Application of Particle Swarm Optimisation to achieve simultaneous nitrification and denitrification removal in the aerobic biological treatment process

도시의 하수 처리장을 더러운 물이 주요 재료인 거대하고 바쁜 주방이라고 상상해 보세요. 목표는 이 "수프"를 강에 다시 부어도 누구에게도 해를 끼치지 않을 만큼 깨끗하게 요리하는 것입니다. 이 주방에서 가장 중요한 셰프 중 하나는 작고 눈에 보이지 않는 박테리아 팀입니다. 그들은 특정한 직업을 가지고 있는데, 바로 암모니아(인간의 배설물에서 나오는 해로운 화학 물질)를 먹어 치워 다른 무언가로 바꾸는 것입니다. 하지만 여기 반전이 있습니다. 박테리아가 일을 마쳤을 때, 그들은 질산염이라는 새로운 재료를 남깁니다. 암모니아도 나쁘지만, 강에 질산염이 너무 많은 것도 사람과 동물에게 위험합니다. 전통적으로, 만약 처리장에서 질산염이 너무 많이 만들어지면, 이를 정화하기 위해 완전히 두 번째 주방을 지어야 했습니다. 이는 비용이 많이 들고 복잡한 일입니다. 과학자들은 박테리아가 암모니아를 제거하는 동시에 질산염도 제거하는, 즉 숟가락을 떨어뜨리지 않고 채소를 썰면서 동시에 수프를 저을 수 있는 숙련된 셰프처럼 두 가지 일을 한 탱크 안에서 동시에 수행할 수 있는지 알아내기 위해 노력해 왔습니다.

이것이 바로 연구자 M. Muloiwa와 CM Zvinowanda가 그들의 연구에서 해결하고자 했던 퍼즐입니다. 그들은 "입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimisation, PSO)"라는 영리한 컴퓨터 기법을 사용하여 박테리아를 위한 완벽한 레시피를 찾을 수 있는지 확인하고 싶었습니다. PSO를 맛있는 열매가 있는 덤불을 찾는 새 떼라고 생각해 보세요. 각 입자(또는 입자)는 온도, 공기 흐름, 시간의 다양한 조합을 시도하며 날아다닙니다. 만약 한 마리의 새가 맛있는 곳을 발견하면 다른 새들도 그곳을 향해 날아가지만, 동시에 자신만의 아이디어도 유지합니다. 결국, 전체 새 떼는 절대적으로 가장 좋은 지점으로 모여듭니다. 연구진은 이 디지털 새 떼를 사용하여 실험실에서 수천 가지의 설정을 테스트함으로써, 박테리아가 암모니아를 제거하는 동안 질산염도 제거하도록 만들 수 있는지 확인했습니다.

연구팀은 남아프리카 공화국의 Daspoort 처리장에서 나온 실제 폐수를 사용하여 실험실 실험을 설정했습니다. 그들은 작은 제어 가능한 "폭기조"(박테리아가 숨을 쉴 수 있도록 공기를 주입하는 탱크)를 만들고 이를 54일 동안 가동했습니다. 그들은 체류 시간, 공기 주입량, 온도, 유기물 양(COD), 암모니아 양, 박테리아 양(생물량), 그리고 산소 농도라는 7가지 서로 다른 재료에 대한 데이터를 수집했습니다. 이 복잡한 데이터를 이해하기 위해, 그들은 "다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)"이라는 일종의 인공 신경망을 사용하여 디지털 두뇌를 구축했습니다. 이것을 수백 개의 데이터 포인트를 살펴보고 박테리아의 행동 패턴에 대한 비밀을 학습한 초스마트한 학생이라고 생각할 수 있습니다.

디지털 두로가 규칙을 이해한 후, 연구진은 "새 떼"(PSO 알고리즘)를 투입했습니다. 목표는 단순했습니다. 남겨진 질산염의 양을 최대한 낮출 수 있는 특정 설정을 찾는 것이었습니다. 컴퓨터 시뮬레이션은 믿을 수 없을 정도로 성공적이었습니다. 그것은 질산염 농도가 단 0.5744 mg/L에 불과한 "전역 최적해(global optimum)", 즉 완벽한 레시피를 찾아냈습니다. 이는 매우 낮은 수치이며, 수자원 당국이 설정한 안전 기준치 이내입니다.

이 마법 같은 숫자를 달성하기 위해, 컴퓨터는 다음과 같은 매우 구체적인 조건들을 제안했습니다:

• 폭기 기간: 물은 탱크에 약 1.514시간(대략 1시간 31분) 동안 머물러야 합니다.
• 공기 유량: 공기 펌프는 물속으로 2.6911 L/min의 공기를 밀어 넣어야 합니다.
• 온도: 물은 30.5270°C로 따뜻하게 유지되어야 합니다.
• 용존 산소(DO): 물속에는 5.5768 mg/L의 산소가 있어야 합니다.

이 완벽한 조건 하에서, 시스템은 또한 다른 오염 물질들도 효과적으로 정화하여, COD(유기 폐물질)는 단 35.8187 mg/L, 암모니아는 2.9126 mg/L만을 남겼습니다.

연구진은 또한 "한 번에 딱 하나만 바꾸면 어떻게 될까?"라고 묻는 것과 같은 "민감도 분석"을 수행했습니다. 그들은 두 가지 요소가 질산염 수치의 진짜 주인이라는 것을 발견했습니다. 온도가 가장 큰 동인이었으며 전체 변화의 **54.2%**를 차지했고, 그다음으로는 폭기 기간이 **22.5%**를 차지했습니다. 이는 질산염 수치를 조절하고 싶다면, 주로 온도계와 시계를 잘 살피기만 하면 된다는 것을 의미합니다. 흥론적이게도, 이 연구는 사람들이 시도했던 다른 방법들, 예를 들어 전기나 특수한 새로운 반응기 설계 등은 종종 너무 비싸거나 완전히 새로운 시설을 지어야 한다는 점을 밝혀냈습니다. 이 연구는 기존의 시설을 허물고 새로 짓는 대신, 이미 가지고 있는 시설의 설정을 미세하게 조정하는 것만으로도 가능하다는 점을 시사합니다.

결론적으로, 이 논문은 스마트한 컴퓨터 최적화를 사용함으로써 박테리아가 질산화와 탈질 작용을 동시에 수행하게 만드는 것이 정말로 가능하다는 것을 시사합니다. 결과는 적절한 온도와 타이밍이 있다면 박테리아가 암모니아와 질산염을 동시에 정화할 수 있음을 보여주며, 이는 수처리 시설이 값비싼 추가 장비를 갖추어야 하는 상황을 피할 수 있게 해줍니다. 저자들은 자신들의 컴퓨터 모델이 실제 데이터와 매우 높은 정확도로 일치한다는 점에서 이러한 결과에 확신을 가지고 있지만, 이를 모든 상황에 적용되는 마법 같은 해결책이라기보다는 기존 프로세스의 성공적인 최적화로 제시하고 있습니다.