JP2003526856A - プロセス制御システム - Google Patents

プロセス制御システム

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マグネ ヒーレスタード，
スヴェイン， オラーフ ホーゲル，
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ボレアリス テクノロジー オイ
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Abstract

(57)【要約】 【解決課題】 原理的モデルを用いる場合の諸問題を解決して、効率的なプロセス制御システムを達成する。 【解決手段】下記工程を含むプロセス制御方法：ａ）プロセスに対応する原理的モデルを作ること；ｂ）現在の及び所望する将来の、プロセス条件を表すデータを入力すること；ｃ）前記現在の条件について有効であるモデルの線型近似を生成すること；ｄ）前記線型近似を用いて、プロセスに関する制御問題の近似解を求めること；及びｅ）前記近似解を用いてプロセスの制御をすること。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御システムに関し、特に重合反応リアクター等の工業プラントの
制御に使用されるシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
種々のタイプの制御システムが知られている。簡易で「古典的」な制御システ
ムは、例えばフローコントローラのような、単一の入力及び単一の出力（a sing
le input and a single output :SISO）を含む。そのようなコントローラでは、
唯一の変数、即ちバルブを通過するフロー（流れ）、が制御され、その後は制御
量（controlled variable :CV）と呼ばれる。コントローラに何が所望のフロー
であるかを知らせるために、設定点が入力される。コントローラに実際のフロー
を知らせるために、フローの測定が為され、入力として与えられる。コントロー
ラは、実際のフローと設定点とを比較して、そのずれから、予め定義された式を
用いて、操作量（manipulated variable :MV）、この場合にはバルブの位置、を
計算する。これがコントローラからの出力である。
【０００３】 ここでは、コントローラの動作は、制御量において観測された、ずれに基く。
該ずれから操作量を計算するのに使用される式の重要な点は、制御アルゴリズム
の特性を改変させる１組のチューニングパラメータの設定である。
【０００４】 しかし、より複雑なプロセスでは、1つの変数を変えると、必然的に１以上の応
答に影響を及ぼすような、相互に依存し得る多くの変数を考慮しなければならな
い。このような効果は、変数間の「カップリング」または「インターラクション
」と呼ばれる。さらに、操作量に対する非線形応答も、プロセスの特徴的挙動で
あり得る。SISOコントローラでは、カップリングを補償することができず、及び
、一組のプロセス条件用に調整されたパラメータ値は、他のプロセス条件には全
く合わないので、そのようなプロセスを効率的に制御することができ無い。
【０００５】 これらの問題に応えるために、高度プロセス制御（advanced process control
:APC）と呼ばれる、より複雑な制御システムが使用されている。APCの例は、モ
デルに基く予測制御（model based predictive control :MPC）である。制御さ
れるべきプロセスのコンピュータモデルが、コントローラの一部として与えられ
る。該モデルは、操作量の制御量に対する影響に関する情報を含み、さらに、数
式で記述されたインターラクションに関する情報を含み得る。APCコントローラ
は、プロセス制御システムに接続されたコンピュータ上のプログラムにより実施
される。それらは、一般に、プロセス測定デバイスからの信号及び値を受信し、
そして、例えばフローコントローラ用の設定点等の制御信号及び計算値をプロセ
ス制御システムに送信するように適合される。
【０００６】 入手できるMPCコントローラには数種類あり、それらはモデルに基く予測制御
アルゴリズムに適用される異なるアプローチに基き、例えば「モデル予測制御：
理論と実践−サーベイ」、Automatica、第25巻、第3号、第335〜348頁1989年、
を参照されたい。
【０００７】 制御の目的は、広く、整合性があり且つ安定なプロセス条件、例えば成分の安
定な濃度、安定な温度、圧力等、を提供することである。MPC制御システムの目
