축산생육환경에서 다양한 경로로부터 발생하는 유해가스는 가축 및 농가작업자에게 직/간접 적으로 영향을 미칠 수 있으며, 점차적인 사육조밀화와 동절기 밀폐환경에 장기간 노출 시 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 가축분뇨로부터 발생하는 암모니아, 황화수소, 휘발성유기화합물 가스 등을 모니터링하기 위해 무선가스센서노드와 퍼지 최소-최대 신경회로망을 이용한 가스인식 소프트웨어로 이루어진 가스측정시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 가스측정실험환경을 구축하여 제작한 무선가스센서노드로 가스측정실험을 수행하고, 개발한 가스인식 소프트웨어로 대상가스 분류시험을 통해 성능을 입증한다.
석탄의 직접 연소 대신 고온/고압의 조건에서 불완전연소 및 가스화 반응을 통하여 일산화탄소(CO)와 수소($H_2$)가 주성분인 합성가스를 제조하여 이용하는 석탄 가스화 기술은 현실적인 에너지원의 확보를 위한 방법인 동시에 이산화탄소를 저감할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 non-slagging 방식의 pilot급 분류층 석탄가스화기를 대상으로 고압 미분탄공급장치, 합성가스 냉각장치, 고온 집진장치 등을 연계하여 상용급 석탄가스기와 유사한 $1,300^{\circ}C$, 20 kg/$cm^2$의 운전조건에서 미분탄의 안정적인 공급을 통한 양질의 합성가스 제조 및 제조된 합성가스의 분기 공급특성 시험을 진행하였다. 그리고, 고압 미분탄공급장치는 공급호퍼에 저장된 미분탄을 고온/고압 조건으로 운전되는 석탄가스화기에 공급하기 위한 설비로서, 이러한 고압 미분탄공급장치를 이용한 기류수송 방식의 미분탄 공급 기술은 가스화기 설계 및 운전제어 기술과 더불어 석탄가스화기 시스템의 안정적 연속운전을 위한 가장 핵심적인 기술 중 하나라고 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 아역청탄인 인도네시아 ABK탄을 대상으로 향후 dense phase 고압 기류수송을 목적으로 하는 고압 미분탄공급장치의 성능특성을 시험을 진행하였는데, 시험 결과 73 kg/h 조건에서 20 kg/$cm^2$의 가스화기에 대한 안정적인 미분탄 공급특성을 확인할 수 있었으며, 이러한 미분탄 공급 조건에서 CO 40~45%, $H_2$ 16~20%, $CO_2$ 5~8% 조성의 양질의 합성가스를 평균적으로 $230{\sim}50Nm^3/h$ 안정적으로 제조할 수 있었다.
습식 석탄가스화란 석탄을 물과 혼합한 슬러리 형태(CWM, Coal Water Mixture)로 사용하는 것을 말하며, 분류층 가스화기에 빠르게 적용되었던 이유는 석유류 가스화와 공급방식이 유사하다는 점에서 출발하였다고 볼 수 있다. 1950년도에 사용되어 왔던 석유류 가스화 이용은 1970년 이후로는 유가 상승의 영향으로 석탄가스화로 바뀌게 되었다. 합성가스의 활용공정인 화학물질 제조 또는 복합발전의 운전 압력이 대부분 높기 때문에 가스화 압력을 높게 유지하기 위하여 슬러리 공급 방식이 많이 이용되었다. 슬러리 형태의 석탄 연료는 석유류가스와 시스템을 유사하게 활용할 수 있는 장점이 있으며, 특별히 고압을 필요로 하는 경우에도 비교적 간단한 시스템을 이용하여 공급 가능하다. 본 고에서는 현재까지 한국에너지기술연구원에서 수행된 습식 석탄가스화 기술개발 내용에 대하여 기술하고자 하였다.
본 연구센터에서는 폐기물의 무해화 처리 및 합성가스 제조를 통한 에너지화를 목적으로 가스화용융시스템의 개발을 진행 중에 있다. 현재까지 개발된 가스화용융시스템은 분류층(Entrained bed) 방식의 가스화용융로를 핵심장치로 하고 있으며, 폐유, 중질잔사유, 액상슬러리등의 액상폐기물과 건조하수슬러지, 소각재등의 입자상 폐기물을 대상으로 개발되었다.(중략)
아로마는 오래전부터 치유를 위하여 사용되어 왔고, 아로마의 종류에 따라서 치유하는 효능이 다르다. 아로마의 분류를 체계적으로 하기 위하여 가스센서 어레이 시스템을 제작하였다. 센서에서 출력한 신호를 신경회로망의 입력으로 사용하여 아로마를 분류하였다. 신경회로망은 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망을 사용하였다. 실험결과 라벤더(Lavendula angustifolia), 쟈스민 (Jasminum Officiale), 오렌지(Citrus Sinensis), 로만 카모마일(Chamaemelum nobile)를 성공적으로 4개의 부류로 분류하였고 오류가 없었다.
