　実験では、ガス製品プラントに投入する全原料の温度、圧力、流量や反応炉の各種設定値など51種類のプロセスデータと、Xガス濃度の値との関係を、化学反応に要する時間も踏まえて事前にAIに学習させることで、ガス製品濃度を推定するモデルの生成を行った。その結果、作成したモデルを用いて算出したXガス濃度の推定値と、プロセスデータ取得から20分後の実際のXガス濃度の値の平均誤差を3％FS以内とすることに成功したという。

図2　AIによるXガス分析計の値の推定結果（出典：NTTコミュニケーションズ）

　今後NTTコミュニケーションズは、AI技術の活用による製造機器の故障予防や品質異常の原因究明など、化学プラントの運転効率向上につなげる検討を進めると同時に、これらのAIモデルを同社が提供するIoTソリューションに展開していくことを目指す。また三井化学は、プラント設備の信頼性向上や運転効率化を目指し、IoTやビッグデータ、AIなどを用いた次世代生産技術の活用検討を引き続き行っていく方針であるという。

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