Advanced sensitivity analysis using automation simulation model: Towards digital twin

Abstract

현재 공정 운영에 있어서 스마트 팩토리와 같은 빅데이터 기반 인공지능 적용 기술이 발전함에 따라 Digital twin (DT) 기술이 대두되고 있다. DT 시스템을 통해 공정 설계를 위한 계획 수립부터 운영, 관리, 유지·보수 및 조기 대응 등에 대해 사전에 시뮬레이션 검증과 시스템 운영 중 최적화 수행, 미래 상황 예측, 사후 문제 분석 등이 가능하다. 이를 이용하여 디지털 차원에서 공정 조건 최적화 모델을 구축하고, 생산량 및 에너지효율과 같은 공정 효율을 극대화한 정교한 예측 및 분석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 Aspen plus 공정 모사 프로그램을 사용하여 모델링 된 고로가스 기반 메탄올 생산 공정에 Python 프로그래밍을 이용해 공정 내 recycle stream과 purge gas stream의 split ratio를 변수로 설정해 최적 공정 값을 찾는 DT 지향 automation simulation model for methanol production을 설계하였다. 설계한 모델은 최적 공정 값 도출뿐만 아니라 변수 범위에 따른 제품 생산량과 공정 에너지 데이터를 확인할 수 있으며 이를 시각화 하여 표현할 수 있다. 이 모델은 본 연구의 공정 이외에도 다양한 공정의 최적화 시뮬레이션 모델에 기여하며, DT 시스템 적용에 대한 가능성을 보여준다.