JP2001192679A - 生産の予測及び最適化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 投入される原料から製品を製造するプラント
生産品の予測と最適化のための方法の提供。 【解決手段】 投入される原料は、種々の物理的特性及
びコストに応じて分類される。所望の又は注文された製
品もまた、価格及び要求物性にに応じて分類される。投
入される原料の情報及び製品の情報は、計算装置がアク
セスできるデータベースに収納される。次に、計算装置
が複数の製造サイクルを計算し、そして最大の収益性を
備えたサイクルを選択することによって最適製造工程を
計算する。計算装置は、投入される原料及び製品の試料
から集めたデータの回帰分析から誘導された非線形方程
式でプログラムされる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一般的に、１種類
又は多種類の原料からの製品のプラント生産物に関する
諸性質の予測及び最適化のための工程と方法に関する。

【０００２】より詳細には、本発明は、一連の原料を組
み合わせ加工して中間又は最終製品を製造する操作の予
測可能性と収益性を、原料のコスト構造及び最終又は中
間製品の生産高を最適化することによって向上させ、そ
の結果、最低コストの原料投入及び最高価値の製品の生
産量を達成するための工程と方法に関する。

【０００３】本発明はまた、精製工程及び石油ブレンド
操作を最適化して、その結果、入手可能な燃料原料から
最高価値の製品を生産することに関する。

【０００４】本発明はまた、非線形の最適化及び特性予
測を用いるブレンドされた燃料の最終的な性質の正確な
予測に関する。

【０００５】

【従来の技術】燃料添加剤工業 石油工業等においては、燃料原料に適切な添加剤をブレ
ンドしてその商品価値を向上させることによって収益性
を極大化させることは周知である。Ｖｉｒｇｉｎｉａ、
ＲｉｃｈｍｏｎｄのＥｔｈｙｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏ
ｎが多くの燃料添加剤、例えばＤＩＩ−３（登録商標）
として市販されている、ジーゼル燃料原料のセタンレベ
ルを上昇させるために用いられ、それによって、それを
添加しなければ価値の低い燃料原料を高価値の燃料商品
に転換させるジーゼル用セタン価向上剤を供給してい
る。ＭＭＴ（マンガンメチルシクロペンタジエニルマン
ガントリカルボニル）は、これもＶｉｒｇｉｎｉａ、Ｒ
ｉｃｈｍｏｎｄのＥｔｈｙｌＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎに
よって製造された燃料添加剤であって、ガソリンを製造
するのに必要な原油の量を減少させながらオクタン価を
向上させる。Ｖｉｒｇｉｎｉａ、ＲｉｃｈｍｏｎｄのＥ
ｔｈｙｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎは、更に、酸化防止
剤のＨＩＴＡＣ（登録商標）４７００シリーズ、例え
ば、燃料に対して公知の効果を有する、ＪＰ８＋１００
ジェット燃料への立体障害フェノール及びジフェニルア
ミン添加剤を製造している。

【０００６】特殊な用途及びエンジン要求基準に応える
高性能燃料は、燃焼室及び吸気バルブでの沈着物を制御
し、燃料噴射口及び気化器を清浄にし、摩耗及び酸化に
対して保護し、潤滑性及び排ガス性能を向上させ、保存
安定性及び寒冷時流動性を確保することが知られてい
る。

【０００７】燃料清浄剤、分散剤、腐食防止剤、安定
剤、酸化防止剤、及び高性能添加剤が、燃料の望ましい
特性を向上させることは公知である。

【０００８】燃料と添加剤の混合物が、得られる燃料ブ
レンドにおける望ましい特性を向上させることも低下さ
せることもあり得ることは公知である。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、最終ユーザ
ーに、入手可能な原料から製品を製造しているプラント
からの生産の、予測及びそれを用いた最適化のためのツ
ール(tool)を提供することを意図している。

【００１０】

【課題を解決するための手段】そのツールは、投入され
る原料の性質、好ましくは物性及び経済的な特性、例え
ば原料のコスト、を含む性質についてのアップデート可
能なデーターベースを含んでいる。ツールはまた、ブレ
ンドした材料、製品規格、工程、及び最終及び／又は末
端製品の市場価格についてのデーターベースを含んでい
る。ユーザーは、入手可能な原料、そのコスト及び入手
可能な量、並びに、価格及び許容できる最小の値を含む
その時点での製造オーダー(production order)を入力す
ることができ、そうすれば、計算装置が、生産される製
品の正確な特性及びある製造運転に対して抽出さるべき
最適値を、利用できるデータに基づいて決める。

【００１１】例としてセタン価向上剤又は流動点向上剤
を含有するジーゼル燃料原料に関する一つの実施態様に
おいては、線形又は非線形等式を用いて得られる燃料製
品のセタン価、流動点及び／又は他の特性をより正確に
予測する方法が開示されている。

【００１２】もう一つの実施態様においては、本発明
は、処理プラントによって製造されるべき製品の特性
を、少なくとも１種の測定された性質を有する投入され
る原料を用意し、該処理プラントによって該投入される
原料から製造されるべき所望の特性を有する少なくとも
１種の製品を選択し、その特性を有するその製品を製造
するためにその処理プラントによって使用さるべき工程
を選択し、そして予測式を用いて製品の特性の予測値を
計算することによって、正確に予測する方法を開示す
る。その予測式は、投入される原料の測定された性質、
工程、及び製品の特性に関する集積されたデータの回帰
分析によって得られた実証された非線形方程式である。

【００１３】以後、本明細書で使用する「反応器」は、
その最も広い意味に、即ち、その中にある材料を混合、
処理又は反応させ或いはその材料にその他の影響を与え
ることができる、混合容器、蒸留搭、熱分解装置等を包
含すると解釈するものとする。

【００１４】石油一般 天然産物としての原油は、産地によって化学組成が非常
に異なる。石油は世界中で見出され、商業油田は、あら
ゆる大陸に位置しており、そして各々の地域から生産す
る原油は、非常に異なった性質を持っている。石油は、
極めて複雑な混合物であり、主として炭化水素並びに窒
素、酸素及び硫黄を含有する化合物から成っている。大
部分の石油は少量のニッケル及びバナジウムをも含んで
いる。石油は、約２０℃〜約６５０℃の沸点範囲を持つ
多種多様の異なった成分を有している。

【００１５】原油の数多いそして多様な性質についての
優れた議論に関して、例えばＭａｒｋｓ’ Ｓｔａｎｄ
ａｒｄ Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｆｏｒ Ｍｅｃｈａｎｉｃ
ａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｓ， Ｔｅｎｔｈ Ｅｄｉｔｉｏ
ｎ，Ｔ．Ｂａｕｍｅｉｓｔｅｒ，ＭｃＧｒａｗ Ｈｉｌ
ｌ，１９９６（ＩＳＢＮ ０−０７−００４９９７−
１），“Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ ａｎｄ Ｏｔｈｅｒ Ｌ
ｉｑｕｉｄ Ｆｕｅｌｓ”，Ｊ．Ｇ．Ｓｐｅｉｇｈｔ．
７−１０〜７−１４頁を参照することができ、これらの
文献は、引用することによって本明細書に組み込まれる
ものとする。石油の化学的な及び物理的な性質は、組成
の変動のために可成り変動する。原油はその性質が、
炉、ボイラー又はエンジンによって要求される規格のの
いずれにも合致しないので、燃料としては殆ど使用され
ない。原油は、種々の複雑な化学物質の複雑な混合物で
あり、性質が線形的には混合しないので、予測して混合
することはできない。

