日立、AI活用の石油化学プラント予兆診断サービス「ARTiMo」提供開始

株式会社日立製作所(以下、日立)は、石油化学プラントで、AIを活用してプラントの運転状態を自動的に分類・解析することで、故障の前兆である状態変化や異常発生をリアルタイムに検知することが可能な予兆診断サービス「ARTiMo(アルティモ)」の提供を開始した。

同サービスは、プラントの運転データを収集し、AIの一種のデータクラスタリング技術であるART(適応共鳴理論)を用いて解析することで、一般的な予測モデルを用いた予兆診断システムや人の判断では検知が困難だった、プラントを構成する機器や設備などの複合要因による異常を早期に検知することが可能。

石油精製・石油化学などのプラントは、常に安全かつ安定的に運転を継続させることが求められている。しかしプラントの運転監視は、監視制御システムからの情報や現場巡回による目視確認を行い、個々の機器や設備の運転状態を把握することが一般的であり、熟練オペレーターの経験・ノウハウに基づいた判断に依存している。

同サービスを導入することにより、運転監視を行うオペレーターの負担軽減に加え、人では気づくことができなかった異常予兆も検知できることから故障発生率の低下による運用・保守の効率化を実現するという。

なお、「ARTiMo」は、日立が昭和電工株式会社と共同で、同社の大分コンビナート内のエチレンプラントで行ってきた実証を通じて開発・実用化したもので、2018年10月から同プラントにおいて実業務での運用を開始。プラントの故障回避に向けて、コーキング(※)の発生状況に応じた運転対処方法やコーキング発生抑制方法の確立を目指すという。さらに、今後は他の製造プロセスやプラントへの導入を進めていく計画としている。

日立、AI活用の石油化学プラント予兆診断サービス「ARTiMo」提供開始
「ARTiMo」は、日立のソリューション「Lumada」のAI技術の一つであるARTを用いた解析エンジンを実装している。過去の正常なプラントの機器・設備の運転データ(温度や圧力、水位、流量など)を事前学習させることで、予兆診断の基準となるデータの相関関係を分類し、正常データのカテゴリーを自動生成する。その上で、実際のプラント運転時に取得した新規データを自動分類し、正常カテゴリーと比較することにより、運転状態が正常かどうかを診断。

新たなデータのカテゴリーが発生した場合には、オペレーターにアラートを発信して判断を促す。オペレーターは、プラントの運転状況や正常カテゴリーと異なる要因(温度や圧力の高低など)をもとに正常・異常を判断し、学習させることで、次回以降の診断精度を高めることが可能。

また、得られたデータをもとに、異常発生箇所を監視画面上でプラントを構成する機器・設備ごとに表示できるだけでなく、その異常状態のプラント内の他の機器・設備への波及状況も見える化することで、運転状態の迅速な回復を支援する。

※コーキング:ナフサ(粗製ガソリン)などの分解反応により固体(コーク)が配管内などに付着する現象。

【関連リンク】
昭和電工(SHOWA DENKO)

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