화학공학소재연구정보센터
학회 한국화학공학회
학술대회 2022년 봄 (04/20 ~ 04/23, 제주국제컨벤션센터)
권호 28권 1호, p.141
발표분야 [주제 2] 기계학습
제목 베이지안 최적화 기법을 이용한 배기가스 정화용 촉매 탐색
초록 디젤 엔진은 가솔린 엔진보다 연비가 높지만 질소산화물을 비롯한 많은 대기 오염 물질을 배출한다. 최근 강화되고 있는 질소산화물 배출기준을 만족하기 위해 배기가스 정화용 촉매 개발 연구가 진행 중이나, 금속 함량에 따른 촉매의 성능은 실험을 통해서만 알 수 있기 때문에 촉매 개발에 많은 시간이 소요된다. 또, 자동차 배기가스 정화 촉매의 경우, 높은 온도와 수분에 노출되기 때문에 열수노화(Hydrothermal aging)되기 쉬운데, 이러한 조건에서도 질소산화물의 전환율이 높은 촉매가 개발되어야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 베이지안 최적화 기법을 활용하여 질소산화물 전환율이 높고 열수노화에도 강한 촉매를 개발하기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 저온에서의 질소산화물 전환율이 높다고 알려진 구리(Cu) 와 철(Fe)의 Bimetallic 촉매를 대상으로, 촉매의 금속 조성에 따른 활성 및 열수노화 내성을 수치화하여 대리모델을 업데이트한다. 베이지안 최적화 기법에 따라 획득함수가 최대가 되도록 제시된 다음 실험 대상 촉매를 제작하고 모델 업데이트를 반복하여 적은 실험 횟수만으로도 고성능의 촉매를 탐색할 수 있다.
저자 임산하, 이황호, 김도희, 이종민
소속 서울대
키워드 공정시스템(Process Systems Engineering)
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원문파일 초록 보기