System dynamics model driven by process parameters for carbon emission prediction and mitigation scenario evaluation in open-pit metal mines
본 연구는 노천 금속 광산의 탄소 배출량을 예측하기 위해 공정 매개변수 기반의 시스템 다이내믹스 모델을 개발 및 검증하고 완화 시나리오를 평가하며, 선광 및 광미 처리가 배출량의 주된 요인임을 밝히는 동시에 결합된 효율성 개선과 탈탄소화 전략이 총 배출량 및 관련 비용을 유의미하게 감소시킬 수 있음을 보여준다.
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세계는 저탄소 미래를 향해 변화하고 있으며, 이러한 전환은 전기차, 풍력 터빈, 에너지 저장 시스템을 위한 막대한 양의 금속을 요구합니다. 이러한 수요를 충족하기 위해 광산 운영은 확장되어야 하지만, 자원을 추출하는 행위 자체가 에너지를 많이 소비하며 상당한 양의 온실가스를 발생시킵니다. 수십 년 동안 과학자와 엔지니어들은 이러한 배출량을 측정하기 위해 노력해 왔으나, 전통적인 방식은 종에 이미 일어난 일을 뒤늦게 살펴보는 것에 의존하는 경우가 많습니다. 그들은 사후에 연료가 얼마나 연소되었는지 또는 전기가 얼마나 사용되었는지를 계산합니다. 이러한 접근 방식은 보고용으로는 유용하지만, 광산이 더 깊어지거나, 도로가 길어지거나, 장비가 교체됨에 따라 배출량이 어떻게 변할지 예측하는 데는 한계가 있습니다. 이는 광산을 정적인 스냅샷이 아니라, 계획 단계에서의 모든 결정이 몇 달 또는 몇 년 후의 에너지 사용과 탄소 배출량에 영향을 미치는, 살아 움직이는 시스템으로 취급합니다.
베이징 과학기술대학교의 연구진은 이 문제를 바라보는 새로운 방법을 개발했습니다. 그들은 노천 금속 광산에 특화된 동적 시뮬레이션 엔진 역할을 하는 컴퓨터 모델을 만들었습니다. 이 도구는 단순히 과거의 배출량을 집계하는 대신, 광산의 생산 계획(얼마나 많은 암석을 옮길 것인지, 얼마나 멀리 운반할 것인지, 어떤 장비를 사용할 것인지)을 입력받아 월별 탄소 발자국을 계산합니다. 모델은 광산을 천공, 폭파, 트럭 적재, 자재 운반, 암석 파쇄, 광석 처리와 같은 핵심 활동 단위로 나눕니다. 심지어 토지가 훼손될 때 발생하는 자연 탄소 저장량의 손실까지 고려합니다. 연구진은 이러한 과정들을 서로 연결함으로써, 운반 거리의 연장이나 전기 트럭으로의 교체와 같은 한 영역의 변화가 전체 현장의 총 배출량에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.
연구팀은 이 모델을 테스트하기 위해 중국의 한 대규모 실제 금속 광산에 적용했습니다. 먼저 모델에 2024년 데이터를 입력하여 실제 에너지 사용량과 배출량을 정확하게 재현할 수 있는지 확인했습니다. 결과는 놀라울 정도로 실제와 유사했습니다. 모델의 전기, 디젤 및 폭약 사용량 예측치는 실제 기록과 불과 몇 퍼센트 내외의 차이를 보였습니다. 이를 통해 연구진은 이 도구를 사용하여 미래를 내다볼 수 있다는 확신을 얻었으며, 2027년의 광산 운영을 시뮬레이션했습니다. 이 미래 시나리오에서 모델은 광산이 약 176만 톤의 이산화탄소 상당량을 배출할 것이라고 예측했습니다. 시뮬레이션 결과, 배출량의 월별 변동은 거의 전적으로 그 달에 광산이 옮기기로 계획한 암석의 양에 의해 결정되었습니다. 생산 계획에 따라 더 많은 암석을 옮겨야 할 때는 배출량이 증가했고, 계획이 완화될 때는 배출량이 감소했습니다. 트럭이 이동해야 하는 거리도 중요했지만, 수행되는 작업의 순수한 규모에 비하면 부차적인 요인이었습니다.