【００１６】精製工程 石油原料、例えば、種々の天然源からの原油は、蒸留し
て、異なった商業的価値を持つ種々の留分に分ける。

【００１７】原油を蒸留して、沸騰範囲が等しい留分に
分離し、ガソリン、ケロシン、ジーゼル燃料、潤滑油、
及び残油を得る。熱分解又は接触分解を用いて、ケロシ
ン、ガスオイル、又は残油を、ガソリン、より低沸点の
留分及び残留コークスに変換する。接触的リフォーミン
グ、異性化、アルキル化、重合、水素化、並びにこれら
の組み合わせ及びその他の接触的方法を用いて、各種の
精油所中間製品から、付加価値の高いガソリン原料又は
留出物を製造する。主な最終製品は、通常、添加物を添
加した、いくつかの原料のブレンド物である。

【００１８】典型的な末端製品の例として、ガソリン、
ジェット燃料、ジーゼル燃料、残留製品、特殊製品及び
石油コークスが挙げられる。

【００１９】ガソリンは、１００〜４００゜Ｆの範囲内
で留出する炭化水素の複雑な混合物である。市販のガソ
リンは、直留、分解、改質、及び天然ガソリンのブレン
ド物である。

【００２０】ガソリン規格（ＡＳＴＭＤ４３９及びＤ４
８１４、この文献は、引用することにより本明細書の組
み込まれるものとする）には、ベーパーロックを極小化
するための低揮発性から、寒い気候でより容易に発進で
きる高揮発性ガソリンまで、揮発性の異なる多数の品種
が記載されている。

【００２１】航空ガソリンは、自動車ガソリンより沸騰
範囲が狭い。航空ガソリンには低沸点成分及び高沸点成
分が共により少ない。航空ガソリンはＡＳＴＭＤ９１０
によって規定されている。

【００２２】ケロシンは、ガソリンより揮発性が低く引
火点が高いので、取り扱う際により安全性が高い。その
他の品質試験項目は、比重、色、臭い、蒸留範囲、硫黄
含量及び燃焼品質である。品質のための特定の試験の例
として、ＡＳＴＭＤ１８７による引火点（最低１１５゜
Ｆ）、終留点（最高５７２゜Ｆ）、硫黄（最高０．１３
％）及び色（最低＋１６）が挙げられる。

【００２３】ジェット又は航空タービン用燃料は、アン
チノック性に関する性能要求によっては制限されないの
で、航空産業一般により広く使用されるためにより幅広
い沸点範囲を有している。その燃料の性質は、ＡＳＴＭ
Ｄ１６５５によって規定されている。軍事用の性能要求
は、米軍規格Ｍｉｌ−Ｔ−５６２４（ＪＰ−４及びＪＰ
−５）、Ｍｉｌ−Ｔ−８３１３３（ＪＰ−８）Ｍｉｌ−
Ｔ−８７１０７（ＪＰ−１０）に記載されている通りで
ある。

【００２４】ジーゼル燃料は、３５０℃〜６５０゜Ｆの
範囲に渉って蒸留される液体製品である。炭素数の範囲
は約Ｃ１０〜Ｃ１８である。典型的なジーゼル燃料の化
学組成及びそれを工業規格−ＡＰＩ比重、蒸留範囲、流
動点、及び引火点−に適合させる方法は、炭素数及び最
終燃料中に存在する化合物の種類に直接的に依存する。

【００２５】ジーゼル燃料は、ＡＳＴＭ標準に従って、
いくつかの項目において測定される。その項目には、Ａ
ＰＩ比重（ＡＳＴＭＤ１２９８）、全硫黄（ＡＳＴＭＤ
２６２２）、沸点（ＡＳＴＭＤ８６）、引火点（ＡＳＴ
ＭＤ９３）、流動点（ＡＳＴＭＤ９７）、水素含量（Ａ
ＳＴＭＤ３７０１）、セタン価（ＡＳＴＭＤ６１３）、
酸価（ＡＳＴＭＤ９７４）、水及び沈殿物含量（ＡＳＴ
ＭＤ１７９６）、動粘度（ＡＳＴＭＤ４４５）、１０％
残油時の炭素残さ（ＡＳＴＭＤ５２４）、灰分（重量
％）最大（ＡＳＴＭＤ４８２）及び蒸留温度（ＡＳＴＭ
Ｄ８６）が含まれる。

【００２６】原動機用の種々のジーゼル燃料は、エンジ
ンの大きさが、トラック及びバスで使用される小型の高
速エンジンから、発電プラント用の、大型の低速固定エ
ンジンまで範囲があるので、性能に多様性が欠かせな
い。従って、ＡＳＴＭＤ９７５には、多種多様なジーゼ
ル燃料の規格が記載されている。

【００２７】ジーゼル燃料の燃焼特性は、セタン価即ち
発火遅れの尺度を用いて表現される。遅れ（噴射と発火
の間の時間）が短いことがエンジンがスムーズに運転す
るには望ましい。ある種のジーゼル燃料はセタン価向上
剤を含有しており、それは通常硝酸アルキルである。セ
タン価は、エンジン試験（ＡＳＴＭＤ６１３）によって
求められ、又、セタン価向上剤を含有していない燃料に
対しては、セタン指数と呼ばれる近似値を計算すること
ができる。

【００２８】これらの成分の各々の値は、就中、需要と
供給、産油地域における政治的混乱のような市場要因及
び天候に依存して、日々変動する。活発な先物市場が、
種々のグレードの原油及び精製された製品に関して存在
する。日々の、原料のコスト及び中間又は最終製品の価
格を常時監視することは難事業である。

【００２９】原油を加工することは、特別複雑な事柄で
ある。精油所は、原油を、個々の化合物に、又は、この
方が多いのだが、類似の性質を持った化合物から成る蒸
留留分に分離する。

【００３０】ビジネスモデル及びソリューション 精油所又は燃料をブレンドし蒸留するプラントを運転す
ることは、特別に複雑である。それを可能な限り最も収
益を上げるように運転することは、同様に、更に非常に
困難である。Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ Ｒｅｆｉｎｅｒｙ
ＰｒｏｃｅｓｓＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｒ．Ｅ．Ｍａｐｌ
ｅｓ，１９９３，Ｐｅｎｎ ＷｅｌｌＰｕｂｌｉｓｈｉ
ｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｔｕｌｓａ Ｏｋｌａｈｏｍａ
（ＩＳＢＮ ０−８７８１４−３８４−Ｘ）及びＰｅｔ
ｒｏｌｅｕｍ Ｒｅｆｉｎｉｎｇ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｎ
ｏｎｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｐｅｒｓｏｎ，Ｗ．Ｌ．Ｌｅ
ｆｆｌｅｒ，１９７９，１９８５，Ｐｅｎｎ Ｗｅｌｌ
Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｔｕｌｓａ
Ｏｋｌａｈｏｍａ（ＩＳＢＮ ０−８７８１４−２８
０−０）のような数編の論文が、石油工業と石油精製に
ついての理解を助けるために利用できる。上記の論文は
引用することによって本明細書に組み込まれるものとす
る。

【００３１】複合ソフトウエアプログラムが、精油所の
経済的な運転を支援するために利用できる。それらの例
として、Ａｓｐｅｎ Ｔｅｃｈ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，
Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ０２１４１−２２００から
市販されている数個のプログラムが挙げられる。Ａｓｐ
ｅｎＰＩＭＳ（登録商標）が、石油及び石油化学工業に
よって使用されているパソコン用の線形計画ソフトウエ
アモジュールである。このソフトウエアは、原料のコス
トと入手のし易さ、能力に関する考慮、及び製品に対す
る需要に基づいて、詳細な運転計画、経済的評価及びス
ケジュール設定を取り扱う能力を持っている。

