출처 : SONOW
프로세스 모델과 센서 융합으로 가상 플랜트 완벽 재현
국내 원자력발전소와 정유공장에 도입된 안전 디지털 트윈이 산업안전 관리의 패러다임을 혁신하고 있다. 이 시스템은 복잡한 화학 프로세스와 수천 개의 센서 데이터를 융합하여 실제 플랜트와 동일한 가상 환경을 구축하고, 다양한 사고 시나리오를 미리 설계하여 대응 방안을 검증한다.
한국수력원자력 신고리 3·4호기에 구축된 디지털 트윈은 원자로, 증기발생기, 터빈, 냉각계통까지 발전소 전체 시스템을 실시간으로 재현한다. 1차 계통의 압력, 온도, 유량과 2차 계통의 증기 조건, 터빈 효율까지 총 15,000여 개 파라미터가 초단위로 모니터링되어 디지털 모델에 반영된다.
SK에너지 울산Complex에서는 상압증류장치, 분해장치, 개질장치 등 20여 개 주요 공정을 디지털 트윈으로 구현했다. 각 반응기의 온도, 압력, 유량, 조성 변화가 실시간으로 추적되며, 연쇄 반응과 상호 영향까지 정밀하게 모델링되어 있다. 원유 성상 변화부터 최종 제품 품질까지 전체 공정의 동적 거동을 가상환경에서 완벽하게 재현한다.
이상 시나리오 가상 훈련으로 운전원 대응능력 300% 향상
안전 디지털 트윈의 핵심 기능은 다양한 이상 상황을 가상으로 재현하여 운전원의 대응 능력을 향상시키는 것이다. 실제로는 위험해서 시도할 수 없는 극한 상황까지 안전하게 훈련할 수 있다.
한국원자력연구원이 개발한 원전 시뮬레이터에서는 냉각재 상실사고, 증기관 파단, 전원상실 등 주요 사고 시나리오를 가상으로 재현한다. 운전원이 가상 제어실에서 실제와 동일한 절차로 사고에 대응하면서 최적의 조치 방법을 학습한다. 기존 이론 교육 대비 대응 시간을 60% 단축하고 정확도를 300% 향상시키는 성과를 거두었다.
GS칼텍스 여수공장에서는 화재, 폭발, 유독가스 누출 등의 시나리오를 정기적으로 시뮬레이션한다. 각종 안전장치의 작동 순서와 비상 정지 절차를 가상환경에서 반복 훈련하여 운전원의 숙련도를 높인다. 특히 야간이나 교대 시간대 등 취약 시간대의 사고 대응 능력을 집중적으로 강화하고 있다.
현대오일뱅크 대산공장에서는 복합 사고 시나리오 훈련도 수행한다. 태풍으로 인한 정전과 동시에 화재가 발생하는 상황처럼 여러 이상 상황이 동시에 발생하는 복잡한 시나리오를 통해 종합적인 판단 능력을 기른다.
인터록 시스템 사전 검증으로 오작동 95% 예방
산업 플랜트의 안전을 책임지는 인터록 시스템의 신뢰성을 디지털 트윈이 사전에 검증한다. 새로운 인터록 로직을 적용하기 전에 가상환경에서 수천 가지 운전 조건을 테스트하여 오작동 가능성을 원천 차단한다.
포스코케미칼 광양공장에서는 아크릴산 제조공정의 인터록 시스템을 디지털 트윈으로 검증한다. 반응기 온도 급상승, 압력 이상, 원료 공급 중단 등 다양한 상황에서 인터록이 정확히 작동하는지 확인한다. 실제 적용 전 가상 테스트를 통해 인터록 오작동을 95% 예방하고 있다.
롯데케미칼 여수공장에서는 에틸렌 분해로의 비상정지 시스템을 정기적으로 검증한다. 분해로 내부 온도가 설정값을 초과하거나 연료가스 공급이 중단될 때 안전하게 정지되는지 시뮬레이션으로 확인한다. 이를 통해 분해로 손상을 방지하고 2차 사고를 예방한다.
한화토탈 대산공장에서는 HAZOP(Hazard and Operability Study) 분석에 디지털 트윈을 활용한다. 설계 단계에서 식별된 위험 요소들을 가상환경에서 실제로 구현하여 안전장치의 효과를 정량적으로 평가한다. 기존 정성적 분석을 넘어 정량적 안전성 평가가 가능해졌다.
사고 전파 실시간 평가와 규제 대응 로그 자동 축적
사고가 발생했을 때 피해 확산을 최소화하기 위해 사고 전파 경로를 실시간으로 분석하고 최적의 차단 방법을 제시한다. 또한 모든 운전 데이터와 대응 조치를 자동으로 기록하여 규제기관 보고와 사고 원인 분석에 활용한다.
한국원자력안전기술원과 연계된 월성 원전의 안전 모니터링 시스템은 미미한 이상 징후라도 감지되면 즉시 전파 경로를 분석한다. 방사선 누출이나 냉각재 이상 시 바람 방향, 주민 거주지역, 대피 경로를 종합 고려하여 최적의 방호 조치를 제안한다. 모든 데이터가 실시간으로 원자력안전위원회에 전송되어 투명한 안전 관리가 이루어진다.
S-Oil 온산공장에서는 유독가스 누출 시 확산 모델링을 실시간으로 수행한다. 풍향, 풍속, 대기 안정도를 고려하여 유독가스의 확산 범위와 농도를 예측하고, 주변 지역 대피 권고를 자동으로 발령한다. 지난해 황화수소 미량 누출 사고 시 2분 만에 대피 범위를 결정하여 인명 피해를 완전히 예방했다.
LG화학 여수공장에서는 블록체인 기술을 활용하여 모든 안전 관련 데이터를 위변조 불가능하게 저장한다. 운전 조건, 안전장치 작동 이력, 운전원 조치 사항이 실시간으로 기록되어 사고 조사나 규제 감사 시 객관적인 증거자료로 활용된다.
향후 이 시스템은 AI와 머신러닝을 결합하여 사고 예측 능력을 더욱 고도화할 예정이다. 미세한 운전 패턴 변화만으로도 잠재적 위험을 조기에 감지하여 사고를 원천 예방하는 예지 안전 시스템으로 발전할 것으로 기대된다.