http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 이주희 ( Joo Hee Julia Lee ) (검색결과 2 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
오일 슬러지와 정유폐수 슬러지, 돈분의 병합소화 시너지 효과
이주희 ( Joo Hee Julia Lee ),이창민 ( Changmin Lee ),정상재 ( Sangjae Jeong ),김재영 ( Jae Young Kim ) 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2019 한국폐기물자원순환학회 추계학술발표논문집 Vol.2019 No.-
석유 사용 증가로 인해 석유정제공정에서 매년 방대한 양의 오일 슬러지가 발생한다. 오일 슬러지는 소각, 열분해, 생물학적 처리, 매립 등의 방법으로 처리되지만, 이 방법들은 공정의 효율성이나 경제적인 측면의 한계가 있다. 오일 슬러지는 다량의 탄소로 이루어져 있지만, 효과적인 혐기 소화를 위한 다른 원소와 영양소들이 부족하여 단독소화에는 한계가 있다. 오일 슬러지와 유기성 폐기물의 병합 소화를 통해 높은 바이오가스 배출량를 기대할 수 있다. 일반적으로 혐기소화에서 하나의 기질에 대해 소화를 실시하는 단독소화보다 두 가지 이상의 기질을 함께 처리하는 병합 소화 방식은 결핍 영양물질 첨가, 저해물질 희석, C/N 비 조절 등의 여러 가지 장점을 갖는다. 본 연구의 목적은 오일 슬러지와 정유폐수 슬러지, 그리고 대표적인 유기성 폐기물인 돈분의 병합 소화 시너지 효과를 평가하는 것이다. 이를 위해 오일 슬러지, 정유폐수 슬러지, 그리고 돈분을 기질로 병합 비율을 달리해서 Biochemical methane potential (BMP) test를 실시했다. 오일 슬러지에 정유폐수 슬러지 또는 돈분을 각각 25%, 50%, 75% (by VS wt.) 혼합한 기질을 사용했다. 오일슬러지, 정유폐수 슬러지, 돈분의 단독소화 시 잠재메탄발생량은 각각 60, 129, 406 mL-CH<sub>4</sub>/g-VS로 나타났다. 또한 혼합 비율을 가중평균한 값과 혼합 시료의 메탄 발생량을 비교하였을 때, 그 결과 정유폐수 슬러지를 25%와 75% 혼합한 시료에서 메탄발생량이 가중평균값보다 각각 17%, 10% 높게 나타났다. 오일 슬러지와 정유폐수 슬러지를 병합 소화 했을 시, 시너지효과가 있다.
-
수해 자료 범주화를 통한 수해폐기물 발생량 예측모형 개선
박만호 ( Man Ho Park ),이주희 ( Joo Hee Julia Lee ),주문솔 ( Munsol Ju ),김재영 ( Jae Young Kim ) 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2018 한국폐기물자원순환학회 추계학술발표논문집 Vol.2018 No.-
수해지역에서는 수해폐기물이 다량으로 발생하며 이를 적절히 처리하지 않으면 복구 지연, 전염병 등 2차 피해를 일으킨다. 수해폐기물 처리의 첫 단추는 발생량을 예측하는 것으로 수문 및 지역 변수로 잠재발생량을 사전에 예측하는 방안과 피해 현황으로부터 사후에 예측하는 방안이 있다. 사전 예측 방안은 불확실성이 커서 현장 복구 작업에는 정확성이 높은 사후 예측모형이 필요하다. 사후예측 정확성을 높이기 위해 지역 내 수해 이력을 활용하는 방안이 바람직하나 국내의 경우 수해 자료가 부족하여 지역 단위 모형을 개발하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 수해 사례를 지역 단위 이외의 대안적 범주를 제시하고자 하였으며 구체적인 연구의 목적은 1)수해 사례를 범주화하는 것이 수해폐기물 예측 정확성 개선에 유의미한지를 확인하고 2) 효과적인 범주화 방안을 제안하는 것이다. 소방방재청의 2008∼2017년 재해연보에서 90건의 수해 사례에 대한 수해폐기물 발생량 및 피해 변수를 수집하였다. 수해 사례의 범주화 기준으로는 재해 유형(호우ㆍ태풍), 행정구역(광역시ㆍ도), 도시화율, 위치(내륙ㆍ해안)를 적용하였다. 수해 사례 범주화는 세 번에 걸쳐 차례대로 진행하였다. 피해 건물 수, 농경지 면적, 도로 연장, 하천 연장, 소하천 연장을 다중회귀분석의 입력변수로 활용하였고 모형에 의한 수해폐기물 예측 발생량과 실제 발생량을 비교하였다. 첫 번째 범주화 결과 경기, 충북, 전북, 울산지역의 경우에는 동일 행정구역 내에서 예측 발생량과 실제 발생량의 차이가 작았다. 첫 번째 범주화 이후에도 정확성이 개선되지 않은 56건에 대해 두 번째 범주화를 진행한 결과, 도시화율 90% 이상인 지역 사례에 대해 예측 정확성이 높게 나타났다. 두 번째 범주화 이후에도 정확성이 개선되지 않은 피해사례 50건을 재해 유형과 위치로 분류하였을 때 호우-내륙, 호우-해안, 태풍-내륙 사례에서 예측 정확성을 높이는 것을 확인하였다. 수해 사례의 분류는 전체 90건 중 73건에 대해 유의미한 수준으로 예측 정확성을 개선하였으며 행정구역, 도시화율, 재해 유형 및 위치의 순서로 분류하는 것이 효과적이었다. 사사: 본 연구는 환경부의 폐자원에너지화 전문인력양성사업, BK21+ 차세대 건설가치창조 리더양성 사업단으로부터 연구비 지원을 받았으며 이에 감사드립니다.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
