２０２３年度 ＪＰＥＣフォーラム

ファウリング抑制技術開発
２０２３年５月１０日

ペトロリオミクス技術研究室

ー禁無断転載・複製 ©JPEC ２０２３ー目次
１、ファウリング抑制技術開発の概要
２、AIによるCDU熱交換器ファウリング予測モデルの検討内容紹介
３、ファウリング解析モデルの検討内容紹介2

ファウリング抑制技術開発【技術開発目的】
・CDUの原油予熱系熱交換器のファウリング物質は長期連続運転における省エネの阻害要因
・熱交換器におけるファウリング物質の生成挙動が明らかになっていない⇒熱交換器の汚れを解析・予測する技術を開発し、製油所の更なる省エネ実現、Co-Processingの推進に資する基盤技術を開発する【技術開発項目】
テーマ１：AIによるCDU熱交換器ファウリング予測モデル
操業データからCDU熱交換器のファウリング状態を予測するモデルの開発
テーマ２：ファウリング解析モデル開発
・CDU、及びCo-Processingを行う二次装置の熱交換器におけるファウリング物質の生成挙動が解析可能なモデルの開発
・ファウリング物質の評価技術（組成分析、凝集状態評価）
操業データ

AIファウリング予測モデル
IoTセンサー原油タンクファウリング解析モデル

予熱系熱交換器

低炭素原料C
DU

ファウリング
解析モデル

二次装置
3

目次
１、ファウリング抑制技術開発の概要
２、AIによるCDU熱交換器ファウリング予測モデルの検討内容紹介
３、ファウリング解析モデルの検討内容紹介

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テーマ１ AIによるCDU熱交換器ファウリング予測モデル【目的】
CDU長期連続運転における省エネの阻害要因となっている熱交換器のファウリングを抑制するため、装置運転データ（説明変数）から熱交換器内のファウリング状態をAIにより予測する技術を開発すること。

【技術開発コンセプト】
・運転条件を設定することにより、予測したい将来（例：半年後）における熱交換器のファウリング状態（総括伝熱係数）が予測可能なAIモデルを開発する。
・装置運転データの中からファウリングの進行に影響度の高い因子（説明変数）を抽出する。
・ファウリングの進行に影響度の高い因子をどのように変化させれば省エネが実現出来るか試算可能なモデルとする。

5令和4年度の主な進捗
検討項目

2021

1.AI予測モデ
ル開発
2.IoTセンサー設置

2022

20232024

2025

AI ﾓﾃﾞﾙ開発
IoTｾﾝｻｰ設置(非防爆)

IoTｾﾝｻｰ(防爆)製作・設置

IoTｾﾝｻｰﾃﾞｰﾀ・運転ﾃﾞｰﾀ
統合AIﾓﾃﾞﾙ開発/検証

開発目標
R4年度の計画
主な成果
IoTセンサー等から ・R3年度に開発したAIモデ 運転データを操作変数、制御変収集された操業
ルの改良数等に区分し、汚れを予測するモデータから熱交換器 ・製油所熱交換器用のIoT デルに改良。の汚れ状態を予測センサー（防爆仕様）
今後、操作変数等の中からファウリするAIモデルを開発 製作
ングに影響する因子を抽出し、モデルを改良する予定
6

関係者外秘令和4年度の検討内容＜最終目標＞
生産量、原油種、運転条件等を与えた時にCDU熱交換器のファウリング状態がどのように変化するか推定可能なモデルを開発すること。
＜令和4年度の検討内容＞
ファウリングに影響する運転因子の抽出に向けた第一段階として、全運転データを制御変数/操作変数/監視データに分類し、これらを説明変数とした時にファウリング状態を推定出来るか検討を行った。また、油種の影響についても検討を行った。
説明変数

ベースモデル開発

全運転データ

入力

AIモデル

Ud

R3年度

予測結果

R4年度

R3年度モデルの改良

制御変数
操作変数
監視データ
油種データ

入力

AIモデル

Ud時間時間7検討結果
➢ CDU運転データ（248点）を以下のように分類

制御変数（目標値となるよう調整する変数）56
操作変数（制御変数を調整するため操作する変数） 48
監視データ（操作を行わず、状態を監視するデータ） 144➢ 油種別処理量(31油種)を加えた４種類の説明変数の組み合わせに対するPLSモデルを構築し、予測精度を比較した。
番号

