JPWO2021240689A5 - - Google Patents

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JPWO2021240689A5
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Description

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 (8)

  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、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が含まれ、
    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. 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、
    前記天然ガス液化プラントは、
    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、前記天然ガス液化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、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が含まれ、
    前記天然ガス液化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。
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