的はユニットに入力され測定された状態、例えば原料、濃度、温度等、の変化、
該ユニットの内部または出口で測定された実際の状態と、対応するモデル計算値
との違いを検出し、及び、これらの撹乱（disturbances)及びずれを補償するた
めの制御動作を行うことである。例えば、リアクターへの内容物のフローが測定
され且つその流速の落下が検出された場合、１または２以上の制御量に対するそ
の影響を阻止するために、該落下を補償するようなリアクター条件の変更が必要
である。
【０００８】 一方、重合リアクターのようなプロセスは、それらが異なる生成物を作るため
に使用されるとしても、連続で運転するように設計されている。一の生成物から
他の生成物へ変更するために、リアクター条件等は、適切なものに変更される。
このようにして、一のグレードのポリマーから他のものへ変更することは、「グ
レード遷移（transition）」と呼ばれる。この場合、中間の生成物は「オフスペ
ック（off-specification）」生成物であるので、遷移はできるだけ速やかに行
われることが望ましい。
【０００９】 一般MPCシステムにおけるモデルは、経験的なものであっても、原理的モデル(fu
ndamental model)であってもよい。経験的モデルは、実際のプラントからのデー
タに基き、例えばプロセス入力（ｕ及びｖ）と出力yの間の多変数回帰を用いて
作られ、一方、原理的動的モデルは、物質量、エネルギー及び運動量の保存則、
バランス式、反応速度論等の原理（first principles)から演繹される。
【００１０】 最もよく用いられているMPCコントローラは、経験的モデルに基き、「ダイナミ
ックマトリックスコントロール−コンピュータ制御アルゴリズム」、AIChE Nati
onal Mtg、ヒューストン、テキサス州（1979年）を参照されたい。この理由は、
運転条件が常にほぼ同じであるような蒸留塔等の簡易なプロセスについては、こ
のようなモデルは容易に作り且つ運転できるからである。しかし、重合リアクタ
ーのような、より複雑なユニットについては、経験的モデルは問題であることが
見出された。重合リアクターの場合については、これにはいくつかの理由がある
：多くの変数が非常に非線型の挙動を示す；多くの変数が強くカップリングし、
又は、相互依存している；リアクターが運転される条件の範囲が広く、また、グ
レード遷移のために、リアクター条件も頻繁に変更される。最後のものは、或る
一組のリアクター条件で一の生成物の調製が完了され、リアクター条件が変更さ
れて、異なる特性を有する他の生成物の調製を始める状態である。
【００１１】 このようなプロセスについて経験的モデルを作ることは、実際のプラントにお
ける多くのステップ応答試験を要し、即ち、モデルに包含される総ての操作量及
び撹乱について一ステップ（段階）の変化をさせる。モデルにされるべき総ての
カップリング効果について、別個のステップ応答試験もされなければならない。
実際上、ステップ応答試験をすることは、MVの一ステップの変更の完全な応答を
測定するのには2〜4レジデンス時間を通常取り、及び、プロセスにおける何らか
の事件がテストを撹乱した場合には、最初からテストをやり直さなければならな
いので、非常にお金がかかる。テストを開始し、安定状態を変更するところの入
力の変更をする際には、プロセスが適度に安定でなければならない。さらにステ
ップ変更は、実際の製造ユニットで行われなければならず、一定の品質の生成物
を与える安定条件が撹乱されてはならない。加えて、プロセスの非線型挙動のた
めに、各生成物はしばしば別個のモデルを有し、線形にされたモデルを用いるコ
ントローラは、特定の生成物についてのステップ試験が行われた実際の条件から
作られたモデル以外のモデルでは動作しない。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
上記の問題に鑑み、そのような用途においては、原理的モデルに基くMPCを用
いることが有利である。「ポリプロピレンのグレード遷移のためのモデル予測制
御」、4th European Symposium on Computer Aided Process Engineering、ダブ
リン市 1994年、で議論されているように、原理的動的モデルはMPCアルゴリズム
といっしょに、実施コスト及び制御性能の双方の点でより効率的な解を与える。
しかし、実際上は、CV、MV、及び制限が多い場合にはこれを行う能力は計算力に
より制限され、大抵の場合が該当する。例えば重合リアクターの場合、任意の実
際的な計算力を用いてモデルを解くのには非常に多くの時間がかかる。何故なら
