본 연구는 매립장 매립가스 발전소를 대상으로 발전소 운영 데이터들을 수집 후, 딥러닝(Deep Learning) 기법을 적용하여 향후 메탄가스 농도를 예측하였다. 2017년 1월부터 11월까지 88일치에 대해서 23개 포집공에서 메탄가스 농도, 이산화탄소 농도, 황화수소 농도, 산소 농도, 밸브 개방정도, 기온, 습도 데이터를 수집하였다. 수집 데이터로 딥러닝 모델을 학습한 후 실제 데이터와 비교하였다. 추정 결과 23개 포집공 모두에서 매우 정확한 추정결과를 보였다.
Next to carbon dioxide, methane is the second largest contributor to global warming among anthropogenic greenhouse gases. Methane is emitted into the atmosphere from both natural and anthropogenic sources. Natural sources include wetlands, termites, wildries, ocean and freshwater. Anthropogenic sources include landfill, natural gas and oil production, and agriculture. These manmade sources account for about 70% of total global methane emissions; and among these, landfill accounts for approximately 10% of total manmade emissions. Solid waste landfills produce methane as bacteria decompose organic wastes under anaerobic conditions. Methane accounts for approximately 45 to 50 percent of landfill gas, while carbon dioxide and small quantities of other gases comprise the remaining to 50 to 55 percent. Using the closed enclosure technique, surface emission fluxes of methane from the selected landfill sites were measured. These data were used to estimate national methane emission rate from domestic landfills. During the three different periods, flux experiments were conducted at the sites from June 30 through December 26, 1999. The chamber technique employed for these experiments was validated in situ. Samples were collected directly by on-site flux chamber and analyzed for the variation of methane concentration by gas chromatography equipped with FID. Surface emission rates of methane were found out to vary with space and time. Significant seasonal variation was observed during the experimental period. Methane emission rates were estimated to be 64.5$\pm$54.5mgCH$_4$/$m^2$/hr from Kimpo landifll site. 357.4$\pm$68.9mgCH$_4$/$m^2$/hr and 8.1$\pm$12.4mgCH$_4$/$m^2$/hr at KwanJu(managed and unmanaged), 472.7$\pm$1056mgCH$_4$/$m^2$/hr at JonJu, and 482.4$\pm$1140 mgCH$_4$/$m^2$/hr at KunSan. These measurement data were used for the extrapolation of national methane emission rate based on 1997 national solid waste data. The results were compared to those derived by theoretical first decay model suggested by IPCC guidelines.
쓰레기매립장에서 복토층을 통하여 대기중에 유출하는 가스를 현장에서 단시간내에 측정이 가능한 밀폐형 chamber법을 제시하였다. 또한, 최종복토층에서의 유출가스 실측치를 모델해석으로 모사하여 다음의 결과를 얻었다. 1) 시간변화에 따른 chamber내(H=10-30 cm)의 농도 변화는 30분이내로, G.C의 분석시간을 고려하여 5분단위로 분석한다. 2)메탄산화 반응의 영향으로 $CH_4$/$CO_2$비가 복토층 표면근처에서 급격히 변화한다. 3)매립지 표면의 flux가 F =$10^{-5}$mol/($m^2$.s)일 경우에는 메탄산화반응에 의해 가스조성에의 영향이 있으나, F =$10^{-6}$moll($\textrm{m}^2$.s)의 경우에는 복토층내의 메탄가스 농도가 상대적으로 적으므로 메탄산화반응에의 영향이 적다.
S 매립장 매립가스 발전시설을 대상으로 발전량에 미치는 주요 요소와 그 영향도를 분석하였다. 50 MWh 24시간의 정상가동 일수는 2007년부터 2014년까지의 총 운전기간 일수대비 70.9%이었으며, 실제 생산한 전력은 이론적인 최대 발전 가능량 3,428,400 MW의 79.3%이었다. 발전효율에 영향을 미치는 주요 요소는 정기점검 등이 44.0%, 황화수소로 인한 감축운전이 37.4% 그리고 공기예열기 세정 18.6% 순이었다. 그러나 황화수소 감축운전 기간이 2년인 점을 감안하면 고농도 황화수소 발생이 매립가스 발전에 가장 큰 영향을 미치고 있었다. 장기적인 발전 가능량 분석결과 매립종료 해인 2018년 35.9 MWh 이었으며 이후 지속적으로 감소하여 2028년 16.6 MWh, 2038년에는 8.4 MWh 이하가 될 것으로 예측되었다.
