디지털 폐기물 에너지화: 데이터, 인공지능 및 예측 유지보수가 발전소 운영 방식을 어떻게 바꾸고 있는가

폐기물 에너지화(WTE), 또는 폐기물 에너지화(EfW)는 전통적으로 열처리 기술로 여겨져 왔습니다. 재활용 불가능한 폐기물이 시설에 투입되면 연소 과정에서 열이 발생하고, 이 열을 회수하여 전기, 증기 또는 지역 난방을 생산하는 방식입니다.

하지만 최신 폐기물 에너지화 시설의 성능은 용광로 외에도 훨씬 더 많은 요소에 달려 있습니다.

일반적인 소각 시설은 폐기물 접수 및 준비, 연소, 보일러, 터빈, 펌프, 수처리, 배기가스 처리, 재 처리, 배출 모니터링 및 보조 시스템을 모두 포함합니다. 이러한 공정들은 끊임없이 상호 작용합니다. 폐기물 구성의 변화는 연소에 영향을 미칠 수 있으며, 연소 조건은 증기 생산량에 영향을 주고, 증기 조건은 터빈 성능에 영향을 미칩니다. 배기가스 처리는 시약 소비량에 영향을 미치고, 장비 상태는 가동률 및 유지보수 요구 사항에 영향을 줍니다.

이러한 점 때문에 WTE는 산업 디지털화에 특히 적합한 환경입니다.

디지털 플랫폼을 활용하면 여러 플랜트 시스템의 데이터를 하나의 공통된 운영 현황으로 통합할 수 있습니다. 고급 분석 기능을 통해 운영자는 비정상적인 상황을 파악하고, 성능 변화를 이해하며, 고장으로 생산이 중단되기 전에 유지보수 계획을 수립할 수 있습니다.

그 결과는 단순히 "스마트"한 공장이 되는 것이 아닙니다. 진정한 목표는 이미 생성하고 있는 정보를 바탕으로 더 나은 운영 결정을 내릴 수 있는 공장을 만드는 것입니다.

폐기물 에너지화가 데이터 기반 산업으로 변모하는 이유

에너지 회수는 통합 폐기물 관리 시스템의 일부이며, 폐기물 예방이나 재활용을 대체하는 것이 아닙니다. 예를 들어 EU 정책에서 사용되는 폐기물 관리 우선순위는 예방, 재사용 및 재활용을 에너지 회수를 포함한 다른 형태의 회수보다 우선시합니다.

하지만 열처리가 필요한 폐기물의 경우, 운영자는 여러 가지 상충되는 목표에 직면하게 됩니다.

• 폐기물 구성이 다양하더라도 안정적인 연소를 유지합니다.
• 유용한 에너지 회수를 극대화합니다.
• 대기 오염 물질 제어
• 시약 및 보조 에너지 소비를 최소화합니다.
• 장비 가용성을 유지하십시오.
• 예기치 않은 가동 중단을 줄이세요
• 물과 폐수 흐름을 관리합니다.
• 운영 및 유지 관리 비용을 관리하세요
• 규정 준수를 입증하세요

이러한 목표들은 서로 연관되어 있습니다.

예를 들어, 노의 상태 변화는 증기 발생량과 배기가스 특성에 동시에 영향을 미칠 수 있습니다. 터빈의 비정상적인 작동은 발전량을 감소시키는 동시에 예기치 않은 가동 중단 위험을 증가시킬 수 있습니다. 보일러 또는 열교환기에 문제가 발생하면 열효율이 저하되고 유지보수 필요성이 증가할 수 있습니다.

바로 이 지점에서 공장 전체의 운영 데이터가 중요해집니다.

예를 들어, SUEZ의 WasteAdvanced 플랫폼은 연소, 에너지 생산, 배기가스 처리 및 장비 상태를 포함한 폐기물 에너지화 운영에 대한 성능 지표와 예측 분석을 통합하도록 설계되었습니다. 이 플랫폼의 활용 분야로는 비정상 작동 조건 감지, 시약 및 에너지 소비 모니터링, 예측 유지보수 등이 있습니다.

