○ 본 연구과제의 최종 목표는 생분해성 플라스틱 폐기물의 혐기성 소화를 통한 처리와 바이오가스 생산의 효율 및 안정성의 극대화를 위해 고율 통합 가용화 및 바이오가스화 공정 원천기술을 개발하는 것으로 미활용 유기성 폐자원인 생분해성 플라스틱 폐기물의 바이오가스화 기술 보급 확대를 위한 새로운 기술적 돌파구를 제공하고자 함. 최적 복합 전처리 기술을 활용한 ...

본 과제는 가시광선에서 반응하는 고효율 복합 g-C3N4 기반 광촉매를 합성해 수질·공기 정화 성능을 높이는 연구임. 연구목표는 g-C3N4와 Cu2O를 이종결합(Heterojunction)으로 합성하여 광촉매 내 전자·정공 재결합을 차단하고, Ag, Au, Pd, Pt, Ni, Cu 등 광촉매 도핑(doping)으로 band-gap을 낮춰 장파장 가시광선 흡수와 광반응성을 극대화하는 데 있음. 연구내용은 nanosheet 구조 g-C3N4 합성 후 Cu2O 및 금속성분 Cu 도핑을 수행하고, 연속식 광반응기(photoreactor)에서 염색폐수(dyes)·항생제(antibiotics)·악취물질(odors) 분해속도 측정 및 다공성 PDMS 지지체로 분리·재사용성을 검증하는 구성임. 기대효과는 효율적 광촉매 제조기술 확립으로 미세먼지 원인물질 저감 및 수소발생·수소연료전지 이용가능성 평가에 기여함.

○ 페놀계 산업폐수 혐기성 소화 마그네타이트 투입조건 최적화 - 요인설계기반 회분식 혐기성 소화 실험을 통해 마그네타이트 투입량과 입자크기에 따른 phenolic compounds 분해 및 메탄생산속도 극대화 마그네타이트 투입 최적 조건 도출. 기질로는 대상 phenolic compounds 및 분해산물(들)을 적용, 이를 통해 분해 단계별 마그네타이트 영향 평가 수행. - 마그네타이트 투입조건에 따른 membrane 투과성 평가 수행 ○ Online sensing AnMBR 시스템 구축 - 대상 phenolic compounds 분해균, 메탄생성균 및 마그네타이트의 반응조 내 체류 극대화를 위한 분리막 종류 (구조 및 형태) 선정 및 분리막 공정의 주요 공정 인자 (압력, pH 등) 실시간 모니터링 가능 AnMBR 시스템 (2기 이상) 구축 - 시운전을 통해 구축된 AnMBR 시스템 안정성 (부유성 고형물 및 마그네타이트 반응조 시스템 내 체류 여부 등) 평가 및 보완 ○ 마그네타이트 투입 AnMBR 공정 고율화 기술 개발 및 membrane fouling 영향 평가 - 구축된 AnMBR 시스템을 활용하여 마그네타이트 투입 조건에 따른 각각 독립적인 연속식 AnMBR 공정을 운영함. 대상 페놀계 산업폐수의 유기물부하량 단계적 증량(유량 또는 폐수농도 조절)에 따른 각 공정의 최대 처리가능 유기물부하량 및 공정 효율 (phenolic compounds 분해속도, 메탄생성속도 등)의 비교 평가 수행을 통해 마그네타이트 투입 AnMBR 공정의 고율화 및 공정안정성 개선 달성. - 미생물 군집 분석 (16S sequencing), 미생물/반응 활성 분석 (metabolic/enzyme activity assays, mRNA sequencing 등)을 통해 개선 효과 원인 규명. - Membrane fouling 관련 분석(transmembrane pressure, fouling potential, resistance, foulant analysis 등)을 통해 마그네타이트 투입에 따른 fouling 영향 평가 및 원인 규명. ○ 마그네타이트 활용 저해영향 개선 평가 - 회분식 혐기성 소화 실험을 통해 마그네타이트 투입에 따른 대상 phenolic compounds 분해와 메탄생성반응에 대한 염도 및 암모니아 각각의 저해 영향 개선 수준 평가. ○ 저해물질 부하변동에 따른 마그네타이트 투입 AnMBR 공정 성능 평가 - 회분식 혐기성 소화 실험을 통해 염도 및 암모니아 각각의 대상 phenolic compounds 분해 및 메탄생성반응에 대한 저해 영향 평가 수행. 마그네타이트 투입에 따른 개선 효과 검증. - 대상 페놀계 산업폐수를 처리하는 AnMBR 시스템에 저해물질부하량의 단계적 증량 조건을 적용하여 마그네타이트 투입에 따른 공정 효율 및 공정안정성 개선효과 검증. Membrane fouling 및 미생물 영향 분석 및 영향 원인 해석. ○ 주요 균주 및 유전자 정량 탐침자 제작, 공정 통계분석 및 공정 모델링 연구 - 앞선 마그네타이트 투입 AnMBR의 sequencing 결과에서 판별된 주요 우점균 및 기능성유전자 (또는 mRNA)를 대상으로 하는 QPCR 정량 탐침자 제작 및 실험 수행 - 고율 마그네타이트 투입 AnMBR 공정의 연속식 장기운전 기간동안 online sensing 및 분석실험을 통해 수집된 공정 데이터 및 QPCR 분석 데이터 확보. 데이터 QA/QC 수행. 이를 활용하여 공정 해석 및 모델링 수행: (1) Scale-up 대비 생장동역학 기반 공정 모델링, (2) 유기물부하량, 저해인자 부하량 변동 대응 다변량 통계분석 및 머신러닝 기반 공정 진단 모델링 수행

