| 학회 | 한국공업화학회 |
| 학술대회 | 2019년 가을 (10/30 ~ 11/01, 제주국제컨벤션센터(ICC JEJU)) |
| 권호 | 23권 2호 |
| 발표분야 | (화학공정) 공정효율 향상 및 융합 기술 개발을 위한 공정시스템 기술 |
| 제목 | 인공지능을 이용한 반응기 모델링 개발 |
| 초록 | 본 연구에서는 부타디엔 합성을 위한 촉매를 제조하고, 이를 적용한 반응기 실험을 통해 반응메커니즘 및 속도식을 구현하였다. 또한, 반응기의 2D, 3D모델을 개발하여, 반응이 진행되는 동안 반응기 내부의 반응물질과 생성물질의 조성 및 온도 분포도를 조사하였다. 이를 위해서 일반적으로 강한 발열반응에 일반적으로 널리 사용된 다관식 반응기를 사용하였다. 그러나, 반응 메커니즘이 복잡하고 3D모델의 정확도가 높아질수록 반응기의 최적화 조건을 구현하기가 어렵다. 따라서 인공지능을 적용하여 대체 모델을 구현하고, 이를 최적화 알고리즘과 연결하여 반응의 전환율과 선택도를 높이기 위한 반응 조건을 탐색함으로써 설계와 운전 조건이 최적화 된 반응기를 구현하고자 한다. Acknowledgement: 이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됨 (No. 60948-01) |
| 저자 | 문지영, 황성원 |
| 소속 | 인하대 |
| 키워드 | 반응기; 모델링; 인공지능 |
