최근 수소충전소 수요 증가에 따라, 산업통상자원부는 LPG, CNG, 주유소 등 기존의 자동차용 연료공급시설 내에 융합, 복합의 형태로 수소충전소 설치가 가능하도록 특례고시를 제정·공포하였다. 수소 융복합충전소는 특례기준 제정 이전까지 국내에서 운영된 사례가 없어, 4계절, 일교차와 같은 환경특성을 감안한 실증이 필요하다. 본 연구에서는, 국내 최초로 실증을 위해 설치된 울산 LPG-수소복합충전소의 충전데이터를 수집하여 분석하였다. 충전데이터는 압축기, 저장용기, 디스펜서에서 발생한 시간별 온도, 압력 데이터이며, 계절별 특성을 비교하기 위해 2018년 7월 중 울산 지역의 최고기온 일과 2018년 1월 중 최저기온 일을 포함하여 4계절 충전데이터를 수집하여 비교하였다. 비교결과, 외기온도의 변화가 수소차 차량용기의 초기온도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 최종적으로 차량의 충전시간과 충전속도에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 국내 수소충전소 기준(KGS FP217)과 미국의 충전프로토콜(SAE J2601)에서 제시한 한계온도를 초과한 경우는 없어 차량용기에 대한 영향은 없는 것으로 나타났다.

Thermal amine scrubbing is the most advanced CO₂ capture technique but its largescale application is hindered due to the large heat requirement during solvent regeneration step. The addition of a solid metal oxide catalysts can optimize the CO₂ desorption rate and thus minimize the energy consumption. Herein, we evaluate the solvent regeneration performance of Monoethanolamine (MEA) and Diethanolamine (DEA) solvents without and with two metal oxide catalysts (TiO₂ and V₂O₅) within a temperature range of 40-86℃. The solvent regeneration performance was evaluated in terms of CO₂ desorption rate and overall amount of CO₂ desorbed during the experiments. Both catalysts improved the solvent regeneration performance by desorbing greater amounts of CO₂ with higher CO₂ desorption rates at low temperature. Improvements of 86% and 50% in the CO₂ desorption rate were made by the catalysts for MEA and DEA solvents, respectively. The total amount of the desorbed CO₂ also improved by 17% and 13% from MEA and DEA solvents, respectively. The metal oxide catalyst-aided regeneration of amine solutions can be a new approach to minimize the heat requirement during solvent regeneration and thus can remove a primary shortfall of this technology.

The high energy penalty in amine-based post-combustion CO₂ capture process is hampering its industrial scale application. An advanced process is designed by intensive heat integration within the conventional process to reduce the stripper duty. The study presents the technical feasibility for stripper duty reduction by intensive heat integration in CO₂ capture process. A rigorous rate-based model has been used in Aspen Plus® to simulate conventional and advanced process for a 300 MW coal-based power plant. Several design and operational parameters like split ratio, stripper inter-heater location and flowrate were studied to find the optimum values. The results show that advanced configuration with heat integration can reduces the stripper heat by 14%.

수직으로 위치한 다공성의 방풍벽을 통과해 흐르는 공기의 난류 유동특성을 해석하였다. 방풍벽은 다수의 원형 단면으로 구성된 공극으로 구성하고, 다공도는 공극의 직경으로 조절하였다. 대부분의 결과는 FLUENT를 이용한 해석결과로 3차원 다공벽 주위의 유동특성을 제시하였으며, 방풍벽에 형성되는 압력분포를 통해 방풍벽의 항력계수를 제시하였다. 항력계수는 레이놀즈 수 및 다공도에 의해 정의되나 레이놀즈 수의 영향은 크지 않은 반면에 다공도에 대한 영향은 매우 크다. 3차원 공극을 갖는 방풍벽의 항력계수를 다공도의 함수로 제시하여 2차원 결과와 비교하였다.

본 연구에서는 수소 복합충전소에 대하여 정량적 위험성 평가를 실시하였다. 평가대상의 복합충전소는 수소-LPG이며 각 충전소의 설비 구성을 분석하고 위험도를 평가하였다. 최종 위험도는 피해영향과 사고빈도를 고려한 개인적 위험성과 사회적 위험성으로 평가한다. 본 연구의 대상이 된 수소-LPG 충전소에 대한 개인적 위험도 산출 결과, 수소-LPG 형태의 복합충전소는 HSE에서 제안하고 있는 허용 불가수준의 위험지역(> 1×10E-3)은 나타나고 있지 않으며, 작업자와 일반인에 대한 개인적 위험수준이 모두 허용범위 내에 분포하고 있다. 그리고 사회적 위험도 평가에서는 해석대상 모델이 허용 가능한 범위(ALARP, As Low As Reasonably Practicable)의 위험도 분포를 보이고 있다. 보다 향상된 안전성 확보를 위해 위험도 순위화 결과에서 높은 위험도를 보이고 있는 수소 저장용기, 디스펜서, 튜브트레일러 누출 및 LPG의 Vapour 회수 라인 등에 대한 정기적인 점검 및 확인을 권장한다.

