LDOF 광생물반응기에서 조류의 유가식배양 공정을 위한 유전알고리즘을 이용한 자기구성 퍼지제어기 구성

이우창, 류재홍, 조진만, 최정우, 이원홍, 한징택*

서강대학교 화학공학과, 서강대학교 생명과학과*

Self-Organizing Fuzzy Logic Controller Using Genetic Algorithm for the Fed-Batch Cultivation of Algae in a LDOF Photobioreactor

Woo-Chang Lee, J.H. Ryu, J.M. Cho, J.W. Choi, W.H. Lee, J.T. Han*

Department of Chemical Engineering, Sogang University

Department of Life Science, Sogang University*

서론

축산폐수를 비롯한 일반하수의 처리공정에서 물리적인 1차처리 및 유기질 폐기물을 처리하는 2차 생물학적 처리방법이 이용되고 있으며, 3차처리로써 영양염류의 양을 감소시키기 위한 고도수처리가 수행되고 있다. 질소/인 등의 영양염류를 대사물로서 사용함으로써 폐수에서 이를 제거하는 조류를 수처리 공정에 응용하려는 연구가 진행되고 있다[1]. 조류를 이용한 폐수처리 공정은 폐수처리와 더불어 부산물로 생산되는 biomass를 사료원으로 사용함으로써 경제성 증가를 가져올 수 있다. 최근 조류를 이용한 폐기물 처리공정에서 조류의 고농도 배양을 가능하게 한다 광생물반응기가 사용되고 있다. 폐수처리시에 조류의 고농도 배양 및 연속적인 폐수처리를 가능하게 하기위한 유가식 공정의 개발과 아울러 배양공정에서 주어진 환경기준 설정치로 배양기 내의 질소/인의 농도가 유지될 수 있도록 기질 공급량을 제어할 수 있는 퍼지 제어기가 필요하게 된다. 퍼지 제어기를 구성하기 위해서는 일반적으로 전문가의 경험과 사고에 의해 퍼지규칙을 선정하는 작업과 언어변수의 조정이 필요하다. 그러나 구성된 규칙이 최선인지 의문이 있으므로 최근에는 이러한 단점을 보완하기 위하여 학습알고리즘에 의한 자기구성 퍼지제어기에 관한 연구가 진행되고 있다. 이러한 자기구성 퍼지제어기를 구성하기 위해 사용될 수 있는 학습 알고리즘인 유전알고리즘은 한쌍의 제어규칙에 대한 제어 성능을 제어오차 합인 적합도로 측정하고 유전연산자인 재생, 교배 그리고 돌연변이의 작용에 의해 제어 성능이 향상된 퍼지 제어규칙들을 생성시킬 수 있다.

본 연구에서는 축산 폐기물처리시 자기구성 퍼지 제어기를 이용한 광섬유(LDOF, Light Diffusing Optical Fiber)로 구성된 광생물반응기의 유가식 배양공정 제어실험을 수행하여 질소와 인의 연속적인 처리를 가능하게 하여 고농도 조류배양 및 영양염류의 처리효율을 높이고자 한다.

이론

조류성장 모델식 수립

Chlorella sp. HA-1 의 배양공정을 모델링하고 공정최적화를위한 기초 자료를 얻기 위하여 축산폐수를 이용한 LDOF 광생물반응기 회분식 배양 실험결과를 토대로 공정운전변수인 조류중량, 질소 및 인의 농도를 측정하고 이를 바탕으로 세포 성장과 질소 및 인의 소모를 예측할 수 있는 구조적 성장 모델식을 수립하였다. 수립된 모델식은 세포성장에 따른 질소와 인의 소모에 질소-인의 경쟁적제한(competitive-inhibition)을 가정하였으며 다음과 같다.

