장재언1팀 - 편집 역사

Adchem20220209: /* 포스터 */

2022-12-10T09:55:52Z

‎포스터

Adchem20220209: /* 포스터 */

2022-12-10T09:55:04Z

‎포스터

Adchem20220209: /* 포스터 */

2022-12-10T09:50:57Z

‎포스터

Adchem20220209: /* 시뮬레이션 결과 */

2022-12-10T06:38:03Z

‎시뮬레이션 결과

Adchem20220209: /* 프로토타입 사진 혹은 작동 장면 */

2022-12-10T06:35:54Z

‎프로토타입 사진 혹은 작동 장면

Adchem20220209: /* 시뮬레이션 결과 */

2022-12-10T06:35:26Z

‎시뮬레이션 결과

Adchem20220209: /* 구성원 소개 */

2022-12-10T06:28:00Z

‎구성원 소개

Adchem20220209: /* 향후계획 및 전망 */

2022-12-10T06:25:26Z

‎향후계획 및 전망

Adchem20220209: /* 결과 및 평가 */

2022-12-10T06:21:42Z

‎결과 및 평가

Adchem20220209: /* 향후계획 */

2022-12-10T06:20:57Z

‎향후계획

@@ 258번째 줄: / 258번째 줄: @@
 ====포스터====
 [[파일:프종설_장재언1팀_포스터.pdf|가운데]]
-[[파일:프종설_장재언1팀_포스터-page-001.jpg|가운데]]
+[[파일:프종설_장재언1팀_포스터-page-001.jpg|1200픽셀|가운데]]
 ===완료작품의 평가===

@@ 258번째 줄: / 258번째 줄: @@
 ====포스터====
 [[파일:프종설_장재언1팀_포스터.pdf|가운데]]
 ===완료작품의 평가===

@@ 257번째 줄: / 257번째 줄: @@
 ====포스터====
-내용
+[[파일:프종설_장재언1팀_포스터.pdf|가운데]]
 ===완료작품의 평가===

@@ 232번째 줄: / 232번째 줄: @@
 - Argon vapor, supercritical phase
-[[파일:argonCv.PNG|가운데]]
+[[파일:아르곤Cv.PNG|가운데]]
 - Methane vapor, supercritical phase

@@ 252번째 줄: / 252번째 줄: @@
 [[파일:결과결과페이지.PNG|가운데]]
-  그림 33의 초기화면에서 시뮬레이션의 대상이 될 물질을 선정합니다. search 버튼을 누르면 다음 결과 화면인 그림 34로 이동하게 되고, 위 화면에서 입자 수, 사이클 수, 온도, 박스 길이 등의 변수 입력이 가능합니다. 모든 변수의 입력을 완료한 후 오른쪽 아래의 Run 버튼을 클릭하게 되면 아래와 같이 결과 값이 출력되며 분자들의 configuration이 애니메이션으로 재생됩니다.
+  그림 34의 초기화면에서 시뮬레이션의 대상이 될 물질을 선정할 수 있다. Search 버튼을 누르면 다음 결과 화면인 그림 35로 이동하게 되고, 위 화면에서 입자 수, 사이클 수, 온도, 박스 길이 등의 변수 입력을 할 수 있다. 모든 변수의 입력을 완료한 후 오른쪽 아래의 Run 버튼을 클릭하게 되면 아래와 같이 결과 값이 출력된다. 또한 분자들의 configuration이 애니메이션으로 재생되면서 이용자에게 실제 simulation이 진행하면서 움직이는 분자의 거동을 시각적으로 살펴볼 수 있는 그래픽이 구현되어 있다.
 [[파일:값넣은결과그래프.PNG|가운데]]

@@ 216번째 줄: / 216번째 줄: @@
 - Ethane vapor, supercritical phase
 [[파일:ethane결과.PNG|가운데]]
   ◇ 기존의 다양한 상태방정식과 Simulation의 정확도 비교
@@ 237번째 줄: / 239번째 줄: @@
 - Ethane vapor, supercritical phase
 [[파일:ethaneCv.PNG|가운데]]
 =====정확도 분석 및 오차 경향성을 보기 위한 상대오차 그래프=====
 [[파일:오차그래프.PNG|가운데]]
-  그림 31를 보면 density가 300kg/m3으로 커질수록 상대오차가 크게 나옴을 알 수 있었다. 또한 그림 32에서 온도가 625K으로 커질수록 상대오차가 작게 나옴을 알 수 있었다. 즉, 상대오차는 시스템의 온도가 낮고 밀도가 커질수록 증가한다는 사실을 알 수 있었다.
+  그림 32, 33은 그림 20 methane supercritical phase의 P-density graph을 통해 상대오차를 구한 것이다.  그림 32를 보면 density가 300 kg/m3으로 커질수록 상대오차가 크게 나옴을 알 수 있었다. 또한 그림 33에서 온도가 625 K으로 커질수록 상대오차가 작게 나옴을 알 수 있었다. 즉, 상대오차는 시스템의 온도가 낮고 밀도가 커질수록 증가한다는 사실을 알 수 있었다.
 ====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====

