(57)【要約】生プロセスデータを集め、集められたデータを、数理学的モデルを通して処理し、品質の予測を得、この予測を２種の独立したダイナミック伝達関数を通して処理して、２種の中間信号を生成させ、得られた２種の中間信号を、履歴において時間の関数として保存し、実際かつ確認された品質測定の時間に、特定の最小及び最大のデッドタイムに対応する時間における２種の中間信号の最小及び最大絶対値を前記履歴から検索する、ここでその値は最小及び最大の可能な予測値を規定し、実際かつ確認された測定値と得られる最小及び最大の可能な予測値間に含まれる領域との差異として偏差を計算し、得られた偏差の絶対値が０になった場合はこれらの段階を繰返し、得られた偏差の絶対値が０より大きい場合は偏差をプロセスモデルに導入し、前記段階を繰り返す、ことによる、生プロセス測定値からのプロセス品質のリアルタイム予測用のプロセスモデルの自動オンライン較正方法。偏差を数理学的モデルに導入するためのカルマンフィルター方法を使用することにより、その線形パラメーターが更新され、それにより該モデルを改良する。カルマンフィルターを用いた較正プロセスは、非定常常態下で適用できる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
生プロセス測定値からのプロセス品質のリアルタイム予測のためのプロセスモデルの自動オンライン較正方法であって、
（ａ）生プロセスデータを集める、
（ｂ）段階ａ）で集められたデータを、プロセスモデルを通して処理し、品質の予測を得る、
（ｃ）この予測をダイナミック伝達関数を通して処理して、２種の中間信号を生成する、
（ｄ）段階ｃ）で得られた２種の中間信号を、履歴において時間の関数として保存する、
（ｅ）実際かつ確認された品質測定の時間に、特定の最小及び最大のデッドタイムに対応する時間における２種の中間信号の最小及び最大絶対値を前記履歴から検索する、ここでその値は最小及び最大の可能な予測値を規定する、
（ｆ）実際かつ確認された測定値と段階ｅ）において得られるような最小及び最大の可能な予測値間に含まれる領域との差異として偏差を計算する、
（ｇ）段階ｆ）にて得られた偏差の絶対値が０になった場合は段階ｉ）に移り、段階ｆ）にて得られた偏差の絶対値が０より大きい場合は段階ｈ）に移る、
（ｈ）偏差をプロセスモデルに導入する、
（ｉ）段階ａ）−ｈ）を繰り返す、
ことを含む該方法。
【請求項２】
プロセスモデルとして多重線形回帰モデルが使用される請求項１の方法。
【請求項３】
プロセスモデルとして線形ダイナミックモデルが使用される請求項１の方法。
【請求項４】
プロセスモデルとして放射基底関数ニューラルネットワークが使用される請求項１の方法。
【請求項５】
段階ｈ）においてカルマンフィルター方法が使用され、線形パラメーターを調節することにより偏差をプロセスモデルに導入し、それにより予測をアップグレードし及び自己学習によりプロセスモデルを改良する請求項１〜４のいずれか１項の方法。
【請求項６】
プロセスの非定常状態下で、段階ｈ）にてカルマンフィルターが使用される請求項５の方法。
【請求項７】
段階（ｃ）における予測が、２種の独立したダイナミック伝達関数を通して処理される請求項１〜６のいずれか１項の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、入力／出力モデルの自動オンライン較正に関する。
【０００２】
直ちに利用できる生（ｒａｗ）プロセス測定値からの所定の、好ましくはキープロセス品質及び／又は特性パラメータ（通常は出力と呼ばれる）のリアルタイム予測において、１種又はそれ以上のいわゆる品質エスティメーター（Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｅｓｔｉｍａｔｏｒ）（以下ＱＥと呼ぶ）を使用することは、プロセスコントロールシステムにおいて公知である。それゆえＱＥは、本質において、明確なプロセス値を予測することにおいてデザインされる数理的入力／出力プロセスである。
【０００３】
