대형 가스 시설의 모델링 및 공정 데이터 감시

김윤식, 김구회, 모경주*, 윤인섭

서울대학교 화학공학과, 삼성 SDS

Modelling and Process Data Monitoring of a Large-Scaled Gas Facility

Yoonsik Kim, Ku Hoy Kim, Kyung Joo Mo*, En Sup Yoon

Department of Chemical Engineering, Seoul National University,

Samsung SDS*

1. 서론

국내의 가스 소비의 증가에 따른 가스 저장 및 분배 설비 등의 시설의 증대와 함께 발생한 가스 시설에서의 대형사고의 발생에 따라 대형 가스 시설에 대한 안전 진단 기술에 대한 관심의 증가와 이에 대한 투자가 이루어지고 있다.

대형 가스 시설의 안전 진단 기술에는 안전성 평가기법의 표준화, 저장 시설에 대한 비파괴 검사법 등과 함께 상태진단기술을 응용한 공정 센서 데이터의 감시 및 이상 감지에 대한 연구가 포함된다. 대형 가스 시설에는 각종 컴퓨터와 측정 장치 등으로 인하여 많은 양의 데이터가 조업자 혹은 조업관리자에게 전달된다. 공정이 정상적인 조업 상태를 유지한다면 공정 변수의 시간에 따른 움직임만으로 공정을 감지할 수 있지만 저장 시설과 같이 가스의 입출입에 따른 과도 거동을 자주 보이는 공정에서는 조업자만의 경험에 따른 공정 감시가 쉽지 않다. 따라서 조업자를 지원할 수 있는 자동화된 공정 감시 및 이상 감지 시스템이 필요하다.

본 연구에서는 대형 가스 시설을 위한 공정 센서 데이터의 감시와 이상 감지를 위한 시스템을 제안하고자 하며 이를 위해 가스 시설의 특성을 표현할 수 있는 동적인 모델을 개발하고 이를 바탕으로 제안된 시스템의 응용성을 보이고자 한다.

2. 공정의 개요 및 모델링

가스 시설을 간략하게 나타내면 Fig. 1과 같다. 공정은 부스팅 펌프, 예열기, 지하 저장조(cavern), 유착기(Coalescer), 건조기, 이동펌프, 저장탱크 등으로 구성된다. 그리고 각종 제어기도 포함된다.

여기서 가스 시설에서 취급가스는 프로판이며 저장을 위해 지하 저장조에서 물이 첨가되었다가 이동을 위해 유착기와 건조기를 통해 다시 물이 제거되며 저장 탱크로 보내진다.

각 단위장치의 모델링은 열 및 물질 수지식과 열역학적 상관식 및 평형식을 이용하여 구하였다. 모사는 대표적인 상업용 모사기인 SPEEDUP□을 이용하였다.

다음은 지하 저장조를 구성하는 모델식의 일부이다.

# COMPONENT BALANCE

$HOLDUP(1) = FEED_IN_1-FEED_OUT_1(1)-FEED_OUT_3(1);

...

# PRESSURE

...

# EQUILIBRIUM

X1(2) = -0.368651928 + TEMP_OUT*0.026676433;

....

PHASE_1(1)=Y(1)*TP_1;

# ENTHALPHY BALANCE(ADIABATIC CAVERN)

$H=ENTH_IN_1*FEED_IN_1+ENTH_IN_2*FEED_IN_2

-ENTH_OUT_1*TF_1 + HEAT

-ENTH_OUT_2*FEED_OUT_2-ENTH_OUT_3*TF_3;

....

# VOLUMEMETRIC HOLDUP CALCULATION

DENS_1*VOLUME(1) = TP_2*MW_1;

....

PROCEDURE

(ENTH_IN_2) ENTH_MOL_LIQ(TEMP_IN_2,PRESS_IN_2,X_WATER) INPUT 2

.....

Fig 2. 지하 저장조의 모델식(일부)

3. 공정 데이터 변화의 감지 및 이상 감지

여기서 이용된 공정 센서 데이터의 변화 감지 방법은 동적인 공정의 거동을 효과적으로 표현하기 위하여 적응적 k-mean 클러스터링 알고리듬을 이용하였다. 이 방법에 대해서는 [1]에 자세히 나와 있다.

여기서는 공정 감시와 이상의 감지, 미측정 데이터의 추정 등을 위해서 Kramer[2]가 제안한 자동연상 신경망을 바탕으로한 비선형 PCA를 이용하였다.

기존의 자동연상 신경망은 5단의 구성을 가지고 있어서 학습이 매우 어렵다. 이를 해결하기 위해 신경망을 나누는 등의 방법이 제안되었으나 여러 문제점을 안고 있다. 여기서는 자동 연상 신경망의 학습과 지식 표현 능력을 확장 시키기 위해 Pao[3]에 의해 제안된 함수 연결 개념을 도입하여 입력 공간을 확장시킨 함수 연결연상 신경망을 이용한다.

함수 연결 방법에서는 입력 변수에 대하여 sin이나 cos값을 취하거나 입력 변수들간의 내적을 통하여 추가적인 입력을 생성하여 입력 공간을 확장시킴으로 신경망의 표현 능력을 확장시키는 방법이다.

여기서 사용한 함수연결연상 신경망에서는 입력단과 출력단 중에서 입력단 만을 확장시키는 방법을 이용되었으며 자동연상 신경망과 동일하게 매핑층과 역매핑층에서는 비선형 활성함수를 사용하였고, 병목층과 출력층에서는 비선형 혹은 선형 활성 함수를 사용한다. 이때 중간의 병목층이 바로 PC(Principal Component)에 해당한다.

4. 모사 결과

table 1.에는 현장 데이터와 모사 결과를 비교하였다. 제어기의 설정치가 변경되었을 때의 공정의 동적 거동은 Fig. 3에 나와 있다.

Table 1. 현장 데이터와 모사 결과의 비교

	Cavern		Tank
	field	simulation	field	simulation
Pressure(Bar)	6.96	7.09	6.60+0.15	6
Temperature(℃)	6-17	variable	12.5-13.8	variable

5. 결론

본 연구에서 개발된 가시 시설의 동적 모델식은 현장 자료와 비교하여 만족할 만한 결과를 보이며 동적 거동을 적절히 묘사하는 것을 알 수 있다.

6. 감사의 글

본 연구는 포항공과대학교 지능자동화연구센터를 통한 한국과학재단 우수연구센터와 과학기술정책관리연구소의 지원금에 의한 것입니다.

참고문헌

[1] 김윤식, 장태석, 모경주, 윤인섭, Tennesse Eastman Challenge 공정의 공정 변화 감지, 1998년도 한국 화학공학회 춘계 학술 발표회

[2] Kramer, M.A., Autoassociative Neural Networks, Computers chem. Engng., 16(4), 313-328 (1992)

[3] Pao, Y.H., Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks, Addison-Wesley, (1989)

[4] Basseville, M. and I. V. Nikiforov, Detection of Abrupt Changes : Theory and Application, Prentice-Hall, New Jersey, (1993).

[5] SPEEDUP User Manual

[6] SPEEDUP Library Manual

Fig. . Gas Facility

Fig. 3. Dynamic Responses