[논문]SNCR 시스템 내부의 물질 반응에 관한 전산해석적 연구

구성모; 유경선; 장혁상

doi:10.7464/ksct.2019.25.1.063

SNCR 시스템 내부의 물질 반응에 관한 전산해석적 연구
CFD Analysis on the Internal Reaction in the SNCR System 원문보기

청정기술 = Clean technology, v.25 no.1, 2019년, pp.63 - 73

구성모 (영남대학교 환경공학과) , 유경선 (광운대학교 환경공학과) , 장혁상 (영남대학교 환경공학과)

초록
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연소공정 내에서 질소산화물 배출을 저감하는 선택적 무촉매 환원장치 내부의 화학반응 및 저감효율에 대한 수치해석이 실행되었다. 선택적 무촉매 환원장치에서 저감된 질소산화물은 질소뿐만 아니라 아산화질소로도 전환된다. 아산화질소는 온실가스로써 지구온난화에 영향을 끼치기 때문에 선택적 무촉매 환원장치 내의 질소산화물 제어와 동시에 아산화질소 생성제어가 요구되어진다. 본 연구에서는 선행연구에서 실행된 실험과 온도조건과 가성소다의 첨가량이 동일한 선택적 무촉매 환원장치 내의 전산해석을 실시하고 비교하여 전산해석의 신뢰성을 확인하고, 가성소다 첨가량을 추가적으로 조절하여 질소산화물의 저감 효율과 아산화질소 생성량을 예측하였다. 전산해석은 후단의 측정점을 설정하여 각 물질의 질량분율을 확인하였다. 세부적으로는 측정점에서 유동방향에 수직한 면을 설정하여 온도 조건과 가성소다 첨가량에 따른 각 물질의 평균 질량분율을 비교하였다. 실험값과 전산해석에 의한 모사값은 최대 18.9%의 오차를 보이며 대체적으로 잘 예측됨을 확인하였으며 가성소다 첨가량을 증가시켰을 땐 70% 이상의 제거율의 온도 범위가 넓어지는 것을 확인하였다. 따라서 반응온도의 낙차가 크고 잦은 폐기물 소각시설 등에서 효과적일 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Numerical analysis was done to evaluate the chemical reaction and the reduction rate inside of selective non-catalytic reduction to denitrification in combustion process. The $NO_X$ reduction in selective non-catalytic reduction is converted to not only nitrogen but also nitrous oxide. Simultaneous $NO_X$ reduction and nitrous oxide generation suppressing is required in selective non-catalytic reduction because nitrous oxide influences the global warming as a greenhouse gas. The current study was performed compare the computational analysis in the same temperature and amount of NaOH, and in comparison with the previous research experiments and confirmed the reliability of the computational fluid dynamics. Additionally, controlling the addition amount of NaOH to predict the $NO_X$ reduction efficiency and nitrous oxide production. Numerical analysis was done to check the mass fraction of each material in the measurement point at the end of selective non-catalytic reduction. Experimental Value and simulation value by numerical analysis showed an error of up to 18.9% was confirmed that a generally well predicted. and it was confirmed that the widened temperature range of more than 70% $NO_X$ removal rate is increased when the addition amount of NaOH. So, large and frequent changes of the reaction temperature waste incineration facilities are expected to be effective.

주제어

표/그림 (19)

