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ISSN : 1229-3431(Print)
ISSN : 2287-3341(Online)

Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.30 No.7 pp.909-919
DOI : https://doi.org/10.7837/kosomes.2024.30.7.909

3E(Energy, Exergy, and Environmental) Analysis of LNG Cold Energy Utilization Power System Based on Complex Process System

YoonHo Lee^*, SangJin Lim^**, DongGyun Kim^***†

^*Division of Coast Guard, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea
^**Department of Marine System Engineering, Graduate School of Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea
^***Division of Navigation Science, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea

* First Author : yhlee@mmu.ac.kr, 061-240-7209

^† Corresponding Author : dgkim@mmu.ac.kr, 061-240-7160

Received October 15, 2024 Review December 26, 2024 Accepted December 27, 2024

Abstract

This study proposes a method to maximize the efficiency of LNG power generation in line with international goals for addressing climate change and domestic energy policies. To achieve the target of carbon neutrality by 2050, countries have set greenhouse gas reduction goals for 2030, and efforts are underway domestically to gradually phase out coal-fired power plants and expand LNG power facilities. This research suggests System 3 and System 4, which utilize the cold energy generated during the regasification process of LNG for processes such as Carbon Capture and Storage, Ammonia-water Rankine Cycle / Kalina Cycle, Data Center Cooling, and Direct Expansion. The 3E analysis results indicate that System 4 demonstrates the highest performance, with an energy efficiency of 51.52%, exergy efficiency of 42.74%, and a carbon emission level of 2,145.8 gCO2 / kgLNG. In conclusion, System 4 proposed in this study exhibits strengths in terms of energy efficiency, exergy efficiency, and environmental impact, and is considered to contribute to climate change mitigation efforts.

Key Words : LNG , Cold Energy Recovery , Carbon Capture and Storage , Energy Efficiency , 3E Analysis

복합공정시스템 기반 LNG 냉열활용 발전시스템의 3E(Energy, Exergy, and Environmental) 분석

이윤호^*, 임상진^**, 김동균^***†

^*국립목포해양대학교 해양경찰학부 교수
^**국립목포해양대학교 대학원 기관시스템공학과 박사과정
^***국립목포해양대학교 항해학부 교수

초록

현재 기후변화 문제 해결을 위한 국제적 목표 및 국내 에너지 정책에 부합하는 LNG 발전의 효율성을 극대화하는 방안이 요구되고 있다. 2050년 탄소중립 목표 달성을 위해 각국은 2030년까지 온실가스 감축 목표를 설정하였고, 국내에서도 석탄 발전 시설을 단계적으로 폐쇄하고 LNG 발전 시설을 확대하려는 노력이 진행되고 있다. 이 연구에서는 LNG의 재기화 과정에서 발생하는 냉열을 회수하여 Carbon Capture and Storage, Ammonia-water Rankine Cycle / Kalina Cycle, Data Center Cooling, Direct Expansion 공정에 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 연구 결과 제안된 시스템의 3E 분석 결과 Energy 효율 51.52%, Exergy 효율 42.74%, 환경적 측면에서 2,145.8 gCO2 / kgLNG의 탄소 배출량을 보여 가장 우수한 성능을 확인하였다. 이를통해 본 연구에서 새롭게 제시한 시스템은 Energy, Exergy, 환경성 측면에서 강점을 가지며, 향후 기후변화 대응에 크게 기여할 것으로 판단된다.

키워드 : LNG , 냉열회수 , 탄소 포집 및 저장 , 에너지 효율 , 3E 분석

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1. 서 론

기후변화는 인류가 가진 중대한 문제 중 하나이며, 이를 해결하고자 국제사회는 회의와 협약을 통해 목표를 설정하고 행동 계획을 수립해왔다. 그 중 기후변화에 관한 정부 간 협의체인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 는 지구 온난화를 1.5℃ 이하로 억제하기 위한 긴급한 필요성을 강조하였으며, 2050년까지 탄소 중립을 달성하기 위해 2030년까지 국가별로 온실가스 감축 목표를 수립하기로 하 였다. 온실가스 감축 목표에는 화석 연료 사용의 감소, 재생 에너지 사용 증가, 탄소 포집 및 저장(CCS, Carbon Capture Storage) 기술의 도입 등이 포함되어 있다(Meteorological Administration, 2020).

국내에서도 2050 탄소중립 시나리오 및 2030 국가 온실가스 감축 목표 상향을 통해 2050년까지 온실가스 순 배출량을 제로로 달성하고, 2030년까지 2018년 대비 총 배출량을 40%까지 감축하는 목표를 세웠다. 국내 온실가스 총 배출량의 약 36%를 차지하고있는 에너지 공급에서 온실가스 배출을 줄이고자, 석탄 발전 시설을 단계적으로 폐쇄하는 추세이다. 또한 LNG 발전 시설을 확장시키고 이산화탄소 포집･저 장･활용(CCUS, Carbon Capture Utilization & Storage) 기술을 연계 및 활용하여 온실가스를 감축할 계획에 있다. 이에 대한 대응 방안으로 LNG 발전이 주목받고 있다. 최근 3년간 국내 LNG 발전 통계를 살펴보면 2020년도에 41,170MW에서 2023 년도에 43,191MW로 크게 증가했음을 알 수 있다(Government of the Republic of Korea, 2020).

