프로젝트 소개
본 과제는 복잡 유로구조에서 발생하는 파울링을 줄이기 위해, 실험 데이터와 인공지능을 결합한 자동설계 시스템을 개발하는 연구임.
연구 목표는 피드 스페이서의 형상과 운전조건을 바탕으로 내오염성이 극대화된 유로를 자동 설계하는 데 있음. 마이크로 플루이딕스 실험으로 파울링 데이터셋을 구축하고, 인공신경망과 베이지안 최적화를 적용해 최적 구조를 탐색함. 또한 3차원 입자계 파울링 시뮬레이션으로 저감 원인을 설명하고, 수전해·전기화학적 리튬회수 등 화공장치 설계에 확장 적용하는 효과 기대됨.