| 초록 |
공정시스템이 내재하는 복잡성과 무작위성의 특징은 공정의 환경 친화적 운용 및 관리 효율을 떨어뜨리기 때문에, 공정 산업의 환경 친화성과 에너지 효율을 증대시키기 위한 공정시스템 메커니즘 분석 연구의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 동역학적 생물학적 막분리공정(MBR)에서 막 오염 진행 정도 분석을 위해 막 오염지표에 빅데이타, 딥러닝 기법인 심층 신뢰 신경망(DBN)을 적용하여 막 오염 진단 및 모니터링에 대한 연구를 수행하였다. 또한 분석된 생물학적-물리적 공정 시스템을 기반으로 하여 supervisory controller로 반복제어를 실시하고, 유출수질, 포기에너지, 그리고 막 오염 정도를 고려하는 동적 최적화를 이용하여 공정 시스템의 최적 조건을 제시하였다. 통합적인 모니터링 및 공정의 생물학적-물리적 제어, 공정 최적화 시스템을 개발함으로써, 공정의 환경 친화성이 증가하며 공정 운영 에너지 비용 과 막 오염 진행 정도가 감소하였다.Acknowledgements: This work was supported by the National Research Foundation of Korea(NRF) grant funded by the Korea government(MSIP) (No.2015R1A2A2A11001120) |
