(57)【要約】  プロセス流、特に、炭化水素プロセス流の特性を判定するためのシステム、方法、および装置が提供される。このシステム、方法、および装置は、プロセス流の特性のための測定値を頻繁に、たとえば、実質的にリアルタイムで判定する。このシステム、方法、および装置は、プロセス条件、および、プロセスオペレーションに影響を与えるその他のパラメータが変化するにも関わらず、プロセス流のこのような特性が正確に測定されることを可能にする機能を提供する。さらに詳しくは、プロセス流の1つまたは複数の独立変数を検出するように構成された測定デバイスを有するアナライザと、1つまたは複数の独立変数から1つまたは複数のアナライザ測定値を判定するように構成されたモデルと、対応する一次的な測定を用いてモデルを調節するための手順とが開示される。
2016507113.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセス流の特性を判定するためのシステムであって、
前記プロセス流のサンプルに関連付けられた1つまたは複数の従属変数を生成するように構成されたハードアナライザと、
プロセスの態様のモデルを含む推論アナライザであって、前記プロセス流に関連付けられた複数の独立プロセス変数をキャプチャし、前記独立プロセス変数を用いて、1つまたは複数の推論された従属変数を生成するように構成された推論アナライザと、
前記従属変数と前記推論された従属変数との比較を生成するように構成された比較モジュールとを備え、
前記モデルを調節するため、および/または、前記プロセス流を制御するために、前記比較を用いるように構成された、システム。
【請求項２】
前記推論された従属変数の値を調節することによって、前記プロセス流を制御するように構成された、請求項1に記載のシステム。
【請求項３】
前記モデルを調節するために前記比較を用いるように構成されたコグニティブ品質マネジャ(CQM)をさらに備える、請求項1に記載のシステム。
【請求項４】
前記プロセス流を制御するために前記比較を用いるように構成されたプロセスオプティマイザをさらに備える、請求項1に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセスオプティマイザと動作可能に係合されたプロセス制御システムをさらに備え、前記プロセス制御システムは、前記プロセスオプティマイザから命令を受信することに応じて、前記プロセス流の1つまたは複数のパラメータを調節するように構成された、請求項4に記載のシステム。
【請求項６】
前記推論アナライザは、離散的な間隔で、前記複数の独立プロセス変数をキャプチャするように構成された、請求項1に記載のシステム。
【請求項７】
前記離散的な間隔は、最大約240分である、請求項6に記載のシステム。
【請求項８】
前記離散的な間隔は、最大約180分である、請求項7に記載のシステム。
【請求項９】
前記離散的な間隔は、最大約120分である、請求項8に記載のシステム。
【請求項１０】
前記離散的な間隔は、最大約90分である、請求項9に記載のシステム。
【請求項１１】
前記離散的な間隔は、最大約60分である、請求項10に記載のシステム。
【請求項１２】
前記モデルは、統計モデルおよび統計多変数モデルのうちの少なくとも1つを備える、請求項1に記載のシステム。
【請求項１３】
前記独立プロセス変数、前記従属変数、および前記推論された従属変数のうちの少なくとも1つが離散化される、請求項1に記載のシステム。
【請求項１４】
前記独立プロセス変数は、温度、圧力、触媒または試薬の追加または消費の速度、流量、前記プロセスへの熱エネルギの入力または出力、屈折率、導電率、粘性、不透明度、pH、密度、特定の波長または周波数において測光器または分光測定デバイスによって測定される強度応答、およびこれらの組合せのうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載のシステム。
【請求項１５】
前記独立プロセス変数を特性スペクトルへアグリゲートするようにさらに構成された、請求項1に記載のシステム。
【請求項１６】
前記モデルを更新するために前記特性スペクトルを用いるように構成された、請求項15に記載のシステム。
【請求項１７】
前記比較は、前記独立プロセス変数、前記従属変数、および前記推論された従属変数のうちの少なくとも1つの検証を含む、請求項1に記載のシステム。
【請求項１８】
前記従属変数が検証されると、前記モデルの調節、および/または、前記プロセス流の制御を行うように構成された、請求項17に記載のシステム。
【請求項１９】
前記モデルを調節するために、前記検証された従属変数の世代と、前記検証された従属変数が測定された時における前記プロセスの状態と比較された前記プロセスの現在の状態と、のうちの少なくとも1つに基づいて、前記検証された従属変数を用いるか否かを判定するように構成された、請求項18に記載のシステム。
【請求項２０】
前記比較モジュールは、統計多変数手順を用いて前記比較を生成するように構成された、請求項17に記載のシステム。
【請求項２１】
前記比較モジュールは、
(a)較正サンプルセットを含むサンプルスペクトルの母集団にサンプルスペクトルが属するか否かを判定するための多変数方法、
(b)原因に従って任意のスペクトル外れ値を分類するための多変数方法、
(c)外れ値サンプルスペクトル内の任意の正しくない独立変数を交換するステップ、
(d)センサ出力をベースラインと比較することによって、何れかの外れ値条件が、特定のセンサによるものであるか否かを判定するステップ、
(e)正しくない独立変数の、モデル値との交換によって、前記外れ値条件を修正するステップ、
(f)前記推論された従属変数と前記従属変数との間の数学的な関係を与えるために、平均化、回帰、減衰関数、またはベクトルベースのアルゴリズムを用い、その後、前記数学的な関係は、修正された推論値を生成するために、後続する推論的な予測に適用されるステップ、
(g)前記従属変数の、前記推論された従属変数に対する遅れ時間を推定するステップ、
(h)前記従属変数と前記推論された従属変数に、統計分析を適用するステップ、
(i)前記モデルの生成において使用されたデータセットへ、直近のデータを追加することによって、および、前記データセットから、古いデータを削除することによって、前記モデルを更新するステップ、
(j)前記モデルの生成において使用されたデータセットへ、スペクトル外れ値および/または予測外れ値のサンプルデータを追加することによって、前記モデルを更新するステップ、
(k)スペクトル外れ値または特性外れ値として特定されたサンプルをキャプチャし、前記サンプルを用いて、前記推論アナライザの出力を調節するステップ、
(1)スケジュールに基づいてモデル更新を実行するステップ、
(m)頻度、スペクトル外れ値および/または予測外れ値の重大度、および/または、プロセスオペレーションまたはコンフィギュレーションの変化を含む要因によって決定されるニーズに基づいてモデル更新を実行するステップ、
(n)適合試験手順の長所を適用するステップ、
およびこれらの組合せ、
から構成されるグループから選択された手順を用いて前記比較を生成するように構成された、請求項17に記載のシステム。
【請求項２２】
前記ハードアナライザは、前記プロセス流のサンプルのクロマトグラムをキャプチャし評価することによって、前記従属変数を生成するように構成されたガスクロマトグラフを備える、請求項1に記載のシステム。
【請求項２３】
前記ハードアナライザは、ガスクロマトグラフ(GC)、高速GC、超高速GC、フーリエ変換赤外線(FTIR)アナライザ、フーリエ変換近赤外線(FTNIR)アナライザ、核磁気共鳴(NMR)アナライザ、ラマンアナライザ、引火点アナライザ、蒸留特性アナライザ、雲り点アナライザ、氷点アナライザ、コールドフィルタ充填ポイントアナライザ、流動点アナライザ、およびこれらの組合せのうちの少なくとも1つである、請求項1に記載のシステム。
【請求項２４】
前記従属変数は、オクタン、全芳香族(%)、ベンゼン(%)、オレフィン(%)、蒸留特性、リード蒸発圧力(RVP)、セタン価、蒸留特性、多核性芳香族、多環式芳香族、雲り点、流動点、コールドフィルタ充填ポイント、PIONA、PONA、蒸留特性、およびこれらの組合せのうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載のシステム。
【請求項２５】
前記推論アナライザは、前記1つまたは複数の推論された従属変数を実質的にリアルタイムで生成するように構成され、前記ハードアナライザは、推論された従属変数が生成される頻度よりも低い頻度で従属変数を生成するオンラインアナライザであり、実質的にリアルタイムで前記モデルを調節、および/または、前記プロセス流を制御するために、前記比較が用いられる、請求項1に記載のシステム。
【請求項２６】
プロセス流の特性を判定するための方法であって、
前記プロセス流のサンプルに関連付けられた1つまたは複数の従属変数を、ハードアナライザを用いて生成するステップと、
プロセスの態様のモデルを含む推論アナライザを用いて、前記プロセス流に関連付けられた1つまたは複数の独立プロセス変数をキャプチャし、前記独立プロセス変数を用いて、1つまたは複数の推論された従属変数を生成するステップと、
比較モジュールを用いて、前記従属変数と前記推論された従属変数との比較を生成するステップと、
前記モデルを調節するため、および/または、前記プロセス流を制御するために、前記比較を用いるステップと、
を備える方法。
【請求項２７】
前記比較を用いるステップはさらに、前記推論された従属変数の値を調節することによって、前記プロセス流を制御するために前記比較を用いるステップを備える、請求項26に記載の方法。
【請求項２８】
前記モデルを調節するためにコグニティブ品質マネジャ(CQM)を用いるステップ、をさらに備える請求項26に記載の方法。
【請求項２９】
前記プロセス流を制御するためにプロセスオプティマイザを用いるステップ、をさらに備える請求項26に記載の方法。
【請求項３０】
前記プロセスオプティマイザと動作可能に係合されたプロセス制御システムを用いて、前記プロセスオプティマイザから命令を受信することに応じて、前記プロセス流の1つまたは複数のパラメータを調節するステップ、をさらに備える請求項29に記載の方法。
【請求項３１】
前記推論アナライザを用いて、離散的な間隔で、前記1つまたは複数の独立プロセス変数をキャプチャするステップ、をさらに備える請求項26に記載の方法。
【請求項３２】
前記離散的な間隔は、最大約240分である、請求項31に記載の方法。
【請求項３３】
前記離散的な間隔は、最大約180分である、請求項32に記載の方法。
【請求項３４】
前記離散的な間隔は、最大約120分である、請求項33に記載の方法。
【請求項３５】
前記離散的な間隔は、最大約90分である、請求項34に記載の方法。
【請求項３６】
前記離散的な間隔は、最大約60分である、請求項35に記載の方法。
【請求項３７】
前記推論アナライザが、統計モデルおよび統計多変数モデルのうちの少なくとも1つの形態をとるモデルを用いるステップ、をさらに備える請求項26に記載の方法。
【請求項３８】
前記独立プロセス変数、前記従属変数、および前記推論された従属変数のうちの少なくとも1つを離散化するステップ、をさらに備える請求項26に記載の方法。
【請求項３９】
前記独立プロセス変数は、温度、圧力、触媒または試薬の追加または消費の速度、流量、前記プロセスへの熱エネルギの入力または出力、屈折率、導電率、粘性、不透明度、pH、密度、特定の波長または周波数において測光器または分光測定デバイスによって測定される強度応答、およびこれらの組合せのうちの1つまたは複数を含む、請求項26に記載の方法。
