최근 Lead Intelligent의 자회사 Lead Hydrogen Intelligent과 상하이자오퉁대학의 공동 연구 성과가 국제 학술지 《Fuel Cells》(2026)에 정식 게재됐다. 이번 연구는 연료전지 촉매층 롤투롤 슬롯 다이 코팅에서 장비 파라미터부터 코팅 품질까지 이어지는 정량 분석 방법을 처음으로 확립했다. 슬롯 다이 변형과 백업 롤 런아웃이라는 두 가지 장비 교란이 습윤막 두께에 미치는 영향 메커니즘과 전달 법칙을 정밀하게 정량화하고, 심(shim) 두께의 ‘균형 최적 구간’, 백업 롤 런아웃의 안정적인 코팅 윈도우 등 실용적인 최적화 경로를 제시했다. 이를 통해 ‘장비-공정-제품’ 전주기 분석 프레임워크를 구축해 촉매층의 대량 생산과 균일한 품질 확보를 위한 탄탄한 이론적 기반을 마련했다.
연료전지 촉매층의 대량 제조에서 장비 가동 안정성은 제품 일관성, 시운전 효율, 라인 스케일업 역량을 직접적으로 결정한다. 그리고 생산라인의 핵심 모순은 장비의 마이크로미터 단위 편차가 전달되는 경로 속에 숨어 있는 경우가 많다.
저속 시운전에서는 막 두께가 균일하고 상태가 안정적이다. 그러나 속도를 높이거나 폭을 넓히면 가로 방향 두께 불균일과 세로 방향 주기적 변동이 잇따라 나타난다. 수 마이크로미터에 불과한 슬롯 다이 변형이나 백업 롤 런아웃이 슬러리 유동장과 코팅 액체 브리지를 거치며 증폭돼, 결국 무시할 수 없는 습윤막 결함으로 이어진다.
그 이면에는 양산 현장에서 반복적으로 부딪히지만 답하기 어려운 질문이 있다. 장비 정밀도가 기준을 충족하는데도 제품 성능이 여전히 불안정한 이유는 무엇일까?
Lead Hydrogen Intelligent과 상하이자오퉁대학이 공동으로 수행한 최신 연구가 수소에너지 분야의 저명한 국제 학술지 《Fuel Cells》(2026)에 정식 게재됐다. 이 연구는 연료전지 촉매층 롤투롤 슬롯 다이 코팅에서 장비 파라미터와 코팅 품질 사이의 정량적 연관성을 처음으로 규명하고, 슬롯 다이 변형과 백업 롤 런아웃이 습윤막 두께에 미치는 영향을 정밀하게 수치화했다. 이를 통해 연료전지 촉매층의 대량 생산과 일관된 품질 확보에 견고한 이론적 토대를 제공했다.
양산의 블랙박스를 열다
‘장비 교란’에서 ‘습윤막 품질’까지 정량 추적
연료전지 촉매층 제조는 고속화, 연속화, 대량화로 빠르게 전환되고 있다. 라인 속도가 높아지고 폭이 넓어질수록 촉매층의 최종 품질은 장비 교란에 더욱 민감해진다. 같은 장비라도 슬러리를 바꾸거나 속도를 한 단계 높이거나 막 두께 요구를 조정하면 성능이 전혀 달라질 수 있다.
기존의 경험 기반 파라미터 조정과 단일 기계 지표만으로는 제품 성능을 설명하거나 예측하기 어렵다.
가진정한 핵심 난제는 고속 코팅 과정에서 발생하는 미세한 장비 편차가 복잡한 유동장과 코팅 액교를 통해 어떻게 관측 가능한 습막 두께 변동으로 전환되는가 하는 점이다.
이는 마치 고속으로 작동하는 정밀 기기 속에서 ‘나비 효과’의 근원을 찾는 것과 같다.
이 양산의 블랙박스를 풀기 위해 Lead Hydrogen Intelligent 팀은 새로운 정량 분석 방법을 제시했다. 기계 구조나 공정 파라미터를 개별적으로 보지 않고, ‘장비 교란’, ‘공정 응답’, ‘제품 최종 품질’을 긴밀하게 연결해 장비의 실제 교란이 최종 습윤막 품질에 어떤 경로로 영향을 미치는지 명확하게 추적하고 정량화했다.
두 명의 ‘보이지 않는 킬러’
코팅을 망가뜨리는 방식
연구에서는 고속 코팅 공정 중의 두 가지 대표적 장비 교란 경로를 집중 분석하여, 막 두께 균일성에 대한 구체적 영향을 밝혀냈다.
슬롯 다이 내부 압력에 의한 구조 변형(가로 방향 TD 균일성에 영향)
고속 코팅 시 공급량이 늘어나 슬롯 다이 내부 압력이 상승한다. 슬롯 다이는 완전한 강체가 아니므로 압력이 가해지면 다이 립 중앙부는 구조적 구속이 약해 더 쉽게 벌어지고, 양쪽은 구속이 강해 변형이 작아 ‘가운데는 넓고 양끝은 좁은’ 변형 경향이 나타난다.
이 변형은 가로 방향 위치별 슬롯 높이와 유동 저항을 변화시켜 중앙부의 토출량을 상대적으로 증가시키고, 결과적으로 습윤막이 중앙은 두껍고 양쪽은 얇아지는 현상으로 나타난다. 코팅 속도가 높을수록, 다이 폭이 넓을수록 이 변형은 더욱 뚜렷해진다.
백업 롤 반경 방향 런아웃에 의한 세로 변동(세로 방향 MD 안정성에 영향)
백업 롤 런아웃은 코팅 갭을 주기적으로 변화시키고, 이는 액체 브리지 압력과 메니스커스 위치에 영향을 미친다. 연구는 변동 진폭, 방향, 주기 및 코팅 속도의 영향 법칙을 상세히 분석했다.
