화학공정의 위험성 평가의 자동화를 위한 새로운 공정 지식 표현 모델

강 병관, 서 정철, 윤 인섭

서울대학교 화학공학과

A New Model of Process Knowledge Representation for Automated Hazard Analysis of Chemical Process

Byoung Gwan Kang, Jung Chul Suh, En Sup Yoon

Department of Chemical Engineering, Seoul National University, Seoul 151-742, Korea

서론

화학공장은 수많은 기계 장치들, 압력 또는 비압력 용기, 배관, 측정감지기, 작동기, 제어기, 전기장치, 감시 및 제어 시스템, 그리고 공정 유체 등으로 구성되어 있다. 이렇게 장치 집약적인 화학공장의 특징 때문에 화학공장은 언제나 장치의 고장 또는 조업자의 실수 등으로 사고가 발생할 수 있는 위험을 안고 가동되고 있다. 최근들어 공장이 점점 복잡해지고 거대해지면서 공장 내에서의 인명과 경제적 손실 뿐만 아니라 주변지역의 환경 파괴와 지역주민에게 피해를 끼치는 대형 사고의 가능성이 점점 높아지고 있다. 따라서 공장의 안전성을 확보하고 사고를 예방하는 일이 공정의 설계시, 조작시의 필수 요소로 자리잡게 되었다. 이를 위한 대표적인 활동으로는 온라인 이상 진단(on-line fault diagnosis)과 오프라인 위험성 평가(off-line hazard analysis)를 들 수 있다. 이중 본질적으로 안전한 공장을 만들기 위해 공정의 설계 단계, 또 기존의 공정에 변화가 있는 경우에 필수적인 것이 공정에서의 위험한 요소를 찾아내고 그 위험도를 평가하고 위험을 제거하기 위해 수행하는 위험성 평가이다.

화학공장의 안전을 다루는 연구는 지금까지 주로 이상진단에 대한 연구가 주축이었으나 최근 인공지능 기술을 이용하여 위험성평가의 자동화에 대한 연구가 시도되고 있다. 위험성평가의 자동화에 있어서의 핵심은 위험성 평가에 사용되는 지식의 표현 방법과 그로부터 결론을 이끌어 내는 방법이다. 본 연구에서는 위험성 평가에 필요한 공정의 지식을 기존의 변수 관점에서가 아닌 공정 장치의 기능(function)의 관점에서 표현하는, 전문가(expert)의 추론 방식과 유사한 새로운 공정 지식 모델링 방법을 제안하였고 이 모델을 통하여 공정장치 자체의 기계적 위험 요소를 효과적으로 찾아내고 또한 이를 쉽게 자동화할 수 있음을 보였다.

공정 지식 표현 모델링을 위한 전략

공정은 각기 어떤 목적을 가진 단위 장치들의 조합이며 설계자는 자신이 공정 전체를 통하여 이루고자 하는 목적에 따라 적절하게 이 목적을 이루는데 기여할 수 있는 기능을 지닌 단위 장치들을 배치하여 전체적인 공정을 구성하게 된다. 또한 공정을 이루는 단위 장치는 공정의 목적에 기여하기 위해서 설계자(designer)가 부여한 일정한 역할을 가지게 된다. 예를 들어 파이프는 유체를 한곳에서 다른 곳으로 이동하게 하는 길을 제공하는 역할을 하고, 펌프는 유체가 이동하는 데 필요한 추진력(driving force)을 제공한다. 또 열교환기는 그 자체로 유체가 이동하는 통로가 되면서 동시에 유체의 온도를 변화시키는(조절하는) 역할을 한다. 이것은 설계자가 각 장치에 대해서 가지고 있는 추상화된 개념 모델(abstracted conceptual model)이라 할 수 있다. 이러한 정보는 공정도와 매뉴얼에 근본적으로 내재되어 있지만 변수 관점에서 공정을 해석하면 이러한 성질이 드러나지 않기 때문에 지금까지는 위험성 분석에서 거의 활용되지 못하여왔다. 일반적으로 기존의 위험성 분석에 있어서는 변이(deviation) 현상은 보통 변수 중심적으로 사고되어 왔다. 즉 변이란 변수들의 값이 그들 각자가 가져야 할 정상적인 범위에서 벗어남을 뜻하고 이것으로부터 시작하여 그 원인과 결과를 규명하는 작업을 진행하게 된다.

그러나 전문가들이 일반적으로 장치에 대해서 이해하는 방식은 이러한 변수의 관점에 의한 이해와는 다르다. 사람이 어떤 시스템을 이해하는 방식은 그 시스템에 존재하는 변수를 이용한 분석이 아니고 시스템의 전체적인 구조와 그 단위 요소들의 추상화된 개념 모델(functionality)을 따른 추론(reasoning)이다. 즉 사람은 공정의 목적을 이루기 위한 공정요소들의 시스템 전체에 기여하는 역할들을 고려하여 추론한다고 볼 수 있다. 그러므로 위험성 평가에서 이러한 것을 나타낼 수 있는 기능에 대한 모델을 도입함으로서 전문가가 추론하는 것에 접근할 수 있을 것이다.

