JP7397192B2 - 液化天然ガスプラントの運転条件決定方法及びそのシステム - Google Patents

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Description

本発明は、液化天然ガスプラントの運転条件決定方法及びそのシステムに関する。
液化天然ガスプラントに関し、原料の天然ガス（以下、「フィードガス」という。）の冷却によって得られる液化製品の生産効率を向上させることを目的とした技術が開発されている。従来、モデル予測制御に基づく高度プロセス制御器を用いて、メタンに富む原料の液化プロセスを制御する方法が知られている（特許文献１参照）。この従来の方法では、液化製品の生産を最適化するために、制御変数のセットの少なくとも1つを制御しながら、操作変数のセットに対する同時制御動作を決定する。制御変数のセットには、主熱交換器の暖端部の温度差、主熱交換器の中央点の温度差が含まれる。操作変数のセットには、重質冷媒フラクションの質量流量、軽質冷媒フラクションの質量流量、及びメタンに富む原料の質量流量が含まれる。
特表２００６－５１６７１５号
液化天然ガスプラントでは、液化製品の生産効率を向上させるために、比較的制御が難しい運転条件の経時的変化に応じて、比較的制御が容易な運転条件を最適化する必要がある。比較的制御が難しい運転条件には、ガス田から算出されるフィードガスの組成及び圧力や周囲温度などが含まれる。比較的制御が容易な運転条件には、フィードガスの冷却に用いられる混合冷媒の組成などが含まれる。
本願発明者らは、鋭意検討した結果、未知の運転条件に対して液化製品の生産効率を精度良く予測できる学習モデルを生成した。この学習モデルは、液化天然ガスプラントの運転条件と運転結果とを対応づけた学習データを用いた機械学習を行うことにより得られる。液化天然ガスプラントでは、その学習モデルを用いることにより、比較的制御が難しい運転条件が変化した場合でも、液化製品の生産効率を向上させるための混合冷媒の組成をリアルタイムで決定できる。
本発明の主目的は、液化天然ガスプラントの比較的制御が難しい運転条件が変化した場合に、液化製品の生産効率を改善するための混合冷媒の候補組成を、新たな運転条件の１つとして決定することである。
本発明の第１の側面では、液化天然ガスプラント（２）の運転条件決定方法であって、前記液化天然ガスプラントは、フィードガスの軽質分と混合冷媒との熱交換により、前記軽質分から液化天然ガスを生成する主熱交換器（２４）と、前記液化天然ガスを貯留するタンク（５７）と、前記フィードガス及び前記液化天然ガスの一部を燃料として駆動されることにより、前記混合冷媒を圧縮する圧縮機（２７）と、を備え、前記フィードガスの組成、前記混合冷媒の組成、及び周囲温度を含む運転条件データと、前記液化天然ガスの生産効率を含む運転結果データとを対応づけた学習データを用いた機械学習によって生成された学習モデル（８８）を準備し、前記液化天然ガスプラントにおける前記フィードガスの最新の組成、及び最新の周囲温度から前記学習モデルによって予測される前記液化天然ガスの生産効率が最大となる前記混合冷媒の組成を新たな運転条件の１つとして決定する構成とする。
これによると、液化天然ガスプラントの運転条件が変化した場合に、液化製品の生産効率を改善するための混合冷媒の候補組成を、新たな運転条件の１つとして決定することができる。
本発明の第２の側面では、前記生産効率は、前記フィードガスの流量またはその熱量換算値に対する、前記液化天然ガスの有効な流量またはその熱量換算値及び前記フィードガスの重質分の流量またはその熱量換算値の和の比であり、前記液化天然ガスの有効な流量は、前記タンクに導入される前記液化天然ガスの流量から前記タンクから前記燃料として排出される前記液化天然ガスのボイルオフガスの流量を減じたものである構成とする。
これによると、フィードガス及び液化天然ガスの一部を燃料として駆動される混合冷媒圧縮機を備えた液化天然ガスプラントにおいて、液化製品の生産効率を改善するための混合冷媒の候補組成を容易に決定することができる。
本発明の第３の側面では、前記学習データには、過去の前記液化天然ガスプラントの運転によって得られた運転データ（９１）、及び前記液化天然ガスプラントの運転状況を模擬したシミュレーションモデルに基づき得られたシミュレーションデータ（９２）の少なくとも一方が含まれる構成とする。
これによると、過去のプラント運転データが存在しない場合や、過去のプラント運転データが不足している場合に、それをシミュレーションデータによって代替または補完することで、適切な学習データを取得することができる。
本発明の第４の側面では、前記運転条件をオペレータに表示するための運転支援画面（１１０）を生成する構成とする。
これによると、オペレータは、新たな運転条件を運転支援画面で確認しながら、液化天然ガスプラントの新たな運転条件を設定することができる。
本発明の第５の側面では、前記運転支援画面には、前記液化天然ガスプラントにおける前記混合冷媒の現在の組成の情報と、前記運転条件の１つとして決定された前記混合冷媒の候補組成の情報とが含まれる構成とする。