ＱＥは通常は収集されたプロセスデータから同定される。リアルタイムの実行において有用な意味を持つために、ＱＥは履歴の（ｈｉｓｔｏｒｉｃ）品質測定値を使用して較正されなければならず、それはプロセス型及び／又は構想される測定の型に依存して、予測される品質における任意のずれを最小化するように、又は好ましくは妨げるように、オンライン又はオフラインで行われることができる。ＱＥは生成物品質の幾分稀な及び／又は遅延した測定が許容される状況にて使用されることが好ましい。これは例えば測定された値を提供するために必要とされる時間の量が幾分長く、又はその方法が比較的高価な場合であり得る。
【０００４】
ＱＥの自動オンライン較正のプロセスにおいて、変化する又は不確定なプロセス／測定デッドタイム並びに通常はプロセスゲインの変化と呼ばれる現象、すなわち入力及び出力の間の比におけるずれと同様の、ＱＥ入力と測定された品質間のダイナミクスの発生のような、直面する多数の困難がある。
このような望まない状況に対抗するために、利用できるプロセスがいわゆる定常状態、すなわちプロセスの流体が一様であり、運転の入口及び出口における組成、状態及び速度が一定な状況にある場合に、ＱＥを較正するのが通例である。このような較正はモニタされるシステムについて良好な結果を与えるが、適用可能なダイナミック情報が使用されないときに、次善のものであると考えられる。これは、プロセスが定常操作点に達するまで待たなければならないからである。それ以上に、較正が開始できる時を知るために、定常状態検出器の存在が必要である。
【０００５】
本明細書中の前述の不利益は、ロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）様式におけるオンライン較正のためのリアルタイム手段を許容する本発明のプロセスを適用することにより、最小化又は克服されることを見出した。本発明のロバスト品質エスティメーター（ＲＱＥ）は、より正確かつロバストな品質予測を提供し、適用される任意の品質コントロールスキームの改良された動作を提供する。例えば、プロセスが、扱われる変化とコントロールされる品質との間の定常状態ゲイン及び／又はダイナミックスが所定の同定された境界内の予測していない様式で変化するようなものである場合、それは線形モデル予測コントローラーの動作を改良する。その上、それは困難なダイナミック作用を伴う任意のプロセス変数の閉回路コントロールを容易化するために使用できる。
【０００６】
それゆえ、本発明は生プロセス測定値からのプロセス品質のリアルタイム予測のためのプロセスモデルの自動オンライン較正方法であって、
（ａ）生プロセスデータを集める、
（ｂ）段階ａ）で集められたデータを、プロセスモデルを通して処理し、品質の予測を得る、
（ｃ）この予測をダイナミック伝達関数を通して処理して、２種の中間信号を生成する、
（ｄ）段階ｃ）で得られた２種の中間信号を、履歴において時間の関数として保存する、
（ｅ）実際かつ確認された品質測定の時間に、特定の最小及び最大のデッドタイムに対応する時間における２種の中間信号の最小及び最大絶対値を前記履歴から検索する、ここでその値は最小及び最大の可能な予測値を規定する、
（ｆ）実際かつ確認された測定値と段階ｅ）において得られるような最小及び最大の可能な予測値間に含まれる領域との差異として偏差を計算する、
（ｇ）段階ｆ）にて得られた偏差の絶対値が０になった場合は段階ｉ）に移り、段階ｆ）にて得られた偏差の絶対値が０より大きい場合は段階ｈ）に移る、
（ｈ）偏差をプロセスモデルに導入する、
（ｉ）段階ａ）−ｈ）を繰り返す、
ことを含む該方法に関する。
【０００７】
本発明の方法を用いて較正されるプロセスモデルは、好適にはいわゆる入出力パラメーターモデルであり、履歴プロセスデータ及び品質測定値からオフラインで得られる。このようなモデルの例は、例えばＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｔｏ　ｌｉｎｅａｒ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｂｙ　Ｍｏｎｔｇｏｍｅｒｙ　ａｎｄ　Ｐｅｃｋ，　Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ　＆　Ｓｏｎｓ，１９９２に記載されるＭｕｌｔｉｐｌｅ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ、例えばＬｉｎｅａｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｂｙ　Ｋｅｉｌａｔｈ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　＆　Ｓｙｓｔｅｍ　ｓｃｉｅｎｃｅ　ｓｅｒｉｅｓ，１９８０に記載されるＬｉｎｅａｒ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｍｏｄｅｌ（ｉｎ　ｔｈｅ　Ｌａｐｌａｃｅ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　Ｄｏｍａｉｎ）、及び例えばＴ．