본 연구는 혐기성소화조에서 발생된 바이오가스로부터 바이오메탄을 생산하기 위한 고질화 공정의 운전조건을 최적화하기 위하여 반응표면 분석모델을 적용하였다. 반응표면 분석법의 하나인 Box-Behnken 설계법을 이용하였으며 바이오가스 고질화 공정의 메탄농도와 메탄회수율을 극대화하기 위한 수학적인 최적운전조건을 도출하였다. 도출된 반응표면모델의 적합성을 검증한 결과 각 모델의 p Value가 0.05 이하로서 유의성이 매우 높게 나타났으며, 결정계수($R^2$)는 각각 0.9788, 0.9710 이었다. 그리고 이산화탄소/메탄분리공정에서 메탄농도에 대해 운전압력이 가장 크게 영향을 미치고 다음으로 바이오메탄 생산량, PSA 회전밸브 속도의 순이다. 메탄회수율에 대해서는 PSA 회전밸브 속도가 가장 크게 영향을 미치고 있으며, 바이오메탄 생산량, 운전압력의 순으로 나타났다. 액체바이오 메탄 생산량이 $100Nm^3/hr$일 때의 최적 운전조건을 도출한 결과, 운전압력이 8.0bar 그리고 PSA 회전 밸브 속도가 31.55RPM일 때 바이오메탄의 메탄농도와 메탄회수율을 최대화할 수 있었고, 이때의 바이오메탄의 메탄농도는 97.13%이고, 메탄회수율은 75.89%이었다.
본 연구는 혐기성소화조에서 발생된 바이오가스로부터 바이오메탄을 생산하기 위한 고질화 공정의 운전조건을 최적화하기 위하여 반응표면 분석모델을 적용하였다. 반응표면 분석법의 하나인 Box-Behnken 설계법을 이용하였으며 바이오가스 고질화 공정의 메탄농도와 메탄회수율을 극대화하기 위한 수학적인 최적운전조건을 도출하였다. 도출된 반응표면모델의 적합성을 검증한 결과 각 모델의 p Value가 0.05 이하로서 유의성이 매우 높게 나타났으며, 결정계수($R^2$)는 각각 0.9788, 0.9710 이었다. 그리고 이산화탄소/메탄분리공정에서 메탄농도에 대해 운전압력이 가장 크게 영향을 미치고 다음으로 바이오메탄 생산량, PSA 회전밸브 속도의 순이다. 메탄회수율에 대해서는 PSA 회전밸브 속도가 가장 크게 영향을 미치고 있으며, 바이오메탄 생산량, 운전압력의 순으로 나타났다. 액체바이오 메탄 생산량이 $100Nm^3/hr$일 때의 최적 운전조건을 도출한 결과, 운전압력이 8.0bar 그리고 PSA 회전 밸브 속도가 31.55RPM일 때 바이오메탄의 메탄농도와 메탄회수율을 최대화할 수 있었고, 이때의 바이오메탄의 메탄농도는 97.13%이고, 메탄회수율은 75.89%이었다.
This research was focused to apply response surface methodology for optimization of bio-methane production by biogas upgrading process. Methane concentration(Y1) and methane efficiency(Y2) on biogas upgrading process were mathematically described as being modeled by the use of the Box-Behnken design...
This research was focused to apply response surface methodology for optimization of bio-methane production by biogas upgrading process. Methane concentration(Y1) and methane efficiency(Y2) on biogas upgrading process were mathematically described as being modeled by the use of the Box-Behnken design on response surface methodology. The results of ANOVA(analysis of variance) about models, the probability value of the methane concentration and methane recovery response surface model are 0.0001 and 0.0001, respectively and coefficient of determination($R^2$) are 0.9788 and 0.9710, respectively. The response surface model is proved of high reliability and suitability. The operation pressure had the greatest influence to methane concentration than other operation parameters and the PSA rotary valve velocity had the greatest influence to methane recovery than other operation parameters. Optimal condition of biogas upgrading process for production of $100Nm^3/hr$ bio-methane were operation pressure 8.0bar and outlet flow rate 31.55RPM, respectively. At that operation condition the methane concentration of bio-methane was 97.13% and methane recovery in biogas upgrading process was 75.89%.