이와 같이 LNG 발전량이 증가함에 따라 에너지 효율성을 높일 수 있는 LNG 냉열 활용에 대한 관심도가 점차 높아지고 있다. LNG 냉열은 LNG가 재기화하는 과정에서 발생하는 에너지로, 1kg당 약 0.23kWh의 전기에너지를 얻을 수 있다. LNG 냉열은 물류센터에서의 급속 냉동, 저온보관을 통해 식품의 신선도를 효율적으로 유지하는 데 이용되어 기존 대비 전기요금을 30%로 감소시킬 수 있다. 또한 코로나19 백신을 안정적으로 냉장, 냉동 보관하는 기술에 이용된다(He et al., 2019).

LNG 냉열을 이용하는 또 다른 방법으로는, 탄소를 극저 온으로 포집하는 CCS 기술이 있다. CCS 기술에는 다양한 종류와 방식이 있지만, LNG 발전과 연계하여 LNG 냉열을 이용하는 CCS 방식이 최근 관심을 받고 있다. LNG 발전 과정에서 발생하는 고온의 폐열(Flue gas)을 LNG의 냉열을 이용하여 약 –150℃까지 냉각시켜 액화 이산화탄소로 포집할 수 있다. 이를 통해 환경성과 에너지 효율의 두 가지 측면을 강화할 수 있다(He et al., 2019).

또한, 최근 AI 산업의 발달로 인하여 데이터 처리 및 저장의 수요가 폭증하여, 전 세계적으로 센터의 수가 급증하고 있다. 한국 데이터센터 에너지효율협회에 따르면 2028년까지 국내 데이터센터는 74개, 설치 용량은 1,850MW에 이를 것으로 예상되어, 각각 연평균 16%, 36% 성장할 것으로 전망된다. 데이터센터는 24시간동안 계속 작동되기 때문에 데이터센터 냉각을 위해서는 총 전력 수요의 50% 이상이 필요하다. 이에 따라 향후 데이터센터의 효율적인 냉방 시스템을 통해 전력 소모량의 감소가 반드시 필요하다.

기존의 냉방 시스템은 상당한 전력을 소모하기에 많은 양의 온실가스도 배출한다. 여기서 LNG 냉열을 이용하는 것이 이를 해결하기 위한 하나의 대안이 될 수 있다. LNG 1kg이 기화할 때 약 200kcal의 냉열을 방출하는데 한국가스공사가 연간 도입하는 LNG 3,200만톤의 냉열을 모두 활용한다면 총 6조4천억 kcal의 에너지를 얻을 수 있다. 이를 데이터센터 냉각시스템으로 도입하면 시간당 약 12MWh의 전력을 절감할 수 있고, 이는 연간 1만6천톤의 이산화탄소 배출을 감축시킬 수 있다. LNG 재기화 과정에서 LNG와 냉매의 열교환을 통해 냉매를 냉각할 수 있는데 일반적으로 낮은 어는점을 가지고 있어 부동액으로 사용하는 Ethylene glycol water를 이용한다. 여기서 Ethylene glycol water가 데이터센터의 냉각수에서 발생된 열을 제거하고 온도가 상승한 Ethylene glycol water는 LNG와의 열교환을 통해 다시 온도를 낮출 수 있는 냉각 시스템을 구성할 수 있다(He et al., 2019).

본 논문에서는 LNG 냉열을 활용한 RC(Rankine Cycle), KC (Kalina Cycle) 공정을 암모니아-물 혼합유체의 조성비 및 Separator 건도에 따른 발전 효율을 비교 및 분석하여 최적의 조건을 산출하였다. 또한, CCS(Carbon Capture Storage)와 DCC (Data Center Cooling), DEX(Direct Expansion) 공정을 추가하여 3E(Energy, Exergy, Environmental) 분석을 수행하였다(Mardan Dezfouli et al., 2024).

공정 모사 및 분석을 위해 화학공정 모사 프로그램인 Honeywell 사의 Unisim Design R500을 이용했다. 그리고 상태 방적식의 경우 석유화학 및 가스 처리에 권장되는 Peng-Robinson 방정식을 이용하였으며, 식은 다음과 같다(Cho and Kim, 2009).

$P = \frac{R T}{υ - b} - \frac{a α}{υ (υ + b) - b (υ - b)}$

(1)

식(1)에서 a와 b는 전체 공정 모식도 energy parameter와 size parameter로, 각각 임계온도와 임계압력의 함수이다. a와 b는 식(2), (3)과 같이 나타낼 수 있다.

$a = 0.45724 \frac{R^{2} T_{c}^{2}}{P_{c}}$

(2)

$b = 0.07780 \frac{R T_{c}}{P_{c}}$

(3)

또한, 식(1)에서 α는 Alpha function으로, 성분에 따른 온도 별 증기압 추산을 위한 함수이다. α는 식(4), (5), (6)와 같이 나타낼 수 있다.

$α = {[1 + m (1 - \sqrt{T_{r}})]}^{2}$

(4)

$m = 0.37464 + 1.54336 ω - 0.26992 ω^{2}$

(5)

$T_{r} = \frac{T}{T_{c}}$

(6)

여기서, P_c는 Critical pressure(Pa)이고, T_c는 Critical temperature(K)이고, R은 Gas constant이다.

