온실가스 '메탄', 산업의쌀 '에틸렌'으로 바꿔 쓴다

국내 연구진, 인공지능 활용해 수율 대폭 개선 상용화 가능성 높여

원하는 생성물(C2 화합물)의 수율은 높이고 부산물(숯, coke)의 생성을 최소화하는 조건을 찾기 위해 사용된 인공 꿀벌 군집(Artificial Bee Colony) 알고리즘 그림. 사진제공=한국화학연구원

[아시아경제 김봉수 기자] 온실가스인 메탄을 유용한 화학원료인 에틸렌 등으로 전환해 활용하는 길이 열릴 전망이다. 국내 연구진이 인공지능을 통한 가상 실험을 통해 수율(메탄 투입 대비 에틸렌 산출량)을 상업화 수준(25% 이상)과 근접한 20%까지 끌어 올리는 데 성공했다.

22일 한국화학연구원에 따르면, 장현주ㆍ김현우 화학플랫폼연구본부 박사팀과 김용태 화학공정연구본부 박사팀은 최근 1000도가 넘는 고온, 가스 속도, 압력 등 조건이 까다로운 실험을 실험실에서 직접 수행해 이같은 결과를 얻어 냈다. 인공 지능의 기계학습과 인공 꿀벌 군집 알고리즘을 활용해, 온실가스인 메탄을 유용한 화학원료(에틸렌 등)로 직접 바꾸는 가상 실험을 수행해 전보다 10% 이상 높은 20%가량의 수율을 달성했다. 에틸렌은 석유화학의 쌀로 불리며 범용 플라스틱, 비닐, 합성고무, 각종 건축자재, 접착제나 페인트까지 일상의 대부분에서 원료로 활용되고 있다.

메탄은 석유화학 공정과 셰일 가스에서 나오는 물질로 전세계 연간 메탄 발생량 9억t 중 92.2%가 난방이나 발전용으로 사용되고, 화학원료로 사용되는 것은 7.8%에 불과하다. 따라서 연구자들은 메탄을 화학원료로 전환해 활용하는 방법을 찾고 있으나 산소 투입 없이 화학원료로 직접 바꾸는 촉매 공정은 기술적 난이도가 높고 부산물(숯)이 많이 나와 상용화되지 못했다. 특히 숯이 공정 파이프라인에 쌓이면 환경ㆍ안전 문제가 우려돼 수율은 높이면서 부산물은 적게 내는 것이 관건이다.

그런데 2019년 같은 연구소 김용태 박사팀에서 부산물 거의 없이 5.9%의 수율을 기록한 데 이어 연구팀은 이번 인공지능 연구 협업을 통해 2019년 수율의 2배인 13%를 달성했다. 이 연구 성과는 국제 학술지 '리액션 케미스트리 & 엔지니어링(Reaction Chemistry & Engineering)지에 논문 뒷표지로 선정되기도 했다. 연구팀은 논문 투고 이후에도 인공지능 활용 연구를 계속해 현재 메탄의 에틸렌 직접전환 수율을 20%까지 끌어올린 상태다.

메틸의 에틸렌 전환 상용화를 위한 기본 수율은 보통 학계에서 25% 이상, 부산물 선택도(전환된 메탄 대비 생성되는 부산물의 비율)는 20% 미만으로 예측하고 있다. 연구팀은 특히 인공지능으로 수율은 높으면서 부산물은 적게 나오는 실험 조건을 찾아냈고, 이를 실제로 직접 실험해 오차 범위 안에서 검증했다.

김봉수 기자 bskim@asiae.co.kr