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과제기본정보

CO2 순배출량 Zero(Net-Zero) 콘크리트 개발 및 DFT-열역학-기계학습 시뮬레이션 기반 해석적 기술 검증1년차

사업개요
사업개요
사업명 국토교통기술촉진연구사업 과제번호 21CTAP-C163988-01
국가과학표준분류 1순위 원자력 | None | None 적용분야 건설업
2순위 보건·의료 | None | None 실용화대상여부 비실용화
3순위 에너지·자원 | None | None 과제유형 기초
과제명 CO2 순배출량 Zero(Net-Zero) 콘크리트 개발 및 DFT-열역학-기계학습 시뮬레이션 기반 해석적 기술 검증
주관연구기관 부경대학교 산학협력단
총괄연구 책임자 성명 박솔뫼
소속 부경대학교 산학협력단 직위 조교수
전화번호 051-629-5225 FAX 051-629-6040
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2022-12-31
당해연도 연구기간 2021-04-01 ~ 2021-12-31

(단위:원)

년도별 비용
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
1차년도 160,000,000 0 0 0 160,000,000
과제기본정보
연구개발개요 제21차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP21) 협약에 따라 국내에서는 2030년 온실가스 배출전망치(BAU)대비 2.2억 톤의 이산화탄소 저감이 필요하며, 건설 및 산업부문에서 각각 3,600만 톤, 5,600만 톤을 저감이 할당되었으나 목표치 달성을 위한 뚜렷한 대안이 없는 상태이다. COVID-19 사태로 인한 경기침체국면을 해결하기 위해 정부는 2021년에는 SOC 인프라 자본 확대로 일자리 창출, 고용난 해결, 경제 활성화를 도모하고 있으나, 이로 인해 앞으로 증가하게 될 건설분야에서의 이산화탄소 발생 저감에 대한 대책은 전무한 실정이다. 2050년 탄소중립 실현을 위한 국가온실가스감축목표(NDC; Nationally Determined Contribution) 달성을 위해서는 저탄소 콘크리트 개발, 자원순환 활성화, 생산기술의 디지털화를 통해 탄소발생량 저감 및 에너지사용 효율화가 가능한 기술개발이 시급히 요구된다.

본 연구진이 제안하는 “CO2 순배출량 Zero(Net-Zero) 콘크리트 개발 및 DFT-열역학-기계학습 시뮬레이션 기반 해석적 기술 검증”은 대량의 이산화탄소 발생을 야기하는 포틀랜드 시멘트 기반 콘크리트에서 탄소중립 콘크리트로 전환시키고, 콘크리트 재료개발·성능검증 시험·기준/규격 등에 대한 부분을 전면 디지털화·스마트화하여 디지털 뉴딜 및 그린뉴딜 실현에 앞장서고자 한다. 세부 연구목표는 CO2 흡수율 20 wt%급 콘크리트 배합설계 기술개발 및 DFT-열역학-기계학습 시뮬레이션 기반 해석기술 개발이며, 이를 통해 건설재료 부문 탄소경제시장 및 CCUS(Carbon Capture, Utilization, Storage) 신산업 육성 활성화 및 에너지사용 효율성을 제고하고자 한다.
최종목표 ○ (최종목표) 콘크리트 성능 예측·평가 시뮬레이션 방법론 개발
- (세부목표) DFT-열역학 시뮬레이션 기반 콘크리트 CO2 흡수율 최적화 설계기술 개발
- (세부목표) 기계학습 모델의 고도화 및 Net-Zero 콘크리트 장기성능 예측기술 개발