그림 Figure 1. Schematic of the SNCR reactor.
그림 Figure 2. Location of nozzle tips.
그림 Figure 3. Mesh of the SNCR reactor.
표 Table 1. Boundary condition at main inlet
표 Table 2. Boundary condition of atomizing air at nozzle tip
표 Table 3. Boundary condition of 40% urea solution at nozzle tip
표 Table 4. Boundary condition of heat loss at each wall
표 Table 5. Boundary condition of 40% urea solution and NaOH 1% at Nozzle tip
표 Table 6. Reaction list
그림 Figure 4. Velocity distribution near the nozzle.
그림 Figure 5. Temperature distribution near the nozzle.
그림 Figure 6. NO concentration distribution near the nozzle.
그림 Figure 7. Reduction of NO_X with respect to temperature at urea only.
그림 Figure 8. Reduction of NO_X with respect to temperature at urea and NaOH 1%.
그림 Figure 9. Reduction of NO_X with respect to temperature and NaOH percentage.
그림 Figure 10. NH₃ slip with respect to temperature at urea only.
표 Table 7. Comparison of NO_X reduction percentage between experimental and CFD at two different NaOH concentration and five different heat loss
그림 Figure 11. Generation of N₂O with respect to temperature at urea only.
그림 Figure 12. Generation of N₂O with respect to temperature at urea and NaOH 1%.

AI 본문요약
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문제 정의

다음은 전술한 30가지 실험조건에 대하여 질소산화물 저감효율과 미반응 암모니아 발생량을 실험값과 전산해석을 통한 모사값을 비교한다. 그러나 선행연구에서는 넓은 온도범위에 비해 요소만 사용한 경우와 가성소다가 1% 첨가된 개량환원제에 대한 실험만이 진행되었으므로 본 연구에서는 이두 경우에 대한 비교를 통해 신뢰성을 얻고 가성소다가 첨가된 양을 늘렸을 때의 결과를 예측하도록 하겠다.
본 논문에서는 전산해석을 통해 선행연구에서 진행된 실험실규모의 선택적 무촉매 환원장치의 실험을 재현했다. 전산 해석에 사용한 경계조건은 Table 1 ~ 5에서 보여주고 있으며 내부의 반응은 Table 6에서 보여주고 있다.
전술한 내용을 토대로 선택적 무촉매 환원장치 내부에서 배기가스와 요소수가 반응되는 노즐 팁 위치의 온도에 따라 질소산화물 저감효율이 달라짐을 예상할 수 있으며, 미반응 암모니아를 배출하거나 아산화질소를 생성됨을 이해하고, 질소산화물과 요소가 반응되는 실험실 규모의 선택적 무촉매환원장치를 모델링한다. 본 연구에서는 모델링 된 선택적 무촉매 환원장치에 대하여 반응온도에 따른 질소산화물 저감효율 파악을 목적으로 전산해석을 이용하여 기존 요소를 이용했을 때와 가성소다(NaOH)를 첨가한 개량환원제를 이용하였을 때의 질소산화물 저감효율과 아산화질소 발생량을 비교하였으며, 개량환원제의 가성소다 첨가 정도를 조절하여 그에 따른 효율 변화 및 발생량 또한 확인하고 평가한다.
본 연구에서는 선행연구에서 진행된 실험실 규모의 선택적무촉매 환원장치에서 온도와 가성소다 첨가량에 따른 질소산화물 저감효율을 얻어지는 실험에 대해 전산유체역학을 통해 동일 조건에서 실험하였다. 난류모델 및 액적모델 등이 활용된 3차원 난류반응유동 전산해석 모델을 구축하였으며 이러한 전산해석 모델에서 30개의 난류반응속도 식은 질소산화물 저감효율, 미반응 암모니아 배출량과 아산화질소 발생량을 예측하기위해 사용되었다.
본 연구에서는 전술한 바와 같이 실험실 규모로 제작된 선택적 무촉매 환원장치의 한계를 이해하였으나, 전산해석의화학반응 및 액적의 증발과 같은 복잡한 현상을 해석하는 것에 대한 신뢰성을 얻기 위해, 선행연구에서 다양한 조건에서 실시된 실험실규모의 선택적 무촉매 환원장치의 결과를 인용하여 동일 조건에서 비교하고 전산해석 프로그램을 통해 더 넓은 범위에서의 실험 결과를 예측하고 또 그 효용성에 대해 평가하였다.

