이민철 교수

가스터빈에서 무탄소 연료인 수소와 암모니아의 혼소 비율이 확대됨에 따라 연소불안정 발생 위험이 증가하고 있어 실시간 진단 기술의 필요성이 커지고 있습니다. 이를 해결하기 위해 AI 기반 고속 화염 이미지 분석과 고속온도·고속동압신호를 t-SNE, auto-encoder, LGBM 등 머신러닝 기법으로 분석하는 빅데이터 기반 연소불안정 예측진단 기술을 개발했습니다. 초음파를 이용해 1500도급 가스터빈의 연소온도를 계측하는 시스템도 구축했습니다. 이 기술은 발전용 가스터빈의 실시간 연소진단, 수소혼소 리트로핏 실증설비의 안전 설계, 300MW급(H급) 가스터빈의 50% 수소혼소 변환 사업에 적용되고 있습니다. 기존 방식 대비 0.71초 빠르게 이상 징후를 조기 감지했으며, 압력 변화 예측 정확도 99.7%를 달성했습니다. 관련 정부·산업체 R&D 과제를 다수 수행했으며(예산 규모 수천만원에서 1.8억원), 기계학습 기반 진단시스템 등 다수의 특허를 등록했습니다. 가스터빈 연소기 설계 및 연소제어 기술은 2015년 7월 비츠로테크(주)로 이전되었으며, 신연료용 가스터빈 연소기 연료노즐 기술(2건)은 2014년 11월 한국전력공사로 이전되어 기술사업화 실적을 축적했습니다.

복합화력발전소와 수소경제 확산에 따라 무탄소 연료 저장·공급설비에서 발생할 수 있는 폭발·화재·누출 위험에 대한 대응이 요구되고 있습니다. HAZOP, ALOHA, PHAST, Bow-tie 기법을 결합한 정량적 위험성평가 방법론을 개발했으며, 전산해석을 통해 암모니아 누출·폭발·화재 위험성을 평가하고 안전성을 강화하는 설계 기술을 구축했습니다. 이 기술은 복합화력 발전소의 암모니아 연료 적용 안전설계, 수소 공급설비 안전설계 용역, 가스터빈 고농도 수소혼소 리트로핏 실증설비 안전 설계에 활용되었으며, 보령 수소터빈 시험연구센터의 위험성평가 기술자문에도 참여했습니다. 안전 장벽을 추가할 경우 위험 영향 반경이 68% 감소하는 효과를 정량적으로 입증했으며, 이 성과로 행정안전부 장관상을 수상했습니다. 예산 규모 최대 4억원에 이르는 관련 연구 과제를 다수 수행하며 수소·암모니아 안전설계 분야의 실증 데이터를 축적하고 있습니다.

원전 케이블실, BIPV(건물일체형 태양광) 등 다양한 시설에서 화재 발생 시 연소생성물에 의한 인체 위해와 대피 안전성 확보가 중요한 과제로 대두되고 있습니다. 콘칼로리미터와 NES 713 독성시험 장비를 활용해 케이블 및 건축자재의 연소특성을 실험적으로 분석하고, 화재 및 피난 시뮬레이션을 통해 열발생과 독성가스 시험결과를 반영한 원자력발전소 케이블실 화재시뮬레이션 기술을 개발했습니다. 이 기술은 원자력발전소 케이블실 화재안전평가, BIPV 화재안전성능 평가, 대형지하상가 재난감시·대응 통합시스템, 국제여객터미널 재난대응 성능평가에 적용되었습니다. 실제 케이블 연소 시 발생하는 11종의 유도가스 데이터를 측정했으며, 실제 가스데이터를 반영할 경우 대피가능시간이 기존 예측보다 316초 짧아짐을 규명했습니다. 케이블 연소특성 및 인체 위해도 평가와 관련한 연구 과제를 반복적으로 수행하며 화재 안전 분야의 실증 기반을 확대하고 있습니다.