VOC 방출을 고려한 폐수처리공정의 모델링 및 모사에 관한 연구

성경원, 임수용, 이성철

한양대학교 화학공학과

A Study on Modeling and Simulation of Wastewater Treatment Process

Considering VOC Emissions

Kyoung-Won Seong, Su-Yong Lim, Sung-Chul Yi

Department of Chemical Engineering, Hanyang University

1. 서론

활성 슬러지 공정은 1914년 개발된 이래 지금까지 폐수처리에 있어서 가장 일반적으로 사용되고 있다. 일반적인 가정폐수처리에서 뿐만 아니라, 각각의 공정에 따라 특수한 성분을 가지는 산업폐수에서도 널리 이용이 되는 기술이다. 폐수처리장 조업의 환경적 규제가 나날이 심해지고 있는 시점에서 현존하는 폐수처리공정의 조건들을 모니터하고 제어할 수 있는 적절한 기준을 제시하는 것이 절실히 요구되었고, 따라서 여러 모사 결과들이 제시되어 왔다. 이러한 예로서 지금까지 발표된 모사기에는 BASTE, GPS-X 등이 있었다. 하지만, 이들을 이용한 폐수처리공정의 모사는 오염물질을 BOD나 COD만으로서 총괄하여 표현함으로써 그 폐수 성분 자체의 물성을 포함한 특성을 나타내지 못하는 것이 단점으로 지적되어 왔다.

본 연구에서는 이러한 단점을 보완하고, COD뿐만 아니라 물, biomass, VOC를 포함하여 각 단위 공정마다의 증발속도까지도 계산을 하는 폐수처리공정의 정상상태 모델 및 모사를 하고자 한다.

2. 이론

각 폐수처리 단위공정은 화합물이 하나의 상에서 다른 상으로 이동하는 과정, biomass에서 화합물이 흡수되는 과정, 활성조 내에서 화합물이 생성되고 소멸되는 과정으로 파악이 될 수 있다. 서로 다른 상으로 이동되는 과정은 휘발성 화합물의 증발을 나타낸다. 증발속도는 물질전달과정으로 설명될 수 있고, 각각의 성분에 대한 물질전달계수를 계산함으로써 결정된다. 물질전달계수는 quiscent 조건과 turbulent 조건으로 나뉘고, 다음 4가지의 국부물질전달계수를 고려하여 계산될 수 있다.

① Quiescent liquid phase mass transfer coeff. (kL,Q)

② Quiescent gas phase mass transfer coeff,. (kG,Q)

③ Turbulent liquid phase mass transfer coeff. (kL,T)

④ Turbulent gas phase mass transfer coeff. (kG,T)

kL,Q는 바람속도, Schmidt수, 상당지름/깊이 비율, 확산도 등에 의해 결정되며, kG,Q는 바람속도, Schmidt수, 유효지름 등에 의존한다. ASB에서와 같이 폭기가 되는 곳에서 고려해야되는 계수인 kL,T는 산소 전이량, 공급 power, 확산도 등에 영향을 받고, kG,T는 Reynolds수 등에 영향을 받는 것으로 파악이 된다.

폭기조와 같이 turbulent 조건하에서는 turbulent인 표면적의 분율을 고려하여, 다음과 같은 weighted overall mass transfer coeff.가 정의될 수 있다.

[eqn: K_W `=` f_T`K_T `+` ( 1-f_t )`K_Q]

()

반응조에서 일어나는 생물화학공정은 미생물이 유기물(COD) 및 VOC를 산화시키는데 있어서 일부분은 새로운 cell로 합성이 되고, 다른 cell은 내생호흡을 거치는 한편, 나머지는 슬러지(MLVSS)로 생성이 되기도 하는 일련의 과정을 말한다.

Cell maintenance는 미생물이 COD를 이용하여 호흡하지만 성장하지는 않는 과정을 뜻한다. 그러므로 MLVSS의 증가에 직접적으로 기여하지는 않는다. 이러한 maintenance는 일반적으로 단순한 일차 반응으로 묘사가 된다. 일반적으로 maintenance식은 분해가 힘든 폐수를 처리하는데 있어서나 혹은 기질 농도의 감소가 있을 때 중요하게 취급된다.

외부에서부터의 충분한 기질이 존재하지 않을 때 cell들은 자기 자신의 원형질 구성요소를 산화시키는 내생호흡을 하게 된다. 내생호흡은 죽은 미생물의 세포벽이 분해되면서 그 세포의 contents들이 방출되어 COD농도에 영향을 미치고, 방출된 COD는 남은 미생물에 의해 이용될 수 있는 과정을 포함한다. 내생호흡은 광의적으로 볼 때 MLVSS의 감소를 야기시킨다. 시스템내로 유입되는 기질이 고갈될 정도의 낮은 COD 수준에서 특히 내생호흡은 중요한 역할을 하게된다.

COD 산화를 통하여 호흡하는 미생물 중 일부분은 새로운 cell을 생산하는데 이용된다. 여기서는 cell 성장과정을 간단한 Monod kinetics로 묘사하였다. Monod kinetics를 근거로 한 cell 합성과정의 양론식과 속도식은 다음과 같다.

