:: Journal of the Korean Society of Water and Wastewater ::
Journal Search Engine
Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citaion korean bibliography PMC previewer
ISSN : 1225-7672(Print)
ISSN : 2287-822X(Online)
Journal of the Korean Society of Water and Wastewater Vol.30 No.5 pp.579-586
DOI : https://doi.org/10.11001/jksww.2016.30.5.579

Study on characteristic for Larson's ratio of water treatment plants

Byung-dae Min, Hyen-mi Chung, Kyung-hee Ahn, Ju-hyun Park*
Water Supply and Sewerage Research Division, National Institute of Environmental Research Environmental Research Complex, Hwangyeong-ro 42, Seo-gu, Incheon, Korea
Corresponding author : Ju-hyun Park (soyang@korea.kr)
July 22, 2016 September 23, 2016 October 4, 2016

Abstract

In many countries in order to manage corrosion of water treatment process, it is currently using Langelier index (LI). However, management of the Larson's ratio (LR) to compare corrosion management and LI which can be generated by the water treatment process is required. In this study, in order to ensure data LR, factors associated with the actual corrosion resistance of water treatment plant was measured. Using the measured data, the model equation can be estimated alkalinity, and using the statutory water quality data, LR and alkalinity is estimated. At comparison of the measured value and estimated value of alkalinity, it appeared in R2 = 0.629, using the statutory water quality data and estimated alkalinity model, LR and alkalinity (Whole water treatment plants : 472) is estimated. Concentration of estimated alkalinity is 0.5 mg/L to 107.5 mg/L (average : 23.2 mg/L), and LR is 0.1 to 10 (average : 1.3). At tendency to corrosion of investigated LR, “No metal tendency” (>0.5) is 39 water treatment plants, 8.26 %, and “corrosion metal tendency” is 433 water treatment plants, 91.74%.


국내 정수장의 Larson's ratio 특성에 관한 연구

민 병대, 정 현미, 안 경희, 박 주현*
국립환경과학원 상하수도연구과

초록


    1.서 론

    수돗물 공급자는 생산된 물을 안전하고 위생적으로 가정으로 공급해야 할 의무가 있으며, 수돗물에 대한 불신을 해소시켜줄 필요가 있다. 상수원 수질 개선 및 고도처리공정도입에 따른 고품질의 수돗물 생산이 가 능해졌지만, 소독 등에 의한 소독부산물 및 배·급수 관망에서 발생하는 수돗물의 2차 오염물질 관리를 할 필요성이 있다 (Lim et al., 2012, EPA, 2016). 2차 오염 물질 중 배·급수 관망에서 발생하는 수도관 부식은 용 존성 및 입자성 물질이 용출되기도 하고, 산화반응 등 에 의해 상수관이 손상되어 누수의 원인이 되고 있다 (EPA, 2004, Baird, 2011). 또한 부식이 진행됨에 따라 상수관망 내에 스케일이 형성되어 압력손실 및 통수 단면적 감소로 관 파손 및 누수 등 경제적 손실을 입 고 있고, 부식발생에 의해 맛·냄새 등의 문제를 유발 할 수 있다 (Kim, et al., 2007, Melidis, et al., 2007).

    정수처리공정에서 부식성을 평가하는 방법으로 LI (Langelier saturation index), RI (Ryznar saturation index), LR (Larson's ratio), AI (Aggressiveness index), SI (Saturation index), RCI (Riddick corrosion index), CCPP (Calcium carbonate precipitation potential) 등 다양한 평 가 방법이 사용되고 있다 (Prisyazhnium, 2006, Davil, et al., 2009, Alvarez, et al., 2013). 현재 많은 국가에 부 식성평가로 LI를 사용하고 있으며, LI는 탄산칼슘의 포화상태를 나타내는 지수로 국내에서는 2011년 먹는 물 수질감시항목으로 지정되어 관리하고 있다.

