PVC(Polyvinyl Chloride)는 세계 4대 범용 수지 중의 하나로 생활용품이나 의료용품 등까지 다양한 용도로 널리 사용되고 있는 소재이다. PVC공정은 발열반응에 의해 생성된 열을 제거하는 문제와 강한 비선형성이 존재하기 때문에 불안정한 조업이 자주 발생한다. 이러한 문제는 대부분 조업자의 경험에 의존하고 있다. 최근 들어 분산 제어 씨스템(DCS)이나 공정 정보 씨스템(PIS)이 도입되면서 데이터에 기반한 모니터링기술이 크게 발전해왔다. 수집된 방대한 양의 데이터는 MPCA(mutiway principal component analysis)를 이용해 축소공간으로 투영함으로써 보다 간략한 데이터 표현이 가능하며, 기존의 SPC(statistical process control)방법과 결합하여 효과적인 모니터링을 수행한다. 또한 이러한 방법은 감지된 이상에 대한 각 변수의 기여도(contribution)를 통해 수월한 진단을 가능하게 한바. 본 논문에서는 실제 산업체의 PVC반응기의 이상 감시 모델을 구성하기 위해 MPCA모델을 도입하였고, 통계적인 척도를 이용해 수집된 정상 회분 데이터로부터 통계적 제어 한계선을 설정하였다. 실시간으로 도입되는 데이터를 통계 감시 모델과 비교함으로써 현재 공정의 상태를 파악할 수 있게 된다. 또한 이러한 방법을 통해 감지된 이상에 대한 contribution값들을 이용해 이상의 원인을 분석하는 방법을 제안하였고 산업체 PVC중합반응기에 적용하여 공정 이상을 효과적으로 밝혀낼 수 있었다.

PVC(Polyvinyl Chloride) has been widely used to the daily commodities and medical appliances as one of ordinary four resins. PVC processes have unstable problems due to heat removal mechanism from exothermic reaction and strong nonlinear behaviors. As a result, most of batch process operations are mostly dependent upon the experience of the_x000D_ operators. As distributed control system(DCS) and plant information system(PIS) have been installed in industry, monitoring skills have been rapidly developed. The enormous amount of data being collected are summarized using one of_x000D_ data compression methods, MPCA(multiway PCA), which is capable of compressing the information down into low dimensional spaces. Process performance can be monitored by using statistical process control(SPC) charts constructed from MPCA model. It can be used to analyze assignable causes using contribution of the variables on the abnormal events. To develop the process monitoring model for industrial PVC reactor, in this study, MPCA model is introduced, and its control limits are determined from the in-control batch data, which are compared with real-time process measurement data to know the status of process. Furthermore analytical diagnosis methodology based on the contribution of out-of-control state are proposed and tested on PVC reactor. The proposed analysis tools show the efficient monitoring diagnostic results.

PVC Polymerization Reactor Multiway PCA Statistical Process Control Process Monitoring

Burgess RH, "Manufacture and Processing of PVC," Applied Science Publishers (1980)
Johnson RA, Wichern DW, "Applied Multivariate Statistical Analysis," 3rd ed., Prentice Hall (1992)
Kassidas A, MacGregor JF, Taylor PA, AIChE J., 44(4), 864 (1998) 
Kourti T, Nomikos P, MacGregor JF, J. Process Control, 5(4), 277 (1995) 
Kosanovich KA, Dahl KS, Piovoso MJ, Ind. Eng. Chem. Res., 35(1), 138 (1996) 
Kresta AV, MacGregor JF, Marlin TE, Can. J. Chem. Eng., 69, 35 (1991)
Lopes JA, Menezes JC, Proc. FOCAPO, Snowbird, Utah (1998)
Macgregor JF, Jaeckle C, Kiparissides C, Koutoudi M, AIChE J., 40(5), 826 (1994) 
Marlin EB, Morris AJ, Zhang J, IEE Proc.-Control Theory Anal., 143, 132 (1996) 
Nomikos P, MacGregor JF, Technometrics, 37, 41 (1995) 
Nomikos P, Macgregor JF, AIChE J., 40(8), 1361 (1994) 
Nomikos P, MacGregor JF, Chem. Int. Lab. Sys., 30, 97 (1995) 
Vedam H, Venkatasubramanian V, IFAC Conf., Session 4A (1998)