프로젝트 소개
본 과제는 혐기성소화 시스템의 운영 데이터를 빅데이터로 모아 오류를 감지하고 최적화 의사결정을 돕는 분석 플랫폼을 개발하는 연구임.
연구 목표는 PCA-MLR(Principal Component Analysis based Multiple Linear Regression)로 오류 감지, 최적화, 효율 개선 및 의사결정 지원이 가능한 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고 운영 효율 향상에 적용하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 혐기성소화 데이터를 통합·표준화한 데이터베이스 구축, PCA-MLR 데이터 분석 플랫폼 개발, Full-scale 및 Bench-scale 데이터를 통합분석해 오류진단·효율 개선 의사결정 매뉴얼 제시 및 최적화 조건 성능 테스트 수행임. 기대 효과는 운영을 경험 의존에서 과학적 데이터 기반으로 전환하고 소화효율 저하 문제 해결, 지능화 체계 기반 및 전문 인재 양성, 센서(pH, 온도, 전력 등) 모니터링과의 통합 실시간 운영 반영 가능함.