본 논문은 연료전지 UAV의 친환경 추진 시스템을 위한 통합형 수소 공급 시스템 연구에 대해 기술하고 있다. 고체 상태 $NaBH_4$를 직접 분해하기 위해 희석된 염산을 사용하였다. 안정적인 수소 공급을 위해 자체 수소 가압형 반응기와 압력 레귤레이터를 적용하였다. 컨셉 실증과 성능 검증을 위해 고체 상태 $NaBH_4$를 직접 분해하는 통합형 수소 공급 시스템의 시제품을 설계하였다.
Acetogen과 같은 일부 혐기성미생물은 소위 acetyl-CoA 경로에 의해 아세트산, 에탄올, 그리고 몇 가지 생화학 물질을 생산한다. 이 경로에서는 일산화탄소를 기질로 이용할 수 있다. 일산화탄소 이외에 수소가 이용될 수 있다. 즉 이들 미생물은 독립영양생물로서 이산화탄소와 태양광에너지를 이용하는 녹색식물과 비유될 수 있으며, 일산화탄소는 탄소원으로서 동시에 에너지원으로서 이용된다. 본 연구에서는 혐기성 소화액 중 아세트산을 생성하는 미생물이 존재한다고 가정하고, 일산화탄소와 수소가 주 가연성분인 합성가스를 공급하면 추가의 메탄이 생성가능성을 평가하였다. 혐기성 소화과정에서 발생되는 메탄은 주로 아세트산으로부터 만들어지므로 일산화탄소를 공급하는 경우 추가로 메탄이 생성될 것으로 추측할 수 있기 때문이다. 이를 확인하기 위하여 현재 운영중인 바이오가스 생산 설비로부터 얻은 혐기성 소화액을 생물반응조에 넣은 후, 합성가스를 순환-공급하여 가스 생산량의 변화 및 조성을 분석하였다. 질소가스를 공급한 대조구와는 달리 일산화탄소 또는 합성가스를 공급한 경우에는 메탄가스가 생산되는 것을 확인하였다. 질소가스를 공급한 대조구와는 달리 일산화탄소 또는 합성가스를 공급한 경우에는 메탄가스가 생산되는 것을 확인하였다. 일산화탄소만을 공급했을 때에는 이산화탄소의 생성으로 가스 생산량이 증가하였으나, 수소가 포함된 합성가스를 공급하였을 때에는 이산화탄소가 탄소원이로 소비되어 가스 저장도 내의 가스량이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 가스화공정에 으해 얻어지는 합성가스는 온도와 가스 조성을 고러할 때, 바이오가스 생산을 위한 혐기성 소화조와 연계하면 소화조의 가온에 필요한 열을 공급할 수 있고 바이오가스 중 이산화탄소 농도를 낮추어 발열량을 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
오늘날 수소는 화석연료와 다르게 친환경 측면, 신사업 창출 및 국내 에너지 안보 확대 측면에서 미래에너지원으로 각광받고 있다. 이에 따라 세계 유수의 자동차 기업들이 궁극의 차량이라는 수소전기차 기술 개발 및 상용화에 주력하고 있으며 각국은 자국의 수소인프라의 핵심인 수소충전소 구축 전략을 강화하고 있다. 또한 수소전기차 초기 보급을 활성화하기 위해 국가 지원하에 수소충전소 공급을 적극 추진하고 있다. 전 세계적으로 500개 이상의 수소충전소가 건설, 운영 및 계획되고 있다. 국내에서도 수소전기차, 수소버스 및 수소트럭 등 보급 계획과 더불어 이에 필요한 수소충전소 공급 로드맵을 연도별로 발표하는 등 수송분야에 수소 에너지 도입이 강력하게 진행되고 있다. 그러나 우리나라 수소충전소 구축에 필요한 설비 등은 아직 자체 조달이 거의 이루어지지 않아 많은 설비 및 부품들이 국외 도입에 따른 여러 문제점들로 인해 어렵게 구축된 많은 수소충전소 운영이 원활하지 않은 상황이다. 따라서 국내외 수소충전소 구축 현황 및 계획에 대해 정리 및 분석하여 국내의 수소충전소 구축 및 운영에 대한 이슈들을 알아보고 해결해야 할 과제는 어떤 것이 있는지 알아보고자 한다.
