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기계학습 모델을 이용한 역삼투 해수담수화 공정에서의 막 오염 예측 알고리즘 개발 및 성능 분석

Development of Membrane Fouling Prediction Algorithm using machine learning models in reverse osmosis process

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/344945
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한국막학회 (The Membrane Society Of Korea)
초록

역삼투 해수담수화 공정에서 막 오염은 생산수량 감소 및 공정의 에너지 소비량 증가를 야기한다. 막간 차압 증가, 생산수량 감소 외에 막 저항 값의 증가는 막 오염 정도를 판단하는 수치로 사용이 가능하다. 특히 막 저항 값 기반의 세정은 막 오염 제어를 통해 역삼투 해수담수화 공정에서 막의 성능 유지 시 사용 가능하다. 이에 본 연구에서는 해수 수질 인자 및 공정 운전 인자에 기반하여 막 저항 값을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 해수담수화 플랜트의 운전 데이터에 기반하여 인자들과 막 저항 값 사이의 관계를 학습하고 검증과정을 거쳐 막 오염 발생 시점을 사전에 예측하는 방식으로 개발되었다. 예측 정확도를 분석하고 개발된 알고리즘의 수정을 통해 예측 정확도 향상을 위한 연구를 진행하였다.

저자
  • 김준하(광주과학기술원 지구환경공학부, School of Earth Science and Environmental Engineering, Gwangju Institute of Science and Technology) | Joon Ha Kim
  • 임승지(광주과학기술원 지구환경공학부, School of Earth Science and Environmental Engineering, Gwangju Institute of Science and Technology) | Seung Ji Lim,