[논문]FERPM을 적용한 바이오매스 촤의 전산해석적 연구

오현석; 김강민; 김경민; 전충환

doi:10.7316/khnes.2020.31.1.122

[국내논문] FERPM을 적용한 바이오매스 촤의 전산해석적 연구
Numerical Study of Biomass Char Applying FERPM 원문보기

한국수소 및 신에너지학회 논문집 = Transactions of the Korean Hydrogen and New Energy Society, v.31 no.1, 2020년, pp.122 - 131

오현석 (부산대학교 기계공학부) , 김강민 (부산대학교 기계공학부) , 김경민 (부산대학교 기계공학부) , 전충환 (부산대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

To reduce emissions from coal-fired power plants, researchers focusing on coal and biomass co-firing technology. Biomass, with its carbon-neutral nature and lower quantities of nitrogen and sulfur compared with coals, has a positive impact on coal-fired power generation. Many studies on the combustion of biomass have been conducted, but the study on the combustion characteristics of biomass char is limited. FERPM predicts char combustion characteristics with high accuracy by introducing experimental data-based parameters of biomass char and has not yet been applied in numerical simulation. In this study, FERPM is numerically applied to char combustion of wood pellets representing wood-based biomass and the combustion characteristics are compared with the kinetic/diffusion limited model, intrinsic model, and diffusion limited model.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Schematic diagram of the DTF
그림 Fig. 2. Geometry and mesh of DTF; (a) front view (b) top view (c) bottom view
그림 Fig. 3. Mesh test based on temperature distribution along the DTF position
표 Table 1. Properties of biomass fuel
표 Table 2. Numerical analysis cases and boundary condition
표 Table 3. Char combustion model used in simulation
그림 Fig. 4. Contours of the temperature in the XZ plane at the centre of DTF
그림 Fig. 5. Char conversion rate along DTF position; (a) case 1; (b) case 2; (c) case 3
그림 Fig. 6. Char reaction rate over char conversion in DTF; (a) case 1; (b) case 2; (c) case 3

AI 본문요약
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문제 정의

1% 미만으로 매우 미미하여 황분에 따른 영향을 고려하지 않았다. 본 전산해석에는 연소 환경에 따른 촤 연소 모델의 차이를 비교하기 위한 목적으로 반응 가스의 산소농도와 DTF장치의 알루미나 튜브 벽면 온도를 달리하여 전산해석을 진행하였다. DTF의 전산해석 경계조건을 Table 2에 나타내었다.

가설 설정

촤 연소는 휘발분이 입자로부터 모두 방출된 후 일어나는 표면 반응이다. 촤는 완전히 탄소로 이루어졌다고 가정되며, O₂와 반응하여 CO₂를 생성한다. fluent에서 FERPM을 적용하기 위하여 user defined function을 이용하여 코드를 작성하였으며, 다른 촤 연소 모델은 FLUENT 프로그램 내에서 제공되는 것을 사용하여 Table 3에 나타내었다²⁴⁾.
탈휘발 과정 동안 방출되는 휘발분의 반응은 2단계의 반응으로 가정하였으며 반응식은 다음과 같다.

