ENEOSとPreferred Networks、石油プラントのAI自動運転で手動超えの高効率運転達成：製造IT導入事例

ENEOSとPreferred Networksは、石油精製、石油化学プラントを自動運転するAIシステムの常時運転を、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で2023年1月に開始し、手動操作以上の高効率での運転を達成した。

[MONOist]

　ENEOSとPreferred Networksは2023年7月31日、石油精製、石油化学プラントを自動運転するAI（人工知能）システムの常時運転を、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で同年1月に開始し、手動操作以上の高効率での運転を達成したと発表した。プラントの安定運転の確立による保安力の向上に貢献する。

導入先のブタジエン抽出装置［クリックで拡大］ 出所：ENEOS

　同AIシステムは、両社が共同開発した。プラント内の温度や圧力、流量、製品性状などの13の運転重要因子を常時監視し、9個のバルブを同時に操作する。これにより、装置全域に対して原料処理量の変更などに伴う運転変動を安定化し、手動操作時よりも経済的かつ効率的に運転できるようになった。

プラント自動運転AIシステムのイメージ［クリックで拡大］ 出所：ENEOS

プラント自動運転AIシステム稼働前後の運転重要因子（製品性状値）の制御性 出所：ENEOS

　Preferred Networksによると、制御対象の13個の要素数と、予測時に用いる3637個の入力センサー数において、AIによるプラントの自動運転事例としては最大級になる。

　ブタジエン抽出塔のほかに、常圧蒸留装置などの主要プラントの自動最適化AIシステムの開発もしており、今後、他の精油所へも展開する。同時に、ソリューションパッケージとして一般販売を計画している。

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