General Remarks

Journal of the Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers. 30 April 2020. 234-242
https://doi.org/10.32390/ksmer.2020.57.2.234

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  • 본 론

  •   광산먼지 관련 국내 현황

  •   광산먼지의 특성

  •   디젤연소로 인한 지하광산내 초미세먼지 생성

  •   기상조건이 대기로 배출된 미세먼지 거동에 미치는 영향

  •   대기배출 광산먼지 관련 배출원기여도 평가

  • 결 론

서 론

탐사 및 광산 생산 시추, 채광 및 선광 등 일련의 광업활동에서 배출된 미세먼지는 여러 측면에서 심각한 문제가 되고 있다(Saarikoski et al., 2018; Saarikoski et al., 2019; Sairanen et al., 2018). 예를 들어 채굴된 광석은 파분쇄 등의 공정을 통하여 많은 양의 먼지파편들을 생성할 수 있는데 이 중 대략 직경 50-60 µm 이하의 먼지는 총 먼지(TSP: Total Suspended Particles)라고 불리며, 이들은 대기 중에 부유하면서 광산환경 및 작업자의 건강을 악화시킬 수 있다(Petavratzi et al., 2005). 대기중 총 먼지는 다시 입경에 따라 분류하며 주로 입경 10 µm 이하의 미세먼지를 PM10 그리고 입경 2.5 µm 이하의 미세먼지를 PM2.5로 표기한다. 국내에서는 PM10과 PM2.5 모두 미세먼지로 지칭해야 하는 것이 원칙이나(Hankookilbo, 2020), 통상적으로 전자를 미세먼지 후자는 초미세먼지로 자주 언급되어 왔다. 국제적으로 통용되는 입경에 따른 먼지의 명칭은 Table 1에 설명하였다. 참고로 본 논문에서는 국내 통상적인 명칭을 따라 PM10, PM2.5 PM1.0(혹은 PM0.1)을 각각 미세먼지, 초미세먼지 및 극초미세먼지로 표기하였다. 또한 PM2.5를 제외한 PM10PM10을 제외한 TSP를 각각 편의상 조대미세먼지와 조대먼지로 표기하였다. 한편 미세먼지의 유해성 측면에서, 입경 10 µm 이하의 미세먼지(PM10)나 2.5 µm 이하의 초미세먼지(PM2.5)는 공기 중에 오래 지속적으로 부유하며 인체에 쉽게 침투하여 광산 및 인근지역의 대기환경을 장기간 악화시킬 수 있다. 이러한 먼지가 광산 근로자에 빈번히 노출되면 호흡기를 비롯한 눈이나 피부에 침투하여 암을 비롯한 다양한 질병을 유발시킬 수 있다(Trade Union Congress, 2001). 광산 근로자의 분진노출을 제한하기 위한 각종 규정이나 방지시설 같은 법적/기술적 조치에도 불구하고, 광산에서의 먼지 배출은 여전히 문제로 인식되고 있다. 또한, 광산외부로 배출된 미세먼지는 장기간 부유가 가능하여 종종 발생원(광산)에서 멀리 떨어진 장소까지 이동하기도 한다. 이로 인해 광산인근 지역의 주민건강이나 농업 및 생태환경에도 악영향을 끼칠 수 있다(Petavratzi et al., 2005). 이러한 광산먼지 특히 미세먼지 문제에 효과적으로 접근하고 나아가 합리적인 해결책을 제시하기 위해서는 광산먼지의 특성, 기기분석, 발생원 규명, 확산 및 이송, 감시 모니터링, 방지대책 등 다양한 측면에서의 폭넓은 이해가 바탕이 되어야 한다. 이는 내용이 매우 방대하고 다양한 원리를 배경으로 하므로 본 연구에서는 광산먼지 관련 국내현황, 발생과 이송특성, 연속자동 모니터링 및 발생원 기여도 평가 등으로 구분하고 이에 관련된 기존 연구를 정리 및 검토하였다.

Table 1. Terminology of airborne particulate matter in English

Terminology
EPAa, EUb EPAc
TSP Total Suspended Particulate Matter
PM10 Coarse Particulate Matter Inhalable Particles
PM10 (except PM2.5) Inhalable Coarse Particles
PM2.5 Fine Particulate Matter Fine inhalable Particles
PM1.0
PM0.1 Ultrafine Particulate Matter
ahttps://www3.epa.gov/ttncatc1/cica/help/haqshaps_e.html
bhttps://ec.europa.eu/health/scientific_committees/opinions_layman/en/indoor-air-pollution/glossary/abc/coarse-particles.htm
chttps://www.epa.gov/pm-pollution/particulate-matter-pm-basics
https://www3.epa.gov/region1/eco/uep/particulatematter.html

