회분식 공정의 특성을 고려한 HAZOP 분석 자동화를 위한 모델

이예승, 허보경, 황규석

부산대학교 화학공학과

A Model for Automating HAZOP Analysis considering the Characteristics of Batch Process

Ye-Seung Lee, Bo-Kyeng Hou, Kyu-Suk Hwang

Dept. of Chemical Eng., Pusan National Univ.

서론

화학공장의 공정안전관리는 필수적인 것으로, 이를 위한 위험성 평가기법 중에서도 HAZOP(Hazard and Operability) 분석법은 가장 체계적이고 논리적인 정성적인 평가 방법으로 널리 쓰이고 있으나, 서로 다른 전문지식을 가진 여러 전문가들이 동시에 시간을 내어 많은 시간을 투입하여야 하며 참여한 엔지니어의 수준 및 주관적인 판단에 따라 그 결과가 차이가 날수 있어 일관적인 평가 결과를 얻기 어렵다는 단점이 있다. 이에 따라 평가의 소요 시간을 줄이면서, 일회적인 인간의 지식을 보완하며, 폭넓고도 정확한 추론결과를 얻을 수 있는 위험성 평가의 자동화가 요구되고 있다.

그러나 기존의 연구는 대규모 연속 공정 중심으로, 최근 고급화학물질 지향의 다품종 소량생산방식에서 사용되는 복잡한 회분식 공정에 대한 HAZOP 분석에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 회분식 공정은 연속식에서 일어나는 변수중심의 위험성뿐만 아니라, operator의 조작에 의해 조작의 불연속성, 조작시간, 조작순서, 조작방법, 조작과정의 인적오류 등 다양한 위험요소를 갖고 있으며 이런 위험요소들은 하나의 조작에 의해 상호 연관된 복합성을 지니고 있다. 또한 수요에 의해서 다품종의 물질을 제조하는 process로 동일설비에서 여러 작업이 이루어지므로, 조작조건, 작업환경의 잦은 변경과 관리착오로 인한 위험도 내재하고 있으나, 이런 다양하고 복잡한 내부 변화와 조작요소, 프로세스정보와 이들간의 상호연관성에 의한 동시다발적인 위험 등을 고려하여 자동화, 최적화 하기가 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 이러한 회분식 공정의 모든 위험요소들과 특성을 고려하여, HAZOP 분석을 자동화 하기위해 이를 잘 반영한 효율적 지식표현방법과 모든 위험요인과 결과를 추론해 낼 수 있는 모델을 제시하였다.

회분식 공정의 특성

회분식 공정은 연속식과 다르게 operator에 의해 조작이 개시, 종료되며 공정에 투입되는 물질의 종류, 조작의 시간과 순서설정 등도 모두 operator에 의해 수행된다. 공정자체는 정해진 recipe에 의해 실행되어야 하는 조작으로 이루어져 있으나, operator가 조작하는 데 있어서 잘못 수행하는 경우, 조작자와 기계와의 interface상의 연결이 부적절한 경우, 공정의 maintenance나 계획자체가 잘못된 경우 회분식 공정만의 특징적인 위험이 발생할 수 있다.

이런 조작과정에서 일어나는 오류를 통칭하여 인적오류(human error)라 하였으며, 회분식 공정의 HAZOP 분석에 있어서는 인적오류의 유형과 관계를 파악하는 것이 가장 중요하므로, 본 모델에서는 이를 table 1과 같이 분류하여 반영하였으며, HAZOP 자동화 시스템에서 사용할 수 있도록 연속식과 같이 공정내부의 상태를 나타내는 공정변수이외에 각 조작에서 조작자의 오류가 나타날 수 있는 조작변수의 개념을 사용하였다.

인적 오류 중에서도 가장 중요한 것은 operator가 조작을 잘못 실행한 경우로 이도 크게 두 가지로 분류할 수 있다. 즉, 조작자체를 행하지 않은 경우(omit)와 이와는 다른 개념으로 operator는 조작을 할 의도로 하였으나 잘못 행해진 경우(incorrect)로 나눌 수 있는데, 전자의 경우 전체 step이 행해지지 않는 skip과 step의 일부분만이 행해지는 part of가 있으며, 후자는 부적절한 공정 component나 제어요소가 조작되는 other than과 일어나서는 안 되는 공정이 실행되는 step과 동시에 일어나는 as well as, step이 정해진 sequence에서 빠르거나 늦게 조작되는 out of sequence로 시간의 불연속성을 나타낸다. 이를 table 1에 나타내었다.

Table 1. Human Error considered in Hazard idenfitication of Batch Process

Operator error	Omit	skip	전체 step이 조작되지 않음
		part of	step의 일부분이 조작되지 않음
	Incorrect	other than	부적절한 공정 component나 제어요소가 조작됨
		as well as	어떤 action이 step과 동시에 일어남
		out of sequence	early	step이 설정보다 빨리 조작됨
			late	step이 설정보다 늦게 조작됨
Mechanical error	unit 설계상의 문제점, hardware적인 결함으로 조작자-기계의 interface에서 발생하는 error
Management error	공정계획, 정보, procedure구성등의 문제로 발생하는 error

회분식 공정에서는 연속식과는 다른 장치적인 특성도 갖는다. 즉, 연속공정은 각 장치에서 수행되는 작업이 설계단계부터 한가지로 고정되어 operator의 조작이 없어 조작의 인적오류가 있을 수 없다.

