| 초록 |
DCS의 도입으로 인해 수많은 양의 공정 데이터를 얻을 수 있게 되자 통계적 분석 방법이 그 응용 분야를 넓혀가고 있다. 공정 모니터링과 이상 진단쪽으로 주로 응용되던 PCA는 공정 개선쪽으로도 응용될 수 있을 것이라고 생각되어 왔다. 이번 연구는 통계적인 모델링과 분석 방법으로 공정 운전을 개선 하여 이익을 증진 시킬 수 있도록 여덟 개의 과정을 포함하는 일반적인 methodology를 제시하였고 이를 쇳물을 생산하는 고로 공정에 적용시켜 보았다.고로는 수 많은 반응과 상변이 그리고 물질과 에너지 전달이 동시에 일어나므로 매우 복잡하고 Dynamics가 비선형성이 매우 강한 공정이다. 지금 까지 어떤 수학적 모델링에 기초한 분석 방법도 공정 운전 개선(예를 들어 연료비를 줄이기 위한 미분탄 양의 증가)에 대한 방향을 제시하진 못했다.이번 연구에서 제시한 방법을 이용하여 구한 운전 개선에 대한 방향은 통액성을 높이고 출선의 영향을 최소로 하며 다음으로 통기성을 확보하는 것이다. 이것은 운전자들의 생산성 증대를 위한 온라인 action에 대한 부담을 줄여줄 뿐 아니라 미분탄 양을 증가 시켜 연료비를 줄일 수 있다.
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