[논문]다중모드 주성분분석에 기반한 천연가스 액화플랜트의 성분 분리공정 감시 시스템 개발

편하형; 이철진; 이원보

doi:10.7842/kigas.2019.23.4.19

[국내논문] 다중모드 주성분분석에 기반한 천연가스 액화플랜트의 성분 분리공정 감시 시스템 개발
Development of Monitoring System for the LNG plant fractionation process based on Multi-mode Principal Component Analysis 원문보기

한국가스학회지 = Journal of the Korean institute of gas, v.23 no.4, 2019년, pp.19 - 27

편하형 (서울대학교 화학생물공학부) , 이철진 (중앙대학교 화학신소재공학부) , 이원보 (서울대학교 화학생물공학부)

초록
AI-Helper

세계 환경규제가 강화되면서 액화천연가스의 사용량이 지속해서 증가하고 있다. 안정적이고 효율적인 액화천연가스 생산을 위해서는 운전 조건을 세분화하여 감시하는 시스템 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 천연가스 액화플랜트 성분 분리공정을 해석하여 구축한 동적 모델 데이터를 대상으로 다중 모드 감시시스템 개발 방법을 제안하였다. 먼저 전체 정상 데이터를 주성분분석과 k-평균 군집화 방법론을 사용하여 다중 정상 운전 모델로 구분하였다. 그 다음, 새로운 데이터 값을 k-최근접 알고리즘으로 구축된 다중 정상 모드와 매칭하였다. 마지막으로, 다중 모드 주성분분석 감시 기법을 통해 공정 데이터의 이상 여부를 판별하였다. 제시된 방법론은 45가지 이상경우에 적용하였고, 기본 주성분분석 방법론과 단변수 감시 방법론과의 비교를 통해 속도와 정확도 지표에서 평균 약 5~10%이상 우수함을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The consumption of liquefied natural gas (LNG) has increased annually due to the strengthening of international environmental regulations. In order to produce stable and efficient LNG, it is essential to divide the global (overall) operating condition and construct a quick and accurate monitoring system for each operation condition. In this study, multi-mode monitoring system is proposed to the LNG plant fractionation process. First, global normal operation data is divided to local (subdivide) normal operation data using global principal component analysis (PCA) and k-means clustering method. And then, the data to be analyzed were matched with the local normal mode. Finally, it is determined the state of process abnormality through the local PCA. The proposed method is applied to 45 fault case and it proved to be more than 5~10% efficient compared to the global PCA and univariate monitoring.

Keyword

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Multi-mode PCA modeling algorithm
그림 Fig. 2. Real time monitoring algorithm.
$Fig. 3. Schematic process diagram and fault location of LNG plant fractionation process.$ 그림 Fig. 3. Schematic process diagram and fault location of LNG plant fractionation process.
표 Table 1. Three normal operation condition of demethanizer input stream
표 Table 2. Process product specification
표 Table 3. Fault scenarios
그림 Fig. 4. k-means clustering and local PCA result
그림 Fig. 5. Type I & II errors
표 Table 4. FDA and FDR result of fault scenarios from Normal A
표 Table 5. FDA and FDR result of fault scenarios from Normal B
표 Table 6. FDA and FDR result of fault scenarios from Normal C

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그렇기 때문에 단위 공정별 분석, 주요 변수 관리 방법, 운전 모드별 분석 방법 등 다른 방법론들과 통합․발전된 주성분분석 방법론의 적용이 필수적이다. [12,13] 이를 위해, 본 논문에서는 LNG 플랜트의 주요 단위 공정인 분리 공정에 클러스터링 기법과 주성분분석을 결합하여, 다중 모드 주성분분석 감시 시스템을 구축하는 연구를 수행하였다.
k-평균 군집법은 유클리드 거리(Euclidean distance) 에 기반을 둔 방법론으로 1~3차원 공간 데이터를 다룰 때 수학적 및 시각적인 해석이 용이하고 탁월하다. 본 방법론은 n개의 d-차원 데이터가 주어졌을 때, k개의 중심점을 두고 데이터와의 거리 제곱 합을 최소로 하는 중심점 집합을 찾는 것을 목표로 한다,
본 논문에서는 LNG 플랜트를 위한 다중 모드 주성분 분석을 개발, 적용하는 연구를 수행 하였다. 다중 모드 주성분 분석 방법론은 k-평균 군집화 방법론과 주성분 분석, k-최근접 알고리즘을 결합하여 개발하였다.

