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ISSN : 1225-7672(Print)
ISSN : 2287-822X(Online)
Journal of the Korean Society of Water and Wastewater Vol.28 No.5 pp.601-608
DOI : https://doi.org/10.11001/jksww.2014.28.5.601

Utilization of response surface methodology to optimize a coagulation-flocculation process for tunnel wastewater treatment

Se-Uk Jeong, Jae-Hyun Lee, Tae-Won Park, Young Mo Kim*
Corresponding Author : Tel : (051) 200-7624 youngmo@dau.ac.kr
September 2, 2014 October 10, 2014 October 13, 2014

Abstract


반응표면분석법을 이용한 터널폐수 응집-혼화 공정의 주요인자 영향 분석 및 최적화

정 세욱, 이 재현, 박 태원, 김 영모*
동아대학교 토목공학과

초록

A coagulation-flocculation (CF) process using aluminum sulfate as a coagulant was employed to treat highly suspended solids in tunnel wastewater. Response surface methodology (RSM) based on a Box-Behnken design was applied to evaluate the effects of three factors (coagulant dosage, pH and temperature) on total suspended solids (TSS) removal efficiency as well as to identify optimal values of those factors to maximize removal of TSS. Optimal conditions of coagulant dosage and pH for maximum TSS removal changed depending on the temperature (4 ~ 24°C). As temperature increased, the amount of coagulant dosage and pH level decreased for maximum TSS removal efficiency during the CF process. Proper adjustment of optimal pH and coagulant dosage to accommodate temperature fluctuations can improve TSS removal performance of the CF process.


    Dong-A University

    1.서 론

    도로 및 터널 공사, 택지·산업단지 개발 등과 같은 토목 건설현장의 굴착과정에서 발생하는 토 사가 지표수로 유입될 경우 탁수에 의한 인근 지 역 하천의 수질오염사고가 발생될 수 있다 (Lee et al., 2011). 건설현장에서 발생하는 폐수 중에 서 터널공사 폐수는 터널내부에 타설되는 콘크 리트, 시공에 사용되는 장비의 윤활유, 암석발파 에 따른 분진 및 토사 등의 세척을 통해 발생한 다. 이러한 터널폐수의 특징은 일반적으로 부유 물질 농도가 높은 (1,500-3,000 mg/L) 반면 유 기물 농도는 낮은 특성을 지니고 있다 (Kang et al., 2011).

    특히 폐수 내에 시멘트의 주성분인 석회, 실리 카, 알루미나, 산화철 등과 같은 성분이 단순 중 력침전으로는 제거가 불가능한 10 μm 이하의 미 세입자 형태로 다량으로 존재하고 있어 응집-혼 화공정을 통해 이들 물질 제거가 효과적으로 이루 어지도록 해야 한다 (Kang et al., 2012). 효과 적인 응집-혼화공정을 위해서는 원수성상에 맞 는 적절한 응집제 선택, 적정 응집제 주입량, pH, 온도, 교반강도, 교반시간 등의 인자가 중요시 되 며, 이 조건들이 최적화 되었을 때 응집-혼화공 정의 효율이 최대가 된다 (Wang et al., 2013). 현재 우리나라 하·폐수처리 공정에서는 대표적 으로 무기 응집제 Al2(SO4)3 (Alum : 황산알루미 늄)이 운영상 편리성 및 경제성 이유로 널리 사용 되고 있다 (Kang et al., 2012). 그러나 해당 원 수의 특성과 주변 환경이 모두 고려되지 않은 채 응집제 주입량 또는 pH와 같은 한 요인만을 고 정하여 몇 가지 수준 (Level)에 따라 수행되기 때문에 요인인자가 여러 개일 경우 반응값에 대 한 최적값을 찾기란 극히 힘들다. 또한 어떤 조 건들이 반응값에 어느 정도 영향을 미치는지와 이들 요인들 사이의 상호관계를 정량화시키기란 불가능하다 (Cho et al., 2007). 최근 국내 환 경 분야에서는 실험 모델의 최적조건에 대한 규 명과 중회귀식 도출하는데 반응표면분석 (RSM: Response Surface Analysis)을 적용하여 이 들 프로그램을 통해 만들어지는 모형으로 설계 변수의 영향도 해석 및 처리조건의 최적화 연구 를 수행하고 있다 (Cho et al., 2008; Kwon et al., 2011).

