[논문]폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측 모델 및 변수 산정방법 개발

박진규; 강정희; 반종기; 이남훈

doi:10.12652/ksce.2012.32.6b.399

폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측 모델 및 변수 산정방법 개발
Developments of Greenhouse Gas Generation Models and Estimation Method of Their Parameters for Solid Waste Landfills 원문보기

大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, B. 수공학, 해안 및 항만공학, 환경 및 생태공학, v.32 no.6B, 2012년, pp.399 - 406

박진규 ((주)에코윌플러스) , 강정희 (안양대학교 환경공학과) , 반종기 (안양대학교 환경공학과) , 이남훈 (안양대학교 환경공학과)

초록
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본 연구의 목적은 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측모델 및 모델에 적용된 변수들의 산정방법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 온실가스 발생예측 모델 중 1차 반응모델의 변수인 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 평가하기 위하여 수정 Gompertz 식과 Logistic 식을 미분한 2개의 식을 적용하였다. 변수들은 실제 폐기물매립지에서의 매립가스 발생량에 대한 실측값과 예측값과의 통계학적 비교를 통해 산정하였다. 매립가스 발생량에 대한 실측값과 수정 Gompertz 식 및 Logistic 식을 미분하여 나타낸 2개의 식을 이용한 매립가스 발생량 예측값에 대한 회귀분석결과 결정계수는 각각 0.92와 0.94로 나타나, 폐기물매립지에서의 매립가스 발생량에 대한 측정값이 있을 경우 회귀분석을 통해 변수를 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 실측값이 없는 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량을 예측할 수 있도록 하기 위하여 수정 Gompertz 식과 Logistic 식을 미분한 2개의 식을 기초로 하여 예측모델을 개발하였으며, 이 모델들의 정확성을 평가하기 위하여 Qcs(실측값):Q(예측값)의 비에 대한 빈도분포를 평가한 결과 LandGEM 모델보다 높은 정확성을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 모델들은 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측에 적합한 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this research is to develop greenhouse gas generation models and estimation method of their parameters for solid waste landfills. Two models obtained by differentiating the Modified Gompertz and Logistic models were employed to evaluate two parameters of a first-order decay model, methane generation potential ($L_0$) and methane generation rate constant (k). The parameters were determined by the statistical comparison of predicted gas generation rate data using the two models and actual landfill gas collection data. The values of r-square obtained from regression analysis between two data showed that one model by differentiating the Modified Gompetz was 0.92 and the other model by differentiating the Logistic was 0.94. From this result, the estimation methods showed that $L_0$ and k values can be determined by regression analysis if landfill gas collection data are