Overview

Dataset statistics

Number of variables8
Number of observations22
Missing cells16
Missing cells (%)9.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.5 KiB
Average record size in memory70.0 B

Variable types

Categorical2
Text6

Dataset

Description우리나라 지질환경에 적합한 사전예방·오염조사·오염정화·사후관리 기술 개발 및 보급 확산(정화기술, 처리방법, 기술개요, 공정원리 등)
URLhttps://www.data.go.kr/data/15020725/fileData.do

Alerts

분류 is highly overall correlated with 정화기술High correlation
정화기술 is highly overall correlated with 분류High correlation
영상링크 has 11 (50.0%) missing valuesMissing
공정원리 has 3 (13.6%) missing valuesMissing
영향인자 has 2 (9.1%) missing valuesMissing
처리방법 has unique valuesUnique
기술개요 has unique valuesUnique
처리물질 및 효율 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2023-12-12 20:46:32.572199
Analysis finished2023-12-12 20:46:33.607139
Duration1.03 second
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

분류
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct2
Distinct (%)9.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
토양
18 
지하수
4 

Length

Max length3
Median length2
Mean length2.1818182
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row토양
2nd row토양
3rd row토양
4th row토양
5th row토양

Common Values

ValueCountFrequency (%)
토양 18
81.8%
지하수 4
 
18.2%

Length

2023-12-13T05:46:33.664652image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T05:46:33.753960image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
토양 18
81.8%
지하수 4
 
18.2%

정화기술
Categorical

HIGH CORRELATION 

Distinct5
Distinct (%)22.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
생물학적처리방법
7 
물리·화학적처리방법
7 
열적처리방법
4 
원위치방법
3 
Pumping 후 처리 방법
1 

Length

Max length15
Median length10
Mean length8.1818182
Min length5

Unique

Unique1 ?
Unique (%)4.5%

Sample

1st row생물학적처리방법
2nd row생물학적처리방법
3rd row생물학적처리방법
4th row생물학적처리방법
5th row생물학적처리방법

Common Values

ValueCountFrequency (%)
생물학적처리방법 7
31.8%
물리·화학적처리방법 7
31.8%
열적처리방법 4
18.2%
원위치방법 3
13.6%
Pumping 후 처리 방법 1
 
4.5%

Length

2023-12-13T05:46:33.860067image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-13T05:46:33.974043image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
생물학적처리방법 7
28.0%
물리·화학적처리방법 7
28.0%
열적처리방법 4
16.0%
원위치방법 3
12.0%
pumping 1
 
4.0%
후 1
 
4.0%
처리 1
 
4.0%
방법 1
 
4.0%

처리방법
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-13T05:46:34.163943image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length21
Median length10
Mean length6.9545455
Min length3

Characters and Unicode

Total characters153
Distinct characters80
Distinct categories5 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row생물학적 분해법
2nd row생물학적 통풍법
3rd row식물재배 정화법
4th row퇴비화공법
5th row바이오파일법
ValueCountFrequency (%)
생물학적 2
 
6.5%
분해법 1
 
3.2%
처리 1
 
3.2%
후 1
 
3.2%
pumping 1
 
3.2%
진공증기추출법 1
 
3.2%
extraction 1
 
3.2%
phase 1
 
3.2%
dual 1
 
3.2%
공기살포기법 1
 
3.2%
Other values (20) 20
64.5%
2023-12-13T05:46:34.552612image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
법 21
 
13.7%
9
 
5.9%
화 7
 
4.6%
기 5
 
3.3%
양 4
 
2.6%
토 4
 
2.6%
물 3
 
2.0%
출 3
 
2.0%
추 3
 
2.0%
정 3
 
2.0%
Other values (70) 91
59.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 116
75.8%
Lowercase Letter 22
 
14.4%
Space Separator 9
 
5.9%
Uppercase Letter 4
 
2.6%
Other Punctuation 2
 
1.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
법 21
 
18.1%
화 7
 
6.0%
기 5
 
4.3%
양 4
 
3.4%
토 4
 
3.4%
물 3
 
2.6%
출 3
 
2.6%
추 3
 
2.6%
정 3
 
2.6%
적 3
 
2.6%
Other values (49) 60
51.7%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 3
13.6%
u 2
 
9.1%
t 2
 
9.1%
i 2
 
9.1%
n 2
 
9.1%
g 1
 
4.5%
r 1
 
4.5%
l 1
 
4.5%
c 1
 
4.5%
m 1
 
4.5%
Other values (6) 6
27.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 2
50.0%
D 1
25.0%
E 1
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
9
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 116
75.8%
Latin 26
 
17.0%
Common 11
 
7.2%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
법 21
 
18.1%
화 7
 
6.0%
기 5
 
4.3%
양 4
 
3.4%
토 4
 
3.4%
물 3
 
2.6%
출 3
 
2.6%
추 3
 
2.6%
정 3
 
2.6%
적 3
 
2.6%
Other values (49) 60
51.7%
Latin
ValueCountFrequency (%)
a 3
 
11.5%
u 2
 
7.7%
t 2
 
7.7%
P 2
 
7.7%
i 2
 
7.7%
n 2
 
7.7%
g 1
 
3.8%
D 1
 
3.8%
r 1
 
3.8%
l 1
 
3.8%
Other values (9) 9
34.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
9
81.8%
/ 2
 
18.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 116
75.8%
ASCII 37
 
24.2%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
법 21
 
18.1%
화 7
 
6.0%
기 5
 
4.3%
양 4
 
3.4%
토 4
 
3.4%
물 3
 
2.6%
출 3
 
2.6%
추 3
 
2.6%
정 3
 
2.6%
적 3
 
2.6%
Other values (49) 60
51.7%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
9
24.3%
a 3
 
8.1%
/ 2
 
5.4%
u 2
 
5.4%
t 2
 
5.4%
P 2
 
5.4%
i 2
 
5.4%
n 2
 
5.4%
g 1
 
2.7%
D 1
 
2.7%
Other values (11) 11
29.7%

영상링크
Text

MISSING 

Distinct11
Distinct (%)100.0%
Missing11
Missing (%)50.0%
Memory size308.0 B
2023-12-13T05:46:34.812815image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length41
Median length41
Mean length41
Min length41

Characters and Unicode

Total characters451
Distinct characters59
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique11 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://www.youtube.com/embed/VvnsgmKdY1k
2nd rowhttps://www.youtube.com/embed/Ucazrk2aJus
3rd rowhttps://www.youtube.com/embed/fupqnHbJef4
4th rowhttps://www.youtube.com/embed/X5iZNlBL364
5th rowhttps://www.youtube.com/embed/2FZ9ofc3D0M
ValueCountFrequency (%)
https://www.youtube.com/embed/vvnsgmkdy1k 1
9.1%
https://www.youtube.com/embed/ucazrk2ajus 1
9.1%
https://www.youtube.com/embed/fupqnhbjef4 1
9.1%
https://www.youtube.com/embed/x5iznlbl364 1
9.1%
https://www.youtube.com/embed/2fz9ofc3d0m 1
9.1%
https://www.youtube.com/embed/ljncbp4fd1c 1
9.1%
https://www.youtube.com/embed/31r6xcdicag 1
9.1%
https://www.youtube.com/embed/rloblh0pltk 1
9.1%
https://www.youtube.com/embed/nag0mv7r1ey 1
9.1%
https://www.youtube.com/embed/9k3_8qunbca 1
9.1%
2023-12-13T05:46:35.160567image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 44
 
9.8%
e 35
 
7.8%
t 34
 
7.5%
w 33
 
7.3%
u 25
 
5.5%
o 24
 
5.3%
b 24
 
5.3%
m 23
 
5.1%
. 22
 
4.9%
c 14
 
3.1%
Other values (49) 173
38.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 306
67.8%
Other Punctuation 77
 
17.1%
Uppercase Letter 39
 
8.6%
Decimal Number 28
 
6.2%
Connector Punctuation 1
 
0.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 35
11.4%
t 34
11.1%
w 33
10.8%
u 25
 
8.2%
o 24
 
7.8%
b 24
 
7.8%
m 23
 
7.5%
c 14
 
4.6%
s 14
 
4.6%
d 14
 
4.6%
Other values (14) 66
21.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 4
 
10.3%
M 3
 
7.7%
B 3
 
7.7%
J 3
 
7.7%
Y 2
 
5.1%
G 2
 
5.1%
A 2
 
5.1%
R 2
 
5.1%
F 2
 
5.1%
L 2
 
5.1%
Other values (11) 14
35.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 6
21.4%
4 5
17.9%
3 4
14.3%
1 4
14.3%
2 2
 
7.1%
9 2
 
7.1%
6 2
 
7.1%
8 1
 
3.6%
7 1
 
3.6%
5 1
 
3.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 44
57.1%
. 22
28.6%
: 11
 
14.3%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 345
76.5%
Common 106
 
23.5%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 35
 
10.1%
t 34
 
9.9%
w 33
 
9.6%
u 25
 
7.2%
o 24
 
7.0%
b 24
 
7.0%
m 23
 
6.7%
c 14
 
4.1%
s 14
 
4.1%
d 14
 
4.1%
Other values (35) 105
30.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
/ 44
41.5%
. 22
20.8%
: 11
 
10.4%
0 6
 
5.7%
4 5
 
4.7%
3 4
 
3.8%
1 4
 
3.8%
2 2
 
1.9%
9 2
 
1.9%
6 2
 
1.9%
Other values (4) 4
 
3.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 451
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 44
 
9.8%
e 35
 
7.8%
t 34
 
7.5%
w 33
 
7.3%
u 25
 
5.5%
o 24
 
5.3%
b 24
 
5.3%
m 23
 
5.1%
. 22
 
4.9%
c 14
 
3.1%
Other values (49) 173
38.4%

기술개요
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-13T05:46:35.563340image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length665
Median length398
Mean length343.59091
Min length53

