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ENEOS、AIによる石油化学プラントの自動運転に成功、熟練運転員の高齢化対策

2021年12月2日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部)

ENEOSは2021年12月2日、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て2日間にわたる自動運転に成功したと発表した。Preferred Networks(PFN)と共同で、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。人の技量に左右されずにプラントを安定運転する仕組みを確立し、保安力を高めるとしている。

 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)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)
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 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。

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