available. Also, new models based on two models obtained by differentiating the Modified Gompertz and Logistic models were developed to predict greenhouse gas generation from solid waste landfills that actual landfill generation data could not be available. They showed better prediction than LandGEM model. Frequency distribution of the ratio of Qcs (LFG collection system) to Q (prediction value) was used to evaluate the accuracy of the models. The new models showed higher accuracy than LandGEM model. Thus, it is concluded that the models developed in this research are suitable for the prediction of greenhouse gas generation from solid waste landfills.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 폐기물매립지의 메탄발생량을 측정한 실측값에 메탄발생률을 나타내는 수학적 모델을 기초로 비선형 회귀분석방법을 적용하여 메탄발생량 예측의 현장 검증 및 메탄잠재발생량 및 메탄발생속도상수의 산정 방법론을 제시하고자 한다. 그리고 산정 방법론을 이용하여 산정된 변수값들은 1차 반응모델 중 대표적인 LandGEM 모델에 이용하여 방법론의 적용가능성을 평가하고자 하였다. 또한, 비선형 회귀분석에 사용한 수학적 모델을 기초로 한 메탄발생량 모델을 제안하여 실측값이 존재할 경우의 회귀분석을 통한 메탄발생량 예측뿐만 아니라 현장 실측값이 없는 폐기물매립지에서 메탄발생량 예측값에 대한 정확성을 향상시키고자 하였다.
따라서 본 연구에서는 폐기물매립지의 메탄발생량을 측정한 실측값에 메탄발생률을 나타내는 수학적 모델을 기초로 비선형 회귀분석방법을 적용하여 메탄발생량 예측의 현장 검증 및 메탄잠재발생량 및 메탄발생속도상수의 산정 방법론을 제시하고자 한다. 그리고 산정 방법론을 이용하여 산정된 변수값들은 1차 반응모델 중 대표적인 LandGEM 모델에 이용하여 방법론의 적용가능성을 평가하고자 하였다.
그리고 산정 방법론을 이용하여 산정된 변수값들은 1차 반응모델 중 대표적인 LandGEM 모델에 이용하여 방법론의 적용가능성을 평가하고자 하였다. 또한, 비선형 회귀분석에 사용한 수학적 모델을 기초로 한 메탄발생량 모델을 제안하여 실측값이 존재할 경우의 회귀분석을 통한 메탄발생량 예측뿐만 아니라 현장 실측값이 없는 폐기물매립지에서 메탄발생량 예측값에 대한 정확성을 향상시키고자 하였다.
본 연구에서는 폐기물매립지의 메탄발생량을 측정한 실측값에 메탄발생률을 나타내는 수학적 모델을 기초로 비선형 회귀분석방법을 적용하여 메탄발생량 예측의 현장 검증 및 메탄잠재발생량 및 메탄발생속도상수의 산정 방법론을 제시하였다. 또한, 산정된 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 이용할 수 있는 메탄발생량 모델을 개발하여 현장 측정값이 없는 폐기물매립지에서의 메탄발생량 예측이 가능하도록 하였는데, 본 연구에서 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다.
본 연구에서는 폐기물매립지의 메탄발생량을 측정한 실측값에 메탄발생률을 나타내는 수학적 모델을 기초로 비선형 회귀분석방법을 적용하여 메탄발생량 예측의 현장 검증 및 메탄잠재발생량 및 메탄발생속도상수의 산정 방법론을 제시하였다. 또한, 산정된 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 이용할 수 있는 메탄발생량 모델을 개발하여 현장 측정값이 없는 폐기물매립지에서의 메탄발생량 예측이 가능하도록 하였는데, 본 연구에서 얻은 결과를 정리하면 다음과 같다.
결국 본 연구에서 제시한 식들을 통해 산정한 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 LandGEM 모델에 적용하였을 때 시간에 따른 메탄발생 예측값이 비선형회귀분석에서 나타난 예측값보다 정확성이 많이 낮아지는 것으로 나타났다. 이에, 본 연구에서는 식 (3)과 식 (4)를 이용하여 LandGEM 모델과 동일하게 매립폐기물량 및 산정된 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 적용하여 시간에 따른 메탄발생량을 예측할 수 있는 모델을 제안하고자 한다.

