보일러 플랜트의 위험과 운전분석(HAZOP)기법을 위한

지식기반 전문가 시스템의 프레임워크

이진명, 허보경, 황규석

부산대학교 화학공학과

A Framework of Knowledge-based Expert System

for HAZOP Analysis in Boiler Plants

Jin Myoung Lee, Bo Kyeng Hou, Kyu Suk Hwang

Dept. of Chemical Eng., Pusan National Univ.

서론

고도의 기술집약적 장치산업인 화학공장은 화재, 폭발과 같은 대형사고가 발생할 경우 공장내의 근로자는 물론 인근주민 및 환경에까지 엄청난 영향을 미칠 수 있다. 위험물질의 누출이나 폭발 등에 따른 중대산업사고는 세계적으로 1940년대 이후 선/후진국에 관계없이 발생되고 있다.

안전관리분야는 환경문제와 더불어 세계적인 관심사이며, 국내에서도 크고 작은 안전사고로 인하여 관심이 증대되고 있다. 정부는 체계적이고 종합적인 안전관리를 위해 1996년부터 PSM(Process Safety  Management, 공정안전관리)제도를 도입하고 있다.

화학공장의 위험성평가는 많은 시간, 노력, 전문지식이 필요한 활동이며 수행방법은 모든 사고원인에 대한 결과를 누락됨이 없이 체계적으로 검토하고, 그것에 대한 대책수립을 하는 HAZOP기법이 대표적으로 사용되고 있다.

그러나 HAZOP기법은 설계, 운전, 공정보수에 대한 광범위한 지식을 가진 전문가들이 모여 P&ID를 체계적으로 조사하고, 몇 개로 나누어진 공정에 대해 조합으로 만들어진 공정변수(Variable)의 변이(Deviation)를 모두 검토해야하므로 많은 반복적인 작업과 전문인력이 필요하며 많은 시간이 소요된다.

따라서 본 연구에서는 화학공장의 중요한 유틸리티인 보일러의 HAZOP 수행과정을 자동화하기 위해서 필요한 지식과 추론기법에 대한 연구를 수행하였으며, 사용자의 편이를 위해서는 사용자 인터페이스 등의 구축환경에 대한 연구를 수행하여 실공정에 적용될 수 있는 HAZOP 전문가 시스템을 구축하고자 한다(Fig 1.).

시스템 기본전략

화학공정의 이상진단, 위험분석 등의 문제는 Steady State에서 기기의 상태 또는 물질상태에 변이가 발생하였을 경우 공정상태가 어떻게 변화될 것인가를 예측하는 문제로 귀결된다.

HAZOP 전문가시스템의 기본전략은 변이(Deviation) 발생시 공정상태의 변화를 역으로 추적(Search)하면 변이의 원인을 찾을 수 있고(이상진단), 현재상태에서 다음상태로 어떻게 변화(Fault Propagation)하는지를 추론하여 결과적으로 발생하는 위험(Hazard)을 예측하는 것이다(Fig 1.).

시스템 프레임워크

KnowlegeBase를 일반적(General)인 지식과 공정 고유의(Specific)지식으로 나눔으로써 시스템을 포괄적으로 사용할 수 있게 하였다. General Database는 HAZOP분석을 수행하는데 필요한 일반적이고 광범위한 지식을 다음과 같이 분류하여 표현하였다(Fig 2.).

Fig. 1. Atomated HAZOP Analysis Procedure

1. 보일러플랜트의 공정분류

플랜트를 8개의 공정으로 나누었으며, 공정에는 Feed-Water-Line, Air-Flow- Line, Fuel-Supply-Line, Ignition-Gas-Line, Atomising-Steam-Line 등이 있다.

2. Topology

대상공정의 결합구조와 변이가 존재하지 않을 때의 정상상태(Steady State)에서의 공정흐름을 표현하였다.

3. 공정장치 분류

공정내 존재하는 Unit를 크게 Transfer Unit, Storage Unit, Control Unit로 분류하였다.

