(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
反応さすべき化学薬材Ａを収容するリアクター１と；このリアクター１内の現在温度を測定して反応温度信号Ｔ1 を出力する反応温度センサー２と；前記リアクター１内の化学薬材Ａと熱交換する熱媒Ｂを収容する熱交換ジャケット３と；この熱交換ジャケット３と循環路31・32を介して熱媒Ｂが循環可能に連通された熱媒温度調節機構であって、加熱器Ｈと冷却器Ｃとによって熱媒Ｂの帯熱温度を昇降調節可能な温度加減タンク４と；この温度加減タンク４内、前記熱交換ジャケット３の流入口31ａ近傍または流出口32ａ近傍の少なくとも２つ以上の位置に配設され、前記熱媒Ｂの現在温度を測定して熱媒測定温度信号Ｔ2 として出力する熱媒温度センサー５と；これらの熱媒温度センサー５の出力する複数の熱媒測定温度信号Ｔ2 および前記反応温度センサー２の出力する反応温度信号Ｔ1 の双方が入力されることにより、前記熱媒温度センサー５の出力する熱媒測定温度信号Ｔ2 の変動が反応温度センサー２の出力に反映される温度差とタイムラグを含む相関条件を学習し、反応薬剤Ａの反応に必要なリアクター１内の最適温度を予測して、熱媒Ｂを最適温度ならしめる熱媒温度制御信号Ｔ3 を出力し、加熱器Ｈまたは冷却器Ｃを制御することによって、熱媒Ｂの温度を昇降加減せしめるニューロ・コントローラ６とを包含することを特徴とする化学反応装置における反応温度の最適制御システム。
【請求項２】
ニューロ・コントローラ６に装備されるニューラルネットワークのプログラムが、階層構造のニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１記載の化学反応装置における反応温度の最適制御システム。
【請求項３】
反応装置の所要位置に熱媒温度センサー５が２つ以上配設されており、複数の熱媒測定温度信号が入力されて制御することを特徴とする請求項１または２記載の化学反応装置における反応温度の最適制御システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、化学反応装置における反応熱制御システムの改良、更に詳しくは、煩わしいパラメータ入力を必要とせず、急激な温度変化を伴う化学反応に対して迅速かつ的確なレスポンスを実現する化学反応装置における反応温度の最適制御システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
周知のとおり、重合反応や縮合反応などの化学反応を伴う実験においては、温度、圧力、濃度およびその他の外部条件によって、化学反応の速度が大きく左右されるため、その化学反応の特性に応じてこれらの諸条件を的確かつ迅速に調節する必要がある。
【０００３】
特に、発熱を伴う化学反応では、反応速度が温度に対して敏感に変化することが多く、上記諸条件のうち反応系内の温度を適当な範囲に調節しなければ危険である。更に反応速度は温度が上がるにつれて急激に進んで爆発するすることもあるので、このような化学反応における温度制御は迅速に行う必要がある。
【０００４】
従来、このような発熱化学反応の温度制御を行う装置として、本件出願人は、加熱手段および冷却手段を一体に構成した熱交換ジャケットをリアクターの周囲に設け、その熱交換ジャケット内を通る熱媒の温度を増減することにより温度制御を行う方式の化学反応装置を提案した（特許第２６３９６３３号公報参照）。
【０００５】
しかしながら、この化学反応装置は、熱交換ジャケット内とリアクターとの間に仕切板が存在しているため、不可避的に熱伝達の時間遅れが生じる。また、反応装置によっては、熱交換ジャケットとリアクターと熱媒制御装置の間には配送路長分の熱媒の輸送距離が存在するため、この箇所においてもやはり熱伝達の時間遅れが生じてしまうという課題があった。
【０００６】
