KR20230040219A - 분진량 예측 장치 및 방법 - Google Patents

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조필성
남승한
최진혁
김민기
서홍규
이창송
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치는 프릴 타워로 유입되는 액상 BPA로부터 BPA 프릴이 생성되는 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하는 분진량 예측 장치로서, 학습된 미분량 예측 모델을 이용하여, 상기 프릴 타워로 유입되는 상기 액상 BPA의 유량 정보로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 미분량을 예측하도록 구성된 미분량 예측부; 및 학습된 분진량 예측 모델을 이용하여, 상기 미분량 예측부에 의해 예측된 미분량으로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하도록 구성된 분진량 예측부를 포함한다.

Description

분진량 예측 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PREDICTING AMOUNT OF DUST}
본 발명은 분진량 예측 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, BPA 프릴의 제조 과정에서 발생되는 분진량을 예측할 수 있는 분진량 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 프릴 타워(Prill tower)를 통해 BPA(Bisphenol-A) 프릴이 생성되는 과정에서 생성되는 분진(Dust)은 분진 필터에 저장될 수 있다. 이러한 분진 필터에는 프릴 타워로부터 유입된 분진이 필터링되는 백 필터(Bag filter)와 분진이 최종적으로 저장되는 분진 박스(Dust box)가 포함될 수 있다.
분진 필터에 저장된 분진은 가연 물질이며, 일정량 이상의 분진이 일정 공간 내에 분산되어 있는 경우, 점화원으로 작용할 수 있는 정전기가 축적될 수 있다. 즉, 백 필터 내에 산소, 정전기(점화원) 및 분진(가연 물질)이 일정 수준 이상으로 존재하게 되면, 백 필터에 화재가 발생하거나 백 필터가 폭발할 수 있는 위험이 있다. 따라서, 백 필터에 저장되는 분진량을 확인하여, 예상치 못한 사고가 발생되는 것을 미리 감지하는 것이 중요하다.
예컨대, 종래에는 일정 기간마다 분진 필터의 분진 박스를 교체하고, 해당 기간 동안에 분진 박스에 저장된 분진량을 사후적으로 확인하였다. 다만, 이러한 종래 방식은 분진 필터에 저장되는 분진량을 실시간으로 확인할 수 없다는 문제가 있다.
다른 예로, 종래에는 분진 필터에 분진량을 검출하는 센서를 구비하여 분진량을 확인하였다. 다만, 이러한 종래 방식은 분진량을 검출하는 센서가 필수로 구비되어야 하기 때문에, BPA 프릴 생산 장치의 제조 단가가 상승하게 되는 문제가 있다.
본 발명은, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 학습된 모델을 이용하여 BPA 프릴의 생산 공정 과정에서 발생되는 분진량을 실시간으로 예측하는 분진량 예측 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타난 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 분진량 예측 장치는 프릴 타워로 유입되는 액상 BPA로부터 BPA 프릴이 생성되는 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하는 분진량 예측 장치로서, 학습된 미분량 예측 모델을 이용하여, 상기 프릴 타워로 유입되는 상기 액상 BPA의 유량 정보로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 미분량을 예측하도록 구성된 미분량 예측부; 및 학습된 분진량 예측 모델을 이용하여, 상기 미분량 예측부에 의해 예측된 미분량으로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하도록 구성된 분진량 예측부를 포함할 수 있다.
상기 미분량 예측 모델은, 상기 프릴 타워로 유입되는 상기 액상 BPA의 유량 정보와 미리 설정된 미분량 생성 비율에 기반하여, 상기 액상 BPA로부터 생성될 수 있는 상기 미분량을 예측하도록 미리 학습될 수 있다.
상기 미분량 생성 비율은, 상기 액상 BPA의 양과 상기 액상 BPA로부터 생성된 미분량 간의 대응 관계를 나타내도록 미리 설정될 수 있다.
상기 미분량 예측 모델은, 상기 프릴 타워로 유입되는 상기 액상 BPA의 특성 정보 및 상기 프릴 타워의 공정 조건 인자 중 적어도 하나를 더 고려하여, 상기 미분량을 예측하도록 미리 학습될 수 있다.
상기 미분량 예측부는, 상기 액상 BPA의 특성 정보 및 상기 공정 조건 인자 중 적어도 하나에 대응되는 상기 미분량 생성 비율을 결정하고, 결정된 미분량 생성 비율에 기반하여 상기 미분량을 예측하도록 구성될 수 있다.
상기 액상 BPA의 특성 정보는, 상기 액상 BPA의 온도 정보 및 조성 정보 중 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다.
상기 공정 조건 인자는, 상기 프릴 타워로 유입되는 액상 BPA가 상기 프릴 타워의 내부로 분사되는 속도, 상기 공정 과정에서 생성된 BPA 프릴과 미분이 상기 프릴 타워로부터 외부로 출력되는 속도, 상기 공정 과정에서 상기 프릴 타워로 유입되는 냉매의 양, 상기 냉매의 온도, 상기 프릴 타워의 내부 온도 및 상기 분진이 저장되는 분진 필터와 상기 프릴 타워 내부의 압력차 중 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다.
상기 분진량 예측 모델은, 상기 미분량과 상기 분진량에 대해 미리 설정된 상관 관계에 기반하여, 상기 예측된 미분량으로부터 상기 분진량을 예측하도록 미리 학습될 수 있다.
상기 상관 관계는, 상기 액상 BPA로부터 생성된 미분량과 분진량 간의 대응 관계에 기반하여 미리 설정되도록 구성될 수 있다.
상기 액상 BPA는, 상기 공정 과정에서 상기 프릴 타워로 유입되어 상기 BPA 프릴, 상기 미분 및 상기 분진을 생성하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 분진량 예측 장치는 상기 공정 과정에서 생성되는 분진이 저장되는 분진 필터의 산소량 및 정전기량과 상기 분진량 예측부에 의해 예측된 분진량에 기반하여 상기 분진 필터의 상태를 진단하도록 구성된 위험도 결정부를 더 포함할 수 있다.
