２０２１年度 ＪＰＥＣフォーラム

石油精製・ケミカル原料化に係る最適化・効率化に資する最新デジタル技術の調査
２０２１年５月１２日
一般財団法人石油エネルギー技術センター
総務部 調査情報グループ
技術企画部－禁無断転載・複製 ©JPEC ２０２１－

内容
１．背景と調査内容
石化シフトの必要性 ＆ デジタル技術利活用（DX）
製油所の最適化・効率化に資する最新デジタル技術

２．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査➢ アスペンテック➢ 横河電機（株）ほか➢ まとめ

３．製油所現場データを利用するためのオンライン分析の現状➢ 背景（製油所で活用されるオンラインアナライザーラインナップ）➢ 近赤外分光分析（NIR）－横河電機（株）➢ RTC（Real Time Crude）－アヴィバ（株）

４．まとめ
2

１．調査の背景 石化シフトの必要性 ＆ デジタル技術利活用（DX）
柔軟生産石化シフト

燃料油の需要減退が避けられなくなり、化学品得率を上げることが進むべき方向性の一つと考える。（目的生産物・石化品の収率最大化）

・中国、インド、中東を中心に製油所新設が実施・計画・既存製油所よりはるかに高い石化製品得率を有す。
➢ 石化コンプレックスとして初めから設計➢ 石化品が主力製品、石油は副生物！

100

product yields (wt%)

海外の石化コンプレックス化
Crude Oil-to-Chemicals（COTC）

80

Others

8Jet/Kerosene

DieselGasoline

Chemicals

17427260
40
200
Global Refinery Petro-RabighHengli-PX

Aramco COTC

デジタルデータ利活用

従来の経験的なオペレーションをデジタルで再構築し、フィードの多様化への対応やフレキシビリティの向上、最適なオペレーションを技術的に確立する。

3

１．調査内容 製油所の最適化・効率化に資する最新デジタル技術① 詳細な原油成分情報（ペトロリオミクス技術）を踏まえつつ、製油所の入口から出口までの製油所全体最適化を目標とした動的な高度制御技術の確立に資する調査② 製油所の現場データ類を利用したリアルタイム成分分析・推測技術に資する、新規開発を含むオンライン分析計などの計測・解析技術の動向調査
石化品生産を狙った
原油調達
原油成分DBの構築による生産革新

製油所DXの構築
による生産革新

製油所＋石化の収益最大化！

4１．調査内容 製油所の最適化・効率化に資する最新デジタル技術① 詳細な原油成分情報（ペトロリオミクス技術）を踏まえつつ、製油所の入口から出口までの製油所全体最適化を目標とした動的な高度制御技術の確立に資する調査② 製油所の現場データ類を利用したリアルタイム成分分析・推測技術に資する、新規開発を含むオンライン分析計などの計測・解析技術の動向調査【リアルタイム原油石化成分の分析・推測技術】

石化品生産を狙った各留分に含まれる成分組成を、CDUの動的特性を考慮し原油調達推定する技術
原油成分DBの構築による生産革新
リアルタイム
原油組成推測ユニット

インライン
アナライザー・BP,FP,PPなど

ハードセンサー

C・T,P,Fなど

N,K,L

D
原油石化成分
D/B

在庫混合原油・原油種内訳・オンボード性状の積分値

AIの出番
オンラインアナライザー

U

リアルタイム留分組成推測ユニット

・密度、粘度、S分など

AR

製油所DXの構築による生産革新

製油所＋石化の収益最大化！

52．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査
今後の製油所の方向性（2019年度調査検討結果）

オペレーション・メンテナンス双方のプロセスをDXし統合管理すれば、シナジーが生まれ製油所全体の効率化/高度化/生産性向上が実現可能となる
オペレーションのDXと、メンテナンスのDXが相互に連関
メンテ・オペ双方に活用するデータを収集・見える化し、一元管理
振動・温度など運転データ

