KR20220070365A - 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법 - Google Patents

배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법 Download PDF

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Abstract

배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법이 제공된다. 상기 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법은, 촉매로 유입되는 배기가스의 유량, 농도 및 온도를 측정하여 제1 측정값을 구하는 단계, 상기 제1 측정값과 요소수 분사량을 SCR 1차원 모델에 적용하여 상기 촉매의 후단에서 상기 배기가스의 농도 및 온도를 계산하여 모델값을 구하는 단계, 상기 촉매의 후단에서 배출되는 상기 배기가스의 농도 및 온도를 측정하여 제2 측정값을 구하는 단계, 및 상기 모델값과 상기 제2 측정값의 차이를 계산하여 배기가스 후처리 시스템의 이상을 진단하는 단계를 포함한다.

Description

배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법{METHOD FOR FAULT DIAGNOSIS OF ENGINE EMISSION AFTERTREATMENT SYSTEM}
본 발명은 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법에 관한 것이다.
최근 환경 문제에 관한 이슈로 디젤 엔진에서 배출된 배기 가스에 포함되어 있는 질소 산화물(NOx), 일산화 탄소(CO), 입자상 물질(particle matters) 등을 저감하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 일반적으로 엔진과 근접하게 설치되어 비메탄 탄화수소의 변환 기능을 수행하는 DOC(Diesel Oxidation Catalyst), 입자상 물질을 포집하는 DPF(Diesel Particulate Filter), 환원작용을 통해 질소 산화물(NOx)을 정화하는 SCR(Selective Catalytic Reduction) 촉매가 이용되고 있다. 이 가운데 SCR 촉매는 대기 오염물질의 하나인 질소 산화물(NOx)의 제거를 위해 암모니아(NH3)를 환원제로 이용하여 무해한 질소(N2) 및 물(H2O)로 전환하는 기술이다. SCR 촉매는 높은 탈질효율을 나타내고, 운전 및 유지보수가 용이하하여 질소산화물(NOx)을 저감시키는 기술로 널리 사용되고 있다. 그러나 SCR 시스템에 이상이 발생하면 질소산화물 저감 효율이 떨어져 오염물질 배출양이 늘어나는 문제점이 있다.
본 발명은 배기가스 후처리 시스템의 이상을 진단할 수 있는 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 목적들은 다음의 상세한 설명과 첨부한 도면으로부터 명확해 질 것이다.
본 발명의 실시예들에 따른 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법은, 촉매로 유입되는 배기가스의 유량, 농도 및 온도를 측정하여 제1 측정값을 구하는 단계, 상기 제1 측정값과 요소수 분사량을 SCR 1차원 모델에 적용하여 상기 촉매의 후단에서 상기 배기가스의 농도 및 온도를 계산하여 모델값을 구하는 단계, 상기 촉매의 후단에서 배출되는 상기 배기가스의 농도 및 온도를 측정하여 제2 측정값을 구하는 단계, 및 상기 모델값과 상기 제2 측정값의 차이를 계산하여 배기가스 후처리 시스템의 이상을 진단하는 단계를 포함한다.
상기 배기가스 후처리 시스템의 이상을 진단하는 단계는, 상기 모델값과 상기 제2 측정값의 차이를 계산하여 레지듀얼을 구하는 단계 및 상기 레지듀얼을 쓰레숄드과 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 SCR 1차원 모델은, 암모니아 저장 반응, 암모니아 산화 반응, 일산화질소 산화 반응, 및 질소산화물 환원 반응(SCR 반응)을 포함할 수 있다.
상기 SCR 1차원 모델은, 하기 R1 반응 내지 R12 반응을 포함할 수 있다.
Figure pat00001
상기 R1 반응 내지 R12 반응에서, S1 및 S2는 상기 촉매의 활성 사이트를 나타낸다.
상기 SCR 1차원 모델의 지배 방정식은 물질 수지와 에너지 수지로부터 유도될 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 배기가스 후처리 시스템의 이상을 진단할 수 있다. 배기가스 후처리 시스템의 문제점을 파악할 수 있고, 촉매 시스템의 교체 시기를 결정하거나 제어 로직 변경에 활용하여 디젤 자동차의 오염물질 배출을 줄일 수 있다.
