Abstract:
적외선 분광법을 이용한 이산화탄소 포집공정의 반응 생성물 농도 예측방법 및 이를 이용한 포집 반응기가 제공된다. 포집 반응기는, 암모니아 수용액이 채워진 교반조; 상기 교반조로 유입되는 이산화탄소를 상기 암모니아 수용액과 교반하는 교반기; 중적외선을 이용하는 푸리에 변환 적외분광법(FTIR)을 사용하여 이산화탄소 포집 공정 동안 상기 교반된 암모니아 수용액로부터 측정될 수 있는 스펙트럼 자료를 상태 변수로 제공하는 센서부; 및 상기 이산화탄소 포집 공정 동안 상기 상태 변수에 의해 얻어지는 반응 생성물의 농도를 예측하기 위한 모델식을 구성하고, 상기 상태변수에 전처리를 수행하여 노이즈가 제거된 데이터로 변환한 후, 상기 노이즈가 제거된 데이터를 상기 모델식에 입력하여 상기 상태 변수의 변화에 따른 복수의 반응 생성물 각각의 농도를 예측하는 예측 수단을 포함하여 구성된다.
Abstract:
PURPOSE: A method for controlling the concentration of reaction products by a multivariate statistical analysis technique is provided to control concentration of reaction products by a multivariate statistical analysis technique online through a carbon dioxide collecting process. CONSTITUTION: The concentration of reaction products is predicted wherein the concentration of reaction products is a target variable(S100). Carbon dioxide is collected. The rates of eliminating and collecting carbon dioxide are predicted(S200). The concentration of reaction products is set as a variable while the concentration of reaction products is predicted using a multivariate statistical analysis technique. The concentration of reaction products is controlled by the rates eliminating and collecting carbon dioxide.
Abstract:
본 발명은 시안화물과 티오시안화물을 함유하는 폐수를, 칸디다 휴미콜라(Candida humicola : KCTC 8708P)또는 크산토모나스 말토필리아(Xanthomonas maltophilia : KCTC 8709P)로 1차 처리한 후, 아크레모니움 스트릭툼(Acremonium strictum : KCTC 8710P)으로 2차 처리하는 것으로 구성되는 시안화물과 티오시안화물을 함유하는 폐수의 처리방법에 관한 것이다.
Abstract:
본 발명은 시안화물과 티오시안화물을 함유하는 폐수를, 칸디다 휴미콜라(Candida humicola : KCTC 8708P)또는 크산토모나스 말토필리아(Xanthomonas maltophilia : KCTC 8709P)로 1차 처리한 후, 아크레모니움 스트릭툼(Acremonium strictum : KCTC 8710P)으로 2차 처리하는 것으로 구성되는 시안화물과 티오시안화물을 함유하는 폐수의 처리방법에 관한 것이다.
Abstract:
모델식을 이용한 이산화탄소 포집공정의 반응생성물 농도 예측방법 및 이를 이용한 포집 반응기가 제공된다. 포집 반응기는, 암모니아 수용액이 채워진 교반조와, 교반조로 유입되는 이산화탄소를 암모니아 수용액과 교반하는 교반기와, 이산화탄소 포집 공정 동안 교반된 암모니아 수용액로부터 측정될 수 있는 상태변수를 제공하는 센서부와, 이산화탄소 포집 공정 동안 상태변수에 의해 얻어지는 반응생성물의 농도를 예측하기 위한 모델식을 구성하고, 구성된 모델식을 통하여 상태변수의 변화에 따른 반응생성물의 농도를 예측하는 예측 수단을 포함하며, 반응생성물은, 수소이온, 수산화이온, 중탄산이온, 탄산이온, 카바메이트이온, 중탄산암모늄염, 탄산암모늄염, 카바메이트암모늄염, 황산염이온 및 질산염이온 중에서 어느 하나를 포함할 수 있다.
Abstract:
적외선 분광법을 이용한 이산화탄소 포집공정의 반응 생성물 농도 예측방법 및 이를 이용한 포집 반응기가 제공된다. 포집 반응기는, 암모니아 수용액이 채워진 교반조; 상기 교반조로 유입되는 이산화탄소를 상기 암모니아 수용액과 교반하는 교반기; 중적외선을 이용하는 푸리에 변환 적외분광법(FTIR)을 사용하여 이산화탄소 포집 공정 동안 상기 교반된 암모니아 수용액로부터 측정될 수 있는 스펙트럼 자료를 상태 변수로 제공하는 센서부; 및 상기 이산화탄소 포집 공정 동안 상기 상태 변수에 의해 얻어지는 반응 생성물의 농도를 예측하기 위한 모델식을 구성하고, 상기 상태변수에 전처리를 수행하여 노이즈가 제거된 데이터로 변환한 후, 상기 노이즈가 제거된 데이터를 상기 모델식에 입력하여 상기 상태 변수의 변화에 따른 복수의 반응 생성물 각각의 농도를 예측하는 예측 수단을 포함하여 구성된다.
Abstract:
PURPOSE: A method for predicting the concentration of a reaction product from a carbon dioxide collecting process and a collecting reactor are provided to optimize the collecting process by obtaining the optimal model of the collecting process from various models on the web. CONSTITUTION: A method for predicting the concentration of a reaction product from a carbon dioxide collecting process includes the following steps: a state variable measured through a carbon dioxide collecting process is set as a varying variable(S100); the concentration of a reaction product from the collecting process obtained using the varying variable is set as a target variable(S200); a model is generated to predict the target variable(S300); and the concentration of the reaction product according to the variation of the varying variable is predicted by the model(S400). The state variable is at least one selected from the concentration of carbon dioxide, the pH value, the temperature, and the electric conductivity of ammonia water containing absorbed carbon dioxide. The reaction product is one selected from a group including hydrogen ion, hydroxide ion, bicarbonate ion, carbonate ion, carbamate ion, ammonium bicarbonate, ammonium carbamate, sulfate ion, and nitrate ion. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S100) Setting a state variable measured through a carbon dioxide collecting process through web as a varying variable; (S200) Setting the concentration of a reaction product from the carbon dioxide collecting process obtained using the varying variable as a target variable; (S300) Generating a model for predicting the target variable; (S400) Predicting the concentration of the reaction product according to the varying variable by the model