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하 폐수 고도처리 및 핵심요소기술 Advanced sewage and wastewater treatment and development of important point technologies Bio magnetite를 이용한 고도하수처리 Advanced sewage treatment using Bio magnetite (주)대우건설 기술연구원 환 경 부

제 출 문 환경부장관 귀하 본 보고서를 Bio magnetite를 이용한 하수고도처리에 관한 연구 (총 연구기간 : 24년 6월 1일~26년 5월 31일)의 최종보고서로 제출합니 다. 26 년 7 월 일 주관연구기관명 :대우건설기술연구원 연구책임자 : 이 의 신 연 구 원 : 허 용 록, 정 진 호 : 임 정 대, 박 현 수 : 이 용 세, : 이 광 윤, 손 춘 호 : 최 우 재, 오 대 진 : 백 승 복 외부연구원 : 이 상 민(공주대학교) 위탁기관명 : 한국과학기술원 위탁연구책임자 : 신 항 식 연 구 원 : 정 형 석, 서 창 원 : 안 용 태, 이 명 렬 : 김 이 중, 이 장 현 : 이 중 원 1

요 약 문 I. 제목 Bio-magnetite를 이용한 고도하수처리 II. 연구개발의 목적 및 필요성 질소와 인의 유출 증가로 인한 국내 호소 및 하천과 해양 연안의 부영양화 문 제는 최근 인구의 증가와 산업의 발달로 인한 생활하수 및 산업폐수의 증가가 중요 한 원인으로 판단된다. 또한 국내 대부분의 하수처리장은 유기물과 고형물 제거만 을 목적으로 설계되어 있기 때문에 부영양화 문제를 대처하고 있는 못한 실정이며, 하수관거 부실로 건설된 고도하수처리장도 운전에 어려움을 겪고 있다. 국내에도 다양한 고도하수처리 공법이 소개되어 몇몇 하수처리장에서 적용하고 있다. 처리용량이 적은 소규모 하수처리장의 경우는 운전이 용이한 SBR의 적용이 두드러지며, 대규모 신설 하수처리장의 경우는 A 2 /O 계열의 고도하수처리 공법을 적용하고 있다. 고도하수처리장 내에 미생물 농도가 증가해서 발생하는 문제점을 해결하기 위 해서 많은 연구가 진행되었다. 그중에서도 막결합형 생물반응조(Membrane bioreactor, MBR)는 침전이 필요 없기 때문에 슬러지 침강성 문제를 해결할 수 있 다. 그러나 처리비용이 비싸고 대규모 처리시설에는 적용한 사례가 없다는 한계가 있다. 또한 MBR은 기존 하수처리장 개선보다는 신규 하수처리장에 적용할 수 있는 공정이기 때문에 개선해야할 표준활성슬러지 공정이 많은 국내에서는 부적합하다고 판단된다. 본 과제에서 제안되어 연구될 Bio-magnetite를 이용한 저비용 신하수고도처리 공정은 DNR 공정을 개선하여 유기물 및 질소, 인과 같은 영양물질을 효과적으로 제거하고, 호기조에 유입된 슬러지 침강성이 향상시켜서 안정된 방류수 수질을 얻 을 수 있다. 2

III. 연구개발의 내용 및 범위 1. Iron dust 특성 평가 Iron dust의 성분 분석을 통해 하수처리장에서의 적용가능성을 평가하고 추후 실험과정 에서 얻을 실험결과의 기본 자료로서 사용할 수 있게 하였다. 금속원소들을 분석하고 그 용 출 특성을 파악함으로써 유출수에의 유입가능성을 판단하였다. 부상가능한 입자들을 분석 함으로써 최적 입자크기와 주입조건을 조사하였다. 2. Iron dust가 슬러지에 미치는 영향 Iron dust 첨가에 따른 슬러지의 침강성을 분석하여 추후 Pilot-scale 실험의 기본자료 로 활용하였고 미생물의 활성도 측정을 통해 iron dust와 미생물의 상호작용을 연구하였다. Lab-scale 실험으로 iron dust가 첨가된 슬러지의 탈수율을 조사함으로써 슬러지 감량화 방 안도 모색하였다. 침전된 슬러지가 상향 유속의 변화에 따fms 거동을 분석하여 iron dust의 주입에 따른 침전성을 평가하였다. 3. Bio-magnetite 공정운전 평가 Lab-scale과 Pilot-scale 반응기를 구성하여 전체적인 공정의 안정성과 효율을 평가 하고, 실규모 적용을 위한 scale-up factor를 조사하였다. Iron dust을 첨가한 반응조와 그렇지 않은 반응조 각각의 처리수에서 유기물 및 영양물질을 분석하고 반응조의 MLSS와 MLVSS를 주기적으로 측정함으로써 공정에 필요한 설계인자를 구하였다. 4. Biomagnetite 공정 모델링 연구 일반적인 활성슬러지 공정에서 2차 침전조는, 폭기조에서 넘어온 처리수 중 미 생물을 침전 분리시켜 깨끗한 상등액만 내보내는 역할과 침전조 하부에서 미생물을 농축한 후 폭기조로 반송시켜 전체 공정 내에 미생물 농도를 일정하게 유지시키는 역할을 한다. 이와 같은 2차 침전조를 설계하고 갑작스런 유입수량의 증가로 인한 침전효율악화 등을 예측한 후 제어하기 위해 여러 연구자들이 2차 침전조 모델을 개발하였다 3

IV. 연구개발결과 1. Iron dust 특성 평가 Iron dust의 성분을 분석한 결과는 iron dust는 무게비로 Fe가 약 25%, Ca가 약 27%, Al, Mg, Mn이 각각 1.6, 3.9, 2.3%를 차지한다. Ca의 용출은 5시간 후에 대부분 이루어졌고 이후부터는 안정화되는 경향을 보였다. 교반 속도가 5 rpm인 경우는 iron dust가 부상을 거의 하지 않는 것으로 판단된다. 반면 교반 속도가 증 가함에 따라서 부상하는 입자의 양과 평균 크기도 같이 증가하는 것을 확인할 수 있다. 실제 공정에서 교반 강도가 위 범위의 강도보다 강할 것으로 예상되며 3 μm 정도의 크기를 가진 입자는 물속에서 부유할 것으로 예상된다. 2. Iron dust가 슬러지에 미치는 영향 Iron dust를 주입한 경우 슬러지 층은 초기에 매우 빠른 침전을 보이며 주입량 에 따른 차이가 분명하게 나타남을 확인할 수 있었다. 이것은 iron dust의 큰 비중 으로 인해 iron dust와 결합한 슬러지의 침전성이 크게 향상되는 것을 판단된다. 최 대 침전성 향상 비율은.437이며, Sakai 등 (24)과 같이.5 g iron dust/g MLVSS를 이용한다면, SVI 비율이.778로 iron dust를 넣지 않은 경우보다 SVI가 22.2% 좋아질 것으로 예상된다. iron dust에 순응되지 않은 미생물에 iron dust를 갑자기 넣었을 때는 미생물 활성에 조금씩 영향을 주는 것을 확인할 수 있다. 하지 만 활성의 저해 정도는 크지 않다. 특히 초기에 기질을 섭취한 후 내생호흡단계에 서는 iron dust를 넣은 경우와 넣지 않은 경우 OUR이 거의 비슷했다. 오히려 iron dust를 넣은 쪽이 더 크게 나왔다. iron dust에 순응된 후 미생물의 활성은 iron dust를 주입하지 않은 경우와 거의 비슷했다. 즉 iron dust를 주기적으로 주입하는 경우에는 미생물에 미치는 영향은 거의 없다고 말할 수 있다. iron dust 주입이 슬 러지 탈수율에 약간 영향을 주는 것으로 나타났지만 탈수율 실험 방법의 한계로 정 확한 평가를 위해서는 연속 운전으로 나온 슬러지를 실제 탈수 공정으로 평가해야 할 것으로 판단된다. 3. Bio-magnetite 공정운전 평가 Lab-scale 반응조 운전 결과 MLSS 농도 변화추이에서 볼 수 있듯이 전체적으 4

로 iron dust를 넣은 쪽 반응기 (WID, with iron dust)의 MLSS 농도가 큰 것을 알 수 있다. MLVSS 농도의 경우도 비슷한 경향을 나타내고 있으며 두 반응기의 MLVSS 농도차이가 MLSS보다는 작지만 WID 반응기의 호기조 내 미생물 농도가 더 많이 유지되고 있는 것을 확인할 수 있다. 두 반응기의 SRT가 길고 유기물이 혐기조 및 무산소 조에서 거의 완벽히 제거되기 때문에 어떤 조건에서도 질산화는 큰 영향을 받지 않았으며, 유출수 중 암모니아 농도는 항상 1 mg N/L 이하로 유지 되었다. 반응조 내에 고농도의 미생물이 존재하면 오염물의 생물학적 분해속도가 증가하기 때문에 iron dust를 이용한 반응기(WID)의 생물학적 질소 및 인 제거율이 약간 높은 것으로 나타났다. HRT가 감소함에 따라서 총질소 제거율은 약간 증가하 였지만 총인제거율이 크게 증가하였다. WID 반응기의 경우 18.5% 증가하여 HRT 가 8시간일 때보다 더 짧은 6시간일 때 훨씬 좋은 처리효율을 나타내고 있다. Iron dust의 주입에 따른 가장 큰 이점은 슬러지의 침전성 향상이다. Semi-pilot Bio-magnetite 공정 구성은 DNR(Daewoo Nutrient Removal) 공정 과 같다. Iron dust를 계속적을 주입하여 슬러지 침전성을 향상시킨 Bio-magnetite 공정(WID)과 Iron dust만 주입하지 않고 다른 조건은 완전히 같은 일반 DNR 공정 (WOID)을 비교 운전한 결과, 슬러지의 SVI는 각각 15 ml/g과 124 ml/g으로 iron dust를 넣은 경우가 슬러지 침전성이 더 좋았다. 이로 인해서 WID가 WOID보 다 유출수 내 고형물 농도가 비교적 안정했으며 슬러지 유출이 더 적은 것으로 나 타났다. 이로 인해서 유출수 내 유기물 및 TN, TP 농도가 모두 iron dust를 넣지 않아 슬러지 침전성이 약간 높은 WOID 공정보다 낮았다. 본 실험에서도 유입 유량 조절 부분에서 문제가 있어 어려움이 있었는데 이런 상황에서 iron dust를 넣은 경 우 더 안정하게 반응기를 운전할 수 있었다. Pilot Bio-magnetite 공정 역시 DNR을 기본으로 구성되었다. 호기조에 연속적 으로 iron dust를 주입하여 반응조를 운전하였을 때, 운전 기간 동안 Bio-magnetite 를 주입한 반응기의 MLSS는 조금씩 증가하는 반면, MLVSS는 일정한 값을 보이 는 것을 알 수 있다. 이것은 주입한 iron dust가 슬러지와 결합하여 미생물의 농도 가 증가한 것처럼 보이는 것으로서, 결과적으로 개별 미생물의 밀도가 iron dust에 의해 증가했을 것으로 예상할 수 있다. 이 결과를 통해 iron dust 첨가에 따라 MLSS가 증가한 것처럼 보이지만 실제로 전체 미생물의 양은 크게 변화하지 않았 다는 것을 알 수 있다. 운전 시작 후 3일정도가 지난 후, iron dust를 주입하지 않 5

은 반응조는 벌킹으로 인해 슬러지의 유실이 일어났음에도 불구하고 주입한 반응조 는 안정된 결과를 보였다. 앞서 보았듯이 미생물의 양은 두 반응조가 크게 차이가 나지 않았기 때문에 유기물, 질소, 인 등 오염물질의 제거능은 WID반응조가 조금 더 나았지만 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 침전과 관련된, 탁도나 슬러지 계면 높이, TSS는 큰 차이를 보였다. V. 연구개발결과의 활용계획 관련 학회 및 전시회 등을 통한 지속적인 기술홍보를 통하여 기술의 대외적인 공신력을 확보하고, 기술약정 업체와의 유기적인 관계를 유지하여 기술적용 사례를 늘림으로써 기술료 수익을 제고할 계획이다. 그리고 당사의 사업관련 유관부서와 연계하여 package화된 기술의 대규모 사업으로의 적용을 위한 인프라를 구축하여 기술사업 확대와 하수처리전문 엔지니어링사를 대상으로 한 지속적인 공정설명을 통하여 단위구역별 중 소규모 하수처리 공정에의 적용을 꾀할 예정이다. 6

SUMMARY I. Title Advanced wastewater treatment using Bio-magnetite II. Background and Purpose Economic value of water has to be considered in the development of any kind of management scheme related to water resources. Restoring water quality in lakes and reservoirs and/or preventing pollution leading to eutrophication or to any other kind of water degradation, needs to be examined from an economic standpoint. This means both to understand the origin of such problems and to implement more successful programmes for restoration and prevention. The concepts of water scarcity and economic value, as well as of externalities and other aspects associated with the allocation of water among uses and users, are emphasized. The need to improve public health protection prompted health departments to establish guidelines and regulations to control the public health aspects of wastewater. These initial guidelines provided a rational basis for continuing wastewater treatment while meeting strict public health criteria. The development of advanced wastewater treatment technology is one of the most urgent task upon us. In this project, the improvement of settleability derived from using biomagnetite will enhance the performance of DNR process. 7

III. Scope and Methods 1. Analysis of fundamental characteristics of iron dust Element analysis is performed to acquire a fundamental data of biomagnetite to estimate results of following experiments. Leachability of an iron dust and mixing intensity to raise an iron dust is carried out. 2. Effects of iron dust on sludge Results acquired from settleability of sludge will be used to analyze pilot-scale experiments. Activity of micro organism will be compared to that of WOID to examine the basic mechanism of iron dust and micro organism in the reactor. In the lab-test, dehydration of waste sludge added with iron dust will be estimated to analyze the effects of iron dust on sludge. 3. Process performance estimation Lab-scale and pilot-scale reactors were built to analyze the stability and the effectivity of iron dust process and to find scale-up factors. Design parameters needed to maintain the process were derived from the monitoring the concentrations of organics, MLSS and MLVSS etc. IV. Results 1. Analysis of fundamental characteristics of iron dust Fe proportion was 25% by weight, Ca was 27%, Al, MG, Mn were 1.6, 2.9, 2.3%, respectively. Ca leaching was completed after 5 hours. 5 rpm of mixing intensity does not raise most of the iron dust, but more iron particles rise as the intensity increases. 8

2. Effects of iron dust on sludge Iron dust in DNR processes could successfully improve sludge settleability and nutrient removal efficiency. The biomass concentration in the oxic reactor of WID process was higher, because of high sludge settleability, Therefore the nutrient removal efficiency was also higher. In this operating condition, the settling problems did not happen in the secondary settling tank. If the settling problems happen, WID process can control the secondary settling tank, safely. These results demonstrated the possibility of facilitating the operation of activated sludge process exhibiting poor settleability, and saving both space of facilities and the time for sludge settling. V. A pplication of Study Results Present study will be published in various conferences and advertised to many construction companies to acquire a public confidence. And cooperation with Daewoo E&C, which is a mother-company of the institute will accelerate the application to small/medium sized wastewater treatment company. 9

CONTENTS Exhibition 1 Summary 2 Contents (in English) 1 Contents (in Korean) 12 Chapter 1. Introduction 14 Paragraph 1. Needs of the research 14 1. Necessity of advanced wastewater treatment 14 2. Status of advanced wastewater treatment in Korea 18 3. The problems in operating advanced wastewater treatment 2 4. Necessity of developing the new technology of advanced wastewater treatment 22 5. The problems of the sewage sludge treatment in Korea 23 Paragraph 2. Research purpose and scope 24 Chapter 2. Status of the technology 27 Paragraph 1. Foreign status of the technology 27 1. Foreign status of wastewater treatment with magnetite 27 2. Foreign status of patents 32 Paragraph 2. Domestic status of the technology 34 1. Domestic status of wastewater treatment with magnetite 34 2. Domestic status of patents 36 3. The difference between foreign and domestic technology 39 Chapter 3. Methods and results of the research 4 Paragraph 1. Characteristics of iron dust 4 1. Composition of iron dust 4 2. Size of iron dust to rise 52 Paragraph 2. Effects of iron dust on sludge 58 1. Evaluation of the sludge settability as increasing iron dust dosage 58 1

2. Effects of iron dust on microorganism activity 62 3. Effects of iron dust on sludge dewatering 68 4. Estimation of the height of sludge blanket in clarifier as increasing upflow rate 72 Paragraph 3. Results of operating Bio-magnetite process 76 1. Results of operating lab-scale Bio-magnetite process 76 2. Results of operating semi-pilot-scale Bio-magnetite process 12 3. Results of operating pilot-scale Bio-magnetite process 123 Paragraph 4. Modelling of Bio-magnetite process 152 1. Comparison with sludge settability using settling model 152 2. Modelling of semi-pilot-scale Bio-magnetite process 166 Paragraph 5. Economical Efficiency of Bio-magnetite process 196 1. Manufacturing of Iron dust 196 2. Economical Efficiency of Bio-magnetite process 21 Chapter 4. Accomplishment and contributions of the research 23 Paragraph 1. Evaluations of the results 23 Paragraph 2. Contributions of the research 27 Chapter 5. Application plans of the research results 28 Paragraph 1. Application plans of technology transference 28 1. The plans in 26 28 2. The plans after 26 28 Paragraph 2. Effects of newly developed technology 29 1. Fields of applying the newly developed technology 29 2. The plans of commercializing the newly developed technology 21 Chapter 6. Reference 212 Appendix 216 11

목 차 제 출 문 1 요 약 문 2 CONTENTS 1 목 차 12 제 1 장 서 론 14 제1절 연구개발의 필요성 14 1. 하수 고도처리의 필요성 14 2. 국내 고도하수처리 현황 18 3. 주요 고도하수처리공정과 운전 시 문제점 2 4. 새로운 고도하수처리 기술개발의 필요성 22 5. 국내 하수 슬러지 처리의 문제점 23 제2절 연구개발의 목적 및 범위 24 제 2 장 국내외 기술개발 현황 27 제1절 국외기술현황 27 1. 해외의 Magnetite를 이용한 하수 및 폐수처리 현황 27 2. 국외 관련특허출원 현황 32 제2절 국내기술현황 34 1. 국내의 Magnetite를 이용한 하수 및 폐수처리 현황 34 2. 국내 관련특허출원 현황 36 3. 국내외 유사기술과의 차별성 39 제 3 장 연구 개발 수행 내용 및 결과 4 제1절 Iron dust 특성 평가 4 1. Iron dust 성분 분석 4 2. 부상 가능한 iron dust 입자 크기 평가 52 제2절 Iron dust가 슬러지에 미치는 영향 58 12

1. Iron dust 주입량에 따른 슬러지 침강성 효율평가 58 2. Iron dust가 미생물 활성에 미치는 영향 평가 62 3. Iron dust 주입이 슬러지 탈수율에 미치는 영향 68 4. 상향유속 변화에 따른 슬러지 층 상승 실험 72 제3절 Bio-magnetite 공정 운전 결과 76 1. Lab-scale Bio-magnetite 공정 연속운전실험 결과 76 2. Semi-pilot Bio-magnetite 공정 운전 12 3. Biomagnetite를 이용한 하수고도처리 Pilot-scale 공정 123 제4절 Bio-magnetite 공정 모델링 연구 152 1. 침전조 모델을 이용한 슬러지 침전성 비교 152 2. Semi-pilot Bio-magnetite 공정 모델링 166 제5절 경제성 평가 196 1. Iron dust 제조기술 196 2. 실규모 도입을 위한 경제성 평가 21 제4장 연구 개발 목표 달성도 및 대외기여도 23 제1절 연구 개발 목표 달성도 23 제2절 대외 기여도 27 제 5 장 연구 개발 결과의 활용 계획 28 제1절 기술이전 및 연구결과 활용계획 28 1. 26년 활용계획 28 2. 차년도 이후 활용계획 28 제2절 기대효과 29 1. 기술 개발 시 활용분야 29 2. 사업화 추진 계획 21 제 6 장 참고문헌 212 부 록 216 13

제 1 장 서 론 제1절 연구개발의 필요성 1. 하수 고도처리의 필요성 우리나라의 연간 강수량은 약 1,2 mm 정도로 자연으로부터 공급받는 수자원의 총량은 부족하지 않다. 그러나 우리나라는 몬순기후에 속하고 있어서 건기와 우기 의 구분이 뚜렷하다. 우기에 속하는 6 8월 사이에 연간 강수량의 7 8%가 내린 다. 또한 국내 하천들의 하상계수가 비교적 큰 편이다. 따라서 우기에 집중적으로 내린 대부분의 강우가 수자원으로 사용되지 못하고 바다로 흘러나가고 있는 실정이 다. 따라서 UN은 우리나라를 26년부터는 물 부족 국가로 분류할 것이라고 발표 하였다. 우리나라는 이와 같은 자연환경 때문에 발생하는 물 부족 문제를 해결하기 위해 예전부터 크고 작은 저수지를 건설하여 바다로 흘러나가는 수자원을 저장한 다음 필요할 때 사용하고 있다. 이들은 모두 넓은 의미에서 인공 호소이며, 이것들이 국 내 전체 용수 공급의 4%를 담당하고 있다. 그러나 국내 대부분의 인공 호소는 심 각한 부영양화 상태에 놓여있다. 질소와 인과 같은 조류 발생에 영향을 주는 영양 염류들이 하천과 호소로 계속적으로 유입되어 부영양화 문제를 일으키고 있다. 표 1-1은 1997년부터 22년까지 국내 주요 상수원의 조류경보 발령현황을 나타낸 것 이다. 팔당호와 대청호의 경우는 1999년을 제외하고 거의 매년 조류주의보가 발령 된 것을 볼 수 있다. 지난 동강댐 건설 중단 사건에서 알 수 있듯이 앞으로 새로운 인공 호소 건설이 매우 힘든 상황에서 현재 사용되고 있는 인공 호소의 부영양화 문제는 국내 수자원 공급 차원에서 심각한 문제가 되고 있다. 14

표 1-1 국내 주요 상수원의 조류경보 발령현황 구 분 97 98 99 1 2 팔당호 주의보 경 보 7.23~11.3 (13일간) 7.7~7.29 (23일간) 6.29~7.1 (12일간) 7.1~7.29 (2일간) 대발생 주의보 8.26~11.29 (96일간) 9.9~1.9 (31일간) 1.4~1.31 (28일간) 9.1~1.5 7.14~8.3 9.19~1.4 (문의지역, 26일간) 대청호 경 보 8.1~27 (18일간) (21일간) 8.11~8.31 주암호 대발생 주의보 경 보 (21일간) 8.4~8.1 (7일간) 9.9~11.4 (57일간) 대발생 인공 호소의 부영양화 문제로 인한 수자원 공급의 문제뿐만 아니라, 하천 및 해 양연안의 부영양화도 심각한 상태에 놓여 있다. 매년 심각한 녹조현상으로 용수 공 급에 문제를 겪고 있는 낙동강뿐만 아니라 남해안 연안의 적조문제 또한 질소 및 인과 같은 영양염류로 인해 발생하고 있다. 해안 연안의 적조현상의 경우 작년 상 반기에만 29억 원 이상의 피해액이 발생하였다. 질소와 인의 유출 증가로 인한 국내 호소 및 하천과 해양 연안의 부영양화 문제 는 최근 인구의 증가와 산업의 발달로 인한 생활하수 및 산업폐수의 증가가 중요한 원인으로 판단된다. 또한 국내 대부분의 하수처리장은 유기물과 고형물 제거만을 목적으로 설계되어 있기 때문에 부영양화 문제를 대처하고 있는 못한 실정이며, 하 수관거 부실로 건설된 고도하수처리장도 운전에 어려움을 겪고 있다. 환경부는 하수처리장 방류수로부터 질소와 인의 유출을 줄이기 위해서 하수처리 장 방류수 수질 기준을 단계적으로 강화하고 있다. 표 1-2과 1-3은 강화된 방류수 수질기준과 대상 지역별 적용시작 시기를 나타내고 있다. 우선 국내 인구 절반의 용수를 책임지고 있는 팔당호는 22년부터, 나머지 4대강 유역은 금년부터 강화된 수질 기준이 적용되고 있다. 그리고 28년부터는 모든 지역에서 주로 질소와 인에 대한 수질기준이 강화된 새로운 방류수 수질기준이 적용될 예정이다. 15

25, 2, 하 수 발 생 량 ( 천 톤 / 일 ) 15, 1, 5, 1992 1994 1996 1998 2 22 24 26 연 도 그림 1-1 국내 하수발생량 표 1-2 하수종말처리장 방류수 수질기준 강화계획 구분 BOD SS 총질소 총인 대장균군수 현행 2이하 2이하 6이하 8이하 - 강화 특정지역 1이하 1이하 2이하 2이하 3,이하 기타지역 2이하 2이하 6이하 8이하 3,이하 표 1-3 대상지역별 방류수 수질기준 강화시작 시기 대상지역 잠실상수원 팔당특별대책지역 4대강 수계 나머지 지역 방류수 수질기준 강화시작 시기 22년 24년 28년 환경부는 강화된 방류수 수질 기준을 만족시키기 위해서 하수처리체계를 질소 인 중심으로 전환한다고 발표하였으며, 기존의 하수처리장에 질소와 인까지 제어할 수 있는 고도하수처리시설 설치사업 업무처리일반지침을 배포하여 하수 중에서 질 소와 인을 처리하려는 강한 의지를 표명하고 있다. 또한 매년 막대한 예산을 책정 하여 하수도 보급률을 8%까지 증가시킬 계획을 가지고 있다. 표 1-4는 연차별 하 16

수종말처리시설 확충사업 예산을 나타내고 있다. 표 1-4 연차별 추진계획 사업별 예산구분 계 21년까지 22년 23년 24년이후 하수종말처리 시설 확 충 계 165,735 78,831 17,268 16,667 52,969 국고 93,73 42,457 9,216 9,63 32,454 지방비 72,5 36,374 8,52 7,64 2,515 다음은 우리나라가 질소와 인을 제거할 수 있는 고도하수처리공정을 도입해야 하 는 이유를 정리하였다. - 방류 수역의 수질 환경기준의 달성 도시하천과 같이, 고유수량이 적고 하수처리수로서 수량의 대부분이 점유되는 경 우와, COD의 총량규제가 이루어지는 경우에는, 방류수역의 수질환경기준 혹은 COD의방류 규제치를 달성하기 위하여 BOD 또는 COD를 대상으로 하는 고도처리 가 필요하다. - 폐쇄성 수역의 부영양화 방지 만의 안쪽 및 호소등과 같은 폐쇄성 수역에서는, 적조 또는 수화(water bloom) 등 플랑크톤의 발생 등에 의한 이수상의 피해를 방지하기 위해서 그 원인이 되는 질소, 인의 유입부하량을 줄여야 할 필요가 있다. 이와 같은 폐쇄성 수역에 처리수 를 방류하는 경우에는, 질소, 인을 대상으로 하는 고도처리가 필요하게 된다. - 방류수역의 이용도 향상 방류수역의 이수상의 이유에 의해 고도의 방류수질이 요구되는 경우가 있다. 고 도처리의 제거 대상 물질은 부유물, 유기물, 영양염류, 기타 등이 있으며, 각각의 제 거 대상 물질에 대하여 다양한 처리 방식이 존재한다. 17

- 처리수의 재이용 하수처리수의 재이용에는 수세용수, 살수용수로서의 이용과 조경용수로서의 이용 이 있다. 재이용에는 그 이용 목적에 따라 처리대상 물질이 다르게 된다. 2. 국내 고도하수처리 현황 23년말 국내에서 운영 중인 고도하수처리장은 전체 243개의 하수처리장 중 62 개소(일부만 고도처리시설인 경우도 1개소로 추정)로 아직 매우 부족한 상황이다. 그리고 대부분의 고도하수처리장은 소규모이기 때문에 고도처리되는 하수의 처리량 기준으로 다시 계산하면, 전체 처리되는 하수 중 7.1%만이 질소와 인 제거가 이루 어지고 있는 실정이다. 표 1-5는 국내 하수처리장 공법을 처리용량별로 분류해 놓 은 것이다. 표 1-5에서 확인되듯이 대규모의 경우는 거의 모두 표준활성슬러지 공 법이 적용되고 있으며 고도하수처리장의 경우 대부분 소규모로 운전되고 있으며 중 규모의 경우 A 2 /O 계열 공법이 적용되고 있다. 따라서 환경부는 23년부터 27년 까지 4,8 억 원을 투자하여 고도하수처리 시설을 확충할 계획이다. 현재 운영 중인 하수처리장 중에는 대부분 재래식 활성슬러지 공정이 차지하고 있으며, 고도하수처리공법으로는 A 2 /O 계열이 가장 많이 적용되고 있다. 그림 1-2 는 23년 말 각 하수처리공법별 비율을 처리용량을 기준으로 나타내고 있다. 이와 같이 우리나라는 기존에 건설되어 운영 중인 대부분의 하수처리장에 고도하수처리 시설을 설치해야하는 상황에 놓여 있다. 환경부는 기존 하수처리장 고도처리시설 설치사업 업무처리일반지침 을 발표하고 기존 하수처리장을 고도처리시설로 바꿀 것을 권고하고 있다. 18

그림 1-2 하수처리공법 별 처리용량 비율(23년 말) 표 1-5 처리공법별 하수처리장 분류 Capacity First Conventional (1, Treatment Activated ton/day) Sludge Second Treatment Nutrient Removal Long aeration Oxidation Rotating Ditch Plate Number 34 14 5 1 5 9 ~1 Capacity 12 3.95 2.315.5 2.55 3 Etc SBR A2O 4StageBNR /DNR Etc 1~5 5~1 1~5 5~1 1~5 5~ Number 46 5 2 13 47 3 14 1 4 Capacity 124 13.6 2.3 35 13.7 7.1 37.95 5 9.2 Number 37 8 4 9 3 3 5 1 1 3 Capacity 248 53 24 63 2 17 4 9 6 16 Number 75 46 4 4 2 2 6 3 8 Capacity 1751 1127 62 49 34 45 24 6.5 171 Number 17 15 1 1 Capacity 115 911 8 114 Number 35 1 29 1 3 Capacity 7831 28 6593 285 223 Number 1 1 Capacity 966 966 19

3. 주요 고도하수처리공정과 운전 시 문제점 고도하수처리에 대한 관심이 높이지면서 국내외 많은 연구진들은 이미 오래전부 터 다양한 고도하수처리공법에 대한 연구를 수행하여 여러 고도하수처리공정을 개 발하였다. 표 1-6는 국내외 주요 고도하수처리공정의 장단점을 비교하고 있다. 국내에도 다양한 고도하수처리 공법이 소개되어 몇몇 하수처리장에서 적용하고 있다. 처리용량이 적은 소규모 하수처리장의 경우는 운전이 용이한 SBR의 적용이 두드러지며, 대규모 신설 하수처리장의 경우는 A 2 /O 계열의 고도하수처리 공법을 적용하고 있다. 그러나 고도하수처리 공법의 경우는 기존의 표준활성슬러지 공법과는 다른 운전 상의 문제점을 가지고 있다. 하수 중에 질소를 제거하기 위해서는 먼저 암모니아성 질소가 질산화되는 단계를 거쳐야 한다. 이와 같은 역할을 담당하는 질산화 미생물 의 성장기간이 다른 미생물보다 길기 때문에 안정된 질산화 미생물 농도를 얻기 위 해서는 긴 미생물체류시간(SRT)을 필요로 하게 된다. 그러나 반응기를 운전할 때 SRT를 길게 유지하면 반응조 내 미생물량이 증가하고, 미생물과 처리수를 분리시 켜야 하는 최종침전지에 고형물 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 또한 최종 침전지 하부에서 고농도의 미생물이 농축되어 있으므로 탈질 반응이 일어나 슬러지 가 질소가스로 인해 슬러지 rising 현상이 일어나게 된다. 이와 같은 문제들은 미생 물이 침전조 상등액과 함께 유출되어 처리 수질을 악화시키며, 반응기 운전에도 악 영향을 주게 된다. 고도하수처리장 내에 미생물 농도가 증가해서 발생하는 문제점을 해결하기 위해 서 많은 연구가 진행되었다. 그중에서도 막결합형 생물반응조(Membrane bioreactor, MBR)는 침전이 필요 없기 때문에 슬러지 침강성 문제를 해결할 수 있 다. 그러나 처리비용이 비싸고 대규모 처리시설에는 적용한 사례가 없다는 한계가 있다. 또한 MBR은 기존 하수처리장 개선보다는 신규 하수처리장에 적용할 수 있는 공정이기 때문에 개선해야할 표준활성슬러지 공정이 많은 국내에서는 부적합하다고 판단된다. 2

