SK에코플랜트가 인공지능(AI) 소각로 도입 결과 유해물질인 일산화탄소, 질소산화물 배출량을 각각 평균 49.9%, 12.2% 감축하는 결과를 얻었다고 12일 밝혔다.
AI 소각로 적용 300일을 맞아, 그간 처리한 폐기물 15만t을 기반으로 분석한 결과다.
소각로는 폐기물을 태울 때 소각로 내 온도 편차가 심할수록 불완전연소로 인해 유해물질 발생량이 증가한다. 따라서 소각 온도를 일정하게 유지하는 것이 중요하다.
SK에코플랜트의 AI 소각로는 소각로 온도를 일정하게 유지할 수 있도록 안내하는 운영 최적화 설루션이다. 소각로에 설치한 센서 및 계측기를 통해 온도, 압력, 투입량 등 약 200개의 데이터를 확보하고, 70여개의 핵심 데이터로 변환해 AI가 이를 반복 학습하는 구조다.
AI가 이를 바탕으로 폐기물 투입 시기, 소각로 최적 온도 등 10개 알고리즘을 도출해 소각로 온도를 일정하게 유지함으로써 오염물질 배출을 최소화하고 유지보수 비용도 줄일 수 있다는 것이 회사의 설명이다.
박경일 SK에코플랜트 사장은 “기존 폐기물 산업의 디지털 전환을 통해 오염물질 저감과 폐기물의 에너지화 가속화뿐 아니라 환경산업 관리역량을 한 단계 끌어올리는 세 마리 토끼를 잡았다”며 “앞으로도 디지털 기술을 통해 환경산업 고도화에 앞장설 것”이라고 말했다.
AI 소각로 적용 300일을 맞아, 그간 처리한 폐기물 15만t을 기반으로 분석한 결과다.
인공지능(AI)이 소각로 온도·압력 등 데이터를 분석 및 학습해 폐기물 투입 최적 시점을 안내하는 모습.
SK에코플랜트 제공
SK에코플랜트 제공
SK에코플랜트의 AI 소각로는 소각로 온도를 일정하게 유지할 수 있도록 안내하는 운영 최적화 설루션이다. 소각로에 설치한 센서 및 계측기를 통해 온도, 압력, 투입량 등 약 200개의 데이터를 확보하고, 70여개의 핵심 데이터로 변환해 AI가 이를 반복 학습하는 구조다.
AI가 이를 바탕으로 폐기물 투입 시기, 소각로 최적 온도 등 10개 알고리즘을 도출해 소각로 온도를 일정하게 유지함으로써 오염물질 배출을 최소화하고 유지보수 비용도 줄일 수 있다는 것이 회사의 설명이다.
박경일 SK에코플랜트 사장은 “기존 폐기물 산업의 디지털 전환을 통해 오염물질 저감과 폐기물의 에너지화 가속화뿐 아니라 환경산업 관리역량을 한 단계 끌어올리는 세 마리 토끼를 잡았다”며 “앞으로도 디지털 기술을 통해 환경산업 고도화에 앞장설 것”이라고 말했다.