더 넓은 관점에서 중요한 교훈은 다음과 같습니다. 디지털화는 개별 장비의 신호를 공장 차원의 의사 결정과 연결할 때 가장 유용하다는 것입니다.

현대식 폐기물 에너지화 발전소는 어떻게 작동할까요?

기존의 폐기물 에너지화 발전소는 서로 연결된 여러 공정 단계로 단순화할 수 있습니다.

폐기물 수거 및 처리

도시 또는 상업 폐기물이 시설로 반입되어 폐기물 저장고로 옮겨집니다. 폐기물의 종류와 시설 구성에 따라 소각 시스템에 들어가기 전에 전처리 또는 분류 작업이 수행될 수 있습니다.

유입되는 폐기물의 구성은 매우 다양할 수 있습니다. 수분 함량, 발열량, 그리고 다양한 물질의 비율 모두 연소 거동에 영향을 미칩니다.

이러한 변동성은 폐기물 에너지화(WTE) 설비 운영이 기존 연료 연소 보일러 운영보다 더 복잡한 이유 중 하나입니다.

연소 및 열 회수

재활용할 수 없는 폐기물은 소각로에서 연소됩니다. 이때 발생하는 열은 보일러 시스템을 통해 증기로 전달됩니다.

그 후 발생한 증기는 다음과 같은 용도로 사용될 수 있습니다.

• 증기 터빈을 통해 전기를 생산하세요
• 산업 공정용 열 공급
• 지역난방 네트워크에 공급
• 열병합 발전 구성 지원

이 기본 과정은 이미 잘 정립되어 있습니다. 미국 환경보호청(EPA)은 폐기물로부터 에너지를 회수하는 방법에는 연소뿐만 아니라 가스화, 열분해, 혐기성 소화 및 매립가스 회수와 같은 다른 경로도 포함된다고 설명합니다.

연도 가스 처리

연소 과정에서 발생하는 배기가스는 오염 물질을 포함하고 있으므로 배출 전에 이러한 물질을 제어해야 합니다.

발전소 및 규제 요건에 따라 처리 시스템은 미립자 물질, 산성 가스, 질소 산화물, 수은 및 기타 오염 물질을 처리할 수 있습니다.

이 단계에는 여러 장비와 화학 공정이 포함될 수 있으므로 모니터링이 중요한 영역입니다.

잔류물 및 재 관리

연소 과정에서 바닥재와 기타 잔류물이 생성됩니다. 바닥재는 처리 및 물질 회수 과정을 거치며, 일부 시설에서는 철 및 비철 금속을 추출하기도 합니다.

따라서 이 발전소는 단순한 발전소 이상의 기능을 수행합니다. 폐수 처리, 에너지 회수 및 환경 제어 시스템이 결합된 시설입니다.

그러한 복잡성으로 인해 방대한 양의 운영 데이터가 생성됩니다.

디지털화가 가장 큰 가치를 창출하는 곳

디지털 폐기물 처리 전략은 "인공지능을 어디에 활용할 수 있을까?"라는 질문에서 시작해서는 안 됩니다.

더 나은 출발점은 다음과 같습니다.

현재 어떤 운영상의 의사 결정이 어렵거나, 시간이 오래 걸리거나, 수동 해석에 의존적입니까?

몇몇 지역이 특히 적합합니다.

3.1 연소 최적화

폐기물은 표준화된 연료가 아닙니다. 운영자는 안정적인 연소를 유지하면서 변화하는 원료 조건에 대응해야 합니다.

디지털 시스템은 다음과 같은 정보를 결합할 수 있습니다.

• 로 온도
• 산소 농도
• 폐기물 공급률
• 연소 공기 흐름
• 증기 생산
• 압력과 온도
• 과거 운영 패턴

목표는 운영자가 공정 동작의 변화를 더 일찍 파악하고 안정적인 운영을 유지할 수 있도록 돕는 것입니다.

