FCC装置運転最適化AIとしてFCC反応最適化AIとFCCアフターバーン予測AIの2つがあり、ご要望に応じて何れか一方あるいは両方の導入が可能です。

FCC反応最適化AI

FCC装置での複雑な反応に関連し、以下の運転上の課題があります。

• 現状は、活性を含む触媒性状の把握に数週間を要しリアルタイムに把握できない。
• また、原油種に応じた最適運転条件の設定方法が確立されていない。

それらの課題に対し、千代田のFCC反応最適化AIでは、過去の運転状態を学習したAIがFCC装置の反応状態と最適な運転パラメータをタイムリーに提示します。
また、Cat/Oil比やOil/Steam比最適化、原油種に応じたFCC装置の運転最適化、製品収率改善AIも開発中です。
将来的にはRTO/APC（操業最適化/高度制御）との連携によるさらなる運転最適化を目指しています。

導入メリット

• タイムリーな反応活性提示
• 反応活性振れ幅の低減
• 反応活性低下機会の低減
• 生産計画に応じた反応活性での的確な運転

FCCアフターバーン予測AI

FCC装置再生塔では、特に運転ロードが高い場合以下の課題があります。

• 燃焼不良・アフターバーン発生により、サイクロンや下流側配管等装置破損の危険性
• そのため、運転ロードを要求されるところまで上げられない
• アフターバーンの要因は多岐にわたるため、効果的なアフターバーン対策が取れない

それらの課題に対し、千代田のFCCアフターバーン予測AIでは、運転データから学習したAIが以下を予測し、運転支援を行います。

• アフターバーン発生を事前に予測
• アフターバーンの過酷度推移をリアルタイムにマッピング
• 同時にアフターバーンの原因を表示

将来的にはRTO/APC（操業最適化/高度制御）との連携によるさらなる運転最適化を目指しています。

導入メリット

• 事前にアフターバーン発生を予測することで回避対応を可能に
• アフターバーン過酷度の見える化により、過酷度推移の方向性把握が可能に
• アフターバーンの要因のリアルタイム見える化により、アフターバーン改善のヒントを提供