Vol. 3, No. 3, 2012, pp. 211～224
목질계 바이오매스 중 대체연료 우드칩의 온실가스(CO2) 배출계수 개발 및 저감 효과
Development of CO2 Emission Factor for Wood Chip Fuel and Reduction Effects
이슬기․김승진*․조창상*․전의찬†
Lee, Seul-Ki, Kim, Seung-Jin*, Cho, Chang-Sang* and Jeon, Eui-Chan† 세종대학교 기후변화협동과정, *세종대학교 환경에너지융합학과
Cooperate Course for Climate Change, Sejong University,
*Department of Earth & Environmental Sciences, Sejong University
요 지
폐기물 에너지화가 온실가스 감축 수단으로 등장함에 따라 에너지를 많이 소비하는 국내 사업장 중 화석연료와 함께 RDF(Refuse Derived Fuel), RPF(Refuse Plastic Fuel), WCF(Wood Chip Fuel) 와 같은 대체연료를 사용하는 곳이 증가하고 있다.
본 연구는 국내 사업장에서 실제 사용하고 있는 고형대체연료 WCF의 연료 분석을 실시하여 CO2배출계수를 개발하였다. 연료 분석 결과, 수분은 23%, 인수식 순발열량은 2,845 kcal/kg, 인수식 탄소함량은 34%였다. 이를 통해 산정한 CO2 배출계수는 약 105 ton CO2/TJ로 나타났으며, 이는 2006 IPCC 가이드라인에서 제시하고 있는 기본 배출계수 112 tonCO2/TJ보다 약 5.9% 낮게 산정되 었다. A 사업장의 온실가스 총배출량은 178,767 ton CO2 eq./yr이고, 순배출량은 40,359 ton CO2
eq./yr으로 나타났다. 따라서 바이오매스 기반 대체연료 WCF의 사용으로 인한 CO2 저감 효과는 연 간 138,408 CO2 ton으로 볼 수 있으며, 이는 연간 총배출량의 약 77%에 해당된다.
키워드 : 기후변화, 온실가스, 바이오매스, 대체연료, 우드칩
ABSTRACT
Technology for energy recovery from waste can reduce the greenhouse gas emissions. So re- cently, there are several companies using RDF, RPF, WCF instead of using only coal fuel and it's part of the fuel on the increase.
In this study, we developed Wood chip fuel CO2 emission factor through fuel analysis. It's mo- isture content is 23%, received net calorific value is 2,845 kcal/kg, and received basis carbon is
†Corresponding author : E-mail: [email protected]
접수일자: 2012. 7. 12 / 수정일자: 2012. 9. 18 / 채택일자: 2012. 9. 19
34%. The result of emission factor is 105 ton CO2/TJ, it's 5.9% lower than 2006 IPCC guideline default factor 112 ton CO2/TJ. The gross GHG(Greenhouse gases) emissions of plant A is 178,767 ton CO2 eq./yr, and Net GHG emissions is 40,359 ton CO2 eq./yr. Therefore, the reduction of GHG emissions is 138,408 ton CO2/yr through using WCF, and I accounts for 77% of all GHG emissions.
Key words : Climate Change, Greenhouse Gas, Biomass, Alternative Fuel, Wood Chip
1. 서론
에너지 수요의 96.5%를 수입에 의존하는 우리 나라는 전체 수입액의 25%를 에너지 수입으로 소비하고 있다(에너지경제연구원, 2011). 따라서 장래 화석 에너지 고갈 및 기후변화에 대비한 대 체 에너지의 개발 보급 필요성이 부각되고 있다.
2009년 11월 정부는 2020년까지 국가온실가스 배출량을 미래 배출전망치(BAU: Business As Usual) 대비 30%를 감축하는 내용의 국가중기목 표를 설정하였으며, 2010년 1월에는 국가온실가 스를 감축하고 저탄소 녹색성장에 필요한 기반을 조성하며, 녹색기술과 녹색산업을 새로운 성장 동력으로 활용하기 위한 저탄소 녹색성장기본법 을 제정하여 시행하고 있다.
온실가스를 감축하기 위한 정책 대안 중 하나 는 2011년부터 시행된 온실가스 목표관리제는 대 상사업장이 의무적으로 온실가스 감축을 실시해 야 한다(환경부, 2011). RPS 제도(신․재생에너 지공급의무화제도)는 2012년부터 시행되었다. 이 는 에너지 사업자에게 공급량의 일정비율을 신재 생에너지로 하도록 의무화하는 것이다(지식경제 부, 2012).
이러한 온실가스 감축정책의 대응방안으로 현 재 국내 사업장 중 일부는 화석연료 대신 RDF (Refuse Derived Fuel), RPF(Refuse Plastic Fuel), WCF(Wood Chip Fuel)와 같은 대체연료를 사용 하고 있다(공승대 등, 2011: 강현구 등, 2008, 한 국양회공업협회, 2007: 최연석 등, 2005: 김유석 등, 2004). 대체연료는 크게 화석연료기반과 바이
오매스 기반으로 나눌 수 있다. 화석연료기반의 대체연료는 온실가스 배출량을 산정한다. 반면, 바이오매스기반 대체연료 연소에 의해 발생하는 CO2는 바이오매스의 성장과정에서 흡수한 CO2에 의해 배출이 상쇄되기 때문에 기후 중립적이므로 이는 총 배출량에서 제외되며, 별도로 보고하도 록 명시하고 있다(IPCC, 1996).
