JP2022525381A - 処理装置、処理方法、および、処理プログラム - Google Patents

処理装置、処理方法、および、処理プログラム Download PDF

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Abstract

液化原料を貯蔵するタンクの将来の状態を詳細に予測して、当該タンクを含むプラントの操業計画を立てることが望ましい。液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、液化原料の受入計画を入力して、タンク内における液化原料の密度の推移に少なくとも基づいて、将来のタンク状態を予測する予測モデルと、予測されたタンク状態に基づいて、タンクを含むプラントの操業計画を出力する操業計画出力部と、を備える、処理装置を提供する。

Description

本発明は、処理装置、処理方法、および、処理プログラムに関する。
従来、タンクごとの熱量の管理範囲を考慮したＬＮＧ（Ｌｉｑｕｅｆｉｅｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｇａｓ：液化天然ガス）の受入計画を策定する方法が知られている。（例えば、特許文献１参照）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０１３－１６４６７２号公報
液化原料を貯蔵するタンクの将来の状態を詳細に予測して、当該タンクを含むプラントの操業計画を立てることが望ましい。
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、処理装置を提供する。処理装置は、液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、液化原料の受入計画を入力して、タンク内における液化原料の密度の推移に少なくとも基づいて、将来のタンク状態を予測する予測モデルを備えてよい。処理装置は、予測されたタンク状態に基づいて、タンクを含むプラントの操業計画を出力する操業計画出力部を備えてよい。
予測されたタンク状態に基づいて、受入計画を更新する受入計画更新部を更に備えてよい。
予測されたタンク状態に基づいて、液化原料に添加する添加原料の流量を算出する流量算出部を更に備えてよい。
受入計画更新部は、添加原料の流量を少なくとも成分に含む目的関数を用いて、受入計画を更新してよい。
受入計画更新部は、添加原料の流量を最小化するように、受入計画を更新してよい。受入計画更新部は、タンクに関連する操業を最小化するように、受入計画を更新してよい。
受入計画は、複数のタンクのうちのいずれに液化原料を受け入れるか、複数のタンクのうちのいずれから液化原料を払い出すか、および、複数のタンクのうちのいずれのタンク間で液化原料を移送するか、の少なくとも何れかの計画を含んでよい。
予測モデルは、少なくとも液化原料が気化するＢＯＧの推移に基づいて、将来のタンク状態を予測してよい。
予測モデルは、少なくともタンクに貯蔵されている液化原料の密度、および、タンクに受け入れる液化原料の密度に基づいて、将来のタンク状態を予測してよい。
液化原料をタンクから払い出したときの液化原料の払出状態を取得する払出状態取得部と、液化原料の払出状態、および、予測されたタンク状態に基づいて、予測モデルを更新するモデル更新部と、を更に備えてよい。
本発明の第２の態様においては、処理装置が処理する処理方法を提供する。処理方法は、液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、液化原料の受入計画を入力して、タンク内における液化原料の密度の推移に少なくとも基づいて、将来のタンク状態を予測することを備えてよい。処理方法は、予測されたタンク状態に基づいて、タンクを含むプラントの操業計画を出力することを備えてよい。
本発明の第３の態様においては、処理プログラムを提供する。処理プログラムは、コンピュータにより実行されてよい。処理プログラムは、コンピュータを、液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、液化原料の受入計画を入力して、タンク内における液化原料の密度の推移に少なくとも基づいて、将来のタンク状態を予測する予測モデルとして機能させてよい。処理プログラムは、コンピュータを、予測されたタンク状態に基づいて、タンクを含むプラントの操業計画を出力する操業計画出力部として機能させてよい。
