주요 연구

철강산업은 전세계 CO2 배출량의 약 7%를 차지하고 있으며, 국내의 경우 약 16%를 차지하고 있습니다. 본 연구실에서는 철강 제조 공정에서 가장 CO2가 많이 배출되는 제선 공정의 CO2 배출 저감 기술 개발 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 고로에 H2를 취입하는 수소환원 고로에서는 기존의 고로에서는 볼 수 없었던 다양한 반응이 발생합니다. 

기본적으로 철을 만드는 제선기술은 이미 완성이 되었다고 오해하는 경우가 많습니다. 그런데, 철광석의 원료가 저품위로 변하면서 예전에 철을 만들던 기술은 더이상 사용할 수 없고, 계속해서 새로운 기술을 개발해야 합니다. 예를 들어, 철광석은 Fe2O3의 화학식으로 간단히 나타내는 경우가 있는데, 실제는 이와 매우 다릅니다.  다양한 광종이 결합되어 있기 때문입니다. 양질의 광석이 줄어들면서 철광석에는 Goethite인 FeO(OH)의 함량이 늘어나고 있으며, Gibbsite로 불리는 Al(OH)3가 불순물로 포함된 광석이 늘어나고 있습니다. Goethite가 늘어나면 결정수를 제거하기위해  추가적인 에너지가 필요하고, 건조에 의해 다공성 조직이 만들어져 더스트 발생이 증가합니다. Gibbsite에 포함된 Al은 Al2O3가 되어 환원된 철이 맥석성분과 분리될 때 만들어지는 슬래그의 점성을 높여주는 역할을 하기 때문에 조업에 어려움을 주는 요소입니다.  게다가 최종 제품인 철강소재의 취성을 높여주는 광석 중 P의 농도도 지속적으로 높아지고 있습니다. 지구 온난화로 환원재로 사용하던 탄소를 수소로 대체하게 되면, 그나마 슬래그와 용선의 분리에 도움을 주었던 FeO 성분도 조기에 환원되어 용융 슬래그를 만들기 어려워집니다.  이러한 여러 제반 사항의 변화로 인해 제선기술은 아직도 연구할 것이 무궁무진한 새로운 개척지입니다!

훌륭한 요리사는 재료가 세계 3대 진미가 아니더라도, 재료의 특성을 잘 이해해서 뛰어난 요리를 만들어 냅니다. 화학야금 전공자들도 광석의 특성을 잘 이해해서 뛰어난 철을 만들어 내는 연구를 수행합니다.  저희 연구실에서는 광석의 특징을 이해하여 새로운 가공원료(소결광, HCI, LRI 등)를 개발하고, 반응 특성을 이해해서 조업 성능을 높여주는 신개념 공정 연구를 수행하고 있습니다. 

철강제품이 본래의 기계적 성질을 발휘하지 못하는 가장 큰 이유는 내부에 포함된 결함 때문입니다. 대표적인 결함의 원인으로 산화물 개재물을 생각할 수 있습니다. 제강 공정에서 발생하는 개재물을 주조 과정에서 효과적으로 제거하기 위한 방법이 요구됩니다. 본 연구에서는 제강 개재물의 고액계면에서의 거동을 예측하기 위해 용강의 표면장력과 용강과 개재물의 계면장력을 정밀 측정하고, 이로부터 개재물의 거동을 예측하는 연구를 수행합니다.  용융된 금속 액적은 중력과 표면장력에 의해 형체가 변형되는데, 이러한 형체의 변화를 정밀하게 분석하여 표면장력을 측정합니다. 이를 위해 고정밀 Image 측정 기술과 IoT를 결합한 기술을 개발합니다. 

저희 연구실에서는 오래 전에 액체 금속의 표면장력과 금속과 산화물의 계면장력을 측정하기 위한 측정기술을 개발하였습니다.  중력과 표면장력의 경합에 의해 발생하는 액적의 표면 형상 변화로부터 표면장력을 측정하는 기술입니다. 특히 1600oC에 이르는 초고온 영역에서 표면장력을 정밀하게 측정하는 것은 오랜 경험과 노하우가 필요합니다. 저희 연구실은 이 부분에서 세계 최고의 기술력을 보유하고 있습니다. 

표면장력에 가장 영향을 미치는 것은 표면활성원소의 농도와 온도입니다. 표면활성원소는 아주 미량이 첨가되어도 표면장력에는 매우 커다란 영향을 미치게 됩니다. 특히, 이러한 표면활성원소가 포함된 금속이 응고되는 경우, 고/액 계면에서는 용질의 재분포가 일어나며, 이로 인해 급격한 표면장력의 구배가 발생할 수 있습니다. 이러한 표면장력의 구배가 고/액 계면 근처에 위치한 기포의 거동을 결정합니다. 마찬가지로, 고/액 계면에 산화물 개재물이 존재하게 되면, 금속과 산화물의 계면장력의 구배에 의해 개재물의 거동이 결정되게 됩니다.  이러한 현상을 고온 모세관 현상이라고 합니다. 

저희 연구실에서는 고온 모세관 현상을 이용해서 다양한 입자들의 유동을 해석하는 연구를 진행하고 있습니다. 심지어는 이 현상을 명확히 규명하기 위해 중력의 영향이 없는 우주의 무중력 공간에서 실험을 진행하고 있습니다. 

본 연구는 철강사, 대학, 연구기관 등 철강 전문가는 물론 시멘트 업체, 콘크리트학회 등 건설전문가가 같이 참여하는 Integrated Development 모델을 적용하고, 컴퓨터 모델링과 재료 개발을 병행한 Digital Twin 연구의 특성을 지니고 있습니다. 본 연구는 미국의 Materials Genome 프로젝트에서 구현하고자 했던 것을 대한민국에서 먼저 실현한 것이라는 점에서 국제적으로 주목을 받아, 2019년 Calphad 저널에서 최우수 논문상을 수상하기도 했습니다. 최근 마지막 연구 성과를 정리해서 서울대 이명규 교수와 공동으로 기계공학분야의 최고 저널인 International Journal of Plasticity에 게재했습니다. https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2021.102952

2020년 LG에너지솔루션과 3가지 분야 협력을 개시하였는데, 본 연구실은 스마트 팩토리 분야에 대한 연구 협력을 맡아 성공적으로 진행하여, 2021년도부터 협력 관계를 확장하여 배터리-스마트팩토리 학과를 개설하기에 이르렀습니다.

스마트 팩토리는 크게 ICBM (IoT, Cloud, Big Data, Mobile)을 기반으로 AI 및 각종 프로그램을 사용하여 공정을 Digital Twin으로 재현하여 운영됩니다. 향후 배터리-스마트팩토리 학과에서는 배터리 소재 개발에서 AI를 활용하여 개발기간을 단축시키고, 공정에서는 Digital Twin 기술을 확보하여 전세계 공장 건설 및 자동화를 추진하게 됩니다. 

단, 세부 연구내용은 보안사항으로 공개가 불가합니다.