○ (최종목표) CO2 순배출량 Zero(Net-Zero) 콘크리트 개발 및 시뮬레이션을 통한 해석적 기술 검증
- (세부목표) 콘크리트의 CO2 흡수율 20 wt% 이상 물질설계 및 배합설계 기술 개발
- (세부목표) 산업부산물 활용 및 콘크리트의 탄산화 양생 조건 최적화를 통한 CO2 순배출량 Zero(Net-Zero) 달성
연구내용 및 범위 (1) 1년차
- 주관연구개발기관(부경대학교) : DFT-열역학 시뮬레이션 기반 해석기술 개발
열역학 계산을 수행하기 위해 필요한 고체/액체/기체 상태의 원소에 대한 열역학 특성 데이터베이스를 구축하고, DFT 시뮬레이션을 통해 예측한 수화물의 열역학 특성을 데이터베이스로 활용하기 위한 DFT-열역학 계산 연계기술을 제시함. 또한 콘크리트의 수화거동 및 탄산화 양생에 의한 화학구조 변화 예측연구를 수행함.
- 공동연구개발기관(충북대학교) : 기계학습 입력값의 지문화 및 초기모델 구축
Net-Zero 콘크리트 물질의 구조와 성분이 물성에 끼치는 영향을 파악하기 위한 고유의 입력 및 결과값의 범주 정밀분류. 분류된 재료지문과 물성 사이의 통계적 상관관계를 찾기 위하여 현재까지 발표된 기계학습 훈련모델(현재 적용고려중인 방법: Linear regression, Decision tree, Support vector machine, Deep belief network, Gaussian process regression, Genetic algorithm, Bagging ensemble, Random forest ensemble, Boosting ensemble)을 비교시험하여 초기 모델을 구축함.
- 공동연구개발기관(인천대학교) : 탄산화 양생의 영향요소 규명 및 시작품 제작
탄산화 효율 최적화를 목표로 실험실 조건 하에서 다양한 탄산화 양생 조건에 대해 실험을 수행함. 문헌조사를 바탕으로 탄산화 양생의 영향 요소를 분석하며, 실험을 통해 시중에서 활발히 사용되고 있는 포틀랜드 시멘트 콘크리트의 탄산화 양생 최적 조건을 도출함. 혼화재료를 혼입하지 않고 포틀랜드 시멘트만을 사용한 CO2 흡수율 15 wt%급 콘크리트 개발을 목표로 함.

(2) 2년차
- 주관연구개발기관(부경대학교) : DFT-열역학 시뮬레이션 기반 콘크리트 CO2 흡수율 최적화 설계기술 개발
1년차에 개발한 DFT-열역학 연계기술을 활용하여 콘크리트의 CO2 흡수율을 극대화시키기 위한 배합 시뮬레이션을 수행함. 결합재 종류 및 조성 등 재료 및 조건 변수에 따른 CO2 흡수율을 예측함. CO2 흡수에 의한 콘크리트의 물리적 특성변화를 모사하여 CO2 흡수율을 극대화하면서 콘크리트의 역학적 성능을 개선하기 위한 방안을 조사함. 시뮬레이션 해석결과를 제공함으로써 CO2 순배출량 Zero 콘크리트 배합기술개발에 기초자료로 활용함.
- 공동연구개발기관(충북대학교) : 기계학습 모델의 고도화 및 Net-Zero 콘크리트 장기성능 예측기술 개발
1년차에 도출한 기계학습 입?출력값 분류와 관련 실험 데이터베이스 추가조성을 통한 개발 시뮬레이션 방법론을 고도화하며, 이를 통해 실험적으로 접근하기 어려운 범위의 특성치를 계산함. 또한 탄산화로 인한 광물의 결정구조, 에너지 변화 및 물성에 대한 장기특성 변화를 예측하여 이를 토대로한 최적 반응조건 및 구조형상을 제안함.
- 공동연구개발기관(인천대학교) : CO2 순배출량 Zero 시멘트 콘크리트 개발 및 건설재료 시뮬레이션 기술 검증
1차 년도에 개발한 콘크리트 배합을 기반으로 다양한 혼화재료를 혼입함으로써 보다 친환경적인 콘크리트를 제조하며 CO2 흡수율뿐만 아니라 압축강도, 내구성 등을 종합적으로 평가하여 기존 성능 대비 동등 이상(압축강도 50 MPa, CO2 흡수율 20 wt% 이상 급)의 성능을 발현하도록 함. 결과적으로, 시멘트 제조 시 소성 과정에서 발생되는 이산화탄소량 대비 산업부산물 대체율과 탄산화양생으로 흡수 가능한 이산화탄소량을 합산하여 “CO2 순배출량 Zero“ 콘크리트를 제조하는 것을 목표로 함. 또한 1, 2차 년도 연구 데이터와 결과를 바탕으로 건설재료 시뮬레이션 기술 검증에 활용함으로써 기술의 신뢰도를 높임.
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
1차년도 ○ 시뮬레이션 기반 성능예측 방법론 개발
- DFT-열역학 시뮬레이션 해석기술: CO2 흡수율 실험결과 대비 시뮬레이션 예측의 정확도 80% 이내 달성
- 기계학습 시뮬레이션 기반 해석기술: CO2 흡수율 포함 측정된 모든 재료물성 예측의 정확도 70% 이내

