WO2021161559A1 - 物理量計算装置、操作量計算装置、物理量計算方法およびプログラム - Google Patents

物理量計算装置、操作量計算装置、物理量計算方法およびプログラム Download PDF

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WO2021161559A1
WO2021161559A1 PCT/JP2020/030986 JP2020030986W WO2021161559A1 WO 2021161559 A1 WO2021161559 A1 WO 2021161559A1 JP 2020030986 W JP2020030986 W JP 2020030986W WO 2021161559 A1 WO2021161559 A1 WO 2021161559A1
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WO
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physical quantity
fluid
amount
flow
balance
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PCT/JP2020/030986
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English (en)
French (fr)
Inventor
麗子 川上
一幸 若杉
Original Assignee
三菱重工業株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators

Definitions

  • This disclosure relates to a physical quantity calculation device, an operation amount calculation device, a physical quantity calculation method, and a program.
  • the present application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2020-021857 filed in Japan on February 12, 2020, the contents of which are incorporated herein by reference.
  • Patent Document 1 discloses a system that derives plant loss based on a physical base model, a statistical model, a heuristic model, etc. of equipment components, works on equipment control based on a cost function, and enhances plant efficiency. ing.
  • the cost function calculates the cost of operating the equipment in the plant. Since the loss derived in the system described in Patent Document 1 includes physical loss such as pressure loss, heat loss, and vibration loss, it is necessary to construct a large number of physical models and the like in order to derive the loss in the system. It becomes. In addition, when considering aging, it is necessary to reconstruct the physical model and the like.
  • Patent Document 1 In the system described in Patent Document 1, it is necessary to construct and reconstruct a complicated model in order to perform optimum process control, and there is a problem that the configuration becomes complicated.
  • the present disclosure has been made in view of the above circumstances, and an object of the present disclosure is to provide a physical quantity calculation device, a manipulated quantity calculation device, a physical quantity calculation method, and a program capable of calculating a predetermined physical quantity with a simple configuration. ..
  • the physical quantity calculation device targets each of the plurality of consuming devices consuming the fluid and the plurality of channels for flowing the fluid through the consuming devices.
  • a physical quantity calculation unit that calculates each physical quantity by using the flow model and the supply amount of the fluid substance and the consumption amount of the fluid substance as input parameters.
  • the physical quantity calculation method targets a plurality of consuming devices consuming a fluid substance and a plurality of flow paths for flowing the fluid substance in each of the consuming devices, and only the flow rate of the fluid substance flowing in each of the flow paths.
  • a flow model including a balance calculation formula for calculating the balance according to the above and a physical quantity calculation formula for calculating a predetermined physical quantity of the fluid in the flow path based on each flow rate of the fluid in the flow path. It includes a step of calculating each physical quantity by using the supply amount of the fluid substance and the consumption amount of the fluid substance as input parameters.
  • the program according to the present disclosure is intended for a plurality of consuming devices consuming a fluid substance and a plurality of flow paths for flowing the fluid substance in each of the consuming devices, and relates only to a flow rate of the fluid substance flowing in each of the flow paths.
  • the fluid using a flow model including a balance calculation formula for calculating the balance and a physical quantity calculation formula for calculating a predetermined physical amount of the fluid in the flow path based on each flow rate of the fluid in the flow path.
  • the computer is made to perform the step of calculating each physical amount.
  • a predetermined physical quantity can be calculated with a simple configuration.
  • FIG. 6 It is a block diagram which shows the structural example of the operation amount calculation apparatus which concerns on 1st Embodiment of this disclosure. It is a schematic diagram which shows the structural example of the flow model 6 shown in FIG. It is a schematic diagram which shows the structural example of the mathematical expression which represents the flow model 6 shown in FIG. It is a schematic diagram which shows the structural example of the mathematical expression which represents the flow model 6 shown in FIG. It is a schematic diagram which shows the other structural example of the flow model 6 shown in FIG. It is a schematic diagram which shows the structural example of the mathematical expression which represents the flow model 6a shown in FIG. It is a schematic diagram which shows the operation example of the operation amount calculation apparatus 1 shown in FIG.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an operation amount calculation device according to the first embodiment of the present disclosure.
  • the operation amount calculation device 1 shown in FIG. 1 is configured by using, for example, a computer such as a server, a personal computer, or a tablet terminal, a peripheral device of the computer, or the like, and hardware such as a computer and software such as a program executed by the computer.
  • a functional configuration composed of a combination with and, a physical quantity calculation unit 2, an optimization unit 3, a prediction unit 4, and a storage unit 5 are provided. Further, the storage unit 5 stores the flow model 6, the actual value 7, and the operation plan value 8.
  • the operation quantity calculation device 1 also has an aspect as a physical quantity calculation device including a physical quantity calculation unit 2.
  • the operation quantity calculation device 1 is configured to include a physical quantity calculation device including a physical quantity calculation unit 2, an optimization unit 3, and the like.
  • the generated amount determines the generated amount (amount of generated material).
  • the optimum additional supply amount (amount to be additionally supplied in addition to the generated amount) is calculated (simulated) as an operation amount using the flow model 6.
  • the generated amount corresponds to, for example, the amount of generated matter generated outside the target range of optimization such as outside the plant 100, outside the factory provided with the plant 100, and other processes of the plant 100.
  • the generated amount may include, for example, the amount of by-products produced as a by-product in the plant 100 or the like.
  • the additional supply amount (operation amount) is an amount (amount to be changed) operated by the optimization unit 3 in the optimization process, and corresponds to an amount additionally supplied within the target range of optimization.
  • the optimum additional supply amount means an additional supply amount having a relatively high degree of appropriateness among a plurality of candidates.
  • the generated product to be calculated by the operation amount calculation device 1 is a fluid substance such as a gas or a liquid, for example, a simple substance such as hydrogen (H2) or nitrogen (N2), carbon dioxide (CO2), or water. Alternatively, it is a compound such as steam (H2O), methane (CH4), ammonia (NH3), or a mixture thereof.
  • FIG. 1 shows an example in which the operation amount calculation device 1 is provided inside the plant 100
  • the operation amount calculation device 1 may be provided outside the plant 100.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing a configuration example of the flow model 6 shown in FIG. 3 and 4 are schematic views showing a configuration example of a mathematical formula representing the flow model 6 shown in FIG.
  • FIG. 5 is a schematic view showing another configuration example of the flow model 6 shown in FIG.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing a configuration example of a mathematical formula representing the flow model 6a shown in FIG.
  • the flow model 6 is a model that simulates the main flow of the fluid in the process of the plant 100.
  • the plant 100 includes a plurality of consuming devices that consume the fluid, a plurality of flow paths for flowing the fluid through each consuming device, and an operation amount calculation device 1 shown in FIG.
  • the flow model 6 includes a predicted generation amount 10, an additional supply amount 20, consumption devices 31 to 34, fuel 35, flare 36, flow paths 51 to 53, and flow paths 61 to 71 as elements.
  • the flow model 6 is constructed as a model for a plurality of consuming devices that consume the fluid substance and a plurality of flow paths for flowing the fluid substance to each consuming device.
  • control conditions for ensuring operational quality and safety in the process are set as constraints.
  • the constraint condition 1 is in the flow path 63 (inlet of the consumer device 31)
  • the constraint condition 2 is in the flow path 67 (outlet of the consumer device 32)
  • the constraint condition 3 is in the flow path 70 (inlet of the fuel 35).
  • Constraints 1 to 3 are, for example, that a predetermined physical quantity such as concentration, partial pressure, and flow rate of a fluid is within a range of a predetermined lower limit value or more, a predetermined upper limit value or less, and a predetermined upper and lower limit values. be.
  • a plurality of constraint conditions may be set in one flow path, or a plurality of physical quantities may be targeted under one condition.
  • the flow paths 51 to 53 are elements that are connected to three or more flow paths and need to confirm the balance.
  • the predicted generated amount (generated amount) 10 is the flow rate of a generated product (generated fluid) that is predicted to be generated in the future in, for example, a reformer or a reactor.
  • the additional supply amount 20 is the flow rate of the fluid material to be additionally supplied when the predicted consumption amount exceeds the predicted generation amount.
  • the additional supply amount 20 was manufactured by, for example, the flow rate of the fluid material flowing in from the tank for storing the fluid material, the flow rate of the fluid material flowing in from the pipeline through which the fluid material flows, and the fluid material manufacturing equipment in the plant 100.