기존에 차량용 안개등으로 사용되었던 할로겐 광원은 전력소모가 증가하고 수명이 짧기 때문에 이러한 단점을 극복하기 위해 자동차 광원은 LED로 점차 바뀌고 있다. 그러나 차량용 LED 안개등을 점등하였을 경우에는 LED에서 발생하는 고열로 인해 안개등 수명을 단축시키는 단점이 있다. 안개등 내부에서 LED에 의해 발생된 열은 주로 히트싱크에 의해 배출되지만, 나머지 열은 거의 대부분 대류를 통해 외부로 배출된다. 이러한 대류에 의한 냉각효율이 저하되면 열에너지는 램프의 주요부품인 렌즈, 리플렉터, 베젤 등에 열을 발생시키거나 LED 광원에 고온을 발생시켜 LED 안개등의 수명을 단축시킨다. 따라서, 본 연구에서는 히트싱크에 의한 방열방식 이외에도 냉각효율에 중요한 영향이 미치는 대류에 의한 방열성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해 차량용 LED 안개등 내부공기를 외부로 흡·배출시킬수 있는 통풍구 설치 위치를 결정하기 위한 열유동해석을 수행하여 최적의 설계가 되도록 하였다. 공기의 평균속도는 기존 프로토타입인 Case1에 비해 Case3, Case2의 순으로 증가되었고 Case3의 증가폭이 다른 Case에 비해 상대적으로 큰 것을 알 수 있었다. 이는 안개등 상·하에 설치된 통풍구가 온도차이에 따라 생성되는 대류현상을 적절하게 유도하기 때문에 공기의 속도 증가와 함께 열을 효율적으로 배출시켰기 때문인 것으로 판단하였다.

본 연구에는 유화제, 살충제, 첨가제, 고무 가황 촉진제, 부식 억제제제 및 염료 생산의 원재료 등으로 다양하게 사용되고 있는 디노말부틸아민(di-n-buthylamine)을 선정하여 연소특성치를 측정하였다. 디노말부틸아민의 인화점은 밀폐식 Setaflash와 Pensky-Martens 그리고 개방식 Tag, Cleveland 장치로 측정하였고, 연소점은 개방식 장치를 이용하였다. 최소자연발화온도(AIT)는 ASTM 659E를 사용하였다. 그리고 디노말부틸아민의 폭발한계는 측정된 인화점을 이용하여 예측하였다. Setaflash와 Pensky-Martens에 의한 인화점은 38 ℃와 43 ℃로 측정되었고, Tag와 Cleveland는 각각 48로 동일하게 측정되었다. 디노말부틸아민의 AIT는 247 ℃로 측정되었다. Setaflash에서 측정된 인화점에 의한 폭발하한계는 0.69 vol%, 상한계는 7.7 vol%로 계산되었다. 본 연구에서 제시한 인화점 측정과 폭발한계의 예측 방법은 다른 가연성액체의 화재 및 폭발특성 연구에 활용이 가능하다.

정부는 2015년 파리협정 이후, 미세먼지 종합관리 대책(2017), 수소경제 활성화 로드맵(2019) 등을 통해 수소 보급을 위한 다양한 정책을 추진하고 있다. 그 일환으로 2022년까지 수소공급을 위한 충전소 310개소의 구축 목표를 발표하였다. 이를 위해 융·복합, 패키지형, 이동식 수소충전소의 도입을 위한 특례를 제정·공포하였다. 이동식 수소충전소는 여러 지역에 수소를 공급가능한 장점이 있는 반면, 설비의 이동과 집약적 설치로 인해 적정한 설치기준과 운영안전성 확보가 필요하다. 본 연구에서는 이동식 수소충전소 표준모델 설계와 정량적 위험성 평가(QRA)를 실시하여 도입 가능성을 검토하였다. QRA 결과, 개인적, 사회적 위험도는 가용한 것으로 나타났으며, 도입에 대한 실증방향과 시사점을 도출하였다.

본 논문은 한국의 환경기업 중 R&D를 수행하고 있는 기업들의 자원투입이 경영성과에 미치는 직접적인 영향을 살펴보고, 이어 제품·공정·조직·마케팅 등에서의 혁신이 자원투입과 경영성과의 관계를 매개하고 있는지 간접적인 경로와 영향을 분석하였다. 이를 위해 한국 환경기업을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, R&D 조직을 보유한 137개 기업의 응답 자료를 대상으로 SPSS와 Process Macro를 이용하여 매개분석을 실시하였다. 분석의 결과, 첫째, 한국 R&D수행 환경기업의 자원투입은 경영성과에 직접적으로 긍정적인 영향을 미치고 있다. 둘째, 자원투입은 혁신을 매개로 하는 간접적인 경로로 경영성과에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 셋째, 혁신 유형 중에서는 유일하게 조직혁신의 매개역할이 검증된 반면, 제품혁신, 공정혁신, 마케팅혁신의 매개효과는 나타나지 않았다. 이에 따른 정책적 시사점으로는 첫째, 한국 R&D수행 환경기업들에서 혁신이 자원투입과 경영성과를 연결하는 중요한 매개체로 분석됨에 따라, 기업이 혁신을 통해 경영성과를 제고할 수 있도록 관련 정책을 강화할 필요가 있다. 둘째, 특히 기업들이 조직혁신을 매개로 경영성과를 높이고 있는 점을 반영하면서, 제품·공정·마케팅 등에 걸친 혁신이 경영성과로 이어질 수 있도록 지원정책을 세심하게 시행할 필요가 있다. 본 연구는 기업의 실질 통계 확보가 어려워 설문을 통해 분석한 점에서 한계가 있으며, 향후 환경산업혁신체제에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

