KR20150031577A - 대기오염물질 배출량 역산출 방법 - Google Patents

대기오염물질 배출량 역산출 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 대기오염물질 배출량 역산출 방법은, 대기관측장치로부터 대기오염물질 농도를 포함하는 측정 데이터를 획득하는 제 1 단계, 배출원 주위의 지리 데이터 및 기상 데이터를 획득하는 제 2 단계, 상기 측정 데이터, 지리 데이터 및 기상 데이터를 분석ㅇ처리하여 대기확산모델링을 수행하고 대기오염물질의 배출량 및 농도를 계산하는 제 3 단계, 상기 대기확산모델링 계산 결과의 기여농도 및 등농도곡선을 도식화하여 표시하는 제 4 단계, 상기 모델링 계산 결과에 따른 상기 대기오염물질의 기여농도, 등농도곡선 및 시간에 따른 대기오염물질 농도의 변화 내역 중 적어도 어느 하나가 포함된 결과 보고서를 작성하여 출력하는 제 5 단계로 이루어진다.
따라서 본 발명에 의하면, 배출원에서 상당한 거리가 떨어진 곳에서 배출원의 대기오염물질의 배출량을 역산출할 수 있다.
즉, 배출량 산출자체가 불가능한 배출원에 대해 대기오염물질의 배출량을 산출하는 것이 가능하다.

