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Safe Design for Hydrogen Production and Transportation Systems : 수소 생산 및 수송시스템의 안전한 디자인 및 관리 설계

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor이원보-
dc.contributor.author이건학-
dc.date.accessioned2020-10-13T03:04:21Z-
dc.date.available2020-10-13T03:04:21Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.other000000163378-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/169472-
dc.identifier.urihttp://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000163378ko_KR
dc.description학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 화학생물공학부(에너지환경 화학융합기술전공), 2020. 8. 이원보.-
dc.description.abstractInternational demand for hydrogen is increasing. In particular, after the spread of electric vehicles, hydrogen has been connected not only with chemical plants, but also with peoples living life. In this paper, the safe design of a hydrogen refueling station for electronic vehicle and the prediction of the corrosion damage of a pipe defect for the safe management of a hydrogen underground buried pipe is studied.
First, the safe design of a hydrogen refueling station targets a process that produces hydrogen from natural gas-derived material, which is known to be the most economical. This is a comparison of three processes: the first is to load hydrogen produced from the outside of the station carried by a high-pressure trailer, and then transform its pressure to meet the demand. The second is to produce hydrogen from gaseous NG(natural gas) through steam reforming reaction, and the last is the process of producing hydrogen by steam reforming reaction through LPG.
All three processes is found to exceed tolerable risk levels in areas with some population density under currently known process conditions. Therefore, it is possible to safely design the process by changing the conditions of the process units that most affect the risk to mitigate the risk, or lower the frequency of failure event occurring by constructing additional firewalls.
On the other hand, off-site pipelines placed to transport the produced hydrogen going out of the hydrogen station or the incoming hydrogen from the outside are mainly installed in a buried form. Buried piping is an inevitable structure for the utilization of the ground area, but it is difficult to check the condition frequently due to the limitations of drilling costs and human resources to directly check the condition of the piping. Therefore, more attention should be paid to safety management. In particular, buried piping accidents in areas close to the population, such as Kaohsiung in Taiwan or San Bruno in the United States, can cause personal injury, so evaluate and predict whether the risk or reliability of piping is safe and secure in the future. It is important to do.
There have been many studies predicting the defect depth distribution of pipes due to external corrosion. Predictive modeling of the previous papers were well predicted defect depths measured in the soil environments. However, the external corrosion of piping is affected by various environmental factors, so a well-made model may be inaccurate in other environments. This is because a large amount of data is required and it is generally difficult to apply to changing soils. To overcome this, the Adaptive Bayesian methodology is needed.
Predicting Defect Depth well can be said to have established a model for how quickly the defect depth is growing. Defect Depth Growth rate model, that is, prediction model for External Corrosion rate, has also been studied. Like Defect Depth, since it is affected by various environmental variables, the Adaptive model is effective for general prediction.
Therefore, through this, it was possible to study a more accurate prediction model of the defect depth for the safe design of the hydrogen filling station and the reliability measurement of the pipe that transports hydrogen to the outside of the filling station. It is a demand for a more careful and safe design for the hydrogen charging station in the vicinity of a person, and it is expected that through the above study, a safe hydrogen storage will be installed and managed.
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dc.description.abstract수소에 대한 국제 수요가 점차 증가하고 있다. 특히 전기자동차의 보급 이후, 수소는 화학플랜트에서 뿐만 아니라, 도시에서 있는 사람들의 생활권과도 맞닿아 있다. 이 논문에서는 전기자동차에 수소를 공급받기 위한 수소충전소의 안전한 설계와 해당 수소충전소의 외부로, 혹은 외부에서 수소가 이송될 경우 이용하게 될 수소 지하매설배관의 안전한 관리를 위한 배관결함의 손상도 예측을 연구하였다.
먼저 수소충전소에 대한 안전한 설계는 수소를 가장 경제적으로 생산할 수 있다고 알려진 천연가스로부터 생산하는 공정을 대상으로 한다. 이는 3가지 공정을 비교할 수 있는데, 첫번째는 외부에서 생산된 수소를 고압 트레일러로 싣고 온 후, 수요에 맞게 변압하는 공정이고, 두번째는 기체상태의 NG에서 수소를 Steam Reforming Reaction으로 생산하는 공정, 마지막으로 LPG에서 수소를 Steam Reforming하여 생산하는 공정이다.
세 공정 모두 현재 알려진 공정 조건에서는 인구밀도가 어느 정도 있는 지역에서 모두 Tolerable한 위험도 수준을 넘어서는 것으로 나타났다. 따라서 위험도에 가장 많이 영향을 주는 공정 유닛들의 조건들을 조금씩 바꿔가며 위험도를 낮추는 공정 수정을 하여 안전한 공정설계를 할 수 있다.
