JP2015175488A - 圧縮機稼働計画策定システム - Google Patents

Abstract

【課題】 タンクの安全性を高めるとともに、圧縮機の消費エネルギを低減することが可能な圧縮機稼働計画策定システムを提供する。
【解決手段】 圧縮機稼働計画策定システム１０は、低温液化ガスを貯蔵するタンクの内外の環境に関するデータを取得して処理することでタンクの内外の気圧差であるタンク圧力を変動させる事象を予測して、その予測結果を示す予測結果データを生成して出力するタンク圧力変動事象予測部１３と、予測結果データを取得して処理することで、タンク内の気体を吸引する圧縮機の稼働計画を策定し、当該稼働計画を示す稼働計画データを生成して出力する稼働計画策定部１６と、を備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ＬＮＧ（Liquefied Natural Gas：液化天然ガス）やＬＰＧ（Liquefied Petroleum Gas：液化石油ガス）などに代表される低温液化ガスを貯蔵するタンク内の気体を吸引する圧縮機の稼働計画を策定する圧縮機稼働計画策定システムに関する。

低温液化ガスを貯蔵するタンクでは、外部からの熱の流入（以下、「入熱」という）によって低温液化ガスが蒸発して、ＢＯＧ（Boil Off Gas：ボイルオフガス）が発生する。ＢＯＧが多量に発生すると、タンク内の気圧が増大して、タンクの屋根や壁部に多大な応力が掛かるため、タンクの安全弁が開いてガスが漏出したり、場合によってはタンクが破損したりする危険性が高まる。

そこで、このようなタンクでは、継続的または断続的に、圧縮機によってタンク内の気体を処理（吸引及び排気）して、タンク内の気圧を減少させる処理が行われる（例えば、特許文献１参照）。

特開２００８−２８６２１１号公報

タンクの屋根や壁部に掛かる応力は、タンクの内外の気圧差（タンク内の気圧からタンク外の気圧である大気圧を減じた値、以下、「タンク圧力」という）によって決まる。そこで、タンクの安全性を確保するためには、タンク圧力が、安全性が保障される所定の上限値を超えないように、圧縮機を稼働させる必要がある。

さらに、ＢＯＧが発生するなど、何らかの要因でタンク圧力が上昇する可能性があることを考慮すると、タンク圧力が、上限値に対して常にある程度の余裕を有した低い状態で維持されるように、圧縮機を稼働させる必要がある。

このような方針に沿って圧縮機を稼働させた場合、タンク内の気圧が過度に低い状態で維持されることから、タンクに貯蔵されている低温液化ガスが蒸発し易くなり、ＢＯＧ発生量が大きくなる。しかし、発生したＢＯＧは圧縮機によって処理されるため、タンク圧力が上昇し過ぎることはなく、タンクの安全性は確保される。

ただし、この場合、圧縮機が自らＢＯＧの発生量を大きくするとともに、過剰に発生したＢＯＧを自ら処理することになる。したがって、結果的に圧縮機が無用にエネルギを消費することになるため、問題となる。

そこで、本発明は、タンクの安全性を確保するとともに、圧縮機の消費エネルギを低減することが可能な圧縮機稼働計画策定システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明は、低温液化ガスを貯蔵するタンクの内外の環境に関するデータを取得して処理することで、前記タンクの内外の気圧差であるタンク圧力を変動させる事象を予測して、その予測結果を示す予測結果データを生成して出力するタンク圧力変動事象予測部と、前記予測結果データを取得して処理することで、前記タンク内の気体を吸引する圧縮機の稼働計画を策定し、当該稼働計画を示す稼働計画データを生成して出力する稼働計画策定部と、を備えることを特徴とする圧縮機稼働計画策定システムを提供する。

この圧縮機稼働計画策定システムによれば、タンク圧力を変動させる事象の予測結果に基づいて、圧縮機の稼働計画が策定されるため、タンク圧力を過度に低い状態で維持することなくタンクの安全性を確保した圧縮機の稼働計画を得ることができる。

さらに、上記特徴の圧縮機稼働計画策定システムにおいて、前記タンク圧力変動事象予測部は、前記タンクが貯蔵する前記低温液化ガスの量を変動させるオペレーションのスケジュールを示すオペレーションスケジュールデータを取得して処理することで、前記タンク内の前記低温液化ガスが蒸発して発生するボイルオフガスの発生量を予測すると、好ましい。

この圧縮機稼働計画策定システムによれば、タンク圧力を決定づける一要素であるボイルオフガスの発生量を、オペレーションのスケジュールに基づいて予測することができる。

特に、上記特徴の圧縮機稼働計画策定システムにおいて、前記タンク圧力変動事象予測部は、前記タンク内に前記低温液化ガスを供給する前記オペレーションの種類に応じて異なる演算方法を使用して、前記ボイルオフガスの発生量を予測すると、好ましい。

この圧縮機稼働計画策定システムによれば、タンクへの入熱によってボイルオフガスの発生量が増大するオペレーションについて、それぞれのオペレーションに合った演算方法が使用されるように構成することで、ボイルオフガスの発生量を精度良く予測することが可能になる。

特に、上記特徴の圧縮機稼働計画策定システムにおいて、前記タンク圧力変動事象予測部は、前記タンク内に供給される前記低温液化ガスの液質に応じて異なる演算方法を使用して、前記ボイルオフガスの発生量を予測してもよい。

