공정 모사 및 모델 예측 제어를 통한 증류 탑 운전 최적화

Abstract

증류 탑 유체 유입 조건이 초기 운전 등의 사유로 비 정상 상태로 급격하게 변화하는 경우, 운전원의 경험과 대처 능력 차이에서 생산성의 차이가 발생한다. 이 생산성 차이를 최소화 하고자 PID 제어 자동 운전 모델에 모델 예측 제어 (Model Predictive Control, MPC) 방법을 추가 도입하여 생산성 안정화 시간을 비교하였다.

메탄올 생산 공정 중 메탄올을 물과 불순물로부터 분리하는 연속 증류 분리 공정을 비교 기준 모델로 선정하고 공정흐름도에 일치하는 정적모사를 먼저 실시하였다. 그리고 PID 제어 기반의 모델을 실제 운전 지표와 피교하여 실제와 유사하게 동작하는 동적 모사를 진행하였다. PID 동적 모사 모델에 모델 예측 제어를 추가 도입했을 때 안정화 시간과 운전 지표를 비교 검토하였고, 효과적인 공장 안정화 결과를 얻을 수 있었다. 또한 MPC 제어를 통해 유틸리티 사용량을 변화시켜 같은 생산량에서 운전 비용을 절감 할 수 있음도 확인 할 수 있었다.

이를 토대로 유사한 공정 또는 응용 공정에 있어 동적 모델에서 운전지표를 추출하고 분석하여 모델 예측 제어 방법의 모델을 만들 수 있게 되었다. 이 방법과 내용을 추후에도 다른 프로젝트 및 현장에서 활용하고 실무 교육 자료로 사용하고자 한다.

If the feed condition of distillation column changes rapidly to an abnormal state due to reasons such as initial operation, the difference in productivity arises from the difference in operator experience and coping ability. To minimize this difference in productivity, a model predictive control method was introduced to the PID-control model to compare productivity and stabilization time.

During methanol production process, methanol distillation process was selected as a reference model for comparison and static distillation process simulation was conducted, By comparing the PID control-based model with the actual operation data, dynamic simulation that operates similarly to the actual operation was performed, When model predictive control was added to the PID dynamic simulation model, the stabilization time were compared and reviewed with effective process stabilization results, It was also confirmed that the operation cost can be reduced at the same production volume by changing the utility condition consumption through applied MPC.

Based on this, it is possible to create a model based on model predictive control method by extracting and analyzing operation data from dynamic models in similar or applied processes. It is intended to utilize this method and contents in other projects and fields in the future and use it as practical training material.