FIPREL 전산코드를 사용하여 원자로 냉각수 내의 핵분열 생성물에 의한 방사능을 분석함으로써 PWR의 운전시에 발생하는 핵연료 피복관 파손을 평가할 수 있는 효과적인 절차를 모색하였다. 이 코드를 이용하여 핵연료의 농축도, 연소도, 가동온도 및 갭유출계수의 크기로 정량화되는 실제적 파손 크기등의 물리적 파라미터에 대해서 핵분열 생성물의 방사능이 나타내는 민감도에 대한 방대한 계산을 실시하였으며 그 결과는 PROFIP방법에 의한 것과 대체적으로 일치한다. 노출 우라늄이 존재하는 경우에는 옥소보다도 화학적으로 더 안정된 핵종간의 방사능비에 근거하여 반복계산을 실시함으로써 파손된 핵연료 봉에서 유출된 방사능만을 분리해 낸다. 개발된 전산코드로 파손 핵연료봉의 선형출력 밀도, 갯수, 실제적 파손 크기 및 노출우라늄의 질량등을 계산할 수 있다. 고리 1호기의 4주기에 걸친 운전 경험을 이 모텔에 의해 분석한 결과에 의하면 본 모델은 원자력발전소 정상운전시 핵연료봉의 상태를 감시·평가하는데 아주 적합한 것으로 판명되었다.
나노입자 제조 기술이 점차 발전하면서 금속산화물, 반도체용 및 태양전지용, 신소재 등 다양한 응용분야에 사용하고 있다. 따라서 이와 같은 나노입자 제조방법으로는 펄스 레이저 용사법(pulsed laser ablation), 플라즈마 아크 합성법(plasma arc synthesis), 열분해법(pyrolysis), plasma-enhanced chemical vapor deposition (PECVD)법 등과 같은 기상공정이 많이 사용되고 있다. 기상공정은 기존의 공정에 비해 고순도 입자의 대량 생산, 다성분 입자의 화학적 균질성 유지, 비교적 간단하고 깨끗한 공정 등의 장점을 가지고 있다. 기상공정에서 일반적인 입자 형성 메커니즘은 기체 상태의 화학 물질이 물리적 공정 혹은 화학 반응에 의해 과포화상태에 도달하게 되며, 이 때 동질 핵생성(homogeneous nucleation)이 일어나고 생성된 핵(nuclei)에 기체가 응축되고 충돌, 응집하면서 입자는 성장하게 된다. 열분해법은 실리콘 나노입자를 생산하는 기상공정 중 하나이다. 일반적으로 열분해 공정은 지속적으로 열이 가해지는 반응기 내에 반응기체인 $SiH_4$을 주입하고, 운반기체는 He, $H_2$, Ar, $N_2$ 등을 사용하였을 때, 높은 열로 인해 $SiH_4$가 분해되며, 이 때 가스-입자 전환 현상(gas to particle conversion)이 일어나 실리콘 입자가 형성된다. 그러나 입자 형성과정은 $SiH_4$ 농도, 유량, 작동 압력, 온도 등 매우 다양한 요소에 영향을 받는다. 고, 복잡한 화학반응 메커니즘에 의해 명확히 규명되지는 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 복잡한 화학반응을 해석하는 상용코드 CHEMKIN 4.1.1을 이용하여 열분해 반응기 내에서의 실리콘 입자 형성, 성장, 응집, 전송 모델을 만들고 이를 수치해석하였다. 표면 반응, 응집, 전송에 의한 입자 성장 메커니즘을 포함하고 있는 aerosol dynamics model을 method of moment법으로 해를 구하였으며, 이를 실험 결과와 비교하여 모델링을 검증하였다. 또한 반응기의 온도, 압력, 가스 농도, 유량 등의 요소를 고려하여 실리콘 나노입자를 형성하는 최적의 조건을 연구하였다.
