KR102431125B1 - NOx reduction system and control method thereof - Google Patents

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KR102431125B1
KR102431125B1 KR1020210136929A KR20210136929A KR102431125B1 KR 102431125 B1 KR102431125 B1 KR 102431125B1 KR 1020210136929 A KR1020210136929 A KR 1020210136929A KR 20210136929 A KR20210136929 A KR 20210136929A KR 102431125 B1 KR102431125 B1 KR 102431125B1
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박정봉
김시우
여태헌
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박정봉
김시우
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Abstract

An embodiment of the present invention relates to a nitrogen oxide (NOx) reduction system which reduces NOx by performing a reductive reaction between NOx and a reducing agent. The NOx reduction system of the present invention comprises: an exhaust gas discharge unit discharging exhaust gas containing NOx; a reducing agent supply unit supplying a reducing agent to reduce the NOx; a reductive reaction unit performing a reductive reaction between the NOx and the reducing agent; a catalyst unit including a first catalyst layer which accelerates a speed of the reductive reaction; and a control unit measuring the activity of the first catalyst layer, controlling an amount of the NOx discharged by the exhaust gas discharge unit, based on the measured activity, and controlling an amount of the supplied reducing agent to correspond stoichiometrically to the amount of the NOx discharged by the exhaust gas discharge unit.

Description

질소산화물 저감시스템 및 그의 제어 방법{NOx reduction system and control method thereof}Nitrogen oxide reduction system and its control method {NOx reduction system and control method thereof}

본 발명은 질소산화물을 저감시키기 위한 질소산화물 저감시스템 및 그의 제어 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a nitrogen oxide reduction system for reducing nitrogen oxides and a control method thereof.

일반적으로, 공장 혹은 연소장치 등에서 화석 연료를 연소시켜 발생하는 생성물 중 유해배출가스인 질소산화물은 다양한 방법을 동원하여 최대 한도로 저감시켜 대기환경을 청정 상태로 유지해야할 필요성이 대두되고 있는 현실이다.In general, the necessity to maintain the air environment in a clean state by reducing nitrogen oxide, which is a harmful exhaust gas, to the maximum limit by mobilizing various methods among products generated by burning fossil fuels in factories or combustion devices, etc. is a reality.

이와 같이, 현재 공지된 질소산화물의 대표적인 저감방법은 선택적 촉매 환원법과 선택적 비촉매 환원법을 적용하고 있다. 이러한 선택적 촉매 환원법과 선택적 비촉매 환원법은 널리 알려져 있는 공지기술로서 이에 대해서 구체적인 상세한 설명은 피한다.As described above, as a representative method for reducing nitrogen oxides currently known, a selective catalytic reduction method and a selective non-catalytic reduction method are applied. The selective catalytic reduction method and the selective non-catalytic reduction method are well-known and well-known techniques, and detailed description thereof will be avoided.

이와 관련된 선행기술로는, 동 출원인이 2007년 1월 18일자로 출원한 특허문헌 1(발명의 명칭: 선택적 촉매 환원법을 이용하는 질소산화물의 저감시스템)에 기술된 바와 같이, 선택적 촉매 환원법(SCR; Selective Catalytic Reduction)은 연소장치의 하류에 암모니아 주입설비(AIG)를 통해 환원제인 암모니아를 공급하여 촉매반응탑에서 환원반응을 야기하여 질소산화물을 저감하도록 되어 있다. 이러한 선택적 촉매 환원법은 통상적으로 연소장치가 저부하(low load) 상태이거나 촉매반응탑으로 유입될 배기가스 온도가 낮으면 질소산화물의 반응이 현저하게 떨어지는 현상이 발생되어 그대로 배기가스와 함께 암모니아의 슬립(slip) 현상이 생겨 후단 설비에 부작용이 야기될 수 있는 문제점을 갖고 있다.As prior art related thereto, as described in Patent Document 1 (Title of the Invention: Nitrogen Oxide Reduction System Using Selective Catalytic Reduction Method) filed by the applicant on January 18, 2007, the selective catalytic reduction method (SCR; Selective Catalytic Reduction is designed to reduce nitrogen oxides by supplying ammonia as a reducing agent through an ammonia injection facility (AIG) downstream of the combustion device to cause a reduction reaction in the catalytic reaction tower. In this selective catalytic reduction method, when the combustion device is in a low load state or the temperature of the exhaust gas to be introduced into the catalytic reaction tower is low, the reaction of nitrogen oxides remarkably falls, so that the ammonia slip with the exhaust gas as it is. There is a problem that a slip phenomenon may occur, which may cause side effects to the downstream equipment.

이를 해결하기 위해, 동 출원인은 2017년 7월 14일자로 출원한 특허문헌 2(발명의 명칭: 요소수를 사용하는 질소산화물의 저감시스템)에 개시된 바와 같이, 상대적으로 낮은 온도에서 요소수로부터 탄산암모늄의 전환, 그리고 탄산암모늄로부터 암모니아로의 전환을 수행하여 질소산화물과의 환원반응을 야기시키는 것을 개발하였다.In order to solve this problem, as disclosed in Patent Document 2 (Title of the Invention: Nitrogen Oxide Reduction System Using Urea Water) filed on July 14, 2017, the Applicant submitted carbonic acid from urea water at a relatively low temperature. A reduction reaction with nitrogen oxides was developed by carrying out the conversion of ammonium and the conversion of ammonium carbonate to ammonia.

그러나, 이 두 기술은 촉매반응탑 이전의 장비만을 개량할 뿐, 촉매반응탑에서 야기되는 문제점에 대해서는 기술된 바가 없다. 촉매반응탑은 기본적으로 질소산화물과 암모니아의 반응속도를 촉진시키기 위해 촉매층을 요구하는데, 이러한 촉매층 관리는 구매시 제조업계가 제시하는 수명에 의해 단지 교체하고 있기 때문에, 상기와 같은 반응속도를 촉진시킬 수 있는 촉매층의 활성도가 여전하게 사용 가능함에도 불구하고, 폐기되어야 한다는 문제점을 가지고 있다.However, these two technologies only improve the equipment before the catalytic reaction tower, and there is no description about the problems caused by the catalytic reaction tower. Catalyst reaction tower basically requires a catalyst layer to promote the reaction rate of nitrogen oxide and ammonia. Although the activity of the catalyst bed is still usable, it has a problem that it must be discarded.

대한민국 특허출원 제10-2007-0005662호Korean Patent Application No. 10-2007-0005662 대한민국 특허출원 제10-2017-0089829호Korean Patent Application No. 10-2017-0089829

본 발명의 일실시예에 따른 목적은, 촉매층의 활성도를 측정하고, 상기 활성도를 기반으로 하여, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량을 제어하는 질소산화물 저감시스템을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a nitrogen oxide reduction system for measuring the activity of a catalyst layer, and controlling the amount of nitrogen oxide emission and reducing agent supply, based on the activity.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 목적은, 촉매층의 활성도를 측정하고, 상기 활성도를 기반으로 하여, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량을 제어하거나, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량의 유동 경로 방향을 제어하는 질소산화물 저감시스템의 제어 방법에 관한 것이다.In addition, an object according to an embodiment of the present invention is to measure the activity of the catalyst layer, and based on the activity, to control the amount of nitrogen oxide emission and reducing agent supply, or to control the flow path direction of nitrogen oxide emission and reducing agent supply amount It relates to a control method of a nitrogen oxide reduction system.

본 발명의 일 실시예에 따른 질소산화물과 환원제를 환원반응시켜 상기 질소산화물을 저감시키기 위한 질소산화물 저감시스템은, 질소산화물이 함유된 배기가스를 배출하는 배기가스 배출부, 상기 질소산화물을 환원하기 위해 환원제를 공급하는 환원 공급부, 상기 질소산화물과 상기 환원제를 환원반응시키는 환원 반응부, 상기 환원반응에 대한 반응속도를 촉진시키는 제1 촉매층을 포함하는 촉매부, 및 상기 제1 촉매층의 활성도를 측정하고, 상기 측정된 활성도를 기반으로 하여, 상기 배기가스 배출부의 질소산화물 배출량을 제어하고 상기 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.The nitrogen oxide reduction system for reducing the nitrogen oxides by reducing the nitrogen oxides and the reducing agent according to an embodiment of the present invention is an exhaust gas discharge unit for discharging exhaust gas containing nitrogen oxides, to reduce the nitrogen oxides A reduction supply unit for supplying a reducing agent for the purpose, a reduction reaction unit for reducing the nitrogen oxide and the reducing agent, a catalyst unit comprising a first catalyst layer for accelerating the reaction rate for the reduction reaction, and measuring the activity of the first catalyst layer And, based on the measured activity, it may include a control unit for controlling the amount of nitrogen oxide emission of the exhaust gas discharge unit and controlling the supply amount of the reducing agent to correspond stoichiometrically to the nitrogen oxide emission.

또한, 상기 질소산화물 저감시스템은 상기 질소산화물 배출량을 제어하기 위해 운전특성 정보 생성부를 더 포함하며, 상기 운전특성 정보 생성부는 운전특성 정보를 수집하는 운전특성 정보 수집부와, 질소산화물 배출량 정보를 수집하는 질소산화물 배출량 정보 수집부와, 그리고 수집된 운전특성 정보 및 잘소산화물 배출량 정보를 사용하여, 특정 질소산화물 배출량 정보에 대응되는 특정 운전특성 정보를 도출하기 위해 학습된 신경망 모델을 포함하고, 상기 운전특성 정보는 상기 배기가스 배출부의 운전 동작에 관련된 배출 가스량, 연소 온도, 연소 속도 및 배기 가스 배출부 부하 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. In addition, the nitrogen oxide reduction system further includes a driving characteristic information generating unit to control the NOx emission, and the driving characteristic information generating unit includes a driving characteristic information collecting unit collecting driving characteristic information, and collecting nitrogen oxide emission information a nitrogen oxide emission information collecting unit, and a neural network model trained to derive specific driving characteristic information corresponding to specific nitrogen oxide emission information by using the collected driving characteristic information and fine oxide emission information, The characteristic information may include at least one of an exhaust gas amount, a combustion temperature, a combustion speed, and an exhaust gas exhaust load related to a driving operation of the exhaust gas exhaust part.

