Modeling and Economic Assessment of Hollow Fiber CO2 Separation Process and Cost Evaluation

Abstract

본 논문에서는 고투과성 중공사인 폴리벤즈옥사졸계 열전환 중공사 (PBO)에 의한 이산화탄소 분리공정을 모델링하여 분리특성을 모사하기 위해서 인공신경망을 이용하여 분리 거동에 대해 예측했다. 여태까지의 중공사막에서의 예측은 고려해야 할 인자들이 많고 그 복잡성 때문에 정확한 예측이 어려웠지만, 인공신경망을 이용하여 예측한 결과 좀 더 정확하게 예측할 수 있는 것을 볼 수 있었다. 이를 바탕으로 공급되는 이산화탄소의 농도 변화와 stage cut에 따른 순도와 회수율의 변화를 3차원 그래프로 표현하여 보았다. 또 이를 바탕으로 경제성예측을 해보았을 때 톤당 포집 비용이 11만 3천 원으로 나타났다. 이산화탄소의 포집 비용은 톤당 $20 이하일 때 경제성이 있다고 여겨지기 때문에, HYSYS를 이용하여 다양한 시도를 해보았다. HYSYS를 이용하여 모사하기 위해서는 열역학적 식의 선정이 필요한데, 막을 이용한 분리는 VLE상태가 아니므로 각각의 열역학 식을 대입하여 계산하여 보았다. 경제성을 가지는 모사를 하기 위해 이산화탄소가 물에 녹는 성질을 이용하여 배가스에 수증기가 존재할 때를 계산해 보았으나, 본 논문에서 사용하고 있는 막을 사용할 경우에는 수증기가 존재하지 않을 때가 좀 더 경제적인 것을 볼 수 있었다.