서론
연구지역
연구방법
국립환경과학원의 탄소배출량 산정 모델
유럽 환경청의 탄소배출량 산정 모델
갱내 공간정보 데이터베이스 구축
Python 언어를 이용한 탄소배출량 산정 프로그램 개발
연구결과
결론
서론
2015년 12월 제21차 유엔기후변화협약 당사국총회(21st Session of the Conference of the Parties to the United Nations Framework Convention on Climate Change, COP21)가 프랑스 파리에서 개최되었다. COP21에서는 2020년 공식 종료되는 교토의정서를 대체할 새로운 기후체제가 논의되었으며, 그 결과 파리 협정(Paris Agreement)이 채택되었다. 파리 협정을 통하여 각국은 산업화 이전과 비교하여 지구의 평균 기온 상승을 2°C 이하로 유지할 수 있도록 온실가스 감축과 관련한 재정 지원 및 기술 개발에 동참하기로 하였다. 기존 교토의정서와 달리 파리 협정 아래서는 모든 국가가 온실가스 감축에 참여하며, 감축 목표는 각국이 스스로 설정하고 5년마다 상향된 목표치를 의무적으로 제출해야 한다. 우리나라는 2030년까지 온실가스 감축 목표를 배출 전망(business as usual, BAU)을 기준으로 37%로 설정하였으며, 이 중 25.7%는 국내에서 순수 감축하고 나머지 11.3%는 국제탄소시장에서의 거래를 통하여 달성하는 것으로 계획을 수립하였다(Korea Energy Economics Institute, 2017).
이러한 배경에서 온실가스 감축을 위한 다양한 기술들이 산업 전 분야 걸쳐 광범위하게 연구되고 있다. 광업 분야에서도 광산 현장에서의 탄소배출량 산정 및 감축 기술에 관한 연구들이 다수 수행되었다(Piessens and Dusar, 2004; Carras et al., 2009; Utaki, 2010; Karakurt et al., 2011). 대표적인 사례로서 Norgate and Haque (2010)는 철, 보크사이트, 구리 광산에 대한 전 과정 평가를 통해 광산의 단위 작업 중 탄소배출량이 많은 작업들이 채광장의 운반, 적재 작업과 선광장의 파분쇄 작업임을 확인하였다. Eckelman (2010)의 경우에도 니켈 광산에 대한 전 과정 평가 결과 전체 탄소배출량 중 선광 및 제련 작업에서 약 50-90%, 운반 작업에서 약 2-11%가 발생하는 것으로 분석하였다. 따라서 광업 분야에서는 전체 탄소배출량 중 상대적으로 많은 비중을 차지하는 선광, 제련, 운반 작업을 중심으로 온실가스 감축을 위한 기술을 개발하는 것이 효과적이라고 판단된다.
앞서 언급된 바와 같이 채광장에서의 운반 작업은 탄소배출량이 많은 광산의 단위작업이다. 디젤 연료를 사용하는 다수의 트럭들이 운반 작업을 위해 채광장에 투입되기 때문이다. 그럼에도 불구하고 우리나라 광산 현장의 운반 작업과 관련하여 탄소배출량을 산정하는 것에 대한 연구는 현재까지 거의 수행되지 않았으며, 본 연구에서 조사한 결과로는 Park et al. (2015)의 연구가 유일하다. 이 연구에서는 국립환경과학원에서 제시한 탄소배출계수 산정식(NIER, 2001)을 지하광산의 운반 시스템에 적용하여 디젤 트럭의 운반 경로에 따라 탄소배출량을 산정하였다. 그러나 NIER (2001)의 탄소배출계수 산정식은 트럭의 이동 속도만을 변수로 입력받기 때문에, 도로경사, 적재량 등 채광장의 작업환경 및 운영조건을 고려하지 못하는 한계가 있다. 따라서 도로경사, 적재량, 탄소배출 규제표준 등 광산 현장의 특성을 고려할 수 있는 탄소배출량 산정 방법의 개발이 필요하다.