제안 방법

2) 반응속도가 증가한 후 연소 후기에 반응속도가 감소하는 현상을 FERPM 파라미터를 도입하여 묘사한다. 이는 반응성이 높은 부분의 우선적인 연소 후 잔류 물질은 반응성이 낮은 이유로 연소가 지연되거나, 반응이 지속될수록 입자 내부 회의 농축으로 인해 반응성이 낮아지는 이유 그리고 열 어닐링 현상 등에 의해 입자의 후기 연소가 지연되는 복합적인 메커니즘을 TGA 실험을 통해 얻은 FERPM 파라미터가 현상을 대표하는 것으로 판단된다.
또한 수치적 안정성을 위해 DTF 형상의 중심축에 대하여 균일하게 방사형으로 뻗어져 나가는 형태를 나타내며 급격한 반응이 일어나는 DTF 장치의 상부에는 조밀한 격자를 생성하였다. 계산에 적절한 격자의 수를 결정하기 위해 동일 조건에서 바이오매스 연소 테스트가 진행되었으며 DTF의 1차 유입구로부터의 위치에 따른 단면 온도분포 결과를 Fig. 3에 나타내었다. 수렴성과 계산 비용을 고려하여 88,179개의 격자로 전산해석을 수행하였다.
본고에서는 FERPM을 산업용 보일러에 적용하기에 앞서 고체 연료의 동적 연소 실험 장치인 drop tube furnace (DTF) 전산해석에 적용하였으며, 그 과정에서 ansys fluent를 사용하여 3차원 전산해석을 수행하였다. 그리고 FERPM과 기존에 제공되는 촤연소 모델 사용에 따른 연소 과정의 차이를 비교분석 하였다.
DTF 형상의 상부로부터 연료와 가스가 주입되어 하부로 빠져나가는 축 방향 유동 해석에 알맞게 주반응영역은 모두 육면체 격자로 구성되었고 하부 출구 부분은 사면체 격자로 구성되었다. 또한 수치적 안정성을 위해 DTF 형상의 중심축에 대하여 균일하게 방사형으로 뻗어져 나가는 형태를 나타내며 급격한 반응이 일어나는 DTF 장치의 상부에는 조밀한 격자를 생성하였다. 계산에 적절한 격자의 수를 결정하기 위해 동일 조건에서 바이오매스 연소 테스트가 진행되었으며 DTF의 1차 유입구로부터의 위치에 따른 단면 온도분포 결과를 Fig.
바이오매스 연료의 연소성과 연소 과정을 확인하기 위해 고체 연료의 동적 연소 실험 장비인 DTF를 사용하였다. 일반적으로 DTF의 입자 가열 속도는 산업용 석탄 연소기(10⁴~10⁵K/s)에서 발생하는 것과 비슷하다²³⁾.
바이오매스(wood pellet) 촤에 FERPM을 적용하여 DTF 연소 시뮬레이션을 진행하여 intrinsic model, diffusion limited model, kinetics/diffusion limited model과 비교하였다.
반응속도 상수 또한 빈도인자 A와 활성화 에너지 E로 표현되는 아레니우스식 형태로 나타나며 본 전산해석에서는 Kim 등²⁶⁾의 연구결과를 참고하여 사용하였다. 본 연구에서는 촤 연소 반응에 따른 질량감소를 나타내기 위해 FERPM의 식에 촤 입자 질량의 항을 추가하여 미소시간당 질량감소량의 형태로 나타내었다.
본고에서는 FERPM을 산업용 보일러에 적용하기에 앞서 고체 연료의 동적 연소 실험 장치인 drop tube furnace (DTF) 전산해석에 적용하였으며, 그 과정에서 ansys fluent를 사용하여 3차원 전산해석을 수행하였다. 그리고 FERPM과 기존에 제공되는 촤연소 모델 사용에 따른 연소 과정의 차이를 비교분석 하였다.
3에 나타내었다. 수렴성과 계산 비용을 고려하여 88,179개의 격자로 전산해석을 수행하였다.
연구자들은 발전용 보일러에서 석탄의 일부를 바이오매스로 대체하기 위한 연구를 진행하였으며^6-8), 많은 경우에 실제 형상에 대한 3차원 전산해석적 방법으로 수행된다. 보일러 내부에서의 유동과 열, 화학적 변화에 대한 예측 없이 현장에 적용하는 것은 여러 불확실한 요소를 동반할 수 있지만 전산해석은 적은 비용으로 합리적 측면에서의 통찰을 제공한다.

대상 데이터

DTF 전산해석 시 사용하는 연료는 목질계 바이오매스 연료인 우드펠릿(wood pellet)을 사용하였다. 우드펠릿의 입자 크기는 일반적으로 석탄 바이오매스 혼소에 사용되는 범위 내에 있는 200 μm로 DTF 상부에서 주입된다.

이론/모형

이를 고려하기 위하여 모든 범위의 광학 두께에 대해 해석이 가능한 discrete ordinates 모델을 사용하였으며, 이때 흡수 계수는 회색가스가중합법을 적용하였다. 바이오매스 휘발분의 화학반응은 Finite-rate/Eddy-dissipation 모델을 사용하여 예측하였다. 이 모델은 kinetic에 의한 반응 속도와 난류 혼합의 영향을 각각 계산한 후에 작은 값을 반응 속도로 선택한다.
$X $는 촤 전환율, $\Psi_{FERPM} $은 입자의 구조 파라미터 그리고 $k_{FERPM} $은 FERPM의 반응속도 상수를 나타낸다. 반응속도 상수 또한 빈도인자 A와 활성화 에너지 E로 표현되는 아레니우스식 형태로 나타나며 본 전산해석에서는 Kim 등²⁶⁾의 연구결과를 참고하여 사용하였다. 본 연구에서는 촤 연소 반응에 따른 질량감소를 나타내기 위해 FERPM의 식에 촤 입자 질량의 항을 추가하여 미소시간당 질량감소량의 형태로 나타내었다.
탈휘발 속도는 일반적으로 아레니우스 식 형태로 표현되며 빈도인자 A와 활성화 에너지 E로 계산된다. 본 연구에서 탈휘발은 single rate model을 사용하여 계산하였으며, 그 과정 동안 입자 내 휘발분 감소량은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
복사 열전달은 석탄 연소 시스템의 열전달 메커니즘에서 중요한 역할을 한다. 이를 고려하기 위하여 모든 범위의 광학 두께에 대해 해석이 가능한 discrete ordinates 모델을 사용하였으며, 이때 흡수 계수는 회색가스가중합법을 적용하였다. 바이오매스 휘발분의 화학반응은 Finite-rate/Eddy-dissipation 모델을 사용하여 예측하였다.