본 론

광산먼지 관련 국내 현황

국내 광산관련 재해는 과거보다는 크게 줄었으나 여전히 존재한다. 이러한 재해의 원인 중 하나로 먼지를 들 수 있다. 광산 특히 갱내의 미세먼지 농도는 국내기준 “매우 나쁨” (120 µg/m3이상)을 훨씬 상회하는 수준으로 보고되었다. Shin et al.(2002)의 연구에 의하면, 총 먼지및 호흡성부문 먼지(평균직경 4 µm로 대략 PM10의 범위)(Johns Hopkins University Bloomberg school of public health, 2020)의 농도는 특히 석탄광산에서 각각 평균 18 mg/m3 이상 및 평균 5.14 mg/m3 이상으로 가장 높았으며 국내 작업환경 노출기준을 훨씬 초과하는 수준이었다. 특히 진폐증의 결정적 원인인 유리규산의 경우에도 석탄광산에서 총 유리규산(SiO2) 및 호흡성 유리규산 평균 농도가 높았다.고 보고되었다. 국내 광부들의 건강장해 중 가장 잘 알려진 것은 진폐증이다. 미세먼지 등으로 인해 광산업에 종사하는 근로자의 질병 발생률이 타업종에 비해 매우 높은 편이다. 예를 들어 광업 종사자의 수는 2017년도 기분 전 산업근로자의 0.04%에 불과하지만 진폐증 및 암환자 중 광업종사자의 비율이 각각 75%, 50% 이상이라고 한다(MOTIE, 2020). 국내에서는 사업장내 먼지노출로 인한 모든 진폐증을 업무상 질병으로 근로기준법에 명시하고 있고, ‘진폐의 예방과 진폐근로자의 보호 등에 관한 법률’(소위 진폐법)이 존재하여 진폐증을 예방하고 이로 인한 피해보상 등을 명시하고 있다(MOLEG, 2020). 또한 국내 광산안전기술기준 제2장 통기와 갱내가스 및 작업장 환경기준의 제1절 갱내통기와 가스 및 작업장 환경에 따르면, 제7조에 금속이나 비금속 광산의 갱내 또는 실내선광장의 경우 호흡성 부문먼지의 작업시간 8시간 평균 기준치가 5 mg/m3로 설정되어 있으며, 해당 광산의 먼지 농도는 이 기준치 이하로 유지되어야 한다. 석탄광산의 갱내 및 실내선광장은 보다 엄격하여 평균 기준치가 3 µg/m3로 설정되어 있다(MOTIE, 2018). 한편, 노천광산 등에서 우려되는 비산먼지 배출허용 기준은 대기환경보전법 시행규칙 [별표 8]에 명시되어 있다. 본 시행규칙에 따르면 배출시설에서의 비산먼지 농도를 0.4 mg/Sm3 이하로 유지하여야 한다(MOLEG, 2020). 특히 석탄광산의 먼지(탄진)이 고농도(20-30 g/m3 이상)로 존재하는 경우, 전술한 진폐 및 발암 유해성 이외에 폭발 위험성도 고려해야 한다. 기존 연구에 의하면 탄진의 폭발위험성은 탄진입도가 작을수록, 탄진내 가연휘발성 물질성분의 함유량이 높을수록 증가한다고 보고되었다(Cao et al., 2012).

광산먼지의 특성

광산먼지는 특히 파쇄, 광석 등의 낙하, 운송 등에서 많이 발생하며 이외 적재, 발파, 드릴링, 이송 및 비축, 적재 과정에서도 발생가능하다(Mohamed et al., 1996; Petavratzi et al., 2005; Saarikoski, et al., 2019; Sairanen and Rinne, 2019). 이 중 파쇄기 운전에 따른 미세먼지 발생관련 기존연구를 참조하면, Sairanen과 Rinne(2019)은 화강암 및 석회석 채석장 내 위치한 파쇄기 운전에 의한 먼지 배출 및 대기 중 이송을 분석하였다. 그 결과, 파쇄 운전결과 먼지 농도는 측정대상 거리 10-200 m 범위에서 모두 높았으며 대략 350 m 정도 거리까지 이송되었다. 파쇄 중에는 주로 PM10TSP범위의 입자를 생성하며, 이는 대부분 발생원 근처에 침적되는 걸로 확인되었다. 이들 먼지입자 농도는 수십 µg/m3에서 6.5 mg/m3 이상으로 변화한 반면, 초미세먼지(PM2.5와 PM1.0)의 농도는 10-수백 µg/m3 정도의 범위로 관찰되었다. 미세입자는 주로 채석장 파쇄장비 외에도 인근 차량과 같은 비교적 먼 발생원에서 배출된 것도 있었다. 또 다른 연구결과를 보면(Sairanen et al., 2018), 파쇄기 운전 기간 동안 주로 입경 30-80 µm의 큰 조대먼지가 발생원(파쇄기 내 먼지발생부위)에서 100 m 거리이내에서 분포하였다. 반면, 보다 작은 조대먼지(입경 10-30 µm)는 발생원으로부터 최대 200-500 m까지 분포하였고, 미세먼지(입경 10 µm 이하)은 다른 조대먼지에 비해 발생량은 적었지만 먼 거리까지 분포하여 대기 중에 오래 정체되었다(Sairanen et al., 2018). 파쇄 외에도 광석 운반에 따른 먼지발생이 채석장 내부 먼지 농도에 영향을 미친 것으로 보고되었다(Petavratzi et al., 2005).