도 1은 요소-SCR의 1차원 모델을 나타낸다.
도 2는 디젤 엔진 차량의 배기가스 후처리 시스템을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법을 나타낸다.
도 4는 요소수 분사 이상 시나리오 발생 시 나타나는 레지듀얼(Residual) 그래프이다.
도 5는 촉매 이상 시나리오 발생 시 나타나는 레지듀얼(Residual) 그래프이다.
이하, 실시예들을 통하여 본 발명을 상세하게 설명한다. 본 발명의 목적, 특징, 장점은 이하의 실시예들을 통해 쉽게 이해될 것이다. 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고, 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다. 따라서, 이하의 실시예들에 의하여 본 발명이 제한되어서는 안 된다.
물질 수지식과 에너지 수지식을 지배방정식으로 삼아 매트랩(MATLAB) 프로그램으로 선택적 환원 촉매(SCR, Selective Catalytic Reduction) 시스템을 모델링한다. 선택적 환원 촉매에서 일어나는 반응은 총 12개로 산정하였으며, 크게 NH3 저장 반응, NH3 산화 반응, NO 산화 반응, SCR 반응으로 세분화된다. 정확성이 검증된 모델을 기반으로, 유전 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)과 입자 무리 최적화(PSO, Particle Swarm Optimization)를 이용해 촉매 파라미터를 찾는다. 유전 알고리즘은 자연 선택과 유전자의 개념을 이용한 최적화 기법으로, 매 세대마다 각 개체를 목적 함수에 의해 평가(evaluation)하고, 선택(selection)을 통해 우수한 개체(elite)를 선별하고 나머지 선택되지 않은 개체는 제거된다. 선별된 개체는 교차(crossover)와 변이(mutation)을 통해 다음 세대를 생성하고, 계속해서 평가와 선택, 교차와 변이를 거치며 주어진 목적함수에 더욱 적합한 개체로 진화한다. 입자 무리 최적화의 알고리즘은 물고기나 새와 같은 집단생활을 하는 동물들의 움직임을 본 딴 것이다. 초기에 무작위로 입자들을 생성하고, 각 입자들을 주어진 목적함수에 따라 평가한다. 이때 전역 최적화의 목적 함수는 실제 실험 측정값과 모델 예측값의 차이를 최소화하는 것으로 한다. 단순히 질소산화물 전환 효율을 비교하는 것이 아닌 측정 가능한 모든 물질들(NH3, NO, NO2 등)의 농도를 모두 비교하여 실제 시스템을 잘 모사하는 반응 파라미터를 찾는다. 실제 촉매 평가에 활용하는 Rig 평가 데이터를 활용하여 다양한 실험 조건을 반영할 수 있어 신뢰도가 더욱 높다. SCR 촉매에서 일어나는 반응은 크게 NH3 저장 반응, NH3 산화 반응, NO 산화 반응, SCR 반응으로 나눌 수 있는데, 특정 종류의 반응 파라미터를 찾는데 해당 Rig 평가 데이터를 활용하여 찾는 파라미터 수를 줄이고, 그 정확도를 높일 수 있다.
[SCR 1차원 모델]
도 1은 요소-SCR의 1차원 모델을 나타낸다. SCR 촉매 시스템은 여러 채널이 있는 원통형 모노리스이다. 단일 채널에 대한 1차원 모델은 요소-SCR 시스템을 시뮬레이션하는 데 사용된다. 이 모델링 접근 방식은 모델의 정확도를 거의 손상시키지 않으면서 2D 또는 3D 모델보다 계산 시간이 훨씬 적다.
도 1을 참조하면, 디젤 엔진의 벌크 가스는 요소 용액이 주입된 모듈의 단일 채널로 들어간다. 벌크 가스가 워시코트의 기공으로 확산된 후 반응물은 촉매 표면에 흡착된다. 화학 종은 일련의 반응을 거쳐 채널 밖으로 배출된다. 미분 반응기 부피를 기반으로 하는 SCR 1차원 모델의 지배 방정식은 물질 수지와 에너지 수지로부터 유도된다.