Characters and Unicode

Total characters7559
Distinct characters372
Distinct categories11 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks5 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row생물학적 분해법은 지중처리(In-situ)기술로서 지중에 관정을 삽입하여 산소 및 영양물질 등을 공급하기 때문에 굴착 및 이송 등에 비용이 소요되지 않고 오염 된 토양 및 지하수를 동시에 처리할 수 있으며, 또한 생분해 과정에서 무독한 부산물을 생성시키기 때문에 후처리 시설이 필요치 않아 타 기술에 비하여 비교적 경제적인 장점이 있다. 그러나 본 기술과 같이 생분해를 이용하는 기술은 물리/화학적인 기술에 비하여 처리기간이 긴 단점을 가지고 있기 때문에 긴급히 오염지역을 정화해야 하는 경우에는 적용이 용이하지 않다. 또한 미생물에 의한 분해가 가능한 유기물 외에 분해되지 않은 무기물질의 경우에는 본 기술을 사용할 수 없으며, 유기물이라도 난분해성인 물질인 경우 분해하는데 수년이 걸리거나 때때로 오염물질이 초기 오염물질보다 독성 및 이동성이 증가된 중간생성물질을 생성하여 지하수까지 오염을 확산시키기도 한다.
2nd row생물학적 통풍법은 기체상으로 존재하는 휘발성 유기물질을 추출해내는 동시에 기존의 토착 미생물에 산소 및 영양분을 공급하고, 토양 내 증기흐름속도를 공학적으로 조절함으로써 미생물의 지중 생분해능을 극대화하는데 중점을 둔 기술로서 물리적 정화기술 중의 대표적인 기술인 토양증기추출법과 지중생물학적 처리기술을 결합한 형태라고 볼 수 있다. 석유화합물류의 유기화학물질에 의해 오염된 토양의 정화에 성공적으로 적용되어 왔으며, 처리효율, 경제성, 현장 적용성 측면에서 매우 우수한 기술로 평가받고 있다.
3rd row식물재배 정화법은 식물을 이용하여 오염토양 및 지하수를 포함한 수질을 정화시키는 새로운 자연친화적인 토양정화기술이다. 식물재배 정화법은 오염지역에 정화에 필요한 식물들을 식재 후 식물에 의해 발생되는 오염물질의 추출, 안정화 등의 원리를 이용하는 방법으로서 뿌리가 접촉하는 면에 한정되어 일어나기 때문에 오염원의 깊이가 중요한 고려요소이며, 식물종, 식물의 생장속도, 오염물질의 농도, 주변 생태계 및 환경과의 관계 등도 기본적으로 고려해야할 사항들이다. 식물재배 정화법은 기타 물리/화학적 기술에 비해 확실히 경제적인 방법이고, 2차 부산물 발생이 적은 자연친화적인 기술이라는 장점을 가지고 있다. 그러나 얕은 토양, 수변, 지하수에 한정적으로 적용 가능하고 고농도 유기물질인 경우 독성으로 인해 처리의 한계가 있으며, 기타 물리학적 처리공정에 비해 처리기간이 오래 소요된다. 또한 유기성 오염원인 경우 적절히 소수성인 오염원에만 효과적이며, 분해생성물의 독성여부 및 생분해도의 규명이 불명확하다는 단점을 가지고 있다.
4th row퇴비화법은 호기성 상태에서 미생물에 의해 분해 가능한 오염물질을 50~55℃의 온도에서 생물학적으로 분해ㆍ안정화시키고 병원균을 사멸시킨다. 퇴비화법에 있어서 온도를 적절히 조절하는 것은 매우 중요하기 때문에 호기성 상태의 유지를 위해 다량의 공기를 과잉으로 주입하는 것은 파일안의 온도를 낮출 수 있기 때문 에 유의하여야 한다. 반면 유기물질이 분해될 때 발생하는 열을 이용하면 적절한 온도를 유지시킬 수 있다. 퇴비화법의 최대 처리 효율은 수분함량, pH, 산소, 온도, 그리고 탄소/질소비가 적절할 경우 얻을 수 있다.
5th row바이오파일법은 지상처리 (Ex-situ) 기술로서 오염토양을 굴착하여 파일 (piles) 을 쌓은 후 배관을 통하여 공기 및 영양물질을 주입하여 토양내 미생물의 활성을 극대화시켜 유기화합물 , 유류물질의 농도를 감소시키는 생물학적 처리방법이다 .
ValueCountFrequency (%)
및 28
 
1.7%
있다 26
 
1.6%
수 25
 
1.5%
오염물질을 20
 
1.2%
경우 15
 
0.9%
때문에 11
 
0.7%
의해 9
 
0.6%
또한 9
 
0.6%
가지고 9
 
0.6%
이 9
 
0.6%
Other values (1001) 1464
90.1%
2023-12-13T05:46:36.146785image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1603
 
21.2%
기 183
 
2.4%
이 146
 
1.9%
물 139
 
1.8%
을 122
 
1.6%
하 121
 
1.6%
에 111
 
1.5%
의 102
 
1.3%
다 99
 
1.3%
로 94
 
1.2%
Other values (362) 4839
64.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 5464
72.3%
Space Separator 1603
 
21.2%
Lowercase Letter 206
 
2.7%
Other Punctuation 179
 
2.4%
Decimal Number 33
 
0.4%
Uppercase Letter 19
 
0.3%
Close Punctuation 18
 
0.2%
Open Punctuation 18
 
0.2%
Dash Punctuation 12
 
0.2%
Other Symbol 4
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 183
 
3.3%
이 146
 
2.7%
물 139
 
2.5%
을 122
 
2.2%
하 121
 
2.2%
에 111
 
2.0%
의 102
 
1.9%
다 99
 
1.8%
로 94
 
1.7%
오 94
 
1.7%
Other values (315) 4253
77.8%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 23
11.2%
a 22
10.7%
i 19
9.2%
e 18
8.7%
s 18
8.7%
r 18
8.7%
n 14
 
6.8%
p 12
 
5.8%
u 12
 
5.8%
o 10
 
4.9%
Other values (11) 40
19.4%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 9
27.3%
9 6
18.2%
2 6
18.2%
4 3
 
9.1%
1 3
 
9.1%
5 3
 
9.1%
8 2
 
6.1%
7 1
 
3.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 5
26.3%
E 4
21.1%
P 3
15.8%
B 2
 
10.5%
C 2
 
10.5%
H 2
 
10.5%
A 1
 
5.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 81
45.3%
. 80
44.7%
/ 14
 
7.8%
% 3
 
1.7%
· 1
 
0.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
1603
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 18
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 18
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 12
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
℃ 4
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5464
72.3%
Common 1870
 
24.7%
Latin 225
 
3.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 183
 
3.3%
이 146
 
2.7%
물 139
 
2.5%
을 122
 
2.2%
하 121
 
2.2%
에 111
 
2.0%
의 102
 
1.9%
다 99
 
1.8%
로 94
 
1.7%
오 94
 
1.7%
Other values (315) 4253
77.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
t 23
 
10.2%
a 22
 
9.8%
i 19
 
8.4%
e 18
 
8.0%
s 18
 
8.0%
r 18
 
8.0%
n 14
 
6.2%
p 12
 
5.3%
u 12
 
5.3%
o 10
 
4.4%
Other values (18) 59
26.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
1603
85.7%
, 81
 
4.3%
. 80
 
4.3%
) 18
 
1.0%
( 18
 
1.0%
/ 14
 
0.7%
- 12
 
0.6%
0 9
 
0.5%
9 6
 
0.3%
2 6
 
0.3%
Other values (9) 23
 
1.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 5462
72.3%
ASCII 2090
 
27.6%
Letterlike Symbols 4
 
0.1%
Compat Jamo 2
 
< 0.1%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
1603
76.7%
, 81
 
3.9%
. 80
 
3.8%
t 23
 
1.1%
a 22
 
1.1%
i 19
 
0.9%
e 18
 
0.9%
s 18
 
0.9%
) 18
 
0.9%
r 18
 
0.9%
Other values (35) 190
 
9.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 183
 
3.4%
이 146
 
2.7%
물 139
 
2.5%
을 122
 
2.2%
하 121
 
2.2%
에 111
 
2.0%
의 102
 
1.9%
다 99
 
1.8%
로 94
 
1.7%
오 94
 
1.7%
Other values (314) 4251
77.8%
Letterlike Symbols
ValueCountFrequency (%)
℃ 4
100.0%
Compat Jamo
ValueCountFrequency (%)
ㆍ 2
100.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

공정원리
Text

MISSING 

Distinct19
Distinct (%)100.0%
Missing3
Missing (%)13.6%
Memory size308.0 B
2023-12-13T05:46:36.526295image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length411
Median length188
Mean length192.89474
Min length70