    본 연구는 응집-혼화공정을 이용한 터널폐수 내 총 부유물질 (TSS: Total Suspended Solids) 제거에 영향을 미치는 인자 (응집제 주입 량, pH, 온도)에 대한 통계학적 해석, 모델식 구 축 및 반응조건의 최적 값을 제시하는데 목적을 두고 Box-Behnken법을 이용하여 실험을 수행 하였다.

    2.실험재료 및 방법

    2.1.터널폐수 성상

    본 연구에서 대상으로 한 터널폐수는 B시 Y 구 전력구 공사현장에서 취수하여 조사하였다. 현장폐수 성상은 굴착 깊이에 따른 암반의 종 류와 부유물질 침전차이로 인해 부유물질 농도 (264-1,084 mg/L)와 탁도 (222-1,057 NTU) 범위가 크게 발생되었다 (Lee et al., 2013). 특 히 공사현장이 부산 앞바다와 인접한 관계로 지 하수 내에 해수가 유입되어 약 15‰의 염분이 검 출되는 것이 특징이었다 (Kang et al., 2012).

    현장의 부득이한 사정으로 지속적인 원수 취 수가 어려워 응집-혼화 실험은 합성폐수를 제조 하여 진행하였다. 합성폐수는 현장 인근 바닷물 과 지하수를 현장 실폐수 염분 농도와 유사하게 되도록 혼합한 후 굴착현장에서 채취한 슬러지 및 부유물질을 주입하여 Table 1과 같은 성상으 로 조성하였다.

    2.2.Jart-test 실험장치 및 방법

    Jar-test 수행 전 원수의 온도는 인큐베이터 를 이용하여 특정 온도로 고정하였으며, pH는 0.1 M로 제조한 HCl과 NaOH를 이용하여 조 절하였다.

    Jar-test는 0.5 L 용량의 합성폐수를 1 L 비 커에 담고 8% 황산알루미늄 (alum) 용액을 주 입하여 급속교반 (150 rpm-1분), 완속교반 (20 rpm-5분) 순으로 진행한 후 10분간 침전을 시 킨 뒤 상징액 50 ml를 채취하여 수질분석을 실 시하였다 (Jar-tester, Model J-JT6S).

    2.3.실험분석

    화학적 산소요구량 (CODMn), 총질소 (TN; Total Nitrogen), 총인 (TP; Total Phosphorus), 알루미늄 (Al), 망간 (Mn), 철 (Fe(Total)) 농도는 HUMAS社의 HS-2300 Plus를 이용하 여 분석하였다. 총부유물질 (TSS: Total Suspended Solids)과 생화학적 산소요구량 (BOD5) 은 Standard Methods에 준하여 분석하였고 (Eaton et al, 2005), 탁도는 Hach社의 2100A Turbidity meter, pH와 염도는 TOA-DKK 社의 To-A pH meter (HM-21P)와 ATAGO 社의 PR-100 SA를 사용하여 각각 측정하였다

    2.4.실험계획과 통계적 분석방법

    통계적으로 인자간 상호작용을 고려하면서 응 집효율과 응집제 주입량, pH, 온도가 미치는 영 향을 확인하여 최적의 인자조건을 결정하기 위 해 RSM을 실시하였다. 인자는 응집제 주입량 (X1), pH(X2), 온도(X3)로 정하여 실험범위를 Table 2와 같이 설정 후 +1, 0, -1과 같이 3단 계 부호화하였다. 실험계획은 Table 3과 같이 Box-Behnken법에 따라 17개 조건을 설정하여 jar-test를 진행하였으며 실험결과는 Designexpert 7을 이용하여 분석하였다.

