초록 ▼

□ 연구내용
○ 폴리에틸렌 생산을 위한 AI 기반 촉매 제조 기술 개발
- 메탈로센 촉매 개발을 위한 DFT 시뮬레이션
- 촉매 제조 공정 머신러닝 모델 개발
○ 바이오 2,3-BDO 분리정제공정 지능화 모델 개발
- 바이오 2,3-BDO 분리·정제공정 시뮬레이션 모델 개발 (이론적 모델)
- 분리·정제공정 머신러닝 모델 개발 (경험적 모델)
○ AI 적용 복합수지 제조공정 물성예측 모델 개발
- 복합수지 생산 실험데이터 및 공정데이터 수집 및 분석
- 복합수지 제조공정 머신러닝 모델

□ 연구내용
○ 폴리에틸렌 생산을 위한 AI 기반 촉매 제조 기술 개발
- 메탈로센 촉매 개발을 위한 DFT 시뮬레이션
- 촉매 제조 공정 머신러닝 모델 개발
○ 바이오 2,3-BDO 분리정제공정 지능화 모델 개발
- 바이오 2,3-BDO 분리·정제공정 시뮬레이션 모델 개발 (이론적 모델)
- 분리·정제공정 머신러닝 모델 개발 (경험적 모델)
○ AI 적용 복합수지 제조공정 물성예측 모델 개발
- 복합수지 생산 실험데이터 및 공정데이터 수집 및 분석
- 복합수지 제조공정 머신러닝 모델 개발 (선형/비선형 모델)

□ 연구개발 성과
○ 정성적 성과
- 화학산업 핵심 공정 데이터 확보 및 분석 (❶촉매·반응, ❷분리·정제, ❸복합수지 제조)
- 머신러닝 기반의 공정 예측 모델 개발·적용하여 공정효율 향상
○ 추가 성과
- 논문 5건 : 우수SCI 1건, SCI 2건, 비SCI 1건, KCI 1건
- 국내 학회 발표 21건 (구두 3, 포스터18)
- 우수 포스터 발표상 2건 (한국생산제조학회, 20.07.14, 한국화학공학회, 20.10.16)
○ 기술스펙 달성 성과

□ 기술적 우수성
○ 개발된 촉매제조 공정 머신러닝 모델, 바이오 2,3-BDO 분리정제 공정 머신러닝 모델, 복합수지 제조공정 물성예측 모델의 정확도 (R², NRMSE)가 매우 높음
○ 바이오 2,3-BDO 분리정제 공정 머신러닝 모델을 실제 공정에 적용하면 스팀사용량을 6.24% 절감할 수 있는 등 상업공정에 적용 효과가 매우 높음

□ 성과활용
○ 폴리에틸렌 생산 중합공정 Digital Twin 개발
- 머신러닝 모델을 활용하여 개발된 메탈로센 촉매를 사용하여 Pilot plant 규모의 공정에서 폴리에틸렌 생산을 테스트 하여 촉매 적합성을 검증함.
- 촉매반응이 포함된 폴리에틸렌 생산 공정의 Digital Twin 모델을 개발하고 검증하여 실제 생산에 적용할 예정임.
○ 2,3-BDO 분리·정제공정 실시간 운전 최적화
- 이론적 예측 모델을 통해 최적의 운전 조건을 위한 제약 조건 및 목적 함수를 설정하고 이를 경험적 예측 모델에 적용하여 실시간으로 공정 데이터를 수집하고 예측하여 실시간(Real-time)으로 공정 최적화가 가능함.
○ 복합수지 물성예측
- 원하는 물성을 갖춘 복합수지를 생산하기 위해서는 ‘생산 후 테스트 과정’이 반복되어야 하기에 비용 및 시간적으로 많은 손실이 발생함.
- 머신러닝 기반의 예측모델을 활용하여 재료의 종류와 조성에 따른 복합수지의 물성을 예측하여 ‘생산 후 테스트 과정’없이 원하는 물성을 갖춘 복합수지를 생산할 수 있음.

(출처 : 요약 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 기관주요사업 사업계획서 ... 4
• 연구 요약 ... 5
• 목차 ... 7
• 제 1 장 개 요 ... 8
• 제 1 절 연구개발(지원) 목표 ... 8
• 제 2 절 연구개발(지원)의 필요성 ... 9
• 제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 범위 ... 10
• 제 2 장 연구개발(지원) 내용 및 결과 ... 11
• 제 1 절 연구개발(지원) 추진 체계 ... 11
• 제 2 절 당해연도 연구개발(지원) 내용 ... 12
• 제 3 절 당해연도 연구개발(지원) 결과 ... 24
• 제 3 장 연구성과 활용 시나리오 ... 26
• 제 1 절 연구성과 활용 시나리오 ... 26
• 제 4 장 차년도 사업추진계획 ... 28
• 제 1 절 차년도 사업추진 내용 ... 28
• 제 2 절 차년도 사업추진 일정 ... 30
• 제 3 절 차년도 세부 성능지표(Spec) ... 30
• 제 5 장 참고문헌 ... 32
• 끝페이지 ... 33