LNGプラントや製油所の運転において、酸性ガスを除去するための装置(酸性ガス除去設備)にしばしば発生するフォーミング(発 泡現象)は従来運転員の経験に基づき対応してきた大変悩ましい課題です。フォーミングは突然発生し、対応が遅れれば、仕様外 製品の生産、プラントの生産量低下や最悪の場合は計画外プラント停止となり機会損失に繋がります。

あるLNGプラントでは、年間数百件のフォーミングの対応に追われておりました。 こうした問題に対応するため、千代田はプラ ントの実運転データを用いて、設備に発生する半数以上のフォーミングを1時間以上前に検知、予測するAIモデルを開発しました。 このシステムにより、プラント操業の安定化が実現し、年間数十万ドルの機会損失の低減が可能となります。