최근 유기성폐기물의 혐기성 발효로 생성되는 바이오가스가 유용한 대체에너지로 부각되고 있으나, 바이오가스에 포함된 고농도 황화수소와 같은 불순물이 바이오가스 사용상의 문제점으로 대두된다. 고농도 황화수소 제거를 위한 생물학적 처리방법은 일반적인 물리화학적 처리방법에 비해 유지관리가 쉽고 비용이 저렴한 장점이 있다. 하지만 호기성 미생물을 이용한 생물학적 황화수소 처리는 황산염 이온의 농축에 따라 액상 pH가 낮아지며, 바이오가스의 메탄함량 유지를 위해 산소 공급이 제한되는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고농도 황화수소 제거를 위한 생물학적 호기산화방법이 갖는 한계를 극복하고자 낮은 pH에서 높은 활성을 갖는 황산화균을 적용하고, 황산화균의 산소와 황화수소 농도에 따른 성장모델을 제시하였다. 또한 흡수컬럼과 산화컬럼으로 이루어진 이단 미생물반응기를 적용하여 액상순환율, 가스 유입유량, 유입 황화수소 농도변화에 따른 황화수소 제거효율을 확인하고, 수치모델 결과와 실험결과를 비교 분석하여 공학적 모델인자를 도출하였다.
먼저 단일 미생물반응기에서 황산화균의 특성 평가를 통해 사용된 황산화균의 적합성 여부를 확인하였다. 사용된 황산화균은 pH 2 이하에서 높은 황화수소 제거효율을 보였으며, 20 g-S/L의 고농도 황산염에서도 높은 황화수소 제거능을 유지하였다. 또한 황산화균은 2 mg/L 이상의 용존산소 농도가 유지되면 높은 황화수소 제거효율 나타내었다. 황화수소와 산소에 의한 황산화균의 생산계수는 각각 0.093, 0.73 mg-DCW/mg으로 측정되었다.
이단 미생물반응기에서의 고농도 황화수소 제거 실험을 통해 생물학적 황화수소 제거의 적용성을 평가하였다. 이단 미생물반응기에는 19일간 500 ppmv의 황화수소가 연속 유입되었으며, 1.5 이하의 매우 낮은 pH에서도 98% 이상의 황화수소 제거효율과 꾸준한 미생물성장을 보였다. 흡수컬럼에서의 용존산소 농도는 0.5 mg/L 이하로 측정되었으며, 유출부에서의 산소농도는 검출되지 않았다. 따라서 이단미생물반응기는 바이오가스의 메탄 분율은 유지를 하면서 고농도 황화수소도 제거할 수 있음을 확인하였다. 또한 이단미생물반응기의 액상순환율, 산화컬럼 가스유량 변화에 따른 황화수소 제거효율을 측정하고, 흡수컬럼에서의 유입부하에 따른 제거능을 확인하였다. 그 결과, 액상순환유량은 0.1 L/min (액상순환율 4 회/hr), 산화컬럼의 액상 용존산소를 2 mg/L이상으로 유지하였을 경우 효과적인 황화수소 제거가 가능하였으며, 황화수소의 최대제거능은 약 534 g-S/m3/hr로 기존연구에서 보다 높게 측정되었다.
이단 미생물반응기의 실험결과를 수치모델 예측과 해석을 통해 검증하고자 하였다. 먼저 이단 미생물반응기에서 황화수소와 산소의 기-액 물질전달 실험을 통해 물질전달율 경험식을 도출하였으며. 기존 경험식과 다르게 액상에서의 기체 상승속도에 의한 영향을 고려할 수 있는 Bodenstein 무차원 변수를 추가하였다. 또한 본 연구에서는 황화수소와 산소에 대한 미생물 성장동역학 모델로써 수정된 Monod-Gompertz 식을 제안하였으며, 모델의 황화수소 및 산소의 반포화상수는 각각 0.15, 1.10 mg/L이었다. 최종적으로, 제시된 물질전달율과 미생물 성장동역학 모델을 적용하여 이단 미생물반응기에 대한 수치모델(two-phase dual-substrate model, TPDSM)을 제안하였다. 본 수치모델은 이단미생물반응기에서의 실험 결과와 매우 일치하였다. 또한 기-액 유량비에 따른 분해 효율을 계산한 결과, 기-액 유량비 1∼3.5의 조건에서 최적 황화수소 제거율을 보였다. 따라서 이단 미생물반응기를 적용하여 바이오가스에 포함된 황화수소의 효과적인 제거를 위해서는, 기상체류시간의 증가 및 유입 기체방울 크기의 세밀화 등을 통해 황화수소 흡수율을 높이고, 기-액 유량비를 적절하게 유지하는 것이 바람직하다.
본 연구에서는 미생물반응기의 효율적인 운전과 모델예측을 위해 반응기에서의 물질전달 경험식, 황산화균의 성장동역학 모델을 제시하였으며, 이단 미생물반응기에서의 수치모델을 제안하였다. 실험결과와 모델예측을 통해 얻어진 여러 실험값과 모델인자들은 이단 미생물반응기를 이용한 기체상 오염물질의 생물학적 처리 결과 예측의 정확도를 높여주고, 이를 기반으로 오염물질의 효과적인 처리를 가능하게 해줄 것으로 기대한다.