GTL(Gas-to-Liquids)공정 중 합성가스 제조공정(Reforming Process)인 ATR(Auto-Thermal Reforming), SCR(Steam Carbon Reforming), POx(Partial Oxidation)의 시뮬레이션 연구를 수행하였다. Reforming 공정에서 생산된 합성가스는 GTL 합성유 제조공정인 FT(Fischer-Thropsch) 반응기로 주입되며, 합성유 생산에 최적의 효율을 보이는 H2/CO 비(합성가스에 포함된 반응물비)는 2.0으로 알려져 있다. FT공정은 합성가스를 원료로 고온 및 고압 반응을 거쳐 GTL 공정의 최종 생산품인 FT합성유를 제조하는 공정이다. 본 연구에서는 FT공정 효율 극대화를 위해 reforming 공정에서 생성되는 합성가스 내 H2/CO의 비를 2로 수렴토록 모사조건을 설정하였으며, 상기 조건을 만족하는 reforming 공정들의 운전 온도 및 feed 조성을 분석하고 비교하고자 한다. 현재 GTL 플랜트관련 산업계에 적용 혹은 주 연구대상인 reforming 공정으로는 ATR, SCR, POx 공정이 있다. ATR 공정은 $850{\sim}1100^{\circ}C$에서 메탄, 스팀 및 산소를 원료로 활용하여 H2 및 CO를 생산하는 공정으로 발열/흡열 반응이 상존하여 에너지 비용이 낮지만 공정구조 상 열회수설비 및 ASU(Air Separation Unit)이 필요하기에 CAPEX(초기설비 설치비용)가 높은 편이다. SCR공정은 CH4, Steam 및 CO2를 연료로 하기에 이산화탄소가 일정부분 포함된 가스전에도 적용이 가능하나 공정 운전 중 지속적으로 외부에서 열을 공급해야 하기에 에너지 투입비용이 높은편이며, 탄소침적의 문제가 있어 대용량 플랜트에는 적합하지 않다. POx공정은 약 $1,500^{\circ}C$의 고온에서 CH4가 O2에 의해 부분 산화되는 방식으로 촉매가 필요없어 설비비가 타 공정에 비해 저렴하나 생산가스의 H2/CO비가 다소 낮아 전체적인 GTL 공정효율이 저하되는 단점이 있다. 상기 세 공정은 GTL 산업계에서 실증 및 효율증대를 위해 주로 연구되는 공정이기에 본 연구의 분석대상으로 설정하였다. 본 연구에서는 상용공정모사기인 Aspen Plus를 활용하여 reforming 공정별로 FT합성공정의 최적 조건(H2/CO=2)을 만족하는 합성가스 생산조건 분석 및 비교를 수행할 예정이다. 운전조건인 공정 운전온도 및 feed 가스조성 등을 모사하기 위해 합성가스 reforming 공정을 모델링하고 공급유량 및 압력 등의 운전변수는 GTL국책과제 1단계 연구수행 결과를 토대로 선정하고자 한다. GTL공정의 경우, 설비의 운전조건이나 연료가스의 구성 및 유량에 따라 적합한 reforming 공정이 다르기에 본 시뮬레이션 결과를 향후 GTL 플랜트 공정모델 설계시 reforming 공정선정에 참고자료로 활용하고자 한다.
GTL(gas-to-liquid) 합성유 제조용 SCR(steam carbon dioxide reforming) 공정의 시뮬레이션 연구를 수행하였다. 온도 및 $CH_4/steam/CO_2$ 반응물 비와 같은 변수를 바꾸어 가면서 SCR 공정을 위한 최적 운전조건을 살펴보았다. 공정 시뮬레이션을 위해 Aspen Plus를 사용하였다. 또한 정상상태 가정하의 열역학적 물성치 계산을 위해 Aspen Plus의 RSK (Redlich-Kwong-Soave) 상태방정식을 사용하였다. FT 공정을 위한$H_2/CO$ 비, $CH_4$ 전환율, $CO_2$ 전환율을 살펴봄으로써 최적의 온도와 최적의 반응물 비를 결정하였다. 시뮬레이션 결과, SCR reformer 촉매층 출구 최적온도는 상압에서 $850^{\circ}C$ 였으며, 이 온도에서 $CH_4$ 전환율은 99%, $CO_2$ 전환율은 49%로 계산되었고, $CH_4/steam/CO_2$ 최적 반응물 비율은 1.0/1.6/0.7로 나타났다.
