• 한국가스학회지
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• 제13권6호
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• pp.39-43
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• 2009

가솔린 엔진은 전 세계적으로 중소형 및 대형차 등 전반적으로 사용되고 있으며, 장기적으로 차량 부하에 따른 배기가스의 증가가 주변 환경에 대한 위협이 가중되고 있어 여기에 대한 대처가 필요하다. CNG엔진은 기존의 가솔린 SI 엔진에 비하여 유해 배출가스 농도가 적어 다른 연료에 비해여 청정연료로서 유리하며, 많은 관련 연구자들이 여기에 대한 여러 논문을 통하여 잠재적 청정연료로서 확인되었다. 출력과 열효율의 측면에서 약간 가솔린 연료에 비하여 떨어지지만 일산화탄소와 탄화수소 배출량은 유리하며, 질소산화물은 약간 증가하는 현상이 나타났다. 본 논문에서는 기존 가솔린엔진과 CNG엔진의 배출물을 비교 검토하였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제7권4호
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• pp.477-484
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• 2016

In general, $CH_4$ concentrations generated in combustion facilities are known to be ppm units. In most cases, $CH_4$ samples are collected in Tedlar bags and transported to laboratories for analysis. Considering this fact, in the present study, an attempt was made to find out how long samples can be stored in cases where they are kept in bags and transported as a preliminary study for sampling. According to the results of the experiment using simulated gases (1 ppm, 5 ppm, 10 ppm) in Tedlar bag, $CH_4$ was safe up to 240 hr which is the full time. In the case of simulated gases are containing 4 kind gases ($N_2$, $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$). Field samples (samples of obtained by collecting combustion facilities' exhaust gases) are known to contain highly reactive substances (for example NOx, SOx, and VOCs) and may affect each other. In the present study, one site sample was secured from each of a bituminous coal combustion facility and an LNG combustion facility and whether the concentrations of $CH_4$ gas would change over time (24 hr, 96 hr, 144 hr, 192 hr) was checked. Since site samples could not be analyzed on the day of collection, an experiment was started 24 hr after the time point of sampling to analyze the samples. As with the results of analysis of the simulated gas (240 hr), the results of analysis using the site sample indicated that it could be stored for the full study period 192 hr. Therefore, it was judged that if 192 hr would be taken after sampling before the sample would be analyzed, the concentration value should be reliable.

• 해양환경안전학회지
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• 제21권2호
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• pp.188-193
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• 2015

일반적으로 선박용 디젤엔진의 아산화질소($N_2O$)배출률은 이산화황($SO_2$)배출률과 밀접한 상관성을 갖고 있고, 선박에서 사용되는 연료의 다양성은 $N_2O$배출특성에 영향을 미친다고 받아들여져 왔다. 최근의 연구보고에 의하면 연료 연소에서 발생한 충분한 일산화질소(NO)가 존재할 경우, 배기의 $SO_2$배출률이 $N_2O$생성에 미치는 영향은 NO의 영향보다 막대하게 크다. 그러므로 $SO_2$성분으로부터 기인하는 $N_2O$생성은 NOx저감을 위한 배기가스 재순환(EGR) 시스템에서 중요한 인자로 작용한다. 본 실험적인 연구의 목적은 $SO_2$유량 증가를 갖는 디젤엔진의 흡기가 배기의 $N_2O$배출률에 미치는 영향에 대하여 조사하는 것이다. 실험에 사용된 테스트 엔진은 2600rpm에서 12kW의 출력을 갖는 4행정 직접분사식 디젤엔진이고, 운전조건은 75% 부하에서 실시되었다. 0.499%($m^3/m^3$)의 $SO_2$표준가스는 흡기의 $SO_2$농도를 변화시키기 위해 사용되었다. 결과적으로 황 성분을 포함하지 않는 연료는 $SO_2$를 배출시키지 않았고, 흡기 중에 $SO_2$표준가스의 증가에 따른 배기의 $SO_2$배출률은 $SO_2$흡입률과 비교하여 거의 같은 비율이었다. 또한, 흡기의 $SO_2$유량 상승은 $N_2O$배출률을 상승시켜 배기 중의 $N_2O$는 흡기의 $SO_2$혼합기에 의해 생성되었다. 결국 황 성분을 함유한 연료는 연소 중에 $SO_2$를 형성하고 배기 중의 $N_2O$는 연소실에 존재하는 NO와 $SO_2$의 반응에 의해 발생된다고 할 수 있다.