상기 위험도 결정부는, 상기 분진 필터의 상태를 정상 상태 또는 이상 상태로 결정하고, 상기 결정된 분진 필터의 상태가 상기 이상 상태인 경우, 경고 알림을 출력하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 BPA 프릴 제조 장치는 본 발명의 일 측면에 따른 분진량 예측 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 분진 예측 방법은 프릴 타워로 유입되는 액상 BPA로부터 BPA 프릴이 생성되는 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하는 분진량 예측 방법으로서, 학습된 미분량 예측 모델을 이용하여, 상기 프릴 타워로 유입되는 상기 액상 BPA의 유량 정보 및 특성 정보와 상기 프릴 타워의 공정 조건 인자로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 미분량을 예측하는 미분량 예측 단계; 및 학습된 분진량 예측 모델을 이용하여, 상기 미분량 예측 단계에서 예측된 미분량으로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하는 분진량 예측 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, BPA 프릴의 생산 공정 과정에서 생성되는 분진량이 학습된 모델에 기반하여 실시간으로 예측될 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 후술되는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 액상 BPA로부터 BPA 프릴을 생성하는 BPA 프릴 생성 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 액상 BPA로부터 생성된 미분량과 분진량을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치의 동작 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5는 BPA 프릴의 공정 과정에서 액상 BPA의 상전이 과정을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 6은 도 5에서 액상 BPA의 온도가 달라진 경우의 액상 BPA의 상전이 과정을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 7은 도 5에서 액상 BPA의 조성이 달라진 경우의 액상 BPA의 상전이 과정을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치에 의해 예측된 분진량을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 분진량 예측 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은, 다양한 구성요소들 중 어느 하나를 나머지와 구별하는 목적으로 사용되는 것이고, 그러한 용어들에 의해 구성요소들을 한정하기 위해 사용되는 것은 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 액상 BPA로부터 BPA 프릴을 생성하는 BPA 프릴 생성 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
여기서, 액상 BPA(Bisphenol-A)는 Molten BPA로서, 공정 과정에서 프릴 타워(10)로 유입되어 BPA 프릴, 미분 및 분진을 생성하도록 구성될 수 있다.
도 1을 참조하면, BPA 프릴 생성 장치는 프릴 타워(Prill tower, 10) 및 분진 필터(Dust filter, 20)를 포함할 수 있다. 프릴 타워(10)는 BPA 유입부(11), BPA 토출부(12), 본체부(13), 냉매 유입부(14), BPA 출력부(15) 및 분진 출력부(16)를 포함할 수 있다.
BPA 유입부(11)는 액상 BPA가 유입되도록 구성될 수 있다. 예컨대, 도 1의 실시예에서, 액상 BPA는 BPA 유입부(11)를 통해서 프릴 타워(10)로 유입될 수 있다.
BPA 토출부(12)는 BPA 유입부(11)와 연결되고, BPA 유입부(11)를 통해 유입된 액상 BPA가 도출되도록 구성될 수 있다. 예컨대, BPA 토출부(12)는 액상 BPA가 토출될 수 있는 하나 이상의 홀(Hole)을 포함할 수 있다. BPA 토출부(12)는 정해진 RPM으로 회전하며 유입된 액상 BPA를 본체부(13) 내부로 토출시킬 수 있다.
본체부(13)는 BPA 토출부(12)에서 토출된 액상 BPA가 낙하되도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 토출된 액상 BPA는 본체부(13)의 상부측에서 하부측으로 낙하하며 냉각될 수 있다.
냉매 유입부(14)는 외부 냉매가 본체부(13)의 내부로 유입되도록 본체부(13)에 하나 이상 구비될 수 있다. 구체적으로, 냉매는 액상 BPA의 온도를 낮출 수 있는 냉각 기체로서, 예컨대, 공기, 질소, 비활성 기체(noble gases) 또는 이들의 조합이 적용될 수 있다.
본체부(13)의 상부측에서 하부측으로 낙하하는 액상 BPA는 냉매 유입부(14)를 통해 유입되는 냉매와 접촉됨으로써 온도가 낮아지고, 온도가 낮아진 액상 BPA는 응고될 수 있다. 이러한 응고 과정을 거쳐, 액상 BPA로부터 BPA 프릴이 형성될 수 있다. 또한, 액상 BPA의 응고 과정에서, 형성된 BPA 프릴과 프릴 타워(10) 내부 간의 충돌 또는 BPA 프릴 간의 충돌 등으로 인해 미분 및 분진이 생성될 수 있다. 여기서, BPA 프릴, 미분 및 분진은 입자의 크기에 따라 구분될 수 있다. 보다 구체적으로, BPA 프릴, 미분 및 분진은 각각에 대해 미리 설정된 입자 크기에 따라 분류될 수 있다.
분진은 냉매 유입부(14)를 통해 유입된 냉매와 본체부(13)의 내부 압력과 분진 필터(20)의 내부 압력의 차이에 기반하여, 분진 출력부(16)를 통해 분진 필터(20)로 유입될 수 있다.
반면, 액상 BPA로부터 생성된 BPA 프릴과 미분은 분진에 비해 상대적으로 입자 크기가 크고 무겁기 때문에, 유입된 냉매 및 본체부(13)와 분진 필터(20)의 압력차에 의해 분진 출력부(16)로 유입되지 않고, 본체부(13)의 하부측에 쌓일 수 있다. 즉, 액상 BPA로부터 생성된 BPA 프릴과 미분은 본체부(13)의 하부측에 위치할 수 있다.
BPA 출력부(15)는 본체부(13)의 하부측에 구비되고, BPA 출력부(15)는 본체부(13)의 하부측에 위치한 BPA 프릴과 미분을 외부로 출력하도록 구성될 수 있다. 예컨대, BPA 출력부(15)는 BPA 프릴과 미분을 외부로 출력할 수 있는 컨베이어(Conveyor)로 구성될 수 있다.
분진 출력부(16)는 본체부(13)의 상부측에 구비되고, 본체부(13)의 내부와 분진 필터(20)를 연결하도록 구성될 수 있다. 본체부(13)의 내부에서 생성된 분진을 분진 출력부(16)를 통해 분진 필터(20)로 유입될 수 있다.
경우에 따라서는, BPA 출력부(15)를 통해 분진이 프릴 타워(10)의 외부로 출력될 수도 있으나, 이하에서는 분진은 분진 출력부(16)를 통해 분진 필터(20)로 유입되는 것으로 설명한다.