본 연구의 목적은 유럽 환경청(European Environment Agency, EEA)에서 개발한 탄소배출계수 산정식(EEA, 2013)을 적용하여 지하광산 광석 운반 트럭의 탄소배출량을 이동경로에 따라 산정할 수 있는 방법을 제시하는 것이다. 이를 위해, 지리정보시스템(geographic information system, GIS)을 이용하여 지하광산 운반시스템의 공간 데이터베이스를 구축하고 광석 운반 트럭의 이동경로를 분석한 후, 경로별로 탄소배출량을 산정할 수 있는 프로그램을 파이썬(Python) 언어를 이용하여 개발하고자 한다. Park et al. (2015)의 연구와 동일하게 국내 석회석 광산을 연구지역으로 선정하고 개발된 프로그램 이용하여 파쇄장과 적재장 사이를 왕복하는 광석 운반 트럭의 탄소배출량을 산정한 후 그 결과를 기존의 연구결과와 비교할 것이다.
연구지역
본 연구에서는 강원도 삼척시에 위치한 (주)대성엠디아이(MDI) 동해사업소 대평지구를 연구지역으로 선정하였다(Fig. 1). 연구지역은 대규모의 지하 석회석 광산으로 풍촌층 석회암대 내부를 따라 채광을 진행하고 있다. 연구지역에는 2002년에 개설된 약 2.4 km의 주 운반도로가 있으며 도로의 경사는 약 10%이다. 연구지역에서 석회석 광석을 운반하는 디젤 트럭은 공차 상태로 파쇄장을 출발하여 주 운반도로를 상향경사로 등판한 후 작업갱도를 통해 적재장에 도달한다. 광석 적재 작업이 끝나면 실차 상태로 작업 갱도, 주 운반도로를 거쳐 다시 파쇄장으로 돌아온다. 연구지역에서는 현대자동차의 2002-2006년식 15 ton(적재 중량) 덤프트럭이 주로 사용되고 있다. Fig. 1(b)는 디젤 트럭의 이동 경로에 따른 탄소배출량을 산정하기 위해 설정한 두 개의 적재장(A, B)과 한 개의 파쇄장의 위치를 보여준다. 적재장 A의 해발 고도는 약 540 m이며, 적재장 B의 해발 고도는 약 435 m, 파쇄장의 해발 고도는 약 170 m이다.
연구방법
국립환경과학원의 탄소배출량 산정 모델
NIER (2001)은 적재 중량이 11 ton인 디젤 트럭을 대상으로 속도와 탄소배출계수 사이의 관계를 식 (1)과 같이 제시하였다. 이 식에서 x는 트럭의 속력(km/h), EF는 탄소배출계수(g/km)이다.
| $$EF=6240.3\times x^{-0.3829}$$ | (1) |
식 (1)은 탄소배출계수의 산정을 위해 트럭의 속력만을 요구하기 때문에 간편하게 사용될 수 있다. 그러나 수평 방향의 차대동력계 위를 주행하는 차량으로부터 실험적으로 도출된 식이기 때문에 도로의 경사나 트럭의 적재 하중 조건 등을 고려하지 못하는 한계가 있다.
Park et al. (2015)은 식 (1)을 응용하여 지하광산에서 광석 운반하는 디젤 트럭의 이동경로별 탄소배출량을 식 (2)와 같이 산정하였다. 이 식에서 는 전체 이동경로에서 디젤 트럭이 배출하는 탄소의 양(g), 은 디젤 트럭의 운행한 세부 구간 i에서 배출한 탄소의 양(g), Mi (mileage)는 디젤 트럭의 운행한 구간 i의 거리(km), EFi는 구간 i의 탄소배출계수(g/km)이다.
| $$E_{route}^{NIER}=\sum_iE_i^{NIER}=\sum_iM_i\times EF_i$$ | (2) |
유럽 환경청의 탄소배출량 산정 모델
EEA (2013)은 차량 이동시 연료 소비량(fuel consumption)을 계산하기 위해 식 (3)을 제시하였다. 이 식에서 FCroute,k는 탄소배출 국제표준이 k인 디젤 트럭이 이동하는 데 소비한 총 연료량(g), FCi,k는 탄소배출 국제표준이 k인 디젤 트럭이 구간 i를 이동하는 데 소비한 연료량(g), Mi,k (mileage)는 탄소배출 국제표준이 k인 디젤 트럭이 이동한 구간 i의 길이(km), FCRi,k은 탄소배출 국제표준 k인 디젤 트럭이 구간 i를 이동할 때의 단위 거리당 소비한 연료의 양(g/km)이다.
| $$FC_{route,\;k}=\sum_iFC_{i,\;k}=\sum_iM_{i,\;k}\times FCR_{i,\;k}=\sum_iM_i\times FCR_{i,k}$$ | (3) |
본 연구에서는 광산에서 자체적으로 구축한 도면을 3차원 공간 정보로 변환하여 구한 경사 방향의 거리를 Mi,k로 이용하였다. 일반적인 광산의 운반 작업 조건과 같이 운반 트럭이 엔진의 탄소배출 국제표준과 상관없이 동일한 경로를 운행하는 경우 Mi,k는 Mi로 간주할 수 있다.