また、上記特徴の圧縮機稼働計画策定システムにおいて、前記タンク圧力変動事象予測部は、前記低温液化ガスの前記タンク内に対する供給態様に応じて異なる演算方法を使用して、前記ボイルオフガスの発生量を予測してもよい。

これらの圧縮機稼働計画策定システムによれば、ボイルオフガスの発生量をさらに精度良く予測することが可能になる。

さらに、上記特徴の圧縮機稼働計画策定システムにおいて、前記タンク圧力変動事象予測部は、外部で作成される気象現象の予測結果を示す気象予測データを取得して処理することで、前記タンクの設置位置における前記タンク外の気圧である大気圧を予測すると、好ましい。

この圧縮機稼働計画策定システムによれば、タンク圧力を決定づける一要素である大気圧を、気象現象の予測結果に基づいて予測することができる。

特に、上記特徴の圧縮機稼働計画策定システムにおいて、前記気象予測データは、空間内の所定の位置である予測位置における大気圧の予測結果を示したものであり、前記タンク圧力変動事象予測部は、前記タンクの設置位置に近接する少なくとも１つの前記予測位置における大気圧の予測結果を補正処理することで、前記タンクの設置位置における大気圧を予測すると、好ましい。

この圧縮機稼働計画策定システムによれば、タンクの設置位置における大気圧を、精度良く予測することが可能になる。

上記特徴の圧縮機稼働計画策定システムでは、タンク圧力を変動させる事象の予測結果に基づいて圧縮機の稼働計画が策定されるため、タンク圧力を過度に低い状態で維持することなくタンクの安全性を確保した圧縮機の稼働計画を得ることができる。したがって、タンクの安全性を確保するとともに、圧縮機の消費エネルギを低減することが可能となる。

本発明の実施形態に係る圧縮機稼働計画策定システムの構成の一例を示すブロック図。 タンクの概略構成の一例について示す模式的な断面図。 ＢＯＧ発生量を求める際に使用される演算方法の一例について示した表。 大気圧の予測方法の一例について示した平面図。

以下、本発明の実施形態に係る圧縮機稼働計画策定システムについて、図面を参照して説明する。なお、以下では説明の具体化のため、ＬＮＧを貯蔵するタンクに対して設けられる圧縮機の稼働計画を策定する圧縮機稼働計画策定システムについて例示する。

＜システムの構成＞
最初に、本発明の実施形態に係る圧縮機稼働計画策定システムの構成の一例について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態に係る圧縮機稼働計画策定システムの構成の一例を示すブロック図である。また、図２は、タンクの概略構成の一例について示す模式的な断面図である。なお、図１に示す圧縮機稼働計画策定システム１０は、図２に示すタンク２０に対して設けられた圧縮機３０の稼働計画を策定するものである。

図２に示すタンク２０は、内部にＬＮＧ５０を貯蔵する。このタンク２０の内部において、ＬＮＧ５０の液面上には、ＬＮＧ５０が蒸発して発生したメタン等から成るＢＯＧ６０が充満している。

タンク２０には、下部供給用配管２１と、上部供給用配管２２と、送出用配管２３と、ポンプ２４と、ＢＯＧ排気用配管２５と、が設けられている。下部供給用配管２１は、タンク２０の底面側からタンク２０内に供給されるＬＮＧ５０が通過する。また、上部供給用配管２１は、タンク２０の天井側からタンク２０内に供給されるＬＮＧ５０が通過する。また、送出用配管２３は、タンク２０の内部から外部に送出されるＬＮＧ５０が通過する。また、ポンプ２４は、タンク２０の内部かつ送出用配管２３の先端に設けられ、送出用配管２３にＬＮＧ５０を送り込む。また、排気用配管２５は、タンク２０の内部から外部へ排気される気体（主にＢＯＧ６０）が通過する。

圧縮機３０は、タンク２０の外部かつ排気用配管２５の先端に設けられ、排気用配管２５を介してタンク２０内の気体を強制的に排気する。なお、圧縮機３０が排気する気体については、例えば、燃料としてプラント内で使用してもよいし、プラント外部に送出するための天然ガスに混入させてもよいし、液化した後にプラント外部に送出するＬＮＧ５０に合流させてもよいし、液化した後にいずれかのタンク２０に供給してもよい。

図１に示す圧縮機稼働計画策定システム１０は、オペレーションスケジュールデータ取得部１１と、気象予測データ取得部１２と、タンク圧力変動事象予測部１３と、データベース１４と、目標圧力データ取得部１５と、稼働計画策定部１６と、出力部１７と、を備える。

オペレーションスケジュールデータ取得部１１は、ユーザ（例えば、タンク２０のオペレータ、以下同じ）が入力するタンク２０のオペレーションのスケジュールを示すデータ（以下、「オペレーションスケジュールデータ」という）を取得する。また、例えばオペレーションスケジュールデータ取得部１１は、ユーザの操作を受け付けるキーボードやタッチパネル、マウス等の入力装置を備えた構成となる。なお、オペレーションスケジュールデータは、データベース１４に記録されていてもよく、オペレーションスケジュールデータ取得部１１が、データベース１４から読み出されるオペレーションスケジュールデータを受け付け可能なインタフェースを備えた構成であってもよい。

