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문제 정의
- 따라서 본 연구는 pilot 설비를 이용하여 제철소 coke분진으로 여과 속도, 탈진압력, 탈진간격, 분진농도 등 다양한 운전조건에서 로그 다 변수 선형회귀법(Multivariate linear regression, MLR)과 경험모델(Empirical model : EM)을 이용하여 압력손실을 예측 비교하여 적정 탈진압력 설정으로 총 압력손실을 제어 할 수 있는 인자를 파악하여 충격기류식 여과집진기의 효율적인 운전조건과 경제적인 설계 기초자료로 활용하고자한다.
제안 방법
- 그림에서 보면, 로그MLR로예측한 결과보다는 경험 모델로 예측한 결과가 더 높은 상관계수를 나타냈다. 따라서 탈진압력변화에 따른 압력손실은 경험모델을 사용하여 예측하였다.
- 본 실험에 측정한 항목은 dust 부하에 대한 압력손실, 탈진효율 및 포집효율을 측정하였으며 이에 대한 조건들은 다음과 같다.
- 본 연구에서는 210분 (탈진주기 150∼400 cycle)동안 운전후의 압력 손실값을 사용하였다.
- 본 연구에서는 여과면적 6 ㎠ 을 가진 파이로트 설비를 이용하여 제철소 Coke분진으로 운전조건(filtration velocity, inlet dust concentration, pulse pressure, pulse interval time)을 변화시키면서 4∼6 kgf/㎠의 탈진압력으로 압력손실을 측정하여, 다변수 선형회귀법(Multivariate linear regression, MLR)과 경험모델을 사용하여 180개의 실험데이터와 예측 압력손실을 비교 검토하였다.
- 여과집진기의 압력손실 측정은 측정 오차를 줄이기 위해 집진기본체 상하부에 압력계(Dwyer, USA)와 수주마노미터를 동시에 사용하여 측정하였다. 압력손실은 탈진 시 높은 공기압력의 영향으로 순간적으로 하강한 후 1초 이내에 안정된 측정값을 사용하였다.
- 두 모델의 인자는 180개 데이터에서 실험 데이터와 모델 결과치를 제곱 오차합(mean square error)방법으로 최소화하여 사용하였다. 압력손실이 최소화되는 적정 탈진압력을 예측하기 위하여 2가지 모델과 각각의 인자를 사용하여 분석하였다.
- 압축공기는 압력계를 사용하여 4,5,6 kg f /㎠으로 설정하고 pulse 분사시간은 전자식 timer에 의해 on time (0.1 msec)으로 조절하여 사용했다. 탈진간격 및 탈진 주기도 실험조건에 따라 solenoid valve로 자동 조절하였다.
- 여과집진기의 압력손실 측정은 측정 오차를 줄이기 위해 집진기본체 상하부에 압력계(Dwyer, USA)와 수주마노미터를 동시에 사용하여 측정하였다. 압력손실은 탈진 시 높은 공기압력의 영향으로 순간적으로 하강한 후 1초 이내에 안정된 측정값을 사용하였다.
- 일정량의 분진을 여과집진기 내로 주입하기 위해 DC motor (24 V)를 사용하여 가변전압으로 screw 회전속도를 변화시켜 분진량을 조절하는 소형 screw dust feeding방식을 사용하였으며, 분진공급률은 0.5 ∼3 g/㎥로 입구 분진농도를 조절하여 주입하였다.
- 충격기류식 여과집진기의 압력손실을 예측하기 위해 다양한 운전조건(탈진압력, 입구 분진농도, 여과속도, 탈진간격)에서 두 종류의 모델을 사용하였다. 첫번째 모델은 로그 다변수 선형회귀법으로 4가지 운전 조건에서 압력손실에 관계되는 영향인자들을 예측하였고, 두 번째 모델은 많은 연구자들이 사용해온 경험 모델로 탈진압력변화에 따른 압력손실을 예측하였다(Liu와 Liptak, 1997; Leith와 Ellenbecker, 1980; koehler와 Leith, 1983; strangert, 1978).
대상 데이터
- 본 실험에 사용된 집진기는 충격기류식 여과집진기로서 분진발생장치, 탈진장치, 여과집진장치 및 흡입식 송풍기로 구성되어 있으며 전체공정도를 Fig. 1에 나타내었다(Suh 등, 2011).
- 본 연구에서의 Reynolds number는 190 270범위이고, Fig. 3는 초기 압력손실을 실험데이터로 여과속도와 레이놀드 수로 나타냈었다. Fig.