한편, 수소충전소 외부로 나가는 생산된 수소, 혹은 외부에서 들어오는 수소를 이송하기 위해 놓여지는Off-site 파이프라인들은 주로 매설된 형태로 설치가 된다. 매설배관은 지상면적의 활용을 위해 필연적인 구조물이지만, 배관 상태를 직접 확인하기 위한 굴착비용 및 인적 자원의 한계 등으로 자주 상태를 확인하기 힘들다. 따라서 안전관리에 더욱 유의하여야 한다. 특히 대만의 가오슝(Kaohsiung)이나 미국의 산 브루노(San Bruno) 사고처럼 인구 밀접 지역에서의 매설배관사고는 인명피해를 유발할 수 있어, 현재 및 향후에 배관의 위험도나 신뢰도가 안전한 수준인지 평가하고 예측하는 것이 중요하다.
외부부식에 따른 배관의 Defect Depth 분포를 예측하는 연구들이 많이 있어왔다. 선행 논문들의 예측 모델링들은 해당 토양환경들에서 직접 측정한 Defect Depth들을 잘 예측한 모델들이었다. 하지만 배관의 외부부식은 여러가지의 환경요소에 영향을 받고, 따라서 잘 만들어진 모델도 다른 환경에서는 부정확할 수 있다. 대량의 데이터가 필요하고, 변화하는 토양에 일반적으로 적용하기 힘들기 때문이다. 이를 극복하기 위해 Adaptive Bayesian 방법론이 필요하다.
Defect Depth를 잘 예측한다는 것은 defect depth가 얼마나 빨리 성장하고 있는지에 대한 모델을 잘 세웠다고도 할 수 있다. Defect Depth Growth rate 모델, 즉 External Corrosion rate에 대한 예측모델 역시 많은 연구가 있어왔다. Defect Depth와 마찬가지로 여러 환경변수의 영향을 받으므로, 이 역시 일반적인 예측을 위해 Adaptive 모델이 효과적이었다.
따라서 이를 통해 수소 충전소의 안전한 설계 및 충전소 외부로 수소를 이송하는 배관의 신뢰도 측정을 위한 Defect Depth의 보다 정확한 예측모델을 연구할 수 있었다. 사람이 인접한 곳의 수소 충전소를 대상으로 하여, 더욱 신중하고, 안전한 설계가 요구되는 수요처이며, 위 연구를 통해 안전한 수소 저장소 설치 및 관리가 될 것을 기대한다.
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dc.description.tableofcontentsChapter1. Introduction 1
1.1. Research motivation 1
Chapter2. Safe design for onsite hydrogen refueling station 5
2.1. Background 5
2.2. Process description 9
2.2.1. Hydrogen production process modeling 9
2.3. Quantitative risk assessment procedure 47
2.4. Layout of the hydrogen refueling station 50
2.5. Result and discussion 52
2.5.1. Risk assessment result before process modification 52
2.5.1. Proposed process modification for risk mitigation 70
2.6. Conclusion 74
Chapter3. Adaptive approach for estimation of pipeline corrosion defects via Bayesian inference 75
3.1. Introduction 75
3.2. Adaptive estimation of corrosion defect depth 81
3.2.1. Time-dependent GEV distribution for corrosion defect depth distribution 81
3.2.2. Adaptive estimation framework using Bayesian inference 84
3.3. Implementation 89
3.4. Visualization and discussion 93
3.4.1. Case 1 Direct inspection 93
3.4.1. Case 2 indirect inspection 96
3.4.1. Case 3 sudden changes in hidden depth distribution 100
3.5. Conclusion 108
Chapter4. Concluding remarks 110
Reference 112
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dc.language.isoeng-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subjectHydrogen-
dc.subjectQuantitative Risk Assessment-
dc.subjectReliability-
dc.subjectMonte-carlo simulation-
dc.subjectLimit state function-
dc.subjectfailure mode-
dc.subjectunderground pipeline-
dc.subject.ddc660.6-
dc.titleSafe Design for Hydrogen Production and Transportation Systems-
dc.title.alternative수소 생산 및 수송시스템의 안전한 디자인 및 관리 설계-
dc.typeThesis-
dc.typeDissertation-
dc.contributor.AlternativeAuthor이건학-
dc.contributor.department공과대학 화학생물공학부(에너지환경 화학융합기술전공)-
dc.description.degreeDoctor-
dc.date.awarded2020-08-
dc.contributor.major공정안전-
dc.identifier.uciI804:11032-000000163378-
dc.identifier.holdings000000000043▲000000000048▲000000163378▲-
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