또한, 상기 활성도는 상기 질소산화물의 제거 효율 및 상기 환원제 공급량의 과잉으로 생성된 부산물로부터 측정될 수 있다.In addition, the activity may be measured from the nitrogen oxide removal efficiency and the by-product generated in excess of the supply amount of the reducing agent.

또한, 상기 제어부가 상기 측정된 제1 촉매층의 활성도로 상기 반응속도를 촉진시킬 수 없다고 판단하는 경우, 상기 제어부는 상기 측정된 제1 촉매층의 활성도로만 상기 반응속도를 촉진시킬 수 있는 질소산화물 배출량을 계산하고, 상기 계산된 질소산화물 배출량에 대한 질소산화물 배출량 정보를 상기 학습된 신경망 모델에 입력하여, 상기 질소산화물 배출량 정보에 대응하는 운전특성 정보를 도출함으로써, 상기 도출된 운전특성 정보로 현재의 운전특성 정보를 조정하며, 그리고 상기 계산된 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량을 조정할 수 있다.In addition, when the control unit determines that the reaction rate cannot be accelerated with the measured activity of the first catalyst layer, the control unit determines the amount of nitrogen oxide that can promote the reaction rate only with the measured activity of the first catalyst layer. Calculating, inputting nitrogen oxide emission information for the calculated NOx emission into the learned neural network model, and deriving driving characteristic information corresponding to the NOx emission information, so that the current driving with the derived driving characteristic information By adjusting the characteristic information, it is possible to adjust the supply amount of the reducing agent to correspond stoichiometrically to the calculated nitrogen oxide emission amount.

또한, 상기 촉매부는 상기 환원반응에 대한 반응속도를 촉진시키는 제2 촉매층과, 그리고 상기 환원 반응부로부터 유동되는 질소산화물 및 환원제의 방향을 상기 제1 촉매층 또는 상기 제2 촉매층으로 변경시키는 경로 방향 변경부를 더 포함하며, 상기 제어부가 상기 측정된 제1 촉매층의 활성도로 상기 반응속도를 촉진시킬 수 없다고 판단하는 경우, 상기 제어부는 상기 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량 중 일부의 환원반응에 대한 반응속도가 상기 활성도로 촉진되기 위해, 상기 경로 방향 변경부를 제어하여 상기 일부를 상기 제1 촉매층으로 유동시키고, 상기 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량 중 잔여량의 환원반응에 대한 반응속도가 상기 제2 촉매층의 활성도로 촉진되기 위해, 상기 경로 방향 변경부를 제어하여 상기 잔여량을 제2 촉매층으로 유동시킬 수 있다.In addition, the catalyst section changes the direction of the second catalyst layer for accelerating the reaction rate for the reduction reaction, and the direction of the nitrogen oxide and reducing agent flowing from the reduction reaction section to the first catalyst layer or the second catalyst layer. Further comprising a part, wherein when the control unit determines that the reaction rate cannot be accelerated by the measured activity of the first catalyst layer, the control unit determines the reaction rate for the reduction reaction of some of the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount. In order to promote the activity, the path direction change part is controlled to flow the part to the first catalyst layer, and the reaction rate for the reduction reaction of the remaining amount of the nitrogen oxide emission and the reducing agent supply amount is promoted by the activity of the second catalyst layer. For this purpose, the remaining amount may flow into the second catalyst layer by controlling the path direction change unit.

본 발명의 일 실시예에 따른 질소산화물과 환원제를 환원반응시켜 상기 질소산화물을 저감시키기 위한 질소산화물 저감시스템의 제어 방법은, 배기가스 배출부의 운전특성 정보를 기반으로 하여 질소산화물 배출량을 획득하는 단계, 상기 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량을 획득하는 단계, 촉매층의 활성도를 측정하고, 상기 질소산화물 배출량과 상기 환원제 공급량이 환원반응할 시에 상기 환원반응에 대한 반응속도를 상기 활성도로 촉진시킬 수 있는지를 판단하는 단계, 상기 반응속도를 상기 활성도로 촉진시킬 수 있다고 판단하는 경우, 상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량을 상기 촉매층으로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.The control method of the nitrogen oxide reduction system for reducing the nitrogen oxides by reducing the nitrogen oxides and the reducing agent according to an embodiment of the present invention includes the steps of obtaining nitrogen oxide emissions based on the operation characteristic information of the exhaust gas discharge unit , obtaining a reducing agent supply amount stoichiometrically corresponding to the nitrogen oxide emission amount, measuring the activity of the catalyst layer, and determining the reaction rate for the reduction reaction when the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount reduce reaction as the activity Determining whether it can be promoted, and when it is determined that the reaction rate can be promoted to the activity, providing the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount to the catalyst layer.

또한, 상기 활성도로 촉진시킬 수 없다고 판단하는 경우, 상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량을 제어하거나, 상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량의 유동 경로 방향을 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, when it is determined that the activity cannot be promoted, the method may further include controlling the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount, or controlling a flow path direction of the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount.

또한, 상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량을 제어하는 단계는, 상기 반응 속도가 상기 활성도로 촉진될 수 있는 질소산화물 배출량을 계산하는 단계, 상기 계산된 질소산화물 배출량에 대한 질소산화물 배출량 정보를 학습된 신경망 모델에 입력하여, 상기 입력된 질소산화물 배출량 정보에 대응하는 운전특성 정보를 도출하는 단계, 상기 도출된 운전특성 정보로 현재의 운전특성 정보를 조정하는 단계, 및 상기 획득된 환원제 공급량을, 상기 계산된 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되는 환원제 공급량으로 조정하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the step of controlling the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount is a step of calculating the nitrogen oxide emission amount that can be promoted by the activity of the reaction rate, the nitrogen oxide emission information for the calculated nitrogen oxide emission amount learned Input to a neural network model, deriving driving characteristic information corresponding to the inputted nitrogen oxide emission information, adjusting current driving characteristic information with the derived driving characteristic information, and the obtained reducing agent supply amount, the It may include adjusting the reducing agent supply amount stoichiometrically corresponding to the calculated nitrogen oxide emission amount.

또한, 상기 운전특성 정보는 상기 배기가스 배출부의 운전 동작에 관련된 배출 가스량, 연소 온도, 연소 속도 및 배기 가스 배출부 부하 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the driving characteristic information may include at least one of an exhaust gas amount, a combustion temperature, a combustion speed, and a load of the exhaust gas exhaust part related to the operation operation of the exhaust gas exhaust part.

또한, 상기 질소산화물 저감시스템은 상기 촉매층과 동일한 기능을 하는 추가 촉매층과, 그리고 상기 촉매층 또는 상기 추가 촉매층으로의 질소산화물 및 환원제의 유동 방향을 변경시키는 경로 방향 변경부를 더 포함하며, 상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량의 유동 경로 방향을 제어하는 단계는, 상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량 중 일부의 환원반응에 대한 반응속도가 상기 측정된 촉매층의 활성도로 촉진되기 위해, 상기 경로 방향 변경부를 제어하여 상기 일부를 상기 촉매층으로 유동시키는 단계, 및 상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량 중 잔여량의 환원반응에 대한 반응속도가 상기 추가 촉매층의 활성도로 촉진되기 위해, 상기 경로 방향 변경부를 제어하여 상기 잔여량을 상기 추가 촉매층으로 유동시키는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the nitrogen oxide reduction system further includes an additional catalyst layer having the same function as the catalyst layer, and a path direction change unit for changing the flow direction of nitrogen oxides and reducing agents to the catalyst layer or the additional catalyst layer, And the step of controlling the flow path direction of the reducing agent supply amount, in order to promote the reaction rate for the reduction reaction of a part of the nitrogen oxide emission and the reducing agent supply amount to the measured activity of the catalyst layer, by controlling the path direction change part Flowing the part into the catalyst layer, and controlling the path direction change part to control the path direction change part so that the reaction rate for the reduction reaction of the residual amount of the nitrogen oxide discharge amount and the reducing agent supply amount is promoted by the activity of the additional catalyst layer. flowing to an additional catalyst bed.

본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다.The features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings.

이에 앞서 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니 되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원측에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Prior to this, the terms or words used in the present specification and claims should not be construed in a conventional and dictionary meaning, and the inventor may properly define the concept of the term to describe his invention in the best way. It should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the original side.

본 발명의 일실시예에 따르면, 질소산화물 배출량 정보와 운전특성 정보의 상관관계가 기계 학습된 신경망 모델을 사용함으로써, 특정 질소산화물 배출량에 적합한 특정 운전특성 정보를 도출할 수 있고, 특정 운전특성 정보로 현재의 운전특성 정보를 조정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, by using a neural network model in which the correlation between nitrogen oxide emission information and driving characteristic information is machine-learned, specific driving characteristic information suitable for a specific NOx emission amount can be derived, and specific driving characteristic information to adjust the current driving characteristic information.

