Comparative Analysis of Greenhouse Gas Emissions from Domestic Wastewater Treatment Processes by Modeling: Existing Estimation Methods vs Modeling

Ahn, Seyoung; Kim, Haerim

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J Korean Soc Environ Eng > Volume 45(8); 2023 > Article

모델링에 의한 하수처리공정의 아산화질소(N2O) 배출량 비교분석: 기존산정방식 vs 모델링

Research Paper

Journal of Korean Society of Environmental Engineers 2023; 45(8): 337-347.

Published online: August 31, 2023

DOI: https://doi.org/10.4491/KSEE.2023.45.8.337

모델링에 의한 하수처리공정의 아산화질소(N₂O) 배출량 비교분석: 기존산정방식 vs 모델링

안세영^†

, 김해림

㈜수엔지니어링앤컨설팅

Comparative Analysis of Greenhouse Gas Emissions from Domestic Wastewater Treatment Processes by Modeling: Existing Estimation Methods vs Modeling

Seyoung Ahn^†

, Haerim Kim

Water Engineering & Consulting, Inc., Republic of Korea

^†Corresponding author E-mail: syahn@waterenc.com Tel: 02-568-1941

Received October 7, 2022 Revised December 5, 2022 Accepted June 24, 2023

Abstract

This study examined the existing methodologies and the applicability of process modeling concerning the estimation of nitrous oxide (N₂O) emissions from wastewater treatment processes. The method of extimating N₂O emissions from wastewater occurring during biological nitrification and denitrification processes can be divided into those before and after legal nitrogen effluent quality enhancement for domestic wastewater treatment plant. Initial IPCC guidelines such as IPCC 1996 GL, GPG 2000, and IPCC 2006 GL, provided methods for estimating N₂O emissions throughout domestic wastewater, while the revised version, IPCC 2019 RF, proposed methods for estimating each N₂O emission by distinguishing wastewater treatment and effluent after the advancement of wastewater treatment plants. The National Greenhouse Gas Inventory Report (NIR) in Korea adopted the methodology of GPG 2000, and the Emissions Trading System (ETS) applies the estimation method of IPCC 2006 GL in the wastewater treatment plants. This study utilized process modeling to consider the process characteristics and operating conditions of wastewater treatment plants. IPCC, NIR, and ETS estimate N₂O emissions based on nitrogen behavior activity data and emissions factors. On the other hand, process modeling estimates N₂O emissions in each unit process of the wastewater treatment plant using a 4-step AOB nitrification/4-step denitrification model and a liquid/gas transfer model. The estimation results of N₂O emissions from modeling method were compared with the estimation results of IPCC, NIR, and ETS to analyze the suitability of the estimation method. Through this, it was evaluated how appropriate process modeling is for estimating N₂O emissions in domestic wastewater treatment plants.

Key words: Nitrous oxide (N₂O), Domestic wastewater, NIR, ETS, Modeling

요약

본 연구는 하수처리과정에서 배출되는 아산화질소(N₂O)의 산출방법과 관련하여 기존 방법론을 분석하고 공정모델링의 적용성을 조사하였다. 생물학적 질산화 및 탈질화 과정에서 발생하는 하수의 N₂O 배출량 산정방법은 하수처리 고도화 이전과 이후로 구분할 수 있는데, IPCC 초기 가이드라인인 IPCC 1996 GL, GPG 2000, IPCC 2006 GL은 하수 전반의 N₂O 배출량 산정방법을 제시하였고, 개정된 버전인 IPCC 2019 RF는 하수처리장 고도화 이후 하수처리와 방류수를 구별하여 각 N₂O 배출량 산정방법을 제안하고 있다. 국내 국가온실가스인벤토리보고서(NIR)는 GPG 2000의 방법론을 채택하였고, 배출권거래제(ETS)는 하수처리장 영역에서 IPCC 2006 GL의 산정방법을 적용하고 있다. IPCC, NIR, ETS는 질소 거동의 활동자료와 배출계수로 N₂O 배출량을 산정한다. 반면에, 공정모델링은 하수처리장 각 단위공정에서 4단계 AOB 질산화 및 4단계 탈질화 모델과 액체/기체 가스전달 모델을 사용하여 N₂O 배출량을 산출한다. 모델링에서 산출된 N₂O 배출량 결과를 IPCC, NIR, ETS의 산정결과와 비교하여 모델링 산출방법의 적합성을 분석하였다. 이를 통해 공정모델링이 N₂O 배출량 산정에 어느정도 적절성을 가지는지 평가하였다.

주제어: 아산화질소(N₂O), 하수, 국가온실가스인벤토리보고서, 배출권거래제, 모델링

1. 서 론

아산화질소(N₂O)의 온실가스 효과는 이산화탄소(CO₂)에 비해 약 300배 더 강하다고 알려져 있다[1]. 국가온실가스인벤토리보고서((National Greenhouse Gas Inventory Report, NIR, 2021)의 발표에 따르면 1990년부터 20년간 하수로부터 배출되는 N₂O량은 점진적인 증가 추세이며, 2019년도에 1,046 GgCO₂eq로 국가 총 N₂O 배출량인 14,310 GgCO₂eq의 7.3%를 차지한다[2]. 같은 해 하수의 메탄(CH4) 배출량이 492 GgCO₂eq인 것을 감안하면 N₂O의 온실가스 기여도가 CH 4 보다 약 2.2배 높은 것으로 나타났다(Fig. 1) [2]. 폐기물 분야에서 국가온실가스 2030년 감축 목표를 2018년 총배출량의 46.8%로 설정하였기 때문에, 하수의 N₂O 배출량의 구체적인 감축방안을 마련할 필요가 있다[3].