가설 설정

EDC모델의 핵심은 난류반응유동을 반응미세구조(fine structure)와 주변유체(surrounding fluid) 두 부분으로 나누어 해석한다[20]. 모든 반응은 교반식반응기에서 이루어지는 것으로 가정된 반응미세구조 내부에서 일어난다고 가정하고, 반응미세구조로부터 주변유체로 질량 및 에너지가 전달된다.
전술한 바와 같이 비연속상인 액적을 라그랑지안 해석기법으로 Navier-Stokes방정식에 따라 계산된 유동장을 통해 궤적을 추적하였다. 이 모델에서 액적은 높은 질량 부하를 가질지라도 낮은 부피분율을 가진다는 가정 하에 해석된다.

제안 방법

Figure 1과 같이 제작된 형상에 대하여 ANSYS사의 ANSYS Meshing 프로그램을 사용하여 격자를 생성하였다. 3차원 형상에 대한 격자는 크게 육면체 격자와 사면체 격자가 있다.
본 연구에서는 Nquyen et al. [13]에 의해 이루어진 선행연구에서 사용된 실험실 규모의 선택적 무촉매 환원장치와 동일한 형상을 제작하였다. 이 장치를 나타내기 위해 ANSYS 사의 DesignModeler를 사용하였다[14].
본 연구에서는 선행연구에서 진행된 실험실 규모의 선택적무촉매 환원장치에서 온도와 가성소다 첨가량에 따른 질소산화물 저감효율을 얻어지는 실험에 대해 전산유체역학을 통해 동일 조건에서 실험하였다. 난류모델 및 액적모델 등이 활용된 3차원 난류반응유동 전산해석 모델을 구축하였으며 이러한 전산해석 모델에서 30개의 난류반응속도 식은 질소산화물 저감효율, 미반응 암모니아 배출량과 아산화질소 발생량을 예측하기위해 사용되었다. 해석결과, 기존의 요소수만 사용하는 선택적 무촉매 환원장치에 비해 가성소다가 첨가된 개량환원제를 사용할 경우, 높은 질소산화물 저감효과와 동시에 낮은 아산화질소 발생량을 얻을 수 있었다.
다음은 전술한 30가지 실험조건에 대하여 질소산화물 저감효율과 미반응 암모니아 발생량을 실험값과 전산해석을 통한 모사값을 비교한다. 그러나 선행연구에서는 넓은 온도범위에 비해 요소만 사용한 경우와 가성소다가 1% 첨가된 개량환원제에 대한 실험만이 진행되었으므로 본 연구에서는 이두 경우에 대한 비교를 통해 신뢰성을 얻고 가성소다가 첨가된 양을 늘렸을 때의 결과를 예측하도록 하겠다.
전산해석은 첫 번째로 요소만을 사용한 탈질 저감효과에 대해 반응온도를 달리하여 해석 결과를 얻었다. 두 번째로 요소가 포함된 요소수에 대해 가성소다를 1%에서 5%까지 달리 첨가하여 반응온도에 따른 해석결과를 얻었다. 각 해석 결과는 입구로부터 4.
또한 본 연구에서는 노즐에서 분사되는 액적은 노즐 입구에서 증발하고 유동 변화가 심할 것으로 예측되고, 벽면에서 격자가 클 경우 한 격자에서 속도를 0 m s-1로 나타내기 때문에 매우 큰 오차가 발생한다. 따라서 형상의 벽면에 얇은 프리즘 격자를 생성하여 벽면에서의 점착조건에 의한 속도변화에 대한 해석을 시도했다. 실험실 규모의 장치의 격자점(node)은 62,928개이며, 격자의 수(element)는 334,578개로 구성된다.
또한 요소수에 가성소다를 첨가에 대해 Table 3의 암모니아와 이소시안산(HNCO)의 조성을 그대로 이용하되 가성소다를 1, 2, 3, 4 그리고 5%로 첨가하고 물을 동일 질량을 제어하여 총질량을 유지한다. 1%일 때 조성을 Table 5에 나타내었으며 동일한 방법으로 다른 첨가량에 대해 적용된다.
라그랑지안 해석기법을 이용한 해석으로 액적에 대한 힘의 평형을 적분하여 비연속상인 액적의 궤적을 예측한다. 이 힘의 평형은 액적에 적용되는 힘이 액적의 관성과 동일하다고 가정하고 다음과 같이 나타낸다.