    3.실험결과

    3.1.RSM 모델구축 및 통계 분석

    세가지 변수 (응집제 (alum) 주입량, pH, 온 도)와 그의 세가지 레벨을 가지는 17-run Box- Behnken 실행을 통하여 터널폐수 내 고형물질 (TSS) 제거 효율에 대해 식 (1)과 같은 2차식 형 태의 모델을 얻을 수 있었다.

    Y = 92.85 + 2.21 X 1 + 1.70 X 2 + 0.75 X 3 + 0.38 X 1 X 2 0.30 X 1 X 3 0.60 X 2 X 3 1.31 X 1 2 2.43 X 2 2 1.30 X 3 2
    (1)

    RSM에 의해 도출된 모델의 ANOVA (Analysis of variance) 결과는 Table 4와 같았으며, 나타난 수치는 각각의 요인이 측정치에 어떻게 영향을 주는가를 의미한다. p value는 각 계수 의 중요성을 확인하는 도구로 사용되고 각 독립 변수 간의 상호 작용 강도를 표시하는데 사용된 다 (Yoon et al., 2012). 본 2차 회귀 모델의 p value는 0.0029로 낮은 값을 가졌는데 이는 낮 은 확률의 F test 값을 의미하므로 본 모델이 중 요하다는 것을 증명할 수 있다. 모델 F value 값이 10.224라는 의미는 모델이 중요하다는 것 을 암시하고 있으며, 모델 F value의 noise가 발생할 확률이 0.29%로 낮다는 것을 의미한다 (Yoon et al., 2012). 적합성 결여검증 (Lack of Fit)도 0.326 (p > 0.05)로 만족하였으며, 회귀모델의 유효성과 정확성을 판단하는데 기 여하는 결정계수 (R2) 값은 0.93으로 종속변수 의 93% 확률로 설명이 가능한 높은 상관관계를 보였다. Adeq. Precision은 signal에서 noise 까지의 비율을 측정할 수 있으며 보통 4이상의 긴 범위가 바람직하다 (Zhu et al., 2010). 본 ANOVA에 제시된 Adeq. Precision은 10.89로 디자인 공간을 탐색하는데 사용할 수 있는 것으 로 판단되어졌다. RSM을 통해 얻어진 모델식의 오차 항에 대한 잔차분석을 통하여 모델의 적합 정도를 판단하였다 (Fig. 1). 제시된 모델은 정규 확률도에서 모든 데이터들이 잔차 –2와 2 사이 에서 직선적으로 분포됨에 따라 정규분포를 나 타내었고 (Fig. 1a), 잔차-적합치의 경우 잔차분 포가 대부분 –1과 1 사이에 들어오면서 0에 근 접하여 분포된 것을 확인할 수 있었다 (Fig. 1b). 히스토그램 데이터가 특정 방향으로 치우치는지 여부를 살펴본 결과 정형적인 정규분포를 보여 주고 있었으며 (Fig. 1c), 잔차-데이터 순서의 경우 관측치 6번과 12번을 제외한 대부분 관측 치에서 잔차분포 –1과 1사이에 데이터들이 분 포되고 있는 것을 확인할 수 있었다 (Fig. 1d).

    따라서 오차 항에 대한 4가지 가정 정규성 (normality), 등분산성 (equal variation), 독 립성 (independence), 선형성 (linearity) 등을 모두 만족하여 모형에 문제가 없는 것으로 판단 되었다 (Cho et al., 2007).

    해당 항별 (선형, 순수이차, 교호항) 인자에 대한 유의성 및 효과를 확인한 결과 (Table 4), 1 차 선형효과 (linear effect)를 나타내는 요인효 과에서 alum 주입량 (X1)과 pH (X2)는 p value 가 0.01 이하로서 통계적으로 유의하였으나, 온 도 (X3)는 유의하지 않았다. 특히 본 선형조건 에서는 응집제 (alum) 주입량이 TSS 제거효율 (Y)에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 순 수이차 (quadratic)항은 pH (X2)만 높은 유의성 이 나타났으며 다른 인자들은 순수이차 항에 대 해서 큰 영향을 주지 못하였다.

