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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김영희
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 호서대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수18
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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고형연료제품(SRF) 사용시설의 운영중인 A사업장을 선정하여 운전조건 및 TMS 자료 및 이론적 설계내역을 검토하고, 주요 대기오염물질의 배출특성 비교분석, 운전조건 및 처리효율 등의 적용검토 등을 통하여 운전시 보다 합리적인 운전조건 및 주요 대기오염물질인 TSP, SOx, NOx의 발생특성을 비교분석하였다. 대기 TMS 자료분석 분석결과 굴뚝 출구에서의 TSP, SOx(자가측정 평균 적용), NOx, HCl 등의 평균 배출농도는 각각 2.15 mg/S㎥, 0.36ppm, 19.92 ppm, 0.02 ppm으로써 각 배출허용기준인 15(12) mg/S㎥, 25(12) ppm, 60(12) ppm, 15(12) ppm 이내로 나타났다. SNCR공정에서
NOx의 배출농도는 SRF 연소로 내 온도 및 O2/CO 비 증가에 따라 다소 증가하고, 요소 사용량 및 체류시간 증가에 따라 다소 감소하여 7.88∼34.02 ppm범위로써 평균적으로 19.92 ppm으로 나타났다. NOx, SOx, TSP의 배출계수는 기타 고체연료로 간주시 평균적으로 각각 1.450 kg/ton, 6.094S kg/ton, 5.22A kg/ton으로 나타났으며, SRF의 재, 황 함유성분율에 따라 다르게 나타났다. 기 연구결과 대비 먼지는 유사하게 나타났으나, NOx와 SOx는 다소 낮게 산정되어 이론적
설계적용시 과다하게 산정되는 것으로 나타났다. TMS 자료와 사업장에 실제 사용한 정보, 주요 방지시설에서의 운전
조건 등과 관련한 DB구축, 기 구축된 시스템과의 연계방안 등으로 보다 적절한 대기 배출량 산정 및 통합관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 최근 수요가 급증되는 폐플라스틱, 폐비닐류, 폐합성수 지류 등의 폐자원에너지로써 SRF의 적용 범위와 산업규모는 지속적으로 확대될 것으로 판단된다. 폐자원 등을 활용하여 SRF를 제조하고, 효율적인 청정연료로써의 이미지 개선 및 에너지원의 활용측면에서 증기생산과 발전업 등의 산업규모 확대가 지속될 것이다. 사업장의 조건
을 고려한 보다 정확한 배출량 산정을 위해서는 다양한 조건을 검토하고, 합리적인 배출계수 개발, 영향인자 등을 고려한 오염물질 발생량 산정 등의 추가연구가 필요하다. 폐기물소각시설 및 SRF 사용시설에서 발생되는 대기오염물질 배출특성에 대하여 보다 합리적인 대기환경 관리개선을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. SRF는 폐자원·재활용에너지원으로써의 환경인식 제고 및 대기오염물질의 배출저감과 주변 환경의 통합적 환경관리를 위한 최적가용기술(BAT : Best Available Technology)의 적용이 요구되고 있다. 효과적인 오염물질 저감과 SRF 사용시설의 확대를 위해서는 대기오염물질 배출특성을 파악하는 것이 필요하다. 따라서 SRF 사용시설을 포함한 폐기물소각시설 및 발전시설 등 대기오염물질의 배출특성 비교분석을 통하여 최적 환경관리방안(Best Environmental Practice)을 도출하는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 사업장에 따라 일정 규모 이상의 시설에 설치된 TMS 자료는 최종 대기방지시설 후단에서 대기로 배출되기 전의 중요한 자료이며, 보다 효율적이고 경제적인 사업장 운영을 위해서는 초기 대기배출시설에서의 정확한 배출량, 배출농도, 오염물질 종류/특성 등의 발생특성에 대한 데이터 확보가 필요하다. 주요 설비에 대하여 환경모니터링 및 DB구축을 위하여 IoT설비나 인공지능(AI) 등의 시스템 구축 등을 통한 자료축적으로 배출오염원 관리 및 효율적인 저감관리 기술개발이 필요하다
NOx의 배출농도는 SRF 연소로 내 온도 및 O2/CO 비 증가에 따라 다소 증가하고, 요소 사용량 및 체류시간 증가에 따라 다소 감소하여 7.88∼34.02 ppm범위로써 평균적으로 19.92 ppm으로 나타났다. NOx, SOx, TSP의 배출계수는 기타 고체연료로 간주시 평균적으로 각각 1.450 kg/ton, 6.094S kg/ton, 5.22A kg/ton으로 나타났으며, SRF의 재, 황 함유성분율에 따라 다르게 나타났다. 기 연구결과 대비 먼지는 유사하게 나타났으나, NOx와 SOx는 다소 낮게 산정되어 이론적
설계적용시 과다하게 산정되는 것으로 나타났다. TMS 자료와 사업장에 실제 사용한 정보, 주요 방지시설에서의 운전
조건 등과 관련한 DB구축, 기 구축된 시스템과의 연계방안 등으로 보다 적절한 대기 배출량 산정 및 통합관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 최근 수요가 급증되는 폐플라스틱, 폐비닐류, 폐합성수 지류 등의 폐자원에너지로써 SRF의 적용 범위와 산업규모는 지속적으로 확대될 것으로 판단된다. 폐자원 등을 활용하여 SRF를 제조하고, 효율적인 청정연료로써의 이미지 개선 및 에너지원의 활용측면에서 증기생산과 발전업 등의 산업규모 확대가 지속될 것이다. 사업장의 조건
을 고려한 보다 정확한 배출량 산정을 위해서는 다양한 조건을 검토하고, 합리적인 배출계수 개발, 영향인자 등을 고려한 오염물질 발생량 산정 등의 추가연구가 필요하다. 폐기물소각시설 및 SRF 사용시설에서 발생되는 대기오염물질 배출특성에 대하여 보다 합리적인 대기환경 관리개선을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. SRF는 폐자원·재활용에너지원으로써의 환경인식 제고 및 대기오염물질의 배출저감과 주변 환경의 통합적 환경관리를 위한 최적가용기술(BAT : Best Available Technology)의 적용이 요구되고 있다. 효과적인 오염물질 저감과 SRF 사용시설의 확대를 위해서는 대기오염물질 배출특성을 파악하는 것이 필요하다. 따라서 SRF 사용시설을 포함한 폐기물소각시설 및 발전시설 등 대기오염물질의 배출특성 비교분석을 통하여 최적 환경관리방안(Best Environmental Practice)을 도출하는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 사업장에 따라 일정 규모 이상의 시설에 설치된 TMS 자료는 최종 대기방지시설 후단에서 대기로 배출되기 전의 중요한 자료이며, 보다 효율적이고 경제적인 사업장 운영을 위해서는 초기 대기배출시설에서의 정확한 배출량, 배출농도, 오염물질 종류/특성 등의 발생특성에 대한 데이터 확보가 필요하다. 주요 설비에 대하여 환경모니터링 및 DB구축을 위하여 IoT설비나 인공지능(AI) 등의 시스템 구축 등을 통한 자료축적으로 배출오염원 관리 및 효율적인 저감관리 기술개발이 필요하다