Description

대기오염물질 배출량 역산출 방법 {Method of Inverse Calculation for The Amount of Air Pollutants Emissions}
본 발명은 대기오염물질 배출량 역산출 방법에 관한 것이다.
선진국에서는 실시간으로 수집되는 자료를 활용하여 대기예보시스템과 관련된 대기측정망 정보관리 및 예보모델링 기술을 적극적으로 개발하고 있으며, 현재 국가 또는 지자체 차원에서 범국민을 대상으로 대기질 예보를 기상예보와 같이 운영하고 있다.
환경부의 대기환경관리 정책방향이 대기오염도 조사강화 등을 포함시켜, 대기오염물질 배출원인 사업장에 대한 관리강화에 초점을 두고 있다.
국내에서도 대기질 모델링의 기술을 확대하고자 활발한 연구가 진행되고 있으며, 대한민국 등록특허공보 제 370497호에 대기오염 배출시설을 관리하기 위한 대기오염확산 예측방법에 대해 기재되어 있다.
하지만, 기존의 배출량 산출 방법은 배출구에서 직접 측정을 하거나 실험을 하여 산출해야만 했다.
즉, 접근이 어려운 불특정 지역에서 대기오염물질이 배출되는 경우, 대기오염 물질 배출량 측정 및 실험이 어려워 배출량 산출이 불가능하다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 고안된 것으로, 배출량 측정에 있어 직접 배출구에서 대기오염물질의 배출량 측정을 할 수 없는 물리적 한계를 극복하기 위한 기술을 제시하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 후술한 내용으로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이해될 수 있을 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 대기관측장치로부터 대기오염물질 농도를 포함하는 측정 데이터를 획득하는 제 1 단계, 배출원 주위의 지리 데이터 및 기상 데이터를 획득하는 제 2 단계, 상기 측정 데이터, 지리 데이터 및 기상 데이터를 분석ㅇ처리하여 대기확산모델링을 수행하고 대기오염물질의 배출량 및 농도를 계산하는 제 3 단계, 상기 대기확산모델링 계산 결과의 기여농도 및 등농도곡선을 도식화하여 표시하는 제 4 단계, 상기 모델링 계산 결과에 따른 상기 대기오염물질의 기여농도, 등농도곡선 및 시간에 따른 대기오염물질 농도의 변화 내역 중 적어도 어느 하나가 포함된 결과 보고서를 작성하여 출력하는 제 5 단계로 이루어진다.
상기 기여농도는 하기 수학식 1에 의해 계산된다.
[수학식 1]
Figure pat00001
(여기서 C는 배출원에 의해 영향받은 예측지점에서의 측정농도, f(x)는 대기확산모델에 의해 계산된 것(기여농도)을 의미하며, x는 배출원 및 예측지점의 위치, Q는 상기 배출원에서 배출된 대기오염물질의 양을 의미한다.)
상기 수학식 1의 해를 계산할 때, 음의 해가 나오지 않도록 Nonnegative Least Squares(NNLS)를 이용하여 계산한다.
상기 지리 데이터는 상기 배출원 주위의 1km x 1km 이상, 5km x 5km 이하 크기의 관심영역을 가지며, 50m x 50m 이상, 상기 관심영역 이하의 크기로 상기 관심영역을 분할하는 격자가 적어도 하나 이상 형성된다.
또한 상기 보고서는, 상기 격자마다 상기 결과 데이터가 기록된다.
따라서 본 발명에 의하면, 배출원에서 상당한 거리가 떨어진 곳에서 배출원의 대기오염물질의 배출량을 역산출할 수 있다.
즉, 배출량 산출자체가 불가능한 배출원에 대해 대기오염물질의 배출량을 산출하는 것이 가능하다.
또한, 복수의 배출원에 대해 대기오염물질의 기여농도 또한 알아 낼 수 있다.
그리고, 오랜 시간동안 측정을 했을 경우, 배출원에서 배출된 대기오염물질의 확산 및 흐름을 추적할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 대기오염물질 배출량 역산출 방법에 관한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 대기오염물질 배출량 역산출 방법 중, 지리 데이터의 관심영역을 격자로 나누는 것에 대한 실시예이다.
도 3은, 본 발명을 대기오염물질 배출량 역산출 방법 중, 측정지점에서 측정된 측정 데이터 중 농도가 표시된 실시예이다.
도 4는, 본 발명을 대기오염물질 배출량 역산출 방법 중, 대기확산모델링 결과로 대기오염물질의 등농도곡선이 표시된 실시예이다.
도 5는, 격자 내부에 대기확산모델링을 이용해 배출량 산출결과의 분포를 나타낸 실시예이다.
본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 더 구체적으로 설명하되, 이미 주지된 기술적 부분에 대해서는 설명의 간결함을 위해 생략하거나 압축하기로 한다.
<방법에 관한 설명>
본 발명의 대기오염물질 배출량 역산출 방법은 크게 5 단계로 나누어지며, 세 개의 예측지점으로 세 개의 배출원에서 배출되는 대기오염물질 배출량을 역산출 하는 일실시예를 들어 설명한다.
제 1 단계. 측정데이터 획득 단계 <S10>
제 1 단계는 배출원 데이터를 예측하기 위해, 배출원과 소정거리를 두고 위치한 예측지점에 적어도 배출원의 개수 이상으로 대기관측장치를 설치하여 대기오염물질의 종류 및 대기오염물질 농도(이하 측정농도)중 적어도 어느 하나를 포함하는 측정 데이터를 획득하는 단계이다.
배출량 역산출의 정확도를 높이기 위해 매 5분 이내의 간격으로 측정 데이터를 획득한다.
제 2 단계 : 지리 데이터 및 기상 데이터 획득단계 <S20>
대기확산모델링은 대기확산모델의 종류와 계산방식에 따라서 차이가 발생하지만, 기상 및 지형 조건에 의해서 결정된다.
위성지도, GIS 등으로부터 배출원 주변의 배출원 위치를 포함하는 지리 데이터를 획득하고, 기상청에서 제공되는 정보 혹은 상기 대기관측장치에서 획득하는 온도, 습도, 풍향 및 풍속중 적어도 하나 이상을 포함하는 기상 데이터를 획득한다.
지리 데이터 및 기상 데이터는 대기확산모델링하기 위한 데이터이다.
본 발명의 실시예로, 도 2와 같이 5km x 5km 영역을 지리 데이터의 관심영역으로 설정하고 관심영역 내에 100m 격자간격으로 모델링을 수행한다. 격자 상에 위치한 빨간 테두리는 배출원의 위치를 의미한다.
제 3 단계 : 대기확산모델링 수행 단계 <S30>
제 3 단계는, 상기 제 1 단계에서 측정된 측정 데이터, 상기 제 2 단게에서 획득된 지리 데이터 및 기상 데이터를 분석하고 처리하여 대기확산모델링을 획득하고, 수학식 1을 이용하여 기여농도와 대기오염물질 배출량을 계산하는 단계이다.
본 실시예에서의 대기확산모델은 CALPUFF 모델로 설정하여 기여농도 및 대기오염물질을 획득한다.
[수학식 1]
Figure pat00002
