－新技術紹介－
●ソフトセンサーによる反応率の管理
Management of Chemical Reaction Using Soft Sensors─────────────────────────────────────────────────────

石川京平 D 、橋本直樹 E Kyouhei Ishikawa, Naoki Hashimoto
Key Word : Soft Sensor, Machine Learning, Process Management

１ 緒言

析計を設置する必要はない。ソフトセンサーを活用することで反応停止判断のための分析回数を削減できるため、作業負 化学プラントのバッチ反応を目標反応率で停止するために荷を軽減できる。また、分析の場合と異なり反応率が分かる

は、反応液の採取、分析および分析結果を受けてのアクショまでに時間遅れが無いため、最適なタイミングで反応停止判図１）。反応率が低い場合は反応を継続したンが必要である（図断ができる。その結果、製品品質の安定化が期待できる。

後、一連の作業を繰り返すため人手と時間がかかる。

 本稿では、ソフトセンサーについて簡単に紹介したのち、また、適切なタイミングで反応を停止できなかった場合、製品品質がばらつき、規格から外れるリスクが高まる。

アクリル酸エステル合成反応におけるソフトセンサーの有効性を検討した結果を報告する。

 この問題の解決策として、反応率と相関する分析計を新た２ ソフトセンサーに設置し、反応率の代替として連続的にモニターすることも行われている。しかし、設置コストや反応液の性状、法規制などの観点から分析計の設置が難しいケースもある。

 物理的な計器によってプロセス変数を直接測定するセンサ

 もう一つの解決策として、ソフトセンサーの利用が考えらーをハードセンサーとよぶ。温度計や流量計などがこれに該れる。ソフトセンサーとは、リアルタイムで測定可能な温度当する。これに対して、ハードセンサーの測定値を入力しなどのプロセス変数の値を用いて、反応率などのリアルタイて、目的のプロセス変数を計算で予測するセンサーをソフトムで測定困難なプロセス変数の値を予測するセンサーであり、センサーとよぶ。物理的な計器ではなく、ソフトウェアとし検出部等の物理的な部品をもたないセンサーである（図図２）。てのセンサーであることからソフトセンサーとよばれてお既設計器の値からソフトセンサーが構築できれば、新たに分り、様々な化学プロセスで活用されている１）２）。



図１ バッチ反応の反応時間と反応率、反応停止を判断するための作業 

図２ ソフトセンサーによる反応率の管理イメージ* 東亞合成株式会社 Ｒ＆Ｄ総合センター 基盤技術研究所
Base Technology Laboratory, General Center of R&D, Toagosei Co., Ltd.
** 東亞合成株式会社 Ｒ＆Ｄ総合センター 生産技術研究所
Productive Technology Laboratory, General Center of R&D, Toagosei Co., Ltd.
東亞合成グループ研究年報1-175(1'第  号
東亞合成グループ研究年報 7 TREND 2022 第25号

 統計学では、予測の対象となる変数を目的変数 y、目的変ソフトセンサーの構築には、線形回帰手法の一つである数の予測に用いる変数を説明変数 X とよんでいる。ソフトPartial Least Squares（PLS）法３）を用いた。PLS 法は目的センサーは、説明変数 X と目的変数 y との間で構築された変数 y との共分散が最大になるように主成分を抽出してから関数 y = f(X) と考えることができる。ここで、説明変数 X最小二乗法によってモデルを構築する手法である。多重共線は温度や圧力などリアルタイムで測定可能な値、目的変数 y性を回避できるといったメリットがあることから、ソフトセは反応率などリアルタイムで測定困難な値である。ソフトセンサーの構築によく利用される手法である。

ンサーを用いることで、反応率などの値をあたかもリアルタ

本検討においては、説明変数 X のほとんどが反応の進行にイムで測定しているかのように取得することができる。

伴って線形的に変化することから線形回帰手法が適している

ソフトセンサーは、過去に測定された目的変数 y と説明と判断した。また、説明変数 X にはノイズが含まれることか変数 X の間で回帰分析を行うことによって構築される。構ら、ノイズの影響を受けにくい線形回帰手法である PLS 法を築されたソフトセンサーによって目的変数 y をリアルタイ採用した。

ムで予測できるが、あくまでも予測値であるため、実測値とソフトセンサーの予測精度評価には、Leave-one-out（LOO）法を用いた。LOO 法による予測精度の評価手順を以下に示すの誤差が充分に小さいことを確認する必要がある。

（図図４）。

３ ソフトセンサーの有効性検討①全データのうち１つをテストデータ、残りを学習データ

 当社のアクリル酸エステル合成プロセスのデータを用いて、②学習データを PLS 法でフィッティングしてテストデーとして分割する
ソフトセンサーの有効性を検討した。このプロセスはバッチタで誤差を計算するプロセスであり、目標反応率である 77.8～80.0％に到達した③全データが１回ずつテストデータになるように①と②時点で反応を停止させる。目標反応率に到達しているかどうを繰り返し、それらを集計して総合的な予測精度とする

