KR20150123462A - 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 예방 보전 주기 최적화 방법 - Google Patents
액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 예방 보전 주기 최적화 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 장비별 고장률 데이터 및 운영비용을 바탕으로 최적의 예방 보전 주기를 찾는 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 최적 예방 보전 주기를 결정하여 전체 시스템의 생산가용도를 최대로 하고 수익을 극대화할 수 있다.
Description
본 발명은 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 예방 보전 주기 최적화 방법에 관한 것이다.
액화천연가스 부유식 생산저장설비(LNG FPSO : Liquefied Natural Gas Floating Production Storage Offloading)는 액화천연가스 생산설비와 액화설비 그리고 저장설비를 모두 갖추어 해상에서 액화천연가스를 생산한 뒤 저장하고 있다가 액화천연가스 운반선에 액화 상태로 옮겨 실을 수 있는 새로운 개념의 대형 특수선박이다(도 5).
기존의 해상 천연가스 시추 시설에는 액화 가공 및 저장소가 없어, 생산한 천연가스를 파이프라인을 통하여 육상으로 보낸 뒤 육상에서 액화저장 단계를 거쳐 다시 액화천연가스 운반선에 옮겨 운송하는 방식을 사용했지만, 액화천연가스 부유식 생산저장설비는 생산액화저장을 한꺼번에 처리하여 기존의 방식에 걸리는 시간과 비용을 절감할 수 있다.
기존에 비해 시간과 비용을 절감하는 것이 액화천연가스 부유식 생산저장설비의 목표인 만큼, 액화천연가스 부유식 생산저장설비를 최적의 운전 가능 상태로 유지하여 생산성을 높이는 것은 무엇보다도 중요한 일이다.
한편, 수많은 장비가 복합적으로 연결된 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드(Topside)의 공정 특성 상, 핵심 장비의 고장은 전체 시스템의 정지로 이어져 치명적인 손실을 유발한다. 따라서 정기적으로 전체 장비를 의도적으로 정지시키고 손상 및 상태를 검사하는 예방 보전(Preventive Maintenance)을 통해 불시에 발생하는 사고를 미연에 방지하고 생산성을 유지할 필요가 있다.
이와 관련하여, 예방 보전을 위해 의도적으로 장비를 정지시킨 동안 발생하는 생산 손실 및 유지보수 비용을 고려하여 최적의 예방 보전 주기(Preventive Maintenance Frequency)를 선정하는 것은 효과적인 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 운영을 위해 필수적인 과정이다. 하지만, 기존에는 과거의 경험적 지식에 의존하여 예방 보전 주기가 너무 짧게 설정되는 경향이 있으며, 이처럼 예방 보전 주기를 너무 짧게 설정하면 생산 손실 및 유지보수 비용이 과도하게 커지는 문제가 발생한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 장비별 고장률 데이터 및 운영비용을 바탕으로 최적의 예방 보전 주기를 찾는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은,
액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 장비별 고장률 데이터 및 운영비용을 바탕으로 최적의 예방 보전 주기를 찾는 방법으로서,
액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드에 설치되는 각 장비의 생산가용도를 계산하는 제 1 단계와,
제 1 단계에서 계산한 각 장비의 생산가용도를 몬테 카를로 시뮬레이션을 통해 종합하여 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 목표 수명 기간 대비 전체 시스템의 생산가용도를 계산하는 제 2 단계와,
비용 예측 모델을 통해 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 전체 시스템의 수익을 계산하는 제 3 단계와,
최적 예방 보전 주기 계산을 수행할 시간구간 범위 및 계산 간격을 설정하는 제 4 단계와,
제 4 단계에서 설정된 시간구간 범위 및 계산 간격에 따라 전체 시스템의 생산가용도 및 수익을 1차 계산하는 제 5 단계와,
제 5 단계에서의 1차 계산 결과 중 수익이 최대가 되는 시간구간을 선정하고 힐 클라이밍 최적화 알고리즘을 적용하여 해당 시간구간 중에서도 수익이 최대가 되는 하나의 지점, 즉 최적 예방 보전 주기를 찾는 제 6 단계를 포함하는, 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 예방 보전 주기 최적화 방법을 제공한다.
본 발명에 따르면, 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 최적 예방 보전 주기를 결정하여 전체 시스템의 생산가용도를 최대로 하고 수익을 극대화할 수 있다.
도 1은 장비의 시간에 따른 신뢰도 분포를 결정하는 Weibull Reliability Function.
도 2는 도 1의 Weibull Reliability Function에 따라 산출된 장비의 시간에 따른 신뢰도 분포곡선.
도 3은 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 전체 시스템의 생산가용도를 계산하는 개념도.
도 4는 예방 보전 주기에 따른 생산가용도 변화를 나타내는 그래프.
도 5는 일반적인 LNG FPSO 다이어그램.
도 2는 도 1의 Weibull Reliability Function에 따라 산출된 장비의 시간에 따른 신뢰도 분포곡선.
도 3은 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 전체 시스템의 생산가용도를 계산하는 개념도.
도 4는 예방 보전 주기에 따른 생산가용도 변화를 나타내는 그래프.
