| 학회 | 한국공업화학회 |
| 학술대회 | 2018년 가을 (10/31 ~ 11/02, 제주국제컨벤션센터(ICC JEJU)) |
| 권호 | 22권 2호 |
| 발표분야 | 화학공정_포스터 |
| 제목 | 인공 지능을 결합한 공정 모델 개발 및 실시간 최적화 |
| 초록 | 수학적 공정 모델은 변수가 많고 비선형 거동을 보이기 때문에 Real-time optimization (RTO)를 하기 위해서는 계산 부하가 크다. 따라서 RTO를 하기 위해 간단한 선형 모델이 사용되었지만 모델의 정확성은 떨어진다. 최근 Artificial Intelligence (AI)는 급격한 발전을 이루었고 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 연구에서는 AI를 기존의 수학적 공정 모델에 도입하여 빠르고 효율적으로 Real-time optimization (RTO)을 할 수 있는 새로운 모델을 개발하였다. Aspen HYSYS를 이용하여 초기 공정 모델을 개발하고 다양한 운전 시나리오를 기반으로 하여 운전 데이터를 생성하였다. 생성된 데이터로 Artificial Neural Network (ANN) 모델을 학습시키고 학습에 사용되지 않은 데이터로 모델을 테스트하고 결과를 분석하였다. 마지막으로 개발된 ANN 모델과 최적화 알고리즘을 결합하여 공정의 주요 장치에 운전 전략을 구축하였다. Acknowledgement: 이 연구는 산업통상자원부의 재원으로 엔지니어링개발연구센터의 지원을 받아 수행된 연구임. (과제번호: N0000990) |
| 저자 | 신연주, 조연평, 황성원 |
| 소속 | 인하대 |
| 키워드 | 공정 모델링; 공정 최적화; 인공지능 |
