액체와 액체를 교반할 경우 혹은 두가지 이상의 상이 함께 반응하는 화학공정의 경 우에서는 비상용성인 액체들을 난류조건하에 분산시켜 섞이게 한다. 부산계로 구성된 중합 반응기의 경우 분산입자의 크기는 최종제품의 생산성 및 품질에 큰 영향을 미치게 되므로 분산입자의 크기를 예측하는 것은 대단히 중요하다. 이러한 분산계에서 분산입자의 크기는 분산입자가 겪는 유동장에 의해 결정된다. 오일/오일 분산계로 이루어진 고분자 유탁액의 난류교반시 유동장은 종종 점성전단 부영역에 속하게 되는데 이경우의 분산입자의 크기를 예측하는 모델에 대한 연구는 별로 이루어지지않았다. 본연구에서는 오일/오일 분산계의 고 분자 유탁액에 대한 분산입자의 크기를 예측하는 모델식을 유체동력학적인 이론을 배경으로 하여 개발하였다. 개발한 모델식을 난류교반을 겪은 오일/오일 분산계를 거쳐 생산된 제품 인 내충격성 폴리스티렌으로 검증하여 모델식의 타당성을 입증하였다.
파라핀 왁스가 녹아있는 왁스오일은 주위 온도가 내려감에 따라 왁스의 침전이 시작된다. 침전이 시작하는 온도를 왁스생성온도라 부르며, 왁스생성온도는 유동점 측정과 함께 왁스오일의 거동연구에 중요한 정보를 제공해 준다. 본 연구에서는 왁스가 함유된 모델오일을 제조하여, 왁스의 정량과 정성적인 차이에 따른 왁스생성온도와 유동점의 변화를 살펴보았다. 물이 포함되지 않은 왁스함유 모델오일의 경우, 그 투명성으로 인해 ASTM D2500을 통해 왁스생성온도 측정이 가능하다. 또한, 유동점 측정도 같은 장치를 사용하는 ASTM D97을 사용하여 측정할 수 있다. 물이 함유된 에멀젼 모델오일의 경우에는 시료의 불투명성으로 인해 우선 유동점을 중심으로 거동을 살펴보았다. 이후 에멀젼 모델오일의 왁스생성온도 측정은 적외선분광법을 활용하여 측정하였으며, 에멀젼을 형성하는 물의 함량에 따른 왁스생성온도의 경향성은 고찰을 통해 추가적인 실험이 필요할 것으로 판단되었다.
기존의 솔리드 모델링 시스템은 형상 표현에 있어서의 제약성과 통합 시스템으로서의 폐쇄성으로 인하여 응용 범위에 제약이 따른다. 이러한 약점을 극복하고자 하는 노력의 일환으로서, 최근에 등장한 것이 비다양체 모델을 지원하는 CAD 시스템 커널이다. 본 논문에서는 이러한 비다양체 모델을 지원할 수 있는 모델링 커널 시스템 개발의 기초가 되는 비다양체 자료구조와 이것을 바탕으로 한 오일러 공식 및 오일러 작업에 대해 소개한다. 그리고 이러한 오일러 작업을 실제로 구현하여 모델링 작업을 수행해 봄으로써, 본 논문에서는 제안된 비다양체 자료구조와 오일러 작업의 유용성을 보인다.
본 논문은 전산해석을 수행하여 가솔린 엔진에 적용되는 오일분리기의 성능을 비교/분석하여 적정한 오일분리기를 선정하고자 하였다. 두 가지 다른 형태의 오일분리기를 해석하였으며, 포집된 오일입자를 분석하여 포집성능을 대표하는 d50과 포집효율을 계산하였다. 계산결과 모델 A는 우수한 포집성능과 효율을 나타내었고, 모델 B는 양호한 압력강하량 특성을 보였다. 크랭크 케이스의 압력이 높지 않고, 오일소모량이 적은 일반적인 가솔린 엔진의 경우에는 압력강하량이 우수한 모델 B 오일분리기를 추천한다. 크랭크 케이스의 압력이 높고, 오일소모량이 큰 엔진, 특히 오일입자의 오염이 치명적인 특수 배기처리장치를 장착한 엔진에는 큰 압력강하량과 우수한 포집효율을 가지는 모델 A 오일분리기를 추천한다.
치밀오일 미래 생산성 예측은 잔류오일 회수량 및 저류층 거동 분석을 위해 중요한 작업이다. 일반적으로 석유공학적 관점에서 감퇴곡선법을 이용하여 생산성 예측이 이루어지는데, 최근에는 데이터기반의 머신러닝 기법을 이용한 연구도 수행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 순환신경망과 LSTM, GRU 알고리즘을 이용하여 미래 생산량 예측을 위한 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 입력변수로는 치밀오일 생산 시 산출되는 오일, 가스, 물과 이와 더불어 다양한 군집분석을 통해 산출된 표준곡선이 주요 매개변수이고, 출력변수는 월별 오일 생산량이다. 기존의 경험적 모델인 감퇴곡선법과 순환신경망 모델들을 비교하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적 모델을 도출하였다.