예컨대, 분진은 BPA 토출부(12)에서 토출된 액상 BPA가 응고되는 과정에서 생성될 수 있다. 또한, 분진은 생성된 BPA 프릴 및/또는 미분이 본체부(13)의 하부측에 충돌하면서 생성될 수도 있다. 또한, 분진은 본체부(13)의 하부측에 쌓인 BPA 프릴 및/또는 미분이 BPA 출력부(15)를 통해 외부로 출력되는 과정에서, 서로 충돌하여 생성될 수도 있다. 이렇듯 본체부(13)의 내부에서 생성된 분진은, 냉매 유입부(14)를 통해서 유입된 냉매 및/또는 본체부(13)와 분진 필터(20)의 내부 압력 차이에 의해 분진 출력부(16)를 통해 분진 필터(20)로 유입될 수 있다.
분진 필터(20)는 백 필터(Bag filter, 21)와 분진 박스(Dust box, 22)를 포함할 수 있다.
백 필터(21)는 분진 출력부(16)를 통과한 분진이 유입되도록 구성될 수 있다. 백 필터(21)에는 내부의 산소량과 정전기량을 측정하기를 위한 센싱 유닛(23)이 구비될 수 있다.
분진 박스(22)는 백 필터(21)로 유입된 분진이 축적되도록 구성될 수 있다. 예컨대, 분진 박스(22)는 백 필터(21)에 착탈 가능하도록 구성될 수 있다. 따라서, 분진 박스(22)에 분진이 소정 비율 이상 축적된 경우, 백 필터(21)에 장착된 분진 박스(22)가 회수되고, 새로운 분진 박스(22) 또는 청소된 분진 박스(22)가 백 빌터(21)에 다시 장착될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)를 개략적으로 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)는 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA로부터 BPA 프릴이 생성되는 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하도록 구성될 수 있다.
예컨대, 도 1의 실시예에서, 분진량 예측 장치(100)는 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA로부터 생성되는 분진량을 예측할 수 있다. 구체적으로, 분진량 예측 장치(100)는, 프릴 타워(10)에서 백 필터(21)로 유입되는 분진량을 예측할 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)는 미분량 예측부(110) 및 분진량 예측부(120)를 포함할 수 있다.
미분량 예측부(110)는 학습된 미분량 예측 모델을 이용하여, 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 유량 정보로부터 공정 과정에서 생성되는 미분량을 예측하도록 구성될 수 있다.
여기서, 액상 BPA의 유량 정보는 BPA 유입부(11)를 통해서 외부에서 본체부(13)로 유입되는 액상 BPA의 유량에 대한 정보일 수 있다.
미분량 예측 모델은 공정 조건에서 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 유량 정보와 미리 설정된 미분량 생성 비율에 기반하여, 액상 BPA로부터 생성될 수 있는 미분량을 예측하도록 미리 학습될 수 있다. 여기서, 미분량 생성 비율은 액상 BPA의 양과 액상 BPA로부터 생성된 미분량 간의 대응 관계를 나타내도록 미리 설정될 수 있다.
예컨대, BPA 프릴의 공정 과정에서 생성되는 입자(Particle)의 크기는 0.15mm 이하, 0.15mm 초과 0.5mm 이하, 0.5mm 초과 0.85mm 이하, 0.85mm 초과 2mm 이하 또는 2mm 초과로 구분될 수 있다. 일반적으로, 입자 크기(Particle size)가 0.15mm 이하이면 미분으로 분류되고, 나머지는 BPA 프릴로 분류될 수 있다.
즉, 미분량 생성 비율은 실험 과정에서 프릴 타워(10)로 유입된 액상 BPA의 총량에 대한 생성된 미분의 양의 비율로 미리 설정될 수 있다. 그리고, 이러한 미분량 생성 비율에 기반하여 미분량 예측 모델은 액상 BPA의 양에 대한 정보가 입력되면 생성될 수 있는 미분의 양(미분량)을 출력하도록 학습될 수 있다. 따라서, 미분량 예측부(110)는 학습된 미분량 예측 모델을 이용하여, 현재 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 유량 정보에 대응되는 미분량을 예측할 수 있다.
분진량 예측부(120)는 미분량 예측부(110)와 통신 가능하도록 연결될 수 있다.
분진량 예측부(120)는 학습된 분진량 예측 모델을 이용하여, 미분량 예측부(110)에 의해 예측된 미분량으로부터 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하도록 구성될 수 있다.
분진량 예측 모델은 미분량과 분진량에 대해 미리 설정된 상관 관계에 기반하여, 예측된 미분량으로부터 분진량을 예측하도록 미리 학습될 수 있다. 여기서, 미분량과 분진량에 대해 미리 설정된 상관 관계는, 액상 BPA로부터 생성된 미분량과 분진량 간의 대응 관계에 기반하여 미리 설정될 수 있다.
예컨대, 미분량과 분진량 간의 상관 관계는 미리 실험을 통해서 설정된 값일 수 있다. 구체적으로, 소정의 주기마다 생성된 미분량과 분진량을 획득하고, 각각의 주기에서 획득된 미분량과 분진량에 기반하여 미분량과 분진량 간의 상관 관계가 설정될 수 있다. 즉, 분진량 예측부(120)는 미리 설정된 미분량과 분진량 간의 상관 관계에 기반하여, 미분량 예측부(110)에 의해 공정 과정에서 생성될 것으로 예측된 미분량으로부터 상기 공정 과정에서 생성될 것으로 예측되는 분진량을 산출할 수 있다.
도 3은 액상 BPA로부터 생성된 미분량과 분진량을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3의 실시예는, 매주 미분 발생 총량과 분진 발생 총량을 측정한 실험 데이터일 수 있다. 도 3의 실시예에서, 미분 발생 총량은 프릴 타워(10)를 통해서 액상 BPA로부터 생성되는 미분량을 일주일 간격으로 측정한 값이다. 그리고, 분진 발생 총량은 분진 박스(22)에 저장된 분진량을 일주일 간격으로 측정한 값이다. 그리고, 같은 주에 측정된 미분 발생 총량과 분진 발생 총량은 서로 맵핑되어 도 3에서 각각의 포인트(▲)로 표시될 수 있다.
