공정 시뮬레이션

프로세스 시뮬레이션 소프트웨어 스크린샷 (DWSIM) **공정 시뮬레이션** 또는 **프로세스 시뮬레이션**(Process simulation)은 화학 공장, 화학적 과정, 환경 시스템, 발전소, 복잡한 제조 작업, 생물학적 공정 및 유사한 기술 기능과 같은 프로세스의 시뮬레이션을 위한 기술 공정의 설계, 개발, 분석 및 최적화에 사용된다.
# 주요 원리
산업 플랜트에서 사용되는 일반적인 아민 처리 공정의 공정 흐름도 공정 시뮬레이션은 소프트웨어에서 화학, 물리학, 생물학 및 기타 기술 공정 및 단위 조작의 **모델** 기반 표현이다. 모델의 기본 전제 조건은 순수 구성 요소 및 혼합물, 반응 및 수학적 모델의 화학적 및 물리적 특성Rhodes C.L., “The Process Simulation Revolution: Thermophysical Property Needs and Concerns”, J.Chem.Eng.Data, 41, 947-950, 1996이며, 이들은 결합되어 소프트웨어에 의한 공정 특성 계산을 가능하게 한다. 공정 시뮬레이션 소프트웨어는 공정 흐름도에서 공정을 설명하며, 여기서 단위 조작은 제품 또는 에덕트 스트림에 의해 배치되고 연결된다. 소프트웨어는 질량 및 에너지 평형을 해결하여 지정된 매개변수에서 안정적인 작동 지점을 찾는다. 공정 시뮬레이션의 목표는 공정에 대한 최적의 조건을 찾는 것이다. 이는 본질적으로 반복적인 과정으로 해결해야 하는 수학적 최적화 문제이다. 위의 예에서, 컬럼으로 공급되는 스트림은 화학적 및 물리적 특성 측면에서 정의된다. 여기에는 스트림 내 개별 분자 종의 구성; 전체 질량 유량; 스트림의 압력 및 온도가 포함된다. 탄화수소 시스템의 경우, 증기-액체 평형 비율(K-값) 또는 이를 정의하는 데 사용되는 모델은 사용자가 지정한다. 컬럼의 특성은 입구 압력 및 이론 단수와 같이 정의된다. 재비기와 오버헤드 콘덴서의 역할은 바닥 및 상단 제품의 지정된 구성 또는 기타 매개변수를 달성하기 위해 모델에 의해 계산된다. 시뮬레이션은 제품 스트림의 화학적 및 물리적 특성을 계산하며, 각 스트림에는 질량 및 에너지 다이어그램에서 사용되는 고유 번호가 할당된다. 공정 시뮬레이션은 근삿값과 가정을 도입하지만 사용 가능한 실제 데이터로는 다루어지지 않을 수 있는 광범위한 온도 및 압력 범위에서 속성을 설명할 수 있는 모델을 사용한다. 모델은 또한 특정 한계 내에서 보간법 및 보외법을 허용하며, 알려진 속성 범위를 벗어난 조건을 검색할 수 있도록 한다.
