고압 슬러지 액화반응기의 전산모사

정성재, 이성철, 이호태*, 윤왕래*

한양대학교 화학공학과, 한국 에너지 기술 연구소*

Simulation of High-Pressure Sludge Liquefaction Reactor

Sung-Jae Jung, Sung-Chul Yi, Ho-Tae Lee*, Wang-Lai Yoon*

Dept. of Chem. Eng., Hanyang Univ., Korea Institute of Energy Research.*

1. 서론

슬러지란 하수처리장에서 하수를 처리한 후 최종적으로 남는 찌꺼기로 다량의 수분과 유기물을 함유하는 폐기물이다. 산업의 발달과 함께 증가하는 공업용수의 사용으로 처리되는 폐수의 양도 점차로 증가하고 있는 실정이다. 그런데, 현재의 처리방식인 매립의 경우에는 슬러지로부터의 침출수 발생이나 악취 등의 문제점이 있으며, 새로운 매립지를 건설할 때에 이의 처리에 필요한 시설을 위한 비용이 많이 요구된다. 따라서, 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 고압 액화 반응을 이용한 슬러지 처리공정을 개발함으로써 소규모의 공정으로 많은 양의 슬러지를 처리하고 나아가서 재생가능한 에너지를 회수함으로써 처리비용과 환경오염을 최소화 시키고자 한다.

고압 슬러지 액화 반응을 이용한 슬러지 처리는 생활하수로부터 발생한 슬러지가 유기성 폐기물로 이루어져 있는 것에서 착안하여 1939년 Shibata가 열분해에 의한 재생 연료의 회수 가능성을 제안한 이후 현재 외국에서는 이에대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있는 상태이다.

국내의 경우에는 1989년부터 아주대학교 환경공학과에서 캐나다의 Bridle등이 실험한 상압 열분해 공정을 국내에서 발생하는 슬러지의 특성에 적합하도록 개선, 보완하는 연구를 수행하고 있으며, 현재 한국 에너지 기술연구소 에서는 실험실 규모의 공정이 개발되어 가동상태에 있으며 이 공정으로 부터 얻어진 data를 바탕으로 하여 전산모사를 수행하여 반응기 내의 유동현상 및 압력분포, 온도 분포 등을 구해내고, 이로부터 확장된 규모의 장치 설계를 위한 engineering data를 구하고 공정의 최적 조건을 규명하며, 나아가 실제 공정의 설계시에 실험을 바탕으로 한 해석적이고 보편적인 기준을 제시함으로써 반응기의 scale-up에 필요한 자료들을 얻어내고자 한다.

2. 이론 및 계산

슬러지 액화반응기 내에서 슬러지의 유동특성 및 온도분포는 다음의 질량보존식 운동량 보존식 에너지 보존식에 의하여 지배된다. 본 연구대상의 system에 맞는 적절한 경계조건을 설정하여 아래의 지배방정식에 대한 수치적 해를 구한다. 슬러지 액화반응기의 계산영역을 그림 1에나타 내었으며 설계도면을 그림 2에 나타내었다. 반응기를 축방향으로 세 개의 영역(zone 1, 2, 3)으로 나누어 각 벽면에서 서로 다른 온도로 가열하는데 이는 반응기 내에서의 온도제어를 보다 용이하게 하기 위함이다.

2.1 지배 방정식

Equation of continuity

[eqn: partial(rhou) over partialx ~+~ 1over r {partial{(r rho v)}} over partialr ~=~ 0]

x-momentum balance equation

[eqn: partial(rhouu) over partialx ~+~ 1over r {partial{(r rho u v)}} over partialr ~=~ - partialp over partialx ~+~ partial over partialx (mu partialu over partialx )~+~ 1 over r partial over partialr (r mu partialu over partialr )~+~ S sub u]

y-momentum balance equation

[eqn: partial(rhovu) over partialx ~+~ 1over r {partial{(r rho v v)}} over partialr ~=~ - partialp over partialr ~+~ partial over partialx (mu partialv over partialx )~+~ 1 over r partial over partialr (r mu partialv over partialr )~+~ S sub v]

Energy equation

[eqn: partial(rhouT) over partialx ~+~ 1 over r {partial(r rho v T )}over partialr ~=~ k over C subP [ {partial^2 T} over partialx^2 ~+~ 1over r partial over partialr (r partialT over partialr )]]

이 식에서 [eqn: rho~]는 sludge의 밀도 [eqn: mu~]는 sludge의 점도 [eqn: u~]는 [eqn: x~]방향으로의 속도[eqn: v~]는 [eqn: r~]방향으로의 속도 [eqn: p~]는 반응기내의 압력 [eqn: k~]는 sludge의 열전도도[eqn: C subP~]는 sludge의 열용량[eqn: S sub u~, ~S sub v~]는 각각 [eqn: x~]방향으로의 속도, [eqn: r~]방향으로의 속도 에 대한 source term 이다.

