[논문 리뷰] Cleaning Schedule Optimization of Heat Exchanger Networks Using Particle Swarm Optimization

Totok R. Biyanto, Sumitra Wira Suganda외 4명|arXiv (Cornell University)|2015. 12. 02.

Process Optimization and Integration참고 문헌 5인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 정유소의 열교환기 네트워크(HENs)의 최적 세척 주기를 결정하기 위해 입자군집최적화(PSO) 방법을 제안한다. 에너지 손실과 유지보수 비용을 최소화하기 위해 44개월 동안 열 회수, 세척 비용, 펌프 비용을 균형 잡고, PSO 알고리즘을 100회 반복하여 수렴한 적합도 함수를 통해 총 123만 6천 달러의 절감 효과를 달성하였다.

ABSTRACT

Oil refinery is one of industries that require huge energy consumption. The today technology advance requires energy saving. Heat integration is a method used to minimize the energy comsumption though the implementation of Heat Exchanger Network (HEN). CPT is one of types of Heat Exchanger Network (HEN) that functions to recover the heat in the flow of product or waste. HEN comprises a number of heat exchangers (HEs) that are serially connected. However, the presence of fouling in the heat exchanger has caused the decline of the performance of both heat exchangers and all heat exchanger networks. Fouling can not be avoided. However, it can be mitigated. In industry, periodic heat exchanger cleaning is the most effective and widely used mitigation technique. On the other side, a very frequent cleaning of heat exchanger can be much costly in maintenance and lost of production. In this way, an accurate optimization technique of cleaning schedule interval of heat exchanger is very essential. Commonly, this technique involves three elements: model to simulate the heat exchanger network, representative fouling model to describe the fouling behavior and suitable optimization algorithm to solve the problem of clening schedule interval for heat exchanger network. This paper describe the optimization of interval cleaning schedule of HEN within the 44-month period using PSO (particle swarm optimization). The number of iteration used to achieve the convergent is 100 iterations and the fitness value in PSO correlated with the amount of heat recovery, cleaning cost, and additional pumping cost. The saving after the optimization of cleaning schedule of HEN in this research achieved at $ 1.236 millions or 23% of maximum potential savings.

연구 동기 및 목표

• 열교환기 네트워크(HENs)에서 발생하는 오염 문제로 인한 열효율 저하와 운영비용 증가를 해결하기 위해.
• HEN 구성 요소의 세척 주기 간격을 최적화하여 총 비용을 최소화하기 위해.
• 열 회수, 세척 비용, 오염으로 인한 추가 펌프 비용 간의 상충 요소를 균형 잡기 위해.
• 복잡한 실세계 산업 HEN 시스템에서의 스케줄링 결정에 입자군집최적화(PSO)를 적용하기 위해.
• PSO가 제한된 반복 수 내에서 높은 비용 절감 효과를 달성할 수 있음을 입증하기 위해.

제안 방법

• 시간이 지남에 따라 열교환기의 점진적 열화를 시뮬레이션하기 위해 대표적인 오염 모델을 사용하였다.
• PSO 알고리즘이 44개월 간의 운영 기간 동안 세척 주기를 최적화하기 위해 적용되었다.
• 적합도 함수는 열 회수 손실, 세척 비용, 추가 펌프 비용의 가중합으로 정의되었다.
• 수렴을 보장하기 위해 최적화 과정을 100회 반복하였다.
• PSO 알고리즘은 후보 세척 주기 스케줄의 집단을 진화시키며, 각 후보를 적합도 함수 기반으로 평가하였다.
• 최종 솔루션은 총 비용이 가장 낮은 것을 기준으로 선택되었으며, 이는 에너지 효율 향상과 유지보수 비용 감소를 반영한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전체 운영 비용을 최소화하기 위해 네트워크 내 열교환기의 최적 세척 간격은 무엇인가?
• RQ2 오염 역학을 통합할 경우 HEN 유지보수 스케줄링에서 비용-편익 트레이드오프는 어떻게 영향을 받는가?
• RQ3 실세계 HEN 시스템에서 입자군집최적화(PSO)는 에너지 비용과 유지보수 비용을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 열 회수, 세척 비용, 펌프 비용은 최적 세척 주기 결정에 어떻게 상호작용하는가?
• RQ5 이 복잡한 스케줄링 문제에 대해 PSO는 제한된 반복 수 내에서 수렴 가능한가?

주요 결과

• 최적화된 세척 주기로 44개월 동안 총 123만 6천 달러의 절감 효과를 달성하였다.
• 이는 향상된 스케줄링을 통해 달성 가능한 최대 절감액의 23%에 해당한다.
• PSO 알고리즘이 100회 반복 내에서 수렴하여 계산 효율성이 뛰어나다는 것을 입증하였다.
• 적합도 함수는 열 회수, 세척 비용, 추가 펌프 비용을 효과적으로 균형 잡는 데 성공하였다.
• 적시 세척을 통해 오염으로 인한 에너지 손실을 크게 감소시켰다.
• 결과적으로 PSO가 HEN 세척 주기 문제에 대해 실현 가능하고 효과적인 최적화 기법임을 확인하였다.