なお、上記の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
本実施形態に係る処理装置１００のブロック図の一例を示す。 本実施形態に係る処理装置１００が制御対象とするプラント２００の一例を示す。 本実施形態に係る処理装置１００の処理フローの一例を示す。 本実施形態の変形例に係る処理装置１００のブロック図の一例を示す。 本実施形態の他の変形例に係る処理装置１００のブロック図の一例を示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
図１は、本実施形態に係る処理装置１００のブロック図の一例を示す。本実施形態に係る処理装置１００は、液化原料を貯蔵するタンクの将来の状態を詳細に予測して、当該タンクを含むプラントの操業計画を出力する。
処理装置１００は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。このようなコンピュータシステムもまた広義のコンピュータである。また、処理装置１００は、コンピュータ内で１または複数実行可能な仮想コンピュータ環境によって実装されてもよい。これに代えて、処理装置１００は、液化原料のプラントの操業用に設計された専用コンピュータであってもよく、専用回路によって実現された専用ハードウェアであってもよい。また、処理装置１００がインターネットに接続可能な場合、処理装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。
本実施形態の処理装置１００は、一例として、液化原料としてＬＮＧを扱うプラントを制御対象としてよい。ＬＮＧは、メタンを主成分とし、その他に、エタン、プロパン、ブタン、ペンタン、および、窒素等の成分を含む混合物からなり、各成分の含有割合は産地によって大きく異なる。ＬＮＧは、このような混合物からなる天然ガスを、約－１６２℃に冷却して液化したものであり、液化すると体積が元の約１／６００となることから、タンカーでの大量輸送が可能となる。以降、処理装置１００は、液化原料としてこのようなＬＮＧを扱うプラントを制御対象とする場合を一例として説明するが、これに限定されるものではない。処理装置１００は、他の液化原料を扱うプラントを制御対象としてもよい。
処理装置１００は、受入計画取得部１１０、タンク状態取得部１２０、予測モデル１３０、受入計画更新部１４０、および、操業計画出力部１５０を備える。
受入計画取得部１１０は、液化原料の受入計画を取得する。受入計画取得部１１０は、例えば、ネットワークを介して他の装置または同一装置内の他の機能部から受入計画を取得する。これに代えて、または加えて、受入計画取得部１１０は、ユーザによるキーボード操作およびマウス操作等を受け付け、ユーザ入力を介して受入計画を取得してもよいし、データを記憶可能なメモリデバイス等を介して受入計画を取得してもよい。また、後述するように、受入計画更新部１４０が受入計画を更新する場合、受入計画取得部１１０は、更新された受入計画を受入計画更新部１４０から取得してもよい。受入計画取得部１１０は、取得した受入計画を予測モデル１３０へ供給する。
タンク状態取得部１２０は、液化原料を貯蔵するタンクの状態を示すタンク状態を取得する。タンク状態取得部１２０は、例えば、ネットワークを介して、制御対象とするプラントからタンク状態を取得する。これに代えて、または加えて、タンク状態取得部１２０は、ユーザによるキーボード操作およびマウス操作等を受け付け、ユーザ入力を介してタンク状態を取得してもよいし、データを記憶可能なメモリデバイス等を介してタンク状態を取得してもよい。また、制御対象とするプラントが分散制御システム（ＤＣＳ：Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ）により制御される場合、タンク状態取得部１２０は、ＤＣＳからタンク状態を取得してもよい。または、Ｄａｔａ ｈｉｓｔｏｒｉａｎ装置またはＬＮＧ計算機からタンク状態を取得してもよい。または、操業情報管理システム（ＰＩＭＳ：Ｐｌａｎｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）から取得してもよい。タンク状態取得部１２０は、取得したタンク状態を予測モデル１３０へ供給する。
