(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
シミュレータと、ＬＰパッケージとを備えるＬＰシステムが、線形計画法（ＬＰ）モデルを用いることにより、コンビナートを構成する反応・分解を含む処理装置の運転条件の最適条件を探索するコンビナートの運転条件推定方法であって、
前記シミュレータは、入力された組成の原料を基準処理条件下で前記処理装置により処理したときに、予測される処理後の製品の組成毎の収率を、前記処理装置に応じて設定された非線形モデルを用いて算出する機能を備え、
前記シミュレータが、入力された予め留分の組成が設定された基準原料における処理後の製品の組成毎の収率を算出し、前記ＬＰパッケージに出力する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料の組成と前記基準原料における処理後の製品の組成毎の収率である基準収率とを対応付けたデータ構造を記憶部に記憶する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料を構成する組成のうち、いずれかの組成を所定単位変化させた単位変更原料を前記シミュレータに出力し、前記シミュレータが、前記単位変更原料における処理後の製品の組成毎の収率を算出し、前記ＬＰパッケージに出力することを繰り返して前記基準原料を構成する各組成を所定単位変化させた際の処理後の製品の組成毎の収率を算出する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料に対する組成の偏差及び前記基準原料を構成する各組成を所定単位変化させた際の処理後の製品の組成毎の収率の偏差を、それぞれ前記データ構造の前記基準原料の組成及び前記基準収率に対応づけて記憶する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料とは異なる組成の原料情報が入力されたときに、前記データ構造を参照しながら、加成性を利用して、入力された原料情報と前記基準原料との処理後の製品の組成の収率偏差に応じて、ＬＰモデルを生成する手順と、
前記ＬＰパッケージが、生成されたＬＰモデルに基づいて、前記運転条件の最適条件を探索する手順とを実行することを特徴とするコンビナートの運転条件推定方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコンビナートの運転条件推定方法において、
前記ＬＰパッケージが、前記運転条件の最適条件が探索された後、該最適条件における製品の組成と各組成の重量％とを対応させたデータ構造を生成する手順を備えていることを特徴とするコンビナートの運転条件推定方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載のコンビナートの運転条件推定方法において、
前記ＬＰパッケージが、前記運転条件の最適条件が探索された後、該最適条件における製品の組成と各組成の性状とを対応させたデータ構造を生成する手順を備えていることを特徴とするコンビナートの運転条件推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、線形計画法（ＬＰ）モデルを用いることにより、コンビナートを構成する反応・分解を含む処理装置の運転条件の最適化を図るコンビナートの運転条件推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
石油及び石油化学業界においては、短期間の生産計画から長期的な戦略検討等さまざまな課題に対する経済性評価用ツールとして、線形計画法（ＬＰ：Linear Programming）が広く用いられている。このような線形計画法を用いたツールは４０年以上前に開発されており、生産管理の最適化等で一般に広く用いられているが、多くの場合、企業の業種や形態の違いによってそれぞれ適したモデリングツールが選択されており、モデリングの思想も各社で異なっている場合が多い。昨今では、石油及び石油化学業界用に特化したソフトを用いるのが主流となっている（例えば、特許文献１参照）。
これらのソフトは、データ入力が従来から使用されてきた汎用型のソルバー（例えば、ＩＢＭ社のＭＰＳＸ等）とは異なり、線形方程式を解くためのソルバーがシステムの中核に据えられているため、ユーザはスプレッドシート上からすべての入力を行うことができるようになっている。これは、ユーザが変数名に気を使いながら線形方程式の形に直接入力する必要がなく、モデル構築の時間短縮や入力ミス防止に効果がある。主な石油精製、石油化学の装置については、生産得率、用役消費量等が予め登録されたデータベースを持っており、ユーザは簡便にモデルを構築することができる。
【０００３】
