In the dismantling process of nuclear spent fuels, the spent fuel rod cutting process, followed immediately by the decladding process, performs the cutting the spent fuel rods to a proper length for fast decladding operation. In this paper, we analyzed the chemical compositions, mechanical properties, and physical characteristics for SUS and zircaloy tubes in order to identify the feasibility of cutter-blade type in cutting SUS and zircaloy tubes. It is considered that material, shape and angle, and heat treatment for fabricating the highly durable cutter blade and also it is investigated that the round-shape sustenance of cross-section, amount of debris production, and fire occurrence for measuring the cutting performance on SUS and zircaloy tubes, spent fuel rod cutting device is designed to be operated automatically through the remote control system for use in Hot Cell(radioactive) area and the electro-driven mechanical parts are modularized for easy maintenance. Results from various experiments confirm the efficiency of this device.
Objectives: This study aimed to elucidate the physicochemical properties of silica powder and airborne particles as by-products generated from fabrication processes to reduce unknown risk factors in the semiconductor manufacturing work environment. Materials and Methods: Sampling was conducted at 200 mm and 300 mm semiconductor wafer fabrication facilities. Thirty-two powder and airborne by-product samples, diffusion(10), chemical vapor deposition(10), chemical mechanical polishing(5), clean(5), etch process(2), were collected from inner chamber parts from process and 1st scrubber equipment during maintenance and process operation. The chemical composition, size, shape, and crystal structure of silica by-product particles were determined by using scanning electron microscopy and transmission electron microscopy techniques equipped with energy dispersive spectroscopy, and x-ray diffractometry. Results: All powder and airborne particle samples were composed of oxygen(O) and silicon(Si), which means silica particle. The by-product particles were nearly spherical $SiO_2$ and the particle size ranged 25 nm to $50{\mu}m$, and most of the particles were usually agglomerated within a particle size range from approximately 25 nm to 500 nm. In addition, the crystal structure of the silica powder particles was found to be an amorphous silica. Conclusions: The silica by-product particles generated from the semiconductor manufacturing processes are amorphous $SiO_2$, which is considered a less toxic form. These results should provide useful information for alternative strategies to improve the work environment and workers' health.
머신러닝 기법을 활용하여 LDPE (Low Density Polyethylene) 공정의 이상을 사전 감지하고, 설비의 수명을 예측할 수 있는 기술을 소개한다. 안전성과 생산성 극대화를 위해, 화학 공정의 예상치 못한 이상을 사전에 감지하고 예방하는 것은 매우 중요하다. LDPE 공정은 3,000 kg/㎠g 이상까지 승압되는 고압 공정이기 때문에, ESD (Emergency Shutdown)가 발생하면 예상치 못한 부동이 발생하고, 그에 따른 보수 기간 증가로 인한 생산성 손실이 발생한다. 고압 공정의 주요 변수들의 운전 데이터를 수집하고, 비지도학습 머신러닝 기술을 활용하여, ESD의 사전 감지 모형을 개발하였다. 4회의 ESD를 2.4일 전에 감지하는 결과를 얻을 수 있었다. 더불어, 물리적으로 의미 있는 핵심 변수들을 활용하면, 고압 설비의 수명을 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.
인적 오류(human error)는 공장설비의 설계, 제작, 건설, 운전, 유지$\cdot$보수의 모든 단계에서 발생할 수 있으며 사고의 대부분이 인적 오류의 영향과 관계되어 있는 것으로 조사되고 있다. 본 연구에서는 현장의 작업자 행동 특성 및 오류 메커니즘을 확인하고, 평가분류 쉬트를 활용하여 공정에서 발생하는 인적 오류를 분석하였다. 또한 ASEP HRA 절차를 이용하여 인적 오류 확률(HEP) 산정 알고리즘을 구축하여 현장에서 쉽게 인적 오류를 분석할 수 있는 ASEP HEP 프로그램을 개발하였다. 이를 이용하여 화학공장에서의 가능한 인적 오류사고를 예방하고 보다 체계적인 인적 오류 방지대책을 수립할 수 있다고 판단된다.
In water treatment process using microfiltration membranes, manganese is a substance that causes inorganic membrane fouling. As a result of analysis on the operation data taken from I WTP(Water Treatment Plant), it was confirmed that the increase of TMP was very severe during the period of manganese inflow. The membrane fouling fastened the increase of TMP and shortened the service time of filtration or the cleaning cycle. The TMP of the membrane increased to the maximum of $2.13kgf/cm^2$, but it was recovered to the initial level ($0.17kgf/cm^2$) by the 1st acid cleaning step. It was obvious that the main membrane fouling contaminants are due to inorganic substances. As a result of the analysis on the chemical waste, the concentrations of aluminum(146-164 mg/L) and manganese(110-126 mg/L) were very high. It is considered that aluminum was due to the residual unreacted during coagulation step as a pretreatment process. And manganese is thought to be due to the adsorption on the membrane surface as an adsorbate in feed water component during filtration step. For the efficient maintenance of the membrane filtration facilities, optimization of chemical concentration and CIP conditions is very important when finding the abnormal level of influent including foulants such as manganese.