そこで、従来、このような時間遅れをなくすための制御方法として、リアクター内の温度センサーで計測された温度情報に基づき、設定値と測定値の偏差から比例帯（Ｐ）、積分（Ｉ）、微分（Ｄ）によって制御出力を計算する「ＰＩＤ制御」が採用されていたが、このＰＩＤパラメータは特性の変化に応じた望ましいパラメータをその都度入力する必要があり、それらのパラメータは、装置が異なる場合だけでなく、反応させる化学薬剤の種類や反応挙動の種類が異なると使用できないことが多いため、パラメータの調節が非常に困難で煩わしく、また、精度が低いために設定温度に対して頻繁にオーバーシュートが発生してしまうという欠点があった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記欠点に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、煩わしいパラメータ入力を必要とせず、急激な温度変化を伴う化学反応に対して迅速かつ的確なレスポンスを実現する化学反応装置における反応温度の最適制御システムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明者が上記課題を解決するために採用した手段を添付図面を参照して説明すれば次のとおりである。
【０００９】
即ち、本発明は、反応さすべき化学薬材Ａを収容するリアクター１と；このリアクター１内の現在温度を測定して反応温度信号Ｔ1 を出力する反応温度センサー２と；前記リアクター１内の化学薬材Ａと熱交換する熱媒Ｂを収容する熱交換ジャケット３と；この熱交換ジャケット３と循環路31・32を介して熱媒Ｂが循環可能に連通された熱媒温度調節機構であって、加熱器Ｈと冷却器Ｃとによって熱媒Ｂの帯熱温度を昇降調節可能な温度加減タンク４と；この温度加減タンク４内、前記熱交換ジャケット３の流入口31ａ近傍または流出口32ａ近傍の少なくとも２つ以上の位置に配設され、前記熱媒Ｂの現在温度を測定して熱媒測定温度信号Ｔ2 として出力する熱媒温度センサー５と；これらの熱媒温度センサー５の出力する複数の熱媒測定温度信号Ｔ2 および前記反応温度センサー２の出力する反応温度信号Ｔ1 の双方が入力されることにより、前記熱媒温度センサー５の出力する熱媒測定温度信号Ｔ2 の変動が反応温度センサー２の出力に反映される温度差とタイムラグを含む相関条件を学習し、反応薬剤Ａの反応に必要なリアクター１内の最適温度を予測して、熱媒Ｂを最適温度ならしめる熱媒温度制御信号Ｔ3 を出力し、加熱器Ｈまたは冷却器Ｃを制御することによって、熱媒Ｂの温度を昇降加減せしめるニューロ・コントローラ６とを包含するという技術的手段を採用した。
【００１０】
また、本発明は、上記課題を解決するために、必要に応じて上記手段に加え、ニューロ・コントローラ６に装備するニューラルネットワークのプログラムを、階層構造のニューラルネットワークにするという技術的手段を採用した。
【００１１】
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態を具体的に図示した図面に基いて更に詳細に説明すると次のとおりである。
【００１３】
『第１実施形態』
本発明の第１実施形態を図１および図２に基いて説明する。図中、符号１で指示するものはリアクターであり、このリアクター１には反応さすべき化学薬材Ａが収容されており、要に応じて攪拌機Ｍを作動させる。
【００１４】
符号２で指示するものは反応温度センサーであり、この反応温度センサー２は前記リアクター１内の現在温度を測定して反応温度信号Ｔ1 を出力する。
【００１５】
符号３で指示するものは熱交換ジャケットであり、この熱交換ジャケット３は前記リアクター１の外周を包囲するように配設され、化学薬材Ａと熱交換する熱媒Ｂを収容している。
【００１６】
符号４で指示するものは温度加減タンクであり、この温度加減タンク４は熱媒温度調節機構であって、加熱器Ｈと冷却器Ｃとによって熱媒Ｂの帯熱温度を昇降調節可能に構成されている。
【００１７】
符号５で指示するものは熱媒温度センサーであり、この熱媒温度センサー５は前記熱媒Ｂの現在温度を測定して熱媒測定温度信号Ｔ2 として出力する。
【００１８】
符号６で指示するものはニューロ・コントローラであり、このニューロ・コントローラ６は、ニューラルネットワークを装備しており、このニューラルネットワークの特徴は、同時に複数の温度データを入力でき、データ相互の結合による計算をすることができるので、化学反応全体のダイナミックスを捉えて、より正確な制御と判断ができるという点である。