2.2 경계조건

본 검증 대상 슬러지 액화 반응기의 경계조건은 다음과 같다.

슬러지 액화 반응기의 크기 :  내경 0.0457 m × 높이 0.9 m

유입관의 지름 : 내경 0.73 cm

유출관의 지름 : 내경 0.73 cm

슬러지 액화반응기의 모양을 그림 1에 나타내었다. 슬러지 반응기내의 유동을 수치적으로 해석하기 위해서는 경계조건으로 유입압력과 유출압력의 차이 또는 유입속도가 필요하다. 슬러지는 고압펌프에 의해 반응기로 유입된다. 이때 고압펌프의 각 stroke에 따른 부피유량이 calibration 되어 있으므로 이 부피유량을 반응기 유입관의 단면적으로 나눠서 Inlet velocity를 구할 수 있다.(Table 1.) 반응기내의 온도를 효과적으로 제어하기위해 그림 2에서 보는것과 같이 heating zone을 세 개의 영역으로 나누었다. 각영역의 온도를 변화시켜가면서 반응기내의 온도 분포와 출구 온도를 계산했다. 슬러지 유입온도는 상온으로 본다.

Table 1.

retention time	pump stroke	volume flow rate	유입속도 (m/s)
16분	50	1871 ml/hr	0.01242
20분	40	1406 ml/hr	0.00933
30분	30	1070 ml/hr	0.00710

결과 및 고찰

현재 한국 에너지 기술 연구소에서 진행되고 있는 연속식 슬러지 액화 반응 공정에서 반응기 부분에 대한 전산모사를 수행 하였다. 이 실험에서 얻어진 data를 바탕으로 해서 반응기 내의 온도 분포 및 슬러지의 유동을 이론적으로 예측하였다. 슬러지 액화 공정에서 얻어진 실험 data중 zone 1, 2, 3 의 온도가 388, 538, 577 K 그리고 retention time이 16분일 때의 경우에 대하여 전산모사를 수행하였으며 그 결과를 다음의 Figure 3. 과 Figure 4.에 나타내었다. Figure 3.은 슬러지 액화 반응기내의 온도분포이며 Figure 4.는 출구 tube에서 radial direction에 대한 온도분포를 나타낸다. 출구의 온도를 보면 실험의 결과와 비교해볼 때 약 10 % 정도 높은 것으로 나타나고 있다(실험에서의 출구온도는 404 K, 전산모사 결과는 448 K). 이것은 실제상황에서는 슬러지 액화 반응기의 내부 벽면에서 온도가 높아진 sludge 가 coking 현상을 일으켜 열전달을 방해하는데 본 전산모사에서는 이에 대한 사항을 고려하지 못했기 때문일 것으로 생각된다. 또한 슬러지의 물성에 대해 알려진 바가 별로 없기 때문에 본 전산모사에서 필요한 슬러지의 물성을 가정하여 사용했기 때문으로 생각된다. 본 연구에서는 슬러지의 점도로 30 cp를 사용 하였으며 공정에 사용된 슬러지의 수분함량이 90% 가량 된다는 점에 착안하여 슬러지의 비중 열용량 및 열 전도도가 물과 같다고 가정하여 계산을 수행 하였다. 그러나 실제로 슬러지는 shear rate와 슬러지의 온도에 따라 점도와 열전도도가 달라지는 non-Newtonian fluid이므로 이에 맞는 모델을 개발해 본 전산모사를 보강할 필요가 있다. 이와같은 모델을 통해 슬러지 액화 반응기 내에서 슬러지의 유동 및 온도 분포에 대한 보다 정확한 예측이 가능해 지며 실제 공정의 설계를 할 때 보다 정확한 자료를 제시할 수 있을 것이다.

Figure 2. Temperature distribution in sludge

liquefaction reactor

참고문헌

1. Patankar, S. V.; Numerical Heat Transfer and Fluid Flow, Hemisphere        Pub. Co.

2. Suhas V. Patankar; Computation of Conduction and Duct Flow Heat          Transfer, Innovative Reasearch, Inc.

3. 이호태, 박상호, 정헌, 윤왕래, Theories and Applications of Chem. Eng., 2,     1947(1996)