The gasification process has developed to convert coal into the more useful energy and material since decades. Despite the numberous design of ones, entrained flow gasifier of the major companies has had an advantage on the market. Because it has a merit of full-scale and high performance plant. In this paper, the gasification technologies of GE energy, Phillips, Siemens and Shell have been reviewed to compare their characteristics and a high performance gasification process was suggested. And the simulation model of gasifiers using Aspen Plus offered the quantitative comparison data for difference designs. The simulation results revealed the poor performance of the slurry feed than dry design. The corresponding cold gas efficiency of 77% is much lower than the 80.3% for the dry feed cases. The exergy analysis of the difference syngas quenching system showed that chemical quenching is superior to another. The results of analysis recommend the two stage gasifier with dry multi-feeder as the energy effective design.
Gasification characteristics in the fluidized bed reactor are essential for the design of a gasification furnace to optimize the operation condition. Moisture content of the solid fuel is one of the important factors to influence directly the gasification characteristics. So it is necessary to investigate the effect of moisture content of solid fuel in partial oxidation condition. Gasification characteristics are investigated with results from thermogravimetric analyzer and lab-scale fluidized bed reactor for wood and RDF samples along with changing moisture contents. Additionally lab-scale fluidized bed reactor was run continuously and gas concentrations at the exit were measured. It is observed that the rate of reaction in partial oxidation condition is between the results from the combustion environment and from the inert condition. Moisture content in a particle slows down the heating rate of a particle. So, reaction is delayed by the moisture content. However, RDF samples those are easy to break-up don't show the effect of moisture content. The result of continuous operation condition shows that proper moisture content promotes gasification because steam from the particles helps gasification of the solid fuel. A simulation to predict the syn-gas composition was conducted by the Aspen Plus process simulator. The cold gas efficiency of the experiment was compared with results from the simulation.
As a demand for energy, many studies are increasing about energy resource. One of these resources is coal which reserves of underground. A lot of research to use coal is going on as method of IGCC (Integrated Gasification Combined Cycle). In addition, SNG(Substitute Natural Gas) and IGFC (Integrated Gasification Fuel Cell) are also being developed for fuel & electricity. This technology which uses synthesis gas after gasification is to produce electricity from the Fuel Cell. At this point, important thing is the components of synthesis gas. The main objective is to increase the proportion of methane and hydrogen in synthesis gas. The catalytic gasification is suitable to enhance the composition of methane and hydrogen. In this study, Exxon Predevelopment catalyst gasification study was served as a good reference and then catalytic gasification simulation process is conducting using Aspen Plus in this research. For this modelling, kinetic value should be calculated from Exxon's report which is used for modeling catalytic gasification. Catalytic gasification model was performed by following above method and was analyzed by thermodynamic method through simulation results.
본 연구의 목표는 톱밥의 건조, 급속열분해, 바이오오일 응축, 바이오오일 수첨개질, 전기생산, 폐수처리를 포함하는 2개의 바이오오일 생산공정들에 대한 경제적 타당성을 평가하는 것이다. 첫번째 공정은 수소생산을 위한 steam-methane reforming (SMR)을 포함하는 바이오오일 생산공정이다(Case 1). 두번째 공정은 SMR을 포함하지 않고 수소를 외부로부터 공급받아 수첨개질을 수행하는 바이오오일 생산공정이다(Case 2). 상용공정모사기인 ASPEN Plus를 이용하여 이두 공정에 대한 공정흐름도를 구축하였고, 물질 및 에너지 수지식을 계산하였다. 원료로서 40%의 수분을 포함하는 톱밥 100 t/d, 30% 자기자본비율, 자기자본에 상응하는 자본지출, 수소 구입가 $1,050/ton, 완전건조된 원료대비 수송용 연료 수율 20% (Case 1) 및 25% (Case 2) 로 가정하고, 4단계 경제성 분석기법인 4-level EP를 사용하여 기술경제성 분석을 수행하였다. 총투자비(TCI), 총생산비(TPC), 연간판매금액(ASR), 그리고 개질 바이오오일의 최소판매가격(MFSP)은 Case 1에 대하여 $22.2 million, $3.98 million/yr, $4.64 million/yr, 그리고 $1.56/l 이고, Case 2에 대하여 $16.1 million, $5.20 million/yr, $5.55 million/yr, $1.18/l로 산출되었다. 수소를 직접 생산하는 Case 1과 수소를 외부로 부터 공급받는 Case 2의 투자회수율(ROI)와 투자회수기간(PBP)은 큰 차이를 보여주지 않았고, Case 1과 Case 2의 원료 공급량을 1,500 t/d로 증가할 경우, ROI는 15% 이상으로 향상될 것으로 예상되었다.