Ｐｏｇｇｉｏ　ａｎｄ　Ｆ．Ｇｉｒｏｓｉ．　Ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｏｒ　ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｔｈｅ　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＩＥＥＥ，７８（９）：１４８５−１４９７，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ　１９９０に記載されるような（随意にＧａｕｓｓｉａｎ関数を用いる）Ｒａｄｉａｌ　Ｂｉａｓ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋである。適用されるプロセスモデルの性質及び受け取る原材料データの型に依存して、当業者は認められるゴールに最も適合する品質評価用プロセスモデル型を選択する。
【０００８】
図を使用して本発明の方法をより明確に例証する。
図１は、本発明の方法の好適な具体例を表す機能ブロック概略図である。
図２は、本発明の方法の異なる期間を表すグラフである。
図３は、品質エスティメーターの手段によりコントロールされる蒸留塔の単純化されたフローチャートである。
図４は、プロセスの設定点の変更が行われた段階後の予想品質の最小及び最大値のダイナミック応答を表す。
図５は、コントロール回路にオンライン品質エスティメーターが導入される前及び後の改良された蒸留操作を表す。
【０００９】
図１は、生プロセスデータ（２）からの入力を有するプロセスモデル（１）を表す。プロセスモデル（１）は評価された品質を提供し（１１）、それはコントローラー（１２）用の入力として使用され、例えばバルブ（図示せず）をコントロールできる。図１は、段階（ｃ）及び（ｄ）が行われるモジュール（３）も表す。さらに実際の品質測定値（４）を確認し、実際かつ確認された品質測定値（６）を得る確認モジュール（５）を表す。モジュール（３）からの入力並びに実際かつ確認された品質評価値（６）に基づき、（７）において偏差が計算される。上述（ｇ）において記載されるように、偏差が０より大きい場合は偏差（８）がプロセスモデル（１）の較正のために使用され、好ましくはカルマンフィルター（９）の利用することにより使用される。
【００１０】
本発明の方法において使用される段階（ａ）における生プロセスデータ（２）の収集は、当業界で公知の方法により実行できる。それは、時間に関する多数の点においてデータ（２）を測定するために、プロセスコントロール技術において通例である。例えば、精製操作において、温度、圧力及びフローのような運転パラメーターは、通常は頻繁な間隔で又は連続様式でさえ測定され、それは当業者に公知の多数の方法により保存又は処理されることができる。
収集された生プロセスデータから品質（１１）の予測を得るために、上述のプロセスモデル（１）が段階（ｂ）において使用される。それゆえ段階（ｂ）は品質予測段階である。
【００１１】