  • the total amount of the predicted generation amount 10 and the additional supply amount 20 is the supply amount of the fluid in the flow model 6.
  • Consumer devices 31 to 34 are devices that consume fluids, such as desulfurizers.
  • the fuel 35 is a fluid that is consumed as fuel in equipment such as a gas turbine.
  • the flare 36 is a fluid that is guided by a flare stack that burns the fluid.
  • the predicted generation amount 10 is represented by ⁇ 10
  • the additional supply amount 20 is represented by ⁇ 20
  • the flow rate of the fluid material predicted to be consumed by the consuming devices 31 to 34 is represented by the predicted consumption amounts ⁇ 1 to ⁇ 4, respectively.
  • the flow rate of the fluid in the flow path 61 is F01
  • the flow rate in the flow path 62 is F02
  • the flow rates in the flow paths 63 to 65 are F11 to F13
  • the flow rates in the flow paths 66 and 67 are F21 and the flow rate F22
  • the flow path is represented by F31
  • the flow rate of the flow path 69 is represented by F41
  • the flow rates of the flow paths 70 and 71 are represented by flow rates F51 and F52, respectively.
  • the predicted generation amount 10 is supplied to the flow path 51 through the flow path 61, and the additional supply amount 20 is supplied to the flow path 51 through the flow path 62.
  • the flow path 51 is connected to each inlet of the consumer devices 31 to 33 via the flow paths 63 to 65.
  • the outlets of the consumer devices 31 and 32 are connected to the flow path 52 via the flow paths 66 and 67.
  • the inlet of the consumer device 34 is connected to the flow path 52 via the flow path 68.
  • the outlet of the consumer device 34 is connected to the flow path 53 via the flow path 69.
  • a fluid is supplied from the flow path 53 to the fuel 35 via the flow path 70 or to the flare 36 via the flow path 71.
  • the flow model 6 can be represented by, for example, a plurality of balance calculation formulas 6-1 shown in FIG. 3 and a plurality of (or 1) physical quantity calculation formulas 6-2 shown in FIG.
  • Each balance calculation formula 6-1 is a formula for calculating the balance related to the flow rate of the fluid flowing in each flow path.
  • the first balance calculation formula in FIG. 3 represents that the flow rate F01 of the flow path 61 is the flow rate ⁇ 10 (predicted generation amount 10).
  • the second balance calculation formula represents that the flow rate F02 of the flow path 62 is the flow rate ⁇ 20 (additional supply amount 20).
  • the third balance calculation formula represents that the flow rate entering the flow path 51 is (flow rate F01 + flow rate F02) and the flow rate exiting the flow path 51 is (flow rate F11 + flow rate F12 + flow rate F13).
  • the fourth balance calculation formula indicates that the flow rate F13 is the predicted consumption amount ⁇ 3.
  • the fifth balance calculation formula indicates that the flow rate F21 is (flow rate F11-predicted consumption ⁇ 1).
  • the sixth balance calculation formula indicates that the flow rate F22 is (flow rate F12-predicted consumption ⁇ 2).
  • the seventh balance calculation formula indicates that the flow rate entering the flow path 52 is (flow rate F21 + flow rate F22) and the flow rate exiting the flow path 52 is the flow rate F31.
  • the eighth balance calculation formula indicates that the flow rate F41 is (flow rate F31-predicted consumption ⁇ 4).
  • the ninth balance calculation formula indicates that the flow rate entering the flow path 53 is the flow rate F41 and the flow rate exiting the flow path 53 is (flow rate F51 + flow rate F52).
  • each physical quantity calculation formula 6-2 is a formula for calculating a predetermined physical quantity of a fluid substance in each flow path based on each flow rate of the fluid substance in the flow path.
  • the predetermined physical quantity of the fluid is, for example, partial pressure, concentration, flow rate, and the like.
  • the physical quantity calculation formula related to the constraint condition 1 set in the flow path 63 when the physical quantity of the management target (control target) is P1, the physical quantity P1 sets the flow rate F11 of the flow path 63. It means that it is calculated by the function R1 which is a variable.
  • the physical quantity calculation formula related to the constraint condition 2 set in the flow path 67 is calculated by the function R2 in which the physical quantity P2 is a variable of the flow rate F22 of the flow path 67 when the physical quantity to be managed is P2. Represents that.
  • the physical quantity calculation formula related to the constraint condition 3 set in the flow path 70 is calculated by the function R3 in which the physical quantity P3 has the flow rate F51 of the flow path 70 as a variable when the physical quantity to be managed is P3. Represents that.
  • the function R1 is a mathematical formula based on the physical relationship between the flow rate F11 and the physical quantity P1. Physical quantities related to the characteristics of fluids such as partial pressure and concentration often have a physical relationship proportional to the flow rate in plants such as chemical plants. Therefore, for example, by statistically obtaining the physical relationship based on the actual values of the physical quantity and the flow rate, the function R1 can be determined based on the obtained physical relationship. In the example shown in FIG.
  • each physical quantity calculation formula 6-2 is set with the flow rates F11, F22 and F51 of the flow paths 63, 67 and 70 in which the constraints 1, 2 and 3 are set as variables.
  • the functions are R1 (F11), R2 (F22) and R3 (F51).
  • the variable in each physical quantity calculation formula 6-2 under each constraint condition is not limited to the flow rate of the flow path in which the constraint condition is set, and the flow rate can be a variable.
  • the flow rate at the inlet and the flow rate at the outlet of the consumer device can be included in the variables.
  • the physical quantity targeted by the constraint condition has a physical relationship with the amount or ratio of the additional supply amount and the predicted generation amount, or the amount or ratio of the generation amount and the circulation amount among the additional supply amount, the additional supply amount,
  • the flow rate corresponding to the predicted generated amount, generated amount, circulating amount, etc. can be included in the variable.
  • the wording of the balance calculation formula 6-1 includes the meaning of one balance calculation formula 6-1 and the meaning of a plurality of balance calculation formulas 6-1 and the wording of the physical quantity calculation formula 6-2. Includes the meaning of one physical quantity calculation formula 6-2 and the meaning of a plurality of physical quantity calculation formulas 6-2.
  • the additional supply amount 20 ( ⁇ 20) can be obtained by using the balance calculation formula 6-1.
  • the additional supply amount 20 ( ⁇ 20) obtained based on the predicted generation amount 10 ( ⁇ 10) and the predicted consumption amounts ⁇ 1 to ⁇ 4 is the predicted minimum necessary additional supply amount, and the constraint condition is not necessarily required. I'm not satisfied. Therefore, in the present embodiment, the flow model 6 is used to perform the optimization process as described later, and the optimum additional supply amount 20 ( ⁇ 20) that satisfies the constraints 1 to 3 is calculated.
  • the flow model 6a of another example shown in FIG. 5 differs from the flow model 6 shown in FIG. 2 in that the additional supply amount ⁇ 20 is composed of the production amount 20a ( ⁇ 20a) and the circulation amount 80 ( ⁇ 80). ..
  • the production amount 20a is the flow rate of the fluid material generated by the fluid product manufacturing equipment, and is supplied to the flow path 51 via the flow path 62.
  • the circulation amount 80 is a flow rate supplied from the flow path 53 via the flow path 72 (flow rate F53), and the circulation amount 80 is supplied to the flow path 51 via the flow path 73 (flow rate F03).
  • FIG. 6 represents the balance calculation formula 6a-1 representing the flow model 6a shown in FIG.
  • the physical quantity calculation formula 6-2 shown in FIG. 4 is common to the flow model 6 shown in FIG. 2 and the flow model 6a shown in FIG. According to the flow model 6a, the additional supply amount ⁇ 20 can be divided into a production amount 20a ( ⁇ 20a) and a circulation amount 80 ( ⁇ 80) to calculate the balance and physical quantity.
  • the physical quantity calculation unit 2 shown in FIG. 1 calculates one or a plurality of physical quantities targeted by the constraint condition using the flow model 6 stored in the storage unit 5. That is, the physical quantity calculation unit 2 has a plurality of flow rates of the fluid flowing in each flow path in the plant 10 including a plurality of consuming devices consuming the fluid and a plurality of flow paths for flowing the fluid through each consuming device.
  • One or more physical quantities to calculate one or more predetermined physical quantities of a fluid in one or more channels based on multiple balance formulas to calculate the balance and each flow rate of the fluid in one or more channels.
  • each physical quantity is calculated with the supply amount of the fluid substance (the total amount of the generated amount of the fluid substance and the additional supply amount of the fluid substance) and the consumption amount of the fluid substance as input parameters.