그 가치는 반드시 자율형 용광로에 있는 것은 아닙니다. 많은 경우, 더 실용적인 활용 분야는 작업자를 위한 의사 결정 지원 입니다.

3.2 에너지 생산 최적화

에너지 생산량은 폐기물 특성, 연소 조건, 보일러 성능 및 하류 장비 간의 관계에 따라 달라집니다.

디지털 플랫폼은 다음을 추적할 수 있습니다.

• 증기 생산
• 터빈 성능
• 전기 세대
• 열 수출
• 보조 전력 소비량
• 응축기 상태
• 보일러 및 열교환기 성능

이를 통해 작업자는 폐기물 투입으로 인한 변화와 장비로 인한 열화를 구분할 수 있습니다.

3.3 배기가스 처리

연도 가스 처리는 최적화를 통해 운영 및 환경적 가치를 창출할 수 있는 또 다른 분야입니다.

시약 과다 소모는 비효율적인 관리의 징후일 수 있습니다. 반대로 시약 투여량이 부족하면 규정 준수 위험이 발생할 수 있습니다.

따라서 시약 소모량과 가스 처리 성능을 함께 모니터링하면 각 매개변수를 독립적으로 살펴보는 것보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

3.4 장비 상태

대규모 폐기물 에너지화 시설에는 회전 장비, 펌프, 팬, 터빈, 컨베이어, 밸브, 열교환기 및 기타 중요 설비가 포함되어 있습니다.

상태 모니터링에는 다음과 같은 변수들이 사용될 수 있습니다:

• 진동
• 온도
• 압력
• 흐름
• 모터 전류
• 밸브 위치
• 윤활 상태
• 운영 시간

목표는 장비 고장으로 이어지기 전에 비정상적인 동작을 감지하는 것입니다.

모니터링부터 예측 유지보수까지

상태 모니터링 , 예측 유지보수 , 처방적 유지보수 사이에는 중요한 차이점이 있습니다.

전통적인 유지보수 방식은 대개 정해진 일정에 따라 진행됩니다.

예를 들어, 펌프는 실제 상태와 관계없이 6개월마다 점검될 수 있습니다.

데이터 기반 전략은 운영 이력과 장비 상태 정보를 결합하여 자산이 정상적으로 작동하는지 여부를 판단할 수 있습니다.

이는 정기 유지보수가 불필요해진다는 의미는 아닙니다. 안전에 중요한 장비와 규제 요건으로 인해 여전히 정해진 검사 및 유지보수 절차가 필요합니다.

예측 분석의 역할은 유지 보수 계획 수립에 필요한 추가 정보를 제공하는 것입니다.

디지털 트윈 기반 예측 유지보수에 대한 연구는 자산 모니터링, 진단 및 예후 예측 전반에 걸친 응용 분야를 밝혀냈을 뿐만 아니라 데이터 품질, 모델 복잡성 및 제한된 고장 데이터와 같은 실질적인 문제점도 부각시켰습니다.

폐기물 에너지화(WTE) 사업자에게는 이러한 구분이 중요합니다.

수천 개의 경보를 발생시키는 디지털 시스템이 반드시 유용한 예측 유지보수 시스템은 아닙니다. 시스템의 진정한 가치는 다음과 같은 질문에 대한 답을 제시할 때 나타납니다.

• 어떤 자산에 주의를 기울여야 할까요?
• 그것의 행동은 얼마나 비정상적인가요?
• 어떤 운영 조건이 편차에 영향을 미쳤습니까?
• 아무런 조치를 취하지 않을 경우 어떤 결과가 초래될 가능성이 높습니까?
• 계획된 정전 중에 유지보수 작업을 예약할 수 있습니까?