표 1-6 국내외 주요 고도하수처리공정의 장단점 비교 공정 개요 장점 단점 운전이 용이함 저부하시 처리장 운영이 단일 반응조에서 오 폐수 중소규모 처리장에 적용 어려움 의 유입 및 처리수의 유출 사례 많음 대용량에 적용이 어려움 SBR 이 일어나는 공정으로 정 해진 시간의 배열에 따라 침전지 설치 불필요 부하변동에 강함 슬러지 벌킹 대책이 곤 란 각 단위 공정이 연속적으 폭기조 규모가 연속식보 현재 전국에 설치되어 로 일어남 다 작고 유량조정조가 필 있는 하수처리장의 성능개 요없는 경우도 있음 선작업에 적용이 어려움 2차 침전지에서 슬러지 A2O 변법 반응조를 혐기조, 무산소 조, 호기조로 구성하여 슬 러지 반송으로 질소와 인 을 동시에 제거하는 공정 국내외 적용사례가 많음 운전 및 관리가 용이함 저부하시 반응조구분으 로 인하여 처리가 용이함 유출의 우려가 있음 Nitrate에 의한 인방출 저해 내부반송 필요 배관 및 펌프 등 시설이 복잡 담체 교체로 인해 유지 관리비 상승 담체를 이용하여 높은 부지면적이 적게 소요됨 담체의 유동을 위해 과 담체이용공법 MLSS와 긴 SRT를 유지 하여 고농도하수와 저온 고농도하수 및 저온 하 수에 강한 대응력 다한 포기량 필요 슬러지 박리시 정상가동 운전에 유리 슬러지 벌킹이 없음 까지 장시간 소요 운전이 복잡함(담체 관 리) 부지가 많이 소요 산화 공법 하나의 반응조에서 공기주 입에 따른 탈질 및 질산화 반응을 시켜 유기물과 질 소를 제거하는 공정 운전이 용이함 보수점검이 간단 SRT가 길어 유기물 및 질소제거에 상대적으로 우 수함 저온시 처리효율이 급격 히 저하됨 수류의 영향으로 산화구 에 사각지대가 형성되어 침전될 수 있음 국내 기존하수처리장에 적용할 수 없음 21

4. 새로운 고도하수처리 기술개발의 필요성 환경부는 앞으로 하수처리 제거 대상이 질소와 인으로 전환되면서 다양한 계획을 수립하고 있다. 2년도부터 신설되는 하수처리장은 모두 고도하수처리 공법을 적 용하고 국내 고도하수처리 공법에 대한 평가와 인식전환을 위해 경기도 구리하수처 리장에 고도처리공법 모형시설단지를 설치 운영하였다. 또한 기존 하수처리장의 경 우는 상수원 수질 영향권지역부터 시설을 개선한 다음 전국적으로 확대 추진할 계 획이다. 따라서 환경부는 기존 하수처리장에 고도처리시설 설치 사업추진 과정에서 고려하여야 할 조치사항 제시하고 사업추진의 효율성을 도모하기 위해 기존 하수 처리장 고도처리시설 설치사업 업무처리일반지침 을 제정하였다. 위 지침서에서 기존 하수처리장을 개선할 경우 운영 실태를 먼저 분석한 다음 성 능이 양호할 경우 우선 기존처리공법을 유지 또는 수정하는 운전개선방식 (Renovation)을 권고하고 있다. 환경부에 따르면 기존 운영 중인 시설 중 상당수 처 리장이 유입유량의 조절, 포기방식의 개선, 구내반류수 등 슬러지 계통의 운영개선, 연계처리수의 효율적 관리, 여과시설 설치 등 최소비용으로 수질개선을 할 수 있다 고 보고 있다. 따라서 간단한 운전개선방식으로 개선할 수 있는 새로운 고도하수처 리 기술개발이 필요하다. 운전개선 및 설비의 보완만으로는 강화된 방류수 수질기준 준수가 곤란한 경우 기존처리공법을 변경하는 시설개량방식(Retrofitting)을 권고하고 있다. 이 경우 기 존 처리장 부지확장의 한계성을 고려하여 처리효율이 비슷할 경우 처리장 부지가 가능한 한 적게 소요되는 고도처리시설을 선정하고, 기존 포기조의 수리학적체류시 간(HRT)이 6시간 이상일 경우 기존 처리시설과 호환성이 있는 MLE, A 2 /O 계열 등의 공법으로 변경하는 것을 추천하고 있다. 그리고 기존 처리장이 표준활성슬러 지 공법일 경우, SBR(Sequencing Batch Reactor)로의 시설을 개량할 경우 기존처 리시설의 사장화가 발생되므로 반드시 사양할 것을 강조하고 있다. 이와 같이 기존 하수처리장의 운전개선 및 시설개량을 할 경우 다양한 처리장 조 건 및 유입수 조건에 적합한 고도하수처리 기술개발이 필요한 실정이다. 지금까지 여러 고도하수처리 공법이 소개되었지만 아직 현장 도입단계에 있기 때문에 다양한 조건에서 연구가 필요하다. 또한 여러 가지 예상되는 고도하수처리 시 문제점을 보 완하기 위한 연구도 필수적으로 이루어져야한다. 22

5. 국내 하수 슬러지 처리의 문제점 하수도 보급률 및 하수 처리율이 급격하게 증가하면서 하수 슬러지 발생량도 계 속해서 증가하고 있다. 21년 한 해 동안 발생한 하수 슬러지 량은 1,9천 톤이었 으며, 25년까지 건설될 하수처리장을 고려해서 예상된 연간 하수 슬러지 발생량 은 약 3,1천 톤이다. 이러한 하수 슬러지는 초기에는 대부분 매립에 의존하였지만 매립지에서 침출수 및 악취, 작업상의 지반다짐 문제로 인해서 지양하고 있으며, 23년 7월부터는 일일 만 톤 이상 처리하는 하수처리장(243개 하수처리장 중 134 개소)에서 발생하는 하수 슬러지의 직매립을 전면 금지했다. 그리고 25년부터는 축산폐수 및 분뇨처리시설까지 확대 적용될 예정이다. 따라서 매립으로 처리되는 하수 슬러지의 양이 계속해서 줄어들고 있지만 직매립을 대체할 적정 처리공법의 부재로 인해 현재 해양투기에 크게 의존하고 있는 실정이다. 21년 발생한 하수 슬러지 19만 톤 중 73%인 14만 톤이 서해와 동해지역에 있는 배출해역에 투기되 었다. 금년에 환경부가 내놓은 하수 슬러지처리 종합계획에서도 25년 하수 슬러 지 처리대책에서 해양투기 비율은 줄어들었지만 전체적인 하수 슬러지 발생량의 증 가로 인해 연간 약 18만 톤을 해양에 배출할 것이라고 발표했다. 그러나 런던협약 (1996년)에 의해 선진국은 해양배출이 법으로 금지되었으며 국내에서도 해양수산부 에서 해양배출을 규제하는 입법을 준비 중에 있어 해양배출 금지에 따른 대비책 마 련이 시급한 실정이다. 23

제2절 연구개발의 목적 및 범위 본 과제에서 제안되어 연구될 Bio-magnetite를 이용한 저비용 신하수고도처리 공 정은 그림 1-3과 같은 개념도를 가지고 있다. Bio-magnetite 고도처리공정은 DNR 공정의 최종침전조를 개선하여 자력을 이용할 수 있도록 고안되었다. 전체 공정은 유기물 및 질소, 인과 같은 영양물질을 효과적으로 제거하고, 유입수와 같이 유입된 자력성분을 갖고 있는 iron dust는 최종침전조에서 자력에 의해 슬러지 침강성이 향상시켜서 안정된 방류수 수질을 얻을 수 있다. 본 공정의 구성은 그림 1-4와 같 고 아래와 같은 특징을 갖는다. 그림 1-3 Bio-magnetite 공정 개념도 그림 1-4 Bio-magnetite 고도처리공정 24

기존 하수처리장에 쉽게 적용 가능: 하수처리장 최종침전조에 슬러지 침전성에 문제가 있을 경우 최종침전조에 자석을 설치하고 유입수와 함께 자력 성분을 주입 하여 쉽게 적용. 반응기 내 고농도 미생물 유지 가능: 슬러지 침강성 향상으로 반응조 내에 미생 물 농도를 높게 유지. 고율 고도하수처리 가능: 높은 미생물 농도로 인해 빠른 오염물 제거가 가능. - DNR 공정 DNR공정은 표준활성슬러지법을 근간으로 하여 포기조를 혐기와 무산소조 조건 을 추가로 만들어 줌으로써 미생물의 특성을 이용하여 생물학적으로 질소 및 인을 동시에 처리할 수 있는 공법이다. 한편, DNR공정에서 질산성질소의 혼합액을 무산 소조로 내부순환시켜 탈질시키는 방식은 A2/O공법과 유사한데 A2/O공법에서는 반 송슬러지내의 질산성질소로 인한 혐기조에서 인 방출시 저해 영향을 많이 받는다. 따라서 A2/O공정처럼 반송슬러지가 혐기조로 유입되는 경우에는 인 제거율 뿐만 아니라 질소 및 유기물 제거율도 저조하게 된다. 따라서 이러한 단점을 보완한 MUCT 및 VIP공정이 질소 인 처리에서 A2/O공정보다 우수한 결과를 보이게 되 는 것이다. 하지만, MUCT 및 VIP공정은 반송슬러지내의 질산성질소를 제거하기 위해서 무산소조로 반송하여 탈질산화 후 내부반송으로 혐기조로 미생물을 공급하 게 되는데에 따른 내부순환 펌프의 추가 설치로 경제성 저하뿐 아니라 유지관리의 복잡성으로 적용상 어려운 단점이 있다. DNR공정은 A2/O의 단점 및 MUCT의 단점을 보완한 신공법으로 반송슬러지 내 의 질산성질소 제거 및 유지관리의 편리성을 도모하기 위하여 개발되었다. 반송슬 러지를 제 1혐기조(슬러지탈질조)로 반송시켜 질산성질소를 제거한다. 이때, 내생탈 질에 의하여 유기물을 최대한 이용하여 2~3mg/l정도의 질산성질소를 탈질산화 반응에 의하여 제거시킨다. 제 2혐기조에서는 유입되는 하수와 제 1혐기조에서 유 입되는 미생물을 이용하여 인을 유입농도의 3~4배까지 방출시킨다. 이때 ORP는 -1~-45mV를 유지토록 한다. 무산소조에서는 호기조에서 질산화된 혼합액을 탈질산화 반응에 의하여 질산성질 소를 질소가스로 제거시켜 대기중으로 방출한다. 이때의 ORP 값은 -1~mV를 25

유지한다. 포기조에서는 혐기조에서 방출된 인을 과잉 섭취하여 제거시키고 유입하수의 암 모니아성질소를 질산성질소로 질산화시킨다. 또한 혐기, 무산소에서 미제거된 유기 물도 함께 제거된다. 포기조의 용존산소 농도는 2.~3.mg/l를 유지하며, 포기조 유출부에서 용존산소 농도는 2mg/l이하로 억제시킨다. 이는 내부반송시 과도한 용 존산소가 무산소조로 반송되는 것을 억제하고 이차침전지내에서 혐기성 상태로 인 한 인의 재방출을 방지하기 위함이다. 자력을 이용할 수 있도록 개선된 최종침전지는 침전조 하부에 자석을 설치하여 유입수오 함께 유입된 magnetite 성분과 슬러지를 자력에 의해 빠른 속도로 침전시 킨다. 본 공정에서는 magnetite 성분으로 제철소에서 발생하는 iron dust를 이용하 는 것을 제안한다. - Iron dust 제조 기술 본 연구에서 사용될 자력 성분은 제철소에서 부산물로 발생하는 iron dust를 이 용할 것이다. iron dust는 자체적으로 자력을 가지고 있는 magnetite가 약 6%, 나 머지는 CaO와 MgO 및 소량 물질로 구성되어있다. 제철소에서 폐기물 형태로 발생 한 iron dust는 하수처리에 사용되기 전에 적당한 전처리를 거쳐야 한다. 오염물 및 미생물이 최대한 많이 흡착하기 위해서 적당한 크기와 재질을 갖게 만드는 공정이 다. 26

제 2 장 국내외 기술개발 현황 제1절 국외기술현황 1. 해외의 M agnetite를 이용한 하수 및 폐수처리 현황 197년대부터 magnetite를 이용하여 물의 탁도 및 색도의 원인 물질인 콜로이드 성 입자와 바이러스 및 박테리아를 흡착에 의해 제거하는 쪽으로 연구가 시작되었 다. Magnetite는 자성을 가지고 있을 뿐만 아니라 ph조건에 따라 magnetite 표면의 이온상태가 바뀌는 성질을 가지고 있다. ph 조건이 낮은 영역에서는 magnetite 표 면이 양이온을 띠게 되므로 주로 음이온을 띠는 콜로이드가 magnetite 표면에 흡착 되어 제거되고 바이러스와 박테리아도 비슷한 원리로 제거된다. 그리고 magnetite 를 재생하기 위해서는 ph를 높여서 magnetite 표면이 양이온을 띠게 만들어 흡착 되었던 물질을 탈착하면 된다. 이와 같은 성질은 그림 2-1에서 확인할 수 있다 (Anderson, 1982). ph 조건에 따라 다른 이온을 띠는 magnetite의 성질을 이용한 실규모 공정도 제안되어 있는 상황이다. 그림 2-2는 Anderson(1983)에 의해 제안된 공정흐름도를 나타내고 있다. 그림 2-1 ph에 따른 magnetite 흡착 능력 27

그림 2-2 CSIRO process flow chart de Latour(1974)는 대장균 및 탁도, 색도 제거에 대한 연구를 수행해서 매우 뛰어 난 제거효과를 나타냈다는 결과를 발표하였으며, Mitchell(1974, 1975)에 의해서도 이와 같은 결과가 확인되었다. Bitton(1974)는 magnetite에 의한 bacteriophase T 7 의 흡착제거를 연구하였다. 교 반시간을 변화시켜 bacteriophase T 7 의 제거율을 실험한 결과, 1분 정도면 95% 이 상의 제거율이 획득할 수 있었다(표 2-1). 적정 magnetite 투입량 평가에서는 1 mg/l 투입할 때까지는 바이러스의 제거율이 급격히 증가하였다가 그 이상에서는 천천히 증가하였다(그림 2-3). 마지막으로 바이러스 양을 변화시킨 실험에서는 바이 러스 농도가 14, pfu/m로 높았을 경우도 98%의 제거율을 나타내었다(표 2-2). Macrae(1983)은 E.coli를 이용해서 ph와 양이온에 의한 영향을 평가하였다. E.coli 의 흡착으로 제거되는 양은 ph 5 8 사이에서는 큰 영향을 받지 않았으며, 양이온 (Ca +, Mg + )가 존재할 경우 흡착이 더 잘 일어나는 것으로 나타났다(그림 2-4). 28

표 2-1 Effect of time of shaking* on the removal of virus T7** by magnetic filtration*** Time of shaking (min) % removal 1 48 1 95 2 96.7 3 99 * The flask were shaken at 1 rev min -1 on a rotary shaker ** The original concentration of virus T 7 was 34 viruses ml -1 *** The magnetic filtration was undertaken in the presence of 5 ppm magnetic and 1 ppm CaCl 2 표 2-2 Effect of virus concentration on the removal of bacteriophage T7 by magnetic filtration* Virus input (pft ml -1 ) % removal 3 1 3 1 125 98 14 98 * The viruses were shaken on a rotary shaker (1 rev min -1 ) for 3 min in the presence of 5 ppm of magnetite and 1 ppm of CaCl 2 29

그림 2-3 magnetite 투입량에 따른 영향 그림 2-4 ph 영향 3

이와 같이 magnetite 표면의 전기적 특성을 이용해서 오염물질을 흡착제거하는 연구 이외에 응집제와 magnetite를 투입하여 오염물을 응집시킨 후, magnetite가 가지고 있는 자성으로 침전속도를 향상시켜 하수와 폐수 중에 포함되어 있는 인 및 중금속을 빠른 속도로 제거하는 연구가 수행되었다. 원래는 고구배자기분리(High gradient magnetic seperation, HGMS)라고 불리는 전자석으로 만든 자장공간내에 서 자성물질을 선별하는 기술이지만 이와 같은 원리를 수처리에 적용하여 응집 침 전을 빠르고 효과적으로 일어나도록 유도한 것이다. Bitton(1974)는.25 ppm 정도 로 매우 낮은 농도의 인을 포함하고 있는 하천수에 알럼과 magnetite를 주입하고 1 분간 교반시킨 후 수 분 만에 89%의 제거율을 얻을 수 있었으며(그림 2-5), 중금속 의 경우도 1%에 가까운 제거율을 보였다(Terashima, 1986). 또한 앞에서 말한 탁 도, 색도 및 박테리아와 바이러스도 자력을 이용하여 매우 빠른 속도로 제거하는 연구가 실행되었다. 그림 2-5 magnetite 투입량이 인 제거에 미치는 영향 31

199년대 들어서 Sakai(1991)는 magnetite를 이용하여 활성슬러지의 침강성 향상 에 관한 연구를 수행하였다. 일반 활성슬러지 2,4 mg/l에 magnetite 2, mg/l 와 응집제로 polypeptone을 2 1, mg/l를 투입하면서 슬러지 층 침전속도를 비교한 결과, polypeptone이 8 mg/l 이하인 조건에서 3 15배의 슬러지 층 침전 속도가 향상되었으며, 1, mg/l에서는 2 36배의 향상이 있었다. 2. 국외 관련특허출원 현황 하수 내의 유/무기물질과 금속수화물의 응집/침전을 이용하여 제거하는 기술, 그 리고 magnetite로 슬러지의 침강성을 높이는 기술과 관련하여 일본에서 출원된 특 허는 다음과 같다. (가) 특허명 : Wastewater treatment agent 특허권자 : Kawasaki Enterprise 출원일자 : 1996년 9월 3일 요약 : 유입 하수 내에 존재하는 고농도의 유기오염물질을 제어하기 위해 iron, aluminium, titanium 등의 수산화물과 유기물의 흡착/응집 반응을 유도한다. 반응은 크게 세 단계로 이루어지고 각각 주입되는 특정 reagent는 각각 iron sulfate, aluminium sulfate, titanium sulfate이다. 그리고 실험적으로 알아낸 각 reagent의 적정 주입량은 각각.1-.3 mol/l,.1-.5 mol/l, 그리고.5-.1 mol/l이다. (나) 특허명 : Activated sludge settling promoter and activated-sludge treatment of waste water using the sane 특허권자 : Kurita Water Industry Ltd. 출원일자 : 1997년 3월 14일 요약 : 하수 처리과정에서 슬러지의 침강성을 높이기 위해서 폭기조에 자성을 가지 는 iron oxide나 nickel, ferrite 등을 첨가한다. 자성을 가지지 않는 금속성 분말을 첨가할 수도 있는데 그 비율은 5:95~95:5까지 가능 32

(다) 특허명 : Dephosphorization of wastewater containing phosphorus of high concentration 특허권자 : Nisshin Oil Mills 출원일자 : 1997년 8월 1일 요약 : 하수 내에 2-1mg/l 정도의 고농도 phosphorus가 존재할 경우, 응집제 로서 iron (III) chloride, iron (III) polysulfate, iron (II) sulfate를 주입한다. 응집제 주입량은 몰 비로 phosphorus의 1.5배정도로 하고 주입후 혼합액은 1 rpm 이상 의 빠른 스피드로 교반시켜 형성된 플록을 교란시킨다. 그 후, 탈수과정을 거쳐 최 종적으로 phosphorus를 제거하게 된다. (라) 특허명 : Method for iron hydroxide flocculation and sediment of thick inorganic component- containing wastewater 특허권자 : NEC Environment Engineering 출원일자 : 2년 12월 5일 요약 : 고농도의 무기영양물질을 포함하고 있는 폐수를 처리하기 위한 방법이다. 이 기술은 크게 세단계로 이루어지고 먼저 첫 번째 단계로서 폐수에 수용액상태의 ferric salt를 주입한다. 이때 폐수의 ph가 ferric salt에 의해 낮아질 수 있는데 여기 서 두 번째 단계로 진행이 된다. 두 번째는 낮아진 ph를 중화시키기 위해 alkali를 주입하면 ferric ion과 hydroxide ion이 결합하여 침전을 형성한다. 이러한 첫 번째, 두 번째 과정을 되풀이 하는 과정에서 생긴 hydroxide 침전물은 훌륭한 filterability 와 hydration property를 보여준다. 33

제2절 국내기술현황 1. 국내의 M agnetite를 이용한 하수 및 폐수처리 현황 국내에서 magnetite를 이용한 하수 및 폐수처리에 관한 연구는 아직까지 깊게 이 루어지지 않고 있다. 이영신(1991)은 응집제와 magnetite를 이용하여 하수의 응집침 전 효율 향상에 대한 연구를 위해 jar test를 실시하였는데 급속교반 5 분, 완속교반 1 분 후 1 분동안 정치시켜 분석한 결과 하수 1L에 magnetite 1 g, 응집제 1 mg을 투여하였을 때 탁도 및 SS 제거율이 가장 뛰어난 것으로 나타났다(그림 2-6~7). 자철광의 경우 1 g 이하 일때는 colloid 입자와 접촉할 면이 부족하고, 1 g 이상 일때는 접속면이 너무 많아 응집침전에 관여하지 않고 그대로 침전하는 magnetite가 있는 것으로 보인다. 그림 2-6 응집제와 magnetite 주입량이 탁도 제거에 미치는 영향 34

그림 2-7 응집제와 magnetite가 SS제거에 미치는 영향 그림 2-8 침전시간이 탁도 및 SS 제거율에 미치는 영향 침전시간별 제거효율의 경우 자철광 1 g을 넣어 5분간 급속교반, 1분 완속교반 후 5분, 1분, 2분, 3분 간 정치시켜 탁도와 SS를 측정한 결과, 모두 5분 정치후 거의 95%이상이 제거되었고, 1분 정치했을 때 제거 효율이 가장 높았다. 그에 비 해 2분 후와 3분 후에는 거의 변화가 없었다(그림 2-8). 또한 펜톤산화처리시 액상 철성분을 사용하지 않고 magnetite로 사용했을 경우 슬러지 발생을 억제시킬 수 있었다는 연구 결과도 있었다(박우용, 1996; 그림 2-9). 35

그림 2-9 펜톤산화처리시 magnetite에 의한 슬러지 발생 감소 2. 국내 관련특허출원 현황 다. 자성 물질을 이용한 하수 및 폐수처리에 관한 국내 특허들을 간략하게 정리하였 (가) 특허명 : 전기적 흡인력을 이용하여 침전효율을 높인 하수의 2차 처리방법 특허권자 : 선진엔지니어링(주) 출원일자 : 1998년 12월 11일 요약 : 활성슬러지 공정의 포기조에 ph4-6의 응집제를 투여하여 전기적으로 +로 대전되는 금속염류를 공급하고 최종침전지 바닥에 도전체를 설치하여 (-)전기를 흐 르게 함으로써 최종침전지에서 미생물에 흡착된 미세플록들이 응집제에 의해 응집 될 때 플록과 도전체 상호간 전기적 흡인력에 의해 침전효율을 높인 것을 특징으로 하는 전기적 흡인력을 이용하여 침전효율을 높인 하수의 2차 처리방법 (나) 특허명 : 제철 폐광재를 이용한 하폐수의 인제거장치와 이것을 이용한 탈인방 법 특허권자 : 합자회사 동림소재 36

출원일자 : 1999년 12월 22일 요약 : 탈인조로 월류된 전처리 상등수에 제철폐광재 분말을 투입하여 교반하면서 수산화나트륨을 투입하고 수산화나트륨 토출량이 감소할 무렵 수산화칼슘을 넣어 인을 제거하고 인이 제거된 상등수는 중화조에서 황산을 가해서 중화한 후 방류시 키는 탈인방법 (다) 특허명 : 전기응집 및 자성유체분리를 조합한 산업폐수의 처리장치 및 그 처리 방법 특허권자 : 김용하, 유슈홍, 진금수, 서근학 출원일자 : 2년 9월 1일 요약 : 철이나 알루미늄을 사용한 양극에서 용출되는 금속 양이온이 오염물질들과 전기화학적으로 결합하여 금속성 수산화물인 플럭을 형성하게 하고 이 플록을 자화 시켜 자석으로 분리 제거함으로써 기존의 응집처리 후 침전 여과방법에 비해 신속 하고 효율적으로 처리하는 방법이다. *마그네틱 응집제 : 마그네타이트, 제선공정발생 미분 자철광석, 제강공정 발생 제 강슬러지, 전기로 더스트, 철가공작업 더스트 등을 1μm이하로 분쇄하여 사용 (라) 특허명 : 수용액 중 상온에서 마그네타이트 제조방법 및 상기 마그네타이트를 이용한 산업폐수 처리방법 특허권자 : 페로엔텍(주) 출원일자 : 21년 9월 12일 요약 : 자성유체는 기름이나 물 같은 유체 속에 철(마그네타이트)과 같은 강자성체 의 가는 입자(.1μm 미만)를 혼합시킨 콜로이드 용액이다. 마그네타이트(magnetic iron oxide, Fe 2 O 4 )는 검은색 또는 검푸른색으로서 스파이넬형 결정구조를 갖고 있 으며, 철 2가 이온과 철 3가이온을 공유하고 있는 철산화물이다. 마그네타이트는 공 업적으로 FeO와 Fe 2 O 3 의 고체용융에 의해 생산되며 전극물질, 촉매, 부식방지용피 막등으로 사용된다. 본 발명은 상온에서 공기의 산화 없이 순수한 마그네타이트를 제조하는 방법을 제공하는 것이다. 2N-NaOH:FeSO 4 비율을 1:1 이 되도록 혼합하 여 생성되는 중간생성물을 상온에서 3분간 급속교반하면 ph 3-5 정도의 약산성으 로 변하게 된다. 이 1차농축 침전물에 물을 가하여 2차 교반하면 순수한 마그네타 37

이트(Fe 3 O 4 )가 생성된다. (마) 특허명 : 자력 및 생물막을 이용한 하수 및 폐수의 고도처리방법 및 고도처리 장치산업폐수 처리방법 특허권자 : 서근학, 김용하, 손선기 출원일자 : 2년 6월 22일 요약 : 침사지 방류수에 마그네틱 응집제(3.5μm magnetic, 부유고형물의 1.5배투여) 와 화학응집제(8% LAS 3 ul/l)를 투여하여 급속교반하여 응집반응을 유도하고 응집된 자성플럭을 분리하는 마그네틱 흡착조(이송관의 외주에 다수의 자석이 설치 되어 있음)가 있으며 흡착조에서 고액분리되면 상징수는 질산화조 및 탁질조로 보 내져 처리된다. *마그네틱 응집제 : 마그네타이트, 제선공정발생 미분 자철광석, 제강공정 발생 제 강슬러지, 전기로 더스트, 철가공작업 더스트등을 1μm이하로 분쇄하여 사용 (바) 특허명 : 자철광을 이용한 수처리 공정에서 여과방법 특허권자 : 서희동 출원일자 : 22년 12월 27일 요약 : 여과사를 모래 대신 자속밀도 2G 이상 자철광을 유효경이.45-.7, 균등 계수 1.7이하로 분쇄된 자철사를 충전하여 사용한다. 물이 자철광의 자계를 통과하 면서 자기유체역학전압에 의해서 약 전해질인 물은 전기분해 되면서 +측에서는 활 성화된 산소가 발생하여 수중의 유기물과 같은 환원성 물질의 산화를 촉진하게 되 면서 미생물의 생육을 억제하므로 사층에서 슬라임 형성이 억제되므로 여과효율이 향상되고 -측에서는 수소가 발생되나 발생초기 수소는 자철광 표면에 흡착되어 급 수배관 내부의 금속부분에 환원작용을 하여 부식을 억제한다. (사) 특허명 : 철강슬래그를 이용한 하수처리 특허권자 : 광호(주) 출원일자 : 2년 11월 7일 요약 : 수로내의 자정작용의 강화를 도모하기 위해서 접촉여재로서 철강슬래그를 재활용하였고 압축공기를 공급해 주는 에어공급장치를 설치하여 호기성 미생물의 38

활동이 활성화되도록 구성된다. 값비싼 세라믹 여재 대체효과와 인제거 효과를 기 대할 수 있다. 3. 국내외 유사기술과의 차별성 본 연구에서는 기존의 magnetite를 이용한 연구와 같이 순수한 magnetite를 이용 하지 않고 제철소에서 부수적으로 발생되는 iron dust를 이용하여 고도하수처리 효 율 증대에 대한 연구를 수행할 것이다. 또한 하수처리과정에서 발생하는 하수 슬러 지에 대한 적절한 처리방안과 재이용 기술을 개발할 것이다. 본 과제가 성공적으로 수행될 경우 질소 및 인을 효율적으로 제거할 수 있을 뿐 만 아니라 산업폐기물인 iron dust도 함께 처리할 수 있는 장점을 가지고 있다. 따 라서 일석이조의 효과를 기대할 수 있는 환경친화적인 기술이라고 판단된다. 본 기술은 다른 고도하수처리 공법에 비해 침전 시간을 줄일 수 있으며 고농도 미생물 보유를 가능케 함으로써 처리설 감축효과 및 처리효율 향상효과를 함께 기 대할 수있다. 또한 iron dust에 포함된 철염에 의해 추가적인 인 제거를 기대할 수 있는 장점을 가지고 있으며 기존의 처리공정에서 도입하지 않았던 자장(Magnetic field)을 활용한 신 공정기술로서 부산물이 발생하지 않고 친환경적이고 최소비용으 로 적용할 수 있는 친환경공정이다. 39

제 3 장 연구 개발 수행 내용 및 결과 제1절 Iron dust 특성 평가 1. Iron dust 성분 분석 본연구의 목표는 제철소에서 발생하는 iron dust (그림 3-1)를 이용해 최종침전지 에서 슬러지 침강성을 향상시키고 질소와 인을 효과적으로 제거할 수 있는 신개념 고도하수처리공정을 개발하는 것이다. 이를 위한 첫 단계로서 본 연구에 사용될 iron dust의 기본적인 성상과 물리/화학적 특성을 연구하는 것은 본 공정의 개발과 활용에 있어 설계 자료로서 중요한 의미를 가진다고 할 수 있다. 그림 3-1. 본 연구에 사용된 iron dust 4

가. 금속원소분석 (1) 다른 연구자들의 결과 본 연구와 유사한 연구로서 제철공정에서 나온 폐광재를 이용하여 고도처리공정 을 개발하고 있는 Zeng 등 (24)의 연구결과 중 원소분석 결과를 살펴보면 다음 표 3-1과 같다. 측정기기는 유도결합 플라즈마 질량 분석기 (ICP-MS; Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometer)를 사용하였다. Fe가 가장 많은 부분을 차지하 고 그 이외의 금속들은 1~6%정도로 분포되어 있다. 여기서 각 무게비를 더했을 때 합이 1%가 나오지 않는 것은 대부분의 각 금속들이 산화된 상태로 존재함에도 산소를 제외한 순수 금속들의 질량비만 구했기 때문이며, 소량이지만 C, H, N 성분 이 포함되어 있지 않기 때문이다. 이 연구자의 경우 각 금속들이 최대산화수를 가 진다는 가정 하에서 산화물들의 무게비를 예상하였는데, 이것은 실질적으로 iron dust입자와 수용액사이에서 상호반응을 예측하는데 유용한 자료가 될 것으로 판단 된다. 표 3-1 Zeng 등 (24)의 연구에 사용된 iron oxide tailing의 원소분석결과 (2) 실험 방법 원소분석 실험은 iron dust를 고도하수처리공법으로 적용하기 전에 iron dust 내 에 포함되어 있는 금속성분들을 측정하기 위해 수행되었다. iron dust는 그 자체가 비균질하고 Fe 성분 이외에 다른 금속들이 포함되어 있다고 알려져 있기 때문에 추 후 실험과정에서 일어날 수 있는 여러 현상들을 해석하는데 매우 중요한 자료로 이 용되리라 판단된다. 본 연구에서는 원소분석을 위해 유도결합 플라즈마 방출 분광 41

