• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권2호
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• pp.224-229
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• 2020

머신러닝 기법을 활용하여 LDPE (Low Density Polyethylene) 공정의 이상을 사전 감지하고, 설비의 수명을 예측할 수 있는 기술을 소개한다. 안전성과 생산성 극대화를 위해, 화학 공정의 예상치 못한 이상을 사전에 감지하고 예방하는 것은 매우 중요하다. LDPE 공정은 3,000 kg/㎠g 이상까지 승압되는 고압 공정이기 때문에, ESD (Emergency Shutdown)가 발생하면 예상치 못한 부동이 발생하고, 그에 따른 보수 기간 증가로 인한 생산성 손실이 발생한다. 고압 공정의 주요 변수들의 운전 데이터를 수집하고, 비지도학습 머신러닝 기술을 활용하여, ESD의 사전 감지 모형을 개발하였다. 4회의 ESD를 2.4일 전에 감지하는 결과를 얻을 수 있었다. 더불어, 물리적으로 의미 있는 핵심 변수들을 활용하면, 고압 설비의 수명을 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2006년도 전기학술대회논문집
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• pp.229-230
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• 2006

해상플랫폼설치가 불가능한 심해지역이나 파도가 심한 해상에서 원유를 발굴하는 선박형태의 시추설비인데, 심해에서의 시추능력은 물론 기동성까지 겸비한 고부가치선으로서 최근 고(高)유가에 따라 발주가 늘어나고 있는 해양분야의 대표적인 성장엔진으로, 파도와 바람이 심한 해상에서도 안정적 시추가 가능한 최첨단 자동위치 제어시스템, 드릴링장비, 통합제어시스템 등, 드릴쉽이 갖추고 있는 시스템에 대해 간단히 설명한다.