Kumamoto Conv. of JPI (50th Petroleum-Petrochemical Symposium of JPI)

Presentation information

Heavy oil

[1A05-07] Heavy oil 2

Thu. Nov 12, 2020 10:45 AM - 11:30 AM Room A (3F/Conf. Room A4)

Chair:Satoshi Suganuma(Tottori University)

10:45 AM - 11:00 AM

[1A05] Catalyst design by machine learning

○Takayuki Kurogi1, shingo sakai1, rei hamada1 (1. JGC Catalysts and Chemicals Ltd.)

FCCは様々な制約のもとで運転されており、運転ターゲットも装置構成や市況によりガソリン最大化やプロピレン最大化など大きく変化する。よって、最適な触媒をスピーディーに提供することが触媒メーカーの責務である。従来からFCC触媒設計は触媒を構成するゼオライトや活性アルミナなどの機能材料を試行錯誤で最適化しており、機械学習による効率化を試みた。触媒材料の構成比だけでなく、原料油や評価条件が異なる大量の試験データを用いることで、従来よりもスピーディーな最適化が可能となった。