그러나 회분식 공정에서는  recipe에 따라 정해지는 여러 작업이 한 장치에서 수행되며, 이 각각의 작업을 행하는데 있어서 조작하는 수 작업이 수반되며, 이 과정에서 위와 같은 인적오류가 일어나는 것이다. 예를 들면 한 vessel에서 heat or cooling material, reaction, agitation, distillation등의 여러 작업이 수행되는 것처럼 한 장치에 하나의 작업특성만이 있는 것이 아니다.

그러므로 회분식 공정의 HAZOP 분석에서는 연속식과 같이 장치중심의 전파와 추론을 행할 것이 아니라, 장치에 기반한 각각의 작업(subtask) 중심으로 지식과 추론알고리즘을 구성할 것을 본 모델에서 제시하고 있다.

Fig. . Operations in Vessel

Knowledge Representation

회분식 공정의 위험성 요소는 조작에 의한 위험성에 연속식과 마찬가지로 공정변수 이탈로 인한 위험성을 포함한다. 그러므로 기존의 연속식에서 필요한 지식은 여전히 유효하다. 공정변수이탈의 분석을 위해서는 공정변수와 원인항목에 공정장치의 결함에서 기인하는 바를 찾기 위한 장치결함정보, 결과항목에 실제 가능한 위험만을 산출하기 위한 물질 data와 반응에서 위험판별을 위한 공정반응data가 요구된다.

조작에 의한 위험을 위해서는 위에서 밝힌바 대로 작업중심으로 지식이 정리되어야하므로, 작업에 사용되는 각 장치를 회분식 공정의 조작특성을 반영하여 다음 Fig. 2와 같이 unit class를 구성하였다.

Fig. . Unit Class based on Operation

지식의 main을 형성하는 작업library는 회분식 공정에서 사용되는 prepare(준비), charge(투입), heating(가열), cooling(냉각), distill(증류), vacuum(진공화), react(반응), agitation(교반), separate(분리), discharge(유출)등 작업의 정의가 이루어져있으며, 내부에는 작업구성 장치, 장치의 조작변수, 일반적인 작업상의 오조작 senario, 다른 작업과의 연결관계 항목을 갖고 있다.

Inference Algorithm

추론알고리즘은 공정변수이탈발생과 공정 오조작발생의 두 가지 scenario로 구성되어있으며, 고려하는 작업에서 변수이탈이나 오조작을 발생시킨다.

추론과정에서 지식간의 상호연관성은 다음 Fig. 3과 같다.

Fig. . Infernece Structure

변수이탈의 경우 공정결함data, 공정물질data, 공정반응data와 연동하여 이탈발생장치내의 원인과 결과를 탐색하고, 다음장치로 전파되는 이탈인 경우 최종 전파장치까지 동일한 방법으로 전파한다. 공정 오조작 발생의 경우 장치class, 공정반응data과 연동하여 오조작으로 직접적으로 발생하는 위험을 검토하고, 관련된 공정변수이탈이 있는 경우 변수이탈로 전파한다.

모델개요

회분식 공정의 특성을 고려하여, 지식과 추론엔진을 구성한 HAZOP 분석 자동화 모델의 개요도는 다음 Fig. 4와 같다.

Fig. . HAZOP model structure

결론

회분식 공정은 조작에 의해 작업과 전 공정이 진행된다는 특성을 가지고 있으며, 이 부분에서 다양한 인적오류가 존재하며, 조작과 연관된 장치적인 특성도 가지고 있다.

본 연구에서는 체계적인 회분식 공정의 HAZOP 분석 자동화를 위해 가능한 인적오류를 검토, 장치 class와 조작 library를 구성하고, 다양한 회분식 공정의 위험요소와 표현된 지식간의 복잡한 상호연관성을 반영한 추론엔진을 제시하였으며,  자동화 시스템 user와의 연관성을 고려한 자동화 모델을 구성하였다.

본 모델을 시스템으로 제작하여, 조작과정과 시간에 의한 위험과 이로 인한 공정변수이탈로 인한 위험, 공정설계나 기계적 문제가 야기하는 인적오류의 위험, 공정과 조작자 교육 및 관리차원의 위험, 물질의 성질에 의한 위험, 장치결함으로 인한 위험 등 회분식 공정의 다각적인 위험성분석에 접근할 수 있을 것이다.

감사의 글

이 논문은 1998년도 학술연구조성비를 지원 받아 수행한 연구임

참고문헌

1. 노미영, □불연속성을 고려한 HAZOP 분석 자동화를 위한 지식 기반 전문가 시스템□ 석사 학위 논문, 부산대학교 화학공학과 (2000)

2. Srinivasan R., Venkatasubramanian V., "Automating HAZOP analysis of batch chemical plants : Part I. The knowledge representation framework", Computers chem. Eng. Vol. 22, No. 9, pp.1345-1355 (1998)