본 논문에서는 선택적 무촉매 환원장치 내부에서 유입된 유체가 노즐 팁에서 분사되는 요소수와 혼합하고 반응되며 반응의 진행은 요소수 팁의 위치 5 cm 전단에서 측정되는 반응온도(reaction temperature)가 반응에 높은 영향을 기여하고 있음을 예측하고, 이 온도를 조절하기 위해 벽면에서 열손실 양을 조절한다. 온도 조절에 사용된 열손실 조건은 Table 4에 각각 나타내었다.
본 연구에서는 이 지배방정식들을 각자 적용하는 Fluent 내부에 설정되어진 해석 모델을 사용하였으며 각 모델로는 난류현상을 해석하기 위한 standard k-ε모델, 유체와 액적의 다상 유동에 대한 이산유동모델과 장치 내부의 환원반응을 모사하기위한 EDC모델을 사용하였다 따라서 다음 하위 절에서 각 지배방정식에 따르는 Fluent 내 설정된 해석모델에 대해 설명하도록 하겠다.
선행연구에서 실험은 비교적 넓은 온도 범위(825 ℃ ≦ T R≦1025 ℃)에서 수행되었으나 본 연구에서 전산해석을 이용한 모사는 6가지 다른 가성소다 조성과 5가지 다른 온도에 대하여 총 30가지 실험조건에서만 진행되었다. 전산해석 모사에서 반응기의 벽면에서의 열손실 조건(Table 4)과 노즐 입구에서 액적 분사 조건(Table 3, 5)을 다르게 설정하면서 30가지 실험조건에서 모델링된다.
연구에서 활용된 실험실 규모의 선택적 무촉매 환원장치의 입구로 유입되는 가스는 연소 후 가스의 조성이 필요하지만 전술한 바와 같이 선행연구에서 실험 시에 사용하였던 가스 유량과 그 조성을 활용하였다. 입구에서의 경계조건과 노즐 입구에서의 분사 공기와 분사되는 용소 용액에 대한 경계조건은 각각 Table 1, 2 및 3에 나타내었다.
선행연구에서 실험은 비교적 넓은 온도 범위(825 ℃ ≦ T R≦1025 ℃)에서 수행되었으나 본 연구에서 전산해석을 이용한 모사는 6가지 다른 가성소다 조성과 5가지 다른 온도에 대하여 총 30가지 실험조건에서만 진행되었다. 전산해석 모사에서 반응기의 벽면에서의 열손실 조건(Table 4)과 노즐 입구에서 액적 분사 조건(Table 3, 5)을 다르게 설정하면서 30가지 실험조건에서 모델링된다. 그러나 이 실험조건들에는 똑같은 반응속도식(Table 6), 입구에서의 경계조건, 그리고 난류모델을 사용하였다.
전산 해석에 사용한 경계조건은 Table 1 ~ 5에서 보여주고 있으며 내부의 반응은 Table 6에서 보여주고 있다. 전산해석은 첫 번째로 요소만을 사용한 탈질 저감효과에 대해 반응온도를 달리하여 해석 결과를 얻었다. 두 번째로 요소가 포함된 요소수에 대해 가성소다를 1%에서 5%까지 달리 첨가하여 반응온도에 따른 해석결과를 얻었다.
전술한 내용을 토대로 선택적 무촉매 환원장치 내부에서 배기가스와 요소수가 반응되는 노즐 팁 위치의 온도에 따라 질소산화물 저감효율이 달라짐을 예상할 수 있으며, 미반응 암모니아를 배출하거나 아산화질소를 생성됨을 이해하고, 질소산화물과 요소가 반응되는 실험실 규모의 선택적 무촉매환원장치를 모델링한다. 본 연구에서는 모델링 된 선택적 무촉매 환원장치에 대하여 반응온도에 따른 질소산화물 저감효율 파악을 목적으로 전산해석을 이용하여 기존 요소를 이용했을 때와 가성소다(NaOH)를 첨가한 개량환원제를 이용하였을 때의 질소산화물 저감효율과 아산화질소 발생량을 비교하였으며, 개량환원제의 가성소다 첨가 정도를 조절하여 그에 따른 효율 변화 및 발생량 또한 확인하고 평가한다.
출구 쪽에 선행연구에서 사용된 전단으로부터 4.2 m 위치에 측정점을 설정하여 그 면에서의 평균 농도분포를 파악하여 가스처리효율을 파악한다.

