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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상현 (조선대학교) 조기정 (조선대학교) 신종호 (조선대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제44권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
85 - 92 (8page)

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Ambient Air Vaporizer (AAV) is an essential facility in the process of generating natural gas that uses air in the atmosphere as a medium for heat exchange to vaporize liquid natural gas into gas-state gas. AAV is more economical and eco-friendly in that it uses less energy compared to the previously used Submerged vaporizer (SMV) and Open-rack vaporizer (ORV). However, AAV is not often applied to actual processes because it is heavily affected by external environments such as atmospheric temperature and humidity. With insufficient operational experience and facility operations that rely on the intuition of the operator, the actual operation of AAV is very inefficient. To address these challenges, this paper proposes an artificial intelligence-based model that can intelligent AAV operations based on operational big data. The proposed artificial intelligence model is used deep neural networks, and the superiority of the artificial intelligence model is verified through multiple regression analysis and comparison. In this paper, the proposed model simulates based on data collected from real-world processes and compared to existing data, showing a 48.8% decrease in power usage compared to previous data. The techniques proposed in this paper can be used to improve the energy efficiency of the current natural gas generation process, and can be applied to other processes in the future.
#AI #AAV #Multiple Regression Analysis #Deep Neural Network #Vaporizer

목차

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Gareth, J. / 2017 / An Introduction to Statistical Learning : With Applications in R / Springer google schola Ide, H. / 2017 / Improvement of Learning for CNN with ReLU Activation by Sparse Regularization / 2017 International Joint Conference on Neural Networks google schola 정효민 / 2006 / Optimum Design of Vaporizer Fin with Liquefied Natural Gas by Numerical Analysis / Journal of Mechanical Science and Technology 20(4):545~553 google schola 김동현 / 2020 / 딥러닝을 활용한 산지습지 수위 예측 모형 개발 / 한국습지학회지 22(2):106~112 dbpia 김정욱 / 2017 / 수정 수문지형학적 방법을 적용한 강천 대체습지의 기능평가 / 한국습지학회지 19(3):318~326 google schola

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