스마트센서 기반 공정 자동화의 실제 사례

스마트센서 도입의 배경과 폐수처리공정에 미친 변화

최근 폐수처리공정에서는 스마트센서 기반의 공정 자동화 기술이 급속도로 확산되고 있습니다. 이는 단순히 계측 데이터를 실시간으로 측정하는 기능을 넘어서, 측정된 데이터를 분석하고 제어 시스템과 연동하여 공정을 자동으로 조절할 수 있는 수준으로 발전하고 있습니다. 예전에는 DO(용존산소), pH, ORP, SS 등의 데이터를 현장 근무자가 직접 체크하고 수동으로 반응조의 조건을 변경해야 했지만, 현재는 센서가 직접 데이터를 분석하고, 이상 징후 발생 시 즉각적으로 반응하는 구조로 전환되고 있습니다.

스마트센서가 폐수처리공정에 미친 가장 큰 변화는 예측 운영 기반의 제어 가능성이라고 말씀드릴 수 있습니다. 기존 시스템은 항상 사후 대응 중심으로 작동하였기 때문에 고장이나 사고가 발생한 후에야 조치가 가능했습니다. 반면 스마트센서가 적용된 시스템은 데이터의 흐름과 패턴을 학습하여 이상 발생을 사전에 감지할 수 있으며, 실제로 이를 기반으로 슬러지 팽화 예방, 질산화 반응 조절, 탈질 공정 자동 제어 등의 사례가 성공적으로 구축되고 있습니다.

이러한 변화는 현장의 숙련도에 의존했던 기존 운전 체계에 큰 전환점을 가져오고 있으며, 특히 지방 중소 규모 처리장에서 전문 인력 없이도 공정을 안정적으로 운영할 수 있는 기반을 마련해주고 있습니다. 단순한 계측기에서 벗어나 ‘공정 운전의 두뇌’로 진화한 스마트센서는 폐수처리 산업의 패러다임 자체를 바꾸고 있다고 평가할 수 있습니다.

 

질산화/탈질 공정의 자동화 사례: DO, ORP, NH₄ 센서 연동 시스템

스마트센서 기반 공정 자동화의 대표적인 성공 사례로는 질산화/탈질 공정 제어 시스템을 들 수 있습니다. 해당 공정은 질소를 제거하기 위해 반드시 DO(용존산소), ORP(산화환원전위), NH₄(암모니아 질소) 센서를 정밀하게 연동해야 하며, 이 조합을 통해 매우 정교한 제어가 가능합니다.

한 중형 하수처리장에서는 이러한 센서를 이용하여 DO 농도를 시간별로 자동 제어하고, 탈질 단계에서는 ORP 값의 하강 속도를 기반으로 외부 탄소원의 주입량을 조절하는 시스템을 도입하였습니다. 이전에는 미생물의 활성도에 따라 수동으로 송풍량을 조절해야 했지만, 현재는 ORP가 -100mV 이하로 떨어지면 자동으로 외부탄소원이 주입되고, 이후 ORP가 다시 상승하면 주입을 중단하는 방식으로 자동화되어 있습니다.

또한 NH₄ 센서를 활용하여 반응조 내 암모니아 질소 농도가 일정 수준 이하로 떨어졌을 때 질산화 반응이 완료되었다고 판단하고, 송풍을 자동으로 종료하는 알고리즘도 탑재되었습니다. 이로 인해 송풍 에너지의 절감, 약품 비용 절감, 운전자의 개입 최소화, 공정 안정성 향상이라는 네 가지 주요 효과를 동시에 달성한 것으로 보고되었습니다.

특히 계절 변화에 따른 미생물 활력 저하가 발생할 때도 센서가 자동으로 패턴을 감지하여 제어 알고리즘을 재구성하며, 이를 통해 연중 처리수의 품질이 일정하게 유지되고 있습니다. 이러한 사례는 단순히 기계의 자동화가 아니라, 폐수처리공정의 지능형 자율운전 단계로의 진입을 의미합니다.

 

슬러지 탈수 자동화 사례: 수분 함량 센서와 응집제 제어 시스템

슬러지 처리공정에서도 스마트센서를 활용한 자동화 사례가 점차 확대되고 있습니다. 대표적인 예로는 수분 함량 센서와 응집제 자동 주입 시스템의 연계 운전을 들 수 있습니다. 기존에는 현장 운영자가 슬러지 케이크의 상태를 육안으로 판단하고, 응집제의 양을 수동으로 조정했기 때문에, 과잉 주입이나 응집 불량으로 인한 고장 위험이 빈번하게 발생하였습니다.