【請求項４０】
前記独立プロセス変数を特性スペクトルへアグリゲートするステップ、をさらに備える請求項26に記載の方法。
【請求項４１】
前記モデルを更新するために前記特性スペクトルを用いるステップ、をさらに備える請求項40に記載の方法。
【請求項４２】
前記比較を生成するステップは、前記独立プロセス変数、前記従属変数、および前記推論された従属変数のうちの少なくとも1つを検証するステップを備える、請求項26に記載の方法。
【請求項４３】
前記従属変数が検証されると、前記モデルの調節、および/または、前記プロセス流の制御を行うステップ、を備える請求項42に記載の方法。
【請求項４４】
前記モデルを調節するために、前記検証された従属変数の世代と、前記検証された従属変数が測定された時における前記プロセスの状態と比較された前記プロセスの現在の状態と、のうちの少なくとも1つに基づいて、前記検証された従属変数を用いるか否かを判定するステップ、を備える請求項43に記載の方法。
【請求項４５】
統計多変数手順を用いて前記比較を生成するステップ、を備える請求項42に記載の方法。
【請求項４６】
(a)較正サンプルセットを含むサンプルスペクトルの母集団にサンプルスペクトルが属するか否かを判定するための多変数方法、
(b)原因に従って任意のスペクトル外れ値を分類するための多変数方法、
(c)前記サンプルスペクトル内の任意の正しくない独立変数を交換するステップ、
(d)センサ出力をベースラインと比較することによって、何れかの外れ値条件が、特定のセンサによるものであるか否かを判定するステップ、
(e)前記外れ値条件を、モデル値と交換することによって修正するステップ、
(f)前記推論された従属変数と前記従属変数との間の数学的な関係を与えるために、平均化、回帰、減衰関数、またはベクトルベースのアルゴリズムを用い、その後、前記数学的な関係は、修正された推論値を生成するために、後続する推論的な予測に適用されるステップ、
(g)前記従属変数の、前記推論された従属変数に対する遅れ時間を推定するステップ、
(h)前記従属変数と前記推論された従属変数に、統計分析を適用するステップ、
(i)前記モデルの生成において使用されたデータセットへ、直近のデータを追加することによって、および、前記データセットから、古いデータを削除することによって、前記モデルを更新するステップ、
(j)前記モデルの生成において使用されたデータセットへ、スペクトル外れ値および/または予測外れ値のサンプルデータを追加することによって、前記モデルを更新するステップ、
(k)スペクトル外れ値または特性外れ値として特定されたサンプルをキャプチャし、前記サンプルを用いて、前記推論アナライザの出力を調節するステップ、
(1)スケジュールに基づいてモデル更新を実行するステップ、
(m)頻度、スペクトル外れ値および/または予測外れ値の重大度、および/または、プロセスオペレーションまたはコンフィギュレーションの変化を含む要因によって決定されるニーズに基づいてモデル更新を実行するステップ、
(n)適合試験手順の長所を適用するステップ、
およびこれらの組合せ、
から構成されるグループから選択された手順を用いて前記比較を生成するステップ、を備えた請求項42に記載の方法。
【請求項４７】
前記ハードアナライザは、前記プロセス流のサンプルのクロマトグラムをキャプチャし評価することによって、前記従属変数を生成するように構成されたガスクロマトグラフを備える、請求項26に記載の方法。
【請求項４８】
前記ハードアナライザは、ガスクロマトグラフ(GC)、高速GC、超高速GC、フーリエ変換赤外線(FTIR)アナライザ、フーリエ変換近赤外線(FTNIR)アナライザ、核磁気共鳴(NMR)アナライザ、ラマンアナライザ、引火点アナライザ、蒸留特性アナライザ、雲り点アナライザ、氷点アナライザ、コールドフィルタ充填ポイントアナライザ、流動点アナライザ、およびこれらの組合せのうちの少なくとも1つである、請求項26に記載の方法。
【請求項４９】
前記従属変数は、オクタン、全芳香族(%)、ベンゼン(%)、オレフィン(%)、蒸留特性、リード蒸発圧力(RVP)、セタン価、蒸留特性、多核性芳香族、多環式芳香族、雲り点、流動点、コールドフィルタ充填ポイント、PIONA、PONA、蒸留特性、およびこれらの組合せのうちの1つまたは複数を含む、請求項26に記載の方法。
【請求項５０】
前記キャプチャし、用いるステップは、オンラインハードアナライザを実質的にリアルタイムで用いて有効化され、実質的にリアルタイムで前記モデルを調節、および/または、前記プロセス流を制御するために、前記比較が用いられる、請求項26に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、2014年2月5日出願のSystem, Method and Apparatus for Determining Properties of Product or Process Streamsと題された米国特許出願第14/173301号に対する優先権を主張する。この出願は、2013年2月5日出願のSystem, Method and Apparatus for Determining Properties of Product or Process Streamsと題された米国仮特許出願第61/760879号に対する優先権を主張する。これら出願の内容は、すべての目的のために、その全体が、参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、一般に、炭化水素流の特性を推定するためのシステム、方法、および装置に関する。特に、本発明のシステム、方法、および装置は、炭化水素流の特性を、高頻度かつ高精度で測定することに関する。
【背景技術】
【０００３】
プロセスプラントのオペレーションは、たとえば、実験室測定またはオンラインアナライザの使用による分析方法の有効性によって強化されてきた。これらの結果のタイプは、通常は信頼できると見なされるため、プラントオペレーションによって評価される。たとえば、炭化水素および/または精製オペレーションに関して、一次的な分析試験方法は、その特性がASTMインターナショナルによって開発および普及された試験方法のような産業規格試験方法に従って確認された製品の引き渡しのための重要な拠り所となる。
【０００４】
これらの一次的な試験方法は、その重要性にも関わらず、いくつかの不備がある。たとえば、実験室測定は、典型的には、1日当たり一度だけ、または数回しか利用可能ではないことがあり得る。さらに、離散的なサンプルを取得することと、それについて実行された試験からの結果をレポートすることとの間で数時間経過し得る。これは、これらの結果に基づいてプロセスを制御する可能性を厳しく制限する。さらに、サンプル安定性、サンプル汚染、代表的なサンプルの問題、および試験手順の実行に関連付けられた不確実性の結果、誤りのあるサンプル値が返され得る。
【０００５】
試験データの利用可能性、完全性、および再現性の改善は、多くのケースにおいて、測定のオンライン構成を動機付けた。しかしながら、実行されている測定および分析のタイプに依存して、オンライン分析のためのサイクル時間は、10分以上のオーダにあり、いくつかのケースでは、最大1時間、および1時間超のオーダにあり得る。これらは、いくつかのケースでは、プロセス効率または製品品質を最大化する目的のためには未だに不適切であり得る。
【０００６】
プロセス産業は、従来、一次的な測定の信頼性および時間遅延問題に対して、いくつかのプロセス流の特性を予測することができる二次的な測定技術を確立することによって応じてきた。そのような二次的な技術は一般に、たとえば、興味のある特性が「従属変数」と称され、プロセス入力が「独立変数」と称され得るプロセス入力を用いて、興味のあるいくつかの特性を予測することが可能な多変数統計モデルのようなある形態のモデルを使用することを含んでいる。
【０００７】
これらモデルベースのアプローチの重要なクラスは「推論アナライザ」である。これらは典型的にはソフトウェアに存在するので、「ソフトセンサ」とも称される。ソフトセンサは、少なくとも2つの理由を求める。第1に、ソフトセンサは、何度も、プロセスユニット内の追加のセンサの設置を必要としない。なぜなら、ソフトセンサは、典型的には、すでに利用可能であり得る温度、圧力、および流量のような測定値に依存するからである。第2に、分散制御システムの到来により、典型的にはソフトセンサに依存する入力測定値は、実質的にリアルタイムで利用可能であり、1秒またはそれ未満の離散的なサンプリングレートを有する。これらの利点は、典型的には、少なくとも、プロセス制御システムによって必要とされるものよりも大きな間隔で特性予測を提供することによって、一次測定に関連付けられた時間遅延の不利益に対処する。さらに、これらは、サンプルを物理的に取得する必要性を排除し、サンプル完全性および代表的なサンプルの問題を取り除く。
【０００８】
これらのモデルの正確さが、数時間から、恐らくは数日までさえに及ぶ制限された期間にわたって極めて良好であり得る間、従来の推論アナライザは、不十分にしかロバストではない傾向にある。なぜなら、すべてあわせて、モデルへの入力として作用する独立変数は、典型的には、間接的および不完全の両方で、プロセス流の化学的性質に関する。それらは、プロセスにおけるセンサの読取値が、プロセス条件と、プロセスにおける材料との両方の関数となる程度で、化学的性質の間接的な表現であり、モデルで使用される独立変数の数が、システム内の自由度よりも少ない限り、不完全である。自由度は、プロセスシステムと、それによって処理されている材料との両方に関連する。しかしながら、たとえば、プロセスシステムのオペレーションおよびフィード品質が実質的に不変である場合のように、定常状態または準定常状態の条件が支配的であり、多くのプロセスおよび流れの変数が名目上一定である場合に、例外が生じ得る。そのような時間において、独立変数は、数学的な観点で流れの化学性質を「判定」し、推論アナライザによる特性予測は、非常に信頼でき得る。しかし、基本的な問題は、モデルが一般に相関していることであり、相関は、必ずしも原因を示してはいないので、推論的なモデルは、大部分経験的であり、第1の原理は、距離の影響しか有していない。確かに、自由にという文言は、恐らくは「ブラックボックス方法」として最も一般的であるモデリングアプローチを称する。要約すると、推論アナライザによる特性予測は、効果(予測値)が主要原因(サンプル化学性質によって最終的に判定される流れ特性)から除去されるという点において信頼できる。
【０００９】
したがって、一般的な慣行では、さまざまな変数を取り扱う目的で推論アナライザからの出力を更新するために、定期的に実験室測定値を用いる。この戦略は、(i)可能なフィード品質の全範囲、(ii)たとえば、汚れのような、プロセスシステムの条件における変化、(iii)たとえば、単純なドリフトから、または、故障したセンサの新たなセンサとの交換からの結果のように、読取値が独立変数であるセンサの応答における変化によって、推論的な予測の品質を高め得る。それでもやはり、このアプローチには問題が付随し、スループットを最大化することと、製品品質ターゲットを緊密に遵守することと、エネルギ使用を最小化することと、触媒耐用年数を延伸すること等を含み得る連続的なプロセスのパフォーマンスを最適化するための可能性を制限する。たとえば、フィードの特性および組成における変化、モデルのスコープ内ではないその他のプロセスユニット変化、プロセス測定におけるセンサ故障および/または矛盾、モデルを更新するための、分析器具からの測定値、および/または、実験室分析が利用可能な頻度、およびアナライザ信頼性、の結果得られるオペレーティング条件における変化に対処するために、改善されたモデル適合手順に対するニーズが、当該技術分野にある。
