三井化学（本社：東京都中央区）は2024年12月19日、大規模ボイラープラントのスタートアップ操作をAIのガイダンスの下で実施し、熟練運転員と同等のボイラー昇圧操作を実現していると発表した。これまで自動化が難しかった非定常状態の運転支援や、冷温停止状態から定常運転に到達するまでの時間短縮などに期待している。
図1：AIガイダンスと熟練運転員におけるボイラー昇圧操作の比較（出典：三井化学） 三井グループの総合化学メーカーである三井化学は、大阪工場（大阪府高石市）において、大規模ボイラープラントのスタートアップ操作をAIのガイダンスの下で実施する仕組みを構築。熟練運転員と同等のボイラー昇圧操作を実現している（写真1）。これまで自動化が難しかった非定常状態の運転支援や、冷温停止状態から定常運転に到達するまでの時間短縮などに期待を寄せる。
化学工場におけるボイラープラントは、工場内のすべてのプラントに、製品生産に必要な電力とスチームを供給する大規模かつ重要なインフラである。「定期修理が完了次第、速やかな運転再開が求められる。再開が遅れた場合、ボイラープラントに合わせて同時に停止していた、製品を生産するプラントがスタートアップできず、各製品の生産に影響を与えてしまう」（同社）という。
三井化学によると、定常運転しているプラントの制御と比べて、スタートアップの時のように温度や圧力が大きく変わる非定常状態の運転操作は難易度が高いという。「停止しているボイラープラントを急激に加熱すると、プラント設備が損傷したり、運転員の安全が損なわらる可能性がある。ボイラーの温度と圧力を上昇させる際には、決められた速度を超えないようにしながら、迅速かつ効率的に操作する必要がある」（同社）。
そうした状況の中、三井化学は、化学プラントをシミュレータ上に再現したミラープラントとAIを組み合わせたプラント運転支援システムを構築した。シミュレータを活用した強化学習を通じて、自動で大量の試行錯誤を繰り返しながら、運転方法をAIが学習する。このシステムにより、より多くの状況に対応できるようにした。
運転中は、シミュレータ上のミラープラントと学習済みのAIが連携し、将来の操作内容と運転予測をリアルタイムに更新する。この予測を確認することで、安全な操作かどうかを確認できる（図1）。
図1：AIガイダンスと熟練運転員におけるボイラー昇圧操作の比較（出典：三井化学）拡大画像表示
