• 한국안전학회지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.21-27
• /
• 2017

Even if several chemical accident prevention systems such as PSM(Process Safety Management), RMP(Risk Management Plan), etc. have been carried out, many chemical accidents have still occurred at industrial plants in Korea. We describe the status of chemical industry and the trend of occurrence of chemical accidents in Korea. And this paper analyzes the recent chemical accidents in eight ways. These ways include chemical accident forms, ignition sources, sources of chemical equipment, human vs equipment/material causes, worker's working situation, employee scale, hazardous substances, week & time, fatalities of manufacture & contractor's workers. Finally we proposes the four representative prevention measures brought to result of cause analysis by accident statistics.

• 펄프종이기술
• /
• 제33권5호
• /
• pp.30-36
• /
• 2001

Caro's acid (persulphuric acid) has been proposed as a promising reagent used in pulping of lignocellu-losic materials. Bagass was subjected to caro's acid pulping under different pulping conditions of per acid concentration (2~8 percent), pulping temperatures (40~$60^{\circ}C$) and pulping time (120~240 min). The influence of different parameters of caro's acid pulping process on the chemical and strength properties of the produced pulps had been studied. Peracid concentration and pulping temperature are the most important variables of the pulping process. High degree of delignification and good deliberation were achieved at moderate pulping conditions in the studied range. Pulping experiments of bagasse by using caro's acid had been carried out for determination of the optimum comditions of the process. In inch case to effectively tackle the problem, a specific design of an experiment is selected depending on the goals to be achieved in the experimentation. The study could enable us to excepect the bagasse pulp properties (yield, Kappa number, DP) that be stated as function of the independent variables of caro's acid pulping process (per acid concentration, pulping temperature and pulping time).

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제52권6호
• /
• pp.727-735
• /
• 2014

본 연구에서는 바이오디젤 생산의 부산물인 글리세롤로부터 수증기 개질(Steam Reforming, SR) 반응을 통해 수소를 생산하는 공정의 모델링과 모사 및 최적화를 수행했다. 글리세롤을 이용한 수소 생산 방법은 기존의 수소 생산방법인 메탄의 수증기 개질법(Steam Methane Reforming, SMR)을 대체할 수 있는 새로운 방법으로 세계 여러 곳에서 연구가 진행 중이다. 글리세롤과 수증기의 기체 혼합물을 고온의 반응기 내에서 개질시켜 합성가스(CO, $H_2$)를 생산하고, 합성가스에 포함된 일산화탄소를 수성 가스 전화 반응(Water-Gas Shift, WGS)을 통해 수증기와 반응시켜 수소를 생성하고, 최종적으로 Pressure Swing Adsorption (PSA) 공정을 통하여 이산화탄소와 수소를 분리하여 정제된 수소를 얻는다. 공정시뮬레이션 프로그램인 UniSim을 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 열효율 개선을 실시하여 운전 비용을 절감하고자 하였다. 기존 연구인 미국 DOE와 독일 Linde의 글리세롤 이용 수소 생산공정과 수율 비교를 진행하였고, 수소 에너지 인프라 구축에 기여하기 위한 최적의 생산방법을 제안하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제56권3호
• /
• pp.335-342
• /
• 2018

화학 및 전력 산업 관련 에너지 및 환경 현안에 대응하기 위한 다양한 기술이 개발 및 실증화 단계에 있으며, 특히 아민을 이용한 이산화탄소($CO_2$) 분리 공정은 $CO_2$ 포집 및 격리(CCS; carbon capture and sequestration) 설비의 대표적인 핵심 기술이다. 본 연구에서는 상용화 중인 아민 기반 $CO_2$ 분리 공정 분석 및 검토를 통하여 주요 위험 요소를 규명하고 안전성 향상을 위한 전략을 제시한다. 대상 공정에 대한 위험성 평가를 하기 위해 HAZOP 기법을 이용하였으며, 위험 등급 표(Risk matrix)을 이용하여 규명된 위험 요소들의 상대적 순위를 평가함으로써 주요 위험 요소를 완화시키거나 제거할 수 있는 설비 및 운전 상의 전략을 제시한다. 위험성 평가 결과로 운전자의 오작동, 부식에 의한 파열, 배관 및 펌프의 고장 등이 주요 위험 요소로 규명 되었고, 완화 전략으로 누출/화재/폭발에 대한 시나리오 규명, 운전자의 관리 및 교육, PSV 등 안전 밸브 설치 등 장치 변경 및 유지 보수 계획 등을 제시하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.22-30
• /
• 2022

인적오류로 발생하는 화학사고를 예방하고자 첨단 기술을 응용한 화학사고 예방 및 대응 훈련 프로그램을 개발하였다. 기존에 구축된 파일롯 플랜트(pilot plant)를 바탕으로 가상의 공정을 설계한 후, 화학사고 대응 컨텐츠를 개발하였다. 컨텐츠 구현을 위하여 파일롯 설비 일부를 개조하여 원격제어기능을 부여하였다. 또한, 가상환경에서 설비를 제어할 수 있는 DCS 프로그램을 개발하였으며, AR과 연동하여 최종적으로 가상의 화학사고를 대응할 수 있는 화학공정 운전원 교육(OTS)을 개발하였다. 이를 통해 훈련자가 직접 장치를 조작해봄으써 운전역량을 쌓을 수 있고, 가상의 화학사고를 대응함으로써 비상시 대처능력을 기를 수 있었다. 본 연구와 같은 차세대 OTS가 화학산업에 널리 보급된다면 인적오류에 의한 화학사고를 예방하는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국재난관리표준학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.63-67
• /
• 2008