식 (3)의 FCR은 차량 실험을 통하여 구한 회귀식에 의하여 계산된다(EEA, 2013; 식 (4)-(6)). FCR 회귀식의 변수는 x (km/h)이고 계수는 a, b, c, d, e, f, g이다. FCR 회귀식은 차량의 범주, 탄소배출 국제표준, 총 중량(gross vehicle weight, GVW, ton), 도로경사(%), 적재 하중(%)이 주어졌을 때 Table 1, Table 2로부터 얻어진다. 현장 트럭의 GVW는 차체 무게 10-11 ton, 적재량 15 ton을 가정하면 총 25-26 ton이다. Table 1, Table 2에서 FCR은 속력이 30 km/h일 때의 값이며 회귀식의 계수, FCR은 간결함을 위하여 소수점 둘째 자리에서 반올림하여 나타내었다. FCR은 속력의 상한(Vmax), 하한(Vmin) 사이의 실험조건에서 조사되었으므로 속력이 이보다 빠르거나 느린 경우에는 실험 결과의 신뢰도를 확보할 수 없다(EEA, 2013). 따라서 본 연구에서는 광산 트럭의 평균 운행 속력이 Vmin보다 낮은 경우 x에 Vmin을 입력하여 FCR을 계산하였다.
| $$FCR=a\times b^x\times x^c$$ | (4) |
| $$FCR=\exp\left(a+\frac bx+c\times\ln\left(x\right)\right)$$ | (5) |
| $$FCR=\frac{a+bx+cx^2+d/x}{e+fx+gx^2}$$ | (6) |
Table 1. Fuel consumption rate of 20-26 ton (GVW) heavy duty vehicle with Euro 3 2000 standards
Table 2. Fuel consumption rate of 20-26 ton (GVW) heavy duty vehicle with Euro 6 standards
식 (3)-(6)에 의하여 구한 FCroute,k는 식 (7)과 같이 탄소배출량 산정시 사용된다(EEA, 2013). 식 (7)에서 는 전체 운행 경로에서 탄소배출 국제표준 인 디젤 트럭이 배출하는 탄소의 양(g), FCroute,k는 전체 운행 경로에서 탄소배출 국제표준 k인 디젤 트럭이 소비하는 연료량(g), rH:C는 연료 중 수소 원자와 탄소 원자 수의 비, rO:C는 연료 중 산소 원자와 탄소 원자 수의 비, 는 구간 i 에서 탄소배출 국제표준 k 인 디젤 트럭이 배출하는 탄소의 양(g)이다. 아래 식은 차량에서 사용된 연료의 질량을 탄소 1몰에 대응되는 연료의 평균 질량으로 나누어 사용된 연료의 몰 수를 구하고, 구한 값에 CO2 1몰의 질량을 곱하여 완전 연소 시 CO2 질량을 산정한다. 연료 내의 탄소가 완전 연소된다는 가정은 실제 연소 과정과 차이가 있으나 개별 엔진, 운행 특성에 따른 조건과 상관없이 CO2 발생량을 최대한 보수적으로 예측하는 장점이 있다. 디젤 연료의 경우 rH:C는 2, rO:C는 0을 대입하면 식 (7)은 연료 사용량의 상수 배로 간단하게 요약된다. 본 연구에서는 경로 분석 시 탄소 배출량을 용이하게 산정하기 위하여 를 이용하여 를 계산하였다.
갱내 공간정보 데이터베이스 구축
광산 운반 작업에 따른 탄소배출량 산정을 위하여 ArcGIS 10.1을 이용하여 광산 갱내도를 3차원 polyline으로 변환하였다. 대상 광산은 CAD 파일 형식으로 구축한 갱내도를 갱도 레벨에 따라 다른 색상의 레이어로 구분하여 광산 계획 및 개발에 이용하고 있다. 갱도 각 구간의 거리, 경사 산정 시 입력 자료가 되는 지반고 정보는 도면상에 숫자로 표현되어 있다. CAD 도면을 3차원 공간정보로 변환하기 위하여 갱도 중심선으로 따라 디지타이징을 수행하고 각 지점에 지반고 값을 입력하여 polyline ZM 형식의 3차원 갱내도를 구축하였다. 이후 작성된 3차원 갱내도의 구간별 속력 할당을 위하여3차원 갱내도의 각 구간에 ‘파쇄장-갱구’, ‘갱구-교차로’, ‘교차로-작업갱도입구’, ‘작업갱도’를 구분하는 속성 필드를 생성하였다(Park et al., 2015).
