UNIST는 에너지화학공학과 임한권(사진) 교수 연구팀이 시뮬레이션 기술에 인공지능을 접목해 수소 생산 공정의 성능을 종합적으로 평가하는 예측 모델을 개발했다고 19일 밝혔다.
인공지능 한 분야인 머신러닝을 접목해 화학 공정의 성능을 예측할 수 있는 모델이다. 이 모델은 수율과 같은 기술적 성능뿐만 아니라 생산 비용, 이산화탄소 배출량 등을 한 번에 예측할 수 있다는 장점이 있다.
기존에는 3단계 과정을 거쳐 수소 생산 공정의 성능을 평가했는데, 개발한 모델을 사용한 결과 3단계 평가 방식과 최대 99.9% 유사한 값을 얻을 수 있었다고 연구팀은 설명했다.
연구팀은 이 모델을 새로 설계한 메탄올 습식 개질 공정의 성능 평가에 활용했다. 예측 모델은 반응 온도, 인건비 등 12가지의 기술·경제적 인자를 변화시키며 설계된 공정을 평가했다.
평가 결과 해당 공정의 수소 생산량과 이산화탄소 배출량, 수소 생산 비용이 기존 3단계 방식으로 평가한 결과와 비교했을 때 예측 정확도가 각각 99%, 99.9%, 96%로 나타났다.
연구팀은 또 12가지의 기술·경제적 인자 중 반응기 수, 반응 온도, 메탄올 원료 가격, 인건비가 해당 공정의 성능에서 가장 중요한 인자임을 밝혀냈다.
차형석기자 stevecha@ksilbo.co.kr
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