Artificial intelligence-based optimal design of marine waste recovery process for fuel production with air pollutants utilization

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed to optimal design of marine waste recovery process for fuel production with air pollutants utilization using artificial intelligence (AI). Many countries discharge considerable amounts of marine waste which includes plastic waste, seashells, seawater bittern and desalination wastewater directly into the ocean, causing environmental pollution, destruction of ecosystems, and economic losses. However, the marine wastes can serve as viable substitutes for fuel production while also facilitating the capture and utilization of air pollutants. Due to their predominantly hydrocarbon composition, plastics can be converted into various fuels and chemicals, thereby creating positive economic value instead of polluting the ocean environment. Additionally, waste seashells and desalination wastewater contain valuable alkaline substances such as CaCO3, NaCl, and MgCl, which can react with acidic air pollutants. Consequently, they can be recycled for the capture and utilization of air pollutants emitted during the conversion of waste plastic into fuel. The main goal is to produce valuable fuel from plastic waste and utilize air pollutants using alkaline materials like seashell and desalination wastewater. This process also replaces costly absorbents used in pollution reduction, achieving economic and environmental benefits. The AI-based optimal design of marine waste recovery process for fuel production with air pollutants utilization is addressed as follows. First, a waste seashell recovery process is designed for SOx utilization. Then, optimal selection and blending ratio of waste seashells as an alternative to high-grade limestone depletion is addressed using a deep neural network (DNN)-based surrogate model to maximize economic potential. Second, a waste seawater bittern recovery process is designed and optimized based on AI for SOx and CO2 utilization. In addition, to promote the utilization of seawater bittern and waste seashells as a substitute for high-grade limestone, one should optimize the seawater bittern-to-seashell blending ratio minimizing overall cost. Third, a novel process of desalination wastewater recovery for SOx, NOx and CO2 utilization was presented. Then the economic feasibility of the suggested process is demonstrated compared to conventional process by economic assessment. Finally, a framework for marine waste-to-fuel production utilizing air pollutants is designed based on the designed each marine waste recovery process for air pollutants reduction. Six pathways were delineated based on methods of fuel production using three types of marine waste and reducing and utilizing air pollutants. Techno-economic and environmental evaluations were conducted across five countries to demonstrate the economic and environmental feasibility of each pathway. Results indicate varying viability in fuel production from marine waste, influenced by factors such as discharge rates of marine waste, market fuel and hydrogen prices, and energy costs specific to each country. Sensitivity analyses underscored electricity prices as a critical determinant of economic viability and highlighted shifting pathway preferences under varying carbon pricing, emphasizing the necessity for adaptable strategies that consider current economic conditions and future environmental policies. This study offers valuable insights for decision-making in five countries, providing strategies utilizing the proposed framework to strike a balance between economic efficiency and environmental protection. In conclusion, we confirmed that the recovery of marine waste through optimal design for fuel production with air pollutant utilization using AI can solve not only environmental pollution and the destruction of ecosystems caused by wasted marine waste but also achieving economic benefits by producing valuable fuel while replacing costly air pollutant absorbents.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인공지능(AI)을 이용한 연료 생산을 위한 해양 폐기물 회수 공정 최적 설계를 목표로 하였다. 많은 국가들이 상당한 양의 해양 폐기물을 바다에 직접 배출하고 있으며, 이는 플라스틱 폐기물, 조개껍데기, 소금 간수 및 해수담수화 폐수 등을 포함하여 환경 오염, 생태계 파괴 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 그러나 해양 폐기물은 연료 생산의 유효한 대체물로 사용될 수 있으며, 또한 대기 오염물의 포집 및 활용에 회수될 수 있다. 주로 탄화수소로 구성된 플라스틱은 다양한 연료 및 화학물질로 전환될 수 있어 해양 환경 오염 대신 긍정적인 경제적 가치를 창출할 수 있다. 또한 폐각, 소금 간수, 해수담수화 폐수는 CaCO3, NaCl 및 MgCl과 같은 귀중한 알칼리 물질을 포함하고 있어 산성 대기 오염물과 반응할 수 있다. 따라서, 폐기된 플라스틱을 연료로 전환하는 과정에서 발생하는 대기 오염물 포집 및 활용을 위해 재활용될 수 있다.