タンク２０の「オペレーション」とは、タンク２０が貯蔵するＬＮＧ５０の量を変動させる操作である。例えば、プラント外部（例えば、ＬＮＧタンカー等）から受領するＬＮＧ５０をタンク２０内に供給する「受入」、プラント外部へ向けて（例えば、タンクローリー、気化器等へ向けて）タンク２０からＬＮＧ５０を送出する「払出」、タンク２０間でＬＮＧ５０を移動させる「移送」、配管を冷却する目的でＬＮＧ５０を配管に通じた後にいずれかのタンク２０で回収する「クーリング」などが、「オペレーション」に含まれる。

気象予測データ取得部１２は、ネットワーク等を介して外部（例えば、気象庁のサーバ）から配信される気象現象の予測結果を示すデータ（以下、「気象予測データ」という）を取得する。このとき、気象予測データには、少なくとも大気圧の予測結果を示すデータが含まれている。また、例えば気象予測データ取得部１２は、ネットワーク等に接続して通信する通信装置を備えた構成となる。なお、気象予測データ取得部１２によって取得された気象予測データが、一時的にデータベース１４に記録された後、必要に応じてタンク圧力変動事象予測部１３に読み出される構成であってもよい。

タンク圧力変動事象予測部１３は、上述したオペレーションスケジュールデータや気象予測データなど、タンク２０の内外の環境に関するデータを取得して処理することで、タンク圧力を変動させる事象を予測する。そして、タンク圧力変動事象予測部１３は、タンク圧力を変動させる事象の予測結果を示すデータ（以下、「予測結果データ」という）を生成して、稼働計画策定部１６に対して出力する。また、例えばタンク圧力変動事象予測部１３は、取得したデータを記憶するメモリや、当該データを処理するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置を備えた構成となる。

具体的に、タンク圧力変動事象予測部１３は、オペレーションスケジュールデータ取得部１１から取得したオペレーションスケジュールデータを処理することで、タンク２０内のＢＯＧ発生量（即ち、タンク２０内の気圧を変動させる事象）を予測する。また、タンク圧力変動事象予測部１３は、気象予測データ取得部１２から取得した気象予測データを処理することで、タンク２０の設置位置における大気圧（即ち、タンク２０外の気圧を変動させる事象）を予測する。そして、タンク圧力変動事象予測部１３は、ＢＯＧ発生量の予測結果と大気圧の予測結果とのそれぞれを含む予測結果データを生成する。

データベース１４は、タンク圧力変動事象予測部１３が予測結果データを生成するために必要なデータ（以下、「予測用データ」という）を記録している。そして、タンク圧力変動事象予測部１３の求めに応じて、タンク圧力変動事象予測部１３に対して予測用データを出力する。また、例えばデータベース１４は、データを記録可能なハードディスクや半導体メモリ等の記録装置を備えた構成となる。

目標圧力データ取得部１５は、ユーザが入力するタンク圧力の目標値または目標範囲（例えば、上限値及び下限値）を示すデータ（以下、「目標圧力データ」という）を取得する。また、例えば目標圧力データ取得部１５は、ユーザの操作を受け付けるキーボードやタッチパネル、マウス等の入力装置を備えた構成となる。なお、目標圧力データは、データベース１４に記録されていてもよく、目標圧力データ取得部１５が、データベース１４から読み出される目標圧力データを受け付け可能なインタフェースを備えた構成であってもよい。

稼働計画策定部１６は、タンク圧力変動事象予測部１３から予測結果データを取得して処理することで、圧縮機３０の稼働計画を策定する。例えば、稼働計画策定部１６は、圧縮機３０のＢＯＧ処理量の大きさを決定したり、圧縮機３０のＢＯＧ処理量の大きさを変更する時刻を決定したりする。そして、その稼働計画を示すデータ（以下、「稼働計画データ」という）を生成する。例えば、稼働計画策定部１６は、取得したデータを記憶するメモリや、当該データを処理するＣＰＵ等の演算装置を備えた構成となる。

出力部１７は、稼働計画策定部１６から稼働計画データを取得し、当該稼働計画データが示す稼働計画をユーザに対して報知する。例えば、出力部１７は、稼働計画データが示す稼働計画を、文字やグラフなどの画像で表示したり、音声として再生したりすることで、ユーザに対して報知する。また、例えば出力部１７は、入力されたデータを画像として表示する表示装置を備えた構成や、入力されたデータを音声として再生する音声合成装置及びスピーカを備えた構成となる。

圧縮機稼働計画策定システム１０（特に、タンク圧力変動事象予測部１３及び稼働計画策定部１６）の各処理は、コンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵやメモリ等）及びソフトウェア資源（ＯＳ：Operating System、各種ドライバ等）を使用した演算処理によって行われる。具体的に、かかる演算処理は、上記各処理を実行するためのプログラムを、ＣＰＵ等が実行することによって、ソフトウェア的に実現される。

例えば、タンク圧力変動事象予測部１３における処理は、オペレーションスケジュールデータ、気象予測データ及び予測用データをメモリに一時的に格納するとともに、当該メモリに格納したデータに対してＣＰＵが所定のプログラムに従った演算処理を行うことによって、実現される。また、例えば、稼働計画策定部１６における処理は、予測結果データ及び目標圧力データをメモリに一時的に格納するとともに、当該メモリに格納したデータに対してＣＰＵが所定のプログラムに従った演算処理を行うことによって、実現される。なお、タンク圧力変動事象予測部１３における処理及び稼働計画策定部１６における処理は、１つのコンピュータにおけるＣＰＵ及びメモリによって実現されるものであってもよいし、別々のコンピュータにおけるそれぞれのＣＰＵ及びメモリによって実現されるものであってもよい。