    실험인자의 수준변경에 따른 TSS 제거율에 대한 이들의 영향을 선형 및 비선형 효과의 차 이를 계산하여 판단한 결과 (Fig. 2), 응집제 Al2(SO4)3는 초기 수준에서 주입량이 증가할수 록 TSS 제거율이 점차 증가하다가 10.21 mg/L 이상 주입량부터는 제거율 93%에서 더 이상 증 가되지 않았다 (Fig. 2a). 따라서 Al2(SO4)3 주 입량이 약 10 mg/L 정도일 때 충분히 터널폐수 내의 고형입자들을 플록형태로 제거할 수 있다 고 판단되어졌다. pH 인자의 경우 이전 연구 결 과처럼 중성 조건 (pH 7.5)일 때 alum에 의한 응집-혼화 공정의 TSS 제거율이 92.5%로 가 장 높게 나타났다 (Guida, et al., 2007) (Fig. 2b). pH가 산성이나 알칼리성 수준으로 이동할 경우 TSS 제거율이 감소되는 것을 확인할 수 있 었는데 산성 조건에서의 변화 폭이 더 크게 나 타났다. 알루미늄 응집제는 물에 용해될 때 pH 가 감소하면 할수록 Al3+ 형태의 이온농도로 존 재하게 된다 (Kang et al., 2012). 따라서 원 수 내 pH가 낮으면 어떤 입자나 이물질의 표면 에 Al 화학종이 흡착되기보다는 단순히 물속 에 이온으로 존재하는 것이 보다 안정적이기 때 문에 응집 효과가 떨어지게 된다 (Kang et al., 2012). 온도 인자의 경우 14°C부근에서 TSS 제 거율이 가장 높았으나, 온도변화 (4°C, 24°C)에 따른 TSS 제거율 감소는 alum 응집제 주입량 및 pH 인자 수준변화에 따른 결과와 비교하였을 때 매우 미미하였다 (Fig. 2c).

    3.2.RSM을 이용한 계절변화에 따른 응집-혼화 공정의 최적화

    계절 (4°C:겨울철; 14°C:봄·가을철; 24°C: 여름철)변화에 따라 주요인자인 alum 주입량과 pH가 터널폐수의 응집-혼화공정에 의한 TSS 제거율에 미치는 영향을 3차원 반응 표면과 2차 원 등고선 평면도를 통해 살펴보았다 (Fig. 3). 계절별 응집-혼화 공정에 의한 TSS 제거효율 변화를 2차원 등고선 평면도로 비교해보았을 때 겨울철 (Fig. 3a)에 TSS 제거효율이 약 80% 초 반을 의미하는 파란색 분포가 pH 6.0 이하와 alum 4.38 mg/L 이하 범위에 나타났고, 90% 이상의 TSS 제거효율을 의미하는 노란-빨간색 분포는 상대적으로 봄, 여름, 가을철 조건에서 넓게 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 수 온이 상승하게 되면 수화 반응이 촉진되며 입자 들의 열운동이 증가하여 입자의 충돌 빈도수가 증가하기 때문에 응집 효과가 증대된 것으로 판 단된다 (Kang et al., 2011).

