Process Optimization

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APC (Advanced Process Control)

APC 개요

공정의 여러 입출력간의 상관관계 및 동특성을 표현하는 공정모델을 기반으로 공정 변화를 예측하고 공정을 제어하는 제어기법을 APC라 한다 . 공정 모델은 Basic Design 및 Plant Test를 통하여 생성되는데 공정중의 한 Unit 또는 전 공정을 기술한 것으로 , 주로 전달함수들을 행렬 (Matrix)형태로 표현된다 .

이러한 공정 모델을 통하여 공정의 미래 변화를 예측할 수 있으므로 , 공정의 제어 변수들 (Controlled Variables)이 목표값 (Target)에 도달할 수 있도록 조절 변수들 (Manipulated Variables)의 변화를 최적화 기법을 이용하여 산출 및 적용함으로써 공정이 항상 최적인 운전 상태로 운전되게 한다 .

이러한 APC로 다음 같은 효과를 얻을 수 있습니다 .

  • 한 개의 제어기로 다중입력 , 다중출력 공정을 제어할 수 있음
  • 제어변수 및 조절변수들의 제한조건들을 체계적으로 고려할 수 있음
  • 외란의 영향을 미리 파악하여 대처할 수 있음 .

APC(Advanced Process Control) 란 ?

화학 산업분야에서 공장의 설비 보강이 아닌 Software 를 이용하여 공장 전체의 효율성 및 운전의 편의성을 높이는 기술로서 공장의 운전상태에 따라 DCS PID제어기의 설정치 혹은 Control Valve 개도를 조절하는 것이다 . 여기서 , APC Software는 DCS와는 별도의 Computer에 설치되며 DCS와는 Computer 통신을 이용하여 연결된다 . APC를 통하여 공정의 효율성을 증대시킴으로 해서 생산량 및 처리량의 및 에너지 사용량의 감소 등의 이익을 창출해낼 수 있다 .


화학공정은 공정의 특성상 하나의 조절 변수를 움직일 때 하나의 목적변수만을 고려하는 것이 아니라 여러 가지의 상황들을 동시에 고려하여야 하며 , 이를 위하여는 운전에 필요한 조절 변수와 목적 변수와의 상관관계를 알고 있어야 한다 . 이 상관관계를 표현하는 동특성 모델이 APC내부에 포함되어 있어 공정을 보다 안정적이고 경제적으로 유지할 수 있도록 제어하는 Computer를 이용한 다변수 예측 제어 (Multi-Variable Predictive Control) 기술이다 .

 

Multi-Variable Control


여러 조절변수들이 여러 제어변수들에 미치는 영향들을 동시에 고려하여 , 제어변수들의 각각의 목표 값을 만족할 수 있도록 조절변수들을 동시에 제어하는 기술이다 . 하나의 조절변수와 하나의 제어변수만을 고려하여 제어하는 DCS의 PID 제어와의 가장 큰 차이점이자 장점이라고 할 수 있다 .

Model Based Predictive Control


실제 운전 Data를 이용하여 공정의 입력변수 (조절변수 , 외란변수 )들과 출력변수 (제어변수 )들의 관계를 표현하는 Dynamic Model을 구성하고 , 이 Dynamic Model을 활용하여 출력변수 (제어변수 )들의 미래 움직임을 예측하여 제어하는 것을 말한다 .


제어변수들과 조절변수들간의 시간에 따른 동특성 (Dynamics)을 표현하는 Dynamic Model과 과거의 운전상황을 토대로 미래의 제어변수 변화를 예측하여 제어하기 때문에 공정을 좀더 지속적으로 안정화시킬 수 있다 . 또한 예측한 값을 토대로 출력변수 (제어변수 )를 제어하기 위해 입력변수 (조절변수 )들을 조절하므로 입력변수 (조절변수 )들의 움직임도 최소화 할 수 있다 .

그림 . Process Data를 근거로 한 동특성 (Dynamics) Model 구성

 

  • 과거 조절변수의 누적된 영향에 의한 미래의 제어변수의 거동을 예측

  • 목표값과 제어변수 예측값과의 차이 (Error) 를 고려하여 최적의 조절변수 (MV) 값 적용

최적 운전 제어 (Optimization Control)

최적화 프로그래밍 Solver인 LP (Linear Programming), QP (Quadratic Programming)를 이용하여 주어진 제어 목표치를 만족하는 범위에서 , 가장 최적이며 경제적인 조절변수의 방향 및 변화량을 찾아 최적 제어한다 . 제어변수 목표 값에 상 /하한치로 제약범위를 주어 제어함으로써 공정을 보다 안정적으로 제어 할 수 있다 .

