(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
化学装置にて原料から製品を製造する製造ラインに所定の制御を施す製造プラント制御システムにおいて、
前記製造ラインの所定の箇所における温度、流量、圧力のうち少なくとも１つの値を測定してこの測定値を出力する測定装置と、
この測定装置から出力され蓄積した前記測定値と測定値に対応する流体の性状値を推定式作成データとして使用し、ニューラルネットワークを用いて前記流体に関する性状の推定式を作成する推定式作成手段を有する推定式作成装置と、
この推定式作成装置により作成した推定式を入力するとともに、流体の性状の目標値を入力し、前記測定装置から入力された測定値を用いて前記推定式により計算した推定値と前記目標値とを比較演算してこの比較演算結果に基づいて前記製造ラインにおける化学装置の所定の箇所における温度、流量、圧力のうち少なくとも１つを制御する制御信号を出力する制御装置と、
を備え、
前記推定式作成装置は、
前記測定値からこれら測定値の最大値及び最小値を検索する測定値検索手段と、
前記性状値からこれら性状値の最大値及び最小値を検索する性状値検索手段と、
前記測定値検索手段及び性状値検索手段により検索した最大値及び最小値のうち少なくとも１つを前記推定式作成データとして選択する選択手段と、
を有することを特徴とする製造プラント制御システム。
【請求項２】
前記化学装置は、石油精製装置であることを特徴とする請求項１記載の製造プラント制御システム。
【請求項３】
前記推定式作成装置は、前記推定式作成データとして用いた測定値から求めた推定値と測定値に対応する流体の性状値との誤差と、あらかじめ入力した前記流体に関する推定値の許容誤差とを比較演算し、この比較演算結果に基づいて前記誤差が前記許容誤差の範囲外にあるときにネットワーク係数の重み及びしきい値を修正して学習するニューラルネットワーク学習手段を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の製造プラント制御システム。
【請求項４】
前記推定式作成装置は、前記測定値の測定時を用い、この測定時から使用する測定値及びこの測定値に対応する性状値を任意に抽出し、この測定値及び性状値を前記推定式作成データとして選択する選択手段を有することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の製造プラント制御システム。  
【請求項５】
前記推定式作成装置は、前記推定式作成データとして用いた測定値より求めた推定値と測定値に対応する流体の性状値との比較演算において、算出した誤差の中から最大誤差を検索する最大誤差検索手段と、この最大誤差を有する推定値の算出に用いた測定値及び性状値を前記推定式作成データから削除する削除手段と、を有することを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の製造プラント制御システム。  
【請求項６】
前記推定式作成装置は、前記推定式作成データとして用いた測定値より求めた推定値と測定値に対応する流体の性状値を除く性状値との誤差を検証データとして用いるとともに、この検証データを逐次比較する比較手段と、この比較手段に基づいて最も少ない誤差を有する推定値を算出した推定式を格納する格納手段と、を有することを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の製造プラント制御システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、化学装置にて数種類の製品を製造する製造ラインに係り、この製造ラインに所定の制御を施す製造プラント制御システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より化学装置を備えた製造プラントにて、たとえば、原油等の原料を精製してＬＰＧやナフサまたは軽油等の複数の製品が製造されている。
【０００３】
この製造プラントで行う原料の加工または精製は、一般的に原料を複数の蒸留装置等にて加熱し、これら原料の沸点の差によりＬＰＧやナフサまたは灯油、残油に分ける。
【０００４】
そして、これら中間精製物は、通常微量の腐食性の硫黄化合物が含まれているので、硫酸やソーダ等の薬品により洗浄や水素添加による脱硫等によってこれら化合物を除去し品質の向上を図る。さらに、残油は、減圧蒸留装置にて潤滑油やアスファルト等に加工される。
【０００５】
このほかガソリンを生産するために重油や軽油からガソリンを製造する各種の分解法が用いられている。
ここで、蒸留装置等は、常圧蒸留装置と減圧蒸留装置に大別され、このうち常圧蒸留装置は、蒸留を常圧付近の圧力の下で行うものであり、原料から多種の留分を分離する装置である。なお、蒸留作業で重要な張り込み温度は、原料の種類によって変化するが、一般的に３３０〜３６５℃であり、ナフサの留出温度は、１００〜１３０℃、灯油の抜き出し温度は、２１０〜２４０℃前後、軽油の抜き出し温度は、２９０〜３３０℃前後である。
【０００６】
次に、減圧蒸留装置は、常圧残油のような高沸点油をさらに蒸留するときに用いる装置であり、常圧でこれら高沸点油を３５０℃以上に加熱すると油が分解を起こして品質の劣化や収率の低下を起こす。
【０００７】
したがって、高沸点留分を分解させずに留出するには、蒸留装置の内部を減圧する必要がある。そこで、蒸留装置内を減圧させながら蒸留する減圧蒸留法にこの減圧蒸留装置を使用する。
【０００８】
この減圧蒸留装置により蒸留する製品は、常圧蒸留の残油を原料として主に潤滑油やアスファルトまたはピッチの製造、あるいは接触分解用原料、間接脱硫用原料の生産等に用いられている。
【０００９】
ところで、製造プラントの運転は、配管を流れている油の性状がどのようになっているのかを正確にかつリアルタイムで把握できることがプラントの省エネルギー化や高付加価値製品の増産につながるとともに、さらに、最適運転の重要な要素である。
