石油精製業におけるモデルとデータ

(1)

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特集

モデルと解析

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石油精製業におけるモデルとデータ

橋本正明

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1 .

はじめに

石油精製業においては，より経済性の高い生産計画・運転管理を行なうために，大小さまざまなシミュレーション・モデルが利用されている.最もポピュラ}なものは L

P

(線形計画法)モデルである. しかし，

L

P のほかにも，製油所全体の詳細にわたる非線形モデルや，製油所の毎日の運転計画作成に利用されるスケジューラ，各種カリキュレータのモデル，さらにコンピュータ・コントロールのためのモデルなど，生産管理体系の各レベルで多様なモデルが活用され，最適な運転の追求が行なわれている. 一方，こうしたモデルにしたがって決定され，実施された運転に対しては，その実績データを収集し，分析して，その運転が期待どおり最適なものであったかどうかフォローすることが必要である.このため，運転データ・ベースやモニタリング・システムが開発されている. ここでは，当社の例を中心に，石油精製業において，モデルとデータがどのようなシステムでかかわりあい，より経済性の高い運転をめざしているかを紹介してみたい.

2 .

生産管理体系

石油精製業の生産管理体系のなかで，モテ事ルとはしもとまさあき東亜燃料工業側情報システム部

4

0

8

(18) データがどのように位置づけられるかをまず整理してみよう. 図 l は，生産管理体系をシステム的に要約したものであるが，その基本概念はいわゆる plan-do see のサイクルにもとづいている. まず plan の段階では， LP による生産計画の作定が中心であり，最も重要な機能である. (当社の LP 活動や，

L

P 計数の共通データ・ライブラリーなどについては，すでに何回か紹介されている [IJ[2J ので，必要に応じて参照されたい) 一方，

L

P は線形モデルであり，非線形性の無視しえないプロセス(たとえば，分解反応装置) が最適性に大きく影響を与えるような場合には限界のあることはやむをえない.製油所非線形シミュレーション・システム (Refinery

Simulat卲n

System= 以下 R

S

S) は，こうした LP の限界に対して，補助検討を行なうため利用されている. また，このシステムを利用して LP の計数を生成することもできる. LP や RSS により作定された生産計画を，日日の運転計画にプレークダウンするには，貯油バランスの推移や，運転の切換え，ブレンディングの切換えなど，特に時間的なファクターの考慮が必要となる.この場合，スケジュール作成の担当者は近時点の運転情報を見ながら，運転管理用のモデルが組み込まれたカリキュレータやスケジューラを利用し，ケース・スタディをくりかえしながら，運転計画を作成している. また，生産計画情報を見ながら，各装置の実運オベレーションズ・リ+ーチ © 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(2)

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(製油所非線形ンミュレーンヨンシステム) 原油データ・ベース常圧/減圧蒸留浴モデル水添脱硫装置モデル接触分解装置モデル改質装置モデ 1レ・エチレン製造装置モデルプレンディングモデル (ガソリン・燃料1由)等逆転管理モテル・最適化モデル(オプテイ 7 イザー) 十蒸留塔 +接触分解装置 +潤滑油製j立装置など・シミュレ -1 一，オベレ}ションガイド +水素発生装置 +改質装置なと・ヵ 1) キュレ -1 ー/相関式モデル +原単位管理十収率管理制御解析モデル・プロセス固定・ダイナミックンミュレーション・コントロールシステム開発・制御性評価モニタリングレポート

RODB

(巡転データ・へース) 図 Refinery

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System

転が最適レベルに維持されるよう運転指針を与えるオプティマイザーも利用されている. 次に do の段階では，運転計画にそった運転を行なうためプラント・コントロールが整備されているが，ここでも動特性モデルなどが制御性向上のため開発・利用されている.特に当社では，プロセス・コンピュータ・システムとして，

1 B

M の汎用システム A

C S (Advanced Control

System) を導入し，独自に開発したインターフェースによって強力なコントロール体制l を構築している. ACS により，多変数制御など複雑なコントロールを組んだり，動的なプラントの挙動を解析・同定することも容易になり，こうした進歩 1984 年 7 月号的な機能を利用して，より高度なコントロール・アプリケ}ションを開発・適用している.この結果，生産計画と整合のとれた運転を円滑に維持でき，また生産計画の許容範囲内で，より経済的な運転(たとえば，省エネルギー運転など)を追求することができる. プロセス・コンピュータにより収集された運転実績データは，製油所の情報システムを経由して日平均値として本社のホスト・コンピュータに自動的に貯えられる.当社では，こうした製油所全プラントの運転実績データを， 1976年から

データ・ベース化し，

RODB

(Refinery Opera.

