(57)【要約】【課題】プロセス設備の運転時に擾乱が発生しても製品品質を維持しつつ、経済性を高める。【解決手段】蒸留設備の制御装置３０は、蒸留設備１０の定常シミュレーションモデルを格納するシミュレーションモデル格納部３２と、定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、４つの運転変数と還流量との感度解析を実行する感度解析部３４と、感度解析結果における運転変数を説明変数とするとともに還流量を目的変数とした回帰分析を行うことにより、運転変数と還流量の関係を推定モデルとして構築する推定モデル構築部３５と、構築された推定モデルを用いて蒸留設備１０の還流量を制御するバルブ制御部３８とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセス設備の制御装置であって、
前記プロセス設備の定常シミュレーションモデルを格納するモデル格納部と、
定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、所定の複数の運転変数と所定の制御量との感度解析を実行する感度解析部と、
感度解析結果における運転変数を説明変数とするとともに制御量を目的変数とした回帰分析を行うことにより、運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する推定モデル構築部と、
構築された推定モデルを用いて前記プロセス設備の制御量を制御する制御部と、
を備えることを特徴とする制御装置。
【請求項２】
前記プロセス設備の実際の運転データを取得する実運転データ取得部と、
取得された実際の運転データを用いて推定モデルを更新するモデル更新部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記推定モデル構築部で構築された推定モデルの良否を判定する判定部をさらに備え、
前記判定部において推定モデルが良好ではないと判定された場合、前記感度解析部は少なくとも一部の運転変数を変更して感度解析を再度実行し、前記推定モデル構築部は再度実行された感度解析結果を回帰分析することにより推定モデルを再構築することを特徴とする請求項１または２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記プロセス設備は、蒸留塔およびリボイラーを備える蒸留設備であり、
前記所定の制御量は、前記蒸留塔への還流量または前記リボイラーの炊き上げ量であることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の制御装置。
【請求項５】
プロセス設備の制御方法であって、
前記プロセス設備の定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、所定の複数の運転変数と所定の制御量との感度解析を実行する工程と、
感度解析結果における運転変数を説明変数とするとともに制御量を目的変数とした回帰分析を行うことにより、運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する工程と、
構築された推定モデルを用いて前記プロセス設備の制御量を制御する工程と、
を備えることを特徴とする制御方法。
【請求項６】
前記プロセス設備の実際の運転データを取得する工程と、
取得された実際の運転データを用いて推定モデルを更新する工程と、
をさらに備えることを特徴とする請求項５に記載の制御方法。
【請求項７】
構築された推定モデルの良否を判定する工程と、
推定モデルが良好ではないと判定された場合、少なくとも一部の運転変数を変更して感度解析を再度実行する工程と、
再度実行された感度解析結果を回帰分析することにより推定モデルを再構築する工程と、
をさらに備えることを特徴とする請求項５または６に記載の制御方法。
【請求項８】
前記プロセス設備は、蒸留塔およびリボイラーを備える蒸留設備であり、
前記所定の制御量は、前記蒸留塔への還流量または前記リボイラーの炊き上げ量であることを特徴とする請求項５から７のいずれかに記載の制御方法。
【請求項９】
プロセス設備の推定モデルの構築装置であって、
前記プロセス設備の定常シミュレーションモデルを格納するモデル格納部と、
定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、所定の複数の運転変数と所定の制御量との感度解析を実行する感度解析部と、
