옥수수 작물 수확에서 에탄올 얻는데 사용했던 것과 동일한 기술

옥수수 작물 수확에서 에탄올 얻는데 사용했던 것과 동일한 기술

다른 배치 프로세스를 최적화

 

부족한 옥수수 작물 수확에서 에탄올을 얻는데 사용했던 것과 동일한 기술을 이용하여 다른 배치 프로세스를 최적화할 수 있다

 

글 : Gregory McMillan
자료제공 : 에머슨 프로세스 매니지먼트

 

 

 

오늘 날, 플랜트 최적화 노력의 대부분은 모델 예측 제어가 가능한 잘 설계된 툴을 지속적으로 사용하는 데 초점이 맞춰져 있다. 'Unlocking the Secret Profiles of Batch Reactors(배치 리액터의 비밀스러운 프로파일을 해제하다)'(2008년 7월, Control)라는 글을 제외하고는, 배치 최적화에 대한 글은 데이터 분석사용에 관해 논의한 것들이다. Control Talk에 기재한 칼럼인 ‘Drowning in Data, Starving for Information(데이터의 홍수 속, 정보에 굶주리다)’처럼, 더 구체적으로는 종점(endpoints)을 예측하기 위하여 잠재적인 구조에 대한 투사 (PLS)의 글이 많이 존재한다.

 

데이터 분석이나 분석기의 종점을 예측하고 배치 효율성과 용량을 증대시키기는 데 이용될 수 있는 배치의 품질에 대한 이점을 활용하는 몇 가지 혁신적이고 실행이 용이한 일반적인 솔루션이 존재한다. 테스트 사례는 배치 발효기를 갖추고 있는 에탄올 플랜트의 프론트 엔드이지만 방법론의 대부분은 식음료와 약물, 화학물질들을 위한 배치 리액터에 적용할 수 있다. 

 

필자가 대학을 졸업할 당시 아버지께서는 “알코올 배치 시간과 산출량을 최적화하기 위해서는 좋은 곡물 분석기를 사용하여야 한다”고 조언하셨다. 이 현명한 조언은 수년간 도움이 되었으며, 주정(grain alchol)과 포도 주스를 담는 통이 장착된 ‘Purple Passion’으로 결실을 맺게 되었다. 그 가치의 최정점은 Purple Passion은 에탄올 최적화 분야에서 40 년 후에 증명되었다.

 

제어 전략은 오프라인이나 라인 상의 분석기를 활용하여 옥수수 산출량(발효 가능성)에 대해, 단순한 플로우 제어기를 위한 프로세스 변수로서의 옥수수 공급률과 생산량 추정치를 제공한다. 향상된 PID는 공급 분석기의 가변 업데이트 시간을 다루는데 이용된다. 작업자는 배치 발효기의 병렬 트레인(parallel train)을 포함하는 에탄올 플랜트의 프론트 엔드(front-end)와 관련된 생산률을 설정한다. 옥수수 분석기가 옥수수 발효 증가상태를 나타내면 에탄올 생산률을 제어하는 제어기는 옥수수 공급 속도를 감소시켜, 생산량의 증가가 나타나는 즉시 옥수수 공급률의 감소로 전환된다. 에탄올 비용에서 옥수수가 차지하는 비중이 50% 이상이기 때문에 가뭄으로 인해 옥수수의 생산량이 감소한 시기에는 상품가격(COGS)이 상당히 하락한다.

 

발효가능성의 변화는 슬러리 비율 고체 제어에 대한 설정값을 수정한다. 이 때, 슬러리 탱크의 체류 시간 및 턴오버(turnover) 시간에 일치되는, 지연을 모방하는 래그(lags)를 설정하는 일이 어렵다.

 

 

 

 

 

 

제어 시스템은 공급분석기와 간단한 생산률 조절기를 사용하여 에탄올 산출량을 신속하게 최적화한다.

 

피드포워드 제어장치(feed-forward control, 실행 전에 결함을 예측하고 행하는 피드백 과정의 제어)가 추가되어 생산율이 원활하게 변화되도록 한다. 작업자가 백엔드 증류 및 정화 능력을 좀 더 효율적으로 일치시키기 위해 프런트 엔드의 생산량을 변화시킨 경우, 희석수의 플로우 설정점은 자동적으로 변화하여 물과 옥수수 공급률의 현재 비율을 유지한다. 오프라인 분석기에 발효기가 종점에 도달한 것이 표시되면, 10 대의 발효기에 대한 평균 발효 시간이 업데이트 된다. 발효 가능성이 평균값과 보이는 차이와 동일한 변화의 일부가 분석기 신호에 대한 편향 수정(bias correction)으로 이용된다.

 

최근 에탄올 (ETOH) 농도 배치 프로파일의 기울기를 이용하여, 추가 산출량 및 용량의 수치를 기반으로 배치를 종결할 것인지 확장할 것인지의 여부를 결정할 수 있다는 사실을 깨달았다. ETOH 농도가 종점에 접근하면, 그래프의 기울기는 편평해진다. 알코올 농도가 이스트를 저해하기 때문이다. 이 그래프를 분당 ETOH 갤론의 그래프로 변환하여 분석 시간 간격으로 곱하면 다음의 분석기 업데이트까지의 추가적인 ETOH를 얻을 수 있다. 배치에 존재하는 현재 ETOH 갤론을 배치에서 유효하게 이용되고 있는 옥수수의 양(부셸)으로 나누면, 부셸(bushel) 당 ETOH 갤론과 관련된 산출량을 예상할 수 있다. 배치 당 추가 ETOH를 산출량으로 나눈 후 부셸 당 비용을 곱하면, 배치 확장에 의한 추가적인 ETOH의 달러 가치를 얻을 수 있다. 배치의 현재 ETOH 갤론을 현재 배치 시간(분)으로 나누면, 현재 발효 생산률(ETOH gpm)을 구할 수 있다. 곡물 발효가능성을 기반으로 플로우 제어기로부터 생산률 또한 계산할 수 있다. 생산률을 이윤($/gallon)과 분석 시간 간격으로 곱하면, 배치 종결에 따른 추가적인 용량의 가치를 구할 수 있다. 이전의 히스토리 데이터를 기반으로 한 프로필의 다항식 적용으로 보다 정확한 예상이 가능하다.