또한 시뮬레이션은 탄소가 실제로 어디에서 발생하는지를 밝혀냈습니다. 피트(pit)를 오르내리는 중장비 트럭이 주요 오염원이라는 일반적인 가정과는 달리, 모델은 광석 처리 과정이 지배적인 원인임을 보여주었습니다. 암석을 갈고 귀중한 금속을 분리하는 선광(beneficiation) 단계와 남은 폐기물을 처리하는 과정이 광산 전체 배출량의 약 91%를 차지했습니다. 트럭은 소음이 크고 강력하지만, 전체 배출량에서 5% 미만만을 기여했습니다. 이 발견은 매우 중요한데, 이는 단순히 디젤 트럭을 전기 트로 바꾸는 것이 트럭 자체에는 유익할지 몰라도, 광산 전체의 탄소 발자국에는 놀라울 정도로 작은 영향을 미칠 것임을 시사하기 때문입니다. 시뮬레이션에서 디젤 트럭 작업량의 30%를 전기 트럭으로 대체했을 때, 트럭의 배출량은 거의 19% 감소했지만, 광산 전체 배출량은 1% 미만으로 줄어들었습니다. 이유는 간단합니다. 애초에 트럭이 주된 문제가 아니었기 때문입니다.
연구진이 배출량을 줄이기 위한 다양한 전략을 테스트했을 때, 가장 효과적인 경로가 명확해졌습니다. 가장 큰 이득은 광석 처리 공장의 에너지 효율을 개선하고, 광산 전체에 공급되는 전력을 더 깨끗한 에너지원으로 전환하는 것에서 왔습니다. 만약 광산이 광석 처리에 필요한 전력을 10% 줄일 수 있다면, 총 배출량은 거의 8% 감소할 것입니다. 만약 전력 그리드 자체가 더 깨끗해져서 전력의 탄소 집약도를 15% 낮춘다면, 총 배출량은 14% 이상 떨어질 것입니다. 가장 강력한 결과는 이러한 조치들을 트럭 전동화와 결합했을 때 나타났습니다. 이 세 가지를 동시에 수행함으로써, 모델은 광산이 연간 총 배출량을 약 138만 톤으로 줄일 수 있다고 보여주었습니다. 이는 약 22%의 감소율입니다. 이러한 결합된 접근 방식은 탄소 배출에 비용이 부과된다고 가정할 때, 광산이 잠재적인 탄소 비용 측면에서 수백만 달ar를 절약할 수 있게 해줄 것입니다.
이 연구는 배출량 문제를 해결했다고 주장하거나 전기 트럭이 나쁜 아이디어라고 제안하는 것이 아닙니다. 대신, 노력이 어디에 집중되어야 하는지에 대한 정밀한 지도를 제공합니다. 이 특정 유형의 광산의 경우, 저탄소 미래로 가는 길은 차량을 바꾸는 것보다 처리 공정을 최적화하고 깨끗한 전력을 확보하는 데 달려 있습니다. 모델은 의사결정 도구로서, 광산 계획가들이 선택을 내리기 전에 그 결과를 미리 볼 수 있게 해줍니다. 모델은 모든 운영 부분이 중요하지만, 암석을 금속으로 만드는 데 사용되는 에너지가 탄소 방정식에서 가장 큰 비중을 차지한다는 것을 보여줍니다. 이러한 역동적인 관계를 이해함으로써, 광업 기업들은 더 효율적이고 기후에 덜 해로운 방식으로 운영을 계획할 수 있으며, 녹색 미래에 필요한 금속을 최소한의 탄소 발자국으로 추출할 수 있습니다.
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