화학뉴스

Mitsui Chemicals(MCC)이 석유화학 플랜트 운영의 스마트화를 추진하고 있다.
석유화학 플랜트는 증기 등을 제조‧공급하는 용역 플랜트에 부착된 미량질소분석계 등으로 질소산화물(NOx) 등 배기가스 농도를 측정하고 있으나 분석계는 측정 상황에 변화가 있거나 오작동을 일으킬 가능성이 있기 때문에 작업자가 항상 확인해야 해 작업자의 업무 부담이 늘어나는 등 생산성 저하의 원인이 된다는 지적이 제기돼 왔다.
이에 따라 MCC는 그동안 센서를 통해 수집한 유량, 온도, 압력 등의 정보를 인공지능(AI)으로 분석해 배기가스의 농도를 예측할 수 있는 공법을 개발했다.
해당 공법을 적용하면 중앙제어실에서 온라인을 통해 항상 20분 후 배기가스 농도를 예측할 수 있어 품질 및 수율 향상에 도움이 되며 생산성도 크게 개선될 것으로 기대되고 있다.
MCC는 해당 공법을 모노머 플랜트의 불순물 농도 예측, 수지제품 생산설비의 물성 예측 등에도 활용할 방침이다.
이밖에도 메이저 시스템기업과 공동으로 빅데이터를 분석해 열교환기의 성능을 저하시키는 오염물 부착 및 부품 열화 등이 2년 후 어느 만큼 진행되는지 예측하는 공법도 개발했다.
최근 9년분의 운전데이터를 바탕으로 열전도를 표현하는 U수치를 변화시키는 10개의 변수를 선정했으며 실제 성능 저하 정도와 맞추어 추측 모델을 구상하는데 성공했다.
대형 석유화학 플랜트에는 열교환기가 최소 수백기에서 1000기 가량 설치돼 있으며 문제가 발생하면 플랜트 전체의 가동을 중단해야 하는 만큼 영향력이 막대한 것으로 알려졌다.
열교환기는 2년 혹은 4년마다 실시하는 정기보수 기간 동안 유지보수 작업을 진행하는데 해당 공법을 통해 사전에 성능 저하수준을 예측할 수 있다면 적절한 시기에 적절하게 대응함으로써 공장 가동에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
MCC는 IoT와 AI기술을 접목한 차세대 생산기술이 일본기업의 글로벌 경쟁력을 높여줄 핵심 요소가 될 것이라는 판단 아래 IoT를 활용해 생산설비의 이상 및 열화를 예측하는 시스템을 개발하고 있다.
개발 공법들은 모두 Ichihara 및 Osaka 소재 에틸렌(Ethylene) 생산설비를 중심으로 도입을 시작해 기술을 향상시킨 후 국내외 다른 공장에도 적용을 검토할 방침이다.
적외선 카메라, 가시 카메라 등을 사용해 플랜트의 가스 누출을 감시하는 시스템도 개발하고 있다.
해당 개발은 사진분석에 강점을 보유한 일본기업과 연계해 진행할 예정이며 IoT, AI 기술 도입을 위해 오픈 이노베이션도 적극화할 계획이다. (K)