Emergency Shut Down (ESD) 조기 탐지

화학 공정은 복잡한 설비와 정교한 설정을 필요로 하며 설비가 갑작스럽게 중단될 경우 운영 비용의 손실뿐 아니라 화학 물질의 특성으로 인한 환경과 안전 피해가 발생할 수 있습니다. 따라서, 공정 설비의 동작, 운영 상 이상 요인을 사전에 탐지하여 긴급 셧다운의 가능성을 예방하는 것이 중요합니다.

머신러닝 및 딥러닝 모델을 통한 데이터 기반 이상 탐지 모델을 사용해 석유화학 PP 공정의 반응로 이상 징후를 사전에 예측하고 갑작스러운 셧다운(ESD)을 방지합니다.

최대 7일 전 석유화학 PP 공정 반응로 이상 예측이 가능합니다. 긴급 셧다운을 조기 탐지하여 비용뿐만 아니라 환경 및 안전 상의 피해를 최소화할 수 있습니다.