SAFT-GO조

2019 CE
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프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : PC-SAFT 상태방정식을 이용한 고성능 3성분계 평형 계산 프로그램 개발

영문 : Development of ternary mixtures’ equilibrium calculation program with high performance using PC-SAFT equation of state

과제 팀명

SAFT-GO

지도교수

장*언 교수님

개발기간

2019년 09월 ~ 2019년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 화학공학과 20163400** 이**(팀장)

서울시립대학교 화학공학과 20153400** 윤**

서울시립대학교 화학공학과 20153400** 강**

서울시립대학교 환경공학부 20158900** 김**


서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

  • 유기 화합물의 열역학적 물성 분석은 화학 공정 설계에서 필수적인 요소이다. 여러 성분으로 구성된 유기화합물의 성분들을 분리해 이용 가능한 형태로 만드는 공정을 설계 할 때 매우 중요하기 때문이다. 예를 들어 대체 에너지원으로 주목을 받는 천연가스는 메탄, 에탄, 프로판 등의 탄화수소를 주성분으로 포함하고 있고, 불순물로는 이산화탄소와 황화수소와 같은 산성가스 성분이 미량 함유된 다성분 혼합물이다. 천연가스 전처리 공정과 액화 공정 등의 설계 또는 공정 최적화에는 열역학적 특성 및 상평형의 정확한 예측이 가능한 모델이 사용되어야 할 것이다. 그러나 수많은 성분 조합을 가질 수 있는 다성분 혼합물에 대하여 실험을 수행하는 것은 현실적으로 어렵다.
  • 따라서 열역학 물성들의 관계를 명확하게 나타내는 상태 방정식을 개발하는 것이 필요하다. 특히, 2-component liquid-vapor equilibrium 단계를 넘어서 3-component의 VLE를 예측할 수 있는 소프트웨어를 GO언어를 이용하여 개발하고자 한다. 개발한 코드를 단계적으로 확인하여 예상한 결과가 나오는지 비교하여 신뢰성을 검증하고, Van Der Waals(VDW)이 고려하지 못하는 척력항과 극성에 대한 특성을 반영하여 실제 혼합물의 Vapor Liquid equilibrium을 예측할 수 있는 코드를 얻을 수 있을 것으로 예상된다.

개발 과제의 배경

  • 이러한 소프트웨어의 개발에 많은 비율을 차지하고 있는 언어는 Python이다. 그러나 이번 연구에서 우리가 선택한 소프트웨어 언어는 Go언어이고, 선택 이유는 다음과 같다. 먼저 Go 언어는 컴파일 언어로 속도가 매우 빠르다. 우리는 파이썬을 사용한 코드를 실행할 때 보다 훨씬 빠르게 원하는 결과를 얻을 수 있을 것이고 'time stamp'를 찍어서 계산에 걸리는 시간을 확인해 보려 한다. 두 번째는 파이썬의 코드보다 가독성이 좋고 웹 프레임워크가 따로 필요하지 않다. 따라서 우리의 최종 목표인 웹 배포에 유리할 것으로 판단된다.
  • Equation of state (EOS)는 압력, 부피, 온도로 표현된 식으로서, 이로부터 화학공정 설계에 필요한 평형 물성(Equilibrium Property), 부피 물성(Volumetric property), 그리고 열적 물성(Calorimetric property)을 예측할 수 있다.
  • 1976년에 개발된 Peng-Robinson(PR) 상태방정식은 3차 상태방정식 중에서 가장 많이 사용되는 것 중 하나이다. 이 EOS는 비극성이거나 극성이 약한 유기화합물의 경우에는 정밀하게 계의 열역학적 거동을 예측할 수 있지만, 극성이 강한 물질과 수소 결합을 형성하는 회합성(associating)물질에 대해서는 신뢰성이 크게 떨어진다. PR 상태방정식은 van der Waals(VDW) 상태 방정식 계열로서, 척력항을 차용하여 분자간 척력에 기인하는 부피 효과를 정확하게 표현하지 못하기 때문이다.
  • 엄밀한 통계역학에 기반한 상태 방정식을 개발하여 다양한 물질들에 대하여 적용성을 확장하는 것이 최근의 연구 경향으로 SAFT가 이에 해당한다. Statistical Associating Fluid Theory(SAFT)는 Wertheim의 TPT이론을 기초로 한 상태방정식이다. TPT이론은 회합성 분자를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 사슬 유체의 열역학적 특성을 근사적으로 예측할 수 있다. 우리는 이 이론에 기반하여 소프트웨어를 개발하여 보다 보완된 VLE예측 결과 그래프를 얻으려 한다.

