Method for Solid Fuel Devolatilization Speed and Composition Prediction Based on Machine Learning and Device thereof

본 발명의 고체연료 기계학습 예측 장치(1)에 의한 기계학습을 활용한 고체연료 탈휘발 속도 및 조성 예측 방법은 입력부(10)의 입력값의 조건으로 고체연료의 입자특성과 운전조건을 설정(S21)하고, 출력부(30)의 출력값의 조건으로 상기 고체연료의 탈휘발 반응특성을 설정(S23)하며, 기계학습 모델부(20)가 상기 입력값과 상기 출력값의 조건을 상기 고체연료의 기계학습 모델로 구축하고, 상기 기계학습 모델로 기계학습을 수행하여 상기 탈휘발 반응특성을 상기 출력값으로 산출함으로써 임의의 연료 조성과 분위기 조건에 대한 탈휘발 특성 데이터를 즉각적으로 획득할 수 있으면서도 반복 실험/시뮬레이션에 따른 투입비용의 절감은 물론 결과 정확도를 향상시킬 수 있고, 특히 디지털트윈 및 가상물리시스템(Cyber physics system)의 근간을 이루는 전산유체역학 분야에서 걸림돌(Bottle-neck)로 작용했던 부분을 해결하는 특징이 구현된다.