가설 설정

Table 2는 S매립지 제1매립장의 매립가스 및 메탄가스 포집량과 매립가스 실측값을 나타낸 것(천승규 등, 2011)으로, 메탄가스 배출량은 매립가스 중 메탄의 비율을 50%로 가정하여 산정하였다. 매립가스 포집량과 현장 실측값을 살펴보면 매립가스 발생량에 큰 차이를 보이지 않아 매립가스의 표면발산량이 실제 매우 미미한 것으로 평가된다.
이때 적층 매립구간에서 발생한 침출수는 메탄균의 활성이 높은 기존 매립층에서 빠르게 메탄화가 이루어져 매립가스 내의 메탄조성이 적층 매립 시 감소하였다가 빠르게 회복되는 것으로 알려져 있다(범봉수 등, 2003). 이에, 본 연구에서는 메탄발생률에 대한 지체기의 경우 첫 해에 매립된 매립폐기물의 지체기가 가장 길고, 연도가 지날수록 지체기는 점차 감소하는 것으로 가정하였다.

제안 방법

3. 1차 반응모델의 한계를 개선하기 위하여 본 연구에서 제안한 비선형회귀분석에 사용한 식들을 수정하여 LandGEM 모델과 동일하게 매립량 데이터만을 이용하여 매립가스 발생량을 예측할 수 있는 모델들을 개발하였다. 제안한 모델들에 동일한 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 적용하여 S매립지 제1매립장의 실측값과 비교한 결과 결정계수가 LandGEM 모델보다 높게 나타내어 예측값이 더욱 정확함을 나타내었다.
매립가스 포집량과 현장 실측값을 살펴보면 매립가스 발생량에 큰 차이를 보이지 않아 매립가스의 표면발산량이 실제 매우 미미한 것으로 평가된다. 따라서 매립가스의 포집효율이 일정하다고 가정하였을 때 본 연구에서는 현장 계측기로 지속적 측정이 가능하여 데이터의 신뢰성이 높고 데이터 수가 많은 연도별 매립가스 포집량을 매립가스 발생량 실측값으로 사용하였다. 다만, 2003년의 경우 매립이 종료된 후 매립가스 포집방식을 수평가스 포집방식에서 수직가스 포집방식으로 교체하면서 매립가스의 포집량이 급속히 감소하였기 때문에 본 연구에서는 2003년 매립가스 포집량 자료를 제외하였다.
본 연구에서는 고형 폐기물의 분해 시 중간지체기가 나타난다는 연구결과를 기초로 메탄발생률을 이분해성과 중분해성 2구간으로 구분하였다(김혜진 등, 2008). 이에, 상기의 식을 아래와 같이 두 구간으로 구분하면 수정 Gompertz 식은 식 (3)과 Logistic 식은 식 (4)와 같이 나타낼 수 있으며, 이 식들을 이용하여 현장 매립지에서의 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 평가하였다.
1과 Table 4는 식 (3)과 식 (4)를 이용하여 나타난 비선형 회귀분석 결과이다. 산정된 메탄가스 총 발생량을 S매립지 제1매립장에 1992년부터 2000년까지 매립된 생활폐기물과 사업장 일반폐기물의 매립량 64,252,860 ton으로 나누어 메탄잠재발생량을 계산하였다.
본 연구에서는 고형 폐기물의 분해 시 중간지체기가 나타난다는 연구결과를 기초로 메탄발생률을 이분해성과 중분해성 2구간으로 구분하였다(김혜진 등, 2008). 이에, 상기의 식을 아래와 같이 두 구간으로 구분하면 수정 Gompertz 식은 식 (3)과 Logistic 식은 식 (4)와 같이 나타낼 수 있으며, 이 식들을 이용하여 현장 매립지에서의 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 평가하였다. 비선형 회귀분석은 SigmaPlot 10.

이론/모형

이에, 상기의 식을 아래와 같이 두 구간으로 구분하면 수정 Gompertz 식은 식 (3)과 Logistic 식은 식 (4)와 같이 나타낼 수 있으며, 이 식들을 이용하여 현장 매립지에서의 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 평가하였다. 비선형 회귀분석은 SigmaPlot 10.0을 이용하였으며, 이때 비선형 최소제곱법을 수행하기 위한 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하였다. 이는 잔차제곱합을 최소화할 수 있는 특징이 있다.
결국 기존문헌에서 메탄잠재발생량 및 메탄발생속도상수에 대한 연구결과들 간의 큰 편차로 인하여 본 연구에서 산정한 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수의 적합성을 평가하기가 어려웠다. 이에, 본 연구에서 산정한 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 1차 반응모델 중 가장 많이 사용되고 있는 LandGEM 모델에 적용하여 적합성을 평가하고자 하였으며, LandGEM 모델은 1차 반응식으로 식 (5)와 같다(Alexander 등, 2005).