これによると、オペレータは、混合冷媒の現在の組成と、目標とすべき混合冷媒の候補組成とを同時に確認しながら、混合冷媒の組成に関する新たな運転条件を容易に設定することができる。
本発明の第６の側面では、前記混合冷媒には、窒素、メタン、及びプロパンがそれぞれ含まれ、前記運転支援画面では、前記窒素及び前記プロパンに関する情報（１１５、１１６）が強調表示される構成とする。
これによると、オペレータは、混合冷媒の組成のうち比較的重要度の高い窒素及びプロパンの比率を確認しながら、混合冷媒の組成に関する新たな運転条件を容易に設定することができる。
本発明の第７の側面では、前記運転支援画面には、前記主熱交換器における前記軽質分及び前記液化天然ガスの温度プロファイル（１２１）が含まれる構成とする。
これによると、オペレータは、主熱交換器における軽質分及び前記液化天然ガスの温度プロファイルを確認しながら、混合冷媒の組成に関する新たな運転条件を容易に設定することができる。
本発明の第８の側面では、前記主熱交換器における前記軽質分及び前記液化天然ガスの温度プロファイルには、前記軽質分が導入される前記主熱交換器の入口の温度（１２２）と、前記液化天然ガスが排出される前記主熱交換器の出口の温度（１２３）とがそれぞれ含まれ、前記運転支援画面では、前記入口の温度及び前記出口の温度に関する情報が強調表示される構成とする。
これによると、オペレータは、主熱交換器の各部における軽質分または液化天然ガスの温度のうち比較的重要度の高い入口の温度及び出口の温度を確認しながら、主熱交換器における軽質分または液化天然ガスの温度に関する新たな運転条件を容易に設定することができる。
本発明の第９の側面では、液化天然ガスプラント（２）の運転条件決定システム（１）であって、前記液化天然ガスプラントは、フィードガスの軽質分と混合冷媒との熱交換により、前記軽質分から液化天然ガスを生成する主熱交換器（２４）と、前記液化天然ガスを貯留するタンク（５７）と、前記フィードガス及び前記液化天然ガスの一部を燃料として駆動されることにより、前記混合冷媒を圧縮する圧縮機（２７）と、を備え、前記運転条件決定システムは、前記液化天然ガスプラントの運転条件決定する処理を行うプロセッサ（１０１）を備え、前記プロセッサは、前記フィードガスの組成、前記混合冷媒の組成、及び周囲温度を含む運転条件データと、前記液化天然ガスの生産効率を含む運転結果データとを対応づけた学習データを用いた機械学習によって生成された学習モデル（８８）を準備し、前記液化天然ガスプラントにおける前記フィードガスの最新の組成、及び最新の周囲温度から前記学習モデルによって予測される前記液化天然ガスの生産効率が最大となる前記混合冷媒の組成を新たな運転条件の１つとして決定する構成とする。
これによると、液化天然ガスプラントの運転条件が変化した場合に、液化製品の生産効率を改善するための混合冷媒の候補組成を、新たな運転条件の１つとして決定することができる。
このように本発明によれば、液化天然ガスプラントの比較的制御が難しい運転条件が変化した場合に、液化製品の生産効率を改善するための混合冷媒の候補組成を、新たな運転条件の１つとして決定することが可能となる。
実施形態に係る運転条件決定システムの構成図 液化天然ガスプラントを構成するプラント設備の例を示す構成図 運転条件決定装置の機能ブロック図 学習処理部による学習処理の説明図 運転条件決定装置のハードウェア構成を示すブロック図 運転条件決定部による運転条件決定処理の流れを示すフロー図 オペレータ端末に表示される運転支援画面の一例を示す説明図
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、実施形態に係る液化天然ガスプラントの運転条件決定システム１の構成図である。
運転条件決定システム１は、液化天然ガスプラント（以下、「ＬＮＧプラント」という。）２の運転条件を決定する運転条件決定装置３を備える。ＬＮＧプラント２は、プラント設備２０（図２参照）を有する。また、ＬＮＧプラント２は、プラント設備２０を運転するオペレータによって操作されるオペレータ端末１１を有する。また、ＬＮＧプラント２は、オペレータの操作に基づきプラント設備２０を制御するプラント制御装置１２を有する。オペレータ端末１１及びプラント制御装置１２は、運転条件決定システム１の一部を構成し得る。ＬＮＧプラント２は、複数のオペレータ端末１１及び複数のプラント制御装置１２を備え得る。
オペレータ端末１１及びプラント制御装置１２は、無線または有線を介して相互に通信可能に接続される。また、オペレータ端末１１及びプラント制御装置１２は、それぞれネットワーク５を介して運転条件決定装置３と通信可能に接続される。ネットワーク５は、ＬＡＮ及びＷＡＮなどのコンピュータネットワークから構成される。
図２は、液化天然ガスプラント２を構成するプラント設備２０の例を示す構成図である。
