メタノール注入量の制御――プロセス最適化の核心課題
TAME工程におけるメタノール注入量の制御は、ガソリン添加剤の生産において重要な工程です。
しかし従来の方法では、エンジニアが工程サンプルを手動で採取し、数時間を要するオフライン分析によってのみメタノール残存量を確認できるため、リアルタイムでの対応が難しく、非効率的でした。
工程の最適化と安定した品質維持のためには、メタノール残存量を正確に予測し、注入量を即座に調整できるAIベースのアプローチが求められます。
時系列データに基づくメタノール残存量予測AIモデルの開発
時系列データの特性を反映し、統計的検定に基づいて最適な区間を選定するとともに、類似した分布を持つ学習データセットとテストデータセットを分離し、モデルの信頼性を確保します。
生産ラインごとの設備稼働区間を認識できるよう、温度比や温度差といった派生変数を追加する工程特化型の特徴量エンジニアリングを行い、メタノール残存量の予測精度を向上させます。
さらに、補間（interpolation）、リサンプリング（resampling）、タイムラグ処理（timelag）などを通じて、メタノール残存量と設備温度の相関関係を分析し、予測モデルの安定性と精密度を改善します。
リアルタイムのメタノール残存量予測でサンプリング・分析時間を削減
工場のセンサーデータのみを用いてメタノール残存量をリアルタイムで予測し、オフラインでのサンプリング・分析にかかる時間を削減するとともに、エンジニアの作業効率を向上させます。
データドリブンな分析によってメタノール残存量と設備温度の関係を明確に立証し、現場エンジニアの経験的判断を補完して意思決定の根拠を提供し、工程最適化を支援します。