また、プロセスの中で反応を伴うものは、得率、用役消費量を装置の運転条件や原料の性状によって、基準値からの補正を自動的にスライド計算できるように構築され、プロセス内で起こる現実の状態の最適化が可能である。ブレンドは、粘度のような非線形計算を伴う物性も指数化することにより加成性を成立させ、製品の品質規格を設定できるとともに、基材タンクにおける半製品の混合を想定した、性状のブーリング機能を有しており、より現実に近いシミュレーションが可能である。
さらには、原料の分配や半製品転送等を取り扱う複数製油所（工場）対象モデルや、在庫管理や期間毎に異なる前提条件での最適化を図る、多期間モデルの構築も可能である。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３２９１８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような従来のＬＰモデル構築ツールにおいては、変数を変数で除した値を新たな変数として取り扱うことができなかったため、ＬＰモデル構築時には、石油精製・石油化学プラントの混合物組成を再帰計算の留分性状として利用することができなかった。
このため、一般的にその代替として留分の代表性状（比重、芳香族成分合計値、環状飽和炭化水素成分合計値又は環状飽和炭化水素成分の合計値に芳香族成分合計値の２倍を加えた値といった限られた性状）を用いてＬＰモデルの構築がなされていた。
具体的には、組成を考慮せず、製品収率を一定とした分離プロセスによってモデルを構築する他、代表性状を考慮して製品収率に反映する反応プロセスによってモデルを構築する程度に止まっていた。
一方、原料性状の変化に対応させることのできるように、ＬＰモデルシステムの中にシミュレータによる演算を組み込むことは、計算が膨大になり、演算処理に時間を要するという問題がある。
【０００６】
本発明の目的は、原料組成の影響を製品の収率に適格に反映させることができ、かつ演算処理に時間を要することのないコンビナートの運転条件推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のコンビナートの運転条件推定方法は、
シミュレータと、ＬＰパッケージとを備えるＬＰシステムが、線形計画法（ＬＰ）モデルを用いることにより、コンビナートを構成する反応・分解を含む処理装置の運転条件の最適条件を探索するコンビナートの運転条件推定方法であって、
前記シミュレータは、入力された組成の原料を基準処理条件下で前記処理装置により処理したときに、予測される処理後の製品の組成毎の収率を、前記処理装置に応じて設定された非線形モデルを用いて算出する機能を備え、
前記シミュレータが、入力された予め留分の組成が設定された基準原料における処理後の製品の組成毎の収率を算出し、前記ＬＰパッケージに出力する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料の組成と前記基準原料における処理後の製品の組成毎の収率である基準収率とを対応付けたデータ構造を記憶部に記憶する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料を構成する組成のうち、いずれかの組成を所定単位変化させた単位変更原料を前記シミュレータに出力し、前記シミュレータが、前記単位変更原料における処理後の製品の組成毎の収率を算出し、前記ＬＰパッケージに出力することを繰り返して前記基準原料を構成する各組成を所定単位変化させた際の処理後の製品の組成毎の収率を算出する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料に対する組成の偏差及び前記基準原料を構成する各組成を所定単位変化させた際の処理後の製品の組成毎の収率の偏差を、それぞれ前記データ構造の前記基準原料の組成及び前記基準収率に対応づけて記憶する手順と、
前記ＬＰパッケージが、前記基準原料とは異なる組成の原料情報が入力されたときに、前記データ構造を参照しながら、加成性を利用して、入力された原料情報と前記基準原料との処理後の製品の組成の収率偏差に応じて、ＬＰモデルを生成する手順と、
前記ＬＰパッケージが、生成されたＬＰモデルに基づいて、前記運転条件の最適条件を探索する手順とを実行することを特徴とする。
【０００８】
ここで、原料の留分や製品の組成を分類する方法としては、各留分等を構成する有機化合物の炭素数毎に分類する方法が考えられる。例えば、ナフサの場合であれば、ノルマルパラフィン、イソパラフィン、オレフィン、ナフテン、芳香族といった組成に分類することができる。また、組成を所定単位変化させる場合、組成の重量％を変化させることとなるが、全量としては１００％を維持するために、他の組成の一部をこれに応じて変化させるのが好ましい。
