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石油精製プラントにおけるインテリジュント制御の適用事例について谷 哲次
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置の原料切り替え制御［9］を紹介する．実際の現場で

1． はじめには，広く使用されているPID制御だけでは制御性能

石油精製業は典型的な装置産業であり，生産性や品に不満が残る場合においても，熟練オペレータはその質の向上，操業の安定化，省力化の実現などを目的に，プロセスの状態や制御動向を観測し，経験を加味して，積極的にプラント自動化技術を採用してきた．しかし

PID制御器の制御目標値を適切に変■更して制御性能ながら，すべてが完全に自動化されているわけではなを満足させていることが多い．そこで，この制御シスい．その理由には，現実のプロセスが複雑すぎ，簡単テムは，「熟練オペレータの推論や判断」に着目してにはモデル化できないことや，制御に必要な変数のす自動化を達成したものである．

べてが測定できるようにはなっていないことなどが挙げられる．特に，原料切り替えや運転モード変更など

2．灯軽油脱硫装置の原料切り替え制御の過渡状態においては，装置の物理的制約や外乱があ2．1灯軽油脱硫装置の概要

るうえに，系のダイナミクスが時間遅れを持ち，かつ石油精製で得られる主要な製品に灯油と軽油がある．

非線形的に変化するために，自動化が困難となること

灯軽油脱硫装置は，常圧蒸留装置から留出する末書先灯が多い［1］−［3］．

油，未洗軽油を水添処理（脱硫，脱臭，脱色など）しこのような困難さがあるにもかかわらず，熟練オペて，製品としての灯油や軽油を製造する装置である．

レータは，温度・圧力・流量などの運転変数を安定化

灯軽油脱硫装置の概要を図1に示す．未洗の灯油，まさせるために，その前提となる運転条件やプロセスのたは軽油は水素を添加され，原料加熱炉で昇温されリ状態を認識し，知識・経験を活かして適切な判断や操アクタ（反応塔）に送られる．リアクタで脱硫され，作を行っている．

セパレータ，フラッシュドラムを経て，ストリッパにそこで近年，ニューラルネットワークやファジィ理送られる．ストリッパでは，フラッシュドラムで分離論などのソフトコンピューティング技術［4］を活用しできなかった硫化水素，軽質炭化水素を除去し，引火て，熟練オペレータの知識・経験を計算機上で再現す点などの性状を調整された脱硫灯油，脱硫軽油は製品ることにより，従来の手法では自動化が困難であったとなってストリッパ塔底から抜き出される．原料であ箇所の自動化が試みられている［5］−［8］．

る未洗灯油と未洗軽油の切り替えは，生産計画に基づ

さらに，現場で新しい制御システムを導入する際，き行われる．

望まれる事項は，制御性能の向上だけでなく，その制御ロジックがシンプルで現場に馴染みやすいこと，環リアクタ

境変化や条件変更にも耐える頑強性があること，新制御システムの開発から稼働までを低コストで実現できること，かつ，制御機器，知識を含め現在まで蓄積した資産を活用できることなどである．
そのような事例から，弊社で適用した灯軽油脱硫装

たに てつじ出光興産㈱ 製造部 システム技術センター〒299−0107市原市姉崎海岸2−1616（30）

図1灯軽油脱硫装置の概要© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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2．2 問題の背景

通油したケースであるため，実際の運転においては原定常運転時，このプラントは完全自動化されて運転

料油性状の変化に応じた温度設定の補正が必要である．

されている．しかしながら，未洗灯油と未洗軽油の切そこで，この運転ノウハウをファジィ制御規則にまとり替え時は，組成が異なる2つの油種をオン・オフ的め，ファジィ推論を用いて温度を補正することとした．に切り替えるため，その変動がストリ、シパのレシーバ

これらのシステム化の流れを図2に示す．に直接影響を与え，レシーバレベル（観測点）を急変2．4 制御システムの構成させていた．

開発した制御システムは，予測部と補正部の2つのこのレシーバレベルを調整するための主たる操作点ブロックから構成されている（図3）．予測部は，熟はリボイラ温度であり，副としての操作点はリフラッ練オペレータの運転手法を模倣し，代表的な運転パタクス量である．また，製品性状を満足する範囲内で，ーンをニューラルネットワークを用いて整理・分析し，リフラックス量は少ない方が省エネルギーとなり，望制御の基準値を決定する．補正部では，実際の運転状ましい．

態と代表的な運転状態の差異からファジィ推論を用い平常運転時は，PID制御によりレベル調整が十分て制御の基準値を補正する．そして，PID制御器の可能である．しかし，原料切り替え時は，次のような制御目標値として補正後のリボイラ温度値を与える．