＜システムの動作＞
次に、本発明の実施形態に係る圧縮機稼働計画策定システム１０の動作の一例について、図面を参照して説明する。なお、ここでも引き続き、図１及び図２を参照する。

まず、オペレーションスケジュールデータ取得部１１が、例えばユーザが入力するオペレーションスケジュールデータを取得する。また、気象予測データ取得部１２が、例えば外部から配信される気象予測データを取得する。また、目標圧力データ取得部１５が、例えばユーザが入力する目標圧力データを取得する。

次に、タンク圧力変動事象予測部１３は、オペレーションスケジュールデータ取得部１１からオペレーションスケジュールデータを取得するとともに、データベース１４からＢＯＧ発生量の予測に必要な予測用データを取得する。そして、タンク圧力変動予測部１３は、取得したこれらのデータを処理することで、タンク２０内のＢＯＧ発生量を予測する（具体的な予測方法については後述する）。

さらに、タンク圧力変動事象予測部１３は、気象予測データ取得部１２から気象予測データを取得するとともに、データベース１４から大気圧の予測に必要な予測用データを取得する。そして、タンク圧力変動予測部１３は、取得したこれらのデータを処理することで、タンク２０外の大気圧を予測する（具体的な予測方法については後述する）。

そして、タンク圧力変動事象予測部１３は、ＢＯＧ発生量の予測結果と、大気圧の予測結果と、のそれぞれを示す予測結果データを生成する。

稼働計画策定部１６は、タンク圧力変動事象予測部１３から予測結果データを取得するとともに、目標圧力データ取得部１５から目標圧力データを取得する。そして、稼働計画策定部１６は、取得したこれらのデータを処理することで、圧縮機３０の稼働計画を策定する。

このとき、稼働計画策定部１６は、タンク圧力が、目標圧力データが示す目標値となる、または、目標圧力データが示す目標範囲内に収まる（上限値及び下限値の間に収まる）ような、圧縮機３０の稼働計画を策定する。具体的に、稼働計画策定部１６は、例えば下記に示す演算方法によって、圧縮機３０の稼働計画を策定する。

ここで、第ｎ時点のタンク２０内の気圧をＱ_ｎ、第ｎ時点よりも将来の第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力をＰ_ｎ＋１、第（ｎ＋１）時点における大気圧の予測値をＲ_ｎ＋１、第ｎ時点から第（ｎ＋１）時点までに発生すると予測されるＢＯＧ発生量をＢ_ｎ、第ｎ時点から第（ｎ＋１）時点までの圧縮機３０のＢＯＧ処理量をＣ_ｎとする（ｎは自然数）。

また、気体の状態方程式に基づいて、第ｎ時点と第（ｎ＋１）時点との間におけるＢＯＧ変化量（Ｂ_ｎ−Ｃ_ｎ）を圧力値に換算するための値を、αとする。即ち、α×（Ｂ_ｎ−Ｃ_ｎ）が、第ｎ時点と第（ｎ＋１）時点との間で変動した圧力値となる。

このとき、第（ｎ＋１）時点におけるタンク２０内の気圧Ｑ_ｎ＋１（即ち、タンク圧力＋大気圧：Ｐ_ｎ＋１＋Ｒ_ｎ＋１）は、下記式（１）によって表される。

Ｑ_ｎ＋１＝Ｐ_ｎ＋１＋Ｒ_ｎ＋１＝α×（Ｂ_ｎ−Ｃ_ｎ）＋Ｑ_ｎ ・・・（１）

ここで、稼働計画策定部１６が求めるべき値は、圧縮機３０のＢＯＧ処理量Ｃ_ｎである。そこで、上記式（１）を変形した下記式（２）より、圧縮機３０のＢＯＧ処理量Ｃ_ｎを求める。

Ｃ_ｎ＝（１／α）×（Ｑ_ｎ−Ｐ_ｎ＋１−Ｒ_ｎ＋１）＋Ｂ_ｎ ・・・（２）

上記式（２）において、第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力Ｐ_ｎ＋１は、目標圧力データに基づいて与えられる。例えば、目標圧力データが目標値を示すものである場合、当該目標値を、そのまま第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力Ｐ_ｎ＋１とする。また例えば、目標圧力データが目標範囲（上限値及び下限値）を示すものである場合、上限値及び下限値を用いて求められる値（例えば、単純平均した値、固定の加算割合で加重平均した値、ＢＯＧ発生量Ｂ_ｎ等に応じて変動する加算割合で加重平均した値など）を、第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力Ｐ_ｎ＋１とする。

あるいは、第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力Ｐ_ｎ＋１について、目標圧力データに基づいた制約条件を設定する。例えば、目標圧力データが目標値を示すものである場合、『第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力Ｐ_ｎ＋１は、当該目標値の上下の所定割合の範囲内に収まる』という制約条件を設定する。また例えば、目標圧力データが目標範囲（上限値及び下限値）を示すものである場合、『第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力Ｐ_ｎ＋１は、当該目標範囲に収まる（上限値以下かつ下限値以上となる）』という制約条件を設定する。

また、上記式（２）において、第（ｎ＋１）時点における大気圧の予測値Ｒ_ｎ＋１及び第ｎ時点から第（ｎ＋１）時点までに発生すると予測されるＢＯＧ発生量Ｂ_ｎは、予測結果データによってそれぞれ与えられる。

