우리대학 나노화학공학과 권휘웅 교수가 AI 기술을 이용하여 미래 수소수요를 예측하고 예측된 수소 수요에 기반해 On-site 수소충전소에서의 최적의 수소생산 전략기술을 개발했다.

 전 세계는 2015년 파리기후협약을 기점으로 온실가스를 줄이고자 하는 노력을 지속적으로 하고 있으며, 온실가스를 줄이는 방법에 일환으로 친환경에너지인 수소에너지의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 탄소 중립 달성과 CO2를 저감하기 위해 친환경에너지 사용 요구의 필요성이 대두됨에 따라, 미래 수소 수요는 급격하게 증가할 것으로 예상되고 있다.

 권 교수 연구팀은 동국대 박진우 교수 연구팀, 한국지질자원연구원 신재은 박사 및 동아대 구본찬 교수 연구팀과 함께 미래 최적 수소생산비용과 CO2 저감을 위해 수소 생산 공정에 적용한 공정모델링, 시뮬레이션 및 최적화를 수행했다.

 연구팀은 *Dual Modal Mode 측면에서 다양한 수소 생산 공정 조합을 분석하여 최적의 공정과정을 도출했다. SMR(증기 메탄 개질), ATR(자열 개질) 공정 최적화를 기반으로 다른 수소 생산 공정들과의 비교 분석을 통해 현장 공급 방식으로 충전소 자체적으로 수소를 생산하는 On-site 방식의 수소 공정 효율을 향상시켜 경제성 및 환경성을 확보한 것이다. 아울러, 민감도분석을 통하여 수소 생산 공정에 영향을 주는 주요인자들도 도출했다.

*Dual Modal Mode : 특정 상황에서 두 가지 서로 다른 방식이나 모드를 동시에 사용하는 기능

 권휘웅 교수는 “수소 사회로 진입하기 위해서는 비용을 절감할 수 있는 수소 생산이 중요하다”라며 “이번 연구로 수소사회로의 진입을 앞당기면서 수소 활용이 현재보다 대중화되는 시점에서, On-site 수소충전소 설치 시 수소충전소를 운영하는 결정권자 또는 정부의 이해관계자들에게 중요한 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대된다“라고 말했다.

 한편, 본 연구 결과는 최근 ”Optimal Investment Strategy Analysis of On-Site Hydrogen Production Based on the Hydrogen Demand Prediction Using Machine Learning“이라는 제목으로 국제학술지 International Journal of Energy Research (IF: 4.6, 2022년 JCR 기준 상위 1,5%)에 게재됐다.