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J-GLOBAL ID：201902217506977762   整理番号：19A0693107

プロセス産業のスマート化への挑戦-Smart Manufacturing,Industrie 4.0,IoT-強化学習によるプロセス自動最適化操業への試み~酢酸ビニルモノマー製造プラントモデルへの適用~

著者 (2件)： 松原崇充 (奈良先端科学技術大学院大 研究推進機構) ,  鹿子木宏明 (横河電機 新分野開発セ)
資料名： 化学工学  (Chemical Engineering of Japan)
巻： 83  号： 4  ページ： 233-235  発行年： 2019年04月05日 
JST資料番号： F0099A  ISSN： 0375-9253  CODEN： KKGKA4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・強化学習および提案手法の概要,酢酸ビニルモニマ(VAM)製造プラントモデル,強化学習の適用結果の紹介。
・マルコフ決定過程でモデル化された環境を想定し,環境の状態に応じてエージェントが方策に基づいて行動を選択する強化学習の基礎および従来手法とは異なる性質を有する強化学習手法である動的方策計画によるプラント操業。
・VAM製造プラントモデルへの強化学習シミュレーション実験および学習後の方策によってプラントを操業するとVAMのフローレートが安定に高止まりしているこことVAM中の酢酸濃度を与える変数が低く抑えられていることの確認。
・これまで人間が思いもしなかった効率改善の余地を見つけてくれる可能性があるAIによるプラント自動最適化技術。

シソーラス用語： *強化学習 ,  *化学プラント ,  Markov過程 ,  シミュレーションモデル ,  人工知能 ,  脂肪酸 ,  脂肪族アルコール ,  エノールエステル ,  ビニル化合物 ,  不飽和アルコール
準シソーラス用語： Markov決定過程

分類 (2件)： 化学プラント一般  (XB02010Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

物質索引 (1件)： 酢酸ビニル

引用文献 (5件)：

• Cui, Y. et al. : 14th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, pp.304-309(2018)
• Azar, M. G. et al. : J. Mach. Learn. Res., 13,3207-3245(2012)
• Cui, Y. et al. : Neural Network., 94,13-23(2017)
• Luyben, B. et al. : Comput. Chem. Eng., 22(7-8),867-877(1998)
• Machida, Y. et al. : IFAC-PapersOnLine, 49(7),533-538(2016)

タイトルに関連する用語 (12件)： プロセス ,  産業 ,  SMART ,  IoT ,  強化学習 ,  最適化 ,  操業 ,  試み ,  酢酸ビニル ,  モノマー ,  製造プラント ,  モデル