  • the optimization unit 3 has a maximum evaluation function based on a predetermined evaluation value that changes according to the operation amount and the achievement degree of one or a plurality of constraints related to one or a plurality of physical quantities, using the additional supply amount as the operation amount.
  • the operation amount is calculated so as to be the minimum.
  • the predetermined evaluation value can be, for example, a value representing the cost (cost) required to obtain the operation amount (additional supply amount), a value representing the exhaust gas reduction effect in the plant 100, or the like.
  • the degree of achievement of the constraint condition is set to a binary value indicating whether or not the constraint condition is satisfied, or a value indicating how much margin is given to the threshold value when the constraint condition is satisfied, or when the constraint condition is not satisfied. It can be a value that indicates how close it was to the key value.
  • An example of the evaluation function is shown below.
  • Evaluation function cost + constraint expression 1 + constraint expression 2 + constraint expression 3 + ...
  • the constraint condition expressions 1, 2, 3, ... are designed so that the values increase when the constraint conditions are deviated.
  • Let the additional supply amount cost, and substitute the physical quantity calculated by the physical quantity calculation unit 2 into the constraint condition expression.
  • the optimization unit 3 repeatedly performs the optimization calculation so that the value of the calculated evaluation function is minimized. Gradient descent method is used for optimization calculation.
  • the physical quantity calculation unit 2 can calculate each physical quantity by using the additional supply amount obtained as the operation amount by the optimization unit 3 as an input parameter.
  • the prediction unit 4 calculates predicted values of the amount of fluid generated and the amount of consumption, which are input parameters of the physical quantity calculation unit 2. For example, the prediction unit 4 calculates the predicted value of the generated amount and the predicted value of the consumption amount by using machine learning using the operation plan information, the past actual value, and the like as explanatory variables. In addition to the actual value, future information such as a planned value such as an operation plan and a forecast value of the weather can be used as the explanatory variable.
  • the machine learning algorithm is not limited, but a random forest or the like can be used, for example.
  • the physical quantity calculation unit 2 can calculate the predicted value of each physical quantity by using the amount of fluid generated and the amount of fluid consumed predicted by the prediction unit 4 as input parameters. For example, the prediction unit 4 can learn the tendency of the plant by learning the actual data of the latest process value, and can predict the process value several hours to several days ahead according to the operation plan.
  • the flow model 6 stored in the storage unit 5 includes, for example, information representing the balance calculation formulas 6-1 and 6a-1 as shown in FIGS. 3 and 6 and the physical quantity calculation formula 6-2 as shown in FIG. , Information indicating the correspondence between the actual equipment, piping, etc. in the plant 100 and the equipment, the flow path, etc. in the flow model 6.
  • the flow model 6 may include information representing the balance calculation formula and the physical quantity calculation formula as, for example, a program for solving the formula.
  • the actual value 7 (also referred to as the process actual value) stored in the storage unit 5 is, for example, the generated amount, the additional supply amount (generated amount, circulating amount), each consumption amount, and each flow rate defined in the flow model 6. Includes time-series data of measured values measured for each unit time in the past of each physical quantity, other time-series process data (data managed by the process) not defined in the flow model 6. Further, the operation plan value 8 stored in the storage unit 5 is information representing planned values such as the amount of generation and the amount of consumption based on the operation plan of the plant 100.
  • FIG. 7 is a schematic view showing an operation example of the operation amount calculation device 1 shown in FIG.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an operation example of the operation amount calculation device 1 shown in FIG. 9 and 10
  • FIGS. 10A to 10C are schematic views for explaining an operation example of the operation amount calculation device 1 shown in FIG.
  • an operation example for the flow model 6 described with reference to FIGS. 2 to 4 will be described.
  • FIG. 7 shows an outline of the optimization process of the additional supply amount by the operation amount calculation device 1.
  • the prediction unit 4 predicts the predicted amount ⁇ 10 based on the actual value 7 and the like (actual value 7, operation plan value 8, predicted value predicted by the prediction unit 4 and the like).
  • Predicted consumption ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, ⁇ 4, etc. are predicted and output.
  • the physical quantity calculation unit 2 inputs the additional supply amount ⁇ 20 calculated by the optimization unit 3 as the operation amount, and the disturbance elements such as the generated amount ⁇ 10, the predicted consumption amount ⁇ 1, ⁇ 2, ⁇ 3, and ⁇ 4 calculated by the prediction unit 4.
  • the physical quantities P1, P2 and P3 are output as calculation results.
  • the optimization unit 3 receives the calculation result calculated by the physical quantity calculation unit 2, calculates the evaluation function described above, for example, reviews the operation amount (additional supply amount) so that the evaluation function is minimized, and the physical quantity calculation unit 2 Enter in.
  • the process shown in FIG. 8 is a process of calculating the optimum value of the additional supply amount after T time.
  • the prediction unit 4 first acquires the operation plan value and the process actual value (step S11).
  • the prediction unit 4 uses the acquired operation plan value and process actual value as explanatory variables, and predicts the amount of generation and the amount of consumption after T time by a machine learning method (step S12).
  • the physical quantity calculation unit 2 inputs the generated amount and the consumption amount predicted by the prediction unit 4 and the initial value of the additional supply amount, and calculates the physical quantity (step S13).
  • the initial value of the additional supply amount for example, the first value may be the actual value, and the subsequent and subsequent values may be the values determined in step S15.
  • the optimization unit 3 calculates the evaluation function from the calculation result of the physical quantity and the additional supply amount (step S14).
  • the optimization unit 3 adjusts (optimizes) the additional supply amount in the direction in which the value of the evaluation function becomes the minimum (step S15).
  • the optimization unit 3 determines whether or not the convergence condition is satisfied (step S16).
  • the convergence conditions are, for example, that the number of repetitions is equal to or greater than a predetermined upper limit, and that the slope of the change in the value of the evaluation function is less than a predetermined threshold value. If the convergence condition is not satisfied (“NO” in step S16), the process returns to step S13, and the physical quantity calculation unit 2 calculates the physical quantity again (step S13). On the other hand, when the convergence condition is satisfied (when "YES” in step S16), the optimization unit 3 outputs the optimum additional supply amount (step S17). In step S17, the optimization unit 3 displays, for example, information indicating the optimum additional supply amount on a predetermined display unit, or notifies information indicating the optimum additional supply amount to a control device (not shown) in the plant 100. To do.
  • FIG. 9 shows an example of the result of performing the optimization process using the operation amount calculation device 1 with the actual value of the additional supply amount as the initial value.
  • the horizontal axis is the number of optimization calculations (number of repetitions), and the vertical axis is the amount of additional supply. In the example shown in FIG. 9, the improvement effect of reducing the additional supply amount by about 15% was obtained.
  • FIG. 10 shows an example of the result of performing the optimization processing on the time series of the actual values.
  • the horizontal axis is the time and the vertical axis is the additional supply amount.
  • FIGS. 10A to 10C show examples of values before and after optimization of physical quantities (flow rate, pressure and concentration) confirmed in the optimization process.
  • the horizontal axis is time, and the vertical axis is flow rate, pressure and concentration.
  • Each physical quantity shown in FIGS. 10A to 10C has a value equal to or higher than each threshold value indicated by a broken line defined as a constraint condition.
  • the process balance calculation is performed by the flow model 6 simulating the flow based on the flow rate of the fluid in the process, and the evaluation function consisting of the cost and the control condition of the equipment is appropriate.
  • the additional supply can be calculated.
  • a predetermined physical quantity can be calculated without constructing a physical model such as an instrument or a chemical reaction. That is, since only the parameters of the elements related to the process balance equation, flow rate, and control conditions are included in the target range of the simulation, it is not necessary to construct a physical model such as an instrument or a chemical reaction, and it is easy to construct a simulation model.
  • the optimum additional supply amount that satisfies the management conditions related to plant quality and safety and minimizes the cost can be obtained. can get.
  • a predetermined physical quantity can be calculated with a simple configuration, and an optimum operation quantity can be calculated with a simple configuration.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing a configuration example of a mathematical formula representing the flow model 6 according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 shows the balance calculation formula included in the flow model 6 shown in FIG. 1 as the balance calculation formula 6-1b.
  • the balance calculation formula 6-1b shown in FIG. 11 is different from the balance calculation formula 6-1 of the first embodiment shown in FIG. 3 in the sixth to eighth balance calculation formulas.
  • the physical quantity calculation formula 6-2 shown in FIG. 4 is common to the first embodiment and the second embodiment.