이러한 광산먼지의 성상/거동에 영향을 주는 인자는 우선 원광 및 파쇄광석의 특성을 들 수 있다. 여기서 특성이라는 의미에는 원광의 물리화학적 조성 및 성상, 파쇄기 Input/Output의 입도분포, 광석 내 수분함량 등이 포함된다. 광산운영방식도 영향을 주는데 이는 처리/이송속도, 운영시간, 장비특성, 규제현황 등이 해당된다. 마지막으로 지형과 기후 등 환경 요인도 광산먼지에 영향을 끼친다(Hinds, 1999; Sairanen et al., 2018; US EPA, 2020). 광산먼지의 광물학적 특성은 해당 지역의 기반암과 유사하다고 보지만(Almeida et al., 2002; Chang, 2004), 채광/선광 과정에서 이루어지는 선별과정으로 인해 다를 수 있다(Petavratzi et al., 2005).

디젤연소로 인한 지하광산내 초미세먼지 생성

디젤엔진은 그 효율성과 신뢰성으로 인해 광산장비에 자주 사용된다(Prata et al., 2018). 문제는 디젤 엔진에서 기체나 입자상의 다양한 대기오염물질이 배출되는데 이 중 디젤 분진(DPM: Diesel Particulate Matter)으로 알려진 고체입자상 먼지의 배출이 상당하다(Prata et al.,2018). Prata et al.(2018)의 연구에 따르면 질소산화물과 일부 탄소산화물 및 일부 휘발성 유기화합물은 주로 기체상으로 배출되는 반면, 원소/유기탄소(EC/OC), 회분, 황산염 및 금속은 주로 고체입자상으로 존재한다고 하였다. PAH(Polycyclic aromatic hydrocarbons)와 니트로아렌는 기체 및 입자상에 둘 다 분포한다고 보고하였다. 디젤오염물질 성분 중 질소 산화물(NOx)과 디젤 분진이 가장 큰 비중을 차지한다고 보고되었다(Prata et al., 2018). McDonald et al.(2003)도 지하 금광 내(정확한 지점은 채굴 지점과 광산 환기배출구 근처) 디젤연소가스, 암석먼지, 오일 미스트, 담배 연기 등이 해당 지점 공기 내 초미세먼지(PM2.5)에 미치는 영향을 평가하였다. 분석 결과, 디젤 배기가스가 전체 초미세먼지 중량의 78-98%, 전체 초미세먼지 내 탄소의 90% 이상을 차지하며, 나머지 초미세먼지는 대부분 광물성인 것으로 나타났다.

광산 초미세먼지의 조성 측면에서, 다른 연구에서도 유사한 결과를 도출하였다. 핀란드 북부지역 크롬 지하광산에서 광산미세먼지 연구결과(Saarikoski et al., 2018), 먼지 농도 및 화학적 조성을 통해 광산 대기관련 먼지입자의 발생원, 먼지 형성 메카니즘, 배출과정 등을 확인하였다. 이번 연구에서는 극초미세먼지(PM1.0)의 조성에 중점을 두었는데, 그 결과 극초미세먼지의 입자 조성이 비교적 균일하였으며 주로 광산장비 운전 중 디젤엔진에서 배출된 것으로 나타났다. 광산 내 또 다른 주요 PM1.0 발생원은 발파작업으로 규명되었는데, 여기서 질산염, 암모늄 및 연소생성물이 생성된 것으로 추정되었다. 해당 광산의 PM1.0의 조성은 각각 평균 62%, 30% 및 8%의 유기물, BC(Black Carbon) 및 주요 무기성분으로 구성되었다. Prata et al.(2018)의 연구결과와 유사하게, 광물성 먼지는 상당부분 PM1.0 보다 큰(초)미세먼지에서 많이 관찰되었다(Saarikoski et al., 2018). Kang et al.(2014)의 연구에서도 백운석 광산분진의 입도범위는 PM10 보다 큰 10-30 µm로 측정되었다.

