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파이프라인을 이용한 이산화탄소 수송에서 중간 저장 허브 선정 모델링 및 시각화를 위한 시뮬레이터 개발
Development of a Simulator for the Intermediate Storage Hub Selection Modeling and Visualization of Carbon Dioxide Transport Using a Pipeline 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.16 no.12, 2016년, pp.373 - 382  

이지용 (한국과학기술원 산업 및 시스템 공학과)

초록
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이산화탄소 포집 및 저장 / 격리 (CCS) 기술은 많은 이산화탄소 저감 방법 중 이상적인 방법으로 주목 받고 있다. 이산화탄소를 포집해서 파이프라인을 통해 저장소까지 수송할 때, 저장소가 가까운 경우 직접 수송할 수도 있지만, 중간 저장의 역할을 하는 허브를 거쳐 수송할 수도 있다. 허브의 수와 위치를 결정하는 것은 중요한 문제이다. 다목적 의사 결정을 위한 수학 모델은 많은 제약식과 목적식을 수반하는데, 문제의 계산 복잡도가 증가하지만 항상 최적을 보장하지 않는다. 본 연구에서는, 이산화탄소 수송망에서 중간 저장 허브의 위치와 수를 결정하는 알고리즘을 제안하고, 이를 활용하여 이산화탄소 발생지의 연결 네트워크 시뮬레이터를 개발한다. 시뮬레이터에서는 또한 이산화탄소의 수송 경로를 제공한다. 사례 연구로 한국에 모델을 적용한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Carbon dioxide Capture and Storage/Sequestration (CCS) technology has attracted attention as an ideal method for most carbon dioxide reduction needs. When the collected carbon dioxide is transported to storage via pipelines, the direct transport is made if the storage is close, otherwise it can also...

주제어

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제안 방법

  • One of the most important objective of this study is to use hub nodes to maximize coverage rates, which mean how many source nodes are connected to the hubs, and so the simulator calculates the number of nodes every time by the increase of the number of hubs. The minimum coverage rate is assumed more than 75% in the light of researchers' policies.
  • The purpose for the development of the model is to minimize total cost during the CCS system’s processing period.
  • The purpose of this study is to provide an algorithm for placing the intermediate hub storage and develop a simulator to visualize how they are connected. The algorithm and developed simulator have simple assumption and give intuitive decision making process with obtaining the number and positions of hubs.

이론/모형

  • If CO2 emission source nodes are randomly dispersed, each node has a priority of connection to the hub nodes. The particular algorithm and formula are proposed to handle it by Pagerank theory[24].
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참고문헌 (26)

  1. IPCC, Climate Change 2014: Mitigation of Climate Change, Working Group III Contribution to the IPCC 5th Assessment Report, IPCC, Geneva, 2014 

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  17. K. Jain, M. Mahdian, E. Markakis, A. Saberi, and V. Vazirani, "Greedy facility location algorithms analyzed using dual tting factor revealing lp," To appear in the Journal of ACM. 

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  19. E. S. Rubin and C. Chen, et al,. "Cost and performance of fossil fuel power plants with CO2 capture and storage," Energy Policy, Vol.35, No.9, pp.4444-4454, 2007. 

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  22. K. Mollersten and J. Yan, Jose R. Moreira, "Potential market niches for biomass energy with CO2 capture and storage-Opportunities for energy supply with negative CO2 emissions," Biomass and Bioenergy, Vol.25, No.3, pp.273-285, 2003. 

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  24. Lawrence Page, Sergey Brin, Rajeev Motwani and Terry Winograd, "The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web," 1998. 

  25. IEA GHG CO2 database, 2006, http://www.iea.org/statistics/topics/co2emissions/ 

  26. J. H. Han and I. B. Lee, "Development of a scalable infrastructure model for planning electricity generation and CO2 mitigation strategies under mandated reduction of GHG emission," Applied Energy, Vol.88, pp.5056-5068, 2011. 

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