불연속성을 고려한 HAZOP 분석 자동화를 위한

지식 기반 전문가 시스템

노미영, 허보경, 황규석

부산대학교 화학공학과

A Knowledge-based Expert System

for Automating HAZOP Analysis considering discontinuity

Mi-Young Noh, Bo-Kyeng Hou, Kyu-Suk Hwang

Dept. of Chemical Eng., Pusan National Univ.

서론

화학 공장에서의 사고의 특징은 개인적인 상해 사고 뿐만 아니라 화재, 폭발, 유독 물질 누출과 같은 중대 사고가 발생하여, 공장 내의 인명 및 경제적 손실은 물론 주변지역의 환경 파괴 및 지역 주민에까지 직접적인 피해를 미칠 수 있다.

화학공장에서 사고 발생 시, 그로 인한 피해의 광범위함과 치명적인 결과로 인하여 공정 안전 관리(Process Safety Management, PSM)를 위한 위험성 평가 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.

그 중에서도 위험과 운전성 분석기법인 HAZOP은 가능한 모든 분석을 다루어야 하는 작업이므로 중복된 분석이 발생하여 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한 대상에 대한 전문적인 지식을 요하기 때문에 분석하는 사람의 지식 수준에 따라서 다른 결과가 나오므로 객관적인 신빙성을 확보할 수 있는지 장담할 수 없다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위해서, 공정 지식의 정형적(formal) 획득과 표현방법이 개발되어져 HAZOP 분석 과정이 자동화되고 있다. 그러나 이제까지의 연구 활동은 대규모 사업장, 즉 연속 공정 중심으로 이루어졌기 때문에 회분식 공정과 같이 시간과 조작 순서 등 불연속성을 고려해야 되는 복잡한 공정 구조 변화에 적용할 만한 HAZOP 분석 모델 연구가 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 변수이탈 전파법을 회분식 공정에 적합한 HAZOP 분석 모델 개발과 동시에 운전자의 오조작으로 인한 위험성 분석에 필요한 지식 표현법을 개발하고자 한다.

시스템 개요도

본 시스템은 Knowledge framework, Inference mechanism, User interface로 구성되어 있다.(Fig. 1)

User interface는 사용자가 이탈을 생성, 입력한 후 추론에 의한 결과를 볼 수 있으며, Inference mechanism은 공장 오조작 전파법, 공정 변수 이탈 전파법, 해당 이탈에 대한 비정상 원인과 비정상 결과 탐색법 등의 이상 지식과 특성지식인 공정 물질 지식을 이용하여 해당 이탈에 대한 원인과 결과를 추론한다.

Knowledge framework는 대상공정에 독립적인 일반적 지식과 대상공정에 따라 특성화된 지식으로 분리하여 대상공정에 따른 지식의 추가, 삭제, 수정 등 지식 체계 변화에 유연성을 부여하였다.

일반적 지식은 장치에 대한 정의, batch 공정 system에서 수행되어져야 할 subsystem 정의, subsystem 진행 중 장치내의 공정 변수간의 관계를 정의하였고 특성 지식은 공정 P&ID, 공정 물질 지식, Operating procedure로 구성되어져 있다.

Fig. 1. Architecture of Expert System for Batch HAZOP analysis.

Inference Mechanism

batch 공정 HAZOP 분석에서는 운전자의 오조작에 이탈과 digraph로 나타낼 수 있는 공정 변수 이탈을 분리하여 전파시킨다.

이탈전파를 하기 위해, 대상 공정의 특성 지식인 operating procedure에 따라 6개의 subsystem(monomer & chemical storage system, chemical preparation system, charge & polymerization system, monomer recovery system, latex storage & ending system, finishing system)으로 나누어 각 subsystem에 대한 task recipe를 구성하고 각 task와 관련 있는 공정 변수간의 인과관계를 digraph를 이용하여 표현한다. (Fig. 2)

분석을 하기 위한 subsystem과 수행할 task는 공정물질 투입 & 반응 시스템과 cooling task이다.(Fig. 3)

Fig. 2. Process Recipe description.

i) 공정변수이탈

임의의 task 수행과 관련 있는 공정변수의 인과관계는 digraph를 이용하여 표현한다. 공정 일반지식(Unit class 정의)과 특성지식인 물질 data와의 상호작용에 의해 해당 이탈에 대한 비정상 원인과 결과를 도출할 수 있다.(Fig. 4)

Fig. 3. Charge & reaction subsystem.

Fig. 4. The propagation of process variable deviation.

ii) 운전자의 오조작에 의한 이탈 전파

batch 공정은 운전자가 task 수행을 할 때 발생하는 시작과 종료로 인하여 task 간의 불연속성이 존재한다. 이러한 task 간의 불연속성을 해결하기 위해 batch HAZOP 전문가 시스템은 subsystem 내의 각 task에 관한 운전 조작에 의한 위험성 지식을 data화한다. 운전자로 인하여 발생할 수 있는 오조작은 조작순서 오류, 조작시간 오류, 투입 공정물질 오류와 같이 분류한다.

maloperation에 의한 위험성 평가는 각 task 수행에 있어 발생할 수 있는 모든 경우를 지식으로 저장하며 각 task 수행 오류에 의해 발생 가능한 모든 공정 변수 이탈을 task의 지식으로 저장한다. 단, 각 task 내에서 공정은 연속이므로 task 내 공정변수 이탈전파에 대해서는 i)에서와 동일한 방법으로 위험성을 평가한다.

예) a. 조작시간 오류 : 냉각수의 조기 투입 -→ 반응기 내 온도 하강

b. Low temperature → 이후는 공정 변수 이탈과 동일한 방법으로 이탈을 전파한다

결론

기존에 개발되어 있는 연속공정 중심의 HAZOP 분석 자동화 전문가 시스템을 운전시간과 운전자의 조작을 고려해야 되는 batch 공정에 적용하기에는 많은 어려운 점이 따른다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결하기 위해 전 공정을 분석을 용이하게 하기 위해 subsystem에 대해 task에 대해 세부적으로 나눈 후 각각에 대한 지식을 분리하여 batch 공정에 적합한 공정지식의 체계적인 확립과 함께 실제 고분자 유화중합 공정에 적용하여 하였다.

또한 객체 지향법을 이용한 장치 중심의 기능적 분석법과 함께 task 중심의 분석법을 통합함으로써, task 내 연속 변수의 이탈 전파 뿐 아니라 batch 공정 운전 중 운전자의 오조작, 오작동에 의한 위험성과 운전성까지 평가 가능하다.

감사의 글

본 연구를 포항공과대학교 공정산업의 기능 자동화 연구 센터를 통한 한국 과학재단 연구센터 지원금에 의한 것입니다.

참고문헌

1. Collins, R. L. : "Apply the HAZOP Method to Hazard Operations", Chem. Eng. Prog., 48(1995).

2. Hoffmann, J. M. : " Chemical Process Washington, D.C.(1985).

3. Shafaghi, A. and Cook, F. B. : "Application of a Hazard & Operability Study to Hazard Evaluation of an Absorption Heat Pump" IEEE Transactions on Reliability, 37, 2, 159(1998)

4. Venkatasubramanian, V. and Vaidhynathan, R. : "A Knowledge-Based Framework for Automating HAZOP Analysis" AICHE J., 40, 3, 496(1994)