강우시 효율적인 하수처리 방안 마련을 위한 연구

하수도시스템은 수많은 관로가 유기적으로 연결된 관망으로 구성되어 있으며, 강우시 전체 하수도시스템의 수리적 거동 특성을 파악하기 위해서는 하수처리구역 전체에 대한 모니터링이 필요하다. 하지만 하수처리구역 전체에 대한 세밀한 모니터링을 위해서는 많은 비용이 소요되기 때문에 조사 목적에 따른 경제적이고 효율적인 모니터링과 이를 보완하기 위한 모델링이 필요한 상황이다. 이에 본 개선방안에서는 첫째, 강우시 하수도시스템의 상태를 진단하고, 문제를 파악하여 개선방안을 도출하고 개선대책에 따른 하수도시스템 성능개선 및 수질개선 효과 등을 정량적으로 평가하기 위한 모니터링 방법을 제시하였다. 이를 위하여 모니터링 목적 및 기초조사 결과에 따라 모니터링 대상시설(하수관로, 우수토실, 처리시설, 방류구, 하천 등)을 선정하여 구체적인 모니터링 위치, 모니터링 횟수, 측정 항목 등을 결정하기 위한 계획수립 방법과 안전하고 효율적인 모니터링 실시 방법을 제시하였다. 또한 모니터링을 통해 수집된 데이터의 신뢰성 향상을 위하여 유지관리 및 장비에 대한 정도관리, 모니터링 데이터의 품질관리 방법과 향후 분석 및 모델링에 활용하기 위한 데이터 관리 방안을 제시하였다. 유량 측정은 일반적으로 수로, 우수배수 또는 월류수 관련 구조물에 설치할 수 있는 자동 측정 장치를 사용하여 수행한다. 이러한 장치에는 압력/깊이 센서와, 음향(acoustic) 측정 기반의 수위 또는 도풀러 효과(Doppler effects) 기반의 유속 장치 등 다양한 유형의 센서가 사용된다. 데이터는 휴대용 컴퓨터로 접근 및 다운로드 가능한 컴퓨터 칩에 저장된다. 해당 데이터는 적절한 관(pipe), 플륨(flume) 또는 웨어(weir)의 수리학 공식에 따라 처리된다. 이러한 유형의 데이터는 과부하(surcharging), 역류(backwater), 조류(tidal flows) 및 강우시 흐름의 기타 전형적인 복잡한 수리학적 조건의 영향을 받을 수 있기 때문에 이 공식들의 현장 보정(field calibration)이 중요하다. 수질조사는 관로에 유하하는 하수를 채수하여 수질을 분석함으로서 해당 관로를 유하하는 하수농도를 판단하여 상류관로에서 유하되는 침입수와 오수량 비를 산정하고 이를 토대로 야간생활하수량을 정량화함으로써 야간 기저유량 중 침입수량을 산정하는 자료로 활용하였다. 또한, 강우중의 샘플을 채수하여 유량조사에서 정량화된 유입수 분석값이 유입수에 기인하였음을 확인하는 자료로 사용하였으며, 합류식 하수관로 월류수(CSOs)의 월류부하량을 산정하는데 사용하였다. 이를 위하여 청천시는 4회에 걸쳐 각 회당 2시간 간격 24시간(12회)를 채수하여 CODcr 및 BOD, TOC를 분석하였으며, 강우시는 강우발생 강도 및 시간 등을 고려하여 30분~2시간 간격으로 강우이벤트 종료시까지 채수하여 CODc.r 및 BOD, TOC를 분석하였다 강우-유량 모니터링은 일단위 및 주중/주말, 월별, 계절별 하수발생량의 변화와 강우에 따른 하수발생 영향 분석을 충분히 수행할 수 있도록 12개월간 10분 간격으로 모니터링 기간을 설정하였다. 수질조사는 계절별 청천시 하수의 수질 발생변동 특성을 파악하여 대조군으로 설정하고, 강우시 하수 수질변동 특성을 분석하여 강우가 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 특히, 실제 강우 발생특성에 따른 하수도시스템의 수리적 거동특성을 명확히 파악하기 위하여 다양한 강우 조건으로 모니터링하도록 계획하였다. 이를 위해 수질조사는 청천시 4회, 강우시 6회로 총 10회 실시하며, 강우시 조사는 기상예보 판단 후 유효강우 10mm 이상시에만 수행하는 것으로 계획하였다. 하수도시스템의 오염부하 지표는 하수처리장 운영에 필요한 수질항목과 일반적인 방류수 수질항목인 CODcr, BOD5, TOC을 오염부하 지표로 선정하였으며, 추가적으로 합류식지역(부천시 역곡하수처리구역)의 우수토실 월류수에 대해서는 TN, TP, SS, 대장균, 대장균군을 추가적으로 분석하는 것으로 계획하였다. 수질 모니터링(water quality monitoring)은 일반적으로 채수와 채수를 통해 얻은 시료를 「수질오염공정시험기준」에 따라 분석함으로써 수행된다. 따라서 하수도시스템 내에서 시료를 채수할 지점의 선택, 시료의 채수 간격, 현장관리, 시료의 운송 및 보관과 같은 작업을 구체적으로 설정하는 것이 핵심이다. 최근에는 연속 수질측정장치가 보급됨에 따라 현장에 연속 측정이 가능한 수질장치를 설치하여 일정 시간 간격으로 하수의 수질을 측정할 수 있다. 일반적으로 연속 수질측정은 온도, pH, 전기전도도, TOC, COD, TN, TP 등이 가능하다. 하지만 장치 설치를 위한 공간 및 전력, 비용 등의 문제로 중장기 모니터링이나 실시간 제어 등이 필요한 지점에만 제한적으로 설치하여 운영한다. 하수도시스템 모니터링은 모니터링 목적에 따라 하수도 시설과 관련된 다양한 종류의 방대한 빅데이터(Big data)를 생성한다. 빅데이터를 관리하는 효율적인 방법 중 하나는 빅데이터를 분석하여 무의미한 정보를 배제하고 유용한 데이터인 스몰데이터(Small data)로 변환시켜 관리하는 것이다. 특히 강우시 하수도시스템 모니터링 데이터는 거친 환경에서 계측하는 경우가 일반적이기 때문에 데이터에 대한 데이터 검증(Validation) 및 필터링(filtering) 작업이 필수적이다. 데이터의 검증은 모니터링을 통해 계측한 원본 데이터(raw data)에 포함될 수 있는 잘못된 판독 값을 검증하기 위한 작업으로써 크게 단일 데이터 검증 방법(single data validation methods)과 상호 검증 방법(cross-validation methods)이 있다. 적정 품질을 갖추지 못한 데이터를 활용하여 구축한 모델 및 시스템은 모델 및 시스템이 아무리 정교할지라도 신뢰할 수 없다. 데이터의 품질관리는 시스템과 관련된 업무 및 의사결정을 수행하기 위한 모든 작업의 선결과제이다. 데이터 품질관리(정도관리, QA/QC)는 품질보증(Quality Assurance, QA)과 품질관리(Quality Control, QC)로 구성된다. 데이터 품질보증(QA)은 데이터를 생산하는 각 단계와 절차를 표준화하고 검토하여 데이터 생산과정 자체에서 발생할 수 있는 오류를 억제하는 것이다. 데이터 품질관리(QC)는 데이터 생산이 완료된 이후 오류를 식별하기 위해 수행하는 작업으로 데이터가 품질기준을 충족시키는지 판단하고 품질이 미달한 데이터를 검·보정하여 보정된 데이터가 적정 품질을 갖추었는지를 판단하는 것까지를 의미한다.