본 발명의 일실시예에 따르면, 측정된 촉매층의 활성도를 기반으로 하여, 특정 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량을 생성함으로써, 촉매층의 활성도를 최대한 사용할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the activity of the catalyst layer can be maximally used by generating a specific nitrogen oxide emission amount and a reducing agent supply amount based on the measured activity of the catalyst layer.

본 발명의 일실시예에 따르면, 서로 분기되는 통로 각각에 촉매층을 설치함으로써, 일측 촉매층의 활성도 수명이 다 된 경우라도 타측 촉매층을 바로 사용할 수 있으며, 타측 촉매층이 사용되는 동안에 일측 촉매층을 교체할 수 있기 때문에, 질소산화물 저감시스템이 촉매층 교체를 위해 별도로 중단될 필요 없이 지속적으로 동작될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, by installing catalyst layers in each of the passages branching from each other, even when the activity life of one catalyst layer has expired, the other catalyst layer can be used immediately, and one catalyst layer can be replaced while the other catalyst layer is being used. Therefore, the nitrogen oxide reduction system can be continuously operated without having to be separately stopped for replacing the catalyst layer.

첨부 도면은 추가적인 이해를 제공하기 위해 포함되며, 본 명세서에 포함되어 본 명세서의 일부를 구성한다. 도면은 하나 이상의 실시예(들)을 도시하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예의 원리 및 작동을 설명하는 역할을 한다. 이와 같이, 본 발명은 첨부 도면과 함께 다음의 상세한 설명으로부터 보다 완전히 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른, 질소산화물 저감시스템의 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른, 운전특성 정보 생성부의 데이터를 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른, 신경망 모델의 기계 학습 과정을 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른, 질소산화물이 촉매부의 제1 촉매층을 거쳐 제거 및 배출되는 가스를 도시한 도면이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일실시예에 따른, 촉매부의 제1 촉매층 및 제2 촉매층을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른, 질소산화물을 저감시키기 위한 질소산화물 저감시스템의 제어 방법의 흐름도이다.
The accompanying drawings are included to provide a further understanding, and are incorporated in and constitute a part of this specification. The drawings illustrate one or more embodiment(s) and together with the description serve to explain the principles and operation of the various embodiments. As such, the present invention will be more fully understood from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings.
1 is a block diagram of a nitrogen oxide reduction system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram schematically illustrating data of a driving characteristic information generating unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a machine learning process of a neural network model according to an embodiment of the present invention.
4 is a view illustrating a gas from which nitrogen oxides are removed and discharged through a first catalyst layer of a catalyst unit according to an embodiment of the present invention.
5A and 5B are views illustrating a first catalyst layer and a second catalyst layer of a catalyst unit according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart of a control method of a nitrogen oxide reduction system for reducing nitrogen oxides according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일실시예의 목적, 특정한 장점들 및 신규한 특징들은 첨부된 도면들과 연관되어지는 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시예들로부터 더욱 명백해질 것이다. 본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다. 또한, "일면", "타면", "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 상기 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다. 이하, 본 발명의 일실시예를 설명함에 있어서, 본 발명의 일실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 관련된 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략한다.The objects, specific advantages and novel features of one embodiment of the present invention will become more apparent from the following detailed description and preferred embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. In the present specification, in adding reference numbers to the components of each drawing, it should be noted that only the same components are given the same number as possible even though they are indicated on different drawings. In addition, terms such as "one side", "the other side", "first", "second" are used to distinguish one component from another component, and the component is limited by the terms not. Hereinafter, in describing an embodiment of the present invention, detailed descriptions of related known technologies that may unnecessarily obscure the gist of an embodiment of the present invention will be omitted.

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 일실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른, 질소산화물이 함유된 배기가스가 질소산화물 저감시스템(100)을 통해 배출되는 것을 도시한 개략도이다. 도 1에서 각 구성을 연결하는 실선은 아래에 설명된 질소산화물 및 환원제의 가스가 유동되기 위해 각 구성이 실제로 연결되었음을 나타내며, 각 구성을 연결하는 점선은 통신 라인 또는 전기 라인을 나타낼 수 있음에 유의한다.1 is a schematic diagram illustrating that exhaust gas containing nitrogen oxides is discharged through a nitrogen oxide reduction system 100 according to an embodiment of the present invention. Note that the solid line connecting each component in FIG. 1 indicates that each component is actually connected in order for the gas of nitrogen oxide and reducing agent described below to flow, and the dotted line connecting each component may represent a communication line or an electric line do.

도 1을 참조하면, 배기가스 배출부(110)에서 배출된 배기가스의 질소산화물이 제거되어 연돌(1000)로 배출되는 것을 도시한 개략도이다.Referring to FIG. 1 , it is a schematic diagram illustrating that nitrogen oxides of the exhaust gas discharged from the exhaust gas discharge unit 110 are removed and discharged to the stack 1000 .

질소산화물 저감시스템(100)은 배기가스 배출부(110), 운전특성 정보 생성부(120), 환원 공급부(130), 환원 반응부(140), 촉매부(150), 및 제어부(160)를 포함한다.The nitrogen oxide reduction system 100 includes an exhaust gas discharge unit 110 , an operation characteristic information generation unit 120 , a reduction supply unit 130 , a reduction reaction unit 140 , a catalyst unit 150 , and a control unit 160 . include

배기가스 배출부(110)는 탄소, 수소, 산소, 질소 및 황 중 적어도 하나로 구성된 화석 연료을 연소시키면서, 질소산화물 등이 함유된 배기가스를 배출할 수 있다. 또한 배기가스 배출부(110)는 질소산화물 배출량을 계산하기 위해, 운전 동작에 관련된 배출 가스량, 연소 온도, 연소 속도, 배기가스 배출부 부하 중 적어도 하나를 측정 및 모니터링할 수 있는 관리 장치를 포함할 수 있다. 더욱이, 배기가스 배출부(110)는 운전특성 정보 생성부(120)의 요청 시에 운전특성 정보 생성부(120)로 배출 가스량, 연소 온도, 연소 속도 및 배기가스 배출부 부하 중 적어도 하나를 포함한 운전특성 정보 및 운전특성 정보를 기반으로 하여 얻어지는 질소산화물 배출량 정보를 제공할 수 있다. 질소산화물 배출량 정보는 특정 양의 질소산화물 배출량을 나타낼 수 있다.The exhaust gas discharge unit 110 may discharge an exhaust gas containing nitrogen oxides, etc. while burning a fossil fuel composed of at least one of carbon, hydrogen, oxygen, nitrogen, and sulfur. In addition, the exhaust gas discharge unit 110 may include a management device capable of measuring and monitoring at least one of an exhaust gas amount related to a driving operation, a combustion temperature, a combustion speed, and an exhaust gas discharge unit load, in order to calculate the NOx emission amount. can Furthermore, the exhaust gas discharge unit 110 includes at least one of an exhaust gas amount, a combustion temperature, a combustion speed, and an exhaust gas discharge unit load to the driving characteristic information generation unit 120 at the request of the driving characteristic information generation unit 120 . It is possible to provide operation characteristic information and nitrogen oxide emission information obtained based on operation characteristic information. The NOx emission information can represent a specific amount of NOx emission.

운전특성 정보 생성부(120)는 운전특성 정보를 수집하는 운전특성 정보 수집부(122), 및 질소산화물 배출량 정보를 수집하는 질소산화물 배출량 정보 수집부(124)를 포함할 수 있다. 운전특성 정보 생성부(120)는 추가로 운전특성 정보 수집부(122)의 운전특성 정보 및 질소산화물 배출량 정보 수집부(124)의 질소산화물 배출량 정보를 활용하여, 원하는 질소산화물 배출량 정보에 대응되는 운전특성 정보를 도출하기 위해, 학습된 신경망 모델(126)을 포함할 수 있다.The driving characteristic information generator 120 may include a driving characteristic information collection unit 122 that collects driving characteristic information, and a nitrogen oxide emission information collection unit 124 that collects nitrogen oxide emission information. The driving characteristic information generating unit 120 additionally utilizes the driving characteristic information of the driving characteristic information collecting unit 122 and the nitrogen oxide emission information of the nitrogen oxide emission information collection unit 124 to correspond to the desired NOx emission information. In order to derive driving characteristic information, the learned neural network model 126 may be included.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른, 임의의 화석 연료가 사용될 시의 운전특성 정보(210) 및 상기 운전특성 정보에 대응되는 질소산화물 배출량 정보(220)를 포함한 운전특성 정보 생성부(120)의 데이터(200)를 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.2 is a driving characteristic information generating unit 120 including driving characteristic information 210 when an arbitrary fossil fuel is used and nitrogen oxide emission information 220 corresponding to the driving characteristic information according to an embodiment of the present invention. ) is a diagram schematically illustrating the data 200 of .

도 2에 도시된 데이터(200)의 제2 행 내지 제N+1 행에서 운전특성 정보(210-1 내지 210-N) 및 이에 대응되는 질소산화물 배출량 정보(220-1 내지 220-N)를 보여주고 있다. 예를 들면, 제 2 행에서, 배출 가스량을 100,000 ㎥/h, 연소 온도를 1,300 ℃, 연소 속도를 40 ㎝/sec, 배기 가스 배출부 부하를 70 MW인 조건에서 배기가스 배출부(110)가 운영될 때, 질소산화물 배출량은 500 ppm으로 측정된다. 다양한 운전특성 정보의 조건에서 대응되는 질소산화물 배출량은 배기가스 배출부(110)를 운영하는 과정에서 수집되어 저장된 데이터이다.In the second to N+1th rows of the data 200 shown in FIG. 2 , the driving characteristic information 210-1 to 210-N and the corresponding nitrogen oxide emission information 220-1 to 220-N are obtained. is showing For example, in the second row, under the condition that the exhaust gas amount is 100,000 m3/h, the combustion temperature is 1,300° C., the combustion rate is 40 cm/sec, and the exhaust gas discharge part load is 70 MW, the exhaust gas discharge unit 110 is When operating, NOx emissions are measured at 500 ppm. The NOx emission corresponding to the conditions of various driving characteristics information is data collected and stored in the process of operating the exhaust gas emission unit 110 .

