JP2019521444A5 - - Google Patents
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Description
本発明を例示的な実施形態を参照しながら具体的に図示・説明したが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に包含された本発明の範囲を逸脱しない範疇で形態や細部に様々な変更を施せることを理解するであろう。
なお、本発明は、態様として以下の内容を含む。
〔態様1〕
コンピュータに実装され、オンラインのユニットプロセスモデルを生成する方法であって、
産業プラントのプラントワイドプロセスモデルであって、前記産業プラントのオフライン操業を実行するように構成されているプラントワイドプロセスモデルを特定する過程と、
特定された前記プラントワイドプロセスモデルに含まれる、モデル化された動作ユニットであって、前記産業プラントにおける実際の動作ユニットに対応するモデル化された動作ユニットを選択する選択過程と、
特定された前記プラントワイドプロセスモデルを、選択された前記モデル化された動作ユニットのユニットプロセスモデルに変換する変換過程と、
前記ユニットプロセスモデルを、前記実際の動作ユニットの計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて機能できるように再校正する再校正過程と、
再校正された前記ユニットプロセスモデルであって、前記実際の動作ユニットの前記計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて、前記産業プラントにおける前記実際の動作ユニットの動作挙動を予測するKPIを算出するユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備する配備過程と、
前記実際の動作ユニットを、当該実際の動作ユニットの予測された前記動作挙動に従って制御する制御過程と、
を備える、方法。
〔態様2〕
態様1に記載の方法において、前記プラントワイドプロセスモデルが第一原理モデルであり、かつ、前記変換過程及び前記再校正過程から得られる前記ユニットプロセスモデルが第一原理モデルである、方法。
〔態様3〕
態様1に記載の方法において、前記動作ユニットが蒸留塔である、方法。
〔態様4〕
態様1に記載の方法において、特定された前記プラントワイドプロセスモデルを変換する前記変換過程が、
選択された前記モデル化された動作ユニットとは無関係な変数及び式を除去する除去副過程、
選択された前記モデル化された動作ユニットの仕様を標準仕様に置換する置換副過程、
計算基準を標準形式に変換する変換副過程、
選択された前記モデル化された動作ユニットのプロセス変数
を再設定する再設定副過程、ならびに
選択された前記モデル化された動作ユニットの制御ループであって、選択された前記モデル化された動作ユニットの動作目的を特定する制御ループを決定する決定副過程、
を含む、方法。
〔態様5〕
態様4に記載の方法において、前記プロセス変数を再設定する前記再設定副過程が、
選択された前記モデル化された動作ユニットの操作変数及び出力変数を特定すること、ならびに
特定された前記操作変数及び前記出力変数のそれぞれを、少なくとも1つの計器タグにマッピングすること、
を有する、方法。
〔態様6〕
態様1に記載の方法において、前記ユニットプロセスモデルを再校正する前記再校正過程が、
リアルタイムプラントヒストリアンから取り出されたプラントデータに基づくデータセットであって、校正された時間ホライズン中に定常状態で収集された、前記プラントデータのサブセットを含むデータセットを生成する生成副過程、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された流量を調和させる副過程であって、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、流量調和副過程、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された温度を調和させる副過程であって、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、温度調和副過程、
選択された前記モデル化された動作ユニットに入る原料ストリームの組成を前記ユニットプロセスモデルが推定することを可能にする原料推定手段を構築する構築副過程、ならびに
選択された前記モデル化された動作ユニットが蒸留塔である場合、前記ユニットプロセスモデルにおける当該蒸留塔の内部の液体・蒸気往来流を表す流体力学的モデルを調整する調整副過程、
を含む、方法。
〔態様7〕
態様6に記載の方法において、モデル化された流量を調和させる前記流量調和副過程又はモデル化された温度を調和させる前記温度調和副過程が、さらに、
前記実際の計器それぞれにおける期待誤差を選択すること、
前記データセットの前記プラントデータを、トレーニングセットとテストセットに分けること、
最適化モデルを前記トレーニングセットにおける各データ点について生成することであって、当該最適化モデルの解を求めることにより、前記モデル化された流量又は前記モデル化された温度についての校正パラメータを決定すること、および
シミュレーションモデルを前記テストセットにおける各データ点について生成することであって、当該シミュレーションモデルの解を求めることにより、決定された前記校正パラメータの品質を決定すること、
を有する、方法。
〔態様8〕
態様7に記載の方法において、前記モデル化された流量についての前記校正パラメータが、前記実際の流量計器によって測定された流量と前記ユニットプロセスモデルによって算出された流量との差分を表す流量オフセットである、方法。
〔態様9〕
態様7に記載の方法において、前記モデル化された温度についての前記校正パラメータが、
前記実際の温度計器によって測定された温度と前記ユニットプロセスモデルによって算出された温度との分離度を表す効率パラメータ、および
前記実際の動作ユニットにおいて測定された圧力降下が前記ユニットプロセスモデルによって算出された圧力降下と合致するか否かを表す通気パラメータを含む、方法。
〔態様10〕
態様1に記載の方法において、再校正された前記ユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備する前記配備過程が、
前記ユニットプロセスモデルの動的に実行可能なバージョンを生成する副過程であって、前記実際の動作ユニットの前記計器によるリアルタイム測定値を前記ユニットプロセスモデルによって算出される対応する数値にリンクする変数を生成する、副過程、
前記実際の動作ユニットのリアルタイム測定値を取り出す副過程であって、前記モデルに、リンクされた変数をリアルタイム測定値と関連付けて設定する、副過程、
前記ユニットプロセスモデルの前記動的に実行可能なバージョンの解を求める副過程であって、リンクされた変数を算出されるモデル値に関連付けて設定し、前記モデル化された動作ユニットのKPIについての数値を決定する、副過程、ならびに
決定された前記KPIを、当該KPIに基づいて前記実際の動作ユニットを予測及び制御するように構成されたプラントコンピュータによるアクセスのために、リアルタイムヒストリアンに書き込む副過程、
を含む、方法。
〔態様11〕
態様1に記載の方法において、さらに、
再校正された前記ユニットプロセスモデルを、前記実際の動作ユニットの事象についての指示案内のユーザへの提供を自動化しているルールエンジンを生成するように適用する過程、
を備える、方法。
〔態様12〕
オンラインのユニットプロセスモデルを生成するコンピュータシステムであって、
プロセッサと、
コンピュータコード命令が記憶されたメモリと、
を備え、前記メモリは、前記プロセッサにより実行されると前記コンピュータコード命令が
a)モデル変換手段であって、
産業プラントのプラントワイドプロセスモデルであって、前記産業プラントのオフライン操業を実行するように構成されたプラントワイドプロセスモデルを取得し、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルに含まれる、モデル化された動作ユニットであって、前記産業プラントでの実際の動作ユニットに対応するモデル化された動作ユニットを選択し、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルを、選択された前記モデル化された動作ユニットのユニットプロセスモデルに変換するように構成された、モデル変換手段、