성능/효과

1. 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 산정하기 위해 기존의 수정 Gompertz 식과 Logistic 식을 미분 후 메탄발생특성을 이분해성과 중분해성으로 구분하여 제시한 식을 기초로 S매립지 제1매립장의 연도별 매립가스 포집량 실측값에 비선형회귀분석을 실시한 결과 실측값과 예측값 대한 결정계수(R²)는 0.92와 0.94로 높은 상관성이 있어 본 연구에서 제안한 식들이 메탄발생량 예측 및 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수의 산정에 적합한 것으로 판단되었다.
2. 회귀분석을 통해 산정된 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 1차 반응모델인 LandGEM 모델에 적용하였을 때의 결정계수는 0.777 및 0.746로 비교적 높은 상관성을 나타내어 본 연구에서 제시한 식들을 이용하여 산정한 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수가 1차 반응모델에 적용 가능한 것으로 판단되었다. 그러나 LandGEM 모델에서의 예측값에서는 실측값에서 나타난 메탄발생량 피크를 정확히 표현하지 못하였다.
LandGEM 모델에 메탄잠재발생량 16.0 m3 CH4/ton, 메탄발생속도상수 0.14 yr−1로 하였을 때는 예측값과 실측값의 비 0.75에 빈도분포가 가장 높게 나타나 예측값이 저평가된 것으로 나타났다.
결국 본 연구에서 제시한 식들을 통해 산정한 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 LandGEM 모델에 적용하였을 때 시간에 따른 메탄발생 예측값이 비선형회귀분석에서 나타난 예측값보다 정확성이 많이 낮아지는 것으로 나타났다. 이에, 본 연구에서는 식 (3)과 식 (4)를 이용하여 LandGEM 모델과 동일하게 매립폐기물량 및 산정된 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 적용하여 시간에 따른 메탄발생량을 예측할 수 있는 모델을 제안하고자 한다.
LandGEM 모델의 경우 메탄잠재발생량은 변화하여도 결정계수는 변하지 않는 것으로 나타났다. 결정계수는 회귀제곱합과 잔차제곱합의 합에 대한 회귀제곱합의 비로 나타낼 수 있는데, 본 연구에서는 모델의 잔차 변동에 따라 잔차제곱합이 변할 때 회귀제곱합도 변하여 결정계수가 변하지 않은 것으로 나타났다.
01 yr⁻¹로 산정하였다. 기존 연구결과들과 본 연구결과를 비교하면, 기존 연구에서 나타낸 메탄발생속도상수의 범위 내에 본 연구에서 산정한 값이 포함되었지만 편차가 매우 큰 것으로 조사되었다.
14 yr⁻¹로 산정되었다. 실측값과 수정 Gompertz 식과 Logistic식을 이용한 예측값에 대한 결정계수(R²)는 0.92와 0.94로 높은 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 식들에 대한 분산분석 결과 p-value는 0.05보다 낮은 것으로 나타나 본 연구에서 제안한 식들이 비선형 회귀분석을 통해 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 산정하기에 적합하며, 폐기물매립지에서의 메탄발생특성을 잘 묘사하는 것으로 판단된다.
0의 빈도분포가 약 60%로 가장 높게 나타났다. 이는 기존 연구(Amini 등, 2012)에서 변수값 산정을 통해 모델의 예측이 적합한 것으로 판단한 50%보다 높은 빈도분포를 나타내어 본 연구에서 산정한 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수가 적정하며, 제안한 모델이 메탄발생량 예측에 적합한 것으로 판단된다. 다음으로는 식 (8)과 LandGEM(L0=18.
1차 반응모델의 한계를 개선하기 위하여 본 연구에서 제안한 비선형회귀분석에 사용한 식들을 수정하여 LandGEM 모델과 동일하게 매립량 데이터만을 이용하여 매립가스 발생량을 예측할 수 있는 모델들을 개발하였다. 제안한 모델들에 동일한 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 적용하여 S매립지 제1매립장의 실측값과 비교한 결과 결정계수가 LandGEM 모델보다 높게 나타내어 예측값이 더욱 정확함을 나타내었다.
따라서 Table 5에 매립가스의 포집효율에 따른 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수의 변화를 나타내었다. 포집효율을 80%로 가정하였을 때 메탄잠재발생량은 수정 Gompertz 식이 20.26 m³ CH₄/ton, Logistic 식이 18.05 m³ CH₄/ton으로 포집효율 100%로 가정하였을 때와 비교하여 증가하였으나, 메탄발생속도상수의 경우 값의 변화는 거의 없는 것으로 나타났다. 이는 메탄가스의 발생경향은 변하지 않고 전체적인 메탄가스발생량만 변하였기 때문에 메탄발생속도상수의 변화는 없는 것으로 판단된다.

