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2024년 12월 22일 (일) 05:28 기준 최신판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 근적외선 센서를 이용한 스티로폼 선별 장치 설계

영문 : Development of Polystrene Sorting Device Using Near-Infrared Sensors

과제 팀명

숨쉬는 예술

지도교수

구자용 교수님

개발기간

2024년 9월 ~ 2024년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 환경공학부 20168900** 박**(팀장)

서울시립대학교 환경공학부 20198900** 오**

서울시립대학교 환경공학부 20198900** 이**

서울시립대학교 환경공학부 20198900** 정**

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

  실제 매립지에서 조사되고 있는 스티로폼 처리량을 기준으로, 전체 스티로폼 재활용 공정으로의 도입이 가능한 수준의 시스템 설계를 목적으로 개발 과제를 추진.

개발 과제의 배경

  - 환경부의 발표에 따르면 스티로폼의 재활용률이 100%로 조사되었으나, 실제 재활용센터나 관련 업무 종사자들의 인터뷰 및 뉴스 기사를 참고하면, 오염물질로 의해 재활용되지 못하는 스티로폼이 분명히 존재.
  - 오염된 스티로폼의 경우, 재활용 공정에 섞여 들어가 생성되는 잉곳의 품질을 저하시킬 뿐만 아니라, 때로는 공정의 고장과 중단을 유발.

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

• 전 세계적인 기술현황

(1) 플라스틱선별기

- 광학선별기 SORTEX® B (제조사 : Buhler)

1) 원리 : 중력에 의해 쏟아지는 플레이크에 대한 광학적 센서를 통해 이물질와 불량품을 공기분사로 선별하고, 색상선별을 통해 재품의 품질을 파악.

2) 연계성 : 스티로폼은 밀도가 매우 작아 중력식으로 설계 시 선별이 어려울 것으로 판단.

- 색상선별기 (제조사 : 이오니아이엔티)

1) 원리 : 적외선, 자외선 또는 RGB 센서를 이용하여 물체 표면의 색상 정보를 감지

2) 연계성 : 수분이 포함되거나 무색 코팅이 된 스티로폼을 판단하기에는 부적합

- 자동 플라스틱 재질 및 색상선별기 (제조사 : 수엔비텍(주))

1) 원리 : 근적외선 분광법을 이용한 선별기술로서 물질 고유의 적외선 흡수 스펙트럼을 분석하여 실시간으로 공급된 물질의 재질을 판별하고 에어 토출 장치를 통해 선별하는 기술

2) 특장점 : 재질(NIR)과 색상(RGB)를 한 장비로 원하는 선별 가능, 진동 방지를 위해 컨베이어와 선별기를 이원화하여 설치

3) 단점 : ⓐ 플라스틱은 색상이 많아 근적외선 투과도 감지가 정밀하지 못할 수 있음. 특히, 검정·불투명한 플라스틱은 선별이 어려움.

ⓑ 에어토출 방식은 물질을 공기로 밀어내므로, 성상이 다양할 경우 분리 정밀도가 떨어짐.

• 특허조사 및 특허 전략 분석

[특허조사]

(1) 폐스티로폼 감융 재생방법 및 그 재생장치(공개특허 10-2002-0009769)

(2) 폐 스티로폼을 폴리스티렌 잉곳 펠릿 또는 발포성 잉곳 펠릿으로 재생하는 폐 스티로폼 재생방법 및 장치 그리고 그 잉곳 펠릿(공개번호 10-2014-0033936)

(3) 폐스티로폼 감용장치(공개번호 10-2019-0008704)

[특허 전략 분석]

(1) 특허조사를 통한 현행 스티로폼 처리방식은 모두 수분이 함유되어있거나, 오염된 스티로폼을 수작업으로 선별하고 이를 가열 또는 압축하거나(1번 특허), 세척하여(2번 특허) 잉곳 펠릿을 만듦.

(2) 이러한 작업은 매립·소각되는 폐스티로폼을 줄이는 역할을 하지만 근본적인 문제를 해결하지 못함.

(3) 수선별을 통해 들어가는 비용과 불확실성을 줄이고, 더 컴팩트한 스티로폼 감융장치를 설계하기 위해서 폐스티로폼 선별장치를 제안.

• 기술 로드맵

시장상황에 대한 분석

• 마케팅 전략 제시

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

- 자동 플라스틱 선별 기술 확대 적용

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

비용-편익 분석

[사회적 기대효과]

• 선별 시스템의 변화로 도모할 수 있는 인건비 절감, 선별 작업에 투입된 인력에게 유발될 수 있는 보건 피해, 선별 시스템의 안정적인 운영시 도모할 수 있는 재활용 산물(잉곳)의 질적 향상을 비용적으로 계산.
• 인건비 절감 : 2022년 매립장 운영·관리 민간위탁 동의안에 따른 노무종사원의 월급은 4,088,015원으로, 절감되는 연간 인건비는 다음과 같음. 4,088,015(원/명/달) × 12(달/년) × 12(명) = 588,674,160원/연
• 보건 피해 저감 비용 : 단순 반복 노동으로 인해 근육이 쉽게 피로해지고 통증이 오는 ‘섬유근육통과 항우울제를 복용, 정신적인 고통으로 인한 진료를 동반, 보건 피해 저감 비용 = (12,000 + 9,700)원 × 5.64(명) × 12회/연 = 1,468,656원/연