プラント設備２０は、ガス井から産出されるフィードガスを液化する。ガス井から産出されるフィードガスは、約８０～９８ｍｏｌ％のメタンと、エタン、プロパン、ブタン等の炭化水素と、窒素と、その他の不純物とを含む。産出されるフィードガスの組成及び圧力は、ガス井毎の特性や残量によって経時的に変化する。プラント設備２０に導入されたフィードガスは、前処理設備２２によって前処理される。前処理設備２２は、コンデンセート除去装置、水銀除去装置、酸性ガス除去装置、及び脱水装置等を含む。コンデンセート除去装置は、フィードガスから液状炭化水素を除去する。水銀除去装置は、フィードガスから水銀を除去する。酸性ガス除去装置は、フィードガスからH2S、CO2、及び有機硫黄等の酸性ガスを除去する。脱水装置は、フィードガスから水分を除去する。
プラント設備２０は、予冷設備２３、主熱交換器２４、及び混合冷媒圧縮機２７（以下、単に「圧縮機」とする。）を備える。予冷設備２３は、前処理されたフィードガス及び混合冷媒を予冷用冷媒によって冷却する。主熱交換器２４は、予冷設備２３によって冷却されたフィードガスを混合冷媒によって液化する。圧縮機２７は、熱交換後の混合冷媒の気体を圧縮する。圧縮機２７は、駆動機としてガスタービンを有する。ただし、圧縮機２７は、補助的な駆動機として電気モータを備えてもよい。
プラント設備２０は、C3-MR（C3-MR：Propane（C3）pre-cooled Mixed Refrigerant）方式を採用している。プラント設備２０では、予冷設備２３において予冷用冷媒によりフィードガスが予冷されると共に、主熱交換器２４において混合冷媒によりフィードガスの液化及び極低温までの過冷却が行われる。
予冷用冷媒は、プロパンを主成分とする。混合冷媒は、窒素、メタン、及びプロパンを含む。混合冷媒には、エタンまたはエチレンがさらに含まれてもよい。混合冷媒の組成は、それら各成分の混合比率であり、所定範囲において任意に変更することができる。
前処理設備２２によって前処理されたフィードガスは、ラインＬ１によって予冷設備２３に供給される。予冷設備２３において、フィードガスは予冷用冷媒によって約－３０℃まで冷却される。前処理設備２２によって前処理されたフィードガスの一部は、ラインＬ１から分岐するラインＬ１ａに流入する。ラインＬ１ａを流れるフィードガスは、圧縮機２７が備える駆動用のガスタービン（図示せず）の燃料として用いられる。
予冷設備２３を通過したフィードガスは、ラインＬ１１を介して分離設備４０に導入される。分離設備４０は、例えばスクラブカラムから構成される。分離設備４０では、メタンを含む軽質分から重質分が分離される。フィードガスの重質分は、ラインＬ９を介して分離設備４０の塔底部から凝縮液として排出される。この凝縮液は、ＬＮＧプラント２で生産される液化製品の一部である。凝縮液の重質分は、主として比較的凝固点の高いベンゼンやC5+炭化水素などの高沸点成分であるが、メタン以外のC2+炭化水素等を含み得る。一方、フィードガスの軽質分は、分離設備４０の塔頂部から排出される。
分離設備４０から排出されたフィードガスの軽質分は、ラインＬ１２を介して主熱交換器２４の塔底部に導入される。主熱交換器２４は、フィードガスの軽質分及び混合冷媒が流れる伝熱管の束がコイル状に巻かれた状態でシェル４７に収められたスプール巻き（Spool Wound）型熱交換器である。シェル４７内では、後述する第１及び第２スプレーヘッダ４８、４９から供給された液体の混合冷媒が塔底部に向けて流れている。主熱交換器２４は、塔底部から塔頂部にかけて暖温領域、冷温領域を順に有し、塔底部から塔頂部側にかけて温度が低下する。シェル４７内の伝熱管は、フィードガスが流れる第１伝熱管５１と、混合冷媒が流れる第２及び第３伝熱管５２、５３とを有する。
ラインＬ１２は、主熱交換器２４の塔底部において第１伝熱管５１の下端に接続されている。第１伝熱管５１は、主熱交換器２４の塔底部から塔頂部に延びている。フィードガスの軽質分は、第１伝熱管５１において液化及び過冷却される。第１伝熱管５１の上端は、ラインＬ１３を介して貯蔵用のＬＮＧタンク５７に接続されている。ラインＬ１３は、第１膨張弁５６を備える。第１伝熱管５１において液化されたフィードガスの軽質分（以下、「ＬＮＧ」という。）は、第１膨張弁５６において膨張し、その後ＬＮＧタンク５７に送られる。ＬＮＧタンク５７に貯留されるＬＮＧは、ＬＮＧプラント２で生産される液化製品の一部である。第１膨張弁５６を通過した後のＬＮＧの温度は、－１５０～１６０℃程度である。
ＬＮＧタンク５７には、ボイルオフガスを排出するためのＢＯＧ排出ラインＬ３０が設けられている。ボイルオフガスには、第１膨張弁５６での膨張によって気化したＬＮＧや、ＬＮＧタンク５７内で気化したＬＮＧが含まれる。ＢＯＧ排出ラインＬ３０の下流側は、ラインＬ１ａに接続される。これにより、ＢＯＧ排出ラインＬ３０を流れるボイルオフガスは、ラインＬ１ａを流れるフィードガスに混合され、圧縮機２７が備える駆動用のガスタービンの燃料として用いられる。本実施形態では、圧縮機２７を駆動するための燃料は、ＬＮＧプラント２の外からは供給されず、フィードガス及びボイルオフガスのみが用いられる。