    미국의 경우 1930년대 이전부터 부식억제제로 인삼 염이 사용되었으며, 2001년 납, 구리 규제법의 영향으로 부식억제제 사용량이 매년 증가하고 있다. 또한 최적의 부식제어를 위해 지속적으로 국가규제와 현재의 관행 등을 논의하고 있다 (Cuppett, 2016, EPA, 2016). 일본의 경우 1982년 11월 후생성고시에 중앙관리방식공기조화 설비 등의 유지 및 청소에 관한 기술기준을 설정하였다. 1983년 3월 부식억제제의 사용에 대해 적수대책으로 응 급대책 사용시의 품질 및 주입속도 등을 정하고, 1986년 9월 급수용 부식억제제의 기준을 정하였다 (JWRC, 2001). 국내에서는 1990년대 환경부 고시에 일률적으로 규정되어있었지만, 국내 환경부고시 제 2008-69호의 “수처리제의 기준과 규격 및 표시기준”에서 급수용 부 식억제제의 기준과 규격 및 사용기준을 정하고 있다 (ME, 2009). 하지만 관로의 정확한 진단과 함께 부식억 제제의 정확한 사용량, 관로별 특징, 부식억제제 종류에 따른 특징, 독성정보 등의 정보를 좀 더 확인하여 부식 관리를 할 필요성이 있다. 현재 국내에서는 부식성 지수 로 LI를 먹는물 수질 감시항목기준지침 따라 50,000 ton/day 이상을 대상으로 분기별 1회 측정하여 환경부장 관 및 국립환경과학원장에게 보고 하게 되어있다 (ME, 2016). 부식성 지수 중 LR은 관리대상이 아니고 LI와 함께 비교할 목적으로 사용되어 왔으며, 음이온인 염소 이온과 황산이온의 부식성과 알칼리도의 부식억제성에 대한 상대적인 부식성을 고려하여 개발된 지표이다 (Imran, et al., 2005). 국내의 경우 부식성관리를 위하여 먹는물 수질 감시항목에 LI가 들어가 있지만, 정수처리 공정 중 소독제 및 응집제 등의 투입에 의하여 염화물 및 황산염의 증가에 따른 부식성이 증가 되어, 이러한 물질에 따른 부식성관리도 필요하다. 현재 국내에서는 59개 항목이 수질기준으로 들어가 매달, 매분기 또는 매반기 이상 보고해야 하는 항목이 있지만, 부식성을 측정하기 위한 알칼리도의 경우 데이터의 확보가 어려 운 현실에 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 부식 관련 된 수질 특성을 조사하고, 알칼리도의 추정 가능한 모델 식을 작성 하고자 한다. 이에 따른 국내 2015년 국내 수질자료를 토대로 알칼리도를 추정하고, 추정된 알칼 리도를 이용하여 LR을 계산하고자 한다. LR의 추정에 의해 정수장에서 약품 등에 의해 증가하는 부식성을 평 가하고 LI와 비교하여 보다 정확한 부식성관리가 될 수 있을 것으로 판단된다.

    2.연구방법

    2.1.분석대상

    국내 70개 정수장 (원수 24개소)을 대상으로 2014년 7월 1회, 2015년 7월 1회, 10월 1회로 총 3회로 하여 부식성을 평가하였다. 평가대상 정수장은 국내 480여 개 정수장 중 500,000 ton/day 이상은 전수조사 (15개 소), 100,000 ton/day 이상 500,000 ton/day 미만은 50%, 50,000 ton/day 이상 100,000 ton/day 미만은 25%, 10,000 ton/day 이상 50,000 ton/day 미만은 15%, 10,000 ton/day 미만은 2.5%를 대상으로 수계별, 지역별로 구 분하여 선정하였다. 한편, 국내 LR을 평가하기 위하 여 국내 정수 수질검사 결과 2015년도 자료를 이용하 였다.

