Ontological Modeling for Process and Reliability Simulation of LNG FPSO Liquefaction Cycle based on the DEVS formalism considering Ship Motion Effect

Abstract

LNG FPSO(Liquefied Natural Gas-Floating, Production, Storage and Offloading)에서 액화 공정 시스템(Liquefaction Process System)은 천연 가스를 액화시키는 Topside Process System 의 핵심 공정 중 하나이다. LNG FPSO의 액화 공정은 Topside Process System 건조 비용의 70%, 그리고 전체 건조 비용의 30%에서 40%를 차지한다. 따라서, 액화 공정의 최적 설계는 LNG FPSO의 설계 및 생산 비용과 직접적인 연관이 있다. 액화 공정 시스템의 사이클을 구성하는 주요 장비에는 Compressor, Condenser, Expansion Valve, Heat Exchanger, Phase Separator, Common Header, Tee가 있으며, 이들의 조합에 따라 다양한 액화 사이클의 설계 대안이 도출된다. 본 논문에서는 LNG FPSO의 설계 제약 조건에 따라 최적의 액화 사이클을 도출하기 위해, 다양한 액화 사이클의 대안을 자동으로 생성할 수 있는 온톨로지 모델링 방법을 제안하고, 이를 이용하여 다양한 액화 사이클에 대한 공정 및 신뢰도 분석 시뮬레이션을 수행하였다. 다양한 액화 사이클의 설계 대안을 도출하기 위해 온톨로지 모델링 방법에 기반한 액화 사이클의 논리 모델을 제안하였다. 액화 사이클의 논리 모델이란 액화 사이클을 구성하는 장비와 장비들 간의 연결 및 종속 관계를 표현한 것을 말한다. 액화 사이클을 구성하기 위한 장비들의 조합 규칙은 C3MR 사이클, DMR 사이클 등과 같이 기존에 육상에서 사용되고 있는 액화 사이클을 분석하여 추출하였다. 액화 사이클의 논리 모델은 개체들 간의 연결 및 종속 관계를 트리 구조 형태로 잘 표현할 수 있는 온톨로지 모델링 방법 중 하나인 System Entity Structure (SES)를 이용하여 표현하였다. SES로 표현한 논리 모델을 기반으로 가지치기(Pruning) 과정을 거치면 다양한 액화 사이클의 논리 모델들을 자동으로 생성할 수 있으며, 이를 공정 시뮬레이션과 신뢰도 분석 시뮬레이션에 이용할 수 있다. 최적의 액화 사이클을 찾기 위해서는 주어진 설계 제약 조건에 따라 여러 가지 설계 대안을 평가해야 한다. 설계 제약 조건 중 하나인 액화 사이클의 효율을 극대화 하기 위해서는 공정 시뮬레이션을 통해 액화 사이클의 최적 운전 조건을 결정해야 한다. 따라서 공정 시뮬레이션을 위해, 운전 조건을 계산하기 위한 장비의 물리 모델들을 열역학에 기반하여 정의하였다. 그리고 이들을 SES로부터 자동 생성된 액화 사이클의 논리 모델과 결합하면 다양한 설계 대안에 대한 공정 시뮬레이션을 수행할 수 있으며, 이로부터 최적의 효율을 가지는 액화 사이클을 도출할 수 있다. 장비의 모듈화와 액화 사이클의 변경을 용이하게 하기 위해 Sequential Modular Simulator 방법을 도입하였으며, 운전 조건을 계산하기 위한 장비의 물리 모델은 이산 사건 시스템 (Discrete Event System Specification