プラント設備２０では、ＢＯＧ排出ラインＬ３０を流れるボイルオフガスをガスタービンの燃料として優先的に使用することにより、燃料として用いられるフィードガスの量、すなわちラインＬ１ａを流れるフィードガスの量をできる限り小さくするとよい。これにより、後述するＬＮＧプラント２の生産効率を向上させることができる。一方、プラント設備２０では、ＢＯＧ排出ラインＬ３０を流れるボイルオフガスの量を、燃料として必要な量を超えないように調節する必要がある。これにより、焼却処理されるボイルオフガスを低減し、ＬＮＧプラント２の生産効率を向上させることができる。
次に、プラント設備２０における混合冷媒の流れについて説明する。予冷設備２３において一部液化した高圧の混合冷媒がラインＬ１５を介して冷媒セパレータ５８に供給される。冷媒セパレータ５８は、混合冷媒を気相成分と液相成分に分離する。ラインＬ１６は、冷媒セパレータ５８と第２伝熱管５２とを接続する。冷媒セパレータ５８において分離された液体の混合冷媒は、ラインＬ１６を介して第２伝熱管５２の下端に供給される。第２伝熱管５２は、主熱交換器２４の塔底部から暖温領域にかけて延びている。第２伝熱管５２の上端は、ラインＬ１７を介して第１スプレーヘッダ４８に接続されている。ラインＬ１７は、第２膨張弁５９を備える。液体の混合冷媒は、第２伝熱管５２内を上方に流れた後、第２膨張弁５９において膨張し、その一部はフラッシュ蒸発する。
第２膨張弁５９を通過した混合冷媒は、第１スプレーヘッダ４８から下向きに吐出される。第１スプレーヘッダ４８から吐出される混合冷媒は、主熱交換器２４内のフィードガスの流れに対して向流となる。その混合冷媒は、第１～第３伝熱管５１～５３内を流れるフィードガスの軽質分及び混合冷媒と熱交換しながら下方に流れる。
冷媒セパレータ５８において分離された混合冷媒の気相成分は、冷媒セパレータ５８と第３伝熱管５３とを接続するラインＬ１９を介して第３伝熱管５３の下端に供給される。第３伝熱管５３は、主熱交換器２４の塔底部から冷温領域にかけて延びている。第３伝熱管５３の上端は、ラインＬ２１を介して第２スプレーヘッダ４９に接続されている。ラインＬ２１は、第３膨張弁６１を備える。その混合冷媒は、第３伝熱管５３内を上方に流れた後、第３膨張弁６１において膨張し、その一部はフラッシュ蒸発する。
第３膨張弁６１を通過した混合冷媒の温度は、第１膨張弁５６を通過する前のＬＮＧの温度よりも低い。第３膨張弁６１を通過した混合冷媒は、冷温領域の上部に配置された第２スプレーヘッダ４９から下向きに吐出される。第２スプレーヘッダ４９から吐出された混合冷媒は、主熱交換器２４内のフィードガスの流れに対して向流となる。その混合冷媒は、冷温領域に配置された第１及び第３伝熱管５１、５３によって構成される上部管束と熱交換しながら下方に流れる。その後、第２スプレーヘッダ４９から吐出された混合冷媒は、下方に位置する第１スプレーヘッダ４８から吐出された混合冷媒と混ざり合った後、第１～第３伝熱管５１～５３と熱交換しながら下方に流れる。
第１及び第２スプレーヘッダ４８、４９から主熱交換器２４内に吐出された混合冷媒は、主熱交換器２４の塔底部から低圧の混合冷媒の気体として排出される。低圧の混合冷媒は、例えば－４０℃、圧力３．５ｂａｒａである。主熱交換器２４の塔底部に設けられた混合冷媒の排出口は、ラインＬ２３を介して圧縮機２７の吸込口に接続されている。圧縮機２７の吐出口は、ラインＬ２５を介して予冷設備２３のラインＬ３に接続されている。ラインＬ２５には冷却器６６が設けられている。冷却器６６は、空冷式熱交換器である。
主熱交換器２４の塔底部から排出された混合冷媒は、圧縮機２７及び冷却器６６を通って予冷設備２３に供給される。このとき、混合冷媒は、圧縮機２７において昇圧される。また、混合冷媒は、冷却器６６において冷却される。その後、混合冷媒は、予冷設備２３において予冷用冷媒によって冷却されて一部液化した後、ラインＬ１５を介して再び冷媒セパレータ５８に供給される。
ラインＬ２３における主熱交換器２４と圧縮機２７との間の部分には、混合冷媒の原料を補充するための補充ラインＬ２８が接続されている。補充ラインＬ２８には、混合冷媒を構成する複数の原料の供給源がそれぞれ接続されている。混合冷媒の原料としての成分は、窒素（Ｎ２）、メタン（Ｃ１）、エタン（Ｃ２）、及びプロパン（Ｃ３）である。各供給源と補充ラインＬ２８との間には、補充量調節弁７１～７４が設けられている。補充量調節弁７１～７４の開度を変化させることによって、混合冷媒を構成する各成分の補充量を調節することができる。
冷媒セパレータ５８と第２伝熱管５２とを接続するラインＬ１６には液体の混合冷媒を外部に抜き出すための第１抜き出しラインＬ３１が接続されている。冷媒セパレータ５８と第３伝熱管５３とを接続するラインＬ１９には気体の混合冷媒を外部に抜き出すための第２抜き出しラインＬ３２が接続されている。第１抜き出しラインＬ３１及び第２抜き出しラインＬ３２には、それぞれ抜出量調節弁７６、７７が設けられている。抜出量調節弁７６、７７の開度を調節することによって、液体及び気体の混合冷媒の抜き出し量を調節することができる。
