1. 서 론
2. 실험 방법
2.1. 칼럼 구성
2.2. 칼럼 시료 채취 및 수질 항목 분석
2.3. 실험 조건
3. 결과 및 고찰
3.1. 칼럼 내 지화학적 환경 변화
3.2. 질산염 및 아질산염 농도 변화 및 탈질 반응 속도
3.3. Q10 지수 및 온도 민감도
3.4. 활성화에너지 산출 및 온도별 반응 속도 예측
4. 결 론
1. 서 론
질산염(NO3–)은 농업 비료, 축산 폐수, 생활하수 등 다양한 인위적 오염원으로부터 배출되며, 지하수 대수층에서 발견되는 주요 오염물질 중 하나이다(Craswell, 2021). 질산염은 토양을 통해 지하수로 유입될 수 있으며, 지하수를 거쳐 지표수에 유입될 경우 부영양화의 주요 원인 물질이 된다. 또한, 질산염 함량이 높은 식수나 음식을 섭취하여 인체로 유입될 시, 인체 내에서 질산염은 아질산염(NO2–)으로 환원되어 메트헤모글로빈혈증(methemoglobinemia)을 유발하는 등 인체 건강에 부정적 영향을 미친다(Majumdar, 2003). 세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 음용수 내 질산염 농도를 50 mg L–1 이하로 권고하고 있으며(World Health Organization, 2022), 이 기준을 만족하기 위해 다양한 대수층 내 질산염 처리 기술이 연구되고 있다.
오염된 지하수의 지중처리 기술 중 하나인 투과성 반응벽(permeable reactive barrier, PRB; Fig. 1)은 지하수 흐름 경로에 반응 매질(reactive materials)을 채운 투수성 장벽을 설치하여 정화하는 방식이다(Liu et al., 2024). 지하수와 함께 장벽을 통과하는 오염물질은 반응 매질과의 상호작용을 통해 고정되거나 무해한 형태로 변환되어 제거된다(Budania and Dangayach, 2023; Skinner and Schutte, 2006). 투과성 반응벽은 오염된 지하수를 양수한 후 처리하는 양수처리법(pump and treat, P&T)에 비해 대수층의 교란이 적으며, 오염물질이 자연적인 수리 경사를 따라 이동하면서 처리되기 때문에 추가적인 에너지 소모가 적어 경제성과 운영의 지속가능성이 높은 지중 정화기술로 평가되고 있다(Al-Hashimi et al., 2021). 이러한 특성을 바탕으로 투과성 반응벽은 다양한 오염 부지의 지하수 정화에 활용되고 있으며, 국내에서도 질산성 질소로 오염된 지하수를 대상으로 한 현장 적용 사례가 보고된 바 있다(Joo and Chang, 2021). 질산염 처리를 위한 투과성 반응벽에서는 유기물을 반응 매질로 사용하여 종속영양 탈질 반응(heterotrophic denitrification)을 유도하는 생물학적 처리 방식이 대표적으로 사용되고 있다(Volokita et al., 1996). 종속영양 탈질 반응은 식 (1)과 같이 박테리아가 유기탄소원(CH2O)을 전자공여체로, 질산염을 전자수용체로 활용하는데, 이 과정에서 질산염은 식 (2)와 같이 단계적으로 환원되어 최종적으로 무해한 질소(N2) 가스로 전환된다(Gibert et al., 2019; Korom, 1992).
투과성 반응벽의 설계를 위해서는 실험실 규모의 사전 평가가 필수적이며, 이는 적절한 반응 매질을 선정하고 오염물질 제거 성능을 정량적으로 평가하는 데 목적이 있다. 이러한 평가는 주로 배치(batch) 및 칼럼(column) 실험을 통해 이루어지며, 반응 매질의 반응성 및 설계 인자 산정을 위한 기초 자료를 제공한다(Gavaskar, 1999; Gibert et al., 2008). 초기 투과성 반응벽 연구는 영가철(zero-valent iron, ZVI) 등 반응 매질의 오염물질 제거 기작 규명에 주로 초점을 두었으나, 최근에는 친환경성과 경제성을 고려한 반응 매질의 개발 및 적용 연구로 관심이 확대되고 있다(Sánchez Hidalgo et al., 2025). 이러한 흐름에 따라 질산염 처리에서도 우드칩, 톱밥, 옥수수속, 밀짚 등 다양한 유기성 재료를 활용한 반응 매질 평가 연구가 활발히 수행되어 왔다(Liu et al., 2020; Robertson et al., 2008; Zhang et al., 2020). 이들 가운데 우드칩은 저비용으로 대량 확보가 가능하고 친환경적이라는 장점을 가지며, 질산염 제거 성능 또한 우수한 것으로 보고되고 있다. Han and Jeen(2025)는 우드칩을 반응 매질로 적용한 칼럼 실험을 통해 장기간(약 8년) 운영에서도 효과적인 질산염 제거와 안정적인 시스템 유지가 가능함을 확인하였다. 또한 Schaefer et al.(2021)은 약 2년간 운영된 우드칩 생물반응기를 대상으로 우드칩의 특성 변화와 수리학적 거동을 평가한 결과, 서로 다른 체류시간 조건에서도 안정적인 수리학적 특성과 탈질 기능이 유지됨을 보고하였다.
한편, 실제 오염 부지에 투과성 반응벽이 적용될 경우, 탈질 반응 속도는 온도, 유기탄소의 가용성, 수리학적 체류시간(hydraulic retention time, HRT), 공존 오염물질 등 다양한 현장 환경 요인의 영향을 받는다(Christianson et al., 2012). 이러한 요인 가운데 온도는 탈질 반응 속도를 결정하는 핵심적인 인자로 알려져 있다. 특히 겨울철의 온도 저하는 탈질 박테리아의 효소 활성을 감소시켜 반응 속도를 저하시킬 뿐 아니라, 산소의 용해도를 증가시켜 탈질 반응에 불리한 환경을 조성할 수 있다(Qu et al., 2022). 따라서 온도에 따른 탈질 반응 속도를 정량적으로 평가하고 예측하는 것은 투과성 반응벽의 적정 규모 산정과 운영 최적화를 위해 중요하다.