Saarikoski et al.(2019)은 광산 내부의 5개 구역(유지/관리 구역, 발파구역, 광석덤핑 구역, 파쇄구역 및 컨베이어 벨트 이송구역)에서 배출되는 미세먼지의(개수 및 중량기반) 농도 및 화학적 조성을 분석하였다. 연구결과, 극초미세먼지의 경우 파쇄 혹은 덤핑구역에서 농도가 가장 높게 관찰되었다. 그 이유는 광석먼지 뿐 아니라 차량 또는 디젤 장비의 구동으로 인해 극초미세먼지 입자가 증가하였기 때문이다. 반면, 유지관리 영역 주변에서는 모든 종류의 미세먼지 농도가 최저였다. 본 연구를 통해 디젤엔진 연소는 광산 내 PM1.0 입자생성의 가장 큰 원인 중 하나로 확인되었다. 특히 차량에서 배출된 PM1.0은 전체의 35-84 %를 차지했다. 이들의 주성분은 불완전 연소된 탄화수소 및 BC 이었으며 이외에도 소량의 황산염, 질산염 및 암모늄을 방출한 것으로 관찰되었다. 한편 이번에도 광산에서 수행되는 발파작업이 광산 내부 극초미세먼지의 발생에 상당한 기여를 한 것으로 확인되었다(전체 PM1.0의 최대 60% 차지). 기존 연구(Saarikoski et al., 2018)와 유사하게 이번에도 극초미세먼지의 성분은 황산염과 암모늄이 대부분이었고 블랙카본의 비율도 상당했다(최대 45 %). 초미세먼지의 입도는 주로 100-200 nm 범위로 산정되었다. 저자는 통계분석을 통해 광산 내부에서 발생한 NOx 배출로 인해 생성된 2차 질산염 초미세먼지가 광산 실내공기 내 질산염의 대부분을 차지할 것으로 판단하였다. 이상 본 장에서 검토한 광산먼지의 입도와 조성간의 상관관계는 흥미로우며 향후 환경영향평가나 배출원 기여도 분석시 참고할 만한 사항이다. Fig.1은 본 장에서 논의된 기존연구에서 규명된 광산먼지 입도와 조성간의 관계를 간략하게 도식화한 것이다. 즉 입경 1 µm를 기준으로 광산먼지내 극초미세먼지의 조성은 블랙 혹은 원소탄소(EC: Element Carbon)와 유기탄소(OC: Organic Carbon) 그리고 Salt(황산염이나 질산염)이 주류를 이루나 암석물질(Rock)의 비중은 상대적으로 낮다. 반면, 입경 1 µm 보다 훨씬 큰 광산먼지입자 범위에서는 암석물질이 주를 이룬다는 특징을 나타내고 있다.

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Fig. 1.

A characteristic correlation between the sizes and the species of the particles from mines.

기상조건이 대기로 배출된 미세먼지 거동에 미치는 영향

일반 먼지는 기상 조건에 영향을 받는다. 예를 들어, 강우는 공기 중 먼지를 제거하는데, 먼지의 입도가 클수록 강우에 의한 제거 효과가 더 현저하다고 보고되었으며(Hinds, 1999), 상대습도의 증가도 공기 중의 먼지 농도를 감소시키는 것으로 보고되었다(Chang, 2004). 광산먼지의 경우도 마찬가지로 기상(습도)조건에 큰 영향을 받는다. 예를 들어 콜롬비아 북부에 위치한 세계 최대 규모의 노천 탄광지역에서 수행한 통계분석 결과 습도 및 온도 등의 기상 변수와 입자농도 사이에서 높은 선형 관계의 존재를 확인하였다(Huertas et al., 2014). 다중 회귀분석 결과 습도가 54%보다 낮은 건조한 대상 지역 기상조건은 먼지로 인한 대기 오염 가능성이 높은 반면 습도가 70% 이상일 경우 대기질 상태가 보다 안전하게 유지될 것으로 예측되었다(Huertas et al., 2014).

바람의 경우, 풍속이 1 m/s 미만이면 먼지의 농도감소를 초래하는 희석효과가 거의 발견되지 않았다(Sairanen et al., 2018). 그러나 그 이상의 속도에서는 먼지농도에 영향을 주었다. 예를 들면, Bluvshtein et al.(2011)은 발생원(광산) 위치와 바람의 방향에 따라 광산 주위 미세먼지 농도가 다름을 관찰하였다. 그 결과 광산에서 바람의 방향을 따라(Downwind) 1 km 정도 지점의 미세먼지 농도가 그 반대방향(Upwind) 즉 바람의 방향을 거슬러 1 km 떨어진 지점보다 침적 및 부유먼지량이 3-4배나 더 높은 것으로 측정되었다. 또한, 순간적인 바람이 발생원에서 떨어진 침적된 먼지를 재부유시켜 인근 대기를 오염시키기도 한다. 과거 석회석 채석장 인근 지역 내 미세먼지(PM10) 고농도 지점의 발생원 추적결과, 채석장 인근 도로에 침적된 미세먼지(6 g/km)가 주 발생원 중 하나로 지목되었다(Abu-Allaban et al. 2006). 이는 원래 채석장에서 배출된 먼지가 도로까지 이송/침적된 것인데, 바람에 의해 먼지가 재현탁되어 대기 중 PM10 농도가 최대 0.6 mg/m3까지 다다를 정도였다. Abu-Allaban et al.(2006)에 따르면 이러한 재현탁에 필요한 공기흐름은 먼지가 침적된 도로를 지나는 트럭에 의해서 발생된다고 보고하였다.