【００３２】ＡｓｐｅｎＰＩＭＳ（登録商標）は、プロ
セス工業における経済的な企画のための一連のソフトウ
エアツールである。そのシステムはＰｅｎｔｉｕｍ（登
録商標）級の演算処理装置上で作動するように設計され
ている。オペレーションシステムプラットホームの例と
して、Ｗｉｎｄｏｗｓ９５（登録商標）及びＷｉｎｄｏ
ｗｓＮＴ（登録商標）が挙げられる。

【００３３】ＡｓｐｅｎＰＩＭＳ（登録商標）は、ＩＬ
ＯＧ ＣＰＬＥＸ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ，Ｉｎｃｌｉｎｅ
Ｖｉｌｌａｇｅ，ＮＶ８９４５１ から入手できる、
精油所、石油化学及び化学のプラントやほかの設備を最
適化するためのＣＰＬＥＸ（登録商標）オプティマイザ
ー(optimizer)を使用する線形計画（ＬＰ）技術を採用
している。それは、代替の原料及び製品の一覧表の評
価、運転に関する決定及び製品のブレンドの最適化、並
びに更地及び増設計画におけるプラント設備の規模の決
定のような種々のプロセスに有用であると云われてい
る。

【００３４】ＡｓｐｅｎＰＩＭＳ（登録商標）Ｓｃｈｅ
ｄｕｌｉｎｇ Ｓｏｆｔｗａｒｅはは、材料の受取り、
プロセス運転、製品のブレンド及び製品の出荷のための
詳細な運転計画の作製を支援する。

【００３５】ＳＤＰＩＭＳ（登録商標）は、これもＡｓ
ｐｅｎ Ｔｅｃｈから入手できるソフトウエアである
が、複雑な複数原料、複数製品、複数モード、多層価格
設定、複数宛先供給及び分配システムの模擬実験を行っ
て、ネットワーク全体に関して最適化された、最もコス
トの低いソリューションを開発するソフトウエアであ
る。就中、製品の出荷、並びに最小、最大、及び目標在
庫に関してはタイムラグがあるので、通貨の時価が計算
に取り入れてある。

【００３６】ＡｓｐｅｎＰＩＭＳ（登録商標）Ｒｅｆｉ
ｎｅｒｙ ＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＳｙｓｔｅｍは、精油
所及び石油化学のプラント運転を、原料の到着からブレ
ンド製品の製造までのスケジュール設定を行うと云われ
ているソフトウエアであり、一方、ＡｓｐｅｎＰＩＭＳ
（登録商標）Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ
Ｓｙｓｔｅｍは、製品のブレンド及び出荷のスケジュー
ル設定を行うように設計されている。ＡｓｐｅｎＰＩＭ
Ｓ（登録商標）Ｐｉｐｅｌｉｎｅ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎ
ｇ Ｓｙｓｔｅｍは、パイプラインネットワークを通じ
ての製品配送のスケジュール設定を、製品発生地点から
ポンプステーション及び貯蔵所を経由して最終の配送地
点まで、行うように設計されている。

【００３７】基礎的な原油関連製品及びそれらの性質に
関しては、これもＡｓｐｅｎから入手できるＰａｓｓＭ
ａｒｔ（登録商標）が、ＰＩＭＳ（登録商標）の原油検
査マネージャーであり、その機能は、原油ライブラリー
のマネージャーとして役立つことでありそして末端ユー
ザーのニーズの線形生産モデル又はその他のアプリケー
ションへのインプットのためにそのニーズに合わせて再
カットされる原油データの一つの表を出力することであ
る。他の検査データーベースも利用できる。

【００３８】最適化 Ｓａｎ Ｍａｒｉｎｏ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ９１１０
８に本拠を置くＳｕｎｓｅｔ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｔｅ
ｃｈｎｏｌｏｇｙ（登録商標）が多重最適化アルゴリズ
ム基準のプロダクトを供給する。Ｓｕｎｓｅｔのプロダ
クトには、線形、バイナリー、混合整数、内点（障壁）
及び二次計画法のプロダクト及びサービスが含まれ、そ
れらはパソコンからＵＮＩＸワークステーション迄の範
囲のプラットホーム上で作動する。それらの例として、
以下の名称で現在上市されているプロダクトが挙げられ
る：ＸＡ Ｌｉｎｅａｒ Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ Ｓｙｓ
ｔｅｍ（登録商標）、ＸＡ Ｂｉｎｅｒｙ ａｎｄ Ｍ
ｉｘｅｄ ＩｎｔｅｇｅｒＳｏｌｖｅｒ（登録商標）、
ＸＡ Ｂａｒｒｉｅｒ Ｓｏｌｖｅｒ（登録商標）、Ｘ
Ａ Ｑｕａｄｒａｔｉｃ Ｓｏｌｖｅｒ（登録商標）、
ＸＡ Ｐａｒａｌｌｅｌ ＭＩＰ Ｓｏｌｖｅｒ（登録
商標）、ＸＡ Ｃａｌｌａｂｌｅ Ｌｉｂｒａｒｙ（登
録商標）。

【００３９】ＩＬＯＧから入手できるＣＰＬＥＸ（登録
商標）Ｂａｓｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔシステムに
は、数種の市販の最適化プログラム − 線形計画問題
のための主Ｓｉｍｐｌｅｘ、双対Ｓｉｍｐｌｅｘ及びネ
ットワークＳｉｍｐｌｅｘソルバー(solver)が含まれて
いる。このプログラムは、ＣＰＬＥＸ Ｃａｌｌａｂｌ
ｅ Ｌｉｂｒａｒｙ（登録商標）で構成された一つの実
施態様の中に存在し、そしてそれはＣＰＬＥＸアルゴリ
ズム的ルーティン及びユーティリティルーティンのライ
ブラリーの中のＣＰＬＥＸアルゴリズムを提供する。Ｃ
ＰＬＥＸ Ｍｉｘｅｄ Ｉｎｔｅｇｅｒ Ｓｏｌｖｅｒ
Ｏｐｔｉｏｎ（登録商標）は、混合整変数（一般又は
バイナリー）を持った問題を、アルゴリズム並びにカッ
ト（クリーク及びカバー(cliques & covers)）、発見的
方法、及び多様な分岐及びノード選択戦略を含む技法を
用いて解く能力を包含している。ＣＰＬＥＸ Ｂａｒｒ
ｉｅｒ／ＱＰ Ｓｏｌｖｅｒ（登録商標）は、ある種の
線形計画モデル及び二次計画問題を解くのに有用である
と云われている予測子及び修正子を持つ主双対ログ障壁
(log barrier)アルゴリズムである。

【００４０】Ｐａｒａｇｏｎ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｅ
ｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｂ．Ｖ．，Ｐ．Ｏ．Ｂｏｘ３２７
７，２００１ ＤＧ Ｈａａｒｌｅｍ，Ｔｈｅ Ｎｅｔ
ｈｅｒｌａｎｄから入手できるＡＩＭＭＳ（登録商標）
（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｕｌｔ
ｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｓｏｆ
ｔｗａｒｅ）は、モデル作成者が関数解析的な決定支援
アプリケーションを作ることを可能にするソフトウエア
パッケージである。ＡＩＭＭＳは、グラフィカルなモデ
ルエクスプローラーを含み、それは、複雑な（最適化基
準の）モデル化アプリケーションを構築しそして維持す
る。ＡＩＭＭＳは、末端ユーザーが使用するのに好適な
モデルの周りの末端ユーザー用のインターフェイスを作
って、特別な（最適化基準の）決定支援問題をモデル化
する能力があると云われている。