일 예로, 미분량과 분진량에 대한 상관 관계는, 생성된 미분량에 대한 생성된 분진량의 비율로 설정될 수 있다. 예컨대, 도 3의 실시예에서, 미분 발생 총량에 대한 분진 발생 총량의 비율에 기반하여 설정될 수 있다. 바람직하게, 미분 발생 총량에 대한 분진 발생 총량의 최대 비율 또는 평균 비율이 상관 관계로 설정될 수 있다. 보다 바람직하게, 분진은 점화원으로 작용할 수 있기 때문에, 분진량이 많이 발생된 것으로 예측될수록 분진 필터(20)에서 발생될 수 있는 사고를 미연에 감지할 수 있다. 따라서, 미분량과 분진량에 대한 상관 관계는, 미분 발생 총량에 대한 분진 발생 총량의 최대 비율로 설정될 수 있다.
다른 예로, 미분량과 분진량에 대한 상관 관계는, 생성된 미분량과 생성된 분진량의 상관 계수로 설정될 수 있다. 예컨대, 도 3의 실시예에서, 상관 계수는 미분 발생 총량과 분진 발생 총량의 공분산을 통해서 산출될 수 있다. 구체적으로, X를 미분 발생 총량으로 설정하고, Y를 분진 발생 총량으로 설정한 경우, 미분 발생 총량과 분진 발생 총량 간의 대응 관계는 도 3의 실시예와 같은 X-Y 그래프로 표현될 수 있다. 그리고, 미분 발생 총량 간의 분산, 분진 발생 총량 간의 분산 및 미분 발생 총량과 분진 발생 총량의 공분산에 기반하여, 상관 계수가 산출될 수 있다. 도 3의 실시예에서, 미분 발생 총량과 분진 발생 총량의 상관 계수는 0.56일 수 있다.
즉, 미분량과 분진량에 대한 상관 관계는 실험 과정에서 생성된 미분량 및 분진량에 기반하여 미리 설정될 수 있다. 그리고, 이러한 상관 관계에 기반하여 분진량 예측 모델은 미분량에 대한 정보가 입력되면 생성될 수 있는 분진의 양(분진량)을 예측하도록 학습될 수 있다. 따라서, 분진량 예측부(120)는 학습된 분진량 예측 모델을 이용하여, 공정 과정에서 생성될 것으로 예상되는 분진량을 미분량 예측부(110)에 의해 예측된 미분량으로부터 예측할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)는 분진량을 측정하기 위한 추가적인 센서를 구비하지 않더라도, BPA 프릴의 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측할 수 있다. 또한, 분진량 예측 장치(100)는 분진 필터(20)에 저장된 분진량을 사후적으로 측정하지 않고, BPA 프릴의 공정 과정에서 생성되는 분진량을 실시간으로 예측할 수 있다. 따라서, 분진량 예측 장치(100)는 분진량을 실시간으로 예측함으로써, 백 필터(21)에 화재나 폭발이 발생하는 위험 상황을 미리 감지할 수 있는 장점이 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)의 동작 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
미분량 예측 모델은 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 특성 정보 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자 중 적어도 하나를 더 고려하여, 미분량을 예측하도록 미리 학습될 수 있다.
즉, 미분량 예측 모델은 액상 BPA의 유량 정보뿐만 아니라 액상 BPA의 특성 정보 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자 중 적어도 하나를 더 고려하여 학습될 수 있다.
여기서, 액상 BPA의 특성 정보는 액상 BPA의 온도 정보 및 조성 정보 중 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다.
또한, 공정 조건 인자는, 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA가 프릴 타워(10)의 내부로 분사되는 속도, 공정 과정에서 생성된 BPA 프릴과 미분이 프릴 타워(10)로부터 외부로 출력되는 속도, 공정 과정에서 프릴 타워(10)로 유입되는 냉매의 양, 냉매의 온도, 프릴 타워(10)의 내부 온도 및 분진이 저장되는 분진 필터(20)와 프릴 타워(10) 내부의 압력차 중 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다.
미분량 예측부(110)는 액상 BPA의 특성 정보 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자 중 적어도 하나에 대응되는 미분량 생성 비율을 결정할 수 있다. 바람직하게는, 미분량 예측부(110)는 액상 BPA의 특성 정보 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자를 모두 고려하여, 대응되는 미분량 생성 비율을 결정할 수 있다.
예컨대, 미분량 생성 비율은 액상 BPA의 특성 정보 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자에 대응되도록 복수 설정될 수 있으며, 미분량 예측부(110)는 복수의 미분량 생성 비율 중에서 어느 하나를 결정할 수 있다. 그리고, 미분량 예측부(110)는 결정된 미분량 생성 비율이 적용된 미분량 학습 모델을 이용하여 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 유량 정보로부터 미분량을 예측할 수 있다.
도 4의 실시예에서, 미분량 예측부(110)로 액상 BPA의 유량 정보(IN1), 액상 BPA의 특성 정보(IN2) 및 공정 조건 인자(IN3)가 입력될 수 있다. 미분량 예측부(110)는 입력된 액상 BPA의 유량 정보(IN1), 액상 BPA의 특성 정보(IN2) 및 공정 조건 인자(IN3)를 미분량 예측 모델에 입력할 수 있다. 그리고, 미분량 예측부(110)는 미분량 예측 모델에서 출력되는 결과를 공정 과정에서 생성될 것으로 예측되는 미분량 정보(OUT1)로 출력할 수 있다.
그리고, 미분량 예측부(110)에서 출력된 미분량 정보는 분진량 예측부(120)로 입력될 수 있다.
도 4의 실시예에서, 분진량 예측부(120)는 미분량 예측부(110)에서 출력된 미분량 정보(OUT1)를 수신하고, 수신한 미분량 정보(OUT1)와 미리 설정된 미분량과 분진량 간의 상관 관계(IN4)를 분진량 예측 모델에 입력할 수 있다. 그리고, 분진량 예측부(120)는 분진량 예측 모델에서 출력되는 결과를 공정 과정에서 생성될 것으로 예측되는 분진량 정보(OUT2)로 출력할 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)는 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 유량, 온도 및 조성 정보와 프릴 타워(10)의 동작 조건 인자 중 적어도 하나에 기반하여, BPA 프릴의 공정 과정에서 생성될 것으로 예상되는 분진량을 실시간으로 예측할 수 있는 장점이 있다.