○ 탄산화 양생의 영향요소 규명 및 시제품 제작
- 압축강도 40 MPa 및 CO2 흡수율 15 wt% 이상의 포틀랜드 시멘트 콘크리트 개발
○ DFT-열역학 시뮬레이션 기반 해석기술 개발
- 열역학 계산을 수행하기 위해 필요한 고체/액체/기체 상태의 원소에 대한 열역학 특성 데이터베이스를 구축하고, DFT 시뮬레이션을 통해 예측한 수화물의 열역학 특성을 데이터베이스로 활용하기 위한 DFT-열역학 계산 연계기술을 제시함. 또한 콘크리트의 수화거동 및 탄산화 양생에 의한 화학구조 변화 예측연구를 수행함.

○ 기계학습 입력값의 지문화 및 초기모델 구축
- Net-Zero 콘크리트 물질의 구조와 성분이 물성에 끼치는 영향을 파악하기 위한 고유의 입력 및 결과값의 범주 정밀분류. 분류된 재료지문과 물성 사이의 통계적 상관관계를 찾기 위하여 현재까지 발표된 기계학습 훈련모델(현재 적용 고려 중인 방법: Linear regression, Decision tree, Support vector machine, Deep belief network, Gaussian process regression, Genetic algorithm, Bagging ensemble, Random forest ensemble, Boosting ensemble)을 비교시험하여 초기 모델을 구축함.

○ 탄산화 양생의 영향요소 규명 및 시작품 제작
- 탄산화 효율 최적화를 목표로 실험실 조건 하에서 다양한 탄산화 양생 조건에 대해 실험을 수행함. 문헌조사를 바탕으로 탄산화 양생의 영향 요소를 분석하며, 실험을 통해 시중에서 활발히 사용되고 있는 포틀랜드 시멘트 콘크리트의 탄산화 양생 최적 조건을 도출함. 혼화재료를 혼입하지 않고 포틀랜드 시멘트만을 사용한 CO2 흡수율 15 wt%급 콘크리트 개발을 목표로 함.
연구성과 기술적 기대성과 - 현재 건설재료의 이산화탄소 흡착/제거 성능을 평가하기 위한 이론적 기반이 마련되어 있지 않음.
- 현재까지의 연구결과를 바탕으로 제시된 경험식을 바탕으로 건설재료의 이산화탄소 흡착/제거 성능 평가가 일부분 가능하나, 포틀랜드 시멘트 기반의 건설재료에만 한정되어 있어 다양한 건설재료를 접목할 수 없음.
- 대부분의 모델식에서 Portlandite(Ca(OH)2)만 고려하거나 일부의 C-S-H의 탄산화 반응을 고려하나, C-S-H의 탄산화 거동에 대한 이론적 지식이 매우 부족할 뿐만 아니라, AFm, Mg-hydrates 기반의 시멘트에 적용이 불가능함.
- 국내에서도 가장 많이 사용되는 슬래그/플라이애시 혼입 시멘트의 경우 Portlandite가 매우 소량 존재하며, C-S-H의 Al 흡수(C-A-S-H)로 인해 기존에 알려진 탄산화 거동과 매우 상이함.
- 본 연구에서 제시한 DFT-열역학 계산 통합 시뮬레이션을 통해 C-S-H 및 C-A-S-H의 생성 여부와 용해도를 정확히 예측할 수 있으며, 포틀랜드 시멘트 계통 콘크리트뿐만 아니라 다른 시멘트(e.g., CAC, CSA, Mg-cements 등)와 혼입 시멘트 등 다양한 종류의 시멘트의 이산화탄소 흡착/제거 성능을 평가할 수 있음.
- 연구개발 성과 중 하나인 열역학 데이터베이스 및 실험 데이터셋 등은 건설재료 분야 다른 연구에서 활용될 여지가 크며, 건설분야 디지털화의 시발점이 될 것임. 그리고 더 나아가 CO2 Net-Zero 콘크리트 기술의 신뢰성을 제고하며 건설재료 CCUS 기술 상용화에 기여할 수 있음.
사회 경제적 파급효과 ○ 경제적 측면
- 이산화탄소 포집 및 저장 분야는 2016년 42.5억 달러였으며, 2024년 60억 달러에 규모의 세계 시장을 형성할 것으로 예측되었음.
- 탄소배출권 거래 추이를 보면 2015년에는 총 거래량 124만 톤 및 톤당 1만 1,184원으로 거래되었으며 2017년에는 1,473만 톤 규모 및 톤당 2만 1,143원으로 매우 큰 폭으로 증가하였음.
- 이러한 관련 시장 규모 및 전망을 고려할 때 제안 기술 개발은 CCUS 분야 및 건설 시장의 국가적 선도에 큰 폭으로 기여할 수 있을 것으로 기대됨.
- 또한 제안 연구 수행 시 CCUS 분야 전문가 인력양성을 통해 탄소경제 활성화와 관련 분야 일자리 창출에 기여할 수 있음.

