제철 부산물을 활용한 고함철단광 제조의 혼합공정 최적화 연구

정성호; 이준석; 정태수

doi:10.5391/JKIIS.2023.33.6.541

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정성호 (고려대학교) 이준석 (강남대학교) 정태수 (고려대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제33권 제6호

발행연도: 2023.12

수록면: 541 - 547 (7page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2023.33.6.541

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본 논문은 고함철단광 제조 혼합공정의 최적 조건을 지능화하여 탐색할 수 있도록 머신러닝 기법과 최적화 기법을 이용한 방법을 제시한다. 고함철단광은 제강공정의 원료와 냉각제의 대체 자원으로 인정받아 이를 활용하려는 연구가 증가하고는 있으나 화학적 특성 및 기계적 결합의 강화를 위한 혼합 재료 탐색 등 공법 연구가 주를 이루고 있으며 데이터 기반 방법론을 통해 생산과정을 최적화하여 효율을 높이는 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 고함철단광 제조의 혼합공정에 머신러닝과 최적화 기법을 적용하여 전반적인 제조 효율성을 향상할 수 있도록 RandomForest 기반의 공정조건 예측모델을 개발한다. 이를 통해 원재료 투입량에 따른 부재료의 배합비와 설비의 운전조건, 압축하중을 예측함으로써 불량 여부를 사전에 판단할 수 있다. 최적값을 구하기 위한 목적함수는 설비 운영 프로세스를 기반으로 모델링을 하였으며 PSO를 이용하여 최적값을 탐색하고 이를 공정에 적용한 결과 압축하중은 약 12% 증가하고 불량률은 92%로 낮아진 것으로 나타났다.

#고함철단광 제조 #머신러닝 #최적화 #랜덤포레스트 #High Iron-content Briquette Manufacturing #Machine Learning #Optimization #RandomForest #PSO

참고문헌 (20)

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World Steel Association, “World Steel in Figures 2023,” Available: https://worldsteel.org/publications/bookshop/world-steel-in-figures-2023, 2023, [Accessed: August 1, 2023]

Korea Iron and Steel Association, “Recycling By-product from Steelmaking Production,” Available: https://steelpr.kosa.or.kr/promote/future/future01_02.jsp, [Accessed: August 3, 2023]

Posco Newsroom, “How are 98% recycled by-products from steelmaking production used to,” 2019, Available: http://bit.ly/2PPwrCD, [Accessed: August 5, 2023]

Ahmed Abdelrahim, Hoang Nguyen, Mamdouh Omran, Paivo Kinnunen, Mikko Iljana, Mirja Illikainen, and Timo Fabritius, “Development of Cold-Bonded Briquette Using By-Product-Based Ettringite Binder from Ladle Slag,” Journal of Sustainable Metallurgy, vol. 8,

National Minerals Information Center, Slag – Iron, and Steel [Advanced Release], 2018 Minerals Yearbook, U.S. Geological Survey, Oct., 2021.

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