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| 순천향대 나노화학공학과 김동재 교수 |
김 교수팀은 기존의 데이터를 바탕으로 유동층 바이오매스 가스화 반응기의 합성가스 생산량에 대한 모델을 다양한 머신러닝(Random forest, Support vector machine, Artificial neural network)에 기반해 학습하고 최적의 모델을 구축했다.
바이오매스는 지구상에 매우 풍부한 자원으로 기존 화석 연료를 대체할 수 있는 대안이다. 특히 유동층을 활용한 바이오매스 가스화 반응은 수소, 일산화탄소, 이산화탄소 및 메탄으로 구성된 합성가스로 전환하는 고효율 열화학 공정으로 주목받고 있다.
이번 연구 결과는 바이오매스로부터 합성가스를 생산하는 상용 공정을 설계할 때 핵심 지식으로 활용될 수 있으며, 순천향대 김 교수를 중심으로 유동층 관련 석학인 김준영 박사(성균관대, 박사후연구원) 등 6명의 연구자가 참여했다.
김동재 교수는 "바이오매스의 조성과 조업 조건에 따라 체계적으로 모델을 구축하고, 민감도를 해석한 것은 이번이 처음"이라며 "향후 이 모델을 더욱 고도화해 연구 범위를 넓혀갈 예정"이라고 설명했다.
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