別 紙要求仕様書

１． 概要
本書は令和 6 年度「石油供給構造高度化事業費補助金（次世代燃料安定供給のためのトランジション促進事業）／製油所の脱炭素化研究開発事業」における、原油・原料油データベース（DB）システムで使用する「原油の成分情報・物性予測 AI アプリケーションの製作（残油留分モデル）」について定めたものである。
製油所の脱炭素化研究開発事業では、常圧蒸留装置（CDU）の最適化制御を高度化するた
め、CDU で処理する原油および各留分の一般性状・組成と成分情報をリアルタイムで予測する AI モデルの開発を行っている。
これまでに、当センターで原油の FT-IR・透過法スペクトルから原油および留分の成分情報を予測する AI モデルを開発したが、この成果を AI 技術の専門家以外でも容易に利用出来るよう、開発した AI モデルを組み込んだ Excel 形式のアプリケーションを製作するものである。あわせて、成分情報を基にした物性予測 AI アプリケーションを製作する。
２． 仕様(1) アプリケーション➢アプリケーションは下記①②で構成される。
① 成分情報予測 AI アプリケーションの製作（学習モデル部、未知原油 X 予測部）
② 物性予測 AI アプリケーションの製作➢

今回のアプリケーション開発範囲は、原油の残油（AR）留分モデル 250 とする。

➢

将来、残油留分以外のナフサ留分等が追加された場合にも対応可能な仕様とすること(2) 成分情報予測 AI アプリケーションの製作
1) アプリケーション実行環境の構築➢

Python によって作成された成分情報予測 AI モデル（後述する教師学習モデル、予測モデルのプログラムファイル）が実行可能な環境を当センターが指定するノートパソコン上に構築すること
なお、Python プログラムの実行環境は Anaconda3、あるいは同等性能を有する別のプログラムとすること➢

ノートパソコンのスペックは以下のとおり
OS：Windows 10 Pro64bit 日本語
CPU：Intel Core i7-1165G7、メモリ：16GB
HDD：SSD 512GB

その他：Office 2021 インストール済み➢

ノートパソコンはスタンドアロン形式のオフライン環境を想定※必要に応じて、当センター開発の別の予測 AI アプリケーションを開示する。実行環境が転用できるのであれば、上記仕様は削除でも構わない。
2) 教師データあり学習モデルの構築（図 1）➢

当センターが提供する 50 原油以上の教師データ（透過法による FT-IR スペクトル、残油留分の成分情報データ）、および添付資料 1 に示す回帰分析手法から当センターが指定した手法を用いて、説明変数を原油の FT-IR スペクトル 15,000 データ、目的変数を残油留分の成分情報 250 とする学習モデルを構築すること➢

将来、教師データを拡張 and/or 回帰分析手法を添付資料 1 に記載した他の手法に変更した場合にも対応できる仕様とすること➢学習モデルは Python によって作成すること

図１ 教師データあり学習モデルの構築
3) 2)で作成した学習モデルを用いた未知原油 X 予測部の構築（図 2）➢添付資料 2 に記載した未知原油 X（教師データ未使用）の説明変数（透過法によるFT-IR スペクトル）から、未知原油 X 留分の一般性状・組成を予測するアプリケーションソフトを製作すること➢

アプリケーションソフトは Excel 形式とし、Office2021 バージョンの Excel で動作すること➢

アプリケーションソフトは、説明変数データが入力された Excel シートから説明変数を読み込み、バックグラウンド上で 2)で作成した学習モデルを用いて残油留分の成分情報 250 を計算し、結果を Excel シートに出力すること➢

アプリケーションソフトは、計算結果が出力された Excel ファイルを指定のフォルダーに自動保存出来る仕様とすることな お 、 Excel フ ァ イ ル の 名 称 は 、 日 付 ＋ 時 間 ＋ PC ユ ー ザ ー 名 （ 例 ：202312021730UserName）等とすること➢

将来、説明変数が追加または削減された場合にも対応可能な仕様とすること(例）使用する FT-IR スペクトルデータ(15,000）の削減
原油の一般性状データ（密度、硫黄分、残炭など）の説明変数への追加

図 2 未知原油 X 予測部（イメージ）(3) 物性予測 AI アプリケーションの製作（図 3）➢(2) 2)の成分情報または、当センターFT-ICR MS 装置から得られる 10 万成分上の実測データを取り込み、後述する物性値を予想する AI アプリケーションを製作する
こと

図 3 物性予測モデル（イメージ）
1) Excel のデータ処理➢

必要に応じて、物性予測 AI アプリケーション製作に必要な、当センター開発の既設物性計算 Excel を開示する。

➢

ノートパソコンのスペック、使用環境等は(2) 1)と同じである。

➢既設物性計算 Excel での演算において、Excel ファイルを開くために約 10 分の時間を要している。現行 25 万行ケースであれば大幅な時間短縮が望ましく、拡張した 100 万行ケースであれば 10 分以内であることが望ましい。