Python 언어를 이용한 탄소배출량 산정 프로그램 개발
GIS 소프트웨어를 활용하여 트럭의 탄소배출량을 산정하는 과정은 GIS 사용자의 반복적인 작업을 요구한다. 본 연구에서는 ArcPy를 이용하여 분석에 소요되는 시간을 단축시키고 작업자에 의해 발생할 수 있는 실수를 방지할 수 있는 탄소배출량 산정 프로그램을 개발하였다. ArcPy는 지리 정보의 분석, 자료 변환 등을 지원하는 Python 패키지로 여러 단계의 GIS 분석 작업을 자동화하여 순차적으로 실행할 수 있도록 해준다.
지하광산 디젤 트럭의 탄소배출량 분석 과정은 크게 두 단계로 구분된다. 첫 번째 단계는 polyline ZM 자료의 모든 구간에 대해 , 를 산정하는 과정이다. 먼저 3차원 갱내도의 모든 구간에 대하여 ‘파쇄장-갱구’, ‘갱구-교차로’, ‘교차로-작업갱도입구’, ‘작업갱도’ 정보로부터 평균 이동 속력을 할당한다(Table 3). 이후 경사 방향의 거리, 양 방향으로의 경사, 구간 이동에 소요되는 시간을 계산한다. 각 구간에 대하여 계산된 경사 정보를 Table 1, Table 2를 비교하여 가장 유사한 조건이 선택되면 이동 속력, 경사 거리를 식 (4)-(7)에 입력하여 FCRi, k, 를 계산한다. FCRi, k, 는 실차 또는 공차 조건, 여러 탄소배출 국제표준 조건, 경로의 양 방향에 대하여 모두 계산된다. 는 구간의 이동 속력, 경사 거리를 식 (1), 식 (2)에 입력하는 비교적 간단한 과정을 통해 계산된다.
Table 3. Average speed of 15 ton diesel dump trucks in the study mine (modified from Park et al., 2015)
| Average speed (km/h) | ||
| Empty (uphill) | Loaded trucks (downhill) | |
| Crusher-Portal | 20 | 15 |
| Portal-Crossroad | 20 | 15 |
| Crossroad-Workspace Entry | 10 | 5 |
| Workspace | 15 | 10 |
탄소배출량 산정의 두 번째 단계는 적재장으로부터 파쇄장까지 최적 경로 분석을 수행하고 결과를 출력하는 과정이다(Choi et al., 2007). 최적 경로 분석을 위하여 전 단계에 작성된 polyline ZM 형식을 네트워크 형식으로 변환한다. 네트워크 자료 생성 시 구간을 지나는 데 소요되는 저항(impedance) 값은 polyline ZM 자료에 입력된 이동 시간, 경사 거리, , 이동 시 양 방향에 대한 이다. 출발 지점과 도착 지점은 point ZM 파일 형식으로 입력받도록 구현하였다. 네트워크 자료 생성 이후 사용자가 탄소배출 국제표준 및 저항 비용을 선정하면 최적 경로 분석 함수를 이용하여 저항 비용을 최소로 하는 경로를 출력한다. 마지막으로 결과의 해석을 위해서 , 와 함께 트럭의 이동 경로의 이동 거리에 따른 고도, 저항 비용의 변화를 출력한다.
연구결과
연구 지역에서 적재장 A, B와 파쇄장 사이의 최적 경로를 구한 결과는 Fig. 2와 같았다. 운반 경로에서 ‘파쇄장-갱구’, ‘갱구-교차로’, ‘교차로-작업갱도입구’, ‘작업갱도’ 구간의 거리는 적재장 A에 대해서 1,515, 2,857, 353, 807 m, 적재장 B에 대해서 1,515, 1,958, 183, 1,070 m였다. 분석 시 저항 비용은 운반 시간, NIER (2001)에 의한 탄소배출량, EEA (2013)의 Euro 3, Euro 6 탄소배출 규제표준에 따른 탄소배출량에 대하여 분석하였고 적재 조건은 공차, 실차 조건에 대하여 분석하였다. EEA (2013)의 방법 적용 시 Euro 3, Euro 6 규제 표준을 선택한 것은 현장의 작업 차량과 현재 출시되고 있는 차량의 탄소배출량 및 연료 사용량을 비교하기 위해서이다. 분석 결과 운반 최적 경로는 각 적재장에 대하여 네 가지 저항 비용, 적재 여부와 상관없이 모두 동일하였다. 따라서 대상 광산의 적재장 A, B의 경우 산정된 경로를 따라 작업을 수행하는 것이 시간적, 환경적으로 모두 효율적인 것으로 확인되었다.