また、上記式（２）において、第ｎ時点のタンク２０内の気圧Ｑ_ｎについては、上記式（１）から明らかなように、第（ｎ−１）時点について求められた演算結果を利用して、演繹的に求めることができる。また、第１時点（ｎ＝１）については、例えば、タンク２０内に設置されている気圧センサの実測結果などを利用することが可能である。

稼働計画策定部１６は、稼働計画を策定する対象となる期間（以下、「対象期間」という）を構成する１または複数の期間（以下、「小期間」という）のそれぞれに対して、上記式（２）の演算を行う。これにより、稼働計画策定部１６は、対象期間について、小期間毎の圧縮機３０のＢＯＧ処理量を求めることができる。なお、対象期間は、例えば１５時間程度であり、小期間は、例えば３０分や１時間程度である。

このとき、例えば、圧縮機３０のＢＯＧ処理量について無段階で調整することが可能である場合（即ち、現実の圧縮機３０のＢＯＧ処理量を、上記式（２）で求めたＢＯＧ処理量Ｃ_ｎに追随させて一致させることができる場合）や、ユーザが上記式（２）で求めたＢＯＧ処理量Ｃ_ｎを参考にして圧縮機３０の最終的な稼働計画を決定する場合は、稼働計画策定部１６が、上記式（２）で求めたＢＯＧ処理量Ｃ_ｎを、そのまま稼働計画データとして出力する。この場合、上記式（２）中の第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力Ｐ_ｎ＋１については、上述のように目標圧力データに基づいた具体的な値を設定すればよい。

一方、例えば、圧縮機３０のＢＯＧ処理量について段階的な調整のみ可能である場合や、圧縮機３０の消費エネルギを低減する観点から圧縮機３０のＢＯＧ処理量を段階的に調整した方が好ましい場合について、上記式（２）中の第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力Ｐ_ｎ＋１に具体的な値を設定してＢＯＧ処理量Ｃ_ｎを求めたとすると、このＢＯＧ処理量Ｃ_ｎと現実の圧縮機３０のＢＯＧ処理量が乖離し得るとともに、当該乖離が問題となり得る。

そこで、この場合、稼働計画策定部１６は、上述のように第（ｎ＋１）時点におけるタンク圧力Ｐ_ｎ＋１について目標圧力データに基づいた制約条件を設定する。そして、稼働計画策定部１６は、設定した制約条件の下で、対象期間の全体を通じて段階的な変動のみを許容したＢＯＧ処理量Ｃ_ｎを求める。このとき、稼働計画策定部１６は、例えば、対象期間を通じて圧縮機３０の消費エネルギまたは処理量が最小となるＢＯＧ処理量Ｃ_ｎを、数理計画問題の解として、周知の求解方法を用いて算出する。

そして、稼働計画策定部１６は、上述のようにして求めたＢＯＧ処理量Ｃ_ｎを、稼働計画データとして生成する。そして、この稼働計画データを取得した出力部１７は、ユーザに対して稼働計画を報知する。これにより、ユーザは、策定された稼働計画に沿って、圧縮機３０を稼働させることが可能になる。

以上のように、本発明の実施形態に係る稼働計画策定システム１０では、タンク圧力を変動させる事象の予測結果に基づいて、圧縮機３０の稼働計画が策定されるため、タンク圧力を過度に低い状態で維持することなくタンク２０の安全性を確保した圧縮機３０の稼働計画を得ることができる。したがって、タンク２０の安全性を確保するとともに、圧縮機３０の消費エネルギを低減することが可能となる。

さらに、上述のように、目標圧力データが目標範囲（上限値及び下限値）を示すものであると、稼働計画策定部１６が、タンク圧力が上限値及び下限値の間に収まるように、圧縮機３０の稼働計画を策定する。これにより、稼働計画策定部１６が、タンク圧力が下限値以上となるような圧縮機３０の稼働計画を策定することになるため、圧縮機３０の消費エネルギを効果的に低減することが可能となる。

なお、圧縮機３０が、稼働計画策定部１６が出力する稼働計画データを取得するとともに、当該稼働計画データに基づいて直接的に動作が制御される（即ち、ユーザの操作を介することなく、圧縮機３０が策定された稼働計画に基づいて動作する）ように構成されていてもよい。ただし、この場合、出力部１７に代えて（または加えて）、稼働計画策定部１６が出力する稼働計画データを取得するとともに当該稼働計画データに基づいて圧縮機３０の動作を直接的に制御するためのコントローラを、圧縮機３０に対して設ける必要がある。

＜ＢＯＧ発生量の予測方法＞
次に、タンク圧力変動事象予測部１３によるオペレーションスケジュールデータに基づくＢＯＧ発生量の予測方法の具体例について、図面を参照して説明する。図３は、ＢＯＧ発生量を求める際に使用される演算方法の一例について示した表である。

本例では、まず、タンク２０内の全体のＢＯＧ発生量を、［ｉ］オペレーションの有無にかかわらず常時発生するＢＯＧ発生量と、［ｉｉ］オペレーションに起因して発生するＢＯＧ発生量と、に分け、それぞれについて事前に得られている演算方法を適用して求める。そして、［ｉ］及び［ｉｉ］について求めたそれぞれのＢＯＧ発生量を合算した値を、タンク２０内の全体のＢＯＧ発生量（上記式（１）及び（２）のＢ_ｎ）とする。

