회분식공정의 위험성분석 자동화를 위한 조업이상분석

김용하, 강병관, 서정철*, 윤인섭

서울대학교 응용화학부

Kanagawa Industrial Technology Research Institute*

Maloperation Analysis for Automation of Hazard Analysis of Batch Process

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

School of Chemical Engineering, Seoul National University

*Kanagawa Industrial Technology Research Institute

Introduction

위험성분석은 화학공장의 안전성 확보를 목적으로 하는, 인간의 건강과 안전을 위협하고 심각한 경제적 손실을 불러올 수 있는 잠재적인 공정의 위험들에 대한 체계적인 파악(identification)과 산출(evaluation), 그리고 완화(mitigation)에 걸친 일련의 활동을 의미한다. 많은 고온, 고압의 위험시설이 집적되어 있는 화학공장에서 사고가 불러오는 유, 무형적 피해의 정도는 매우 심각하고 막대하기 때문에 전통적으로 원자력, 에너지, 화학공장 등에서는 공정의 설계 단계 및 조업단계에서 사고를 막기 위한 위험성 분석(hazard analysis) 기법을 연구하여 사고를 막는데 힘써왔다. 그러나 전통적인 수작업에 의한 위험성분석은 많은 비용과 시간을 요구하고, 고도의 인지능력을 요구하며, 위험요소를 완전히 파악하는 데에는 한계가 있는 등의 문제가 있다. 이에 따라 이를 자동화하려는 연구가 80년대부터 있어왔다.

그러나 그간의 위험성분석에 대한 자동화연구는 연속공정에 한정되어 왔기 때문에 회분식공정에는 적용할 수가 없었다. 본 연구에서는 회분식공정에서 위험성분석을 수행하기 위험성분석에 적합하도록 조업, 물질, 기능, 거동의 네 가지 측면에서 위험성분석을 위한 회분식공정의 모델링기법 중 조업이상분석을 수행하였다.

Batch Process Hazard Analysis Algorithm

본 위험성 분석 자동화 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.

Maloperation Analysis

조업이상분석은 조업단계에서 특정 조업이상이 발생했을시에 이 이상이 미치는 영향을 찾아내는 분석이다. 조업이상분석은 앞의 기능이상, 거동이상과는 달리 특정 장치의 속성(attribute)으로 작용하지 않고 공정조업모델 상에서 특정 조업을 의도적으로 빠뜨렸을 때 시작하게 된다.

조업이상분석은 다음의 네가지 방법으로 시작할 수 있다.

·조업의 순서를 생략한 경우

·조업의 순서를 뒤바꾼 경우

·공정물질이 다른 장치로 입력된 경우

·정해진 조업시간보다 늦거나 빠른 경우

이러한 모든 조업이상들은 다음의 몇가지 경우로 영향을 미치게 된다.

·해당 장치 내에 부반응이 일어난다.

·해당 장치에 기능이상을 야기시킨다.

·해당 장치의 변수의 거동이상을 야기한다.

이러한 영향을 조업이상을 근본원인으로 하여 해당 조업(Stage 단위)의 끝까지 분석해 나간다. 기능이상분석이나 거동이상분석과 다른 점은 조업이상분석에서는 발생한 조업이상의 원인은 모두 조업자(Operator)라고 가정하기 때문에 원인(Cause)을 찾는 작업은 수행하지 않고 결과(Consequence) 분석만 수행하게 된다.