가설 설정

LNG 분리공정은 순수한 메탄, 에탄, 프로판, 부탄을 생산해서 혼합 냉매 공정 및 액화 공정에 제공해야 하기 때문에 운전 조건이 좁은 범위에서 변화하게 된다. 본 논문에서는 Table 1과 같이 메탈 분리기 입구 유량의 조건 중 온도와 압력을 변화시켜 3종류의 정상 운전 상태를 가정하였다. 본 조건은 Table 2에 제시된 생산 품질을 만족하고, 모델이 수렴하는 범위를 만족한다.

제안 방법

k-평균 군집화 방법론과 유사하게 유클리디안 거리를 기반으로 하기 때문에 역시 수학적 및 시각적인 해석에 큰 장점이 있다. 본 방법론은 새로운 데이터와 거리가 인접한 k개의 훈련된 표본 데이터의 군집 명을 읽어 가장 빈번한 군집과 매칭하여 분류해준다.
7%를 벗어나는 이상점들을 제거한다. 다음으로 데이터를 스케일링한 후 주성분 분석 으로 모델을 구축한다. 이렇게 구축된 모델을 글로벌 주성분 분석 (Global PCA)이라고 정의한다.
LNG 플랜트는 액화 천연 가스 분리 공정, 산성 가스 제거 공정, 액화 공정, 냉매 공정, 저장 및이송의 총 5단계로 나누어진다. 본 논문에서는 전처리 공정 중 고순도의 메탄, 에탄, 프로판, 부탄을 생성하는 분리공정에 대해서 동적 시뮬레이터 프로그램 아스펜 하이시스로 모델을 구축하고, 데이터를 생성하여 연구를 진행하였다. Fig.
분리공정의 주요 기기인 컬럼은 기체와 액체 상태가 공존하기 때문에 온도와 압력에 특히 민감하며, 이에 따른 이상 상황이 자주 발생한다. [15] 본 연구에서는 온도와 관련된 리보일러, 컨덴서에서 발생할 수 있는 이상 3가지와 파이프 누출 2가지 시나리오를 모델링 하였다.
(1) 에탄 분리 컬럼 주입 파이프 리킹, (2) 에탄 분리 컬럼 하부 파이프 리킹, (3) 에탄 분리 컬럼의 리보일러 오버히팅, (4) 에탄 분리 컬럼 컨덴서의 오버쿨링, (5) 메탄 분리 컬럼 리보일러 오버히팅 이상 강도에 따른 감시 능력을 분석하기 위해 이상 규모를 정상 운전 대비 3%, 5%, 10% 3단계로 모사하여 적용하였으며, 3가지 정상상태에 각각 적용하여 최종적으로 총 45가지 이상 시나리오를 모사하였다. Table 3은 시나리오를 정리한 것이고, 그 위치 정보는 Fig.
다중 모드 감시 기법의 성능 평가를 위한 비교 방법론으로 3-시그마 단변수 기법과 전체 정상 데이터를 모델로 만든 기본적인 주성분 분석을 사용하였다. 감시 성능 지표로는 이상 감시 분야 에서 가장 널리 사용되는 이상 감시 정확도 (FDA, fault detection accuracy)와 이상 감시 속도 (FDR, fault detection rate)를 사용하였다.
본 논문에서는 LNG 플랜트를 위한 다중 모드 주성분 분석을 개발, 적용하는 연구를 수행 하였다. 다중 모드 주성분 분석 방법론은 k-평균 군집화 방법론과 주성분 분석, k-최근접 알고리즘을 결합하여 개발하였다. 개발 시스템은 LNG 플랜트 분리공정의 동적 모델을 대상으로 운전될 수 있는 3가지 정상상태와 발생할 수 있는 45가지 이상 상태 모델에 대하여 검증을 수행하였다.
다중 모드 주성분 분석 방법론은 k-평균 군집화 방법론과 주성분 분석, k-최근접 알고리즘을 결합하여 개발하였다. 개발 시스템은 LNG 플랜트 분리공정의 동적 모델을 대상으로 운전될 수 있는 3가지 정상상태와 발생할 수 있는 45가지 이상 상태 모델에 대하여 검증을 수행하였다. 그 결과, 단변수 감시방법론과 기본적인 주성분 분석과 비교해서 이상 감시 정확도 (FDA)와 이상 감시 속도 (FDR) 두 가지 지표 모두 평균 5% 이상 좋은 성능을 발휘하 였다.