このうち、［ｉ］常時発生するＢＯＧ発生量については、例えば、タンク２０内の気圧（上記式（１）及び（２）のＱ_ｎ）を変数とした関数である数式モデルＦＡ（Ｑ）を用いた演算によって求める。ここで、数式モデルＦＡ（Ｑ）は、オペレーションの有無にかかわらず常時発生するＢＯＧ発生量を、理論的または実験的に求めてモデル化（近似化）したものである。

数式モデルＦＡ（Ｑ）は、タンク２０内の気圧が低いほどＢＯＧ発生量が大きくなり、タンク２０内の気圧が高いほどＢＯＧ発生量が小さくなるものである。なお、数式モデルＦＡ（Ｑ）は、ＢＯＧ発生量が常に０以上の値を取るものとしてもよいが、タンク２０内の気圧が所定値を超えて高くなる場合には負の値になるもの（即ち、ＢＯＧ６０の蒸発量を凝縮量が上回ることを想定したもの）であってもよい。

一方、［ｉｉ］オペレーションに起因して発生するＢＯＧ発生量については、例えば、図３に示すような演算方法を用いて求められる。図３に示す演算方法は、タンク２０内にＬＮＧ５０を供給するオペレーション（タンク２０内に貯蔵されているＬＮＧ５０の量を増大させるオペレーション）が実行される場合の、当該タンク２０におけるＢＯＧ発生量の予測方法について示したものである。このようなオペレーションでは、ＬＮＧ５０がタンク２０内に供給されることによる入熱に伴い、ＢＯＧ発生量が増大する。

図３において、オペレーション「受入」の欄は、受入によってＬＮＧ５０が内部に供給されるタンク２０における、ＢＯＧ発生量の予測に用いる演算方法を示している。また、オペレーション「移送」の欄は、移送によってＬＮＧ５０が内部に供給されるタンク２０における、ＢＯＧ発生量の予測に用いる演算方法を示している。また、オペレーション「クーリング」の欄は、クーリングによって配管を冷却し終わったＬＮＧ５０が内部に供給されるタンク２０における、ＢＯＧ発生量の予測に用いる演算方法を示している。

図３に示す演算方法では、オペレーション毎に異なる数式モデルＦ１（ｔ）〜Ｆ３（ｔ）が採用される。この数式モデルＦ１（ｔ）〜Ｆ３（ｔ）は時間を変数とした関数であり、例えばオペレーションの開始時や終了時を基準とした所定の期間中における、ＢＯＧ発生量の時間的な変動を規定したものとなっている。例えば、数式モデルＦ１（ｔ）〜Ｆ３（ｔ）は、それぞれのオペレーションに起因して発生するＢＯＧ発生量を、理論的または実験的に求めてモデル化（近似化）したものである。

数式モデルＦ１（ｔ）〜Ｆ３（ｔ）は、原則として、オペレーションが実行されていない期間は０であるとともに、オペレーションの開始に伴って増大し、オペレーションの終了に伴って減少して０に戻るものである。ただし、数式モデルＦ１（ｔ）〜Ｆ３（ｔ）が正となる期間（即ち、オペレーションに起因したＢＯＧ６０が発生している期間）と、オペレーションの実行期間（オペレーションの開始時から終了時までの期間）と、は必ずしも一致するとは限らない。例えば、「受入」の数式モデルＦ１（ｔ）や「移送」の数式モデルＦ２（ｔ）では、オペレーションの終了時後、ＢＯＧ発生量が序々に減少するものとなっている（即ち、オペレーションの実行期間後におけるＢＯＧ発生量についても規定したものとなっている）。

また、オペレーションの種類が同じである限り、仮に条件が異なったとしてもオペレーションに起因するＢＯＧ発生量が一定であると見なすことができるオペレーション（例えば、「クーリング」）もあれば、オペレーションの種類が同じであっても条件が異なればＢＯＧ発生量が異なるオペレーション（例えば、「受入」や「移送」）もある。

例えば、オペレーション「受入」について、タンク２０に供給されるＬＮＧ５０は、採取地によって液質（組成、成分）が異なることから、ＢＯＧ発生量も異なる。さらに、タンク２０に対して下部供給用配管２１を介してＬＮＧ５０を供給する場合と、タンク２０に対して上部供給用配管２２を介してＬＮＧ５０を供給する場合と、ではＬＮＧ５０の供給態様（下側供給、上側供給）が異なることから、ＢＯＧ発生量も異なる。そのため、オペレーション「受入」におけるＢＯＧ発生量の予測については、条件（採取地：液質、供給態様）に応じたパラメータＰ１１１，Ｐ１１２〜Ｐ１４１，Ｐ１４２を数式モデルＦ１（ｔ）にそれぞれ適用して得られる、異なった演算方法が用意されている。

また例えば、オペレーション「移送」について、タンク２０に対して下部供給用配管２１を介してＬＮＧ５０を供給する場合と、タンク２０に対して上部供給用配管２２を介してＬＮＧ５０を供給する場合と、ではＬＮＧ５０の供給態様（下側供給、上側供給）が異なることから、ＢＯＧ発生量も異なる。そこで、オペレーション「移送」におけるＢＯＧ発生量の予測については、条件（供給態様）に応じたパラメータＰ２１，Ｐ２２を数式モデルＦ２（ｔ）にそれぞれ適用して得られる、異なった演算方法が用意されている。