【００１０】
モデル精度における小さな偏差でさえ、石油精製所および石油化学プラントにおいて見出されるこれらプロセスユニットに類似した大規模なプロセスに関する製品の経済性に顕著なインパクトを与え得る。炭化水素流の特性を、特に、頻繁に、好適には実質的なリアルタイムにおいてオンラインで測定する改善された方法を求めるニーズが、当該技術分野にある。さらに、炭化水素流の特性を高精度で測定する改善された方法を求めるニーズが、当該技術分野にある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の態様は、プロセス流の特性を判定するためのシステムを含む。このシステムは、プロセス流のサンプルに関連付けられた1つまたは複数の従属変数を測定するように構成されたハードアナライザを含む。従属変数は、サンプルの特性でもある。推論アナライザは、プロセスの態様のモデルを含み、プロセス流に関連付けられた1つまたは複数の独立プロセス変数をキャプチャし、独立プロセス変数を用いて、1つまたは複数の推論された従属変数を生成するように構成される。比較モジュールは、ハードアナライザによって測定された従属変数と、推論アナライザによって推論された従属変数との比較を生成する。システムは、モデルの1つまたは複数の態様を調節するため、および/または、1つまたは複数の推論された従属変数を調節するため、および/または、プロセス流を制御するために、この比較を使用する。
【００１２】
本発明の別の態様は、前述したシステムを用いて、プロセス流の特性を判定するための方法を含む。
【００１３】
本発明のこれら実施形態、および、本発明のその他の態様および実施形態は、添付図面とともに連携された以下の記載を検討することによって明らかになるであろう。しかしながら、本発明は、添付された特許請求の範囲によって特に示される。
【００１４】
ここまで本発明を概括的な表現で記載してきたが、以降は添付図面に対する参照がなされる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１Ａ】本発明の実施形態の機能ブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の実施形態とともに使用され得る、特性モデルの応用による特性予測およびモデル展開のステップを図示するフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態に従って、モデルベースのソフトアナライザを用いて特性を予測し、ハードアナライザと連携してモデルを更新するステップを図示するフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に従ってプロセス流の特性を判定するステップを図示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明のいくつかの実施形態を添付図面を参照して以下でより詳細に記載する。添付図面においては、本発明の一部の実施形態が図示されているが、これらが本発明の実施形態のすべてという訳ではない。実際、本発明のいくつかの実施形態は、多くの異なる形態で具体化することができ、本明細書に記載された実施形態に限定されるものとして解釈されるべきではない。むしろ、これら実施形態は、本開示が、適用可能な法的要件を満たすように提供される。
【００１７】
明細書および添付された特許請求の範囲において使用されるように、単数形である「a」、「an」、および「the」は、そうではないと明確に示されていないのであれば、複数を指示することを含んでいる。たとえば、「アナライザ」に対する参照は、複数のそのようなアナライザを含んでいる。別の例では、「分析」に対する参照は、複数のそのような分析を含んでいる。
【００１８】
本明細書では、具体的な用語が使用されているが、これらは、一般的および記述的感覚のみで使用されており、限定の目的のために使用されていない。本明細書に使用されるように、技術的および科学的な用語を含むすべての用語は、用語が別に定義されていないのであれば、本発明が属する技術分野における当業者によって一般に理解されるものと同じ意味を有する。さらに、一般に使用されている辞書において定義されているような用語は、本発明が属する技術分野における当業者によって一般に理解されるような意味を有するものとして解釈されるべきであることが理解されるであろう。一般に使用されている辞書において定義されているような用語は、関連技術および本開示のコンテキストにおけるそれらの意味と整合している意味を有するものとして解釈されるべきであることがさらに理解されるであろう。そのような一般に使用される用語は、本明細書における開示が、別にそのように定義していないのであれば、理想化された、または、過度に形式的な感覚で解釈されることはないであろう。
【００１９】
本明細書で使用されるように、「ハードアナライザ」という用語は、プロセス流のサンプル、および/または、プロセス流に関連付けられた特定の特性のための値を実質的に直接的に感知し測定することが可能な、オンラインまたはオフラインの実験室ベースのデバイスを含むアナライザを称する。これら測定された特性は、「従属変数」と称される。従属変数の例は、サンプルにおける成分の濃度と、引火点および蒸留特性のような「ホット特性」、または曇り点、氷点、コールドフィルタ充填ポイント、およびディーゼルの流動点のようなコールド特性を含むサンプルの特性と、を含み得る。これらのアナライザの例はそれぞれ、Bartec Benke有限会社、ドイツ、ハンブルクから利用可能な、FPA-4、DPA-4、CPA-4、FRP-4、CFPP-4.2、およびPPA-4を含んでいる一方、横河電機株式会社によるGC8000オンラインGCは、模擬蒸留(simdist)分析を実行するために使用され得る。「一次測定」、「測定」、「特性値」、および「従属変数」という用語は、ハードアナライザの出力を称する。これらの測定値または従属変数は、単一の分析の結果、または、複数の分析の平均値であり得る。本明細書で使用されるように、「推論アナライザ」および「ソフトセンサ」という用語は、プロセス流体のさまざまな従属変数のための値を推論するために、DCS(分散制御システム)に関連付けられたセンサによってキャプチャされたさまざまな独立変数に依存するコンピュータに実装されたモデルベースのアナライザを称する。これら推論された特性はまた、「予測された従属変数」、「推論された」または「モデルベースの」測定値、「興味のある特性」、または単に「予測」としても称される。本発明の実施形態において使用され得る「推論アナライザ」の例は、横河電機株式会社、日本、東京からのExaRQE Robust Quality Estimator(登録商標)を含む。
【００２０】
本明細書で使用されるように、「プロセス流」または「プロセス流体」は、プロセスに関連付けられた任意の流れまたは流体である。限定しない例において、プロセス流は、プロセスプラント内のプロセスの任意の中間的なプロセス流を含む。本明細書で使用されるように、「製品流」または「製品流体」は、製造プロセス内のオペレーティングユニットからの出力であるプロセス流であり、別のオペレーティングユニットへのフィードであり得るか、または、実質的に、プロセスプラントによって生成される製品のための基礎となり得る。しかしながら、プロセス流のより限定したケースである「製品流」は未だに、たとえば、完成した製品の所望の特性を与えるために、タンクまたはブレンダ内のその他のプロセスユニットまたはブレンディングによるさらなる修正がなされ得るプロセス流を包含し得る。本発明の方法およびシステムは、すべてのプロセス流と、プロセス流のより限定したクラスであり得るすべての製品流に関連していることが意図される。いくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、完成した製品自体に適用され得る。
【００２１】
「コンピュータ」および「エンドユーザデバイス」という用語は、ワークステーションと、パーソナルコンピュータと、携帯情報端末(PDA)と、ワイヤレス電話と、または、プロセッサ、コンピュータ読取可能なプログラムコード(命令および/またはデータを含む)が配置され得るコンピュータ読取可能な媒体、およびユーザインターフェースを含むその他任意の適切なコンピューティングデバイスとを含むように意図されている。「リアルタイム」という用語は、外部イベントの発生とほぼ同時(たとえば、ミリ秒内またはマイクロ秒内)に、または、デバイスを外部プロセスに追随させることを可能にするように十分高速に、外部イベントを感知し、応答することを称する。プロセス制御のコンテキストでは、「リアルタイム」データの頻度は、絶対的ではなく相対的な用語で定義されている。したがって、数分のオーダの時間フレームにおいて顕著な変動が生じ得るプロセスの場合、30秒毎に利用可能な新たな分析結果は、プロセス制御の観点から、リアルタイムである。顕著なプロセス変動が、10〜15分よりも長い時間フレームにおいて生じる場合、5分である測定時間間隔も然りである。精製所CDU(クルード精製ユニット)のオペレーションを最適化する目的の場合、1〜2分毎の分析結果はリアルタイムである。
【００２２】
「DCS」および「分散制御システム」という用語は、横河電機株式会社、東京、日本から市販されているCentum VP(登録商標)のようなコンピュータに実装されたプロセス制御システムを称する。
【００２３】
化学および石油化学プロセス、炭化水素プロセス、および精製オペレーションにおける連続的なプロセス流のようなプロセス流の特性のための実質的にリアルタイムの情報の利用可能性は、スループットを最大化するため、製品品質を制御するため、および/または、プロセスプラントのオペレーションが環境的に健全で安全であることを保証するために、何度も重要となり得る。
【００２４】
発明者は、プロセス流の特性を判定するためのシステムおよび方法を考案した。本発明の実施形態では、プロセス流は、炭化水素プロセス流であり得る。本発明のいくつかの実施形態では、本発明のシステムおよび方法は、製品流の特性を判定するために使用され得る。本発明のいくつかの実施形態に従って、本システムおよび方法は、頻繁かつ高精度で測定値を提供する。
【００２５】
発明者は、プロセス流の特性を判定するためのプロセスモデルおよびプロセスオペレーションを用いて統計的なモデルおよび統計的な分析を統合するための新規でユニークな方法およびシステムを考案した。本発明のいくつかの実施形態は、炭化水素プロセス流の特性を判定することを対象とする。また、本発明のその他の実施形態は、炭化水素製品流の特性を判定することを対象とする。さらに本発明のその他の実施形態は、完成した炭化水素製品の特性を判定することを対象とする。
【００２６】
特に、発明者は、1つまたは複数のアナライザ、または、分析の方法を、そのような1つまたは複数のアナライザに特に適合された推論分析のためのプロセスモデルと統合することによって、オペレーションおよび制御を処理するために2つのアプローチを組み合わせるためのシステムおよび方法を考案した。さらに、本発明のいくつかの実施形態では、プロセスモデルは、具体的には、使用されているアナライザのタイプに基づいて選択され得るので、推論的な予測は、1つまたは複数のアナライザからの、さほど頻繁ではない、離散的な測定結果に基づいて適合または調整され得る。したがって、本発明的なシステムおよび方法は、測定サイクル時間が、実質的にリアルタイムよりも長い時間フレームを表わすアナライザによって提供された分析測定の精度の程度に近づく精度の程度を、結果のリアルタイム予測に提供する。