2) Excel の各シート①「JACD データファイル選択シート」の作成➢

入力ファイルを選択する「JACD データファイル選択シート」を設けること➢

上記 Excel シートのイメージを図 4 に示す。メニュー画面から「JACD データファイル」の保存されたフォルダー、Excel ファイル名、シート名を選択できること■ 処理対象ファイル（*.CSV, *.XLS*）を選択してください。

JACD
フォルダ：
Excelファイル：参照
参照

シート名：

図 4 メニュー選択画面参照②「一般性状推算シート」の作成➢

既設物性計算 Excel は、「一般性状推算シート」と読み替えるものとする。

＜入力部の製作＞➢1)の Input 情報は、図 5 の一般性状推算シート・入力部に表示させること➢

現行 25 万行に対し、Excel で可能な最大行数 100 万行まで拡張させること

注）紺色箇所は既設の入力部

図 5 一般性状推算シート・入力部（イメージ）＜演算部の製作＞➢

当センターが開発した一般性状推算シート・演算部は図 6 に記載の現状 23 項目であること➢

現行 25 万行に対し、Excel で可能な最大行数 100 万行まで拡張させること➢すべての Excel セルに複雑な計算式が組みこまれているため、Excel 計算方法・制御方法等を改善させること。方法の指定は無いが、Excel VBA、C 言語等が好ましい。

➢今後、23 項目物性式の改良および 23 項目以外への拡張が可能な仕様すること
密度 ρ[kg/m3]
776

無かった事に・・・

温度[℃]
25C[-]

H[-]

N[-]

O[-]

S[-]

x'1[mol]vi[vol/vol]xi
wi[mol/m[wt/wt]
ol]

345
678
98
1012
14
16
18
20

0000000000000000000
00

0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00

1.0E-3
1.2E-3
1.3E-4
1.5E-3
6.4E-3
1.6E-2
1.8E-2

1.4E-3
1.8E-32.2E-4
2.7E-3
1.2E-2
3.0E-2
3.5E-2

6.4E-3
6.4E-3
6.2E-4
6.4E-3
2.4E-2
5.3E-2
5.6E-2

比熱 Cp[J/mol/K]
444

比熱 Cp[J/kg/K]
2174

粘度 μ[mPas]2

熱伝導 λ[W/m/K]
0.1388

表面張力 σ[mN/m] 蒸気圧 Ps[kPa]24
4.64E+02

DBE[-](DBE+S+N)/(C+S+N)[-]

Mw

Tb(元素組成)[K]

Tc(元素組成)[K]

Pc(Tb,Tc相関)
[kPa]

ω[-]

DBE+e1S+
e2N/C+S+
N

T/Tc
(Tr)

ρ[kg/m3]25℃

1/ρλ[W/m/K]25℃

λ^-2μbμc

μ[mPas]25℃

ln(μ)

000000
0

0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00

44
58
72
86
100
114
128

133
205
261
307
347
381
411

352
413
461
500
534
563
588

169206
22544
9051
5325
3747
2911
2404

-0.12
-0.01
0.08
0.16
0.24
0.31
0.37

0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00

0.85
0.72
0.65
0.60
0.56
0.53
0.51

530
612
657
686
707
723
735

0.00190.00160.00150.00150.00140.00140.0014

0.079
0.097
0.108
0.115
0.121
0.125
0.128

160.511106.24685.99475.37468.78664.27060.961

3.058
0.791
0.462
0.344
0.285
0.250
0.226

0.256
0.148
0.119
0.104
0.095
0.089
0.084

0.33
0.28
0.32
0.38
0.46
0.56
0.68

-1.104-1.277-1.155-0.976-0.782-0.586-0.390注）右側 6 列（紺色箇所）は既設の入力部

図 6 一般性状推算シート・演算部の 23 項目（既設）(4) 取扱い説明書(1)(2)(3)の利用方法について記載した取扱い説明書を作成し、説明を行うこと
３．納入先〒136-0082
東京都江東区新木場二丁目 3 番 8 号 三井リンクラボ新木場 1（2 階）Cp[J/mol/ σ[mN/m]K] 25℃
25℃

107
137
168
198
228257287

5.08
10.81
14.64
17.33
19.31
20.8021.95

Ps[kPa]25℃

6.91E+04
2.88E+03
3.77E+02
7.27E+01
1.68E+01
4.29E+00
1.17E+00

一般財団法人カーボンニュートラル燃料技術センター
製造プロセス技術部

ペトロリオミクス技術研究室

４．納期
2024 年 12 月 28 日まで
５．売主の業務範囲
アプリケーション製作業者（以下、売主という）は以下の業務を行う。
(1) アプリケーション仕様書の作成(2) アプリケーションの製作(3) アプリケーション操作マニュアルの作成(4) 当センターが指定するノートパソコンへのアプリケーションインストール(5) 当センター職員への取扱い説明(6) 納入設置に伴い発生する廃材の処分
６．提出書類および記載事項(1) アプリケーションの開発費用(2) アプリケーションの取り扱い説明費用(3) 上記５の作業にかかる全ての費用（設置費用等も含めること）
７．一般事項７．１ 適用法規、基準
本業務遂行にあたっては、設計、製作、施工、運転等において、関連する法規、基準、規格等を適用するものとし、売主は本件工事に係わる法的手続きが必要な場合には、適用法規等に規定された手続きを行うものとする。
７．２ 検収条件(1) 検収は以下の全ての事項が満足していることを、当センターが確認したときをもって完了したものとする。
①本仕様書に記載した仕様が全て満足されていること②当センターの定めた方法により試運転を行い、本仕様書に記載された性能が全て満足されていること③下記の書類が提出されていること
・アプリケーション仕様書
・アプリケーション操作マニュアル
・その他当センターが必要とする書類等

