**Abstract** 본 연구는 ChemCAD를 활용한 동적 반응 시스템 시뮬레이션의 최적화 방안을 제시합니다. 특히, 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 기법을 기반으로 반응 경로 탐색을 자동화하고, 시스템 성능을 극대화하는 방안을 제안합니다. 본 연구에서는 ChemCAD의 모듈을 활용하여 반응 시스템을 구축하고, RL 에이전트가 반응 조건을 조절하여 시스템의 목표 성능을 달성하도록 학습합니다. 구체적으로, 가변하는 반응 변수와 제어 변수를 정의하고, 이를 중심으로 RL 환경을 구축합니다. 이를 통해 최적화된 반응 경로를 찾고, 시스템의 효율성을 향상시키는 데 기여하고자 합니다.

**Abstract** 본 연구는 ChemCAD 환경 내에서 메탄 부분 산화 반응(POM)을 위한 폐쇄형 촉매 반응기 모델을 개발하고, 반응 속도론적 매개변수를 정밀하게 추정하며, 반응기 성능을 최적화하는 것을 목표로 한다. 반응 속도론 모델은 다양한 촉매 시스템 및 운전 조건 하에서의 실험 데이터를 기반으로 구축되며, 차세대 촉매 스크리닝 및 공정 설계를 위한 효율적인 도구를 제공하는 데 중점을 둔다. 엄격한 수학적 모델링, 상세한 시뮬레이션, 최적화 알고리즘의 적용을 통해, 본 연구는 POM 반응의 이해를 심화시키고, 산업적 응용 가능성을 높이는 데 기여한다.

### 1. 서론 ChemCAD는 화학 공정 설계 및 시뮬레이션 분야에서 널리 사용되는 소프트웨어로, 다양한 공정 유닛 조작 및 운영을 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 본 연구는 ChemCAD 환경 내에서 분산 공정 제어를 위한 새로운 접근 방식을 제시하며, 특히 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 기법을 활용하여 공정의 최적 운영 전략을 학습하고, 이를 통해 공정 효율성을 극대화하는 데 목표를 둡니다. 분산 공정 제어는 복잡한 화학 공정에서 각 공정 유닛의 독립적인 제어를 가능하게 하여, 시스템 전체의 유연성을 향상시키고 고장 발생 시에도 부분적인 운영을 유지할 수 있게 합니다.

### 1. 서론 ChemCAD는 화학 공정 설계 및 시뮬레이션 분야에서 널리 사용되는 소프트웨어로, 다양한 공정 유닛 조작 및 운영을 위한 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 본 연구는 ChemCAD 환경 내에서 분산 공정 제어를 위한 새로운 접근 방식을 제시하며, 특히 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 기법을 활용하여 공정의 최적 운영 전략을 학습하고, 이를 통해 공정 효율성을 극대화하는 데 목표를 둡니다. 분산 공정 제어는 복잡한 화학 공정에서 각 공정 유닛의 독립적인 제어를 가능하게 하여, 시스템 전체의 유연성을 향상시키고 고장 발생 시에도 부분적인 운영을 유지할 수 있게 합니다.