【００２７】
本発明の実施形態では、一次測定が、少なくとも1つのハードアナライザによって提供される。本発明の特定の実施形態では、一次測定が、GCのような少なくとも1つのオンラインハードアナライザによって提供される。本発明のシステムおよび方法は、限定する意図無く、関連付けられた化学、石油化学、および/または、精製プロセスの最適化に関連付けられた利点を提供する。たとえば、オンラインアナライザによって提供された一次測定(従属変数)の数は、推論アナライザによって提供された予測される従属変数を適合または調整(すなわち、調節)するための方法をサポートする。本発明のいくつかの実施形態に従って、適合または調整手順は、モデル適合および調整のために、比較的頻繁なキャプチャおよび比較的多くの変数の使用により、従来のアプローチに対して統計的に改善され得る。
【００２８】
さらに、本発明のシステムまたは方法の手順を用いるモデルの適合または調整は、バイアスを調節すること、または、推定された値に適合される係数をスケールする、従来技術に対してより改善されている。たとえば、より多くの変数のために、オンラインアナライザによって提供される、より頻繁なフィードバックは、期間にわたって利用可能な一次試験結果がより多いことによって、モデルの修正の統計的な確実性を高める。
【００２９】
さらに、オンラインアナライザによって返される多くの測定値は、たとえば、任意の数の値が廃棄されるべきであるか否かを判定するために、統計的な技術を用いて比較され得る。つまり、値が、統計的に規定された範囲外に下がったのであれば、値が、廃棄され、モデルの、不正確な適合または調整が実行されることを阻止する。
【００３０】
本発明の実施形態では、ハードアナライザ測定値および推論的な測定値のうちの任意の1つまたは複数が有効であるか無効であるかを判定するために、ハードアナライザ値および関連付けられた推論値について、統計的な分析または統計的な診断手順が実行される。本発明のいくつかの実施形態では、ハードアナライザ測定値が無効であると判定された場合、推論的な測定値のためのモデルが、ハードアナライザ測定値を用いて更新されないであろう。本発明のいくつかの実施形態では、モデル適合または調整手順が、有効なアナライザ測定値が返されるまで待機するように、または、モデル適合または調整のための1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値を用いるように、設定され得る。
【００３１】
推論的な測定に関して、推論的な測定値の有効性を評価することは、そのような推論的な測定値の検証であると言うことがより適切であり得る。本発明の実施形態によれば、通常の環境下では、モデル適合または調整は、推論的なモデルの精度を高めるために実行され得る。
【００３２】
本発明のいくつかの実施形態では、有効なハードアナライザ測定値または一連の有効なハードアナライザ測定値でさえも、モデル適合または調整におけるその後の使用のために保持され得る。本発明のいくつかの実施形態では、前の有効なハードアナライザ測定値、または、モデル適合および/または調整のための測定値を用いる手順は、改善された推論的な測定値を提供するために、モデルを適合または調整する際に、そのような有効なハードアナライザ測定値の世代、および/または、プロセスのオペレーションが、そのような値の使用と互換性があるか否かを考慮するであろう。
【００３３】
本発明の実施形態では、推論的な測定のための検証手順は、最も直近の推論的な測定値を用いる、本明細書にさらに記載されているような手順を含み得る。この実施形態にさらに準じて、複数の推論的な測定データポイントは、最大約2分、最大約5分、最大約10分、最大約12分、最大約15分、最大約20分、最大約24分、最大約30分、最大約40分、最大約45分、最大約60分、最大約90分、最大約120分、最大約150分、最大約3時間、最大約4時間、最大約5時間、最大約6時間、最大約7時間、最大約8時間、最大約10時間、最大約12時間、最大約18時間、最大約1日、最大約2日、または最大約1週間の期間にわたって収集された。
【００３４】
複数の推論的な測定データポイントが収集される実施形態にさらに準じてでさえも、そのようなデータポイントは、実質的に固定された、離散的な間隔で収集され得る。本発明のいくつかの実施形態では、検証手順において使用するための推論的な測定データポイントを収集するための、実質的に固定された、離散的な間隔は、約1秒、約2秒、約5秒、約6秒、約10秒、約12秒、約15秒、約20秒、約24秒、約30秒、約40秒、約45秒、約1分、約90秒、約2分、約150秒、約3分、約4分、約5分、約6分、約10分、約12分、約15分、約20分、約24分、約30分、約45分、約1時間、または約2時間であり得る。
【００３５】
本発明のいくつかの実施形態では、推論的な測定値を計算するために使用される独立変数のうちの任意の1つまたは複数は、推論的な測定の有効性を判定するために評価され得る。たとえば、これら独立変数の評価は、本明細書にさらに記載されるように、最も直近の推論的な測定値、または、複数の推論的な測定データポイントの代わりに、または、それらに加えて使用され得る。同様に、これら独立変数の何れかの最も直近の値が使用され得るか、または、これら独立変数の何れかの複数の測定データポイントが、推論的な測定値の有効性を判定する際に使用され得る。これら1つまたは複数の独立変数の何れかの複数の測定データポイントを含む本発明の実施形態によれば、そのような複数の測定データポイントは、推論的な測定のために、本明細書においてさらに記載される期間の範囲および固定された離散的な時間間隔と類似した、期間および実質的に固定された離散的な時間間隔にわたって収集され得る。
【００３６】
本発明の実施形態では、ハードアナライザ測定値の検証手順は、本明細書にさらに記載されるような、最も直近のハードアナライザ測定値を用いる手順を含み得る。この実施形態にさらに準じて、複数の推論的な測定データポイントは、最大約5分、最大約10分、最大約12分、最大約15分、最大約20分、最大約24分、最大約30分、最大約40分、最大約45分、最大約60分、最大約90分、最大約120分、最大約150分、最大約3時間、最大約4時間、最大約5時間、最大約6時間、最大約7時間、最大約8時間、最大約10時間、最大約12時間、最大約18時間、最大約1日、最大約2日、または最大約1週間の期間にわたって収集され得る。
【００３７】
本発明の実施形態では、一次測定は、約毎週、約毎日、約12時間シフト毎、約8時間シフト毎、約4時間毎、約2時間毎、約1時間毎、約45分毎、約30分毎、約20分毎、約10分毎、約6分毎、約5分毎、約4分毎、約3分毎、約2分毎、約1分毎、約30秒毎、約15秒毎、約10秒毎、約5秒毎、または約1秒毎に利用可能であり得る。
【００３８】
本発明の実施形態では、一次測定は、最大約毎週、最大約毎日、最大約12時間シフト毎、最大約8時間シフト毎、最大約4時間毎、最大約2時間毎、最大約1時間毎、最大約30分毎、最大約20分毎、最大約10分毎、最大約6分毎、最大約5分毎、および最大約1分毎に利用可能であり得る。
【００３９】
複数のハードアナライザ測定データポイントが収集される実施形態にさらに準じて、そのようなデータポイントが、実質的に固定された、離散的な間隔で収集され得る。本発明のいくつかの実施形態では、検証手順において使用するための推論的な測定データポイントを収集するための実質的に固定された離散的な間隔は、約2秒、約5秒、約6秒、約10秒、約12秒、約15秒、約20秒、約24秒、約30秒、約40秒、約45秒、約1分、約90秒、約2分、約150秒、約3分、約4分、約5分、約6分、約10分、約12分、約15分、約20分、約24分、約30分、約45分、約1時間、約2時間、約4時間、約5時間、約6時間、約8時間、約12時間、約18時間、約1日、または約2日であり得る。
【００４０】
本発明の1つの実施形態では、推論的な測定値の検証は、ハードアナライザ測定値の最も直近の値を用いて実行され、適合または調整の無い推論的な測定値の、ハードアナライザ測定値に対する比較を備える。本発明の実施形態では、検証手順は、ハードアナライザ測定値に対する推論的な測定値の「近さ」の単純な評価を備える。本発明のいくつかの実施形態では、検証手順は、これら値の間の統計的な偏差と、この偏差が、これらの変数間で生じる期待される偏差の範囲内で統計的であるか否かとの判定を含む。
【００４１】
本発明の別の実施形態では、推論的な測定値と分析的な測定値とのうちの何れか1つまたは両方のサンプルデータの母集団が、検証手順において使用され得る。本発明のいくつかの実施形態では、たとえば、限定することなく、中央値、平均値、標準偏差、および/または、分散のような、母集団を代表する統計値が、ハードアナライザ測定値に対する推論的な測定値の検証手順において使用され得る。
【００４２】
本発明のその他の実施形態では、推論的な測定値、および、ハードアナライザ測定値のためでさえ、検証手順は、多変数手順を含む。本発明のこれら実施形態にさらに準じて、本明細書においてさらに提供された手順に従って、推論的な測定値およびハードアナライザ測定値がおのおの検討され、これら変数のおのおののパフォーマンスに実質的に独立して検証される。
【００４３】
限定する意図無く、単に例示のための目的で提供された典型的な実施形態では、ディーゼルのための20パーセント沸点を予測するための推論的なモデルが、プロセスからの2つの温度変数T1およびT2、プロセスから測定された2つの圧力変数P1およびP2、および、たとえばセンサによってプロセスから測定され、DCS 320(図1A)に提供される流量Fを含む独立プロセス変数を用いて展開された。したがって、T1、T2、P1、P2、およびFは、推論的なモデル予測のために推論アナライザ312(図1A)に提供される独立変数であり、推論的なモデルのための多変数空間と考えられる。これらの変数は、推論的な測定値のための多変数統計検証手順の一部となり得る。たとえば、これらの変数は、ハードアナライザ310(図1A)によって生成された測定結果(従属変数)と比較され得る、推論されたさまざまな従属変数を生成するために、推論アナライザによって使用され得る。本明細書にさらに記載されるように、期間にわたる単一のサンプルまたは一連のサンプルに基づき得るこれら測定結果は、推論的な測定の有効性を判定する際に使用され得る。本発明のより具体的な実施形態では、検証手順は、推論アナライザ312によって使用されるモデルが、そのサンプル空間のために展開されているか否かを考慮するために、DCS 320によって提供される独立変数の値を分析する。モデルがその空間のために展開されていないのであれば、推論的な測定値のための検証手順は、たとえば、これら測定、または、一連の測定の、推論的な値が、有効ではないことを示し得る。
【００４４】
ハードアナライザ測定値は、分析のために適切な多変数データ配列を含み得ることが注目されるべきである。限定しない例では、ガスクロマトグラフィによるSimDist分析は、それ自身が、多変数データ配列であるガスクロマトグラムを提供する。本明細書においてさらに提供されるように、そのような情報は、ハードアナライザ測定値の有効性を判定する際にさらに分析され得る。本発明のさらに別の実施形態では、ハードアナライザは、1つよりも多くのハードアナライザ測定値を生成し得る。これらの実施形態にさらに準じて、ハードアナライザ測定値自身が、1つよりも多くのハードアナライザ測定値のうちの何れかの有効性を判定するために有用な多変数データ配列と考えられ得る。