Characters and Unicode

Total characters3665
Distinct characters346
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique19 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row오염토양의 지중 생분해 공정은 오염부지에 적절한 수의 관정을 오염깊이까지 삽입, 설치 후 오염되지 않은 물에 산소 및 질소, 인과 같은 영양물질을 섞어 토양에 주입함으로써 이루어진다.
2nd row오염부지 내에 직접 공기를 주입하여 오염지역으로부터 일정 거리에 위치한 추출정까지 공기흐름이 서서히 이동하도록 함으로써 생분해가 충분히 이루어진다. 이에 따라 배출가스내 오염물 농도가 저감되므로 기존의 생물학적 통풍법 공정 변형방법에 비해 배출가스 처리비용이 감소되는 장점이 있으나 깨끗한 토양을 인위적으로 오염시키게 되는 단점도 있다.
3rd row식물재배 정화법은 일반적으로 오염 대상지 내에서의 적용이 대부분을 차지하지만, 토양을 제거하거나 지하수 또는 지표수를 뽑아 올려 다른 장소에서 처리를 하는 경우도 있다. 식물재배 정화법의 적용에 있어서 대상 환경 및 오염물질에 적합한 식물 종을 선택하는 것은 가장 중요한 문제로 오염원을 처리하기 위한 적합한 식물종, 고유한 종, 또는 대상 환경에 자생하는 식물들을 탐색하여 적절한 종류를 선택해야 한다.
4th row퇴비화 공정을 적용하기위한 전처리공정은 오염토양의굴착, 선별 및 큰 입자를 작은 입자로 분쇄하는 과정이 필요하다. 작은 입자로 만드는 이유는오염토양의 표면에 미생물에 의한 반응성을 높여주고 토양의 공극률, 투수성 및 용적비중을 높여주기 위함이다. 공정의 효율성을 향상시키기 위해 통기개량제(bulkingagent) 또는 유기물질을 공급해 줄 수도 있으며, 토착미생물의 활성도가 그리 높지 않은 경우에는 외부에서 배양된 미생물을 첨가하여 공정의 효율성을 높이기도 한다.
5th row바이오파일법은 오염된 지역의 토양을 굴착하여 파일 (piles) 을 쌓은 방법으로서 침출수 수집 시스템과 공기주입 / 추출장치를 가지고 있다 .
ValueCountFrequency (%)
있다 12
 
1.5%
및 11
 
1.4%
7
 
0.9%
수 6
 
0.7%
공정은 6
 
0.7%
오염 5
 
0.6%
한다 5
 
0.6%
후 5
 
0.6%
토양의 4
 
0.5%
따라 4
 
0.5%
Other values (617) 749
92.0%
2023-12-13T05:46:37.068539image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
799
 
21.8%
이 72
 
2.0%
기 69
 
1.9%
하 64
 
1.7%
을 58
 
1.6%
다 56
 
1.5%
로 54
 
1.5%
정 54
 
1.5%
의 52
 
1.4%
, 52
 
1.4%
Other values (336) 2335
63.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 2693
73.5%
Space Separator 799
 
21.8%
Other Punctuation 102
 
2.8%
Lowercase Letter 46
 
1.3%
Close Punctuation 6
 
0.2%
Open Punctuation 6
 
0.2%
Uppercase Letter 5
 
0.1%
Other Number 5
 
0.1%
Dash Punctuation 2
 
0.1%
Decimal Number 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
이 72
 
2.7%
기 69
 
2.6%
하 64
 
2.4%
을 58
 
2.2%
다 56
 
2.1%
로 54
 
2.0%
정 54
 
2.0%
의 52
 
1.9%
는 51
 
1.9%
에 50
 
1.9%
Other values (297) 2113
78.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
l 6
13.0%
s 6
13.0%
i 5
10.9%
t 4
8.7%
u 3
 
6.5%
a 3
 
6.5%
e 3
 
6.5%
n 3
 
6.5%
g 2
 
4.3%
p 2
 
4.3%
Other values (9) 9
19.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 52
51.0%
. 43
42.2%
/ 3
 
2.9%
· 2
 
2.0%
: 2
 
2.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 1
20.0%
B 1
20.0%
C 1
20.0%
P 1
20.0%
K 1
20.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
④ 1
20.0%
⑤ 1
20.0%
③ 1
20.0%
② 1
20.0%
① 1
20.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
799
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 6
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 6
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 2
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2693
73.5%
Common 921
 
25.1%
Latin 51
 
1.4%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 72
 
2.7%
기 69
 
2.6%
하 64
 
2.4%
을 58
 
2.2%
다 56
 
2.1%
로 54
 
2.0%
정 54
 
2.0%
의 52
 
1.9%
는 51
 
1.9%
에 50
 
1.9%
Other values (297) 2113
78.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
l 6
11.8%
s 6
11.8%
i 5
 
9.8%
t 4
 
7.8%
u 3
 
5.9%
a 3
 
5.9%
e 3
 
5.9%
n 3
 
5.9%
g 2
 
3.9%
p 2
 
3.9%
Other values (14) 14
27.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
799
86.8%
, 52
 
5.6%
. 43
 
4.7%
) 6
 
0.7%
( 6
 
0.7%
/ 3
 
0.3%
· 2
 
0.2%
: 2
 
0.2%
- 2
 
0.2%
④ 1
 
0.1%
Other values (5) 5
 
0.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 2693
73.5%
ASCII 965
 
26.3%
Enclosed Alphanum 5
 
0.1%
None 2
 
0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
799
82.8%
, 52
 
5.4%
. 43
 
4.5%
) 6
 
0.6%
( 6
 
0.6%
l 6
 
0.6%
s 6
 
0.6%
i 5
 
0.5%
t 4
 
0.4%
u 3
 
0.3%
Other values (23) 35
 
3.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
이 72
 
2.7%
기 69
 
2.6%
하 64
 
2.4%
을 58
 
2.2%
다 56
 
2.1%
로 54
 
2.0%
정 54
 
2.0%
의 52
 
1.9%
는 51
 
1.9%
에 50
 
1.9%
Other values (297) 2113
78.5%
None
ValueCountFrequency (%)
· 2
100.0%
Enclosed Alphanum
ValueCountFrequency (%)
④ 1
20.0%
⑤ 1
20.0%
③ 1
20.0%
② 1
20.0%
① 1
20.0%

처리물질 및 효율
Text

UNIQUE 

Distinct22
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size308.0 B
2023-12-13T05:46:37.426392image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length418
Median length194.5
Mean length210.90909
Min length53

Characters and Unicode

Total characters4640
Distinct characters332
Distinct categories10 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique22 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row생물학적 분해법은 위에서 설명한 바와 같이 미생물에 의하여 분해가 가능한 할로겐 및 비할로겐 VOCs, 비할로겐 SVOCs, 유류 등으로 오염된 토양을 처리할 수 있으나 클로로포름, 살충제와 같은 할로겐 SVOCs, 금속과 같은 무기물질 및 방사성 물질은 분해가 전혀 이루어지지 않기 때문에 적용이 용이하지 않다. 반면 생분해 기법은 무기물질 자체를 분해할 수는 없지만, 물질의 평형상태를 변화시켜 오염물질을 흡착, 응집, 농축시키고자 하는 연구가 광범위하게 진행 중이며, 이는 토양으로부터 무기물질을 제거하여 안정화시키는데 효과가 높다
2nd row생물학적 분해법은 위에서 설명한 바와 같이 미생물에 의하여 분해가 가능한 할로겐 및 비할로겐 VOCs, 비할로겐 SVOCs, 유류 등으로 오염된 토양을 처리할 수 있으나 클로로포름, 살충제와 같은 할로겐 SVOCs, 금속과 같은 무기물질 및 방사성 물질은 분해가 전혀 이루어지지 않기 때문에 적용이 용이하지 않다. 반면 생분해 기법은 무기물질 자체를 분해할 수는 없지만, 물질의 평형상태를 변화시켜 오염물질을 흡착, 응집, 농축시키고자 하는 연구가 광범위하게 진행 중 이며, 이는 토양으로부터 무기물질을 제거하여 안정화시키는데 효과가 높다
3rd row식물재배 정화법은 비할로겐 및 할로겐 VOCs, 비할로겐 SVOCs유류 및 중금속으로 오염된 지역의 정화에 대체적으로 적용이 가능하지만 방사성물질 등에는 본 기술의 적용이 어렵다. 효과적으로 처리될 수 있는 대상오염 물질은 소수성을 가진 벤젠, 톨루엔, 에틸벤젠, 자일렌, 염소계 용제, 방향족 탄화수소와 암모늄, 인과 같은 과잉의 영양염류 및 특히 중금속들을 제거하는데 효과적으로 이용된다.
4th row퇴비화 공정은 생분해가 가능한 물질로 오염된 토양에 효과적이다. 특히, 유류로 오염된 토양의 정화에 매우 효과적이며, 비할로겐 및 할로겐 VOCs, 비할로겐SVOCs로 오염된 지역의 정화에도 대체적으로 적용이 가능하다. 또한 화약류와 같은 폭발성 물질로 오염된 토양의 처리에도 적합한 것으로 알려져 있다.
5th row바이오파일법은 유류로 오염된 지역에 탁월한 효과를 보이며 휘발성 오염물질을 처리하는 것에도 적합하다 .
ValueCountFrequency (%)
및 31
 
3.1%
오염된 25
 
2.5%
비할로겐 17
 
1.7%
적용이 16
 
1.6%
할로겐 16
 
1.6%
있다 14
 
1.4%
지역의 13
 
1.3%
같은 12
 
1.2%
효과가 12
 
1.2%
수 11
 
1.1%
Other values (512) 838
83.4%
2023-12-13T05:46:38.024307image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
984
 
21.2%
로 101
 
2.2%
이 91
 
2.0%
, 85
 
1.8%
물 79
 
1.7%
기 76
 
1.6%
질 73
 
1.6%
다 71
 
1.5%
에 69
 
1.5%
. 64
 
1.4%
Other values (322) 2947
63.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 3087
66.5%
Space Separator 984
 
21.2%
Lowercase Letter 252
 
5.4%
Other Punctuation 155
 
3.3%
Uppercase Letter 132
 
2.8%
Decimal Number 21
 
0.5%
Dash Punctuation 4
 
0.1%
Close Punctuation 2
 
< 0.1%
Open Punctuation 2
 
< 0.1%
Math Symbol 1
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
로 101
 
3.3%
이 91
 
2.9%
물 79
 
2.6%
기 76
 
2.5%
질 73
 
2.4%
다 71
 
2.3%
에 69
 
2.2%
의 61
 
2.0%
은 61
 
2.0%
염 59
 
1.9%
Other values (268) 2346
76.0%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
s 32
12.7%
r 28
11.1%
e 23
9.1%
n 22
 
8.7%
t 20
 
7.9%
o 20
 
7.9%
a 16
 
6.3%
i 12
 
4.8%
g 12
 
4.8%
m 11
 
4.4%
Other values (12) 56
22.2%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
C 27
20.5%
V 22
16.7%
O 22
16.7%
S 14
10.6%
E 10
 
