| 학회 |
한국공업화학회 |
| 학술대회 |
2022년 봄 (05/11 ~ 05/13, 제주국제컨벤션센터(ICC JEJU)) |
| 권호 |
26권 1호 |
| 발표분야 |
포스터-화학공정 |
| 제목 |
Development of soft sensor for prediction ofimpurity concentration based on deep neural network |
| 초록 |
Quality variable 의 정확한 측정 및 제어는 산업 공정에서 매우 중요하지만 실시간 측정이 어렵고 그 비용이 비싸다는 문제점을 가지고 있다. 소프트 센서는 온도, 유량과 같이 측정이 쉬운 변수로 quality variable 의 값을 유추하는 방법이다. 증류 공정의 변수는 높은 비선형성을 가지고 있을 뿐만 아니라 변수 간의 상관관계가 높아 이를 효과적으로 예측하기 위해 딥러닝 기반의 소프트 센서가 사용된다. 따라서 본 연구에서는 산업 증류 공정의 생산물 내의 부산물 농도 예측을 위해 딥러닝 기반의 소프트 센서를 개발하였다. 증류 공정의 생산물의 온도와 압력을 입력변수로 사용되었으며, 출력 변수는 생산물 내의 부산물 농도로 설정하였다. 모델 개발 결과 높은 성능으로 부산물의 농도를 예측할 수 있음을 확인하였다. |
| 저자 |
안나현1, 홍석영2, 임종구3, 한인수3, 조형태1, 김정환1
|
| 소속 |
1한국생산기술(연), 2연세대, 3GS칼텍스 주식회사 |
| 키워드 |
Distillation process; Deep learning; Decision making; Soft sensor
|
| E-Mail |
|
