著者

窪澤 駿平 大西 貴士 鶴岡 慶雅

出版者

公益社団法人 化学工学会

雑誌

化学工学論文集 (ISSN:0386216X)

巻号頁・発行日

vol.48, no.4, pp.141-151, 2022-07-20 (Released:2022-07-20)

参考文献数

16

被引用文献数

1

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化学プラントの運転では,製品の品質を一定に保ちつつ生産コストを最小化することが求められる.このためには,製品の品質に関わるプロセス変数の計測と,計測した値に基づく対応操作すなわち制御が必要である.ところが,組成や粘度など,物質を装置から採取した後にオフライン分析しなければ取得できない変数もある.そこで,計測が容易な指標から,リアルタイムに取得できない変数値を推定する機能としてソフトセンサがある.ただし,ソフトセンサでも,データのみから統計的に構築する手法の場合は,過去の類似データがない状況での推定精度(外挿性)に課題がある.そこで本稿では,化学工学知識に基づく物理モデルを利用したダイナミックシミュレータと,AI技術のひとつである強化学習によって,プラントの詳細な内部状態を推定し,各状態変数値をソフトセンサとして利用する方法を提案する.また,こうしたソフトセンサを利用したプラント運転の展望と,提案するシステムに必要な予測モデルの入手についての方法論を述べる.