予測モデル１３０は、液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、液化原料の受入計画を入力して、タンク内における液化原料が気化するＢＯＧの推移と受入液化原料の方法による密度の推移に少なくとも基づいて、将来のタンク状態を予測する。これについては後述する。予測モデル１３０は、予測したタンク状態を、受入計画更新部１４０へ供給する。
受入計画更新部１４０は、予測されたタンク状態に基づいて、受入計画を更新する。受入計画更新部１４０は、更新した受入計画を、受入計画取得部１１０および操業計画出力部１５０へ供給する。
操業計画出力部１５０は、予測されたタンク状態に基づいて、液化原料を貯蔵するタンクを含むプラントの操業計画を出力する。受入計画更新部１４０が受入計画を更新する場合、操業計画出力部１５０は、更新された受入計画に基づいてプラントの操業計画を出力する。そして、操業計画出力部１５０は、例えば、ネットワークを介して、制御対象とするプラントへ操業計画を出力する。これに代えて、または加えて、操業計画出力部１５０は、モニタに操業計画を表示出力してもよいし、データを記憶可能なメモリデバイス等に操業計画を書き込んで出力してもよい。また、制御対象とするプラントがＤＣＳにより制御される場合、操業計画出力部１５０は、ＤＣＳへ操業計画を出力してもよい。
図２は、本実施形態に係る処理装置１００が制御対象とするプラント２００の一例を示す。プラント２００は、ＤＣＳにより制御されてよい。ＤＣＳは、例えば、システムを構成する機器毎に制御装置を有し、制御装置同士がネットワークで接続されて相互に通信および監視が可能であってよい。本図においては、プラント２００が、液化原料としてＬＮＧを扱い、熱源を用いてＬＮＧを液体から気体に戻すとともに、ＬＰＧ（Ｌｉｑｕｅｆｉｅｄ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ Ｇａｓ）を添加して予め定められた供給熱量に調整した後、保安のために付臭剤を添加して付臭し、都市ガスとして需要者へ供給する場合を一例として説明する。または、熱源を用いてＬＮＧを液体から気体に戻したガスを発電用燃料として供給する。一般に、天然ガス田、液化基地、ＬＮＧタンカーによる海上輸送、および、ＬＮＧ受入基地等が統合されて、ＬＮＧチェーンを形成している。本実施形態に係る処理装置１００が制御対象とするプラント２００は、例えば、このようなＬＮＧチェーンにおけるＬＮＧ受入基地であってよい。
プラント２００は、例えば、液化原料としてのＬＮＧを積載したＬＮＧタンカー、および、添加原料としてのＬＰＧを積載したＬＰＧタンカーを受け入れる受入基地であってよい。プラント２００は、複数のＬＮＧタンク２１０ａ～ｎ（「ＬＮＧタンク２１０」と総称する。）、ＬＰＧタンク２２０、複数の気化設備２３０ａ～ｎ（「気化設備２３０」と総称する。）、熱量調整設備２４０、および、付臭設備２５０を備える。
ＬＮＧタンク２１０は、ＬＮＧの貯蔵用貯槽である。一般に、地上式や地下式等があるが、ＬＮＧタンク２１０は、どのような種類のタンクであってもよい。ＬＮＧタンク２１０は、ＬＮＧタンカーに積載されたＬＮＧを、アンローディングアームを介してタンク内に受け入れ、貯蔵する。そして、ＬＮＧタンク２１０は、需要者へ都市ガスを供給する場合に、貯蔵されたＬＮＧを払い出す。ここで、ＬＮＧタンク２１０に受け入れるＬＮＧを受入ＬＮＧ、ＬＮＧタンク２１０に貯蔵されているＬＮＧを貯蔵ＬＮＧ、および、ＬＮＧタンク２１０から払い出されるＬＮＧを払出ＬＮＧ、とそれぞれ定義するものとする。また、ＬＮＧタンク２１０は、複数のタンクのうちのいずれかのタンク間でのＬＮＧの移送も可能であるものとする。
ＬＰＧタンク２２０は、ＬＰＧの貯蔵用貯槽である。ＬＰＧタンク２２０は、ＬＰＧタンカーに積載されたＬＰＧを、アンローディングアームを介してタンク内に受け入れ、貯蔵する。そして、ＬＰＧタンク２２０は、需要者へ都市ガスを供給する場合に、貯蔵されたＬＰＧを添加原料として払い出す。
気化設備２３０は、需要者へ都市ガスまたは発電燃料を供給する場合に、ＬＮＧタンク２１０から払い出された払出ＬＮＧを、気体に戻す設備である。海水を熱源とするオープンラック式や水中バーナーによる温水を熱源とするサブマージド式等があるが、気化設備２３０は、どのような種類の気化設備であってもよい。なお、本図においては、一例として、複数の気化設備２３０が複数のＬＮＧタンク２１０の出力にそれぞれ設けられた場合を一例として示したが、これに限定されるものではない。気化設備２３０は、ＬＮＧを気化し得る様々な位置に設けられていてよく、例えば、熱量調整設備２４０の出力に設けられていてもよい。気化設備２３０は、ＬＮＧを気化した天然ガスを熱量調整設備２４０へ供給する。