【００４５】
本発明のいくつかの実施形態では、ハードアナライザ測定値および推論的な測定値のうちの何れか1つまたはすべての動作変化をモニタするため、およびこれらの値のいくつかが無効であると特定されるべきであるか否かを判定するために、統計的なプロセス制御手順が使用される。
【００４６】
本発明のいくつかのその他の実施形態では、ハードアナライザ測定値または推論的な測定値のうちの何れかまたはすべての有効性を判定するために、その他の統計的な手順が使用され得る。たとえば、各測定のための期待値を確立するために、統計分析が使用され、測定データにおける実際の可変性の、典型的な可変性に対する比較に基づいて、期待される平均化試験からの偏差が、測定値が有効であるか否かを判定するために使用され得る。実際、測定値の何れかまたはすべてでさえも、有効性を判定するために、当該技術分野において周知の任意の統計的な手順が使用され得る。
【００４７】
本発明のさらにその他の実施形態では、推論的な測定値が受け入れられるできであるか、拒否されるべきであるかを判定するために、たとえば、カイ二乗試験統計を用いて、適合試験手順の長所が使用され得る。ハードアナライザ測定値は、同様に、ある値が受け入れられるできであるか、拒否されるべきであるかを判定するための試験手順を受け得る。
【００４８】
本発明の実施形態では、推論的な測定値および/またはハードアナライザ測定値のうちの何れか1つまたは両方が無効であると判定された場合、メッセージまたは信号が生成される。たとえば、メッセージは、プロセス10のリアルタイム制御のために、オペレータおよび/またはDCS 320へ送信され得る。本発明のいくつかの実施形態では、別のルーチンのステータスおよび有効性を判定する際に、信号がこれらルーチンに組込まれ得る。本発明のいくつかの実施形態では、ハードアナライザ測定値および/または推論的な測定値に対して制御を続けるべきか否かを判定するために、制御手順によって信号が使用され得る。
【００４９】
従来、比較可能な測定値が、より高い頻度の間隔で、推論アナライザから利用可能である場合、当該技術分野は、ハードアナライザからの測定値を展開させていない。そのような間隔が、約30分未満である場合、当該技術は、比較可能な推論的な測定値が利用可能である場合、ハードアナライザからの一次測定の使用の展開の利点を認識していない。
【００５０】
本発明のいくつかの実施形態では、ハードアナライザによって生成された測定値は、ルーチンで取得された一次測定値に加えて、またはその代わりに使用される特別なサンプル測定値であり得る。本発明のさらにその他の実施形態では、ハードアナライザによって生成された測定値は、不連続なサンプリング間隔において利用可能であり得る。これらの実施形態に準じて、本発明のいくつかの方法およびシステムは、不連続にサンプルされた測定値を処理するために、離散化技術を適用し得る。本発明のいくつかの実施形態では、不連続なサンプル間隔を離散化するために、単純な補間が使用される。本発明のさらにその他のいくつかの実施形態では、不連続なサンプル間隔を離散化するために、一次モデルが使用され得る。本発明のさらにまたその他いくつかの実施形態では、不連続なサンプル間隔を離散化するために、二次モデルが使用され得る。本発明のさらにまたその他いくつかの実施形態では、不連続なサンプル間隔を離散化するために、高次モデルが使用され得る。
【００５１】
実施形態では、本発明のシステムまたは方法は、無効または利用不可能であることが発見されたいくつかの独立変数を交換するための技術を使用し得る。一次測定は、任意の数の理由により、利用不可能であり得る。限定しない例では、測定値を提供するために使用されるハードアナライザおよび/または器具または計装は、たとえば、正しく機能しなかったり、まったく機能しなかったりあるいはサービスされていないので、一次測定値は利用可能ではないことがあり得る。不連続なサンプリング間隔にわたり測定値を離散化するために、本明細書において記載された方法の何れかは、あるサンプリング間隔において無効であるか、利用可能ではないいくつかの一次測定値を交換するために使用され得る。たとえば、単純な補間、一次モデル、二次モデル、または高次モデルのうちの何れかは、あるサンプリング間隔で無効であるか、利用可能ではないいくつかの一次測定値を交換するために使用され得る。
【００５２】
本発明の実施形態では、推論的な測定値を判定するために使用されるモデルは、バイアスを調節するための手順、比率乗算器を調節するための手順、およびモデル適合または調整のための統計的手順のうちの何れか1つまたは複数を用いて調整され得る。本発明の実施形態では、モデル適合または調整手順は、1つまたは複数のモデルパラメータに対して作用し得る。本発明の別の実施形態では、モデル適合または調整手順は、1つまたは複数の予測値に対して作用し得る。本発明のさらに別の実施形態では、モデル適合または調整手順は、1つまたは複数のモデルパラメータおよび1つまたは複数の予測値の任意の組合せに対して作用し得る。
【００５３】
本発明のいくつかの実施形態では、一次測定値および推論的な測定値の有効性を判定するために、統計的な検証技術が使用される。本発明のその他いくつかの実施形態では、一次測定値および/または推論的な測定値の有効性を判定するために、その他の検証技術が使用され得る。いくつかの限定しない例では、一次測定値および推論的な測定値の有効性を判定するために、単純な高低制限チェックが使用され得る。その他の限定しない例では、推論的な推定手順において使用される独立測定値のうちの任意の1つまたは複数または一次測定値のステータスが、一次測定値および推論的な測定値の有効性を判定するために使用され得る。典型的な実施形態では、スマート送信機が、推論的な推定手順において使用される独立測定値のうちの何れか、および/または、一次測定値の何れかのステータスを与える。
【００５４】
本発明の実施形態は、炭化水素流のASTM特性を判定することを対象とする。そのようなASTM特性の限定しない例は、たとえば、引火点、初留点、10パーセント沸点、20パーセント沸点、50パーセント沸点、70パーセント沸点、90パーセント沸点、および最終点を含む。
【００５５】
本発明のその他の実施形態は、典型的には、クロマトグラフィアナライザによって提供される特性の判定を対象とする。そのようなクロマトグラフィ特性の、限定しない例は、典型的に測定された蒸留特性を含んでいる。本発明のいくつかの実施形態では、本発明のシステムおよび方法に従って判定されたクロマトグラフ値は、プロセス流におけるいくつかの化合物の濃度を含む。そのような化合物は、本発明のいくつかの実施形態に従って、パラフィン、イソパラフィン、オレフィン、ナフテン、および/または、芳香薬を含み得る。この典型的な実施形態のすべての化合物の濃度が提供された場合、この分析は、集合的に、「PIONA」と称される。イソパラフィンを除く、この典型的な実施形態のすべての化合物の濃度が提供された場合、この分析は、集合的に「PONA」と称される。
【００５６】
いくつかの実施形態では、本発明は、たとえば、流動点および曇り点を含み得るコールド特性のようなその他の一次試験方法を用いた推論アナライザを対象とし得る。さらに別の実施形態では、本発明は、たとえばエチレン・クラッカへのナフサ材料における硫黄(%)、初期沸点および最終沸点、引火点、全芳香族(またはパラフィン、イソパラフィン、オレフィン、および/または、ナフテン)のようなその他の一次試験方法を用いた推論アナライザを対象とし得る。確かに、そのような方法が知られているか後で発明されるかに関わらず、発明の推論アナライザは、任意の一次試験方法に適用され得る。
【００５７】
本発明のいくつかの実施形態では、従属変数の推論的な予測が、温度、圧力、または流量のうちの任意の1つまたは複数を含む独立変数を用いて生成され得る。本発明のいくつかの実施形態は、密度、粘性、屈折率、導電率、pH、およびこれらの任意の組合せのうちの何れかまたはこれらのうちの任意の数を含み得る従属変数の推論的な予測を提供することを対象とする。確かに、測定され得る何れの変数も、現在展開されていようが、後に展開されるかに関わらず、推論的な予測を判定するための独立変数として使用され得る。
【００５８】
本発明の方法およびシステムは、限定される訳ではないが、精製プロセス、炭化水素プロセス、および化学プロセスを含む任意のタイプのプロセスに適用され得る。いくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、連続プロセスに適用され得る。その他のいくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、バッチプロセスに適用され得る。またその他いくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、半バッチプロセスに適用され得る。さらにその他いくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、連続プロセス、バッチプロセス、および半バッチプロセスからなる任意の組合せに適用され得る。
【００５９】
本発明の態様は、推論的なモデルにおいて使用される圧力、温度、および流量のうちの何れか1つまたは複数の組合せのような独立変数をハードアナライザが測定し、これによって、推論的なモデルが、プロセス流体/サンプルの組成の予測を生成する、システムおよび方法を提供する。本発明のこの態様に準じて、本発明の実施形態に従って、本明細書に記載されたような本発明の方法およびシステムの手順のうちの何れかまたはすべてが使用され得る。
【００６０】
本発明のいくつかの実施形態に従って、推論的な測定値およびハードアナライザ測定値のために本明細書にさらに記載されたような検証技術の何れかと同様に、サンプルの独立変数と組成との両方の検証が提供され得る。本発明のいくつかの実施形態に従って、推論的な測定値およびハードアナライザ測定値のために本明細書にさらに記載されたような検証技術の何れかと同様に、予測の検証が提供され得る。さらに、本発明のいくつかの実施形態では、モデルは、実験室測定値の推論的な、モデル化された、参照された、二次的な測定値を提供する。本発明のさらなる実施形態では、たとえば、他の比較となる測定値に基づいて、本明細書にさらに記載されたように、モデルは本発明の手順を用いて適合または調整され得る。
【００６１】
本発明の実施形態は、プロセスサンプルの1つまたは複数の対応する従属変数を生成するように構成されたハードアナライザを有するシステムを含む。このシステムはまた、1つまたは複数の独立変数をキャプチャし、モデルとともに用い、ハードアナライザによって生成された従属変数に対応する1つまたは複数の推論的な従属変数を生成するように構成された推論アナライザを含む。このシステムはまた、測定された従属変数の、推論された従属変数に対する比較を生成し、モデルの1つまたは複数のパラメータを適合させるために、この比較を用いるように構成される。本発明のいくつかの実施形態では、対応する測定値の離散化が、本明細書に提供された手順に従って実行され得る。
【００６２】