○ 페놀계 산업폐수 혐기성 소화 마그네타이트 투입조건 최적화 - 요인설계기반 회분식 혐기성 소화 실험을 통해 마그네타이트 투입량과 입자크기에 따른 phenolic compounds 분해 및 메탄생산속도 극대화 마그네타이트 투입 최적 조건 도출. 기질로는 대상 phenolic compounds 및 분해산물(들)을 적용, 이를 통해 분해 단계별 마그네타이트 영향 평가 수행. - 마그네타이트 투입조건에 따른 membrane 투과성 평가 수행 ○ Online sensing AnMBR 시스템 구축 - 대상 phenolic compounds 분해균, 메탄생성균 및 마그네타이트의 반응조 내 체류 극대화를 위한 분리막 종류 (구조 및 형태) 선정 및 분리막 공정의 주요 공정 인자 (압력, pH 등) 실시간 모니터링 가 능 AnMBR 시스템 (2기 이상) 구축 - 시운전을 통해 구축된 AnMBR 시스템 안정성 (부유성 고형물 및 마그네타이트 반응조 시스템 내 체류 여부 등) 평가 및 보완 ○ 마그네타이트 투입 AnMBR 공정 고율화 기술 개발 및 membrane fouling 영향 평가 - 구축된 AnMBR 시스템을 활용하여 마그네타이트 투입 조건에 따른 각각 독립적인 연속식 AnMBR 공정을 운영함. 대상 페놀계 산업폐수의 유기물부하량 단계적 증량(유량 또는 폐수농도 조절)에 따른 각 공정의 최대 처리가능 유기물부하량 및 공정 효율 (phenolic compounds 분해속도, 메탄생성속도 등)의 비교 평가 수행을 통해 마그네타이트 투입 AnMBR 공정의 고율화 및 공정안정성 개선 달성. - 미생물 군집 분석 (16S sequencing), 미생물/반응 활성 분석 (metabolic/enzyme activity assays, mRNA sequencing 등)을 통해 개선 효과 원인 규명. - Membrane fouling 관련 분석(transmembrane pressure, fouling potential, resistance, foulant analysis 등)을 통해 마그네타이트 투입에 따른 fouling 영향 평가 및 원인 규명. ○ 마그네타이트 활용 저해영향 개선 평가 - 회분식 혐기성 소화 실험을 통해 마그네타이트 투입에 따른 대상 phenolic compounds 분해와 메 탄생성반응에 대한 염도 및 암모니아 각각의 저해 영향 개선 수준 평가. ○ 저해물질 부하변동에 따른 마그네타이트 투입 AnMBR 공정 성능 평가 - 회분식 혐기성 소화 실험을 통해 염도 및 암모니아 각각의 대상 phenolic compounds 분해 및 메 탄생성반응에 대한 저해 영향 평가 수행. 마그네타이트 투입에 따른 개선 효과 검증. - 대상 페놀계 산업폐수를 처리하는 AnMBR 시스템에 저해물질부하량의 단계적 증량 조건을 적용하 여 마그네타이트 투입에 따른 공정 효율 및 공정안정성 개선효과 검증. Membrane fouling 및 미생물 영향 분석 및 영향 원인 해석. ○ 주요 균주 및 유전자 정량 탐침자 제작, 공정 통계분석 및 공정 모델링 연구 - 앞선 마그네타이트 투입 AnMBR의 sequencing 결과에서 판별된 주요 우점균 및 기능성유전자 (또 는 mRNA)를 대상으로 하는 QPCR 정량 탐침자 제작 및 실험 수행 - 고율 마그네타이트 투입 AnMBR 공정의 연속식 장기운전 기간동안 online sensing 및 분석실험을 통해 수집된 공정 데이터 및 QPCR 분석 데이터 확보. 데이터 QA/QC 수행. 이를 활용하여 공정 해석 및 모델링 수행: (1) Scale-up 대비 생장동역학 기반 공정 모델링, (2) 유기물부하량, 저해인자 부하 량 변동 대응 다변량 통계분석 및 머신러닝 기반 공정 진단 모델링 수행