操作変数

制御変数

監視データ

R3年度
R4-1
R4-2
R4-3
R4-4
R4-5
R4-6
R4-7

○○

○
○

油種別処理量

平均絶対誤差【℃】

○○
○

0.433
0.668
2.120
2.630
1.080
1.890
1.940
0.987

○
○
○
○

○
○
○○➢ CDUデータの中では、監視データを入力変数とした場合が最も精度が高かった。
➢ 操作変数と制御変数は、単独よりも両者を組合わせた場合、または油種別処理量と組合わせた時の方が精度は高かった。
精度改善に向けた検討を行うとともに、必要な予測精度について今後検討する
8

目次
１、ファウリング抑制技術開発の概要
２、AIによるCDU熱交換器ファウリング予測モデルの検討内容紹介
３、ファウリング解析モデルの検討内容紹介

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テーマ２ ファウリング解析モデル開発 ①目的• ファウリング物質の組成や凝集挙動の分析結果等からファウリング物質の生成機構を解明すること• ファウリング物質の生成機構に基づき、原油や低炭素原料の成分情報等からCDUやCo-Processingを行う二次装置の熱交換器におけるファウリング挙動が解析可能なモデルを開発すること

ファウリング解析モデルのイメージ＜入力情報(案)＞
通油する油の組成情報
無機物の組成・量
温度・流速条件

ファウリング解析モデル＜出力情報(案)＞＜活用方法(案)＞・油種単体/油種混合時の熱交換器の汚れ係数変化
・汚れ進行に影響を与える成分、組成情報
etc

・ファウリングが起こり難い原油組合せの検討
・熱交換器の汚れ防止剤選定検討
・低炭素原料と重質油の混合油(＝Co-Processing原料)の熱交換器における汚れ挙動の検討
etc

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②ファウリング解析モデル開発の流れ
アスファルテン凝集挙動解析

ファウリング物質の生成機構調査

有機分のモデル化

過去のモデルファウリング物質の分子成分情報、凝集状態

小型熱交換器実験

モデル化の基礎情報

モデル化対象(石油系・低炭素原料)(石油系・低炭素原料)

無機分/有機分を含むファウリング解析モデル開発

小型熱交換器にて、石油基材、鉄分・アスファルテン追添加、低炭素原料評価

ファウリング解析モデルのチューニングと検証

石油系燃料・低炭素原料の汚れ係数評価
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③開発スケジュール
2021

検討項目

(1)ファウリング解析モデルの開発モデルのアイデア作成(2)ファウリング物質の組成分析、凝集状態（共同研究）

2022

2023

2024

プロトタイプモデル
作成(CDU用)ファウリング物質の組成分析・凝集性評価

2025

モデルの検証・CoProcessing用改良モデルの実験的検証

卓上型ファウリングテスターによる評価(3)小型熱交器によるファウリング評価試験

小型熱交換器の設計製作(4) 低炭素原料のDB構築

低炭素原料の組成分析法検討、低炭素原料の物性推算法検討

小型熱交換器による評価

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④昨年度の主な成果
課題

主な実施項目

主な成果

解析モデルの開発

・ファウリング物質生成機構を基にした解析モデルの発案

・解析モデルの基礎となるファウリング物質生成機構のモデルコンセプトの立案
・原油・重質油分由来のファウリング原因物質の生成モデルを作成

ファウリング物質の組成分析、凝集状態(共同研究)・ファウリング物質の分 ・ファウリング物質の溶剤分画物の平均分子構造を子組成と凝集状態の 作成、小角Ｘ線散乱法による評価実施
評価・硫化鉄共存によりファウリング物質の生成温度が大幅に低下することを見出す

