서 론

수처리시설 설계용 소프트웨어는 인간에 의한 오류를 줄이고 기술의 상향 평준화를 유도함으로써 설계의 정확도와 작업 효율을 높여줄 수 있다. 환경 공정 설계 소프트웨어인 EnviroPro Designer(Intelligen, Inc., US)를 광산배수 처리에 적용하여 소개한 연구가 있으며(Cheong et al., 2016), 해당 소프트웨어는 운전 조건을 입력하여 방류수 수질, 슬러지 발생량과 전력 소모량 등을 예측할 수 있다. 광산배수 처리시설에 특화되어 이를 설계하여 비용을 산출하는 소프트웨어로는 미국 Office of Surface Mining Reclamation and Enforcement(OSMRE)에서 개발한 AMDTreat와 United States Geological Survet(USGS)에서 개발한 PHREEQ-N-AMDTreat가 대표적이다(Cravotta, 2020, 2021). 이 소프트웨어들은 광산배수 처리시설의 방류수 수질, 약품 투입량, 슬러지 발생량, 전력 소모량, 특히 설치 및 운영 예산을 설계하도록 만들어져 있다.

한편, 광산배수 내 오염물질들의 제거 알고리즘과 함께 신규 단위공정에 대해서 최근 여러 연구들이 수행되어 왔다. 망가니즈의 경우 기존의 소프트웨어들에서 pH 및 산화 조건만을 고려하여 농도를 계산하였으나, 실제로는 광산배수 내 철에 의하여 공침 및 흡착되는 기작에 의하여 망가니즈 농도와 처리시설의 목표 pH가 결정된다. Kim et al. (2018)과 Kim et al.(2022a)은 광산배수를 대상으로 철이 망가니즈를 공침 및 흡착 기작으로 저감시키는 실험들을 수행하고 정화시설들의 운영 결과와 비교하여 망가니즈와 철의 비율로부터 운영 목표 pH를 산출하는 식을 제안하였다. 또한, 광산배수 내 Fe(II) 이온이 산화되는 속도가 다양한 실험과 정화시설 조사를 통하여 폭기 여부와 배플의 설치 여부에 따라서 pH에 따른 식으로 최근 새롭게 도출되었다(Kwon et al., 2026). 그리고 최근 광산배수 처리시설 침전조의 체류시간에 따른 부유물질(SS, suspended solids) 농도를 컬럼 실험 기반으로 예측하는 기술이 검증되었다(Kim et al., 2026). 나아가, 자연정화시설에서 망가니즈를 저감하는 단위공정으로서 슬래그반응조 기술이 개발되어 정화시설에 적용되고 있다(Kim et al., 2022b, 2022c; Im et al., 2026). 슬래그반응조의 적용 필요성을 판단하기 위해서 전통적 자연정화시설에서 망가니즈가 저감되는 속도도 우리나라를 사례로 하여 최근에 제시되었다(Kwon et al., 2025). 또한, 슬래그반응조 적용 시 흐름 방향과 구조에 대한 설계 기준도 유량에 따른 인자로서 제안되었다(Kim et al., 2022d). Active 및 Semi-active 시설 운영과 관련해서는 기존에 PHREEQ-N-AMDTreat(v.1.4.5)에서 제시한 정화시설 소석회 투입량 및 슬러지 발생량을 실제 데이터와 비교하여 이에 1.19 및 1.24의 보정 계수를 제안한 연구도 수행되었다(Kim et al., 2023).

따라서, 이와 같은 기술들을 반영하여 광산배수 처리시설 설계 및 운영을 모델링하며 우리나라의 상황을 고려한 소프트웨어가 최근 개발되었다(Kim et al., 2024, 2025a). 해당 연구보고서에서는 소프트웨어의 기능별 결과를 특정 정화시설과 종합적으로 비교 검증한 결과를 제시하고 있지 않으며, 이후에 추가적인 업그레이드도 이루어져 왔다. 따라서 본 기술보고에서는 해당 소프트웨어의 최신 기능과 적용성을 종합적으로 제시하며 광산배수 파일럿시설의 운영 결과 및 관련 설계 결과와 비교하고자 한다. 소프트웨어의 입력 파라미터로는 유입수의 수질과 유량, 가용 부지 면적이 있으며, 입력치가 설정된 적용 범위를 초과하는 경우 메시지가 출력되며 입력되지 않는다. 자연정화, Active, Semi-active 처리공정을 선택하여 설계를 수행한 이후, 처리공정과 단위공정별 규격, 그리고 여러 설계 및 운영 인자를 출력한다(Figs. 1 and 2). 가용 부지 면적과 필요 부지 면적을 비교하여 세 가지 처리공법의 적용 가능성을 살펴볼 수 있으며, 시설 및 운영 예산까지는 제시하지 않으므로 이는 별도로 산출하여 비교하여야 한다.

