공직파(3): 공정모사(Process Simulation)란 무엇일까?

현대 산업에서 공정설계(Process Design)는 단순히 설비를 배치하거나 공정을 계획하는 단계를 넘어, 실제 공정의 효율, 안전, 경제성을 예측하고 최적화하는 중요한 역할을 수행합니다. 그 중심에는 공정모사(Process Simulation)라는 기술이 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 공정모사가 무엇인지, 역사와 관련 프로그램, 활용 목적, 정확성, 그리고 미래 기술에서의 발전 방향까지 자세히 살펴보겠습니다.

 

공정모사 프로그램은 목적에 따라 종류가 다릅니다.

 

1. 공정모사란 무엇인가?

공정모사(Process Simulation)는 화학, 에너지, 석유화학, 바이오, 환경 등 다양한 산업에서 실제 공정을 컴퓨터 상에서 가상으로 구현하고 분석하는 기술입니다. 쉽게 말해, 실제 공정을 돌리기 전에 컴퓨터에서 시험 가동해보는 것이라고 이해하면 됩니다. 이를 통해 공정의 최적화, 설비 설계, 경제성 분석, 안전성 검토 등이 가능해집니다.

 

공정모사는 물질의 흐름, 에너지 변화, 화학반응, 장치 간 상호작용을 수학적 모델과 알고리즘으로 표현합니다. 이렇게 시뮬레이션된 데이터를 기반으로 엔지니어는 다음과 같은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

• 장치 크기와 용량 최적화
• 공정 운영 조건 결정 (온도, 압력, 유량 등)
• 비용 대비 생산성 분석
• 안전 문제 사전 검토

즉, 공정모사는 위험과 비용을 최소화하며 공정 설계를 최적화하는 필수 도구라고 할 수 있습니다.

 

 

2. 공정모사의 역사

공정모사의 역사는 1960~1970년대 컴퓨터 기술 발전과 함께 시작되었습니다. 초기에는 간단한 열역학적 계산과 물질수지(Material Balance) 중심의 모델이 전부였지만, 점차 화학반응과 에너지 변화를 포함한 정교한 공정 시뮬레이션이 가능해졌습니다.

• 1970년대: ASPEN I, HYSYS 등 초기 상업용 공정 시뮬레이터 개발
• 1980~1990년대: 정밀 열역학 모델, 반응기 모델, 장치 간 상호작용 포함
• 2000년대 이후: 3D 공정 플로우, 동적 시뮬레이션, 최적화 알고리즘 적용
• 최근: 디지털 트윈(Digital Twin) 기술과 연결되어 실제 공정 데이터를 실시간 반영 가능

특히 디지털 트윈 기술과 결합되면서 공정모사는 단순 예측 수준을 넘어, 실제 설비 운영과 밀접하게 연계된 실시간 최적화 도구로 진화하고 있습니다.

 

 

3. 관련 프로그램과 도구

공정모사에 활용되는 프로그램은 산업 분야와 목적에 따라 다양합니다. 대표적인 프로그램을 소개하면 다음과 같습니다.

프로그램주요 특징활용 분야

Aspen Plus / Aspen HYSYS	화학반응, 열역학, 물질수지 시뮬레이션	화학, 석유화학, 정유
PRO/II	공정 단위조작(Unit Operation) 중심, 유틸리티 계산 강점	석유화학, 에너지
gPROMS	반응기, 배치 공정 등 복잡한 공정 시뮬레이션 가능	화학, 바이오, 제약
COMSOL Multiphysics	다중 물리현상(Multiphysics) 통합	배터리, 연료전지, 전자재료
MATLAB / Simulink	맞춤형 공정 모델링, 제어 및 최적화 가능	연구 및 개발, 동적 공정 분석

이 외에도 특정 산업 맞춤형 소프트웨어가 존재하며, 대부분 물질수지(Material Balance) + 에너지수지(Energy Balance) + 반응기 모델 + 장치 모델을 결합하여 시뮬레이션을 수행합니다.

 

 

4. 왜 공정모사를 하는가?

공정모사의 목적은 다음과 같이 나눌 수 있습니다.

