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고홍철 (테크다스) 이종현 (테크다스) 이우조 (한화토탈에너지스)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
733 - 739 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0089

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A digital twin framework with Simulation-based Optimization (SBO) for industrial plants is developed. The proposed framework is composed of a combination of DWSIM and Python. DWSIM is adopted for SBO simulation because it is open source process simulation software, used to model and simulate rigorously the processes such as refinery, petrochemical, chemical, power generation and utilities. Python is adopted for SBO optimization because it provides free optimization libraries for solving various forms of nonlinear optimization problems. The combination of Aspen HYSYS and MATLAB was previously proposed for SBO and used primarily for process synthesis and design because of its advanced simulation and optimization capabilities. This study applied the SBO framework with DWSIM and Python to Crude Unit real-time optimization (RTO). The result showed that the time requirement of RTO configuration, calculation efficiency and convergence stability are acceptable compared with RTO solutions already commercialized, confirming that the SBO framework with the combination of DWSIM and Python can be helpful for Digital Twin development in industrial plants.
#Digital Twin #Simulation-based Optimization #Real-time Optimization #Crude Unit #DWSIM #Python

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시뮬레이션 기반의 최적화 프레임워크
Ⅲ. 실시간 운전 최적화
Ⅳ. 사례연구
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Gartner, Hype Cycle for the Internet of Things 2019, p. 7, Jul. 2019. google schola DECHEMA, Digitalization in the Chemical Industry, 2016. (Translated by Je-Cheol Lee, AVEVA Korea) google schola Siemens, Evolution of a Digital Twin with an Ethylene Plant as an Example, 2020. google schola W. Zhu, H. Ye, Y. Yang, X. Zou, and H. Dong, “Simulation-based optimization of a multiple gas feed sweetening process,” ACS Omega, pp. 2690-2705, 2022. google schola T. Westerlund and F. Pettersson, “An extended cutting plane method for solving convex MINLP problems,” Computers and Chemical Engineering, vol. 19, pp. 131-136, 1995. google schola

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