オペレータは、補充量調節弁７１～７４及び抜出量調節弁７６、７７を調節することによって、混合冷媒の組成、及び圧力を決定する要素となる系内の冷媒存在量を調節することができる。
プラント設備２０には、フィードガス、混合冷媒、及び予冷用冷媒の温度を測定する温度計が設けられている。また、プラント設備２０には、フィードガス、混合冷媒、及び予冷用冷媒の圧力計、流量計、組成分析計が設けられている。また、プラント設備２０には、周囲温度を測定する温度計が設けられている。それら温度計、圧力計、流量計、並びに組成分析計は、それぞれコントローラーやモニタを有している。
温度計、圧力計、流量計、及び組成分析計は、測定値に応じた信号をプラント制御装置１２（図１参照）に出力する。プラント制御装置１２は、圧縮機２７、第１～第３膨張弁５６、５９、６１、補充量調節弁７１～７４、及び抜出量調節弁７６、７７を制御する。
図３は、運転条件決定装置３の機能ブロック図である。図４は、学習処理部８７による学習処理の説明図である。
運転条件決定装置３は、学習データ入力部８１、制御部８２、運転条件出力部８３、及び記憶部８４を有する。記憶部８４には、運転条件決定装置３の処理に用いられる各種のデータ及びプログラムが格納される。
学習データ入力部８１には、ＬＮＧプラント２における過去のプラント運転データ９１が入力される。過去のプラント運転データ９１としては、プラント制御装置１２に保存された過去の運転データを用いることができる。過去のプラント運転データ９１には、フィードガスの組成、混合冷媒の組成、及び周囲温度などを含む運転条件データと、ＬＮＧプラント２の生産効率などを含む運転結果データとが含まれる。運転条件データには、周囲温度に限らず、気圧などの他の気象条件が含まれてもよい。予冷用冷媒や混合冷媒の冷却に空冷式熱交換器を用いる場合には、外気温度が「周囲温度」として定義される。一方、予冷用冷媒や混合冷媒の冷却に水冷式熱交換器を用いる場合には、水冷用の水または海水の温度が「周囲温度」として定義される。
生産効率は、次の式（１）、（２）に基づき算出される。
生産効率＝（ＨＬ＋ＨＣ）／ＨＦ ・・・（１）
ＨＬ＝ｈＴ－ｈＢ ・・・（２）
ただし、
ＨＬ：ＬＮＧプラント２で生産されるＬＮＧの有効な質量流量の熱量換算値[kJ/h]
ＨＣ：分離設備４０で分離されたフィードガスの重質分（図２中のＬ９を参照）の質量流量の熱量換算値[kJ/h]
ＨＦ：フィードガス（図２中のＬ０を参照）の質量流量の熱量換算値[kJ/h]
ｈＴ：ＬＮＧタンク５７に導入されるＬＮＧ（図２中のＬ１３を参照）の質量流量の熱量換算値[kJ/h]
ｈＢ：ＬＮＧタンク５７から燃料として排出されるＬＮＧのボイルオフガス（図２中のＬ３０を参照）の質量流量の熱量換算値[kJ/h]
生産効率は、フィードガスの質量流量の熱量換算値に対する、ＬＮＧプラント２で生産されるＬＮＧの有効な質量流量の熱量換算値及び重質分の質量流量の熱量換算値の和の比である。ＬＮＧプラント２で生産されるＬＮＧの有効な質量流量とは、ＬＮＧタンク５７に導入されるＬＮＧの質量流量から、ＬＮＧタンク５７から燃料として排出されるＬＮＧのボイルオフガスの質量流量を減じたものである。それらの熱量換算値には、質量流量と低位発熱量とを積算した値を用いることができる。ただし、生産効率としては、式（１）、（２）以外の他の指標を用いることもできる。また、生産効率の算出に用いられるＨＬ、ＨＣ、ＨＦ、ｈＴ、及びｈＢについては、質量流量の熱量換算値の代わりに、質量流量を用いることもできる。
過去のプラント運転データ９１では、ＬＮＧプラント２に採用可能な運転条件を網羅的にカバーできない場合がある。そこで、学習データ入力部８１には、必要に応じて、プロセスシミュレータを用いて取得されたプラントシミュレーションデータ９２が入力される。プラントシミュレーションデータ９２には、過去のプラント運転データ９１と同様のデータが含まれる。過去のプラント運転データが存在しない場合には、過去のプラント運転データがプラントシミュレーションデータ９２によって代替される。また、過去のプラント運転データが不足している場合には、過去のプラント運転データがプラントシミュレーションデータ９２によって補完される。その後、過去のプラント運転データ９１及びプラントシミュレーションデータ９２の少なくとも一方は、制御部８２における学習処理部８７に入力される。
学習処理部８７は、教師データありの機械学習を実行することにより、学習モデル８８を生成する。学習処理部８７は、訓練用の学習データとして、上述の過去のプラント運転データ９１及びプラントシミュレーションデータ９２を用いる。
より詳細には、学習処理部８７は、図４に示すように、多層ニューラルネットワークで構成される深層学習モデルを有している。入力層では、ＬＮＧプラント２の運転条件データが説明変数として入力される。運転条件データには、フィードガス組成、混合冷媒組成、及び周囲温度などが含まれる。出力層では、ＬＮＧプラント２の運転結果データが目的変数として出力される。運転結果データには、生産効率が含まれる。過去のプラント運転データ９１及びプラントシミュレーションデータ９２に含まれる生産効率は、正解ラベルとして用いられる。学習処理部８７では、正解ラベルの値と出力値との誤差に基づき、各層に含まれる各ノードの重みを調整することができる。
