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2020년 12월 15일 (화) 01:52 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : MC & PR EOS에 의한 메탄의 열역학적 특성 추정

영문 : Estimation of thermodynamic properties of methane by MC & PR EOS

과제 팀명

14학번

지도교수

장재언 교수님

개발기간

2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 화학공학부·과 2014340030 유현진(팀장)

서울시립대학교 화학공학부·과 2014340002 공경식

서울시립대학교 화학공학부·과 2014340048 조주현

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

◇ Methane의 유체 상태에서의 열역학적 데이터를 Monte Carlo Simulation을 통해 계산한다. 초임계 영역을 통과하는 경로의 데이터를 통해 획득한 값을 기존에 존재하는 높은 신뢰성의 상태방정식과 비교하여 시뮬레이션의 성능을 평가한다.

개발 과제의 배경 및 효과

◇ Methane은 가장 기초적인 형태의 탄소 화합물이며, 지구상에서 가장 풍부한 유기물질이기도 하다. 천연가스의 주성분으로 연료로 사용되는 것 외에도 유기공업 공정의 반응물인 동시에 생성물이다. 이러한 공정, 수송과정에서 Methane은 고압 등의 극단적 Condition 하에 놓이는 경우가 많다. 이러한 일반적이지 않은 환경하에서의 Methane의 열역학적 거동이나 특성을 예측할 수 있다면 공정 설계의 Cost 측면에서 이점을 얻을 수 있을 것이다.

◇ 이번 과제에서는 무작위 추출된 난수를 이용하여 원하는 데이터값을 계산하는 시뮬레이션 방법의 하나인 Monte Carlo Simulation 방법을 사용한다. Monte Carlo 방법은 무작위로 추출된 난수를 이용하여 원하는 함수의 값을 계산하는 방법이다. 많은 수의 시뮬레이션의 시행에서 통계자료를 얻어 거기서 특정한 수치를 구하는 방법이다. 특성상 시행 횟수가 많을수록, 분포가 고를수록 해당 시뮬레이션의 정밀성이 보장된다. 시뮬레이션에서는 초기 미시적 공간 내에 임의의 수의 분자가 가지는 각각의 좌표를 설정해 앙상블을 설정하고, 각 분자에 가해지는 상호작용을 감안하여 무작위 운동시켜 분자의 위치, 운동량 변화의 계측을 통해 열역학적 특성을 획득하게 된다. 따라서 해당 물질에 대한 상태방정식을 알 수 없을 때도 데이터값을 구할 수 있다.

◇ 분자동역학 시뮬레이션에서, 분자 사이의 상호작용은 두 분자 사이의 거리 의 함수로 주어지는 퍼텐셜 로 표현된다. 만약 두 분자가 멀리 떨어져 있으면 분자 간의 상호작용이 없고 충분히 가까이 있으면 인력이 작용하고, 너무 가까이 근접하면 두 입자는 서로 반발하여 밀쳐낸다. 통상적으로 퍼텐셜 모양은 로 주어지는데 이면 단거리 상호작용, 이면 장거리 상호작용을 한다고 말한다. 이러한 이론적 배경에서 Lennard-Jones (L J) 퍼텐셜이라고 하는 식이 만들어졌다. L J 퍼텐셜은 입자 와 사이의 거리 함수로 로 쓰여지고, 여기에서 와 는 에너지와 거리의 척도로서 다루려고 하는 분자의 종류에 따라 달라진다.

◇ 정확성을 평가하기 위해 열역학 상태 방정식 중 하나인 Peng-Robinson 상태방정식과 비교를 한다. Peng-Robinson 상태방정식은 Accentric factor와 critical point에서의 물질 특성을 이용하여 기존의 상태방정식에서 보다 확장하여 기체뿐만 아니라 액체의 밀도 등 유체 전반의 properties를 획득할 수 있다. Peng-Robinson 상태방정식은 기존의 Soave modification of Redlich-Kwong 상태방정식과 비슷한 성능을 가지지만 액체 영역의 예측에 있어 조금 더 우수한 면을 보인다.

개발 과제의 목표 및 내용

◇ Lennard-Jones 퍼텐셜 모델로 표현한 기체, 액체 상태의 Methane의 열역학적 특성을 Monte Carlo Simulation으로 계산한다. 이번 과제를 수행하기 위해서 Lennard-Jones 퍼텐셜 모델 중에서는 TraPPE-UA 모델을 채택하였다.

◇ 시뮬레이션을 통해 획득한 Thermodynamic properties 들을 Peng-Robinson EOS를 통해 계산된 값과 비교하여 Monte Carlo 방법의 정확성과 성능을 평가한다.

