하수도시설의 스마트화가 주요 과제로 떠오르고 있는 가운데 스마트화의 필요성에 대해 주목해야 한다. 하수는 처리할 때 발생하는 부피 및 변동이 다른 산업에 비해 크며, 365일 운영되어 항상 처리돼야 하고 수온 및 강수 등 기상의 영향을 많이 받아 처리 공정이 까다롭다는 특징들이 있다. 또 하수처리 과정인 하수슬러지 공정에서 대부분의 오염물질을 제거할 때 사용하는 미생물은 경제적이지만 느리고 복잡한 생물화학적 반응으로 처리 시간이 길며, 처리에 이상이 생겼을 시 원인파악이 어려운 특징이 있어 스마트 기술이 필요하다.

전력사용·처리수질·온실가스 모두 고려해야

또한, 전력 문제로 인해 스마트 기술의 필요성도 제시되고 있다. 하수처리에서 사용되는 전력은 국가 전체 전력의 약 1%로 국가 차원에서 결코 작은 숫자가 아니기에 전력 감소가 요구된다. 국내외 공공하수처리 시설의 전력사용 분석 결과를 보면 송풍기 에너지 사용량이 하수처리 전체 발생 전력의 절반을 차지하여 하수처리 시설의 에너지 절감을 위해 송풍기 에너지 관리가 필수적이다.

아울러 환경부는 전력 감소에서 그치는 것이 아닌 시대적 과제인 탄소중립을 추진하고 있다. 하수도시설의 탄소중립을 위해 하수도시설의 탄소 발생 양상을 파악해야 한다. 공공하수도에서 발생하는 탄소량을 살펴보면 하수 처리시설에서 발생하는 아산화질소(N₂O)는 전체 물 공급 시스템 중 약 26%를 차지하고 있다. 이산화탄소의 온실가스 기여도에 비해 아산화질소의 온실가스 기여도가 15배 가량 높아 하수처리시설의 탄소중립의 핵심은 아산화질 모니터링에 있다.

이에 국내 기업에서는 여러가지 기술을 개발하고 적용해왔다. 하지만 전력을 줄이다 보면 아산화질소가 더 발생되어 탄소중립을 방해하는 딜레마에 빠지게 됐다. 탄소중립을 위해서는 전력사용량, 처리수질 그리고 온실가스 발생량을 동시에 고려해야 하며, 운전자 경험에 의존한 제어는 한계가 있기에 시뮬레이션 및 인공지능과 같은 스마트 기술의 도입이 필요하다.

한편, 건설시장의 변화도 하수처리 시설의 스마트 기술 적용을 앞당기고 있다. 건설업계는 건설보다는 운영시장으로 바뀌는 추세이며, 탁월한 운영관리를 위해 스마트 기술이 도입된 데이터 수집을 필요로 한다. 미국은 이미 운영관리비용이 40년 전 상하수도 시설의 건설 및 교체비용 대비 2배 초과됐으며, 국내 상수도 시장도 20년 전부터 유지관리 시장의 규모가 건설시장 규모를 넘어섰다. 국내 하수도 시장은 10년 내 건설비용과 운영비용이 역전될 것으로 전망되고 있다.

요소기술, 다양한 기술들이 통합적으로 접목돼야

앞서 살펴본 스마트 하수도의 필요성으로 기인된 스마트 하수도 목적에는 △통합데이터 관리 △처리공정 이상감지 △에너지 절감 및 탄소중립 △자산관리 설비진단 △약품사용량 절감 등이 있다. 이 목적을 수행하기 위해 다양한 요소기술들이 도입돼야 하는데, 이 기술로는 △센서 △전산시스템 △자동제어 △공정진단 △수질예측 △설비진단 및 이상감지 △온실가스 분석 등이 있다. 한 가지 기술만으로 요소기술을 실제로 구현할 수 없으며, 다양한 기술들이 통합적으로 접목돼야지 만 가능하다.

