Petroleum refining industry is very complex in decision levels and value chains. In addition the environment regulation and product specification are tighter than before and the crude price & product demand are also fluctuating continuously. Thus the importance of the optimization in refining industry is increasing more and more. Refining company is focusing on two directions in optimization in order to maximize the refining margin and minimize the fluctuation of the profit. The first is optimal crude selection and the second is product value maximization. Lube base oil is one of the high value added products and produced from the low value VGO (Vacuum Gas Oil) and DAO (De-Asphaltene Oil) through lube hydro-processing. And viscosity index (VI) is one of the most important properties that determine the quality grade of lube base oil but strongly depends on the molecular structure unlike typical fuel products. Thus it is absolutely required to select optimal crude and optimize operating condition for satisfying the target VI of lube oil and maximizing the overall refining margin at the same time. But the VI prediction from crude to final lube product is very challenging due to the diversity of crude oils and the heavy boiling & complex composition of lube range. And it is also challenging to optimize the overall refinery combining the lube hydro-processing model. Thus most of the refinery mainly focused on the fuel products and it is common that refinery with lube plant depends on the experience and empirical information to select crude oil. In this study, the compositional change of hydrocarbon component and the VI in lube hydro-processing was investigated using the representative crude types. And the lube hydro-processing model for predicting VI and yield was developed according to the crude type and conversion. And then optimization model was formulated combining the lube hydro-processing model into the overall refinery model for the maximization of margin satisfying all the specifications of lube and fuel products simultaneously. Through the practical case study by scenarios and sensitivity analysis, optimal decision strategy was suggested for the crude purchase, production grade of lube base oil and the conversion rate in lube hydro-cracking. Finally, multi-stage (period) optimization for lube refinery was implemented through the integration of the model based crude selection and the scheduling including crude procurement and inventory dynamics for real execution.
석유 정제 산업은 가치사슬 및 의사결정 계층에 있어서 매우 복잡한 구조를 가지고 있으며 이를 둘러싼 주변 환경 역시 급변하고 있다. 즉 유가, 제품 수급 및 가격은 지속적으로 변동되고 있고 환경 규제 및 제품 규격도 점점 더 강화되고 있다. 이러한 환경에서 최적화는 석유 정제 산업 분야에서 점점 더 중요해 지고 있다. 특히 정유 공장의 경우 원유 가격이 전체 비용의 80%이상을 차지하고 있어 이익을 극대화하고 유가 변동에 따른 손익 변화를 최소화하기 위해 최적의 원유 선정을 위해 노력하는 한편 제품도 저가의 연료보다는 윤활기유와 같이 고부가 제품을 중심으로 다변화하는 방향으로 변모를 시도하고 있다. 특히 윤활기유는 고부가 제품으로 저가의 중질 유분을 활용하여 제조될 수 있는데 최근 고급 윤활기유에 대한 수요 증가 및 견고한 가격으로 관심이 지속 증대되고 있다. 그러나 윤활기유는 정유 공장 내 통상적인 연료제품과는 달리 제품의 핵심 성상 점도지수가 분자구조 및 화학적 조성에 직결되어 이를 고려한 원유 선정 및 공정 최적화가 필요하다. 그러나 대부분의 정유공장은 연료 중심의 단순 원유분석표를 활용한 최적화가 이루어지고 있으며 윤활기유를 생산하는 공장에서도 원유로부터 윤활기유의 핵심 성상 예측을 위한 관련 모델이 부재하여 원유를 고정하거나 경험적으로 선정하여 이익 극대화에 제약이 되거나 원료 변화 시 성상 충족에 어려움을 겪거나 손실을 보는 경우가 많이 있다.
이에 본 학위 논문에서는 우선 주요 원유 유형별 고급 윤활기유 제조를 위한 윤활기유 공정의 반응 특성 및 조성 변화를 관측하고 점도 지수와 조성간의 상관관계를 연구하였다. 그리고 원유로부터 윤활기유 제조 공정의 점도 지수 변화 및 수율 예측을 위한 모델을 개발하고 이를 전체 정유 공장 최적화 모델에 접목하였다. 이를 통해 윤활기유와 연료 규격을 동시에 충족하고 전체 정제 마진을 극대화하는 최적 원유 선정 및 공정 최적화 방법을 개발하였다. 사례 연구를 통하여 윤활기유 가격 시황에 따른 시나리오를 가정하고 시나리오 별 최적의 기유 제품 등급, 전환율 및 원유 조합 선택 의사 결정에 대한 방향을 제안하였다. 그리고 마지막으로 윤활기유를 포함한 정유공장에 대하여 최적 원유 투입 계획과 실제 구현을 위한 구매, 원유탱크 운영 일정 계획을 결합하여 실행을 위한 다중 기간 최적화를 수행하였다.
