Recently process industries from oil and gas procedures and mining companies to manufactures of chemicals, foods, and beverages has been exploring the USN (Ubiquitous Sensor Networks) technology to improve safety of production processes. However, to apply the USN technology in the large-scale plant industry, reliability and security issues are not fully addressed yet, and the absence of the industrial sensor networking standard causes a compatibility problem with legacy equipment and systems. Although this situation, process industry such as energy plants are looking for the secure wireless plant solution to provide detailed, accurate safety monitoring from previously hard-reach, unaccordable area. In this paper, SPSF (Smart Plant Safety Framework based on Reliable-Secure USN) is suggested to fulfill the requirements of high-risk industrial environments for highly secure, reliable data collection and plant monitoring that is resistant to interference. The SPSF consists of three main layers: 1) Smart Safety Sensing Layer, 2) Smart Safety Network Layers, 3) Plant Network System Layer.
In this study, we divided the process operation scenarios into three categories based on raw water temperature and turbidity. We will select and operate the process operation scenario according to the characteristics of the raw water. The number of algae in the DAF treated water has been analyzed to be less than 100 cells/mL. These results indicated that the DAF process is effective in removing the algae. In addition, the scenario of the integrated management decision algorithm of the DAF process was developed. DAF pilot plants ($500m^3/day$) process has shown a constantly sound performance for the treatment of raw water, yielding a significantly low level of turbidity (DAF treated water, 0.21~1.56 NTU).
A turbine control system which has been operated for years in a nuclear power plant was retrofitted with a newly developed digital control system. After completion of the retrofit, turbine valve tests were performed to ensure the integrity of each valve's control function. The sequence of each valve test is composed of a closing process and a reopening process. To minimize megawatt variation which normally occurs during the test sequence, we employed a kind of compensator algorithm in the new digital control system which also have been used in the old system. There were difficulties finding optimal parameter settings for our new compensator algorithm because the power plant didn't allow us to perform necessary tuning procedures while the turbine is on load operation. Therefore an alternative measure for the compensator tuning which is independent of the turbine actual operation had to be implemented. So, a process model for the test was required to overcome this situation. We analyzed the operation data of the test and implemented the process model by use of input and output variable relations. Also we verified the process model by use of another condition's operating data. The result shows that the output of model is similar to the actual operation data.
A process diagnosis method for membrane water treatment plant was developed using a constant flux membrane fouling model. This diagnosis method can be applied to a real-field membrane-based water treatment plant as an early alarming system for membrane fouling. The constant flux membrane fouling model was based on the simplest equation form to describe change in trans-membrane pressure (TMP) during the filtration cycle from a literature. The model was verified using a pilot-scale microfiltraton (MF) plant with two commercial MF membrane modules (72 m2 of membrane area). The predicted TMP data were produced using the model, where the modeling parameters were obtained by the least square method using the early plant data and modeling equations. The diagnosis was carried out by comparing the predicted TMP data (as baseline) and real plant data. As a result of the case study, the diagnsis method worked pretty well to predict the early points where fouling started to occur.
This study describes a method for analyzing log data generated in a process using process mining techniques. A system for collecting and analyzing a large amount of log data generated in the process of manufacturing an offshore plant piping material was constructed. The analyzed data was visualized through various methods. Through the analysis of the process model, it was evaluated whether the process performance was correctly input. Through the pattern analysis of the log data, it is possible to check beforehand whether the problem process occurred. In addition, we analyzed the process performance data of partner companies and identified the load of their processes. These data can be used as reference data for pipe production allocation. Real-time decision-making is required to cope with the various variances that arise in offshore plant production. To do this, we have built a system that can analyze the log data of real - time system and make decisions.
The purpose of this paper is to define criteria to be used as part of the engineering design for an oil sands plant equipped with the steam assisted gravity drainage process. In this effort, the oil treatment process of an oil sands plant on a pilot scale was focused for detailed investigation. The thermodynamic properties of the process fluid, which is mainly composed of bitumen and water, were estimated with the CPA model. The commercial tool aspen HYSYS was used for the analysis throughout this work along with the provided input data and some necessary assumptions. From the simulation results, the heat and mass balances for a 300 BPD plant were established in order to define standard data for its modular design. In particular, the basis of design for equipment size, heat transfer areas, capital cost and operation cost was extensively discussed.
