| 학회 | 한국공업화학회 |
| 학술대회 | 2020년 가을 (10/28 ~ 10/30, 광주 김대중컨벤션센터(Kimdaejung Convention Center)) |
| 권호 | 24권 1호 |
| 발표분야 | 포스터-화학공정 |
| 제목 | 증류탑 분리공정 최적화를 위한 머신러닝 모델 개발 |
| 초록 | 본 연구는 증류탑 분리공정에 대한 머신러닝 모델을 개발하고 최적화 방법에 대한 연구를 수행하였다. 대상공정은 순도 99% 이상의 노말부탄을 생산하는 공정으로, 원료의 조성이 실시간으로 변화되고 연속적으로 운전되어 안정적인 운영이 어렵다. 이를 해결하기 위하여 수학적 모델링을 기반으로 한 이론적 시뮬레이션 분석 방법이 공정제어, 최적화, 스케줄링에 핵심적으로 활용되어왔다. 하지만 비선형이며 다차원의 복잡한 공정의 경우 수많은 가정이 필요하기 때문에 이론적 시뮬레이션을 통한 최적화는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 경험에 기반한 머신러닝 기법을 적용하여 공정최적화를 달성하고자 한다. AI 머신러닝 모델개발은 공정데이터 수집, 대표하는 데이터 선별, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 대상공정 특성에 맞는 알고리즘 선정, 가중치 규제, 교차검증 및 드롭아웃 기법을 통하여 이루어졌다. 최종적으로 개발된 머신러닝 모델을 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. |
| 저자 | 오광철1, 김정환2, 조형태2, 권혁원3 |
| 소속 | 1한국생산기술(연), 2생산기술(연), 3부산대 |
| 키워드 | AI 모델; 분리공정; 공정최적화; 가중치 규제; 교차검증; 드롭아웃 |