次に図1Aに移って、本発明の例示的な実施形態が図示され記載される。図示されるように、エンハンスされたプロセス制御システム300は、1つまたは複数のハードアナライザによって推論アナライザのオペレーションおよびパフォーマンスを高める構成されている。システム300は、プロセス流10のサンプルのオンラインキャプチャおよび/または分析を実行するハードアナライザ310を含む。したがって、上記に記載されているように、ハードアナライザは、1つまたは複数の従属変数を測定する。したがって、サンプルは、たとえば、プロセスにおける特定の時点に対応するプロセス流の物理的なサブセットである、物理的および時間的の両方に関して限定されたプロセス流を代表している。システム300はまた、たとえばDCS(分散制御システム)320から、さまざまな独立プロセス変数を受け取り、モデルを用いて、プロセスのさまざまな特性(推論された従属変数)の値を予測するために、これらプロセス変数を用いるように構成される。DCS 320は、プロセス10の制御およびオペレーションにおいて使用するために、プロセス10から、さまざまな独立プロセス変数をキャプチャするように構成される。CQM(コグニティブ品質マネジャ)316は、ハードアナライザ310によって生成された従属変数を、推論アナライザ312によって生成された推論的な従属変数と比較し、この比較を、推論アナライザ312によって使用されるモデルの更新、および/または、プロセスオプティマイザ314へその後送信される推論された従属変数のための値の調節、のために用いる。
したがって、CQMは、この比較を、推論アナライザ312から受け取った特性予測値を検証するために用い、その後、これら予測値の調節、および/または、推論的なモデルの更新、のためのオプションを提供するように構成されたプロセッサ対応モジュールである。プロセスオプティマイザ314は、1つまたは複数の流れおよび流れ特性のための予測値を、CQM 316から受け取り、その後、検証され調節された予測値を、たとえば、調節されたプロセス制御入力のようなプロセシング指示へと変換する。これらは、プロセス10のその制御のために、DCS 320へ送信される。プロセスオプティマイザ314は、CQM 316以外のソースからの入力を受け取り得ること、たとえば、DCS 320から直接的に独立プロセス変数を受け取り、演算し得ることが認識されるべきである。本発明の実施形態において使用され得るプロセスオプティマイザの例は、一般にAPC(アドバンストプロセス制御)を含む。これはまた、横河電機株式会社、東京、日本から市販されているExasmoc(登録商標)Multivariable Optimizing ControlのようなMPC(モデルプリディクティブ制御)を含み得る。このモデルは、たとえば、(a)第1の原理の適用、(b)たとえば統計的アルゴリズムまたはニューラルネットワークアルゴリズムに基づく厳密に経験的な「ブラックボックス」アプローチ、または、(c)第1の原理と経験的なアプローチとの組合せ、に基づいて、任意の従来の方式で生成された、推論的なモデルである。その実施形態における使用のために適したモデル生成の代表例が、図1Bに図示され、以下に記載されている。
【００６３】
独立プロセス変数と独立サンプル変数との両方を含む、システム300において使用される独立変数の例は、限定される訳ではないが、温度、圧力、触媒または試薬の追加または消費の速度、フロー、プロセスまたはプロセスにおけるポイントへの(からの)熱エネルギの入力(出力)、屈折率、導電率、粘性、不透明度、pH、密度、特定の波長または周波数において測光器または分光測定デバイスによって測定される強度応答、等を含み得る。
【００６４】
オプションで、たとえば、推論アナライザ312および/またはCQM 316のオペレーションを容易にするために、特性スペクトル(サンプルスペクトルとも称される)322を生成するために、x軸にわたって配列されたカインド(ソース/オリジンまたはタイプ)に従って値(y値)をプロットすることによって、独立プロセス変数が構築され得る。ここでは、所与の特性スペクトルでプロットされた独立変数が、たとえば、実質的に同時にキャプチャされるように、互いに時間的に関連付けられる。このサンプルスペクトル322は、その後、特性モデルを更新または生成するために使用され得る。これによって、モデルは、サンプルスペクトル322の母集団およびそれらの対応する特性値(従属変数)に基づくようになる。
【００６５】
オプションで、サンプルスペクトル322は、CQMが、「未処理の」または不変の状態において特性スペクトル322を受け取ることができるように、323において図示されているように、CQM 316へ直接的に提供され得る。そして、ダイレクトなチャネル323が使用され得る間、スペクトル322はまた、たとえば推論アナライザ312をトンネルすることによって、不変の状態において、アナライザ312を介してCQM 316へ提供され得ることが認識されるべきである。
【００６６】
既知のサンプルスペクトルの特定の母集団はまた、推論的なモデルのための較正サンプルセットとして使用され得る。したがって、推論アナライザ312は、オプションとして、単一の流の、または、プロセスに関連付けられた複数の流の、複数の特性を予測するように構成される。この予測は、1つまたは複数の特性スペクトル322に基づく。
【００６７】
プロセス10をモニタ/制御/最適化するためにプロセスオプティマイザ314によって使用される典型的な方法は、以下のうちの1つまたは複数を含み得る。(a)サンプルスペクトル322が較正サンプルセットと同じサンプルスペクトルの母集団に属するか否かを判定するための多変数方法、(b)原因に従って任意のスペクトル外れ値を分類するための多変数方法、(c)正しくないスペクトル外れ値のサンプルスペクトル322を交換すること、(d)ベースラインとの比較によって、外れ値条件が特定のセンサによるものであるか否かを判定すること、(e)外れ値条件を、モデル値と交換することによって修正すること、(f)推論された従属変数を、従属変数と比較すること、(g)比較すること(f)は、オプションとして、推論された従属変数と従属変数との間の数学的な関係を提供するために、平均化、回帰、減衰関数、またはベクトルベースのアルゴリズムを含み、その数学的な関係は、その後、修正された推論値を生成するために、その後の推論的な予測に適用される、(h)推論アナライザによって予測された値と、ハードアナライザによって測定された値との間の遅れ時間を推定すること、(i)推論アナライザからの予測を調節すること、(j)統計分析を用いて、対応する推論値と測定値との間の差分を評価すること、(k)直近のデータの追加と、古いデータの削除とによって、モデルを更新すること、(1)予測外れ値および/またはスペクトル外れ値のためのサンプルデータを追加することによってモデルを更新すること、(m)オプションで、正しいスペクトル外れ値または特性外れ値として特定されたサンプルをキャプチャすることと、推論アナライザの出力を調節するためにその特性値を使用すること、(n)スケジュールに基づいて、および/または、スペクトル外れ値および/または予測外れ値の頻度および重大度、プロセスオペレーションまたはコンフィギュレーションの変更を含む要因によって判定される必要性に基づいて、モデル更新を実行すること。典型的な方法(a)〜(n)のおのおのが、以下のようにより詳細に記載されるであろう。
【００６８】
方法(a)は、推論アナライザ312によって提供される特性予測の有効性を、多変数方法によって取得され得る1つまたは複数のメトリックに基づいて判定することを含み得る。たとえば、その方法およびメトリックが、分析の分野における当業者に周知である較正サンプルセットに基づくPLS、PCR、または主成分分析(PCA)モデルのような多変数モデルのサンプルスペクトルへのアプリケーションは、サンプルスペクトルが較正サンプルセット内のサンプルスペクトルの同じ母集団に属しているか否かを識別することができる。それは、限定される訳ではないが、Mahalanobis距離を含み、較正サンプルセットに対するサンプルの空間的な関係、またはスペクトル残差の表現であり、多変数モデルが、サンプルスペクトルにおけるすべての独立変数を、どの程度良好に考慮しているのかに関する尺度である。
【００６９】
方法(b)はさらに、原因、たとえば、サンプルスペクトル322内の独立変数が(たとえば、独立プロセス変数のソースであるセンサに欠陥があることによって)例外的であるか否か、あるいは、サンプルスペクトル322がプロセス条件、サンプル化学性質、または、較正サンプルセット内のものとは明らかに異なるこれらの組合せを表わしているか否か、に従って、任意のスペクトル外れ値を分類するために多変数方法を適用することを含み得る。これらの外れ値は、正しくない、および、正しいスペクトル外れ値とそれぞれ称される。
【００７０】
方法(c)は、推論アナライザによる従属変数(サンプル特性)の、高い信頼性の予測を可能にするために、正しくないスペクトル外れ値のサンプルスペクトル322において、たとえば、主成分分析(PCA)に基づく方法のような、多変数モデリング方法(ケモメトリックス)の分野において当業者に周知の方法によって、欠陥のある独立変数の値を推論し、交換することを含み得る。
【００７１】
方法(d)は、較正サンプルセット内に特性スペクトルが記録された場合、外れ値条件は、独立プロセス変数のソースであるセンサの応答関数が、同じ独立プロセス変数の応答関数と比較して変化したからであるか否かを判定することを含み得る。この変化は、劣化、汚れ、較正ドリフト、または、故障したセンサを、その応答関数が、較正サンプルセット内の特性スペクトルを生成するために使用されるセンサのものと同一ではない別のセンサとの交換により得る。この変化は、たとえば、傾きおよび/またはオフセットを含む単純な線形式、または二次式、PCAに基づく多変数式等のような、当該技術における当業者に周知の数学的関数によって特徴付けられ得る。
【００７２】
方法(e)は、前述した多変数モデリング方法によって推論される値と、外れ値サンプルスペクトルにおける独立プロセス変数であるセンサの応答とに基づいて数学的な関数を判定することによって、変化したセンサ読取値を修正することを含み得る。
【００７３】
方法(f)は、特性モデルのサンプルスペクトルへの適用によって予測される特性値を、ハードアナライザ310によって測定された対応するサンプルの特性値と比較することによって、推論アナライザのパフォーマンスを評価することを含み得る。この比較は、たとえば、1つの予測された値と、対応する測定された値との差分、または、比較的短い時間間隔において取得された予測および/または測定された値に基づく平均値の間の差分の計算に基づくような、統計的な分析の技術分野における当業者に周知の適切な統計的方法の応用である。推論アナライザによる特性予測の頻度は、たとえば毎分6回乃至毎分60回対毎時1回乃至毎時20回のように、ハードアナライザによる測定によるものと比べて、比較的高いことが注目される。
【００７４】
方法(g)は、オプションとして、推論アナライザ312によって予測された値(推論された従属変数)の母集団を、ハードアナライザ310によって測定された対応する値(従属変数)の母集団に関連付けることによって比較を実行することを含み得る。これら母集団は、ハードアナライザの測定サイクル時間のものから、数時間または数日へ及ぶ時間フレームにおいてなされた予測および測定に対応し、この関連付けは、母集団のおのおのにおいて、平均化、回帰、減衰関数、またはベクトルベースのアルゴリズムに基づくような、当該技術分野で周知の適切な計算を実行することによる。また、計算は、推論値と測定値とのために、個別の結果を生成する。前者のための計算は、たとえば、バイアス、一次線形式、または二次多項式等のように、後者のための計算に数学的に関係している。その数学的な関係はその後、後続する推論的な予測に適用され、そのアプリケーションは、修正された推論値を生成する。
【００７５】
