고밀도 폴리에틸렌의 Melt Index에 대한 새로운 예측모델 및 제어시스템의 개발에 관한 연구

Abstract

폴리올레핀 공정의 Melt Index(MI or MFI)는 제품의 품질을 결정짓는 가장 중요한 제어변수이다. MI는 실시간으로 측정하기 어렵기 때문에 MI를 예측하여 상관관계를 나타내고자 하는 많은 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 반응열을 기반으로 하는 새로운 예측모델을 개발하였고 이를 현장에서 측정이 용이한 반응기 온도로 재정립하였다. 기존의 예측모델과 비교하여 새롭게 개발한 예측모델의 예측률이 현저히 증가한 것을 확인하였다. 공업용 기상 중합과정에서, 역학, 그리고 전체적인 등급 변경 및 부화 변화에 따라 변경되며 이러한 변경은 어려운 제어 문제를 낳았다. 제품의 MI를 제어하기 위해 가장 좋은 방법은 원하는 MI등급에 대한 적절한 입력값을 얻어 그에 맞게 공정을 제어하는 것이라 할 수 있다. 실제 공장에서 제어는 시행착오와 운전자의 노하우로부터 이루어진다. 이또한 Q값만을 제어하기 때문에 정확한 MI결과를 예측하기 힘들다. 4시간 마다 측정되는 MI값으로 인해 off-specification 제품의 양이 많이 발생하게 되고, 공정이 운전되고 있는 상태를 빠르게 반영하여 제어하기 불가능하다. 본 연구는 비선형 물리적 모델을 효과적으로 제어하는 시스템 디자인을 사용하였다. 우리는 McAuley의 모델을 참조하여 공업용 에틸렌 중합 프로세스의 물리학적 모델을 개발하였다. 모델은 여러 개의 비선형 식으로 이루어져 있고 선형이고 이를 시간에 불변하는 상태 공간 모델로 선형화시켜 만들 수 있다. 선형 모델의 효과는 수치 시뮬레이션에 의해 확인된다. 간단한 모델 예측 제어는 선형 상태 공간 모델을 기반으로 만들어진다. MI의 값은 제어 방식 에서 생성된 조작 및 제어변수의 값으로부터 얻어진다. 제어된 값은 예측된 MI 값과 계산된 값을 비교하여 평가된다. 제어 방식과 수치 모사에서 근접한 접근의 성능을 보여준다. 우리는 현재 개발된 모델이 MI를 제어하는데 효과적으로 예측하는데 사용될 수 있을 것이라고 생각된다.