【００１０】
そして、オペレータは、経験的判断やトライアンドエラーにより得たパラメータを基にしてプラント運転の際に用いる制御装置に、希望する性状から外れていると判断すると、その性状を変えるためのある温度または流量等の目標値（セットポイント）を入力（入れ替える）し製造プラントの制御を行っている。
【００１１】
しかし、油の性状をプラントのオペレータ等がリアルタイムにかつ簡易、正確に把握することが必要であるが技術的に困難である場合が多い。
ここで、従来の製造プラントにおいて行っている制御の一例を示す。この制御は、図１２に示すように常圧蒸留塔受槽１０１から送り込まれた製品をさらに精留塔１００でＬＰＧとナフサに分留するものである。
【００１２】
そして、この精留塔１００の塔頂から排出されるＬＰＧを冷却機１０３で冷却し、精留塔受槽１０４で液体に戻し再び精留塔１００に環流させる。
このとき液化ＬＰＧが流入する精留塔受槽１０４の液面を精留塔受槽１０４に設けた液面測定装置１０５にて測定し、この測定結果に基づいて設定値よりも大きい場合には、制御弁１０６等を開いて液化ＬＰＧを系外へと取り去る。
【００１３】
また、設定値よりも小さい場合には、制御弁１０６等を絞り液化したＬＰＧを再び精留塔１００へと環流させる。次に、環流した液化ＬＰＧは、配管の途中に設けたポンプ１０７にて強制的に精留塔１００に戻されるが、ポンプ１０７から精留塔１００までの間には、液化ＬＰＧが必要以上に精留塔１００にリフラックスしないように制御弁１０８等を設け、流入する液化ＬＰＧの流量を制御している。
【００１４】
次に、精留塔１００で分留されたナフサの一部の液体は、ガス吸収塔１０２へと送り込まれる。一方、精留塔受槽から出たガスは、ガス吸収塔１０２へと送り込まれる。
【００１５】
そして、このガス吸収塔１０２を滴下する間にガス中に残ったプロパンとブタンが吸収される。ここで、ガス吸収塔１０２へのナフサ液の流入が少ないと精留塔１００での液面が上昇する。したがって、液面を一定に保持するために液面の制御が必要になる。
【００１６】
そして、精留塔１００での液面の制御は、精留塔１００に設けた液面測定装置１０９にて測定し、この測定結果に基づいて設定値よりも大きい場合には、制御弁１１０等を開いてナフサ液をガス吸収塔１０２以外の系外へと流出させる。
【００１７】
また、設定値よりも小さい場合には、制御弁１１０等を絞りナフサ液の流出を停止するかまたは流出量を減少させる。このようにすることで精留塔１００での製品の分留量を調節し、分留の安定化と最適化を図るものである。
【００１８】
次に、このような制御を行いながらナフサ液のサンプルを採取して、このサンプルから蒸気圧測定装置等を用いて蒸気圧を分析する。
そして、蒸気圧が基準値より高い場合は、制御弁１１１等を開いてリボイラ１１２での加熱量を増加させて精留塔１００内の熱量を増やす。
【００１９】
すると沸点の低いＬＰＧの抜き出し量が増え、精留塔受槽１０４での液面が上昇し、液化ＬＰＧを外部に逃がすことになる。この結果、精留塔塔底のナフサのＬＰＧ分が減少しナフサの蒸気圧が減少する。
【００２０】
また、蒸気圧が基準値より低い場合は、制御弁１１１等を絞りリボイラ１１２での加熱量を減少させて精留塔１００内の熱量を減らす。このようにすることで蒸気圧をコントロールするものである。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、現実にはナフサのサンプルをオペレータが逐次採取して分析し、さらに、リボイラの熱量の増減を図る制御弁等の開閉はオペレータ自らが行っている。
【００２２】
ところで、サンプルの分析までの間に一定の時間を必要とするため、分析結果が出るまでの間、プラントの運転を一時停止したり、運転を継続するにしてもフル稼動させるのではなく、分析結果に左右されない限度で生産量を確保するにとどまっていた。
【００２３】
したがって、分析結果が出るまでの間は、製品の生産性が低下するという問題がある。
次に、通常、油の性状の把握には、高価な分析計を設置するかまたは頻繁にサンプルを採取して分析を行っているが、多額のメンテナンス費用を要するとともに、多くの労力を必要とするという問題がある。
【００２４】
また、最近ではプラントの温度、流量、圧力等の状態から回帰式にて性状を推定する技術を導入する場合もあるが、この推定式を作成する場合は、新しい装置が追加されたり、あるいは品質の変更がある度に推定式を構築し直さなければならないとともに、この推定式の構築が熟練したオペレータでなければ対処に難しく、容易に取り扱うことができないという管理運用面での問題もある。
【００２５】
さらに、推定式のパラメータを修正する場合には平均値や前回の結果を参照する必要があるが、混合される基材の品質推定は本質的に論理性が無いため、パラメータの修正に多大な労力と時間がかかるという問題もある。
【００２６】
次に、ニューラルネットワーク技術を用いた油の性状推定の試みが行われ始めているが、研究者が特定の計算機でかつ独自の方法で行っているのが現状で、何人も手軽に取り扱えるものではない。
【００２７】
また、蒸留装置から生産されるナフサの蒸気圧の従来の回帰式による推定結果では、試験値と推定値との差の標準偏差が０．０４７２Ｋｇ／ｃｍ2であり精度的に劣っているという問題もある。
【００２８】
本発明は、前記問題点を解決するために発明されたもので、試験等により得られた実際の製品の性状数値とその時点での製造プラントの運転データのみを準備すれば製品の性状の推定式を構築することができるとともに、この推定式が特定の計算装置を使用しなくても汎用の計算装置で自動的にかつ高精度に構築することができ、この性状の推定式をそのまま制御装置へと入力してプラントへの制御を行うことができる製造プラント制御システムを提供することを技術的課題とする。
【００２９】
