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화학 및 가스 공정산업에서 주요 공정제어 기술
Major Control Techniques for Chemical and Gas Process Industries 원문보기

한국가스학회지 = Journal of the Korean institute of gas, v.15 no.1, 2011년, pp.1 - 8  

유성진 (서울대학교 화학생물공학부) ,  이창준 (삼성코닝정밀소재) ,  이종민 (서울대학교 화학생물공학부)

초록
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최근 석유 위주의 에너지원에서 가스나 신재생에너지와 같은 새로운 에너지원을 생산 혹은 이용하는 공정들에 대한 연구가 활발한 가운데 이러한 공정들의 상업화를 위해서는 조업 중 에너지 절감과 생산 단가의 경제성 확보가 필수적이며, 이를 위해서는 적합한 공정제어 기법의 도입이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 지난 50여 년간 공정산업에 적용된 다양한 공정제어 기법 중 큰 기틀이 되는 몇몇 기술을 소개하고, 가스 관련 공정의 응용 예 및 앞으로 나아갈 방향에 대해 논하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

There has been much research interest in developing processes for production and utilization of gas and novel renewable energy resources. For these process to be economically viable, implementation of a suitable process control technique is required. This paper reviews some of the major process cont...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 총설에서는 현재까지 사용되고 개발되어온 다양한 공정제어 기술을 논하고, 이러한 기술들이 가스 관련 공정에 적용된 사례와 앞으로의 연구 및 응용 방향을 제시하고자 한다.

가설 설정

  • (3) 실제 제어운전에서는 u(t|t)만을 공정에 적용한다. 다음 샘플링 순간에서는 y(t+1)이 알려진(측정된) 상태이므로, 이를 이용하여 위의 단계 (1)을 반복한다[16].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
제어기술의 기본은 무엇인가? 제어기술에 가장 기본은 되먹임(feedback)에 의한 것으로, 어떤 출력(output)이나 상태변수(state variable)가 원하는 영역에서 벗어났거나 설정점과 다를 경우 그 오차를 감지하여 공정의 출력이나 상태변수를 원하는 영역으로 이끌어 줄 수 있는 조작변수(ma nipulated input variable) 값을 계산하는 것이다. 이러한 되먹임 제어의 대부분을 차지하는 형태는 비례적분미분(PID) 제어이다[1].
공정제어란? 공정제어란 공정에 영향을 미칠 수 있는 여러 변수들을 조절하여 공정의 상태변수를 원하는 영역 또는 설정점(setpoint)으로 유지시키기 위해 수반되는 제반조작을 의미한다.
최적제어 이론의 주요 문제는 무엇이었을까? 최적제어(optimal control) 이론의 발달은 1950년대 공학과 경제학 분야에서 파생된 여러 문제들에 대한 반응으로서 시작되었다. 주요 문제는 항공기의 조종익면(control surface)을 고정된 위치에 안정화 시키는 것이었다. 강풍이나 돌풍 등에 의해 조종익면이 원하는 위치에서 벗어날 수 있기 때문에, 최소의 시간에 원하는 위치에 안정화 시키는 시스템 개발에 관한 연구가 수행되었다[4].
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참고문헌 (23)

  1. Astrom, K. J. and Hagglund, T., "The future of PID control", Control Eng. Pract., 9, 1163-1175, (2001) 

  2. Qin, S. J., "Control performance monitoring - a review and assessment", Comput. Chem. Eng., 23, 173-186, (1998) 

  3. Foss, A. S., "Critique of chemical process control theory", AIChE J., 19, 209-214, (1973) 

  4. Berkovitz, L. D., "Optimal Control Theory," Am. Math. Mon., 83, 225-239, (1976) 

  5. Seborg, D. E., Edgar, T. F., and Shah, S. L., "Adaptive control strategies for process control: A survey", AIChE J., 32, 881-913, (1986) 

  6. Morari, M. and Lee, J. H., "Model predictive control: past, present and future", Comput. Chem. Eng., 23, 667-682, (1999) 

  7. Garcia, C. E., Prett, D. M. and M. Morari, "Model predictive control: Theory and practice-A survey", Automatica, 25, 335-348, (1989) 

  8. Slotine, J.-J. E. and Li, W., Applied Nonlinear Control, Prentice Hall, (1991) 

  9. Seborg, D. E., Edgar, T. F., and Mellichamp, D. A., Process Dynamics and Control, John Wiley & Sons, (2004) 

  10. Francis, B. A. and Wonham, W. M., "The internal model principle of control theory", Automatica, 12, 457-465, (1976) 

  11. Fisher D. G., "Process control - an overview and personal perspective", Can. J. Chem. Eng., 69, 5-26, (1991) 

  12. Bellman, R. and Rand Corporation, Dynamic Programming, Princeton University Press, Princeton, (1957) 

  13. Astrom, K. J. and Wittenmark, B., Computer-Controlled Systems, 3rd ed., Prentice Hall, (1997) 

  14. Kleywegt, A. J. and Shapiro, A., "Stochastic optimization", Handbook of Industrial Engineering, G. Salvendy ed., New York, John Wiley & Sons, 2625-2649, (2001) 

  15. 이원규, 이광순, "최신제어 방법의 동향과 공정 제어 문제에의 응용", 화학공학, 20, 97-112, (1982) 

  16. 여영구, 최신공정제어공학, McGraw-Hill Korea, (2010) 

  17. Qin, S. J. and Badgwell, T. A., "A survey of industrial model predictive control technology", Control Eng. Pract., 11, 733-764, (2003) 

  18. Lee, J. M. and Lee, J. H., "Simulation-based learning of cost-to-go for control of nonlinear processes", Korean J. Chem. Eng., 21, 338-344, (2004) 

  19. Bekker, J. G., Craig, I. K., and Pistorius, P. C., "Model predictive control of an electric arc furnace off-gas process", Control Eng. Pract., 8, 445-455, (2000) 

  20. Shang, H. and Scott, J. A., "Minimizing leakage from a smelter off-gas system by enhanced control", J. Clean. Prod., 19, 70-77, (2011) 

  21. Santos, R., Almeida Neto, J. F., Campos, M., Embirucu, M., Fontes, C., and Kalid, R., "Multivariable correlation analysis with low sampling rate in output and its application in an LNG plant", J. Petrol. Sci. Eng., 66, 33-41, (2009) 

  22. Shin, M. W., Shin, D., Choi, S. H. and Yoon, E. S., "Optimal operation of the boil-off gas compression process using a boil-off rate model for LNG storage tanks", Korean J. Chem. Eng., 25, 7-12, (2008) 

  23. Michelsen, F. A., Lund, B. F. and Halvorsen I. J., "Selection of optimal, controlled variables for the TEALARC LNG process", Ind. Eng. Chem. Res., 49, 8624-8632, (2010) 

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