【００４１】ＣＰＬＥＸ（ＩＬＯＧの一事業部）から入
手できるＡＭＰＬ（登録商標）モデル化言語は、線形、
非線形、及び整数計画問題のための代数的モデル化言語
である。それは線形計画問題、ネットワーク問題、混合
整数計画問題、二次計画問題、及び一般的な非線形計画
問題を含む最適化モデル型に対して有用であると云われ
ている。

【００４２】ＧＡＭＳ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｃｏ
ｒｐｏｒａｔｉｏｎ， １２１７Ｐｏｔｏｍａｃ Ｓｔ
ｒｅｅｔ ＮＷ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ ２００
０７ＵＳＡから入手できる、Ｔｈｅ Ｇｅｎｅｒａｌ
Ａｌｇｅｂｒａｉｃ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ
（ＧＡＭＳ（登録商標））は、線形、非線形及び混合整
数最適化問題をモデル化する能力があるソフトウエアで
ある。ＧＡＭＳは、ＬＰ、ＭＩＰ及び異なった形のＮＬ
Ｐモデルを解くことができる。

【００４３】Ｍａｘｉｍａｌ Ｓｏｆｔｗａｒｅ，Ｉｎ
ｃ．，２１１１ ＷｉｌｓｏｎＢｏｕｌｅｖａｒｄ，Ｓ
ｕｉｔｅ ７００，Ａｒｌｉｎｇｔｏｎ，ＶＡ２２２０
１，Ｕ．Ｓ．Ａ．から入手できる、ＭＰＬ（登録商標）
（ＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ
Ｌａｎｇｕａｇｅ）は、データーベースから直接データ
を入力し次いでその解をそのデーターベースに出力し戻
すことができる数千の制約式を包含する、複雑なモデル
の構築を可能とするモデル化システムである。

【００４４】ＭＰＬにおいて開発されたモデルは、ＭＰ
Ｌは多くの工業ソルバーをサポートしているので、今日
市販されている殆ど全てのＬＰ−ソルバーと共に使用す
ることができる。

【００４５】線形計画法として知られている数学的技法
は、多様な工業的及び科学的な問題を「最適解」に到達
することによって解決するための上記のプログラムの多
くによって共通して使用されている。線形計画法（「Ｌ
Ｐ」）は、１９４０年代頃から存在してきた。線形計画
法は、最適計画を発見するためにこれから解決されるべ
きある状況を表すＬＰ「モデル」を作り出すことによっ
て作動する。

【００４６】有効なＬＰモデルは４つの要素を持たねば
ならない。第一に、目的関数が存在しなければならな
い。一般的に、ビジネスモデルにとっては、最大化さる
べき値は利益であり、最小化さるべき値は通常コスト又
は距離である。モデルの中の各々の活動(activity)は、
この目的に対して、有利にか不利にかのいずれかの方向
にに寄与する。第二に、資源に限界がある。例えば、機
械は一日に２４時間しか運転することができないし、ま
たある量の原料だけが購入するために入手できる。第三
に、活動とこれらの資源の間には線形関係が存在しなけ
ればならない。例えば、ある関係は、稼働さるべき機械
時間の数及び購入さるべき材料の量であり得る。最後
に、確実性の前提、即ちモデルの中のこれらの条件は実
行できるように解決されるという前提が成立しなければ
ならない。確率的計画法として知られているより高度な
技法が、確率に基づいた計画を取り扱うために存在す
る。

【００４７】多種多様な工業的なＬＰ適用分野が、様々
な要求事項を解決するために開発されてきた。例えば、
製品計画の分野では、資源能力及び市場需要に関する制
約式を組み込んだ製品の最適生産量に関するＬＰを解く
ことによって適切な組み合わせを計画することができ
る。ブレンド品に関しては、いくつかの最低限の要求項
目を満たす、ガソリン、食料、家畜飼料のような製品の
構成成分の最適割合に対する解を、ＬＰを用いて得るこ
とができる。

【００４８】配送に関しては、製造所から配送センター
への又は倉庫から販売所への最適輸送割当てに対する解
をＬＰを用いて得ることができる。例えば施設の場所決
定計画に対しては、種々の候補地と現存の供給源及び需
要源の間の全輸送コストに関しての工場又は倉庫の最適
な場所を決定することができる。

【００４９】プロセスコントロールに関しては、例え
ば、原料のロール又はシートの寸法が与えられた場合
に、廃棄する材料の量を最小にする切断のパターンに対
する解を、ＬＰモデルを用いて得ることができる。スケ
ジューリングに関しては、変化する需要に対応しての、
最もコストの低い勤務者のシフト(shfts)への割り当て
を決定するために、ＬＰを使用することができる。車両
に関しては、車両サイズ、利用可能性及び需要に関する
制約条件に対応して、仕事に利用すべき車両を指定し走
行回数を決定することができる。同様に、手順決定経路
設定に関しては、数多くの、各々がそれ自身の能力(cap
acities)と特性を持つ順次処理過程(sequential proces
ses)を介して製品の最適手順決定経路設定に対する解を
得ることができる。

【００５０】製造計画にかんしては、在庫品を運搬する
コスト及び下請けに出すコストを考慮に入れた、与えら
れた労働力に対する最小コスト製造スケジューリングに
対する解を得ることができる。

【００５１】製造と労働力の管理は、ＬＰによって、種
々の能力及び方針に関する制約条件の下で、雇用コスト
及びレイオフコスト、並びに在庫品を運搬するコスト、
超過労働コスト及び下請けに出すコストを考慮に入れ
て、最小コスト製造スケジューリングに対する解を得る
ことによって達成することができる。更に、種々の需要
及び方針に関する制約条件の下で、種々の範疇の仕事に
対する最適の職員配置に対する解を得ることができる。

【００５２】より高度な技法は、標準ＬＰ技法の改変を
包含している、がそれは基本的なＬＰ法のいくつかの前
提を解除している。

【００５３】整数、バイナリー、及び混合整数プログラ
ムをモデル化するとインクレメントして(incrementall
y)だけ行うことができる活動も取り扱うことができるよ
うになる。例えば、船積みに関して云えば、トラック一
台分の荷物が船で輸送された場合には、トラックのコス
トは１パレットか又は２４パレットが船で輸送されると
して計算されなければならない。

【００５４】非線形計画法は、活動と制約条件の間の非
線形関係をも取り扱い、一方確率的計画法は、不確実性
をも取り扱いの対象とする。

【００５５】本発明にとって現在好ましい最適化プログ
ラムは、Ｌｉｎｄｏ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．，１４
１５ Ｎｏｒｔｈ Ｄａｙｔｏｎ Ｓｔｒｅｅｔ， Ｃ
ｈｉｃａｇｏ，ＩＬ ６０６２２，ＵＳＡ から入手で
きる Ｗｈａｔ’ｓＢｅｓｔ！（登録商標）４．０であ
って、それはＥｘｃｅｌ（登録商標）（Ｍｉｃｒｏｓｏ
ｆｔ，Ｉｎｃ．Ｒｅｄｗｏｏｄ，ＷＡ）へのアドインで
あり、それによって、１枚のスプレッドシート内で自由
形式のレイアウトで 大規模な最適化モデルの構築が可
能である。Ｗｈａｔ’ｓＢｅｓｔ！（登録商標）を使用
すると、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｅｘｃｅｌ
（登録商標）を用いて、線形、非線形及び整数最適化を
組み合わせて利用することができる。