DEVS) 형식론을 기반으로 정의하였다. LNG FPSO의 또 다른 설계 제약 조건으로는 액화 사이클의 신뢰도가 있다. 전통적으로 시스템의 신뢰도를 분석하기 위해 Fault Tree Analysis (FTA) 방법을 이용해 왔다. 그러나 FTA방법은 해당 분야의 전문가가 시스템을 분석하고 Fault Tree를 설계해야 하기에 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 시스템의 구성도(Configuration)를 그대로 사용하는 Reliability Block Diagram (RBD) 방법을 이용하였다. 액화 사이클의 논리 모델은 시스템의 구성도에 해당하는 장비들 간의 연결 및 종속 관계를 가지고 있기에, RBD로 손쉽게 전환할 수 있다. 신뢰도를 분석하기 위해 시간 흐름에 따른 각 장비의 작동 여부를 판단할 수 있는 물리 모델을 DEVS 형식론에 기반하여 정의하였으며, 액화 사이클의 고장 확률을 계산하기 위해 몬테칼로 시뮬레이션을 이용하였다. 공정 및 신뢰도 분석 시뮬레이션은 전통적으로 많이 사용되는 액화 사이클인 C3MR 사이클, DMR 사이클, N2 Expander 사이클, Niche 사이클, Cascade 사이클에 적용하였다. LNG FPSO가 설치될 해상 환경을 고려하기 위해 선체의 운동이 액화 사이클의 주요 장비 중 하나인 열 교환기(Heat Exchanger)에 어떤 영향을 미치는지에 대해 격자 볼츠만 방법을 도입하여 분석하였다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 선체 운동에 의한 열 교환기의 고장 횟수를 계산하고 이를 신뢰도 분석 시뮬레이션에 반영하여, 선체 운동에 의해 액화 사이클의 신뢰도가 어떻게 변하는지에 대한 분석을 수행하였다.

The liquefaction process system is regarded as primary among all topside systems in liquefied natural gas (LNG) floating, production, storage and offloading (FPSO). The liquefaction process system typically accounts for 70 percent of the capital cost of the topside process system and 30-40 percent of the overall LNG FPSO cost, so it is very important to optimize its cycles. Such cycles have seven main equipment parts: the compressor, condenser, expansion valve, evaporator, phase separator, common header and tee. Many types of liquefaction cycles have been determined according to their respective syntheses. Thus, ontological modeling and simulation were carried out in this thesis to determine the optimal LNG FPSO liquefaction cycles. This thesis has three parts. In the first part, to automatically generate various alternative liquefaction cycles, a generic logical model of the liquefaction cycle is proposed based on ontological modeling. A logical model is a liquefaction cycle configuration that reflects the relationship between the equipment. There are general rules in combining equipment extracted from existing onshore liquefaction cycles like the C3MR (propane pre-cooled mixed-refrigerant) cycle and the DMR (dual mixed-refrigerant) cycle. The generic logical model that has all these rules is represented by the system entity structure (SES), an ontological framework that hierarchically represents the elements of a system and their relationships. By pruning the SES, various alternative logical models for liquefaction cycles can be automatically generated. The second part of this thesis presents the results of the process and reliability simulation that was performed using the aforementioned generic logical model to consider two design criteria: effectiveness and reliability. Process simulation was performed to determine the optimal--i.e., the most effective--operating conditions for the liquefaction cycles. There are two kinds of process simulator: the equation-based simulator and the sequential modular simulator. In this thesis, the sequential modular simulator was used because of its advantages of equipment modularization, easy debugging, and convenient modification of the liquefaction cycles. All the equipment for the sequential modular simulator were modeled based on the Discrete Event System Specification (DEVS) formalism and connected with the logical liquefaction cycle models. Reliability simulation was also performed to calculate the failure probability of the liquefaction cycle in terms of its reliability. The fault tree analysis (FTA) with the Markov chain or the Bayesian network is traditionally used to calculate the failure probability of the system. To perform the FTA, however, an expert and high-cost complex system is needed. Therefore, in this thesis, the reliability block diagram (RBD), which is a graphical presentation of a system diagram that connects subsystems of components according to their reliability relationships, was used. The RBD can be easily generated from the logical models of liquefaction cycles. It can be quantitatively analyzed using Monte Carlo simulation, and the equipment for the reliability simulation is modeled based on the DEVS formalism. Process simulation and reliability simulation are performed for conventional liquefaction cycles like the C3MR cycle, DMR cycle, cascade cycle, N2 dual expander cycle and Niche (N2-methane) cycle. Finally, the influence of ship motion on the performance of a heat exchanger was also considered in this thesis. The change in the effectiveness of the heat exchanger due to the ship motion was calculated using the Lattice Boltzmann method (LBM). During the operating time, the failure of the heat exchanger was counted considering this effectiveness, and the result was applied to the reliability simulation.