b)前記モデル変換手段に応答して、前記ユニットプロセスモデルを再校正するように構成されたモデル校正手段であって、前記再校正により、前記ユニットプロセスモデルが、前記実際の動作ユニットの計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて機能できるようにする、モデル校正手段、および
c)再校正された前記ユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備するように接続された配備エンジンであって、配備された前記ユニットプロセスモデルは、前記実際の動作ユニットの前記計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて、前記産業プラントでの前記実際の動作ユニットの動作挙動を予測するKPIを算出する、配備エンジン
を当該コンピュータシステムに実装させるように、前記プロセッサに作動的に接続されており、
前記配備エンジンは、前記実際の動作ユニットを、当該実際の動作ユニットの予測された前記動作挙動に従って制御するように構成された制御システム通信する、コンピュータシステム。
〔態様13〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、取得された前記プラントワイドプロセスモデルおよび再校正された前記ユニットプロセスモデルが第一原理モデルである、コンピュータシステム。
〔態様14〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記動作ユニットが蒸留塔である、コンピュータシステム。
〔態様15〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記モデル変換手段が、さらに、前記プラントワイドプロセスを、
選択された前記モデル化された動作ユニットとは無関係な変数及び式を除去し、
選択された前記モデル化された動作ユニットの仕様を標準仕様に置換し、
計算基準を標準形式に変換し、
選択された前記モデル化された動作ユニットのプロセス変数を再設定し、
選択された前記モデル化された動作ユニットの制御ループであって、選択された前記モデル化された動作ユニットの動作目的を特定する制御ループを決定することによって
変換するように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様16〕
態様15に記載のコンピュータシステムにおいて、前記モデル変換手段が、さらに、前記プロセス変数を、
選択された前記モデル化された動作ユニットの操作変数及び出力変数を特定し、
特定された前記操作変数及び前記出力変数のそれぞれを、少なくとも1つの計器タグにマッピングすることによって
再設定するように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様17〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記モデル校正手段が、
リアルタイムプラントヒストリアンから取り出されたプラントデータに基づくデータセットであって、校正された時間ホライズン中に定常状態で収集された、前記プラントデータのサブセットを含むデータセットを生成するように構成されたデータセット生成部、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された流量を調和させるように構成された流量調和部であって、当該調和は、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、流量調和部、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された温度を調和させるように構成された温度調和部であって、当該調和は、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、温度調和部、
選択された前記モデル化された動作ユニットに入る原料ストリームの組成を前記ユニットプロセスモデルが推定することを可能にする原料推定手段を構築するように構成された原料推定手段構築部、ならびに
選択された前記モデル化された動作ユニットが蒸留塔である場合、前記ユニットプロセスモデルにおける当該蒸留塔の内部の液体・蒸気往来流を表す流体力学的モデルを調整するように構成された流体力学的モデル調整部、
を含む、コンピュータシステム。
〔態様18〕
態様17に記載のコンピュータシステムにおいて、前記流量調和部および前記温度調和部が、さらに、
前記実際の計器それぞれにおける期待誤差を選択し、
前記データセットの前記プラントデータを、トレーニングセットとテストセットに分けて、
最適化モデルを前記トレーニングセットにおける各データ点について生成し、当該最適化モデルの解を求めることにより、前記モデル化された流量又は前記モデル化された温度についての校正パラメータを決定し、
シミュレーションモデルを前記テストセットにおける各データ点について生成し、当該シミュレーションモデルの解を求めることにより、決定された前記校正パラメータの品質を決定するように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様19〕
態様18に記載のコンピュータシステムにおいて、前記校正パラメータが:
前記モデル化された流量については、前記実際の流量計器によって測定された流量と前記ユニットプロセスモデルによって算出された流量との差分を表す流量オフセットであり、
前記モデル化された温度については、前記実際の温度計器によって測定された温度と前記ユニットプロセスモデルによって算出された温度との分離度を表す効率パラメータ、および前記実際の動作ユニットにおいて測定された圧力降下が前記ユニットプロセスユニットによって算出された圧力降下と合致するか否かを表す通気パラメータである、コンピュータシステム。
〔態様20〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記配備モジュールが、さらに、
前記実際の動作ユニットの前記計器によるリアルタイム測定値を前記ユニットプロセスモデルによって算出される対応する数値にリンクする変数を生成することを含み、前記ユニットプロセスモデルの動的に実行可能なバージョンを生成し、
前記実際の動作ユニットのリアルタイム測定値を取り出し、前記モデルに、リンクされた変数をリアルタイム測定値と関連付けて設定し、
前記ユニットプロセスモデルの前記動的に実行可能なバージョンの解を求め、リンクされた変数を算出されるモデル値と関連付けて設定し、前記モデル化された動作ユニットのKPIの数値を決定し、
決定された前記KPIを、当該KPIに基づいて前記実際の動作ユニットを予測及び制御するように構成されたプラントコンピュータによるアクセスのために、リアルタイムヒストリアンに書き込むように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様21〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記配備モジュールが、さらに、再校正された前記ユニットプロセスモデルを適用し、前記実際の動作ユニットの事象についての指示案内のユーザへの提供を自動化しているルールエンジンを生成する、コンピュータシステム。
〔態様22〕
コード命令が記憶された非過渡的なコンピュータ読取り可能記憶媒体、
を備える、コンピュータプログラムプロダクトであって、
前記記憶媒体は、オンラインのユニットプロセスモデルを生成するプロセッサにより実行されると前記コード命令が、当該プロセッサに:
産業プラントのプラントワイドプロセスモデルであって、前記産業プラントのオフライン操業を実行するように構成されているプラントワイドプロセスモデルを取得する手順、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルに含まれる、モデル化された動作ユニットであって、前記産業プラントにおける実際の動作ユニットに対応するモデル化された動作ユニットを選択する手順、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルを、選択された前記モデル化された動作ユニットの第一原理ユニットプロセスモデルに変換する手順、