This research was focused to apply response surface methodology for optimization of bio-methane production by biogas upgrading process. Methane concentration(Y1) and methane efficiency(Y2) on biogas upgrading process were mathematically described as being modeled by the use of the Box-Behnken design on response surface methodology. The results of ANOVA(analysis of variance) about models, the probability value of the methane concentration and methane recovery response surface model are 0.0001 and 0.0001, respectively and coefficient of determination($R^2$) are 0.9788 and 0.9710, respectively. The response surface model is proved of high reliability and suitability. The operation pressure had the greatest influence to methane concentration than other operation parameters and the PSA rotary valve velocity had the greatest influence to methane recovery than other operation parameters. Optimal condition of biogas upgrading process for production of $100Nm^3/hr$ bio-methane were operation pressure 8.0bar and outlet flow rate 31.55RPM, respectively. At that operation condition the methane concentration of bio-methane was 97.13% and methane recovery in biogas upgrading process was 75.89%.
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문제 정의
본 연구는 혐기성소화조에서 발생되는 바이오가스 를 이산화탄소 메탄 분리공정을 통해 바이오메탄을 / 생산하기 위하여 통계적 실험방법인 Box-Behnken 설계법을 적용하여 반응표면모델식을 도출하고 이산 화탄소 메탄 분리공정의 효율에 영향을 미치는 인자 / 들의 특성을 분석하였으며 바이오메탄의 메탄농도와 , 회수율을 최대화할 수 있는 최적 운전조건을 도출하였다.
가설 설정
흡착제에 흡착될 수 있는 흡착량이 증가하여 이산화 탄소와 메탄 분리효율이 증가되어 고순도의 메탄을 생산할 수 있는 것이다. 19) PSA 하지만 회전밸브 속 도의 변화에 따른 메탄농도는 거의 변화하지 않는다. 운전인자가 메탄농도에 미치는 영향을 보면 회 PSA 전밸브 속도보다는 운전압력이 크게 영향을 미치고 있고 분산분석결과 운전압력과 회전밸브 속도에 대한 교호항의 p Value가 1.
제안 방법
1) 반응표면 분석을 통해 종속변수인 메탄농도와 메탄회수율에 대한 반응표면모델식을 도출하였다.
가 필요하다 반응표면모델을 통해 메탄농 도와 메탄회수율을 최대화하여 액화바이오메탄을 생 산하기 위한 최적운전조건을 도출하였다 최적 운전 .
메탄농도는 모델 의 바이오가스 분 GFM 410 (UK) 석장치를 사용하여 분석하였으며 메탄회수율은 식 , 1 과 같이 이산화탄소 메탄 분리공정의 인입 배출되는 / / 바이오가스의 유량과 메탄농도를 측정하여 계산하였다.
이산화탄소 메탄 분리공정의 최적 운전조건을 도출 / 하기 위해 상기와 같이 설계법을 통해 Box-Behnken 실험을 설계하였다 본 실험에서는 운전인자로 운전 . 압력 의 흡착 탈착시간을 (Operation Pressure), PSA / 결정하는 회전밸브 속도 바이오메탄 생산량 , (Outlet Flow Rate) , 를 선정하였고 바이오메탄의 메탄농도와 메탄회수율을 종속변수로 선정하였다 운전인자에 대 . 하여 Table2와 같이 이산화탄소 메탄 분리공정의 용 Table 2 / 량을 고려하여 최대값과 최소값을 선정하였다.
이산화탄소 메탄 분리공정에 대하여 를 바 / Table 2 탕으로 설계법을 통해 선정된 각 운전 Box-Behnken 인자의 조건에 따라 실험을 진행하였다 각 운전인자 . 조건에 따른 메탄농도와 메탄회수율에 대한 실험결과는 Table 3과 같다.