Fig. 1.

Developed software for mine drainage treatment, showing a design example of a passive treatment system.

Fig. 2.

Conceptual diagram for operation and application of developed software, including input and output parameters.

자연정화시설 설계 및 운영 모델

Successive Alkalinity Producing System(SAPS)의 설치 여부는 원수의 산도와 알칼리도를 비교하여 결정되며, 산도가 알칼리도를 초과하는 경우 SAPS를 설치하도록 하였다. SAPS의 개수는 Zipper et al.(2018)에서 제시한 경험식을 적용하여 단일 SAPS에서 발생하는 알칼리도를 계산한 후 이것이 유입수의 산도보다 높은지를 판단하여 결정한다. 발생 알칼리도가 유입수 산도보다 높은 경우 SAPS 1개를 설치하고 후단에 SAPS에서 유출되는 용존 철의 산화 제거를 위한 산화침전조를 두고, 그렇지 않은 경우에는 1차 SAPS – 1차 산화침전조 – 2차 SAPS – 2차 산화침전조의 직렬 2단 공정을 제시한다(Fig. 1).

SAPS의 종류는 알루미늄의 농도를 기반으로 다르게 제시된다. Al 농도가 20~60 mg/L인 경우 Cheong et al.(2020)에서 제안한 바와 같이 유기물층에 석회석을 혼합하여 하부 석회석층의 알루미늄 코팅 현상을 저감시키는 Al 저항형 SAPS를 제시한다. 그리고 Al 농도가 60 mg/L를 초과하는 경우에는 석회석 표면의 코팅 등의 영향을 고려하여 Active 또는 Semi-active 처리를 권장하도록 제시한다. 단, 상기 Al 농도들은 국내 정화시설 운영에 따른 경험적 수치에 기반한 것이다.

Fe(II) 종의 산화 속도는 Kwon et al.(2026)에서 도출한 관계식들에 기반하여 계산되었으며, 단독공정으로 적용되는 산화조의 규모와 폭기조의 규모가 각각의 식에 기반하여 산출된다. 해당 식들에서의 입력 파라미터는 pH이며, 원수의 pH에 기반하여 Fe(II) 농도의 목표치 도달을 위한 체류시간 및 규모가 산출된다. 이 Fe(II) 농도 목표치는 현재 1 mg/L로 설정되어 있는데, Fe 농도 배출허용기준(2 mg/L)의 절반에 해당한다. 단, 단독공정으로 적용되지 않고 SAPS의 보조 공정으로 적용되는 전단 또는 후단 산화침전조의 경우 알려진 바와 같이 24시간을 기준으로 설계되며, 수심의 경우 전단 산화침전조는 침전 효율 향상 및 슬러지 저장을 위해 3 m의 수심을 확보하고 후단 산화침전조는 얕은 수심에서의 산화 효율 향상을 위해 1 m의 수심을 적용한다.

Fe(II)의 산화 반응식으로부터 SAPS 상부에서 산화되는 Fe(II)의 농도도 계산되며, 이에 따라 Fe(III)의 생성량이 계산되어 기존의 Fe(III) 농도와 합친 총 Fe(III) 농도가 산출된다(Fig. 1). 이때의 산화 시간은 SAPS 상부의 수심이 일반적으로 1 m인 것을 고려하여 2일로 적용하였다. 다음으로 Fe(III)의 50%가 SAPS 상부에서 SS로 변환된다고 가정하였다. 그리고 생성된 SS 농도와 원수의 SS 농도를 합하여 총 SS 농도가 추정된다. 해당 SS 농도가 충분히 높아 SAPS 상부 슬러지 축적 문제가 발생할 것으로 여겨지는 경우에는, SAPS 전단에 산화침전조를 추가하도록 알고리즘에 반영되어 있다. 이의 기준이 되는 SS 농도는 SAPS 상부에서의 슬러지 축적 문제를 유발하는 경험적 수치로서 50 mg/L가 적용되었다.

슬래그반응조의 도입 여부는 이를 도입하지 않은 전통적 자연정화시설에서의 방류수 Mn 농도를 예측하여 판단한다. 즉, 우리나라에서 기존에 보고된 SAPS, 산화침전조, 그리고 호기성 소택지 각각에서의 Mn 농도의 평균 저감 속도를 적용하며(Kwon et al., 2025), 계산 결과 방류수 Mn 농도가 청정지역 배출허용기준인 2 mg/L를 초과하는 경우 슬래그반응조를 도입한다.