조업이상이 일어난 경우 알고리즘은 공정조업모델에서 이상이 일어난 장치를 먼저 찾게 된다. 순서를 뒤바꾸거나 생략한 경우 잘못된 공정물질이 들어간 그 다음조업장치를 찾고, 공정물질이 다른 장치로 입력된 경우 그 장치를 찾는다. 정해진 조업시간보다 늦거나 너무 빠른 경우는 그 장치의 거동이상모델을 호출하고 거동이상분석을 (downstream 쪽으로만) 실시한다. 그 다음은 각각의 경우에서 공정물질의 위험한 부반응(hazard side reaction)을 찾고 기능이상모델을 호출하여 해당 조업이상이 그 장치에 미치는 기능이상을 찾고 기능이상분석을 실시하게 된다. 이러한 작업을 조업이상이 일어난 이후의 모든 조업에 걸쳐서 실시하여 조업이상에서 야기되는 위험을 찾게 된다. 이 작업을 모두 마치고 나면 Accident Analysis Algorithm을 불러 장치의 기능이상과 그 hierarchy, 그리고 주어진 장치를 포함한 조업경로를 따른 각 장치의 거동이상, 그리고 각 장치별로 도출된 위험한 side reaction들에 대한 발생가능한 사고 분석을 실시하게 된다. Figure 1에 조업이상분석 알고리즘을 나타내었다.

Case Study

본 논문에서 제안한 조업이상분석 방법을 Figure 2와 같은 형태의 Eli Lilly Company의 회분식 공정에 적용하여 보았다. 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 . 조업이상분석 알고리즘

Figure . Eli Lilly Company의 회분식 공정

Results

Stage 1에 대해 Fill-1 Operation에서 chemical I 대신에 water가 첨가된 조업이상에 대한 본 연구에서 제안한 시스템을 사용한 위험성분석 결과가 Figure 4에 나타나 있다. Figure 3의 기존의 PHA와 Srinivasan의 결과에 비하여 더 많은 위험요소를 파악하고 사고경로를 알려주는 것을 알 수 있었다.

Figure 4에서 볼 수 있듯이 간단한 조업이상도 수많은 사고로 연결될 수 있는 가능성을 지니고 있음을 알 수 있었다. 주어진 조업이상에 대하여 일단 조업이상모델은 stage 1의 operation net의 각 조업단계 사이의 state에 각 operation의 input material을 생성한다. 그 다음에는 process material model이 각 operation node에서 material hazard를 찾아낸다. 다음으로 unit behavior model이 생성된 material hazard 중 거동이상을 야기하는 위험들에 대하여 각 조업마다 변수의 원인-결과 관계 탐색을 실시하였다. 그럼으로써 각 조업(operation)의 물질위험과 거동이상항목들이 모두 산출되었다. 그 다음으로는 각 조업의 Functional Primitive로부터 해당 장치기능모델을 호출하여 물질위험이 기능이상을 야기하는 항목들을 찾아 malfunction hierarchy를 탐색하여 그 경로를 산출하였다.

Figure . 기존의 방법을 이용한 분석결과

Figure . 제안된 조업이상분석 방법에 의한 분석결과

Conclusions

하나의 장치에서 변수의 움직임만을 중요시하였던 기존의 모델링 방법과 달리 본 연구에서의 경우 장치를 두 가지의 측면으로 모델링하여 이를 원인-결과 관계로 연결시킴으로써 기존에 다른 시스템의 모델링에서 체계적으로 표현할 수 없었던 부분을 논리적으로 표현할 수 있었다. 또한 이 모델들을 모두 공정조업모델과 연결시켜 공정의 조업경로(operation path)를 따라 위험성분석을 수행할 수 있게 하여 회분식공정의 구조를 위험성분석에 적합하도록 표현할 수 있었다.

또한 실제의 회분식공정을 대상으로 위험성분석을 실시하여 기존의 수작업에 의한 공정위험분석(PHA)의 결과, 또 기존의 회분식공정 위험성분석 자동화연구의 결과와 비교하여 보았고 그 결과 본 연구에서 제안한 시스템에 의한 위험성분석이 기존의 연구와 비교하여 위험 및 사고의 파악을 보다 자세하게 조업별로 엄밀하게 행할 수 있었으며 위험의 발생에서 사고로 이르는 경로를 파악할 수 있게 해 줌을 알 수 있었다.

Acknowledgement

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

References

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).

3. Venkatasubramanian, V. and R. Vaidhyanathan, Reliability Engineering and System Safety, 50, 33 (1995)

4. Viswanathan, S. and V. Venkatasubramanian, Computers and Chemical Engineering, 22(11), 1673(1998)