본 연구의 목적은 실제 산업현장에서 사용되는 수소 개질로 내 개질가스의 수증기-메탄 혼합비에 따른 튜브 내 온도 및 화학반응 특성을 수치 해석하는 것이다. 탄화수소의 수증기 개질반응은 800 K - 1000 K 이상의 고온에서 발생하기 때문에 대류, 전도 및 복사 열전달을 고려한 복합 열전달을 고려해야 한다. 수치해석은 상용 전산유체역학(CFD) 코드(ANSYS Fluent V.13.0)를 사용하였다. 본 연구에서 해석을 위해 Reynolds-Averaged Navier-Stokes, 운동량 및 에너지 방정식을 사용하고, 화학반응이 발생하는 튜브 내부는 니크롬 재질의 다공성 영역으로 가정하였다. 개질 튜브 내 온도 및 화학반응 특성을 비교하기 위해 메탄과 수증기의 혼합비를 1-6으로 증가시켜 비교 분석하였다. 수치해석 결과, 메탄에 대한 수증기 비율이 높을수록 튜브 내부의 온도가 증가하고, 메탄의 전화율이 증가한다. 그러나 수소 개질량은 수증기와 메탄의 비율이 5일 때 가장 많은 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 이미지 분석 프로그램을 통해 액적 내 박테리아 세포의 개수를 측정하는 코딩-기반의 자동화된 세포 계수 방법을 제시하였다. 먼저, 형광 이미지 기반의 분석을 위하여, 형광단백질을 발현하는 균주를 담지한 액적을 형성하고 이를 광학 및 형광 현미경을 이용하여 분석 결과를 나타냈다. 액적의 관찰을 용이하게 위하여 유리 그리드에 도포하고, 촬영한 광학 이미지를 통해 분석하고자 하는 영역(Region of Interest)을 지정하였다. 동일한 위치에서 촬영한 형광 이미지에서 앞서 지정된 영역 속 특정 임계 값을 넘는 형광 신호를 계수하여 세포 수를 정량화 하였다. 또한 서로 다른 농도의 항생제를 처리한 액적 내 박테리아의 시간에 따른 세포 개수 변화의 차이를 추적하였다. 30분 간격으로 동일한 위치에서의 형광 이미지들을 동시에 분석함으로써 시간에 따른 세포 개수 변화를 도출하였고, 본 계수법의 성능을 실험적으로 검증하였다. 본 논문의 방법은 외부 분석 프로그램을 이용한 기존 방법 대비 분석 시간을 15배 가량 단축하고, 99%의 정확도를 보이는 것으로 확인되었다. 더 나아가 사용자의 연구의 방향에 맞춰 제시된 코드의 확장 수정을 통해 다양한 종류의 세포 계수 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
열분해 반응기 내에서 실리콘 필름을 성장시키는 것은 반도체/디스플레이, 태양전지, 신소재 등 다양한 분야에서 중요한 공정이다. 더욱이 반도체 소자 선폭이 줄어들면서 나노입자의 오염 제어가 더불어 중요해지고 있다. 생산 공정 기술의 집적화에 따라 패턴 사이 거리가 작아지고, 이에 불과 수 십 나노미터크기의 오염입자에 의해서 패턴불량이 발생하고 생산수율을 감소시킨다. 일반적으로 반도체 공정 중 발생한 오염입자는 반응기 내의 가스가 물리/화학적 공정에 의해 핵생성(nucleation)이 일어나 핵(nuclei)이 생성되고, 이 때 표면반응 및 응집(coagulation)에 의해 성장하게 된다. 이에 본 연구에서는 열분해 반응기 내에서 사일렌(SiH4) 가스를 열분해하여 발생되는 실리콘 오염입자의 핵생성과 성장 모델을 정립하고, 생성된 오염입자의 거동과 전달 현상을 이론적으로 고찰하였다. 열분해 반응기와 같은 기상공정(Gas to particle conversion)에서 오염입자가 생성될 때, 그 성질과 크기 등에 물리/화학적 영향을 주는 요소는 전구체/이송기체의 농도 및 유량, 작동 압력, 작동 온도와 반응기 고유 특성 등이 있다. 수치해석의 정당성과 빠른 계산을 위해 단순화시킨 0D 모델인 Batch 반응기와 1D모델인 plug flow 반응기 등에서 SiH4 가스의 열분해 과정시 생성되는 Si cluster를 상용코드인 CHEMKIN 4.1.1을 이용하여 계산하였으며, 2D모델인 Shear flow 반응기로 확장시켜 Si 오염입자가 생성특성을 연구하였다.
듀얼 벨 노즐에 확장-굴절 노즐 개념을 적용한 기초 전산수치해석 연구를 수행하였다. CEA 코드를 이용하여 노즐 내부 유동의 화학조성을 계산한 8 화학종 동결유동 해석을 진행하였고, 난류 모델은 $k-{\omega}$ SST 모델을 선정하였다. 듀얼 벨 노즐에 확장-굴절 노즐 개념을 적용함에 따라 변화된 천이고도 및 성능 계산을 수행하였다. 해석 결과 확장-굴절 노즐 개념을 적용함에 따라 과대팽창 조건이 형성되었고, 그에 따라 천이고도가 상승하였다.
