[논문]부탄의 직접분해로부터 수소 생산을 위한 카본블랙의 촉매적 작용

윤석훈; 한기보; 박노국; 류시옥; 이태진; 윤기준; 한귀영

제안 방법

카본블랙을 사용하였다. 또한 촉매분해 반응실험을 수행하기에 앞서 열분해 반응실험이 수행되었으며, 촉매의 사용에 따른 부탄으로부터 수소와 탄소로의 직접분해반응에서 촉매 작용에 의한 보다 효과적인 수소생산 방법을 조사하였다.
15 g을 충전하였다. 반응기를 전기로에 장착하여 원하는 반응온도로 조절하여 반응물인 부탄을 촉매층으로 통과시킴으로써 부탄의 직접분해 반응실험이 수행되었다.
촉매 사용여부에 따른 부탄으로부터의 수소생산에 대한 효율성을 조사해보기 위해 카본블랙을 이용한 촉매에 의한 부탄의 직접분해반응과함께 촉매를 이용하지 않은 가운데 부탄의 열분해 반응실험이 이루어졌다.

대상 데이터

반응물은 99.5 %의 부탄이 사용되었으며, 반응기는 석영재질의 외경이 1/2 inch인 고정층 반응기가 이용되었다. 촉매로는 국내에서 상용으로 시판되고 있는 카본블랙(동양제철화학)을 약 0.
본 연구에서는 메탄보다 열역학적으로 분해가 쉬운 부탄을 원료로 사용하여 탄소와 수소로의 직접적인 촉매분해 반응실험이 수행되었으며, 촉매는 카본블랙을 사용하였다. 또한 촉매분해 반응실험을 수행하기에 앞서 열분해 반응실험이 수행되었으며, 촉매의 사용에 따른 부탄으로부터 수소와 탄소로의 직접분해반응에서 촉매 작용에 의한 보다 효과적인 수소생산 방법을 조사하였다.
2에 나타내었다. 직접분해 반응에서 사용된 촉매로는 카본블랙류인 DCC N₃₃0 fluffy type이 사용되었다. 그 결과, 촉매를 사용하지 않은 열분해이 촉매를 사용한 직접분해에서 큰 차이를 나타내지 않았지만 촉매분해에서는 열분해에서의 부탄의 전화율인 70% 보다 증가된 75%의 부탄의 전화율을 나타내어 열분해보다 촉매분해에 의해 반응성이 높음을 알 수 있었다.
5 %의 부탄이 사용되었으며, 반응기는 석영재질의 외경이 1/2 inch인 고정층 반응기가 이용되었다. 촉매로는 국내에서 상용으로 시판되고 있는 카본블랙(동양제철화학)을 약 0.15 g을 충전하였다. 반응기를 전기로에 장착하여 원하는 반응온도로 조절하여 반응물인 부탄을 촉매층으로 통과시킴으로써 부탄의 직접분해 반응실험이 수행되었다.

