태국화학·소재2022 – 진행 중

시암시멘트

라용 올레핀 머신러닝 생산 최적화

SCGC, 라용 올레핀의 머신러닝과 자동화로 연간 이산화탄소 환산 배출량 8,030톤 감축 보고

성과 확인회사 발표공식 자료 ↗

문제

라용 올레핀은 복잡한 증기 제어 시스템을 운영했다. 열반응로는 플랜트에서 에너지를 가장 많이 쓰는 설비였다.

SCG 화학 계열사는 증기 제어를 측정하고 설정하기 위해 머신러닝을 접목한 디지털 자동화를 도입했다. 이 시스템으로 반응로 운전도 최적화했다. SCGC는 연간 에너지 사용량과 온실가스 배출량이 줄었다고 밝혔다.

8,030라용 올레핀의 머신러닝·자동화 개선으로 매년 줄인 이산화탄소 환산 배출량(톤). SCGC에 따르면회사 발표[1]

시스템은 에너지를 많이 쓰는 특정 생산 공정을 다뤘다. 보고된 배출 감축은 반응로와 증기 제어 개선에서 나온 것이다.

[1]SCG Chemicals2022년

SCGC는 라용 올레핀의 증기 제어와 반응로 운전에 쓰인 머신러닝과 디지털 자동화를 설명했다. 연간 이산화탄소 환산 배출량 8,030톤 감축이 이 개선 덕분이라고 밝혔다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일