재생열산화장치의 유지보수 고도화를 위한 디지털 트윈 기반의 안전 서비스 기술 구현 - 영향 인자 및 3D 구현 중심으로

• 영문명: Implementing a Digital-Twin–Based Safety Service for Advanced Maintenance of Regenerative Thermal Oxidizers - Centered on influencing factors and 3D realization
• 발행기관: 사단법인 한국안전문화학회
• 저자명: 박훈민(Hoon Min Park) 이준성(Joon Seong Lee)
• 간행물 정보: 『안전문화연구』제48호, 245~264쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.11.30

국문 초록

본 연구는 재생열산화장치(RTO)의 핵심 위험·성능 영향인자(열교환 재생층 막힘, 밸브 스틱션, 버너 미점화, 챔버 과열·차압 이상 등)를 체계적으로 규명하고, 이를 반영한 디지털 트윈 기반의 안전 서비스 기술을 구현한다. UI(User Interface)를 이용하여 RTO 장치와 PC간에 실시간으로 시스템 상태 데이터를 수신하고, 이를 통합하여 안전사고 가능성을 선제적으로 대응한다. 3D 설비 모델과 핵심 영향인자 모델을 결합해 현장 운영 조건을 가상 반영하고, 유지보수 의사결정을 표준화함으로써 시스템 안전관리, 원거리 유지보수 및 표준화를 목표로 한다. 연구 방법으로 RTO 모니터링 장치인 PLC 제어반을 통해 현장 데이터 (온도/압력/차압/VOC/밸브/버너 상태)와 3D 설비 모델(BIM), 운용센서 기반의 공정모델을 동기화하여 디지털 트윈을 구성한다. 트립 조건(Trip Condition)에 따른 이상 탐지, 건전성 지수(Health Index), 시나리오 기반 HAZOP 규칙을 결합한 위험도 평가 모듈을 설계한다. 민감도와 기여도에 따라 영향인자를 정량화하고, 정비 시점과 작업 범위·부품 교체 우선순위를 추천하는 유지보수 워크플로를 구현한다. 3D UI(User Interface)에서 설비·배관·밸브를 층위별로 시각화하며, 가상/실측 궤적 비교, 핫스팟(과열·누설 추정) 오버레이, 알람 히스토리를 인터랙티브하게 제공한다. 따라서 프로토타입 디지털 트윈은 운전 모드 전환과 부하 변동 시의 온도/차압 응답을 재현하여 이상 징후(재생층 막힘, 밸브 구동 지연, 버너 미점화)를 조기 식별한다. 위험도 기반 알림으로 불필요한 경보를 감축하고, 사후정비 중심의 운영을 계획정비 중심으로 전환하는 의사결정을 지원했다. 정비 표준작업서(SOP)와 연동된 권고안(점검 항목, 예상 공수·부품, 안전 체크리스트)을 자동 제시하여 현장 대응 일관성을 높였다. 3D 인터페이스는 공간적 맥락에서 고장 전파 경로와 격리 대책(밸브 차단, 바이패스 경로)을 직관적으로 제시해 교육·훈련 효과를 유도한다. 결론적으로 디지털 트윈 기반 안전 서비스는 RTO의 위험·성능 영향인자를 데이터 기반으로 관리하고, 예지 정비 및 표준화된 대응을 통해 안전성과 가용성을 동시 향상시킨다. 3D 구현은 운영·정비·안전 부서 간 공통 참조 프레임을 제공해 의사소통 비용을 줄이고, 복잡 설비의 상황 인식을 고도화한다. 향후 과제는 고장유형 라이브러리 확장, 모델 자동 동기화(MLOps/MDOps), 사이버보안·표준 API(ISA/IEC 62443 등) 준수, 다설비 라인 확장성 검증이다. 실증 단계에서는 오동작 탐지, 계획정지율, 에너지 효율, 안전사고 등을 정의하여 정량적 효과를 지속적으로 평가해야 한다.

영문 초록

This study systematically identifies the key risk and performance influencing factors of regenerative thermal oxidizers (RTOs)—including clogging of regenerative heat-exchange beds, valve stiction, burner mis-ignition, and chamber overheating or abnormal differential pressure—and implements a digital-twin–based safety service that reflects those factors. By integrating real-time state estimation, risk scoring, and prognostics and health management (PHM), the approach proactively reduces unplanned shutdowns and safety incidents. A 3D equipment model coupled with a process dynamics model virtually mirrors site operating conditions with high fidelity, standardizing and quantifying maintenance decision-making. Methodologically, the digital twin is built by synchronizing an on-site data pipeline (temperature, pressure, differential pressure, VOCs, valve position, burner status, PLC logs) with a 3D equipment model (BIM/point cloud) and reduced-order process models (0D/1D plus virtual sensors). The risk-evaluation module combines anomaly detection (statistical/ML), a health index, remaining useful life (RUL) estimation, and scenario-based HAZOP rules. Influencing factors are quantified via sensitivity and contribution analyses, and a maintenance workflow recommends service timing, task scopes, and spare-part replacement priorities. In a 3D user interface, equipment, piping, and valves are visualized by layers; simulated vs. measured trajectories are compared; hotspots (overheating/leak inference) are overlaid; and alarm histories are provided interactively. Accordingly, the prototype twin reproduces temperature and differential-pressure responses under mode changes and load fluctuations, enabling early detection of abnormal signs (bed fouling, delayed valve actuation, burner mis-ignition). Risk-based notifications reduce nuisance alarms and support a shift from reactive to planned maintenance. Recommendations linked to standard operating procedures (SOPs)—including inspection items, estimated labor and parts, and safety checklists—improve consistency of field actions. The 3D interface intuitively presents fault-propagation paths and isolation measures (valve shut-off, bypass routing) in spatial context, demonstrating benefits for training and operator education. In conclusion, a digital-twin safety service manages RTO risk/performance drivers in a data-driven manner and improves both safety and availability through PHM and standardized responses. The 3D implementation offers a shared reference frame for operations, maintenance, and safety teams, lowering communication costs and enhancing situational awareness for complex assets. Future work includes expanding the fault-type library, automating model synchronization (MLOps/MDOps), ensuring compliance with cybersecurity and standard APIs (e.g., ISA/IEC 62443), and validating scalability across multi-unit lines. In piloting and deployment, key performance indicators (KPIs)—false positives/false negatives, planned-downtime rate, MTBF/MTTR, energy efficiency, and the time to sustained zero-incident operation—should be defined to continuously evaluate quantitative impact.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 3D 모델링과 Edge-IoT 기반 데이터베이스 구성

Ⅲ. 디지털트윈 시각화를 위한 3D 모델링과 디자인 서비스

Ⅳ. 실험결과

Ⅴ. 결 론

참고문헌

키워드

디지털 트윈 재생열산화장치(RTO) 예지정비(PHM) 안전 서비스 3D 구현 Digital Twin Regenerative Thermal Oxidizer (RTO) Prognostics and Health Management (PHM) Safety Service 3D Implementation