이 논문은 에너지 클라우드 참여 프로슈머의 신뢰성 있는 생산 및 소비량 인증에 기반 한 개인 간 거래, 클라우드 간 거래, 그리고 소규모 분산전력 중개시장 참여 등의 다양한 에너지 프로슈머 비즈니스 모델에 필요한 생산·소비량 인증 기반 전력 거래 시스템에 관한 고찰이다. 이 시스템은 에너지 거래에 있어 가장 중요한 파라미터로 간주할 수 있는 거래 정산의 신뢰성을 확보하기 위한 것으로써 에너지 프로슈머로부터 수집되는 발전·소비 빅데이터 분석에 의한 인증 기반 블록체인 스마트 컨트랙트 체결을 위한 것이다. 이를 위하여 IoT AMI로부터 수집 된 빅데이터 분석 시스템과 AMI 와 연계 구성된 프라이빗 블록체인 네트워크를 적용한 생산량 인증 시스템 구성을 소개하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 활용한 전력 거래 매칭 방식을 제안한다. 마지막으로 에너지 클러스터 거래 시스템 및 비즈니스모델을 알아본다.

본 연구에서는 기존 열수요 예측 시스템이 공휴일과 같은 특정 일자의 열수요 예측율이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 새로운 모델을 제안한다. 제안된 모델은 사계절 혼합형 신경망 모델(Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model)로서 열수요 예측율 상승하였고, 특히 예측일 유형별(평일/주말/공휴일) 열수요 예측율이 크게 증가하였다. 제안된 모델은 다음과 같은 과정을 통해 선정되었다. 특정 계절에 예측일 유형별로 고른 오차를 갖는 모델을 선정하여 전체 예측 모델을 구성한다. 학습 시간의 단축과 과도학습을 방지하기 위해 구조적으로 단순화된 서로 다른 4개의 모델을 각각 학습한 후에 다양한 조합을 통해 최적의 예측 오차를 보여주는 모델을 선정하였다. 모델의 출력은 예측일의 24시간의 시간대별 열수요이며 총합은 일일 총열수요이다. 이 예측값을 통해 효율적인 열공급 계획을 수립 할 수 있으며, 목적에 따라 출력값을 선택하여 활용할 수 있다. 제안된 모델의 일일 열 총수요 예측의 경우, 전체 MAPE(Mean Absolute Percentage Error, 평균 절대 비율 오차)가 개별 모델의 5.3~6.1%에서 5.2%로 향상되었고, 공휴일 열수요예측은 4.9~7.9%에서 2.9%로 크게 개선되었다. 본 연구에서는 한국 지역난방공사에서 제공한 특정 아파트 단지의 34개월 분량의(2015년 1월~ 2017년10월) 시간단위 열수요 데이터를 활용하였다.

본 연구는 집단에너지 사업자들의 최대 열수요가 발생할 때의 열원설비 운영현황을 분석하여, 이를 수익 최대화 관점에서 현재 설치되어 있는 설비의 운영 최적화 방안을 도출하여 제시하고, 도출된 결과를 토대로 해당 열부하에 대한 CHP(Combined Heat and Power), PLB(Peak Load Boiler) 등의 최적 설비용량 구성방안을 제시함으로서 사업자들이 운용상태까지 고려해서 보다 경제적으로 설비투자를 할 수 있는 가이드라인을 제공하고자 하였다.

국내에서 개발 중인 차세대 혁신형 안전경수로인 iPOWER는 피동용융노심냉각계통의 도입을 통해 중대사고시 노심용융물을 원자로 하부에서 장기간 냉각하고 안정화시키고자 한다. 아직 피동용융노심냉각계통의 최종 설계개념이 확정되기 전이나, 원자로용기 외벽냉각을 통한 노심용융물의 노내 억류 역시 주요 중대사고 대처 전략의 하나로 검토되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 개발된 열수력 계통해석코드인 MARS-KS를 이용하여 원자로용기와 단열체 사이에서 형성되는 2상 자연순환 유동을 모의하였다. 냉각수의 유로를 일차원으로 모델링하고, 노심용융물의 열부하에 따른 경계조건을 정의하여 자연순환 유량을 계산하였다. 또한 냉각수의 온도 및 수위, 원자로용기 하반구 주변 기포율 및 외벽에서의 열전달모드 등 주요 열수력 변수의 과도거동을 평가하였다.