Application of search-based Simulation-Optimization model to suggest optimal pump-and-treat strategies at DNAPL contaminated site

Abstract

지하수를 수자원으로서 그 가치를 유지하기 위한 오염 정화는 필수이다. 특히, 트리클로로에틸렌 (TCE) 오염 정화 시에는 양수-처리 기술이 많이 활용되는데, 이 기술에 대해서는 비용 및 시간 효과적인 정화 설계안을 제안하는 것이 필요하다. 이를 위해, 유전 알고리즘 (GA) 라는 최적화 알고리즘을 많이 활용했지만, 다목적 최적화 문제를 다루는 데 있어 한계점이 존재하고 있다. 기존 GA의 한계점을 극복하고자 Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) 라는 다목적 최적화 문제를 다루는 알고리즘이 대안으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 NSGA-II 알고리즘의 상대적인 수행 능력을 검증해보고, 충적 대수층이 TCE로 오염된 원주 우산공단 지역에서 최적의 지하수 정화 설계안을 제안하고자 한다. MODFLOW와 MT3D를 활용하여 가상의 대수층 모델과 충적 대수층 모델에서의 지하수 유동과 TCE 운송을 모의하였다. 추가적으로, 지구통계 모델을 활용하여 이질적인 수리전도도 분포와 초기 농도 분포를 구하였다. 가상의 대수층 모델에서는 NSGA-II의 상대적인 수행능력을 검증하기 위해 가중치를 포함한 유전알고리즘과 NSGA-II를 다목적 최적화 문제에 적용해 보았다. 충적 대수층 모델에서는 양수량 차이 및 관정 스크린 혹은 관정의 심도 등의 관정 제원을 고려한 Well Contribution Index (WCI) 라는 지수를 도입하여 최적의 양수-처리 전략을 제안하고자 하였다. 상대적인 수행능력을 평가 결과, NSGA-II 는 지하수 정화 관련 상반되는 목적함수들에 대한 다목적 최적화 문제를 풀 때의 수행 능력이 기존 가중치를 추가한 GA보다 괜찮은 것을 검증할 수 있었다. 충적 대수층 모델에서는 우기 때만 집중적으로 양수하였을 때에 효과적인 양수-처리 설계를 할 수 있는 것을 확인하였다. 마지막으로, WCI를 계산했을 때 KDPW-7 관정이 양수-처리에 가장 많이 기여하는 관정임을 확인할 수 있었다. 이전 연구에서 수행한 KDPW-7 관정에서의 양수-처리 시험에서 효과적인 오염정화가 수행한 결과를 제시하였고, 본 연구에서 도입한 WCI가 실제 양수-처리 시나리오에서 우선 선택해야 하는 양수정을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.

Groundwater remediation has become a significant challenge in maintaining the value of water resources. Pump-and-treat among the various remediation methods is widely has been used as a remediation technology for trichloroethylene (TCE) contamination in groundwater, but a cost-effective remediation design needs to be formulated. The Genetic Algorithm (GA) which is one of the optimization methods is commonly has been applied to suggest groundwater remediation strategies. However, it has limitations in solving multi-objective optimization problems. As an alternative to this problem, the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) is being suggested and utilized. This study aims to evaluate the relative performance of NSGA-II in groundwater remediation for solving multi-objective optimization problems and proposes an optimal groundwater remediation design for the highly contaminated alluvial aquifer at the Wonju Industrial Complex (WIC). MODFLOW and MT3D are used to simulate groundwater flow and solute transport in both the benchmark model and the alluvial aquifer model. Additionally, a geostatistical model is applied to generate a heterogeneous hydraulic conductivity field and the concentration distribution of TCE. To assess the performance of NSGA-II, both GA with weighting and NSGA-II are applied to solve the multi-objective optimization problem in the benchmark model. Furthermore, optimal pump-and-treat strategies at WIC are suggested by introducing the Well Contribution Index (WCI), which considers the pumping rate and well specification data such as length of well screen or depth of well. The performance assessment results demonstrate that NSGA-II performs well in solving multi-objective optimization problems for groundwater remediation with conflicting objectives. The results obtained from the alluvial aquifer model indicate that extracting groundwater only during the rainy season can effectively execute the pump-and-treat strategy. Finally, the proposed WCI results indicate that well KDPW-7 significantly contributes to the pump-and-treat process. Previous pilot tests conducted at KDPW-7 have proved effective remediation, and the findings of this study suggest that the WCI can provide valuable insights for remediation operation strategies such as the selection of pumping wells in real pump-and-treat scenarios.