바이오매스와 플라스틱의 혼합열분해 반응 메커니즘 규명: ReaxFF 시뮬레이션과 Py-GC/MS 결과의 상관관계 분석

김현준1*, 최준원1,2

(1서울대학교 국제농업기술대학원, 2서울대학교 그린바이오과학기술연구원)

Elucidating Co-pyrolysis Mechanisms of Biomass and Plastics:

Correlating ReaxFF MD Simulations with Py-GC/MS Product Distributions

Xuanjun Jin1*, Joon Weon Choi1,2

(1Graduate School of International Agricultural Technology, Seoul National University,

2Institutes of Green-Bio Science and Technology, Seoul National University)

요약: 바이오매스와 폐플라스틱의 혼합열분해는 폐자원 에너지화 및 고부가가치 산물 생산을 위한 유망한 기술이나, 복잡한 라디칼 반응 경로로 인해 상세한 반응 메커니즘 규명에 어려움이 있다. 본 연구에서는 ReaxFF MD 시뮬레이션과 밀도 범함수 이론(DFT)을 활용하여 셀룰로스, 헤미셀룰로스, 리그닌 및 폴리프로필렌(PP) 간의 상호작용을 분자 수준에서 규명하고, 이를 Py-GC/MS 실험 결과와 비교 분석하였다. ReaxFF MD 시뮬레이션 결과, PP의 열분해로 생성된 수소 또는 메틸 라디칼이 바이오매스 분해 중간체에 수소를 공여하여 안정화하는 시너지 효과가 확인되었다. 이러한 상호작용은 바이오매스 열분해 과정 중 차의 형성을 억제하고 탄화수소 및 알코올류와 같은 고부가가치 액상 산물의 수율을 증가시키는 것으로 나타났으며, 이는 실제 Py-GC/MS 분석에서 관찰된 경향성과 높은 일치도를 보였다. 특히 DFT 계산을 통해 PP 유래 라디칼이 퓨란 유도체 및 알코올 생성 반응의 활성화 에너지를 현저히 낮추어 반응속도론적으로 유리한 경로를 제공함을 입증하였다. 본 연구는 ReaxFF MD와 DFT를 결합한 멀티스케일 접근법은 혼합열분해의 복잡한 반응 메커니즘을 해석하고, 실험 데이터(Py-GC/MS)를 이론적으로 뒷받침하는 강력한 도구임을 시사한다.

Abstract: Although the co-pyrolysis of biomass and plastic waste is a promising pathway for sustainable energy production, understanding its underlying mechanisms remains challenging due to complex radical interactions. This study investigates the synergistic interactions among cellulose, hemicellulose, lignin, and polypropylene (PP) using an integrated approach combining reactive force field molecular dynamics (ReaxFF MD) simulations and density functional theory (DFT), with a specific focus on correlating these findings with Py-GC/MS experimental data. ReaxFF MD simulations revealed that hydrogen and hydrocarbon radicals derived from PP accelerate biomass decomposition and stabilize reactive intermediates via hydrogen donation. This synergistic effect significantly suppresses char formation while enhancing the yields of light hydrocarbons and high-value liquid intermediates. These simulation results exhibit a strong correlation with the product distributions observed in Py-GC/MS analysis. Furthermore, DFT calculations supported these findings by demonstrating that PP-derived radicals effectively reduce the activation barriers for key reactions, facilitating the formation of alcohols and furan derivatives. This study highlights the validity of integrating computational simulations with experimental approaches to elucidate the complex mechanisms of biomass-plastic co-pyrolysis.

Keywords: Co-pyrolysis, ReaxFF MD Simulation, DFT Calculation, Py-GC/MS, Synergistic Mechanism