Chemicals and Petrochemicals

 

화학 및 석유 화학 산업용 MATLAB 및 Simulink

공정 엔지니어는 MATLAB® 및 Simulink®를 사용하여 실시간 센서 데이터를 분석하고, 제어 전략을 구현하고, 빅 데이터 및 머신 러닝을 기반으로 한 예측 유지보수 시스템을 생성합니다.

MATLAB 및 Simulink 는 공정 엔지니어에 도움이 됩니다.

  • 고속 센서 데이터에 수치 기법을 적용하여 예측 유지보수 시스템 개발
  • 과거의 데이터를 활용한 머신 러닝 사용으로 프로세스 문제 해결
  • 데이터 모델링을 사용하여 공정 성능 개선하기 
  • 고급 예측 제어(APC) 전략 개발 및 구현
  • 데이터 과학자 또는 IT  인력 에 의존하지 않고 디지털화 도입

"제조 회사로서 머신 러닝 전문 지식이 있는 데이터 과학자가 있는 것은 아니지만, MathWorks에서 툴과 기술 노하우를 제공하여 몇 달 만에 시스템 구축 예방 유지보수 시스템을 개발할 수 있었습니다."

Dr. Michael Kohlert, Mondi Gronau

예제 보기 

Shell detects events and abnormalities in chemical plants using predictive analytics with MATLAB .

공정 시뮬레이터를 넘어

전통적 공정 시뮬레이터는 일반적으로 정상 상태 조건에 충분하지만 실제 설비가 다루는 투입물의 동적 특성을 다룰 수는 없습니다. MATLAB을 사용하면 방정식과 알고리즘을 직접 작성하여 전체 모델을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

사용자 지정 단위 작업, 고급 분석, 제어 방식 설계 및 유전 알고리즘과 같은 최적화 루틴 활용을 위해 Aspen Plus 및 gPROMS와 같은 공정 시뮬레이터에 MATLAB을 통합 할 수도 있습니다.

Johnson Matthey가 MATLAB을 공정 시뮬레이터를 통해 선택하여 처리 시스템 후 엔진 배기 가스를 모델링한 이유를 알아보십시오 .

예측 유지보수 및 신호 처리를 통한 자산 최적화

MATLAB은 장비의 특정 작동 및 아키텍처 프로파일에 대해 맞춤화된 예측 유지보수 알고리즘을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. Predictive Maintenance Toolbox™를 사용하여 상태 지표를 설계하고 회전식 장비의 잔여 수명을 예측합니다.

Signal Processing Toolbox™를 사용하여 제어 루프의 성능 모니터링 자동화, 파이프라인의 부식 또는 점식 범위의 원격 판단, 파이프라인 누출의 위치 및 수량 감지가 가능합니다.

Baker Hughes가 MATLAB을 사용하여 가스 및 오일 추출 장비의 예측 유지보수 플랫폼을 구현하고 전체 비용을 30~40% 절감한 비결을 알아보십시오.

머신 러닝 및 빅 데이터

Statistics and Machine Learning Toolbox™의 대화형 앱을 통해 데이터 과학의 전문가가 될 필요 없이 머신 러닝 기법을 적용할 수 있습니다. 또한, MATLAB은 구조화되었든 구조화되지 않았든 빅 데이터 작업을 위한 고성능 단일 환경을 제공합니다. 이를 통해 장애 감지 및 진단을 더욱 빠르게 수행하고 프로세스를 더욱 원활하게 모니터링할 수 있습니다.

다양한 데이터베이스 통합과 공정 최적화를 위한 머신 러닝 활용을 통해 분석  시간을 며칠에서 몇 분으로 줄인 Ruukki 엔지니어의 비결을 알아보십시오.

이미지 프로세싱 및 PDE

Image Processing Toolbox™ 응용 프로그램을 사용하여 이미지 데이터를 분할하고 큰 이미지 데이터 세트를 일괄 처리하는 것과 같은 공통 프로세스를 자동화합니다. 화염 특성화, 장비의 열 이미징 및 플라스틱 필름 품질 검사와 같은 이미지 처리 응용 프로그램에 MATLAB을 사용할 수 있습니다. MATLAB에서 딥러닝을 통해 이미지 및 비디오 데이터로부터 직접 특징 표현을 학습할 수 있습니다.

