다중모델접근법에 의한 회분식공정의 위험성분석 자동화

강병관, 김용하, 서정철*, M. Wakakura*, 윤인섭

서울대학교 응용화학부

Automation of Batch Process Hazard Analysis by Multimodel Approach

Byounggwan Kang, Yong Ha Kim, Jung Chul Suh*, M.Wakakura*, En Sup Yoon

School of Chemical Engineering, Seoul National University

*Kanagawa Industrial Technology Research Institute

서론

위험성분석은 본질적으로 안전한 공장을 만들기 위해 공정의 설계 단계, 또 기존의 공정의 수정 단계에 필수적인 것으로, 공정에서의 위험한 요소를 찾아내고 그 위험한 정도를 평가하고 위험을 제거하기 위해 수행하는 작업이다. 90년대 들어서 컴퓨터기술의 발달로 이러한 제약이 상당부분 극복되면서 위험성분석의 자동화에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그런데 지금까지의 위험성평가자동화에 대한 연구는 거의모두가 □연속공정의 (HAZOP) 자동화□에 대한 연구라고 말할 수 있으며, 따라서 회분식 공정에는 적용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 연구는 기존에 개발되어온 일반적인 연속화학공정의 위험성분석 자동화 이외에 정밀화학이나 제약 등의 산업에서 흔히 볼 수 있는 회분식 공정(batch process)에 적용할 수 있는 위험성분석 자동화시스템의 개발을 시도하였다.

회분식 공정의 위험성분석

회분식공정의 위험성평가는 연속공정과는 그 접근방법이나 자동화를 위한 모델링의 틀이 다른데 그것은 연속공정에서는 조업자(operator)가 기본적으로 공정의 제어, 감시, 진단에서 주된 역할을 하고 있는 반면, 회분식공정에서는 조업자가 공정의 조업단계(processing step)에서 주된 역할을 하게 되기 때문이다. 회분식 공정에서는 같은 장치도를 가진 공정이라 해도 조업의 전략(strategy)에 따라 그 역할이 달라지게 된다. 회분식 공정에서는 서로 다른 단위공정 수행단계(phase)에서 서로 다른 역할을 하는 회분식 공정의 장치 특성을 모델 안에 표현하는 방법을 고안하여야 한다.

회분식공정의 위험성분석을 위한 공정모델

본 연구에서는 앞에서 열거한, 회분식 공정이 연속공정과 다른 여러 가지 특성을 고려하여 회분식 공정의 위험성분석 자동화를 위한 다중모델을 제안하였다. 이 모델은 다음과 같이 구성되어 있다.

·공정조업모델 - 연속공정의 공정구조모델에 대응

·공정물질모델

·장치기능모델

·장치거동모델

공정조업모델은 공정의 목적(Process)과 그 목적을 구성하는 단위공정(Stage), 단위공정을 구성하는 조업(Operation)과 조작(Action)을 계층적(hierarchical)으로 구성한 모델이다. 이 모델은 회분식공정의 조업순서도를 나타내는데 많이 사용되는 State Task Network을 응용하여 나타내었다(Kondli, 1993). Process Net은 회분식공정전체의 목표 생산물에 대한 정보를 담고 있는 모델이다. 각 state는 한 process가 끝났을때의 화학물질의 정보를 담고 있으며 state 사이의 transition, 즉 Process는 그 안의 Stage들에 대한 정보를 담고 있다. Stage Nets는 이를 통해 공정의 Operation과 Action들의 순서(sequence)에 관한 정보를 제공해주기 위해 고안된 모델이다. Operation Nets는 각 장치에서 이루어지는 세부 조업의 순서를 규정한다. 여기서 각 Operation들(transition에 해당됨)은 각 세부 조업을 표현한다. Stage Net은 조업의 순서와 공정 전체의 장치별 물질정보를 표시하는 반면 Operation Net에서는 세부 조업과 그 조업이 이루어지는 장치의 상태를 표현하게 된다. Actions는 각 공정장치에서 조업이상과 기능이상, 그리고 거동이상의 세가지 종류의 이상의 상관관계와 회분식공정에서의 위험의 전파 양상을 파악하기 위하여 도입하였다. Figure 1에 이 조업모델의 전체 구조를 나타내었다.