목재 연소시 CO2 발생량은 난방유의 1/12, 천 연가스의 1/10 수준이다. 목질계 바이오매스 원료 인 펠릿과 석유 연소시 배출가스를 비교해 보면 CO2 배출량은 석유 연소시 약 27배 많이 배출되 는 것으로 나타났다(산림청, 2011). 폐자원 및 바 이오매스 에너지 대책 사업별 실행계획 중 산림 바이오매스 에너지화 사업으로는 목재 펠릿 공급 을 확대하여 2020년까지 국내 신․재생 에너지 생산량의 12%를 점유할 계획이다. 그 외에도 화 력발전소에 석탄과 목재 펠릿의 혼합 사용하는 시범사업 추진 미 펠릿 공장 등 수요처와 인접한 지역에 바이오 순환림 조성, 해외 목재 펠릿 생 산기지 구축 등 펠릿 활용시설 시스템 구축 및 산림 바이오에너지의 핵심기술을 선진화할 계획 이다.
폐목재 재활용 활성화 대책은 2012년까지 폐 목재 재활용률을 획기적으로 높이기 위해 폐목재 의 관리 및 재활용에 관한 합리적인 제도개선과 관련 재정사업의 확대, 재활용 업체에 대한 지원 과 재활용 기술 개발에 대한 내용을 담고 있다.
이를 통해 폐목재 재활용 활성화를 위한 기술개 발 및 지원을 촉진하고, 생활폐목재 및 임목부산 물 수집 확대를 통해 재활용을 극대화 하여 임목
부산물 재활용은 2005년 10%에서 2012년 35%, 생활폐목재 재활용은 2005년 3%에서 2012년 90%의 목표율을 달성할 계획이다. 산림청은 목 질계 바이오에너지와 목재산업의 원료를 안정적 으로 공급하고, 유가상승 및 기후변화협약에 적 극 대처하기 위해 목질계 바이오매스의 수급 및 이용전략을 마련하여 추진 중에 있다.
따라서 본 연구에서는 향후에 대체연료로써 활 용 가능성이 높은 WCF의 연료 분석을 통해 CO2
배출계수를 개발하고, 개발된 배출계수를 이용해 총 배출량을 산정하여 CO2 저감 효과를 확인해 보고자 한다.
2. 연구 내용 및 방법
2.1 연구대상 사업장 선정
주요 폐기물발생 및 처리현황(2009)을 보면 폐 목재의 경우 Table 1과 같다. 2009년 폐목재 자 원 발생량 중 약 620,000 ton이 열병합발전소 연 료로 사용되고 있다. A 사업장의 WCF 하루 평 균 소비량은 약 314 ton 이고, 한 해 사용량은 약 114,537 ton으로 추정할 수 있다. 이는 국내 열병 합발전소에 사용되는 폐목재 620,000 ton/yr(2009) 중 약 18%를 차지하고 있다.
본 연구에서는 대체연료 사용에 따른 온실가스 배출량을 산정하기 위해 대상시설을 선정하여 현 장조사를 실시하였다. 대표성 있는 현장조사 대
Table 1. Wood waste generation and handling condition (2009) (unit : thousand ton)
Total Domestic
wood waste
Industrial wood waste
Construction wood waste
Quantity 2,139 857 871 411
Incineration 749 411 214 124
Recycling 1,236 297 652 287
출처) 환경부 환경공단, 2009 전국폐기물 발생 및 처리현황
상시설을 선정하기위해 관련 연구인 고형연료제 품 품질등급 인증 및 사후관리(한국환경공단, 2010) 와 각 사업장별 홈페이지에 공개된 대체연료 사 용량을 참고하여 국내에서 고형대체연료의 사용 비중이 22,677 ton/month인 A 사업장을 선정하였다.
A 사업장에서는 공장 전체 전력사용량의 약 20%를 열병합발전소를 통해 공급하고 있다. 이 는 15 MW급 순환유동층 발전시설이며, 목질계 바이오매스 외 RDF와 RPF 고형대체연료를 혼합 하여 사용하고 있다.
2.2 실험방법
2.2.1 고형대체연료 WCF 시료 채취 방법 본 연구에서는 대체연료의 반입상태 품질이 동 일하다고 볼 수 있는 로트로부터 KS A 3151에 서 규정하는 랜덤 샘플링 또는 2단 샘플링에 의 한 합리적인 채취 방법에 따라 시료를 채취하였다.
2.2.2 시료의 전처리
사업장에서 총 8차례 직접 채취한 WCF 시료 는 회전날식 분쇄기를 이용하여 분쇄하였다. 1차 조분쇄하여 4.75 mm의 스크린을 전량 통과하도 록 한 후, 2차 미분쇄를 하여 1 mm의 스크린을 전량 통과하도록 분쇄하였다. 분쇄된 시료는 인 크리먼트 축분 방법에 의해 축분하였다(수도권매 립지 관리공사, 2006).
Fig. 1. Process of making wood chip fuel sample in this study.
각 분석 시험에 사용하는 축분된 시료는 건식 시료(Dry Basis)로 조절하였다. 건식시료는 수분 을 100% 제거한 상태로 시료를 107±2℃에서 1 시간동안 가열하여 시료의 부착수분과 고유수분 을 제거한 상태이다.
