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      LNG 액화 플랜트 배치 최적화를 통한 투자비 절감에 관한 연구 = The Research of Layout Optimization for LNG Liquefaction Plant to Save the Capital Expenditures

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      https://www.riss.kr/link?id=A106069475

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      국문 초록 (Abstract)

      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 설...

      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 액화 공정의 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 장치간 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.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      A plant layout problem has a large impact on the overall construction cost of a plant. When determining a plant layout, various constraints associating with safety, environment, sufficient maintenance area, passages for workers, etc have to be conside...

      A plant layout problem has a large impact on the overall construction cost of a plant. When determining a plant layout, various constraints associating with safety, environment, sufficient maintenance area, passages for workers, etc have to be considered together. In general plant layout problems, the main goal is to minimize the length of piping connecting equipments as satisfying various constraints. Since the process may suffer from the heat and friction loss, the piping length between equipments should be shorter. This problem can be represented by the mathematical formulation and the optimal solutions can be investigated by an optimization solver. General researches have overlooked many constraints such as maintenance spaces and safety distances between equipments. And, previous researches have tested benchmark processes. What the lack of general researches is that there is no realistic comparison. In this study, the plant layout of a real industrial C3MR (Propane precooling Mixed Refrigerant) process is studied. A MILP (Mixed Integer Linear Programming) including various constraints is developed. To avoid the violation of constraints, penalty functions are introduced. However, conventional optimization solvers handling the derivatives of an objective functions can not solve this problem due to the complexities of equations. Therefore, the PSO (Particle Swarm Optimization), which investigate an optimal solutions without differential equations, is selected to solve this problem. The results show that a proposed method contributes to saving the capital expenditures.

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      참고문헌 (Reference)

      1 International Gas Union, "World LNG Report 2017" 2017

      2 Lee, D. H., "The Plant Layout Optimization Considering the Operating Conditions" 50 (50): 568-576, 2017

      3 Khan, F. I., "Risk-based Maintenance of Ethylene Oxide Production Facilities" 108 (108): 147-159, 2004

      4 Castell, C. M. L., "Optimisation of Process Plant Layout Using Genetic Algorithms" 22 : 993-996, 1998

      5 Wang, M., "Operation Optimization of Propane Precooled Mixed Refrigerant Processes" 15 : 93-105, 2013

      6 Schwwab, M., "Nonlinear Parameter Estimation through Particle Swarm Optimization" 63 (63): 1542-1552, 2008

      7 Penteado, F. D., "An MINLP Approach for Safe Process Plant Layout" 35 (35): 1354-1361, 1996

      8 Patisiatzis, D. I., "An MILP Approach to Safe Process Plant Layout" 82 (82): 579-586, 2004

      9 American Petroleum Institute, "API 5L: Specification for Line Pipe, 43rd Edition"

      10 Georgiadis, M. C., "A General Mathematical Programming Approach for Process Plant Layout" 23 : 823-840, 1999

      1 International Gas Union, "World LNG Report 2017" 2017

      2 Lee, D. H., "The Plant Layout Optimization Considering the Operating Conditions" 50 (50): 568-576, 2017

      3 Khan, F. I., "Risk-based Maintenance of Ethylene Oxide Production Facilities" 108 (108): 147-159, 2004

      4 Castell, C. M. L., "Optimisation of Process Plant Layout Using Genetic Algorithms" 22 : 993-996, 1998

      5 Wang, M., "Operation Optimization of Propane Precooled Mixed Refrigerant Processes" 15 : 93-105, 2013

      6 Schwwab, M., "Nonlinear Parameter Estimation through Particle Swarm Optimization" 63 (63): 1542-1552, 2008

      7 Penteado, F. D., "An MINLP Approach for Safe Process Plant Layout" 35 (35): 1354-1361, 1996

      8 Patisiatzis, D. I., "An MILP Approach to Safe Process Plant Layout" 82 (82): 579-586, 2004

      9 American Petroleum Institute, "API 5L: Specification for Line Pipe, 43rd Edition"

      10 Georgiadis, M. C., "A General Mathematical Programming Approach for Process Plant Layout" 23 : 823-840, 1999

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      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2023 평가예정 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가)
      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
      2010-12-02 학술지명변경 한글명 : 화학공학 -> Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHAK) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-08-25 학술지명변경 외국어명 : Korean Chem. Eng. Res. -> Korean Chemical Engineering Research KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-09-27 학회명변경 영문명 : The Korean Institute Of Chemical Engineers -> The Korean Institute of Chemical Engineers KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2001-07-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.43 0.43 0.4
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.37 0.35 0.496 0.11
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