    2.2.실험방법 및 조건

    부식성 관련 수질인자인 수온 (현장측정), pH, 탁도, 알칼리도, 경도, 칼슘, 전기전도도, 황산이온, 염소이 온 등 항목을 분석하였다. 수질분석은 먹는물 수질공 정시험기준에 의하여 분석하였으며, 칼슘 및 무기이 온은 ICP와 IC를 이용하여 분석하였고 분석조건은 Table 1과 Table 2와 같다. 상관분석 및 중회귀 분석은 Microsoft Excel 2010 (Washington, USA)를 사용하였으 며, 신뢰분석 및 검증과정은 SPSS 20 (Newyork, USA) 를 이용하여 분석하였다.

    2.3.부식관련지수

    LR (Larson's Ratio)는 염소이온과 황산이온 같은 반 응성이 높은 음이온들이 부식을 시킨다는 원리에 의 해 만들어진 부식성 지수이다. LR지수는 나라별 차이 를 두며 관리되고 있으며, 보통 0.5보다 작을 경우 “부 식성 없음”, 0.5보다 클 경우 “부식성 있음”으로 평가 되고 있다. LR을 평가하기 위해서는 다음 (1)식을 이 용하여 구할 수 있다.(Marangou, et al., 2001, Davil, et al., 2009, Shams, et al., 2012)

    L R = [ C l ] [ S O 4 2 ] H C O 3
    (1)

    3.결 과

    3.1.수질 조사항목

    70개 정수장에서 2014년 1회, 2015년 2회로 총 3회 시료를 분석한 결과 (Table 3), 우리나라에서 알칼리도 는 31.6 mg/L에서 108.0 mg/L의 범위로 조사되었으며, 평균과의 표준편차는 16.5 mg/L로 나타났다. 수온의 경우, 2014년 시료채수 시 7월 여름, 2015년 7월 여름과 10월 가을에 채수하였기 때문에 물의 온도가 4.1˚C에 서 29.4˚C로 비교적 큰 편차를 가지고 있었으며, 평균 22.4˚C로 조사되었다. 관의 부식에 매우 민감한 pH의 경우 6.28에서 8.40의 범위로 수질기준 이내에 있었으 며, 평균 7.12로 조사되었고, 표준편차는 0.28로 나타 났다. LR을 산정하기 위한 수질인자 중 염소이온의 경우 3.88 mg/L~117.56 mg/L, 평균 22.03 mg/L, 황산이 온의 경우 2.23 mg/L~81.24 mg/L, 평균 17.27 mg/L로 조사되었다.

    3.2.상관분석

    측정된 수질인자 중 수온, pH, 탁도, 전기전도도, 경도, 불소이온, 염소이온, 질산성질소, 칼슘, 칼륨, 마그네슘, 나트륨을 이용하여 상관분석을 하여 Table 4에 나타내었 다. 70개의 정수장 데이터를 3회 측정하여 210개 데이터 에 대한 상관분석 결과, 대수변환 전보다 대수변환 후 알칼리도와 상관성이 높게 나타난 항목은 13개 항목 중 2개 항목을 제외한 11개 항목으로 나타났다. 대수변환 전 이중 99%수준에서 유의한 항목이 12개 항목, 95%에서 유의한 항목이 1개 항목이었지만, 대수변환 후 13개 항목 전부에서 99%수준에서 유의하게 나타났다. 알칼리도와 분석된 수질인자와는 대부분에서 비선형 관계를 유지하 는 것으로 나타났다. 대수변환 전 알칼리도와 가장 상관 성이 높은 항목은 칼슘으로 0.739로 높은 관계로 나타났 으며, 그 다음으로 경도 0.722, 마그네슘 0.608 순으로 나타났다. 대수변환 후에는 경도가 가장 높은 상관성으 로 0.789로 나타났으며 대수변환 후 칼슘과 0.761, 마그네 슘 0.714순으로 높은 상관성을 보였다. 또한 상관분석결 과 13개 수질인자 중 12개 항목에서 양의 상관성을 보였 으며, 1개 항목 탁도에서 음의 상관성으로 나타났다. 대수 변환 후의 상관성에서 불소와 가장 낮은 상관성 0.198 을 보였으며, 그다음 수온으로 0.206으로 나타났다.

