Recent investments on petrochemical industry of Middle East Asian countries have increased the production of HDPE from cheap ethane, and accordingly, the competitions in this field have been severely intensified. Meanwhile, its market has been extended to various industries, which has led to more frequent grade-change operations to satisfy the diversified customer demands. In this study, an on-line property prediction model has been proposed to predict MI and density of HDPE, which are the most significant properties in its production, based on operating conditions. This could minimize the amount of off-specification products which are inevitable during the grade-change operation. The prediction model is applicable not only to steady-state operations, but also to grade-change operations. Moreover, a dynamic model is proposed on the basis of the develop property prediction model to determine the operating conditions required for optimal grade-change operations. Consequently, the process could be optimized at the whole plant level as well as the local reactor level.
최근 중동 국가들이 석유화학을 집중 육성시킴에 따라, 값싼 에탄 원료를 바탕으로 제조된 HDPE의 증가로 전세계적으로 경쟁이 매우 심화되고 있다. 또한, 다양한 산업 분야에서의 수요 증가로 다양한 물성을 갖는 제품의 생산이 요구되었으며 이러한 고객들의 요구 사항을 충족시키기 위해 잦은 제품 변경 운전이 불가피해졌다. 본 연구에서는 제품 변경 운전 시에 필연적으로 발생하는 off-spec. 제품의 양을 최소화시키기 위해서, HDPE의 가장 중요한 물성인 MI와 밀도를 운전 조건을 바탕으로 on-line 상에서 예측할 수 있는 물성 예측 모델을 제안하였으며, 정상 상태의 운전뿐만 아니라 제품 변경 운전 시에도 적용할 수 있도록 예측 모델을 확장하였다. 제안된 물성 예측 모델을 바탕으로 최적의 제품 변경이 가능한 운전 조건을 결정하기 위한 동적 모델을 제안하였으며, 반응기 수준의 최적화가 아니라, 공장 전체에 대한 최적화가 가능하도록 공장 수준의 최적화를 수행하였다.
제 2장은 실제 slurry HDPE 공정을 대상으로 반응기에서의 MI와 밀도를 예측할 수 있는 모델과 그 적용 결과를 보여준다. 예측 모델은 공정 조건을 바탕으로 공정 운전을 3가지 단계로 구분하여 모델링을 함으로써 정상 생산 및 연속 제품 변경 운전뿐만 아니라, 비연속적인 제품 변경 운전에도 적용할 수 있도록 하였다. 또한, 각 반응기의 공정 조건에 의해서 결정되는 부분 물성 모델을 제안하여 적용함으로써 on-line 상에서 보다 효과적으로 모델이 update될 수 있도록 하여 모델의 정확도를 유지할 수 있도록 하였다. 실제 운전 데이터를 적용한 결과 매우 정확한 예측을 하는 것으로 나타났다.
제 3장과 제 4장에서는 제 2장에서 개발된 MI와 밀도의 예측 모델, 모노머, 촉매 등의 물질 수지, pellet에 대한 MI 예측 모델 등을 결합하여 제품 변경 운전 최적화를 위한 동적 모델을 개발하였으며 이를 바탕으로 공장 수준의 최적화 수행하였다. 최적화 결과, 반응기 수준의 최적화에 비해 공장 수준의 최적화가 제품 변경 운전 시간을 현격하게 단축시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 실제 slurry HDPE 공정을 대상으로 HDPE 제품의 주요 물성인 MI와 밀도를 효과적으로 예측할 수 있는 모델 및 제품 변경 운전을 공장 수준에서 최적화할 수 있는 최적화 모델을 제시하였다. 제시된 예측 모델은 실제 slurry HDPE 공정에 적용되어서 정상 운전 시의 제품 품질 균일화 및 제품 변경 운전 시에 제품 변경 운전시간 단축에 효과적으로 활용되고 있다.
