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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
편하형 (서울대학교) 이철진 (중앙대학교) 이원보 (서울대학교)
저널정보
한국가스학회 한국가스학회지 한국가스학회지 제23권 제4호
발행연도
2019.8
수록면
19 - 27 (9page)

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세계 환경규제가 강화되면서 액화천연가스의 사용량이 지속해서 증가하고 있다. 안정적이고 효율적인 액화천연가스 생산을 위해서는 운전 조건을 세분화하여 감시하는 시스템 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 천연가스 액화플랜트 성분 분리공정을 해석하여 구축한 동적 모델 데이터를 대상으로 다중 모드 감시시스템 개발 방법을 제안하였다. 먼저 전체 정상 데이터를 주성분분석과 k-평균 군집화 방법론을 사용하여 다중 정상 운전 모델로 구분하였다. 그 다음, 새로운 데이터 값을 k-최근접 알고리즘으로 구축된 다중 정상 모드와 매칭하였다. 마지막으로, 다중 모드 주성분분석 감시 기법을 통해 공정 데이터의 이상 여부를 판별하였다. 제시된 방법론은 45가지 이상경우에 적용하였고, 기본 주성분분석 방법론과 단변수 감시 방법론과의 비교를 통해 속도와 정확도 지표에서 평균 약 5~10% 이상 우수함을 입증하였다.
#fault detection #multi mode monitoring #liquefied natural gas (LNG) #principal componentanalysis (PCA) #k-means clustering #k-nearest neighbors

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 방법론
III. 다중 모드 감시방법론
IV. 액화플랜트 분리공정 동적 모델
V. 이상 시나리오 분석 및 결과
VI. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Cheong, H.Y. / 2018 / Forecasting the Daily Demand of Natural Gas for Power Generation / Bulletin Korea Photovoltatic Soc 4(2):45~53 google schola 이상림 / 2019 / 에너지전환 정책에 따른 우리나라 중기 발전용 천연가스 수요 전망 / 한국기후변화학회지 10(1):47~54 dbpia Xu, R. / 2005 / Survey of Clustering Algorithms / IEEE Transactions on Neural Networks 16(3):645~678 google schola Geng, Z. / 2005 / Multiscale Nonlinear Principal Component Analysis(NLPCA) and Its Application for Chemical Process Monitoring / Industrial and Engineering Chemistry Research 44(10):3585~3593 google schola MacGregor, J. F. / 1995 / Statistical Process Control of Multivariate Processes / Control Engineering Practice 3(3):403~414 google schola

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