[2D17-2D22] Petroleomics

[2D18] Development of machine-learning model to predict crude oil molecular information for CDU real-time optimization (Part 1)

○Jumpei Yoshizuka¹, Hiroaki Taniwaki¹, Masumi Hashimoto², Kotaro Matsumoto², Hiroshi Kato², Hiromasa Kaneko³ (1. Meiji University Department of Applied Chemistry, Graduate School of Science and Technology, 2. Japan Petroleum Energy Center (JPEC) Advanced Technology and Research Institute Petroleomics Technology Laboratory, 3. Meiji University Department of Applied Chemistry, School of Science and Technology)

Keywords:Crude oil, Assay, Machine Learning

石油会社では製油所で使用するエネルギー消費量を更に削減するためデジタル技術を活用した操業最適化に関する取組みが既に始まっているが、処理原油・原料油の成分情報等を活用することにより更に高いレベルで最適制御出来ると考えられる。そこで、本研究では、CO2排出量が最も多い装置の１つである常圧蒸留装置を対象に原油の成分・性状情報を機械学習により予測する技術の開発を行っているが、今回は受入れ原油の性状を予測する機械学習モデルを開発したので、その結果について報告する。