この発明によれば、組成既知の基準原料から得られる処理後の製品の組成毎の収率をデータ構造として生成し、さらに、基準原料を構成する組成の一部を変化させ、該組成の変化に応じた製品の組成毎の収率をデータ構造として生成することにより、基準原料とは異なる組成既知の原料情報が入力されたときでも、原料を構成する組成を単位当たり変更した製品の組成の収率が組成毎の偏差として分かっているので、加成性を利用して、原料組成の影響を製品の収率に適格に反映させることができる。
【０００９】
つまり、従来のＬＰモデルでは、例えば、接触改質装置に所定の原料情報を入力したときに、製品収率は、ガス分（ＧＡＳ）、液化プロパンガス（ＬＰＧ）、液体ガソリン（リフォメート）等の留分単位でしか求めることができなかった。しかし、これら各留分は混合物であり、見かけ上比重等が同じであっても、入力される原料の組成が異なれば、製品の各留分の組成が異なってしまい、このような原料組成の違いの影響を製品の収率に反映させることはできなかった。
【００１０】
これに対して、本願発明によれば、留分単位ではなく、組成単位での変動の影響をＬＰモデルに反映しているため、組成既知の原料情報が入力されれば、原料組成の変化に応じた製品の組成毎の収率偏差を、加成性を利用して求めることができ、原料組成の影響を製品の収率に適格に反映させることができる。
また、従来のように、ＬＰモデルの中にシミュレータによる演算を組み込む方法ではないので、演算処理に時間を要するということもない。
【００１１】
従って、最も頻繁に使用される原料選択検討において、原料留分の組成の影響による製品収率予測精度が向上することになり、要生産量に対する費用最小での原料選択が可能となる。
また、処理装置の運転条件検索において、製品収率予測精度が向上するので、従来法と比較してより利益最大となる生産方針の策定が可能となる。
さらに、このＬＰモデルを用いることにより、設備建設の事前検討においても原料組成の影響を精度よく表現でき、種々の予備検討が可能となるため、建設後に能力不足の問題が発生する確率を低下させることができる。
【００１２】
本発明では、前記ＬＰパッケージが、前記運転条件の最適条件が探索された後、該最適条件における製品の組成と各組成の重量％とを対応させたデータ構造を生成する手順、及び／又は、最適条件における製品の組成と各組成の性状とを対応させたデータ構造を生成する手順を備えているのが好ましい。
この発明によれば、異なる原料に応じた製品の各組成に応じた重量％や、密度、オクタン価等の性状データ構造が生成されることにより、このデータ構造をコンビナートの下流側に配置される処理装置の最適化を図る際の入力とすることができるため、コンビナートを構成する各処理装置全体で、原料の留分に応じた運転条件の最適化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１には、本発明の実施形態に係る石油コンビナートが示され、この石油コンビナートは、原油、ＦＲＮ（Full Range Naphtha）、およびＬＮ（Light Naphtha）を原料油として、ガソリン、灯油、軽油、Ａ重油、およびＣ重油等の石油製品を製造するシステムであり、石油コンビナートで製造された製品油をブレンドすることにより、これらの石油製品を得ることができる。
【００１４】
石油コンビナートは、複数の分留装置、脱硫装置、製造装置等から構成され、例えば、常圧蒸留装置１、減圧蒸留装置２、減圧軽油脱硫装置３、流動接触分解装置４、メチルエチルケトン製造装置５、水素化脱硫装置６、７、８、ナフサ分留装置９、エチレン製造装置１０、ナフサ用水素化脱硫装置１１、連続触媒再生式接触改質装置１２、熱分解ガソリン水添装置１３、Ｃ５水添装置１４、ＢＴＸ（ベンゼン・トルエン・キシレン）製造装置１５、スチレンモノマー製造装置１６、シクロヘキサン製造装置１７、水添石油樹脂製造装置１８、ポリブテン製造装置１９、ＩＰソルベント製造装置２０、パラキシレン製造装置２１、ハイディール装置２２、リフォメート分留装置２３、改質ガソリン蒸留装置２４、および芳香族抽出装置２５を備えている。
【００１５】
このような石油コンビナートにおける石油製品の製造は、前記の各装置１〜２５で製造された製品をそのまま製品としたり、ブレンドして製品としたり、さらに下流側に配置される装置で反応させることにより製品とする。例えば、ナフサ分留装置９で得られたナフサはさらに、エチレン製造装置１０に供給されてエチレンが得られ、このエチレン製造装置１０で製造されたエチレンはさらにスチレンモノマー製造装置１６で処理されてスチレンモノマーが製造されることとなる。
【００１６】
このような石油コンビナートでは、最も利益の上がる最適なマテリアルバランスを与える各装置１〜２５の運転条件を推定するために、図２に示されるようなＬＰシステムが利用される。
ＬＰシステムは、シミュレータ３０、ＬＰパッケージ４０を備えて構成され、ＬＰパッケージ４０の出力は、下流側装置用のシミュレータ５０に接続されている。