段階（ｃ）は自動オンライン較正方法において必須の段階である。この及びさらなる段階は、図２を利用して例証もできる。これらの段階において、品質の実際かつ確認された測定値の時間おける、品質の最小及び最大の可能な予測値（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｐｏｓｓｉｂｌｅ）の計算が行われる。段階（ｃ）は好適には２種のダイナミックス伝達関数（いわゆる不確定なダイナミックス）を品質（１１）の予測に適用することにより行われ（遅延しない現実の時間）、それゆえ２種の中間信号を生成する。好適には２種又はそれ以上の独立したダイナミックス伝達関数が適用される。ダイナミックス伝達関数は当業者に公知のツールであり、例えばＬｉｎｅａｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｂｙ　Ｋｅｉｌａｔｈ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　＆　Ｓｙｓｔｅｍ　ｓｃｉｅｎｃｅ　ｓｅｒｉｅｓ，１９８０に記載される。段階（ｄ）において、これらの中間信号（２０，２１）は、履歴中に時間の関数として保存される。これは（不確定な）面積（２２）を本質的に生じ、実際のプロセス応答はその中に配列されなければならず、及びそれは定常状態の状況（２３，２４）に到達する場合に非常に狭くなる。非定常状態の状況において、不確定な面積（２２）が、独立したダイナミックス伝達関数が等しい（この状況は図２には示されない）イベントに一致する線まで減少することもあり得ることである。いわゆる最大及び最小の可能な予測値は、履歴から、最小（２５）及び最大（２６）特定化デッドタイムに相当する期間にでのこれらの２種の中間信号（２０，２１）の最小（２７）及び最大絶対値（２８）を計算することにより得られる。デッドタイムは、現実に品質が測定される位置に関しての品質エスティメーターの実質的位置の関数であり、測定される実際の品質についての時間並びに他のプロセス条件、例えばフローレート及び液体ホールドアップについての時間である。デッドタイムは、当業者により容易に決定され得る。この入力から、最大（２６）及び最小（２５）デッドタイムが規定され、プロセス履歴の期間を表し、そこで段階（ｆ）における実際かつ確認された品質測定値（２９→２９’ ）が予想される品質面積（２２）並びに特定の最小（２７）及び最大（２８）の可能な品質値と比較される。
【００１２】
定常状態の状況に到達する前に、当該面積（２２）は非常に広くなり得る。本技術システムの状態は、実際かつ確認された品質測定値が上記面積中にある場合には、定常状態の間にのみ較正するか或いは間違った較正を作成する危険性を有するかのいずれかである。しかし本発明の方法は、特別にデザインされ、品質の実際かつ確認された測定値が不確定な面積（２２）の外にある場合にのみ測定され、閉回路における不安定さが妨げられる。有利には、本発明の較正方法は、定常及び非定常状態の条件下において行われることができる。
【００１３】
本発明の方法における段階（ｅ）において、構成プロセスの一部は、実際かつ確認された測定値（２９’ ）間の相違並びに初期計算から得られるような最小（２７）及び最大（２８）の可能な予想値間に含まれる面積（２２）であるような偏差（３０）（いわゆる予測誤差）を計算することにより行うことができる。
【００１４】
実際のかつ後に確認される品質の測定値（２９）は、品質のオンライン及びオフライン測定値であることができる。測定される品質は、例えば粘度、粘度指数、蒸気圧、沸点、自由及び曇り点、密度、オクタン価及びセタン価のようなプロセス流又は生成物の特性であることができ、並びに硫黄含有率、芳香族含有率、ベンゼン含有率及びオレフィン含有率のような組成情報も、頻繁な間隔又は連続的な様式によってさえもオフライン又はオンライン分析装置を利用して測定できる。これらの装置は、例えばオンライン粘度計装置分析器、ＧＬＣ又はＮＭＲ分析器を利用して特性を直接測定できる。この品質は、例えばオクタン価を測定するためにＥＰ−Ａ−２８５２５１に記載されたような近赤外予測方法を利用して間接的に測定することもできる。
【００１５】
段階（ｇ）において、品質の実際かつ確認された測定値の較正効果についての有用性が決定される。不確定面積（２２）の外側の品質の測定（２９’ ）のみが、モデルの較正のために使用できる。換言すれば、本明細書中に記載されるような偏差（３０）の計算が、得られる偏差の絶対値が０であることを示す場合、それは品質の確認されかつ実際の測定値が不確定面積内又はより正確には最小（２７）及び最大（２８）の可能な品質値の間にあることを意味するが、偏差（３０）は較正プロセスにおいてさらなる入力として使用されることは無く、システムは、システムを精錬する必要が無いような今まで実行された段階を繰り返すことにより継続する。しかし、図２に示されるように、計算される偏差（３０）がゼロより大きい偏差（３０）の絶対値を示す場合、得られる偏差（３０）は段階（ｈ）のプロセスモデル内へ導入されることができ及び前の段階が繰り返される（段階ｉ）。最終的な結果は、修飾され、より正確な予測プロセスモデルを生じ、それは較正プロセスの経過中に観察される偏差のレベルに依存してさらなる修飾の基礎として働く。