성능/효과

1) FERPM은 촤 산화 반응 시 기공 확장을 통한 비표면적 확장으로 반응속도의 증가를 묘사하여 초기 반응속도 지연을 잘 반영한다. 이는 기존 RPM의 수식을 반영하여 입자 기공구조에 초점을 맞춘 모델링의 결과로 생각되며 반응 초기에 기공발달이 되지 않고 비표면적이 작은 상태에서 연소 반응에 따른 기공이 확장으로 인해 비표면적이 증가함으로 인해 반응속도가 상승하고 일정 수준 이상 반응이 일어난 후에 기공 확장에 따른 반응도의 영향이 줄어듦을 나타냈다.
3) 산소농도가 낮은 환경처럼 촤 반응성이 낮은 환경에서 다른 모델에 비해 FERPM이 연소속도가 크게 느려지는 이유는 초기 반응속도가 느리기 때문이다. 기공이 발달하지 않은 초기 촤 상태에서 반응속도가 증가하기까지 다른 모델에 비해 시간이 다소 걸리며 특히 반응도가 낮은 환경에서 초기 반응성이 크게 낮아져 전체 반응속도에 영향을 미치기 때문으로 판단된다.
난류 모델은 넓은 범위의 유동에 적용 가능한 realizable k-epsilon 모델을 선정하였으며 많은 경우에서 standard k-epsilon 모델에 비해 좋은 결과를 보인다.
Case 2에서는 FERPM을 제외한 다른 모델의 경우 초기 반응속도에 큰 영향이 없지만 FERPM은 초기 반응속도가 낮고 이후 반응속도의 증가가 나타난다. 마지막으로 case 3에서 모든 모델들이 전반적으로 반응속도가 떨어지고 특히 FERPM의 초기 반응이 현저히 느려지는 것을 확인할 수 있다. 이는 촤연소 모델의 반응 메커니즘에 따라 상이한 결과로 나타난다.
4은 각 케이스에 해당하는 DTF 단면 온도분포를 나타낸다. 모든 경우에서 diffusion limited model(DIFF)은 고온 영역대가 DTF 내부에서 길게 나타나는 것으로 보아 전반적으로 연소 길이가 증가하는 것을 알 수 있다. 이는 화학반응이 아닌 확산에 의해 반응이 일어나는 이유로 설명된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Diffusion limited model이란 무엇인가?	이 모델은 kinetic이 지배적인 저온 영역대의 반응을 설명하기에 적합하며 Zone I 반응으로 분류된다. Diffusion limited model은 kinetic에 의한 화학 반응속도론을 고려하지 않고 오직 확산에 의한 산화 반응을 기술하는 모델이다21). 이 모델은 촤 반응이 산소 확산속도보다 상당히 빠른 고온 영역대의 반응을 설명하기에 적합하며 Zone III 반응으로 분류된다.
	혼소기술이란 무엇인가?	이러한 석탄화력발전의 문제점을 해결하기 위한 여러 방안 중 하나로 많은 연구자들은 바이오매스 혼소기술에 주목한다. 혼소기술은 전력생산을 위해 재생 가능한 바이오매스 연료를 석탄과 함께 직접 연소하는 것을 의미한다3). 특정 생물 유래 바이오매스는 매우 빠른 성장 속도를 가지므로 에너지 생산에 정기적인 연료 공급원으로 사용할 수 있다.
	FERPM이 기존 연소 모델에 비해 우수한 정확도를 보이는 분야는 무엇인가?	FERPM은 RPM의 다공성 입자의 반응도에 따라 내부 기공 구조가 변화한다는 기본 이론에 더하여, 연료 종류에 따른 반응속도의 차이를 나타낼 수 있는 실험 데이터 기반의 파라미터를 도입하여 연소성을 효과적으로 예측한다. 특히 바이오매스의 촤 연소에 있어 기존의 연소 모델에 비하여 우수한 정확도를 보이나 아직 전산해석에 적용한 사례는 없다.

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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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