○ 갭 감소: 액체 브리지가 상류로 이동하며, 변동이 과도할 경우 슬러리가 상류에 축적되고 이후 습윤막은 얇아졌다가 다시 두꺼워지거나 오버슈트가 발생한다.
○ 갭 증가: 액체 브리지가 하류로 이동하며, 과도할 경우 액체 브리지 안정성이 떨어지고 기체 침입이 발생할 수 있다.
○ 변동 진폭이 클수록 습윤막 기복이 뚜렷해지며, 안정적인 코팅 윈도우를 벗어나면 교란 영향이 급격히 증폭된다.
○ 속도가 높아지면 액체 브리지가 안정 한계에 가까워져 같은 크기의 백업 롤 런아웃에도 더 민감해진다.
메커니즘 분석에서
현장 적용 가능한 최적화 경로로
이 연구의 가치는 현상을 설명하는 데 그치지 않고, 재사용 가능한 분석 방법을 구축했다는 데 있다. 장비 차원에서 핵심 교란원을 식별하고, 공정 차원에서 교란이 유동장과 액체 브리지 거동을 어떻게 변화시키는지 분석하며, 제품 차원에서 습윤막 균일성과 코팅 안정성에 미치는 영향을 평가하는 구조다.
이를 바탕으로 연구는 두 가지 방향의 실질적인 최적화 방안을 제시했다.
횡방향 심 두께, '밸런스 스위트 스팟' 존재 或 횡방향 심 두께, 균형적 스위트 스팟 확인
심 두께를 늘리면 다이 내부 압력이 낮아지고 변형이 줄어들지만, 지나치게 두꺼우면 다이 자체의 가로 방향 유량 분배 능력이 약화된다. 균일성은 심 두께가 두꺼워짐에 따라 ‘개선 후 악화’되는 3구간 특성을 보인다.
○ 변형 지배 영역: 심이 얇고 압력이 높으며, 다이 변형이 주요 문제임;
○ 균형 영역: 변형을 억제하면서도 충분한 유량 분배 능력을 유지함 – 최적 구간;
○ 분배 제한 영역: 심이 너무 두꺼워지면 다이 고유의 유량 분배 문제가 주도적으로 작용하기 시작함
다만 폭이 다른 다이는 구조 변형과 유량 분배에 대한 민감도가 다르므로 적정 심 두께 범위를 그대로 적용해서는 안 된다.
세로 방향: 백업 롤 런아웃을 ‘안정적인 코팅 윈도우’ 안으로 관리
백업 롤 런아웃은 단일 기계 지표로만 판단해서는 안 되며, 실제 슬러리, 라인 속도, 공칭 갭을 종합적으로 고려해 평가해야 한다. 핵심 원칙은 백업 롤 런아웃으로 인한 순간 갭이 전체 가동 주기 동안 가능한 한 안정적인 코팅 윈도우 안에 유지되도록 하는 것이다.
라인 속도를 높이거나 슬러리가 바뀌거나 막 두께가 조정되면 허용 가능한 갭 변동 범위를 다시 평가해야 한다. 즉, 장비 정밀도 요구를 제품 품질을 향한 제어 지표로 전환해야 한다.
단순한 장비 제조를 넘어, 장비에 대한 깊은 이해
이번 연구의 의미는 두 가지 현상을 설명하는 데 그치지 않는다. 연료전지 촉매층 장비의 전 수명주기 관리에 메커니즘 기반을 제공했다는 점에 더 큰 가치가 있다.
○ 설계 단계: 슬러리 특성, 목표 막 두께, 가동 속도를 종합해 다이 구조와 유로 설계가 코팅 품질에 미치는 영향을 평가하고, 잠재 리스크를 조기에 식별해 설계의 타깃성을 높인다.
○ 시운전 단계: 가로 불균일이나 세로 변동이 발생하면 ‘장비-공정-제품’ 분석 체계를 통해 문제가 다이 유량 분배에서 비롯됐는지, 구조 응답 때문인지, 백업 롤 상태와 갭 동적 변화 때문인지를 효과적으로 구분해 시운전 기간을 대폭 단축한다.
○ 가동 단계: 백업 롤, 다이 등 핵심 부품의 가동 상태를 실제 코팅 결과와 연계해 기존의 설비 유지보수를 제품 일관성 중심의 품질 관리로 업그레이드한다.
Lead Hydrogen Intelligent은 고객이 필요로 하는 것은 단순히 ‘작동하는 장비’가 아니라, 품질 형성 메커니즘을 이해하고 공정 최적화와 양산 스케일업을 뒷받침할 수 있는 장비 역량이라고 믿고 있다.
슬롯 다이 코팅을 중심으로 Lead Hydrogen Intelligent이 구축한 것은 단순한 기계 구조가 아니라 장비 파라미터부터 코팅 품질까지 이어지는 정량 분석 방법이다. 이는 장비 설계뿐 아니라 공정 스케일업, 문제 진단, 안정적인 양산에도 기여한다.
‘경험 기반 파라미터 조정’에서 ‘메커니즘 기반 구동’으로, ‘단일 파라미터 충족’에서 ‘전주기 품질 관리’로 — Lead Hydrogen Intelligent은 장비에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 연료전지 촉매층 양산의 일관성 한계를 돌파해 나가고 있다.
논문 정보:
http://doi.org/10.1002/fuce.70123
Fuel Cells · 2026 · SCI
소속: 상하이자오퉁대학 · Lead Hydrogen Intelligent
