R&D 동향

R&D 동향
안전한 CO₂ 수송을 위한 학습 기반 파이프라인 모니터링 기법 개발
  • 과제고유번호1345358623
  • 과제관리기관한국연구재단
  • 총 연구비60.00
  • 과학기술표준 분류에너지/자원/온실가스 처리/달리 분류되지 않는 온실가스 처리

과제기본정보

사업명 이공학학술연구기반구축 총 연구비 60.00
과제명 국문 안전한 CO₂ 수송을 위한 학습 기반 파이프라인 모니터링 기법 개발
영문 Development of Learning-based Pipeline Monitoring Methods for Safe CO₂ Transport
총 연구기간 2022-09-01 ~ 2025-08-31 당해연도 연구기간 2022-09-01 ~ 2023-08-31
주관연구기관 서울대학교 연구 책임자 김주현

과제분류정보

과학기술표준분류 에너지/자원/온실가스 처리/달리 분류되지 않는 온실가스 처리
적용분야 환경
6T 관련 기술 위의 미래유망신기술(6T) 103개 세분류에 속하지 않는 기타 연구
연구목표 CO₂ 수송 시 파이프라인 내 유체유동 특징 및 유동 안전성 저해 현상을 규명하고 실시간 압력 모니터링 및 부식/누출진단 기술개발을 통해 안전한 CO₂ 수송을 위한 학습 기반 파이프라인 모니터링 기법을 개발하고자 함
연구내용 1차년도 “학습데이터 확보를 위한 CO₂ 수송 파이프라인 최적 모델 구축”▪ CO₂ 지중저장이 예정된 국내 동해가스전, 해외 Sleipner 필드 등의 국내외 파이프라인 데이터 확보 및 모델링 수행.▪ H2O, O2, N2와 같은 불순물 함량과 운영조건에 따른 CO₂ 상변화 및 유동 변화를 분석하여 수치해의 수렴도 향상.▪ 상변화 및 연간 주입량을 고려한 ...
기대효과 1) 과학 및 기술적 기대효과▪ 유동 안전성 문제 발생 정도 및 위치를 진단할 수 있는 기계학습 기반의 모니터링 기법을 통한 CO₂ 수송 파이프라인 운영 안전성 제고 및 신속한 유지보수 지원.▪ CO₂ 파이프라인 수송의 주요 문제인 부식의 진행 속도를 예측하여 부식에 의한 누출을 사전에 방지.▪ CO₂ 파이프라인 수송의 안정적 모사를 위한 다성분 유체 모델...
한글 키워드 CO₂ 파이프라인,압력 모니터링,유동안정성 진단,부식률 예측,누출 진단,기계학습
영문 키워드 CO₂ pipeline,Pressure monitoring,Flow stability diagnosis,Corrosion prediction,Leak detection,Machine learning