[事例ニュース]

2021年12月2日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

リスト

　ENEOSは、石油精製・石油化学プラントを自動運転するAIシステムを開発した。ENEOS川崎製油所石油化学プラント内のブタジエン抽出装置において、2日間にわたる自動運転に成功した。AIシステムは、プラント内の温度、圧力、流量、製品性状など25個の重要因子を常時監視し、12個のバルブを同時に操作し、原料処理量の変更などにともなう装置の変動を安定化させる（図1）。

図1：運転重要因子（製品性状を示すセンサー値の例）の経時変化イメージ（出典：ENEOS、Preferred Networks）
拡大画像表示

　プラントではこれまで、運転員が24時間体制で運転を監視し、操作を判断していた。しかし、昨今では、運転ノウハウを持った熟練運転員の高齢化にともない、人材不足が懸念されている。この問題への対応策として2019年、ENEOSとPFNが協業し、プラント運転を自動化するAIシステムの開発に取り組んできた。

　今回開発したプラント自動運転AIシステムは、過去の運転データやシミュレータのデータから複数のセンサー値とバルブ操作間の複雑な相関関係を学習する仕組み。これにより、長年の経験に基づいた運転ノウハウである、センサー値の予測とバルブ操作判断を自動化した。

　実運用に向けて、今後もブタジエン抽出装置での試験運転を重ねる。人の技量に左右されないプラント安定運転を確立したうえで、常圧蒸留装置など主要プラントおよび他製油所への展開を図る。さらに、生産効率化や省エネ運転などに使える新たなプラント自動運転AIモデルの導入も目指す。