This study was conducted to evaluate the effects of physical characteristics. Twelve specific odorous compounds and various sources of bacteria were tested via treatment of food waste using an ultra-thermophilic aerobic composting process. Food waste was mixed with seed material and operated for 47 days. During composting, the temperature was maintained at $80-90^{\circ}C$. The variations in $O_2$, $CO_2$ and $NH_3$ production suggested typical microorganism-driven organic decomposition patterns. After composting, the concentrations of 12 specific odorous compounds other than ammonia did not exceed the allowable exhaust limits for odor. After composting, thermophiles represented 50% of all bacteria. After composting, the percentage of thermophile bacterial increased by 15%. Therefore, both stable composting operation and economic benefit can be expected when an ultra-thermophilic composting process is applied to food waste.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.252-258
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1995
The purpose of this study is to provide the integrated process control system, utilizing neural network modeling, to search for the appropriate choice input, and to keep the process output within the desired rang in the real etch process.
Kwak, No-Sang;Lee, Junghyun;Lee, Dong Woog;Lee, Ji Hyun;Shim, Jae-Goo
KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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제4권1호
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pp.33-38
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2018
This study applied upgrades to the processes of a 10 MW wet amine $CO_2$ capture pilot plant and conducted performance evaluation. The 10 MW $CO_2$ Capture Pilot Plant is a facility that applies 1/50 of the combustion flue gas produced from a 500 MW coal-fired power plant, and is capable of capturing up to 200 tons of $CO_2$. This study aimed to quantitatively measure efficiency improvements of post-combustion $CO_2$ capture facilities resulting from process upgrades to propose reliable data for the first time in Korea. The key components of the process upgrades involve absorber intercooling, lean/rich amine exchanger efficiency improvements, reboiler steam TVR (Thermal Vapor Recompression), and lean amine MVR (Mechanical Vapor Recompression). The components were sequentially applied to test the energy reduction effect of each component. In addition, the performance evaluation was conducted with the absorber $CO_2$ removal efficiency maintained at the performance evaluation standard value proposed by the IEA-GHG ($CO_2$ removal rate: 90%). The absorbent used in the study was the highly efficient KoSol-5 that was developed by KEPCO (Korea Electric Power Corporation). From the performance evaluation results, it was found that the steam consumption (regeneration energy) for the regeneration of the absorbent decreased by $0.38GJ/tonCO_2$ after applying the process upgrades: from $2.93GJ/ton\;CO_2$ to $2.55GJ/tonCO_2$. This study confirmed the excellent performance of the post-combustion wet $CO_2$ capture process developed by KEPCO Research Institute (KEPRI) within KEPCO, and the process upgrades validated in this study are expected to substantially reduce $CO_2$ capture costs when applied in demonstration $CO_2$ capture plants.
복합화력 발전플랜트의 주기기 특성을 고려한 설계품질 향상과 원가절감을 위해 3차원설계의 업무절차를 대상으로 업무재설계기법을 이용한 개선된 업무절차를 제시하였다. 업무 구현을 위해 3차원설계 프로그램을 중심으로 통합된 설계운영시스템을 구축하였으며 개발 모듈로는 주기기 제작사에서 제공한 3차원 모델정보를 사내 표준코드와 비교하여 변환시켜주는 3차원 모델정보 변환시스템을 통하여 3차원 통합시스템의 연계성을 강화하였다. 또한 3차원설계의 수행사례를 분석하여 개선된 효과를 정량적으로 산출하였으며 분석결과 적정평가금액 대비 설계분야별 평균 20.4%의 설계비용 절감효과를 나타냈다. 업무개선 사항은 각 공종 및 협력사와 주기기 제작사에서 제공되는 설계정보의 통합화로 후행 부서의 중복 작업감소 및 반복적인 설계변경에 대한 일관성을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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