過去の運転における「運転効率」評価結果（ペトロリオミックス等の）原料成分計画（オペ）
計画立案
計画
（メンテ）

予兆・リスク検知に伴い計画更新

故障タイミン
グの予知

デジタル基盤を軸に、サイクルを回す
制御・指示
（メンテ）

判断（オペ）

外乱*1発生に伴い計画
更新

データ収集

判断（メンテ）

制御・指示の結果／収集されたデータを、（メンテ・オペ相互に連携しつつ）リアルタイムに反映

制御・指示（オペ）
各種自動制御や、運転員サポートアクチュエータ
自動制御• オペレーション、メンテナンスの自動化が進み人員・工数の最小化

メンテタイミング／個所の指示

複合プロセスの条件最適化• オペレーション計画とメンテナンス計画がダイナミックに連動し、装置効率高く、スループットが最大になる運営が可能✓外乱・予測外の事態に対し、生産効率、装置稼働、メンテ予定等を踏まえた最適解に基づき対処✓予兆・コンディション・リスク
ベースでのメンテナンスが行
われ、ダウンタイムが最小となり装置効率最大

教育（AR/VRや作業レ
コメンド）*1（天候・気温変化などの外部環境変化、突発的メンテナンス対応などによる内部要因変化の双方含む

6

2．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査
今後の製油所の方向性（2019年度調査検討結果）

オペレーション・メンテナンス双方のプロセスをDXし統合管理すれば、シナジーが生まれ製油所全体の効率化/高度化/生産性向上が実現可能となるDXされた製油所に求められるアーキテクチャ（イメージ）
生産計画
アプリ
ケーション

原油処理スケジュール

ペトロリオミクス分析AI

資産稼働状況分析

予兆分析

資産健全性モニタリング

メンテスケジュール

中間タンク生成推測AI操業最適化
AI

RFCC成分
推測AI

予兆管理AI

・・・

データ流通基盤

原油成分データ

操業データ

装置稼働データ

部品劣化状況

出荷計画

通信
データ取得

Source: A.T. Kearney

予兆・コンディション・リスク
・時間ベースメンテナンス

データマネジメント

データ
インプット

資産パフォーマンス管理

二次装置処理スケジュール
タンク間シフトスケジュール

デジ
タ プラットル フォーム基盤

Illustrative

センサー

ドローン

3Dスキャナー

ERP

7

2．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査

将来型製油所のためのDX実現構想（案）
製油所IIoTプラットフォーム
計画系M
生産系M

“リアルタイムマネジメント”◇判断迅速化 ◇精度向上 ◇ｱｳﾄﾌﾟｯﾄ最大

制御系M《社内情報、データ等》◇燃料油、潤滑油、石化の需給見通し◇原油調達 ◇ロジスティクス ◇在庫◇EPC ◇SDM ◇システム更新◇人員計画、教育・研修 等々

出荷系M

保守系M
《社外情報、データ等》◇天気、気象情報・データ ◇需給情報◇海象情報・データ ◇新型コロナ感染◇自然災害情報・データ ◇道路・インフラ◇車両等の移動データ 等々◇ペトロリオミクス技術を駆使して製油所のend to endのIIoTプラットフォームの構築、各モジュールを連動させてリアルタイムに全体最適化を図るエコシステム全体構築が課題
8

2．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査

アスペンテック社（AspenTech）

プロセスシミュレーション（Refining Market）関連では世界最大のマーケットシェア
デジタル化、AI/IIOTを強化しAIセクターの会社を目指している
2019年 AI関連会社2社を買収（Mnubo、Sabisu）

9

2．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査

アスペンテック社（AspenTech）◇該社の構想は、製油所のend to endに跨るサプライチェーン全体の最適化◇バリューチェーンとしては、石油精製～石油化学～化学までも視野◇キーワードは、「静的制御から動的制御」、「部分最適化から全体最適化」、「アセットライフサイクル全体の最適化」等

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2．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査

アスペンテック社（AspenTech）

アスペンテック社の事業構想としては、各種ソフトウェアやツール類を統合したプラットフォームを構築して、製油所のend to endに跨るサプライチェーン全体を最適化することである。
バリューチェーンとしては、石油精製～石油化学～化学までも視野に入れている。
サプライチェーン全体最適化を達成する為、パッケージ化したソフトウェア類をラインナップ

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2．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査