따라서, 이 연구의 최종 목표는 폐 플라스틱으로부터 가치 있는 연료를 생산하고 폐각, 소금 간수, 해수담수화 폐수와 같은 알칼리성 폐기물을 이용하여 연료 생산 과정에서 배출되는 대기 오염물을 흡수하고 활용하는 것이다. 해양 폐기물 회수를 통해 가치 있는 연료를 생산하고, 비용이 많이 드는 흡수제를 대체하여 대기 오염물을 줄이며 경제적 이익을 달성할 수 있다. 또한, 환경 오염의 원인인 해양 폐기물을 회수하여 경제적 및 환경적 개선을 촉진하는 것을 목표로 한다. AI 기반 해양 폐기물 회수 공정 최적 설계를 위해 세 가지 공정을 설계하고 최적화하였다: (1) SOx 활용을 위한 폐각 회수 공정, SOx 및 CO2 활용을 위한 소금 간수 회수 공정, SOx, NOx 및 CO2 활용을 위한 해수담수화 폐수 회수 공정. 이후 이들 공정을 해양 폐기물로부터 연료 생산과 대기 오염물 활용을 위한 종합적인 프레임워크로 통합하였다. AI 기반 해양 폐기물 회수 공정의 최적 설계는 다음과 같이 다루어졌다.
첫째, SOx 활용을 위한 폐각 회수 공정을 설계하였다. 경제적 잠재력을 최대화하기 위해 고품위 석회석을 대체하는 폐각의 최적 선택 및 혼합 비율을 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 기반 대리 모델을 사용하여 도출하였다. 고품위 석회석을 전통적인 SOx 흡수제로 사용하지 않고 폐각으로 대체함으로써 고품위 석회석 자원 고갈 문제와 폐기된 조개껍데기에서 발생하는 환경 오염 문제를 동시에 해결할 수 있었다.
둘째, SOx 및 CO2 활용을 위한 AI 기반 폐 소금 간수 회수 공정을 설계하고 최적화하였다. 제안된 공정은 다음 단계로 구성된다: (1) 금속 이온 분리를 통한 소금 간수로부터 KOH 및 Mg(OH)2 생성; (2) 생성된 Mg(OH)2의 SOx 포집 및 활용; (3) 생성된 KOH를 이용한 CO2 포집 및 활용. 결과는 소금 간수의 금속 이온이 CO2 및 SOx 포집 및 활용에 사용되기 때문에 소금 간수로 인한 환경 오염을 완화하는 적절한 해결책이 되며, 고가의 전통적인 흡수제를 소금 간수로 대체하여 경제적 타당성을 높일 수 있음을 보여준다. 또한, 소금 간수와 폐각을 고급 석회석의 대체재로 활용을 촉진하기 위해 소금 간수와 폐각의 혼합 비율을 최적화하여 전체 비용을 최소화해야 한다. AI 기반 최적화 결과는 고품위 석회석을 완전히 대체할 수 있도록 폐각과 소금 간수로부터 생성된 Ca(OH)2 혼합물의 활용을 가능하게 하며, 이러한 폐기물로 인한 환경 문제와 경제 문제 완화에 기여한다.
셋째, SOx, NOx 및 CO2 활용을 위한 해수담수화 폐수 회수의 새로운 공정을 제시하였다. NOx, SOx 및 CO2 활용을 위한 해수담수화 폐수 회수 공정을 설계하기 위해 검증된 실험 데이터를 기반으로 공정 모델을 개발하였다. 제안된 공정 모델은 다음 세 단계로 구성된다: (1) 해수담수화 폐수의 전기분해 및 금속 이온 분리를 통해 NaOH, Mg(OH)2 및 Ca(OH)2 생성; (2) Ca(OH)2를 이용한 NOx 및 SOx 포집 및 활용; (3) NaOH, Mg(OH)2 및 Ca(OH)2를 이용한 CO2 포집 및 활용. 그런 다음 제안된 공정의 경제적 타당성을 경제적 평가를 통해 기존 공정과 비교하여 입증하였다. 결과는 담수화 폐수의 금속 이온이 CO2 포집 및 활용, SOx 포집 및 활용및 NOx 포집 및 활용에 효과적으로 사용됨을 보여준다. 이 접근법은 폐 담수화 폐수로 인한 환경 오염 문제를 해결할 뿐만 아니라 고비용의 전통적인 흡수제를 담수화 폐수로 대체하여 경제적 타당성을 높인다.
마지막으로, 해양 폐기물로부터 연료를 생산하고 대기 오염물질을 저감하는 프레임워크가 각 대기 오염물 감소를 위한 해양 폐기물 회수 공정을 기반으로 설계되었다. 해양 폐기물을 이용한 연료 생산 방법과 대기 오염물 감소 및 활용을 기반으로 여섯 가지 경로가 도출되었다. 다섯 개 국가에 걸쳐 기술 경제적 및 환경적 평가가 수행되어 각 경로의 경제적 및 환경적 타당성을 입증하였다. 결과는 해양 폐기물 배출률, 시장 연료 및 수소 가격, 에너지 비용 등 국가별 특성에 따라 해양 폐기물로부터의 연료 생산 가능성이 달라짐을 보여준다. 민감도 분석은 전력 가격이 경제적 타당성의 중요한 결정 요인임을 강조하고, 다양한 탄소 가격 하에서 경로 선호도의 변화를 강조하여 현재의 경제 조건 및 미래의 환경 정책을 고려한 적응 전략의 필요성을 강조하였다. 이 연구는 다섯 개 국가의 의사결정에 유용한 통찰을 제공하며, 경제적 효율성과 환경 보호 사이의 균형을 맞추기 위한 전략을 제공한다.
