日本触媒とNTTコミュニケーションズ（以下、NTT Com）は2月18日、プラントの自動運転を実現するNTT Comの「AI Autopilot System」を活用し、従来は困難とされてきた状態が複雑に変化する化学品製造工程の自動運転に成功したことを発表した。運転員の負荷軽減と技能継承プロセスの効率化が見込めるという。

実験実施の背景

一般的に温度や圧力、濃度など状態が絶えず変化する化学品の製造を行うプラントの運転には知識と経験が必要となるため、自動運転が困難とされる。そのため、安定稼働を継続するための技術継承が重要な課題とされ、運転員の育成に多大な時間を要している。

今回自動運転に成功した化学品製造の工程においても、化学品の純度を高めるための連続蒸留工程で、流入する反応液の組成が流出する留出液の再利用量や組成によって変化することに加え、天候など外部の影響も受けるため、熟練の運転員が集中して常時手動で操作する必要があったという。

  • 状態が複雑に変化する連続蒸留工程

    状態が複雑に変化する連続蒸留工程

実験の概要

両社は今回の実験において、連続蒸留工程の運転データと運転員の操作履歴、運転員が蓄積してきた運転ノウハウを学習させたAIモデルを構築した。NTT Comが提供する「AI Autopilot System」は状態があまり変化しない化学プラントの自動運転向けにこれまで提供してきたが、同システムに学習済みAIモデルを組み込むことで、状態が複雑に変化する連続蒸留工程の自動運転を実現したとのことだ。

  • 実証実験の概要図

    実証実験の概要図

連続蒸留工程では温度制御が重要とされることから、温度制御が正しく行われているかは、連続蒸留工程から留出する単位時間当たりの流出液量で評価した。留出液は連続蒸留工程から流出するほかに断続的に一部再利用されるため、液面計で計測する理想的な留出液面の高さ（理想液面）は時々刻々と変化するという。

これに対し、「AI Autopilot System」に学習済みAIモデルを組み込むことにより、各時間における液面計の実測値と理想液面の誤差が、手動操作時は平均2.38%であったのに対し、AIによる運転時は平均2.06%となった。熟練運転員による手動操作時と比較すると13.5%の改善が見られた。

  • 自動運転時の留出液面の高さの推移および理想液面と実測値との誤差

    自動運転時の留出液面の高さの推移および理想液面と実測値との誤差