경제성장과 인구수 증가로 인한 에너지수용의 급격한 증가로 인해 발전소와 여러 산업 공정에서 이산화탄소 배출량이 증가하였다. 이에 대처하기 위해, 에너지와 경제성면에서 효율적인 이산화탄소 포집과 활용에 대한 개발이 필요하며, 산업적인 적용이 실행 되어야한다. 따라서, 본 연구에서는 이산화탄소 포집 공정과 포집 및 메탄올 전환 공정의 기술경제적 성능을 향상 시키는 데에 초점을 맞추었다. 특히, 아민 기반의 연후 이산화탄소 포집 공정은 이산화탄소의 분압이 낮은 산업에서 이산화탄소 배출을 감소하는데 필수적인 것으로 인식되어 오고 있다. 첫째, 성공적인 상업적 적용을 위해서는, 아민 증기 배출에 대한 엄격한 규제를 준수하면서 에너지소비를 줄일 수 있는 경제적인 이산화탄소 포집 공정의 설계가 중요하다. 검증된 스케일-업 방법을 사용하여, 연도 가스에서 이산화탄소를 포집하는 공정에 대한 상세한 기술-경제성 평가로부터 잔류 아민 세척 컬럼의 영향이 분석되었습니다. 그 결과, 용매의 유량과 용매 내 이산화탄소의 잔류량이 흡수탑의 높이에 큰 영향을 미치고, 재생탑의 높이는 잔류량에 의해 많은 영향을 받았습니다. 적절히 설계된 잔류 아민 제거 컬럼은 흡수탑과 재생탑 모두에서 모노에탄올아민(...
경제성장과 인구수 증가로 인한 에너지수용의 급격한 증가로 인해 발전소와 여러 산업 공정에서 이산화탄소 배출량이 증가하였다. 이에 대처하기 위해, 에너지와 경제성면에서 효율적인 이산화탄소 포집과 활용에 대한 개발이 필요하며, 산업적인 적용이 실행 되어야한다. 따라서, 본 연구에서는 이산화탄소 포집 공정과 포집 및 메탄올 전환 공정의 기술경제적 성능을 향상 시키는 데에 초점을 맞추었다. 특히, 아민 기반의 연후 이산화탄소 포집 공정은 이산화탄소의 분압이 낮은 산업에서 이산화탄소 배출을 감소하는데 필수적인 것으로 인식되어 오고 있다. 첫째, 성공적인 상업적 적용을 위해서는, 아민 증기 배출에 대한 엄격한 규제를 준수하면서 에너지소비를 줄일 수 있는 경제적인 이산화탄소 포집 공정의 설계가 중요하다. 검증된 스케일-업 방법을 사용하여, 연도 가스에서 이산화탄소를 포집하는 공정에 대한 상세한 기술-경제성 평가로부터 잔류 아민 세척 컬럼의 영향이 분석되었습니다. 그 결과, 용매의 유량과 용매 내 이산화탄소의 잔류량이 흡수탑의 높이에 큰 영향을 미치고, 재생탑의 높이는 잔류량에 의해 많은 영향을 받았습니다. 적절히 설계된 잔류 아민 제거 컬럼은 흡수탑과 재생탑 모두에서 모노에탄올아민(MEA)의 배툴을 크게 줄일 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 재생탑에서 운전되는 잔류 아민 제거 컬럼은 흡수탑에서의 미미한 영향과는 달리, 자체 열 회수를 통해 재가열기의 열에너지 소모량을 1.25%, 냉각기의 열에너지 소모량을 4.44% 감소시켰습니다. 중요한 점은 에너지소비와는 다르게, 경제성 분석결과, 재생탑이 아닌, 흡수탑에서 운전되는 잔류 아민 제거 컬럼으로 인해 5.4% 의 포집비용이 절감되는 것으로 나타났습니다. 마지막으로, 대규모 이산화탄소 포집 공정에서 주요 장비의 크기를 최적화함으로써 이산화탄소 포집 비용을 최소화할 수 있었습니다. 