Partial Differential Equation Toolbox™의 함수를 사용하여 열 및 물질 전달 방정식 및 편미분 방정식(PDE)을 신속하게 계산합니다. 이 툴박스는 몇 줄의 코드로 PDE를 해결할 수 있게 하여 분석 속도를 높입니다.

DuPont 이 MATLAB에서 멀티 스펙트럼 이미지를 분석하여 곰팡이 성장 및 콜로니 구성의 정량화를 어떻게 자동으로 했는지 알아보십시오.

데이터 모델링을 통한 공정 개선

MATLAB의 다변량 분석 툴을 사용하여 프로세스 성능에 영향을 미치는 독립적 변수를 판단하십시오. System Identification Toolbox™를 통해 제1원칙 또는 사양으로부터 쉽게 모델링할 수 없는 동적 시스템 모델을 만들고 사용할 수 있습니다. 이 툴박스를 사용하여 온라인 파라미터 및 상태 추정을 대화형 방식으로 수행할 수도 있습니다. 

Watch how Shell used MATLAB (3:35) 모델을 개발하고 배치 프로세스에서 실시간 최적화 수행하기.

APC 전략 개발 및 구현

MATLAB 제어 제품을 사용하여 제어 스킴을 설계하고 플랜트 동작의 더욱 원활한 분석을 위한 동적 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. HIL(hardware-in-the-loop) 테스트 및 신속한 프로토타입 제작으로 설계를 검증하십시오.

컨트롤 엔지니어는 Aspen Plus 및 gPROMS의 공정 모델을 Simulink에 임베드할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기존 모델을 재배포하여 원하는 환경에서 제어 전략을 설계할 수 있습니다.

Tata Steel에서 디지털 트윈을 통한 제어 전략 최적화로 산업 냉각 타워의 에너지를 40%나 절감한 비결을 알아보십시오.

디지털화

MathWorks는 조직의 요구 사항에 맞는 빅 데이터 전략 채택 및 구현을 도울 수 있습니다. 사전 구축된 MATLAB 툴박스 및 참조 아키텍처를 사용하여 엔터프라이즈 IT 시스템, 클라우드 및 시스템 구축 데이터 인프라와의 통합부터 계산을 클러스터로 확장하거나 MATLAB 사용자가 아닌 사용자와 공유할 수 있도록 응용 프로그램으로 배포하는 등 다양한 응용 프로그램을 단순화할 수 있습니다.

OSIsoft PI 시스템과  직접 연결하고 실시간 운영 인텔리전스를 활성화하는 방법에 대해 알아보십시오. 

Watch how Shell embraced digitization (29:14) MATLAB Production Server™ 사용하기. Shell의 엔지니어들은 여러 소스로부터의 데이터 통합, 모델 구축 및 클라우드와 엔터프라이즈 시스템으로의 분석 배포를 위한 프로세스를 자동화했습니다.

계획 및 일정 예약 활동 간소화

개별 이벤트 시뮬레이션을 통해 시스템 구축 및 일정 예약 효율성을 개선합니다. SimEvents™를 통해 배치 시스템 구축 프로세스 내 작업 타이밍과 리소스 사용량의 효과를 학습할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink 제품을 사용하여 예측, 용량 계획 및 공급망 관리 관련 결정을 위한 운영 조사를 실시할 수 있습니다.

SK Innovation이 MATLAB에서 옵티마이저를 사용하여 정유 공장에서 최적의 원유 선택 전략을 개발한 방법을 알아보십시오.

"MATLAB 및 Simulink에서 자체 시스템을 개발하는 다른 장점은 다른 회사의 단일 크기 솔루션에 의존하기보다 Johnson Matthey 엔지니어가 축적한 조직의 지식과 전문 지식을 확보할 수 있다는 것입니다."

Tim Watling, Johnson Matthey

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