また、製造プラントに対する温度、流量、圧力等の制御も制御装置からの制御指令によって自動的に行うことができる製造プラント制御システムを提供することを技術的課題とする。
【００３０】
さらに、サンプルの分析時間に伴う製品の生産性の低下を防止するとともに、高価な分析装置を使用する必要はなく、安価にプラント制御を行うことができる製造プラント制御システムを提供することを技術的課題とする。
【００３１】
【課題を解決するための手段】
本発明は前記課題を解決するため以下の手段を採用した。
本発明に係る製造プラント制御システムは、化学装置にて原料から製品を製造する製造ラインに所定の制御を施す製造プラント制御システムに用いるものである。
【００３２】
そして、製造ラインの所定の箇所における温度、流量、圧力のうち少なくとも１つの値を測定してこの測定値を出力する測定装置と、この測定装置から出力され蓄積した測定値とこの測定値に対応する流体の性状値を推定式作成データとして使用し、ニューラルネットワークを用いて流体に関する性状の推定式を作成する推定式作成手段を有する推定式作成装置と、この推定式作成装置により作成した推定式を入力するとともに、流体の性状の目標値を入力し、測定装置から入力された測定数値を用いて作成した推定式により計算した推定値と目標値とを比較演算してこの比較演算結果に基づいて製造ラインにおける化学装置の所定の箇所における温度、流量、圧力のうち少なくとも１つを制御する制御信号を出力する制御装置とを備えたものである。
【００３３】
本発明によれば、製造ラインの所定の箇所における温度、流量、圧力（これらの和、差、積、比等計算から求められる数値）のうち少なくとも１つを測定装置にて測定する。そして、蓄積したこれら測定値及び実際に測定した流体の性状値の中から推定式の作成に使用する推定式作成データを選択し、ニューラルネットワークを用いた推定式作成装置にて、これら選択された推定式作成データを使用し、流体に関する性状の推定式を作成する。
【００３４】
次に、この推定式を制御装置へと入力し、測定された測定値を用いて推定式から計算した推定値とあらかじめ設定した目標値とを比較演算する。そして、この比較演算結果に基づいて製造ラインにおける化学装置の所定の箇所における温度、流量、圧力の全てまたはいずれかを制御する。
【００３５】
このように流体に関する性状の推定式から流体の性状の推定値を算出することができるので、随時サンプリングをして流体の性状を分析する必要がなく、分析結果を得るまでの間の制御の時間遅れを生ずることがない。
【００３６】
なお、化学装置には、精留装置にて精製原料を加熱しこの精製原料の沸点の差により石油を精製する石油精製装置が含まれる。
さらに、この化学装置には、常圧蒸留装置や減圧蒸留装置または脱ブタン装置若しくは脱イソブタン装置等の原料または第１次製品を第２次製品や最終製品に分留するすべての装置が含まれる。
【００３７】
なお、温度、流量、圧力を測定する測定装置の配置は、最も精度が良く製品の性状における推定式を正確に作成することができる場所に設置することが好ましく、製造ラインの装置等の配置を考慮して適時決定することができる。
【００３８】
次に、この製造プラント制御システムは、推定式作成装置が推定式作成データとして用いた測定値から求めた推定値と測定値に対応する流体の性状値との誤差と、あらかじめ入力した流体に関する推定値の許容誤差とを比較演算し、この比較演算結果に基づいて誤差が許容誤差の範囲外にあるときにネットワーク係数の重み及びしきい値を修正して学習するニューラルネットワーク学習手段を備えている。
【００３９】
これにより誤差が許容誤差の範囲外であるときは、ネットワーク係数の重み及びしきい値を逐次修正し、誤差を常に許容誤差の範囲内として学習精度を高める。
【００４０】
また、推定式作成装置は、測定値からこれら測定値の最大値及び最小値を検索する測定値検索手段と、性状値からこれら性状値の最大値及び最小値を検索する性状値検索手段と、測定値検索手段及び性状値検索手段により検索した最大値及び最小値のうち少なくとも１つを推定式作成データの一部として選択する選択手段とを備えている。
【００４１】
さらに、推定式作成装置は、測定値の測定時を用い、この測定時から使用する測定値及びこの測定値に対応する性状値を任意に抽出し、この測定値及び性状値を推定式作成データとして選択する選択手段を有するものである。
【００４２】
次に、推定式作成装置は、推定式作成データとして用いた測定値より求めた推定値と測定値に対応する流体の性状値との比較演算において、算出した誤差の中から最大誤差を検索する最大誤差検索手段と、この最大誤差を有する推定値の算出に用いた測定値及び性状値を推定式作成データから削除する削除手段とを有している。
【００４３】
このように最大誤差を有する推定値の算出に用いた測定値及び性状値を推定式作成データから削除することにより、誤差を随時縮小させて学習精度を高めることができる。
【００４４】
また、推定式作成装置は、推定式作成データとして用いた測定値より求めた推定値と測定値に対応する流体の性状値を除く性状値との誤差を検証データとして用いるとともに、この検証データを逐次比較する比較手段と、この比較手段に基づいて最も少ない誤差を有する推定値を算出した推定式を格納する格納手段とを有している。
【００４５】
このように検証データを逐次比較しながら最も少ない誤差を有する推定値を算出した推定式を格納することにより、推定式の信頼度を向上させ制御の精度を高めることができる。
【００４６】
【発明の実施の形態】
以下、本実施の形態に係る製造プラント制御システムを図１〜１１に基づいて具体的に説明する。
【００４７】
この製造プラント制御システムは、化学装置を用いて原料から製品を製造する製造ラインに制御を施すものであり、化学装置として石油精製装置を用いたものである。
【００４８】
