우리 나라는 1970년대에 두 차례에 걸친 석유 파동을 겪으면서 에너지 정책의 중점 방향을 에너지 수요 관리와 안정적 에너지 공급 기반 조성 등으로 삼았다. 특히 에너지의 안정적 공급을 위하여 에너지원의 다원화, 수입선 다변화, 그리고 해외자원 개발 등이 추진되었다. 이러한 에너지 정책의 일환으로 천연가스의 도입이 적극 추진되어, 1983년 8월 한국가스공사가 설립되었으며, 1986년 10월 국내 최초로 액화천연가스(LNG)가 수입되고 다음달부터 공급되기 시작하였다. (중략)
가스터빈 엔진을 운용하는 데 있어서 가/감속율을 크게 하면 엔진성능 천이 시간은 짧으나 압축기에서의 서지나 터빈 입구온도의 급격한 상승이 발생할 수 있으며 가/감속율을 작게 하면 엔진은 안정적이나 천이시간이 길어지게 되어 결과적으로 엔진의 동적 응답성이 나빠지게 된다. 또한 압축기에서 발생할 수 있는 서지를 방지하기 위하여 압축기 서지 마진이 l0%∼20%인 서지 한계선(조정선)을 설정하여 엔진이 서지 한계선을 넘지 않도록 제어한다.
현재 온실가스 배출 증가로 인해서 지구의 이상기후현상의 끝임없이 발생하는 가운데 온실가스 감소를 위해서 각 국제기구에서는 여러 규정을 구획하며 노력하고 있는 상황이다. 규정을 지키며 온실가스 감소를 위해서 친환경 선박이 연구되어지고 있는 추세이다. 이 논문은 친환경 선박이 연구되어지는 현 상황에서 친환경 선박, 그중에서 SOFC 연료전지를 이용하는 암모니아 연료추진선박의 case study를 통해서 암모니아 SOFC 연료전지추진선박의 연료추진시스템의 모델링을 하고, 암모니아 SOFC연료전지추진선박이 얼마나 기존의 FO를 사용하는 선박과 비교하여 에너지효율 및 탈탄소에 큰 이점을 가져다 줄 수 있는지에 대한 정보를 줄 수 있다.
액화 수소 운반선에서 증발가스의 발생은 불가피하며, 화물탱크 내부의 압력 문제를 피하기 위해 적절한 조치가 필요하다. 이 증발 가스는 선박의 추진연료로 사용 될 수 있으며, 추진에 사용되고 남은 나머지 부분은 재액화 또는 연소시키는 등 효과적으로 관리해야 한다. 본 연구에서는 수소 추진 시스템을 갖춘 160,000㎥ 액화 수소 운반선에 최적화된 증발 가스 재액화 시스템을 제안한다. 이 시스템은 수소 압축 및 헬륨 냉매 섹션으로 구성되고, 화물탱크로부터 배출되는 증발가스의 냉열을 효과적으로 활용하여 효율을 증가시켰다. 본 연구에서는 공급 온도 -220℃인 수소 증발가스가 재액화 시스템에 들어가는 상태에서 증발가스의 재액화 비율에 따른 엑서지 효율 및 에너지 소모율 (SEC, Specific Energy Consumption) 분석을 통해 시스템을 평가하였다. 그 결과 재액화 비율 20%에서 4.11kWh/kgLH2의 SEC와 60.1%의 엑서지 효율을 보여 주었다. 아울러, 수소 압축압력, 수소 팽창기의 입구온도, 공급 증발가스 온도변화에 따른 영향을 확인하였다.
본 연구는 가스추진 174K급 LNG 운반선의 가스 압축기실에서 발생하는 가스누출 모사를 통해 가스탐지기의 최적 위치를 분석하였으며, 새로 개정된 IGC 코드에 명시된 안전규정을 만족하는 합리적인 방법도 함께 제안하였다. 가스압축기실에서의 LNG 가스누출 수치해석을 위해, 실제 ME-GI 엔진이 장착된 174K급 LNG 운반선의 압축기실 형상과 장비, 배관의 배치와 같은 치수로 3D 설계되었다. 가스누설에 대한 시나리오는 305 bar의 높은 압력과 1 bar의 낮은 압력을 적용하여 진행하였다. 고압용 핀홀의 크기는 4.5, 5.0, 5.6 mm이고 저압용은 100, 140 mm이다. 해석 결과, 5.6 mm 핀홀(고압)과 100, 140 mm 핀홀(저압) 상태의 누출에 대한 환기평가에서 가연성 가스농도는 심각한 위험이 없음을 확인하였다. 그러나 개정된 IGC 코드에 따라 설치된 압축기실의 가스 감지 센서의 실제 위치는 다른 지점으로 이동해야 하고, 측정 지점이 현 규정에서 요구하는 것보다 더 추가되어야 함을 확인하였다.
본 연구에서는 축척방법에 의한 구성품 성능선도의 부정확성을 개선하기 위해 실험을 통하여 획득한 데이터를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)으로 압축기 성능전도를 생성하는 방법을 제안하였고, 유전자 알고리즘만 이용할 경우 압축기 성능선도 생성시 서지점들과 쵸크점들을 예측하는데 불분명한 단점이 있어 기존의 구성품 성능선도 생성에 널리 사용하는 스케일링 기법을 보완적으로 이용하여 보다 정확한 구성품 성능선도의 예측을 시도하였다.
본 연구에서는 실험을 통하여 획득한 데이터로부터 유전 알고리즘(Genetic Algorithms)과 스케일링기법(Scaling Method)을 이용한 하이브리드 기법(Hybrid Method)으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 기 수행한 연구에서 유전 알고리즘만 이용할 경우 압축기 성능선도 생성 시 서지점들과 쵸크점들을 예측하는데 불분명한 단점이 있어 기존의 구성품 성능선도 생성에 널리 사용하는 스케일링 기법을 보완적으로 이용하여 보다 정확한 압축기 성능선도를 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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