모델 기반 예측 제어: 높은 비용적 한계 극복

모델 기반 예측 제어: 높은 비용적 한계 극복

James R. Koelsch
Automation World 紙

기술 개발 덕에 설치 및 유지 보수가 한층 용이해지고, 소요되는 경비 또한 좀 더 저렴해진 고급 공정 제어는 이제 더 이상 사용하기에는 너무 고가인 비현실적인 추가 장치가 아닙니다. 때문에 이제는, 보다 광범위한 적용 분야에서 사용할 수 있게 되었습니다.

모델 기반 예측 제어(MPC)에 대해 떠올리면, 여전히 많은 엔지니어들은 달러나 유로화 이미지를 즉각적으로 연상시키게 됩니다. 과거에는, MPC를 비롯한 고급 공정 제어(APC)기술들은 고도로 숙련된 전문가들을 투입해서 다수의 개발 작업을 수행해야 하는 일종의 흑마술과 같은 존재로 여겨졌습니다.
하지만, 이러한 상황은 변화하고 있습니다. 물론, MOL 사의 Attila Bodocs와 같은 다수의 생산 책임자들에게는 아직도 APC = (유로화 기호)로 여겨지지만, 해당 기호는 이제 과거와는 다른 의미를 내포하게 되었으며, 그 대표적 사례는 헝가리 Szeged 지역 인근 Budapest 기반 MOL Hungarian Oil & Gas Co. 사의 Algyo 가스 플랜트에서 찾아볼 수 있습니다. odocs와 그의 동료들은 APC를 통해, 프로판, 부탄, 펜탄을 생산하는 여섯 개의 증류탑에서만 연간 1백 2십만 유로(미화 1백 6십만 달러)에 상당하는 굉장한 절감을 실현하게 된 것입니다.
이러한 결과들로 인해, 오랜 시간 동안 공정 업계에 팽배했던 MPC에 대한 고정 관념이 변화되고 있습니다. 사용자들이 MPC나 APC 기술에 대해 재고하게 되면서, 본 기술 배치를 한결 용이하게 만드는 개발 사안을 모색하게 되었습니다. 이로 인해, APC를 보다 광범위한 적용 분야로 확장하는 근간이 마련되고 있습니다.
MOL의 경우, 가장 중요한 개발 사안은 에머슨 프로세스 매니지먼트 사(공식 웹 사이트: www. emersonprocess. com)의 DeltaV DCS(분산 제어 시스템) 내에 내장이 가능해진 MPC 기술이라고 할 수 있습니다. MPC 기술이 사전에 프로그램 되어 DCS에 내장되었기 때문에, 감시 제어 시스템 상에 실행되던 기존 버전과 비교해 내장형 MPC의 설치는 훨씬 간단하다는 것을 인지하게 되었습니다. 또한, 해당 플랜트의 운전원들 역시 본 기술의 사용과 이해가 수월하다는 것을 알게 되었습니다.
다른 형태의 MPC와 마찬 가지로, 내장형 버전은 동적 공정 모델 및 최적화 프로그램(optimizer)으로 구성된 APC 기술 중 하나에 해당합니다. 여기서, 동적 공정 모델은 미래 공정에서 발생할 사안을 예측하고, 최적화 프로그램은 제어 변수를 목표값에 도달하게 하며, 모든 제약 조건을 범위 내에 유지하도록 하는 조작 변수의 최적 이동 설정을 결정합니다. 본 기술은 공정 최적화를 위해 개별 제어 루프 집합 대신에 하나의 알고리즘에 의존합니다.
“대부분의 공정에서, 변수들은 서로 상호 작용하게 됩니다. 이에 따라, 하나의 조작 변수에 대한 변화는 한 개 이상의 조작 변수 및 제약 조건에 영향을 미칩니다”라고 미국 버지니아 주 Glen Allen 시 소재 에머슨의 산업 솔루션 애플리케이션 개발 부문 이사인 Pete Sharpe는 이야기합니다. 동적 모델을 사용하여, 컨트롤러는 이러한 상호 작용을 주관하고, 비용이나 산출량과 같은 해당 제약 조건 집합에 대한 공정 최적 동작점을 안정화시킵니다.
모델 라이브러리 검색
MOL 사의 Algyo Plant에서 사용하는 동적 모델은 Distillation Optimizer(증류 최적화 프로그램)으로, 에머슨의 엔지니어들이 개발한 예측적 제어 모델의 SmartProcess 라이브러리를 기반으로 하고 있습니다. “당사는 증류탑, 분리 장치, 보일러, 혼합기와 같은 일반적 공정에 대한 모델 라이브러리를 구축했습니다.”라고 Sharpe는 설명합니다.
각 모듈은 공정 형성을 위해 필요한 계산 방식을 사전에 포함합니다. 예를 들어, 증류탑의 계산 방식에는 내부 증기 및 액체 트래픽(traffic:이동량), 압력 보상 온도, 톤 당 에너지와 같은 매개 변수를 갖추게 됩니다. 이후, DeltaV의 PredictPro 최적화 프로그램은 당 매개 변수들을 사용하여 공정의 안정성을 향상시키고, 각 증류탑의 환류비 및 여타 매개 변수를 최적화시킵니다.
