Development of Next-Generation Low-GWP Refrigerants Using Artificial Intelligence
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066147
교육부
한국연구재단
아주대학교산학협력단
서유빈
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
경기도 수원시
기계 > 에너지/환경기계시스템 > 공기조화/냉동기계
본 연구의 최종목표는 인공지능 기반 혼합냉매 설계 및 최적화 기법을 활용하여 환경성, 안전성, 성능을 동시에 만족하는 차세대 Low-GWP 신냉매를 도출하는 것이다. 최근 몬트리올 의정서 및 키갈리 개정서에 따라 기존 CFC, HCFC, HFC 계열 냉매의 사용이 단계적으로 제한되고 있으며, 이에 따라 친환경 냉매로의 전환이 필수적인 상황이다. 그러나 현재 대체냉매로 ...
본 연구의 연구개발 내용은 혼합냉매 설계의 복잡성을 체계적으로 해결하기 위한 단계적 연구 수행으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Low-GWP 냉매를 기반으로 다양한 혼합냉매 후보군을 선정하고, 각 냉매 및 혼합냉매의 주요 열역학적 물성을 수집·정리하여 데이터베이스를 구축한다. 이 과정에서는 문헌 조사와 물성 측정을 병행하여 조성 변화에 따른 포화압력, 엔...
본 연구를 통해 도출된 Low-GWP 혼합냉매의 물성 및 성능 데이터는 냉동·공조 시스템 설계 시 냉매 선정과 운전 조건 설정을 위한 핵심 기초자료로 활용될 수 있다. 특히 혼합냉매 조성 변화에 따른 가연성 저감과 냉동사이클 성능 간의 상관관계를 정량적으로 규명함으로써, 친환경 냉매 적용을 위한 설계 가이드라인과 안전기준 수립에 기여할 수 있다. 또한 AI...