이산화탄소 메탄 분리공정의 최적 운전조건을 도출 / 하기 위해 상기와 같이 설계법을 통해 Box-Behnken 실험을 설계하였다 본 실험에서는 운전인자로 운전 . 압력 의 흡착 탈착시간을 (Operation Pressure), PSA / 결정하는 회전밸브 속도 바이오메탄 생산량 , (Outlet Flow Rate) , 를 선정하였고 바이오메탄의 메탄농도와 메탄회수율을 종속변수로 선정하였다 운전인자에 대 .
이산화탄소 메탄분리공정에서 각 운전인자인 운전 / 압력 회전밸브 속도 바이오메탄 생산량 , PSA , (Outlet Flow Rate)과 종속변수인 메탄농도와 메탄회수율의 상호관계와 운전인자의 상호교호작용에 의한 효과를 분석하기 위해 식 과 식 를 통해 도출된 반응표면 1 2 도를 이용하여 분석하였다.
혐기성소화조에서 발생한 바이오가스를 이산화탄소 메탄 분리공정을 통해 바이오가스의 에너지효율과 / 경제적 가치를 높일 수 있는 바이오메탄을 생산하기 위한 최적 운전조건을 설계법을 도출 Box-Behnken 하였다.
대상 데이터
바이오가스는 매립지에 설치되어 있는 혐기성소 S 화조에서 음식물폐수를 처리해 발생되는 바이오가스 를 사용하였다 바이오가스의 성상은 과 같다 .
과 같다. Table 1의 바이오가스를 탈황공정을 통해 황화수소 를 이하로 제거하고 압축공정을 통해 200ppm , 5 ~ 9bar로 압축하고 냉각제습공정으로 공급해 차적으 1 로 수분을 제거한 후 흡착제습공정으로 수분을 dew point -60 / ? 이하로 제거해 이산화탄소 메탄 분리공 정으로 바이오가스를 공급하여 실험을 진행하였다.
데이터처리
Table 2 17 와 같이 실험을 계획한 결과 총 개의 실 험을 진행하였으며, Design Expert 8 (Stat Ease Inc. USA) 프로그램을 사용하여 반응표면모델을 도출하 고 모델의 적합성을 분산분석을 통해 검정하고 최종적으로 최적운전조건을 도출하였다.
Table 3의 실험결과를 바탕으로 종속변수인 메탄 농도와 메탄회수율에 대해 운전인자인 운전압력(Operation Pressure), PSA / 의 흡착 탈착시간을 결정 하는 회전밸브 속도 바이오메탄 생산량 , (Outlet Flow Rate) Design Expert 8.0 의 상관관계를 프로그램을 통해 2차 다항식의 반응표면모델식을 도출하였다 .
반응표면모델의 통계학적인 적합도 검증은 모델의 적합도가 떨어지면 잘못된 결과가 도출될 수 있기 때 문에 필수적인 진행되어야 한다 적합성 검증은 분산 . 분석을 통해 진행하였다 분산분석 . (Analysis of Variance, ANOVA)은 통계학에서 두 개 이상 다수 의 집단을 비교하고자할 때 집단 내의 분산 총 평균 , 과 각 집단의 평균의 차이에 의해 생긴 집단 간 분산 의 비교를 통해 만들어진 를 이용하여 가설검 p Value 정을 하는 방법이다 메탄농도와 메탄회수율의 반응 .
성능/효과
2) / 이산화탄소 메탄분리공정의 특성을 보면 메탄농 도에 대해 운전압력이 가장 크게 영향을 미치 고 있으며 바이오메탄 생산량 회전밸브 , , PSA 속도의 순으로 영향을 미친다 메탄회수율에 대 .
3) 바이오메탄으로 액화바이오메탄을 생산하기 위 한 운전조건인 운전압력이 바이오메탄 8.0bar, 생산량이 100Nm3 /hr일 때의 최적 운전조건을 도출한 결과 회전밸브 속도가 PSA 31.55RPM 일 때 바이오메탄의 메탄농도와 메탄회수율을 최대화할 수 있었고 이때의 바이오메탄의 메탄 , 농도는 97.13%이고, 메탄회수율은 75.89% 이다.