2.2.3 발열량 분석 방법
온실가스 배출계수는 단위 발열량 당 탄소함유 량을 기준으로 계산하기 때문에 정확한 발열량 분석이 중요하다. 이러한 연료의 발열량(Heating value/Calorific value)은 단위량의 연료가 완전 연 소한 경우 발생하는 열량으로 정의되며, 연소과 정에서 발생하는 수증기의 응축열에 대한 포함 여부에 따라 두 가지 형태의 발열량으로 구분된 다. 연료의 원소 분석에 의한 질소(nitrogen), 탄 소(carbon), 수소(hydrogen), 황(sulfur), 전수분(wa- ter) 성분(%)에 대한 정보를 얻으면, 총발열량을 순발열량으로 변환할 수 있다.
․ 순 발열량(Net Calorific Value) : 총발열량에 서 수증기의 응축열을 제외한 발열량 = 총발열량 — 6 × (9H + W) (1) H : 수소
W : 전수분
본 연구에서는 발열량을 측정하는 열량계(IKA- C2000, Germany)를 이용하였다. 시료의 무게는 0.0001 g까지 정량할 수 있는 전자저울(Mettler To- ledo-AB204S, Switzerland)을 사용하였고, 냉각수
는 증류수를 사용하며, 실험전 증류수의 온도는 20℃를 유지하였다. 측정된 건식 총발열량은 수 소 함유량과 전수분량을 이용하여 인수식 순발열 량으로 환산하였다(에너지관리공단, 2010).
2.2.4 원소 분석 방법
연료의 주요 성분인 탄소, 수소, 질소, 황, 수분 (부착수분, 고유수분 포함), 재(ash), 휘발 성분, 고정탄소 등은 연소 특성에 큰 영향을 미친다.
특히, 탄소는 연소에 의한 이산화탄소 생성에 관 여한다. 따라서 원소 분석을 통한 탄소와 수소함 량 결과는 배출계수를 산정하는 데 매우 중요한 요인이 된다(전의찬, 2006).
원소 분석기의 일반적인 원리는 화합물 내의 원소들을 각각 산화시켜 촉매제로 분리시킨 후 TCD 검출기를 이용하여 정량해 내는 방법이다.
본 연구에서는 질소, 탄소, 수소, 황의 기본 성분 이 동시 분석 가능한 자동원소 분석기(Automatic elemental analyzer: Thermo Finnigan-Flash EA 1112, USA)를 사용하였다.
본 연구에서는 대체연료 에너지원의 탄소와 수 소함량을 분석하기 위해 2 m의 컬럼을 사용하였 다. 운반기체(carrier gas)는 헬륨(He: 순도 99.999
%)을 사용하였고, 유속은 140 ml/min으로 하였 다. 산소(Oxygen : 순도 99.99%)의 유속은 250 ml/min, reference gas의 유속은 100 ml/min로 하 였다. Furnace의 온도는 900℃, 오븐의 온도는 70
℃로 유지하였다. 원소 분석기의 자세한 조건은 Table 2에 제시하였다. 원소 분석기의 furnace의
Table 2. Analyzing condition of elemental ana- lyzer
GC/TCD Column Length ParaQX, 2 m
Flow
Carrier O2
Reference
140 mL/min (He 99.999%) 240 mL/min (99.995%)
100 mL/min Tempe-
rature
Furnace Oven
900℃
70℃
온도가 900℃까지 올라간 후 안정화 되었을 때 자동원소 분석기에 시료를 주입하여 분석하였다.
시료는 열량 분석 시료보다 더 작은 입자로 처리 하여 캡슐에 약 1.0∼2.0 mg 주입한 다음 분석하 였다. 시료주입량은 1.0∼2.0 mg으로 미량을 주 입하기 때문에 0.001 mg까지 정량할 수 있는 정 밀저울(Mettler Toledo, Switzerland)을 이용하였 다(Eui-Chan Jeon et al, 2010).
2.3 에너지원 분석기기 정도관리
폐목재 분석에 대한 신뢰도를 높이기 위해 발 열량분석, 원소 분석의 기기정도관리가 필요하다.
이에 따라 아래와 같은 실험을 실시하였고, 실험 값의 정밀도(precision)와 재현성(reproductibility)
Table 3. Results of reproducibility test for calorific value
Time Mass of standard (g) Gross calorific (kcal/kg)
1 0.5409 6,320
2 0.5281 6,321
3 0.5371 6,324
4 0.5444 6,325
5 0.5361 6,325
Mean 6,323
SD 2.35
%RSD 0.04
은 표준편차와 상대표준편차를 이용하여 평가하 였다. 특히 상대표준편차는 데이터의 정밀도를 나타내는 척도가 된다.
2.3.1 발열량 분석기기 정도관리
본 연구에서는 발열량 분석에 대한 신뢰도를 확보하기 위한 검증 실험을 하였다. WCF 시료는 채취한 날짜별로 각각 구분하였으며, 한 종류의 시료를 분석하기 전에 매번 5번씩 표준시료를 이 용하여 발열량 분석기기의 정밀도와 재현성을 확 인하였다. 표준시료(benzoic acid: 발열량 6318 ± 9 cal/g)를 5회 분석하여 재현성 실험을 실시한 결과, Table 3에서 보는 바와 같이 평균 발열량 은 6,323 kcal/kg, 표준편차는 2.35, 상대표준편차 는 0.04로서 우수한 재현성을 보였다.
