JP7114202B2 - Ｌｎｇ生産量予測システム - Google Patents

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Description

本発明は、液化天然ガス（以下、「ＬＮＧ」）生産プラントのＬＮＧ生産量を予測するＬＮＧ生産量予測システムに関するものである。
従来から、いわゆるプロセスシミュレータと呼ばれるコンピュータシミュレーションソフトウェアにより、ＬＮＧ生産プラントの生産量シミュレーションが行われている。
例えば、Clementino Pereira and Domingos Lequisiga, "Technical Evaluation of C3-MR and Cascade Cycle on Natural Gas Liquefaction Process", p451-p456, International Journal of Chemical Engineering and Applications, Vol.5, No.6, December 2014（非特許文献１）には、プロセスシミュレータである「Ａｓｐｅｎ ＨＹＳＹＳ」を用いて、ＬＮＧ生産プラントの生産量を評価することが記載されている。
また、Yogesh M. Kurle, Sujing Wang, Quiang Xu, "Dynamic simulation of LNG loading, BOG generation, and BOG recovery at LNG exporting terminals", p47-p58, Computers and Chemical Engineering 97 (2017)（非特許文献２）には、プロセスシミュレータである「Ａｓｐｅｎ Ｐｌｕｓ」を用いて、ＬＮＧ生産プラントの生産量を評価することが記載されている。
また従来、Siti Farhana Bt M Shaari, Kei Kubota, "Understanding of Hot Air Recirculation Phenomena in Air-cooled Base Load LNG Plant", 17th International Conference & Exhibition on Liquefied Natural Gas(LNG 17), 2013（非特許文献３）や特開２０１６－６５６４３号公報（特許文献１）に示されているように、数値流体力学（Computational Fluid Dynamics）（以下、「ＣＦＤ」）解析を用いて、ＬＮＧ生産プラントにおける温排気再循環現象（Hot Air Recirculation）（以下、「ＨＡＲ」。ＨＡＲについては、後述する）の影響を調べる試みが行われている。
特開２０１６－６５６４３号公報
Clementino Pereira and Domingos Lequisiga, "Technical Evaluation of C3-MR and Cascade Cycle on Natural Gas Liquefaction Process", p451-p456, International Journal of Chemical Engineering and Applications, Vol.5, No.6, December 2014 Yogesh M. Kurle, Sujing Wang, Quiang Xu, "Dynamic simulation of LNG loading, BOG generation, and BOG recovery at LNG exporting terminals", p47-p58, Computers and Chemical Engineering 97 (2017) Siti Farhana Bt M Shaari, Kei Kubota, "Understanding of Hot Air Recirculation Phenomena in Air-cooled Base Load LNG Plant", 17th International Conference & Exhibition on Liquefied Natural Gas(LNG 17), 2013
ＬＮＧを生産するＬＮＧ生産プラントの生産能力は、主に、冷媒圧縮機の駆動源となるガスタービンの出力、及び、液化プロセスの効率により決定される。液化プロセスの効率は、ＬＮＧ生産プラントに採用されている液化プロセスの方式（例えば、(1)冷媒として、プロパンと混合冷媒（窒素＋メタン＋エタン＋プロパン）を使うＣ３－ＭＲ方式、(2)Ｃ３－ＭＲ方式に窒素冷媒を使ったサブクーラーを追加したＡＰ－Ｘ方式、(3)冷媒として、プロパン，エチレン，メタンを順次使うカスケード方式、(4)２つの混合冷媒（エタン＋プロパン、窒素メタン＋エタン＋プロパン）を使うＤＭＲ方式、(5)ＰＲＩＣＯプロセスと呼ばれる、１つの混合冷媒のみを使うＳＭＲ方式）や、冷媒圧縮機の中間段や吐出に設置されている空冷式熱交換器（クーラー）の性能に依存する。
ガスタービンの出力は、ガスタービンが吸気する外気の温度（空気の温度）による影響を大きく受け、外気の温度の上昇が出力の低下につながることが知られている。外気の温度が上昇すると、空気の体積が膨張し、同一体積の空気を吸気しても相対的な酸素量が減少してしまい、出力の低下につながってしまうためである。また、液化プロセスの効率を左右する要因である空冷式熱交換器の性能も、外気の温度による影響を大きく受ける。外気の温度の上昇により冷却効率が低下するためである。
ＬＮＧ生産プラントの場合、外気の温度を上昇させる要因の１つに、ＨＡＲがある。ＬＮＧ生産プラントは、ＬＮＧ生産設備をモジュール化した「トレイン（train）」を複数併設して構成されていることが多く、あるＬＮＧトレインの温排気を他のＬＮＧトレインで吸気してしまう現象が発生することがある。また、１つのＬＮＧトレインの温排気をそのＬＮＧトレインで吸気してしまう現象も発生することがある。ＨＡＲは、外気の温度を上昇させ、ガスタービンの出力や、熱交換器の性能を落とす要因となる。
したがって、ＬＮＧ生産プラントの生産能力を適切に評価し、ＬＮＧ生産プラントのＬＮＧ生産量を適切に予測するには、ＬＮＧ生産プラントの所在地の気温や、ＨＡＲの影響を考慮する必要がある。
しかしながら、非特許文献１及び２では、シミュレータ上にＬＮＧ生産プラントを再現し、標準的な条件の下でのＬＮＧ生産量をシミュレートしているのみであり、将来のＬＮＧ生産量の予測ができるものではない。
Siti Farhana Bt M Shaari, Kei Kubota, "Understanding of Hot Air Recirculation Phenomena in Air-cooled Base Load LNG Plant", 17th International Conference & Exhibition on Liquefied Natural Gas(LNG 17), 2013（非特許文献３）や特開２０１６－６５６４３号公報（特許文献１）に示されているように、ＣＦＤ解析を用いて、ＬＮＧ生産プラントにおけるＨＡＲの影響を調べる試みが行われている。