국내에서의 N₂O 배출량은 두 가지 방법으로 산정되는데, 이는 각각 국가온실가스인벤토리보고서(NIR)의 방식과 배출권거래제(Emission Trading System, ETS) 방식이다. 두 방식 모두 기후변화에 관한 정부 간 패널(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)의 초기 가이드라인에 근거를 두고 있다. IPCC는 온실가스 인벤토리를 작성하기 위해 1995년 온실가스 배출량 산정방법의 기본사항을 제안하였고, 이듬해 IPCC 1996 GL(guidelines)을 통해 하수(분뇨) 전반의 N₂O 배출량을 산정하는 활동자료(Activity Data, AD) 산출방법과 배출계수(Emission Factor, EF)를 제시하였으며, 이후 실무지침서인 GPG(Good Practice Guidance) 2000에서는 활동자료에 하수(분뇨) 슬러지가 토양개량제 등으로 사용되는 부분이 추가 되었다[4,5]. GPG 2000의 N₂O 산정방법은 활동자료인 인구, 단백질 섭취량, 단백질 질소비율에 배출계수를 적용하며, 하수(분뇨)슬러지 부분의 질소량을 제외하면 IPCC 1996 GL의 산정방법과 동일하다[4,5]. NIR의 GPG 2000의 방식을 따르고 있으며 하수(분뇨)슬러지의 질소량은 고려하지 않는다[2].

IPCC 2006 GL의 산정방법은 GPG 2000의 활동자료에서 ‘산업(상업)지역에서 유입되는 질소량’ 등, 주변 여건의 변수가 추가되었다[6]. IPCC 2006 GL은 하수처리장을 별도의 발생원으로 분리하여 초보적 단계의 산정방법을 소개하고 있는데, 활동자료인 ‘해당지역의 인구’와 ‘하수(고도)처리율’에 배출계수인 ‘단위인구당 N₂O 발생량’을 곱하여 산정하였기 때문에 불확도가 상대적으로 높다[6]. IPCC 2019 RF(refinement)는 해당지역의 경제적 수준, 도시화율, 하수투입방법, 하수(고도)처리율, 하수처리장 질소제거율 등을 고려하여, 하수처리장과 처리장 방류수로부터 발생하는 N₂O 배출량 산정방법을 제시하고 있다[7].

ETS 산정방법은 「온실가스 배출권거래제의 배출량 보고 및 인증에 관한 지침」에서 제시한 활동자료, 즉 하수처리과정에서 ‘처리된 질소량’과 IPCC 2006 GL의 N₂O 기본배출계수를 사용한다[8]. ETS 산정방법에서 활동자료인 ‘처리된 질소량’은 하수처리장의 운영자료에서 산출할 수 있으나, IPCC 2006 GL의 기본배출계수는 하수처리장의 공정특성과 운영조건 등을 반영하지 않는다.

하수처리 공정모델링(process-based modeling)은 처리시설에서 미생물에 의한 질산화(nitrification)반응과 탈질화(denitrification)반응의 수학모델과 물질수지에 의해 각 단위 공정에서 생성되는 N₂O량을 계산한다. 하수처리공정에서 배출되는 N₂O는 질소처리 과정인 질산화반응과 탈질화반응에서 발생한다. ASMN (Activated Sludge Model for Nitrogen) [10]과 two pathway model [11]은 ASM (Activated Sludge Model) No. 1 [12]과 ASM No. 3 [13]에서 제공되지 않았던 AOB (ammonia oxidizing bacteria)의 NH₂OH 산화반응과 AOB의 탈질반응을 추가하여 Nitric oxide(NO)와 N₂O 발생 거동을 나타낸 수학모델이다.

AOB는 암모니아(NH₃)를 아질산염(NO₂^-)으로 산화시키며, NO₂는 다시 NOB(nitrite oxidizing bacteria)에 의해 질산염(NO₃)으로 질산화된다. 이러한 질산화반응에서 AOB의 산화효소인 AMO (ammonia mono oxygenese)는 NH₃를 Hydroxylamine (NH₂OH)으로 산화시키며, NH₂OH는 산화환원효소인 HAO (hydroxylamine oxydoreductase)에 의해 아질산염(NO₂)으로 변환된다. 이 과정에서 NH₂OH는 HAO의 작용으로 NO로 전환되며, 환원효소인 NoR (nitric oxide reductase)에 의해 N₂O가 생성된다(NH₂OH oxidation pathway) [11]. (Fig. 2) 또한, HAO의 작용으로 NO에서 산화된 NO₂(HNO₂)는 환원효소인 NirK (nitrite reductase)에 의해 NO로 변환되며, 환원효소인 NorB(nitric oxide reductase)의 작용으로 N₂O가 발생한다(Denitrification pathway) [11].

NH₂OH oxidation pathway에서 N₂O의 생성은 용존산소(DO) 농도가 증가할수록 활발해진다[14]. 그러나 AOB denitrification pathway에서는 DO농도가 낮을수록 NO₂(HNO₂)의 환원으로부터 발생되는 N₂O량은 증가한다[14]. 낮은 DO농도 조건에서 N₂O의 발생량이 증가하는 이유는 반응과정에서 일어나는 NO₂의 축적 때문이다[14].

NOB (nitrite oxidizing bacteria)에 의해 생성된 NO₃는 산소(O₂)농도가 낮은 무산소 조건이 형성되면 heterotrophs에 의해 탈질화반응이 일어난다. 유기물인 COD (chemical oxygen demand)가 CO₂로 산화될 때 전자수용체로 사용되는 NO₃는 전자전달과정에서 NO₂와 NO로 환원된다. 그리고 다시 환원효소(nitric oxide redutase)에 의해 N₂O로 변환되며 최종산물인 N₂를 생성한다(Fig. 3) [15].

Fig. 3에서 N₂O 환원반응은 NO₃와 NO₂ 환원반응에 비해 신속하게 진행된다. 만약 N₂O 환원효소(nitrous oxide reductase) 작용속도가 늦어지면 N₂O는 N2로 환원되지 않고 반응조에 축적된다[15]. 용존산소(O₂)가 일부 존재하거나 유기물이 부족한 상태에서는 N₂O 환원효소의 생성과 활동이 억제된다. 그러나 동일한 조건에서 NO₂ 환원효소(nitrite reductase)의 생성과 활동이 어느정도 가능하다[15]. 이러한 불안정한 무산소 조건에서는 N₂O가 반응조에 축적되며 대기 중으로 배출된다.

질산화와 탈질화과정에서 발생하는 N₂O의 배출량은 부피전달계수(volumetric transfer coefficient, k_La)와 액체상태에서의 농도 차에 의해 결정된다(식 1) [16]. k_La는 반응조의 구조, 산기관의 깊이, 기포의 크기, 액체의 점성 등에 따라 변화한다. 또한, 하수특성, 온도, 난류조건 등도 반응조에서 생성되는 N₂O 배출에 상당한 영향을 미친다.