상술된 바와 같이, 100,000 ㎥/h의 배출 가스량, 1,300 ℃의 연소 온도, 40 ㎝/sec의 연소 속도, 70 MW의 배기 가스 배출부 부하는 운전특성 정보(210) 중 하나의 운전특성 정보(210-1)가 될 수 있으며, 이러한 운전특성 정보의 조건에 대응되는 500 ppm의 질소산화물 배출량은 질소산화물 배출량 정보(220) 중 하나의 질소산화물 배출량 정보(220-1)가 될 수 있다.As described above, the exhaust gas amount of 100,000 m3/h, the combustion temperature of 1,300° C., the combustion rate of 40 cm/sec, and the exhaust gas exhaust load of 70 MW are one of the operating characteristic information 210 of the operating characteristic information 210. -1), and the nitrogen oxide emission of 500 ppm corresponding to the condition of the driving characteristic information may be one of the nitrogen oxide emission information 220 - 1 among the nitrogen oxide emission information 220 .

다시 도 1을 참조하면, 환원 공급부(130)는 질소산화물을 환원하기 위해, 질소산화물에 화학량론적으로 대응되게 환원제(예를 들면, 암모니아)를 환원 반응부(140)로 공급할 수 있다. 환원 공급부(130)는 환원제가 저장된 저장부(도시되지 않음)로부터 환원제를 공급하기 위해, 다수의 인젝터(또는 분사기)로 환원제를 정밀하게 분무할 수 있다. 환원 공급부(130)는 분무되는 환원제의 양을 조정하기 위해 인젝터의 분사 속도 및 분사 압력, 인젝터의 노즐 크기 등을 조정할 수 있다.Referring back to FIG. 1 , the reduction supply unit 130 may supply a reducing agent (eg, ammonia) to the reduction reaction unit 140 to stoichiometrically correspond to nitrogen oxide in order to reduce nitrogen oxide. The reduction supply unit 130 may precisely spray the reducing agent with a plurality of injectors (or injectors) in order to supply the reducing agent from the storage unit (not shown) in which the reducing agent is stored. The reduction supply unit 130 may adjust the injection speed and injection pressure of the injector, the nozzle size of the injector, etc. in order to adjust the amount of the reducing agent to be sprayed.

환원 반응부(140)는 질소산화물과 환원제를 환원반응시킬 수 있다. 환원 반응부(140)는 질소산화물과 환원제를 환원반응할 수 있도록 내부 온도 및 압력을 측정 및 조정할 수 있다. 추가로, 환원 반응부(140)는 질소산화물과 환원제를 충분히 혼합시키기 위한 난류 제공 장치를 포함할 수도 있다.The reduction reaction unit 140 may reduce the nitrogen oxide and the reducing agent. The reduction reaction unit 140 may measure and adjust the internal temperature and pressure so as to reduce the nitrogen oxide and the reducing agent. In addition, the reduction reaction unit 140 may include a turbulence providing device for sufficiently mixing the nitrogen oxide and the reducing agent.

촉매부(150)는 환원 반응부(140)로부터 연통되어 있어 환원 반응부(140)에서 혼합된 질소산화물과 환원제를 공급받을 수 있다. 촉매부(150)는 소정의 온도 하에서 질소산화물과 환원제의 환원반응에 대한 반응속도를 촉진시키기 위해 제1 촉매층(152)을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 촉매부(150)는 제1 촉매층(152)과 동일한 기능을 하는 제2 촉매층(154)을 추가로 포함할 수 있고(도 5a 및 도 5b 참조), 이 경우에 제1 촉매층(152) 및 제2 촉매층(154)은 이하에 설명될 바와 같이, 환원 반응부(140) 통로를 따라 서로 분기되는 통로 각각에 설치될 수 있다. 이러한 촉매층은 허니콤 타입, 골판지 타입 및 판상형 타입 등으로 구성될 수 있다. 촉매층의 촉매 담체는 세라믹, 섬유 및 스테인리스 강일 수 있다. 또한, 촉매층의 활성도를 가능케 하는 활성 물질은 예를 들면, TiO2, V2O5, WO3을 포함할 수 있다.The catalyst unit 150 is communicated from the reduction reaction unit 140 , so that the nitrogen oxide and the reducing agent mixed in the reduction reaction unit 140 may be supplied. The catalyst unit 150 may include a first catalyst layer 152 in order to accelerate the reaction rate for the reduction reaction of nitrogen oxide and the reducing agent under a predetermined temperature. According to an embodiment, the catalyst unit 150 may further include a second catalyst layer 154 having the same function as the first catalyst layer 152 (see FIGS. 5A and 5B ), and in this case, the first The catalyst layer 152 and the second catalyst layer 154 may be installed in each of the passages branching from each other along the reduction reaction unit 140 passage, as will be described below. Such a catalyst layer may be composed of a honeycomb type, a corrugated cardboard type, a plate type, and the like. The catalyst carrier of the catalyst layer may be ceramic, fiber and stainless steel. In addition, the active material enabling the activity of the catalyst layer may include, for example, TiO 2 , V 2 O 5 , WO 3 .

촉매의 활성도(Aactivity)는 질소산화물을 제거할 수 있는 중요한 촉매의 설계 인자일 수 있다. 예를 들면, 촉매의 활성도가 높을수록 질소산화물을 많이 제거할 수 있다. 반면 촉매의 활성도가 낮을수록 질소산화물을 적게 제거할 수 있다. 결국, 촉매의 활성도에 따라 배출되는 질소산화물의 제거량이 달라질 수 있다.The activity of a catalyst may be an important design factor of a catalyst capable of removing nitrogen oxides. For example, the higher the activity of the catalyst, the more nitrogen oxides can be removed. On the other hand, the lower the activity of the catalyst, the less nitrogen oxides can be removed. As a result, the amount of nitrogen oxide removed may vary depending on the activity of the catalyst.

상기와 같은 활성도는 질소산화물의 제거 효율 및 환원제 공급량의 과잉으로 생성된 부산물, 즉 암모니아 슬립으로부터 측정될 수 있다. 이를 위해, 질소산화물의 제거 효율 및 암모니아 슬립을 측정하기 위해 제1 촉매층(152) 및/또는 제2 촉매층(154)의 전후단에, 질소산화물의 제거 전의 양과 제거 후의 양을 감지할 수 있고, 암모니아 슬립을 측정할 수 있는 복수의 센서를 포함할 수 있다.Such activity can be measured from the nitrogen oxide removal efficiency and the by-product generated in excess of the supply amount of the reducing agent, that is, ammonia slip. To this end, in order to measure the removal efficiency of nitrogen oxides and ammonia slip, before and after the first catalyst layer 152 and/or the second catalyst layer 154, the amount before and after the removal of nitrogen oxide can be sensed, It may include a plurality of sensors capable of measuring ammonia slip.

제어부(160)는 질소산화물 저감시스템(100)의 모든 유닛, 즉 배기가스 배출부(110), 운전특성 정보 생성부(120), 환원 공급부(130), 환원 반응부(140) 및 촉매부(150)를 전반적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(160)는, 배기가스 배출부(110)가 배출 가스량, 연소 온도, 연소 속도, 배기가스 배출부 부하 중 적어도 하나를 측정하고 이러한 측정을 기반으로 하여 질소산화물 배출량을 산출하고, 운전특성 정보 생성부(120)가 운전특성 정보 및 질소산화물 배출량 정보를 수집하고, 사용 가능한 활성도로 처리(즉, 제거)될 수 있는 질소산화물 배출량에 대한 질소산화물 배출량 정보에 대응되는 운전특성 정보를 생성하고, 환원 공급부(130)가 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량을 제공하고, 환원 반응부(140)가 내부 온도 및 압력을 측정하고, 촉매부(150)가 활성도를 측정할 수 있도록 제어한다. 제어부(160)는 필요한 정보나 데이터를 저장할 수 있는 메모리(도시되지 않음)를 포함하거나, 상기와 같은 메모리와 연결될 수 있다. 예를 들면, 제어부(160)는 배기가스 배출부(110)의 운전특성 정보를 기반으로 한 질소산화물 배출량 및 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량을 획득하여 메모리에 저장할 수 있다.The control unit 160 includes all units of the nitrogen oxide reduction system 100 , that is, the exhaust gas discharge unit 110 , the operation characteristic information generation unit 120 , the reduction supply unit 130 , the reduction reaction unit 140 , and the catalyst unit ( 150) can be controlled in general. For example, the control unit 160, the exhaust gas discharge unit 110 measures at least one of the amount of exhaust gas, combustion temperature, combustion speed, and exhaust gas exhaust load, and calculates nitrogen oxide emissions based on these measurements, , driving characteristic information generating unit 120 collects driving characteristic information and nitrogen oxide emission information, and driving characteristic information corresponding to nitrogen oxide emission information for nitrogen oxide emission that can be processed (ie, removed) with usable activity , the reduction supply unit 130 provides a reducing agent supply amount stoichiometrically to the nitrogen oxide emission, the reduction reaction unit 140 measures the internal temperature and pressure, and the catalyst unit 150 measures the activity. control so that The control unit 160 may include a memory (not shown) capable of storing necessary information or data, or may be connected to such a memory. For example, the control unit 160 may obtain the supply amount of the reducing agent to stoichiometrically correspond to the nitrogen oxide emission and the nitrogen oxide emission based on the operation characteristic information of the exhaust gas discharge unit 110 and store it in the memory.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른, 제어부(160)의 제어 하에, 운전특성 정보 생성부(120)가 머신러닝 기반의 신경망으로 구성된 신경망 모델(126)을 학습시키는 과정을 설명하기 위하여 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a process in which the driving characteristic information generator 120 trains the neural network model 126 composed of a machine learning-based neural network under the control of the controller 160 according to an embodiment of the present invention. it is one drawing

머신러닝(기계 학습, Machine Learning)은 인공 지능 분야에서 다루는 다양한 문제를 정의하고 그것을 해결하는 방법론을 연구하는 분야를 의미한다. 머신러닝은 어떠한 작업에 대하여 꾸준한 경험을 통해 그 작업에 대한 성능을 높이는 알고리즘으로 정의하기도 한다.Machine learning (machine learning) refers to a field that defines various problems dealt with in the field of artificial intelligence and studies methodologies to solve them. Machine learning is also defined as an algorithm that improves the performance of a certain task through constant experience.