물질 수지식
[식 1] Bulk Gas :
Figure pat00002
[식 2] Surface:
Figure pat00003
[식 3] Intermediate:
Figure pat00004
에너지 수지식
[식 4] Bulk Gas:
Figure pat00005
[식 5] Surface:
Figure pat00006
표 1은 화학 반응과 반응 속도식을 보여준다. 탈착 반응을 제외한 반응 속도 상수 ki는 식 6의 아레니우스(Arrhenius) 방정식을 따른다.
[식 6]
Figure pat00007
[표 1]
Figure pat00008
R1 반응에서 R4 반응까지는 암모니아 저장 반응으로 촉매의 두 활성 사이트에서 암모니아가 흡착 및 탈착된다. 암모니아는 촉매에 흡착될 뿐만 아니라 고온의 배기가스에 의해 산화된다. 반응 속도는 각 활성 사이트의 암모니아 저장 용량 ψ에 비례한다. 식 7에 나타난 바와 같이 암모니아 탈착 공정의 경우 커버리지 분율 θ는 활성화 에너지에 영향을 준다.
[식 7]
Figure pat00009
R5 반응에서 R7 반응까지는 암모니아 산화 반응으로 암모니아가 산화되어 질소 산화물을 생성한다. R8 반응은 일산화질소 산화 반응으로 일산화질소 산화와 이산화질소 환원 사이의 평형 반응이다. 식 8의 Kp는 R8 반응에 대한 평형 상수이다.
[식 8]
Figure pat00010
R9 반응에서 R12 반응까지는 질소산화물 환원 반응(SCR 반응)으로 질소 산화물은 흡착된 암모니아에 의해 제거된다. SCR 반응에는 표준 SCR, 고속 SCR 및 NO2 SCR의 세 가지 유형이 있다. R9 반응은 NO만 제거하는 표준 SCR이고, R10 반응은 NO와 NO2를 모두 제거하는 고속 SCR이며, R11 반응 및 R12 반응은 NO2 만 사용하는 NO2 SCR이다. 모든 반응은 지배 방정식의 식 1 내지 식 5에 ri로 삽입된다. 본 발명에서 추정되는 매개 변수는 12개의 반응에 대하여 A와 Ea이고, 두 활성 사이트에 대하여 γ와 ψ이다.
상기 식과 반응 속도식의 기호에 대한 설명은 다음과 같다.
Figure pat00011
= Gas layer fraction of cell (gas layer volume)/(gas + washcoat layer volume)
Figure pat00012
= Washcoat layer fraction of solid layer (washcoat layer volume)/(washcoat + substrate layer volume)
Figure pat00013
= Washcoat porosity
Figure pat00014
= Mole fraction of species j in gas phase
Figure pat00015
= Mole fraction of species j in washcoat phase
Figure pat00016
= Bulk gas velocity [
Figure pat00017
]
Figure pat00018
= Mass transfer coefficient of species j [
Figure pat00019
]
Figure pat00020
= Geometric surface area to catalyst volume ratio [
Figure pat00021
]
Figure pat00022
= Temperature of monolith [
Figure pat00023
]
Figure pat00024
= Temperature of bulk gas [
Figure pat00025
]
Figure pat00026
= Gas constant, [
Figure pat00027
]
Figure pat00028
= Reaction coefficient of species j in ith reaction
Figure pat00029
= Reaction rate of ith reaction [
Figure pat00030
]
Figure pat00031
= Coverage fraction of kth site
Figure pat00032
= Storage capacity of kth site, mole of active site per unit reactor volume [
Figure pat00033
]
Figure pat00034
= Gas density [
Figure pat00035
]
Figure pat00036
= Heat capacity of gas [
Figure pat00037
]
Figure pat00038
= Overall heat transfer coefficient between bulk gas and surface gas [
Figure pat00039
]
Figure pat00040
= Heat capacity of monolith [
Figure pat00041
]
Figure pat00042
= Enthalpy of formation of species j [
Figure pat00043
]
Figure pat00044
= Equilibrium constant
Figure pat00045
= Inhibition factor
Figure pat00046
= Reaction rate constant of ith reaction
Figure pat00047
= Pre-exponential factor of ith reaction
Figure pat00048
= Activation energy of ith reaction
Figure pat00049
= Parameter for surface coverage dependence for kth site
SCR 1차원 모델은 다음과 같은 가정이 필요하다.
