[논문]3MWth급 순환유동층 바이오매스 가스화공정 개발

이정우; 송재헌; 이동윤; 최영태; 양원; 이은도

문제 정의

그 주요 요인은 대용량 유동층 가스화기에 대한 설계, 제작 및 운전기술에 대한 know-how가 축적되어 있지 않은 점을 들 수 있으며 특히, 바이오매스 경우 석탄과 비교할 때 에너지밀도, 성상 및 수분 함량 등에 현격한 차이가 있기 때문에 석탄 유동층 연소기 또는 가스화기와는 설계 및 운전이 서로 상이하다는 점을 들 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 가스화로 발생된 생성가스의 발전 (power generation) 및 혼소 (co-firing)를 목적으로 목질계 바이오매스를 대상으로 한 대용량 순환 유동층 가스화기의 개발과 관련된 일련의 과정들을 소개하고자 한다. 본 연구를 통해 개발 중인 유동층 가스화기의 기본공정개념은 Fig.
따라서, 설계과정에서 보다 정확한 공정해석을 위한 바이오매스 가스화 예측모델을 본 연구를 통해 개발하였다. 고체연료 가스화 시스템의 정상상태 공정해석 및 예비설계 시 주로 사용되는 화학평형계산은 반응기의 형상이나 반응 시간에 대한 변수를 고려하지 않는 편의성 때문에 생성 가스조성의 빠른 예측에 주로 이용되어 왔다.

제안 방법

3MW_th급 순환유동층 가스화기의 운전 안정성 확보하고 수력학적 문제점과 해결방안을 도출하기 위하여 실제장치를 상사법칙에 의해 축소된 냉간시험장치 및 상용 CPFD 소프트웨어 인 Barracuda^TM를 이용하여 운전변수인 유동화 기체유량, 고체량 (solid inventory) 등에 따른 가스화기 내에서의 고체-기체의 수력학적 거동을 살펴보았다. 특히, 냉간시험장치는 실제 열간 장치의 1/10 크기로 flexiglas로 축소·제작하였는데 사용된 층 물질 및 유동화제는 열간 장치의 운전 조건인 평균입자크기가 380㎛인 silica sand 및 700-900℃의 내부반응온도를 고려하고, 상사법칙 (Glicksman’ scaling law)[4]을 적용하여 각각 bronze 입자 및 상온의 air로 결정하고 적용하였다.
및 타르의 경우 그 수율이 과소평가되는 것이 일반적이며 이는 시스템효율 평가 및 예비설계에 있어 문제가 될 수 있는 부정확한 정보를 제공하게 된다. 따라서 본 연구에서의 예측모델은 Fig. 4와 같이 크게 탈휘발부, 휘발분 균질반응부 및 촤의 가스화반응부의 3부분으로 나누었다. 첫째 단계인 탈휘발모델은 다양한 종류의 바이오매스와 열분해 조건을 토대로 개발된 반경험적 열분해 가스 조성예측모델[3]을 사용하여 타르를 포함한 탈휘발가스의 조성을 예측하였으며, 다음단계인 휘발분의 균질반응부에서는 앞단계에서 발생한 탈휘발가스와 가스화제의 연소 또는 가스화 반응을 고려하였다.
첫째 단계인 탈휘발모델은 다양한 종류의 바이오매스와 열분해 조건을 토대로 개발된 반경험적 열분해 가스 조성예측모델[3]을 사용하여 타르를 포함한 탈휘발가스의 조성을 예측하였으며, 다음단계인 휘발분의 균질반응부에서는 앞단계에서 발생한 탈휘발가스와 가스화제의 연소 또는 가스화 반응을 고려하였다. 마지막 단계인 균질반응부에서는 생성된 가스와 촤의 가스화반응을 예측하게 되는데 이때 반응기 내부에서의 가스체류시간을 가정한 후, 촤가스화 반응에 영향을 주는 주요 반응 속도식을 계산에 적용하였다. 예측모델은 우드칩과 스팀을 각각 연료 및 가스화제로 하는 기존 연구의 실험결과를 통해 검증하였다.
마지막 단계인 균질반응부에서는 생성된 가스와 촤의 가스화반응을 예측하게 되는데 이때 반응기 내부에서의 가스체류시간을 가정한 후, 촤가스화 반응에 영향을 주는 주요 반응 속도식을 계산에 적용하였다. 예측모델은 우드칩과 스팀을 각각 연료 및 가스화제로 하는 기존 연구의 실험결과를 통해 검증하였다. 그 결과, 기존 실험 결과를 적절하게 예측하고 있음을 확인 하였으며, 더불어 반응온도 및 스팀/바이오매스 비율 등의 민감도 분석을 통해 예측모델이 실제적인 거동과 유사함을 알 수 있었다.
4와 같이 크게 탈휘발부, 휘발분 균질반응부 및 촤의 가스화반응부의 3부분으로 나누었다. 첫째 단계인 탈휘발모델은 다양한 종류의 바이오매스와 열분해 조건을 토대로 개발된 반경험적 열분해 가스 조성예측모델[3]을 사용하여 타르를 포함한 탈휘발가스의 조성을 예측하였으며, 다음단계인 휘발분의 균질반응부에서는 앞단계에서 발생한 탈휘발가스와 가스화제의 연소 또는 가스화 반응을 고려하였다. 마지막 단계인 균질반응부에서는 생성된 가스와 촤의 가스화반응을 예측하게 되는데 이때 반응기 내부에서의 가스체류시간을 가정한 후, 촤가스화 반응에 영향을 주는 주요 반응 속도식을 계산에 적용하였다.