    3.3.중회귀 분석

    알칼리도를 추정하기 위해 정수장에서 매 반기이상 보고되는 법정수질기준이 되고 있는 수질인자를 대상 으로 중회귀분석을 실시 하였다 (Table 5). 법정항목은 매년 반기이상, 분기이상, 또는 월 1회 이상 측정되어 보고되어 지기 때문에 알칼리도의 역 추정이 가능하 다. 7개의 수질인자를 가지고 최적의 중회귀 모형을 찾기 위해 각각의 인자를 대입하여 자유도가 조절된 상관계수 R*가 높은 순으로 18개의 모델식을 추출하 였다. 18개의 모델식은 R*가 0.8 이상으로 높은 것으 로 한정하여 모델대입이 가능한 수식을 찾았다. 18개 의 모델식의 p-value값 (유의확율)은 전부 0.000수준으 로 신뢰수준 99%로 하여도 0.01보다 작게 나타나므로 유의하다 할 수 있다. 하지만, 상관성과의 부호 검정 등을 통하여 가능여부를 확인한 결과 Table 5에서 9번 과 13번을 제외한 다른 중회귀 모델은 사용이 불가능 하였다. 따라서 9번과 13번의 중회귀 식이 알칼리도를 예측하기에 최적의 모델식이라 판단되었으며, R*이 높아 좀 더 정확한 예측이 가능한 9번을 선택하여 모 델식을 작성하였다.

    중회귀 분석 전 X축을 알칼리도 Y축을 수질인자별 산점도를 그린 후, 두 변수간 상관성을 관측하였다. Fig. 1은 중회귀 분석에서 가장 적당하다고 판단되는 9번의 pH, 탁도, 경도간의 산점도를 나타내었다. (a)는 각 인자의 대수변환 전 산점도를 나타내었으며 (b)는 대수변환 후의 산점도를 나타낸 것으로 (b)의 산점도 가 알칼리도와의 분포 폭이 좁게 형성되어 추정이 용 이 한 것으로 나타났다. pH의 경우 대수변화 전 R2값 이 0.073으로 통계적으로 설명되었으나, 대수변환 후 R2값이 0.160으로 높아졌다. 탁도의 경우 대수변환 전 R2값이 0.026에서 대수변환 후 R2값이 0.048로 조금 높아졌다. 또한, 경도의 경우 대수변환 전 R2값이 0.521에서 대수변환 후 R2값이 0.621로 높아져 중회귀 분석 시 3개의 수질인자 모두 대수변환 후 알칼리도 를 추정하는 것이 유리하다고 판단된다.

    Fig. 2는 얻어진 모델식에 의해 실제 측정된 데이터 와 추정된 데이터를 검증하였다. 실측된 값의 최대치 는 108.0 mg/L, 평균값은 31.6 mg/L로 조사되었으며, 모델식에 의해 구해진 최대치는 72.6m/gL, 평균값은 30.2 mg/L로 대부분에서 유사하게 추정되었으나 알칼 리도가 높은 2곳에서 추정 시 오차가 많이 나타났다. 따라서 신뢰구간 95%의 최대치는 132.6 mg/L, 평균치 는 54.7 mg/L로 조사되어, 신뢰구간 95%의 유의성을 판단하여 조사된 지역에서의 알칼리도 최대치는 132.6 mg/L까지 올라갈 수 있을 것으로 예상할 수 있다.

    예측된 모델값과 실측값의 비교를 위해 산포도를 작성하여 Fig. 3으로 나타내었다. Fig. 3에서 모델값과 실측값은 0.578X + 11.93의 수식으로 표현할 수 있으 며 R2는 0.629로 통계적으로 설명이 가능하였다.