- 실험에 사용된 여과포는 실제 산업현장에서 가장 널리 사용되고 있는 폴리에스테르 여과포(Ø140 × 850 ℓ)를 사용하였다.
- 실험용 먼지는 P 제철소 coke 공장의 여과집진장치 에서 포집된 것을 사용하였으며, 입자의 범위는 0 ㎛ < dp ≤ 300 ㎛이고, 평균입경은 58.9 ㎛, 겉보 기비중은 0.801이다.
이론/모형
- 두 모델의 인자는 180개 데이터에서 실험 데이터와 모델 결과치를 제곱 오차합(mean square error)방법으로 최소화하여 사용하였다. 압력손실이 최소화되는 적정 탈진압력을 예측하기 위하여 2가지 모델과 각각의 인자를 사용하여 분석하였다.
- 충격기류식 여과집진기의 압력손실을 예측하기 위해 다양한 운전조건(탈진압력, 입구 분진농도, 여과속도, 탈진간격)에서 두 종류의 모델을 사용하였다. 첫번째 모델은 로그 다변수 선형회귀법으로 4가지 운전 조건에서 압력손실에 관계되는 영향인자들을 예측하였고, 두 번째 모델은 많은 연구자들이 사용해온 경험 모델로 탈진압력변화에 따른 압력손실을 예측하였다(Liu와 Liptak, 1997; Leith와 Ellenbecker, 1980; koehler와 Leith, 1983; strangert, 1978).
- 두 모텔에서 여과 속도가 압력손실에 가장 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있었으며, 또한 분진 제거를 위한 탈진압력( P pulse ) 의 증가는 총 압력손실을 감소시키는 것을 알 수 있었다. 탈진압력변화에 대한 압력손실의 예측에 있어서는 로그MLR 모델보다는 경험 모델에서 높은 상관성을 보임으로서, 적정 탈진압력의 예측에는 경험모델을 이용하였다. 압력손실은 운전조건에 따라 다양하게 변하므로 고농도(2.
성능/효과
- Table 4에 본 연구에 사용된 모델들의 인자들을 정리하였다. 다 변수 선형회귀법 (Multivariate linear regression, MLR)에서는 여과속도가 압력손실에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 분진 제거를 위한 탈진압력( P pulse )의 증가는 총 압력손실을 감소시키는 것을 알 수 있었다.
- 본 연구에서는 여과면적 6 ㎠ 을 가진 파이로트 설비를 이용하여 제철소 Coke분진으로 운전조건(filtration velocity, inlet dust concentration, pulse pressure, pulse interval time)을 변화시키면서 4∼6 kgf/㎠의 탈진압력으로 압력손실을 측정하여, 다변수 선형회귀법(Multivariate linear regression, MLR)과 경험모델을 사용하여 180개의 실험데이터와 예측 압력손실을 비교 검토하였다. 두 모텔에서 여과 속도가 압력손실에 가장 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있었으며, 또한 분진 제거를 위한 탈진압력( P pulse ) 의 증가는 총 압력손실을 감소시키는 것을 알 수 있었다. 탈진압력변화에 대한 압력손실의 예측에 있어서는 로그MLR 모델보다는 경험 모델에서 높은 상관성을 보임으로서, 적정 탈진압력의 예측에는 경험모델을 이용하였다.
- 또한 고농도(2.0 g/m 3~ 3.0 g/m 3 )에서 여과속도를 0.0292 m/sec로 운전할 때 탈진간격을 줄이면 압력손 실을 35%정도 까지 줄일 수 있어 안정된 집진기 운전을 할 수 있을 것으로 사료된다.
- 다 변수 선형회귀법 (Multivariate linear regression, MLR)에서는 여과속도가 압력손실에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 분진 제거를 위한 탈진압력( P pulse )의 증가는 총 압력손실을 감소시키는 것을 알 수 있었다.
- 8은 탈진 압력이 6 kgf/㎠일 때 압력손실변화를 나타내었다. 탈진 압력이 5 kgf/㎠일때와 거의 비슷한 압력손실을 나타내어 충격기류식 여과 집진기에서의 적정탈진 압력은 5 kgf/㎠으로 판단되며 여과속도를 높이면 탈진간격을 10초로 설정하여 운전하면 압력손실 증가를 최소화 할 수 있을 것으로 판단된다.
후속연구
- 본 연구에서 제안한 경험모델은 충격기류식 여과 집진기의 탈진압력변화에 따른 압력손실변화 예측이 가능하나, 탈진후 집진장치 내부의 기류변화와 여과포에 분진 재부착 등 다양한 운전조건이 고려된 모델 개발이 필요 할 것으로 판단된다.
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