초록
유동층반응기에서 바이오매스 급속 열분해의 모델화를 통해 열분해로부터 발생되는 바이오오일(Bio-oil) 및 비응축 가스(Non-condensable gas) 성분의 예측과, 이를 통한 수율 향상을 목표로 한다. 본 연구의 목적은 유동층반응기 내부에 투입된 바이오매스가 급속 열분해되는 동안 발생되는 생성물의 수율 예측과 실험 및 시뮬레이션 값을 비교 및 분석하는 것이다. 급속 열분해의 시뮬레이션을 위해 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 프로그램이 사용되었으며, 바이오매스의 급속 열분해의 시뮬레이션을 위해 바이오매스 하위 구성 성분의 상세한 열분해 반응 경로가 적용되었다. 이 열분해 반응은 세부적으로 셀룰로오스(Cellulose), 헤미셀룰로오스(Hemicellulose) 및 리그닌(Lignin)의 반응을 포함하고 있으며, 열분해로부터 발생되는 주요 가스 성분은 이산화탄소($CO_2$), 일산화탄소(CO), 메탄($CH_4$), 수소($H_2$), 에틸렌($C_2H_4$)이다. 본 모델의 예측치와 기존 문헌(Mellin et al., 2014)의 실험 및 시뮬레이션 결과를 비교하였으며, 그 결과, $CH_4$, $H_2$ 및 $C_2H_4$의 경우, 각각 3.7%p, 4.6%p 및 3.9%p로 비교적 일치하게 예측되었지만, $CO_2$ 및 CO의 경우, 각각 9.6%p 및 6.7%p로 높게 예측되었다. 이러한 차이가 발생하는 이유는 이차 열분해 반응에서의 세부 반응조건에 해당되는 각각의 인자의 부재에 기인한 것으로 판단된다. 연구 결과, 시뮬레이션을 통한 모델화 접근이 가능한 것으로 판단되며, 추후에 연구된 모델화를 통해 바이오오일 및 기타 성분들의 예측도 가능할 것으로 판단된다.
The modeling for fast pyrolysis of biomass in fluidized bed reactor has been developed for accurate prediction of bio-oil and gas products and for yield improvement. The purpose of this study is to analyze and to compare the CFD(Computational Fluid Dynamics) simulation results with the experimental data from the CFD simulation results with the experimental data from the reference(Mellin et al., 2014) for gas products generated during fast pyrolysis of biomass in fluidized bed reactor. CFD(ANSYS FLUENT v.15.0) was used for the simulation. Complex pyrolysis reaction scheme of biomass subcomponents was applied for the simulation of pyrolysis reaction. This pyrolysis reaction scheme was included reaction of cellulose, hemicellulose, lignin in detail, gas products obtained from pyrolysis were mainly $CO_2$, CO, $CH_4$, $H_2$, $C_2H_4$. The deviation between the simulation results from this study and experimental data from the reference was calculated about 3.7%p, 4.6%p, 3.9%p for $CH_4$, $H_2$, $C_2H_4$ respectively, whereas 9.6%p and 6.7%p for $CO_2$ and CO which are relatively high. Through this study, it is possible to predict gas products accurately by using CFD simulation approach. Moreover, this modeling approach should be developed to predict fluidized bed reactor performance and other gas product yields.