しかしながら、非特許文献３は、実際に観測されたＬＮＧ生産量の低下を確認するとともに、空冷式熱交換器の吸気温度測定結果やＨＡＲのＣＦＤ解析結果、ならびに風向・風速データに基づき、当該ＬＮＧ生産量低下がＨＡＲによるものであることを同定することが目的となっている。また、特許文献１は、ＣＦＤ解析を行うことで、ＨＡＲの影響が出にくいＬＮＧトレインの配置を見出すことが目的となっている。したがって、非特許文献３及び特許文献１も、ＬＮＧ生産プラントの所在地の気温や、ＨＡＲの影響を考慮して、将来のＬＮＧ生産量の予測を行うものではない。
本発明の目的は、ＬＮＧ生産プラントの所在地の気温を考慮して、将来のＬＮＧ生産量を予測するＬＮＧ生産量予測システムを提供することにある。
本発明の目的は、さらに、ＨＡＲによる影響を考慮して、将来のＬＮＧ生産量を予測するＬＮＧ生産量予測システムを提供することにある。
本発明の他の目的は、最適な混合冷媒を考慮したＬＮＧ生産量の予測が可能なＬＮＧ生産量予測システムを提供することにある。
本発明の他の目的は、制約条件に基づいて、最適なＬＮＧ生産量を予測することが可能なＬＮＧ生産量予測システムを提供することにある。
本発明の他の目的は、最適なＬＮＧ生産量に基づいて、ＬＮＧプラントの最適な運転条件を演算することが可能なＬＮＧ生産量予測システムを提供することにある。
本発明のさらに他の目的は、ＬＮＧの輸送に必要なタンカーのシミュレーションも可能なＬＮＧ生産量予測システムを提供することにある。
本発明のＬＮＧ生産量予測システムは、少なくとも熱交換器（空冷式及び／または水冷式）と、外気を取り込むガスタービンとを備えた１以上のＬＮＧ生産プラントのＬＮＧ生産量を予測するものである。
空冷式熱交換器を備えたＬＮＧ生産プラントを対象としたＬＮＧ生産量予測システムは、気象シミュレーション部と、生産量シミュレーション部とを備えている。気象シミュレーション部は、ＬＮＧ生産プラントの所在地を含む対象地域の少なくとも気温（冷熱源である外気の温度）を含む予測気象情報を出力する。生産量シミュレーション部は、予測気象情報に基づいて予測した空冷式熱交換器が吸気する外気の温度（冷熱源の温度）及びガスタービンが吸気する外気の温度に基づいて、１以上のＬＮＧ生産プラントのＬＮＧ生産量を予測する。
本発明のＬＮＧ生産量予測システムは、過去のデータを加味した予測気象情報に基づいて、空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度を予測している。これらの外気の温度に基づいて、生産量シミュレーション部がＬＮＧ生産量を予測するので、実現象に即して、精度よく、将来のＬＮＧ生産量の最大量を予測することが可能となる。なお、現在の技術では、直接予測可能な気象情報は、２週間程度とされているが、その先の気象情報は、過去の中長期的な変動傾向データや物理モデルを使用した解析によって得て、これらの情報を組み合わせて予測気象情報として利用することができる。
気象予測に加えて、ＨＡＲによる影響を考慮するため、予測気象情報は、さらに、対象地域の風速及び風向に関する情報を含んでいてもよく、予測気象情報に基づいて、数値流体力学（ＣＦＤ）解析を行うことにより、ＬＮＧ生産プラントの設置地域における排気の流れの挙動による空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度を予測するＣＦＤシミュレーション部をさらに備えていてもよい。この場合、生産量シミュレーション部は、ＣＦＤシミュレーション部により予測した空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度に基づいて、１以上のＬＮＧ生産プラントのＬＮＧ生産量を予測するようにすればよい。このようにすれば、ＣＦＤシミュレーション部から出力される空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度は、ＨＡＲによる影響も考慮している。そのため、より精度よく、将来のＬＮＧ生産量を予測することが可能となる。
なお、ＬＮＧ生産プラントの詳細な条件を設定することなくＨＡＲによる影響を考慮して簡易にＬＮＧ生産量を予測する場合には、予測気象情報に含まれる気温に所定の固定値を加えることで、空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度とすることができる。発明者らの経験によれば、所定の固定値として、例えば、２℃である。外気の温度に２℃を加えることで、簡易的にＨＡＲの影響を考慮することができる。
空冷式熱交換器が、複数種類の冷媒を混合して得られる混合冷媒を用いて熱交換を行うものである場合、ＬＮＧ生産量予測システムは、ＬＮＧの原料である天然ガスの組成、及び、予測した空冷式熱交換器が吸気する外気の温度に基づいて、混合冷媒の最適な組成を選定する冷媒組成選定部をさらに備えていてもよい。そして、生産量シミュレーション部は、さらに、混合冷媒の最適な組成を考慮して、ＬＮＧ生産量を予測するようにすれば、混合冷媒組成調整時における、より正確なＬＮＧ生産量の予測が可能となる。
冷媒組成選定部は、どのようにして最適な組成を選定してもよいが、ＬＮＧ生産プラントの生産条件と、生産条件に基づく生産実績とに関する複数の過去データを用いて混合冷媒の最適な組成を選定するようにしてもよい。冷媒組成選定部として、人工知能（Artificial Intelligence）（以下、「ＡＩ」）を利用して実現することも可能である。生産条件には、少なくとも、生産時の天然ガスの組成、外気の温度、及び、混合冷媒の組成を含むようにすればよい。
上記では、熱交換器として、空冷式のものを対象としたが、本発明のＬＮＧ生産量予測システムは、空冷式熱交換器だけでなく、水冷式熱交換器にも適用できるものである。水冷式熱交換器を対象とする場合には、気象シミュレーション部で、水冷式熱交換器の熱交換に用いる、対象地域に存在する冷熱源の温度、流速及び流向も予測の対象とすればよい。水冷式熱交換器は、冷却の方式によって冷熱源は変わるが、例えば、海水の水を冷熱源として用いる場合には、海水の温度、流速及び流向を予測の対象とすればよい。このようにすれば、水冷式熱交換器にも対応することが可能となる。
なお、水冷式熱交換器が、いわゆるクーリングタワー（冷却塔）を使用する方式の場合には、冷熱源は外気である。したがって、気温、風速及び風向を気象予測の対象としてもよい。また、ＣＦＤシミュレーション部を備えて、予測気象情報に基づいて、数値流体力学解析を行うことにより、ＬＮＧ生産プラントの設置地域における排気の流れの挙動による水冷式熱交換器（クーリングタワー）が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度を予測し、生産量シミュレーション部が、ＣＦＤシミュレーション部により予測した水冷式熱交換器（クーリングタワー）が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度に基づいて、１以上のＬＮＧ生産プラントのＬＮＧ生産量を予測してもよい。
さらにクーリングタワーは、蒸発冷却によって熱を除去するものであり、外気の湿球温度と循環水（海水等）の入口温度の差によって決まることが知られているため、湿度も気象予測やＣＦＤシミュレーションの対象とすれば、より正確なＬＮＧ生産量の予測が可能となる。
