NEC、産業技術総合研究所(産総研)、三井化学、オメガシミュレーションの4者は11月16日、化学プラントなどの大規模インフラの運転を支援する論理思考AIと、シミュレータ上に再現したミラープラントを組み合わせた運転支援システムを構築し、運転員の手動操作と比較して40%効率的な運転ができることを三井化学のプラントで実証したと発表した。

化学プラントにおける生産量や生産品を変更する運転変更操作では、安全を見ながら操作する必要があるため、運転員が手動で、あるいはベテラン運転員の操作をルールベース化し手順通りに再現したシーケンス制御を使用して行っている。プラント状態はゆるやかに変化するため、最適となるまでの運転変更操作に数時間から半日程度を要することがあるという。

  • 化学プラント運転における同技術の効果

  • 実証システム概要

同技術は、最適操作を学習する強化学習技術を独自に拡張したもので、シミュレーションで試行錯誤すべき手順の対象を、マニュアルや運転規約などに記載された情報から論理推論を用いて絞り込むことができる。これにより、プラント状態に合わせて無駄のない最適操作を生成できるため、運転変更にかかる時間が短縮され、原料や使用スチーム量の削減が可能だ。

  • AIによる操作と手動操作の比較

また、マニュアルにひもづいた操作の根拠と想定されるシミュレーション結果を運転員に提示することで、運転員が操作の可否を判断できるとのことだ。