| 학회 |
한국공업화학회 |
| 학술대회 |
2019년 가을 (10/30 ~ 11/01, 제주국제컨벤션센터(ICC JEJU)) |
| 권호 |
23권 2호 |
| 발표분야 |
(특별세션) 4차산업혁명 대응 친환경 에너지 및 소재 공정기술 |
| 제목 |
Development and application of machine learning model for distillation process |
| 초록 |
본 연구에서는 증류탑 분리공정의 안정적이고 효율적인 운영을 위하여 머신 러닝 모델을 개발하고 현장에 적용하였다. 연구 대상의 혼합부탄 분리공정은 원료의 조성이 시간에 따라 다양하게 변화되며, 운전 조건 변화가 발생되어 효율적인 공장 운영이 어렵다. 공학 이론 기반의 공정 모델 개발은 현장 데이터와의 정합성 부족에 따른 한계점이 발생되어 경험적 모델을 통한 보완이 필요하다. 본 연구는 데이터마이닝(data mining)을 통하여 수집된 공정데이터 분석이 이루어졌으며, 이론적 모델을 통한 정상상태에서의 공정 최적화, 경험적 모델을 통한 비정상상태에서의 최적 운용방안이 도출되었다. 최종적으로 이론적 모델과 경험적 모델이 결합된 머신 러닝 공정최적화 모델이 개발되었으며, 머신 러닝 모델의 시뮬레이션 결과와 실제 증류탑 온도 데이터를 비교하여 모델을 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 대상 공정의 에너지저감 및 효율적인 공장 운용이 가능할 것으로 기대된다. |
| 저자 |
김정환, 권혁원, 오광철
|
| 소속 |
한국생산기술(연) |
| 키워드 |
증류탑; 혼합부탄 분리공정; 이론적 공정 모델; 머신 러닝 모델; 빅데이터
|
| E-Mail |
|