인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)은 머신러닝에서 사용되는 모델로서, 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)들로 구성되는, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 의미할 수 있다. 인공 신경망은 다른 레이어의 뉴런들 사이의 연결 패턴, 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정, 출력값을 생성하는 활성화 함수(Activation Function)에 의해 정의될 수 있다.An artificial neural network (ANN) is a model used in machine learning, and may refer to an overall model having problem-solving ability, which is composed of artificial neurons (nodes) that form a network by combining synapses. An artificial neural network may be defined by a connection pattern between neurons of different layers, a learning process that updates model parameters, and an activation function that generates an output value.

인공 신경망은 입력 레이어(Input Layer), 출력 레이어(Output Layer), 그리고 선택적으로 하나 이상의 은닉 레이어(Hidden Layer)를 포함할 수 있다. 각 레이어는 하나 이상의 뉴런을 포함하고, 인공 신경망은 뉴런과 뉴런을 연결하는 시냅스를 포함할 수 있다. 인공 신경망에서 각 뉴런은 시냅스를 통해 입력되는 입력 신호들, 가중치, 편향에 대한 활성 함수의 함수값을 출력할 수 있다.The artificial neural network may include an input layer, an output layer, and optionally one or more hidden layers. Each layer includes one or more neurons, and the artificial neural network may include neurons and synapses connecting neurons. In the artificial neural network, each neuron may output a function value of an activation function with respect to input signals input through a synapse, a weight, and a bias.

모델 파라미터는 학습을 통해 결정되는 파라미터를 의미하며, 시냅스 연결의 가중치와 뉴런의 편향 등이 포함된다. 그리고, 하이퍼파라미터는 머신러닝 알고리즘에서 학습 전에 설정되어야 하는 파라미터를 의미하며, 학습률(Learning Rate), 반복 횟수, 미니 배치 크기, 초기화 함수 등이 포함된다.Model parameters refer to parameters determined through learning, and include the weight of synaptic connections and the bias of neurons. In addition, the hyperparameter refers to a parameter that must be set before learning in a machine learning algorithm, and includes a learning rate, the number of iterations, a mini-batch size, an initialization function, and the like.

인공 신경망의 학습의 목적은 손실 함수를 최소화하는 모델 파라미터를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 손실 함수는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적의 모델 파라미터를 결정하기 위한 지표로 이용될 수 있다.The purpose of learning the artificial neural network can be seen as determining the model parameters that minimize the loss function. The loss function may be used as an index for determining optimal model parameters in the learning process of the artificial neural network.

머신러닝은 학습 방식에 따라 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 분류할 수 있다.Machine learning can be classified into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning according to a learning method.

지도 학습은 학습 정보에 대한 레이블(label)이 주어진 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미하며, 레이블이란 학습 정보가 인공 신경망에 입력되는 경우 인공 신경망이 추론해 내야 하는 정답(또는 결과 값)을 의미할 수 있다. 비지도 학습은 학습 정보에 대한 레이블이 주어지지 않는 상태에서 인공 신경망을 학습시키는 방법을 의미할 수 있다. 강화 학습은 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 각 상태에서 누적 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하도록 학습시키는 학습 방법을 의미할 수 있다.Supervised learning refers to a method of learning an artificial neural network in a state where a label for learning information is given. can mean Unsupervised learning may refer to a method of learning an artificial neural network in a state where no label for learning information is given. Reinforcement learning can refer to a learning method in which an agent defined in an environment learns to select an action or sequence of actions that maximizes the cumulative reward in each state.

인공 신경망 중에서 복수의 은닉 레이어를 포함하는 심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)으로 구현되는 머신러닝을 딥러닝(심층 학습, Deep Learning)이라 부르기도 하며, 딥러닝은 머신러닝의 일부이다. 이하에서, 머신러닝은 딥러닝을 포함하는 의미로 사용될 수 있다.Among artificial neural networks, machine learning implemented as a deep neural network (DNN) including a plurality of hidden layers is also called deep learning (deep learning), and deep learning is a part of machine learning. Hereinafter, machine learning may be used in a sense including deep learning.

도 3을 참조하면, 운전특성 정보 생성부(120)는 수집부(122 및 124)의 각 정보를 이용하여, 질소산화물 배출량 정보인 입력 데이터(Input Data, ID)와, 상기 질소산화물 배출량 정보가 산출될 수 있도록 한 운전특성 정보인 정답 데이터(Answer Data, AD)를 학습데이터(Learning Data, LD)로 생성할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the driving characteristic information generating unit 120 uses each information of the collecting units 122 and 124 to obtain input data (Input Data, ID), which is nitrogen oxide emission information, and the nitrogen oxide emission information. Correct answer data (Answer Data, AD), which is driving characteristic information that can be calculated, can be generated as learning data (LD).

예를 들면, 도 2와 함께 참조할 시에, 질소산화물 배출량 정보(220-1 내지 220-N)는 입력 데이터(ID)일 수 있고, 운전특성 정보(210-1 내지 210-N)는 질소산화물 배출량 정보(220-1 내지 220-N)에 대응되는 정답 데이터(AD)일 수 있다. For example, when referring together with FIG. 2 , the nitrogen oxide emission information 220-1 to 220-N may be input data ID, and the driving characteristic information 210-1 to 210-N may include nitrogen oxides. It may be correct answer data AD corresponding to the oxide amount information 220-1 to 220-N.

운전특성 정보 생성부(120)는 신경망 모델(126)을 학습데이터(LD)로 학습시킬 수 있다. 운전특성 정보 생성부(120)는 학습데이터(LD)의 정답 데이터(AD)를 입력하고 신경망 모델이 출력하는 출력 데이터(Output Data, OD)와 학습데이터(LD)의 정답 데이터(AD)를 비교하여 신경망 모델을 반복하여 학습시킬 수 있다.The driving characteristic information generator 120 may train the neural network model 126 as the learning data LD. The driving characteristic information generating unit 120 inputs the correct answer data AD of the training data LD and compares the output data OD output by the neural network model with the correct answer data AD of the learning data LD. Thus, the neural network model can be trained repeatedly.

운전특성 정보 생성부(120)는 학습된 신경망 모델을 사용하여, 상기 신경망 모델에 특정 질소산화물 배출량 정보를 입력하면, 그에 대응되는 특정 운전특성 정보를 출력할 수 있다.The driving characteristic information generating unit 120 may output specific driving characteristic information corresponding thereto when specific nitrogen oxide emission information is input to the neural network model using the learned neural network model.

상술된 바와 같이, 학습된 신경망 모델에 현재 측정된 활성도로 처리(즉, 제거)될 수 있는 질소산화물 배출량에 대한 질소산화물 배출량 정보가 입력되면, 상기 질소산화물 배출량 정보에 대응되는 운전특성 정보가 도출될 수 있다.As described above, when NOx emission information for NOx emission that can be processed (that is, removed) at the currently measured activity level is input to the learned neural network model, driving characteristic information corresponding to the NOx emission information is derived can be

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른, 환원 반응부(140)로부터 환원반응되는 질소산화물과 환원제가 촉매부(150)의 제1 촉매층(152)을 거쳐 질소산화물이 제거되어 배출되는 가스를 도시한 도면이다.4 is a gas discharged by removing nitrogen oxides and a reducing agent from the reduction reaction unit 140 through the first catalyst layer 152 of the catalyst unit 150 according to an embodiment of the present invention. It is the drawing shown.

도 1에 도시된 바와 같이, 제어부(160)는 촉매부(150)에서 제1 촉매층(152)의 활성도를 측정할 수 있고, 측정된 활성도를 기반으로 하여, 현재의 질소산화물 배출량과 환원제 공급량과의 반응속도를 촉진시킬지를 판단할 수 있다.As shown in FIG. 1 , the control unit 160 may measure the activity of the first catalyst layer 152 in the catalyst unit 150 , and based on the measured activity, the current nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount and It can be determined whether the reaction rate of

제어부(160)가 측정된 활성도로 반응속도를 촉진시킬 수 있다고 판단하면, 현재의 질소산화물 배출량 및 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되는 환원제 공급량을 환원 반응부(140)를 통해 촉매부(150)로 제공할 수 있다. 따라서, 제공된 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량은 제1 촉매층(152)에서 처리 또는 제거될 수 있다. 그 후에, 질소산화물이 제거된 배기가스는 연돌(1000)로 배출될 수 있다.If the control unit 160 determines that the reaction rate can be accelerated with the measured activity, the reducing agent supply amount stoichiometrically corresponding to the current NOx emission and NOx emission is transferred to the catalyst unit 150 through the reduction reaction unit 140. can be provided as Accordingly, the provided nitrogen oxide amount and the supply amount of the reducing agent may be treated or removed in the first catalyst layer 152 . After that, the exhaust gas from which nitrogen oxides have been removed may be discharged to the stack 1000 .