둘째, 상업용 아민 기반 이산화탄소 포집 공정의 에너지 집약적 특성은 높은 포집률 달성과 순배출량 제로 목표를 달성하기 위해서는 걸림돌이 됩니다. 기존의 공정개발 기술의 장벽을 극복하기 위해서, 저급 폐열을 활용하는 혁신적인 모듈의 개발을 통한 MEA 기반 95% 포집률 포집공정의 에너지 효율을 높이는 것이 시급합니다. 폐열 특성을 분석하고 제거된 가스에서 잠열을 회수하기 위한 4개의 단일 모듈의 실행 가능성을 탐색함으로써 가용 폐열을 활용할 수 있는 중첩 모듈을 설계할 수 있는 기반을 마련했습니다. 이후 희박 증기 압축(LVC)과 결합된 두 개의 중첩 모듈의 에너지 소비를 비교했습니다. 기술 분석 결과, 중첩 모듈은 12.27%에서 24.55%에 이르는 놀라운 에너지 절감 효과를 달성했으며, 단일 모듈에 비해 평균 50% 개선된 것으로 나타났습니다. LVC와 결합된 캐스케이드 모듈은 비슷한 에너지 절감 효과를 보였지만, 발전 및 직접 열 공급 전략이 각각 등가 계수(EF)와 관련하여 더 높은 견고성을 보였고 에너지 절감 효과도 더 컸습니다. 경제성 평가에서는 등가계수와 전기 비용에 따라 투자 대비 절감률과 투자 회수 기간이 달라졌으며 이를 통해, 첨단 공정 모듈의 실현가능성과 타당성을 확인했습니다. 특히 직접 열 공급을 위한 중첩 모듈은 아민 기반 이산화탄소 포집 공정 에서 가장 적합한 선택으로 제시되었습니다. 셋째, 2050년까지 탄소 중립을 실현하기 위해서는 지속가능하고 비용 효율적인 이산화탄소 포집 및 메탄올 전환 공정 개발이 필연적으로 필요합니다. 따라서 기술-경제-환경적 성과를 높이기 위해 기계학습 기반 최적화를 적용한 고도화된 이산화탄소 포집 및 메탄올 전환 공정이 제안되었습니다. 검증된 이산화탄소 포집 공정 및 이산화탄소에서 메탄올 전환 구간에서 기존 및 고도화된 포집 및 전화 통합 공정을 개발하여 다양한 운영 시나리오에서 기술적-경제적-환경적 성능을 종합적으로 비교했습니다. 폐열, 부생가스, 수자원을 효율적으로 재사용하는 첨단 포집 및 전환 공정 설계는 에너지 소비(14.73~16.3%), 생산 비용(0.81~1.28%), 순 CO2 감축(3.13~3.38%)에서 상당한 개선 효과를 보였습니다. 상세한 민감도 분석을 통해 포집 및 전환 공정에서의 운전 변수의 역할과 변수에 따른 비선형적 성능 변화의 경향성이 밝혀졌습니다. 그 후, 개발된 심층 신경망(DNN) 모델을 통해 4가지 주요 변수와 3가지 주요 성능 간의 관계를 연관 및 새롭게 공식화함으로써, 한 가지 운전조건에 대해 기존 시뮬레이션(600초)에 비해 계산 시간을 현저하게 절감했습니다. DNN 기반 최적화를 통해 1분 이내에 최적의 운영 조건을 도출하여 기본 사례에 비해 생산 비용을 8.2$/tMeOH(약 0.81%) 절감할 수 있었습니다. 또한 92.5%의 높은 통합 CO2 포집률에서 유리한 작동이 확인되었습니다. 이러한 결과는 포집 및 전환 통합 공정의 효과적이고 지속 가능한 설계 및 운영을 위한 참고자료를 제공한다는 점에서 의미가 있습니다. 또한 제안된 방법론과 기계학습 기반 최적화는 다른 이산화탄소 포집 및 전환 공정에도 적용될 수 있습니다.