- 단일 채널의 모양과 크기가 균일하고 채널 간의 가스 분포가 균일함
- 압력 강하는 무시할 수 있음
- 방사형 기울기가 없는 플러그 흐름임
- 가스는 비압축성이므로 밀도가 일정하고 축 방향의 가스 속도가 일정함
- 엔탈피 변화는 오로지 반응에만 기인함
- 복사열에 의한 열전달은 미미하고 워시코트 기공의 가스 온도는 워시코트와 동일함
- 전도 기간은 생략됨
- 촉매 모듈과 외부 공기 사이의 대류로 인한 열 전달은 생략됨
[배기가스 후처리 시스템 이상 진단]
본 발명은 SCR 1차원 모델을 이용하여 촉매 시스템의 이상을 진단한다. 제어기가 요소 분사량을 결정하여 촉매 앞단의 분사부로 요소수를 분사하면, 분사된 요소수는 배기가스의 열로 인해 암모니아로 변환된다. 이후 암모니아는 암모니아 저장 반응에 의해 촉매에 흡착되는데, 배기가스의 높은 온도로 인해 암모니아 산화 반응이 일어나 산화되어 소모되기도 한다. 촉매로 들어온 배기가스 중 일산화질소와 이산화질소는 흡착된 암모니아와 반응하여 질소로 한원된다. 본 발명의 이상 진단 방법에서는 이러한 일련의 반응식을 포함하는 가상의 SCR 1차원 모델을 기반으로 모델값을 구하고, 이 모델값과 센서로 측정된 실제 측정값의 차이를 통해 촉매 시스템의 이상을 진단한다.
도 2는 디젤 엔진 차량의 배기가스 후처리 시스템을 나타낸다.
도 2를 참조하면, 배기가스 후처리 시스템은 엔진과 근접하게 설치되어 비메탄 탄화수소의 변환 기능을 수행하는 DOC(Diesel Oxidation Catalyst), 입자상 물질을 포집하는 DPF(Diesel Particulate Filter), 환원 작용을 통해 질소 산화물(NOx)을 정화하는 SCR(Selective Catalytic Reduction) 촉매로 구성된다. 본 발명의 실시예들에 따른 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법은 SCR 촉매로 들어가는 배기가스의 유량, 농도, 및 온도를 측정하고 이를 SCR 1차원 모델에 적용하여 계산된 모델값을 기반으로 촉매 시스템의 이상을 진단한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법을 나타낸다. 상기 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법은 촉매의 특성을 반영한 1차원 모델을 이용한다.
도 3을 참조하면, 촉매 전단의 센서를 이용하여 촉매 전단으로 유입되는 배기가스의 유량, 농도 및 온도를 측정하여 제1 측정값을 구한다. 상기 제1 측정값과 요소수 분사량을 SCR 1차원 모델에 적용하여 촉매 후단에서 배기가스의 농도 및 온도를 계산하여 모델값을 구한다. 촉매 후단의 선세를 이용하여 촉매 후단에서 배출되는 배기가스의 농도 및 온도를 측정하여 제2 측정값을 구한다. 상기 모델값과 상기 제2 측정값의 차이를 계산하고, 그 값을 레지듀얼(Residual)로 정의한다. 상기 레지듀얼(Residual)이 쓰레숄드(Threshold) 보다 커지면 촉매 시스템에 이상이 있는 것으로 판단할 수 있다. 쓰레숄드(Threshold)는 배기가스 후처리 시스템에 이상이 없는 것으로 볼 수 있는 한계 값을 나타내며 미리 정해진다.