이하에서는, BPA 프릴 공정 과정에서 액상 BPA의 상전이 과정에 기반하여, 미분량을 예측하기 위해 미분량 예측 모델에 입력되는 인자들을 설명한다. 구체적으로, 액상 BPA의 조성, 액상 BPA의 온도 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자에 대해 설명한다.
도 5는 BPA 프릴의 공정 과정에서 액상 BPA의 상전이 과정을 개략적으로 도시한 도면이다. 구체적으로, 도 5의 실시예는 액상 BPA로부터 고체 BPA(BPA 프릴, 미분 및 분진)이 생성되는 표준 과정을 도시한 도면이다.
도 5의 실시예에서, t0 시각에, T1 온도의 액상 BPA가 BPA 토출부(12)로부터 토출될 수 있다.
t0 내지 t1 시각은 액체 냉각 구간일 수 있다. 액체 냉각 구간에서, 액상 BPA는 본체부(13) 내부와의 온도차 및 냉매 유입부(14)를 통해 본체부(13) 내부로 유입되는 냉매와의 온도차에 의해 냉각될 수 있다. t1 시각에 냉각된 액상 BPA의 온도는 T0일 수 있다.
t1 내지 t2 시각은 응고 구간일 수 있다. 응고 구간에서, 냉각된 액상 BPA는 응고될 수 있다. 즉, 온도 T0는 액상 BPA의 어는점일 수 있다.
예컨대, 액체 냉각 구간을 거쳐 온도 T0까지 냉각된 액상 BPA에 상전이가 발생되어, 응고 구간에서 액상 BPA가 응고될 수 있다. 구체적으로, 응고 구간에서 액상 BPA로부터 BPA 프릴, 미분 및 분진이 생성될 수 있다.
그리고, t2 시각 이후는 고체 냉각 구간일 수 있다. 응고 구간을 거치며 생성된 고체 BPA는 고체 냉각 구간에서 냉각될 수 있다.
도 6은 도 5의 실시예에서 액상 BPA의 온도가 달라진 경우의 액상 BPA의 상전이 과정을 개략적으로 도시한 도면이다. 구체적으로, 도 6은 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 온도가 T1 보다 큰 T2인 경우, 액상 BPA의 상전이 과정을 개락적으로 도시한 도면이다. 즉, 도 6의 실시예는 액상 BPA의 온도가 증가된 경우에 대한 실시예이다.
도 6의 실시예에서, 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 온도가 T2로 높아진 경우, 액체 냉각 구간의 길이가 도 5의 액체 냉각 구간의 길이보다 길어질 수 있다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 도 6의 실시예에서는 액상 BPA의 온도만 변경되었으며, 액상 BPA의 조성 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자는 도 5의 실시예와 동일하기 때문에, 액체 냉각 구간에서 액상 BPA에 대한 냉각 속도는 도 5와 도 6의 실시예에서 동일할 수 있다.
다만, 액상 BPA의 온도가 T2로 높아졌기 때문에, 액상 BPA의 온도는 t1_chg 시각에서 어는점에 도달할 수 있다. 이 경우, 응고 구간은 t1_chg 내지 t2 시각일 수 있다. 즉, 도 6의 실시예의 응고 구간은 도 5의 실시예의 응고 구간에 비해 "t1_chg - t1"만큼 감소될 수 있다.
즉, 도 6의 실시예에서, 액상 BPA의 온도가 높아짐에 따라 액상 BPA의 응고 시간이 감소될 수 있다. 이 경우, 액상 BPA가 짧은 기간 동안만 응고될 수 있기 때문에, 도 6의 실시예에서 생성되는 고체 BPA의 입자는 도 5의 실시예에서 생성되는 고체 BPA의 입자보다 작을 수 있다. 이는, 도 6의 실시예에서, 도 5의 실시예에 비해 보다 많은 양의 미분이 생성될 수 있음을 의미한다.
따라서, 도 5 및 도 6을 참조하면, 액상 BPA의 온도는 미분량에 영향을 미칠 수 있는 인자이기 때문에, 미분량 예측부(110)는 액상 BPA의 온도를 고려하여, 생성되는 미분량을 예측할 수 있다.
도 7은 도 5에서 액상 BPA의 조성이 달라진 경우의 액상 BPA의 상전이 과정을 개략적으로 도시한 도면이다. 구체적으로, 도 7은 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 조성이 도 5의 실시예에 따른 액상 BPA의 조성과 달라진 경우, 액상 BPA의 상전이 과정을 개략적으로 도시한 도면이다. 즉, 도 7의 실시예는 공정 조건 인자 중 액상 BPA의 조성이 변경된 경우에 대한 실시예이다.
도 7의 실시예에서, 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 조성이 변경된 경우, 액체 냉각 구간의 길이가 도 5의 액체 냉각 구간의 길이보다 길어질 수 있다.
도 5 및 도 7을 참조하면, 도 7의 실시예에서는 액상 BPA의 조성만 변경되었으며, 액상 BPA의 온도 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자는 도 5의 실시예와 동일하기 때문에, 액체 냉각 구간에서 액상 BPA에 대한 냉각 속도는 도 5와 도 7의 실시예에서 동일할 수 있다.
다만, 도 7의 실시예에서 액상 BPA의 조성이 변경되었기 때문에, 액상 BPA의 온도는 t1_chg 시각에서 어는점에 도달할 수 있다. 즉, 혼합물의 어는점은 순물질의 어는점보다 낮기 때문에, 도 7의 액체 BPA의 어는점이 도 5의 액체 BPA의 어는점보다 낮을 수 있다. 그리고, 도 5와 도 7에서 냉각 속도는 동일하므로, 도 7의 액체 BPA의 어는 점은 T3로 낮아질 수 있다. 이 경우, 응고 구간은 t1_chg 내지 t2 시각일 수 있다. 즉, 도 7의 실시예의 응고 구간은 도 5의 실시예의 응고 구간에 비해 "t1_chg - t1"만큼 감소될 수 있다.
즉, 도 7의 실시예에서, 액상 BPA의 조성이 변경됨에 따라 액상 BPA의 응고 시간이 감소될 수 있다. 이 경우, 액상 BPA가 짧은 기간 동안만 응고될 수 있기 때문에, 도 7의 실시예에서 생성되는 고체 BPA의 입자는 도 5의 실시예에서 생성되는 고체 BPA의 입자보다 작을 수 있다. 이는, 도 7의 실시예에서, 도 5의 실시예에 비해 보다 많은 양의 미분이 생성될 수 있음을 의미한다.