ところで、上述したＢＯＧ発生量を求めるために必要な演算方法（常時発生するＢＯＧ発生量について規定する数式モデルＦＡ（Ｑ）や、オペレーションに起因するＢＯＧ発生量について規定する数式モデルＦ１（ｔ）〜Ｆ３（ｔ）及びパラメータＰ１１１，Ｐ１１２〜Ｐ１４１，Ｐ１４２、Ｐ２１，２２など）は、事前に実験的または理論的に求められ、予測用データの一部としてデータベース１４に記録されている。

このように、本発明の実施形態に係る圧縮機稼働計画策定システム１０では、タンク圧力を決定づける一要素であるＢＯＧ発生量を、オペレーションのスケジュールに基づいて予測することができる。

また、タンク２０内にＬＮＧ５０を供給するオペレーション（タンク２０への入熱によってＢＯＧ発生量が増大するオペレーション）について、それぞれのオペレーションに合った演算方法が使用されるように構成することで、ＢＯＧ発生量を精度良く予測することが可能になる。特に、ＬＮＧ５０の液質や供給態様に応じて異なる演算方法が使用されるように構成することで、ＢＯＧ発生量をさらに精度良く予測することが可能になる。

なお、図３では、オペレーション「受入」について、採取地（液質）と供給態様の組み合わせの総数（本例では、４×２＝８）だけパラメータＰ１１１，Ｐ１１２〜Ｐ１４１，Ｐ１４２を規定する場合について例示しているが、採取地（液質）に応じたパラメータのみ規定して、供給態様についてはオペレーション「移送」におけるパラメータＰ２１，Ｐ２２を用いてもよい。この場合、採取地（液質）に応じたパラメータ（図３に示す例では４つ）と、供給態様に応じたパラメータＰ２１，Ｐ２２と、の双方を数式モデルＦ１（ｔ）に適用することで、ＢＯＧ発生量の予測に用いる演算方法が決定される。

また、図３では、タンク２０の内部にＬＮＧ５０が供給されるオペレーションに起因するＢＯＧ発生量の予測に用いる演算方法のみを例示したが、これ以外のオペレーションについてもＢＯＧは発生し得る。例えば、タンク２０の内部からＬＮＧ５０を送出するオペレーション（例えば、「払出」）を行う場合にも、ＢＯＧは発生し得る。そのため、タンク２０の内部にＬＮＧ５０が供給されるオペレーション以外のオペレーションについても、図３に示すオペレーションと同様にＢＯＧ発生量を予測するための演算方法を予め設定しておき、ＢＯＧ発生量の予測を行う構成としてもよい。

＜大気圧の予測方法＞
次に、タンク圧力変動事象予測部１３による気象予測データに基づく大気圧の予測方法の具体例について、図面を参照して説明する。図４は、大気圧の予測方法の一例について示した平面図である。

図４に示す平面図において、黒い丸印（●）で示した位置Ｐ_Ｔは、タンク２０の設置位置である。また、格子状の白い丸印（○）で示した位置Ｐ_Ｇは、気象予測データの予測結果（特に、大気圧の予測結果）が示されている予測位置である。

ここで、設置位置Ｐ_Ｔにおける大気圧の予測結果を求める場合、設置位置Ｐ_Ｔに近接する予測位置Ｐ_Ｇにおける予測結果をそのまま使用してもよいが、これらの予測位置Ｐ_Ｇにおける気象予測データの予測結果を補正して、設置位置Ｐ_Ｔにおける大気圧の予測結果を求めると、好ましい。

特に、予測位置Ｐ_Ｇの間隔は、数ｋｍや数十ｋｍ（場合によっては１００ｋｍ以上）であって大きいため、予測位置Ｐ_Ｇと設置位置Ｐ_Ｔとのずれが大きい場合がある。また、気象予測データが示す予測結果の時間と、タンク圧力変動事象予測部１３が予測しようとしている時間と、のずれが大きい場合がある。

そこで、タンク圧力変動事象予測部１３は、気象予測データが示す大気圧の予測結果について、空間的及び時間的（あるいは、空間的または時間的）な補正処理を施すことで、設置位置Ｐ_Ｔにおける大気圧の予測結果を求めると、好ましい。

例えば、タンク圧力変動事象予測部１３が、設置位置Ｐ_Ｔに近接する複数の予測位置Ｐ_Ｇ（例えば、設置位置Ｐ_Ｔの周囲４点）における大気圧の予測結果を補間することで、設置位置Ｐ_Ｔにおける大気圧の予測結果を求めてもよい。また、例えば、設置位置Ｐ_Ｔに最も近接する１つの予測位置Ｐ_Ｇにおける大気圧の予測結果を修正することで、設置位置Ｐ_Ｔにおける大気圧の予測結果を求めてもよい。

また、例えば、タンク圧力変動事象予測部１３が、過去の一定期間（例えば、直近の１ヶ月間や、前年の同時期の１ヶ月間など）の設置位置Ｐ_Ｔにおける大気圧の予測結果と、設置位置Ｐ_Ｔで実測した大気圧の実測結果と、の相関関係に基づいて補正処理用の演算方法を構築し、当該演算方法を、新たに取得した設置位置Ｐ_Ｔにおける大気圧の予測結果に対して適用することによって、設置位置Ｐ_Ｔにおける大気圧の予測結果を求めてもよい。この演算方法は、例えば、ＭＯＳ（Model Output Statistics）やカルマンフィルタ、ニューラルネットワークなどの各種推定手法を利用して構築することが可能である。