기존 연구에서는 다양한 온도 조건에서 탈질 반응 특성을 평가해왔으나, 대부분 유입수와 유출수 중심의 모니터링에만 의존하여 반응벽 내부의 시공간적 반응 특성을 충분히 평가하지 못하였으며, 온도 또한 균일하게 제어되지 않아 순수한 온도에 따른 반응 특성을 규명하기 어려운 경우가 많았다(Halaburka et al., 2019). 또한 서로 다른 실험 시스템 또는 운영 조건에서 온도 효과를 비교한 경우에는 반응 매질의 특성, 수리학적 조건 등 다른 요인의 영향이 함께 반영되어 온도에 따른 반응 특성만을 명확히 규명하기 어려웠다.
이러한 선행 연구의 한계를 보완하기 위해, 본 연구에서는 동일한 칼럼 시스템에서 온도 조건만 달리 운영함으로써 온도 이외의 영향을 최소화하고, 칼럼 내부의 시공간적 반응 특성을 함께 평가할 수 있도록 실험을 설계하였다. 이를 위해 우드칩을 반응 매질로 사용한 투과성 반응벽 모사 칼럼을 제작하고, 칼럼 시스템 전체를 균일한 온도 환경에 배치하여 공간적인 온도 편차를 최소화하였다. 또한 하나의 칼럼 시스템을 두 온도 조건(8.8°C 및 24.4°C)에서 각각 운영함으로써 칼럼의 반응 매질 조성 및 수리학적 조건을 동일하게 유지한 상태에서 온도 변화에 따른 탈질 반응 속도를 비교하였으며, 일정한 간격으로 칼럼 내부의 반응 프로파일을 측정하여 시공간적 반응 특성을 평가하였다. 이를 바탕으로 온도 변화에 따른 탈질 반응 속도의 차이를 정량화하고, 본 칼럼 시스템의 온도 의존성과 임의의 온도에서 반응 속도의 예측 가능성을 평가하였다. 이러한 접근은 계절적 온도 변동을 고려한 투과성 반응벽의 설계 및 운영 최적화를 위한 정량적 기초 자료를 제공할 수 있다.
2. 실험 방법
2.1. 칼럼 구성
칼럼 본체는 아크릴 재질의 반지름 3.81 cm, 길이 40 cm 원통형 구조로 제작되었으며, 내부에 반응 매질을 충진하였다(Fig. 2). 반응 매질로는 유기탄소 공급을 위한 소나무 우드칩(Farmsco, Korea)을 사용하였으며, 절단 및 체질하여 소형(1–4 mm) 및 대형(4–9.5 mm)으로 구분하였다. 소형 우드칩은 큰 비표면적을 통한 유기탄소의 빠른 분해와 박테리아 성장 촉진을, 대형 우드칩은 칼럼의 장기 수리학적 안정성 확보를 목적으로 함께 사용하였다. 유입수가 칼럼 내부를 원활하게 통과할 수 있도록 자갈을 4–9.5 mm 범위로 체질한 후 증류수(deionized water, DI)로 세척하여 이물질을 제거한 뒤 건조하여 사용하였다. 소형 우드칩, 대형 우드칩 및 자갈은 각각 0.5:0.5:1의 부피비율로 혼합하여 사용하였다. 칼럼 내부 탈질 박테리아의 활성화를 위해 선행 연구(Buyanjargal et al., 2023; Kang and Jeen, 2023)에서 탈질 박테리아 접종원으로 사용된 전라북도 전주시 덕진공원의 자연 토양을 칼럼 5 cm 간격마다 약 10 g씩 주입하였다. 추가로 칼럼 전 구간의 균일한 흐름을 유지하고 우선 흐름을 방지하기 위하여 칼럼의 상·하단에 각각 1.5 cm 두께의 모래층(white quartz)을 배치하였다.
반응 매질 충진 후 칼럼 내부를 증류수로 완전히 포화시켜 공극 부피(pore volume, PV)를 산정하였다. 공극 부피는 포화 상태 칼럼과 건조 상태 칼럼의 질량 차이로 결정하였으며, 실험에 사용된 칼럼의 1 PV는 795.3 cm³로 계산되었다. 칼럼 유입수는 증류수에 질산 소듐(NaNO3 Sigma-ALDRICH, USA)을 첨가하여 제조하였다. 운영 초기에는 칼럼 내부 환경의 안정화와 탈질 박테리아의 빠른 활성화를 위해 NO3-N 기준 20 mg L–1의 유입 농도를 적용하였으며, 운영 69일 이후 NO3-N 기준 10 mg L–1로 농도를 낮추어 운영하였다. 유입수는 연동펌프(peristaltic pump; ISM834C, ISMATEC, USA)를 통해 칼럼 하단부터 공급되었으며, 중력의 영향을 최소화하기 위해 상향식 흐름(upflow)을 적용하였다.
