일관제철소는 제선,제강,압연등의 공정이 복합적으로 공정이 이루어지는 철강공장을 말한다. 압연 공정에서는 가열로 설비를 사용한다. 가열로는 빌렛이나 슬래브의 반제품에 COG, LNG 등의 가스를 이용하여 열을 가 하여 다음의 압연 공정으로 보내서 원하는 형태의 제품을 생산한다. 가열 로 내부의 슬래브, 빌렛에 열을 가하면서 산소, 일산화탄소, 질소등의 다 양한 가스가 발생되어 제품의 생산 품질에 영향을 미친다. 가열로 내부의 가스 성분과 농도를 가급적 빠르게 검출하여 가스의 일부를 회수하고, 나 머지는 굴뚝을 통해 배출된다. 가열로 내의 가스 검출이 제대로 되지 않 는다면 제품을 가열하는데 있어 좀 더 많은 시간이 소요되고, 불필요하게 에너지가 낭비가 될 수 있다. 또 일부 가스의 경우에는 제품의 품질에 영향을 미치기 때문에 이를 빠르게 계측하여 제어하는 것은 매우 중요하 다. 제철소와 마찬가지로 각 제조 공장의 생산설비 공정에는 다양하고 많 은 센서를 사용한다. 그중에는 가격이 저렴한 센서도 있지만, 일부 센서의 경우 가격이 수천만원을 넘기도 한다. 본 연구에서 언급한 TDLS 센서의 경우 1개의 가격이 수천만원으로 꽤 비싼편에 속한다. 이런 값 비싼 센서 를 조업중 계측값의 오차가 일부 발생하여 이를 수시로 교체하려면 많은 비용이 소요된다. 이에 대해 물리 센서(...
일관제철소는 제선,제강,압연등의 공정이 복합적으로 공정이 이루어지는 철강공장을 말한다. 압연 공정에서는 가열로 설비를 사용한다. 가열로는 빌렛이나 슬래브의 반제품에 COG, LNG 등의 가스를 이용하여 열을 가 하여 다음의 압연 공정으로 보내서 원하는 형태의 제품을 생산한다. 가열 로 내부의 슬래브, 빌렛에 열을 가하면서 산소, 일산화탄소, 질소등의 다 양한 가스가 발생되어 제품의 생산 품질에 영향을 미친다. 가열로 내부의 가스 성분과 농도를 가급적 빠르게 검출하여 가스의 일부를 회수하고, 나 머지는 굴뚝을 통해 배출된다. 가열로 내의 가스 검출이 제대로 되지 않 는다면 제품을 가열하는데 있어 좀 더 많은 시간이 소요되고, 불필요하게 에너지가 낭비가 될 수 있다. 또 일부 가스의 경우에는 제품의 품질에 영향을 미치기 때문에 이를 빠르게 계측하여 제어하는 것은 매우 중요하 다. 제철소와 마찬가지로 각 제조 공장의 생산설비 공정에는 다양하고 많 은 센서를 사용한다. 그중에는 가격이 저렴한 센서도 있지만, 일부 센서의 경우 가격이 수천만원을 넘기도 한다. 본 연구에서 언급한 TDLS 센서의 경우 1개의 가격이 수천만원으로 꽤 비싼편에 속한다. 이런 값 비싼 센서 를 조업중 계측값의 오차가 일부 발생하여 이를 수시로 교체하려면 많은 비용이 소요된다. 이에 대해 물리 센서(PS)를 대신하여 머신러닝을 통한 가상센서(VS)를 적용하여 비용을 줄이고자 하였다. 본 연구에서는 제철소 의 가열로에 기존의 물리 센서에 추가로 새롭게 가상센서를 적용하여 2가 지를 복합적으로 적용하였다. 기존의 물리 센서의 측정치가 이상으로 판 단되는 경우, 기존 제어에 사용되는 가스 측정값을 가상센서의 측정치로 즉시 제어에 사용함으로써, 공장에서 발생할 수 있는 조업 사고를 방지 할 수 있도록 하였다. 기존에는 물리 센서를 1개소에 2개 설치하여 1개는 상시 가스를 측정하고, 나머지 한 개는 예비 개념으로 사용하였다. 그래서 상시 측정하는 가스 측정용 센서의 고장 발생 시, 예비 물리 센서로 대치 하여 제어 하였다. 기존에는 이렇게 물리 센서를 예비로 사용하였다면, 본 연구에서는 가상센서를 물리 센서 대신으로 적용함으로써 값 비싼 물리 센서로 이중화를 하는데에 대한 비용 절감을 할 수 있었다. 이렇게 가상 센서를 적용하고 실험한 결과 기존의 물리 센서를 충분히 대신할 만큼의 만족할 만한 수준의 결과를 도출할 수 있었다. 향후에는 제철소 수처리 폐수처리 공정의 약품투입량에 있어 가상센서를 도입하고, 또한 공정에서 사용 후 방류하는 폐수의 수질의 변화 상태에 대해서도, 가상센서의 데이 터와 실제 데이터의 차이 변화를 좀 더 고찰하여 응답 시간을 개선하는 연구를 진행할 예정이다.