본 연구는 위험성 분석 기법을 통해 화학 산업 시설에서 발생 가능한 화학 테러에 대한 원인 을 규명하고, 기존의 테러 대응 방법에 대한 분석 및 평가를 함으로써 효과적 대응 개선 방안을 마련하기 위 한 프로그램 개발이다 테러 위험성 평가 프로그램은 자산 분석(Asset Characterization), 위협 평가(Threat Assessment), 취약성 분석(Vulnerability Analysis), 위험성 평가(Risk Assessment), 대응책 제시(New Countermeasure)의 총 5단계의 순차적 알고리즘으로 구성되어 있다. 개발된 프로그램을 항만에 위치한 석유 저장 및 정제 공정에 적용하여 테러 위험성과 그 원인을 분석함으로써 위험성 평가 프로그램의 효용성과 신뢰성을 검증하였다. 화학 산업 시설에서의 보안 및 테러리즘에 대한 문제성 제기를 통해 그 해결책을 제시하고 테러의 취약점과 원인을 규명함으로써 테러나 재해(extreme event) 발생 시 효과적인 대응책 마련이나 대응 전략 수립에 기여하고자 개발된 프로그램이다.

• 방사선산업학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.543-549
• /
• 2023

Thallium-201 (²⁰¹Tl) is a medical radioisotope which emits gamma rays when it decays and used in myocardial perfusion scans in single-photon emission tomography due to its similar properties to potassium. Currently, the Korea Institute of Radiological & Medical Sciences is the only institution producing ²⁰¹Tl in Korea, and optimization of ²⁰¹Tl production research is necessary to meet supply compared to domestic demand. To this end, technical analysis of plating target production and chemical separation methods essential for ²⁰¹Tl production research is conducted. It deals with the process of generating and separating ²⁰¹Tl radioisotope and target production, It can be generated through a nuclear reaction such as ^natHg(p,xn)²⁰¹Tl, ²⁰¹Hg(p,n)²⁰¹Tl, ^natPb(p,xn)²⁰¹Bi → ²⁰¹Pb → ²⁰¹Tl, ²⁰⁵Tl(p,5n)²⁰¹Pb → ²⁰¹Tl, and considering impure nuclide generated simultaneously with the use of proton beam energy of 35 MeV or less, it is intended to be produced using the ²⁰³Tl(p,3n)²⁰¹Pb→²⁰¹Tl nuclear reaction. In particular, the chemical separation of Tl is a very important element, and the chemical separation methods that can separate it is broadly divided into four types, including solid phase extraction, liquid-liquid, electrochemical, and ion exchange membrane separation. Some chemical separations require additional separation steps, such as methods using selective adsorption. Therefore, this technical report describes four chemical separation methods and seeks to separate high-purity ²⁰¹Tl using a method without additional separation steps

• 대한금속재료학회지
• /
• 제56권11호
• /
• pp.813-821
• /
• 2018

The basic oxygen furnace (BOF) steelmaking process in the steel industry is highly complicated, and subject to variations in raw material composition. During the BOF steelmaking process, it is essential to maintain the carbon content and the endpoint temperature at their set points in the liquid steel. This paper presents intelligent models used to estimate the endpoint temperature in the basic oxygen furnace (BOF) steelmaking process. An artificial neural network (ANN) model and a least-squares support vector machine (LSSVM) model are proposed and their estimation performance compared. The classical partial least-squares (PLS) method was also compared with the others. Results of the estimations using the ANN, LSSVM and PLS models were compared with the operation data, and the root-mean square error (RMSE) for each model was calculated to evaluate estimation performance. The RMSE of the LSSVM model 15.91, which turned out to be the best estimation. RMSE values for the ANN and PLS models were 17.24 and 21.31, respectively, indicating their relative estimation performance. The essential input parameters used in the models can be selected by sensitivity analysis. The RMSE for each model was calculated again after a sequential input selection process was used to remove insignificant input parameters. The RMSE of the LSSVM was then 13.21, which is better than the previous RMSE with all 16 parameters. The results show that LSSVM model using 13 input parameters can be utilized to calculate the required values for oxygen volume and coolant needed to optimally adjust the steel target temperature.

• 한국미생물생명공학회:학술대회논문집
• /
• 한국미생물생명공학회 1979년도 추계학술대회 심포지움
• /
• pp.242-242
• /
• 1979

The general efforts of applied research and development can be divided into product development, process development, process design, process equipment design, and operation The fed batch culture as one effort of theprocess development in fermentation industry has been practiced since the early times of human history. One particular industrial application with long history is in the cultivation of the baker's yeast where the glucose effect at relatively high glucose concentration is the general rule.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제61권4호
• /
• pp.542-549
• /
• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.