【００１９】
また、本実施形態に採用するニューラルネットワークは、図２に示すような階層構造であって、入力層61、中間層62、出力層63の３層から成り、入力層61は上記の２つの現在温度信号Ｔ1 、Ｔ2 に設定値を加えた３個の素子、中間層62は３０個の素子、出力層63は加熱器Ｈおよび冷却器Ｃを制御する熱媒温度制御信号Ｔ3 の１個の素子で各々構成されている。
【００２０】
ここで、本実施形態に採用するニューラルネットワークモデルについて以下に説明する。サンプルタイムｋにおけるリアクター内の反応薬液Ａの温度、熱交換ジャケット内を循環する熱媒Ｂの温度をそれぞれＸ1 （ｋ）、Ｘ2 （ｋ）（℃）とし、それぞれの温度の速度成分（単位時間当たりの温度変化量）も入力する。入力要素の決定は、従来の制御に用いた要素と同一である温度データを用いる。
【００２１】
本実施形態の温度制御システムにあっては、リアクター１内の反応薬液Ａの温度および熱交換ジャケット内を循環する熱媒Ｂの温度を用いて評価基準としての関数（＝教師信号）Ｅを作成する。この教師信号Ｅは各測定地点における設定値と測定値との誤差をとり、更にそれらの和を求めたものであり、お互いの持つ時間遅れを消去させる。
【００２２】
ニューラルネットワークの構成は、それぞれの層のニューロンがシナプス結合によって結合されている。ニューロンは多入力１出力の信号を伝達する素子であり、入力された信号は内部の関数で変換されて出力される。関数はニューロンの入出力特性を表わす重要なものであり、シグモイド関数が多く用いられている。本実施形態に使用するバックプロパゲーション法によるニューラルネットワークの学習によるシナプス結合の更新式を（１）式に示す。また、本制御に用いる、教師信号Ｅを（２）式に示す。
【００２３】
【数式１】
0003606564.tif 000002
【００２４】
【数式２】
0003606564.tif 000003
【００２５】
ここに、
Ｘｔ1 ：リアクター内の反応薬液Ａの温度設定値（主設定値）
Ｘｔ2 ：熱交換ジャケット内を循環する熱媒Ｂの温度設定値
ｋ：サンプルタイム
ε：収束速度定数
ａ，ｂ：反応装置の固有値
【００２６】
ここで、ｗN jiは、入力層61、中間層62、出力層63をそれぞれ０、１、２層とし、Ｎ＝１，２におけるＮ−１層のｊ番目のユニットからＮ層のｉ番目のユニットへの結合係数を意味している。通常、教師信号Ｅは設定値と測定値の誤差を用いる。εは学習の収束速度を決定する定数である。（１）式により１サンプリングごとに各結合係数を更新し、ニューラルネットワークによる出力値と教師信号Ｅの間の誤差が基準以下または、設定回数になったら学習は終了する。これにより、更新された結合係数によって、ニューラルネットワークは化学反応に望ましい制御信号を出力する。結合係数は格納することができ、次回の制御に応用される。また、バックプロパゲーション法によるニューラルネットワークの学習フローチャートを図３に示す。
【００２７】
ニューラルネットワークは、予め入力パターンと出力の関係をバックプロパゲーション法などを用いて学習を行っており、各素子間の結合重みを決定する。学習後は入力パターンと出力の関係を瞬時に得ることができ、常にリアルタイムに学習データを順次更新することにより、状態変化に追従して次に必要となるリアクター１内の温度条件を事前に逸早く予測して、温度加減タンク４内の熱媒Ｂの温度を適切に制御することができる。
【００２８】
そして、このようにニューラルネットワークによって演算して出力された熱媒温度制御信号Ｔ3 に応じて加熱器Ｈまたは冷却器Ｃを作動切換することによって温度加減タンク４内において熱媒Ｂの帯熱温度を昇降調節し、液送ポンプ33によって熱交換ジャケット３内へ送出する。
【００２９】
本実施形態では、この熱媒Ｂが流路内を低流速で循環しており、温度加減タンク４から液送ポンプ33によって送出されて循環路31を経て、熱交換ジャケット３の流入口に入り、流出口から循環路32に出て再び温度加減タンク４に戻るように構成されている。
【００３０】
