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KR-20260061829-A - PREPARING METHOD FOR MEMBRANE BIO REACTOR PROCESS MODEL AND MEMBRANE BIO REACTOR PLANT THRERFROM

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Abstract

본 발명은 막여과 생물 반응조 공정 모델 운영에 필요한 예측변수를 모집하고, 상기 예측변수 중 막여과 성능과 상관관계가 있는 예측변수에 대한 측정값을 포함하는 데이터 세트를 준비하며, 이를 회귀분석 처리하여 예측변수 중 독립변수와 종속변수를 선정하고, 이에 따른 회귀식을 도출하여 회귀식에 따라 막여과 생물 반응조 공정을 설계한다.

Inventors

  • 최양훈

Assignees

  • (주)시노펙스멤브레인

Dates

Publication Date
20260506
Application Date
20241028

Claims (18)

  1. 막여과 생물 반응조 공정 모델 운영에 필요한 예측변수를 모집하고, 상기 예측변수 중 막여과 성능과 상관관계가 있는 예측변수에 대한 측정값을 포함하는 데이터 세트를 준비하며, 이를 회귀분석 처리하여 예측변수 중 독립변수와 종속변수를 선정하고, 이에 따른 회귀식을 도출하여 회귀식에 따라 막여과 생물 반응조 공정을 설계하는 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 종속변수는 막여과 차압인 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 독립변수는 막여과 유속, 용존 산소, 및 분리막 폭기량 중 어느 하나 이상으로 선택되는 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  4. (a) 막여과 생물 반응조 공정을 운영하여 막여과 성능과 상관관계가 있는 것으로 예측되는 예측변수를 모집하는 단계; (b) 상기 예측변수에 대한 측정값을 축적하여 막여과 생물 반응조 공정 운영 데이터 세트를 구축하는 단계; (c) 막여과 성능을 예측할 수 있는 종속변수를 선정하고, 상기 데이터 세트를 통계분석하여 독립변수를 선정하는 단계; (d) 상기 독립변수와 종속변수 간의 회귀식을 도출하여 막여과 생물 반응조 공정 모델을 설계하는 단계; 및 (e) 상기 회귀식에 따른 막여과 생물 반응조 공정 모델의 공정변수 설계값과 막여과 생물 반응조 공정 운영에 따른 공정변수 측정값의 상관계수를 구하여 설명력을 확인하는 단계;를 포함하는, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 예측변수는 막여과 차압, 세척 사이클, 세척 후 경과일, 수소이온농도, 용존 산소량, 수온, 탁도, 막여과 유속, 슬러지 인발, 고형물 체류시간, 막면적, 처리 유량, 모듈수, 분리막 폭기량, 화학적 산소 요구량, 부유고형물량, 및 혼합액 부유고형물량 중 어느 하나 이상인 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 (b)에서 데이터 세트는 막여과 생물 반응조 공정을 500 내지 730일 동안 운영하여 측정된 예측변수의 측정값을 모집한 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 데이터 세트는 결측치가 생성되는 예측변수를 제외하는 데이터 전처리 단계를 더 포함하는 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 데이터 세트는 결측치가 생성되는 예측변수를 보간법을 이용하여 결측치를 보충하는 데이터 전처리 단계를 더 포함하는 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  9. 제4항에 있어서, 상기 (c)에서 종속변수는 막여과 차압이고, 독립변수는 막여과 차압을 제외한 나머지 예측변수 중 막여과 성능에 대한 인자간 주효과도 및 교호작용도에 따라 선택되는 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 (c)에서 통계분석은 예측변수에 대한 파레토 차트 분석을 사용하는 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  11. 제4항에 있어서, 상기 회귀식은 다중회귀분석을 통하여 도출되는 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 다중회귀분석은 다차항이며, 막여과 차압에 대한 영향력에 따라 표본회귀계수가 결정되는 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 다중회귀분석에서 독립변수가 막여과 유속인 경우 막여과 유속 20 내지 40 L/m 2 ·hr의 범위에서 250 내지 300일 동안 측정된 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  14. 제11항에 있어서, 상기 다중회귀분석에서 독립변수가 용존 산소인 경우 용존 산소량 0.5 내지 2.5 mg/L의 범위에서 250 내지 300일 동안 측정된 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  15. 제11항에 있어서, 상기 다중회귀분석에서 독립변수가 분리막 폭기량인 경우 분리막 폭기량 0.06 내지 1.0 dm 3 /m 2 ·hr의 범위에서 250 내지 300일 동안 측정된 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  16. 제11항에 있어서, 상기 회귀식의 결정계수는 60% 내지 90%인 것인, 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법.
  17. 제4항 내지 제16항 중 어느 한 항의 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법에 따라 제조된, 막여과 생물 반응조 플랜트.
  18. 제17항에 있어서, 상기 막여과 생물 반응조 플랜트는 파일럿 플랜트인 것인, 막여과 생물 반응조 플랜트.