일관제철소는 제선,제강,압연등의 공정이 복합적으로 공정이 이루어지는 철강공장을 말한다. 압연 공정에서는 가열로 설비를 사용한다. 가열로는 빌렛이나 슬래브의 반제품에 COG, LNG 등의 가스를 이용하여 열을 가 하여 다음의 압연 공정으로 보내서 원하는 형태의 제품을 생산한다. 가열 로 내부의 슬래브, 빌렛에 열을 가하면서 산소, 일산화탄소, 질소등의 다 양한 가스가 발생되어 제품의 생산 품질에 영향을 미친다. 가열로 내부의 가스 성분과 농도를 가급적 빠르게 검출하여 가스의 일부를 회수하고, 나 머지는 굴뚝을 통해 배출된다. 가열로 내의 가스 검출이 제대로 되지 않 는다면 제품을 가열하는데 있어 좀 더 많은 시간이 소요되고, 불필요하게 에너지가 낭비가 될 수 있다. 또 일부 가스의 경우에는 제품의 품질에 영향을 미치기 때문에 이를 빠르게 계측하여 제어하는 것은 매우 중요하 다. 제철소와 마찬가지로 각 제조 공장의 생산설비 공정에는 다양하고 많 은 센서를 사용한다. 그중에는 가격이 저렴한 센서도 있지만, 일부 센서의 경우 가격이 수천만원을 넘기도 한다. 본 연구에서 언급한 TDLS 센서의 경우 1개의 가격이 수천만원으로 꽤 비싼편에 속한다. 이런 값 비싼 센서 를 조업중 계측값의 오차가 일부 발생하여 이를 수시로 교체하려면 많은 비용이 소요된다. 이에 대해 물리 센서(PS)를 대신하여 머신러닝을 통한 가상센서(VS)를 적용하여 비용을 줄이고자 하였다. 본 연구에서는 제철소 의 가열로에 기존의 물리 센서에 추가로 새롭게 가상센서를 적용하여 2가 지를 복합적으로 적용하였다. 기존의 물리 센서의 측정치가 이상으로 판 단되는 경우, 기존 제어에 사용되는 가스 측정값을 가상센서의 측정치로 즉시 제어에 사용함으로써, 공장에서 발생할 수 있는 조업 사고를 방지 할 수 있도록 하였다. 기존에는 물리 센서를 1개소에 2개 설치하여 1개는 상시 가스를 측정하고, 나머지 한 개는 예비 개념으로 사용하였다. 그래서 상시 측정하는 가스 측정용 센서의 고장 발생 시, 예비 물리 센서로 대치 하여 제어 하였다. 기존에는 이렇게 물리 센서를 예비로 사용하였다면, 본 연구에서는 가상센서를 물리 센서 대신으로 적용함으로써 값 비싼 물리 센서로 이중화를 하는데에 대한 비용 절감을 할 수 있었다. 이렇게 가상 센서를 적용하고 실험한 결과 기존의 물리 센서를 충분히 대신할 만큼의 만족할 만한 수준의 결과를 도출할 수 있었다. 향후에는 제철소 수처리 폐수처리 공정의 약품투입량에 있어 가상센서를 도입하고, 또한 공정에서 사용 후 방류하는 폐수의 수질의 변화 상태에 대해서도, 가상센서의 데이 터와 실제 데이터의 차이 변화를 좀 더 고찰하여 응답 시간을 개선하는 연구를 진행할 예정이다.