 

냉각탑이 더운 여름의 고온과 다량 산출되는 옥수수의 냉각에 대한 수요를 따라갈 수 없는 경우, 정상적인 온도보다 고온인 상황은 이스트(yeast)에 부정적인 영향을 미쳐 발효율을 감소시킨다. 냉각이 가장 필요한 시기는 모니터링 될 수 있으며 발효기가 과부화 되기 시작하는 시점을 피할 수 있을 것이다. 재순환 라인의 열 교환기 배출구 온도를 조절함으로써 발효기의 온도를 제어할 수 있는 경우, 교환기 입구 온도에서 재순환 플로우와 배출구 온도를 곱한 값을 빼줌으로써 냉각률을 측정할 수 있다. 재순환 플로우가 변화되지 않는 경우에 정확한 값은 중요하지 않다. 냉각 비율의 그래프가 신호를 반전시키는, 즉 정점에 대해 모니터링하기 때문이다. 교환기의 인입구 온도는 발효기의 온도이므로, 새로운 센서는 필요하지 않다. 온도를 동기화하기 위하여, 인입구 온도는 부동시간 블록(dead time block)을 통해 전송되어 교환기를 통해 이동 지연을 시뮬레이션 하게 된다. 
오프라인이나 라인 상의 공급 분석기는 핵심 원자재의 산출량을 계산하는 데 이용된다. 지속적인 프런트 엔드 또는 공급된 상태의 배치(fed-batch)를 위하여, 프로세스의 변수는 계산되어 동일한 제품의 유동량의 계산을 위한 산출량을 예측하는 데 이용된다. 생산률 제어기는 예측된 산출량의 증가량에 대하여 즉각적으로 실제 원자재 공급률을 줄인다. 향상된 PID는 라인 상이나 오프라인 분석기의 가변 업데이트 시간을 처리하는 데 이용된다. 배치가 종점에 도달하는 데 정상적인 시간보다 많은 또는 적은 시간이 소요된 경우, 산출량의 변화 비율은 공급 분석기를 수정하는 데 이용된다. 배치 중에 주기적인 분석이 가능하지 않은 경우, 알코올 생산을 위한 화학물질 반응기와 발효기의 전환 비율을 예상하여 측정하는 데 냉각률이 이용된다. 생물학적 반응기의 산소 흡수율은 제약 생산용 세포 성장에 대한 예상 측정치를 제공할 수 있다.

 

지속적인 온라인 분석기 측정과, 상대적으로 빈도가 높은 라인 상의 분석기 측정은 부동시간 블록에 입력되어 이전 측정에 대한 지속적인 트레인(train)을 형성한다. 새로운 측정에서 부동시간으로 나눈 이전의 측정을 빼 주면, 농도 프로파일의 그래프가 된다. 부동시간은 신호 대 노이즈 비율(signal-to-noise ratio)을 제공할 수 있을 정도로 충분히 그 값이 크다.

 

배치의 종점 근처의 그래프에서 부동 시간 간격이나 표본화된 측정을 위한 분석 시간 간격 중 생산된 추가적인 제품을 계산할 수 있다. 배치 종점 근처의 그래프(전환 비율, 세포 성장 비율, 제품 형성 비율)는 추가적인 용량이나 추가 산출량을 위해 배치를 종결해야 할 것인지 확장해야 할 것인지의 여부에 대한 결정을 내리는 데 이용된다.

 

다음으로, 그래프는 제품 질량 플로우로 전환되며, 분석 시간 간격을 곱해 주어진 부동 시간이나 분석기 시간 간격 중 추가적인 제품의 질량을 계산한다. 배치에 추가된 각각의 핵심 원재료의 질량을 배치 내 현재 제품의 질량으로 나누면, 각 핵심 원재료에 대한 제품과 관련된 산출량이 구해진다. 배치 당 추가 제품의 질량을 이 산출량으로 나누고, 각각의 핵심 원재료의 단위 질량 당 비용으로 곱한다. 이러한 계산에 따라 배치를 확장함으로써 추가적인 제품에 대한 달러 가치를 얻을 수 있다. 현재의 배치 시간(시간)으로 나눈 배치 내 현재 제품 질량을 이용하면, 현재 배치 생산률을 예상할 수 있다. 이러한 계산을 이용하지 못하는 경우, 이에 대한 대안으로 예상된 공급 산출량을 기반으로 한 플로우 제어기로부터 생산률을 이용할 수 있다. 단위 질량 당 이윤을 곱한 생산률에 마지막으로 부동 시간이나 분석 시간 간격을 곱하면 배치를 종결시킴으로써 얻을 수 있는 추가적인 용량 가치를 예상할 수 있다.  

 

분석 시간 간격은 배치 종말 근처의 신호 대 노이즈 비율을 얻을 정도로만 단축시켜 정확도를 최적화해야 한다. 배치가 이동될 때까지 핵심 성분이나 제품의 프로파일 분석이 불가능한 경우, 해당 결과를 다음 배치에 이용할 때에는 주의를 기울여야 한다.