In this study, economic feasibility analysis was performed when various hydrogen production and transport technologies were applied to derive hydrogen supply plans by period. The cost of hydrogen may vary depending on several reasons; configuration of the entire cycle supply path from production, storage/transportation, and utilization to the cost that can be supplied to consumers. In this analysis, the hydrogen supply price according to the hydrogen supply route configuration for each period was analyzed for the transportation hydrogen demand in metropolitan area, where the demand for hydrogen is expected to be the highest due to the expansion of hydrogen supply.
2.45 GHz 마이크로웨이브를 이용하는 electron cyclotron resonance plasma enhanced chemical vapor deposition(ECR-PECVD)방법으로 다이아몬드성 탄소박막(diamond-like carbon, DLC)을 증착하였다. DLC 박막의 산업 응용을 위해서는 높은 경도와 밀착력이 필요하다. 그래서 본 실험에서는 DLC 박막의 산업 응용을 위하여 ECR-PECVD 방법으로 증착된 DLC 박막의 분석결과로부터 DLC 박막의 물성과 증착조건의 관계를 조사하였다. 기판으로는 실리콘 웨이퍼와 실험용 SUS 판을 사용하였다. 아르곤 가스를 주입하여 ECR 마이크로 웨이브 플라즈마와 negative DC bias로 기판을 플라즈마 세척한 후, 수소와 메탄가스를 반응기체로 하여 DLC 박막을 증착하였다. 박막 증착시에 13.56MHz RF 전원 공급장치로 기판에 전원을 공급하였다. DLC 박막 증착의 변수는 반응기체의 호합율, 마이크로웨이브 파워, 프로세스 압력 및 RF 전원공급장치에서 유도되는 negative self DC bias 등이다. 이때 사용된 반응기체의 혼합율(메탄/수소)은 10~50%이고, 수소 가스 흐름율은 100sccm, 메탄은 10~50sccm이다. 마이크로웨이브의 크기는 360~900W, negative self DC bias는 -500~-10 V였다. 그리고 본 실험에서는 높은 증착율을 고려하여 프로세스 압력을 10~30mTorr까지 조절하였다. ER-PECVD 방법으로 증착된 DLC 박막은 SEM으로 단면, $\alpha$-Step으로 두께, Raman 분광계로 탄소 결합구조, FTIR 분광계로 탄소와 수소 결합구조, Micro-Hardness로 경도 그리고 Scratch Tester로 밀착력 등을 분석하였다.
수소 에너지는 높은 에너지 효율로 열과 전기를 생산하면서도 온실가스와 미세먼지 등 유해물질 배출이 없는 친환경 에너지로서, 전 세계적으로 탄소중립으로의 전환을 위한 핵심으로 주목받고 있다. 특히 스마트 수소에너지는 경제적이고 지속 가능하며, 안전한 미래 스마트 수소에너지 서비스로써 수소 에너지의 기반 시설이 디지털로 통합되어 '데이터' 기반으로 안정적으로 운영되는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 데이터 기반 수소 충전소 수요예측 모델 구현을 위해 강원도 내 설치되어 있는 수소 충전소 3곳(춘천, 속초, 평창)을 선정, 수소 충전소의 수요공급 데이터를 확보하였고, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 7개를 선정하여 총 27종 입력 데이터(기상데이터+수소 충전소 수요량)로 모델을 학습하였고, 평균 제곱근 오차(RMSE)로 모델을 평가하였다. 이를 통해 본 논문에서는 최적의 수소 에너지 수요공급을 위한 머신러닝 기반 수소 충전소 에너지 수요 예측 모델을 제안한다.