1. 공정 설계 최적화
   설비 용량, 배관 크기, 열교환기 효율 등을 시뮬레이션으로 검증함으로써, 초기 투자 비용과 운영 비용을 최소화합니다.
2. 안전성 확보
   폭발, 화재, 유해물질 누출과 같은 위험 상황을 가상 환경에서 테스트하여, 실제 설비 운전 시 사고를 예방할 수 있습니다.
3. 경제성 분석
   원료비, 에너지 비용, 생산량 변화를 반영하여 수익성을 평가하고, 투자 타당성을 검증합니다.
4. 교육 및 실험
   엔지니어 훈련과 신규 공정 연구에서 실제 장치를 돌리지 않고도 다양한 운영 조건을 실험할 수 있습니다.
5. PFD 및 HMB 데이터 확보
   기초 설계에 필요한 PFD 및 HMB(Heat and Material Balance) 데이터를 확보할 수 있습니다. PFD에 대한 설명은 하기 버튼을 클릭하세요.

 

5. 공정모사의 정확성 수준

공정모사는 모델과 입력 데이터의 정확성에 크게 의존합니다. 일반적으로 단위조작 수준에서는 실제 공정대비 오차가 ±5~10% 수준으로 예측이 가능하며, 전체 공정에서는 ±10~20% 정도로 정확도의 오차를 감안합니다.

• 정확도를 높이기 위한 방법
  • 최신 열역학 데이터 사용
  • 실험 데이터를 기반으로 모델 보정
  • 반응기 및 장치 모델의 정밀화
  • 동적 시뮬레이션과 실제 운전 데이터 비교

즉, 공정모사는 절대적인 수치보다는 설계 비교, 최적화, 위험 평가 도구로 활용되는 것이 일반적입니다. 

오차가 발생하는 가장 주된 이유는, 공정모사와 실제 현장이 100% 동일한 조건으로 볼 수 없습니다.

 

예컨대, 공정모사에서 계절이 겨울인지, 여름인지 그 조건을 기입하여 반영할 수 없으며, 유체 이송 중 압력손실이 이론적 접근으로 계산한 값보다 더 높게 나오는 경우도 발생할 수 있습니다. 그러므로, 오차를 감안하는 것이 Margin을 부여하는 방법입니다.

 

공정 유체흐름에서는 일반적으로 20~30%의 Margin을 부여하는 반면, Utility 유체의 경우, 50~100%의 Margin을 부여하는 것이 가장 좋습니다. 

 

6. 미래 기술과 공정모사

최근 공정모사는 단순 예측을 넘어 스마트 제조, 디지털 트윈, AI 기반 최적화와 결합하며 미래 기술로 발전하고 있습니다.

• 디지털 트윈(Digital Twin)
  실제 공정을 그대로 디지털 환경에 구현하여 실시간 모니터링과 제어 가능
• AI/머신러닝 기반 공정 최적화
  방대한 운전 데이터와 시뮬레이션 결과를 학습하여 공정 조건 자동 최적화
• 클라우드 기반 협업 시뮬레이션
  여러 지역의 엔지니어가 동시에 공정 설계와 검토 가능
• 멀티피직스(Multiphysics) 연계
  화학반응, 열전달, 유체역학을 통합해 더욱 정밀한 예측 가능

이러한 기술은 지속가능성, 에너지 효율, 환경 규제 준수와 같은 현대 산업의 요구를 충족시키는 데 필수적입니다.

 

 

7. 결론

공정모사는 현대 산업에서 공정 설계의 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 단순히 장치를 설계하는 것을 넘어, 안전성, 경제성, 최적화, 환경 규제 준수까지 통합적으로 고려할 수 있는 기술입니다. 비록 모델과 데이터에 따라 정확도에 차이가 있지만, 공정모사를 활용하면 위험과 비용을 최소화하며 효율적인 공정 설계를 수행할 수 있습니다.

 

앞으로 디지털 트윈과 AI 기술이 결합되면서 공정모사는 단순 예측을 넘어 실시간 제어와 최적화의 영역으로 확대될 전망입니다. 공정모사는 공정설계 직무에서 단순 계산 이상의 미래 경쟁력 확보 도구라 할 수 있습니다.