水冷式熱交換器が、複数種類の冷媒を混合して得られる混合冷媒を用いて熱交換を行うものである場合、ＬＮＧ生産量予測システムは、ＬＮＧの原料である天然ガスの組成、及び、予測した冷熱源の温度に基づいて、混合冷媒の最適な組成を選定する冷媒組成選定部をさらに備えていてもよい。そして、生産量シミュレーション部は、さらに、混合冷媒の最適な組成を考慮して、ＬＮＧ生産量を予測するようにすれば、混合冷媒組成調整時における、より正確なＬＮＧ生産量の予測が可能となる。
空冷式熱交換器の場合と同様、冷媒組成選定部は、どのようにして最適な組成を選定してもよく、同様に、冷媒組成選定部として、ＡＩを利用することもできる。この場合には、ＬＮＧ生産プラントの生産条件と、生産条件に基づく生産実績とに関する複数の過去データを用いて混合冷媒の最適な組成を選定するようにしてもよい。生産条件には、少なくとも、生産時の天然ガスの組成、冷熱源温度、及び、混合冷媒の組成を含むようにすればよい。
ＬＮＧ生産量予測システムは、生産量シミュレーション部が予測したＬＮＧ生産量と、ＬＮＧ生産量を抑制すべき制約条件とに基づいて、１以上のＬＮＧ生産プラントの最適なＬＮＧ生産量を予測する最適生産量シミュレーション部をさらに備えるようにしてもよい。このようにすれば、制約条件に基づいて、最適なＬＮＧ生産量を予測することができ、ＬＮＧの生産の無駄が生じにくい。
制約条件としては、様々な条件を設定することができる。例えば、ＬＮＧを受け入れる１以上の受入基地における過去の需要データに基づく予測需要量、生産したＬＮＧを貯蔵しておく出荷タンクの残存量、ＬＮＧを受け入れる１以上の受入基地の受入タンクの残存量、出荷タンクから受入タンクにＬＮＧを輸送することが可能なタンカーの隻数及び積載能力、並びに、タンカーの航路の気象状況及び潮流等を制約条件に含めることもできる。
出荷タンクから受入タンクにＬＮＧを輸送することが可能なタンカーの隻数及び積載能力、並びに、タンカーの航路の気象状況及び潮流に基づいて、出荷タンク及び／または受入タンクのＬＮＧ残存量を予測するタンク残存量シミュレーション部をさらに備えてもよい。この場合、最適生産量シミュレーション部は、制約条件として、タンク残存量シミュレーション部が出力するＬＮＧ残存量を利用することができる。
生産量シミュレーション部は、最適なＬＮＧ生産量に基づいて、１以上のＬＮＧ生産プラントの最適な運転条件を演算する機能を有していてもよい。すなわち、ＬＮＧの最大生産量に対してＬＮＧ生産量を抑制した方がよい場合に、どのようにして、ＬＮＧ生産量を抑制するかを提示することができる。
さらに、生産量シミュレーション部が予測した１以上のＬＮＧ生産プラントのＬＮＧ生産量に基づいて、あるＬＮＧ生産プラントからある受入基地にＬＮＧを輸送するのに必要なタンカーの容量及び／または隻数並びに必要なタンカーの航路の航行スケジュールを演算するタンカーシミュレーション部を備えていてもよい。このようなタンカーシミュレーション部を備えるようにすれば、演算結果に基づいて必要なタンカーの容量及び／または隻数を予め準備でき、また、適切な航路のスケジュールを組むことができるようになる。気象シミュレーション部で航路となる海域の気象を予測して、その予測結果に基づいて航路を決定するようにしてもよいのはもちろんである。また、タンカーシミュレーション部は、航路の気象状況及び航路の潮流を考慮して、タンカーの航路を選択し、且つ、運航日数を演算する機能を有していてもよい。
本実施の形態のＬＮＧ生産量予測システムの一例を示すブロック図である。 ＬＮＧ生産量予測システムでＬＮＧ生産量の予測を行うＬＮＧ生産プラントの一例を示すプラント構成図である。 ＬＮＧ生産量予測システムによる処理の概略を示す簡易的なフローチャートである。 気象シミュレーション部による処理を示すフローチャートである。 ＣＦＤシミュレーション部による処理を示すフローチャートである。 ＣＦＤシミュレーションモデルの例である。 ＣＦＤシミュレーションを行う解析領域を説明する図である。 ＬＮＧ生産プラントからの排気の様子を示す図である。 ＨＡＲの様子を示す例である。 空冷式熱交換器の温度分布を示す図である。 １年間（月単位）の温度をグラフ化したものである。 １カ月（日単位）の温度をグラフ化したものである。 １日（時間単位）の温度をグラフ化したものである。 冷媒組成選定部による処理を示すフローチャートである。 冷媒組成選定部による選定結果を示す図である。 生産量シミュレーション部による処理を示すフローチャートである。 １年間（月単位）のＬＮＧ生産量をグラフ化したものである。 １カ月（日単位）のＬＮＧ生産量をグラフ化したものである。 １日（時間単位）のＬＮＧ生産量をグラフ化したものである。 タンカーによるＬＮＧチェーンモデルを示す図である。 第２の実施の形態のＬＮＧ生産量予測システムの一例を示すブロック図である。 海水を利用した水冷式熱交換器を備えたＬＮＧ生産プラントの一例を示すプラント構成図である。 クーリングタワー（冷却塔）を使用する方式の水冷式熱交換器を備えたＬＮＧ生産プラントの一例を示すプラント構成図である。
以下、図面を参照して、本発明のＬＮＧ生産量予測システムの実施の形態を詳細に説明する。
［全体構成］
図１は、本実施の形態のＬＮＧ生産量予測システムの一例を示すブロック図である。
図１に示すように、ＬＮＧ生産量予測システム１は、主に、気象シミュレーション部３と、ＣＦＤシミュレーション部５と、冷媒組成選定部７と、生産量シミュレーション部９と、最適生産量シミュレーション部１１と、タンク残存量シミュレーション部１２と、タンカーシミュレーション部１３とから構成されている。ＬＮＧ生産量予測システム１は、ユーザ端末１５と接続されており、ユーザ端末１５からの操作によりシミュレーションを行い、予測結果をユーザ端末１５に表示するように構成されている。また、ＬＮＧ生産量予測システム１は、電気通信回線ＮＷを介して気象データサーバＷＳ等に接続されており、必要に応じて、データをデータ記憶部１７に保存している。
なお、ＬＮＧ生産量予測システム１は、１台のプロセッサと、１台の記憶装置を用いて実現されているが、ＬＮＧ生産量予測システム１は、複数のプロセッサと、複数の記憶装置を組み合わせて実現することも可能である。
［対象となるＬＮＧ生産プラントの例］
図２は、ＬＮＧ生産量予測システム１でＬＮＧ生産量の予測を行うＬＮＧ生産プラントの例を示すプラント構成図である。図２に示したＬＮＧ生産プラントは、上述のＣ３－ＭＲ方式のものである。ＬＮＧ生産プラントの詳細については、本発明の要旨とは関係せず、また、公知のものであるため、出願人が先に出願したＰＣＴ／ＪＰ２０１４／００６１４１（国際公開公報２０１６／０９２５９３）を引用して具体的な説明は省略する。図２は、国際公開公報２０１６／０９２５９３に添付の図１を引用したものであり、図２に示された部材を指し示す際に使用する符号は、国際公開公報２０１６／０９２５９３で使用している符号を利用するものとする。
ＬＮＧ生産量予測システム１は、図２に示されたＬＮＧ生産プラントのように、温度の影響を受ける空冷式熱交換器（図２の符号３２，３３，３５，５２，５４）、及び、冷媒圧縮機（図２の符号３１，５１，５３）の駆動源となるガスタービンを備えたＬＮＧ生産プラントを対象としている。