후속연구

4. 따라서 본 연구에서 제안한 메탄잠재발생량 및 메탄발생속도상수의 산정방법이 타당한 것으로 판단되며, 제안된 모델은 1차 반응모델보다 더욱 정확한 메탄발생량을 예측할 수 있을 것으로 사료된다.
다만, 본 연구에서는 매립지 1개소를 대상으로 메탄발생량에 대한 예측을 실시한 것으로 향후 지속적인 현장 예측을 통해 매립폐기물 종류, 매립지 내부 함수율 등 매립지 특성에 따른 변수값 산정과 모델의 검증 및 보완이 이루어져야 할 것이다.
따라서 본 연구에서 제안한 메탄잠재발생량 및 메탄발생속도상수의 산정방법이 타당한 것으로 판단되며, 제안된 모델은 1차 반응모델보다 더욱 정확한 메탄발생량을 예측할 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	온실가스 발생량 예측을 위해 다양한 방법 제안 중 주로 사용한 방법과, 모델은 무엇인가?	지금까지 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측을 위하여 다양한 방법들이 제안되었는데, 주로 폐기물의 화학적 조성을 이용하는 양론적 방법과 폐기물의 분해를 1차 반응으로 가정한 1차 반응모델이 사용되고 있다. 그러나 폐기물의 화학적 조성을 이용한 양론적 방법의 경우 매립지 현장 조건 등을 고려하지 않아 실제적인 매립가스 발생량 평가에는 부적합하다는 평가를 받고 있다.
	정확한 온실가스 배출량에 산정이 필요한데 정확한 배출량을 측정하는 것은 왜 어렵나요?	폐기물매립지에서 발생되는 온실가스로 인한 주변 환경오염 저감과 및 온실가스 관리 등을 위해서는 먼저 정확한 온실가스 배출량에 산정이 필요하다(배원재 등, 2009). 그러나 폐기물매립지에 매립되는 폐기물의 불균질성과 매립된 폐기물의 분해에 관여하는 인자가 많기 때문에 장기간에 걸쳐 물리화학적 및 생물학적 반응을 통해 발생되는 온실가스의 배출량을 정확히 측정한다는 것은 매우 어렵다.
	폐기물의 화학적 조성을 이용하는 양론적 방법이 부적합하다는 평가를 받은 평가는 무엇이며 이유는 무엇인가?	지금까지 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측을 위하여 다양한 방법들이 제안되었는데, 주로 폐기물의 화학적 조성을 이용하는 양론적 방법과 폐기물의 분해를 1차 반응으로 가정한 1차 반응모델이 사용되고 있다. 그러나 폐기물의 화학적 조성을 이용한 양론적 방법의 경우 매립지 현장 조건 등을 고려하지 않아 실제적인 매립가스 발생량 평가에는 부적합하다는 평가를 받고 있다. 반면 1차 반응모델의 경우 Scholl Canyon 모델, Palos Verdes 모델, Sheldon Arleta 모델, IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제안한 FOD(First order decay) 모델 및 EPA(Environmental protection agency)에서 개발한 LandGEM(Landfill gas emissions estimation model) 등이 잘 알려져 있는 모델이다(Cossu 등, 1996; IPCC, 2006; Alexander 등, 2005).

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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