運転条件決定装置３は、必ずしも自装置で学習モデル８８を生成する必要はない。運転条件決定装置３は、学習処理部８７を省略し、他の装置によって生成された学習モデル８８を用いることもできる。また、運転条件決定装置３は、サポートベクターマシンや、ランダムフォレストなどの他の機械学習モデルを採用してもよい。
制御部８２の運転条件決定部８９は、運転条件決定処理を実行する。後に詳述するように（図５参照）、運転条件決定部８９は、複数の運転条件の未知データから学習モデル８８により生産効率をそれぞれ予測する。
運転条件の未知データは、最新のプラント運転データ９３と、混合冷媒の候補組成のデータとを組み合わせたものである。混合冷媒の複数の候補組成のデータは、それぞれ適切な数値範囲に収まるデータとして予め準備され、記憶部８４に格納される。
運転条件決定部８９は、生産効率の予測結果に基づき、最適な混合冷媒組成を含む新たな運転条件を決定する。
運転条件出力部８３は、運転条件決定部８９によって決定された新たな運転条件のデータを、最適運転条件データ９４として出力する。
オペレータ端末１１は、ネットワーク５を介して、運転条件決定部８９から出力された最適運転条件データ９４を取得することができる。オペレータ端末１１の表示装置には、その最適運転条件データ９４に基づき、オペレータ用の運転支援画面１１０（後述する図７参照）を表示することができる。このとき、オペレータは、最適な運転条件でプラント設備２０を運転するために、運転支援画面１１０の表示にしたがってプラント設備２０の各操作量を設定することができる。例えば、オペレータは、運転条件の１つである混合冷媒の組成を最適化するために、補充量調節弁７１～７４の開度を設定することができる。
あるいは、プラント制御装置１２は、ネットワーク５を介して、運転条件決定部８９から出力された最適運転条件データ９４を取得することができる。プラント制御装置１２は、オペレータによる操作の代わりに、その最適運転条件データ９４に基づきプラント設備２０の各操作量を自動で設定することができる。
図５は、運転条件決定装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。
運転条件決定装置３は、所定の制御プログラムに基づき、運転条件決定を統括的に実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサ１０１を有する。また、運転条件決定装置３は、プロセッサ１０１のワークエリアとして機能するＲＡＭ（Random Access Memory）１０２、プロセッサ１０１が実行するプログラムを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１０３を有する。また、運転条件決定装置３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などからなるストレージ１０４、液晶モニタなどからなる表示装置１０５、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどからなる入力装置１０６を有する。また、運転条件決定装置３は、ネットワーク５を介した他の装置との通信を制御する通信インタフェース１０７を有する。運転条件決定装置３の各構成要素１０１－１０７は、バス１０８を介して相互に接続される。
運転条件決定装置３としては、ＰＣやサーバなどの情報処理装置を用いることができる。図３及び図４に示した運転条件決定装置３の機能の少なくとも一部は、プロセッサ１０１による制御プログラムの実行によって実現できる。
なお、オペレータ端末１１及びプラント制御装置１２として、運転条件決定装置３と同様のハードウェア構成を有する情報処理装置を用いることができる。オペレータ端末１１及びプラント制御装置１２の機能の少なくとも一部は、プロセッサによる制御プログラムの実行によって実現できる。オペレータ端末１１は、プラント制御装置１２と一体に構成されてもよい。
図６は、運転条件決定部８９による運転条件決定処理の流れを示すフロー図である。
運転条件決定処理において、運転条件決定部８９は、最新のプラント運転データ９３を取得する（ＳＴ１０１）。最新のプラント運転データ９３には、ＬＮＧプラント２におけるフィードガスの組成、混合冷媒の組成、及び周囲温度を含む運転条件データが含まれる。
次に、運転条件決定部８９は、混合冷媒の複数の候補組成のデータを取得する（ＳＴ１０２）。このとき、混合冷媒の組成を除く最新のプラント運転データ９３と、混合冷媒の各候補組成のデータとが組み合わされることにより、複数の運転条件の未知データが生成される。