우리나라에서 시행되고 있는 '온실가스 에너지 목표관리제'의 효율적인 운영을 통하여 실질적인 온실가스 배출을 감축하고 향후 예정되어 있는 '탄소배출권 거래제'의 원활한 추진을 위해서는 온실가스배출량의 정확한 산정이 요구된다. 폐기물부문에서 주요 온실가스배출원인 폐기물 매립시설에 대해서도 목표관리제 운영지침에서 온실가스배출량 산정방법이 제시되어 있으나 계산방법과 매개변수 등에 오차요인이 있어 적정 산정방법에 대해 검토 제안하고자 하였다. 그 결과, 메탄회수율 0.75를 기준으로 산정방법을 구분하고 그 단일값과 메탄회수량으로부터 메탄발생량을 계산하는 방법은 삭제하여 온실가스배출량 산정과정의 중복적용과 과대평가 발생요인을 해소할 필요가 있음을 알 수 있었다. 메탄발생량은 일차분해모델로 추정하고 메탄회수량은 매립시설에서 측정한 값을 사용하도록 하되 과거 메탄회수량 데이터를 확보하기 곤란한 경우에는 메탄회수량을 산정할 수 있도록 일일복토나 중간복토가 포설된 사용중 매립시설에서는 가스배제공과 간이소각 0.60, 강제포집 시스템 0.65로, 최종복토가 이루어진 사용종료 매립시설은 자연적인 포집이나 강제포집이 수행되면 0.90으로 국내 매립시설에 적합한 조건별 메탄회수율 기준값을 제시하였다. 주요 매개변수 중 분해 가능한 유기탄소 비율(DOC)과 메탄으로 전환 가능한 DOC 비율($DOC_f$)은 국내 폐기물의 조성별 특성을 반영할 수 있도록 국내 연구결과를 이용하여 기준값을 도출하여 사용할 수 있으며, 메탄보정계수(MCF)는 매립시설의 설계나 설치 등의 단순한 기준으로 판단할 수 없으므로 명확한 기준이 요구되는 것으로 나타났다.
LFG-MGT CHP system development project with $CO_2$ enrichment in greenhouses was introduced. LFG is produced from the anaerobic digestion of landfilled waste and it has been utilized for power/heat generation since it contains around 50% of $CH_4$. Utilization of LFG from small scale landfill is also needed as well as large scale landfill. However, due to economy of scale, it is very difficult to develop business model. In this context, combining CHP system with greenhouses is considered as feasible option for LFG utilization. LFG-MGT CHP system with $CO_2$ fixation in greenhouses has been derived as an active greenhouse gas reduction strategy, The focus of the system is beyond carbon neutral LFG utilization to neutral carbon absorption. The system is feasible in terms of direct and indirect $CO_2$ emission reduction with more economical way.
As new small scale LFG (landfill gas) energy project model which can improve economic feasibility limited due to the economy of scale, LFG-Microturbine combined heat and power system with $CO_2$ fertilization into greenhouses was proposed and investigated including basic design process prior to the system installation at Gwang-ju metro sanitary landfill. The system features $CH_4$ enrichment for stable microturbine operation, reduction of compressor power consumption and low CO emission, and $CO_2$ supplement into greenhouse for enhancement plant growth. From many other researches, high $CO_2$ concentration was found to enhance $CO_2$ assimilation (also known as photosynthesis reaction) which converts $CO_2$ and $H_2O$ to sugar using light energy. For small scale landfills which produce LFG under $3\;m^3$/min, among currently available prime movers, microturbine is the most suitable power generation system and its low electric efficiency can be improved with heat recovery. Besides, since its exhaust gas contains very low level of harmful contaminants to plant growth such as NOx, CO and SOx, microturbine exhaust gas is a suitable and economically advantageous $CO_2$ source for $CO_2$ fertilization in greenhouse. The LFG-Microturbine combined heat and power generation system with $CO_2$ fertilization into greenhouse gas to enhance plant growth is technologically and economically feasible and improves economical feasibility compared to other small scale LFG energy project model.