2. 본 론

2.1 가정조건

Table 1은 본 연구에서 적용된 System을 각각 LNG, CCS, RC(ORC/KC), DCC, DEX Block으로 구분하여 공정 설계 조건을 정리한 표이다(Tian et al., 2022).

Table 2는 본 연구에 적용된 LNG와 Flue gas, Ammoniawater의 조성을 정리하였다. 이때 LNG 발전소에서 배출된 Flue gas의 조성을 참고하였다. Ammonia-water 혼합유체를 냉매로 적용 시 조성비, 터빈 입구온도 등 조건에 따른 다양한 Case study를 통해 RC와 KC의 각각의 효율이 최대가 되는 혼합 비율을 산출하고자 하였다.

공정의 효율 분석을 단순화하기 위해 모든 공정은 정상 상태에서 작동하고 열 교환기에서 압력 강하는 없다고 가정한다. 그리고 Turbine과 Pump의 효율은 75%, Compressor의 효율은 80%로 가정하였다(Tian et al., 2022).

2.2 공정 설계 및 최적화

2.2.1 System 1

Fig. 1은 RC(Rankine cycle) 공정기반 냉열회수 발전 시스템의 공정 흐름도를 보여준다. 최적 냉매 선정을 위해 10종 (R113, R141b, R245ca, R123, R11, R245fa, R236ea, R114, Butane, Ammonia-water)을 적용하여 효율을 비교했다.

우선, 적용된 Ammonia-water의 최적 조성비를 찾기 위해 혼합비율에 따른 시스템 효율을 비교하였다. Fig. 2는 Ammonia와 Water의 조성비에 따른 효율을 보여준다. 그림에서 보이는 바와 같이 Ammonia-water의 혼합비가 88%일 때 가장 높은 효율을 보이는 것을 알 수 있었다. Fig. 3은 선정된 10종의 냉매별 터빈 입구 온도에 따른 효율 변화를 보여 주는 그림이다. 그림에서 보이는 바와 같이 Ammonia-water 혼합유체가 202℃에서 24.91%로 가장 높은 효율을 보임을 확인했다.

2.2.2 System 2

Fig. 4는 KC(Kalina cycle) 공정기반 냉열회수 발전 시스템의 공정 흐름도를 보여준다. KC 공정을 적용한 System 2의 조건별 최적 조건을 확인하기 위해 System 1의 조건과 동일 하게 Ammonia-water의 조성비와 Seperator에 들어가는 입구의 온도를 변수로 설정하였다.

System 1과는 달리 System 2는 Seperator에 들어가는 건도 역시 효율에 영향을 미치기 때문에 건도 변화에 따른 시스템 효율을 추가로 확인하였다. 그리고 온도와 조성비에 따른 효율을 확인해보기 위해 건도를 임의로 0.95로 설정하였다.

Fig. 5는 Ammonia-water 조성비에 따른 효율을 보여준다. 그림에서 보이는 바와 같이 Ammonia가 78mol%일 때 가장 높은 효율을 보였으며, Separator 입구의 온도는 231℃일 때 28.38%로 효율이 가장 높았다. Fig. 6은 효율이 가장 높았던 조성비를 78mol%로 고정하고 건도와 온도에 따른 효율변화를 보여주며, 건도가 0.95에서 가장 높은 효율을 보임을 알 수 있었다. 이를 통해 System 1의 경우 Ammonia-water의 조성비가 88mol%, 온도는 202℃일 때 최대의 효율을 보였고, KC의 경우에는 건도가 0.95, 조성비는 78mol%, 온도는 231℃에서 최고효율이 산출되었다. 이때 System 1, 2의 최대 효율은 각각 24.91%, 28.38%로 KC의 효율이 약 3.5% 정도 더 높음을 확인할 수 있었다.

2.3 Proposed system(System 3, 4)

앞서 공정 설계한 System 1, 2에 CCS, DCC, DEX 공정을 추가해 새로운 형태의 모델 System 3, 4를 제안하고자 한다.

Fig. 7은 System 1인 AWRC를 기반으로 한 시스템의 개념도를 보여주며, Fig. 8은 System 2인 KC를 기반으로 한 시스템이다. 그림에서 보이는 바와 같이 CCS 공정에서는 Flue gas를 영하 150도까지 극저온으로 냉각하여 이산화탄소를 포집한다. AWRC 또는 KC 공정을 통해 1차 냉각된 후의 F2 흐름은 HEX-7 열 교환기를 지나 추가로 냉각된다. 이후 CP-1 압축기를 통해 가압된 후, HEX-1 열 교환기에서 L2 흐름의 냉열을 받아 97.8%의 이산화탄소가 액화된다. 기-액 분리가 이루어지는 Separator를 거쳐 액체 CO₂는 포집된 후 저장되며, 남은 Flue gas인 F7 흐름은 HEX-7 열 교환기에서 CCS 공정의 초기 Flue gas 흐름인 F2를 냉각시키는 역할을 한다. 최종적으로, F8 흐름은 T-1 발전기를 통해 전력을 생산한다. DCC 공정에서는 Ethylene glycol water가 작동 유체로 사용된다. HEX-3 열 교환기 내에서 순환하는 Ethylene glycol water에 의해 LNG 냉열이 지속적으로 회수된다. DEX 공정에서는 LNG의 냉열과 압력 에너지를 회수한다. 해수를 사용하여 LNG를 완전히 기화시켜 최종적으로 천연가스로 변환한 후, T-3 발전기를 통해 전력을 생산한다.