바람에 의해 입도별 먼지입자의 농도가 영향을 받는 원리는 먼지입자가 받는 힘과 연관이 있다. 구체적으로, 입자의 거동은 입자의 무게와 공기흐름으로부터 입자가 받는 항력과 양력 및 입자간 힘 등에 의해 영향을 받는다(Liu et al., 1999; Petavratzi et al., 2005). 입자가 공기 중에 부유되려면 입자 무게와 입자간 힘의 합보다 공기역학적 항력이 더 커야 한다(Liu et al., 1999; Petavratzi et al., 2005). 상기 먼지입자의 역학적 거동에 따라 발생하는 입자의 움직임은 중력 침강, 브라운 운동, 난류확산, 응집, 재부유 등이 있다. 조대먼지입자는 중력에 의하여 쉽게 침강하는 경향이 있다. 입경이 30 µm 보다 큰 조대입자는 보다 작은 입자보다 훨씬 더 빨리 침적한다고 알려져 있다. 반면 입자와 기체분자와의 열에너지로 인한 충돌로 발생하는 불규칙적인 브라운 운동은 매우 극초미세한 입자(입경 0.6 µm 이하)들에서 현저하다. 때로는 난류로 인해 먼지입자끼리 잦은 충돌과정에서 일부 입자들이 서로 응집되기도 한다(Hinds, 1999).

대기 흐름에 따른 먼지의 거동은 통상적으로 먼지확산모델을 통해 모사될 수 있다. 확산모델은 유체(공기) 움직임의 방향성 유무에 따라 각각 대류항과 확산항(난류 및 분자확산)으로 구분하고 여기에 먼지생성 항(Source) 등이 추가된다. 모델을 통해 먼지의 시공간적 분포, 농도의 변화, 그리고 기상인자, 배출원 및 방지시설에 따른 먼지 농도의 변화 등을 예측하고 그에 따른 환경영향을 평가에 활용될 수 있다. 단순화된 확산모델의 해는 Gaussian 분포로 기술될 수 있으나, 일반적으로 전문 모델링 프로그램을 활용한다(National Institute for Occupational Safety and Health, 2005). 광산먼지의 대기확산모델링에 이용되는 대표적인 프로그램은 AERMOD와 CALPUFF 등이 있다(Tartakovsty et al., 2016). 한편 지하광산에서의 공기흐름에 따른 먼지확산은 전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 활용할 수 있는데 이 기법은 노천지형보다 좁고 복잡한 기하학적 구조를 지닌 지하광산내 의 공기흐름에 따른 먼지거동을 모델링하는데 적합하다(National Institute for Occupational Safety and Health, 2005).

대기배출 광산먼지 관련 배출원기여도 평가

광산배출 먼지가 인근 대기의 미세먼지 농도에 미치는 영향은 배출원기여도 평가를 통해 파악할 수 있다. 그리고 광산의 배출원기여도는 광산에서 거리에 따른 미세먼지 입자시료의 농도, 입도 그리고 조성 등의 분석으로 평가할 수 있다. Zota et al.(2009)은 PM10와 PM2.5 시료를 매주 수집하여 발생원 추적을 시도하였다. 의심되는 발생원 후보지역은 납과 아연 폐광 지역 광산폐기물 더미이었다. 발생원으로부터 거리에 따라 채취한 먼지시료의 입도를 PM10- PM2.5(초미세먼지를 제외한 미세먼지의 농도)와 PM2.5으로구분하여 각각의 농도 및 조성을 측정하였다. 분석 결과 먼지 내 납과 아연의 농도는 PM10-PM2.5와 PM2.5 모두 광산 폐기물 더미(발생원)에서 거리가 멀어짐에 따라 크게 감소하였다. 또한 PM2.5 내 광산폐기물 기여분은 평균적으로 전체 질량의 1-6%, 납의 40% 및 아연의 63% 정도로 산정되었다. 한편 PM10-PM2.5 내에서는 발생원인 광산폐기물의 기여도가(중량기준) 전체 먼지의 4-39%, 먼지 내 납의 88% 그리고 아연의 97%으로 산정되었다. 광산폐기물의 비율은 현장에 따라 크게 변했지만, 납/아연의 조성을 통해 판단할 때 해당 광산폐기물이 발생원 측면으로서의 기여도가 크다고 할 수 있다. 그리고 이러한 기여도는 광산폐기물 더미에 가까울수록 더 증가하였다.