• 자원리싸이클링
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• 제29권2호
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• pp.55-61
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• 2020

선택적 촉매 환원법(SCR)은 여러 산업에서 질소산화물 (NOx)에 의한 대기오염을 줄일 수 있는 매우 유망한 기술이다. SCR 촉매의 소비는 기술이 발전함에 따라 매년 증가하고 있지만, 촉매의 수명은 제한되어 있으며, 일반적으로 수명이 다해 활성이 떨어진 폐촉매는 재활용 되지 않고 매립되어 처리되고 있다. 현재 가장 널리 사용되는 촉매는 V₂O₅-WO₃/TiO₂로 구성되어 있으며, 약 5%_wt의 V₂O₅와 7-10%_wt의 WO₃를 함유하고 있다. 본 연구는 2차 공급원으로부터 유용 금속을 회수할 수 있는 기술개발에 대한 전세계적인 관심과, 다양한 분야에서의 바나듐 및 텅스텐의 수요에 대한 안정적인 공급을 대비하기 위한 기술개발을 바탕으로 한다. 추출 시간, pH 의존도 및 추출 농도에 대한 연구는 희석제 exxol D80에 추출제로 Aliquat 336을 사용하여 수행되었다. 두 금속의 최적 추출을 위한 조건은 약산성(~5.0) 영역에서 0.5mol/L의 Aliquat 336을 함유한 유기상과 30분 동안 추출 반응을 수행해야 하는 것으로 확인되었다. 또한 counter-McCabe-Thiele 분석으로부터 99%의 바나듐을 제거하기 위해 1단의 단수가 필요하고, 텅스텐의 추출을 위해 2단의 단수가 필요하였으며, 향류추출공정(counter-current simulations) 방식을 통한 이론적 접근의 적합성을 증명하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제52권6호
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• pp.807-813
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• 2014

대나무를 원료로 탄화 및 활성화온도 $900^{\circ}C$에서 대나무 활성탄을 만들고, 이 대나무 활성탄을 질산은 수용액에 침지시켜 은첨착 대나무활성탄을 제조하였다. 0.002~0.1 mol/L 농도의 질산은 수용액에서 농도변화와 시간 변화 조건에서 은첨착실험을 하였다. 제조된 첨착활성탄의 은첨착량, 비표면적 및 세공분포 등의 물리적 특성을 분석하였다. 또한 폐대나무활성탄의 재활용을 위하여 대나무활성탄과 NO 기체의 반응 특성 실험을 열중량분석기를 사용하여 반응온도 $20{\sim}850^{\circ}C$, NO 농도 0.1~1.8 kPa 변화 조건에서 하였다. 실험 결과, 첨착시간 2시간 내에 은첨착이 완료되었고, 질산은 수용액 농도가 0.002~0.1 mol/L로 증가됨에 따라 은첨착량은 1.95 mg Ag/g 활성탄(0.2%)~88.70 mg Ag/g 활성탄(8.87%)로 증가되었다. 대나무 활성탄 특성 분석에서 은첨착량이 증가할수록 세공 부피와 표면적은 은첨착 0.2%일 때 최대이고 은첨착량이 증가할수록 세공체적이 감소하였다. 비등온과 등온 NO 반응에서는 전체적으로 은첨착 대나무활성탄[BA(Ag)]이 대나무활성탄[BA]에 비하여 반응이 억제되는 것을 볼 수 있다. NO 반응에서의 활성화에너지는 80.5 kJ/mol[BA], 66.4 kJ/mol[BA(Ag)]로 나타났고, NO 분압에 대한 반응차수는 0.63[BA], 0.69l[BA(Ag)]이었다.

• 한국결정성장학회지
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• 제24권5호
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• pp.213-218
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• 2014

Anatase $TiO_2$에 각기 다른 텅스텐(W) 함유원료와 제조방법을 적용하여 $WO_3$ 촉매가 첨가된 SCR(selective catalytic reduction)용 분말을 합성하였으며, W 촉매 첨가가 합성분말의 상합성 및 SCR 촉매능에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 촉매의 지지체인 $TiO_2$는 침전법으로 anatase 상으로 합성되었으며, anatase에서 고온상인 rutile로의 상전이 온도는 $1200^{\circ}C$였으나, $WO_3$를 10 wt% 첨가할 경우 이 상전이 온도는 $900^{\circ}C$로 낮아졌다. 건식으로 $WO_3$ 분말을 직접 첨가하여 $WO_3(10wt%)/TiO_2$를 제조한 경우 $350^{\circ}C$에서 $NO_X$ 제거 촉매능이 최고점에 이르나 온도증가에 따라 그 효율이 상당히 감소하였다. 암모늄-메타-텅스테이트를 습식으로 첨가하여 제조한 경우, 보다 고온인 $450^{\circ}C$에서 촉매능이 최고점에 이르렀으며 온도에 따른 효율감소 폭도 적었다. 이와 같은 경향은 $WO_3$와 $V_2O_5$를 동시 첨가하여 제조한 $V_2O_5(5wt%)-WO_3(10wt%)/TiO_2$ 촉매에서도 나타났다. 즉, 암모늄-메타-텅스테이트를 습식으로 첨가한 경우, $WO_3$를 직접 첨가한 경우에 비해 넓은 온도범위($300^{\circ}C{\sim}500^{\circ}C$)에 걸쳐 90 %에 이상의 우수한 $NO_X$ 변환효율을 보였다.