- 세포 건조 중량식

[eqn: dX_d over dt ``=`` ( 1 - exp( -t over t_L ) )· [ { □_mN S_N } over { S_N ` + ` K_N ` ( ` 1 ` + ` S_P ` / ` K_P ) } ` #+ ` { □_mN S_P } over { S_P ` + ` K_P ` ( ` 1 `` + `` S_N ` / ` K_N ) } ` ] X_d - k_d ` X_d]

- 질소 소모 속도식

[eqn: dS_N over dt ``=`` - 1 over Y_{X/S_N} ( 1 - exp( -t over t_L ) )· { □_mN S_N X_d } over { S_N ` + ` K_N ` ( ` 1 ` + ` S_P ` / ` K_P ) } `]

- 인 소모 속도식

[eqn: dS_P over dt ``=`` - 1 over Y_{X/S_P} ( 1 - exp( -t over t_L ) )· { □_mP S_P X_d } over { S_P ` + ` K_P ` ( ` 1 ` + ` S_N ` / ` K_N ) } `]

제시된 모델식은 세포 성장과 질소, 인의 소모를 정량적으로 예측 가능하게 해준다.

퍼지 제어기 설계 및 자기 구성 퍼지제어기의 구현

광섬유 생물반응기의 유가식 배양공정에서 질소와 인의 배출농도를 유지하기 위한 기질농도 제어에 필요한 자기구성 퍼지논리 제어기의 구성을 유전알고리즘을 적용하여 구현한다. 유전 알고리즘은 자연적 선택과 유전의 메카니즘을 바탕으로하는 다아윈의 적자생존의 원리를 적용한 것이다. 유전 알고리즘에서는 부호화된 개체로 이루어진 초기 개체군으로부터 각각의 개체에 대하여 평가된 적합도(Fitness)에 따른 개체의 재생, 선택된 개체간의 교배 및 돌연변이의 진화과정을 통하여 새로운 개체군을 생성하는 일련의 과정, 즉 진화를 통하여 최적의 개체를 생성하는 일종의 탐색 알고리즘이다. 여기에서 타당한 개체군은 최적의 질소 농도 궤적을 제어하기 위한 퍼지 제어기의 규칙 베이스로서 퍼지 규칙의 생성을 의미한다. 퍼지제어 알고리즘은 다음의 과정을 따른다. 1)퍼지 변수의 퍼지화, 즉 설정치인 질소 농도와 현 시간대에서 측정된 질소농도의 차이인 오차, 현재의 오차와 그 전단계의 오차와의 차이를 나타내는 질소 농도 오차 변화등의 퍼지 변수를 퍼지화하여 귀속도 함수에 적용, 2)퍼지화 변수와 퍼지 제어동작, 즉 실제 축산폐수의 공급속도를 결정하는 제어 규칙을 Min-Max 조합으로 추론 3)무게 중심법(Center of Gravity Method)에 의한 제어출력, 즉 축산 폐수 공급속도의 비퍼지화이다. 자기구성 퍼지 제어기의 개략도를 Fig. 1에 나타내었다.

실험

LDOF 광생물반응기의 회분식 실험

본 연구에서는 NO3-, PO4-3 등을 기질로써 대사하는 독립영양 광합성 성질이 있는 담수 미세조류인 Chlorella sp. HA-1을 사용하였다. 조류의 회분식 배양의 배지는 질소/인 농도비를 최적화한 M4N배지를 사용하였고 배양기는 5L 생물반응기를 제작하여 배양부피를 3L로하여 운전하였다. 배양조건은 온도 30oC, 교반속도 125rpm으로 유지하였으며 10% CO2 혼합공기를 0.1vvm의 유량으로 공급하였다. LDOF 광생물반응기 실험의 광조사 방법은 100W 할로겐 램프를 광원으로 하여 배양기 내부에 설치한 광섬유를 이용한 내부 조사방식이다. 조류를 이용한 실제 축산폐수 처리 실험시에 LDOF 광생물반응기를 사용하였으며, 배양액으로 실제 축산폐수의 여액을 희석하여 사용하였다.