정상상태 압연공정의 오일러리안 공정해석 모델에 관한 연구들을 종합 정리하였다 본 연구의 유한요소해석 모델은 집합조직의 발전에 따른 이방성과 미세기공의 성장에 따른 기계적 성질의 열성화를 평형방정식에 직접 결합하였다 따라서 집합조직의 발전 및 기공률의 변화를 예측하고 동시에 이방성과 기계적성질의 열성화를 해석에 반영할 수 있다. 더불어 오일러리안 해석에서 형상예측을 위하여 자유곡면 수정법과 유선추적법을 유한요소해석 모델에 결합하였다 본 연구의 공정해석 모델을 평판 압연, 클래드압연, 삼차원 사각단면봉의 압연 및 형상압연에 적용하여 집합 조기의 발전, R-값, 항복곡면, 결함성장 등의 기계적성질의 변화 예측과 클래드 압연시에 이중재 접촉면 형상, 배불림, 형상압연 시의 단면변화 등의 형상변화 예측을 보여주었다.
고해상도를 가지는 지하 밀도 영상을 얻기 위한 3 차원 중력 역산은 모델 변수들이 급격하게 많아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 모델 변수들의 수를 줄이기 위해서 오일러 디컨벌루션의 해를 사전정보로 활용하는 3 차원 중력역산을 제안하였다. 이 논문에서 고안한 역산 알고리즘의 핵심은 오일러 디컨벌루션의 해가 얻어진 주위로 역산 공간을 제한하여 역산 해의 비유일성을 줄인 점이다. 먼저 중력 자료에 대한 3 차원 오일러 디컨별루션의 해를 구하고, 오일러 디컨벌루션의 해가 나타나는 주위에서만 3 차원 확장 탐색 역산을 수행하여 지하 밀도 영상을 구하였다. 이 3 차원 중력 역산 방법은 합성 모델에 적용하여 그 성능을 검증하였고, 석회암 지대에 존재하는 공동의 분포를 밝히기 위한 고정밀 중력탐사 자료 역산에도 적용하였다. 결과적으로, 오일러 디컨벌루션의 해를 사전정보로 이용한 역산을 이용하여 분해능이 향상된 고해상도의 지하 멸도 영상을 구할 수 있었다.
컴퓨터를 이용한 제품의 설계시 개념설계부터 최종설계에 이르는 동안 설계모델은 많은 수정을 요하게 된다. 이 과정에서 개념설계 단계부터 솔리드 모델을 채용하는 것은 불편하므로, 와이어프레임 모델이나 곡면 모델을 이용하여 설계를 진행하다가, 최종설계 단계에서 솔리드 모델로 전환하는 것이 바람직하다. 이 경우 이 3가지 모델을 모두 지원하는 모델러가 요구되는데 '복합다양체'를 지원하는 모델러가 이 요건을 만족시킨다. 또한 경계표현(B-rep)방식으로 모델링시 불리안 작업자를 많이 이용하는데, 모델링 도중에 불리한 작업으로 생성된 모델의 Undo작업은 용이하지 않은 일이다. 따라서 불리안 작업으로 생성된 모델의 수정작업을 위한 알고리즘이 요구된다, 일한 수정작업을 위해선 복합다양체를 지원하는 자료구조가 필요하다. 본 논문에선 이러한 복합다양체 자료구조를 갖는 형상모델러의 기본적 자료구조와 기본물체 모델링시 오일러 작업자를 구현하였다.
가스리프트(gas lift) 설계 영향인자인 오일 조성과 주입가스 조성에 따라 해저 오일 저류층(offshore oil reservoir) 내 가스리프트 최적 설계를 수행하였다. 이를 위해 오일의 API 비중에 따라 구축된 저류층 모델을 이용하여 생산 시뮬레이션을 수행하였다. 저류층의 지속적인 생산성 감소 시, 가스리프트 적용에 의한 오일 생산증진효과가 크게 나타남을 확인하였다. 생산정 모델을 이용하여 가스리프트 반응곡선을 분석한 결과, 오일의 API 비중이 감소하고 주입가스의 비중이 증가할수록 생산량 증진에 필요한 주입 가스량이 높게 산출되었다. 다중밸브를 이용하여 가스리프트 최적 설계를 수행하였으며, 단일밸브 설계와 비교했을 때 가스 주입심도 감소로 인해 상대적으로 낮은 주입압력으로도 가스리프트 공법 운영이 가능하였다. 저류층 모델과 생산정 모델을 연계하여 가스리프트 적용에 따른 오일 생산증진을 분석한 결과, API 비중이 낮은 중질유 저류층에 천연가스를 주입했을 때 가스리프트에 의한 생산효율이 극대화될 수 있다.
본 연구에서는 초크크기와 가스주입량을 조절함으로써 일반 유정이나 가스리프트가 적용된 유정에서 최적생산량을 산출할 수 있는 두 가지 인공신경망 모델을 개발하였다. 개발된 모델들의 입력자료는 용해가스-오일비, 물 생산 비율, 저류층압력, 초크크기 또는 가스주입량이고 출력자료는 정두압력과 오일 생산량으로 구성하였다. 먼저 육상 유정 시스템에 대하여 입력자료의 민감도 분석을 통해 각 변수의 범위를 결정하였고, 노달분석을 수행하여 초크크기 선정 모델에 1,715개, 가스주입량 선정 모델에 1,225개의 훈련자료를 각각 생성하였다. 동일한 저류층 자료에 대해 노달분석과 인공신경망 모델 결과를 비교해보면 두 모델 모두 결정계수 값이 0.99 이상으로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되었다. 또한 초크크기 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 0.55%, 1.05%이고, 가스주입량 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 1.23%, 2.67%로 개발된 모델의 정확도가 높은 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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