R&D 동향

R&D 동향
기계학습을 이용한 복합기능 피셔-트롭시 촉매 설계
  • 과제고유번호1711172783
  • 과제관리기관한국연구재단
  • 총 연구비68.05
  • 과학기술표준 분류화공/화학공정/촉매/반응기술

과제기본정보

사업명 개인기초연구(과기정통부) 총 연구비 68.05
과제명 국문 기계학습을 이용한 복합기능 피셔-트롭시 촉매 설계
영문 Designing the multi-functional Fischer-Tropsch catalyst using machine learning
총 연구기간 2022-06-01 ~ 2023-05-31 당해연도 연구기간 2022-06-01 ~ 2023-05-31
주관연구기관 아주대학교 연구 책임자 김석기

과제분류정보

과학기술표준분류 화공/화학공정/촉매/반응기술
적용분야 에너지/제조업(화학물질 및 화학제품)/
6T 관련 기술 나노화학 공정기술
연구목표 탄소 포집, 저장, 활용 기술 (carbon capture, utilization, and storage, CCUS) 중에, Power-to-Liquid (PtL)라 불리는 합성연료 생산 기술은, 화석원료 유래 탄화수소 제품을 대체할 수 있을 뿐만 아니라, 이산화탄소를 대량 저감할 수 있는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 PtL 공정의 핵심 ...
연구내용 1. 촉매 성능 및 특성 분석 데이터 수집실험으로 얻은 데이터의 수가 많을수록 기계학습을 통한 예측치의 신뢰도가 높다. 따라서 가능한 다양한 종류의 촉매를 합성할 필요가 있고, 각 촉매의 물리적 특징을 다양한 방법으로 측정할 필요가 있다. 본 연구에서는 선행연구에서 합성하고 기본적인 반응 성능까지 마친 촉매를 대상으로 기계학습을 수행할 예정이다. 준비된 촉...
기대효과 1. 기계학습 촉매 설계 방법론 본 연구에서 활용하고자 하는 기계학습 방법론은 피셔-트롭시 반응 뿐만 아니라 여러 물리적 특징이 복잡하게 얽혀 성능을 발현하는 다른 반응에서도 효과적인 촉매를 개발하는 데에 활용될 수 있다. 특히 직관적으로 kinetic 모델을 세우는데 어려운, 촉매 반응과 물질전달이 동시에 작용하는 바이오매스 전환 반응 등 큰 분자가 참여...
한글 키워드 피셔-트롭시,촉매 설계,기계학습,파워 투 리퀴드
영문 키워드 Fischer-Tropsh,Catalyst design,Machine Learning,Power-to-Liquid