産業用 AI が将来、精製業界にどのような力を与えるか

[[347965]]

研究によると、人工知能技術は石油精製業界に大きな利益をもたらす可能性があるそうです。

現在、石油需要と価格の変動により、世界の石油精製業界は不安定な状況に陥っています。製油所の管理者は、安全性、環境への影響、物流、経済性の観点から、新たな選択肢を検討して模索し、それぞれを評価することを余儀なくされています。迅速に分析して対応し、業務に信頼性と回復力を構築する能力が、ビジネスと競争上の優位性を維持するための鍵となります。

精製業界の究極のビジョンは、自己最適化する自律型プラントを運用することであり、業界全体での AI の継続的な導入により、この現実に近づきつつあります。石油精製業者は多くのデジタルツールを早期に導入してきましたが、業界はまだ人工知能の可能性を十分に認識していません。

これは主に、AI と機械学習が、既存のエンジニアリング機能 (モデル、ツール、専門知識) と組み合わせて製油所の資産を効果的に最適化できる実用的なソリューションを提供するのではなく、単独で見られることが多いためです。

これらの資産は、多くの場合、プロセスの安全性や業界の複雑なシステムの理解などの重要な分野の知識を組み込んだ物理学と化学の「第一原理」から構築されたエンジニアリング モデルに依存しています。

これらのモデルは、世界トップクラスの科学者、プロセス エンジニア、オペレーターの知識と経験に基づいています。これらは非常に正確ですが、特定のプロセスでは限界もあります。精度を向上させるには、観測されたプラントの状態とパフォーマンスに合わせて生産データを調整する必要があります。現在、効果的なモデル調整には相当の専門知識と経験が必要です。

ハイブリッドモデルの構築

ここで人工知能と機械学習が重要な役割を果たします。これらのテクノロジーは急速に登場しており、「第一原理」モデルを調整し、現象やプロセスのデータベース モデルを迅速に作成するために、プラント データを使用する能力を大幅に向上させることができます。 AI によりプロセス システムをモデル化するために必要な専門知識が軽減される可能性がありますが、安全かつ信頼性が高く直感的に機能するモデルを作成するには、ドメインの専門知識と組み合わせる必要があります。

この組み合わせにより、人工知能と「第一原理」を効果的に組み合わせた「ハイブリッド モデル」が可能になり、広範な知識と経験を必要とせずに、包括的で正確なモデルをより迅速に提供できるようになります。重要なのは、これらが自己最適化工場への道のりの重要な段階であるということです。

機械学習は、シミュレーションや工場データを使用してモデルを作成するために使用されます。このモデルは、第一原理やエンジニアリングの制約などのドメイン知識も使用して、ユーザーが深いプロセス専門知識を持っていなくても、または AI の専門家になる必要もなく、豊富なモデルを構築します。

ハイブリッド モデルによって実現されるソリューションは、優先原則に重点を置いた過去の世界と将来の「スマート製油所」環境との間の架け橋として機能します。これらは、自己最適化デバイスの実現に必要な触媒です。

現在、多くの企業がハイブリッド モデリング アプローチのメリットを享受しています。精製とオレフィンの利益は、プラントの計画者とオペレーターが可能な限り計画に近い月間生産量を達成する能力と密接に関係しており、これは多くの場合、古い、または不正確な計画モデルに起因します。たとえば、世界最大手の精製業者の 1 社は、詳細な反応器モデルを必要に応じて頻繁に更新すると、典型的な 1 日 20 万バレルの精製能力を持つ精製所で年間 1,000 万ドル以上の価値が生み出されると見積もっています。製油所が生産しなければならない製品の劇的な変化に取り組んでいる中、この技術は特にタイムリーである。

自己最適化工場のビジョンの実現

多くの精製業者にとって、ハイブリッド モード ソリューションの開発は、自己最適化プラントのビジョンを実現するための第一歩にもなります。業界の専門家は、これを、変化する動作条件に自動的に適応して対応できる機器と定義しています。

自己最適化工場は、AI と主要なドメイン知識の組み合わせに依存して、資産の内外にある利用可能なすべてのデータ ストリームを迅速に評価します。安全性、持続可能性、資産の健全性、運用目標を考慮しながら、変化する状況に迅速に対応し、可能な限り最良の結果を達成します。さらに、人工知能は将来の行動を予測し、製油所のスタッフと管理者に将来の代替運用シナリオを提供するためにも使用されます。

将来の自己最適化工場では、工場の想定限界に近い閉ループで動作するシステムによって、オペレーターと技術者は付加価値の低い反復作業から解放され、予期しない状況にも自動的に対応し、より迅速かつ柔軟なビジネス上の意思決定を行うことができます。さらに、資産の信頼性情報と運用データは、より安全で持続可能な設計を可能にするモデルに反映されます。

これこそ石油精製業者が目指すものなのです。ハイブリッド モデリングを通じて得られた進歩は、自己最適化された工場に向けた変革的な一歩となります。