【００５６】石油工業における最適化 前述の様に、各種の石油製品には数多くの用途があり、
そして例えばディ−ゼル燃料の各末端用途では、安全
な、環境を重視したかつ経済的な使用のために製品に対
して各種の性能が要求される。

【００５７】しかしながら手元の燃料原料が最適ではな
い原料に限定される場合がしばしばあり得る。例えば、
精製業者は軽質環式化合物油(Light Cycle Oil)のよう
な留出物成分をディ−ゼル油製品に混合するか、残留物
製品に混合するのか、どちらがより経済的かを決定する
事が必要になり得る。各々の燃料は別々の価値を有し、
各々の原料（ディ−ゼル燃料の原料、残油原料、セタン
価向上剤等）も混合成分としていろいろな価値を有して
いる。従来のアプロ−チとしては、供給問題を解決する
ために諸原料を混合する事が行われてきた。しかし、収
益可能性の極大化と組み合わせて非線形的な性質を正確
に予測する事は、最適化ソフトウエアの線形性質によっ
て制限されてきた。今日まで、複雑な系、例えば混合燃
料、添加剤による改良された燃料等、その他の性質を正
確に予測する有効な方法はなかった。製造中、精製業者
はしばしばデ−タを再測定し、その測定値を予測値と比
較しなければならず、このため、これらの予測された性
質に基づく生産上に決定が遅延しそして／又は決定に誤
を含むこととなった。本発明の一つの実施様態において
は、複合製造工程を、最終製品の投入される材料又は成
分の相対的な価値を評価し、そして最終製品の性質を正
確に予測する事によりビジネスの見地から効果的に管理
できる。

【００５８】図１を参照して、仮定の製造シナリオを段
階ブロックダイアグラムで説明する。各が異なった性質
を持つ各種の原料源をＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びＥと名付け
る。製造反応器Ｒ１Ｒ２は原材料の混合又は他の処理の
ために使用できる。所望の末端または最終製品はI、II
及びIIIである。

【００５９】原料Ａ〜Ｅは実際には如何なる原材料−蒸
留のための原油、ブレンド用のガソリン原料、特殊燃料
製造用添加剤及び燃料、ガラス素材又はセラミック製造
用の砂（例えばシリカ）、塗料系用の塗料用顔料及び溶
媒、テ−プ鋳造、ダイ鋳造、焼結、焼鈍による合金製造
物用粒状物、セリアル又はパン用の穀物、ビタミン製造
用のnutraceuticals等−であってもよい。上記原料は、
混合、反応又は混ぜ合わせにより組み合わせることがで
きるし、或いは、分別、蒸留、クラッキング等によって
分離することも可能である。

【００６０】本発明が適用され得る各々の工業はそれぞ
れ固有の公知の混合、製造、精製等の方法を有していて
それにより公知の製品を得ているであろう。次に示す実
施例は石油混合及び添加剤工業において本発明を最も典
型的に示すものであるが、本発明は、当業者がこの開示
に関連して容易に達成することができる非常に広い範囲
の用途を持っているので、これらの実施例が本発明を限
定すると解釈されるべきではない。

【００６１】前述のように、燃料は季節毎、用途別にブ
レンドされる。燃料用途に利用されるいろいろな範疇の
ブレンド原料があり、航空機油、ケロシン、ガソリン、
ディ−ゼル、残油が最も普通のものである。

【００６２】燃料のブレンド操作は線形関係によっては
表されない。燃料原料中に存在する種々の石油化学品の
複雑な性質が与えられた場合、既知のセタン価の燃料成
分を例えば既知のセタン価の他の成分と単純に混合して
も必ずしも中間のセタン価の燃料油とはならない。ブレ
ンド燃料が成分のディ−ゼル燃料のいずれよりもより低
いセタン価を持ち、それにより価値が低下する結果とな
る可能性がある（ネガティブブレンド）。従って、精製
業者や製造業者にとって、得られる製品の正確な性質及
び数値の予測を行う事は、経済的な生き残りに極めて重
要である。

【００６３】発明の範囲を制限するのではない実施例と
して、一つの可能な製造操作は、複数の燃料油をブレン
ドすることによって及び／又はセタン向上剤の混入によ
ってジーゼル燃料を創り出すことである。セタン価の測
定の標準方法は、ＡＳＴＭＤ６１３に記載されているセ
タンエンジンの使用である。ＡＳＴＭＤ９７６及びＡＳ
ＴＭＤ４７３７に示されたセタン指数方程式によりセタ
ン価を予測する事が現在可能である。しかしながら、そ
のようなセタン指数予測モデルには一般に最低２セタン
価の誤差がある。これは”セタン価放棄”の結果になり
得る高価な誤差である。セタン指数は、欠陥のある予測
方法であるのみならず、添加剤によって生じるセタン価
の向上を考慮に入れていない。

【００６４】従って、あるパイプライン中の燃料がセタ
ン価４０を必要とする場合は、パイプラインの中の燃料
の最低要件が確実に満たされるためには、セタン指数は
最低４２でなければならない。下の表１は、Ｃｏｌｏｎ
ｉａｌ ＰｉｐｅｌｉｎｅＣｏｍｐａｎｙ，ｏｆ Ａｔ
ｌａｎｔａ，Ｇｅｏｒｇｉａ のセタン標準を示す。

【００６５】

【表１】

【００６６】（４）試験法Ｄ６１３によるセタン価が使
用できない場合は、試験法Ｄ９７６又はＤ４７３７が概
略法として使用できる。最低セタン指数が４２なのは、
セタン価の推定におけるセタン指数法の精度が＋／−２
であるからである。

【００６７】以上から解るように、標準セタン指数計算
方法を使用する、ＣｏｌｏｎｉａｌＰｉｐｅｌｉｎｅへ
の燃料供給者は、３８の潜在的には４２のセタン価ディ
−ゼル燃料の商業価値を事実上放棄して最低４２のセタ
ン指数の燃料を供給せねばならない。セタン価は、ブレ
ンド物を処方しそして製造したのち、セタンエンジンを
用いて測定しなければならず、これでは遅過ぎて、製造
及びブレンド操作中に実質的に経済的に優位になれない
場合が屡々起こる。

【００６８】しかしながら、新規な本発明を用いて、非
常に正確なセタン価の予測が出来るように、複数の燃料
成分に関して広い範囲の性質について十分なデ−タが収
集される。

【００６９】得られる製品の性質の正確な予測は、その
ような製品を製造するプラントの生産量を最適化するの
を支援するために重要であり、例えば、そのようなプラ
ントの運転員は、運転員が最終製品が規格に合致する事
を確実なものにする限り、安価な製品よりも高価な製品
をより多く製造し、それによって利益を極大化する。本
発明を用いることによって、調合後の追加成分又は再ブ
レンドは不要になる。

【００７０】Ｌａｄｏｍｍａｔｏｓ及びＧｏａｃｈｅｒ
は「物理的性質からのディ−ゼル油のセタン価の予測の
ための方程式」Ｆｕｅｌ，Ｖｏｌ．７４Ｎｏ．７，ｐ
ｐ．１０８３−１０９３（１９９５）においてディ−ゼ
ル燃料のセタン価の予測のために２２の方程式を誘導し
た。同様にＭａｘｗｅｌｌ等は「ディ−ゼル燃料混合原
料の正確なセタン価予測法」Ｏｉｌ ａｎｄ Ｇａｓ
Ｊｏｕｒｎａｌ，Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ３，１９６９でセ
タン価の予測方程式を開発した。これらの文献は、引用
することにより、あたかも完全に述べられているかのよ
うに本明細書に組み込まれるものとする。