Tr_N₂O=V_R×k_La×[(N₂O-N)_R-(N₂O-N)_S] (1)

여기서, V_R은 반응조 용량(m³), (N₂O-N)R은 반응조에서의 N₂O-N 농도(mg/L), (N₂O-N)S은 액체상에서 N₂O-N의 포화농도를 말하며, TrN₂O-N,R은 반응조의 액체상에서 기체상으로 전달되는 N₂O-N량(kg/일)을 의미한다.

NH₂OH oxidation pathway, AOB denitrification pathway, heterotrophs의 denitrification 반응에서 발생하는 N₂O-N량은 (식 2)의 물질수지로부터 산출된다[17]. (식 2)의 물질수지에서 M_N2O-N,I와 M_N2O-N,O는 N₂O-N의 유입량과 유출량이며, G_N2O-N,R은 반응조에서 생성되거나 소비되는 N₂O-N의 순발생량(kg/일)이다. ASMN 모델[10]과 two pathway model[11]의 N₂O 생성과 소비 반응식(process rate expression)과 화학양론계수(stoichiometric coefficients)를 적용하여 G_N2O-N,R을 산출한다.

(2)

dMN2O−N,Rdt=MN2O−N,I−MN2O−N,O−TrN2O−N,R+GN2O−N,R

유기물의 산화반응, 질산화와 탈질화 반응, 가스전달에 의한 NO, N₂O, N2의 생성과 배출을 수학적으로 모형화한 ASMN 모델[10]과 two pathway model [11], 액체/기체 가스전달 모델 등이 장착된 모델링 소프트웨어, EQPS(Effluent Quality Prediction System, SUMO) [18]를 사용하여 A2O, MLE, SBR 처리시스템의 각 단위공정에서 생성되는 N₂O 배출량을 산출하였고, 기존 IPCC, NIR, ETS 산정방식으로 계산된 N₂O 배출량과 비교･분석하였다.

2. 방 법

NIR(국가온실가스인벤토리보고서)과 ETS(배출권거래제)의 N₂O 배출량 산정방법은 IPCC 가이드라인을 기반으로 구축되었으므로, 먼저 IPCC 1996 GL, GPG 2000, IPCC 2006 GL, IPCC 2019 RF의 산정방법별로 하수 그리고 하수처리장과 방류수계에서 발생하는 N₂O 배출량을 산출하였고, NIR, ETS, 공정모델링에 의한 산출결과를 분석하였다. 또한, 기존 방법에서 사용된 배출계수와 모델링에서 산출한 N₂O 배출계수, 그리고 문헌자료에서 플럭스챔버 측정으로부터 산출된 배출계수를 비교하였다.

대상 하수처리장은 경제적으로 중산층이 거주하는 인구 65,262명의 하수처리장(시설용량 24,000 m³/일)을 설정하였다. 처리구역의 수세화율은 100%이며 음식물 분쇄기는 설치되지 않았고 하수배제방식은 분류식으로 분뇨는 하수관거에 직투입된다. 하수처리시설은 고도처리, 총인처리, 슬러지처리 시설로 구성되어 있으며, 고도처리 공정은 A2O, MLE, SBR을 각각 적용하였다. 하수처리장의 단위공정에서 N₂O가 배출되는 위치는 ①∼⑬으로 설정하였다(Fig. 4).

2.1. IPCC 산정방법

2.1.1. IPCC 1996 GL

IPCC 1996 GL에서 활동자료인 하수(분뇨)질소량은 1) 처리구역의 인구수(P), 2) 인구 1인당 단백질공급량(Protein), 3) 단백질내 질소 비율(F_NPR)의 곱으로 계산하고, 하수(분뇨)질소량에 배출계수를 곱하여 N₂O 배출량을 산정한다(식 3).

N₂O 배출량=AD(P × Protein × F_NPR) × EF (3)

인구 1인당 단백질공급량(Protein)은 FAO(Food and Agriculture Organization)에서 발표한 3년간(2016~2018)의 평균수치인 98.0 g/N/일을 사용하였[19], 단백질에 포함된 질소 비율은 0.16 kgN/kg protein을 사용하였다(Table 1). IPCC 1996 GL에서 제시한 N₂O 배출계수는 0.01 kgN₂O-N/kgN이다.

2.1.2. GPG 2000

GPG 2000의 산정방법은 IPCC 1996 GL의 활동자료인 하수(분뇨)질소량에 하수(분뇨) 슬러지의 질소량(N_SLUDGE)을 포함한다(식 4). N_SLUDGE를 제외한 활동자료와 배출계수는 IPCC 1996 GL의 산정방법에서 제안한 방법과 수치를 적용하였다(Table 1). 본 연구에서는 하수에서 슬러지를 분리하지 않고 수계로 직접 방류되는 것으로 가정하여 (식 4)에서 N_SLUDGE는 무시하였다.

N2O 배출량 = AD(P × Protein × F_NPR-N_SLUDGE) × EF (4)

2.1.3. IPCC 2006 GL

IPCC 2006 GL의 산정방법은 GPG 2000의 활동자료에 1) 미섭취단백질(F_NON-CON)에 의한 증가분과 2) 산업(상업)분야에서 배출되는 단백질(FIND-COM)에 의한 증가분을 추가하였다(식 5). 추가된 변수인 F_NON-CON은 음식물 분쇄기가 없는 지역의 기본수치인 1.1 kgN/kgN이며, FIND-COM은 IPCC의 기본수치인 1.25 kgN/kgN을 사용하였다. IPCC 2006 GL은 하수의 N₂O 배출계수를 이전 산정방법(IPCC 1996 GL, GPG 2000)의 배출계수보다 낮은 0.005 kgN₂O-N/kgN로 설정하였다 (Table 1).