따라서, 도 5 및 도 7을 참조하면, 액상 BPA의 조성은 미분량에 영향을 미칠 수 있는 인자이기 때문에, 미분량 예측부(110)는 액상 BPA의 조성을 고려하여, 생성되는 미분량을 예측할 수 있다.
또한, 액상 BPA의 온도 및/또는 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자가 변경된 경우, 액상 BPA의 냉각 속도가 변경될 수 있다.
도 5의 실시예에서, 액상 BPA의 온도 및/또는 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자가 변경되면, 액체 냉각 구간에서 액상 BPA가 냉각되는 속도가 변경될 수 있다. 냉각 속도의 변화는 액상 BPA가 어는점에 도달하는 시간에 영향을 미칠 수 있을 뿐만 아니라, 응고 메커니즘에 영향을 미칠 수도 있다.
예컨대, 냉각 속도가 증가되면, 액상 BPA 내에 핵이 다수 생성되어, 핵 생성(Nucleation) 이후 성장(Growth)을 통해 형성되는 BPA 프릴의 크기가 작아지거나 BPA 프릴을 구성하는 결정(Grain)의 크기가 작아질 수 있다. 즉, 냉각 속도의 증가에 따른 응고 메커니즘의 변화는 BPA 프릴의 강도를 약하게 할 수 있기 때문에, 액상 BPA의 응고 과정 이후에 발생되는 충돌 등으로 인해 미분 및/또는 분진이 추가로 생성될 수 있다. 따라서, 미분량 예측부(110)는, 액상 BPA의 온도 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자를 더 고려하여 미분량을 예측할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)에 의해 예측된 분진량을 개략적으로 도시한 도면이다.
구체적으로, 도 8은 분진량 예측부(120)가 소정의 기간(13개월) 동안, 실제로 생성된 분진량(●)과 예측된 분진량(▲)을 비교 도시한 도면이다.
분진량 예측부(120)는 미분량 예측부(110)로부터 수신한 미분량 정보와 미분량과 분진량 간의 상관 관계를 고려하여 액상 BPA로부터 생성되는 분진량을 예측할 수 있다. 따라서, 도 8을 참조하면 분진량 예측부(120)에 의해 예측된 분진량은 실제로 생성된 분진량과 유사한 것을 알 수 있다.
특히, 분진량 예측부(120)에 의해 예측된 분진량은 실제 생성된 분진량이 급감하는 경향을 보이는 경우에도 이를 정확하게 예측함을 알 수 있다. 따라서, 분진량 예측부(120)는 예측된 미분량으로부터 BPA 프릴의 공정 과정에서 생성되는 분진량을 높은 정확도로 예측할 수 있다.
한편, 분진량 예측 장치(100)에 구비된 미분량 예측부(110), 분진량 예측부(120) 및 위험도 결정부(130)는 본 발명에서 수행되는 다양한 제어 로직들을 실행하기 위해 당업계에 알려진 프로세서, ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로, 레지스터, 통신 모뎀, 데이터 처리 장치 등을 선택적으로 포함할 수 있다.
또한, 분진량 예측 장치(100)는 저장부(140)를 더 포함할 수 있다. 저장부(140)는 분진량 예측 장치(100)의 각 구성요소가 동작 및 기능을 수행하는데 필요한 데이터나 프로그램 또는 동작 및 기능이 수행되는 과정에서 생성되는 데이터 등을 저장할 수 있다. 저장부(140)는 데이터를 기록, 소거, 갱신 및 독출할 수 있다고 알려진 공지의 정보 저장 수단이라면 그 종류에 특별한 제한이 없다. 일 예시로서, 정보 저장 수단에는 RAM, 플래쉬 메모리, ROM, EEPROM, 레지스터 등이 포함될 수 있다. 또한, 저장부(140)는 미분량 예측부(110), 분진량 예측부(120) 및 위험도 결정부(130)에 의해 실행 가능한 프로세스들이 정의된 프로그램 코드들을 저장할 수 있다.
예컨대, 저장부(140)에는 미분량 예측 모델, 미분량 생성 비율, 분진량 예측 모델 및 분진량과 미분량에 대한 상관 관계가 저장될 수 있다.
한편, 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)는 위험도 결정부(130)를 더 포함할 수 있다.
위험도 결정부(130)는 공정 과정에서 생성되는 분진이 저장되는 분진 필터(20)의 산소량 및 정전기량과 분진량 예측부(120)에 의해 예측된 분진량에 기반하여 분진 필터(20)의 상태를 진단하도록 구성될 수 있다.
예컨대, 도 1의 실시예에서, 위험도 결정부(130)는 센싱 유닛(23)과 통신 가능하도록 연결될 수 있다. 그리고, 위험도 결정부(130)는 분진량 예측부(120)와도 통신 가능하도록 연결될 수 있다.
도 4를 참조하면, 위험도 결정부(130)는 센싱 유닛(23)으로부터 수신한 백 필터(21)의 산소량 및 정전기량(IN5)과 분진량 예측부(120)로부터 수신한 분진량 정보(OUT2)에 기반하여 분진 필터(20)의 상태를 진단할 수 있다.
구체적으로, 위험도 결정부(130)는 분진 필터(20)의 상태를 정상 상태 또는 이상 상태로 결정할 수 있다.
여기서, 정상 상태란 산소량, 정전기량 및 분진량이 정상 범위에 포함되어, 분진 필터(20)에 화재나 폭발 위험이 없는 상태를 의미할 수 있다. 그리고, 이상 상태란 산소량, 정전기량 및 분진량 중 적어도 하나가 정상 범위에 포함되지 않은 상태를 의미할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 이상 상태는 경고 상태 및 위험 상태를 포함할 수 있다. 경고 상태는 산소량, 정전기량 및 분진량 중 적어도 하나가 정상 범위를 벗어났으나, 분진 필터(20)에 화재나 폭발의 가능성은 낮은 상태를 의미할 수 있다. 즉, 경고 상태는 산소량, 정전기량 및 분진량 중 적어도 하나가 정상 범위를 경미하게 벗어난 상태로서, 분진 필터(20)의 상태가 정상 상태는 아니지만 화재나 폭발의 위험성은 낮은 상태일 수 있다.