2.2. 칼럼 시료 채취 및 수질 항목 분석
칼럼 내부의 시공간적 반응 특성을 평가하기 위해 각 샘플링 포트에서 일정량의 시료를 채취 및 분석하는 프로파일 샘플링(profile sampling)을 수행하였다. 시료 채취 지점은 유입구(influent), 칼럼 측면에 설치된 10개의 샘플링 포트, 유출구(effluent)로 총 12지점이다. 초기 6개 지점(influent–6번)은 2.5 cm 간격으로, 나머지(7번–effluent)는 5 cm 간격으로 배치하여 칼럼 전 구간에 걸친 샘플링을 하였으며, 이와 같은 간격 배치는 반응이 활발한 초기 구간에서 세밀한 지화학적 변화를 평가하고자 함이다. 각 샘플링 포트에는 반응 매질의 유실을 방지하기 위해 유리 섬유(Showa, Yokkaichi-shi, Japan)를 채운 16G 바늘(BD Biosciences, San Jose, USA)을 삽입하였다. 탈질 반응은 무산소 조건에서 발생하므로 시료 채취 과정에서 산소 유입을 최소화하기 위해 샘플링 병을 채취 직전에 아르곤(Ar) 기체로 퍼징(purging)하여 사용하였다. 샘플링 병은 2 개의 호스(유입용과 유출용)로 구성하였으며, 유입용 호스는 칼럼의 샘플링 포트와 직접 연결하여 시료가 외부 공기와 접촉하지 않은 상태로 병 내부로 유입되도록 하였다. 동시에 유출용 호스를 통해 병 내부의 아르곤 기체가 외부로 배출되도록 하였으며, 호스 끝단은 물속에 배치하여 대기 중 산소의 역유입을 방지하였다. 채취된 시료는 분석에 앞서 0.45 µm 셀룰로오스 아세테이트(cellulose acetate, CA) 시린지 필터(Hyundai Micro, Korea)로 여과하여 부유 입자를 제거하였다.
pH는 사용 전 pH 4, 7, 10 표준 완충용액으로 교정한 Orion STAR A215 측정기(Thermo Fisher Scientific, USA)에 Orion ROSS Ultra pH/ATC Triode 전극(Thermo Fisher Scientific, USA)을 연결하여 측정하였다. 전기전도도는 Orion STAR A325 측정기(Thermo Fisher Scientific, USA)와 Orion 013005MD conductivity cell probe (Thermo Fisher Scientific, USA)를 사용하여 측정하였으며, 용존산소는 Orion Star A326 측정기(Thermo Fisher Scientific, USA)에 Orion RDO Dissolved Oxygen Probe (Thermo Fisher Scientific, USA)를 연결하여 측정하였다. 산화환원전위(oxidation-reduction potential, ORP)는 Orion standard solution으로 교정한 Orion STAR A215 측정기(Thermo Fisher Scientific, USA)와 Orion Redox/ORP SJ Sure-Flow 프로브(Thermo Fisher Scientific, USA)를 이용하여 측정한 후, 표준수소전극(standard hydrogen electrode, SHE) 기준의 Eh 값으로 환산하였다. 알칼리도는 Hach digital titrator (Hach Co., USA)를 이용한 적정법으로 정량하였으며, 시료에 0.16 N 황산(H2SO4)을 종말점 pH 4.5까지 적정한 양을 mg L–1 as CaCO3 단위로 환산하였다. 질산염 및 아질산염 농도는 이온 크로마토그래피(ion chromatography, IC; ICS-90, Thermo Fisher Scientific, USA)로 정량 분석하였다. 분석에는 Dionex AS14 Eluent와 음이온 표준물질인 Dionex Seven Anion Standard II (모두 Thermo Fisher Scientific, USA)를 사용하였으며, 질산염과 아질산염의 정량한계(limit of quantitation, LOQ)는 각각 0.40 mg L–1과 0.22 mg L–1이다.
2.3. 실험 조건
온도 변화에 따른 탈질 반응 특성 변화를 평가하기 위해 동일한 칼럼 시스템에서 온도 조건만 달리한 두 차례의 프로파일 샘플링을 수행하였다. 1차 샘플링은 칼럼 운영 295일 시점에 상온 조건에서 수행하였으며, 상온 조건의 대표 온도는 실험실 상온에서 측정된 평균 온도인 24.4 ± 1.1°C이다. 2차 샘플링의 저온 환경을 조성하기 위해, 1차 샘플링 직후(운영 297일) 칼럼 시스템 전체(influent, peristaltic pump, column, waste)를 냉장고 내부로 이전하여 운영하였으며(Fig. 3), 냉장고 내부 온도를 8.8°C로 설정하여 저온 조건을 마련하였다. 칼럼 시스템 이전 후 약 12일 동안 저온 상태를 유지하여 칼럼 내부에 안정적인 저온 환경을 조성하고, 박테리아가 변화된 온도 조건에 적응할 수 있도록 한 후 2차 샘플링을 실시하였다. 시료 채취 역시 냉장고 내부에서 수행하여 실험 과정 전반에 걸쳐 균일한 온도 조건을 유지하였으며, 칼럼 내부와 채취 시료 간의 온도 차이를 최소화하였다. 각 프로파일 샘플링 당시 시점의 칼럼 운영 기간(days), 누적 공극 부피(PVs), 유속(mL day–1), 침투속도(cm day–1)는 Table 1에 제시하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1. 칼럼 내 지화학적 환경 변화
두 차례의 프로파일 샘플링 시점에서 칼럼 내 유속이 서로 다르므로, 유속 차이를 고려하여 각 샘플링 포트의 수질 항목 측정값을 체류시간(residence time)에 대한 값으로 표현하였다. 체류시간은 유입수가 칼럼 내부에 머무르는 시간을 의미하며, 식 (3)에 따라 칼럼의 공극률을 고려한 유효 부피를 유량으로 나누어 체류시간을 산출하였다.