이와 달리, 제어부(160)가 측정된 활성도로 반응속도를 촉진시킬 수 없다고 판단하면, 제어부(160)는 측정된 활성도를 기반으로 하여, 측정된 활성도로 반응속도를 촉진시킬 수 있는 질소산화물 배출량을 계산할 수 있다. 그 후, 제어부(160)는 계산된 질소산화물 배출량에 대한 질소산화물 배출량 정보를 운전특성 정보 생성부(120)의 학습된 신경망 모델(126)에 입력하여, 상기 질소산화물 배출량 정보에 대응하는 운전특성 정보를 도출할 수 있다. 제어부(160)는 배기가스 배출부(110)가 도출된 운전특성 정보에 따라 운전되도록 제어할 수 있다. 도출된 운전특성 정보로 운전되는 배기가스 배출부(110)는 상기 계산된 질소산화물 배출량 만큼 질소산화물을 배출할 수 있다. 제어부(160)는 상기 계산된 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량을 조정할 수 있다.On the other hand, if the control unit 160 determines that the reaction rate cannot be accelerated with the measured activity, the control unit 160 determines the amount of nitrogen oxide that can promote the reaction rate with the measured activity based on the measured activity. can be calculated Thereafter, the control unit 160 inputs nitrogen oxide emission information for the calculated nitrogen oxide emission into the learned neural network model 126 of the driving characteristic information generating unit 120, and driving characteristics corresponding to the nitrogen oxide emission information. information can be derived. The control unit 160 may control the exhaust gas discharge unit 110 to operate according to the derived driving characteristic information. The exhaust gas discharge unit 110 driven by the derived driving characteristic information may discharge nitrogen oxides as much as the calculated amount of nitrogen oxides. The control unit 160 may adjust the supply amount of the reducing agent to correspond stoichiometrically to the calculated nitrogen oxide emission.

제어부(160)가 측정된 활성도로 반응속도를 촉진시킬 수 없다고 판단하는 경우, 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 제어부(160)는 상술된 신경망 모델(126)로 현재의 운전특성 정보를 조정함 없이, 현재의 질소산화물 배출량을 처리할 수 있다. 이를 위해 촉매부(150)는 제2 촉매층(154)을 더 포함할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 5a 및 도 5b를 참조하여 기술할 것이다.When the controller 160 determines that the reaction speed cannot be accelerated by the measured activity, the controller 160 adjusts the current driving characteristic information to the neural network model 126 described above according to another embodiment of the present invention. Without it, the current NOx emissions can be treated. To this end, the catalyst unit 150 may further include a second catalyst layer 154 . A detailed description thereof will be described with reference to FIGS. 5A and 5B.

도 5a 및 도 5b는 본 발명의 일실시예에 따른, 환원 반응부(140) 통로에 연결된 촉매부(150)를 도시한 도면이다.5A and 5B are views illustrating the catalyst unit 150 connected to the reduction reaction unit 140 passage according to an embodiment of the present invention.

촉매부(150)는 환원 반응부(140) 통로를 따라 서로 분기된 제1 통로(151) 및 제2 통로(153), 및 각 통로 상에 위치된 제1 촉매층(152) 및 제2 촉매층(154)을 포함할 수 있다. 촉매부(150)는 환원 반응부(140)로부터 유동되는 질소산화물 및 환원제의 방향을 변경시키는 경로 방향 변경부(156)를 더 포함할 수 있다.The catalyst unit 150 includes a first passage 151 and a second passage 153 branched from each other along the passage of the reduction reaction unit 140, and a first catalyst layer 152 and a second catalyst layer ( 154) may be included. The catalyst unit 150 may further include a path direction change unit 156 for changing the directions of the nitrogen oxide and the reducing agent flowing from the reduction reaction unit 140 .

상술된 바와 같이, 제어부(160)가 측정된 제1 촉매층(152)의 활성도로 반응속도를 촉진시킬 수 없다고 판단하는 경우, 제어부(160)는 경로 방향 변경부(156)를 제어하여, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량 중에서 측정된 활성도로 반응속도를 촉진시킬 수 있는 양만 제1 촉매층(152)으로 유동시키고, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량 중 잔여량의 반응속도를 제2 촉매층(154)의 활성도로 촉진시키기 위해 상기 잔여량을 상기 제2 촉매층(154)으로 유동시킬 수 있다.As described above, when the control unit 160 determines that the reaction rate cannot be accelerated by the measured activity of the first catalyst layer 152 , the control unit 160 controls the path direction change unit 156 to control nitrogen oxides. Only an amount capable of accelerating the reaction rate with the measured activity among the amount of emission and the amount of reducing agent supplied is flowed into the first catalyst layer 152, and the reaction rate of the remaining amount of the amount of nitrogen oxide and the amount of supply of reducing agent is promoted to the activity of the second catalyst layer 154. For this, the remaining amount may be flowed into the second catalyst layer 154 .

구체적으로, 제어부(160)가 측정된 제1 촉매층(152)의 활성도로 반응속도를 촉진시킬 수 없다고 판단하는 경우, 제어부(160)는 측정된 활성도를 기반으로 하여, 측정된 활성도로 반응속도를 촉진시킬 수 있는 양의 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량을 계산하고, 계산된 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량만을, 경로 방향 변경부(156)를 제어하여 제1 촉매층(152)으로 유동시킬 수 있고(도 5a 참조), 나머지 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량(= '현재의 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량' - '제1 촉매층(152)으로 유동된 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량)인 잔여량의 반응속도를 제2 촉매층(154)의 활성도로 촉진시키기 위해 경로 방향 변경부(156)를 제어하여 상기 잔여량을 상기 제2 촉매층(154)으로 유동시킬 수 있다(도 5b 참조).Specifically, when the controller 160 determines that the reaction rate cannot be accelerated by the measured activity of the first catalyst layer 152, the controller 160 adjusts the reaction rate to the measured activity based on the measured activity. Calculate the amount of nitrogen oxide emission and the reducing agent supply amount that can be promoted, and only the calculated nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount can flow into the first catalyst layer 152 by controlling the path direction change unit 156 (FIG. 5A) refer), the remaining nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount (= 'current nitrogen oxide emission amount and reducing agent supply amount' - 'the nitrogen oxide emission amount and reducing agent supply amount flowing into the first catalyst layer 152) The reaction rate of the remaining amount is calculated as the second catalyst layer ( 154), the remaining amount may be flowed into the second catalyst layer 154 by controlling the path direction change unit 156 (see FIG. 5B).

도 5a를 참조하면, 환원 반응부(140)로부터 유동된 질소산화물과 환원제 중 질소산화물과 환원제 일부는 촉매부(150)의 제1 촉매층(152)을 거쳐 질소산화물이 제거되어 연돌(1000)로 배출될 수 있다.Referring to FIG. 5A , nitrogen oxides and a part of the reducing agent among the nitrogen oxides and the reducing agent flowed from the reduction reaction unit 140 pass through the first catalyst layer 152 of the catalyst unit 150 to remove the nitrogen oxides to the stack 1000. can be emitted.

도 5b를 참조하면, 환원 반응부(140)로부터 유동된 질소산화물과 환원제 중 나머지 질소산화물과 환원제는 경로 방향 변경부(156)의 변경에 의해 제2 촉매층(154)을 거쳐 질소산화물이 제거되어 연돌(1000)로 배출될 수 있다.Referring to FIG. 5B , the remaining nitrogen oxides and reducing agent among the nitrogen oxides and reducing agents flowing from the reduction reaction unit 140 pass through the second catalyst layer 154 by the change of the path direction change unit 156 to remove nitrogen oxides. It may be discharged to the stack (1000).

본 발명의 일 실시예에서는 제1 통로(151) 또는 제2 통로(153)로의 가스 유동을 차단하기 위해 차단 장치를 포함하였지만, 이는 한 예시일 뿐, 가스 유동 방향을 변경시킬 수 있는 장치, 예를 들면 3 방향 밸브와 같은 밸브 장치 등을 포함할 수 있음은 물론이다.In one embodiment of the present invention, a blocking device is included to block the gas flow to the first passageway 151 or the second passageway 153, but this is only an example, and a device capable of changing the gas flow direction, for example For example, of course, it may include a valve device such as a three-way valve.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른, 질소산화물과 환원제를 환원반응시켜 상기 질소산화물을 저감시키기 위한 질소산화물 저감시스템의 제어 방법의 흐름도이다. 이러한 제어 방법은 제어부(160)에 의해 이루어질 수 있다.6 is a flowchart of a control method of a nitrogen oxide reduction system for reducing the nitrogen oxides by reducing the nitrogen oxides and the reducing agent according to an embodiment of the present invention. Such a control method may be performed by the controller 160 .