7.6%
T 8
 
6.1%
B 7
 
5.3%
P 6
 
4.5%
D 5
 
3.8%
X 3
 
2.3%
Other values (5) 8
 
6.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 6
28.6%
6 3
14.3%
2 3
14.3%
3 3
14.3%
9 2
 
9.5%
1 2
 
9.5%
4 1
 
4.8%
5 1
 
4.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 85
54.8%
. 64
41.3%
/ 5
 
3.2%
% 1
 
0.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
984
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 4
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
～ 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3087
66.5%
Common 1169
 
25.2%
Latin 384
 
8.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 101
 
3.3%
이 91
 
2.9%
물 79
 
2.6%
기 76
 
2.5%
질 73
 
2.4%
다 71
 
2.3%
에 69
 
2.2%
의 61
 
2.0%
은 61
 
2.0%
염 59
 
1.9%
Other values (268) 2346
76.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
s 32
 
8.3%
r 28
 
7.3%
C 27
 
7.0%
e 23
 
6.0%
V 22
 
5.7%
n 22
 
5.7%
O 22
 
5.7%
t 20
 
5.2%
o 20
 
5.2%
a 16
 
4.2%
Other values (27) 152
39.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
984
84.2%
, 85
 
7.3%
. 64
 
5.5%
0 6
 
0.5%
/ 5
 
0.4%
- 4
 
0.3%
6 3
 
0.3%
2 3
 
0.3%
3 3
 
0.3%
9 2
 
0.2%
Other values (7) 10
 
0.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 3087
66.5%
ASCII 1552
33.4%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
984
63.4%
, 85
 
5.5%
. 64
 
4.1%
s 32
 
2.1%
r 28
 
1.8%
C 27
 
1.7%
e 23
 
1.5%
V 22
 
1.4%
n 22
 
1.4%
O 22
 
1.4%
Other values (43) 243
 
15.7%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
로 101
 
3.3%
이 91
 
2.9%
물 79
 
2.6%
기 76
 
2.5%
질 73
 
2.4%
다 71
 
2.3%
에 69
 
2.2%
의 61
 
2.0%
은 61
 
2.0%
염 59
 
1.9%
Other values (268) 2346
76.0%
None
ValueCountFrequency (%)
～ 1
100.0%

영향인자
Text

MISSING 

Distinct20
Distinct (%)100.0%
Missing2
Missing (%)9.1%
Memory size308.0 B
2023-12-13T05:46:38.361531image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length281
Median length118.5
Mean length114.2
Min length40

Characters and Unicode

Total characters2284
Distinct characters192
Distinct categories8 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique20 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row오염부지 특성 : 미생물 군수 및 활성도, 영양물질 농도, 온도, PH 및 수분함량, 고유투수계수, 수리전도도, 토양구조, 지하수깊이· 오염물질 특성 : 화학적 구조, 농도와 독성, 증기압, 구성 및 끓는점, 헨리상수
2nd row오염물질 특성 : 오염부지의 지표면적 및 깊이, 토양의 투수성, 지반 구조의 비균질성 토양 함수율, 온도, pH, 토착미생물 개체수 및 영양물질 농도
3rd row· 부지 특성 : 오염깊이, 토성, 토양의 온도, PH, 수분함량, 무기영양분, · 물질 특성 : 오염물질의 종류, 농도 및 독성, 생분해성, 용해도 및 분배계수, 휘발성, · 식물 특성 : 식물 종, 생장률 및 생장기간, 독성에 대한 내성
4th row· 토양 특성 : 미생물 군수, 탄소/질소비율(C/N ratio), 온도, pH, 수분함량, 토성, · 물질 특성 : 휘발성(증기압 및 헨리상수), 화학적 구조, 농도 및 독성
5th row· 오염부지 특성 : 미생물 군집 농도 , 토양 pH, 수분함량 , 토양온도 , 영양염류 , 토성, · 오염물질 특성 : 휘발성 , 화학구조 , 농도 및 독성, · 기후조건 특성 : 대기온도 , 강우 , 풍속
ValueCountFrequency (%)
52
 
9.1%
· 39
 
6.9%
특성 37
 
6.5%
농도 27
 
4.7%
및 26
 
4.6%
오염물질 15
 
2.6%
ph 11
 
1.9%
수분함량 11
 
1.9%
오염물질의 10
 
1.8%
토양 9
 
1.6%
Other values (178) 332
58.3%
2023-12-13T05:46:38.774452image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
557
24.4%
, 197
 
8.6%
성 92
 
4.0%
도 79
 
3.5%
수 55
 
2.4%
물 51
 
2.2%
토 45
 
2.0%
양 43
 
1.9%
염 41
 
1.8%
· 40
 
1.8%
Other values (182) 1084
47.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1388
60.8%
Space Separator 557
24.4%
Other Punctuation 281
 
12.3%
Uppercase Letter 29
 
1.3%
Lowercase Letter 10
 
0.4%
Close Punctuation 8
 
0.4%
Open Punctuation 8
 
0.4%
Dash Punctuation 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
성 92
 
6.6%
도 79
 
5.7%
수 55
 
4.0%
물 51
 
3.7%
토 45
 
3.2%
양 43
 
3.1%
염 41
 
3.0%
질 39
 
2.8%
오 38
 
2.7%
특 38
 
2.7%
Other values (159) 867
62.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
H 13
44.8%
P 10
34.5%
N 2
 
6.9%
L 1
 
3.4%
C 1
 
3.4%
D 1
 
3.4%
A 1
 
3.4%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
p 4
40.0%
a 1
 
10.0%
r 1
 
10.0%
s 1
 
10.0%
i 1
 
10.0%
t 1
 
10.0%
o 1
 
10.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 197
70.1%
· 40
 
14.2%
: 39
 
13.9%
/ 3
 
1.1%
. 2
 
0.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
557
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 8
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 8
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1388
60.8%
Common 857
37.5%
Latin 39
 
1.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
성 92
 
6.6%
도 79
 
5.7%
수 55
 
4.0%
물 51
 
3.7%
토 45
 
3.2%
양 43
 
3.1%
염 41
 
3.0%
질 39
 
2.8%
오 38
 
2.7%
특 38
 
2.7%
Other values (159) 867
62.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
H 13
33.3%
P 10
25.6%
p 4
 
10.3%
N 2
 
5.1%
L 1
 
2.6%
a 1
 
2.6%
r 1
 
2.6%
C 1
 
2.6%
D 1
 
2.6%
A 1
 
2.6%
Other values (4) 4
 
10.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
557
65.0%
, 197
 
23.0%
· 40
 
4.7%
: 39
 
4.6%
) 8
 
0.9%
( 8
 
0.9%
/ 3
 
0.4%
- 3
 
0.4%
. 2
 
0.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1388
60.8%
ASCII 856
37.5%
None 40
 
1.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
557
65.1%
, 197
 
23.0%
: 39
 
4.6%
H 13
 
1.5%
P 10
 
1.2%
) 8
 
0.9%
( 8
 
0.9%
p 4
 
0.5%
/ 3
 
0.4%
- 3
 
0.4%
Other values (12) 14
 
1.6%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
성 92
 
6.6%
도 79
 
5.7%
수 55
 
4.0%
물 51
 
3.7%
토 45
 
3.2%
양 43
 
3.1%
염 41
 
3.0%
질 39
 
2.8%
오 38
 
2.7%
특 38
 
2.7%
Other values (159) 867
62.5%
None
ValueCountFrequency (%)
· 40
100.0%

Correlations

2023-12-13T05:46:38.881501image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
분류정화기술처리방법영상링크기술개요공정원리처리물질 및 효율영향인자
분류1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
정화기술1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
처리방법1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
영상링크1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
기술개요1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
공정원리1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
처리물질 및 효율1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
영향인자1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000
2023-12-13T05:46:38.988978image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
분류정화기술
분류1.0000.922
정화기술0.9221.000
2023-12-13T05:46:39.078997image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
분류정화기술
분류1.0000.922
정화기술0.9221.000

Missing values

2023-12-13T05:46:33.373940image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2023-12-13T05:46:33.472805image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2023-12-13T05:46:33.560029image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