이때 V (cm3)는 유입부로부터 해당 샘플링 포트까지의 칼럼 부피로, 칼럼의 단면적(약 45.6 cm2)과 해당 샘플링 포트까지 거리(cm)의 곱으로 산정하였다. n (porosity, ‒)은 칼럼 내 반응 매질의 공극률, Q (mL day–1)는 유량을 의미한다. 계산 결과, 칼럼 전 구간의 총 체류시간은 1차 샘플링에서 3.72일, 2차 샘플링에서 2.84일로 산출되었다. 각 샘플링 포트의 위치와 체류시간 및 해당 지점에서 측정된 수질 항목(pH, 알칼리도, 산화환원전위, 용존산소 및 전기전도도)의 결과는 Fig. 4 및 Table 2에 제시하였다.
Table 2.
Water quality parameters at each sampling port under the two temperature conditions
| Sampling port |
Distance* (cm) |
Residence time (day) | pH |
Alkalinity (mg L–1 as CaCO3) |
Eh (mV) |
DO (mg L–1) |
EC (µS cm–1) | |
|
1st sampling (at 24.4°C) | Influent | 0 | 0 | 5.7 | 9.9 | 691.1 | 5.1 | 83.8 |
| P1 | 1.0 | 0.10 | 6.6 | 11.7 | 651.1 | 2.0 | 90.6 | |
| P2 | 3.5 | 0.34 | 6.5 | 18.0 | 661.3 | 1.7 | 83.4 | |
| P3 | 6.0 | 0.58 | 6.5 | 13.7 | 612.4 | 1.4 | 80.5 | |
| P4 | 8.5 | 0.82 | 6.5 | 15.6 | 623.4 | 1.5 | 83.5 | |
| P5 | 11.0 | 1.06 | 6.9 | 21.9 | 630.5 | 1.6 | 85.7 | |
| P6 | 13.5 | 1.30 | 6.9 | 15.8 | 579.5 | 1.6 | 84.2 | |
| P7 | 18.5 | 1.79 | 7.0 | 24.0 | 626.7 | 2.0 | 81.9 | |
| P8 | 23.5 | 2.27 | 6.7 | 29.8 | 536.0 | 2.6 | 84.7 | |
| P9 | 28.5 | 2.75 | 7.1 | 37.5 | 537.5 | 2.6 | 79.0 | |
| P10 | 33.5 | 3.24 | 6.9 | 50.1 | 543.6 | 3.0 | 79.5 | |
| Effluent | 38.5 | 3.72 | 6.9 | 45.4 | 464.1 | 2.4 | 901.3 | |
| 2nd sampling (at 8.8°C) | Influent | 0 | 0 | 5.5 | 7.9 | 682.4 | 7.3 | 228.5 |
| P1 | 1.0 | 0.07 | 5.2 | 13.7 | 543.8 | 2.8 | 85.3 | |
| P2 | 3.5 | 0.26 | 5.5 | 19.9 | 424.3 | 4.1 | 90.3 | |
| P3 | 6.0 | 0.44 | 6.1 | 13.9 | 635.3 | 2.8 | 87.0 | |
| P4 | 8.5 | 0.63 | 6.2 | 16.0 | 675.7 | 2.4 | 133.0 | |
| P5 | 11.0 | 0.81 | 6.3 | 14.0 | 626.6 | 2.4 | 124.5 | |
| P6 | 13.5 | 0.99 | 6.3 | 15.9 | 484.6 | 2.3 | 89.3 | |
| P7 | 18.5 | 1.36 | 6.4 | 16.1 | 651.3 | 1.6 | 90.7 | |
| P8 | 23.5 | 1.73 | 6.6 | 24.0 | 620.1 | 1.7 | 95.0 | |
| P9 | 28.5 | 2.10 | 6.7 | 40.0 | 540.0 | 1.4 | 112.8 | |
| P10 | 33.5 | 2.47 | 6.8 | 29.9 | 524.4 | 2.1 | 91.9 | |
| Effluent | 38.5 | 2.84 | 6.9 | 47.1 | 567.9 | 2.5 | 88.6 |
1차 샘플링에서 pH는 5.7–7.1, 2차 샘플링은 5.2–6.9의 범위를 나타냈으며(Fig. 4a, 4f), 두 조건 모두 유입수가 칼럼을 통과함에 따라 pH가 약산성에서 중성으로 증가하는 경향을 보였다. 알칼리도 또한 두 조건에서 모두 현저하게 증가하였다(Fig. 4b, 4g; 1차 샘플링: 9.9–50.1 mg L–1 as CaCO3, 2차 샘플링: 7.9–47.1 mg L–1 as CaCO3). 칼럼 내 우드칩은 분해 과정에서 유기탄소를 방출하는데, 이 과정에서 유기탄소의 산화와 함께 질산염이 환원되면서 반응 산물로 중탄산염(HCO3–)이 생성된다(식 (1)). 생성된 중탄산염은 알칼리도를 증가시키고 완충능을 제공하므로, 두 샘플링에서 관찰된 결과는 종속영양 탈질 반응에 기인한 것으로 해석할 수 있다. 또한 두 샘플링에서 측정된 pH 범위는 종속영양 탈질 반응이 안정적으로 발생할 수 있는 조건에 해당한다. Gibert et al.(2008)은 종속영양 탈질 박테리아가 pH 5.5–8.0 범위에서 활성과 생존을 유지한다고 보고하였으며, Gonsalez et al.(2023)은 pH가 4.6 이하 또는 8.3 이상일 경우 탈질 반응 속도가 큰 폭으로 감소한다고 보고하였다. 이러한 극단적인 pH 조건에서는 박테리아의 대사 활성이 저하되어 완충제 사용이 권고되기도 하나(Rust et al., 2000), 본 연구에서 측정된 pH는 위 적정 범위 내에 분포하여 탈질 박테리아의 활성과 생존이 유지될 수 있는 안정적인 환경이 조성된 것으로 판단된다.
