한화솔루션 케미칼 부문은 급격히 변화하는 국제 정세 및 사업, 제조 환경의 변화에 대응하고자 디지털 전환(Digital Transformation)을 통해서 일하는 방식에서부터 스마트팩토리 등 조업, 안전 관리 등에 적용하여, 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 디지털 경쟁력을 강화하기 위해서 역량을 강화하고 있다.
디지털 경쟁력을 강화하기 위해서 한화솔루션에서는 스마트 공장 구축과 운영에 필요한 디지털 트윈(Digital Twin) 모델을 SIMACRO 사와 공동 개발하여 제조 공장의 설비와 공정을 모사할 수 있는 시스템을 개발하였다.
화학 제조 공정에서 디지털 트윈은 제조공정에서 생성되는 생성되는 운전 데이터를 이용하여, Physical한 환경에서의 운전 상황 및 결과(생산성 등)가 실시간으로 업데이트 되고, Digital환경에서 모델을 통해 가공 및 분석을 수행하여 개선 또는 최적 운전 조건을 제안하는 방법으로 사용된다(그림1).
본고에서는 한화솔루션 중앙연구소에서 상업화 공정에 대해서 디지털 전환을 위해서 개발한 디지털 트윈 모델의 구축 과정을 소개하고, 디지털 트윈을 이용해서 현실세계와 가상세계를 연결하는 사례를 소개하고자 한다.
사례 1. EDC Cracking Process
PVC의 원료인 VCM(Vinyl Chloride Monomer)은 EDC(Ethylene Dichloride)의 Thermal Cracking 방법으로 주로 생산한다.
반응경로에 대한 연구를 통해서 EDC의 분해반응을 통해 VCM이 생산되는 반응 kinetics 뿐만 아니라 Coke 등 공정의 운전안전성에 영향을 주는 다양한 부산물의 발생에 대해서도 예측할 수 있게 되었다. 당사에서는 이러한 Coke의 발생을 예측하고, 조업기간을 증가시킬 수 있는 모델을 기 운전데이터를 기반으로 Black Box 모델을 개발하였다. ECD Thermal Cracking 공정의 Block Box 모델 개발을 위해서 지난 10년의 운전데이터를 기반으로 Coke 발생에 따른 압력증가 모델을 하였다. (그림2). 개발된 Black Box 모델을 기 운전데이터 중 일부를 이용하여 Data Validation 을 수행하고, 실제 실시간으로 측정되고 있는 데이터를 이용해서 예측을 수행하였다(그림 3). 개발된 모델을 이용해서 압력증가의 상한까지 걸리는 시간을 예측하고, 정기보수 기간을 늘려 생산성 향상에 기여하였다.
사례 2. Simulated Moving Bed DT 모델 구축
SMB 공정은 분리하고자 하는 성분과 흡착제와의 친화력을 이용한 Chromatography 방법을 이용한 것으로 화학공장에서는 p-xylene을 분리하는 방법으로 잘 알려진 PAREX가 대표적이다. 이외에 정밀화학 및 의학 분야에서 주로 사용된다
당사에서는 SMB DT 모델 구축을 위해서 Aspen Chromatography 환경에서 SMB 공정뿐만 아니라 탈착제 분리를 위한 증류공정을 포함하는 전공정에 대해서 Off line 모델을 우선 구축하였다(그림4).
Off-line 모델과 실제공장의 DSC 시스템과 연결하기 위해서 아래 그림 5와 같이 DT System Structure를 제안하였다(그림 5). 제안된 DT System Structure는 Aspen One 환경에서 개발되었고, DSC를 통한 Real time data는 다른 online database 환경의 플랫폼에서도 사용이 가능하다.
SMB DT System 은 실시간으로 측정되는 공정데이터과 모델에서 계산되는 데이터를 비교하여 현재 공정은 운전 상태를 평가하고, 이를 개선하기 위한 방법을 동시에 찾는 최적화 모델을 수행한다(그림 6).
최근 IT 기술의 발달로 인해서 다양한 공정 시뮬레이션 방법이 제안되고, 실제 현장에 적용되고 있다. Digital Twin System이 Off-line 시뮬레이션 방법과의 가장 큰 차이는 Real time에서 Plant data의 활용에 있다. 실제에서 discrete 한 데이터로 DT 모델을 지속적으로 훈련시키고, 훈련된 DT 로 continuous 한 정보를 얻어내어 Real time 데이터베이스에 저장하여, 널리 활용케 하는 방향으로 나아가야 하며 검증된 DT 모델로 확보되고 축적된 Simulated Data 는 측정된 데이터와 혼용하여 Computer, Tablet, Mobile phone, VR/AR headset 등과 같은 여러 가지 형태의 액세스 포인트 방법을 통해, 모니터링, 예측 및 예지, 안전, 최적화, 환경 등을 위한 끝없는 응용과 효율성을 만들어 낼 수 있어야 할 것이다.