목차
I. 서론 ······································································································ 1Ⅱ. 이론적 배경 ····················································································· 41. 고형연료제품의 특성 ···································································· 4가. 고형연료제품(SRF)의 개요 ················································· 4나. 고형연료제품의 특징 ····························································· 8다. 고형연료제품 사용시설 현황 ············································· 9라. 대기 배출계수 및 배출특성 관련 연구동향 ··················· 15마. 대기배출량 산정 시 주요 영향인자 ································· 182. 질소산화물, 황산화물 및 먼지의 대기방지시설 ··················· 19가. 질소산화물 제거설비 ························································· 19나. 황산화물 제거설비 ····························································· 28다. 먼지 제거설비 ······································································· 31Ⅲ. 연구방법 ························································································· 331. SRF 사용 사업장 현황 ······························································ 332. SRF 구성비율 및 주요 원료의 사용량 ·································· 38가. SRF 구성비율 ····································································· 38나. SRF 및 주요 사용원료의 사용량 ····································· 41Ⅳ. 연구결과 및 고찰 ········································································ 491. SRF의 구성비별 발열량 ···························································· 492. SRF 연소에 따른 대기오염물질 발생 특성 ·························· 51가. 대기 TMS 측정 자료의 분석 ········································· 51나. 설계 내역상 이론적 농도 등 자료의 분석 ··················· 56다. 주요 대기배출오염물질 배출특성 분석 ··························· 623. 주요 대기오염물질 발생 특성 ·················································· 66가. 배출계수 최대값에 의한 발생 특성 ································· 66나. TMS 측정자료를 이용한 발생 특성 ······························· 694. 운전조건별 NOx의 배출 특성 ··············································· 75가. 온도에 의한 배출 특성 ······················································· 75나. Urea(요소) 사용량에 따른 배출 특성 ····························· 81다. 체류시간이 NOx 배출에 미치는 영향 ···························· 86라. O2/CO 비에 따른 배출 특성 ············································· 915. SRF의 구성, 배출계수 및 발생량 검증비교 검토 ··············· 96가. 배출계수 ················································································· 96나. 대기오염물질 발생량 ························································· 105다. 대기오염물질 발생농도 ····················································· 108Ⅴ. 결론 ······························································································· 112요약 ······································································································· 115ABSTRACT ······················································································ 117REFERENCES ················································································· 120감사의 글 ···························································································· 128
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