고로 제철법은 철광석, 연료(주로 코크스), 석회석을 고로에 가열하여 용철을 생산하는 과정으로, 현재 전 세계 철강 생산에서 주요한 공정으로 자리 잡고 있습니다. 이 공정에서 생산된 용철은 기본 산소로에서 산소(필요 시 고철과 함께)와 결합하여 불순물을 산화시키고, 최종적으로 강철을 만듭니다. 그러나 이 공정은 상당한 양의 연료를 필요로 하며, 이에 따라 에너지 효율성 및 탄소 배출량 감소가 중요한 과제로 대두되고 있습니다.
문제점
고로 제철 공정에서 연료 소비를 최소화하는 것은 고로의 에너지 효율성을 극대화하고 배출량을 최소화하는 중요한 방법입니다. 생산된 용철 1톤당 연료 사용량을 줄임으로써 고로의 전체 에너지 효율이 증가하며, 이는 운영 비용의 감소뿐만 아니라 화석 연료의 연소로 인한 이산화탄소 및 기타 배출물의 감소로 이어집니다. 그러나 연료 사용량을 제어하는 것은 매우 어려운 일입니다. 고로의 화학적 반응과 물질 전달 현상은 간단한 물리 모델로 분석하기에는 너무 복잡하기 때문입니다.
실리콘 함량과 연료 소비의 관계
고로의 온도를 직접 측정하는 것은 불가능하며, 전형적인 고로에서 주조 시간은 수 시간에 달해 공정 제어에 어려움이 있습니다. 이러한 상황에서 공정 엔지니어들은 실리콘 함량을 고로의 온도에 대한 대리 지표로 사용합니다. 높은 온도는 일반적으로 실리콘 함량이 낮은 용철을 생산하며, 실리콘 함량이 증가하면 예기치 않은 냉각이 발생한 것으로 판단하여 연료 사용량을 증가시켜야 합니다.
기존의 문제점과 반응적 해결책의 한계
현재의 접근 방식은 실리콘 함량 측정 결과에 따라 연료 사용을 조절하는 것입니다. 하지만 이 방식은 고로의 상태를 반영하기까지 최대 10시간이 소요되기 때문에 반응적 대응에 그치게 됩니다. 이로 인해 발생하는 문제점은 다음과 같습니다:
- 불필요한 연료 사용으로 인한 재정적 손실과 고로 냉각 위험.
- 불필요한 연료 연소로 인한 Scope 1 배출물 증가 및 환경적 비용.
기존 고로의 문제점을 AI 기술을 접목한 새로운 프로그램이 해결에 나섰습니다.
Fero Labs의 솔루션은
Fero Labs는 고로 운영자들이 용철의 실리콘 함량을 예측하여, 측정 사이의 8~10시간 동안 발생하는 ‘공백’을 채워주는 소프트웨어를 제공합니다. 이 실시간 예측은 고로의 온도를 시각화하여 연료 사용량을 안전하고 예측 가능하게 줄일 수 있도록 도와줍니다.
1. 고로 온도 제어 및 안정성 강화
Fero Labs 플랫폼은 용철의 실리콘 함량 예측을 제공하여 연료 재료, 투입 광석, 운영 매개변수의 변동성이 용철 온도 변동으로 이어지지 않도록 합니다. 공정 엔지니어와 운영자는 예측을 통해 실리콘 함량이 비정상적으로 높아지기 전에 미리 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 고로 온도 변동성을 최대 20%까지 줄일 수 있습니다.
2. 연료 소비량 최적화
고로 운영자는 연료 소비량을 줄이면서도 석탄의 비율을 증가시키려 노력합니다. 그러나 지나치게 연료 소비를 줄일 경우 과냉의 위험이 발생하며, 일부 특수강 생산 시 높은 실리콘 함량이 발생하여 후속 공정에 문제를 일으킬 수 있습니다. Fero Labs는 실리콘 함량에 대한 높은 정확도의 예측을 제공함으로써, 코크스 소비량을 제품군 전반에 걸쳐 5%까지 감소시킬 수 있습니다.
3. 연료 비용 절감 효과
용철의 실리콘 함량과 온도에 대응하는 것은 고로 온도를 유지하기 위해 연료를 일관되게 과도하게 사용하는 경향이 있습니다. 그러나 Fero Labs의 시각화 도구를 사용하면 운영자가 고로의 연료 소비를 보다 선제적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 평균 크기의 고로 운영자는 연료 비용을 최대 3%까지 절감할 수 있습니다.
4. Scope 1 탄소 및 암모니아 배출 최소화
연료 소비를 줄이면 철강 생산의 Scope 1 탄소 발자국이 직접적으로 감소합니다. Scope 1 배출은 전체 배출의 75% 이상을 차지하기 때문에, 연료 사용량을 줄이면 Scope 1 및 암모니아 배출량을 3.5~4% 줄일 수 있습니다. Fero Labs는 이러한 배출 감소를 직접 추적하고 보고하는 기능도 제공합니다.
Fero Labs와 유사한 솔루션을 제공하는 기업 및 단체
1. Noodle.ai
Noodle.ai는 인공지능 기반의 공급망 및 제조 최적화 솔루션을 제공합니다. 이 회사의 AI 플랫폼은 생산성 향상과 폐기물 감소를 위해 제조 공정 전반에 걸쳐 데이터를 분석하고 예측하는 기능을 제공합니다. Fero Labs와 유사하게, 실시간 데이터를 활용해 제조 공정의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다.
웹사이트
2. AspenTech
AspenTech는 제조 및 에너지 산업에 소프트웨어 솔루션을 제공하는 기업으로, 프로세스 최적화와 관련된 광범위한 툴을 제공합니다. AspenTech의 솔루션은 고급 데이터 분석 및 머신 러닝을 활용하여 프로세스를 모니터링하고, 실시간 예측 및 최적화를 통해 비용 절감 및 생산성 향상을 추구합니다.
웹사이트
3. GE Digital
GE Digital은 산업용 인터넷 솔루션을 제공하는 기업으로, 자사의 Predix 플랫폼을 통해 제조 공정의 디지털 전환을 지원합니다. 이 플랫폼은 데이터를 분석하여 프로세스 효율성을 개선하고, 운영 비용을 절감하며, 지속 가능한 제조를 가능하게 합니다.
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