이를 토대로, 운전원들은 폭우와 같은 비정상적인 상황에 대비하고, 공급 원료 성분의 변화를 공정 명세 표준 내로 유지하기 위해 필요 이상의 높은 순도로 공정을 실행할 필요가 없어지게 되었습니다. 다 변수 모델은 결과를 정확하게 예측하고 작동 매개 변수의 반응을 신속히 최적화 하도록 허용하기 때문에, 운전원들은 명세 표준에 근접한 공정을 실행할 수 있게 된 것입니다.
MOL 사의 Algyo 가스 플랜트에서는 초기 다섯 개의 증류탑을 대상으로 예측적 모델을 구축하고 구현한 이후, 에너지 소비를 35% 절감하여 연간 1백 2십만 유로(미화 1백 6십만 달러)를 절약할 수 있었습니다. 해당 수치는 프로젝트 초반에 설정된 7십 3만 4천 유로(미화 973,210 달러)를 능가한 결과이며, 2개월도 되지 않아 투자수익률(ROI)이 생성되었습니다. 전체 여섯 개의 증류탑에 새로운 온라인 분석기를 설치하고 MPC를 구현한 이후에는 해당 절감 수치가 더욱 상승했습니다.
모델 기반 예측적 모델 구축은 에머슨의 DeltaV 컨트롤러에 내장된 다양한 APC 기술 중 하나이며, 본 컨트롤러에는 비선형 제어 문제의 해결을 위한 신경망 및 퍼지 논리(fuzzy logic) 역시 포함되어 있습니다.
“대부분의 공정은 작동 범위 전반으로 변화되는 공정 획득값을 갖는 비선형 방식입니다”라고 Sharpe는 설명합니다. 대다수의 경우 비선형성은 문제가 되지 않을 정도로 작은 수준이지만, 해당 수준이 결과에 영향을 줄만큼 커지면 퍼지 논리 및 여타 비선형 APC 기법으로 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
일단 APC 애플리케이션이 활성화되고 나면, 사용자들은 기존 프로그래밍의 제어 블록과 동일하게 이를 배치할 수 있게 됩니다. “사용자는 윈도우 창의 라이브러리에서 증류 블록을 드래깅하고 연결하는 것을 통해, 간단하게 유량, 환류, 온도 등의 구성을 설정할 수 있습니다”라고 Sharpe는 설명합니다.
이와 같은 고급 기법이 컨트롤러 내부에 내장되어 있기 때문에, 감시 제어 아키텍처는 더 이상 필요치 않습니다. Sharpe는 “이는 제어 문제 해결을 위한 또 다른 작업에 불과합니다. 또한, 데이터베이스 전송, OPC 드라이버, DCS 프로그래밍 역시 요구되지 않습니다. 따라서 해당 작업을 위한 별도의 하드웨어 구매나 전문가 고용이 필요하지 않게 됩니다.” 라고 부연합니다.
이처럼 우수한 역량은 강력한 공정 컨트롤러 및 PC 하드웨어의 결합을 통해 주도되어 왔습니다. Siemens Industry Inc. 의 산업 자동화 컨설턴트인 Ronald Nijssen는 “기존의 공정 제어 시스템의 표준 구성 요소에 고도의 정교한 기술을 적용하는 플랫폼이 창출되었습니다”라고 설명하면서, Siemens 의 경우 자사의 Simatic PCS 7 내 표준 도구 집합에 고급 엔지니어링 도구 및 라이브러리를 추가했다고 밝혔습니다.
이제는 보다 많은 사용자들이 APC 도구를 활용할 수 있게 되었습니다. “버전 업데이트에 따라, APC 도구의 기능성 및 실시간 기능 또한 증가하고 있습니다. 이전의 경우, 본 기술이 고가의 특정한 분야에서만 사용되었다면, 현재는 ‘대중화’되는 추세라고 할 수 있습니다”라고 Nijssen은 덧붙입니다. 또한, 프로토콜 표준화와 제어 및 엔지니어링 전략의 정렬화에 힘입어, 기존 고급 솔루션의 통합 역시 훨씬 용이해졌습니다.

자동화를 통한 사용 간편성 확보
내장형 MPC 및 APC 기술의 목표는, 상대적으로 소규모인 분야까지 컨트롤러의 적용 범위를 확장하는 것이라고 볼 수 있습니다. “정유 산업과 같은 일부 업계에서는 APC를 상당히 광범위하게 사용하고 있으며, 대형 APC 프로젝트 다수의 경험을 축적해 왔습니다. 과거와는 달리, 이제는 소형 증류탑과 같이 비교적 작은 규모의 프로젝트에서도 해당 기술의 혜택을 누릴 수 있는 기회가 확장되는 추세입니다. 단 1 주 만의 투자를 통해, 소규모 프로젝트 사용자들 역시 APC를 해당 프로젝트에 적합하게 적용할 수 있을 만큼 기술력이 발전한 것입니다”라고 Sharpe는 역설했습니다.

자료제공: 에머슨 프로세스 매니지먼트

※ 출처 : EngNews (산업포탈 여기에) - 모델 기반 예측 제어: 높은 비용적 한계 극복