かは、過去の反応時間の実績を目安にして分析を行い確認している。１バッチあたり２、３回の分析が必要になるケースもあり、手間と時間がかかる作業である。そこでソフトセンサーによって分析の回数を減らすことが可能かという視点で検討を行った。具体的には、目標反応率が 78.9±1.1％であることから 1.1％以下の誤差で予測することが可能かどうか検討した。また、最適なタイミングでの反応制御が可能であるか確認するため、１バッチの反応中に反応率をリアルタイムに予測できるか検討した。


図４ /HDYH2QH2XW 法による評価

３ ．１ 検 討 に用 い た デ ー タ と手 法検討には過去 32 バッチ分のデータを使用した。ハードセンサーの測定値は１分毎に自動取得されており、バッチ毎に保存されている。このような時系列データの中から、反応液をサンプリングした時点のデータを抜き出して１つの表に集約し、反応率の分析値を加えて検討データとした（図図３）。分
析によって得られた反応率を目的変数 y とし、反応時間と計器の値を説明変数 X とした。
サンプリングした時点の計器値
分析値（説明変数;）（目的変数\）

集約

反応時間

内温 外温 …



反応率

[[[

[[[

[[[

…

/RW

[[[

各バッチの時系列データ

検討用データ

図３ 検討に用いたデータ
東亞合成グループ研究年報1-275(1'第  号
東亞合成グループ研究年報 8 TREND 2022 第25号

３．２ ソフトセンサーの予測誤差

表１ 目標反応率 での予測誤差

 ソフトセンサーを構築する前に、反応時間と反応率にどのような関係があるか確認した（図図５）。反応時間が長くなると平均誤差

最大誤差

反応率は高くなる傾向があり、高い相関を示していることが反応時間で予測





わかる。しかし、目標反応率の範囲に着目すると、同じようソフトセンサーで予測





な反応時間でも目標反応率範囲に入る場合と入らない場合がある。つまり、毎バッチ同じ時間で反応停止をすることは困～％

難であると考えられる。

３．３ ソフトセンサーによる反応率のリアルタイム予測
前項で、今回構築したソフトセンサーの誤差が充分に小さいことを示した。このソフトセンサーを利用してリアルタイムで反応率を予測した結果を図図  に示す。ソフトセンサーの構築に使用したデータが目標反応率近くに偏っているため、反応初期の予測値は信頼できない。一方で、目標反応率近くでは実測値に近い値を予測できていることが確認できる。
 表１でみたように、本検討では目標反応率の範囲はソフトセンサーが有効な範囲であるといえる。ソフトセンサーによる予測値が約 79％となった時点で反応停止すれば、目標反応率である 77.8～80.0％の範囲内に収めることが可能だと考

図５ 反応時間と反応率の関係えられる。このようにソフトセンサーが有効な範囲を適切に設定すれば、任意の反応時間における反応率を取得できる。

反応時間から反応率を予測した場合の予測誤差と、ソフトしたがって、ソフトセンサーが有効な範囲内において、最適センサーで反応率を予測した場合の予測誤差を比較した結果なタイミングで反応停止判断を行うことが可能だと考えられを表表１に示す。いずれの場合も平均誤差は充分に小さい結果る。となった。しかし、最大誤差に着目すると、反応時間による予測では目標である誤差 1.1％以下を達成できていない。それに対し、ソフトセンサーによる予測では目標反応率の範囲で誤差 1.1％以下を達成できることが分かった。したがって、反応停止判断のための分析回数を削減することが可能だと考えられる。具体的には、現状１バッチあたり２、３回の分析を行っているところ、確認のための１回の分析に減らすことは充分に可能だと考えられる。

図６ ソフトセンサーによる反応率のリアルタイム予測 東亞合成グループ研究年報1-375(1'第  号
東亞合成グループ研究年報 9 TREND 2022 第25号

４ 結論
 アクリル酸エステル合成プロセスにおいて、ソフトセンサーの有効性を検討した結果、実際の反応率を小さい誤差で予測できることが確認できた。データ数を増やすことで更に誤差の小さいソフトセンサーを構築することも可能である。分
析値の代わりにソフトセンサーの予測値を利用することで、分析回数の削減や最適なタイミングでの反応制御が可能になる。本稿では触れなかったが、ソフトセンサーを実運用してく際には、ソフトセンサーの劣化＊などの問題も存在する。今後は、これらの課題に対する検討や他のプロセスに対する有効性の検討を行い、操業の省力化・品質の安定化に取り組んでいく。
＊：ソフトセンサーの説明変数となっているハードセンサ
ーの劣化や異常によって正しい予測値が得られないこと。

引用文献
H. Kaneko, K. Funatsu, Ind. Eng. Chem. Res., 54, 700(2015).



H. Kaneko, K. Funatsu, AIChE J., 62, 717 (2016).

S. Wond, M. Sjö strö m, L. Eriksson, Chemom. Intell.

Lab. Syst., 58, 109 (2001).

東亞合成グループ研究年報1-475(1'第  号
東亞合成グループ研究年報 10 TREND 2022 第25号