반대로, 위험 상태는 산소량, 정전기량 및 분진량 중 적어도 하나가 정상 범위를 벗어났고, 분진 필터(20)에 화재나 폭발 가능성이 있는 상태를 의미할 수 있다. 즉, 위험 상태는 분진 필터(20)의 상태가 정상 상태가 아니고, 화재나 폭발의 위험성이 높은 상태일 수 있다.
예컨대, 산소량, 정전기량 및 분진량 각각에 대해 정상 범위, 경고 범위 및 위험 범위가 미리 설정될 수 있다. 그리고, 산소량, 정전기량 및 분진량이 모두 대응되는 정상 범위에 속하면, 위험도 결정부(130)는 분진 필터(20)의 상태를 정상 상태로 결정할 수 있다.
다른 예로, 산소량, 정전기량 및 분진량 중 적어도 하나가 대응되는 경고 범위에 속하면, 위험도 결정부(130)는 분진 필터(20)의 상태를 이상 상태(구체적으로는 경고 상태)로 결정할 수 있다.
또 다른 예로, 산소량, 정전기량 및 분진량 중 적어도 하나가 대응되는 위험 범위에 속하면, 위험도 결정부(130)는 분진 필터(20)의 상태를 이상 상태(구체적으로는 위험 상태)로 결정할 수 있다.
이상에서는, 이상 상태를 경고 상태 및 위험 상태로만 구분하였으나, 분진 필터(20)에 화재나 폭발이 발생될 가능성에 따라 이상 상태는 보다 세분화될 수도 있다. 즉, 산소량, 정전기량 및 분진량 각각에 대응되는 상태 범위가 정상 상태, 경고 상태 및 위험 상태 외에도 보다 세분화될 수 있다.
위험도 결정부(130)는 결정된 분진 필터(20)의 상태가 이상 상태인 경우, 경고 알림을 출력하도록 구성될 수 있다.
예컨대, 위험도 결정부(130)는 외부 디스플레이, 사용자 단말 및/또는 중앙 제어 서버로 결정된 분진 필터(20)의 상태와 함께 경고 알림을 출력할 수 있다.
그리고, 사용자 및/또는 서버는 분진 필터(20)에서 화재 및/또는 폭발이 발생되는 것을 방지하기 위하여, 위험도 결정부(130)로부터 수신한 경고 알림에 따라 BPA 프릴의 공정 과정을 일시적으로 중지할 수 있다. 예컨대, 위험도 결정부(130)에 의해 결정된 분진 필터(20)의 상태가 이상 상태(특히, 위험 상태)일 경우, BPA 프릴의 공정 과정이 일시 중지될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)는 BPA 프릴의 공정 과정에서 발생되는 분진량을 실시간으로 예측할 수 있다. 따라서, 분진량 예측 장치(100)는 BPA 프릴의 공정 과정에서 화재 및/또는 폭발 등의 예상치 못 한 사고가 발생되는 것을 미연에 방지하거나, 이러한 사고의 발생을 신속하게 외부에 알릴 수 있는 장점이 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 분진량 예측 장치(100)는 BPA 프릴 제조 장치에 포함될 수 있다.
예컨대, 도 1 및 도 2를 참조하면, BPA 프릴 제조 장치는 프릴 타워(10), 분진 필터(20) 및 분진량 예측 장치(100)를 포함할 수 있다.
도 4의 실시예에서, 분진량 예측 장치(100)는 BPA 유입부(11)를 통해 유입되는 액상 BPA의 유량 정보(IN1), 액상 BPA의 특성 정보(IN2) 및 프릴 타워(10)의 공정 조건 인자(IN3)를 외부로부터 입력받을 수 있다. 그리고, 분진량 예측 장치(100)는 백 필터(21)에 구비된 센싱 유닛(23)과 통신 가능하도록 연결되어, 센싱 유닛(23)으로부터 산소량 및 정전기량(IN5)을 수신할 수 있다.
그리고, 분진량 예측 장치(100)는 BPA 프릴 제조 장치가 BPA 프릴을 생성하는 공정에서 백 필터(21)에 포함되는 분진량을 실시간으로 예측할 수 있다. 따라서, BPA 프릴 제조 장치는 분진 필터(20)의 화재 및/또는 폭발 가능성을 실시간으로 확인할 수 있기 때문에, 보다 안전하게 BPA 프릴을 생성할 수 있는 장점이 있다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 분진량 예측 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
바람직하게, 분진량 예측 방법의 각 단계는 분진량 예측 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위해, 앞서 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략하거나 간략히 설명한다.
분진량 예측 방법은 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA로부터 BPA 프릴이 생성되는 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하는 방법이다.
도 9를 참조하면, 분진량 예측 방법은 미분량 예측 단계(S100) 및 분진량 예측 단계(S200)를 포함할 수 있다.
미분량 예측 단계(S100)는 학습된 미분량 예측 모델을 이용하여, 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 유량 정보로부터 공정 과정에서 생성되는 미분량을 예측하는 단계로서, 미분량 예측부(110)에 의해 수행될 수 있다.
예컨대, 미분량 예측부(110)는 실시간으로 프릴 타워(10)로 유입되는 액상 BPA의 유량 정보로부터 생성될 것으로 예상되는 미분량을 예측할 수 있다.
도 4의 실시예에서, 미분량 예측부(110)는 액상 BPA의 유량 정보(IN1), 액상 BPA의 특성 정보(IN2) 및 공정 조건 인자(IN3)로부터 미분량 정보를 생성할 수 있다.
분진량 예측 단계(S200)는 학습된 분진량 예측 모델을 이용하여, 미분량 예측 단계(S100)에서 예측된 미분량으로부터 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하는 단계로서, 분진량 예측부(120)에 의해 수행될 수 있다.
예컨대, 도 4의 실시예에서, 분진량 예측부(120)는 미분량 예측부(110)로부터 미분량 정보(OUT1)를 수신할 수 있다. 그리고, 분진량 예측부(120)는 미리 설정된 상관 관계(IN4)와 미분량 정보(OUT1)에 기반하여, BPA 프릴 공정 과정에서 생성될 수 있는 분진량을 예측할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 분진량 예측 방법은 비파괴적인 방식을 통해, BPA 프릴의 공정 과정에서 발생될 수 있는 분진량을 실시간으로 예측할 수 있는 장점이 있다.