アスペンテック社（AspenTech）

Aspen-HYSYSを使用しAspen-PIMSモデルを更新、FCCユニットの反応速度論モデルにて当該ユニットを最適化。FCCユニットの計画精度向上（98%）
既存の第一原理モデルでは対応困難なプロセスに、AIを組込んだハイブリッドモデルを展開し、複雑な反応等のシミュレーション精度向上を図る狙い。

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2．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査

横河電機株式会社
2015年に創立100周年。
従来の計測機器事業主体から、ソリューションサービス事業にリソースを集中（2008年）。
世界60か国に109支店と3か所の関連会社を配したグローバル企業
デジタルトランスフォーメーション（DX）を中期経営計画の中心に位置づけITとOT（Operational Technology）の融合による製造現場の変革に挑戦◆ OPA (Open Process Automation)◆ IA2IA (Industrial Automation to Industrial Autonomy)
製造現場（プラント）の自動化（Automation）から自律化（Autonomy）へ
AIとDigital Twin – CPS (Cyber Physical System)がポイント
・ AIを用い実プラントの教師あり学習から機械強化学習を経て将来予測を可能
・ 最適運転方法の探索から運転ガイドを提示
・ 更なる信頼性の向上を獲得できれば自動運転、さらには自律運転が視野に↑・ ミラープラントと実プラントをオンライン（秒周期）でつないだデジタルツイン

出典：横河電機株式会社ホームページ
https://www.yokogawa.co.jp/about/ir/shiryo/business-briefing-ja/

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2．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査

EQUINOX（インド）・NEXTADIUM（スペイン）
ITとビッグデータを駆使した独自のデジタル技術を石油精製に提供することを目指している。
石油精製の運転制御には、多くの既存技術に基づくプラットフォームが存在しているが、これらとは独立した技術を既存プラットフォームに付加価値を与える形式でデータ提供を行う。

原油種の変更に伴い新しい原油の蒸留塔（CDU）に対する最適化には2日から3日のロスが生ずる。

①CDUの現実適用モデルをハイブリッドで構築②実データによりプラントモデルを補正(Calibrate)③補正プラントモデルで未知の原油最適化を予測↓ 効果1）製品正常予測精度の向上（1－2億円/年）
2）原油種変更時の最適化時間短縮（50%以上）

出典：ERTC 2020
“Faster approach to distillate maximization in atmospheric column” A. Pandit (Equinox) 14

2．製油所全体最適化に資する高度制御技術に関する調査
１）その他の参考企業情報➢ FogHorn社：ストリーミングデータ解析• 時間軸が異なる複数のストリーミングデータを推論モデルに入力、リアルタイム解析・予測➢ Beyond Limits社：コグニティブ「経験的知識に基づく」AI• カリフォルニア工科大学が母体（NASA火星探査機のプログラム技術に応用）• 専門家の知識や経験を組み込んで人間の様な推論を行い、説明が可能な出力• ROA（Refinery Operations Advisor）による最適化モデルの提供

２）まとめ➢ 高度運転制御技術は、従来の静的な予測だけではなくリアルタイムを含む動的予測までターゲット➢ 膨大なデータを収集、整理・解釈するため、最新のAI技術に厳格な物理モデルを組合せたハイブリッドモデルが主流になりつつある➢ 運転プラントをデジタルツインとすることで、最終的には自動・自律運転を視野に入れた取り組みが開始されている➢ 課題• 大手の各種ソリューション・PFに付加価値を与える新技術のあり方• 製油所各プロセスの現場実データの取り方
製油所DXに相応しい新しいしくみが必要！ → オンラインアナライザー調査へ