前記ユニットプロセスモデルを、前記実際の動作ユニットの計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて機能できるように再校正して、再校正された第一原理ユニットプロセスモデルとする手順、
再校正された前記第一原理ユニットプロセスモデルであって、前記実際の動作ユニットの前記計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて、前記産業プラントにおける前記実際の動作ユニットの動作挙動を予測するKPIを算出する第一原理ユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備する手順、
前記実際の動作ユニットを、当該実際の動作ユニットの予測された前記動作挙動に従って制御する手順
を実行させるように、当該プロセッサに作動的に接続されている、コンピュータプログラムプロダクト。
なお、本発明は、態様として以下の内容を含む。
〔態様1〕
コンピュータに実装され、オンラインのユニットプロセスモデルを生成する方法であって、
産業プラントのプラントワイドプロセスモデルであって、前記産業プラントのオフライン操業を実行するように構成されているプラントワイドプロセスモデルを特定する過程と、
特定された前記プラントワイドプロセスモデルに含まれる、モデル化された動作ユニットであって、前記産業プラントにおける実際の動作ユニットに対応するモデル化された動作ユニットを選択する選択過程と、
特定された前記プラントワイドプロセスモデルを、選択された前記モデル化された動作ユニットのユニットプロセスモデルに変換する変換過程と、
前記ユニットプロセスモデルを、前記実際の動作ユニットの計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて機能できるように再校正する再校正過程と、
再校正された前記ユニットプロセスモデルであって、前記実際の動作ユニットの前記計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて、前記産業プラントにおける前記実際の動作ユニットの動作挙動を予測するKPIを算出するユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備する配備過程と、
前記実際の動作ユニットを、当該実際の動作ユニットの予測された前記動作挙動に従って制御する制御過程と、
を備える、方法。
〔態様2〕
態様1に記載の方法において、前記プラントワイドプロセスモデルが第一原理モデルであり、かつ、前記変換過程及び前記再校正過程から得られる前記ユニットプロセスモデルが第一原理モデルである、方法。
〔態様3〕
態様1に記載の方法において、前記動作ユニットが蒸留塔である、方法。
〔態様4〕
態様1に記載の方法において、特定された前記プラントワイドプロセスモデルを変換する前記変換過程が、
選択された前記モデル化された動作ユニットとは無関係な変数及び式を除去する除去副過程、
選択された前記モデル化された動作ユニットの仕様を標準仕様に置換する置換副過程、
計算基準を標準形式に変換する変換副過程、
選択された前記モデル化された動作ユニットのプロセス変数
を再設定する再設定副過程、ならびに
選択された前記モデル化された動作ユニットの制御ループであって、選択された前記モデル化された動作ユニットの動作目的を特定する制御ループを決定する決定副過程、
を含む、方法。
〔態様5〕
態様4に記載の方法において、前記プロセス変数を再設定する前記再設定副過程が、
選択された前記モデル化された動作ユニットの操作変数及び出力変数を特定すること、ならびに
特定された前記操作変数及び前記出力変数のそれぞれを、少なくとも1つの計器タグにマッピングすること、
を有する、方法。
〔態様6〕
態様1に記載の方法において、前記ユニットプロセスモデルを再校正する前記再校正過程が、
リアルタイムプラントヒストリアンから取り出されたプラントデータに基づくデータセットであって、校正された時間ホライズン中に定常状態で収集された、前記プラントデータのサブセットを含むデータセットを生成する生成副過程、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された流量を調和させる副過程であって、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、流量調和副過程、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された温度を調和させる副過程であって、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、温度調和副過程、
選択された前記モデル化された動作ユニットに入る原料ストリームの組成を前記ユニットプロセスモデルが推定することを可能にする原料推定手段を構築する構築副過程、ならびに
選択された前記モデル化された動作ユニットが蒸留塔である場合、前記ユニットプロセスモデルにおける当該蒸留塔の内部の液体・蒸気往来流を表す流体力学的モデルを調整する調整副過程、
を含む、方法。
〔態様7〕
態様6に記載の方法において、モデル化された流量を調和させる前記流量調和副過程又はモデル化された温度を調和させる前記温度調和副過程が、さらに、
前記実際の計器それぞれにおける期待誤差を選択すること、
前記データセットの前記プラントデータを、トレーニングセットとテストセットに分けること、
最適化モデルを前記トレーニングセットにおける各データ点について生成することであって、当該最適化モデルの解を求めることにより、前記モデル化された流量又は前記モデル化された温度についての校正パラメータを決定すること、および
シミュレーションモデルを前記テストセットにおける各データ点について生成することであって、当該シミュレーションモデルの解を求めることにより、決定された前記校正パラメータの品質を決定すること、
を有する、方法。
〔態様8〕
態様7に記載の方法において、前記モデル化された流量についての前記校正パラメータが、前記実際の流量計器によって測定された流量と前記ユニットプロセスモデルによって算出された流量との差分を表す流量オフセットである、方法。
〔態様9〕
態様7に記載の方法において、前記モデル化された温度についての前記校正パラメータが、
前記実際の温度計器によって測定された温度と前記ユニットプロセスモデルによって算出された温度との分離度を表す効率パラメータ、および
前記実際の動作ユニットにおいて測定された圧力降下が前記ユニットプロセスモデルによって算出された圧力降下と合致するか否かを表す通気パラメータを含む、方法。
〔態様10〕
態様1に記載の方法において、再校正された前記ユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備する前記配備過程が、
前記ユニットプロセスモデルの動的に実行可能なバージョンを生成する副過程であって、前記実際の動作ユニットの前記計器によるリアルタイム測定値を前記ユニットプロセスモデルによって算出される対応する数値にリンクする変数を生成する、副過程、
前記実際の動作ユニットのリアルタイム測定値を取り出す副過程であって、前記モデルに、リンクされた変数をリアルタイム測定値と関連付けて設定する、副過程、
前記ユニットプロセスモデルの前記動的に実行可能なバージョンの解を求める副過程であって、リンクされた変数を算出されるモデル値に関連付けて設定し、前記モデル化された動作ユニットのKPIについての数値を決定する、副過程、ならびに
決定された前記KPIを、当該KPIに基づいて前記実際の動作ユニットを予測及び制御するように構成されたプラントコンピュータによるアクセスのために、リアルタイムヒストリアンに書き込む副過程、
を含む、方法。
〔態様11〕
態様1に記載の方法において、さらに、
再校正された前記ユニットプロセスモデルを、前記実際の動作ユニットの事象についての指示案内のユーザへの提供を自動化しているルールエンジンを生成するように適用する過程、
を備える、方法。
〔態様12〕
オンラインのユニットプロセスモデルを生成するコンピュータシステムであって、
プロセッサと、
コンピュータコード命令が記憶されたメモリと、
を備え、前記メモリは、前記プロセッサにより実行されると前記コンピュータコード命令が
a)モデル変換手段であって、
