Energy & Sustainability

MMML의 궁극적인 목표는 실험실에서 개발한 첨단 소재(advanced materials)를 실제 현장의 분리 공정으로 연결하는 플랫폼 기술을 구축하는 것입니다. 소재 발굴부터 모듈·시스템 구현, 공정 적용에 이르는 전 주기를 자율실험실(self-driving laboratory)과 머신 인텔리전스로 가속합니다.

Molecular Separations

물질을 분자 수준에서 분리하는 기술은 현대 사회를 지탱하는 기반 기술 중 하나입니다. 깨끗한 물과 공기, 정유, 석유화학, 바이오리파이너리, 의약품, 기후변화 대응 기술에 이르기까지 실생활과 밀접한 거의 모든 분야에서 분리 공정이 쓰이며, 현재 기술을 뛰어넘는 저에너지, 저탄소 분리 기술이 실현된다면 전 세계적으로 막대한 에너지를 절감할 수 있습니다.

MMML은 세계에서 가장 까다롭고 중요한 분리 공정에 저에너지 솔루션을 제공할 수 있는 새로운 흡착제와 멤브레인을 개발합니다. 신소재 개발에 그치지 않고, 이를 스케일업이 가능한 모듈형 시스템과 디바이스로 구현하여 실제 현장에서 요구되는 문제를 해결하는 데 집중합니다.

MMML의 최종 목표는 실험실에서 축적되는 데이터와 연구자의 가이드를 통해 머신 인텔리전스(Machine Intelligence)를 고도화하고, 연구자가 통계 모델링이나 커맨드라인 없이도 복잡한 지속 가능성 과제를 해결할 수 있는 세계 최고 수준의 분리과학(separation science)을 실현하는 것입니다.

Research Focus

Membranes

  • Membranes for Complex Liquid Separations (Raw Crude Oil, E-Fuels, Biodiesels, Refined Feeds)

  • Membranes for Gas Separations (Hydrogen and Light Hydrocarbons)

  • Module Scale-Up and Process Engineering (including Membrane Contactors)

Materials & Systems

  • Direct Air Capture (DAC) & Electrified DAC Systems (e-DAC)

  • Electrochemical Direct Ocean Capture (e-DOC) Systems

  • Ultrahigh-Purity Hydrogen (H2) Production

  • Integrated Membrane Reactors for CO2 Utilization (RWGS, CO2 Hydrogenation)

Machine Intelligence

  • Bayesian Optimization for Advanced Decision Making

  • EARL-BO, BOOST for Self-Driving Laboratory