【００１６】
好適には、偏差（８）のプロセスモデル（１）への導入がカルマンフィルター（９）を使用して行われるように、段階（ｈ）が行われる（図１参照）。このような様式で行う段階（ｈ）の結果は、線形パラメーターを調節することにより偏差が該プロセスモデルに導入されたものであり、それにより予測バンドを更新し及びプロセスモデルを改良する。カルマンフィルターの使用はプロセスコントロール操作の業界において公知である。これに関する参考文献としては、Ｊａｚｗｉｎｓｋｉによる「Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ　Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　ａｎｄ　Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ　Ｔｈｅｏｒｙ」（Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｒｅｓｓ，　Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，　Ｖｏｌ．６４，　１９７０）がある。カルマンフィルターは最適な推計学的なフィルターなので、それは測定された品質におけるノイズを取り除き或いは除去さえもする、そして本発明の方法において使用するのにそれらを最適にする。
【００１７】
カルマンフィルターの使用は較正操作に限定されないことは注目すべきことであり、プロセスが定常状態条件下で行われた場合に有用な情報を等しく提供するように、それは非定常状態条件下で実行される。
カルマンフィルターと本発明のプロセスを組み合わせることにより、よりロバストな方法が得られることが見出された。カルマンフィルターの使用は、さらに品質評価プロセスの正確さを改善し続けるという利点を有する。実際かつ確認された品質測定値が受け取られないイベントにおいては、段階ｅ、ｆ及びｇにおいて規定されたような較正は行なわれない。該システムは、さらなる実際かつ確認された品質測定値を受け取るまで、段階ａ−ｄを繰り返す。
【００１８】
本発明において記載されるような較正プロセスはロバスト多変量予測コントローラー用に外挿され、処理される変数及びコントロールされる変数間の全ての伝達関数用のコントロールモデルにおける不確定なダイナミクスをカバーすることができる。
本発明のさらなる利点は、本発明の方法により行われる較正プロセス（上記段階）の副生成物として、予測のリアルタイムの正確性は、任意の時間において（計算された予測エラー及び偏差（３０）を介して）正確に知られる。これは、慣用の品質エスティメーターを必要とするような、コストがかかり及び高価な確認目的の品質測定キャンペーンを回避する。
【００１９】
本発明の適用例は：
蒸留プロセス、ここで品質エスティメーターにより評価される品質は、例えば蒸留にて得られるフラクションの品質、例えば組成、粘度、密度又は沸点である。段階（ａ）において集められた生プロセスデータは、フローレート、供給物及び生成物温度、トレー温度、塔頂温度、システム温度、還流比、循環還流効率及び再沸騰器効率であることができる。蒸留プロセスの例は原油蒸留、減圧蒸留器、例えば脱エタン化器（ｄｅ−ｅｔｈａｎｉｚｅｒｓ）、脱プロパン化器（ｄｅ−ｐｒｏｐａｎｉｚｅｒｓ）、脱ブタン化器（ｄｅ−ｂｕｔａｎｉｚｅｒｓ）、エタン−エタンスプリッター、プロぺン−プロパンスプリッター、ブテン−ブタンスプリッターのような軽質側スプリッターである。
【００２０】
変換プロセス、ここで品質エスティメーターにより評価される品質は、例えば変換において得られる生成物の組成又は収率、粘度、密度、沸点、オクタン価、セタン価、メルトインデックスである。段階（ａ）において集められたような生プロセスデータは、フローレート、供給物組成、密度、触媒寿命又は温度である。変換プロセスの例は、ポリマー化プロセス、水素化分解プロセス、流動接触熱分解、水素化処理、水素化、水素化脱硫、（水素化）脱ロウ、水素化異性化、改質及び遅延コーキングである。