지구의 온난화로 인한 기상변화 등이 계속적으로 발생하는 가운데 전 세계는 지구 온난화의 가장 근본적인 원인인 이산화탄소의 방출을 줄이기 위한 방안을 찾기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이에 대해 전 세계적으로 각종의 기후협약 체결, 리우선언, 도쿄의정서 등을 통해 온실가스 배출원인인 석유 등 화석에너지 배출을 억제하기 위한 활동이 행해지고 있으며, 기존의 화석연료를 대체할 수 있는 새로운 에너지를 발견하기 위한 연구개발에도 박차를 가하고 있다. 이러한 계속적인 연구개발에서, 세계의 국가들은 친환경 에너지인 태양열, 풍력, 지열 및 수소에너지와 같이 화석연료를 대체할 수 있는 다양한 에너지를 조사하고 개발해왔고 현재도 가장 적합한 에너지 자원을 찾기 위하여 노력 중에 있다. 최근에, 수많은 대체에너지 중 수소 에너지는 유해배출가스가 없기 때문에 가장 유망한 대안이라고 판단되어 전 세계가 수소에너지 연구개발에 주목하고 있다. 이러한 수소에너지를 교통수단에 적용하기 위하여 전 세계적으로 안전성 및 기술 확보를 위한 기술개발과 안전기준의 확립하기 위해 노력하고 있다. 현재 기술적으로 수소를 자동차용 연료로 사용하기 위해서는 수소를 액체 상태 및 압축 상태로 저장하는 것이다. 두 가지 저장방법 중 세계 대부분의 자동차 메이커들은 수소를 압축하는 방식을 채택하고 있으며, 자동차의 주행거리를 최대한 확보하기 위하여 수소가스를 고압으로 압축한 상태로 저장하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 고압의 수소를 안전하게 저장할 수 있는 고압수소용기의 개발이 필요하다. 수소연료전지 자동차에 장착이 가능한 고압으로 압축된 수소를 저장할 수 있고, 자동차에 탑재할 수 있도록 적합한 크기의 가벼운 용기의 개발이 진행되어지고 있다. 자동차용 용기는 크게 4가지 타입으로 구분지어 진다. 현재는 4가지 타입의 압축용기 중 안전성과 중량을 만족시키기 위해 Type3와 Type4 형태의 용기가 수소자동차에 시범적으로 적용되어 운용되고 있다. 또한 고압수소용기의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 기준 및 코드가 국 내외에서 연구 개발되고 있다. 본 연구에서는 수소연료전지자동차에 장착되는 고압수소용기의 국제기준 동향에 따른 국내의 차량용 고압수소용기를 위한 KGS 안전기준의 개발현황과 개발방향을 제시하고자 한다.
알루미늄합금의 용도가 우주 항공기 부품에서 자동차, 선박, 건축 등 다양화되면서 이들 재료에 대한 용접기술 또한 산업현장의 주요한 과제로 등장하게 되었다. 알루미늄합금은 극히 활성이 높고, 열전도율이나 열팽창계수가 매우 큰 물리적 특성 및 액상과 고상간의 매우 큰 수소 용해도 차이 등의 특이한 성질을 가지고 있기 때문에 용접에 있어서는 기공이나 미세한 융합 불량이 발생하기 쉽고, 또 용접변형의 제어에도 세심한 배려를 요하는 등 우수한 용접부를 만들기 위해서 고려해야 할 문제를 가지고 있다. 특히 기공이 후판 알루미늄 합금 용접에 있어서 보수공사의 대부분을 차지하고 있으므로 기공 방지법을 확립하는 것은 매우 중요하다. 알루미늄 합금의 용접에 있어서 기공의 발생원인은 수소에 의한 것이라고 정립되어 있으나 그 방지법에 대해서는 많은 연구검토가 행해지고 있음에도 불구하고 수소의 공급경로가 매우 다양하고 복잡하기 때문에 아직 체계적으로 확립되어 있지 못한 실정이다. 본 해설에서는 후판 알루미늄 용접시 가장 큰 문제가 되는 기공의 발생 원인과 방지대책을 기 발표된 자료를 기초로 하여 요약 정리함으로써 앞으로 여러 생산현장에서의 알루미늄합금 용접 특히 MIG 용접 관련 문제점 해결에 도움이 되고자 한다.