方法(h)は、たとえば、予測値の母集団の時間に対する測定値の母集団の時間を反復的に進めることによって、測定値に対する予測値のプロットにおける分散を最小化することによって、推論アナライザによって予測された値と、多変数統計方法において当業者に周知の方法によってハードアナライザによって測定された値との間の遅れ時間を動的に推定することを含み得る。たとえば、CDUからのディーゼルランダウンの場合には、独立変数P/T/フローにおける変化は、特性が測定されているプロセス内のポイントにおいて生じる変化を実質的にリアルタイムで記載している一方、たとえば従属変数T20およびT90の値において、ディーゼルランダウン流における変化の表示は、恐らく15分から30分の範囲の比較的長い期間遅れ得る。T20とT90はそれぞれ、サンプル中の成分の20%および90%がサンプルから蒸留する温度である。したがって、ハードアナライザによる測定によって推論アナライザのオペレーションおよびパフォーマンスを高めるために、前述した何れかの計算を実行する前に、ハードアナライザによって測定された特性値が、対応する特性スペクトルと適切にペアされることを保証するために、時間的な一致が必要である。遅れの大きさが、プロセスのオペレーションに関連する要因の数の関数として変化し得ると仮定すると、CDUオペレーションの例を再び参照して示すように、これは、フィード品質、フィード速度、ランダウン流のドロー速度、および、CDUの温度プロファイルにおける変化を含み得る。したがって、遅れ時間は動的に変動するので、遅れ時間を動的に推定するための方法は、有益であり得る。
【００７６】
方法(i)は、高められた数学的な関係のアプリケーションによって、推論アナライザからの予測を調節することを含み得る。
【００７７】
方法(j)は、予測値または予測値の母集団が有効であるか否かを判定するために、対応する推論値と測定値とのペアの間の差分、または、前述した母集団ベースの比較からの結果の間の差分を評価することを含み得る。この評価は、たとえば、統計的品質制御(SQC)方法のような統計的な分析の分野における当業者に周知の適切な統計的技術のアプリケーションであり、有効な予測は、測定値からの偏差または測定値の母集団が予め定められた許容内にある予測であり、たとえば、これら予測は、統計的な制御内にあり、統計的な制御内にない予測は、予測外れ値である。これはまた特性外れ値でもあり、いくつかのケースでは、濃度外れ値であり得る。
【００７８】
方法(k)は、比較的最近のものであり、よって、現在の条件を表しているデータの追加によって、また、この条件をさほど表していない古いデータの削除によって、推論アナライザ312によって使用されているモデルを更新することを含み得る。モデルおよび/またはデータは、ハードアナライザ310によって生成された測定値および/または独立変数を含む。
【００７９】
方法(l)は、モデルを生成し、推論アナライザにダウンロードすることによって、推論的なモデルを更新することを含み得る。この生成は、正しいスペクトル外れ値および/または予測外れ値のための新たなサンプルデータを追加することによって更新されたデータセットに基づき、そのモデル更新は、モデル生成において使用されるデータセットにおいて表される化学的性質および/またはプロセス条件の範囲を拡張することによって、推論アナライザを生成した予測のロバスト性および/または動的範囲を高めるために実行される。
【００８０】
方法(m)は、オプションとして、正しいスペクトル外れ値または特性外れ値として特定されたプロセスサンプルを、サンプリングシリンダ内でキャプチャすることを含み得る。このキャプチャは、たとえば、プロセス流からの材料を連続的に循環させるサンプル高速ループのような適切な手段によって、プロセス流へインターフェースされたサンプリングシステムによって達成され、キャプチャされたサンプルはその後、興味のある特性値の判定のために、ローカルな実験室に送られ、その後、所望の特性値がハードアナライザ310から利用可能ではない場合において、推論アナライザの出力を調節するために使用される。
【００８１】
方法(n)は、たとえば、約10日毎に一回、または約30日毎に一回、または約60日毎に一回、または約90日毎に一回、または必要性に応じて、スケジュールに基づいてモデル更新を実行することを含み得る。必要性は、限定される訳ではないが、正しいスペクトル外れ値および/または予測外れ値の頻度および重大度(大きさ)、特性スペクトルにおける実質的な変化をもたらすようなプロセスオペレーションまたはコンフィギュレーションの変化、または、前のモデル更新からの外れ値サンプルの累積数を含む要因を考慮して判定される。スペクトル外れ値の大きさは、Mahalanobis距離またはスペクトル残余のような当該分野における当業者に周知のパラメータによって評価され得る。
【００８２】
方法(h)〜(l)は一般に、推論アナライザ312のオペレーションおよびパフォーマンスの向上に関連する一方、方法(a)〜(g)は一般に、これらの向上のための数学的根拠に関連することが認識されるべきである。
【００８３】
本発明の特定の実施形態では、ハードアナライザ310は、ASTM D2887「Standard Test Method for Boiling Range Distribution of Petroleum Fractions by Gas Chromatography」に従って、たとえばディーゼルのような単一のCDUラウンダウン流の模擬蒸留(simdist)分析を実行するように適切に構成された、たとえば横河電機株式会社、東京、日本によって製造されたGC8000のようなオンラインガスクロマトグラフである。その他の実施形態では、ガスクロマトグラフは、ASTM D7798「Standard Test Method for Boiling Range Distribution of Petroleum Distillates with Final Boiling Points up to 538*C by Ultra Fast Gas Chromatography (UF GC)」に従って、分析毎に約3分乃至6分のサイクル時間でCDUランダウン流のsimdist分析を実行することが可能な、たとえばCalidus micro GC(Falcon Analytical、リューイスバーグ、ウェストバージニア)のような超高速ガスクロマトグラフ(高速GC)であり、前述したsimdist分析は、T20およびT90のような蒸留収率温度のための値を取得し、(i)超高速GCは、たとえば、ナフサ、灯油/ジェット燃料、ディーゼル、軽油、重油等のような各複数のCDUランダウン流についてsimdist分析を実行し、(ii)これら流れのおのおののsimdist値は、単一のクロマトグラフ分析の結果として、または、即時連続して実行される反復分析からの結果の平均として取得され、(iii)これら値は、流れの蒸留特性の推論的な予測の前述した向上において使用され、(iv)ランダウン流のおのおののsimdist値がシーケンシャルに取得され、(v)向上された推論的な予測は、CQMエンジンによって、同じ更新間のプロセス制御および最適化のために使用される。たとえば、4つのCDUランダウン流のおのおののsimdist特性が、高速GCによる3つの分析の平均として判定され、各分析の合計サイクル時間が5分であれば、ハードアナライザ結果は、4つの流れのおのおのにおいて、推論的な予測を向上するために、4x3x5=60分毎に利用可能となる。特定の実施形態では、GCは、従来のASTM D7798 simdist分析、および/または、ASTM D7798に従うUF GC分析を実行するように構成され得る。本発明のその他の実施形態では、アナライザは、フーリエ変換赤外線(FTIR)アナライザ、フーリエ変換近赤外線(FTNIR)アナライザ、核磁気共鳴(NMR)アナライザ、ラマンアナライザ、またはそれらの任意の組合せであり得る。さらにまた、ハードアナライザ310は、ASTM D86「Standard Test Method for Distillation of Petroleum Products at Atmospheric Pressure」を実施するように構成された蒸留アナライザであり得る。しかしながら、図1Aの例示的な実施形態は、限定するようには意図されておらず、従属変数40は、アナライザによって検出される任意の形態の測定値を備え得る。たとえば、従属変数は、測定、デジタル値、スペクトル、およびそれらの任意の組合せを表わす特定の電圧を有する電気信号を備え得る。
【００８４】
特定の実施形態では、ガスクロマトグラフは、具体的には、たとえば詳細な炭化水素分析(DHA)によって、または、一般に、当該分野における当業者に周知の方法を用いた炭化水素流のクロマトグラムの取得および評価によって、特性を判定するように構成される。この特性は、たとえば、オクタン、全芳香族(%)、ベンゼン(%)、オレフィン(%)、蒸留特性、リード蒸発圧力(RVP)等のようなガソリンのもの、または、たとえば、セタン価、蒸留特性、多核性芳香族、多環式芳香族、および、雲り点や流動点やコールドフィルタ充填ポイントのようなコールド特性のようなディーゼルのもの、または、たとえばPIONAおよび蒸留特性のようなナフサのものを含む。ハードアナライザは、オプションとして、限定される訳ではないが、ガソリン、ディーゼル、またはナフサの前述した特性を含む特性を、ガスクロマトグラフィ以外の手段によって測定することが可能な1つまたは複数のオンラインアナライザ技術であり、ASTMインターナショナルによって公布されたような確立された標準化された試験方法に従う技術の応用が、一次試験方法として考慮され得る。そして、外れ値としてのサンプルの要件は、オプションとして、クロマトグラムのケモメトリックス評価に基づく。この評価は、たとえばPLS、PCR、PCA等に基づく1つである多変数分析である。
【００８５】
複数の特性予測が、対応する複数のモデル(特性毎に1つのモデル)によって達成され得るか、または、単一のモデルが、複数の特性(1つのモデル、多くの特性)を予測することが可能であり得る。さらに、蒸留収率温度T20およびT90、すなわち、サンプルにおける成分の20%および90%がサンプルから蒸留する温度に対する参照は、非限定的であることが認識されるべきである。たとえばT50、T85、T95、およびT98のように、実質的にその他任意の蒸留収率温度が使用され得る。さらに、蒸留収率温度は、サンプルの蒸留特性の単なる1つの表現であり、別の表現は、たとえば、しばしばガソリンにおいてE200およびE300と称される、200℃または300℃のようなある温度まで蒸留するサンプルのパーセントである、ある温度のために判定された蒸留収率である。したがって、一般にまたは具体的に、たとえばT20およびT90のような蒸留収率温度に対する参照は、限定ではなく、推論アナライザによって予測され得る、または、ガスクロマトグラフによって測定され得る蒸留特性の例として意図されていることが理解されるべきである。同様に、模擬蒸留(simdist)という用語は、蒸留収率温度の判定のみに適合するのではなく、ガスクロマトグラフィによる炭化水素サンプルの蒸留特性を判定する方法を示している。蒸留特性に対する参照は非限定的であり、本発明は、ディーゼルの流動点や雲り点やコールドフィルタ充填ポイントのような所謂コールド特性を含み得る他の特性の推論的な予測を向上するために有益に適用され得ることも理解されるべきである。
【００８６】
図1Bに移って、多変数数学モデルは、業界によって認識されている組織または権威によって定義された一次試験方法に従って、一般的に実験室において判定され得る所望の特性値に応答行列を関連付ける。多変数統計モデリング技術(一般的なアルゴリズムは、部分最小二乗(PLS)および主成分回帰(PCR)を含む)は、一次試験方法結果との相関のためにスペクトル全体にわたって分散された情報を抽出する。サンプルの測定されたスペクトルに、結果として得られる較正モデルを適用することによって、図示されるような特性の推論値を得る。