、モデルが使用される頻度が制限され、及び、入力された条件の決定と解の決定
との間に顕著な遅れがあり、その間に状態が相当変化して深刻な安定性の問題を
起こすであろうからである。
【課題を解決するための手段】
本発明に従い、下記工程を含むプロセス制御方法を提供する： ａ）プロセスに対応する原理的モデル(first-principle model)を作ること； ｂ）現在の及び所望する将来の、プロセス条件を表すデータを入力すること； ｃ）前記現在の条件について有効であるモデルの線型近似を生成すること； ｄ）前記線型近似を用いて、プロセスに関する制御問題の近似解を求めること；
及び ｅ）前記近似解を用いてプロセスの制御をすること。
【００１３】
【発明の実施の形態】
このようにして、本発明は原理（first principles）に基く、即ち、経験的近
似でなく原理モデルであるので、プロセスの精密なモデルを提供することが可能
である。必要であれば、非線型であってもよく、及び、広い操作条件の範囲で有
効である。線型近似モデルにおける顕著な不正確さは、これにより回避される。
しかし、本発明は従来の非線型モデルに基くシステムに比べると有利である。そ
の理由は、予測が必要になる都度、モデルの各非線型式を直接解かないからであ
る。むしろ、所与の時間に与えられた条件の組について、制御問題の近似解を求
めるために、線形近似が用いられる。この線型近似は、好ましくは数値的なモデ
ルの摂動により作られ、二次式プログラミングの問題に帰着される。これは、完
全非線型モデルよりも、勿論、より速く解かれ、従って事後のシナリオがより速
く決定される。次いで、新たな設定点が生成されることによって、プロセスが従
来のやり方で制御される。
【００１４】 このようにして、本発明は、原理的モデルの正確さ及び操作範囲と線型モデル
のスピード及び効率を結合して、効率的なプロセス制御システムを達成する。
【００１５】 或る用途においては、近似解はプロセスの制御において直接使用されるのに十
分正確であり得る。しかし、好ましくは近似解は、より精密な解を求めるために
使用される。これは典型的には近似解をモデルに代入し、次いで、反復プロセス
(process of iteration)を用いることにより行われる。反復プロセスは、十分な
精度の解を求めることを要求される度に繰り返される。
【００１６】 本発明の好ましい態様において、基本的な原理モデルは、実際の制御動作の応
答を計算するのに使用されるので、事後のシナリオの応答は基本的モデルの結果
であって、簡略化された線型モデルの結果ではない。
【００１７】 単純な応用において、計算された線型近似値は、多くの異なるプロセス条件に
ついて十分正確であり得る。しかし、本発明がより複雑なシステムを制御可能と
するために、線型モデルは例えば、新たなリアクター条件の組毎に再計算される
。このようにして、要求された場合に、新たな線形モデルが生成される。多くの
用途において、このようなモデルが非常に頻繁な間隔で生成されてよいことが理
解されるであろう。
【００１８】 本発明において基本的モデルの重要な利点の1つは、それらが広い操作幅（ope
rating window）に亘り、有効であり且つ一貫性があることである。これは、同
一のモデル及びモデルパラメータが、例えば異なるグレードのポリマーの製造に
おいてもたらされる広い範囲の製造条件をカバーできるということである。従っ
て、好ましくは、コントローラは実際に遷移自体を制御して、一組のプロセス条
件から他の組の条件へと動かして、異なる生成物を調製する。モデル計算された
値が十分に正確であり、及び、プロセスユニットの実際の挙動に近い場合には、
本発明の方法により計算されたMVの組は、条件を変更するための最適な方法に非
常に近い。
【００１９】 このことは、経験的モデルに基くコントローラを用いた通常の状況では、遷移
を手動で行ない、次いで、遷移が完了した時点で他のプロセスモデルを用いてMP
C制御を続けなければならないのに比べて、非常に有利である。従って、本発明
は、より速いグレード遷移を容易にする、即ち、所望の生成物の特性をもたらす
安定なプロセス条件を達成するために使用し得、従って、無駄な製造及びオフス
ペック生成物に起因する金銭の損失を減じる。
【００２０】 本発明は、プロセス制御のための制御装置にも関し、該装置はコントローラ、
入力手段、出力手段及びモデルを含み： ａ）前記モデルは、プロセスに対応する原理的モデルであり； ｂ）現在の及び所望する将来の、プロセス条件を表すデータを入力する手段が備
えられ； ｃ）前記入力された条件について有効であるモデルの、線型近似を計算する手段
が備えられ； ｄ）前記線型近似を用いて、プロセスに関する制御問題の近似解を求める手段が