본 연구의 목적은 휘발성 유기화합물(VOC)과 먼지(PM)의 배출원 프로파일로부터 화학종 분류를 할당하고, 성김 행렬 조작자 핵심 배출량 시스템(SMOKE) 내에 배출원 분류코드에 따른 배출원 프로파일의 화학종 분류와 시간분배계수를 수정하는 것이다. 기솔린, 디젤 증기, 도장, 세탁, LPG 등과 같은 VOC 배출원 프로파일로부터 화학 종 분류는 탄소 결합 IV (CBIV) 화학 메커니즘과 주 규모 대기오염연구센터 99 (SAPRC99) 화학 메커니즘을 위해 각각 12종과 34종을 포함한다. 또한 토양, 도로먼지, 가솔린, 디젤차, 산업기원, 도시 소각장, 탄 연소 발전소, 생체 연소, 해안 등과 같은 PM2.5 배출원 프로파일로부터 화학종 분류는 미세 먼지, 유기탄소, 원소 탄소, 질산염과 황산염의 5종으로 할당하였다. 게다가 점 및 선 배출원의 시간 프로파일은 2007년 수도권 지역에서의 굴뚝 원격감시시스템(TMS)과 시간별 교통 흐름 자료로부터 구하였다. 특별히 점 배출원에 있어 오존 모델링을 위한 시간분배계수는 굴뚝 원격감시시스템 자료의 $NO_X$ 배출량 인벤토리에 근거하여 추정하였다.
Cellular automata는 천체물리, 사회현상, 화재 확산 및 피난 등 많은 분야의 시뮬레이션에 활용되고 있다. 본 연구는 빈번히 발생하고 있는 화학사고에 대비한, 위험성평가 및 비상대응계획 작성시 요구되는 화학물질 확산 시뮬레이션을 위한 보급용 모델을 cellular automata를 기반으로 개발하였다. 상세한 플랜트 안전설계용과는 달리, 실시간 사고대응을 위해선 빠른 계산과 더불어 피해영역 분포의 불확실성을 줄이기 위한 반복 계산이 요구된다. EPA ALOHA, 화학물질안전원 KORA 등이 있지만, 지속적인 모델과 코드의 보완이 가능하고, 중소기업용의 무료 S/W개발에 본 연구의 차별성이 있다. 계산시간이 많이 요구되는 full-scale CFD에 비해 상대적인 정확도의 손실은 감수하고, 특히 일반 사용자의 편리성을 도모하였다. 기상청 기상정보 연계를 비롯해, Python open-source 라이브러리들을 활용해, 기능 확장 및 지속적인 update가 가능하며, 사용자는 해당 플랜트의 지형도와 사용 물질의 입력만으로 쉽게 결과를 얻을 수 있다. Full-scale CFD 시뮬레이션과 대비해 정확도를 확인하였으며, 빠른 계산을 위해 GPU를 활용하는 open source software로 배포될 예정이다.
제트 혼합 반응기(JSR) 내의 NOx와 같은 배출물질을 예측하기 위해서 화학반응기 모델을 개발했다. 본 연구에서는 JSR에 대한 화학반응기 모델로서 two-PSR 모델이 채택되었다. CHEMKIN 코드와 4가지 NO 생성 메커니즘을 포함한 GRI 3.0 메탄-공기 연소 메커니즘을 이용해서 JSR내의 희박 예혼합 메탄-공기 연소의 NO 생성예측을 실시하였다. 모델의 검증을 위해서 계산된 결과를 Rutar의 실험 데이터와 비교하였다. NO 생성의 중요 파라미터와 4 가지 NO 경로의 기여도를 조사하였다. 화염 영역에서는 prompt 메커니즘이 주된 경로이고, 화염후영역에서는 Zeldovich 메커니즘이 주된 경로이다. 희박 예혼합 조건에서는 N2O 메카니즘이가 화염 및 화염후 영역 모두에서 중요한 경로이다.
고체산화물연료전지는 세라믹 물질로 이루어지며, 세라믹 물질의 물성치는 작동조건에 따라 달라진다. 따라서, 높은 신뢰성을 가지는 시뮬레이션 모델을 개발하기 위해서는 세라믹 물질의 물성치를 정확하게 예측할 수 있어야한다. 본 논문에서는 고체산화물연료전지의 성능에 영향을 미치는 여러가지 물성치를 선택하고 그 물성치를 위한 시뮬레이션 모델이 개발되었다. 개회로전압을 위한 깁스에너지, 활성화손실을 위한 교환전류밀도, 저항손실을 위한 전기전도도가 계산되었다. 또한, 다공성 전극 내부의 물질전달 해석을 위해서 분자확산과 누센확산을 함께 고려하는 유효확산계수가 계산되었다. 이러한 계산과정 후에 물성치 모델과 전기화학반응 모델이 동시에 시뮬레이션 되었다. 해석코드의 검증을 위해서 전산해석 결과는 실험결과 및 Chan 등에 의해서 수행된 이전 연구결과와 비교되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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