| 초록 |
화석연료기반 자원에서 재생가능하고 지속가능한 에너지 자원으로의 에너지 전환은 기후변화를 완화하기 위한 세계적인 문제가 되고 있다. 수소는 에너지 시스템의 장기적인 탈탄소화와 탄소중립 달성에 중요한 역할을 할 수 있다. 수소에너지는 교통 수단에 이용되면서 사용이 점차 증가하는 추세이다. 수소에너지 사용을 위해서는 수소의 공정 개발이 진행되어야 한다. 신뢰할만한 공정 개발을 위해서는 정확한 수소의 열역학 물성이 필요하다. 따라서 정확하고 빠른 상관관계식 개발을 진행할 필요가 있다. 본 연구에서는 223.15 K < T < 373.15 및 0.1 MPa < P < 100.1 MPa 범위에서 온도 및 압력에 대한 다항식을 제안하여 서로 다른 계수를 적용하여 다양한 수소의 물성을 제시하였다. 계수는 다량의 데이터를 사용하여 방정식을 회귀하는 머신러닝 방법으로 구하였다. 방정식은 각 물성에 대해 서로 다른 데이터 세트를 사용하여 훈련, 테스트 및 검증하였다. 방정식의 차수는 2차에서 5차까지 변화시키며, 차수와 관련하여 정확성을 비교, 평가하였다. 연구 결과, 5차 방정식의 평균 상대오차는 대부분 0.3% 미만으로 평가되었다. 방정식의 정확도는 실험데이터와 기타 상관관계식으로 검증되었다. 이 연구는 국토교통부 해외 수소기반 대중교통 인프라 기술개발 과제(과제번호: 21OHTI-C163280-01)의 연구비 지원에 의해 수행되었습니다. |