발생원의 기여도는 계절별로 변화하기도 한다. Peng et al.(2016)은 채석장 인근지역의 초미세먼지 조성을 1년간 관찰한 결과 계절별로 발생원기여도가 변화하는 흥미로운 결과를 보고하였는데, 이는 초미세먼지 입자 내(시멘트에 다량 포함되어 있는) 칼슘이 봄/여름에는 타성분 대비 높은 비율을 보이고, 가을/겨울에는 낮은 비율을 보인 것이다. 반면, 입자 내 여타광물 및 토양 먼지의 계절별 평균 기여도는 타성분(황산염, 질산염, 연소생성물 등)대비 봄/여름보다 가을/겨울에 더 높은 기여를 보이며 뚜렷한 계절 변화를 나타낸 것이다. 저자는 이러한 계절별 패턴의 원인중 하나로 봄/여름에 활발한 건설 활동으로 인한 시멘트 먼지의 증가를 지적하였다(Peng et al., 2016).

배출원기여도의 합리적 산정을 위해 실측외에도 다양한 모델링 기법이 적용될 수 있다. Hopke(2016)의 연구에서는 배출원기여도 산정에 활용가능한 수용체 모델(Receptor model)을 검토하였다. 이에 따르면 화학물질수지(Chemical mass balance) 기반 모델기법, 다변량 통계분석기법, CPF (Conditional probability function: 조건부확률합수)과 풍향을 이용하는 기법 그리고 확산모델과 역궤적(Back trajectories)를 이용하는 기법 등이 있다. 화학물질수지기법은 배출원에서 확산이송되는 먼지입자의 화학적 조성이 일정하다는 가정을 토대로 한다. 그리고 배출원의 특징적인 화학적 조성이 임의의 시공간상에 분포하는 입자에 차지하는 비율로 배출원별 기여도를 평가한다. 다변량 통계분석기법은, 예를 들면, 입자내 성분함량의 비율이 배출원별로 특징적인 상관관계를 나타낼 때 상관관계 분포를 관찰하여 각 배출원별 기여도를 추측하는 방법이다. 이 기법에는 대표적으로 PMF(Positive matrix factorization)가 널리 사용된다. CPF 기법은 바람이 특정 풍향을 나타낼 확률 대비 특정 풍향에서 먼지농도가 일정 기준치를 상회할 조건부 확률을 통해 배출원을 파악한다. 마지막으로 확산모델과 역궤적(Back trajectory)을 이용하는 기법으로는 PSCF(Potential source contribution function)과 SQTBA (Simplified quantitative trajectory bias analysis)가 널리 이용된다. 이들을 간략하게 설명하면 PSCF는 임의의 미소구역(cell)에 도달하는 궤적의 종말점(Terminal point) 개수 대비 고농도 포함하는 궤적 개수를 나타내는 일종의 지표이다. 대체로 어떤 미소구역내 PSCF가 높을수록 배출원이 해당 구역 인근에 존재할 수 있음을 의미한다. SQTBA,는 PSCF를 구하는데 필요한(임의의 미소구역내) 궤적을 산출하는 기법으로 어떤 궤적이 한 미소구역에서 인근 다른 미소구역으로 Transition할 때 확률을 정규분포로 가정하여 궤적을 산출하는데 이러한 확률분포는 먼지의 확산 및 이송시 일종의 불확실성을 암시한다. 이러한 궤적을 산출한 후 이러한 궤적을 다시 역으로 추적하는 과정으로 배출원을 규명한다.

광산먼지 모니터링

먼지 모니터링은 먼지발생량 및 관련 대기질을 측정하여, 측정결과는 향후 환경/보건 영향평가, 법적규제 및 방지기술 적용에 참고된다. 미립자 모니터링(혹은 샘플링)의 중요한 요소에는 모니터링 기간, 채취 주기, 위치, 모니터링 실측치 처리 및 분석, 그리고 관련 보증 및 검증 절차 등이 있다. 이 외에도 모니터링 실측치는 기기주변의 풍속, 방향, 온도 및 수분과 같은 대기 조건에도 영향을 받을 수 있다(Chekan et al., 2007; Petavratzi et al., 2005).

