[논문]낮은 오일 농도에서 <tex>$CO_2$</tex>-PEC9 혼합물의 밀도와 점성 예측

윤린

낮은 오일 농도에서 $CO_2$-PEC9 혼합물의 밀도와 점성 예측
Prediction of Density and Viscosity for $CO_2$-PEC9 Mixture at Low Oil Concentration 원문보기

설비공학논문집 = Korean journal of air-conditioning and refrigeration engineering, v.20 no.11, 2008년, pp.733 - 738

Abstract ▼ AI-Helper

Due to environmental concerns $CO_2$ has been reintroduced as a potential candidate to replace HFCs in refrigeration systems. Oils are always required in a vapor-compression cycle, and thus it is necessary to precisely estimate the thermodynamic mixture properties of $CO_2$-lubricant oil. In the present study, the density and the viscosity of the mixture was calculated by the Redlich and Kwong type EoS and the modified Peng and Robinson type viscosity EoS, respectively. The viscosity model was based on the similarity between P-v-T and T-$\mu$-P relationships. The predicted results were compared with the experimental data of Pens ado et al. whose test conditions were 100$\sim$650 bar of pressure and 303 K$\sim$353 K of temperature with the $CO_2$-POEs mixtures under 92.2 wt.% and 83.3 wt.% of $CO_2$ concentration. The mean deviations of the mixture density were 7.93% and 8.32% for 92.2 wt.% and 83.3 wt.% of $CO_2$ concentration, respectively. Concerning the viscosity, the mean deviations were 4% and 10% for 92.2 wt.% and 83.3 wt.% of $CO_2$ concentration under the Pensado et al.'s test conditions.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

특히, CO₂-오일의 전달물성은 현재 각 성분의 질량분율에 따른 가중평균으로 계산하고 있는데 본 모델을 적용하여 이를 계산해 본 결과 점성의 경우 실험값과 비교하여 실험조건에 따라 5배~10배 정도 크게 예측하는 결과를 얻었다. 따라서 본 모델은 실제 응용에서 CO₂-오일 혼합물의 정확한 전달 물성을 제공할 것으로 판단한다. 본 논문의 결론을 요약하면 다음과 같다.
본 연구의 목적은 CO₂-오일 혼합물의 열역학적 물성을 상태방정식을 이용하여 예측하는데 있다. 대표적인 열역학적 물성으로는 밀도, 점성, 열전도계수, 열용량 등이 있는데 특히 이들 물성은 열교환기 내 혼합물의 열전달계수와 압력강하를 예측하는데 반드시 필요한 값들이다.

제안 방법

2 wt.%에서 세 가지 종류의 POE 오일을 이용하여 COz-POE 혼합물의 밀도와 점성을 진동-와이어 센서를 이용하여 동시에 측정하였다. 압력조건은 10~60MPa이고 온도 조건은 303.
따라서 본 연구에서는 P-v-T와 Te-P 사이에 유사관계가 성립함을 이용하여 T-//-P 방정식의 해를 구하는 방법을 이용하였는데 이는 액상 (liquid)과 기상(vapoiO에 모두에 적용가능하다. 실제로 원유정제 산업에서는 다양한 탄화수소 혼합물의 점성을 예측하는 것은 중요하고 이를 위해 다양한 T-/Z-P 방정식이 이용되고 있는데 이 중 본 CO₂-오일 혼합물의 점성특성을 가장 잘 반영하는 모델을 선정하였다.
대표적인 열역학적 물성으로는 밀도, 점성, 열전도계수, 열용량 등이 있는데 특히 이들 물성은 열교환기 내 혼합물의 열전달계수와 압력강하를 예측하는데 반드시 필요한 값들이다. 본 연구에서는 우선 밀도와 점성의 예측을 상태방정식을 이용하여 계산하였다.
Yokozeki®는 이산화탄소와 오일사이의 용해도를 실험을 통해 측정하고, Redlich- Kwong(RK) 형태의 3차 EoS(equation of state) 를 이용하여 계산하였다. 실험에 사용된 오일은 PAG와 POE이고 각 오일의 대표적인 임계온도와 임계압력 그리고 상호작용계수(binary interaction parameter)등을 사용하여 계산을 수행하였다. 실험과 예측결과는 비교적 잘 일치하는 결과를 나타냈다.

데이터처리

이산화탄소와 오일(PEC₉) 혼합물의 밀도와 동점 성계 수를 상태방정식과 T-/1-P 방정식을 이용하여 이론적으로 계산하고 이를 Pensado 등(4)이제 시한 실험결과와 비교하였다. 특히, CO₂-오일의 전달물성은 현재 각 성분의 질량분율에 따른 가중평균으로 계산하고 있는데 본 모델을 적용하여 이를 계산해 본 결과 점성의 경우 실험값과 비교하여 실험조건에 따라 5배~10배 정도 크게 예측하는 결과를 얻었다.