하수 N₂O 배출량 = AD (P × Protein × F_NPR × F_NON-CON × F_INDCOM-N_SLUDGE) × EF (5)

IPCC 2006 GL에서 소개한 초기단계의 하수처리장 N₂O 배출량 산정방법은 1) 처리구역의 인구수(P), 2) 하수처리율 (TPLANT), 3) 산업(상업)분야에서 배출되는 단백질(FIND-COM)을 활동자료로 사용하였다(식 6). 하수처리율(TPLANT)은 대상 지역에서 발생하는 하수가 하수처리장에서 처리되는 비율(%)을 나타낸다. 인구 1인당 N₂O 배출량을 나타내는 기본배출계수(EFPLANT)는 3.2 gN₂O/인/yr이다. 국내에서는 이미 하수도 설치율과 하수처리율의 상당히 증가하여, 상기 기본배출계수(EFPLANT)의 사용은 적절치 않으므로 본 연구에서는 (식 6)의 하수처리장 N₂O 배출량 산정을 제외하였다.

하수처리장 N₂O 배출량 = AD (P × T_PLANT × F_IND-COM) × EF_PLANT (6)

2.1.4. IPCC 2019 RF

IPCC 2019 RF의 산정방법은 호기성 생물학적 처리시설을 갖는 중앙 집중화된 하수처리장(Centralized, aerobic treatment plant)에서 발생하는 N₂O 배출량과 처리수가 방류된 후 수계에서 발생하는 N₂O 배출량으로 구분하였다. 하수 질소량 산정에서 1) IPCC 2006 GL의 활동자료인 처리구역 인구(P)가 하수처리인구(P_treatment)로 수정되었고, 2) 인구 1인당 단백질공급량(Protein_supply)에 단백질섭취율(FPC)을 적용하였으며, 3) 가정용품에 의한 질소 증가분(N_HH)이 추가되었다(식 7). IPCC 2019 RF가 제시한 산업화된 아시아 지역의 FPC는 0.86이며 N_HH의 기본수치는 1.1이다(Table 1).

하수질소량(AD) = P_treatment × Protein(Protein_supply × FPC) × F_NPR × F_NON-CON × FIND-COM × N_HH (7)

하수처리장의 N₂O 배출량은 (식 7)의 하수질소량에 경제적 수준에 따른 도시화 정도(U), 하수처리율(T), 배출계수를 곱하여 산정한다(식 8). 처리구역은 주로 중류층 이상이 거주하는 도시화 지역으로 가정하여 U는 1.0, T는 100%로 설정하였고, 분류식 관거에서 하수 및 분뇨 직투입율 100%를 적용하였다. 하수처리장의 N₂O 배출계수는 IPCC 2019 RF에서 설정한 0.016 kgN₂O-N/kgN을 적용하였다.

하수처리장 N₂O 배출량 = AD × U × T × EF (8)

하수처리장 방류수에 의해 수계에서 배출되는 N₂O량은 (식 9)를 적용하여 산출한다. 방류수 질소량은 하수질소량에 하수처리율(T)과 질소제거율(NREM)을 고려하여 산정하였다(식 9). IPCC 2019 RF가 설정한 N REM 은 고도처리시설에서 0.8이며, 방류수 N₂O 배출계수는 0.005 kgN₂O-N/kgN이다.

처리장 방류수에 의한 수계 N₂O 배출량 = AD × T × (1-NREM) × EF (9)

2.2. 국가 온실가스 인벤토리 보고서(NIR) 산정방법

NIR은 GPG 2000에서 제시한 활동자료와 배출계수(EF)를 사용하여 하수(분뇨)에서 발생하는 N₂O 배출량을 산정한다. 활동자료인 TN 부하량은 하수(분뇨)의 총질소량이며, 음식물 소비에 의한 1) 인구 1인당 단백질 섭취량 (Protein), 2) 단백질 중 질소비율(F_NPR), 3) 인구수(P)를 곱한 값이다(식 10). NIR은 GPG 2000에서 적용한 슬러지 질소량(N_SLUDGE)을 제외하였다.

N₂O 배출량 = AD (P × Protein × FNPR) × EF (10)

단백질 섭취량(Protein)은 보건복지부에서 발간하는 「국민건강영양조사」의 통계자료에서 2016~2018년 평균인 72.3 g/인/일이며[20], 단백질에 포함된 질소비율은 IPCC 1996 GL에서 제시한 0.16 kgN/kg-Protein이다(Table 1). 배출계수는 IPCC 1996 GL과 GPG 2000의 기본수치인 0.01 kgN₂O-N/kgN이다.

2.3. 배출권거래제(ETS) 산정방법

ETS 산정방식에서 활동자료는 하수처리장의 ‘처리된 TN 부하량’이다. ‘처리된 TN 부하량’은 질산화반응, 탈질화반응, 미생물 성장으로 제거된 질소량이며, 유입 TN 부하량에서 반출슬러지 TN 부하량과 방류수 TN 부하량을 뺀 값이다. 하수처리장의 N₂O 배출량은 ‘처리된 TN 부하량’과 배출계수의 곱으로 산정한다(식 11).

N₂O 배출량 = (유입 TN부하량 – 반출슬러지 TN부하량 –방류수 TN부하량) × EF (11)

하수처리장의 유입 TN부하량과 방류수 TN 부하량은 측정된 수량과 수질로부터 산출한다. 반출슬러지 TN부하량은 하수처리장 외부로 처분되는 슬러지에 포함된 질소량이다. (식 11)의 활동자료를 산출하기 위한 수질은 「환경분야 시험･검사 등에 관한 법률」 제6조에 제시된 「수질오염공정시험기준」에 근거하여 측정한다[8].

본 연구에서는 ETS 산정방법의 유입 TN부하량은 IPCC 2019 RF의 TN 부하량을 사용하였고, N₂O 배출계수는 IPCC 2006 GL의 기본수치인 0.005 kgN₂O-N/kgN을 적용하였다(Table 1). (식 11)의 반출슬러지 TN부하량과 방류수 TN부하량은 A2O 모델링에서 도출된 결과값을 적용하였다. 모델링에서 산출된 방류수 TN 부하량은 412.5 kg/일이며, 반출슬러지에 포함된 TN 부하량은 104.7 kg/일이다(Table 2).

