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수질항목별 상관분석을 통한 영산강 상류 주요구간 BOD5 상승 원인 분석
박민경 ( Minkyeong Park ),범진아 ( Jina Beom ),윤광식 ( Kwangsik Yoon ),정민혁 ( Minhyuk Jeung ),정지연 ( Jiyeon Jeong ),최동호 ( Dongho Choi ),엄진용 ( Jinyong Eom ),정재운 ( Jaewoon Jung ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-
영산강상류에는 하천유지유량으로 광주1하수처리장 방류수가 유입되고 있으며, 영산강상류의 광주2지점(유량 측정지점) 기준, 광주1하수처리장 방류 유량이 저수기 약 70%, 평수기 약 50%, 풍수기 약 40%를 차지하고 있다. 광주1하수처리장 방류구와 광주2 구간에는 특별한 오염원이 유입되지 않음에도 BOD<sub>5</sub> 농도가 상승하는 원인은 NOD(Nitrogenous Oxygen Demand)의 영향이 큰 것으로 추정하고 있다. 이에 영산강상류 주요구간 5지점(광주1, 광주제1하수처리장, 광주천, 광주2, 광주3)을 대상으로 BOD<sub>5</sub>, CBOD, NOD, T-N, Org-N, NH<sub>3</sub>-N, NO<sub>2</sub>-N, NO<sub>3</sub>-N 등을 조사하여 NOD와 타 수질항목에 대한 상관분석을 통해 BOD<sub>5</sub>에 영향을 미치는 원인을 파악하였다. 광주1지점은 BOD<sub>5</sub>와 CBOD의 상관성이 0.9로 높게 나타났으며, 광주1하수처리장, 광주2, 광주2-1은 BOD5와 NOD의 상관성이 0.98, 0.94, 0.91로 높게 나타났다. 광주천은 CBOD와 TOC의 상관성이 0.96으로 높게 나타났고, 광주1하수처리장의 NOD와 NH<sub>3</sub>-N은 통계적으로 유의한 정(+)의 상관성을 보였다. 광주1 지점에서는 BOD<sub>5</sub>와 CBOD의 상관성이 높았지만, 광주1하수처리장, 광주2, 광주2-1은 BOD<sub>5</sub>와 NOD와의 상관관계가 높아, BOD<sub>5</sub>가 광주1하수처리장 방류수가 유입된 후, 탄소성 유기물의 영향보다는 질소성 유기물의 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서, 영산강상류 주요구간의 BOD<sub>5</sub>에 영향을 미치는 원인은 광주1하수처리장 방류수 내 암모니아성질소(NH<sub>3</sub>-N)의 질산화에 따른 NOD에 의한 것으로 판단된다.
수질항목별 상관분석을 통한 영산강 상류 주요구간 BOD5 상승 원인 분석
박민경 ( Minkyeong Park ),범진아 ( Jina Beom ),윤광식 ( Kwangsik Yoon ),정민혁 ( Minhyuk Jeung ),정지연 ( Jiyeon Jeong ),최동호 ( Dongho Choi ),엄진용 ( Jinyong Eom ),정재운 ( Jaewoon Jung ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-