산화환원전위는 1차 샘플링에서 464.1–691.1 mV, 2차 샘플링에서 424.3–682.4 mV 범위를 나타냈으며(Fig. 4c, 4h), 두 조건 모두에서 칼럼 유입구에서 유출구 방향으로 감소하는 경향이 관찰되었다. Debernardi et al.(2008)은 탈질 반응이 발생할 수 있는 산화환원전위 범위를 200–665 mV로 제시하였으며, Richard-Cerda et al.(2024)는 200 mV 이상인 조건에서 종속영양 탈질 반응이 우세하게 나타난다고 보고하였다. 본 연구에서 측정된 산화환원전위는 칼럼 하단 일부 구간에서 제시된 범위를 다소 상회하였으나, 칼럼 중·상단에서는 모두 해당 범위 내에 분포하였다. 이는 칼럼 유출구 방향으로 환원 환경이 형성되었으며, 종속영양 탈질 반응이 우세하게 발생하는 적절한 환경이 마련되었음을 시사한다.
용존산소는 두 프로파일 샘플링 모두에서 1번 포트 이후 급격히 감소한 뒤, 칼럼 전 구간에 걸쳐 약 1–3 mg L–1 범위로 유지되었다(Fig. 4d, 4i). Gómez et al.(2002)는 용존산소 4.5 mg L–1 수준에서도 탈질 박테리아가 생존 가능함을 보고하였으며, 본 연구에서 측정된 용존산소는 이보다도 낮은 수준으로 유지되었다. 따라서 두 운영 조건 모두에서 용존산소에 의한 탈질 반응 저해 가능성은 크지 않으며, 종속영양 탈질 반응이 발생하기에 적절한 산소 조건이 유지된 것으로 판단된다.
전기전도도는 두 프로파일 샘플링에서 뚜렷한 경향성을 보이지 않았으며, 질산염 농도 변화와도 명확한 상관성을 나타내지 않았다(Fig. 4e, 4j). 이는 전기전도도가 물속에 존재하는 모든 이온의 총량을 나타내는 지시자이기 때문이다. 따라서 본 실험 조건에서 전기전도도는 칼럼 내 탈질 반응 특성을 평가하는 주요 지표로 활용되지 않았다.
3.2. 질산염 및 아질산염 농도 변화 및 탈질 반응 속도
두 프로파일 샘플링에서 측정된 질산염 및 아질산염 농도는 Fig. 5 및 Table 3에 제시하였다. 질산염 농도는 두 온도 조건에서 제거율 및 감소 양상에 뚜렷한 차이를 나타냈다. 1차 샘플링에서는 유입 질산염 농도가 48.0 mg L–1에서 최종 2.6 mg L–1까지 감소하여 약 94.6%의 높은 제거율을 보였다(Fig. 5a). 특히 체류시간 1.8–3.7일 구간(7번 포트–effluent)에서 농도 감소가 집중적으로 발생하여 칼럼 상단에서 활발한 탈질 반응이 이루어진 것으로 보인다. 반면 2차 샘플링에서는 유입 질산염 농도가 49.0 mg L–1에서 최종 40.9 mg L–1로 감소하여 제거율이 약 16.5%에 불과하였으며, 체류시간 전 구간에 걸쳐 완만한 선형 감소 양상을 보였다(Fig. 5c). 이러한 결과는 저온 조건에서 탈질 반응이 현저히 둔화되었음을 시사한다.
Table 3.
Nitrate and nitrite concentrations at each sampling port under the two temperature conditions
| Sampling port |
Distance* (cm) |
Residence time (day) |
NO3– (mg L–1) |
NO2– (mg L–1) | |
|
1st sampling (at 24.4°C) | Influent | 0 | 0 | 48.0 | n.d. |
| P1 | 1.0 | 0.10 | 44.1 | n.d. | |
| P2 | 3.5 | 0.34 | 42.9 | 0.9 | |
| P3 | 6.0 | 0.58 | 34.2 | 1.1 | |
| P4 | 8.5 | 0.82 | 36.0 | 1.1 | |
| P5 | 11.0 | 1.06 | 34.9 | 1.0 | |
| P6 | 13.5 | 1.30 | 32.4 | 1.1 | |
| P7 | 18.5 | 1.79 | 26.4 | 1.1 | |
| P8 | 23.5 | 2.27 | 16.4 | n.d. | |
| P9 | 28.5 | 2.75 | 15.4 | n.d. | |
| P10 | 33.5 | 3.24 | 4.4 | n.d. | |
| Effluent | 38.5 | 3.72 | 2.6 | n.d. | |
|
2nd sampling (at 8.8°C) | Influent | 0 | 0 | 49.0 | n.d. |
| P1 | 1.0 | 0.07 | 48.7 | n.d. | |
| P2 | 3.5 | 0.26 | 48.6 | n.d. | |
| P3 | 6.0 | 0.44 | 48.2 | n.d. | |
| P4 | 8.5 | 0.63 | 48.3 | n.d. | |
| P5 | 11.0 | 0.81 | 48.0 | n.d. | |
| P6 | 13.5 | 0.99 | 47.8 | n.d. | |
| P7 | 18.5 | 1.36 | 46.7 | 0.9 | |
| P8 | 23.5 | 1.73 | 46.4 | 0.9 | |
| P9 | 28.5 | 2.10 | 45.4 | n.d. | |
| P10 | 33.5 | 2.47 | 43.3 | n.d. | |
| Effluent | 38.5 | 2.84 | 40.9 | n.d. |
아질산염 농도는 1차 샘플링에서 최대 1.1 mg L–1(Fig. 5b), 2차 샘플링에서 최대 0.9 mg L–1로 나타났으며(Fig. 5d), 두 조건 모두 질산염 농도에 비해 상대적으로 매우 낮은 농도로 검출되었다. 이는 유입된 질산염이 탈질 과정에서 중간 생성물인 아질산염으로 전환되었으나, 반응성이 높아 축적되지 않고 후속 탈질 반응을 통해 환원되었음을 시사한다.
