인공지능(AI)을 접목한 소각로에서 탄소배출이 줄어들었다는 실증 결과가 나왔다.

AI가 소각로 온도·압력 등 데이터를 분석 및 학습해 폐기물 투입 최적 시점을 안내하는 모습. SK에코플랜트 제공

SK에코플랜트는 AI 소각로 적용 300일을 맞아 그간의 폐기물 처리 데이터를 분석한 결과 AI를 적용한 소각로에서 주요 유해물질인 일산화탄소(CO), 질소산화물(NOx) 배출량이 각각 49.9%, 12.2% 줄었다고 12일 밝혔다. 누적 폐기물 처리량 15만 ｔ을 기반으로 분석했다.

소각로는 폐기물을 태울 때 소각로 내 온도 편차가 심할수록 불완전연소로 인해 유해물질 발생량이 증가한다. 국내 소각장은 정부 가이드라인에 따라 오염물질 배출량 기준을 철저하게 준수하고 있다. 다만 소각로 운전자의 경험적 판단으로 폐기물 투입량을 조절하기 때문에 온도를 항상 일정 수준으로 유지하는 데에는 한계가 있다. 소각 온도를 일정하게 유지하는 것은 소각로의 효율과 폐기물 처리 효과를 극대화하는 데 가장 중요하다.

SK에코플랜트의 AI 소각로는 소각로 온도를 일정하게 유지시킬 수 있도록 안내하는 운영 최적화 솔루션이다. 소각로에 설치한 센서 및 계측기를 통해 온도, 압력, 투입량 등 약 200개의 데이터를 확보하고 70여 개의 핵심 데이터로 변환해 AI가 이를 반복 학습하는 구조다.

AI는 소각로 특성에 맞도록 학습을 반복해 얻은 결과를 바탕으로 폐기물 투입시기, 소각로 최적 온도, 송풍량, 에너지회수율 등을 최적화할 수 있는 10개의 알고리즘을 도출해 운전자에게 안내한다. 이를 통해 오염물질 배출은 최소화하고 센서를 통해 비정상적인 진동, 전류 등을 감지해 소각로의 유지보수 비용도 줄일 수 있다.

실제로 유해물질 배출 저감 성과가 두드러졌다. AI 솔루션을 적용한 5개 소각로의 데이터를 자체 분석한 결과 AI 적용 이전 대비 일산화탄소(CO) 감축률은 평균 49.9%로 나타났다. 미세먼지 주범인 질소산화물(NOx)도 평균 12.2%가 줄었다는 게 SK에코플랜트 설명이다.

AI 도입으로 소각로 온도 편차가 줄면서 열효율이 높아지는 효과도 나타났다. 소각 자회사별 효율적인 운영개선과 함께 에너지 판매 수익도 5개 소각장에서 평균 300일 간 총 7.2억 원 증가했다. 소각로 1 기당 스팀 판매는 평균 연 2.3억 원, 전기 판매는 연 1.3억 원이 증가하는 것으로 분석됐다. SK에코플랜트는 소각로에서 발생한 열 에너지를 지역 산업체에 폐열 또는 스팀(증기)으로 판매하거나 인근 주거지역에 난방열로 공급하고 있다.

SK에코플랜트는 2021년 12월 충청환경에너지 소각시설에 AI 솔루션을 처음 적용했다. 이후 지난해 10월 경인환경에너지를 비롯한 4개의 소각시설에도 추가 적용을 완료했다. 이번 데이터는 SK에코플랜트의 소각 자회사에 적용된 총 5곳 소각시설의 AI 솔루션 적용시점부터 지난 5월까지의 평균 운영일 수 300일간의 누적 실적을 바탕으로 자체분석한 수치다.