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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.7
- 수록면
- 306 - 309 (4page)
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환경에 대한 관심이 증가하면서 천연액화가스(LNG)가 급증하고 있다. LNG의 안정적 공급을 위해서는 빠르고 정확한 모니터링, 이상 감지, 진단 시스템의 구축이 필수적이다. LNG plant의 경우 sensor의 개수가 많고 각 sensor간의 상관관계가 높아서 principal component analysis 방법을 통하여 빠르고 정확하게 이상 감지, 진단을 수행 할 수 있다.
본 연구에서는 LNG plant에서 전처리 공정의 마지막인 fractionation을 dynamic model을 통하여 이상을 감지하고 진단하는 연구를 수행하였다. Sensor 정보, 장치의 specification, feed stream과 product stream의 component를 만족하는 모델을 구축하고 PCA modeling을 통하여 유량 변화, column의 온도 변화의 원인을 정확히 감지, 진단하는 성과를 이루었다.
본 연구에서는 LNG plant에서 전처리 공정의 마지막인 fractionation을 dynamic model을 통하여 이상을 감지하고 진단하는 연구를 수행하였다. Sensor 정보, 장치의 specification, feed stream과 product stream의 component를 만족하는 모델을 구축하고 PCA modeling을 통하여 유량 변화, column의 온도 변화의 원인을 정확히 감지, 진단하는 성과를 이루었다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. Theory
3. LNG플랜트용 감시 기능 개발
4. 공정도 기반 감시 기능 개발
5. Dynamic model을 통한 이상 감지 성능 검증
5. 결론
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