PP공정 긴급조업중단(ESD) 예측: 7일 전 조기 탐지

화학 공정은 설비가 복잡해 정교한 설정이 필요합니다. 설비가 갑작스럽게 중단될 경우 운영 비용의 손실뿐 아니라 화학 물질의 특성으로 인한 환경과 안전 피해가 발생할 수 있는데요. 특히 이전에는 공정로 내 이상 반응이 발생했을 때 현장 엔지니어의 판단으로 긴급 셧다운(ESD)을 결정해 비가동 손실이 발생했습니다. 따라서 공정 설비의 동작, 운영상 이상 요인을 사전에 탐지하고 긴급 셧다운 가능성을 방지하는 일이 중요합니다.

마키나락스는 딥러닝 기반 이상탐지 모델 개발을 통해 문제에 접근합니다. 공정이 정상으로 가동될 때 데이터 분포 특성을 학습해 정상 특성의 데이터인지를 판별합니다. 이 모델을 활용해 석유화학 PP 공정의 반응로 이상 징후를 사전에 예측하고 갑작스러운 셧다운을 방지합니다.

최대 7일 전 석유화학 PP 공정 반응로 이상 예측이 가능합니다. 긴급 셧다운을 조기 탐지하여 비용뿐만 아니라 환경 및 안전 상의 피해를 최소화할 수 있습니다.