사건 수 분석(event tree analysis, ETA)은 초기 사건에 의해 발생하는 잠재적인 사고 결과를 정량적으로 평가하는 기법으로 사고 시나리오 및 발생 빈도 도출에 적용 가능하다¹¹⁾. 수소 누출에 따른 일반적인 ETA를 그림으로 나타내면 Fig. 1과 같으며 수소가스 누출 시 즉시 점화하면 제트 화재(jet fire), 지연 점화하면 증기운 폭발(vapor cloud explosion, VCE)이 발생한다¹²⁾.

Fig. 1. 
Event sequence diagram from hydrogen leakage

위험도(risk)는 사고의 빈도와 그 결과의 조합으로 사고 발생 확률과 사망자 수 또는 재정적 손실 등 특정 단위로 표현되는 사고 피해 영향을 곱하여 정량적으로 표현된다¹⁸⁾. 일반적으로 시설의 위험도 추정을 위하여 사고 빈도와 결과 데이터를 결합하여 개인적 위험도(individual risk, IR)와 사회적 위험도(societal risk, SR)를 계산한다¹⁹⁾.

개인적 위험도란 위험 요소 주변에 있는 개인이 겪을 수 있는 위험도이다. 개인적 위험도는 다음과 같이 식 (9), (10)으로 계산되며 각 지점에서의 총 개인적 위험도는 위험 요소와 관련된 모든 사고 결과의 해당 지점에서의 개인적 위험도를 합한 것이다.

• IR_x,y: total individual risk of fatality at geographical location x, y
• IR_x,y,i: individual risk of fatality at geographical location x, y from incident outcome case I
• n: total number of incident outcome cases considered in the analysis
• f_i: frequency of incident outcome case I from frequency analysis
• p_f,i: probability that incident outcome case I will result in a fatality at location x, y from the consequence and effect models

사회적 위험도란 집단에 대한 위험을 측정하는 지표로 주로 다수의 사상자가 발생할 사건의 빈도 분포 그래프인 F-N 곡선으로 표현되며 식 (11)과 같이 계산할 수 있다.

• N_i: the number of fatalities resulting from incident outcome case I
• P_x,y: the number of people at location x, y

개인적 위험도와 사회적 위험도는 동일한 사고 빈도와 결과의 조합을 다르게 표현한 것으로 두 방법 모두 위험 완화 조치를 평가하거나 시설의 수용 가능성을 판단하는 데 중요한 역할을 한다.

방호 계층 분석 기법(layer of protection analysis, LOPA)은 위험도를 빈도와 잠재적 결과의 심각성의 함수로 정의하는, 간단하고 보수적인 규칙을 사용하는 위험성 평가 방법론이다²⁰⁾. LOPA는 식 (12)와 같이 개시 사건(initiating event, IE)의 빈도, 결과의 심각도, 독립 방호 계층(independent protection layers, IPLs)의 요구 시 고장 확률(probability of failure on demand, PFD)의 곱으로 표현된다²¹⁾.

• fiC: frequency of the consequence C for IE I
• fiI: IE frequency for IE I
• PFD_ij: PFD of the jth IPL that protects against consequence C for IE I

또한 안전 관련 시스템의 평균 PFD는 식 (13)과 같이 위험한 미검출 고장률(κ_du)과 작동 시험 주기(manual test interval, TI)의 식으로 계산 가능하다²²⁾.

• λ_du: dangerous undetected failure rate
• TI: test interval

본 연구에서는 국내 수소 제품 검사 및 시험 시설 중 한 곳을 대상으로 위험성 평가를 수행하였다. 시설 주변에는 운동장, 강의실 및 사무실이 위치하여 있다(Fig. 3). 주변 인구수는 Table 1과 같으며 건물 내 사무실이나 기업 수 등 자체적인 조사 데이터와 토지 이용 패턴에 따른 인구수 데이터를 사용하여 산출하였다²³⁾. 운동장의 경우 그 사용 형태가 일정하지 않아 인구수를 특정하기 어려워 토지 이용 패턴에 따른 대표적인 면적당 인구수를 사용하였다.

Fig. 3. 
Surroundings of inspection·testing facility

또한 대상지의 기상 조건은 Table 2와 같으며 가장 근접한 기상 관측소의 데이터를 집계하고 그 평균으로 선정하였다²⁴⁾.

해당 시설에서 수행하는 시험은 크게 고압가스 기자재 실증 시험과 초고압 수소가스 반복 가압 누출 시험으로 나뉜다. 고압가스 기자재 실증 시험의 경우 튜브 트레일러를 통해 공급된 수소가 압축기를 통해 가압된 후 고압용기에 저장되어 체임버 내 시험에 사용된다. 시험이 종료되면 잔여 수소는 회수 탱크로 회수되고 압축기를 통해 다시 가압되어 추후 시험에 다시 사용된다. 이때 1차 압축기 후단의 수소는 초고압 수소가스 반복 가압 누출 시험으로 보내져 압축 설비인 부스터를 통해 가압된 후 완충 탱크를 거쳐 체임버 내 시험에 사용된다. 시험들은 고압의 수소를 다루기 때문에 압축기를 통한 가압 과정이 수반된다. 또한 각 시험은 장소가 구분되어 수행되며 시설은 사무 공간, 고압 질소 시험실 및 2개의 수소 시험 공간으로 나누어져 있다(Fig. 4).

