레이저 유도붕괴 분광기와 다변량 통계 분석을 이용한 폐전기 전자제품 금속 원소분석

Abstract

천연 금속자원의 매장량은 감소하는 데 반해 버려지는 폐전기∙전자제품(WEEE) 에 포함된 금속이 증가하는 것은 전세계적으로 심각한 문제이다. 현재 기술적 문제와 경제성으로 인해 WEEE에 포함된 금속의 재활용량이 저조하기 때문에 그로 인한 환경오염 및 자원 낭비가 발생하고 있다. 폐기물 처리뿐 만 아니라 가치 있는 물질 회수 측면에서도 WEEE의 재활용은 중요한 문제이기 때문에 관심이 높아지고 있다. 이처럼 도시의 전자제품 쓰레기에서 고부가가치의 금속 원자재를 만들어내는 사업을 ‘도시광산(Urban mining)’이라고 한다. WEEE는 회수 공정에서 분쇄되기 전 기계적 공정을 통해 자성, 비자성 수준으로 선별되거나 수작업으로 철, 비철, 구리, PCB 등의 수준까지 선별됨에도 불구하고, 여전히 제품 내 포함되어 있는 금속 성분은 다양하고 복잡하다. 가치 있는 물질과 위험한 물질을 회수 공전 전에 선별된 상태에서 공정에 투입한다면 비용 효율적이고 환경 친화적인 재활용 공정을 수행할 수 있을 것으로 보인다. 본 연구는 여러 가지 WEEE 종류 중에서 성상이 다양하고 가치 있는 금속의 함유량이 높은 PCB로 대상을 한정하고, PCB 중에서 컴퓨터의 필수 부품인 RAM을 시료로 선정하여 분석하였다. 이러한 복잡한 성상의 시료를 선별하기 위해서는 미소 부위와 실시간 측정이 가능한 분석 기기를 사용해야 한다. 여러 방법이 고체 시료 원소를 분석하는 데 사용되어 왔는데, 광학적 방법 중에 하나인 레이저 유도붕괴 분광법(LIBS)은 빠른 분석과, 다원소 분석, 높은 공간해상도 등 여러 장점을 갖기 때문에 본 연구의 분석 기기로 사용하였다. 스펙트럼에서 얻어지는 데이터는 수가 많고 복잡하므로, 레이저 유도붕괴 분광기에서 얻은 데이터에서 각 부분을 선별하기 위해 다변량 통계분석을 활용하여 분석을 진행하였다. RAM에 일정한 간격으로 레이저를 조사하여 각 지점의 스펙트럼을 얻었고, 선행연구를 참고하여 색으로 RAM의 각 부분을 구분하고 G, B, Y라고 명명하였다. 이후 주성분 분석(PCA)을 수행하여 얻은 스코어값을 이용해 산점도 그래프와 스코어 맵핑(mapping)을 수행하여 원소 조성을 확인하고, LIBS 스펙트럼과 SEM-EDS 결과를 비교하였다. 전체 스펙트럼 범위를 활용해 PCA를 수행했을 때 색으로 그룹화한 RAM의 각 부분에서 얻은 스펙트럼이 부분 별 독립적으로 무리 짓는 것을 확인하였고, 특정 스펙트럼 범위를 활용한 PCA에서 기판을 선별하는 기준으로 선택할 수 있는 파장 변수를 찾아 짧은 시간에 효율적으로 RAM을 선별을 할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 두 결과가 RAM 상에서 공간적으로 어떻게 분포하는지 가시적으로 파악하기 위해 RAM의 공간 좌표와 함께 스코어값을 맵핑하여 각 부분에 원소가 어떻게 분포하는 지 알고, 가치가 높은 금이 어떤 부분에 존재하는 지 확인하였다. 마지막으로 SEM-EDS 결과와 LIBS 스펙트럼 결과 비교를 통해 각 부분의 주요 원소를 파악하고 원소 조성에 대한 결과를 뒷받침하였다. 복잡한 성상의 RAM 시료를 각 부분에 따라 효율적으로 선별하기 위해 LIBS 와 PCA 를 활용해 선별할 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구는 WEEE 에서 금속을 회수하는 공정 전에 LIBS 로 다양한 WEEE 시료를 자동으로 선별하는 과정의 필요성을 시사한다. 이 결과를 통해 비용 효율적이고 친환경적인 회수공정을 설계하는 방법론을 만드는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.;It is one of the serious issues all over the world that the metals in waste electrical and electronic equipment (WEEE) are increasing while the reserves of metal mine are decreasing. Recycling of WEEE is important not only from the point of waste treatment but also from the recovery aspect of valuable materials, however, technical difficulty and economical infeasibility results in the low WEEE recycling rate which causes environmental pollution and resource depletion. Because of these limitations of the WEEE recycling, the concept of ‘Urban Mining’ that reclaims high-valuable metals from the WEEE of the city has initiated in the waste metals recycling field. Since the metal contents of WEEE are still complex and heterogeneous even after WEEE is mechanically separated into magnetic and non-magnetic parts or manually separated into scrap iron, nonferrous, copper, and printed circuit board (PCB) parts, it is necessary to develop a cost-effective and environmentally friendly recycling system to enhance WEEE recycling rate by separating into valuable or hazardous materials before metal recovery process. This study focused on the PCBs, especially RAM, with various and high valuable contents of metals among WEEEs. To separate valuable metals from the heterogeneous PCB surface, we adopted a new method, Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS), with capability of real-time and micro-scale measurements. LIBS is one of the spectroscopic methods used to elemental analysis exhibiting attractive features such as rapid response, multi-elemental detection, and high spatial resolution. Because of the large number of complex spectral data, multivariate statistical analysis was adopted to identify each data point obtained from LIBS. The spectral data was obtained at regular intervals (2 mm apart), and each part of RAM was discriminated as G, B, and Y by color. The elemental composition was confirmed by drawing scatter plots and mapping with the score values obtained by performing PCA, and the LIBS spectra and Scanning Electron Microscope with Energy Dispersive X-ray Spectrometer (SEM-EDS) results were compared. When performing PCA using the data of all spectral range, the spectra obtained from each part of the RAM grouped by color is independent of each other. This result suggested that the PCA using selected spectra with large loading values can select some wavelengths as standards for screening and efficiently separating the RAM surface in a short time. The score values were arranged to build score map with spatial coordinates of RAM to visually understand how these results are spatially distributed on the RAM. This result shows how the elements are distributed in each part and makes it possible to see where the metal, gold of high values, exists. The results of SEM-EDS and averaged LIBS spectra were compared to confirm the main elements of each part and verify the correlation. We confirmed the feasibility of applying the LIB and PCA to efficiently separate complex and heterogeneous RAM samples. The results of this study suggest that the process of automatically separating WEEE samples with LIBS before the metal recovery process can develop a cost-effective and environmentally friendly recycling system to enhance WEEE recycling rate by separating into valuable or hazardous materials.