産業プラントのプラントワイドプロセスモデルであって、前記産業プラントのオフライン操業を実行するように構成されたプラントワイドプロセスモデルを取得し、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルに含まれる、モデル化された動作ユニットであって、前記産業プラントでの実際の動作ユニットに対応するモデル化された動作ユニットを選択し、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルを、選択された前記モデル化された動作ユニットのユニットプロセスモデルに変換するように構成された、モデル変換手段、
b)前記モデル変換手段に応答して、前記ユニットプロセスモデルを再校正するように構成されたモデル校正手段であって、前記再校正により、前記ユニットプロセスモデルが、前記実際の動作ユニットの計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて機能できるようにする、モデル校正手段、および
c)再校正された前記ユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備するように接続された配備エンジンであって、配備された前記ユニットプロセスモデルは、前記実際の動作ユニットの前記計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて、前記産業プラントでの前記実際の動作ユニットの動作挙動を予測するKPIを算出する、配備エンジン
を当該コンピュータシステムに実装させるように、前記プロセッサに作動的に接続されており、
前記配備エンジンは、前記実際の動作ユニットを、当該実際の動作ユニットの予測された前記動作挙動に従って制御するように構成された制御システム通信する、コンピュータシステム。
〔態様13〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、取得された前記プラントワイドプロセスモデルおよび再校正された前記ユニットプロセスモデルが第一原理モデルである、コンピュータシステム。
〔態様14〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記動作ユニットが蒸留塔である、コンピュータシステム。
〔態様15〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記モデル変換手段が、さらに、前記プラントワイドプロセスを、
選択された前記モデル化された動作ユニットとは無関係な変数及び式を除去し、
選択された前記モデル化された動作ユニットの仕様を標準仕様に置換し、
計算基準を標準形式に変換し、
選択された前記モデル化された動作ユニットのプロセス変数を再設定し、
選択された前記モデル化された動作ユニットの制御ループであって、選択された前記モデル化された動作ユニットの動作目的を特定する制御ループを決定することによって
変換するように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様16〕
態様15に記載のコンピュータシステムにおいて、前記モデル変換手段が、さらに、前記プロセス変数を、
選択された前記モデル化された動作ユニットの操作変数及び出力変数を特定し、
特定された前記操作変数及び前記出力変数のそれぞれを、少なくとも1つの計器タグにマッピングすることによって
再設定するように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様17〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記モデル校正手段が、
リアルタイムプラントヒストリアンから取り出されたプラントデータに基づくデータセットであって、校正された時間ホライズン中に定常状態で収集された、前記プラントデータのサブセットを含むデータセットを生成するように構成されたデータセット生成部、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された流量を調和させるように構成された流量調和部であって、当該調和は、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、流量調和部、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された温度を調和させるように構成された温度調和部であって、当該調和は、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、温度調和部、
選択された前記モデル化された動作ユニットに入る原料ストリームの組成を前記ユニットプロセスモデルが推定することを可能にする原料推定手段を構築するように構成された原料推定手段構築部、ならびに
選択された前記モデル化された動作ユニットが蒸留塔である場合、前記ユニットプロセスモデルにおける当該蒸留塔の内部の液体・蒸気往来流を表す流体力学的モデルを調整するように構成された流体力学的モデル調整部、
を含む、コンピュータシステム。
〔態様18〕
態様17に記載のコンピュータシステムにおいて、前記流量調和部および前記温度調和部が、さらに、
前記実際の計器それぞれにおける期待誤差を選択し、
前記データセットの前記プラントデータを、トレーニングセットとテストセットに分けて、
最適化モデルを前記トレーニングセットにおける各データ点について生成し、当該最適化モデルの解を求めることにより、前記モデル化された流量又は前記モデル化された温度についての校正パラメータを決定し、
シミュレーションモデルを前記テストセットにおける各データ点について生成し、当該シミュレーションモデルの解を求めることにより、決定された前記校正パラメータの品質を決定するように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様19〕
態様18に記載のコンピュータシステムにおいて、前記校正パラメータが:
前記モデル化された流量については、前記実際の流量計器によって測定された流量と前記ユニットプロセスモデルによって算出された流量との差分を表す流量オフセットであり、
前記モデル化された温度については、前記実際の温度計器によって測定された温度と前記ユニットプロセスモデルによって算出された温度との分離度を表す効率パラメータ、および前記実際の動作ユニットにおいて測定された圧力降下が前記ユニットプロセスユニットによって算出された圧力降下と合致するか否かを表す通気パラメータである、コンピュータシステム。
〔態様20〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記配備モジュールが、さらに、
前記実際の動作ユニットの前記計器によるリアルタイム測定値を前記ユニットプロセスモデルによって算出される対応する数値にリンクする変数を生成することを含み、前記ユニットプロセスモデルの動的に実行可能なバージョンを生成し、
前記実際の動作ユニットのリアルタイム測定値を取り出し、前記モデルに、リンクされた変数をリアルタイム測定値と関連付けて設定し、
前記ユニットプロセスモデルの前記動的に実行可能なバージョンの解を求め、リンクされた変数を算出されるモデル値と関連付けて設定し、前記モデル化された動作ユニットのKPIの数値を決定し、
決定された前記KPIを、当該KPIに基づいて前記実際の動作ユニットを予測及び制御するように構成されたプラントコンピュータによるアクセスのために、リアルタイムヒストリアンに書き込むように構成されている、コンピュータシステム。
〔態様21〕
態様12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記配備モジュールが、さらに、再校正された前記ユニットプロセスモデルを適用し、前記実際の動作ユニットの事象についての指示案内のユーザへの提供を自動化しているルールエンジンを生成する、コンピュータシステム。
〔態様22〕
コード命令が記憶された非過渡的なコンピュータ読取り可能記憶媒体、
を備える、コンピュータプログラムプロダクトであって、
前記記憶媒体は、オンラインのユニットプロセスモデルを生成するプロセッサにより実行されると前記コード命令が、当該プロセッサに:
産業プラントのプラントワイドプロセスモデルであって、前記産業プラントのオフライン操業を実行するように構成されているプラントワイドプロセスモデルを取得する手順、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルに含まれる、モデル化された動作ユニットであって、前記産業プラントにおける実際の動作ユニットに対応するモデル化された動作ユニットを選択する手順、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルを、選択された前記モデル化された動作ユニットの第一原理ユニットプロセスモデルに変換する手順、
