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Abstract LNG FPSO에서 액화 공정 시스템(Liquefaction Process System)은 천연가스를 부피가 1/600인 액체 상태로 액화시키며, LNG FPSO의 Topside Process System 건조 비용의 70%를 차지하고 있는 핵심 공정이다. 이러한 액화 공정 시스템의 Cycle을 구성하는 주요장비에는 Compressor, Sea Water Cooler, Valve, Heat Exchanger, Phase Separator, Common Header가 있으며, 이들을 조합함에 따라 다양한 종류의 액화 Cycle이 구성된다. 본 논문에서는 장비 설치면적에 제한이 있는 LNG FPSO고려한 장비 설치 면적에 따른 소요 비용의 합을 최소로 하는 최적의 액화 Cycle을 도출해 보았다. 이를 위해 수학적 모델을 구성하였으며, 액화 Cycle의 구성과 관련된 설계 변수를 Cycle의 수, Cycle 내부에 Compressor와 Sea Water Cooler 세트 개수 및 Valve와 Heat Exchanger 세트 개수로 정의하였으며, 액화 Cycle의 구성 후 최적의 운전 조건 결정을 위한 설계 변수는 구성 장비들의 입출력 흐름에서의 압력, 온도, 비부피, 유량, Compressor에서 소모되는 일로 정의하였다. 제약 조건으로는 액화 Cycle의 구성에 관련된 제약 조건과 액화 Cycle의 구성 후 최적 운전 조건 결정과 관련된 제약 조건을 도출하였다. 이러한 수학적 모델은 등호 제약 조건의 개수 보다 설계 변수의 개수가 많은 최적화 문제로 볼 수 있으며, 최적의 액화 Cycle에 대한 기준으로 위에서 언급한 비용의 최소화를 목적함수로 정의하였다. 이러한 최적화 문제를 GA(Genetic Algorithm) 방법과 SQP(Sequential Quadratic Programming) 방법을 혼합한 Hybrid 최적화 방법을 사용하여 최적의 액화 Cycle을 도출하였으며, 이를 액화 Cycle 최적 합성 관련 연구들과 비교 검증 하였다.
Publication Date 2011-11-03

이준채, 구남국, 황지현, 노명일, 이규열, "LNG FPSO 액화 사이클의 최적 합성", 2011년도 대한조선학회 추계학술발표회, 목포, pp. 243-249, 2011.11.03-04


  1. 이성준, 노명일, 오민재, 석영수, 김인일, 김현수, "딥 러닝 기반 물체 탐지 및 추적 기술을 이용한 선박 주변 인식 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 165, 2019.01.23-26

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