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３．製油所現場データを利用するためのオンライン分析の現状
調査の背景 －ペトロ技術による処理原油成分のリアルタイム予測技術の実現－【ペトロ技術による原油成分データーベースの状況と課題】➢ 現事業終了時で25原油種、将来的には50～100原油種を格納➢ 各原油種につき、JACD記述の60数万成分と一般性状値（蒸留温度、密度、粘度、硫黄分等）と物性値（ハンセン溶解度指数、熱力学的指数等）で構成➢ 課題Ⅰ：実際の処理原油の成分と性状は、原油成分データベースと乖離(理由) 天然物であるためロット毎に成分が異なる、油井の経年劣化による性状変化など➢ 課題Ⅱ：複数原油種が混合処理される状態への適応技術（混合則の選択、改良）を要す【技術開発コンセプト】
ⅰ）リアルタイムな最適化制御等に必要な成分数までランプ（複数成分を一つに括る）
ⅱ）原油成分DBの一般性状と、処理原油のトッパー入口の一般性状（オンライン分析計開発の可能性を含む）の差から、原油成分データーを補正ⅲ）ⅰ）ⅱ）をベースに、実成分推測基
本基本モデルを開発し、AIを活用して成分推測精度を向上し実用モデルに仕上げる

処理原油成
分リアルタイ
ム予測技術

近赤外線分析計等最新アナライザー技術＋AI／IT最新デジタル技術の融合

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３．製油所現場データを利用するためのオンライン分析の現状
JPEC過去の技術開発・調査結果レビユー：製油所に適したオンラインアナライザー
PEC-2000T-05： 生産システム高度化技術調査報告書
PEC-2001T-32： 次世代石油精製技術に向けた生産システム高度化技術調査報告書

高精度屈折計等を利用した石油性状の検出・制御システム研究開発（大久保秀一他）
FCC原料のオンライン・リアルタイム分析

最適な生産を可能とするオンライン分析計システムの研究開発（水野重之他）
常圧蒸留装置用、製品軽油最適生産用、製品C重油最適生産用システム、など

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３．製油所現場データを利用するためのオンライン分析の現状「処理原油成分リアルタイム予測技術開発」に資するオンラインアナライザー【技術開発コンセプト】
ⅰ）リアルタイムな最適化制御等に必要な成分数までランプ（複数成分を一つに括る）
ⅱ）原油成分DBの一般性状と、処理原油のトッパー入口の一般性状（オンライン分析計開発の可能性を含む）の差から、原油成分データーを補正ⅲ）ⅰ）ⅱ）をベースに、実成分推測基本基本モデルを開発し、AIを活用して成分推測精度を向上し実用モデルに仕上げる

処理原油成
分リアルタイ
ム予測技術

近赤外線分析計等最新アナライザー技術＋AI／IT最新デジタル技術の融合

従来技術の課題

最新技術による可能性

調査対象候補① 不十分なデータ
原油成分全体等必要な情報が得られなかった。

複数アナライザーの組合せによる統合化① PAC（USA）② センサーの劣化による耐久性の無さ
汚れ等劣化のため安定計測ができなかった。

ビックデータ集積とAIの組合せによる予測精度向上
先進分析技術による精度×安定性向上②横河電機③アスペンテック④アヴィバ株式会社⑤ BERTHOLD Tech.

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３．製油所現場データを利用するためのオンライン分析の現状
製油所で活用されるオンラインアナライザーラインナップ
CDU

Reform-ing

FCC

Hydro
cracking

Alkyl-ation

CokingBoiling Point

〇

〇

〇

〇

〇

〇

Vacuum Dis.

〇

Flash Point〇〇〇

Cloud Point〇〇

Freeze Point〇

Pour Point〇

Color〇

Density〇

Viscosity〇

Salt Content〇

Moisture

〇

〇
〇

〇
〇

〇

PAC社マイクロ蒸留性状評価装置〇 (trace)https://www.paclp.com/aboutpac/view

範囲：20から450℃
方法：ASTM D86, D7345, IP 123Used to predict the research octane & motor octane numbers, 計測時間：10分以内
Processthe cetane number and index, aromatic and olefin contents,
再現性： 1.5℃
Spectrometers
distillation points, heat combustion, smoke point, etc.
Vapor Pressure〇

出典：ExpotechUSA（USA）www.expotechusa.com

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３．製油所現場データを利用するためのオンライン分析の現状
近赤外分光分析（NIR）－横河電機株式会社
近赤外分光分析（NIR）に強み！