Fig. 4. 
Layout of inspection·testing facility

본 연구에서는 각 시험의 위험성을 평가하기 위하여 시험 시 설비의 내부 압력에 따라 검토 구간(node)을 선정하였다. 각 시험의 공정 흐름도(process flow diagram) 및 선정된 검토 구간은 Fig. 5와 같다.

Fig. 5. 
Process flow diagram of each test carried in facility

각 검토 구간에 포함된 설비 및 사양은 해당 시설에 기기를 공급한 기업의 자료 및 시설에서 제공받은 데이터를 통해 확보하였다(Table 3)²⁵⁾.

검토 구간별 누출 시나리오는 미국 Department of Energy (DOE)의 지원을 받아 Sandia National Laboratories (SNL)에서 발표한 보고서를 기반으로 각 검토 구간별 누출공 크기를 배관 직경의 100%, 10%, 1%, 0.1%로 나누고 각각의 시나리오를 파열(rupture), 대규모(large), 중규모(medium), 소규모(small) 누출로 선정하였다²⁶⁾. 누출 시나리오에 따른 누출률은 EFFECTS 프로그램을 사용하여 도출하였으며 그 예시는 Table 4와 같다.

본 연구에서는 수소 누출 시의 ETA를 기반으로 각 검토 구간별 사고 빈도를 분석하였다. 초기 사건에 해당하는 누출 빈도는 SNL 보고서를 통해 산출하였다. 또한 누출률에 대한 점화 확률은 미국 The National Fire Protection Association (NFPA)에서 제시하는 값을 사용하였다(Table 5)²⁷⁾.

ETA를 통해 도출한 수소 공급 검토 구간의 사고 시나리오 빈도는 Fig. 6과 같다. 이와 같은 방식으로 검사 및 시험 시설 전체 검토 구간에서의 사고 시나리오의 빈도를 도출하였으며 ‘supply’, ‘node 3’, ‘node D’ 검토 구간의 제트 화재 및 증기운 폭발의 빈도를 Table 6에 나타내었다. 분석 결과 즉시 점화 확률이 지연 점화 확률보다 높기 때문에 모든 시나리오에서 제트 화재의 빈도가 더 높게 나타났다.

Fig. 6. 
Supply system accident frequency using ETA

누출 시나리오를 기반으로 EFFECTS 프로그램을 사용하여 거리에 따른 복사열 및 폭발 과압 수치를 계산하고 프로빗 분석법을 통해 거리에 따른 사망 확률을 도출하였다. 대표적인 검토 구간의 치사율(lethality) 99%, 50%, 1%에 해당하는 거리를 도출하였으며 공급 시스템 및 각 시험에서 운전 압력이 높은 ‘node 3’, ‘node D’ 중 누출률이 가장 높은 파열 누출 시나리오를 대표로 삼았다. 제트 화재에서 발생하는 복사열에 의한 영향은 Table 7, Fig. 7에, 증기운 폭발에서 발생하는 폭발 과압에 의한 영향은 Table 8, Fig. 8에 나타내었다.

Fig. 7. 
Lethaltiy distance derived from heat flux

Fig. 8. 
Lethality distance derived from overpressure

사고 영향 분석 결과 복사열에 의한 사망 확률 범위 모두 ‘supply’, ‘node D’, node 3’ 순으로 높아지며 폭발 과압에 의한 사망 확률 범위 역시 같은 경향을 보인다. 다만 증기운 폭발의 경우 폭발 강도가 가장 높을 때를 고려하여 가연성 증기운 안에 폭발 범위 내의 수소 질량이 최대일 때 폭발이 발생한다고 가정하였기 때문에 시나리오마다 폭발 지점이 상이하다. 이를 고려하였을 때 99% 사망 확률에 이르는 범위는 ‘supply’, ‘node 3’은 각각 29.6 m, 48.8 m로 증기운 폭발, ‘node D’는 30.9 m로 제트 화재에 의한 영향이 더 큰 것으로 나타났다.

4.3. 위험도 분석

사고 빈도 및 영향 분석 결과를 토대로 RISKCURVES 프로그램을 사용하여 검사 및 시험 시설의 위험도를 분석하였다. 기존 시설에서 수소 누출로 인하여 발생 가능한 모든 사고에 의한 개인적 위험도는 Fig. 9와 같다. 개인적 위험도 등고선 분석 결과 개인적 위험의 수용 가능한 수준인 10^-6/yr의 등고선 내에 사무실 및 운동장의 일부분이 걸쳐있음을 알 수 있다²⁸⁾.