한편, 본 연구에서는 탈질 반응의 최종 산물인 N2 기체를 별도로 측정하지 않았다. 다만 선행연구(Han and Jeen, 2025)에서 동일한 반응 매질을 사용한 칼럼의 기체 발생 특성을 평가하였으며, 본 연구에서 사용된 칼럼에 대해서도 Rayleigh 분별 모델을 적용한 질산염 동위원소(δ15N–NO3– 및 δ18O–NO3–)의 분별 특성을 통해 탈질 과정에 부합함을 확인한 바 있다. 따라서 본 칼럼 시스템에서 관찰된 질산염 제거는 탈질 반응에 기인한 것으로 판단된다.
두 온도 조건에서의 탈질 반응 속도를 비교하기 위해, 두 샘플링에서 측정된 질산염 농도를 영차 반응 속도식(zero-order reaction kinetic equation; 식 (4))에 적용하여 반응 속도를 산출하였다. 영차 반응은 반응 속도가 반응물의 농도에 무관하게 유지되며, 반응물 농도가 체류시간에 따라 선형적으로 감소하는 형태로 표현된다(Appelo and Postma, 2004).
이때 C(t)는 체류시간 t (day)에서의 질산염 농도(mmol L–1), C0는 초기 유입 질산염 농도(mmol L–1), k는 영차반응 속도 상수(mmol L–1 day–1)를 의미한다. 우드칩 생물반응기(bioreactor)에서는 NO3-N 농도 2 mg L–1 이상인 조건에서 영차 반응 모델이 질산염 제거 반응을 적절하게 설명하는 것으로 보고되었다(Halaburka et al., 2017; Schipper et al., 2010). 본 연구의 두 샘플링에서 측정된 질산염 농도 변화에 대해서도 영차 반응 속도식을 적용하여 반응 속도를 산출하여 Fig. 6에 제시하였다.
1차 샘플링에서 산출된 영차 반응 속도 상수는 0.206 mmol L–1 day–1 (R2 = 0.97), 2차 샘플링은 0.035 mmol L–1 day–1 (R2 = 0.88)로 나타났다. 또한 체류시간과 질산염 농도 간 선형회귀에 대한 결정계수(R2)가 두 조건 모두 0.88 이상으로 나타나, 본 연구의 질산염 제거 과정이 영차 반응 모델로 적절하게 설명될 수 있음을 확인하였다. 일반적으로 생물학적 반응 속도는 온도의 영향을 크게 받으며, 온도 증가에 따라 반응 속도가 증가한다(Schipper et al., 2010). 특히 우드칩 생물반응기에서 질산염 제거율은 다양한 환경 인자에 의해 영향을 받지만(Israel et al., 2023), 그 중에서도 온도가 탈질 반응 속도를 지배하는 핵심 인자로 보고되어 왔다(David et al., 2016; Halaburka et al., 2019). 본 연구에서도 저온 조건(2차 샘플링, 8.8°C)의 반응 속도는 상온 조건(1차 샘플링, 24.4°C)에 비해 약 5.9배 낮게 나타났다. 이러한 결과는 선행 연구들의 보고와 부합하며, 본 칼럼 시스템에서도 탈질 반응 속도가 온도 조건에 따라 달라질 수 있음을 보여준다.
3.3. Q10 지수 및 온도 민감도
두 온도 조건에서 산출된 영차 반응 속도 상수를 이용하여 본 칼럼 시스템의 온도 민감도를 Q10 지수를 이용하여 평가하였다. Q10 지수는 온도가 10°C 변화할 때 반응 속도가 변하는 배수를 나타내는 대표적인 온도 민감도 지표로, 식 (5)와 같이 표현된다(Leifeld and Fuhrer, 2005).
이때 K2는 온도 T2 (°C)에서의 반응 속도(mmol L–1 day–1), K1은 온도 T1 (°C)에서의 반응 속도를 의미한다. Q10 지수는 생물학적 및 화학적 반응의 온도 민감도를 정량적으로 평가하는 데 사용되며(Mundim et al., 2020), 특히 탈질 반응과 같은 박테리아 매개 반응에서 온도 변화에 따른 반응 속도 변화를 평가하는 주요 지표로 활용된다(Halaburka et al., 2019).
본 연구에서 산출된 영차 반응 속도 상수(0.206 mmol L–1 day–1 at 24.4°C, 0.035 mmol L–1 day–1 at 8.8°C)를 식 (5)에 적용한 결과, 본 칼럼 시스템의 Q10 지수는 3.12로 산출되었다. 이는 본 칼럼 시스템에서 온도가 10°C 상승할 때 탈질 반응 속도가 약 3.12배 증가함을 의미한다. 일반적으로 생물학적 반응의 Q10 지수는 2–3 범위로 보고되며(Reyes et al., 2008), Table 4에 정리한 우드칩 생물반응기 관련 선행연구에서는 시스템 특성 및 실험 조건에 따라 1.2–4.7 범위의 값이 제시되었다(Hoover et al., 2016; Maxwell et al., 2020; Schmidt and Clark, 2013; Warneke et al., 2011). 또한 Addy et al.(2016)은 다수의 우드칩 생물반응기 연구를 메타분석하여 평균 Q10 지수를 2.15로 제시하였다. 이들에 비해 본 연구에서 산출된 Q10 지수(3.12)는 상대적으로 높은 수준으로, 본 칼럼 시스템이 비교적 큰 온도 민감도를 나타냄을 시사한다.
Table 4.