기 (ICP-AES; Induced Coupled Plasma-Atomic Emission Spectrometer)를 이용하 였고, 서울대학교 기초과학 공동기기원에 실험을 의뢰하여 수행되었다. 분석장비 및 분석 조건은 다음 표 3-2에 제시되어 있다. 분석은 분말상태의 iron dust를 체거름 하지 않은 시료와 체거름을 통해 입경별로 분리한 시료로 수행되었다. 표 3-2 ICP-AES의 분석 조건 Item Model Source Spectral range Resolution Condition Optima 43DV, Perkin-Elmer (USA) Argon Plasma (6K) 167-782nm Better than.6nm at 2nm (3) 실험 결과 표 3-3은 체거름을 하지 않은 상태의 iron dust를 분석한 결과이다. 분석결과는 iron dust는 무게비로 Fe가 약 25%, Ca가 약 27%, Al, Mg, Mn이 각각 1.6, 3.9, 2.3%를 차지한다. 전체 비율의 합이 1%가 되지 않는 것은, 본 실험이 전체 시료 의 무게 중 각 성분의 무게만을 측정한 것으로서 대부분의 금속성분이 산화된 상태 로 존재한다고 가정할 때, 금속 성분이외의 약 4%정도는 대부분의 산소와 기타 유 /무기물이라고 예측할 수 있다 (Zeng, 24). 같은 방법으로 체분석을 통해 입경별 로 분리한 시료를 원소 분석한 결과는 표 3-4와 같다. 그림 3-2와 3-3은 ICP-AES 를 통해서 얻은 분석 결과를 나타내는 그래프이다. 다른 연구자들이 사용한 iron dust에 비해 많은 양의 Ca가 포함되어 있음을 알 수 있다. 이러한 Ca 성분은 앞으로 볼 (나)에서의 결과와 같이 수체에서 ph를 상승 시키는 원인물질로 작용을 할 수 있고, 따라서 추후 본 연구의 범위 안에 iron dust 로부터 Ca 용출실험을 통해 얼마나 많은 양의 Ca이 해리되는지 그리고 이들이 배 관내의 scale에 어느 정도 영향을 미칠 수 있는지에 대한 연구도 포함되어야 할 것 이다. 체거름을 통해서 입경별로 원소분석을 실시하기전과 실시한 후의 결과를 비 42

교해보면, Ca나 Fe의 무게비가 특별한 경향을 보이지 않음을 알 수 있다. 표 3-3 체거름 전 iron dust의 원소분석 결과 (단위 : ppm) 입자크기 Al Ca Fe Mg Mn 체거름전 16398 277618 254157 3983 22958 표 3-4 체거름 후 iron dust 입경별 원소분석 결과 (단위 : ppm) 입자크기 Al Ca Fe Mg Mn 25~ 16697 275386 246916 41343 2221 125~25 16463 284694 253541 41781 22174 75~125 16469 288442 2477 4746 22683 38~75 1543 294633 227454 38377 2658 ~38 15533 27855 2524 36836 19361 43

그림 3-2 ICP-AES를 이용한 원소 분석 결과 (Mg, Al, P, Ca, Ti) 44

그림 3-3. ICP-AES를 이용한 원소 분석 결과 (Ti, Cr, Mn, Fe) 45

나. ph 측정 실험 Magnetite는 자성을 가지고 있을 뿐만 아니라 ph 조건에 따라 magnetite 표면의 이온상태가 바뀌는 성질을 가지고 있다. ph 조건이 낮은 영역에서는 magnetite 표 면이 양이온을 띠게 되므로 주로 음이온을 띠는 콜로이드가 magnetite 표면에 흡착 되어 제거되고 바이러스와 박테리아도 비슷한 원리로 제거된다. 그리고 magnetite 를 재생하기 위해서는 ph를 높여서 magnetite 표면이 양이온을 띠게 만들어 흡착 되었던 물질을 탈착하면 된다. (1) 실험 방법 Iron dust ph는 공정시험방법 (토양편)에 따라 4번체를 이용하여 38 um이하의 iron dust를 준비하여 시료 5 g을 5 ml 비이커에 취하고 증류수 25 ml을 가하여 수시로 유리봉으로 저어주면서 1시간 방치한 후, ph meter로 ph를 측정하였다. (2) 실험 결과 Zeng 등 (24)의 결과 iron dust의 ph가 6.76이었으나 본 연구과제에 사용된 iron dust의 ph는 11.23이 나왔다. 이러한 큰 차이는 (가)의 원소분석결과를 고려해 볼 때 iron dust내에 약 27%가량 존재하는 Ca 때문인 것으로 판단된다. Iron dust 내의 금속들은 대부분 산화된 상태로 존재를 하고, 특히 Ca의 산화물인 CaO는 물 과 반응하여 Ca(OH)2를 형성하여 ph를 증가시키는 결과를 낳는다. 다. Ca 용출 실험 원소분석 결과, 실험에 사용될 iron dust 내에 약 27%의 Ca가 포함되었음을 확인 46

할 수 있었다. 이 비율은 폐광재를 이용한 다른 연구자들의 연구 결과 (Zeng et al., 24)에 비해 상당히 높기 때문에, 추후 연구 과정에서 배관의 스케일 문제를 유발 할 가능성을 살펴보기 위해 용출 실험을 수행하였다. 실험에 사용된 iron dust는 4번체 (38 μm)를 통과한 시료만을 사용하였다. (1) 실험 방법 4번체와 체거름 장치를 이용하여 조제한 iron dust 1 g을 정량하여 5 ml의 증류수가 담긴 5 ml 비이커에 넣었다. 상온, 상압에서 Jar-tester를 이용하여 교 반속도 2rpm에서 교반시킨 후, 일정한 시간 간격으로 상등액을 추출하여.45 μ m 멤브레인 필터로 여과하고 여과액을 적당량 취하여 용출실험용 검액으로 하였다. 검액 내에 포함된 Ca은 Atomic Absorption Flame Emission Spectrophotometer (AA-651F, Shimadzu)을 이용하여 측정하였다. 실험 조건은 표 3-5와 같다. 투입 직후 ph가 실험이 진행되는 동안 ph를 6.5~7.5로 일정하게 유지하기 위하여 한 시 간 간격으로 HCl을 투입해 주었다 (Zeng et al., 24). 이 실험은 복수로 진행이 되 었으며 그래프 상에 편차를 함께 표시하였다. 표 3-5 AA 분석조건 Item Unit Lanp current Set wavelength Slit width Lamp mode Condition AA-651F (Shimadzu) 1 ma 422.7 nm.5 nm BGC-D2 Fuel Gas flow rate 2.2 l/min (C 2 H 2 ) 47

(2) 실험 결과 그림 4-4는 Ca 용출실험 결과를 보여주고 있다. Ca의 용출은 5시간 후에 대부분 이 용출되었고 이후부터는 안정화되는 경향을 보였다. 이 결과를 토대로 Ca가 24시 간 동안 용출된 양을 기준으로 iron dust 단위 무게 당 용출되는 Ca를 계산해보면 6 mg Ca/g iron dust이고 5시간을 기준으로 하면 5 mg Ca/g iron dust이다. 14 12 Concentration (mg/l) 1 8 6 4 2 5 1 15 2 25 3 Elapsed time (hr) 그림 4-4. Iron dust의 Ca 용출실험 라. Phosphate (PO 4 3- ) 흡착 실험 Bio-magnetite 고도처리공정은 DNR 공정의 최종침전조를 개선하여 고형물 부하 를 높이면서도 고액분리 효율을 양호하게 유지하였다. 본 공정은 유기물 및 질소, 인과 같은 영양물질을 효과적으로 제거하고, 생물반응조에 투입된 iron dust는 최종 침전조에서 자력에 의해 슬러지 침강성이 더욱 향상될 수 있으며 결과적으로 안정 된 방류수 수질을 얻을 수 있다. iron dust의 투입으로 기대되는 현상은 위에서 설 명한 침강효율 증가 외에도 iron dust는 Fe과 Ca이 다량 포함되어 있어 이로 인한 48

인의 흡착제거가 있다. iron dust의 인 흡착능에 대한 정량적 자료는 고도하수처리 공정에서 중요한 부분을 차지한다고 할 수 있다. (1) 다른 연구자들의 결과 앞서 인용한 바 있는 Zeng 등 (24)의 연구 결과는 본 연구과제와 흡사한 부분 이 많다. 폐광재를 이용하여 iron dust의 PO 3-4 흡착능을 분석한 결과를 보면 약 7 mg P/g iron dust임을 알 수 있다. 그림 3-5는 PO 3-4 의 흡착실험곡선을 다양한 등 온흡착곡선에 fitting한 결과를 나타낸다. 그림 3-5. PO 4 3- 흡착에 관한 Zeng 등 (24)의 연구 결과 (2) 실험 방법 실험에 앞서 Potassium dihydrogen orthophosphate (KH 2 PO 4 )를 이용하여 1 mg P/L 용액을 제조하였다. 추후에 사용된 PO 4 3- 용액은 1 mg P/L 용액을 증 류수로 희석하여 제조하였다. 모든 실험은 ph를 6.5~7.5로 조절한 이후에 진행되었 49

다. 2 mg의 iron dust를 25 ml 플라스크에 담은 후, 1 ml의 PO43- 용액을 넣은 후 Jar-tester로 24시간 이상 교반시켜 충분한 반응을 유도하였다. 교반속도는 1 rpm이었다. 충분한 반응이 이루어진 후 (약 24시간), Ion Chromatography (ICS-15, Dionex)를 이용하여 평형상태의 PO 3-4 를 측정하였다. 초기농도는 각각 1, 2, 4, 8, 12, 16, 22 mg P/L이었다. (3) 실험 결과 실험결과를 각각 Freundlich eq.과 Lanmuir eq.으로 fitting한 결과는 각각 그림 8, 9과 같다. R2를 비교해보면 Freundlich eq.이.9382, Lanmuir eq.이.9447로서 Lanmuir eq.에 더 잘 맞는 것을 알 수 있다. Lanmuir eq.에서 본 연구과제에 사용 된 iron dust의 흡착능은 12.14 mg P/g-iron dust임을 알 수 있다. 이 값은 Zeng 등 (24)의 연구 결과인 7 mg P/g iron dust 보다 높은 값을 가지는 것으로 확인 되었으며 이는 iron dust의 생물반응조로의 투여가 슬러지 침강성을 향상시키는 것 외에 수중의 용해성 인의 흡착능 (투입양의 1.2%정도)이 존재함을 확인 할 수 있었 다. 12 absorbed (mg P/L) PO 4 3-1 8 6 4 2 2 4 6 8 1 12 14 PO 3-4 equilibrium concentration (mg P/L) 그림 3-6. Freundlich equation에 fitting한 결과 5

12 absorbed (mg P/L) PO 4 3-1 8 6 4 2 2 4 6 8 1 12 14 PO 3-4 equilibrium concentration (mg P/L) 그림 3-7. Langmuir equation에 fitting한 결과 51

2. 부상 가능한 iron dust 입자 크기 평가 본 실험은 iron dust를 반응기에 주입하였을 경우 iron dust 입자가 유체 속에서 가라앉지 않고 부유할 수 있는 크기를 알아보기 위해 실시되었다. 일반적인 BNR 공정에 주입한 iron dust 입자는 반응기 안에서 적당한 폭기와 교반으로 부상이 가 능한 크기의 입자만 주입되어야 반응기 바닥에 쌓이지 않고 미생물과 함께 부유할 수 있기 때문에 본 실험은 매우 중요한 사전 조건 실험으로 판단된다. 본 연구에서 는 jar-tester를 이용해서 실험을 실시하였으며 입자 크기 분석을 위해서는 레이져 회절을 이용하여 입자크기를 측정하는 Sympatec사의 HELOS system을 이용하였 다. 가. iron dust 분말 입자 크기 분포 그림 3-8은 분말상태의 iron dust를 분석한 결과를 입자크기별 밀도분포(density distribution)와 누적분포(cumulative distribution)를 나타낸 것이다. 본 분석결과는 입자의 개수가 아니라 부피비로 측정한 것으로써 실제 무게비로 생각할 수 있다. 그 결과 1~2 μm의 입경을 갖는 입자가 가장 많이 차지하는 것으로 나타났으며 전체 입자 중에서 약 56%를 차지하고 있었다. 그리고 입경이 3 μm인 작은 입자는 5% 이하만을 차지하고 있었다. 52

그림 3-8. iron dust 분말 입자 크기 분포 나. 교반 강도별 부상 iron dust 입자 크기 분포 Iron dust는 철성분 입자로 구성되어 있기 때문에 입경이 큰 경우는 일반 하수처 리장 반응조에서 폭기와 일반적인 수중 교반기에 의한 교반 강도로도 부상하지 않 고 바닥에 가라앉는 문제가 발생할 수 있다. 본 실험에서는 jar-test를 이용해서 적 당한 교반강도를 주어 부상하는 철입자의 입경을 분석하였다. (1) 실험방법 Jar-tester를 이용하여 다양한 교반 속도에서 부상하는 iron dust 입자의 입경을 분석하였다. 먼저 1 L 비이커에 1 L의 물과 1 g의 iron dust를 주입한 후 jar-test 를 이용하여 5, 1, 15, 2 rpm으로 교반을 시킨 후 상등액 만을 추출하여 앞 53

실험에서와 같이 레이져 회절을 이용한 입도 분석을 실시하였다. 그림 3-9는 교반 과정을 나타내고 있다. 그림 3-9. Jar-tester를 이용한 교반 과정 사진 (2) 실험결과 다양한 교반 속도에서 부상한 iron dust 입자의 입도 분석 결과를 밀도분포와 누 적분포로 표현하여 그림 3-1 부터 그림 3-13 에 나타내었다. 그림 3-1은 교반 속 도가 가장 작았던 5 rpm의 결과이다. 그 결과 분말 상태의 iron dust 입자 입도 분석 결과에서는 보이지 않았던 15~5 μm의 입경을 갖는 입자들이 모든 교반 속 도 실험에서 검출되었다. 입경이 매우 큰 이들 입자들은 분말 상태 iron dust에서 검출되지 않았던 것으로 보아서 실험 과정에서 생성된 것으로 생각되어지며, 적어 도 iron dust 입자는 아닌 것으로 판단된다. 따라서 그림 3-11부터 그림 3-13에서는 15 μm 이상의 입자는 제외하고 작은 크기의 입자만 나타내었다. 그림 3-1에 나타나 있는 것처럼 교반 속도가 5 rpm인 경우는 iron dust가 부상 을 거의 하지 않는 것으로 판단된다. 반면 교반 속도가 증가함에 따라서 부상하는 입자의 양과 평균 크기도 같이 증가하는 것을 그 다음 그림들을 통해 확인할 수 있 다. 각각의 교반 속도에서 가장 큰 부분을 차지하고 있는 중심 입자의 크기를 표 3-6에 정리하였다. 54

그림 3-1. 5 rpm으로 교반 후 부상한 iron dust 입도 분포 그림 3-11. 1 rpm으로 교반 후 부상한 iron dust 입도 분포 55

그림 3-12. 15 rpm으로 교반 후 부상한 iron dust 입도 분포 그림 3-13. 2 rpm으로 교반 후 부상한 iron dust 입도 분포 56

표 3-6 교반 속도 별 중심 입자 크기 교반속도 (rpm) 중심 입자 크기 (μm) 5 1 12 2 15 17 27 2 2 34 실제 공정에서 교반 강도가 위 범위의 강도보다 강할 것으로 예상되며 3 μm 정 도의 크기를 가진 입자는 물속에서 부유할 것으로 예상된다. 또한 iron dust 입자가 미생물과 접촉하고 있는 경우에는 입자의 비중이 작아지기 때문에 더 쉽게 부유할 것으로 예상된다. 57

제2절 Iron dust가 슬러지에 미치는 영향 1. Iron dust 주입량에 따른 슬러지 침강성 효율평가 앞 실험결과에 매우 작은 입경의 iron dust 입자만이 적당한 교반강도에서 부유 할 수 있음을 알았다. 본 실험에서는 4번 체를 이용하여 분리한 입경이 38 μm 이 하인 iron dust 입자를 슬러지와 혼합하였을 경우 슬러지의 침전성이 얼마만큼 향 상되는지 평가하였다. 가. 실험 방법 먼저 iron dust를 4번 체를 이용하여 입경이 38 μm 이하인 입자만 분리하였다. 다음은 현재 lab-scale 규모로 운전 중인 DNR에서 채취한 슬러지에 iron dust를 주 입한 후 jar-tester를 이용하여 5분간 1 rpm으로 교반시키며 미생물과 접촉을 시 켰다. 교반 후 즉시 1 L 메스실린더에 옮겨서 3분 동안 침전 실험을 실시하였다. 본 실험에서는 iron dust의 주입량을.83~4.4 g iron dust/g MLVSS 범위 내에 서 변화를 주었으며, 미생물 농도는 1.14 ±.6 g MLVSS/L 이었다. 나. 실험 결과 Iron dust를 주입한 경우 슬러지 층은 초기에 매우 빠른 침전을 보이며 주입량에 따른 차이가 분명하게 나타남을 확인할 수 있었다. 그림 3-14과 그림 3-15은 1분 과 3분 후 슬러지 층의 높이를 나타내는 사진이다. iron dust의 주입량은,.43,.65,.86, 1.1 g iron dust/g MLVSS (,.33,.49,.66,.82 g iron dust/g MLSS)이었다. 58

그림 3-14. 침전 실험 사진 (1분 후) (주입률 단위 : g iron dust/g MLVSS, 괄호 안은 MLSS 기준) 그림 3-15. 침전 실험 사진 (3분 후) 59

Iron dust와 슬러지를 혼합한 후 침전실험을 한 경우 iron dust를 넣지 않은 경우 보다 침전성이 향상되는 것을 눈으로도 쉽게 확인할 수 있었다. 이것은 iron dust의 큰 비중으로 인해 iron dust와 결합한 슬러지의 침전성이 크게 향상되는 것을 판단 된다. 본 실험 초기에는 슬러지 층의 구분이 힘들어 2분 후부터 높이를 측정하였으 며 시간에 따른 슬러지 층의 높이를 그림 3-16에 나타내었다. 그림 3-16에서 초기 2분 안에 슬러지 층의 부피 차이가 크게 벌어짐을 알 수 있 다. 즉 초반에 슬러지 침전성이 크게 향상된다고 생각할 수 있으며 2분 이후로는 슬러지 침전성 향상 비율이 비슷한 값을 나타내고 있다. 그림 3-16. 침전 실험 시 슬러지층 부피 변화 6

표 3-7 Iron dust 주입량 (g iron dust/g MLVSS)에 대한 시간별 슬러지 부피 ID 주입량(g/g) 침강시간(min).43.65.86 1.1 1. 1. 1. 1. 1. 5.47.3.27.24.22 1.36.22.2.18.16 3.23.15.14.13.12 이와 같은 실험을 다양한 iron dust 주입률 (.83~4.4 g iron dust/g MLVSS)에 대해서 실시하였다. 그 결과 iron dust 주입률에 따른 SVI 값의 향상 비율을 그림 3-17에 정리하였다. 그림 3-17. Iron dust 주입률에 따른 SVI 값 향상 비율 Iron dust 주입률에 따른 SVI 향상 비율은 그림 2에서와 같이 exponential 감소 형태를 띠고 있다. 이 관계를 식으로 표현하였다. 61

y=. 437+. 539e -. 917x R 2 =. 99 수식 3-1 where y=침전성 향상 비율 (SVI/blank SVI) x=iron dust 주입률 (g iron dust/g MLVSS) 위 식을 살펴보면, 최대 침전성 향상 비율은.437이며, Sakai 등 (24)과 같이.5 g iron dust/g MLVSS를 이용한다면, SVI 비율이.778로 iron dust를 넣지 않 은 경우보다 SVI가 22.2% 좋아질 것으로 예상된다. 2. Iron dust가 미생물 활성에 미치는 영향 평가 Iron dust 원소 분석 결과, Ca와 Fe가 주종을 이루고 있기 때문에 미생물의 활성 에 큰 영향을 주지 않을 것으로 판단되지만 iron dust를 반응기에 주입하기 전에 미생물 활성에 미치는 영향을 평가하기 위해서 미생물 호흡률 실험(respirometry)을 실시하였다. 가. 호흡률 측정기 본 연구에 사용된 호흡률 측정기는 Challenge Environmental Systems, Inc.에서 제작된 Challenge AER-2 and ANR-1 system으로서 회분식 형태의 미생물 반 응조, 산소 공급 장치, 유량 측정 셀 및 데이터 처리와 저장을 위한 컴퓨터 부분으 로 구성되어 있다. 밀폐된 반응조에서 미생물의 호흡에 의해 산소가 소모되면 반응 기 상부의 기상에 있던 산소가 용해되어 반응기 내부에는 약간의 감압상태가 되는 데 일정한 감압이 되면 산소 공급 장치에서 산소가 공급되도록 되어 있다. 공급되 는 산소의 일정한 크기의 기체방울로 유량측정셀을 통과하게 된다. 이 때 셀에 부 착되어 있는 감지부에서 전기적 신호를 받아 컴퓨터로 전달되고, 컴퓨터는 초기에 62

설정해 준 시간 간격으로 통과된 산소방을을 자동으로 저장하도록 되어 있다. 한편 미생물이 유기물을 분해하는 과정에서 생성되는 이산화탄소를 흡수하기 위해 5% 의 KOH 용액을 채운 유리 튜브를 반응기 상부에 설치하여 이산화탄소에 의한 방 해 효과를 제거하였다. 실험에 사용된 AER-2 system의 주요 구성도는 그림 12 에 도시하였다. 나. 실험 방법 본 실험에서는 두 가지 미생물을 사용하였다. 우선 iron dust에 순응되지 않은 미 생물에 iron dust를 주입한 후, 주입하지 않은 미생물의 호흡률과 비교하였으며, 다 음으로 iron dust를 주입해서 운전 중인 Bio-magnetite 공정 반응기 내의 미생물과 같은 운전조건으로 운전되지만 iron dust를 주입하지 않은 대조군 반응기 내 미생 물을 채취하여서 미생물의 호흡률을 측정하여 비교하였다. 초기 기질 조건은 2 mg COD/L 이었으며, 주요 영양물질로 암모니아와 인을 각각 5 mg N/L와 5 mg P/L를 주입하였다. 그 밖에 미생물 성장에 필요한 미량 영양물질을 주입하여 미생 물의 활성 저해를 방지하였으며, iron dust 주입으로 인한 ph의 변화가 있기 때문 에 호흡률 실험 전에 ph를 조절하였다. 그리고 실험중에 ph에 변할 수 있기 때문 에 NaHCO 3 를 이용하여 알카리도를 3 mg CaCO 3 /L로 맞춰주었다.. 63

그림 3-18 Challenge AER-2 system 64

다. 실험 결과 (1) Iron dust에 순응되지 않은 미생물 사용된 미생물은 합성 하수에 순응된 미생물을 사용하였으며 iron dust를 주입하 지 않은 DNR 반응기에서 추출하였다. 주입한 iron dust의 양은 VSS를 기준으로.5, 1., 2. g iron dust/g VSS를 사용하였으면 대조군으로 iron dust를 넣지 않은 미생물의 활성도 측정하였다. 그 결과 각각에 대한 OUR(oxygen uptake rate)은 그 림 3-19와 같다. 45 OUR (mg O 2 /g VSS/h) 4 35 3 25 2 15 1 5 g iron dust/g VSS Blank.5 1. 2...5 1. 1.5 2. Time (h) 그림 3-19 Iron dust 주입량에 따른 미생물 호흡률 그림에서 볼 수 있듯이 iron dust에 순응되지 않은 미생물에 iron dust를 갑자기 넣었을 때는 미생물 활성에 조금씩 영향을 주는 것을 확인할 수 있다. 하지만 활성 65

의 저해 정도는 크지 않다. 특히 초기에 기질을 섭취한 후 내생호흡단계에서는 iron dust를 넣은 경우와 넣지 않은 경우 OUR이 거의 비슷했다. 오히려 iron dust를 넣 은 쪽이 더 크게 나왔다. 그림 3-2는 기질을 섭취할 때의 iron dust 주입량에 따른 OUR의 평균값과 저해 정도를 나타낸 것이다. 3 OUR (mg O 2 /g MLVSS/h) 3 28 26 24 22 25 2 15 1 5 Inhibition (%) 2..5 1. 1.5 2. g iron dust/g MLVSS 그림 3-2 Iron dust 주입량에 따른 미생물 활성 저해 정도 그림 3-2과 같이 iron dust를 2 g iron dust/g VSS를 넣어도 15% 정도만 저해 를 받았다. 실제 실험에서는.5 g iron dust/g VSS를 사용하고 계속해서 iron dust 를 넣어주면 미생물이 iron dust에 순응할 것으로 예상되기 때문에 iron dust를 주 입해서 순응시킨 미생물을 이용해서 iron dust를 넣지 않은 미생물과 비교하였다. 66

(2) Iron dust에 순응된 미생물 본 실험에 사용된 미생물을 iron dust를.5 g iron dust/g VSS로 연속적으로 주 입하고 있는 Bio-magnetite 반응기에서 추출한 미생물과 iron dust만 주입하지 않 고 다른 모든 운전 조건은 같은 반응기에서 추출한 미생물을 이용하였다. 그 밖에 호흡률 실험 조건은 모두 같았으며, 실험전에 미생물 내에 축적되어 있는 내부 저 장 물질을 분해하기 위해 5시간 이상 폭기를 했다. 그 결과를 그림 3-21에 나타내 었다. 45 4 OUR (mg O 2 /g VSS/h) 35 3 25 2 15 1 with iron dust without iron dust 5..5 1. 1.5 2. Time (h) 그림 3-21 Iron dust에 순응된 미생물의 호흡률 비교 그림 3-2과 같이 iron dust에 순응된 후 미생물의 활성은 iron dust를 주입하지 않은 경우와 거의 비슷했다. 즉 iron dust를 주기적으로 주입하는 경우에는 미생물 에 미치는 영향은 거의 없다고 말할 수 있다. 위 결과도 기질을 분해할 때 평균 OUR을 정리하면 그림 3-22와 같다. 67

OUR (go 2 /g VSS 45 4 35 3 25 2 15 1 5 36. with I.D. 36.4 without I.D. 그림 3-22 Iron dust로 순응된 미생물의 평균 호흡률 비교 3. Iron dust 주입이 슬러지 탈수율에 미치는 영향 본 실험은 iron dust를 슬러지에 주입하였을 때 슬러지 탈수성에 미치는 영향을 알아보기 위해서 실시되었다. 가. 슬러지 탈수율 실험 방법 슬러지의 탈수율을 측정하는 방법은 크게 두가지가 사용되고 있다. 첫 번째는 CST(Capillary Suction Time)으로 필터 위에서 모세관 현상으로 탈수액이 번지는 속도를 측정하는 방법이다. 그림 3-23은 CST 측정 장치의 구성을 나타내고 있으며, 그림 3-24는 장치 사진을 보여주고 있다. 탈수액이 번지는 속도는 일정한 간격으로 전기 전도도를 측정하여 속도를 계산한다. 68

그림 3-23 CST 측정 장치 모습 그림 24 CST 측정장치 사진 두 번째 방법은 TTF(Time to filter)로 필터 위에서 슬러지 시료를 일정한 압력 으로 탈수시켜서 사용된 시료량의 절반이 탈수액으로 나온 시간을 측정하는 방법이 다. TTF 측정장치 모습은 그림 3-25에 나타내었다. 69

그림 3-25 TTF 측정장치 모습 위 두 방법은 모두 온도, 시료량, 필터 종류 등에 영향을 많이 받아서 다른 실험 조건의 결과와 슬러지 탈수율을 비교하기가 힘든 단점이 있다. 위 방법은 모두 standard method(1998)에 소개되어 있는 방법이다. 나. 실험 재료 및 방법 본 연구에서는 슬러지 탈수성을 측정하기 위해서 Standard Method(1998)에 나온 271 H. Time-To-Filter 방법을 사용하였으며, 사용된 시료량은 1 ml이었다. 탈 수 실험시 압력와 필터는 Standard Method에 나온 51 kpa와 Whatman No. 1 필터 를 사용하였으며, 각 시료당 4번식 측정하였다. 실험에 사용한 시료는 Semi-pilot Bio-magnetite 공정에서 iron dust를 주입한 공 정(WID)의 슬러지와 주입하지 않은 공정(WOID) 공정의 슬러지를 이용하여 두 슬 7

러지의 탈수성을 비교하였으며, iron dust 주입량의 따른 차이를 알아보기 위해서 WOID 슬러지를 이용하여 다양한 양의 iron dust를 일시적으로 주입시켜 실험하였 다. 사용된 iron dust의 주입비율은,.227,.454,.99, 1.82, 3.64 mg iron dust/g VSS 이었다. 다. 실험결과 슬러지 탈수율 실험은 실험에 사용된 필터, 시료의 온도 및 양에 영향을 많이 받 기 때문에 실험값의 절대적인 의미 보다는 상대적인 의미를 갖는다. 그리고 탈수율 실험은 아직 재현성이 부족해서 한 시료에 대해서 여러번 실험할 것을 권장하고 있 다. 그림 3-26은 WID 공정의 슬러지와 WOID 공정의 슬러지의 탈수율 실험 결과 를 TTF의 평균값과 표준편차로 나타낸 것이다. 단순한 평균값 비교에서 iron dust 를 주입하지 않고 운전한 WOID 공정의 슬러지 탈수율이 약간 좋은 것으로 나타났 다. 하지만 실험 결과값의 표준편차가 상당히 큰 것으로 나왔다. 9 85 Time-to-filter, TTF (s) 8 75 7 65 6 WID g iron dust/g MLVSS WOID 그림 3-26 연속 반응기 슬러지 탈수율 비교 71

그림 3-27은 iron dust 주입량에 따른 슬러지 탈수율 실험 결과를 나타내고 있다. Iron dust를 주입하지 않은 슬러지의 경우가 iron dust를 주입한 슬러지보다 TTF 평균값이 더 작게 나왔다. 하지만 iron dust 주입량이 증가하더라고 TTF 평균값은 크게 변하지 않았다. 그리고 일시적으로 iron dust를 주입한 경우가 연속적으로 주 입한 WID 슬러지 보다 탈수율이 더 떨어지는 것으로 나타났다. 13 12 Time-to-filter, TTF (s) 11 1 9 8 7 6 5 1 2 3 4 g iron dust/g VSS 그림 3-27 Iron dust 주입율 변화에 따른 슬러지 탈수율 비교 이 두 가지 실험으로 iron dust 주입이 슬러지 탈수율에 약간 영향을 주는 것으 로 나타났지만 탈수율 실험 방법의 한계로 정확한 평가를 위해서는 연속 운전으로 나온 슬러지를 실제 탈수 공정으로 평가해야할 것으로 판단된다. 4. 상향유속 변화에 따른 슬러지 층 상승 실험 실제 하수처리장은 유입 하수의 유량이 자주 변한다. 특히 강우 발생시 급격히 유량이 증가하여 하수처리장에서 처리하지 못하고 그냥 방류하는 경우도 많이 있 다. 본 실험에서는 iron dust를 주입하여 슬러지 침전성이 향상되었을 때 상향유속 72

변화에 따라 가상 침전조에서 슬러지층 높이가 어떻게 변하고 그 때의 높이별 슬러 지 농도를 측정하여 iron dust 주입 영향을 살펴보았다. 가. 실험 재료 및 방법 본 실험을 위해서 가상의 침전조를 사용하였다. 그림 3-28에 나타난 것과 같이 긴 형태의 침전조와 슬러지를 저장했다가 침전조로 흘려보내는 슬러지 저류조로 구 성되어 있다. 슬러지 저류조는 교반 및 탈질을 방지하기 위해 폭기를 시켰다. 침전 조의 직경은 12 cm이었으며, 슬러지 저류조의 부피는 25 L이었다. 실험은 펌프로 슬러지 저류조에 있는 슬러지를 침전조 유출구에서 4 cm 깊이에 유입시키고 바닥 에서는 반송슬러지 개념으로 펌프를 이용하여 유입 유량의 반을 유출시켜 다시 슬 러지 저류조로 옮겼다. 그리고 상부 유출구로 나가는 유출수도 다시 슬러지 저류조 로 보냈다. 이와 같은 구성으로 3시간 이상 운전하여 정상상태를 유지시킨 후 슬러 지 층 높이와 각 높이별 MLSS 농도를 측정하고 유량을 2배 가까이 증가시킨 후 3 시간 이상 시간이 흐른 후 슬러지 층 높이와 침전조 높이별 MLSS 농도를 측정하 였다. 그림 3-28 가상 침전조 실험 장치 73