분류정화기술처리방법영상링크기술개요공정원리처리물질 및 효율영향인자
0토양생물학적처리방법생물학적 분해법<NA>생물학적 분해법은 지중처리(In-situ)기술로서 지중에 관정을 삽입하여 산소 및 영양물질 등을 공급하기 때문에 굴착 및 이송 등에 비용이 소요되지 않고 오염 된 토양 및 지하수를 동시에 처리할 수 있으며, 또한 생분해 과정에서 무독한 부산물을 생성시키기 때문에 후처리 시설이 필요치 않아 타 기술에 비하여 비교적 경제적인 장점이 있다. 그러나 본 기술과 같이 생분해를 이용하는 기술은 물리/화학적인 기술에 비하여 처리기간이 긴 단점을 가지고 있기 때문에 긴급히 오염지역을 정화해야 하는 경우에는 적용이 용이하지 않다. 또한 미생물에 의한 분해가 가능한 유기물 외에 분해되지 않은 무기물질의 경우에는 본 기술을 사용할 수 없으며, 유기물이라도 난분해성인 물질인 경우 분해하는데 수년이 걸리거나 때때로 오염물질이 초기 오염물질보다 독성 및 이동성이 증가된 중간생성물질을 생성하여 지하수까지 오염을 확산시키기도 한다.오염토양의 지중 생분해 공정은 오염부지에 적절한 수의 관정을 오염깊이까지 삽입, 설치 후 오염되지 않은 물에 산소 및 질소, 인과 같은 영양물질을 섞어 토양에 주입함으로써 이루어진다.생물학적 분해법은 위에서 설명한 바와 같이 미생물에 의하여 분해가 가능한 할로겐 및 비할로겐 VOCs, 비할로겐 SVOCs, 유류 등으로 오염된 토양을 처리할 수 있으나 클로로포름, 살충제와 같은 할로겐 SVOCs, 금속과 같은 무기물질 및 방사성 물질은 분해가 전혀 이루어지지 않기 때문에 적용이 용이하지 않다. 반면 생분해 기법은 무기물질 자체를 분해할 수는 없지만, 물질의 평형상태를 변화시켜 오염물질을 흡착, 응집, 농축시키고자 하는 연구가 광범위하게 진행 중이며, 이는 토양으로부터 무기물질을 제거하여 안정화시키는데 효과가 높다오염부지 특성 : 미생물 군수 및 활성도, 영양물질 농도, 온도, PH 및 수분함량, 고유투수계수, 수리전도도, 토양구조, 지하수깊이· 오염물질 특성 : 화학적 구조, 농도와 독성, 증기압, 구성 및 끓는점, 헨리상수
1토양생물학적처리방법생물학적 통풍법<NA>생물학적 통풍법은 기체상으로 존재하는 휘발성 유기물질을 추출해내는 동시에 기존의 토착 미생물에 산소 및 영양분을 공급하고, 토양 내 증기흐름속도를 공학적으로 조절함으로써 미생물의 지중 생분해능을 극대화하는데 중점을 둔 기술로서 물리적 정화기술 중의 대표적인 기술인 토양증기추출법과 지중생물학적 처리기술을 결합한 형태라고 볼 수 있다. 석유화합물류의 유기화학물질에 의해 오염된 토양의 정화에 성공적으로 적용되어 왔으며, 처리효율, 경제성, 현장 적용성 측면에서 매우 우수한 기술로 평가받고 있다.오염부지 내에 직접 공기를 주입하여 오염지역으로부터 일정 거리에 위치한 추출정까지 공기흐름이 서서히 이동하도록 함으로써 생분해가 충분히 이루어진다. 이에 따라 배출가스내 오염물 농도가 저감되므로 기존의 생물학적 통풍법 공정 변형방법에 비해 배출가스 처리비용이 감소되는 장점이 있으나 깨끗한 토양을 인위적으로 오염시키게 되는 단점도 있다.생물학적 분해법은 위에서 설명한 바와 같이 미생물에 의하여 분해가 가능한 할로겐 및 비할로겐 VOCs, 비할로겐 SVOCs, 유류 등으로 오염된 토양을 처리할 수 있으나 클로로포름, 살충제와 같은 할로겐 SVOCs, 금속과 같은 무기물질 및 방사성 물질은 분해가 전혀 이루어지지 않기 때문에 적용이 용이하지 않다. 반면 생분해 기법은 무기물질 자체를 분해할 수는 없지만, 물질의 평형상태를 변화시켜 오염물질을 흡착, 응집, 농축시키고자 하는 연구가 광범위하게 진행 중 이며, 이는 토양으로부터 무기물질을 제거하여 안정화시키는데 효과가 높다오염물질 특성 : 오염부지의 지표면적 및 깊이, 토양의 투수성, 지반 구조의 비균질성 토양 함수율, 온도, pH, 토착미생물 개체수 및 영양물질 농도
2토양생물학적처리방법식물재배 정화법https://www.youtube.com/embed/VvnsgmKdY1k식물재배 정화법은 식물을 이용하여 오염토양 및 지하수를 포함한 수질을 정화시키는 새로운 자연친화적인 토양정화기술이다. 식물재배 정화법은 오염지역에 정화에 필요한 식물들을 식재 후 식물에 의해 발생되는 오염물질의 추출, 안정화 등의 원리를 이용하는 방법으로서 뿌리가 접촉하는 면에 한정되어 일어나기 때문에 오염원의 깊이가 중요한 고려요소이며, 식물종, 식물의 생장속도, 오염물질의 농도, 주변 생태계 및 환경과의 관계 등도 기본적으로 고려해야할 사항들이다. 식물재배 정화법은 기타 물리/화학적 기술에 비해 확실히 경제적인 방법이고, 2차 부산물 발생이 적은 자연친화적인 기술이라는 장점을 가지고 있다. 그러나 얕은 토양, 수변, 지하수에 한정적으로 적용 가능하고 고농도 유기물질인 경우 독성으로 인해 처리의 한계가 있으며, 기타 물리학적 처리공정에 비해 처리기간이 오래 소요된다. 또한 유기성 오염원인 경우 적절히 소수성인 오염원에만 효과적이며, 분해생성물의 독성여부 및 생분해도의 규명이 불명확하다는 단점을 가지고 있다.식물재배 정화법은 일반적으로 오염 대상지 내에서의 적용이 대부분을 차지하지만, 토양을 제거하거나 지하수 또는 지표수를 뽑아 올려 다른 장소에서 처리를 하는 경우도 있다. 식물재배 정화법의 적용에 있어서 대상 환경 및 오염물질에 적합한 식물 종을 선택하는 것은 가장 중요한 문제로 오염원을 처리하기 위한 적합한 식물종, 고유한 종, 또는 대상 환경에 자생하는 식물들을 탐색하여 적절한 종류를 선택해야 한다.식물재배 정화법은 비할로겐 및 할로겐 VOCs, 비할로겐 SVOCs유류 및 중금속으로 오염된 지역의 정화에 대체적으로 적용이 가능하지만 방사성물질 등에는 본 기술의 적용이 어렵다. 효과적으로 처리될 수 있는 대상오염 물질은 소수성을 가진 벤젠, 톨루엔, 에틸벤젠, 자일렌, 염소계 용제, 방향족 탄화수소와 암모늄, 인과 같은 과잉의 영양염류 및 특히 중금속들을 제거하는데 효과적으로 이용된다.· 부지 특성 : 오염깊이, 토성, 토양의 온도, PH, 수분함량, 무기영양분, · 물질 특성 : 오염물질의 종류, 농도 및 독성, 생분해성, 용해도 및 분배계수, 휘발성, · 식물 특성 : 식물 종, 생장률 및 생장기간, 독성에 대한 내성
3토양생물학적처리방법퇴비화공법<NA>퇴비화법은 호기성 상태에서 미생물에 의해 분해 가능한 오염물질을 50~55℃의 온도에서 생물학적으로 분해ㆍ안정화시키고 병원균을 사멸시킨다. 퇴비화법에 있어서 온도를 적절히 조절하는 것은 매우 중요하기 때문에 호기성 상태의 유지를 위해 다량의 공기를 과잉으로 주입하는 것은 파일안의 온도를 낮출 수 있기 때문 에 유의하여야 한다. 반면 유기물질이 분해될 때 발생하는 열을 이용하면 적절한 온도를 유지시킬 수 있다. 퇴비화법의 최대 처리 효율은 수분함량, pH, 산소, 온도, 그리고 탄소/질소비가 적절할 경우 얻을 수 있다.퇴비화 공정을 적용하기위한 전처리공정은 오염토양의굴착, 선별 및 큰 입자를 작은 입자로 분쇄하는 과정이 필요하다. 작은 입자로 만드는 이유는오염토양의 표면에 미생물에 의한 반응성을 높여주고 토양의 공극률, 투수성 및 용적비중을 높여주기 위함이다. 공정의 효율성을 향상시키기 위해 통기개량제(bulkingagent) 또는 유기물질을 공급해 줄 수도 있으며, 토착미생물의 활성도가 그리 높지 않은 경우에는 외부에서 배양된 미생물을 첨가하여 공정의 효율성을 높이기도 한다.퇴비화 공정은 생분해가 가능한 물질로 오염된 토양에 효과적이다. 특히, 유류로 오염된 토양의 정화에 매우 효과적이며, 비할로겐 및 할로겐 VOCs, 비할로겐SVOCs로 오염된 지역의 정화에도 대체적으로 적용이 가능하다. 또한 화약류와 같은 폭발성 물질로 오염된 토양의 처리에도 적합한 것으로 알려져 있다.· 토양 특성 : 미생물 군수, 탄소/질소비율(C/N ratio), 온도, pH, 수분함량, 토성, · 물질 특성 : 휘발성(증기압 및 헨리상수), 화학적 구조, 농도 및 독성
4토양생물학적처리방법바이오파일법https://www.youtube.com/embed/Ucazrk2aJus바이오파일법은 지상처리 (Ex-situ) 기술로서 오염토양을 굴착하여 파일 (piles) 을 쌓은 후 배관을 통하여 공기 및 영양물질을 주입하여 토양내 미생물의 활성을 극대화시켜 유기화합물 , 유류물질의 농도를 감소시키는 생물학적 처리방법이다 .바이오파일법은 오염된 지역의 토양을 굴착하여 파일 (piles) 을 쌓은 방법으로서 침출수 수집 시스템과 공기주입 / 추출장치를 가지고 있다 .바이오파일법은 유류로 오염된 지역에 탁월한 효과를 보이며 휘발성 오염물질을 처리하는 것에도 적합하다 .· 오염부지 특성 : 미생물 군집 농도 , 토양 pH, 수분함량 , 토양온도 , 영양염류 , 토성, · 오염물질 특성 : 휘발성 , 화학구조 , 농도 및 독성, · 기후조건 특성 : 대기온도 , 강우 , 풍속
