본 논문에서는 우선 전기화학 유효도 모델에 기반하여 고체산화물 연료전지의 효율적인 2차원 해석모델을 제안하였다. 전기화학 유효도 모델은 연료전지 전극내 전해질 근처의 얇은 활성기능층에서 일어나는 복잡한 반응/전달현상을 고려하여 전극의 전류생산 성능을 정확하게 예측할 수 있는 장점을 가진다. 개발된 2차원 해석모델은 신뢰성을 검증한 후 음극지지 고체산화물 연료전지의 유로 횡방향 전류밀도 및 산소농도 분포를 계산하는데 사용되었으며 이를 통해 다공성 양극에서의 산소고갈 특성을 고찰하였다. 또한 효율적이면서도 정확한 계산을 위한 유로 횡방향 최소 필요격자수에 대한 수치해석 연구도 진행하였다.
딥 코팅 공정을 통하여 콜로이드 $Fe_2O_3$ 나노입자의 단일층을 다공성의 AAO (Anodic Aluminum Oxide) 기판에 형성하였다. 나노입자의 평균 사이즈는 20 nm이고, 각각의 나노입자는 올레익 산(oleic acid) 으로 둘러싸여 옥탄(octane) 용액 안에 분산되어있다. AAO 기판은 알루미늄에 높은 균일성과 고밀도의 기공(pore) 형성을 위해 두 단계 양극산화공정을 통해 제작하였다. AAO 기공의 지름은 ${\sim}$30에서 100 nm 이고, 딥 코팅 공정의 속도는 0.1 mm/sec 로 하여 AAO의 나노기공 안에 나노입자의 단일층을 성공적으로 형성시켰다.
The gas diffusion layer (GDL) consists of two main parts, the GDL backing layer, called as a substrate and the micro porous layer (MPL) coated on the GDBL. In this process, carbon particles of MPL penetrates to the GDBL consequently forms MPL penetration part. In this study, the micro porous layer (MPL) penetration thickness is determined as a design parameter of the GDL which affect pore size distribution profile through the GDL inducing different mass transfer characteristics. The pore size distribution and water permeability characteristics of the GDL are investigated and the cell performance is evaluated under fully/low humidification conditions. Transient response and voltage instability are also studied. In addition, to determine the effects of MPL penetration on the degradation, the carbon corrosion stress test is conducted. The GDL that have deep MPL penetration thickness shows better performance in high current density region because of enhanced water management, however, loss of penetrated MPL parts is shown after aging and it induces worse water management characteristics.
본 논문에서는 RTO 반응기의 최적 조업 조건을 도출하고자 현재 조업 중인 RTO 반응기 촉매층의 압력분포, 유속분포, 유선장, 체류시간, 온도분포 등에 대하여 분석하였고 최적의 조업 조건을 도출하기 위한 전상유체해석을 수행하였다. 전산 해석 결과, 현재 조업중인 반응기 촉매층의 축열재로 인한 압력손실은 크지 않은 것으로 나타났으며, 세라믹 필터 이후 유속은2-3 m/s로 특별한 편류없이 비교적 안정적 유속분포룰 보이고 있었다. 그러나 기류분포를 좀 더 개선하려고 한다면 설비 내부에 플래넘과 촉매층 접속 구간 연장 등의 방법을 고려할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 기류안내판이나 다공판 부착 등의 방법은 큰 효과는 없을 것으로 나타났다.
본 논문은 동결과 융해가 고분자 전해질 연료전지 내의 기체확산층에 미치는 영향에 대해 X-선 단층 촬영법을 이용하여 수행한 실험적 연구이다. 고분자 전해질 연료전지는 외부 온도가 0 도 이하가 되면 내부의 물이 동결되며, 외부 온도가 0 도 이상으로 상승하면 다시 녹는 과정을 겪게 된다. 이 과정은 연료전지의 내부 구조에 변형을 야기하고 이로 인해 연료전지의 전력과 수명의 감소를 야기하게 된다. 기체확산층은 연료전지 내부에서 가장 두꺼운 다공성층이며, 이로 인해 가장 많은 변형이 발생된다. 본 연구에서는 포항 방사광 가속기의 X-선 단층 촬영법을 이용하여 물의 동결과 융해 과정이 기체확산층의 내부 구조에 미치는 변화를 관찰하였다. 이 기체확산층의 구조 변화가 고분자 전해질 연료전지의 전력 생산과 수명에 미치는 영향에 관해 논의하였다.
분자전해질연료전지 내의 다공성 기체확산층은 반응가스의 확산과 전자이동통로의 역할을 수행할 뿐만 아니라 전기화학반응에 의해 공기극에서 생성된 수분(기상 혹은 액상)을 반응면으로부터 분리판 채널 방향으로 이동시켜 배출시키는 중요한 역할을 한다. 따라서 물관리를 통한 성능향상을 위해서는 기체 확산층의 구조 및 재료특성에 대한 심도 릴은 연구가 필요하다. 실제 단위전지 체결시 기체확산층은 분리판의 리브(rib)에 의해 눌리게 되며, 그 부분의 기공 크기 분포의 변화를 야기한다. 또한 리브 전단부분에서 탄소 섬유가 손상을 입으며, 탄소 섬유를 감싸고 있는 PTFE coating이 벗겨지게 되어 표면화학적 특성이 달라진다. 본 연구에서는 단위전지 체결 시 분리판에 의해 눌리는 기체확산층의 기공 크기 분포 변화를 측정하였으며, 기공의 소수성에서 친수성으로의 변화를 알아보았다. Mercury 기공 측정기와 PMI 기공 측정기는 큰 기공 분포의 변화에, 질소의 흡/탈착을 이용한 BET 방식은 작은 크기의 기공 분포 변화 관찰에 사용되었다. 체결압에 의한 탄소섬유의 구조적 변화와 아울러 표면의 습윤 정도의 변화를 XPS와 물/알콜 Uptake를 이용해 알아보았다. 이 연구를 바탕으로 물관리를 통한 연료전지 성능 향상을 위한 최적 GDL 선정에 기반이 되는 자료를 도출하였다.
