온실가스 배출과 지구온난화 문제로 인하여 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지 개발 및 확산의 필요성이 증가하고 있는데, 청정에너지원인 수소가 주목을 받고 있다. 수소는 지구상에서 가장 많이 존재하는 원소이며, 화석연료, 바이오매스 및 물 등 다양한 형태로 존재한다. 수소를 연료로 사용하기 위해서는 경제적인 방법뿐만 아니라 환경에 미치는 영향을 최소화하는 방법으로 생산하는 것이 중요하다. 수소생산방법에는 전통적 방법인 화석연료 개질반응을 통한 생산과 재생가능한 방법인 바이오매스 및 물을 이용한 생산으로 나뉜다. 화석연료를 이용한 수소생산은 습윤개질반응, 자열개질반응, 부분산화반응 및 가스화반응 등 열화학적 방법으로 가능한데, 이를 청정에너지원으로서 사용하기 위해서는 수소생산과 더불어 이산화탄소 포집이 필요하다. 바이오매스를 이용한 수소생산은 그 양이 매우 미미한 수준이며, 특히 생물학적 전환법은 효율증가를 위한 반응기 구성, 수소생산미생물 배양 등 효과적으로 수소를 생산하기 위한 연구가 더욱 진행되어야 한다. 물분해를 통한 수소생산이 가장 청정한 수소생산기술이지만 태양광, 태양열, 풍력 등 재생 가능한 에너지원으로부터 충분한 에너지공급이 가능해야 한다.
Most of the reformer experiments have been conducted only in high-temperature operation conditions above 700℃. However, to design high efficiency solid oxide fuel cell, it is necessary to test actual reaction performance in mid-temperature (550℃) operation areas. In order to study the operation characteristics and performance of commercial reforming catalysts, a reforming performance experiment was conducted on mid-temperature. The catalysts used in this study are Ni-based FCR-4 and Ru-based RuA, RuAL. Experiments were conducted with a Steam-to-carbon ratio of 2.0 to 3.0 under gas hourly space velocity (GHSV) 2,000 to 5,000 hr-1. As a result, RuA and RuAL catalysts showed similar gas composition to the equilibrium regardless of the reforming temperature. However, the FCR-4 catalyst showed a lower hydrogen yield compared to the equilibrium under high GHSV conditions.
Interest in hydrogen productions that do not emit carbon dioxide and can produce hydrogen at a low price is increasing. Reforming and electrolysis are widely used, but they have limitations, such as carbon dioxide problems and costs. The methane can be decomposed as hydrogen and solid carbon without carbon dioxide emission at high temperatures. In this research, the methane pyrolysis experiment was conducted at 1,200℃ and 1,400℃ in a ceramic tube. The composition of the produced gas was measured by gas chromatography before carbon blocked the tube. The methane conversion rate and hydrogen selectivity were calculated based on the results. The hydrogen selectivity was derived as 60% and 55% at the highest point at 1,200℃ and 1,400℃, respectively. The produced solid carbon was expected to be carbon black and was analyzed using scanning electron microscope.
가스난방기인 GHP의 인기가 급부상하면서 1995년 선을 보인 후 GHP시장이 올 한해 보급대수만 3천5백대에 달할 것이라는 소식이며 이는 지난해보다도 3배이상 늘어난 수치이다. GHP가 각광을 받는 것은 청정연료인 가스를 사용하고 우수한 냉$\cdot$난방효과를 얻을 수 있는 데다 기기 수명이 길고 유지보수가 간단하게 이루어지는 등 장점이 많다는 점에서다. 또한 친환경적이라는 측면에서 매우 긍정적이며 여름철 전력난 해소에도 기여한다는 점에서 국가경제에도 매우 크다고 할 수 있다.
현대자동차가 앞으로 LPG자동차를 생산하지 않겠다고 발표한 것과 관련, 최근 협회는 청정연료인 LPG를 사용하는 차량의 생산.보급 확대를 위해 정부 정책이 추진되고 현대자동차로 하여금 LPG차량을 계속해서 생산할 수 있도록 YMCA, 소비자문제를 연구하는 시민의 모임, 한국소비자연맹, 한국소비생활연구원, 대한주부클럽연합회가 정부와 자동차사에 건의해 줄 것을 요청했다. 각 단체에 보낸 공문내용을 게재한다.