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Data

Base) として活用している. (19)

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(3)

6 分ごとにデータ収集・ 8 時間分のデータ・ 1 時間平均 24 時間分のデータ製油所のプロセス・コンピュータはプロセス制御で必要なスキャンニング周期(最小 2 秒間隔)で，計測値をアクセスしているが，データ収集は 6 分周期で行ない，それを 8 時間分貯えている.さらに時間平均値24時間分日平均値 1 カ月分のデータが貯えら

SAS

・データ補正 .'"テリアル・バランス・収率計算・逆転モニタリンゲ・運転、解析・，ifilllJ

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Í'キモデルの Il十 frtli ・ 1 fl 平均 l 力 )1 分のデタ -逆転→ナマリー，レポート行ミ IJ!<: ・ :U易ベスの逆転モニタリング骨製油所

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本主l データ・ベース図 2 RODBjSAS システムの概要データ・マネジメント・システムとして，市販のソフト・ウェアである S

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System= 特に豊富な統計解析機能をもっ) を利用し，

RODBjSAS

により，運転のモニタリング，解析，評価作業を行なって生産計画のフォローを行なっている. RODB/SAS は，最後の see の段階を強力にサポートするモニタリング・システムとなっている. 以上，石油精製業の生産管理体系のなかで，モデルとデータがどのように位置づけられているかをひととおり眺めた.以下では特に RODB/SAS と， LP/RSS について，やや詳しく紹介する.

3 .

RODBjSAS

RODB/SAS システムを要約すると図 2 のようになる.

410

(20) れ，運転員はそれらをヒストリカル・データとして，適宜参照し，運転経緯の把握，運転アクションのフォローに利用している. 製油所の情報システムは，プロセス・コンビュ}タより l 日平均値のデータを受け取り，これに製油所試験室で分析された各種の性状・分析データを加え，本社のホスト・コンピュータへ送る. 現在，このようにして，川崎，和歌山の両製油所より，それぞれ約4200点，約3100点のデータが毎日本社のホスト・コンピュータへ送られ， RODB としてデータ・ベース化されている. RODB 開発当初，データ・マネジメン卜・システムとしては，自社開発の数種プロッター，レポート類のほか， UCLA 開発の BMDP を統計解析のために利用していた.その後，

1

9

8

1

年より SAS が利用されるようになり，

RODB/

SAS の組合せによって，より多様な解析，作図・作表によるモニタリングが可能になった.

S A

S はエンド・ユーザ一向きのソフト・ウェアで，検索ーデ}タ選別ーデータ・チェックー解析一作凶，作表など一連の手 11演をつのプログラムで実行させることができるので便利に利用されている.計画部門，技術部門の担当者が，日々の不定形な問題解決のために， RODB/SAS を多角的に来リ用している. RODB/SAS によるプロットの一例を図 3 ，

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図 4 は，同じ製品 X の収率をある運転原料油の定義条件 T とプロ y トしたものである.この図により，製品 X の収率は運転条件 T と相闘があること，さらに 1983年 9 月の運転パターン変更により，運転条件 T に対する依存度にも変化が生じたことがわかる.図 3 ， 4 はプリンタ} への出力の例であるが， CRT 画面上にグラフ出力し，必要に応じてハードコピーをとることもできる. このほか， RODBjSAS は各レベルのシミュレーション・モデルを，実運転データと比較し評価する場合にも有力である. たとえば LP 計数は，毎年 iL P 計数管理会議」で検討され，更新されるが，検討のベースとなる資料を， RODBjSAS で簡単に用意することができる. このように， RODBjSAS は plan-do-see の see の段階を強化するシステムである.このシステムを効果的に活用することにより，生産計画のフォローを効率よく実行でき，また生産管理体系各レベルのモデル精度を向上，維持できる.その結果，信頼できる生産管理を円滑に遂行することが可能になる.

4 .