대상 데이터

따라서 형상의 벽면에 얇은 프리즘 격자를 생성하여 벽면에서의 점착조건에 의한 속도변화에 대한 해석을 시도했다. 실험실 규모의 장치의 격자점(node)은 62,928개이며, 격자의 수(element)는 334,578개로 구성된다. 이때 격자의 품질(quality)은 격자의 비대칭도(skewness)로 나타낼 수 있는데 비대칭도는 격자 크기 분포가 좌우로 치우친 정도를 나타낸다.
실험실 규모의 선택적 무촉매 환원장치의 형상은 Figure 1로 나타내었다. 형상은 직경 0.2 m의 총길이 4.4 m의 원통형 구조로서 입구로부터 1.7 m 지점에서 역방향으로 노즐이 분사된다. 입구로부터 1.

데이터처리

전산해석을 실시하기 위해 상용코드인 ANSYS Fluent v15.0을 사용하였다. 이 프로그램은 난류현상해석을 위한 많은 난류모델이 존재하며, 유체의 유동뿐만 아니라 화학반응, 액적의 궤도추적 등의 다양한 기능을 보유하고 있으므로 항공, 조선, 화학 공학 등에서 광범위하게 사용되고 있다[12].

이론/모형

전산해석 모사에서 반응기의 벽면에서의 열손실 조건(Table 4)과 노즐 입구에서 액적 분사 조건(Table 3, 5)을 다르게 설정하면서 30가지 실험조건에서 모델링된다. 그러나 이 실험조건들에는 똑같은 반응속도식(Table 6), 입구에서의 경계조건, 그리고 난류모델을 사용하였다.
본 논문에서 장치 내부의 난류는 k-ε모델을 통해 해석된다.
이 기법에서 유체는 연속체로 간주하여 유동장에 대해 오일러리안(Eulerian)해석 기법으로 해석되며, 비연속적으로 주입되는 액적에 대해서는 라그랑지안(Lagrangian) 해석기법으로 각 액적을 추적하여 액적의 유동을 예측했다. 본 전산해석에 사용된 지배방정식은 연속방정식, 운동량방정식, 에너지방정식, 난류운동에너지방정식 및 화학종 보존방정식으로 Patankar [11]에서 서술된 일반 지배 방정식을 따른다. 본 연구에서는 이 지배방정식들을 각자 적용하는 Fluent 내부에 설정되어진 해석 모델을 사용하였으며 각 모델로는 난류현상을 해석하기 위한 standard k-ε모델, 유체와 액적의 다상 유동에 대한 이산유동모델과 장치 내부의 환원반응을 모사하기위한 EDC모델을 사용하였다 따라서 다음 하위 절에서 각 지배방정식에 따르는 Fluent 내 설정된 해석모델에 대해 설명하도록 하겠다.
