동부 시립 상수도국(EMWD)는 캘리포니아주 리버사이드 카운티의 558평방마일 내에서 거주하고 일하는 거의 100만 명의 사람들에게 서비스를 제공합니다. 주에서 여섯 번째로 큰 소매용 상수도 기관인 이 기관의 사명은 “안전하고 신뢰할 수 있으며 경제적이고 환경적으로 지속 가능성 있는 수처리, 폐수 처리 및 재활용수 서비스를 제공하는 것”입니다.
“우리는 항상 가능한 최고의 품질의 물을 생산하기 위해 노력하고 있습니다.”라고 운영 및 유지보수 부문 부총괄 매니저인 매튜 멜렌드레즈(Matthew Melendrez, P.E.)는 말합니다. “그리고 고객의 비용을 절감할 수 있도록 최대한 경제적으로 그렇게 하려고 노력합니다.”
그러나 인구 증가와 서비스 지역 확대로 인해 이 구역에 대한 수요가 증가했습니다. 현재 4개의 재생 공장에서 하루 약 4800만갤런의 폐수를 처리하여 불순물을 제거하고 있습니다.
“우리가 제거하려고 하는 두 가지 주요 물질은 유기물과 암모니아입니다.”라고 Melendrez는 말합니다. “이것들을 제거하지 않으면 환경에 큰 영향을 미칩니다.”
제어가 어렵고 에너지 집약적인 공정
폭기조는 폐수 처리의 핵심 단계이자 가장 에너지를 많이 소비하는 단계입니다. EMWD 공장은 폐기물의 생분해에 사용되는 용존 산소에 전기 요금의 거의 절반을 지출합니다.
“이 업계는 오랫동안 폭기조 제어와 더 나은 분지 운영 방법을 찾기 위해 고군분투해 왔습니다.”라고 Melendrez는 설명합니다. “공정 파라미터는 암모니아와 유기물의 유량과 부피가 빠르게 변동함에 따라 사실상 매일 매분 변화하기 때문에 일반적인 PID 설정점을 프로그래밍하여 용존 산소(DO) 목표를 달성하기가 어렵습니다.”
목표를 너무 높게 설정하면 불필요한 공기를 공급하기 위해 전기를 더 많이 사용해야 합니다. 너무 낮게 설정하면 암모니아 산화가 억제되어 소독과 더 많은 양의 염소가 필요하게 됩니다.
“일반적으로 DO가 상승하거나 하락함에 따라 공기 밸브를 천천히 열고 닫는 간단한 PID 제어 시스템을 사용합니다. 모든 것이 반응적이고 피드백 기반이며, 운영자는 일반적으로 수동 조정을 위해 매일 개입합니다.”라고 Melendrez는 말합니다. “그러나 탱크가 너무 크고 조건이 계속 변하기 때문에 조정이 이루어진 시점부터 결과를 확인할 때까지 지연이 발생합니다. 이러한 모든 요소로 인해 일반 PID로는 처리하기 어렵고, 이것이 효율성을 개선할 수 있는 가장 큰 기회 중 하나입니다.”
더 나은 폭기조 성능은 공장이 소독을 개선하고 화학 물질 비용을 절감할 수 있는 다운스트림 공정에도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.
인공 지능 및 머신 러닝 솔루션
EMWD는 오랜 기술 제공업체인 Rockwell Automation에 현재의 폭기조 운전 상태를 학습하고 최소한의 직원 개입으로 조건 변화에 따라 PID 응답을 최적으로 조정하는 인공 지능(AI) 애플리케이션을 개발하고 테스트해 달라고 요청했습니다.
Rockwell Automation Water Wastewater, Solutions & Services 및 Advanced Analytics 팀과 함께 EMWD는 하루 700만갤런의 물을 처리하는 San Jacinto Valley 재생 시설에서 AI 기반 제어 시스템을 시범 운영했습니다. 공장 직원들은 Allen-Bradley CompactLogix™ 5480 컨트롤러를 기존 자동화 네트워크에 설치하여 필요에 따라 다른 프로세스와 인터페이스할 수 있도록 했습니다.
“우리는 이미 제어를 위해 Rockwell Automation을 사용하고 있기 때문에, 이것은 나머지 시스템과 잘 통합될 수 있는 좋은 솔루션으로 보였습니다. 설치와 구현은 약간의 프로그래밍만으로도 간단했고, 향후 추가 모듈 없이도 다른 프로세스에 유닛과 AI를 배포할 수 있습니다.”라고 Melendrez는 말합니다. “Rockwell Automation 덕분에 모든 것이 순조롭게 진행되었고, 팀으로서 긴밀하게 협력했습니다.”
두 개의 Logix 코어는 제어 시스템에 연결되고, 다른 두 개의 프로세서는 Rockwell Automation AI 소프트웨어를 실행합니다. AI는 PID 응답을 지속적으로 모니터링하고 업데이트하여 폭기조에 공급되는 공기량을 제어합니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 DO가 설정점에서 너무 멀리 벗어나기 전에 공기 밸브와 공급되는 산소량을 조절합니다.
“머신 러닝을 사용하여 Rockwell Automation 데이터 과학자들은 폐수 유량과 암모니아 부하가 산소 성능에 가장 큰 영향을 미친다는 사실을 확인했습니다.”라고 Melendrez는 설명합니다. “그들은 주어진 유량과 부하에 대한 DO 수요를 예측하는 데 매우 정확한 모델을 구축하고 AI 소프트웨어를 원격으로 프로그래밍했습니다.”
EMWD는 결과를 비교하기 위해 한 달 동안 기존 PID 제어를 실행한 다음 한 달 동안 AI 기반 제어를 실행했습니다.
성능 대폭 향상
AI 기반 제어를 통해 EMWD는 폭기조에 공급되는 공기량을 최대 31%까지 줄였습니다. 이 공장은 DO를 설정값에 더 가깝게 유지하는 데 성공했을 뿐만 아니라 DO 목표를 낮출 수 있었습니다. 더 나은 DO 제어는 암모니아 누출이 적은 개선된 방류수 품질로 이어져 소독제의 필요성을 줄였습니다.
“정기적으로 사람이 개입해야 했던, 제대로 작동하지 않던 시스템이 완전히 자동화되어 성능이 크게 향상되고 재정적 이익을 제공하며 탄소 발자국을 줄이는 것을 보는 것은 정말 흥미로웠습니다.”라고 Melendrez는 말합니다.
그는 DO 제어 개선으로 공장의 에너지 소비가 하루에 960kWh의 전기 절감으로 이어져 연간 USD42000의 비용 절감 효과가 있을 것으로 추정합니다. 또한 DO 설정점을 낮출 수 있는 능력은 추가로 하루에 1370kWh의 전기 절약을 가능하게 하여 연간 USD60000의 비용 절감 효과를 가져올 것입니다.
EMWD의 Rockwell Automation Water Wastewater 계정 관리자 Myan Bourdon은 이 애플리케이션이 업계에 가져다 줄 가능성에 대해 기대하고 있습니다. 그녀는 “우리는 EMWD 및 기타 수처리 폐수 처리 공급업체와 함께 인공 지능과 머신 러닝이 운영의 지속 가능성과 생산성을 모두 어떻게 향상시킬 수 있는지 탐구하고 싶습니다.”라고 말했습니다.
EMWD는 AI 기반 제어 시스템을 계속 사용하고 Rockwell Automation과 협력하여 이 구역의 다른 폭기조에도 적용을 확대할 계획입니다. 앞으로 Melendrez는 AI 솔루션을 소독 공정에도 적용할 또 다른 기회를 모색하고 있습니다.