역할-거동 모델링에 기반한 화항공정 이상진단을 위한 이상-인과 그래프 모델의 합성

화학공학의 이론과 응용 제8권 제1호 2002년

Theories and Applications of Chem. Eng., 2002, Vol. 8, No. 1

이동언, 어수영*, 윤인섭

서울대학교 응용화학부

*LG 화학

Synthesis of the Fault-Causality Graph Model for Fault Diagnosis in Chemical Processes Based on Role-Behavior Modeling

Dong Eon Lee, Soo Young Eo*, En Sup Yoon

School of Chemical Engineering, Seoul National University

*LG Chem. Ltd.

서론

본 연구에서는 화학공정 이상진단 분야에서 널리 사용되는 정성적 모델을 이용한 방법의 근본이 되는 지식 모델의 합성을 자동화하고자 하였다. 이를 위해 이해하기 쉽고 빠른 시간 내에 대상 공정의 정확한 인과 모델을 구축할 수 있도록 각 단위 공정 장치별로 모듈화한 지식을 표현할 수 있는 역할-거동 모델 표현방법을 개발하였다.

역할-거동 모델을 이용하여 각각의 단위 장치에 해당하는 이상-거동 모델을 구성하게 되며, 각각의 단위 장치별 모델로부터 공정 전체의 인과 모델인 이상-인과 그래프를 자동화된 방법으로 합성할 수 있도록 그 알고리즘을 개발하였고 이를 전문가 시스템 개발 도구인 G2를 통하여 시스템으로 구현하였다. 구현된 시스템을 이용하여 CSTR 공정에 대해 사례 연구를 수행함으로써 제안된 방법이 진단에 필요한 공정 인과 지식 모델을 효율적으로 합성할 수 있음을 보였다.

본론

1.역할-거동 모델링 (Role-behavior modeling)

역할-거동 모델을 구성하는 모델은 기본 이상-거동 모델(generic fault-behavior model), 구조-역할 모델 (structure-role model), 반응 및 분리 모델 (reaction & separation model),  specific 이상-거동 모델 (specific fault-behavior model)의 네 부분으로 나누어져 있고 이 중 기본 이상-거동 모델이 공정과는 무관한 (process independent; context independent) 모델이 되며 나머지는 공정 의존적인 (process dependent; context dependent) 정보를 담고 있는 모델이 된다. 여기서 specific 이상-거동 모델은 다른 세 가지 모델로부터 각 장치 별로 합성되는 모델이다.

2. 공정 장치별 기본 이상-거동 모델(Generic fault-behavior model for proess unit)

이상-거동 모델은 기본적으로 어떤 공정 장치가 있을 때 그 공정으로 들어가는 입력 스트림, 그 공정을 지나 나오는 출력 스트림, 그리고 그 공정 내부 변수 (internal variables) 간의 관계와 그 장치에서 발생할 수 있는 이상과의 관계를 부호 유향 그래프로 나타낸 것이다. 일반적으로 화학공정에서 자주 사용되는 공정 장치(파이프, 탱크, 열교환기, 펌프, 압축기, 센서, 제어기, 제어벨브, 분리장치)들에 대한 기본 이상-거동 모델은 다음 그림과 같다.

(a) 파이프

(b) 탱크

(c) 열교환기

(d)펌프

(e) 압축기

(f) 센서

(h) 제어기

(i) 제어밸브

(j) 분리장치

그림1. 공정 장치별 기본 이상-거동 모델

3. 장치별 구조-역할 모델 (Structural role model)

구조-역할 모델에서 구조란 대상이 되는 공정에서 각 장치들이 어떻게 서로 연결되어 있는 가를 나타내는 것이다. 이는 공정의 flowsheet과 유사하며 공정에 존재하는 장치들을 앞서 설명한 공정 스트림 (물질 스트림, 유틸리티 스트림)과 신호 스트림들을 사용하여 서로의 연결관계를 표현한다.

4. 반응 및 분리 모델(Reaction & Seperation model)

반응 모델은 해당 공정 내에서 사용되는 반응을 정의 한 것으로서 장치로 입력되는 물질 스트림이 가상 변수로 표현되는 반응 r에 미치는 영향과 이 반응으로 인해 해당 장치내의 온도, 압력 그리고 각 성분에 주는 영향을 이상-거동 모델 형식으로 나타낸 것이다.

