흡착 공정 동역학·확률 최적화 기반 기체 분리 및 대기 수분 추출

Adsorption process kinetic and stochastic optimization for gas separation and atmospheric water extraction

연구 내용

흡착 공정의 동역학과 기후 변동성을 고려해 분리·추출 성능과 비용을 동시에 최적화하는 연구

진공 압력 스윙 흡착(PSA)과 대기 수분 추출(AWE)에서 흡착 거동을 공정 모델과 결합해 성능을 예측하고 최적화하는 연구를 수행합니다. 흡착 분리 공정에서는 계산 비용이 큰 시뮬레이션을 surrogate model로 대체해 최적화 절차를 경량화합니다. AWE 분야에서는 MIL-100(Fe) 등 MOF의 동역학을 기반으로 고정층에서의 전달·흡착 특성을 해석하고, 연평균 기상 데이터에 근거한 확률적 최적화로 운전 조건과 사이트 선정 문제를 다룹니다. 또한 기후 변동성과 물성 파라미터 민감도를 함께 평가하는 차별성을 보유합니다.

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연구 흐름

분리 공정에서는 PSA 최적화를 위해 공정 시뮬레이션의 계산 부담을 줄이는 surrogate 모델을 구축하고, 목표 분리 성능을 달성하는 운전 조건을 탐색하는 방법을 확보했습니다. 이후 대기 수분 추출로 연구 대상을 확장하여, 동역학 기반 모델로 흡착제-공정 상호작용을 분석했습니다. 최근에는 MOF 동역학 해석을 확률적 계획 및 기후 변동 하 최적화 문제로 확장하고, 사이트 선정과 공정 성능의 연동을 체계적으로 해석하는 방향으로 심화했습니다.

활용 가능성

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

진공 PSA 공정 최적화
흡착 분리 성능 예측
surrogate model 기반 최적화
고정층 흡착 동역학 해석
MOF 기반 AWE 공정 설계
확률적 최적화 기반 운전 전략
기후 데이터 기반 사이트 선정
운전 조건 민감도 분석
재료 스크리닝을 위한 모델 평가
흡착 공정의 비용-성능 동시 최적화