경제성장과 인구수 증가로 인한 에너지수용의 급격한 증가로 인해 발전소와 여러 산업 공정에서 이산화탄소 배출량이 증가하였다. 이에 대처하기 위해, 에너지와 경제성면에서 효율적인 이산화탄소 포집과 활용에 대한 개발이 필요하며, 산업적인 적용이 실행 되어야한다. 따라서, 본 연구에서는 이산화탄소 포집 공정과 포집 및 메탄올 전환 공정의 기술경제적 성능을 향상 시키는 데에 초점을 맞추었다. 특히, 아민 기반의 연후 이산화탄소 포집 공정은 이산화탄소의 분압이 낮은 산업에서 이산화탄소 배출을 감소하는데 필수적인 것으로 인식되어 오고 있다. 첫째, 성공적인 상업적 적용을 위해서는, 아민 증기 배출에 대한 엄격한 규제를 준수하면서 에너지소비를 줄일 수 있는 경제적인 이산화탄소 포집 공정의 설계가 중요하다. 검증된 스케일-업 방법을 사용하여, 연도 가스에서 이산화탄소를 포집하는 공정에 대한 상세한 기술-경제성 평가로부터 잔류 아민 세척 컬럼의 영향이 분석되었습니다. 그 결과, 용매의 유량과 용매 내 이산화탄소의 잔류량이 흡수탑의 높이에 큰 영향을 미치고, 재생탑의 높이는 잔류량에 의해 많은 영향을 받았습니다. 적절히 설계된 잔류 아민 제거 컬럼은 흡수탑과 재생탑 모두에서 모노에탄올아민(MEA)의 배툴을 크게 줄일 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 재생탑에서 운전되는 잔류 아민 제거 컬럼은 흡수탑에서의 미미한 영향과는 달리, 자체 열 회수를 통해 재가열기의 열에너지 소모량을 1.25%, 냉각기의 열에너지 소모량을 4.44% 감소시켰습니다. 중요한 점은 에너지소비와는 다르게, 경제성 분석결과, 재생탑이 아닌, 흡수탑에서 운전되는 잔류 아민 제거 컬럼으로 인해 5.4% 의 포집비용이 절감되는 것으로 나타났습니다. 마지막으로, 대규모 이산화탄소 포집 공정에서 주요 장비의 크기를 최적화함으로써 이산화탄소 포집 비용을 최소화할 수 있었습니다. 둘째, 상업용 아민 기반 이산화탄소 포집 공정의 에너지 집약적 특성은 높은 포집률 달성과 순배출량 제로 목표를 달성하기 위해서는 걸림돌이 됩니다. 기존의 공정개발 기술의 장벽을 극복하기 위해서, 저급 폐열을 활용하는 혁신적인 모듈의 개발을 통한 MEA 기반 95% 포집률 포집공정의 에너지 효율을 높이는 것이 시급합니다. 폐열 특성을 분석하고 제거된 가스에서 잠열을 회수하기 위한 4개의 단일 모듈의 실행 가능성을 탐색함으로써 가용 폐열을 활용할 수 있는 중첩 모듈을 설계할 수 있는 기반을 마련했습니다. 이후 희박 증기 압축(LVC)과 결합된 두 개의 중첩 모듈의 에너지 소비를 비교했습니다. 기술 분석 결과, 중첩 모듈은 12.27%에서 24.55%에 이르는 놀라운 에너지 절감 효과를 달성했으며, 단일 모듈에 비해 평균 50% 개선된 것으로 나타났습니다. LVC와 결합된 캐스케이드 모듈은 비슷한 에너지 절감 효과를 보였지만, 발전 및 직접 열 공급 전략이 각각 등가 계수(EF)와 관련하여 더 높은 견고성을 보였고 에너지 절감 효과도 더 컸습니다. 경제성 평가에서는 등가계수와 전기 비용에 따라 투자 대비 절감률과 투자 회수 기간이 달라졌으며 이를 통해, 첨단 공정 모듈의 실현가능성과 타당성을 확인했습니다. 특히 직접 열 공급을 위한 중첩 모듈은 아민 기반 이산화탄소 포집 공정 에서 가장 적합한 선택으로 제시되었습니다. 셋째, 2050년까지 탄소 중립을 실현하기 위해서는 지속가능하고 비용 효율적인 이산화탄소 포집 및 메탄올 전환 공정 개발이 필연적으로 필요합니다. 따라서 기술-경제-환경적 성과를 높이기 위해 기계학습 기반 최적화를 적용한 고도화된 이산화탄소 포집 및 메탄올 전환 공정이 제안되었습니다. 검증된 이산화탄소 포집 공정 및 이산화탄소에서 메탄올 전환 구간에서 기존 및 고도화된 포집 및 전화 통합 공정을 개발하여 다양한 운영 시나리오에서 기술적-경제적-환경적 성능을 종합적으로 비교했습니다. 폐열, 부생가스, 수자원을 효율적으로 재사용하는 첨단 포집 및 전환 공정 설계는 에너지 소비(14.73~16.3%), 생산 비용(0.81~1.28%), 순 CO2 감축(3.13~3.38%)에서 상당한 개선 효과를 보였습니다. 상세한 민감도 분석을 통해 포집 및 전환 공정에서의 운전 변수의 역할과 변수에 따른 비선형적 성능 변화의 경향성이 밝혀졌습니다. 그 후, 개발된 심층 신경망(DNN) 모델을 통해 4가지 주요 변수와 3가지 주요 성능 간의 관계를 연관 및 새롭게 공식화함으로써, 한 가지 운전조건에 대해 기존 시뮬레이션(600초)에 비해 계산 시간을 현저하게 절감했습니다. DNN 기반 최적화를 통해 1분 이내에 최적의 운영 조건을 도출하여 기본 사례에 비해 생산 비용을 8.2$/tMeOH(약 0.81%) 절감할 수 있었습니다. 또한 92.5%의 높은 통합 CO2 포집률에서 유리한 작동이 확인되었습니다. 이러한 결과는 포집 및 전환 통합 공정의 효과적이고 지속 가능한 설계 및 운영을 위한 참고자료를 제공한다는 점에서 의미가 있습니다. 또한 제안된 방법론과 기계학습 기반 최적화는 다른 이산화탄소 포집 및 전환 공정에도 적용될 수 있습니다.