そして、製造プラント制御システムの構成は、図１に示すように常圧蒸留塔で蒸留され、常圧蒸留塔受槽２に流入した流体からナフサを分留する精留塔１と、この精留塔１の温度、流量を測定する測定装置Ｔ−１、Ｔ−２、Ｔ−３、Ｆ−１、Ｆ−２、Ｆ−３と、測定装置Ｔ−１、Ｔ−２、Ｔ−３、Ｆ−１、Ｆ−２、Ｆ−３が測定した測定値及びこの測定値に対応する流体の性状値を推定式作成データとして用い、流体の推定式４を作成する推定式作成装置３と、この推定式作成装置３と測定装置Ｔ−１、Ｔ−２、Ｔ−３、Ｆ−１、Ｆ−２、Ｆ−３に接続し、推定式作成装置３で作成した推定式４を入力するとともに、推定式４から計算した推定値とあらかじめ設定した目標値との比較演算を行う制御装置５とで形成する。
【００４９】
そして、この製造プラントは、常圧蒸留塔受槽２に一時蓄積された流体をバルブ６を通じて取り入れ、さらにスチルからなる熱交換器７、７で加熱して一部蒸気とし精留塔１へとこの蒸気を流入させる。
【００５０】
ここで、蒸気は、精留塔１の内部でナフサとＬＰＧに分解され、ＬＰＧは、塔頂から取り出されてバルブ８を通じて精留塔受槽９へと取り入れる。この精留塔受槽９は、凝縮器１０にて凝縮し液化したＬＰＧを冷却するものである。
【００５１】
そして、液化したＬＰＧの一部または全部を再び精留塔１に環流させる。このとき精留塔受槽９の内部の液面を浮子式液面測定器１１または超音波の音響インピーダンスを利用した超音波センサ１１等にて測定し液面制御を行う。
【００５２】
すなわち、液面が設定値よりも大きい場合は、制御弁１２等を開いて液化ＬＰＧを系外へと取り去る。
また、設定値よりも小さい場合には、制御弁１２等を絞り液化したＬＰＧを再び精留塔１へと環流させる。次に、環流した液化ＬＰＧは、配管の途中に設けたポンプ１３にて強制的に精留塔１に戻されるが、ポンプ１３から精留塔１までの間には、液化ＬＰＧが必要以上に精留塔１にリフラックスしないように制御弁１４等を設けて流入する液化ＬＰＧの流量を制御している。
【００５３】
次に、精留塔１でも浮子式液面測定器１５等によって液面の制御を行い、設定値よりも大きい場合には、制御弁１６を開いてナフサ液を図示しないガス吸収塔以外の系外へと流出させる。
【００５４】
また、設定値よりも小さい場合には、制御弁１６を絞りナフサ液の流出を停止するかまたは流出量を減少させる。
さらに、精留塔１で分解されたナフサは、系外へと流出させるかまたは図示しないガス吸収塔へとバルブ１９を通じて流入させる。
【００５５】
次に、流体の推定式４を作成する推定式作成装置３にて作成した推定式４を制御装置５へと入力し、制御装置５は、製造プラントの所定の箇所に設けた測定装置Ｔ−１、Ｔ−２、Ｔ−３、Ｆ−１、Ｆ−２、Ｆ−３が測定した測定値を用いて入力された推定式４により推定値を計算し、この推定値とあらかじめ設定した目標値との比較演算を行い、この比較演算結果に基づき制御信号を出力する。なお、本実施の形態では、目標値としてナフサの蒸気圧を用いている。
【００５６】
そして、制御装置５は、この制御信号を精留塔１に備えた制御弁１７に転送し、制御弁１７では、制御装置５からの制御信号に基づいて弁の開閉度を調整し、加熱流体の流量を変更してリボイラ１８の加熱量を随時調節し、精留塔１内の熱量の増減を変更する。
【００５７】
なお、制御弁１７での弁の開閉度やこの開閉度に応じた加熱流体の流量も常時制御装置５へと入力されている。ここで、制御弁１７は、リボイラ１８内への加熱流体の流入量を調節するものであり、この制御弁１７の開閉度を調節してあらかじめ加えられる熱量を制御できるようにしている。
【００５８】
次に、流体をさらにナフサへと分留する精留塔１は、リボイラ１８で発生した蒸気を凝縮液の一部と向流させるか、あるいは向流段階接触させる操作を行うものである。
【００５９】
そして、図２に示すように配管２０を通って流入した流体がリボイラ１８で加熱されて蒸気にされ、このリボイラ１８で発生した蒸気が配管２１を通して精留塔１の内部へと流入する。
【００６０】
次に、この蒸気が塔内を上昇しながら塔頂からの環流液と接触する。そして、塔頂から出たＬＰＧは、配管２２を通って凝縮器１０で凝縮されて液化し精留塔受槽１１に流入する。このＬＰＧの凝縮液の一部は、配管２３を通じて留出液として系外へ取り去られ、残りは再びポンプで強制的に配管２４を通じて塔頂から塔内に戻される。
【００６１】
このように凝縮液の一部または全部を塔内に戻す環流によって、低沸点成分に富む塔頂からの凝縮液と接触し、低沸点成分が蒸気相中に移動するため、塔内を上昇するにつれて一層低沸点成分に富むようになる。また、液は塔内を下降するにつれて一層高沸点成分に富むようになる。
【００６２】
なお、塔内の蒸気流量は、リボイラ１８における伝熱速度または原料供給速度若しくは塔頂からの環流液量によって定まる。
次に、製造プラントの所定箇所における温度、流量、圧力を測定する測定装置Ｔ−１、Ｔ−２、Ｔ−３、Ｆ−１、Ｆ−２、Ｆ−３は、それぞれ温度センサＴ−１、Ｔ−２、Ｔ−３、流量センサＦ−１、Ｆ−２、Ｆ−３、圧力センサを用い、温度センサＴ−１、Ｔ−２、Ｔ−３は、接触式と非接触式に大別され、接触式としては、使用温度範囲の広いサーミスタや白金測温抵抗体または熱伝対を用いることができる。また、非接触式センサとしては、放射エネルギーを光学系や電子回路で集める放射温度計を用いることができる。
【００６３】
ここで、温度センサＴ−１、Ｔ−２、Ｔ−３の配置は、図１に示すように精留塔の塔頂部に温度センサＴ−１を設け、スチルからなる熱交換器７、７から精留塔へと流体を流入させる配管に温度センサＴ−２を設けるとともに、リボイラ１８から精留塔へと流体を流入させる配管に温度センサＴ−３に設けている。
【００６４】
次に、流量センサＦ−１、Ｆ−２、Ｆ−３は、配管内に絞り（オリフィス）を設けて、その前後の差圧から流量を求める差圧式流量計を用いている。
さらに、流速に比例した起電力を測定して速度を求める電磁流量計や流体の通る配管内に感温抵抗線を張り２点間の温度差により流速を求める熱線式流量計または流体の移動速度によって生じる超音波ドップラー効果を利用した超音波流量計を用いることもできる。
【００６５】
