• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.1163-1168
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• 2006

Manufacturing technology for the production of high value-added fine chemical products is emphasized and getting more attention as the diversified interests of customers and the demand of high quality products are getting bigger and bigger everyday. Thus, the development of advanced batch processes, which is the preferred and most appropriate way of producing these types of products, and the related technologies are becoming more important. Therefore, high-precision batch distillation is one of the important elements in the successful manufacturing of fine chemicals, and the importance of the process operation strategy with quality assurance cannot be overemphasized. Accordingly, proposing a process structure explanation and operation strategy of such processes including batch processes and batch distillation would be of great value. We investigate optimal operation strategy and production planning of multi-purpose plants consisting of batch processes and batch distillation for the manufacturing of fine chemical products. For the short-term scheduling of a sequential multi-purpose batch plant consisting of batch distillation under MPC and UIS policy, we proposed a MILP model based on a priori time slot allocation. Also, we consider that the waste product of being produced on batch distillation is recycled to the batch distillation unit for the saving of raw materials. The developed methodology will be especially useful for the design and optimal operations of multi-purpose and multiproduct plants that is suitable for fine chemical production.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권2호
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• pp.270-276
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• 2012

본 연구에서는 두 개의 증류탑으로 이루어진 기존 추출 증류 공정과 열 통합된 연속식 증류탑으로 이루어진 추출열 통합 증류 공정의 시스템에 대하여 에너지가 가장 적게 드는 최적의 구조 및 운전조건을 실현하기 위하여 Aspen plus의 최적화 기능을 이용하여 최적화를 행하였다. 두 구조 모두 추출제를 재순환시키는 구조로 모사하였다. 최적화 문제를 구성하여 에너지 비교, 다른 조성비, 추출제의 양에 따라 최적 조건의 변화를 파악하여 최적화된 공정 조업조건 및 설계지침을 제시하였다. 두 구조의 비교에서 열 통합 증류 시스템이 기존의 증류시스템에 비하여 에너지 효율 및 장치비 면에서 보다 나은 것으로 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권5호
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• pp.892-897
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• 2008

열복합 증류탑을 활용하여 기존의 에탄올 농축공정보다 에너지 사용량을 절감한 새로운 에탄올 농축공정을 제안하였다. 벤젠을 분리제로 사용한 제안된 증류 시스템은 증류곡선이 평형농도 곡선과 유사하게 분포되도록 설계되었으며, 증류영역의 경계에 가까운 원료 조성을 가지도록 설계하여 최대의 증류효율을 얻도록 구성하였다. 본 연구의 증류시 스템은 기존의 농축시스템에 비해 약 18%의 에너지 절감효과를 얻을 수 있었다. 또, 여타의 유사한 공비증류 공정에 활용할 수 있는 설계방안을 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.742-748
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• 1993

The dynamics and control of two complex column configurations (sidestream column with stripper; prcfractionater/sidestream column configuration), which are multivariable interacting and nonlinear, have been studied. A new control scheme developed by Hanand Park(1993) to deal with the nonlinear and multivariable nature of distillation processes has been applied to these complex distillation configurations. The control scheme incorporates a nonlinear wave model into a generic model control framework. An observer based on the nonlinear wave model is used to determine the profile positions of distillation column sections. The control scheme enables tight control of the profile position of each column section that leads to fast stabilization of product compositions.

• 공업화학
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• 제31권5호
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• pp.520-525
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• 2020

본 연구에서는 증류공정의 제품 생산단 온도 예측을 위한 머신러닝 기반 모델을 개발하였다. 증류공정의 제어는 제품 생산단의 온도를 통해 이루어지고 있어 제어를 위해 정확한 온도 예측이 필요하다. 증류공정에서 온도는 다양한 변수들과 복잡한 비선형의 관계를 형성하고 있으며 시계열 데이터의 특성이 있어 이를 예측하기 위해 순환신경망 기반 알고리즘을 이용하였다. 모델 개발 과정에서 적절한 예측 알고리즘을 선정하기 위해 세 가지 순환신경망 기반 알고리즘과 배치 사이즈 조절하여 제품 생산단 온도를 예측하기 위한 가장 적저한 모델을 선정하였다. LSTM₁₂₈ 모델이 제품 생산단 온도를 예측하기 위한 가장 적절한 모델로 선정되었다. 선정된 모델을 활용하여 실제 공정 운전데이터에 적용한 결과 RMSE 0.0791, R² 0.924의 성능을 보였다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제10권5호
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• pp.387-394
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• 2019

Membrane distillation (MD) is one of the water treatment processes which involves the momentum, heat and mass transfer through channels and membrane. In this study, CFD modeling has been used to simulate the heat and mass transfer in the direct contact membrane distillation (DCMD). Also, the effect of operating parameters on the water flux is investigated. The result shows a good agreement with the experimental result. Results indicated that, while feed temperature is increasing in the feed side, water flux improves in the permeate side. Since higher velocity leads to the higher mixing and turbulence in the feed channel, water flux rises due to this increase in the feed velocity. Moreover, results revealed that temperature polarization coefficient is rising as flow rate (velocity) increases and it is decreasing while the feed temperature increases. Lastly, the thermal efficiency of direct contact membrane distillation is defined, and results confirm that thermal efficiency improves while feed temperature increases. Also, flow rate increment results in enhancement of thermal efficiency.

• 플랜트 저널
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• 제13권3호
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• pp.26-29
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• 2017

본 연구에서는 메탄올-아세톤 압력 변환 증류 공정에서 유입 흐름의 조성 최적화를 진행하였다. 압력 변환 증류 공정에서 유입 흐름의 조성은 혼합물 분리가능성에 지대한 영향을 주는 것이 잘 알려져 있다. 분리된 순수한 물질의 환류흐름을 이용하여 유입 흐름의 조성을 조절하여 정해진 압력에서 보다 나은 분리효율을 보이는 것을 이번 연구의 목적으로 한다. 환류 흐름이 없는 압력 변환 증류 공정을 기본 공정으로 하여, 메탄올의 환류 흐름이 있는 경우와 아세톤의 환류 흐름이 있는 경우 두 가지 공정이 설계되었다. 각 공정은 Total annual cost로 비교되었으며, 그 결과 환류 흐름이 없는 기본 공정이 가장 유리한 것으로 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권4호
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• pp.565-572
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• 2020

본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.1109-1114
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• 1992

Modern chemical processes are becoming more complicated. The sophisticated chemical processes have needed the fault diagnosis pxpert systems that can detect and diagnose the fault diagnosis expert systems that can detect and diagnose the faults of some processes and give and advice to the operator in the event of process faults. We present the Time-Delay Neural Network(TDNN) approach for on-line fautl diagnosis. The on-line fault diagnosis system finds the exact origin of the fault of which the symptom is propagated continuously with time. The proposed method has been applied to a pilot distillation column to show the merits and applicability of the TDNN.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1826-1829
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• 2003

Fine chemical production must assure high-standard product quality as well as characterized as multi-product production in small volumes. Installing high-precision batch distillation is one of the common elements in the successful manufacturing of fine chemicals, and the importance of the process operation strategy with quality assurance cannot be overemphasized. In this study, we investigate the optimal operation strategy and production planning of a sequential multi-purpose plants consisting of batch processes and batch distillation with unlimited intermediate storage. We formulated this problem as an MILP model. A mixed-integer linear programming model is developed based on the time slot, which is used to determine the production sequence and the production path of each batch. Illustrative examples show the effectiveness of the approach.