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- 저자 : 이정모 ( Jeongmo Lee ) (검색결과 3 건)
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0.1MWth급 순환 유동층 연소기를 모사한 냉간 유동층 반응기의 수력학적 특성 파악
손정모(Jeongmo Son),황희수(Heesoo Hwang),김재헌(Jaeheon Kim),양창원(Changwon Yang),방병렬(Byungryeul Bang),이은도(Uendo Lee) 한국열환경공학회 2020 한국열환경공학회 학술대회지 Vol.2020 No.춘계
CFB보일러는 연소로 내 입자(석탄, 석회석, 회 등)의 유동 및 순환을 통한 연소 방식으로, 뛰어난 연료 적응성으로 인해 다양한 저급 연료(저급탄, 바이오매스, 폐기물에너지 등)를 활용할 수 있는 장점과 900℃ 이하의 운전 온도로 인해 NOx 발생이 적고, 연소 시 석회석을 투입하여 별도의 탈황, 탈질 설비가 불필요하다는 장점을 가진다[1]. 순환 유동층 보일러는 고체 순환량과 이에 따른 압력 분포의 예측이 매우 중요 하지만 고온 유동사를 이용하는 실제 환경에서 순환 유동층 보일러의 상세한 수력학적 특성을 파악하는 것은 현실적으로 어려운 경우가 많다[2]. 이를 위해 고온, 대형 유동층 보일러의 수력학적 특성을 상사한 상온, 소형 냉간장치를 활용하는 방법론이 이용고 있다. 본 연구에서는 0.1 MWth 순환 유동층 연소기를 대상으로 실규모 연소기의 형상 정보(내경 150mm, 높이 10m)와 수력학적 특성을 지배하는 3개의 물리량을 대표하는 상사 인자(parameter) 그리고 실제 연소기와 동일한 유동화 영역에 사용되는 층물질(bed material)을 대상으로 Glicksman이 제안한 상사법칙을 사용하여 1/4 배로 축소 설계된 냉간 장치를 구축하여 실험을 수행하였다. 차압계 (DPLH series, Sensys)를 사용하여 냉간 유동층 실험의 압력 분포 및 고체 체류량을 측정하였다. 그 후 냉간장치 실험결과를 0.1 MWth 순환 유동층 연소기 실험결과, 유동층 상용 수치해석 프로그램인 BARRACUDA를 활용한 3차원 수치해석 결과와 상호 비교하여 연소기 내부의 유동특성과 상사법칙의 유효성을 평가 하였다. 추가적으로, 분산판의 형태에 따른 수력학적 특성의 차이를 알아보고자 perforate형, nozzle형으로 실험을 진행하였다.
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CFB 보일러 오염물질 배출 최적화를 위한 머신러닝 기법 활용
황희수(Heesoo Hwang),김재헌(Jaeheon Kim),손정모(Jeongmo Son),정재용(Jaeyong Jeong),양창원(Changwon Yang),방병렬(Byungryeul Bang),이은도(Uendo Lee) 한국열환경공학회 2020 한국열환경공학회 학술대회지 Vol.2020 No.춘계
CFB 보일러는 다양한 저급연료의 활용이 가능하며 석회석을 이용한 로내 탈황, 900도 내외의 조업 조건을 통해 SOx 및 NOx 등 오염물질 배출을 최소화 할 수 있는 친환경 발전설비 이다[1]. 유동층 시스템의 특성상 탈황, 탈질 효율은 보일러 내 입자의 수력학적 특성과 밀접하게 관련되어 있으며 이를 파악하기 위해서는 수치해석 기법의 활용이 필수적이다[2]. 본 연구에서는 IEA-CFBC 모델에 기반한 1-D CFB 보일러 수치해석 결과를 바탕으로 오염물질 배출과 연관된 주요 조건(석회석 투입량 및 당량비)에 대한 영향을 평가하기 위해 머신러닝 기법의 적용 가능성을 살펴보았다. 수치해석을 통해 얻은 빅 데이터를 머신러닝 모델 훈련에 활용 한 후, 특정 SOx 배출량에 부합하는 유동사의 입도분포 (Particle Size Distribution)를 예측하였다. 그 결과 머신러닝을 통해 예측한 유동사의 평균 입도분포는 수치해석 결과와 평균 0.2067㎛의 오차를 보였으며, 원하는 보일러 운전조건에 부합되는 유동사의 입도분포를 정확히 예측하는 것으로 평가되었다. 석회투입량과 당량비 이외에도 배출량에 크게 영향을 줄 수 있는 석탄의 특성(공업분석, 원소분석, 입도분포) 및 석회의 입도분포에 대한 영향도 같은 방식으로 평가할 예정이다. 본 발표에서는 수치해석 기반 빅 데이터 생성과 머신러닝 적용 과정과 함께 특정 대기오염 배출농도 조건에 부합하는 보일러 운전조건을 도출에 머신러닝 기법을 활용한 사례에 대해서 소개한다.
