LLMs을 활용한 공정 다이어그램 엔지니어링: 최적 PFD부터 유효 P&ID까지
공정 흐름 다이어그램(PFD)과 pipe 및 instrumentation 다이어그램(P&ID)의 생성은 주로 수동으로 수행됩니다. AI 기술을 적용하면 공정 자동화, 시간 절약, 금융적 이익을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 다이어그램의 토폴로지 옵션을 탐색하고 수동 노동을 줄일 수 있습니다. 연구에서는 P&ID Pilot라는 실제 end-to-end AI pipeline를 제시합니다. 이 pipeline는 두 단계를 처리할 수 있습니다. 첫 번째 단계는 PFD 합성에 집중하고 두 번째 단계는 생성된 PFD를 P&ID로 변환하는 데 집중합니다.
LLMs을 활용한 공정 다이어그램 엔지니어링
공정 다이어그램 엔지니어링은 공정 설계 및 운영을 위한 필수적인 단계입니다. 그러나 현재 공정 흐름 다이어그램(PFD)과 pipe 및 instrumentation 다이어그램(P&ID)의 생성은 주로 수동으로 수행됩니다. 이 수동 작업은 시간이 오래 걸리고 오류가 발생할 수 있습니다.
LLMs을 활용한 PFD 합성
연구에서는 대규모 언어 모델(LLM)과 유전자 알고리즘(GA)을 결합한 방법을 제안합니다. 이 방법은 PFD 합성을 위한 최적의 토폴로지를 생성하고, outlet flow parameter를 만족시키면서 engineering-rule 위반을 피할 수 있습니다.
PFD를 P&ID로 변환
두 번째 단계는 생성된 PFD를 P&ID로 변환하는 것입니다. 연구에서는 LLM-based agent를 제안합니다. 이 agent는 restricted engineering software development kit를 사용하여 PFD를 P&ID로 변환하고, domain-specific rule와 reference graph structure를 유지합니다.
결과
연구에서는 LLMs을 활용한 PFD 합성과 PFD를 P&ID로 변환하는 방법을 제안합니다. 이 방법은 최적의 토폴로지를 생성하고, outlet flow parameter를 만족시키면서 engineering-rule 위반을 피할 수 있습니다. 또한, PFD를 P&ID로 변환하는 방법은 domain-specific rule와 reference graph structure를 유지할 수 있습니다.
추가 연구
연구에서는 LLMs을 활용한 공정 다이어그램 엔지니어링의 가능성을 제시합니다. 그러나 추가 연구가 필요합니다. 추가 연구에서는 LLMs을 활용한 PFD 합성과 PFD를 P&ID로 변환하는 방법의 성능을 평가하고, 공정 다이어그램 엔지니어링에서 LLMs의 적용을 확대할 수 있습니다.
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