そして、流量センサＦ−１、Ｆ−２、Ｆ−３の配置は、常圧蒸留塔受槽２からスチルからなる熱交換器７、７へとつながる配管２０に流量センサＦ−１を設け、精留塔受槽９から精留塔１へと液化ＬＰＧを環流させる配管２４に流量センサＦ−２に設けるとともに、精留塔１から取り出したナフサをガス吸収塔へと流入させる配管２６に流量センサＦ−３を設けている。
【００６６】
なお、本実施の形態では圧力センサを設けてはいないが、圧力を推定式作成データに加えて推定式４を作成する場合は、圧力センサを適当な場所に設けることもできる。
【００６７】
ここで、流体の物質間に作用する力学的エネルギーを検出する圧力センサは、機械量を電気信号として取り出すブルドン管や機械量を直接電気量に変換するストレンゲージまたはダイヤフラムの特徴を利用した静電容量形圧力センサ等を用いることができる。
【００６８】
次に、流体の推定式４を作成する推定式作成装置３は、ニューラルネットワークを用いた学習機能を有するパーソナルコンピュータであり、あらかじめ蓄積した測定値及びこの測定値に対応する流体の性状値から推定式４を作成するものである。
【００６９】
ここで、推定式作成装置３の原理は、図３に示すようにプラントに配置した測定装置Ｔ−１、Ｔ−２、Ｔ−３、Ｆ−１、Ｆ−２、Ｆ−３からの温度及び流量の測定値とこの測定値に対応する性状値（本実施の形態で使用する性状値は、蒸気圧の試験値）が推定式作成装置３へと入力される。
【００７０】
次に、必要に応じて入力された測定値及びこの測定値に対応する性状値の並べ替えを行い、この後に推定式４の作成操作が行われる。なお、これら推定式４は、ＣＬ言語、ＦＯＲＴＲＡＮ言語、ＢＡＳＩＣ言語の３つの言語で作成され、制御装置５に入力される。
【００７１】
次に、制御装置５では、あらかじめ入力された測定値を用いて推定式４により推定値（本実施の形態で使用する推定値は、蒸気圧の値）を計算し、あらかじめ設定した目標とする目標値（本実施の形態で使用する目標値は、蒸気圧の値）と比較演算を行い、製造プラントに制御信号を出力するものである。
【００７２】
なお、推定式４の作成は、原則としてオフラインで一度だけ行い、作成された推定式４は、生産する流体をこれまでにない値に大きく変更する場合等を除いて再度の推定式４の作成は行わない。
【００７３】
また、制御装置５は、推定式４に基づいて連続して製造プラントの制御を行うとともに、製造プラントからは常時運転データ（温度、流量の測定値）が制御装置５に入力されこれら測定値をメモリに格納し、さらに、測定値を用いて推定式４により推定する蒸気圧の値を連続して計算する。
【００７４】
次に、推定式４の作成に用いるニューラルネットワークは、入力層に与えられた信号が各層間の結合の重みによって変換されながら出力層のユニットの値として出力される。
【００７５】
しかし、これだけでは、ある入力パターンに対し特定の出力パターンが出るのみであるから、入力パターンに対し望ましい出力が出るように重み付けを調整する。この調整方法の代表的なものがバックプロパゲーション法である。
【００７６】
ここでは望ましい出力パターンを教師信号とし、実際の出力パターンとの誤差を入力層へ向かって伝搬して各層間の重み付けを変え、前記誤差を小さくする方向に学習させるものである。
【００７７】
学習段階では、ある入力パターンに対し、ネットワークを動かして得られる出力パターンをまず計算する。その出力パターンと望ましい出力パターン（教師信号）との誤差を計算し、それを学習信号として入力層側へと伝搬させ結合の重みを改善していく。学習信号が計算されると、結合の重みの修正量が決定され、その修正量に従って結合の重みを修正する。以上を繰り返すことで、出力層からの出力値と教師信号との誤差が小さくなる。
【００７８】
以下に述べる処理は、このようなニューラルネットワークの原理を簡単に説明するものである。
ここで、図４に示すように第１番目を入力層、第Ｎ番目を出力層とし、これらの間のＮ−２層を中間層とする。層間の結合は、層番号ｎから次の層ｎ＋１へ結合しているだけで、飛び越し結合はないものとする。
【００７９】
また、これらの層間の結合は、それぞれの層のすべてのユニットが互いに結合している完全結合型とする。
そして、図５に示すように第ｎ層のｉ番目のユニットの出力値をＸniとし、第ｎ−１層のｊ番目のユニットから第ｎ層のｉ番目のユニットへの結合の重みをＷn,n-1i,jとする。
【００８０】
次に、図６に示すように入力層から出力層への信号伝播を第ｎ層のｉ番目のユニットに着目して考えると、第ｎ層のｉ番目のユニットの出力値Ｘniは、
ｕ  ＝ΣＷn,n-1i,j・Ｘn-1j・・・（１）
Ｘni＝ｆ（ｕni−ｈni）    ・・・（２）となる。
【００８１】
ここで、ｕni は、第ｎ層のｉ番目のユニットの内部状態であり、ｈni は、そのしきい値である。また、ｆは、伝達関数といい、
一般的にｆ（ｘ）＝１／１＋ｅｘｐ（ａ−ｘ）・・・（３）
で表される。
【００８２】
この関数は、シグモイド関数ともいい、ａは適当な実数を代入し通常は、０で良い。
そして、Ｘni の計算は、まず（１）式から前の層ｎ−１のユニットｊからの出力値と、これがたどるであろう結合路固有の重みの積を層ｎ−１のすべてのユニットに対して合計する。そして、この値ｕni が注目のユニットの内部状態となる。
【００８３】
これからしきい値ｈni を引いた値を伝達関数に作用させて出力値Ｘni を得る。また、しきい値ｈni は、（１）式から
ｕni ＝ΣＷn,n-1i,j・Ｘn-1j−ｈni・・・（４）
Ｘni ＝ｆ（ｕni）                ・・・（５）
となる。
【００８４】
さらに、（４）式から−ｈni は、−ｈni×１．０と考えれば常に１．０を出力するユニットが結合の重み−ｈni で結合しているものとみなせる。
信号は、このように伝播するが、入力層からの出力値だけは入力層に与えた値がそのまま出力される。すなわち、入力層のみは伝達関数、しきい値ともに関係しないことになる。
【００８５】
