抄録
昨年度，カーボンニュートラルに向けた省エネ，創エネの取組み全般について紹介した。今年度は，第2報として現在注力しているCO2削減効果の大きい動力最適化に焦点を当て紹介する。
当社では，動力最適化を多変数モデル予測制御パッケージ(SORTiA™※)にて実現している。SORTiAの特長を生かした自動制御とガイダンスのハイブリッドシステムによる提供，外部環境変化に応じた上下限値自動変更など現場の受容性を高める制御構成に加え，ソフトセンサ，デジタルツイン及びAI技術の活用により動力最適化における課題を解決してきた。
本稿では，紙パルプ，石油精製，化学プラントはじめ多くの業界においてこれまで解決してきた課題を「主蒸気圧力制御に関する課題」「機器効率モデル構築に関する課題」「現場の受容性に関する課題」に分類し，その解決策について報告する。
特に，導入効果に直結する「機器効率モデル構築に関する課題」については，モデル構築におけるデジタルツインの活用及び経年変化はじめ機器効率の変化に応じ機器効率モデルを適応するため新規開発したAIによるモデル自動更新技術について詳しく紹介する。
（※SORTiA™はアズビル株式会社の登録商標である）
