U(Q) = (0.0211Q + 382.6136) / Q
- 방법
- 출탕량 기반 Baseline
- 성능·해석
- Q2 62,659kg/day → Q3 67,755kg/day 시 가스원단위 0.02721 → 0.02675Nm³/kg
용해 · 주조 · M&V · 가스 · 전기
출탕량·Batch 확대를 통한 용해·주조 에너지 원단위 개선
용해로는 출탕량 확대에 따른 가스 원단위 감소를, 주조기#8은 Batch 확대에 따른 단위 생산량당 전력사용 감소를 Baseline 모델로 평가한 사례입니다.
01 · CHALLENGE
현장에서 확인한 주요 과제
- 용해로#2·#4의 출탕량과 에너지 원단위 관계 및 원단위 편차 원인 분석 필요
- 용해로#4가 #2 대비 높은 원단위를 보이는 원인과 출탕온도·대기시간 영향 확인 필요
- 주조기#8은 제품별 원단위 차이와 Batch 생산수량 확대 가능성 검토 필요
02 · DATA
분석에 사용한 데이터
- 용해로 MES 출탕량(kg) 및 EMS 가스사용량
- 주조기 MES 생산수량 및 EMS 전력사용량
- 제품·Recipe·Batch 정보와 일별 정합 데이터
03 · BASELINE / MODEL
Baseline 및 예측모델
E(Q) = 0.0230Q + 588.5107 · U(Q)=E(Q)/Q
- 방법
- 수정 Baseline
- 성능·해석
- Q2 42,925kg/day → Q3 58,968kg/day 시 0.03671 → 0.03298Nm³/kg
U(Q) = (2.3329Q + 747.9175) / Q
- 방법
- GLSAR(Model-2) 기반
- 성능·해석
- 690 → 895EA/day 시 3.417 → 3.169kWh/EA
04 · SAVING OPPORTUNITY
1차 절감 잠재량 시나리오
| 개선 시나리오 | Baseline | 목표 | 1차 잠재량 |
|---|---|---|---|
| 용해로#2 · 출탕량 Q2 → Q3 확대출탕량 확대를 통한 단위 생산량당 가스 사용량 감소 | 62,659 kg/day · 0.02721Nm³/kg | 67,755 kg/day · 0.02675Nm³/kg | 1.7% |
| 용해로#4 · 출탕량 Q2 → Q3 확대수정 Baseline 기준, Q3 생산량에서 약 220Nm³/day 절감 잠재 | 42,925 kg/day · 0.03671Nm³/kg | 58,968 kg/day · 0.03298Nm³/kg | 10.2% |
| 주조기#8 · 동일 제품 Batch 확대동일 제품·Recipe에서 Batch 크기 확대 시 단위 생산량당 전력 감소 | 690 EA/day · 3.417kWh/EA | 895 EA/day · 3.169kWh/EA | 7.3% |
검증 조건
용해로#2·#4는 동일 운전조건에서 출탕량 Q2→Q3 확대 시 원단위 변화를 검증하고 출탕온도·대기시간을 함께 기록합니다. 주조기#8은 동일 제품·Recipe에서 Batch 크기만 비교합니다.
자료 기준: 국내 제조 D사 M&V Plan 및 수정 Baseline 절감잠재량 보고서 기반
APPLY TO YOUR SITE
우리 사업장·시설 데이터에도 같은 방식으로 적용할 수 있을까요?
에너지사용량과 주요 영향인자 데이터가 있다면 현재 설비·시스템의 Baseline과 절감 가능성을 함께 검토할 수 있습니다.
전문가 해설과 확장 적용
배경·기술적 맥락
산업 공정가열은 열원, 재료, 운전조건, 열손실과 제어를 시스템 관점에서 함께 분석해야 하며 운전 최적화와 폐열회수 등이 주요 개선 축이다.
Engineering Interpretation
공정가열 설비에서는 생산량·Batch·가열시간·온도조건이 에너지사용과 직접 연결되므로, 절대 사용량과 함께 생산기준 원단위와 운전조건을 동시에 해석하는 것이 중요하다.
응용 가능 분야
열처리·주조·제련·유리·세라믹·건조 공정 등 온도와 생산량이 에너지사용을 좌우하는 공정에 응용할 수 있다.
M&V 실무 고려사항
향후 성과검증에서는 에너지사용량과 함께 생산량 또는 생산중량, Batch, 가동시간, 주요 온도조건과 제품 Mix를 기록하는 것이 적절하다. 생산조건이 다른 기간은 에너지 원단위 또는 보정 Baseline을 이용해 비교하고, 실적과 잠재량을 분리해 관리해야 한다.
Consultant's Point
공정가열은 에너지사용량과 생산조건을 분리해서 볼 수 없다. 생산량·Batch·가동시간과 온도조건을 함께 보아야 원단위 변화가 생산조건 때문인지 운전개선 때문인지 구분할 수 있다.
AI·데이터 활용 확장
운전·생산 데이터가 충분히 축적되고 반복패턴이 확인되는 경우에 한해 예측 또는 이상탐지 적용 가능성을 검토할 수 있다. AI는 선택적 확장수단이며 원래 CASE의 검증 실적이 아니다.
International / External Reference
U.S. Department of Energy의 「Process Heating Systems」는 이 CASE와 관련된 시스템 효율화의 일반적 기술 배경을 제공한다. 이 자료는 원래 CASE의 현장 실적이나 Evidence가 아니라 외부 참고자료이다. Reference
Additional technical reference: U.S. Department of Energy / Better Plants — Process Heating Systems / Process Heating