シミュレータ３０は、前記の各装置１〜２５のうち、反応装置１０、１２に応じたシミュレーションを行う装置であり、反応装置１０、１２への入力原料に対して、反応装置の非線形モデル、及び、この非線形モデルによって求められる製品収率係数を求めることができるようになっている。尚、このシミュレータ３０は、反応装置１０、１２に応じて条件設定されたプログラムとして構成することが可能であり、ＬＰパッケージ４０が構築されるコンピュータと同一のコンピュータ内に構築することもできるし、別のコンピュータ内に構築しておき、ネットワーク等によりＬＰパッケージ４０が構築されるコンピュータとデータの送受信が可能なようにしてもよい。また、シミュレータ３０は対象装置に応じてプログラムを変更することにより、反応装置１０、１２のみならず、石油コンビナートを構成する全ての装置１〜２５についてもシミュレーションできるようになっている。
【００１７】
ＬＰパッケージ４０は、線形計画法によるモデリングを行って、シミュレータ３０で生成されるデータを加味しながら、石油コンビナートを構成する反応装置１０、１２の運転条件の最適化を図る部分であり、インターフェース４１、ＬＰマトリックス生成部４２、最適化エンジン４３、再帰計算部４４、及び編集部４５を備えている。
インターフェース４１は、シミュレータ３０からの反応装置モデル、反応収率係数等のデータ、又は、反応装置１０、１２の入力原料に関する原油性状、ブレンドデータ等の原料情報を受け付けて、後段のＬＰマトリックス生成部４２で処理するのに適合する形式に変換する部分である。通常、ＬＰモデルは表計算形式で処理することが多いので、このインターフェース４１では、各データのシリアル形式のデータを、CSV等の表形式データに変換する。
【００１８】
ＬＰマトリックス生成部４２は、インターフェース４１を介して入力された各種データに基づいて、制約条件、目的関数等の線形計画に係るモデリングする部分である。このＬＰマトリックス生成部４２で生成されたモデルに対して、ユーザは、制約条件、目的関数等を表計算用のシートに入力することにより、反応装置１０、１２の最適化を図るためのユーザモデルが生成される。
最適化エンジン４３は、ユーザが制約条件、目的関数等を入力することにより生成されたユーザモデルから、目的関数による探索を行い、最終的に最適な運転条件を見出す部分であり、具体的には、シンプレックス法等によって最適な運転条件を求める。
【００１９】
リカージョン部４４は、最適化エンジン４３で算出された結果の再帰的処理を行ってユーザモデルに反映させる部分である。
編集部４４は、最適化エンジン４３の処理によって見出された最適な運転条件に基づいて、ユーザが利用し易いように、又は、下流側装置のシミュレータ５０の入力に適合するように、データ形式の編集を行う部分である。
そして、この編集部４４で編集された最適化された運転条件は前記のインターフェース４１を介して、下流側装置シミュレータ５０の入力データとして供給される。
【００２０】
次に、前述したＬＰシステムによる石油コンビナートの運転条件推定方法について説明する。
(1)ＬＰシステムは、まず、予めユーザ等により入力され、設定された基準原料の留分組成を取得する（段階Ｓ１）。取得されたこれらの情報は、基準原料の性状としてシミュレータ３０及びＬＰパッケージ４０に出力される。
(2)シミュレータ３０は、入力される基準原料の性状と、予め設定された基準条件に基づいて、反応装置１０、１２によって処理された場合のシミュレーションを行う。シミュレータ３０は、シミュレーションの結果となる製品の組成毎の収率に関する情報を、製品に付帯させる性状としてＬＰパッケージ４０に出力し、ＬＰパッケージ４０は、この製品の組成毎の収率を取得する（段階Ｓ２）。
【００２１】
(3)ＬＰパッケージ４０のＬＰマトリックス生成部４２は、取得された製品の組成毎の収率に関する情報を、図４に示されるテーブルＴの領域Ａの部分にデータ構造を表形式で生成し、基準収率として保持・格納する（段階Ｓ３）。
(4)一方、ＬＰパッケージ４０は、予め入力された基準原料の留分の組成に基づいて、テーブルＴの領域Ｂの部分に基準原料の組成及び各組成の重量％を設定し、各組成の重量％を所定単位変化させたデータ構造を生成し、基準原料を構成する各組成のいずれかを変更したデータを選択する（段階Ｓ４）。
【００２２】
(5)ＬＰパッケージ４０は、基準原料のうちのいずれかを変更したものを単位変更原料としてシミュレータ３０に出力し、シミュレータ３０では、この単位変更原料に基づいて、基準原料の場合と同様にシミュレーションを行う（段階Ｓ５）。
(6)シミュレータ３０は単位変更原料に関する製品収率及び性状を取得したら、ＬＰパッケージ４０に出力する。ＬＰパッケージ４０は、入力された製品の組成毎の収率を取得したら、基準原料で算出した組成毎の収率との差分を取って、テーブルＴの領域Ｃに示される部分に、基準原料による製品の組成と対応させたデータ構造を生成し、表形式のデータとして格納・保持する（段階Ｓ６）。