前記ユニットプロセスモデルを、前記実際の動作ユニットの計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて機能できるように再校正して、再校正された第一原理ユニットプロセスモデルとする手順、
再校正された前記第一原理ユニットプロセスモデルであって、前記実際の動作ユニットの前記計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて、前記産業プラントにおける前記実際の動作ユニットの動作挙動を予測するKPIを算出する第一原理ユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備する手順、
前記実際の動作ユニットを、当該実際の動作ユニットの予測された前記動作挙動に従って制御する手順
を実行させるように、当該プロセッサに作動的に接続されている、コンピュータプログラムプロダクト。
Claims (22)
- コンピュータに実装され、オンラインのユニットプロセスモデルを生成する方法であって、
産業プラントのプラントワイドプロセスモデルであって、前記産業プラントのオフライン操業を実行するように構成されているプラントワイドプロセスモデルを特定する過程と、
特定された前記プラントワイドプロセスモデルに含まれる、モデル化された動作ユニットであって、前記産業プラントにおける実際の動作ユニットに対応するモデル化された動作ユニットを選択する選択過程と、
特定された前記プラントワイドプロセスモデルを、選択された前記モデル化された動作ユニットのユニットプロセスモデルに変換する変換過程と、
前記ユニットプロセスモデルを、前記実際の動作ユニットの計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて機能できるように再校正する再校正過程と、
再校正された前記ユニットプロセスモデルであって、前記実際の動作ユニットの前記計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて、前記産業プラントにおける前記実際の動作ユニットの動作挙動を予測するKPIを算出するユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備する配備過程と、
前記実際の動作ユニットを、当該実際の動作ユニットの予測された前記動作挙動に従って制御する制御過程と、
を備える、方法。 - 請求項1に記載の方法において、前記プラントワイドプロセスモデルが第一原理モデルであり、かつ、前記変換過程及び前記再校正過程から得られる前記ユニットプロセスモデルが第一原理モデルである、方法。
- 請求項1に記載の方法において、前記動作ユニットが蒸留塔である、方法。
- 請求項1に記載の方法において、特定された前記プラントワイドプロセスモデルを変換する前記変換過程が、
選択された前記モデル化された動作ユニットとは無関係な変数及び式を除去する除去副過程、
選択された前記モデル化された動作ユニットの仕様を標準仕様に置換する置換副過程、
計算基準を標準形式に変換する変換副過程、
選択された前記モデル化された動作ユニットのプロセス変数
を再設定する再設定副過程、ならびに
選択された前記モデル化された動作ユニットの制御ループであって、選択された前記モデル化された動作ユニットの動作目的を特定する制御ループを決定する決定副過程、
を含む、方法。 - 請求項4に記載の方法において、前記プロセス変数を再設定する前記再設定副過程が、
選択された前記モデル化された動作ユニットの操作変数及び出力変数を特定すること、ならびに
特定された前記操作変数及び前記出力変数のそれぞれを、少なくとも1つの計器タグにマッピングすること、
を有する、方法。 - 請求項1に記載の方法において、前記ユニットプロセスモデルを再校正する前記再校正過程が、
リアルタイムプラントヒストリアンから取り出されたプラントデータに基づくデータセットであって、校正された時間ホライズン中に定常状態で収集された、前記プラントデータのサブセットを含むデータセットを生成する生成副過程、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された流量を調和させる副過程であって、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、流量調和副過程、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された温度を調和させる副過程であって、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の温度計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、温度調和副過程、
選択された前記モデル化された動作ユニットに入る原料ストリームの組成を前記ユニットプロセスモデルが推定することを可能にする原料推定手段を構築する構築副過程、ならびに
選択された前記モデル化された動作ユニットが蒸留塔である場合、前記ユニットプロセスモデルにおける当該蒸留塔の内部の液体・蒸気往来流を表す流体力学的モデルを調整する調整副過程、
を含む、方法。 - 請求項6に記載の方法において、モデル化された流量を調和させる前記流量調和副過程又はモデル化された温度を調和させる前記温度調和副過程が、さらに、
前記実際の計器それぞれにおける期待誤差を選択すること、
前記データセットの前記プラントデータを、トレーニングセットとテストセットに分けること、
最適化モデルを前記トレーニングセットにおける各データ点について生成することであって、当該最適化モデルの解を求めることにより、前記モデル化された流量又は前記モデル化された温度についての校正パラメータを決定すること、および
シミュレーションモデルを前記テストセットにおける各データ点について生成することであって、当該シミュレーションモデルの解を求めることにより、決定された前記校正パラメータの品質を決定すること、
を有する、方法。 - 請求項7に記載の方法において、前記モデル化された流量についての前記校正パラメータが、前記実際の流量計器によって測定された流量と前記ユニットプロセスモデルによって算出された流量との差分を表す流量オフセットである、方法。
- 請求項7に記載の方法において、前記モデル化された温度についての前記校正パラメータが、
前記実際の温度計器によって測定された温度と前記ユニットプロセスモデルによって算出された温度との分離度を表す効率パラメータ、および
前記実際の動作ユニットにおいて測定された圧力降下が前記ユニットプロセスモデルによって算出された圧力降下と合致するか否かを表す通気パラメータを含む、方法。 - 請求項1に記載の方法において、再校正された前記ユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備する前記配備過程が、
前記ユニットプロセスモデルの動的に実行可能なバージョンを生成する副過程であって、前記実際の動作ユニットの前記計器によるリアルタイム測定値を前記ユニットプロセスモデルによって算出される対応する数値にリンクする変数を生成する、副過程、
前記実際の動作ユニットのリアルタイム測定値を取り出す副過程であって、前記モデルに、リンクされた変数をリアルタイム測定値と関連付けて設定する、副過程、
前記ユニットプロセスモデルの前記動的に実行可能なバージョンの解を求める副過程であって、リンクされた変数を算出されるモデル値に関連付けて設定し、前記モデル化された動作ユニットのKPIについての数値を決定する、副過程、ならびに
決定された前記KPIを、当該KPIに基づいて前記実際の動作ユニットを予測及び制御するように構成されたプラントコンピュータによるアクセスのために、リアルタイムヒストリアンに書き込む副過程、
を含む、方法。 - 請求項1に記載の方法において、さらに、
再校正された前記ユニットプロセスモデルを、前記実際の動作ユニットの事象についての指示案内のユーザへの提供を自動化しているルールエンジンを生成するように適用する過程、
を備える、方法。 - オンラインのユニットプロセスモデルを生成するコンピュータシステムであって、
プロセッサと、
コンピュータコード命令が記憶されたメモリと、
を備え、前記メモリは、前記プロセッサにより実行されると前記コンピュータコード命令が
