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고도산화공정(AOP)으로 수처리하는 대상수를 공급하는 대상수 공급부(110);다채널로 구성되고, 상기 대상수 내의 자연유기물질(NOM)을 형광 측정하여 EEM(Excitation-Emission Matrix) 데이터를 생성하는 실시간 다중형광 분석기(120);상기 EEM 데이터의 다중 형광분석을 위해 컴포넌트별로 분류하는 병렬요인 분석장치(130);컴포넌트별 유기물 특성지수(형광지수)를 도출하는 유기물 특성지수 도출부(140);상기 컴포넌트별 유기물 특성지수에 대응하는 대상수 내의 수산화라디칼 요구량 지수를 산출하는 수산화라디칼 요구량 지수 산출부(150); 및반응속도모델을 이용하여 공정 제어변수를 모니터링하는 공정 제어변수 모니터링부(160)를 포함하되,상기 대상수내 유기물질의 특성은 연속흐름 분석방식으로 모니터링되는 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 시스템
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제1항에 있어서,상기 대상수는 고도산화공정(AOP)으로 수처리할 원수이거나 고도산화공정(AOP)으로 수처리한 처리수인 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 시스템
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제1항에 있어서, 상기 실시간 다중형광 분석기(120)는 상기 대상수 내의 자연유기물질(NOM)을 형광 측정하도록 3개의 파장대를 방출하는 다수의 형광분석기를 사용하여 EEM(Excitation-Emission Matrix) 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 시스템
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제3항에 있어서, 상기 병렬요인 분석장치(130)는 병렬요인 모델링(FARAFAC Modelling)에 의해 상기 EEM 데이터를 제1, 제2 및 제3 컴포넌트로 분류하되, 상기 제1 컴포넌트는 250~260㎚의 여기파장(Excitation wavelength)과 380~480㎚의 방출파장(Emission wavelength)을 사용한 EEM 데이터를 분류한 것이고, 상기 제2 컴포넌트는 330~350㎚의 여기파장과 420~480㎚의 방출파장을 사용한 EEM 데이터를 분류한 것이며, 상기 제3 컴포넌트는 270~280㎚의 여기파장과 320~350㎚의 방출파장을 사용 EEM 데이터를 분류한 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 시스템
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제4항에 있어서, 상기 병렬요인 모델링은 상기 EEM 데이터를 a, b, c 각각의 3가지 요소로 구분하여 3차원적으로 분석하는 3D-PARAFAC 모델을 적용하되, 상기 3D-PARAFAC 모델의 EEM 데이터 어레이()는 로 주어지고, 이때, 원소 , 및 를 갖는 3개의 행렬 A, B 및 C로 나타내고, 에러성분()의 합이 최소가 될 때 성립하는 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 시스템
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제1항에 있어서,상기 공정 제어변수 모니터링부(160)는 상기 고도산화공정(AOP)에 적용되는 약품 주입량 또는 자외선 조사량을 산출 및 제어하는 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 시스템
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제1항에 있어서,상기 고도산화공정(AOP)의 공정평가 진단을 위해 수중의 대상물질 제거율을 예측하는 대상물질 제거율 예측부(170)를 추가로 포함하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 시스템
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실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 방법에 있어서,a) 고도산화공정(AOP)으로 수처리하는 대상수를 공급하는 단계;b) 다채널로 구성된 실시간 다중 형광 분석기(120)를 통해 대상수 내의 자연유기물질(NOM)을 형광 측정하여 EEM 데이터를 생성하는 단계;c) 병렬요인 분석장치(130)를 통해 EEM 데이터를 다중 형광분석하고, 컴포넌트별로 분류하는 단계;d) 컴포넌트별 유기물 특성지수(형광지수)를 도출하는 단계;e) 상기 컴포넌트별 유기물 특성지수에 대응하는 대상수 내의 수산화라디칼 요구량 지수를 산출하는 단계; 및f) 반응속도모델을 이용하여 공정 제어변수를 모니터링하는 단계를 포함하되,상기 대상수내 유기물질의 특성은 연속흐름 분석방식으로 모니터링되는 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 방법
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제8항에 있어서, g) 고도산화공정의 공정평가 진단을 위해 수중의 대상물질 제거율을 예측하는 단계를 추가로 포함하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 방법
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제8항에 있어서, 상기 f) 단계에서 상기 고도산화공정(AOP)에 적용되는 약품 주입량 또는 자외선 조사량을 산출 및 제어하는 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 방법
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제8항에 있어서,상기 a) 단계의 대상수는 고도산화공정(AOP)으로 수처리할 원수이거나 고도산화공정(AOP)으로 수처리한 처리수인 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 방법
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제8항에 있어서,상기 b) 단계의 실시간 다중형광 분석기(120)는 상기 대상수 내의 자연유기물질(NOM)을 형광 측정하도록 3개의 파장대를 방출하는 다수의 형광분석기를 사용하여 EEM(Excitation-Emission Matrix) 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 방법
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제12항에 있어서,상기 d) 단계의 병렬요인 분석장치(130)는 병렬요인 모델링(FARAFAC Modelling)에 의해 상기 EEM 데이터를 제1, 제2 및 제3 컴포넌트로 분류하되, 상기 제1 컴포넌트는 250~260㎚의 여기파장(Excitation wavelength)과 380~480㎚의 방출파장(Emission wavelength)을 사용한 EEM 데이터를 분류한 것이고, 상기 제2 컴포넌트는 330~350㎚의 여기파장과 420~480㎚의 방출파장을 사용한 EEM 데이터를 분류한 것이며, 상기 제3 컴포넌트는 270~280㎚의 여기파장과 320~350㎚의 방출파장을 사용 EEM 데이터를 분류한 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 방법
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제13항에 있어서,상기 병렬요인 모델링은 상기 EEM 데이터를 a, b, c 각각의 3가지 요소로 구분하여 3차원적으로 분석하는 3D-PARAFAC 모델을 적용하되, 상기 3D-PARAFAC 모델의 EEM 데이터 어레이()는 로 주어지고, 이때, 원소 , 및 를 갖는 3개의 행렬 A, B 및 C로 나타내고, 에러성분()의 합이 최소가 될 때 성립하는 것을 특징으로 하는 실시간 다중 형광분석기와 병렬요인 분석장치를 이용한 수중의 수산화라디칼 요구량 지수 모니터링 방법
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