  • the flow model 6 shown in FIG. 2 is a model that simulates the main flow by the main pipe or the like, and a part of the flow of the sub pipe, the branch pipe, etc. may be omitted (a case is allowed).
  • the difference between the calculation result using the model 6 and the actual value may be large.
  • one or more balance calculation formulas 6-1b include a calculation term for correcting the difference from the actual value.
  • the correction constant C1 is added as a calculation term for correction by using the operator "+" on the right side of the sixth balance calculation formula 6-1b.
  • the first calculation term (first term) is F21 * C2 and the second calculation term (second term) by multiplying the flow rates F21 and F22 on the left side by the correction coefficient C2.
  • Is F22 * C2 and the first calculation term and the second calculation term are correction calculation terms.
  • the correction constant C4 is added as a calculation term for correction by using the operator "+" on the left side of the eighth balance calculation formula 6-1b, and the flow rate F31 on the left side is multiplied by the correction coefficient C3. 1
  • the calculation term is F31 * C3, and the calculation term is for correction.
  • the correction constants C1 and C4 and the correction coefficients C2 and C3 shown in FIG. 11 aggregate the difference between the process actual value and the calculated value when there is a difference between the calculated value using the flow model 6 and the actual value of the actual plant.
  • Differences and distances can be calculated by statistical methods and included in the balance calculation formula.
  • the calculation term for correction defined by the statistical method in the balance calculation formula, it is easy to construct the model, and the change due to the aged deterioration of the equipment of the actual plant, the change in the activity of the catalyst, etc. Can be followed at any time.
  • the calculation term for correction can be set as follows, for example.
  • the balance of the flow path that cannot be taken into consideration when correcting the balance of the flow path that cannot be taken into consideration, + correction, correction of missing information (temperature and pressure) for normal conversion of flow rate, missing concentration information, etc. If you do, you can correct x. Further, if the flow rate of the flow path that cannot be taken into consideration is too large to be ignored, it may be corrected by using the consumption amount in the device.
  • the difference from the actual value corrected by the correction calculation term included in the balance calculation formula is, for example, the measurement data of the state quantity of the fluid (for example, the physical quantity that describes the physical system in thermal equilibrium such as temperature and pressure). The balance does not match due to the lack of Corresponds to at least one of the things.
  • the flow model 6 shown in FIG. 2 may include a device that basically does not consume a fluid such as a device that removes impurities, in addition to the device that consumes the device. Further, in that case, the operating amount of the device other than the consumer device may be included in the operating amount.
  • FIG. 12 is a schematic block diagram showing the configuration of a computer according to at least one embodiment.
  • the computer 90 includes a processor 91, a main memory 92, a storage 93, and an interface 94.
  • the operation amount calculation device 1 described above is mounted on the computer 90.
  • the operation of each processing unit described above is stored in the storage 93 in the form of a program.
  • the processor 91 reads a program from the storage 93, expands it into the main memory 92, and executes the above processing according to the program. Further, the processor 91 secures a storage area corresponding to each of the above-mentioned storage units in the main memory 92 according to the program.
  • the program may be for realizing a part of the functions exerted on the computer 90.
  • the program may exert its function in combination with another program already stored in the storage or in combination with another program mounted on another device.
  • the computer may include a custom LSI (Large Scale Integrated Circuit) such as a PLD (Programmable Logic Device) in addition to or instead of the above configuration.
  • PLDs include PAL (Programmable Array Logic), GAL (Generic Array Logic), CPLD (Complex Programmable Logic Device), and FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • PLDs Programmable Integrated Circuit
  • PAL Programmable Array Logic
  • GAL Generic Array Logic
  • CPLD Complex Programmable Logic Device
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • Examples of the storage 93 include HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), magnetic disk, optical magnetic disk, CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), and DVD-ROM (Digital Versatile Disc Read Only Memory). , Semiconductor memory and the like.
  • the storage 93 may be internal media directly connected to the bus of the computer 90, or external media connected to the computer 90 via the interface 94 or a communication line. When this program is distributed to the computer 90 via a communication line, the distributed computer 90 may expand the program in the main memory 92 and execute the above processing.
  • the storage 93 is a non-temporary tangible storage medium.
  • the physical quantity calculation device (one aspect of the operation amount calculation device 1) according to the first aspect is a plurality of consumer devices 31 to 34 that consume the fluid substance and a plurality of consumer devices 31 to 34 that flow the fluid substance to each of the consumer devices 31 to 34.
  • the balance calculation formula 6-1 for calculating the balance related only to the flow rate of the fluid flowing in each flow path, and the flow path based on each flow rate of the fluid in the flow path.
  • the supply amount of the fluid substance and the consumption amount of the fluid substance are set as input parameters, and each physical quantity is set.
  • a physical quantity calculation unit 2 for calculation is provided. According to the first aspect, a predetermined physical quantity can be calculated with a simple configuration.
  • the physical quantity calculation device is the physical quantity calculation device of (1), and the balance calculation formula includes a calculation term for correcting the difference from the actual value. According to the second aspect, if there is a discrepancy between the calculated value and the actual value of the actual plant, it can be corrected.
  • the physical quantity calculation device is the physical quantity calculation device of (2), and the difference from the actual value is due to the lack of measurement data of the state quantity of the fluid, and the balance is balanced. It corresponds to at least one of the fact that there is no such balance, that the balance does not match due to an error in modeling the flow path, and that the balance does not match due to aged deterioration or loss.
  • the physical quantity calculation device is the physical quantity calculation device of (1) to (3), and the supply amount of the fluid is the generated amount of the fluid and the additional supply of the fluid. Is the total amount of.
  • the physical quantity calculation device is the physical quantity calculation device of (4), and the additional supply amount includes the production amount generated by the fluid production device and the circulation amount of the fluid material. ..
  • the additional supply amount ⁇ 20 can be divided into a production amount 20a ( ⁇ 20a) and a circulation amount 80 ( ⁇ 80) to calculate the balance and physical quantity.
  • the physical quantity calculation device is the physical quantity calculation device according to (4) or (5), and performs machine learning in which the generated amount and the consumed amount each use at least an actual value as an explanatory variable. It is a predicted value predicted using. According to the sixth aspect, for example, the tendency of the plant can be learned by learning the actual data of the latest process value, and the process value of several hours to several days ahead according to the operation plan can be predicted.
  • the manipulated quantity calculation device 1 is a predetermined evaluation value and a physical quantity that change according to the manipulated quantity, with the physical quantity calculating apparatus of (4) to (6) and the additional supply quantity as the manipulated quantity. It is provided with an optimization unit 3 for obtaining a manipulated variable so that the evaluation function based on the degree of achievement of the constraint condition according to the above is maximized or minimized. According to the seventh aspect, the optimum operation amount can be calculated with a simple configuration.
  • a predetermined physical quantity can be calculated with a simple configuration.