【００７１】しかしながら、これらの文献の各々は、物
理的なパラメ−タ−の複雑な系によって要求される種々
な性質の信頼性のある予測を提供していない。それらは
主として、それだけでも非常に不正確なセタン指数に基
づくものである。

【００７２】添加剤を含むディ−ゼル燃料のセタン価の
予測の代表的な例について、以下に述べる。

【００７３】表IIには、数種のディ−ゼル燃料の、各種
のＡＳＴＭ又は軍事規格に適合するために重要な性質を
示す。（例えば、ＡＳＴＭＤ９７５参照）

【００７４】

【表２】

【００７５】１５４種の低硫黄ディ−ゼル燃料について
デ−タを収集し、セタン向上剤を添加した及び添加して
いないディ−ゼル燃料に関するセタン価予測方程式を誘
導した。その方程式は、元のデ−タセットにない燃料の
セタン価を予測するための方程式を誘導するために多重
線形回帰を含む統計的解析を用いて誘導された。各種の
異なった解析能力を有する実験室に対応するために変数
の異なった組合せを含む方程式を開発した。従って、本
発明は４〜８或いはそれ以上の入力変数を使用する予測
モデルを提供する。

【００７６】次いで、その本方程式を、１５４種の燃料
の元のデ−タセットにはない新しい２０種の燃料を用い
て確認した。

【００７７】誘導された方程式は次のような一組の非線
形計算である： 定義： ＣＮ＝ セタン価 （ＡＳＴＭＤ６１３） ＣＮ ０，１０００，２５００，５０００，７５００，
１００００＝セタ ン価向上剤ＤＬＬ−３（商標登録）ｐｐｍｖを含有した
場合のセタン価 Ｔ９０＝原料の９０％が沸騰した温度（℃） Ｔ５０＝原料の５０％が沸騰した温度（℃） Ｔ１０＝原料の１０％が沸騰した温度（℃） ＡＮＰＴ＝アニリン点（℃） ＶＩＳＣ４０＝４０℃での粘度（ＡＳＴＭＤ４４５） Ｄ９７６＝ＡＳＴＭＤ９７６によるセタン指数 ＣＬＯＵＤ＝ワックス結晶の発生温度（℃） ＳＰＧＲ＝比重（無次元） ＦＩＡＡＲＯＭ＝ＡＳＴＭＤ１３１９によって測定され
た芳香族含量（容量％） セタン向上剤を含んだ際のディ−ゼル燃料セタン価予測
の代表的な好ましいモデルは次の通りである：

【００７８】

【数１】

【００７９】

【数２】

【００８０】

【数３】

【００８１】

【数４】

【００８２】

【数５】

【００８３】セタン向上剤が中位の濃度である場合のセ
タン価はこれらの式からの値を内挿する事によって算出
される。これらの式は、有効数字の桁数を例えば２，
３，又は４に削減しても予測精度の低下を最小限にとど
めることができる。

【００８４】この方法は、成分の性質から製品のセタン
価を計算することを可能にするものであって、セタン類
に依拠した方法ではない。以下に述べるように、複合化
学系の成分の多くは非線形的に反応するものであり、そ
の結果予期しない性質を持つことになる。非線形モデル
におけるデ−タを蓄積しそして続いて補正を行うと、本
発明の方法は、得られる組成又は系の性質について、は
るかにより正確な予測を提供する事ができる。

【００８５】次に記載する式も、有効桁数はより少ない
が、本発明の利益を提供する。

【００８６】

【数６】

【００８７】本発明の実施に適切な一般式も以下に示
す。

【００８８】

【数７】

【００８９】

【数８】

【００９０】本発明の実施に適切な一般式も以下に示
す。

【００９１】

【数９】

【００９２】

【数１０】

【００９３】本発明の実施に適切な一般式も以下に示
す。

【００９４】

【数１１】

【００９５】

【数１２】

【００９６】本発明の実施に適切な一般式も以下に示
す。

【００９７】

【数１３】

【００９８】

【数１４】

【００９９】本発明の実施に適切な一般式も以下に示
す。

【０１００】

【数１５】

【０１０１】下記の表IIIにおいて、燃料２０種のセタ
ン価の値について、先行技術の方法（Ｄ−９７６，Ｄ−
４７３７及びＣＧＳＢ（カナダ一般標準局の方法）によ
る計算値と本発明のモデルによる計算値を比較して示
す。

【０１０２】

【表３】

【０１０３】本発明の方法の自乗平均誤差の平方根（Ｒ
ＭＳＥ）は、その中にセタン向上剤を含むディ−ゼル燃
料のセタン価を予測する先行技術のいずれの値よりも著
しく小さいことが明らかに読みとれる。

【０１０４】本発明の好ましい実施態様において、現実
の試料から収集した少なくとも８成分の性質及び得られ
たブレンド製品がある。これらの性質はデ−タベ−ス又
はスプレッドシ−トに導入され、線形回帰分析によって
セタン価に相関ずけられる。他の好ましい実施態様にお
いては、最終ブレンドに用いられる各成分いついて測定
された最低４個の性質がある。５，６，７またはそれ以
上の性質も又受けいられる。そして、統計的に適切な予
測式を作成するのに必要な数が可能である。

【０１０５】予測計算は、Ｅｘｃｅｌ（商標登録）のよ
うなスプレッドシ−トに接続でされるのが好ましく、コ
ストのようなその他の計算と共に接続されるのがより好
ましい。

【０１０６】最初に、製造さるべき製品、及びその特性
を選択する。このような特性として、一般的には、最小
及び最大の容量、最終製品の価格、最小及び最大のＡＰ
Ｉ、最大の硫黄含量、最小の引火点、最大の芳香族含
量、最大の凝固点、Ｔ９０、曇り点、流動点、１００℃
における粘度（ＡＳＴＭＤ４４５）、４０℃でおの粘
度、バナジウム含量、及びセタン価のような特性が挙げ
られる。

【０１０７】次に、所望の製品を製造するための適切な
供給原料をモデルに与える。燃料製造のために選ばれる
供給原料の特性には、入手可能量、購入価格、ＡＰＩ、
イオウ含量、芳香族、ナフタレン含量、煤煙、バナジウ
ム含量、アニリン点、曇り点、引火点、凝固点、流動
点、１００℃の粘度、４０℃の粘度、蒸留Ｔ１０、蒸留
Ｔ５０、蒸留Ｔ９０及びセタン価が含まれる。

【０１０８】次に、製品としての必要条件及び原材料デ
−タを、デ−タベ−スに、手動又は他のデ−タベ−スか
らの転送のいずれかによって公知の方法で入力する。表
IVに最終製品の必要なセタンの条件のための代表的なエ
ントリー表を示す。

【０１０９】

【表４】

【０１１０】入手できるデ−タに応じて、必要な入力成
分を計算する適切な方法を選ぶ。方法１〜５はセタンに
必要な条件を計算するための本発明によるものであり、
ＡＳＴＭ法Ｄ−９７６は先行技術によるものである。Ｄ
−９７６では、必要とするのは２個の入力、即ちＡＰＩ
比重及びＴ５０のみであることは注目すべきである。も
し追加の必要条件を望むならば、同じようなスプレッド
シ−ト表を経由して入力することが出来る。これは、製
造工程の情報、コスト、時間、容量等を含む他の如何な
る所望の情報を包含していてもよい。さらに好ましい様
態においては、変数が本発明による多数回帰分析を使用
して計算されている場合には、ディ−ゼル燃料用のコ−
ルドフロ−向上剤に関する計算が包含される。

