냉동유 첨가제 적용 전·후 kW/RT 비교를 통한
냉동기 효율개선 효과 검증

1. 절감 아이디어가 모두 성공해야 좋은 사례일까?

에너지절감 프로젝트에서는 개선가능성이 있어 보이는 기술을 적용해도 실제 현장에서는 기대한 효과가 나타나지 않을 수 있다. 중요한 것은 결과를 성공으로 만드는 것이 아니라 가설을 세우고, 실제 조건에서 시험하고, 데이터로 채택 또는 기각하는 과정이다.

2. 출발 가설 — Oil Fouling이 열전달을 방해하고 있지 않을까?

당시 프로젝트에서는 냉동유가 냉매계통으로 유입되어 열교환기 내벽에 부착되고, 이 Oil Fouling이 열전달을 방해할 가능성을 개선가설로 설정했다.

개선 Idea는 냉매유 첨가제를 적용해 Oil Fouling을 방지하고 열교환효율을 높여 냉동기 효율을 개선하는 것이었다.

3. 문제를 해결하려면 먼저 ‘무엇을 확인해야 하는가’를 정의한다

Oil Fouling이 의심된다고 바로 첨가제를 투입하는 것은 좋은 Test가 아니다. 먼저 현재 효율저하가 실제로 존재하는지, 그리고 그 원인이 Oil Fouling일 가능성이 있는지를 확인해야 한다. 그렇지 않으면 첨가제 투입 후 효율이 변하지 않았을 때 제품의 문제인지, 애초에 Fouling이 심하지 않았던 것인지 구분하기 어렵다.

따라서 현장에서는 문제를 다음 순서로 좁혀가는 것이 중요하다.

이 과정에서 압축기 자체, 응축기·증발기 오염, 냉각수조건, 냉매상태, Sensor 오차, 부하율과 운전 Set Point 등 다른 원인도 함께 검토해야 한다.

4. Test 전에 준비해야 할 데이터와 계측조건

개선효과를 판단하려면 첨가제 투입 전부터 비교 가능한 Baseline을 만들어 두어야 한다. 최소한 냉동기 전력, 냉동부하, 냉수 및 냉각수 조건을 같은 시간축으로 수집하고 계측기의 신뢰성을 확인한다.

5. ‘효과가 있다’는 판단기준도 투입 전에 정한다

Test 후 그래프를 보고 판단기준을 만드는 것이 아니라, 적용 전에 무엇을 성공으로 볼 것인지 정해야 한다. 핵심은 단순 kW 감소가 아니라 비슷한 운전조건에서 kW/RT가 반복적으로 개선되는가이다.

가능하다면 Baseline의 자연변동폭과 계측불확도를 먼저 파악하고, 기대개선폭이 그 범위를 충분히 넘어서는지를 판단기준에 포함한다. 개선폭이 변동과 오차범위 안에 있다면 ‘효과 있음’보다 효과 미미 또는 효과 확인 불충분으로 판단하는 편이 합리적이다.

6. Pilot 대상호기는 ‘효과를 판별하기 좋은 설비’로 선정한다

아무 냉동기나 Pilot 대상으로 선정하는 것보다, 원단위가 지속적으로 나쁘고 충분한 운전시간이 있으며 전·후 비교데이터를 확보할 수 있는 호기를 우선 선정하는 것이 좋다. 동시에 세관이나 대규모 정비가 예정된 호기는 첨가제 효과와 정비효과가 섞일 수 있으므로 Test Design에서 이를 분리해야 한다.

필요하다면 동일·유사 호기를 비교군으로 두어 대상호기만의 변화인지 Plant 전체 운전조건 변화인지 확인할 수 있다.

7. 실제 추진계획은 구매부터 평가까지 단계적으로 구성되었다

Master Schedule에는 냉동유 첨가제 구매발주, 분석·투입계획 수립, 첨가제 투입, 효율 분석기간, 평가 후 확대적용 검토까지 단계별 일정이 명시되어 있다.

즉 제품을 적용하고 곧바로 절감효과를 주장한 것이 아니라 평가기간을 두고 실제 효율변화를 확인하려 한 Test 구조였다.

8. Before/After는 kW가 아니라 kW/RT로 비교해야 한다

첨가제 투입 전·후에 냉동부하가 달라질 수 있으므로 단순 전력(kW) 비교만으로 효과를 판단하면 안 된다. 냉수유량과 공급·환수온도차로 RT를 계산하고 냉동기 소비전력을 부하로 정규화한 kW/RT를 핵심 KPI로 사용한다.

가능하면 냉각수 입구온도, 냉수 Set Point와 부하율 등 주요 영향조건도 함께 기록하여 전·후 비교의 공정성을 높인다.

9. 개선효과가 보인다면 먼저 다른 영향요인을 의심한다

Before/After에서 kW/RT가 좋아졌더라도 그것이 반드시 첨가제 때문이라고 단정할 수 없다. 냉각수온도, 냉동부하, 냉수온도, 열교환기 세정, 다른 운전제어 변경이 동시에 일어났다면 효과가 섞일 수 있다.

따라서 가능한 한 동일·유사 조건을 비교하고, 장기간 데이터가 있다면 RT·냉각수온도 등을 보정한 Baseline Model을 이용해 외부조건의 영향을 분리하는 것이 더 신뢰도 높은 방법이다.

