화섬정보 10.27

Sustainable(​지속가능)에 대한 의식이 높아지는 가운데, Greenwash나 Traceability(이력관리)라는 관점도 보다 엄격화 되어지고 있음. 수거한 페트병으로 만든 Recycle Polyester는 Sustainable 소재의 대표로 많이 채용되고 있으나, Virgin인지 Recycle인지를 판별하기는 쉽지 않음.

일본의 Nissenken품질평가센터는 지금까지는 없었던 간편한 방식으로 이를 판별하는 방법을 개발하여 금년 초부터 서비스를 제공하고 있음.

대표적인 Polyester인 PET(Polyethylene Terephthalate)는 섬유든 페트병이든 혹은 필름이든 기본적인 Polymer 구조는 동일함. 이를 모두 화학식으로 나타내면 C10H804가 됨. 페트병 유래 Recycle Polyester와 Virgin의 차이도 없음.

이를 판별하기 위해서는 지금까지 어떤 방법이 알려져 있는가. 일본 환경성은 Green구입법에 따른 재료의 신뢰성 확보 자료로서 Recycle Plastic의 조사 기법의 해설을 공개한 바 있음.

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이에 따르면, 페트병 유래 Polymer에 함유된 Oligomer 연결고리의 적음에 착안한 판별법, 중합에 사용되는 금속 촉매의 종류 수에 착안한 판별법이 제시되었음. 그러나 둘 다 시험에는 엄청난 수고와 많은 분석기기가 필요해 그다지 현실적인 방법은 아니라고 할 수 있음.

 < Compact한 적외분광광도계로 간단히 판별할 수 있음 >

이에 반해 Nissenken이 개발한 것은 적외분광광도계라는 기기를 사용하여 Textile 시료를 측정하는 아주 간단한 방법임. 사용한 Fourier 변환방식의 적외분광광도계(FTIR)는 대상물에 다양한 파장의 적외광을 쏘아, 파장별 반사율이나 투과율을 파형그래프로 나타냄. 분자의 구조나 관능기와 같은 물질별 특성이 파형에 반영되어, 이를 통해 물질을 특정하는 것이 가능함.

예를 들면 Polyester와 Nylon 같은 서로 다른 Polymer를 구별함에 있어서는 효과적이지만, 같은 Polymer라면 파형이 동일하기 때문에 일반적으로 Recycle인지 Virgin인지를 판별할 수 없음.

동 측정법을 3년에 걸쳐 개발한 Nissenken의 도쿄 영업소장은 「당초부터 “적외분광법으로 식별하는 것은 무리”라고 주위로부터 이야기를 듣고 있었으나, 안 된다는 마음으로 연구에 임하여 왔는데 금번 성과로 이어졌다」라고 언급함.

당시, 동 영업소장은 일하면서 도쿄농공대학 박사과정을 다녔으며, 이곳에서도 적외분광법에 의한 소재의 식별방법이 연구 테마이기도 했음. 주목할 점은 적외분광법으로 통상 사용되는 파형데이터가 아니라, 스펙트럼(파장별 분포)을 수치화했다는 점임. 육안으로 구분하는 파형데이터의 경우 Recycle Polyester와 Virgin Polyester의 차이가 거의 나타나지 않지만, 수치로 파악하면 파형으로 알 수 없는 미묘한 차이를 알아낼 수 있을 것으로 생각했다고 함.

페트병 유래 Recycle Polyester에 특징적으로 나타나는 Oligomer의 연결고리가 적다는 점이나, Recycle시 재용융 등에 따른 고온처리(열이력)가 이 수치 차이에 영향을 미친 것으로 파악하고 있음.

또한, 이러한 차이를 확실한 판별로 연결시키기 위해 많은 시료를 모아, 이른바 딥러닝을 실시하였음. 전문용어로 Chemometrics라고 불리는 빅데이터 해석기법으로 도쿄농공대 대학원에서 사사한 타카야나기(高柳) 교수는 적외분광법과 Chemometrics 모두를 전문으로 하고 있음.

동 교수의 지도 아래 이번 측정법의 유효성을 확인받아 서비스 제공에 이른 것임. 해외기관 등에서 판별 서비스를 실시하고 있는 곳도 있으나, 적외분광법은 비파괴로 간편하게 실시할 수 있는 메리트가 있음.

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판별 정확도도 높아, 시료를 혼재시킨 의뢰자가 놀라기도 했다고 함. 또한, Recycle 소재로 반입된 해외제품이 Virgin인 것으로 판별된 사례도 있음. Nissenken은 동 방법이 간편하고 획기적인 만큼 앞으로 더욱 인지력을 높여나간다는 방침임.K