개발 과제의 목표 및 내용

  • Peng Robinson 상태방정식 등과 같은 Van der Waals 계열 상태방정식의 예측 정확성을 PC-SAFT를 통해 향상시킨다.
  • 이성분 상호작용 가변 변수나, 경험식에 의한 가변 상수의 추정 없이 혼합물의 비이상적 거동을 예측할 수 있도록 한다.
  • Go 언어로 개발하여 계산과정에서의 퍼포먼스를 인터프리터 계열 언어에 비해 크게 향상시킨다.
  • 웹에 서비스를 배포하여 사용자가 상평형 계산에 쉽게 접근하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 한다.
  • 최근의 연구 경향은 엄밀한 통계역학에 기반한 상태방정식을 개발하여 다양한 물질들에 대하여 적용성을 확장하고, 이를 응용한 재료 및 공정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. Aspen Plus는 실제 화학공정에서 일어나는 상황을 묘사할 수 있는 소프트웨어 패키지로, 열역학적 식이 내장되어 있어 사용자가 직접 계산 없이 모델을 시뮬레이션 할 수 있게 설계되어있다. 그러나 Aspen Plus 의 VLE method는 Polarity를 고려한 PC-SAFT가 아니기 때문에, Polarity를 고려한 PC-SAFT 패키지는 상용화 되지 않았다. 그러므로 Polarity를 고려한 PC-SAFT 소프트웨어를 직접 개발하는 것은 의미가 있을 것으로 판단된다.

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

  • 전 세계적인 기술현황
PC-SAFT 자체에 관련된 특허는 학술적인 것이기 때문에 존재하지 않는다. 
ASPEN plus에 공정 시뮬레이터가 있다. 그러나 극성인 부분까지 커버하는 소프트웨어는 상용화되지 않았고 특허도 없다.
  • 특허조사 및 특허 전략 분석
특허에는 기본적으로 물질과 공정에 대한 것이 있다. 하지만 PC-SAFT계산 알고리즘 자체는 두 가지 모두에 해당하지 않는다. PC-SAFT 계산 소프트웨어를 제작하여, 소프트웨어 특허를 제출 할 수 있다. 
(소프트웨어 특허란 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로세서를 이용하여 운영 되는 기술에 관한 특허를 말한다.)
  • 기술로드맵
◇ 1976년 - Peng-Robinson(PR) 상태방정식이 개발됨. 3차 상태방정식 중에서 가장 많이 사용되는 것 중 하나임.
 그러나 PR EOS는 비극성이거나 극성이 약한 유기화합물의 경우만 계의 열역학적 거동을 예측 가능. 극성이 강한 물질과 수소 결합을 형성하는 회합성(associating)물질에 대해서는 신뢰성이 크게 떨어짐. PR EOS는 Van der Waals(VDW) 상태방정식 계열로, 부정확하다고 알려진 VDW 상태방정식의 척력항을 차용하여 분자 간 척력에 기인하는 부피 효과를 정확하게 표현하지 못하기 때문.

◇ 1980년대 - Wertheim이 TPT(Thermodynamic Perturbation Theory)이론을 제안.
TPT이론은 회합성 분자를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 사슬 유체의 열역학적 특성을 근사적으로 예측할 수 있음. 
이 이론에 기초하여, 이량체(dimer) 유체를 준거계(reference system)로 사용하는 TPT-D이론이 개발되었고 일련의 연구들에 의해서 이 이론이 분자 시뮬레이션 결과와 부합한다는 사실이 검증됨.

