공정이상에 대한 대처조작의 합성에 관한 연구

박경찬, 안대명 ,황규석

부산대학교 화학공학과

A Study on the Synthesis of Operating Sequence for Abnormal State

Kyoung Chan Park, Dae Myung An, Kyu Suk Hwang

Dept. of Chemical Engineering , Pusan National University

1. 서론

현재의 화학공장은 그 규모가 대형화됨에 따라 공장내의 valve수나 공정을 이루는 장치들이 다양화 되었으며, 구조 또한 매우 복잡하다. 이러한 공장에서 발생되는 크고작은 이상원인에 대해 안전운전을 위한 연구가 행해지고 있다. 하지만, 발생되는 이상원인들은 공정상의 어떠한 부분에서도 발생가능성을 배제할수 없을 만큼 발견되고 있으며, 이같은 이상원인의 대처조작 중, 운전자의 오판단 및 오조작에 의한 사고발생도 상당수 일어난다. 이러한 사고방지를 위해 많은 연구자들이  Start-Up, Shutdown, 발생한 사고의 진단, 위험성의 예측, 사고분석 등 여러분야에 연구되고 있으나 운전중 이상상황의 대처를 위한 연구는 거의 없는 실정이다.

공정운전중 발생하는 이상원인들을 전부 인식하고 그에 대처하는 방안을 마련하기는 쉽지 않다. 따라서, 공정 Topology, 발견된 사고의 원인등과 같은 사실들과 정의된 Rules을 이용하여 이상상황에 대처한다.

본 연구는 발생된 사고의 분석을 통해 발견된 이상원인과 이 원인을 대처하기 위해 구축된 Knowledge Base를 이용하여 발생가능한 사고에 대처하기 위한 Library의 발견과 목표상황 추론 그리고, 대처조작을 합성함으로써 수없이 발생하는 이상원인을 제거한다.

2. 시스템전략

화학공장의 많은 장치들과 Valves의 작동중에 발생되는 기기적  결함이나 운전자의 오조작과 오판단으로 인한 이상상황은 발생되는 장소뿐만 아니라, 같은 원인에 대한 운전중 공정의 상황을 알아야만 대처가능하며, 이상이 확대되어진 정도에 대해서도 그 대처 조작은 매우 달라질수 있다. 따라서, 많은 연구자들이 사고원인 분석시에 사용하는 FTA(Fault Tree Analysis)에 의해 발견된 원인들을 수집하고, 이상원인이 사고로 확대되는 경로을 인식하여 발생되는 이상에 대처하는 조작을 합성한다.

본 연구에서는 사고에 대처하기 위해 공정 Topology, 발견된 이상원인의 사고확대에 대처하는 Library, 제약조건 등을 Knowledge Data Base로 구축하여 발견된 원인에 대처할 수 있는 조작을 합성한다. 대처 Library는 일반적인 공정에 적용 가능하도록 General한 목표상황을 제시하며 지식 Base의 Datas로부터 대상공정에 맞게 대처할수 있도록 Specific한 목표상황을 생성한다. 생성된 목표상황의 달성을 위한 대처조작 Sequence를 발견하기 위해 정성적 모사를 통하여 위험상황을 일으키지 않도록 운전제약조건의 범위에서 이상원인을 제거한다.

(1) 대처 Library 구성

본 System은 공장에서 흔히 발생되는 물질흐름의 제어나 장치오조작, 장치고장 등을 대상으로 이상원인에 대한 대처조작을 합성한다. 대부분의 공장에서 사용되는 Pump나 Heater등의 장치들은 일반적인 대처조작이 존재하며, 물질의 흐름을 제어하기 위한 대처조작으로는 장치고장으로 인한 물질의 Bypass, 장치 대체시의 물질흐름제어 등을 위한 대처조작이 있다. 이와 같이 일반적인 공정에서 적용할수 있도록 대상공정의 Topology을 고려하지 않은 추상적인 운전자의 경험적 대처방법을 General Goal-Tree로 제시한다.

(2) 지식추론을 통한 대처조작

수없이 발생되는 이상원인의 제거를 위해 원인이 발견된 위치와 검지된 이상상태, 지식 Bases의 Datas을 이용하여 정의된 Rules로 대상공정에 적용가능한 대처조작을 합성한다. 지식추론을 이용하여 공정 Topology와 검지된 이상원인의 상태로부터 이상이 발생한 위치와 검지된 이상의 상태에 대처할수 있는 대처 Library를 발견한다. 발견된 Library에 제시된 General Goal-Tree의 목표상황을 대상공정에 적용하기 위해 공정 Topology, 운전중 공정의 상태, 운전제약조건등 지식 Base의 Datas를 이용하여 Specific한 새로운 목표를 생성하고 생성된 목표에서 대처조작 Sequence를 합성한다.

첫째. 대처 Library 발견

사실 [ 기기이상 발생 A-공정 B-System C-Equipment ]

□  [ A-공정 B-System C-Unit 의 대응Lib-Group D-Lib-Group ]

□

Rule [ (? Fault ) 발생 ((? Process) (? System) (? Equipment)) ]

□  [((? Process) (? System) (? Equipmentt)) 의 대응Lib-Group (? Lib-Group)]

□

추론지식 [ (? Fault ) 제어 (? Lib-Group) ]

□

□

생성지식 [ 기기이상 제어  D-Lib-Group ]

화학공장의 모든 Process는 여러 가지의 기능을 담당하는 Systems과 Units의 결합으로 구성되고,  또한, 이 Units와 Systems은 갖가지 기기들로 구성되어져있다.

