UNIST 임한권 교수팀, 머신러닝 기반 수소 생산공정 종합평가 모델 개발 화학공장의 수소 생산공정 성능을 종합적으로 평가하는 예측 모델이 나왔다. UNIST 임한권 에너지화학공학과 교수팀은 화학공정의 성능을 미리 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 접목했다. 지어질 건축물을 시뮬레이션 해보는 것처럼, 대형 화학공장을 지을 때도 시뮬레이션 프로그램으로 공정을 돌려보는 과정을 거친다. 이번에 개발된 모델은 해당 과정에 인공지능을 접목해 수소 생산공정의 성능을 종합적으로 평가한다. 이 모델은 수율과 같은 기술적 성능뿐 아니라 생산 비용, 이산화탄소 배출량 등을 단 한 번에 예측할 수 있다는 장점이 있다. 기존에는 3단계의 복잡한 과정을 거쳐 공정을 평가했다. 개발된 예측 모델로 차세대 수소 생산 공정의 성능을 평가한 결과, 3단계 평가 방식과 최대 99.9% 유사한 결과 값을 얻을 수 있었다. 3단계 방식보다 훨씬 간단하지만 정확도는 비슷하다는 의미다. 연구팀은 이 예측 모델을 새로 설계한 메탄올 습식 개질 공정의 성능 평가에 활용했다. 메탄올 습식 개질 공정은 현재 수소 생산에 널리 쓰는 방식보다 이산화탄소 배출과 에너지 소모가
[첨단 헬로티] 요꼬가와전기는 쉐브론사가 독자적으로 개발 사용해온 석유 공급망 계획 소프트웨어인 PETRO를 전매할 수 있도록 쉐브론사와 전략적 제휴 계약을 체결했다고 발표했다. 이 응용 프로그램은 여러 공장을 포함한 미래 운전 시나리오의 분석뿐만 아니라, 원료 구매, 운전 변수 및 제품 배합 최적화 등에 대한 의사 결정 과정에 활용되며, 요꼬가와의 자회사인 KBC 사가 쉐브론사와 함께 PETRO 비즈니스를 진행할 예정이다. KBC 사는 프로세스 시뮬레이션 및 최적화뿐만 아니라 공급망 스케줄링의 세계적인 선도 업체로 PETRO 계획 응용 프로그램을 공급망 최적화 포트폴리오의 일부로 활용할 계획이다. 공정 시뮬레이션, 플래닝 및 스케줄링 기술의 결합은 정유회사나 석유 화학회사로 하여금 체계적이고 종합적인 생산 관리(공장 유틸리티 및 환경적인 측면을 고려할 뿐만 아니라 원료 입고부터 공정/생산, 제품 배합에 대한 품질관리 및 물류관리)를 가능하게 한다. PETRO는 쉐브론 사에서 30년 이상 개발, 활용되어 온 제품으로, 쉐브론 사의 글로벌 운영과 주요 의사 결정 과정에 사용되어 왔다. 쉐브론 에너지 테크놀로지 회사의 다운스트림 기술 및 서비스를 맡은 Walt
ⓒGetty images Bank 산업통상자원부가 2016년도 ICT융합 스마트공장 보급/확산 지원사업을 공고했다. 이 사업은 제조 현장의 경쟁력 제고를 위해 중소/중견기업을 대상으로 국내 현실에 적합한 다양한 형태의 스마트공장 도입을 지원하는 것이 목적이다. 주요 지원내용으로는 공장운영시스템, 제조자동화, 공정 시뮬레이션, 초정밀 금형 등의 분야에 생산공정 개선과 에너지 절감을 위한 스마트공장 솔루션 구축 및 제조 자동화 관련 장비(제어기, 센서 등)의 구입을 지원하게 된다. 이 사업에는 산업부 예산 75억원, 삼성전자가 출연한 75억원 등 총 150억원의 예산이 지원되며, 기업당 총 사업비의 50% 최대 5,000만원을 지원할 예정이다. 산업부 관계자는 2016년 1월 스마트공장 구축 착수 희망 기업은 가급적 12월 20일 전까지 신청해 줄 것을 당부했다. 김진희 기자 (jjang@hellot.net)
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