［生産量予測の原理］
ＬＮＧ生産プラントの生産能力は、外気の温度の影響を受ける空冷式熱交換器の性能及びガスタービンの出力の影響を受ける。そのため、ＬＮＧ生産プラントの生産能力は、外気の温度ＴAMBとＨＡＲによる温度上昇ΔＴHARの関数となる。このことから、次の式が導き出される。
ＬＮＧ生産能力[ton/h]＝Gas turbine available power（ガスタービンの有効出力）[kW]／Specific power（ＬＮＧ１tonを生産するのに必要となるパワー）[kWh/LNG-ton]
ただし、Gas turbine available power[kW]＝isolated power[kW]×f(ＴAMB、ΔＴHAR)であり、Specific power（ＬＮＧ１tonを生産するのに必要となるパワー）[kWh/LNG-ton]＝Specific power @ reference air temperature（参照温度においてＬＮＧ１tonを生産するのに必要となるパワー）[kWh/LNG-ton]×f(ＴAMB、ΔＴHAR)である。
そこで、本発明では、外気の温度ＴAMBと、ＨＡＲによる温度上昇ΔＴHARとを算出して、空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度を得て、上記式に基づいて将来におけるＬＮＧ生産量を予測するものである。
［ＬＮＧ生産量予測システム全体の流れ］
図３を用いて、本実施の形態のＬＮＧ生産量予測システム１による処理の概要を説明する。ユーザ端末１５から、ＬＮＧ生産量の予測を行うＬＮＧ生産プラントの所在地に関する情報が入力されると、図３に示すように、ＬＮＧ生産量予測システム１の気象シミュレーション部３は、当該所在地を含む対象地域の気象予測を行い、予測気象情報を出力する（ステップＳＴ１）。次に、ＣＦＤシミュレーション部５は、ＬＮＧ生産プラントの詳細情報（後述のシミュレーションモデル作成用データ）と、予測気象情報に基づいて、ＣＦＤシミュレーションを行い、ＬＮＧ生産プラントの設置地域における排気の流れの挙動による空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度を予測する（ステップＳＴ２）。そして、冷媒組成選定部７は、ＣＦＤシミュレーション部５の予測結果を用いて冷媒組成を選定し（ステップＳＴ３）、これらの結果に基づいて、生産量シミュレーション部９がＬＮＧ生産プラントのＬＮＧ生産量を予測する（ステップＳＴ４）。本実施の形態では、さらに、最適生産量シミュレーション部１１も備えており、ステップＳＴ４で、制約条件に基づいた最適なＬＮＧ生産量の予測も可能となっている。また、ＬＮＧ生産量に基づいて、タンカーシミュレーション部１３がタンカーシミュレーションを行う（ステップＳＴ５）。
［気象シミュレーション部］
図３に示したステップのそれぞれについて、詳細を説明する。図４は、気象シミュレーション部３が行う気象予測（図３のステップＳＴ１）の詳細なフローチャートである。気象シミュレーション部３は、予め、気象の観測データを収集し、データ記憶部１７に記憶している（ステップＳＴ１１）。観測データは、世界各地に設置した気象センサにより直接的に観測したデータだけでなく、他の機関や企業が観測している地上観測データとして、例えば日本の気象庁が提供している地上観測データ、アメリカ海洋大気庁（National Oceanic and Atmospheric Administration（ＮＯＡＡ））が提供している地上観測データに加え、衛星による観測データとして例えば欧州気象衛星開発機構（European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites（ＥＵＭＥＴＳＡＴ））が運用している衛星ＭｅｔＯｐが搭載しているアドバンストスキャタロメータ（Advanced Scatterometer（ＡＳＣＡＴ））による観測データ等、様々な観測データを収集しそれを統合的に整理して適用することができる。気象シミュレーション部３は、収集した観測データを解析し、数値モデル用の解析データに加工し（ステップＳＴ１２）、予め準備した気象シミュレーションモデルにデータを入力する（ステップＳＴ１３）。気象シミュレーションモデルは、地球の大気を細かく分割し、そこに気圧、気温、湿度、風などの気象要素の値を割り当てて、物理法則に基づいて地球全体をシミュレートした全球シミュレーションモデルをベースとして、地域を限定した狭域シミュレーションモデル（後述のＣＦＤシミュレーションの領域よりは広範囲のシミュレーションモデル）が含まれる。気象シミュレーション部３は、対象となるＬＮＧ生産プラントの所在地に関する情報が入力されると、気象シミュレーションモデルを用いて、対象地域の気象シミュレーションを行い（ステップＳＴ１４）、予測気象情報を出力する（ステップＳＴ１５）。直接予測可能な気象情報は、２週間程度であるので、その先の気象情報は、過去の中長期的な変動傾向データや物理モデルを使用した解析によって得て、これらの情報を組み合わせて予測気象情報として利用することができる。予測気象情報は、対象地域の少なくとも気温、風速及び風向に関する情報である。本実施の形態では、予測気象情報は、所定時間刻み（例えば、１分や１０分）の時刻歴データとして得られる。
なお、株式会社ウェザーニューズ（千葉県千葉市）のように、予測気象情報を提供している会社も存在するため、予測気象情報については、そのような気象情報提供会社から入手したものを利用してもよいのはもちろんである。また、過去の観測データをＡＩに学習させて、予測気象情報の精度を上げるようにしてもよい。
［ＣＦＤシミュレーション部］
図５は、ＣＦＤシミュレーション部５が行うＣＦＤシミュレーション（図３のステップＳＴ２）の詳細なフローチャートである。ユーザ端末１５から操作を受け付けると、ＣＦＤシミュレーション部５は、気象シミュレーション部３から予測気象情報を取得し（ステップＳＴ２１）、さらに、シミュレーションモデル作成用データを取得し（ステップＳＴ２２）、ＣＦＤシミュレーションモデルを作成する（ステップＳＴ２３）。
ＣＦＤシミュレーション部５を実現するためには、例えば、ＡＮＳＹＳ社（アメリカ合衆国ペンシルベニア州）が提供しているＡＮＳＹＳ ＦｌｕｅｎｔやＡＮＳＹＳ ＣＦＸ、Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｌｉｆｅｃｙｃｌｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｏｆｔｗａｒｅ社（アメリカ合衆国デラウェア州）が提供しているＳＴＡＲ－ＣＣＭ＋等のコンピュータシミュレーションソフトウェアを使用することができる。
シミュレーションモデル作成用データには、次のようなデータが含まれる。これらのデータについては、予め入力されていてもよく、また、ユーザ端末１５を用いてユーザが入力してもよい
・プラントレイアウト（プロットプラン）
・空冷式熱交換器に関するデータ（個数、サイズ、温排気の風量及び温度）
・空冷式熱交換器以外の熱源に関するデータ（ガスタービンやボイラー等の排気量及び温度、煙突の高さ）