실험에 사용한 유입 유량은 32 L/d에서 664 L/d로 증가시켰다. 이 때 위 침전조 의 표면적 부하는 각각 14.1, 29.4 m 3 /m 2 /d 이었다. 이 실험은 iron dust를 주입하지 않은 경우(WOID)를 먼전 실험하고 다음에 iron dust를.5 g iron dust/g VSS 비율로 주입하여 같은 실험을 실시하였다. 슬러지는 D시 하수처리장 반송슬러지를 mineral water로 희석하여 사용하였다. 나. 실험 결과 본 실험은 일반적인 2차 침전조의 표면적 부하에서 안정하게 운전되던 상황에서 유량이 크게 증가하였을 때 침전조 내 슬러지 층 높이 변화 및 슬러지 유출 정도를 알아보기 위해 수행하였다. 그림 3-29는 iron dust를 주입하지 않은 경우(WOID)와 주입한 경우(WID)에서 침전조의 표면적 부하를 14.1 m 3 /m 2 /d에서 29.4 m 3 /m 2 /d로 거의 두배를 증가했을 경우 침전조 높이별 MLSS 농도 변화를 보여주고 있다. 초기 조건에서는 슬러지 층이 모두 유입수 유입 위치에 존재하고 있었다. WID의 반송슬 러지 MLSS 농도가 WOID 보다 높은 이유는 WID에 iron dust를 주입하여 MLSS 농도가 증가하였기 때문이다. 그 후 유량을 증가시킨 후 침전조 내 MLSS 농도는 전체적으로 증가하고 슬러지가 침전조에 쌓이므로 유입수 내 MLSS 농도는 줄어든 다. 표 3-8는 각 실험 조건에서 유입수 MLSS 농도를 나타내고 있다. 따라서 반송 슬러지 MLSS 농도도 감소한다. 유입 유량이 증가하는 경우 예상대로 슬러지 층이 상승하였다. WOID의 경우 슬러지 층이 거의 유출구 근처인 97 cm까지 상승하였 다. 하지만 iron dust를 주입한 WID의 경우 유입 유량 증가 후 슬러지 층 높이가 88.5 cm로 WOID의 경우보다 슬러지 층 안정적으로 유지되었다. 표 3-9는 각 조건 에서 슬러지 층 높이를 정리하였다. WOID와 WID의 SVI 값은 각각 17 ml/g과 69.2 ml/g 이었다. 결론적으로 iron dust를 주입하여 슬러지 침전성이 향상되었을 경우 유입 유량의 증가로 슬러지 층 상승 문제를 감소시킬 수 있었다. 74

18 WOID 18 WID 16 16 Surface loading (m 3 /m 2 /d) MLSS (mg/l) 14 12 1 8 6 14.1 29.4 MLSS (mg/l) 14 12 1 8 6 14.1 29.4 4 4 2 2 2 4 6 8 1 Height from the bottom (cm) 2 4 6 8 1 Height from the bottom (cm) 그림 3-29 상향유속 증가에 따른 침전조 내 MLSS 농도 변화 표 3-8 유입수 MLSS 농도(mg/L) 초기 유량 증가 후 WOID 55 43 WID 69 5133 표 3-9 슬러지 층 높이 변화(cm) 초기 유량 증가 후 WOID 6 97 WID 6 88.5 75

제3절 Bio-magnetite 공정 운전 결과 1. Lab-scale Bio-magnetite 공정 연속운전실험 결과 1차년도 연구 목표는 2차년도에 설치 운전할 pilot plant의 운전조건을 찾는 것을 주된 목표로 하고 있다. 따라서 lab-scale Bio-magnetite 공정을 다양한 운전조건에 서 운전하였다. 또한 Iron dust의 주입 효과를 비교 평가하기 위해 iron dust를 주 입하지 않은 반응기를 같은 조건에서 함께 운전하였다. 가. 실험 방법 (1) Lab-scale Bio-magnetite 공정 Lab-scale Bio-magnetite 공정의 구성은 그림 3-32와 같으며, 일반적인 DNR과 같은 구성을 가지고 있다. 전체 반응조의 부피는 침전조를 제외하고 2 L이며 전탈 질조, 혐기조, 무산소조, 호기조의 부피는 각각 1.5 L, 3.5 L, 5 L, 1 L이다. Influent M M M M PrAx An Ax Ox SST Effluent RAS IR P P 그림 3-32 Lab-scale Bio-magnetite 공정 구성도 76

(2) 반응기 운전조건 실험에 사용한 유입수는 실험실에서 제조한 합성하수를 사용하였으며, 유기물, 질 소, 인은 각각 CH 3 COONa+Glucose, (NH 4 ) 2 SO 4, KH 2 PO 4 를 이용하여 조절하였다. 자 세한 유입수 농도는 표 3-1에 정리하였다. 이외에 NaHCO 3 를 이용하여 유입수의 알카리도를 35 mg CaCO 3 /L로 조절하였으며, 미량 영양물질은 표 3-11와 같이 주 입하였다. 표 3-1 유입수 주요 성분 성상 Compound Concentration COD (mg COD/L) 2 TN (mg N/L) 4 TP (mg P/L) 5 Compound 표 3-11 미량 영양물질 성상 Chemical formula Molecular weight g/mol Concentration mg/l Calcium Chloride CaCl 2 2H 2 O 147..368 Magnesium sulfate MgSO 4 7H 2O 246.5 5.7 Manganese chloride MnCl 2 4H 2O 197.9.275 Zinc sulfate ZnSO 4 7H 2 O 287.5.44 Ferric chloride anhydrous FeCl 3 162.2 1.45 Cupric sulfate CuSO 4 5H 2O 249.7.391 Cobalt chloride CoCl 2 6H 2 O 237.9.42 Sodium molybdate dehydrate Na 2MoO 4 2H 2O 242. 1.26 Yeast extract 3 반응기 운전 조건은 HRT의 경우 8 h과 6 h을 운전하였으며(침전조 제외), SRT 는 약 2 d와 4 d로 운전하였다. 내부반송은 유입 유량의 15%로 고정하였으며, 77

반송슬러지 유량은 5%와 1%로 운전하였다.. 식종 미생물로는 C시 고도하수처리 장 반송슬러지를 사용하였다. Iron dust는 하루에 폐기되는 MLVSS를 기준으로.5 g iron dust/g MLVSS 만 큼 호기조에 주입하였다. 실험에 사용한 iron dust는 5번체(눈금크기 25 μm)를 이 용하여 부상할 수 있는 작은 입자의 iron dust만을 사용하였다. 그림 18는 체로 거 르기 전과 거른 후 iron dust 입자를 현미경으로 관찰한 결과이다. 거르기 전에는 대부분 1 μm에 가까운 큰 입자로 구성되어 있다. 입도분포 분석 결과(그림 3-8), 입경이 25 μm이하인 입자가 부피비로 약 3.73% 존재하였다. iron dust를 거른 후 사 진은 대부분 입경이 매우 작은 것을 확인할 수 있었다(그림 3-34). 그림 3-33 체 거르기 전 iron dust 입자 78

그림 3-34 5번체로 거른 후 iron dust 입자 (3) 분석 항목 및 방법 COD는 standard method(apha, 1998) 552 C. Closed Reflux. Titrimetric method를 사용하였으며 암모니아는 45-NH3 C. Titricmetric method, MLSS는 254 D. Total suspended solids dried at 13-15, MLVSS는 254 E. Fixed and Volatile solids ignited at 55 를 사용하였다. 이온성 물질인 질산염과 인산염은 Dionex사의 DX-12 이온 크로마토그래피를 이용하여 측정하였으며 음이온 칼럼은 IonPac AS4A-SC를 이용하였다. 다. 반응기 운전 결과 Lab-scale Bio-magnetite 반응기 운전은 초기에 실험실에서 제조한 합성하수 적 응기간으로 한 달 이상을 유지하였으며, iron dust 주입 후 25년 3월 18일까지 92 일째 운전 중에 있다. 그림 3-35는 반응기 전체 운전기간동안 호기조 내 MLSS 농 도를 나타내고 있다. 79

5 4 WID WOID 3 MLSS (mg/l) 2 1 SRT(d) 2 4 2 HRT(h) RAS(%) 8 5 6 1 2 4 6 8 1 Days 그림 3-35 전체 반응기 운전기간동안 호기조 내 MLSS 농도 변화 그림 3-35와 같이 SRT, HRT, 및 RAS(recycle activated sludge) 비율을 변화비 켰으며, HRT를 8 h에서 6 h으로 바꾼 후 iron dust를 넣지 않은 반응기(WOID, without iron dust)의 침전조에서 슬러지가 유출되는 문제점이 발생되어 HRT를 변 화시킨 7일 후 슬러지 반송유량과 SRT를 변화시켰다. 따라서 현재는 HRT 6 h, SRT 2 d, 슬러지 반송유량은 유입유량을 기준으로 1%로 운전중에 있다. MLSS 농도 변화추이에서 볼 수 있듯이 전체적으로 iron dust를 넣은 쪽 반응기 (WID, with iron dust)의 MLSS 농도가 큰 것을 알 수 있다. 또한 SRT의 증가로 인해서 두 반응기 모두 MLSS 농도가 증가하였으며, 슬러지 반송 유량을 증가시키 므로 인해 두 반응기 내에서 MLSS 농도가 갑자기 증가하였다가 다시 낮아지는 것 을 볼 수 있는데 이것은 최종 침전조에 머물러 있던 슬러지가 반송 슬러지 유량 증 가로 인해서 반응기 쪽으로 몰렸기 때문으로 판단된다. 하지만 WID 반응기의 MLSS는 iron dust를 포함하고 있기 때문에 그림 3-36에 MLVSS를 나타내었다. 8

35 3 WID WOID 25 MLVSS (mg/l) 2 15 1 SRT(d) 2 4 2 5 HRT(h) 8 6 RAS(%) 5 1 2 4 6 8 1 Days 그림 3-36 전체 반응기 운전기간동안 호기조내 MLVSS 농도 변화 MLVSS 농도의 경우도 비슷한 경향을 나타내고 있으며 두 반응기의 MLVSS 농 도차이가 MLSS보다는 작지만 WID 반응기의 호기조 내 미생물 농도가 더 많이 유 지되고 있는 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 WID 반응기 내 미생물 농도가 높기 때문에 질소제거율에 있어서 WID 반응기는 더 좋은 성능을 보이고 있다. 그림 3-37은 전체 운전기간동안 유출 수 내 질산염농도를 나타내고 있다. 두 반응기의 SRT가 길고 유기물이 혐기조 및 무산소 조에서 거의 완벽히 제거되기 때문에 어떤 조건에서도 질산화는 큰 영향을 받지 않았으며, 유출수 중 암모니아 농도는 항상 1 mg N/L 이하로 유지되었다. 그림 22에서와 같이 WID 반응기 유출수중 질산염 농도가 대부분의 경우 작은 것 을 확인할 수 있었다. 그림 3-38은 유출수 중 총질소의 농도를 나타내고 있다. 호기 조에서의 완벽한 질산화로 유출수 중 암모니아의 농도는 거의 존재하지 않았으므로 질산염과 거의 비슷함을 알 수 있다. 두 결과를 이용하여 전체 반응조의 총질소 제 거율을 나타내면 그림 3-39와 같다. 81

18 16 WID WOID 14 Nitrate (mg N/L) 12 1 8 SRT(d) 2 HRT(h) 8 4 2 6 6 RAS(%) 5 1 4 2 4 6 8 1 Days 그림 3-37 전체 반응기 운전기간 중 유출수 내 질산염 농도 변화 18 WID WOID 16 TN (mg N/L) 14 12 1 8 6 4 SRT(d) 2 4 2 HRT(h) 8 6 RAS(%) 5 1 2 4 6 8 1 Days 그림 3-38 전체 반응기 운전기간 중 유출수내 총질소 농도 82

8 WID WOID 7 TN removal efficiency (%) 6 5 4 SRT(d) 2 HRT(h) RAS(%) 8 5 4 2 6 1 3 2 4 6 8 1 Days 그림 3-39 전제 반응기 운전기간 중 총질소 제거율 변화 5 4 WID WOID Phosphate (mg P/L) 3 2 1-1 -2 SRT(d) 2 4 2 HRT(h) 8 6 RAS(%) 5 1 2 4 6 8 1 Days 그림 3-4 전체 반응기 운전기간 중 유출수 내 인산염 농도 변화 83

1 8 WID WOID TP removal efficiency (%) 6 4 2 SRT(d) 2 HRT(h) 8 4 2 6-2 RAS(%) 5 1 2 4 6 8 1 Days 그림 3-41 전체 반응기 운전기간 중 총인 제거율 변화 전체 운전기간 동안 인제거율을 일관성을 찾기가 쉽지 않았다. 반응기 상태에 따 라 유출수 중 인 농도가 영향을 많은 받는 것 같았다. 그림 3-4과 3-41은 전체 반 응기 운전기간동안 유출수 내 인산염의 농도와 인제거율을 나타낸 것이다. 유출수 중 COD 농도는 SS 농도에 의해 큰 영향을 받았다. 반응기 운전 초반에 합성폐수 사용으로 인한 미생물 벌킹 및 미세 플럭 현상으로 인해서 SS 농도가 다 소 높게 나왔다. 하지만 반응기가 안정을 찾은 후 두 반응기 모두 유출수 내 평균 SS 농도가 약 12 mg/l로 유지되었다. 본 실험은 합성폐수를 사용한 연구실 규모 실험으로 실제 공정과 다른 부분은 2차년도 pilot 규모 실험에서 검증해야할 것으로 판단되며, 당해 연도에서는 iron dust를 넣은 경우와 넣지 않은 경우 두 반응기의 성능을 비교하고 pilot 규모 Bio-magnetite 공정에 필요한 설계인자를 구하는 것을 목적으로 한다. 84

(1) SRT 영향 고도하수처리 공정은 안정적인 질산화를 위해서 비교적 긴 SRT를 필요로 한다. 하지만 SRT를 길게 운전할 경우에 반응조 내 미생물 농도의 증가로 인하여 최종침 전조의 슬러지 부하가 증가해서 완벽한 고형분리의 어려움을 겪고 있다. 본 실험에 서는 SRT를 변화시켜서 iron dust를 주입한 반응조(WID, with iron dust)와 iron dust를 주입하지 않은 반응조(WOID, without iron dust)를 비교하였다. 사용한 SRT는 약 2일와 4일이었으며, SRT를 조절하기 위해서 호기조에서 하루에 한번 씩 슬러지를 각각 1 L와.5 L 씩 폐기하였다. 그림 3-42는 각각의 SRT 조건에 대해서 반응기 상태가 정상상태에 도달한 후 호기조 내의 평균 미생물 농도를 나타내고 있다. SRT가 증가함에 따라서 미생물 농도가 증가하는 것을 볼 수 있으며, 모든 SRT 조건에서 iron dust를 넣은 반응기 (WID)내의 미생물 농도가 넣지 않은 반응기(WOID) 보다 많은 것을 확인할 수 있 었다. 하지만 MLSS에는 철성분까지 포함하고 있기 때문에 실제 미생물 농도만 비 교하기 위해서 그림 3-43에 MLVSS 농도를 나타내었다. MLVSS도 MLSS만큼 차 이기 나지는 않지만 WID 반응기 내 더 많은 미생물이 있음을 확인할 수 있다. 이 와 같이 iron dust를 주입한 경우 반응기 내 미생물 농도가 높게 유지되는 원인은 iron dust에 의한 슬러지의 침전율 향상으로 미생물이 고농도로 농축된 상태로 반 송되기 때문인 것으로 판단된다. 85

35 3 WID WOID MLSS (mg/l) 25 2 15 1 5 1924 1461 3263 2572 2 4 SRT (day) 그림 3-42 SRT에 따른 호기조내 평균 MLSS 농도 (HRT 8 h, 슬러지 반송비 5%) 35 3 WID WOID MLVSS (mg/l) 25 2 15 1 5 162 1376 2526 2142 2 4 SRT (day) 그림 3-43 SRT에 따른 호기조 내 평균 MLVSS 농도 (HRT 8 h, 슬러지 반송비 5%) 반응조 내에 고농도의 미생물이 존재하면 오염물의 생물학적 분해속도가 증가하 기 때문에 iron dust를 이용한 반응기(WID)의 생물학적 질소 및 인 제거율이 약간 86

높은 것으로 나타났다. 그림 3-44은 두가지 SRT조건에서 총질소(TN)와 총인(TP) 의 평균 제거율을 나타내고 있다. 모든 제거율이 SRT가 증가함에 따라서 같이 증 가하였으며 이것은 반응조 내 미생물 농도의 증가 때문인 것으로 판단된다. 그리고 WID 반응기의 경우 질소제거율은 SRT가 2일과 4일 일 때, 각각 64.1%와 68.3% 로써 COD/N 비가 5로 매우 낮았지만 상당히 높은 질소제거율을 보이고 있다. WOID 반응기의 경우도 상당히 높은 제거율을 나타내었지만 반응조 내 미생물 양 이 상대적으로 적기 때문에 약간 작은 질소제거율을 보이고 있다. 하지만 총인 제 거율에 있어서는 SRT가 4일 경우, WOID 반응조의 총인 제거율이 약간 큰 것으 로 나타났는데 실험 오차일 것으로 생각되며 인제거에 있어서는 큰 차이가 없었던 것으로 판단된다. 1 TN removal efficiency (%) 8 6 4 2 WID WOID 64.1 6.6 68.3 65.6 2 4 SRT (day) 그림 3-44 SRT에 따른 평균 총질소(TN) 제거율 (HRT 8 h, 슬러지 반송비 5%) 87

1 TP removal efficiency (%) 8 6 4 2 WID WOID 32. 28.2 46.9 48. 2 4 SRT (day) 그림 3-45 SRT에 따른 평균 총인(TP) 제거율 (HRT 8 h, 슬러지 반송비 5%) (2) HRT 영향 HRT는 8 h에서 6 h로 변화시키며 운전하였다. 그리고 남은 1차년도 연구 기간동 안 HRT 4 h를 실험할 계획이다. HRT를 감소시킬 때, 즉 유입 유량을 증가시키면 서 내부반송과 슬러지 반송은 HRT 8 h일 때와 같이 유입 유량을 기준으로 각각 15%와 5%로 맞추어 주었다. 하수의 유입 유량을 증가시킬 경우, 반응조로 유입되는 유기물의 부하가 증가하 여 반응조 내의 미생물 성장이 증가할 수 있으며, 최종 침전조의 슬러지 부하가 증 가하여 슬러지 침전성이 좋아야 최종 침전조에서 슬러지와 처리수를 안정하게 분리 할 수 있다. 본 실험에서는 HRT를 감소시키며 위와 같은 점을 평가하였다. 그림 3-46~47은 각 HRT 조건에서 총질소와 총인의 평균 제거율을 나타내고 있 다. 88

1 TN removal efficiency (%) 8 6 4 2 WID WOID 64.7 62.1 67.4 62.1 8 6 HRT (h) 그림 3-46 HRT에 따른 평균 총질소(TN) 제거율 (SRT 4 d, 슬러지 반송비 5%) 1 TP removal efficiency (%) 8 6 4 2 WID WOID 41.2 43.8 6.7 53.2 8 6 HRT (h) 그림 3-47 HRT에 따른 평균 총인(TP) 제거율 (SRT 4 d, 슬러지 반송비 5%) 89

2 18 16 HRT 8 HRT 6 14 Nitrate (mg N/L) 12 1 8 6 4 2 PrAx An Ax Ox Eff Reactor 그림 3-48 HRT에 따른 WID 반응조 별 평균 질산염 농도 (SRT 4 d, 슬러지 반송비 5%) 2 18 16 HRT 8 HRT 6 14 Nitrate (mg N/L) 12 1 8 6 4 2 PrAx An Ax Ox Eff Reactor 그림 3-49 HRT에 따른 WOID 반응조 별 평균 질산염 농도 (SRT 4 d, 슬러지 반송비 5%) 9

8 14 Phosphate (mg P/L) 6 4 2 HRT 8 h HRT 6 h SCOD 12 1 8 6 4 2 SCOD (mg/l) PrAx An Ax Ox Eff Reactor 그림 3-5 HRT에 따른 WID 반응조의 평균 인산염 농도 (SRT 4 d, 슬러지 반송비 5%) Phosphate (mg P/L) 8 6 4 2 HRT 8 HRT 6 SCOD 14 12 1 8 6 4 2 SCOD (mg/l) PrAx An Ax Ox Eff Reactor 그림 3-51 HRT에 따른 WOID 반응조의 평균 인산염 농도 (SRT 4 d, 슬러지 반송비 5%) 91

HRT가 감소함에 따라서 총질소 제거율은 약간 증가하였지만 총인제거율이 크게 증가하였다. WID 반응기의 경우 18.5% 증가하여 HRT가 8시간일 때보다 더 짧은 6시간일 때 훨씬 좋은 처리효율을 나타내고 있다. 이와 같은 결과의 원인을 알아보 기 위해 반응조 별 질산염과 인산염의 평균 농도를 그림 3-48에서 3-51에 나타내었 다. 위 그림들에서 볼 수 있듯이 WID 반응기의 경우, HRT가 줄어들면, 유기물의 유 입부하가 증가하면서 혐기조 내에 잔존하던 질산염이 감소하고 인방출이 촉진되면 서 인산염의 농도가 증가하는 것을 볼 수 있다. 즉 유입수의 COD/N 비가 낮아서 탈질과 인방출 및 축적에 부족했던 유기물이 유입 유량 증가로 인한 유기물 부하의 증가로 탈질과 인방출 및 축적이 증가했기 때문에 질소와 인제거율이 향상된 것으 로 판단된다. 하지만 WOID 반응기의 경우는 WID 반응기와 같은 현상이 뚜렷히 나타나지 않는다. 그리고 인제거율은 약간 증가하였지만 질소제거율의 경우는 변하 지 않은 것으로 나타났다. 이것은 농도가 아닌 반응조 별 미생물 질량의 분포를 나 타내고 있는 그림 3-52으로 설명될 수 있다. 1 8 6 8.56 45.4 35. PrAx An Ax Ox SST % 31.3 4 22.1 2 16.5 9.18 WID 16. 11.7 6. WOID 그림 3-52 각 반응조 별 미생물 양 분포 92

HRT가 8 h이었을 경우에는 두 반응기의 최종 침전조에서 슬러지의 침전이 모두 양호하였다. WID 반응기의 경우 최종 침전조에서 슬러지 층의 높이가 약간 낮게 유지되었지만 두 반응기 모두 큰 문제가 없었다. 하지만 HRT를 6 h을 줄여서 최종 침전조에 유입되는 슬러지 부하가 증가함에 따라서 WOID 반응기의 최종 침전조에 슬러지가 축적되는 현상이 나타났다. 이와 같은 현상을 점점 심해져서 그림 3-53과 같이 최종 침전조가 슬러지로 완전히 채워지게 되었다. 최종 침전조를 혼합시켜서 MLVSS 농도 균등하게 만든 후 MLVSS 측정하고 각 반응조의 MLVSS도 측정하 였다. 그림 3-52는 MLVSS 농도와 반응기의 부피를 곱한 미생물 양의 각 반응조별 분포를 나타낸 것이다. 그림에서 알 수 있듯이 WID 반응기의 경우 가장 큰 부피를 차지하고 있는 호기조에 가장 많은 미생물이 있는 것을 알 수 있다. 하지만 WOID 의 경우는 침전조에 35%의 미생물이 몰려 있음을 확인할 후 있었다. 실제 WID와 WOID 반응기의 최종 침전조에서 MLVSS 농도가 각각 15 mg/l와 4528 mg/l 이었다. 따라서 그림 3-49에서 질산염의 농도가 호기조에서는 높았지만 최종 침전 조를 지난 유출수의 농도는 많이 감소된 것을 볼 수 있다. 그림 3-53 WOID 반응기 최종침전조(슬러지로 꽉 찬 사진) 93

그림 3-54 두 반응기 최종 침전조 비교 사진 그림 3-55 WID 반응기 최종 침전조 바닥 사진 이와 같이 HRT를 6 h으로 감소시켜서 실험한 결과 iron dust를 넣지 않은 경우 에 더 이상 운전하기가 불가능하였다. 따라서 현재 슬러지 반송율을 유입수의 1% 로 증가시켜서 운전 하였다. 94

(3) 슬러지 반송비 영향 슬러지 반송비 실험은 HRT를 6시간으로 줄인 후 iron dust를 넣지 않은 반응기 에서 발생했던 최종 침전조의 슬러지 축적의 문제 때문에 슬러지 반송비를 유입 유 량을 기준으로 5%에서 1%로 증가시켜서 현재 운전중에 있다. 따라서 지금까지 나온 결과를 정리하면 앞에서 계속해서 설명한 바와 같이 반송비를 증가시키므로 인해서 반응조 내 미생물 농도가 증가하는 경향을 나타내고 있다. 그림 3-56과 3-57은 슬러지 반송비가 5%일 때와 1%일 때의 평균 MLSS와 MLVSS 농도를 나타내고 있다. 45 4 WID WOID 35 3 MLSS (mg/l) 25 2 15 1 5 5% 1% Sludge recycle ratio 그림 3-56 슬러지 반송률에 따른 반응조 내 평균 MLSS 농도 (HRT 6 h, SRT 4 d) 95

35 3 WID WOID MLVSS (mg/l) 25 2 15 1 5 5% 1% Sludge recycle ratio 그림 3-57 슬러지 반송률에 따른 반응조내 평균 MLVSS 농도 (HRT 6 h, SRT 4 d) 하지만 질소 및 인 제거율은 큰 변화를 보이고 있지 않다. 이유는 미생물 농도 증가폭이 그렇게 크지 않기 때문인 것으로 판단된다. 이와 같이 슬러지 반송비를 두배로 증가해서 운전중에 있지만 WOID 반응기이 침전조 문제는 쉽게 해결되고 있지 않고 있다. 따라서 앞으로 계획중인 HRT 4 h은 iron dust를 넣은 WID 반응기에만 적용해야할 것으로 판단된다. (4) 슬러지 침전성 비교 Iron dust의 주입에 따른 가장 큰 이점은 슬러지의 침전성 향상이다. 그림 3-58은 WID 반응기에서 추출한 슬러지를 현미경으로 관찰한 사진이다. 그림에서와 같이 미생물 플럭 사이에 철입자가 붙어 있는 것을 확인할 수 있다. 즉 철입자가 미생물 에 부착하여 최종 침전조에서 미생물 플럭의 침전 속도를 증가시킨다. 이와 같은 96

점은 앞서 실시한 회분식 실험에서 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 lab-scale 반 응기를 운전하면서 iron dust를 넣을 쪽(WID)과 넣지 않은 쪽(WOID)의 슬러지 침 전성을 비교하였다. 그림 3-58 미생물 플럭 내 철입자 (가) 슬러지 침전 인자 슬러지의 침전성을 나타내는 인자는 SVI(Sludge volume index)가 가장 널리 사 용되고 있다. SVI는 1936년 Mohlman에 의해 처음으로 제안되었으며, 지금까지도 가장 대표적인 슬러지 침전 인자이다. SVI의 정의는 교반이 없는 1 L의 실린더에 서 3분 동안 침전된 슬러지 1 g이 차지하는 부피(mL) 이다. 따라서 단위는 ml/g 이다. SVI는 측정방법이 매우 간단하기 때문에 쉽게 적용되고 있다. 하지만 SVI는 실험에 사용된 슬러지 농도에 따라서 값이 일정하지 못하다는 단점을 가지고 있다. 그림 3-59은 같은 슬러지를 사용해서 다양한 슬러지 농도별 SVI값을 나타내고 있 다. 97

그림 3-59 슬러지 농도별 SVI 값 (Dick and Vesilind, 1969) 위 그림과 같이 3분 침전 후 슬러지의 부피를 나타내는 SV3이 25 ml 이상인 경우에 같은 슬러지임에도 불구하고 SVI값이 급격히 증가하는 것을 볼 수 있다. 따 라서 SVI는 모든 조건에 대해서 일정한 침전성을 나타내지 못하기 때문에 대표성 이 부족하다고 말할 수 있다. 이러한 SVI의 문제점으로 인해서 SV3이 25 ml 이하가 되도록 침전 실험에 사용할 초기 슬러지 농도를 희석해서 측정하는 DSVI(Diluted sludge volume index)가 있다. DSVI는 SV3이 15 25 ml를 추천하고 있다. 그리고 최근에는 SSVI(Stired sludge volume index) 제안되어 사용되고 있는데, 침전실험을 할 때 1 rpm 정도로 약한 교반을 하면서 슬러지를 침전시키는 방법이 다. 이 방법은 실린더 벽면의 마찰을 줄일 수 있으며 슬러지 농도에 대해서 상당히 좋은 대표성을 갖는다. 그림 3-6는 교반을 한 경우와 하지 않은 경우에 대해서 슬 러지 농도별 SV3을 나타낸 것이다. 그림에서 알 수 있듯이 교반을 한 경우 실린더 벽면의 마찰을 줄일 수 있기 때문에 침전 3분 후 슬러지 부피가 더 작으며 슬러지 98

농도에 대해서 거의 선형적인 관계를 나타내고 있다. 하지만 SSVI는 약한 교반을 같이 해야 하기 때문에 실험과정이 SVI보다 약간 더 복잡하다. 그림 3-6 교반 유무에 따른 슬러지 농도별 SV 3 값 (Rachwal et al., 1982) (나) W ID와 W OID 반응기의 슬러지 침전성 비교 본 실험에서는 처음에는 SVI 방법을 이용하여 두 반응기의 침전성을 비교하였다. 하지만 SVI 값이 매우 높게 나왔다. SV3 값이 대부분 3 ml 이상이었다. 이와 같은 문제로 인해서 슬러지를 반으로 희석하여 침전실험을 실시했더니 많이 줄어들 었으며, 실린더에 맞는 교반 장치를 제작(그림 3-51)하여 슬러지 희석 없이 침전 실 험을 실시하였더니 DSVI보다 더 작은 값을 나타내었다. 각각의 인자에 대해서 평 균값을 그림 3-52에 나타내었다. 99

그림 3-61 SSVI 실험장치 4 WID WOID 3 ml/g 2 1 SVI DSVI SSVI Settlability index 그림 3-62 슬러지 침전 인자에 따른 반응기별 슬러지 침전성 비교 1

그림 3-52에서 나타난 것처럼 모든 슬러지 침전 인자에 대해서 iron dust를 넣은 경우가 침전성이 더 좋았다. DSVI는 그 차이가 작지만 SVI와 SSVI의 경우 WID가 각각 27.8%와 26.6% 더 작았다. 이것은 iron dust 주입에 의한 침전성 향상 회분식 실험에서 구한 식을 이용한 슬러지 침전성 향상 정도인 22.2%보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 이와 같은 슬러지 침전성 차이가 HRT 6 h에서 WID와 WOID 반응기 의 최종 침전조 성능 차이를 나타낸 것으로 생각된다. 그림 3-53은 침전 실험을 하면서 1분 단위로 SSVI 값을 측정한 결과이다. 그림 에서 보는 바와 같이 침전 초기에 이미 주입한 iron dust에 의해서 슬러지가 매우 빨리 침전되는 것을 볼 수 있다. 즉 최종 침전조에서 아주 짧은 체류시간으로도 슬 러지를 침전시킬 수 있을 것으로 판단되며, 추후에 iron dust를 주입한 경우 최종 침전조의 최대 처리 가능 슬러지 부하를 측정하는 실험을 실시해야할 것으로 사료 된다. 4 35 WID WOID 3 SSVI (L/g) 25 2 15 1 1 2 3 Time (min) 그림 3-63 WID와 WOID 반응기 슬러지의 시간별 SSVI 값 11

2. Semi-pilot Bio-magnetite 공정 운전 Semi-pilot 공정은 1차년도의 lab-scale 공정과 마찬가지로 iron dust를 주입한 공 정(WID, with iron dust)과 iron dust를 주입하지 않은 공정(WOID, without iron dust), 두 반응기를 운전하였다. 반응기는 KAIST 내 가건물 안에 설치하였으며, 유 입 하수는 KAIST에서 발생하는 하수를 사용하였다. 가. 실험 방법 (1) Semi-pilot Bio-magnetite 공정 구성 Semi-pilot Bio-magnetite 공정 구성은 DNR(Daewoo Nutrient Removal) 공정과 같다. 본 연구에서 일차침전조를 사용하지 않고 하수관에서 수중펌프로 끌어올린 하수를 눈금 2 mm의 미세 스크린으로 협잡물을 걸러낸 후 침사조에서 모래를 제 가한 다음 반응조에 유입시켰다. 생물학적 반응조는 맨 처음 2차 침전조에서 반송 된 반송슬러지가 유입되는 전탈질조(PrAx)가 있고 다음에는 유입하수가 유입되어 인방출이 일어나는 혐기조(An) 그 다음 포기조에서 반송된 질산염이 탈질되는 무산 소조(Ax) 그리고 질산화가 일어나는 포기조로 구성되어 있다. 생물학적 반응기 다 음에는 슬러지와 처리수를 분리하는 이차침전조(SST, secondary settling tank)가 위치하고 있다. 공정 설계 도안은 그림 3-64~66에 나타내었으며, 반응조 크기는 전 탈질조 45 L, 혐기조 126 L, 무산소조 168 L, 포기조 336 L, 침전조 249 L 이었다. 12