본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다
지구 온난화 문제의 심각성이 대두되면서 이산화탄소 저감 기술에 대한 관심이 증폭되고 있다. 가장 이상적인 방법은 탄소가 포함되지 않은 청정 재생 에너지원이지만, 에너지 공급 규모 면에서 보면 근미래에도 화석 연료가 에너지 수요에 대한 주요 공급원으로 남아있을 것이라는 의견이 지배적이다. 많은 화석 연료 중 천연가스는 탄소 배출량이 가장 적은 청정 연료로 지난 10년간 수요가 폭발적으로 증가해왔다. 이를 고려해볼 때 탄소 배출량이 적은 천연가스를 생산하면서 이산화탄소를 격리 시킬 수 있는 기술은 매우 매력적이다. 본 연구에서는 심해저의 메탄 하이드레이트로 부터 천연가스를 생산하는 기술로서 이산화탄소와 질소의 혼합 가스를 사용하는 기술 개발의 일환으로 혼합 가스에 의한 메탄 하이드레이트 해리 속도를 $^{13}C$ NMR을 이용해 측정한 결과를 제시하고자 한다.
환경 친화적 대체 에너지로 연료전지가 많이 연구되고 있다. 그 중 높은 에너지밀도와 휴대성 때문에 직접 메탄올 연료전지(DMFC)에 대해 많은 관심을 가지고 연구중에 있다. 그러나 성능을 저하시키는 메탄올 crossover, 음극의 과전압 등과 같은 풀어야 할 문제들이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 이해하기 위해 전기화학 반응식인 Tafel 식과 한계전류밀도식을 적용하여 전류-전압 곡선식을 해석적으로 구하였다. 운전변수를 변화시켜 해석적 해를 계산하여 DMFC의 거동을 분석하였다.
석유 및 천연가스를 대체하는 자원으로 석탄이 유망하다고 전망하고 있다. 미국에서는 6대 파괴력이 있는 기술로 청정석탄기술이 선정되었고, 한국에서도 15대 그린에너지 중 하나인 청정연료에 석탄전환기술이 포함되어 전략로드맵이 작성되고 있다. 국내에서 추진되고 있는 석탄기술은 석탄가스화를 기반으로 하고 있다. 석탄가스화는 고체연료인 석탄을 $1000^{\circ}C$ 이상의 고온에서 산소와 반응시켜 일산화탄소와 수소가 주성분인 합성가스로 전환하는 기술이다. 석탄을 가스화하면 석탄에 포함된 불순물을 쉽고 완벽하게 제거할 수 있으며 특히 CO2 제거를 값싸게 할 수 있어 청정화가 가능하다. 최근 고유가를 겪으면서 열량이 높은 고급탄의 확보가 어려워지면서 가격이 낮고 수급이 용이한 저급탄을 활용하는 기술의 수요가 발생되어 국내에서 기업을 중심으로 저급탄을 고효율로 가스화하는 기술 개발이 시도되고 있다. 정제된 석탄가스는 성분을 조절하여 촉매에 의해 메탄으로 전환시킬 수 있고, 이렇게 제조된 가스를 합성천연가스(SNG)라 한다. 값싼 저급탄을 사용하면 SNG를 천연가스보다 저렴하게 생산할 수 있다. 국내 기업이 SNG 제조 실증시설을 도입하고, 동시에 핵심기술인 SNG 합성반응공정을 개발하는 사업을 추진하고 있다. 석탄가스를 촉매반응에 의해 디젤 및 �F싸로 전환하는 석탄간접액화기술은 현재 남아공 Sasol사에서 상업적으로 운전되고 있는 기술이나 국내로의 기술이전이 거의 불가능하다. 철을 기반으로 하는 고유 촉매와 scale-up이 가능한 반응기가 핵심인 기술로 국내에서 세미-파일럿급 액화공정 기술개발이 진행중이다. 전세계적으로 석탄액화공장의 수요가 현재의 15만배럴/일에서 2030년 240만배럴/일로 증가한다고 예측된다. 따라서 200조원 이상의 플랜트 시장이 기대되며 국산 가스화, SNG 및 액화기술로 상당부분의 시장을 장악하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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