・上記以外の機器のサイズに関するデータ（幅、径、高さ）。
図６は、ＣＦＤシミュレーション部５によって作成されるＣＦＤシミュレーションモデルの例である。この例では、ＬＮＧ生産プラントＰＬＴは、２列の空冷式熱交換器群ＡＦＣ１，ＡＦＣ２と、２つのガスタービンＧＴ１，ＧＴ２からなるＬＮＧトレインＴＲ１～ＴＲ３が併設されて構成されている。
図７は、ＣＦＤシミュレーションを行う解析領域を説明する図である。図７に示す領域は、気象シミュレーション部３の気象シミュレーションの対象となるＬＮＧ生産プラントＰＬＴの所在地を含む対象地域Ｒ（１ｋｍ×１ｋｍ）である。対象地域Ｒには、海岸線ＣＬが存在し、紙面に向かって左側が陸地、右側が海となっている。対象地域Ｒは、領域Ｒ０１～Ｒ０４に区分けされて気象シミュレーションが行われ、予測気象情報が得られている。本例では、領域Ｒ０１内にＬＮＧ生産プラントＰＬＴが存在しており、領域Ｒ０１についてＣＦＤシミュレーションを行うことで、図７に示したように、予測気象情報よりも狭い領域であり、且つ、ＬＮＧ生産プラントＰＬＴの排気の流れの挙動を考慮した情報を得ることができる。
ＣＦＤシミュレーション部５は、ＣＦＤシミュレーションモデルを用いて、ＣＦＤシミュレーションを行い（ステップＳＴ２４）、ＬＮＧ生産プラントの設置地域における排気の流れの挙動による空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度を予測する（ステップＳＴ２５）。
図８乃至図１０は、ＣＦＤシミュレーション部５のシミュレーション結果の一例を図示したものである。図８は、ＬＮＧ生産プラントＰＬＴからの排気の様子を示している。紙面手前から奥方向に、また、下方向から上方向に、排気が広がる様子が示されている。図９は、ＨＡＲの様子を示している。ＬＮＧトレインＴＲ１の排気がＬＮＧトレインＴＲ２に取り込まれ、また、ＬＮＧトレインＴＲ２の排気がＬＮＧトレインＴＲ３に取り込まれる様子がわかりやすく示されている。図１０は、ＨＡＲの影響が考慮された空冷式熱交換器ＡＦＣの温度分布を示す図である。白く示されている部分が４０℃以上の高温になっていることを示している。図９からも明らかなように、高温部は、ＨＡＲが原因となって発生していると考えられる。
図１１～図１３は、気象シミュレーション部による予測気象情報の気温（外気の温度［Ambient］）と、ＣＦＤシミュレーション部による吸気温度（ＬＮＧトレインＴＲ１の空冷式熱交換器群ＡＦＣ２が吸気する外気の温度［AFC air intake］、及び、ＬＮＧトレインＴＲ１のガスタービンＧＴ１が吸気する外気の温度［GT air intake］）を示すものである。図１１は、１年間（月単位）の温度をグラフ化した例であり、図１２は、１カ月（日単位）の温度をグラフ化した例であり、図１３は、１日（時間単位）の温度をグラフ化した例である。いずれも、ＣＦＤシミュレーション部による吸気温度の方が、気象シミュレーション部の予測気象情報の気温よりも高くなっていることがわかる。これは、上述の通り、ＨＡＲが原因である。
このようにして、本実施の形態では、空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度の予測結果は、空冷式熱交換器のそれぞれ、及び、ガスタービンのそれぞれについて個別の予測結果を得ることができる。なお、領域Ｒ０１内でＨＡＲの影響で上昇する温度の平均上昇幅を求めて、気象シミュレーションで得られた外気の温度に、平均上昇幅を加算して空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度として算出することもできる。
［冷媒組成選定部］
図１４は、冷媒組成選定部７による冷媒組成の選定（図３のステップＳＴ３）の詳細なフローチャートである。上述のように、本実施の形態のＬＮＧ生産量予測システム１は、窒素，メタン，エタン，プロパンを混合させた混合冷媒を使用するＣ３－ＭＲ方式のＬＮＧ生産プラントを対象としている。混合冷媒の組成（混合比）は、一定ではなく、原料となる天然ガスの組成、及び、外気の温度に応じて、混合冷媒の組成を最適化させることで、ＬＮＧ生産プラントの生産能力を向上させることができることが知られている。そこで、本実施の形態では、冷媒組成選定部７としてＡＩを導入し、最適な混合冷媒組成を選定できるようにしている。
ＡＩで適確な情報を得るためには、十分な予備学習が必要である。本実施の形態では、予め混合冷媒選定用のＡＩを準備し（ステップＳＴ３１）、教師データ記憶部１９に記憶された過去の実際の運転データを教師データとして予備学習をしてある（ステップＳＴ３２）。教師データには、生産時の天然ガスの組成、外気の温度、メイン熱交換器（図２の符号６）の出口温度、混合冷媒の組成、及び、ＬＮＧの生産実績（生産量または生産効率）が含まれている。このように予備学習が済んだ冷媒組成選定部７に対して、予測対象のＬＮＧ生産プラントＰＬＴの現在の運転データを入力する（ステップＳＴ３３）。運転データとしては、ＬＮＧの原料である天然ガスの組成、及び、ＣＦＤシミュレーション部５によって予測した空冷式熱交換器が吸気する外気の温度を入力する。この入力に対して、冷媒組成選定部７は、図１５に示すように、最適な冷媒組成、及び、最適な冷媒組成を使用した場合に予想される液化効率（ｔｏｎ／ｈ）を出力する（ステップＳＴ３４）。追加情報として、液化効率とコストに関する情報等を出力するようにしてもよい。
［生産量シミュレーション部］
図１６は、生産量シミュレーション部９による生産量予測（図３のステップＳＴ４）の詳細なフローチャートである。ユーザ端末１５から操作を受け付けると、生産量シミュレーション部９は、ＣＦＤシミュレーション部５から予測した外気の温度を取得し（ステップＳＴ４１）、さらに、シミュレーションモデル作成用データを取得し（ステップＳＴ４２）、生産量シミュレーションモデルを作成する（ステップＳＴ４３）。
生産量シミュレーション部９を実現するためには、いわゆるプロセスシミュレータを利用する。例えば、Ａｓｐｅｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ社（アメリカ合衆国マサチューセッツ州）が提供しているＡｓｐｅｎ ＨＹＳＹＳや、Ａｓｐｅｎ Ｐｌｕｓ、Ｈｏｎｅｙｗｅｌｌ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ社（アメリカ合衆国ニュージャージー州）が提供しているＵｎｉｓｉｍ ｄｅｓｉｇｎ、Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ ＥｌｅｃｔｒｉｃＳ．Ａ．（フランス国リュエイユ＝マルメゾン）が提供しているＤｙｎｓｉｍ、株式会社オメガシミュレーション（東京都新宿区）が提供しているＶｉｓｕａｌ Ｍｏｄｅｌｅｒ等のコンピュータシミュレーションソフトウェアを使用することができる。
シミュレーションモデル作成用データには、次のようなデータが含まれる。これらのデータについては、予め入力されていてもよく、また、ユーザ端末１５を用いてユーザが入力してもよい
・プラント設備構成及びフロー
・機器仕様データ
・流体条件（原料である天然ガスの組成及び流量、混合冷媒の組成、流量及び圧力等）。