2.3.2 원소 분석기기 정도관리
원소 분석의 정밀도와 재현성은 표준시료를 이 용하여 확인하였다. 표준시료 분석 시, 표준시료 명과 표준시료에 함유된 원소의 함량을 기입하면 분석 결과는 기입한 표준시료의 함량으로 보정되 며, 임의의 시료를 주입하여 분석한 값은 보정된 표준시료의 값을 기준으로 산정하게 된다.
표준시료는 BBOT(C=72.53%, H=6.09%, N=
Fig. 2. Results of analyzing reproducibility of BBOT.
6.51%, S=7.44%, O=7.43%)를 사용하였다. 원소 분석의 정도관리는 실험하는 대상이 바뀔 때마다 실시하였다. 실험방법은 표준시료 BBOT의 사양 (각 원소 함량)을 입력하여 실험하는 시료 3개와 동일한 표준시료지만 BBOT의 사양을 입력하지 않는 시료(Unknown) 2개를 차례로 분석하는 것 이다.
분석결과는 Fig. 2에서 보는 바와 같다. 탄소의 경우 표준시료에서는 72.53%, 사양을 기입하지 않는 표준시료에서는 73.19%로 분석되었으며, 수 소의 경우 각각 6.09%, 6.17%로 분석되었다. 상 대표준편차(%RSD)는 각각 0.91%, 1.38%로 분석 되어, 우수한 재현성을 보여주고 있다.
2.4 WCF의 CO2 배출계수 개발 방법 연료연소에 의한 CO2의 배출은 설비 특성보다 는 사용하는 연료의 특성(발열량, 탄소함유량 등) 에 의해 결정되기 때문에 각 사업장에서 사용하 는 연료의 CO2 배출계수는 다음 과정을 통해 산 정할 수 있다.
2.4.1 건식 총 발열량에서 인수식 총 발열량 으로의 환산
인수식 발열량 = 건식 발열량 × {(100 — 전수 분) / 100} (2)
식 (2)를 통해 건식 총발열량에서 인수식 총발 열량으로 환산한 후, 식 (3)을 이용하여 IPCC G/
L 기준인 인수식 순발열량으로 환산하였다.
× (3)
NCVi: 연료(i)의 순발열량 (kcal/kg)
GCVi: 기기분석을 통해 산출된 연료(i)의 총발 열량 (kcal/kg)
H: 연료(i)의 수소 함유량 (%) W: 연료(i)의 수분 함유량 (%)
식 (3)을 이용하여 얻은 인수식 순발열량 값의 단위는 kcal/kg이다. 배출계수의 단위는 ton CO2/ TJ이므로 인수식 순발열량 값을 TJ/Gg fuel로 변 환해야 한다.
인수식 순발열량(TJ/Gg) =
인수식 순발열량(kcal/kg)×4.1868(J/kcal)
×106(kg/Gg)×10—12(TJ/J) (4)
2.4.2 CO2 배출계수 산정
CO2 배출계수는 식 (5)에서 보는 바와 같이 연료의 인수식 순발열량, 탄소함유량을 이용하여 산정할 수 있다.
×
kg C
kg CO
× (5)
EFi: 연료(i)에 대한 CO2 배출계수 (ton CO2/ TJ)
Ci: 연료(i)에 대한 탄소 함유량 (%) NCVi: 연료(i)에 대한 순발열량 (TJ/Gg)
2.5 WCF의 CO2 배출량 산정 방법 2.5.1 CO2 배출량 산정
×× (6)
EiCO2: 연료의 CO2 배출량 (ton CO2/hr) EFi: 연소된 연료의 CO2 배출계수 (ton CO2/
TJ)
Fi: 연료의 순발열량 기순 연료소비량 (TJ/hr) OFi: 연료의 산화율
IPCC G/L(2006a)에 따르면 연료로 사용하는 바이오매스의 산화율은 99∼100%를 나타내기 때문에 100%로 가정한다고 언급하였다. 따라서 본 연구에서도 WCF의 산화율을 1로 가정하여 CO2 배출량을 산정하였다.
3. 연구 결과
3.1 분석 결과
3.1.1 발열량 분석 결과
에너지 통계 및 기타 에너지 자료에서 고체, 액체, 기체 연료의 생산 및 소비는 톤(ton)과 같 은 물리적 단위로 운영되고 있다. 이를 에너지
Table 4. Calorific value analysis for WCF
Time Moisture (%)
Gross heating value (dry basis)
(kcal/kg)
Gross heating value (received basis)
(kcal/kg)
Net heating value (received basis)
(kcal/kg)
1 22.5 4,538 3,519 3,078
2 24.9 4,719 3,545 3,077
3 28.5 4,207 3,009 2,535
4 22.5 4,045 3,135 2,726
5 26.9 4,015 2,935 2,496
6 18.7 4,109 3,342 2,923
7 14.3 4,286 3,673 3,274
8 22.6 3,959 3,065 2,653
Mean 22.6 4,235 3,278 2,845
SD 5 269 279 285
% RSD 20.0 6.4 8.5 10.0
단위 줄(Joule)로 변환하기 위해서는 발열량 값을 필요로 한다. 본 연구에서는 2006 IPCC 가이드 라인에서 사용하는 기준 인수식 순 발열량에 따 라 발열량 값을 산정하였다.
채취날짜가 각각 다른 시료를 확보하기 위해 총 8차례 사업장의 WCF를 채취하였다. Table 4 는 각 시료를 5번씩 분석하여 평균값을 제시한 것이다. 분석 결과, A 사업장의 WCF 수분함량은 측정시기에 따라 14.3∼28.5%(평균 22.6%), 인수 식 총발열량 값은 3,959∼4,719 kcal/kg (평균 4,235 kcal/kg), 수분함량의 영향을 받는 인수식 순발열량 값은 2,496∼3,274 kcal/kg (평균 2,845 kcal/kg)로 분석되었다.
