PEM(Proton Exchange Membrane) 수전해는 양성자 교환막을 사용해 물을 전기분해하여 양극에서는 산화반응이 일어나 산소가 발생하고, 음극에서는 환원 반응이 일어나 수소가 발생한다. PEM 수전해는 순수한 물을 원료로 하기 때문에 수소의 순도가 매우 높고 온실가스나 오염물질 없이 수소를 생산할 수 있어서 청정기술로 각광받고 있지만 수명이 짧다는 문제점을 가지고 있다. 현재 신재생에너지의 과잉 전기를 수소로 저장하기 위한 방법으로 수전해에 대하여 많은 연구가 진행되고 있지만, 내구성에 대한 연구가 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 MEA제법에 따른 PEM 수전해 내구성에 대해 연구하였다. 데칼방법과 스프레이 방법으로 제조한 MEA의 내구성을 비교하였다. 내구성 평가조건으로 온도와 전압을 변화시키면서 고분자막과 전극의...
고분자 전해질 연료전지(PEMFC)의 고분자 막은 운전 시 셀 내부에서 생성된 과산화수소와 라디칼에 의해 전기화학적 열화가 일어난다. e-PTFE 지지체가 들어간 강화막(Reinforced membrane)의 경우, 이오노머만 존재하는 표면뿐만이 아니라 내부에 있는 지지체도 라디칼에 의한 열화가 일어난다. 따라서 radical scavenger를 지지체에 담지하여 열화 완화에 도움이 되는지 확인하기 위해 실험을 진행하였다. 본 실험에서 CeO2를 radical scavenger로 사용하였으며, IPA에 혼합시켜 스프레이 방법으로 PTFE 지지체에 분산시켜 준비하였다. CeO2 담지 지지체를 이용해 강화막, MEA를 제조하여 OCV holding 진행하였고, 막의 열화를 수소투과...
고분자 전해질 연료전지(PEMFC)의 고분자 막은 운전 시 셀 내부에서 생성된 과산화수소와 라디칼에 의해 전기화학적 열화가 일어난다. e-PTFE 지지체가 들어간 강화막(Reinforced membrane)의 경우, 이오노머만 존재하는 표면뿐만이 아니라 내부에 있는 지지체도 라디칼에 의한 열화가 일어난다. 따라서 radical scavenger를 지지체에 담지하여 열화 완화에 도움이 되는지 확인하기 위해 실험을 진행하였다. 본 실험에서 CeO2를 radical scavenger로 사용하였으며, IPA에 혼합시켜 스프레이 방법으로 PTFE 지지체에 분산시켜 준비하였다. CeO2 담지 지지체를 이용해 강화막, MEA를 제조하여 OCV holding 진행하였고, 막의 열화를 수소투과...
인공지능(AI)은 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 사람과 같은 방식으로 문제점을 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 인공지능 기술은 지금까지 공학적 분야에 다양하게 적용되고 있으며, 최근에는 수처리 및 담수화 공정으로의 적용이 진행되고 있다. 한편 스마트워터 서비스와 관련된 물관리 분야에서도 인공지능 기술은 큰 잠재력을 갖고 있다. 이러한 인공지능 기술 중 하나로 특히 관심을 모으고 있는 기법 중 한 가지로 인공신경망(ANN)이 있다. 인공신경망은 예측하기 어려운 실제 환경에서 더 나은 담수화 플랜트 운영, 수처리 공정 자동화, 효율적 수자원 관리 등을 가능하게 할 것으로 기대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 담수화 및 수처리 분야에서 인공지능 관련 기존 연구를 분석하고 향후 발전방향을 예측하기 위한 목적으로 수행되었다.
인공지능(AI)은 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 사람과 같은 방식으로 문제점을 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 인공지능 기술은 지금까지 공학적 분야에 다양하게 적용되고 있으며, 최근에는 수처리 및 담수화 공정으로의 적용이 진행되고 있다. 한편 스마트워터 서비스와 관련된 물관리 분야에서도 인공지능 기술은 큰 잠재력을 갖고 있다. 이러한 인공지능 기술 중 하나로 특히 관심을 모으고 있는 기법 중 한 가지로 인공신경망(ANN)이 있다. 인공신경망은 예측하기 어려운 실제 환경에서 더 나은 담수화 플랜트 운영, 수처리 공정 자동화, 효율적 수자원 관리 등을 가능하게 할 것으로 기대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 담수화 및 수처리 분야에서 인공지능 관련 기존 연구를 분석하고 향후 발전방향을 예측하기 위한 목적으로 수행되었다.