Description

막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법 및 이에 따라 제조된 막여과 생물 반응조 플랜트{PREPARING METHOD FOR MEMBRANE BIO REACTOR PROCESS MODEL AND MEMBRANE BIO REACTOR PLANT THRERFROM} 본 발명은 막여과 생물 반응조 공정 모델 설계 방법 및 이에 따라 제조된 막여과 생물 반응조 플랜트에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 하수 처리에 사용되는 막여과 생물 반응조 모델 설계 방법 및 이에 따라 제조된 막여과 생물 반응조 플랜트에 관한 것이다. 막여과 생물 반응조(Membrane Bio Reactor; MBR) 공정은 생물 반응조에 중공사막을 침지하여 미생물과 처리수를 고액분리하며, 물 속에 포함된 입자상 물질을 제거하는 공정으로, 최근 하·폐수처리 공정 고도화 일환으로 활발히 적용되고 있다. 막여과 생물 반응조 공정 모델을 설계함에 있어서, 최적화된 막여과 생물 반응조 공정 설계값을 결정하는 것은 정상적인 막여과 생물 반응조 공정의 운영 및 성능 관리에 필수적이다. 막여과 생물 반응조 공정의 최적 설계값은 막오염을 최소화할 수 있는 범위에 있어야 하며, 예를 들면, 막오염에 영향을 주는 인자인 유량과 수질 등을 고려해야 한다. 이 때 유량과 수질에 따른 막오염을 예상하고 최적 설계값을 도출하기 위해 막여과 생물 반응조 공정 모델 플랜트가 운영될 수 있다. 유량 및 수질과 같이 막여과 생물 반응조 공정의 효율에 관여하는 공정 변수에 따른 막여과 생물 반응조 모델을 설계하고, 이에 따라 제조된 막여과 생물 반응조 공정 모델을 바탕으로 단위공정에 대한 최적화가 이루어지는 경우 저비용으로 하수 처리 및 정수 시스템의 상용화가 가능하다. 최적화된 설계값을 결정하기 위한 파일럿 플랜트의 평가는 인력, 비용, 시간이 매우 크게 소모되기 때문에 현재의 막여과 생물 반응조 공정의 설계는 별도의 설계 가이드 라인 없이 과거 경험에 의한 설계 및 운영에 의존하고 있으며, 제조된 파일럿 플랜트 운전 시 운영 및 관리가 미흡하고, 실제 막여과 생물 반응조 공정 운영에 따른 공정 시간과 비용 절감이 어려운 문제점이 있다. 따라서 다양한 공정 변수에 대응하여 높은 막여과 효율을 나타낼 수 있는 최적의 막여과 생물 반응조 공정 모델을 설계하여 실제 막여과 생물 반응조 공정의 운영 효율을 증가시키고, 설계 시간과 비용을 절감할 수 있는 막여과 생물 반응조 공정 설계 방법의 개발이 시급한 실정이다. 본 발명의 배경기술로 대한민국 공개특허공보 제10-2023-0086849호에서는 유입수 인공지능 예측모델 기반 막생물반응기 최적화시스템 및 최적화방법을 개시하나, 막여과 생물 반응조 공정 운영에 따른 예측변수만으로 막여과 생물 반응조 공정을 설계할 수 있는 방법은 개시되지 않는다. 도 1은 본 발명의 한 구체예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법의 공정흐름도를 나타낸 것이다. 도 2는 MBR에서 운영일의 변화에 따른 막여과 차압의 측정값을 나타낸 그래프이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법에 있어서, 종속변수인 막여과 차압에 대하여 독립변수별 주효과도(Main effects)를 나타낸 그래프이다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법에 있어서, 종속변수인 막여과 차압에 대하여 독립변수별 교호작용도(Interaction)를 나타낸 그래프이다. 