대상 데이터

본 조건은 Table 2에 제시된 생산 품질을 만족하고, 모델이 수렴하는 범위를 만족한다. [14] 각각의 정상 운전 데이터는 40,000초씩 운전되어, 총 120,000초의 정상 데이터를 수집하였다.
3 에 도시하였다. 각 시나리오는 500초의 정상과 2000초의 이상 데이터로 운전되었다.

데이터처리

글로벌 주성분 분석 결과 중 Hotelling’s T2값을 k-평균 클러스터링을 사용하여 분류한다.
운전 모드 선택을 위해 실시간 데이터는 글로벌 정상데이터의 통계값을 기반으로 스케일링을 한 후, 구축된 글로벌 주성분 분석 모델에 투영하여 Hotelling’s T2을 계산한다.

이론/모형

여러 운전 모드를 자동으로 나누는 방법은 주성분 분석의 T²값과 k-평균 클러스터링 방법을 통합하여 사용한다. 가장 먼저 모든 정상데이터를 평균과 3 시그마 한계선을 사용하여 통계적으로 99.
다중 모드 감시 기법의 성능 평가를 위한 비교 방법론으로 3-시그마 단변수 기법과 전체 정상 데이터를 모델로 만든 기본적인 주성분 분석을 사용하였다. 감시 성능 지표로는 이상 감시 분야 에서 가장 널리 사용되는 이상 감시 정확도 (FDA, fault detection accuracy)와 이상 감시 속도 (FDR, fault detection rate)를 사용하였다. 본 지표들은 Type I & II error에 기반을 둔 것으로, Fig.

성능/효과

총 45가지 시나리오에 대한 결과는 Table 4 -6에 나타내었다. 먼저, 전체 정상데이터를 사용한 일반적인 주성분 분석과의 비교에서는 모든 케이스에 대해 다중 모드 감시방법론이 우수한 결과를 내었다. FDA와 FDR 지표를 확인하면 평균 약 30% 향상된 성능을 보였으며, 특히, 에탄 분리 컬럼의 컨덴서 이상에 대해서는 일반 주성분 분석은 2000초 이내에서 감시를 못하였지만 (Table상의 '-'값) 개발 방법론은 FDR, FDA 모두 빠르고 정확하게 감시하는 것을 확인할 수 있다.
본개발 방법론은 Hotelling’s T2와 k-평균 군집화, k-최근접 알고리즘으로 운전 모드를 효과적으로 나누었고, 나누어진 다중 운전 모드를 주성분 분석으로 명확하고 구체적인 감시기준을 구축하였기에 빠르고 정확한 감시가 가능함을 확인할 수 있었다.
다음으로, 단변수 3-시그마 방법론과의 비교할 경우, 이상 강도가 10%로 높은 2가지 케이스를 제외한 모든 케이스에 대해 다중 감시방법론이 우수함을 확인할 수 있다. FDA와 FDR 지표 에서 평균적으로 약 5% 이상의 향상된 성능을 보였으며, 특히, 이상의 강도가 약했던 3%의 케이스에서는 평균 약 10% 이상 빠르고 정확한 성능을 보임을 확인할 수 있다.
다음으로, 단변수 3-시그마 방법론과의 비교할 경우, 이상 강도가 10%로 높은 2가지 케이스를 제외한 모든 케이스에 대해 다중 감시방법론이 우수함을 확인할 수 있다. FDA와 FDR 지표 에서 평균적으로 약 5% 이상의 향상된 성능을 보였으며, 특히, 이상의 강도가 약했던 3%의 케이스에서는 평균 약 10% 이상 빠르고 정확한 성능을 보임을 확인할 수 있다.
45가지 LNG 분리공정의 시나리오 분석을 통해 결과를 해석한 결과 강도가 높은 이상에 대해 서는 3가지 방법론 모두 유사한 성능을 발휘하였다. 하지만 이상 강도가 작은 경우는 개발 방법론이 월등하게 좋은 성능을 발휘함을 확인할 수 있다.
개발 시스템은 LNG 플랜트 분리공정의 동적 모델을 대상으로 운전될 수 있는 3가지 정상상태와 발생할 수 있는 45가지 이상 상태 모델에 대하여 검증을 수행하였다. 그 결과, 단변수 감시방법론과 기본적인 주성분 분석과 비교해서 이상 감시 정확도 (FDA)와 이상 감시 속도 (FDR) 두 가지 지표 모두 평균 5% 이상 좋은 성능을 발휘하 였다. 특히, 이상의 강도가 3%로 작은 경우에는두 지표 모두 평균 10% 좋은 성능을 발휘하 였다.
그 결과, 단변수 감시방법론과 기본적인 주성분 분석과 비교해서 이상 감시 정확도 (FDA)와 이상 감시 속도 (FDR) 두 가지 지표 모두 평균 5% 이상 좋은 성능을 발휘하 였다. 특히, 이상의 강도가 3%로 작은 경우에는두 지표 모두 평균 10% 좋은 성능을 발휘하 였다. 따라서, LNG 플랜트 전체 공정에 대한 발전된 감시시스템 구축에 본 연구결과가 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
FDA와 FDR 지표를 확인하면 평균 약 30% 향상된 성능을 보였으며, 특히, 에탄 분리 컬럼의 컨덴서 이상에 대해서는 일반 주성분 분석은 2000초 이내에서 감시를 못하였지만 (Table상의 '-'값) 개발 방법론은 FDR, FDA 모두 빠르고 정확하게 감시하는 것을 확인할 수 있다.