備えられ； ｅ）上記ｄ）で得られた解を用いてプロセスの制御をするための出力信号を生成
する手段が備えられる。
【００２１】 好ましくは、該装置は、上述の方法の好ましい態様に従い操作されるように適
合される。
【００２２】 本発明は、上記本発明の方法または装置により制御されるプロセス又は装置に
も関する。さらに、本発明は、適切なデータ媒体上に記憶されたソフトウェアを
含むモデル及び／又はコントローラにも関する。
【００２３】 該コントローラ及びモデルは、典型的には、マイクロプロセッサに基く計算装
置を用いて実施される。
【００２４】 本発明の実施には、図１に示す概略的には公知のタイプであり及びプロセスの
数学的モデルを含む、制御システムが使用される。
【００２５】 コントローラ１は、コンピュータソフトウェアに基くシステムであり、市販のコ
ンピュータ上で実施されてよい。しかし、以下に論じるように、モデルの操作は
、標準システムとは顕著に異なる。
【００２６】 図１は、プロセス２から、MPCソフトウェアがインストールされたコンピュータ
I（符号３）への情報の流れの全体を示し、それは１または２以上のプロセスユ
ニット、例えばリアクターを含む。プロセスからの測定値は、基本制御システム
４（DCS）に集められ、それは典型的には流れ制御、温度及び圧力制御等に必要
な総ての基本的なコントローラを含む。これらは、古典的なSISOコントローラと
同様に備えられる。APCコントローラに必要なこれらの測定のサブセットをｂと
呼ぶ。ｂを含む総ての測定は、オペレータステーション５のディスプレイ及びト
レンド(trends)で行うことができる。典型的には、MPCコントローラのためのオ
ペレータインターフェースも、オペレータステーション５のディスプレイ（図示
せず）として備えられる。
【００２７】 このディスプレイにおいて、オペレータはMPCコントローラからの計算された
出力及び情報を見ることができ、また、MPCコントローラに制御量の設定点／目
標値、拘束された制御もしくは操作された量の上限及び下限値、コントローラの
オン／オフの選択、制御すべき実変量の選択等の情報を入力できる。
【００２８】 オペレータからMPCコントローラへの情報の組を、図１においてｃとする。こ
の情報は、オペレータステーション５からDCSシステム４へ送られる。MPCが必要
とする情報、即ちｂ及びｃは、DCSシステムからプロセスデータベースシステム
６へ送られ、データベースシステムはデータを長期に保存し、及びデータベース
からの読出し又は書き込みを行うために使用される入手可能な、プロプラエタリ
ーライブラリルーチン（proprietary library routines）を有する。
【００２９】 MPCコントローラは、データ、即ちｂ及びｃ、をデータベースシステムから、
所望によりデータベースシステムの一部として与えられる専用ルーチンを用いて
開発されるインターフェースソフトウェアを用いて、読み取る。データベースル
ーチンに基くデータベースインターフェースソフトウェアを、データをDCSシス
テム４又はオペレータステーション５から或いはそれらへと直接交換可能なイン
ターフェースルーチンに置き換えて、DCSシステムから又はオペレータステーシ
ョン５から直接データを受け取り、及びデータ、即ちｂ及びｃ、をMPCコントロ
ーラが入手可能であるようにすることも可能である。コンピュータII上のMPCの
データの表示及び／又はそれへのデータ入力に使用されるオペレータディスプレ
イは、オペレータステーション５上で行う代わりに、データベースシステム自体
から提供されるツール又は他のツールを用いて実施してもよい。
【００３０】 MPCコントローラは、プロセスからの測定された入力を、モデル及びその内部
のコントローラアルゴリズムと共に用いてMPC出力ａを計算する。これらは、典
型的には、操作量についてのモデルにより予測された応答値を含み、これらはデ
ータベースシステム６へと送られ、及び、これらのデータのサブセットａ’も、
DCSシステム４へと送られ、該サブセットには少なくとも操作量についての計算
値、及び所望により、MPCコントローラの状態についての何らかの計算された応
答値及び情報が含まれる。操作量についての計算値は、次いで、DCSシステム７
（図２）中のSISOコントローラへと新たな設定点として送られて、MPC制御の結
果が達成される。
【００３１】 図２は、MPCコントローラの構成を示す。図１でプロセス２に関する測定ｂは
、サブセットum、ｖ及びqmからなる。umはMVの測定値であり、ｖは測定された、
プロセスからの撹乱であり、及びqmは測定された、プロセスからの応答である。
