증류시스템 검증용 소형 다단 증류 장치에 활용할 수 있는 소형 충전물을 사용하여 실험실 규모의 증류실험을 실시하였다. 직경 6.7 mm의 실린더형 스테인레스 스틸 충전물을 이용하여 충분한 겉보기 표면적을 얻었고, 액의 체류량과 체류 속도도 양호한 결과를 얻었다. HYSYS를 이용한 이론단수의 계산치와 증류실험치를 비교하여 27 cm 충전층에 대해서는 7 cm이고, 45 cm 충전층에 대해서는 8 cm의 충전층이 이론단 1 단에 해당함을 알았다. 상업용 일정구조 배열의 충전탑에서 8 cm의 충전층이 이론단 1 단에 해당함과 비교하면 유사한 증류효율을 얻을 수 있음을 보여 주었다. 이러한 결과는 증류관의 보온이 완벽할 때 가능하였으며, 실험실에서의 증류 실험에서는 보온이 중요함을 입증하였다. 본 실험 결과로부터 실험실에서도 실제 현장에서 사용하는 증류탑과 유사한 증류 시스템의 시험이 가능함을 보여 준다.
감압잔사유를 고압 회분식 반응기에 넣고, 상용 Ni-Mo/$Al_2O_3$ 촉매를 이용하여 $450^{\circ}C$, $500^{\circ}C$에서 수첨분해하였다. 그리고 반응 생성물을 단증류 혹은 GC-SIMDIS 방법으로 각각 분석하였다. 먼저 수첨분해반응에서는 두 온도 조건 모두 촉매 반응뿐만 아니라 열분해 반응도 같이 일어나고 있음을 확인하였고, 온도가 증가할수록 전환율이 증가하고, 생성물 중 가솔린 및 납사 비율이 높아졌다. 생성물 분석 결과, $500^{\circ}C$ 반응에서는 단증류와 GC-SIMDIS 분석 결과의 차이가 없었지만, $450^{\circ}C$ 반응에서는 단증류에서는 디젤이, GC-SIMDIS에서는 vacuum gas oil이 주 생성물로 드러났다. 이는 $450^{\circ}C$ 반응에서의 단증류 분석은 단증류에 의한 열분해 반응으로 인해 생성물의 선택도가 정확하지 않음을 알려준다.
추천 시스템에서 사용되는 피드백은 단일 클래스와 다중 클래스 피드백으로 구분할 수 있다. 추천 시스템을 위한 지식 증류 기법들은 단일 클래스 환경에서 주로 연구되어 왔다. 우리는 다중 클래스 환경에서 또한 추천 시스템을 위한 최신 지식 증류 기법들이 효과적인지에 대해 알아보고자 하며, 해당 방법들 간의 추천 정확도를 비교해보고자 한다. 추천 시스템에서 보편적으로 사용되는 데이터 셋들을 기반으로 한 실험들을 통해 추천 시스템을 위한 지식 증류 기법들은 같은 조건의 기본적인 추천 시스템에 비해 정확도가 최대 193%까지 개선되는 것을 확인했다.
분리벽형 증류탑의 구조 설계를 위한 shortcut 방법으로서 기존의 Fenske-Underwood 식을 3기 일반 증류탑 배열에 확장 적용하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 초기 설계 단계에서 분리벽형 증류탑의 공급단 위치, 분리벽 구간, 중간 제품 생산단의 위치를 간편하면서도 효과적으로 결정할 수 있는 것을 확인하였다. 제안된 방법에 의하여 구조 설계가 이루어진 분리벽형 증류탑과 기존의 연속 2기 증류공정 간의 분리 효율을 비교하기 위해 HYSYS를 사용하여 다양한 원료 조건에 대하여 전산모사 실험을 수행하였다. 그 결과 제안된 분리벽형 증류탑이 기존 연속 2기 증류공정 대비 16%에서 65%까지 에너지를 절약할 수 있음을 확인하였다. 또한 분리벽형 증류탑에 의한 분리 성능 향상 정도는 중간 비점 물질의 조성에 크게 의존하며 중간비점 조성이 우세할수록 유리함을 확인하였고, 최적 에너지 분포 영역 경향은 원료 혼합물의 ESI 값에 의하여 결정됨을 알 수 있었다.
소형 충전물을 이용한 수평형 증류 장치를 제작하여 실험실 규모의 증류실험을 실시하였다. 직경 6.7 mm Raschig 링 형태의 스테인레스 스틸 충전물을 넣은 40 mm 직경의 유리관을 증류탑으로 사용하였다. 증류관의 길이 방향으로 5개의 독립된 전기가열기를 배열하여 증류관 내부 온도를 분리 조절할 수 있도록 하였다. 증류관 내의 온도가 길이에 따라 연속적으로 변화하도록 조절함으로써 각각의 온도에 상응하는 기-액 평형을 형성하여 분리가 가능하도록 하였다. 증류실험의 결과 증류관의 증류단 상당길이(HETP)가 수직형 증류관에 비해 큰 것을 알았으며, 실용화가 가능한 처리용량과 분리효율을 얻었다.
