技術経済評価

技術経済評価または技術経済分析（略称TEA）は、工業プロセス、製品、またはサービスの経済的パフォーマンスを分析する方法です。この方法論は、化学生産プロセスの技術、経済、およびリスク評価を組み合わせた以前の研究に由来しています。^[1]通常、ソフトウェアモデリングを使用して、技術的および財務的な入力パラメータに基づいて資本コスト、運用コスト、および収益を見積もります。^{[2]望ましい結果の1つは、}トルネードダイアグラムや感度分析グラフなどの視覚化ツールを使用して、結果を簡潔で視覚的に一貫した形式で要約することです。

現在、TEA は化学、バイオプロセス、石油、エネルギーなどの産業における技術の分析に最もよく使用されています。この記事では、これらの応用分野に焦点を当てます。

TEA は、新しい技術の研究や既存の技術の最適化に使用できます。理想的には、技術経済モデルは、モデル化されているシステムに関する最新の理解を反映したものになります。次に、一般的な使用例を示します。

• 経済的実現可能性の評価: TEA は、特定の仮定の下でプロセスが十分な利益をもたらすかどうかを予測するために使用できます。これにより、企業は行き止まりの追求を回避することができます。
• 研究開発のガイド:トルネード ダイアグラム などの感度分析と組み合わせると、TEA は収益性の向上に最も効果のある研究開発 (R&D) ターゲットを特定するために使用できます。これにより、企業はテクノロジーをより効率的に市場に投入できるようになります。
• 不確実性とリスクの定量化:トルネード ダイアグラムやモンテ カルロ分析 などの感度分析を使用して、モデル結果の経済的不確実性を定量化できます。また、どの変数が最も不確実性の原因であるかを特定するためにも使用できます。

技術経済分析は通常、技術経済モデルを使用して実行されます。技術経済モデルは、プロセスとコストを統合したモデルです。プロセス設計、プロセス モデリング、機器のサイズ設定、資本コストの見積、運用コストの見積の要素を組み合わせたものです。

まず、システムはプロセス フロー図(PFD) の形式で定義されます。一般的な PFD には、主要な装置と材料の流れが示されています。「材料の流れ」という用語は、システムに出入りする液体、固体、またはガス、あるいは 1 つの装置から別の装置に流れる液体、固体、またはガスを指します。

プロセス モデルでは、エンジニアリングと物質収支計算を使用して、分析対象のシステムをより詳細に特性評価します。結果は多くの場合、PFD に対応する物質収支表またはストリーム表の形式でまとめられます。

プロセス モデルからの出力は次の目的で使用されます。

1. 各機器のサイズパラメータ（コストと相関する1つ以上のパラメータ）を見積もる
2. 各機器のユーティリティ要件（電力、燃料、冷却水など）を見積もります。

資本コストは通常​​、主要設備要因アプローチを使用して見積もられます。^{[3] [4]}まず、各設備の購入コストは、設備のサイズ計算の結果から見積もられ、多くの場合、べき乗法則の関係が使用されます。^[2]次に、同様のシステムに基づいて乗数を適用して、資本コストの残りを見積もることができます。^[5]

一般的な運用コストには、原材料、運用労働、廃棄物処理、廃棄、ユーティリティ、諸経費が含まれます。原材料と廃棄物処理コストは、プロセスモデルから原材料と廃棄物の流量に価格を適用して推定されます。同様に、ユーティリティコストは、機器のサイズからユーティリティ料金に価格を適用して推定されます。^[5]

運転労働力は、設備のサイズ、数量、タイプに基づいて見積もることができます。間接費は通常、資本コストと運転労働力にヒューリスティックな要素を適用して見積もられます。^[5]

技術経済モデルには、正味現在価値や内部収益率などの指標を計算する割引キャッシュフロー分析も含まれる場合があります。キャッシュフロー分析には通常、税金や割引率などの財務パラメータが組み込まれます。

TEAは通常、Microsoft Excelなどのスプレッドシートソフトウェア、 AVEVA Process Simulation、Aspen、SuperPro Designerなどのプロセスシミュレータ、thecubeSphereなどの統合ツール、PythonベースのBioSTEAMなどのオープンソースソフトウェアのいずれかのプラットフォームを使用して実行されます。 ^[6]一般に、これらのプラットフォームでは上記の方法論が使用されます。

スプレッドシートモデリングは、柔軟性、アクセシビリティ、透明性に優れている傾向があるため、初期段階のテクノロジやスタートアップ企業に好まれることが多いです。一方、プロセス シミュレーターは、より強力なプロセス シミュレーション機能、高度な標準化、統合されたコスト見積りモジュールを提供します。

最近では、研究者らは、機械学習モデルをシミュレーション出力で訓練することで、コスト、質量収支、エネルギー収支を予測できるいわゆる代理モデルを生成できることを実証しました。^[7]

完全なプロセス設計を前提とすると、TEAでよく使用される主要機器要因アプローチの予想精度は-30%から+50%です。^[4]ただし、開発の初期段階では、プロセス設計が不完全または不正確であることが多いため、誤差範囲がかなり大きくなることがよくあります。初期段階の技術のプロセスモデリングと経済分析で不確実性がどのように管理されるかの例は、長時間エネルギー貯蔵や水素貯蔵に使用される材料に見られます。^{[8] [9]}

教育資料

• ミシガン大学のAssesCCUS

オンラインツール

• バイオプロセスTEA計算機
• キャットコスト
• バイオC2G
• 分離決定ツール
• JBEI TEA モデルライブラリ

統合ツール

• キューブスフィア

ガイドライン

• _CO2利用に関する技術経済評価ガイドライン^[10]
• バイオ燃料とバイオ製品の技術経済分析^[11]