상대순위법을 이용한 화학플랜트의 위험성 확인에 관한 연구

김용하, 안광현*, 김인태*, 김인원

건국대학교 화학공학과, 한국화재보험협회 위험관리정보센터*

A Study on Hazard Identification of Chemical Plants

Using Relative Ranking Methods

Yong-Ha Kim, Kwang-Hyun Ahn*, In-Tae Kim* and In-Won Kim

Dept. of Chemical Engineering, Konkuk University,

Risk Management & Information Center, Korean Fire Protection Association*

Ⅰ. 서론

위험성 확인(Hazard Identification)은 정확한 위험성 평가(Risk Assessment)의 기초를 이루기 때문에 위험 관리에 있어서 중요한 역할을 한다[1]. 그러나 국내에서는 위험성 확인이 그리 효과적으로 실행되고 있지 못한 것이 현실이다. 한국에서 위험물을 다루는 사업장이나 공장들은 HAZOP 보고서를 작성하여 제출하여야 한다. HAZOP 방법은 여러 장점을 가지고 있으나, 동시에 많은 시간, 훈련된 인력, 공정에 관한 많은 정보를 필요로 한다는 단점도 가지고 있다[2,3,4]. 또한 HAZOP은 단순하고 규모가 작은 플랜트보다는 복잡하고 규모가 큰 플랜트에 적합한 방법이다[5]. 그러므로 HAZOP의 활용은 소요되는 많은 인력과 재정 때문에 소규모의 플랜트에는 큰 부담이 될 수 있다.

상대 순위법은 위험성 평가의 전 단계인 위험성 확인의 방법으로써 효과적으로 사용될 수 있다. 이것의 주된 목적은 해당 플랜트에서 각 unit들의 위험한 정도를 점수화하여 비교함으로써 안전관리활동의 우선 순위를 매기는 것이다[6]. 위험한 unit와 그다지 위험성이 적은 unit에 위험성 평가를 차등 적용함으로써 인력과 시간을 최적화할 수 있다[7]. 상대 순위법의 원리는 다음 단계의-비용과 시간이 더 많이 드는- 위험성 평가나 위험분석을 하기 전에 안전의 관점에서 프로세스와 활동의 상대적인 중요성을 결정하는 위험분석(Risk Analysis) 문제를 처리하는 것이다.

본 연구에서는 상대 순위법중 하나인 Khan et al.[8]이 제안한 HIRA (Hazard Identification and RAnking)방법을 BTX플랜트에 적용하여 위험성 확인연구를 수행하였다.

Ⅱ. 본론

상대 순위법(Relative Ranking Method)

상대 순위법은 장치의 설계, layout, 물질저장 등과 관련한 위험을 확인하는 데에 적합하다. 또한 정확하고 많은 경험을 요하지 않으며 적용하기가 편리하고 수치화된 결과를 빠른 시간에 제공한다[9]. 일반적으로 상대 순위법은 사용되는 물질의 물리·화학적 데이터를 필요로 한다[6]. 자세한 공정 도면은 필요로 하지 않고 사용 물질의 목록, 플랜트의 process 조건, 공정배치형태 등만을 일반적으로 사용한다. 이것은 단 한 사람에 의해서도 수행될 수 있다.

상대 순위법에는 Dow's Fire & Explosion Index (F&EI), Mond Index, Substance Hazard Index(SHI), Material Hazard Index(MHI), Chemical Exposure Index(CEI), SARA Title Ⅲ Threshold Planning Quantity(TPQ) Index, The Insurance Fractional Annual Loss(IFAL) Index, Mortality Index 등 여러 가지 방법들이 있으며[6,8], 그 중 Dow's F&EI와 Mond Index가 비교적 많이 알려져 있다. Dow's F&EI는 가장 널리 알려진 방법이며 여러 회사와 기관들에 의해 개량되어 왔다[6,10,11]. 이 방법은 예상되는 화재와 폭발에 의한 잠재적 손실을 정량화 한다[11]. Mond Index는 화재·폭발 위험성과 더불어 플랜트 내에서 사용되는 화학물의 유독성을 평가하는 데에 쓰인다.[6].

Dow's F&EI는 이론적인 것보다는 수 십 년간 Dow Chemical Company에서 축적된 사건데이터를 바탕으로 만들어 졌다[11,12]. 그로 인해 Dow사의 안전관리 시스템에서 많은 차이가 나는 한국의 산업체에 직접 적용을 시키는 것은 다소 무리가 있다. 또한 이 방법은 Dow사 이외의 회사나 기관에서 그들의 실정에 적합하게 개량하는 것이 매우 어렵다.[3].