感度解析結果における運転変数を説明変数とするとともに制御量を目的変数とした回帰分析を行うことにより、運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する推定モデル構築部と、
を備えることを特徴とする構築装置。
【請求項１０】
プロセス設備の推定モデルの構築方法であって、
前記プロセス設備の定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、所定の複数の運転変数と所定の制御量との感度解析を実行する工程と、
感度解析結果における運転変数を説明変数とするとともに制御量を目的変数とした回帰分析を行うことにより、運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する工程と、
を備えることを特徴とする構築方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、化学プラント等の産業プラントにおいて使用されるプロセス設備の制御装置および制御方法ならびにプロセス設備の推定モデルの構築装置および構築方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
化学プラントでは、原料を生成して目的の製品を製造するために蒸留塔が用いられる。蒸留塔では、運転時に発生する擾乱（例えばサブクール度（塔頂温度と還流温度の差）の変化、塔内圧力の変化、供給原料のプロセス条件の変化など）によって製品品質が要求される水準から外れることを防ぐため、還流量にマージンを見込んで要求される製品品質を維持する過剰量に設定することが通例である。また、蒸留塔では通常、還流量を固定した運転を行っている。そのため、例えば気温の低下により還流温度が低下した場合などは、塔頂温度の低下により内部還流量が増大し、塔底への製品のスリップが発生する。また、内部還流量の増加は、それを気化するリボイラーの消費熱量を増大させる。これらは、余剰熱量の発生および製品原単位の上昇をもたらす可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−４３６７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、こうした状況を鑑みてなされたものであり、その目的は、プロセス設備の運転時に擾乱が発生しても製品品質を維持しつつ、経済性を高めることのできる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明のある態様のプロセス設備の制御装置は、プロセス設備の定常シミュレーションモデルを格納するモデル格納部と、定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、所定の複数の運転変数と所定の制御量との感度解析を実行する感度解析部と、感度解析結果における運転変数を説明変数とするとともに制御量を目的変数とした回帰分析を行うことにより、運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する推定モデル構築部と、構築された推定モデルを用いてプロセス設備の制御量を制御する制御部とを備える。
【０００６】
本発明の別の態様は、プロセス設備の制御方法である。この方法は、プロセス設備の制御方法であって、プロセス設備の定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、所定の複数の運転変数と所定の制御量との感度解析を実行する工程と、感度解析結果における運転変数を説明変数とするとともに制御量を目的変数とした回帰分析を行うことにより、運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する工程と、構築された推定モデルを用いてプロセス設備の制御量を制御する工程とを備える。
【０００７】
本発明のさらに別の態様は、プロセス設備の推定モデルの構築装置である。この装置は、プロセス設備の定常シミュレーションモデルを格納するモデル格納部と、定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、所定の複数の運転変数と所定の制御量との感度解析を実行する感度解析部と、感度解析結果における運転変数を説明変数とするとともに制御量を目的変数とした回帰分析を行うことにより、運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する推定モデル構築部とを備える。
【０００８】