2.4 분석 방법

2.4.1 에너지 분석

LNG 효율과 시스템 효율을 계산하기 위해서는 우선 열 용량과 전력을 구해야 한다.

1) Heat capacity ( $\dot{Q}$ )

LNG 및 각 공정별 열용량은 다음과 같이 질량유량과 출입하는 흐름의 엔탈피 차이로 계산된다.

${\dot{Q}}_{L N G} = {\dot{m}}_{L 1} (h_{L 7} - h_{L 2})$

(7)

${\dot{Q}}_{C C S} = {\dot{m}}_{F 1} (h_{F 4} - h_{F 5})$

(8)

${\dot{Q}}_{A W R C} = {\dot{m}}_{F 1} (h_{F 1} - h_{F 2}) v$

(9)

${\dot{Q}}_{K C} = {\dot{m}}_{F 1} (h_{F 1} - h_{F 2})$

(10)

${\dot{Q}}_{D C C} = {\dot{m}}_{W 1} (h_{W 1} - h_{W 2})$

(11)

${\dot{Q}}_{D E X} = {\dot{m}}_{S 1} (h_{S 1} - h_{S 2})$

(12)

이에 따라 System 3과 System 4의 총 열량은 다음과 같다

${\dot{Q}}_{t o t a l (s y s 3)} = {\dot{Q}}_{C C S} + {\dot{Q}}_{A W R C} + {\dot{Q}}_{D C C} + {\dot{Q}}_{D E X}$

(13)

${\dot{Q}}_{t o t a l (s y s 4)} = {\dot{Q}}_{C C S} + {\dot{Q}}_{K C} + {\dot{Q}}_{D C C} + {\dot{Q}}_{D E X}$

(14)

2) Net power ( $\dot{W}$ )

전체 시스템에서 생성되는 순 전력은 발전 전력과 소비 전력의 차이이다. 각 공정에서 생산되는 순 전력은 다음과 같이 나타낼 수 있다.

${\dot{W}}_{C C S} = {\dot{W}}_{T - 1} - {\dot{W}}_{C P - 1}$

(15)

${\dot{W}}_{A W R C} = {\dot{W}}_{T - 2} - {\dot{W}}_{P - 1}$

(16)

${\dot{W}}_{K C} = {\dot{W}}_{T - 2} - {\dot{W}}_{P - 1}$

(17)

${\dot{W}}_{D C C} = - {\dot{W}}_{P - 2}$

(18)

${\dot{W}}_{D E X} = - {\dot{W}}_{T - 3}$

(19)

발전기, 압축기, 펌프 등 각 장치가 소비 및 생산하는 전력량 계산식은 Table 3에 정리하였다.

이에 따라 System 3과 System 4에서 생성되는 총 순 전력 (Net power of the system)은 다음과 같다.

${\dot{W}}_{n e t (s y s 3)} = {\dot{W}}_{C C S} + {\dot{W}}_{A W R C} + {\dot{W}}_{D C C} + {\dot{W}}_{D E X}$

(27)

${\dot{W}}_{n e t (s y s 4)} = {\dot{W}}_{C C S} + {\dot{W}}_{K C} + {\dot{W}}_{D C C} + {\dot{W}}_{D E X}$

(28)

3) LNG 효율(η_LNG) 및 시스템 효율(η_system)

LNG 효율은 총 Input cold energy의 양에 대한 시스템이 사용하는 Cold energy의 비율이다.

$η_{L N G} = \frac{{\dot{W}}_{n e t} + {\dot{Q}}_{C C S} + {\dot{Q}}_{D C C}}{{\dot{Q}}_{L N G}}$

(29)

시스템 효율은 총 열량에 대한 순 전력의 출력 비율이다.

$η_{s y s t e m} = \frac{{\dot{W}}_{n e t}}{{\dot{Q}}_{t o t a l}}$

(30)

2.4.2 엑서지 분석

Exergy란, 일반적인 열역학적 기준 상태에서 해당 시스템에서 다른 에너지의 형태로 바뀔 수 있는, 예상되는 에너지의 최대량이다. 본 연구에서는 기준 상태를 압력 1atm, 온도 298K 에서의 엔탈피와 엔트로피, 절대온도로 지정하였다.

1) Physical exergy ( $\dot{E} x$ )

$\dot{E} x$ ( Physical exergy of each point)는 식(34)와 같이 해당 위 치에서의 질량유량과 엔탈피, 절대온도, 엔트로피에 관한 관 계식으로 나타낼 수 있다.

$\dot{E} x = \dot{m} [(h - h_{0}) - T_{0} (s - s_{0})]$

(31)

2) Exergy loss ( $Δ \dot{E} x$ )

열 교환기나 발전기, 압축기, 펌프 등의 엑서지 손실 (Exergy loss of the component, $Δ \dot{E} x$ )는 식 (35)와 같이, 각 장치의 입구와 출구 Exergy의 차이로 정의된다. 그리고 각 장치로 인한 엑서지 손실률(Exergy loss ratio of the component, w_i)은 총 엑서지 손실에 대한 각각의 엑서지 손실의 비율이다.