(2) 異常時の処置
検収により異常が発見された場合、その原因が売主の設計、製作、施工等に起因している場合は、速やかに売主はその責任において当センターの承認を受け、無償で必要な変更、改造、取替え等の処置を講ずるものとし、さらに当センターの検収を受けなければならない。
７．３ 保証売主は、本装置の納入後 1 年以内に故障が発生し、その原因が装置の品質、性能等に何らかの異常を発見した場合は、速やかに必要な処置を無償で講ずるものとし、さらに当センターの検収を受けなければならない。
７．４ その他(1) 本仕様書に定めない事項は、別途協議のうえ定めるものとする。
(2) 納期の遅延が売主の責任範囲内において明らかになった場合は、速やかに当センターに連絡し、別途協議するものとする。
(3) 設置作業では電源は無償支給するが、それ以外の用役は売主で用意する。
(4) 売主は、設置作業を開始する 7 日前迄に所定の「作業申請書」に必要事項を記入して提出する。
(5) 納入設置に伴い発生する廃材は売主が責任をもって処分すること

以 上

添付資料1
学習モデル作成で使用する回帰手法
No

略称

名称

1ols

Ordinary Least Squares

2

pls

Partial Least Squares Regression

3

rr

Ridge Regression

4

lasso

Least Absolute Shrinkage and Selection Operator

5

gpr0

Gaussian Process Regression(Linear kernel)

6

gpr1

7gpr2

8gpr3

9gpr4

10gpr511gpr612

gpr7

13

gpr8

14

gpr9

15

gpr10

16nlsvr

Non-Linear Support Vector Regression

17dt

Decision Tree18

rf

Random Forests

19gbdtGradient Boosting Decision Tree

20xgb

eXtreme Gradient Boosting

21lgb

Light Gradient Boosting Model

Gaussian Process Regression(Nonlinear kernel)

未知原油Xの予測で使用する目的変数出力イメージ
No

JACD Ramp Tag

Core/Saturate

環数HC/S/その他

合計

添付資料3

側鎖数範囲

アロ

ナフマ環テンMinMax

JACDデータ
CHNOS

分子式コア1

コア2

コア3

架橋1

架橋2

側鎖11

Newmonoadd2_HC_1Ar_5_9Single CoreHCのみ

1

105969140000C69H140000000

0000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

側鎖2

側鎖3JACD

モル分率（補正後）

2

Newmonoadd2_HC_1Ar_10_14

Single Core

HCのみ

110101469

140000C69H140000000

0000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

3

Newmonoadd2_HC_1Ar_15_19

Single Core

HCのみ

1

10151969140000C69H140

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

4

Newmonoadd2_HC_1Ar_20_24

Single Core

HCのみ

110202469140000C69H140000000

0000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

5

Newmonoadd2_HC_1Ar_25_29

Single Core

HCのみ

110252969

140000C69H140

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

6

Newmonoadd2_HC_1Ar_30_39

Single Core

HCのみ

110303969

140000C69H140

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

7

Newmonoadd2_HC_1Ar_40_49

Single Core

HCのみ

1104049

69140000C69H140000000

0000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

8Newmonoadd2_HC_1Ar_50_

Single Core

HCのみ

1105015069140000C69H140

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

9

Newmonoadd2_HC_1Np_5_９

Single Core

HCのみ

10159

69140000C69H140

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

10

Newmonoadd2_HC_1Np_10_14

Single Core

HCのみ

101101469140000C69H140000000

0000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

11

Newmonoadd2_HC_1Np_15_19

Single CoreHCのみ

101151969140000C69H140

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

12

Newmonoadd2_HC_1Np_20_24

Single Core

HCのみ

101202469

140000C69H140

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

13

Newmonoadd2_HC_1Np_25_29

Single Core

HCのみ

101252969140000C69H140

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

246C69Saturate

HCのみ

069

69

140000C69H140

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC059000000000000
0SC019 000000
0.000002460

247

C70

Saturate

HCのみ

070

70

142

000

C70H1420000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC060000000000000
0SC020 000000
0.000002152

248

C71

Saturate

HCのみ

07171

144

000C71H144

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC061000000000000
0SC021 000000
0.000000900

249C72

Saturate

HCのみ

072

72

146

000

C72H1460000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC061000000000000
0SC022 000000
0.000000900

250C73

Saturate

HCのみ

073

73

148

000C73H148

0000000000000000000000000000000SC0500000000000000000000000000000000SC061000000000000
0SC023 000000
0.000000900

未知原油の目的変数