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

9월 : 아이디어 고안 및 자료 조사
10월 : 특허 조사
11월 : 센서를 이용한 실험 진행
12월 : 프로토타입 제작, 최종 설계 및 발표

구성원 및 추진체계

 박**(팀장) : 부품(파쇄기, 감용기) 자료 조사, 개념설계 도안, 최종발표 포스터 제작
 오** : 스티로폼 발생 지역 선정 및 발생량 조사, 부품(정전기 방지 장치) 자료 조사, 경제성 평가 계산
 이** : 특허 조사, 부품(근적외선 감지 센서) 자료 조사, 회로 설계, 시뮬레이션 진행
 정** : 발표자료 제작, 부품도면 캐드 작성 및 3D 프린팅

설계

설계 사양

제품의 요구사항

장치 세부 스펙

1. 파쇄기 : 제주도의 경우 하루에 800kg의 폐스티로폼이 발생, 장비 가동시간을 8시간으로 설정 시 시간당 최대 100.02kg의 폐스티로폼을 처리, 해당 장치의 처리용량은 100kg/h, 소비 전력은 20kW
2. 정전기 방지 장치 : 가로 길이 0.934m, 세로 길이 0.65m, 굵기 0.22m의 그물
3. 근적외선 분광 분석 : 근적외선 영역(약 700nm~2500nm)을 사용하여 투과되는 빛 또는 반사되는 빛을 측정하여 물질의 특성을 판단.

근적외선 파장 범위

4. 컨베이어 벨트와 로봇팔 : 로봇팔은 분당 최대 51개의 조각들을 처리 가능하고, 컨베이어 벨트의 경우, 로봇팔 인식 가능 작업 범위가 160cm임을 확인

델타로봇 사양

개념설계안

• 스티로폼 선별 및 감융기 모식도 : 구체적인 지역을 선정하여 실제 발생량을 통해 설계 크기를 가늠, 제주도의 경우, 800kg/day의 EPS가 발생하고 있음. 발생되고 있는 실제 폐스티로폼 양에 맞춰 설계를 진행
• 설계 구성은 ① 파쇄기 ② 정전기 방지 패드 ③ 컨베이어 벨트와 로봇팔 ④ 감융 및 잉곳 생성으로 구성하여 구체화.

1. 파쇄기 : 처리할 수 있는 폐플라스틱 처리량과 소모 전력을 고려하여 선정, 800kg/day의 폐스티로폼이 발생하므로 시간당 33.34kg보다 처리량이 높은 파쇄기를 선정.
   
   

   파쇄기 사양
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
2. 정전기 방지 장치 : 파쇄 진행 시 마찰에 의해 정전기가 발생해 이동에 제약이 생길 것을 우려, 파쇄기와 컨베이어 벨트 사이에 정전기 방지 장치를 설비하여 공정 변수를 최소화.
   
3. 근적외선 분광 분석 : 스티로폼 선별 작업에 세 항목으로 분류 (ⓐ 깨끗한 스티로폼, ⓑ 수분 제거 시 고품질의 잉곳으로 전환이 가능한 스티로폼, ⓒ 오염이 심한 스티로폼)
   목재의 수분함량에 따른 적외선 반사량에 대한 논문과 담배의 수분함량에 따른 논문을 참고하면, 1400nm, 1900nm, 2500nm 근처에서는 큰 차이를 보임.
   
   따라서, 스티로폼의 흡수피크인 (1670nm, 1720nm, 1760nm), 물의 흡수 피크인 (1400nm, 1900nm, 2500nm), 그 외의 영역인 (1000nm, 1200nm)에서 우선적으로 파장을 조사
4. 컨베이어 벨트와 로봇팔 : 폐플라스틱의 양 800kg/day, 선별해야 할 필요성이 있는 폐스티로폼을 10%로 가정(지역 종사자의 인터뷰) 시, 분당 11개 정도 선별을 필요로 하는 값을 계산.

이론적 계산 및 시뮬레이션

  * FD : 유체의 항력, CD : 항력계수, p : 유체의 밀도, V : 컨베이어 벨트의 속도, A : 물체의 단면적, m : 물체의 무게, g : 중력가속도 

 * 스티로폼이 이탈하지 않는 컨베이어 벨트의 최대 이동속도를 계산 (스티로폼의 밀도 : 15~30kg/m3, 물체의 크기 : 15mm, 항력계수(원형) : 0.5, 유체(공기)의 밀도 : 1.225kg/m3) 

  

 * 이때, V(속도)가 6.2m/s 이하에서 스티로폼은 이탈하지 않는다.