$Δ \dot{E} x = \dot{E} x_{i n} - \dot{E} x_{o u t}$

(32)

$ω_{i} = \frac{Δ \dot{E} x_{i}}{Δ \dot{E} x_{t o t a l}}$

(33)

본 연구의 System 3, 4에서 이용되는 장치들에 대한 엑서지 손실 계산식은 Table 4에 정리하였다.

3) Cold exergy efficiency (η_{EX, LNG})

LNG 엑서지 효율은 LNG cold exergy의 양에 대한 해당 시스템이 생산한 순 전력의 출력 비율이다.

$η_{E X, L N G} = \frac{{\dot{W}}_{n e t}}{\dot{E} x_{L N G}} = \frac{{\dot{W}}_{n e t}}{\dot{E} x_{L 2} - \dot{E} x_{L 7}}$

(51)

2.4.3 Environmental 분석

본 연구에서 새롭게 제안된 시스템의 환경성 평가를 위해서 전과정 평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 수행한다. LCA 는 원료의 채굴부터, 수송, 이용 및 폐기까지 전과정에 걸친 환경 영향을 분석, 평가하는 방법이다. 본 연구에서는 LNG의 채굴, 액화, 수송, 재기화, 이용까지 전 과정에 대해 LCA 를 수행한다. 또한 LNG 냉열을 활용하여 AWRC/KC, DCC, DEX 공정이 있는 경우와, 본 연구의 System 3, 4의 LCA를 수행하여 총 3가지의 LCA를 비교하였다.

3. 결과 및 고찰

3.1 에너지 분석 결과

Fig. 9는 LNG 냉열을 적용한 System별 시스템 효율 및 LNG 효율을 보여준다. 그림에서 보이는 바와 같이 LNG 최대효율은 System 4에서 51.52%로 가장 높았으며, 이에 따라 LNG의 냉열을 가장 많이 활용할 수 있는 것을 알 수 있다. 시스템 효율의 경우 System 2에서 28.34%로 가장 높게 나타났다. System 1, 2가 System 3, 4에 비해 높은 효율을 보이는 이유는 System 1, 2에는 발전 사이클만 존재하기 때문에 해당 시스템들에 대한 총 열량( ${\dot{Q}}_{t o t a l}$ )이 작기 때문이다. 그러나, 각 시스템에서 생성되는 전력량을 비교한 Fig. 10을 보면, System 3, 4에서 System 1, 2보다 전력을 더 많이 얻음을 알 수 있다. 또한, System 3, 4는 CCS 공정이 있어 친환경적이며 DCC 공정을 통해 데이터센터의 냉각에 활용할 수 있다는 장점이 있다.

3.2 엑서지 분석 결과

Table 5는 System 3, 4를 구성하고 있는 하위 시스템(CCS, AWRC 또는 KC, DCC, DEX)의 각 구성 요소에 의한 엑서지 손실과 그 손실률 분석을 보여준다. 전체 엑서지 손실량에 대한 각 하위 시스템의 엑서지 손실률을 비교하면, System 3, 4 모두 발전 사이클 부분이 약 60% 이상으로 큰 비율을 차 지함을 확인할 수 있다. 발전 사이클 중에서도 특히 HEX-2 로 인한 엑서지 손실률이 가장 높은 것을 알 수 있는데, 이는 AWRC 또는 KC의 작동 유체인 Ammonia-water 혼합 유체 의 온도와 LNG의 온도 차가 크기 때문이다. 그다음으로, LNG가 보유하고 있던 엑서지에 대해 System 3, 4가 활용한 효율을 비교하기 위해 LNG 엑서지 효율(η_{EX, LNG})을 계산 하여 Table 6에 나타냈다. 표에서 보이는 바와 같이 System 4 이 42.74%로, System 3에 비해 LNG 저온 에너지를 약간 더 회수했음을 알 수 있다.

마지막으로 Cold exergy efficiency이 더 높게 나타난 System 4에 대하여 Sankey Diagram을 Fig. 11에 나타냈다. Sankey Diagram을 통해 LNG 재기화 과정에서 일어나는 Exergy의 입출을 알 수 있다. LNG는 초기에 183,383 kJ/s의 에너지를 가지고 있으며, 최종적으로 107,774 kJ/s를 가진 NG로 재기화된다. 그리고 CCS 공정에 소비되는 전력에 대해서는 LNG pump에서 4,342 kJ/s, CCS 공정에서 12,057 kJ/s, KC 공정에서 1,901 kJ/s의 전력이 필요함으로써 System 4는 총 18,300 kJ/s 의 전력을 사용한다. 그리고 CCS 공정에서 9,874 kJ/s, KC 공 정에서 33,933 kJ/s, DEX 공정에서 4,341 kJ/s의 전력을 생산함으로써 System 4는 총 48,148 kJ/s의 전력을 생산할 수 있다.

3.3 환경성 영향 평가 결과

3.3.1 LNG 재기화 과정 이전의 LCA

LCA 계산 프로그램인 GREET를 이용하여 NG의 채굴부터 액화, 수송 및 저장까지의 탄소 발생량을 확인하고 Table 7 에 정리하였다. LCA를 비교하기 위해, 세가지의 Case를 설정 하였다. Case 1은 LNG 냉열을 이용하지 않는 기존 System이다. Case 2는 본 연구의 System 3, 4에서 CCS 공정이 제외된 System이다. Case 3는 System 3, 4와 같다.