    3.4.국내 정수장의 LR추정

    얻어진 알칼리도 추정식을 이용하여 2015년 전국 정 수장 수질 법정자료에 대입하여 알칼리도를 산정하였 다. 알칼리도 산정시 국내 472개 정수장에서 0.5 mg/L ~ 107.5 mg/L의 범위로 추정되었으며, 평균 23.2 mg/L 로 조사되었다. 추정된 알칼리도를 이용하여 법정수질 항목에서 472개 정수장에서 매달 측정된 5,622개 데이 터의 염소이온 및 황산이온을 이용하여 LR을 산정하 여 Table 6에 나타내었다. Fig. 4는 추정된 LR을 수계별 로 나타내었으며, 한강수계의 경우 0.06 ~ 6.74, 평균 1.09의 범위로 나타났고, 낙동강수계는 0.39 ~ 5.27, 평균 1.29의 범위, 금강수계는 0.24 ~ 5.37, 평균 1.36, 섬진강 수계는 0.11 ~ 7.86, 평균 1.8로 조사되어 섬진 강 수계에서 LR이 높게 분포되어 부식성이 가장 높은 것으로 나타났다. 섬진강 수계의 경우 70개 정수장에 서 실측된 LR이 다른 수계에 비해 부식성이 낮은 것으 로 조사되었으나, 472개 정수장에서 추정된 LR은 가장 높게 나타나 부식성이 가장 높은 것으로 조사되었다. 이것은 70개 정수장에서 실측 시 염소이온과 황산이온 의 농도는 9.6 mg/L와 5.7 mg/L로 낮은 농도로 존재하 였으나, 472개 정수장에서의 염소이온과 황산이온의 평균은 18.5 mg/L와 6.5 mg/L로 실측 데이터보다 높은 농도로 분포하고 있었다.

    국내 LR의 범위를 보기 위해 추정된 데이터를 이용 하여 472개의 정수장에서의 히스토그램을 작성하였다 (Fig. 5). 0.5보다 작은 “부식성 없음”은 39개 정수장으 로 전체 대비 약 8.26%를 보였으며 0.5보다 커서 부식 성관리가 필요한 정수장은 433개 정수장으로 약 91.74%가 부식성관리가 필요한 것으로 조사되었다. LR 은 정수장에서 사용되는 약품에 의해 높아질 여지가 있 으므로 정수처리 담당자의 세심한 관리가 필요하다.

    4.결 론

    본 연구에서는 국내 70개 정수장을 대상으로 3회 부식성 지수를 측정하여 알칼리도를 추정할 수 있는 모델식을 구하였으며, 얻어진 모델식을 이용하여 국 내 정수처리 데이터에 적용하여 알칼리도를 추정하였 다. 또한 추정된 알칼리도를 바탕으로 LR을 추정하여 국내 전국적인 LR의 데이터 구축을 할 수 있었다. 상 관분석 결과, 알칼리도와 상관성이 높게 나타난 항목 으로 칼슘, 경도, 마그네슘 순으로 조사되었고, 대수변 환 후에는 경도가 0.789로 가장 높게 나타났으며 차 순위로 칼슘 0.761, 마그네슘 0.714 순으로 높은 상관 성을 보였다. 알칼리도 추정을 위한 중회귀 분석 결과 설명변수로써, pH, 탁도, 경도가 선택되었으며, R*는 0.840으로 조사되었으며, 실측값과 모델식에 의한 추 정값의 산포도 작성 시 R2은 0.629로 조사되었다. 추 정된 알칼리도를 이용하여 법정수질 자료에 대입하여 LR을 산정한 결과, 0.1~10, 평균 1.3의 범위로 나타났 으며, LR의 부식성 평가를 위한 “부식성없음”은 472 개 정수장중 39개 정수장으로 약 8.26%가 부식성이 있음으로 판단되었으며, 91.74%가 “부식성 있음”으로 조사되어 정수처리 시 담당자의 세심한 관리가 필요 하다고 판단된다.

    Figure

    JKSWW-30-579_F1.gif

    Scatter plot before and after logarithmic transformation

    JKSWW-30-579_F2.gif

    Results of estimated value and observed value of alkalinity.