도시폐기물 폐목재를 대상으로 한 연구 결과에 따르면 폐목재의 종류(wood, particle board, me- dium density fiber-board)에 따라 수분함량이 약 25% 차이가 나는 것을 확인할 수 있다(최정후 등, 2010). 본 연구에서 분석된 WCF는 다양한 폐목재가 혼재되어 있어 혼재된 폐목재의 종류에 따라 수분함량의 차이를 보이는 것으로 판단된다.
또한 시료 채취를 실시한 6월은 높은 습도를 유지하고 있는 장마철이었으며, 그 외의 시료 채 취 날씨 또한 비 영향을 받았다. 시료의 수분함 량은 날씨에 의한 영향도 함께 받았을 것으로 판 단된다.
3.1.2 원소 분석 결과
Table 5는 연료의 원소 분석 결과를 나타낸 것 이다. 본래 원소 분석은 탄소, 수소, 질소(N), 연 소성 황(combustible sulfur), 산소(O), 회분의 총 합을 100으로 하는 분석이므로, 본 연구의 원소 분석 결과, WCF의 탄소, 수소, 질소, 황의 함량 을 알 수 있으므로, 그 외 산소, 회분(ash) 함량도 확인할 수 있다.
연료의 탄소 및 수소함량은 식 (3)에서 보는바 와 같이 총발열량 값을 순발열량 값으로 환산하 기 위해 필요한 값이다. 따라서 A 사업장에서 채취한 WCF 시료의 탄소 및 수소함량을 분석하 기 위해 각각의 시료를 10회씩 반복 분석하여 평 균값을 나타내었다. 그 결과, 탄소 함량은 40.2∼
Table 5. Elemental analysis for WCF (unit :%)
Time C
H N S O, Ash
Dry basis Received basis
1 44.2 34.3 5.7 3.8 0.0 46.3
2 46.4 34.8 5.9 3.1 0.0 44.6
3 44.5 31.8 5.6 3.1 0.0 46.8
4 43.0 33.3 5.1 3.8 0.0 48.1
5 40.2 29.4 5.1 3.0 0.0 51.7
6 45.6 37.1 5.7 3.4 0.0 45.3
7 46.8 40.1 5.8 2.1 0.0 45.3
8 42.2 32.7 5.1 3.0 0.0 49.7
Mean 44.1 34.2 5.5 3.2 0.0 47.2
SD 2.2 3.3 0.3 0.5 0.0 2.5
% RSD 5.0 9.6 6.1 17.1 0.0 5.2
46.8% (평균 44.1%), 수소 함량은 5.1∼5.9% (평 균 5.5%)로 분석되었다.
원소 분석 결과, 얻은 탄소함량의 값은 전수분 량을 고려하여 인수식 탄소함량 값으로 변환하였 다. 그 결과, 인수식 탄소함량은 29.4∼40.1% (평 균 34.2%)로 산정되었다. 인수식 기준 탄소의 상 대표준편차는 9%, 수소의 상대표준편차는 6%로 분석되었다. 이 값은 표준시료를 사용하여 실험 했을 때의 상대표준편차보다 크게 나타났다.
3.2 WCF의 CO2 배출계수 산정 결과 Table 6는 A사업장에서 사용하는 WCF의 발 열량 분석과 원소 분석을 이용하여 산정한 CO2
배출계수와 2006 IPCC 가이드라인, WBCSD에서 제시하고 있는 폐목재에 해당하는 CO2 배출계수 를 비교한 것이다.
바이오매스 부문 WCF는 본 연구에서 105.35 ton CO2/TJ로 산정되었다. 이는 A 사업장에서 사 용하는 WCF 연료를 실험한 자료 값을 모두 고 려하여 산정한 결과이며, IPCC에서 제시하고 있
Table 6. Comparison between WCF CO2 emission factor in this study with IPCC
Type Fuel CO2 emission factor
(ton CO2/TJ) Min. Max.
This study Wood chip fuel 105.4 97.5 111.1
2006 IPCC G/L Wood/
wood waste 112.0 95.0 132.0
WBCSD1)
Wood non impregnated saw
dust
110.0
1) WBCSD, 2005, CO2 Accounting and Reporting Standard for the Cement Industry.
는 기본 배출계수 112 ton CO2/TJ보다 약 5.9%
낮게 산정되었다.
2006 IPCC 가이드라인에서 국가 에너지 통계 의 바이오매스 자료는 다른 자료에 비하여 일반 적으로 불확실하다고 언급하고 있다. 에너지로 사용되는 바이오매스 상당 부분이 비공식적 경제 의 부분에 해당하고, 이러한 연료 유형의 거래는 국가 에너지 통계에 등록되지 않는 경우가 발생 되기 때문이라고 설명하고 있다(IPCC, 2006a).
또한 선행 연구를 살펴보면 국가마다 나무의 종 류별로 발열량 값의 차이가 발생한다(Telmo et al., 2011: Baker et al., 2012). 따라서 목질계 바 이오매스의 국가고유배출계수 산정의 경우 국가 별로 다소 차이가 발생할 수 있을 것이다.