도 9를 참조하면, 분진량 예측 방법은 위험도 결정 단계(S300)를 더 포함할 수 있다.
위험도 결정 단계(S300)는 공정 과정에서 생성되는 분진이 저장되는 분진 필터(20)의 산소량 및 정전기량과 분진량 예측부(120)에 의해 예측된 분진량에 기반하여 분진 필터(20)의 상태를 진단하는 단계로서, 위험도 결정부(130)에 의해 수행될 수 있다.
예컨대, 도 4의 실시예에서, 위험도 결정부(130)는 분진량 예측부(120)로부터 분진량 정보(OUT2)를 수신할 수 있다. 그리고, 위험도 결정부(130)는 분진 필터(20, 구체적으로, 백 필터(21))에 구비된 센싱 유닛(23)으로부터 산소량 및 정전기량(IN5)을 수신할 수 있다.
위험도 결정부(130)는 산소량, 정전기량 및 분진량에 기반하여, 분진 필터(20)의 상태를 정상 상태 또는 이상 상태로 결정할 수 있다. 만약, 분진 필터(20)의 상태가 이상 상태로 결정된 경우, 위험도 결정부(130)는 경고 알림을 외부로 출력하도록 구성될 수 있다.
즉, 본 발명의 다른 실시예에 따른 분진량 예측 방법은 분진 필터(20)가 이상 상태인 경우 외부로 경고 알림을 출력함으로써 분진 필터(20)에서 발생될 수 있는 화재 및/또는 폭발 등의 사고를 미연에 방지하거나, 이러한 사고의 발생을 외부에 신속하게 알릴 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
또한, 이상에서 설명한 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.
10: 프릴 타워
11: BPA 유입부
12: BPA 토출부
13: 본체부
14: 냉매 유입부
15: BPA 출력부
16: 분진 출력부
20: 분진 필터
21: 백 필터
22: 분진 박스
23: 센싱 유닛
100: 분진량 예측 장치
110: 미분량 예측부
120: 분진량 예측부
130: 위험도 결정부
140: 저장부

Claims (14)

  1. 프릴 타워로 유입되는 액상 BPA로부터 BPA 프릴이 생성되는 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하는 분진량 예측 장치에 있어서,
    학습된 미분량 예측 모델을 이용하여, 상기 프릴 타워로 유입되는 상기 액상 BPA의 유량 정보로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 미분량을 예측하도록 구성된 미분량 예측부; 및
    학습된 분진량 예측 모델을 이용하여, 상기 미분량 예측부에 의해 예측된 미분량으로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하도록 구성된 분진량 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 미분량 예측 모델은,
    상기 프릴 타워로 유입되는 상기 액상 BPA의 유량 정보와 미리 설정된 미분량 생성 비율에 기반하여, 상기 액상 BPA로부터 생성될 수 있는 상기 미분량을 예측하도록 미리 학습된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 미분량 생성 비율은,
    상기 액상 BPA의 양과 상기 액상 BPA로부터 생성된 미분량 간의 대응 관계를 나타내도록 미리 설정된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 미분량 예측 모델은,
    상기 프릴 타워로 유입되는 상기 액상 BPA의 특성 정보 및 상기 프릴 타워의 공정 조건 인자 중 적어도 하나를 더 고려하여, 상기 미분량을 예측하도록 미리 학습된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 미분량 예측부는,
    상기 액상 BPA의 특성 정보 및 상기 공정 조건 인자 중 적어도 하나에 대응되는 상기 미분량 생성 비율을 결정하고, 결정된 미분량 생성 비율에 기반하여 상기 미분량을 예측하도록 구성된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 액상 BPA의 특성 정보는,
    상기 액상 BPA의 온도 정보 및 조성 정보 중 적어도 하나를 포함하도록 구성된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 공정 조건 인자는,
    상기 프릴 타워로 유입되는 액상 BPA가 상기 프릴 타워의 내부로 분사되는 속도, 상기 공정 과정에서 생성된 BPA 프릴과 미분이 상기 프릴 타워로부터 외부로 출력되는 속도, 상기 공정 과정에서 상기 프릴 타워로 유입되는 냉매의 양, 상기 냉매의 온도, 상기 프릴 타워의 내부 온도 및 상기 분진이 저장되는 분진 필터와 상기 프릴 타워 내부의 압력차 중 적어도 하나를 포함하도록 구성된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 분진량 예측 모델은,
    상기 미분량과 상기 분진량에 대해 미리 설정된 상관 관계에 기반하여, 상기 예측된 미분량으로부터 상기 분진량을 예측하도록 미리 학습된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 상관 관계는,
    상기 액상 BPA로부터 생성된 미분량과 분진량 간의 대응 관계에 기반하여 미리 설정되도록 구성된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 액상 BPA는,
    상기 공정 과정에서 상기 프릴 타워로 유입되어 상기 BPA 프릴, 상기 미분 및 상기 분진을 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 공정 과정에서 생성되는 분진이 저장되는 분진 필터의 산소량 및 정전기량과 상기 분진량 예측부에 의해 예측된 분진량에 기반하여 상기 분진 필터의 상태를 진단하도록 구성된 위험도 결정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 위험도 결정부는,
    상기 분진 필터의 상태를 정상 상태 또는 이상 상태로 결정하고, 상기 결정된 분진 필터의 상태가 상기 이상 상태인 경우, 경고 알림을 출력하도록 구성된 것을 특징으로 하는 분진량 예측 장치.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따른 분진량 예측 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 BPA 프릴 제조 장치.
  14. 프릴 타워로 유입되는 액상 BPA로부터 BPA 프릴이 생성되는 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하는 분진량 예측 방법에 있어서,
    학습된 미분량 예측 모델을 이용하여, 상기 프릴 타워로 유입되는 상기 액상 BPA의 유량 정보 및 특성 정보와 상기 프릴 타워의 공정 조건 인자로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 미분량을 예측하는 미분량 예측 단계; 및
    학습된 분진량 예측 모델을 이용하여, 상기 미분량 예측 단계에서 예측된 미분량으로부터 상기 공정 과정에서 생성되는 분진량을 예측하는 분진량 예측 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 분진량 예측 방법.
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