Corn Stover-based Lubricant Oil Production: A Hybrid Model of Deep Learning and Life Cycle Assessment Future Works

Abstract

화석자원 고갈 및 화석자원 사용에서 오는 환경문제를 해결하기 위해 국내에서 목질계 바이오매스를 기반으로 한 고부가 가치의 화학 물질 생산 바이오 리파이너리 기술 개발이 각광받고 있다. 본 연구는 1) 기존 화석 연료 기반 윤활유 생산 공정에 대한 환경성 평가로 바이오 리파이너리 공정의 기준점을 제시하며, 2) 옥수수 대 기반 윤활유 생산 공정 데이터를 활용한 공정 시뮬레이션을 수행하고, 3) 시뮬레이션 결과 데이터를 기반으로 전 과정 평가를 진행한다. 마지막으로, 4) 재생 에너지 발전량 예측 딥 러닝 모델을 활용하여 화석 자원 기반 윤활유 생산 공정의 재생 에너지 유틸리티로 대체의 실현 가능성에 대해 제시하며 대체 시의 온실가스배출 감소량에 대해 분석한다. 활용된 딥 러닝 모델은 한국의 태양 및 풍력 에너지 발전량을 예측하기 위한 최적 모델로, 다수의 모델을 비교 분석하여 선정된 최적 모델이다. 본 연구의 결과는 한국의 탄소 제로 정책에 기여하기 위한 전라남도의 사례 연구에 적용되며, 화석 자원이 아닌 바이오매스를 기반으로 한 고부가 가치의 화학 제품 생산 공정의 지표로서 활용 가능할 것이다.