3.3 WCF 사용에 따른 CO2 배출량 및 저감 효과
Table 7. CO2 emissions from alternative fuel combustion Alternative
fuel
Fuel consumption (TJ/hr)
Oxidation quotient
CO2 emission factor (ton CO2/TJ)
CO2 emissions (ton CO2/hr)
CO2 emissions (ton CO2/yr)
WCF 0.15 1 105.4 15.8 138,408
RDF 0.01 1 80 0.8 7,008
RPF 0.05 1 75 3.8 33,288
Gross emissions 20.4 145,418
Table 7은 A 사업장의 열병합발전소에서 사용 하는 WCF, RDF 및 RPF의 CO2 배출량을 산정 한 값을 나타낸 것이다. RDF와 RPF의 CO2 배출 계수는 WBCSD에 제시되어 있는 other fossil based wastes와 plastics의 기본배출계수 80, 75 ton CO2/TJ을 사용하여 CO2 배출량을 산정하였 다. 그 결과, A 사업장에서 사용하는 연료 WCF 의 배출량은 15.8 ton CO2/hr이며, 이는 연간 138,408 CO2 ton (시간당 CO2 배출량 × 24시간 × 365일)을 배출하고 있는 것으로 산정되었다. RDF 의 배출량은 0.8 ton CO2/hr으로써 연간 7,008 CO2 ton을 배출하고 있으며, RPF의 배출량은 3.8 ton CO2/hr으로써, 연간 33,288 CO2 ton을 배 출하는 것으로 산정되었다. 연간 배출량을 산정 한 결과, A 사업장의 총 배출량 중 WCF의 배출 량은 약 77%를 차지하며, RDF는 4%, RPF는 19
%를 차지한다.
Table 8. CH4 emissions from alternative fuel combustion Alternative
fuel
Fuel consumption (TJ/hr)
Oxidation quotient
CH4 emission factor (ton CH4/TJ)
CH4 emissions (ton CH4/yr)
CO2 eq. emissions (ton CO2 eq./yr)
WCF 0.15 1 0.03 39.4 827.4
RDF 0.01 1 0.03 2.6 54.6
RPF 0.05 1 0.03 13.1 275.1
Gross emissions 55.1 1,157.1
Table 9. N2O emissions from alternative fuel combustion
Alternative fuel
Fuel consumption (TJ/hr)
Oxidation quotient
N2O emission factor (ton N2O/TJ)
N2O emissions (ton N2O/yr)
CO2 eq. emissions (ton CO2 eq./yr)
WCF 0.15 1 0.004 5.3 1,643
RDF 0.01 1 0.004 0.4 124
RPF 0.05 1 0.004 1.8 558
Gross emissions 7.5 2,325
본 연구에서는 WCF에 의한 온실가스 저감 효 과를 확인하기 위해 IPCC G/L에서 제시하는 Non- CO2 배출계수기본값을 이용하여 온실가스 총배 출량을 산정하고 저감 효과를 추정하였다.
Table 8과 Table 9는 A 사업장에서 발생하는 CH4, N2O 배출량을 IPCC 배출계수기본값을 이 용하여 산정한 결과를 나타낸 것이다(2006 IPCC).
에너지산업의 고정연소에 사용되는 WCF, RDF, RPF의 CH4와 N2O 배출계수는 IPCC 기본값을 적용하였다. IPCC 기본값에 의하면 이들 연료들 의 배출계수는 동일한 배출계수를 적용하고 있는 데, CH4는 0.03 ton CH4/TJ, N2O는 0.004 ton N2O/TJ이다. IPCC 배출계수 기본값을 이용하여 산정된 CH4와 N2O의 배출량은 GWP(Global War- ming Potential)를 사용하여 CO2 equivalent 단위 로 환산이 가능하다. GWP는 100년 동안 이산화 탄소의 온실효과를 1로 하고, 다른 온실가스의 온실효과를 이와 상대적으로 보여주는 온난화지 수로써, A사업장에서 발생하는 온실가스 총배출
량을 추정할 수 있다. 본 연구에서 사용한 GWP 는 SAR(Second Assessment Report of the IPCC) 에 보고된 값을 인용한 것이며, CH4는 21, N2O 는 310이다.
Table 10은 GWP를 이용하여 각 대체연료에서 배출되는 온실가스(CO2, CH4, N2O) 배출량을 CO2 equivalent 단위로 환산하여 산정한 것이다.
그 결과, A 사업장에서 사용하는 WCF에 의한 CO2 배출량은 138,453 ton CO2 eq./yr, RDF는 7,011 ton CO2 eq./yr, RPF는 33,303 ton CO2
eq./yr를 배출하는 것으로 산정되었다.
Fig. 3은 A 사업장의 온실가스 총 배출량과 바 이오매스 기반 대체연료 WCF 사용으로 인한 저 감 효과를 보여주고 있다.
A 사업장은 총배출량(Gross Emission, WCF사 용에 따른 CO2 배출량을 포함) 기준으로 연 평균 약 178,767 CO2 eq. ton을 배출하며, WCF의 CO2 배출량을 제외한 순배출량(Net Emission)은 연 평균 약 40,359 CO2 eq. ton으로 산정되었다.