그림 3-64 전체 설계도안 1 그림 3-65 생물 반응조 설계도안 13

그림 3-66 이차침전조 설계도안 (2) 공정 운전 조건 Semi-pilot Bio-magnetite 공정 운전조건은 표 3-12에 정리하였다. HRT는 고정 시켰으며, 슬러지 폐기는 폭기에서 실시하였으며 초기에 슬러지 폐기량은 이차침전 조의 슬러지 층 높이를 확인하면서 조절하였다. 슬러지 층 높이에 따라 슬러지 폐 기량이 다소 변하였지만 평균적으로 SRT는 11일이었다. Iron dust 주입량은 폐기되 는 슬러지량을 기준으로.5 g iron dust/g VSS 이었다. 사용된 슬러지는 일반 활성슬러지 공정을 사용하는 D시 하수처리장 반송슬러지 를 사용하였으며 초기 한달 이상 미생물 적응시켰다. 공정 운전시 반응조 내 온도 는 겨울철에 실험을 시작하여 초기에 11 13 로 매우 낮았다. 공정 운전 시작 후 약 2일 이후부터 기온이 많이 올라가 평균 16 이상으로 유지되었다. 14

표 3-12 Semi-pilot 공정 운전조건 (3) Iron dust의 특성 실험에 사용된 iron dust는 1차년도에 사용한 것 보다 입자 크기가 더 작은 것을 사용하여 1차년도 연구할 때처럼 따로 체로 거르는 작업을 하지 않고 곧바로 실험 에 사용하였으며, iron dust의 입도분포 결과는 그림 3-67와 같다. 그림 3-67 iron dust 입도분포 결과 15

(4) 분석 항목 및 방법 COD는 standard method(apha, 1998) 552 C. Closed Reflux. Titrimetric method를 사용하였으며 암모니아는 45-NH3 C. Titricmetric method, MLSS는 254 D. Total suspended solids dried at 13-15, MLVSS는 254 E. Fixed and Volatile solids ignited at 55 를 사용하였다. 이온성 물질인 질산염과 인산염은 Dionex사의 DX-12 이온 크로마토그래피를 이용하여 측정하였으며 음이온 칼럼은 IonPac AS4A-SC를 이용하였다. TN와 TP는 각각 HUMAS 사의 TN-HR과 TP-HR를 사용하여 분석하였다. SVI 측정을 위해서는 1 L 메스실린더를 사용하였 으며, 슬러지는 포기조에서 채취하였다. 포기조 MLSS 농도가 4, mg/l 이상으로 너무 높아서 2, mg/l 근처가 되도록 희석한 후 사용하였다. 나. 실험 결과 (1) 유입하수 특성 KAIST에서 발생하는 하수는 주로 학교 내 식당에서 발생하는 것으로 판단된다. 따라서 식당에서 물사용량이 많은 시간에 오염물 농도가 크게 증가하며 새벽에는 오염물 농도가 매우 낮아지는 경향이 있는 것으로 조사되었다. 그림 3-68는 하루주 기로 고형물 농도(TSS, VSS)와 유기물 농도(TCOD, SCOD) 농도의 변화를 나타낸 것이다. 그림에서와 같이 오후 4시와 저녁 9시경 가장 높은 농도를 나타내며, 학교 내에서는 하수 발생원이 매우 가깝기 때문에 하수 관거내 유기물 분해가 적어 SCOD 농도는 비교적 일정하고 낮게 검출되었다. TCOD의 최대 농도와 최저 농도 의 차이가 최대 3배 이상으로 나와 유입 하수 내 유기물 농도 변화가 매우 큰 것으 로 확인되었다. 16

SS, TCOD (mg/l) 8 7 6 5 4 3 2 1 TSS VSS TCOD SCOD 35 3 25 2 15 1 SCOD (mg/l) 9: 13: 17: 21: 1: 5: 9: Time 5 그림 3-68 유입하수의 고형물 및 유기물 농도 일일 변화 7 1 Ammonia, TN (mgn/l) 6 5 4 3 2 1 Ammonia TN TP 8 6 4 2 TP (mgp/l) 9: 13: 17: 21: 1: 5: 9: Time 그림 3-69 유입하수의 TN, ammonia, 및 TP 농도 일일 변화 17

다음으로 그림 3-69는 유입하수내 영양염류 농도(TN, 암모니아, TP)의 하루주기 변화를 나타내고 있다. 영양염류 농도도 유기물과 비슷한 시기에 높게 나타났으며 새벽에는 매우 낮은 것을 확인할 수 있다. TN과 TP 농도의 최대값과 최소값의 차 이가 각각 약 2배와 4배 정도로 유기물과 같이 매우 큰 변동을 보이는 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 유입 하수의 농도가 하루주기로 크게 변하기 때문에 본 실험에서는 아 침 1시와 저녁 1시 두 번 유입수와 유출수를 샘플링을 하여 두 샘플을 섞어서 분 석하였다. 이와 같은 방법으로 유입하수의 변동을 보완하였다. 그림 3-7은 실험기간동안 유입수 내 고형물(TSS, VSS) 농도 변화를 나타낸 것 이다. 고형물 농도의 큰 변동은 없었다. 그림 3-71~73는 유기물 및 영양염류의 농 도 변화를 나타낸 것이다. 비교적 일정한 값을 보여주고 있으며, 단지 TP의 경우 2일 이후로 좀 상승하다가 일정해지는 경향이 나타났다. 표 3-13는 평균 유입수 농도를 나타내고 있다. TCOD는 높게 나타났으며 하수 발생원과의 거리가 짧기 때문에 SCOD 농도는 상대적으로 작았다. 또한 TSS 농도 와 VSS 농도가 거의 비슷하였으며 TCOD/TN 비와 TCOD/TP 비는 각각 9.52와 7.5이었다. 그리고 유출수 실험 결과가 25일 이후에 안정된 결과를 나타내서 25일 이후 평균도 같이 정리하였다. 유입수의 경우는 전체 평균과 거의 같았다. 25 2 TSS/VSS (mg/l) 15 1 5 TSS VSS 1 2 3 4 5 6 Day 그림 3-7 유입 하수의 고형물 농도 변화 18

6 5 TCOD/SCOD (mg/l) 4 3 2 TCOD SCOD 1 1 2 3 4 5 Day 그림 3-71 유입 하수의 유기물 농도 변화 6 5 TN/Ammonia (mg N/L) 4 3 2 1 TN Ammonia 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-72 유입 하수의 TN 및 암모니아 농도 변화 19

1 8 TP Phosphate TP/Phosphate (mg P/L) 6 4 2 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-73 유입 하수의 TP 및 인산염 농도 변화 표 3-13 유입 하수의 평균 오염물 농도 성분 단위 전체 평균 25일 이후 평균 TSS mg/l 168 (47.4) 172 (36.8) VSS mg/l 148 (41.7) 153 (34.6) TCOD mg/l 417 (19) 433 (13) SCOD mg/l 98.7 (34.3) 113 (32.6) T mg N/L 43.8 (6.88) 45.8 (6.87) Ammonia mg N/L 28.5 (4.4) 29.1 (4.52) ittrate mg N/L.219 (.212).24 (.153) TP mg P/L 5.92 (2.27) 6.98 (1.92) Phosphate mg P/L 2.35 (.972) 2.18 (1.12) (2) 슬러지 침전성 본 실험에서는 iron dust 주입 비율을 VSS 기준으로.5 g iron dust/g VSS 를 사용하였다. 본 실험에서는 1일 이후로 SVI를 측정하였다. 그 결과 WID와 WOID 11

의 SVI가 차이를 보였다. 그림 3-74는 실험 기간동안 SVI 값 변화를 나타낸 것이 다. 비교적 일정한 차이를 보이고 있으며 평균 SVI 값은 WID과 WOID 각각 15와 124 ml/g 이었다. 수식 3-1의 예상대로다면.5 g iron dust/g VSS를 사용하였을 경우 SVI 값이 약 77.8% 감소이지만 본 실험에서는 84.7%로 감소하였다. 그림 3-75는 평균 SVI 값과 표준편차를 나타낸 것이다. 표준편차는 WID와 WOID 각각 8.9, 14.4 ml/g 이었다. 그림 3-76은 SVI를 측정할 때 1분 간격으로 슬러지 층 높이를 측정하여 SVI를 계산한 평균 결과이다. 그 결과 침전을 시킨 후 1분 만에 두 슬러지 사이에 큰 차이가 생김을 확인할 수 있었다. 16 14 WID WOID 12 SVI (ml/g) 1 8 6 4 2 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-74 SVI 값 변화 111

16 14 12 SVI (ml/g) 1 8 6 4 2 WID WOID 그림 3-75 평균 SVI 값 24 22 2 WID WOID SVI (ml/g) 18 16 14 12 1 8 1 2 3 Time (min) 그림 3-76 시간별 평균 SVI 값 112

(3) 고형물 및 유기물 제거 유출수 내 고형물 농도는 슬러지의 침전성을 평가하는 중요한 항목이다. 실험 기 간 동안 유출수 내 TSS 농도 변화를 그림 3-77에 나타내었다. 초기 유입 유량 조 절 및 운전의 문제로 고형물 농도 변화가 심하지만 2일 이후에 비교적 안정되었 다. Iron dust를 넣은 WID의 경우 공정 운전 내내 거의 1 mg/l 이하로 안정되게 운전되었지만 WOID의 경우 가끔 TSS 농도가 매우 높게 나왔다. 그림 3-78은 실 험 기간 동안 TSS와 VSS의 평균 농도와 표준편차를 나타낸 것이다. 평균 TSS 농 도는 WID와 WOID의 경우 각각 9.7 mg/l와 12.8 mg/l 이었으면 표준편차는 5.7 mg/l와 11.7 mg/l 이었다. 평균 VSS 농도는 WID와 WOID의 경우 각각 8.1 mg/l와 11.7 mg/l 이었으며, 표준편차는 6.67 mg/l와 11.8 mg/l 이었다. 4 3 WID WOID TSS (mg/l) 2 1 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-77 유출수 내 TSS 농도 변화 113

3 25 TSS VSS TSS/VSS (mg/l) 2 15 1 5 WID WOID 그림 3-78 유출수 내 평균 TSS 농도값 유출수 내 유기물 농도는 TSS 농도와 비슷한 경향을 나타낸다. 그림 3-79은 실 험 기간 중 유출수 내 TCOD 농도 변화를 나타내고 있다. 그림에서와 같이 WID는 2일 이후 TCOD 농도가 4 mg/l 이하로 거의 안정적인 결과를 보이지만 WOID 는 가끔 높게 나오는 것을 확인 할 수 있다. 그림 3-8은 유출수 내 SCOD 농도 변 화를 보여주고 있다. SCOD의 경우 TSS와 관련이 없기 때문에 WID와 WOID 결과 가 거의 비슷하게 나왔다. 농도값이 약간 변하는 것은 유입수질의 변화때문인 것으 로 판단된다. 그림 3-81은 TCOD와 SCOD의 평균와 표준편차 값을 정리한 것이다. TCOD 평균값은 WID와 WOID 각각 37. mg/l와 42.6 mg/l 이었으며, 표준편차는 16.2 mg/l와 21. mg/l 이었고, SCOD의 경우도 평균값이 각각 22.2 mg/l와 22.3 mg/l, 표준편차가 9.27 mg/l와 7.98 mg/l 이었다. 114

1 8 WID WOID TCOD (mg/l) 6 4 2 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-79 유출수 내 TCOD 농도 변화 6 5 WID WOID SCOD (mg/l) 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-8 유출수 내 SCOD 농도 변화 115

7 6 TCOD SCOD 5 COD (mg/l) 4 3 2 1 WID WOID 그림 3-81 유출수 내 평균 TCOD 및 SCOD 농도 값 (5) 질소 제거 유출수 내 질소 농도를 각 성분별로 분석하여 그림 3-82와 그림 3-83에 나타내었 다. 초기에 온도 저하 문제로 인하여 질산화가 잘 일어나지 않았으며 슬러지 유출 이 일어나 TN농도에서 이온성 질소(암모니아, 질산염, 아질산염)을 뺀 유기성 질소 의 농도가 높았다. 서서히 온도가 증가함에 따라서 질산화율이 증가하고 질산염과 아질산염 농도가 증가하였다. 25일 부근에서는 질소 농도가 감소하는 경향을 나타 내는데 질산화율 증가와 유입수 변동 때문인 것으로 판단된다. 그 후로는 TN 농도 는 거의 일정하게 유지되었으며 질산화율이 더 증가하여 유출수 중 아질산염 농도 도 감소하였다. 또한 반응기의 안정된 운전으로 유출수 내 유기성 질소의 농도도 매우 낮았다. WID와 WOID 비교에 있어서는 25일 이전에는 두 반응기가 비슷했지 만 WOID에서 유기성 질소 농도가 다소 높았다. 25일 이후 두 반응기가 모두 안정 되게 운전되었지만 WID의 경우 질산화가 더 잘 일어나 전체적인 TN 농도도 WID 가 약간 낮게 나왔다. 그림 3-84는 유입수와 유출수 TN 농도와 제거율 변화를 보여주고 있다. 25일 이 116

후 유출수의 TN 농도 및 제거율이 매우 안정된 것을 볼 수 있다. 따라서 뒤에 모 델링 연구에는 25일 이후 평균 자료만을 사용하였다. 그림 3-85는 전체 실험 기간 동안 TN 및 암모니아와 질산염(NO - 3 +NO - 2 ) 농도의 평균과 표준편차를 나타낸 것이다. WID와 WOID에 대해서 TN 농도는 각각 13.7 mg N/L와 15.3 mg N/L 이었으며 표준편차는 각각 4.84 mg N/L, 5.52 mg N/L 였 고 암모니아 평균 농도는 각각 4.59 mg N/L와 7.31 mg N/L, 표준편차는 각각 5.2 mg N/L와 6.28 mg N/L이었다. 질산염 농도는 WID와 WOID에 대해서 각각 7.65 mg N/L와 5.91 mg N/L 이었다. 두 반응기의 전체 질소 제거율은 각각 67.7%와 63.8%로 WID가 약간 높게 나타났고 표준편차는 각각 14.4%와 15.8% 이었다. 25 2 Ammonia Nitrate Nitrite TN mg N/L 15 1 5 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-82 WID 공정 유출수 내 종류별 질소 농도 변화 117

25 2 Ammonia Nitrate Nitrite TN mg N/L 15 1 5 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-83 WOID 공정 유출수 내 종류별 질소 농도 변화 1 8 TN (mg N/L) 8 6 4 2 Influent WID effluent WOID effluent WID TN removal efficiency WOID TN removal efficiency 6 4 2 TN removal efficiency (%) -2 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-84 유입 유출수 TN 농도 및 TN 제거율 118

25 2 TN NH NOx mg N/L 15 1 5 WID WOID 그림 3-85 유출수 내 평균 TN, 암모니아 및 질산염 농도 (6) 인 제거 DNR 반응기는 혐기조 전단에 전탈질 조가 있어서 혐기조에서 인방출을 증가하 므로 생물학적 인제거 효율이 높은 것이 장점이다. 그림 3-86은 실험기간 동안 유 출수 내 TP 농도 변화를 나타내고 있다. 초기 운전이 불안전했던 기간에 인 농도가 매우 큰 변동을 보이지만 25일 후 안정하게 운전되면서 인농도가 점차 감소하고 있 다. 이것은 공정 운전기간이 길어지면서 반응기 내 PAOs(Phosphorus accumating organisms)의 양이 증가하기 때문인 것으로 판단된다. 그림에서 WID와 WOID의 차이는 거의 찾아볼 수 없었다. 그림 3-87은 유출수 내 인산염 농도 변화를 나타내 고 있다. 그림 3-86에 나온 TP 농도와 거의 비슷하므로 유출수 내 인은 대부분 인 산염이었다. 그림 3-88은 유입수와 유출수 내 TP 농도 및 제거율을 보여주고 있다. 앞에서 설명한 바와 같이 25일 후 TP 제거율이 매우 안정되었으며, WID와 WOID 간의 차이는 크지 않았다. 그림 3-89는 유출수 내 TP 및 인산염의 평균 농도 및 표준편차 값을 보여주고 있다. 평균 TP 농도의 경우 WID와 WOID 유출수 내에서 각각 1.5 mg P/L와.866 mg P/L이었으며, 표준편차는 1.42 mg P/L와 1.17 mg 119

P/L 이었다. 평균 인산염 농도는 각각 1.2 mg P/L와.654 mg P/L 이었으며, 표 준편차는 1.23 mg P/L와.687 mg P/L이었다. 평균 인 농도는 WID가 약간 높게 나왔지만 25일 이후 평균 인 농도는 WID가 약간 더 낮게 나왔다. 3. 2.5 WID WOID 2. mg P/L 1.5 1..5. 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-86 유출수 내 TP 농도 변화 2.5 2. WID WOID Phosphate (mg P/L) 1.5 1..5. 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-87 유출수 내 인산염 농도 변화 12

14 1 TP (mg P/L) 12 1 8 6 4 2 Influent WID effluent WOID effluent WID removal efficiency WOID removal efficiency 8 6 4 2 TP removal efficiency (%) 1 2 3 4 5 6 Days 그림 3-88 유입수 및 유출수 내 TP 농도 및 제거율 변화 3. 2.5 TP Phosphate 2. mg P/L 1.5 1..5. WID WOID 그림 89 유출수 내 TP 및 인산염 평균 농도 및 표준편차 (7) 25일 이후 평균 유출수 농도 운전을 시작한 후 25일 이후 실험 결과가 안정적으로 나왔기 때문에 25일 이후 121

평균 실험 결과를 표 3-14에 정리하여 비교하였다. 전체적으로 WID의 처리효율이 더 향상되어 WOID보다 더 높은 오염물 제거율을 보이고 있다. 표 3-14 실험기간 25일 이후 평균 결과 값(괄호 안은 표준편차) 항목 단위 WID WOID TSS mg/l 7.62 (4.21) 11.3 (11.6) VSS mg/l 6.6 (3.32) 11.8 (12.3) TCOD mg/l 33.9 (13.) 44.4 (25.8) SCOD mg/l 19.9 (9.36) 21.2 (7.7) 유출수 T mg N/L 11.6 (2.74) 12.1 (2.98) Ammonia mg N/L 1.73 (1.41) 3.11 (2.89) itrate+nitrite mg N/L 9. (2.51) 7.77 (1.97) TP mg P/L.813 (1.26).824 (1.2) Phosphate mg P/L.83 (1.19).88 (.841) 포기조 MLSS mg/l 4,698 (359.5) 4,237 (48.4) MLVSS mg/l 3,614 (311.6) 3,49 (488.4) 반송슬러지 MLSS mg/l 12,931 (1,214) 12,137 (1,255) MLVSS mg/l 9,668 (921.4) 1,43 (1,8) SVI ml/g 18 (7.26) 128 (11.8) 다. 결론 Iron dust를 계속적을 주입하여 슬러지 침전성을 향상시킨 Bio-magnetite 공정 (WID)과 Iron dust만 주입하지 않고 다른 조건은 완전히 같은 일반 DNR 공정 (WOID)을 비교 운전한 결과, 슬러지의 SVI는 각각 15 ml/g과 124 ml/g으로 iron dust를 넣은 경우가 슬러지 침전성이 더 좋았다. 이로 인해서 WID가 WOID보 다 유출수 내 고형물 농도가 비교적 안정했으며 슬러지 유출이 더 적은 것으로 나 타났다. 이로 인해서 유출수 내 유기물 및 TN, TP 농도가 모두 iron dust를 넣지 않아 슬러지 침전성이 약간 높은 WOID 공정보다 낮았다. 본 실험에서도 유입 유량 조절 부분에서 문제가 있어 어려움이 있었는데 이런 상황에서 iron dust를 넣은 경 우 더 안정하게 반응기를 운전할 수 있었다. 122

3. Biomagnetite를 이용한 하수고도처리 Pilot-scale 공정 가. 공정의 구성 및 재원 2차년도 연구 목표는 1차년도의 실험결과를 통해 알아낸 기본적인 운전조건을 이 용하여 실공정에서 운전할 때의 scale-up factor 및 실제 운전조건을 찾는 것을 주 된 목표로 하고 있다. 따라서 pilot-scale Bio-magnetite 공정을 다양한 운전조건에 서 운전하였다. 또한 Iron dust의 주입 효과를 비교 평가하기 위해 iron dust를 주 입하지 않은 반응기를 같은 조건에서 함께 운전하였다. Bio-magnetite의 침전효율 향상능을 알아보기 위해 1 m 3 /day의 처리능을 가지 는 실규모의 pilot-scale 반응기를 제작, 운전하였다. 본 반응기는 A시 하수처리장의 1단계 1차침전지 옆 이면부지에 설치되었으며, Bio-magnetite의 주입에 따른 처리 효율 변화를 알아보기 위해 동일한 재원을 가지는 두 대 반응기를 제작하여 동일한 외부조건을 주어 운전하였다. 그림 3-9은 A시 하수처리장 1단계 1차침전지 옆 이면부지에 설치한 1m 3 /day 규모의 pilot 반응기 전경을 나타낸 것이다. 지속적이고 안정적인 유입수의 확보를 위하여 하수처리장의 1차침전지 옆에 플랜트를 설치하였으며, 또한 1차슬러지 배관 이 가까이에 위치해 있기 때문에 초기 seeding시 유입원수로 사용하는데 편리한 장 점이 있었다. 본 연구를 위한 pilot 반응기는 DNR(Daewoo Nutrient Removal) 공법을 기본으 로 설계되었다. DNR 공법은 표준활성슬러지공법을 국내 실정에 맞게 수정을 가한 공법으로서 슬러지탈질조, 혐기조, 무산소조, 호기조로 구성되며 질산성 질소를 제 거하기 위하여 내부반송과 최종침전지에서 슬러지 반송으로 구성되어 있다. 기본적 으로 VIP와 A2O공법과 유사하나 슬러지탈질조 (슬러지 저장조)가 설치되어 있어 내생탈질에 의한 질산성 질소 (NO 3 -N)를 제거함으로써 혐기조에서 질산성 질소에 의한 인방출 저해작용을 억제할 수 있는 특징이 있다. 123

그림 3-9 반응조 전경 본 연구에서 사용된 Pilot-scale 반응기의 전체적인 구성 및 재원은 그림 3-91~ 96 및 표 3-15와 같다. 유입하수는 V-Norch를 통해 A/B 각 반응기로 균일하게 분 배되어 혐기조로 유입된다 (그림. ). 혐기조로 유입된 하수는 무산소조와 호기조를 거쳐 침전지로 이송된다. 각각의 반응기는 철가루를 주입하지 않는 A반응기와 호기 조에서 철가루를 주입하는 B 반응기로 구분이 된다. 철가루 주입은 주입량이 소량 이기 때문에 연속주입이 불가능하여 1시간에 5분간 주입하는 방식으로 주입되도록 타이머를 설치하여, 가능한 연속 주입이 되도록 설계하였고, 실험 초기에 1일 주입 량을 직접 측정하여 보정/사용하였다. 124

표 3-15 Pilot-scale 반응조에 사용된 각 요소의 명칭 및 재원 o. Item no. Description Size Remark 1 T-11 저류조 1m3/cap P.E. 2 TK-11, 21 슬러지탈질조 55W 55L 1H STS34 3 TK-12, 22 혐기조 762W 635L 15H STS34 4 TK-13, 23 무산소조 762W 845L 15H STS34 5 TK-14A/B, 24A/B 포기조 762W 845L 15H STS34 6 TK-15, 25 침전조 Φ12 11H 투명PVC 7 AG-1 Agitator 12RPM 1HP 8 AG-21, 31 Agitator 3RPM.5HP 9 AG-22, 32 Agitator 3RPM 1HP 1 AG-23, 33 Agitator 3RPM.5HP 11 DU-11, 21 침전조 스크래퍼.15RPM 1HP 12 P-11A/B 저류조이송펌프 1m3/day.75kW 13 P-12A/B 원수이송펌프 1m3/day.75kW 14 P-22, 32 슬러지반송펌프 5m3/day.75kW 15 P-31 내부반송펌프 1m3/day.75kW 16 P-14 잉여슬러지펌프 2m3/day.75kW 17 B-11A/B Blower 2m3/min 2.2kW 18 V-11 V-Norch 25W 35L 3H STS34 125

그림 3-91 Pilot-scale 반응조 전체 도면 126

그림 3-92 Pilot-scale 반응조의 측면도 127

그림 3-93 Pilot-scale 반응조의 평면도 128

그림 3-94 유입수를 A/B 각 반응조로 균일하게 분배/유입시키는 V-norch (a) MLSS, ph, 수온, DO, ORP 계측기 129

(b) 펌프 및 유량계 (c) DO, ORP, ph Sensor 그림 3-95 Pilot plant 공정에 설치된 계측기/펌프./유량계/Sensor 13

(a) 반응조 상부(1) (b) 반응조 상부(2) 131

(c) 반응조 상부(3) (d) 원형침전조 상부 132

(e) 원형침전조 (f) 장방형침전조 그림 3-96 Pilot plant 공정에 설치된 반응조 및 침전조 133

나. 실험 방법 (1) Pilot-scale Bio-magnetite 공정 Pilot-scale Bio-magnetite 공정의 구성은 앞선 실험과 같이 일반적인 DNR과 같 은 구성을 가지고 있다. 전체 반응조의 부피는 침전조를 제외하고 3,38 L이며 전탈 질조, 혐기조, 무산소조, 호기조의 부피는 각각 24 L, 63 L, 84 L, 1,68 L이다. (2) Pilot-scale Bio-magnetite 공정의 운전 조건 실험에 사용한 유입수는 A시 하수처리장의 초침 후 유입수를 그대로 이용하였으 며, 운전기간은 26년 1월부터 26년 5월까지이다. 이 중 식종 후 반응조가 안정 화되는 기간과 운전조건 변화에 따른 안정화기간을 제외한 기간 동안의 데이터를 이용하여 Bio-magnetite 주입에 따른 운전효율 향상을 분석하였다. 반응기 운전 조건은 HRT의 경우 6 시간으로 운전하였으며 (침전조 제외), SRT 는 약 15 일로 운전하였다. 내부반송은 유입 유량의 2%로 고정하였으며, 반송슬 러지 유량은 1%로 운전하였다. 식종 미생물로는 A 하수처리장의 반송슬러지를 사용하였다. Iron dust는 하루에 폐기되는 MLVSS를 기준으로.2 iron dust/g MLVSS 만큼 1시간에 5분 간격으로 균일하게 호기조에 주입하였다. 실험에 사용한 iron dust는 1 차년도 실험결과를 토대로 5번체 (눈금크기 25 μm) 기준으로 부상할 수 있는 작 은 입자의 iron dust만을 사용하였다. 그림 는 실험에 사용된 Bio-magnetite의 입도 분석결과이다. (3) 분석항목 및 방법 COD는 를 사용하였으며 암모니아는, MLSS는 254 D. Total suspended solids dried at 13-15, MLVSS는 254 E. Fixed and Volatile solids ignited at 55 에 의한 보정과 함께 를 사용하였다. 이온성 물질인 질산염과 인산염은 Dionex사의 134

이온 크로마토그래피를 이용하여 측정하였으며 음이온 칼럼은 IonPac AS4A를 이 용하였다. 중금속은 유도결합 플라즈마 방출 분광기 (ICP-AES; Induced Coupled Plasma-Atomic Emission Spectrometer)를 이용하였고, 서울대학교 기초과학 공동 기기원에 실험을 의뢰하여 수행되었다. 다. Pilot-scale 반응기 운전 결과 (1) M LSS/M LVSS 변화 Pilot-scale Bio-magnetite 반응기 운전은 초기에 식종 후 적응기간으로 한달 이 상을 유지하였으며, Bio-magnetite 주입 후 26년 3월 17일까지.2 g iron dust/g MLVSS의 Bio-magnetite를 주입하였다. 그림 3-97은 운전기간동안 Bio-magnetite 를 주입하지 않은 A 반응조와 주입한 B 반응조 내 MLSS 농도를 나타내고 있다. 그림 3-98은 같은 기간의 MLVSS를 비교한 그래프이다. 운전 기간 동안 Bio-magnetite를 주입한 반응기의 MLSS는 조금씩 증가하는 반면, MLVSS는 일정 한 값을 보이는 것을 알 수 있다. 이것은 주입한 Bio-magnetite가 슬러지와 결합하 여 미생물의 농도가 증가한 것처럼 보이는 것으로서, 결과적으로 개별 미생물의 밀 도가 Bio-magnetite에 의해 증가했을 것으로 예상할 수 있다. 이 결과는 Bio-magnetite첨가에 따라 MLSS가 증가한 것처럼 보이지만 실제로 전체 미생물의 양은 크게 변화하지 않았다는 의미하며, 이 장의 뒷부분에서 나오겠지만 유기물 및 영양물질의 제거에는 직접적인 영향이 없을 수 있음을 뜻한다. 반송슬러지의 MLSS는 호기조의 MLSS와 MLVSS에 비해 더 큰 차이를 보이고 있다. 반송슬러지는 침전지 하부에서 슬러지탈질조로 이송되어 유입되는 것을 측정 한 값으로, 호기조에 비해 더 큰 MLSS 값을 보이는 것은, Bio-magnetite 주입에 따라 슬러지밀도가 증가했다는 사실을 보여주는 결과이다. 시간이 지남에 따라, 침 전지 미생물 중 Bio-magnetite와 결합한 미생물은 점점 하부에 쌓이게 되고 그림 3-99에서 보는 것처럼 약 3일이 지난 이후 그 값이 안정화되는 경향을 보이고 있 다. 135

4 38 36 MLSS (mg/l) 34 32 3 28 26 Reactor A Reactor B 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-97 호기조의 MLSS 변화 34 32 3 MLVSS (mg/l) 28 26 24 22 Reactor A Reactor B 2 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-98 호기조의 MLVSS 변화 136

8 7 MLSS (mg/l) 6 5 Reactor A Reactor B 4 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-99 반송슬러지의 MLSS 변화 58 56 54 MLVSS (mg/l) 52 5 48 46 44 42 Reactor A Reactor B 4 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-1 반송슬러지의 MLVSS 변화 Bio-magnetite주입에 따라 미생물 플록이 Bio-magnetite와 결합하여 MLSS와 MLVSS가 변화하는 것은 미생물의 양이 변화한 것이 아님은 다음의 VSS/TSS 비 가 변화하는 그래프를 통해서도 알 수 있다. 그림 3-11과 를 통해 반응조 A와 B 간의 VSS/TSS 비가 운전 초기부터 일정하게 그 차이가 벌어지다가 약 3일 이후 137

부터는 그 차이가 일정해지는 것을 알 수 있다. 1 9 VSS/TSS (%) 8 7 Reactor A Reactor B 6 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-11 호기조의 VSS/TSS비의 변화 1 9 VSS/TSS (%) 8 7 Reactor A Reactor B 6 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-12 반송슬러지의 VSS/TSS비의 변화 138

(2) Sludge blanket 높이와 SVI 변화 반응기를 운전하는 동안 침전지의 sludge blanket의 높이와 SVI3를 지속적으로 관찰하였다. 이것은 Bio-magnetite첨가에 따른 슬러지의 침전성의 변화를 알아볼 수 있는 가장 중요한 지표 중의 하나로서 본 반응기 운전에서 가장 핵심적인 측정 항목의 하나이다. Sludge blanket의 높이는 전체 침전지의 높이가 약 95 cm임을 감 안하면 시간이 지남에 따라 두 반응조 모두 상승하는 것, 그리고 약 3일 이 지난 후에는 Bio-magnetite를 주입하지 않은 A반응조는 슬러지의 유출이 일어남을 알 수 있다. SVI 값은 전반적으로 2을 넘는 값을 보이는 것을 알 수 있는데, 이는 두 반응조 모두 미생물이 벌킹 상태라는 것을 보여준다. 하지만, Bio-magnetite를 주입한 반응조의 경우, 시간이 지남에 따라 Sludge blanket 높이가 안정화되고 SVI 값도 점점 양호해지는 것을 알 수 있다. 1 Height of Sludge Blanket (cm) 8 6 4 2 Reactor A Reactor B 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-13 각 반응조의 Sludge blanket 높이변화 139

