테크노트 '수소 생산비용과 CO2 배출량 한 번에'...공정 평가모델 개발

UNIST 임한권 교수팀, 머신러닝 기반 수소 생산공정 종합평가 모델 개발 화학공장의 수소 생산공정 성능을 종합적으로 평가하는 예측 모델이 나왔다. UNIST 임한권 에너지화학공학과 교수팀은 화학공정의 성능을 미리 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 접목했다. 지어질 건축물을 시뮬레이션 해보는 것처럼, 대형 화학공장을 지을 때도 시뮬레이션 프로그램으로 공정을 돌려보는 과정을 거친다. 이번에 개발된 모델은 해당 과정에 인공지능을 접목해 수소 생산공정의 성능을 종합적으로 평가한다. 이 모델은 수율과 같은 기술적 성능뿐 아니라 생산 비용, 이산화탄소 배출량 등을 단 한 번에 예측할 수 있다는 장점이 있다. 기존에는 3단계의 복잡한 과정을 거쳐 공정을 평가했다. 개발된 예측 모델로 차세대 수소 생산 공정의 성능을 평가한 결과, 3단계 평가 방식과 최대 99.9% 유사한 결과 값을 얻을 수 있었다. 3단계 방식보다 훨씬 간단하지만 정확도는 비슷하다는 의미다. 연구팀은 이 예측 모델을 새로 설계한 메탄올 습식 개질 공정의 성능 평가에 활용했다. 메탄올 습식 개질 공정은 현재 수소 생산에 널리 쓰는 방식보다 이산화탄소 배출과 에너지 소모가

• 이동재 기자
• 2022-01-19 10:25