최근 도입된 시스템에서는 슬러지 케이크의 수분 함량을 실시간으로 측정하는 스마트센서가 설치되어 있으며, 이 데이터를 기반으로 응집제의 주입량을 자동 조절하고 있습니다. 예를 들어, 슬러지의 수분이 85%를 초과하면 응집제 주입량이 자동으로 5% 증가하고, 80% 이하로 떨어질 경우 다시 감소하는 방식으로 정밀하게 제어됩니다.

이 시스템은 응집제의 과다 사용을 줄여 운영 비용을 절감할 뿐 아니라, 탈수기의 효율을 안정적으로 유지할 수 있게 도와주고 있습니다. 또한 슬러지의 성상이 시간에 따라 변화하는 문제를 실시간으로 감지하여, 주입 패턴을 실시간으로 학습하고 최적화하는 AI 알고리즘도 함께 적용되고 있습니다.

이 사례는 사람이 하던 판단과 반복 작업을 센서가 대체하고, 데이터 기반의 정밀한 제어가 가능해진 대표적인 사례입니다. 앞으로는 이러한 기술이 소규모 정화조 시설이나 농촌 지역의 간이 처리시설에도 확대 적용될 수 있는 가능성이 매우 높다고 판단됩니다.

 

스마트센서 기반 고장 예지 시스템 도입 사례

스마트센서를 활용한 또 다른 실제 사례로는 고장 예지 시스템(Predictive Maintenance)이 있습니다. 기존에는 장비가 실제로 고장이 난 이후에야 수리 또는 교체가 이루어졌으나, 스마트센서를 이용하면 고장의 징후를 사전에 포착하고, 문제를 미리 예방할 수 있습니다.

한 지자체 폐수처리시설에서는 블로워, 교반기, 펌프 등 주요 회전 장비에 진동 센서, 온도 센서, 전류 센서를 부착하여 실시간으로 장비의 상태를 모니터링하고 있습니다. 예를 들어, 블로워의 진동 수치가 기준보다 10% 이상 상승하거나, 온도가 일정 수치 이상 올라가면 자동으로 경고 알림이 작동되고, 유지보수팀에 자동으로 보고됩니다.

특히 이 시스템은 센서 데이터를 클라우드 기반 서버에 저장하고, 머신러닝을 통해 고장 가능성을 예측하는 알고리즘을 탑재하고 있어, 과거의 데이터를 바탕으로 고장이 예상되는 시점을 운영자가 미리 확인할 수 있습니다. 이를 통해 갑작스러운 장비 중단으로 인한 처리공정 마비를 방지하고, 유지보수 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 효과를 얻고 있습니다.

이와 같은 고장 예지 시스템은 안정적인 폐수처리 운영을 위한 필수 기술로 자리잡고 있으며, 향후에는 공정 전반의 센서 네트워크와 통합되어, 단일 장비의 이상이 아닌 시스템 전체의 리스크 예측까지 가능하게 될 것으로 기대됩니다.

 

향후 폐수처리공정 자동화의 방향성과 스마트센서 기술의 진화

스마트센서 기반 공정 자동화는 앞으로 폐수처리 분야에서 단순한 옵션이 아니라 필수 요소로 자리 잡게 될 것입니다. 현재는 DO, ORP, NH₄, TSS 센서 등이 주로 활용되고 있지만, 향후에는 미생물 활성 측정용 바이오센서, 실시간 수질 예측 AI 시스템, 자가 학습 기반 제어 로직 등이 본격적으로 도입될 예정입니다.

이러한 기술의 진화는 처리 효율 향상은 물론, 에너지 절감, 인건비 축소, 공정 안정성 확보라는 다양한 효과를 동시에 가져올 것입니다. 특히 숙련된 인력이 부족한 농어촌 지역이나, 야간 무인 운영이 필요한 소규모 폐수처리장에서 지능형 센서와 자동화 기술이 중추적 역할을 하게 될 것입니다.

또한, 앞으로는 스마트센서 간의 통신도 고도화되어 센서들끼리 데이터를 공유하고 판단하는 분산형 제어 시스템이 가능해질 전망입니다. 이는 중앙 집중형 제어의 한계를 넘어서, 각 공정이 독립적으로 판단하고 운영될 수 있는 자율형 처리시스템을 구현하는 기반이 될 것입니다.

결국 스마트센서는 단순한 계측기가 아니라, 폐수처리공정의 의사결정을 수행하는 디지털 운전 인력이라 볼 수 있으며, 이를 기반으로 한 공정 자동화는 미래 수처리 산업의 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 공정 설계 단계에서부터 스마트센서를 고려한 구조를 갖추는 것이 폐수처리시설의 장기적 생존 전략으로 이어진다는 점을 강조드리고 싶습니다.