- 지속가능성을 탐색하기: 이산화탄소가 제올라이트에 흡착되는 시뮬레이션으로 환경 친화적인 탄소 포집 방안을 찾기
연구의 필요성
대기 중의 이산화탄소 농도는 주로 인간의 활동으로 인해 높아지고 있으며, 이는 지구 온난화를 가속화하고 있습니다. 이산화탄소는 적외선을 흡수하여 온실효과를 크게 일으켜 기후를 좋지 않게 바꿉니다. 이에 따라 산불, 열파(heat waves), 가뭄, 대규모 폭풍 등 자연재해의 발생 확률과 파괴력이 커질 수 있습니다.[1] 이에 과학자들은 대기에서 이산화탄소를 직접 포집하는 방법을 연구하고 있습니다.[2]
탄소 포집의 해결방안인 zeolite
이산화탄소 포집 기술은 여러 가지가 있습니다. 화학적으로 흡착시키기(chemical adsorption), 물리적으로 흡착시키기(physical adsorption), 분리막으로 분리하기(membrane separation), 저온에서 분리하기(cryogenic separation) 등입니다. 이 중에서도 흡착 기술이 두드러지는데, 이산화탄소를 많이 모을 수 있고, 에너지 소비가 적으며, 독성이 없기 때문입니다. 고체상 흡착제로 활성 탄소(activated carbon), 제올라이트(zeolite), 금속-유기 골격체(metal-organic framework), 유기-무기 혼성/혼합 흡착제(organic-inorganic hybrid/composite adsorbents), 다공성 고분자(porous polymer), 탄소 나노튜브(carbon nanotube), 탄화규소(silicon carbide) 등이 이용됩니다.[3] 제올라이트는 특히 유용한데, 이산화탄소를 선택적으로 흡착할 수 있는 매우 많은 종류의 소재가 이에 속합니다. 저렴하고 구하기 쉬우며, 표면적이 넓고 다공성이므로 흡착 속도가 빠르고, 화학적/열정 안정성도 뛰어나 널리 사용됩니다.
제올라이트의 이름은 그리스어로 끓는다는 뜻의 “zeô”와 돌덩이라는 뜻의 “lithos”에서 왔습니다. 이는 사실 알루미늄과 규소, 그리고 산소 원자로 이루어진 골격체입니다. 산소 원자가 음전하를 띠는데, 이는 골격체를 이루지 않는 나트륨, 칼슘 등 양이온의 전하와 상쇄됩니다. 제올라이트는 공극 안에 물이나 다른 분자를 가두어 둘 수 있습니다.
제올라이트는 천연인 것과 합성한 것을 합쳐 200 종류 이상을 구할 수 있습니다.[5] 이 프로젝트로 탄소 포집에 가장 적합한 제올라이트를 알아 내고자 하였습니다. 이산화탄소만 골라 흡착하면서 흡착 능력이 가장 높은 것이 이상적입니다. 제올라이트를 하나하나 실험하려면 매우 시간이 많이 걸리지만, 분자 모델링을 이용하면 효율적이고 비용도 적게 들며 안전합니다.
제올라이트 후보물질을 찾는 데 BIOVIA Materials Studio를 이용하기
이 프로젝트는 BIOVIA Materials Studio 2023 버전의 Sorption 모듈을 이용하였습니다. 이는 순수한 흡착질(이산화탄소 분자)이 흡착제 골격체(sorbent framework; 시험하는 제올라이트)에 달라 붙는 시뮬레이션을 할 수 있습니다. 이 골격체는 3차원으로 반복되는 구조로, 공극은 이산화탄소 분자를 가두기에 적당한 크기와 모양을 갖습니다. Sorption 모듈은 흡착 과정을 여러 조건에서 시뮬레이션할 수 있습니다. 예컨대 압력을 일정하게 둘 수도 있고(fixed pressure) 몇 개 분자가 흡착될 때까지 시뮬레이션할지 정할 수도 있습니다.(fixed loading) 흡착등온선(adsorption isotherm) 등 계의 특성을 나타내는 성질을 계산하고, 흡착질 분자가 골격체의 어느 위치에 잘 붙는지 알아냅니다.
첫 작업으로 제올라이트 6개의 흡착등온선을 계산하였습니다. 298 K 온도 조건과 여러 압력 조건에서 일련의 등압 시뮬레이션을 단일 작업으로 수행할 수 있습니다. 각각의 등압 시뮬레이션은 1 kPa에서 1000 kPa까지 범위에서 압력을 설정하고, 정해진 길이만큼 시뮬레이션을 수행하였습니다. Okello 등의 최근 논문[6]에서 사용된 것과 동일한 파라미터를 이용하였습니다.
골격체 안에 있는 이산화탄소 분자는 시뮬레이션 내내 무작위로 이동하고 회전합니다. 게다가 이산화탄소 분자는 무작위로 골격체에 드나듭니다. 이런 움직임은 시뮬레이션 단계마다 분자 배치(configuration)를 만들어 내는데, 이를 받아들일지 말지는 몬테 카를로(Monte Carlo) 방법의 선택 규칙에 따릅니다.
