| 학회 | 한국공업화학회 |
| 학술대회 | 2020년 가을 (10/28 ~ 10/30, 광주 김대중컨벤션센터(Kimdaejung Convention Center)) |
| 권호 | 24권 1호 |
| 발표분야 | [화학공정] 디지털 트윈과 공정시스템 기술 |
| 제목 | 상용 C4 splitter 공정 최적화를 위한 AI 모델 개발 및 적용 |
| 초록 | 본 연구는 상용 C4 splitter 공정에 대하여 지능화 모델을 개발하고 현장적용을 위한 최적화 방법에 대하여 연구하였다. 대상공정은 혼합부탄 원료로부터 순도 99% 이상의 노말부탄을 생산하는 공정이다. 대상공정은 연속적으로 운전되고, 원료의 조성이 실시간으로 바뀌어 안정적인 운전이 어려워 운전원의 숙련도에 따라 공정효율 차이가 발생된다. 대상공정에 대하여 상용프로그램을 이용하여 열역학 이론에 기반한 공정모델을 개발하였고, 실제 공정데이터를 바탕으로 머신러닝 모델을 개발하였다. AI 머신러닝 모델은 실제 공정에서 수집된 빅데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 알고리즘 선정을 통하여 개발되었다. 최종적으로 이론적 모델과 비교검증으로 머신러닝 모델을 최적화 하였고, 개발된 AI 모델을 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. |
| 저자 | 김정환1, 조형태1, 권혁원2 |
| 소속 | 1한국생산기술(연), 2부산대 |
| 키워드 | AI 모델; Splitter; 공정최적화; 머신러닝; 증류탑 |