2.4. 모델링

하수처리 공정모델링은 단위공정의 유출입 수질 및 수량, NH₂OH oxidation, AOB denitrification, Heterotrophic denitrification 에 의한 N₂O의 생성량과 액체/기체 가스전달에 의한 N₂O 배출량을 산출한다. 모델링 소프트웨어는 EQPS (SUMO₂2)[18]이며 Fig. 4의 처리시스템(A2O, MLE, SBR) 모형을 구축하고 각 단위공정에서 발생하는 N₂O 배출량을 계산한다(Table 3).

유입하수 성상은 IPCC 2019 RF의 ‘TN부하량’을 토대로 BOD₅ 200.0 mg/L, COD_CR 440.0 mg/L, TSS 214.9 mg/L, TN 54.5 mg/L, TP 5.9 mg/L로 설정하였고, 하수관로에서 생성된 용존 N₂O는 존재하지 않는 것으로 가정하였다. 하수 수온은 20℃로 설정하였다. A2O, MLE, SBR의 수리학적 체류시간(hydraulic retention time)은 각각 11.2 hrs, 10.2 hrs, 19.6 hrs이며, 슬러지 체류시간(SRT)은 각각 6.3일, 6.2일, 12.2일이다. 각 처리공정의 미생물혼합액(mixed liquor suspended solids) 농도와 잉여슬러지(waste activated sludge) 농도는 각각 ≈3,000 mg/L와 ≈8,000 mg/L로 조정하였다(Table 3).

Fig. 4에서와같이 N₂O를 배출하는 단위공정은 생물반응조, 총인처리시설의 혼화조 및 침전지, 슬러지처리시설의 저류조이다. N₂O 생성에 관여하는 OHO(Ordinary heterotrophic organism), AOB, NOB의 모델계수는 Hiatt and Grady [10], Pocquet [11], EQPS(SUMO) [18]에서 제시하는 수치를 사용하였다(Table 4).

Table 3과 Table 4의 조건에서 A2O, MLE, SBR 시스템을 시뮬레이션한 결과, 방류수 수질은 방류수 수질기준을 만족하였다. 방류수 TN 농도는 A2O, MLE, SBR에서 각각 17.2 mg/L, 13.8 mg/L, 10.2 mg/L로 산출되었다. 처리공정에 따라 방류수 TN 농도의 차이를 보인다(Table 5).

3. 결 과

Fig. 5는 기존 산정방법의 N₂O 배출량과 모델링 산출결과를 보여준다. IPCC 1996 GL과 GPG 2000, IPCC 2006 GL, NIR은 하수처리장과 방류수계를 구분하지 않고 하수 전반의 N₂O 배출량을 산정한다. IPCC 2019 GL은 하수처리장과 처리수 방류 후 수계에서의 N₂O 배출량 산정방법을 명확히 구분하였다. ETS와 모델링(A2O, MLE, SBR) 결과는 하수처리장에서 배출되는 N₂O량이다.

Fig. 5에서 IPCC 1996 GL과 GPG 2000은 동일한 활동자료(373,506 kgN/yr)와 배출계수(0.01 kgN₂O-N/kgN)를 사용하므로 N₂O 배출량은 동일한 값인 5,869 kgN₂O/yr으로 산정된다(식 3, 4). NIR의 N₂O 배출량은 4,328 kgN₂O/yr로 IPCC 1996 GL과 GPG 2000의 배출량보다 적게 산출되었는데(식 10), IPCC 1996 GL과 GPG 2000은 FAO에서 발표한 ‘1인당 단백질공급량’(98.0 g/인/일)을 적용하였고[19], NIR은 보건복지부 「국민건강영양조사」통계인 ‘1인당 단백질섭취량’(72.3 g/인/일)을 사용하였기 때문이다[20](Fig. 5). 단백질섭취량은 단백질공급량에 단백질소비율(FPC)을 고려한 것으로, NIR의 활동자료 산정에서 단백질섭취량을 사용한 것은 타당하다고 볼 수 있으며, IPCC 2006 GL의 산정방법에서도 단백질공급량을 단백질섭취량으로 수정하였다.

IPCC 2006 GL의 방법에 따라 산정한 하수 전반의 N₂O 배출량은 4,035 kgN₂O/yr이며, IPCC 1996 GL(GPG 2000)의 배출량(5,869 kgN₂O/yr)보다 31.2% 낮은데, 그 이유는 IPCC 2006 GL의 활동자료에 ‘미섭취단백질 증가분(1.1)’과 ‘산업(상업) 분야에서 발생하는 단백질 증가분(1.25)’은 추가되었으나(식 5), 기본배출계수가 IPCC 1996 GL(GPG 2000)의 배출계수보다 낮기 때문이다. IPCC 1996 GL(GPG 2000)의 N₂O 기본배출계수는 0.01 kgN₂O-N/kgN(0.002~0.02 kgN₂O-N/kgN) 이며, IPCC 2006 GL의 기본배출계수는 0.005 kgN₂O-N/kgN(0.0005~0.25 kgN₂O-N/kgN)이다.

IPCC 2019 RF의 활동자료와 기본배출계수를 사용하여 산정한 하수처리장과 방류수계의 N₂O 배출량은 12,743 kgN₂O/yr이다(Fig. 5). 이 수치는 IPCC 2006 GL의 하수 전반에서 배출되는 N₂O량의 3.2배이다. IPCC 2019 RF의 N₂O 배출량이 상승하는 이유는 하수처리장의 인위적 질소제거에 의해 N₂O 생성과 배출이 증가하기 때문으로 판단된다. ETS는 하수처리장의 질산화반응와 탈질화반응으로 생성되는 N₂O의 배출량 산정방법이며, 배출량은 2,264 kgN₂O/yr이다(Fig. 5). ETS 배출량은 IPCC 2019 RF에서 산정된 하수처리장 N₂O 배출량(11,993 kgN₂O/yr)의 18.9%이다. ETS 배출량이 상대적으로 낮은 이유는 활동자료로 ‘처리된 TN량’과 기본배출계수 0.005 kgN₂O-N/kgN을 사용했기 때문이다. IPCC 2019 RF의 활동자료는 ‘유입TN량’이며, 기본배출계수는 0.016 kgN₂O-N/kgN이다.