図１のｃのデータ（yest、zmin、zmax）は、オペレータステーション５（図１）
におけるオペレータからの入力であり、CVの設定点及びMPCで制御されるべき拘
束された応答(constrained responses)の最小値及び最大値である。um及びｖは
プロセス２で経験されて、モデル10に与えられて、応答qestを計算する。応答qm
のいくつかのものも測定され、対応するqestとqm値との比較からモデル修正（co
rrection）が行われる。コントローラは、現在の更新されたモデルをコントロー
ルアルゴリズムの一部として用いて、uestと呼ばれるMVを計算する。このコント
ロールアルゴリズムは、モデル10を用いたプロセスの将来の挙動を予測し、CV設
定値と予測値とのずれの最小和を与えるMVを計算する。MVは、所望により多変数
系であるMPCコントローラからの出力であり、及びDCSシステムSISOコントローラ
７への実際の入力／設定点であり、バルブ、ヒーター、エンジン等への制御信号
を生成して、uest値とum値のずれを最小にする。
【００３２】 上述のように、システムはプロセスのモデル10を含み、それは原理的モデルで
ある。それは、反応速度、生成物の品質もしくは特性についてのサブモデルを含
み、ユニットへの入力における撹乱もしくは変化の、プロセスの制御値、拘束さ
れた応答、又は他の計算出力への影響を計算するのに使用することができる。こ
のモデルは、(上述のDublin Symposium の論文に記載の)状態空間モデル（stat
e space model）である。使用される計算は、３段階を含む： ｉ）モデル式をサンプリング時間に亘って積分し、状態ベクトルの新しい値を得
る。 ii）新たな状態ベクトル値から、モデル出力（計算された測定値）を計算する。
iii）新たな状態ベクトル値からCV及び拘束された応答の値を計算する。
【００３３】 状態ベクトルは、リアクターの内容物の情報の、制御目的に関連があり且つ冗
長さを含まない、ユニークな記述をするという基準に基いて、注意深く選ばれた
要素を含む。
【００３４】 モデルは、ソフトウェアモジュールの完全なセットを含むソフトウェアユニッ
トとして実施される。このモジュールのセットは、図３に概要を示す以下のステ
ップによりプロセスユニットの制御を実現する； ａ）このソフトウェアユニットを、実際のプロセスユニットに適切であるとし
て選択された所定のサンプリング速度、例えば１分につき１回、で実行する。次
いで、下記のステップｂ）からl）を行う： ｂ）オペレータにより入力された、制御量の設定値、拘束された応答の上限及
び下限値、操作量の上限及び下限値、操作量の最大変化速度、このソフトウェア
ユニットにより制御される変数の選択、種々の制御量の間の相対重み／重要度、
異なる操作量を用いる相対的応報（penalties）を、規定する入力を読み込む、
又は、これらの総てもしくは一部をファイルもしくは他のデータ記憶装置から読
み込む、及び、制御方法においてこれらを使用する前に、これらの値の有効性及
び整合性をテストする。 ｃ）プロセスユニットから、この目的のために作られた専用ソフトウェア部分に
よりもたらされる測定値を読み込み、及び、これらの測定値の有効性及び整合性
をテストする。 ｄ）モデルパラメータを読み込み、方法の一部として使用される、使用されるべ
きモデル修正アルゴリズム及びコントローラアルゴリズムのためにパラメータを
調整する。 ｅ）DCSまたはデータベースシステム、ファイル、又は他の記憶デバイスから読
み取られた新たな入力値に基き、コントローラにより使用される設定の総てを更
新する。 ｆ）ｃ）に従い集められた値を用いて、上述のｉ）〜iii）に従いモデルにより
、プロセスユニットの現在の状態及び制御量、拘束応答の現在値及びモデルから
の計算出力値を計算する。このステップは（現在の状態の）「予測」と呼ばれる
。 ｇ）モデルパラメータの修正及びプロセス条件（状態）の現在値の修正を、修正
アルゴリズム及びモデルにより計算された出力値と、実際のプロセスから測定値
として入手可能な対応する値との観測されたずれを用いて行い、これらのずれを
解消する。このステップは、「修正（しばしば、「推定」とも言われる）」と呼
ばれ、モデルが実際のプロセスと適合することを保証する。 ｈ）(ステップｈ１〜ｈ８として以下に記載するような)コントローラアルゴリズ
ムを用いて、MVに割り当てるべき値を計算し、制御された変数と将来に向かう特
定の時間間隔について計算された夫々の設定値、水平線（horizon）とも呼ばれ
る、とのずれ（の和）を最小にする一方、拘束された応答がそれらの規定限界内