후속연구

특히, 이상의 강도가 3%로 작은 경우에는두 지표 모두 평균 10% 좋은 성능을 발휘하 였다. 따라서, LNG 플랜트 전체 공정에 대한 발전된 감시시스템 구축에 본 연구결과가 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	k-평균 군집법의 특징은 무엇인가?	군집화 방법론 중에서 가장 기본적이고 널리 쓰이는 방법 중 하나는 k-평균 군집법이다. k-평균 군집법은 유클리드 거리(Euclidean distance) 에 기반을 둔 방법론으로 1~3차원 공간 데이터를 다룰 때 수학적 및 시각적인 해석이 용이하고 탁월하다. 본 방법론은 n개의 d-차원 데이터가 주어졌을 때, k개의 중심점을 두고 데이터와의 거리 제곱 합을 최소로 하는 중심점 집합을 찾는 것을 목표로 한다,
	주성분 분석은 어떤 분석 방법인가?	[3,4] 이 중에서, 간편하면서도 공정해석이 용이한 대표적인 방법은 주성분분석 방법론이다. [5,6] 주성분 분석은 다차원의 변수들을 저차원의 변수로 차원 축소하여 관리 하는 방법으로, 배치공정, 철강 공정, 연료 전지 공정 등에 적용되어 널리 사용되고 있다. [7,8,9,10,11]
	다변량 통계기법에는 어떤 방법들이 있는가?	그렇기 때문에, LNG 플랜트를 단변수 방법론만으로 관리하기에는 한계가 있으며, 이를 위해 다변량 통계기법이 도입이 필요하다. 대표적인 방법으로 차원 축소 방법을 기본으로 하는 주성분분석 (PCA, principal component analysis), PLS 회귀 분석 방법(partial least squares regression), 피셔 판별 분석 방법 (FDA, fischer disriminant analysis 등과 지식 및 확률 방법을 기반으로 하는 인공 신경망 방법론 (artificial neural network analysis), 베이즈 네트워크 분석 (Bayesian network analysis) 등이 있다. 또한, 이러한 방법론을 결합하여 분석하는 연구도 활발하게 진행되고 있다.

활용도 분석정보

상세보기

다운로드

내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증