【手続補正書】
【提出日】令和2年2月13日(2020.2.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０４】
本発明を本発明の例示的な実施形態を参照しながら具体的に図示および説明してきたが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に包含される本発明の範囲を逸脱することなく形態や細部に様々な変更が施されてもよいことを理解するであろう。例えば、本発明の用途分野には製油所、製造プラント及び他の工業プラントが含まれるのに対し、前述の説明は分かり易く且つ簡潔にするために加工プラントに関するものとした。
なお、本発明は、態様として以下の内容を含む。
〔態様１〕
コンピュータに実装される、工業的プロセスの原料選択プランニングのため方法であって、
ａ）対象の工業プラントの原料選択プランニング過程において、第１の段階および第２の段階を別々の時間間隔で評価するステップと、
ｂ）前記第１の段階の前記評価のステップにおいて、長期契約で調達すべきロバストな原料のセットを決定するステップであって、
長期契約での原料調達を、非線形モデルのシミュレーションケースの第１のセットとしてモデル化する副ステップであって、シミュレーションケースの前記第１のセットが、長期契約で調達すべき原料の選択に関する不確実性を表す不確実な入力パラメータのセットを含む、副ステップ、
異なる原料選択結果をモデル化するように、シミュレーションケースの前記第１のセットの各シミュレーションケースの解をパラレルで求める副ステップであって、モデル化された前記原料選択結果が、所与の前記シミュレーションケースにおける、最適な原料、最適な原料体積および最適な操業条件を含む、副ステップ、ならびに
長期契約で調達すべき前記ロバストな原料のセットを決定するように、シミュレーションケースの前記第１のセットからモデル化された異なる前記原料選択結果の確率分析を実行する副ステップ、
を含む、ステップと、
ｃ）前記対象の工業プラントに対して、決定された前記ロバストな原料のセットを、当該対象の工業プラントの操業のプログラミングを可能にしながら規定するステップと、
を備える、方法。
〔態様２〕
態様１に記載の方法において、前記非線形モデルが、混合整数非線形最適化問題（ＭＩＮＬＰ）モデルであり、各シミュレーションケースは、前記ＭＩＮＬＰモデルの独立したインスタンスを含み、実現値の異なるセットが、不確実な入力パラメータの前記セットに対して規定されている、方法。
〔態様３〕
態様１に記載の方法において、（ｉ）カーネル密度推定（ＫＤＥ）を用いて多次元分布を不確実な前記入力パラメータのデータにフィッティングするか、あるいは、コピュラベースのアプローチを用いて不確実な前記入力パラメータ間の相関関係を捕捉し、（ｉｉ）モンテカルロサンプリングを前記多次元分布又は捕捉された前記相関関係に適用することによって、前記シミュレーションケースが生成される、方法。
〔態様４〕
態様１に記載の方法において、不確実な前記入力パラメータが、不確実な市場条件および不確実な操業条件を含む産業条件の少なくとも１つの条件を表す、方法。
〔態様５〕
態様１に記載の方法において、モデル化された異なる前記原料選択結果の確率分析を実行する前記副ステップが、さらに、
モデル化された異なる前記原料選択結果の前記最適な原料から、原料スレートの確率分布を生成し、さらに、
当該原料スレートの確率分布に対して、この分布上の原料から少なくとも１種のロバストな原料を選択するように閾値確率を適用することにより、
モデル化された異なる前記原料選択結果の前記最適な原料から、ロバストな原料を選択すること、および
所与の前記ロバストな原料について、モデル化された異なる前記原料選択結果から提供された原料体積の確率分布を生成し、さらに、
当該原料体積の当該確率分布から導き出された同時機会制約を、所与の前記ロバストな原料についての最適な原料調達体積を確立するように適用することにより、
選択されたロバストな原料のそれぞれについての最適な原料体積を確立すること、
を含む、方法。
〔態様６〕
態様５に記載の方法において、モデル化された異なる前記原料選択結果の確率分析を実行する前記副ステップが、さらに、
前記非線形モデルのロバストなベースケースであって、前記同時機会制約および容量充足制約を含むように生成されるベースケースを生成すること、ならびに
生成された前記ロバストなベースケースの解を、長期契約で調達すべき前記ロバストな原料のセットに対応する前記最適な調達体積を決定して求めること
を含む、方法。
〔態様７〕
態様１に記載の方法において、長期契約で調達すべき決定された前記ロバストな原料が、前記第１の段階から決定された前記ロバストな原料のセットからの期待利益を決定論的アプローチからの期待利益と比較することによって検証される、方法。
〔態様８〕
態様１に記載の方法において、さらに、
前記第２の段階の前記評価のステップにおいて、スポット市場で調達すべきロバストな原料のセットを決定するステップであって、