に維持されるようにする。このステップは「制御」と呼ばれる。 ｉ）上述のようにして行われた計算結果をチェックして、これらのチェックに適
合するように適切な制御フラグを設定する。 ｊ）図１のデータの組aに関する計算結果をデータベースシステムへ送り、報告
書もしくはトレンドを作るための、プラント情報データとして使用するために、
これらを格納する。 ｋ）ここまでのステップからの計算結果、ａ’と呼ばれる、を直接もしくは間接
的にDCSシステムに送り、そこで、DCSコントローラのための新たな設定点の値が
、前記コントローラのために使用可能とされ、実際に設定点として使用される。
DCSコントローラは、次いで、制御信号、ａ’’と呼ばれる、を生成し、現在の
測定値と新たな設定点とのずれに基き、該ずれを最小にして、プロセス中の装置
を制御する。 ｌ）サンプリング制御または実行頻度制御が、制御方法が一定のサンプリング間
隔で行われるようにするために、ステップａ）から総てを開始する時間であると
見出されるまで、ソフトウェアユニットを待機させる（何もしない）。
【００３５】 上のステップｈ）で使用される制御アルゴリズムは、下記のステップを含む（
これらは図４にまとめられている）： ｈ１）制御動作に応答してアルゴリズムが開始される。（原理）モデルの線型近
似値が、次いで、入力条件に応じてモデルへの数値の摂動(numerical perturbat
ion)により生成される。予測された水平線が多くの所定の所謂ブロック化された
間隔に分割される。各間隔について、MVは、現在のMVに従って与えられる値であ
る。これは、入力シナリオと呼ばれる。 ｈ２）将来の応答、即ち、制御量及び拘束された応答の予測値が、現在の入力操
作変数シナリオ(input manipulated variable scenario)に基き原理的モデルを
用いて計算される。原理的モデルは、入力シナリオを用いて積分され、それは、
従前のサンプルからの制御問題の計算結果である。 ｈ３）入力及び出力に拘束条件を設定する、即ち、操作変数及び制御変数につい
て許容される最小値及び最大値を設定する。 ｈ４）ヘッセ行列(Hessian matrix)と、制御変数の予測値と所望の（参照の）値
とのずれを決定するベクトルとを当業者に公知の方法で計算する。 ｈ５）基本的モデルの線型近似を用いて、二次元プログラミング問題（quadrati
c programming problem :QP）として式化される制御問題を解く。 ｈ６）もしも、実行不可能な解なら、スラック変数を導入し、QP問題をやり直す
。ここでは、制御量について設定された最大及び最小値の範囲外の値も使用して
よい。 ｈ７）ｈ５〜ｈ７は、反復プロセスであり、近似モデル解が（原理的）モデルに
従い最適であることを保証する。解が収束する、即ち、新たな反復が非線型モデ
ルと比べて改良された結果をもたらさない、のであればｈ１）でなくｈ８）に進
む。 ｈ８）結果を実行するために、入力シナリオの第一部分を制御ベクトルに設定す
る。
【００３６】
【実施例】
本発明の２つの実施例を示す。 実施例１ 本発明を２つの直列のリアクターのためのポンピング力を制御するために実行
した。リアクターの内容物は液状プロピレン及びポリプロピレン（PP）ポリマー
である。固体状PPの量は、スラリーの粘度を、従って、沈降及び塊の形成を回避
して、スラリー、リアクタースラリーに入れられるモノマー（プロピレン）及び
触媒系成分を、ポンプで送るために十分な必要なエネルギー及びそのポンピング
力を決める。 リアクターを安定化するために、固形分量は一定に維持されなければならない
。固形分はポリプロピレンフィードにより制御される。通常の制御システムで固
形分を制御する上で問題なのは、プロセスの動力学が、従来のコントローラが総
ての起き得る条件及びプロセスの運転範囲について、安定な固形分を与えるよう
調製するのを困難にすることである。しかし、本発明のMPCアルゴリズムによれ
ば、この影響は予測及び補償され、ループの安定性が顕著に向上される。図５に
、測定されたポンピング力の挙動を示す。ポンピング力の設定点を直線20で示す
。実際に測定されたポンピング力は線21で示され、実施例におけるコントローラ
（最初の部分、符号22）を用いた場合を、該コントローラが停止された後の従来
の制御と比べてある。ここから分かるように、本発明のコントローラを用いた場
合には、制御パラメータの安定性における顕著な改良がある。
【００３７】 実施例２ 本発明を連続ポリプロピレンリアクターのメルトフローレート（MFR）、製造
速度（Rp）及びスラリー密度（Dens）の制御に用いた。MFRは生成されるポリマ
ーの分子量と関係があり、生成物のグレードについての重要な指標として使用さ