    JKSWW-30-579_F3.gif

    Results of scatter plot according to estimated value and observed value.

    JKSWW-30-579_F4.gif

    Distribution of estimated LR according to water system.

    JKSWW-30-579_F5.gif

    Histogram of LR with 472 water treatment plant of domestic.

    Table

    Instrument operating conditions for Calcium by ICP

    Instrument operating conditions for Cl-, SO42- by IC

    Parameter of treated water for corrosive index calculation

    *SD : Standard deviation

    Correlation analysis of water quality items according to before and after logarithmic transformation

    *Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed)
    **Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

    Model equations according to result of regression analysis

    No. : number, C : Constant, X1 : pH, X2 : Turbidity, X3 : Hardness, X4 : Fluorine, X5 : Chlorine ion, X6 : Nitrate nitrogen, X7 : Sulfate ion,

    Results of estimated alkalinity and LR

    SD : Standard deviation

    References

    1. Alvarez BC , Martinez MV , Vazquez MG , Solache RM , Fonseca MG , Trujillo FE (2013) The corrosive nature of manganese in drinking water , Science of the Total Environment, Vol.447 ; pp.10-16
    2. Baird GM (2011) The Epidemic of Corrosion, Part 1 : Examining Pipe Life , Journal AWWA, ; pp.14-21
    3. Cuppett J (2016) Water Research Foundation , Lead and Copper Corrosion: An Overview of WRF Research, ; pp.1-39
    4. Davil MF , Mahvi AH , Norouzi M , Mazloomi S , Amarluie Al , Tardast Al , Karamitabar Y (2009) Survey of Corrosion and Scaling Potential Produced Water from Ilam Water Treatment Plant , World Applied Sciences Journal, Vol.7 ; pp.1-6
    5. EPA (2016) Optimal Corrosion Control Treatment Evaluation Technical Recommendations for Primacy Agencies and Public Water Systems,
    6. Imran SA , Dietz JD , Mutoti G , Taylor JS , Randall AA (2005) Modified Larsons Ratio Incorporating Temperature, Water Age, and Electroneutrality Effects on Red Water Release , Journal of Environmental Engineering, ; pp.1514-1520
    7. JWRC (2001) Investigation of Interim measure for lead reduction in Japan,
    8. Kim JH , Ryu TS , Kim JH , Ha SR (2007) Characteristics of Pit Corrosion and Estimation Models of Corrosion Depth in Buried Water Pipes , Journal of Korean Society of Water and Wastewater, Vol.21 (6) ; pp.689-699
    9. Kim YK , Kim JK (2011) Introduction of Corrosion Index System for Stability of Drinking Water Quality , Journal of Korean Society of Water and Wastewater, Vol.25 (5) ; pp.707-717
    10. Lim JC , Kim JK , Koo JY (2012) Coating formation of water supply pipes by inhibitor and water quality improvement effect , Journal of Korean Society of Waterand Wastewater, Vol.26 (1) ; pp.97-106
    11. Marangou VS , Savvides K (2001) First desalination plant in cyprus-product water aggresivity and corrosion control , Desalination, Vol.138 ; pp.251-258
    12. Melidis P , Sanozidou M , Mandusa A , Ouzounis K (2007) Corrosion control by using indirect methods , Desalination, Vol.213 ; pp.152-158
    13. Ministry of Environment (2009) Manual of corrosion inhibitor at indoor water supply,
    14. Ministry of Environment (2016) Notification about the operating drinking water quality monitoring,
    15. Prisyazhnium VA (2007) Prognosticating scale-forming properties of water , Applied Thermal Engineering, Vol.27 ; pp.1637-1641
    16. Shams M , Mohamadi A , Sajadi SA (2012) Evaluation ofCorrosion and Scaling Potential of Water in Rural Water Supply Distribution Networks of Tabas, Iran , World Applied Sciences Journal, Vol.17 (11) ; pp.1484-1489
    17. US EPA (2004) Desktop Corrosion Control Study,