선택적 무촉매 환원장치 내부에서 유체와 액적의 다상 유동을 나타내기 위해 오일러리안-라그랑지안(Eulerian-Lagrangian)해석 기법을 사용하였다[14]. 이 기법에서 유체는 연속체로 간주하여 유동장에 대해 오일러리안(Eulerian)해석 기법으로 해석되며, 비연속적으로 주입되는 액적에 대해서는 라그랑지안(Lagrangian) 해석기법으로 각 액적을 추적하여 액적의 유동을 예측했다.
선택형 무촉매 환원장치에서 입구로 유입되는 유체와 노즐로 분사되는 액적 및 분사공기의 유량, 직경 및 속도와 같은 초기 조건을 결정하기 위해 이산유동모델(Discrete Phase Model)을 사용하였다. 전술한 바와 같이 비연속상인 액적을 라그랑지안 해석기법으로 Navier-Stokes방정식에 따라 계산된 유동장을 통해 궤적을 추적하였다.
선택적 무촉매 환원장치 내부에서 유체와 액적의 다상 유동을 나타내기 위해 오일러리안-라그랑지안(Eulerian-Lagrangian)해석 기법을 사용하였다[14]. 이 기법에서 유체는 연속체로 간주하여 유동장에 대해 오일러리안(Eulerian)해석 기법으로 해석되며, 비연속적으로 주입되는 액적에 대해서는 라그랑지안(Lagrangian) 해석기법으로 각 액적을 추적하여 액적의 유동을 예측했다. 본 전산해석에 사용된 지배방정식은 연속방정식, 운동량방정식, 에너지방정식, 난류운동에너지방정식 및 화학종 보존방정식으로 Patankar [11]에서 서술된 일반 지배 방정식을 따른다.
[13]에 의해 이루어진 선행연구에서 사용된 실험실 규모의 선택적 무촉매 환원장치와 동일한 형상을 제작하였다. 이 장치를 나타내기 위해 ANSYS 사의 DesignModeler를 사용하였다[14]. 실험실 규모의 선택적 무촉매 환원장치의 형상은 Figure 1로 나타내었다.
선택형 무촉매 환원장치에서 입구로 유입되는 유체와 노즐로 분사되는 액적 및 분사공기의 유량, 직경 및 속도와 같은 초기 조건을 결정하기 위해 이산유동모델(Discrete Phase Model)을 사용하였다. 전술한 바와 같이 비연속상인 액적을 라그랑지안 해석기법으로 Navier-Stokes방정식에 따라 계산된 유동장을 통해 궤적을 추적하였다. 이 모델에서 액적은 높은 질량 부하를 가질지라도 낮은 부피분율을 가진다는 가정 하에 해석된다.
Re_sph는 동일한 부피를 갖는 구체의 직경을 이용해 계산된다. 하지만 본 연구에서는 구형 액적으로 가정하여 계산하므로 Equation (12)가 이용되었다.

