ENEOSとPreferred Networks、AIを活用した石油化学プラントの自動運転に成功

本開発は人の技量に左右されないプラント安定運転の確立による保安力の向上に貢献するものだ。従来のプラント運転においては、運転員が24時間体制で運転監視および操作判断を行っているが、昨今、運転ノウハウを有する熟練運転員の高齢化に伴い、今後人材不足が懸念されているという。その対応策として、全国で製油所を運営するＥＮＥＯＳと先進的なＡＩ技術を有するＰＦＮは、2019年に戦略的協業体制を構築し、共同で高度な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とのことだ。

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ー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ことで、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の自動化を可能にした。今回のブタジエン抽出装置では、ＡＩシステムによってプラント内の温度、圧力、流量および製品性状などの２５個の運転重要因子の常時監視と１２個のバルブ同時操作をおこない、原料処理量の変更などに伴う装置変動を安定化させ、２日間にわたる連続自動運転に成功した。なお、本システムの開発においては、経済産業省が実施する令和２年度補正予算「産業保安高度化推進事業費補助金」などを活用しているという。

本開発では、実運用に向けて今後ともブタジエン抽出装置での試験運転を重ね、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、常圧蒸留装置などの主要プラントおよび他製油所への展開を図る。また、生産効率化・省エネ運転に貢献する新たなプラント自動運転ＡＩモデルの導入も目指すとのことだ。

＜プラント自動運転ＡＩシステムのイメージ＞

＜運転重要因子（例：製品性状のセンサー値）の経時変化のイメージ＞