우선, S610 단계에서, 배기가스 배출부(110)의 운전특성 정보를 기반으로 하여 질소산화물 배출량이 획득되어 메모리에 저장될 수 있다. 운전특성 정보(210)는 상술한 바와 같이, 배기가스 배출부의 운전 동작에 관련된 정보로서, 연료 종류에 따른 배출 가스량, 연소 온도, 연소 속도 및 배기 가스 배출부 부하 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.First, in step S610 , the nitrogen oxide emission amount may be obtained and stored in the memory based on the operation characteristic information of the exhaust gas emission unit 110 . As described above, the driving characteristic information 210 is information related to the operation of the exhaust gas discharge unit, and may include at least one of an exhaust gas amount according to a fuel type, a combustion temperature, a combustion speed, and an exhaust gas discharge unit load.

그 후, S620 단계에서, S610 단계에서 획득된 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량이 획득되어 메모리에 저장될 수 있다. S630 단계에서, 제1 촉매층(152)의 활성도가 측정되고, 질소산화물 배출량과 환원제 공급량(또는 혼합 가스량)이 환원반응할 시에 환원반응에 대한 반응속도가 현재 측정된 제1 촉매층(152)의 활성도로 촉진될 수 있는지가 판단될 수 있다. 상기 반응속도가 활성도로 촉진될 수 있다고 판단하는 경우, S640 단계에서, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량은 촉매층으로 제공될 수 있다.Then, in step S620, the reducing agent supply amount is obtained stoichiometrically corresponding to the nitrogen oxide emission obtained in step S610 can be stored in the memory. In step S630, the activity of the first catalyst layer 152 is measured, and the reaction rate for the reduction reaction is currently measured when the amount of nitrogen oxide and the supply amount of the reducing agent (or the amount of the mixed gas) is reduced. It can be determined whether activity can be promoted. When it is determined that the reaction rate can be promoted by the activity, in step S640, the amount of nitrogen oxide discharged and the supply amount of the reducing agent may be provided to the catalyst layer.

S630 단계에서, 상기 반응속도가 활성도로 촉진될 수 없다고 판단하는 경우, 방법은 S650 단계로 진행할 수 있다.If it is determined in step S630 that the reaction rate cannot be promoted to activity, the method may proceed to step S650.

S650 단계에서, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량이 제어되거나, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량의 유동 경로 방향이 제어될 수 있다. 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량이 제어되는 경우, 방법은 S652 단계로 진행하며, 그 단계에서, 반응속도가 활성도로 촉진될 수 있는 질소산화물 배출량이 계산될 수 있다. 그 후에, S654 단계에서, 계산된 질소산화물 배출량에 대한 질소산화물 배출량 정보가 학습된 신경망 모델(126)에 입력되어, 상기 입력된 질소산화물 배출량 정보에 대응하는 운전특성 정보가 도출될 수 있다. 신경망 모델(126)에 관한 설명은 앞서 기술된 바, 이에 대한 자세한 설명은 생략한다. 운전특성 정보는 배기가스 배출부의 운전 동작에 관련된 배출 가스량, 연소 온도, 연소 속도 및 배기 가스 배출부 부하 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. S656 단계에서는, 도출된 운전특성 정보로 현재의 운전특성 정보가 조정될 수 있다. 그 후, S658 단계에서, S620 단계로부터 획득된 환원제 공급량은, S652 단계로부터 계산된 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되는 환원제 공급량으로 조정될 수 있다.In step S650, the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount may be controlled, or the flow path direction of the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount may be controlled. When the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount are controlled, the method proceeds to step S652, in which the nitrogen oxide emission amount at which the reaction rate can be promoted with activity can be calculated. Thereafter, in step S654 , the NOx emission information for the calculated NOx emission is input to the trained neural network model 126 , and driving characteristic information corresponding to the inputted NOx emission information may be derived. Since the description of the neural network model 126 has been previously described, a detailed description thereof will be omitted. The driving characteristic information may include at least one of an exhaust gas amount related to a driving operation of the exhaust gas exhaust unit, a combustion temperature, a combustion speed, and an exhaust gas discharge unit load. In operation S656, current driving characteristic information may be adjusted with the derived driving characteristic information. Then, in step S658, the reducing agent supply amount obtained from step S620 may be adjusted to the reducing agent supply amount stoichiometrically corresponding to the nitrogen oxide emission calculated from step S652.

S650 단계에서, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량의 유동 경로 방향이 제어되는 경우, 방법은 S670 단계로 진행하며, 그 단계에서, 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량 중 일부의 환원반응에 대한 반응속도가 측정된 제1 촉매층(152)의 활성도로 촉진되기 위해, 경로 방향 변경부(156)가 제어되어 상기 일부가 제1 촉매층(152)으로 유동될 수 있다. 다시 말해, 측정된 제1 촉매층(152)의 활성도를 기반으로 하여, 측정된 제1 촉매층(152)의 활성도로 환원반응에 대한 반응속도를 촉진시킬 수 있는 양의 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량이 계산되고, 계산된 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량만이, 경로 방향 변경부(156)의 제어에 의해 제1 촉매층(152)으로 유동될 수 있다. 그 후 S672 단계에서, 상기 일부 이외의 잔여량(= '현재의 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량' - '제1 촉매층(152)으로 유동된 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량)인 질소산화물 배출량 및 환원제 공급량의 환원반응에 대한 반응속도가 제2 촉매층(154)의 활성도로 촉진되기 위해, 경로 방향 변경부(156)가 제어되어 상기 잔여량은 제2 촉매층(154)으로 유동될 수 있다.In step S650, if the flow path direction of the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount is controlled, the method proceeds to the S670 step, in which the reaction rate for the reduction reaction of some of the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount is measured. In order to promote the activity of the first catalyst layer 152 , the path direction change unit 156 may be controlled so that a portion thereof may flow into the first catalyst layer 152 . In other words, based on the measured activity of the first catalyst layer 152, the amount of nitrogen oxide emission and reducing agent supply amount that can promote the reaction rate for the reduction reaction with the measured activity of the first catalyst layer 152 is calculated and only the calculated nitrogen oxide amount and the reducing agent supply amount may flow to the first catalyst layer 152 under the control of the path direction change unit 156 . After that, in step S672, reduction of the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount, which are the remaining amounts (= 'current nitrogen oxide emission amount and reducing agent supply amount' - 'the nitrogen oxide emission amount and reducing agent supply amount flowing into the first catalyst layer 152) other than the part In order to promote the reaction rate for the reaction with the activity of the second catalyst layer 154 , the path direction change unit 156 may be controlled so that the remaining amount may flow to the second catalyst layer 154 .

이상 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세히 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함이 명백하다.Although the present invention has been described in detail through specific examples, it is intended to describe the present invention in detail, and the present invention is not limited thereto, and by those of ordinary skill in the art within the technical spirit of the present invention. It is clear that the modification or improvement is possible.

본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속하는 것으로 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의하여 명확해질 것이다.All simple modifications or changes of the present invention fall within the scope of the present invention, and the specific scope of protection of the present invention will be made clear by the appended claims.

100: 질소산화물 저감시스템 110: 배기가스 배출부
120: 운전특성 정보 생성부 122: 운전특성 정보 수집부
124: 질소산화물 배출량 정보 수집부 126: 신경망 모델
130: 환원 공급부 140: 환원 반응부
150: 촉매부 152: 제1 촉매층
154: 제2 촉매층 160: 제어부
200: 운전특성 정보 생성부의 데이터
100: nitrogen oxide reduction system 110: exhaust gas discharge unit
120: driving characteristic information generating unit 122: driving characteristic information collecting unit
124: nitrogen oxide emission information collection unit 126: neural network model
130: reduction supply unit 140: reduction reaction unit
150: catalyst unit 152: first catalyst layer
154: second catalyst layer 160: control unit
200: data of the driving characteristic information generation unit

Claims (10)