가장 전통적인 모니터링 측정 기술은 중량분석법으로 일정한 공기부피의 먼지시료를 채취한 후 여과지 혹은 캐스케이드 임팩터(Cascade impactor)를 통해 채취 먼지를 입도에 따라 분리하고 분리된 먼지의 중량을 측정하는 방식이다. 이 외에 저가휴대용 센서를 이용하여 채취시료의 농도를 측정하는 방법도 많이 쓰는데 이는 주로 광산란 원리를 이용하는 것이다. 구입 및 휴대에 부담이 적지만 광산란 원리의 특성상 먼지의 중량을 직접 파악하기가 불가능하고 측정 신뢰도가 낮은 편이다. 한편, 통상적 측정항목인 농도나 입도 외에 off-line에서의 먼지입자 물리화학적 조성분석은 일반적인 표면기기분석법을 참고할 수 있다. 예를 들어 Navel et al.(2015)은 기기분석을 이용, 광산먼지 시료의 원소조성, 결정 및 입자형상을 등 다양한 물성평가를 수행하였다. 토양 및 먼지입자의 결정은 X-선 회절법(XRD: X-ray Powder Diffraction)으로 확인하였고 라만 마이크로분광법(RMS: Raman Micro-Spectrometry)를 사용하여 먼지입자의 분자 조성을 규명하였다(이온조성은 IC(Ion Chromatography)나 ICP(Induced Coupled Plasma)를 이용할 수도 있다). 먼지 입자형상은 조대입자의 경우 광학현미경을 이용할 수도 있겠지만, 더 세밀하게는 EDX(Energy- Dispersive X-ray spectroscopy)가 장착된 Field Emission Gun Scanning 전자현미경(FEG-SEM)을 이용하면, X-ray elemental mapping 및 2차 전자 이미지를 획득하여 입자의 조성과 형상적 특성을 규명할 수 있다. Navel et al.(2015)에서 제시된 발생원 추적절차를 참조하여 본 연구에서 제시한 모니터링 절차를 Fig. 2에 도식화하였다. 제시된 모니터링 절차는 크게 현장조사 및 모니터링 기기 설치를 포함하는 준비단계, 이후 먼지 농도/조성 등을 실측하는 모니터링 단계 그리고 실측값을 기반으로 자료 처리 후 입자 특성분석, 모델링 및 평가(환경/건강 영향평가 또는 배출원기여도 평가 등)으로 구분하였다

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Fig. 2.

Overall monitoring procedures. Modified from Navel et al., (2015).

한편 실시간 연속 측정을 기반하는 모니터링 기기는 베타선 투과원리를 이용한 베타게이지와 미세저울의 진동를 이용한 TEOM(Tapered element oscillating microbalance)이 많이 쓰인다. 또한 전술한 광산란법이나 전기이동성 기반 기술도 실시간 연속모니터링에 많이 적용된다(US EPA, 2020; Petavratzi et al., 2005). 고정된 지점에 설치된 이러한 실시간 연속모니터링기기의 운영을 통해 광산 공기질 관련 많은 정보를 규명할 수 있다. Saarikoski et al.(2019)의 연구에서는 광산먼지분석 관련 이러한 모니터링 방식의 장점을 다음과 같이 언급하였는데, 첫째 모니터링 실시 결과, 채광 등의 광산활동으로 급격히 배출되는 미세먼지와 광산 내 공기질의 연관성을 분명히 관찰할 수 있었고, 둘째, 먼지 입자의 배출원을 규명하는데 도움이 되었으며, 광산미세먼지 입도분포를 통해 미세먼지의 역학적 거동을 잘 이해할 수 있었다. 마지막으로 주변 입자 물질의 구성, 크기 및 출처에 대한 자세하고 풍부한 정보를 얻을 수 있었다. 어떤 기기는 먼지입자 내 화학조성에 대한 실시간 모니터링도 가능하다. 일례로, Saarikoski et al.(2018)은 PM1.0 초미세먼지의 화학조성(유기물질, 황산염, 질산염, 암모늄 및 염화물)을 Time-of-Flight Aerosol Chemical Speciation Monitor라는 기기로 실시간 분석하였다. PM1.0의 입자 개수 기반 분포는 Scanning Mobility Particle Sizer(nano-SMPS)로 측정하였는데 이 기기에는 먼지입자를 입도에 따라 선별하는 Differential Mobility Analyzer와 입자 농도를 측정하는 Condensation Particle Counter가 포함되어 있다.