a)モデル変換手段であって、
産業プラントのプラントワイドプロセスモデルであって、前記産業プラントのオフライン操業を実行するように構成されたプラントワイドプロセスモデルを取得し、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルに含まれる、モデル化された動作ユニットであって、前記産業プラントでの実際の動作ユニットに対応するモデル化された動作ユニットを選択し、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルを、選択された前記モデル化された動作ユニットのユニットプロセスモデルに変換するように構成された、モデル変換手段、
b)前記モデル変換手段に応答して、前記ユニットプロセスモデルを再校正するように構成されたモデル校正手段であって、前記再校正により、前記ユニットプロセスモデルが、前記実際の動作ユニットの計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて機能できるようにする、モデル校正手段、および
c)再校正された前記ユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備するように構成された配備エンジンであって、配備された前記ユニットプロセスモデルは、前記実際の動作ユニットの前記計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて、前記産業プラントでの前記実際の動作ユニットの動作挙動を予測するKPIを算出する、配備エンジン
を当該コンピュータシステムに実装させるように、前記プロセッサに作動的に接続されており、
前記配備エンジンは、前記実際の動作ユニットを、当該実際の動作ユニットの予測された前記動作挙動に従って制御するように構成された制御システム通信する、コンピュータシステム。 - 請求項12に記載のコンピュータシステムにおいて、取得された前記プラントワイドプロセスモデルおよび再校正された前記ユニットプロセスモデルが第一原理モデルである、コンピュータシステム。
- 請求項12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記動作ユニットが蒸留塔である、コンピュータシステム。
- 請求項12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記モデル変換手段が、さらに、前記プラントワイドプロセスを、
選択された前記モデル化された動作ユニットとは無関係な変数及び式を除去し、
選択された前記モデル化された動作ユニットの仕様を標準仕様に置換し、
計算基準を標準形式に変換し、
選択された前記モデル化された動作ユニットのプロセス変数を再設定し、
選択された前記モデル化された動作ユニットの制御ループであって、選択された前記モデル化された動作ユニットの動作目的を特定する制御ループを決定することによって
変換するように構成されている、コンピュータシステム。 - 請求項15に記載のコンピュータシステムにおいて、前記モデル変換手段が、さらに、前記プロセス変数を、
選択された前記モデル化された動作ユニットの操作変数及び出力変数を特定し、
特定された前記操作変数及び前記出力変数のそれぞれを、少なくとも1つの計器タグにマッピングすることによって
再設定するように構成されている、コンピュータシステム。 - 請求項12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記モデル校正手段が、
リアルタイムプラントヒストリアンから取り出されたプラントデータに基づくデータセットであって、校正された時間ホライズン中に定常状態で収集された、前記プラントデータのサブセットを含むデータセットを生成するように構成されたデータセット生成部、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された流量を調和させるように構成された流量調和部であって、当該調和は、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の流量計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、流量調和部、
前記ユニットプロセスモデルにおけるモデル化された温度を調和させるように構成された温度調和部であって、当該調和は、前記ユニットプロセスモデルが前記産業プラントにおいて実際の温度計器によって収集された測定値を用いて機能することを可能にする、温度調和部、
選択された前記モデル化された動作ユニットに入る原料ストリームの組成を前記ユニットプロセスモデルが推定することを可能にする原料推定手段を構築するように構成された原料推定手段構築部、ならびに
選択された前記モデル化された動作ユニットが蒸留塔である場合、前記ユニットプロセスモデルにおける当該蒸留塔の内部の液体・蒸気往来流を表す流体力学的モデルを調整するように構成された流体力学的モデル調整部、
を含む、コンピュータシステム。 - 請求項17に記載のコンピュータシステムにおいて、前記流量調和部および前記温度調和部が、さらに、
前記実際の計器それぞれにおける期待誤差を選択し、
前記データセットの前記プラントデータを、トレーニングセットとテストセットに分けて、
最適化モデルを前記トレーニングセットにおける各データ点について生成し、当該最適化モデルの解を求めることにより、前記モデル化された流量又は前記モデル化された温度についての校正パラメータを決定し、
シミュレーションモデルを前記テストセットにおける各データ点について生成し、当該シミュレーションモデルの解を求めることにより、決定された前記校正パラメータの品質を決定するように構成されている、コンピュータシステム。 - 請求項18に記載のコンピュータシステムにおいて、前記校正パラメータが:
前記モデル化された流量については、前記実際の流量計器によって測定された流量と前記ユニットプロセスモデルによって算出された流量との差分を表す流量オフセットであり、
前記モデル化された温度については、前記実際の温度計器によって測定された温度と前記ユニットプロセスモデルによって算出された温度との分離度を表す効率パラメータ、および前記実際の動作ユニットにおいて測定された圧力降下が前記ユニットプロセスモデルによって算出された圧力降下と合致するか否かを表す通気パラメータである、コンピュータシステム。 - 請求項12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記配備エンジンが、さらに、
前記実際の動作ユニットの前記計器によるリアルタイム測定値を前記ユニットプロセスモデルによって算出される対応する数値にリンクする変数を生成することを含み、前記ユニットプロセスモデルの動的に実行可能なバージョンを生成し、
前記実際の動作ユニットのリアルタイム測定値を取り出し、前記モデルに、リンクされた変数をリアルタイム測定値と関連付けて設定し、
前記ユニットプロセスモデルの前記動的に実行可能なバージョンの解を求め、リンクされた変数を算出されるモデル値と関連付けて設定し、前記モデル化された動作ユニットのKPIの数値を決定し、
決定された前記KPIを、当該KPIに基づいて前記実際の動作ユニットを予測及び制御するように構成されたプラントコンピュータによるアクセスのために、リアルタイムヒストリアンに書き込むように構成されている、コンピュータシステム。 - 請求項12に記載のコンピュータシステムにおいて、前記配備エンジンが、さらに、再校正された前記ユニットプロセスモデルを適用し、前記実際の動作ユニットの事象についての指示案内のユーザへの提供を自動化しているルールエンジンを生成する、コンピュータシステム。
- コード命令が記憶された非過渡的なコンピュータ読取り可能記憶媒体、
を備える、コンピュータプログラムプロダクトであって、
前記記憶媒体は、オンラインのユニットプロセスモデルを生成するプロセッサにより実行されると前記コード命令が、当該プロセッサに:
産業プラントのプラントワイドプロセスモデルであって、前記産業プラントのオフライン操業を実行するように構成されているプラントワイドプロセスモデルを取得する手順、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルに含まれる、モデル化された動作ユニットであって、前記産業プラントにおける実際の動作ユニットに対応するモデル化された動作ユニットを選択する手順、