5토양생물학적처리방법토양경작법https://www.youtube.com/embed/fupqnHbJef4토양경작법은 오염토양을 굴착하여 지표면에 깔아 놓고 정기적으로 뒤집어줌으로써 공기를 공급하여 미생물에 호기성 생분해 조건을 제공함으로서 토양에 잔류되어 있는 유기성 오염물질을 제거하는 생물학적 정화기술이다.토양경작법은 오염부지의 범위 및 깊이를 정확히 조사한 후 오염토양을 굴착하여 준비된 경작지역으로 옮겨 처리하는 방법이므로 지중처리기술에 비하여 공기의 접촉량을 최대화 시킬 수 있다.토양의 생분해는 유류계 탄화수소의 처리에 효과적인 것으로 판명되었다. 가솔린과 같은 휘발성이 강한 물질은 그들의 휘발성을 이용하여 처리할 수 있기 때문에 생분해는 고분자의 탄화수소에 적용된다. 분자가 무거울수록 분해율은 더 낮아진다. 또한 토양이 염소화 혹은 질산화 되면 분해가 더욱 어렵다.· 토양 특성 : 미생물 군집 농도, 토양PH, 수분함량, 토양온도, 영양염류, 토성, · 오염물질 특성 : 휘발성, 화학구조, 농도 및 독성, · 기후조건 특성 : 대기온도, 강우, 풍속
6토양생물학적처리방법자연저감법<NA>자연저감법이란 자연적인 지중 프로세스, 즉 희석, 휘발, 생분해, 흡착 그리고 지중물질과의 화학반응 등에 의하여 불포화지역 및 포화지역의 오염물질 농도가 허용 가능한 수준으로 저감 되도록 유도하는 방법이다. 자연저감법은 다른 기술과는 달리 적극적인 오염토양 정화기술은 아니지만 현재 인체 및 생태계에 대한 위해도가 그리 높지 않고 부지활용이 제한되어 처리기간에 제한을 받지 않는 지역에서는 충분히 활용 가능한 경제적인 방법이라 할 수 있다. 또한 자연저감법은 단일공정 뿐만 아니라 다른 기술과 함께 후속공정으로서 활용가치가 높은 기술로서 이 공정을 적용하기 위해서는 지중에서 발생되는 각종 물리/화학/생물학적인 반응에 대한 평가가 필수적이며, 따라서 지속적인 모니터링이 진행되어야 한다.자연저감법은 오염물질의 정화를 위해서 아무런 조치를 취하지 않는다는 것이 아니라 처리대상 부지의 환경조건하에서는 자연정화법의 적용만으로도 법적 요구조건을 만족시킬 수 있는 경우를 말한다. 자연저감법을 채택하는 경우에는 현부지의 상태, 용도, 오염물질, 처리기간, 경제성 등을 다른 채택 가능한 방법과 면밀히 비교 평가하여 채택되어야 한다.자연저감법은 비할로겐 VOCs 및 유류로 오염된 지역의 정화에 매우 탁월한 효과를 나타내며, 할로겐 VOCs, 비할로겐 SVOCs 및 할로겐 SVOCs로 오염된 지역의 정화에도 대체적으로 적용이 가능하지만 살충제의 경우 정화효율이 낮은 것으로 보고되고 있다. 또한 무기물질, 방사성물질 및 화약류에는 본 기술의 적용이 용이하지 않다.· 토양 특성 : 고유투수계수 및 수리전도도, 토양구조 및 토성, 미생물 군수, 영양물질 농도, 온도, PH, 수분함량, · 물질 특성 : 휘발성, 용해도 및 분배계수, 화학적 구조, 농도 및 독성
7토양물리·화학적처리방법토양세정법https://www.youtube.com/embed/X5iZNlBL364토양세정법은 물 또는 오염물질 용해도를 증대시키기 위한 첨가제(계면활성제 등)가 함유된 물을 관정을 통하여 토양공극 내에 주입함으로써 토양에 흡착된 오염물질을 탈착시켜 지상으로 추출하여 처리하는 지중처리(In-situ) 기술 중에 물리/화학적 처리기술에 속한다. 토양세정법은 생분해 과정이 불가능한 중금속의 경우 활용도가 높지만 살충제, 휘발성 유기화합물, 준 휘발성 유기화합물질의 처리 시 높은 세정제 비용으로 인해 타 공정에 비하여 경제성이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 또한 투수성이 낮은 토양의 경우 세정용액의 이동에 제약을 받기 때문에 처리효율이 떨어지며 계면활성제와 같은 세정용액에 의해 2차오염이 발생될 가능성이 있을 뿐만 아니라 오염물질의 이동성을 증가시켜 비오염 지역 특히 포화지역으로의 오염물질 확산을 초래하기도 한다.토양세정법은 세정용액을 주입 및 추출공정을 통해서 이동시킴으로써 수행되며, 추출된 세정액은 공공하수처리장이나 저류조로 보내지기 전에 자체폐수처리장치를 통하여 적절히 처리한다. 본 기술의 경제성에 가장 큰 영향을 주는 인자로는 세정제의 높은 비용을 들 수 있으므로 경제성을 최대한 증가시키기 위해 재생된 세정액을 세정공정에 재사용하게 된다. 따라서 세정액에 계면활성제를 첨가하였을 경우 처리 수에서 계면활성제를 재생하는 과정은 토양세정공정의 비용을 절감하는 데 있어서 매우 중요한 요소이다.토양세정법은 오염물질 중 중금속을 비롯한 무기물로 오염된 지역의 정화에 매우 탁월한 효과를 나타낸다. 또한 비할로겐 및 할로겐 VOCs, 비할로겐 및 할로겐 SVOCs 및 유류로 오염된 지역의 정화에도 대체적으로 적용이 가능하지만 다른 기술보다는 경제성이 떨어진다는 단점이 있다. 또한 방사성물질 및 화약류에는 본 기술의 적용이 용이하지 않은 것으로 알려져 있다.· 오염토양 특성 : 수리전도도, 토양 표면적, 탄소함량, 완충능력, PH, 양이온 교환능력, 점토함량, 암반균열, · 오염물질 특성 : 농도, 용해도, 흡착성(분배계수), 증기압, 점도, 밀도
8토양물리·화학적처리방법토양증기추출법https://www.youtube.com/embed/2FZ9ofc3D0M토양증기추출법은 진공추출이라고도 하며, 불포화 대수층위에 가스 추출정을 설치하여 토양을 진공상태로 만들어 줌으로서 토양으로부터 휘발성 및 준휘발성유기화합 물질을 제거하는 지중처리 기술이다. 본 기술은 지하저장탱크 지역에서 석유계 화합물질 중 휘발성유기화합물질과 일부 준휘발성유기화합물질의 농도를 줄이는데 효과적인 적으로 알려져 있다. 토양증기추출법은 일반적으로 휘발성이 높은 휘발유, 항공유 등으로 오염된 토양을 처리하는데 효율이 높은 반면 휘발성이 낮은 난방유, 윤활유 등으로 오염된 토양을 처리하기에는 효율이 낮은 것으로 보고되고 있다.추출정, 주입정 등을 오염지역에 설치하고 정을 이용하여 지중토양에서 공기를 유동시킨다. 공기가 흡입될 때 저항이 가장 적은 지역을 따라 흐르기 때문에 통기성이 가장 좋은 지역을 통해 공기가 흐르게 된다. 정은 오염지역까지 굴착되고, 송풍기는 정을 통해서 오염된 지역으로부터 공기를 빨아들인다. 과도한 수분을 제거한 후 휘발성 유기오염물질을 제거하고, 가스는 통풍장치를 통해서 대기 중으로 배출된다. 부지가 넓은 경우에는 여러 개의 정이 설치되어야 하며 활성탄소, 송풍기 등이 필요하다.BTEX 등 휘발성유기물질에는 효과가 크며, 준휘발성유기물질에는 부분적인 효과가 있고 다환성 방향족탄화수소나 중금속류 등에는 효과가 없다. 또한 토양입경별로 자갈, 모래, 세사 등에는 효과가 크며, 미사에는 부분적으로 효과가 있고 점토에는 효과가 없다. 토양을 굴착하는 과정에서 개인 보호 장치가 필요하다. 지상 토양증기추출법을 이용하여 토양을 복원하는데 필요한 시간은 토양의 특성과 오염물질의 화학적 성분에 의해 좌우된다. 20,000tons의 오염된 토양을 복원하는데 필요한 기간은 대략 12～36개월이다. 일반적으로 지상 토양증기추출법은 장시간 감시원이 없어도 무리 없이 수행될 수 있다.· 토양 투수성 : 고유투수계수, 토양구조 및 지층구조, 수분함량,토양PH, 지하수위, · 오염물질 휘발성 : 증기압, 오염물질의 구성 및 비등점, 헨리상수
