Resource Assessment methods in Industrial Ecology and Process Engineering: a critical review towards improved consideration in LCA
이 비판적 검토는 지질학적 희소성과 화학적 연관성을 포착하는 데 있어 화학적 엑서지가 가장 강력한 지표임을 식별하고, 자원 중심의 평가에서 시스템 경계 정의 및 부산물 부담 할당을 위한 엑서지 비용 분석 원칙의 필수성을 강조함으로써 전과정 평가를 강화하기 위해 열역학적 희귀성, 엑서지 비용 분석 및 통계적 엔트로피 분석을 평가한다.
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스마트폰에서 강철 빔에 이르기까지 우리가 사용하는 모든 제품은 지구에서 추출한 자원으로부터 그 생애를 시작합니다. 산업 생태학 분야에서 과학자들은 이러한 자원을 사용하는 데 드는 진정한 비용을 측정하려고 노력하는데, 이는 단순히 달러 가치뿐만 아니라 미래를 위한 잠재력의 상실까지 포함합니다. 이 개념은 천연자원의 "보호 영역(Area of Protection)"으로 알려져 있습니다. 이는 단순하지만 심오한 질문을 던집니다. 원자재의 원래 가치 중 얼마만큼이 다른 무언가로 변할 때 파괴되거나 흩어지는가? 금속이 채굴되고, 정제되고, 사용된 후 폐기물로 버려질 때, 그것을 다시 사용할 수 있는 능력은 감소합니다. 이러한 잠재력의 손실을 소산(dissipation)이라고 합니다. 지속 가능성에 대해 더 나은 결정을 내리기 위해, 연구자들은 자원이 경제 시스템을 통해 이동함에 따라 얼마나 많은 가치가 사라지는지를 정확하게 추적할 수 있는 방법이 필요합니다.
루이 프레보프(Louis Freboeuf)와 동료들이 이끄는 연구팀은 이러한 손실을 측정하는 최선의 방법을 찾기 위해 연구를 수행했습니다. 그들은 기존의 산업 공학 및 공정 설계에서 사용되는 방법들을 검토하여, 전 과정 평가(Life Cycle Assessment, LCA)를 위한 도구로 어떻게 적응시킬 수 있는지 살펴보았습니다. 전 과정 평가는 제품의 환경적 영향을 계산하는 데 널리 사용되는 도구이지만, 연구진은 현재의 버전들이 재료가 혼합되거나 희석되거나 폐기물이 되었을 때 자원의 진정한 가치를 설명하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다는 것을 발견했습니다. 연구팀은 화학 에너지에 기반한 방식, 물질의 농축 난이도에 기반한 방식, 그리고 혼합물의 통계적 무질서도에 기반한 세 가지 주요 접근 방식을 조사했습니다. 그들의 목표는 어떤 방법이 자원의 가치를 추적하는 데 있어 가장 신뢰할 수 있고 물리적 근거가 확실한 방법을 제공하는지 결정하는 것이었습니다.
연구진은 가장 강력한 방법이 "화학적 엑서지(chemical exergy)"라는 개념에 의존한다는 것을 발견했습니다. 이것을 자원이 자연 상태로 되돌아갈 수 있다면 이론적으로 수행할 수 있는 최대 유용 작업량이라고 생각하면 됩니다. 이 척도는 두 가지 핵심적인 요소, 즉 해당 물질이 지각 내에서 얼마나 희귀한지, 그리고 그 원자들이 복잡한 광물 내에서 얼마나 단단하게 결합되어 있는지를 포착합니다. 연구는 이 접근 방식이 우수하다는 것을 밝혀냈는데, 그 이유는 이 방식이 서로 다른 원소들 사이의 화학적 "연결(linkage)"을 고려하기 때문입니다. 예를 들어, 특정 광물로부터 금을 분리하는 것은 단순한 혼합물로부터 금을 분리하는 것보다 더 많은 노력이 필요하다는 점을 인식합니다. 왜냐하면 결합된 화학 결합 때문이다. 이 방법은 변동하는 시장 가격이나 임의적인 시간 추정에 의존하지 않는, 자원에 대한 일관된 물리 기반의 가치를 제공합니다.
