A novel methodology for estimating methane emission from waste landfills using unmanned aerial vehicle

Abstract

폐기물 매립지에서 탈루 메탄 배출량을 산정하기 위해 사용되는 여러 방법들 중, 최근 무인항공기(unmanned aerial vehicle, UAV)를 활용하는 방법이 제안되었다. 회전익 UAV가 조종이 쉽고 고해상도 측정이 가능하다는 장점이 있어 매립지에서 측정을 수행하기에 적합해 보이나, 폐기물 매립지에서 발생하는 메탄 배출량을 산정하기 위해 회전익 UAV의 활용하기에는 아직까지 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 현장 측정 및 데이터 처리 절차를 개발하고, 잠재적 오류 요인을 평가하고, 현장에 직접 적용해 봄으로써 효율적이고 신뢰할 수 있는 산정 방법론을 확립하는 것을 목표로 하였다. 경량 메탄 측정기와 회전익 UAV로 측정 시스템을 구축하고 현장 측정부터 데이터 처리를 포함하는 배출량 산정 절차를 설계하고, 각 과정에 관련된 잠재적 오류 요인을 실험 또는 이론적으로 평가하였다. 측정기 신뢰성 실험에서 측정기가 현장 적용에 충분한 성능을 보임을 확인하였으며, 동역학적으로 검토하여 측정 시스템의 신뢰성을 보장하기 위한 임계 비행속도를 도출하였다. 측정 시스템으로 매립지 현장에서 수집한 메탄 농도에 여러 공간보간법을 적용한 결과, empirical Bayesian kriging이 미측정 지점의 메탄 농도를 가장 잘 예측하는 것으로 나타났다. 바람 측정 방법으로는 UAV의 GPS와 IMU 자료를 이용한 추정 방법을 평가하였다. 근거리 대조 실험에 따르면, 이 방법으로 추정한 풍향, 풍속은 기계식 풍향풍속계로 측정한 풍향, 풍속과 매우 유사하게 나타났다. 현장 측정에서는 이 방법이 고정식 풍향풍속계와 달리 여러 높이에서 바람을 측정할 수 있다는 장점을 확인하였다. 또한, 추정된 매개변수들이 타당한 범위와 상관관계를 보였으므로 현장 측정 결과를 통해 바람 추정 방법의 유효성을 입증할 수 있었다. 오류 요인의 평가 결과 중 일부는 해당 요소의 유효성 확인뿐만 아니라 추후 배출량 산정의 불확도 분석에도 사용되었다. 배출량 산정을 위한 현장 캠페인은 당진시 자원순환센터에서 진행되었다. 일곱 차례의 캠페인을 통해 산정된 메탄 배출량은 406.4-3,640 kg/ha/day로 나타났으며, 이는 IPCC 지침에 따른 모델링 결과와 유사한 수준이었다. 측정 오류, 공간보간 오류 및 바람 변동성을 결합한 총 불확도는 5회에서 6 % 미만, 2회에서 18 % 미만이었다. 대부분 공간보간에 의한 오류가 가장 크게 나타났으나, 근시일 내에 이 방법론의 불확도를 크게 낮출 가능성이 있는 부분은 측정기의 개선일 것이다. 측정면을 잘못 선정하거나 바람이 너무 약해 배출량을 제대로 산정할 수 없었던 경우도 있었다. 본 연구에서는 근거리에서 고해상도 측정을 수행함으로써 성능이 약간 부족한 메탄 측정기를 사용하면서도 산정 불확도를 크게 높이지 않을 수 있었다. UAV에 기반한 바람 추정 방법을 도입해 산정 정확도를 개선하고자 하였다. 여러 차례의 현장 캠페인에서는 방법론의 실제 적용에 필요한 교훈을 얻을 수 있었다. 본 논문에는 방법론, 방법론의 평가, 현장 적용 성공과 실패 사례를 모두 기술하였다. 이 연구는 UAV가 분야를 막론하고 대기 중 측정이나 원격 모니터링에 두루 활용되는 현재 상황에서 UAV를 활용하는 다른 연구자들에게 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

Many methods have been applied to monitor fugitive methane gas from landfills. Recently, there have been suggestions to use a framework utilizing an unmanned aerial vehicle (UAV) for landfill gas monitoring, and several field campaigns have proved that a rotary UAV-based measurement has advantages of ease of control and high-resolution concentration mapping on the target planes. Research on the application of rotary UAVs for quantifying the whole-site methane emissions from waste landfills is limited so far. This study aimed to establish the methodology as an efficient and reliable method by developing field measurements and data processing procedure, evaluating errors by potential factors, and field applications. A measurement system composed of a lightweight methane detector and a rotary UAV, and a procedure from field measurements to data processing were prepared. Potential error-inducing factors associated with the measurement system and the procedure were experimentally or theoretically assessed. In the detector reliability test, the methane detector had sufficient resolution for field application, and the critical UAV velocity required was obtained to ensure the credibility of the proposed measurement system. When spatial interpolators were applied to field data from the measurement system, the empirical Bayesian kriging demonstrated the best prediction of methane concentrations at unmeasured points. A wind estimation method using GPS/IMU data of UAV was also evaluated. Near-field experiments showed that the method produced wind vector estimates comparable to the wind parameters measured by a mechanical anemometer. Field campaigns and following analysis demonstrated that it was able to successfully estimate wind vectors at multiple heights in contrast to a fixed anemometer. Estimated parameters in reasonable ranges, and explicable correlations between parameters also supported the validity of the wind estimator. Some of the evaluation results provided representative errors that were used in the comprehensive uncertainty analysis, as well as the validation of components. Multiple field campaigns were conducted at the Dangjin-si Resource Circulation Center, Dangjin, Korea. The estimated methane emission rates from seven campaigns ranged from 406.4 to 3,640 kg/ha/day, which was comparable to the emission rates modeled based on the IPCC guidelines. The total uncertainties combining effects of detection errors, interpolation errors, and wind variations were below 6 % for five cases, and below 23 % for three cases. Although the largest contributor turned out to be interpolation errors in most cases, it would be detection errors to lead to a significant reduction in the uncertainties of this methodology in the near future. There were failures in field campaigns due to misplacement of measurement planes or weak wind, which presented practical problems in the actual applications. This work contains a complete description of the methodology, its evaluation, and its showcases both of success and failure. Complementation by near-field, denser measurements allowed to utilize the gas analyzer of compromised performance without a great aggravation of uncertainties. We sought the improvement to the emission estimation accuracy by introducing UAV-based wind estimation method. Messages for the practical applications of the methodology could be drawn from multiple field campaigns. This study could be also useful for other UAV-based studies in the near future, especially in the current situation where UAVs are widely employed for airborne measurement or remote sensing regardless of field.