그림 2a~f에서 골격체 결정격자 내에 이산화탄소가 잘 들러붙는 지점을 검토했습니다. 서로 다른 제올라이트 6개를 그리고(그림 1 참고) 이산화탄소의 흡착 지점을 점으로 표현했는데, 이산화탄소의 밀도 분포에 따라 색깔을 달리했습니다. 제올라이트에 붙는 이산화탄소의 개수는 가지각색입니다. 그 개수와 질량비는 각 제올라이트마다 산정됩니다.
그림 2를 분석하면 흡착 능력이 뛰어난 제올라이트를 알아볼 수 있습니다. 하지만 제올라이트의 밀도, 궁극적으로는 단위 구조당 질량도 중요 인자로 반드시 고려해야 합니다. 이에 아래 식으로 계산되는 질량비로써 제올라이트의 효율성을 판단하였습니다.
여기서 L은 흡착된 이산화탄소 분자의 개수(loading), M_CO2와 M은 각각 이산화탄소와 제올라이트 단위 구조의 몰질량(molar mass)입니다.
이런 연유로, 질량비 68.7%를 기록한 LTA가 가장 효과적인 제올라이트입니다. 반면 질량비가 3.3%밖에 되지 않는 MTT는 그다지 효과를 기대할 수 없습니다.
또한 LTA에서 이산화탄소가 가장 낮은 에너지로(안정적으로) 흡착된 분자 배치를 검토하였고, LTA의 공극 크기가 이산화탄소 흡착에 최적이라는 점을 아래 시뮬레이션 비디오에서 볼 수 있었습니다.
온도가 제올라이트의 이산화탄소 흡착 능력에 미치는 영향
그림 3에서 뚜렷이 보이듯, 온도가 높아지면 흡착 능력이 감소합니다. Xiong 등의 논문[7]은 이 현상의 잠재적인 원인 두 개를 지적합니다. 우선 흡착은 발열 과정(exothermic process)이므로, 온도가 높아지면 르 샤틀리에의 원리에 따라 역반응이 우세해집니다. 즉 화학평형은 흡착이 줄어드는 쪽으로 이동합니다. 게다가 온도가 높아지면 흡착질의 이동과 회전에 관계된 에너지도 높아지므로, 제올라이트와 상호작용도 줄어듭니다.
결론
대기 중에 남아 도는 이산화탄소를 처리하는 것은 단지 환경에 대한 우려 때문만은 아닙니다. 산업에서나, 온실 식물의 성장을 촉진하는 등 농업 분야에서도 이는 중요합니다. 최적의 제올라이트를 찾기 위한 분자 시뮬레이션은 핵심적인 역할을 합니다. 제올라이트의 물성을 세밀하게 들여다 보고, 이산화탄소 흡착이 빠르게 일어나는 것을 찾았습니다. 제올라이트와 이산화탄소의 상호작용을 밝혀 혁신을 촉진하였습니다. 제올라이트를 이용한 방안은 전세계 산업 성장과 환경의 조화를 이루는 데 이산화탄소의 잠재력을 이용하는 길을 닦았습니다.
참고문헌
[1] Mitchell, J.F., 1989. The “greenhouse” effect and climate change. Rev. Geophys. 27 (1), 115–139. doi: 10.1029/RG027i001p00115
[2] Bui, M., Adjiman, C.S., Bardow, A., Anthony, E.J., Boston, A., Brown, S., Fennell, P.S., Fuss, S., Galindo, A., Hackett, L.A., 2018. Carbon capture and storage (CCS): the way forward. Energy Environ. Sci. 11 (5), 1062–1176. doi: 10.1039/C7EE02342A
[3] D’Alessandro D.M., Smit B., Long J.R., 2010. Carbon dioxide capture: Prospects for new materials. Angew. Chem. Int. Ed. 49 (35), 6058–6082. doi: 10.1002/anie.201000431
[4] Boer, D.G, Langerak, J and. Pescarmona, P. P., 2023. Zeolites as Selective Adsorbents for CO2 Separation. ACS Applied Energy Materials. 6 (5), 2634-2656. doi:10.1021/acsaem.2c03605
[5] http://www.iza-structure.org/DatabaseHistory.htm
[6] Okello, F. O., Fidelis, T.T., Agumba, J., Manda, T., Ochilo, L., Mahmood, A., Pembere, A., 2023. Towards estimation and mechanism of CO2 adsorption on zeolite adsorbents using molecular simulations and machine learning. Materials Today Communications. 36, 106594. doi: 10.1016/j.mtcomm.2023.106594
[7] Xiong, P., He, P., Qu, Y., Wang, L., Cao, Y., Xu, S., Chen, J., Ammar, M., Li, H., 2021. The adsorption properties of NaY zeolite for separation of ethylene glycol and 1,2-butanediol: Experiment and molecular modelling Green. Energy Environ. 6, 102–113. doi: 10.1016/j.gee.2019.12.006