そこで、運転条件決定部８９は、運転条件の未知データの各々について、学習モデル８８により生産効率を予測する（ＳＴ１０３）。続いて、運転条件決定部８９は、ステップＳＴ１０３で予測した複数の生産効率の中から最大の生産効率を選択し、その最大の生産効率に対応する未知データに含まれる混合冷媒の候補組成を抽出する（ＳＴ１０４）。さらに、運転条件決定部８９は、ステップＳＴ１０４で抽出した混合冷媒の候補組成を含む最適運転条件として決定する（ＳＴ１０５）。
最適運転条件には、最新のプラント運転データ９３におけるフィードガス及びＬＮＧの温度や、混合冷媒の温度が含まれ得る。運転条件決定部８９は、最適運転条件に含まれる混合冷媒の候補組成に基づき、それらの温度を所定の関係式から算出することが可能である。それらの温度は、主熱交換器２４におけるフィードガス及びＬＮＧ並びに混合冷媒の候補温度プロファイルを構成する。
図７は、オペレータ端末１１に表示される運転支援画面１１０の一例を示す説明図である。
運転支援画面１１０には、混合冷媒組成に関するデータを表示する第１表示領域１１１が含まれる。第１表示領域１１１には、混合冷媒に含まれる窒素、メタン、エタン、及びプロパンのモル百分率（mol%）を示す折れ線グラフ１１２が含まれる。折れ線グラフ１１２には、混合冷媒組成の現在値及び最適値が含まれる。混合冷媒組成の最適値は、運転条件決定装置３から取得した最適運転条件データ９４に含まれる値である。また、第１表示領域１１１には、混合冷媒に含まれる窒素、メタン、エタン、及びプロパンのモル百分率（mol%）の値を示す組成表１１３が含まれる。組成表１１３では、混合冷媒組成の現在値及び最適値が上下二段に並べて表示されている。
運転支援画面１１０では、混合冷媒において特に重要な成分である窒素（Ｎ２）及びプロパン（Ｃ３）に関する情報が強調表示するとよい。組成表１１３では、窒素（Ｎ２）の表示欄１１５及びプロパン（Ｃ３）の表示欄１１６が太枠で強調表示されている。強調表示は、表示欄１１５、１１６への着色や、表示される文字や数値の拡大によって行われてもよい。
運転支援画面１１０には、主熱交換器２４の温度プロファイルを表示する第２表示領域１２１が含まれる。第２表示領域１２１では、各部におけるフィードガスの軽質分またはＬＮＧの温度、及び混合冷媒の温度の現在値ならびに最適値が上下二段に並べて表示されている。また、第２表示領域１２１では、各部における混合冷媒の温度及び流量の現在値ならびに最適値が上下二段に並べて表示されている。各温度及び各流量の最適値は、運転条件決定装置３から取得した最適運転条件データ９４に含まれる値である。
なお、運転支援画面１１０に表示される混合冷媒組成以外のデータについては、運転条件決定装置３から取得した最適運転条件データ９４によらずに、オペレータ端末１１またはプラント制御装置１２によって算出されてもよい。
また、第２表示領域１２１には、特に重要な運転条件として、フィードガスまたはＬＮＧの入口温度１２２及び出口温度１２３、ならびに混合冷媒（ＭＲ）の入口温度１２４の最適値がそれぞれ太枠で強調表示されている。
このように、運転支援画面１１０には、混合冷媒組成の現在値及び最適値、ならびに主熱交換器２４のフィードガスの軽質分及びＬＮＧ並びに混合冷媒の温度プロファイルが表示される。これにより、オペレータは、それら温度プロファイルの双方を確認しながら、混合冷媒組成の現在値を最適値に近づけるように、混合冷媒組成や流量などを設定することができる。
以上、本発明を特定の実施形態に基づいて説明したが、これらの実施形態はあくまでも例示であって、本発明はこれらの実施形態によって限定されるものではない。上述の実施形態に示した本発明に係る液化天然ガスプラントの運転条件決定方法及びそのシステムの各構成要素は、必ずしも全てが必須ではなく、少なくとも当業者であれば本発明の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜取捨選択することが可能である。
１ ：運転条件決定システム
２ ：液化天然ガスプラント
３ ：運転条件決定装置
５ ：ネットワーク
１０ ：運転支援画面
１１ ：オペレータ端末
１２ ：プラント制御装置
２０ ：プラント設備
２２ ：前処理設備
２３ ：予冷設備
２４ ：主熱交換器
２７ ：混合冷媒圧縮機
４０ ：分離設備
４７ ：シェル
４８ ：第１スプレーヘッダ
４９ ：第２スプレーヘッダ
５１ ：第１伝熱管
５２ ：第２伝熱管
５３ ：第３伝熱管
５６ ：第１膨張弁
５７ ：ＬＮＧタンク
５８ ：冷媒セパレータ
５９ ：第２膨張弁
６１ ：第３膨張弁
６６ ：冷却器
７１～７４：補充量調節弁
７６～７７：抜出量調節弁
８１ ：学習データ入力部
８２ ：制御部
８３ ：運転条件出力部
８４ ：記憶部
８７ ：学習処理部
８８ ：学習モデル
８９ ：運転条件決定部
９１ ：プラント運転データ
９２ ：プラントシミュレーションデータ
９３ ：プラント運転データ
９４ ：最適運転条件データ
１０１：プロセッサ
１０４：ストレージ
１０５：表示装置
１０６：入力装置
１０７：通信インタフェース
１０８：バス
１１０：運転支援画面
１２２：混合冷媒入口温度
１２３：ＬＮＧ出口温度
１２４：フィードガス軽質分入口温度