  • Operation quantity calculation device Physical quantity calculation unit 3 Optimization unit 4 Prediction unit 5 Storage unit 6 Flow model 7 Actual value 8 Operation plan value 31 to 34 Consumable equipment 51 to 53, 61 to 72 Flow path 100 Plant

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Abstract

物理量計算装置は、流体物を消費する複数の消費機器と前記各消費機器に前記流体物を流す複数の流路とを対象として、前記各流路に流れる前記流体物の流量のみに係る収支を計算する収支計算式と、前記流路における前記流体物の前記各流量に基づき前記流路における前記流体物の所定の物理量を計算する物理量計算式とを備えるフローモデルと、前記フローモデルを用いて、前記流体物の供給量と、前記流体物の消費量とを入力パラメータとし、前記各物理量を計算する物理量計算部と、を備える。

Description

物理量計算装置、操作量計算装置、物理量計算方法およびプログラム
　本開示は、物理量計算装置、操作量計算装置、物理量計算方法およびプログラムに関する。本願は、２０２０年２月１２日に、日本に出願された特願２０２０－０２１８５７号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　特許文献１には、機器構成要素の物理ベースモデル、統計モデル、ヒューリスティクモデル等に基づいて、プラントの損失を導出し、コスト関数に基づき機器の制御に働きかけ、プラント効率を高めるシステムが開示されている。ここで、コスト関数はプラントの機器を動作させるコストを計算する。特許文献１に記載されているシステムにおいて導出される損失は、圧力損失、熱損失、振動損失等、物理的損失を含むため、同システムでは損失導出のために多数の物理モデル等の構築が必要となる。また、経年変化を考慮する際には物理モデル等の再構築が必要となる。
特開２０１４－１７４９９３号公報
　特許文献１に記載されているシステムでは、最適なプロセス制御を行うために複雑なモデルを構築および再構築する必要があり、構成が複雑化してしまうという課題がある。
　本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、簡単な構成で所定の物理量を計算することができる物理量計算装置、操作量計算装置、物理量計算方法およびプログラムを提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本開示に係る物理量計算装置は、流体物を消費する複数の消費機器と前記各消費機器に前記流体物を流す複数の流路とを対象として、前記各流路に流れる前記流体物の流量のみに係る収支を計算する収支計算式と、前記流路における前記流体物の前記各流量に基づき前記流路における前記流体物の所定の物理量を計算する物理量計算式とを備えるフローモデルと、前記フローモデルを用いて、前記流体物の供給量と、前記流体物の消費量とを入力パラメータとし、前記各物理量を計算する物理量計算部と、を備える。
　本開示に係る物理量計算方法は、流体物を消費する複数の消費機器と前記各消費機器に前記流体物を流す複数の流路とを対象として、前記各流路に流れる前記流体物の流量のみに係る収支を計算する収支計算式と、前記流路における前記流体物の前記各流量に基づき前記流路における前記流体物の所定の物理量を計算する物理量計算式とを備えるフローモデルを用いて、前記流体物の供給量と、前記流体物の消費量とを入力パラメータとし、前記各物理量を計算するステップを、を含む。
　本開示に係るプログラムは、流体物を消費する複数の消費機器と前記各消費機器に前記流体物を流す複数の流路とを対象として、前記各流路に流れる前記流体物の流量のみに係る収支を計算する収支計算式と、前記流路における前記流体物の前記各流量に基づき前記流路における前記流体物の所定の物理量を計算する物理量計算式とを備えるフローモデルを用いて、前記流体物の供給量と、前記流体物の消費量とを入力パラメータとし、前記各物理量を計算するステップを、をコンピュータに実行させる。
　本開示の物理量計算装置、操作量計算装置、物理量計算方法およびプログラムによれば、簡単な構成で所定の物理量を計算することができる。
本開示の第１実施形態に係る操作量計算装置の構成例を示すブロック図である。 図１に示すフローモデル６の構成例を示す模式図である。 図２に示すフローモデル６を表す数式の構成例を示す模式図である。 図２に示すフローモデル６を表す数式の構成例を示す模式図である。 図１に示すフローモデル６の他の構成例を示す模式図である。 図５に示すフローモデル６ａを表す数式の構成例を示す模式図である。 図１に示す操作量計算装置１の動作例を示す模式図である。 図１に示す操作量計算装置１の動作例を示すフローチャートである。 図１に示す操作量計算装置１の動作例を説明するための模式図である。 図１に示す操作量計算装置１の動作例を説明するための模式図である。 図１に示す操作量計算装置１の動作例を説明するための模式図である。 図１に示す操作量計算装置１の動作例を説明するための模式図である。 図１に示す操作量計算装置１の動作例を説明するための模式図である。 本開示の第２実施形態に係るフローモデルを表す数式の構成例を示す模式図である。 少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
＜第１実施形態＞
　以下、本開示の第１実施形態に係る物理量計算装置、操作量計算装置、物理量計算方法およびプログラムについて図面を参照して説明する。なお、各図において同一または対応する構成には同一の符号を用いて説明を適宜省略する。
（操作量計算装置の構成例）
　図１は、本開示の第１実施形態に係る操作量計算装置の構成例を示すブロック図である。図１に示す操作量計算装置１は、例えば、サーバ、パーソナルコンピュータ、タブレット端末等のコンピュータ、そのコンピュータの周辺装置等を用いて構成され、コンピュータ等のハードウェアとコンピュータが実行するプログラム等のソフトウェアとの組み合わせから構成される機能的構成として、物理量計算部２、最適化部３、予測部４および記憶部５を備える。また、記憶部５は、フローモデル６と実績値７と運転計画値８を記憶する。なお、操作量計算装置１は、物理量計算部２を備える物理量計算装置としての態様も有する。この場合、操作量計算装置１は、物理量計算部２を備える物理量計算装置と、最適化部３等を備える構成となる。
　図１に示す操作量計算装置１は、化学プラント等のプラント１００等において発生した発生物を、プラント１００内の複数の機器で消費する場合に、消費量が発生量（発生物の量）を上回るとき、最適な追加供給量（発生量に追加して供給する量）を、フローモデル６を用いて操作量として計算する（シミュレーションする）装置である。ここで、発生量は、例えば、プラント１００外やプラント１００を備える工場外、プラント１００の他の工程等の最適化の対象範囲外で発生した発生物の量に対応する。また、発生量は、例えば、プラント１００等において副次的に生産された副生物の量を含んでいてもよい。また、追加供給量（操作量）は、最適化部３が最適化処理において操作する量（変化させる量）であり、最適化の対象範囲内で追加供給される量に対応する。なお、本実施形態において最適な追加供給量とは複数の候補の中で適切さの度合いが相対的に高い追加供給量を意味する。本実施形態において操作量計算装置１が計算対象とする発生物は、気体、液体等の流体物であり、例えば、水素（Ｈ２）、窒素（Ｎ２）等の単体、二酸化炭素（ＣＯ２）、水あるいは蒸気（Ｈ２Ｏ）、メタン（ＣＨ４）、アンモニア （ＮＨ３）等の化合物、あるいは、それらの混合物である。
　なお、図１では、プラント１００内に操作量計算装置１を設ける例を示しているが、操作量計算装置１は、プラント１００外に設けられていてもよい。
（フローモデル）
　まず、図２～図６を参照して、フローモデル６について説明する。図２は、図１に示すフローモデル６の構成例を示す模式図である。図３および図４は、図２に示すフローモデル６を表す数式の構成例を示す模式図である。図５は、図１に示すフローモデル６の他の構成例を示す模式図である。図６は、図５に示すフローモデル６ａを表す数式の構成例を示す模式図である。
　図２に示すように、フローモデル６は、プラント１００のプロセスにおける流体物の主要なフローを模擬するモデルである。この場合、プラント１００は、流体物を消費する複数の消費機器と各消費機器に流体物を流す複数の流路と、図１に示す操作量計算装置１を備える。また、フローモデル６は、予測発生量１０と、追加供給量２０と、消費機器３１～３４と、燃料３５と、フレア３６と、流路５１～５３と、流路６１～７１を要素として備えている。この場合、フローモデル６は、流体物を消費する複数の消費機器と各消費機器に流体物を流す複数の流路とを対象とするモデルとして構築されている。また、プロセスにおいて運転上の品質や安全を担保するための管理条件が、制約条件として設定されている。この場合、流路６３（消費機器３１の入口）に制約条件１が、流路６７（消費機器３２の出口）に制約条件２が、流路７０（燃料３５の入口）に制約条件３が、それぞれ設定されている。制約条件１～３は、例えば、流体物の濃度、分圧、流量等の所定の物理量が、所定の下限値以上、所定の上限値以下、所定の上下限値の範囲内にあることなどである。なお、制約条件は、１つの流路に複数設定されていてもよいし、１つの条件で複数の物理量を対象としていてもよい。なお、流路５１～５３は、３以上の流路に接続されていいて収支を確認する必要がある要素である。
