내 신청현황
종류	모집공고명	진행상태
신청내용이 없습니다.

첨단기술정보

home
알림마당
과학기술정보분석
첨단기술정보

직물염색 산업에서 물 절약을 위한 최적 생산 일정에 관한 연구

전문가 제언: ○ 직물산업은 직물염색을 위해서 엄청난 담수를 필요로 함으로 해서 엄청난 폐수를 방출하여 환경문제를 일으키고 있다. 중국의 직물염색자료에 의하면, 염색 기업이 2014년에 536.74 억 메타 이상 생산했으며, 염색 옷을 695억 메타를 생산했다. 2015년에 총 산업가치 823 억 달러를 완료하여 190억 달러를 수출했다. 이들 기업이 방출한 폐수는 어마어마하여 폐수를 줄이는 일이 아주 긴요하다.
○ 본 연구는 최적염색생산일정을 위해 데이터베이스와 동적 유전자알고리즘과 연계한 MATLAB 프로그램을 설정하고 개발하였다. 사용한 변수는 주문 수, 주문순서, 주문 위치, 색깔 그리고 색깔 심도는 가벼움, 중간, 어두움으로 했으며, 세척 시 물 소비와 납품일로 하였다. 폐수 변수는 주문에 대한 심한 오염폐수 및 그 오염폐수의 COD, 주문에 대한 가벼운 오염폐수 및 그 오염폐수의 COD로 정했다. 목적함수는 세척용기물 최소화로 정했다. 제약식에서 각 주문의 완료시간은 납품일보다 빨라야 한다는 조건을 충족시켜야 한다.
○ 최적일정을 유전자 알고리즘으로 구한 결과 담수소비를 절약했으며 따라서 폐수방출도 줄일 수 있었다. 폐수방출제어는 담수 양을 줄일 뿐만 아니라 여러 생산단계에서 직접적으로 그리고 간접적으로 폐수 재사용을 증가시켰다. 폐수는 가벼운 그리고 심한 오염수를 나누어 각각 처리했다. 예상한 주문 최적생산 일정은 담수의 18.4% 정도를 감소시켰다. 세척 물 재사용 시 1 톤 섬유염색 당 20m3 담수를 절약할 수 있다. 예상치 않은 주문 경우 최적 운영 시 수동 일정보다 21.5%감소한다.
○ 한국에서도 최적생산일정은 직물제조 및 염색업계서 아주 중요한 이득을 가져 올 수 있는 사안이다. 따라서 수리계획법은 변수에 따라서 그리고 목적을 어디 두느냐에 따라서 다양하게 구성할 수 있고 최적해는 유전자 알고리즘 (GA), 인공지능신경망네트워크 (ANN), 데이터마이닝(DM), particle swarm optimization(PSO), 유사 발견적(meta-heuristic) 방법, 진화 알고리즘(EAs) 등 다양 접근방법 하여 구하여 비교분석한다면 직물 및 섬유기업에 크게 이득을 가져 올 수 있을 것이다.

저자: Lu Zhou, et al.
자료유형: 니즈학술정보