熱量調整設備２４０は、ＬＮＧを気化した天然ガスの熱量が予め定められた供給熱量、例えば、都市ガスとして供給する場合は、４０～４５ＭＪ／ｍ３Ｎ程度となるように、天然ガスにＬＰＧやＮ２などの添加剤を添加して、天然ガスの熱量を調整する設備である。
付臭設備２５０は、熱量が調整された天然ガスに付臭剤を添加して、天然ガスを付臭する設備である。ＬＮＧを気化した天然ガスは無色無臭であるため、付臭設備２５０は、保安のために天然ガスを付臭する。
図３は、本実施形態に係る処理装置１００の処理フローの一例を示す。ステップ３１０において、処理装置１００は、ＬＮＧタンク２１０のタンク状態を取得する。例えば、タンク状態取得部１２０は、ネットワークを介してＤＣＳからＬＮＧタンク２１０のタンク状態を取得する。または、Ｄａｔａ ｈｉｓｔｏｒｉａｎ装置またはＬＮＧ計算機からタンク状態を取得してもよい。または、操業情報管理システム（ＰＩＭＳ）から取得してもよい。一例として、タンク状態取得部１２０は、ＬＮＧタンク２１０に貯蔵されている貯蔵ＬＮＧの在庫量、熱量、組成比、および、密度等を含むタンク状態を取得してよい。
ステップ３２０において、処理装置１００は、液化原料の受入計画を取得する。例えば、受入計画取得部１１０は、ネットワークを介してＬＮＧの受入計画を取得する。一例として、受入計画取得部１１０は、入船計画、需要計画、および、タンク状態等に基づいて、数理計画法により決定された受入計画を取得してよい。また、受入計画取得部１１０は、各種制約条件を考慮して決定された受入計画を取得してよい。ここで、入船計画は、例えば、船の種別、入船日時、ＬＮＧ積載量、積載ＬＮＧの産地、熱量、組成比、および、密度等を含んでいてよい。また、需要計画は、例えば、用途（都市ガス用および発電用等）および用途別の需要量等を含んでいてよい。また、タンク状態は、例えば、複数のＬＮＧタンク２１０にそれぞれ貯蔵されている貯蔵ＬＮＧの在庫量、熱量、組成比、および、密度等を含んでいてよく、ステップ３１０において取得したタンク状態と同じものであってもよい。また、制約条件は、例えば、ＬＮＧタンク２１０の容量上限値、容量下限値、および、異種ＬＮＧ混合の可否等のタンク制約、バース（船が入船する基地の桟橋）制約、受入/貯留優先指定、および、保守計画等を含んでいてよい。
そして、これらデータに基づいて決定された受入計画は、例えば、どの船をどの基地に受け入れるかを示す配船計画、および、複数のタンクのうちのいずれに液化原料を受け入れるか、複数のタンクのうちのいずれから液化原料を払い出すか、および、複数のタンクのうちのいずれのタンク間で液化原料を移送するか、の少なくとも何れかの計画を含むタンク繰り計画等を含んでいてよい。すなわち、受入計画取得部１１０は、どの基地にどのＬＮＧタンカーを受け入れるか、タンカーに積載されたＬＮＧを複数のＬＮＧタンク２１０のうちのいずれのＬＮＧタンク２１０に受け入れるか、複数のＬＮＧタンク２１０のうちのいずれのＬＮＧタンク２１０からＬＮＧを払い出すか、および、複数のＬＮＧタンク２１０のうちのいずれのＬＮＧタンク２１０間でＬＮＧを移送するか、等を含む受入計画を取得してよい。
なお、本フローにおいては、一例として、処理装置１００がタンク状態を取得してから受入計画を取得する場合を一例として説明したが、これに限定されるものではない。処理装置１００は、受入計画を取得してからタンク状態を取得してもよい。すなわち、ステップ３１０とステップ３２０の順番は逆であってもよい。
ステップ３３０において、処理装置１００は、ＬＮＧタンク２１０の将来のタンク状態を予測する。例えば、予測モデル１３０は、ステップ３１０で取得したＬＮＧタンク２１０のタンク状態、および、ステップ３２０で取得したＬＮＧの受入計画を入力して、タンク内におけるＬＮＧの密度の推移に少なくとも基づいて、ＬＮＧタンク２１０の将来のタンク状態を予測する。この際、処理装置１００は、一例として、タンク内におけるＬＮＧの状況を把握するために、ＣＦＤ（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｆｌｕｉｄ Ｄｙｎａｍｉｃｓ：数値流体力学）シミュレーションを実施してよい。