【００２３】
(7)単位変更原料に基づくシミュレーションは、原料の組成すべてについて行われるまで、単位変更する組成を変えながら繰り返す（段階Ｓ７）。
(8)すべての原料の組成に関して単位変更が終了したら、ＬＰマトリックス生成部４２は、図４のテーブルＴに示される行列形式のデータ構造に基づいて、ユーザが設定した制約条件、目的関数等を加味しながら、ＬＰモデルを生成する（段階Ｓ８）。
【００２４】
(9)最適化エンジン４３及びリカージョン部４４は、ユーザ等の操作によって与えられる原料の留分の組成を取得し（段階Ｓ９）、前記のテーブルＴに構築されたマトリックスを参照しながら、入力された原料情報に応じたＬＰモデルを生成し、さらに、最適化演算処理及び再帰的処理を繰り返し、ＬＰモデルの最適化条件となる最適解を探索する（段階Ｓ１０）。
(10)最適条件が探索されたら、編集部４５は、プリンタによる帳票形式で打ち出すデータや、及びCSV形式等の表形式データに適宜変換する（段階Ｓ１１）。尚、この際の出力データは、製品種別に該製品の組成を重量％で表し、さらに、密度、オクタン価等の製品特性も性状に含ませた形で変換する。
(11)編集部４５によって変換されたCSV形式のデータは、ネットワーク等を介して下流側装置のシミュレータ５０に出力され（段階Ｓ１２）、下流側装置のシミュレータでは、このデータに基づいて、下流側装置のシミュレーション及びＬＰモデル生成を行って、最適な運転条件を探索する。
【００２５】
前述のような本実施形態によれば、次のような効果がある。
組成既知の基準原料から得られる処理後の製品の組成毎の収率をデータ構造として生成し、さらに、基準原料を構成する組成の一部を変化させ、該組成の変化に応じた製品の組成毎の収率をデータ構造として生成して、テーブル構造Ｔを生成することにより、基準原料とは異なる組成既知の原料情報が入力されたときでも、原料を構成する組成を単位当たり変更した製品の収率が組成毎の偏差として分かっているので、加成性を利用して、原料組成の影響を製品の収率に適格に反映させることができる。
従って、ＬＰシステムが最も頻繁に使用される原料選択検討において、原料組成の影響による製品収率予測精度が向上することになり、要生産量に対する費用最小での原料選択が可能となる。すなわち、図５に示されるように、例えば、ナフサＡを入力原料としてナフサＢ、ナフサＣを製品として出力する分離装置において、ナフサＡの組成がＣ５Ｐ…Ｃ１１Ａであり、ナフサＡの各組成が異なる場合、出力されるナフサＢ及びナフサＣの製品出力のバランスが入力されるナフサＡの組成割合に応じて変動することとなる。
【００２６】
また、各装置１〜２５の運転条件検索において、製品収率予測精度が向上するので、従来法と比較してより利益最大となる生産方針の策定が可能となる。
さらに、このようにして生成されたＬＰモデルを用いることにより、設備建設の事前検討においても、原料組成の影響を精度よく表現でき、種々の予備検討が可能となるため、建設後に能力不足の問題が発生する確率を低下させることができる。
異なる原料に応じた製品の各組成に応じた重量％や、密度、オクタン価等のデータを出力しているので、下流側装置シミュレータ５０でも入力原料の相違に応じたシミュレーションを行うことができ、石油コンビナートを構成する各処理装置全体で、運転条件の最適化を図ることができる。
【産業上の利用可能性】
【００２７】
本発明は、石油コンビナートに存する常圧蒸留装置、減圧蒸留装置、流動接触分解装置エチレン製造装置等種々の装置のシミュレーションによる運転条件の最適化を図る際に好適に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の実施形態に係る石油コンビナートの構成を表す模式図。
【図２】前記実施形態におけるＬＰシステムの構造を表す模式図。
【図３】前記実施形態における作用を説明するためのフローチャート。
【図４】前記実施形態におけるＬＰシステムによって生成されるデータ構造を表す模式図。
【図５】前記実施形態における入力される原料組成の相違に応じた出力製品の割合変化を説明するための模式図。
【符号の説明】
【００２９】
１０、１２…反応装置（処理装置）
Ｓ２…基準原料に基づくデータ構造を生成する手順
Ｓ４〜Ｓ７…基準原料を構成する組成のいずれかを変化させて基準収率との偏差をまとめた手順
Ｓ８…ＬＰモデルを生成する手順
Ｓ１０…運転条件の最適化を図る手順
【図１】
0004643169.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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