Morphology Engineering of Cellulose Nanocrystals for Eco-friendly Cloud Seeding Materials = 친환경 인공강우 시딩물질을 위한 셀룰로오스 나노결정의 형태공학적 설계

국문 초록 (Abstract)

기후변화로 인한 극한 기상 현상이 증가하면서 인명 및 경제적 피해가 확대됨에 따라 기상 조절 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 인공강우는 구름에 시딩물질을 살포하여 차가운 구름에서는 얼음핵 생성을 촉진하고 따뜻한 구름에서는 물방울 성장을 유도함으로써 강우를 발생시키는 기술이다. 이 기술은 가뭄, 산불, 홍수 등 다양한 기후 재난에 능동적으로 대응할 수 있는 수단이 된다. 인공강우 효율을 나타내는 지표인 Ice Nucleation Ability (INA)는 시딩물질의 크기, 모양, 결정구조의 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 현재 널리 사용되는 요오드화 은(AgI)은 독성 문제와 형태적 불균일성으로 인한 효율 저하로 사용에 제약이 있다. 천연 고분자인 셀룰로오스는 결정성 특성을 통해 시딩물질로서의 가능성을 보여주었으나, 제조 공정을 통한 형태 제어가 가능함에도 불구하고 제어된 형태와 얼음핵 생성 효율 간의 상관관계를 체계적으로 규명한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 원재료인 마이크로 셀룰로오스의 초기 크기와 가수분해 시간을 조절하여 셀룰로오스 나노결정의 크기와 형태를 정밀하게 제어하고, 이러한 형태학적 특성이 INA에 미치는 영향을 조사하였다. 각 셀룰로오스의 크기와 형태는 SEM 이미지를 통해 정량화하였다. 결정 구조는 X-선 회절(XRD) 분석으로 특성을 파악하여 얼음핵 생성 특성에 미치는 영향을 조사하였다. 셀룰로오스 나노결정 및 기존 시딩물질의 INA는 Droplet Freezing Method (DFM)를 활용하여 평가하였으며, 이는 시딩물질이 포함된 물방울의 동결 거동을 관찰하여 얼음핵 생성 효율을 정량화하는 실험실 규모의 평가 기법이다. 이를 통해 가장 우수한 INA를 나타내는 셀룰로오스의 최적 형태학적 특성을 규명하였으며, 실험실 규모에서 시딩물질의 INA를 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Climate change-driven extreme weather events are leading to growing human and economic losses, drawing significant attention to weather modification technologies. Among them, cloud seeding is a technique that induces precipitation by dispersing seeding materials into clouds, primarily promoting ice nucleation in cold cloud or enhancing droplet growth in warm cloud. This technology can help mitigate various climate-related disasters including droughts, wildfires, and floods. Ice nucleation ability (INA), which indicates cloud seeding efficiency, has been confirmed to be influenced by the size, shape, and crystal structure of seeding materials. Silver iodide (AgI), commonly used as a seeding material, has limitations due to its toxicity and efficiency issues caused by morphological heterogeneity. Cellulose, a natural polymer derived from nature, has demonstrated potential as a seeding material through its crystalline properties; however, although manufacturing process enables morphological control of cellulose, studies examining the relationship between these controlled morphologies and ice nucleation efficiency have not been conducted. Therefore, this study investigated the influence of morphological characteristics of cellulose on INA by varying the size and shape of cellulose nanocrystals. The size and shape of each cellulose sample were quantified using the images obtained by SEM The crystal structures of the cellulose nanocrystals were analyzed using X-ray diffraction (XRD) to examine their influence on ice nucleation properties. The INAs of cellulose nanocrystals and other seeding materials were evaluated using the droplet freezing method (DFM), a lab-scale technique that quantifies ice nucleation efficiency by monitoring the freezing behavior of droplets containing seeding materials. Through this approach, the optimal morphological characteristics of cellulose exhibiting the higher INA were identified, and an evaluation method for assessing INA of seeding materials at lab-scale was presented.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 1.1. Cloud seeding 1
• 1.2. Cloud seeding materials 3
• 1.2.1. Silver iodide (AgI) 4
• 1.2.2. Eco-friendly seeding material: cellulose nanocrystal (CNC) 6
• 1.3. Assessment method of ice-nucleating ability 9
• 1.3.1. Dry dispersion method 9
• 1.3.2. Aqueous suspension method 12
• 1.3.2.1 Droplet freezing method (DFM) 13
• 2. Preparation and characterization of cellulose nanocrystals (CNC) 16
• 2.1. Materials 16
• 2.2. Characterization 16
• 2.3. Cellulose hydrolysis 18
• 2.3.1. Hydrochloric acid hydrolysis 18
• 2.3.2. Sulfuric acid hydrolysis 21
• 2.3.3. SEM sample preparation and dispersion optimization 23
• 2.3.4. High-throughput SEM image analysis for CNC morphological characterization 27
• 2.4. Morphological control CNCs through raw material size and hydrolysis time optimization 31
• 2.4.1. Raw material size distribution control 31
• 2.4.2. Mechanical sieving and controlled sulfuric acid hydrolysis 32
• 2.4.3. Sample selection for morphology-dependent INA evaluation 37
• 2.4.4. Ice nucleation ability (INA) evaluation 37
• 2.4.5. Surface and crystalline structure analysis 41
• 2.4.6. Cellulose particle size dispersity analysis 44
• 3. Development of droplet freezing method for INP evaluation 46
• 3.1. Materials 46
• 3.2. Characterization 46
• 3.3. Droplet freezing method (DFM) set-up 47
• 3.3.1. Droplet-in-oil and spacer-based approach 50
• 3.3.2. N2 gas flow rate optimization 51
• 3.3.3. Droplet volume tracking for evaporation quantification 53
• 3.3.4. Optimized droplet freezing set-up 55
• 3.3.5. Droplet freezing temperature tracking 57
• 3.4. Ice nucleation ability (INA) evaluation of seeding materials 59
• 3.4.1. Size-tuned CNC samples (Group 1) 59
• 3.4.2. Shape-tuned CNC samples (Group 2) 61
• 3.4.3. Frozen fraction comparison with CNCs and commercial seeding materials 63
• 3.4.4. Active site density comparison with CNCs and commercial seeding materials 65
• 4. Conclusion 68
• References 69
• Abstract (Korean) 75