LNG 플랜트의 설비 배치는 안전, 환경과 관련된 법규 및 유지 및 보수 공간, 작업자 이동 통로 등 작업자의 근무 환경이나 안전과 관련된 다양한 설계 제약조건을 충족해야 한다. LNG 플랜트 설비 중 가장 중요한 초저온 공정인 액화 공정의 경우, 배관 내 유체와 외부 대기와의 온도 차이에 의한 열 손실과 유체 흐름 시 발생하는 압력 손실이 발생하기 때문에 가능한 설비 간 배관 길이는 짧을수록 유리하다. 따라서, 액화 공정을 건설할 때 다양한 제약조건을 만족하면서 배관의 길이를 최소로 하는 설비 배치가 이루어져야 하며, 이러한 문제는 수학적 모델링으로 배관의 비용을 목적함수를 만들어 이를 최소화하는 최적화 문제로 다룰 수 있다. 이와 관련된 기존 연구들은 대체로 장치 간 유지·보수에 필요한 최소 공간 확보, 사고 예방을 위한 장치 간 이격거리 등 안전 요소를 간과해 왔다. 또한, 기존 연구는 대체로 개념설계를 이용한 배치를 다루어 왔으며, 이미 건설된 실제 배치 결과와 최적화 결과를 비교하여 배치 최적화 문제가 실제 어느 정도 비용 절감 효과가 있는지 검증한 내용은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 작업자의 근무나 안전과 관련된 장치간 이격거리와 유지·보수와 관련된 제약조건 식을 세우고 장치를 연결하는 파이프의 총 비용을 목적함수로 하는 MILP (Mixed Integer Linear Programming) 형태의 문제를 설계하였다. 하지만, 식이 복잡하고 공정 특성에 따라 다양한 제약조건을 추가해야 하는 경우가 있으므로 목적함수의 미분식을 이용하여 푸는 기존의 최적화 방법론으로 풀기에는 많은 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 목적함수의 미분식 없이 최적해를 찾을 수 있는 PSO (Particle Swarm Optimization) 를 이용하여 최적화를 수행하였다. 실제로 가동 중인 C3MR (Propane precooling Mixed Refrigerant) 공정에 대한 최적화를 수행하여, 본 연구에서 제안한 방법이 어느 정도 효과가 있는지 검증하였다.

A plant layout problem has a large impact on the overall construction cost of a plant. When determining a plant layout, various constraints associating with safety, environment, sufficient maintenance area, passages for workers, etc have to be considered together. In general plant layout problems, the main goal is to minimize the length of piping connecting equipments as satisfying various constraints. Since the process may suffer from the heat and friction loss, the piping length between equipments should be shorter. This problem can be represented by the mathematical formulation and the optimal solutions can be investigated by an optimization solver. General researches have overlooked many constraints such as maintenance spaces and safety distances between equipments. And, previous researches have tested benchmark processes. What the lack of general researches is that there is no realistic comparison. In this study, the plant layout of a real industrial C3MR (Propane precooling Mixed Refrigerant) process is studied. A MILP (Mixed Integer Linear Programming) including various constraints is developed. To avoid the violation of constraints, penalty functions are introduced. However, conventional optimization solvers handling the derivatives of an objective functions can not solve this problem due to the complexities of equations. Therefore, the PSO (Particle Swarm Optimization), which investigate an optimal solutions without differential equations, is selected to solve this problem. The results show that a proposed method contributes to saving the capital expenditures.

Plant layout optimization Particle swarm optimization C3MR Liquefaction process

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