機械学習を利用した軽油脱硫触媒積層システムの開発

DOI Web Site Web Site 参考文献18件
  • 黒木 孝行
    日揮触媒化成（株）北九州事業所 石油精製触媒研究所
  • 江藤 真由美
    大分大学理工学部共創理工学科
  • 濱田 玲
    日揮触媒化成（株）北九州事業所 石油精製触媒研究所
  • 酒井 伸吾
    日揮触媒化成（株）北九州事業所 石油精製触媒研究所

書誌事項

タイトル別名
  • Development of Catalyst Grading System for Diesel Hydrodesulfurization Using Machine Learning Techniques

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抄録

<p>軽油脱硫触媒の活性向上と，顧客ニーズへの迅速な対応を目的として，複数の軽油向け脱硫触媒を積層し，提案するシステムの検討を実施した。効果的な実験データの入手と効率的な設計を目的として，積層システムの検討に実験計画法と機械学習および多目的最適化手法を導入した。積層比率，実験条件を実験計画法により設定し，パイロットでの性能評価結果を教師データとして，応答局面法で機械学習を実施した。積層比率，性能評価条件，原料油性状を入力パラメーターとした生成油硫黄濃度を，RBFカーネルを用いて予測した。RBFカーネルは最も広く使用されるカーネルの一つで変数間の非線形性を考慮する関数である。機械学習により得られた最適な積層比率での性能の予測値は実験結果とよく一致しており，さらに使用した触媒単独および他積層比率よりも良好な結果を得ることができた。</p>

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参考文献 (18)*注記

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