Table 10. CO2 eq. emissions from alternative fuel combustion Alternative fuel
CO2
emissions (ton CO2/yr)
CH4 emissions (ton CH4/yr)
N2O emissions (ton N2O/yr)
CO2 eq. emissions (ton CO2 eq./yr)
WCF 138,408 39.4 5.3 138,452.7
RDF 7,008 2.6 0.4 7,011
RPF 33,288 13.1 1.8 33,302.9
Gross emissions 178,766.6
Net emissions 40,358.6
Table 11. CO2 reduction in Korea cogeneration plant
Alternative fuel
Fuel domestic consumption
(TJ/yr)
Oxidation quotient
CO2
emission factor (ton CO2/TJ)
CO2 emissions (= CO2 reduction)
(ton CO2/yr)
WCF 7,385 1 105.4 778,379
따라서 바이오매스 대체연료 WCF 사용으로 인 한 CO2 저감 효과는 연간 138,408 CO2 ton으로 산정되었으며, 이는 연간 총배출량의 약 77%에 해당된다. A 사업장의 온실가스 배출량 중 CH4
와 N2O는 약 2%를 차지하고 있어, Non-CO2의 배출량은 CO2에 비해 상대적으로 미량임을 확인 할 수 있었다.
Fig. 3. CO2 eq. emission and reduction in plant A.
Table 11은 본 연구에서 개발한 WCF CO2 배 출계수를 이용하여 국내 열병합발전소에서 사용 하는 WCF에 의한 저감 효과를 추정해 본 것이 다. 즉, 온실가스 총배출량에서 제외되는 바이오 매스 기반 연료 WCF에 의한 CO2 배출량이 저감 효과에 해당된다. 국내 열병합발전소에서 연료로 사용하는 WCF는 연간 약 620,000 ton(2009)이 고, 연료 분석 결과 WCF의 인수식 순발열량 값 2,845 kcal/kg, 본 연구에서 개발한 WCF 배출계 수값 105.4 ton CO2/TJ을 이용하여 국내에서 발 생한 CO2 온실가스 배출량을 산정할 수 있었다.
그 결과, 국내 열병합발전소의 WCF 사용으로 인 한 저감 효과는 연간 778,379 CO2 ton으로 예측 할 수 있었다.
4. 결론 및 고찰
국내에서는 온실가스⋅에너지 목표관리제를 시 행하여 2020년 BAU 기준 30%의 온실가스 감축
목표를 설정하고, 이를 달성하기 위해 노력하고 있다. 이러한 배출량 감축을 위해서는 먼저 온실 가스 인벤토리가 정확하게 갖추어져야 하며, 신 뢰성 있는 배출계수 개발 및 배출량 자료수집에 노력해 현재 국내의 온실가스 배출량을 정확하게 파악할 수 있어야 한다고 판단된다. 이러한 노력 은 앞으로 우리나라의 기후변화 정책 수립과 기 후변화관련 국제협상의 기초가 될 수 있다.
최근 온실가스 감축목표 달성을 위한 노력과 국제 원유 가격 상승에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신⋅재생 에너지에 관한 연구가 국내⋅
외적으로 활발하게 이루어지고 있다. 이 중 WCF 대체연료는 바이오매스 기반 연료로 분류되어 총 온실가스 배출량 산정에서 제외된다.
본 연구에서는 A 사업장에서 사용하는 바이오 매스 기반 대체연료 WCF의 CO2배출계수를 개발 하였고, 개발된 배출계수를 이용하여 배출량을 산정한 결과, 온실가스 저감 효과를 확인할 수 있었다.
WCF의 연료 분석 결과, 수분함량은 평균 22.6
%, 인수식 총발열량 값은 평균 4,235 kcal/ kg, 인수식 순발열량 값은 평균 2,845 kcal/kg으로 분 석되었다. WCF 연료의 탄소 함량은 평균 44.1
%이며, 인수식 기준 탄소함량 값은 평균 34.2%, 수소 함량은 평균 5.5%로 분석되었다. 시료의 수 분함량은 시료 채취 기간의 날씨와 시료 보관 상 태에 영향을 받을 수 있다고 판단된다. 본 연구 에서는 한정된 실험기간으로 인하여 시료의 보관 상태에 대한 충분한 평가를 실시하지 못하였다.
장마철에 측정한 연료의 수분량은 비교적 높게 측정되었고, 시료 보관 시 온도와 습도 조절이 일정하게 유지되지 않아 수분량에 영향을 받았을 가능성이 높다. 따라서 수분량을 측정하는 과정 또한 중요하며 정확한 값을 측정하는 방법을 차 후에 더 고찰할 필요성이 있다고 판단된다.
연료 분석 결과로 도출한 수분함량, 인수식 순 발열량, 인수식 탄소함량, 수소함량의 값을 이용
하여 배출계수를 개발한 결과, A 사업장에서 사 용하는 WCF의 CO2 배출계수는 105.4 ton CO2/ TJ로 산정되었으며, 이는 2006 IPCC 가이드라인 에서 제시하고 있는 기본 배출계수 112 ton CO2/ TJ보다 약 6% 낮게 산정되었다.
A 사업장에서 사용하는 WCF의 배출량은 연 간 138,408 CO2 ton, RDF의 배출량은 연간 7,008 CO2 ton을 배출하고 있으며, RPF의 배출량은 연 간 33,288 CO2 ton을 배출하는 것으로 산정되었 다.
본 연구에서는 WCF에 의한 온실가스 저감 효 과를 확인하기 위해 IPCC G/L에서 제시하는 Non- CO2 배출계수 기본값을 이용하여 온실가스 총배 출량을 산정하고 저감 효과를 추정하였다. CH4, N2O의 배출계수는 IPCC 기본값을 사용하였으며, 그 결과 A 사업장에서 사용하는 WCF에 의한 CO2 배출량은 138,453 ton CO2 eq./yr, RDF는 7,011 ton CO2 eq./yr, RPF는 33,303 ton CO2
eq./yr를 배출하는 것으로 산정되었다.