生産量シミュレーション部９は、生産量シミュレーションモデルを用いて、生産量シミュレーションを行い（ステップＳＴ４４）、ＬＮＧ生産量（当該条件における最大生産量）を予測する（ステップＳＴ４５）。
図１７は、１年間のＬＮＧ生産量の予測結果である。図１８は、１カ月のＬＮＧ生産量の予測結果である。図１９は、１日のＬＮＧ生産量の予測結果である。それぞれ、予測した外気の温度が上昇するにしたがって、ＬＮＧ生産量が減少し、予測した外気の温度が下降するにしたがって、ＬＮＧ生産量が増加することがわかる。
［最適生産量シミュレーション部］
ＬＮＧは生産後もタンク内において冷却を継続しなければならないため長期貯蔵が難しく、大量の在庫を抱えておくことができない、という石油にはない問題がある。また、各国の政策や、エネルギー情勢によっても需要量が変動するという特徴が存在する。そのため、制約条件に基づいて生産量を調整することが考えられる。そこで、本実施の形態のＬＮＧ生産量予測システム１は、ＬＮＧ生産量の生産量抑制を考慮した最適なＬＮＧ生産量を予測するための最適生産量シミュレーション部１１を備えている。最適生産量シミュレーション部１１は、生産量シミュレーション部９が予測したＬＮＧ生産量と、ＬＮＧ生産量を抑制すべき制約条件とに基づいて、最適なＬＮＧ生産量を予測する。制約条件は、ＬＮＧを受け入れる１以上の受入基地における過去の需要データに基づく予測需要量、生産したＬＮＧを貯蔵しておく出荷タンクの残存量、ＬＮＧを受け入れる１以上の受入基地の受入タンクの残存量、出荷タンクから受入タンクにＬＮＧを輸送することが可能なタンカーの隻数及び積載能力、並びに、タンカーの航路の気象状況及び潮流のうち少なくともいずれか１つである。
予測需要量は、調査機関（例えば、日本エネルギー経済研究所、米国エネルギー情報局、国際エネルギー機関等の公的機関や、民間会社）が発表する見通し等の情報も加味して予測する。また、ＡＩを導入して、過去の需要データを学習させ、需要予測を行ってもよいのはもちろんである。
さらに、本実施の形態では、出荷タンクから受入タンクにＬＮＧを輸送することが可能なタンカーの隻数及び積載能力、並びに、タンカーの航路の気象状況及び潮流に基づいて、出荷タンク及び／または受入タンクのＬＮＧ残存量を予測するタンク残存量シミュレーション部１２を備えている。そのため、最適生産量シミュレーション部１１は、制約条件として、タンク残存量シミュレーション部１２が出力するＬＮＧ残存量を使用することも可能である。タンク残存量シミュレーション部１２は、図２０に示した、ＬＮＧチェーンモデルを用いて、ＬＮＧ残存量のシミュレーションを行う。
最適生産量シミュレーション部１１は、必要に応じて、制約条件に基づいて、１以上のＬＮＧ生産プラントの最適なＬＮＧ生産量を予測する。
［運転条件］
本実施の形態の生産量シミュレーション部９は、最適生産量シミュレーション部１１が予測した最適なＬＮＧ生産量に基づいて、１以上のＬＮＧ生産プラントの最適な運転条件を演算する機能も有している。すなわち、ＬＮＧの最大生産量に対してＬＮＧ生産量を抑制した方がよい場合に、どのようにして、ＬＮＧ生産量を抑制するかを提示することができる。
［タンカーシミュレーション部］
タンカーシミュレーション部１３は、生産量シミュレーション部９が予測した１以上のＬＮＧ生産プラントのＬＮＧ生産量に基づいて、あるＬＮＧ生産プラントからある受入基地にＬＮＧを輸送するのに必要なタンカーの容量及び／または隻数並びに必要なタンカーの航路の航行スケジュールを演算する。また、タンカーシミュレーション部１３は、航路の気象状況及び航路の潮流を考慮して、タンカーの航路を選択し、且つ、運航日数を演算する機能も有している。
タンカーシミュレーション部１３は、図２０に示した、タンカーによるＬＮＧチェーンモデルを用いて、タンカーシミュレーションを行う（図３のステップＳＴ５）。タンカーの航路の航行スケジュールを演算する際には、気象シミュレーション部３で作成された全球シミュレーションモデルによる気象シミュレーションも利用して、荒天が少なく、向かい風／潮流が少ない航路を選ぶように構成されている。タンカーシミュレーション部１３としてＡＩを導入して、過去の実績データを学習させ、必要なタンカーの容量及び／または隻数並びに必要なタンカーの航路のスケジュールを演算するようにしたり、航路選択、運航日数を演算してもよいのはもちろんである。
なお、タンク残存量シミュレーションやタンカーシミュレーションについては、土岐明史「Ｔａｎｋ Ｔａｎｋｅｒ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｓｉｍｕｌａｔｏｒの紹介」ＰＥＴＲＯＴＥＣＨ（公益社団法人石油学会）２０１５年第３８巻第１１号３５頁～３９頁の論文に詳しい。
［第２の実施の形態］
図２１は、第２の実施の形態のＬＮＧ生産量予測システムの一例を示すブロック図である。図２１には、図１に示した実施の形態の部材と同じ部材には、図１に付した符号の数に１００の数を加えた数の符号を付して説明を省略する。
第２の実施の形態のＬＮＧ生産量予測システム１０１は、第１の実施の形態が有していたＣＦＤシミュレーション部を備えていない。そのため、冷媒組成選定部１０７や生産量シミュレーション部１０９は、気象シミュレーション部１０３が出力する予測気象情報を利用して動作する。本実施の形態では、ＨＡＲによる温度上昇を考慮しないことになるため、ＬＮＧ生産量の予測の精度は落ちることになるが、簡易的、迅速にＬＮＧ生産量の予測が可能となる。
簡易的にＨＡＲの影響を考慮する場合には、予測気象情報に含まれる気温に所定の固定値を加えることで、空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度とすることもできる。所定の固定値としては、例えば、２℃である。
［他のタイプのＬＮＧ生産プラントへの適用］
上記の実施の形態では、対象となるＬＮＧ生産プラントの例として、空冷式熱交換器（図２の符号３２，３３，３５，５２，５４）を備えたＬＮＧ生産プラントを挙げているが、対象となるＬＮＧ生産プラントはこれに限られるものではない。例えば、図２２に示す、海水を利用した水冷式熱交換器を備えたＬＮＧ生産プラントや、図２３に示す、クーリングタワー（冷却塔）を使用する方式の水冷式熱交換器を備えたＬＮＧ生産プラントにも適用可能である。
図２２は、図２同様、国際公開公報２０１６／０９２５９３に添付の図１を利用した図であるが、空冷式熱交換器３２，３３，３５，５２，５４を、海水を利用した水冷式熱交換器に置き換えたものである。水冷式熱交換器３２，３３，３５，５２，５４は、冷熱源となる海水の供給部及び排出部に経路１～１０で接続されている。この場合には、水冷式熱交換器の冷熱源が海水となるため、ＨＡＲに相当する現象を考慮する必要性が低いため、ＣＦＤシミュレーション部を備えていない、上記第２の実施の形態のタイプのＬＮＧ生産量予測システム１０１を利用することが適している。気象シミュレーション部１０３では、対象地域に存在する冷熱源である海水の温度、流速及び流向も予測対象とする。そして、生産量シミュレーション部１０９では、冷熱源の温度及びガスタービンが吸気する外気の温度に基づいて、ＬＮＧ生産量を予測する。冷媒組成選定部１０７は、天然ガスの組成、及び、予測した海水の温度に基づいて、混合冷媒の最適な組成を選定する。冷熱源が河川の水や、湖水である場合等にも適用できるのはもちろんである。
