화학공장 비정상상황에 대한 대처조작 수순 자동합성시스템

안대명, 황규석

부산대학교 화학공학과

An Autosynthesis System of Operating Sequences for abnormal state

in Chemical Plant

Dae Myung An, Kyu Suk Hwang

Dept. of Chem. Eng., Pusan National University, Pusan, KOREA

1.서 론

일반적으로 화학공장에서의 사고는 공정의 잠재 위험으로부터 어떠한 문제가 발생하여 이상현상을 야기하게 되며, 이를 사전에 제거하지 못하였을 경우 엄청난 손실을 초래하게 된다. 화학공장에서 발생한 사고를 면밀히 분석해 보면 각종 기계장치를 포함하는 기계적 위험요소뿐만 아니라 이를 조작, 취급하는 운전자의 조작실수와 오판단 등의 인적 위험요소에서 기인하고 있다.  화학공장에서 발생된 화재, 폭발, 누출 등의 국내외에서 발생된 대형사고를 중심으로 조사한 결과, 운전자의 직접적인 조작실수가 원인이 되어 발생된 사고가 차지하는 비율이 상당한 부분을 차지하며, 이는 기계적 위험요소와 연관되어 대형 재해로까지 확대시키는 결과를 초래한다. 이러한 현실에도 불구하고 공정운전 중 발생되는 모든 이상상황에 대하여 그 대처방법은 공정의 운전 manual이나 조업자의 판단, 경험에만 의존하고 있다.

본 연구에서는 정상조업을 계속 유지하며 발생된 비정상상황에 대하여 조업자에게 일관되고도 신속하게 대처조작을 조업자에게 제시함으로서, 조업자의 부담을 줄임과 동시에 조업자의 오조작과 오판단을 방지하며, 비정상상황에 유연하게 대처하여, 공정운전 상의 인적 위험요소를 제거하고자 한다.

2. System의 개요

화학공장에서 발생되는 비정상상황은 각 공정마다 다르고, 같은 공정 내에서도 매우 다양한 형태로 발생되며, 각각의 대처 방법도 다양하게 존재하게 된다. 따라서 일반적으로 화학공장의 운전은 일반성을 가지는 상황에 대하여, 각각의 이상원인에 대하여 일정형식의 운전 지침서를 준비하여 이를 숙지한 경험을 가진 숙련자들에 의하여 운전되어 진다.

화학공장에서 발생되는 모든 경우의 비정상상황을 대처하기란 거의 불가능하며, 본 시스템 내에서도 이러한 한계를 가지며, 단지 여기서는 비정상 운전상황이 발생하는 경우, 현재 인간이 운영하고 있는 대처절차들을 형식화(Fomulation)하고, 이를 운용할 수 있는 추론엔진의 개발 및 이를 간단한 실공정에 적용하여 그 효용성을 검토한다.

본 연구에서 현재 운영되고 있는 인간시스템(Human System)을 분석하여 이를 시스템화하기 위하여 다음과 같은 Subsystem을 요구한다.(Fig. 1)

① 공정운전을 위한 운전지식의 형식화

(Data Formulation of Operation Knowledge)

공정운전 지식을 시스템화에 필요한 형태로 전환하는 단계이며, 시스템화에 필요한 지식은 다음과 같다.

- 공정의 Topology

- 공정의 상태 및 상황인지를 위한 지식

- 공정의 위험요소

- 공정 운전 및 절차과정 등

② 목표상태 도달을 위한 중간목표의 설정(Generation of Subgoal)

공정의 현재상태와 목표상태의 차이를 결정하고, 지식베이스를 이용하여 목표상태 달성에 필요한 중간목표를 자동으로 설정하는 단계이다. 중간목표의 달성을 위해서도 필요한 하부의 목표를 설정할 수 있어야 하며, 계속적으로 Sub-goal을 확장시켜 나간다.

③ 최종 조작단의 탐색 (Primitive Operation Searching)

작성된 각 Sub-goal을 달성하기 위하여 최종적으로 실 공정과 비교하여 운전에 필요한 공정라인을 찾아, 직접 조작 가능한 공정의 조작단을 탐색한다. 즉, 실제 조작 가능한 조작단을 발견하고 이를 직접 조작함으로서 실제목표를 달성한다.

④ 생성된 조작단의 우선 순위 부여(Rearrangement of Primitive Operations)

최종의 Sub-Goal인 조작단이 결정되면, 조작에 의한 공정의 상태변화를 고려하여 시간적인 인과관계에 따른 조작의 순서를 결정하는 단계이다. 이 단계는 결정되는 조작단에 대한 배열의 문제로, 공정의 상태와 상황의 전개에 대한 시간적인 순서를 고려하여 효율적으로 조작순서를 정하는 문제를 해결한다.

⑤ 생성된 조작열의 검증 (Testing of Sequences)

생성된 조작열을 적용시켜, 생성된 조작열이 위험을 발생시키지 않고 목표상태에 도달되는지를 검증하는 단계이다.