取得された前記プラントワイドプロセスモデルを、選択された前記モデル化された動作ユニットの第一原理ユニットプロセスモデルに変換する手順、
前記ユニットプロセスモデルを、前記実際の動作ユニットの計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて機能できるように再校正して、再校正された第一原理ユニットプロセスモデルとする手順、
再校正された前記第一原理ユニットプロセスモデルであって、前記実際の動作ユニットの前記計器によって収集されたリアルタイム測定値に基づいて、前記産業プラントにおける前記実際の動作ユニットの動作挙動を予測するKPIを算出する第一原理ユニットプロセスモデルを前記産業プラントにおいてオンラインで配備する手順、
前記実際の動作ユニットを、当該実際の動作ユニットの予測された前記動作挙動に従って制御する手順
を実行させるように、当該プロセッサに作動的に接続されている、コンピュータプログラムプロダクト。
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US11310125B2 (en) | 2018-05-25 | 2022-04-19 | At&T Intellectual Property I, L.P. | AI-enabled adaptive TCA thresholding for SLA assurance |
EP3605249A1 (de) * | 2018-08-02 | 2020-02-05 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur synchronisierung, verfahren zum betreiben einer industriellen anlage, vorrichtung, computerprogrammprodukt und computerlesbares medium |
US11934159B2 (en) | 2018-10-30 | 2024-03-19 | Aspentech Corporation | Apparatus and methods for non-invasive closed loop step testing with controllable optimization relaxation |
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US20200387818A1 (en) * | 2019-06-07 | 2020-12-10 | Aspen Technology, Inc. | Asset Optimization Using Integrated Modeling, Optimization, and Artificial Intelligence |
US11782401B2 (en) | 2019-08-02 | 2023-10-10 | Aspentech Corporation | Apparatus and methods to build deep learning controller using non-invasive closed loop exploration |
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US20210125068A1 (en) * | 2019-10-28 | 2021-04-29 | MakinaRocks Co., Ltd. | Method for training neural network |
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JP6939872B2 (ja) * | 2019-12-13 | 2021-09-22 | 栗田工業株式会社 | 蒸留塔管理システム、蒸留塔状態分析方法及び蒸留塔管理方法 |
CN111210131B (zh) * | 2019-12-30 | 2023-08-18 | 浙江中控技术股份有限公司 | 面向流程工业的物料统计平衡方法 |
EP3862832A1 (en) * | 2020-02-07 | 2021-08-11 | Basf Se | Generating a representation of a process network comprising at least two interconnected chenical plants |
US11698609B2 (en) * | 2020-02-20 | 2023-07-11 | Honeywell International Inc. | Cascaded model predictive control with abstracting constraint boundaries |
US11656606B2 (en) | 2020-08-20 | 2023-05-23 | International Business Machines Corporation | Site-wide operations management optimization for manufacturing and processing control |
US11774924B2 (en) | 2020-12-03 | 2023-10-03 | Aspentech Corporation | Method and system for process schedule reconciliation using algebraic model optimization |
WO2022120360A1 (en) * | 2020-12-03 | 2022-06-09 | Aspen Technology, Inc. | Method and system for process schedule reconciliation using machine learning and algebraic model optimization |
RU2754239C1 (ru) * | 2020-12-22 | 2021-08-30 | Владимир Сергеевич Пахомов | Способ структурно-параметрического синтеза средств поддержки принятия решений при управлении развитием сложной организационно-технической системы и устройство для его реализации |
US11630446B2 (en) | 2021-02-16 | 2023-04-18 | Aspentech Corporation | Reluctant first principles models |
EP4341223A1 (en) | 2021-05-19 | 2024-03-27 | Glass Service, A.S. | Method of control, control system and glass furnace, in particular for temperature/thermal control |
CN117836730A (zh) * | 2021-08-06 | 2024-04-05 | 巴斯夫欧洲公司 | 使用混合模型监控和/或控制化工厂的方法 |
US20240022492A1 (en) * | 2022-07-12 | 2024-01-18 | Parallel Wireless, Inc. | Top KPI Early Warning System |
Family Cites Families (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6088630A (en) * | 1997-11-19 | 2000-07-11 | Olin Corporation | Automatic control system for unit operation |
AU6294999A (en) * | 1998-10-06 | 2000-04-26 | Pavilion Technologies, Inc. | Method and system for monitoring and controlling a manufacturing system |