図２３も、図２同様、国際公開公報２０１６／０９２５９３に添付の図１を利用した図であるが、空冷式熱交換器３２，３３，３５，５２，５４を、クーリングタワー（冷却塔）を使用する方式の水冷式熱交換器に置き換えたものである。この場合は、冷熱源は、最終的には外気であるので、気温、風速及び風向を気象予測の対象としており、上述の第１の実施の形態のＬＮＧ生産量予測システム１と同様にシミュレーションを行うことができる。また、クーリングタワーは、蒸発冷却によって熱を除去するものであり、外気の湿球温度と循環水（海水等）の入口温度の差によって決まることが知られているため、湿度も気象予測やＣＦＤシミュレーションの対象とすれば、より正確なＬＮＧ生産量の予測が可能となる。
以上、本発明の実施の形態について具体的に説明したが、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で変更が可能であるのは勿論である。
本発明によれば、ＬＮＧ生産プラントの所在地の気温や、ＨＡＲによる影響を考慮して、将来のＬＮＧ生産量を予測するＬＮＧ生産量予測システムを提供することができる。また、最適な混合冷媒を考慮したＬＮＧ生産量の予測が可能なＬＮＧ生産量予測システムを提供することができる。制約条件に基づいて、最適なＬＮＧ生産量を予測することが可能なＬＮＧ生産量予測システムを提供することができる。最適なＬＮＧ生産量に基づいて、ＬＮＧプラントの最適な運転条件を演算することが可能なＬＮＧ生産量予測システムを提供することができる。さらに、ＬＮＧの輸送に必要なタンカーのシミュレーションも可能なＬＮＧ生産量予測システムを提供することができる。
１ ＬＮＧ生産量予測システム
３ 気象シミュレーション部
５ ＣＦＤシミュレーション部
７ 冷媒組成選定部
９ 生産量シミュレーション部
１１ 最適生産量シミュレーション部
１２ ＬＮＧ残存量シミュレーション部
１３ タンカーシミュレーション部
１５ ユーザ端末
１７ データ記憶部
１９ 教師データ記憶部

Claims (18)

  1. 少なくとも熱交換器と、外気を取り込むガスタービンとを備えた１以上の液化天然ガス（ＬＮＧ）生産プラントのＬＮＧ生産量を予測するＬＮＧ生産量予測システムであって、
    前記ＬＮＧ生産プラントの所在地を含む対象地域に存在する冷熱源の温度と、前記対象地域の少なくとも気温、風速及び風向を含む予測気象情報を出力する気象シミュレーション部と、
    前記予測気象情報に基づいて、数値流体力学解析を行うことにより、前記ＬＮＧ生産プラントの設置地域における排気の流れの挙動による前記外気の温度を予測するＣＦＤシミュレーション部と、
    前記予測気象情報に基づいて予測した前記熱交換器が取り込む前記冷熱源の温度及び前記ガスタービンが吸気する前記外気の温度に基づいて、または、前記ＣＦＤシミュレーション部により予測した前記熱交換器が取り込む前記冷熱源の温度及び前記ガスタービンが取り込む前記外気の温度に基づいて、前記１以上のＬＮＧ生産プラントの前記ＬＮＧ生産量を予測する生産量シミュレーション部と、
    前記生産量シミュレーション部が予測した前記ＬＮＧ生産量と、前記ＬＮＧ生産量を抑制すべき制約条件とに基づいて、前記１以上のＬＮＧ生産プラントの最適なＬＮＧ生産量を予測する最適生産量シミュレーション部と、
    出荷タンクから受入タンクに前記ＬＮＧを輸送することが可能なタンカーの隻数及び積載能力、並びに、前記タンカーの航路の気象状況及び潮流に基づいて、前記出荷タンク及び／または前記受入タンクのＬＮＧ残存量を予測するタンク残存量シミュレーション部と、
    前記生産量シミュレーション部が予測した前記１以上のＬＮＧ生産プラントの前記ＬＮＧ生産量に基づいて、ある前記ＬＮＧ生産プラントからある受入基地に前記ＬＮＧを輸送するのに必要なタンカーの容量及び／または隻数並びに必要なタンカーの航路の航行スケジュールを演算するタンカーシミュレーション部とを備えており、
    前記熱交換器は、複数種類の冷媒を混合して得られる混合冷媒を用いて熱交換を行うものであり、
    ＬＮＧの原料である天然ガスの組成、及び、前記予測した熱交換器が取り込む冷熱源の温度に基づいて、前記混合冷媒の最適な組成を選定する冷媒組成選定部をさらに備え、
    前記生産量シミュレーション部は、さらに、前記混合冷媒の最適な組成を考慮して、前記ＬＮＧ生産量を予測するようになっていることを特徴とするＬＮＧ生産量予測システム。
  2. 少なくとも空冷式熱交換器と、外気を取り込むガスタービンとを備えた１以上の液化天然ガス（ＬＮＧ）生産プラントのＬＮＧ生産量を予測するＬＮＧ生産量予測システムであって、
    前記ＬＮＧ生産プラントの所在地を含む対象地域の少なくとも気温を含む予測気象情報を出力する気象シミュレーション部と、
    前記予測気象情報に基づいて予測した前記空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及び前記ガスタービンが吸気する外気の温度に基づいて、前記１以上のＬＮＧ生産プラントの前記ＬＮＧ生産量を予測する生産量シミュレーション部と、
    前記生産量シミュレーション部が予測した前記ＬＮＧ生産量と、前記ＬＮＧ生産量を抑制すべき制約条件とに基づいて、前記１以上のＬＮＧ生産プラントの最適なＬＮＧ生産量を予測する最適生産量シミュレーション部と、
    出荷タンクから受入タンクに前記ＬＮＧを輸送することが可能なタンカーの隻数及び積載能力、並びに、前記タンカーの航路の気象状況及び潮流に基づいて、前記出荷タンク及び／または前記受入タンクのＬＮＧ残存量を予測するタンク残存量シミュレーション部を備えており、
    前記最適生産量シミュレーション部は、前記制約条件として前記ＬＮＧ残存量を利用することを特徴とするＬＮＧ生産量予測システム。
  3. 前記制約条件は、前記ＬＮＧを受け入れる１以上の受入基地における過去の需要データに基づく予測需要量、生産した前記ＬＮＧを貯蔵しておく出荷タンクの残存量、前記ＬＮＧを受け入れる１以上の受入基地の受入タンクの残存量、前記出荷タンクから前記受入タンクに前記ＬＮＧを輸送することが可能なタンカーの隻数及び積載能力、並びに、前記タンカーの航路の気象状況及び潮流のうち少なくともいずれか１つである請求項２に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  4. 前記予測気象情報は、さらに、前記対象地域の風速及び風向に関する情報を含んでおり、
    前記予測気象情報に基づいて、数値流体力学解析を行うことにより、前記ＬＮＧ生産プラントの設置地域における排気の流れの挙動による前記空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及び前記ガスタービンが吸気する外気の温度を予測するＣＦＤシミュレーション部をさらに備えており、