IPCC 2019 RF의 하수처리장 N₂O 배출량(11,993 kgN₂O/yr,)은 모델링 결과에서 가장 높게 산출되는 SBR 배출량과 유사하며, A2O와 MLE 배출량보다 2.1~2.5배 높다(Fig. 5). 모델링 결과는 A2O, MLE, SBR, 3개 시스템 모두 ETS(배출권거래제)의 N₂O 배출량보다 2배 이상 높게 산출된다. ETS의 N₂O 배출량(2,264 kgN₂O/yr)은 모델링 결과에서 가장 낮은 배출량을 보이는 MLE 배출량의 44.3%이다. ETS가 N₂O 기본배출계수로 사용하는 IPCC 2006 GL의 배출계수(0.005 kgN₂O-N/kgN)는 하수 전반의 배출계수이므로 하수처리장의 배출계수에 적용하면 N₂O 배출량이 저평가된다.

Fig. 6에서 모델링 결과인 하수처리장 단위공정별 N₂O 배출량을 살펴보면 A2O, MLE, SBR 반응조의 배출량은 전체배출량의 95.9%, 84.9%, 95.0%이며, 호기조건에서 96% 이상이 배출된다. 이는 호기조건에서 NH₂OH oxidation과 AOB denitrification, 그리고 공기공급에 의한 액체/기체 가스전달이 활발하기 때문이다.

이차침전지와 총인처리시설의 응집(P)침전지는 미생물 반응이 상대적으로 적으며 교반과 혼합이 없는 조용한 조건이므로 N₂O 배출도 그만큼 줄어든다. 혼화조와 잉여슬러지 (WAS) 저류조, 반송수 저류조의 N₂O 배출량은 침전지보다 다소 높게 나타나는데, 이는 교반, 악취 방지를 위한 공기주입, 미생물의 질산화반응에 의한 것으로 판단된다(Fig. 6). 농축슬러지 저류조와 소화슬러지 저류조의 슬러지 농도는 TS 2.0% 이상으로 혐기 상태가 지속 되어 N₂O 배출량이 낮은 것으로 추측된다.

모델링 결과로부터 산출된 N₂O 배출계수는 ‘유입질소량’ 당 N₂O 배출계수와 ‘처리된 질소량’ 당 N₂O 배출계수로 구분하였다. A2O, MLE, SBR의 ‘유입질소량’ 당 N₂O 배출계수는 각각 0.008 kgN₂O-N/kgN, 0.007 kgN₂O-N/kgN, 0.016 kgN₂O-N/kgN이며 평균 N₂O 배출계수는 0.01(±0.005) kgN₂O-N/kgN이다(Fig. 7). A2O와 MLE 시스템의 배출계수는 IPCC 2019 RF의 기본배출계수인 0.016(0.00016~0.045) kgN₂O-N/kgN보다 낮으며, SBR 시스템의 배출계수는 IPCC 2019 RF와 유사하게 나타난다(Fig. 7).

IPCC 2019 RF는 호기성 생물학적 처리시설을 갖는 중앙집중화된 하수처리장(Centralized, aerobic treatment plant)의 N₂O 배출량을 산정하나, 모델링과 같이 처리공정(A2O, MLE, SBR 등)별 배출량을 산출하기는 어렵다. 다만, 플럭스챔버를 이용하여 N₂O 배출량을 측정한다면 공정특성에 따른 하수처리장의 배출계수를 설정할 수 있다.

문헌조사 [21] 에서 국내 하수처리장(MLE)에서 플럭스챔버를 이용한 측정자료의 ‘유입질소량’ 당 N₂O 배출계수는 0.026 kgN₂O-N/kgN [21]이다(Fig. 7). 이 값은 MLE 모델링에서 산출된 배출계수보다 높으나, IPCC 2019 RF의 N₂O 배출계수 범위(0.00016~0.045 kgN₂O-N/kgN) 이내이다. 하수처리장의 전처리시설인 침사지와 일차처리시설인 침전지에서 N₂O 배출량이 상대적으로 높은 것으로 측정되어, 하수관로에서 생성된 용존 N₂O가 전처리시설과 일차처리시설에서의 배출량 증가가 원인인 것으로 판단된다.

모델링에서 산출한 ‘처리된질소량’ 당 N₂O 배출계수는 A2O 시스템 0.013 kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}, MLE 시스템 0.010 kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}, SBR 시스템 0.021 kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}이며, 모델링 평균 배출계수는 0.014(±0.006) kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}이다(Fig. 7). 실제처리장 생물반응조의 플럭스챔버 측정결과에서 산출된 N₂O 배출계수는 SBR, Denipho, 5-stageBNR, 표준활성슬러지공정에서 각 0.020 kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}, 0.007 kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}, 0.001 kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}, 0.005 kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}이며, 평균 N₂O 배출계수는 0.008 (±0.008) kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}이다[22]. 모델링 결과와 문헌자료 각각의 평균 배출계수는 ETS배출계수 0.005 kgN₂O-N/kgN_{처리된질소량}보다 높게 나타난다.

4. 고 찰

하수(분뇨)는 수집, 이송, 처리, 방류의 단계를 거쳐 수계로 유입된다. 국내 하수도 설치율이 2021년 기준으로 81.4% [23]에 도달함에 따라 하수(분뇨)의 N₂O 배출원은 하수처리장과 방류수계이다. NIR이 채택한 GPG 2000은 하수흐름 전반에서 배출되는 N₂O량의 산정방법을 제안하고 있으나, 하수처리장의 인위적인 질소제거 과정에서 배출되는 N₂O량을 반영한다고 보기는 어렵다. 하수처리장의 호기조에서 NH₂OH oxidation, AOB denitrification, 액체/기체 가스전달이 활발해지면 N₂O 배출이 집중적으로 발생하게 되는데, 하수처리장의 N₂O 배출이 반영되지 않은 NIR의 산정방법은 하수처리장 고도화율이 높은 지역의 N₂O 배출 산정량을 저평가한다. Fig. 5에서 NIR의 N₂O 배출량은 IPCC 2019 RF보다 66% 낮으며, 모델링 결과인 3개 처리공정(A2O, MLE, SBR)의 N₂O 배출량보다 모두 낮다. 국내 하수도 설치율의 높은 수준을 감안하면, NIR의 N₂O 배출량 산정은 하수처리장 고도화 이후 시점부터는 IPCC 초기 가이드라인을 개선한 IPCC 2019 RF의 활동자료와 배출계수를 반영할 필요성이 있다.