    RSM 분석결과로부터 각 해당 계절별 최적 TSS 제거 조건을 찾아본 결과 겨울철 (주입량 13.12 mg/L; pH :8.13) (Fig. 3a), 봄·가을철 (주입량 12.67 mg/L; pH 7.82) (Fig. 3b), 여 름철 (주입량 12.04 mg/L; pH 7.63) (Fig. c) 로 각기 다르게 나타나, 온도변화에 따른 응집 제 주입량과 pH 인자들 간의 상호영향성을 확 인할 수 있었다. 흥미롭게도 온도 (4°C→24°C) 가 증가할수록 TSS 제거율에 대한 최적 pH조 건 (8.13→7.63)과 Al2(SO4)3 농도 (13.12 mg/ L→12.04 mg/L)는 함께 감소하였다. 이는 온 도변화에 따라 각기 다르게 분포하는 alum 응 집제의 용해도와 관련 있는 것으로 판단되었 다. 해수 내 pH 변화에 따른 수산화알루미늄 (Al(OH)3)의 용해도 곡선을 살펴보면 각기 다른 수온 (10°C, 35°C)에서의 최소 용해도에 해당하 는 pH 값은 6.8 (at 10°C)과 6.0 (at 35°C)으로 저온에서 보다 높은 pH 값을 얻는다 (Edzwald and Haarhoff, 2011). 따라서 계절이 여름철로 변할 때 (수온이 상승할 때) alum 응집제와 수 산화나트륨 같은 pH 조절제의 주입을 감소시키 는 것이 응집-혼화 공정의 고형물질 제거 효율 증대에 도움이 될 것으로 판단되었다.

    한편 같은 범위의 pH 환경조건에서 응집-혼 화공정으로부터 동일한 TSS 제거 효율을 얻기 위해서는 온도가 낮을 때 (겨울철)가 온도가 높 을 때 (여름철)보다 alum 응집제 투여량이 더 많 이 요구되었다. 특히 pH조건이 낮아질수록 겨 울철 경우 alum 주입 요구량이 증가하였으며, 여름철에는 겨울철과 반대로 alum 주입 요구 량이 감소되었다. 또한 TSS 제거 효율을 동일 하게 얻기 위한 겨울철과 여름철의 alum 주입 량 차이는 pH가 낮아질수록 더욱 두드러지게 나 타났다 (pH 8.0에서 TSS 제거율 약 91% 달성 을 위해 여름철, 겨울철의 alum 주입량이 약 7 mg/L 으로 유사하게 나왔으나, pH가 6.0으로 감소되면서 TSS 제거율 약 89% 달성을 위해 겨 울철 주입량은 약 10 mg/L 이상으로 증가되었 고 여름철은 약 4.3 mg/L으로 감소되어 두 계 절간의 주입량 차이가 상당히 커진 것을 볼 수 있었다.). 이는 해수 내 alum 응집제의 최소 용 해도 값이 pH가 낮아질수록 저온에서 고온보다 높아지기 때문인 것으로 보였다 (Edzwald and Haarhoff, 2011). 본 RSM 결과에서 볼 수 있듯 이 응집-혼화공정을 이용한 최적의 TSS 제거효 율을 위해주요 공정인자는 계절변화에 따라 각 기 다른 적정한 조건으로 운영되어야 할 것으로 평가되었다.

    4.결 론

    본 연구는 RSM을 이용하여 응집-혼화 공정 으로부터 터널폐수 내 TSS제거에 대한 주요 환 경인자들의 (Al2(SO4)3 농도, pH, 온도) 영향성 을 분석하고 최적 조건을 도출하고자 하였다. 추 정된 모델식은 유의확률이 p<0.0001으로서 높 은 유의수준을 보였고, 반응모델의 오차항에 대 한 잔차분석 결과는 정규성, 등분산성, 독립성 및 선형성을 모두 만족하여 모형에 문제가 없는 것으로 나타났다. 반응모델의 인자들에 대한 주 효과에 대한 유의성 검정결과 Al2(SO4)3 주입량 과 pH가 선형조건에서 폐수 내 TSS 제거 효율 에 가장 큰 영향을 주는 것으로 확인되었다. 계 절이 여름철로 변할 때 (수온이 상승할 때) TSS 제거율에 대한 최적 Al2(SO4)3 주입량과 pH 값 은 감소되는 것으로 예측되었다. 따라서 여름철 에는 주입을 다소 감소시키고 겨울철에는 증가 시키는 즉, 계절변화에 따른 Al2(SO4)3 응집제와 NaOH 응집보조제의 적절한 조절을 통한 응집- 혼화공정의 TSS 제거효율 관리가 요구되는 것 으로 판단되었다.

