| 초록 |
석유화학 산업에 있어서 범용으로 가장 수요를 많이 가지고 있는 제품 중에 하나가 polyvinyl chloride (PVC)이다. 현재 PVC 가격이 상승하고 수요가 증가함에 따라 PVC 수급 조정을 위해 그 생산량을 늘리고 있는 실정이어서, PVC의 monomer인 VCM의 수요도 늘고 있는 상황이다. 하지만, oxychlorination 방법을 이용하는 VCM 공정의 반응기 경우, 산소, ethylene, inert gas의 농도 등에 따라 flammable region을 고려해야 하며, 공정의 반응 조건에 따라서도 safety를 고려해야 하는 어려움이 있다. 이에 따라, 공정의 정상 조업 상태 유지와 생산량 증가를 위하여 공정에 대한 monitoring과 반응기에 대한 modeling 및 최적화를 수행해야 될 필요성이 있다. 본 연구에서는 VCM 공정에서의 oxychlorination reactor에 다변량 통계 기법 중에 하나인 principal component analysis(PCA)를 적용하여 monitoring을 실시하였고, partial least squares(PLS) 기법을 이용하여 modeling 및 최적화를 수행함으로써 다변량 통계 기법의 유용성을 입증하였다. |