선택적 환원 촉매(Selective Catalytic Reduction, SCR)의 이상 시나리오로는 요소수 분사 이상과 촉매 이상이 있다. 요소수 분사기 자체에 문제가 생기거나 분사구 입구가 좁아져 요소수가 제어 명령보다 적게 분사될 수 있다. 또, 배기가스 내 황 성분에 의해 촉매가 피독되기도 하며, 배기가스의 열에 의해 촉매 기능이 떨어지기도 한다. 이때 촉매의 활성 사이트(active site)가 줄어들어 암모니아 저장 능력이 떨어지게 되며, 배기가스 정화 능력이 저하된다.
도 4는 요소수 분사 이상 시나리오 발생 시 나타나는 레지듀얼(Residual) 그래프이고, 도 5는 촉매 이상 시나리오 발생 시 나타나는 레지듀얼(Residual) 그래프이다. 시뮬레이션 실행 후 10분(빨간 점선)에 이상을 발생시켰으며, 검은 점선은 쓰레숄드(Threshold)를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 이상 발생 이후 질소산화물 농도가 점차 증가하여 레지듀얼(Residual)이 쓰레숄드(Threshold)를 넘어가지만, 암모니아 농도는 큰 변화 없이 약간 줄어든다. 요소수 분사기 이상으로 요소수 분사량이 작아지면, 그에 따라 암모니아의 양이 줄어들게 되고, 질소산화물의 환원반응이 감소하여 질소산화물 배출양이 증가한다.
도 5를 참조하면, 이상 발생 직후 질소산화물 농도와 암모니아 농도 모두 높게 나타난다. SCR의 암모니아 저장 능력이 감소하면, 촉매에 흡착될 수 있는 암모니아 양이 줄어들고, 그에 따라 질소산화물의 환원반응이 감소하여 질소산화물 배출양이 증가한다. 또, 요소수에서 변환된 암모니아가 저장되지 않고 그대로 배출되어 촉매 후단 암모니아 배출양 역시 증가한다.
이와 같이, SCR 1차원 모델을 이용하여 계산된 모델값과 센서로 측정된 측정값을 비교하여 이상을 검출하고 배기가스 후처리 시스템의 어느 부분에서 이상이 발생했는지 진단할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대한 구체적인 실시예들을 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 촉매로 유입되는 배기가스의 유량, 농도 및 온도를 측정하여 제1 측정값을 구하는 단계;
    상기 제1 측정값과 요소수 분사량을 SCR 1차원 모델에 적용하여 상기 촉매의 후단에서 상기 배기가스의 농도 및 온도를 계산하여 모델값을 구하는 단계;
    상기 촉매의 후단에서 배출되는 상기 배기가스의 농도 및 온도를 측정하여 제2 측정값을 구하는 단계; 및
    상기 모델값과 상기 제2 측정값의 차이를 계산하여 배기가스 후처리 시스템의 이상을 진단하는 단계를 포함하는 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 배기가스 후처리 시스템의 이상을 진단하는 단계는,
    상기 모델값과 상기 제2 측정값의 차이를 계산하여 레지듀얼을 구하는 단계 및
    상기 레지듀얼을 쓰레숄드과 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 SCR 1차원 모델은,
    암모니아 저장 반응, 암모니아 산화 반응, 일산화질소 산화 반응, 및 질소산화물 환원 반응(SCR 반응)을 포함하는 것을 특징으로 하는 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 SCR 1차원 모델은,
    하기 R1 반응 내지 R12 반응을 포함하는 것을 특징으로 하는 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법.
    Figure pat00050

    (상기 R1 반응 내지 R12 반응에서, S1 및 S2는 상기 촉매의 활성 사이트를 나타냄)
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 SCR 1차원 모델의 지배 방정식은 물질 수지와 에너지 수지로부터 유도되는 것을 특징으로 하는 배기가스 후처리 시스템의 이상 진단 방법.
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