Electric Power Data for Melting in Foundry -Time and Electric Power Pattern during Melting Process

주조공장의 용해 전력 데이터 - 용해 공정 시간과 전력 유형

  • Sang-Hwan Lee (Smart Liquid Processing R&D Department, Korea Institute of Industrial Technology)
  • 이상환 (한국생산기술연구원 스마트액상성형연구부문)
  • Published : 2023.04.01

Abstract

Keywords

1. 서론

용해 에너지 손실에 연관된 특성 요인도 (fishbone diagram)를 그림 1에 나타내었다. 이 그림은 주조공장에서 실효성이 높은 에너지 절감 방안에 관한 연구 [1]로부터 요약 정리한 결과이다. 여기에서 장입재와 관련된 연구로써 소형 파쇄고철 (small shredded scrap)의 활용 [2,3], 맞춤형 생압고철 (customized press scrap)의 활용 [4], 장입재 충전 상태의 시각화 및 정량화 시뮬레이션 [5,6] 등이 연이어 진행된 바 있다. 용해로 운용과 관련해서도 전력 투입 제어, 에너지 가시화 등 중요한 인자가 많다. 최근 제조 현장에서는 전력을 모니터링 (에너지 가시화)하면서, 에너지를 절감하고자 하는 수요가 늘고 있다. 그런데 이 방법을 활용하여 에너지 절감 효과를 제대로 높이기 위해서는 전력 데이터에 관한 체계적인 연구가 선행되어야 하고, 에너지 절감 원리와 개념을 올바르게 이해한 상황 속에서 바람직하게 전력을 제어하는 것이 필요하다.

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그림 1. 다양한 용해 에너지 손실 요인 (특성 요인도) [2,4,5].

본 연구에서는 주조공장의 용해 전력 데이터를 상세하게 분석하기 위해, 짧은 시간 주기로 정밀하게 측정 수집하였다. 용해 전력 데이터를 시간-전력 그래프로 표현하였고, 각 구간을 나누는 방안과 함께 구간별로 분석하는 방안을 제안하였다. 용해 공정 시간과 전력 유형을 구간별로 분석하였고, 이들의 관계를 살펴보았다. 참고로 본 연구에서는 용해 공정의 소요 시간과 전력 유형 측면에서만 집중하여 설명하고자 하며, 에너지 관련 설명과 전력 데이터에 영향을 미치는 재료, 장비, 작업자 등의 현장 상황에 대한 설명은 되도록 생략하고자 한다.

2. 본론

2.1 용해로 및 용해 공정

본 연구의 대상인 주조공장에는 3, 6t/h급 등 용량의 중주파 유도 용해로 (medium frequency induction melting furnace)가 각각 2, 1기 구축되어 있다. 총 3기의 용해로가 사용하는 전력량 비율은 주조공장 전체의 약 70% 정도이다. 이들 용해로 중에서 3t/h급 용해로 1기를 전력 데이터 측정용으로 선정하였다. 해당 용해로는 주파수 700 Hz, 최대 출력 1,750 kW 등의 사양이며, 1기의 전용 배전반에 1 소스 1 바디 (1 source 1 body) 방식으로 연결되어 있다. 용해 공정에서 고철, 선철, 회수철의 장입 비율은 각각 40, 10, 50%이고, 주 생산재질은 GCD500이다. 출탕 온도는 1,480~1,490ºC 정도이다.

2.2 용해 전력 데이터 측정

주조공장의 용해 공정에 사용되는 전력 데이터를 짧은 시간주기로 정밀하게 측정 수집하기 위해 이에 적합한 전력 분석기를 용해로의 배전반에 설치하였다. 설치한 전력 분석기의 모델은 Fluke 1730이다. 이 모델의 측정 범주 (measurement category)는 1,000 V의 최대 작업 전압 (working voltage)으로 용해로 배전반 등에서 안전하게 동작할 수 있으며, 0.1 V의 분해능 (resolution)으로 정확하게 측정할 수 있다. 전력분석기의 데이터 획득 옵션 (data acquisition option) 중 로깅 주기 (logging period)를 30초 간격으로 세밀하게 설정하였고, 총 30회 용해 공정의 전력 데이터를 측정 수집하였다. 참고로 이 시간 주기가 10분 간격을 초과하도록 옵션 설정을 하게 되면, 전력 데이터의 구간 나누기가 불분명해지고, 미세한 전력 제어 이벤트를 놓칠 수 있는 등 전력 데이터 분석에 어려움이 있을 수 있다. 그리고 본 연구의 전력 데이터는 에너지 절감 연구용으로 계획된 실험으로부터가 아닌 양산 조업 중의 일반적 용해 공정으로부터 측정한 것이다. 수집한 용해전력 데이터는 Fluke Energy Analyze Plus 소프트웨어를 활용하여 시간-전력 그래프로 시각화하였다.