○ 사회적 측면
- 2017년 국민 700명을 대상으로 진행된 지구온난화에 따른 기후변화에 대한 국민 인식 설문조사에 따르면 응답자 중 93.3%가 심각하다고 답했으며 온실가스 배출도 줄여야 한다는 주장에 대해서도 95.7%가 동의하였음.
- 또한 온실가스 배출 저감을 위해 정부의 제도 마련이 기업이나 국민의 참여에 의한 노력보다 더 큰 비율을 차지하였음.
- 제안 기술 개발을 통해 탄소 배출로 인한 지구온난화 저감에 기여함으로 사회적 불안요소를 해결할 수 있을 것으로 기대됨.
활용방안 ○ 차세대 고부가가치 건자재 개발의 가속화
- 최근 건설분야의 친환경화, 제로 에너지화, 스마트화를 구현하기 위한 핵심요소기술인 건설재료의 고성능화가 기술현안으로 이슈화되고 있으나, 상이한 물리적 특성과 매우 복잡한 구성성분 간의 화학작용으로 상용화에 어려움이 따르고 있음.
- 건자재 시장은 2조7천억 달러 규모의 시장을 형성하고 있으나, 정확한 미세구조 및 메커니즘 규명의 부재는 상업화에 필수적인 재료 안정성, 장기 내구성 등의 평가에 신뢰성을 얻지 못하고 있음.
- 본 연구개발의 성과는 미래 콘크리트가 가져야 할 친환경성과 현장적용에 대한 안정성, 이와 관련한 과학적 근거 및 신뢰성 확보에 활용이 예상됨.

○ 탄산화 콘크리트의 재료?구조 해석시스템 정확도 향상
- 대부분의 건설공사에 필수적으로 활용되는 콘크리트 재료의 CO2 흡착을 통한 성능변화 규명과 성능예측 연구를 통하여, 탄산화 콘크리트의 재료?구조 해석시스템의 과학적 지식의 진보에 기여할 수 있음.
- 특수 콘크리트의 성능예측을 위한 시뮬레이션 방법론의 국산화 및 선진화를 도모하며, 재료의 정확한 물성예측을 통하여 제조 및 설계에 소요되는 생애주기 비용을 절감함.
- 화학, 신소재, 환경, 전자공학 등 다양한 산업분야에 적용 가능한 해석기술의 원천기술 확보를 통하여, 관련 학문분야의 후속연구 연계 활용방안이 기대됨.
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국문 탄소중립 콘크리트 탄소 포집, 활용, 저장 밀도범함수이론 열역학 기계학습
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