本発明のさらに別の態様は、プロセス設備の推定モデルの構築方法である。この方法は、プロセス設備の定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、所定の複数の運転変数と所定の制御量との感度解析を実行する工程と、感度解析結果における運転変数を説明変数とするとともに制御量を目的変数とした回帰分析を行うことにより、運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する工程とを備える。
【０００９】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、プロセス設備の運転時に擾乱が発生しても製品品質を維持しつつ、経済性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る制御装置を適用可能なプロセス設備の構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る制御装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態に係る制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】４つの運転変数と還流量の感度解析を行うための解析シートの一例を示す図である。
【図６】塔内温度分布の一例を示す図である。
【図７】定常シミュレーションモデルを用いて得た還流量と、推定モデルを用いて得た還流量を運転変数の組ごとに比較した図である。
【図８】定常シミュレーションモデルを用いて得た還流量と、推定モデルを用いて推測した還流量の相関関係を示す図である。
【図９】図９（ａ）〜（ｅ）は、ダイナミックシミュレーション結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図面を参照しながら説明する。本発明の一実施形態は、化学プラント等の産業プラント（例えば石油精製プラントや石油化学プラント等）内に設けられるプロセス設備の制御装置である。
【００１３】
図１は、本発明の実施形態に係る制御装置を適用可能なプロセス設備の構成を示す。ここでは、プロセス設備として蒸留設備１０を例示し、蒸留設備１０を用いて原料からベンゼンとトルエンを製造する場合について説明する。
【００１４】
図１に示すように、蒸留設備１０は、蒸留塔１２と、リボイラー１４と、空冷凝縮器１６と、還流槽１８とを備える。
【００１５】
蒸留塔１２は、内部にトレイ等の構造物が設置されていて塔頂部１２ａから流下してくる液と塔底部１２ｂから上昇してくる蒸気が熱交換と物質移動を繰り返して目的の純度の製品（ここでは、純度９９．８％のベンゼンおよび純度９９％のトルエン）を得る機能を持つ。蒸留塔１２の塔頂からは揮発性の高い成分（ベンゼン）に富む留出液が抜き出され、塔底からは揮発性の低い成分（トルエン）に富む留出液が抜き出される。
【００１６】
蒸留塔１２は、その中段部に設けられた原料供給口１２ｃから供給された原料を蒸留する。蒸留塔１２内に供給された原料は、気液の２相からなり、液は蒸留塔１２内を流下してきた液と合流して塔底部１２ｂにおいてリボイラー１４により加熱される。リボイラー１４の加熱により、塔底部１２ｂの塔底液の一部は蒸気とされ、塔頂部１２ａに向かって上昇する。蒸気とならない塔底液は塔底製品（トルエン）となる。
【００１７】
原料供給口１２ｃで蒸気となった原料はリボイラー１４からの蒸気と合流して蒸留塔１２内を上昇し、塔頂部１２ａから流出する。塔頂部１２ａから流出した塔頂蒸気は、空冷凝縮器１６により凝縮される。空冷凝縮器１６により凝縮された液体は、還流槽１８に入る。
【００１８】
還流槽１８に貯留された液体は、その一部が塔頂製品（ベンゼン）として取り出され、残りが還流液として塔頂部１２ａに設けられた還流液供給口１２ｄを介して蒸留塔１２内に還流される。
【００１９】
蒸留設備１０はさらに、蒸留塔１２内への原料の流入量を制御するための原料流入量制御バルブ２０と、リボイラー１４による炊き上げ量を制御するための炊き上げ量制御バルブ２２と、塔底製品の流量を制御するための塔底製品流量制御バルブ２４と、塔頂蒸気の凝縮量を制御するための凝縮量制御バルブ２６と、蒸留塔１２内への還流量を制御するための還流量制御バルブ２８と、塔頂製品の流量を制御するための塔頂製品流量制御バルブ２９とを備える。これらの制御バルブの開閉状態は、本実施形態に係る制御装置により制御される。
【００２０】
図２は、本発明の実施形態に係る制御装置３０の構成を説明するためのブロック図である。本明細書のブロック図において示される各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００２１】