3 28 26 24 SVI 3 22 2 18 16 Reactor A Reactor B 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-14 각 반응조의 SVI3 변화 (3) Nitrogen 농도의 변화 앞서 살펴본 두 반응조의 MLSS와 MLVSS를 비교해보면 MLSS 값은 증가하는 경향을 볼 수 있었지만 실제로 그것에서 미생물의 양이 그만큼 증가했다고 볼 수 없다는 사실을 알 수 있었다. 이것은 T-N제거율을 통해서도 알 수 있는데 그림 3-15는 유입수의 T-N, 그림 3-16은 처리수의 T-N, 그리고 마지막으로 그림 3-17은 T-N제거율을 보여주고 있다. Bio-magnetite를 주입한 반응조가 더 높은 MLSS를 가지고 있음에도 불구하고 처리효율에 있어 A 반응조에 비해 조금 더 나 은 처리효율을 보이지만 큰 차이를 보이지 못하는 것은 MLSS 차이가 미생물 보유 량의 차이가 아닌 미생물과 결합한 Bio-magnetite의 증가에 기인하기 때문이라 사 료된다. 유입수는 평균 5mg/L 비교적 높은 T-N 농도를 보여주고 있다. 이것은 다른 하 수처리장에 비해 A 하수처리장의 경우, 인근지역의 분뇨를 함께 처리하고 있어서 상대적으로 높은 T-N 농도를 보여주고 있다. 처리수의 T-N 역시 약 1 mg/l로 높은 처리효율을 보여주지 못하고 있는데 이것은 SVI에서도 알 수 있듯이, 미생물 의 상태가 불안정하기 때문으로 파악된다. 14

45 4 T-N(mg/L) 35 3 Influent 25 1 2 3 4 5 Elapsed Time(days) 그림 3-15 유입수의 T-N 농도 2 15 T-N(mg/L) 1 5 Reactor A Reactor B 1 2 3 4 5 Elapsed Time(days) 그림 3-16 처리수의 T-N 농도 141

1 T-N(mg/L) Removal Rate(%) 8 6 4 2 Reactor A Reactor B 1 2 3 4 5 Elapsed Time(days) 그림 3-17 처리수의 T-N제거율 T-N과 마찬가지로 NO - 3 와 NH + 4 의 농도 역시 A, B 반응조사이의 큰 차이를 보 여주고 있지 않다. 각 반응조의 DO가 항상 1.5 mg/l 이상으로 유지되었고, SRT 역시 15일 이상으로 유지가 되었기 때문에 질산화율과 탈질효율 역시 8% 이상의 효율을 보여주고 있다. 하지만 여느 A 2 O 공정에 비해서는 여전히 그 처리효율은 떨 어지는 편인데 이는 벌킹에 의한 반응조의 불안정에 기인한다고 볼 수 있다. 142

1 9 Nitrification(%) 8 7 6 Reactor A Reactor B 5 1 2 3 4 5 Elapsed Time(days) 그림 3-18 각 반응조의 질산화율 1 8 Denitrification(%) 6 4 2 Reactor A Reactor B 1 2 3 4 5 Elapsed Time(days) 그림 3-19 각 반응조의 탈질율 143

(4) 유기물 농도의 변화 상대적으로 NO - 3, NH + 4 을 포함한 T-N에 비해 COD의 경우, A, B 각 반응조간의 처리효율 차이가 보이는데 이것은 3일 경부터 심해진 벌킹에 의한 슬러지 유출 때 문인 것으로 파악된다. sludge blanket의 변화 그래프에서 알 수 있듯이, Bio-magnetite를 주입하지 않은 반응조의 경우 3일 경 이후, 벌킹에 의해 계면 높 이가 계속 상승하고 결국 국부적인 유실을 보였다. 이 때문에 그림 3-11에서 알 수 있듯이 TCOD의 급격한 증가를 보이고 있다. 상대적으로 SCOD의 경우, 큰 차 이를 보이지 않는데 이것은 TCOD의 증가가 많은 부분 유실된 미생물에 의한 것임 을 보여주는 결과이다. 4 35 TCOD (mg/l) 3 25 2 15 Influent 1 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-11 유입수의 TCOD 144

5 4 TCOD (mg/l) 3 2 1 Reactor A Reactor B 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-111 처리수의 TCOD 1 9 TCOD Removal Rate(%) 8 7 6 Reactor A Reactor B 5 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-112 각 반응조의 TCOD 제거율 145

3 25 SCOD (mg/l) 2 15 1 Influent 5 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-113 유입수의 SCOD 4 3 SCOD (mg/l) 2 1 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-114 처리수의 SCOD Reactor A Reactor B 146

1 9 SCOD Removal Rate(%) 8 7 6 Reactor A Reactor B 5 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-115 처리수의 SCOD 제거율 (5) 탁도의 변화 다음은 유입수와 유출수에서의 탁도를 비교한 그래프이다. 앞서 그림 3-116의 TCOD 변화 그래프에서도 관찰되었듯, 운전을 시작한지 3일이 지난 후부터 심해 진 벌킹에의해 A 반응조에서는 국부적으로 슬러지 유실이 발생되었고 이로 인해 탁도 역시 큰 변화를 보였다. 반대로 Bio-magnetite를 주입한 B 반응조의 경우, 같 은 조건에서 운전을 했음에도 불구하고 오히려 SVI 값과 Sludge blanket의 높이가 양호해지는 것으로 나타났다. 이는 Bio-magnetite에 의해 슬러지 침전성이 월등히 상승함을 나타내는 결과라 할 수 있다. 147

2 18 16 14 NTU 12 1 8 6 Influent 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-116 유입수의 탁도 25 2 Reactor A Reactor B 15 NTU 1 5 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-117 각 반응조에서의 유출수 탁도 148

1 9 NTU Removal Rate (%) 8 7 6 Reactor A Reactor B 5 1 2 3 4 5 Elapsed Time (days) 그림 3-118 각 반응조에서의 유출수 탁도 제거율 (6) 중금속 농도의 변화 표 3-16은 유입수, 호기조, 반송슬러지에서의 중금속 농도를 보여주고 있다. 호기 조와 반송슬러지의 경우, 슬러지를 산화시킨 후 측정한 값으로써 슬러지와 결합하 고 있는 Bio-magnetite에 포함된 중금속의 농도이다. 두 반응조 슬러지의 MLSS가 약 2배 정도 차이가 나는 것이 그대로 반영된 결과라 할 수 있다. 여기서 우리가 주목해야할 것은 유출수에 함유되어 있는 중금속의 농도이다. 1차년도 실험 결과 중 용출 실험에서 증명된 바와 같이 본 연구에서 사용한 Bio-magnetite에서는 어떠 한 중금속도 용출되지 않고, 자연히 유출수에도 어떠한 중금속도 검출되지 않는다. 149

표 3-16 유입수, 호기조, 슬러지반송, 그리고 처리수에서의 중금속 농도 Period Species 유입수 호기조 슬러지반송 처리수 A B A B A B Fe.6 16.7 15. 3.9 27.7 N.D. N.D. Al.6 19.6 16.7 36.2 3.8 N.D. N.D. Ca 33.4 66.9 63.9 94.4 9.2 33.7 33.2 Cr N.D. N.D. N.D. N.D. N.D. N.D. N.D. Mn N.D. 6.2 7.4 11.1 13.3 N.D. N.D. Mg 7.4 34.5 3. 57.9 5.3 6.2 6.9 Fe 1.2 17.6 34.3 32.4 68.4 N.D..6 Al 1.5 22.5 19.8 41.5 39.7 N.D. N.D. 16 Ca 36.5 66.4 81.5 93.7 125.6 34.2 36.5 Cr N.D. N.D. N.D. N.D..7 N.D. N.D. Mn N.D. 4.8 7.4 8.6 14.7 N.D. N.D. Mg 8. 33.6 34.4 56.3 62.9 6. 6.1 Fe 1.4 18.4 4.4 34. 91. N.D. N.D. Al 2.2 25.4 28. 46.9 63.8 N.D. N.D. 43 Ca 34.6 65.9 79.1 93. 138.4 3.9 31. Cr N.D. N.D..6 N.D. 1.3 N.D. N.D. Mn N.D. 3.4 5.7 6.1 12.2 N.D. N.D. Mg 7.9 32.6 35.6 54.7 69.2 5.9 5.9 Fe 1.1 17.6 27.8 32.4 57.3 N.D. N.D. Al 1.4 22.5 27.8 41.5 56.6 N.D. N.D. 51 Ca 34.8 66.4 69.8 93.7 19.6 31.2 32. Cr N.D. N.D. N.D. N.D..6 N.D. N.D. Mn N.D. 4.8 3.7 8.6 7.2 N.D. N.D. Mg 7.8 33.6 35.5 56.3 67.1 6.1 6.2 (7) 플록크기분포의 변화 그림 3-119는 Bio-magnetite를 넣은 반응조와 넣지 않은 반응조에서의 플록 크기 를 비교한 그래프이다. 플록의 크기는 1 μm이상의 플록에서 Bio-magnetite를 넣은 반응조가 조금 더 많은 분포를 보였으나 절대적인 차이는 나지 않는 것으로 나타났 다. 15

그림 3-119 Bio-magnetite를 넣은 반응조와 넣지 않은 반응조의 플록 크기비교 151

제4절 Bio-magnetite 공정 모델링 연구 및 경제성 평가 1. 침전조 모델을 이용한 슬러지 침전성 비교 가. 2차 침전조 모델 일반적인 활성슬러지 공정에서 2차 침전조는, 폭기조에서 넘어온 처리수 중 미생 물을 침전 분리시켜 깨끗한 상등액만 내보내는 역할과 침전조 하부에서 미생물을 농축한 후 폭기조로 반송시켜 전체 공정 내에 미생물 농도를 일정하게 유지시키는 역할을 한다. 이와 같은 2차 침전조를 설계하고 갑작스런 유입수량의 증가로 인한 침전효율악화 등을 예측한 후 제어하기 위해 여러 연구자들이 2차 침전조 모델을 개발하였다. 침전현상은 Hazen(194)에 의해서 연구된 개별 침전(the sedimentation of discrete particles)을 기초로 하여 Camp(1936)과 Dobbins(1944)에 의해 보완되었다. 하지만 2차 침전조 내에서는 그림 3-12과 같은 4가지 현상이 나타나고 있으며, 앞 선 연구자들에 의한 연구된 개별 침전은 2차 침전조에서 일어나는 농축현상을 묘사 하고 있지 않다는 단점을 가지고 있다. 그림 3-12 Settling zone for activated sludge 152

2차 침전조 내 현상들에 영향을 주는 인자는 여러 가지가 존재한다. 그런데 Kynch(1952)는 회분식 실험을 통해서 침강성 입자의 농도가 가장 중요한 인자라고 주장하였고, 그의 이론은 Yoshioka(1957)에 의한 연속실험에서 확인되었다. 이와 같 은 Kynch의 가정은 너무 이상적이고 여러 특징을 갖고 있는 미생물에 적용하기에 는 부족하지만 간단함 때문에 많은 연구자들에 의해서 적용되었으며, 컴퓨터의 발 달로 연속방정식과 Kyncy의 이론을 바탕으로 한 여러 2차 침전조 모델이 개발되어 일반적으로 사용되고 있다. 나. One-Dimensional Layer M odel One-dimensional layer model은 Bryant(1972), Busby(1975), Stenstrom(1975), Hill(1985)에 의해 연구가 된 후 Vitasovic(1985)에 의해 더욱 정확하게 개선되었으 며 Takacs, I.(1991) 등에 의하여 그 정확성을 입증 받았다. One-dimensional layer model은 그림 3-121에서 보는 바와 같이 침전조를 몇 개의 수평 layer로 나누고 각 layer의 물질 수지로 인해서 SS 농도를 예상하는 방법이다. 그림 3-121 Layered settling tank 153

본 모델은 다음 가정을 사용한다. 수직방향의 확산은 없다. 부유물질의 농도는 침전조내의 수평방향의 층에서 일정하다. 고액분리기의 바닥은 분리의 물리적 경계를 나타내며, 바닥에서 침전속도는 이 다. 침전조내에서는 고형물의 농도에 영향을 미치는 반응이 일어나지 않는다. 나누어진 체적내로 유입되는 mass flux는 체적이 통과시킬 수 있는 mass flux 를 초과할 수 없으며, 바로 아래 층이 통과시킬 수 있는 체적을 초과할 수도 없 다. 바로 위의 가정에 위배되는 경우를 제외하고는, 침전속도는 단지 부유물질 농도 만의 함수이다. 슬러지 층에 대한 연구로 Vitasovic(1985)이나 Vanrelleghem(1996)는 슬러지 층의 농도가 3 mg/l 이상일 때 슬러지 층이 시작된다고 밝혔으며, Vanderhasselt (2)은 1 mg/l부터 슬러지 층이 형성된다고 밝히고 있다. 일반적으로 슬러지 층이 시작하는 농도를 임계 농도(threshold concentration)라 부른다. 침전조 내의 각 layer들은 feed position과의 관계에 따라 5가지 layer group으로 나뉜다. 표 3-17에 각 layer group에서 고형물질의 input과 output을 정리하였다. 그 리고 각 layer에서의 mass balance는 그림 3-122에 표시하였다. 표 3-17 One-dimensional layer model : input-output summary Layer Input Output Feed Settling Bulk liquid flux Settling Bulk liquid flux Top layer - - Up + Up Layers above feed point - + Up + Up Feed layer + + + Up & down Layers below feed point - + Down + Down Bottom layer - + Down - Down Note : '+' phenomenon considered, '-' phenomenon not considered 154

그림 3-122 One-dimensional layer model은 전형적인 solid flux 모델을 기초로 하고 있지만 고형물의 농도가 임계 농도보다 큰 경우 침전속도가 밑의 layer의 농도에 영향을 받는다는 것이 특징이다. 예를 들어 feed layer 위의 경우 ' j+1' layer의 고형물 농 도가 임계 농도보다 크거나 같고, ' j' layer와 ' j+1' 의 각각의 고형물 농도의 의한 solid settling flux, J (j), J (j+1)에서 J (j)가 J (j+1)보다 크다면 ' j' layer의 solid flux 는 J (j)가 아니라 J (j+1)이 된다. 이것은 위에 정리된 가정 중에서 5번째 가정 때문 이다. 이와 같은 내용이 그림 3-122에 정리되어 있다. Bulk movement에 의한 solid flux의 경우는 유입수량과 하부에서 빼주는 폐기량 에 의해 결정된다. Feed layer 상부에서는 상향류로 flux는 (유입량-폐기량)/(반응기 단면적)이며, 하부에서는 하향류로 (폐기량)/(반응기 단면적)이다. 중력침전에 의한 solid flux는 고형물 농도로 표현되는 침전속도식에 의해 결정되 며 침전속도식에 대한 내용은 아래 정리하였다. 이 모델은 수식 3-2와 같은 연속방정식에서 출발하였으며 화학반응과 확산이 없 다고 가정하면 각 layer마다 적용되는 연속방정식은 표 3-18과 같다. 155

dx ( D X ) vx = 2 dt z z X = solids concentration D = dispersion codfficient v = settling velocity 수식 3-2 표 3-18 Mass balance equation in layer groups Group of layers Top layer Layers above the feed layer Feed layer Layers below the feed layer Bottom layer J QX A up, j= i j / c J QX A dn, j= r j / c Model equation dx1 Jup, 2 -Jup, 1 -Js, 1 = dt z1 dxj Jdn, ( j - 1) -Jdn, j+ Js, ( j - 1) -Js, j = dt z1 dx ( Q + Q ) X / A -J -J + J -J = dt z1 dxj Jup, ( j + 1) -Jup, j+ Js, ( j - 1) -Js, j = dt z1 dx1 Jdn, 9 -Jup, 1 -Js, 9 = dt z1 j i r in c dn, j up, j s, ( j - 1) s, j Js,i Above the feed layer J s, j = > > min( Vs, jxj, Vs, ( j + 1) Xj + 1) - -- ( Xj + 1 Xt) Vs, jx - - - - - - - - - - - - > ( Xj + 1> Xt) Below the feed layer Js, j= min( Vs, jxj, Vs, ( j + 1) Xj + 1) One-Dimensional Layer Model에서 결정해야 하는 것은 침전속도식이다. 침전속 도식의 형태는 경험식과 실험치 통계로 구한 속도식, 수학적인 식이 있다. 이들 중 수식 3-3과 같은 Thomas(1963)과 Vesilind(1968)에 의해 제안된 지수형태의 경험식 이 가장 널리 사용된다. nx s = 수식 3-3 V Ve 그러나 지수형태의 침전속도식은 낮은 SS 농도에 대해서 잘 맞지 않는다는 단점 이 있어서 Takacs, I.(1991)에 의해 이중 지수 침전속도식 (Double exponensioal settling velocity function)이 제안되었다. Takacs 침전속도식은 Grijspeerdt(1995)에 의해 2차 침전조를 가장 잘 모사하는 침전속도식으로 밝혀졌다. 156

실험 통계를 이용한 침전속도식은 슬러지의 침전특성을 나타내는 SVI와 SSVI 등을 이용해서 표현한다. 이 방법은 슬러지 침전속도특성을 단지 한 개의 인자로 표현한다는 단점이 있지만 방법의 용이성으로 인해 많이 사용되었다(Ozinsky, 1995). 다. 슬러지 침전 인자를 이용한 침전속도 상수 추정 One-dimensional layer model에서 지수형태의 Vesilind 식을 이용하려면 2개의 침전속도 상수 V와 n이 필요하다. 이 두 상수를 추정하는 방법은 일반적으로 여러 가지 농도에서 초기 침전속도를 측정한 후 상수를 추정하는 희석법이 보편적인 방 법이지만 여러번 실험을 해야하고 시간이 많이 걸리며 각 실험에서 얻은 결과가 일 관적인 침전성을 나타내지 않은다는 단점이 있다(IWAQ, 1997). 따라서 몇몇 연구 자들에 의해 흔히 슬러지 침전 인자로 사용되는 SVI나 SSVI를 이용해서 침전속도 상수를 추정하는 식이 수많은 실험자료를 통해서 정리 발표되었다. 표 3-19는 SVI, DSVI, SSVI를 이용하여 침전속도 상수 v 와 n을 계산하는 식을 정리한 것이다. 표 3-19 SVI 및 DSVI, SSVI와 침전상수과의 관계식 Equation R-square Researcher v /n=37.48exp(-.395svi).912 Pitman(198,1984) n=.88-.393log(v /n).976 v =7.8.89 Daigger(1985) n=.148+.21svi.997 SVI v /n=39.32exp(-.518svi).722 Ekama(1986) v =17.4exp(-.113SVI)+3.931 Not given Hartel(1992) n=-.9834exp(-.581svi) n=.4svi Not given Wilson(1996) v =.3T~.5T (T in ) DSVI n=.249+.2191dsvi.99 Koopman(1983) lnv =2.65-.365DSVI.735 v /n=67.9exp(-.16ssvi).968 Pitman(198,1984) SSVI n=.88-.393log1(v /n).976 v =15.3-.615SSVI n=.426-.384ssvi+.543ssvi 2 Not given Wahlberg(1988) Unit: n(l/h), v(m/h), all SVI(mL/g) 157

그림 3-123 SSVI와 ln(v / n)과의 관계 본 연구에서는 위와 같은 상관관계를 모델 결과값을 이용하여 구해보았다. One-dimensional layer model를 이용하고 침전 속도식은 Vesilind 식을 적용하였으 며, 2개의 난수 침전속도 쌍을 사용하여 슬러지 침전실험을 모사하였다. 그렇게 해서 구한 SSVI 값과 모델링에 사용한 침전속도 상수값을 비교하였다. 그 결과를 그림 3-124에 나타내었다. 158

그림 3-124 SSVI와 v / n의 관계 모델에서 구한 SSVI 값과 모델에 사용된 침전속도 상수의 v / n 값과의 상관관계 를 살폐보면 Pitman이 제안한 상관관계 값과 약간 차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 v / n과 n과의 상관관계도 Pitman이 제시한 값은 약간 차이가 있어서 상관관 계 값을 수정하였다. 그 결과 v / n과 n과의 상관관계를 그림 3-125에 나타내었다. 그림 3-125 v / n와 n과의 관계 본 연구에서는 SSVI를 이용하는 수정된 Pitman 식을 사용하였으며 사용된 식은 아 159

래와 같다. v /n=41.6exp(-.79ssvi) n=.88-.393log1(v /n) (1) 침전조 모델 조건 침전조 모델은 one-dimensional layer 모델을 사용하였으며, 사용된 침전속도식은 Vesilind 식을 사용하였다. 슬러지 층의 시작을 의미하는 임계 고형물 농도 (threshold solid concentration)은 3 mg/l를 사용하였다. 모델 대상 침전조는 깊 이가 4 m, 직경이 3 m인 원형 침전지로 유입수의 유입은 깊이 2 m 부근에서 유 입되도록 선정하였다. 모델에 사용된 layer 수는 1개였으며, layer 수는 모델 결과 에 큰 영향을 주지 않는다. 침전조 모델을 통해서 슬러지 침전성을 나타내는 SSVI 값을 1 18 ml/g까지 변화시키면서 침전조 내 슬러지 농도를 확인하였다. 또한 유입유량을 6 m 3 /h에서 85 m 3 /h로 변화시켰다. 그리고 반송슬러지 유량은 침전조로 유입되는 유량에 5% 로 고정하였다. 사용된 SSVI 값에 따른 침전속도 상수 값을 위 식을 이용하여 구했 으며, 그 값은 표 3-2에 정리하였다. 그리고 사용된 유량에 대한 침전조의 표면 부 하를 계산하여 표 3-21에 정리하였다. 유입수의 슬러지 농도는 4 mg MLSS/L 를 사용하였다. 표 3-2 모델에 사용된 침전속도 상수 SSVI (ml/g) v (m/h) n 1 9.921.5255 12 9.567.5935 14 9.15.6615 16 8.574.7295 18 8.3.7975 16

표 3-21 모델에 사용된 표면 부하 유입 유량(m 3 /h) 표면 부하(m 3 /m 2 /d) 6 1.18 65 11.3 7 11.88 75 12.73 8 13.58 85 14.43 (2) 침전조 모델 결과 앞에서 선택한 한 가지 조건에서 침전조 내 슬러지 농도가 정상상태가 될 때까지 모사하였다. 그림 3-126은 SSVI가 1 ml/g, 유입유량이 6 m 3 /h일 때 침전조 깊 이별 슬러지 농도를 나타내고 있다. 슬러지 층이 feed position 보다 낮게 형성되어 있는 것을 확인할 수 있다. 1 Depth (m) 2 Feed position 3 4 2 4 6 8 MLSS (mg/l) 그림 3-126 침전조 깊이별 MLSS 농도 161

Depth (m) 1 2 Feed position SSVI (ml/g) 1 12 14 16 18 3 4 2 4 6 8 MLSS (mg/l) 그림 3-127 슬러지 침전성에 따른 침전조 깊이별 MLSS 농도 이와 같은 방법으로 유입유량이 6 m 3 /h 일 때, 슬러지 침전성이 악화되면 슬러 지 농도 분포가 어떻게 변하는지 살펴보았으며, 그 결과를 그림 3-127에 나타내었 다. 그림에서 볼 수 있듯이 침전성이 점점 안 좋아지면서 침전조 내에서 슬러지 층이 높이지는 것을 알 수 있다. 반면에 침전성이 좋지 않기 때문에 침전조 바닥부분에 서 슬러지 농도는 점점 낮아지고 있기 때문에 침전조에서의 슬러지 축적을 더 촉진 하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 방법으로 이번에는 SSVI가 14 ml/g 으로 일정할 때, 유입수 유량을 변화시키며 침전조 내에서 슬러지 농도의 분포를 그림 3-128에 나타내었다. 162

Depth (m) 1 2 Flow rate (m 3 /h) 6 65 7 75 8 85 3 4 2 4 6 8 MLSS (mg/l) 그림 3-128 유입 유량에 따른 침전조 깊이별 MLSS 농도 그림에서 보는 바와 같이 침전성이 일정하기 때문에 침전조 바닥 부분에서의 슬 러지 농도는 일정한 것을 알 수 있다. 하지만 유입수 유량이 증가하면서 상승유속 이 증가하기 때문에 슬러지 층이 점점 상승하는 것을 확인할 수 있다. 이와 같은 결과를 각각의 조건에서 슬러지 층 높이만 그림 3-129에 정리하였다. 163

4. 3.5 3. 2.5 2. 1.5 The height of sludge blanket (m) 1..5. 17 16 15 14 13 SSVI (ml/g) 12 11 1 14. 13.5 13. 12.5 12. 11.5 11. 1.5 Surface overflow rate (m 3 /m 3 /h) 그림 3-129 슬러지 침전성과 유입 유량에 따른 슬러지 층 높이 그림 3-129에서 보는 바와 같이 슬러지 층의 높이는 유입수 유량에도 영향을 받 지만 슬러지 침전성에 더 큰 영향을 받는 것을 알 수 있으며, 유량이 큰 경우 더 민감하게 영향을 받는 것을 알 수 있다. 유량이 85 m 3 /h로 가장 큰 경우에 슬러지 침전성이 1 ml/g에서 14 ml/g으로 4% 증가했지만 슬러지 층의 높이는 1 m 에서 3.4 m로 3배 이상 상승한 것을 볼 수 있다. 즉 침전조를 안전하게 운영하기 위해서는 슬러지의 침전성을 향상시키는 것이 매우 중요한 것을 알 수 있다. 164

25 2 15 SS (mg/l) 1 5 18 17 16 15 14 13 SSVI (ml/g) 12 11 1 1.5 14. 13.5 13. 12.5 12. 11.5 11. Surface overflow rate (m 3 /m 3 /h) 그림 3-13 슬러지 침전성과 유입유량에 따른 유출수 내 SS 농도 변화 그림 3-13은 슬러지 침전성과 유입유량에 따른 유출수 내 SS 농도를 나타낸 것 이다. 슬러치 층 높이와 마찬가지로 슬러지 침전성에 더 큰 영향을 받는 것으로 나 타났으며 슬러지 침전성이 좋은 경우에는 표면부하가 높아도 슬러지 층의 높이 뿐 만 아니라 유출수 중 SS 농도도 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 따라서 슬 러지 침전성만 보장된다면 하수처리공정으로 낮은 HRT로 운전하는 것도 가능한 것으로 판단된다. 그림 3-127에서와 같이 반송슬러지의 농도는 거의 슬러지 침전성의 영향만을 받 는 것을 확인할 수 있었다. 그림 3-131은 SSVI에 따른 침전조 바닥 부분의 슬러지 농도 즉 반송슬러지 농도를 나타낸 것이다. 165

MLSS (mg/l) 85 Flow rate (m 3 /h) 6 65 8 7 75 8 75 85 7 65 6 1 12 14 16 18 SSVI (ml/g) 그림 3-131 유입 유량 및 슬러지 침전성에 따른 반송슬러지 농도 위 그림과 같이 주로 SSVI에 의해서 반송슬러지 농도가 결정된다. 유입 유량이 증가하면 반송슬러지 유량도 증가하지만 반송슬러지 농도는 약간 감소하는 것을 확 인 할 수 있다. 반응기 내 미생물 농도를 높게 유지시키기 위해서도 슬러지 침전성 이 좋아야 함을 알 수 있었다. 2. Semi-pilot Bio-magnetite 공정 모델링 가. 하폐수처리공정 모델 프로그램 GPS-X GPS-X는 환경분야 관련 컴퓨터 프로그램 제작 업체로 유명한 캐나다의 Hydromatis사에 의해서 개발된 하폐수처리공정 모델 프로그램이다. 북미를 중심으 로 전세계적으로 가장 많이 사용되고 있다. 본 프로그램을 통하여 모델링이 가능한 공정은 가장 기본적인 완전혼합형 및 압출형 생물 반응조와 침전조부터 생물막 및 막공정, 혐기성 소화조까지 총 35개나 된다. 이외에 모델 파라미터를 평가 및 공정 166

최적화 도구, 자동제어 모델 등 다양한 기능을 포함하고 있다. 본 연구에서는 GPS-X version 4.12를 사용하여 Bio-magnetite 공정을 모델링하였다. 나. 대상 Bio-magnetite 공정 본 연구에서 모델링 대상으로 사용된 Bio-magnetite 공정은 앞에서 사용된 semi-pilot Bio-magnetite 공정과 같이 하루 처리용량 2.7톤(HRT 6 h 기준)으로 공 정의 구성도 및 반응조 부피는 그림 3-132에 정리하였다. 그림 3-132 Semi-pilot Bio-magnetite 공정 구성도 및 각 반응조 부피 이외의 운전조건은 표 3-12에 정리한 실제 운전 조건과 일치한다. 다. 모델링 조건 먼저 실제 semi-pilot Bio-magnetite 공정 운전 결과를 이용하여 GPS-X로 만든 공정 모델을 보정하였다. 다음 실험 결과를 최적으로 맞추는 모델 조건으로 5가지 상황(event)를 모델링하여 Bio-magnetite 공정의 특성을 평가하였다. 표 3-22에 5가 지 상황을 정리하였다. 실제 모델에서는 iron dust를 주입할 수 없기 때문에 8가지 167

의 다른 슬러지 침전성을 갖는 경우를 각 상황에 대해서 모델링하여 iron dust를 넣은 경우 슬러지 침전성이 향상하기 때문에 Bio-magnetite 공정이라 가정하고 평 가하였다. 모델링에 사용한 8가지의 침전성이 다른 슬러지의 SVI 값은 6, 8, 1, 12, 14, 16, 18, 2 ml/g 이었다. 표 3-22 모델링 상황(event) 상황 변화 조건 조건 범위 1 HRT* 4, 5, 6, 7, 8 h 2 SRT** 4, 6, 8, 1, 12, 14, 16, 18, 2 d 3 온도 1, 12, 14, 16, 18, 2 4 유입수 일일 변화 - 5 일시적인 iron dust 주입 SVI 1 8 6 ml/g * 생물학적 반응조만의 HRT 생물학적 반응조 부피 ** 슬러지 폐기량 각 모델링 상황에 대해서 변화시킨 모델링 조건 이외에 다른 조건은 모두 기본 조건으로 고정시켰다. 기본 조건은 HRT 6 h, SRT 1 d, 온도 2 이었다. 단 상 황 5에서 SRT로 18 d를 사용하였다. 생물학적 반응 모델을 위해서는 IWA에서 개발한 ASM2d(IWA)를 사용하였으며, 침전조 모델을 위해서는 one-dimensional layer model(vesilind)을 이용하였다. 라. 모델 상수 보정 본 연구에서 사용된 활성슬러지 공정 모델인 ASM2d는 총 22개의 양론 (stoichimetry) 상수와 55개의 동역학적(kinetic) 상수를 포함하고 있으며, 그 밖에 GPS-X는 다수의 유입수 특성을 나타내는 모델 상수와 침전 모델에 필요한 침전 상수를 포함하고 있다. 따라서 실제 모델링 대상 공정의 결과를 이용하여 위와 같 은 다양한 모델 상수를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 ASM2d 상수와 침전모델 상수를 보정하기 위해서 Blumensaat(25)가 사용한 방법과 같은 trial & error 방 식을 사용하였으며, 유입수 특성을 나타내는 모델 상수는 실제 유입수 분석 결과를 168

이용하여 계산하였다. 표 3-23은 보정된 모델 상수의 기본값과 변경된 값을 나타내 고 있다. 침전조 모델에서 입자의 침전속도를 나타내는 침전속도식은 Takacs 식(1991) 을 사용하였으며 총 4개(v m, r h, r f, x min )의 침전상수가 있으며 GPS-X에서는 X min 을 제 외한 나머지 침전상수를 슬러지 침전특성 인자인 SVI(Sludge Volume Index)와 침 전 특성 상수 clarif(-bad, 1-good), fcorr1 9를 이용하여 계산한다. 침전속도식의 침전상수 계산식은 수식 3-4~7에 나타내었다. min min 수식3-4 수식3-5 수식3-6 수식3-7 ASM2d 상수 침전모델 상수 표 3-23 모델 상수 기본값 및 보정값 비교 모델상수 단위 기본값 보정값 Y H g COD/g COD.63.45 μ A 1/d 1 1.7 K A, H g COD/m 3 1 2 η Ox -.8.6 f xi -.1.1 Non-settleable fraction -.1 fcorr4-2.66 1-4 3.89 1-4 fcorr5 - -2.85 1-6 -7.54 1-7 fcorr6-2.5 1-8 2.55 1-8 유입수 특성 모델 상수 Inert fraction of soluble COD -.35.18 Substrate fraction of particulate COD -.75.95 XCOD/VSS g COD/g VSS 2.2 2.16 VSS/TSS g VSS/g TSS.6.89 Soluble fraction of total COD -.35.26 i nxi g N/g COD.2.5 i nsi g N/g COD.1.14 169