US9983559B2 (en) * | 2002-10-22 | 2018-05-29 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Updating and utilizing dynamic process simulation in an operating process environment |
JP4789277B2 (ja) * | 2004-04-22 | 2011-10-12 | 横河電機株式会社 | プラント運転支援装置 |
US7447554B2 (en) | 2005-08-26 | 2008-11-04 | Cutler Technology Corporation | Adaptive multivariable MPC controller |
US8380842B2 (en) | 2007-04-26 | 2013-02-19 | Mtelligence Corporation | System and methods for the universal integration of plant floor assets and a computerized management system |
DE112009005510A5 (de) * | 2008-01-31 | 2013-06-20 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Robuster adaptiver modellprädiktiver Regler mit Abstimmung zum Ausgleich einer Modellfehlanpassung |
US9141911B2 (en) * | 2009-05-29 | 2015-09-22 | Aspen Technology, Inc. | Apparatus and method for automated data selection in model identification and adaptation in multivariable process control |
US8452459B2 (en) | 2009-08-31 | 2013-05-28 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Heat exchange network heat recovery optimization in a process plant |
US8452719B2 (en) * | 2010-06-29 | 2013-05-28 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Extrapolating empirical models for control, prediction, and optimization applications |
CA2804954C (en) | 2010-07-23 | 2020-06-30 | Saudi Arabian Oil Company | Machines, computer program products, and computer-implemented methods providing an integrated node for data acquisition and control |
SG192951A1 (en) | 2011-02-28 | 2013-09-30 | Yokogawa Electric Corp | Energy management method and system thereof, and gui method |
US9529348B2 (en) * | 2012-01-24 | 2016-12-27 | Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. | Method and apparatus for deploying industrial plant simulators using cloud computing technologies |
WO2014145977A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Bates Alexander B | System and methods for automated plant asset failure detection |
WO2015149928A2 (en) * | 2014-03-31 | 2015-10-08 | Basf Se | Method and device for online evaluation of a compressor |
US20160171414A1 (en) * | 2014-12-11 | 2016-06-16 | Saudi Arabian Oil Company | Method for Creating an Intelligent Energy KPI System |
US10031510B2 (en) | 2015-05-01 | 2018-07-24 | Aspen Technology, Inc. | Computer system and method for causality analysis using hybrid first-principles and inferential model |
US20170308802A1 (en) | 2016-04-21 | 2017-10-26 | Arundo Analytics, Inc. | Systems and methods for failure prediction in industrial environments |
US10990067B2 (en) | 2016-07-07 | 2021-04-27 | Aspen Technology, Inc. | Computer system and method for the dynamic construction and online deployment of an operation-centric first-principles process model for predictive analytics |
WO2018011742A1 (en) | 2016-07-13 | 2018-01-18 | Incelligent P.C. | Early warning and recommendation system for the proactive management of wireless broadband networks |
JP7107926B2 (ja) | 2016-10-21 | 2022-07-27 | データロボット, インコーポレイテッド | 予測データ分析のためのシステムおよび関連する方法および装置 |
US20180157225A1 (en) | 2016-12-05 | 2018-06-07 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for automatic model identification from historical data for industrial process control and automation systems |
WO2018223000A1 (en) | 2017-06-02 | 2018-12-06 | Aspen Technology, Inc. | Computer system and method for building and deploying predictive inferential models online |
US11853032B2 (en) | 2019-05-09 | 2023-12-26 | Aspentech Corporation | Combining machine learning with domain knowledge and first principles for modeling in the process industries |
US20200387818A1 (en) | 2019-06-07 | 2020-12-10 | Aspen Technology, Inc. | Asset Optimization Using Integrated Modeling, Optimization, and Artificial Intelligence |
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