수처리수 재이용 51

2.5. RO 공정의 모델화 55

2.6. RO 공정의 최적제어 58

3. RO농축수를 이용한 UF/RO공정 회수율 향상 61

3.1. 서론 61

3.1.1. 연구배경 61

3.1.2. 연구목표 65

3.2. 실험장치 및 운영 66

3.2.1. 실험장치 66

3.2.2. Pilot 주요 공정 66

3.2.3. Process flow 67

3.2.4. 화학세정 68

3.2.5. 수질 분석 69

3.2.6. Amicon-cell Test 71

3.2.7. 막 표면 오염물질 관찰 72

3.3. Pilot 운영결과 73

3.3.1. 원수분석 73

3.3.2. UF공정 결과 73

3.3.3. RO공정 결과 78

3.4. UF 투과수 및 RO 농축수 비교 81

3.5. 물질수지 82

3.6. 투과 처리능 비교 84

3.6.1. 투과 처리능 연속시험 84

3.6.2. 투과 성능 Pilot Plant 운전결과 87

3.7. 소결 89

4. 전이함수 ARIMA를 이용한 RO막차압의 모델화 91

4.1. 서론 91

4.2. 이론적 고찰 93

4.2.1. 전이함수 93

4.2.2. ARIMA 94

4.2.3. 전이함수 ARIMA의 검증 95

4.2.4. 전이함수 ARIMA의 모델화 순서 97

4.3. 기초통계분석 99

4.3.1. 기초통계분석 99

4.3.2. 상관분석 103

4.3.3. 자기상관분석 103

4.3.4. 주기도 분석 105

4.4. 전이함수 ARIMA 107

4.4.1. 상호상관분석 107

4.4.2. 최적 모델의 선정 112

4.4.3. 최적모델검증 및 결과 114

4.4.4. 모델에 의한 예측 118

4.5. 소결 120

5. 운영비용 최소화를 위한 UF/RO 시스템 제어 122

5.1. 서론 122

5.2. 연구방법 123

5.2.1. 막제어 방식 123

5.2.2. 전력비의 추정 124

5.2.3. 비용함수산정 125

5.2.4. 최적 화학세정제어 127

5.2.5. 제어알고리즘의 구현 130

5.3. 최적 전력소요량 추정함수의 결정 132

5.3.1. 기초통계량 분석 132

5.3.2. 최적 함수입력자료의 기간설정 133

5.3.3. 최적함수의 차수분석 135

5.4. 실시간 제어에 따른 경제성 분석 139

5.4.1. 비용함수의 계산 139

5.4.2. Phase I 분석자료 139

5.4.3. Phase II 분석자료 141

5.5. 소결 145

6. 결론 146

References 149

Abstract 163

List of Tables

Table 2.1. The Characteristics with the module type 21

Table 2.2. General Characteristics of Membrane 22

Table 2.3. Water quality standard of RO influent 39

Table 2.4. Water reuse present condition in USA 52

Table 3.1. Characterization of submerged UF and RO 67

Table 3.2. Chemical washing condition 69

Table 3.3. Chemical dosing condition in the experiment period 69

Table 3.4. Analysis method in this study 70

Table 3.5. Influent quality of UF/RO system in the experiment period 73

Table 3.6. UF filtered outflow water quality in the experiment period 74

Table 3.7. Outflow water quality of RO in the experiment period 78

Table 3.8. Condition of each the experiment period 79

Table 3.9. Effluent quality of UF filtrate and RO concentrate 82

Table 3.10. Result of filter surface composition 86

Table 4.1. Statistical analysis of RO operation factors 99

Table 4.2. Result of correlation analysis 103

Table 4.3. Result of Transfer ARIMA modeling in various conditions 113

Table 5.1. Statistics of electrical energy in operating period 133

Table 5.2. Equations and statistics in various functions 135

Table 5.3. Cost analysis conditions 139

Table 5.4. Cost analysis in Phase I 140

Table 5.5. Cost analysis in Phase II 142

List of Figures

Fig. 1.1. UF/RO process and Subjects in this study 17

Fig. 1.2. Study subjects and procedure 18

Fig. 2.1. Membrane module types 21

Fig. 2.2. Fouling mechanism for MBR operated at constant flux 30

Fig. 2.3. Principle of RO membrane 38

Fig. 3.1. Pretreatment facilities in the conventional and membrane process. 64

Fig. 3.2. Schematic of lab scale test 72

Fig. 3.3. TMP and Temperature variation of UF membrane in the experiment period 76