대기오염, 지구온난화 문제 등 환경 문제의 심각성이 대두되면서 청정 연료의 관심이 커지고 있다. 그 중 수소는 기존 화석연료와는 달리 연소 시 부산물로 수분만이 발생하는 대표적인 친환경 에너지원으로 현재 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 물류 분야에서도 수소를 활용한 물류 네트워크를 구축하기 위해 다양한 정책적 노력이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 수소 물류 네트워크의 구축에 있어 수소충전소의 입지 결정은 매우 중요한 문제이다. 최근 개발된 수소추진(수소연료전지) 화물차에 수소를 공급하는 충전소는 수소 기반 물류체계가 본격적으로 자리 잡는 데 있어 필수 불가결한 요소이다. 이러한 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 선행연구는 대부분 수리적 모형에 기반한 최적화 기법만을 사용하여 수소충전소의 최적 입지를 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 동향과는 차별화하여 최적화 기법의 중요한 투입 변수 중 하나인 충전소 후보지에 대한 공간적 특성을 검토하는 방법으로 머신러닝 모형들을 활용하고 그 적용가능성을 확인하였다. 머신러닝은 다양한 분야에서 우수한 성과를 증명한 기법이지만 수소충전소의 최적 입지를 결정하는 연구 분야에서는 아직 적용된 바가 없다. 이를 위해 본 연구에서는 개별공시지가, 수소공급지와의 거리 등 전국 고속도로 휴게소와 고속도로의 무작위 지점들의 위치와 관련된 변수들을 독립변수로 선정하여 단일 머신러닝 모형과 앙상블 모형을 적용하고 그 성과를 비교하였다. 분석 결과, 랜덤포레스트(Random Forest) 모형이 가장 우수한 성과를 보였으며, 다른 모형들 또한 우수한 분류 성능을 보여 최적 입지 문제에 대해 공간적 특성을 예비적으로 검토하는 방법론으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 따라서 머신러닝 모형은 수소충전소의 최적 입지 결정 분야에서 향후 최적화 기법을 적용한 연구의 예비적 검토 방법론으로 널리 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
전세계적으로 저탄소 친환경에너지로 다변화 정책이 진행되고 있으며, 그 정책 중 하나가 수소경제 활성화이다. 수소경제 활성화 정책으로 수소 공급을 위한 수소충전소의 보급이 가속화됨에 따라 사고발생의 위험도 커지고 있다. 수소의 폭발사고는 대부분 대형사고로 이어지기 때문에 수소에너지를 사용함에 있어 안전성을 확보하는 것은 매우 중요하다. 수소에너지를 활용하기 위해서는 액화수소의 생산, 저장, 운송 등에 사용될 수소저장 용기의 안전성 확보는 반드시 필요하다. 본 논문에서는 수소충전용 압력용기의 구조안전성을 평가하기 위해 가스 압력에 대한 거동특성을 유한요소해석으로 분석하였다. 압력용기의 재료는 SA-372 Grade J / Class 70을 사용하였고, 해석모델은 압력용기가 축대칭 형상이므로 1/4 형상만 고려하여 6면체 메쉬를 적용하였다. 수소가스 압력용기를 사용 최고 압력에서 유한요소해석을 하였으며, 해석 결과인 용기의 von Mises Stress와 변형량, 변형률 에너지 밀도를 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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