◇ 2001년 - PC-SAFT가 개발됨.  Joachim Gross와 Gabriele Sadowski에 의해 개발되었고 처음 논문에 게시됨.  
SAFT식은 perturbation이론(TPT)을 기반으로 만들어졌고, 구형 단량체의 분자모델을 고려하는 것으로 전개가 시작됨. 극성과 회합성을 고려할 수 있음. 

◇ 2013년 - SAFT-Mie 가장 최근의 PC-SAFT 식으로 영국에서 개발됨.
이 식은 hard sphere로부터 시작해 square well을 거쳐 real fluid로 식을 전개해 나가는 PC-SAFT와는 달리, Lennard jones식으로부터 시작해 fluorine을 포함하는 고분자 테플론(PTFE)에 적합하게 만들어진 식임.

시장상황에 대한 분석

  • 경쟁제품 조사 비교
Aspen Plus는 실제 화학공정에서 일어나는 상황을 묘사할 수 있는 소프트웨어 패키지로, 열역학적 식이 내장되어 있어 사용자가 직접 계산 없이 모델을 시뮬레이션 할 수 있게 설계되어있다. 
그러나 Aspen Plus 의 VLE method는 Polarity를 고려한 PC-SAFT가 아니기 때문에, Polarity를 고려한 PC-SAFT 패키지는 상용화 되지 않았다. 
그러므로 Polarity를 고려한 PC-SAFT 소프트웨어를 직접 개발하는 것은 의미가 있을 것으로 판단된다.
  • 마케팅 전략 제시
SAFT-GO 프로그램을 연구실에 제공하여 유용함을 인정받은 뒤 기업에 제시한다.

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

  • Peng Robinson 상태방정식 등과 같은 Van der Waals 계열 상태방정식의 예측 정확성을 PC-SAFT를 통해 향상시킨다.
  • 이성분 상호작용 가변 변수나, 경험식에 의한 가변 상수의 추정 없이 혼합물의 비이상적 거동을 예측할 수 있도록 한다.
  • 소프트웨어 개발에 주로 사용되는 파이썬 대신 Go언어를 사용하여 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다 : 코드 실행 속도 절감, 코드의 가독성 향상, 웹 배포 용이(별도의 웹 프레임워크 불필요)
  • 우리나라의 약한 software 기술을 발전시킬 수 있고, 열역학적 물성 연구에 대한 저변확대를 기대할 수 있다.

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

  • Go 언어로 개발하여 계산과정에서의 퍼포먼스를 인터프리터 계열 언어에 비해 크게 향상시킨다.
  • 웹에 배포하면 많은 사람에게 SAFT 프로그램에 접근을 용이하게 하여 열역학 물성 전문가를 양성할 수 있다.
  • 웹에 서비스를 배포하여 사용자가 상평형 계산에 쉽게 접근하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 한다.
  • 다성분 혼합물의 열역학적 특성 및 상평형의 정확한 예측을 통해 천연가스 전처리 공정과 액화 공정 등의 설계 또는 공정 최적화에 이용할 수 있다.

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

개발과정.png

구성원 및 추진체계

강연주 : PC-SAFT 관련 열역학 이론 숙지, 열역학 데이터 DB 구성, 3성분계 평형상태 계산 및 시각화 코드 작성

윤세지 : PC-SAFT 관련 열역학 이론 숙지 열역학 데이터 DB 구성, 계산 검증을 위한 테스트 코드 작성

이성빈 : PC-SAFT 관련 열역학 이론 숙지, PC-SAFT 계산 프로그램 작성, 서버 및 웹 배포

김규란 : PC-SAFT 관련 열역학 이론 숙지, 3성분계 평형상태 계산 및 시각화 코드 작성, 서버 및 웹 배포

설계

설계사양

제품의 요구사항

  • 사용자가 Ternary VLE를 계산할 원하는 물질을 3개 선택한다.
  • 사용자가 평형 상태의 조건(온도, 압력)을 설정한다.
  • Calculate 버튼을 누르면 지정된 조건하에서 평형 상태 계산을 진행한다.
  • 계산이 완료되면 우측 삼각형에서 계산된 결과를 확인해 볼 수 있다.
  • 파란점이나 분홍점에 마우스를 올리면 그 지점의 조성과 Tieline을 보여준다.