　図２において、予測発生量（発生量）１０は、例えば改質器や反応器等で将来発生することが予測される発生物（発生された流体物）の流量である。追加供給量２０は、予測消費量が予測発生量を上回る場合に追加供給される流体物の流量である。追加供給量２０は、例えば、流体物を貯蔵するタンクから流入させた流体物の流量、流体物を流すパイプラインから流入させた流体物の流量、プラント１００内の流体物の製造機器で製造した流体物の流量、プラント１００内で循環させた（リサイクルした）流体物の流量、それらを組み合わせた流量等である。また、予測発生量１０と追加供給量２０の合計量がフローモデル６における流体物の供給量となる。消費機器３１～３４は、例えば脱硫器等、流体物を消費する機器である。燃料３５は、例えばガスタービン等の機器で燃料として消費される流体物である。フレア３６は、流体物を燃焼するフレアスタックに導かれる流体物である。なお、予測発生量１０をΔ１０で、追加供給量２０をΔ２０で、消費機器３１～３４が消費すると予測される流体物の流量をそれぞれ予測消費量Δ１～Δ４で表す。また、流路６１の流体物の流量をＦ０１、流路６２の流量をＦ０２、流路６３～６５の流量をＦ１１～Ｆ１３、流路６６と流路６７の流量をＦ２１と流量Ｆ２２、流路６８の流量をＦ３１、流路６９の流量をＦ４１、流路７０と流路７１の流量を流量Ｆ５１とＦ５２でそれぞれ表す。
　なお、図２に示す例では、予測発生量１０は流路６１を通して流路５１に供給され、追加供給量２０は流路６２を通して流路５１に供給される。流路５１は、流路６３～６５を介して、消費機器３１～３３の各入口に接続されている。消費機器３１および３２の各出口は、流路６６および６７を介して、流路５２に接続されている。消費機器３４の入口は、流路６８を介して、流路５２に接続されている。消費機器３４の出口は、流路６９を介して、流路５３に接続されている。流路５３からは流路７０を介して燃料３５に、あるいは流路７１を介してフレア３６に、流体物が供給される。
　次に、図３および図４を参照して、図２に示すフローモデル６を表す数式の例について説明する。本実施形態においてフローモデル６は、例えば、図３に示す複数の収支計算式６－１と、図４に示す複数（または１）の物理量計算式６－２によって表すことができる。
　各収支計算式６－１は、各流路に流れる流体物の流量に係る収支を計算する数式である。図３の１番目の収支計算式は、流路６１の流量Ｆ０１が流量Δ１０（予測発生量１０）であることを表す。２番目の収支計算式は、流路６２の流量Ｆ０２が流量Δ２０（追加供給量２０）であることを表す。３番目の収支計算式は、流路５１に入る流量が（流量Ｆ０１＋流量Ｆ０２）で、流路５１から出る流量が（流量Ｆ１１＋流量Ｆ１２＋流量Ｆ１３）であることを表す。４番目の収支計算式は、流量Ｆ１３が予測消費量Δ３であることを表す。５番目の収支計算式は、流量Ｆ２１が（流量Ｆ１１－予測消費量Δ１）であることを表す。６番目の収支計算式は、流量Ｆ２２が（流量Ｆ１２－予測消費量Δ２）であることを表す。７番目の収支計算式は、流路５２に入る流量が（流量Ｆ２１＋流量Ｆ２２）で、流路５２から出る流量が流量Ｆ３１であることを表す。８番目の収支計算式は、流量Ｆ４１が（流量Ｆ３１－予測消費量Δ４）であることを表す。９番目の収支計算式は、流路５３に入る流量が流量Ｆ４１で、流路５３から出る流量が（流量Ｆ５１＋流量Ｆ５２）であることを表す。
　一方、各物理量計算式６－２は、流路における流体物の各流量に基づき各流路における流体物の所定の物理量を計算する数式である。流体物の所定の物理量は、上述したように、例えば、分圧、濃度、流量等である。図３に示す例では、流路６３に設定されている制約条件１に係る物理量計算式は、管理対象（制御対象）の物理量をＰ１とした場合に、物理量Ｐ１が流路６３の流量Ｆ１１を変数とする関数Ｒ１で計算されることを表す。同様に、流路６７に設定されている制約条件２に係る物理量計算式は、管理対象の物理量をＰ２とした場合に、物理量Ｐ２が流路６７の流量Ｆ２２を変数とする関数Ｒ２で計算されることを表す。また、流路７０に設定されている制約条件３に係る物理量計算式は、管理対象の物理量をＰ３とした場合に、物理量Ｐ３が流路７０の流量Ｆ５１を変数とする関数Ｒ３で計算されることを表す。
　例えば、物理量Ｐ１が流量であれば、関数Ｒ１は、Ｐ１＝Ｆ１１となる。例えば、物理量Ｐ１が分圧や濃度であれば、関数Ｒ１は、流量Ｆ１１と物理量Ｐ１との物理関係に基づく数式となる。分圧、濃度等の流体物の特性に係る物理量は、化学プラント等のプラントにおいては流量と比例の物理関係を有している場合が多い。したがって、例えば、物理量と流量の実績値に基づいて統計的に物理関係を求めることで、求めた物理関係に基づき関数Ｒ１を決定することができる。なお、図３に示す例では、各物理量計算式６－２を、各制約条件１、２および３が設定されている各流路６３、６７および７０の流量Ｆ１１、Ｆ２２およびＦ５１を変数とする関数Ｒ１（Ｆ１１）、Ｒ２（Ｆ２２）およびＲ３（Ｆ５１）としている。ただし、各制約条件における各物理量計算式６－２内の変数は、制約条件が設定されている流路の流量に限らず、流量を変数とすることができる。例えば、制約条件が対象とする物理量が、ある消費機器の消費量と物理関係を有する場合、当該消費機器の入口の流量と出口の流量を変数に含めることができる。例えば、制約条件が対象とする物理量が、追加供給量と予測発生量の量や割合、追加供給量のうち生成量と循環量の量や割合等と物理関係を有する場合には追加供給量、予測発生量、生成量、循環量等に対応する流量を変数に含めることができる。
　なお、本実施形態の説明では、収支計算式６－１という文言は１つの収支計算式６－１という意味と複数の収支計算式６－１という意味を含み、物理量計算式６－２という文言は１つの物理量計算式６－２という意味と複数の物理量計算式６－２という意味を含む。
　フローモデル６では、予測発生量１０（Δ１０）と予測消費量Δ１～Δ４を決定すれば、収支計算式６－１を用いて、追加供給量２０（Δ２０）を求めることができる。ただし、この場合、予測発生量１０（Δ１０）と予測消費量Δ１～Δ４に基づいて求めた追加供給量２０（Δ２０）は、予測される必要最小限の追加供給量であり、制約条件を必ずしも満足しない。そこで、本実施形態では、フローモデル６を用いて、後述するようにして、最適化処理を行い、制約条件１～３を満たす最適な追加供給量２０（Δ２０）を計算する。
　次に、図５と図６を参照してフローモデル６の他の例について説明する。図５に示す他の例のフローモデル６ａは、図２に示すフローモデル６に対して、追加供給量Δ２０が、生成量２０ａ（Δ２０ａ）と循環量８０（Δ８０）から構成される点が異なる。この場合、生成量２０ａは、流体物の製造機器で生成された流体物の流量であり、流路６２を介して流路５１へ供給される。循環量８０は、流路５３から流路７２（流量Ｆ５３）を介して供給された流量であり、循環量８０は流路７３（流量Ｆ０３）を介して流路５１へ供給される。図６は、図５に示すフローモデル６ａを表す収支計算式６ａ－１を表す。なお、図４に示す物理量計算式６－２は、図２に示すフローモデル６と図５に示すフローモデル６ａで共通である。フローモデル６ａによれば、追加供給量Δ２０を、生成量２０ａ（Δ２０ａ）と循環量８０（Δ８０）とに分けて収支計算や物理量の計算を行うことができる。
（物理量計算部）
　図１に示す物理量計算部２は、記憶部５が記憶するフローモデル６を用いて制約条件が対象とする１または複数の物理量を計算する。すなわち、物理量計算部２は、流体物を消費する複数の消費機器と各消費機器に流体物を流す複数の流路とを備えるプラント１０内の各流路に流れる流体物の流量に係る複数の収支を計算する複数の収支計算式と、１または複数の流路における流体物の各流量に基づき１または複数の流路における流体物の１または複数の所定の物理量を計算する１または複数の物理量計算式とを用いて、流体物の供給量（流体物の発生量と流体物の追加供給量の合計量）と、流体物の消費量とを入力パラメータとし、各物理量を計算する。
（最適化部）
　最適化部３は、追加供給量を操作量として、操作量に応じて変化する所定の評価値と１または複数の物理量に係る１または複数の制約条件の達成度とに基づく評価関数が、最大または最小となるように、操作量を求める。所定の評価値は、例えば、操作量（追加供給量）を得るために必要なコスト（費用）を表す値、プラント１００における排出ガスの削減効果を表す値等とすることができる。制約条件の達成度は、制約条件を満足するか否かを表す２値としたり、満足した場合にしきい値に対してどれだけ余裕があったのかを表す値としたり、満足できなかった場合にしきい値に対してどれだけ近づいていたのかを表す値としたりすることができる。評価関数の一例を以下に示す。
