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、ビッグデータおよび機械学習に基づいたリアルタイム センサー データの解析、制御戦略の実装、および予知保全システムの作成を行います。

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えます。

  • 高速センサーデータに数値手法を適用して予知保全システムを開発
  • 履歴データを活用した機械学習を使って、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」

Dr. Michael Kohlert, Mondi Gronau

導入事例 

Shell detects events and abnormalities in chemical plants using predictive analytics with MATLAB .
Shell and the AACoE shows how to use MDCS to bring its engineers easy and painless AI tools to speed up processes while increasing their reliability.

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。

I2C2 の研究者が何百万行ものプロセスデータを分析し、粉乳の機能特性を予測するための機械学習モデルを開発した方法についてお読みください

ディープラーニングおよび画像処理

わずか数行の MATLAB コードで、プロセスデータを使用して異常な状態を予測するためのディープラーニング モデルを構築できます。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。

Dexerials Corporation がリアルタイムでフィルム製造の欠陥を検出するために AI をどのように使用しているか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。 

Watch how Shell used MATLAB (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。Model Predictive Control Toolbox™ を使用して、プラント用の線形および非線形モデル予測コントローラーを設計、シミュレーション、および展開できます。

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、制御戦略を設計できます。

Tata Steel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。 

Watch how Shell embraced digitization (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。

DCS 配布によって情報伝達を完結させる

MATLAB アルゴリズムは、OPC Toolbox™ を使用してさまざまなDCS システムと統合できます。OPC Toolbox は、MATLAB と Simulink から直接リアルタイムおよび過去の OPC データへのアクセスを可能にします。DCS、監視制御およびデータ収集システム、PLC などのデバイスから OPC データを読み取り、書き込み、およびログに記録できます。OPC Toolbox を使えば、OPC DA、HDA、UA 規格に準拠したライブサーバーやデータヒストリアンからのデータを扱うことができます。

Genentech が MATLAB と OPC Toolbox を使用して、バイオリアクター用の監視制御アルゴリズム開発プラットフォームを構築する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, Johnson Matthey

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