【０１１１】製品の性質が入力されてしまうと、計算手
段（好ましくは，Ｗｉｎｄｏｗｓまたは相当ソフトウエ
アのフォームを起動するＰｅｎｔｉｕｍベ−スのＰＣ）
が、製品を製造するために必要とされる供給原料を計算
することできる。逆に、即ち手元の供給原料から何が製
造できるかを決めるために、計算することも可能であ
る。

【０１１２】さらに、本発明は、特定の精製所、燃料
源、地理的差異等のために、追加のデ−タの収集及び実
際の試料による検証を用いて、方程式を「調整」する余
地を残している。各々の変数は、回帰分析又は類似の手
段により本開示について関心を持つ当業者により調整可
能である。

【０１１３】大規模製造設備の効率的及び収益の上がる
運転について以下に具体的に示す。燃料の目標セタン価
は、特定の用途のために、例えば４５を選択する。

【０１１４】燃料は、数多くの方法、例えば各種の成分
の混合及び／又はブレンド物へのセタン価向上剤の添加
によって製造することができる。次に示す表Vには、以
下に示す価格情報が公知であると仮定されている（現実
の数量ではない）。

【０１１５】 低硫黄ディ−ゼル市場価格 ＄２３．１０／ｂｂｌ 残留燃料オイル市場価格 ＄１６．３８／ｂｂｌ Ｄｌｌ−３市場価格 ＄０．７５／ｐｏｕｎｄ 公称精製ディ−ゼル生産量：５０，０００バ−レル／日
（Ｂ／Ｄ） 本発明による方法は、Ｖｉｒｇｉｎ Ｄｉｓｔｉｌｌａ
ｔｅ，Ｌｉｇｈｔ Ｃｙｃｌｅ Ｏｉｌ（ＬＣＯ）のタ
イプの成分及びセタン価４５の所望の性質を達成するた
めに添加するセタン価向上剤の正確な量を決定する。し
かしながら、収益の最適化は、通常は顧みられないであ
ろう更に経済的な製造ルートを選択するのを支援するこ
とができる。ケ−ス１は所望のＣＮを得るための従来の
方法によるブレンドであり、大量のＬＣＯを収益性の低
い残留製品に混入することが必要になる。一方、ケ−ス
２では、Ｄｌｌ−３（商標登録）セタン向上剤を含有さ
せることにより、多くのＬＣＯをＤｉｅｓｅｌ Ｐｏｏ
ｌに混入し、そしてより収益性の低いＲｅｓｉｄ Ｐｏ
ｏｌに混入するＬＣＯの量を減少させることができる。
節約した金額は大きい。

【０１１６】

【表５】

【０１１７】上記でそして本出願を通じて引用した全て
の特許出願、特許、入手出来るソフトウエア、ＡＳＴＭ
及び他の規格類、そして出版物は、引用することにより
本明細書に組込まれてるものとする。

【０１１８】上述の実施例は、一般的に又は特定的に記
載に記載した本発明の組成物、反応物及び／又は運転条
件を、本実施例に使用されたそれらに換えて使用する事
によっても、同じような成果を挙げて再現することがで
きる。

【０１１９】前述した記載から、当業者は、容易に本発
明の本質的な特徴を確認することができ、そして本発明
の精神及び範囲から離れることなしに、いろいろな用途
及び条件に合わせて本発明に種々の変更及び修正を行う
ことが可能である。

【０１２０】本発明は好ましい実施態様に関連して説明
してきたけれども、本発明は各種の開示した態様に限定
されないことは、容易に理解されるであろう。むしろ、
本発明は種々の均等物に及ぶことを意図しており、次に
述べる「特許請求の範囲」によってのみ限定されるもの
である。

【０１２１】以下に、本発明の本質的な特徴及び好まし
い態様を列挙する。

【０１２２】１． 処理プラントによって製造されるべ
き製品の特性を正確に予測する方法であって、投入され
る原料を特定し、該原料は少なくとも１種の測定された
性質を有すること、該処理プラントによって該投入され
る原料から製造されるべき少なくとも１種の製品を選択
し、該製品は少なくとも１種の所望の特性を有するこ
と、その製品を製造するためにその処理プラントによっ
て使用さるべき工程を選択し、該工程は製品の特性に対
してある影響を及ぼすこと、予測式を用いて製品の特性
の予測値を計算し、その予測式は、投入される原料の測
定された性質、工程、及び製品の特性に関する集積され
たデータの回帰分析によって得られることを含んで成る
方法。

【０１２３】２． 投入される原料が、石油の供給原料
であり、製品がジーゼル燃料であり、工程がセタン価向
上剤を混合することであり、そして製品の特性がセタン
価である上記１に記載の方法。

【０１２４】３． 測定された性質が、炭化水素の種
類、炭素含量、水素含量、硫黄含量、窒素含量、ＡＰＩ
比重、蒸留範囲、セタン価、アニリン点、熱含量、動粘
度、曇り点、流動点、及び引火点から成る群から選ばれ
る上記２に記載の方法。

【０１２５】４． 測定された性質が、少なくともＡＰ
Ｉ比重、Ｔ５０及び、Ｔ１０、Ｔ９０、アニリン点、粘
度、曇り点及び芳香族含量から成る群から選ばれる少な
くとも２種の追加の性質を包含する上記２に記載の方
法。

【０１２６】５． 少なくとも２種の追加の性質が、Ｔ
９０、アニリン点、粘度及び曇り点である上記４に記載
の方法。

【０１２７】６． 少なくとも２種の追加の性質が、Ｔ
９０、曇り点及び芳香族含量である上記４に記載の方
法。

【０１２８】７． 少なくとも２種の追加の性質が、Ｔ
１０、Ｔ９０、及び曇り点である上記４に記載の方法。

【０１２９】８． 少なくとも２種の追加の性質が、粘
度及びアニリン点である上記４に記載の方法。

【０１３０】９． 少なくとも２種の追加の性質が、Ｔ
１０及びＴ９０である上記４に記載の方法。

【０１３１】１０． 予測式が、

【０１３２】

【数１６】

【０１３３】（式中、ＣＮは、セタン価向上剤 を、０
〜１０，０００ｐｐｍｖで、記載した濃度で含有する製
品のセタン価であって、そして中間値は点の間で内挿し
て得られ、Ｔ１０は、原料の１０％が沸騰した温度であ
り、ＡＮＰＴは、製品のアニリン点であり、ＶＩＳＣ４
０は、ＡＳＴＭＤ４４５による４０℃での製品の粘度で
あり、Ｄ９７６は、ＡＳＴＭＤ９７６による製品のセタ
ン指数であり、そしてＣＬＯＵＤは、製品の曇り点であ
る）を含んで成る１セットの非線形方程式である上記５
に記載の方法。

【０１３４】１１． 予測式が、

【０１３５】

【数１７】

【０１３６】（式中、ＣＮは、セタン価向上剤 を、０
〜１０，０００ｐｐｍｖで、記載した濃度で含有する製
品のセタン価であって、そして中間値は点の間で内挿し
て得られ、Ｔ５０は、原料の５０％が沸騰した温度であ
り、Ｔ９０は、原料の９０％が沸騰した温度であり、Ｓ
ＰＧＲは、製品の比重（ＡＰＩ）であり、ＦＩＡＡＲＯ
Ｍは、ＡＳＴＭＤ１３１９による製品の芳香族含量であ
り、そしてＣＬＯＵＤは、製品の曇り点である）を含ん
で成る１セットの非線形方程式である上記６に記載の方
法。