れる。操作量は、水素 (uh)、触媒（ucat）及びプロピレン(up)のフィードであ
る。水素はMFRの制御のために使用されるが、リアクター中のH2の濃度も触媒の
活性に影響を及ぼす。従って、MFRを変えるためには、H2フィードも変更されな
ければならないが、その設定点における速度(rate)を維持するためには、触媒も
又変更されなければならない。スラリー密度は、リアクター内の液状プロピレン
に加えてポリマーの量に関係する。該密度を制御するためには、プロピレン（液
状）フィードが変更されなければならない。プロピレンフィードを増すと、リア
クター中のH2及び触媒が洗い出（フラッシュアウト）される。
【００３８】 このリアクターのモデルは、以下の因子を含む状態ベクトルを含む。 １ リアクター中の触媒量 ２ リアクター中のプロピレン量 ３ リアクター中のポリプロピレン量 ４ リアクター中の水素量 ５ リアクター中のポリマーの平均分子量（又はそれに関連するパラメータ
） これらの因子の各々について、モデルは変化速度を計算する。 ここで、 wcatin ＝触媒フィード wcatout＝リアクター外への触媒フロー wpin＝中へのプロピレンフィード Rp＝反応速度モデルからのプロピレン重合速度 wpout＝リアクター外へのプロピレンフロー wPPout＝リアクター外へのポリプロピレンフロー wh2in＝ 中への水素フィード Rh＝水素消費速度 wh2out＝リアクター外への水素フロー f＝或る時点での、生成されたポリマーの分子量（又はそれに関連するパラメー
タ） リアクター内の現状を計算するために、状態ベクトルがサンプリング時間に亘
って積分される： ここで、ｘは状態ベクトルであり、tsはコントローラのサンプリング時間であり
、及び、f(x)は、例えば状態５についての式で表されるものである： 上式でｇ（MFRi）は、或る時点でのポリマーのMFRの関数であって、別個の式か
ら計算される、例えばLN（MFR）又はMFR-0.314、のようなものである。x(3)はリ
アクター中のポリマー量である。Rpは反応速度式を含むモジュールにおける反応
速度モデルによって計算される生成速度である。 ここで、 Apは速度定数 mcはリアクター中の触媒量 xpはリアクター中のプロペン濃度 ａは触媒の活性 f1(T)は温度依存性、例えばアレニウス式 f2(D)は共触媒（ドーナー）量依存性 F3(H)は水素依存性である。 これは、数値積分により行われる。CVのモデル計算値が、次いで、状態ベクトル
から導かれて、速度及びMFRが制御される。 y(yRate)＝Rp y(yMFR)＝分子量（又はそれに関連するパラメータ）から計算されたMFR これらが、夫々の設定点に対して制御される。更新のために使用される計算値も
、状態ベクトルから計算される： q(qRate)＝Rp q(qMFR)＝分子量（又はそれに関連するパラメータ）から計算されたMFR ここで、反応速度モデルの速度パラメータｑ−Rateは、ｑ 計算値とｑ 測定値と
の差に基いて更新され、例えば Ap=Ap ＋ ｇ*（ｑ 測定値−ｑ 計算値）／ｑ 測定値 である。 この方法をオンラインで実行した場合の結果を図６、図７及び図８に示す。ここ
で、CVはMFR（図６）、スラリー密度（図７）及び生成速度（図８）である。グ
レード変更がMFR＝４からMFR=12へと行われ、同時にスラリー密度設定点が500か
ら520kg/m3へと、及び、生成速度設定点が8000kg/hから10000kg/hへと変更され
る。将来の予測は、所謂、将来グラフ表示に呈示され、ここでは、近い将来のCV
の予測挙動が示される。図９は、MFRの予測挙動（線A）を示す。不連続性は、実
験室からの結果に基く値の更新に拠る。線Bはオペレータによる所望の値のため
の設定点である。線Cは正しいMFRを達成するために、コントローラが水素フィー
ドを操作する様子を示す。時間＝０は現在の時刻である。左側は、経過を辿り、
実際の値を示す。一方、右側は将来の状態であり、予測値（計算値）を示す。生
成速度（図10）及びスラリー密度（図11）について同様のグラフを示す。これは
、真の多変数コントローラを示す。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施態様の、コントローラ構成の全体を示すフローチャート
である。
【図２】一実施態様において使用されるコントローラ構成のフローチャートであ
る。
【図３】 コントローラ部により行われるステップを示すフローダイアグラムで
ある。
【図４】 コントローラ部により行われるステップを示すフローダイアグラムで
ある。