기능 중심의 공정 모델링 방법

본 연구에서 제안하는 기능의 개념은 단위 장치가 자신의 안에 있는 유체에 대해 어떤 일을 가했는가, 더 자세히 말하면 어떤 변수에 대해 기능을 하는가에 따라 정해진다. 공정의 모든 단위 장치들은 그 장치 안에서의 거동을 나타내는 어떤 변수에 대해서 정해진 역할을 한다. 이러한 공정 장치의 기능을 표현하고 이를 통하여 화학공정에서 일어나는 거시적인 현상들을 분석하기 위하여 일반적인 화학공정에서 가장 많이 나타나는 다섯 가지 변수, 즉 온도(T), 압력(P), 유량(F), 조성(C), 액위(L)를 중심으로 일곱 가지의 장치 기능(이를 functional primitive라 칭한다)을 정의하였다. 이를 table 1에 나타내었다.

Table 1. Functional Primitives

Functional Primitives	Symbol	Functional Role	Examples
Thermal Generator	[eqn: G^T`]	the basic unit making change in temperature variable	Heat exchanger, Boiler, etc.
Composition Generator	[eqn: G^C`]	the basic unit making change in composition variable	Reactor, Column, etc.
Pressure Generator	[eqn: G^P`]	the basic unit making change in pressure variable	Pump, Compressor, etc.
Flow Generator	[eqn: G^F`]	the basic unit making change in flow variable	Pump, etc.
Conduit	[eqn: C`]	the basic unit providing the path for the movement of variable	Pipe, etc.
Accumulator	[eqn: A`]	the basic unit acting on accumulation of variable	Tank, etc.
Barrier	[eqn: B`]	the basic unit blocking the movement of variable	Valve, etc.

이를 이용하면 어떤 공정이 주어졌을 때 공정의 주요 흐름(main stream)을 따라 공정 장치를 그 기능으로 표현해낸 process functional diagram(PFD)을 그릴 수 있다. 간단한 buffer tank system에 대하여 이를 표현해 보면 다음의 그림과 같다.

figure 1. process flowsheet for buffer tank system

figure 2. representation of the example process using functional primitives

그림에서 볼 수 있듯이 공정 장치의 기능은 유일하지 않고, 같은 공정장치라 할지라도 그 장치에 관계된 어떤 변수를 고려할 것인가 하는 physical view와 조업 모드(operating mode)에 따라 그 기능이 달라질 수 있다. 예를 들면 밸브는 조업 모드에 따라 conduit가 되기도하고(open mode), Barrier가 될 수 도 있다(closed mode). 또한 펌프는 physical view에 따라 유량의 [eqn: G^F`]가 되기도하고, 압력의 [eqn: G^P`]가 되기도 한다.

공정의 위험한 상황은 최초에 공정 장치에 기능 이상이 발생하고 이 이상이 그 장치의 상태변수에 변이를 일으켜 이것이 전파되면서 기능이상과 결합하여 사고와 연결되기 때문에 생긴다. 이 모델은 장치를 그 기능에 따라 표현했기 때문에 이 모델로부터 공정장치에서 발생가능한 기능이상(malfunction)을 알 수 있다. table 2에 이를 나타내었다.

table 2. functional primitives에 따른 malfunction set

Functional Primitives	Possible Malfunction
[eqn: G^T`]	leaking, partial blocking, corrosion, contamination, fouling
[eqn: G^C`]	leaking, corrosion, explosion
[eqn: G^P`]	power failure, contamination, blockage, fracture, motor failure
[eqn: G^F`]	power failure, contamination, blockage, fracture
[eqn: C`]	leaking, partial blocking, blocking, fracture
[eqn: A`]	leaking, explosion, fracture
[eqn: B`]	valve stuck

이 표에서 functional primitive가 공정장치에서 발생할 수 있는 고장에 대한 지식을 나타낼 수 있음을 알 수 있다. 이 모델을 공정장치를 지나는 변수의 변이(deviation)를 다루는 모델과 결합시킨다면 공정장치의 기능이상(malfunction), 즉 장치의 고장(failure)과 변수의 변이(deviation) 두 가지 모두를 고려하는 이상의 전파 과정과 결과를 알 수 있는 위험성 평가를 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.

결론

위험성 평가의 자동화를 위하여 기존의 변수 중심의 공정 모델링 방법을 벗어난 새로운 패러다임으로서의 기능 중심의 공정 모델링 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 공정장치를 그 기능의 관점에서 표현하여 사람의 공정 이해 방식에 가깝고 공정에서 생길 수 있는 기계적인 위험에 대한 지식을 나타낼 수 있으며 적은 양의 기호로 공정을 효과적으로 간편하게 표현할 수 있다. 위험성 평가를 위하여 다른 공정 표현 모델과의 결합과 자동화에 대한 연구가 진행중이다.

감사

포항공대 지능자동화연구센터(ERC)를 통한 한국과학재단의 부분적 재정지원에 감사드립니다.

참고문헌

1. Finch, F.E. & Kramer, M.A., "Narrowing Diagnostic Focus Using Functional Decomposition", AIChE Journal, 34(1), pp 25-36, 1988

2. Keuneke, A.M., "Device Representation : The Significance of Functional Knowledge", IEEE Expert, April, pp 22-25, 1991

3. AIChE, Guidelines for Hazard Evaluation Procedures, 2nd ed., AIChE, 1992

4. Taylor, J.R., Risk analysis for process plant, pipelines and transport, E&FN SPON, London, 1994