In most plant layout optimization researches, MILP(Mixed Integer Linear Programming) problems, in which the objective function includes the costs of pipelines connecting process equipment and cost associated with safety issues, have been employed. Based on these MILP problems, various optimization solvers have been applied to investigate the optimal solutions. To consider safety issues on the objective function of MILP problems together, the accurate information about the impact and the frequency of potential accidents in a plant should be required to evaluate the safety issues. However, it is really impossible to obtain accurate information about potential accidents and this limitation may reduce the reliability of a plant layout problem. Moreover, in real industries such as plant engineering companies, the plant layout is previously fixed and the considerations of various safety instruments and systems have been performed to guarantee the plant safety. To reflect these situations, the two step optimization problems have been designed in this study. The first MILP model aims to minimize the costs of pipelines and the land size as complying sufficient spaces for the maintenance and safety. After the plant layout is determined by the first MILP model, the optimal locations of blast walls have been investigated to maximize the mitigation impacts of blast walls. The particle swarm optimization technique, which is one of the representative sampling approaches, is employed throughout the consideration of the characteristics of MILP models in this study. The ethylene oxide plant is tested to verify the efficacy of the proposed model.
For a floating offshore plant such as FPSO(Floating, Production, Storage, and Off-loading unit), various equipment should be installed in the restricted space, as compared with an onshore plant. The requirement for an optimal layout method of the plant has been increased in these days. Thus, a layout method of the floating offshore plant was proposed in this study. For this, an optimization problem for layout design was mathematically formulated, and then an optimization algorithm based on the genetic algorithm was implemented with C++ language in order to solve it. Finally, the proposed method was applied to an example of FPSO topsides. As a result, it was shown that the proposed method can be applied to layout design of the floating offshore plant such as FPSO.
In the fields of plant layout optimization, the main goal is to minimize the construction cost including pipelines as satisfying all constraints such as safety and operating issues. However, what is the lacking of considerations in previous researches is to consider proper safety and maintenance spaces for a complex plant. Based on the mathematical programming, MILP(Mixed Integer Linear Programming) problems including various constraints can be formulated to find the optimal solution which is to achieve the best economic benefits. The objective function of this problem is the sum of piping cost, pumping cost and area cost. In general, many conventional optimization solvers are used to find a MILP problem. However, it is really hard to solve this problem due to complex inequality and equality constraints, since it is impossible to use the derivatives of objective functions and constraints. To resolve this problem, the PSO (Particle Swarm Optimization), which is one of the representative sampling approaches and does not need to use derivatives of equations, is employed to find the optimal solution considering various complex constraints in this study. The EO (Ethylene Oxide) plant is tested to verify the efficacy of the proposed method.
LNG 플랜트의 설비 배치는 안전, 환경과 관련된 법규 및 유지 및 보수 공간, 작업자 이동 통로 등 작업자의 근무환경이나 안전과 관련된 다양한 설계 제약조건을 충족해야 한다. LNG 플랜트 설비 중 가장 중요한 초저온 공정인 액화공정의 경우, 배관 내 유체와 외부 대기와의 온도 차이에 의한 열 손실과 유체 흐름 시 발생하는 압력 손실이 발생하기 때문에 가능한 설비 간 배관 길이는 짧을수록 유리하다. 따라서, 액화 공정을 건설할 때 다양한 제약조건을 만족하면서 배관의 길이를 최소로 하는 설비 배치가 이루어져야 하며, 이러한 문제는 수학적 모델링으로 배관의 비용을 목적함수를 만들어 이를 최소화하는 최적화 문제로 다룰 수 있다. 이와 관련된 기존 연구들은 대체로 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 공간 확보, 사고 예방을 위한 장치 간 이격거리 등 안전 요소를 간과해 왔다. 또한, 기존 연구는 대체로 개념설계를 이용한 배치를 다루어 왔으며, 이미 건설된 실제 배치 결과와 최적화 결과를 비교하여 배치 최적화 문제가 실제 어느 정도 비용 절감 효과가 있는지 검증한 내용은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 작업자의 근무나 안전과 관련된 장치 간 이격거리와 유지 보수와 관련된 제약조건 식을 세우고 장치를 연결하는 파이프의 총 비용을 목적함수로 하는 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 형태의 문제를 설계하였다. 하지만, 식이 복잡하고 공정 특성에 따라 다양한 제약조건을 추가해야 하는 경우가 있으므로 목적함수의 미분식을 이용하여 푸는 기존의 최적화 방법론으로 풀기에는 많은 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 목적함수의 미분식 없이 최적해를 찾을 수 있는 PSO (Particle Swarm Optimization)를 이용하여 최적화를 수행하였다. 실제로 가동 중인 C3MR (Propane precooling Mixed Refrigerant) 공정에 대한 최적화를 수행하여, 본 연구에서 제안한 방법이 어느 정도 효과가 있는지 검증하였다.