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법에 있어서, 막여과 차압에 대한 주효과도를 반영한 파레토 차트이다. 도 6은 본 발명의 한 구체예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법에 있어서, 회귀식에 따른 막여과 유속에 대한 막여과 차압 변화를 나타낸 그래프이다. 도 7은 본 발명의 한 구체예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법에 있어서, 회귀식에 따른 용존산소에 대한 막여과 차압 변화를 나타낸 그래프이다. 도 8은 본 발명의 한 구체예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법에 있어서, 회귀식에 따른 분리막 폭기량에 대한 막여과 차압 변화를 나타낸 그래프이다. 도 9는 본 발명의 한 구체예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법에 있어서, 막여과 생물 반응조 운영일수에 따른 막여과 유속, 용존 산소 및 분리막 폭기량 변화에 따른 막여과 차압 변화량을 예측하여 나타낸 그래프이다. 도 10은 본 발명의 한 구체예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법으로 설계된 가상의 MBR의 운영일수에 따른 막여과 차압 변화량의 예측값과 비교예에 따른 막여과 차압 변화량의 실제 측정값을 나타낸 그래프이다. 도 11은 본 발명의 한 구체예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법에 따른 공정 모델에서의 막여과 차압 변화량과 동일 공정 조건에서 실제 MBR 공정의 막여과 차압 변화량을 비교한 그래프이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 구체적으로 설명한다. 다만, 하기 도면은 본 발명에 대한 이해를 돕기 위해 제공되는 것일 뿐, 본 발명이 하기 도면에 의해 한정되는 것은 아니다. 또한, 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서 상에서 언급한 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다. 구성 요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다. ~상에', '~상부에', '~하부에', '~옆에' 등으로 두 부분의 위치 관계가 설명되는 경우, '바로' 또는 '직접'이 사용되지 않는 이상 두 부분 사이에 하나 이상의 다른 부분이 위치할 수 있다. '상부', '상면', '하부', '하면' 등과 같은 위치 관계는 도면을 기준으로 기재된 것일 뿐, 절대적인 위치 관계를 나타내는 것은 아니다. 즉, 관찰하는 위치에 따라, '상부'와 '하부' 또는 '상면'과 '하면'의 위치가 서로 변경될 수 있다. 본 명세서에서, 수치범위를 나타내는 'a 내지 b'는 '≥a 이고 ≤b'으로 정의한다. 본 발명의 일 측면은 막여과 생물 반응조(Membrane Bio Reactor; MBR) 공정 모델 설계 방법에 관한 것이다. 상기 MBR 공정 설계 방법은 MBR 공정을 최적 효율로 운영할 수 있는 공정변수를 제공하며, 공정변수에 대한 미래 성능을 예측하여 MBR 플랜트의 최적 설계값을 도출할 수 있다. 