WTE 운영에서의 AI 및 디지털 트윈

인공지능(AI)은 산업 디지털화와 함께 점점 더 많이 논의되고 있지만, 모든 폐기물 에너지화(WTE) 응용 분야에 머신 러닝이 필요한 것은 아닙니다.

효율적인 디지털 아키텍처는 여러 수준의 기술을 결합할 수 있습니다.

1단계: 데이터 수집

센서, PLC, DCS, SCADA 및 실험실 시스템이 기본 데이터를 제공합니다.

2단계: 데이터 통합

각기 다른 프로세스 영역의 데이터가 공통 플랫폼으로 통합됩니다.

레벨 3: 분석

과거 데이터와 실시간 데이터를 활용하여 편차, 상관관계 및 성능 추세를 파악할 수 있습니다.

레벨 4: 예측 모델

머신러닝 또는 물리 기반 모델은 장비 상태, 공정 동작 또는 비정상 사건 발생 가능성을 예측할 수 있습니다.

레벨 5: 의사결정 지원

이 시스템은 분석 결과를 엔지니어 또는 운영자가 검토할 수 있는 운영 권장 사항으로 변환합니다.

이 마지막 단계는 종종 과소평가됩니다.

실질적인 대응이 없는 예측은 가치가 제한적입니다.

디지털 트윈이 활용될 수 있는 분야

디지털 트윈은 단순한 대시보드 그 이상입니다. 일반적으로 디지털 트윈은 물리적 자산이나 시스템을 지속적으로 업데이트되는 디지털 형태로 표현한 것으로, 운영 데이터 및 모델과 연결되어 있습니다.

산업 환경에서는 다음과 같은 조합이 가능합니다:

물리적 장비 → 센서 → 데이터 플랫폼 → 모델 → 시뮬레이션/분석 → 운영 의사 결정

디지털 트윈 연구는 산업 분야의 예측 유지보수 애플리케이션 전반에 걸쳐 빠르게 확대되었지만, 표준화, 데이터 품질, 모델 정확도 및 통합은 여전히 ​​중요한 과제로 남아 있습니다.

폐기물 에너지화 시설의 경우, 디지털 트윈은 궁극적으로 다음과 같은 관계를 나타낼 수 있습니다.

• 폐기물 공급 특성
• 용광로 작동
• 보일러 성능
• 증기 발생
• 터빈 작동
• 연도 가스 처리
• 물 시스템
• 장비상태

이는 개별 기계에 대한 독립적인 디지털 모델을 만드는 것보다 더 유용합니다.

폐기물 에너지화 발전소 내부의 물과 에너지의 연결

이는 폐기물 에너지화에 대한 논의에서 더 많은 관심을 기울여야 할 분야입니다.

폐기물 에너지화 시설은 또한 물 사용량이 많은 산업 공정 환경 입니다.

물은 다음과 같은 일에 관여할 수 있습니다:

• 보일러 급수 준비
• 응축수 회수
• 냉각 시스템
• 증기 사이클 작동
• 물 처리
• 연도 가스 처리
• 재 처리
• 폐수 수집 및 처리

수처리 및 유량 제어 전문가에게 있어 이는 여러 관련 기술 인터페이스를 만들어냅니다.

보일러 급수 수질

증기 사이클 장비는 부식, 스케일 및 침전물 발생을 제어하기 위해 적절한 수질 관리가 필요합니다.

따라서 수질 및 화학 약품 투입량을 모니터링하는 것은 장비의 신뢰성에 직접적으로 기여합니다.

펌프 및 밸브

물 및 증기 시스템은 안정적인 유량 제어에 의존합니다.

펌프, 밸브 또는 액추에이터 관련 고장은 연소 시스템 자체가 정상적으로 작동하는 경우에도 생산에 영향을 미칠 수 있습니다.

디지털 모니터링은 비정상적인 압력, 유량, 밸브 위치 또는 펌프 성능 변화를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

폐수 처리

폐기물 에너지화 시설은 여러 공정 흐름에서 폐수를 발생시킬 수 있습니다. 처리 요건은 시설 구성 및 지역 규제 조건에 따라 달라집니다.