성능/효과

5에서는 1000-1100 ℃의 온도 범위에서 열분해와 촉매분해로부터 얻어진 생성물에 대한 몰비율을 나타내었다. Fig. 5에 나타낸 것과 같이 촉매를 사용함으로써 부산물인 메탄의 선택도가 감소됨과 동시에 수소에 대한 선택도가 증가되어 수소의 생성량이 열분해보다 촉매에 의한 부탄의 직접분해반응에서 더 높음을 알 수 있었다. 또한, 온도가 증가됨에 따라 수소의 생성이 계속 증가되었으며 반응온도 1050C와 1100 ℃ 에서는 온도증가에 따라 수소 생성률이 증가될 뿐만아니라 시간이 지남에 따라 수소의 생성이 꾸준히 증가하는것을 확인할 수 있었다.
직접분해 반응에서 사용된 촉매로는 카본블랙류인 DCC N₃₃0 fluffy type이 사용되었다. 그 결과, 촉매를 사용하지 않은 열분해이 촉매를 사용한 직접분해에서 큰 차이를 나타내지 않았지만 촉매분해에서는 열분해에서의 부탄의 전화율인 70% 보다 증가된 75%의 부탄의 전화율을 나타내어 열분해보다 촉매분해에 의해 반응성이 높음을 알 수 있었다.
이러한 사실들은 카본블랙 촉매가 수소 수율을 증가시키는 효과가 있음을 알 수가 있다. 따라서 카본블랙류를 촉매로 사용함으로써 열분해반응보다 촉매분해반응이 좀 더 효과적임을 알 수 있었으며, 수소 생산 즉면에서도 보다 효과적인 방법임을 확인하였다,
부 탄 열분해반응과 촉매분해반응 모두 반응후의 생 성물은 수소와 탄소 외에 부산물로 메탄, 에틸 렌, 에탄, 프로필렌, 프로판 등의 다양한 탄화수 소류들이 생성물이 생성됨을 알 수 있었다. 또 한, 촉매분해반응이 열분해반응 보다 반응물인 부탄이 더 잘 분해되는것을 알 수 있었으며, 수 소외에 생성되는 부산물인 탄화수소류들이 감소 되는 경향을 나타내었다.
반응성 실험을 수행한 500-700 1의 온도영역에서 부탄 분해반응 결과, 열분해반응보다 촉매를 사용한 분해반응에서 부탄 전화율이 증가하고, 메탄을 비롯한 다른 탄화수소 생성물에 대한 선택도가 감소하였음을 명확히 알 수 있다. 또한 부탄의 열분해와는 달리 촉매분해반응에서는 메탄보다 수소의 선택도가 높아져 수소의 몰비율이 증가하는 것을 볼 수 있었다.
5에 나타낸 것과 같이 촉매를 사용함으로써 부산물인 메탄의 선택도가 감소됨과 동시에 수소에 대한 선택도가 증가되어 수소의 생성량이 열분해보다 촉매에 의한 부탄의 직접분해반응에서 더 높음을 알 수 있었다. 또한, 온도가 증가됨에 따라 수소의 생성이 계속 증가되었으며 반응온도 1050C와 1100 ℃ 에서는 온도증가에 따라 수소 생성률이 증가될 뿐만아니라 시간이 지남에 따라 수소의 생성이 꾸준히 증가하는것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 고온 영역에서도 열분해보다 촉매에 의한 부탄분해반응이 더 효과적임을 알 수 있었다.
낮은 온도인 500 X:의 열분해반응에서는 미량의 수소만이 생성되는 반면에 카본블랙 촉매를 사용한 반응성실험에서는 열분해반응에서 보다 많은 수소가 생성되었다. 반응성 실험을 수행한 500-700 1의 온도영역에서 부탄 분해반응 결과, 열분해반응보다 촉매를 사용한 분해반응에서 부탄 전화율이 증가하고, 메탄을 비롯한 다른 탄화수소 생성물에 대한 선택도가 감소하였음을 명확히 알 수 있다. 또한 부탄의 열분해와는 달리 촉매분해반응에서는 메탄보다 수소의 선택도가 높아져 수소의 몰비율이 증가하는 것을 볼 수 있었다.
3에서는 부탄으로부터 열분해와 촉매분 해에 의해 생성되는 수소 및 다양한 부산물들에 대한 생성물 분포를 몰비율로 나타낸 것이다. 부 탄 열분해반응과 촉매분해반응 모두 반응후의 생 성물은 수소와 탄소 외에 부산물로 메탄, 에틸 렌, 에탄, 프로필렌, 프로판 등의 다양한 탄화수 소류들이 생성물이 생성됨을 알 수 있었다. 또 한, 촉매분해반응이 열분해반응 보다 반응물인 부탄이 더 잘 분해되는것을 알 수 있었으며, 수 소외에 생성되는 부산물인 탄화수소류들이 감소 되는 경향을 나타내었다.
특히, 촉매를 이용한 부탄 분해반응에서 3시간동안 반응이 진행되는 동안 전화율의 변화가 없어 촉매의 비활성화 등의 문제점이 발견되지 않았다. 부탄분해에 의한 전화율과 수소의 수율은 촉매분해에 의한 수소생산이 열분해보다 좀 더 효과적임을 확인하였다.