마. 모델링 결과 (1) 실험 결과와의 비교 2.7톤/d 규모의 iron dust를 주입한 DNR 공정인 semi-pilot Bio-megnetite 공정 (WID)의 실험결과와 iron dust를 주입하지 않은 DNR 공정(WOID)을 보정된 모델 상수를 이용하여 모델링 하였다. 그 모델링 결과를 실제 실험 결과와 비교하여 모 델의 정확도를 평가하였다. Bio-magnetite 공정(WID)과 일반 DNR 공정(WOID)은 같은 운전조건에서 같은 하수를 유입시켰고 단지 iron dust를 주입했느냐만 차이가 있으므로 모든 모델 상수를 같다고 가정하였으며, 단지 침전특성을 나타내는 SVI 값을 실제 실험에서 나온 값으로 다르게 사용하였다. 표 3-24는 실험을 통해서 분 석한 유출수 성분에 대해서 실험 결과와 모델링 결과를 WID와 WOID에 대해서 정 리한 것이다. 모델 결과를 살펴보면 비교적 변동이 컸던 고형물 농도에 대해서 다 소 차이가 있으며 질소 농도에서 WID 공정의 질산염 농도가 좀 작게 모사되었다. 그리고 인농도는 실험결과가 너무 작아서 오차가 비교적 컷을 것으로 생각된다. 다 른 항목에 있어서는 보정된 모델 상수를 이용한 모델링이 비교적 정확하게 실험결 과를 모사했음을 확인할 수 있다. 표 3-24 실험결과와 모델링 결과 비교 성분 단위 WID WOID 실험결과 모델링 결과 실험결과 모델링 결과 TSS mg/l 7.62 9.76 11.3 18.32 VSS mg/l 6.6 6.47 11.8 12.4 TCOD mg/l 33.9 32.5 44.4 42.6 SCOD mg/l 19.9 21.8 21.2 21.8 T mg N/L 11.6 9.96 12.1 1.6 Ammonia mg N/L 1.73 1.39 3.11 1.49 itrate mg N/L 9. 7.58 7.77 7.51 TP mg P/L.813.98.824 1.43 Phosphate mg P/L.83.263.88.258 17

(2) HRT 영향(상황 1) HRT 영향 평가는 유입유량의 변화를 주어 평가하였다. 유입유량이 증가할 경우, 즉 HRT가 감소할 경우 슬러지 침전성이 나쁘다면 이차침전조에서 슬러지가 분리 되지 못하고 유출될 가능성이 있다. 본 모델링 상황에서는 SVI가 다른 8가지의 슬 러지에 대해서 HRT 변화를 시켰을 때 어떤 영향이 있는지 알아보았다. 그림 3-133은 HRT가 감소함에 따라 슬러지의 SVI가 다를 경우 유출수 내 TSS 농도를 나타내고 있다. HRT가 가장 큰 8 h에서 SVI 18, 2 ml/g인 경우 슬러지 가 유출되어 유출수 내 TSS 농도가 각각 21.3 mg/l와 35.8 mg/l로 매우 큰 것을 확인할 수 있다. 다른 SVI 조건의 경우는 모두 1 mg/l 이하였다. 즉 HRT 8 h에 서 SVI가 18 ml/g보다 큰 경우에는 슬러지가 유출된다고 말할 수 있다. 그리고 HRT가 계속 감소할 때 SVI가 높은 것부터 순차적으로 슬러지가 유출되기 시작하 였다. 하지만 SVI가 6 ml/g으로 침전성이 가장 좋은 경우 HRT가 가장 작은 4 h 에서도 유출수 내 TSS 농도가 17.2 mg/l로 비교적 안정적인 값을 나타내었다. 그 리고 슬러지 침전성이 매우 안 좋은 SVI 2, 18 ml/g의 경우 TSS 농도가 SVI 16 ml/g인 경우보다 낮았는데 이것은 슬러지가 이차침전조에서 잘 분리되지 못하 고 계속해서 유출되었기 때문에 생물반응조 내 슬러지 농도가 많이 낮아졌기 때문 이다. 이것은 포기조 내 MLSS 농도를 보여주고 있는 그림 3-134에서 확인할 수 있다. HRT가 감소할 때 슬러지 침전이 잘 되는 경우 폭기조 내 MLSS 농도가 증 가한다. 이것은 유입수 내 오염물 농도는 일정하지만 유입유량이 증가하면 오염물 부하가 증가해서 미생물 성장이 증가했기 때문이다. 하지만 이차침전조에서 슬러지 가 계속해서 유출된다면 미생물 성장이 해도 계속 유출되기 때문에 MLSS 농도가 증가하지 않는다. 171

TSS (mg/l) 1 8 6 4 SVI (mg/l) 6 8 1 12 14 16 18 2 2 8 7 6 5 4 HRT (h) 그림 3-133 HRT 변화에 따른 유출수 내 TSS 농도 MLSS (mg/l) 8 6 4 SVI (mg/l) 6 8 1 12 14 16 18 2 2 8 7 6 5 4 HRT (h) 그림 3-134 HRT 변화에 따른 포기조 내 MLSS 농도 그림 3-135의 8개 그래프는 각 SVI 조건에서 HRT가 변하는 경우 이차침전조 높 이별 MLSS 농도를 나타낸 것이다. MLSS 농도가 갑자기 증가하는 지점이 침전조 내 슬러지 층 높이라고 생각할 수 있다. SVI가 6 ml/g으로 가장 낮은 경우는 모 172

든 HRT 조건에서 비교적 안정된 슬러지 층을 확인할 수 있지만 슬러지 침전성이 가장 안 좋은 SVI 18과 2 ml/g인 경우는 거의 모든 HRT 조건에서 침전조가 슬러지로 전부 채워져 있다. 그리고 SVI가 6 ml/g인 경우는 슬러지 침전성이 좋 기 때문에 가장 높은 반송슬러지 MLSS 농도가 13,95 mg/l로 농축이 매우 잘 되 는 것을 확인할 수 있는 반면 SVI가 2 ml/g인 경우 최대 반송슬러지 MLSS 농 도가 4,819 mg/l로 매우 큰 차이를 보이고 있다. 그림 3-136의 각각의 그래프는 한가지 HRT 조건에 대해서 다른 SVI에 따른 유 출수 내 TN을 유기성 질소, 암모니아성 질소, 질산염 질소로 나타낸 것이다. HRT 가 8 h으로 높은 조건에서는 슬러지가 유출되지 않는 SVI 6~16 ml/g인 경우 TN 농도는 1 mg N/L 이하로 거의 비슷하다. 하지만 슬러지가 유출되는 경우는 모두 TN 농도가 1 mg N/L 이상으로 높게 나왔다. 다른 HRT 조건에서도 이차침 전조에서 슬러지가 유출되지 않는다면 SVI에 따라서 TN 농도가 큰 차이 없이 1 mg N/L 근처이지만 슬러지가 유출되면 TN 농도가 갑자기 증가한다. 그리고 대부 분 슬러지 유출에 의해 TN 농도가 증가하기 때문에 3가지 질소 성분 중 유기성 질 소 농도의 증가가 가장 두드러진다. 슬러지 유출이 심한 경우는 질산화 미생물 농 도(autotrophic biomass)의 감소로 암모니아 농도의 증가 현상도 크게 나타난다. 이 와 같은 현상은 그림 3-137에 나타낸 각 조건에 따른 포기조 내 질산화 미생물 농 도 그래프로 확인할 수 있다. 슬러지 유출로 미생물 증가가 어렵기 때문에 유입 질 소부하가 증가해도 질산화 미생물량이 늘어나지 않았고 그래서 질산화율은 떨어지 게 되었다. 이와 비슷한 결과가 인제거에서도 나타난다. 그림 3-138은 각각의 조건에서 유출수 내 TP를 유기성 인과, 인산염으로 나타낸 것이다. 역시 슬러지 유출이 되지 않는 경우에는 유출수 중 TP 농도가 SVI 값에 큰 영향을 받지 않다가 슬러지가 유출되기 시작하면 유기성 인의 농도가 크게 증가 하여 전체 TP 농도가 증가한다. 그리고 슬러지 유출이 너무 많은 경우 인축적 및 방출로 인을 제거하는 PAOs가 성장하지 못하기 때문에 유출수 내 인산염 농도가 증가하는 것을 그림 3-139에서 확인할 수 있다. 또한 이렇게 PAOs가 줄어듦에 따 라서 종속영양균 농도는 오히려 약간 증가한다(그림 3-14). HRT가 4 h이고 SVI 가 18, 2 ml/g인 경우, PAOs의 농도는 이지만 종속영양균의 농도는 오히려 SVI가 낮은 경우보다 높다. 173

16 SVI 6 ml/g 14 SVI 8 ml/g MLSS (mg/l) 14 12 1 8 6 4 MLSS (mg/l) 12 1 8 6 4 8 h 7 h 6 h 5 h 4 h 2 2..2.4.6.8 1. 1.2..2.4.6.8 1. 1.2 Depth (m, from the top) Depth (m, from the top) 12 SVI 1 ml/g 1 SVI 12 ml/g 1 8 MLSS (mg/l) 8 6 4 MLSS (mg/l) 6 4 2 2..2.4.6.8 1. 1.2..2.4.6.8 1. 1.2 Depth (m, from the top) Depth (m, from the top) 1 SVI 14 ml/g 8 SVI 16 ml/g 8 6 MLSS (mg/l) 6 4 MLSS (mg/l) 4 2 2..2.4.6.8 1. 1.2..2.4.6.8 1. 1.2 Depth (m, from the top) Depth (m, from the top) 7 SVI 18 ml/g 6 SVI 2 ml/g 6 5 MLSS (mg/l) 5 4 3 2 MLSS (mg/l) 4 3 2 1 1..2.4.6.8 1. 1.2 Depth (m, from the top)..2.4.6.8 1. 1.2 Depth (m, from the top) 그림 3-135 HRT 변화에 따른 이차침전조 내 높이별 MLSS 농도 변화 174

25 2 HRT 8 h 25 2 Organic N Ammonia Nitrate HRT 7 h Nitrogen (mg N/L) 15 1 Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 5 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) 25 HRT 6 h 25 HRT 5 h 2 2 Nitrogen (mg N/L) 15 1 Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 5 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) 25 HRT 4 h 2 Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) 그림 3-136 HRT 변화에 따른 유출수 내 질소 농도 175

Active autotrophic biomass (mg COD/L) SVI (ml/g) 2 6 8 1 12 15 14 16 18 2 1 5 8 7 6 5 4 HRT (h) 그림 3-137 HRT 변화에 따른 포기조 내 질산화 미생물 농도 176

HRT 8 h HRT 7 h 6 6 Organic P Phosphate Phosphorus (mg P/L) 4 2 Phosphorus (mg P/L) 4 2 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) HRT 6 h HRT 5 h 6 6 Phosphorus (mg P/L) 4 2 Phosphorus (mg P/L) 4 2 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) 7 HRT 4 h 6 Phosphorus (mg P/L) 5 4 3 2 1 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) 그림 3-138 HRT 변화에 따른 유출수 내 인 농도 177

Active PAOs (mg COD/L) 2 15 1 5 SVI (ml/g) 6 8 1 12 14 16 18 2 8 7 6 5 4 HRT (h) 그림 3-139 HRT 변화에 따른 포기조 내 PAOs 미생물 농도 Active heterotrophic biomass (mg COD/L) 3 25 2 15 1 5 SVI (ml/g) 6 8 1 12 14 16 18 2 8 7 6 5 4 HRT (h) 그림 3-14 HRT 변화에 따른 포기조 내 종속영양균 농도 178

(3) SRT 영향(모델링 상황 2) 생물학적 하수처리 공정에서 SRT를 증가시키면 생물학적 반응조 내 미생물 농도 가 증가하고 질산화 효율이 좋아진다. 본 모델링 상황2에서는 각 SVI 조건에서 SRT를 변화시킨 영향을 살펴보았다. 모델에 사용한 SVI 조건은 앞에서와 같으며 SRT조건은 4 d부터 2 d까지 2일씩 증가시켜서 총 9가지 조건에서 평가하였다. 그림 3-141은 SRT가 증가함에 따라서 각 SVI 조건일 때, 유출수 내 TSS 농도 를 나타내고 있다. SVI가 18, 2 ml/g인 경우, SRT가 4 d일 때 슬러지가 유출되 는 현상이 나타나지 않았지만 SRT 6 d부터 슬러지가 유출되는 것을 확인할 수 있 다. 그리고 SRT가 증가함에 따라, 슬러지 침전성이 낮은 경우부터 순차적으로 슬러 지가 이차침전조에서 완전히 분리되지 못하고 유출된다. 슬러지 침전성이 가장 좋 은 SVI 6 ml/g인 경우도 SRT 2 d에서는 슬러지가 유출되기 시작한다. TSS (mg/l) 1 8 6 4 SVI (ml/g) 6 8 1 12 14 16 18 2 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 SRT (d) 그림 3-141 SRT 변화에 따른 유출수 내 TSS 농도 이번에는 유출수 내 질소농도를 살펴보면, 그림 3-142에 나타나 있는 것과 같이 슬러지가 유출되지 않는 SRT 4 d인 경우는 유출수 내 질소 농도가 모든 SVI 조건 에서 큰 차이가 나지 않는다. 단 SRT가 너무 작기 때문에 질산화 미생물 성장에 179

영향을 주어 암모니아 농도가 다소 높게 나타난다(그림 3-143). 하지만 SRT가 증 가해서 슬러지가 유출되는 경우에는 HRT 변화에서와 마찬가지로 유출수 내 유기 성 질소의 농도가 높아진다. 하지만 슬러지 침전성이 좋아서 슬러지가 유출되지 않 는다면 오히려 질산화 미생물 성장에 도움이 되어서 질산화율이 증가하고 전체 질 소 제거율도 증가한다. SVI가 6 ml/g인 경우 SRT가 4 d일 때 유출수 내 암모니 아 농도가 2.98 mg N/L이었지만 SRT가 18 d일 때 1. mg N/L로 감소하였고 총 질소제거율은 76.6%에서 78.6%으로 약간 증가하였다. 2 SRT 4 d 2 SRT 6 d 2 SRT 8 d Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 Organic N Ammonia Nitrate Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) SVI (ml/g) 2 SRT 1 d 2 SRT 12 d 25 SRT 14 d Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 Nitrogen (mg N/L) 2 15 1 5 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) SVI (ml/g) 2 SRT 16 d 2 SRT 18 d 2 SRT 2 d Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 Nitrogen (mg N/L) 15 1 5 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) SVI (ml/g) 그림 3-142 SRT 변화에 따른 유출수 내 질소 농도 18

Active autotrophic biomass (mg COD/L) SVI (ml/g) 2 6 8 1 12 15 14 16 18 2 1 5 4 6 8 1 12 14 16 18 2 SRT (d) 그림 3-143 SRT 변화에 따른 포기조 내 질산화 미생물 농도 그림 3-144는 유출수 중 인 농도를 나타내고 있다. 인제거에 있어서도 앞의 경우 와 마찬가지로 슬러지가 유출된다면 유기성 인 농도가 크게 증가했으면 그렇지 않 다면 인제거율을 큰 차이를 보이지 않았다. 포기조내 PAOs의 농도에 있어서도 슬 러지가 유출되지 않는다면 SRT가 증가함에 따라서 PAOs의 농도도 증가했지만 슬 러지가 유출되기 시작하면 PAOs의 농도가 거의 증가하지 않았다(그림 3-145). 종 속 영양균의 경우도 PAOs와 경향이 같았다(그림 3-146). 결론적으로 SRT를 변화시켰을 경우도 HRT 변화시켰을 때와 마찬가지로 슬러지 가 유출되자 않는다면 슬러지 침전성에 차이가 있더라도 전체 오염물 처리율에 미 치는 영향은 미비하였다. 단 슬러지가 유출되면 TSS 농도 및 TN, TP에서 유기성 질소와 인 농도가 크게 증가하였다. 그리고 SRT가 증가함에 따라 슬러지 유출이 없다면 질산화 효율이 증가하였지만 슬러지가 유출된다면 질산화 미생물 농도가 증 가하지 않아 유출수 내 암모니아 농도가 높았다. 181

6 SRT 4 d 6 SRT 6 d 6 SRT 8 d 5 5 Organic P Phosphate 5 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 1 1 1 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) SVI (ml/g) SRT 1 d SRT 12 d SRT 14 d 6 6 6 5 5 5 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 1 1 1 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) SVI (ml/g) SRT 16 d SRT 18 d SRT 2 d 6 6 6 5 5 5 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 1 1 1 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) SVI (ml/g) 그림 3-144 SRT 변화에 따른 유출수 내 인 농도 182

Active PAOs (mg COD/L) 16 14 12 1 8 6 4 SVI (ml/g) 6 8 1 12 14 16 18 2 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 SRT (d) 그림 3-145 SRT 변화에 따른 포기조 내 PAOs 미생물 농도 Active hetrotrophic biomass (mgccod/l) 3 25 2 15 1 5 SVI (ml/g) 6 8 1 12 14 16 18 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 SRT (d) 그림 3-146 SRT 변화에 따른 포기조 내 종송영양균 농도 183

(4) 온도 영향(모델링 상황3) 온도 영향 평가는 우리나라와 같이 겨울철이 추운 경우 반드시 평가해야할 항목 이다. 본 연구에서는 Bio-magnetite 공정과 같이 슬러지 침전성이 좋은 경우 온도 에 대한 영향을 평가하기 위해 슬러지 침전성이 다른 경우 온도를 1 에서 2 로 변화시켰을 경우 공정의 오염물 제거율이 어떻게 영향을 받는지 평가하였다. 그림 3-147은 각 SVI에 대해서 온도가 변할 때 TSS 농도를 나타내고 있다. 온도 변화에 대해서도 슬러지 침전성이 안 좋은 경우 미생물이 더 잘 유출되는 것을 확 인할 수 있다. SVI 18과 2 ml/g인 경우 낮은 농도에서 오히려 TSS 농도가 감 소하는 경향은 HRT 변화에서와 마찬가지로 슬러지가 계속 유출되어 미생물 성장 이 너무 작기 때문이다. TSS (mg/l) 1 8 6 4 Temperature o C 1 12 14 16 18 2 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) 그림 3-147 온도 변화에 따른 유출수 내 TSS 농도 그림 3-148은 온도 변화에 따라 유출수 내 질소 농도를 종류별로 나타낸 것이다. 슬러지 침전성이 안 좋은 경우 질산화가 거의 일어나지 않는 것을 볼 수 있다. 이 것은 슬러지 유출이 일어나서 질산화 미생물 성장에 필요한 SRT를 유지할 수 없기 때문이다. 하지만 슬러지 침전성이 좋은 경우는 온도가 낮을 때 질산화 저하 현상 이 일어나지만 상대적으로 매우 안정된 유출수 수질을 나타내고 있다. 그림 3-149는 온도 변화에 따른 유출수 내 인 농도를 유기성 인과 인산염으로 나 184

타낸 것이다. 인의 경우도 질소의 경우와 같이 슬러지 침전성이 좋은 경우 매우 안 정된 유출수 수질을 보여주고 있다. 위와 같은 현상은 그림 3-15~152에 보여진 미생물 농도를 보고 그 이유를 생각 할 수 있다. 즉 침전성이 나쁜 경우 미생물 성장 속도가 느려지므로 성장에 필요한 SRT가 더 필요한데 슬러지 유출로 필요한 SRT를 유지하기 힘들기 때문이다. 5 4 1 o C 5 4 Organic N Ammonia Nitrate 12 o C Nitrogen (mg N/L) 3 2 Nitrogen (mg N/L) 3 2 1 1 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) 5 14 o C 5 16 o C 4 4 Nitrogen (mg N/L) 3 2 Nitrogen (mg N/L) 3 2 1 1 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) 5 18 o C 5 2 o C 4 4 Nitrogen (mg N/L) 3 2 Nitrogen (mg N/L) 3 2 1 1 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) 그림 3-148 온도 변화에 따른 유출수 내 질소 농도 185

6 1 o C 6 12 o C 5 Organic P Phosphate 5 Organic P Phosphate Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 1 1 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) 6 14 o C 6 16 o C 5 Organic P Phosphate 5 Organic P Phosphate Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 1 1 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) 6 18 o C 6 2 o C 5 Organic P Phosphate 5 Organic P Phosphate Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 Phosphorus (mg P/L) 4 3 2 1 1 6 8 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) SVI (ml/g) 그림 3-149 온도 변화에 따른 유출수 내 인 농도 186

Active heterotrophic biomass (mg COD/L) 3 2 1 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) Temperature o C 1 12 14 16 18 2 그림 3-15 온도 변화에 따른 포기조 내 중속영양균 농도 2 Active autotrophic biomass (mg COD/L) 15 1 5 Temperature o C 1 12 14 16 18 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) 그림 3-151 온도 변화에 따른 포기조 내 질산화 미생물 농도 187

Active PAOs (mg COD/L) 16 14 12 1 8 6 4 Temperature o C 1 12 14 16 18 2 2 6 8 1 12 14 16 18 2 SVI (ml/g) 그림 3-152 온도 변화에 따른 포기조 내 PAOs 미생물 농도 (5) 유입수 유량 및 농도 일일 변화(모델링 상황 4) 하수처리장을 평가할 때 대부분 일정한 농도의 유입수가 일정한 유량으로 들어올 경우만 고려하지만 실제 하수처리장은 하루에 2배 이상이 오염물 농도와 유량 차이 를 보이며 하수처리장에 유입된다. 사람들이 물을 거의 사용하지 않는 새벽에는 유 입 하수 유량도 작고 하수 내 오염물 농도도 낮다. 따라서 본 모델링 상황에서는 슬러지 침전성이 다른 경우 하루 주기로 유입 하수의 유량 및 농도가 변할 때 유출 수에 어떤 영향을 받는지 평가하였다. 하루 주기로 변하는 유량과 농도는 GPS-X 프로그램 내에서 제공하는 비율을 앞에서 사용한 유입 하수 유량과 농도에 곱해서 사용하였다. 그 결과 그림 3-153~155는 각각 유입 하수의 유량과 TSS 및 TCOD 그리고 TN과 TP 농도를 나타낸 것이다. 유량은 새벽 4시 최저 1.67 m 3 /d 이고 저 녁 8시 최대 3.64 m 3 /d이다. 나머지 오염물 농도도 최저와 최대 농도가 되는 시간은 유량과 같으며 대부분 최저와 최대 농도가 2배 이상 차이가 난다. 이번 모델링 상 황 4에 대해서는 질소에 인에 대해서만 정리하였다. 188

4. 3.5 Influent flow rate (m 3 /d) 3. 2.5 2. 1.5 4 8 12 16 2 24 Time (d) 그림 3-153 유입수 유량 일일 변화 7 6 TSS TCOD TSS/TCOD (mg/l) 5 4 3 2 1 4 8 12 16 2 24 Time (h) 그림 3-154 유입수 고형물 및 유기물 농도 일일 변화 189

7 6 5 TN TP 14 12 1 TN (mg N/L) 4 3 8 6 TP (mg P/L) 2 4 1 2 4 8 12 16 2 24 Time (h) 그림 3-155 유입수 TN 및 TP 농도 일일 변화 그림 3-156은 각 SVI 조건에 따라 TN 농도를 유기성 질소, 암모니아성 질소, 질 산염 질소 농도로 보여주고 있다. 각 그래프는 서로 비교하기 위해서 y축 값 범위 를 같도록 맞추었다. 그 결과 예상대로 슬러지 침전성이 좋은 경우는 유입수 유량 과 오염물 농도가 변하여도 유출수 TN 농도는 크게 변하지 않는 것을 알 수 있다. 하지만 SVI 14 ml/g의 경우 유입수 조건이 일정할 때 그림 3-156에 나타난 것처 럼 TN 농도가 11.4 mg N/L 이었지만 유입유량 및 농도가 위와 같이 변할 경우 저 녁 1시 TN 농도가 27. mg N/L까지 증가하였다. 이 때 TSS 농도는 198 mg/l 이었다. 즉 최대 유량 및 농도가 들어온 후 2시간 후에 이차침전조에서 슬러지가 유출되었으며 그로 인해 유출수 내 유기성 질소의 농도가 급격히 증가하였다. 이와 같은 경향은 슬러지 침전성이 더 안 좋은 경우에도 마찬가지 현상을 관찰할 수 있 었다. 19

4 3 TN Ammonia Nitrate SVI 6 ml/g 4 3 TN Ammonia Nitrate SVI 8 ml/g mg N/L 2 mg N/L 2 1 1 4 8 12 16 2 24 Time (h) 4 8 12 16 2 24 Time (h) 4 SVI 1 ml/g 4 SVI 12 ml/g 3 TN Ammonia Nitrate 3 TN Ammonia Nitrate mg N/L 2 mg N/L 2 1 1 4 8 12 16 2 24 4 8 12 16 2 24 Time (h) Time (h) 4 SVI 14 ml/g 4 SVI 16 ml/g 3 TN Ammonia Nitrate 3 TN Ammonia Nitrate mg N/L 2 mg N/L 2 1 1 4 8 12 16 2 24 5 1 15 2 Time (h) Time (h) 4 SVI 18 ml/g 4 SVI 2 ml/g 3 TN Ammonia Nitrate 3 TN Ammonia Nitrate mg N/L 2 mg N/L 2 1 1 5 1 15 2 5 1 15 2 Time (h) Time (h) 그림 3-156 유입수 일일 변화시 유출수 내 질소 농도 변화 191

2 SVI 6 ml/g 2 SVI 8 ml/g TP Phosphate TP Phosphate 15 15 mg P/L 1 mg P/L 1 5 5 4 8 12 16 2 24 4 8 12 16 2 24 Time (h) Time (h) 2 SVI 1 ml/g 2 SVI 12 ml/g TP Phosphate TP Phosphate 15 15 mg P/L 1 mg P/L 1 5 5 4 8 12 16 2 24 4 8 12 16 2 24 Time (h) Time (h) 2 SVI 14 ml/g 2 SVI 16 ml/g TP Phosphate TP Phosphate 15 15 mg P/L 1 mg P/L 1 5 5 4 8 12 16 2 24 4 8 12 16 2 24 Time (h) Time (h) 2 SVI 18 ml/g 2 SVI 2 ml/g 18 16 14 TP Phosphate 15 TP Phosphate mg P/L 12 1 8 mg P/L 1 6 4 2 4 8 12 16 2 24 Time (h) 5 4 8 12 16 2 24 Time (h) 그림 3-157 유입수 일일 변화시 유출수 내 인 농도 변화 192

그림 3-157은 유출수 내 인농도를 보여주고 있다. 인의 경우 질소보다 더 큰 차 이를 보이고 있다. 역시 SVI 14 ml/g 인 경우 유입수 조건이 일정할 때는 TP 농 도가 2.5 mg P/L 이었지만 유입수 조건이 변했을 때는 최대 12.3 mg P/L까지 증 가하였다. 특히 SVI가 2 ml/g인 경우 최대 17.2 mg P/L까지 증가하였다. 결론적으로 유입수 유량 및 오염물 농도가 하루 주기로 변하더라도 슬러지만 유 출되지 않는다면 비교적 안정적인 유출수 수질을 유지할 수 있다. 즉 Bio-magnetite 공정과 같이 슬러지 침전성을 낮게 유기시키는 경우 유입수 변화에 효과적으로 대처할 수 있을 것으로 판단된다. (6) Iron dust의 일시적인 주입 영향(모델링 상황 5) 실제 하수처리장을 운전하다가 슬러지 침전성 악화나 유입유량의 증가 등으로 슬 러지가 이차침전조에서 유출될 경우 슬러지 침전성을 돕기위해 Bio-magnetite 공정 에서 사용하였던 iron dust를 주입할 수 있을 것이다. 이와 같은 경우를 모델링 하 기 위해서 슬러지가 유출되는 조건인 HRT 4 h, SRT 18 d, SVI 1 ml/g에서 점 차적으로 SVI 값을 감소시켰다. 각 조건에서 2시간씩 유지시켰으며 SVI 값은 1 8 6 ml/g 순으로 감소시켰다. 그림 3-158은 각 SVI 조건에서 유출수 내 TSS 농도를 나타내고 있다. 처음 SVI 가 8 ml/g으로 감소되었을 때, 슬러지 유출을 방지하여 TSS 농도가 급격히 줄어 들었다. 하지만 SVI를 6 ml/g 으로 더 감소시켰을 때는 TSS 농도가 아주 약간 감소하는 것을 볼 수 있다. 즉 iron dust 주입으로 슬러지 유출을 막았다면 더 이상 슬러지 침전성을 감소시키기 위해 iron dust를 주입하는 것은 큰 영향이 없을 것으 로 보인다. 위와 같은 현상은 유출수 내 TN과 TP 농도에서도 관찰할 수 있다. SVI가 8 ml/g으로 감소했을 경우 슬러지 유출이 더 이상 일어나지 않아 TN 및 TP 농도가 크게 감소하지만 SVI를 6 ml/g으로 더 감소시켜도 TN과 TP 농도가 더 이상 크 게 감소하지 않았다(그림 3-159~16). 193

4 35 3 TSS (mg/l) 25 2 SVI 1 ml/g SVI 8 ml/g SVI 6 ml/g 15 1 5 1 2 3 4 5 6 Time (day) 그림 3-158 Iron dust 주입으로 인한 슬러지 침전성 향상시 유출수 내 TSS 농도 변화 12. 11.5 TN (mg N/L) 11. 1.5 SVI 1 ml/g SVI 8 ml/g SVI 6 ml/g 1. 9.5 1 2 3 4 5 6 Time (day) 그림 3-159 Iron dust 주입으로 인한 슬러지 침전성 향상시 유출수 내 TN 농도 변화 194

3. 2.5 TP (mg P/L) 2. 1.5 SVI 1 ml/g SVI 8 ml/g SVI 6 ml/g 1..5 1 2 3 4 5 6 Time (day) 그림 3-16 Iron dust 주입으로 인한 슬러지 침전성 향상시 유출수 내 TP 농도 변화 195

제5절 경제성 평가 1. Iron dust 제조 기술 및 제조장치 본 연구에서 사용한 Bio-magnetite는 제철소에서 부산물로 발생하는 iron dust이 다. iron dust는 자체적으로 자력을 가지고 있는 magnetite가 약 6%, 나머지는 CaO와 MgO 및 소량 물질로 구성되어 있는 것으로 알려져 있다. 하지만 본 연구에 서 사용한 iron dust의 성분 분석결과 철(Fe)과 칼슘(Ca)이 각각 25%, 27%로 비슷 하게 나타났고 이외에도 알루미늄(Al), 마그네슘(Mg), 망간(Mn) 성분이 소량 포함 되어 있었다. 따라서 제철소에서 폐기물 형태로 발생한 iron dust는 하수처리에 사 용되기 전에 적당한 전처리를 거쳐야 한다. 오염물 및 미생물이 최대한 많이 흡착 하기 위해서 적당한 크기와 재질을 갖게 만드는 공정이 이에 해당한다. 따라서 Iron dust 제조와 관련하여 본 연구에서는 Iron dust 입경크기와 재질의 두 가지 측면에서 접근하였다. Iron dust 입경크기와 관련해서는 실제 Lab. 실험 및 Pilot plant 운전을 통해 하수처리에 적합한 Iron dust의 입경 최적화를 도출하고자 하였고, 이에 따라 3 μm 정도의 크기를 가진 입자는 물속에서 부유 가능한 것으로 판단하였다. 또한, 최적 입경의 Iron dust를 간단하게 분리할 수 있는 분급기술을 확보하고자 입경 크기별 입경분리가 가능한 체거름 장치를 설치하였다. Iron dust 분쇄 및 분급에 관련된 부분은 제강 슬래그를 처리, 가공하는 업체인 에코마이스터와 (주)부성분체 등을 통해 필요기술을 확보하였고 오염물 및 미생물 이 최대한 많이 흡착할 수 있는 재질의 Iron dust 제조 기술을 확보하고자 하였다. 이 부분은 향후 추가적인 연구를 통해 Iron dust 제조 기술에 관한 산업재산권 등 록을 추진하여 사업화할 수 있도록 할 것이다. 가. 전로 슬래그 가공 기술 PS Ball 은 전로슬래그를 분무법으로 처리한 풍쇄 슬래그를 말한다. 서냉시켜 고 화된 전로 슬래그와 고압의 공기에 의해 급냉 처리된 풍쇄 슬래그는 그 구성 물질 인 성분과 함량은 거의 같으나, 그 분자구조는 다르게 구성되어 있다. 풍쇄슬래그는 196