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

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 ===개발 과제의 개요===
 ====개발 과제 요약====
-Methane의 유체 상태에서의 열역학적 데이터를 Monte Carlo Simulation을 통해 계산한다. 초임계 영역을 통과하는 경로의 데이터를 통해 획득한 값을 기존에 존재하는 높은 신뢰성의 상태방정식과 비교하여 시뮬레이션의 성능을 평가한다.
+◇ Methane의 유체 상태에서의 열역학적 데이터를 Monte Carlo Simulation을 통해 계산한다. 초임계 영역을 통과하는 경로의 데이터를 통해 획득한 값을 기존에 존재하는 높은 신뢰성의 상태방정식과 비교하여 시뮬레이션의 성능을 평가한다.
+====개발 과제의 배경 및 효과====
+◇ Methane은 가장 기초적인 형태의 탄소 화합물이며, 지구상에서 가장 풍부한 유기물질이기도 하다. 천연가스의 주성분으로 연료로 사용되는 것 외에도 유기공업 공정의 반응물인 동시에 생성물이다.
+이러한 공정, 수송과정에서 Methane은 고압 등의 극단적 Condition 하에 놓이는 경우가 많다. 이러한 일반적이지 않은 환경하에서의 Methane의 열역학적 거동이나 특성을 예측할 수 있다면 공정 설계의 Cost 측면에서 이점을 얻을 수 있을 것이다.
+◇ 이번 과제에서는 무작위 추출된 난수를 이용하여 원하는 데이터값을 계산하는 시뮬레이션 방법의 하나인 Monte Carlo Simulation 방법을 사용한다. Monte Carlo 방법은 무작위로 추출된 난수를 이용하여 원하는 함수의 값을 계산하는 방법이다. 많은 수의 시뮬레이션의 시행에서 통계자료를 얻어 거기서 특정한 수치를 구하는 방법이다. 특성상 시행 횟수가 많을수록, 분포가 고를수록 해당 시뮬레이션의 정밀성이 보장된다. 시뮬레이션에서는 초기 미시적 공간 내에 임의의 수의 분자가 가지는 각각의 좌표를 설정해 앙상블을 설정하고, 각 분자에 가해지는 상호작용을 감안하여 무작위 운동시켜 분자의 위치, 운동량 변화의 계측을 통해 열역학적 특성을 획득하게 된다. 따라서 해당 물질에 대한 상태방정식을 알 수 없을 때도 데이터값을 구할 수 있다.
+ ◇ 분자동역학 시뮬레이션에서, 분자 사이의 상호작용은 두 분자 사이의 거리 의 함수로 주어지는 퍼텐셜 로 표현된다. 만약 두 분자가 멀리 떨어져 있으면 분자 간의 상호작용이 없고 충분히 가까이 있으면 인력이 작용하고, 너무 가까이 근접하면 두 입자는 서로 반발하여 밀쳐낸다. 통상적으로 퍼텐셜 모양은 로 주어지는데 이면 단거리 상호작용, 이면 장거리 상호작용을 한다고 말한다. 이러한 이론적 배경에서 Lennard-Jones (L J) 퍼텐셜이라고 하는 식이 만들어졌다. L J 퍼텐셜은 입자 와 사이의 거리 함수로 로 쓰여지고, 여기에서 와 는 에너지와 거리의 척도로서 다루려고 하는 분자의 종류에 따라 달라진다.
+ ◇ 정확성을 평가하기 위해 열역학 상태 방정식 중 하나인 Peng-Robinson 상태방정식과 비교를 한다. Peng-Robinson 상태방정식은 Accentric factor와 critical point에서의 물질 특성을 이용하여 기존의 상태방정식에서 보다 확장하여 기체뿐만 아니라 액체의 밀도 등 유체 전반의 properties를 획득할 수 있다. Peng-Robinson 상태방정식은 기존의 Soave modification of Redlich-Kwong 상태방정식과 비슷한 성능을 가지지만 액체 영역의 예측에 있어 조금 더 우수한 면을 보인다.
-====개발 과제의 배경====
-내용
 ====개발 과제의 목표 및 내용====
-내용
+ ◇ Lennard-Jones 퍼텐셜 모델로 표현한 기체, 액체 상태의 Methane의 열역학적 특성을 Monte Carlo Simulation으로 계산한다. 이번 과제를 수행하기 위해서 Lennard-Jones 퍼텐셜 모델 중에서는 TraPPE-UA 모델을 채택하였다.
+ ◇ 시뮬레이션을 통해 획득한 Thermodynamic properties 들을 Peng-Robinson EOS를 통해 계산된 값과 비교하여 Monte Carlo 방법의 정확성과 성능을 평가한다.
 ===관련 기술의 현황===