スポット市場での原料調達を、前記非線形モデルのシミュレーションケースの第２のセットとしてモデル化する副ステップであって、シミュレーションケースの前記第２のセットが、スポット市場で調達すべき原料の選択に関する不確実性を表す不確実な入力パラメータのセットを含む、副ステップ、
少なくとも１種のスポット原料についての異なる損益分岐価格をモデル化するように、シミュレーションケースの前記第２のセットの各シミュレーションケースの解を求める、副ステップ、および
前記少なくとも１種のスポット原料のそれぞれについての異なる前記損益分岐価格に対して確率分析を実行する副ステップであって、前記少なくとも１種のスポット原料のいずれをスポット市場で調達すべきかを決定する、副ステップ、
を含む、ステップと、
製品のセットを製造するために、前記第１および第２の段階それぞれから決定された前記ロバストな原料を加工するための最適な操業条件を決定するステップと、
を備える、方法。
〔態様９〕
態様８に記載の方法において、シミュレーションケースの前記第２のセットの各シミュレーションケースの解を求める前記副ステップが、
シミュレーションケースの前記第２のセットの各シミュレーションケースごとに、
前記第１の段階から決定された前記ロバストな原料のセットで所与の当該シミュレーションケースの解を求め、当該所与のシミュレーションケースについて目的関数の最適値を決定すること、および
利用可能なスポット原料のセットの各スポット原料ごとに、
一定の調達体積の所与の当該スポット原料を、前記所与のシミュレーションケースに当てはめることによって原料ケースを生成し、
所与の当該原料ケースについて目的関数の最適値を決定するように、当該原料ケースの解を求め、
（ｉ）前記所与のシミュレーションケースについて決定された前記目的関数の最適値と（ｉｉ）前記所与の原料ケースについて決定された前記目的関数の最適値とに基づき、所与の前記スポット原料についての損益分岐価格を算出すること、
を含む、方法。
〔態様１０〕
態様９に記載の方法において、利用可能なスポット原料のセットのそれぞれについての異なる前記損益分岐価格に対して確率分析を実行する前記副ステップが、さらに、
各スポット原料に対して、算出された損益分岐価格とリスク度との対応関係をそれぞれ表す、損益分岐分析用のＥＣＤＦを生成すること、
所与の前記スポット原料に対して、市場値と算出された各損益分岐価格との間の増分利益値を定義することによって決まる順位で、前記利用可能なスポット原料のセットの各スポット原料を、損益分岐分析のために順位付けすること、および
前記ＥＣＤＦと前記順位とに基づき、スポット市場で調達すべき前記ロバストな原料のセットを決定すること、
を含む、方法。
〔態様１１〕
工業的プロセスの原料選択プランニングのためのコンピュータシステムであって、
対象の工業プラントの原料選択プランニング過程において、第１の段階および第２の段階を別々の間隔で評価するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
このプロセッサに接続されたメモリと、
を備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の段階の前記評価において、長期契約で調達すべきロバストな原料のセットを決定し、前記少なくとも１つのプロセッサが、
長期契約での原料調達を、非線形モデルのシミュレーションケースの第１のセットとしてモデル化するように構成されたモデル化エンジンであって、シミュレーションケースの前記第１のセットが、長期契約で調達すべき原料の選択に関する不確実性を表す不確実な入力パラメータのセットを含む、モデル化エンジン、
異なる原料選択結果をモデル化するように、シミュレーションケースの前記第１のセットの各シミュレーションケースの解をパラレルで求めるように構成された解算出エンジンであって、モデル化された当該原料選択結果が、所与の前記シミュレーションケースにおける、最適な原料、最適な原料体積および最適な操業条件を含む、解算出エンジン、ならびに
長期契約で調達すべき前記ロバストな原料のセットを決定するように、シミュレーションケースの前記第１のセットからモデル化された異なる前記原料選択結果の確率分析を実行するように構成された、解分析手段、
を含み、前記解分析手段は、前記対象の工業プラントに対して、決定された前記ロバストな原料のセットを、当該対象の工業プラントの操業のプログラミングを可能にしながら規定する、システム。
〔態様１２〕
態様１１に記載のシステムにおいて、前記非線形モデルが、混合整数非線形最適化問題（ＭＩＮＬＰ）モデルであり、各シミュレーションケースは、前記ＭＩＮＬＰモデルの独立したインスタンスを含み、実現値の異なるセットが、不確実な入力パラメータの前記セットに対して規定されている、システム。
〔態様１３〕
態様１１に記載のシステムにおいて、前記モデル化エンジンが、さらに、（ｉ）カーネル密度推定（ＫＤＥ）を用いて多次元分布を不確実な前記入力パラメータのデータにフィッティングするか、あるいは、コピュラベースのアプローチを用いて前記不確実な入力パラメータ間の相関関係を捕捉し、（ｉｉ）モンテカルロサンプリングを前記多次元分布又は捕捉された前記相関関係に適用することにより、前記シミュレーションケースを生成するように構成されている、システム。