次に、学習段階では、最初にある入力パターンに対してネットワークを動かして得られる出力パターンを計算する。その出力パターンと望ましい出力パターンとの誤差を計算し、これを学習信号として入力層の方へ伝播させながら結合の重みを修正して行く。ここで、望ましい出力パターンを教師信号という。
【００８６】
次に、学習の与え方は、出力層が戻す学習信号と、これより前段の層のユニットが戻す学習信号とでは異なる。出力層のユニットｉから戻される学習信号は、図７に示すように出力層からの出力値と教師信号を用いて、
δNi ＝（ｄi−ＸNi）ｆ′（ｕNi）  ・・・（６）
となる。
【００８７】
次に、Ｎ−１層よりも前の層が戻す学習信号を決定する。ｎ層のユニットｉからｎ−１層のユニットへ向かって戻される学習信号δNi は、
δNi ＝ｆ′（ｕNi）Σkδn+1k・Ｗn+1,nk,i ・・・（７）
から求める。
【００８８】
すなわち、図８に示すようにｎ層のユニットｉからｎ＋１層へ結合している道を逆に伝わって、そのユニットに集まってくるｎ＋１層からの学習信号は、結合が固有に持っている重みを乗して合計される。これと伝達関数の微分との積がとられて学習信号として扱う。
【００８９】
このようにして学習信号が計算されると次に結合の重みの修正量
ΔＷn,n-1i,j（ｔ）＝ηδniＸn-1j＋αΔＷn,n-1i,j（ｔ−１）・・・（８）
式を用いて決定する。
【００９０】
ここで、ΔＷn,n-1i,j（ｔ）は、ｎ−１層のユニットｊとｎ層のユニットｉとの間の結合の重みに対する修正量を示し、ΔＷn,n-1i,j（ｔ−１）は、前回の修正量を示す。
【００９１】
ここでは、収束計算を繰り返しているから今回をｔで表すと前回はｔ−１となる。また、ηは学習定数で収束の速度に関係する。αは安定化係数で前回の重みの修正量を用い、収束時の振動を抑制する効果がある。そして、（８）式のη、αには１．０以下の正の実数の範囲で適当な値を与える。
【００９２】
次に、修正量が決定すると、
Ｗn,n-1i,j（ｔ＋１）＝Ｗn,n-1i,j（ｔ）＋ΔＷn,n-1i,j（ｔ）式によって結合の重みを修正する。
【００９３】
しきい値の修正については各ユニットに対して、常時１．０を出力するユニットからしきい値に相当する結合の重みをもって信号が来ていると考える。したがって、これに対する学習信号は、（６）、（７）式で求めたものを用い、修正量は（８）式でＸn-1i＝１とみなして次式を得る。
【００９４】
Δｈni（ｔ）＝ηδniαΔｈni（ｔ−１）
したがって、修正のための式は、
ｈni（ｔ＋１）＝ｈni（ｔ）＋Δｈni（ｔ）
となる。
【００９５】
以上の手順を繰り返し、出力層からの出力値と教師信号との誤差を小さくして行くものである。
次に、本実施の形態に係るニューラルネットワークを用いた推定式４の作成手順をフローチャート図９に基づいて説明する。
【００９６】
最初にメモリからの読込みと保存先の指定をして（ステップ４０）、ディスプレイに表示された操作一覧からメニューを選択する。ここで、操作一覧には、保存学習結果ファイルで継続学習（ステップ６７）、新規学習（ステップ４１）、推定値と実際値（蒸気圧の試験値）の一覧表作成（ステップ６９）、学習結果ファイルから推定式４作成（ステップ７１）、推定値と実際値（蒸気圧の試験値）を図にプロット（ステップ７３）、運転データ（推定式作成データ）を手入力して推定計算実施（ステップ７５）、処理終了（ステップ７８）の各項目がある。
【００９７】
そして、新規学習（ステップ４１）を選択して実行すると必要項目を入力するための画面が表示される（ステップ４２）。
ここで、必要項目には、▲１▼プラントの運転時に蓄積した測定値の数（ここでは、蒸留装置等の温度、原料の流量、圧力）、▲２▼学習に使用する運転データ数（推定式作成データ）、▲３▼検証に使用する運転データ数（推定式の精度確認データ）、▲４▼許容誤差、▲５▼学習の最大回数、▲６▼学習に必要な定数（α、ε）である。
【００９８】
次に、これらの値を入力すると運転データ（推定式作成データ）の並べ替えの有無を選択する（ステップ４３）。そして、並べ替えを実施すると以下の手順で並べ替えが行われる（ステップ４４）。
【００９９】
▲１▼推定対象の実際値（蒸気圧の試験値）の最大値と最小値を選別してこれらを運転データ（推定式作成データ）として必ず使用する。▲２▼蓄積された温度、流量、圧力等の最大値と最小値を選別してこれらを運転データ（推定式作成データ）として必ず使用する。▲３▼蓄積した値の年月日から任意に運転データ（推定式作成データ）を選別する。
【０１００】
ここで、年月日から任意に運転データ（推定式作成データ）を選別する方法は、運転データ（推定式作成データ）を所定の間隔を開け何日か置きに選択したり、何時間置きに選択する等である。
【０１０１】
次に、並べ替えが終了したかまたはステップ４３に戻って運転データ（推定式作成データ）の並べ替えの無を選択すると、運転データ（推定式作成データ）を学習用と検証用とに選別する（ステップ４５）。そして、重みとしきい値に乱数が代入される（ステップ４６）。以上の操作が行われると推定式作成装置３は学習を開始する（ステップ４７）。
【０１０２】
次に、画面には、学習の強制停止の有無を選択する表示が表れ、学習の強制停止の有無を選択する（ステップ４８）。ここで、学習の強制停止を行わない場合は、最大誤差を有する学習データ（推定式作成データ）を学習対象から除外するか否かを選択する（ステップ４９）。
【０１０３】
ここで、最大誤差とは、推定式作成データとして用いた測定値より求めた推定値と、この測定値に対応する流体の性状値との比較演算によって算出された誤差のうちの最大の誤差をいう。また、学習データとは、推定式の算出に用いた測定値及び性状値をいう。
【０１０４】
そして、除外を行わない場合は、現時点の学習結果の強制保存の有無を選択する（ステップ５０）。次に、強制保存を行わない場合は、検証制度の強制チェックの有無を選択する（ステップ５１）。
【０１０５】
