화학공학소재연구정보센터
학회 한국공업화학회
학술대회 2018년 봄 (05/02 ~ 05/04, 대구 엑스코(EXCO))
권호 22권 1호
발표분야 화학공정_포스터
제목 Optimization and analysis of non-aqueous CO2 capture precess using machine learning algorithm
초록 CO2 포집 공정에서 재생에너지 값은 공정의 경제성 및 성능과 밀접한 관계가 있다. 기존 공정에서 사용되어온 Monoethanolamine(MEA) 용매를 대신하여 비수계 CO2 포집 용매(KHU)를 사용해서 mini pilot을 운전했다. Mini pilot 운전으로 KHU의 재생에너지 값을 구하고, MEA와의 재생에너지 값 비교를 목적으로 두었다. Mini pilot은 (8cm of diameter, 311cm of height)과 탈거탑(8cm of diameter, 158.5cm of height), lean/rich 아민 열교환기로 구성되어 있으며, 0.6Nm^3/hr flue gas(15% CO2)로 운전 되었다. 실험에서 조정된 변수는 L/G ratio와 압력이었다. 두 변수를 조정하여 mini pilot이 정상상태에 도달하면 열교환기의 온도차이 및 유량, CO2 재생도를 이용해 재생에너지 값을 구해냈다. 두 변수와 재생에너지 값을 기계학습알고리즘에 대입하여 다음 운전 조건을 얻을 수 있었다. 이 과정을 여러 차례 반복하면서 비슷한 운전 조건에 도달하게 되었고, 그 조건을 KHU 재생에너지 최적점이라 판단했다. 추가적으로, KHU 최적점 재생에너지 값과 이전 실험에서 얻은 MEA 최적점 재생에너지 값을 비교했고, MEA 대비 KHU의 재생에너지 효율을 확인했다.
저자 이희원, 이현주
소속 한국과학기술(연)
키워드 CO2 capture; machine learning algorithm; regeneration energy; mini pilot; non-aqueous solvent
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