그러나 연구팀은 이 강력한 방법을 사용하는 데 있어 상당한 장애물 또한 확인했습니다. 화학적 엑서지를 계산하려면 제품에 포함된 모든 물질의 정확한 화학적 조성, 즉 특정 광물과 그 결합을 끊는 데 필요한 에너지에 대한 상세한 데이터가 필요합니다. 현재 환경 평가에 사용되는 대부분의 데이터베이스에는 이러한 수준의 세부 정보가 포함되어 있지 않습니다. 데이터베이스는 종종 물질을 "강철" 또는 "구리 광석"으로 기재할 뿐, 계산에 필요한 정밀한 화학적 구성이나 열역학적 특성을 명시하지 않습니다. 연구진은 이러한 데이터가 없다면, 자연 환경이나 참조 광물에 대한 어떤 가정을 하느냐에 따라 결과가 크게 달라질 수 있음을 보여주었습니다. 어떤 경우에는 계산의 기준점을 바꾸는 것만으로도 자원의 가치 추정치가 수백 킬로줄/몰(kJ/mol)까지 변할 수 있으며, 이로 인해 결과를 비교하거나 신뢰하기 어렵게 만듭니다.
연구는 또한 물질이 얼마나 뒤섞여 있는지를 측정하는 "통계적 엔트로피(statistical entropy)"라는 더 간단한 방법도 조사했습니다. 이 방식은 혼합물 내의 다양한 원소 질량만 알면 되기 때문에 사용하기 더 쉽습니다. 상세한 데이터가 부족할 때 유용하지만, 연구진은 이 방법의 신뢰성이 떨어진다는 것을 발견했습니다. 이 방식은 모든 원소를 동일한 가치를 지닌 것처럼 취급하므로, 동일한 양이 존재하더라도 희귀하고 중요한 금속과 흔한 금속을 구분하지 못합니다. 또한 이들을 분리하는 화학적 난이도도 무시합니다. 이 방법은 불완전한 데이터를 다룰 수 있는 방안을 제시하지만, 자원 가치의 손실을 진정으로 이해하는 데 필요한 물리적 정확성은 희생합니다.
연구진은 이러한 측정이 실제 평가에서 작동하게 하기 위해, 연구의 경계를 설정하는 새로운 방법을 제안했습니다. 그들은 이전의 공급망 없이 시스템에 들어오는 모든 물질은 고유한 가치를 지닌 자원으로 간주되어야 하며, 부산물의 가치는 시장 가격이 아닌 물리적 잠재력에 따라 배분되어야 한다고 제안했습니다. 이렇게 하면 환경적 부담이 공정의 모든 출력물 사이에 공정하게 분배될 수 있습니다. 그러나 이를 실행하려면 데이터 수집 방식의 대대적인 변화가 필요합니다. 현재의 데이터베이스는 원광석부터 최종 제품 및 폐기물에 이르는 모든 흐름의 구체적인 화학적 조성과 열역학적 특성을 포함하도록 업그레이드되어야 합니다.
저자들은 자원 소산을 측정하기 위한 도구들이 존재하기는 하지만, 아직 표준적인 환경 보고서에 널리 사용될 준비가 되어 있지 않다고 결론짓습니다. 화학적 엑서지에 기반한 가장 정확한 방법은 과학적으로 타당하지만, 현재로서는 일상적인 적용을 하기에는 너무 많은 데이터가 필요합니다. 더 간단한 통계적 방법들은 접근하기는 쉽지만 자원 가치의 복잡성을 포착하기에는 깊이가 부족합니다. 이 분야가 앞으로 나아가기 위해서는 과학계가 상세한 화학적 데이터 수집을 표준화하기 위해 노력해야 합니다. 그래야만 우리는 우리의 자연 유산이 소산으로 인해 얼마나 손실되고 있는지 정확하게 측정하고, 우리 산업 시스템의 순환성에 대해 진정으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있을 것입니다.
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