김준하 교수 연구실
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막 기반 해수담수 및 구동·오염 제어 공정 최적화

Process optimization and control for membrane-based desalination

연구 내용

역삼투 및 막 기반 담수 공정의 구동압력 관계, 설계 구성, 운전 안정성을 수학·데이터 관점에서 규명하고 막 오염 예측을 고도화하는 연구

김준하 연구실은 reverse osmosis(역삼투) 중심의 막 기반 탈염 공정에서 구동 조건과 에너지 손실을 반영한 수학적 관계를 정식화하여 운전 제약을 도출합니다. 내부 적정화 설계와 단일통과 구성에서 계절 변동에 따른 안정성 문제를 공정 변수 관점에서 분석하고, Kalman filter(칼만 필터)와 hybrid machine learning을 활용해 공정 상태 추정과 fouling(막 오염) 예측 정확도를 개선합니다. 또한 forward osmosis 및 pressure-retarded osmosis의 시나리오를 결합해 환경 영향 관점의 최적화 순서를 제시하는 차별성을 보유합니다.

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연구 흐름

초기에는 계절 변동 환경에서 reverse osmosis 공정 안정성이 어떻게 변화하는지 공정 설계 관점에서 검토하고, 내부 staged 설계에서의 개선 방향을 제안했습니다. 2021년에는 RO, FO, PRO 사이의 driving pressure를 에너지 손실을 포함해 이론적으로 연결하는 수학적 제약을 정립했습니다. 이후 2022년에는 단일통과 해수 RO의 설계 구성과 운전 전략을 최적화하고, Kalman filter 기반 성능 평가 및 hybrid machine learning 기반 막 오염 예측 정확도 향상으로 확장했습니다. 2021~2022년에는 PRO가 RO의 CO2 배출에 미치는 환경 효과를 시나리오 방식으로 전망하여 공정 최적화의 의사결정 기준을 보강했습니다.

활용 가능성

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

  • 막 기반 담수 공정 안정성 진단
  • reverse osmosis 운전 조건 최적화
  • 구동압력 기반 공정 제약 설계
  • 단일통과 해수 RO 구성 최적화
  • Kalman filter 기반 공정 상태 추정
  • hybrid machine learning 기반 막 오염 예측
  • 운전 시나리오 기반 환경 영향 평가
  • 막·운전 파라미터 동시 최적화 절차
  • 에너지 손실 반영 공정 시뮬레이션
  • 공정 효율 및 운영 리스크 저감

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