Figure 1. 공정조업모델

공정물질모델은 위험성 지수(Hazard indices)와 반응 매트릭스(Reaction matrix)로 구성하였다. 단일물질에 대해서는 NFPA(National Fire Protection Association) code를 이용하였다. 두 물질 이상의 반응에 관한 위험은 반응매트릭스(reaction matrix)를 이용해 부반응(side reaction)으로 인한 위험정보를 확보할 수 있다. 여기에 기능 및 거동모델과의 연결정보를 확보하였다.

장치기능모델은 단위장치의 기능이상이 그 장치안에 존재하는 변수에 대해 어떤 기능을 하는가에 대한 정보를 나타내는 모델이며 장치거동모델은 공정의 상태를 나타내는 여러 변수 중에서 위험성 평가에서 관심 있는 변수인 압력(pressure(P)), 온도(temperature(T)), 유량(flow rate(F)), 조성(composition(C)), 액위(level(L)), 반응 변수(reaction(r))등으로 이상 전파 관계를 표현한다.

회분식공정 위험성분석 알고리즘

본 연구에서 개발된 시스템은 다음의 4가지 위험성분석 알고리즘(hazard analysis algorithm)을 가지고 있다.

·기능이상분석 알고리즘(Malfunction Anlaysis Algorithm)

·거동이상분석 알고리즘(Maldeviation Analysis Algorithm)

·조업이상분석 알고리즘(Maloperation Analysis Algorithm)

·사고분석 알고리즘(Accident Analysis Algorithm)

이중 회분식공정에서 특징적인 조업이상분석은 조업자의 실수로 조업순서를 바꾸거나 조업시간이 지연 혹은 빠른 경우, 즉 HAZOP에서의 OTHER THAN/EARLY/LATER 등의 상태인 경우에 그 결과를(이 경우는 원인은 조업자의 실수로 간주한다) 추론하는 것이다.

사례연구

본 논문에서 제안한 모델과 알고리즘을 미국 Eli Lilly 제약회사의 회분식 공정에 적용하여 보았다(Srinivasan, 1998). 이 공정은 두 주요 공정으로 이루어져 있는데 첫 번째가 Chemical A process이고 두 번째가 Chemical R process이다. 여기서는 Chemical R process에 대해 고려한다. 공정에 표현된 주요 정보를 본 논문에서 개발한 공정조업모델과 공정물질모델, 기능 및 거동모델로 나타내고 위험성분석을 실시하였다.

Figure 2. Eli Lilly process와 Process Net

Figure 3. Chemical R process의 공정반응과 공정물질모델

Figure 4. Stage Net과 Stage 1에 대한 Operation Net

이 공정에 대한 Figure 4의 Operation 1에서 Chemical I 대신 water가 들어간 경우의 조업이상분석이 Figure 6에 나타나 있다. Figure 5의 기존의 PHA와 Srinivasan의 결과에 비하여 더 많은 위험요소를 파악하고 사고경로를 알려주는 것을 알 수 있다.

Figure 5. 기존의 분석 결과             Figure 6. 제안된 모델에 의한 분석결과

결론

본 논문에서는 회분식공정의 위험성분석자동화를 위한 다중모델과 알고리즘을 제안하였으며 사례연구를 통해 그 효용성을 검증하였다.

감사

본 연구는 Brain Korea 21(BK21) 사업의 연구지원금에 의한 것입니다.

참고문헌

1. Kondili, E., C.C. Pantelides and R.W.H. Sargent, "A general algorithm for short-term scheduling of batch operations - I. MILP formulation", Computers and Chemical Engineering, 17, 211 (1993).

2. Srinivasan, R., "PHAzer: An Intelligent Multiple Models-Based Process Hazards Analyzer", Ph.D. Thesis, Purdue University (1998).