小型熱交換器による評価

・基材評価
・小型熱交換器試験の予備検討
・小型熱交換器の製作完了

・原油と低炭素原料12種類、その混合油5種類の評価完了
・基材の組合せによってファウリングが抑制されるケー
スがあり・小型熱交換器の設計・製作・試運転完了

低炭素原料のDB構築

・低炭素原料の物性値のDB化準備
・重質系低炭素原料の測定法等の課題
抽出・中質な低炭素原料の構成分子の分布範囲を把握し、所有システムにて分子物性値を計算
・重質なバイオマス系試料のFT-ICR MS分析法にてイオン化法と帰属方法について検討し課題を抽出

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（１）解析モデルの開発 ファウリング物質生成機構案検討
ファウリング物質の生成過程①ファウリング
原因物質の形成②ファウリング
原因物質の付着・堆積⇒ファウリング物質③ファウリング物質の熟成

14ファウリング物質生成機構案検討①ファウリング原因物質
1.高次凝集As（原油混合時セジメント生成）
2.コーク前駆体（熱反応によりAsが縮重合）
3.有機・無機複合体（極性有機成分が付着）
4.ガム（オレフィンの酸化・重合、ラジカル重合）
5.無機物（錆・硫化鉄）
6.塩（脱塩し切れなかったミネラルが析出）

原油中のAs・極性分

低炭素原料

溶解できなくなった有機物や無機物が流体の中で析出・分散
今後解明したい項目
・無機物と有機物の相互作用
・無機物と有機物を含めた凝集体構造

特に原油予熱系熱交換器の原油側温度帯(200～270℃)での情報がファウリング
物質生成機構検討で重要15有機物と無機物の相互作用に関する予備検討【実施内容】
原油中に含まれる有機物と無機物がファウリング物質生成にどのような役割を果たしているか、及びファウリング物質が生成初期でどのような状態であるかの把握に向け、模擬ファウリング物質を種々の条件で作成した。

【模擬ファウリング物質の調製方法】① アスファルテンに硫化鉄を化学的に混合
As

FeCl3･6H2O

メタノール(NH4)2S aq 添加
硫化鉄含有As（As-Fe-S）② ①で作成した混合物を以下の条件で加熱
加熱試験条件• 到達温度：210, 250, 330, 370℃
• 昇温速度: 10℃/min• 加熱時間：0.5, 1, ４, 7.5 h• N2雰囲気16

有機物と無機物の相互作用に関する予備検討【結果】• Asのみの加熱では370℃でもトルエン不溶解分(TI)回収率10%• FeとSが存在すると、210℃で80%以上のTI回収率→ CDU熱交換器と同程度の低い温度でファウリング物質が生成することを確認
本結果はこれまでに報告事例がなく、今回の結果も踏まえ、ファウリング物質の生成機構について更に検討を進めていく予定
100

原料基準のトルエン不溶分（TI）収率

TI yield (wt%)

8060

TI

40

As-Fe-S (4h)As (4h)As (7.5h)
Deposits
Crude oil (24h)**： Crittenden, B. D., et al., "Crude Oil
Fouling," ed. by Coletti, F., et al., Gulf
Professional Publishing, Boston (2015),
p.51-94.

200200250

300

Temperature (ºC)

35040017（３）低炭素原料のファウリング評価
令和4年度は、低炭素原料、及び低炭素原料とVGOの混合油（Co-processing
原料想定）を中心に汚れ評価試験実施
試験装置：HLPS（Hot Liquid Process Simulator）装置
試験条件：流量 1cc/分 流体温度 350℃(二次装置の熱交換器相当)

ヒーター
ロッド

出口側温度計
挿入口

流体出口
流体入口

入口側温度計挿入口【HLPS試験機】

【測定部】
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低炭素原料の汚れ評価試験結果
検討目的は、低炭素原料のファウリング挙動、および、低炭素原料と石油系基材の混合時の影響の把握
Ud：汚れた状態の総括伝熱係数 Uc：汚れのない状態の総括伝熱係数
FAME
VGO

VGO:FAME＝6:4
VGO:EP油＝6:4

EP油
VGO

低炭素原料の種類によりファウリング挙動が異なるケースあり
石油系基材と低炭素原料の組合せによりファウリングが抑制された（抑制される機構や組合せは今後検討予定）
19謝辞
本研究は経済産業省・資源エネルギー庁の補助事業として実施されました。
ここに記して、謝意を表します。

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