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プロセス最適化とは、何らかの制約に違反することなく、特定のパラメータセットを最適または最も効果的に利用するようにプロセスを調整する手法です。一般的な目標は、コストの最小化とスループットおよび/または効率の最大化です。プロセス最適化は、産業意思決定における主要な定量的ツールの1つです。[ 1 ]
プロセスを最適化する際の目標は、他のすべての仕様を制約内に維持しつつ、1つ以上のプロセス仕様を最大化することです。これは、プロセスマイニングツールを使用して重要なアクティビティとボトルネックを発見し、それらのみに対処することで実現できます。[ 2 ]
基本的に、最適なパフォーマンスに影響を与えるために調整できるパラメータは3つあります。それらは以下のとおりです。
最初のステップは、稼働データを調べて機器のボトルネックを特定することにより、既存の機器が最大限に活用されていることを確認することです。[ 1 ]
作業手順は、担当者やシフトによって大きく異なる場合があります。プラントの自動化は大きな助けとなりますが、作業員が手動で操作するのであれば、自動化は何の役にも立ちません。
化学プラントや石油精製所などの一般的な処理プラントには、数百、あるいは数千の制御ループがあります。各制御ループは、温度、液面レベル、流量の維持など、プロセスの1つの部分を制御する役割を担っています。[ 3 ]
制御ループが適切に設計・調整されていない場合、プロセスは最適値以下で稼働します。その結果、プロセスの運用コストが増加し、機器の摩耗も早まります。各制御ループを最適に稼働させるには、センサー、バルブ、および調整上の問題点を特定することが重要です。実際、制御ループの35%以上には何らかの問題があることが広く知られています。
工場全体を継続的に監視し最適化するプロセスは、パフォーマンス監視と呼ばれることもある。
高度なプロセス制御手法では、各制御ループを個別に扱うのではなく、複数のプロセス変数と制約を効果的に活用できます。たとえば、モデル予測制御では、動的プロセスモデルを使用してプロセス動作を予測し、定義された動作範囲内で最適な制御動作を決定します。[ 4 ]
リアルタイム最適化は一般的に、基本的な規制制御層よりも上位で動作します。リアルタイムのプロセス計測値、デジタルツインモデル、運転制約、および経済目標を使用して、改善された運転目標を計算します。これらの目標は、高度な制御システムにダウンロードしたり、プラントオペレーターに提示したりできます。[ 5 ]
最適化結果の精度は、測定の質とモデルが実際のプラントをどれだけ正確に表現しているかに依存します。供給組成、機器の状態、計測器の性能、または運転モードの変化は、予測されたプロセス挙動と実際のプロセス挙動との間に差異を生じさせる可能性があります。[ 5 ]
プロセス最適化では、温度、圧力、流量、液面レベル、物性、化学組成などの測定値が一般的に使用されます。化学プラントや石油精製所では、オンラインプロセスアナライザーがプロセスストリームのリアルタイム連続測定を提供し、従来は実験室分析によって決定されていた物性や化学組成パラメータを継続的に監視し、プロセス制御や最適化に直接使用できるようになります。[ 3 ]
特性を連続的に測定できない場合、ソフトセンサーは他の利用可能なプロセス測定値からそれを推定することができます。ソフトセンサーは、物理モデル、統計的関係、または機械学習手法を使用できます。プロセス条件が数学モデルに含まれる範囲から外れると、その精度が低下する可能性があります。[ 6 ]
オンライン測定は、工程変更から品質情報の入手までの遅延を短縮できる。その有用性は、適切な設置、校正、メンテナンス、応答時間、そして測定対象サンプルが真に代表的なものであるかどうかに左右される。
石油精製所では、人工知能、深層強化学習、リアルタイム原油分析を組み合わせることで、常圧原油蒸留装置にプロセス最適化を効果的に適用し、蒸留性能を向上させることができる。原油特性の変化は、炉の負荷、塔の温度プロファイル、製品のカットポイント、分離性能に影響を与える可能性がある。[ 7 ]
プロセス計測、シミュレーションモデル、および高度な制御を組み合わせて使用することで、原料の品質や生産要件の変化に応じて運転条件を調整できます。経済的最適値は、製品収率、エネルギーコスト、設備の制約、製品品質仕様、および環境制約を反映している可能性があります。[ 1 ]
深層強化学習は、AIエージェントが定義されたパフォーマンス目標に対して運転行動を評価できるようにすることで、CDUの最適化に適用できます。これらの目標には、有価留出量の増加、エネルギー消費量の削減、製品仕様の維持、原油切り替えの安定性の向上、または全体的な経済的な運転点の最適化などが含まれます。[ 8 ]