ETS 산정방법의 활동자료인 ‘처리된 질소량’은 개별하수처리장의 처리특성을 어느정도 반영한 것으로 볼 수 있다. 그러나 ETS가 도입한 IPCC 2006 GL의 기본배출계수는 하수 전반의 배출량 산정에 사용되기 때문에, 개별하수처리장에서의 N₂O 배출량 산정에 적용하기에는 한계가 있다. Fig. 7에서 보는 바와 같이 모델링 결과인 A2O, MLE, SBR 시스템의 각 배출계수 수치는 서로 다르며, 문헌자료[21,22]에서 플럭스챔버를 이용한 5곳의 하수처리장 측정자료에서도 처리공정별로 배출계수의 차이가 있다. 이러한 차이점은 하수처리장 각각의 공정특성과 운영조건의 차이로 인해 발생한다. 온실가스 배출량의 할당과 감축을 고려해야 하는 ETS는 개별하수처리장의 공정특성과 운영조건을 반영하기 위하여 플럭스챔버의 측정으로 자체적인 배출계수를 수집하거나 공정모델링을 수행하여 N₂O 배출량을 산출하면 기존배출량 산정결과의 불확도(uncertainty)를 낮출 수 있다. A2O, MLE, SBR 시스템의 공정모델링 결과, N₂O 배출계수는 0.008~0.021 kgN₂O-N/kgN_{유입질소량}으로 산출되어 IPCC 2019 RF N₂O 배출계수 범위인 0.00016~0.045 kgN₂O-N/kgN_{유입질소량} 이내에 위치하며 기본배출계수 0.016 kgN₂O-N/kgN _{유입질소량} 에 상대적으로 근접하게 분포한다. 본 연구에서는 공정모델링에 의한 N₂O 배출량의 편향성을 줄이기 위하여 N₂O 생성모델인 4-step AOB nitrification의 Pocquet 계수[11]와 4-step denitrification의 Hiatt & Grady 계수[10]를 사용하였다. 공정모델링의 모델보정(calibration)과 모델검증(validation)을 수행하고 플럭스챔버 측정자료를 적용하면 개별하수처리장의 공정특성과 운영조건이 반영된 N₂O 배출량 산출이 가능하다.

4. 결 론

IPCC 가이드라인, NIR과 ETS 산정방법, 공정모델링에 의한 하수(하수처리장)의 N₂O 배출량을 산출하였고, 산정방법별 활동자료와 배출계수를 분석하였으며, 문헌자료인 플럭스챔버 측정결과에서 도출한 N₂O 배출계수와 비교하였다.

IPCC 1996 GL, GPG 2000, IPCC 2006 GL, NIR의 N₂O 배출량은 IPCC 2019 RF 배출량의 35~49%이다. 이러한 이유는 하수처리장의 고도화 이후 질소제거 강화에 의한 N₂O 배출량의 증가로 볼 수 있다. 하수처리장이 대상인 ETS의 N₂O 배출량은 IPCC 2019 RF 배출량의 19%로 큰 차이를 보이는 데, 이는 ETS가 하수 전반에 적용하는 IPCC 2006 GL의 낮은 배출계수를 사용했기 때문이다.

IPCC, NIR, ETS의 N₂O 배출량 산정방법이 활동자료와 배출계수를 사용한다면, 공정모델링은 미생물의 질산화반응과 탈질화반응, 액체/기체 가스전달의 수학적 모델을 사용하기 때문에 하수처리장의 공정특성과 운영조건을 반영한 N₂O 배출량 계산이 가능하다. 하수처리장의 운영자료에 의한 모델 보정과 검증, 그리고 플럭스챔버 측정자료의 적용으로 공정모델링에 의한 N₂O 배출량 산정의 불확도(uncertainty)를 최소화할 수 있다.

본 연구에서는 기존의 N₂O 산정방법론 및 배출량 비교를 위하여 공정모델링의 기본모델계수(default)를 적용하였기 때문에, 실제 하수처리장을 대상으로 모델링에서 산출되는 N₂O 배출량의 정확도를 측정하지 못하였다. 향후 특정 하수처리장의 모델링을 수행하여 산출한 N₂O 배출량과 플럭스챔버의 측정치를 비교하여 공정모델링의 N₂O 배출량 계산의 정확도를 조사하고 N₂O 생성을 최소화하는 새로운 기술을 개발하는 것이 필요하다.

Notes

Declaration of Competing Interest

The authors declare that they have no known competing interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.

Fig. 1.

N₂O and CH₄ emissions from 1990 to 2019 in domestic wastewater treatment plants.

Fig. 2.

N₂O production in nitrification.

Fig. 3.

N₂O production in denitrification.

Fig. 4.

N₂O emissions from A2O, MLE, SBR systems.

Fig. 5.

N₂O emissions from each emission methods.

Fig. 6.

NO emissions from unit processes.

Fig. 7.

N₂O emission factors from each estimation methods and MWTPs.

Table 1.

Activity data & emission factors for estimating N₂O emissions from domestic wastewater

