회분식 공정은 산업계의 정밀화학제품 등의 고부가가치 제품생산에 중요한 역할을 담당해 왔다. 이러한 회분식 공정의 안전 운전과 양질의 제품을 생산하기 위해서 이상의 감시 및 진단 기술은 필수적이다. Multiway principal component analysis(MPCA)를 이용한 통계적인 방법은 회분식 공정의 강한 비선형성이나 unsteady-state를 제거해줌으로써 수월한 모니터링을 수행할 수 있게 해준다. 그러나 이러한 방법은 파라미터들이 너무 많으므로 계산 속도나 미래의 동태를 예측할 때 어려움이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 시간대별로 회분시간을 나누어서 구성한 국부 모델을 이용하여 이상을 감시하는 방법을 제안하였다. 또한 각 변수의 실시간 기여도(contribution)를 통해 진단을 수행하였다. 본 연구에서는 이러한 방법들을 기반으로 회분식 공정의 이상을 감시하고 진단하는 방법을 PVC중합반응기에 적용하였으며,그 결과 좀더 빠르고 정화하게 이상을 감시하고 원인을 진단할 수 있음을 확인하였다.

Batch and semi-batch processes have played an important role in the chemical industry, because of their capabilities to produce high-value products such as fine chemicals. Monitoring batch processes is very important to ensure their safe operation and to assure the production of consistent high-quality products. Multivariate statistical analysis method using multiway principal component analysis(MPCA) provides efficient monitoring scheme by removing constraints in the batch process such as the presence of significant nonlinearity, the absence of steady state. But this method has too many parameters, delays computing speed, makes it inaccurate to predict future observations. In this study we suggested more rapid, accurate monitoring and diagnosis methods by constructing local models based on time intervals. In special we could select faulty sensors by checking the real-time contribution of variables on the abnormal events. The suggested monitoring and diagnosis schemes were tested to PVC polymerization reactor, capable of monitoring faults and diagnosing the assignable causes in the good performance.

Multiway PCA Monitoring and Diagnosis Local Model PVC Polymerization

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) 
Lopes JA, Menezes JC, "Faster Development of Fermentation Processes. Early Stages Process Diagnosis," FOCAPO, Identification/Diagnosis Part (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(2), 132 (1996) 
Nass LI, Heiberger CA, "Encyclopedia of PVC," 2nd ed., Marcel Dekker (1986)
Nomikos P, MacGregor JF, Technometrics, 37(1), 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, "Automated Interpretation of PCA-based Process Monitoring and Fault Diagnosis using Signed Digraphs," IFAC Conf., Session 4A (1998)
Wold S, Geladi P, Esbensen K, Ohman J, J. Chemometrics, 1, 41 (1987)