2.3 용해 전력 그래프와 구간 나누기

용해 전력은 시계열 (time series) 데이터이며, 일정한 시간간격으로 측정된다. 그림 2는 주조공장의 양산 조업 중 수집된 용해 전력 그래프의 대표적인 예이다. 용해 공정의 진행시간에 따라 전력의 변화 유형 (제어 방식)을 가시화된 상태로 확인할 수 있다. 참고로 본 연구의 모든 시간-전력 그래프에서 X축의 눈금 간격은 10분으로 하였고, 한 눈금 내에는 20개 (로깅 주기 30초)의 전력 측정치가 포함되어 있다. 용해전력 데이터를 시간-전력 그래프로 표현한 뒤, 용해 전력의 소요 시간 및 유형 등을 세부적으로 살펴보기 위해서는 그래프의 구간을 나누어 분석하는 것이 좋다.

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그림 2. 용해 전력 그래프의 대표적인 예 (20번 데이터) 및 구간 나누기 방안.

그림 2의 용해 전력 그래프를 5개의 구간으로 나누어 보았다. 구간 I은 용해 전력 증가 구간이다. 용해를 시작한 뒤, 전력을 최대치까지 증가시키는 구간인데, 중간 유지 단계를 거치는 경우가 많다. 구간 II은 최대 전력 유지 구간이다. 최대전력에 도달한 뒤, 목표한 용탕량 확보를 위한 모든 장입재를 완전히 녹일 때까지 출력을 지속 유지하는 구간이며, 모든 구간 중에서 가장 전력량을 많이 사용한다. 그래프의 면적이 에너지라 생각하면 이해하기 쉽다. 구간 I~II를 합쳐서 주 용해구간 (primary melting stage)이라고 간주할 수 있다. 구간 III는 성분 분석, 조정 및 출탕 대기 구간이다. 용탕 성분의 분석 후 조정이 필요한 경우에 장입재를 추가하고 이를 용해하기 위해 전력을 급격히 증가시킨다. 출탕 대기와 같은 유휴시간 (idling time)이 포함되며, 용탕 온도 관리를 위해 출탕 직전에 전력을 급격히 증가시킨다. 이처럼 전력을 급격히 증가(종종 최대 전력까지) 시키는 과정은 그래프상에서 피크(peak) 형태로 나타난다. 구간 IV는 출탕 구간이다. 여러 차례의 출탕 과정 동안에 용탕 온도를 유지하기 위해 최대 전력의 10~20% 수준을 투입한다. 이 과정에서 전력 투입을 했다가 안 했다가 하면서 제어하는 경우가 많은데, 이는 그래프상에서 분절 마디의 형태로 나타난다. 구간 V는 작업을 완전히 종료했거나, 다음번 용해 공정을 대기 하는 구간이다. 전력을 투입하지 않기 때문에, 시간에 따라 용해로에서 열이 점차 빠져나간다.