도 5는 일반적인 LNG FPSO 다이어그램.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 대하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명은 액화천연가스 부유식 생산저장설비(LNG FPSO : Liquefied Natural Gas Floating Production Storage Offloading) 탑사이드(Topside) 공정의 장비별 고장률 데이터 및 운영비용을 바탕으로 최적의 예방 보전 주기(Preventive Maintenance Frequency)를 찾는 방법을 제공하고자 하는바, 본 발명은 다음의 각 과정에 따라 구현될 수 있다.
① 제 1 단계 : 각 장비의 생산가용도 계산
액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드에 설치되는 각 장비의 생산가용도(Availability)를 계산한다. 생산가용도란 장비의 고유수명(Characteristic Life) 중 고장 나지 않고 가동상태에 있을 수 있는 기간의 비율(%)을 의미한다. 예를 들어, 고유수명이 10년인 장비가 고장 나지 않고 가동상태에 있을 수 있는 기간이 8년이라면 해당 장비의 생산가용도는 80(%)이 되는 것이다.
장비의 생산가용도를 계산하기 위해서는 먼저 장비의 시간에 따른 신뢰도(Reliability) 분포를 계산해야 한다. 이 경우, 장비의 시간에 따른 신뢰도 분포(R(t))는 도 1과 같은 Weibull Reliability Function에 따라 결정한다. 도 1에서 characteristic life(η)는 장비의 고유수명이며, shape factor(β)는 장비의 신뢰도 분포곡선의 형태를 결정하는 인자이다. 예를 들어, characteristic life(η) = 0.7year, shape factor(β) = 2.5를 갖는 장비의 t 시간 후의 신뢰도는 도 2의 그래프와 같은 분포를 보인다. 도 2에서, 예를 들면, 10개월이 경과하면 장비의 신뢰도가 0.2까지 떨어지는 것을 알 수 있다.
이처럼 장비의 시간에 따른 신뢰도 분포가 구해지면 이로부터 장비의 고장 주기를 예측할 수 있다. 예를 들면, 도 2에서, 신뢰도가 0.2 이하로 떨어지는 순간부터 고장이라고 전제하면 장비의 고장 주기는 10개월이 되는 것이다. 즉, 확률적으로 볼 때 해당 장비는 10개월마다 한 번 씩 고장이 난다는 뜻이다.
그리고 상기 예측된 고장 주기를 근거로 장비의 생산가용도를 최종 계산해 낸다. 장비가 고장 나면 장비를 다시 가동상태로 돌리기 위해 수리를 해야 하며 수리를 하는 데는 소정의 시간이 소요된다. 장비의 고장 주기에 따라 매 번 장비를 수리하게 되면 해당 장비에 소요된 총 수리시간을 산출할 수 있다. 이 때, 장비의 고유수명에서 총 수리시간을 빼면 그 결과가 바로 장비가 고장 나지 않고 가동상태에 있을 수 있는 기간이 되는데, 이로부터 장비의 생산가용도를 계산해 낼 수 있다.
② 제 2 단계 : 전체 시스템의 생산가용도 계산
제 1 단계에서 계산한 각 장비의 생산가용도를 몬테 카를로 시뮬레이션을 통해 종합하여 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 목표 수명 기간(Lifespan) 대비 전체 시스템의 생산가용도를 계산한다. 즉, 각 장비의 생산가용도를 종합하여 탑사이드 공정의 전체 시스템 차원에서 새롭게 생산가용도를 계산해 내는 것이다.
이 경우, 도 3에서 보는 것처럼 전체 시스템의 운전 상태는 ON(1)/OFF(0)로 구분할 수 있으며, 전체 시스템 중 하나의 장비라도 고장이 발생하면 전체 시스템이 정지하는 것으로 가정한다.
③ 제 3 단계 : 비용 예측 모델을 통한 전체 시스템의 수익 계산
비용 예측 모델을 통해 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 전체 시스템의 수익을 계산한다. 이 경우, 비용 예측 모델은 전체 시스템의 운영에 발생하는 상황을 고려하여 다양한 형태로 제시될 수 있는바, 본 발명에서는 다음과 같은 비용 예측 모델을 적용한다.
(
Net
Profit
) = (
LNG
Production
Rate
) × (
LNG
Price
) × (
Lifespan
) × (Availability) - ∑(
CAPEX
+
OPEX
)
상기 비용 예측 모델에서, 각 요소가 의미하는 것은 다음과 같다.
Net Profit : 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 전체 시스템의 수익
LNG Production Rate : 연간 LNG 생산량
LNG Price : LNG 가격
Lifespan : 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 목표 수명 기간
Availability : 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 목표 수명 기간 대비 전체 시스템의 생산가용도
CAPEX : 투자비용(CAPital EXpenditures)
OPEX : 운영비용(OPerating EXpenditures)
④ 제 4 단계 : 최적 예방 보전 주기 계산을 수행할 시간구간 범위 및 계산 간격 설정
상기 제 1 단계 내지 제 3 단계에서는 예방 보전을 적용하지 않는 상태에서의 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 전체 시스템의 생산가용도 및 수익을 계산하였다.