설계 사양

  • 서버 운영체제 : Debian Bullseye 2019-11-18
  • 서버 개발언어 : Go 1.13.1
  • DB : PostgreSQL 11.5
  • 클라이언트 개발 라이브러리 : React, React-Konvas
  • 배포에 사용한 클라우드 서비스 : Google Cloud Run, Google Cloud Sql
  • 각 method(BubbleP, BubbleT, DewT, DewP, Flash)별 Time out
    BubbleP, BubbleT, DewT, DewP : 40 ms
    Flash : 100 ms

개념설계안

SAFT식은 TPT이론에 기반을 두며 구형 단량체의 분자모델을 고려하는 것으로 전개가 시작된다. 계가 평형에 도달하면 구형 단량체는 사슬을 만들게 되는데, 사슬 분자간의 척력을 고려하기 위해서 열역학적 특성이 잘 알려진 강구유체를 준거계로 사용한다. 이를 이용해 강구 사슬 유체의 상태방정식을 유도하고 실제 분자에 적용하기 위해 일반화하여 혼합물에 대한 척력항을 유도한다. 온도가 올라가면서 분자의 운동이 더 활발해지기 때문에 척력을 거슬러 서로의 외곽 전자에 침투하는 경향이 커짐을 반영한다. 

극성 성분을 가진 혼합물의 비이상성을 예측하기 위해 사슬 혼합물의 압력과 퓨개시티(fugacity)에 미치는 영향을 고려한다. 특히 크게 비이상성을 보이는 회합성 물질(메탄올, 에탄올, 프로판올) 등의 경우에는 회합에 의한 압축인자와 퓨개시티를 구해야한다. 

순수한 물질은 회합성을 나타내지 않지만 혼합물에서 다른 물질과 교차회합을 하는 경우를 유도회합(induced association)이라고 한다. 아세톤과 클로로포름은 대표적인 교차 회합의 예다. 분자의 관점에서 보면, 교차 회합은 이종 분자들이 화학 반응과 비슷할 정도로 전자 구조의 현격한 변화를 일으키며 상호작용을 하는 것이므로, 이 분자들 사이에는 특별한 상호 의존성이 있다. 개별적이고 상호 의존적인 유도 화합을 순수한 물질들의 특성으로만 예측하기는 어려운 것이다. 이런 경우 Wolbach-Sandler 조합규칙이 유용하다.

계의 헬름홀츠 에너지는 다양한 상호작용의 의한 합으로 나타낼 수 있다.

각 항을 압축인자에 대한 항으로 표현한 후, TPT 이론을 사용하여 계산을 실시한다.

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  • 상평형 계산 방법 
액체와 기체의 fugacity가 같을 때 상평형을 이룬다는 이론을 바탕으로 각 물질의 기체, 액체 상태 몰분율을 계산한다. 이를 위한 fugacity는 PC-SAFT를 이용해 계산한다. PC-SAFT의 결과인 fugacity coefficient와 압축인자 Z를 구하기 위해서는 액체 혼합물의 총 부피[L/mol], 온도나 압력, xi (몰분율) 이렇게 3가지 parameter가 필요하다.
  • Bubble P, Bubble T, Dew P, Dew T를 이용하는 방법 
ex) Bubble P 사용
Bubble P는 온도와 액체조성이 input일 때 사용된다.
먼저 Bubble P init에 온도와 액체 조성을 넣고 Antoine 방정식을 이용해 P_sat을 구한다. 이 때 Antoine 방정식의 a, b는 critical point에서의 값을 이용해 구한다. P sat을 이용하면 초기 P(압력)을 구할 수 있다.

