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プロセスエンジニアリングとは、人間が産業レベルで原材料とエネルギーを社会に役立つ製品に変換できるようにする自然の基本原理と法則を理解し、応用することです。[1] プロセスエンジニアは、圧力、温度、濃度勾配などの自然の原動力や質量保存の法則を利用して、大量の目的の化学製品を合成および精製する方法を開発できます。[ 1 ]プロセスエンジニアリングは、化学的、物理的、生物学的プロセスの設計、操作、制御、最適化、強化に重点を置いています。彼らの仕事には、さまざまな成分の化学組成を分析し、それらが互いにどのように反応するかを判断することが含まれます。プロセスエンジニアは、以下を含むいくつかの分野を専門にすることができます。
- 農産物加工
- 食品および乳製品の生産
- ビールとウイスキーの生産
- 化粧品製造
- 医薬品製造
- 石油化学製造
- 鉱物処理
- プリント基板製造
概要
プロセス工学には、複数のツールと方法の利用が含まれます。システムの正確な性質に応じて、数学とコンピューターサイエンスを使用してプロセスをシミュレートおよびモデル化する必要があります。相変化と相平衡が関連するプロセスでは、エネルギーと効率の変化を定量化するために熱力学の原理と法則を使用した分析が必要です。対照的に、平衡に近づく際の物質とエネルギーの流れに焦点を当てたプロセスは、流体力学と輸送現象の分野を使用して分析するのが最適です。力学の分野内の分野は、流体または多孔質および分散媒体の存在下で適用する必要があります。材料工学の原則も、関連する場合は適用する必要があります。[1]
プロセスエンジニアリングの分野における製造には、プロセス合成ステップの実装が含まれます。[2]必要なツールが何であれ、プロセスエンジニアリングはプロセスフローダイアグラム(PFD) を使用してフォーマットされます。PFD では、材料の流路、貯蔵設備 (タンクやサイロなど)、変換 (蒸留塔、レシーバー/ヘッドタンク、混合、分離、ポンプなど)、流量が指定されるほか、すべてのパイプとコンベヤーとその内容物、密度、粘度、粒度分布、流量、圧力、温度、配管とユニット操作の構成材料などの材料特性のリストも指定されます。[1]
プロセスフロー図は、実際のプロセスをグラフィカルに表示する配管計装図(P&ID) を作成するために使用されます。P&ID は、PFD よりも複雑で具体的なものになっています。[3] P&ID は、設計に対するよりわかりやすいアプローチを表しています。P&ID は、プロセスの操作の概要を示す「システム操作ガイド」または「機能設計仕様」を開発するための設計の基礎として使用されます。 [4] P&ID は、機械の操作、設計の安全性、プログラミング、およびエンジニア間の効果的なコミュニケーションを通じてプロセスをガイドします。[5]
P&ID から、プロセスの提案レイアウト (一般的な配置) を上から見た図 (プロット プラン) と側面図 (立面図) で示すことができ、現場作業 (土木工事)、基礎設計、コンクリート スラブ設計作業、機器を支える構造用鋼材など、他のエンジニアリング分野も関与します。これまでの作業はすべて、プロジェクトの範囲を定義し、設計をインストールするためのコスト見積もりを作成し、エンジニアリング、調達、製造、インストール、試運転、起動、およびプロセスの継続的な生産のタイミングのニーズを伝えるスケジュールを作成することに向けられています。
要求されるコスト見積りとスケジュールの精度に応じて、通常、設計の複数の反復が顧客または利害関係者に提供され、要件がフィードバックされます。プロセスエンジニアは、これらの追加指示（スコープの修正）を全体的な設計と追加のコスト見積りに組み込み、資金承認のためのスケジュールを作成します。資金承認後、プロジェクトはプロジェクト管理を通じて実行されます。[6]
プロセスエンジニアリングの主な重点分野
プロセスエンジニアリングの活動は、以下の分野に分けられます。[7]
- プロセス設計:エネルギー回収ネットワークの合成、蒸留システム (共沸) の合成、反応器ネットワークの合成、階層的分解フローシート、上部構造の最適化、多製品バッチプラントの設計、プルトニウム製造用生産反応器の設計、原子力潜水艦の設計。
- プロセス制御：モデル予測制御、制御性尺度、ロバスト制御、非線形制御、統計的プロセス制御、プロセス監視、熱力学に基づく制御。3つの必須項目、測定値の収集、測定値の取得方法、および目的の測定値を制御するシステムによって表されます。[8]
- プロセス操作: プロセス ネットワークのスケジュール設定、複数期間の計画と最適化、データ調整、リアルタイム最適化、柔軟性対策、障害診断。
- サポートツール：シーケンシャルモジュラーシミュレーション、方程式ベースのプロセスシミュレーション、AI /エキスパートシステム、大規模非線形計画法（NLP）、微分代数方程式の最適化（DAE）、混合整数非線形計画法（MINLP）、[9]グローバル最適化、不確実性下での最適化、[10] [11]および品質機能展開（QFD）[12]
- プロセス経済学：[13]これには、ASPEN、Super-Proなどのシミュレーションソフトウェアを使用して、工場の熱および質量移動を分析した後、産業プラントの損益分岐点、正味現在価値、限界売上高、限界費用、投資収益率を調べることが含まれます。[13]
- プロセスデータ分析：プロセス製造の問題にデータ分析と機械学習の手法を適用する。 [14] [15]
プロセスエンジニアリングの歴史