4. Guideword

키워드를 이용하여 각 공정에 발생가능한 공정변수(Variable)과 변이(Deviation)의 조합을 만든다.

5. 위험등급데이터

변이 발생시 추론된 결과를 위험등급데이터를 이용하여 위험정도와 위험성 등급을 평가하도록 한다.

6. 변이의 원인

각 공정장치에 발생가능한 변이의 원인을 나타내는 지식이다.

7. 변이의 결과

각 공정장치에 발생가능한 변이의 결과를 나타내는 지식이다.

Fig. 2. Architecture of Knowledge-Based Framework

대상공정의 표현

1.HAZOP수행을 위한 부호유향그래프(HSDG, Sigh Directed Graph for HAZOP)

시스템에 최대한 유연성을 부여하기 위해서, 대상공정의 구조(Topology)가 변경될 경우를 생각해서 각 보일러플랜트의 중요장치별로 입력/출력 상태변수들과 그 변수들의 변이에 의해서 일어날 수 있는 원인과 결과의 상관관계를 나타내는 부호유향그래프를 작성한다. 만일 대상공정에서 장치가 바뀔 경우, 해당 장치의 HSDG를 추가함으로써 해결할 수 있다. 이러한 HSDG는 공정의 일반적인 모델로 지식베이스에 저장, 추가, 수정이 가능한 모듈형식으로 관리된다.

2.공정의 의미네트워크

공정의 미시적인 정보를 얻기위해서, 각 장치의 HSDG를 사용하는 반면, 공정내의 Pipe와 장치(Unit)들의 기능적 인과관계를 표현한 의미네트워크를 이용하여 공정의 거시적인 정보를 얻을 수 있다. 즉, 온도(T), 압력(P), 유량(F), 조성(C), 액위(L)의 기능을 담당하는 장치로 분류하고, 각 기능를 담당하고 있는 장치사이의 온도, 압력, 유량, 조성, 액위가 어떻게 영향을 주고 받는지를 거시적으로 나타내게 된다.

기존연구방법에서 사용된 변수중심의 공정모델링방법(HSDG)에 기능중심의 공정모델링방법인 기능 의미네트워크(Functional Semantic Network)을 도입함으로써 공정장치를 기능의 관점에서 해당장치의 상태를 인식할 수 있음으로, 공정간의 인과 관계에 의한 위험이 어떻게 전파되는지를 쉽게 알 수 있다(Fig. 3).

Fig. 3. Functional Semantic Network for HAZOP

추론엔진

임의의 장치에 변이가 발생할 경우, 해당변이의 원인과 결과를 해당장치의 HSDG와 의미네트워크를 이용하여 해당장치의 주변장치의 오류전파를 해당 장치의 Fault Propagation Method를 이용하여 추론한다(Fig. 6.). Fault Propagation은 Input과 Output Variable로 표현되는 Functional Equation을 이용하여 Modelling한다.

z = f (x, y)                z : Output variable

x, y : two Input variable

Fig. 5. Propagation Model of Steamdrum

Fig. 6. Graphical User Interface

결론

보일러 플랜트의 HAZOP 전문가 시스템 개발을 위한 프레임워크 개발과  공정지식 표현기법에 대한 연구를 수행하였다. 또한 사용자로 하여금 쉽게 분석할 수 있는 사용자 환경의 구현을 위해서 각 모듈간의 인터페이스와 사용자 인터페이스(Fig 6.)에 대한 연구를 수행하여 실제 공정에서 사용할 수 있는 전문가 시스템 구현을 위한 시스템 구조(Architecture)를 설계하였다. 앞으로 보일러 플랜트에 적용하여 본 연구에서 제안한 HAZOP 전문가 시스템의 성능을 평가하고 보완하고자 한다.

참고문헌

1. Venkatasubramanian V. and R. Vadhyanathan. "A Knowledge-based Framework for Automating HAZOP Analysis". AICHE Journal, 40, 3 (1994).