　評価関数＝コスト＋制約条件式１＋制約条件式２＋制約条件式３＋…
　上式において、制約条件式１、２、３、…は、制約条件を逸脱すると、値が大きくなるよう設計される。追加供給量＝コストとし、制約条件式に物理量計算部２が計算した物理量を代入する。最適化部３は、計算された評価関数の値が最小となるよう、繰り返し最適化計算を行う。最適化計算には勾配降下法などを用いる。なお、物理量計算部２は、最適化部３が操作量として求めた追加供給量を入力パラメータとして用いて、各物理量を計算することができる。
（予測部）
　予測部４は、物理量計算部２の入力パラメータである流体物の発生量と消費量の予測値を計算する。予測部４は、例えば、発生量の予測値と消費量の予測値を、運転計画情報や過去の実績値等を説明変数とする機械学習を用いて計算する。なお、説明変数には、実績値だけでなく、操業計画等の計画値や気象の予報値等、将来の情報を用いることができる。機械学習のアルゴリズムに限定はないが、例えばランダムフォレスト等を用いることができる。なお、物理量計算部２は、予測部４が予測した流体物の発生量と流体物の消費量を入力パラメータとして用いて、各物理量の予測値を計算することができる。予測部４は、例えば、直近のプロセス値の実績データの学習によりプラントの傾向を学習し、運転計画に則った数時間～数日先のプロセス値を予測することができる。
（記憶部）
　記憶部５が記憶するフローモデル６は、例えば、図３や図６に示すような収支計算式６－１や６ａ－１と図４に示すような物理量計算式６－２とを表す情報と、プラント１００における実際の機器や配管等とフローモデル６内の機器や流路との対応関係とを示す情報とを含む。フローモデル６は、収支計算式と物理量計算式とを表す情報を、例えば、数式を解くためのプログラムとして含んでいてもよい。
　また、記憶部５が記憶する実績値７（プロセス実績値ともいう）は、例えば、フローモデル６で定義された発生量、追加供給量（生成量、循環量）、各消費量、各流量、各物理量の過去において単位時間毎に計測された計測値の時系列のデータ、フローモデル６に定義されていない他の時系列のプロセスデータ（プロセスで管理されているデータ）等を含む。また、記憶部５が記憶する運転計画値８は、プラント１００の運転計画に基づく発生量、消費量等の計画値を表す情報である。
（操作量計算装置の動作例）
　図７～図１０および図１０Ａ～図１０Ｃを参照して、図１に示す操作量計算装置１の動作例について説明する。図７は、図１に示す操作量計算装置１の動作例を示す模式図である。図８は、図１に示す操作量計算装置１の動作例を示すフローチャートである。図９および図１０および図１０Ａ～図１０Ｃは、図１に示す操作量計算装置１の動作例を説明するための模式図である。ここでは図２～図４を参照して説明したフローモデル６を対象とする動作例について説明する。
　図７は、操作量計算装置１による追加供給量の最適化処理の概要を示す。図７に示すように、操作量計算装置１において、予測部４は、実績値７等（実績値７、運転計画値８、予測部４が予測した予測値等）に基づいて予測発生量Δ１０、予測消費量Δ１、Δ２、Δ３、Δ４等を予測して出力する。また、物理量計算部２は、最適化部３が操作量として計算した追加供給量Δ２０と、予測部４が計算した発生量Δ１０、予測消費量Δ１、Δ２、Δ３、Δ４等の外乱要素を入力パラメータとして、物理量Ｐ１、Ｐ２およびＰ３を計算結果として出力する。最適化部３は、物理量計算部２が計算した計算結果を受け取り、例えば上述した評価関数を計算し、評価関数が最小となるように操作量（追加供給量）を見直して、物理量計算部２へ入力する。
　次に、図８を参照して、操作量計算装置１による追加供給量の最適化処理の例について説明する。図８に示す処理は、Ｔ時間後の追加供給量の最適値を計算する処理である。図８に示す処理が開始されると、まず、予測部４が、運転計画値とプロセス実績値を取得する（ステップＳ１１）。次に、予測部４が、取得した運転計画値とプロセス実績値を説明変数とし、機械学習手法によりＴ時間後の発生量と消費量を予測する（ステップＳ１２）。
　次に、物理量計算部２が、予測部４が予測した発生量および消費量と追加供給量の初期値とを入力し、物理量を計算する（ステップＳ１３）。ここで、追加供給量の初期値は、例えば、最初の値は実績値として、次以降の値はステップＳ１５で決定された値とすることができる。次に、最適化部３が、物理量の計算結果と追加供給量から評価関数を計算する（ステップＳ１４）。次に、最適化部３が、評価関数の値が最小となる方向に追加供給量を調整（最適化）する（ステップＳ１５）。次に、最適化部３が、収束条件を満足したか否かを判断する（ステップＳ１６）。収束条件は、例えば、繰り返し回数が所定の上限回数以上となったこと、評価関数の値の変化の傾きが所定のしきい値未満となったこと等である。収束条件が満足していない場合（ステップＳ１６で「ＮＯ」の場合）、ステップＳ１３へ戻り、物理量計算部２が物理量を再度、計算する（ステップＳ１３）。他方、収束条件が満足していた場合（ステップＳ１６で「ＹＥＳ」の場合）、最適化部３が、最適な追加供給量を出力する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７において最適化部３は、例えば、所定の表示部に最適な追加供給量を示す情報を表示したり、プラント１００内の図示していない制御装置に最適な追加供給量を示す情報を通知したりする。
　図９は、操作量計算装置１を用いて、追加供給量の実績値を初期値として最適化処理を行った結果の一例を示す。横軸は最適化計算回数（繰り返し回数）であり、縦軸は追加供給量である。図９に示した例では、１５％ほど追加供給量が減少する改善効果が得られた。また、図１０は、実績値の時系列に対して最適化処理を行った結果の例を示す。横軸は時刻であり、縦軸は追加供給量である。また、図１０Ａ～図１０Ｃは、最適化処理において確認された物理量（流量、圧力および濃度）の最適化前後の値の例を示す。横軸は時刻であり、縦軸は流量、圧力および濃度である。図１０Ａ～図１０Ｃに示す各物理量は、制約条件として定められている破線で示す各しきい値以上の値を有している。
（作用・効果）
　以上のように、第１実施形態によれば、プロセスの流体物の流量をベースとしたフローを模擬したフローモデル６でプロセス収支計算を行い、コストと機器の管理条件からなる評価関数で適切な追加供給量を求めることができる。また、第１実施形態によれば、機器や化学反応等の物理モデルを構築せずに、所定の物理量を計算することができる。すなわち、プロセスの収支式と流量および管理条件に関わる要素のパラメータのみをシミュレーションの対象範囲とするため、機器や化学反応等の物理モデルを構築する必要がなく、シミュレーションのモデル構築が容易である。また、コストと機器運営の管理条件（制約条件）を考慮した評価関数を用いることにより、プラントの品質と安全に関わる管理条件を満たし、かつ、コストが最小となるような最適な追加供給量が得られる。
　また、物理量の計算においてプロセス値に予測値を用いることで、例えば数時間～数日先の適切な運転計画をたてることができる。
　以上のように、第１実施形態によれば、簡単な構成で所定の物理量を計算することができ、また、簡単な構成で最適な操作量を計算することができる。
＜第２実施形態＞
　次に、本開示の第２実施形態に係る操作量計算装置、操作量計算方法およびプログラムについて図１１を参照して説明する。第１実施形態と第２実施形態とでは、フローモデル６の構成が一部異なる。図１に示す操作量計算装置１の構成と図２に示す各機器と流路の構成は、第１実施形態と第２実施形態で共通である。図１１は、本開示の第２実施形態に係るフローモデル６を表す数式の構成例を示す模式図である。
　図１１は、図１に示すフローモデル６が含む収支計算式を、収支計算式６－１ｂとして示す。図１１に示す収支計算式６－１ｂは、図３に示す第１実施形態の収支計算式６－１と比較して、６番目～８番目の収支計算式が異なる。なお、図４に示す物理量計算式６－２は、第１実施形態と第２実施形態で共通である。
　図２に示すフローモデル６は、主管等による主要な流れを模擬するモデルであり、副管、枝管等の一部の流れが省略されている場合がある（場合を許容する）ので、フローモデル６を用いた計算結果と実績値の差が大きくなることがある。また、実プラントの機器の経年劣化や触媒の活性変化等による変化によってフローモデル６を用いた計算結果と実績値の差が大きくなることが考えられる。そこで、第２実施形態では、１または複数の収支計算式６－１ｂに、実績値との違いを補正する演算項を含ませている。
　図１１に示す例では、６番目の収支計算式６－１ｂの右辺に演算子「＋」を用いて補正定数Ｃ１を補正用の演算項として追加している。また、７番目の収支計算式６－１ｂは、左辺の流量Ｆ２１およびＦ２２に補正係数Ｃ２を乗じることで、第１演算項（第１項）をＦ２１＊Ｃ２、第２演算項（第２項）をＦ２２＊Ｃ２とし、第１演算項と第２演算項を補正用の演算項としている。また、８番目の収支計算式６－１ｂの左辺に演算子「＋」を用いて補正定数Ｃ４を補正用の演算項として追加するとともに、左辺の流量Ｆ３１に補正係数Ｃ３を乗じることで、第１演算項をＦ３１＊Ｃ３とし、補正用の演算項としている。
