The crude distillation unit performs the initial distillation of the crude oil into several boiling range fractions, and it is one of the most energy consuming and complex distillation columns in a refinery. The operational objectives are to maximize the yields of on specification distillates, increase crude capacity, reduce fuel consumption, maximize the heat recovery, stabilize the column operation, and enhance the operators' tasks. A mathematical model for the rigorous steady-state simulation of a crude tower is presented and also the efficient algorithms are discussed. In order to solve the control problems when decentralized control scheme is used, we apply multivariable control scheme that is QDMC(Quadratic Dynamic Matrix Control). Here we also discuss off-line optimization studies under changing market environments - several sets of cost scenarios. Finally, we present a straightforward method of on-line optimization through the integration of the following capabilities - modeling, simulation, advanced process control, optimization, data reconciliation, model update, and dynamic enforcement. If this system is installed in a real plant, it can be translated into savings or increased earnings worth up to several million dollars per year.
최근 들어 화학 공정은 에너지 비용의 증가, 원료 물질 가격의 증가, 그리고 환경 규제 여건의 강화 등의 어려운 문제들이 점차 심화되어 가고 있는 추세이다. 따라서 대상 공정의 대외 경쟁력을 높이고 최대 이득을 얻을 수 있도록 하기 위해서는 기존의 화학 공정을 최소의 에너지 소비 공정이 되도록 하며, 기존 설비 및 장치를 최대로 이용할 수 있도록 조업 조건을 설정해 주어야만 한다. 실제로 정유 및 석유화학을 포함하는 화학 공정 산업이 전체 공정 산업의 약 30%에 해당하는 에너지를 소비하고 있다.
컴퓨터 계산 속도의 증가, 시스템 개발비용의 감소 등으로 최적화 시스템의 온라인화 적용이 가능하게 됨에 따라 이러한 화학공정을 최소의 에너지 비용으로 운전하고 최대의 이득을 가져올 수 있도록 조업 조건을 설정해 주는 온라인 공정 최적화 연구가 큰 관심의 분야가 되어 가고 있다.
본 논문에서는 에너지 다소비 공정이면서 정유 및 석유화학 공정의 시발점이되는 원유 증류 공정(Crude Unit)의 온라인 최적화 시스템의 개발에 대하여 다루었다. 원유 증류 공정은 공정 자체가 복잡하고, 여러 개의 column이 서로 연관되어 있는 complex column이므로 이해하기가 힘들기 때문에 실제로 최적화 문제를 구성하여 단시간 내에 정확한 해를 얻어 실제 공정에 적용하기가 무척 힘들다. 그러므로, 공정의 수학적 모델링, 최적화 문제의 구성, 최적화 기법의 개발, 공정 데이터의 수집 및 분석, 실제 공장과 모델의 일치를 위한 모델의 주기적 개선, 그리고 최적해의 실시간대 적용과 고급 제어 등의 여러 기능을 통합시키는 연구가 동시에 이루어져야만 한다. 이런 이유 때문에 지금까지 국내에서는 활발한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이었다.
본 연구에서는 주로 원유 증류 공정의 모델링, 다변수 고급제어 기법의 적용, 오프라인 최적화 및 온라인 최적화 시스템 등의 개발 및 응용에 대하여 다루었다. 본 연구 결과의 실제 현장에 적용 가능성 및 그 경제적 타당성을 보이기 위하여 문헌에서 얻을 수 있는 실제의 현장 (Exxon Crude Unit에 대한 것임) 데이타를 직접 이용하여 비교 검토하였다.
본문의 제 3 절에서 실제 공정의 현장 데이타를 중심으로 공정을 설명하였다. 제 4 절 에서는 공정의 수학적 모델을 기반으로 효율적인 모델링 알고리즘(Sum-of-Rate Algorithm)을 적용하고, 일반 공정 모사기인 ASPEN PLUS를 이용하여 정확한 공정 모델을 구하였고, 실제 공정모델의 조절변수(tuning papameters)에 대해 설명하였다. 제 5 절 에서는 원유 증류 공정 전체의 제어시스템의 구조를 제안하였으며, 4 × 4 공정 모델에 다변수 제어 기법(QDMC)을 적용하였다. 기존의 PI 제어기의 성능과 비교를 함으로써 그 적용 타당성을 검증하였다. 제 6 절 에서는 이미 개발된 공정 모델을 중심으로 최적화 문제를 구성하였으며, 지금까지 축적된 공정 모사의 경험과 결과를 바탕으로 공정의 제한조건을 설정하였다. 네 가지 가상의 feed 및 product의 가격에 대하여 최적화를 수행하였고, 제어기의 설정값으로써 타당한 결과를 얻었으며, 경제적 타당성을 보였다. 공정의 조업조건은 상대적으로 가격이 높은 product를 최대로 하고 그리고 소모되는 에너지 비용을 최소로 하는 방향으로 변하였다. 그리고, 이 값들은 제에기의 최적 설정점으로 적용된다.
이상의 각 분야의 연구가 개별적인 연구 성과로서도 큰 의의가 있으며, 부분적으로 실제 공정에 적용되어 조업자의 훈련, 오프라인 최적화, 고급 제어기법의 적용등의 방법으로 이용될 수 있다. 그러나, 이러한 공정 각 부문의 기술들이 통합되면 온라인 최적화 시스템을 구성할 수 있는데 본 논문의 마지막 절에서 이 시스템의 구성을 제안하였다. 실제로 온라인 최적화 시스템이 실제 공정에 적용될 경우 년간 수억 내지 수십억의 이윤을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