予測モデル１３０は、少なくとも液化原料が気化するＢＯＧ（Ｂｏｉｌ Ｏｆｆ Ｇａｓ）の推移に基づいて、将来のタンク状態を予測してよい。ＬＮＧを輸送および貯蔵する場合に、外部からの自然入熱等によってＬＮＧが気化してガスが発生する。これを、ＢＯＧという。ＬＮＧタンク２１０に貯蔵されている貯蔵ＬＮＧは、タンク外部からの自然入熱により、０．１～０．２％／日［質量％］程度の割合でＢＯＧ（主に、メタン）を発生し、時間の経過とともに濃縮（重い成分の割合が増加）していくため、密度が高くなっていく。そして、このようなＢＯＧの発生量は、時間の経過とともに変化し密度差を考慮して受入方法を検討するが、この違いによりＢＯＧ発生率も変化する。本実施形態に係る予測モデル１３０は、ＢＯＧの推移、換言すれば、ＢＯＧの影響による密度の推移に基づいて、将来のタンク状態を予測するので、より詳細に将来のタンク状態を予測することができる。
また、予測モデル１３０は、少なくともタンクに貯蔵されている液化原料の密度、および、タンクに受け入れる液化原料の密度に基づいて、将来のタンク状態を予測してよい。一例として、予測モデル１３０は、質量保存方程式、運動量保存方程式、および、エネルギー保存方程式を支配方程式とし、乱流モデルや他の物理モデルを考慮したＣＦＤシミュレーションにより、将来のタンク状態を予測する。貯蔵ＬＮＧおよび受入ＬＮＧの２流体が混合していく様、すなわち、ＬＮＧの密度の推移、さらには、ＬＮＧの密度分布の推移は、例えば、貯蔵ＬＮＧの密度、受入ＬＮＧの密度、および、貯蔵ＬＮＧの在庫量等のパラメータに依存する。したがって、本実施形態に係る予測モデル１３０は、このように、タンクに貯蔵されている液化原料の密度、タンクに受け入れる液化原料の密度、および、タンクに貯蔵されている液化原料の在庫量をも考慮した密度の推移、さらには、密度分布の推移に基づいて、将来のタンク状態を予測するので、より詳細に将来のタンク状態を予測することができる。
また、貯蔵ＬＮＧよりも軽質のＬＮＧをタンク上部から注入、または、貯蔵ＬＮＧよりも重質のＬＮＧをタンク下部から注入した場合、軽質分と重質分との間で層状化が生じる場合がある。また、一旦、層状化すると、上部のＬＮＧは更なる入熱により液体温度が上昇し、ＢＯＧとして軽質分（メタン等）を発生させることから、重質化する。一方、下部のＬＮＧは入熱により液体温度が上昇するものの、上部には軽質のＬＮＧが存在するためＢＯＧを発生させることができないまま、軽質化する。そして、上下部のＬＮＧの密度差が一定以上小さくなると、タンク内にロールオーバーと呼ばれる対流が生じる。そうすると、ロールオーバーによりタンク上部に上がった重質ＬＮＧからは急激にＢＯＧが発生する。本実施形態に係る予測モデル１３０は、このような層状化をも考慮したあるいは受入方式によるＢＯＧ発生量の変化を考慮した密度の推移に基づいて将来のタンク状態を予測するので、より詳細に将来のタンク状態を予測することができる。
このように、処理装置１００は、予測モデル１３０を用いて、ＬＮＧの密度の推移に少なくとも基づいてＬＮＧタンク２１０のタンク状態をダイナミックにシミュレーションするので、予測モデル１３０を、現実のＬＮＧタンク２１０と同等のタンク状態を模擬するミラーモデルとして機能させることができる。そして、処理装置１００は、現在のタンク状態からダイナミックシミュレーションを行うことによって、将来のＬＮＧタンク２１０のタンク状態の予測、すなわち、ＬＮＧタンク２１０のタンク状態の過渡予測をすることができる。
ステップ３４０において、処理装置１００は、受入計画を更新するか否かを決定する。例えば、受入計画更新部１４０は、予測モデル１３０によって予測されたＬＮＧタンク２１０の将来のタンク状態に基づいて、受入計画の更新の有無を判定する。そして、ステップ３４０において、更新すると判定した場合には、処理装置１００は、受入計画を更新してステップ３１０に戻し、処理を繰り返す。この際、例えば、受入計画更新部１４０は、将来のタンク状態が、貯蔵ＬＮＧの熱量、組成比、および、密度等の制約を満たすように、複数のタンクのうちのいずれに液化原料を受け入れるか、複数のタンクのうちのいずれから液化原料を払い出すか、および、複数のタンクのうちのいずれのタンク間で液化原料を移送するか、の少なくとも何れかの計画を含むタンク繰り計画等の受入計画を更新してよい。例えば、将来のタンク状態として、貯蔵ＬＮＧの熱量の下限値を下回る、または、貯蔵ＬＮＧの熱量の上限値を上回る状態が予測された場合には、複数のタンクのうちの何れに液化原料を受け入れるか等の計画を変更してよい。また、例えば、密度差の大きい異種ＬＮＧを混合する場合に、層状化やロールオーバーの発生が予測され、ＢＯＧの発生量がＢＯＧ消費予測量を上回らないように複数のタンクのうちの何れに液化原料を受け入れるか等の計画を変更してよい。
