Osaka Conv. of JPI (53rd Petroleum-Petrochemical Symposium of JPI)

Presentation information

Decarbonizing refineries

[2B09-2B14] Decarbonizing refineries (3)

Fri. Oct 27, 2023 1:00 PM - 2:30 PM Room-B (4F-room-404)

Chair:Shigeki Nagamatsu(JEPLAN, Inc.)

1:30 PM - 1:45 PM

[2B11] Construction of machine learning model for prediction of reaction product composition in co-processing of biooil and heavy oil in catalytic cracking process

○Iori Shimada1, Shun Yasuike1 (1. Shinshu University)

Keywords:fluid catalytic cracking, bio-oil co-processing, machine learning

バイオオイルと重質油の混合接触分解反応では、重質油の分解過程で発生する水素を脱酸素反応に活用でき、外部水素を導入することなく効率的な脱酸素化が進行する可能性がある。しかし、原料組成および反応機構は極めて複雑であり、効率的な探索手法の開発が期待される。本研究では、複数のモデル物質の混合物を原料に用いた実験データを大量に取得し、機械学習を用いた生成物組成予測と反応機構の解析に取り組んだ。