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 ===구성원 소개===
-서울시립대학교 화학공학과 2017340042 정성민(팀장)
+서울시립대학교 화학공학과 2017340042 정*민(팀장)
-서울시립대학교 화학공학과 2017340009 김정인
+서울시립대학교 화학공학과 2017340009 김*인
-서울시립대학교 화학공학과 2017340037 이종범
+서울시립대학교 화학공학과 2017340037 이*범
-서울시립대학교 화학공학과 2017340047 최영근
+서울시립대학교 화학공학과 2017340047 최*근
 ==서론==

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 ===향후계획 및 전망===
   ◇ Molecular Monte-Carlo simulation in industry
   다양한 분자들의 열역학적 특성을 파악하려는 노력은 계속되고 있다. 따라서 정밀한 시뮬레이션 도구의 발전은 지속해서 이루어질 것이다. 몬테카를로 시뮬레이션은 분자들의 포텐셜 에너지를 하나하나 계산한다는 점에서 계산 속도가 느리다는 단점이 있지만 높은 정확성을 보여주기 때문에 몬테카를로 알고리즘을 이용한 분자 시뮬레이션은 계속 활용될 것으로 보인다. 또한 분자 시뮬레이션 외에도 약학이나 반도체의 필름 증착 시뮬레이션 등에도 다양한 활용처가 존재한다. 이처럼 적용 분야가 넓은 몬테카를로 알고리즘은 향후 인간이 예측하기 어려운 복잡한 환경을 예측하는 유용한 방법 중 하나로 지속적으로 쓰일 것이다.

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	◇ Molecular Monte-Carlo simulation in industry		◇ Molecular Monte-Carlo simulation in industry
	다양한 분자들의 열역학적 특성을 파악하려는 노력은 계속되고 있다. 따라서 정밀한 시뮬레이션 도구의 발전은 지속해서 이루어질 것이다. 몬테카를로 시뮬레이션은 분자들의 포텐셜 에너지를 하나하나 계산한다는 점에서 계산 속도가 느리다는 단점이 있지만 높은 정확성을 보여주기 때문에 몬테카를로 알고리즘을 이용한 분자 시뮬레이션은 계속 활용될 것으로 보인다. 또한 분자 시뮬레이션 외에도 약학이나 반도체의 필름 증착 시뮬레이션 등에도 다양한 활용처가 존재한다. 이처럼 적용 분야가 넓은 몬테카를로 알고리즘은 향후 인간이 예측하기 어려운 복잡한 환경을 예측하는 유용한 방법 중 하나로 지속적으로 쓰일 것이다.		다양한 분자들의 열역학적 특성을 파악하려는 노력은 계속되고 있다. 따라서 정밀한 시뮬레이션 도구의 발전은 지속해서 이루어질 것이다. 몬테카를로 시뮬레이션은 분자들의 포텐셜 에너지를 하나하나 계산한다는 점에서 계산 속도가 느리다는 단점이 있지만 높은 정확성을 보여주기 때문에 몬테카를로 알고리즘을 이용한 분자 시뮬레이션은 계속 활용될 것으로 보인다. 또한 분자 시뮬레이션 외에도 약학이나 반도체의 필름 증착 시뮬레이션 등에도 다양한 활용처가 존재한다. 이처럼 적용 분야가 넓은 몬테카를로 알고리즘은 향후 인간이 예측하기 어려운 복잡한 환경을 예측하는 유용한 방법 중 하나로 지속적으로 쓰일 것이다.
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		+	===참고문헌===
		+	◇ 성애리 외 7명. 순수한 화합물의 물리화학적 및 열역학적 성질을 예측，프로세스 및 온라인 서비스하는 모델，방법 및 시스템. WO2012177108 A3. 27.12.2012.
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		+	◇ Anthony Peter Fejes 외 3명. SYSTEM AND METHOD FOR SIMULATING THE TIME-DEPENDENT BE HAVIOUR OF ATOMI AND/OR MOLECULAR SYSTEMS SUBJECT TO STATIC OR DYNAMIC FELDS. US20080147360 A1. 24.04.2008
		+
		+	◇ R. Fingerhut, G. Guevara-Carrion, I. Nitzke, D. Saric, J. Marx, K. Langenbach, S. Prokopev, D. Celný, M. Bernreuther, S. Stephan, M. Kohns, H. Hasse, J. Vrabec. ms2: A molecular simulation tool for thermodynamic properties, release 4.0. Computer Physics Communications, 45, 107860 (2021) doi.org/10.1016/j.cpc.2021.107860.
		+
		+	◇ 「Materials Studio」. 『insilico』. <http://www.insilico.co.kr/index.php/solution/3ds/ms/>(2022.9.28.)
		+
		+	◇ Michael. P. A, Dominic. J. T. Computer Simulation of Liquids, 2nd; United Kingdom: OXFORD university press, 2017, pp. 30, 36, 39, 79