영산강상류에는 하천유지유량으로 광주1하수처리장 방류수가 유입되고 있으며, 영산강상류의 광주2지점(유량 측정지점) 기준, 광주1하수처리장 방류 유량이 저수기 약 70%, 평수기 약 50%, 풍수기 약 40%를 차지하고 있다. 광주1하수처리장 방류구와 광주2 구간에는 특별한 오염원이 유입되지 않음에도 BOD<sub>5</sub> 농도가 상승하는 원인은 NOD(Nitrogenous Oxygen Demand)의 영향이 큰 것으로 추정하고 있다. 이에 영산강상류 주요구간 5지점(광주1, 광주제1하수처리장, 광주천, 광주2, 광주3)을 대상으로 BOD<sub>5</sub>, CBOD, NOD, T-N, Org-N, NH<sub>3</sub>-N, NO<sub>2</sub>-N, NO<sub>3</sub>-N 등을 조사하여 NOD와 타 수질항목에 대한 상관분석을 통해 BOD<sub>5</sub>에 영향을 미치는 원인을 파악하였다. 광주1지점은 BOD<sub>5</sub>와 CBOD의 상관성이 0.9로 높게 나타났으며, 광주1하수처리장, 광주2, 광주2-1은 BOD5와 NOD의 상관성이 0.98, 0.94, 0.91로 높게 나타났다. 광주천은 CBOD와 TOC의 상관성이 0.96으로 높게 나타났고, 광주1하수처리장의 NOD와 NH<sub>3</sub>-N은 통계적으로 유의한 정(+)의 상관성을 보였다. 광주1 지점에서는 BOD<sub>5</sub>와 CBOD의 상관성이 높았지만, 광주1하수처리장, 광주2, 광주2-1은 BOD<sub>5</sub>와 NOD와의 상관관계가 높아, BOD<sub>5</sub>가 광주1하수처리장 방류수가 유입된 후, 탄소성 유기물의 영향보다는 질소성 유기물의 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서, 영산강상류 주요구간의 BOD<sub>5</sub>에 영향을 미치는 원인은 광주1하수처리장 방류수 내 암모니아성질소(NH<sub>3</sub>-N)의 질산화에 따른 NOD에 의한 것으로 판단된다.
영산강상류 중권역의 20일 BOD 반응곡선을 통한 BOD5 상승 요인 분석
박민경 ( Minkyeong Park ),범진아 ( Jina Beom ),윤광식 ( Kwangsik Yoon ),정민혁 ( Minhyuk Jeung ),정지연 ( Jiyeon Jeong ),정재운 ( Jaewoon Jung ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-
영산강유역에 위치한 영산강상류 중권역 내 광주1지점과 광주2지점 구간 사이에 광주1하수처리장 방류수가 유입되고 있으며, 영산강상류 중권역의 저·갈수기 유량의 31~75%를 차지하고 있다. 한편, 영산강상류 중권역 대표지점은 지속적으로 중권역 BOD 목표기준을 초과하고 있어 BOD 상승 원인을 파악이 중요하다. 본 연구에서는 광주1하수처리장 UV 소독 전·후 지점과 영산강상류 중권역 내에 있는 광주1지점과 광주2지점의 20일간 BOD와 CBOD, NBOD 반응곡선식 작성을 통해 CBOD, NOD 농도 변화를 분석하였다. 각 지점별로 20일 동안의 농도 변화를 분석한 결과, 광주1 지점은 BOD의 대부분이 CBOD인 것으로 나타났으며 광주2지점과 UV 소독 전 지점은 5일을 전·후로 NOD 농도가 급격히 증가하는 것으로 나타났다. UV 소독 후 지점은 5일까지 완만한 증가를 보이다 이후 NOD의 급격한 증가로 BOD 농도가 상승한 것으로 나타났다. 이는 UV 소독으로 인하여 질산화 미생물이 불활성 상태로 유지되다가 시간이 지남에 따라 재활성에 의해 NOD가 상승하였으며 이로 인해 BOD5 농도에 영향을 끼친 것으로 판단되며, 영산강상류중권역 대표지점의 BOD를 관리하기 위해 NOD 관리가 필요할 것 사료된다.