결론적으로, AI를 사용한 연료 생산을 위한 최적 설계를 통해 해양 폐기물을 회수하여 환경 오염 및 생태계 파괴 문제를 해결할 수 있으며, 가치 있는 연료를 생산하면서 비용이 많이 드는 대기 오염물 흡수제를 대체하여 경제적 이익을 달성할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 이 연구는 해양 폐기물의 효율적인 사용과 대기 오염물 활용을 통한 비용 효율적이고 환경 친화적인 연료 생산에 대한 중요한 통찰을 제공한다.

목차 (Table of Contents)

• TABLE OF CONTENTS i
• LIST OF FIGURES v
• LIST OF TABLES ix
• ABSTRACT xi
• CHAPTER 1. INTRODUCTION 1
• 1.1. Background 1
• 1.1.1. Marine waste 1
• 1.1.2. Fuel production process 9
• 1.1.3. Air pollutants utilizaiton process. 16
• 1.2. Literature review 23
• 1.2.1. Previous studies and challenges of WFGD 24
• 1.2.2. Previous studies and challenges of CO2 absorption 26
• 1.3. Research objectives and scope 27
• CHAPTER 2. DESIGN AND AI-BASED OPTIMIZATION OF WASTE SEASHELL RECOVERY PROCESS FOR SOX UTILIZATION 30
• 2.1. Introduction 30
• 2.2. Process design and modeling 34
• 2.2.1. Thermal dynamic model and assumptions 34
• 2.2.2. Process model 35
• 2.3. Process optimizaiton 41
• 2.3.1. Optimization procedure 41
• 2.3.2. Mathematical model used for TAC calculation 44
• 2.3.3. Development of DNN-based surrogate model 46
• 2.4. Results and discussion 56
• 2.4.1. Dataset generation 56
• 2.4.2. Surrogate model performance 58
• 2.4.3. Optimization results 62
• CHAPTER 3. DESIGN AND AI-BASED OPTIMIZATION OF WASTE SEAWATER BITTERN RECOVERY PROCESS FOR SOX AND CO2 UTILIZATION 70
• 3.1.Introduction 70
• 3.2. Process design and modeling 73
• 3.2.1. Overview of the suggested seawater bittern recovery process 73
• 3.2.2. Thermal dynamic and ion balance model 76
• 3.2.3. Process model 78
• 3.3. Economic assessment 86
• 3.4. AI-based optimizaiton 88
• 3.4.1. Procedure of AI-based optimization 91
• 3.4.2. Process model for data generation 94
• 3.4.3. DNN-based surrogate model development 98
• 3.4.4. Mathematical model for TAC calculation 100
• 3.4.3. Genetic algorithm-based optimization 103
• 3.5. Results and discussion 106
• 3.5.1. Simulation results 108
• 3.5.2. Model validaitons 124
• 3.5.3. Economic assesment results 126
• 3.5.4. Optimizaiton results 137
• 3.5.5. Sensitivity analysis results 147
• CHAPTER 4. DESIGN OF DESALINATION WASTEWATER RECOVERY PROCESS FOR SOX , NOX AND CO2 UTILIZATION 153
• 4.1. Introduction 153
• 4.2. Process design and modeling 156
• 4.2.1. Process design 156
• 4.2.2. Process model 159
• 4.3. Results and discussion 168
• 4.3.1. Simulation results 168
• 4.3.2. Comparison of NOx, SO2 and CO2 removal efficiency 179
• 4.3.3. Economic assessment results 186
• CHAPTER 5. DESIGN OF FRAMEWORK FOR MARINE WASTE-TO-FUEL PRODUCTION WITH AIR POLLUTANTS UTILIZATION TO DERIVE OPTIMAL STRATEGIES 193
• 5.1. Introduction 193
• 5.2. Supurestructure of marine waste-to-fuel production 199
• 5.2.1. Compounds 199
• 5.2.2. Technologies 199
• 5.2.3. Process simulation and superstructure generation 203
• 5.3. Techno-economic assesment 220
• 5.4. Life-cycle assesment 223
• 5.5. Sensitivity analysis 229
• CHAPTER 6. CONCLUSION AND RECOMMENDATION 233
• REFERENCES 237
• 국문요약 256