Kim, Jong-Jin;Park, Moung-Ho;Song, Kyu-So;Cho, Sang-Ki;Seo, Seok-Bin;Kim, Chong-Young
에너지공학
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제6권1호
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pp.104-113
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1997
본 연구에서는 상용공정모사기인 ASPEN PLUS를 이용하여 건식탄공급, 산소사용 분류층 가스화기인 Shell가스화공정, 저온가스정제공정, GE MS7001FA가스터빈, 삼압.자연순환식 폐열회수보일러, 재열복수식 증기터빈 및 극저온 산소분리공정을 채용한 IGCC시스템에 대하여 성능해석 모델을 개발하고 시스템 성능해석을 위한 민감도분석을 수행하였다. 본 모델의 적정성은 설계조건에서 대상탄을 이용한 정상상태 성능해석 결과를 타 시뮬레이션 결과와 비교함으로서 검증하였다.$^{1)}$ . Illinois#6탄을 대상으로 수행한 시뮬레이션 결과는 투입되는 탄에 함유된 수분의 양이 증가함에 따라 가스화기의 온도가 감소하며, 회분 및 황이 많은 경우에 현열손실이 증가하여 시스템 효율이 감소하였다. 개발된 모델을 이용하여 가스화기의 운전압력, 증기/석탄비율 및 산소/석탄비율에 따르는 시스템의 민감도분석을 수행한 결과 운전압력 증가에 따라 가스화기 노내온도가 상승하며, 가연성가스(CO+H2) 생성율이 감소하였다. 증기/석탄비율 변화분석에서는 공급증기의 양을 변화시키면 가연성가스의 최고생성점이 보다 낮은 산소/석탄비율에서 나타남을 알 수 있었다. 또한 산소/석탄비율 변화분석에서는 증기/석탄 공급비율 0.2에서 산소/석탄 공급비율이 0.77인 경우에 가장 최적의 운전조건임을 알 수 있었다.
오늘날 폐수처리는 슬러지의 증가와 환경규제의 이유로 매우 중요해지고 있다. 슬러지처리는 폐수처리플랜트에 있어서 운영비의 50%를 차지하므로 슬러지 분해에 있어서 경제성 있는 방법이 대두되고 있다. 습식산화 반응은 폐수의 유기물을 효과적으로 제거해주고 슬러지 분해 뿐만 아니라 바이오연료의 전구체로 쓰일 수 있는 휘발성 유기산이 부산물로도 나온다. 습식산화 반응은 고온 고압의 높은 조건의 단점이 존재하지만 중력식 반응기를 통한 수두압으로 운영비를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 상용프로그램인 Aspen Plus를 이용하여 아임계 조건에서 PSRK 상태방정식을 이용하여 공정모사 하였다. 중력식 반응기의 길이, 산화제 종류, 슬러지 유량과 산화제 주입 위치에 따라 사례 연구를 해보았으며 중력식 반응기 1000 m, 유량이 2 ton/h일 때에 유기물의 전환률은 92.02%, 유기산 효율은 0.17 g/g이였다.
암모니아수를 이용한 이산화탄소 흡수분리공정에서 흡수액의 재생조건(온도, 압력)이 이산화탄소 흡수성능에 미치는 영향을 조사하였다. 실험에 사용된 흡수액은 탄산암모늄($(NH_4)_2CO_3$)을 물에 용해시키어 $CO_2$ 로딩($mol\;CO_2/mol\;NH_3$)이 0.5, 용액 내의 암모니아수 농도가 14, 20, 26 및 32 wt%로 되도록 제조하였고, 이산화탄소의 흡수에 앞서 재생압력(6~18 bar)을 조절하면서 $120{\sim}160^{\circ}C$의 온도범위로 제조된 흡수액을 가열하여 재생하였다. 재생된 흡수액을 기포 반응기에 넣고 12 vol%의 $CO_2$를 함유한 기체를 주입하여 흡수반응을 수행하였다. 실험결과 26 wt%의 암모니아수가 대체적으로 $CO_2$ 흡수량이 높았으며, 특히 재생온도가 $150^{\circ}C$, 재생압력이 14 bar일 때의 $CO_2$ 흡수량은 본 연구의 실험조건에서 $45ml\;CO_2/g$ solution으로 가장 높은 값을 보였다. 적정을 통해 재생된 용액을 분석한 결과 재생압력이 높아질수록 암모니아 손실량은 감소하고, 재생온도가 높아질수록 암모니아 손실량이 증가하였다. 또한 암모니아 농도증가에 따라 암모니아 손실량이 비례적으로 증가하였다. Electrolyte NRTL 모델을 사용하여 Aspen Plus에 적용한 결과 실험 데이터와 거의 일치함을 보였다.
대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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