Reduced order model과 인공신경망을 이용한 석탄 가스화기 최적 운전조건 도출

남준영; 박성민; 박지은; 장요한; 류창국

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저자정보: 남준영 (성균관대학교) 박성민 (성균관대학교) 박지은 (한국서부발전) 장요한 (한국서부발전) 류창국 (성균관대학교)

저널정보: 한국연소학회 KOSCO SYMPOSIUM 논문집 2024년도 한국연소학회 제68회 추계학술대회 KOSCO SYMPOSIUM 초록집

발행연도: 2024.11

수록면: 148 - 151 (4page)

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The integrated gasification combined cycle (IGCC) converts coal into CO and H2-rich syngas for efficient power generation. The performance of the coal gasifier is highly sensitive to operational variables such as 02/coal and flux/coal ratios because of the intensive reactions between coal and O2 under high pressures and temperatures. This study used a reduced-order model (ROM) and artificial neural network (ANN) to propose optimal operating condition for the Taean IGCC gasifier by fast prediction of the gasifier performance for a wide range of operational variables. Using the validated ROM for the gasifier, 57,000 data sets were generated for ANN model training encompassing various coal and ash properties, loads, O2/coal ratio, and flux/coal ratios. The ANN provided rapid predictions for the gasifier performance, achieving errors of 0.08% for syngas temperature, 1.07% for heat duty, 0.12% for cold gas efficiency, and 2.91% for slag thickness.

#Coal gasification #reduced order model #artificial neural network #O₂/coal ratio #flux/coal ratio

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류창국

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