　図１１に示す補正定数Ｃ１およびＣ４と補正係数Ｃ２およびＣ３は、フローモデル６を用いた計算値と実プラントの実績値に乖離が生じる場合に、プロセス実績値と計算値の乖離分を集計し、差分や距離算出など統計的手法により決定し、収支計算式に含ませることができる。第２実施形態によれば、収支計算式に統計的手法で定めた補正用の演算項を含ませることで、モデル構築が容易かつ、実プラントの機器の経年劣化や触媒の活性変化等による変化にも随時追従することができる。なお、基本的な考え方として、補正用の演算項は、例えば、次のように設定することができる。すなわち、考慮できていない流路の収支を補正する場合は＋の補正、流量をノルマル換算するための情報（温度や圧力）に欠落があったり、濃度の情報が欠落していたりする等を補正する場合は×の補正をする、というようにすることができる。また、考慮できない流路の流量が無視できないほどに大きい場合は、機器での消費量を用いて補正してもよい。また、収支計算式が含む、補正用の演算項が補正する実績値との違いは、例えば、流体物の状態量（例えば温度、圧力等、熱平衡にある物理系を記述する物理量）の計測データの不足に起因して収支が合わないこと、流路のモデル化の誤差（例えば主要流路のみのモデル化による誤差）に起因して収支が合わないこと、経年劣化や損失により収支が合わないことの少なくとも１つに対応する。
（その他の実施形態）
　以上、本開示の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施の形態に限られるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、図２に示すフローモデル６は、消費機器に加えて、不純物を除去する機器等の流体物を基本的には消費しない機器を含んでいてもよい。また、その場合には、消費機器以外の機器の稼働量を操作量に含ませてもよい。
（コンピュータ構成）
　図１２は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
　コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、インタフェース９４を備える。
　上述の操作量計算装置１は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
　プログラムは、コンピュータ９０に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、ストレージに既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータは、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。この場合、プロセッサによって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。
　ストレージ９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。 
＜付記＞
　各実施形態に記載の操作量計算装置１は、例えば以下のように把握される。
（１）第１の態様に係る物理量計算装置（操作量計算装置１の一態様）は、流体物を消費する複数の消費機器３１～３４と各消費機器３１～３４に流体物を流す複数の流路５１～５３および６１～７１とを対象として、各流路に流れる流体物の流量のみに係る収支を計算する収支計算式６－１と、流路における流体物の各流量に基づき流路における流体物の所定の物理量を計算する物理量計算式６－２とを備えるフローモデルと、フローモデルを用いて、流体物の供給量と、流体物の消費量とを入力パラメータとし、各物理量を計算する物理量計算部２を備える。第１の態様によれば、簡単な構成で所定の物理量を計算することができる。
（２）第２の態様に係る物理量計算装置は、（１）の物理量計算装置であって、収支計算式が、実績値との違いを補正する演算項を含む。第２の態様によれば、計算値と実プラントの実績値に乖離が生じる場合に補正することができる。
（３）第３の態様に係る物理量計算装置は、（２）の物理量計算装置であって、実績値との違いは、流体物の状態量の計測データの不足に起因して前記収支が合わないこと、流路のモデル化の誤差に起因して前記収支が合わないこと、経年劣化や損失により前記収支が合わないことの少なくとも１つに対応する。
（４）第４の態様に係る物理量計算装置は、（１）～（３）の物理量計算装置であって、流体物の供給量は、流体物の発生量と、流体物の追加供給量との合計量である。
（５）第５の態様に係る物理量計算装置は、（４）の物理量計算装置であって、追加供給量が、流体物の生成機器で生成された生成量と流体物の循環量とを含む。第５の態様によれば、追加供給量Δ２０を、生成量２０ａ（Δ２０ａ）と循環量８０（Δ８０）とに分けて収支計算や物理量の計算を行うことができる。
（６）第６の態様に係る物理量計算装置は、（４）または（５）の物理量計算装置であって、前記発生量および前記消費量がそれぞれ、少なくとも実績値を説明変数とする機械学習を用いて予測された予測値である。第６の態様によれば、例えば、直近のプロセス値の実績データの学習によりプラントの傾向を学習し、運転計画に則った数時間～数日先のプロセス値を予測することができる。
（７）第７の態様に係る操作量計算装置１は、（４）～（６）の物理量計算装置と、追加供給量を操作量として、操作量に応じて変化する所定の評価値と物理量に係る制約条件の達成度とに基づく評価関数が、最大または最小となるように、操作量を求める最適化部３と、を備える。第７の態様によれば、簡単な構成で最適な操作量を計算することができる。
　上述の物理量計算装置、操作量計算装置、物理量計算方法およびプログラムによれば、簡単な構成で所定の物理量を計算することができる。
１　操作量計算装置
２　物理量計算部
３　最適化部
４　予測部
５　記憶部
６　フローモデル
７　実績値
８　運転計画値
３１～３４　消費機器
５１～５３、６１～７２　流路
１００　プラント

Claims (9)

  1. 　流体物を消費する複数の消費機器と前記各消費機器に前記流体物を流す複数の流路とを対象として、前記各流路に流れる前記流体物の流量のみに係る収支を計算する収支計算式と、前記流路における前記流体物の前記各流量に基づき前記流路における前記流体物の所定の物理量を計算する物理量計算式とを備えるフローモデルと、
    　前記フローモデルを用いて、前記流体物の供給量と、前記流体物の消費量とを入力パラメータとし、前記各物理量を計算する物理量計算部と、
    　を備える物理量計算装置。
  2. 　前記収支計算式が、実績値との違いを補正する演算項を含む
    　請求項１に記載の物理量計算装置。
  3. 　前記実績値との違いは、前記流体物の状態量の計測データの不足に起因して前記収支が合わないこと、前記流路のモデル化の誤差に起因して前記収支が合わないこと、経年劣化や損失により前記収支が合わないことの少なくとも１つに対応する
    　請求項２に記載の物理量計算装置。
  4. 　前記流体物の供給量は、前記流体物の発生量と、前記流体物の追加供給量との合計量である請求項１から３のいずれかに記載の物理量計算装置。
  5. 　前記追加供給量が、前記流体物の生成機器で生成された生成量と前記流体物の循環量とを含む
    　請求項４に記載の物理量計算装置。
  6. 　前記発生量および前記消費量がそれぞれ、少なくとも実績値を説明変数とする機械学習を用いて予測された予測値である
    　請求項４または５に記載の物理量計算装置。
  7. 　請求項４から６のいずれかに記載の物理量計算装置と、
    　前記追加供給量を操作量として、前記操作量に応じて変化する所定の評価値と前記物理量に係る制約条件の達成度とに基づく評価関数が、最大または最小となるように、前記操作量を求める最適化部と、
    　を備える操作量計算装置。
  8. 　流体物を消費する複数の消費機器と前記各消費機器に前記流体物を流す複数の流路とを対象として、前記各流路に流れる前記流体物の流量のみに係る収支を計算する収支計算式と、前記流路における前記流体物の前記各流量に基づき前記流路における前記流体物の所定の物理量を計算する物理量計算式とを備えるフローモデルを用いて、
    　前記流体物の供給量と、前記流体物の消費量とを入力パラメータとし、前記各物理量を計算するステップを、
    　を含む物理量計算方法。
  9. 　　流体物を消費する複数の消費機器と前記各消費機器に前記流体物を流す複数の流路とを対象として、前記各流路に流れる前記流体物の流量のみに係る収支を計算する収支計算式と、前記流路における前記流体物の前記各流量に基づき前記流路における前記流体物の所定の物理量を計算する物理量計算式とを備えるフローモデルを用いて、
    　　前記流体物の供給量と、前記流体物の消費量とを入力パラメータとし、前記各物理量を計算するステップを、
    　をコンピュータに実行させるプログラム。
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