• 제목/요약/키워드: 이원연료

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가정용 연료전지 발전시스템

  • 이원용;김창수
    • 기계저널
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    • 제43권4호
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    • pp.46-50
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    • 2003
  • 최근 주목을 받고 있는 고분자전해질 연료전지를 이용한 가정용 연료전지 코제너레이션 시스템에 대한 소개 및 작동원리에 대해서 알아보고, 기술 개발 동향을 살펴본다.

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하이퍼골릭 이온성 추진제 연구 개발 동향 (A Review of the Technical Development on Ionic Liquids for Hypergolic Propellants)

  • 강홍재;이경환;김충만;이종광
    • 한국추진공학회지
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    • 제26권6호
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    • pp.74-85
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    • 2022
  • 1990년대부터 기존 맹독성 이원추진제를 대체하기 위해 수행되어 오던 친환경 혹은 저독성 이원추진제 조합에 관한 연구는 최근 우주 추진기술 개발과정에서 경제성, 안정성, 효율성 등이 강조되며 더욱 주목받고 있다. 연구활동은 주로 저독성 하이퍼골릭 연료를 개발하는 것에 집중되어 왔으며 백연질산 혹은 고농도 과산화수소 산화제로 사용하였다. 저독성 하이퍼골릭 연료의 종류는 촉매성 연료, 반응성 연료, 이온성 연료로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 하이퍼골릭 이온성 연료의 연구개발 동향을 소개하고 선행연구에서 보고된 주요 결과들에 대해 분석하고자 한다.

연료전지 자동차 추진용 엔진 시스템 개발 (Development of Fuel Cell Engine System for Electric Vehicle)

  • 백동현;이원용;김창수;최수현
    • 한국에너지공학회:학술대회논문집
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    • 한국에너지공학회 2000년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.243-246
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    • 2000
  • 연료전지(Fuel Cell)는 carnot 과정을 거치지 않고 연료의 화학 에너지를 전기 에너지로 직접 전환시키는 고효율의 전기화학적 발전장치이다. 기존의 내연기관은 실제 효율이 20-45%이지만, 연료전지는 40-65%의 효율로 운전할 수 있고 공해물질의 발생도 거의 없는 장점이 있다. 또한 다양한 대체 연료를 사용할 수 있어 석유에너지 절감과 대체 에너지 개발에 기여할 수 있다는 장점이 있다.(중략)

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메탄을 연료로 하는 이원추진제 로켓엔진의 이론성능특성 분석 (Analysis of the Theoretical Performance Characteristics for Methane-fuel Bipropellant Rocket Engine)

  • 김종현;정훈;김정수
    • 한국추진공학회지
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    • 제18권3호
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    • pp.1-7
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    • 2014
  • 친환경 추진제인 액체메탄을 연료로 사용하는 이원추진제 로켓엔진의 이론성능분석을 통해 엔진의 설계변수를 도출하였다. 엔진의 연소성능 예측을 위해 CEA를 활용한 화학평형해석을 수행하였으며, 추진제 혼합비 및 연소실 내부압력에 따른 연소성능 특성을 고찰하였다. 엔진의 특성길이 도출을 위해 1차원 액적기화모델을 적용하여 성능변수 변화에 따른 추진제의 기화시간을 계산하였으며, 지상연소 이론성능분석을 통해 메탄 이원추진제 로켓엔진의 설계제원을 제시하였다.

도시가스 사용 5㎾급 고분자 연료전지 운전 특성 (Operation Characteristics of 5kW Class PEMFC System Using NG as a Fuel)

  • 박구곤;이원용;양태현;윤영기;김창수
    • 한국에너지공학회:학술대회논문집
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    • 한국에너지공학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.109-113
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    • 2002
  • 도시가스(NG)를 연료로 사용하는 주택용 고분자연료전지 시스템을 국내 최초로 개발하였다. 이 장치는 연료전지부, 개질부, 전력변환부 및 제어부가 통할된 패키지화된 시스템으로 1,000시간 이상 운전 데이터를 확보할 수 있었다.(중략)

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오류역전파 신경망을 이용한 인산형 연료전지 공정의 전산모사 (A Simulation Study of Phosphoric Acid Fuel Cell Process Using Back-propagation Neural Network)

  • 이원재;김성준;설용건;이태희
    • 한국에너지공학회:학술대회논문집
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    • 한국에너지공학회 1994년도 추계학술발표회 초록집
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    • pp.17-22
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    • 1994
  • 오류역전파 신경망을 인산형 연료전지의 조업변수인 산소 및 수소 유량, 작동온도에 대하여 학습시켜 연료전지 모델을 구성하였다. 또한 구성된 모델을 이용하여 다양한 조업조건에서의 단위전지 성능을 예측하여 이를 실험결과와 비교하였으며, 학습된 신경망을 ASPEN PLUS의 단위공정으로 도입하여 50kW 출력의 연료전지 공정을 구성한 후 조업변수에 대한 영향을 살펴보았다. 3개의 층으로 구성된 오류역전파 신경망은 학습단계상수와 모멘텀이 각각 0.7 및 0.9인 경우 단위전지 성능곡선을 가장 정확히 학습하였으며, 이에 의하여 구성된 신경망 모델은 수소 및 산소의 유량, 온도의 변화에 따른 단위전지 성능곡선의 변화를 정확히 예측하였다. 연료전지 전체공정의 모사에서는 개질기의 경우 $600^{\circ}C$의 상압에서 수증기/탄화수소 비율이 2.6일 때, 연료전지의 경우 작동온도가 190~20$0^{\circ}C$일 때 연료전지의 출력이 최대값을 나타내었으며, 단위전지의 전기화학적 효율은 약 45%, 수소이용률은 약 61%, 발전시스템 전체의 효율은 18%이었다.

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