| 학회 |
한국공업화학회 |
| 학술대회 |
2020년 가을 (10/28 ~ 10/30, 광주 김대중컨벤션센터(Kimdaejung Convention Center)) |
| 권호 |
24권 1호 |
| 발표분야 |
[특별] 제조현장 맞춤형 친환경에너지 및 산업공정기술 |
| 제목 |
발전용 회수보일러 실시간 최적화를 위한 지능화 모델 개발 |
| 초록 |
회수보일러는 크라프트펄프(표백화학펄프) 공법의 펄프공장에서 사용하는 유일한 보일러로서 목재칩에서 생산되는 흑액을 연료로 하는 보일러이다. 흑액이란 목재칩의 펄프화 공정에서 생산되는 것으로, 증해에 사용된 약품과 목재칩에서 분리된 리그닌 등이 함유 된 물질이다. 흑액을 연소하여 생산된 스팀과 전력은 펄프.제지 공정에 공급되며, 약품은 회수하여 증해 공정에 순환 사용하는 핵심 공정이다. 흑액 연소로 발생하는 ash가 보일러 열 교환 튜브 표면에 퇴적되어 열 교환 효율이 감소하는 문제가 발생한다. 회수보일러에서 생산된 고압 스팀 일부를 수트블로워(sootblower)라는 설비를 통해 퇴적된 ash를 제거하고 있다. 그러나 수트블로워는 작업자 경험에 의존한 수동 운전으로 과도한 작동 횟수 및 높은 압력으로 tube 파손과 스팀 손실이 발생하고 있다. 따라서 ash 퇴적량 및 위치에 따른 60개의 수트블로워의 적정한 운전 조건을 찾기 위하여 AI를 활용한 운전최적화 연구를 진행하였다. 추후 지능화 시스템 소프트웨어를 제작하고 현장 제어 시스템과의 연동을 통하여 실증화 기술을 완성 하고 초고압 스팀 생산량 증가를 통한 수익 창출 이 기대된다. |
| 저자 |
조형태1, 김정환1, 박한신2, 임경필2, 김경동2
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| 소속 |
1한국생산기술(연), 2무림P&P(주) |
| 키워드 |
회수보일러; Ash; 스팀; Sootblower; 빅데이터; AI; 공정 최적화
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| E-Mail |
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