미생물 전기분해 기반 수소 생산 및 성능 예측 연구

Microbial Electrolysis for Hydrogen Production and Performance Prediction

연구 내용

미생물 전기분해(MEC)에서 전극·전해질·전처리 공정을 최적화해 고효율 수소를 생산하고, 데이터 기반 예측 모델로 공정 변수를 정량적으로 해석하는 연구

미생물 전기분해(MEC)에서 가스확산 전극, 제로갭(zero-gap) 설계, 전해질 조건과 같은 전기화학적 구성 요소를 조절하여 전류 생성 및 수소 전환 성능을 높이는 연구를 수행합니다. 또한 기질(발효 산물, 음식물류 폐기물) 특성에 따른 전극-미생물 반응을 비교하고, 프리퍼멘테이션 및 여과 같은 전처리로 유기물의 가용화와 미생물 군집의 전자공여 특성을 변화시키는 접근을 적용합니다. 공정 스케일과 운영 조건 변동에 대해서는 Random Forest 기반 예측 및 계통 분석을 연계하여 성능 추세를 해석합니다.

관련 프로젝트

5건

연구 흐름

초기에는 제로갭 흐름 셀과 전극 설계를 통해 고속 미생물 전기합성을 구현하고 수소 생성 특성을 평가하는 방향으로 연구를 수행했습니다. 이후 발효 산물 조성에 따른 exoelectrogenic 이용 성향과 수소 전환 효율의 관계를 비교하며, 음식물류 폐기물 적용을 위해 프리퍼멘테이션·여과 전처리를 도입해 고순도 수소 생산 가능성을 확인했습니다. 최근에는 MEC 데이터셋을 확장하여 Random Forest 기반 성능 예측 모델을 구축하고, 생물전기화학 시스템의 스케일별 성능 경향을 데이터 관점에서 정리하는 연구로 확장했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

음식물류 폐기물 기반 수소 생산
제로갭 MEC 공정 설계 가이드
가스확산 전극 운영 최적화
발효 산물 맞춤 전환 공정
전처리-수소 수율 연계 모델링
바이오가스 연계 에너지 전환
스케일업 성능 예측 체계
전극-미생물 반응 모니터링 지표
공정 변동성 기반 운영 제어
탄소중립형 미생물 전기화학 플랫폼