10. 최종 결과 — 기대했던 개선효과는 뚜렷하게 확인되지 않았다

완료보고의 최종 개선항목 표에는 Oil Fouling 방지를 위한 냉매유 첨가제 적용에 대해 절감금액을 별도로 인정하지 않았고 결과를 “효과 없음”으로 기록했다. 홈페이지에서는 이를 과장해 “완전히 무효한 기술”이라고 일반화하지 않고, 이 현장의 Test에서는 기대했던 수준의 개선효과가 뚜렷하게 확인되지 않았다는 의미로 해석한다.

11. ‘효과 없음’도 중요한 Engineering Decision이다

현장 실증에서 Null Result는 실패한 데이터가 아니다. 오히려 해당 공장·설비·운전조건에서는 그 기술을 확대 적용할 근거가 부족하다는 의사결정 정보를 제공한다.

효과가 확인되지 않았는데도 예상 절감률을 적용하거나 다른 현장의 사례를 가져와 성과를 만드는 것보다, 확대적용을 보류하고 다른 개선 Item에 자원을 투입하는 것이 더 합리적일 수 있다.

12. Null Result를 제대로 해석하려면 Test 품질도 점검해야 한다

효과가 없다는 결론도 측정기간이 충분했는지, 부하범위가 적절했는지, 계측정확도가 충분했는지, 동시에 다른 운전변경이 있었는지를 확인해야 한다.

13. 사전에 ‘성공기준’을 정해야 결과를 자의적으로 해석하지 않는다

Test 전에 최소 개선율, 허용 불확도와 관찰기간을 정해 두면 결과가 기대와 다르더라도 판단기준을 바꾸지 않을 수 있다.

예를 들어 개선폭이 측정불확도와 자연변동 범위보다 작다면 ‘절감’이라고 주장하기보다 검증되지 않음 또는 효과 미확인으로 판단하는 것이 적절하다.

14. 다른 기술검증에도 그대로 적용할 수 있다

첨가제뿐 아니라 코팅제, 세정제, 윤활개선, 자화장치, 연료절감장치 등 공급업체가 에너지절감을 주장하는 기술을 현장에 적용할 때도 같은 검증구조를 사용할 수 있다.

핵심은 제품의 설명자료가 아니라 해당 현장의 실측 성능으로 투자·확대 여부를 결정하는 것이다.

15. Pilot Test는 대규모 확대투자의 위험을 줄인다

전체 냉동기에 한꺼번에 적용하기보다 대표호기 또는 일부 설비에 먼저 적용하고 효과를 확인한 뒤 확대하면 기술위험과 투자위험을 줄일 수 있다.

효과가 없으면 Pilot 단계에서 중단할 수 있고, 효과가 있다면 다른 호기로 확대하면서 재현성을 확인할 수 있다.

16. 16단계 기술검증 Process

① 개선 Claim 정의 → ② 작동원리 검토 → ③ 대상설비 선정 → ④ Baseline 기간 → ⑤ RT·kW·영향변수 계측 → ⑥ 사전 성공기준 → ⑦ 적용계획 → ⑧ Additive 투입 → ⑨ 안정화기간 → ⑩ Post 기간 → ⑪ 동일 부하조건 비교 → ⑫ kW/RT → ⑬ 영향변수 보정 → ⑭ 불확도·자연변동 검토 → ⑮ Adopt/Reject → ⑯ 확대 또는 종료

17. 확대응용 — ‘절감기술 검증 프로토콜’로 활용할 수 있다

CASE60의 방법은 특정 냉동유 첨가제에 국한되지 않는다. 공장이나 건물에서 새로운 에너지절감 기술을 도입할 때 기술 Claim을 현장 데이터로 검증하는 표준 Pilot Protocol로 활용할 수 있다.

특히 성능계약, ESCO 사업, 신기술 도입과 구매조건부 Test에서는 ‘효과가 있으면 채택하고 없으면 확대하지 않는다’는 Gate Review 구조가 유용하다.

18. 데이터 기반 의사결정에서는 Negative Result도 자산이다

성공사례만 남기면 어떤 기술이 어떤 조건에서 효과가 없었는지 조직이 다시 학습하기 어렵다. 반대로 Test 조건과 Null Result를 기록하면 향후 유사 기술을 검토할 때 중복시험을 줄이고 더 나은 Test Design을 만들 수 있다.

따라서 CASE60은 에너지절감 사례인 동시에 Evidence-based Engineering Decision 사례로 볼 수 있다.

19. AI·분석모델은 효과를 ‘만드는’ 것이 아니라 영향요인을 분리하는 데 쓴다

장기간 운전데이터가 충분하다면 RT, 냉각수온도, 냉수 Set Point, 외기조건 등을 이용해 정상 kW를 예측하는 Baseline Model을 구축할 수 있다.

모델의 역할은 기대효과를 만들어내는 것이 아니라 적용 전·후의 운전조건 차이를 보정하여 실제 변화가 있었는지를 더 공정하게 판단하는 것이다.

20. Evidence & Measurement Boundary

따라서 CASE60에는 절감 kW·절감률·연간 절감금액을 부여하지 않는다. Oil Fouling 개선원리는 당시 프로젝트의 개선가설이며, 최종 현장결과가 그 가설의 유효성을 입증한 것으로 표현하지 않는다.

21. Review 상태

Status: APPROVED / FINAL-LOCK