A 사업장은 총배출량(Gross Emission, WCF사 용에 따른 CO2 배출량을 포함) 기준으로 연 평균 약 178,767 CO2 eq. ton을 배출하며, WCF의 CO2 배출량을 제외한 순배출량(Net Emission)은 연 평균 약 40,359 CO2 eq. ton으로 산정되었다.
따라서 바이오매스 대체연료 WCF 사용으로 인 한 CO2 저감 효과는 연간 138,408 CO2 ton으로 산정되었으며, 이는 연간 총배출량의 약 77%에 해당된다. A 사업장의 온실가스 배출량 중 CH4
와 N2O는 약 2%를 차지하고 있어, Non-CO2의 배출량은 CO2에 비해 상대적으로 미량임을 확인 할 수 있었다.
앞으로 에너지 자원문제가 심각해질수록 바이오 매스 연료에 대한 관심도는 더욱 높아질 것으로 예상되므로, 본 연구와 같이 우리나라 폐목재 특 성을 반영한 온실가스 배출계수 개발 및 배출량 산정에 관한 연구가 계속 되어야 한다고 판단된 다. 특히 바이오매스 기반 대체연료인 WCF에서
배출되는 CO2는 배출량 산정에서 제외되나, Non- CO2(CH4, N2O) 배출은 제외되지 않는다. 특히 Non- CO2(CH4, N2O)는 발전 방식 및 발전용량에 따라 배출량에 영향을 미치므로, 이러한 경우를 참고 하여 Non-CO2(CH4, N2O)에 대한 국내 배출계수 개발에 관한 연구가 계속 진행되어야 한다.
사 사
본 연구는 2012년도 지식경제부의 재원으로 한국에너지기술평가원(KETEP) 에너지인력양성사 업의 지원을 받아 수행한 연구과제입니다(No. 20- 100092).
참고문헌
산림청, 2011, 목재산업 진흥 종합계획(2012～2016), 16.
수도권매립지 관리공사, 2006, 가연성폐기물 고형 연료(RDF)의 경제성 분석 및 제도도입에 관 한 연구.
지식경제부, 2012, 신․재생에너지 공급의무화(RPS) 제도.
지식경제부, 2008, 제3차 신․재생에너지 기술개 발 및 이용보급 기본계획.
한국환경공단, 2010, 고형연료제품 품질등급 인증 및 사후관리.
환경부, 2011, 온실가스․에너지 목표관리 운영 등에 관한 지침.
에너지경제연구원, 2011, 신재생에너지 활용 집단 에너지사업 활성화 방안 연구, 46-69.
에너지관리공단, 2010, 발열량 고시개정을 위한 에너지원별 분석 및 연구, 129-131.
공승대, 조서영, 노남선, 김광호, 2011, 국내 고형 연료제품 조사분석을 통한 품질특성, 한국폐 기물자원순환학회지, 28권 1호, 110-119.
김유석, 손동진, 김원호, 신병철, 이조영, 오지현, 최연석, 2004, 실린더 형태 Refused Plastics
Fuel(RPF)의 효율적인 유도층 연소를 위한 층 내부 매질 혼합에 관한 연구, 한국폐기물학회 지, 21권 3호, 234-242.
최연석, 노선아, 2005, 국내 폐기물 고형연료(RDF) 현황 및 전망, 한국신재생에너지학회 춘계학 술대회 논문집, 557-560.
윤석경, 2008, 시멘트산업의 CO2 배출계수 개발 및 대체연료 사용에 의한 온실가스 저감량 산 정연구, 한국대기환경학회지, 24권 2호, 189- 195.
전의찬, 2006, 에너지사용시설의 온실가스 배출 특성 연구 - 유연탄 화력발전소의 이산화탄소 를 중심으로, 한국대기환경학회지, 22권 1호, 107- 116.
강현구, 이정순, 오창용, 2008, 목질계 바이오매 스의 에너지 이용사례(열병합 발전을 중심으 로), 유기성자원학회지, 16권 3호, 20-27.
한국양회공업회, 2007, 시멘트산업의 기후변화협 약 대응방안 연구.
환경부, 2010, 전국 폐기물 발생 및 처리현황.
Lyngfelt, A. and B. Leckner, 1999, Combustion of wood-chips in circulating fluidized bed boilers - NO and CO emissions as functions of temperature and air-staging, Fuel, 1066, 1067.
Telmo, C. and J. Lousada, 2011, Heating values of wood pellets from different species, Bio- mass and Bioenergy, 2635, 2636, 2637.
Jeon, E. C. 2010, Greenhouse gas emission fac- tor development for coal-fired power plants in Korea, Applied Energy, 206-208.
Baker, S. A., W. D. Greene, and A. Wilson, 2012, Fuels characteristics of woods-run who- le tree southern pine chips, Biomass and Bio- energy, 68.
IPCC, 1996. Revised 1996 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories.
IPCC, 2006a, Guideline for National Greenhouse Gas Inventories volume 2 Energy, 1.15, 1.16, 1.19, 1.20, 1.24, 2.33.
IPCC, 2006b, Guidelines for National Greenhou- se Gas Inventories, volume 4 Agriculture, Fo- restry and Other Land use, 12.5-12.6.