그 뒤 Bubble P init에서 구한 P 값을 실제의 P와 비율로 비교한다. 이 때 비율이 1보다 크면 기체가 평형보다 더 많을 때의 상태로 압력을 높여 다시 계산하고, 1보다 작으면 압력을 낮추어 값이 1이 될 때 까지 반복한다. 

Bubble P의 결과로 우리는 기체의 조성(몰분율)과 그 때의 압력, 또한 기체와 액체의 부피를 알 수 있고, Bubble T, Dew P, Dew T의 과정도 Bubble P와 같다.
Bubble p.png

이론적 계산 및 시뮬레이션

  • Non-associable components' ternary diagrams

Fig1.PNG


  • Associable components'( benzene ethanol water ) ternary diagram

Fig2.PNG

상세설계 내용

  • Project Schema

Fig3.PNG

프로젝트는 확장성을 고려하여 위와 같은 구조로 설계되었다.

현재 보유하고 있는 111개 물질의 열역학적 데이터는 PostgreSQL을 사용하여 Google Cloud SQL 에 올려놓았다.

GO는 REST API서버와, 클라이언트 서버 역할을 감당한다.

클라이언트는 Typescript + React 로 만들어졌으며, Ternary Diagram을 그릴 때에는 React Konva 라이브러리를 사용하였다.

서버는 Docker로 빌드되어 Google Cloud Run 으로 배포하였다.

Cloud Run은 Cloud SQL 과 연결하여 물질의 데이터를 읽어올 수 있도록 한다.

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

  • PC-SAFT 상태 방정식을 이용해 3-component의 VLE 결과를 보여줄 수 있다.

프로토타입.png 

▲ (왼) PC-SAFT Client (https://saftgo.app) 에 접속한 후, 세가지 Components를 선택한다. Const.P(또는 T)에서 결과값을 확인하거나, P,T 모두 상수일 경우도 확인이 가능하다. (오) 'Calculate'를 눌러 Ternary Components의 VLE Diagram을 확인한다.


프로토타입0.png 

▲ 계산에 필요한 Component의 상수값은 Database에 다음과 같이 저장되어 있다.

포스터

SAFT-GO poster.jpg

관련사업비 내역서

Cost1.png

해당 금액은 구글에서 제공받은 크레딧(300$)을 사용하여 충당하였습니다.

완료작품의 평가

평가 항목은 다음과 같다

평가1.png 


1. 속도 - SAFT-GO 프로그램에 사용한 Go 언어는 비동기 계산을 효과적으로 수행 할 수 있어, 비동기 계산이 제공되지 않는 Python 보다 40 배 빠르다. (Single-phase 계산에서 10 배 빠르고, 동시에 4 개의 계산을 할 수 있음 : CPU에 따라 다름)

2. 편의성 - SAFT-GO 프로그램은 설치가 필요 없고, 인터넷에 연결되어있는 한 컴퓨터 또는 모바일 장치와 같은 모든 장치에서 사용할 수 있다. 사용자가 잘못된 입력을 입력하거나 필요한 정보를 입력하지 않으면 필요한 값을 입력하도록 메시지가 표시된다.

3. 정확도 - 계산값과 실험값의 T_err를 계산한 결과, 평균 오차가 3%로 계산이 비교적 정확하게 이루어졌다.

4. 디자인 - 처음 사용하는 사용자도 직관적으로 액세스 할 수 있도록 만들었고, '문서'페이지에서 정확한 사용 방법 및 자세한 정보를 고객에게 제공한다. 'SAFT-GO'를 통해 얻은 다이어그램은 이미지로 저장할 수 있다.

향후계획

1. 현재 가지고 있는 data는 111개로, 아직 물질이 다양하지 않다. 더 많은 조합의 상평형 계산 결과를 제공하기 위해 물질 data를 추가한다. 

2. SAFT-GO program은 물질이 VLE를 형성한다는 가정하에 계산이 진행된 것이다. Ternary mixture가 VLLE diagram을 형성할 경우 VLLE diagram을 제공한다.

특허 출원 내용

해당 사항 없음

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