図２に示すように、制御装置３０は、蒸留設備１０の制御に用いる推定モデルを予め設備とは別の場所で構築する（すなわち、オフラインでの処理によって構築する）オフライン処理部３０ａと、構築した推定モデルを用いて設備に接続して制御するオンライン処理部３０ｂとにより構成されている。
【００２２】
オフライン処理部３０ａは、品質条件格納部３１と、シミュレーションモデル格納部３２と、運転変数格納部３３と、感度解析部３４と、推定モデル構築部３５と、推定モデル判定部３６とを備える。オンライン処理部３０ｂは、推定モデル格納部３７と、バルブ制御部３８と、実運転データ取得部３９と、モデル更新部４０とを備える。
【００２３】
品質条件格納部３１は、図１に示す蒸留設備１０で得られる製品（すなわちベンゼンおよびトルエン）が維持すべき品質条件を格納する。例えば、品質条件格納部３１は、ベンゼンの純度９９．８％、トルエンの純度９９％を品質条件として格納する。
【００２４】
シミュレーションモデル格納部３２は、蒸留塔１２を含む蒸留設備１０の定常シミュレーションモデルを格納する。定常シミュレーションモデルとは、一般に、プロセスシミュレータにより構築するプロセス設備のモデルを指す。プロセスシミュレータとしては、例えば、Aspen Technology社HYSYS、Scheneider社PRO/II、PSE社g-PROMSなど、各社から販売されている製品を利用することができる。本実施形態ではHYSYSを用いた。
【００２５】
運転変数格納部３３は、所定の複数の運転変数を格納する。ここでは、（１）原料の供給流量、（２）塔内温度分布、（３）塔頂圧力、（４）サブクール度（塔頂温度と還流温度の差）の４つの運転変数を格納する。
【００２６】
感度解析部３４は、シミュレーションモデル格納部３２に格納された定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が品質条件格納部３１に格納された品質条件に維持されるように、上記４つの運転変数と蒸留塔１２内への還流量との感度解析を実行する。感度解析とは、あるシステムを構成する変数間の因果関係が何らかの関数で記述されている場合に、ある対象変数が他の変数の変化量に応じて変化する程度を見極めるために数値計算を実施することを指す。
【００２７】
推定モデル構築部３５は、感度解析部３４による感度解析結果における４つの運転変数を説明変数とするとともに制御量を目的変数とした回帰分析を行う。推定モデル構築部３５は、この回帰分析結果に基づいて、４つの運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する。
【００２８】
推定モデル判定部３６は、推定モデル構築部３５で構築された推定モデルの良否を判定する。推定モデル判定部３６において推定モデルが良好ではないと判定された場合、推定モデル判定部３６は、感度解析部３４に対し、少なくとも一部の運転変数を変更して感度解析を再度実行するよう指示を出す。推定モデル構築部３５は、再度実行された感度解析結果を回帰分析することにより推定モデルを再構築する。
【００２９】
推定モデル格納部３７は、推定モデル構築部３５で最終的に構築された推定モデルを格納する。格納された推定モデルは、定常シミュレーションモデルの感度解析の結果に回帰分析を適用することで構築される。
【００３０】
バルブ制御部３８は、推定モデル格納部３７に格納された推定モデルを用いて蒸留塔１２内への還流量を制御する。より具体的には、バルブ制御部３８は、推定モデルから導出される還流量が実現されるよう還流量制御バルブ２８の開度を調整する。
【００３１】
実運転データ取得部３９は、蒸留設備１０の実際の運転データ、すなわち上記４つの運転変数のデータを取得する。このデータを取得するために、図１に示す蒸留設備１０は、原料の供給流量、塔内温度分布、塔頂圧力、塔頂温度、還流温度等の実際の運転データを測定するためのセンサを備える。実運転データ取得部３９は、こられのセンサが測定した実運転データを収集する。
【００３２】
モデル更新部４０は、実運転データ取得部３９で取得された実運転データを用いて、推定モデル格納部３７に格納された推定モデルを更新する。モデル更新部４０による推定モデルの更新は、所定の時間間隔ごとに（任意の頻度で）行われてよい。実運転データを用いた推定モデルの更新により、シミュレーションの誤差や、装置の劣化による影響など、複数の予期し得ない現象を補正することができる。
【００３３】