질소산화물과 환원제를 환원반응시켜 상기 질소산화물을 저감시키기 위한 질소산화물 저감시스템에 있어서,
질소산화물이 함유된 배기가스를 배출하는 배기가스 배출부;
상기 질소산화물을 환원하기 위해 환원제를 공급하는 환원 공급부;
상기 질소산화물과 상기 환원제를 환원반응시키는 환원 반응부;
상기 환원반응에 대한 반응속도를 촉진시키는 제1 촉매층을 포함하는 촉매부; 및
상기 제1 촉매층의 활성도를 측정하고, 상기 측정된 활성도를 기반으로 하여, 상기 배기가스 배출부의 질소산화물 배출량을 제어하고 상기 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량을 제어하는 제어부;를 포함하며,
상기 질소산화물 배출량을 제어하기 위해, 운전특성 정보 및 질소산화물 배출량 정보가 사용된 신경망 모델을 포함하는 운전특성 정보 생성부를 더 포함하며,
상기 운전특성 정보 생성부는 상기 질소산화물 배출량 정보인 입력 데이터(Input Data, ID)와, 상기 운전특성 정보인 정답 데이터(Answer Data, AD)를 학습데이터(Learning Data, LD)로 생성하고, 상기 학습데이터(LD)의 정답 데이터(AD)를 입력하며, 그리고 상기 입력 데이터(Input Data, ID)가 상기 신경망 모델에 입력되어 출력되는 출력 데이터(Output Data, OD)와 상기 학습데이터(LD)의 정답 데이터(AD)를 비교하여 상기 신경망 모델을 반복하여 학습시키고,
상기 제어부가 상기 측정된 제1 촉매층의 활성도로 상기 반응속도를 촉진시킬 수 없다고 판단하는 경우,
상기 제어부는 상기 학습된 신경망 모델에 상기 질소산화물 배출량 정보를 입력하면, 상기 질소산화물 배출량 정보에 대응되는 운전특성 정보를 출력하고, 상기 출력된 운전특성 정보로 현재의 운전특성 정보를 조정하는, 질소산화물 저감시스템.
In the nitrogen oxide reduction system for reducing the nitrogen oxide by reducing the nitrogen oxide and the reducing agent,
an exhaust gas discharge unit for discharging exhaust gas containing nitrogen oxides;
a reduction supply unit for supplying a reducing agent to reduce the nitrogen oxide;
a reduction reaction unit for reducing the nitrogen oxide and the reducing agent;
a catalyst unit including a first catalyst layer for accelerating the reaction rate for the reduction reaction; and
Measuring the activity of the first catalyst layer, based on the measured activity, the control unit for controlling the amount of nitrogen oxide emission of the exhaust gas discharge unit and controlling the supply amount of the reducing agent to correspond stoichiometrically to the amount of nitrogen oxide; ,
Further comprising a driving characteristic information generating unit including a neural network model in which driving characteristic information and nitrogen oxide emission information are used to control the NOx emission,
The driving characteristic information generating unit generates the input data (Input Data, ID) that is the nitrogen oxide emission information and the correct answer data (Answer Data, AD) that is the driving characteristic information as learning data (Learning Data, LD), and the learning Input the correct answer data AD of the data LD, and the input data (Input Data, ID) is input to the neural network model and output data (Output Data, OD) and the correct answer of the learning data (LD) Iteratively trains the neural network model by comparing the data AD,
When the control unit determines that the reaction rate cannot be accelerated by the measured activity of the first catalyst layer,
When the nitrogen oxide emission information is input to the learned neural network model, the control unit outputs driving characteristic information corresponding to the nitrogen oxide emission information, and adjusts current driving characteristic information with the output driving characteristic information, nitrogen Oxide reduction system.
청구항 1에 있어서,
상기 운전특성 정보 생성부는
상기 운전특성 정보를 수집하는 운전특성 정보 수집부와, 상기 질소산화물 배출량 정보를 수집하는 질소산화물 배출량 정보 수집부를 더 포함하고,
상기 운전특성 정보는
상기 배기가스 배출부의 운전 동작에 관련된 배출 가스량, 연소 온도, 연소 속도 및 배기 가스 배출부 부하 중 적어도 하나를 포함하는, 질소산화물 저감시스템.
The method according to claim 1,
The driving characteristic information generating unit
Further comprising: a driving characteristic information collection unit for collecting the driving characteristic information; and a nitrogen oxide emission information collection unit for collecting the nitrogen oxide emission information;
The driving characteristic information is
The nitrogen oxide reduction system, comprising at least one of an exhaust gas amount, combustion temperature, combustion speed, and exhaust gas exhaust load related to the operation operation of the exhaust gas exhaust part.
청구항 1에 있어서,
상기 활성도는
상기 질소산화물의 제거 효율 및 상기 환원제 공급량의 과잉으로 생성된 부산물로부터 측정되는, 질소산화물 저감시스템.
The method according to claim 1,
The activity is
The nitrogen oxide removal efficiency and the nitrogen oxide reduction system, which is measured from the by-products generated in excess of the supply amount of the reducing agent.
청구항 1에 있어서,
상기 제어부가 상기 측정된 제1 촉매층의 활성도로 상기 반응속도를 촉진시킬 수 없다고 판단하는 경우,
상기 제어부는
상기 측정된 제1 촉매층의 활성도로만 상기 반응속도를 촉진시킬 수 있는 질소산화물 배출량을 계산하고, 상기 계산된 질소산화물 배출량에 대한 질소산화물 배출량 정보를 상기 학습된 신경망 모델에 입력하여, 상기 질소산화물 배출량 정보에 대응하는 운전특성 정보를 도출함으로써, 상기 도출된 운전특성 정보로 현재의 운전특성 정보를 조정하며, 그리고 상기 계산된 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량을 조정하는, 질소산화물 저감시스템.
The method according to claim 1,
When the controller determines that the reaction rate cannot be accelerated by the measured activity of the first catalyst layer,
the control unit
Calculate the amount of nitrogen oxide that can promote the reaction rate only with the measured activity of the first catalyst layer, and input the information on the amount of nitrogen oxide on the calculated amount of nitrogen oxide into the learned neural network model, and the amount of nitrogen oxide By deriving operating characteristic information corresponding to the information, the current operating characteristic information is adjusted with the derived operating characteristic information, and the reducing agent supply amount is adjusted to correspond stoichiometrically to the calculated nitrogen oxide emission amount, a nitrogen oxide reduction system .
삭제delete 질소산화물과 환원제를 환원반응시켜 상기 질소산화물을 저감시키기 위한 질소산화물 저감시스템의 제어 방법에 있어서,
배기가스 배출부의 운전특성 정보를 기반으로 하여 질소산화물 배출량을 획득하는 단계;
상기 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되게 환원제 공급량을 획득하는 단계;
촉매층의 활성도를 측정하고, 상기 질소산화물 배출량과 상기 환원제 공급량이 환원반응할 시에 상기 환원반응에 대한 반응속도를 상기 활성도로 촉진시킬 수 있는지를 판단하는 단계;
상기 반응속도를 상기 활성도로 촉진시킬 수 있다고 판단하는 경우, 상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량을 상기 촉매층으로 제공하는 단계; 및
상기 활성도로 촉진시킬 수 없다고 판단하는 경우, 상기 질소산화물 배출량에 대한 질소산화물 배출량 정보를 학습된 신경망 모델에 입력하여, 상기 입력된 질소산화물 배출량 정보에 대응하는 운전특성 정보를 출력하고, 상기 출력된 운전특성 정보로 현재의 운전특성 정보를 조정하기 위해, 상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량을 제어하는 단계;를 포함하며,
상기 학습된 신경망 모델은 상기 질소산화물 배출량 정보인 입력 데이터(Input Data, ID)가 신경망 모델에 입력되어 출력되는 출력 데이터(Output Data, OD)와, 상기 운전특성 정보인 정답 데이터(AD)를 비교하여 반복적으로 학습된 것인, 질소산화물 저감시스템의 제어 방법.
In the control method of a nitrogen oxide reduction system for reducing the nitrogen oxide by reducing the nitrogen oxide and a reducing agent,
obtaining nitrogen oxide emissions based on the operation characteristic information of the exhaust gas emission unit;
obtaining a reducing agent supply amount stoichiometrically corresponding to the nitrogen oxide emission;
measuring the activity of the catalyst layer, and determining whether the reaction rate for the reduction reaction can be accelerated to the activity when the amount of nitrogen oxide discharged and the supply amount of the reducing agent is reduced;
providing the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount to the catalyst layer when it is determined that the reaction rate can be promoted to the activity; and
When it is determined that the activity cannot be promoted, the nitrogen oxide emission information for the nitrogen oxide emission is input to the trained neural network model, driving characteristic information corresponding to the input nitrogen oxide emission information is output, and the outputted In order to adjust the current driving characteristics information to the driving characteristics information, the step of controlling the amount of nitrogen oxide emission and the reducing agent supply;
The learned neural network model compares the input data (Input Data, ID), which is the nitrogen oxide emission information, into the neural network model and output data (Output Data, OD), and the correct answer data (AD), which is the driving characteristic information. A method of controlling a nitrogen oxide reduction system that has been repeatedly learned by doing so.
청구항 6에 있어서,
상기 활성도는
상기 질소산화물의 제거 효율 및 상기 환원제 공급량의 과잉으로 생성된 부산물로부터 측정되는, 질소산화물 저감시스템의 제어 방법.
7. The method of claim 6,
The activity is
The nitrogen oxide removal efficiency and the control method of the nitrogen oxide reduction system, which is measured from the by-products generated in excess of the supply amount of the reducing agent.
청구항 6에 있어서,
상기 질소산화물 배출량 및 상기 환원제 공급량을 제어하는 단계는,
상기 반응 속도가 상기 활성도로 촉진될 수 있는 질소산화물 배출량을 계산하는 단계;
상기 계산된 질소산화물 배출량에 대한 질소산화물 배출량 정보를 상기 학습된 신경망 모델에 입력하여, 상기 입력된 질소산화물 배출량 정보에 대응하는 운전특성 정보를 도출하는 단계;
상기 도출된 운전특성 정보로 현재의 운전특성 정보를 조정하는 단계; 및
상기 획득된 환원제 공급량을, 상기 계산된 질소산화물 배출량에 화학량론적으로 대응되는 환원제 공급량으로 조정하는 단계;를 포함하는, 질소산화물 저감시스템의 제어 방법.
7. The method of claim 6,
The step of controlling the nitrogen oxide emission amount and the reducing agent supply amount,
calculating an amount of nitrogen oxides in which the reaction rate can be promoted with the activity;
inputting nitrogen oxide emission information for the calculated nitrogen oxide emission amount into the learned neural network model, and deriving driving characteristic information corresponding to the input nitrogen oxide emission information;
adjusting current driving characteristic information with the derived driving characteristic information; and
Adjusting the obtained reducing agent supply amount to the reducing agent supply amount stoichiometrically corresponding to the calculated nitrogen oxide emission; including; a control method of a nitrogen oxide reduction system.
청구항 6에 있어서,
상기 운전특성 정보는
상기 배기가스 배출부의 운전 동작에 관련된 배출 가스량, 연소 온도, 연소 속도 및 배기 가스 배출부 부하 중 적어도 하나를 포함하는, 질소산화물 저감시스템의 제어 방법.
7. The method of claim 6,
The driving characteristic information is
The control method of a nitrogen oxide reduction system, comprising at least one of an exhaust gas amount, a combustion temperature, a combustion speed, and an exhaust gas exhaust load related to the operation of the exhaust gas exhaust part.
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