[논문 리뷰] QSDsan: An Integrated Platform for Quantitative Sustainable Design of Sanitation and Resource Recovery Systems

Yalin Li, Xinyi Zhang외 8명|arXiv (Cornell University)|2022. 03. 07.

Wastewater Treatment and Reuse참고 문헌 35인용 수 27

한 줄 요약

QSDsan은 개방형 소스이자 파이썬 기반의 플랫폼으로, 위생 및 자원 회수 시스템의 시스템 설계, 공정 시뮬레이션, 기술경제 분석(Techno-Economic Analysis, TEA), 그리고 생애주기 평가(Life Cycle Assessment, LCA)를 통합한다. 이 플랫폼은 자동화되고 재현 가능한 시뮬레이션을 가능하게 하며, 내장된 불확실성 및 민감도 분석을 제공한다. 이는 균형 상태 및 동적 시뮬레이션을 통해 다양한 위생 시스템과 BSM1 기준 폐수처리 공장의 성능을 평가한 바를 통해, 초기 단계의 기술 평가 및 지속 가능한 설계에 유용함을 입증한다.

ABSTRACT

Sustainable sanitation and resource recovery technologies are needed to address rapid environmental and socioeconomic changes. Research prioritization is critical to expedite the development and deployment of such technologies across their vast system space (e.g., technology choices, design and operating decisions). In this study, we introduce QSDsan - an open-source tool written in Python (under the object-oriented programming paradigm) and developed for the quantitative sustainable design (QSD) of sanitation and resource recovery systems. As an integrated platform for system design, process modeling and simulation, techno-economic analysis (TEA), and life cycle assessment (LCA), QSDsan can be used to enumerate and investigate the opportunity space for emerging technologies under uncertainty, while considering contextual parameters that are critical to technology deployment. We illustrate the core capabilities of QSDsan through two distinct examples: (i) evaluation of a complete sanitation value chain that compares three alternative systems; and (ii) dynamic simulation of the wastewater treatment plant described in the benchmark simulation model no. 1 (BSM1). Through these examples, we show the utility of QSDsan to automate design, enable flexible process modeling, achieve rapid and reproducible simulations, and to perform advanced statistical analyses with integrated visualization. We strive to make QSDsan a community-led platform with online documentation, tutorials (explanatory notes, executable scripts, and video demonstrations), and a growing ecosystem of supporting packages (e.g., DMsan for decision-making). This platform can be freely accessed, used, and expanded by researchers, practitioners, and the public alike, ultimately contributing to the advancement of safe and affordable sanitation technologies around the globe.

연구 동기 및 목표

• 위생 및 자원 회수 기술의 초기 단계 연구, 개발, 사업화(RD&D)를 지원하기 위한 통합적이고 투명하며 민첩한 도구의 필요성을 해결한다.
• 기존 상용 도구들이 시스템 설계, 시뮬레이션, 지속 가능성 분석을 분리해 운영함에 따라 불확실성 및 민감도 분석 지원이 부족한 점을 보완한다.
• 다양한 기술적 및 맥락적 파rameter 하에서 빠르고 재현 가능하며 투명한 위생 시스템 대안 평가를 가능하게 하는 통합된 개방형 소스 플랫폼을 개발한다.
• 다양한 시스템 구성에서 동적 및 평형 공정 모델링을 통합하고 포괄적인 TEA 및 LCA를 제공함으로써 지속 가능한 기술 혁신을 촉진한다.
• DMsan과 같은 보조 패키지를 통해 확장성과 함께 개방형 액세스, 문서화, 튜토리얼 제공을 통해 공동체 기반 개발을 촉진한다.

제안 방법

• 객체 지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming, OOP) 패러다임을 기반으로 파이썬 3.8 이상을 사용해 QSDsan을 구현하며, 클래스와 객체를 활용해 단위 운영 및 시스템 구성 요소를 모델링한다.
• 폐수 유량의 거대한 물성 계산, 활성 슬러지 모델 번호 1(ASM1)을 사용한 평형 및 동적 공정 모델링, 사용자 정의 단위 운영 설계를 통합한다.
• 표준화된 방법과 개방형 라이브러리를 활용해 기술경제 분석(TeA) 및 생애주기 평가(LCA)를 내장한 자동화된 시스템 시뮬레이션 워크플로우를 제공한다.
• 주요 매개변수(예: 성장 속도, 수확 계수, 반포화 농도)의 몬테카를로 샘플링을 통해 불확실성 및 민감도 분 析를 지원하며, 분포는 삼각형 또는 균일 분포로 지정한다.
• 10층 비반응성 슬러지 정화기 모델과 5구역 CSTR를 사용한 동적 시뮬레이션을 수행하며, 초기 조건을 균일 분포로 다양화하여 정적 상태 수렴성을 테스트한다.
• QSDsan 내부 stats 모듈을 활용해 결과를 위한 내장된 시각화 기능을 제공하며, 커널 밀도도 및 민감도 지수를 포함한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통합적이고 개방형 소스 기반의 플랫폼은 위생 및 자원 회수 시스템의 초기 단계 지속 가능성 평가에서 효율성과 투명성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 QSDsan은 불확실성 하에서 다양한 시스템 구성에서 포괄적인 기술경제 분석 및 생애주기 평가를 얼마나 잘 지원할 수 있는가?
• RQ3 QSDsan은 BSM1 기준 폐수처리 시스템과 같은 복잡한 폐수처리 시스템의 동적 시뮬레이션을 어떻게 수행하며, 강력한 수렴성과 민감도 분석을 제공하는가?
• RQ4 QSDsan은 불확실성 및 민감도 분 析를 통해 시스템 성능의 핵심 매개변수와 상충 관계를 효과적으로 식별할 수 있는가?
• RQ5 QSDsan의 모듈식이고 공동체 기반의 설계는 연구 및 실무 분야에서의 확장성과 장기적 보급을 어떻게 지원하는가?

주요 결과

• QSDsan은 인간의 배설물 유입, 운반, 중앙집중 처리, 제품 재사용 단계를 포함한 다양한 조건 하에서 불확실성 하에서 세 가지의 대체 위생 시스템을 성공적으로 시뮬레이션하여 비교적 TEA 및 LCA를 수행했다.
• BSM1 기준 시스템의 동적 시뮬레이션에서 안정적인 정적 상태 수렴을 달성하였으며, 초기 조건을 균일 분포로 다양화하여 강건성 테스트를 수행했다.
• 몬테카를로 불확실성 분 析를 통해 ASM1 매개변수 중 이 heterotrophic 최대 특이 성장 속도 및 이 heterotrophic 생물량 쇠퇴 속도가 배출수의 TN 및 TKN 농도에 크게 영향을 미치며, p값 < 0.05로 통계적으로 유의미함을 확인했다.
• 몬테카를로 필터링을 통한 민감도 분 析에서, 이소성 성장 감소 계수 및 암모니아 반포화 계수와 같은 핵심 변수들의 분포가 배출 기준을 초과하는 시스템과 초과하지 않는 시스템 간에 유의미하게 다름을 확인했다.
• 플랫폼는 실행 가능한 스크립트와 시각화 도구를 통해 강력한 재현성과 자동화를 보였으며, 결과의 신속한 분석과 투명한 보고를 가능하게 했다.
• QSDsan의 개방형 소스 성격과 TEA, LCA, 불확실성 분석을 하나의 워크플로우에 통합함으로써, 지속 가능한 위생 기술 혁신을 위한 확장 가능하고 유연한 도구로 위치를 매김했다.