이하에서는 제 4 단계 내지 제 6 단계에 걸쳐, 예방 보전을 적용한 상태에서의 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 전체 시스템의 생산가용도 및 수익을 계산하고자 하는바, 궁극적으로는 수익이 최대가 되는 순간의 예방 보전 주기를 찾아 이를 최적 예방 보전 주기로 결정하고자 한다.
이를 위하여, 우선 제 4 단계에서는 최적 예방 보전 주기 계산을 수행할 시간구간 범위를 설정하고, 설정된 시간구간 범위를 다시 몇 개의 간격으로 구분하여 계산을 수행할 지(계산 간격)를 설정한다. 이는 계산(시뮬레이션)에 소요되는 시간을 합리적으로 조정하기 위한 것이다. 또한, 본 단계에서는 계산 변수로서 예방 보전에 소요되는 시간을 입력 받는다.
⑤ 제 5 단계 : 최적 예방 보전 주기의 1차 계산
제 4 단계에서 설정된 시간구간 범위 및 계산 간격에 따라 전체 시스템의 생산가용도 및 수익을 계산한다. 예를 들어, 시간구간 범위를 3~12개월, 계산 간격을 9개로 설정한 경우, 1차 계산에서는 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12개월 주기로 예방 보전을 수행한 경우의 생산가용도와 수익을 각각 계산하여 저장한다. 이 경우, 생산가용도 및 수익의 계산은 제 2 단계 및 제 3 단계에서 제시된 것과 동일한 방법에 따르면 된다.
도 4는 제 5 단계에서의 1차 계산 결과 예방 보전 주기에 따른 생산가용도 변화를 나타내는 그래프인데, 도 4에서 파란색 선을 보면 예방 보전 주기에 따라 생산가용도가 달라짐을 알 수 있다. 반면에, 빨간색 선은 예방 보전을 수행하지 않은 경우의 생산가용도를 나타내는 것으로 일정한 값을 가짐을 알 수 있다.
⑥ 제 6 단계 : 최적 예방 보전 주기의 2차 계산 (상세 계산)
제 5 단계에서의 1차 계산 결과 중 수익이 최대가 되는 시간구간을 선정하고, 힐 클라이밍(Hill Climbing) 최적화 알고리즘을 적용(상세 계산)하여, 해당 시간구간 중에서도 수익이 최대가 되는 하나의 지점, 즉 최적 예방 보전 주기를 찾는다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 최적 예방 보전 주기를 결정하여 전체 시스템의 생산가용도를 최대로 하고 수익을 극대화할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 개시된 실시 예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (2)
- 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 장비별 고장률 데이터 및 운영비용을 바탕으로 최적의 예방 보전 주기를 찾는 방법으로서,
액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드에 설치되는 각 장비의 생산가용도를 계산하는 제 1 단계와,
제 1 단계에서 계산한 각 장비의 생산가용도를 몬테 카를로 시뮬레이션을 통해 종합하여 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 목표 수명 기간 대비 전체 시스템의 생산가용도를 계산하는 제 2 단계와,
비용 예측 모델을 통해 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 전체 시스템의 수익을 계산하는 제 3 단계와,
최적 예방 보전 주기 계산을 수행할 시간구간 범위 및 계산 간격을 설정하는 제 4 단계와,
제 4 단계에서 설정된 시간구간 범위 및 계산 간격에 따라 전체 시스템의 생산가용도 및 수익을 1차 계산하는 제 5 단계와,
제 5 단계에서의 1차 계산 결과 중 수익이 최대가 되는 시간구간을 선정하고 힐 클라이밍 최적화 알고리즘을 적용하여 해당 시간구간 중에서도 수익이 최대가 되는 하나의 지점, 즉 최적 예방 보전 주기를 찾는 제 6 단계를 포함하는, 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 예방 보전 주기 최적화 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 제 3 단계에서 상기 비용 예측 모델은,
(Net Profit) = (LNG Production Rate) × (LNG Price) × (Lifespan) × (Availability) - ∑(CAPEX + OPEX)
의 형태로 이루어지는바, 여기서,
Net Profit : 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 전체 시스템의 수익,
LNG Production Rate : 연간 LNG 생산량,
LNG Price : LNG 가격,
Lifespan : 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 목표 수명 기간,
Availability : 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 목표 수명 기간 대비 전체 시스템의 생산가용도,
CAPEX : 투자비용(CAPital EXpenditures),
OPEX : 운영비용(OPerating EXpenditures)
를 의미하는 것을 특징으로 하는, 액화천연가스 부유식 생산저장설비 탑사이드 공정의 예방 보전 주기 최적화 방법.
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-
2014
- 2014-04-25 KR KR1020140049749A patent/KR101787810B1/ko active IP Right Grant
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109784581A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-21 | 北京航空航天大学 | 一种考虑弹性的系统预防性维修周期优化方法 |
| CN109784581B (zh) * | 2019-01-30 | 2021-06-29 | 北京航空航天大学 | 一种考虑弹性的系统预防性维修周期优化方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR101787810B1 (ko) | 2017-10-18 |
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