따라서, 이상의 발생시, 발생한 이상이 존재하는 process를 발견, 발견된 공정의 어떠한 System에서 이상이 발생했는가, 궁극적으로 System을 구성하는 각 장치를 조사하여 이상발생의 원인을 발견한다. 공정Topology와 정상운전시의 공정상태 그리고, 현재 검지된 이상상황의 장소와 이상증상으로 정의한 Rules을 이용하여 현재 발견된 이상의 원인에 대처하기 위한 Library를 발견한다.

둘째. 목표 상황의 추론

발견된 Library의 Goal-Tree를 달성시키기 위해 제시되어진 목표상황을 사실로 인식하고 지식 Base에의 Topology와 정상운전시의 상태로 새로운 사실(목표)을 생성한다. Library에 제시되는 Goal-Tree는 세부적인 하부사상들을 가지며 이 하부사상들은 순차적으로 만족되어야 한다. 이러한 시간적제약에 적용하도록 General Goal-Tree의 구조를 Script로 만족시키고, Knowledge Data Base에 제시된 제약조건, Topology 등의 사실들과 Rules을 이용하여 새로운 목표를 추론한다.

사실  Mixer1 has v27 v28 v30 v31 and v34

사실  Storage-tank b1 contains Hydrogen-cyanide

정상운전시의 상태 v27 through Hydrogen-cyanide

목표상황  Hydrogen-cyanide Flow-change from Mixer1 to Mixer2 ...

Rule (? Equipment) has (? Inlet-Valve) and (? Outlet-Valve)

Rule (? Storage-tank no.) contains (? Material)

Rule (? Valve no.) through (? Material)

Rule (? Material) Flow-Change from (? 이상-unit) (? 대체-Unit) ...

추론지식 (? Material) Flow-Stop From (? storage-tank no.) to (? 이상-Unit)

추론지식 (? Material) Flow-Start From (? storage-tank no.) to (? 대체-Unit)

생성지식

Hydrogen-cyanide Flow-Stop from a1 to Mixer 1

Hydrogen-cyanide Flow-Start from a1 to Mixer2 ...

세째 Sequence 합성

Arc-Path a01(Start-point) To link01(확장될 Path의 Start-point)

by [ Valve-no.(목표하는 조작상태) 또는 Pump-no.(기기 작동상태)... ]

위와 같이 공정의 연결관계를 정의하여 start-point에서 목표까지 탐색한다. Valve List들은 연결가능한 Valves와 Valves의 조작상태를 표현하며 확장가능한  Valve조작에 대한 모사를 통하여 아래의 제약조건을 벗어나지 않는 Sequence만을 대상으로 한다.

< 제약조건>

1. 목표하는 기기중 동일한 종류의 다른 기기를 목표기기보다 먼저 통과해서는 않된다.

2. Valve상태가 Open상태에서 Close상태로 변경되는 경우에는 확장대상에서 제외한다.  Close된 상태가 계속 유지되는 Valve를 포함하는 Sequence도 확장대상에서 제외한다.

3. 공정에 유입되는 물질간의 접촉 및 혼합으로 인하여 위험상황과 연관되는 Path는 확장을 금한다. (예 Hydrogen cyanide 와formaldehyde의 직접적인 접촉 등)

4. 현재물질의 흐름이 정상적으로 Control되고 있는 경로로는 확장을 금한다. (단, 확장가능한 Sequence가 유일하게 하나만 존재할시 확장을 허락한다.)

추론을 통해 발견되어지는 많은 Sequences중 가능한 Sequence를 한가지만 기대하기는 어렵다. 다음의 몇가지 기준을 설정하여 공정상황에 가장 최적의 Path을 선별한다.

1. 목표지점에 도달한 Sequences들 중, 가장 Valve의 수가 작은 Sequence

2. 목표지점에 도달한 Sequences들 중, 가장 Valve의 조작 수가 작은 Sequence

3. 제어대상이 아닌 물질의 흐름에 영향을 최저로 미치는 Sequence

4. 최소한의 Overlap이 모사결과로 부터 얻어진 Sequence

3. 대상공정 ( EDTA Plant )

본연구의 대상은 Cyanomethylation process 에서 사용되어 생산되는 EDTA생산공정(ethylenediaminetetraaceticacid)<참고문헌2>으로 아래의 Fig1에서 보는 바와 같이 hydrogen cyanide, formaldehyde, sulphuric acid, dethylenediamine(EDA), sodium hydroxide의 원료물질이 사용된다. 아래의 공정은 복잡한 P&I diagram을 간략화시킨 것으로 vessels, mixers, pumps, valves, pipes로만 구성되며 모든원료는storage vessels에서 mixers로 Pumping된다. 발생하는 이상은 Mixer1에서의 Fault발생으로  Plant정상운전을 계속 유지하기 위한 Valve 수순의 합성을 목표로 한다.

Fig . EDTA Plant

4. 결론 및 고찰

Rule-Chaining을 이용하여 지식 추론을 행하므로써 지식 Base 내에 주어진 사실들로 부터 새로운 사실을 추론해내고, 밝혀진 사실을 이용하여 달성해야 하는 목표상황을 시간적 순서에 맞도록 Script를 따라 만족시켰다. Specific한 대처상황을 표현함으로써 특정상황에 적용될 목표상황을 생성하였다.공정Topology와 추론된 목표상황으로 Sequence의 합성을 보다 효과적으로 행하였으며, 최종적으로 Optimal Sequence를 설정한 기준으로 원하는 Sequence를 발견해 내었다.

참고문헌

1. Computer-aided synthesis of complex pump and valve operations, N.R.Foulkes, M.J.Waton,P.K.Andow,M.Galluzzo,Comput.chem.engng vol12,no9/10,pp1035-1044,1988

2. Synthesis of operating procesures for complete chemical plants-III,

R.Lakshmanan,G.Stephanopoulus,Comput.chem.engng,vol14,no3/10,pp301-317,1988