Fig. 9. 
IR contour of inspection·testing facility

사회적 위험도는 Fig. 10과 같다. F-N 곡선은 위험도 식별을 위하여 무시 가능한 선(negligible line, NL)과 용납할 수 없는 선(intolerable line, IL)을 표시한다. F-N 곡선이 NL 아래에 위치할 경우 ‘수용 가능’, NL과 IL 사이에 위치할 경우 ‘합리적으로 수용 가능한 최소 위험(as low as reasonably practicable, ALARP)’, IL 위에 위치할 경우 ‘수용 불가’로 여겨진다²⁹⁾. 본 연구에서는 네덜란드의 사회적 위험도 식별 기준을 사용하여 시설의 위험도를 파악하였다³⁰⁾.

Fig. 10. 
F-N curve of inspection·testing facility

F-N 곡선 분석 결과 기존 시설의 곡선은 ALARP 영역에 위치하여 있다. 즉 해당 시설은 위험 감소로 얻는 개선에 비해 투자 비용이 현저히 불균형할 경우 조치를 취하지 않아도 되지만 완전한 수용을 위하여 추가적인 조치가 필요한 것으로 판단된다³¹⁾.

또한 기존 시설의 F-N 곡선 기반 연간 예상 사망자 수에 기여하는 누출 시나리오의 순위는 Table 9와 같다³²⁾. 분석 결과 모든 검토 구간에서 파열 및 대규모 누출 시나리오만이 사망자 수에 관여되어 있다. 또한 공급 구간의 파열 누출 시나리오가 44.9%로 기여도가 제일 높았으며 node 3의 파열 누출, 대규모 누출 시나리오, node D의 파열 누출, 대규모 누출 시나리오 순으로 기여도가 높았다.

Table 9. 
Societal risk ranking for accident scenario

Rank	Node	Scenario	Contribution (%)	Value
1	Supply	Rupture	44.9	1.09E-05
2	Node 3	Rupture	23.1	5.59E-06
3	Node 3	Large	7.08	1.72E-06
4	Node D	Rupture	6.18	1.50E-06
5	Node D	Large	4.15	1.01E-06
6	Node 2	Rupture	3.01	7.28E-07
7	Node C	Rupture	2.99	7.25E-07
8	Supply	Large	2.77	6.72E-07
9	Node B	Rupture	2.75	6.67E-07
10	Node 1	Rupture	2.12	5.15E-07
11	Node C	Large	0.371	9.00E-08
12	Node B	Large	0.317	7.68E-08
13	Node 2	Large	0.203	4.93E-08
14	Node A	Rupture	0.0601	1.46E-08

4.4. IPL 적용

현재 검사 및 시험 시설에는 IPL로써 압력 방출 시스템, 가스 감지기 등이 설치되어 있다. 본 연구에서는 기존 시설에 설치되어 있지 않은 비상 정지(emergency shutdown, ESD) 시스템을 IPL로써 적용하였다. ESD 시스템은 주로 특정 공정의 매개변수를 모니터링하고 작동 범위를 벗어날 경우 빠르게 안전한 상태로 되돌리는 시스템으로 일반적인 공정 제어기와 독립적으로 작동한다³³⁾. ESD 시스템에 사용되는 programmable logic controllers (PLC)의 경우 대표적으로 0.32 failures/yr의 고장률(λ)을 보인다³⁴⁾. 이를 기반으로 TI를 1년으로 가정하였을 때 ESD 시스템의 PFD는 0.16으로 계산되었다.

또한 시설 전체에 IPL을 적용하는 것은 위험도 개선 대비 투자 비용이 합리적이지 않기 때문에 이전 누출 시나리오 중 기여도가 높은 검토 구간을 도출하고 해당 구간에 IPL을 적용하였다. 기여도가 높은 ‘supply’, ‘node 3’, ‘node D’에 ESD 시스템을 적용한 개인적 위험도는 Fig. 11과 같다. 개인적 위험도 등고선 분석 결과 10^-6/yr의 등고선 내에 검사 및 시험 시설만이 위치하여 있다.

Fig. 11. 
IR contour of facility with mitigation

사회적 위험도는 Fig. 12와 같으며 IPL 유무에 따른 3개 검토 구간의 연간 예상 사망자 수는 Table 10과 같다.

Fig. 12. 
F-N curve of facility with mitigation

Table 10. 
Expected fatality value for each node

Node	Scenario	Value without mitigation	Value with mitigation
Supply	Rupture	1.09E-05	1.74E-06
Node 3	Rupture	5.59E-06	8.91E-07
Node D	Rupture	1.50E-06	2.38E-07
Node D	Large	1.01E-06	1.60E-07
Supply	Large	6.72E-07	1.08E-07
Node 3	Large	1.72E-06	9.00E-08

IPL 적용 시 예상 사망자 수가 ‘supply’ 파열, ‘node 3’ 파열, 대규모, ‘node D’ 파열 대규모 누출 시나리오에서 약 6배 감소하며 ‘node 3’ 대규모 누출 시나리오에선 약 20배 감소하였다. 또한 IPL을 적용한 시설의 곡선은 NL 밑부분에 위치하여 수용 가능 영역에 위치되어 있다. 즉 ‘supply’, ‘node 3’, ‘node D’ 구간에 ESD 시스템을 도입하면 안전 기준을 충족하는 수준으로 위험 감소 조치가 이루어졌음을 알 수 있다.