2.4 용해 공정 시간

용해 공정의 소요 시간을 살펴보았다. 그림 3은 용해 공정 30회의 전력 데이터를 용해 공정 시간 (총 소요 시간) 순으로 나열한 것이다. 용해 공정 시간은 가장 짧은 경우가 96분, 가장 긴 경우가 178분이었고, 평균적으로 123분 (3톤급 용해시, 총 2시간 정도 소요)이었다. 이번에는 구간을 좀 더 나누어, I과 II를 합친 구간 (주 용해 구간)과 III과 IV를 합친구간 (성분 조정 및 출탕 구간)의 소요 시간을 각각 살펴보았다. 앞 절에서 설명한 구간 나누기 방법을 통해, I부터 V까지 각 구간의 소요 시간을 세분화하여 구하는 것도 가능하지만, 상황의 단순화시켜 설명하기 위해 이처럼 구간을 합쳐서 살펴보기로 한다. 구간 I~II의 소요 시간은 가장 짧은 경우가 62분, 가장 긴 경우가 135분이었고, 평균적으로 74분 (3톤급 용해 시, 주 용해 (완전 용해까지)에 약 1.2시간 소요)이었다. 구간 III~V의 소요 시간은 가장 짧은 경우가 24분, 가장 긴 경우가 101분이었고, 평균적으로 49분 (3톤급 용해 시, 성분조정 및 출탕 등에 약 50분 소요)이었다. 구간 V를 제외하고 생각하면, 전체 용해 공정의 소요 시간은 평균적으로 구간 I~II가 60%를 차지하고, 구간 III~IV가 40%를 차지한다.

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그림 3. 용해 전력 데이터에 기반하여 산출한 공정 소요 시간 (총 30회 용해).

전체 표본의 평균을 도출하여, 이를 결과의 좋고 나쁨을 판단하는 기준으로 삼기에는 다소 애매하고 부정확한 측면 (평균의 함정)이 있다. 따라서 전체 표본을 상위권 (고효율), 중위권 (일반), 하위권 (비효율) 등 세 그룹으로 분류하고, 그룹별 평균치를 도출하여 살펴보았다. 1~30번 전력 데이터 중에서 1~8번을 상위권 그룹으로 하고, 9~22번을 중위권 그룹, 23~30번을 하위권 그룹으로 하였다. 구간 I~II 및 III~V의 평균 소요 시간을 그룹별로 그림 4에 나타내었다. 상위권 그룹의 경우, 고효율 용해가 되었다고 볼 수 있으며, 이처럼 되기 위해서는 구간 I~II에 69분, 구간 III~IV에 33분 등 총 102분 수준으로 용해가 신속히 진행되어야 한다. 중위권 그룹의 경우, 전체 표본 데이터 중 절반의 표본 수에 가깝게 해당하는 일반적으로 자주 나오는 용해 상황이며, 그룹 평균은 전체 평균과도 비슷하고, 그룹 내 표본의 편차가 크지 않은 편이다. 하위권 그룹의 경우, 비효율적인 용해가 되었다고 볼 수 있으며, 구간 I~II에 83분, 구간 III~IV에 70분 등 총 152분 수준으로 용해 공정이 긴 시간 동안 진행되었다.

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그림 4. 상위권, 중위권, 하위권 그룹의 용해 공정 시간.

2.5 용해 전력 유형

용해 전력의 유형을 살펴보았다. 그림 2, 5~11은 용해 공정 30회의 전력 데이터 중에서 일부를 선별하여 시간-전력 그래프로 나타낸 것이다. 용해 공정 시간이 짧아 우수한 상위권 그룹에서 3, 5, 6번 데이터를 선별하였고, 이들을 각각 그림 5~7에 나타내었다. 평균 수준의 소요 시간을 가지는 중위권 그룹에서는 16, 20번 데이터를 선별하여, 그림 8, 2에 각각 나타내었다. 용해 공정 시간이 긴 하위권 그룹에서는 24, 26, 28번 데이터를 선별하여, 그림 9~11에 각각 나타내었다. 전력데이터의 유형은 그림 2, 5~11에서와 같이 다양하게 나타난다. 용해 전력 데이터는 재료, 장비, 작업자 등의 제조 현장 상황을 총체적으로 내재하고 있는 결과물이기 때문이다.

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그림 5. 시간에 따른 전력 변화 그래프 (3번 데이터).

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그림 6. 시간에 따른 전력 변화 그래프 (5번 데이터).

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그림 7. 시간에 따른 전력 변화 그래프 (6번 데이터).

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그림 8. 시간에 따른 전력 변화 그래프 (16번 데이터).

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그림 9. 시간에 따른 전력 변화 그래프 (24번 데이터).

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그림 10. 시간에 따른 전력 변화 그래프 (26번 데이터).

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그림 11. 시간에 따른 전력 변화 그래프 (28번 데이터).

