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Abstract LNG FPSO(Liquefied Natural Gas-Floating, Production, Storage and Offloading )에서 액화 공정 시스템 (Liquefaction Process System)은 천연가스를 부피가 1/600 인 액체 상태로 액화시키며, LNG FPSO의 Topside Process System 건조 비용의 70%를 차지하고 있는 핵심 공정이다. 이러한 액화 공정 시스템의 Cycle 을 구성하는 주요장비에는 Compressor, Condenser, Expansion valve, Evaporator, Phase Separator, Common Header 그리고 Tee 가 있으며, 이들을 조합함에 따라 다양한 종류의 액화 Cycle 이 구성된다. 본 논문에서는 이러한 다양한 종류의 액화 Cycle 을 표현할 수 있는 Generic Model 을 제안하였고, LNG FPSO 의 Offshore Application 을 위하여 Generic Model 로부터 도출된 하나의 액화 Cycle 에 대하여 Compressor 에 공급되는 소요 동력을 최소로 하는 최적화된 액화 사이클을 설계하였다. 이를 LNG FPSO 에 적용 검토 중인 Dual Mixed Refrigerant(DMR) Cycle 과 비교 하였으며, 그 결과 본 논문에서 제안한 액화 Cycle 의 Compressor 소요 동력이 약 1.2% 감소한 것을 확인할 수 있었다.
Publication Date 2012-02-01

이준채, 구남국, 황지현, 노명일, 이규열, "LNG FPSO 액화 공정 사이클의 최적 설계", 2012년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 214-222, 2012.02.01-03


  1. No Image 05Dec
    by SyDLab
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    이준채, 구남국, 황지현, 노명일, 이규열, "LNG FPSO 액화 공정 사이클의 최적 설계", 2012년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 214-222, 2012.02.01-03

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    이준채, 구남국, 이규열, 차주환, 노명일, 황지현, "LNG FPSO Topside 액화 공정 Dual Mixed Refrigerant Cycle의 최적 운전 조건 결정", 2011년도 해양플랜트설계연구회 춘계 워크샵, 울산, pp. 1-23, 2011.07.07-08

  3. No Image 20Oct
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    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝을 이용한 해기상 및 소요 마력 예측 모델 개발", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 453-454, 2020.11.05-06

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    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 선박 소요 마력 예측", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 343, 2020.02.05-08

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    이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥러닝 기법을 이용한 해기상 데이터 예측", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 491, 2019.05.15-17

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    이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22

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    이준범, 노명일, 김기수, 김상엽, 한기민, 김대현, "딥 러닝 기법을 이용한 선박의 소요 마력 예측", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 523, 2019.10.24-26

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    이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "와이어 래핑 방법을 사용한 침몰 선박의 인양 시뮬레이션", 2018년도 해양환경안전학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 147, 2018.06.21-22

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    이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "와이어 래핑 방법을 사용한 침몰 선박의 인양 시뮬레이션", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 512, 2018.05.24-25

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