Fig. 3.4. TMP and Flux Variation of UF membrane in the experiment period 77

Fig. 3.5. TMP and Flux of RO membrane in the experiment period 80

Fig. 3.6. Comparison of total flow rate between conventional and developed UF/RO system. 83

Fig. 3.7. Reverse Flux of UF permeate and RO concentrate 84

Fig. 3.8. Flux after backwash by UF permeate and RO concentrate 85

Fig. 3.9. SEM of membrane surface for comparison of each condition 87

Fig. 4.1. Flow chart of Transfer ARIMA modeling procedure 98

Fig. 4.2. Variation of TMP in the experiment period 100

Fig. 4.3. Variation of Flux in the experiment period 100

Fig. 4.4. Variation of TDS in the experiment period 101

Fig. 4.5. Variation of Temperature in the experiment period 101

Fig. 4.6. Variation of pH in the experiment period 102

Fig. 4.7. Auto correlation analysis of TMP in RO membrane 104

Fig. 4.8. Spectrum analysis of TMP in RO membrane 106

Fig. 4.9. Result of cross correlation analysis between TMP and Flux in RO membrane 108

Fig. 4.10. Result of cross correlation analysis between TMP and Temperature in RO membrane 109

Fig. 4.11. Result of cross correlation analysis between TMP and operating period after backwashing in RO membrane 110

Fig. 4.12. Result of cross correlation analysis between TMP and CIP in RO membrane 111

Fig. 4.13. Correlation of real and forecasted TMP in modeling period using Transfer ARIMA 115

Fig. 4.14. Variation of residuals in modeling period using Transfer ARIMA 116

Fig. 4.15. Variation of real and forecasted TMP in the modeling period using Transfer ARIMA 117

Fig. 4.16. Correlation of real and forecasted TMP in the forecasting period using transfer ARIMA 118

Fig. 4.17. Variation of real and forecasted TMP in the forecasting period using Transfer ARIMA 119

Fig. 5.1. Procedure of control logic development 124

Fig. 5.2. Electricity consumption cycle in various backwash condition 126

Fig. 5.3. Total operation loss, electric power loss, cleaning loss and optimal chemical cleaning point during operation by maximum electric power 128

Fig. 5.4. Formula of total operation loss 129

Fig. 5.5. The control system of chemical cleaning method 131

Fig. 5.6. Consumed electrical energy in RO membrane 132

Fig. 5.7. Auto-correlation analysis of electrical energy in the operation period 134

Fig. 5.8. Result of 1st regression function in the experiment period 136

Fig. 5.9. Result of 2nd regression function in the experiment period 137

Fig. 5.10. Result of 3rd regression function in the experiment period 138

Fig. 5.11. Consumed electrical energy in Phase I 143

Fig. 5.12. Consumed electrical energy in Phase II 144

초록보기

 인류문명의 발전에 따라 수자원은 점점 한계자원으로 인식되어 새로운 수자원의 개발이 필요하게 되었으며 하수처리수에 대한 재이용이 고려되었다. 그러나 이를 처리하기 위해서는 기존의 탁도 물질 제거뿐만 아니라 용존 물질의 제거도 필요하게 되었으며 이를 위해 UF/RO 공정을 도입하였다. UF/RO 공정은 원래 용존물질을 처리하는 RO공정과 RO공정을 보호하기 위한 전처리 공정인 모래여과로 구성되었지만 UF 공정으로 변환되었으며 탁질제거 기능이 강화됨에 따라 지하수와 같은 저탁도 원수에서 해수 및 하수처리수와 같이 상대적으로 고탁도 물질의 원수에 까지 응용되었다. 2000년대에 들어서는 하수처리수 재이용을 위한 UF/RO 공정이상용 공법으로 인식되고 있으며 향후 용수수요가 부족한 신규산업단지의 물공급을 위해 활발한 도입이 예상되고 있다. 이에 본 연구에서는 UF/RO 공정에 대해 보다 경쟁력을 높이기 위해 다음과 같이 세 가지의 테마로 연구를 진행하였다. 우선 첫째로 UF/RO를 이용하는 공정에서 UF는 전처리공정을 RO는 용존물질을 처리하는 별개의 공정으로 다루어지기 때문에 하나의 통합된 공정으로서 다루어지지 않는다. 따라서 UF 및 RO 공정을 통합으로 운전하여 효율성을 향상시키는 방법이 필요하다. 이를 위해서 UF의 역세척수를 기존의 UF막 여과수에서 RO막의 농축수로 전환하여 그 적용 타당성을 살펴보고자 한다. 두 번째로는 막의 세정주기혹은 교환시기를 경제적으로 결정하기 위해서는 막의 투과플럭스 혹은 막의 차압을 예측하는 기술이 매우 중요하다. 이에 대해 기존의 연구들은 주로 인공신경망 등의 비선형 모델에 기반하였지만 본 연구에서는 안정적인 예측값을 보여줄 수 있는 전이함수 ARIMA 모델을 이용하여 RO막차압을 예측하였다. 세 번째로는 UF/RO 공정에서 막 운영비용을 최소화시키기 위한 운영관리기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 실시간으로 소요되는 전력량을 파악하고 장래 예상되는 운영비용을 추론하여 운영비용이 최소가 되는 화학세정을 실시하는 방안을 연구하였다.