성능/효과

또한 질소산화물 저감효율, 미반응 암모니아 배출량, 그리고 아산화질소 발생량의 측면에서 반응온도와 가성소다 첨가에 따른 실험결과와 전산해석 모사결과를 비교하였을 때 만족할 만한 수준에서 일치함을 확인할 수 있었다. 따라서 실험에서 진행되지 않은 가성소다 첨가량을 증가시켜 가성소다 첨가량에 따른 질소산화물의 저감효과를 확인할 수 있었으며, 낮은 폭이지만가성소다의 양을 증가시킴에 따라 질소산화물 저감효과가 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
Figure 9에서 가성소다를 첨가했을 때 높은 질소산화물 저감효율을 갖는 것을 알 수 있으며, 가성소다의 양을 늘림에 따라서는 적지만 질소산화물 저감 효율의 상승효과를 갖는 것을 확인할 수 있다. 또한 질소산화물 저감효율 70%를 기준으로 했을 때 활용 가능한 온도범위가 요소수만 사용했을 때 약 910 ~ 1030 ℃의 범위에서 가성소다를 사용했을 때 최대 약 870 ~ 1050 ℃의 범위로 넓어지고 있음을 알 수 있다.
해석결과, 기존의 요소수만 사용하는 선택적 무촉매 환원장치에 비해 가성소다가 첨가된 개량환원제를 사용할 경우, 높은 질소산화물 저감효과와 동시에 낮은 아산화질소 발생량을 얻을 수 있었다. 또한 질소산화물 저감효율, 미반응 암모니아 배출량, 그리고 아산화질소 발생량의 측면에서 반응온도와 가성소다 첨가에 따른 실험결과와 전산해석 모사결과를 비교하였을 때 만족할 만한 수준에서 일치함을 확인할 수 있었다. 따라서 실험에서 진행되지 않은 가성소다 첨가량을 증가시켜 가성소다 첨가량에 따른 질소산화물의 저감효과를 확인할 수 있었으며, 낮은 폭이지만가성소다의 양을 증가시킴에 따라 질소산화물 저감효과가 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
Figure 7과 8을 통해 실험실 규모의 선택적 무촉매 환원장치에서 최적 온도는 약 940 ℃로 보이며, 이는 노즐을 통한 분사 용액이 보다 더 높은 온도 영역 까지 침투할 수 있으므로 실제 최적온도는 940 ℃보다 약간 높은 온도일 것으로 예측 할 수 있다. 실험 결과 약 80%의 최대 질소산화물 저감효율을 보인다. 이는 전사해석을 통한 모사 값에서도 잘 예측되고 있다.
난류모델 및 액적모델 등이 활용된 3차원 난류반응유동 전산해석 모델을 구축하였으며 이러한 전산해석 모델에서 30개의 난류반응속도 식은 질소산화물 저감효율, 미반응 암모니아 배출량과 아산화질소 발생량을 예측하기위해 사용되었다. 해석결과, 기존의 요소수만 사용하는 선택적 무촉매 환원장치에 비해 가성소다가 첨가된 개량환원제를 사용할 경우, 높은 질소산화물 저감효과와 동시에 낮은 아산화질소 발생량을 얻을 수 있었다. 또한 질소산화물 저감효율, 미반응 암모니아 배출량, 그리고 아산화질소 발생량의 측면에서 반응온도와 가성소다 첨가에 따른 실험결과와 전산해석 모사결과를 비교하였을 때 만족할 만한 수준에서 일치함을 확인할 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	이산화질소가 환경에 어떤 영향을 미치는가?	일산화질소는 독성이 약하며 대기 중의 농도수준에서는 뚜렷한 피해를 나타내지 않지만 대기 중에서 쉽게 이산화질소(NO2)의 형태로 전환된다. 이산화질소는 산성비의 원인이 되어 금속을 부식시키고 건물수명을 단축시킬 뿐만 아니라 대기 중의 오존농도를 증가시키고 PAN, aldehyde 등의 2차 오염물질을 생성하여 광화학 스모그를 유발시킨다. 또한 일산화질소에 비해 독성이 5 ~ 10배 높기 때문에 고농도에서 흡입 시에는 호흡기 세포를 파괴하고 혈 중 헤모글로빈과 결합으로 호흡곤란의 원인이 되어 인간건강을 위협하는 물질이다[1].
	질소산화물은 무엇인가?	발전소, 소각시설에서 배출되는 질소산화물(NOX)은 대표적인 대기오염물질 중 하나로서, 연소과정에서 연료 및 폐기물 중의 질소성분이 산화하거나 고온에서 과다 연소공기 주입에 의한 공기 중의 질소가 연소에 의해 산화되어 발생한다. 위의 시설들에서 질소산화물은 주로 일산화질소(NO)의 형태로 배출된다.
	이산화질소는 우리 몸에 어떠한 영향을 끼치는가?	이산화질소는 산성비의 원인이 되어 금속을 부식시키고 건물수명을 단축시킬 뿐만 아니라 대기 중의 오존농도를 증가시키고 PAN, aldehyde 등의 2차 오염물질을 생성하여 광화학 스모그를 유발시킨다. 또한 일산화질소에 비해 독성이 5 ~ 10배 높기 때문에 고농도에서 흡입 시에는 호흡기 세포를 파괴하고 혈 중 헤모글로빈과 결합으로 호흡곤란의 원인이 되어 인간건강을 위협하는 물질이다[1]. 아산화질소(N2O)는 병원에서 마취용도로 사용되는 물질로 인체에는 무해한 것으로 알려져 있다.

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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