To cope with increasing CO2 emissions from power and industrial plants under rapid energy demands due to economic development and population growth, energy- and cost-effective CO2 capture and utilization should be developed and implemented for commercial applications. Therefore, this thesis focused ...
To cope with increasing CO2 emissions from power and industrial plants under rapid energy demands due to economic development and population growth, energy- and cost-effective CO2 capture and utilization should be developed and implemented for commercial applications. Therefore, this thesis focused on energy enhancement technologies to enhance techno-economic performance of CO2 capture process (CCP) and CO2 capture and conversion to methanol process (CCTM) for flue gases with low CO2 partial pressure. Notably, amine-based post-combustion CCPs are regarded as essential technologies to mitigate CO2 emissions in low CO2 partial pressure industries. First, strict environmental regulations for amine vapor emissions and demands for energy consumption reduction and cost-effective designs are imperatively important for its commercial deployment. A comprehensive techno-economic analysis of a commercial-scale monoethanolamine (MEA)-based CCP for blast furnace gas assessing the impact of wash was conducted via a validated model and scale-up procedure. Both effective solvent flow rate and lean loading considerably affected the absorber packing height, but the stripper packing height only was affected by lean loading. Significantly, MEA emissions could be reduced by well-designed and operated wash columns. The wash column in the stripper could reduce reboiler and condenser duties via self-heat recuperation by approximately 1.25% and 4.44% on average. However, the wash column in the absorber contributed slightly to improving the capture rate but did not affect the regeneration heat consumption. The contribution of the wash column in the absorber at the optimal operating condition to the capture cost was up to 5.4% with an entirely different economic trend. Finally, the dimensions were determined under the minimum capture cost as a reference for the large-scale CCP. Second, the energy-intensive nature of a commercial-scale amine-based CCP restricts its potential for industrial use at a high capture rate to achieve net-zero carbon targets. Creating innovative and versatile process modules that utilize low-grade waste heat to overcome barriers in traditional modification techniques is urgent to boost the energy efficiency of a 95% capture rate MEA-based CCP. The feasibility of four single modules was explored to recover the latent heat in a stripped gas, establishing a foundation for designing cascade modules that can recover energy from all available waste heat. Subsequently, a comparative investigation of the two designed cascade modules combined with lean vapor compression (LVC) in the equivalent electrical works. The cascade modules achieved an average improvement of 50% over single modules, with outstanding energy-saving performance ranging from 12.27% to 24.55%. Higher robustness for equivalence factor (EF) and more energy-savings were discovered in the electricity generation and direct heat supply strategies for the cascade modules combined with LVC, respectively. Advanced process modules were economically feasible, while the savings-to-investment ratio (SIR) and payback period (PBP) depended on EF and electricity prices. Significantly, the cascade module for direct heat supply emerged as the most appropriate in amine-based CCPs. Third, developing sustainable and cost-effective CCTM processes is inevitably essential to realize carbon neutrality by 2050. Thus, an advanced CCTM process with machine learning-based optimization was proposed to enhance the techno-economic-environmental performances. From the validated CCP and CO2-to-methanol sections, the conventional and advanced CCTM designs were developed and comprehensively compared in terms of techno-economic-environmental performances across various operating scenarios. Owing to reusing efficiently waste heat, off-gas, and water resources, the advanced CCTM design exhibited significant improvements in energy consumption (14.73 – 16.30%), production cost (0.81 – 1.28%), and net CO2 reduction (3.13 – 3.38%). The detailed one-at-a-time sensitivity analysis revealed the variable roles and nonlinear variable-performance tendencies in the CCTM process. Subsequently, a well-developed deep neural network (DNN) model precisely formulated the relationship between key variables and performances. The DNN-based optimization provided optimum operating conditions within a minute, resulting in an 8.21 $/tMeOH (~ 0.81%) reduction in production cost compared to base case of CCTM. Notably, the total CO2 capture rate of 92.53% at an optimal condition highlighted the significant contribution of advanced CCTM to carbon neutrality. The findings provide a viable reference for the effective and sustainable design and operation of an integrated CCTM process.
