[1A05-07] 重質油処理 2

[1A05] 機械学習による触媒設計

○黒木 孝行¹、酒井 伸吾¹、濱田 玲¹ (1. 日揮触媒化成株式会社)

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。