The Integrated Steel Mill works refer to steel plants where various processes such as iron-making, steel-making, and rolling are carried out in a complex way. In the rolling process, a heating furnace is used. The heating furnace applies heat to semi-finished products such as billets...
The Integrated Steel Mill works refer to steel plants where various processes such as iron-making, steel-making, and rolling are carried out in a complex way. In the rolling process, a heating furnace is used. The heating furnace applies heat to semi-finished products such as billets or slabs using gases such as COG and LNG, and sends them to the next rolling process to produce products in the desired shape. Various gases such as oxygen, carbon monoxide, and nitrogen affect the quality of the product during the heating process of slabs and billets inside the heating furnace. Quickly detecting the gas components and concentrations inside the heating furnace and recovering part of the gas while emitting the rest through the chimney is crucial. If the gas detection inside the heating furnace is not accurate, a lot of time can be wasted in heating the product, and unnecessary energy can be wasted. Additionally, since some gases can affect the quality of the product, it is crucial to measure and control them quickly. Like steelworks, various sensors are used in the production process of manufacturing plants, including inexpensive sensors, but some sensors can cost millions of won. TDLS sensors mentioned in this study are quite expensive, with one sensor costing millions of won. If the operating sensor value has some errors, it would cost a lot to replace it regularly. Therefore, the study aimed to reduce costs by using a virtual sensor (VS) through machine learning instead of a physical sensor (PS). In this study, a new virtual sensor was applied in addition to the existing physical sensor in the heating furnace of the steel plant, and the two sensors were used together. If the measurement value of the existing physical sensor is judged to be abnormal, the gas measurement value used for existing control is immediately used as the measurement value of the virtual sensor for control to prevent operating accidents that may occur in the factory. Previously, one physical sensor was installed in two locations, with one constantly measuring the gas and the other used as a backup. Therefore, if a failure occurred in the gas measurement sensor used for continuous measurement, it was controlled by replacing it with the spare physical sensor. In this study, by installing a virtual sensor instead of a physical sensor, it was possible to save costs for duplication using expensive physical sensors. As a result of applying and experimenting with the virtual sensor, satisfactory results were obtained that were sufficient to replace the existing physical sensor. In the future, virtual sensors
The Integrated Steel Mill works refer to steel plants where various processes such as iron-making, steel-making, and rolling are carried out in a complex way. In the rolling process, a heating furnace is used. The heating furnace applies heat to semi-finished products such as billets or slabs using gases such as COG and LNG, and sends them to the next rolling process to produce products in the desired shape. Various gases such as oxygen, carbon monoxide, and nitrogen affect the quality of the product during the heating process of slabs and billets inside the heating furnace. Quickly detecting the gas components and concentrations inside the heating furnace and recovering part of the gas while emitting the rest through the chimney is crucial. If the gas detection inside the heating furnace is not accurate, a lot of time can be wasted in heating the product, and unnecessary energy can be wasted. Additionally, since some gases can affect the quality of the product, it is crucial to measure and control them quickly. Like steelworks, various sensors are used in the production process of manufacturing plants, including inexpensive sensors, but some sensors can cost millions of won. TDLS sensors mentioned in this study are quite expensive, with one sensor costing millions of won. If the operating sensor value has some errors, it would cost a lot to replace it regularly. Therefore, the study aimed to reduce costs by using a virtual sensor (VS) through machine learning instead of a physical sensor (PS). In this study, a new virtual sensor was applied in addition to the existing physical sensor in the heating furnace of the steel plant, and the two sensors were used together. If the measurement value of the existing physical sensor is judged to be abnormal, the gas measurement value used for existing control is immediately used as the measurement value of the virtual sensor for control to prevent operating accidents that may occur in the factory. Previously, one physical sensor was installed in two locations, with one constantly measuring the gas and the other used as a backup. Therefore, if a failure occurred in the gas measurement sensor used for continuous measurement, it was controlled by replacing it with the spare physical sensor. In this study, by installing a virtual sensor instead of a physical sensor, it was possible to save costs for duplication using expensive physical sensors. As a result of applying and experimenting with the virtual sensor, satisfactory results were obtained that were sufficient to replace the existing physical sensor. In the future, virtual sensors
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