Q10 index values for nitrate removal in this study and previous woodchip-bioreactor studies
| Study | Materials | Temperature range | Experiments | Q10 index |
| Hoover et al. (2016) | Hardwood chips | 10, 15, 20°C | Column experiments | 2.2–2.9 |
| Maxwell et al. (2020) | Citrus woodchips | 8.9–27.8°C | Batch experiments | 1.25–1.71 |
| Warneke et al. (2011) | Pine woodchips + sawdust mixture | 15.5–23.7°C | Field test | 2.0 |
| Schmidt and Clark (2013) | Wood media types (oak, pine) | 7.9–24.1°C | Mesocosm experiments | 4.74 |
| This study | Pine woodchips | 8.8, 24.4°C | Column experiments | 3.12 |
이러한 높은 Q10 지수는 온도에 따른 탈질 박테리아의 효소 활성 변화와 우드칩으로부터 공급되는 유기탄소의 가용성 변화가 복합적으로 작용한 결과로 해석할 수 있다. 저온 환경에서는 유기탄소의 분해 및 용출 속도가 감소하여 전자공여체 공급이 제한되고, 이에 따라 탈질 반응 속도가 크게 저하된다. 반면 온도가 증가하면 박테리아 활성 증가와 더불어 탄소 공급 또한 촉진되어 탈질 반응 속도가 상대적으로 크게 증가한다. Schmidt and Clark(2013)은 높은 Q10 지수(4.74)에 대하여 온도 상승에 따른 탈질 반응 속도 증가와 탄소 가용성 증가가 동시에 발생한 결과로 해석하였다. 또한 Maxwell et al.(2020)은 우드칩의 노화에 따른 유기탄소 품질 및 탄소 가용성 감소가 질산염 제거 반응의 온도 민감도에 영향을 미치며, 고온보다 저온 조건에서 더욱 크게 나타난다고 보고하였다. 다만 Q10 지수는 온도 범위, 반응 매질 및 운영 조건 등 다양한 시스템 조건에 따라 상당히 다른 값을 보이므로(Moghaddam and Christianson, 2025), 본 연구의 온도 민감도를 열역학적 관점에서 명확히 해석하기 위해 활성화에너지(activation energy)를 추가로 산출하였다.
3.4. 활성화에너지 산출 및 온도별 반응 속도 예측
본 칼럼 시스템의 온도 민감도를 열역학적 관점에서 정량적으로 평가하기 위해 두 온도 조건에서 산출된 영차 반응 속도 상수를 아레니우스 방정식(Arrhenius equation)에 적용하였다. 아레니우스 방정식은 온도 변화에 따른 반응 속도의 변화를 설명하는 대표적인 식으로, 아래 식 (6)과 같이 표현된다.
여기서 k는 절대온도 T (K)에서의 반응 속도 상수(mmol L–1 day–1), A는 빈도지수(frequency factor, mmol L–1 day–1), R은 기체 상수(8.314 × 10–3 kJ mol–1 K–1), Ea는 반응의 활성화에너지(kJ mol–1)를 나타낸다. 본 연구에서 산출되는 활성화에너지는 겉보기 활성화에너지(apparent activation energy)로, 시스템 내 전체 탈질 반응 속도가 온도 변화에 어떻게 작용하는지를 나타내는 척도이다(Benner et al., 2002; Davidson and Janssens, 2006).
본 연구의 두 온도 조건(T1, T2)에서 측정된 반응 속도 상수(k1, k2)를 식 (6)을 로그 형태로 변환한 식 (7)에 적용하였으며, 활성화에너지는 79.3 kJ mol–1로 산출되었다. 이는 Appelo and Postma(2004)가 일반적인 생화학적 공정에 대해 제시한 활성화에너지 범위(Ea = 63 kJ mol–1, 범위 50–75 kJ mol–1)의 상한을 다소 초과하는 수준이다. 생물학적 탈질 배치실험을 수행한 Foglar et al.(2016)은 활성화에너지를 63.4 kJ mol–1로 보고하였으며, 본 연구와 동일하게 우드칩 생물반응기를 대상으로 한 Jéglot et al.(2021)은 활성화에너지를 47–65 kJ mol–1 범위로 제시하였다. 이들과 비교할 때, 본 연구에서 산출된 활성화에너지는 상대적으로 다소 높은 수준이다. 일반적으로 활성화에너지가 높을수록 반응이 온도 변화에 더 민감하게 반응하며, 특히 저온 조건에서의 반응 속도의 감소 폭이 크게 나타나는 것으로 알려져 있다(Davidson and Janssens, 2006). 따라서 산출된 활성화에너지는 일반적인 생화학적 반응 및 기존 우드칩 생물반응기 시스템에 비해 본 칼럼 시스템이 상대적으로 높은 온도 민감도를 가짐을 정량적으로 보여준다.
한편 Hiscock et al.(1991)은 저온 환경에서 산소 용해도가 증가함에 따라 탈질 반응이 불완전해지거나 저하될 수 있다고 보고하였다. 그러나 3.1절에서 논의한 바와 같이 두 온도 조건 간 용존산소의 차이는 크지 않았으므로, 본 칼럼 시스템에서 관측된 높은 온도 민감도는 용존산소가 주도한 결과가 아닌 것으로 판단된다. 이러한 점을 고려할 때, 본 칼럼 시스템은 유기탄소의 가용성 변화와 탈질 박테리아의 효소 활성 변화가 복합적으로 작용한 결과일 가능성이 높다(Adouani et al., 2015). 다만 본 연구에서는 박테리아 군집, 효소 활성 및 유기탄소량 관련 분석을 수행하지 않았으므로 높은 온도 민감도에 대한 각 요인의 상대적 기여도를 정량적으로 구분하기에는 한계가 있다. 향후 온도 조건에 따른 박테리아 군집 변화, 효소 활성 및 유기탄소 특성을 종합적으로 분석하여, 높은 온도 민감도의 원인과 탈질 반응의 제어 기작을 보다 명확하게 규명할 필요가 있다.