파쇄장과 적재장 A 사이를 운행하는 최적 경로의 탄소배출계수를 구하고 파쇄장에서 출발하여 적재장 A에서 광석을 적재한 후 다시 파쇄장으로 돌아오는 경로를 따라 값의 변화를 도시하였다(Fig. 3). 현장 차량의 연식에 해당하는 Euro 3 규제 표준을 따르는 차량의 배출계수는 Fig. 3(a)와 같았다. 공차 시 파쇄장에서 작업갱도 입구까지의 오르막에서 탄소배출계수는 2,028 g/km였고 이 구간의 전반적인 배출계수는 전체 경로에서 가장 높았다. 경사가 수평에 가까운 작업갱도에 진입한 후 전반적인 배출계수는 1,000- 1,300 g/km로 감소하였고 적재 이후 작업갱도 내에서 배출계수는 1,623 g/km로 상승하였다. 작업갱도 입구에서부터 파쇄장까지의 내리막 구간의 배출계수는 617 g/km로 실차임에도 불구하고 전체 구간에서 가장 낮았다. 현장 확인 결과 이 내리막 구간은 광석에 의해 관성이 크게 작용하는 구간으로 운전자가 브레이크만 밟으면서 속력을 유지하는 구간으로 확인되었다.
비교적 최근의 탄소배출 국제표준인 Euro 6 차량의 탄소배출계수를 확인한 결과는 Fig. 3(b)와 같았다. 이 결과는 전체적으로 Euro 3 조건에서의 분석 결과와 일치하였으나 엔진의 전반적인 연비 개선으로 인하여 탄소배출계수가 평균 110 g/km 가량 감소하였다. 공차의 오르막 구간에서 배출계수는 1,976 g/km였고 작업갱도에서 900-1,200 g/km로 감소하였다. 상차 이후 작업갱도 구간에서 배출계수는 1,566 g/km으로 상승하였고 내리막에서 454 g/km로 크게 감소하였다.
파쇄장으로부터 이동 거리가 6,500 m인 지점 부근에서의 탄소배출계수는 Euro 3에서보다 Euro 6 기준에서 더 큰 값을 나타냈다. 해당 구간은 ‘교차로-작업갱도입구’ 구간으로 실차 상태의 트럭이 5 km/h로 이동하는 구간이다. Euro 6 기준에서는 문제가 없으나 Euro 3 기준에서 배출계수 산정 시(Table 1, 식 (4), (5)) 예측 구간의 속력 하한이 12 km/h이므로 엄밀하게는 이 구간에서 배출계수를 예측할 수 없다. 본 연구에서는 속력의 하한값을 대입하는 방법으로 배출계수의 근사치를 구하였으나 이 구간에 대한 산정 결과는 경로의 다른 구간과 비교하여 신뢰하기 어렵다고 판단된다. 적재장 A의 최적 운송 경로에서 파쇄장으로부터 교차로까지의 구간은 경사가 6% 이상인 구간으로 예측 모델의 경사 조건을 벗어난다(Fig. 2(a)). 따라서 이 구간 역시 배출계수를 실제보다 낮게 예측하였을 수 있으므로 신뢰도가 다소 낮다고 판단된다.
NIER (2001)에 의한 배출계수 계산 결과는 Fig. 3(c)와 같이 확인되었다. 탄소배출계수는 네 가지의 이산적인 값을 가졌고 이 값들은 대상 광산 내의 평균 속력 5, 10, 15, 20 km/h에 대응되었다. 전체 구간에서 나타나는 전반적인 배출계수의 값은 2,000-2,300 g/km였다. 배출계수는 적재 지점 전후에서 동일하게 계산되어서 적재 여부에 따른 배출계수의 변화가 반영되지 않는 것으로 확인되었다. 또한 약 10%의 경사로와 거의 수평에 가까운 작업갱도 구간의 배출계수가 동일하게 계산되었다.