(여기서 C는 배출원에 의해 영향받은 예측지점에서의 측정농도, f(x)는 대기확산모델에 의해 계산된 것(기여농도)을 의미하며, x는 배출원 및 예측지점의 위치, Q는 상기 배출원에서 배출된 대기오염물질의 양을 의미한다.)
각 배출원에서 측정지점에 미치는 기여농도를 계산하고, 기여농도에 따른 배출량을 나누어 배출원이 예측지점에 미치는 기여도를 산출한다.
이후, 각 배출원과 기여도의 행렬로
Figure pat00003
의 형태로 만들어진다. 그리
일 실시예로, 배출원 3개와 예측지점 3개가 있는 가상의 공간을 도시해보면. 수학식 1에 의하면, 세 곳의 예측지점에서의 측정농도는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00004
Figure pat00005
Figure pat00006
(여기서 a, b, c는 세 곳의 배출원 지점을 의미하고, 1, 2, 3은 세 곳의 예측지점을 의미한다.)
이 때, 측정지점 1, 2, 3에 각각의 배출원에서 측정지점에 기여하는 농도를 각각 C(1,a), C(1,b), C(3,c)라 한다면, 이는 하기의 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00007
Figure pat00008
Figure pat00009
Figure pat00010
Figure pat00011
Figure pat00012
Figure pat00013
Figure pat00014
Figure pat00015
이 때, 배출원에 의한 예측지점에서의 기여농도 및 배출원의 대기오염물질 배출량을 알 수 있으므로, 각 배출원에서 예측지점으로 오염물질이 이동하는 일련의 과정을 산출할 수 있다. 이와 같은 방법으로 모두 계산하면, 3원 연립방정식으로 해를 구할 수 있으므로 각 배출원의 배출량을 추정할 수 있게 된다.
연립방정식을 풀이하는 방법으로는 기본적으로 역행렬을 이용하여 계산하는 방법으로 구할 수 있다.
하지만, 일반적인 방법으로 연립방정식의 해를 구할 경우, 음수의 해가 나오는 경우가 있지만, 물리적으로 음의 해는 의미가 없으므로 음의 해가 나오지 않아야 한다.
따라서, 연립방정식의 해가 음이 나오지 않는 'Nonnegative Least Squares(이하 NNLS)를 이용하여 계산한다.
NNLS는 선형최소자승법으로 해를 구할 때, 음수가 되지 않으면서 해를 구할 수 있는 방정식으로
Figure pat00016
의 형태를 가진다.
본 실시예에서는 행렬 주도형 문제풀이기법에 많이 쓰이는 프로그래밍 언어인 MATLAB을 통하여 NNLS 함수를 사용해 배출량 Q를 계산한다.
이때, MATLAB에서 기여도와 측정농도 행렬을 불러오고 "Q=lsqnonneg(fx, C)"의 식으로 배출량을 계산한다.
제 4 단계 : 도식화 단계 <S40>
제 4 단계는 측정지점에서 획득된 대기오염물질의 종류, 측정농도, 대기확산모델링의 결과로 얻어진 기여농도, 배출량, 등농도곡선 및 시간에 따른 대기오염물질 농도의 변화 등을 포함하는 결과 데이터를 5km x 5km의 관심영역 내 격자 상에 도시하는 단계이다.
일 실시예로, 상기 제 3 단계의 대기확산모델링의 결과로 도 3과 같이 측정지점에서 획득된 측정농도가 표시될 수 있다.
또한, 도 4와 같이 대기확산모델링 결과로 대기오염물질의 등농도곡선이 표시되며, 등농도곡선상에 표시된 숫자는 대기오염물질의 농도를 의미한다.
도 5와 같이 관심영역 내 격자 내부에 대기확산모델링을 이용해 배출량 산출결과의 분포를 나타낼 수 있으며, A1, A2...A10은 관심영역을 10개의 격자로 나눈 것을 의미하며, 숫자는 대기확살모델링의 결과로 대기오염물질의 농도를 의미한다.
제 5 단계 : 보고서 작성 단계 <S50>
제 5 단계는, 상기 제 4 단계에서 도식화된 결과 데이터가 포함된 결과 보고서를 작성하여 화면 혹은 프린터등의 출력장치를 통해 상기 결과 보고서를 출력하는 단계이다.
본 발명의 기술사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.따라서 본 발명에 개시된 실시 예는 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 보호범위는 아래 청구범위에 의하여 해석되어야하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 대기관측장치로부터 대기오염물질 농도를 포함하는 측정 데이터를 획득하는 제 1 단계;
    배출원 주위의 지리 데이터 및 기상 데이터를 획득하는 제 2 단계;
    상기 측정 데이터, 지리 데이터 및 기상 데이터를 분석ㅇ처리하여 대기확산모델링을 수행하고 대기오염물질의 배출량 및 농도를 계산하는 제 3 단계;
    상기 대기확산모델링 계산 결과의 기여농도 및 등농도곡선을 도식화하여 표시하는 제 4 단계;
    상기 모델링 계산 결과에 따른 상기 대기오염물질의 기여농도, 등농도곡선 및 시간에 따른 대기오염물질 농도의 변화 내역 중 적어도 어느 하나가 포함된 결과 보고서를 작성하여 출력하는 제 5 단계;로 이루어진 것을 특징으로 하는 대기오염물질 배출량 역산출 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 기여농도는
    하기 수학식 1에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 대기오염물질 배출량 역산출 방법.

    [수학식 1]
    Figure pat00017

    (여기서 C는 배출원에 의해 영향받은 예측지점에서의 측정농도, f(x)는 대기확산모델에 의해 계산된 것(기여농도)을 의미하며, x는 배출원 및 예측지점의 위치, Q는 상기 배출원에서 배출된 대기오염물질의 양을 의미한다.)
  3. 제 2 항에 있어,
    상기 수학식 1의 해를 계산할 때, 음의 해가 나오지 않도록 Nonnegative Least Squares(NNLS)를 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 대기오염물질 배출량 역산출 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 지리 데이터는 상기 배출원 주위의 1km x 1km 이상, 5km x 5km 이하 크기의 관심영역을 가지며,
    50m x 50m 이상, 상기 관심영역 이하의 크기로 상기 관심영역을 분할하는 격자가 적어도 하나 이상 형성되는 것을 특징으로 하는 대기오염물질 배출량 역산출 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 보고서는,
    상기 격자마다 상기 결과 데이터가 기록되는 것을 특징으로 하는 대기오염물질 배출량 역산출 방법.
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