이론/모형

특히, 냉간시험장치는 실제 열간 장치의 1/10 크기로 flexiglas로 축소·제작하였는데 사용된 층 물질 및 유동화제는 열간 장치의 운전 조건인 평균입자크기가 380㎛인 silica sand 및 700-900℃의 내부반응온도를 고려하고, 상사법칙 (Glicksman’ scaling law)[4]을 적용하여 각각 bronze 입자 및 상온의 air로 결정하고 적용하였다.

성능/효과

예측모델은 우드칩과 스팀을 각각 연료 및 가스화제로 하는 기존 연구의 실험결과를 통해 검증하였다. 그 결과, 기존 실험 결과를 적절하게 예측하고 있음을 확인 하였으며, 더불어 반응온도 및 스팀/바이오매스 비율 등의 민감도 분석을 통해 예측모델이 실제적인 거동과 유사함을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된 모델의 정확성을 높이기 위해서는 대상 연료 및 가스화 공정의 특징에 따른 반응 조건의 설정이 매우 중요하며 예를 들어 휘발성분이 대부분을 차지하고 있는 바이오매스의 경우 탈휘발가스의 조성모델을 실제 실험 결과를 반영하여 수립하고, 가스화기의 형상에 따른 내부거동을 고려한 수력학 및 열전달 모델이 함께 반영될 경우 더욱 향상된 예측 결과를 도출할 수 있을 것으로 전망한다.

후속연구

그 결과, 기존 실험 결과를 적절하게 예측하고 있음을 확인 하였으며, 더불어 반응온도 및 스팀/바이오매스 비율 등의 민감도 분석을 통해 예측모델이 실제적인 거동과 유사함을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된 모델의 정확성을 높이기 위해서는 대상 연료 및 가스화 공정의 특징에 따른 반응 조건의 설정이 매우 중요하며 예를 들어 휘발성분이 대부분을 차지하고 있는 바이오매스의 경우 탈휘발가스의 조성모델을 실제 실험 결과를 반영하여 수립하고, 가스화기의 형상에 따른 내부거동을 고려한 수력학 및 열전달 모델이 함께 반영될 경우 더욱 향상된 예측 결과를 도출할 수 있을 것으로 전망한다.

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