# 모델링
실제 공정을 더 잘 나타내기 위한 모델Gani R., Pistikopoulos E.N., “Property Modelling and Simulation for Product and Process Design″, Fluid Phase Equilib., 194-197, 43-59, 2002 개발은 시뮬레이션 소프트웨어의 추가 개발의 핵심이다. 모델 개발은 화학 공학 원리를 통해 이루어지며, 제어 공학 및 수학적 시뮬레이션 기술 개선을 위해서도 이루어진다. 따라서 공정 시뮬레이션은 화학, 물리학, 컴퓨터 과학, 수학 및 공학 분야의 전문가들이 협력하는 분야이다. VLE 및 NRTL 피팅 및 다른 압력으로의 보외법]] 속성 계산을 위한 새롭고 개선된 모델을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 여기에는 예를 들어 다음의 설명이 포함된다. * 순수 성분 및 혼합물의 증기압, 점도, 열량 데이터 등과 같은 열물리적 특성 * 반응기, 증류탑, 펌프 등과 같은 다양한 장치의 특성 * 화학 반응 및 화학 반응속도론 * 환경 및 안전 관련 데이터 모델에는 두 가지 주요 유형이 있다: # 매개변수가 실험 데이터에 맞춰진 간단한 방정식 및 상관 분석. # 속성이 추정되는 예측 방법. 방정식과 상관 분석은 속성을 (거의) 정확하게 설명하기 때문에 일반적으로 선호된다. 신뢰할 수 있는 매개변수를 얻기 위해서는 일반적으로 사실 데이터 뱅크Marsh K., Satyro M.A., “Integration of Databases and their Impact on Process Simulation and Design”, Conference, Lake Tahoe, USA, 1994, 1-14, 1994Wadsley M.W., “Thermochemical and Thermophysical Property Databases for Computational Chemical Process Simulation”, Conference, Korea, Seoul, August 30 - September 2, 1998, 253-256, 1998에서 얻거나, 공개적으로 사용 가능한 데이터가 없는 경우 측정을 통해 얻은 실험 데이터가 필요하다. 예측 방법을 사용하는 것이 실험 작업보다 비용 효율적이며 데이터 뱅크의 데이터보다도 더 그렇다. 이러한 장점에도 불구하고 예측된 속성은 일반적으로 공정 개발의 초기 단계에서 첫 번째 근사 해를 찾고 잘못된 경로를 배제하기 위해 사용된다. 왜냐하면 이러한 추정 방법은 일반적으로 실제 데이터에서 얻은 상관 분석보다 더 높은 오류를 발생시키기 때문이다. 공정 시뮬레이션은 수치해석 및 복잡한 문제 해결 분야에서 수학적 모델 개발을 장려해 왔다.Saeger R.B., Bishnoi P.R., “A Modified 'Inside-Out' Algorithm for Simulation of Multistage Multicomponent Separation Processes Using the UNIFAC Group-Contribution Method”, Can.J.Chem.Eng., 64, 759-767, 1986Mallya J.U., Zitney S.E., Choudhary S., Stadtherr M.A., “Parallel Frontal Solver for Large-Scale Process Simulation and Optimization″, AIChE J., 43(4), 1032-1040, 1997
# 역사
공정 시뮬레이션의 역사는 컴퓨터 과학과 컴퓨터 하드웨어 및 프로그래밍 언어의 발전과 관련이 있다. 화학 공정의 부분적인 측면의 초기 구현은 1970년대에 적합한 하드웨어와 소프트웨어(주로 프로그래밍 언어 FORTRAN 및 C)가 사용 가능해지면서 도입되었다. 화학적 특성의 모델링은 훨씬 이전에 시작되었으며, 특히 입방 상태 방정식과 앙투안 방정식은 19세기의 선구적인 발전이었다.
# 정상 상태 및 동적 공정 시뮬레이션
처음에는 공정 시뮬레이션이 정상 상태 공정을 시뮬레이션하는 데 사용되었다. 정상 상태 모델은 시간과 무관하게 정상 상태 공정(평형 상태의 공정)의 질량 및 에너지 균형을 수행한다. 동적 시뮬레이션은 정상 상태 공정 시뮬레이션의 확장으로서, 파생 항(즉, 질량 및 에너지 축적)을 통해 모델에 시간 의존성이 구축된다. 동적 시뮬레이션의 출현은 실제 공정의 실시간 시간 의존적 설명, 예측 및 제어가 가능해졌음을 의미한다. 여기에는 플랜트의 시동 및 종료, 반응 중 조건 변화, 홀드업, 열 변화 등이 포함된다. 동적 시뮬레이션은 계산 시간이 증가하고 수학적으로 정상 상태 시뮬레이션보다 복잡하다. 이는 끊임없이 변하는 매개변수를 가진 (고정된 시간 단계를 기반으로 하는) 여러 번 반복되는 정상 상태 시뮬레이션으로 볼 수 있다. 동적 시뮬레이션은 온라인 및 오프라인 방식으로 모두 사용될 수 있다. 온라인 사례는 모델 예측 제어로, 실시간 시뮬레이션 결과가 제어 입력 변경에 따라 발생할 변화를 예측하는 데 사용되며, 제어 매개변수는 결과에 따라 최적화된다. 오프라인 공정 시뮬레이션은 공정 플랜트의 설계, 문제 해결 및 최적화는 물론 공정 수정의 영향을 평가하기 위한 사례 연구 수행에 사용될 수 있다. 동적 시뮬레이션은 또한 운전원 훈련 시뮬레이터에 사용된다.