열교환기의 원리와 구조를 설명하게 함으로써 화학 생산 직무에 필요한 설비 이해 수준과 전공 지식을 평가한다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 소형 열교환기 설계를 맡았습니다. 냉각수와 공정 유체 사이의 열전달 효율을 높이는 것이 목표였는데, 처음에는 단순 직관류 구조로 설계했다가 시뮬레이션 결과 효율이 목표치의 70% 수준에 그쳤습니다. 유체 흐름 해석을 다시 보니 온도 구배가 한쪽에 몰려 있었고, 배플 구조를 추가해서 흐름 방향을 바꿨습니다. 수정 후 시뮬레이션에서 효율이 89%까지 올랐고, 실제 소형 목업을 만들어 측정했을 때 오차 범위 5% 이내로 수렴했습니다. 계산 이론과 실제 결과가 맞아떨어지는 순간이 인상 깊었고, 설계 변수 하나가 성능에 얼마나 직접적인 영향을 주는지 체감한 프로젝트였습니다.
연구실 실험에서 판형 열교환기 성능 측정을 진행했는데, 유량을 높일수록 열전달 효율이 오히려 떨어지는 현상이 생겼습니다. 처음에는 측정 장비 오류라고 생각했는데, 반복 측정해도 같은 결과가 나왔습니다. 교수님과 함께 압력 강하 데이터를 다시 분석하니 유량 증가 시 유체가 채널 일부를 우회하는 구조적 문제였습니다. 가스켓 설계를 조정해 유로를 균일하게 만들었고, 그 이후에는 유량과 효율이 예상 곡선대로 움직였습니다. 실험 결과를 데이터로만 보지 않고 물리적 현상으로 해석하는 과정이 중요하다는 걸 그때 배웠습니다. 숫자가 이상할 때 장비 탓 하기 전에 현상부터 의심해보는 것이 더 빠르다는 것도 알게 됐습니다.
캡스톤 프로젝트에서 팀원 3명과 냉난방 시스템용 열교환기 최적화를 진행했습니다. 저는 유체 흐름 해석 담당이었는데, 초기에는 팀원마다 최적 조건에 대한 기준이 달라서 방향이 제각각이었습니다. 제가 먼저 변수 목록을 표로 정리하고, 각 변수를 고정했을 때의 성능 변화를 순서대로 실험해보자고 제안했습니다. 그렇게 유량, 유체 온도, 채널 간격 세 변수를 단계적으로 실험한 결과, 채널 간격이 성능에 가장 민감한 변수라는 걸 데이터로 확인했습니다. 팀 전체가 같은 데이터를 보고 나서야 설계 방향이 빠르게 맞춰졌고, 최종 설계에서 초기 대비 효율을 23% 개선했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한화케미칼 생산기술·공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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