슬래그반응조의 규모는 체류시간과 Mn 제거효율 간의 경험적 상관관계(Kim, 2021)에 의하여 추정하여 제시된다. 그리고 슬래그반응조의 유향은 SAPS와 같은 수직흐름과 위어형 횡류식 흐름, 그리고 지그재그형 배플이 설치된 횡류식 흐름 중에서 유량을 기준으로 Kim et al.(2022d)에서 제시한 식을 바탕으로 결정된다.

또한, 슬래그반응조는 pH을 일반적으로 9 이상으로 상승시키므로, 후단에 pH를 배출허용기준(8.6) 이하로 낮추기 위해 호기성 소택지가 추가된다(Fig. 1). 호기성 소택지에서는 이산화탄소의 용해, 탄산칼슘 침전, OH^- 흡착 등의 프로세스에 의해 9 이상의 높은 pH가 저감되는 것으로 알려져 있다. 이의 규모는 여러 파일럿 규모 정화시설 운영 결과에 따른 평균치인 10시간 체류 조건으로 계산된다(Kim, 2021). 만약 설계된 정화시설의 필요 면적(부대되는 도로 등의 면적 포함, 자연정화시설의 경우 정화시설 순 면적의 1.5배를 적용함)이 입력된 가용 부지 면적을 초과하는 경우, 호기성 소택지 대신 pH 재조정조가 제안된다. 이 경우 pH에 연동하여 산을 자동으로 투입하는 설비가 적용되므로 엄밀한 정의에서의 자연정화공정보다는 Semi-passive의 개념이 적용되게 된다.

Active 및 Semi-active 처리시설 설계 및 운영 모델

Active 및 Semi-active 처리시설에서 용존 금속을 석출하는 공정은 폭기조, pH조정조, 그리고 산화중화조로 분류되었다. 이중 pH조정조에는 알칼리제 투입 기능만 포함되며, 산화중화조에는 알칼리제 투입과 폭기가 동시에 적용된다. pH조정조는 원수의 산도가 알칼리도보다 클 때와 Fe 농도가 50 mg/L 이상일 때 산화를 촉진하기 위하여 제안하도록 하였다. 단, 이는 국내 광산배수 처리시설 설계 사례들에서의 경험적인 결과에 따른 임의적인 농도 기준이다. 한편, 산화중화조의 경우 pH조정조가 필요한 조건에서 Fe²⁺ 농도도 50 mg/L를 초과하는 경우 제안된다. 약 7.5의 pH 조건에서 Fe²⁺ 농도를 50 mg/L으로부터 1 mg/L로 감소시키기 위해서는 미폭기 시 약 5시간이 소요될 수 있으나 폭기 시 20~30분이 소요되는 것으로 추정된다(Kwon et al., 2026). 또한 pH 8.0의 경우 미폭기 시 1.4시간, 폭기 시 약 8분이 소요될 수 있다. 따라서 Fe²⁺ 농도가 50 mg/L 이상인 경우에는 폭기를 추가하였다.

폭기조가 적용되는 경우 Fe(II) 종의 산화 속도는 앞서 기술한 바와 같이 Kwon et al.(2026)이 제시한 폭기 환경에서의 산화속도식에 따라 계산되며, 이에 따라 폭기조의 규모가 제시된다. 반면, 알칼리제를 투입하는 공정이 적용되는 경우에는 우선 목표로 하는 pH가 추정되어야 한다. 이는 철이 망가니즈를 공침, 흡착하는 효과에 주로 좌우되므로 철 농도 및 망가니즈 농도에 기반하여 Mn 2 mg/L를 만족하기 위해 필요한 pH를 산출하는 경험식으로부터 계산된다(Kim et al., 2022a). 해당 pH가 소프트웨어 화면에 나타나며, 사용자는 “적용”(영문 버전의 “Apply”) 버튼을 클릭하면 이 값을 목표 pH로 연동하여 설정할 수 있다(Fig. 3).

Fig. 3.

Developed software for mine drainage treatment, showing a design example of (a) an active treatment system and (b) a semi-active treatment system.

목표 pH가 배출허용기준을 초과하는 경우 pH 재조정을 위해서 pH재조정조를 최후단에 반영하도록 하였으며, Semi-active 처리시설에서 호기성 소택지를 포함하더라도 가용부지가 여유면적을 포함한 필요 면적(순 시설 면적의 2.5배)보다 넓은 경우 pH재조정조 대신 호기성 소택지를 반영하여 pH가 자연적으로 저감되도록 하였다.

