PCA-MLR 기법을 이용한 혐기성소화 공정 최적화

Abstract

혐기성소화 공정은 고농도의 유기성 폐기물을 처리하는데 주로 사용되며, 유기물질 제거와 동시에 바이오메탄을 생산할 수 있는 공정이다. 현재 혐기성소화 처리시설이 국내 다수의 도시에 설치되어 운전되고 있으나 소화효율과 메탄회수율이 설계치보다 낮고, 운영상의 문제로 인해 가동이 중단되는 문제가 발생하고 있다. 이는 운전자의 경험에 의존하여 소화조 운전의 의사결정이 이루어지기 때문에 부적절한 운영문제가 많이발생하고 있는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 혐기성소화 운전데이터를 통계학적 분석기법인 PrincipalComponent Analysis와 Multiple Linear Regression에 적용하여 소화조 운전데이터의 이상치감지, 상관관계분석, 다중선형회귀분석의 단계로 데이터기반 모델링을 진행하면 소화효율에 영향을 미치는 다양한 운전인자간의 상관관계를 확인하여 신뢰성 있고 정확한 모델링을 수행할 수 있었으며, 이를 통해 소화조 최적화방안을과학적인 접근방법으로 제시할 수 있었다.