図３および図４は、本発明の実施形態に係る制御装置の動作を説明するためのフローチャートである。図３は、制御装置３０のオフライン処理部３０ａの処理を説明するためのフローチャートである。図４は、制御装置３０のオンライン処理部３０ｂの処理を説明するためのフローチャートである。
【００３４】
まず、図３のフローチャートを用いてオフライン処理部３０ａの動作を説明する。感度解析部３４は、定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が品質条件格納部３１に格納された品質条件に維持されるように、４つの運転変数（原料供給流量、塔内温度分布、塔頂圧力、サブクール度）と還流量の感度解析を実行する（Ｓ１０）。
【００３５】
図５は、４つの運転変数と還流量の感度解析を行うための解析シートの一例を示す。図５に示す解析シートでは、４つの運転変数（原料供給流量、塔内温度分布、塔頂圧力、サブクール度）の組を入力すると、定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質を所定範囲（例えばベンゼンの純度９９．８％、トルエンの純度９９％）に維持するために必要な１つの還流量が出力される。図５中、感度解析を実行するケース数ｉは任意である。ここでは６０ケースの感度解析を行った。すなわち、６０組の異なる運転変数を入力として感度解析を行い、出力として６０個の還流量を得た。
【００３６】
図６は、塔内温度分布の一例を示す。図５では、感度解析のケース番号Ｒｕｎ１、Ｒｕｎ１６、Ｒｕｎ２５の３つのケースに関する塔内温度分布を例示している。ここでは、蒸留塔１２の１０段、１５段、２０段、２５段の各温度を塔内温度変化の代表点とした。塔内温度分布は、直接計測するのが難しい原料組成を推定するために、直接計測することが可能な運転変数として（すなわち、原料組成の代替として）用いられるものである。蒸留塔内の温度計測点（計測段数）は、蒸留塔の特性によって変化するが、複数の温度計測点を採用することによって推定モデルの精度を向上させることができる。
【００３７】
図３のフローチャートに戻り、Ｓ１０の感度解析の実行後、推定モデル構築部３５は、感度解析結果に基づき回帰分析を行い、４つの運転変数と制御量の関係を推定モデルとして構築する（Ｓ１２）。この推定モデルは、最小自乗法Ｙ＝Ｘθ＋ｄを用いて構築することができる。ここで、Ｙは目的変数、Xは説明変数（計測データ）、θは推定パラメータ、ｄは誤差を示す。例えば、製品組成を推定するソフトセンサーを構築し、組成推定量から最小自乗式のｄをフィードバック修正したり、ｄを設定値として運転管理担当者が自分で変更するなど行い、モデルを更新することができる。なお、回帰分析は大まかに線形回帰、非線形回帰に分類される。本実施形態では、線形回帰の１つである最小自乗法を用いた。非線形回帰としては、k近傍法、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、サポートベクター回帰などを用いることができる。
【００３８】
図７は、定常シミュレーションモデルを用いて得た還流量と、推定モデルを用いて得た還流量を運転変数の組ごとに比較した図である。図７において、実線は構築した推定モデルを用いて得た還流量の推定値を示し、破線は定常シミュレーションモデルを用いて得た還流量を示す。
【００３９】
図８は、定常シミュレーションモデルを用いて得た還流量と、推定モデルを用いて推測した還流量の相関関係を示す。相関係数は０．９９３２である。図７および図８から、良好な推定モデルを構築できていることが分かる。
【００４０】
再び図３のフローチャートに戻り、Ｓ１２の推定モデルの構築後、推定モデル判定部３６は、構築された推定モデルの良否を判定する（Ｓ１４）。この推定モデルの良否判定を行うために、推定モデルを用いて還流量を制御したダイナミックシミュレーションが行われてよい。
【００４１】
図９（ａ）〜（ｅ）は、ダイナミックシミュレーション結果の一例を示す。図９（ａ）は、ダイナミックシミュレーションの条件を示す。ここでは、日中の気温変化にならって振幅８℃程度の温度変化が空冷凝縮器１６に与えられた場合についてダイナミックシミュレーションを行った。
【００４２】
図９（ｂ）は、本実施例と比較例に係る還流量の時間変化を示す。本実施例（実線）では、構築した推定モデルを用いて還流量が制御されている。一方、比較例（破線）では、還流量は略一定とされている。
【００４３】
図９（ｃ）は、本実施例と比較例に係る塔頂製品（ベンゼン）の品質の時間変化を示す。本実施例（実線）では、塔頂製品の品質は略一定に維持されていることが分かる。一方、比較例（破線）では、温度低下が大きい時間帯で製品品質が劣化していることが分かる。
【００４４】