理由からレベル調整の自動化はできず，完全自動化の予測部と補正部の詳細を次に述べる．

障害となっていた．

2．4．1予測部

・灯油と軽油が混在している過渡状態であり，応答特熟練オペレータは，処理量，リフラックス量，原料性が非線形性を持つ．

切り替え後の経過時間などからリボイラ温度を事前に・操作点のリボイラ温度とリフラックス量は干渉する．

手動調整することで，レシーバレベルを適切に制御し・リボイラ温度調整に対するレシーバレベルの応答に大きな時間遅れがある．したがって，レベルの状態熟練オペレ一夕を見て温度調整を行っていたのでは対応が遅い．
・リアクタの療料加熱炉はストリッパの加熱炉を兼用

ェ」LニコEコl

熟練オペレークの運転操作の学習しており，原料加熱炉の温度上昇（あるいは降下）は，リボイラの温度上昇（あるいは降下）操作に対し大きな外乱となる．

†ニューラルネットワーク

猷ゥハウの整：哩

†・セパレータ，フラッシュドラム，レシーバに十分な運転データ

覚l

熟練オペレータの運転標作の抽出

ファジィ制御規則
IF・＝THEN＝・†

容量の余裕が無く，過渡状態の変化を吸収できない．
2．3 解決の方法

補正後のリボイラ
温度制御目標値l

ファジィ推論による補正

レベル調整の自動化にはストリッパのリボイラ温度の調整が重要なポイントとなる．しかし，原料が灯油＼＿◆−− …−− −と軽油の混合状態にあり，しかも塔項温度，処理量，リフラックス量などの因子が複雑に絡みあっているた

図2 システム化の流れ

め，プロセスの挙動をモデル化することは難しい．
一方，熟練オペレータとの討議の結果，概略のリボイラ温度推移を予想して，レシーバレベルの圧力，リフラックス量などからプロセスの状態を経験的に判断して，リボイラ温度を手動調整することにより，レシーバレベルを安定化させていることが分かった．
そこで，ニューラルネットワークにより原料切り替え時の熟練オペレータの運転操作の挙動を同定して，代表的なリボイラ昇温・降温曲線を決定することを着想した．
このリボイラ昇温・降浪曲繰は，代表的な原料油を
1999年11月号

図3 制御システムの構成© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（31）61丁ている．そこで，代表的な温度調整パターンを決定す

主にリボイラの熱量変化を表していることから，圧力るために，3階層のニューラルネットワークを用いた．

変動を抑えた運転となるようファジィ推論を用いて温入力層は経過時間，処理量，リフラックス量，製品抜度を補正した．

き出し量，レシーバレベルの5点とし，出力をリボイ使用したファジィ制御規則を図6に示す．ファジィ

ラ温度とした．使用したニューラルネットワークの概推論方法は，高木・菅野型［11］を採用した．この高要を図4に示す．

木・菅野型ファジィ規則は後件部に線形関数を持つル

熟練オペレータの油種切り替え直後からプロセスがールであり，前件部が示す場面ごとに線形関数の引数落ち着くまでの運転データを学習用のデータとし，学を変更できる1種の区間線形化法ともいえる．例えば，

習方法は誤差遺伝播方法（バックプロパゲーション

リフラックス量があまり多くない（レシーバレベルの法）［10］を採用した．この学習済みニューラルネット調整に余裕がある）場面では，その癖正値はリフラッワークに対して，理想的なリフラックス量やレシーバクス量の関数として表現しているが，リフラックス量レベルを入力して，経過時間を増加させていくと図5が多い（レシーバレベルの調整に余裕が無い）場面でのような代表的なリボイラ昇温・降温曲線を抽出するは，早めに変動を抑えるべく，リブラックス量と塔内ことができる．

圧力の関数として表現している．

2．4．2 補正部

2．5 制御結果

ニューラルネットワークで抽出した代表的なリボイ開発した制御を弊社の灯軽油脱硫装置に適用した結ラ昇温・降温曲線は，代表的な原料油を通油したケー

果，原料切り替えの自動化を図ることができた．そのスであるため，実際の運転においては原料j由性状の変一例として，軽油から灯油への切り替え時の運転状況化に応じた温度設定の補正が必要である．この温度補を示す．

正は，レシーバレベルおよびリフラックス量の必要量

図7（a）は本システム導入以前の手動調整のレシーバレベル状況である．レベルは50％から85％の範囲を保ちながら図3の補正部で行われる．
レシーバレベルの変動を早期に検知するプロセス変で振れている．一方，図7（b）は本システムによる制数として，塔内圧力変動に着目した．塔内圧力変動は，御結果である．システムはリボイラ温度を連続的に，かつ緩やかに変化させて調整している．その結果，レシーバレベルも50％から60％の範囲におさまり安定している．