결국 본 연구는 일단 불필요한 조작을 제거하고, 상태변화의 인과관계, 시간적인 선행조작, 공정의 운전제약 등을 고려하는 등의 숙련된 조업자가 결정하고 사용하고 있는 실제 운전경험을 바탕으로, 추출된 조작단의 조작순서를 효율적으로 결정하는 GUIDE LINE을 개발하고, 이를 실 공정에 적용하여 비정상적인 상황이 발생하는 경우 유연하게 대처할 수 있는 조작수순을 합성한다.

3. 대처조작 수순 자동합성시스템

3-1. 시스템을 위한 지식베이스 (Topology.Dat, Hazard.Lib)

시스템에 사용되는 Data Base 시스템으로 크게 3부분으로 나누어 작성되었다.

① 공정내 존재하는 장치에 관한 Data Base

화학공장을 구성하는 공정 및 장치를 계층적으로 분류하고, 공정의 연결구조를 node와 arc의 graph로 표현하였다.

② 공정의 상태, 상황 인지를 위한 지식 Base

공정의 상태 인식을 위하여 공정의 상태 전이과정을 상태전이 Network로 표현하였다. 또, 위험상태를 크게 화재, 폭발, 누출로 구분하고 각각의 도달과정을 위험상태 전이 Network로 표현하였다.

③ 공정의 운전에 관한 지식 Base

3-2. 조작열의 탐색(PathSear.Lsp)

운전조작에 필요한 조작열을 찾기 위하여 일정한 경로를 탐색하는 시스템을 개발하였다. 밸브열 탐색에서는 일반적으로 널리 사용되는 탐색방법과 본 연구에서의 휴리스틱 방법론을 비교하여 설명하고, 휴리스틱에 필요로 되는 제약조건을 설정하여 그 효율성을 검토하였다.

3-3. Goal Tree의 자동 전개(GTGen.Lsp)

공정 내 이상이 발생하는 경우, 그에 적응하는 조작열의 탐색에 앞서 목표하는 최종의 상태도달에 필요로 되는 여러 하부상황들의 전개를 자동으로 하기 위한 방법론에 대하여 연구하였다. 공정의 기본적인 운전 절차들을 event로 정의하고, 각 event의 관계를 Script로 표현하여, 시스템에 의해 참조된 script에 의하여 하부의 event를 확장, 전개하여 최종의 운전조작 절차를 생성하였다.

3-4. Primtive 조작단의 처리(FndPriOp.Lsp)

Goal-Tree에서 생성된 최하부 사상과 실공정을 연관시켜 Goal-Tree의 최하부사상에서 요구하는 물질흐름의 경로발견 및 물질의 흐름을 위한 조작단을 발견하는 과정으로 path matching rule을 정의였다.

3-5. Operation Sequence의 배열(OpMaker.Lsp)

탐색된 최종의 조작단을 Goal-Tree의 각 Sub-Goal을 달성하기 위하여 일정 순서로 배열하여 최종의 Operation Sequence를 합성하는 시스템으로 Goal-Tree에서 요구되는 각 목표상황의 전개 및 인과관계를 고려하여 조작순서를 재정렬하고, 이의 수순의 안전성을 검토하였다.

3-6. Operation Sequence의 평가(Hacops.Lsp)

생성된 운전 절차를 평가하는 시스템으로 생성된 조작열을 차례로 실행한 결과, 공정 내부에서의 위험성 발생여부 및 최종 목표상황에 도달하는지를 검증한다.

3-7. 실공정 적용

개발된 시스템을 실공정인 촉매재생 공정의 purge 운전, 에틸렌 플렌트의 start-up 등에 직접 적용하여 그 효용성을 검토하였다.

Fig.  Basic Systems for Operation Sequence Generation

4. 결론

복잡한 화학공장의 비정상상황에 대하여 조업자가 효율적으로 대처할 수 있도록, 공정내 이상상황이 발생한 경우, 숙련된 운전원이 행하는 일반적인 운전절차를 시스템을 활용하여 자동으로 합성하기 위하여

- 운전에 필요한 사전지식으로 운전원의 운전지식을 시스템화를 위하여 분류, 정리하였다.

- 화학공장에서 운용되는 운전절차를 기본적인 운전요소로 분류하고, 각 운전요소를 일정 패턴으로 분류하여, 이를 운전절차 합성의 기본 Guide-line으로 활용하였다.

- 정리된 지식 베이스를 활용하기 위한 각각의 세부 시스템을 작성하였으며, 실공정에 적용시켜 시스템의 효용성을 검토하였다.

Reference

1. J.T.-Y. Cheung and Stephanopoulos: Comput. Chem. Eng., 14, 495(1990)

2. J.T.-Y. Cheung and Stephanopoulos: Comput. Chem. Eng., 14, 511(1990)

3. B.R. Bakshi and Steptnopoulos: Comput. Chem. Eng., 18, 267(1994)

4. 안대명, 황규석, 한국산업안전학회지, 제11권 3호, p.104-111(1996)

5. 안대명, 황규석, 한국화학공학회지, Vol.34, No.6, p.727-734(1996)