다양한 요소기술을 통한 스마트 하수도 구축 방안은 4단계로 전개되며 △데이터 수집 △정보 △지식 △조치 순으로 단계적으로 진행된다. 데이터 수집 단계에서는 시스템에서 문제가 발견되지 않을 지점까지 도달하여 고품질의 데이터를 수집하는 ‘인에이블링 에지(enabling the edge)’ 기술이 적용된다. 정보단계에서는 빅 데이터 분석을 활용하여 정보의 유효성을 확인하고 새로운 정보로부터 최대한의 가치 있는 정보를 만들어 낼 수 있다.

다음 단계인 지식은 운영분석 도구(시뮬레이터)를 도입하여 운영관리자가 시기 적절하게 의사결정을 할 수 있도록 정보를 통합 및 가공하고 시각화 도구 및 웹서비스를 통해 시간·공간적 정보를 전달할 수 있어 직관적 이해를 가능하게 한다. 또한, (공공)클라우드와 빅데이터 기반 통합 운영으로 축적된 지식을 지속적으로 학습하여 하수처리 시설의 운영지식을 축적할 수 있다.

마지막 단계인 조치에는 초기 발생이 예상되는 이벤트의 예방 및 중지를 위한 조치를 수행하게 하는 운영지침 및 자동제어 시스템이 사용된다. 이를 통해 안정적 생산 및 처리수질을 확보함과 동시에 운영비용 절감, 위기대응능력의 향상을 기대할 수

있다.

한편, 하수처리 스마트화의 목표 중 하나는 부분자율 운전까지 가능한 3단계로 도약하는 것이다. 현재 2단계인 부분 자동화에 머물고 있으며, 부분 자동화는 일부 제어를 기계가 수행하는 것이지만 부분 자율운전은 기계가 부분적으로 의사결정을 지원하여 운영자의 개입을 줄이는 단계로의 돌입이다. 현재 2단계에서 3단계로 전환 중에 있으며, 그 과정에서 데이터 수집, 클라우드 기반 통합관리, 인공지능 학습 등의 다양한 기술들을 필요로 한다. 이 과정을 통해서 3단계에 도달하면 데이터 기반 운영, 자동화된 자료수집, 지속 가능한 자산관리, 자동운전 등 다양한 진보된 결과를 얻을 수 있다.

스마트 센서 기술로 탄소 발자국 줄일 수 있어

요소기술의 대표적 사례로 센싱 시스템인 스마트센서가 있다. 스마트센서는 소프트 센싱과 학습이 연합되어 만들어진 기술로 화학약품이 필요 없고 신속한 측정 및 고농도 측정이 가능하며, 간단하고 내구성이 높은 특징을 갖고 있다. 스마트 센서는 측정 능력에 있어서 기존 센서와 동등하고 비용이 낮으며 처리 수질 예측의 신뢰도가 높다.

국내 사례를 보면 S사는 스마트 센서 및 기계학습을 이용한 자율 지도 학습을 적용하여 운전자 개입 없이 자동 운영을 할 수 있다. 유입 및 방류수질을 예측할 수 있으며, 처리수질과 아산화질소 및 전력 사용량을 고려한 송풍기 공기량 의사결정과 운전상태 진단 및 온실가스 발생량을 모니터링하여 하수처리시설 송풍기 공기량의 최적화를 이뤘다. 이로 인해 탄소 발자국을 모니터링하고 에너지를 관리하는 기업으로 성장했다.

M시는 시뮬레이션, 인공지능 및 스마트 센싱 기술이 적용된 송풍량 제어 운전으로 기존 대비 약 25%의 송풍기 전력 절감 효과를 봤다. 하수처리시설 전제 전력량의 약 8%를 절감했고 연간 온실가스 발생 량 21.1 톤(CO₂)을 감축할 수 있었다.

[『워터저널』 2022년 6월호에 게재]