이론/모형

한편 이들은 혼합물의 밀도와 점성을 예측할 수 있는 실험상관식을 실험결과를 바탕으로 제시하였다. Yokozeki®는 이산화탄소와 오일사이의 용해도를 실험을 통해 측정하고, Redlich- Kwong(RK) 형태의 3차 EoS(equation of state) 를 이용하여 계산하였다. 실험에 사용된 오일은 PAG와 POE이고 각 오일의 대표적인 임계온도와 임계압력 그리고 상호작용계수(binary interaction parameter)등을 사용하여 계산을 수행하였다.
따라서 본 연구에서는 P-v-T와 Te-P 사이에 유사관계가 성립함을 이용하여 T-//-P 방정식의 해를 구하는 방법을 이용하였는데 이는 액상 (liquid)과 기상(vapoiO에 모두에 적용가능하다. 실제로 원유정제 산업에서는 다양한 탄화수소 혼합물의 점성을 예측하는 것은 중요하고 이를 위해 다양한 T-/Z-P 방정식이 이용되고 있는데 이 중 본 CO₂-오일 혼합물의 점성특성을 가장 잘 반영하는 모델을 선정하였다.("S 식⑼는 본 모델에서 이용한 혼합물의 T-/X-P 방정식을 나타낸다.
이산화탄소와 오일 혼합물의 밀도는 Yokoz애d® 가 제시한 CO₂-오일 혼합물의 용해도 모델의 일부를 이용하여 계산하였다. 즉, 식(1)에서 체적 V 를 계산하면 된다.

성능/효과

2 wt.% 의 CO₂-오일 혼합물의 밀도에 비해서 평균 1.9% 정도 큰 값을 나타냈고, 이론적인 예측 결과에서는 약 1.7% 정도 큰 값을 나타냈다. Fig.
2wt.%로 증가함에 따라 본 실험조건에서 전체 실험결과를 고려할 때 평균 34.7% 의 점성의 증가를 나타냈고, 예측 결과의 경우에는 평균 33.7%의 증가를 나타내고 있어, 예측모델이 PEC₉의 농도증가에 따른 점성의 변화를 비교적 정확하게 예측하고 있음을 볼 수 있다.
(1) CO₂-oil 혼합물의 밀도는 압력의 증가에 따라 온도의 영향이 점점 작아지고 실험값을 기준으로 실험값과 이론적 예측값의 차이는 CO₂의 질량분율이 92.2wt.%, 83.
g 점성의 경우 분자들 사이의 인력과 척력에 비례하는 특성을 보이는데 두 힘은 결국 압력의 항으로 나타나게 되고 압력에 따라 점성은 증가하게 된다. 실험값과 예측 값을 비교해 볼 때 실험값을 기준으로 절대평균편차는 대략 4%를 나타냈고 압력의 증가에 따라 오차가 줄어들고 있음을 볼 수 있다. Fig.
또한 혼합물의 밀도는 압력의 증가에 따라 온도의 영향이 점점 작아짐을 볼 수 있다. 실험값과 예측값의 절대편차를 실험값을 기준으로 백분율화한 절대평균편차는 7.93%의 값을 나타냈다. 한편, CO2의 질량분율이 83.
실험에 사용된 오일은 PAG와 POE이고 각 오일의 대표적인 임계온도와 임계압력 그리고 상호작용계수(binary interaction parameter)등을 사용하여 계산을 수행하였다. 실험과 예측결과는 비교적 잘 일치하는 결과를 나타냈다. 국내 연구로는 박 등⑸이 유동중인 CO₂와 오일 혼합물의 비중과 농도를 측정하고 이를 예측하는 실험상관식을 개발하였다.
2는 이산화탄소의 질량분율 차이에 따른 혼합물의 밀도의 변화를 나타낸다. 이산화탄소의 질량분율은 각각 83.8 wt.%와 92.
실험결과와 비교하였다. 특히, CO₂-오일의 전달물성은 현재 각 성분의 질량분율에 따른 가중평균으로 계산하고 있는데 본 모델을 적용하여 이를 계산해 본 결과 점성의 경우 실험값과 비교하여 실험조건에 따라 5배~10배 정도 크게 예측하는 결과를 얻었다. 따라서 본 모델은 실제 응용에서 CO₂-오일 혼합물의 정확한 전달 물성을 제공할 것으로 판단한다.
1에 나타낸 실험결과는 Pengado 등®의 결과를 나타냈다. 혼합물의 밀도는 압력의 증가에 따라 증가했으며 온도의 증가에 따라서는 감소하는 경향을 나타냈다. 이는 초임계 상태에 위치한 이산화탄소의 온도와 압력의 변화 경향과 일치한다.

후속연구

그러나 아직도 개선해야 할 여지가 많이 남아있고 현재 중요한 문제로서 이산화탄소와 적합한 오일을 개발하고 찾는 것이라고 할 수 있다. 또한 이를 위해 이산화탄소와 오일혼합물의 정확한 열역학적 물성을 알아야 할 것이다. 냉동기용 오일의 종류는 용도와 형식 그리고 사용냉매에 따라 달라지는데 기존 냉매인 염화 불화탄소계(CFC)와 염화 불화탄화수소계(HCFC)에는 나프텐계와 파라핀계의 오일이 사용되었다.

참고문헌 (11)

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원문보기 상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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