전로슬래그에 비해서 Dicalcium Ferrite 가 다량 함유되어 있어, 전로 슬래그의 Free CaO에 의한 부피 팽창의 단점을 상당히 개선시킨다. 고로 수재 슬래그와 같 이 수쇄공정을 거쳐서 생산되는 Cu 슬래그와 비교하면, Fe 함량은 ½ 이지만 CaO의 함량이 8배입니다. 또한 알칼리 성분이 상대적으로 적으며, Pb, Zn, Cu, Mo 등의 유해성분도 훨씬 적다. 그림 3-161 전로 슬래그 가공 기술 나. 분쇄 공정(볼 밀링법) 볼 밀링법이란 회전하는 통속에 분말로 제조하고자 하는 금속과 경도가 높고 마 모속도가 낮은 볼을 장입하여 이들간의 충돌에 의하여 분말을 제조하는 방법이다. 통이 회전함에 따라서 볼과 금속분말은 통의 벽과 같이 회전하다가 중력과 원심력 의 관계에 의하여 적당한 높이에서 낙하하여 통의 하부에 있는 분말과 충돌을 일으 켜서 이때의 충돌에너지가 분말을 파단시켜 미분화를 일으키게 된다. 볼의 재질로 197

서는 세라믹 또는 표면강화된 스테인레스 볼이 주로 사용된다. 볼 밀링공정이 효율적으로 분말을 제조하기 위해서는 볼이 통에서 회전할 때 원 심력에 의해 따라 올라간 후 적절한 위치에서 밑 부분으로 낙하하도록 작업조건을 설정하여야 한다. 통의 반지름이 r이고 원주속도를 v라 하면 통의 회전에 의한 원 심력과 볼의 중력이 같아지는 조건이 될 것이다. mv 2 r = mg 여기서 v는 2 N으로 주어지므로, 이를 윗식에 대입하면, 다음과 같이 최적 회전 속도 N을 구할 수 있다. 단, D는 통의 내부 직경이다. N = ( g 2 2 ) 1 D.5 통의 회전속도가 작으면 볼이 통의 벽면을 따라서 올라가지 못하고 마찰만 일으 키게 된다. 이에 비해 통의 회전속도가 과도히 큰 경우에는 볼에 작용하는 원심력 이 볼의 중력보다 크게 되어 낙하하지 않아 분쇄효율이 감소된다. 그림 3-162 볼밀공정에 의해 분쇄된 iron dust 198

다. 분급기술 분급(classification)이란 넓은 뜻으로는 화학성분, 입자지름, 모양, 색, 밀도, 방사 성, 자성 및 정전 특성 등에 따라 고체를 분리하는 것을 말한다. 좁은 뜻으로는 밀 도가 같은 분립체를 입자 지름에 따라 2개 또는 그 이상의 입자군으로 나누는 조작 을 말하며, 입도분급이라고도 한다. 분급은 그 방법, 즉 사용하는 유체에 따라 건식 분급과 습식 분급으로 크게 나눈다. 전자는 기체, 주로 공기를 사용하므로 풍력분 급이라 하고, 후자는 액체, 주로 물을 사용하므로 수력분급이라고도 한다. 건식 분급에는 여기서 설명하는 풍력분급과 체가름이란 것이 있다. 일반적으로 풍 력분급은 공업적으로 체가름이 적합하지 않는 범위의 분체를 건식 입도 분급하는데 적용하고, 그 범위는 통상 수μm 부터 25μm 정도이며, 최근에는 서브미크론 분급도 하게 되었다. 풍력 분급은 기류속에 분산시킨 입자에 방향이 다른 힘을 작용시켜, 입자의 이동거리에 따라 분급하거나, 또는 침강속도의 차를 이용하여 분급하는 것 이며, 분리는 입자 지름과 밀도의 함수로 작용한다. 그림 3-163 분급 장치 풍력 분급기를 원리에 따라 크게 나누면, 입자의 침강속도와 기류속도의 평형을 이용한 것(중력 또는 원심력), 입자가 기류를 가로지르는 방식 및 기타 방식으로 분 류할 수 있다. 다음에 풍력 분급이 주된 힘이라고 할 수 있는 원심분급에 대해 설 명한다. 원심력은 중력의 수 1배 의 값을 쉽게 얻을 수 있고, 회전수를 조절하면 199

힘이 가변되므로, 중력분급 또는 관성분급보다 작은 입자지름 범위인 수1μm 또는 수μm까지 분급할 수 있다. 기본적인 분급기구는 반지름 방향의 안쪽으로 향한 기류 속도와 바깥쪽으로 향하는 입자속도가 평형을 이루는 점이 평형점이고, 이보다 더 큰 입자는 굵은 입자로서 바깥쪽으로 이동하고, 작은 입자는 고운 입자로서 안쪽으 로 들어가서 분급된다. 라. Iron dust 미생물 친화성 향상을 위한 기술 담체의 표면거칠기(Surface roughness)와 표면전하(Surface potential)는 주로 미 생물막 초기 형성 시에 영향을 미치게 된다. 담체의 표면 거칠기가 클수록 유체의 전단응력으로 부터 부착된 미생물을 보호하게 되어 초기 미생물막 형성을 용이하게 하기 때문이다. 일반적으로 환경미생물은 액 중에서 음전하를 갖는데, 양전하를 갖 는 표면은 미생물의 초기 부착속도를 향상시킬 수 있다. Micro-scale의 magnetite를 carrier로 사용하는 경우 입자를 친수성 고분자를 코팅함으로써 표면개질을 수행하 고 이를 통해 biofloc(미생물) 부착효율을 증가시키는 기술이다. 본 기술은 core(핵) 에 magnetite가 존재하고 그 표면에 무독성이며 친수성인 유기 고분자를 코팅하는 기술과 양이온성 무기물질을 코팅하는 기술이 있다. (1) 양이온성 무기물질로 코팅하는 경우 마그네타이트 분말의 표면개질화에 사용된 시약은 Al(NO 3 ) 3 9H 2 O, AlCl 3 6H 2 O, Al 2 (SO 4 )13H 2 O를 이용하였다. 마그네타이트 분말 1.5 kg을 2L 비이커에 칭량하고 Al로서 2. wt%가 되도록 Al(NO 3 ) 3 9H 2 O를 비이커에 첨가한다. 비이커에 증류수를 1L 넣고 균일하게 교반하면서.5 mol NaOH 용액을 ph가 중성이 될 때까지 천천히 적하하여 Al(OH)3를 형성시키며 입도분포의 균일화를 위 해 시효처리를 한다. 시효처리 후 수세 및 여과를 4차례 반복한 후 1 오븐에 서 건조한다. (2) 친수성 유기 고분자 물질 코팅 l 4.3% (w/w) 마그네타이트를 16.6 %(v/v) 3M HCl를 5% (w/v) aqueous PVA 용액(M n 224,)를 첨가한다. 2

2 1의 혼합물을 초음파 세척기에서 1분간 sonification 시키고 PVA 용액의 세 배 분량의 식용유에 첨가한다. 3 7 rpm 교반기로 교반하면서 cross-linking을 수행하고 즉시 4.7% (v/v relative to the PVA phase) 의 25% glutardialdehydr용액을 첨가한다. croos-linking을 추가적으로 1분간 수행한다. 4 9 g에서 원심분리를 1분간 수행하고 고분자 코팅된 마그네타이트를 분리한 후 n-hexane으로 세척하고 나서 2-butanone으로 세척하고 5시간 동안 물로 강력한 세척을 수행한다. 2. 실규모 도입에 따른 경제성 평가 Iron dust의 경제성 평가는 다음과 같이 두 가지의 가정과 운전조건으로 실시하 였으며, 비교대상은 슬러지 침강성 확보의 대안으로 제시하고 있는 media 공정으로 하였다. ㆍ가정 1 : 기초 결과에 근거 최적 투입량을.5kg Iron dust/kg VSS으로 결정 ㆍ가정 2 : 사용한 Iron dust 가격(25원/kg) 21

ㆍ운전조건 - 유량 1, m 3 /일 - SRT 2일 - 반응조 MLSS 4,5 mg/l - 반송 MLSS 9, mg/l ㆍ소요 Iron dust 양 = 폐기슬러지량(VSS) 524kg/일 *.5kg iron dust/kg VSS = 262kg/일 ㆍ일 소요 비용 = 262kg/일 * 25원/kg = 65,5원/일 ㆍ연간 소요비용 = 6.55만원/일 * 365일 = 239만원/년 ㆍMedia 공법 - 메디아 교체주기 2년, - 가격 1만원/m3 - 충진율 15%(반응조 용적대비), 충진량=5 m3, - 초기설치비용 : 5,만원 - 연간 교체비용 : 2,5 만원/년 ㆍIron dust - 초기설치비용 = 1,만원 - 연간 소요비용 = 239만원/년 위에서 나타난 바와 같이 초기설치비용 및 연간 소요비용을 고려했을 때 media와 비교하여 경제적인 측면에서 유리할 것으로 판단된다. 22

제4장 연구 개발 목표 달성도 및 대외기여도 제1절 연구 개발 목표 달성도 연구과제의 목표 달성 여부 평가는 계획서 상에 있는 목표기술개발의 달성 여부 를 단순히 평가하는 것과 관련기술에의 파급효과, 부가적인 기술개발, 환경 개선효 과 등을 모두 고려한 종합적인 평가로 구분할 수 있는데, 기술개발업무는 특성상 단순평가만으로 평가하기에는 불합리한 측면이 있으므로 종합적인 평가에 기준을 두는 것이 타당하다. 그러나 정량적이고 가시적으로 나타나지 않는 것에 대해서는 평가하기가 상당히 어렵기 때문에 중요도에 따라 가중치를 주는 것이 좋을 것으로 판단되어 전체를 1으로 가정하고 여러 항목에 대해 각각의 항목이 본 연구에서 차지하는 중요도에 따라 서로 다른 가중치를 주어 평가하였다. 기존 DNR 공정을 기본으로 산업 폐기물인 폐광재를 재활용한 신공정인 Biomagnetite를 이용한 고도하수처리기술에 대한 최종 평가를 위하여 아래에 제시 된 내용을 기준으로 하여 표 4-1및 표 4-2의 평가방법과 항목에 의하여 연구 수행 과정 및 결과의 평가가 이루어졌다. 산업화 목표 달성 기술개발의 실용성 분석 : 처리공법의 산업현장 적용가능성 및 시기 : 처리공법의 제거효율 기술개발로 인한 경제적 효과 : 처리비용의 절감효과 : 독자적인 고도처리공정 확립으로 수출을 통한 외화획득 : 기술개발로 인한 외화대체효과 기술개발 수준에서의 환경개선효과 : 영양염류의 제거효율 향상 23

: 중 소규모 단위의 하수처리장에서의 안정적인 운전 : 하수 슬러지 저감으로 인한 부차적 환경오염 방지 간접적 경제효과 : 제철소에서 발생하는 폐기물을 이용함으로 일석이조의 경제적 이익 : 부영양화 방지 등 수질개선으로 상수도 처리비용 절감 학술적 연구성과 Biomagnetite를 DNR 공정에 적용하였을 경우 반응기작 규명 : 미생물의 활성도 측정을 통한 기술적용시 안정성 확보 : 반응조 및 처리수 내의 중금속 분석을 통한 기술의 안전성 검증 : 슬러지 배출 감소를 통한 기술 경제성 분석 복합처리장치로서의 해석 : Biomagnetite를 이용한 고도하수처리 공정에서의 최적 운전조건 도출 : 미생물 반응기가 scale-up되는 경우의 전체시스템 거동해석 연구진행과정의 평가 연구일정관리의 평가 연구비 집행내역의 적합성 참여기업 및 위탁기관과의 교류 기 타 보고서의 완성도 학술지 게재, 학회발표, 특허출원/등록 실적 내부자체평가 24

표 4-1 Evaluation items and methods 구분 평가 항목 평가 방법 고도 하수 처리 공정 Biomagnetite를 이용한 고도하수처리 공정의 운전조건 도출 Lab scale 고도하수처리 공정의 기본데이터 축적 Pilot scale 고도하수처리 공정의 성능 평가 최적 주입량 도출 내부 반송율, C/N 비, HRT의 영향 평가 Scale-up factor 도출 미생물의 활성도 분석 Biomagnetite 주입에 따른 용출특성 분석 슬러지 탈수율 분석을 통한 공정의 슬러지 감량화 평가 실규모 운전 시 수온 및 운전 조건 변화에 따른 공정 특성 규명 미생물의 활성도 분석 슬러지 침전성 향상 분석 Biomagnetite를 이용한 신공정의 모델링 표 4-2 General evaluation factor and weighting factor 평가비중 연구개발 종합평가 항목 (%) 안정적 목표 수질 달성 25 최종침전지에서 슬러지 침강성 향상 3 최적 운전 조건 획득 2 추가적인 산업폐기물 처리로 인한 비용절감 1 기술개발에 의한 환경개선 효과 - 부가적인 환경개선 효과 5 특허출원, 국제 학술지 논문 게재 여부 1 25

표 4-3은 본 연구과제의 연구개발 내용 및 목표 달성도를 나타낸 것이다. Biomagnetite 주입에 따른 반응조의 침전성 향상 및 하수처리능 향상이 가능한 친 환경, 고효율 공정 개발을 목표로 하여 lab-scale 실험에서의 최적 운전 조건 도출 및 실제 하수를 대상으로 한 pilot-scale 반응조에서의 실규모 운전에 따른 운전 영 향 평가를 거쳐 Biomagnetite를 이용한 고도하수처리공법의 검증을 수행하였으며, 전체 연구기간동안 본 연구과제의 당초 계획과 진도에 맞춰 연구 목표를 달성한 것 으로 판단된다. 사업년도 주요 사업내용 및 범위 제품의 목표, 사양, 성능 등 실행율 1 차 년 도 2 차 년 도 표 4-3 Research contents and achievement level 하수고도처리용 자성 물질 제조 Iron dust 특성 변화에 따른 고 도처리 효율 평가 실험실 규모에서의 반응조 운전을 통한 최적의 운전인자 획득 (scale-up factor 도출) Pilot-scale 공정을 통한 Biomagnetite 공법의 적용 안정성 검토 Pilot-scale 공정을 이용한 생활 하수 처리시 효율 검토 침전모델을 이용한 슬러지 침강성 평가 실규모 설계 및 운전인자 확보 하수고도처리용 자성물질 제조 기 술 개발 (입도별 분쇄 및 분급기술 확보) Iron dust를 이용한 고도하수처리 반응조 개발: 실험실 규모 (3L 2 조) BOD: 1 mg/l, T-N: 14 mg/l, T-P:.8 mg/l, SS: 8 mg/l 이하 달성 생활 하수 처리를 위한 pilot-scale 고도처리공정 설치 및 자동화, 연속 운전 (1톤/일, 2톤/ 일) 2 세트 고농축 슬러지 침전 모델 개발 Pilot-scale 공정 설치 및 운전: 1톤/일 1% 1% 26

제2절 대외 기여도 본 연구에서는 기존의 magnetite를 이용한 연구와 같이 순수한 magnetite를 이용 하지 않고 제철소에서 부수적으로 발생되는 iron dust를 이용하여 고도하수처리 효 율 증대에 대한 연구를 수행하였다. 또한 하수처리과정에서 발생하는 하수 슬러지 에 대한 적절한 처리방안을 마련하였다. 본 과제를 통해 개발한 신공정은 질소 및 인을 효율적으로 제거할 수 있을 뿐만 아니라 산업폐기물인 iron dust도 함께 처리할 수 있는 장점을 가지고 있다. 따라서 일석이조의 효과를 기대할 수 있는 환경친화적인 기술이라고 판단된다. 본 기술은 다른 고도하수처리 공법에 비해 침전 시간을 줄일 수 있으며 고농도 미생물 보유를 가능케 함으로써 처리시설 감축효과 및 처리효율 향상효과를 함께 기대할 수 있다. 본 과제의 연구기간 동안 아래와 같이 학술발표 2건, 학술지 게재 2건을 수행하 였으며 해외학회 발표 1건을 준비 중에 있다. 구 분 제 목 일시 주관 기관 논문 Iron dust를 이용한 생물학적 질소 인 제거 공정의 효율향상에 대한 연구 25.4. 대한 환경공학회 논문 슬러지 침전성이 DNR 공정에 미치는 영향 평가 26.2. 대한 상하수도학회 학술 발표 Iron dust 첨가로 인해 DNR 공정 처리효율에 미치는 영향 25.4. 대한 환경공학회 학술 발표 침전모델을 이용한 SSVI 3.5 와 침전속도상수(V o, η)의 상관관계 평가 26.4. 대한 환경공학회 27

제 5 장 연구 개발 결과의 활용 계획 제1절 기술이전 및 연구결과 활용계획 1. 26년 활용계획 - 관련학계 학술 발표와 전시회 참가 등을 통한 기술 홍보 - Biomagnetite 제조업체와의 기술협력을 통한 지속적인 제품 성능 개량 - 하수처리전문 엔지니어링사를 대상으로 한 공정설명 2. 차년도 이후 활용계획 - 관련 학회 및 전시회 등을 통한 지속적인 기술홍보를 통하여 기술의 대외적인 공신력을 확보하고, 기술약정 업체와의 유기적인 관계를 유지하여 기술적용 사 례를 늘림으로써 기술료 수익을 제고함. - 당사의 사업관련 유관부서와 연계하여 package화된 기술의 대규모 사업으로 의 적용을 위한 인프라를 구축하여 기술사업 확대를 꾀함. - 하수처리전문 엔지니어링사를 대상으로 한 지속적인 공정설명을 통하여 단위 구역별 중 소규모 하수처리 공정에의 적용을 꾀함. 28

제2절 기대효과 1. 기술 개발 시 활용분야 1 하수고도 처리용 Bio-magnetite 제조기술 개발 산업부산물 재활용 기술 개발 Bio-magnetite 생성을 통한 최종 침전지 효율향상 경제적인 하/폐수 슬러지 처리 기술 개발 2 Bio-magnetite를 이용한 고도하수처리기술 정립 슬러지 침강성 향상 처리수 안정성 증가 (BOD: 1 mg/l, TN: 15 mg/l, TP: 1.5 mg/l, SS: 1 mg/l 이하) 동절기 하수처리 효율 증가 국내 신기술로 외국 기술의 수출 가능 3 슬러지의 고효율 함수율 저감 기술 잉여슬러지 함수율 1% 이하 달성기술 잉여슬러지 감량화 기술 4 2차 침전지 침전모델 개발 기존 2차 침전지 설계 신기술 정립 증설 없이 고형물 부하 증가 효과 29

2. 사업화 추진 계획 가. 사업화계획 구분 사업화 연도 26 년 28 년 21 년 소규모처리장 개발계획품목 실증플랜트 중규모처리장 기술적용 기술적용 소요인 14 2 2 원 제조시 투자계획 3억원 5억원 1억원 설 시험시 1.5억원 - - 설 생산계획(톤) 5톤/일 1,톤/일 5,톤/일 판매계획 내수 25 1 5 수출 1 (억원) 계 25 2 2 나. 무역수지 개선효과 구분 26 년도 28 년도 21 년도 수입대체효과(억원) 5 1, 2,5 수 출 효 과(억원) - 5 1,5 산출근거 : 외국 기술도 도입된 하수고도처리 공정을 저비용의 신기술로 대체한다고 가정 21

다. 사업화가능성 SW OT 분석 (강점) 잉여슬러지 침강성 대폭 향상 자원 재활용을 통한 2차 환경오염 감소 (약점) 슬러지 cake량 증가 Magnetite 주입 필요 처리장 증설의 대체효과 기존 BNR보다 고효율, MBR보다 저가 (위기) 고도처리기술 시장 진행중 기존 신기술과 경쟁 치열 (기회) 선진 외국도 초기연구단계 수준 기술 개발 시 세계 최초 원천기술 확보 211

제 6 장 참고문헌 이영신(1991). 자철광을 이용한 폐수처리시 응집효율에 미치는 영향, 한국환경미생 물학회지, 17(1), 67-73. 박우용, 김용수, 공성호(1996). Magnetite를 이용한 페놀의 펜톤산화처리에 관한 연 구, 화학공학의 이론과 응용, 2(2), 2179-2182. Anderson N.J., Kolarik L.O., Swinton Weiss D.E.(1982). Colour and Turbidity Removal with Reusable Magnetic Particles-III, Water Res., 16, 1327-1334. Anderson N.J., Priestley A.L.(1983). Colour and Turbidity Removal with Reusable Magnetic Particles-V, Water Res., 17(1), 1227-1233. APHA(1998), Standard Methods for the examination of water and wastewater, 2th ed., American Public Health Association, Washington D.C. Bitton G., Mitchell R.(1974). The removal of Escherichia coli bacteriophage T7 by magnetic filtration, Water Res., 8, 549-511. Bryant, J.O.(1972). Continuous Time Simulation of the Conventional Activated Sludge Wastewater Renovation System, Ph.D. dissertation, Clemson University, Clemson, South Carolina, USA. Busby,J.B.,Andrews,J.F.(1975). Dynamic Modeling and Control Strategies for the Activated Sludge Process, J. Water Pollution Control Fed., 47(5), 155-18 Camp, T.R.(1936). A Study of the Rational Design of Settling Tanks, Sewage Work J., 8(5), 742-758. 212

De Latour C., Maxwell E.(1974). Phosphate Removal by Magnetic Filtration, Water Res, 8, 17-19. Dick, R.I., Vesilind, P.A. (1969). The sludge Volume Index - What is it?, Wat. Pollut. Control Fed. 41(7), 1285-1291. Dobbins, W.E.(1944). Effects of Turbulence on Sedimentation, Transactions, ASCE, 19(22), 629-678. Hazen, A.(1994). On Sedimentation, ASCE, 53(98), 45-88. Hill, R.D.(1985). Dynamics and Control of Solids-Liquid Separtion in the Activated Sludge Process, Ph.D. disseration, Rice University, Houston, Texas, USA. Grijspeerdt, K., Vanrolleghem, P., Verstraete, W.(1995). Selection of One-Dimensional Sedimentation: Models for On-Line Use, Wat. Sci. Tech., 31(2), 193-24. IWAQ(1997). Secondary Settling Tank: Theory Modeling Design & Operation, Science and Technology Report No.6. Macrae I.C., Evans S.K.(1983). Factors influencing the adsorption of bacteria to magnetite in water and wastewater, Water Res., 17(3), 271-277. Mitchell R., Bitton G., De Latour C., Maxwell E.(1974). Magnetic separation: a new approach to water and waste tretment, 7th Int. Conf. Water poll. Res., Raris. Mitchell R., Chet I., Bitton G., Oberteuffer J.A., Harland J.R.(1975). High gradient magnetic separation of microorganisms and other non-magnetic suspended solids 213

from waste water. 48th Ann. Conf. Water Poll. Cont. Fed., Miami Beach, Fla. Ozinsky, A.E., Ekama, G.A.(1995). Secondary Settling Tank Modeling and Design. Part 2. Linking Sludge Settleability Measures, Wat. SA, 21(4), 333-35. Rachwal, A.J., Johnstone, D.W.M., Hanbury, M.J., Critchard, D.J. (1982). The application of settleability tests for control of activated sludge plants, In bulking of activated sludge - preventative and remedial method ed., 224-242, Elllis Horwood, Chichester. Sakai, Y., Kurakata, S., Takahashi, F. (1991). Magnetic Force Sedimentation of Flocs in Activated Sludge Supplemented with Ferromagnetic Powder of Iron Oxide, Journal of Fermentation and Bioengineering, 71(3), 28-21. Stenstrom, M.K.(1975). A Dynamic Model and Computer Compatible Control Strategies for Wasterwater Treatment Plants, Ph.D. dissertation, Clemson University, Clemson, South Carolina, USA. Takācs, I., Patry, G.G., Nolasco, D.(1991), "A Dynamic Model of the Clarification-Thickening Process", Wat.Res., vol.25, No.1, pp.1263-1271. Terashima Y., Ozaki H., Sekine N.(1986). Removal of dissolved heavy metals by chemical coagulation, magnetic seeding and high gradient magnetic filtration, Water Res., 2(5), 537-545. Tomas, D.G.(1963). Transport Characteristics of Suspensions. Relation of Hindered Settling Floc Characteristics to Rheological Parameters, AIChE J., 9, 31-316. Vanderhasselt, A., Vanrolleghem, P.A.(1999). Estimation of Sludge Sedimentation 214

Parameters form Simgle Batch Settling Curves, Wat. Res., 34(2), 395-46. Vanrolleghem,P.A.,Van der Schueren, D.,Krikilion, G., Grijspeerdt, K., Willems, P., Verstraete, W.(1995). On-Line Quantification of Settling Properties with In-Sensor-Experiments in a Automated Settlometer, IAWQ Spec. Conf. on Sensor in Wastewater Tech., Copenhagen, Denmark, Oct. 25-27. Vitasovic, Z.Z.(1985). An Integrated Control System for the Activated Sludge Process, Ph.D. dissertation, Rice University, Houston, Texas, USA. 215

부 록 [수질분석결과] 216

운전시간 (일) 유입수 (mg/l) 처리수(A) (mg/l) T-N 처리수(B) (mg/l) 제거율(A) (%) 제거율(B) (%) 38.7 13.5 14.8 65.2 61.8 1 39.6 14.1 14.3 64.4 63.9 2 42. 13.1 13.8 68.8 67.1 5 33.7 14.4 12.3 57.3 63.5 1 39.9 12.2 11.7 69.4 7.7 12 41. 11.7 12.7 71.4 69. 2 43.3 12.3 11.2 71.6 74.1 3 33.8 1.3 1.9 69.6 67.8 45 39.6 1.9 12.7 72.5 67.9 48 37.2 11.1 1.2 7.1 72.6 운전시간 (일) 유입수 (mg/l) NO 3 - -N NH 4 + -N 처리수(A) (mg/l) 처리수(B) (mg/l) 유입수 (mg/l) 처리수(A) (mg/l) 처리수(B) (mg/l) 1.7 9.7 1.9 32.3 2.6 2.8 1 2.2 1.1 1.5 32.8 2.9 2.7 2 2.1 9.3 1.2 38.3 2.5 2.5 5 1.7 1.9 9.1 19.3 2.1 2.2 1 2.2 9.6 8.7 28.3 1.6 1.9 12 1.6 9.5 9.7 34. 1.3 1.9 2 2. 9.6 8.2 34.8 1.4 1.9 3 2. 7.8 7.9 33.3 1.5 1.8 45 2.2 8.9 9.8 33.8 1.3 1.8 48 2. 8.7 7.8 34.5 1.4 1.8 217

운전시간 (일) Nitrification (A) Nitrification (B) Denitrification (A) Denitrification (B) 93.2 92.7 73.1 69.7 1 92.8 93.3 72.5 71.6 2 94. 94. 76.4 74.2 5 93.7 93.5 65.5 71.1 1 96.1 95.2 75. 77.1 12 96.8 95.3 76. 75.2 2 96.9 95.7 77.1 8.2 3 95.7 94.6 75.9 75.3 45 96.7 95.5 76.8 74.1 48 96.4 95.2 75.7 77.9 운전시간 (일) 유입수 (NTU) 처리수(A) (NTU) 탁도 처리수(B) (NTU) 제거율(A) (%) 제거율(B) (%) 13. 1.8 2.8 98.3 97.3 1 12. 2.3 2.5 97.7 97.5 2 95.2 1.9 2.1 98. 97.8 5 13. 1.9 4. 98.2 96.1 8 84. 2.3 2.6 97.3 97. 1 77. 2. 2.1 97.5 97.2 12 114. 2.4 1.8 97.9 98.4 16 128. 2.6 3.7 98. 97.1 2 123. 3.2 3.2 97.4 97.4 21 12. 3.1 2.9 97.4 97.6 22 135. 2.5 2.9 98.2 97.9 23 95.5 2.9 2.5 97. 97.4 3 13. 6.5 3.4 95. 97.4 31 178. 19.7 3.9 88.9 97.8 45 17. 1.5 3.3 93.8 98.1 48 171. 11.2 3.5 93.5 98. 218

운전시간 (일) 유입수 (mg/l) 처리수(A) (mg/l) TCOD 처리수(B) (mg/l) 제거율(A) (%) 제거율(B) (%) 22. 37. 36. 83.2 83.6 1 262. 32. 32. 87.8 87.8 2 296. 34. 36. 88.5 87.8 5 28. 34. 39. 87.9 86.1 1 328. 25. 27. 92.4 91.8 12 34. 29. 33. 91.5 9.3 2 35. 3. 27. 91.4 92.3 3 32. 26. 31. 91.9 9.3 45 273. 32. 28. 88.3 89.7 48 3. 28. 3. 9.7 9. 운전시간 (일) 유입수 (mg/l) 처리수(A) (mg/l) SCOD 처리수(B) (mg/l) 제거율(A) (%) 제거율(B) (%) 122. 28. 3. 77. 75.4 1 142. 22. 24. 84.5 83.1 2 146. 24. 26. 83.6 82.2 5 124. 28. 29. 77.4 76.6 1 25. 16. 18. 92.2 91.2 12 15. 19. 25. 87.3 83.3 2 17. 2. 16. 88.2 9.6 3 2. 16. 22. 92. 89. 45 175. 21. 18. 88. 89.7 48 19. 18. 2. 9.5 89.5 219

운전시간 (일) 16 43 51 중금속 유입수 반응조 슬러지반송 처리수 A B A B A B Fe.6 16.7 15. 3.9 27.7 N.D. N.D. Al.6 19.6 16.7 36.2 3.8 N.D. N.D. Ca 33.4 66.9 63.9 94.4 9.2 33.7 33.2 Cr N.D. N.D. N.D. N.D. N.D. N.D. N.D. Mn N.D. 6.2 7.4 11.1 13.3 N.D. N.D. Mg 7.4 34.5 3. 57.9 5.3 6.2 6.9 Fe 1.2 17.6 34.3 32.4 68.4 N.D..6 Al 1.5 22.5 19.8 41.5 39.7 N.D. N.D. Ca 36.5 66.4 81.5 93.7 125.6 34.2 36.5 Cr N.D. N.D. N.D. N.D..7 N.D. N.D. Mn N.D. 4.8 7.4 8.6 14.7 N.D. N.D. Mg 8. 33.6 34.4 56.3 62.9 6. 6.1 Fe 1.4 18.4 4.4 34. 91. N.D. N.D. Al 2.2 25.4 28. 46.9 63.8 N.D. N.D. Ca 34.6 65.9 79.1 93. 138.4 3.9 31. Cr N.D. N.D..6 N.D. 1.3 N.D. N.D. Mn N.D. 3.4 5.7 6.1 12.2 N.D. N.D. Mg 7.9 32.6 35.6 54.7 69.2 5.9 5.9 Fe 1.1 17.6 27.8 32.4 57.3 N.D. N.D. Al 1.4 22.5 27.8 41.5 56.6 N.D. N.D. Ca 34.8 66.4 69.8 93.7 19.6 31.2 32. Cr N.D. N.D. N.D. N.D..6 N.D. N.D. Mn N.D. 4.8 3.7 8.6 7.2 N.D. N.D. Mg 7.8 33.6 35.5 56.3 67.1 6.1 6.2 22

운전기간 (일) MLSS Reactor A Reactor B 반송 A 반송 B 338 298 6 564 1 328 288 596 616 2 332 314 616 64 5 354 346 64 566 1 36 33 662 636 21 344 336 64 64 22 338 328 63 642 27 342 36 632 738 31 35 384 594 728 45 346 366 57 744 운전기간 (일) MLVSS Reactor A Reactor B 반송 A 반송 B 285 25 486 46 1 28 244 49 58 2 276 26 5 516 5 298 286 52 454 1 3 264 524 54 21 282 262 53 52 22 282 256 528 518 27 28 286 512 57 31 288 29 484 556 45 276 276 46 566 221