파쇄장과 적재장 B 사이의 최적 경로를 따라 변화하는 탄소배출계수는 Fig. 4와 같이 나타났다. 구체적인 운행 구간은 적재장 A의 최적 경로와 약간 차이가 있으나 동일한 운행 패턴을 보이는 구간에서는 동일한 배출계수 값이 산정되었다. 탄소배출 국제표준이 Euro 3인 공차 상태의 트럭이 파쇄장에서 작업갱도 입구까지 오르막을 이동했을 때 배출계수는 2,028 g/km였다(Fig. 4(a)). 수평에 가까운 적재장 내에서 공차의 탄소배출계수는 1,233 g/km였고 적재 이후 1,623 g/km으로 증가하였다. 내리막 구간에서는 경사, 속력에 따라 일부 구간에서 높은 배출계수가 나타나지만 전반적으로 617 g/km의 배출계수가 계산되었다.
Euro 6 규제 표준의 차량에 대하여 구한 탄소배출계수는 Euro 3 기준에 비하여 전체적으로 약 152 g/km 낮았다(Fig. 4(b)). 오르막 구간, 작업갱도에서 공차의 배출계수는 1,976, 1,134 g/km였다. 적재 이후 작업갱도, 내리막 구간에서의 전반적인 배출계수는 각각 1,566, 454 g/km로 나타났다.
파쇄장으로부터 5,800 m인 지점에서 탄소배출계수는 Euro 3에서보다 Euro 6 기준에서 더 컸다. 이 구간 역시 Fig. 2에서와 마찬가지로 ‘교차로-작업갱도입구’ 구간이었고 차량의 실제 운행 속력이 예측식이 성립하는 조건을 벗어났다(Table 1, 식 (4), (5)). 배출계수는 속력의 하한값인 12 km/h인 조건을 대입하여 근사값으로 계산되었으며 이 구간의 배출계수는 다른 구간에 비하여 신뢰도가 낮다고 판단되었다. 적재장 B의 최적 운송 경로의 상당 부분은 경사가 6% 이상인 구간으로 예측 모델의 경사 조건을 벗어나며 특히 오르막 운행 시 배출계수는 실제보다 낮게 예측되었을 수 있다(Fig. 2(a)).
파쇄장과 적재장 B 사이를 운행하는 경로에 대하여 NIER (2001)에 의한 배출계수를 구한 결과는 Fig. 4(c)와 같았다. 이 경우에도 탄소배출계수는 네 가지의 이산적인 값을 가졌고, 전체 구간에서 나타나는 전반적인 배출계수의 값은 2,000-2,300 g/km였다. Fig. 3(c), Fig. 4(c)의 결과로부터 NIER (2001)의 방법은 운행 환경의 변화에 따른 탄소배출계수의 변화를 충분히 표현하기에 한계가 있다고 판단되었다.
파쇄장과 적재장 사이의 최적 경로를 1회 왕복할 때 운반 트럭의 탄소배출량, 연료 사용량, 이동 시간, 이동 거리는 Table 4와 같다. 적재장 A에 대한 최적 경로에서 탄소배출량은 Euro 3 기준에서 15.1 kg이었고 Euro 6 기준에서는 이보다 약 4% 감소한 14.5 kg이었다. NIER (2001)에 의한 배출량 산정 결과는 24.0 kg으로 다소 높게 계산되었다. 디젤 연료 사용량은 Euro 3, Euro 6 기준에서 4.8, 4.6 kg이었고 NIER (2001)의 방법에서는 예측 모델이 제시되지 않아 계산을 수행하지 않았다. 적용한 세 가지 방법에서 1회 왕복 시간과 거리는 각각 43.4분, 11,064 m로 동일하였다.
Table 4. CO2 emission, fuel consumption, travel time, and travel distance of round-trip haulage routes
적재장 B의 탄소배출량은 Euro 3, Euro 6 기준에서 12.7, 12.0 kg이었고 탄소배출 국제표준을 변화시킴으로써 배출량이 약 6% 감소하는 것으로 확인되었다. NIER (2001)에 의한 배출량 산정 결과는 20.4 kg이었다. 연료 사용량은 Euro 3, Euro 6 규제 표준에서 4.1, 3.8 kg이었다. 1회 왕복 시간과 거리는 적재장 A보다 가까워 각각 36.2분, 9,452 m였다.
