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논문실적
| 상수도 운영관리 빅데이터분석기법 활용 |
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학술지명 대한환경공학회
저자 이호현,김주환,채선하
발표일 2017-06-19
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본 논문에서는 수처리 주요공정에 과거 운영자료를 토대로 과학적인 분석기법인 머신러닝 알고리즘을 이용하여 모델과 제어기를 설계함으로서 약품 및 소독공정의 개선효과를 확인하였다. 또한 수동운전 또는 일반적인 피드백 제어방식에 국한되어 운영되고 있는 수처리 공정운영을 과거 데이터 분석기법을 이용한 새로운 제어방식을 제안하고 이를 실제로 구현하였다. 응집공정에서 지능제어 알고리즘을 도입하여 정확한 주입률 결정을 실시간으로 반영한 결과, 응집제 주입량을 10~25% 가량 절감하였다. 제안된 제어 알고리즘을 이용하여 하이브리드 뉴로퍼지 제어기를 구성하였으며, 정수처리공정의 후염소공정에 적용하였다. 이때 계측이 원활하지 않는 여과 유량에 대한 추정 값을 시계열 뉴럴렛 방식으로 예측하고 정수지 잔류염소 제어기와 모델링을 뉴로퍼지 알고리즘을 제안하였다. 기존 수동제어에서 염소 평균주입률이 2.73mg/L에서 제안된 퍼지기법을 적용한 후 주입률을 1.57mg/L로 감소하였다. 염소공정은 하이브리드 퍼지 제어기가 비선형성이 강한 염소투입공정 제어를 수행 하는데 아주 적절함을 확인할 수 있었다. 향후 보다 신뢰성 있는 모델 및 제어기 구축을 위한 다양한 알고리즘 검토와 현장 상황을 고려한 안전성이 확보된 제어로직을 구축하고자 한다. |