목표 pH까지 높이기 위하여 필요한 소석회의 투입비율과 이때 발생하는 SS 농도는 PHREEQ-N-AMDTreat(v.1. 4.5)의 Caustic Titration 모듈에 해당하는 오픈 소스 코드를 본 소프트웨어에 적용하여 계산하도록 하였다(Cravotta et al., 2020). 그리고 소석회의 투입비율에는 1.19를, SS 농도에는 1.24를 곱하여 최근의 검증 결과에 따라 보정하도록 하였다(Kim et al., 2023). SS 농도로부터 응집제의 투입비율을 Kim et al.(2024)에서 보고된 연구 결과를 통해 결정하도록 하였다. 응집제의 종류로는 광산배수에 일반적으로 적용되는 음이온계를 기본값으로 제시하도록 하였다. 그리고 SS의 농도와 연평균 유량으로부터 연간 SS 발생량을 계산하고, Active 처리시설, Semi-active 처리시설 각각에서 평균적으로 보고된 함수율을 적용하여 연간 슬러지 발생량을 제시하도록 하였다.

Semi-active 처리시설 침전조에서는 슬러지가 차지하는 체적을 규모에 추가하도록 하였다. 이때 슬러지의 준설 주기(예, 1년)와 슬러지를 준설하기 위한 기준 슬러지고(예, 50%)를 사용자가 조정하여 체적을 조정할 수 있도록 하였다(Fig. 3b).

Active 및 Semi-active 침전조의 필요 규모는 일반적으로 가장 추정하기 어려우므로, 주로 침전 실험을 위하여 시간과 인력, 비용이 소요되는 파일럿 실험이 수행되어 왔다. 본 소프트웨어에서는 침전 효율을 컬럼 실험 기반 또는 입도분포(Particle size distribution, PSD) 기반으로 예측하도록 각각의 모듈을 탑재하였다(Fig. 4; Kim et al., 2026). 그러나 이중 PSD 기반의 경우 신뢰도가 낮은 것으로 보고되어, 컬럼 실험 기반 예측이 권장된다(Kim et al., 2026). 사용자는 컬럼 실험 결과를 해당 모듈에 입력하는데, 초기의 SS 농도와 함께 특정 수심에서 시간에 따라 측정한 SS 농도를 입력한다. 추가로 침전조의 수심과 설계 수질로서의 유입수 SS 농도를 입력하고 “계산” 명령을 내리면 침전조의 체류시간별 유출수 SS 농도가 출력된다. 해당 값들은 경과 시간 데이터로 컬럼 내의 침전 속도를 계산하고 이에 상응하는 SS 농도의 차이를 평가하는 것을 반복함으로써 계산된다. 사용자는 이 결과에서 원하는 SS 농도(예, 10 mg/L)를 만족하는 체류시간을 선택하여 본 소프트웨어의 침전조 설계에 적용할 수 있다.

Fig. 4.

Prediction module for settling efficiency in mine drainage treatment facilities based on column experiments.

추가로, pH조정조, 응집조 및 pH재조정조의 형태는 교반의 효율성 등을 고려하여 정육면체형으로 제시하도록 하였으며, 수심은 최대 4.5 m를 넘지 않도록 설정하였다. 또한 이들의 체류시간 기본값은 실험 및 운영 결과들을 고려하여 20분으로 제시하였고, 사용자가 조정할 수 있도록 하였다.

자연정화시설 모듈 설계 사례

페루에 소재한 El Triunfo 1(ET) 광산의 갱내수를 대상으로 설계 사례를 확인하기 위하여 해당 원수의 조성을 소프트웨어에 입력하였다(Table 1, Kim et al., 2025b). 구동 결과 설계된 자연정화시설은 SAPS – 산화침전조 계열을 직렬로 2개 포함하였다(Fig. 1). SAPS – 산화침전조 1개 계열은 계산 산도를 중화시키기에 부족하였기 때문에 2개 계열이 제안되었다(Table 2). 추가로, 유입수 내 Fe(II)의 산화로 생성되는 Fe(III) 농도는 23.7 mg/L로 나타났다. 따라서 SAPS 상부에서는 2일 체류 시 SS가 25.7 mg/L의 농도로 존재할 것으로 추정되었다. 이는 슬러지 축적 문제를 유발하는 경험적 수치인 50 mg/L보다 낮아 SAPS 전단에 산화침전조가 추가되지 않았다.

