인공지능이 화학공정 생산성 높일 최적 조건 찾는다

조건 바꿔가며 1만여 차례 가상실험 수행…수율 배 이상 향상

인공지능(AI)을 활용해 화학공정 생산성을 높일 최적 조건을 찾아낸 국내 연구 결과가 논문으로 발표됐다.

22일 한국화학연구원에 따르면 화학플랫폼연구본부 장현주·김현우 박사팀과 화학공정연구본부 김용태 박사팀이 온실가스인 메탄을 에틸렌 등 유용한 화학원료로 바꾸는 실험에서 AI 가상실험을 통해 수율(투입 메탄 대비 생산된 화학원료 양)을 기존의 배로 높이고 이를 실험실에서 직접 검증했다.

연구팀은 섭씨 1000도가 넘는 고온, 가스 속도, 압력 등 조건이 까다로운 실험을 수행해 얻은 250개 데이터를 활용해 AI가 조건을 미세하게 바꿔가며 1만여 차례 가상실험을 수행케 했다.

그 결과 김용태 박사팀이 2019년 기록한 5.9%보다 배 이상 높은 13% 수율을 달성했다.

연구팀은 논문 투고 후에도 연구를 계속해 현재 수율을 20%까지 끌어올린 상태다.

더욱이 산소 투입 없이 메탄을 화학원료로 직접 전환하는 촉매공정은 부산물(숯)이 많이 나와 상용화하지 못했는데, 연구진은 AI 가상실험을 통해 수율은 높으면서 부산물이 거의 없는 반응조건을 찾아냈다.

학계에서는 상용화를 기본 수율을 25% 이상, 부산물 선택도(전환된 메탄 대비 생성되는 부산물 비율)는 20% 미만으로 보고 있다. 현재 상용화에 근접한 기술을 연구하고 있는 곳은 미국, 중국, 우리나라 정도이다.

장현주 박사는 “공정이 까다롭고 변수가 많은 화학반응에서 최적의 조건을 아주 짧은 시간에 찾아낼 수 있는 이번 AI 기술은 앞으로 화학산업에서 바로 응용할 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구성과는 ‘리액션 케미스트리 앤드 엔지니어링'(Reaction Chemistry & Engineering) 지난 1일 자 논문 뒤표지로 선정됐다.

한편 화학연은 열로 전기를 만드는 열전소재, 페로브스카이트 태양전지 소재 등 화학소재 개발시간을 혁신적으로 단축할 AI모델을 개발 중이다.

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