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백문석,趙重鎬 한국자원공학회 2004 한국자원공학회지 Vol.41 No.2
Natural gas is considered as the next main fuel for energy source due to the abundant reserves and environmental friendship compared to other fuel types. There are big natural gas markets in North-East Asia, such as Japan, Korea and China. And China has a huge potential as a natural gas market in the future as her economy grows. Also East Siberia and Russian Far East which are very close to those markets have huge amount of natural gas reserves. Until now, there has been no trade of natural gas between these markets and suppliers due to the existence of diplomatic & military conflict, difference in economic & political system, incapability for rasing finance of a large scale and etc. For the development and mutual benefits of these region an organization for the cooperation of natural gas industry in North-East Asia should be established. Through this organization, the following things need to be accomplished; Cooperation with autonomous governments in East Siberia and Russian Far East, broad exchange of information, enlargement of basis for the joint natural gas projects. 천연가스는 타 연료와 비교하여 풍부한 매장량과 환경친화적인 이유로 석유를 대체할 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 동북아시아 지역에는 일본, 한국, 중국이라는 거대한 수요자가 있으며 향후 중국의 경제발전에 따라 폭발적인 천연가스의 수요증가가 예상되고 있다. 또한 이러한 거대 수요처와 인접하여 있는 동시베리아와 극동러시아지역에는 막대한 양의 천연가스가 매장되어 있다. 그러나 현재까지 대규모 시장과 공급자가 연결되지 못한 것은 과거 이 지역에 존재 했던 외교 군사적인 대립, 정치·경제적 시스템의 차이, 대규모 금융 조달의 어려움 등에 그 원인이 있었다. 향후의 이 지역의 공동 발전을 위해서는 동북아시아 천연가스 협력기구의 운영이 필요하며 이를 통한 동시베리아 및 극동러시아 자치주들과의 자원협력 강화, 민간 차원의 정보교류 채널 강화, 기술협력 확대를 통한 천연가스 협력사업의 저변 확대가 필요하다.
수소생산 공정에서의 CO2 배출처 및 유효포집기술 분석
우경택,김봉규,소영석,백문석,박승수,정혜진 한국가스학회 2023 한국가스학회지 Vol.27 No.3
Energy consumption is increased by rapid industrialization. As a result, climate change is accelerating due to the increase in CO2 concentration in the atmosphere. Therefore, a shift in the energy paradigm is required. Hydrogen is in the spotlight as a part of that. Currently 95% of hydrogen is fossil fuel-based reforming hydrogen which is accompanied by CO2 emissions. This is called gray hydrogen, if the CO2 is captured and emission of CO2 is reduced, it can be converted into blue hydrogen. There are 3 technologies to capture CO2: absorption, adsorption and membrane technology. In order to select CO2 capture technology, the analysis of the exhaust gas should be carried out. The concentration of CO2 in the flue gas from the hydrogen production process is higher than 20%if water is removed as well as the emission scale is classified as small and medium. So, the application of the membrane technology is more advantageous than the absorption. In addition, if LNG cold energy can be used for low temperature CO2 capture system, the CO2/N2 selectivity of the membrane is higher than room temperature CO2 capture and enabling an efficient CO2 capture process. In this study, we will analyze the flue gas from hydrogen production process and discuss suitable CO2 capture technology for it.
캐나다 몬트니 셰일플레이의 시추완결인자와 셰일가스 누적 생산량 간의 상관관계분석
허승원(Seungwon Heo),이경북(Kyungbook Lee),김하영(Hayoung Kim),이태엽(Taeyeop Lee),장상엽(Sangyup Jang),백문석(Munseok Baek) 대한지질학회 2021 대한지질학회 학술대회 Vol.2021 No.10
전통자원과는 달리 셰일자산의 경우, 수평시추와 다단계 수압파쇄를 통해 개발하며 시추완결인자에 따라 생산량 차이가 크다. 생산량 극대화를 위해 탐사자료로 저류층 모델을 구축한 후, 저류층 시뮬레이션을 통해 시추완결인자를 최적화하여 현장에 적용한다. 하지만, 자연균열망과 취성도에 대한 규명이 필요하며, 흡착가스에 대한 분석이 뒷받침되어야 저류층 시뮬레이션 결과를 신뢰할 수 있다. 이러한 분석에 소요되는 시간과 비용이 클 뿐만 아니라, 제한된 시추공 자료로 인해 불확실성도 크다. 최근 북미 셰일플레이의 누적된 시추완결자료에 머신러닝을 적용하여 미래 셰일가스 생산량을 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Lee et al ., 2019; Alolayan et al ., 2021; Nguyen-Le et al ., 2021). 프록시(proxy) 모델의 신뢰도를 높이기 위해선 출력인자에 큰 영향을 미치는 입력인자인 핵심특징선정이 중요하다. 본 연구는 수평시추 및 다단계 수압파쇄인자와 누적 생산량과의 상관관계를 파악하여 머신러닝기반 예측 모델의 핵심인자를 제안하고자 한다. 연구지역은 캐나다 몬트니 셰일플레이 중 피스리버분지로 시추완결인자와 셰일가스 누적 생산량 간의 상관관계를 분석하였다. Accumap과 Enverus 상용 데이터베이스를 활용해 1,005개의 셰일가스 생산정의 월간 생산량과 시추완결인자를 확인하였다. 분석에 활용한 정적인자는 스테이지(stage) 개수, 자극(stimulated) 길이, 프로판트(proppant) 정보 등의 수압파쇄인자와 유정의 수직깊이, 수평시추길이 등의 시추궤도인자로 구성된다. 정적인자와 분석할 생산량은 초기 12개월 누적 생산량으로 설정하였다. 정적인자와 누적 생산량과의 피어슨(Pearson) 상관관계분석을 수행한 결과, 스테이지 개수, 수평시추길이, 사용된 프로판트 양이 자극길이와 수직깊이보다 상관관계가 높게 나타났다. 이와 같은 결과는 향후 셰일가스 생산량 예측을 위한 머신러닝 모델 연구의 기초자료로 활용될 수 있다.