自律制御AI活用でCO2排出40％減、1年間安定稼働を経て化学プラントに正式採用：FAニュース

横河電機は同社と奈良先端科学技術大学が共同で開発した自律制御AI（人工知能）を、ENEOSマテリアルが四日市工場（三重県四日市市）のブタジエン生産プラントにおいて正式採用することを発表した。

[長沢正博，MONOist]

　横河電機は2023年3月30日、同社本社（東京都武蔵野市）で記者会見を開き、同社と奈良先端科学技術大学が共同で開発した自律制御AI（人工知能）を、ENEOSマテリアルが四日市工場（三重県四日市市）のブタジエン生産プラントにおいて正式採用することを発表した。

　横河電機はJSRと共同で、既存の制御方法であるPID制御やAPCが適応できず、運転員が手動操作していた領域において、2022年1月17〜2月22日まで35日間の自律制御AIを用いて運転することに成功した。その後、プラントの定期点検を経て、2022年4月にENEOSマテリアルが実証実験を継承。現在に至るまで約1年にわたって安定稼働するのを確認し、正式採用に合意した。同社では、強化学習AIがプラントの直接制御に正式採用されるのは世界初としている。

　ブタジエン生産プラントの蒸留精製塔では、熱源として上流工程から回収した排熱を活用し、不足するエネルギーを蒸気で補填（ほてん）している。その熱回収において、DCS（分散制御システム）経由で手動操作していたプロセスを自律制御AIによって自動化した。

ENEOSマテリアル 生産技術本部長 兼 生産技術部長の桝谷昌隆氏

　ENEOSマテリアル 生産技術本部長 兼 生産技術部長の桝谷昌隆氏は「これまでかなり複数のボイラーを用いて熱回収をすることで省エネのプロセスを組んできた。他工程からの熱回収をエネルギー源とし、足らない部分は蒸気を使わないといけないが、蒸気を使いすぎると省エネ効果が得られない。排熱に関しては他工程の影響も受けるため、運転が煩雑だった」と振り返る。

　AI制御モデルの作成に当たって、まずプラントシミュレーターを作成した。プラント設計情報から対象のプラントモデルを作成し、強化学習AIが学習してAI制御モデルを生成した。AI制御モデルは最初にオフラインで動作を検証した。過去の運転データを与えて動作を確認、次にリアルタイムの操業データを与えて熟練運転員が挙動をチェックした。その後、AI制御モデルを統合生産制御システム「CENTUM VP」に組み込み、実プラントの制御を開始した。これらの事前準備に1年半程を要したという。桝谷氏も同工程について「トライ＆エラーがあって非常に苦労が大きかった」と話す。

　2022年1月17〜2月22日まで35日間の連続制御の後、プラントの定期修理による停止を挟んで同じ自律制御AIを適用し、外気温が年間で約40℃変化する中で安定的に稼働するのを確認した他、製品品質を維持しながら排熱利用の最大化を図り、蒸気使用量とCO₂排出量をそれぞれ40％削減した。現場では15分の1回程度行われていた運転員による微調整作業がなくなった。

「化学プラントは自動化が進んでいるが、後一歩越えられない部分があった。そのプロセスに対してAI制御による自動運転を達成できた。これまで運転員の経験則に沿って先読みして捜査していた領域をAIで制御できることが分かった。現状の安全システムに上乗せすることができるので、現在の安全水準を担保した形で導入できた。AI制御と聞くと不安を持つ方もいるかと思うが、運転員含めてAI制御の妥当性に関して理解を得ることができた」（桝谷氏）

横河電機 執行役員 横河プロダクト本部長の長谷川健司氏

　横河電機 執行役員 横河プロダクト本部長の長谷川健司氏は「排熱や蒸気など複数のパラメータを同時に動かして運転するのは熟練の運転員でもなかなかできない。今回、それを製品品質や省エネなどの経営指標に従って運転できたこと、AI制御の可能性を示すことができた」と語る。

　桝谷氏は、他工場への展開などに関しては「今後どのように展開していくの1番いいのか社内でも議論しており、横河電機様とも協力していきたい」と述べた。

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