회분식 공정용 실시간 감시 시스템(RMBatch)의 개발

이영학, 이돈용, 한종훈,이종구*

공정산업의 지능자동화 연구센터, 포항공과대학교 화학공학과

*LG화학(주) 연구소

Development of  a Real-time Monitoring System for Batch Processes

Young Hak Lee, Don Yong Lee, Chonghun Han, Jong Ku Lee*

Automation Research Center, Department of Chemical Engineering,

Pohang University of Science and Technology

*LG Chemical Ltd, R & D Center

서론

최근 화학 공장에 분산 제어 시스템, 공정 정보 시스템 등이 지속적으로 도입됨에 따라 방대한 양의 조업 데이터를 축적하고 활용할 수 있게 되었다. 이에 따라 공정의 이상을 조기에 탐지하는 감시 기법들 또한 학계와 산업계의 많은 주목을 받게 되었으며 그 결과 획기적인 발전을 해 왔다. 이 중에서도 통계 공정 제어(Statistical Process Control) 등 품질 관리 기법들과 다변량 통계적 기법들은 많은 변수들이 서로 강한 상관 관계를 가질 때 이를 작은 차원으로 투영하여 공정을 감시할 수 있는 기술로서 주목받고 있으며 많은 성공적인 응용 사례들이 발표되어 왔다.

다품종 소량 생산 공정인 회분식 공정의 경우 상태 변수들이 시간에 따라 변화함으로 인하여 PCA를 적용하는 데 어려움이 있으나 이는  MacGregor등이 발표한 multiway PCA를 이용한 감시 기법을 이용하면 쉽게 해결할 수 있으며 현재 산업계에서 회분식 공정의 실시간 감시에 널리 이용되고 있다. 하지만 대부분의 경우 이러한 기술을 현장 조업자들이 쉽게 활용할 수 있도록 설계된 소프트웨어가 없어 기술 전파에 어려움이 있으며 이로 인해 스웨덴에서 개발된 Simca-P 등의 해석 소프트웨어를 이용하기는 하지만 다변량 통계적 기법과 프로그래밍에 대한 상당한 양의 지식이 필요하여 산업계에서의 본격적인 활용에 큰 제약 조건으로 작용하고 있다.

본 논문에서는 회분식 공정의 상태를 실시간으로 감시하고 진단하며 품질을 관리할 수 있는 시스템인 RMBatch (Real-time Monitorining system for Batch processes)를 소개하고자 한다. 본론에서는 먼저 RMBatch의 구조와 기능을 소개하고 이후 사례 연구를 통하여 개발된 시스템이 실제 공정의 감시 및 진단에 어떻게 활용되는가를 보여 주고자 한다. 결론부에서는 현재 진행 상황과 앞으로의 계획을 기술하고자 한다.

본론

1. RMBatch의 구조와 기능

RMBatch는 PIS(Plant Information System), Data Preprocessing System, Monitoring System, Diagnosis System 모듈로 구성되어 있으며 개략적인 구조는 그림 1과 같다. PIS는 DCS(Distributed Control System)로부터 운전자료를 실시간으로 자동 수집하여 생산, 조업, 운전관리에 필요한 정보를 실시간으로 제공해주고, 이력 정보(Historical Data)를 압축 보관하여 항상 검색 및 실시간 분석을 가능하게 하는 공정 정보 시스템이다. 이는 PHD(Process History Database)라는 소프트웨어를 통해 구현되며 Network을 통해 PHD client, 즉 일반 사용자에게도 실시간으로 공정 데이터를 제공한다. 데이터 전처리 시스템은 PHD로부터 얻은 데이터를 centering이나 scaling 등을 통해 처리하여 모델링을 위한 데이터베이스(MDB) 및 실시간 감시를 위한 데이터베이스(PDB)를 구성한다. 따라서 이 시스템을 거치고 나면 실제로 공정감시 모델 구성에 이용되는 데이터가 생성된다.

그림  제안된 RMBatch의 전체 구조

공정 감시 시스템은 크게 모델 구성이나 모델 개선을 위한 해석 부분과 실시간 감시를 할 수 있는 감시 부분으로 나누어진다. 해석 부분에서는 MPCA(Multiway PCA)모델의 구성은 물론 MDB (HDB)를 분석함으로써 정상조업(normal operation) 경향을 분석하거나, 조업개선, 오프라인(off-line) 공정 감시를 위한 도구(Score charts, SPE chart)를 제공한다. 감시 부분에서는 실시간으로 들어오는 데이터를 이상 감지기(Fault Detector: T2 혹은 Score Charts)로 분석하여 회분식 공정의 현재 조업 상태의 정상여부를 판단할 수 있으며, 이를 제공하는 모델의 □goodness of fit(GOF)"를 함께 보여주는 GOF 확인기(SPE Chart)가 있다.