• 대한환경공학회지
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• 제38권3호
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• pp.144-149
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• 2016

대나무를 원료로 탄화 및 활성화 온도 $900^{\circ}C$에서 대나무 활성탄을 만들고, 이 대나무 활성탄에 금속 구리와 금속 은을 담지시켜 금속 담지 대나무 활성탄을 제조하였다. 제조된 금속 담지 활성탄의 비표면적 및 세공분포 등의 물리적 특성을 분석하였다. 또한 폐 대나무 활성탄의 재활용을 위하여 대나무활성탄과 NO 기체의 반응 특성 실험을 열중량분석기를 사용하여 반응 온도 $20{\sim}850^{\circ}C$, NO 농도 0.1~1.8 kPa 변화 조건에서 하였다. 실험 결과, 대나무 활성탄 특성 분석에서 구리 담지 대나무 활성탄에서는 구리 담지량이 증가할수록 세공 부피와 표면적이 감소하였다. 비등온과 등온 NO 반응에서는 전체적으로 구리 담지 대나무 활성탄[BA(Cu)]이 대나무 활성탄[BA]에 비하여 반응속도가 향상되는 것을 볼 수 있었다. 그러나 은 담지 대나무 활성탄[BA(Ag)]은 반응이 억제되는 것을 볼 수 있었다. NO 반응에서의 활성화에너지는 80.5 kJ/mol[BA], 48.5 kJ/mol[BA(Cu)], 66.4 kJ/mol[BA(Ag)]로 나타났고, NO 분압에 대한 반응차수는 0.63[BA], 0.92[BA(Cu)]이었다.

• 대한환경공학회지
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• 제30권1호
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• pp.54-60
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• 2008

본 연구에서는 오리멀젼 연소 발전소 SCR 설비의 최적 운전과 폐촉매의 재생 기술개발을 위해 기초가 되는 촉매의 피독정도와 원인을 촉매의 특성 분석 및 반응 시험을 통해 규명하였다. 시험 결과 비활성화된 촉매의 활성은 350$\sim$450$^{\circ}C$의 반응온도에서 약 5$\sim$10% 감소하였으며 SO$_2$의 산화율은 약 0.59% 증가하였다. 성분 분석 결과, 다량의 V, Mg, S 성분이 비활성화된 촉매에서 증가하였으며 이중 V 성분과 S 성분은 오리멀젼 연료 성분에 기인하고 Mg 성분은 V에 의한 SO$_2$의 SO$_3$로의 산화를 방지하기 위해 주입되는 MgO 성분에 기인한다. 촉매담체의 결정구조는 신촉매의 결정구조와 같은 anatase 형태의 결정구조를 유지하여 운전에 따른 촉매의 열적 소결현상은 관찰되지 않았다.

• 한국환경과학회지
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• 제20권12호
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• pp.1647-1661
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• 2011

The Government had devised legislation of Special Act and drew up guidelines for improving air quality in Seoul Metropolitan area. In 2007 local government of Seoul, Incheon and Gyeonggi conducted the results of application policy by reduced air pollutants emission for the first time. Although there was reduction of air pollutant emission in each local government, it was ineffective as expected using air pollution monitoring database. Therefore we worked out a way to prepare modeling input data using the results of enforcement plan. And we simulated surface $NO_2$ and PM10 before and after decrease in air pollutants emission and examine reduction effects of air pollution according to enforcement regulation except other influence, by using MM5-SMOKE-CMAQ system. Each local government calculated the amount of emission reduction under application policy, and we developed to prepare input data so as to apply to SMOKE system using emission reduction of enforcement plan. Distribution factor of emission reduction were classified into detailed source and fuel codes using code mapping method in order to allocate the decreased emission. The code mapping method also included a way to allocate spatial distribution by CAPSS distribution. According to predicted result using the reduction of NOx emission, $NO_2$ concentration was decreased from 19.1 ppb to 18.0 ppb in Seoul. In Gyeonggi and Incheon $NO^2$ concentrations were down to 0.65 ppb and 0.68 ppb after application of enforcement plan. PM10 concentration was reduced from 18.2 ${\mu}g/m^3$ to 17.5 ${\mu}g/m^3$ in Seoul. In Gyeonggi PM10 concentration was down to 0.51 ${\mu}g/m^3$ and in Incheon PM10 concentration was decreased about 0.47 ${\mu}g/m^3$ which was the lower concentration than any other cities.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.