본 연구에서 개발한 EEA (2013), NIER (2001) 기반의 탄소배출량 분석 결과는 동일한 광산내 구간별 속력 정보(Park et al., 2015; Table 3)를 이용하므로 동일한 최적 경로, 이동 시간, 이동 거리를 산출하였다. 그러나 EEA (2013)의 결과는 분석 시 추가적으로 경사, 적재 여부, 탄소배출 국제표준을 고려하므로 운행 조건에 따른 배출계수의 변화를 NIER (2001) 기반의 결과에 비해 더욱 현실적으로 모사한다고 판단되었다(Fig. 3, Fig. 4, Table 4).
본 연구에서는 portable emission measurement system (PEMS)와 같이 탄소배출량을 정량적으로 확인할 수 있는 방법이 없었으므로 대략적인 연료 사용량을 현장으로부터 확인하여 비교하였다. 구체적인 적재장 위치는 특정하기 어려우나 현장 작업자는 1회 왕복 시 연료 사용량을 8-9L로 간주하고 주유 계획을 세우는 것으로 확인되었다. 작업자로부터 보고된 연료 사용량은 본 연구에서 계산된 값의 두 배에 가깝게 계산되므로 연구 기법은 연료 사용량을 다소 낮게 평가하는 것으로 확인되었다.
EEA (2013) 방법에 의한 연료 사용량이 실제보다 낮게 산정되는 이유는 다음과 같이 분석되었다. 첫째, EEA (2013)의 실험은 일반적인 포장 도로 조건을 모사한 환경에서 수행되었다. 광산 현장의 도로는 일반적인 도로와 달리 표면을 구성하는 물질, 표면의 광석 조각 등 요철 상태가 일반 도로와 상이하였다. 둘째, 광산의 운행 조건은 회귀식(식 (4)-(6))의 성립 조건을 벗어나는 경우가 존재하였다. 대상 광산에서는 회귀식에서 정의된 경사 조건보다 가파른 경사 구간이 존재하며(Fig. 2(a)), 회귀식이 성립하는 속력 구간의 하한보다 낮게 운행하는 구간이 존재하였다. 셋째, 차종, 차량의 연식, 개별 운전자의 운전 습관, 허용 적재량과 실제 적재량의 차이가 존재한다. 이 중 첫 번째, 세 번째 원인은 NIER (2001)을 포함한 어떠한 예측 모델을 사용하더라도 불가피하게 발생한다.
제기된 문제를 해결하여 탄소배출량과 연료 사용량을 보다 실제에 가깝게 예측하기 위해서는 EEA (2013)의 방법에 광산 조건에 대한 보정 계수를 도입하는 방법이 현실적으로 타당하다고 판단되었다. 광산 현장을 대상으로 Table 1, Table 2와 같이 구체적인 조건 하에서 실험을 수행하여 배출계수, 연료 사용량을 제시하는 방법은 가장 이상적이지만 연구 결과를 얻기 위해 투자하는 시간, 노동력, 비용이 너무 크다는 한계가 있다. 이보다는 본 연구에서 산정한 결과에 일정 상수를 곱하여 탄소배출량과 연료 사용량을 추정하는 방법이 기존 연구 결과를 활용하면서 손쉽게 예측을 수행하는 방법으로 판단되었다. 이를 현장에 적용하기 위해서는 개별 광산에서 출발점, 도착 지점을 지정하여 최적 경로를 따라 운행을 실시한 뒤 본 연구 방법에 의하여 계산된 연료 사용량과 실제 운행 시 사용된 평균 연료량을 확인한다. 이후 실제 사용량을 분석 결과로 나누어 개별 광산에 대한 보정 계수를 구하고 현장 적용 시에는 분석된 값에 보정 계수를 곱하여 결과를 제시한다. 본 연구의 대상 지역의 작업자로부터 확인한 연료 사용량을 실제 사용량으로 가정하면 대상 광산의 보정 계수는 1.7-2.4의 값을 가질 것으로 예상되며 구체적인 산정을 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.
