그린 수소 생산 및 운송 계획

그린 수소 생산 및 운송 계획

GHD 는 물, 에너지, 자원, 운송의 글로벌 시장에서 운영되는 세계 최고의 전문 서비스 회사 중 하나입니다. GHD는 민간 및 공공 클라이언트에 디지털 엔지니어링 서비스를 제공합니다. GHD의 전문 분야 중 하나가 그린 수소 공급망 시뮬레이션입니다.

그린 수소는 재생 가능 에너지로 구동되는 전기 분해를 이용한 물 분해를 통해 이루어지므로, 탄소 배출을 방지할 수 있습니다. 그린 수소는 질소와 혼합 시 선박으로 먼 거리를 더 쉽게 운반할 수 있습니다. 하지만 공장의 설계, 물류, 시장 조사, 위험 평가 및 기타 요소에 대한 지출이 언제나 명백한 것은 아니기 때문에 수소 생산 및 운송 비용의 불확실성은 때때로 프로젝트를 중단하는 주된 이유가 되곤 합니다.

엔지니어링과 재무 양쪽 측면에서 이러한 프로젝트의 타당성을 평가하기 위해, GHD는 그린 수소 공급망 시뮬레이션을 적용했습니다. 시뮬레이션을 사용하면 엔지니어링 설계를 사업 가치와 직접 연결하는 것이 가능해집니다. 스프레드시트 모델링과 달리, 동적 시뮬레이션은 복잡성과 위험성을 더 잘 포착해내고, 프로세스를 시각화할 뿐만 아니라 프로젝트의 경제성을 설명합니다. 시뮬레이션 모델을 통해 경영진은 프로젝트의 디지털 복제본과 상호 작용할 수 있게 되며 더욱 지능적인 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

문제점

호주의 한 회사가 재정적·기술적으로 효율적인 그린 수소 생산 공장과 공급망 구축을 필요로 했습니다. 정적인 그린 수소 물류 모형을 구축하는 대신, 그 회사는 GHD를 고용했고, GHD는 전통 엔지니어링 설계와 동적 시뮬레이션을 다음의 목적을 위해 사용했습니다.

GHD는 다음의 이유로 애니로직을 시뮬레이션 툴로 사용하였습니다.

솔루션

애니로직 모델에서 생산 프로세스는 가공되지 않는 입력-담수, 공기, 전기-을 가지고 전해 공장으로 가져가는데, 그곳에서는 수소 생산을 위해 다양한 기술이 선택·적용됩니다. 그 후, 수소는 압축되어 암모니아 공장으로 보내지고, 그곳에서 더 쉬운 운송을 위해 질소와 합성됩니다.

그린 수소 생산 생산망

그린 수소 생산 생산망의 현금 흐름 분석(확대하려면 클릭)

애니로직의 플루이드 라이브러리를 통해 가스 생산과 저장의 자세한 시뮬레이션을 만들 수 있었습니다. 애니로직 플루이드 라이브러리는 속도 및 처리량과 같은 다양한 흐름의 특성을 포착하여 발생할 수 있는 병목 현상과 가동 중지 시간 등을 찾아냈고 작업 프로세스를 최적화하였습니다. 흐름의 동작을 시뮬레이션 하기 위해, 애니로직 플루이드 라이브러리는 이산율 시뮬레이션 접근법(discrete rate simulation)을 사용하였습니다. 이를 통해 모델링 프로세스는 더욱 투명해졌고 사용자는 흐름의 변화가 나타날 때 이를 추적할 수 있게 되었습니다.

수소와 암모니아 물류에 관한 성공 가능한 옵션 또한 시뮬레이션 되었고, 이 시뮬레이션에는 운송 모드, km/kg당 비용, 필요한 자산과 가능한 기반 시설도 포함되었습니다. 암모니아 수출이 가능한 항구 시설 비용 또한 고려에 포함되었습니다.

그린 수소 공급망의 전력 부하와 전력 공급

그린 수소 공급망의 전력 부하와 전력 공급(확대하려면 클릭)

결과물을 후처리하고 자세한 현금흐름 분석을 제공하기 위해, 애니로직의 파이썬 통합 기능이 사용되었습니다. GHD는 그린 수소 공급망 시뮬레이션을 현금 흐름, 순이익, 평준화된 비용, 투자 수익 및 기타 재무 메트릭스 통계를 포함하는 재무 모형으로 확대하였습니다. GHD는 대시보드를 사용해 분석을 시각화하여 경영진이 시나리오를 비교하고 시간의 흐름에 따른 수치 변화를 살펴볼 수 있도록 만들었습니다.

생산 및 운송 그린 수소 모델을 사용해 엔지니어들을 다음의 사항을 수행할 수 있었습니다.

그린 수소 공급망 모델 - 고장
그린 수소 공급망 모델 - 고장

결과

그린 수소 공급망은 다음의 용도로 사용되었습니다.

공급망 모델을 통해 상이한 작업 흐름을 결합하여 사용자는 각각의 작업 흐름이 그린 수소의 end-to-end 수명 주기와 공급망의 서로 다른 부분에 영향을 미치는지 확인할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 엔지니어링을 사업적 성과에 연결할 수 있었고, 이는 더 나은 계획과 기업 의사 관리의 개선으로 이어졌습니다. 또한 이 시뮬레이션은 상호 연결된 프로세스를 더욱 명확하게 만들어 주었을 뿐만 아니라 정적 모델에서는 불가능한 불확실성과 가변설의 포착도 이루어냈습니다.

필요한 비용으로 수소를 생산하는 것은 현재 도달할 수 없는 목표이지만, 이 목표를 이룰 가능성을 가진 경로가 발견되었습니다. 그리고 시간이 흐름에 따라 새로운 정보를 사용할 수 있게 되고 비용이 줄어들어 모델의 가정을 쉽게 업데이트할 수 있습니다.

이 사례 연구는 제프 마틴(Geoff Martin, 시뮬레이션 분석 & 전략 인사이트 팀의 기술 선임이 2021년 애니로직 컨퍼런스: 에서 선보인 프레젠테이션에서 가져왔습니다.


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