결과 및 토론

Chlorella sp. HA-1 모델식 현상모사 결과

Fig. 2는 축산폐수처리 실험중 시간경과에 따른 질소와 인의 변화 및 현상모사 결과이다. 초기 질소 및 인의 농도는 각각 1.5421g/L, 0.1351g/L이다. 질소는 배양 마지막날인 13일에는 0.1696g/L에 이르렀으며 인은 0.0113g/L에 이르렀다. 질소와 인의 처리효율은 각각 89%와 92%를 나타내었다. 축산폐수처리 실험결과를 토대로 구성한 모델식 현상모사 결과는 전체 배양기간에 걸쳐 세포 성장 및 기질의 소모 거동을 잘 설명하고 있음을 알 수 있다. 또한 제시된 모델식은 퍼지제어기를 구성하기 위한 전산모사에 이용된다.

자기구성 퍼지제어기에 의한 퍼지제어규칙의 자동생성

Chlorella sp. HA-1의 배양공정에서 세포성장과 유기질 폐기물 처리를 향상시키기 위하여 제시된 유가식 배양공정에서 주어진 설정치로 배양기내의 질소 농도를 제어하는 퍼지 논리 제어기를 설계하였다. 본 연구진이 제시한 설정치는 축산폐수내 질소 방류기준인 0.160g/L이었다. Fig. 3은 제안된 구조적 모델을 이용하여 현상모사된 각 세대별 적합도를 나타낸 것으로 세로축은 최적 질소 설정치에서 벗어난 정도, 즉 오차합을 나타낸다. 최대 적합도는 27번째 세대의 5번째 개체에서 나타났다. 최대, 평균, 최소의 적합도 사이에 작은 차이를 가지고 있다 할지라도 개체군은 최대값을 가질 수 있다. 따라서 이러한 차이는 제안된 유전 알고리즘이 가지는 특성에 의한 편차로 간주한다. 본 연구진은 27번째 세대에서 생성된 귀속도 함수와 퍼지 제어 규칙을 조류를 이용한 광배양기에 유기질 폐수공급을 위한 퍼지 제어 규칙으로 선정한다.

자기구성 퍼지제어기를 이용한 조류의 유가식 배양을 통한 축산폐수 처리실험

Chlorella sp. HA-1의 배양공정에서 세포성장과 유기질 폐기물의 처리를 향상시키기 위해 유전알고리즘으로 구성된 자기구성 퍼지논리 제어기는 주어진 설정치에 대한 공정 변수 오차합을 줄임으로써 설정치에 수렴하도록 하여 제어기 성능을 향상시켰다. Fig. 4와 Fig. 5는 LDOF 광생물반응기 유가식 배양공정 실험중 시간 경과에 따른 세포 건조 중량 및, 질소와 인의 변화를 나타낸 것이다. 배양기간 동안 질소와 인의 처리량은 1.8341g/L와 0.1583g/L이었다. 유가식 배양결과는 회분식 배양결과에 비해 세포건조중량은 12%증가하였으며 질소와 인의 소모량은 각각 32%, 27%씩 증가하여 유가식 배양이 회분식 배양보다 조업성능이 우수함을 알 수 있다.

참고문헌

1. Hashimoto, S. and Furukawa, K., "Nutrient Removal from Secondary Effluent by Filamentous Algae"(1989), J. Ferment. Bioeng, 67(1), 62-69

2. Choi, J. W., Park, J. K. Lee, K. S. and Lee, W. H. : Proceeding of First Asian Control Conference, 305(1994)

감사의 글

본 연구는 1995년도 아산재단의 연구지원에 의하여 수행되었습니다. 귀재단에 감사드립니다.

Fig. 1 Schmatic diagram of self-organizing fuzzy logic controller

Fig. 2 Simulation results of model      Fig.3   Fitness value of individual

equation                            generation using genetic algorithm

Fig. 5 Experiment results using fuzzy   Fig. 6 Experiment results using fuzzy

logic controller(dry cell weight)          logic contoller(N/P consumption)