さらに、強制チェックを行わない場合は、学習データ（推定式作成データ）１番目からｎ番目までの推定計算を行う（ステップ５２）。そして、推定計算をした後に誤差が許容誤差の範囲内にあるか否かを判断する（ステップ５３）。
【０１０６】
ここで、誤差とは、推定式作成装置が推定式作成データとして用いた測定値を使用して推定式より計算した推定値と、この測定値に対応した流体の性状値（実測値）との誤差をいい、許容誤差とは、あらかじめ入力した流体に関する推定値の許容誤差をいう。
【０１０７】
この判断において誤差が許容誤差の範囲外であるときは、全重み及びしきい値を修正する（ステップ５４）。また、誤差が許容誤差の範囲内であるときやステップ５４で全重み及びしきい値を修正した場合は、学習データがｎ番目か否かの判断を行う（ステップ５５）。
【０１０８】
ここで、学習データがｎ番目でないときは、ステップ５２に戻って操作を繰り返し、学習データがｎ番目であるときは、検証精度チェックのタイミング時期があっているか否かの判断を行い（ステップ５６）、タイミング時期があっている場合は、検証データに使用する運転データ（ここで運転データとは、推定式作成データとして用いた測定値を除く、実際の製品から測定した蒸気圧、温度、流量、圧力をいう。）から検証精度のチェックを行う（ステップ５７）。そして、検証精度のチェックを行った後に検証精度が過去最高であるか否かの判断を行う（ステップ５８）。
【０１０９】
検証精度が過去最高である場合は、学習結果ファイル（最も少ない誤差を有する推定値を算出した推定式４）を保存する（ステップ５９）。なお、ステップ５６に戻って検証精度チェックのタイミング時期があっていない場合、さらに、検証精度が過去最高ではない場合、学習結果ファイル（推定式４）を保存した場合は、今回の学習回数と最大学習回数とがイコールであるか否かの判断を行う（ステップ６０）。
【０１１０】
次に、今回の学習回数と最大学習回数とがイコールでない場合は、ステップ４８に戻って学習を繰り返し（ステップ４８）、今回の学習回数と最大学習回数とがイコールの場合は、メインメニューに戻って操作一覧からメニューを選択する。
また、ステップ４８に戻って学習の強制停止を選択すると（ステップ４８）、メインメニューに戻って操作一覧からメニューを選択する。さらに、ステップ４９に戻って学習データ（推定式作成データ）を学習対象から除外するを選択すると（ステップ４９）、現時点での誤差が最大の学習データ（推定式作成データ）を学習対象から除く操作を行い（ステップ６１）、ステップ５２に進んで学習操作を行う（ステップ５２）。
【０１１１】
また、ステップ５０に戻って学習結果の強制保存を選択すると（ステップ５０）、強制保存を行い（ステップ６２）、ステップ５２に進んで学習操作を行う（ステップ５２）。そして、ステップ５１に戻って検証精度の強制チェックを選択すると（ステップ５１）、ステップ５７に進んで検証データ（蒸気圧の試験値）の検証精度チェックを行う（ステップ５７）。
【０１１２】
次に、メインメニューに戻って保存学習結果ファイルで継続学習（ステップ６７）を選択するとステップで保存された保存学習結果ファイルの読み込みが行われ（ステップ６８）、ステップ４７に進んで学習が開始される（ステップ４７）。
【０１１３】
次に、メインメニューから推定値と実際値（蒸気圧の試験値）の一覧表の作成を選択すると（ステップ６９）、一覧表の作成が行われて（ステップ７０）、再びメインメニューに戻る。また、メインメニューから学習結果ファイルから推定式４作成を選択すると（ステップ７１）、ＣＬ言語及びＦＯＲＴＲＡＮ言語並びにＢＡＳＩＣ言語の３種類の言語で推定式４が作成され（ステップ７２）、再びメインメニューに戻る。
【０１１４】
次に、メインメニューから推定値と実際値（蒸気圧の試験値）とのプロット図作成を選択すると（ステップ７３）、学習データ（推定式作成データ）と検証データ（蒸気圧の試験値）別にプロット図が作成され（ステップ７４）、再びメインメニューに戻る。
【０１１５】
さらに、メインメニューから運転データ（推定式作成データ）を手入力して推定計算実施を選択すると（ステップ７５）、運転データ入力画面に変わり運転データ（推定式作成データ）を入力すると（ステップ７６）、推定計算が実施される（ステップ７７）。最後にメインメニューから終了を選択すると処理が終了する（ステップ７８）。
【０１１６】
次に、測定値を用いて入力された推定式４から推定値を計算する制御装置５は、プラント制御用コンピュータ（以下、ＤＣＳという）を用い、このＤＣＳ５は、一般名称をＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ・Ｃｏｎｔｒｏｌ・Ｓｙｓｔｅｍという。
【０１１７】
ここで、図示はしていないがＤＣＳ本体５とこのＤＣＳ本体５にそれぞれ接続したキーボード及びディスプレイ等により形成する。さらに、ＤＣＳ本体５は、図１０に示すように中央処理装置５ａ（以下、ＣＰＵという）と、主記憶装置５ｃ（以下、メモリという）と、入力部５ｂと、出力部５ｄから構成される。
【０１１８】
そして、ＣＰＵ５ａは、与えられたデータに対して四則演算、論理演算及び大小比較等を行う演算部と実行される命令のアドレスをもとにメモリ５ｃからＣＰＵ５ａに命令を取り込み、命令の内容を解読し必要な動作指示を他の装置に対して出力する制御部とからなる。
【０１１９】
この制御部は、入力部５ｂに対して入力制御指令を出し（Ｓ−３０）、メモリ５ｃに対しては、メモリ制御指令を出し（Ｓ−３１）、出力部５ｄに対しては、出力制御指令を出す（Ｓ−３２）。そして、入力部５ｂより入力されたコマンドは最初にメモリ５ｃへと転送されて（Ｓ−３３）、メモリ５ｃでは、与えられたコマンドからデータ及び命令を選択するとともに選択されたデータ及び命令をＣＰＵ５ａの制御部に転送する（Ｓ−３４）。
【０１２０】
その後、制御部では、メモリ５ｃから転送されたデータ及び命令を解読して、必要な動作指示を演算部に与える（Ｓ−３５）。演算部では、与えられたデータ及び命令に対して四則演算、論理演算及び大小比較等の演算を行う。