구체적으로, 상기 MBR 공정 설계 방법은 MBR 공정 모델 운영에 필요한 예측변수를 모집하고, 상기 예측변수 중 막여과 성능과 상관관계가 있는 예측변수에 대한 측정값을 포함하는 데이터 세트를 준비하며, 이를 다중회귀분석 처리하여 예측변수 중 독립변수와 종속변수를 선정하고, 이에 따른 회귀식을 도출하여 회귀식에 따라 MBR 공정을 설계한다. 상기 예측변수는 MBR 공정의 막여과 성능에 영향을 미칠 수 있는 모든 공정변수를 의미한다. 상기 예측변수의 측정치는 MBR 플랜트를 장시간 운전하여 측정된 측정치를 모집한 것이며, 상기 플랜트의 운영 결과를 기반으로 측정된 측정치를 가공하여 데이터 세트로 변환된 것일 수 있다. 구체적으로, 상기 예측변수 중 막여과 성능과 상관관계가 있는 예측변수를 포함하는 측정치를 모집하여 데이터 세트를 준비하고, 이를 통계적으로 처리하되, 예를 들면 다중회귀분석 처리하여 예측변수 중 막여과 성능에 가장 영향을 미치는 예측변수를 종속변수로 선정하고, 나머지 예측변수를 독립변수로 선정하여 통계처리에 따른 회귀식을 도출할 수 있다. 상기 측정치는 각각의 예측변수를 측정하는 개별 측정센서의 수치를 전자적 변환(A/D Convert)하여 전산처리가 가능한 데이터 세트를 구성할 수 있다. 상기 통계처리는 다중회귀분석으로 수행될 수 있으며, 상기 독립변수의 변화량에 대한 종속변수의 상관관계를 나타내는 회귀식으로 도출될 수 있다. 한 구체예에서, 상기 종속변수는 막여과 차압일 수 있다. 상기 막여과 차압은 예측변수 중 막여과 성능에 가장 높은 영향을 미치며, 나머지 독립변수에 대한 상관관계가 가장 높다. 상기 막여과 차압을 종속변수로 하는 다중회귀분석 결과는 MBR 공정 모델을 바탕으로 막여과 성능을 효과적으로 예측할 수 있다. 상기 MBR 공정에서 예측변수의 총개수가 매우 제한적이므로, 머신러닝과 같은 알고리즘을 적용하기에는 적합하지 않으며, 다중회귀분석의 경우 제한된 인자를 바탕으로 막여과 성능을 보다 효과적이며 정확하게 예측이 가능하기 때문에 매우 바람직하다. 한 구체예에서, 상기 독립변수는 막여과 유속, 용존 산소, 및 분리막 폭기량 중 어느 하나 이상으로 선택될 수 있다. 상기 종류의 독립변수를 다중회귀분석 처리하여 회귀식을 도출할 수 있으며, 상기 회귀식은 실제 MBR 공정과 높은 상관관계를 나타낼 수 있다. 따라서 본 발명의 일 측면에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법은 상기 다중회귀분석 처리결과 도출된 회귀식에 따라 공정 설계값을 도출하여 MBR 공정 모델을 설계할 수 있으며, 이 경우 독립변수를 교체하거나 독립변수의 측정값이 변화되는 경우에도 막여과 성능을 쉽게 예상할 수 있기 때문에 다양한 공정조건에서 MBR 공정 모델을 설계할 수 있으며, 최적의 막여과 성능을 나타내는 MBR 플랜트를 운영할 수 있다. 본 발명의 다른 측면은 MBR 공정에서 막여과 성능에 관련되는 예측변수를 모집하여 MBR 공정 모델을 설계하는 방법에 관한 것이다. 도 1은 본 발명의 한 구체예에 따른 MBR 공정 모델 설계 방법의 공정흐름도를 나타낸 것이다. 도 1을 참조하면, 상기 MBR 공정 모델 설계 방법은 (a) MBR 공정을 운영하여 막여과 성능과 상관관계가 있는 것으로 예측되는 예측변수를 모집하는 단계; (b) 상기 예측변수에 대한 측정값을 축적하여 MBR 공정 운영 데이터 세트를 구축하는 단계; (c) 막여과 성능을 예측