디지털 모니터링은 폐수 처리를 독립적인 유틸리티 기능으로 취급하는 대신, 폐수 매개변수를 다른 플랜트 데이터와 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.

냉각 및 열회수

냉각 시스템은 발전소 전체 효율에 영향을 미칩니다.

유용한 열을 지역난방이나 산업 사용자에게 공급할 수 있는 경우, 발전소의 물 및 열 시스템은 에너지 회수 전략과 밀접하게 연관됩니다.

이것이 바로 폐기물 에너지화(WTE)를 단순히 소각 시설이 아닌 다목적 산업 시스템 으로 보아야 하는 이유 중 하나입니다 .

모니터링해야 할 주요 데이터 및 KPI

유용한 디지털 플랫폼은 단순히 더 많은 데이터를 수집하는 것보다는 실질적으로 의미 있는 지표에 초점을 맞춰야 합니다.

가장 유용한 KPI는 드물게 단일 측정값이 아닙니다.

예를 들어, 전력 생산량은 폐기물 처리량, 증기 생산량 및 보조 에너지 소비량과 함께 고려해야 합니다.

마찬가지로 시약 소모량은 연도 가스 처리 성능과 함께 해석되어야 합니다.

핵심은 맥락 입니다.

디지털 WTE 솔루션 선택 시 고려 사항

발전소 소유주, EPC 계약업체 및 운영자는 마케팅 용어에 현혹되지 않고 기존 제어 아키텍처를 기반으로 디지털 플랫폼을 선택해야 합니다.

1. 기존 시스템과 통합이 가능한가요?

해당 솔루션은 기존 공장의 DCS, PLC, SCADA, 히스토리안 및 기타 데이터 소스와 적절하게 연동될 수 있어야 합니다.

고급 분석 기능을 도입하기 위해 전체 제어 아키텍처를 교체할 필요는 없습니다.

2. 공장 전체 상황을 파악할 수 있습니까?

유용한 플랫폼은 단순히 또 다른 독립적인 모니터링 화면을 만드는 것이 아니라, 프로세스 영역들을 연결해야 합니다.

3. 운영자는 권장 사항을 이해할 수 있습니까?

관련 변수나 운영 맥락에 대한 설명 없이 예측 결과를 제시하는 알고리즘은 신뢰하기 어려울 수 있습니다.

특히 비정상적이거나 안전에 매우 중요한 상황에서는 인간 조작자의 역할이 여전히 중요합니다.

4. 시스템이 실제 문제와 잘못된 데이터를 구분할 수 있습니까?

센서 드리프트, 통신 오류 및 교정 문제는 잘못된 분석 결과를 초래할 수 있습니다.

따라서 데이터 품질 관리는 신뢰할 수 있는 AI 및 예측 유지보수를 위한 기본 요건입니다.

5. 해당 솔루션은 확장 가능한가요?

발전소는 처음에는 터빈이나 펌프에 대한 분석 기능을 도입한 후, 나중에 연소, 수처리 시스템 또는 배기가스 처리 분야로 확장할 수 있습니다.

아키텍처는 이러한 발전을 뒷받침해야 합니다.

6. 사이버 보안은 어떻게 처리되나요?

산업 제어 환경을 분석 플랫폼에 연결하면 네트워크 분할, 접근 제어, 인증, 패치 및 기타 사이버 보안 관행의 중요성이 더욱 커집니다.

따라서 디지털화는 단순히 소프트웨어 구매로만 여겨져서는 안 되며, 공장의 전반적인 운영 기술 아키텍처의 일부로 간주되어야 합니다.

9. 기술의 미래 방향

차세대 디지털 WTE는 단일 AI 모델로 정의될 가능성은 낮습니다.