Claims (9)

  1. 液化天然ガスプラントの運転条件決定方法であって、
    前記液化天然ガスプラントは、
    フィードガスの軽質分と混合冷媒との熱交換により、前記軽質分から液化天然ガスを生成する主熱交換器と、
    前記液化天然ガスを貯留するタンクと、
    前記フィードガス及び前記液化天然ガスの一部を燃料として駆動されることにより、前記混合冷媒を圧縮する圧縮機と、
    を備え、
    前記フィードガスの組成、前記混合冷媒の組成、及び周囲温度を含む運転条件データと、前記液化天然ガスの生産効率を含む運転結果データと、を対応づけた学習データを用いた機械学習によって生成された学習モデルを準備し、
    前記学習モデルの生成では、前記学習データとして、過去の前記液化天然ガスプラントの運転によって得られた運転データが用いられ、前記運転データが不足している場合には、前記運転データを補完するデータとして前記液化天然ガスプラントの運転状況を模擬したシミュレーションモデルに基づき得られたシミュレーションデータが更に用いられ、
    前記液化天然ガスプラントにおける前記フィードガスの最新の組成、及び最新の周囲温度から前記学習モデルによって予測される前記液化天然ガスの生産効率が最大となる前記混合冷媒の組成を新たな運転条件の１つとして決定する、方法。
  2. 前記生産効率は、前記フィードガスの流量またはその熱量換算値に対する、前記液化天然ガスの有効な流量またはその熱量換算値及び前記フィードガスの重質分の流量またはその熱量換算値の和の比であり、
    前記液化天然ガスの有効な流量は、前記タンクに導入される前記液化天然ガスの流量から前記タンクから前記燃料として排出される前記液化天然ガスのボイルオフガスの流量を減じたものである、請求項１に記載の方法。
  3. 前記運転条件をオペレータに表示するための運転支援画面を生成する、請求項１または請求項２に記載の方法。
  4. 前記運転支援画面には、前記液化天然ガスプラントにおける前記混合冷媒の現在の組成の情報と、前記運転条件の１つとして決定された前記混合冷媒の候補組成の情報とが含まれる、請求項３に記載の方法。
  5. 前記混合冷媒には、窒素、メタン、及びプロパンがそれぞれ含まれ、
    前記運転支援画面では、前記窒素及び前記プロパンに関する情報が強調表示される、請求項４に記載の方法。
  6. 前記運転支援画面には、前記主熱交換器における前記軽質分及び前記液化天然ガスの温度プロファイルが含まれる、請求項３から請求項５のいずれかに記載の方法。
  7. 前記主熱交換器における前記軽質分及び前記液化天然ガスの温度プロファイルには、前記軽質分が導入される前記主熱交換器の入口の温度と、前記液化天然ガスが排出される前記主熱交換器の出口の温度とがそれぞれ含まれ、
    前記運転支援画面では、前記入口の温度及び前記出口の温度に関する情報が強調表示される、請求項６に記載の方法。
  8. 前記運転支援画面には、前記温度プロファイルを表示する表示領域が含まれ、
    前記表示領域では、前記主熱交換器の各部における前記軽質分、前記液化天然ガス、及び前記混合冷媒の温度の現在値ならびに最適値がそれぞれ並べて表示されている、請求項６に記載の方法。
  9. 液化天然ガスプラントの運転条件決定システムであって、
    前記液化天然ガスプラントは、
    フィードガスの軽質分と混合冷媒との熱交換により、前記軽質分から液化天然ガスを生成する主熱交換器と、
    前記液化天然ガスを貯留するタンクと、
    前記フィードガス及び前記液化天然ガスの一部を燃料として駆動されることにより、前記混合冷媒を圧縮する圧縮機と、
    を備え、
    前記運転条件決定システムは、前記液化天然ガスプラントの運転条件を決定する処理を行うプロセッサを備え、
    前記プロセッサは、
    前記フィードガスの組成、前記混合冷媒の組成、及び周囲温度を含む運転条件データと、前記液化天然ガスの生産効率を含む運転結果データとを対応づけた学習データを用いた機械学習によって生成された学習モデルを準備し、
    前記学習モデルの生成では、前記学習データとして、過去の前記液化天然ガスプラントの運転によって得られた運転データが用いられ、前記運転データが不足している場合には、前記運転データを補完するデータとして前記液化天然ガスプラントの運転状況を模擬したシミュレーションモデルに基づき得られたシミュレーションデータが更に用いられ、
    前記液化天然ガスプラントにおける前記フィードガスの最新の組成、及び最新の周囲温度から前記学習モデルによって予測される前記液化天然ガスの生産効率が最大となる前前記混合冷媒の組成を新たな運転条件の１つとして決定する、システム。
JP2022527360A 2020-05-27 2020-05-27 液化天然ガスプラントの運転条件決定方法及びそのシステム Active JP7397192B2 (ja)

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