【００８７】
図2は、本発明の実施形態に従って、モデルベースのソフトセンサまたはモデルベースのハードセンサを用いて特性を予測するステップを図示するフローチャートである。プロセス10から得られた離散的なサンプル20は、従属変数160を得るためにハードアナライザ310によって測定される。さらに、独立変数30は、所与の時間tにおいて、プロセス10から、DCS 320に関連付けられたセンサによってキャプチャされる。独立変数30を用いて、「ソフトセンサ」のための推論的なモデル80は、予測値(推論された従属変数)180を計算する。これは、プロセス10の1つまたは複数の推論的な測定値である。190において、従属変数160のための値は、推論された従属変数のための値180と比較される。比較の結果は、調節された推論的な予測、および/または、モデルに対する調節であり、その後、194においてモデル80を更新するために、および/または、196においてプロセス10を制御するために、たとえばDCS 320を介して送信される。代替実施形態では、比較結果は、単に更新された推論的なモデル80'であり得る。これは、194において、モデル80を交換するために送信され得る。
【００８８】
本発明のいくつかの実施形態では、アナライザは、本明細書にさらに記載された手順に従って、1つまたは複数のオブジェクト変数を検証するための手順を含み得る。本発明の実施形態はまた、1つまたは複数のアナライザ測定値を検証するための手順を対象とする。
【００８９】
本発明の実施形態では、プロセスモデルは、たとえば、一次測定からのフィードバックに基づいて更新され得る。本発明のいくつかの実施形態では、プロセスモデルは、実験室データを用いて自動的に更新される。本発明のその他のいくつかの実施形態では、プロセスモデルは、1または複数のオンラインアナライザによって提供される測定値を用いて自動的に更新される。本発明のさらにその他のいくつかの実施形態では、プロセスモデルは、1つまたは複数のオンラインアナライザによって提供される実験室データおよび測定値の任意の組合せを用いて自動的に更新される。
【００９０】
本発明の実施形態では、単一要因相関分析と多変数回帰分析とのうちの任意の1つまたは任意の組合せが、推論的な測定値の推定に関連付けられたプロセスモデルまたは補正バイアスまたは比率を更新するために使用され得る。本発明のいくつかの実施形態に従って、特定の推論的な測定値の計算を制御する主要因が特定され、単一要因相関性分析が、これら1つまたは複数の変数のうちの何れかに対して実行され得る。本発明のその他いくつかの実施形態では、数量モデルが、独立変数と推論的な測定値との間で確立され、このモデルは、多変数回帰分析を用いて更新され得る。本発明のさらにその他の実施形態では、単一要因相関性分析および多変数回帰分析の組合せが、1つまたは複数の推論的な測定値を判定するために使用されるモデルを適合および/または調整するために実行され得る。
【００９１】
図3は、本発明の実施形態に従うプロセス流の特性を判定するステップを図示するフローチャートである。プロセス流の特性を判定するための方法200は、モデルを用いて、特性に関する推論的な測定値を計算するステップ210と、特性のアナライザ測定値を受け取るステップ220と、推論的な測定値の有効性を評価するステップ230と、アナライザ測定値の有効性を評価するステップ240と、250において、モデルを調節する、および/または、推論的な測定値を調節するステップと、を備える。
【００９２】
いくつかの実施形態では、プロセス流の特性を判定する方法は、推論的な測定値が無効であり、アナライザ測定値が無効である場合、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値を用いてモデルを調節するステップを備え得る。この実施形態にさらに準じて、プロセス流の特性を判定する方法は、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値が測定された時におけるプロセスの状態と比較したプロセスの現在の状態と、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値の世代とのうちの少なくとも1つに基づいてモデルを調節するために、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値を用いるか否かを判定することを備え得る。さらに、本明細書に図示および記載されたさまざまな実施形態のうちの何れかでは、推論的な予測値とアナライザ測定値との両方が有効であると判定された場合、後者は、前者を調整(調節)するために使用され得る。
【００９３】
さまざまな実施形態はまた、たとえば、本明細書にさらに記載された手順のうちの何れかを用いてアナライザ測定値を離散化し得る。
【００９４】
たとえば、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値の世代が古すぎるのであれば、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値のうちの何れかが廃棄され、モデルを適合または調整するために使用されない。別の例に従って、現在のプロセスの状態が、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値が測定された時におけるプロセスの状態と異なるのであれば、1つまたは複数の前の有効なアナライザ測定値のうちの何れかが同様に廃棄され得る。
【００９５】
（実施例）
Table 1(表1)は、プロセスオペレーションおよび制御のためにオフライン測定値を用いる、より従来的な技術に対する本発明のシステムおよび方法の有効性を分析している。予測の標準誤差(SEP)は、20パーセント(T20)回収および90パーセント(T90)回収のための蒸留温度に関連付けられた不確実性の程度の尺度である。たとえば、蒸留温度は、典型的には、たとえば、ASTM D-2887またはD-7798方法のようなsimdist方法によって、または、規格であるASTM D-86方法によって、実験室内で測定される一方、後者は、たとえば、ガスクロマトグラフを用いてオンラインで実施され得る。
【００９６】
【表１】
2016507113.tif 000003
【００９７】
Table 1(表1)に示されるように、測定結果の頻度を単に増加させることで、予測の標準誤差の減少およびプロセスオペレーションにおける改善という結果がもたらされる。したがって、プロセスオペレーションの向上のための回収率が、オンラインアナライザの設置およびサポートを正当化するのであれば、オンラインアナライザによって与えられる頻度は、一般に、実験室分析よりも好まれる。アナライザ測定の頻度にも関わらず、予測の標準誤差は、常に、実行されている分析のタイプに適したプロセスモデルを用いて、アナライザに推論アナライザを統合することによって改善される。
【００９８】
経済的利益は、ディーゼルの価格が、隣接するナフサ削減よりもバレルあたり6ドル高く、隣接する軽油削減よりもバレルあたり3ドル高いと仮定して推定した。したがって、精錬者は、T20およびT90蒸留温度における仕様を維持しながら、ディーゼルの生産を最大化することが動機付けられるであろう。
【００９９】
Table 1(表1)に示される経済的利益の初期考慮では、方法3および4に対して第6番目の方法によって提供される利益は、さほど説得力があるように見えないかもしれない。確かに、この小さな経済的利益は、オンラインアナライザを搭載し動作させるための費用を相殺しないかもしれない。たとえば、原油供給の成分が比較的安定している場合、Table 1(表1)におけるパフォーマンス比較が、ノミナルの定常状態条件で動作しているCDUに適合するとすれば、この結果は、実際、ソフトセンサがそのような条件で非常に効率的であることをはっきりさせるために役立つ。しかしながら、著しい利益改善は、異なる特性を有する原油原料間の変化のような、原油交換から生じる原油蒸留単位オペレーションに対する混乱の持続時間および厳しさを最小化することによって実現され得る。原油交換に関連付けられた混乱を低減するための従来の戦略は、原料の交換中の原油供給速度を一時的に下げるまたは低減することと、この速度を目標速度へと徐々に高めることと、を含む。方法6による高頻度および高信頼性との両方を有する特性予測の利用可能性により、1日の原油蒸留容量あたり100,000バレル毎に1年で約1,280,000ドルの処理能力損失という推定される減少値となる。従来の技術と比較して、特に推論的な予測を高めるためにオンラインアナライザを用いることによって導入される本発明の統合アナライザシステムおよび方法は、CDUのオペレーション、したがって、精製をさせる持続時間および混乱に関する原油交換のインパクトを緩和するために十分短い時間スケールで後者の調節を可能とし、即時的な例は、ディーゼル生成の最大化を可能とする。
【０１００】
本明細書に記載された発明の多くの変形およびその他の実施形態が、前述した記載および関連付けられた図面で表された教示の利点を有する、これら発明が関連する分野における当業者に想起されるであろう。たとえば、本明細書で図示および記載された「モデル」は、たとえば、PCA(主成分分析)、PLS(部分最小二乗)、およびMLR(多重線形回帰)のような多変数統計方法に基づくものを含むのみならず、第1の原理に基づくRBF(放射基底関数)、ニューラルネットワーク、モデル、およびこれらの組合せを、将来発展され得る実質的に任意のモデルタイプとともに含んでいる。同様に、本明細書において、さまざまな例示的なアナライザ技術が、さまざまな実施形態に関して図示および記載されているが、TDL(可同調ダイオードレーザ)、QCL(量子カスケードレーザ)、およびCRD(キャビティリングダウン)分光学、およびこれらの組合せのようなその他の技術が、任意の将来開発されるアナライザ技術とともに、本発明のスコープから逸脱することなく使用され得ることが認識されるべきである。したがって、本発明は、開示された具体的な実施形態に限定されるべきではなく、その修正およびその他の実施形態が、添付された特許請求の範囲内に含まれるべきであることが意図されていることが理解されるべきである。さらに、前述した記載および関連付けられた図面は、例示的な実施形態を、要素および/または機能のいくつかの例示的な組合せのコンテキストで記載しているが、要素および/または機能の異なる組合せが、添付された特許請求の範囲から逸脱することなく代替的な実施形態によって提供され得ることが認識されるべきである。これに関して、たとえば、明確に前述されたもの以外の要素および/または機能の異なる組合せもまた、添付された特許請求の範囲のいくつかで述べられ得るように考慮される。本明細書では、具体的な用語が使用されているが、これらは、一般的かつ記述的な観点からのみ使用されているのであって、限定の目的では使用されていない。
【符号の説明】
【０１０１】
10  プロセス
20  サンプル
30  従属変数
40  測定結果
312  推論アナライザ
314  プロセスオプティマイザ
316  コグニティブ品質マネジャ
320  分散制御システム
322  特性スペクトル
323  ダイレクトなチャネル
【図１Ａ】
2016507113.tif 000004
【図１Ｂ】
2016507113.tif 000005
【図２】
2016507113.tif 000006
【図３】
2016507113.tif 000007
【国際調査報告】
2016507113.tif 000008