석석탄가스화 기술은 고온, 고압 조건에서 미분탄과 산소의 가스화 반응에 의해 CO와 $H_2$가 주성분인 합성가스를 제조하는 기술로서 차세대 화력발전 뿐만아니라 다양한 화학원료 제조를 위한 분야에서 각광을 받고 있다. 또한, 가스화 기술은 향후 CCS기술, CTL(Coal To Liquid, 석탄액화)기술, SNG(Synthetic Natural Gas, 합성천연가스)생산, 수소생산, 각종 화학원료 생산 등과 연계가 가능한 미래 석탄이용 분야의 핵심 기술이라 할 수 있다. 따라서, 고등기술연구원에서는 이러한 석탄가스화를 통해 양질의 합성가스를 제조하기 위한 기술 개발의 일환으로 pilot급 고온, 고압 건식 분류층 가스화기, 기류수송 방식의 미분탄공급장치, 수냉자켓 구조의 합성가스 냉각장치, 합성가스 중 분진제거를 위한 금속필터 장착 집진장치 등을 연계하여 20기압의 고압 조건에서 장시간 연속운전을 진행하였다. 본 연구에서는 미분탄 공급을 위하여 상부공급 버너를 적용하였고 석탄가스화기는 $1,300{\sim}1,350^{\circ}C$ 정도의 온도에서 운전을 진행하였으며 미분탄을 75 kg/h의 조건에서 연속적으로 공급하였다. 그리고, 이러한 조건에서 5.5일 정도의 연속운전을 진행하는 동안 CO 44~48%, $H_2$ 20~21%, $CO_2$ 4~5% 조성의 석탄 합성가스를 $200Nm^3/h$ 안정적으로 제조할 수 있었다.
석탄을 이용한 차세대 발전 시스템으로 석탄가스화 복합발전(IGCC, Integrated Gasification Combined Cycle)이 하나의 대안으로 제시되고 있다. 기존 석탄화력 발전소의 발전 효율인 36-38%보다 적어도 2-6% 우수한 효율을 나타내고 있으며 21세기 석탄 이용시 적용될 환경 규제치를 가장 현실적으로 만족시킬 수 있는 차세대 석탄화력발전 시스템으로 평가받고 있다. (중략)
독성가스시설에서 대형사고로 인한 손실을 감소시키기 위해서는 인적요소를 제어하고, 평가하는 것이 필요하다. 기존의 안전성 평가는 기계적 결함이나 시스템의 위험이 주로 강조되어 왔으며, 인적오류를 관리하는 평가방법이 부족하여 본 연구에서는 독성가스시설의 사고관리 상황에서 인적오류를 구성하는 수행영향인자 분류체계를 제안하고자 하였다. 이를 위해 주요 수행영향인자 분류체계의 유형을 수집하여 검토와 분석을 한 후 4가지(작업자 특성, 시스템, 직무특성 및 직무환경)로 나누고, 독성가스시설의 상황적 특성과 직무특성 및 작업환경을 고려하여 수행영향인자를 선택하였다. 이로 부터 인적오류의 평가에 사용하기 적절한 수행영향인자 체계를 구축하고, 구축한 수행영향인자 분류체계를 독성가스시설에서 발생하였던 사고 사례분석을 통해 적용성을 검토하였다.
가스를 사용하는 산업 영역이 지속적으로 확장됨에 따라, 가스작업의 안전 관리 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이는 특히 최근 발전 중인 사물네트워크(이하 IoT)를 활용하여 작업안전관리를 보다 용이하게 이루어가는 방향으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 개발 중인 가스 시설 안전을 위한 IoT 시스템과 작업자를 효과적으로 연동시킬 수 있는 모바일 앱의 설계 방안을 모색하기 위해 우선적으로 작업자의 사용 용이성을 확보하기 위한 설계 방향을 설정하고, 이를 기준으로 석유화학산업에서 이루어지는 작업을 분류하여 배치하였다.
다중 센서 어레이와 신경회로망을 이용하여 메탄, 프로판, 부탄 등의 폭발성 가스의 종류 및 농도를 실시간으로 분석하고, 인식하여 결과를 실시간으로 출력할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였다. 정유 공장이나 도시가스 배관 등에 비교적 많이 분포하는 폭발성 가스인 메탄, 프로판, 부탄 등의 가스들을 분류하고, 그 농도를 인식할 수 있는 시스템의 구현을 위해, 우선 9개의 후막형 반도체식 가스 센서로 구성된 가스 센서 어레이로부터 얻어지는 다차원 신호를 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 그 특성을 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 오차역전파 학습 알고리즘을 갖는 다층 구조 신경회로망을 이용하여 가스 종류 및 농도를 정확하게 인식할 수 있는 가스 인식 시스템을 구현하였으며, 실시간 처리 시스템을 위해 TMS320C31 DSP 보드를 이용하여 가스인식 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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