3.3.2 Case별 CO₂ 발생량

Fig. 12는 LNG 재기화 과정 이전의 이산화탄소 배출량에 각 Case별 발생되는 이산화탄소 배출량을 합한 값을 의미한다. Case 1은 연료 LNG와 산소의 연소 반응을 통해 Flue gas 를 생산하고, Flue gas와 LNG와의 열교환을 통해 LNG가 재기화된다. Case 2, 3와 동일한 조건에서 LCA를 진행하여 탄소 배출량을 구했다. Case 1의 최종 탄소 배출량은 2,335.4 gCO₂/kgLNG이다. Case 2는 Case 1과 LNG 재기화 과정의 채굴, 액화, 수송의 과정은 동일하지만 재기화에서 냉열을 이용하는 것이 다른 점이다. 따라서 재기화에 이용되는 열을 발생시키기 위해 이용되는 에너지의 탄소 발생량을 계산하여 제외하여 LCA를 수행하였다. Case 2의 최종 탄소 배출량 은 2,264.1 gCO₂/kgLNG이다.

Case 3는 Case 2와 마찬가지로 LNG 재기화 과정의 채굴, 액화, 수송의 과정이 동일하고, LNG 냉열을 이용하여 탄소 발생량을 감축시킨다는 점도 동일하다. 추가적으로, CCS 공정을 도입하였기 때문에 LNG 재기화 혹은 발전에서 발생하는 Flue gas에서 탄소를 포집하여 환경성을 강화할 수 있다. Flue gas에 포함된 CO₂의 유량이 22.60kg/s 고, 포집된 CO₂의 유량이 22.11kg/s 이다. 약 97.8%의 포집률을 가지며, 결과적으로 LNG 냉열을 이용하여 재기화 과정에서 CO₂발생량을 줄이며 추가적으로 CCS 공정을 통해 탄소 발생량을 감소시킬 수 있다. Case 3의 최종 탄소 배출량은 총 2,145.8 gCO₂/kgLNG임을 확인했다.

4. 결 론

본 연구에서는 LNG의 재기화 과정에서 버려지는 냉열을 회수하기 위해 다양한 공정을 설계하고, 그에 대한 3E 분석을 진행하였으며, 다음과 같은 연구 결과를 얻을 수 있었다.

1) RC의 경우 여러 냉매 중 Ammonia-water가 효율이 가장 높았고, 비율은 Ammonia 88mol%가 가장 높은 효율을 보였다. KC는 암모니아 78mol%와 Separator 입구 흐름의 온도가 231℃일 때 28.38%로 가장 높은 효율을 보였다.
2) LNG 효율은 System 4에서 51.52%로 가장 높게 나타났으며, 시스템 효율은 System 2에서 28.34%로 가장 높게 나타났다. System 1, 2에 비해 System 3, 4의 시스템 효율이 다소 낮으나, 순 전력을 더 많이 생성할 수 있었다.
3) System 3, 4 모두 발전 사이클 부분에서 엑서지 손실률이 약 60%로, 가장 많은 Exergy 손실이 일어났음을 알 수 있었다. 또한, LNG 시스템 효율은 System 4에서 42.74%로 System 3에 비해 LNG 냉열을 약간 더 회수하였다.
4) 환경성 영향 평가 결과 Case 1의 탄소 배출량은 2,335,4 gCO₂/kgLNG 였으나 Case 3는 LNG 재기화 과정에서 탄소가 발생하지 않으며 추가적으로 Flue gas에서 97.8%의 포집률로 탄소를 포집하여 최종적으로 2,145 gCO₂/kgLNG의 탄소 배출량을 보여 환경성이 크게 향상됨을 알 수 있었다.

연구를 통해 본 연구에서 제안한 시스템이 비교적 가장 높은 효율을 보였으며, 환경성에 있어서 좋은 지표를 확인 할 수 있었다. 이에 따라 LNG 냉열 회수와 활용을 통해 향후 기후변화 대응에 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

감사의 글

이 논문은 2024년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단 국립대학육성사업의 지원을 받아 수행된 연구임

Figure

Fig. 1.

Schematic diagram of System 1.

Fig. 2.

Efficiency of rankine cycle by composition ratio.

Fig. 3.

Efficiency of working fluid by temperature.

Fig. 4.

Schematic diagram of System 2.

Fig. 5.

Efficiency of ammonia-water composition ratio.

Fig. 6.

Efficiency with dryness and temperature.

Fig. 7.

Schematic diagram of System 3 (CCS+AWRC+DCC+DEX).

Fig. 8.

Schematic diagram of System 4 (CCS+KC+DCC+DEX).

Fig. 9.

System efficiency by system with NG cold heat.

Fig. 10.

Results of comparing the amount of power generated by each system.

Fig. 11.

Sankey diagram of exergy flows in System 4.

Fig. 12.

Results of CO₂ emissions from Cases 1, 2, and 3.

Table

Table 1.