[eqn: {d`[rm MLVSS]} over dt ~=~ {k_synth`[rm MLVSS]} over { LEFT ( 1`+` {K_s}over{[`rm COD`]} RIGHT ) }]

()

[eqn: {d`[rm COD]} over dt ~=~ -{1 over Y}`{d`[rm MLVSS]} over dt]

()

[eqn: {d`[rm Water]} over dt ~=~ -(1`-`Y) {d`[rm COD]} over dt]

()

3. 모사

폐수처리공정에서 VOC 증발속도를 고려한 위의 모델식을 문헌에 나와 있는 실제 산업폐수처리장을 대상으로 모사를 수행하였다. 실제의 대략적인 폐수처리장의 모습은 Fig.1과 같다.

Fee1에서 300gpm, Feed2에서 900gpm의 유입폐수가 연속적으로 두 개의 침전조를 거쳐 3개의 ASB가 병렬로 연결되어 생물화학반응을 거친 뒤, 두 개의 2차 침전조에서 처리수와 반송슬러지로 분리를 하고 있는 공정이다. 아래 산업폐수처리공정에서는 유입폐수에 환경적으로 규제를 하고 있는 methanol과 다량의 acetic acid가 포함되어 있는 특성을 띠고 있다. 그러므로 침전조에서 뿐만 아니라 폭기조나 2차 침전조에서 각각의 VOC의 증발속도를 계산해 봄으로써 각 단위공정에서 VOC의 양을 예측할 수 있게 된다.

Fig.1 Industrial Wastewater Treatment Plant

위의 산업폐수처리 공정을 모사하는데 있어서 상용 모사기인 ASPEN PLUS (ver 9.2)를 이용하였다. 정상상태 모사기인 ASPEN PLUS는 광범위한 물성치 데이터를 내장하고 있어 다른 성분들이 포함될 경우에도 프로그램이 쉽게 변형될 수 있고, 주요 변수에 대한 sensitivity analysis를 수행할 수 있는 장점을 가지고 있어서 선택하였다.

물, methanol, acetic acid에 대한 증발 속도를 예측할 수 있도록 총괄물질전달계수를 계산하는 user fortran subroutine과 ASB에서의 생물화학반응속도를 계산할 수 있는 user fortran subroutine을 구성하여 flowsheet상에 구현된 각각의 단위 block들과 연계 시켰다. ASPEN PLUS에서 flowsheeting한 것을 Fig.2에 제시하였다.

4. 결과 및 고찰

전체적인 모사 결과 실제 측정치와 약 20∼30%의 차이를 보이는 것으로 보였다. 총괄적인 폐수처리공정을 가늠할 수 있는 parameter인 sludge age는 측정치가 18일인 반면 모사치는 15.6일이었다. 또한 F/M비는 측정치가 0.1인 반면 모사치는 0.67정도가 되어 약간의 차이를 보였다. 이는 F/M비를 구하는데 있어 측정치는 TOC분석에 기반을 둔 반면 모사를 수행하는데 있어서는 각각의 화학종에 기반을 두고 F/M비를 계산하였기 때문에 두 값의 직접적인 비교는 곤란하다고 여겨진다.

biokinetic상수, 바람속도, 유입농도, 유입량에 따른 sensitivity analysis가 수행되었고 그중 바람속도에 의한 methanol emission rate를 Fig.3과 Fig.4에 제시하였다. 각 침전조 위를 지나는 바람속도가 증가할수록 보다 많은 methanol이 방출되는 경향을 보이고, 이런 경향은 물이나 acetic acid에서도 비슷한 유형을 보인다. 결과적으로 침전조를 가로지르는 바람속도를 줄이는 것이 각 VOC의 방출을 상당히 낮추게 할 수 있다는 것을 확인하였다. 하지만, 이러한 효과는 ASB에서는 그리 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 모사를 통하여 알 수 있었다. 두 결과에서 보면 바람속도가 5m/s에서 불연속점을 보이는 것을 관찰할 수 있는데, 이것은 kL,Q를 구하는데 있어 2개 다른 범위의 바람속도에서 2개의 모델식을 사용했기 때문에 나타나는 것이다.

5. 참고문헌

[1] Witt, A. R., : Steady-state and Dynamic Modeling and Simulation of an Industrial Wastewater Treatment Plant, Ph.D. Dissertation, Vanderbilt University, Nashville, Tennessee, (1995)

[2] Thibodeaux, L. J., : Environmental Chemodynamics : Movement of Chemicals in Air, Water and Soil, John Wiley and Sons, Inc., New York, NY, (1996)

[3] Namkung, E., Rittman, B. E., : Estimating Volatile Organic Compound Emissions from Publicly Owned Treatment Works, J. Water Pollution Control Federation, 59, 670, (1987)

Fig.2 ASPEN PLUS Representation of WWTP

Fig.3 The Effect of Wind Speed

on Methanol Emission Rate in Basin1

Fig.4 The Effect of Wind Speed

on Methanol Emission Rate in Basin2