前記反応温度センサー２の出力する反応温度信号Ｔ1 および前記熱媒温度センサー５の出力する熱媒測定温度信号Ｔ2 の双方が入力されることにより、前記熱媒温度センサー５の出力する熱媒測定温度信号Ｔ2 の変動が反応温度センサー２の出力する反応温度信号Ｔ1 に反映される温度差とタイムラグを含む相関条件を学習し、反応薬剤Ａの反応に必要な最適温度を予測して演算を行い、熱媒温度制御信号Ｔ3 を出力することにより、加熱器Ｈまたは冷却器Ｃを制御することによって、熱媒Ｂの温度を昇降加減することができる。そして、リアクター１内の化学薬材Ａの反応温度を制御することができる。
【００３１】
『第２実施形態』
本発明の第２実施形態に使用する反応装置を図５に基いて説明する。本実施形態では、温度加減タンク４から熱交換ジャケット３内に至るまでの循環路内および熱交換ジャケット３内における熱損失による時間遅れを考慮するために、熱媒温度センサーを循環路31の熱交換ジャケット３の流入口31ａおよび循環路32における流出口32ａ近傍にも配設する。
【００３２】
そして、温度加減タンク４内に配設した熱媒温度センサー51から出力される熱媒測定温度信号Ｔ21、熱交換ジャケット３の流入口31ａ近傍に配設した熱媒温度センサー52から出力される熱媒測定温度信号Ｔ22および流出口32ａ近傍に配設した熱媒温度センサー53から出力される熱媒測定温度信号Ｔ23をニューラルネットワークに入力して、第１実施形態と同様にバックプロパゲーション法を用いて演算することにより、更に高精度な温度制御を行うことができるのである。
【００３３】
本発明は概ね上記のように構成されるが、本発明は図示の実施例に限定されるものでは決してなく、「特許請求の範囲」の記載内において種々の変更が可能であって、例えば、反応装置は上記した熱媒循環方式のものに限らず、リアクター１内の温度を制御できるものであれば、熱媒の熱交換接触面積の調節方式などの他の反応装置にも応用することができる。
【００３４】
また、より精度の高い制御をするために、熱媒温度センサーの配設位置を上記実施形態の位置に限らず、各要所に熱媒温度センサーを増設したり、バックプロパゲーション法における１ステップ前の時刻の温度成分（微分成分）や時間との差分の積（積分成分）を合わせて入力して多要素で演算することもでき、何れのものも本発明の技術的範囲に属する。
【００３５】
【発明の効果】
以上実施形態を挙げて説明したとおり、本発明にあっては、ニューラルネットワークを用いて所要の最適な制御信号を演算することにより、煩わしかったパラメーターをその都度入力する必要がない。また、ニューラルネットワークが持つ学習特性によって、常にリアルタイムに学習データを順次更新することにより、状態変化に追従して適切な制御を行うことができ、急激な温度変化を伴う化学反応に対して迅速かつ的確なレスポンスを実現することができることから、産業上における利用価値は頗る高いものがあると云える。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態の反応装置を表わす構造説明図である。
【図２】本発明の第１実施形態のニューラルネットワークの構成図である。
【図３】本発明の第１実施形態のニューラルネットワークにおける学習フローチャートである。
【図４】本発明の第１実施形態のニューラルネットワークにおける制御用フローチャートである。
【図５】本発明の第２実施形態の反応装置を表わす構造説明図である。
【符号の説明】
１    リアクター
２    反応温度センサー
Ｔ1   反応温度信号
３    熱交換ジャケット
31  循環路
31ａ  流入口
32  循環路
32ａ  流出口
33  液送ポンプ
４    温度加減タンク
Ｈ  加熱器
Ｃ  冷却器
５    熱媒温度センサー
51、52、53  熱媒温度センサー
Ｔ2 （Ｔ21、Ｔ22、Ｔ23）  熱媒測定温度信号
６    ニューロ・コントローラ
61  入力層
62  中間層
63  出力層
Ｔ3  熱媒温度制御信号
Ａ    化学薬材
Ｂ    熱媒
Ｍ    攪拌機
【図１】
0003606564.tif 000004
【図２】
0003606564.tif 000005
【図３】
0003606564.tif 000006
【図４】
0003606564.tif 000007
【図５】
0003606564.tif 000008