산성가스 제거 공정에서 막-흡수 하이브리드 시스템 적용을 위한 설계를 수행하였다. 상용 공정 모사 기인 Promax version 4.0을 이용하여 아민 흡수 공정과 하이브리드 공정의 산성가스 제거 성능을 비교하였다. 전사 모사 결과를 통해 하이브리드 공정은 아민 용매 순환량, 에너지 소모량, 장치 사이즈가 아민 흡수 공정에 비하여 작아지는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서, 컴팩트한 장치 사이즈와 에너지 절감 공정인 하이브리드 공정은 LNG-FPSO 천연가스 전처리 공정에 적용하기에 적합한 방안임을 확인하였다.

본 연구에서는 LNG-FPSO 선박에 탑재되어 있는 장비들의 운영효율을 최대화하기 위한 상태기반유지보수(CBM) 활동을 지원하는 보전시스템을 개발하였다. 개발된 보전시스템에서는 상태기반유지보수를 수행할 주요 장비들을 식별하여 이를 PWBS(Product Work Breakdown Structure)로 정의하였고 식별된 장비들로부터 실시간 수집되는 센서데이터를 이용하여 장비들의 고장분석과 최적 유지보수 방안을 결정하기 위한 경제성평가 등을 수행하며, 이들을 수행하기 위해 필요한 입출력 데이터를 저장, 관리하는 고장사례 및 유지보수데이터베이스를 구축하였다. 개발시스템의 성능검증을 현재 개발 중인 LNG-FPSO 선박의 Inlet 시스템의 Compressor와 화물창의 Pump Tower 등과 같은 주요 장비들을 대상으로 실시하였고 이를 바탕으로 상태기반유지보수의 가능성을 확인하였다.

The O&M (Operation and Maintenance) phase of offshore plants with a long life cycle requires heavy charges and more efforts than the construction phase, and the occurrence of an accident of an offshore plant causes catastrophic damage. So previous studies have focused on the development of advanced maintenance system to avoid unexpected failures. Nowadays due to the emerging ICTs (Information Communication Technologies) and sensor technologies, it is possible to gather the status data of equipment and send health monitoring data to administrator of an offshore plant in a real time way, which leads to having much concern on the condition based maintenance policy. In this study, we have reviewed previous studies associated with CBM (Condition-Based Maintenance) of offshore plants, and introduced an algorithm predicting the next failure time of the compressor which is one of essential mechanical devices in LNG FPSO (Liquefied Natural Gas Floating Production Storage and Offloading vessel). To develop the algorithm, continuous time Markov model is applied based on gathered vibration data.