Popli, Kanchan;Lim, Jeejae;Kim, Hyeon Kyeong;Kim, Young Min;Tuu, Nguyen Thanh;Kim, Seungdo
Environmental Engineering Research
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제25권4호
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pp.462-469
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2020
This study is proposing a System Dynamics Model for estimating Greenhouse Gas (GHG) emission from treating Municipal Solid Waste (MSW) in South Korea for years 2000 to 2030. The government of country decided to decrease the total GHG emission from waste sector in 2030 as per Business-as-usual level. In context, four scenarios are generated to predict GHG emission from treating the MSW with three processes i.e., landfill, incineration and recycling. For prior step, MSW generation rate is projected for present and future case using population and waste generation per capita data. It is found that population and total MSW are directly correlated. The total population will increase to 56.27 million and total MSW will be 21.59 million tons in 2030. The methods for estimating GHG emission from landfill, incineration and recycling are adopted from IPCC, 2006 guidelines. The study indicates that Scenario 2 is best to adopt for decreasing the total GHG emission in future where recycling waste is increased to 75% and landfill waste is decreased to 7.6%. Lastly, it is concluded that choosing proper method for treating the MSW in country can result into savings of GHG emission.
본 연구에서는 국내 폐기물매립지에서 배출되는 온실가스를 저감하기 위한 호기성 안정화 기술의 적용 가능성을 평가하였다. 대상매립지는 국내 Y 매립지로 LandGEM 모델을 이용하여 메탄 배출량을 산정하였으며, 온실가스 저감량($CO_2eq$)은 혐기성 조건(베이스라인)과 호기성 조건에서의 배출량을 비교하여 산정하였다. 호기성 조건에서의 온실가스 저감은 폐기물매립지 내부로 공기를 주입 시 혐기성에서 호기성으로 전환되면서 부산물로 메탄대신 이산화탄소가 발생되기 때문이다. 평가결과 호기성 안정화 기술은 기존 혐기성 대비 86.6%의 온실가스를 감축하는 것으로 나타났으며, 이는 조기안정화를 통한 주변 환경오염 저감과 동시에 온실가스를 대폭 저감시킬 수 있는 것을 의미한다. 따라서 호기성 안정화 기술은 지속가능한 매립관점에서 보았을 때 국내 폐기물매립지에 적용할 수 있는 가장 적합한 기술 중 하나로 판단된다.
본 연구는 최종복토 구조에 따른 제기물 매립지에서의 침출계수의 변화에 관한 것이다. (a)는 1999년 최종복토 설치기준이 강화되기 이전, 양질의 토사를 이용하여 50cm두께로 최종복토를 실시하는 구조이며, (b), (c)는 최종복토 설치 기준 강화로 식생대층, 배수층, 차단층((b): Geomemrane(1.5 mm)와 다짐점토층(30 cm), (c) 다짐점토층(45 cm)), 가스배제층으로 최종복토를 설치하는 구조이다. 침출수 발생량은 일반적으로 합리식에 의해 산정되며 합리식 인자중 침출계수에 의해 영향을 크게 받는다. 침출계수는 우수로 인한 침출수 발생비율로 최종복토 구조에 따라 큰 변화를 보이는 인자로서 이 연구에서는 최종복토 구조 변화에 빠른 침출계수를 산정하기 위해 HELP(Hydrologic Evaluation of Landfill Performance) Simulation과 Pilot lest를 이용하였다. HELP Simulation 결과 (a) 구조의 침출계수는 0.36∼0.42로, (b), (c)의 침출계수는 최종복토의 차단층의 설치 질에 따라 0.03∼0.15로 예측되었다. 또한 Pilot Test 결과 강화된 구조의 최종복토의 침출계수는 HELP Model결과와 유사한 0.13의 수치가 발생되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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