5. 공정 이상-인과 그래프의 합성(Synthesis of Fault-Causal Graph from Specific Fault-Behavior Models)

앞에서 설명한 역할-거동 모델링을 이용하여 장치별 기본 이상-거동 모델, 반응 및 분리 모델, 그리고 구조-역할 모델로부터 공정 specific 이상-거동 모델을 구하고 이와 같은 방법으로 얻을 수 없는 장치에 대한 공정 specific 이상-거동 모델을 작성하게 되면 이제 그 공정 전체의 이상-인과 그래프를 합성할 수 있게 된다.

6. 재순환이 없는 CSTR 공정(예제)

이 공정은 Kramer and Palowitch (1987)가 이상진단 방법론을 검증하기 위하여 사례 연구로 사용한 것을 간략화 한 것으로 이 공정은 반응기(CSTR), 제어기(controller), 밸브(control valve), 파이프(pipe)로 구성된 반응기 시스템으로 반응물 A로부터 생성물 B로의 1차 비가역반응이 일어난다. 이 공정은 한 개의 feedback 제어루프가 있는데 사용되는 제어기는 PI제어기이다.

그림 2 Example  - CSTR process with no recycle.

6.1. 연결단계 (Connection stage)

6.2.제거단계 (Removal stage)

먼저 반응 속도를 나타내는 가상 변수 r을 제거한다. 가상 변수 r로 입력 되는 모든 노드를 가상 변수 r에서 출력되는 노드에 연결한다. CSTR.T에서 다시 자신으로 연결되는 간선은 제외한다.

두 번째로는 다른 내부 변수로 영향을 주지 못하거나 영향을 주더라고 측정이 불가능한 내부 변수를 정 방향으로 제거하는 단계이다. 이들을 제거하기 위해서는 다른 IV나 SV로부터의 진입간선이 없는 IV중, (1) 진출 간선이 없거나 (2) SV로의 진출 간선이 없고 측정변수 (SV로의 진출간선)가 아니거나 FT로부터의 진입간선이 없는 IV를 제거한다.

세 번째로 다른 내부 변수로 영향을 주지 못하거나 영향을 주더라고 측정이 불가능한 내부 변수를 역 방향으로 제거하는 단계이다.

6.3.병합단계 (Mergence stage)

이제는 미측정 변수들을 측정변수에 병합하는 단계를 수행할 때이다. 앞에서 설명한 바와 같이 먼저, 역방향 단순 병합을 실시하게 된다. 일단 시작 포인트가 되는 모든 MV를 검색하여 리스트 L에 저장하게 되면 L은 다음과 같은 총 8개의 노드들을 담게 된다.

L = { PIPE1.F, PIPE1.T, PIPE1.C1, CSTR.L, CSTR.T, PIPE3.F, PIPE3.C1, PIPE3.C2 }

리스트 L에 저장된 순서대로 그 MV로 진입하는 다른 IV를 탐색하여 그 IV가 제어밸브의 V변수이면 V와 같이 합친 후 V에서 나누어진 다른 F와도 같이 병합해나간다.

이렇게 병합 단계가 끝나고 나면 이상-인과 그래프 (FCG)가 완성된다. 이 것을 다음의 그림 3에나타내었다.

그림 3. Fault-causal graph of Example process when the last stage finished.

결론

본 연구에서는  화학공정 이상진단 분야에서 널리 사용되는 정성적 모델을 이용한 방법의 근본이 되는 지식 모델의 합성을 자동화하였다.

개발된 정성적 모델 자동 합성 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다.

(1)객체 지향적인 개념을 바탕으로 장치별 이상-거동 모델이 구축되므로 필요한 장치에 따라 새로운 모델을 구축하는데 있어서 재사용성과 확장성을 제공한다.

(2)직관적인 인터페이스와 직관적인 이상-거동 모델 구축방법 및 구조-역할 모델 구축 방법을 제공하므로 새로운 공정에 적용하여 필요한 정성적 모델을 구축하는데 시간을 크게 단축할 수 있다.

(3)이상진단을 위한 모델의 합성 뿐 아니라 필요하다면 여러 분야에서 사용되는 유향 그래프를 기반으로 하는 정성적 모델을 구축하는데 응용될 수 있다.

참고문헌

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