Presentation Information
[1E13]Development of machine-learning model to predict physical properties of crude oils for enhancing energy efficiency (Part 4) Predictive model creation and accuracy verification of representative components
○Youta Nakagawa1, Kotaro Matsumoto1, Isao Kurihara1 (1. Japan Petroleum and Carbon Neutral Fuels Energy Center Manufacturing Process Technology Department)
Keywords:
Petroleomics,Assay,CDU
常圧蒸留装置（CDU）では、最適運転制御（RTO/APC）が広く普及しているが、RTOで最適運転を導き出すには原油のアッセイデータが必要である。しかし、CDUで処理する原油の性状・成分をリアルタイムに把握する技術はないことからRTOでは過去の原油アッセイデータを用いており、ここに改善（省エネ）の余地がある。そこでJPECでは、機械学習技術を用いてCDU処理原油の成分・性状情報をリアルタイムに予測する技術の開発を行っているが、本報告では、処理原油の詳細組成を予測するモデルを開発したので、その結果を報告する。