多成分の高速・同時測定例
・ 10秒から1分の応答速度
・ 成分濃度の計測し、精製プロセス最適化

20

３．製油所現場データを利用するためのオンライン分析の現状
近赤外分光分析（NIR）－横河電機株式会社

光ファイバーによりセンサー部を危険場所（高温・高圧）に配置し、計測本体や解析部は非危険場所で行う等が容易に実現できる。

同じセンサーを用いた卓上型もラインナップ21

３．製油所現場データを利用するためのオンライン分析の現状
近赤外分光分析（NIR）－入手可能な近赤外搭載分析計取扱いメーカー
メーカ
島津製作所
日揮ﾕﾆﾊﾞｰｻﾙ
ブルカージャパン
Guided Wave

横河電機

装置名

IRTracer-100
NIR

NIR-O
Lab NIR-O

Matrix-F

NR805（防爆型）
NR801（卓上型）

仕様

FT-NIR
ラボ仕様

回折格子
プロセス仕様FT-NIR
プロセス仕様FT-NIR
プロセス仕様特徴

近赤外から中赤外領域

NISTトレーサブル
デュアルビーム(安定）ATEX防爆対応、日本の防爆には非対応

NR805は標準で防爆
プラント用

ホームページ

https://www.an.shimadzu.co.jp/ftir/nir.htm

https://www.nu.co.jp/jp/products/oil/analy
zer/model412/

www.bruker.com/optics

https://www.yokogawa.co.jp/solutions/productsplatforms/

出典：横河電機株式会社 →技術資料より

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３．製油所現場データを利用するためのオンライン分析の現状
アヴィバ株式会社 RTC（Real Time Crude）

UAE-ADNOC本社のデータセンター
アヴィバ(AVEVA)
英国ケンブリッジに本社、多国籍ソフトベンダー
世界40カ国以上、80カ所の拠点
2018年3月 Schneider Electric社のソフトウェア事業と合弁
デジタルツインを活用してデジタルプラント実現
・ 石油精製/石油化学向け統合ツール： Spiral Suite
原油アッセイから生産計画策定までを統合したサプライチェーンツール
・ 原油アッセイ作成の新規技術－ RTC（Real Time Crude） 2020年8月のAFPMで発表
Schneider Electric社のIR分析技術の活用
IRスペクトルによる原油性状予測モデル－統計解析による性状相関－原油アッセイの作成
出典：https://www.aveva.com/en/about/news/press-releases/2020/aveva-enhances-unified-supplychain-solution-with-real-time-crude/23

４．まとめ既存の石油精製装置と石化製造装置を最大限に活用し、高効率なケミカル・シフトを狙うため、① 詳細な原油成分情報（ペトロリオミクス技術）を踏まえつつ、製油所の入口から出口までの製油所全体最適化を目標とした動的な高度制御技術に資する調査、② 製油所の現場データ類を利用したリアルタイム成分分析・推測技術に資する、新規開発を含むオンライン分析計などの計測・解析技術の動向調査、を実施した。
ポイント、着眼点• 石油成分情報のデジタル化• 膨大な蓄積データ• AI/IT活用によるDX化期待される展開• これらに融合的活用による高効率運転を可能とする
次世代製油所への取組•

製油所操業によるCO2排出量の大幅削減

国内製油所のCO2排出量（3,700万トン/年）

2018年度実績、出典）石油連盟、低炭素社会実行計画
参考値） 石油（燃料油）需要量：168百万KL②常圧蒸留装置
製油所エネルギー消費量：15,181千KL（CDU）
エネルギーロスの削減④基材の最適化など
運転効率運転→スペック貼り付け（製品予測）、中間タンク削減など
LPガス

硫黄回収

①原油選択の最適化
接触改質

ガソリン・ナフサ

灯油・ジェット燃料

脱塩

軽油

原油

重油

原油タンク
流動接触
分解（FCC）

アスファルト

減圧
蒸留

常圧蒸留装置（CDU トッパー）③脱硫装置類の運転最適化（熱交換器含む）

24本調査は経済産業省・資源エネルギー庁の「令和２年度燃料安定供給政策に関する調査事業(石油産業に係る環境規制等に関する調査)」及び「令和２年度燃料安定供給対策に関する調査事業(製油所の競争力に係る技術動向に関する調査)」として JPEC が実施しています。
ここに記して、謝意を表します。