The layout is an important and difficult problem in industrial applications like sheet metal manufacturing, garment making, circuit layout, plant layout, and land development. The module layout problem is known to be non-deterministic polynomial time complete(NP-complete). To efficiently find an optimal layout from a large number of candidate layout configuration a heuristic algorithm could be used. In recent years, a number of researchers have investigated the combinatorial optimization problems by using neural network principles such as traveling salesman problem, placement and routing in circuit design. This paper describes the application of Self-organizing Feature Maps(SOM) of the Kohonen network and Simulated Annealing Algorithm(SAA) to the layout problem of the two-dimensional rectangular shapes.
플랜트 배치 최적화 문제의 목적은 장치를 연결하는 파이프의 길이를 최소화 하는데 있다. 하지만, 기존 연구들은 대체적으로 단일 층의 배치 문제를 다루고 있으며, 또한 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 공간 확보, 사고 예방을 위한 장치 간 이격 거리등 안전 요소를 간과해 왔다. 본 연구에서는 장치 간 유지 보수에 필요한 최소 거리 확보 및 안전 이격 거리를 고려하여 플랜트 배치 문제를 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 형태의 문제로 정의하였다. 본 문제의 목적함수는 장치 간 연결하는 파이프 비용이며 제약조건은 안전을 위한 장치 간 최소 이격 거리, 유지 보수에 필요한 공간으로 설정하였다. 하지만, 공정 특성에 따라 필요한 공간 및 작업자의 통행 등 다양한 제약조건을 수반하게 된다. 이에 따라 플랜트 배치 문제를 일반적인 수학식으로 표현하는 데 많은 제약이 있으며, 따라서 함수의 미분식을 이용하는 기존 최적화 방법론을 이용하여 문제를 해결하는 데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 함수의 미분식을 적용하지 않고 이용이 가능한 경험적 최적화 기법 중 하나인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 최적화를 수행하였다. 본 연구에서 개발한 모델의 검증을 위해 Ethylene Oxide 공정을 2층으로 배치하는 최적화를 수행하였다.
A layout of an LNG FPSO should be elaborately determined as compared with that of an onshore plant because many topside process systems are installed on the limited area; the deck of the LNG FPSO. Especially, the layout should be made as multi-deck, not single-deck and have a minimum area. In this study, a multi-floor layout for the liquefaction process, the dual mixed refrigerant(DMR) cycle, of LNG FPSO was determined by using the optimization technique. For this, an optimization problem for the multi-floor layout was mathematically formulated. The problem consists of 589 design variables representing the positions of topside process systems, 125 equality constraints and 2,315 inequality constraints representing limitations on the layout of them, and an objective function representing the total layout cost. To solve the problem, a hybrid optimization method that consists of the genetic algorithm(GA) and sequential quadratic programming(SQP) was used in this study. As a result, we can obtain a multi-floor layout for the liquefaction process of the LNG FPSO which satisfies all constraints related to limitations on the layout.
This paper discuss basic functional construction and plant layout of a ELV dismantling system that can maximize the reusability of tarts and the recoverability of materials by dismantling ELV rationally and efficiently. "Island" type was selected for the system configuration considering processing amount, economical efficiency, and effectiveness. The system is supported by the information system, and composed of dismantling stations and handling equipments. The layout of the stations was determined after simulation and optimization using commercial software package, Arena and OptQuest. The objective of the optimization was maximum profit while the system capacity is considered as constraint. The environmental load of ELV can be minimized when the composition and function of each station are embodied in detail and the system is interfaced with shredding operation.
In order to improve the traditional post harvest system in Korea, a model for mechanized grain drying and storage facilities was developed. Also, a computer program for the model system was developed. For the study, flat type steel bin and circulation type dryer were selected for the model and Fortran language was used for the computer program. This program was tested by using various practical data. The following results were obtained from the study: 1. The general model developed can be used for designing a rough rice drying and storage facility within the range from 100 ton to 1000 ton capacity. 2. Major output of the computer program for designing a model system were as follow; a. The dimension of the plant. b. The storage bin size, dryer number and dryer size. c. The dimension of individual equipment and its required HP. d. Capital requirement and operating cost of the model system.
H-beam used for stiffening the upper structure of ocean plant is cut in the various shapes. The cutting process of the H-beam is done manually and requires a long time and high cost. Therefore, automation of H-beam cutting is an important task. This research aims to develop a 3-D simulator to build the automatic H-beam cutting system and to determine the optimal cutting method. The automatic H-beam cutting system composes of 6 robots including 2 cutting robots hang to a crane and 1 conveyer. The appropriate system layout for covering the various sizes and types of H-beam was tested and determined using the simulator. The H-beam cutting system uses a hybrid type of plasma and gas cutting because of special cutting shapes of H-beam. The cutting area of each cutting method should be properly divided according to the size and shape of H-beam to shorten the total cutting time. Additionally the collision between a robot and a robot or a robot and H-beam should be avoided. The optimal cutting method for the shortest cutting time without the collision could be found for the various cutting conditions by use of the simulator. 2 simulation samples shows the availability of the simulator to find the optimal cutting method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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