초록 ▼

□ 연구개요
• 본 연구의 수행목표는 기존 바이오가스플랜트 공정 운영의 한계를 극복하고, 향후 통합 바이오가스플랜트의 안정적 운영과 소화율 증대를 위해 미활용 폐바이오 매스를 포함한 복합유기성폐기물의 융합가용화/이화학적/생물학적 지표 상관성을 구축하고 예측정확도 90% 이상을 달성하는 심층신뢰신경망 예측모형 플랫폼을 최적화함

□ 연구 목표대비 연구결과
(1) 실규모 플랜트 데이터 수집
• 심층신뢰신경망 플랫폼 최적화를 위하여 국내 가동 중인 실규모 혐기성 소화 시설을 조사 하고 각 사업소의 운영결과를 수

□ 연구개요
• 본 연구의 수행목표는 기존 바이오가스플랜트 공정 운영의 한계를 극복하고, 향후 통합 바이오가스플랜트의 안정적 운영과 소화율 증대를 위해 미활용 폐바이오 매스를 포함한 복합유기성폐기물의 융합가용화/이화학적/생물학적 지표 상관성을 구축하고 예측정확도 90% 이상을 달성하는 심층신뢰신경망 예측모형 플랫폼을 최적화함

□ 연구 목표대비 연구결과
(1) 실규모 플랜트 데이터 수집
• 심층신뢰신경망 플랫폼 최적화를 위하여 국내 가동 중인 실규모 혐기성 소화 시설을 조사 하고 각 사업소의 운영결과를 수집하였으며, 총 10개소의 사업소를 대상으로 운영결과를 수집하였음.
(2) 영향인자 상관관계 분석
• 주요 운영인자 및 key factor, 운영결과 자료를 대상으로 인자간 상관성 조사를 위하여 유기물 부하량 변화에 따른 운영인자의 변화를 정리함.
• 변수별 분포 및 단위가 상이하여 각각 월별 기초통계량을 조사하였으며, 상관성 조사를 위하여 정규화를 실시함.
(3) 추세분석
• 현장 자료에 결측값이 존재할 수 있으므로, 예측을 위한 모형 적합을 위하여 결측값은 보정하여야 함.
• 결측값의 보정은 선형 보간법을 이용한 보정 방법과 결측 보정을 위한 모형을 적합하여 모형의 예측값을 이용하여 보정하는 방법을 구현하였음.
• 결측 보정을 위한 모형은 추세분석을 수행하는 모형을 이용하였으며, 추세분석을 위해 KDE 방법을 적용하였음.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
• 국내의 경우 정부의 탈원전 및 신재생에너지 확대 정책이 추진되고 있으나, 유기성폐자원의 높은 성상변화율, 소화조 내 미생물에 기반한 주요 운전인자들의 복잡한 상호연계 특성에 따른 혐기성소화(바이오가스플랜트의 단위공정) 기술이 발전이 제한적이다. 이에 따라, 통합 바이오가스플랜트 혐기성소화 공정에서 생산되는 데이터베이스(DB)a기반의 주요 운전인자를 고려한 시스템의 특성 및 기술적 한계에 대한 혁신 필요.
• 또한, 다양한 운전 환경(유입성상의 다변화, 유기물 부하의 변동, 소화조 운전 시주요 인자 관리의 미비, 설비 운전 등)에 대응 부족에 따른 국내 실규모 혐기소화조의 불안정한 가동율(평균 80%, 최하 54%)을 보이고 있는 현실에 비추어, 본 연구에서 도출되는 결과는 향후 통합바이오가스플랜트 운전의 표준화와 안정적 제어 확대에 기여할 것으로 기대됨.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. 연구개발의 목적 ... 4
• 나. 연구개발의 목표 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 8
• 가. 국내 바이오가스화 시설 현황 ... 8
• 나. 영향인자 상관성 분석 ... 9
• 다. 추세분석모형 구축 ... 11
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 15
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 15
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
• 3) 목표 달성 수준 ... 15
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 15
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 16
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 16
• 6. 자체점검표 ... 16
• 7. 참고문헌 ... 17
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 19
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 24
• 끝페이지 ... 31