【０１３７】１２． 予測式が、

【０１３８】

【数１８】

【０１３９】（式中、ＣＮは、セタン価向上剤 を、０
〜１０，０００ｐｐｍｖで、記載した濃度で含有する製
品のセタン価であって、そして中間値は点の間で内挿し
て得られ、Ｔ１０は、原料の１０％が沸騰した温度であ
り、Ｔ５０は、原料の５０％が沸騰した温度であり、Ｔ
９０は、原料の９０％が沸騰した温度であり、ＳＰＧＲ
は、製品の比重であり、そしてＣＬＯＵＤは、製品の曇
り点である）を含んで成る１セットの非線形方程式であ
る上記６に記載の方法。

【０１４０】１３． 予測式が、

【０１４１】

【数１９】

【０１４２】（式中、ＣＮは、セタン価向上剤 を、０
〜１０，０００ｐｐｍｖで、記載した濃度で含有する製
品のセタン価であって、そして中間値は点の間で内挿し
て得られ、ＡＮＰＴは、製品のアニリン点であり、ＶＩ
ＳＣ４０は、ＡＳＴＭＤ４４５による４０℃での製品の
粘度であり、そしてＤ９７６は、ＡＳＴＭＤ９７６によ
る製品のセタン指数である）を含んで成る１セットの非
線形方程式である上記８に記載の方法。

【０１４３】１４． 予測式が、

【０１４４】

【数２０】

【０１４５】（式中、ＣＮは、セタン価向上剤 を、０
〜１０，０００ｐｐｍｖで、記載した濃度で含有する製
品のセタン価であって、そして中間値は点の間で内挿し
て得られ、Ｔ１０は、原料の１０％が沸騰した温度であ
り、Ｔ５０は、原料の５０％が沸騰した温度であり、Ｔ
９０は、原料の９０％が沸騰した温度であり、そしてＳ
ＰＧＲは、製品の比重である）を含んで成る１セットの
非線形方程式である上記９に記載の方法。

【０１４６】１５． 製品がジーゼル燃料であり、そし
て少なくとも１つの製品の特性が流動点である上記１に
記載の方法。

【０１４７】１６． 計算が、適切なソフトウエアを有
する計算装置上で行われる請求項１に記載の方法。

【０１４８】１７． 投入される原料のコスト及び製品
の価格が既知であり、計算の段階が、工程の収益性を最
適化することを包含する上記１に記載の方法。

【０１４９】１８． 投入される原料を処理しそして製
品を製造するプラントの価値最適化方法であって、投入
される原料の少なくとも１種の性質を評価すること、投
入される原料のコストを評価すること、投入される原料
の該性質及びコストをデータベースにインプットするこ
と、少なくとも１種の製品の少なくとも１つの特性を求
めること、少なくとも１種の製品の価値を評価するこ
と、少なくとも１種の製品の該少なくとも１つの特性と
価値をデータベースにインプットすること、そして該デ
ータベースにアクセスする計算装置を用いて、少なくと
も１種の投入される原料の性質及びコストから少なくと
も１種の製品を得るための価値最適化プロセスを計算
し、そして投入される原料の性質、工程及び製品の歴史
からのデータの回帰分析から誘導される非線形方程式を
用いて価値を計算することを含んで成る方法。

【０１５０】１９． プラントが、石油製品ブレンドプ
ラントを含んで成る上記１８に記載の方法。

【０１５１】２０． 少なくとも１種の投入される原料
について複数の性質が評価される上記１８に記載の方
法。

【０１５２】２１． 複数の投入される原料及び複数の
製品が存在する請求項１８に記載の方法。

【０１５３】２２． 少なくとも１種の投入される原料
の少なくとも１種の性質を評価する段階が、炭化水素の
種類、炭素含量、水素含量、硫黄含量、窒素含量、ＡＰ
Ｉ比重、蒸留範囲、セタン価、アニリン点、熱含量、動
粘度、曇り点、流動点、又は引火点から選択される少な
くとも１種の範疇において情報を収集することを包含す
る上記１８に記載の方法。

【０１５４】２３． ジーゼル燃料製造の最適化方法で
あって、ジーゼル燃料原料、添加剤、及び１セットの既
知の性質を有する製品のデータベースを用意すること、
一連の試料から集めた既知の性質の回帰分析に基づくジ
ーゼル燃料の性質予測のための非線形の式を用意するこ
と、該少なくとも１つのデータベースに連結された計算
装置を用意すること、ジーゼル燃料の性質の予測のため
の、該式を組み込んだ計算用インストラクションを用意
すること、及び該計算装置を用いてジーゼル燃料の性質
を計算することを含んで成る方法。

【０１５５】２４． 計算装置がコンピューターであ
り、インストラクションがコンピューターソフトウエア
を含んで成る請求項２３に記載の方法。

【０１５６】２５． データベースが既知の性質のセッ
トのスプレッドシートである請求項２３に記載の方法。

【０１５７】２６． データベースが、ジーゼル燃料原
料、添加剤、及び製品の価格及び処理のコストを包含
し、そしてソフトウエアが、工程の最大収益性を計算す
ることができるオプティマイザーを包含する上記２３に
記載の方法。

【図面の簡単な説明】

【図１】典型的な製造工程の段階ブロック図である。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 処理プラントによって製造されるべき製
   品の特性を正確に予測する方法であって、 投入される原料であって、少なくとも１種の測定された
   性質を有する原料を特定し、 該処理プラントによって該投入される原料から製造され
   るべき少なくとも１種の製品であって、少なくとも１種
   の所望の特性を有する製品を選択し、 その製品を製造するためにその処理プラントによって使
   用さるべき工程であって、製品の特性に対してある影響
   を及ぼす工程を選択し、 予測式を用いて製品の特性の予測値を計算すること、こ
   こでその予測式は、投入される原料の測定された性質、
   工程、及び製品の特性に関する集積されたデータの回帰
   分析によって得られるものであるを含んで成る方法。
2. 【請求項２】 投入される原料を処理しそして製品を製
   造するプラントの価値最適化方法であって、 投入される原料の少なくとも１種の性質を評価するこ
   と、 投入される原料のコストを評価すること、 投入される原料の該性質及びコストをデータベースにイ
   ンプットすること、 少なくとも１種の製品の少なくとも１つの特性を求める
   こと、 少なくとも１種の製品の価値を評価すること、 少なくとも１種の製品の該少なくとも１つの特性と価値
   をデータベースにインプットすること、そして該データ
   ベースにアクセスする計算装置を用いて、少なくとも１
   種の投入される原料の性質及びコストから少なくとも１
   種の製品を得るための価値最適化プロセスを計算し、そ
   して投入される原料の性質、工程及び製品の歴史からの
   データの回帰分析から誘導される非線形方程式を用いて
   価値を計算することを含んで成る方法。
3. 【請求項３】 ジーゼル燃料製造の最適化方法であっ
   て、 ジーゼル燃料原料、添加剤、及び１セットの既知の性質
   を有する製品のデータベースを用意すること、 一連の試料から集めた既知の性質の回帰分析に基づくジ
   ーゼル燃料の性質予測のための非線形の式を用意するこ
   と、 該少なくとも１つのデータベースに連結された計算装置
   を用意すること、 ジーゼル燃料の性質の予測のための、該式を組み込んだ
   計算用インストラクションを用意すること、及び該計算
   装置を用いてジーゼル燃料の性質を計算することを含ん
   で成る方法。