【０１２１】
このようにＣＰＵ５ａで処理されたデータ及び命令は、再びメモリ５ｃにフィードバックされ（Ｓ−３６）、その結果を出力部５ｄに転送する（Ｓ−３７）。そして、制御部は、［命令取り出し→解読→アドレス計算→データの取り出し→命令の実行］という過程を順に繰り返して命令を実行していく。
【０１２２】
そして、ＤＣＳ５は、加えられる熱量と制御弁１７の開閉度に対応した加熱流体の流量との相関関係をマップの形式でメモリ５ｃに格納しているとともに、あらかじめ設定した目標とする目標値（蒸気圧の値）と熱量との相関関係をマップの形式でメモリ５ｃに格納している。
【０１２３】
次に、このＤＣＳ５が行う制御方法をフローチャート図１１に基づいて説明する。最初に推定式作成装置３により作成された推定式４がＤＣＳ５へと入力される（ステップ８０）。次に、推定値の計算に使用する測定値をメモリから読み込む（ステップ８１）。
【０１２４】
そして、読み込んだ測定値を用いて推定式４により推定値（蒸気圧の値）を算出する（ステップ８２）。
次に、制御対象である加熱流体の流量の実測値が常時入力される（ステップ８３）。ここで、制御弁１７の開閉度に基づいてリボイラ１８を加熱する加熱流体の流量を算出することや加熱流体の流量からリボイラ１８に加えられる熱カロリーを算出する機能を有することもできる。
【０１２５】
次に、あらかじめ設定した目標とする蒸気圧の目標値がメモリから読み込まれる（ステップ８４）。そして、算出した推定値と読み込んだ目標値との比較演算が行われ（ステップ８５）、推定値が目標値の範囲内にあるときは、現状のままでプラントの運転が行われる（ステップ８６）。また、推定値が目標値の範囲外であるときは、制御弁の開閉度の調節を行い、加熱流体の流量を変更して（ステップ８７）、リボイラでの加熱量の増減を図り精留塔１内の熱量を変更する。
【０１２６】
このようにすることで、たとえば推定値が目標値の範囲よりも大きい場合は、制御弁１７を開いてリボイラ１８での加熱量を増加させ精留塔１内の熱量を増やす。
【０１２７】
これにより沸点の低いＬＰＧの抜き出し量が増え、精留塔受槽１１での液面が上昇し、液化ＬＰＧを外部に逃がすことになる。この結果、精留塔１塔底のナフサのＬＰＧ分が減少しナフサの蒸気圧が減少する。
【０１２８】
また、推定値が目標値の範囲より小さい場合は、制御弁１７等を絞りリボイラ１８での加熱量を減少させ精留塔１内の熱量を減らす。このようにすることで蒸気圧をコントロールするものである。
【０１２９】
【発明の効果】
本発明に係る製造プラント制御システムによれば、実際の試験値とその時点での製造プラントの運転データのみを準備すれば推定式作成装置により推定式を構築することができる。したがって、オペレータが逐次流体の蒸気圧を測定し、この測定結果に基づいて推定式を構築する必要がない。
【０１３０】
また、推定式を構築する知識がなく、かつ、特定の計算装置を使用しなくても通常の計算装置で自動的に高精度な推定式を構築することができる。
さらに、この推定式をそのまま制御装置へと入力することによって、制御装置では、推定式から推定値を計算しあらかじめ設定した目標値との比較演算を行いプラントへの適切な制御を行うことができる。
【０１３１】
次に、サンプルの分析時間に伴う生産量の制限を行う必要がないことから、効率よく生産性の向上を図ることができるとともに、高価な分析装置を設ける必要もなく、安価に製造ラインへの制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態に係る製造プラントの構成図
【図２】本実施の形態に係る精留塔の構成図
【図３】本実施の形態に係るプラント制御のブロック図
【図４】本実施の形態に係るニューラルネットワークの説明図
【図５】本実施の形態に係るニューラルネットワークの説明図
【図６】本実施の形態に係るニューラルネットワークの説明図
【図７】本実施の形態に係るニューラルネットワークの説明図
【図８】本実施の形態に係るニューラルネットワークの説明図
【図９】本実施の形態に係る推定式作成装置のフローチャート図
【図１０】本実施の形態に係る制御装置のブロック図
【図１１】本実施の形態に係る制御装置のフローチャート図
【図１２】従来の製造プラントの構成図
【符号の説明】
１  ・・・精留塔
２  ・・・蒸留塔受槽
３  ・・・推定式作成装置
４  ・・・推定式
５  ・・・制御装置
６  ・・・制御弁
７  ・・・熱交換器
８  ・・・制御弁
９  ・・・精留塔受槽
１０  ・・・凝縮器
１１  ・・・液面測定装置
１２  ・・・制御弁
１４  ・・・制御弁
１５  ・・・液面測定装置
１６  ・・・制御弁
１７  ・・・制御弁
１８  ・・・リボイラ
１９  ・・・制御弁
Ｔ−１・・・温度センサ
Ｔ−２・・・温度センサ
Ｔ−３・・・温度センサ
Ｆ−１・・・流量センサ
Ｆ−２・・・流量センサ
Ｆ−３・・・流量センサ
１００・・・精留塔
１０１・・・蒸留塔受槽
１０２・・・吸収塔
１０３・・・凝縮機
１０４・・・精留塔受槽
１０５・・・液面測定装置
１０６・・・制御弁
１０８・・・制御弁
１０９・・・液面制御装置
１１１・・・制御弁
１１２・・・リボイラ
【図１】
0003844383.tif 000002
【図２】
0003844383.tif 000003
【図３】
0003844383.tif 000004
【図４】
0003844383.tif 000005
【図５】
0003844383.tif 000006
【図６】
0003844383.tif 000007
【図７】
0003844383.tif 000008
【図８】
0003844383.tif 000009
【図９】
0003844383.tif 000010
【図１０】
0003844383.tif 000011
【図１１】
0003844383.tif 000012
【図１２】
0003844383.tif 000013