SWRO 플랜트의 RAM 분석을 위한 시뮬레이션 모델 연구 = A Study on Simulation Model for RAM Analysis of SWRO Plant

국문 초록 (Abstract)

해수담수화(SWRO, Sea Water Reverse Osmosis) 플랜트는 장기적이고 지속적인 담수 생산을 위하여 설계단계부터 플랜트의 가용도를 고려하여야 하며, 시간의 흐름에 따라 다양한 형태의 노후 현상이 진행되어 시스템 성능의 저하가 발생하므로 가용도 유지를 위한 고장정비 및 예방정비 계획 수립 등이 필요하다. 해수담수화 플랜트와 같이 복잡한 공학구조로 구성된 플랜트 분야에서는 시스템의 신뢰도 혹은 가용도를 수리적인 방법으로 추정하는데 어려움이 있다. 본 연구는 해수담수화 플랜트에 특화된 소프트웨어 개발을 위하여, RAM 분석 프레임워크와 모델링 방법을 개발하고, 가용도 산출을 위한 이산사건 시뮬레이션 모델을 제안한다. 플랜트 정비의 특성을 고려하여 고장 정비 발생 시, 단일 부품의 수리/교체 뿐만 아니라 분해 정비 수준에 따라 접근 가능한 모든 부품을 동시 정비하는 예방정비 정책을 제안하고, 제안된 방법론에 따라 시뮬레이션 모델 및 프로토타입을 개발하였다. 이를 활용하여 국내외에 건설된 해수담수화 플랜트의 현장 데이터를 기반으로 시스템의 가용도 및 가동률 등을 추정 사례 연구를 수행하였고, 그 결과 실제 플랜트의 가용도와 근접한 결과를 얻었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The Sea Water Reverse Osmosis (SWRO) plant should take into account the availability of the plant from the design stage for long-term and continuous fresh water production. As it occurs, it is necessary to establish a corrective maintenance plan and preventive maintenance plan to maintain availability. In the field of complex engineering structures such as seawater desalination plants, it is difficult to estimate the reliability or availability of the system in a mathematical way. This study develops RAM analysis framework and model, and proposes discrete event simulation model as a application sowtware specialized for seawater desalination plant. Considering the characteristics of the plant maintenance, in case of corrective maintenance, we propose a preventive maintenance policy that not only repairs or replaces a single-broken part, but also simultaneously maintains all accessible parts according to the level of overhaul. A case study was conducted to estimate the availability of the system based on the field data of the seawater desalination plant in Korea and Saudi Arabia. The result was close to the expected availability of the plant.

참고문헌 (Reference)

1 윤원영, "탐지체계의 RAM 분석을 위한 시뮬레이션 모델링 연구" 한국품질경영학회 39 (39): 353-364, 2011

2 임준형, "최소수리 블록교체 모형을 활용한 상태기반 보전 정책 연구" 한국신뢰성학회 18 (18): 114-121, 2018

3 정인호, "이산사건 시뮬레이션 시스템을 위한 웹 기반 분산 실험 틀" 한국시뮬레이션학회 26 (26): 9-17, 2017

4 이홍철, "소규모 플랜트 기자재의 고장밀도함수가 가용도에 미치는 영향 평가" 한국유체기계학회 19 (19): 33-36, 2016

5 김혜령, "복합시스템 가용도 분석을 위한 시뮬레이션 모델 연구" 한국군사과학기술학회 14 (14): 1049-1057, 2011

6 정일한, "무기체계 RAM 시뮬레이션의 정확도 향상을 위한 요소별 영향 분석" 한국군사과학기술학회 11 (11): 102-116, 2008

7 김혜령, "계층적 RAM 시뮬레이션 모델 프레임워크" 한국군사과학기술학회 13 (13): 41-49, 2010

8 Barringer & Associates, Inc, "Weibull Database"

9 MacDougall, M. H., "SMPL – A Simple Portable Simulation Language" Amdahl 1980

10 Rao, M. S., "Review of Simulation Approaches in Reliability and Availability Modeling" 12 (12): 369-388, 2016

11 Kim D. H., "RAMSim - Discrete Event Simulator for evaluating RAM indices in Weapon Systems" 80-85, 2006

12 Marquez, A. C., "Monte Carlo-based assessment of system availability. A case study for cogeneration plants" 88 (88): 273-289, 2005

13 Fuchs, M., "ExcelFormat Library"

14 Gupta, S., "An availability simulation model and performance analysis of a coal handling unit of a typical thermal plant" 20 (20): 159-172, 2009

15 이진호, "A Theoretical Framework on Reliability Optimization for Improving System Operational Availability" 한국신뢰성학회 19 (19): 256-264, 2019