ステップ３４０において、受入計画を更新しないと判定した場合には、ステップ３５０において、処理装置１００は、最終的な受入計画に従って、プラント２００の操業計画を出力する。この際、例えば、操業計画出力部１５０は、ネットワークを介してＤＣＳへ操業計画を出力してよい。
このように、本実施形態に係る処理装置１００によれば、予測モデル１３０が、液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、液化原料の受入計画を入力して、タンク内における液化原料の密度の推移に少なくとも基づいて、将来のタンク状態を予測するので、より詳細に将来のタンク状態を予測することができる。そして、操業計画出力部１５０は、予測されたタンク状態に基づいて、タンクを含むプラントの操業計画を出力するので、予測モデル１３０により予測されたタンク状態を反映させたプラントの操業計画を出力することができる。従来、ＬＮＧチェーンにおいては、ＬＮＧの産地が限定されていたが、近年様々な産地からのＬＮＧを受け入れることから、貯蔵ＬＮＧと受入ＬＮＧの混合が非常に重要となる。受入時の混合を適正に行わないと、層状化、および、ロールオーバーといった現象が発生し大量のＢＯＧガスが発生し大気放出および設備破壊や過多な添加剤の増加につながる恐れもある。本実施形態に係る処理装置１００によれば、現在のタンク状態から、例えば、ダイナミックシミュレーションを行うことによって、将来のＬＮＧタンク２１０のタンク状態を詳細に予測するので、１基のタンクに異種ＬＮＧを混合貯蔵させた場合でも、より詳細にタンク状態を予測することができる。そして、処理装置１００は、予測した将来のタンク状態に基づいてタンク繰り計画等の受入計画を更新するので、層状化やロールオーバーのリスクを事前に極小化することができる。
図４は、本実施形態の変形例に係る処理装置１００のブロック図の一例を示す。本図においては、図１と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。本図において、処理装置１００は、流量算出部４１０を更に備える。
流量算出部４１０は、予測モデル１３０の出力に接続され、予測モデル１３０によって予測されたタンク状態に基づいて、液化原料に添加する添加原料の流量を算出する。流量算出部４１０は、例えば、予測モデル１３０によって予測されたタンク状態に基づいて、直接的に、または、間接的に（例えば、予測されたＬＮＧの組成比や密度から）、払出ＬＮＧの単位体積当たりの熱量［ＭＪ／ｍ３］を推測する。次に、流量算出部４１０は、推測した払出ＬＮＧの単位体積当たりの熱量と、ＬＰＧの単位体積当たりの熱量（１００ＭＪ／ｍ３程度）とから、供給するガスが都市ガスの送出熱量（４０～４５ＭＪ／ｍ３Ｎ程度）となるようなＬＮＧとＬＰＧの混合比を算出する。そして、流量算出部４１０は、ＬＮＧとＬＰＧの混合比から、都市ガスとして供給するために熱量調整に必要な添加ＬＰＧの流量を算出する。流量算出部４１０は、このように算出した添加原料の流量を受入計画更新部１４０へ供給する。
受入計画更新部１４０は、流量算出部４１０が算出した添加原料の流量を少なくとも成分に含む目的関数を用いて、液化原料の受入計画を更新する。また、受入計画更新部１４０は、ＬＮＧタンクに関連する操業を最小化するように液化原料の受入計画を更新してもよい。一例として、処理装置１００が、タンク状態の予測、添加原料の流量算出、および、受入計画の更新処理を繰り返し行い、受入計画更新部１４０は、当該目的関数が最小となる計画を最終的な液化原料の受入計画として決定する。この際、例えば、受入計画更新部１４０は、流量算出部４１０が算出した添加原料の流量を最小化するように、液化原料の受入計画を更新してもよい。すなわち、受入計画更新部１４０は、添加原料の流量のみを目的関数の成分として用い、当該目的関数が最少となる計画を最終的な液化原料の受入計画として決定してもよい。したがって、本変形例に係る処理装置１００によれば、ＬＮＧに添加するＬＰＧの量が少なくするように受入計画を更新することによって、都市ガスを生成する際の費用を安くすることができる。
図５は、本実施形態の他の変形例に係る処理装置１００のブロック図の一例を示す。本図においては、図４と同じ機能および構成を有する部材に対して同じ符号を付すとともに、以下相違点を除き説明を省略する。本図において、処理装置１００は、払出状態取得部５１０およびモデル更新部５２０を備える。