구분	단위	IPCC 1996	GPG 2000	IPCC 2006		IPCC 2019		NIR	ETS	모델링			비고
		IPCC 1996	GPG 2000	IPCC 2006		IPCC 2019		NIR	ETS	A2O	MLE	SBR
		수계	수계	수계	처리장	수계	처리장	수계^a)	처리장	처리장	처리장	처리장
Protein supply①	g/인/일	98.0^b)	98.0^b)	98.0^b)	-	98.0^b)	98.0^b)	72.3^c)	-	-	-	-	단백질공급량
FPC②	-	-	-	-	-	0.86	0.86	-	-	-	-	-	단백질소비율
Protein	kgprotein/인/yr	35.8	35.8	35.8	-	30.76	30.76	26.4	-	-	-	-	① × ②
FNPR	kgN/kg protein	0.16	0.16	0.16	-	0.16	0.16	0.16	-	-	-	-	N/단백질
F_NON-CON	kgN/kgN	-	-	1.1	-	1.08	1.08	-	-	-	-	-	미섭취단백질
F_IND-COM	kgN/kgN	-	-	1.25	1.25	1.25	1.25	-	-	-	-	-	산업(상업)N
N_HH	-	-	-	-	-	1.1	1.1	-	-	-	-	-	가정용품N
N_SLUDGE	kgN/yr	-	0.0	0.0	-	-	-	-	38.22^d)	-	-	-	하수슬러지N
도시화율	-	-	-	-	-	-	1.0	-	-	-	-	-	중류층
하수 직투입율	%	-	-	-	-	-	100.0	-	-	-	-	-	-
T_PLANT	%	-	-	-	100.0	100.0	100.0	-	-	-	-	-	고도처리율
N_REM	%	-	-	-	-	80.0	-	-	68.4^d)	-	-	-	N처리율
TN 부하	kgN/yr	373,506	373,506	513,571	-	95,401	477,004	275,391	477,004	477,004	477,004	477,004	하수(분뇨)
TN 농도	g/m³	42.64	42.64	58.63	-	10.9	54.45	31.4	54.45	54.45	54.45	54.45	〃
배출계수	kgN₂O-N/kgN	0.01	0.01	0.005	-	0.005	0.016	0.01	0.005	-	-	-	-
배출계수	gN₂O/인/yr	-	-	-	3.2	-	-	-	-	-	-	-	-

^a) 처리수 및 미처리수에 의한 방류수계,

^b) FAOSTAT(한국 2016~2018 평균) [19],

^c) 국민건강영양조사 (2016~2018 평균) [20],

^d) A2O공정 모델링 결과

Table 2.

Nitrogen quantity in effluent and sludge cake predicted by modeling.

구분	단위	유입하수	방류수	반출(탈수)슬러지
TN 부하량	kg/일	1,306.8	412.5	104.7

Table 3.

Model layout & design parameters of domestic wastewater treatment plant.

Table 4.

model parameters used in N₂O emissions (20℃).

모델계수	명칭	단위	수치
μ_H	maximum specific growth rate, OHOs	day_-1	4.0 [18]
b_H	decay coefficient, OHOs	day_-1	0.62 [18]
Y_H	yield, OHO on VFA	gCOD/gCOD	0.6 [18]
K_S	half-saturation of RBD substrate for OHOs	gCOD/m³	5.0 [18]
K_S,NO3	half-saturation of RBD substrate for OHOs on NO₃	gCOD/m³	5.0 [18]
K_S,NO2	half-saturation of RBD substrate for OHOs on NO₂	gCOD/m³	5.0 [18]
K_S,NO	half-saturation of RBD substrate for OHOs on NO	gCOD/m³	5.0 [18]
K_S,N2O	half-saturation of RBD substrate for OHOs on N₂O	gCOD/m³	5.0 [18]
ηOHO, NO₃	reduction factor for anoxic growth of OHOs on NO₃	-	0.28 [10]
ηOHO, NO₂	reduction factor for anoxic growth of OHOs on NO₂	-	0.16 [10]
ηOHO, NO	reduction factor for anoxic growth of OHOs on NO	-	0.35 [10]
ηOHO, N₂O	reduction factor for anoxic growth of OHOs on N₂O	-	0.35 [10]
μ_AOB	maximum specific growth rate, AOBs	day^-1	0.9 [13]
ηAOB, NO, N₂O	reduction factor for NO reduction to N₂O by AOBs (NN pathway)	-	0.0015 [11]
ηAOB, NO₂, N₂O	reduction factor for HNO₂ reduction to N₂O by AOBs (ND pathway)	-	0.25 [11]
b_AOB	decay coefficient, AOBs	day^-1	0.17 [18]
Y_AOB	yield of AOB on NHX	gCOD/gN	0.15 [18]
K_O2,NHX,AOB	half-saturation of O₂ for NHX oxidation by AOBs	gN/m³	0.25 [11]
K_O2,NH2OH,AOB	half-saturation of O₂ for NH₂OH oxidation by AOBs	gN/m³	0.15 [11]
K_NHX,AOB	half-saturation of NHX for AOBs	gN/m³	0.01 [11]
K_{NHX-NH2OH,AOB}	half-saturation of NHX to NH₂OH for AOBs	gN/m³	0.7 [11]
K_NH2OH,AOB	half-saturation of NH₂OH for AOBs	gN/m³	0.9 [11]
K_HNO2,AOB	half-saturation of HNO₂ for AOBs	gN/m³	0.004 [18]
K_NO-NO2,AOB	half-saturation of NO to NO₂ for AOBs	gN/m³	0.0003 [11]
K_NO-N2O,AOB	half-saturation of NO to N₂O for AOBs	gN/m³	0.008 [18]
K_iO2-AOB	half-saturation of O₂ to N₂O production by AOBs	gN/m³	0.008 [11]
μ_NOB	maximum specific growth rate, NOBs	day^-1	0.65 [18]
b_NOB	decay coefficient, NOBs	day^-1	0.15 [18]
Y_NOB	yield, NOB on NO₂	gCOD/gN	0.09 [18]
K_NO2,NOB	half-saturation of NO₂ for NOBs	gN/m³	0.1 [18]

Table 5.

water quality of the effluent and dewatered sludge predicted by modeling. (단위: m³/일, mg/L)

구분	처리공정	유량	BOD₅	COD_CR	TSS	VSS	TN	NH_3-N	NO_3-N	TP	PO_4-P
유입수	-	24,000	200.0	440.0	214.9	172.0	54.5	35.4	0.0	5.9	3.0
방류수	A2O	23,982	1.0	22.3	3.0	1.4	17.2	0.8	14.3	0.3	0.1
	MLE	23,981	0.8	21.2	3.0	0.9	13.8	0.8	10.9	0.3	0.1
	SBR	23,982	0.9	21.5	3.0	0.9	10.2	0.1	8.4	0.3	0.1
	수질기준	-	10.0	-	10.0	-	20.0	-	-	0.3	-
반출 슬러지	A2O	18.8	7,110	139,109	200,000	104,129	5,584	559	0.0	7,187	312
	MLE	21.6	6,910	122,923	200,000	100,580	4,088	359	0.0	6,248	0.4
	SBR	21.5	6,939	122,864	200,000	100,429	4,081	338	0.0	6,327	0.4

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