LPjRSS

RSS は，製油所非線形シミュレーション・システムとして開発され，個々のプロセスのシミュレーション，各プロセスのネットワーク化，原料油・燃料油・ガソリンなどのブレンディング，経済計算，ケース・スタディ相互の比較， LP 計数の生成などの機能をもっている.個々のプロセス・モテザルは，本来技術計算用に開発されたものでその精度は生産計画だけでなく，技術解析や技術レベルの問題検討にも十分堪えられる. RSS の構成を図 5 に示した. 約 500種の原油データを貯える原油データ・ベースより，蒸留塔で寸土任意の蒸留範囲の留分につ

4

1

2

(22) 原料 j由の処理製品のブレント経済性フ。ロセス・モテソレのネットワーク続済性評価モデル -蒸穏塔・按解分解装;r. ・改íi装置・脱硫装置・エチレン製造装置・その他図 5

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System の構成いて，収率，蒸留曲線，性状などのデータが提供され，油の流れを定義し，プロセスやブレンダーのネットワークを組むことにより，石油精製のモデルを容易に構成することができる. RSS では，問題が生じた特定のプロセスのまわりに限ってモデルを組み検討することも，また製油所全体のモデルによりシミュレーションを行なうことも可能である. ここで，

R

S

S のモデルと実績データとが，どのようにかかわりあうかを見てみよう. RSS の各プロセス・モデルは，一種の標準モデルであるから，実プラントの個々のプロセスとの若干のずれはどうしても生じてくる.そこで， RSS のモデルには，チューンナップ・ファクターとし、う補正項が含まれており，その補正項で実プラントとの偏差を解消できるようになっている.実際のプロセスを正しく把握するとし、う意味で，運転データや，プロセスの技術管理データから計算されるチューンナップ・ファクターは，それ自体が重要な運転管理データである.そこで，チューンナップ・ファクター自体をデータ・ベース化し，チューンナップ・ファクターを解析しながら，シミュレーション・スタディで使用する，最も信頼できるチューンナップ・ファクターを逐次更新している.

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非線形性への対応限界収率の考え方図 6

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System と LP もよし、)が，システム化されていることになる. このように，

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S でもモデルとデ}タの結びつきがシステム化されて，精度のよいシミュレーションが保証されるのである. RSS と LP の機能比較を図 6 に示した.

R S

S

は非線形モデルであるから，特に非線形性が問題になるプロセスを対象とする場合有力である. ただし，最適化の機能はないので，ケース・スタディによって最適運転を探索することになる. 図 7 に，

R S

S の役割と適用範囲について要約した.

R S

S は，プロセス解析のためのシミュレーション・ツールであると同時に，生産計画上の問題を検討するための LP のサイド・スタディ用ツールとして広い適用範囲をもっている. 特に RSS には， LP 計数の生成機能があり，限界収率にもとづく LP 計数を提供するので， LP モデルとの整合性についても十分視野に入れることができる. 図 8 に，従来の平均収率ベースの LP 計数と，限界収率ベースの LP 計数の考え方の比較を示した.特に RSS による検討 -プロセスの運転性能の tl~j~' -新規運転領域の模索 -プロセス改造による運転改普の倹討 -触媒の選択・交換・再生の倹討限界収率 P=AF+B 平均líY.率 P=A'F 図 8 限界収率と平均収率場合，限界収率モデルのほうが精度を向上させることができる. RSS では，ベースとなる原料油量 F に対して，その増分ム F を含む F+ ム F の収率を求め，その傾きから増分ム F の限界収率 A を計算する. 限界収率ペースの LP の式は，次のようになる.

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L; Axi ・ Xi+B

ここで， P: 製品量，

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Fi : 原料油 i の量，

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AXi :

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B: 定数項，

kljD

当社では，線形近似で十分表現できるプロセスについては，従来どおり平均収率ベースの LP 計 LP を経由する検討 -原油，除、料 t由の選択 -生産計画パターン -プロセスの運転条例 +標準収率の選択 _{+標準原単位} -収率符王軍 -運転閃子の -設備計画I の検討経済性寄与率の把11l'

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LP~I~数の牛成・管理 e icl:適化の制約の把摂ー.-J 、、F プロセスの非線形性を考慮しなければならないような 1984 年 7 月号プロセス解析生産計画の問題図 7 R S S の役割と適用範囲 (23)

4

1

3

(7)

数を用いているが，流動接触分解装置など非線形性の強いプロセスについては，

R S

S

による限界収率ベースの LP 計数を適用し，より精度のよい生産計画をめざしている.