7) 흡착법은 다른 공정에 비해 설비가 간단하고 소요면적이 작으며 에 , , 너지소비량이 적고 운전 시 차 오염물질을 발생하 , 2 지 않는다.
분산분석을 통해 반응표면모델의 적합성을 검증한 결과 각 모델의 가 이하로서 유의성이 p Value 0.05 매우 높게 나타났으며 결정계수 , (R2 ) 0.9788, 는 0.9710 .
회수율은 거의 변화하지 않는다 운전인자가 메탄회 . 수율에 미치는 영향을 보면 바이오메탄 생산량이 운전압력보다는 크게 영향을 미치고 있고 분산분석결 , 과 운전압력과 바이오메탄 생산량에 대한 교호항의 p Value 0.7313 가 으로서 교호효과가 낮은 것으로 나타났다.
회수율은 거의 변화하지 않았다 운전인자가 메탄회 . 수율에 미치는 영향을 보면 의 속 PSA Rotary Valve 도가 운전압력보다는 크게 영향을 미치고 있고 분산 분석결과 운전압력과 속도에 대 PSA Rotary Valve 한 교호항의 가 로서 교호효과가 낮은 p Value 0.6084 것으로 나타났다.
자가 메탄농도에 미치는 영향을 보면 회전밸브 PSA 속도보다는 바이오메탄 생산량이 크게 영향을 미치고 있고 분산분석결과 회전밸브 속도와 바이오메탄 PSA 생산량에 대한 교호항의 p Value가 0.8291로서 교호효과가 낮은 것으로 나타났다.
조건을 도출한 결과 과 와 같이 Figure 11 Figure 12 운전압력이 이고 바이오메탄 생산량이 8.0bar , 100Nm3 /hr , PSA Rotary Valve 이고 속도가 31.55RPM일 때 바이오메탄의 메탄농도와 메탄회수 율을 최대화할 수 있었다 최적 운전조건일 때 바이오메탄의 메탄농도는 이고 메탄회수율은 97.13% , 75.89% .
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
바이오메탄을 생산하는데 있어 핵심적인 공정은 무엇인가?
바이오메탄을 생산하는데 있어 핵심적인 공정은 메탄과 이산화탄소를 분리하는 공정으로서 흡착법, 흡수법 멤브레인법 등이 있다 흡착법은 흡착제에 이 , . 산화탄소를 흡착시키고 메탄은 배출되면서 이산화탄 소가 분리되는 방법이다 흡수법은 크게 물을 이용한 .
흡착법의 장점은?
/ 사용되는 있는 방법은 흡착법이다. 7) 흡착법은 다른 공정에 비해 설비가 간단하고 소요면적이 작으며 에 , , 너지소비량이 적고 운전 시 차 오염물질을 발생하 , 2 지 않는다. 6) 현재까지 흡착법에 대한 연구는 대부분 흡착제에 대한 연구가 대부분이며 최적 운전조건 도 출에 대한 연구는 미진한 상황이다 공정의 최적화를 .
일반적으로 공정의 최적 운전조건을 도출하기 위한 방법의 한계점은?
공정의 최적 운전조건을 도출하기 위한 방법은 모 든 운전조건은 고정하고 하나의 운전조건만을 변화시 키며 최적화를 진행하는 것이 일반적이다 그러나 이 . 러한 방법은 각 운전인자 간의 상호관계를 고려되지 않을 때 결과물의 신뢰성에 한계를 나태내고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 통계학적인 실험방법들이 도입되고 있다. 11, 12) 다양한 통계학적 인 실험방법 중 반응표면분석 (Response Surface Methodology) , 은 화학공정 식품생산공정 등의 최적 운전조건을 도출하는 연구에 많이 적용되고 있으며, 환경분야에는 현재까지는 적용이 미비한 상황이지만 최근 활발히 적용되고 있다.
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