To cope with increasing CO2 emissions from power and industrial plants under rapid energy demands due to economic development and population growth, energy- and cost-effective CO2 capture and utilization should be developed and implemented for commercial applications. Therefore, this thesis focused on energy enhancement technologies to enhance techno-economic performance of CO2 capture process (CCP) and CO2 capture and conversion to methanol process (CCTM) for flue gases with low CO2 partial pressure. Notably, amine-based post-combustion CCPs are regarded as essential technologies to mitigate CO2 emissions in low CO2 partial pressure industries. First, strict environmental regulations for amine vapor emissions and demands for energy consumption reduction and cost-effective designs are imperatively important for its commercial deployment. A comprehensive techno-economic analysis of a commercial-scale monoethanolamine (MEA)-based CCP for blast furnace gas assessing the impact of wash was conducted via a validated model and scale-up procedure. Both effective solvent flow rate and lean loading considerably affected the absorber packing height, but the stripper packing height only was affected by lean loading. Significantly, MEA emissions could be reduced by well-designed and operated wash columns. The wash column in the stripper could reduce reboiler and condenser duties via self-heat recuperation by approximately 1.25% and 4.44% on average. However, the wash column in the absorber contributed slightly to improving the capture rate but did not affect the regeneration heat consumption. The contribution of the wash column in the absorber at the optimal operating condition to the capture cost was up to 5.4% with an entirely different economic trend. Finally, the dimensions were determined under the minimum capture cost as a reference for the large-scale CCP. Second, the energy-intensive nature of a commercial-scale amine-based CCP restricts its potential for industrial use at a high capture rate to achieve net-zero carbon targets. Creating innovative and versatile process modules that utilize low-grade waste heat to overcome barriers in traditional modification techniques is urgent to boost the energy efficiency of a 95% capture rate MEA-based CCP. The feasibility of four single modules was explored to recover the latent heat in a stripped gas, establishing a foundation for designing cascade modules that can recover energy from all available waste heat. Subsequently, a comparative investigation of the two designed cascade modules combined with lean vapor compression (LVC) in the equivalent electrical works. The cascade modules achieved an average improvement of 50% over single modules, with outstanding energy-saving performance ranging from 12.27% to 24.55%. Higher robustness for equivalence factor (EF) and more energy-savings were discovered in the electricity generation and direct heat supply strategies for the cascade modules combined with LVC, respectively. Advanced process modules were economically feasible, while the savings-to-investment ratio (SIR) and payback period (PBP) depended on EF and electricity prices. Significantly, the cascade module for direct heat supply emerged as the most appropriate in amine-based CCPs. Third, developing sustainable and cost-effective CCTM processes is inevitably essential to realize carbon neutrality by 2050. Thus, an advanced CCTM process with machine learning-based optimization was proposed to enhance the techno-economic-environmental performances. From the validated CCP and CO2-to-methanol sections, the conventional and advanced CCTM designs were developed and comprehensively compared in terms of techno-economic-environmental performances across various operating scenarios. Owing to reusing efficiently waste heat, off-gas, and water resources, the advanced CCTM design exhibited significant improvements in energy consumption (14.73 – 16.30%), production cost (0.81 – 1.28%), and net CO2 reduction (3.13 – 3.38%). The detailed one-at-a-time sensitivity analysis revealed the variable roles and nonlinear variable-performance tendencies in the CCTM process. Subsequently, a well-developed deep neural network (DNN) model precisely formulated the relationship between key variables and performances. The DNN-based optimization provided optimum operating conditions within a minute, resulting in an 8.21 $/tMeOH (~ 0.81%) reduction in production cost compared to base case of CCTM. Notably, the total CO2 capture rate of 92.53% at an optimal condition highlighted the significant contribution of advanced CCTM to carbon neutrality. The findings provide a viable reference for the effective and sustainable design and operation of an integrated CCTM process.
Keyword
#amine emissions amine-based CO2 capture wash columns waste-heat recovery modules 95% capture rate techno-economic-environmental performance machine learning integrated CO2 capture and CO2 conversion to methanol process
학위논문 정보
저자
Zhang, Zhiwei
학위수여기관
Graduate School, Yonsei University
학위구분
국내박사
학과
Department of Chemical & Biomolecular Engineering
지도교수
Chang-ha Lee
발행연도
2024
총페이지
xiv, 179장
키워드
amine emissions amine-based CO2 capture wash columns waste-heat recovery modules 95% capture rate techno-economic-environmental performance machine learning integrated CO2 capture and CO2 conversion to methanol process
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