본 연구에서는 증류공정의 제품 생산단 온도 예측을 위한 머신러닝 기반 모델을 개발하였다. 증류공정의 제어는 제품 생산단의 온도를 통해 이루어지고 있어 제어를 위해 정확한 온도 예측이 필요하다. 증류공정에서 온도는 다양한 변수들과 복잡한 비선형의 관계를 형성하고 있으며 시계열 데이터의 특성이 있어 이를 예측하기 위해 순환신경망 기반 알고리즘을 이용하였다. 모델 개발 과정에서 적절한 예측 알고리즘을 선정하기 위해 세 가지 순환신경망 기반 알고리즘과 배치 사이즈 조절하여 제품 생산단 온도를 예측하기 위한 가장 적저한 모델을 선정하였다. LSTM128 모델이 제품 생산단 온도를 예측하기 위한 가장 적절한 모델로 선정되었다. 선정된 모델을 활용하여 실제 공정 운전데이터에 적용한 결과 RMSE 0.0791, R2 0.924의 성능을 보였다.
이 글에서는 이진 증류탑을 위한 적응 제어 기법에 대해 소개하였다. 제안된 방법은 최근 개발된 다변수 예측 제어 알고리즘과 공분산 행렬 정규화 기능을 갖는 추정 알고리즘에 기초하고 있다. 이러한 적응 시스템은 그 설계과정이 복잡하지 않아 실저적 적용 가능성이 높다는 점에서 가치가 있다. 필터를 제외하면 단 두 개의 제어기 상수만이 결정되면 되고, 더욱이 이들이 공정의 상승 및 정정 시간과 관련되어 그 설정이 쉽다는 중요한 특징을 갖는다. 이와 같은 제어기 설계의 간소화에도 불구하고 증류탑의 설정값 추종 성능 및 Feed 변화에 대한 제어 성능의 우수함을 공정 모사를 통해 확인하였다.
MEO 공정에서 발생하는 질산폐액으로 부터 고농도 질산을 회수하기 위한 증발및 증류 공정특성을 연구하였다. 증발율이 20 이상인 경우 질산회수가 최대가 되는 특정 염농도가 존재함을 알 수 있었다. 증발율이 25인 경우 증발공정에서 발생한 묽은 질산용액을 12 M의 고농도 질산용액으로 농축하기 위한 증류탑을 계산하였다. 그 결과 증류탑은 효을이 70%인 9개의 단으로 구성되고, 환류비 0.25, 재비기 열량 2.7 kW, 응축기 열량 0.4 kW의 운전조건을 도출하였다.
4성분계 다중반응이 반응증류 탑 내에서 발생할 때 증류거동의 변화를 시각화 방법을 통해 분석하였다. 시각화 방법이란 단순 증류의 물질수지에 각 반응에 의한 벡터를 추가하고 이를 공간상에 표현하는 것으로 각 단에서 혼합물의 조성 변화 및 반응의 진척도를 직관적으로 알 수 있다. 또한 이를 통해 주어진 운전조건에서 필요한 총 단수 및 최적반응 단의 위치를 결정할 수 있다. 본 연구에서는 에틸렌글리콜(Ethylene glycol) 생산공정을 시각화 방법을 통해 분석하였다. 제안된 시각화 방법을 사용하여 복잡한 실험이나 공정모사 없이 4성분계 다중반응증류 공정에 대한 타당성 평가 및 분석이 가능하다.
반응 증류탑은 반응기와 분리공정을 결합하여 에너지 사용량을 줄이고 공비 혼합물의 분리를 용이하게 할 수 있어 현장에서 많이 활용하고 있으나 공정의 설계에 많은 어려움이 있다. 화학공정의 설계와 운전 성능 평가에 많이 사용하는 상업용 설계 프로그램을 반응 증류탑의 설계에 활용하면 이러한 어려움을 해결할 수 있으나 증류단에 반응을 추가하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하여 TAME 공정을 상업용 설계 프로그램으로 시뮬레이션 할 수 있게 하였으며 이를 이용하여 TAME 공정의 설계 시 다음과 같은 고려 사항을 제시하였다. 반응단의 수를 증가 시키는 것보다 감소할 때 하부제품의 TAME 농도 변화가 더 크게 나타나며 비반응단의 수를 증가하여도 제품의 농도를 상승시킬 수 없다. 또, 재비기의 공급 열량 증가는 반응단에서의 체류 시간 감소에 따른 전화율 감소를 가져와서 제품의 농도를 저하시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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