결론
본 연구에서는 NIER (2001), EEA (2013)의 방법에 기반하여 지하 광산의 운반 작업에서 발생하는 디젤 트럭의 탄소배출량을 정량적으로 산정하고 두 방법을 비교하였다. 국내의 석회석 광산인 대성 MDI 동해사업소를 대상으로 공간 자료를 구축하였고 분석에 효과적인 형식으로 변환하였다. 두 가지 방법에 의한 탄소배출계수를 ArcGIS 기반의 자동화 분석을 통하여 광산 운반 도로의 세부 구간에 대하여 할당하였고, 배출계수와 3차원 경사 거리를 곱하여 구간의 탄소배출량을 계산하였다. 광산의 적재장 두 지점을 대상으로 파쇄장과 적재장을 왕복 운행할 때의 최적 경로와 배출계수를 확인하였고 전체 경로의 탄소배출량, 연료 사용량을 계산하였다.
구축한 현장 자료에 두 가지 방법을 적용 시 광산 내 구간별 속력(Park et al., 2015, Table 3)을 동일하게 할당한 결과 파쇄장과 적재장 사이의 최적 경로, 이동 시간, 이동 거리는 동일하게 계산되었다. 그러나 EEA (2013) 기반의 방법은 도로의 경사, 적재 여부, 다양한 탄소배출 국제표준 조건을 이용하여 탄소배출계수를 NIER (2001)보다 현실적으로 모사하였다. 특히 EEA (2013)의 방법에 의하여 구한 배출계수는 대상 지역의 10% 경사로를 오르막으로 등판한 후 수평 갱도를 따라 진행하다가 다시 경사로를 따라 내려가는 경로에서 전반적으로 감소하는 패턴을 나타내었다. 동일한 수평 갱도 구간에서도 적재 이후에 배출계수가 증가하는 현상을 확인할 수 있었다. 현장에서 사용되는 차량을 최신 탄소배출 국제표준의 차량으로 교체하는 경우 탄소배출량, 연료 사용량은 4-6% 가량 감소하는 것으로 분석되었다. NIER (2001)에 의한 결과는 도로 경사, 적재 여부와 상관없이 전 구간에 걸쳐 거의 유사한 배출계수 값이 산정되는 한계가 확인되었다.
본 연구의 범위에서는 산정된 탄소배출량을 정량적으로 측정하기에 어려움이 있었기 때문에 EEA (2013) 방법에 의해 산정된 연료 사용량과 현장의 평균 연료 사용량을 비교하였다. 현장의 평균 연료 사용량은 EEA (2013)의 결과의 약 2배에 가까웠다. EEA (2013)의 방법이 연료 사용량을 과소평가하는 주된 원인은 일반 도로와 광산 도로 표면의 물리적인 차이가 존재했고, 광산 도로의 운행 조건이 EEA (2013)의 회귀식이 성립하는 조건을 벗어났기 때문인 것으로 확인되었다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 본 연구에서는 EEA (2013)의 분석 방법을 유지하면서 결과 값에 보정 계수를 곱하는 방안을 제시하였다.
본 연구에서 탄소배출량, 연료 사용량 산정에 이용한 EEA (2013) 방법은 광산 도로보다는 일반 도로 조건에서의 활용을 위하여 개발되었다. 광산 도로는 일반 도로와 달리 비포장 도로이고 구배가 일반 도로보다 높은 구간이 다소 존재하므로 EEA (2013) 모델을 광산에 그대로 적용하기에는 무리가 있는 것이 사실이다. 그러나 광산의 운반 조건에서 연료 사용량, 탄소배출량을 정량적으로 산정하는 모델이 없는 현 시점에서 기존의 연구 결과를 최대한 보수적인 접근법으로 활용하는 본 연구의 방법이 현실적인 대안이 될 수 있다고 판단된다. 광체 운반 트럭의 탄소배출량, 연료 사용량을 보다 정량적으로 예측하기 위해서는 광산 환경에서의 정량적인 측정 결과에 기반한 예측 모델과 GIS를 결합하는 추가 연구가 필요하다.
개발한 기법은 Park et al. (2015)과 동일한 공간 자료를 이용하면서도 이동 구간, 운반 조건에 따라 세분화된 배출계수를 산정할 수 있는 장점이 있다. EEA (2013)의 연구 결과를 이용하면 연구 방법과 동일한 방식으로 갱도 내의 일산화탄소, 탄화수소, 분진, 질소산화물 배출량을 예측할 수 있으므로 개발한 방법은 광산 환기 시스템 설계의 초기 분석으로 이용될 수 있다. EEA (2013) 기반의 기법은 광산보다는 일반 도로 조건을 기준으로 하므로 연구 방법을 목적에 맞게 수정하여 교통 및 물류에 의한 대기 오염물질 배출량 산정에도 활용될 수 있다.