HIRA (Hazard Identification and RAnking) system

Khan et al.[8]은 HIRA (Hazard Identification and RAnking)이라는 새로운 상대 순위법을 제안하였다. 이것의 알고리즘을 Figure 1에 나타내었다. 이것은 일반적으로 화학물질이 사용되는 온도와 압력이 상승된 조건과 주위 환경의 영향(인접한 민감한 unit들과의 거리, 시설의 밀집도 등)을 고려하였다. 또한 다른 상대 순위법들이 물질계수(material factor)와 penalty들을 지정하고 계산할 때 흔히 발생하는 불확실성을 최소화하여 사용하기 편리하도록 하였다. 게다가 이 방법에서의 물질계수는 화학 에너지(반응성)뿐만이 아니라 Dow's F&EI 와 Mond Index에서는 고려하지 않았던 물리적 에너지(압력 에너지)고려하였다. 그리고 이 방법에서 사용된 물질계수와 penalty는 process의 종류와 조건에 대해 각각 다른 값을 가지며, process는 다음과 같이 다섯 가지로 분류되었다.

·저장 unit

·물리적 공정을 포함한 unit

·화학 반응을 포함한 unit

·수송 unit

·그 외 (가열로, 보일러, 직화열교환기(direct-fired hea exchanger) 등)

HIRA는 FEDI (Fire and Explosion Damage Index) TDI (Toxicity Damage Index)라는 두 개의 지수로 구성되어 있다. FEDI는 화재·폭발의 위험성에, TDI는 유독성의 위험성에 관한 것이다. FEDI의 알고리즘은 Figure 2와 같다. 먼저 조사하고자 하는 unit를 위와 같이 분류한 후 위험성의 계산에 필요한 화학물질의 화학적 특성치를 chemical data handbook을 이용하여 조사한다[13]. 이렇게 얻은 화학적 특성치와 공정 조업 데이터를 가지고 FEDI를 계산한다. 먼저 각 unit의 물리적 에너지와 화학에너지를 계산하고, 그 다음으로 조업온도, 조업압력, 사용되는 물질의 양, 물질의 특성(반응성, 인화성), 가장 가까운 위험 unit와의 거리, 시설의 밀집도에 해당하는 penalty값을 계산하여 FEDI값을 구한다.

Ⅲ. 결과 및 토론

HIRA 방법의 적용성을 검증하기 위해 HIRA 중 FEDI 방법을 서산에 위치한 A사의 BTX 플랜트에 적용시켜보았다. 이곳은 5개의 주된 unit(벤젠 column, 톨루엔 column, O2 스트리퍼, 자일렌 column, heavy column)로 구성되어있었다. 이 중에서 벤젠, 톨루엔, 자일렌 column을 선택해서 위험성을 평가하였다.

선택된 세 개의 unit는 각각 벤젠, 톨루엔, 자일렌을 함유하고 있었다. 먼저 이 세 개의 unit은 모두 화학물질의 끓는점의 차이를 이용하여 물질을 분리하는 공정이며 화학반응은 수반하지 않으므로 이것을 모두 □물리적 공정을 포함한 unit□으로 분류하였다. Table 1에 세 unit의 조업조건(운전압력, 조업온도, 사용물질량)과 계산된 FEDI값을 나타내었다. 벤젠, 톨루엔, 자일렌 column에 대한 FEDI 값을 계산한 결과 각각 546.5, 581.5, 1414.7의 값을 나타냄으로서 자일렌 column의 FEDI값이 벤젠, 톨루엔 column의 FEDI값보다 2.4∼2.6배의 값을 나타내었다. 이 FEDI 값으로부터 자일렌 column이 A사의 플랜트에서 가장 많은 위험성을 보유한 unit이며, 이것이 가장 우선적으로 위험관리가 필요함을 알 수 있었다.

또한 여러 조업변수들이 FEDI값에 미치는 영향을 알기 위해 상대민감도분석(Relative Sensitivity Analysis)을 수행하였다. 먼저 세 column에 대해서 각각 조업 조건의 차이가 많이 나는 운전압력, 조업온도, 사용 물질량에 관한 상대민감도분석을 하였으나, 운전압력과 조업온도의 경우는 사용 물질량의 경우에 비해 상대 민감도가 매우 작은 값을 나타내었다. 그러므로 unit 내에서 사용중인 물질량에 대한 상대 민감도만을 고려하였고, 이것을 Table 2에 나타내었다. 벤젠, 톨루엔, 자일렌 column에서 각각 사용중인 벤젠 138.2ton, 톨루엔 154.0ton, 자일렌 684.2ton에 대해서 물질량 10%감소시와 10%증가시의 상대 민감도를 비교하였다. 벤젠과 톨루엔의 경우 약 0.52∼0.56 정도의 값을 보였으나  자일렌의 경우 0.61∼0.64정도로 비교적 큰 값을 나타내었다. 결과적으로 자일렌 column의 상대 민감도가 가장 크다는 것을 알 수 있었고, 이것으로서 이 플랜트의 위험은 자일렌 column의 자일렌의 양에 대해서 가장 민감하다는 것을 알 수 있었다.

