化学および石油化学

 

化学および石油化学産業向け MATLAB および Simulink

プロセスエンジニアは MATLAB® および Simulink® を使用して、リアルタイムのセンサーデータ分析、制御戦略の実装、およびビッグデータと機械学習に基づいて予知保全システムの構築を行います。

MATLAB および Simulink により、プロセスエンジニアは以下のことを行うことができます。

  • 高速センサーデータに数値解析手法を適用して予知保全システムを開発
  • 履歴データに機械学習を活用し、プロセスの問題をトラブルシューティング
  • データモデリングを使って、プロセスのパフォーマンスを向上 
  • 高度な予測制御 (APC) 戦略を開発および実行
  • データ サイエンティストや IT 担当者 に依存することなくデジタル化を採用

「製造業である当社には機械学習の専門知識をもつデータサイエンティストはいませんでしたが MathWorks 製のツールや技術的なノウハウのおかげで、運用環境の予知保全システムを数か月で開発できました」

Michael Kohlert 博士、 Mondi Gronau

導入事例 

Shell detects events and abnormalities in chemical plants using predictive analytics with MATLAB .

プロセスシミュレータを上回る機能

従来のプロセスシミュレータは多くの場合、定常状態を取り扱うのには十分ですが、実際のプラントで発生する動的な入出力には対応しきれません。MATLAB を使用すると、モデル全体を把握する独自の方程式やアルゴリズムを作成することができます。

Aspen Plus や gPROMS などのプロセスシミュレータと MATLAB を連携させ、ユニット操作のカスタマイズ、より高度な解析、制御スキームの設計、そして遺伝的アルゴリズムなどの最適化ルーチンも活用することが可能です。

Johnson Matthey がエンジンの排気ガス後処理システムをモデリングする際に、プロセスシミュレータではなく MATLAB を選択した理由についてお読みください。

予知保全および信号処理による資産の最適化

MATLAB は、その機器特有の運用プロファイルやアーキテクチャ プロファイルに合わせてカスタマイズした、予知保全アルゴリズムを作成するのに役立ちます。Predictive Maintenance Toolbox™ を使用して、機器の状態を示す指標や回転機器の残存耐用時間の推定を行います。

Signal Processing Toolbox™ により、制御ループのパフォーマンス監視の自動化、リモートでのパイプラインの腐食や孔食の測定、およびパイプラインの漏れの位置と量の検出を行います。

Baker Hughes が MATLAB を使用して、ガスおよび石油の抽出機器に予知保全プラットフォームを実装し、全体のコストを 30% ~ 40% 削減した方法についてお読みください。

機械学習とビッグデータ

Statistics and Machine Learning Toolbox™ の対話型アプリにより、データサイエンスの専門家でなくても機械学習の手法を適用できます。また、MATLAB は、構造化されているかどうかにかかわらず、ビッグデータの処理のための高性能な一元環境を提供します。これにより故障の検出や診断を速やかに行うことができ、プロセスをより効率的に監視できます。

さまざまなデータベースを統合し、機械学習をプロセスの最適化に使用することで、Ruukki のエンジニアが解析 時間を数日から 1 分未満に削減した方法についてお読みください。

画像処理および PDE

Image Processing Toolbox™ アプリを使用して、画像データのセグメント化や大きな画像データセットのバッチ処理などの一般的なプロセスを自動化します。MATLAB は、炎の特性評価、装置のサーマルイメージング、プラスチックフィルムの品質検査などの画像処理アプリケーションに使用できます。MATLAB のディープラーニングにより、画像データやビデオデータから特徴表現を直接学習できます。

Partial Differential Equation Toolbox™ の関数を使用すると、有限要素解析によって、熱および物質移動方程式と偏微分方程式 (PDE) をすばやく解くことができます。ツールボックスを使用すると、わずか数行のコードで PDE を解けるので、解析速度を向上できます。

DuPont が MATLAB でマルチスペクトル画像を解析することで、カビの繁殖とコロニー組成の定量化を自動化した方法についてお読みください。

データモデリングによるプロセスの向上

MATLAB の多変量解析ツールを使用して、プロセスのパフォーマンスに影響を及ぼす変数を特定します。System Identification Toolbox™ では、第一原理や仕様からのモデリングが容易ではない動的システムのモデルを作成および使用できます。また、このツールボックスを使用すると、オンライン パラメーター推定および状態推定を対話形式で行うことができます。

Shell におけるビッグ データと予測解析 (3:35) モデルを開発し、バッチ処理でリアルタイム最適化を実行した方法についてご覧ください。

APC 戦略の開発および実装

MATLAB の制御製品を使用すると、制御スキームをデザインしたり、プラントでの動作をより的確に解析するための動的なシミュレーションを実行したりできます。また、ハードウェアインザループ テストとラピッド プロトタイピングにより、デザインを検証できます。

制御エンジニアは、Aspen Plus と gPROMS のプロセスモデルを Simulink に埋め込むこともできます。この方法で既存のモデルを再活用しながら、制御戦略を設計することができます。

Tata Steel がデジタルツインを活用して制御戦略を最適化し、産業用冷却タワーのエネルギーを 40% 削減した方法についてお読みください。

デジタル化

MathWorks は、それぞれの組織のニーズに応じたビッグデータ戦略の策定・実装をサポートします。あらかじめ用意された MATLAB ツールボックスおよびリファレンス アーキテクチャを使用すると、エンタープライズ IT システム、クラウド、生産データ インフラストラクチャとの統合、計算をクラスタへ拡張、モデルをアプリケーションとして展開し、MATLAB を使用していないユーザーと共有するなど、さまざまな領域での応用を簡略化できます。

 OSIsoft PI システムと直接接続して、リアルタイムのオペレーショナル インテリジェンスを実現する方法をご確認ください。 

Shell における MATLAB Production Server を使用したデジタル化推進の取り組み (29:14) をご覧ください。Shell のエンジニアは、さまざまなソースからのデータの統合や、モデルの作成、クラウドおよびエンタープライズ システムへの解析の展開といったプロセスを自動化しました。

計画およびアクティビティ スケジューリングの簡素化

離散イベント シミュレーションを活用して生産およびスケジューリングの効率を向上させましょう。SimEvents™ により、タスクのタイミングの影響およびバッチ生産プロセスにおけるリソースの使用状況を調査することができます。MATLAB および Simulink 製品では、予測、容量計画、サプライチェーン管理に関する判断決定のための運用リサーチを実施することもできます。

SK Innovation が MATLAB の最適化アルゴリズムを使用して自社の製油所で最適な原油選択手法を開発した方法についてお読みください。

「MATLAB と Simulink で独自のシステムを開発するメリットには、他社の画一的なソリューションに依存することなく、Johnson Matthey のエンジニアがこれまでに習得した組織的な知識と専門知識を取り入れられる点もあります。」

Tim Watling 氏、 Johnson Matthey

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