김민성 중앙대학교 에너지시스템공학부 교수의 ECSL 연구실과 김동규 중앙대학교 기계공학부 교수의 ECAS 연구실은 히트펌프·공조냉동분야 전문 연구실로 다양한 해석과 실험경험을 보유하고 있다.

특히 대체냉매 히트펌프의 성능해석과 제어·냉매충전량 최적화연구를 다수 수행해 왔으며 히트펌프 시뮬레이터 모델링 및 고장진단기술을 보유하고 있다.

EU F-gas 개정과 미국 AIM Act, PFAS 규제 등에 대응해 기존 냉매의 대체가 요구되는 가운데 국내 공조산업은 냉매를 사실상 전량 수입에 의존하고 있어 신냉매 국산화가 필요한 상황이다. 신냉매의 실용성은 지구온난화지수(GWP)뿐만 아니라 사이클효율, 운전 중 간접배출, 누출시나리오 등을 함께 반영해야 판단할 수 있다. 이에 따라 성능과 환경성을 단일기준으로 평가하는 해석체계의 필요성이 커지고 있다.

중앙대학교는 그동안 축적해 온 사이클해석, 물성모델링, 생애주기 기후성능(LCCP) 평가방법론 등의 역량을 바탕으로 이번 ‘AI물질발굴기술 활용 친환경·고효율·무독성냉매 및 히트펌프 적용·검증기술개발’ R&D에서 신냉매의 시스템 적용성과 환경영향을 정량평가하는 해석플랫폼 개발을 담당한다. 이를 통해 개발할 사이클-LCCP 통합해석플랫폼은 후보냉매의 시스템적용성을 개발초기단계에 판별할 것으로 기대된다.

PR EOS·GT-Suite 연계 해석모델 구축

이번 과제는 △냉매발굴 △합성·정제 △물성측정 △안정성평가 △시스템적용 등의 순차구조로 뒤 단계로 갈수록 물질 하나에 투입되는 시간과 비용이 증가하는 구조다.

합성과 물성측정을 마친 뒤 시스템 적용단계에서 토출온도 초과, 압력비 과다, 용량부족 등이 확인되면 선행단계에 투입된 자원이 회수되지 않는다.

중앙대의 해석모델은 이 구조에서 후보군을 조기에 좁히는 역할을 담당한다. 이를 위해 물성이 확정되기 이전에도 AI예측물성만으로 사이클해석을 수행해 후보군을 선별하고 정밀측정 대상을 좁힐 계획이다. 사이클해석에 필요한 최소 물성항목과 허용불확도를 정의해 물성측정 자원이 유망한 후보에 집중될 수 있도록 지원한다.

1차연도에는 PR EOS와 전달물성 상관식을 결합한 물성모델을 C++ DLL로 구현하고 GT-Suite 1D ATW 사이클모델과 연동한다. IIR LCCP 기반 독립 실행형 산정모듈을 구축하고 사이클 출력을 LCCP 입력으로 연결하는 절차도 정립할 예정이다. 2차연도에는 판형·핀튜브 열교환기의 형상과 사이징을 모델에 반영하고 외기 –15~15℃ 범위의 탈설계조건에서 성능을 평가한다. LCCP는 누출률·냉매보충·전력 관련 시나리오를 입력변수로 수용하는 프레임으로 확장할 방침이다.

3차연도에는 드롭인 시 발생하는 압력·온도제약을 반영해 모델을 고도화하고 타기관 실증데이터와 비교해 오차를 보정한다. LCCP에는 제조부산물과 대기분해생성물의 환경영향을 추가할 계획이다. 4차연도에는 물성 라이브러리·1D사이클·LCCP모듈을 단일플랫폼으로 통합한다. 직접·간접배출과 생산·운전단계별 배출기여도를 분해·분석해 냉매선정과 사이클 개선방향에 대한 정량적 근거를 제시할 방침이다.

중앙대의 관계자는 “물성·사이클·환경영향을 일관되게 평가하는 통합해석플랫폼을 확보할 경우 신규 냉매뿐만 아니라 전기차 열관리와 산업용 고온 히트펌프 등으로 적용범위를 확대할 수 있을 것으로 기대된다”라며 “냉매교체를 검토하는 공조기업이 실물시험 이전에 성능과 환경성을 사전평가할 수 있어 개발기간과 비용을 절감하고 냉매·사이클·열교환기 설계가이드라인을 도출하는 데 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.

이어 “LCCP기반 정량데이터는 국가온실가스감축목표(NDC) 및 국제 환경규제 대응을 위한 근거자료로 활용될 수 있다”라며 “운전효율과 누출시나리오를 반영한 실질적인 감축량 산출을 지원하고 열역학·사이클해석·수치모델링·환경영향평가를 아우르는 융합형 연구인력 양성에도 기여할 것으로 기대된다”고 강조했다.