머신러닝 기술의 배기가스 가상센서(Virtual Sensor, PEMS)
배경
가상센서
머신러닝 기법으로 공장에서 온도, 유량, 압력과 같은 물리적 센서가 만들어낸 데이터를 결합해 제품의 품질이나 환경오염물질 농도와 같은 이차적인 성질을 예측하는 소프트웨어 기술
온라인 하드웨어 분석기의 20~30% 비용으로 실시간 품질 분석
미국 환경보호국(EPA)과 유럽 표준협회(CEN)의 정확성 규격을 만족
배기가스 가상센서 PTOP Vsensor™
연소설비에서 배기가스의 O2, CO, CO2, SOx, NOx, 먼지 등을 예측 배기가스 분석기 고장진단 대기오염물질 저감 및 에너지 절감을 위한 연소용 공기 주입량 가이드
솔루션
PTOP Vsensor™ 특징
정확성에 대한 자가진단 기능을 장착하여 신뢰성 확보 - Hotelling의 T2 시험을 통해 데이터의 중앙값에서 벗어나는 정도를 통해 정확성을 판단 - SPE 시험을 통해 입력변수의 예측모델 오차를 통해 정확성을 판단 이동식 연속측정 방식의 분석기를 통해 머신러닝에 필요한 초기 데이터를 확보Hotelling’s T2 시험
SPE 시험
사례
석탄 보일러
(a) 덕트 O2, (b) 굴뚝 O2, (c) 굴뚝 SOx, (d) 굴뚝 NOx, (e) 굴뚝 먼지LNG 복합발전
복합발전 O2 가상센서제철소 열연 가열로
가열로 CO 가상센서납사분해공정 분해로
납사분해공정 분해로 O2 가상센서