기체확산층은 유로에서 전극으로 반응물을 전달하고, 반응으로 생성되는 물을 배출하는 통로이며 열 배출과 전극 지지대 등의 역할을 하는 고분자전해질 연료전지의 핵심 구성요소이다. 본 연구에서는 국내외 기체확산층 상용 제품인 39BC와 JNT30-A3에 대한 연료전지의 성능 평가를 수행하였다. 25 ㎠ 단위 전지를 이용하여 유량, 상대습도 조건에 대한 분극 곡선을 측정하였고, empirical equation을 이용하여 운전 조건에 대한 성능 인자를 도출하였다. 기체확산층의 PTFE 함량이 높을수록 저항이 증가하였고, 미세다공층의 크랙은 물의 이동 통로로서 농도 손실에 영향을 미쳤다. 또한 상대습도가 낮을수록 Ohmic 저항이 증가하였지만, 전류밀도가 증가할수록 이온전도도가 증가하여 Ohmic 저항이 감소하였다. Empirical equation을 이용한 fitting curve을 통하여 기체확산층의 운전 조건에 대한 성능 인자 경향을 해석할 수 있었다.
본 연구는 금속-도재 수복물 제작에 사용되는 Ni-Cr alloy와 Co-Cr alloy, 그리고 티타늄에 gold bonding agent를 도포하여 Au coating 층을 형성하였다. 각 시편의 절단면을 전자현미경으로 Au coating 층과 porcelain bonder, 그리고 불투명 도재간의 결합을 관찰하였고, 각 계면의 상태를 SEM/EDS 방법으로 조사하였다. 실험에서 사용된 재료와 방법의 범위 내에서 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. Gold bonding agent를 사용하여 형성한 Au coating 층은 미세다공성을 가진 구조로 판단되었다. 2. Au coating 층과 porcelain bonder 그리고 불투명 도재간의 결합은 잘 일어나 보였다. 3. Au coating 층은 도재 소성과정에서 발생하는 산화층의 확산을 제한하는 것으로 관찰되었다.
본 연구에서는 고분자 전해질막 연료전지용 가스확산층의 투과도를 예측하기 위해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 사용하는 방법론을 소개한다. 먼저, 기계학습 모델을 학습시키기 위해 X-선 단층 촬영을 통해 얻은 실제 가스확산층 이미지에서 형태학적 특성을 추출해 가스확산층의 대표 체적 요소로 이루어진 인공 데이터셋을 생성한다. 이러한 형태학적 특성은 다공성, 섬유 배향, 직경의 통계적 분포가 포함된다. 구축한 인공 데이터셋 대표 체적 요소들의 투과도를 평가하기 위해 격자 볼츠만 방법이 사용되었으며 각각의 대표 체적 요소들의 투과도를 도출하였다. 이러한 인공 데이터셋을 통해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 학습시켰으며 인공 데이터셋을 학습한 삼차원 합성곱 신경망 모델이 실제 가스확산층의 대표 체적 요소 투과도 또한 잘 예측하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 실제 천연가스 구성성분인 메탄 (90%)+에탄 (7%)+프로판 (3%) 혼합기체를 사용하여 심해저 퇴적부에 존재하는 천연가스 하이드레이트 개발과 가스 하이드레이트 형성법을 이용한 천연가스 수송 및 저장법 개발을 위한 열역학적 특성을 살펴보았다. 천연가스 하이드레이트 개발 연구에서는 심해저 퇴적층의 영향을 살펴보기 위해 기공의 직경이 6.0, 15.0, 30.0, 100.0 nm인 다공성 실리카 젤을 사용하여 기공 직경에 따른 3상(하이드레이트 (H)-물 (LW)-기상 (V)) 평형을 측정하였다. 천연가스 하이드레이트 수송/저장법 연구에서는 천연가스 하이드레이트 형성 압력을 낮추어 줄 수 있는 열역학적 촉진제인 TBAB(농도: 5, 10, 40, 60 wt%)와 THF(농도: 1, 5.56, 10 mol%)를 첨가하여 각각의 농도에 따른 혼합 가스 하이드레이트의 3상 평형을 측정하였다. 그 결과 다공성 매질인 실리카 젤의 경우 기공 직경의 크기가 작아질수록 벌크상태의 하이드레이트에 비해 평형 온도는 낮아지고, 평형 압력은 높아져 저해효과가 커짐을 알 수 있었고, 열역학적 촉진제를 첨가했을 경우 TBAB의 농도가 40 wt%, THF의 농도가 5.56 mol%일 경우 촉진 정도가 가장 크게 나타났으며, 그 이상의 농도일 경우 가스 하이드레이트 형성 반응에 참여하지 않은 TBAB와 THF에 의해 오히려 촉진 정도가 감소하는 것을 알 수 있었다. 또한 $^{13}C$ NMR 분석을 통해 혼합 가스 하이드레이트의 격자 형성과 기체 포집에 따른 구조적인 변화에 대해서도 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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