[1C06-12] Decarbonizing refineries(2)

1:30 PM - 1:45 PM JST(4:30 AM - 4:45 AM UTC)Japanese

[1C08] Development of machine-learning model to predict physical properties of crude oils for enhancing energy efficiency(final)
-Development of a component prediction model and its application to estimation of crude oil properties-

○Youta NAKAGAWA¹, Kotaro MATSUMOTO¹, Isao KURIHARA¹ (1. Japan Petroleum and Carbon Neutral Fuels Energy Center (JPEC)Manufacturing Process Technology Department Petroleomics Technology Laboratory)

Keywords:

Machine Learning,Crude oil,Petroleomics

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、処理原油の一般性状および詳細組成を予測するモデルについて報告する。