데이터 분석은 광산용 송풍기와 환기 설비에서 수집한 다양한 운전 데이터를 체계적으로 해석하여, 설비 상태와 환기 효율을 평가하고 개선 방향을 찾는 중요한 과정이다. 진동과 소음, 온도, 전류, 풍량과 풍압, 전력 사용량 등은 모두 설비의 건강 상태와 환기 회로의 균형을 보여주는 지표이다. 이 데이터를 단순히 저장하는 데 그치지 않고, 정기적으로 분석하여 의미 있는 정보를 얻어내면, 안전성과 경제성을 동시에 향상시킬 수 있다.
광산 환기 시스템에서 분석해야 할 대표적인 데이터는 송풍기 진동과 온도, 전동기 전류와 전압, 덕트별 풍량과 압력, 집진 설비의 차압과 포집 효율 등이다. 진동 데이터는 베어링와 임펠러 상태를, 온도 데이터는 윤활과 냉각 상태를, 전류 데이터는 부하와 효율을 알려준다. 풍량과 압력 데이터는 설계 환기량과 실제 환기 상태를 비교하는 데 사용되며, 집진 설비 데이터는 분진 제어가 적절히 이루어지고 있는지 확인하는 데 도움이 된다.
데이터 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 먼저 기준 상태를 명확히 정의해야 한다. 신규 송풍기 설치 후 초기 운전 데이터를 기준 데이터로 저장하고, 이후 데이터를 이 기준과 비교하여 변화를 추적하면, 작은 이상도 조기에 발견할 수 있다. 예를 들어 진동 수준이 서서히 증가하는 경향이 보인다면, 베어링 마모나 축 정렬 문제를 의심할 수 있고, 온도와 전류가 함께 상승한다면, 윤활 문제나 과부하 상황을 의심할 수 있다. 이러한 분석 결과는 예지 보전 계획 수립에 직접적으로 활용된다.
에너지 사용량 분석도 데이터 분석에서 매우 중요한 부분이다. 송풍기는 광산 전체 전력 사용량에서 큰 비중을 차지하기 때문에, 운전 조건과 환기 회로 설계에 따라 에너지 비용 차이가 크게 발생한다. 풍량과 압력, 전력 사용량 데이터를 함께 분석하면, 불필요하게 높은 풍압으로 운전하거나, 불균형한 덕트 저항 때문에 에너지가 낭비되는 구간을 찾을 수 있다. 그 결과 덕트 설계 개선과 밸브 조정, 인버터 제어 최적화를 통해 에너지 사용량을 눈에 띄게 줄일 수 있다.
데이터 분석을 일상적인 관리 활동으로 정착시키려면, 분석 결과를 이해하기 쉬운 형태로 시각화하고, 정기 보고서나 회의에서 공유하는 것이 중요하다. 그래프와 추이선, 경향 비교 등을 통해 설비 상태 변화를 한눈에 파악할 수 있도록 하면, 현장 관리자와 경영진 모두 데이터 기반의 의사결정을 내리기 쉬워진다. 광산용 송풍기와 환기 설비에서 데이터 분석 문화를 정착시키면, 예지 보전과 에너지 절감, 안전성 향상이라는 세 가지 목표를 동시에 달성할 수 있다.
