다시 뛰는 공정도시 서울!

문서번호 물순환연구과-21324 결재일자 2022. 5. 26. 공개여부 부분공개(6) 방침번호 시 민 주무관 물순환연구과장 수도연구부장 서울물연구원장 강문숙 신장환 안재찬 05/26 손정수 협 조 빅데이터 기반 정수처리공정 간담회 결과 보고 2022. 5. 서울물연구원 (물순환연구과) 빅데이터 기반 정수처리공정 간담회 결과 보고 빅데이터 기반 정수처리공정 개발 관련 외부 전문가 초청 간담회를 개최하고 그 결과를 보고 드림 간담회 개요 ○ 일 시 : 2022. 5. 20.(금) 14:00~16:00 ○ 장 소 : 서울물연구원 혜윰실(본관 2층) ○ 주 제 : 빅데이터 기반 정수처리공정의 운영 진단 및 최적 의사 결정 모델 개발 ○ 참석자 - 외부(발표): 서울시립대 연구교수 형진석 박사 - 내부: 수질분석부장, 수도연구부장, 수질연구과장, 재료연구과장, 물순환연구과장, 관심 직원 등 10명 ○ 진행 순서 시간 내 용 비 고 14:00~14:05 개회 및 참석자 소개 물순환연구과장 14:05~15:30 빅데이터 기반 정수처리공정 운영 형진석 박사 15:30~16:00 질의 응답 참석자 주요 내용 ○ 연구 배경 및 목적 - 안전하고 안정적인 수돗물 생산을 위해 정수처리공정 운영의 고도화 필요 - 정수처리공정 빅데이터를 활용하여 원수 수질 변동에 대응할 수 있고, 공정별 연계 운영이 가능한 기계학습 모델(응집제 주입률, 침전지 탁도, 여과 탁도 예측, 오존 주입률, 잔류 오존 농도 예측) 개발 ○ 연구 방법 및 내용 - 연구 대상: 영등포 1 정수장, 정수장 유입~오존 주입 공정 - 데이터 : 2014,15,17년 1~12월, 2018년 1~11월 일보 활용 - 모델 : SVM, RF, MLP, 시계열의 경우 GRU 모델 추가 개발 - 베이지안 최적화와 5-fold로 하이퍼파라미터 결정 ○ 연구 결과 - 응집제 주입률 결정 모델: 수온, 탁도, pH, 알칼리도, 전기전도도를 입력변수로 설정하여 학습 및 예측을 진행한 결과 PAC는 RF 모델, PAHCS는 GRU 모델의 성능이 가장 우수함 - 침전지 유출수 탁도 예측 모델: (t-1) 침전지 탁도, (t-5) 원수 수온, 탁도, PAC주입률, PAHCS주입률, (t)유입유량(유/무)을 입력변수로 설정 시 유입유량과 dropout을 고려하지 않은 GRU 모델 성능이 가장 우수. 응집제 결정 모델 연계 운영시에도 예측 성능 저하가 크지 않음 - 여과수 탁도 예측 모델: (t-1) 침전지 탁도, 침전지 pH, (t)유입유량, (t-1) 여과지 체류시간, 개별 여과지 수위 or 탁도 누적값을 입력변수로 고려 시 수위를 선택한 경우 dropout을 고려하지 않은 GRU 모델, 탁도 누적값을 선택한 경우 RF 모델 성능이 가장 우수. 개별 여과지 유입 탁도 누적값 고려 모델을 활용한 여과지속시간 시나리오 시뮬레이션 결과 실제 평균 여과지속시간인 63.5시간에서 50시간으로 조정하면 최대 탁도, 0.1NTU를 초과하는 횟수, 탁도 변동 정도 저감 가능 - 오존 주입률 결정 모델: 원수의 맛냄새물질(2-MIB, 지오즈민)농도, 수온, TOC, 여과수 탁도, pH, 오존접촉시간, 표준정수처리에 의한 맛냄새물질(2-MIB, 지오즈민) 제거율, 오존 단독 공정에서의 맛냄새 물질((2-MIB, 지오즈민) 제거율을 입력 변수로 선정시 MLP 모델 성능이 가장 우수함. 잔류오존 농도 예측 모델은 오존 주입률 결정 모델 데이터 세트에 오존 주입률 데이터를 추가하여 개발함. RF 모델 성능이 가장 우수하였고 선행 연구의 실험식과 연계 활용하면 Quenching제인 과산화수소 주입률을 결정할 수 있음 ○ 토의 내용 - 시간당 강수량에 따른 탁도, 알칼리도, pH 변화 고려 필요 - 기상 증발을 고려한 잔류 오존량이 계산되어야 함 - 급격한 탁도 변화 대응을 위한 실시간 측정 데이터 활용 - 정수장 현장 교육에 예측 시뮬레이터를 활용하면 좋겠음 세미나 사진 향후 계획 ○ 상수도 스마트 기술 연구 및 지능형 정수장 구현을 위한 중장기 계획 수립 등에 반영 붙임 1. 발표 자료 1부. 2. 외부발표자 서명서 1부. 끝.

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20220527044006

본청

물순환연구과-21324

D0000045442295