유입수의 망가니즈 농도가 5.75 mg/L이었으며, 슬래그반응조를 제외한 전통적인 자연정화시설 계열인 SAPS – 산화침전조 – SAPS – 산화침전조 – 호기성 소택지에서 Kwon et al.(2025)에 따른 방류수 Mn 농도를 추정하였다. 추정 결과 농도는 4.68 mg/L로서 배출허용기준(2 mg/L)을 초과하여, 슬래그반응조 도입이 제안되었다. 슬래그반응조 공극 내 체류시간은 Mn 농도와의 관계식에 의거하여 1.9시간으로 산정되었다(Table 2). 후단에는 pH 재조정을 위한 호기성 소택지가 추가되었다. 세부 설계 파라미터들은 Table 2에서 제시된 것 외에 Fig. 1에 제시되었다.

설계 결과는 El Triunfo 1 광산배수 처리시설 기본설계에서 제안되는 공정 배열과 동일하게 나타났으며, 단 El Triunfo 1에서는 비소 흡착조가 추가되었다. 비소 흡착 공정은 흡착제별 흡착 성능 등 다른 접근법으로 설계되므로 본 소프트웨어에 포함되지 못하였다.

Active 및 Semi-active 처리시설 모듈 설계 사례

동일한 원수 조건 등 입력 인자로 Active 및 Semi-active 처리시설 설계를 예측하였다(Fig. 3). 처리 공정은 El Triunfo 1 광산배수 처리시설 기본설계에서 제안되는 공정 배열과 동일하게 나타났다. 그리고 Fe 및 Mn 농도에 의거하여 공침 및 흡착 효과를 고려한 목표 pH는 8.2로 제안되었다. 한편, 현지 파일럿 테스트 결과 Mn 농도를 2 mg/L 이하로 저감하기 위한 pH는 0.8만큼 높은 9.0으로 나타났다. 모델링에서 최적 pH가 다소 낮게 나타난 것에 대해서는 다양한 시설에서 추가적인 검증을 수행할 필요가 있을 것으로 추정된다. 소석회 투입비율의 경우 pH 8.4에서 실측 결과 300 mg/L, 소프트웨어 예측 결과 257 mg/L로 실측치가 약 17% 높게 나타났으며(Table 3), pH 9.0에서는 실측 결과 327 mg/L, 소프트웨어 예측 결과 270 mg/L로 약 21%의 차이를 나타내었다.

SS 농도 발생량의 경우 파일럿 테스트 중 pH 8.4에서 실측 결과 259 mg/L, 소프트웨어 예측 결과 385 mg/L로 실측치가 약 33% 낮은 값을 보였으며, pH 9.0에서는 실측 결과 308 mg/L, 소프트웨어 예측 결과 416 mg/L로 약 26%의 차이를 나타내었다(Table 3). 단, SS 농도의 경우 건조법이 아니라 비색계(Hach DR-890)를 이용한 photometric method (Krawczyk and Gonglewski, 1959)로 측정한 결과이므로 이론적 결과와의 차이에 영향을 주었을 수 있다. 한편, 예측된 SS 농도를 기반으로 한 음이온계 폴리아크릴아마이드(polyacrylamide, PAM) 응집제의 투입비율은 1.0 mg/L로 제안되었으며, 이는 응집제 Jar test 결과와 같은 결과로 나타났다. 세부 설계 파라미터들은 Table 3에서 제시된 것 외에 Fig. 3에 제시되었다.

결 론

AMDTreat가 예산 산출을 포함한 다양한 기능을 제공하는 반면, 본 소프트웨어는 Fe에 의한 Mn의 공침-흡착을 고려하여 목표 pH를 제안하고 최근 광산배수 대상으로 연구된 Fe(II) 산화속도 식도 적용하고 있다. 또한 실내실험 기반 침전조 효율 예측 모듈과 함께 슬래그반응조도 공정에 포함한다. 한국광해광업공단이 현재 보유하고 있는 본 소프트웨어는 무상으로 오픈소스 코드와 함께 공개되는 방향으로 추진 검토되고 있다.

본 소프트웨어는 광산배수 처리의 정밀조사, 파일럿 테스트, 기본설계 단계에서 공통적으로 적용되어 개념 설계에 적용될 수 있으며, 정화시설 운영 중에도 운영인자 예측에 활용할 수 있다. 단, 다양한 시설에서의 검증이 여전히 필요하며 보완해야 할 가능성이 상존하므로, 이에 과하게 의존하기보다는 보조적인 수단으로 활용하면서 소프트웨어를 개선하고 업데이트할 필요가 있다. 신뢰도가 충분한 수준으로 사료되는 경우 시간, 인력과 예산을 필요로 하는 파일럿 테스트까지 대체할 수 있는 기술로 정립될 수 있을 것으로 기대되며, 광산배수 처리시설의 설계 및 운영의 효율과 품질을 제고하는 것에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.