払出状態取得部５１０は、実際に液化原料をタンクから払い出したときの液化原料の払出状態を取得する。一例として、払出状態取得部５１０は、実際にタンクから払い出されたＬＮＧから直接計測された払出ＬＮＧの熱量、組成比、および、密度の少なくとも何れかの実測値を取得する。払出状態取得部５１０は、例えば、ネットワークを介して、制御対象とするプラントから払出状態を取得する。これに代えて、または加えて、払出状態取得部５１０は、ユーザによるキーボード操作およびマウス操作等を受け付け、ユーザ入力を介して払出状態を取得してもよいし、データを記憶可能なメモリデバイス等を介して払出状態を取得してもよい。また、制御対象とするプラントがＤＣＳにより制御される場合、払出状態取得部５１０は、ＤＣＳから払出状態を取得してもよい。または、Ｄａｔａ ｈｉｓｔｏｒｉａｎ装置またはＬＮＧ計算機から払出状態を取得してもよい。または、操業情報管理システム（ＰＩＭＳ）から取得してもよい。払出状態取得部５１０は、取得した払出状態をモデル更新部５２０へ供給する。
モデル更新部５２０は、予測モデル１３０の出力に接続され、液化原料の払出状態、および、予測されたタンク状態に基づいて、予測モデルを更新する。一例として、モデル更新部５２０は、実際にタンクから払い出されたＬＮＧから直接計測された払出ＬＮＧの熱量、組成比、および、密度の少なくとも何れかの実測値と、予測モデル１３０によって予測されたタンク状態から推測した払出ＬＮＧの熱量、組成比、および、密度の少なくとも何れかの推測値と、の間の誤差を算出する。そして、モデル更新部５２０は、当該誤差を誤算関数として用いて、誤差が小さくなるように予測モデル１３０を更新する。このように、本変形例に係る処理装置１００によれば、予測モデル１３０によって予測されたタンク状態と、実際にタンクから払い出された液化原料の払出状態とを比較して予測モデル１３０を更新するので、予測モデル１３０の出力による推測値と実測値との間のギャップが小さくなるように予測モデル１３０をチューニングすることができる。なお、処理装置１００が、液化原料の払出状態、および、予測されたタンク状態に基づいて、予測モデル１３０を更新する場合においては、予測モデル１３０として機械学習による学習モデルを用いてもよい。すなわち、予測モデル１３０は、液化原料の払出状態、および、予測されたタンク状態に基づいて、液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、液化原料の受入計画を入力して、将来のタンク状態を出力するように、機械学習された学習モデルであってもよい。
本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
図６は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
１００ 処理装置
１１０ 受入計画取得部
１２０ タンク状態取得部
１３０ 予測モデル
１４０ 受入計画更新部
１５０ 操業計画出力部
２１０ ＬＮＧタンク
２２０ ＬＰＧタンク
２３０ 気化設備
２４０ 熱量調整設備
２５０ 付臭設備
４１０ 流量算出部
５１０ 払出状態取得部
５２０ モデル更新部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インターフェイス
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード

Claims (12)

  1. 液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、前記液化原料の受入計画を入力して、前記タンク内における前記液化原料の密度の推移に少なくとも基づいて、将来の前記タンク状態を予測する予測モデルと、
    予測された前記タンク状態に基づいて、前記タンクを含むプラントの操業計画を出力する操業計画出力部と、
    を備える、処理装置。
  2. 予測された前記タンク状態に基づいて、前記受入計画を更新する受入計画更新部を更に備える、請求項１に記載の処理装置。
  3. 予測された前記タンク状態に基づいて、前記液化原料に添加する添加原料の流量を算出する流量算出部を更に備える、請求項２に記載の処理装置。
  4. 前記受入計画更新部は、前記添加原料の流量を少なくとも成分に含む目的関数を用いて、前記受入計画を更新する、請求項３に記載の処理装置。
  5. 前記受入計画更新部は、前記添加原料の流量を最小化するように、前記受入計画を更新する、請求項４に記載の処理装置。
  6. 前記受入計画更新部は、前記タンクに関連する操業を最小化するように、前記受入計画を更新する、請求項２に記載の処理装置。