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모델 제약조건이 적용된 MWNI (Minimum Weighted Norm Interpolation)를 이용한 트레이스 내삽
최지현 ( Jihyun Choi ),송영석 ( Youngseok Song ),최지훈 ( Jihun Choi ),변중무 ( Joongmoo Byun ),설순지 ( Soon Jee Seol ),김기영 ( Kiyoung Kim ),이정모 ( Jeongmo Lee ) 한국지구물리·물리탐사학회 2017 지구물리와 물리탐사 Vol.20 No.2
MWNI (Minimum Weighted Norm Interpolation)를 이용한 내삽 방법은 고차원으로 확장이 용이하고 상대적으로 계산 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있으나 알리아스 효과가 존재하는 자료의 내삽에 취약하다. 이런 문제의 개선을 위해 제안된 방법이 모델제약(model-constrained) MWNI이다. 이 논문에서는 MWNI를 이용한 방법과 모델제약 MWNI방법의 두가지 모듈을 개발한 후 알리아스 효과가 존재하는 자료의 내삽 결과를 비교하였다. 시공간 영역(t-x domain)과 주파수-파수 영역( f-k domain)의 결과 그림을 통해서 모델제약 MWNI를 적용했을 때의 결과가 더 효과적임을 확인할 수 있었다. 동해 울릉분지의 가스 하이드레이트 부존 지역의 현장 자료에 내삽을 적용한 결과, 가스침니 구간 전후로 진폭이 급격하게 변하는 자료에서도 내삽이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 매우 불규칙하고 넓은 구간에서 누락된 인공지진파 자료의 정규화를 통해 신호의 연결성 향상이 가능함을 보일 수 있었다. 결과적으로 이 논문에서 개발된 모듈은 현장의 다양한 여건에 의해 불규칙하거나 넓은 간격으로 얻어진 탄성파 자료의 정규화나 내삽에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. For efficient data processing, trace interpolation and regularization techniques should be antecedently applied to the seismic data which were irregularly sampled with missing traces. Among many interpolation techniques, MWNI (Minimum Weighted Norm Interpolation) technique is one of the most versatile techniques and widely used to regularize seismic data because of easy extension to the high-order module and low computational cost. However, since it is difficult to interpolate spatially aliased data using this technique, model-constrained MWNI was suggested to compensate for this problem. In this paper, conventional MWNI and model-constrained MWNI modules have been developed in order to analyze their performance using synthetic data and validate the applicability to the field data. The result by using modelconstrained MWNI was better in spatially aliased data. In order to verify the applicability to the field data, interpolation and regularization were performed for two field data sets, respectively. Firstly, the seismic data acquired in Ulleung Basin gas hydrate field was interpolated. Even though the data has very chaotic feature and complex structure due to the chimney, the developed module showed fairly good interpolation result. Secondly, very irregularly sampled and widely missing seismic data was regularized and the connectivity of events was quite improved. According to these experiments, we can confirm that the developed module can successfully interpolate and regularize the irregularly sampled field data.
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