ENEOS・PFN、共同開発の石油精製・石油化学プラントの自動運転AIシステムを導入し2日間の連続自動運転成功を発表

従来の石油精製・石油化学プラント(以下、プラント)運転においては、運転員が24時間体制で運転監視・操作判断を行っていたが、運転ノウハウを有する熟練運転員の高齢化に伴い、人材不足が懸念されている。

そこでENEOS株式会社と株式会社Preferred Networks(以下、PFN)は、プラントを自動運転するAIシステムを共同で開発し、ENEOS川崎製油所石油化学プラント内のブタジエン抽出装置にて、2日間の自動運転に成功したことを発表した。

プラント自動運転AIシステムは、過去の運転データやシミュレーターデータから、複数のセンサー値とバルブ操作間の相関関係を学習することで、センサー値の予測とバルブ操作判断の自動化を可能にした。

今回のブタジエン抽出装置では、AIシステムによってプラント内の温度、圧力、流量および製品性状など、25個の運転重要因子の常時監視と、12個のバルブ同時操作を行い、原料処理量の変更などに伴う装置変動を安定化させた。

ENEOS・PFN、共同開発の石油精製・石油化学プラントの自動運転AIシステムを導入し2日間の連続自動運転成功を発表
運転重要因子(例:製品性状のセンサー値)の経時変化のイメージ。AIシステムはセンサー値の変動によるその上昇を予測しており、無操作では管理値上限を超過するため(緑線)、管理値上限以下に留める操作を自動的に実行する(ピンク線)。

今後は実運用に向けてブタジエン抽出装置での試験運転を重ね、常圧蒸留装置などの主要プラントおよび他製油所への展開を図っていくという。また、生産効率化・省エネ運転に貢献する新たなプラント自動運転AIモデルの導入も目指す、としている。