대신, 공정 제어, 자산 관리, 환경 모니터링 및 에너지 최적화를 연결하는 통합 의사 결정 지원 시스템 으로의 전환이 방향성을 제시하고 있습니다 .

특히 주목할 만한 세 가지 발전 사항이 있습니다.

장비 모니터링부터 시스템 최적화까지

미래의 플랫폼은 펌프, 터빈 또는 보일러를 개별적으로 모니터링하는 대신 이러한 자산들이 어떻게 상호 작용하는지 분석하는 데 더욱 집중할 것입니다.

예측부터 권장 조치까지

더 유용한 질문은 다음과 같이 바뀔 것입니다:

“무엇이 잘못되고 있는 걸까요?”

받는 사람 :

"현재 운영 상황을 고려할 때, 가장 적절한 대응책은 무엇일까요?"

이를 위해서는 공정 지식, 신뢰할 수 있는 데이터 및 엔지니어링 검증이 필요합니다.

에너지 회수부터 자원 최적화까지

최신 폐기물 에너지화 발전소는 단순히 에너지 회수만 하는 것이 아닙니다.

또한 재료를 회수하고, 유용한 열을 발생시키고, 수자원을 관리하며, 잠재적으로 다른 기반 시설과 통합될 수도 있습니다.

예를 들어 SUEZ는 전력 및 열 회수를 수소 생산 및 CO₂ 관련 사업을 포함한 기타 자원 회수 응용 분야와 결합한 현재의 폐기물 에너지화(EfW) 프로젝트에 대해 설명합니다.

동시에 규제 체계는 배출량 통제와 더불어 자원 효율성에 점점 더 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, EU의 개정된 산업 및 축산 생산 배출 지침은 최적가용기술(BAT) 기반 허가 제도의 역할을 강화하고, 적절한 경우 자재, 물, 에너지에 대한 자원 효율성 요건을 포함하고 있습니다.

발전소 운영자에게 있어 이는 효율성에 대한 보다 폭넓은 정의를 시사합니다.

목표는 더 이상 단순히 전력 생산량을 극대화하는 것이 아닙니다. 환경 규정 준수, 신뢰성 및 경제적 성과를 유지하면서 전체 시스템을 최적화하는 것입니다.

폐기물 에너지화 사업자를 위한 실질적인 핵심 사항

디지털화만으로는 폐기물 에너지화 발전소의 효율성을 높일 수 없습니다.

가치는 신뢰할 수 있는 운영 데이터와 엔지니어링 지식, 그리고 시의적절한 의사결정을 연결하는 데서 비롯됩니다.

발전소 소유주와 운영자에게 있어 실질적인 디지털화 로드맵은 다음 다섯 가지 질문에서 시작할 수 있습니다.

1. 어떤 자산이나 프로세스가 가장 큰 운영 손실을 초래합니까?
2. 이미 존재하지만 활용도가 낮은 데이터는 무엇일까요?
3. 어떤 오류나 편차를 더 일찍 감지할 수 있었을까요?
4. 어떤 작동 매개변수가 에너지 및 시약 소모량과 가장 강한 상관관계를 가지고 있습니까?
5. 운영자는 분석 결과를 명확한 유지 보수 또는 공정 조치로 전환할 수 있습니까?

최신 AI 기술부터 살펴보는 것보다 이러한 질문부터 시작하는 것이 더 유용한 경우가 많습니다.

폐기물 에너지화 시설은 연소, 에너지 회수, 수처리, 유량 제어, 배출 제어 및 자산 관리 등 복잡한 시스템을 포함합니다. 이러한 시스템들이 더욱 긴밀하게 연결됨에 따라, 디지털 도구는 운영자가 사후 대응적인 문제 해결에서 벗어나 보다 정보에 기반한 예측적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다.

물, 폐수, 펌핑, 밸브 및 환경 기술 산업의 경우, 이는 폐기물 관리, 에너지 회수, 수처리 및 산업 디지털화 간의 교차점이 점점 더 커지는 결과를 가져옵니다.

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