【図５】リアクターからのポンピング力における、従来のSISO制御に比べた本発
明の方法による改良された安定性を示すグラフである。
【図６】本発明による効果のシミュレーションを示すグラフである。
【図７】本発明による効果のシミュレーションを示すグラフである。
【図８】本発明による効果のシミュレーションを示すグラフである。
【図９】本発明による効果のシミュレーションを示すグラフである。
【図１０】本発明による効果のシミュレーションを示すグラフである。
【図１１】本発明による効果のシミュレーションを示すグラフである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ， ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ， ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ， ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＯ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ， ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，Ｉ Ｓ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ， ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，Ｐ Ｔ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ， ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 ホーゲル， スヴェイン， オラーフ ノルウェー国， 3960 スタヘーレ， ボ レアリス エイエス（番地なし) Ｆターム(参考） 4J011 AB10 BA06 BB17 5H004 GA05 GB02 JB01 KC27 LA02 LA05 LA11

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】下記工程を含むプロセス制御方法： ａ）プロセスに対応する原理的モデルを作ること； ｂ）現在の及び所望する将来の、プロセス条件を表すデータを入力すること； ｃ）前記現在の条件について有効であるモデルの線型近似を生成すること； ｄ）前記線型近似を用いて、プロセスに関する制御問題の近似解を求めること；
    及び ｅ）前記近似解を用いてプロセスの制御をすること。
  2. 【請求項２】 モデルが非線型である、請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 線型近似がモデルの数値の摂動により生成される、請求項１また
    は２記載の方法。
  4. 【請求項４】線型近似が、制御問題に対する近似解を決定するために解かれる二
    次元プログラミング問題を与える、請求項３記載の方法。
  5. 【請求項５】決定された近似解が、より精密な解を決定するために用いられる請
    求項1〜４のいずれか１項記載の方法。
  6. 【請求項６】制御応答を計算するために原理的モデルが使用される、請求項1〜
    ５のいずれか１項記載の方法。
  7. 【請求項７】モデルの線型近似の生成が、新たな入力データを使用して要求に応
    じて繰り返される、請求項1〜６のいずれか１項記載の方法。
  8. 【請求項８】プロセスが重合プロセスである、請求項1〜７のいずれか１項記載
    の方法。
  9. 【請求項９】プロセスが、第一グレードのポリマーの製造から第二グレードのポ
    リマーの製造への遷移を含み、該遷移が自動的に制御される、請求項８記載の方
    法。
  10. 【請求項１０】コントローラ、入力手段、出力手段及びモデルを含む、プロセス
    を制御するための制御装置において、下記を特徴とする装置： ａ）前記モデルは、プロセスに対応する原理的モデルであり； ｂ）現在の及び所望する将来の、プロセス条件を表すデータを入力する手段が備
    えられ； ｃ）前記入力された条件について有効であるモデルの線型近似を計算する手段が
    備えられ； ｄ）前記線型近似を用いて、プロセスに関する制御問題の近似解を求める手段が
    備えられ；及び ｅ）上記ｄ）で得られた解を用いてプロセスの制御をするための出力信号を生成
    する手段が備えられる。
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