본 연구에서 산출된 활성화에너지는 다양한 온도 조건에서의 탈질 성능을 예측하는 데 활용될 수 있다. 실제 지하수 환경에서는 계절적 변동에 따라 온도가 지속적으로 변화하며, 이에 따라 탈질 반응 속도 또한 영향을 받는다. 따라서 다양한 온도 조건에 따른 반응 특성을 예측 및 평가하기 위해, 두 온도 조건에서 산출된 활성화에너지(79.3 kJ mol–1)와 빈도지수(1.72 × 1013 mmol L–1 day–1)를 식 (6)에 적용하여 0–30°C 범위에서의 반응 속도 상수를 추정하였다(Fig. 7). 그 결과, 5°C, 10°C, 15°C, 20°C 및 25°C에서의 반응 속도 상수는 각각 0.022, 0.040, 0.073, 0.128 및 0.220 mmol L–1 day–1로 산출되었다. 5°C에서의 반응 속도는 25°C 조건의 약 1/10 수준에 불과한 것으로 나타나, 본 칼럼 시스템의 탈질 반응이 온도 변화에 민감하게 반응함을 보여준다.
이러한 결과는 계절적 온도 변동이 큰 환경에서 유기물 기반 투과성 반응벽의 설계 및 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 특히 목표 질산염 제거율을 달성하기 위한 체류시간 및 반응 매질 두께를 산정할 때 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 다만 본 연구에서 산출한 활성화에너지와 반응 속도 예측 곡선은 두 온도 조건(8.8°C 및 24.4°C)에서만 측정된 반응 속도에 기반한 결과이다. 향후 계절별 지하수 온도를 대표하는 다양한 온도 조건에서 추가 실측을 수행하여 본 칼럼 시스템의 온도 의존성을 보다 정밀하게 평가할 필요가 있다.
4. 결 론
본 연구는 우드칩을 반응 매질로 사용한 투과성 반응벽 모사 칼럼을 대상으로 온도에 따른 탈질 반응 속도 변화를 평가하고, 다양한 온도 조건에서의 반응 속도 예측 가능성을 검토하였다. 이를 위해 칼럼 시스템 전체를 균일한 온도 환경에 배치하여 온도 외의 영향을 최소화하고, 동일한 칼럼 시스템에서 온도만을 변수로 한 두 차례의 프로파일 샘플링을 수행하였다.
두 온도 조건(24.4°C 및 8.8°C) 모두에서 유입수가 칼럼을 통과함에 따라 pH와 알칼리도는 증가하고 산화환원전위와 용존산소는 감소하는 경향을 나타냈다. 이러한 지화학적 변화는 칼럼 내부에 탈질 박테리아의 활성과 종속영양 탈질 반응이 발생하기에 적합한 환원 환경이 형성되었음을 의미한다. 특히 용존산소는 두 조건 모두에서 탈질 반응이 가능한 수준으로 유지되어, 온도 조건에 관계없이 적절한 탈질 환경이 조성된 것으로 판단된다. 탈질 반응 속도 비교 결과, 저온 조건(0.035 mmol L–1 day–1)은 상온 조건(0.206 mmol L–1 day–1)보다 약 5.9배 느린 반응 속도를 보였으며, 질산염 제거율 또한 상온 조건의 약 94.6%에서 저온 조건의 약 16.5%로 크게 감소하였다. 이러한 결과는 온도가 탈질 반응 속도를 지배하는 주요 인자임을 보여준다.
본 칼럼 시스템의 온도 민감도는 Q10 지수와 활성화에너지를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 산출된 Q10 지수(3.12)와 활성화에너지(79.3 kJ mol–1)는 우드칩 생물반응기 및 일반적인 생화학 반응에서 보고된 범위와 비교할 때 상대적으로 높은 수준에 해당한다. 이러한 결과는 본 칼럼 시스템이 온도 변화에 민감하게 반응함을 시사하며, 그 원인으로는 온도에 따른 유기탄소 가용성 변화와 탈질 박테리아 효소 활성 변화가 복합적으로 작용하였을 가능성이 높은 것으로 추정된다. 또한 산출된 활성화에너지와 빈도지수를 이용하여 0–30°C 범위에서의 반응 속도 상수를 추정한 결과, 25°C 대비 5°C에서의 반응 속도는 약 1/10 수준이며, 넓은 온도 범위에서 우드칩 기반 탈질 시스템의 반응 속도를 정량적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 온도 변동을 고려한 유기물 기반 투과성 반응벽의 설계 및 운영 측면에 유용한 기초 자료로 활용될 수 있다. 특히 계절성이 뚜렷한 국내 기후 조건에서 연중 일정한 처리 성능을 확보하기 위해서는 온도에 따른 탈질 성능 변화를 설계 단계에서 고려해야 함을 시사한다. 따라서 본 연구 결과는 계절별 지하수 온도 조건에 따른 질산염 처리 성능을 예측하고, 국내 기후 조건에 적합한 투과성 반응벽의 설계기준 및 운영 전략 마련에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 다만 본 연구의 온도 민감도 평가는 두 온도 조건에서 도출된 결과에 기반하며, 박테리아 군집 및 유기탄소량에 대한 분석이 수반되지 않았다. 따라서 향후 다양한 온도 조건에서의 추가 실측을 통해 온도 민감도를 보다 정밀하게 검증하고 관련 분석이 병행된다면, 유기물 기반 투과성 반응벽의 온도에 따른 탈질 반응 특성과 그 제어 기작을 보다 명확하게 규명할 수 있을 것으로 기대된다.
