| 초록 |
최근에 환경문제와 에너지 절감에 대한 관심이 높아지면서 기존의 공정을 최적화하는 부분에 있어 많은 연구가 진행되고 있다. 지금껏 최적화 과정은 주로 공정의 물질수지, 에너지수지, 구성방정식 등을 수식모델로 구성하고 이를 이용하여 수행되어 왔으나 반도체 공정이나 생물학 공정처럼 공정이 매우 복잡하여 수식모델을 구성하기 힘든 경우에는 모델에 기반하여 최적화를 수행하는 것 자체가 불가능해진다. 그래서 본 연구에서는 수식모델을 이용하여 한번에 최적화를 수행하는 방법대신 D-최적실험계획법과 반응곡면법에 근거한 실험모델을 이용하여 진화적으로 최적화를 수행하는 방법을 연구해 보았다. 방법론을 적용한 대상공정은 pulp digester process model로 가장 널리 쓰이고 있는 continuous digester benchmark model(Matlab toolbox by Kayihan)로 삼았다. 6개의 조절변수와 1개의 반응변수로 국부적인 영역에서 2차 다항식 모델을 순차적으로 구성하여 최적값을 추적한 결과, 3번의 반복계산만에 반응변수인 kappa number가 29.7091에서 3.0394까지 감소하는 좋은 결과를 보였다.
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