Yokogawa APC Software 인 ExaSMOC은 공정의 제약조건을 감시하여 공정이 최적점에서 운전될 수 있도록 조절 변수들의 움직임을 계산한다 . 이는 공정의 비선형성 및 경제성을 고려한 최적운전제어가 가능하도록 만들어준다 . 또한 각 단위 Unit을 제어하는 Subcontroller들을 하나의 Global Controller내에 포함하여 제어하므로 , Unit들간의 상호작용들을 고려할 수 있으며 전체공정에 대한 최적 제어가 가능하도록 만들어 준다 .

APC Control Technology 를 이용하여 공정의 제어변수들을 안정화시키고 , 제어변수를 공정의 제약조건에 가깝게 운전함으로 인해서 생산량 증대 , 에너지 비용 (Steam 등 ) 절감 등의 이득을 발생시킬 수 있다 .

기존 Operator, PID Control과의 비교

기존 제어는 제어변수를 목표값으로 보내기 위해 , 비주기적으로 큰 변화를 조절변수에게 가하므로 제어변수가 크게 변화하게 된다 . 그러나 APC 제어는 제어변수가 목표값을 지속적으로 유지하도록 , 1분 (설정가능 ) 단위의 지속적이며 작고 부드러운 변화를 조절변수에 주므로 , 제어변수는 목표값을 항상 만족시키게 된다 .

 

 

APC 적용 효과

APC 제어기법을 이용하여 공정의 제어변수들을 안정화시키고 , 공정 운전 한계에 좀더 가깝게 공정을 운전함으로 해서 생산량 증대 , 에너지 비용 (Steam 등 ) 절감 등의 효과를 발생시킬 수 있다 .

그림에서 보면 알 수 있듯이 APC를 적용하여 공정을 안정화 시키면 , 이로 인해 발생하는 제어변수 변화의 감소폭만큼 제어변수를 그 운전 한계에 좀 더 가깝게 운전할 수 있으므로 공정 운전 이득을 얻을 수 있다 .

  • 유형의 효과
    Feed Maximization 을 통한 생산량 증대
    Chemical Loss 감소
    에너지 (Steam등 )의 유틸리티 비용 절감
    균일한 품질의 제품 생산 및 Off-spec. 제품 생산량 감소
  • 무형의 효과
    안전 /안정 운전 (Safety/Stability)
    Operator 효율 향상 (Effectiveness)
    공정에 대한 이해 증진 (Better understanding)

 

 

Success Story

A 사 B Process의 APC 적용사례

 

Before APC

After APC

Deviation

Load

136.9%

137.9%

1.0%

Benefit : 364,000,000(Won/Y)

 

  • APC Control 을 통하여 A사 B공정의 Feed를 1% 증가시킴으로써 연간 364,000,000d원 Benefit을 산출함 .

 

 

C 사 S공정의 APC 적용사례

 

Unit

Steam 절감 %

D

11.02 %

E

4.93 %

F

7.00 %

G

4.46 %

H

0.0 %

Average Steam 절감 %

5.15%
( 각 Item의 Steam 사용량과의 비율로 계산 )

 

  • APC Control 을 통하여 C사 E, E, F, G, H Unit의 Steam 사용량 5.15% 감소 .

 

적용 Solution

Solution

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Solution 내용

ExaSMOC
(Multi-Variable Model Predictive Controller)

ExaSMOC

공정 모델을 통하여 미래의 공정 변화 및 출력을 예측하여 원하는 목표값을 유지하도록 최적 제어하는 시스템 . 생산성 증대 및 에너지 비용 감소 등의 최적화 효과 산출하는 APC Software Solution.

ExaRQE
(Robust Quality Estimator)

ExaRQE

주기적인 Lab Data를 기반으로 , 가상의 On-Line Analyzer 출력을 생성하여 , ExaSMOC 제어기를 지원 .

ExaCOAST
(Control Application Standards)

ExaCOAST

기존의 DCS내 제어기들 이외의 고급 Control Modules을 추가하여 DCS의 제어 성능을 보완 및 향상 시키는 것을 가능하게 할 뿐만 아니라 공정에 특화된 Control Modules을 제공해 줌으로써 공정의 Control Performance를 향상 . Furnace Pass/Coil Balance Control, Reactor/Tank Level Control(유량 변화 최소화 기능 ), Sensor Measurement Validation & Fault Detection 등의 기능 수행 .

ExaSPOT
(Real-Time Plant Optimization)

ExaSPOT

Real-time Plant Optimization 기능 수행 .

MDPro

MDPro

PID 및 APC 제어 루프의 제어 성능 감시 및 모니터링 .

PD Tuner

PDTuner

공정에 맞는 최적의 PID Tuning 지원 .