AI 기반 EDC Cracker 품질 예측 및 운전 최적화 플랫폼

EDC Cracker AI 모델링 과제 최우수 선정

SIMACRO는 AI 기반 EDC Cracker 모델링 및 운전을 주제로 한 한국 정부 지원 경쟁 과제에서 최고 평가 점수를 획득하여 최우수 과제로 선정되었음을 알려드립니다.

EDC Cracker가 어려운 문제인 이유

고온 열분해 공정은 성능을 좌우하는 핵심 내부 상태를 운전 중에 직접 계측할 수 없다는 근본적인 한계를 가지고 있습니다. Coke 생성량이나 반응관 내부의 온도 프로파일, 압력 강하는 모두 경계 조건을 통해 간접적으로 추정할 수밖에 없고 그 결과 크래킹 강도 조절이나 Decoking 일정 계획, 에너지 관리 같은 중요한 운전 결정들이 오랫동안 운전원의 경험과 사후 대응에 의존해 왔습니다.

디지털 트윈 플랫폼은 바로 이 지점에서 실질적인 가치를 제공합니다. ProcessModel V™는 제1원리 모델과 AI/ML 모델, 플랜트 데이터를 결합하여 직접 계측이 불가능한 공정 변수들을 추정할 수 있는 모델을 구축하고 배포하며 운영할 수 있도록 지원합니다. 이러한 소프트 센서 기반의 접근 방식을 통해 내부 공정 상태를 더 명확하게 파악할 수 있게 되고 보다 근거 있는 의사결정이 가능해집니다. 실제로 Coke 생성량을 정밀하게 추정함으로써 Decoking 일정을 최적화하고 불필요한 다운타임과 파울링 위험을 동시에 줄인 사례가 있으며 반응관 내부의 온도 프로파일을 추정하고 최적화하여 최대 6%의 에너지 절감을 달성한 사례도 있습니다.

4~5년간의 현장 검증 경험

지난 4~5년간 SIMACRO는 글로벌 에너지 및 화학 기업들과 협력하며 고온 열분해 공정을 위한 실시간 디지털 트윈을 구축하고 검증해 왔습니다. 다양한 현장 프로젝트를 통해 EDC Cracker의 반응 특성과 운전 상의 복잡한 트레이드오프에 대한 깊은 이해를 쌓았으며 기존 접근법으로는 신뢰성 있게 다루기 어려웠던 문제들을 실질적으로 해결해 온 경험을 보유하고 있습니다.

다음 단계: EDC Cracker 운전을 위한 AI Agent

이제 목표는 이 전문성을 실행 가능한 형태로 구현하는 것입니다. EDC Cracker 운전에 특화된 AI Agent를 개발하여 공정 상태를 지속적으로 모니터링하고 분석하며 실시간으로 자율 최적화할 수 있는 시스템을 만드는 것이 다음 단계입니다. 2027년 신속 상용화를 목표로 하고 있으며 파트너사들과 함께 산업 현장에 실질적인 변화를 가져올 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

SIMACRO media team | media@simacro.com