실시간 연속모니터링의 이러한 장점에도 불구하고, 문제는 이러한 기기 중 신뢰도가 높은 것은 대부분 고가인 경우가 많다. 광산란법 기반의 저가 모니터링 기기도 존재하나 신뢰도가 낮은 경우가 대부분이다. NIOSH(National Institute for Occupational Safety and Health)는 이러한 광산란법 기반의 휴대용 모니터링 장비(Thermo-MIE personal DataRAM dust monitor: pDR) 활용시 신뢰도를 높이기 위한 연구를 하였다(Chekan et al., 2007). 이 pDR 장비는 원래 미국 광산 안전 보건국(MSHA)에 의해 승인된 것으로, 가스가 많은 지하 광산에서도 사용가능하도록 제작되었지만 측정값이 부정확하고 습기로 인한 오작동 때문에 사실상 활용가치가 없다고 인식되었었다. 이에 따라, Chekan et al.(2007)은 pDR 측정결과의 신뢰도가 높은 광산 내 특정 측정조건 등을 판별하여, 기기의 활용도를 제고시키려고 하였다. 그들은 pDR과 기존 중량분석기기를 이용, 실험실 조건 및 지하 광산 세 곳에서 미세먼지 농도를 측정하였고 그 결과를 비교하였다. 그 결과, 광산란 방식의 실측치의 정확도는 측정장소마다 크게 변하였는데, 결론적으로 기존 중량분석결과를 토대로 pDR 데이터를 자주 보정하면 독립적 활용시보다 정확도를 개선 할 수 있었다고 보고하였다(Chekan et al., 2007).

모니터링 지점, 측정시점 및 빈도는 모니터링 목적, 항목 및 분석기법에 따라 다양하다. 예를 들어 먼지에 의한 광산근로자의 건강영향 모니터링시에는 근로자 작업공간인근에 모니터링 지점을 설정하여 근무시간대에 측정하는 것이 바람직할 것이다. 반면 배출원(예: 파쇄기 등 먼지배출장비)에서의 먼지배출량 산정을 위한 모니터링시에는 가급적 배출원 인근에 모니터링 지점을 설정하고 배출장비의 운전시간대에 맞춰 모니터링하는 것이 적합하다. 한편, 먼지의 시공간분포 파악이나 임의 지점에서의 배출원기여도 평가가 필요한 경우 모니터링 지점을 적어도 3지점 이상 설정하여 수행하는 것이 바람직할 것이다(European Commission, 2014). 더 나아가 먼지 생성이나 이송에 관련된 변수가 다양하거나 모니터링 실측결과의 통계적 분석이 필요할 경우 모니터링 지점 및 측정시점의 개수를 증가시킬 필요가 있다. 예를 들어 노천채석장에서의 바람에 따른 비산먼지 이송효과를 모니터링 하려면, 풍향 방향으로 복수의 모니터링 지점을 설정해야 한다. 그런데 여기에 풍향변화를 고려하면 배출원인 채석장을 중심으로 모든 방향마다 복수의 모니터링 지점을 설정해야 한다(ME, 2019).

결 론

광산시설에서 배출되는 미세먼지는 여러 환경 및 보건문제를 야기한다. 본 연구에서는 이러한 광산 미세먼지의 입도, 조성 및 발생원별 특성과 모니터링 방안에 대하여 논하였다. 광산먼지는 특히 파쇄, 광석 등의 낙하, 운송 등의 과정에서 많이 발생한다. 광산먼지의 성상/거동에 영향을 주는 인자는 원광 및 처리시설의 특성과 광산운영방식(처리/이송속도, 운영시간, 장비특성, 규제현황 등)이 포함되며 기상조건도 큰 영향을 미친다. 예로, 대기의 습도가 낮을수록 미세먼지오염도 증대되며 바람도 미세먼지 이송 및 재현탁에 큰 영향을 미친다, 먼지의 입도는 일반적으로 이송 및 확산에 큰 영향을 미친다는 것은 잘 알려져 있는데, 광산먼지의 흥미로운 점은 조성 및 배출원도 먼지입도와 연관이 있다는 점이다. PM2.5를 제외한 총먼지(TSP: Total Suspended Particulate)나 PM10 정도는 원광에서 비롯된 광물성 먼지가 주일 것으로 생각된다. 반면, (극)초미세먼지의 경우에는 상당부분 광산장비의 디젤엔진이나 발파 등 연소생성물 형태로 배출될 수 있다. 발생원 추적을 위하여, 광산배출시설(발생원)에서 거리에 따라 복수의 지점에서 시료를 채취하며 발생원별 거리에 따른 먼지농도, 먼지의 입도분포, 입자와 인근 발생원들의 특정조성 등을 분석하여 발생원 기여도를 산정한다. 효과적인 먼지 모니터링은 환경/보건 영향평가, 법적규제 및 방지기술 적용에 필수적이며 통상적인 중량분석 외에 먼지입자의 입도, 농도 및 조성을 실시간 자동측정모니터링 기기도 적용되어 왔다. 한편 광산란법 기반의 저가 모니터링 장비는 광산환경에 독립적으로 사용하기에는 신뢰도가 낮으며 중량분석 같은 기존 측정법과 같이 사용해야 한다고 보고되었다.

Acknowledgements

본 연구는 한국광해관리공단의 2020년도 광해방지기술개발사업(먼지날림방지분야)의 지원으로 수행되었다.

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