상세설계 내용

조립도

상부 단면도

정면 단면도

부품도

부품도

소프트웨어 및 회로 설계

AS7265x (근적외선 감지 센서)

 
 AS7265x은 세 개의 센서 장치 AS72651, AS72652 및 AS72653으로 구성.
 세 개의 센서 장치는 각각 다른 영역대의 파장을 인식할 수 있으며 서로 결합하여 18개의 파장(410nm, 435nm, 460nm, 485nm, 510nm, 535nm, 560nm, 585nm, 610nm, 645nm, 680nm, 705nm, 730nm, 810nm, 860nm, 900nm, 940nm)을 광범위하게 인식 가능.

아두이노 코드 작성 및 시뮬레이션 결과

[아두이노 코드]

코드 Ⅰ : 18개의 파장 영역 구별
코드 Ⅱ : 세 영역(깨끗한 스티로폼, 오염된 스티로폼, 그 외 물질)을 기준으로 설정

[투입물의 스펙트럼]

4가지 투입물은 450nm, 550nm, 650nm에서 유의미한 측정광량의 차이를 보임.

[시뮬레이션 결과]

 설계한 센서의 정확도를 파악하기 위해 다음과 같은 실험을 구상하여 진행하였다. 사전에 선별 대상으로 한 스티로폼을 준비한다. 
 실험 Ⅰ : 스티로폼과 비스티로폼간의 선별 진행 
 실험 Ⅱ : 무색스티로폼와 유색스티로폼간의 선별 진행 
 실험 Ⅲ : 매립장의 상황과 유사하도록 8개의 무색 스티로폼, 1개의 유색 스티로폼, 1개의 비스티로폼으로 선별 진행 
 실험 Ⅳ : 10개의 물질을 무작위 추출하여 선별 진행

 4번의 실험에서 높은 선별율을 보였으나, 총 120번의 시행 중 유색 스티로폼이 12번 투입되어 2번이 비 스티로폼으로 잘못 선별되는 오류가 발생. 이에, 무작위 추출 방식을 통해 기기의 선별율을 검증하고자 하였음. 마찬가지로 무색 스티로폼과 비스티로폼은 모두 정상적으로 선별이 되었지만, 유색 스티로폼의 경우 15번의 투입 중 2번의 오류가 발생. 무색 스티로폼은 120번의 투입 모두에서 무색으로 정확히 선별되었고, 비 스티로폼 역시 26번의 투입에서 모두 정확히 선별.하지만, 유색 스티로폼의 경우 26번의 투입 중 4번이 비 스티로폼으로 잘못 인식되어 85%에 선별율을 기록함. 이러한 선별 오류가 발생하는 이유는 유색 스티로폼의 파장 영역과 비 스티로폼의 파장 영역이 근접하여 정밀하게 선별되기 어려웠던 것으로 보임.

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

포스터

관련사업비 내역서

참고문헌

 1) 뉴스트리, 환경부 “스티로폼 폐기물 100% 재활용”... 사실인지 추적해봤다, 
 2) 연합뉴스, 썩는데 500년 스티로폼, 쓰레기 급증…70%만 재활용, 
 3) 그린포스트코리아, ‘스티로폼’은 재활용이 가능할까? 불가능할까? 
 4) 제주투데이, 제주자원회수센터 선별률 66%로 증가, 
 5) 제주도민일보, 서귀포시, 색달매립장에 재활용품 처리시설 준공 
 6) 광역생활자원회수센터 운영·관리 민간위탁 동의안 심사보고서 
 7) 서귀포시 생활환경과, 주간 주요업무 추진계획(2019.12.13.~2019.12.29.) 
 8) 양상윤, 근적외선 분광분석법을 이용한 목재 내 수분 결합상태 분석, 
 9) 김영봉, 식품의 성분분석을 위한 근적외선(NIR)의 이용(I), 
 10) 엠엔테크(주), 폐스티로폼 감용장치, 10-2030024, 2017 
 11) 연합뉴스, 정부,폐기물 매립·소각비용 상향 조정 추진 
 12) 자원순환마루, A등급 잉고트 가격 
 13) 부산가톨릭대학교, 선별 및 물리적 처리기술 
 14) 소유티앤이, 소유 상하차 컨베이어 전동 벨트 제작 소형 대형 경사 이송 물류 
 15) 대흥크러셔, 2축 파쇄기,20마력 모터 
 16) 누리마루산업 주식회사, 감용기 NRH-150 
 17) RESONON, Pika SWIR 
 18) Hayley Chesshir, NIR Plastic Sorting & Its Impact on Packaging 
 19) Rinnan, Å; Berg, F.v.d.; Engelsen, S.B. Review of the most common pre-processing techniques for nearinfrared spectra. TrAC, Trends in analytical chemistry (Regular ed.) 2009, 28, 1201-1222. 
 20) Junwei Guo, Le Zhao, et al, Moisture-adaptive corrections of NIR for the rapid simultaneous analysis of 70 chemicals in tobacco: A case study on tobacco 
 21) Suzanne J. Hudak et al, Practical Limits of Spatial Resolution in Diffuse Reflectance NIR Chemical Imaging.