また，図8（a）は手動調整時のリフラックス量である．運車云可能なレンジ上限に張り付くこともあった．
一方，図8（b）は本システムによる制御結果であり，少ないリフラックス量で制御できており，省エネルギーにも貢献している．
図4 ニューラルネットワークの概要
ルール番号 If（前件部）

Then（後件部）

戸惑頭小言芸屈isN△r＝α1j？

＋γ12

月isZ

△r＝α2jモ＋γ23

屈isPaIld上）PisN △r＝α3j？＋β3用＋γ3

4

RisPandDPisZ △T＝α4R十β41yZ＋γ45

RisPandDPisP △T＝α5R十β5m＋γ5

局：現在のリフラックス量と目標値との差
βP：塔内圧力の変化量
0△
原料切替え

PR：塔内圧力△r：リボイラ温度の補正温度
αゎβノ，γ丘：定数

1．5
時間hour】

図5 リボイラ温度降温曲線の例
618（32）

P：正
Z：ゼロ
N：負

図6 ファジィ制御規則© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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︻邑全てユて〜ハエ

転の自動化に成功した事例を紹介した．プロセスの応答特性を解析し，その道応答をシステム化して制御を設計することも1つの方法である．しかし，紹介した事例は，原料切り替えという過渡状態での制御であり，従来技術では自動化が困難であった．そこで，プラン0ー60

トの運転に携わる人間の行動に着目し，それをシステ

60 120 180 240 300 360

ム化して制御した．

経過時間【分1（a）手動調整によるレシーバレベル

制御システムの稼働後，成功の要因を振り返ると・ロジックがシンプルで現場に馴染みやすく，現場の﹇軒丁零て上℃トムÅ

協力を得られたこと・頑強性があり，種々の条件変化が伴う実務に耐えていること

・低コストで実現できたことなどが挙げられる．
60060 120 180 240 300 360

対象とする事象自体の解析が困難な場合，それに携経過時間［分】

わる人間の行動や思考を分析し活用する方法も有望な仲）システム導入後のレシーバレベル

図7 システム導入前後のレシーバレベルの比較手法であり，ニューラルネットワークによる知識獲得などもその例である．現場的な手法ではあるが，着実に成果のあがる方法として本稿で紹介した．

﹇勺義︼珊ぺ小計爪卜⊃

1200

今後も，ソフトコンピューティング技術を活用して，￣‥こl

現場の課題を解決し，経営改善に繋がるシステムを構側溝布瑚

築していきたいと考えている．

原料切替え開始

−600

参考文献

60 120 180 240 300 360
経過時間【分】（a）手動調整によるリフラックス量［1］西谷紘一：プロセス制御系の設計一化学プロセス制御
における最近の話題−，システムと制御，30−1，pp．16−25（1991）

00［2］山崎正尊：化学プラントの自動化，化学工学，57−12，2［3］計測自動制御学会編：制御技術動向調査報告書，制御

1︻p︑旦瑚珂も訃爪卜○

pp．884…887（1993）
技術部会制御技術調査WG（1996）［4］L．A．ザデー：ソフト・コンピューティング（その1，その2）日本ファジィ学会誌，7−2，262／267，7−3，pp．530−
一60

060 120 180 240 300 360536（1995）

経過時間【分】［5］鎌田憲章編：応用事例部門第2編 化学工業，ニュー仲）システム導入後のリフラヅクス量ロ・ファジィ・AIハンドブック，計測自動制御学会監

図8 システム導入前彼のリフラックス量の比較

修，pp．935−998，オーム社（1991）［6］田中一男編：インテリジェント制御システム，共立出

経済的な効果として，原料切り替え時の投入エネルギーを約10％低減した．この原料切り替え自動化による作業時間の短縮は約500時間／年となった．

版（1996）［7］Andrzej Kraslawski：FuzzyComputationin Prac−ticeqG7ChemicalEngineering，Handbook of FuzzyComputation，EnriqueHRuspinietc．（ed．），IOPPubli−shingLtd．（1998）

3． まとめ［8］TetsujiTani：FuzzyComputationinPractice−G12
ニューラルネットワークやファジィ理論などのソフ

0ilRe丘ning，Handbook of Fuzzy Computation，

トコンピューティング技術を活用することにより，運1999年11月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（33）619

Enrique H Ruspinietc，（ed．），IOP Publishing Ltd． Learning International Representations by Error
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（1998）［9］谷，笹田，津滝：非線形特性を持つ石油精製プラントにおけるニューラルネットワークとファジィ推論を融合し

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620（34）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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