Membrane bioreactors (MBRs) employ a process of biological treatment that is based on a membrane that has the advantages of producing high-quality treated water and possessing a compact footprint. However, despite these advantages, the occurrence of "fouling" during the operation of these reactors causes the difficulty of maintenance. Hence, in this study, three physical cleaning methods, namely, backwashing, air scrubbing, and mechanical cleaning ball was performed to identify optimum operating conditions through laboratory scale experiments, and apply them in a pilot plant. Further, the existing MBR process was compared with these methods, and the field applicability of a combination of these physical cleaning methods was investigated. Consequently, MCB, direct control of cake fouling on the membrane surface was found to be the most effective. Moreover, as a result of operating with combination of the physical cleaning process in a pilot plant, the TMP increasing rate was found to be - 0.00007 MPa/day, which was 185% higher than that obtained using the existing MBR process. Therefore, assuming fouling only by cake filtration, about one year of operation without chemical cleaning is considered to be feasible through the optimization of the physical cleaning methods.
There have been a lot of studies in the past for the method of predicting the failure of a machine, and recently, a lot of researches and applications have been generated to diagnose the physical condition of the machine and the parts and to calculate the remaining life through various methods. Survival models are also used to predict plant failures based on past anomaly cycles. In particular, special machine that reflect the fluid flow and process characteristics of chemical plants are connected to hundreds or thousands of sensors, so there are not many factors that need to be considered, such as process and material data as well as application of derivative variables. In this paper, the data were preprocessed through time series anomaly detection based on unsupervised learning to predict the abnormalities of these special machine. Next, clustering results reflecting clustering-based data characteristics were applied to produce additional variables, and a learning data set was created based on the history of past facility abnormalities. Finally, the prediction methodology based on the supervised learning algorithm was applied, and the model update was confirmed to improve the accuracy of the prediction of facility failure. Through this, it is expected to improve the efficiency of facility operation by flexibly replacing the maintenance time and parts supply and demand by predicting abnormalities of machine and extracting key factors.
본 연구는 중소기업의 정보화를 추진함에 있어, 정보화 중에서도 중단기적인 도입 성과를 낼 수 있는 생산정보관리시스템 구축을 위하여, 화학제조업 분야의 핵심 업무 프로세스에 대하여 표준화를 연구하고 그에 따른 생산정보관리시스템을 구축 적용하는데 제공하고자 한다. 화학제조업 생산정보관리시스템 표준화를 위한 개발방법론은 중소기업기술정보진흥원에서 기 연구 개발된 생산정보관리시스템 개발 방법론(PSDM)을 적용하며, 표준화 대상은 시스템 구성도, 업무절차 흐름도, Menu Structure 등과 같이 시스템구축 시 골격이 되는 핵심 업무 프로세스이다. 본 연구로 생산정보관리시스템을 구축하고자 하는 화학제조업 중소기업 및 관련 전문 IT업체들이 표준화된 핵심 업무 프로세스를 적용하여 시스템을 보다 효과적으로 구축 할 수 있으며, 시스템에 대한 구축 용이성과 신뢰성을 제공하며 아울러 핵심 업무 프로세스의 활용이 극대화되기 위해서 사후관리 교육훈련 및 유지보수 방안도 제시하고 있다. 본 연구 결과를 적용함으로써 생산 공정의 불합리한 요소제거, 생산제품 품질 향상, 생산비용절감이 가능하다.
열매체유는 화학플랜트의 가열시스템, 열교환시스템, 특정한 가스공정, 사출성형 시스템 및 펄프 제지공정에 사용되고 있다. 열매체유는 열적 산화 분해에 잘 견디며 안전성이 뛰어나며, 열매체유가 누출이나 분출의 경우에는 점화원이 있을때 쉽게 점화된다. 본 연구에서는 공정안전관리 사업장의 화재 폭발 사고를 예방하기 위해서 열매체유의 사용 실태조사를 통해 안전관리 상태를 고찰하였다. 사업장의 공정시스템에서 사용된 열매체유의 사용실태는 개발된 설문지에 의해서 조사되었다. 본 연구 결과는 열매체유의 관리나, 열매체유 공정의 안전한 운전과 유지와 관련된 화재 폭발 사고 예방을 위한 안전관리 대책 수립에 활용될 수 있을 것이다.
An increasingly competitive business environment has been concentrated on industries to reduce the operating costs. Industries such as gas, oil, petrochemical, chemical, and electric power have employed for the operation and used for large equipment or structures that require a high capital investment. In order to meet these requirements, the industries are increasingly moving toward saving the experimental verification and computer simulation. Therefore industries to reduce the maintenance costs without compromising the operational safety have been forced on finding for better and more efficient methods to inspect their equipment and structures. In this study, it focused on the development the real-time non-contract monitoring system as an efficient tool for the experimental study of weld defects based on the relationship between the measured voltage and input parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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