9토양물리·화학적처리방법토양세척법https://www.youtube.com/embed/lJnCbP4Fd1c토양세척법은 적절한 세척제를 사용하여 토양입자에 결합되어 있는 유해한 유기오염물질의 표면장력을 약화시키거나 중금속을 액상으로 변화시켜 토양입자로부터 유해한 유기오염물질 및 중금속을 분리시켜 처리하는 지상처리(Ex-situ)기술이다. 토양세척법은 토양세정법과 같이 세정제를 활용하여 오염물질의 용해도를 높여 추출한 후 후처리를 통하여 오염물질을 제거하고 세정용액을 다시 재활용하는 기법을 사용하고 있다. 토양세척법은 생물학적 분해가 어려운 유해화학물질이나 중금속을 빠른 시간 안에 처리할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 사용하는 세척제의 종류에 따라 광범위한 유기 및 무기오염물질을 제거할 수 있으며, 선별과정을 통하여 효과적으로 오염토양의 부피를 감소시킬 수 있기 때문에 타 공정과 복합적으로 사용할 경우 그 활용도가 더 높아질 수 있다. 그러나 오염토양의 굴착 및 이송 비용, 토양세척장치의 제작비용, 세척제 비용 및 폐수/폐기물 처리비용 등이 높게 소요될 수 있기 때문에 타공정에 비하여 비교적 경제성이 낮고, 오염물질이 복합적으로 존재할 경우 적정한 세척제의 선정 및 제조하기가 용이하지 않은 단점이 있다. 따라서 토양세척법은 중금속 오염과 같이 타 공정의 적용이 어려운 오염지역일 경우, 빠른 시간 안에 긴급히 처리해야 할 경우에 유용하게 사용될 수 있는 기술이라 할 수 있다.토양세척의 기본 원리는 다음의 가정에 근거를 두고 있다. 첫째, 오염물질은 입자가 작은 미세토양에 많이 흡착되어 있기 때문에 미세토양 만을 분리하면 오염 토양의 부피가 현저히 감소된다는 점과 둘째, 토양입자와 화학적으로 강하게 결합되지 않은 오염물질은 물리적인 방법으로 쉽게 분리될 수 있다는 점이다. 따라서 토양세척법은 물리적인 선별 및 마찰작용을 활용하여 미세토양의 원토양으로부터 분리시키는 기능과 필요할 경우 적절한 세척제를 이용하여 화학적으로 결합된 오염물질을 용출시키는 기능을 목적으로 하고 있다. 토양세척장치는 처리하고자 하는 오염물질의종류 및 오염토양의 특성에 따라 최적의 장치를 구성해야 하지만 일반적으로 파쇄기, 선별기, 분리장치, 혼합 및 추출 장치, 세척액 처리장치, 미세토양의 2차 처리장치 등으로 구성되어 있다.토양세척법은 유기오염물질, 유류 및 중금속과 같은 무기물질로 오염된 지역의 정화에 대체적으로 적용이 가능하지만 방사성물질 및 화약류로 오염된 지역의 정화에는 본 기술의 적용이 쉽지 않다. 토양입경별로는 자갈, 모래, 미사 등에 효과가 크고 미사에는 부분적인 효과가 있으며, 점토에는 효과가 없는 것으로 알려져 있다.국내의 경우 토양세척법을 이용한 오염물질 처리비용이 높은 이유로 현장 적용이 많지 않았으나 최근 폐광산과 같은 중금속으로 인한 오염문제가 대두되면서 중금속 오염 처리 및 대형 유류오염토양 정화현장에서 주로 적용되고 있다.· 오염토양 특성 : 입도분포 및 점토함량, 유기물 함량, 완충능력, 양이온 교환능력, PH, · 오염물질 특성 : 농도(입도별 농도분포), 용해도, 흡착성(분배계수), 증기압, 점도, · 세척첨가제 특성 : 종류, 농도, 생분해성, 독성
분류정화기술처리방법영상링크기술개요공정원리처리물질 및 효율영향인자
12토양물리·화학적처리방법화학적 산화/환원법https://www.youtube.com/embed/rLoBlh0pltk산화 / 환원반응은 오염물질을 화학적으로 더 안정하고 , 유동성이 없으며 , 비활성물질로 변화시키는 반응이다 . 산화제와 접촉한 유류오염물질은 이산화탄소와 물로 분해되어 오염물질 농도가 감소된다 .오염토양의 산화 / 환원 공정은 적절한 수의 관정을 오염 깊이까지 삽입 , 설치 후 산화 / 환원제를 주입함으로써 이루어진다화학적 산화 / 환원법은 유류오염물질 , 벤젠 , 페놀 , TCE 등과 같은 유기성 오염물질이며 독성 및 난분해성 오염물질들을 처리하는데 적합하다 . 오염물질과 시약에 따라 중간물질이 형성될 수도 있다 .· 오염부지 특성 : 토양 , 유동유분 , 투수성 , 지하매설물, · 오염물질 특성 : 화학적 구조 , 구성 및 끓는점 , 농도
13토양물리·화학적처리방법동전기법https://www.youtube.com/embed/nAG0Mv7R1eY동전기 정화법은 투수계수가 낮은 포화토양에서 이온상태의 오염물(음이온, 양이온, 중금속 등)을 양극과 음극의 전기장에 의하여 이동속도를 촉진시켜 포화지역의 오염토양을 처리하는 방법이다. 동전기법은 지중처리(In-situ) 토양정화기술로서 오염지역에 전극을 연결하고 낮은 강도의 전류를 흐르게 함으로써 투수계수가 낮은 토양, 점토, 슬러지 그리고 해양준설토로부터 오염물질을 제거한다. 일반적으로 오염토양 처리기술 중 미세토양이 다량으로 혼합되어 투수계수가 낮은 토양의 경우 통기성 및 유체의 이동성이 낮아 토양오염 처리기술의 적용이 용이하지 않지만 동전기법은 투수계수가 낮은 토양의 경우에서도 높은 처리효율이다. 그러나 동전기법은 소요되는 전기량이 많아 운영비가 높게 소요되어 경제성이 낮고, 산화/환원 반응에 의해 불필요한 부산물이 생성될 수도 있으며, 토양 내 수분함량이 10% 미만인 경우 오염물질 정화효율이 급격하게 감소하기 때문에 다시 수분을 공급해 주어야 하는 단점을 가지고 있다.동전기법은 오염지역의 토양에 양극과 음극의 세라믹 전극들을 설치하고 낮은 강도의 전류를 흐르게 함으로써 양이온은 음극방향으로 음이온은 양극방향으로의 이동을 촉진시켜 제거하는 방법이다. 일반적으로 중금속이온, 암모니아이온 그리고 양으로 대전된 유기물질은 음극을 향하여 움직이고 음이온인 염소이온, 시안, 불소이온, 질산, 그리고 음으로 대전된 유기물질은 양극을 향해 움직인다.동전기법은 점토질 지반간극수의 중금속이온이나 용존 하고 있는 유기물질을 효과적으로 제거시킬 수 있으며, BTEX, TCE, 페놀 등의 오염물질 정화에도 유용으로 보고되고 있다.· 오염토양 특성 : 토성(입도) 및 구조, 공극수의 전기전도도, 수분함량, 양이온 교환능력, 염도, 유기물 함량, PH, · 오염물질 특성 : 오염물질의 종류 및 농도, 전하
14토양열적처리방법열탈착법https://www.youtube.com/embed/9k3_8QunBCA열탈착법은 통제된 환경에서 토양을 일정온도로 가열하여 토양에 흡착된 오염물질을 휘발 및 탈착시키는 지상처리기술로서 오염지역의 굴착된 오염토양을 열탈착장치에 투입하여 처리하는 방법이다. 열적 처리는 직접 연소에 의한 열처리(소각)와 산소가 없는 혐기성 상태에서 열을 가해 유기물질을 분해하는 열처리(열분해)의 두 가지 형태로 구분되며, 다시 열분해 형태는 오염물질을 제거하기 위한 운전 온도에 의해 고온열탈착법(400~800℃)과 저온열탈착법(약400℃ 이하)으로 구분된다. 열탈착법은 보통 유기물 성분을 분해하지 않고 오염물질을 열을 이용하여 토양으로부터 분리하지만 시스템의 온도와 특정유기물 존재에 따라 가스상의 2차 생성물을 발생시킨다. 이런 가스상의 물질은 대기로 방출되기 전에 2차 처리장치(후연소장치, 촉매산화탑, 응축기, 또는 흡수탑)에 의해 처리된다.이 공정은 오염물질을 직접가열하고 수분과 유기오염물질을 휘발시키는 열 건조기, 입자와 용해성 가스를 제거하는 고에너지 스크러버, 유기물질과 용액을 농축시키는 열교환기 등으로 구성되어 있다. 오염물질의 제거효율은 건조기 온도, 건조기 체류기간에 의해 결정된다.할로겐, 비할로겐 휘발성물질 및 준 휘발성물질, PCBs, 농약, 살충제 등 유기성 오염물질은 모두 처리가능하나 카드뮴이나 수은을 제외한 중금속은 일정온도에서 처리가 되지 않으며 온도를 높이면 유리화 된다. 따라서 이 공정은 중금속, 콜타르, 나무찌꺼기, cresote, 탄화수소로 오염된 토양, 방사능물질이나 독성물질로 오염된 토양, 합성고무로 오염된 토양, 페인트 찌꺼기 등으로부터 유기물질을 분리하는데 적용할 수 있다. 열적처리는 독성제거와 함께 부피 감량이 가능하며, 가장 높은 정화효율을 가지나 다른 정화기술에 비해 가장 높은 에너지 처리 비용이 든다. 토양의 상태에 따라 종종 소각, 고형화/안정화, 혹은 탈염소화 공정과 조합되어 운영되며, 오염물질의 최종 농도를 5mg/kg 이하로 처리할 수 있는 것으로 알려지고 있다.· 토양 특성 : 토양가소성, 입도분포, 수분함량, 열용량, 유기물질 농도, 중금속 농도, 겉보기밀고, -· 오염물질 특성 : 오염물질의 농도, 끓는점, 증기압, 분배계수, 수용성, 다이옥신 형성, -· 열 탈착 공정운영 조건 : 탈착장비의 종류, 배출가스 처리, 처리온도, 체류시간
15토양열적처리방법열분해법<NA>열분해는 산소가 없는 혐기성 상태에서 열을 가해 유기물질을 분해시키는 화학적 분해방법이다. 유기물질은 가스상 물질과 고정탄소 및 재로 전환되며, 특히 유해성 유기물질을 이산화탄소 및 수소, 메탄, 탄화수소와 같은 연소 가능한 가스 상태로 변환시킨다.열분해는 오염물질을 단기간에 처리할 수 있는 공정이다. 열분해의 개념은 널리 알려져 있지만 처리 현장에 따라 다양한 결과를 나타낸다열분해법은 적용되는 온도 범위가 다를 뿐 열을 이용하여 오염토양을 처리하는 열적처리법이라는 점에서 열 탈착법과 비슷한 공정이라 할 수 있다. 따라서 본 기술을 적용하는데 있어서 고려해야할 영향인자 또한 소각법 및 열 탈착 영향인자가 유사하다.<NA>