Simulation process baseline parameter (Tian et al., 2022)

Block	Parameters	Values
LNG	LNG inlet pressure	0.13MPa
LNG inlet temperature	-162℃
LNG mass flow rate	190kg/s
Operating pressure of LNG in the plant	8MPa
CCS	Flue gas inlet pressure	0.101MPa
Flue gas inlet temperature	79℃
Flue gas mass flow	130kg/s
RC	Medium temperature shift gas inlet pressure	0.2MPa
Medium temperature shift gas inlet temperature	148℃
Medium temperature shift gas mass flow	390kg/s
DCC	Data center water supply pressure	0.2MPa
Data center water supply and backwater temperature	7/14℃
DEX	Seawater inlet pressure	0.101MPa
Seawater inlet/outlet temperature	25/15℃

Table 2.

Composition of major fluid flows (Tian et al., 2022)

Fluid	Composition	Molar fraction
LNG	CH4	0.9115
C2H6	0.0555
C3H8	0.0216
i-C4H10	0.0051
n-C4H10	0.0051
N2	0.0012
Flue gas	N2	0.85
O2	0.1
CO2	0.05
Ammonia-water (at RC)	NH3	0.88
H2O	0.12
Ammonia-water (at KC)	NH3	0.78
H2O	0.22

Table 3.

Energy equations for the units

Unit	Energy equation	Eq.
CP-1	W˙CP−1=m˙F3(hF4−hF3)	(20)
P-1	W˙P−1=m˙A2(hA3−hA2)	(21)
P-2	W˙P−2=m˙D3(hD1−hD3)	(22)
T-1	W˙T−1=m˙F8(hF8−hF9)	(23)
T-2	W˙T−2(sys 3)=m˙A4(hA4−hA1)	(24)
W˙T−2(sys 4)=m˙A6(hA6−hA7)	(25)
T-3	W˙T−3=m˙L6(hL6−hL7)	(26)

Table 4.

Exergy equations for the units

Unit	Exergy loss equation	Eq.
HEX-1	ΔE˙xHEX−1=(E˙xL2−E˙xL3)−(E˙xF5−E˙xF4)	(34)
HEX-2	ΔE˙xHEX−1=(E˙xL2−E˙xL3)−(E˙xF5−E˙xF4)	(35)
HEX-3	ΔE˙xHEX−3=(E˙xL4−E˙xL5)−(E˙xD2−E˙xD1)	(36)
HEX-4	ΔE˙xHEX−4=(E˙xL5−E˙xL6)−(E˙xS2−E˙xS1)	(37)
HEX-5	ΔE˙xHEX−5=(E˙xD2−E˙xD3)−(E˙xW2−E˙xW1)	(38)
HEX-6	ΔE˙xHEX−6 (sys3)=(E˙xA3−E˙xA4)−(E˙xF2−E˙xF1)	(39)
ΔE˙xHEX−6 (sys4)=(E˙xA4−E˙xA5)−(E˙xF2−E˙xF1)	(40)
HEX-7	ΔE˙xHEX−7=(E˙xF7−E˙xF8)−(E˙xF3−E˙xF2)	(41)
HEX-8	ΔE˙xHEX−8(sys 4)=(E˙xA3−E˙xA4)−(E˙xA1−E˙xA9)	(42)
CP-1	ΔE˙xCP−1=W˙CP−1−(E˙xF4−E˙xF3)	(43)
LNG pump	ΔE˙xLNGpump=W˙LNGpump−(E˙xL2−E˙xL1)	(44)
P-1	ΔE˙xP−1=W˙P−1−(E˙xA3−E˙xA2)	(45)
P-2	ΔE˙xP−2=W˙P−2−(E˙xD1−E˙xD3)	(46)
T-1	ΔE˙xT−1=(E˙xF8−E˙xF9)−W˙T−1	(47)
T-2	ΔE˙xT−2 (sys 3)=(E˙xA4−E˙xA1)−W˙T−2	(48)
ΔE˙xT−2 (sys 4)=(E˙xA6−E˙xA7)−W˙T−2	(49)
T-3	ΔE˙xT−3 =(E˙xL6−E˙xL7)−W˙T−3	(50)

Table 5.

Exergy loss results for the components of System 3 and 4

Unit		System 3		System 4
LNG pump		3,794	4.99%		3,794	5.10%
CCS	HEX-1		5,267	6.92%		5,268	7.08%
HEX-7		6,855	9.01%		6,891	9.26%
CP-1		3,880	5.10%		3,881	5.21%
T-1		4,521	5.94%		4,521	6.07%
Subtotal		20,523	26.97%		20,561	27.62%
System 3, System 4	HEX-2		22,220	29.20%		26,990	36.26%
HEX-6		15,030	19.75%		7,726	10.38%
HEX-8		-	-		1,614	2.17%
P-1		378	0.50%		412	0.55%
T-2		11,740	15.43%		10,840	14.56%
Subtotal		49,368	64.87%		47,582	63.92%
DCC	HEX-3		194	0.25%		234	0.31%
HEX-5		134	0.18%		187	0.25%
P-2		0	0.00%		0	0.00%
Subtotal		328	0.43%		421	0.57%
DEX	HEX-4		520	0.68%		520	0.70%
T-3		1,564	2.06%		1,564	2.10%
Subtotal		2,084	2.74%		2,084	2.80%
Total		76,098	100.00%		74,441	100.00%

Table 6.

