이산화탄소 포집 및 저장 기반시설의 다목적 최적 설계를 위한 수학적 모델개발 Development of mathematical programming models for multi-objective optimal supply chain networks for carbon capture and storage(CCS) infrastructure원문보기
이서영
(Pohang University of Science and Technology
Department of Chemical Engineering
국내박사)
본 연구에서는 이산화탄소 포집 및 활용, 저장 네트워크의 최적 설계를 위한 수학적 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 주 목적은 환경 친화적으로 지속 개발 가능하며, 설비 및 운전 비용을 절감하고, 불확실성으로 인한 리스크를 고려하는 다목적 상황에서의 최적 의사결정알고리즘을 제시하는 것이다. 제 2장에서는 ...
본 연구에서는 이산화탄소 포집 및 활용, 저장 네트워크의 최적 설계를 위한 수학적 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 주 목적은 환경 친화적으로 지속 개발 가능하며, 설비 및 운전 비용을 절감하고, 불확실성으로 인한 리스크를 고려하는 다목적 상황에서의 최적 의사결정알고리즘을 제시하는 것이다. 제 2장에서는 이산화탄소 포집 및 저장 네트워크의 다목적 최적 설계를 위한 수학적 모델이 개발되었다. 이 모델은 선형 정수 계획법(MILP)의 형태로 표현되었으며, 스냅숏(snapshot)모델을 기반으로 구축되었다. 환경적 요소를 고려하기 위하여 환경 진단을 위한 전과정 평가(Life Cycle Assessment)를 도입하여 지속가능한 개발을 위해 전과정에 걸친 환경요소를 목적함수에 반영하였다. 또한 기존의 리스크 중립적인 최적해를 도출 하는 것이 아닌, 불확실성으로 인한 리스크 선호도에 따른 리스크 허용정도를 규정하여, 다목적 최적모델에서의 직관적인 의사결정 알고리즘을 제시하였다. 개발된 모델은 실제 한국의 발전소에서 배출되는 이산화탄소 배출량을 감축하는 문제에 적용되었다. 그 결과, 리스크 선호도에 따른 포집 공장의 선택 및 저장위치 등을 포함한 민감한 정보들을 파악할 수 있었으며 추후 연구 개발이 진행되어야 할 방향을 제시하였다. 제 3장에서는 이산화탄소 포집 및 활용, 저장 네트워크의 다목적 최적 설계를 위한 수학적 모델이 개발되었다. 2장에서 제시한 이산화탄소 포집 및 저장 네트워크에 한국의 실정을 반영하여 활용 공정을 추가해, 다목적 모델에서의 의사결정 알고리즘을 제시하였다. 이산화탄소 포집 및 활용 기술은 이산화탄소 포집 및 저장 기술과 같이 대량의 이산화탄소를 처리하기는 어려우나, 입지조건에 대한 제약 우위성, 수입 창출 및 재활용을 통한 대체 화석연료 조달 등에 장점을 지닌다. 그 결과, 포집한 이산화탄소를 저장해서 감축하는 기존 모델에 비해 활용 선택지를 추가함으로 우리나라의 지리적 상황을 고려한 최적 이산화탄소 저감 네크워크를 구축 할 수 있었으며, 이는 설계 및 운전 계획에서 리스크 고려가 최적 네크워크 설계시 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 개발된 모델은 실제 한국의 동해안의 산업단지에서 배출되는 이산화탄소 배출량을 감축하는 문제에 적용되었다. 그 결과, 리스크 선호도에 따른 포집 공장의 최적 선택 및 저장과 활용 방법 및 위치 등을 포함한 민감한 정보들을 파악할 수 있었으며 추후 연구 개발이 진행되어야 할 방향을 제시하였다.
본 연구에서는 이산화탄소 포집 및 활용, 저장 네트워크의 최적 설계를 위한 수학적 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 주 목적은 환경 친화적으로 지속 개발 가능하며, 설비 및 운전 비용을 절감하고, 불확실성으로 인한 리스크를 고려하는 다목적 상황에서의 최적 의사결정 알고리즘을 제시하는 것이다. 제 2장에서는 이산화탄소 포집 및 저장 네트워크의 다목적 최적 설계를 위한 수학적 모델이 개발되었다. 이 모델은 선형 정수 계획법(MILP)의 형태로 표현되었으며, 스냅숏(snapshot)모델을 기반으로 구축되었다. 환경적 요소를 고려하기 위하여 환경 진단을 위한 전과정 평가(Life Cycle Assessment)를 도입하여 지속가능한 개발을 위해 전과정에 걸친 환경요소를 목적함수에 반영하였다. 또한 기존의 리스크 중립적인 최적해를 도출 하는 것이 아닌, 불확실성으로 인한 리스크 선호도에 따른 리스크 허용정도를 규정하여, 다목적 최적모델에서의 직관적인 의사결정 알고리즘을 제시하였다. 개발된 모델은 실제 한국의 발전소에서 배출되는 이산화탄소 배출량을 감축하는 문제에 적용되었다. 그 결과, 리스크 선호도에 따른 포집 공장의 선택 및 저장위치 등을 포함한 민감한 정보들을 파악할 수 있었으며 추후 연구 개발이 진행되어야 할 방향을 제시하였다. 제 3장에서는 이산화탄소 포집 및 활용, 저장 네트워크의 다목적 최적 설계를 위한 수학적 모델이 개발되었다. 2장에서 제시한 이산화탄소 포집 및 저장 네트워크에 한국의 실정을 반영하여 활용 공정을 추가해, 다목적 모델에서의 의사결정 알고리즘을 제시하였다. 이산화탄소 포집 및 활용 기술은 이산화탄소 포집 및 저장 기술과 같이 대량의 이산화탄소를 처리하기는 어려우나, 입지조건에 대한 제약 우위성, 수입 창출 및 재활용을 통한 대체 화석연료 조달 등에 장점을 지닌다. 그 결과, 포집한 이산화탄소를 저장해서 감축하는 기존 모델에 비해 활용 선택지를 추가함으로 우리나라의 지리적 상황을 고려한 최적 이산화탄소 저감 네크워크를 구축 할 수 있었으며, 이는 설계 및 운전 계획에서 리스크 고려가 최적 네크워크 설계시 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 개발된 모델은 실제 한국의 동해안의 산업단지에서 배출되는 이산화탄소 배출량을 감축하는 문제에 적용되었다. 그 결과, 리스크 선호도에 따른 포집 공장의 최적 선택 및 저장과 활용 방법 및 위치 등을 포함한 민감한 정보들을 파악할 수 있었으며 추후 연구 개발이 진행되어야 할 방향을 제시하였다.