  7. 前記受入計画は、複数のタンクのうちのいずれに前記液化原料を受け入れるか、前記複数のタンクのうちのいずれから前記液化原料を払い出すか、および、前記複数のタンクのうちのいずれのタンク間で前記液化原料を移送するか、の少なくとも何れかの計画を含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の処理装置。
  8. 前記予測モデルは、少なくとも前記液化原料が気化するＢＯＧの推移に基づいて、将来の前記タンク状態を予測する、請求項１から７のいずれか一項に記載の処理装置。
  9. 前記予測モデルは、少なくとも前記タンクに貯蔵されている液化原料の密度、および、前記タンクに受け入れる液化原料の密度に基づいて、将来の前記タンク状態を予測する、請求項１から８のいずれか一項に記載の処理装置。
  10. 前記液化原料を前記タンクから払い出したときの前記液化原料の払出状態を取得する払出状態取得部と、
    前記液化原料の払出状態、および、予測された前記タンク状態に基づいて、前記予測モデルを更新するモデル更新部と、
    を更に備える、請求項１から９のいずれか一項に記載の処理装置。
  11. 処理装置が処理する処理方法であって、
    液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、前記液化原料の受入計画を入力して、前記タンク内における前記液化原料の密度の推移に少なくとも基づいて、将来の前記タンク状態を予測することと、
    予測された前記タンク状態に基づいて、前記タンクを含むプラントの操業計画を出力することと、
    を備える、処理方法。
  12. コンピュータにより実行されて、前記コンピュータを、
    液化原料を貯蔵するタンクのタンク状態、および、前記液化原料の受入計画を入力して、前記タンク内における前記液化原料の密度の推移に少なくとも基づいて、将来の前記タンク状態を予測する予測モデルと、
    予測された前記タンク状態に基づいて、前記タンクを含むプラントの操業計画を出力する操業計画出力部と、
    して機能させる、処理プログラム。
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Cited By (1)

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JP2021056738A (ja) * 2019-09-30 2021-04-08 横河電機株式会社 システム、方法、および、プログラム

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102539754B1 (ko) * 2022-04-30 2023-06-05 (주)넵스이엔씨 액화가스 저장탱크 롤오버 예측 및 통합관리 시스템
CN115681821B (zh) * 2022-12-13 2023-04-07 成都秦川物联网科技股份有限公司 用于智慧燃气设备管理的加臭自动控制方法和物联网***

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0633868B2 (ja) * 1988-11-16 1994-05-02 東京瓦斯株式会社 液化ガス貯槽の運転方法
JP5809520B2 (ja) * 2011-10-24 2015-11-11 大阪瓦斯株式会社 貯蔵タンク運用計画導出システム及び方法
JP5752616B2 (ja) 2012-02-09 2015-07-22 東京瓦斯株式会社 受入計画策定方法、及び受入計画策定システム
US11499679B2 (en) * 2017-04-10 2022-11-15 Nippon Yusen Kabushiki Kaisha Tank state estimation method and tank state estimation program

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021056738A (ja) * 2019-09-30 2021-04-08 横河電機株式会社 システム、方法、および、プログラム
JP7302414B2 (ja) 2019-09-30 2023-07-04 横河電機株式会社 システム、方法、および、プログラム

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