Energy efficiency comparison results for systems 3&4

	ηEX,LNG
System 3	41.93%
System 4	42.74%

Table 7.

CO2 emissions at each stage before gasification

	Emissions
Upstream gas production	225.5 gCO2/kgNG
Pipeline Transport	231.4 gCO2/kgNG
Liquefaction	520.3 gCO2/kgNG
Shipping	580.9 gCO2/kgNG
Storage	587.1 gCO2/kgNG

Total	2,145.2 gCO2/kgNG

Reference

Cho, J. -H. and Y. -W. Kim ( 2009), Simulation of the Mixed Propane Refrigeration Cycle Using a Commercial Chemical Process Simulator, Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, Vol. 10, No. 11, pp. 3253-3259. Crossref,
Government of the Republic of Korea ( 2020), Korea's 2050 Carbon Neutrality Strategy for Sustainable Green Society, pp. 28-44.
He, T., Z. R. Chong, J. Zheng, Y. Ju, and P. Linga ( 2019), LNG cold energy utilization: Prospects and challenges, Energy, Vol. 170, pp. 557-568,
Mardan Dezfouli, A. H., S. Arshizadeh, M. N. Bakhshayesh, A. Jahangiri, and S. Ahrari ( 2024), The 4E emergy-based analysis of a novel multi-generation geothermal cycle using LNG cold energy recovery, Renewable Energy, Vol. 223, 120084,
Meteorological Administration ( 2020), Special Report on Global Warming 1.5 ℃, pp. 3-15.
Tian, Z., Z. Qi, W. Gan, M. Tian, and W. Gao ( 2022), A novel negative carbon-emission, cooling, and power generation system based on combined LNG regasification and waste heat recovery: Energy, exergy, economic, environmental (4E) evaluations, Energy, Vol. 257, 124528,

Unit		System 3		System 4
Unit		ΔEx (kJ/s)	ωi (%)	ΔEx (kJ/s)	ωi (%)
LNG pump		3,794	4.99%	3,794	5.10%
CCS	HEX-1	5,267	6.92%	5,268	7.08%
	HEX-7	6,855	9.01%	6,891	9.26%
	CP-1	3,880	5.10%	3,881	5.21%
	T-1	4,521	5.94%	4,521	6.07%
	Subtotal	20,523	26.97%	20,561	27.62%
System 3, System 4	HEX-2	22,220	29.20%	26,990	36.26%
	HEX-6	15,030	19.75%	7,726	10.38%
	HEX-8	-	-	1,614	2.17%
	P-1	378	0.50%	412	0.55%
	T-2	11,740	15.43%	10,840	14.56%
	Subtotal	49,368	64.87%	47,582	63.92%
DCC	HEX-3	194	0.25%	234	0.31%
	HEX-5	134	0.18%	187	0.25%
	P-2	0	0.00%	0	0.00%
	Subtotal	328	0.43%	421	0.57%
DEX	HEX-4	520	0.68%	520	0.70%
	T-3	1,564	2.06%	1,564	2.10%
	Subtotal	2,084	2.74%	2,084	2.80%
Total		76,098	100.00%	74,441	100.00%

3E(Energy, Exergy, and Environmental) Analysis of LNG Cold Energy Utilization Power System Based on Complex Process System

AbstractOther SectionsAbstract초록1. 서 론 2. 본 론 3. 결과 및 고찰 4. 결 론 감사의 글FigureTableReference

복합공정시스템 기반 LNG 냉열활용 발전시스템의 3E(Energy, Exergy, and Environmental) 분석

초록Other SectionsAbstract초록1. 서 론 2. 본 론 3. 결과 및 고찰 4. 결 론 감사의 글FigureTableReference

1. 서 론 Other SectionsAbstract초록1. 서 론 2. 본 론 3. 결과 및 고찰 4. 결 론 감사의 글FigureTableReference

2. 본 론 Other SectionsAbstract초록1. 서 론 2. 본 론 3. 결과 및 고찰 4. 결 론 감사의 글FigureTableReference

2.1 가정조건

2.2 공정 설계 및 최적화

2.2.1 System 1

2.2.2 System 2

2.3 Proposed system(System 3, 4)

2.4 분석 방법

2.4.1 에너지 분석

1) Heat capacity ( Q ˙ <math display="inline" id="inline1" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <semantics> <mover accent="true"> <mi>Q</mi> <mo>˙</mo> </mover> </semantics> </math> )

2) Net power ( W ˙ <math display="inline" id="inline2" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <semantics> <mover accent="true"> <mi>W</mi> <mo>˙</mo> </mover> </semantics> </math> )

3) LNG 효율(ηLNG) 및 시스템 효율(ηsystem)

2.4.2 엑서지 분석

1) Physical exergy ( E ˙ x <math display="inline" id="inline3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <semantics> <mrow> <mover accent="true"> <mi>E</mi> <mo>˙</mo> </mover> <mi>x</mi> </mrow> </semantics> </math> )

2) Exergy loss ( Δ E ˙ x <math display="inline" id="inline5" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <semantics> <mrow> <mi>Δ</mi> <mover accent="true"> <mi>E</mi> <mo>˙</mo> </mover> <mi>x</mi> </mrow> </semantics> </math> )

3) Cold exergy efficiency (ηEX, LNG)