암모니아-디젤 이중연료 엔진의 연소 및 배출 특성에 관한 연구 : 실험 및 DNN 기반의 암모니아-디젤 이중연료 엔진 연구 = A Study on the Combustion and Emission Characteristics of an Ammonia-Diesel Dual-Fuel Engine

국문 초록 (Abstract)

암모니아 연료의 착화성을 개선하기 위하여 암모니아–디젤연료의 이중연료분사시스템을 적용한 엔진연소를 통하여 연소 효율과 배출가스 특성을 파악하고 DNN 모델을 적용하여 최적화된 효율 예측 전략을 제시하고자 한다. 암모니아는 저장 및 운송이 용이하고 탄소를 포함하지 않는다는 연료로서의 장점을 가지고 있지만 높은 자발 착화 온도를 가져 압축 착화 엔진에서 단독 연소가 어렵다. 이에 본 연구에서는 직접 분사 전략을 적용한 디젤을 보조 연료로 사용하였다. 또한, 반응성이 낮아 희박 조건 적용 시 연소 온도가 낮아 NOx 배출량이 감소할 수 있다는 장점이 있기에 본 연구에서는 희박 조건인 당량비 0.5로 연구가 진행되었다. 디젤 분사량은 스토이키오메트릭 계산에 기반하여 질량 유량 측정 장치를 통해 결정되었고 18°CA BTDC부터 9°CA BTDC까지 3°CA 간격으로 총 네 가지의 디젤 분사 타이밍을 적용하였다. 암모니아 에너지 비율은 암모니아 공급시스템과 코리올리 유량계를 통한 유량 제어로 최대 60%의 혼합비를 적용하였다. 암모니아는 흡기 예혼합 전략을 통해 분사되었으며 기존에 많이 연구되지 않은 중저속 조건인 400rpm의 엔진 속도에서 연구가 진행되었다. 실험을 통해 실린더 내 압력과 HRR, 실린더 내 온도, 연소 위상, 효율인 연소 특성 분석과 질소 산화물계, 온실가스계, 미연소 배출가스계로 나누어 배출 특성 분석을 수행하였다. 주요 효율 특성을 예측하는 DNN 모델은 실험과 마찬가지로 디젤 분사 타이밍과 암모니아 에너지 비율을 입력 변수로 설정하고 5개의 은닉층을 거쳐 BTE와 IMEP를 출력 변수로 예측하는 모델로 구축되었다. DNN 모델의 성능을 일관적이고 신뢰성 높게 구축하기 위해 k-fold 교차 검증을 사용하였다. 연구 결과, 디젤 분사 타이밍을 지각시킬수록 엔진 효율이 향상되는 경향을 보였다. 그러나 암모니아 에너지 비율이 A50을 초과하는 경우에는 가장 지각된 9°CA BTDC보다 이른 12°CA BTDC에서 최고 효율이 나타났다. 분사 타이밍의 지각 및 높은 암모니아 에너지 비율은 점화지연을 증가시켰으나, 후기 연소 구간의 단축이 전체 연소기간 감소에 크게 기여하여 효율 향상으로 이어졌다. 한편, 동일한 암모니아 에너지 비율(AEF) 조건에서 지각된 분사시기는 NO, NOx, CO 배출을 저감시켰지만 N2O 및 NH3 배출은 오히려 악화되는 경향이 나타났다. NO2와 CO2 배출은 분사시기에 대해 뚜렷한 비선형적 거동 또는 낮은 민감도를 나타냈다. 최적화된 DNN 모델은 BTE와 IMEP에 대해 각각 R² = 0.9733, 0.9635를 달성하여 높은 예측 정확도를 보였다. 이 실험과 모델은 향후 암모니아-디젤 이중연료 엔진의 최적 운전 조건 도출 및 주요 효율 특성 예측에 활용될 수 있는 유의미한 기여를 제공한다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 목적 3
• 제2장 기존 연구 동향 4
• 제3장 실험 장치 및 해석 방법 5
• 3.1 연구 엔진 구축 5
• 3.2 연구 조건 6
• 3.3 DNN 모델 구축 9
• 제4장 결과 12
• 4.1 디젤 분사 타이밍과 암모니아 에너지 비율별 암모니아-디젤 이중연료엔진의 연소 특성 분석 12
• 4.1.1 실린더 내 압력 및 열방출률 분석 12
• 4.1.2 실린더 내 온도 분석 15
• 4.1.3 연소 위상 분석 17
• 4.1.4 효율 분석 19
• 4.2 디젤 분사 타이밍과 암모니아 에너지 비율별 암모니아-디젤 이중연료엔진의 배출 특성 분석 22
• 4.2.1 질소산화물계 배출 가스 분석 22
• 4.2.2 온실가스계 배출 가스 분석 25
• 4.2.3 미연소계 배출 가스 분석 27
• 4.3 DNN 모델을 사용한 주요 효율 특성 예측 29
• 제5장 결론 32