5 .

おわりに石油精製業の生産管理体系におけるモデ、ルとデータについて，当社の例を中心に整理してみた. 生産管理体系は，いわゆる plan-do-see の各機能がパランスよく整備されていることが大切である. 3 つの機能のいずれかが弱 L 、とすれば，全体の生産管理体系もその一番弱 L 、機能のレベルしかもちえない.さらに， plan-do-see の各機能は，独立に強化されても，全体の生産管理体系の充実につながるとはかぎらない. plan-do-see の各機能は，それぞれ他の機能と有機的に結びついていなければならず，他の機能を刺激し，他の機能の発展を促す方向で強化されなければならない. これを，モデルとデータという視点で言いなおせば，各レベルのモデルと実データのモニタリングは，相互に刺激しあし、，他を活性化するようなシステムのなかで機能させることが大切で、ある. 参ラ考文献

[

1 J

前野拓也 :LP の常用化.オベレーションズ・リサーチ， 20, 7 (1975), 23--29

[2J

小田部費:東亜燃料における OR 活動.オベレーションズ・リサーチ， 22, 11(1977), 670-675 .，.・H・...・・_...・-・...・-・園町田園圃圃....-・-田園田園田園・a・m・-・・園田園田町四回百

特集「暮しの ORJ の原稿募集

自然科学，とりわけ物理学においてでありますが，ブリキの菓子箱などを使った簡単な実験道具を使って一見些細に見える現象を解明し，それが歴史の流れを変えるほどの概念，法則，分析・測定方法の発見の糸口になったことが数多くありましたように，日常の忙しさの中で見過ごされがちな暮しの中での一見些細な OR 的現象を，在来の概念や手法にとらわれることなく，子供のような素朴な目と，詩人のような発想と，そして OR マン・ OR 研究者としての級密さをもって眺め直すとき，案外おもしろい知見に到達するかもしれません. 1.タクシー相乗りにおける合理的割勘とは? 2. 異なる生活様式をとる親子 3 人が団策する居間のレイアウトは? 3. いつ，いくらぐらい，どの生命保険に加入するか? 4. コストパーフォーマンスが毎年いちじるしく向上するパソコンをいつ購入するか? 5. 閉店間ぎわでの鮮魚の値切り方は? 6. フイツシングでの寄餌のうまい蒔き方は?一等々. これらは本社費の各事業部への配分，多目的問題としての工場のレイアウト，リスクの評価と管理，設備投資，資材購入における価格交渉，広告予算の適正な分散投資，といった現実の企業経営の中で直面する諸問題とも密接に関連したものばかりであります. 日常生活の中で直接われわれ自身の経験としてとらえる問題は，その構造が比較的単純であるが故に

4

1

4

(24) 見通しがつきやすいという点で，それほど深いかかわりをもたない第三者的システムについてのことがらを考察するよりもはるかに真に迫った，そして責任のもてる分析が可能なはずです. このような，趣味，娯楽，ゲーム，スポー門家計，旅行ーなど，日常の暮しの中でお気づきの OR 的問題を，多少の，そしておもしろくなるなら大胆な脚色を加えても結構ですので，下記要領にしたがってまとめお送りください.できれば次のような結論様式にてまとめられることをおすすめします. 「…したがってこの種の問題は既存の…手法を用いて解ける.

J

r これは…という点でおもしろいモデルになり得る.

J

r これに対しては在来の L 、かなる手法をもってしてもスッキリとした答を与えられない.

J

I この種の問題に対してはまったく新しい概念が必要となろう」… (OR 誌編集委員会生田誠三) 応募要領字数: 3000文字 (B 5 判 400 字原稿用紙 7.5 枚刷上り 2 頁) 原稿締切: 59年 8 月末日送り先:学会事務局掲載: 59年 12 月号予定(応募多数の場合の掲載可否につきましては編集委員会で決定いたします.興味深いものについては別号にても順次掲載を予定しています) オベレーションズ・リサーチ © 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.