〔態様１４〕
態様１１に記載のシステムにおいて、不確実な前記入力パラメータが、不確実な市場条件および不確実な操業条件を含む産業条件の少なくとも１つの条件を表す、システム。
〔態様１５〕
態様１１に記載のシステムにおいて、前記解分析手段が、さらに、
モデル化された異なる前記原料選択結果の前記最適な原料から、原料スレートの確率分布を生成し、さらに、
当該原料スレートの確率分布に対して、この分布上の原料から少なくとも１種のロバストな原料を選択するために閾値確率を適用することにより、
モデル化された異なる前記原料選択結果の前記最適な原料から、ロバストな原料を選択するように、かつ、
所与の前記ロバストな原料について、モデル化された異なる前記原料選択結果から提供された原料体積の確率分布を生成し、さらに、
当該原料体積の当該確率分布から導き出された同時機会制約を、所与の前記ロバストな原料についての最適な原料調達体積を確立するために適用することにより、
選択されたロバストな原料のそれぞれについての最適な原料体積を確立するように、
構成されている、システム。
〔態様１６〕
態様１５に記載のシステムにおいて、前記解分析手段が、さらに、
前記非線形モデルのロバストなベースケースであって、前記同時機会制約および容量充足制約を含むように生成されるベースケースを生成するように、かつ、
生成された前記ロバストなベースケースの解を、長期契約で調達すべき前記ロバストな原料のセットに対応する前記最適な調達体積を決定して求めるように、
構成されている、システム。
〔態様１７〕
態様１１に記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのプロセッサが、さらに、長期契約で調達すべき決定された前記ロバストな原料を、前記第１の段階から決定された前記ロバストな原料のセットからの期待利益を決定論的アプローチからの期待利益と比較することによって検証するように構成されている、システム。
〔態様１８〕
態様１１に記載のシステムにおいて、前記少なくとも１つのプロセッサが、さらに、前記第２の段階の前記評価において、スポット市場で調達すべきロバストな原料のセットを決定するように構成されており、
前記モデル化エンジンが、さらに、スポット市場での原料調達を、前記非線形モデルのシミュレーションケースの第２のセットとしてモデル化するように構成されており、シミュレーションケースの前記第２のセットが、スポット市場で調達すべき原料の選択に関する不確実性を表す不確実な入力パラメータのセットを含み、
前記解算出エンジンが、さらに、少なくとも１種のスポット原料についての異なる損益分岐価格をモデル化するように、シミュレーションケースの前記第２のセットの各シミュレーションケースの解を求めるように構成されており、
前記解分析手段が、さらに、前記少なくとも１種のスポット原料のそれぞれについての異なる前記損益分岐価格に対して確率分析を実行して、前記少なくとも１種のスポット原料のいずれをスポット市場で調達すべきかを決定するように構成されており、
前記少なくとも１つのプロセッサが、さらに、製品のセットを製造するために、前記第１および第２の段階それぞれから決定された前記ロバストな原料を加工するための最適な操業条件を決定するように構成されている、システム。
〔態様１９〕
態様１８に記載のシステムにおいて、前記解算出エンジンが、さらに、
シミュレーションケースの前記第２のセットの各シミュレーションケースごとに、
前記第１の段階から決定された前記ロバストな原料のセットで所与の当該シミュレーションケースの解を、当該所与のシミュレーションケースについて目的関数の最適値を決定して求めるように、かつ、
利用可能なスポット原料のセットの各スポット原料ごとに、
一定の調達体積の所与の当該スポット原料を、前記所与のシミュレーションケースに当てはめることによって原料ケースを生成し、
所与の当該原料ケースについて目的関数の最適値を決定するように、当該原料ケースの解を求め、
（ｉ）前記所与のシミュレーションケースについて決定された前記目的関数の最適値と（ｉｉ）前記所与の原料ケースについて決定された前記目的関数の最適値とに基づき、所与の前記スポット原料についての損益分岐価格を算出するように、
構成されている、システム。
〔態様２０〕
態様１９に記載のシステムにおいて、前記解分析手段が、さらに、
各スポット原料に対して、算出された損益分岐価格とリスク度との対応関係をそれぞれ表す、損益分岐分析用のＥＣＤＦを生成するように、かつ、
所与の前記スポット原料に対して、市場値と算出された各損益分岐価格との間の増分利益値を定義することによって決まる順位で、前記利用可能なスポット原料のセットの各スポット原料を、損益分岐分析のために順位付けするように、かつ、
前記ＥＣＤＦと前記順位とに基づき、スポット市場で調達すべき前記ロバストな原料のセットを決定するように、
構成されている、システム。
〔態様２１〕
態様１に記載の方法において、操業のプログラミングが、プラントシステムアプリケーション、混合制御システム、およびプロセス制御システムを含む制御システムの任意のものをプログラミングすることを含む、方法。