16토양열적처리방법소각법<NA>이 공정은 적당량의 산소를 공급하여 유기물질을 연소시켜 분해하는 열적파괴공정이다. 오염토양의 유기물질을 871~1,204℃의 고온으로 토양내의 유기오염물질을 소각하여 이산화탄소, 수증기, 황화수소, 그리고 할로겐화수소로 분해한다. 일반적인 소각로의 오염물질 제거효율은 99.99% 이상이고, PCB나 다이옥신에 대해서는 99% 정도의 효율을 나타낸다. 보통 소각법은 오염토양 처리 방법이라기보다는 폐기물 처리에 주로 활용되고 있는 기술로서 다양한 오염물질을 매우 낮은 수준까지 효과적으로 정화할 수 있는 기술 중의 하나이다. 그러나 처리비용이 타 기술에 비하여 매우 높고 중금속으로 오염된 토양을 소각하는 경우 중금속을 포함한 소각재가 발생되므로 소각 후 다시 처분해야 하는 단점을 가지고 있다. 소각법은 토양중의 오염물질 뿐 만 아니라 토양 미생물 및 유기물질까지 모두 분해시키기 때문에 향후 소각된 토양은 토양으로서의 기능을 상실하게 되므로 친환경적인 기술이라 할 수 없다.소각법은 염소계탄화수소, PCBs, 다이옥신으로 오염된 토양을 정화하는데 주로 이용되는 지상처리(Ex-situ)기술이다. 소각로를 이용하여 오염토양을 정화하는 경우 대기로 방출되는 유해성 가스를 고려해야 한다. 상업용 공정은 일반적으로 후 연소버너와 배기가스처리장치가 장착된 대용량의 회전식 소각로로 이루어져 있다.소각법은 무기물질 및 방사성 물질을 제외한 대부분의 유기오염물질 처리에 탁월한 효과를 나타낸다.· 오염토양 특성 : 토성의 가소성, 입도분포, 수분함량, 열용량, 휴밀물질 농도, 중금속 농도, 겉보기 밀도, -· 오염물질 특성 : 오염물질의 농도, 끊는점, 증기압, 분배계수, 용해도, 열적 안정성, 다이옥신 형성
17토양열적처리방법유리화법<NA>유리화 공정은 굴착한 오염토양을 전기적으로 용융시킴으로써 용출특성이 매우 적은 결정구조로 만드는 기법으로써 이 기술은 오염물질의 농도를 감소시키기 보다는 오염물질을 둘러싸 고립화시키는 지중처리(In-situ) 기술이다.유리화법은 전극을 지중에 연결하여 전류를 흐르게 함으로써 열을 발생시켜 오염토양을 결정구조로 만드는 공정이다. 본 공정은 토양 내에 존재하는 오염물 질의 이동성을 감소시키는 데 효과적인 기술로서 유리화된 토양은 고밀도이며 용해성이 매우 낮다.유리화법은 무기물질 및 방사성물질의 처리에 탁월한 효과를 나타내며, 비할로겐 및 할로겐 SVOCs로 오염된 지역의 정화에도 대체적으로 적용이 가능하다. 그러나 휘발성 유기오염물질과 유류 및 화약류의 정화에는 효과적인 못하다.· 오염토양 특성 : 토성의 가소성, 입도분포, 수분함량, 열용량, 휴밀물질 농도, 중금속 농도, 겉보기 밀도, · 오염물질 특성 : 오염물질의 농도, 끊는점, 증기압, 분배계수, 용해도, 열적 안정성, 다이옥신 형성
18지하수원위치방법공기살포기법<NA>본 공정은 포화 대수층 내에 공기를 강제 주입하여 오염물질을 휘발시킴으로써 제거하는 지중처리 기술이다. 공기분산(air sparging)은 오염된 대수층으로 공기방울을 주입하는 지중 기술이며, 주입된 공기방울은 수평, 수직적으로 토양 공극을 통해 이동된다. 이 공기 방울은 증기추출배관으로 오염물질을 이동시킨다. 증기 추출기법은 가스 상의 오염물질을 제거하기 위해 공기분산기법을 결합시킨 방법이다. 이 기술은 지하수와 토양사이의 접촉을 증가시키기 위해 운전속도를 증가시켰으며, 공기분산에 의해 다량의 지하수가 정화된다.<NA>공기분산기법으로 제거 가능한 오염물질은 휘발성 유기물질과 유류오염물질이다. 이 기술은 정부의 산성 토양에 대한 Intergrated Technology Demonstration Program의 일부로써 DEO의 Handford Reservation에서 다음 2-3년 동안 수행될 것이다. 공기분산은 미미한 통기성의 변화에 민감하고, 이 때문에 주입정과 관측정 사이에 국지적인 공기분산이 야기될 수 있다.· 불포화 대수층의 통기성, 지하수의 유량, 수층의 통기성, DNAPLs의 존재여부, 오염물질의 분포 깊이, 오염물질의 휘발성과 용해성
19지하수원위치방법Dual Phase Extraction<NA>투수계수가 낮거나, 불균일한 지반내의 액상 및 가스상 오염물질을 동시에 제거하기 위하여 진공을 이용하는 기술을 말한다. 고압진공장치는 투수성이 낮거나 불균일한 토양으로부터 액체나 가스를 동시에 제거할 수 있다. 진공추출배관의 입구가 막히지 않도록 배관의 입구에 거름 장치를 부착한다. 진공상태를 유지함으로써 토양증기가 추출되고, 지하수에서 추출된 증기가 대기 중으로 배출된다. 본 공정은 추출된 증기와 지하수를 분리하여 처리한다. 이 기술은 full-scale 기술이다. 처리해야 할 오염물질이 고분자의 탄화수소일 경우에 생물학적 분해, 공기분산, 혹은 미생물방사와 결합되어 이용된다. 이 기술을 이용한 추출은 현장에서 세척 시간을 단축시킬 수 있다. 오염물질의 재생이 어려운 경우에는 pump-and-treat 기술과 함께 병용하여 사용될 수 있다. 증기/액체의 혼합 오염물질이 존재한다면 이 기술은 공기분사보다 더 뛰어난 결과를 나타낸다.<NA>이 기술로 처리 가능한 주된 오염물질은 휘발성유기물질과 유류오염물질이다. 본 공정은 오염된 토양과 지하수를 정화하는데 이용된다. 불균일한 clay와 미세한 입자가 많이 포함되어 있는 토양에 대해서는 토양증기추출법에 비해 이 공정이 더욱 효과가 좋다.· 오염물질의 특성과 분포, 오염토양의 수리지질학적인 요소, 토양의 성분
20지하수원위치방법진공증기추출법https://www.youtube.com/embed/4sz0IH0G0M4오염된 지하수에 공기를 주입하여오염물질을 휘발시키고 미생물 활동을 촉진시켜지하수를 정화하는 기술공기가 주입되어 추출정 내의 오염 지하수를 부상시킴으로써 그 뒤를 이어 연속적으로 지하수가 유입될 수 있도록 한다. 일단 추출정 내부로 유입되면, 오염 지하수내의 휘발성 유기물질은 공기방울과 더불어 부상하고, 이를 상부에서 수집하여 처리한다. 부분적으로 처리된 지하수는 표면으로 올라가지 않고, 불포화 대수층으로 이동되며, 이러한 공정이 반복된다. 지하수가 처리장치에서 순환됨으로써 오염물질의 농도는 점점 감소된다. 본 공정은 현재까지 pilot-scale 기술이다.이 기술의 주된 처리물질은 할로겐 휘발성유기물질, 준휘발성유기물질, 그리고 유류이다. 이 기술을 변형하면 비할로겐 휘발성유기물질, 준휘발성유기물질, 살충제, 그리고 무기물질에 대해서도 효과적이다.이 공정의 변형인 UVB(Unterdruck-Verdampfer Brunner)는 독일의 여러 지역에서 이용되고 있으며, 최근에 미국에 알려졌다. Stanford 대학은 이 공정의 변형된 장치(inwell sparging system)를 개발했는데, 이 공정은 DEO의 Intergrated Technology Demonstration Program의 일부로 수행되었다. Stanford장치는 air-lift pumping과 vapor stripping technique를 결합한 것이다. 이 기술은 미국에만 잘 알려져 있지만 공정의 개발이 기대된다.<NA>
21지하수Pumping 후 처리 방법Pumping 후 처리 방법<NA>양수된 오염 지하수를 packed towers, diffused aeration, tray aeration, 그리고 spray aeration등의 다양한 폭기법에 의해 공기를 주입하여 휘발성 오염물질과 공기간의 접촉면적을 증대시켜 줌으로써 휘발·제거하는 방법이다. 탈기기법은 휘발성 오염물질을 물에서 공기로 이동시킨다. 지하수를 정화하는 방법으로써, 이 공정은 packed tower이나 aeration tank에서 이루어진다. 일반적인 packed tower air stripper는 tower의 위에서 오염된 물을 분사시킬 수 있도록 spray nozzle을 설치하고, 공기를 물의 흐름 방향에 역류하도록 fan을 설치하여, 정화된 물을 모을 수 있도록 tower의 바닥에 펌프를 설치한다. 보조 장비는 공기 예열기, 자동제어 장치, 배출가스 처리장치 등이다.<NA>탈기는 물로부터 휘발성유기물질을 분리시키는데 이용된다. 무기물질에 대해서는 비효율적이다. 탈기 기법의 효율을 파악하는데 중요한 지표의 하나는 헨리상수이다. 일반적으로 헨리상수가 0.01m3/mol이상인 유기물질은 탈기 기법으로 성공적으로 처리가 가능하다. 탈기 기법으로 처리 가능한 물질은 BTEX, chloroethane, TCE, DCE, 그리고 PCE등이다. 두 개의 stripper, 세척수 가열, 액체에 대한 공기의 비율을 증가, 가열 등으로 효율을 향상시킨 예가 있다. 4.6-6m로 충진된 탑의 효율은 99%이다.· 방출수 유량의 범위, 물과 공기의 온도, 탑의 운전 형식, 탑의 높이저항, 유입 오염물질의 성상과 농도, 무기물질 함량, pH, 방출수의 농도, 탑의 가스방출에 대한 저항