また、例えば、上述の方法で設置位置Ｐ_Ｔについて求めた予測結果について、時間的な補間処理（例えば、求めるべき時点の前後の数点を用いた補間処理）を行うことで、所望の時間における大気圧の予測結果を求めてもよい。

また、図４では、水平面内における設置位置Ｐ_Ｔ及び予測位置Ｐ_Ｇの位置のずれについてのみ例示しているが、実際には、鉛直方向の位置（即ち、高度）についてもずれが生じ得る。そこで、タンク圧力変動事象予測部１３が、水平面内における設置位置Ｐ_Ｔ及び予測位置Ｐ_Ｇの位置のずれを補正する場合と同様の演算方法を用いて、鉛直方向における位置のずれについて補正してもよい。

上述した補正処理を実行するために必要な演算方法は、事前に実験的または理論的に求められ、予測用データの一部としてデータベース１４に記録されている。

このように、本発明の実施形態に係る圧縮機稼働計画策定システム１０では、タンク圧力を決定づける一要素である大気圧を、気象現象の予測結果に基づいて予測することができる。

特に、タンク圧力変動事象予測部１３が、タンク２０の設置位置Ｐ_Ｔに近接する少なくとも１つの予測位置における大気圧の予測結果を補正処理することで、タンク２０の設置位置における大気圧を、精度良く予測することが可能となる。

＜変形等＞
図２では、１つのタンク２０に対して１つの圧縮機３０が接続されている場合について図示しているが、１つのタンク２０に対して複数の圧縮機３０が接続されていてもよいし、複数のタンク２０に対して１つの圧縮機３０が接続されていてもよい。

上述した本発明の実施形態に係る圧縮機稼働計画策定システム１０では、タンク圧力変動事象予測部１３が、オペレーションに起因するタンク２０のＢＯＧ発生量と、大気圧と、の双方を予測するものであるとして説明したが、タンク圧力変動事象予測部１３が、これら以外のタンク圧力を変動させる事象を予測してもよいし、ＢＯＧ発生量及び大気圧の一方または双方の予測をしなくてもよい。

本発明は、ＬＮＧ等に代表される低温液化ガスを貯蔵するタンク内の気体を吸引する圧縮機の稼働計画を策定する圧縮機稼働計画策定システムに対して、好適に利用することができる。

１０ ： 圧縮機稼働計画策定システム
１１ ： オペレーションスケジュールデータ取得部
１２ ： 気象予測データ取得部
１３ ： タンク圧力変動事象予測部
１４ ： データベース
１５ ： 目標圧力データ取得部
１６ ： 稼働計画策定部
１７ ： 出力部
２０ ： タンク
２１ ： 下部供給用配管
２２ ： 上部供給用配管
２３ ： 送出用配管
２４ ： ポンプ
２５ ： ＢＯＧ排気用配管
３０ ： 圧縮機
５０ ： ＬＮＧ（低温液化ガス）
６０ ： ＢＯＧ

Claims (7)

1. 低温液化ガスを貯蔵するタンクの内外の環境に関するデータを取得して処理することで、前記タンクの内外の気圧差であるタンク圧力を変動させる事象を予測して、その予測結果を示す予測結果データを生成して出力するタンク圧力変動事象予測部と、
   前記予測結果データを取得して処理することで、前記タンク内の気体を吸引する圧縮機の稼働計画を策定し、当該稼働計画を示す稼働計画データを生成して出力する稼働計画策定部と、
   を備えることを特徴とする圧縮機稼働計画策定システム。
2. 前記タンク圧力変動事象予測部は、前記タンクが貯蔵する前記低温液化ガスの量を変動させるオペレーションのスケジュールを示すオペレーションスケジュールデータを取得して処理することで、前記タンク内の前記低温液化ガスが蒸発して発生するボイルオフガスの発生量を予測することを特徴とする請求項１に記載の圧縮機稼働計画策定システム。
3. 前記タンク圧力変動事象予測部は、前記タンク内に前記低温液化ガスを供給する前記オペレーションの種類に応じて異なる演算方法を使用して、前記ボイルオフガスの発生量を予測することを特徴とする請求項２に記載の圧縮機稼働計画策定システム。
4. 前記タンク圧力変動事象予測部は、前記タンク内に供給される前記低温液化ガスの液質に応じて異なる演算方法を使用して、前記ボイルオフガスの発生量を予測することを特徴とする請求項３に記載の圧縮機稼働計画策定システム。
5. 前記タンク圧力変動事象予測部は、前記低温液化ガスの前記タンク内に対する供給態様に応じて異なる演算方法を使用して、前記ボイルオフガスの発生量を予測することを特徴とする請求項３または４に記載の圧縮機稼働計画策定システム。
6. 前記タンク圧力変動事象予測部は、外部で作成される気象現象の予測結果を示す気象予測データを取得して処理することで、前記タンクの設置位置における前記タンク外の気圧である大気圧を予測することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の圧縮機稼働計画策定システム。
7. 前記気象予測データは、空間内の所定の位置である予測位置における大気圧の予測結果を示したものであり、
   前記タンク圧力変動事象予測部は、前記タンクの設置位置に近接する少なくとも１つの前記予測位置における大気圧の予測結果を補正処理することで、前記タンクの設置位置における大気圧を予測することを特徴とする請求項６に記載の圧縮機稼働計画策定システム。

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