영산강상류 중권역의 20일 BOD 반응곡선을 통한 BOD5 상승 요인 분석
박민경 ( Minkyeong Park ),범진아 ( Jina Beom ),윤광식 ( Kwangsik Yoon ),정민혁 ( Minhyuk Jeung ),정지연 ( Jiyeon Jeong ),정재운 ( Jaewoon Jung ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-
영산강유역에 위치한 영산강상류 중권역 내 광주1지점과 광주2지점 구간 사이에 광주1하수처리장 방류수가 유입되고 있으며, 영산강상류 중권역의 저·갈수기 유량의 31~75%를 차지하고 있다. 한편, 영산강상류 중권역 대표지점은 지속적으로 중권역 BOD 목표기준을 초과하고 있어 BOD 상승 원인을 파악이 중요하다. 본 연구에서는 광주1하수처리장 UV 소독 전·후 지점과 영산강상류 중권역 내에 있는 광주1지점과 광주2지점의 20일간 BOD와 CBOD, NBOD 반응곡선식 작성을 통해 CBOD, NOD 농도 변화를 분석하였다. 각 지점별로 20일 동안의 농도 변화를 분석한 결과, 광주1 지점은 BOD의 대부분이 CBOD인 것으로 나타났으며 광주2지점과 UV 소독 전 지점은 5일을 전·후로 NOD 농도가 급격히 증가하는 것으로 나타났다. UV 소독 후 지점은 5일까지 완만한 증가를 보이다 이후 NOD의 급격한 증가로 BOD 농도가 상승한 것으로 나타났다. 이는 UV 소독으로 인하여 질산화 미생물이 불활성 상태로 유지되다가 시간이 지남에 따라 재활성에 의해 NOD가 상승하였으며 이로 인해 BOD5 농도에 영향을 끼친 것으로 판단되며, 영산강상류중권역 대표지점의 BOD를 관리하기 위해 NOD 관리가 필요할 것 사료된다.
강화학습을 이용한 SWMM 모델 매개변수 자동보정 알고리즘 개발
정민혁 ( Minhyuk Jeung ),범진아 ( Jina Beom ),박민경 ( Minkyeong Park ),정지연 ( Jiyeon Jeong ),윤광식 ( Kwangsik Yoon ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-
도시지역의 토지피복 변화, 변화하는 오염물질의 누적량 등 지속적으로 변화하는 환경으로 인해 하나의 매개변수로 불투수지역 강우-유출 및 오염물질 거동을 장기간을 모의하는 데에 어려움이 있다. 따라서, 무강우일수, 강우량, 강우지속시간 등 강우사상 발생 시마다 수집되는 정보를 바탕으로 수질-수문 모형의 매개변수를 자동으로 보정하는 알고리즘 개발이 필요하다. 본 연구에서는 도시지역에서 수질-수문 모의를 위해 사용되는 SWMM 모형을 강화학습과 결합하여 SWMM 모델 매개변수 자동보정 알고리즘인 SWMM-RL 모델을 개발하였다. 강화학습은 주어진 환경에서 보상을 최대한 많이 받을 수 있도록 에이전드를 학습시키는 기법으로, 주변 상태에 맞게 어떠한 행동을 할지 판단을 내린다. 본 연구에서는 SWMM 모형을 환경, NSE 값을 보상, 매개변수를 행동, 그리고 강우 특성을 상태로 적용하여 알고리즘을 개발하였다. 에이전트의 행동 특성은 유량의 경우 총 9개의 매개변수를 보정하도록 하였고 SS 부하량은 5개의 매개변수를 보정하도록 하였다. 모의 결과, 유량은 평균 0.588의 NSE값을 보였으며, 9개의 매개변수 중 민감도가 높은 3개 매개변수(N-impervious, PctZero, N-conduit)가 주로 변화되는 모습을 보였다. SS 부하량의 경우, 평균 0.622의 NSE값을 보였다. SS 역시 5개의 매개변수 중 민감도가 높은 3개의 매개변수(build-up coefficient1, wash-off coefficient1, wash-off coefficient2)가 주로 변화되었다. 본 연구에서 개발된 SWMM-RL 모델은 2008년~2011년 기간동안 매개변수를 총 10번 자동보정하였으며, 하나의 매개변수로 장기간 모의하는 것보다 매개변수를 주기별로 보정할 경우 더욱 높은 정확성과 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있을 것으로 예상된다.