    Figure

    JKSWW-28-601_F1.gif

    Residual plot of model for error values : (a) normal probability plot of the residuals; (b) residuals and predicted response plot; (c) histogram of the residuals; (d) scatter plot of the residuals and predicted.

    JKSWW-28-601_F2.gif

    Main effect plot of (a) Al2(SO4)3; (b) pH; (c) temperature for TSS removal.

    JKSWW-28-601_F3.gif

    Two-dimensional contour plots and tree dimensional response plots for TSS removal(%): (a) Temperature 4°C; (b) Temperature 14°C; (c) Temperature 24°C.

    Table

    Characteristics of synthetic tunnel wastewater

    Levels of independent variables

    Box-Behnken experimental design and results of TSS removal efficiency

    ANOVA results for the fitted model

    References

    1. Cho I.H , Lee N.H , Chang S.W , An S.W , Yoon Y.H , Zoh K.D (2007) Analysis of removal characteristics and optimization of livestock wastewater using a factorial design in the coagulation process , J. Ko rean Soc. Water Qual, Vol.23; pp.111-121
    2. Cho I.H , Chang S.W , Lee S.J (2008) Optimization and development of prediction model on the removal condition of livestock wastewater using a response surface method in the photo-fenton oxidation process , J. Korean Soc. Environ. Eng, Vol.30; pp.642-652
    3. Eaton A , Clesceri L , Greenberg A (2005) Standard methods for the examination of water and wastewater, APHA. AWWA. WEF,
    4. Edzwald J.K , Haarhoff J (2011) Seawater pretreatment for reverse osmosis: Chemistry, contaminants, and coagulation , Water Res, Vol.45; pp.5428-5440
    5. Guida M , Mattei M , Rocca C.D , Melluso G , Meriç S (2007) Optimization of alum-coagulation/flocculation for COD and TSS removal from five municipal wastewater , Desalination, Vol.211; pp.113-127
    6. Kang Y.T , Song K.K , Han S.Y , Sohn J.H , Kim Y.E , Bae J.H (2011) A study on the optimization of filtration process for tunneling wastewater treatment , J. Korean Soc. Water Sci. Technol, Vol.19; pp.3-9
    7. Kang Y.T , Song K.K , Sohn J.H , Kim N.K (2012) The determination of optimum coagulant for tunneling wastewater treatment , J. Korean Soc. Water Sci. Technol, Vol.20; pp.3-10
    8. Kwon D , Jung C , Lee CG , Lee J (2011) Flocculation characteristics of microalgae through combined flocculants , Korean Soc. Biotechnol. Bioeng. J, Vol.26; pp.443- 452
    9. Lee J.H , Yang S.H , Choi C.S , Bang K.W (2011) Analysis of Coagulation-Flocculation Conditions for the Removal of Tunnel Excavation Wastewater , J. Korean Soc. Urban Environ, Vol.11; pp.89-95
    10. Lee J.H , Jeong S.U , Kim Y.M (2013) Feasibility of a two step microfiltration and reverse osmosis membrane system for reuse of tunnel wastewater , J. Korean Soc. Water Wastewater, Vol.27; pp.779-785
    11. Lee Y.J , Lim J.L , Lee K.H.H.T.K (2012) Optimization of coagulation conditions for the drinking water treatment using a response surface method , Korean Soc. Wa ter Sci. Technol, Vol.20; pp.81-89
    12. Wang Y , Chen K , Mo L , Li J , Xu J (2013) Optimaization of coagulation-flocculation process for papermaking-reconstituted tobacco slice wastewater tretment using response surface methodology , J. Ind. Eng. Chem, Vol.20; pp.391-396
    13. Yoon C.H , Bok H.S , Choi D.K , Row K.H (2012) Optimization condition of Astaxanthin extract from shrimp waste using response surface methodology , Korean Chem. Eng. Res, Vol.50; pp.545-550
    14. Zhu T , Heo H.J , Row K.H (2010) Optimization of crude polysaccharides extraction from Hizikia Fusiformis using response surface methodology , Carboyd. Polym, Vol.82; pp.106-110