Ⅳ. 결 론

본 연구에는 공정의 위험성 확인을 위해 상대 순위법 중 하나인 HIRA 방법을 국내 A사의 BTX 플랜트에 적용하였다. 벤젠, 톨루엔, 자일렌 column에 대한 FEDI값을 구한 결과 각각 546.5, 581.5, 1414.7을 얻었고, 이로써 자일렌 column의 위험성이 가장 높다는 것을 알 수 있었다. 또한 세 개의 column에 대해서 사용되는 물질량에 대한 상대민감도분석을 수행하였다. 물질량이 10% 감소하였을 때와 10% 증가하였을 때 모두 자일렌 column의 경우의 상대 민감도가 다른 두 경우에 비해 0.8∼0.9정도 더 큰 값을 나타내었으므로 자일렌 column의 물질량에 대한 민감도가 더 크다는 것을 알 수 있었다. HIRA 방법이 복잡하고 세분화된 위험성 평가에 앞서 수행된다면 인력과 시간의 절약에 기여함으로써  더욱 쉬우면서도 효과적인 위험관리를 할 수 있을 것이다.

감 사

본 연구는 한국과학재단의 특정기초연구과제(98-0502-06-01-3)로서, 귀 재단의 연구비 지원에 의해 이루어졌으므로 이에 감사드립니다.

참고문헌

[1] Mundt, A. G., "Process Risk Management for Facilities and Distribution", prepared for the presentation at the 3rd International Workshop on Chemical Accident Prevention , Seoul (1997).

[2] 김명준, 윤여홍, 김연종, "Hazard and Operability(HAZOP) Study의 효율적 운영 및 그 결과의 이용", 화학공업과 기술, 12(4), 333-337 (1994).

[3] Brown, A. E. P., "Risk Analysis : An Investment in Engineering", Process Safety Progress, 18(2), 121-125 (1999).

[4] Ozog, H. and L. M. Bendixen, "Hazard Identification and Quantification", Chemical Engineering Progress, 83(4), 55-64 (1987).

[5] 김연종, 안상현, 조현춘, "가스시설의 위험성 평가 기법 및 적절한 기법의 선택을 위한 고려사항", 화학공업과 기술, 14(4), 351-359 (1996).

[6] Guidelines for Hazard Evaluation Procedures, 2nd ed., CCPS of the AIChE, New York, 1992.

[7] Guidelines for Chemical Process Quantitative Risk Analysis, CCPS of the AIChE, New York, 1989.

[8] Khan, F. I. and S. A. Abbasi, "Multivariate Hazard Identification and Ranking System", Process Safety Progress, 17(3), 157-170 (1998).

[9] Crowl, D. A. and J. F. Louvar, Chemical Process Safety : Fundamentals with Applications, Prentice-Hall, New Jersey, 1990.

[10] 화재·폭발위험평가지침 (1), KFS 1171, 한국화재보험협회, 서울, 1997.

[11] Dow's Fire & Explosion Index Hazard Classification Guide, 7th ed., AIChE, New York, 1994.

[12] 김진곤, 김광일, "석유 화학 공장에서의 위험성 평가에 관한 연구 : Part I 화재, 폭발지수", 한국항공대학논문집, 30, 147-163 (1992).

[13] NFPA 49 : Hazardous Chemicals Data, 10th ed., NFPA, Quincy, 1991.

Figure . Algorithm of HIRA system [8]

Figure . Systematic procedure for Fire and Explosion Damage Index (FEDI) calculation [8].

Table . FEDI values for the Benzene, Toluene and Xylene columns in Plant 'A'

	Benzene column	Toluene column	Xylene column
Operating Pressure (atm)	1.5	1.5	7.8
Operating Temperature (℃)	139.2	168.6	268.0
Quantity of Chemical (ton)	138.2	154.0	684.2
FEDI	546.5	581.5	1414.7

Table . Relative Sensitivity for the Benzene, Toluene and Xylene columns in Plant 'A'

	Benzene column	Toluene column	Xylene column
Relative Sensitivity for 10% Decrease of Quantity	0.523	0.531	0.616
Relative Sensitivity for 10% Increase of Quantity	0.555	0.564	0.642