    前記生産量シミュレーション部は、前記ＣＦＤシミュレーション部により予測した前記空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及び前記ガスタービンが吸気する外気の温度に基づいて、前記１以上のＬＮＧ生産プラントの前記ＬＮＧ生産量を予測する請求項２に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  5. 前記予測気象情報に含まれる前記気温に所定の固定値を加えることで、前記空冷式熱交換器が吸気する外気の温度及び前記ガスタービンが吸気する外気の温度とする請求項２に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  6. 前記空冷式熱交換器は、複数種類の冷媒を混合して得られる混合冷媒を用いて熱交換を行うものであり、
    ＬＮＧの原料である天然ガスの組成、及び、前記予測した空冷式熱交換器が吸気する外気の温度に基づいて、前記混合冷媒の最適な組成を選定する冷媒組成選定部をさらに備え、
    前記生産量シミュレーション部は、さらに、前記混合冷媒の最適な組成を考慮して、前記ＬＮＧ生産量を予測する請求項２乃至５のいずれか１項に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  7. 前記冷媒組成選定部は、ＬＮＧ生産プラントの生産条件と、前記生産条件に基づく生産実績とに関する複数の過去データを用いて前記混合冷媒の最適な組成を選定する請求項６に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  8. 前記生産条件には、少なくとも、生産時の天然ガスの組成、外気の温度、及び、混合冷媒の組成を含む請求項７に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  9. 少なくとも水冷式熱交換器と、外気を取り込むガスタービンとを備えた１以上の液化天然ガス（ＬＮＧ）生産プラントのＬＮＧ生産量を予測するＬＮＧ生産量予測システムであって、
    前記ＬＮＧ生産プラントの所在地を含む対象地域の少なくとも気温、及び、前記対象地域に存在する冷熱源の温度を含む予測気象情報を出力する気象シミュレーション部と、
    前記予測気象情報に基づいて予測した前記冷熱源の温度及び前記ガスタービンが吸気する外気の温度に基づいて、前記１以上のＬＮＧ生産プラントの前記ＬＮＧ生産量を予測する生産量シミュレーション部と、
    前記生産量シミュレーション部が予測した前記ＬＮＧ生産量と、前記ＬＮＧ生産量を抑制すべき制約条件とに基づいて、前記１以上のＬＮＧ生産プラントの最適なＬＮＧ生産量を予測する最適生産量シミュレーション部と、
    出荷タンクから受入タンクに前記ＬＮＧを輸送することが可能なタンカーの隻数及び積載能力、並びに、前記タンカーの航路の気象状況及び潮流に基づいて、前記出荷タンク及び／または前記受入タンクのＬＮＧ残存量を予測するタンク残存量シミュレーション部を備えており、
    前記最適生産量シミュレーション部は、前記制約条件として前記ＬＮＧ残存量を利用することを特徴とするＬＮＧ生産量予測システム。
  10. 前記水冷式熱交換器は、前記冷熱源として外気を使用するクーリングタワーを使用する方式であり、
    前記予測気象情報は、さらに、前記対象地域の風速及び風向に関する情報を含んでおり、
    前記予測気象情報に基づいて、数値流体力学解析を行うことにより、前記ＬＮＧ生産プラントの設置地域における排気の流れの挙動による前記水冷式熱交換器が吸気する外気の温度及び前記ガスタービンが吸気する外気の温度を予測するＣＦＤシミュレーション部をさらに備えており、
    前記生産量シミュレーション部は、前記ＣＦＤシミュレーション部により予測した前記水冷式熱交換器が吸気する外気の温度及び前記ガスタービンが吸気する外気の温度に基づいて、前記１以上のＬＮＧ生産プラントの前記ＬＮＧ生産量を予測する請求項９に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  11. 前記予測気象情報は、さらに、前記対象地域の湿度に関する情報を含み、
    前記ＣＦＤシミュレーション部は、さらに、前記水冷式熱交換器が吸気する外気の湿度を予測する請求項１０に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  12. 前記水冷式熱交換器は、複数種類の冷媒を混合して得られる混合冷媒を用いて熱交換を行うものであり、
    ＬＮＧの原料である天然ガスの組成、及び、前記予測した冷熱源の温度に基づいて、前記混合冷媒の最適な組成を選定する冷媒組成選定部をさらに備え、
    前記生産量シミュレーション部は、さらに、前記混合冷媒の最適な組成を考慮して、前記ＬＮＧ生産量を予測する請求項９に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  13. 前記冷媒組成選定部は、ＬＮＧ生産プラントの生産条件と、前記生産条件に基づく生産実績とに関する複数の過去データを用いて前記混合冷媒の最適な組成を選定する請求項１２に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  14. 前記生産条件には、少なくとも、生産時の天然ガスの組成、冷熱源の温度、及び、混合冷媒の組成を含む請求項１３に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  15. 前記制約条件は、前記ＬＮＧを受け入れる１以上の受入基地における過去の需要データに基づく予測需要量、生産した前記ＬＮＧを貯蔵しておく出荷タンクの残存量、前記ＬＮＧを受け入れる１以上の受入基地の受入タンクの残存量、前記出荷タンクから前記受入タンクに前記ＬＮＧを輸送することが可能なタンカーの隻数及び積載能力、並びに、前記タンカーの航路の気象状況及び潮流のうち少なくともいずれか１つである請求項９に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  16. 前記生産量シミュレーション部は、前記最適なＬＮＧ生産量に基づいて、前記１以上のＬＮＧ生産プラントの最適な運転条件を演算する機能を有している請求項９に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  17. 前記生産量シミュレーション部が予測した前記１以上のＬＮＧ生産プラントの前記ＬＮＧ生産量に基づいて、ある前記ＬＮＧ生産プラントからある受入基地に前記ＬＮＧを輸送するのに必要なタンカーの容量及び／または隻数並びに必要なタンカーの航路の航行スケジュールを演算するタンカーシミュレーション部をさらに備えている請求項９に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
  18. 前記タンカーシミュレーション部は、前記航路の気象状況及び前記航路の潮流を考慮して、前記タンカーの航路を選択し、且つ、運航日数を演算する機能を有している請求項１７に記載のＬＮＧ生産量予測システム。
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