진단 시스템은 공정 감시 시스템과 결합되어 있어 이상 감지기나 GOF 확인기에서 감지된 이상현상 (fault)이 어떤 센서로부터 발생하였는지를 확률적으로 높은 것에서부터 낮은 것까지 온라인으로 보여주는 이상 센서 선택기 (Faulty Sensor Selector)와 그 이상에 대한 Corrective action을 제공하는 수정 지시기(Correction Indicator)로 구성된다. 특히 이 진단 시스템은 RMBatch의 사용 횟수가 증가하면 할수록 공정 조업 지식이 축적되므로 시간이 감에 따라 보다 정확한 진단 시스템으로 발전하게 된다. 그림 2는 현재 개발중인 RMBatch의 화면이다.

2. 사례 연구

그림 . RMBatch의 초기화면

RMBatch를 이용하여 현재 산업체에서 운전 중인 회분식 반응기에 대한 공정 감시 시스템을 사례연구로서 구축해 보았다. 모델링에 이용한 데이터는 20개의 batch이며, 각 batch는 전 반응 동안의 반응기 온도나 압력 등의 추이를 바탕으로 선별했고, 11개의 변수와 241 sampling time이 존재하여 MPCA 모델링을 행한 결과 3개의 PC가 전체 조업변화의 75%

를 설명하는 결과를 얻었다. 만약 조업 변화나 센서의 교체 등이 이루어지면 새로운 데이터가 생길 수 있는데 이 경우에는 모델의 갱신이 필요하게 된다. 이렇게 하여 구성된 모델은 t-score plot의 clustering analysis를 이용하여 일정 기간동안의 조업모드(clustered group)에 주요 영향을 미친 변수를 발견함으로써 공정 조업개선에도 이용될 수 있다.

모델링이 끝나고 나면 다변량 SPC 감시 차트를 이용해 실제 감시가 이루어지며 이상 감지기와 GOF 확인기가 필요하다. k시간까지 얻어진 데이터를 바탕으로 앞으로 이 batch가 정상적인 조업으로 끝날 수 있는 지를 판단하는 작업은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫째, 한 batch가 끝나는 시간까지 각 센서 값들을 예측한다. 둘째, 예측된 한 행의 데이터를 이미 구성된 모델에 투영하여 그 모델에 의해 구해진 한계 값들과 비교해 현재 batch조업중 어떤 시간에 이상이 발생했는지를, 또한 이 batch가 끝까지 정상적인 상태를 유지할 것인지를 판단한다.

특정 시간에서의 이상 유무는 GOF 확인기를 통해서, 이 batch를 재운전해야할 지는 이상감지기를 이용해 결정하게 된다. 결국 이 RMBatch 시스템을 이용함으로써 비정상적인 거동을 보이는 조업뿐 만 아니라 조업자들의 조업 경험으로는 판단하지 못하는 조업조건의 미묘한 이상도 조기에 감시할 수 있게 된다. 다음 그림 3은 한 batch의 시간에 따른 score 값과 SPE값을 보여 주고 있다. 그림에서 볼 수 있듯이 정상 조업을 하는 batch 조업임을 알 수 있다

(a) Score Chart

(b) SPE Chart

그림 3. 공정 감시 차트들

결론

본 연구에서는 다변량 통계적 분석 방법에 기반한 실시간 회분식 공정 감시 시스템인 RMBatch의 prototype을 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여 회분식 고분자 반응기의 실시간 감시 시스템을 구축하는 데 사용하여 보았으며 그 결과 단기간에 효과적인 감시 시스템을 구축할 수 있었다. 사례 연구 결과 본 시스템은 실제 공장의 조업자들이 공정 조업상의 많은 이상들을 신속하고 정확하게 감지할 수 있도록 하여 조업상의 문제를 대처하는데 큰 도움이 될 것으로 판단되었다. 현재 graphic user interface와 database와의 interface를 개발중에 있으며 추후 알고리듬 개선과 많은 사례 연구 등을 통하여 시스템을 지속적으로 보완 개선하여 보다 정확하고 신속한 회분식 공정의 실시간 감시 시스템으로 개발할 계획이다. 개발된 RMBatch는 공정 조업 데이터들이 축적됨에 따라 계속 기능이 향상될 수 있는 시스템으로 감시뿐만 아니라 진단, 그리고 축적된 조업 데이터들의 해석을 통하여 공정 조업의 개선까지 할 수 있는 기능을 제공할 것이다.

감사의글

본 연구를 위해 포항공대 공정산업의 지능자동화 연구센터를 통해 재정적 지원을 해주신 한국과학재단에 감사를 드립니다.

참고문헌

[1].Johnson, R.A. and Wichern, D.W.: Applied Multivariate Statistical Analysis,     3rd ed., Prentice Hall(1992).

[2].Nomikos, P. and J.F. MacGregor,: "Monitoring Batch Process Using           Multiway Principal Component Analysis'', AIChE, 40, 8, 1361-1375(1994).

[3].Shin, D. and V. Venkatasubramanian,: "Intelligent Tutoring System             Framework For Operator Training for Diagnostic problem Solving'', Symp.      on Comp. Pro. Eng.-6, Comp. Chem. Eng, s1365-s1370(1996).

[4].Zhang, J., Martin, E.B. and Morris, A.J.: "Fault detection and diagnosis       using mutivariate statistical techniques'', Trans IChemE, 74, A,89-96(1996).