図９（ｄ）は、本実施例と比較例に係る塔底への製品スリップ量の時間変化を示す。本実施例（実線）と比較例（破線）を比較すると、本実施例では、比較例に対して製品スリップ量を最大で約２６％低減できていることが分かる。
【００４５】
図９（ｅ）は、本実施例と比較例に係るリボイラーの消費熱量の時間変化を示す。本実施例（実線）と比較例（破線）を比較すると、本実施例では、比較例に対してリボイラーの消費熱量を最大で約２％低減できていることが分かる。
【００４６】
このように、ダイナミックシミュレーションを通じて構築された推定モデルの良否を検証することができる。再び図３のフローチャートに戻り、Ｓ１４において推定モデルが良好であると判定された場合（Ｓ１４のＹ）、オフライン処理部３０ａの処理を終了する。
【００４７】
一方、Ｓ１４において推定モデルが良好ではないと判定された場合（Ｓ１４のＮ）、少なくとも一部の運転変数が変更され（Ｓ１６）、再び感度解析（Ｓ１０）および推定モデル構築（Ｓ１２）が行われる。このようにして、最良の推定モデルを用いて還流量の制御が実行される。
【００４８】
次に、図４のフローチャートを用いて制御装置３０のオンライン処理部３０ｂの動作を説明する。オンライン処理部３０ｂの処理に先立ち、オフライン処理部３０ａの推定モデル構築部３５により最終的に構築された推定モデルをオンライン処理部３０ｂの推定モデル格納部３７に予め格納するものとする。オンライン処理部３０ｂでは、バルブ制御部３８が推定モデル格納部３７に格納された推定モデルを用いて蒸留塔１２内への還流量を制御し（Ｓ２０）、処理を終了する。
【００４９】
以上述べたように、本実施形態に係る制御装置３０では、蒸留設備１０の定常シミュレーションモデルを用いて、製品品質が所定範囲に維持されるように、４つの運転変数と還流量との感度解析を実行した。そして、回帰分析により４つの運転変数と還流量の関係を推定モデルとして構築し、構築された推定モデルを用いて還流量を制御するようにした。これにより、還流量を一定にした場合と比較して、製品品質を所定範囲に維持しつつ、製品スリップ量を低減でき、さらにリボイラーの消費熱量を低減できる。
【００５０】
以上、本発明を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００５１】
例えば、上述の実施形態では、推定モデル格納部３７に格納された推定モデル、すなわち推定モデル構築部３５により構築された推定モデルを用いて、バルブ制御部３８により蒸留塔１２内への還流量を制御するものとしたが、バルブ制御部３８により用いられる推定モデルは、実際の運転データを反映したものを用いてもよい。本実施形態の制御装置３０のオンライン処理部３０ｂにおいて、各種センサを通じて実運転データ取得部３９により収集された実運転データを用いて、推定モデル格納部３７に格納された推定モデルをモデル更新部４０によって更新し、こうして更新された推定モデルをバルブ制御部３８により用いて蒸留塔１２内への還流量を制御するものとしてもよい。こうすれば、推定モデルをより適正なものとし、蒸留塔１２の制御をより適正に行うことができる。
【００５２】
また、上述の実施形態では、蒸留塔１２内への還流量を制御量としたが、リボイラー１４の炊き上げ量を制御量としてもよい。すなわち、複数の運転変数とリボイラー１４の炊き上げ量との感度解析を実行し、運転変数と炊き上げ量の関係を推定モデルとして構築してもよい。
【００５３】
さらに、上述の実施形態では、制御装置３０を蒸留塔１２を含む蒸留設備１０に適用する場合を説明したが、本実施形態に係る制御装置３０の適用範囲は蒸留設備に限定されず、例えば反応器、コンプレッサー、回転機などのプロセス設備にも適用可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１０  蒸留設備、  １２  蒸留塔、  １４  リボイラー、  １６  空冷凝縮器、  ２８  還流量制御バルブ、  ３０  制御装置、  ３０ａ  オフライン処理部、  ３０ｂ  オンライン処理部、  ３１  品質条件格納部、  ３２  シミュレーションモデル格納部、  ３３  運転変数格納部、  ３４  感度解析部、  ３５  推定モデル構築部、  ３６  推定モデル判定部、  ３７  推定モデル格納部、  ３８  バルブ制御部、  ３９  実運転データ取得部、  ４０  モデル更新部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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