인공지능(AI)은 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 사람과 같은 방식으로 문제점을 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 인공지능 기술은 지금까지 공학적 분야에 다양하게 적용되고 있으며, 최근에는 수처리 및 담수화 공정으로의 적용이 진행되고 있다. 한편 스마트워터 서비스와 관련된 물관리 분야에서도 인공지능 기술은 큰 잠재력을 갖고 있다. 이러한 인공지능 기술 중 하나로 특히 관심을 모으고 있는 기법 중 한 가지로 인공신경망(ANN)이 있다. 인공신경망은 예측하기 어려운 실제 환경에서 더 나은 담수화 플랜트 운영, 수처리 공정 자동화, 효율적 수자원 관리 등을 가능하게 할 것으로 기대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 담수화 및 수처리 분야에서 인공지능 관련 기존 연구를 분석하고 향후 발전방향을 예측하기 위한 목적으로 수행되었다.
본 연구에서는 열중량 분석기와 Py-GC/MS를 이용하여 테트라팩 폐기물의 촉매 열분해 특성을 확인하였다. 분석 결과, 테트라팩은 크래프트 종이, 폴리에틸렌, 알루미늄오일로 구성되어 있으며, 주요 유기 성분은 종이와 폴리에틸렌은 서로 다른 분해온도와 열분해 생성물을 가지는 것을 알 수 있었다. 촉매 열분해 결과, 종이류에 비해 폴리에틸렌이 촉매의 사용에 의해 열분해되는 온도가 많이 낮아지는 특성을 확인하였다. Py-GC/MS 분석결과, 무촉매 열분해 시에는 종이류가 퓨란과 같은 산소를 포함한 화합물을 주로 생성하고 폴리에틸렌은 중질탄화수소를 주로 생산하였다. 연구에 사용된 촉매 중에는 HZSM-5가 높은 산세기와 기공선택도로 인해 가장 많은 양의 방향족화합물을 생성하고 HBeta와 Al-MCM-41 순으로 촉매 성능이 낮은 것을 확인하였다. 또한 ...
본 연구에서는 열중량 분석기와 Py-GC/MS를 이용하여 테트라팩 폐기물의 촉매 열분해 특성을 확인하였다. 분석 결과, 테트라팩은 크래프트 종이, 폴리에틸렌, 알루미늄오일로 구성되어 있으며, 주요 유기 성분은 종이와 폴리에틸렌은 서로 다른 분해온도와 열분해 생성물을 가지는 것을 알 수 있었다. 촉매 열분해 결과, 종이류에 비해 폴리에틸렌이 촉매의 사용에 의해 열분해되는 온도가 많이 낮아지는 특성을 확인하였다. Py-GC/MS 분석결과, 무촉매 열분해 시에는 종이류가 퓨란과 같은 산소를 포함한 화합물을 주로 생성하고 폴리에틸렌은 중질탄화수소를 주로 생산하였다. 연구에 사용된 촉매 중에는 HZSM-5가 높은 산세기와 기공선택도로 인해 가장 많은 양의 방향족화합물을 생성하고 HBeta와 Al-MCM-41 순으로 촉매 성능이 낮은 것을 확인하였다. 또한 ...
본 연구에서는 열중량 분석기와 Py-GC/MS를 이용하여 테트라팩 폐기물의 촉매 열분해 특성을 확인하였다. 분석 결과, 테트라팩은 크래프트 종이, 폴리에틸렌, 알루미늄오일로 구성되어 있으며, 주요 유기 성분은 종이와 폴리에틸렌은 서로 다른 분해온도와 열분해 생성물을 가지는 것을 알 수 있었다. 촉매 열분해 결과, 종이류에 비해 폴리에틸렌이 촉매의 사용에 의해 열분해되는 온도가 많이 낮아지는 특성을 확인하였다. Py-GC/MS 분석결과, 무촉매 열분해 시에는 종이류가 퓨란과 같은 산소를 포함한 화합물을 주로 생성하고 폴리에틸렌은 중질탄화수소를 주로 생산하였다. 연구에 사용된 촉매 중에는 HZSM-5가 높은 산세기와 기공선택도로 인해 가장 많은 양의 방향족화합물을 생성하고 HBeta와 Al-MCM-41 순으로 촉매 성능이 낮은 것을 확인하였다. 또한 ...
본 연구에서는 열중량 분석기와 Py-GC/MS를 이용하여 테트라팩 폐기물의 촉매 열분해 특성을 확인하였다. 분석 결과, 테트라팩은 크래프트 종이, 폴리에틸렌, 알루미늄오일로 구성되어 있으며, 주요 유기 성분은 종이와 폴리에틸렌은 서로 다른 분해온도와 열분해 생성물을 가지는 것을 알 수 있었다. 촉매 열분해 결과, 종이류에 비해 폴리에틸렌이 촉매의 사용에 의해 열분해되는 온도가 많이 낮아지는 특성을 확인하였다. Py-GC/MS 분석결과, 무촉매 열분해 시에는 종이류가 퓨란과 같은 산소를 포함한 화합물을 주로 생성하고 폴리에틸렌은 중질탄화수소를 주로 생산하였다. 연구에 사용된 촉매 중에는 HZSM-5가 높은 산세기와 기공선택도로 인해 가장 많은 양의 방향족화합물을 생성하고 HBeta와 Al-MCM-41 순으로 촉매 성능이 낮은 것을 확인하였다. 또한 ...