[에너지학개론] 제 29강. 석유화학 산업과 4차 산업혁명의 만남

석유화학 공장들은 산업에서 발생하는 각종 환경 문제들에 대비하기 위해 인공지능을 활용한 기술 혁신을 이행 중이다. 기존의 폐수 처리시설의 운전은 경험에 의존해왔기 때문에, 갑작스러운 수질 상태의 변화는 대처에 어려움을 야기해 왔다. 국내 석유화학기업(SK인천석유화학)은 폐수에 존재하는 다양한 미생물의 영상 이미지를 수집하여 딥 러닝 기술을 적용해 미생물의 종류와 분포에 따른 수질 변화를 실시간으로 확인함으로써, 이에 대한 빠른 대응이 가능하도록 하였다. 또한 사업장의 질소산화물(NOx) 배출허용기준이 강화됨에 따라, 기준치 이상의 질소산화물 배출을 방지하기 위해 인공지능을 활용하는 연구도 진행되고 있다. 기존의 공정 데이터로부터 운전 조건에 따른 질소산화물 배출량을 학습하여, 이를 예측하는 프레임워크의 구축을 통해 환경 오염을 방지하기 위한 선제적 조치를 취할 수 있을 것으로 기대된다.

또한 최근에는 이산화탄소를 석유화학제품의 기초원료로 전환하기 위한 친환경 촉매 개발에도 인공지능 기술의 적용이 시도되고 있다. 기존의 촉매 개발 연구는 경험적 지식을 통한 반복적 소재 합성과 성능 평가로 인해, 원하는 물성을 지닌 소재를 개발하기까지 많은 시간과 비용을 필요로 했다. 하지만 머신러닝과 자동화 기술이 적용된 데이터 기반의 소재 개발 방법은 새로운 소재의 물성과 성능 파악에 소모되는 개발 비용과 기간을 대폭으로 줄여, 석유화학 촉매 및 신제품 개발에 유용하게 활용될 것으로 예상되고 있다.