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DBFZ - SimBiology를 사용한 혐기성 소화 플랜트의 시뮬레이션 사례
변화하는 연구 요건에 맞춰 적응력을 제공하는 SimBiology 모델
"SimBiology에 내장된 일관성 검사 기능은 모델 개발 과정에서 대단히 유용한 기능입니다.이를 통해 단위를 올바르게 맞춰 잠재적인 불일치 사항을 식별하고 해결하며 잘못된 단위 변환으로 인한 오류를 조기에 방지할 수 있습니다."
주요 성과
- SimBiology에서 개발된 모델은 파라미터 추정과 다양한 데이터셋 사용 측면에서 더욱 유연하고 반복적이어서 변화하는 연구 요구에 더 잘 적응할 수 있었습니다
- SimBiology로의 전환을 통해, DBFZ 팀은 이전에 이벤트 처리 과정에서 자주 발생했던 문제를 해결할 수 있게 되어, 각 새로운 데이터셋마다 모델을 디버그하고 패치하는 작업이 필요했던 번거로움을 덜고 보다 효율적인 모델링 워크플로를 구현할 수 있었습니다
MATLAB 및 SimBiology에서 ode15s로 풀어낸 ADM1-R3의 시뮬레이션 결과. (pH(상단) 및 바이오가스 생산 속도(하단) 포함)
유기물질을 바이오가스로 전환할 수 있는 능력 덕분에, AD(혐기성 소화) 플랜트는 지속 가능성을 높이고 기후 변화 완화에 기여할 수 있는 상당한 잠재력이 있습니다. 독일 바이오매스 연구소(Deutsches Biomasseforschungszentrum, DBFZ)의 주니어 연구 그룹이 AD 플랜트의 공정 지식과 이해를 개선하기 위해 모델과 모니터링 알고리즘을 개선하는 연구를 진행하고 있습니다. 연구팀의 목표는 AD 발전소의 환경적 발자국을 줄이는 것뿐만 아니라, 다른 재생 에너지원에서 발생하는 전력 공급의 변동을 보상하는 능력을 향상시키는 보다 효율적이고 유연한 발전소 운영을 실현하는 것입니다.
애초에 MATLAB® 및 Simulink®에서 개발되었던 단순화된 AD 공정 모델이 최근에는 SimBiology®에서 새롭게 구현되었습니다. 이 변경은 SUNDIALS 솔버의 향상된 성능, SimBiology에서 시간 기반 이벤트를 처리하기 위한 내장 함수, 그리고 샘플링 빈도가 다양한 데이터를 사용하여 목적 함수의 파라미터를 추정할 수 있는 기능 등 여러 가지 요인에 의해 이루어졌습니다. 특히 후자의 기능은 다양한 시나리오를 신속하게 실험하거나 반복적으로 탐색할 수 있게 해줍니다.
MathWorks는 DBFZ 연구원들이 SimBiology의 구문 규칙을 구성하는 파라미터, 종, 방정식 및 대수 규칙에 익숙해지도록 도왔습니다. 그 결과, 그들의 SimBiology 모델은 이제 더욱 효과적으로 개선될 수 있을 뿐만 아니라, 변화하는 연구 요구에 맞춰 더 정확하고 견고하며 유연하게 조정할 수 있습니다. 모델 실행은 MATLAB에서 구현된 표준 절차에 비해 더 빠르며, 파라미터 추정, 불확실성 정량화 및 빈번한 모델 평가가 필요한 시나리오를 향상킬 수 있습니다. 또한, 각각의 새 데이터 세트에 대한 디버깅 및 모델 패치가 필요했던 이전 이벤트 처리 과제가 해결되었습니다.
또한, DBFZ의 주니어 연구 그룹에서는 모델 개발과 공정 시뮬레이션을 위해 Statistics and Machine Learning Toolbox™ 또는 Symbolic Math Toolbox™와 같은 추가 툴박스도 자주 사용됩니다.