부탄의 분해 반응 결과, 온도가 증가할수록 부탄의 전화율과 수소의 수율이 동시에 증가함을 알 수 있었으며, 카본블랙류인 DCC N₃₃0 fluffy type을 촉매로 사용한 부탄의 직접분해반응의 경우, 열분해 반응에 비해서 촉매분해에 의해 수소의 수율이 높게 나타나고, 수율의 증대 효과는 온도가 증가할수록 높아지는것을 확인하였다. 이러한 사실들은 카본블랙 촉매가 수소 수율을 증가시키는 효과가 있음을 알 수가 있다.
4에서는 반응온도에 따른 부탄의 열분해및 촉매분해 반응에서의 생성물분포의 변화를 나타낸 것이다. 부탄의 열분해 및 촉매분해에 의한 반응성 실험 결과, 특히 부산물 중에서도 열분해와 촉매분해에 의한 두 반옹 모두 메탄과 에틸렌이 상당한 비율을 차지하였다. 세분하여 보면 Fig.
선택도를 살펴보면 열분해에서는 부탄으로부터 수소로 생성되기보다는 대부분이 메탄으로 전환되어 낮은 수소 선택도를 얻었다. 낮은 온도인 500 X:의 열분해반응에서는 미량의 수소만이 생성되는 반면에 카본블랙 촉매를 사용한 반응성실험에서는 열분해반응에서 보다 많은 수소가 생성되었다.
수소의 수율 면에서 촉매분해에 의한 수소수율이 2.4%로 열분해에 의한 수소 수율 2.1%보다 좀 더 높게 나타난 것으로 보아 열분해보다 촉매에 의한 분해가 더 효과적임을 알 수 있었다. 특히, 촉매를 이용한 부탄 분해반응에서 3시간동안 반응이 진행되는 동안 전화율의 변화가 없어 촉매의 비활성화 등의 문제점이 발견되지 않았다.
1% 이하의 아주 낮은 수소의 수율을 나타내었지만 온도가 증가함에 따라 수소의 수율도 같이 증가하여 1100 ℃에서는 수소의 수율이 19%까지 도달되었다. 열분해에 의한 반응실험 결과 온도가 증가하면 반응온도가 증가할수록 반응성 또한 증가하여 부탄의 전화율과 수소수율도 증가함을 알 수 있다.
또한, 온도가 증가됨에 따라 수소의 생성이 계속 증가되었으며 반응온도 1050C와 1100 ℃ 에서는 온도증가에 따라 수소 생성률이 증가될 뿐만아니라 시간이 지남에 따라 수소의 생성이 꾸준히 증가하는것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 고온 영역에서도 열분해보다 촉매에 의한 부탄분해반응이 더 효과적임을 알 수 있었다.
궁긍적으로 최종 생성물이라 볼 수 있는 수소는 온도증가에 따라 같이 증가하는 현상을 볼 수가 있다. 촉매를 사용할 때 각 생성물의 조성이 최대가 되는온도를 살펴보면 프로필렌이 700r, 프로판이 75013, 에탄이 750메탄이 850℃이며 단순 열분해때에는 에틸렌이 800℃, 에탄이 7001C, 메탄이 950℃인 것으로 보아 탄화수소의 분해속도는 대략적으로 프로필렌 > 에틸렌 > 프로판 > 에탄>메탄의 순서로 판단된다.

후속연구

하지만 금속촉매는 생성물인 탄소에 의해 촉매 피독현상이 일어나 촉매 비활성화가 일어난다4). 또한, 촉매재생을 위한 코킹연소과정에서 C0나 C02 방출이 야기되므로 이러한 단점을 보완할 수 있는 촉매의 개발이 필요하다. 이러한 측면에서 최근에 활성탄 및 카본블랙 등의 탄소촉매를 사용하여 메탄을 직접분해를 시도하는 연구가 보고되었다" 수소생산을 위해 사용된 연료인 탄화수소류는 메탄보다 수소의 함유량이 많은 부탄을 이용하여 수소를 생산하고자 하였다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

부탄의 직접분해로부터 수소 생산을 위한 카본블랙의 촉매적 작용
Catalysis of carbon-black for hydrogen production by butane decomposition reaction 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

부탄의 직접분해로부터 수소 생산을 위한 카본블랙의 촉매적 작용 Catalysis of carbon-black for hydrogen production by butane decomposition reaction 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

부탄의 직접분해로부터 수소 생산을 위한 카본블랙의 촉매적 작용
Catalysis of carbon-black for hydrogen production by butane decomposition reaction 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper