(57)【要約】  原油選択を査定し最適化する方法及びシステム（１００）を提供する。予測エンジン（１０４）は、データベースからのデータを使用して、精製プロセス中に精製操作を最適化もしくは改良するよう設計された少なくとも１つの予測性能及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルを実行する。予測エンジン（１０４）は、入力として、特定の原油又は原油ブレンド、例えば１種以上の原油スレートに対応するキー原油情報、並びに特定の製油所に対応する製油所操作パラメータ及び／又は条件を取り入れ、またデザイアビリティメトリクスを使用してデータベース中のデータとの類似性を査定する。その結果得られる出力に基づいて、少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルは、その出力を用いて、精製プロセス中に特定の製油所を用いて特定の原油又は原油ブレンドを精製する性能又はリスクの度合、精製プロセス中に起こる問題の確率、精製プロセス全体に渡る問題の分布などを予測する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
原油選択を査定し、最適化するシステム（１００）であって、
１種以上の原油又は原油ブレンドに関するデータを記憶するデータベース（１０２）と、
少なくとも１つのプロセッサで実行できるように構成されたプログラム可能な命令を有し、データベースにアクセスしてデータを取得し、精製プロセスを最適化もしくは改良するよう設計された少なくとも１つの予測性能モデル及び／又はリスク査定モデルを実行する、予測エンジン（１０４）と
を備えるシステム（１００）。
【請求項２】
前記予測エンジン（１０４）が、原油検索モジュール（２０２）、操作パラメータ／条件検索モジュール（２０４）及び原油スレート及び化学品選択モジュール（２０６）を備え、
原油検索モジュール（２０２）は、入力として、１種以上の原油名及び／又は１種以上の原油名で同定可能な１種以上の原油の１以上の化学的又は他の特性を取り入れ、データベース（１０２）に記憶された１種以上の原油に関する情報を出力し、ここで原油検索モジュールによる１種以上の原油出力は１種以上の原油名で同定可能な１種以上の原油に対応するか、１種以上の原油名で同定可能な１種以上の原油の１以上の化学的又は他の特性に類似した１以上の化学的又は他の特性を有する１種以上の原油に対応し、
操作パラメータ／条件検索モジュール（２０４）は、入力として、少なくとも１つの精製所操作パラメータ及び／又は条件を取り入れ、その少なくとも１つの精製所操作パラメータ及び／又は条件の入力と比較して少なくとも１つの同一又は類似の操作パラメータ及び／又は条件を有する少なくとも１つの精製所を示す、データベース（１０２）に記憶された情報を出力し、
原油スレート及び化学品選択モジュール（２０６）は、入力として、原油検索モジュール（２０２）が出力する情報と、操作パラメータ／条件検索モジュール（２０４）が出力する情報とを取り入れ、少なくとも１つの提案された原油スレート、化学処理及び／又は性能又はリスクパラメータを出力する、
請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項３】
前記原油スレート及び化学品選択モジュール（２０６）は第１段（５００）を含み、第１段（５００）は、少なくとも１つのユーザ所望の原油スレートの各原油スレート成分を、その原油スレート成分がいかにうまくユーザ基準を満足するかに基づいて採点することにより、少なくとも１つのユーザ所望の原油スレートに類似したデータベース（１０２）に記憶された１種以上の原油スレートを同定し、少なくとも１つのユーザ所望の原油スレートの個々のスコアすべてを合わせて、複合原油スレートスコアを与え；第１段（５００）はさらに、個々の操作パラメータ及び／又は条件がいかにうまくその操作パラメータ及び／又は条件についてのユーザ基準を満足するかに基づいて個々の操作パラメータ及び／又は条件それぞれを採点し、操作スコアを出力し、その後個々の操作スコアすべてを合わせて、複合操作スコアを与え；第１段（５００）はさらに、複合原油スレートスコアと複合操作スコアとを合わせることにより、最高合計全体スコアを決定し；
前記原油スレート及び化学品選択モジュール（２０６）はさらに第２段（５０２）を含み、第２段（５０２）は、入力として少なくとも第１段（５００）により導き出された情報を受けとり、少なくとも１つの予測性能モデルを用いて、選択された原油スレート、操作パラメータ及び／又は条件、及び／又は化学処理にふさわしい該当する予測応答パラメータを得る
請求項２に記載のシステム（１００）。
【請求項４】
前記予測エンジン（１０４）が精製プロセス用の少なくとも１つの最適化アルゴリズムを実行する、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項５】
データベース（１０２）にアクセスして（３０４）、少なくとも１つの記憶された原油又は原油ブレンドに関するデータを取得し、
１種以上の原油又は原油ブレンドについて精製プロセスを最適化するか改良するよう設計された少なくとも１つの予測性能モデル及び／又はリスク査定モデルを実行する（５００，５０２）
工程を含む、原油選択を査定し、最適化する方法。
【請求項６】
さらに、入力として１種以上の原油又は原油ブレンドに対応する原油情報及び少なくとも１つの精製所操作パラメータ及び／又は条件を取り入れ（１０６ａ，１０６ｂ，１０８）、
デザイアビリティメトリクスを用いて（５０４）、少なくとも１つの記憶された原油又は原油ブレンドを含むデータベース内のデータとの入力の類似性を査定する
工程を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
データベース（１０２）にアクセスして（１０６ａ，１０６ｂ，１０８）、少なくとも１つの記憶された原油又は原油ブレンドに関するデータを取得し、
１種以上の原油又は原油ブレンドについて精製プロセスを最適化するか改良するよう設計された少なくとも１つの予測性能モデル又はリスク査定モデルを実行する（５００，５０２）
工程を行うための、少なくとも１つのプロセッサにより実行できるよう構成された１組の命令を記憶するコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項８】
さらに、入力として１種以上の原油又は原油ブレンドに対応する原油情報及び少なくとも１つの精製所操作パラメータ及び／又は条件を取り入れ（１０６ａ，１０６ｂ，１０８）、
デザイアビリティメトリクス（２０２）を用いて（５０４）、少なくとも１つの記憶された原油又は原油ブレンドを含むデータベース内のデータとの入力の類似性を査定する
工程を行う、請求項７に記載のコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項９】
さらに、精製プロセスの性能を最適化するのに適当なデータベース（１０２）内に記憶された処理オプションをアクセスする（５０６）工程を行う、請求項７に記載のコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項１０】
さらに、精製プロセス用の少なくとも１つの最適化アルゴリズムを実行する（５００，５０２）工程を行う、請求項７に記載のコンピュータ読取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原油の精製に関し、特に原油選択を査定し、最適化する方法及びシステムに関する。具体的には、本発明は、最適な品質ではない原油及び原油ブレンドを査定し、選択する際に、またこのような原油の加工に伴う操作上の問題を最小限に抑えるのに適当な化学処理及び条件を選択する際に、製油所を援助する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製油所は、価格や入手しやすさなどの理由で、低品質の原油を加工せざるを得ない強い圧力下にある。しかし、多くの場合、製油業者は、ある原油について、またこれらの原油の加工を実行可能なかつ最適なものとする操作環境で原油がどのような挙動を示すかについての十分な情報や知識を持っていない。個々の製油業者は、その製油業者が実際に使用したか試験したことがある原油についての情報や知識へのアクセスしかもっていない。
【０００３】
ある原油についての十分な情報またその原油が操作環境でどのような挙動を示すかについての十分な情報をもっていない問題に対処しようとする努力の中で、ある製油業者は実験室シミュレーションを用いてある性能の予測モデルを開発した。しかし、これらのモデルは限定的なもので、原油の加工中に起こりうる特定の（しばしば複雑な）問題に対処しておらず、また適当な化学処理解決策を用いてどうしたらこのような問題を緩和できるかに対処していない。
【０００４】
原油カットの特定、対応するカット収量に注目した線形プログラムシステムも実施されているが、これらのシステムは原油選択モードにおける処理薬品の使用には関与しない。これらの方法は、原油ブレンドが操作及び装置にどのような影響を与えるかを製油業者に教えることができない。したがって、製油業者は、これらの原油を用いる経済的実行可能性を査定するのに必要な重要な情報を欠いている。
【特許文献１】米国特許第５４５７６２５号明細書
【特許文献２】米国特許第５９０１０６９号明細書
【特許文献３】米国特許第６０９３２１１号明細書
【特許文献４】国際公開第９８／２５２１８号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、従来の方法及びシステムの欠点を克服する、原油選択を査定し、最適化する方法及びシステムが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、原油選択を査定し、最適化する方法及びシステムを提供する。１観点では、本発明は、異なるタイプの原油に関する経験的データ、原油の試験特性値、原油を加工した操作条件、関連する加工難点及び／又は性能もしくはリスクパラメータ、研究室シミュレーションデータを含む、莫大な量のデータを記憶するデータベースを利用する。本方法及びシステムは、このデータを、精製プロセスを最適化もしくは改良するよう設計された少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルのための基礎として使用する。
【０００７】
本発明は、データベースに記憶されたデータをアクセスし使用する予測エンジンを提供する。予測エンジンは、入力として、特定の原油又は原油ブレンド、例えば１種以上の原油スレートに対応するキー原油情報、並びに特定の製油所に対応する製油所操作パラメータ及び条件を取り入れ、またデザイアビリティメトリクスを使用してデータベース中のデータとの類似性を査定する。その結果得られる出力に基づいて、少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルは、その出力を用いて、精製プロセス中に特定の製油所を用いて特定の原油又は原油ブレンドを精製する性能の度合、精製プロセス中に起こる問題の確率、精製プロセス全体に渡る問題の分布などを予測する。予測エンジンは次に、精製プロセスの性能を最適化もしくは改良する異なる処理オプションを査定する。
【０００８】
デザイアビリティメトリクスは、ユーザが、どれほど間近に正確な「解決策」が以前に見られたかを査定するのを許し、予測性能モデルは、該当する性能もしくはリスクパラメータ又はその確率を見積もるのを可能にする。例えば、ユーザは、特定の原油のための低温トレインの汚染の確率の見積もりに興味があるかもしれない。予測エンジンは、特定の原油及び精製ユニットの汚染に関するデータを検索し、そのデータを用いて、以前の経験が現状にどの程度密接に合致するか査定し、フィットさせた経験的／統計的及び／又は物理的／理論的モデルを介して汚染確率を予測することができる。
【０００９】
本発明は、現実の操作データ及び専門家知識を利用して、性能パラメータ用のフィットしたモデルを導き出す。本発明は、性能予測だけでなく、問題解決にも注目し、決定支援システムとして役立つ。
【００１０】
本発明の方法のいくつかの工程は、プロセッサによりプログラム可能な命令を実行することによって、実施することができる。プログラム可能な命令又はその一部はコンピュータ読取り可能な媒体に記憶されるか、伝送媒体に具体化されるコンピュータデータ信号に含有される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の原油選択を査定し、最適化する方法及びシステムを以下に図１〜５を参照して説明する。図１に、原油選択を査定し、最適化するシステムを、符号１００で総称して、ブロック図で示す。システム１００は、異なるタイプの原油に関する経験的データ、原油の試験特性値、原油を加工した操作条件、関連する加工難点及び／又は性能もしくはリスクパラメータ、研究室シミュレーションデータを含む、莫大な量のデータを記憶するデータベース１０２を含む。本方法及びシステムは上記データを、精製プロセスを最適化もしくは改良するよう設計された少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルのための基礎として使用する。これらのモデルの得られる出力を図１１に示す。
【００１２】
システム１００はさらに、データベース１０２に記憶されたデータをアクセスし、使用する予測エンジン１０４を含む。予測エンジン１０４は、入力として、特定の原油又は原油ブレンド、例えば１種以上の原油スレートに対応するキー原油情報１０６、並びに特定の製油所に対応する製油所操作パラメータ及び条件１０８を取り入れ、またデザイアビリティメトリクスを使用してデータベース１０２中のデータとの類似性を査定する。予測エンジン１０４は、データベース１０２に記憶されたデータをインテリジェントに検索し、査定するための一連のアルゴリズムと、性能もしくはリスクパラメータを予測するためのモデルとを使用する。予測エンジン１０４は、提案された原油スレート、化学処理及び予測される性能パラメータ１１０を出力する。データベース１０２は予測エンジン１０４から離して配置し、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどの通常のネットワークシステムを介して予測エンジン１０４に接続することができる。
【００１３】
その結果得られる出力に基づいて、少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルは、その出力を用いて、精製プロセス中に特定の製油所を用いて特定の原油又は原油ブレンドを精製する性能の度合、精製プロセス中に起こる問題の確率、精製プロセス全体に渡る問題の分布などを予測する。これらの予測性能モデル及び／又はリスク査定モデルは、図５の段２に関して後述するように予測エンジン１０４の一部とするか、外部エンジンとすることができる。予測エンジン１０４は、精製プロセスの性能を最適化もしくは改良するための異なる処理オプションを査定する。査定された処理オプションは、特定の製油業者の必要条件にカスタマイズされたメトリクス（計量）に基づくのが好ましい。
【００１４】
図２は、予測エンジン１０４の操作のフローチャートで、原油検索モジュール２０２、操作パラメータ／条件検索モジュール２０４及び原油スレート及び化学品選択モジュール２０６を示す。予測エンジン１０４の種々の機能又は方法をこれらのモジュールによって行い、具体的には以下に詳述するように、データベース１０２に記憶された情報を利用することにより、また少なくとも１つのプロセッサにこれらのモジュールのそれぞれに対応する１組のプログラム可能な命令を実行せしめることにより行う。
【００１５】
したがって、予測エンジン１０４は、３つのモジュールのそれぞれに対応するプログラム可能な命令の数組すべてを含むプログラム可能なエンジンである。プログラム可能な命令又はその一部は前記少なくとも１つのプロセッサに記憶することができる。プログラム可能な命令又はその一部はコンピュータ読取り可能な媒体に記憶するか、伝送媒体に具体化されるコンピュータデータ信号に含有させることもできる。
【００１６】
プログラム可能な命令を実行する際に、本発明のシステム１００は技術的効果を達成する。技術的効果は、提案された原油スレート、化学処理及び予測性能もしくはリスク情報１１０並びに操作条件など他の該当情報のデザイアビリティを示すアルゴリズム及びモデルの結果を出力することである。
【００１７】
引き続き図２を参照すると、原油検索モジュール２０２は、ユーザ入力として、１種以上の原油名１０６ａ及び１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油の少なくとも１つの化学的もしくは他の原油特性１０６ｂを取り入れる。原油検索モジュール２０２の出力は、データベース１０２に記憶された１種以上の原油に関する情報１１２である。原油検索モジュール２０２による１種以上の原油出力は、１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油に対応するか、１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油の１以上の化学的又は他の特性に類似した１以上の化学的又は他の特性を有する１種以上の原油に対応する。
【００１８】
操作パラメータ／条件検索モジュール２０４は、ユーザ入力として、少なくとも１つの製油所操作パラメータ及び／又は条件１０８を取り入れ、ユーザ入力と比較して少なくとも１つの同一又は類似の操作パラメータ及び／又は条件を有する少なくとも１つの製油所を示す、データベース１０２に記憶された情報１１４を出力する。原油検索モジュール２０２が出力する情報１１２と、操作パラメータ／条件検索モジュール２０４が出力する情報１１４とを、図２に示すように、原油スレート及び化学品選択モジュール２０６に入力する。原油スレート及び化学品選択モジュール２０６の出力は、提案された原油スレート、化学処理及び性能もしくはリスクパラメータ情報１１０並びに操作条件など他の該当情報のデザイアビリティである。
【００１９】
原油検索モジュール
図３に、予測エンジン１０４の原油検索モジュール２０２の操作のフローチャートを示す。上述したように、原油検索モジュール２０２は、ユーザ入力として、１種以上の原油名１０６ａ及び１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油の１以上の化学的又は他の特性１０６ｂを受けとる。原油検索モジュール２０２の出力は、データベース１０２に記憶された１種以上の原油に対応する情報１１２である。
【００２０】
原油検索モジュール２０２は、１種以上の原油名１０６ａを取り入れ、工程３００で、１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油を有する少なくとも１つの記録がデータベース１０２にあるか決定する。１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油を有する少なくとも１つの記録がデータベース１０２にあれば、プロセスは工程３０２に進み、なければ、プロセスは工程３０４に進む。工程３０２では、データベース１０２中の、１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油を有する少なくとも１つの記録にアクセスする。
【００２１】
工程３０４では、原油検索モジュール２０２はデータベース１０２を、１以上の化学的又は他の特性１０６ｂに基づいて、１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油と比較して類似の原油を有する少なくとも１つの記録について検索する。原油検索モジュール２０２は工程３０２又は工程３０４いずれかで得られる情報を出力する。したがって、上述したように、原油検索モジュール２０２が出力する１種以上の原油は、１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油に対応するか、１種以上の原油名１０６ａで同定可能な１種以上の原油の１以上の化学的又は他の特性に類似した１以上の化学的又は他の特性を有する１種以上の原油に対応する。
【００２２】
原油検索モジュール２０２は、モジュール２０２が出力する１種以上の原油に対応する統計的性能及び他の情報を示すデータ１１６も出力することができる。データ１１６は視覚形態で、即ちグラフ、チャートなどの形態で提示することができる。データ１１６は、データベース１０２からアクセスするか、データベース１０２或いは製油所のコンピュータシステムなどどこかに記憶されたプレカーザデータを用いて原油検索モジュール２０２により計算することができる。
【００２３】
操作パラメータ／条件検索モジュール
図４に、予測エンジン１０４の操作パラメータ／条件検索モジュール２０４の操作のフローチャートを示す。上述したように、操作パラメータ／条件検索モジュール２０４は、ユーザ入力として、少なくとも１つの製油所操作パラメータ及び／又は条件１０８を受け取り、ユーザ入力と比較して同一又は類似の少なくとも１つの操作パラメータ及び／又は条件を有する少なくとも１つの製油所を示す、データベース１０２に記憶された情報１１４を出力する。
【００２４】
操作パラメータ／条件検索モジュール２０４は、少なくとも１つの製油所操作パラメータ及び／又は条件１０８を取り入れ、工程４００で、少なくとも１つの製油所操作パラメータ及び／又は条件１０８を有する少なくとも１つの製油所を同定する少なくとも１つの記録がデータベース１０２にあるか調べる。少なくとも１つの製油所操作パラメータ及び／又は条件１０８を有する少なくとも１つの製油所を同定する少なくとも１つの記録がデータベース１０２にあれば、プロセスは工程４０２に進み、なければ、プロセスは工程４０４に進む。工程４０２では、少なくとも１つの製油所操作パラメータ及び／又は条件１０８を有する少なくとも１つの製油所を同定するデータベース１０２中の少なくとも１つの記録にアクセスする。
【００２５】
工程４０４では、操作パラメータ／条件検索モジュール２０４はデータベース１０２を、少なくとも１つの製油所操作パラメータ及び／又は条件１０８と比較して類似の少なくとも１つの操作パラメータ及び／又は条件を有する少なくとも１つの製油所について検索する。操作パラメータ／条件検索モジュール２０４は工程４０２又は工程４０４いずれかで得られる情報を情報１１４として出力する。したがって、上述したように、情報１１４は、少なくとも１つのユーザ入力操作パラメータ及び／又は条件１０８と同一もしくは類似の少なくとも１つの操作パラメータ及び／又は条件を有する少なくとも１つの製油所を示す。
【００２６】
原油スレート及び化学品選択モジュール
図５に、予測エンジン１０４の原油スレート及び化学品選択モジュール２０６の操作のフローチャートを示す。このモジュール２０６は２つの操作段、即ち段１と段２を含み、これらの段を図５では符号５００及び５０２でそれぞれ示す。段１の操作工程はいつも行われ、一方、段２の操作工程は任意であり、主として、後述するように、段１が出力するデータが有用な結果をもたらさない場合に行われる。
【００２７】
１．段１
原油スレート及び化学品選択モジュール２０６は、入力として、原油検索モジュール２０２及び操作パラメータ／条件検索モジュール２０４からの出力情報１１２、１１４を受けとる。段１内では、工程５０４で収集される出力は、２組の情報１１２、１１４を採点し、併合し、以下に「段１：予測エンジン用アルゴリズム」区分で詳述するように、併合情報の全体的デザイアビリティを決定する。工程５０６で、決定された併合情報の全体的デザイアビリティに基づいてランク付けた出力と、処理及び対応する性能インジケータ情報を含む出力データとを含む。工程５０６の後、プロセスは段１から外に出る。
【００２８】
工程５０８で、ユーザは、出力が有用であるかどうか、即ち、出力が、特定の原油又は原油ブレンドを精製するのに特定の製油所を使用することに関する情報十分な決定をなすのをユーザに可能にする適正な情報を含むかどうか決定するのに結果が実際に適用可能か査定しなければならない。ｙｅｓならば、原油スレート及び化学品選択モジュール２０６は出力をユーザに提示する。出力は、上述したように、提案された原油スレート、化学処理及び性能パラメータ情報１１０並びに操作条件などの他の関連情報を含む。
【００２９】
２．段２
もしも、工程５０８で、出力がユーザに有用でないと判定されると、ユーザは段２に入るオプションをもつ。段２内の工程５１０で、少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルは工程５０６からの出力を使用して、以下に「段２：予測エンジン用モデル」区分で詳述するように、工程５１２で、特定の製油所を用いて特定の原油又は原油ブレンド、例えば１種以上の原油スレートを精製する性能の度合、精製プロセス中に起こる問題の確率、精製プロセス全体に渡る問題の分布などを予測する。
【００３０】
さらに、図５に示すように、工程５１２で、少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルは、腐食、汚染及び脱塩器効率などの性能インジケータも予測する。段２は次に、提案された原油スレート、化学処理及びＫＰＩ情報１１０並びに少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルで決定された他の情報を出力する。
【００３１】
３．段１：予測エンジン用アルゴリズム
原油スレート及び化学品選択モジュール２０６の段１は３つの基本的アルゴリズムを使用する。現在の形態のアルゴリズムは、Ｄｅｒｒｉｎｇｅｒ  ａｎｄ  Ｓｕｉｃｈ  （Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｅｖｅｒａｌ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  Ｖａｒｉａｂｌｅｓ，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，  １２，  ４，  ２１４−２１９）に記載されたようなデザイアビリティメトリクス・アプローチを採用し、拡張しているが、様々な他のファジー論理アプローチの任意のものを用いるためにこれらのアルゴリズムを修正することができる。この雑誌論文の全内容を本発明に援用する。３つのアルゴリズムは、原油スレートデータ採点アルゴリズム、操作データ採点アルゴリズム、データ併合アルゴリズムである。原油スレートデータ採点アルゴリズムの目的又は機能は、ユーザが、各原油スレート成分がいかにうまくユーザ基準を満足するかに基づいて各原油スレート成分を採点することにより、少なくとも１つのユーザ所望の原油スレート（例えば１種以上の原油スレート）に類似したデータベースに記憶された１種以上の原油スレートを同定するのを助けることである。この後、少なくとも１つのユーザ所望の原油スレートの個々のスコアすべてを合わせて、複合原油スレートスコアを与える。
【００３２】
操作データ採点アルゴリズムの目的又は機能は、個々のパラメータ及び／又は条件がいかにうまくそのパラメータ及び／又は条件についてのユーザ基準を満足するかに基づいて個々のパラメータ又は条件それぞれを採点し、操作スコアを出力することである。この後、個々の操作スコアすべてを合わせて、複合操作スコアを与える。データ併合アルゴリズムの目的又は機能は、複合原油スレートスコアと複合操作スコアとを下記のように合わせることにより、最高合計全体複合スコアを決定することである。
【００３３】
３（ａ）原油スレートデータ採点アルゴリズム
原油スレートデータ採点アルゴリズム用のユーザ入力は、（１）好ましくはドロップダウン・メニュー６０４ａ（図６参照）から選ばれる、対象の原油、（２）スレート内の対象の原油それぞれについて選ばれるゴール又は目標オプション（最大化、最小化、ターゲット及び範囲）、（３）最大化、最小化及び範囲が選択されたゴールオプションである場合には上位及び下位検索値（ＵＳＶ及びＬＳＶ）、ターゲットが選ばれたゴールオプションである場合にはターゲット、上位及び下位検索値（ｔａｒｇｅｔ、ＵＳＶ及びＬＳＶ）、（４）高、中及び低（５、３及び１とコード化）から選ばれる重要度、及び（５）データベース１０２からのデータ（例えば以下に説明するＹ＿Ｖａｌｕｅ）である。
【００３４】
図６は、原油スレートデータ採点アルゴリズムにより処理すべきユーザ入力を入力するための一例のスクリーン図である。第１カラム６００で、ユーザ入力（１）を入力し、第２カラム６０２で、ユーザ入力（３）、即ち、ＬＳＶ６０２ａ及びＵＳＶ６０２ｂを入力し、第３カラム６０４で、ユーザ入力（２）を入力し、次のカラム６０５で、ゴールがターゲットであるならターゲット値を入力し、第５カラム６０６で、ユーザ入力（４）を入力する。
【００３５】
ＵＳＶ及びＬＳＶは下記のルールにしたがって選択される。ゴール又は目標が選択された対象の原油を最大化することであるなら、ＬＳＶの値は、ユーザが完全に不満になる（即ち満足度０％）最小値であり、ＵＳＶの値は、ユーザが完全に満足する（即ち満足度１００％）最大値であるべきである。ゴール又は目標が選択された対象の原油を最小化することであるなら、ＬＳＶの値は、ユーザが完全に満足する（即ち満足度１００％）最小値であり、ＵＳＶの値は、ユーザが完全に不満になる（即ち満足度０％）最大値であるべきである。
【００３６】
ゴール又は目標がターゲットであるなら、ＬＳＶ及びＵＳＶは、％がこれらの値の外にある場合、ＬＳＶ及びＵＳＶのターゲット点でユーザが完全に不満になる（即ち満足度０％）値とユーザが完全に満足する（即ち満足度１００％）値であるべきである。ターゲット点はユーザにより定義され、ケースに特有のものである。ゴール又は目標が範囲であるなら、ＬＳＶ及びＵＳＶは、％がこれらの値の外にある場合、ＬＳＶ及びＵＳＶの間に入る％でユーザが完全に不満になる（即ち満足度０％）値とユーザが完全に満足する（即ち満足度１００％）値であるべきである。
【００３７】
すべてのケースで、デフォルトＬＳＶ及びＵＳＶは、個々の原油成分それぞれについてデータベース１０２に記憶されたデータから分かるように、最小％及び最大％である。４つの異なるケース、即ち最大化、最小化、ターゲット及び範囲についての例を以下に示す。
【００３８】
ケース１：ユーザがスレートにできるだけ多量のアラブヘビー原油を入れたいケース。このケースでは、ゴールはアラブヘビー原油を最大化することで、ＬＳＶは０％、ＵＳＶは１００％である。ＬＳＶ及びＵＳＶはデフォルト値である。これらの値はデータベース１０２内の範囲を表し、即ち、特定の原油、過去に使用した最低％及び最高％を含むデータベース１０２内のすべての記録についての範囲を表す。どうやってシステムデフォルトＬＳＶ及びＵＳＶ値をすべてのケースについて定義するかはこの通りであるが、これらの値のどれもユーザが編集できる。
【００３９】
ケース２：ユーザがスレートにできるだけ少量のアラブミディアム原油を入れたいケース。このケースでは、ゴールはアラブミディアム原油を最小化することで、システムデフォルトＬＳＶは０％、システムデフォルトＵＳＶは５０％である。
【００４０】
ケース３：可能なら、ユーザがスレートに正確に９．５％のアラブエキストラライト原油を使用したいケース。このケースでは、ゴールはターゲットで、ユーザ選択ターゲット値は９．５％であり、システムデフォルトＬＳＶは０％、システムデフォルトＵＳＶは１００％である。このケースを図６に示す。
【００４１】
ケース４：ユーザがスレートにアラブライト原油が存在することを確認したいケース。このケースでは、ゴールは範囲で、ＬＳＶは１％、ＵＳＶは１００％である。このケースでは、ＬＳＶはユーザ定義され、ＵＳＶはシステムデフォルト値である。
【００４２】
原油スレートデータ採点アルゴリズムは、原油スレート成分がユーザ基準をいかにうまく満足させるかに基づいて、各原油スレート成分に個々のスコアを付ける。次に、少なくとも１つのユーザ所望の原油スレートの個々のスコアすべてを合わせて、その原油スレートについての複合原油スレートスコアを得る。ユーザは採点の詳細を見ることを選ぶことができ、また出力に基づいてユーザ入力又は基準を修正するオプションももつ。
【００４３】
各原油スレート成分について受けとった入力、各原油スレート成分について個々のスコアを決定する原油スレートデータアルゴリズムにより行われる計算、複合原油スレートスコアは以下の通りである。
【００４４】
入力：
各成分についてユーザが特定する入力：
可能な入力値：
ＧＯＡＬ：  最大化、最小化、ターゲット、範囲
ＬＳＶ：  連続
ＴＡＲＧＥＴ：  連続
ＵＳＶ：  連続
ＷＴ（重み）：  （現実施形態では１に固定されているが、通常１〜１０の範囲内変化し得る）
ＩＰ（重要度）：  １（低）、３（中）、５（高）
Ｙ＿Ｖａｌｕｅ：  連続。
【００４５】
下記に示す計算において、Ｙは採点すべき特性を示し、その例には個々の原油特性、原油スレート特性、操作パラメータ又は性能パラメータなどがある。Ｙ＿Ｖａｌｕｅはデータベース１０２又は他のデータベースから検索する。
【００４６】
計算：
ユーザが特定した各ＹについてのＩＮＤ＿Ｄを計算する。
【００４７】
ゴールが最大化の場合、
ＩＮＤ＿Ｄ＝０  ｉｆ  Ｙ＿Ｖａｌｕｅ＜ＬＳＶ
ＩＮＤ＿Ｄ＝１  ｉｆ  Ｙ＿Ｖａｌｕｅ＞ＵＳＶ
さもなければ、以下を計算
ＩＮＤ＿Ｄ＝［（Ｙ＿Ｖａｌｕｅ−ＬＳＶ）／（ＵＳＶ−ＬＳＶ）］ＷＴ。
【００４８】
ゴールが最小化の場合、
ＩＮＤ＿Ｄ＝０  ｉｆ  Ｙ＿Ｖａｌｕｅ＞ＵＳＶ
ＩＮＤ＿Ｄ＝１  ｉｆ  Ｙ＿Ｖａｌｕｅ＜ＬＳＶ
さもなければ、以下を計算
ＩＮＤ＿Ｄ＝［（Ｙ＿Ｖａｌｕｅ−ＵＳＶ）／（ＬＳＶ−ＵＳＶ）］ＷＴ。
【００４９】
ゴールがターゲットの場合、
Ｉｆ  Ｙ＿Ｖａｌｕｅ＞＝Ｔａｒｇｅｔ  ａｎｄ  Ｉｆ  Ｙ＿Ｖａｌｕｅ＞ＵＳＶ
ｔｈｅｎ  ＩＮＤ＿Ｄ＝０
ＩＮＤ＿Ｄ＝［（Ｙ＿Ｖａｌｕｅ−ＵＳＶ）／（Ｔａｒｇｅｔ−ＵＳＶ）］ＷＴ
Ｉｆ  Ｙ＿Ｖａｌｕｅ＜Ｔａｒｇｅｔ  ａｎｄ  Ｉｆ  Ｙ＿Ｖａｌｕｅ＜ＬＳＶ
ｔｈｅｎ  ＩＮＤ＿Ｄ＝０
ＩＮＤ＿Ｄ＝［（Ｙ＿Ｖａｌｕｅ−ＬＳＶ）／（Ｔａｒｇｅｔ−ＬＳＶ）］ＷＴ。
【００５０】
ゴールが範囲の場合、
ＩＮＤ＿Ｄ＝１  ｉｆ  ＬＳＶ＜＝Ｙ＿Ｖａｌｕｅ＜＝ＵＳＶ
さもなければＩＮＤ＿Ｄ＝０。
【００５１】
次に原油スレートに対応する複合原油スレートスコア（Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ＿Ｄ）は下記のように計算される。
【００５２】
【数１】
2007503048.tif 000003
下記の原油：ジュリー（Ｄｕｒｉ）、グリフィン（Ｇｒｉｆｆｉｎ）、アガジャリ（Ａｇｈａ  Ｊａｒｉ）及びイラニアン・ヘビー（Ｉｒａｎ−Ｈｅａｖｙ）を有する原油スレートについての原油スレートデータアルゴリズムを用いて、採点例を以下に具体的に説明する。
【００５３】
【表１】
2007503048.tif 000004
３（ｂ）操作データ採点アルゴリズム
操作データ採点アルゴリズム用のユーザ入力は、（１）対象の操作パラメータ及び／又は条件、（２）ドロップダウン／メニューを用いて選択される、パラメータ及び／又は条件についてのゴールオプション（ターゲットがデフォルトゴールである場合、最大化、最小化、ターゲット及び範囲）、（３）最大化、最小化及び範囲が選択されたゴールオプションである場合には上位及び下位検索値（ＵＳＶ及びＬＳＶ）、ターゲットが選ばれたゴールオプションである場合にはターゲット、上位及び下位検索値（ｔａｒｇｅｔ、ＵＳＶ及びＬＳＶ）（即ち、原油スレートデータ採点アルゴリズムと同じ）、（４）高、中及び低（５、３及び１とコード化）から選ばれる重要度（即ち、原油スレートデータ採点アルゴリズムと同じ）、（５）対象の操作パラメータ及び／又は条件に望ましい単位（ＩＳＯ又はＡＳＴＭ単位）及び（６）データベース１０２からのデータ（例えばＹ＿Ｖａｌｕｅ）である。
【００５４】
図７は、操作データ採点アルゴリズムにより処理すべきユーザ入力を入力するための一例のスクリーン図である。第１カラム７００で、ユーザはデータベース１０２の検索にパラメータ及び／又は条件を含ませるべきかチェックし、第２カラム７０２で、ユーザ入力（１）を入力し、第３カラム７１１で、ユーザ入力（４）を入力し、第４カラム７０４で、現在値を入力し、第５カラム７０６で、ユーザ入力（５）を入力し、第６カラム７０８で、ユーザ入力（３）、即ちＬＳＶ７０８ａ及びＵＳＶ７０８ｂを入力し、第７カラム７１０で、ユーザ入力（２）を入力する。
【００５５】
操作データ採点アルゴリズムは、各パラメータ及び／又は条件がいかにうまくそのパラメータ及び／又は条件についてのユーザ基準を満足するかに基づいて、各パラメータ及び／又は条件に個々のスコアを付ける。次に個々のスコアすべてを合わせて、複合操作スコアを得る。
【００５６】
塔頂温度などの各定量的パラメータ及び／又は条件について、操作データ採点アルゴリズムは、原油スレートデータ採点アルゴリズムに関して上で説明した計算と同じ計算を行って、複合操作スコアを得る。種々の値を取り得る脱塩装置用の一次洗浄水源、例えばストリップサワー水、ボイラー給水、減圧凝縮物などのような、カテゴリー的パラメータ及び／又は条件について、パラメータ及び／又は条件が好ましければ、スコア１を自動的に割り当て、パラメータ及び／又は条件が好ましくなければ、スコア０を自動的に割り当てる。失われたパラメータ及び／又は条件には自動的にスコア０が割り当てられる。ユーザは採点の詳細を見ることを選ぶことができ、また出力に基づいてユーザ入力又は基準を修正するオプションももつ。
【００５７】
２００２年１０月付け出願の「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｓｉｇｎｉｎｇ  ａ  Ｎｅｗ  Ｍａｔｅｒｉａｌ  ｔｈａｔ  Ｂｅｓｔ  Ｍａｔｃｈｅｓ  ａ  Ｄｅｓｉｒｅｄ  Ｓｅｔ  ｏｆ  Ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ」と題する米国特許出願第１０／２８１６５８号明細書には、採点方法及びアルゴリズムが記載されており、その開示内容は援用によって本明細書の内容の一部をなす。
【００５８】
３（ｃ）データ併合アルゴリズム
データ併合アルゴリズム用のユーザ入力は、（１）原油スレートデータアルゴリズムにより決定した通りの、各原油スレートに対応する個々の複合原油スレートスコアすべて、（２）操作データ採点アルゴリズムにより決定した通りの、個々のパラメータ及び／又は条件に対応する個々の複合操作スコアすべて、及び（３）ユーザにとって重要な応答パラメータ及び／又は条件、例えば製油所汚染の確率、脱塩装置効率、及び製油所腐食の確率である。
【００５９】
データ併合アルゴリズムは入力データを処理し、複合原油スレートスコアと複合操作スコアを合わせて全体の、即ち複合スコアを得ることにより、最高合計全体複合スコアを有する原油スレートを、出力として昇順もしくは降順で、提示する。好適な実施形態では、原油スレートデータ採点アルゴリズム及び操作データ採点アルゴリズムにより得られた、各原油スレートに対応する２つの個々の複合スコアを掛け合わせることにより、加重幾何平均アプローチを延長することによって、各原油スレートについての全体の、即ち複合スコアを得る。下記の例では、個々のスコアを等しく高い重要度として加重する（重要度範囲１〜５）。
【００６０】
【数２】
2007503048.tif 000005
データ併合アルゴリズムは、ユーザにとって重要な応答パラメータ及び／又は条件にふさわしい応答パラメータ値及び特定の製油所にふさわしい処理情報も出力する。処理情報は、ユーザにとって重要な応答パラメータ及び／又は条件を処理する情報並びに他の可能な製油所応答を含む。
【００６１】
図８は、選択された原油スレートのスコア結果を示す一例のスクリーン図である。第１カラム８００で、ユーザは対応するボックスにチェックを入れることにより原油スレートを選択することができ、第２カラム８０２で、対象の原油がデータ記録中の唯一のものであるか否か、或いは対象の原油に加えて他の原油が存在するかに基づいて、各原油スレートを「正確（ｅｘａｃｔ）」又は「サブセット（ｓｕｂｓｅｔ）」に分類し、第３カラム８０４で、各原油スレートを構成する種々の原油の割合（％）を与え、第４カラム８０６で、各原油スレートを構成する種々の原油を与え、第５カラム８０８で、各原油スレートの汚染の確率を与え、第６カラム８１０で、各原油スレートについての脱塩装置効率を与え、第７カラム８１２で、原油スレートデータ採点アルゴリズムにより決定された通りの各原油スレートについてのマッチングスコアを与え（マッチングスコアは複合原油スレートスコアと同じ）、第８カラム８１４で、操作データ採点アルゴリズムにより決定された通りの各操作条件についてのマッチングスコアを与え（マッチングスコアは複合操作スコアと同じ）、第９カラム８１６で、全体の、即ち複合スコアを与える。
【００６２】
ユーザは第２カラムで「正確」又は「サブセット」いずれかを選んでより詳細な情報を得ることができる。ユーザは、「モデルを用いる採点」と表示されたアイコン８１８を選ぶことにより、少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つのリスク査定モデルを用いて、データを採点するよう選択することもできる。ユーザは、「基準修正」と表示されたアイコン８２０を選ぶことにより、異なる結果を得るための基準を修正するよう選択することもできる。
【００６３】
図８に示す通りのデータを、全体の又は複合スコアにしたがって、即ち上から下に降順でソートする。データを、ユーザにとって有利な応答パラメータ及び／又は条件にしたがって、昇順又は降順でソートすることもできる。
【００６４】
４．段２：予測エンジン用モデル
段２の目的は、ユーザが、特定の原油又は原油ブレンドの精製プロセス中に精製操作を最適化するか改良するように設計された、少なくとも１つの予測性能モデル及び／又は少なくとも１つリスク査定モデルを用いて、選択された原油スレート及び操作パラメータ及び／又は条件にとって有利な予測応答パラメータを得ることができるようにすることである。段２への入力は、（１）例えば図８に示すような段１からのすべての出力、（２）選択された対象の処理、（３）対象の各応答パラメータにとってのゴール（即ち、最大化、最小化、ターゲット及び範囲）、及び（４）データベース１０２又は他のデータベースからのデータである。段２は、経験的／統計的及び／又は理論的／物理的モデルを利用し、これらのモデルを統計的又は他のタイプのソフトウェア、制約付き最適化アルゴリズム／手順、及び採点アルゴリズムで実施して、出力を導き出すことができる。経験的／統計的及び／又は理論的／物理的モデルは、少なくとも１つの予測性能モデル及び少なくとも１つのリスク査定モデルを構成する。
【００６５】
経験的／統計的及び／又は理論的／物理的モデルには、線形回帰モデル、ロジスチック回帰モデル、非線形回帰モデル、分類及び回帰ツリー及びその延長、多重加法回帰スプライン及びその延長、部分的最小二乗回帰モデル、一般化された加法モデル、中立ネットワーク及びその延長（例えばプロジェクション追求回帰）、シミュレーションモデル、エキスパートシステムに基づくモデル（例えばＢａｙｅｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、理論計算モデル、エンジニアリング経済モデル、財政的リスクモデル、決定解析モデル、及び化学、物理及びエンジニアリング原理（例えば反応動力学及び熱力学、質量移動、エネルギー移動、分離プロセス及び流体力学）に基づくエンジニアリングプロセス・モデルなどのモデルがあるが、これらに限らない。制約付き最適化手順には、メッシュ制約手順、制約付き一般的非線形アルゴリズム又は他のペナルティ関数アプローチなどがあるが、これらに限らない。
【００６６】
さらにモデルは、性能又はリスクパラメータ１つ当たり１つのモデルに限定されない。モデルは並列又は順序経路をとることができる。例えば、塩除去効率を予測し、対応する化学処理及び用量レートを同定するのに、多重モデルが必要になることがある。これらのモデルの出力はこの後、他の性能又はリスクパラメータ用の他のモデルへの入力として役立つ。例えば、脱塩装置モデルの出力はその後、塔頂交換器腐食モデルへの入力として役立つ。全体の出力は、予測されたもしくは計算された応答パラメータ、処理情報、応答スコア及び処理スコアを含む全体スコアを含む。
【００６７】
図９Ａ及び９Ｂは、ゴールがターゲットである場合に、段２の間の予測モデリングのための入力を入れるための一例のスクリーン図である。第一に、ブロック９００で示すように、原油スレートを確認し、各原油についてターゲット比率（％）を入力する。ターゲット比率を用いて、個々の分析情報を予測モデルへの入力用のブレンド分析情報に転換する。ブロック９０２はＴＡＮ値（Ｔｏｔａｌ  Ａｃｉｄ  Ｎｕｍｂｅｒ、総酸価）を示し、本例では０．２５である。第二に、ブロック９０４で、対象の応答パラメータそれぞれについてのゴール９０４ａを選択し、ターゲット比率９０４ｄを含めて対応するＬＳＶ９０４ｂ及びＵＳＶ９０４ｃを入力する。
【００６８】
続いて図９Ｂを参照すると、ブロック９０６で、対象の処理を選択する。第１ブロック９０８で、脱塩処理を選択し、第２ブロック９１０で、腐食処理を選択し、第３ブロック９１２で、アンモニア流量を入力する。この例では、アンモニア流量が０．０である。図９Ｂに示す値及び流量は、図９Ａ及び９Ｂに示すスクリーンより以前に表示されたスクリーンでユーザが選択した特定の製油所についてのこれらの値及び流量に対応する最近のデータベース入力事項を用いて、自動的に記入するのが好ましい。次にユーザは継続すべく下記のアイコン、即ち、予測エンジン１０４の予測モデルを用いて予測モデリングを行うための「予測を得る」９１４、すべての入力事項を消去するための「リセット」９１６、及び図８に示すスクリーン図に戻るための「スレートに戻る」９１８の一つを選ぶ。
【００６９】
「予測を得る」アイコンを選ぶと、予測エンジン１０４は、図９Ａ及び９Ｂに示すスクリーン図に与えられた入力事項と、段２が入力情報として受けとった、上述した追加情報、例えばデータベース１０２又は他のデータベースからのデータとを用いて予測モデリングを行う。
【００７０】
図１０は、予測エンジン１０４により実行できる、腐食を予測する予測モデリング手順の一例を示す。予測モデリング手順は、工程１でＪａｖａ（登録商標）を用いて、入力テキストファイルを作成する。入力テキストファイルは２行（Ｒｏｗ１及びＲｏｗ２）を含み、第１行（Ｒｏｗ１）は可変名、例えば塔頂温度（ＯｖｈｄＴｅｍｐ）、塔頂圧力（ＯｖｈｄＰｒｅｓｓｕｒｅ）、塔頂ｐＨ（ＯｖｈｄＰＨ）及び大気圧塔の交換器に用いる合金（ＡｔｍＡｌｌｏｙＥｘｃｈ）を含み、第２行（Ｒｏｗ２）は第１行（Ｒｏｗ１）の種々の可変名に対応する値又はデータを含む。
【００７１】
工程２で、Ｊａｖａ（登録商標）は、モデルが構成され、記憶されたソフトウェアにアクセスする。一実施形態では、使用するソフトウェアはＲであり、Ｒスクリプトルーチンを介してアクセスされる。モデルを作成し、Ｒ内にオブジェクトとして記憶する。工程３で、Ｒスクリプトルーチンは入力テキストファイルを取り込み、出力テキストファイルを作成する。この例では、出力テキストファイルは１行、３列を有する。左側の最初の値は予測された腐食であり、他の２つの入力事項は９５％予測間隔の下端点及び上端点である。ユーザにとって有利な性能及びリスクパラメータの数に応じて、出力の量が変動する。
【００７２】
最後に、工程４で、Ｊａｖａ（登録商標）は出力テキストファイルを構文解析し、結果をユーザに種々の手段で、例えば図１１のスクリーン図で示されるようなスクリーン図を介して、提示する。
【００７３】
図１１において、最上行は段２について上述した入力値を用いた予測であり、他の行は以下に説明するような一つの可能な制約付き最適化手順を用いたランク付け結果である。
【００７４】
制約付き最適化手順はメッシュ制約アルゴリズムを利用する。手順はユーザにより原油スレート成分についての上位値及び下位値として与えられたターゲット比率（％）の±１０％、及び段２に入力として与えられた他の操作／処理パラメータを考慮する。ｎ個の成分があれば、ｎ個の成分すべてのまわりにメッシュを作成する。処方成分について、ｎ個の成分を加算し、合計、例えば１００％より小さい和を有する組合せを無視する。和が合計より大きいランでは、合計を和から減算し、チェックを入れて結果がまだ個々の限界内にあるか調べながら、結果を個々の成分それぞれから１度に１つずつ減算する。最後に、結果をチェックし重複があるか調べる。
【００７５】
本発明の制約付き最適化手順の一例は次の通りである。原油スレートは４つの異なる原油：Ａ、Ｂ及びＣを含有する。ここで、１０％＜Ａ＜４０％、２０％＜Ｂ＜５０％、１０％＜Ｃ＜７０％、合計が１００％である。これら３つのメッシュサイズを用いると、メッシュのサブセットは次の通りである。
【００７６】
【表２】
2007503048.tif 000006
第３行は下記のように修正される。（１）（４０−２０），３０，５０；（２）４０，（３０−２０），５０；（３）５０，３０，（５０−２０）。（２）は原油Ｂの下方限界より低いセッティングを生じるので、（１）と（３）だけが予測のために保持される。
【００７７】
第４行は下記のように修正される。（１）（３０−４０），４０，７０；（２）３０，（４０−４０），７０；（３）３０，４０，（７０−４０）。（１）及び（２）は下方限界より低いセッティングを生じるので、（３）だけが予測のために保持される。
【００７８】
本明細書に記載した実施形態は、限定ではなく、具体的な説明を意図したものであり、また本発明のあらゆる実施形態を代表するものでもない。特許請求の範囲に記載した通りの本発明の要旨から文言としてまた法的に認められた均等物としても逸脱することなく、種々の改変や変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】原油選択を査定し最適化するシステムの実施形態を示すブロック図である。
【図２】原油選択を査定し最適化するシステムの予測エンジンの操作フローチャートである。
【図３】予測エンジンの原油検索モジュールの操作フローチャートである。
【図４】予測エンジンの操作条件検索モジュールの操作フローチャートである。
【図５】予測エンジンの原油スレート及び化学品選択モジュールの操作フローチャートである。
【図６】予測エンジンの原油スレートデータ採点アルゴリズムにより処理される入力を入れる例示スクリーン図である。
【図７】予測エンジンの操作条件採点アルゴリズムにより処理される入力を入れる例示スクリーン図である。
【図８】ユーザ選択原油スレートの採点結果の例示スクリーン図である。
【図９Ａ】予測エンジンによる予測モデリングのための入力を入れる例示スクリーン図である。
【図９Ｂ】予測エンジンによる予測モデリングのための入力を入れる例示スクリーン図である。
【図１０】予測エンジンを用いて腐食を予測する予測モデリング手順の一例を示す図である。
【図１１】予測エンジンを用いて予測モデリング手順により得られる結果の例示スクリーン図である。
【符号の説明】
【００８０】
１００  システム
１０２  データベース
１０４  予測エンジン
２０２  原油検索モジュール
２０４  操作パラメータ及び／又は条件検索モジュール
２０６  原油スレート及び化学品選択モジュール
５００  段１
５０２  段２
【図１】
2007503048.tif 000007
【図２】
2007503048.tif 000008
【図３】
2007503048.tif 000009
【図４】
2007503048.tif 000010
【図５】
2007503048.tif 000011
【図６】
2007503048.tif 000012
【図７】
2007503048.tif 000013
【図８】
2007503048.tif 000014
【図９Ａ】
2007503048.tif 000015
【図９Ｂ】
2007503048.tif 000016
【図１０】
2007503048.tif 000017
【図１１】
2007503048.tif 000018
【国際調査報告】
2007503048.tif 000019
2007503048.tif 000020
2007503048.tif 000021