참고문헌 (71건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
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2 침지식 정밀여과막을 이용한 막여과 역세배출수 처리성 평가 소장
3 Case Study를 통한 국내 하수처리수 재이용 경제성 평가 소장
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5 하수처리수 재이용 가이드 북(2009.10) 네이버 미소장
6 환경부-산업계 합동 기후전략 연구 네이버 미소장
7 하수처리수 재이용 법정 수질기준의 합리적인 적용방안 마련을 위한 연구 네이버 미소장
8 물 재이용 효율성 제고를 위한 정책방안 연구 네이버 미소장
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15 Characterisation and removal of recalcitrants in reverse osmosis concentrates from water reclamation plants 네이버 미소장
16 Biofouling in membrane systems — A review 네이버 미소장
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18 UF/MF as RO pre-treatment: the real benefit 네이버 미소장
19 Transient and stationary operating conditions on performance of lactic acid bacteria crossflow microfiltration 네이버 미소장
20 Comparison of MF/UF pretreatment with conventional filtration prior to RO membranes for surface seawater desalination 네이버 미소장
21 Modeling and optimizing submerged hollow fiber membrane modules 네이버 미소장
22 MBR/RO/ozone processes for TFT-LCD industrial wastewater treatment and recycling. 네이버 미소장
23 Combined coagulation-disk filtration process as a pretreatment of ultrafiltration and reverse osmosis membrane for wastewater reclamation: An autopsy study of a pilot plant 네이버 미소장
24 Recycling the wastewater of the industrial park in Northern Taiwan using UF-RO system: in-situ pilot testing and cost analysis 네이버 미소장
25 Desalination with a reversible flashing process 네이버 미소장
26 Control system design of reverse osmosis plants by using advanced optimization techniques 네이버 미소장
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28 Screen filtration technology as applied to pretreatment of RO and UF systems 네이버 미소장
29 Prediction of membrane fouling rate by neural network modeling 네이버 미소장
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32 Effect of pump shear on the performance of a crossflow membrane bioreactor 네이버 미소장
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40 Membrane fouling during constant flux filtration in membrane bioreactors 네이버 미소장
41 Characterisation and modelling of fouling in membrane bioreactors 네이버 미소장
42 Evaluation of MF and UF as pretreatments prior to RO applied to reclaim municipal wastewater for freshwater substitution in a paper mill: A practical experience 네이버 미소장
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44 Application of membranes to treat wastewater for its recycling and reuse: new considerations to reduce fouling and increase recovery up to 99 percent 네이버 미소장
45 Coupling of biological methods with membrane filtration using ozone as pre-treatment for water reuse 네이버 미소장
46 A dual membrane UF/RO process for reclamation of spent rinses from a nickel-plating operation—a case study 네이버 미소장
47 The case for UF/MF pretreatment to RO in seawater applications 네이버 미소장
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58 Assessment of UF pretreatment prior RO membranes for seawater desalination 네이버 미소장
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65 Oxidation of organics in retentates from reverse osmosis wastewater reuse facilities 네이버 미소장
66 Improved performance and cost reduction of RO seawater systems using UF pretreatment 네이버 미소장
67 Predicting RO/NF water quality by modified solution diffusion model and artificial neural networks 네이버 미소장
68 Status and development for municipal wastewater reuse in China 네이버 미소장
69 Treatment of organics in reverse osmosis concentrate from a municipal wastewater reclamation plant: Feasibility test of advanced oxidation processes with/without pretreatment 네이버 미소장
70 Automation and process control of reverse osmosis plants using soft computing methodologies 네이버 미소장
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