[충청뉴스 박동혁 기자] 순천향대학교는 나노화학공학과 김동재 교수 연구팀이 화석 연료 에너지의 대체 자원으로 주목받고 있는 바이오매스의 생산 모델링 및 최적화에 성공했다고 14일 밝혔다.
순천향대에 따르면 김 교수 연구팀은 기존에 보고되어온 여러 논문 데이터를 바탕으로 유동층 바이오매스 가스화 반응기의 합성가스 생산량에 대한 모델을 다양한 머신러닝에 기반해 학습했고, 최적의 모델을 구축했다.
또한, 합성가스 생산량에 크게 영향을 미치는 인자를 분석하기 위해 Monte Carlo Filtering에 기반해 인자의 민감도 해석을 수행했다.
최근 경제발전 및 인구 증가로 에너지 수요가 급증하고 지구온난화가 가속됨에 따라 이에 대한 대책으로 화석 연료를 재생에너지로 대체하는 다양한 연구가 진행되고 있다.
이 중 바이오매스는 지구상에 매우 풍부한 자원으로, 기존 화석 연료를 대체할 수 있는 유망한 대안이다.
특히, 유동층을 활용한 바이오매스 가스화 반응은 수소, 일산화탄소, 이산화탄소 및 메탄으로 구성된 합성가스로 전환하는 고효율 열화학 공정이기에 많은 주목을 받고 있다.
향후 바이오매스로부터 합성가스를 생산하는 효율적인 상용 공정을 설계할 때 중요한 핵심 지식으로 활용될 수 있는 본 연구는 김동재 교수를 중심으로 유동층 관련 국내외 저명한 석학인 김준영 박사(성균관대학교, 박사후연구원)와 Naoko Ellis(University of British Columbia) 교수를 포함해 총 6명의 연구자가 참여했다.
이러한 김 교수 연구팀의 연구성과는 ‘Predicting and optimizing syngas production from fluidized bed biomass gasifiers: A machine learning approach’란 제목으로 국제 저명 학술지인 Energy 2023년 1월 호에 게재가 승인됐다.
김동재 교수는 “지금까지 매우 다양한 논문에서 개별 바이오매스 및 개별 조업 조건에 대한 합성가스 생산은 보고돼 있었으나, 이를 다양한 바이오매스의 조성과 넓은 조업 조건에 따라 체계적으로 모델을 구축하고, 민감도 해석을 수행한 것은 처음”이라며 “향후 해당 모델을 바탕으로 더욱 다양하고 고도화된 연구를 수행하며 연구 범위를 넓혀갈 예정”이라고 말했다.
