Competition in the crude oil refining industry, an industry that emits carbon, is intensifying due to the global trend of carbon reduction. Automating refining process control is critical to maintaining a competitive edge. Among the control automation technologies, the predictive model control method is the most effective, but it has a disadvantage in that it is difficult to identify the control target system. In this paper, the performance improvement method of the machine learning technique for system identification is presented and the performance improvement is verified by applying it to a commercial refinery.
탄소를 배출하는 산업인 원유정제산업은 탄소저감의 세계적 추세로 인해 경쟁이 심화되고 있다. 정제 공정 제어를자동화하는것은경쟁우위를유지하는데매우중요하다. 제어자동화기술중예측모델제어 방식이 가장 효과적이나 제어 대상 시스템을 식별하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 시스템 식별을 위한 머신러닝 기법의 성능 향상 방법을 제시하고 이를 상용 정유 공장에 적용하여 성능 향상을 검증하였다.