【００２１】
ブレンドプロセス、ここで品質エスティメーターにより評価される品質は、オクタン価又はセタン価、粘度、粘度指数、沸点又は組成である。段階（ａ）において集められるような生プロセスデータは、異なる供給物流の温度、又はバッファタンク下流の組成データであることができる。
【００２２】
本発明のロバスト品質エスティメーターの適用及び利点は、図３に示されるような単純な２カットスプリッターのコントロールの以下のより詳細な説明により例証される。この図は供給物（３４）及び塔頂生成物出口導管（３１）並びに塔底出口導管（３５）を装備した蒸留塔（３３）の概略図を表す。該ユニットはさらに凝縮器（３６）、塔頂ドラム（３８）及び再沸騰器（３７）を装備する。種々のコントロール：レベルコントロール（３９）、塔頂温度コントロール（４０）、レベルコントロール（４１）及び再沸騰コントロール（４２）が存在する。塔頂生成物（３１）の実際の品質は、連続分析器（３２）により測定される。この品質は、例えば最終沸点又は不純物含有率（塔頂生成物中の重質生成物の量）であることができる。
【００２３】
このような蒸留プロセスは、再沸騰バルブ（４２）を作動させる塔頂温度コントローラー（４０）の設定点を変化させることによる塔頂温度の段階試験において以下のように作動する。分析器（３２）により測定される品質は、デッドタイムを有する数種の一次ダイナミックスを有する。該デッドタイムは塔（３３）の塔頂から分析サンプリング点（３２）への輸送より生じる。このデッドタイムは、どの程度の量の生成物が作られ及び結果的に変化するかに依存する（不確定なデッドタイム現象を生じる）。ここで我々がダイナミックな応答を見る場合、塔頂ドラム（３８）の液体ホールドアップが少なく（低いレベルに相当する）及びその逆の場合に、ゆっくりとしたダイナミックスが生じる（結果として不確定なダイナミックス現象を生じる）。デッドタイムを含むダイナミックな応答は、それゆえ塔頂ドラム（３８）におけるレベルコントローラーＬＣ（３９）により影響を受ける。上記より、最小及び最大デッドタイムが決定される。
【００２４】
図４は、トップ温度コントローラー（４０）におけるこの試験段階への可能な応答を表す。Ｙ軸上に、分析器（３２）により測定される品質が投影される。Ｘ軸上に時間が投影される。時間（ｔ１）において、温度段階がライン（５１）により示されるように行われる。最小デッドタイム（５２）と最大デッドタイム（５３）との間に、（３２）において測定されるような品質は、定常状態品質（５６）から次の定常状態品質（５７）へ変化し始める。定常状態品質測定値（５６）と（５７）との間において、（３２）において測定される品質は、最小（５５）及び最大（５６）の品質の可能な予測値の間で変化する。図４に示されるような状況及びコントローラー型（例えばモデル予測コントローラー）に関係ない状況において、コントロールされる変数が分析器（３２）からの測定された品質である場合に、それはコントローラーがしっかりとした品質コントロールに到達するために非常にタフである。これは、上述及び図４により示されるような、変化するデッドタイムと頂部温度及び分析器により測定された品質との間の不確定なダイナミクスのためである。
【００２５】
この上記不利益は、塔の頂部における品質を、本発明の方法によりオンラインで構成されるロバスト品質エスティメーター（ＲＱＥ）（図３の４３）を用いて評価することにより克服される。このＲＱＥの予測プロセスモデルは塔内のキー温度、圧力及びフローレートのような生プロセス測定値を使用している。実際の分析器の代わりに実質的な分析器（ＲＱＥ）（４３）により評価される品質に基づきプロセスをコントロールすることにより、サンプリング点の位置のために変化するデッドタイム／ダイナミックスのような全てのタフな現象及び／又は操作点における変化のために変化するゲインのような現象は、コントロール回路から除去される。実際の分析器（３２）はその調整において、本発明の予測プロセスモデルのロバスト較正についての実際の又は遅れて確認される測定値を提供する。それゆえ、ＲＱＥ（４３）は生成物品質の早く正確な予測を伴うコントローラーを提供する。
【００２６】