太古の昔から、さまざまな化学技術が工業プロセスで使用されてきました。しかし、プロセス工学が適切に開発され、独自の分野として実装されたのは、1780 年代に熱力学と質量保存の法則が登場してからのことでした。現在プロセス工学として知られている一連の知識は、産業革命を通じて試行錯誤の末に生み出されました。[1]
産業と生産に関連する「プロセス」という用語は、18世紀にまで遡ります。この時期には、さまざまな製品の需要が急激に増加し始め、プロセスエンジニアはこれらの製品が製造されるプロセスを最適化する必要がありました。[1]
1980 年までに、プロセス エンジニアリングの概念は、化学工学の技術と実践がさまざまな業界で使用されているという事実から生まれました。この時までに、プロセス エンジニアリングは「材料が変化するプロセスを最適な方法で設計、分析、開発、構築、および操作するために必要な一連の知識」と定義されていました。[1] 20 世紀の終わりまでに、プロセス エンジニアリングは化学工学に基づく技術から、冶金工学、農業工学、製品工学などの他のアプリケーションに拡大しました。
参照
参考文献
- ^ abcdefg Dal Pont, Jean-Pierre編 (2012).プロセスエンジニアリングと産業管理。ロンドン: ISTE。ISBN 978-1-118-56213-0. OCLC 830512387.
- ^ Mody, David (2011). 「化学プロセス設計工学の概要」.カナダ工学教育協会紀要. doi : 10.24908/pceea.v0i0.3824 . S2CID 109260579.
- ^ 「P&ID図面の読み方を学ぶ - 完全ガイド」hardhatengineer.com 2017年11月3日2018年9月11日閲覧。
- ^ 「機能設計仕様」。Historian on the Warpath。2006年4月2日。 2018年9月11日閲覧。
- ^ Barkel, Barry M. 「配管および計器図」（PDF）。AICHE。2019年9月11日閲覧。
- ^ Heisig, Peter; Clarkson, John; Vajna, S. 編 (2010).エンジニアリングプロセスのモデリングと管理ロンドン: Springer. ISBN 978-1-84996-199-8. OCLC 637120594.
- ^ Grossmann、Westerberg。「プロセスシステムエンジニアリングにおける研究課題」（PDF）。カーネギーメロン大学。 2023年11月17日閲覧。
- ^ Kershenbaum , LS (2006). 「プロセス制御」。熱力学、熱および質量移動、流体工学の A-Z ガイド。Thermopedia。doi :10.1615/AtoZ.p.process_control。ISBN 0-8493-9356-6. 2019年9月15日閲覧。
- ^ Sahinidis, NV (2019). 「混合整数非線形計画法 2018」.最適化とエンジニアリング. 20 (2): 301–306. doi : 10.1007/s11081-019-09438-1 .
- ^ Sahinidis, Nikolaos V. (2004). 「不確実性下での最適化: 最新技術と機会」. Computers & Chemical Engineering . 28 (6–7): 971–983. doi :10.1016/j.compchemeng.2003.09.017.
- ^ Ning, Chao; You, Fengqi (2019). 「ビッグデータとディープラーニングの時代における不確実性下での最適化: 機械学習と数理計画法の出会い」. Computers & Chemical Engineering . 125 :434–448. arXiv : 1904.01934 . doi :10.1016/j.compchemeng.2019.03.034. S2CID 96440317.
- ^ 「より優れた配送システムの構築：新たなエンジニアリングとヘルスケアのパートナーシップ」国立バイオテクノロジー情報センター。2005年。 2019年9月15日閲覧。
- ^ ab Couper, James R. (2003).プロセスエンジニアリング経済学. ニューヨーク: Marcel Dekker. ISBN 0-8247-5637-1. OCLC 53905871.
- ^ 「トピックコレクション：プロセスデータ分析」 。 2023年11月17日閲覧。
- ^ Shang, Chao; You, Fengqi (2019). 「スマートプロセス製造のためのデータ分析と機械学習：ビッグデータ時代の最近の進歩と展望」.エンジニアリング. 5 (6): 1010–1016. Bibcode :2019Engin...5.1010S. doi : 10.1016/j.eng.2019.01.019 .
外部リンク
- クランフィールド大学（クランフィールド、英国）の高度プロセス工学[リンク切れ ]
- サージェント プロセス システム エンジニアリング センター (インペリアル)
- コーネル大学（ニューヨーク州イサカ）のプロセスシステム工学
- ステレンボッシュ大学プロセス工学部
- BYU のプロセス研究およびインテリジェント システム モデリング (PRISM) グループ
- CMU のプロセス システム エンジニアリング
- アーヘン工科大学のプロセスシステム工学研究所
- プロセスシステム工学研究所 (MIT)
- カナダのプロセスエンジニアリングコンサルティング