In this research, mathematical models for optimal planning of supply chain networks for carbon capture and storage (CCS) infrastructure are proposed. The goal is developing an intuitive decision-making algorithm for a stochastic programming problem with multiple objectives. In Chapter 2, a stoch...
In this research, mathematical models for optimal planning of supply chain networks for carbon capture and storage (CCS) infrastructure are proposed. The goal is developing an intuitive decision-making algorithm for a stochastic programming problem with multiple objectives. In Chapter 2, a stochastic decision-making algorithm for the design and operation of a carbon capture and storage (CCS) network is proposed. The algorithm incorporates the decision-maker’s tolerance of risk caused by uncertainties. Given a set of available resources to capture, store, and transport CO2, the algorithm provides an optimal plan of the CCS infrastructure and a CCS assessment method, while minimizing annual cost, environmental impact, and risk under uncertainties. The model uses the concept of downside risk to explicitly incorporate the trade-off between risk and either economic or environmental objectives at the decision-making level. A two-phase-two-stage stochastic multi-objective optimization problem (2P2SSMOOP) solving approach is implemented to consider uncertainty, and the ε-constraint method is used to evaluate the interaction between total annual cost with financial risk and an Eco-indicator 99 score with environmental risk. The environmental impact is measured by Life Cycle Assessment (LCA) considering all contributions made by operation and installation of a CCS infrastructure. In Chapter 3, a decision-making tool for stochastic planning of a carbon capture utilization and sequestration (CCUS) network is proposed to optimize conflicting objectives under uncertainties. A scenario-based two-stage stochastic model is formulated to handle various sources of uncertainty, such as fluctuation of CO2 emission level, variability of construction and operation cost, and unpredictable events. In the model, a concept of downside risk is introduced to evaluate the risk caused by uncertainties. This model holds its strength in that it provides an intuitive decision-making algorithm for financial impact, environmental impact, and risk on a CCUS network within a single framework. To evaluate environmental impact, Life Cycle Assessment method, specifically Eco-indicator 99, considering all contributions caused by installation and operations over a whole chain of CCUS is applied. By formulating as a stochastic multi-objective optimization model, it can evaluate the trade-off between total annual benefit with financial risk considering an environmental impact. This problem is formulated as a mixed integer linear program model with linear constraints. A case study of power-plant CO2 emission in Korea is presented to illustrate the application of the proposed modeling and solution method.
In this research, mathematical models for optimal planning of supply chain networks for carbon capture and storage (CCS) infrastructure are proposed. The goal is developing an intuitive decision-making algorithm for a stochastic programming problem with multiple objectives. In Chapter 2, a stochastic decision-making algorithm for the design and operation of a carbon capture and storage (CCS) network is proposed. The algorithm incorporates the decision-maker’s tolerance of risk caused by uncertainties. Given a set of available resources to capture, store, and transport CO2, the algorithm provides an optimal plan of the CCS infrastructure and a CCS assessment method, while minimizing annual cost, environmental impact, and risk under uncertainties. The model uses the concept of downside risk to explicitly incorporate the trade-off between risk and either economic or environmental objectives at the decision-making level. A two-phase-two-stage stochastic multi-objective optimization problem (2P2SSMOOP) solving approach is implemented to consider uncertainty, and the ε-constraint method is used to evaluate the interaction between total annual cost with financial risk and an Eco-indicator 99 score with environmental risk. The environmental impact is measured by Life Cycle Assessment (LCA) considering all contributions made by operation and installation of a CCS infrastructure. In Chapter 3, a decision-making tool for stochastic planning of a carbon capture utilization and sequestration (CCUS) network is proposed to optimize conflicting objectives under uncertainties. A scenario-based two-stage stochastic model is formulated to handle various sources of uncertainty, such as fluctuation of CO2 emission level, variability of construction and operation cost, and unpredictable events. In the model, a concept of downside risk is introduced to evaluate the risk caused by uncertainties. This model holds its strength in that it provides an intuitive decision-making algorithm for financial impact, environmental impact, and risk on a CCUS network within a single framework. To evaluate environmental impact, Life Cycle Assessment method, specifically Eco-indicator 99, considering all contributions caused by installation and operations over a whole chain of CCUS is applied. By formulating as a stochastic multi-objective optimization model, it can evaluate the trade-off between total annual benefit with financial risk considering an environmental impact. This problem is formulated as a mixed integer linear program model with linear constraints. A case study of power-plant CO2 emission in Korea is presented to illustrate the application of the proposed modeling and solution method.
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