2.6 용해 공정 시간과 전력 유형의 관계

용해 공정의 구간별 소요 시간에 따라 전력은 어떠한 유형적 특징을 가지는지 살펴보았다. 먼저 구간 I~II의 경우이다. 이 구간이 66분 이하 (상위권 그룹 평균 69분)로 짧은 경우에는 6번 (그림 7), 28번 (그림 11) 데이터 등이 있다. 이 경우의 용해 전력 유형을 살펴보면, 구간 I에서 중간 유지 단계를 거의 거치지 않거나 짧게 거치고, 최대치까지 빠르게 증가하는 특징이 있다. 구간 I~II가 80분 이상 (하위권 그룹 평균 83분)으로 긴 경우에는 16번 (그림 8), 26번 (그림 10) 데이터 등이 있다. 이 경우에는 구간 I에서 중간 단계의 유지 시간이 길고, 중간 단계의 수가 많은 유형적 특징이 있다. 그림 12는 용해 전력을 최대치까지 증가시키는 구간 I의 다양한 유형 예를 선별 정리하여 나타낸 것이다. 구간 I에서 중간 단계의 수가 많을수록, 소요 시간이 길어지는 경향을 확인할 수 있다. 그림 12에는 중간 단계가 3개인 경우까지만 나타냈지만, 제조 현장에서 수집한 전력 데이터 중에서는 중간 단계가 4개 이상인 경우도 관찰할 수 있었다.

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그림 12. 구간 I의 용해 전력 유형 예.

다음으로 구간 III~V을 살펴보았다. 이 구간이 35분 이하(상위권 그룹 평균 33분)로 짧은 경우에는 3번 (그림 5), 5번(그림 6) 데이터 등이 있다. 이 경우의 용해 전력을 살펴보면, 구간 III에서 피크가 없거나 그 수가 적고, 구간 IV에서 분절된 마디 없이 연속적인 유형적 특징이 있다. 구간 III~IV가 58분 이상 (하위권 그룹 평균 70분)으로 긴 경우에는 24번(그림 9), 26번 (그림 10), 28번 (그림 11) 데이터 등이 있다. 이 경우에는 구간 III에서 유휴 시간 (idling time)이 길고, 피크의 수가 많고 너비가 넓으며, 구간 IV에서 분절 마디가 많은 특징이 있다. 그림 13은 용탕 성분을 분석, 조정하고 출탕 대기를 하는 구간 III의 다양한 유형 예를 선별 정리하여 나타낸 것이다. 구간 III에서 피크의 수가 많을수록, 소요 시간이 길어지는 경향을 확인할 수 있다. 그림 13에는 피크가 3개인 경우까지만 나타냈지만, 4개 이상인 경우도 존재하였다. 그림 14는 출탕을 진행하는 구간 IV의 대표적 유형 예이다. 구간 IV에서 마디의 수가 많을수록 소요 시간이 길어지는 경향을 확인할 수 있다.

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그림 13. 구간 III의 용해 전력 유형 예.

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그림 14. 구간 IV의 용해 전력 유형 예.

3. 결론

본 연구에서는 주조공장의 3t/h 중주파 유도 용해로에서 총 30회 용해 공정의 전력 데이터를 30초 주기로 정밀하게 측정 수집하였다. 용해 전력 데이터를 시간-전력 그래프로 표현하였고, 각 구간을 효과적으로 나누어 분석하는 방안을 제안하였다. 용해 공정 시간이 효율적인 그룹과 비효율적인 그룹 등으로 분류하였고, 그룹별로 구간별 소요 시간을 분석하였다. 용해공정 시간에 따라서 전력 구간 I의 중간 단계, 구간 III의 피크, 구간 IV의 마디 등 전력 유형의 변화 경향이 어떠한지 살펴보았다.

감사의 글

본 연구는 산업통상자원부에서 추진하는 산업기술혁신사업의 지원을 받아 수행되었습니다.

References

  1. S.H. Lee, J. Korea Foundry Society, 37(Special Issue) (2017) 61.
  2. S.H. Lee, J. Korea Foundry Society, 41(1) (2021) 11.
  3. S.H. Lee, J. Korea Foundry Society, 41(2) (2021) 132.
  4. S.H. Lee, J. Korea Foundry Society, 41(4) (2021) 342.
  5. S.H. Lee, J. Korea Foundry Society, 42(6) (2022) 347.
  6. S.H. Lee, J. Korea Foundry Society, 42(6) (2022) 358.