上記方法は、工業的なベンゼン−トルエンスプリッターへの実施において適用されてきた。この蒸留ユニットにおいて、ベンゼン及びトルエンは蒸留の手段により抽出物から回収される。生成目的はベンゼン中におけるトルエン不純物をある水準未満に維持することである。この上限を超えた場合、生成物は再処理されなければならず、生成能力において合計量の減少を導く。工業的なトルエン／ベンゼンスプリッターは、コントロールすることが困難な塔であることが知られている。該塔は非線形応答を示す。図３に示されるようなオンライン分析器は頂部生成物品質を測定した。典型的には、連続的な分析器は生成物の品質における変化を検出するために数分を使用した。この分析器の応答時間は、塔を通る生成物レートにも依存した。これは分析器がより低い生成物レートにおいて生成物の品質における変化をより遅く反映することを意味する。本来の多変量予測コントローラー（ＭＰＣ）は、デッドタイム及びプロセス非線形性の大きな変化に対してロバストではなかった。
【００２７】
その後、ＭＰＣコントローラーを改変し、予測品質をコントロールした、すなわち実際の分析器（３２）（図３参照）の代わりの実質的な分析器又は分析器予測器（４３）である。ＲＱＥは、分析器自体による測定遅延と同様に、塔頂ラインにおける輸送遅延のために待つことなくベンゼン品質の早い予測をする。ＲＱＥは本発明の方法により、オンライン分析器測定から定期的に較正され、任意のプロセス非線形性／障害に対して調整する。図５は、１５５の日にコントロール回路においてＲＱＥが導入された後の、動作における改良−よりタイトなコントロール−を示す。ｙ軸において、０値は所望の又は設定点値と呼ぶ。ｙ軸の変化は分析器（３２）出力の標準化された変化である。ＲＱＥ（４３）が生成物（３１）の品質をコントロールすることに使用された場合には、図５は、コントロールが品質（３２）単独において行われた場合に、変化は１５５の日後より非常に大きいことを明確に示す。信頼できる形態において、芳香族プラントは約６４０ｔ／ｄ（２００ｋｔｐａ）のベンゼンを製造する。コントロール回路内のＲＱＥの導入は、該プラントが現在少なくとも８５０ｔ ／ｄ（２８７ｋｔｐａ）の製造能力を有する状況であると理解される。主要な計画されたメンテナンスのための３７日のプラント遮断及び後半に精製所の外部からの有用な供給物の不足のために幾分生成物が減少したにもかかわらず、これは記録な生成年（ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｙｅａｒ）を導いた。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、本発明の方法の好適な具体例を表す機能ブロック概略図である。
【図２】
図２は、本発明の方法の異なる期間を表すグラフである。
【図３】
図３は、品質エスティメーターの手段によりコントロールされる蒸留塔の単純化されたフローチャートである。
【図４】
図４は、プロセスの設定点の変更が行われた段階後の予想品質の最小及び最大値のダイナミック応答を表す。
【図５】
図５は、コントロール回路にオンライン品質エスティメーターが導入される前及び後の改良された蒸留操作を表す。
【符号の説明】
１　　プロセスモデル
２　　生プロセスデータ
３　　モジュール
４　　実際の品質測定値
５　　確認モジュール
６　　確認された品質評価値
８　　偏差
９　　カルマンフィルター
１１　　評価された品質
１２　　コントローラー
２０　　中間信号
２１　　中間信号
２２　　不確定面積
３０　　偏差
３１　　塔頂生成物出口導管
３２　　連続分析器
３３　　蒸留塔
３４　　供給物
３５　　塔底出口導管
３６　　凝縮器
３７　　再沸騰器
３８　　塔頂ドラム
３９　　レベルコントロール
４０　　塔頂温度コントロール
４１　　レベルコントロール
４２　　再沸騰コントロール
４３　　ＲＱＥ
５２　　最小デッドタイム
５３　　最大デッドタイム
５６　　定常状態品質
５７　　定常状態品質
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004510222.tif 000027
【国際調査報告】
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2004510222.tif 000029