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원문에서 확인하기이 연구실은 LFG의 에너지원 활용을 위해 Aspen Plus 기반으로 공정 운전 조건과 설계 사양을 최적화하고, 포집 CO2와 재생 H2로부터 경질 탄화수소를 생산하는 공정을 개발·평가합니다. 기술경제성 분석과 전과정평가로 공정의 경제성과 환경 영향을 분석하며, RFID 기반 통합 의사결정 프레임워크를 활용해 의약품 제조의 자재 관리와 생산 일정 개선을 연구합니다.
AI가 연구실 홈페이지를 바탕으로 생성한 연구실 소개예요
연구실 홈페이지의 소개
Recently, many studies on alternative uses of biogases, particularly, LFG, have been performed with an emphasis on the value of LFG as an energy source from technical, economic, and environmental perspectives. The optimal operation conditions (e.g. temperature and pressure) and major design specifications (e.g. reactor length and number of tubes) are determined using an optimization algorithm in Aspen Plus. Olefins, which are primary produced from petroleum and natural gas, are important chemical building blocks. Due to the rapid depletion of petroleum sources, many alternative feedstock and technological pathways have been investigated. Here, the novel process of light hydrocarbons production from captured CO2 and renewable H2 was developed and evaluated using Aspen Plus Simulator. Especially, techno-economic analysis(TEA) and Life cycle assessment(LCA) were used to evaluate the techno-economic feasibilities and environmental impact of the proposed process, identify bottleneks for process improvement such as production cost and reducing emission. The pharmaceutical industry takes tremendous manufacturing time due to the decision on the integration of target material identification and unit operation combination. To improve the manufacturing process, the production schedule such as enterprise-scale resource management has been a challenging task. Recently, the rapid and accurate material management capability of the electronic track tage devices ahs been prvoed thereby expecting the production schedule improvement. Radio-fequency identification(RFID) is a salient example of the tracking device for optimizing device for optimizing process operation, inputting materials, and enabling efficient delivery. RFID-based integrated decision making frameworks is developed to prov
공정설계 · 최적화 · 인공지능 · 신재생에너지
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| 연구실 | 대학 | 주요 주제 | 구성원 | 비교 |
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화학공정공학연구실임한권 교수 | UNIST | 촉매·수소·연료전지이차전지·배터리 | 20 | |
Smart Process Engineering Laboratory (SPEL)허성민 교수모집 안내 | KAIST | 이차전지·배터리 | – | |
Energy Process Systems Engineering Lab원왕연 교수모집 안내 | 고려대 | 75 | ||
에너지 및 환경 시스템 공학 연구실김진국 교수 | 한양대 | 촉매·수소·연료전지 | – | |
AI 공정 공학 및 자동화 연구실오태훈 교수신생 랩 | UNIST | – | ||
첨단제조공정 연구홍무선 교수신생 랩 | 서울대 | 11 |